Модель интеграции граничных вычислений в структуру сети «воздух‒земля» и метод выгрузки трафика для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена научной проблеме интеграции граничных вычислений в структуру сети «воздух‒земля» для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности. Подобные проблемы являются наиболее актуальными сегодня в связи с появлением концепции интегрированных сетей «космос‒воздух‒земля‒море». Разработана модель сети, в которой предложено для уменьшения задержки и энергопотребления использовать мобильные серверы граничных вычислений, расположенные на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА), а также метод выгрузки трафика с наземной сети на мобильные серверы граничных вычислений на БПЛА. При этом процедура выгрузки трафика является трехуровневой, а на оконечных устройствах используется программный профилировщик, который определяет сложность вычисляемой задачи и по результатам его работы механизм принятия решения делает вывод о необходимости выгрузки трафика. Для оптимизации структуры сети «воздух‒земля» для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности с целью минимизации задержки и энергопотребления при выгрузке трафика с наземной сети на серверы граничных вычислений БПЛА разработан метаэвристический алгоритм на основе хаотического «роя сальп». Результаты моделирования показали, что предложенные модель и метод обеспечивают существенное уменьшение задержки и энергопотребления, а также доли заблокированных задач при выгрузке трафика по сравнению с известными решениями.

Об авторах

А. С.А. Мутханна

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: muthanna.asa@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-0213-8145

Список литературы

  1. Дунайцев Р.А., Бородин А.С., Кучерявый А.Е. Интегрированная сеть космос-воздух-земля-море как основа сетей связи шестого поколения // Электросвязь. 2022. № 10. С. 5‒8. doi: 10.34832/ELSV2022.35.10.001
  2. Ateya A.A., Muthanna A., Makolkina M., Koucheryavy A. Study of 5G Services Standardization: Specifications and Requirements // Proceedings of the10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT, Moscow, Russia, 05‒09 November 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/ICUMT.2018.8631201
  3. Guo F., Yu F.R., Zhang H., Li X., Ji H., Leung V.C.M. Enabling Massive IoT Toward 6G: A Comprehensive Survey // IEEE Internet of Things Journal. 2021. Vol. 8. Iss. 15. PP. 11891–11915. doi: 10.1109/JIOT.2021.3063686
  4. Laghari A.A., Wu K., Laghari R.A., Ali M., Khan A.A. A Review and State of Art of Internet of Things (IoT) // Archives of Computational Methods in Engineering. 2022. Vol. 29. Iss. 3. PP. 1395–1413. doi: 10.1007/s11831-021-09622-6
  5. Ateya A.A., Algarni A.D., Hamdi M., Koucheryavy A., Soliman N.F. Enabling Heterogeneous IoT Networks over 5G Networks with Ultra-Dense Deployment—Using MEC/SDN // Electronics. 2021. Vol. 10. Iss. 8. P. 910. doi: 10.3390/electronics10080910
  6. Bhuiyan M.N., Rahman M.M., Billah M.M., Saha D. Internet of Things (IoT): A Review of Its Enabling Technologies in Healthcare Applications, Standards Protocols, Security, and Market Opportunities // IEEE Internet of Things Journal. 2021. Vol. 8. Iss. 13. PP. 10474–10498. doi: 10.1109/JIOT.2021.3062630
  7. Carvalho G., Cabral B., Pereira V., Bernardino J. Edge computing: current trends, research challenges and future directions // Computing. 2021. Vol. 103. PP. 993–1023. doi: 10.1007/s00607-020-00896-5
  8. Haibeh L.A., Yagoub M.C.E., Jarray A. A Survey on Mobile Edge Computing Infrastructure: Design, Resource Management, and Optimization Approaches // IEEE Access. 2022. Vol. 10. PP. 27591–27610. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152787
  9. Cruz P., Achir N., Viana A.C. On the Edge of the Deployment: A Survey on Multiaccess Edge Computing // ACM Computing Surveys. 2022. Vol. 55. Iss. 5. PP. 1‒34. doi: 10.1145/3529758
  10. Kong L., Tan J., Huang J., Chen G., Wang S., Jin X., et al. Edge-computing-driven Internet of Things: A survey // ACM Computing Surveys. 2022. Vol. 55. Iss. 8. PP. 1‒41. doi: 10.1145/3555308
  11. Mohsan S.A.H., Khan M.A., Noor F., Ullah I., Alsharif M.H. Towards the Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A Comprehensive Review // Drones. 2022. Vol. 6. Iss. 6. P. 147. doi: 10.3390/drones6060147
  12. Amarasingam N., Salgadoe A.S.A., Powell K., Gonzalez L.F., Natarajan S. A review of UAV platforms, sensors, and applications for monitoring of sugarcane crops // Remote Sensing Applications: Society and Environmentvol. 2022. Vol. 26. P. 100712. doi: 10.1016/j.rsase.2022.100712
  13. Liu Y., Dai H.-N., Wang Q., Shukla M.K., Imran M. Unmanned aerial vehicle for internet of everything: Opportunities and challenges // Computer Communications. 2020. Vol. 155. PP. 66–83. doi: 10.1016/j.comcom.2020.03.017
  14. Pakrooh R., Bohlooli A. A Survey on Unmanned Aerial Vehicles-Assisted Internet of Things: A Service-Oriented Classification // Wireless Personal Communications. 2021. Vol. 119. Iss. 2. PP. 1541–1575. doi: 10.1007/s11277-021-08294-6
  15. Idrissi M., Salami M., Annaz F. A Review of Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles: Applications, Architectural Design and Control Algorithms // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022. Vol. 104. doi: 10.1007/s10846-021-01527-7
  16. Labib N.S., Brust M.R., Danoy G., Bouvry P. The Rise of Drones in Internet of Things: A Survey on the Evolution, Prospects and Challenges of Unmanned Aerial Vehicles // IEEE Access. 2021. Vol. 9. PP. 115466–115487. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3104963
  17. Siddharthraju K., Dhivyadevi R., Supriya M., Jaishankar B., Shanmugaraja T. A Survey on IoE‐Enabled Unmanned Aerial Vehicles // Mohindru V., Singh Y., Bhatt R., Gupta A.K. (Ed.) Unmanned Aerial Vehicles for Internet of Things (IoT). Wiley, 2021. PP. 173–192. doi: 10.1002/9781119769170.ch10
  18. Shehzad M.K., Ahmad A., Hassan S.A., Jung H. Backhaul-Aware Intelligent Positioning of UAVs and Association of Terrestrial Base Stations for Fronthaul Connectivity // IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2021. Vol. 8. Iss. 4. PP. 2742–2755. doi: 10.1109/TNSE.2021.3077314
  19. Alsamhi S.H., Shvetsov A.V., Kumar S., Hassan J., Alhartomi M.A., Shvetsova S.V., et al. Computing in the Sky: A Survey on Intelligent Ubiquitous Computing for UAV-Assisted 6G Networks and Industry 4.0/5.0 // Drones. 2022. Vol. 6. Iss. 7. P. 177. doi: 10.3390/drones6070177
  20. Yazid Y., Ez-Zazi I., Guerrero-González A., El Oualkadi A., Arioua M. UAV-Enabled Mobile Edge-Computing for IoT Based on AI: A Comprehensive Review // Drones. 2021. Vol. 5. Iss. 4. P. 148. doi: 10.3390/drones5040148
  21. Zhang S., Liu W., Ansari N. Joint Wireless Charging and Data Collection for UAV-Enabled Internet of Things Network // IEEE Internet of Things Journal. 2022. Vol. 9. Iss. 23. PP. 23852‒23859. doi: 10.1109/JIOT.2022.3190813
  22. Beniwal G., Singhrova A. A systematic literature review on IoT gateways // Journal of King Saud University ‒ Computer and Information Sciences. 2021. Vol. 34. Iss. 10. PP. 9541‒9563. doi: 10.1016/j.jksuci.2021.11.007
  23. Jeong S., Simeone O., Kang J. Mobile cloud computing with a UAV‐mounted cloudlet: optimal bit allocation for communication and computation // IET Communications. 2017. Vol. 11. Iss. 7. PP. 969–974. doi: 10.1049/iet-com.2016.1114
  24. Jeong S., Simeone O., Kang J. Mobile Edge Computing via a UAV-Mounted Cloudlet: Optimization of Bit Allocation and Path Planning // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2018. Vol. 67. Iss. 3. PP. 2049–2063. doi: 10.1109/TVT.2017.2706308
  25. Ateya A.A.A., Muthanna A., Kirichek R., Hammoudeh M., Koucheryavy A. Energy- and Latency-Aware Hybrid Offloading Algorithm for UAVs // IEEE Access. 2019. Vol. 7. PP. 37587–37600. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2905249
  26. Solomon M.G., Kim, D. Fundamentals of communications and networking. Jones & Bartlett Learning, 2021.
  27. Ateya A.A.A., Muthanna A., Gudkova I., Gaidamaka Y., Algarni A.D. Latency and energy-efficient multi-hop routing protocol for unmanned aerial vehicle networks // International Journal of Distributed Sensor Networks. 2019. Vol. 15. Iss. 8. doi: 10.1177/1550147719866392
  28. Castelli M., Manzoni L., Mariot L., Nobile M.S., Tangherloni A. Salp Swarm Optimization: A critical review // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 189. P. 116029. doi: 10.1016/j.eswa.2021.116029
  29. Pradhan A., Bisoy S.K., Das A. A survey on PSO based meta-heuristic scheduling mechanism in cloud computing environment // Journal of King Saud University ‒ Computer and Information Sciences. 2022. Vol. 34. Iss. 8. PP. 4888–4901. doi: 10.1016/j.jksuci.2021.01.003
  30. Parthiban S., Harshavardhan A., Neelakandan S., Prashanthi V., Alolo A.-R.A.A., Velmurugan S. Chaotic Salp Swarm Optimi-zation-Based Energy-Aware VMP Technique for Cloud Data Centers // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022. P. 4343476. doi: 10.1155/2022/4343476
  31. Sliwa B., Patchou M., Wietfeld C. Lightweight Simulation of Hybrid Aerial- and Ground-Based Vehicular Communication Networks // Proceedings of the 90th Vehicular Technology Conference (VTC2019-Fall, Honolulu, USA, 22‒25 September 2019). IEEE, 2019. doi: 10.1109/VTCFall.2019.8891340
  32. Goyal T., Singh A., Agrawal A. Cloudsim: simulator for cloud computing infrastructure and modeling // Procedia Engineering. 2012. Vol. 38. PP. 3566‒3572. doi: 10.1016/j.proeng.2012.06.412


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах