Разработка моделей и алгоритмов обслуживания критичного к задержке и надежности доставки трафика в сценариях промышленной автоматизации на основе беспроводных систем 5G+

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 22-79-10053

НазваниеРазработка моделей и алгоритмов обслуживания критичного к задержке и надежности доставки трафика в сценариях промышленной автоматизации на основе беспроводных систем 5G+

Руководитель Маркова Екатерина Викторовна, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы" , г Москва

Конкурс №71 - Конкурс 2022 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-601 - Теория, методы проектирования и эффективность функционирования технических систем

Ключевые слова 5G+, Новое Радио, сотовые сети, промышленная автоматизация, сверхнадежная передача данных с малой задержкой (URLLC), усовершенствованная широкополосная связь (eMBB), совместное использование радиочастот, технология нарезки сети (NS), приоритетное управление радиодоступом, система массового обслуживания, качество обслуживания, показатель эффективности, вычислительный алгоритм

Код ГРНТИ49.03.09

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Развитие индустриального интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) неразрывно связано с продолжающейся на данный момент четвертой промышленной революцией или Индустрией 4.0. Диапазон вариантов использования IoT включает в себя умные транспортные системы, умные сети, здравоохранение, умные измерения, наблюдение за общественной безопасностью, промышленную автоматизацию, удаленное производство. Промышленная автоматизация является одним из наиболее важных сценариев использования беспроводных сетей пятого поколения (Fifth Generation, 5G) и характеризуется крайне высокими требованиями к качеству обслуживания на беспроводном участке доступа. Автоматизация всех стадий производства — это необходимое и основное условие для развития современной промышленности. Основными целями промышленной автоматизации являются повышение производительности, эффективности, скорости и качества производства за счет более эффективного использования имеющихся экономических ресурсов, таких как, оборудование, рабочая сила, сырье, капиталовложения и энергия. Помимо этого, активное внедрение новых технологий в производственный процесс должно позволить значительно снизить себестоимость продукции, а также максимально увеличить срок и надежность эксплуатации оборудования и технических сооружений. Реализация данного сценария предполагает выполнение всех функций контроля и управления на предприятии с помощью автоматических систем и приборов, что, в свою очередь, должно привести к большей конкурентоспособности предприятий. Технология 5G NR (New Radio, NR) предлагает пользователям принципиально новые приложения в сфере промышленной автоматизации, такие как совместное управление мобильными роботами, синхронизация времени, позиционирование, сервисы дополненной реальности для персонала, а также обслуживание на основе технологий телеприсутствия. Системы, управляющие движущимися элементами производственного оборудования, как правило, генерируют низкоскоростной трафик, но требуют при этом сверхнадежной передачи данных с ультрамалой задержкой (ultra-reliable low-latency communication, URLLC). В то же время, для видеонаблюдения или систем позиционирования и ориентации мобильных роботов требуется усовершенствованная подвижная широкополосная связь (enhanced mobile broadband, eMBB). Таким образом, базовые станции (БС) 5G NR должны одновременно поддерживать обслуживание двух различных типов услуг (eMBB и URLLC), предъявляющих принципиально разные требования к качеству обслуживания. Механизмы поддержки eMBB или URLLC услуг в отдельности на базовых станциях 5G NR в миллиметровом диапазоне (mmWave) широко исследуются в настоящее время. Однако, из-за различных требований, предъявляемых услугами eMBB и URLLC к качеству обслуживания, в частности, из-за ограничения задержки передачи данных для URLLC услуг одной мс, совместное обслуживание трафика с малыми задержками и трафика широкополосного доступа на данный момент не может быть осуществлено в пределах сетей 5G. Ожидается, что методы сосуществования трафика с принципиально разными требованиями будут предложены в процессе стандартизации сетей 5G+ (5G-Advanced) в течении следующих пяти лет. В связи с этим, реализация одновременной поддержки eMBB и URLLC услуг, генерирующих кардинально отличающиеся типы трафика в беспроводных сетях 5G, является сложной и актуальной проблемой, требующей разработки новых подходов, алгоритмов и моделей обслуживания такого трафика. Предлагаемый проект направлен на разработку моделей и алгоритмов обслуживания критичного к задержке и надежности доставки трафика в сценариях промышленной автоматизации на основе беспроводных систем 5G+ NR, в рамках которой необходимо осуществлять совместное обслуживание eMBB и URLLC трафика, удовлетворяя строгое требование к задержке и надежности передачи данных для URLLC услуг. В данных условиях актуальными являются исследования в области технологий передачи данных, в частности, анализ преимуществ и недостатков передачи информации через БС 5G+ NR, с применением технологии прямой связи между устройствами (device-to-device, D2D), возможности комбинации этих технологий. Помимо анализа технологий передачи данных для удовлетворения требований, предъявляемых к качеству обслуживания гетерогенного трафика, необходима разработка, анализ и выбор наиболее эффективных сценариев совместного доступа к сетевым радиоресурсам, для этого будет рассмотрено применение механизма нарезки радиоресурсов (network slicing, NS), а также управление доступом на основе введения приоритетов, реализуемых при помощи возможного прерывания обслуживания, снижения скорости передачи данных, и резервирования ресурсов. Следует отметить, что исследований в этом направлении практически не проведено. В частности, остаётся неисследованным вопрос негативного влияния условий развертывания сети (заводы, фабрики) на процесс обслуживания трафика, например, на интенсивность прерывания соединений в результате динамической блокировки путей распространения сигнала и микромобильности оконечных устройств, вызываемой смещениями подвижных частей машин, на которых могут быть установлены датчики. В контексте управления радиоресурсами нет четкого представления о методах разделения ресурсов на беспроводном участке доступа (приоритет, резервирование ресурсов), а также о том, какой из механизмов обслуживания (передача данных по протоколу неортогонального множественного доступа, прямая связь между устройствами D2D, частичная адаптация скорости устройств к доступным ресурсам системы) может позволить уменьшить нагрузку на БС, повысить эффективность обслуживания URLLC трафика в присутствии eMBB трафика. Неисследованными также остаются вопросы о типе и методах изоляции трафика в пределах концепции нарезки радиоресурсов. В связи с этим перед коллективом проекта возникает задача проведения опережающих исследований в области разработки и анализа моделей схем доступа к ресурсам беспроводных сетей 5G+ NR, а также алгоритмов совместного обслуживания трафика с малыми задержками, и широкополосного доступа в условиях развертывания промышленной автоматизации, для решения которой будут использоваться хорошо зарекомендовавшие себя на международном и российском уровне математические аппараты теории массового обслуживания, теории телетрафика, теории оптимизации, а также стохастической геометрии.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
- Разработана модель мобильной сети с двумя типами услуг, каждая из которых может генерировать как потоковый трафик URLLC, так и эластичный трафик eMBB, резервированием индивидуальных зон [1]. Рассмотрены два сценария приоритетного обслуживания трафика URLLС: (i) без прерывания обслуживания запросов на передачу трафика eMBB; (ii) с прерыванием. Требования к ресурсам системы являются эластичными, могут меняться от минимального до максимального значения, моделируя потоковый или эластичный трафик. Для модели, функционирующей в рамках сценария (i) помимо численного решения СУР получено аналитическое решение в мультипликативной форме. Получены формулы для расчета вероятности блокировки, прерывания запросов, коэффициента использования ресурсов. Выполнена численная оптимизация параметров для обеспечения гарантий производительности трафика в моделях совместного обслуживания. Проведена параметризация с учетом специфики беспроводного канала связи. Проведен сравнительный анализ пяти стратегий распределения ресурсов: (i) без резервирования и приоритетов; (ii) без резервирования, но с прерыванием; (iii) полное резервирование; (iv) частичное резервирование без прерываний; (v) частичное резервирование с прерываниями. - Разработана модель доступа к ресурсам сети с потоковым, и эластичным трафиком, прерыванием обслуживания в условиях нарезки радиоресурсов [2]. Рассмотрены К типов сетевых слоев, каждый из которых предоставляет пользователям услугу, генерирующую либо потоковый с фиксированным требованием к ресурсу, либо эластичный с минимальным требованием к ресурсу трафик. Каждый из слоев состоит из общедоступной и гарантированной емкости. Схема управления доступом к ресурсам основана на реализации совместного доступа к имеющимся в каждом слое ресурсов, приоритизации обслуживания за счет механизма прерывания и динамическом перераспределении ресурсов. Каждому сетевому слою присвоен приоритет в обслуживании. Вытеснение или прерывание обслуживания запросов происходит в том случае, если в системе недостаточно свободных ресурсов для обслуживания запроса слоя, а гарантированная емкость слоя занята обслуживанием запросов из других слоев. При этом освобождение гарантированной емкости начинается с прерывания обслуживания запросов менее приоритетного слоя. Модель описана в виде СМО. Получено численное решение СУР. Получены формулы для расчета вероятности блокировки запросов каждого слоя, коэффициента использования гарантированных ресурсов, коэффициента использования минимального ресурса, требуемого для обслуживания запроса в эластичном слое, коэффициента использования ресурсов системы. Результаты численного анализа показали, что схема управления доступом к ресурсам сети с прерыванием обслуживания и динамическим перераспределением ресурсов позволяет удовлетворить две основные особенности концепции нарезки сети: (i) вся пропускная способность системы занята –– ресурсы не простаивают; (ii) выполнено обеспечение изоляции сетевых слоев и требуемых уровней качества обслуживания QoS в системе. Также исследован частный случай модели [4]. - Разработана математическая модель совместного обслуживания одноадресного и многоадресного трафика в условиях появления блокаторов прямой видимости [6]. Требования к объему ресурса для поддержания одноадресного или многоадресного соединения от устройств зависят от их удаленности от БС. Многоадресные соединения имеют приоритет над одноадресными: если недостаточно свободного ресурса для поддержания многоадресного соединения в ближней области, прерываются одноадресные соединения, число которых определяется объемом необходимого ресурса. Прерывание одноадресных соединений также возможно и при появлении блокатора прямой видимости для соответствующего пользовательского устройства. Прерывание многоадресных соединений возможно только при появлении блокатора прямой видимости для соответствующего пользовательского устройства и в дальней области. Процесс разделения ресурсов БС смоделирован с помощью ресурсной СМО с неограниченным числом приборов, ограниченным числом единиц ресурса и приоритетным обслуживанием. Проведено численное решение СУР. Проведен численный анализ основных показателей эффективности системы: вероятности блокировки доступа и прерывания одноадресных и многоадресных соединений, среднего числа занятого ресурса как отдельными типами трафика в разных областях зоны покрытия, так и во всей системе в целом. - Разработана модель обслуживания трафика URLLC на уровне пакетов на БС сети нового поколения, с групповым поступлением и обслуживанием заявок [3]. Модель описана в виде СМО с пуассоновским переключаемым процессом, а также поздним поступлением и задержанным доступом. Система рассмотрена в дискретном времени и определена на дискретном пространстве состояний. Проведено численное решение СУР. Получены формулы для расчета вероятности блокировки поступающей заявки, времени между соседними поступлениями заявок, среднего времени пребывания заявки в системе, пикового возраста информации. Результаты численного анализа показали, что средний пиковый возраст информации и задержка характеризуются качественно сходными реакциями на изменения коэффициента вариации и нормализованной автокорреляционной функции с запаздыванием. В качестве расширения модели построена модель с N конечными устройствами [5], передающими N различных потоков заявок на БС. Для анализа среднего пикового возраста информации построена имитационная модель. - Разработан набор вычислительных алгоритмов и программных средств для расчета показателей эффективности построенных моделей. Список опубликованных работ. 1. D. Ivanova, et al. Performance Modeling and Comparison of URLLC and eMBB Coexistence Strategies in 5G New Radio System. Computer Networks. 2024. Vol 255. 110904. 2. Y. Adou, et al. Streaming and Elastic Traffic Service in 5G-Sliced Wireless Networks and Mutual Utilization of Guaranteed Resource Units. Future Internet. 2024. Vol. 16 (11). 397. 3. E. Markova, et al. Performance-Utilization Trade-offs for State Update Services in 5G NR Systems. IEEE Access. 2024. Vol. 12. pp. 129789–129803. 4. T. Konovalova, et al. Analysis of radio admission control scheme model for 5G network with NS and priority service. Proc. of the 27th International Scientific Conference on Distributed Computer and Communication Networks, DCCN-2024. MOSCOW, ISC RAS. 2024. pp. 136–141. 5. V. Manaeva, et al. Age of information analysis for wireless systems with time-correlated traffic arrival process. Материалы XXIII международной конференции имени А. Ф. Терпугова «Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024)». 2024. С. 64–69. 6. А. С. Румянцева, Ф. А. Москалева, А. К. Самуйлов, С. Я. Шоргин, Ю. В. Гайдамака О моделировании совместного обслуживания одноадресного и многоадресного трафика с приоритизацией. Системы и средства информатики. 2024. Т.34. № 2. С. 40–54.

Публикации

1. Маркова Е., Манаева В., Жбанкова Е., Молчанов Д., Балабанов П., Кучерявый Е., Гайдамака Ю. Performance-Utilization Trade-offs for State Update Services in 5G NR Systems IEEE Access, Vol. 12. P. 129789–129803 (год публикации - 2024)
10.1109/ACCESS.2024.3442825

2. Манаева В.Е., Жбанкова Е.А., Маркова Е.В. Age of information analysis for wireless systems with time-correlated traffic arrival process Материалы XXIII международной конференции имени А. Ф. Терпугова «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ (ИТММ-2024)» (Октябрь 20–26, 2024, Карши,Узбекистан) , с. 64 – 69. (год публикации - 2024)

3. Иванова Д.В., Жбанкова Е.А., Маркова Е.В., Гайдамака Ю.В., Самуйлов К.Е. Performance Modeling and Comparison of URLLC and eMBB Coexistence Strategies in 5G New Radio System Computer Networks, Volume 255, 110904 (год публикации - 2024)
10.1016/j.comnet.2024.110904

4. Коновалова Т.Б., Вощанский М.И., Маркова Е.В. Analysis of radio admission control scheme model for 5G network with NS and priority service Proc. of the 27th International Scientific Conference on Distributed Computer and Communication Networks, DCCN-2024 (September 23–27, 2024, Moscow, Russia) / Eds. Vladimir M. Vishnevskiy, Konstantin E. Samouylov, P. 136 – 141. (год публикации - 2024)

5. Румянцева А.С., Москалева Ф.А., Самуйлов А.К., Шоргин С.Я., Гайдамака Ю.В. О моделировании совместного обслуживания одноадресного и многоадресного трафика с приоритизацией Системы и средства информатики, Т.34. № 2. – С. 40–54. (год публикации - 2024)
10.14357/08696527240203

6. Аду И.К., Маркова Е.В., Гайдамака Ю.В. Streaming and Elastic Traffic Service in 5G-Sliced Wireless Networks and Mutual Utilization of Guaranteed Resource Units Future Internet, 16(11), 397 (год публикации - 2024)
10.3390/fi16110397

Возможность практического использования результатов
Научные результаты проекта и программы ЭВМ могут оказать следующее влияние на экономический рост и социальное развитие Российской Федерации: 1. Провайдеры услуг связи и операторы сетей: - Более точная оценка задержки передачи трафика в сетях 5G+ NR позволяет провайдерам связи оптимизировать свои сети, управлять ресурсами и повышать производительность. Это приводит к более быстрой передаче данных, более низкой задержке и повышенной стабильности связи. - Эффективная изоляция трафика в системах 5G NR при использовании механизма сетевой нарезки сети без потери производительности системы в целом, с точки зрения коэффициента использования ресурсов, возможна на основе методов приоритетного обслуживания. - Выявлено, что новые услуги связи, характеризующиеся передачей малых данных, обладают значительно более жесткими характеристиками обслуживания по сравнению с услугой межмашинного взаимодействия mMTC, но гораздо менее жесткими по сравнению с услугой сверхнадежной передачи данных с ультрамалой задержкой URLLC, и эти услуги могут быть поддержаны на основе технологии 5G NR, используя методы приоритизации трафика без дополнительных механизмов физического уровня. - Выявлен класс услуг связи, имеющий большое прикладное значение в промышленной автоматизации, – приложения обновления сведений о состоянии удаленных устройств (State Update Application, SUA) - Показано, что использование миллиметрового диапазона частот для реализации услуг передачи малых данных таких, как URLLC, mMTC и SUA является нецелесообразным вследствие высокой динамики характеристик канала связи, вызванной процессом динамической блокировки путей распространения сигнала в сложных индустриальных развертываниях систем связи 5G NR. 2. Пользователи: - Улучшение качества связи и более стабильная передача данных влияют на повседневную жизнь пользователей мобильных устройств. Они получают лучший опыт использования приложений и сервисов таких, как потоковое видео, онлайн-игры и виртуальная реальность без прерываний и задержек. - Более быстрая и стабильная связь также способствует улучшению коммуникации, возможности удаленной работы и доступа к информации для отдельных пользователей и общества в целом. Таким образом, научные результаты проекта имеют положительное влияние на экономику России, улучшая качество связи, повышая эффективность сетей, и обеспечивая лучший опыт использования связанных с мобильностью приложений и сервисов.