Метод балансировки задержки и потерь данных в гетерогенных сетях высокой плотности Интернета вещей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка задачи. Рост числа устройств в гетерогенных сетях Интернета вещей создает дополнительную нагрузку на ограниченные радиоресурсы, что усложняет обеспечение стабильности и качества передачи данных. Гетерогенные подканалы связи имеют различные характеристики, требующие эффективных механизмов балансировки нагрузки. Разработка методов, позволяющих минимизировать задержку передачи данных и снизить вероятность потерь пакетов, особенно актуальна для высокоплотных сетей Интернета вещей, где управление ресурсами становится критически важным. Цель работы ‒ повышение эффективности передачи данных в гетерогенной сети Интернета вещей высокой плотности. Используемые методы. В работе применены методы оптимизации, алгоритм стаи серых волков, теория массового обслуживания, вероятностный анализ. Новизна. Предложенный в статье метод учитывает индивидуальные характеристики подканалов и обеспечивает динамическое распределение нагрузки. Это позволяет адаптировать решение под разные типы гетерогенных сетей, снижая задержку и потери данных. Результат. Разработаны математическая модель, описывающая передачу данных через несколько подканалов связи, и целевая функция, объединяющая среднюю задержку передачи данных и вероятность потерь пакетов. Выведены аналитические выражения для ключевых характеристик сети, таких как вероятность потерь, средняя задержка. Практическая значимость. Разработанные модель и метод могут быть использованы при проектировании устройств и гетерогенных сетей Интернета вещей высокой плотности в целях повышения их эффективности.

Об авторах

Ф. Н. Хоанг

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

Автор, ответственный за переписку.
Email: khoang.fn@sut.ru
аспирант кафедры сетей связи и передачи данных 193232, Санкт-Петербург

А. И. Парамонов

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

Email: paramonov@sut.ru
доктор технических наук, доцент, профессор кафедры сетей связи и передачи данных 193232, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Al-Sarawi S., Anbar M., Abdullah R., Al Hawariet A. B. Internet of Things Market Analysis Forecasts, 2020–2030 // Proceedings of Fourth World Conference on Smart Trends in Systems, Security and Sustainability (WorldS4,27–28 July 2020, London, UK). IEEE, 2020. PP. 449–453. doi: 10.1109/WorldS450073.2020.9210375
  2. Vlasenko M., Khlaponin Yu. The Internet of Things (IoT) in World Practice: Review and Analysis // Pidvodni Tehnologii. 2024. Iss. 13. PP. 21–27. doi: 10.32347/uwt.2023.13.1202. EDN: OYEIHQ
  3. Noaman M., Khan M. S., Abrar M. F., Ali S., Alvi A., et al. Challenges in integration of Heterogeneous Internet of Things // Scientific Programming. 2022. P. 8626882. doi: 10.1155/2022/8626882. EDN: KXZSPZ
  4. Paramonov A., Koucheryavy A., Tonkikh E., Tatarnikova T. M. High Density Internet of Things Network Analysis // Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems: Proceedings of the 20th International Conference NEW2AN 2020, and 13th Conference ruSMART 2020 (St. Petersburg, Russia, 26–28 August 2020). Part I. (Lecture Notes in Computer Science. 2020. Vol. 12525). PP. 307–316. doi: 10.1007/978-3-030-65726-0_27. EDN: FGGLAB
  5. Парамонов А. И., Бушеленков С. Н. Модель сети доступа Интернета вещей на основе решетчатой структуры // Информационные технологии и телекоммуникации. 2021. Т. 9. № 1. С. 37–46. doi: 10.31854/2307-1303-2021-9-1-37-46. EDN: VJDKGX
  6. Бушеленков С. Н., Парамонов А. И. Метод выбора маршрутов в беспроводной сети Интернета вещей высокой плотности // Электросвязь. 2021. № 12. С. 14–20. doi: 10.34832/ELSV.2021.25.12.001. EDN: YJVLGZ
  7. Ateya A. A., Bushelenkov S., Muthanna A., Paramonov A., Koucheryavy A., et al. Multipath Routing Scheme for Optimum Data Transmission in Dense Internet of Things // Mathematics. 2023. Vol. 11. Iss. 19. P. 4168. doi: 10.3390/math11194168. EDN: ZQDDWQ
  8. Парамонов А. И., Бушеленков С. Н. Анализ методов повышения эффективности сетей IoT // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 2. С. 36–52. doi: 10.31854/2307-1303-2022-10-2-36-52. EDN: JNZPDL
  9. Бушеленков С. Н., Парамонов А. И. Анализ и формирование структуры сети Интернета вещей на основе моделей решеток // Электросвязь. 2021. № 7. С. 23–28. doi: 10.34832/ELSV.2021.20.7.002. EDN: JIBLHT
  10. Qiu T., Chen N., Li K., Atiquzzaman M., Zhao W. How Can Heterogeneous Internet of Things Build Our Future: A Survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018. Vol. 20. Iss. 3. PP. 2011–2027. doi: 10.1109/COMST.2018.2803740. EDN: YFGIPJ
  11. Кучерявый А. Е., Окунева Д. В., Парамонов А. И., Хоанг Н. Ф. Методы распределения трафика в гетерогенной сети Интернета вещей высокой плотности // Труды учебных заведений связи. 2024. Т. 10. № 2. С. 67–74. doi: 10.31854/1813-324X-2024-10-2-67-74. EDN: RTNVEU
  12. Зелигер Н. Б., Чугреев О. С., Яновский Г. Г. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений. М.: Радио и связь, 1984. 173 с.
  13. Little J. D. C. OR FORUM ‒ Little’s Law as Viewed on Its 50th Anniversary // Operations Research. 2011. Vol. 59. Iss. 3. PP. 536–549. doi: 10.1287/opre.1110.0940
  14. Mirjalili S., Mirjalili S. M., Lewis A. Grey Wolf Optimizer // Advances in Engineering Software. 2014. Vol. 69. PP. 46–61. doi: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».