Effectiveness Evaluation of Random and Defined Subscriber Access Mechanisms to a Broadband Satellite Communications Network

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. The increase in the number of terminals and the intensity of connections in satellite communication networks with the «star» topology actualizes the problem of choosing an effective mechanism for accessing a common radio channel. The well-known approaches of deterministic and random access have significant limitations. At the same time, there are no clear analytical criteria for choosing between mechanisms depending on the load, which makes it difficult to optimize network performance. Purpose (research): The aim is to compare the effectiveness of two mechanisms for entering satellite terminals into a network with the "star" topology: with specific slot access and with random access. The assessment is aimed at identifying conditions under which one of the mechanisms is superior to the other in key performance indicators. Methods. The solution of the problem is based on a combination of analytical and simulation modeling. To evaluate the effectiveness of random access, a strict combinatorial derivation of the mathematical expectation formula for the number of slots selected by exactly one terminal was carried out. The verification of the analytical model was performed using stochastic modeling in Python.Result. A validated analytical model has been obtained that makes it possible to accurately predict the effectiveness of the random access mechanism. The data obtained is applicable in the design of satellite communication networks to optimize terminal entry time and channel resource allocation. The novelty elements are rigorous analytical inference and verification of the formula for the mathematical expectation of the number of successfully occupied slots with random access, which allows you to accurately predict performance without large-scale modeling. The novelty also includes the establishment of a quantitative criterion for choosing an access mechanism. The proposed model takes into account the real conditions of terminal competition for channel resources and is applicable to the analysis of protocols such as ALOHA and TDMA.Practical significance. The presented solution is proposed to be used in the design and adaptive management of the MAC layer in VSAT satellite networks, IoT systems and telemetry networks. The obtained criteria for selecting an access mechanism can be implemented as dynamic reconfiguration algorithms in software-configurable networks, allowing automatic switching between modes depending on the current load. This will ensure optimal use of bandwidth, minimize delays, and increase overall network stability.

About the authors

M. S. Parfenov

Military Academy of Communications

Email: mikhail.parfenov.88.88@bk.ru
ORCID iD: 0009-0000-9118-0200

V. A. Fukalov

Military Academy of Communications

Email: vladfukalov@ya.ru
ORCID iD: 0009-0008-9068-9054

A. A. Shevchenko

The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications

Email: alex_pavel1991@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9113-1089

D. F. Tkachev

Military Academy of Communications

Email: dimas.portnoy@inbox.ru
ORCID iD: 0009-0004-2256-9270

References

  1. Зинкин С.В., Мурсаев А.Н. Особенности многостанционного доступа с временным разделением каналов в системах спутниковой связи // Наука, техника и образование. 2021. Т. 7(82). С. 11–15. doi: 10.24411/2312-8267-2021-10701. EDN:DOOFCL
  2. Перегудов М.А., Стешковой А.С. Модель централизованной синхронизации элементов сетей цифровой радиосвязи со случайным множественным доступом к среде типа CSMA/CA // Труды СПИИРАН. 2020. Т. 19. № 1. С. 128–154. doi: 10.15622/sp.2020.19.1.5. EDN:UHASTF
  3. Pratt T., Bostian C.W., Allnutt J.E. Satellite Communications. Wiley, 2003.
  4. Stallings W. Data and Computer Communications. Pearson, 2017.
  5. Чуднов А.М. Математические основы моделирования, анализа и синтеза систем. СПб.: ВАС, 2021. EDN:YKTFWD
  6. Аниканов Г.А., Коновальчик П.М., Моргунов В.М., Овчаров В.А. Контролируемый многомодельный доступ к среде беспроводных сетей передачи данных // Труды СПИИРАН. 2015. № 1(38). С. 246–286. EDN:TQURCP
  7. Petkovic M., Devaja T., Vukobratovic D., Escribano F.J., Stefanović Č. Reliability Analysis of Slotted Aloha with Capture for an OWC-based IoT system // Proceedings of the 17th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS, Berlin, Germany, 06–09 September 2021). IEEE, 2021. doi: 10.1109/ISWCS49558.2021.9562172
  8. Sklar B. Digital Communications: Fundamentals and Applications. Pearson, 2021.
  9. Степанов С.Н. Модель совместного обслуживания трафика сервисов реального времени и трафика данных. II // Автоматика и телемеханика. 2011. № 5. С. 139–147. EDN:NTUBKV
  10. Чуднов А.М., Положинцев Б.И., Кичко Я.В. Анализ помехозащищенности обмена данными группы беспилотных летательных аппаратов в условиях оптимизированных помех // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 12. С. 33−47. doi: 10.18127/j00338486-202212-03. EDN:BDEIHK
  11. Пономарев Д.Ю., Демичева А.А., Гаипов К.Э. Имитационная модель обслуживания вызовов в спутниковой сети с учетом использования частотного ресурса // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 4(43). С. 29. doi: 10.26102/2310-6018/2023.43.4.014. EDN:LBZEVH
  12. Ross S.M. Introduction to Probability Models. Academic Press, 2019.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».