АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ГИБРИДНОЙ СХЕМЫ НАЗНАЧЕНИЯ РАДИОРЕСУРСОВ ПРИ ОБСЛУЖИВАНИИ ТРАФИКА УДАЛЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ В СЕТЯХ 5G V2X

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается сценарий передачи данных в восходящем канале в сетях 5G Vehicle-to-Everything (V2X) при удаленном управлении транспортным средством. Ключевыми особенностями данного типа трафика являются переменный размер генерируемых пакетов и строгое ограничение на время доставки пакета. Для обслуживания трафика различных пользователей базовая станция использует гибридную схему назначения радиоресурсов: каждому пользователю назначается как выделенный подканал, так и общий подканал, который используется, когда ресурсов в выделенном канале оказывается недостаточно для передачи пакета. Построена аналитическая модель передачи данных в восходящем канале с использованием данной схемы, которая позволяет оценить вероятность потери пакета для каждого пользователя при заданных параметрах схемы. Показано, как с помощью аналитической модели выбирать оптимальные параметры гибридной схемы, максимизирующие емкость сети.

Об авторах

Н. А Николаев

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН; Московский независимый исследовательский институт искусственного интеллекта (МНИИ ИИ)

Email: nikolaev@wnlab.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

А. Э Шашин

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН

Email: shashin@wnlab.ru
Москва, Россия

А. Н Красилов

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН

Email: krasilov@wnlab.ru
Москва, Россия

Е. М Хоров

Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН; Московский независимый исследовательский институт искусственного интеллекта (МНИИ ИИ)

Email: khorov@wnlab.ru
Москва, Россия; Москва, Россия

Список литературы

  1. Parekh D., Poddar N., Rajpurkar A., Chahal M., Kumar N., Joshi G.P., Cho W. A Review on Autonomous Vehicles: Progress, Methods and Challenges // Electronics. 2022. V. 11. № 14. P. 2162 (188 pp.). https://doi.org/10.3390/electronics11142162
  2. Belogaev A., Elokhin A., Krasilov A., Khorov E., Akyildiz I.F. Cost-Effective V2X Task Offloading in MEC-Assisted Intelligent Transportation Systems // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 169010–169023. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3023263
  3. Yan J., H¨arri J. On the Feasibility of URLLC for 5G-NR V2X Sidelink Communication at 5.9 GHz // Proc. 2022 IEEE Global Communications Conf. (GLOBECOM 2022). Rio de Janeiro, Brazil. Dec. 4–8, 2022. P. 3599–3604. https://doi.org/10.1109/GLOBECOM48099.2022.10000606
  4. Iliopoulos C., Iossifides A., Foh C.H., Chatzimisios P. IEEE 802.11BD for Next-Generation V2X Communications: From Protocol to Services // IEEE Commun. Stand. Mag. 2025. V. 9. № 2. P. 88–98. https://doi.org/10.1109/MCOMSTD.2025.3569015
  5. Torgunakov V., Loginov V., Khorov E. A Study of Channel Bonding in IEEE 802.11bd Networks // IEEE Access. 2022. V. 10. P. 25514–25533. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3155814
  6. Garcia M.H.C., Molina-Galan A., Boban M., Gozalvez J., Coll-Perales B., ¸Sahin T. A Tutorial on 5G NR V2X Communications // IEEE Commun. Surv. Tutor. 2021. V. 23. № 3. P. 1972–2026. https://doi.org/10.1109/COMST.2021.3057017
  7. Bankov D., Khorov E., Krasilov A., Otmakhov A. Analytical Model of 5G V2X Mode 2 for Sporadic Traffic // IEEE Wirel. Commun. Lett. 2023. V. 12. № 8. P. 1449–1453. https://doi.org/10.1109/LWC.2023.3278181
  8. Service Requirements for Enhanced V2X Scenarios: 5G (3GPP Tech. Specification TS22.186; version 19.0.0, Release 19), Oct. 2025.
  9. NR; Physical Layer Procedures for Data: 5G (3GPP Tech. Specification TS-38.214), 2021.
  10. NR; Medium Access Control (MAC) Protocol Specification: 5G (3GPP Tech. Specification TS-38.321), 2021.
  11. Шашин А.Э., Красилов А.Н. Анализ эффективности метода Grant-Free для обслуживания XR-трафика // Сб. трудов 48-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН ≪Информационные технологии и системы≫ (ИТиС 2024). Воронеж, Москва, 16–20 сентября 2024. М: ИППИ РАН, 2024. С. 413–420. https://doi.org/10.53921/itas2024_413
  12. Шашин А.Э., Красилов А.Н. Гибридная схема назначения канальных ресурсов для обслуживания XR-трафика в восходящем канале в сетях 5G // Тр. 67-й Всеросс. Научной конф. МФТИ ≪Радиотехника и компьютерные технологии≫ (Москва 2025). С. 265–267.
  13. Kim K.S., Kim D.K., Chae C.B., Choi S., Ko Y.-C., Kim J. Ultrareliable and Low-Latency Communication Techniques for Tactile Internet Services // Proc. IEEE. 2019. V. 107. № 2. P. 376–393. https://doi.org/10.1109/JPROC.2018.2868995
  14. Stafidas E., Foukalas F. A Survey on Enabling XR Services in Beyond 5G Mobile Networks // IEEE Access. 2024. V. 12. P. 59170–59197. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3392509
  15. Gunturu A., Tijoriwala V.S., Reddy Chavva A.K. Optimal Configured Grant Selection Method for NR Rel-16 Uplink URLLC // Proc. 2020 IEEE Global Communications Conf. (GLOBECOM 2020). Taipei, Taiwan. Dec. 7–11, 2020. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/GLOBECOM42002.2020.9322288
  16. Zhang T., Hu X.S., Han S. Contention-Free Configured Grant Scheduling for 5G URLLC Traffic // Proc. 60th ACM/IEEE Design Automation Conf. (DAC 2023). San Francisco, CA. July 9–13, 2023. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/DAC56929.2023.10247842
  17. Korneev E., Liubogoshchev M., Bankov D., Khorov E. How to Model Cloud VR: An Empirical Study of Features That Matter // IEEE Open J. Commun. Soc. 2024. V. 5. P. 4155–4170. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2024.3409472
  18. Zhang Y., Tang W., Liu Y. Multicell Grant-Free Uplink IoT Networks With Hard Deadline Services in URLLC // IEEE Wirel. Commun. Lett. 2022. V. 11. № 7. P. 1448–1452. https://doi.org/10.1109/LWC.2022.3173471
  19. Shashin A., Belogaev A., Krasilov A., Khorov E. Adaptive Parameters Selection for Uplink Grant-Free URLLC Transmission in 5G Systems // Comput. Netw. 2023. V. 222. P. 109527. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.109527
  20. Liu Y., Deng Y., Elkashlan M., Nallanathan A., Karagiannidis G.K. Analyzing Grant-Free Access for URLLC Service // IEEE J. Select. Areas Commun. 2021. V. 39. № 3. P. 741–755. https://doi.org/10.1109/JSAC.2020.3018822
  21. Berardinelli G., Mahmood N.H., Abreu R., Jacobsen T., Pedersen K., Kov´asc I.Z. Reliability Analysis of Uplink Grant-Free Transmission Over Shared Resources // IEEE Access. 2018. V. 6. P. 23602–23611. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2827567
  22. URLLC System Level Simulation Assumptions. 3GPP TSG-RAN WG1 Meeting № 86. Gothenburg, Sweden. Aug. 22–26, 2016. Rep. R1-166398.
  23. Lagen S., Wanuga K., Elkotby H., Goyal S., Particiello N., Giupponi L. New Radio Physical Layer Abstraction for System-Level Simulations of 5G Networks // Proc. 2020 IEEE Int. Conf. on Communications (ICC 2020). Dublin, Ireland. June 7–11, 2020. P. 1–7. https://doi.org/10.1109/ICC40277.2020.9149444
  24. Lu B., Yue G., Wang X. Performance Analysis and Design Optimization of LDPC-Coded MIMO OFDM Systems // IEEE Trans. Signal Process. 2004. V. 52. № 2. P. 348–361. https://doi.org/10.1109/TSP.2003.820991
  25. Hareedy A., Amiri B., Galbraith R., Dolecek L. Non-Binary LDPC Codes for Magnetic Recording Channels: Error Floor Analysis and Optimized Code Design // IEEE Trans. Commun. 2016. V. 64. №8. P. 3194–3207. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2016.2574869
  26. Network Simulator 3 (ns-3). https://www.nsnam.org/.
  27. Hata M. Empirical Formula for Propagation Loss in Land Mobile Radio Services // IEEE Trans. Veh. Technol. 1980. V. 29. № 3. P. 317–325. https://doi.org/10.1109/T-VT.1980.23859
  28. LTE System Toolbox 5G Library. MATLAB User Community. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/61585-lte-system-toolbox-5g-library.
  29. Study on XR (Extended Reality) Evaluations for NR: 5G (3GPP Tech. Rep. TR-38.838), 2021.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».