ATM şebekelerde bandgenişliğinin ve CLR üst sınırının tahmini için bulanık çıkarım yaklaşımı

Özet

Asenkron Transfer Modu (ATM) şebekelerinin bağlaşma sisteminde bağlantı talepleri için tahsis edilmesi gereken bandgenişliği değerlerini, kullanıcılar tarafından bildirilen trafik parametrelerine dayalı olarak tahmin eden yeni bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntem bulanık mantık kurallarına dayalı olarak geliştirilmiştir. Yöntem, karmaşık hesaplamalar olmadan bandgenişliğini tahmin etmeyi, bağlantı kabulünün hızını artırmayı ve transmisyon hattının kullanımını iyileştirmeyi mümkün kılmaktadır. Ayrıca, ATM şebekeleri için bulanık mantık teorisi kullanılarak hücre kayıp oranı üst sınırı dağılımının tahminine dayalı bir bağlantı kabul kontrol yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntem, geleneksel yöntemlerde ortaya çıkan büyük hücre kayıp oranı değerlerine yol açmamaktadır. Böylece, öngörülen hücre kayıp oranı sağlanmakta ve yüksek istatistiksel çoğullama kazancı elde edilmektedir.

Giriş

ATM, çok ortamlı hizmetleri destekleyen Genişbandlı ISDN (B-ISDN) yeteneği için bir bağlaşma tekniğidir. B-ISDN tüm haberleşme hizmetlerini (ses, veri, hareketli görüntü, vb) birleştirebilen haberleşme şebekesi olarak araştırılmakta ve geliştirilmektedir. ATM şebekelerde yeni hizmetleri karşılamak açısından, bilinmeyene ve değişken trafik isteğine uyarlanabilirlik ve esneklik çok önemlidir. ATM, yüksek hızda bilgi transferini sağlamak için (hareketli resim gibi sürekli bilgiye ve veri gibi öbekli bilginin meydana gelmesine bakmaksızın) tüm bilgiyi hücrelere dönüştüren bir tekniktir. Her türlü trafik karakteristiğine sahip verinin iletildiği ATM şebekeler doğal olarak yönetimi ve kontrol edilmesi zor şebekeler arasında yer almaktadır (Saito, 1994). Bununla beraber, şebekede yığılmadan sakınırken, farklı trafik tiplerine hizmet kalitesini garanti etmede bazı problemler hala devam etmektedir. ATM, şebeke kullanımını maksimum yapmakla birlikte, şebeke kararlılığını sağlamak için bir çok yığılma kontrol mekanizmasının kullanılması zorunlu olmaktadır.

ATM bağlaşma sistemlerinde bir çağırmaya uygulanan kontrol prosedürü aşağıda tanımlanan adımlardan oluşmaktadır: kullanıcı ilk olarak maksimum hız ve ortalama hız gibi o an talep edilen haberleşme hizmetinin trafik parametrelerini bildirmekte; merkezi kontrol ünitesi, bildirilen parametrelere ve karmaşık hesaplamalara göre kullanıcının haberleşme hizmet kalitesini sağlayan tahmini bandgenişliğini hesaplamaktadır. Transmisyon hattının boş bandında tahmini bandgenişliğine yer verilebilirse, sistem çağırmayı kabul etmekte; yer verilmezse çağırma reddedilmektedir. Bununla birlikte, trafik parametreleri bildiriminin ve bandgenişliği tahmininin kesin olarak yerine getirilmesi durumunda, uzun bir hesaplama zamanına gereksinim duyulması gibi bir başka problem ortaya çıkmaktadır. Sistemin trafik karakteristikleri Şekil 1’de gösterilmektedir. Burada Vp bildirilen tepe bandgenişliğini, Va ise bildirilen ortalama bandgenişliğini göstermektedir.

Pratikte bandgenişliği, Şekil 1’de f eğrisi ile gösterilen bir karakteristiğe sahiptir. Başka bir deyişle, çağırma sayısının küçük ve büyük olduğu alan arasında doğrusal olmayan bir bölge söz konusu olmaktadır (Soumiya ve Abe, 1998). Bu nedenle, bu doğrusal olmayan bölgeyi tahmini bandgenişliği olarak elde etmek gerektiğinde karmaşık hesaplamalara gereksinim duyulmakta ve bandgenişliğini bu metotlara göre tahmin etmek için uzun hesaplama zamanı kullanılmaktadır. Bu problemin üstesinden gelmek için, trafik parametreleri kullanılarak daha basit bir bandgenişliği tahmin değeri hesaplama yöntemini geliştirmek mümkündür. Ancak, bu basit yöntemde, bandgenişliği çok iyi kestirilemediği ve hizmet kalitesini güvence altına almak amacıyla bandgenişliği daha güvenli bir sayısal değere ayarlandığı için tahmin edilen bandgenişliği gerektiğinden daha fazla band işgal etmekte; bu durumda da transmisyon hattı verimli kullanılmamaktadır (Soumiya ve Abe, 1998). B-ISDN terminallerin her birinden gelençağırma kurma talebinden sorumlu bir ATM bağlaşma sisteminde, bu problemi ortadan kaldırmak için, kullanıcı tarafından bildirilen trafik parametrelerine dayalı bulanık kararlara göre bir bandgenişliği tahmin edilebilir. Bu sayede, bandgenişliği tahminini karmaşık hesaplamalar olmadan yapmak, çağırma kabulü hızını artırmak, öngörülen hizmet kalitesini sağlamak ve şebeke transmisyon hattı verimini iyileştirmek mümkün olabilmektedir.

Şekil 1. Çağırmanın trafik karakteristikleri

Bulanık bağlantı kabul kontrolü

Şekil 2’de bulanık bağlantı kabul kontrol sistemi blok diyagramı görülmektedir. Bu sistem çağırma işleme ünitesinden, B-ISDN terminalden gönderilen trafik parametrelerinin bildirimini kabul eden çağırma kabul kontrol ünitesinden ve kabul edilen çağırmanın uygun bandgenişliğini bulanık teoriye göre saptayan bulanık kontrol ünitesinden meydana gelmektedir. Bulanık kontrol ünitesi kullanıcılardan kabul kontrol ünitesi aracılığı ile trafik parametrelerini almakta ve bağlantı kabul kontrolünü başarmak için bulanık hesaplama esasına göre sıralı çağırmalar için uygun bandgenişliğini elde etmekte, bağlantı talebi çağırmalarına öngörülen hizmet kalitesini sağlamakta ve yığılmayı önlemektedir. Böylece, sistem bulanık bağlantı kabul kontrolü sayesinde transmisyon hattının kullanım verimini iyileştirebilmektedir.

Şekil 2. Bulanık kontrole dayalı ATM bağlaşma sistemi

Bu sistemde bulanık kontrol, bağlantı kabul kontrolüne uygulanmaktadır. Başka bir deyişle; bulanık kontrol, bağlantı kabul kontrolünde bir uzman sistem gibi de düşünülebilir; yani if-then bulanık kontrol kuralları esasına göre trafik karakteristikleri lojik olarak analiz edilmekte ve gerekli bandgenişliği hesaplanmaktadır. Sonuç olarak, yüksek çağırma kabulü işlevi mümkün

kılınır ve bu sayede şebekenin transmisyon hattının kullanım verimini iyileştirmek olasıdır. Kontrol sisteminde kullanılmak için uyarlanan if-then bulanık kontrol kuralları aşağıdaki gibi gösterilecektir:

Kural 1: if X1 is A then Y is B
Kural 2: if X2 is B then Y is A (1)

(1) nolu ifadede, x1 ve x2 sistemin gerçek giriş değişkeni değerleridir. x1 değerinin A’ya ait olduğundaki hız (derece değeri) kural 1’in uyarlanabilirliği ve x2 değerinin B’ye ait olduğundaki hız kural 2’nin uyarlanabilirliğidir. Buna göre çıkarım sonuç değeri (y) kural 1 ve kural 2’nin uyarlanabilirlikleri ile çıkış üyelik fonksiyonlarının grafiklerinin ağırlıklı ortalaması alınarak grafiğin ağırlık merkezi olarak elde edilebilir (Ross, 1995).

Bu sistem, B-ISDN terminallerden (B-TE), BISDN terminallere bağlanan ATM bağlaşma biriminden ve ATM bağlaşma birimi ile işbirliğinde çağırmaları işleyen çağırma işleme biriminden meydana gelmektedir.

Çağırma işleme birimi, B-ISDN terminalden gönderilen trafik parametreleri bildirimini kabul eden çağırma kabul kontrol ünitesinden ve bulanık teorisi esaslarına göre çağırmanın bandgenişliğini saptayan bulanık kontrol ünitesinden oluşmaktadır.

Bulanık kontrol ünitesi, bağlantı talebine hizmet kalitesini sağlamak ve haberleşme yığılmasını önlemek için; kullanıcılardan (B-ISDN terminal) bağlantı kabul kontrol ünitesi aracılığı ile trafik parametrelerini almakta ve bağlantı kabul kontrolünü yerine getirmek amacıyla, bulanık hesaplama esasına göre aynı sınıfa ait çağırmalar için uygun bandgenişliğini hesaplamaktadır.

İlk olarak, kontrol ünitesi B-ISDN terminalden trafik parametrelerini alır (adım 1) ve bulanık kontrol kurallarının uyarlanabilirliklerini ( ωi ) sırayla hesaplar (adım 2). Uyarlanabilirliklere (ωi ) ve sonuç üyelik fonksiyonlarına göre bulanık kontrol kurallarının çıkarım sonuçlarını ( yi ) saptar (adım 3). Sonra, toplam çıkarım sonucu ( yo ), yi ve ωi ’nin ağırlıklı ortalaması olarak elde edilir (adım 4). Transmisyon hattında çıkarım sonucu ( yo ) değerinde bir bandgenişliğinin tahsis edilip edilemeyeceği kontrol edilir (adım 5). Tahmin imkanı varsa kontrol çağırmayı kabul eder (adım 6); aksi takdirde reddeder (adım 7).Şekil 3’te giriş ve çıkış değişkenleri için kullanılanüyelik fonksiyonları görülmektedir.

Şekil 3. Kullanılan üyelik fonksiyonu

Haberleşme hizmetinin trafik parametreleri olarak maksimum ve ortalama hızları kullanıcılar tarafından bildirilmektedir. Burada aşağıda verilen bulanık kontrol kuralları uyarlanmaktadır. Aynı hizmet sınıfındaki çoğullanan çağırmaların sayısı m ise, x1 = 1/ m alınmaktadır. x2 , maksimum hızın transmisyon hattı kapasitesine oranını göstermektedir. Buna göre, bulanık kurallar aşağıdaki gibi ifade edilebilir:

R1: if x1 is N1 and x2 is N2 then y is P
R2: if x1 is P1 and x2 is P2 then y is N (2)

(2) nolu ifadede, N1, P1, N2, P2, N ve P Şekil 3’te gösterilen lineer üyelik fonksiyonlarıdır. Örneğin,

Maksimum hız : Vp=1 Mbit/sn
Ortalama hız : Va=0.5 Mbit/sn
Çağırmaların sayısı: m=20
Transmisyon hattı hızı: Vt=156 Mbit/sn

X1 = 1/ m = 1/ 20 = 0.05
X2 = Vp / Vt = 1/156 = 0.00641

İlk olarak, R1 ve R2 kurallarının uyarlanabilirlikleri (w1 ve w2) sırayla elde edilmektedir:

w1 = N1(x1) ∩ N2(x2) = min[ 1(0.05), 2(0.00641)] = min[0.05 , 0.99359)] = 0.05

w1 = P1(x1) ∩ P2(x2) = min[ P1(0.05), P2(0.00641)]= min[0.05 , 0.00641] = 0.00641

N1, N2, P1 ve P2 değerlerini Şekil 3’te gösterilen karakteristiklerden okumak mümkündür. R1 ve R2 kurallarının çıkarım sonuçları (y1 ve y2);

y1 = 2 / 3 = 0.667

y2 = 0.495

olarak elde edilmektedir.

Ayrıca, toplam çıkarım sonucu (yo), y1 ve y2’nin uyarlanabilirliklerinin (w1 ve w2) ağırlıklı ortalaması olarak elde edilmektedir ve bu değer bir bağlantıya tahsis edilmesi gereken bandgenişliği değeridir. Örneğimizde,

olarak bulunur (Şekil 4).

Şekil 4’te gösterildiği gibi, yukarıda nümerik olarak hesaplanan bandgenişliği değeri grafiksel olarak da kolayca bulunabilmektedir.

Aynı kalite sınıfına ilişkin çağırmalara tahsis edilen bandgenişliği değerlerinin (Vp = 1 Mbit/sn, Va = 0.5 Mbit/sn) toplamı 13.38 Mbit/sn’dir ( 0.669 Mbit/sn × 20 ) ve bu değere transmisyon hattında yer verildiği sürece, çağırma kabul edilmektedir. Çağırma kabul edildikten sonra, kabul edilen çağırmanın ait olduğu kalite sınıfının toplam bandgenişliği tahsis değeri 13.38 Mbit/sn’ye güncellenmektedir.

Şekil 4. Bulanık karara göre tahmin edilen bandgenişliği değeri

Bu örnekte, Şekil 3’te gösterilen lineer tip üyelik fonksiyonları uyarlanmıştır. Ancak, duruma bağlı olarak bu üyelik fonksiyonlarının tipini değiştirmek gerekebilir.

Hücre kayıp oranının tahmininde bulanık çıkarım yaklaşımı

Bulanık mantık teori esasına göre hücre kayıp oranının üst sınırının tahmin edilebilmesi için farklı bulanık değişkenler kullanılabilir. Bu bulanık değişkenlerin tümü veya bazıları kullanılarak CLR üst sınırı çıkartılmaya çalışılmalıdır. Buradaki uygulamada, giriş değişkeni olarak bağlantı sayısı ve çıkış değişkeni olarak da CLR kullanılmıştır. Üyelik fonksiyonlarının üyelik dereceleri bağlantı sayılarına karşı düşen ve önceden ölçülerek saptanan CLR değerlerine göre belirlenmiştir.

CLR tahmini değerini elde etmek için kullanılan bulanık yaklaşımda, if kısımları transmisyon hattı sınıfındaki bağlantı sayılarını göstermekte, buna karşın then kısımları if kısımları ile verilen koşul altında tahmin edilen CLR’yi tanımlamaktadır (Ross, 1995):

Kural 1) If x1 is 250 then CLR is 10^-5
Kural 2) If x1 is 260 then CLR is 10^-4
Kural 3) If x1 is 280 then CLR is 10^-3
Kural 4) If x1 is 300 then CLR is 10^-2

Eğer, bulanık kuralları bir üyelik fonksiyonlarına bağlı bir şekilde ifade edecek olursak, kullanılan bulanık kurallar şu biçime dönüşmektedir (Soumiya ve Abe, 1998; Ross, 1995):

Kural 1) If bağlantı_sayısı is mf1 then CLR is mf1
Kural 2) If bağlantı_sayısı is mf2 then CLR is mf2
Kural 3) If bağlantı_sayısı is mf3 then CLR is mf3
Kural 4) If bağlantı_sayısı is mf4 then CLR is mf4

Burada dikkat edilmesi gereken, üyelik fonksiyonlarına ait üyelik derecelerini belirli bağlantı sayısına göre önceden ölçülerek saptanan CLR değerlerinde maksimum yani, 1 almaktır. wi üyelik derecesi ile ağırlaştırılan bulanık kümelerin ortalaması (CLR),

(3)

ile hesaplanmaktadır. Bulanık kümelerin ağırlıklı ortalamasına dayanan bir bulanık sonuç çıkarım metodu, aşağıda verilen adımlarla gösterilebilir (Soumiya ve Abe, 1998):

Adım 1) Bulanık kuralların uyarlanabilirliklerini (wi) hesapla.
Adım 2) Then kısmının üyelik fonksiyonları ve uyarlanabilirliklere (wi) göre bulanık kuralların çıkarım sonuçlarını (yi) hesapla.
Adım 3) Toplam çıkarım sonucunu (CLR), yi ve wi’nin ağırlıklı ortalaması olarak elde et.

Tablo 1 ve 2, kaynakların trafik karakteristiklerini ve kaynaklar için uygulama örneklerini göstermektedir.

Şekil 5 ve 6’da, uyarlanan üyelik fonksiyonları ve tahmin edilen CLR değerlerinin grafiksel olarak bulunması örneği gösterilmektedir.

Trafik sınıfı	Tepe hız (Mbit/s)	Ortalama hız (Mbit/s)	Öbek uzunluğu (hücre)
Ses	0.064	0.022	58
Veri	10	1	339
Görüntü	2	0.087	2604

Tablo 1. Haberleşme trafik sınıfları

Uygulama	Trafik tipleri	Bağlantı sayısı	Yük	Link kapasitesi (Mbit/sn)	Tepe/Link kapasitesi	Şekiller
A1	Ses	250-300	0.8-0.95	7	0.00914	7
A2	Ses	15-25	0.05-0.08	0.7	0.0914	8
A3	Veri	160-300	0.5-0.85	350	0.28	9
A4	Veri	8-26	0.15-0.5	52	0.192	10
A5	Görüntü	4-20	0.05-0.25	30	0.133	11
A6	Görüntü	80-220	0.25-0.65	7	0.285	12

Tablo 2. Uygulama için örnek değerler

(a) Giriş değişkeni “x”

(b) Çıkış değişkeni “CLR”

Şekil 5. Uygulama 1’de kullanılan (a) bağlantı sayısı ve (b) CLR için kullanılan üyelik fonksiyonları

Şekil 6. Uygulama A1 için CLR’nin tahmini değerinin saptanması örneği (Matlab 6.0 programı kullanılarak saptanmıştır, CLR=10^-3.5)

Şekil 7, 8, 9, 10, 11 ve 12, farklı kaynaklara ait CLR’nin tahmin değerlerini göstermektedir. Buna göre, CLR’nin olasılık dağılımını tahmin etmek için uyarlanan bulanık çıkarım yaklaşımı tüm kaynak türlerine uygulanabilmektedir. Bağlantı kabul kontrolü sisteminde en önemli etken, bağlantılara tahsis edilen bandgenişliklerinin öngörülen CLR amacını yerine getirebilecek nitelikte olmasıdır. Yani, yeni bir bağlantı kabul edilebilmesi için halihazırdaki bağlantıların bandgenişlikleri toplamı ve kabul edilecek yeni bir bağlantının bandgenişliğinin toplamının link kapasitesini aşmaması gerekmektedir (Onvural, 1993). Bununla birlikte, tahmin edilen CLR’nin de öngörülen CLR amacını aşmaması gerekmektedir. Eğer tahmin edilen CLR, öngörülen CLR’yi aşarsa bağlantı reddedilmelidir.

İstatiksel çoğullama kazancını maksimum yapmak amacıyla bağlantıya tahsis edilecek tahmini bandgenişliğinin saptanması için bulanık teoriye dayalı bir algoritma geliştirilirken, trafik tipine göre belirlenen CLR amacı da hesaba katılmalıdır. Çünkü istatiksel çoğullamada sağlanması gereken en önemli hizmet kalitesi parametresi, öngörülen hücre kayıp oranıdır. Sonuç olarak, bağlantı kabul kontrol sisteminde çözülmesi gereken iki önemli problem vardır. Bunlardan biri, bağlantılara tahsis edilecek bandgenişliklerinin saptanması ve diğeri de kurulmuş bağlantılardaki hücre kayıp oranının tahmin edilmesidir. Bu çalışmada, hücre kayıp oranının üst sınırı, bulanık mantık teorisi esaslarına göre saptanmıştır ve elde edilen grafikler gösterilmiştir.Önerilen yöntem kullanıldığında, hücre kayıp oranı değerleri, geleneksel yöntemlerde ortaya çıkan büyük hücre kayıp oranı değerlerinden düşük olmaktadır. Böylece, öngörülen hücre kayıp oranı sağlanmakta ve yüksek istatistikselçoğullama kazancı elde edilmektedir .

Şekil 7. Uygulama A1 için tahmin edilen CLR değerleri (Ses kaynakları, C=7 Mbit/sn)

Şekil 8. Uygulama A2 için tahmin edilen CLR değerleri (Ses kaynakları, C=0.7 Mbit/sn)

Şekil 9. Uygulama A3 için tahmin edilen CLR değerleri (Veri kaynakları, C=350 Mbit/sn)

Şekil 10. Uygulama A4 için tahmin edilen CLR değerleri (Veri kaynakları,C=52 Mbit/sn)

Şekil 11. Uygulama A5 için tahmin edilen CLR değerleri (Görüntü kaynakları, C=30 Mbit/sn)

Şekil 12. Uygulama A6 için tahmin edilen CLR değerleri (Görüntü kaynakları, C=0.7 Mbit/sn)

Sonuç

Bu çalışmada, Asenkron Transfer Modu (ATM) şebekelerinin bağlaşma sisteminde bağlantı talepleri için tahsis edilmesi gereken bandgenişliği değerlerini, kullanıcılar tarafından bildirilen trafik parametrelerine dayalı olarak tahmin eden yeni bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen yöntem bulanık mantık kurallarına dayalı olarak geliştirilmiştir. Yöntem, karmaşık hesaplamalar olmadan bandgenişliğini tahmin etmeyi, bağlantı kabulünün hızını artırmayı ve şebeke transmisyon hattının kullanımını iyileştirmeyi mümkün kılmaktadır. Simülasyon sonuçları bir bağlantıya tahsis edilecek bandgenişliğini tahmin etmede, bulanık sonuç çıkarma metodunun oldukça etkili olduğunu göstermiştir. Bulanık mantık teorisine göre elde edilen bandgenişliğinin kullanılması transmisyon hattının veriminin yüksek olmasını sağlamaktadır. Sonuç olarak, mevcut bağlantı kabul kontrolünde meydana gelen hizmet kalitesi problemlerini çözmek için bildirilen trafik parametrelerine dayalı bulanık bağlantı kabul kontrol sistemi oluşturulmuş ve bu sistemde kullanılabilecek bulanık kontrol algoritma akış diyagramı gösterilmiştir.

Ayrıca, ATM şebekeleri için bulanık mantık teorisi kullanılarak hücre kayıp oranı üst sınırının dağılımının tahminine dayalı bir bağlantı kabul kontrol yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, geleneksel yöntemlerde ortaya çıkan büyük hücre kayıp oranı değerlerine yol açmamaktadır. Böylece öngörülen hücre kayıp oranı sağlanmakta ve yüksek istatistiksel çoğullama kazancı elde edilmektedir .

Kaynaklar

Onvural R. O., (1993). Asynchronous transfer Mode Networks, Artec House, Boston and London.
Ross T. J., (1995). Fuzzy Logic with Engineering Applications, McGraw-Hill, Inc.
Saito H., (1994). Teletrafic Technologies in ATM Networks, Artech House, London.
Soumiya T. ve Abe S., (1998). Connection Admission Control System, US PN: 5751691.

Hazırlayanlar :

Mahmut HEKİM
Günsel DURUSOY