Информационный портал!

Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения

Разработка исследование моделей нагрузки в беспроводных сенсорных сетях диссертация по радиотехнике и связи, скачайте бесплатно автореферат диссертации на тему 'Системы, сети и устройства телекоммуникаций' автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05. Бонч-Бруевича на кафедре сетей связи Научный руководитель доктор технических наук, профессор Кучерявый Андрей Евгеньевич Официальные оппоненты: Сивере Мстислав Аркадьевич доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. Бонч-Бруевича по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Отзыв об автореферате самоорганизующиеся сети и проблемы их построения двух экземплярах, заверенный печатью учреждение просим направлять по вышеуказанному адресу на имя ученого секретар диссертационного Совета. Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент ритонов ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. Беспроводные сенсорные сети все активнее проникают в окружающую среду. По прогнозам ведущих экспертов в области телекоммуникаций до 7 триллионов беспроводных устройств будет использоваться в мире к 2017-2020 годам. Сенсорные сети как часть Интернета вещей Internet of Things займут важнейшее место в сетях связи уже в среднесрочной перспективе. Перестав быть объектом исключительно академических исследований, сенсорные сети сейчас поставляются множеством производителей, что привело к появлению разнообразных индустриальных стандартов, не обеспечивающих взаимодействия между оборудованием различных производителей. Основные работы в области стандартизации самоорганизующиеся сети и проблемы их построения, используемых в сенсорных сетях, проводятся Институтом инженеров электротехники и электроники IEEEМеждународным союзом электросвязи ITUИнженерным советом Интернета IETF и Международной организацией по стандартизации ISO. Результатом этих работ стало семейство стандартов IEEE 802. Последующее развитие IP сетей самоорганизующиеся сети и проблемы их построения к формированию рабочей группы IETF 6L0WPAN для решения проблемы передачи IPv6 пакетов поверх каналов IEEE 802. Стандартизация протоколов взаимодействия в сенсорных сетях требует проведения классификации приложений по типу создаваемой нагрузки. Параметры качества обслуживания для пакетных сетей связи рассмотрены в рекомендациях МСЭ-Т В связи с самоорганизующиеся сети и проблемы их построения приложений, в которых применяются сенсорные сети, требуется уточнение изменение рекомендаций Важной особенностью беспроводных сенсорных сетей является самоорганизующаяся природа таких сетей. Локально сгруппированные узлы образуют между собой сеть и через один или несколько шлюзов могут передавать данные для последующей обработки, например, в сети связи общего пользования. Наличие соединений между сенсорными сетями и сетями связи общего пользования требует проведения расчета параметров данных шлюзов, для чего необходимо исследовать природу нагрузки, циркулирующей в беспроводных сенсорных сетях. Исследованию характеристик сенсорных сетей, в первую очередь алгоритмов выбора самоорганизующиеся сети и проблемы их построения узла в кластерах, были посвящены работы зарубежных и отечественных ученых Вопросам же разработки исследования моделей нагрузки в беспроводных сенсорных сетях д настоящего времени не уделялось должного внимания. Цель работы и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит i разработке исследовании моделей нагрузки в беспроводных сенсорных сетях дл приложений сбора данных со стационарных и смешанных самоорганизующиеся сети и проблемы их построения i подвижных объектов. Поставленная цель достигается за счет решения следую щи; основных задач: 1. Анализ архитектуры, приложений и протоколов беспроводных сенсорные сетей. Разработка комплекса параметров качества обслуживания для беспроводных сенсорных сетей с учетом рекомендации Разработка модели сети и формируемой самоорганизующиеся сети и проблемы их построения узлами нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со стационарных объектов. Разработка модели сети и формируемой сенсорными узлами нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со стационарных и подвижных объектов. Имитационное моделирование типовых сценариев обслуживания нагрузки в моделях беспроводных сенсорных сетей для приложений сбора данных со стационарных и смешанных стационарных и подвижных объектов. Разработка моделей нагрузки с учетом фактора самоподобия и представление в форме вейвлетов Морле и Хаара. При проведении исследований применялись методы теории телетрафика, вейвлет преобразований имитационного моделирования. Основными результатами диссертации, обладающими научной новизной, являются: 1. Разработана классификация нагрузки в соответствии с приложениями беспроводных сенсорных сетей. Разработана модель агрегированного потока для приложений сбора данных со стационарных и смешанных стационарных и подвижных объектов. Доказано, что агрегированная самоорганизующиеся сети и проблемы их построения в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со стационарных объектов имеет средний уровень самоподобия и получена численная оценка значения параметра Хер ста. Доказано, что агрегированная нагрузка в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов имеет средний уровень самоподобия и получена численная оценка значения параметра Херста. Доказано, что нагрузка сигнализации и реконфигурации в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов имеет высокий уровень самоподобия и получена численная оценка значения параметра Херста. Практическая ценность и реализация результатов работы. Практическая ценность работы состоит в возможности использования полученных результатов для проектирования, планирования и расчета предельных характеристик беспроводных сенсорных сетей. Результаты самоорганизующиеся сети и проблемы их построения используются в учебном процессе СПб ГУТ им. Бонч-Бруевича, а также Сектором стандартизации Телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи МСЭ-Т при разработке рекомендаций. На основе полученных результатов был представлен вклад самоорганизующиеся сети и проблемы их построения МСЭ-Т по дополнению рекомендации Материалы, отражающие основные результаты диссертационной работы, опубликованы в сборниках научно-технических конференций и в журналах отрасли. Всего опубликовано 10 работ, из них 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации. Структура и объем диссертации. Диссертация включает содержание, список сокращений, введение, четыре главы, заключение, библиографический список и одно приложение. Работа содержит 136 страниц текста, 43 рисунка и библиографический список из 104 наименований, а также 1 приложение. Все результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно. Основные самоорганизующиеся сети и проблемы их построения, выносимые на защиту. Классификация нагрузки в соответствии с приложениями беспроводных сенсорных сетей. Модель сети и формирования нагрузки для приложения сбора данных со стационарных объектов 3. Модель сети и формирования нагрузки для приложения сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов. Агрегированная нагрузка в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со стационарных объектов имеет средний уровень самоподобия. Агрегированная нагрузка в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов имеет средний уровень самоподобия. Агрегированная нагрузка реконфигурации и сигнализации в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов имеет высокий уровень самоподобия. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы исследования, рассматривается состояние исследуемой проблемы, сформулированы цели и задачи работы, перечислены основные научные результаты, полученные в диссертации, определены практическая ценность и область применения результатов, приведены сведения об апробации работы и представлены основные положения, выносимые на защиту. В первой главе приводятся современные концепции развития сетей связи общего пользования, рассматриваются и классифицируются типовые приложения для беспроводных сенсорных сетей. В начале главы описана эволюция сетей связи, приведшая к возникновению сетей связи следующего поколения NGN — Next Generation Networksа также структуры входящие в состав данной концепции. Распространение беспроводных сетей ШЕЕ 802. Самоорганизующаяся сеть, как и все сети связи, состоит из сетей доступа и транзитной сети. Сеть доступа называется Ad Нос целевая сетьа транзитная сеть — mesh ячеистая. Узлы сети Ad Нос не имеют функций маршрутизации и могут осуществлять взаимосвязь лишь с ближайшими узлами. В связи с этим достаточно часто узлы Ad Нос называют дочерними. В период интенсивного развития концепции NGN сетевые структуры беспроводных сенсорных сетей входили в NGN как составная часть. В то время считалось, что клиентскую база WSN составят сотни миллионов сенсорных узлов. Однако, стремительное развитие этой новой технологии, появление концепций Интернета вещей IoT - Internet of Things и Вэба вещей WoT - Web of Thingsпривели к пересмотру перспектив развития сенсорных сетей и в соответствии с современными прогнозами число беспроводных устройств составит 7 триллионов на 7 миллиардов человек к 2017 - 2020 годам. Сектор стандартизации Международного Союза Электросвязи в настоящее время рассматривает возможность замены концепции NGN на концепцию Умных Всепроникающих Сетей SUN - Smart Ubiquitous Networksвключающую в себя концепцию NGN как одну из составных частей. Далее в главе анализируются наиболее распространенных приложений для беспроводных сенсорных сетей, реализованных в различных странах. Рассматривая все эти приложения, можно заметить повторяющиеся шаблоны передаваемой нагрузки. Современные сети предоставляют многообразие услуг по единым каналам данных. При этом, каждая из сетей может иметь собственные требования по »беспечению качества обслуживания. Для сохранения качества передаваемого голоса при одновременной передаче анных самоорганизующиеся сети и проблемы их построения введены классы обслуживания, а также нормируемые параметры :ачества обслуживания. МСЭ-Т в рекомендации Для определения параметров классов обслуживания «¡пользуются нормируемые величины, рассмотренные в рекомендации Транспортному потоку без установления соединения, деляется особое внимание в данной рекомендации. Сравнивая существующий набор классов спецификации Важной особенностью данных аварийной сигнализации является то, что адержки при передаче таких данных могут вноситься только на физическом уровне. Результаты данной классификации были представлены в виде вклада в МСЭ-Т о дополнению рекомендации Во второй главе проводится обзор существующих технологий для построения еспроводных сенсорных сетей. Особенностью данных сетей является то что они бразуются множеством совместно функционирующих автономных устройств для выполнения поставленной перед сетью задачи. Примерами таких задач служат сбор данных с датчиков, автоматизация технологических процессов, "умные" дома и т. Основная задача WSN Wireless Sensor Network — Беспроводные сенсорные сети заключается в организации сети сенсоров с использованием большого числа относительно простых датчиков вместо традиционного подхода, предполагающего размещение нескольких дорогих и сложных модулей зондирования. Потенциальными преимуществами сенсорных сетей перед традиционным подходом являются: большая зона охвата, точность и надежность при меньших затратах. Беспроводные персональные сети IEEE 802. Часто такие сети называют LR-WPAN Low Rate Wireless Personal Area Network - Низкоскоростная беспроводная персональная сеть. При создании протокола ШЕЕ 802. При этом, требования по дальности действия и скорости передачи достаточно просты. Далее в диссертации рассмотрены основные архитектурные принципы построения беспроводных сенсорных сетей, а также технологии, позволяющие организовать надежную и безопасную передачу данных в таких сетях. В архитектуре звезда связь устанавливается между устройствами и единым центральным контроллером, называемым координатором. Устройства, как правило, имеют ряд сопутствующих применений и являются либо узлом начала передачи, либо узлом назначения для сеансов связи в сети. В сети с архитектурой дерева передача данных и самоорганизующиеся сети и проблемы их построения управления самоорганизующиеся сети и проблемы их построения сеть осуществляется с использованием иерархической стратегии выбора маршрута и может производится под централизованным управлением, для чего на физическом уровне требуется использовать периодические сигналы маяков от координаторов IEEE 802. Ячеистые сети используют одноранговые связи, маршрутизация в таких сетях является децентрализованным, распределенным по сети процессом. Архитектуры для сетей IEEE 802. Существует несколько распространенных протоколов, наиболее известным из которых являются ZigBee и IETF 6L0WPAN. Во второй части главы дается описание этих протоколов. Индустриальный стандарт ZigBee разработан организацией ZigBee Alliance, в состав которой входят ведущие разработчики оборудования и программного обеспечения для беспроводных сенсорных сетей. Последняя версия спецификации ZigBee была выпущена в 2007 году. При разработке стека протоколов ZigBee было учтено многое из опыта передовых коллективов разработчиков, работающих в сфере локальных, низкоскоростных, экономичных беспроводных сетей. Спецификация ZigBee обеспечивает стандартизацию организации беспроводной связи между устройствами от разных производителей в различных областях применения. Также спецификация предлагает методы, способствующие быстрому развертыванию и запуску распределенных беспроводных систем управления и наблюдения. Рабочая группа IETF 6L0WPAN была сформирована для решения проблемы передачи IP пакетов поверх каналов IEEE 802. Такое решение имеет множество преимуществ. Каждый сенсор в 6I0WPAN сети имеет персональный IPv6 адрес. Это позволяет многим компаниям производить LR-WPAN устройства, которые могут работать вместе в одной сети, позволяет взаимодействовать данным устройствам, работать с сетевыми компьютерами j оборудованием, которое уже существует. Каждый узел сенсорной сети становитс; доступен из внешних сетей по IP адресу. Это избавляет от необходимости иметь комплексные шлюзы для каждого локального IEEE 802. Множество устоявшихся, основанных на IP протоколе программных инструментов, таких как ping, traceroute, SNMP может быть сразу же использовано для объединения в сеть и обслуживания LR-WPAN устройств. Также на базе IP могут быть легко реализованы функции NAT подмена адресовраспределение нагрузки, кэширование. Создание этого протокола способствовало продвижению работ по технологии 1оТ. Третья глава посвящена разработке моделей беспроводных сенсорных сетей и формируемой сенсорными узлами нагрузки, имитационному моделированию типовых сценариев для приложения сбора данных. В качестве инструмента моделирования используется пакет Network Simulator 2 NS-2. Пакет имитационного моделирования NS-2 является результатом многолетней работы исследователей и разработчиков, координируемых из университета Беркли. Это дискретный симулятор событий, нацеленный на моделирование работы проводных и беспроводных сетей. NS-2 написан на языке программирования С++ и скриптовом языке OTcl. Язык Otcl используется пользователями системы для описания сценариев, включающих в себя конфигурацию сети количество узлов, их типы и способы взаимодействия между самоорганизующиеся сети и проблемы их построенияиспользуемые протоколы, а также модели перемещения узлов. Разработав сценарий в виде tel файла, пользователь передает его на обработку непосредственно симулятору. Ядро NS-2, которое реализует все самоорганизующиеся сети и проблемы их построения технологии, для более быстрого выполнения написано на языке высокого уровня С++. Обработав сценарий из tel файла, пакет NS-2 генерирует два трейс файла - служебный, который может использоваться для обработки данных расчет задержек, пропускной способности и т. После рассмотрения возможных приложений было выбрано наиболее распространенное приложение по сбору телеметрических данных со стационарных и смешанных стационарных и подвижных объектов. В качестве основы для моделирования выбрано сенсорное поле 30 на 30 метров, на котором случайным образом размещаются узлы сенсорной сети. Узел сбора данных - шлюз размещен в центре поля, при внедрении на промышленных объектах гарантированная дальность распространения сигнала составляет порядка 15-20 метров, соответственно предложенная модель описывает сеть вокруг одного узла сбора данных. В реальности таких узлов может быть несколько, они работают параллельно и обслуживают крупную сеть датчиков. На данной территории случайным образом размещается 50 датчиков и в случайный момент времени они начинают передавать сообщения с заданной частотой. При выборе времени начала передачи сообщений также выбирается частота повторной передачи: 15, 30, 45, 60 секунд. Данные интервалы выбраны на основе опубликованных рекомендаций IETF исследований Международного общества автоматизации International Society of Automation-ISA. В случае смешанных узлов первоначально алгоритм работает точно таким же образом, но для половины узлов задаются случайные координаты, куда они перемещаются с течением времени. В результате получаем карту размещения датчиков, на рис. Размещение датчиков на плаве Для реализации поставленных задач используется язык программирования Python, с помощью которого генерируются скрипты на языке tel, которые непосредственно передаются интерпретатору Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения. Язык программирования Python является скриптовым языком общего назначения, он обладает ясным и понятным синтаксисом, и потому легко учится и хорошо подходит для быстрой разработки. Являясь универсальным языком, Python обладает богатой стандартной библиотекой, а также огромным набором модулей, написанных третьими лицами. Алгоритм моделирования представлен на Рис. Алгоритм моделирования Четвертая глава посвящена исследованию самоподобных свойств нагрузки в беспроводных сенсорных сетях. Данные, полученные в третьей главе, обрабатываются с помощью математических библиотек языка Python, а именно NumPy и SciPy, для визуализации используется библиотека Matplotlib. NumPy - это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами. SciPy - это библиотека алгоритмов и математических инструментов, которые могут потребоваться при проведение расчетов с помощью языка Python. SciPy содержит инструменты для оптимизации, линейной алгебры, интегрирования, быстрого преобразования Фурье, обработки сигналов изображений, а также других задач, решаемых в научной среде. Matplotlib - это библиотека для визуализации самоорганизующиеся сети и проблемы их построения данных, позволяет строить множество типов графиков. Библиотека разрабатывалась очень похожей на самоорганизующиеся сети и проблемы их построения пакета математических вычислений MATLAB, что позволяет быстро портировать код для данного пакета. Результат работы NS-2 представлен в виде trace файла содержащего сведения обо всех пакетах, переданных в моделируемой сети. Каждая запись содержит временную метку, тип пакета, самоорганизующиеся сети и проблемы их построения и приемник сообщения, а также дополнительные служебные данные. Построчно анализируя данный файл можно получить всю необходимую информацию. В первую очередь необходимо оценить изменение количества пакетов, переданных на шлюз с течением времени. Длительность моделирования разбивается на отрезки длиной в заданное количество секунд данный параметр может быть изменен при запуске процедуры. При анализе трейс файла выбираются пакеты с адресом шлюза и, рассматривая время поступления пакета, можно отнести его самоорганизующиеся сети и проблемы их построения одному из интервалов поступления. Полученные данные сохраняются для последующего использования, а также: могут быть визуализированы для наглядного представления. Пример агрегации с интервалом в 1 секунду представлен на рис. Прим ер агрегации данных Данные о количестве пакетов, полученные ранее, используются для расчета коэффициента Херста, характеризующего степень самоподобия нагрузки в сети. Существует несколько способов для расчета коэффициента Херста, в данной работе был выбран наиболее распространенный - метод анализа графика изменения дисперсии. Суть метода заключается в исследовании медленно затухающей дисперсии самоподобного агрегированного процесса. Метод анализа самоорганизующиеся сети и проблемы их построения изменения дисперсии. Считается, что процесс обладает медленно убывающей зависимостью МУЗесли он характеризуется АКФ, которая убывает гиперболически при увеличении временной задержки. В противоположность МУЗ существует понятие быстро убывающей зависимости БУЗ. Аппроксимация ЛКФ Для оценки параметра Херста был выполнен многократный запуск моделирующего сценария. Сценарий со стационарными объектами был выполнен 1000 раз, а сценарий со смешанными объектами был выполнен 3000 раз. Это позволило получить численные оценки среднего и дисперсии параметра Херста. Среднее значение параметра Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения для сценария со стационарными объектами составляет 0. Среднее значение параметра Херста для сценария со смешанными объектами составляет 0. При исследовании результатов многократного запуска сценария со смешанными типами узлов был построен график зависимости коэффициента Херста от общего самоорганизующиеся сети и проблемы их построения событий во время запуска сценария рис. Значения коэффициента Херста На приведенном графике отчетливо выделяются два кластера, один представляет собой нагрузку реконфигурации и сигнализации, а второй все типы нагрузки — реконфигурацию, сигнализацию и телеметрию. Можно рассчитать среднее значение параметра Херста для нагрузки реконфигурации и сигнализации, оно составляет 0. Таким образом, нагрузка реконфигурации и сигнализации для приложения сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов обладает свойствами самоподобия с высоким уровнем самоподобности. Одним из методов диагностирования самоподобия нагрузки может служить визуализация в виде вейвлета. В работе выполнено вейвлет преобразование нагрузки с помощью вейвлетов Морле и Хаара, для наглядности результат преобразования представлен в виде сравнения с Пуасоновским потоком. Вейалет анализ нагрузки В Приложении к диссертационной работе приведены исходные тексты всех разработанных скриптов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В диссертации разработаны исследованы модели нагрузки, а также характеристики качества обслуживания трафика в беспроводных сенсорных сетях. Основные результаты данной работы сводятся к следующим положениям: 1. Предложена классификация нагрузки и определены соответствующие параметры для каждого из классов обслуживания в соответствии с типовыми приложениями для беспроводных сенсорных сетей. Разработаны предложения в рекомендацию МСЭ-Т Разработан раздел по характеристикам нагрузки для сенсорных сетей для рекомендации МСЭ-Т ¿. Разработана модель сети и формирования нагрузки в беспроводной сенсорной сети для приложения сбора данных со стационарных объектов. Разработана модель сети и формирования нагрузки в беспроводной сенсорной сети для приложения сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов. При моделировании различных топологий сенсорных сетей при обслуживании упомянутых моделей нагрузки было установлено, что во всех случаях существует две фазы обслуживания нагрузки: переходный процесс и стационарный процесс. При этом, переходный процесс для рассматриваемых приложений не превышает 200 с. При моделировании обслуживания нагрузки со смешанных стационарных и подвижных объектов, в приложениях сбора данных переходные процессы более низкого уровня возникают на протяжении всего времени моделирования. Доказано, что агрегированная нагрузка в сенсорных сетях в приложениях сбора данных обладает свойством самоподобия со средним уровнем самоподобности, что позволяет более точно описать модель нагрузки и может быть применено при расчете шлюзов между сенсорными сетями и сетями связи общего пользования. Доказано, что нагрузка реконфигурации и сигнализации в сенсорных сетях в приложениях сбора со смешанных стационарных и подвижных объектов данных обладает свойством самоподобия с высоким уровнем самоподобности. С помощью статистического моделирования получены оценки параметра Херста среднее и дисперсия. Для моделей нагрузки приложений сбора данных со стационарных узлов среднее значение равно 0. Полученные результаты моделирования также представлены в форме вейвлетов Морле и Хаара, что подтверждает наличие самоподобия для упомянутых процессов. СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. RFID как основа глобальной сети взаимодействия бизнес приложений. Позиционирование и локализация в сенсорных сетях. Архитектура стека протоколов ZigBee. Перспективы использования протокола 6L0WPAN в сетях IEEE 802. Моделирование информационных потоков в сенсорных сетях. Перспективы использования протокола 6L0WPAN в сетях IEEE 802. «ЭЛЕКТРОСВЯЗЬ», No 1, 2009 из перечня ВАК 8. Quality of Service QoS classes for Ubiquitous Sensor Networks, The 11th International Conference on Advanced Communication Technology ICACT2009. IEEE Proceedings, February 2009 Korea. Самоподобие нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных. Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения LNCS 6869, p. СПбГУТ, 191186 СПб, наб. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ КОНЦЕПЦИЙ РАЗВИТИЯ Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения СВЯЗИ ОБЩЕГО ПОЛЬЗОВАНИЯ И РАЗРАБОТКА КЛАССИФИКАЦИИ ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ. Беспроводные сенсорные сети все активнее проникают в окружающую среду. По прогнозам ведущих самоорганизующиеся сети и проблемы их построения в области телекоммуникаций до 7 триллионов беспроводных устройств будет использоваться в мире к 2017-2020 годам. Сенсорные сети как часть Интернета вещей Internet of Things - IoT займут важнейшее место в сетях связи уже в среднесрочной перспективе. Перестав быть объектом исключительно академических исследований, сенсорные сети сейчас поставляются множеством производителей, что привело к появлению разнообразных индустриальных стандартов, не обеспечивающих взаимодействия между оборудованием различных производителей. Основные работы в области стандартизации протоколов, используемых в сенсорных сетях, проводятся Институтом инженеров электротехники и электроники IEEEМеждународным союзом электросвязи ITUИнженерным советом Интернета IETF и Международной организацией по стандартизации ISO. Результатом этих работ стало семейство стандартов IEEE 802. Последующее развитие IP сетей привело к формированию рабочей группы IETF 6L0WPAN для решения проблемы передачи IPv6 пакетов поверх каналов IEEE 802. Стандартизация протоколов взаимодействия в сенсорных сетях требует проведения классификации приложений по типу создаваемой нагрузки. Параметры качества обслуживания для пакетных сетей связи рассмотрены в рекомендациях МСЭ-Т В связи с особенностями приложений, в которых применяются сенсорные сети, требуется уточнение изменение рекомендаций Важной особенностью беспроводных сенсорных сетей является самоорганизующиеся сети и проблемы их построения природа таких сетей. Локально сгруппированные узлы образуют между собой сеть и через один или несколько шлюзов могут передавать данные для последующей обработки, например, в сети связи общего пользования. Наличие соединений между сенсорными сетями и сетями связи общего пользования требует проведения расчета параметров данных шлюзов, для чего необходимо исследовать природу нагрузки, циркулирующей в беспроводных сенсорных сетях. Исследованию характеристик сенсорных сетей, в первую очередь алгоритмов выбора головного узла в кластерах, были посвящены работы зарубежных и отечественных ученых Вопросам же разработки исследования моделей нагрузки в беспроводных сенсорных сетях до настоящего времени не уделялось должного внимания. Передача данных является основным компонентом инфокоммуникационных систем и модели нагрузки имеют важнейшее значение для оценки их эффективности. Исследования телетрафика сетей связи, в том числе WAN, LAN сетей показали, что широко распространенные модели на базе Пуассоновского или связанных с ним процессов не в состоянии описать самоподобный характер нагрузки. Эти модели приводят к излишне оптимистичной оценке производительности инфокоммуникационных сетей, недостаточности выделения ресурсов для передачи и обработки данных и трудностям в обеспечении качества обслуживания. Цель работы и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке исследовании моделей нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со стационарных и смешанных 7 стационарных и подвижных объектов. Поставленная цель достигается за счет самоорганизующиеся сети и проблемы их построения следующих основных задач: 1. Анализ архитектуры, приложений и протоколов беспроводных сенсорных сетей. Разработка комплекса параметров качества обслуживания для беспроводных сенсорных сетей с учетом рекомендации Разработка модели сети и формируемой сенсорными узлами нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со стационарных объектов. Разработка модели сети и формируемой сенсорными узлами нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных со стационарных и подвижных объектов. Имитационное моделирование типовых сценариев обслуживания нагрузки в моделях беспроводных сенсорных сетей для приложений сбора данных со стационарных и смешанных стационарных и подвижных объектов. Разработка моделей нагрузки с учетом фактора самоподобия и представление в форме вейвлетов Морле и Хаара. При проведении исследований применялись методы теории телетрафика, вейвлет преобразований имитационного моделирования. Основными результатами диссертации, обладающими научной новизной, являются: 1. Разработана классификация нагрузки в соответствии с приложениями беспроводных сенсорных сетей. Разработана модель агрегированного потока для приложений сбора данных со стационарных и смешанных стационарных и подвижных объектов. Доказано, что агрегированная нагрузка в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со стационарных объектов имеет средний уровень самоподобия и получена численная оценка значения параметра Херста. Доказано, что агрегированная нагрузка в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов имеет средний уровень самоподобия самоорганизующиеся сети и проблемы их построения получена численная оценка значения параметра Херста. Доказано, что нагрузка сигнализации и реконфигурации в беспроводных сенсорных сетях для приложений сбора данных со смешанных стационарных и подвижных объектов имеет высокий уровень самоподобия и получена численная оценка значения параметра Херста. Практическая ценность и реализация результатов работы. Практическая ценность работы состоит в возможности использования полученных результатов для проектирования, планирования и расчета предельных характеристик беспроводных сенсорных сетей. Результаты работы используются в учебном процессе СПб ГУТ им. Бонч-Бруевича, а также Сектором стандартизации Телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи МСЭ-Т при разработке рекомендаций. На основе полученных результатов был представлен вклад в МСЭ-Т по дополнению рекомендации Материалы, отражающие основные результаты диссертационной работы, опубликованы в сборниках научно-технических конференций самоорганизующиеся сети и проблемы их построения в журналах отрасли. Всего опубликовано 10 работ, из них 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации. Структура и объем диссертации. Диссертация включает содержание, список сокращений, введение, четыре главы, заключение, библиографический список и одно приложение. Работа содержит 136 страниц текста, 43 рисунка и библиографический список из 104 наименований, а также 1 приложение. Заключение диссертация на тему "Разработка исследование моделей нагрузки в беспроводных сенсорных сетях" Выводы по ГЛАВЕ 4 1. При моделировании различных топологий сенсорных сетей при обслуживании разработанных ранее моделей нагрузки было установлено, что во всех случаях существует две фазы обслуживания нагрузки: переходный процесс и стационарный процесс. При этом, переходный процесс для рассматриваемых приложений не превышает 200 с. При моделировании обслуживания нагрузки со смешанных стационарных и подвижных объектов, в приложениях сбора данных переходные процессы более низкого уровня возникают на протяжении всего времени моделирования. Доказано, что агрегированная нагрузка в сенсорных сетях в приложениях сбора данных обладает свойством самоподобия со средним уровнем самоподобности, что позволяет более точно описать модель нагрузки и может быть применено при расчете шлюзов между сенсорными сетями и сетями связи общего пользования. Доказано, что нагрузка реконфигурации и сигнализации в сенсорных сетях в приложениях сбора со смешанных стационарных и подвижных объектов данных обладает свойством самоподобия с высоким уровнем самоподобности. С помощью статистического моделирования получены оценки параметра Херста среднее и дисперсия. Для моделей нагрузки приложений сбора данных со стационарных узлов среднее значение равно 0. Полученные результаты моделирования также представлены в форме вейвлетов Морле и Хаара, что подтверждает наличие самоподобия для упомянутых процессов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В диссертации разработаны исследованы модели нагрузки, а также характеристики качества обслуживания трафика в беспроводных сенсорных сетях. Основные результаты данной работы сводятся к следующим положениям: 1. Предложена классификация нагрузки и определены соответствующие параметры для каждого из классов обслуживания в соответствии с типовыми приложениями для беспроводных сенсорных сетей. Разработаны предложения в рекомендацию Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения Разработан раздел по характеристикам нагрузки для сенсорных сетей для рекомендации МСЭ-Т Разработана модель сети и формирования нагрузки в беспроводной сенсорной сети для приложения сбора данных со стационарных объектов. Разработана модель сети и формирования нагрузки в беспроводной сенсорной сети для приложения сбора данных со самоорганизующиеся сети и проблемы их построения стационарных и подвижных объектов. При моделировании различных топологий сенсорных сетей при обслуживании упомянутых моделей нагрузки было установлено, что во всех случаях существует две фазы обслуживания нагрузки: переходный процесс и самоорганизующиеся сети и проблемы их построения процесс. При этом, переходный процесс для рассматриваемых приложений не превышает 200 с. При моделировании обслуживания нагрузки со смешанных стационарных и подвижных объектов, в приложениях сбора данных переходные процессы более низкого уровня возникают на протяжении всего времени моделирования. Доказано, что агрегированная нагрузка в сенсорных сетях в приложениях сбора данных обладает свойством самоподобия со средним уровнем самоподобности, что позволяет более точно описать модель нагрузки и может быть применено при расчете шлюзов между сенсорными сетями и сетями связи общего пользования. Доказано, что нагрузка реконфигурации и сигнализации в сенсорных сетях в приложениях сбора со смешанных стационарных и подвижных объектов данных обладает свойством самоподобия с высоким уровнем самоподобности. С помощью статистического моделирования получены оценки параметра Херста среднее и дисперсия. Для моделей нагрузки приложений сбора данных со стационарных узлов среднее значение равно 0. Полученные результаты моделирования также представлены в форме вейвлетов Морле и Хаара, что подтверждает наличие самоподобия для упомянутых процессов. Библиография Прокопьев, Андрей Владимирович, диссертация по теме Системы, сети и устройства телекоммуникаций 1. Ad Hoc Wireless Networks: Architectures and Protocols. Quality of Service QoS classes for Ubiquitous Sensor Networks, The 11th International Conference on Advanced Communication Technology ICACT2009. IEEE Proceedings, February 2009 Korea. Системно-сетевые решения по внедрению технологии NGN на Российских сетях связи. Передача речи по сетям электросвязи. Радио и связь, 1985. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. Теория и практика вейвлет-преобразования. Военный Университет Связи, 1999. Самоподобие нагрузки в беспроводных сенсорных сетях для приложения сбора данных. Системы коммутации в конце XX начале XXI века. Проблемы разработки, внедрения и эксплуатации цифровых систем коммутации. Семинар РНТОРЭС, Пермь, 21-23 апреля, 1997. Фрактальные процессы в компьютерных сетях. Издательство СПбГТУ, Санкт-Петербург, 2000 г. Smart Ubiquitous Networks SUN. TD PLEN193, SG13 ITU-T meeting, January 17-28, 2011. Построение городских телефонных сетей. Самоподобные свойства трафика систем с повторными вызовами. Hot Topic: Ubiquitous computing. Self самоорганизующиеся сети и проблемы их построения through high-variability. Эволюция и конвергенция в электросвязи. Перспективы использования протокола 6L0WPAN самоорганизующиеся сети и проблемы их построения сетях IEEE 802. Ad Hoc Mobile Wireless Networks: Principles, Protocols and Applications. Auerbach Publications, Boston, MA, USA, 2007. Моделирование информационных потоков в сенсорных сетях. Communication paradigms for sensor networks. IEEE Communications Magazine, Volume 43, Issue3, March 2005. Пакетная сеть связиобщего пользования. «Наука и техника», От е-Росеии к u-России: тенденции развития электросвязи. Сети связи следующего поколения. Центральный научно-исследовательский институт связи ЦНИИСМосква, 2006. Перспективы использования протокола 6L0WPAN в сетях IEEE 802. Модели трафика для сенсорных сетей в u-России. Сенсорные сети как перспективное направление развития телекоммуникаций. Бонч-Бруевича, Материалы, 22-26 января, 2007. Протоколы SIP и SIP-T. ГУТ, СПб, учебное пособие, 2005. Toward the Realization of a Ubiquitous Network Society. WSIS'05, Tunis, 16-18 November, 2005. Japan's Workshop for WSIS. Кучерявый, Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчёта. IP on IEEE 802. Business Week, August 1999. Самоорганизующиеся сети и новые услуги. Перспективы реструктуризации клиентской базы операторов электросвязи. Сборник тезисов, Москва, Экспоцентр, 14 мая 2009г. Самоорганизующиеся сети и новые услуги. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет. Наука и техника, Миграция речевого трафика в современных сетях связи. Проектирование сетей связи следующего поколения. Наука и техника, С Петербург, 2005. Сочи, 26-27 апреля 2011г. Wireless LAN Medium Access Control MAC and Physical Layer PHY Specifications. Higher-Speed Physical Layer in the 5 GHz band. Higher-Speed Physical Layer PHY Extension in the 2. Medium Access Control MAC Quality of Service Enhancements. Further Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения Physical Layer Extension in the 2. Enhancements for Higher Throughput. Extended Service Set Mesh Networking. Wireless Access for the Vehicular Environment. Air interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems. Amendement to IEEE 802. Модель телетрафика на основе самоподобного случайного процесса. М: «Радиотехника», 1999 г. Архитектура стека протоколов ZigBee. Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения. IP Multimedia subsystem: принципы, стандарты и архитектура. A survey on sensor networks. Communications Magazine, IEEE, vol. Key Wireless Networking Technologies in the Next Decade. Petersburg, Russia, June 2006. Underwater acoustic самоорганизующиеся сети и проблемы их построения networks: research challenges. Ad Hoc Networks Journal, Elsevier, Volume 3, Issue 3, May 2005. Wireless Sensor Networks: A Survey revisited. Computer Networks Journal, 2005. Key Wireless Networks Technologies in the Next Decade. WWIC 2005 Keynote Speech, Xanthi, Greece, May 2005. Wireless mesh networks: a survey. Computer Networks and ISDN Systems, v. Wireless Mesh Networks Architectures and Protocols. Pervasive Electromagnetics: Sensing Paradigms by Passive RFID Technology. Worst and best-case coverage in sensor networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, Volume 4, Issue 1, Jan. Vision and Challenges for realizing the Internet of Things. Ananda, Mun Choon Chan, Wei Tsang Ooi. Mobile Wireless and Sensor Networks Technology Applications and Future Directions. IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks 6LoWPANs : Overview, Assumptions, Problem Statement, and Goals. Routing with guaranteed delivery in ad hoc wireless networks. The IMS: IP Multimedia Concepts and Services. Wireless Sensor Networks: Architectures and Protocols. Broadband convergence Network BcN for Ubiquitous Korea Vision. The 7th International Conference on Advanced Communication Technology ICACT'2005. Phoenix Park, Korea, February 21-23, 2005, Proceedings. Research Challenges in Vehicular Ad hoc Networks. Proceedings, IEEE CCNC 2008, January 10-12, 2008. Wireless Sensor Network-Based Tunnel Monitoring. REALWSN 2005, June 20-21, SICS, Sweden. Traffic Analysis самоорганизующиеся сети и проблемы их построения Design of Wireless IP Networks. FET: Future and Emerging Technology in Europe. Sensor Networks: Evolution, Opportunities and134 82. Proceedings of the IEEE, vol. Distributed tracking in distributed sensor networks. American Control Conference, Seattle, WA, 1996. Ad Hoc and Sensor Networks: Theory and Applications. World Scientific Publishing, MA, May 2006. Self-Similarity in Wide Web Traffic: Evidence and Possible Causes. The role of remote sensing in disaster management. ETSI TS 102 689. Machine to - Machine Communications M2M ; M2M Service Requirements. Wireless Communications and Networking. The E-model, a computational model for use in transmission planning. Methods for subjective determination transmission quality. Digital exchange performance design objectives. Network Performance Objectives for IP-based Services. Requirements for the Support of IPTV Services. Functional requirements and architecture of the NGN. IMS for Next Generation Network. IMS-based Real-Time Conversational Multimedia Services over NGN. Architecture of NGN for support of the Internet of Things. TD GEN697, NGN-GSI, May 9-20, 2011. Recommendation draft ITU-T Framework of networked vehicle services and applications using NGN. TD PLEN184, SG13 ITU-T meeting, January 17-28, 2011. Terms-IoT Internet of Things Related terminology. TD GEN749, NGN-GSI, May 9-20, 2011. Requirements for support of machine oriented communication applications in the NGN environment. TD GEN752, NGN-GSI, May 9-20, 2011. Framework of Web of Things. TD GEN735, NGN-GSI, May 9-20, 2011.


Коментарии:

    Результат работы советника SOM-ex1-hex.





© 2003-2016 mybalet.ru