Критерии качества сигнала в сетях WiMax
В статье «Тестирование антенн Wi-Fi для приема WiMax» я приводил параметры CINR и RSSI как результаты своих экспериментов, лишь примерно представляя себе, что отражают эти величины. Пребывать в неведении мне было стыдно, и я детально разобрался в этом вопросе.
Не сомневаюсь, что найдутся Хабралюди (такие, как shogunkub), для которых данный топик не откроет ничего нового, но многим, я уверен, будет так же интересно разобраться, как и мне.
На Хабре этот вопрос затрагивался в статье «Базовая станция WiMAX», но я хотел бы осветить его чуть полнее.
RSSI (Received Signal Strength Indicator) — дословно: индикатор силы принимаемого сигнала. Под силой в этой аббревиатуре следует понимать мощность радиосигнала.
В стандарте IEEE 802.11 RSSI это индикатор уровня мощности, принимаемого антенной, выраженный в «попугаях» — абстрактных единицах, выбираемых производителем беспроводного оборудования.
Физический же смысл несут единицы mW (мВт) или dBm.
Инженеры Yota позаботились, чтобы Yota Access пересчитывала принимаемый сигнал в хорошие, годные единицы dBm, о которых я напишу ниже.
Чем выше число RSSI, или чем оно менее отрицательное (как раз случай Yota), тем сильнее сигнал.
Прежде чем перейти к децибелу и его производным, необходимо рассказать о CINR.
CINR (Carrier to Interference + Noise Ratio) также называемый SINR (Signal to Interference + Noise Ratio) – дословно: отношение (полезного) сигнала к интерферирующему и шуму. Устоявшийся русский термин – соотношение сигнал-шум. Измеряется в dB.
Величина 0 dB означает, что сигнал и шум равны, положительное число – что сигнал сильнее шума, отрицательное – что слабее.
Пользователю, конечно, лучше, чтобы сигнал был как можно сильнее шума 🙂
Рассмотрим величину децибел более детально.
Децибел (decibel, dB) — логарифмическая величина, которая отражает отношение физической величины (обычно мощности или интенсивности) к заданному референсному уровню.
Отношение в децибелах – это десятикратная величина десятичного логарифма отношения двух мощностей:
Двукратная разница в мощностях будет записана в децибелах как
3dB.
Десятикратная разница в мощностях будет записана как 10dB.
Отношение мощности 1000 к 1 в децибелах будет записана как 30dB.
Прелесть децибела в том, что в нем удобно выражать очень большие и очень маленькие величины, в силу его логарифмической природы.
Часто децибел получает суффикс, который показывает используемую референсную величину.
Суффикс m в dBm обозначает милливатт. То есть, L(dBm) = 10*lg(P/1mW)
Зная RSSI и CINR для сигнала WiMax, мы в полной мере можем оценить качество сигнала и порадовать пользователя картинкой с палками:
Для сравнения, менее радостная картина (контроллер работает вообще без антенны, имитируется зона нестабильного приёма):
Какой уровень сигнала 4G модема считается нормальным
Опубликовал Игорь | Июн 22, 2021 | Интернет | 0 |
При оценке работы мобильного интернета нужно ориентироваться не относительными понятиями («слабый-сильный»), а вполне определенными, конкретными цифрами. Для анализа качества приема модемом сотового телефона или другим устройством радиотехниками и специалистами в области связи (информатики) разработан целый набор параметров, которые обозначаются латинскими аббревиатурами.
Рассмотрим, как эти обозначения переводятся на понятный язык, что за ними скрывается, и что они обозначают. Каким образом определить качество 4G сигнала в определенном месте, какие значения должны фиксироваться в оптимальном случае, а какие являются критичными для устойчивой работы устройства. Это поможет выявить причину плохого соединения и малой скорости передачи: неудачный выбор телефона или качество приема в этом месте.
RSSI, RSPR, RSRQ, SINR: оценка сигнала и нормируемые показатели
При проверке уровня сигнала от источника 4G-связи специалисты используют целый ряд параметров, обозначаемых труднопроизносимым сочетанием латинских букв. Рассмотрим, что это за значения, как они переводятся, и что обозначают. А также уточним, какими должны быть цифры в зоне стабильного приема, а при каких значениях Интернет-соединение просто не может быть устойчивым и надежным.
Существуют и другие параметры, которые характеризуют сигнал, например, CQI – Индикатор Качества Канала (Channel Quality Indicator) и прочие.
Что означает уровень сигнала dBm ASU?
Одно из обозначений отношения уровня передаваемой информации к шуму в пилотном канале обозначается как ASU. Пилотный сигнал – это излучение, которое непрерывно (фоном) передается Базовой Станцией. Уровень мощности остается постоянным, он всегда на 4-5 дБ выше, чем в информационных каналах.
Параметр ASU отображается не в децибелах, а в баллах. Таблица перевода баллов в дБ выглядит так:
Что за единица измерения дБм?
Для измерения качества приема используется внесистемная единица dBm (децибел милливатт), которая представляет собой отношение получаемого сигнала к стандартной величине. Она показывает, на сколько децибел параметры сигнала, идущего от базовой станции, меньше (или, при положительных значениях, больше) величины в 1 мВт.
Какой dBm лучше?
Почему dBm отрицательный?
Программы для измерения уровня сигнала модемного устройства
Сегодня, чтобы скачать программы и узнать уровень сигнала, достаточно зайти на Play Market и выбрать понравившуюся или рекомендованную программу определения основных параметров.
Наиболее простой вариант – использовать приложение Mobile Data Monitoring Application. Чтобы программа работала максимально точно, после скачивания и перед началом измерения следует закрыть все приложения, которые относятся к управлению модемом.
После открытия меню следует войти в подраздел «RSSI». Появятся данные об уровне принимаемого сигнала. Использование программы позволяет:
Но сегодня разработаны и другие программы, оценивающие параметры 3G или 4G сетей. Скачать приложения можно с официальных сайтов компаний-производителей или из проверенных источников.
Как проверить стабильность сети на мобильном устройстве
Современные смартфоны и планшеты располагают программным обеспечением, которое позволяет определить уровень сигнала, его надежность и устойчивость. Лучше всего такая возможность реализована на ОС Андроид. Для определения стабильности рекомендуется:
По полученным данным, вы сможете оценить силу и устойчивости сигнала.
Параметры для сетей поколения 3G
Для сетей третьего поколения программы показывают такие данные:
Параметры для сети 4G
Для сетей четвертого поколения будут отображаться уже рассмотренные характеристики:
Для каждого типа сетей выделяется пул частот:
Также программа предложит дополнительные приложения для Андроид, которые можно скачать и использовать.
Как сделать уровень сигнала более качественным
Если анализ состояния показывает слабость сигнала, его можно попытаться усилить «домашними» средствами. Вот некоторые рекомендации:
В некоторых случаях, если сигнал принимается с достаточной силой, ухудшает качество связи само устройство. В таком случае рассматривается возможность заменить модем на новый.
Оценка качества радиоканала в беспроводных сенсорных сетях
Введение
Беспроводная сенсорная сеть (БСС) — это распределенная, самоорганизующаяся сеть из множества датчиков (сенсоров) и исполнительных устройств, объединенных между собой посредством маломощных радиоканалов. Сенсорные сети находят применение во многих прикладных задачах, связанных со сбором информации и передачи команд управления, в таких областях, как автоматизация зданий, промышленная автоматика, системы безопасности и обороны, здравоохранение, сельское хозяйство и т.д.
В общем случае БСС имеют многоячейковую (mesh) топологию, поэтому одной из основных проблем является маршрутизация пакетов, эффективность которой во многом зависит от надежности беспроводных соединений, выбранных протоколом маршрутизации для доставки информации между узлами сети. Использование радиоканалов с высоким качеством связи улучшает пропускную способность и уменьшает энергопотребление узлов, поскольку снижаются потери пакетов и, следовательно, количество повторных передач, а также снижается вероятность перевыбора (восстановления) маршрута, вызванного отказом одного из каналов.
Оценка качества радиоканала также играет ключевую роль в механизмах управления топологией сети для поддержания ее стабильности. Каналы с высоким качеством имеют продолжительное время работы без сбоев, поэтому эффективные механизмы управления топологией используют каналы с высокой надежностью для поддержания отказоустойчивости сети на длительных временных интервалах.
Таким образом, наличие актуальной (обновляемой в режиме реального времени) информации о надежности беспроводных соединений является необходимым условием для получения высоких показателей качества обслуживания БСС, в частности, срока службы автономных источников питания узлов.
Требования к методам оценки качества радиоканала
В общем случае оценка качества радиоканала выполняется в два этапа: мониторинг параметров канала и вычисление метрики на основе полученных значений.
Мониторинг параметров радиоканала может производиться в активном, пассивном и гибридном режимах. Активный режим подразумевает мониторинг соединений с другими узлами путем передачи тестовых (сигнальных) пакетов с определенной частотой, при выборе значения которой следует искать компромисс между экономией энергии (низкая частота) и точностью оценки (высокая частота) [1]. В пассивном режиме анализируется только уже существующий в сети трафик, при этом могут рассматриваться все пакеты, которые способен принять узел, даже если они адресованы не ему. Гибридный мониторинг является комбинацией предыдущих двух вариантов и позволяет достичь оптимального баланса между актуальностью данных мониторинга и затратами энергии узлов. Отметим, что результаты мониторинга трафика могут использоваться также в других сетевых протоколах, например маршрутизации и определения топологии.
Метрика — это математическое выражение, в котором используется полученная в ходе мониторинга информация об отправленных или полученных пакетах в пределах окна оценки w (к примеру, каждые w секунд или каждые w принятых/полученных пакетов). Основное отличие между методами оценки качества радиоканала (МОКР) заключается в форме используемой метрики: число и наименование параметров и алгоритм (формула) их объединения для вычисления значения, характеризирующего качество (надежность) беспроводного соединения между двумя заданными соседними узлами.
Основными требованиями к МОКР являются энергоэффективность, точность и реактивность.
Обеспечение высокой энергетической эффективности — одна из основных проблем в БСС, поэтому МОКР должен требовать минимальных вычислений и дополнительного служебного сетевого трафика. Следовательно, сложные техники оценки канала (например основанные на обучении) малоприменимы в БСС (в том числе, из-за ограниченных вычислительных ресурсов и объемов памяти узлов), а использование активного мониторинга также не будет в общем случае отвечать этому требованию из-за необходимости постоянной передачи тестовых пакетов, что приведет к увеличению потребления энергии узлами.
Под точностью понимается способность МОКР корректно определять состояние и поведение канала, что значительно влияет на эффективность протоколов сетевого уровня. В обычных методиках оценки исследуемый процесс, как правило, сравнивается с определенной вероятностной функцией, но в данном случае подобное сравнение невозможно, так как, во-первых, нет адекватной модели канала, которую можно было бы использовать в общем случае для оценки качества связи, и, во-вторых, оценка качества канала может быть вычислена из параметров БСС, различных по своей физической природе.
Реактивность МОКР — способность своевременно реагировать на изменения параметров радиоканала в процессе функционирования БСС. Реактивность зависит от двух параметров: размера окна оценки и типа мониторинга. Очевидно, что МОКР с малым значением окна оценки и активным мониторингом будет наиболее реактивным, но при этом полученная оценка может быть статистически неустойчива из-за коротких интервалов наблюдения, а активный мониторинг приведет к повышению затрат энергии узлов.
Таким образом, разработка эффективного МОКР является комплексной задачей, при решении которой необходимо учитывать особенности маломощных радиоканалов в БСС и обеспечить баланс между противоречивыми требованиями.
Существующие методы оценки качества канала в БСС можно разделить на две основные категории: аппаратные и программные.
Аппаратные методы оценки качества радиоканала
К аппаратным относятся методы, основанные на оценке индикатора качества радиоканала LQI (Link Quality Indicator), индикатора мощности принятого сигнала RSSI (Received Signal Strength Indicator) и отношения сигнал/шум SNR (Signal-to-Noise Ratio). Преимущество данных методов заключается в том, что они не требуют дополнительных вычислений, поскольку используемые параметры могут быть получены напрямую с приемопередатчика беспроводного узла.
LQI-методы позволяют быстро определить, относится ли канал к зоне надежного приема, но если беспроводное соединение находится в переходной области (диапазон расстояний между соседними узлами, в котором имеют место значительные колебания качества связи), однократное считывание LQI без усреднения даст некорректный результат. В случае, когда значение LQI крайне высокое (к примеру, около 110 для приемопередатчиков CC2420 стандарта IEEE 802.15.4 частотного диапазона 2,4 ГГц), канал имеет практически идеальные характеристики (вероятность успешного приема пакета приближается к 100%) и в дальнейшем значение LQI также остается стабильно высоким. Таким образом, однократного считывания LQI достаточно, чтобы определить является ли качество канала стабильно высоким. С другой стороны, для остальных значений LQI, относящихся к промежуточному состоянию канала, единичного считывания недостаточно для определения качества соединения.
Таким образом, разумно использовать однократное считывание значений RSSI и LQI только для определения является ли качество канала высоким или нет. Такое решение основывается на использовании граничных значений RSSI и LQI, выше которых канал остается стабильным (вероятность успешного приема пакета не менее 95%). Важно отметить, что граничные значения зависят от характеристик приемопередатчиков и среды распространения радиоволн [1].
Отношение сигнал/шум SNR является более точным параметром для оценки качества сигнала по сравнению с RSSI [2], так как RSSI является суммой полезного сигнала с шумом на входе приемника, а SNR описывает отношение этих составляющих.
Однако аппаратные средства оценки имеют следующие ограничения. Во-первых, все эти метрики измеримы только для успешно принятых пакетов, поэтому в условиях наличия потерь пакетов качество радиоканала может быть переоценено, поскольку не будет учтена информация о пакетах с ошибками. Во-вторых, несмотря на то, что аппаратные методы являются быстрым и низко затратным способом определения качества связи, они неспособны дать точную оценку [1]. Фактически каждый из этих методов позволяет получить достаточно ограниченную информацию для стабильных радиоканалов, но ни один из них не способен предоставить информацию, характеризующую качество радиоканала в целом, т.е., в том числе в переходной зоне. Следовательно, комбинация аппаратных и программно вычисляемых метрик позволит повысить точность определения качества радиоканала.
Программные методы оценки качества радиоканала
Программные МОКР могут быть разделены на три категории:
PRR-методы позволяют производить оценку со стороны приемника и являются достаточно простым средством измерения, широко распространенным в протоколах маршрутизации. В дальнейшем PRR (отношение числа успешно принятых пакетов к общему числу переданных пакетов) часто используется как несмещенная оценка для расчета точности аппаратных методов. Но эффективность подобных методов зависит от настройки размеров временного окна. Для радиоканалов с очень высоким или очень низким PRR (т.е. со значениями, позволяющими отнести канал к зоне надежного приема или отсутствия связи) точная оценка может быть получена на коротких временных интервалах [3]. С другой стороны, каналы с промежуточными показателями PRR (т.е. каналы в переходной области) требуют гораздо большего размера временных окон для сходимости и точности статистической оценки.
Основной задачей методов, аппроксимирующих PRR, является предоставление более эффективной оценки качества канала по сравнению с простым вычислением PRR. Например, в ряде методов выполняется пассивный мониторинг сетевого трафика, вычисляется значение PRR на некотором временном окне, а затем производится сглаживание значений PRR с использованием EWMA-фильтра (Exponentially Weighted Moving Average, экспоненциально взвешенное скользящее среднее), что позволяет получить более стабильную и достаточно реактивную оценку по сравнению с простым вычислением PRR.
Методы, основанные на определении необходимого числа передач пакета для успешного приема RNP, позволяют оценить качество радиоканала со стороны передатчика. Показатель RNP вычисляется как отношение общего числа переданных пакетов (в том числе повторно отправленных из-за потерь) в рассматриваемом временном окне к числу пакетов, успешно принятых соседним узлов, минус 1 (чтобы исключить первую передачу). Один из RNP-методов — метод, основанный на вычислении метрики «ожидаемое число передач» ETX (Expected Transmission Count), которая определена как обратное значение к произведению вероятностей успешной передачи пакетов в прямом и обратном направлении по данному беспроводному соединению между соседними узлами.
Результаты оценки некоторых МОКР могут быть не напрямую связаны с каким-либо физическим параметром соединения, поскольку предоставляют оценку, полученную как композицию нескольких величин. Рассмотрим примеры таких МОКР.
Метод MetricMap [4] был предложен как альтернатива методу ETX для иерархического протокола маршрутизации MintRoute. В MetricMap используется алгоритм классификации соединения внутри заранее определенного набора групп (к примеру, «хорошее» и т.д.). Входными данными для алгоритма является вектор, состоящий из набора параметров, влияющих на качество канала, включающего RSSI, нагрузку на канал и т.д. При этом используется обучение на наборе выборок, где каждый элемент содержит эталонный вектор параметров и соответствующий ему класс соединения. Опыт использования MetricMap показал, что метод позволяет улучшить качество оценки канала, но может быть использован только как дополнение к какому-либо другому МОКР. Данное ограничение обусловлено тем, что использованные во время обучения эталонные выборки могут не соответствовать реальным условиям эксплуатации БСС.
Метод DUCHY [5] используется в протоколах маршрутизации и позволяет выбирать пути доставки пакетов с малым числом переходов и высоким качеством каналов. В данном случае выполняется активный мониторинг сигнальным трафиком для получения взвешенной суммы нормализованных значений RSSI и LQI, а затем результат уточняется с помощью RNP.
Сравнение методов оценки качества радиоканала
Сравнение МОКР является нетривиальной задачей. В частности, отсутствует общепринятый критерий качества канала, что не позволяет получить числовое выражение эффективности конкретного метода. Кроме того, дополнительную сложность создает разнородность МОКР: от простого определения, например, LQI до вычисления композитной метрики. Следовательно, для сравнения эффективности методов требуется методика, позволяющая оценить их работу независимо от заложенных в них механизмов.
Ниже приведен краткий анализ наиболее распространенных программных МОКР по таким критериям, как точность, стабильность и энергоэффективность. Аппаратные МОКР не рассматриваются, поскольку фактически они не могут использоваться как самостоятельные методы.
Наибольшей точностью обладают композитные МОКР (например DUCHY), так как в них для оценки качества канала используется сразу несколько параметров. Как показывают исследования, следующими по степени точности являются RNP-методы, поскольку, в отличие от PRR-методов, в них учитываются повторные передачи пакетов, следовательно, оценка качества связи не будет завышена. При этом использование активного мониторинга также положительно влияет на точность оценки качества радиоканала.
Самой высокой стабильностью обладают методы, в которых используется низкочастотная фильтрация анализируемых параметров (например PRR), что обеспечивает устойчивость к флуктуациям характеристик канала. Обратной стороной хороших показателей стабильности является необходимость контроля интервала измерений, поэтому целесообразным является адаптивный выбор периода обновления оценки в зависимости от скорости изменения топологии сети и среды распространения радиоволн.
Наиболее энергетически эффективными являются PRR-методы, требующие минимальных вычислений и потока сигнального трафика. Вполне логично, что более точные и стабильные композитные МОКР требуют наибольших затрат энергии, так как используют более сложные алгоритмы оценки качества. Компромиссным решением является использование RNP-методов. С другой стороны, высокое качество оценки канала позволяет уменьшить число повторных передач, что в свою очередь может скомпенсировать относительно высокие энергозатраты методов с высокой точностью.
Таким образом, основной задачей при выборе метода оценки качества радиоканала в беспроводных сенсорных сетях в конкретных условиях эксплуатации является поиск оптимального соотношения между объемом служебной информации, сложностью вычислений и выигрышем от уменьшения числа повторных передач пакетов.
Управления качеством клиентского сервиса
Новая Модель Lodging Quality Index для управления качеством клиентского сервиса в отеле
В 1988 году американские ученые Парашураман, Зайтамл и Берри опубликовали модель измерения удовлетворенности клиентов, которую назвали SERVQUAL. Она применима ко всем сферам услуг, качество которых трудно оценить на основании объективных характеристик, например, банковские услуги, ритейл, HoReCa и т.п. Концепция этой модели построена на сравнении восприятия клиентами качества услуг их ожиданиям.
Поскольку модель SERVQUAL получила большое распространение, она была адаптирована для разных видов услуг, в том числе для сферы гостеприимства. Адаптированные модели получили название: Lodging Quality Index (Индекс Качества Размещения, LQI) и HOLSERV (Hotel Service). Для информации ниже приводятся обе модели, но рассматривать будем только LQI как более позднюю и лучше учитывающую специфику современных отелей.
В соответствии с моделью LQI качество сервиса предлагается оценивать по пяти основным факторам:
Ограничения классической модели LQI
Сегодня LQI в классическом виде не используется, как минимум, по двум причинам. Последние годы стандартом de facto для интегральной оценки качества клиентского сервиса является NPS (Net Promoter Score). Для вычисления этого показателя гостям задается всего один ключевой вопрос: «С какой вероятностью вы бы рекомендовали наш отель своим друзьям и знакомым?»
Но для эффективного управления качеством клиентского сервиса одной только интегральной оценки недостаточно. В методологии NPS для этого задается второй вопрос: «Почему?» Кроме этого, в большинстве методик одновременно с NPS рекомендуется оценивать факторы, влияющие на NPS. Чтобы понимать, какие факторы оценивать, нужна соответствующая модель. Такую модель часто не очень правильно называют CSI (Customer Satisfaction Index). Создание эффективной модели CSI является не тривиальной задачей, требующей проведения большого числа качественных (фокус групп, глубинные интервью и т.п.) и количественных (опросы) исследований. Обычно такие модели являются know how крупных консалтинговых компаний.
Поскольку модель LQI была создана на основе многочисленных качественных и количественных исследований, было бы логично именно её использовать в качестве модели CSI для отеля. Но использовать её в неизменном виде, без детализации по объектам и сервисам, очень сложно. Предположим, вы выяснили, что «узким местом» отеля является «Материальная составляющая». Без детализации, что именно не нравится гостям, такая информация не представляет практической ценности. Непонятно, что улучшать.
Новые Факторы LQI. Новая Модель LQI
Задача решается следующим образом:
Ниже показан пример Новой Модели LQI для трех Новых Факторов: Номер, Территория, Ресепшен. В скобках после каждого вопроса приводится соответствующий фактор классической модели LQI.
Новый Фактор: Номер
Новый Фактор: Территория
Новый Фактор: Ресепшен
Оцифровка клиентского опыта на основе Новой Модели LQI
Для оцифровки клиентского опыта на основе Новой Модели LQI используется решение Сенсор Анкетёр.
Сценарий опроса на основе Новой Модели LQI может быть, например, таким:
Посмотрите скринкаст упрощенного опроса с Управляемой Выборкой:
