王旭東 張思雨 李卓龍 吳楠

摘 ? 要：針對室內(nèi)可見光無線通信（Li-Fi）與射頻（RF）無線通信混合網(wǎng)絡(luò)切換即接入節(jié)點（AP）分配問題，基于用戶位置和用戶數(shù)量隨機改變的動態(tài)應(yīng)用場景，引入依據(jù)轉(zhuǎn)換閾值為用戶確定服務(wù)AP的思想，在考慮交接負(fù)載的條件下，提出了動態(tài)轉(zhuǎn)換閾值和最小數(shù)據(jù)率約束兩種改進(jìn)的AP分配方法. 仿真實驗表明，在相同應(yīng)用場景下，相比固定閾值的AP分配方法，提出的兩種方法在中斷概率性能方面分別改善4.66%和8.50%;并且其1%中斷數(shù)據(jù)率分別提高3.21 Mb/s和9.09 Mb/s. 此外，仿真分析表明數(shù)據(jù)率要求和隨機生成用戶數(shù)量上限能夠顯著地影響系統(tǒng)的中斷概率性能.

關(guān)鍵詞：Li-Fi;混合網(wǎng)絡(luò);接入節(jié)點;中斷概率

中圖分類號：TN929.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Access Point Assignment Method for Indoor Li-Fi and RF Hybrid Networks

WANG Xudong，ZHANG Siyu，LI Zhuolong，WU Nan？覮

（Information Science and Technology College，Dalian Maritime University，Dalian ?116026，China）

Abstract：Access point assignment for indoor Li-Fi and Radio Frequency （RF） hybrid networks is studied. Based on the dynamic application scenario with the movement of users and the changes in the number of users， a conversion threshold is introduced to determine the allocation of APs. Two improved methods of AP allocations， dynamic threshold and minimum data rate constraint， are proposed under the condition of considering the handover overhead. The experimental results show that in the same application scenario， the proposed AP allocation methods improve the outage probability performance by 4.66% and 8.50%， respectively， and improve 1% outage data rate by 3.21 Mb/s and 9.09 Mb/s， respectively， when compared with the AP allocation method with fixed threshold. In addition， the simulation analysis shows that the data rate requirements and the maximum number of randomly generated users can significantly affect the outage probability performance.

Key words：Li-Fi;hybrid networks;Access Point（AP）;outage probability

近年來射頻（Radio Frequency，RF）通信網(wǎng)絡(luò)面臨著不斷增長的技術(shù)需求，現(xiàn)有技術(shù)難以滿足高速率和大容量的技術(shù)需要，解決這個問題需要尋求新興技術(shù). 可見光通信（Visible Light Communications，VLC）具有傳輸數(shù)據(jù)率高、頻譜資源豐富、綠色安全等優(yōu)點，得到了越來越多的關(guān)注[1-2]. 近年來，VLC網(wǎng)絡(luò)通信則成為VLC技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點之一[3-4]. 在一個室內(nèi)場景中，利用現(xiàn)有的LED照明設(shè)施可以構(gòu)建微小覆蓋區(qū)域的蜂窩，每個照明光源可以作為蜂窩的接入節(jié)點（Access Point，AP）服務(wù)覆蓋區(qū)域內(nèi)的多個用戶，這種類型的網(wǎng)絡(luò)被稱為Li-Fi網(wǎng)絡(luò)[5]. 雖然Li-Fi網(wǎng)絡(luò)能夠提供較高的數(shù)據(jù)率性能，但是由于網(wǎng)絡(luò)中光線容易被遮擋，會造成中斷概率較高的情況. 而RF網(wǎng)絡(luò)能夠以較低的數(shù)據(jù)率在較大的空間進(jìn)行通信. 將Li-Fi網(wǎng)絡(luò)和RF網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，可以充分利用各自特性實施互補，顯著地提高用戶的數(shù)據(jù)率性能和中斷概率性能，實現(xiàn)全方位無縫覆蓋[6-8].

針對Li-Fi與RF網(wǎng)絡(luò)融合的組網(wǎng)方案已有學(xué)者進(jìn)行了研究. 文獻(xiàn)[9]提出了在VLC網(wǎng)絡(luò)下引入RF網(wǎng)絡(luò)，獲得了VLC網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)率性能的顯著提高，但是文中假設(shè)VLC的系統(tǒng)資源是固定的，在系統(tǒng)運行過程中，用戶位置保持不變，大大簡化了實際應(yīng)用情況. 文獻(xiàn)[10]針對室內(nèi)VLC-WiFi異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特點，提出了一種基于切換間隔和運動趨勢的動態(tài)駐留時間算法，在不增加乒乓效應(yīng)的前提下提高了系統(tǒng)的命中率. 文獻(xiàn)[11]提出了一種混合Li-Fi和RF室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)負(fù)載平衡方案，主要研究了AP選擇的問題并提出了一個轉(zhuǎn)換閾值的概念，用戶連接到Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)率高于轉(zhuǎn)換閾值則被分配到Li-Fi AP上，反之，就分配到RF網(wǎng)絡(luò)中去. 文獻(xiàn)中盡管考慮了用戶位置是隨機移動的，但卻假設(shè)用戶的數(shù)量保持不變，而在實際的商場等室內(nèi)場景里，用戶的數(shù)量也是不斷變化的.

1.3 ? 無線RF信道模型

將無線RF系統(tǒng)應(yīng)用于室內(nèi)通信場景的毫微微蜂窩系統(tǒng)建模為WINNER Ⅱ信道模型，典型的路徑損耗模型為[15]：

PL = Alog10（d） + B + Clog10（■） + X ? ? ?（4）

式中：d為發(fā)送端到接收端的距離，單位m;fc為載波頻率，單位GHz;A、B和C均為常量，其數(shù)值取決于通信模型. 本文建模的室內(nèi)場景中不考慮墻壁的間隔，RF信道只考慮視距傳輸?shù)那闆r，因此，選取A = 18.7，B = 46.8，C = 20;同時，在室內(nèi)環(huán)境中受辦公家具、儀器設(shè)備、人員流動等因素的影響，其在陰影效應(yīng)中體現(xiàn)出來，設(shè)定X是陰影效應(yīng)損耗，其為零均值標(biāo)準(zhǔn)差σ = 3 dB的高斯分布隨機變量. 由于RF和Li-Fi信道之間不存在干擾，且只部署一個RF AP，則用戶接收RF AP信號的信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）為：

SNR = ■ ? （5）

式中：PR為RF AP的發(fā)送功率;Gdes為路徑增益，表達(dá)式為Gdes = 10-PL/10;Pn = kBTBR為噪聲功率，kB為玻爾茲曼常數(shù)，kB = 1.38 × 10-23 J/K，T為周圍環(huán)境的溫度，BR為RF網(wǎng)絡(luò)的通信帶寬.

假設(shè)為每個子載波平等分配電功率，為每個用戶平等分配載波資源進(jìn)行信號傳輸. 在狀態(tài)n時刻用戶u和RF 第a個AP間鏈路的數(shù)據(jù)率為[16]：

Γ（n）u，a = Bu log2（1 + SNR（n）u，a） ? ? （6）

式中：Bu為RF系統(tǒng)中分配給用戶u的帶寬. 使用比例公平的調(diào)度算法，由RF AP提供服務(wù)的用戶共享平等的帶寬資源.

2 ? 動態(tài)負(fù)載平衡方案

2.1 ? 動態(tài)負(fù)載平衡算法思想

在一個動態(tài)系統(tǒng)中，用戶在兩個相鄰的狀態(tài)由兩個不同的AP提供服務(wù)，會產(chǎn)生一次交接，在這個交接過程中，用戶將無法接收到有效的數(shù)據(jù)信息，這就造成了頻譜效率的損耗. 考慮交接造成的頻譜效率損耗更具有實際意義，交接分為3種情況：從RF到Li-Fi AP、從Li-Fi到RF、從Li-Fi到Li-Fi.

室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)中由交接產(chǎn)生的負(fù)載是毫秒級的[11]，這個損耗遠(yuǎn)小于兩個狀態(tài)之間的間隔時間Tp. 可引入泊松分布來建模描述，即定義tij為從APi轉(zhuǎn)換到APj的交接負(fù)載，則其滿足λ = E[tij]的泊松分布. 由于交接導(dǎo)致了AP和用戶之間吞吐率的損耗，引入了兩個狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換效率，表達(dá)式為：

ηij = 1 - ■，i≠j1，i = j ?i，j∈CL ∪CR ? ? （7）

式中：CL為Li-Fi的AP集合;CR為RF的AP集合. 交接負(fù)載的數(shù)據(jù)率為轉(zhuǎn)換效率與通信鏈路數(shù)據(jù)率的乘積.

當(dāng)系統(tǒng)正常工作時，在每個狀態(tài)下，每個用戶都會被分配到一個Li-Fi或者RF AP上. 由于用戶是隨機移動的，房間中活躍用戶的數(shù)量是隨機的，分配給用戶的AP會隨著用戶的位置和數(shù)量而改變. 中心單元計算每個狀態(tài)用戶的AP分配結(jié)果.

文獻(xiàn)[11]提出了一種基于用戶位置隨機改變的動態(tài)負(fù)載平衡算法，該算法的核心是依據(jù)固定轉(zhuǎn)換閾值進(jìn)行AP分配（Fixed Threshold，稱為方法FT）. 本文在此基礎(chǔ)上，考慮系統(tǒng)中用戶數(shù)量的隨機改變. 由于混合網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用，關(guān)鍵在于確定用戶的服務(wù)AP，為此，本文提出動態(tài)轉(zhuǎn)換閾值（Dynamic Threshold，稱為DT方法）和最小數(shù)據(jù)率約束（Minimum Data Rate Constraint，稱為MDRC方法）等兩種改進(jìn)的AP分配方法.

Li-Fi網(wǎng)絡(luò)和RF網(wǎng)絡(luò)中能為用戶提供頻帶和功率等系統(tǒng)資源是固定的，因此兩種網(wǎng)絡(luò)中能夠同時服務(wù)用戶的數(shù)量是有限的，混合網(wǎng)絡(luò)的重點是平衡兩個網(wǎng)絡(luò)中用戶的數(shù)量. 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)換閾值為固定值時，如果閾值設(shè)定較低，則超過閾值的用戶全部轉(zhuǎn)換到RF網(wǎng)絡(luò)，會造成RF網(wǎng)絡(luò)過載;若閾值設(shè)定較高，則大部分用戶都被分配在Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中，會造成Li-Fi網(wǎng)絡(luò)過載. 因此，在一個用戶數(shù)量不斷變化的系統(tǒng)中，固定閾值不能保證系統(tǒng)性能.

本文提出的DT方法是根據(jù)用戶數(shù)量動態(tài)確定最優(yōu)閾值，可避免Li-Fi或RF網(wǎng)絡(luò)嚴(yán)重過載. 本文提出的MDRC方法中，在用戶較少時，能保證Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)率小于系統(tǒng)數(shù)據(jù)率要求值的用戶全部轉(zhuǎn)換到RF網(wǎng)絡(luò)中;在用戶較多時，可將Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)率性能較差的用戶轉(zhuǎn)換到RF網(wǎng)絡(luò)中，并限制RF網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)的用戶數(shù)量不超過某確定數(shù)值. 因此，本文提出的兩種方法均能夠更好地平衡Li-Fi和RF網(wǎng)絡(luò)中用戶的數(shù)量，為用戶更合理地分配AP.

2.2 ? AP分配算法

設(shè)用戶全集為U，由Li-Fi提供服務(wù)的用戶集合為UL，由RF提供服務(wù)的用戶集合為UR. NL為集合UL中用戶的數(shù)量，NR為集合UR中用戶的數(shù)量，s為隨機生成的用戶數(shù)量，a′u代表在n-1狀態(tài)時為用戶u分配的AP. 中心單元能夠根據(jù)用戶u與Li-Fi和RF AP之間的信道狀態(tài)信息計算Rn ? u，a和Γn ? u，a. 在每個狀態(tài)下，為了充分利用Li-Fi網(wǎng)絡(luò)較高的頻譜資源，用戶被優(yōu)先分配到Li-Fi AP上. 因此，狀態(tài)初始值為：UL = U，UR = {？覫}，NL = s，NR = 0.

考慮交接負(fù)載的情況下，設(shè)使得用戶u能夠獲得最高通信鏈路數(shù)據(jù)率的Li-Fi AP其標(biāo)號為wL，u：

wL，u = arg ■η■Ru，j ? ? ? （8）

4. ? ? ? ? 根據(jù)式（9）計算用戶潛在的Li-Fi數(shù)據(jù)率Ωu;

5. ? ? ? ? 轉(zhuǎn)換閾值γ等于數(shù)據(jù)率要求值？撰;

6. ? ? ? ? 當(dāng)NL > 0時，進(jìn)入循環(huán)loop：

7. ? ? ? ? 找到Li-Fi潛在數(shù)據(jù)率最小的用戶記為用戶

μ，μ = arg ■Ωu .

8. ? ? ? ? 如果Ωu ≥ γ或NR > 10：

9. ? ? ? ? ? ? ? ? ?跳出loop循環(huán).

10. ? ? ? 否則：

11. ? ? ? ? ? ? ? ?用戶μ由RF AP提供服務(wù);

12. ? ? ? ? ? ? ? ?UL = UL - {u}，UR = UR∪{u}.

13. ? ? ? ? ? ? ? ?NL = NL - 1，NR = NR + 1.

14. ? ? ? 重新計算Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中剩余用戶u的潛在數(shù)

據(jù)率Ωu.

15. 結(jié)束Loop循環(huán).

2.3 ? 系統(tǒng)中斷概率

根據(jù)AP分配方法，狀態(tài)n下為用戶提供服務(wù)的AP可以被確定下來，則用戶u可獲得的數(shù)據(jù)

率為：

r（n）u = η■■，a ∈CLη■■，a ∈CR ? ? （13）

式中：N■為由Li-Fi AP au提供服務(wù)的用戶數(shù)量;NR為由RF AP提供服務(wù)的用戶數(shù)量. 給定混合系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)率要求？撰，系統(tǒng)的中斷概率定義為系統(tǒng)中用戶未達(dá)到數(shù)據(jù)率要求的狀態(tài)占總工作狀態(tài)的百分比，表示為：

Z = Pr（r（n）u ?< ？撰），1 ≤ n ≤ Ns ? ? ? ? （14）

本文提出的模型中，數(shù)據(jù)率要求和隨機生成用戶數(shù)量上限均可以顯著地影響中斷概率.

3 ? 仿真結(jié)果和性能分析

本節(jié)利用蒙特卡洛仿真實驗分析采用上述不同方法時混合網(wǎng)絡(luò)中用戶中斷概率和數(shù)據(jù)率的性能.

3.1 ? 系統(tǒng)設(shè)置

假設(shè)仿真場景為24 m × 24 m × 3 m的空間，室內(nèi)覆蓋了16個Li-Fi AP和一個RF AP. 圖2為仿真實驗場景.圖2中實線部分為一個實現(xiàn)中隨機生成用戶在20個狀態(tài)下的運動軌跡，如不特殊說明，默認(rèn)隨機生成用戶數(shù)量上限為30. 用戶符合均勻分布，以隨機的速度在系統(tǒng)中移動，移動速度符合0 ～ 2 m/s的均勻分布;每個用戶的移動方向每5個狀態(tài)隨機改變一次，移動方向的角度符合0 ～ 2π的均勻分布. 當(dāng)用戶移動到房間邊緣，用戶會將移動方向更改為朝向房間中心區(qū)域，每20個狀態(tài)就隨機增加或減少不定數(shù)量的用戶，仍保持用戶的數(shù)量在0 ～ 30個. 交接負(fù)載符合泊松獨立同分布，交接負(fù)載的均值為25 ms. 混合網(wǎng)絡(luò)中用戶的數(shù)據(jù)率要求記為？撰，如不特殊說明，數(shù)據(jù)率要求？撰為30 Mb/s. 方法FT中轉(zhuǎn)換閾值設(shè)定為20 Mb/s，其他仿真參數(shù)列在表1中. 在仿真實驗中，中斷概率由動態(tài)系統(tǒng)中運行

5 000次計算得到.

■

長/m

圖2 ? 仿真實驗場景

Fig.2 ? Simulation scenario

表1 ? 仿真參數(shù)

Tab.1 ? Parameters for the simulation

■

3.2 ? 性能評估

對于混合網(wǎng)絡(luò)資源配置算法對系統(tǒng)性能的影響可以通過以下實驗進(jìn)行評估.

實驗1 ? 轉(zhuǎn)換閾值對中斷概率的影響分析. 當(dāng)系統(tǒng)模型中用戶數(shù)量保持固定不變時，不同的轉(zhuǎn)換閾值對系統(tǒng)的中斷概率有較大的影響. 圖3給出了不同用戶數(shù)量的系統(tǒng)中，轉(zhuǎn)換閾值對中斷概率性能的影響. 數(shù)據(jù)率要求？撰為30 Mb/s. 不同用戶數(shù)量的系統(tǒng)均存在一個最優(yōu)的轉(zhuǎn)換閾值，當(dāng)閾值設(shè)定大于這個最優(yōu)轉(zhuǎn)換閾值時，由于Li-Fi網(wǎng)絡(luò)過載會導(dǎo)致中斷概率增加;當(dāng)閾值設(shè)定小于最優(yōu)轉(zhuǎn)換閾值時，由于RF網(wǎng)絡(luò)過載也會導(dǎo)致中斷概率增加. 此外，最優(yōu)的轉(zhuǎn)換閾值要小于數(shù)據(jù)率要求？撰. 這是由于Li-Fi系統(tǒng)中數(shù)據(jù)率較低的用戶轉(zhuǎn)換到RF網(wǎng)絡(luò)中后，由于Li-Fi中用戶數(shù)量的減少，每個Li-Fi用戶可分得的時間資源增加，那么用戶所獲得的數(shù)據(jù)率就遠(yuǎn)高于轉(zhuǎn)換閾值.

根據(jù)轉(zhuǎn)換閾值對中斷概率性能影響的分析，可得到不同用戶數(shù)量下的最優(yōu)轉(zhuǎn)換閾值，對應(yīng)結(jié)果如表2所示. 對于DT方法，可以根據(jù)不同用戶數(shù)量，選取對應(yīng)的最優(yōu)轉(zhuǎn)換閾值作為轉(zhuǎn)換閾值.

■

閾值/（Mb·s-1）

圖3 ? 轉(zhuǎn)換閾值對中斷概率性能的影響

Fig.3 ? Outage probability against conversion thresholds

表2 ? 不同用戶數(shù)量對應(yīng)的最優(yōu)轉(zhuǎn)換閾值

Tab.2 ? Optical conversion thresholds against user numbers

■

實驗2 ? 數(shù)據(jù)率要求對中斷概率的影響分析. 當(dāng)系統(tǒng)模型中用戶數(shù)量隨機變化時，選擇一個固定的轉(zhuǎn)化閾值無法使系統(tǒng)得到最優(yōu)的性能. 本文提出的兩種AP分配的方法，相比于固定轉(zhuǎn)換閾值的AP分配方法均改進(jìn)了系統(tǒng)性能. 此外，將不引入RF網(wǎng)絡(luò)的獨立Li-Fi網(wǎng)絡(luò)作為性能分析的參照系統(tǒng)，記為NRF. 圖4給出了不同方法下中斷概率與數(shù)據(jù)率要求之間的關(guān)系. 隨機生成用戶數(shù)量上限為30. 隨著數(shù)據(jù)率要求的增加，中斷概率也隨之增加. 同一數(shù)據(jù)率要求下，NRF、FT、DT和MDRC方法的中斷概率值越來越低，中斷概率性能越來越好，說明提出的DT和MDRC方法均能夠更好的平衡Li-Fi和RF網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載. MDRC方法在每次將Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)率最低的用戶劃分到RF網(wǎng)絡(luò)后，重新更新Li-Fi網(wǎng)絡(luò)中用戶的潛在數(shù)據(jù)率，若仍有用戶低于數(shù)據(jù)率要求值，則繼續(xù)將用戶劃分到RF網(wǎng)絡(luò)，并限制轉(zhuǎn)換到RF網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)量. 因此，MDRC方法的性能要好于DT方法.

■

數(shù)據(jù)率要求/（Mb·s-1）

圖4 ? 中斷概率與數(shù)據(jù)率要求之間的關(guān)系

Fig.4 ? Outage probability against data rate requirements

實驗3 ? 用戶數(shù)量對中斷概率的影響分析. 圖5給出了中斷概率與隨機生成用戶數(shù)量上限的關(guān)系. 數(shù)據(jù)率要求？撰為30 Mb/s. 隨著隨機生成用戶數(shù)量上限的增加，用戶分得的帶寬和時間資源的減少，使用4種方法的系統(tǒng)中斷概率均隨之上升. 當(dāng)隨機生成用戶數(shù)量的上限為30時，MDRC方法的中斷概率為0.69%. 因此，當(dāng)用戶數(shù)量上限小于30時，MDRC方法能足夠滿足30 Mb/s的數(shù)據(jù)率要求.

實驗4 ? 用戶數(shù)據(jù)率的累積分布情況分析. 圖6給出了用戶數(shù)據(jù)率的累積分布情況. 隨機生成用戶數(shù)量上限為30，數(shù)據(jù)率要求 為30 Mb/s. NRF、FT、DT和MDRC 4種方法的中斷概率分別為34.89%、9.19%、4.53% 、0.69%，即相比FTAP分配方法，DT和MDRC兩種方法中斷概率分別改善4.66%和8.50%. 結(jié)果表明，本文提出的兩種AP分配方法能夠顯著提高系統(tǒng)的中斷概率性能.

實驗5 ? 中斷數(shù)據(jù)率估計. 當(dāng)系統(tǒng)中工作數(shù)據(jù)率低于指定數(shù)據(jù)率的用戶數(shù)占比總用戶數(shù)為x時，則稱該指定數(shù)據(jù)率為x中斷數(shù)據(jù)率. 圖7給出了使用不同AP分配方法得到的x中斷數(shù)據(jù)率. 隨機生成用戶數(shù)量上限為30，數(shù)據(jù)率要求？撰為30 Mb/s. 相比于FT方法，DT和MDRC方法的1%中斷數(shù)據(jù)率分別提高了3.21 Mb/s和9.09 Mb/s，50%中斷數(shù)據(jù)率分別提高了1.62 Mb/s和2.64 Mb/s. 可見本文提出的兩種方法均在一定程度上提高了低數(shù)據(jù)率用戶的數(shù)據(jù)率性能.

■

隨機生成用戶數(shù)量上限

圖5 ? 中斷概率與隨機生成用戶數(shù)量上限的關(guān)系

Fig.5 ? Outage probability against maximum

randomly generated user numbers

■

用戶數(shù)據(jù)率/（Mb·s-1）

圖6 ? 用戶數(shù)據(jù)率的累積分布函數(shù)

Fig.6 ? Cumulative Distribution Function （CDF） of user data rate

■

x/%

圖7 ? 不同AP分配方法下的x中斷數(shù)據(jù)率

Fig.7 ? Outage date rate with x for various

methods of AP allocation

4 ? 結(jié) ? 論

本文設(shè)計了一種Li-Fi和RF混合網(wǎng)絡(luò)模型，適用于用戶位置和用戶數(shù)量隨機改變的動態(tài)應(yīng)用場景，引入了依據(jù)轉(zhuǎn)換閾值來決定為用戶提供服務(wù)AP的思想，在考慮交接負(fù)載的條件下，提出了動態(tài)轉(zhuǎn)換閾值和最小數(shù)據(jù)率約束等兩種改進(jìn)的AP分配方法. 仿真實驗表明，相比固定閾值的AP分配方法，本文提出的兩種方法能顯著提高混合系統(tǒng)的中斷概率性能和用戶數(shù)據(jù)率性能.

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