Оценка показателей качества обслуживания беспроводных сенсорных сетей
Abstract
Рассмотрены показатели качества обслуживания беспроводных сенсорных сетей. Показано, что беспроводная сенсорная сеть является сложной динамической и самоорганизующейся системой, в которой возможны коллизии при доступе к каналам, потеря связности из-за подвижности узлов и переход в спящий режим сенсорных узлов. Предложена система имитационного моделирования беспроводной сенсорной сети, позволяющая на созданной структуре сети оценить время и вероятность доставки данных.
The indicators of the quality of service of wireless sensor networks are considered. It is shown that a wireless sensor network is a complex dynamic and self-organizing system in which collisions are possible when accessing channels, loss of connectivity due to the mobility of nodes, and transition to sleep mode of sensor nodes. A system for simulating a wireless sensor network is proposed, which makes it possible to estimate the time and probability of data delivery on the basis of the created network structure.
Keywords:
беспроводная сенсорная сеть − Wireless sensor network; подвижность сенсорных узлов − mobility of sensor nodes; коллизии доступа к каналу − channel access collisions; маршрут доставки данных − data delivery route; качество обслуживания − quality of service; доставка данных − data delivery; вероятность доставки данных − probability of data delivery; система имитационного моделирования − simulation system.
References
1. Эволюция исследований в области беспроводных сенсорных сетей / Р.В. Киричек, А.И. Парамонов, А.В. Прокопьев, А.Е. Кучерявый // Информационные технологии и телекоммуникации. – 2014. – Т. 2, № 4. – С. 29–41.
2. Гольдштейн, Б. С. Сети связи пост NGN / Б.С. Гольдштейн, А.Е Кучерявый. − Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2014. − 160 c.
3. Осипов, И. Е. Mesh-сети: технологии, приложения, оборудование / И.Е. Осипов // Технологии и средства связи. – 2006. – № 4. – С. 38–45.
4. Park, D.-S. Fault Tolerance and Energy Consumption Scheme of a Wireless Sensor Network / Doo-Soon Park // International Journal of Distributed Sensor Networks. – 2013. – Vol. 9, Iss. 11. – P. 7.
5. Татарникова, Т. М. Методы увеличения жизненного цикла сети интернета вещей / Т.М. Татарникова, И.Н. Дзюбенко // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2018. – Т. 18, №, 5. – С. 843–849.
6. Татарникова, Т. М. Модель оценки временных характеристик при взаимодействии в сети Интернета вещей / Т.М. Татарникова, М.А. Елизаров // Информационно-управляющие системы. – 2017. – №2 (87). – С. 44–50.
7. Имитационная модель поддержки проектирования инфокоммуникационных резервированных систем / В.А. Богатырев, Н.С. Кармановский, Н.А. Попцова [и др.] // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2016. – Т. 16, № 5. – С. 831–838.
8. Викулов, А. С. Анализ трафика в сети беспроводного доступа стандарта IEEE 802.11 / А.С. Викулов, А.И. Парамонов // Труды учебных заведений связи. – 2017. – Т. 3, № 3. – С. 21–27.
9. Татарникова, Т. М. Выявление аномалий сетевого трафика методом глубокого обучения / Т.М. Татарникова, Ф. Бимбетов, П.Ю. Богданов // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2021. – № 4. – С. 36–41.
10. Рыжиков, Ю. И. Имитационное моделирование. Теория и технология / Ю.И. Рыжиков. − Санкт-Петербург: КОРОНА принт, 2015. – 380 с.