اقرأ في هذا المقال
يُعد فهم ملف تعريف حمل حركة المرور الزمني للشبكات الخلوية أمراً ذا قيمة كبيرة للعديد من مهام تشغيل الشبكة في شبكات الهاتف المحمول الكبيرة، وهذه المعرفة مفيدة لتخطيط الشبكة وتحسين أداء الشبكة وتصميم خطط موازنة أحمال أفضل واختبار خوارزميات التسليم واقتراح آليات شحن جديدة، حيث يتم اعتماد طريقة بسيطة لكنّها قوية؛ لنمذجة ملف تعريف حركة المرور الزمنية من خلال مجموعة بيانات شبكة خلوية و(3G) أو (LTE) كبيرة في منطقة حضرية تتكون من (9 آلاف محطة قاعدية) و(3.5 مليون مشترك).
أساسيات نمط التنقل الدوري CSH
باستخدام التحليل القائم على الطيف يتم استخراج ثلاثة مكونات تردد رئيسية والتي تلتقط الأنماط الزمنية الأسبوعية واليومية والساعة في حمل حركة المرور عبر المحطات الأساسية، حيث من خلال تجميع حركة المرور باستخدام الميزات المستخرجة من مكونات مجال الطيف، يتم إيجاد أنّه يمكن تصنيف الحركة الخلوية على نطاق حضري إلى خمس مجموعات والتي تحدد خمسة أنواع من المواقع الجغرافية، وإلى جانب التحليل الشامل يتم تطبيق هذا النموذج على تطبيقين:
- التنبؤ بالحمل المروري المستقبلي.
- تصميم مخطط تسعير قائم على الحمل.
تُعد طوبولوجيا العقد وحركتها في المحاكاة من العوامل الرئيسية في أداء بروتوكول الشبكة، حيث بمجرد توزيع العقد مبدئياً يُحدد مولد التنقل حركة العقد داخل الشبكة، ونظراً لأنّ تنقل العقد يؤثر بشكل مباشر على أداء البروتوكولات فمن المهم جداً أن يعكس مولد التنقل الواقع بدقة، وإلّا لن تكون مولدات التنقل مهمة جداً.
يتمثل الجانب الرئيسي في العثور على كيفية تمكين محاكاة دقيقة للواقع مع القليل من أحداث التنقل قدر الإمكان، حيث منذ بداية الثورة اللاسلكية تم تطوير العديد من مولدات التنقل، ولكن تركيزها كان بشكل أساسي على أن تكون واقعياً قدر الإمكان بدلاً من أن تكون فعالة في المحاكاة على نطاق واسع، وحتى اليوم تم بذل القليل من الجهد لإنشاء مولدات تنقل تقريبية تمكن من محاكاة الشبكات واسعة النطاق.
كما يتم التركيز على تطوير أدوات مولِّد للتنقل والتي ليست دقيقة بنسبة (100%)، بحيث تتيح محاكاة فعالة للشبكات واسعة النطاق بدلاً من استخدام بعض النماذج التي تم تقديمها في السنوات الأخيرة، كما يتمثل الهدف هو العثور على الحد الأدنى من أحداث التنقل القادرة على تكرار الواقع مع خطأ ضئيل أو محدود الحد الأقصى، بحيث يتم تقدير هذا العدد الأدنى ويمكن تعديل هذا الرقم لتأثيرات المحاكاة ليكون نموذجاً قابلاً للتطوير، كما يوجد حاليًا نوعان من مولدات التنقل المستخدمة في محاكاة الشبكات:
- النماذج القائمة على التتبع.
- النماذج التركيبية.
ملاحظة:“LTE” هي اختصار لـ “Long Term Evolution”.
مبدأ عمل نمط التنقل الدوري CSH
تعتمد على التتبع أنماط التنقل التي يتم ملاحظتها في أنظمة الحياة الواقعية، بحيث توفر النتائج معلومات دقيقة خاصة عندما تتضمن عددًا كبيرًا من المشاركين وتعمل لفترة مراقبة طويلة، ومع ذلك فإنّ بيئات الشبكات الجديدة مثل الشبكات المخصصة لا يمكن تصميمها بسهولة إذا لم يتم إنشاء نتائج بعد، حيث في هذا النوع من الحالات من الضروري استخدام النماذج الاصطناعية، كما تحاول النماذج التركيبية تمثيل سلوكيات (MNs) بشكل واقعي دون استخدام النتائج.
نظراً لأنّ فرصة تتبع تنقل المستخدم الفعلي لم تكن ممكنة فسوف يعتمد على تقنيات القياس السابقة بحيث يتم إجراء دراسات أخرى حول استخدام الشبكة اللاسلكية، حيث يتم التقاط استخدام المستخدم عبر نقاط الوصول، ومع ذلك فإن هذا لا يمثل نموذجاً لسلوك الحركة الحقيقي للمستخدمين على الرغم من أنّه يعطي رؤية مفيدة للشبكات الحالية، كما تحاول النماذج الاصطناعية تمثيل سلوكيات العقد المتنقلة بشكل واقعي دون استخدام النتائج.
يتفق بعض المؤلفين على فصل النماذج الاصطناعية في خمس فئات وهي النماذج العشوائية وتغليف جميع النماذج التي تحتوي على حركات عشوائية بحتة، نماذج تدفق حركة المرور التي تبحث في حركة المركبات والسيارات التي تتبع الطرز، حيث يتم تصميم سلوك كل سائق وفقًا للمركبات التي أمامه ونماذج قائمة الانتظار وهي نماذج للطرق مثل قوائم انتظار (FIFO) والسيارات كعملاء والنماذج السلوكية، حيث يتم تحديد كل حركة من خلال قواعد السلوك التي تفرضها التأثيرات الاجتماعية على سبيل المثال.
يشكل تنقل العقد في شبكة مخصصة متنقلة تحديًا في تحديد المسارات المستقرة في الشبكة، حيث غالباً ما يكون من الصعب التنبؤ بحركة العقد، لأنّها تميل إلى أن تكون عشوائية بطبيعتها ومع ذلك قد يوجد أيضاً مكون غير عشوائي في العديد من السيناريوهات، والعيب الرئيسي للنماذج التركيبية هو أنّ بعض النماذج شديدة التعقيد فقط هي القادرة على الاقتراب من النمذجة الواقعية لأنماط حركة المركبات، لذلك يتم اتباع نهج مختلف.
في الواقع بدلاً من تطوير نماذج معقدة ثم التحقق من صحتها باستخدام تتبعات التنقل أو الاستطلاعات يمكن توفير وقت حاسم عن طريق الاستخراج المباشر لأنماط التنقل العامة من نتائج الحركة، حيث أصبح هذا النهج مؤخراً شائعاً بشكل متزايد، حيث بدأ جمع نتائج التنقل من خلال حملات القياس المختلفة مثل (Crawdad) أو (ETH MMTS) أو (UMASS-Diesel-Net) أو (MIT Reality Mining) أو (USC MobiLib).
أصعب جزء في هذا النهج هو استقراء الأنماط التي لم يتم ملاحظتها بشكل مباشر من خلال النتائج، حيث باستخدام النتائج تمكنت فرق البحث المختلفة من استخلاص نماذج التنقل التي من شأنها أن تنعكس بشكل أكثر واقعية على الحركة التي تختبرها في الحياة الواقعية، وإلى جانب استخدام النتائج سنحاول تبسيط تلك النتائج نفسها دون إفساح المجال للمعلومات السخيفة، لذلك يتم استخدام بعض التقنيات القائمة على التتبع مثل أخذ العينات أو الاستيفاء.
- “MN” هي اختصار لـ “Mobile Node”.
- “FIFO” هي اختصار لـ “First In, First Out”.
نموذج التنقل القائم على التتبع
نموذج التنقل القائم على التتبع (TBMM): هو نموذج يلتقط تاريخ أنماط حركة العقد ويحدد الانتظام في هذه الحركات، حيث هذا الانتظام في الحركة يستخدم للتنبؤ باستقرار العقد. هذا النموذج كالفرضيات التالية:
- كل عقدة تدرك الموقع باستخدام (GPS).
- يتم تعيين الشبكة إلى بنية شبكة افتراضية، بحيث يمكن القيام بذلك بناءً على منطقة الإرسال وشبكة المنطقة.
يتم استخدام خوارزمية بسيطة للوصول إلى التتبع الذي يمثل الحركة المنتظمة للعقدـ بحيث تتكون المعلومات الموجودة في التتبع من كل من الموقع والوقت، كما يتم تنفيذ خوارزمية جمع التتبع في كل عقدة كالآتي:
- تحدد كل عقدة مواقعها المستقرة ووقت الاستقرار المرتبط بها، وهذه مخازن في جدول تاريخ الحركة (MHT).
- يتم تحديد أنماط الحركة من جدول المحفوظات وتخزينها في جدول نمط التتبع (TPT)، بحيث يعكس نمط الحركة حركة العقدة خلال فترة زمنية.
- يتم الحصول على التتبع النهائي من جدول نمط التتبع إما عن طريق طريقة مطابقة التتبع الكاملة أو طريقة مطابقة الفاصل الزمني.
ملاحظة:“GPS” هي اختصار لـ “Global Positioning System”.
ملاحظة:“TPT” هي اختصار لـ “tracing pattern table”.
ملاحظة:“MHT” هي اختصار لـ “movement history table”.
ملاحظة:“TBMM” هي اختصار لـ “Tracking Base Mobility Model”.
