МОДИФІКОВАНИЙ МЕТОД ОЦІНКИ ВПЛИВУ ПАРАМЕТРІВ МЕРЕЖІ НА ЯКІСТЬ СЕРВІСІВ У МОБІЛЬНИХ МЕРЕЖАХ LTE

DOI: 10.31673/2786-8362.2025.026359

Анотація

Незважаючи на активне впровадження технологій
5G, LTE домінує у багатьох регіонах за покриттям і навантаженістю мережі, що зумовлює
необхідність детального аналізу параметрів, які визначають якість обслуговування користувачів.
Одними з ключових факторів, що впливають на продуктивність мереж, є кількість активних
користувачів та потужність передавання базової станції. Їх зміни безпосередньо впливають на
роботу планувальника ресурсів, механізми повторних передач та формування черг на рівні RLC, що
визначає затримку пакетів у downlink та uplink трактах, особливо критично це для відеострімінгу,
де від цього залежить стабільність відтворення та кінцева якість досвіду користувача. Існуючі
дослідження або узагальнюють вплив параметрів мережі, або не враховують нелінійну природу
зростання затримок та залежність від потужності базової станції, що створює потребу у розробленні
підходу, який дозволяє кількісно оцінити вплив цих параметрів, визначати критичні режими роботи
та прогнозувати деградацію якості сервісів. У статті запропоновано підхід до оцінювання впливу
параметрів радіомережі таких як кількість активних користувачів та потужність базової станції на
показники затримки в LTE-мережі, із фокусом на відеострімінгові сервіси. Дослідження виконано
у середовищі OMNeT++; результати узагальнені у вигляді апроксимаційних моделей, визначення
критичної зони навантаження та інтегрального індексу якості для відеосервісів. У статті
запропоновано модифікований метод оцінки, який комбінується з корекційним множником
потужності та визначенням порогової точки деградації якості. Удосконалений метод забезпечує
підвищення точності визначення критичної точки навантаження на 22-25%, порівняно з існуючої
мережею, а також зменшує похибку прогнозування затримкових характеристик у
високонавантажених режимах у середньому на 3-5%.
Ключові слова: LTE, затримка, RLC, OMNeT++, навантаження мережі, поліноміальна
апроксимація, критична точка, якість відеосервісів, QoS/QoE

Список використаної літератури
1. Afrin N. Performance analysis of an enhanced delay sensitive uplink scheduler in LTE.
URL: https://research.usq.edu.au/download/cf352737eb73f439f6624c09c1d0d7ef015ae8a97603335
c6785556c21c63287/538704/Author%20final%20version.pdf.
2. Supervised learning based qoe prediction of video streaming in future networks: a tutorial with
comparative study / A. Ahmad et al. ArXiv preprint. 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2202.02454.
3. Bampis C. G., Bovik A. C. Learning to predict streaming video qoe: distortions, rebuffering
and memory. 2017. (Preprint). URL: https://arxiv.org/abs/1703.00633.
4. Bruno R., Conti M., Pinotti C. Analysis of MAC level throughput in LTE systems with link
rate adaptation and HARQ protocols. CORDIS Project Deliverable, 2015.
5. Streaming video qoe modeling and prediction: a long short term memory approach / N. Eswara
et al. ArXiv preprint. 2018. URL: https://arxiv.org/abs/1807.07126.
6. Fasola S. H., Al Sharbaty F. S. The effect of HARQ procedure on the performance of LTE
system. 2020.
7. Gudmundson A., Hollick M., Braun T. On the limitations of queueing models for LTE
systems. Proceedings of the 2017 IEEE international conference on communications (ICC). 2017.
8. Kumar R. Dynamic Control of RLC Buffer Size for Latency / R. Kumar. – NYU Wireless
Research, 2017.
9. Levasseur B., Claypool M. Impact of Acknowledgments on Application Performance in 4G /
B. Levasseur, M. Claypool. – WPI Research Publication, 2015.
10. Liu L., Zhao F., Li J. Critical Load Identification for Delay Sensitive Traffic in LTE Systems
/ L. Liu, F. Zhao, J. Li. – IEEE Communications Letters, 2019. – Vol. 23, No. 4. – P. 692–695.
11. Madi N. K. M., Hanapi Z. M., Othman M., Subramaniam S. K. Delay based and QoS aware
packet scheduling for RT and NRT multimedia services in LTE downlink systems [Електронний
ресурс] / N. K. M. Madi, Z. M. Hanapi, M. Othman, S. K. Subramaniam. – PhD Thesis, 2018.
12. Mendoza J., et al. On the Capability of QoE Improvement Based on the Adjustment of RLC
Parameters / J. Mendoza, et al. – Sensors, 2020. – Vol. 20, No. 9.
13. Rao R. M., Marojevic V., Reed J. H. Analysis of Non Pilot Interference on Link Adaptation
and Latency in Cellular Networks / R. M. Rao, V. Marojevic, J. H. Reed. – IEEE 89th Vehicular
Technology Conference (VTC2019 Spring), 2019.
14. Richter F., Loges D., Janssen F. Towards Large Scale LTE Simulations with Modular and
Scalable Queuing Models: Challenges and Constraints / F. Richter, D. Loges, F. Janssen. – In:
Proceedings of the 10th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS),
2016.
15. Vangelista L., Valenti M. C., Maaz M. Performance Evaluation of HARQ Schemes for the
Internet of Things / L. Vangelista, M. C. Valenti, M. Maaz. – Computers, 2018. – Vol. 7, No. 4, 48.