Yüksek Hızlı Demiryolu EMU'ları için WiFi İşletim Hizmet Sisteminin Hizmet Kalitesinin Ölçülmesi ve Analizi
0 Önsöz
Çin'de orta ve uzun mesafeli seyahatler için önemli toplu taşıma araçlarından biri olan yüksek hızlı demiryolu, büyük yolcu kapasitesi ve yüksek yolcu yoğunluğu özelliklerine sahiptir. Aynı zamanda son yıllarda dizüstü bilgisayar, akıllı telefon, akıllı saat gibi mobil cihazlar giderek daha popüler hale geldi ve hızlı tren yolcularının ortalama seyahat süresi yaklaşık 3,8 saattir.Yolcuların yüksek hızlı trenlerde ofis, eğlence ve eğlence amaçlı mobil cihazları kullanma talebi artmaya devam ediyor. Yüksek hızlı demiryolu mobil ağlarının kullanımına olan talep de artıyor.
Bugün, Çin'in standart EMU'sunun "Fuxing" treninin çalışma hızı 350 km / saate çıkarıldı. Trenlerin yüksek hızda çalışması, vagonlarda yüksek yoğunluklu eşzamanlılık ve araç gövdesinden gelen kablosuz sinyallerin korunması, yüksek hızlı demiryollarında kablosuz iletişim için büyük zorluklar getirdi. Yolcular için yüksek kaliteli mobil iletişim hizmetlerinin nasıl sağlanacağı çözülmesi gereken bir sorun haline geldi. Demiryolu EMU'ları için WiFi işletim hizmet sisteminin inşası, yolcular için yeni bir İnternet erişim yolu sağlar. Sistem İnternet erişim hizmetleri sağlarken, yolculara filmler, bilgiler, oyunlar, okuma ve uygulama indirmeleri gibi yerel içerik hizmetleri de sağlıyor. Bu makale, demiryolu EMU'larında WiFi sistemini kullanan kullanıcıların gerçek verilerine dayanarak kablosuz ağ durumunu ve kullanıcı davranışını ölçecek ve analiz edecek ve yüksek hızlı demiryolu WiFi hizmet kalitesinin genel bir değerlendirmesini yapacaktır.
Demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sistemi, demiryolunun kendi kaynak avantajlarıyla birlikte gelişmiş modern bilgi teknolojisini kullanır, yolcu seyahati için gerekli dahili ve harici hizmet kaynaklarını entegre eder ve demiryolu yolcularına istasyonlarda ve trenlerde kullanışlı ve verimli filmler, haberler, haberler ve oyunlar sunar. Okuma ve demiryolu yolculuğuyla ilgili genişletilmiş hizmetler gibi içerik hizmetleri, yolcu hizmetlerinin kalitesini artıracak, demiryolu endüstrisinin genel imajını geliştirecek ve sistematik güvenlik önlemleri yoluyla kullanıcı bilgi güvenliğini ve istikrarlı ve güvenilir sistem çalışmasını sağlayacaktır.
1.1 Demiryolu EMU'ları için WiFi hizmetinin uygulanması
Yerleşik WiFi alt sistemi, yolculara araç içi LAN hizmetleri ve trende İnternet erişim hizmetleri sağlayan demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmet sisteminin önemli bir parçasıdır. Yerleşik WiFi alt sistemi, temel olarak yerleşik merkezi sunucu, bisiklet sunucusu ve erişim AP ekipmanından oluşur.
Araç merkezi sunucusu, temel olarak içerik sunucusu ve yönlendiriciden oluşan araç WiFi alt sistemindeki önemli bir cihazdır. Bunların arasında içerik sunucusu, yerleşik WiFi alt sistemi için işletim ortamı ve içerik depolaması sağlar ve tüm yolcular için yerel alan ağında içerik hizmetleri sağlar; yönlendirici, demiryolu boyunca üç büyük operatörün 3G / 4G ağlarına bağlanarak yolcular için İnternet erişim hizmetleri sağlar. Yönlendirici aynı zamanda, demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmet sistemine İnternet erişiminin güvenliğini sağlamak için yolcuların İnternet davranışlarının güvenlik kontrolünü ve kaydını da gerçekleştirir.
Yönlendirici, China Mobile, China Unicom ve China Telecom'un 3G / 4G ağlarını aynı anda destekler ve her operatörün ağa aynı anda erişmesi için 3 adede kadar 3G / 4G iletişim modülünü (kullanıcı kimliği SIM kartını kullanarak) destekler ve bant genişliğini destekler Yakınsama ve yük dengeleme. Tren, çatıya yerleştirilmiş antenleri eşit şekilde kullandığı için, vagondan geçen LTE sinyallerinin kaybını etkin bir şekilde azaltır, böylece yolculara daha istikrarlı bir erişim ağı sağlayabilir.
1.2 Demiryolu EMU'larının WiFi sisteminin karşılaştığı zorluklar
Demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sistemi, demiryolu boyunca üç büyük operatörün 3G / 4G ağlarına bağlanarak yolculara hizmet sağladığından, hücresel ağın kalitesi WiFi işletim hizmetlerinin kalitesini büyük ölçüde etkiler. Yüksek hızlı trenler 350 km / saate kadar hızlarda çalışır, bu nedenle Doppler etkisi ve sık baz istasyonu değiştirme gibi sorunlarla karşı karşıya kalırlar. Trendeki yolcu sayısının fazla olması nedeniyle, yolcular arasında da çok fazla kullanıcı rekabeti yaşanacaktır.
1.2.1 Doppler etkisi
Yüksek hızlı bir trenin yüksek hızlı hareketi sırasında, araba anteninden alınan sinyalin frekansı ve baz istasyonu tarafından gönderilen sinyalin frekansı, Doppler kayması olarak adlandırılan ofset olacaktır. Doppler frekans kayması, baz istasyonu ile araca monteli mobil terminal arasındaki iletişim sinyalinin frekans kaymasına neden olur, bu da yüksek bir bit hata oranına ve hatta sinyalin doğru şekilde alınamamasına neden olarak ağ bant genişliğini daha da etkiler.
1.2.2 Yüksek hızlı hareketin neden olduğu sık baz istasyonu değişimi
Hücresel baz istasyonları bal peteği yapısıyla kaplıdır ve kapsama alanı nispeten küçüktür, banliyöler gibi açık alanlarda bile, baz istasyonu kapsama yarıçapı sadece yaklaşık kilometredir. Demiryolu tipik bir şerit şeklindeki kapsama alanıdır Tren yaklaşık 97,2 m / s gibi yüksek bir hızda seyahat ederken, ağ her 10 saniyede bir değiştirilecektir. LTE, bağlantıyı kesme ve sonra bağlanma geçiş stratejisini benimser.Her geçiş, ağ hizmetinin geçici olarak kullanılamamasına neden olur Baz istasyonlarının bu kadar sık değiştirilmesi, ağ hizmeti kalitesine büyük zorluklar getirir.
1.2.3 Çok sayıda kullanıcı arasında rekabet
Bir toplu taşıma biçimi olarak, yüksek hızlı tren, 60 ila 100 kişi kapasiteli tam bir vagon ile büyük bir yolcu akışına ve yüksek yoğunluğa sahiptir. Demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sisteminin sağlanmasının ardından, çok sayıda yolcu sistemi kullanarak ağ rekabetine neden olur.Tüm kullanıcılar sınırlı bant genişliğini paylaşarak hizmeti her kullanıcının ihtiyaçlarını karşılayamaz hale getirir.
2 Ölçüm açıklaması
Bu makale, kullanıcı davranışındaki ve ağ durumundaki değişiklikleri gerçek anlamda yansıtan yüksek hızlı demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmeti sistemini kullanan yolcuların gerçek ham verilerini analiz ediyor.
2.1 Ölçüm senaryoları
Demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sistemi, Pekin-Şangay yüksek hızlı demiryolunun "Fuxing" treninde resmi olarak faaliyete geçirildi. Sistem İnternete China Mobile, China Unicom ve China Telecom'un 3G / 4G ağları üzerinden erişir.Her operatör, 4G LTE ağının ağırlıklı olarak kullanıldığı 33G / 4G iletişim modülü kullanır. Sistem aynı zamanda araca monteli AP'yi kullanarak yolculara kabin içinde WiFi erişim hizmeti veriyor. Yönlendirici, ağ yükü dengeleme, bant genişliği yakınsaması ve İnternet erişimi sağlamak için kullanıcı verilerini farklı LTE ağ çıkışlarına dağıtmaktan sorumludur.
2.2 Ölçüm içeriği
Tcpdump aracını kullanarak, ölçüm ve analiz için demiryolu üzerinden internete erişmek için WiFi hizmetini kullanan yolcuların gerçek kullanım verilerini toplamak için EMU WiFi işletim hizmeti sistemi.
2.2.1 Tcpdump'a Giriş
Tcpdump, Linux ortamında bir ağ veri toplama ve analiz aracıdır. Tcpdump, analiz için ağdaki veri paketlerini tamamen yakalayabilen ve ağ katmanlarının, protokollerin, ana bilgisayarların ve bağlantı noktalarının filtrelenmesini destekleyen güçlü bir veri paketleri elde etme işlevine sahiptir. İzlenen veri paketini belirtilen pcap format dosyasına yazmak için -w parametresini kullanın.
2.2.2 Veri Toplama
Pekin-Şangay yüksek hızlı demiryolunun iki "Fuxing" treni içindeki yönlendiricilerde Tcpdump çalıştırılarak, LAN üzerinden İnternete eriştikten sonra tüm kullanıcılar tarafından gönderilen ve alınan paket başlıklarının içeriği pcap formatında bir dosyaya kaydedilir. İki tren kayıtları toplar 10 Günlük veri. Tcpdump tarafından toplanan veriler yalnızca kullanıcının iletim katmanının ve uygulama katmanının kullanımını içerir ve hiçbir kullanıcının özel verileri toplanmaz. Gerçek kullanıcı kullanım verilerinin analizi, kullanıcıların yüksek hızlı demiryolundaki kullanıcı deneyimini ve demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sisteminin hizmet kalitesini yansıtabilir.
3 Yüksek hızlı demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmetinin analizi
Tcpdump tarafından toplanan kullanıcı verilerine dayalı olarak bu belge, kullanıcı davranışını ve ağ durumunu ölçer ve analiz eder.
3.1 Analiz yöntemi
TCP protokolüyle ilgili veri paketlerini filtreleyin ve her kullanıcı tarafından iletilen tüm veri akışlarını bölün. Veri akışını bölme adımları aşağıdaki gibidir: İlk olarak, kaynak IP adresi, hedef IP adresi, kaynak bağlantı noktası numarası ve hedef bağlantı noktası numarasına göre, bir tren operasyonundaki tüm TCP akışlarının ön sınıflandırması; ve ardından her IP adresi ve bağlantı noktası numarası çifti aynıdır Seri numarasının sürekliliğine göre her akış ayrıca bölünür.
SYN paketini gönderdikten sonra ACK paketinin alınamaması gibi bağlantının başarıyla kurulmadığı veya verilerin başarıyla gönderilemediği akış için (TCP / IP bağlantıyı kurduğunda kullanılan el sıkışma sinyalindeki ilk paket); veya bağlantı kurulduktan sonra sonraki veri yok Akış; veya RST paketini alırken (bağlantıyı sıfırlama, bağlantıyı sıfırlama sinyalini temsil eder), bağlantı başlangıçtan önce beklenmedik şekilde kesilir, vb, bu makale dikkate alınmayacaktır.
3.2 Kullanıcı davranışı analizi
Kullanıcılar, eğlence ve eğlence etkinlikleri için İnternet'e erişmek için yüksek hızlı tren üzerinde mobil cihazları kullanırlar Davranışları diğer ortamlardan (örneğin: ofis, ev, okul) farklıdır ve belirli bir özelliği vardır. Aynı zamanda, çok sayıda kullanıcı arasındaki ağ rekabeti nedeniyle, kullanıcılar uzun süre yüksek verimli, yüksek kaliteli veri aktarımına devam edemezler. Ağ durumunun kısıtlamalarına ve yüksek hızlı tren ortamının etkisine tabi olarak, İnternete bağlanan ve ağ hizmetlerini kullanan yolcuların davranışları son derece benzersizdir.
Genel olarak, uygulama yazılımı, taşıma katmanı protokolü olarak TCP veya UDP'yi seçebilir. TCP, bağlantı odaklı ve güvenilir bir taşıma katmanı protokolü iken, UDP bağlantısız bir taşıma katmanı protokolüdür. Analiz sayesinde, uygulama yazılımının veri iletimi için yüksek olasılıklı bir olay olarak TCP'yi kullandığı bulunmuştur. Bu nedenle, bu bölüm kullanıcı verilerinin TCP davranış özelliklerini analiz etmeye odaklanacaktır.
3.2.1 TCP akışının boyut dağılımı
Önce her akışın boyutunu hesaplayın ve ardından tüm kullanıcı akışlarının dağılımını sayın ve bir CDF grafiği (kümülatif dağılım işlevi grafiği) çizin. Şekil 1'de gösterildiği gibi, çoğu TCP akışı çok küçüktür; yukarı akış akışlarının% 90'ından fazlası boyut olarak 3,1 KB'den küçüktür, aşağı akışların% 90'ından fazlası 19,5 KB'den küçüktür ve yukarı akış verilerinin yalnızca% 0,283'ü akış boyutudur. 100 KB'nin üzerinde, aşağı akış verilerinin yalnızca% 3,374'ü 100 KB'yi aşan bir akış boyutuna sahiptir.
Bununla birlikte, TCP az sayıda akar ve büyük miktarda trafik tüm ağdaki trafiğin çoğunu kaplar. Yukarı akışta yaklaşık% 10'unu oluşturan daha büyük veri akışının trafiği, toplam yukarı akış trafiğinin% 78.75'ini ve aşağı akıştaki% 10 daha büyük veri akışının trafiği, toplam aşağı akış trafiğinin% 92.72'sini oluşturur. Yukarı akış iletiminde maksimum akış boyutu 76,5 MB ve aşağı akış iletiminde maksimum akış boyutu 147,8 MB'dir. Aşağı akış boyutu, yukarı akış boyutundan daha büyüktür ve aşağı akış veri miktarı, yukarı akış veri miktarını çok aşmaktadır. İstatistiklere göre, aşağı akış trafiği, yukarı akış trafiğinin yaklaşık 26 katıdır. Kullanıcının uydu-yer bağı iletimi talebi, yukarı bağlantı iletimi talebinden çok daha fazladır.
3.2.2 TCP akışının hız dağılımı
Bu makale önce TCP akışlarının ortalama aktarım hızını hesaplar ve ardından tüm verilerdeki hız dağılımını kapsamlı bir şekilde sayar. Şekil 2, TCP akışlarının hız dağılımının bir CDF diyagramıdır. Yukarı akış hızlarının% 90'ı 1 KB / sn'den az ve aşağı akış hızlarının% 80'i 10 KB / sn'den azdır. Aşağı akış hızı, yukarı akış hızından daha yüksektir Bunun nedeni, yukarı akış akışlarının çoğunun 1 KB'den daha az olmasıdır ve TCP'nin yavaş başlangıcı, hızın iletimin başlangıcında yavaşlamasına neden olur, bu nedenle aktarım hızı küçüktür. Bununla birlikte, aşağı akıştaki büyük veri akışı yüksek bir orana sahiptir ve bant genişliği, iletim işlemi sırasında makul bir şekilde kullanılabilir ve operatör hücresel ağdaki aşağı akış verileri için daha fazla bant genişliği tahsis eder, bu nedenle aşağı akış aktarım hızı daha yüksektir.
Akış ve hız arasındaki ilişki Şekil 3 ve Şekil 4'te gösterilmektedir. Şekil 3 ve 4, sırasıyla aşağı bağlantı ve yukarı bağlantı veri akışlarının hızı ve akışı arasındaki ilişkiyi gösteren grafiklerdir. Şekil 3 ve 4, boyutları sırasıyla 0,1 MB, 0,1 MB ila 1 MB, 1 MB ila 10 MB ve 10 MB'den fazla olan veri akışlarını analiz eder. İlk olarak, başarıyla bir oturumu oluşturan tüm veri akışlarının boyutunu hesaplayın ve bunları boyuta göre sınıflandırın. Her kategorideki akışlar için ortalama oranı hesaplayın. Yukarı akış verileri için, 0,1 MB içindeki veri akışlarının% 80'i 0,1 KB / sn'den daha düşük bir hıza sahiptir ve 1 MB'den büyük veri akışları için% 70'in tümü 10 KB / sn'den büyüktür; aşağı akış verileri için boyut 0,1 MB içindedir Veri akışının% 80'inin oranı 10 KB / sn'den azdır ve 10 MB'den büyük veri akışı için% 91,5'inin tümü 10 KB / sn'den büyüktür.
Yukarıdaki analizden, akış ne kadar büyük olursa, iletim için gereken süre ne kadar uzun olursa, TCP yavaş başlangıcının hız üzerindeki etkisi o kadar küçük ve iletim hızı o kadar yüksek olur.
3.2.3 TCP akışının süre dağılımı
Bu makale ilk olarak başarıyla iletilen bir TCP akışının süresini hesaplar ve ardından tüm akışların süre dağılımını sayar. Şekil 5, TCP akış süresinin bir CDF istatistiksel diyagramıdır.Şekildeki verilere göre akış süresinin% 90'ından fazlasının 1 sn'den fazla, akış süresinin% 80'inin 10 sn içinde ve akış süresinin% 60'ının 10 sn içinde olduğu görülmektedir. 20 saniye içinde. Daha kısa süreli TCP akışlarının daha fazlasını hesaba kattığı görülebilir.
3.2.4 İletim içerik türlerinin dağılımı
Bu makale, aktarım için HTTP protokolünü kullanan akışı çıkarır, İçerik Türü alanını analiz eder ve kullanıcılar tarafından iletilen farklı içerik türlerinin bir dağıtım haritasını elde eder. Bu makale, Şekil 6'da gösterildiği gibi çeşitli içerik türlerinin trafik oranını hesaplamaktadır. Tüm içeriğin yaklaşık% 48'ini oluşturan resimler en yüksek oranı oluşturuyor; ardından uygulamalar tarafından gönderilen çeşitli bilgi türleri, yaklaşık% 37'sini oluşturuyor; yine, metin içeriği, yaklaşık% 7'yi oluşturuyor; video içeriği yaklaşık% 5'ini oluşturuyor; diğer içerik İletim yaklaşık% 2'dir.
3.3 Ağ durumu analizi
3.3.1 Gerçek zamanlı kullanıcı istatistikleri
Bu makale, demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmet sistemini saniyede bir kullanan kullanıcıların sayısını hesaplamaktadır Yöntem şu şekildedir: pcap veri paketlerini dakikaya bölün ve dakikada veri ileten IP adreslerinin sayısını sayın. Şekil 7, yüksek hızlı demiryolu ağını kullanan kullanıcı sayısının gerçek zamanlı istatistiklerini göstermektedir.
Şekil 7'de gösterildiği gibi, dakika başına aktif kullanıcı sayısı, tam tren sayısının yaklaşık 1 / 5'ini oluşturarak yaklaşık 100'de kalıyor Pekin-Şangay yüksek hızlı tren "Fuxing" EMU yaklaşık 5 saat çalışıyor. Tren başladıktan sonra hızla kullanıcı sayısı 170'e yükseldi, ardından tren hareket ettikçe kullanıcı sayısı giderek azalırken, trenin terminale ulaşmasıyla kullanıcı sayısı da hızla azaldı. Trenin çalışması sırasında, yüksek hızlı demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmet sisteminin dakika başına toplam aktif kullanıcı sayısı her zaman 100'ün üzerinde kalır.
3.3.2 Gerçek zamanlı çıktı istatistikleri
Bu makale, trendeki farklı operatörlerin her 3G / 4G iletişim modülünün gerçek zamanlı verimini ve 93G / 4G iletişim modülünün toplam verimini sayar. Şekil 8 ve 9, sırasıyla Pekin-Şanghay bölümünde ve Şanghay-Pekin bölümünde yüksek hızlı demiryolu EMU'ları için WiFi işletim hizmet sisteminin her 3G / 4G iletişim modülünün gerçek zamanlı aktarım hızı istatistikleridir. Demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sisteminin gerçek zamanlı ortalama toplam veriminin yaklaşık 20 Mb / sn olduğu şekilden görülebilmektedir. Tüm tren, çatının ortasında çok modlu bir kombine anten ile donatılmıştır ve üç büyük operatörün 93G / 4G iletişim modülleri için kablosuz sinyal iletimi ve alımı sağlamak için MIMO teknolojisini destekler.Ağ durumu nispeten kararlıdır. Her 3G / 4G iletişim modülünün verimi, zaman içinde büyük ölçüde dalgalanır ve bazen sıfıra düşer. Yüksek hızlı demiryolu EMU'larının WiFi işletim hizmeti sisteminin toplam verimi de önemli ölçüde dalgalanır, ancak tek bir kartın verimi ile karşılaştırıldığında Dalgalanmalar nispeten kararlıdır. Bunun nedeni, trenin aynı anda üç büyük operatörün 3G / 4G ağlarına bağlı olması ve ağ optimizasyonunun da farklı operatörlerin baz istasyonlarının farklı coğrafi konumları nedeniyle farklı olmasıdır. Tren, farklı operatörlerin hücresel ağlarını kapsamlı bir şekilde kullandıktan sonra, sistemin TCP iletiminin ortalama toplam verimi, her zaman, yolculara kesintisiz ağ hizmetleri sağlayabilen 10 Mb / sn'nin üzerinde sürekli olarak tutulmuştur.
4. Sonuç
Yüksek hızlı tren EMU'ları, yüksek taşıma hacmine sahip bir toplu taşıma aracı olarak günde ortalama 11 saat seyahat ediyor. Son yıllarda ağların gelişmesiyle birlikte, mobil cihazlar giderek daha popüler hale geldi ve yolcuların kablosuz ağlara olan talebi artmaya devam etti. Demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sistemi, yolculara rahat ve hızlı İnternet erişim yöntemleri ve iyi hizmetler sunar. Farklı operatörlerin hücresel ağlarının kapsamlı kullanımı, demiryolu EMU WiFi işletim hizmet sisteminin yolculara istikrarlı verim ve mükemmel hizmet ile bir iletişim ortamı sağlayabilmesini sağlar. Bu makaledeki yukarıdaki analizden, sistemin etkin verimini iyileştirme ve kaynak tahsis algoritmasını iyileştirme, sistem performansını iyileştirme ve kullanıcı deneyimini iyileştirme açısından araştırmayı daha da derinleştirebileceği görülebilir.
Referanslar
Tang Feixiong.Yüksek hızlı demiryolu TD-LTE ağ kapsamının temel konuları üzerine tartışma Telekomünikasyon Mühendisliği Teknolojisi ve Standardizasyon, 2013 (7): 45-48.
Zhai Yinghong, Wang Qiang, Wei Kang Yüksek hızlı demiryollarının TD-LTE kablosuz ağ kapsamı üzerine tartışma Telekomünikasyon Ağ Teknolojisi, 2014 (11): 89-93.
FENG Y. TCPDUMP'a giriş Bilgisayar Çalışması, 2004.
JACOBSON V, LERES C, MCCANNE S. tcpdump manuel sayfası Lawrence Berkeley Laboratuvarı, Berkeley, CA, 1989, 143.
Zhang Yilin, Zhang Zhibin, Zhao Yong, ve diğerleri TCP ve UDP ağ trafiğinin karşılaştırmalı analizi Bilgisayar Uygulama Araştırması, 2010, 27 (6): 2192-2197.
yazar bilgileri:
Wang Zhongfeng1, Wang Fuzhang1, Sun Hualong2
(1. Çin Demiryolu Bilimleri Akademisi, Pekin 100081; 2. Çin Demiryolu Cheng Technology Co., Ltd., Pekin 100081)
