Введение
Процедура планирования пакетов данных в сети с коммутацией пакетов с наилучшим результатом представляет собой метод планирования пакетов данных в сети с коммутацией пакетов, обычно беспроводной, с целью максимизации общей пропускной способности сети или спектральной эффективности системы в беспроводной сети. Это достигается путем предоставления приоритета планирования наименее "затратным" потокам данных с точки зрения потребляемых сетевых ресурсов на единицу переданной информации. В современных системах пакетной радиосвязи, например, в сотовой системе HSDPA 3.5G, вместо FIFO-очереди используется планирование, зависящее от характеристик канала, чтобы использовать благоприятные условия распространения радиосигнала и максимально эффективно использовать доступные радиоресурсы. Планирование с максимальной пропускной способностью может показаться привлекательным в этом контексте, особенно в симуляциях, где сравниваются различные схемы. Однако, как мы увидим ниже, планирование с максимальной пропускной способностью обычно не является предпочтительным, и планирование, зависящее от характеристик канала, следует использовать с осторожностью.
Maximum throughput scheduling is a procedure for scheduling data packets in a packet switched best effort network, typically a wireless network, in view to maximize the total throughput of the network, or the system spectral efficiency in a wireless network. This is achieved by giving scheduling priority to the least "expensive" data flows in terms of consumed network resources per transferred amount of information. In advanced packet radio systems, for example the HSDPA 3.5G cellular system, channel dependent scheduling is used instead of FIFO queuing to take advantage of favourable channel conditions to make best use of available radio conditions. Maximum throughput scheduling may be tempting in this context, especially in simulations where throughput of various schemes are compared. However, maximum throughput scheduling is normally not desirable, and channel dependent scheduling should be used with care, as we will see below.
Пример 1: адаптация ссылок
В беспроводной сети с адаптацией канала и при отсутствии помех от соседних беспроводных сетей, битовая скорость существенно зависит от отношения сигнал/шум (CNR), которое, в свою очередь, зависит от затухания сигнала на линии связи между передатчиком и приемником, то есть от потерь при распространении. Для планирования с максимальной пропускной способностью, каналы с низким затуханием следует считать экономичными и предоставлять им приоритет при планировании.
Пример 2: Распространение спектра
В канале восходящей связи системы сотовой связи с расширенным спектром отношение сигнал/помеха (CIR) поддерживается на постоянном уровне для всех пользователей посредством управления мощностью. Для пользователя, испытывающего большие потери при распространении сигнала, управление мощностью приведет к повышенному уровню помех для сигналов от других пользователей. Это помешает более эффективным потокам данных, поскольку в ячейке существует максимально допустимый уровень помех, и снизит пропускную способность. Следовательно, при планировании для достижения максимальной пропускной способности, потоки данных, испытывающие большие потери при распространении сигнала, следует рассматривать как наиболее затратные, и в данном случае тоже.
Пример 3: Динамическое распределение каналов
В беспроводной сети с быстрым динамическим распределением каналов (DCA), на уровне каждого пакета или временного слота, пользователь, находящийся в зоне перекрытия зон покрытия нескольких базовых станций, может создавать помехи или подвергаться воздействию помех от соседних ячеек. Алгоритм DCA предотвращает одновременное использование одного и того же частотного канала соседними ячейками. Функция стоимости соответствует числу заблокированных соседних базовых станций.
Сравнение с другими политиками распределения ресурсов
Если существуют значительные различия в "стоимости" каждого потока данных, что особенно характерно для беспроводных сетей, ресурсы могут быть выделены только одному или небольшому числу потоков данных на физический канал сети. При большом количестве одновременно активных потоков данных, большинство из них будут вынуждены ждать, пока у наиболее дешевых потоков не останется данных для передачи, и столкнутся с проблемой "голодания" при планировании. Политика планирования, ориентированная на максимальную пропускную способность, может показаться привлекательной, поскольку она оптимизирует использование ресурсов в сети, однако она вряд ли максимизирует прибыль оператора сети. Уровень удовлетворенности клиентов останется низким из-за длительных или постоянных сбоев в обслуживании, с которыми столкнутся многие пользователи. Обеспечение пропорциональной справедливости приведет к снижению пропускной способности, но позволит избежать "голодания". Максимально-минимальная справедливость приведет к еще более низкой пропускной способности, но обеспечит более высокий уровень справедливости, что означает, что качество обслуживания, которое получает каждый поток данных, будет еще более стабильным. В отличие от максимально-минимального справедливого планирования, основанного на алгоритмах справедливого обслуживания или алгоритме "round robin", алгоритм планирования максимальной пропускной способности опирается на вычисление функции стоимости, для которой в беспроводных сетях может потребоваться быстрое и точное измерение потерь сигнала. Обеспечение пропорциональной справедливости на основе взвешенного справедливого обслуживания также требует измерения или вычисления функции стоимости.