Анализ производительности систем "новое радио" сети 5G с помощью системы массового обслуживания с переменными требованиями к ресурсу

Развертывание перспективных телекоммуникационных систем пятого поколения «новое радио» (англ. 5GNew Radio, 5GNR), использующих частоты в миллиметровом диапазоне, позволит достичь беспрецедентного увеличения пропускной способности беспроводных сетей. С помощью таких систем станет возможным внедрение специальных ресурсоемких приложений с крайне высокими требованиями к инфраструктуре сети, которые являются ключевым фактором развития систем 5G. В работе предложен метод анализа 5G NR систем на основе мультисервисной системы массового обслуживания (СМО) с ограниченным ресурсом и заявками, требования к ресурсу которых могут меняться в процессе их обслуживания. Моделирование переменных требований к ресурсу позволяет получать более точную оценку показателей качества функционирования системы по сравнению с традиционными мультисервисными моделями с постоянными требованиями к ресурсу. Для рассмотренной модели предложен итерационный алгоритм расчета стационарного распределения вероятностей с заданной точностью.

5G NEW RADIO BASE STATION PERFORMANCE ANALYSIS USING LIMITED RESOURCE LOSS SYSTEM WITH VARIABLE DEMANDS

The deployment of prospective 5G New Radio telecommunication systems (5G NR) that utilizes millimeter-wave frequencies will allow achieving an unprecedented increase in capacity of mobile wireless networks. This type of communications will provide the possibility to introduce new special resourceconsuming and mission critical applications with extremely high requirements for network infrastructure, which are the key driver in the development of 5G systems. The present authors propose an analytical method for the analysis of 5G NR systems based on a multiservice loss system with limited resources and customers that demand varying amount of resource within their service time. For the considered model, the authors propose an approximate method that allows to calculate the stationary probability distribution and other network performance metrics to the specified accuracy. The findings are illustrated with a numerical example.