Instrumental supporting system for developing and analysis of software-defined networks of mobile objects


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This article describes the organization principles for wireless mesh networks (softwaredefined networks of mobile objects). The emphasis is placed on developing effective routing algorithms for these networks. The mathematical model of the system is the standard transportation network. The key parameter of the routing system is the node reachability coefficient, i.e., the function that depends on several basic and additional parameters (mesh factors), which characterize the route between two network nodes. Each pair (arc, node) has been juxtaposed to a composite parameter, which characterizes the reachability of the node by the route, which begins with this arc. The best (shortest) route between two nodes is the route with the maximum reachability coefficient. The rules of building and updating the routing tables by the network nodes have been described. With the announcement from the neighbor, the node gets information about the connection energy and reliability, the announcement time of receipt, and the absence of transient nodes, as well as about the connection capability. This information is used by the nodes as the basis for applying the penalization (decreasing the reachability coefficient) or the reward (increasing the reachability coefficient) to all routes through this neighbor node. The penalization/reward scheme has the following separate aspects: (1) penalization for actuality of information; (2) penalization/reward for node reliability; (3) penalization for connection energy; (4) penalization for the current connection capability. The simulator of the wireless mesh network of mobile objects has been developed based on the suggested heuristic routing algorithms. The description and characteristics of the simulator have been stated in the article. The peculiarities of its program realization have also been considered.

Об авторах

V. Sokolov

Demidov Yaroslavl State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: valery-sokolov@yandex.ru
Россия, ul. Sovetskaya 14, Yaroslavl, 150000

S. Korsakov

Demidov Yaroslavl State University; OOO NETSHe Lab

Email: valery-sokolov@yandex.ru
Россия, ul. Sovetskaya 14, Yaroslavl, 150000; ul. Belinskogo 28–75, Yaroslavl, 150047

A. Smirnov

Demidov Yaroslavl State University

Email: valery-sokolov@yandex.ru
Россия, ul. Sovetskaya 14, Yaroslavl, 150000

V. Bashkin

Demidov Yaroslavl State University

Email: valery-sokolov@yandex.ru
Россия, ul. Sovetskaya 14, Yaroslavl, 150000

E. Nikitin

Demidov Yaroslavl State University

Email: valery-sokolov@yandex.ru
Россия, ul. Sovetskaya 14, Yaroslavl, 150000

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».