Packet-level Overload Estimation in LTE Networks using Passive Measurements
Packet-level Overload Estimation in LTE Networks using Passive Measurements
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使用无源测量进行 LTE 网络中的数据包级过载估计
DOI：
10.1145/3355369.3355574
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Belding, Elizabeth
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Adarsh, Vivek;Nekrasov, Michael;Zegura, Ellen;Belding, Elizabeth
超过87%的美国移动的无线订阅目前由支持LTE的设备持有[34]。然而，先前的工作表明，连接可能不等于可用的服务。即使在配置良好的城市网络中，异常高的使用率（例如在公共事件期间或自然灾害之后）也可能导致过载，这使得LTE服务即使不是不可能使用，也是难以使用的，即使用户完全在覆盖区域内。检测和量化LTE网络上的过载的典型方法是确保网络提供商的合作以访问内部度量。另一种方法是部署多个具有对每个移动的网络运营商（MNO）的活动订阅的移动的设备。这两种办法都需要大量资源和时间。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来估计在LTE网络中的过载，只使用被动测量，而不需要提供商的合作。我们使用这种方法来分析三个商业LTE服务提供商，T-Mobile，Verizon和AT&T，从几个位置在两个典型的使用水平和公共活动期间，产生大，密集的人群的数据包级的痕迹。这项研究提出了第一次看超载估计通过分析未加密的广播消息。我们表明，在广播拒绝和小区禁止消息的激增可以准确地检测到网络过载的增加。
Over 87% of US mobile wireless subscriptions are currently held by LTE-capable devices [34]. However, prior work has demonstrated that connectivity may not equate to usable service. Even in well-provisioned urban networks, unusually high usage (such as during a public event or after a natural disaster) can lead to overload that makes the LTE service difficult, if not impossible to use, even if the user is solidly within the coverage area. A typical approach to detect and quantify overload on LTE networks is to secure the cooperation of the network provider for access to internal metrics. An alternative approach is to deploy multiple mobile devices with active subscriptions to each mobile network operator (MNO). Both approaches are resource and time intensive. In this work, we propose a novel method to estimate overload in LTE networks using only passive measurements, and without requiring provider cooperation. We use this method to analyze packet-level traces for three commercial LTE service providers, T-Mobile, Verizon and AT&T, from several locations during both typical levels of usage and during public events that yield large, dense crowds. This study presents the first look at overload estimation through the analysis of unencrypted broadcast messages. We show that an upsurge in broadcast reject and cell barring messages can accurately detect an increase in network overload.
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Young
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Paul Schmitt;E. Belding-Royer
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2016
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通讯作者：
T. Hasegawa