Исследование и разработка методов построения сетей связи пятого поколения 5G, обеспечивающих выполнение требований концепции Тактильного Интернета тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Абдельмоталеб Абдельхамид Ашраф Атея

• Абдельмоталеб Абдельхамид Ашраф Атея
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Абдельмоталеб Абдельхамид Ашраф Атея

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1: МОДЕЛИ ТРАФИКА И ПРОТОКОЛЫ

МАРШРУТИЗАЦИИ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ

СЕТЯХ

1.1 Введение

1.2 Структура системы Тактильного Интернета

1.3 Задачи разработки

1.3.1 Проблема задержки в 1мс

1.4 Приложения системы Тактильного Интернета

1.4.1 Хаптик взаимодействия

1.5 Формирование цели и задач диссертационной работы

ГЛАВА 2: ГРАНИЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И ТАКТИЛЬНЫЙ ИНТЕРНЕТ

2.1 Введение

2.2 Анализ состояния исследований и работ в предметной области

2.3 Многоуровневая система мобильных граничных вычислений для 5G и Тактильного Интернета

2.3.1 Структура системы

2.3.2 Характеристики предложенной системы

2.4 Математическая модель системы для многоуровневых граничных облаков

2.5 Алгоритм выгрузки для многоуровневой системы граничных облаков

2.5.1 Структура системы

2.5.2 Энергетические характеристики выгрузки трафика

2.5.2.1 Общие положения

2.5.2.2 Модель выгрузки

2.6 Многоуровневая система мобильных граничных вычислений MEC с D2D взаимодействиями IoT/5G сетей

2.7 Выводы

ГЛАВА 3: ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫЕ СЕТИ SDN ДЛЯ СЕТЕЙ 5G И ТАКТИЛЬНОГО ИНТЕРНЕТА

3.1 Введение

3.2 Основные положения и анализ существующих работ

3.2.1 Простой централизованный контроллер SDN

3.2.2 Мульти контроллерная сеть SDN

3.3 Интеллектуальное ядро сети для 5G и Тактильного Интернета

3.4 Модифицированное ядро сети на базе технологии SDN с использованием мульти контроллера

3.4.1 Математическая модель мульти контроллера SDN

3.4.2 Задача размещения контроллеров на сети с учетом задержки и требуемых затрат

3.4.2.1 Формулировка задачи

3.4.2.2 Использование системы

3.4.3 Хаотический алгоритм роя сальпов для мульти контроллерных SDN сетей

3.4.3.1 Алгоритм роя сальп

3.4.3.2 Хаотический алгоритм роя сальп

3.4.3.3 Хаотические карты

3.4.3.4 Алгоритм CSSA для оптимального числа контроллеров и

их размещения на сети

3.5 Выводы

ГЛАВА 4: МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕЗУЛЬТАТЫ

4.1 Общие положения

4.2 Оценка производительности мульти уровневой облачной системы мобильных граничных вычислений

4.2.1 Структура системы

4.2.2 Оценка модели многоуровневой системы облаков

4.2.3 Моделирование и оценка производительности алгоритма выгрузки трафика

4.3 Оценка производительности сети на базе технологии SDN для сетей связи пятого поколения 5G и Тактильного Интернета

4.3.1 Оценка производительности сети с интеллектуальным ядром и централизованным контроллером SDN для сетей связи пятого поколения 5G и Тактильного Интернета

4.3.2 Оценка хаотического алгоритма роя сальп для мульти контроллерной сети

4.4 Оценка производительности при использовании технологии D2D в сетях IoT/5G

4.5 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. АКТ О ВНЕДРЕНИЕ НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов построения сетей связи пятого поколения 5G, обеспечивающих выполнение требований концепции Тактильного Интернета»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Происходящие во втором десятилетии XXI века принципиальные изменения в технологиях телекоммуникаций потребовали пересмотра принципов построения сетей связи для обеспечения реализации требований этих новых технологий. Основу для новых требований к сетям связи составили требования концепции Интернета Вещей. Чрезвычайно большое число интернет вещей, плотность которых в соответствии с рекомендациями 3GPP может составлять до 1 млн устройств на 1 кв. км, привела к необходимости создания нового поколения сетей связи, которое смогло бы обеспечить обслуживание трафика от столь большого числа устройств с заданными характеристиками по качеству обслуживания и качеству восприятия. Такие сети стали называть сетями связи пятого поколения 5G и работы по их стандартизации и созданию начались ближе к середине второго десятилетия XXI века. Важно отметить, что для реализации задач по построению сетей связи пятого поколения необходимо было даже на теоретическом уровне использовать все доступные к этому времени и намеченные к реализации в обозримом будущем технологии. Поэтому, изначально сети связи пятого поколения стали гетерогенными.

Существует достаточно много научно-исследовательских работ по концепции Интернета Вещей как таковой, сетям связи пятого поколения как сетям со сверх высокой плотностью, технологии взаимодействия устройство-устройство D2D (Device-to-Device), являющейся одной из ключевых для реализации сверх плотных сетей, алгоритмам выгрузки трафика для гетерогенных сетей, позволяющим рационально распределять ресурсы в таких сетях и достаточно надежно защищать ядро сети от перегрузок и т.д.

Однако к моменту начала исследований в области представляемой диссертационной работы появилась еще одна технология, которая возможно оказала на сети связи пятого поколения и последующие сети еще большее влияние, чем Интернет Вещей. Речь идет о Тактильном Интернете, при реализации которого в сети предполагается не только передача речи, видео и

данных, но и тактильных ощущений. Основным требованием к сетям со стороны концепции Тактильного Интернета является обеспечение круговой задержки величиной в 1 мс. Вспоминая, что современные сети рассчитаны на значение задержки в 100 мс, можно утверждать, и это действительно так, что реализация приложений Тактильного Интернета потребует пересмотра основных принципов построения сетей связи, конечно же, уже в условиях сетей связи пятого поколения. В этой области научно-исследовательских работ пока еще явно недостаточно и диссертационная работа, целью которой является исследование и разработка методов построения сетей связи пятого поколения 5G, обеспечивающих выполнение требований концепции Тактильного Интернета, представляется актуальной.

Степень разработанности темы. Как уже отмечалось выше, в области Интернета Вещей и сетей связи пятого поколения существует достаточно много работ отечественных и зарубежных ученых: В.М. Вишневского, Б.С. Гольдштейна, В.Г. Карташевского, А.Е. Кучерявого, А.И. Парамонова, К.Е. Самуйлова, М.А. Сиверса, С.Н.Степанова, А.В. Рослякова, А.Е. Рыжкова, В.О. Тихвинского, С.Д. Андреева, Р.В.Киричка, Е.А. Кучерявого, А.С.А. Мутханны, J. Andrews, J. Araniti, M. Dohler, N. Himayat, F. Baccelli, S. Rangan, T. Rappoport, S. Singh и других.

В тоже время в области Тактильного Интернета исследования только начинаются, еще не решены вопросы даже выбора структуры сети для реализации приложений Тактильного Интернета. Тем не менее, можно отметить достаточно известные работы А.Е. Кучерявого, Е.А. Кучерявого, Р.В. Киричка, М.А. Маколкиной, С.С. Владимитрова, А.И. Выборновой, И.А. Гудковой, А.С.А. Мутханны, M. Dohler, G. Fettweis, M. Maier, A. Aijaz, M. Simsek, J. Sachs, N. Nakamura, E. Steinbach.

Объект исследования - сети связи пятого поколения 5G.

Предмет исследования - реализация требований Тактильного Интернета в сетях 5G.

Цель и задачи диссертации. Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов построения сетей связи пятого поколения 5G, обеспечивающих выполнение требований концепции Тактильного Интернета.

Для достижения поставленной цели в диссертации последовательно решаются следующие задачи:

- анализ концепции Тактильного Интернета и требований, предъявляемых этой концепцией к сетям связи,

- анализ приложений и перспектив внедрения услуг Тактильного Интернета,

- разработка модели и метода построения сети связи пятого поколения 5G, реализующей требования Тактильного Интернета, на основе использования технологии мобильных граничных вычислений MEC,

- разработка метода выгрузки трафика для сети связи пятого поколения с использованием совместно как технологии MEC, так и технологии D2D,

- разработка методов построения интеллектуального ядра сети связи пятого поколения 5G, реализующего требования Тактильного Интернета, на основе технологии программно-конфигурируемых сетей SDN при использовании централизованного контроллера и мульти контроллерной системы,

- оптимизация размещения котроллеров по сети и распределения коммутаторов SDN по контроллерам с использованием алгоритма хаотического роя сальп.

Научная новизна. Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

1. Разработан метод построения сети связи пятого поколения 5G с использованием мобильных граничных вычислений MEC и многоуровневой облачной системы, отличающиеся тем, что вводится новый уровень мини облаков, располагаемых на базовых станциях сети 5G, что обеспечивает

выполнение требований Тактильного Интернета по круговой задержке величиной в 1 мс.

2. Разработан метод выгрузки трафика из базовой сети, отличающийся от известных совместным использованием технологий многоуровневой облачной системы MEC, включающей уровень мини облаков, и взаимодействий устройство-устройство D2D.

3. Разработан метод построения ядра сети связи пятого поколения, отличающийся от известных тем, что с целью выполнения требований Тактильного Интернета по величине задержки ядро сети построено на основе технологии программно-конфигурируемых сетей, при этом предложено использовать как централизованный контроллер (для сетей относительно небольшой емкости), так и мульти контроллерную сеть.

4. Разработана методика оптимизации размещения контроллеров на сети и распределения коммутаторов SDN по контроллерам, отличающаяся тем, что для оптимизации используется алгоритм хаотического роя сальп, и доказано, что предложенный алгоритм обеспечивает наименьшую длительность вычислений по сравнению с известными алгоритмами: игровым ненулевой суммы и роевыми стаи серых волков и роя частиц.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость диссертационной работы состоит, прежде всего, в разработке новых методов построения сетей связи пятого поколения на основе технологий мобильных граничных вычислений MEC и программно-конфигурируемых сетей SDN, позволяющих выполнить требования Тактильного Интернета по ультрамалой задержке величиной в 1 мс. Введение уровня мини облака на базовых станциях и обеспечение взаимосвязи мини облаков с помощью высокоскоростных оптических систем передачи позволяет также использовать новые методы выгрузки трафика, что при совместном применении с технологией взаимодействия устройство-устройство D2D значительно улучшает характеристики качества обслуживания. Предложенная в диссертационной работе замена традиционного эволюционирующего пакетного

ядра сети на сеть контроллеров и коммутатор SDN, в том числе с мульти контроллерной архитектурой, существенным образом изменяет традиционные теоретические представления о ядре сети в сетях связи пятого поколения и ставит новые научно-исследовательские задачи по анализу и синтезу сетей 5G. Использование мета эвристического алгоритма хаотического рода сальп для задач оптимизации размещения контроллеров SDN и распределения коммутаторов SDN по контроллерам расширяет научный инструментарий, используемый для решения задач в области построения сетей связи пятого поколения 5G.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в создании научно-обоснованных рекомендаций по планированию сетей связи пятого поколения 5G при реализации требований Тактильного Интернета по обеспечению круговой задержки величиной в 1 мс. Кроме того, методика размещения контроллеров на сети и распределения коммутаторов SDN на основе алгоритма хаотического роя сальп позволяет получить оптимальные решения при проектировании сетей связи пятого поколения 5G. Самостоятельное практическое значение имеет разработанная в рамках диссертационной работы модификация системы моделирования CloudSim для сетей SDN - CloudSimSDN.

Полученные в диссертационной работе результаты использованы в Санкт-Петербургском Государственном Университете Телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (СПбГУТ) при чтении лекций, проведении практических занятий и лабораторных работ, а также при выполнении НИР по теме "Анализ технических и административных аспектов применения перспективных стандартов интернета вещей в сетях 5G с целью уточнения технических требований к магистральным модулям, реализующих интерфейсы 100G+", выполненной СПбГУТ по заказу компании "Т8".

Методология и методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы теории телетрафика, математической статистики, теории вероятностей, оптимизации,

имитационного моделирования. Имитационное моделирование выполнялось с помощью пакетов CloudSim и Matlab.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Mетод построения сети связи пятого поколения 5G с использованием мобильных граничных вычислений MEC и многоуровневой облачной системы, включающий уровень мини облаков, располагаемых на базовых станциях сети 5G, обеспечивающий выполнение требований Тактильного Интернета по круговой задержке величиной в 1 мс.

2. Mетод выгрузки трафика из базовой сети на основе совместного использования технологий многоуровневой облачной системы MEC, включающей уровень мини облаков, и взаимодействий устройство-устройство D2D, позволяющий на 15-35% уменьшить вероятность блокировки по сравнению с использованием технологии D2D без технологии MEC.

3. Mетод построения ядра сети связи пятого поколения 5G на основе технологии программно-конфигурируемых сетей, позволяющий уменьшить круговую задержку более, чем на 80 % по сравнению с традиционным решением по пакетному эволюционирующему ядру.

4. Методика оптимизации размещения контроллеров на сети и распределения коммутаторов SDN по контроллерам на основе алгоритма хаотического роя сальп, обеспечивающая наименьшую длительность вычислений по сравнению с известными алгоритмами: игровым ненулевой суммы и роевыми стаи серых волков и роя частиц.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность основных результатов диссертации подтверждается корректным применением математического аппарата, результатами имитационного моделирования с использованием пакетов CloudSim и Matlab, широким обсуждением результатов диссертационной работы на конференциях и семинарах, публикацией основных результатов диссертации в ведущих рецензируемых журналах.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих международных и российских конференциях и семинарах: The 19th International Conference on Advanced Communication Technology ICACT 2017 (Пхёнчхан, 2017), Springer International Conference on Wired/Wireless Internet Communication, (Санкт-Петербург, 2017), the International Conference on Future Networks and Distributed Systems, (Кембридж, 2017), Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems, (Санкт-Петербург , 2017), Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems (Санкт-Петербург, 2018), The 20th International Conference on Advanced Communication Technology ICACT (Пхёнчхан, 2018), International Symposium on Consumer Technologies, ISCT (Санкт-Петербург 2018), Proceedings of the 2nd International Conference on Future Networks and Distributed Systems (Амман, 2018), In International Conference on Distributed Computer and Communication Networks ( Москва, 2018), 72-я и 73-я Всероссийская Научно-Техническая Конференция, Посвященная Дню Радио (Санкт-Петербург 2017,2018), и молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям (Москва 2017), на семинарах кафедры сетей связи и передачи данных СПбГУТ им. проф. М.А.Бонч-Бруевича.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 30 научных работ, из них: 3 в рецензируемых научных изданиях; 17 в изданиях, индексируемых в международных базах данных; 10 в других изданиях и материалах конференций.

Соответствие паспорту научной специальности. Содержание диссертации соответствует следующим пунктам 2, 3 и 14 паспорта специальности 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами по каждой из них, заключения, списка литературы и 1 приложений. Общий объём работы - 190 страниц, из них основного текста 187 страниц. Работа содержит 46 рисунков и 23 таблицы. Список литературы включает 204 источника.

Личный вклад автора. Основные результаты диссертации получены автором самостоятельно.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ РАБОТ В ОБЛАСТИ ТАКТИЛЬНОГО ИНТЕРНЕТА

Тактильный Интернет - это одна из основных технологий, определяющих необходимость создания сетей связи пятого поколения (5G/IMT2020), стандартизуемая в настоящее время 3GPP и МСЭ. Он представляет собой еще одну эволюцию Интернета, которая позволяет передавать тактильные ощущения в режиме реального времени так же, как ранее это было с передачей речи и видео. Ожидается, что Тактильный Интернет совершит революцию в отрасли связи, поскольку он оказывает принципиальное влияние на жизнедеятельность человека и общества, особенно с учетом стремительного развития робототехники. Это новая эра общения, которая обеспечивает взаимодействие между человеком и машиной в режиме реального времени. В этой главе дается введение в концепцию Тактильного Интернета, ее приложения, анализируются существующие научно-исследовательские работы в данной области, задачи и ключевые решения.

1.1 Введение

Тактильный Интернет - это телекоммуникационная система будущего, которая позволяет передавать тактильные ощущения человека и роботов в режиме реального времени [17]. Традиционные сети связи ориентированы на передачу речи и данных с определенными характеристиками, заданными, например, в рекомендациях МСЭ-Т. В этих сетях, в основном, осуществляются взаимодействия человек - человек H2H (Human - to - Human) и машина -машина M2M (Machine- to - Machine) [122]. Тактильный Интернет создает интерактивную систему в реальном времени между человеком и машиной и привносит в сеть массовые взаимодействия человек-машина H2M (Human - to -Machine) [31].

Тактильный Интернет, можно сказать, представляет собой новую парадигму телекоммуникаций, поддерживающих при его внедрении передачу

тактильных ощущений, что является основным приложением этой концепции [172]. Исследования в области передачи тактильных ощущений начались в начале 1998 года, когда исследовательские группы из Лаборатории хаптики (тактильности) и Лаборатории электроники в Массачусетском технологическом институте (MIT) провели первые эксперименты для обеспечения чувства единства восприятия двумя людьми, находящимися на большом расстоянии, одного и того же трехмерного объекта в виртуальной среде [89]. Эта тема стала вызывать в научном сообществе все больше и больше интереса, что увенчалось публикацией концепции Тактильного Интернета профессором G. P. Fettweis в 2014 году [73].

Тактильный Интернет является одной из основополагающих концепций наряду с интернетом вещей при создании сетей связи пятого поколения (5G / IMT2020), что анонсировано 3GPP и МСЭ [99-22]. Тактильный Интернет позволяет передать через сеть физические навыки, что, возможно, приведет к преимущественному использованию в сети передачи навыков вместо передачи контента [29].

Это может привести к революции в области информационно-коммуникационных технологий с новыми приложениями во многих областях хозяйственной и иной деятельности человека, роботов и общества [171]. Еще раз отметим, что функционирование приложений Тактильного Интернета в сетях связи пятого поколения 5G/IMT2020 позволит передавать в режиме реального времени тактильные ощущения.

1.2 Структура системы Тактильного Интернета

Структура системы Тактильного Интернета включает в себя следующие основные домены: базовый, сетевой и исполнительный [122]. На рис.1.1 показана общая структура системы Тактильного Интернета.

Рис. 1.1. Общая структура системы Тактильного Интергнета

I. Базовый домен

Базовый домен включает в себя оператора, тактильное устройство (мастер-робот) и интерфейс приложения. В базовом домене может быть развернуто более одного тактильного устройства. С помощью методов кодирования главный робот может преобразовывать вводимые человеком данные в тактильные, а интерфейс приложения обеспечивает взаимодействие с удаленной стороной.

Это позволяет конечному пользователю прикасаться, чувствовать, манипулировать и контролировать объекты в удаленных средах. С помощью

главного робота оператор может управлять исполнительным доменом и, следовательно, удаленными объектами.

Простейшим примером тактильного устройства является сенсорная панель в ноутбуках или сенсорные экраны в смартфонах. В этих устройствах пользователь использует касание пальцем в качестве команды для выполнения определенной операции. Однако такие устройства представляют собой однонаправленные тактильные устройства, которые отличаются от двунаправленных тактильных устройств, используемых в системе Тактильного Интернета.

Ведущее устройство в базовом домене поддерживает тактильное восприятие, которое связано с активным исследованием удаленной среды. Поэтому, тактильное устройство, используемое в базовом домене, способно получать обратную тактильную связь, что действует как подсказка для дальнейшего исследования, например, поверхности или геометрических свойств контактирующего объекта [54]. Для мониторинга и взаимодействия с удаленной средой базовый домен может получать не только тактильную обратную связь, но и визуальную обратную связь через интерфейс приложения. Интерфейс приложения - это, в основном, программное приложение, используемое также для моделирования удаленной среды.

Существует два основных типа тактильных устройств, основанных на тактильном восприятии: кинестетические и тактильные устройства. Кинестетические устройства могут определять приложение силы и местоположение этого приложения, что затем передается человеку-оператору [117]. Разнообразные существующие кинестетические устройства могут определять движение для разных диапазонов, начиная, например, с движения сустава пальца до полного движения руки. Тактильные устройства обеспечивают ощущение статического рисунка поверхности, шероховатости, температуры, которые невозможно обнаружить при отсутствии рецепторов на коже [110].

Главное тактильное устройство базового домена - это тактильное устройство с определенной степенью свободы DoF (Degree of Freedom). Набор тактильных ощущений и возможности взаимодействия тактильного устройства зависят, в основном, от степени свободы устройства DoF. Тактильные устройства определяют и отслеживают физические манипуляции конечного пользователя, которые поступают на входы устройства, и обеспечивают конечного пользователя реальными ощущениями касания в качестве выходных данных. В качестве входных параметров тактильных устройств могут использоваться местоположение и ориентация, а для формирования выходных параметров могут быть применены компоненты силы и крутящего момента. Все эти тактильные устройства могут отличаться с точки зрения степеней свободы DOF, механических характеристик, рабочего пространства, возможных входов и выходов, интерфейсов и максимального диапазона силы [59].

II. Исполнительный домен

Исполнительный домен является удаленно расположенным доменом, который включает исполнительное устройство или телеоператора, функционирующих в этой удаленной среде. В удаленной среде может использоваться множество исполнительных устройств, которые работают вместе или независимо друг от друга для решения общих или различных задач [55]. Ведомые устройства используют тактильные устройства с определенной степенью свободы, а взаимодействуют с ведущими устройствами базового домена. В таблице 1.1 представлен список распространенных на сегодняшний день на рынке доступных тактильных устройств с основными функциями и приложениями для каждого устройства.

Таблица 1.1. Примеры доступных на рынке тактильных устройств, их возможности и

приложения

Максима

льная

Устройст во сила/Кру тящий Жестко Степень

DoF момент в сть подвиж Характеристики Приложения

исходно м положен X,Y,Z ности

ии

3Б

моделирование и

производство; Медицинская

Измерение местоположения; Моторизованное устройство; Высокая степень гибкости с модульным дизайном; Компактный размер, съемный стилус и две встроенные кнопки. хирургия и реабилитация; Живопись и скульптура;

Осязание /Геомаги ческое осязание (Платфор ма чувствит ельности Omni) 6 3.3 Н 1.26 Н/мм 2.13 Н/мм 1.02 Н/мм Рука поворач ивается на запясть и Игры, Развлечения и виртуальная реальность; Обучение, симуляторы и навыки; Управление роботами и телеоперационные системы; Выявление коллизий и виртуальная сборка; Разработка машин и Нано манипуляции

Нижняя Обеспечивает

рука самые большие

Фантом Премиум (Платфор ма чувствит ельности Премиум ) 8.5 Н 3.5 Н/мм поворач ивается в локте рабочие пространства и самое большое значение силы; В основном, для академических и

6 37.5 Н 22 Н 3.5 Н/мм 1 Н/мм Полное движен ие руки Предлагает широкий спектр обратной связи по силе; коммерческих исследований и разработок.

в плечево м Различные диапазоны движения и

суставе разные моменты силы: Максимальная долговечность и простое подключение к ПК через параллельный интерфейс ЕРР.

Виртуоз 6D 6 35Н 8 Н/мм 30 Н.м/ра диан Полное движен ие руки Большая сила обратной связи и рабочее пространство; Пассивная балансировка веса; Доступны программируемы е кнопки и датчик движения. Медицинская хирургия и реабилитация; Промышленное моделирование; Обучение; Виртуальная реальность

Омега7 7 12 ± 8 Н 14.5 Н/мм Рука вращает ся вокруг центра Разработан для большой производительно сти без пластиковых компонентов; Минимальная усталость для пользователя вследствие активной гравитационной компенсации; вращательное чувствительное расширение, которое полностью компенсировано гравитацией и предназначено для предотвращения помех от паразитных моментов, создаваемых поступательными силами; Простая и гибкая система; Обеспечивает Медицинские приложения, включая дистанционную хирургию; Критические приложения для безопасности; Обучение; Видео игры; Исследования в области нанотехнологийс атомными микроскопами и микро манипулирование.

высокую

точность захвата

с возможностью

определения

ориентации.

Большая сила

обратной связи;

Естеств Высоко

енный эргономичный и

диапазо отличительный

н дизайн;

движен Высоко Перспективная

Неравн омерна я жестко сть ООН Л"ГЛТТТ 7 ия качественная космонавтика и

человеч обратная связь по медицинская

еской крутящему промышленность;

руки моменту; Критические

Сигма7 7 20 ± 8 Н Совмест Активная гравитационная приложения безопасности;

замкну того контур а им с компенсация; Обучение;

двухпоз Высокая Разработка

иционн точность тактильных

ым пультом дистанц ионного управле ния. активного захвата; Разработан для большой производительно сти без пластиковых компонент. приложений.

III. Сетевой домен

Сетевой домен занимает центральное положение в структуре системы Тактильного Интернета. Он представляет собой среду для передачи данных в обоих направлениях. Сетевой домен обеспечивает инфраструктуру для передачи кинестетических и тактильных данных [136]. Кинестетические данные содержат информацию о силе и местоположении, в то время как тактильные данные содержат информацию от сенсоров и иных датчиков [176].

Для достижения очень высокой доступности и надежности системы, а также ультра малой задержки, требуемой для приложений Тактильного Интернета, требования к составляющим системы очень высоки с точки зрения контекста, контента и мобильности [30]. Поэтому, должна быть выполнена соответствующая системная разработка для сети Тактильного Интернета,

обеспечивающая установление соединений между базовым и исполнительным доменами с требуемыми параметрами. Основной проблемой при этом, как уже отмечалось выше, является круговая задержка величиной в 1мс.

В диссертационной работе это рассматривается как основная задача, которая должна быть решена с использованием современных и перспективных технологий телекоммуникаций. Эта задача должна быть решена также в условиях необходимости обеспечения передачи речи и данных, включая видео, в соответствии с заданными требованиями для сетей связи пятого поколения 5G и в условиях внедрения концепции Интернета Вещей, которое требует подключения очень большого числа устройств.

В диссертационной работе для решения этих сложных задач предлагается, чтобы при построении сетевого домена были использованы новые технологии, такие как программно-конфигурируемые сети сети (SDN), виртуализация сетевых функций (NFV), мобильные граничные вычисления (MEC), взаимодействия устройство-устройство (D2D) и программно-конфигурируемое радио (SDR). Внедрение сети связи пятого поколения 5G может помочь в реализации сетевого домена системы Tactile Internet, если изначально учесть требование по круговой задержке величиной в 1мс [35].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Абдельмоталеб Абдельхамид Ашраф Атея, 2019 год

использования.

Общее использование (и)

Максимальный индекс использования (ииЬ) Число контроллеров [К]т

С = 10мс, Хэ с [1500,3000]

0.82 9 [3 3 2 4 4 4 3 4 3] 0.864

0.84 7 [ 4 5 4 3 6 4 4] 0.867

0.86 5 [ 6 6 7 7 4] 0.874

0.88 4 [ 8 7 7 8] 0.882

0.90 4 [ 8 8 7 7] 0.884

С = 10 ms, Хэ с [3000,4500]

0.82 10 [2 3 3 4 2 4 3 4 3 2] 0.857 0.84 7 [ 6 5 5 4 3 4 3] 0.864 0.86 6 [ 6 4 6 5 4 5] 0.871 0.88 5 [ 7 6 6 5 6 ] 0.878 0.90_4_[ 6 8 8 8]_0.881

Изменение общего коэффициента использования системы и в зависимости от изменения порога задержки и увеличения интенсивности потока заявок представлено на рис. 4.24 (а). Общее использование увеличивается с увеличением значения порога задержки С. Это связано с тем, что небольшое значение С требует развертывания большего числа контроллеров, что снижает общее использование. Кроме того, общее использование уменьшается с увеличением интенсивности потока заявок.

На рис.4.24 (Ь) показано влияние изменения максимального индекса использования контроллера ииЬ на общее использование системы. Общее использование системы и увеличивается с ростом ииЬ.

0.89

(а)

0.88

0.87

0.86 -

0.85

0.84

0.8

0.82

0.84

0.86

■ Сценария (1) —•— Сценария (2)

0.88 0.9

максимальный индекс использования (и„ь)

(Ь)

Рис. 4.24. Влияние изменения параметров на общее использование системы: (а) Общее использование системы при различных порогах задержки, (Ь) Общее использование системы при различных значениях максимального индекса использования.

C- Сравнение алгоритмов

В этом разделе предложенный в диссертационной работе алгоритм CSSA для размещения контроллеров SDN сравнивается с другими алгоритмами для решения этой же проблемы с точки зрения оценки производительности и иных характеристик. Три основных алгоритма выбраны для сравнения: игровой алгоритм ненулевой суммы, предложенный [157] и два эффективных роевых интеллектуальных алгоритма. Эти два роевых алгоритма - алгоритм роя частиц PSA (Particle Swarm algorithm) и алгоритм серого волка GWA (Grey Wolf algorithm).

Оптимизация роя частиц PSO (Particle Swarm Optimization) является наиболее общеупотребительной роевой техникой, когда моделируется поведение птиц во время перелетов и охоты [51]. Оптимизация серого волка GWO (Gray Wolf Optimization) является основанной на роевой технике имитацией поведения серых волков во время охотыis [70]. При использовании GWA стая серых волков подразделяется на четыре группы: альфа, бета, дельта и омега. Альфа-волк является лидером стаи и представляет собой наилучшее решение. Бета и дельта волки являются лидерами второго и третьего уровня, и это дает, соответственно, второе и третье лучшие решения задачи. Уравнения, используемые для моделирования и представления алгоритмов PSA и GWA приведены в приложении А к диссертационной работе. В качестве показателя производительности, используемого для процесса сравнения между предлагаемым алгоритмом и тремя другими алгоритмами, применяется длительность времени выполнения алгоритма. Эта длительность представляет собой задержку, возникающую вследствие выполнения алгоритма для получения оптимального решения, и считается важной метрикой при оценке алгоритмов оптимизации. Кроме того, эта длительность является критически важной задержкой для сетей SDN, поскольку при

значительной ее величине функционирующие контроллеры могут войти в состояние перегрузки.

На рис.4.25 показаны длительности времени выполнения вычислений для каждого алгоритма для различных значений порога задержки С. Алгоритм CSSA имеет лучшую производительность с точки зрения длительности времени для всех значений порога задержки С. Следующим по эффективности является алгоритм серого GWO, а эффективность использования алгоритма PSO занимает промежуточное место между алгоритмами серого волка и ненулевой суммы.. Наихудший алгоритм с точки зрения вычисления времени -это алгоритм игры с ненулевой суммой. Длительность времени выполнения представляет собой очень важный показатель, так как быстрое выполнение необходимых вычислений обеспечивает лучшую производительность сети и поддерживает требуемый уровень качества обслуживания QoS, кроме того, уменьшается вероятность отказа контроллера.

Рис. 4.25. Длительность времени вычисления для кадого алгоритма при различных значения

порога задержки.

Кроме того, длительность времени выполнения изменяется с изменением индекса максимальной загрузки контроллера ииЬ как для предложенного CSSA, так и для трех других анализируемых алгоритмов. На рис.4.26 показаны результаты моделирования для всех четырех алгоритмов. CSSA достигает наилучшей производительности с точки зрения длительности времени вычислений для всех рассмотренных значений ииЬ. Важно отметить также и то, что эти три анализируемые алгоритма в некоторых рассмотренных случаях не могут достичь оптимального решения из-за локальных оптимумов, что для алгоритма CSSA обеспечивается с помощью хаотических карт.

Рис. 4.26. Длительность времени вычисления для каждого алгоритма в зависимости от

максимального индекса использования.

4.4 Оценка производительности при использовании технологии D2D

в сетях IoT/5G

В этом разделе система IoT / 5G с поддержкой D2D, которая была представлена в разделе 2.6 главы 2 диссертационной работы, смоделирована для оценки производительности. Программы написаны языке Java и моделирование выполнено с использованием Matlab. Параметры моделирования приведены в таблице 4.15. Пользователи распределены равномерно, предполагается, что исходящие узлы генерируют гетерогенные типы заявок с различными характеристиками нагрузки. Моделирование

выполняется для разных значений задержки в обслуживании. Максимально допустимая задержка для заявки - это длительность времени, после которого заявка теряется, если она не была обслужена. Начнем моделирование с небольшого значения задержки, затем будем увеличивать это значение и измерять частость блокировок в каждом случае.

Для оценки производительности системы рассмотрим четыре сценария моделирования. Сценарий (А): сеть моделируется без возможностей D2D и многоуровневой облачной системы. Это означает, что все SD, OD, GD и МО имеют связь только с базовой станцией еМБ, а ядро сети должно обеспечить требуемый уровень качества обслуживания. Это наихудший сценарий, и блокировка заявок должна быть большой, особенно для услуг, чувствительных к задержке.

Таблица 4.15. Параметры моделирования при использовании технологии О2О в сетях

1оТ/5&

Параметр Представление параметра Значение

nsd Число сенсорных устройств 10

ncd Число первичных устройств 20

ngd Число шлюзов 8

nmd Число мастер устройств 5

NmaxGD Максимальное число SDs или CDs, соединенных с GD. 3

NmaxMD Максимальное число SDs, CDs nraGDs, соединенных с MD. 3

Wmmax Максимальная нагрузка на мини облако в секунду 100 заявок

Wcmax Максимальная нагрузка на микро облако в секунду 30 заявок

WMDmax Максимальная нагрузка на MD в секунду 5 заявок

WGDmax Максимальная нагрузка на GD в секунду 2 заявки

Xi Интенсивность поступающего потока на микро облако 15

Hi Скорость обслуживания в микро облаке 5 Mbps

Hi Скорость обслуживания в мини облаке 8 Mbps

dcell Задержка вне соты 1мс/переход

dCmicro,Cmini Задержка между микро облаком и мини облаком 1.5ms

Sdmax Максимально допустимая задержка в обслуживании (5ms -15ms)

a Градиент функции вычислений 10

P Константа функции вычислений 0

RAM,HDD Память RAM микро облака 1024Mb,1Gb

Память RAM мини облака 2048Mb,5Gb

Сценарий (В): моделирование осуществляется с использованием технологии О2О и с использованием уровня тучек. В этом сценарии SD и ОО могут напрямую связываться с GD, а GD могут быть связаны с МО.

Использование D2D технологии должно снизить вероятность блокировки заявок, особенно для приложений, чувствительных к задержке, что происходит вследствие сокращения длины маршрута.

Сценарий (с): в рамках этого сценария используем уровень микро облаков. Заявки, которые не могут быть обработаны D2D (тучкой), перенаправляются на микро облако, а не в ядро сети.

Последний сценарий (D), который использует еще более высокий уровень многоуровневой облачной системы - уровень мини облаков. В этом сценарии используется система с мини облаком, к которому подключены микро облака. Это полезно для заявок, которые не могут быть обработаны микро облаком, и они передаются на уровень мини облака.

Метрикой производительности, используемой во всех сценариях, является вероятность блокировки (Рь), которая представляет собой отношение общей заблокированной нагрузки к общей поступившей нагрузке.

На рис.4.27 показаны зависимости производительности системы для всех сценариев с точки зрения вероятности блокировки для различных значений максимально допустимой задержки. Сравнивая четыре зависимости, можно утверждать, что использование технологии D2D обеспечивает лучшее значение вероятности блокировки. Кроме того, использование микро и мини облаков повышает эффективность с точки зрения вероятности блокировки.

Рис. 4.27. Вероятность блокировки в зависимости от максимально допустимой в задержки

(мс).

На рисунке 4.28 представлен процент повышения эффективности с точки зрения блокировки, достигнутой в каждом сценарии моделирования по сравнению с первым сценарием (A) для двух типов услуг. Первый тип -приложения, чувствительные к большой задержке. Второй тип - приложения с традиционной задержкой, что показано в правой рис.4.27.

80 70 60 50 40 30 20 10

0

Рис. 4.28. Четыре сценария сравнения пот значению вероятности блокировки.

4.5 Выводы

В главе было проведено моделирование для всех сетей, систем и алгоритмов на основе технологий MEC и SDN, предложенных ранее в диссертационной работе для сетей связи пятого поколения 5G и Тактильного Интернета. Сначала было проведено моделирование многоуровневой облачной архитектуры при использовании мобильных граничных вычислений. При этом производительность оценивалась с использованием различных метрик. Затем был смоделирован алгоритм выгрузки трафика, разработанный для многоуровневой облачной архитектуры, разработанный для сетей связи пятого поколения 5G, и также была оценена его производительность.

Во второй части главы представлены результаты моделирования интеллектуального ядра сети на основе технологии SDN, разработанного для сетей 5G и Тактильного Интернета. Сначала была проанализирована архитектура SDN с одним централизованным контроллером, а затем и мульти

контроллерные сети SDN. Кроме того, было проведено моделирование алгоритма оптимизации хаотического роя сальп, разработанного в диссертационной работе для сетей SDN с несколькими контроллерами, и оценена его производительность. Все предложенные сетевые и системные решения и алгоритмы оценены по сравнению с традиционными системами, что показало преимущества предложенных в диссертации новых моделей и методов в области построения сетей и систем связи, а также алгоритмов оптимизации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ концепции Тактильного Интернета и требований, предъявляемых этой концепцией к сетям связи. Тактильный Интернет привнесет в жизнь человека и общества принципиальные изменения, позволив реализовать взаимодействия H2M в полной мере и с новым качеством. В то же время внедрение концепции Тактильного Интернета требует пересмотра принципов построения существующих и перспективных сетей связи, в том числе и сетей связи пятого поколения. Основной проблемой при этом является реализация требований Тактильного интернета по круговой задержке величиной в 1мс.

2. Проведен анализ приложений и перспектив внедрения услуг Тактильного Интернета. При этом рассмотрены такие области применения Тактильного Интернета как здравоохранение, виртуальная и дополненная реальности, индустриальная автоматизация, робототехника, беспилотные транспортные средства, умная энергетика и т.д.

3. Разработан новый метод построения сети связи пятого поколения 5G с использованием мобильных граничных вычислений MEC и многоуровневой облачной системы, отличающиеся тем, что вводится новый уровень мини облаков, располагаемых на базовых станциях сети 5G, что обеспечивает выполнение требований Тактильного Интернета по круговой задержке величиной в 1мс.

4. Разработан метод выгрузки трафика из базовой сети, отличающийся от известных совместным использованием технологий многоуровневой облачной системы MEC, включающей уровень мини облаков, и взаимодействий устройство-устройство D2D.

5. Разработан метод построения ядра сети связи пятого поколения, отличающийся от известных тем, что с целью выполнения требований Тактильного Интернета по величине задержки ядро сети построено на основе технологии программно-конфигурируемых сетей. Предложенная архитектура

сети для Тактильного Интернета с использованием технологии SDN в ядре сети совместно с ранее предложенной архитектурой многоуровневой облачной системы позволяет уменьшить круговую задержку до единиц миллисекунд. Таким образом, предложенные решения по построению сети являются полезными и эффективными для реализации приложений Тактильного Интернета.

Ядро сети SDN с централизованным контроллером имеет недостатки при реализации сетей большой емкости и для сетей 5G при наличии трафика от очень большого числа устройств. Для этих случаев разработана мульти контроллерная архитектура сети на базе технологии SDN.

6. Разработана методика оптимизации размещения контроллеров на сети и распределения коммутаторов SDN по контроллерам, отличающаяся тем, что для оптимизации используется алгоритм хаотического роя сальп, и доказано, что предложенный алгоритм обеспечивает наименьшую длительность вычислений по сравнению с известными алгоритмами: игровым ненулевой суммы и роевыми стаи серых волков и роя частиц.

7. Проведено моделирование для всех сетей, систем и алгоритмов на основе технологий MEC и SDN, предложенных в диссертационной работе для сетей связи пятого поколения 5G и Тактильного Интернета. При моделировании многоуровневой облачной архитектуры при использовании мобильных граничных вычислений производительность оценивалась с использованием различных метрик. Был смоделирован также алгоритм выгрузки трафика, разработанный для многоуровневой облачной архитектуры для сетей связи пятого поколения 5G, и оценена его производительность.

8. Моделирование интеллектуального ядра сети на основе технологии SDN, разработанного для сетей 5G и Тактильного Интернета, было проведено как для архитектуры SDN с одним централизованным контроллером, так и для мульти контроллерной сети SDN. При моделировании алгоритма оптимизации хаотического роя сальп, разработанного в диссертационной работе для сетей SDN с несколькими контроллерами, оценена его производительность.

9. Все предложенные сетевые и системные решения и алгоритмы оценены по сравнению с традиционными системами, что показало преимущества предложенных в диссертации новых моделей и методов в области построения сетей и систем связи, а также алгоритмов оптимизации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Атея А.А., Энергоэффективная граничная облачная система для 5G / Филимонова М.И.; Атея А.А.; Мутханна А.С.А.; Киричек Р.В. // Информационные технологии и телекоммуникации. 2017. Т. 5. № 4. С. 78-84.

2. Атея, А.А. 5G Граничные Вычисления На Базе D2D Коммуникации / Атея, А.А.; Мутханна, А.С.; Филимонова, М.И. // В сборнике: Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2018) VII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция. Сборник научных статей. В 4-х томах. Под редакцией С.В. Бачевского. 2018. С. 66-70.

3. Атея, А.А. Архитектура сотовой системы 5G на базе MEC / Атея, А.А.; Мутханна, А.С.; Кучерявый, А.Е.; // В книге: Молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям (ÄPTCT-2017) материалы молодежной научной школы. Российский университет дружбы народов; Под общей редакцией К. Е. Самуйлова, Е. А. Кучерявого, А. Н. Дудина. 2017. С. 23-29.

4. Атея, А.А. Интеллектуальное ядро для сетей связи 5G и тактильного интернета на базе программно-конфигурируемых сетей / Атея, А.А., Мутханна, А.С., Кучерявый, А.Е. // Электросвязь. 2019. № 3. С. 34-40.

5. Атея, А.А. Многоуровневая облачная архитектура для услуг тактильного интернета, «Электросвязь», // Атея, А.А.; Выборнова, А.И.; Кучерявый, А.Е./ №2, 2017.

6. Атея, А.А. Многоуровневый Протокол Кластеризации Для Крупномасштабных Беспроводных Сенсорных Сетей // Атея, А.А. , Мутханна А.С.А, Кучерявый А.И / Информационные технологии и телекоммуникации, 2018, Том . 6, Номер: 2. С. 01-26.

7. Атея, А.А. Структура Системы 5G/IMT-2020 / Атея, А.А.; Филимонова, М.И.; Мутханна, А.С.А. // 73-Я Всероссийская Научно-Техническая Конференция, Посвященная Дню Радио, 2018.

8. Бородин, А.С. Сети связи пятого поколения как основа цифровой экономики / Бородин, А.С.; Кучерявый, А.Е. // Электросвязь. 2017. № 5. С. 45 -49.

9. Волков, А.Н. MEC И SDN/NFV Как Решение По Обеспечению 1 Мс В Сетях Связи 5G/IMT-2020 / Волков, А.Н., Атея, А.А., Мутханна, А.С.А., Киричек, Р.В. // 723-Я Всероссийская Научно-Техническая Конференция, Посвященная Дню Радио, 2018.

10.Выборнова, А.И. Тактильный интернет: новые возможности и задачи / Выборнова, А.И.; Кучерявый, А.Е. // В сборнике: Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2016 Первый научный форум "Телекоммуникации: теория и технологии" 3Т-2016. 2016. С. 133-134.

11.Гимадинов, Р.Ф. Кластеризация в мобильных сетях 5g / Гимадинов, Р.Ф., Мутханна, А.С., Кучерявый, А.Е. // случай частичной мобильности. Информационные технологии и телекоммуникации. 2015. Т. 3. № 2. С. 44-52.

12.Гольдштейн Б.С. Сети связи ПОСТ-NGN. / Гольдштейн Б.С., Кучерявый А.Е. Санкт-Петербург, 2013.

13.Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. -М.: Машиностроение, 1979. -432 с.

14. Кучерявый, А.Е. Перспективы внедрения NGN Информация и космос. / Кучерявый, А.Е.; Ларичев, Н.И.; Пятаев, В.О. // 2004. № 1. С. 8-12.

15.Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / Кучерявый, А.Е.; Прокопьев, А.В.; Кучерявый, Е.А. // Санкт-Петербург, 2011.

16. Кучерявый, А.Е. Сети связи общего пользования. тенденции развития и методы расчета / Кучерявый, А.Е.; Парамонов, А.И.; Кучерявый, Е.А. // Москва, 2008.

17. Кучерявый, А.Е. Тактильный Интернет. Сети связи со сверх малыми задержками / Кучерявый, А.Е., Маколкина, М.А., Киричек, Р.В. // Электросвязь, №1, 2016, с.44-46.

18.Маколкина, М.А. Распределение ресурсов при предоставлении услуги дополненной реальности / Маколкина, М.А.; Парамонов, А.И.; Гоголь, А.А.; Кучерявый, А.Е. // Электросвязь. 2018. № 8. С. 23-30.

19.Мутханна, М.С.А. Разработка Модели Кластеризации Для Реализации Умного Города / Мутханна, М.С.А.; Шпаков, М.Н.; Атея, А.А.; Мутханна, А.С.А. // 73-Я Всероссийская Научно-Техническая Конференция, Посвященная Дню Радио, 2018.

20.Мухизи, С. Исследование моделей балансировки нагрузки в программно-конфигурируемых сетях / Мухизи, С., Мутханна, А.С., Киричек, Р.В., Кучерявый, А.Е. // Электросвязь. 2019. № 1. С. 23-29.

21. Титова, К.Ю. Динамическая Кластеризация Распределенных Контроллеров SDN / Титова, К.Ю., Атея, А.А., Мутханна, А.С.А., Киричек, Р.В. // 73-Я Всероссийская Научно-Техническая Конференция, Посвященная Дню Радио, 2018.

22.3GPP TR 22.891, "Feasibility Study on New Services and Markets Technology Enablers," Ver. 14.2.0, Sep. 2016.

23.3GPP TR 38.913, "Study on Scenarios and Requirements for Next Generation Access Technologies," Ver. 14.3.0, June. 2017.

24.3GPP TS 28.554. Management and orchestration; 5G end to end Key Performance Indicators (KPI). Ver. 2.0.0, release 15, Sep 2018.

25.5G PPP Architecture Working Group white paper, "View on 5G Architecture," July 2016.

26.Abuarqoub, A. Behaviour Profiling in Healthcare Applications Using the Internet of Things Technology / Abuarqoub, A. and Hammoudeh, M. H. // Proceedings of Fourth International Conference on Advances in Information Processing and Communication Technology, PP. 1-4, 2016.

27.Agiwal, M. Next generation 5G wireless networks: A comprehensive survey / Agiwal, M., Roy, A. and Saxena, N // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 18(3), pp.1617-1655, 2016.

28.Ahmad, S. Feature selection using salp swarm algorithm with chaos / Ahmad, S.; Mafarja, M.; Faris, H. and Aljarah, I. // John Wiley & Sons., 2018.

29.Aijaz, A. Realizing the Tactile Internet: Haptic Communications over Next Generation 5G Cellular Networks / Aijaz, A.; Dohler, M.; Aghvami, A. H.; Friderikos, V.; and Frodigh, M. // IEEE Wireless Comm., 24(2), pp.82-89, 2017.

30.Aijaz, A. Shaping 5G for the Tactile Internet / Aijaz, A.; Simsek, M.; Dohler M. and Fettweis, G. 5G Mobile Communications, Springer International Publishing, pp.677-691, 2017.

31.Aijaz, A. Towards 5G-enabled tactile internet: Radio resource allocation for haptic communications / Aijaz, A. // In Proceedings of the 2016 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Doha, Qatar, 3-6 April 2016; pp. 1-6.

32.An, X. On end to end network slicing for 5G communication systems / An, X., Zhou, C., Trivisonno, R., Guerzoni, R., Kaloxylos, A., Soldani, D. and Hecker, A. // Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 28(4), 2017.

33.Arenas, J. Ultra-low Latency in Next Generation LTE Radio Access / Arenas, J., Dudda, T. and Falconetti, L., // In Proceedings of 11th International ITG Conference on Systems, Communications and Coding; SCC 2017, pp. 1-6, VDE, Febraury 2017.

34.Ateya, A. 5G framework based on multi-level edge computing with D2D enabled communication / Ateya, A.; Muthanna, A. and Koucheryavy, A. // In Advanced Communication Technology (ICACT), 2018 20th International Conference on, IEEE, pp. 507-512, Feb. 2018.

35.Ateya, A. A. Development of Intelligent Core Network for Tactile Internet and Future Smart Systems / Ateya, A. A.; Muthanna, A.; Gudkova, I.; Abuarqoub, A.; Vybornova, A.; Koucheryavy, A. // Journal of Sensor and Actuator Networks, 7(1), pp. 1, 2018.

36.Ateya, A. A. Intelligent core network for Tactile Internet system / Ateya, A. A.; Muthanna, A.; Gudkova, I.; Vybornova, A.; Koucheryavy, A. // In Proceedings of

the International Conference on Future Networks and Distributed Systems, p. 15, ACM, July 2017.

37.Ateya, A. End-to-end system structure for latency sensitive applications of 5G / Ateya, A.; Al-Bahri, M.; Muthanna, A. and Koucheryavy, A. // Электросвязь, (6), pp. 56-61, 2018.

38.Ateya, A. Model Mediation to Overcome Light Limitations—Toward a Secure Tactile Internet System / Ateya, A.; Muthanna, A.; Vybornova, A.; Gudkova, I.; Gaidamaka, Y.; Abuarqoub, A.; Algarni, A. and Koucheryavy, A. // Journal of Sensor and Actuator Networks, 8(1), p.6, 2019.

39.Ateya, A.A. Multilevel cloud based Tactile Internet system / Ateya, A.A.; Vybornova, A.; Kirichek, R.; Koucheryavy, A. // In Proceedings of the 19th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), Bongpyeong, Korea, pp. 105-110, 19-22 February 2017.

40.Ateya, A.A. Study of 5G Services Standardization: Specifications and Requirements / Ateya, A.A., Muthanna, A., Makolkina, M. and Koucheryavy, A. // In 2018 10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT), pp. 1-6, IEEE, November 2018.

41.Athmiya, N.S. Feasibility study and implementation of openflow based SDN controller for tactical scenario / Athmiya, N.S.; Shobha, K.R. and Sarimela, V. // In IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT), pp. 789-794, IEEE, May 2016.

42.Azar, A. T. Advances in chaos theory and intelligent control / Azar, A. T. and Vaidyanathan, S. eds. // Springer, vol. 337, Apr. 2016.

43.Bahwaireth, K. Experimental comparison of simulation tools for efficient cloud and mobile cloud computing applications / Bahwaireth, K. Tawalbeh, L., Benkhelifa, E. et al. // Springer EURASIP Journal on Info. Security, June, 2016.

44.Bannour, F. Distributed SDN Control: Survey, Taxonomy and Challenges / Bannour, F.; Souihi, S. and Mellouk, A. // IEEE Communications Surveys & Tutorials, Dec. 2017.

45.Basit, A. SDN Orchestration for Next Generation Inter-Networking: A Mul-tipath Forwarding Approach / Basit, A.; Qaisar, S.; Rasool, S. H. and Ali, M. // IEEE Access, vol. 5, pp. 13077-13089, 2017.

46.Basta, A. A virtual SDN-enabled LTE EPC architecture: A case study for S-/P-gateways functions / Basta, A., Kellerer, W., Hoffmann, M., Hoffmann, K. and Schmidt, E.D. // In Future Networks and Services (SDN4FNS), 2013 IEEE SDN for (pp. 1-7). IEEE, November 2013.

47.Bizanis, N. SDN and virtualization solutions for the Internet of Things: A survey / Bizanis, N. and Kuipers, F. A. // IEEE Access, vol. 4, pp. 5591-5606, 2016.

48.Blanco, B. Technology pillars in the architecture of future 5G mobile networks: NFV, MEC and SDN / Blanco, B.; Fajardo, J.O.; Giannoulakis, I.; Kafetzakis, E.; Peng, S.; Pérez-Romero, J.; Trajkovska, I.; Khodashenas, P.S.; Goratti, L.; Paolino, M. and Sfakianakis, E. // Computer Standards & Interfaces, 54, pp.216228, 2017.

49.Blial, O. An overview on SDN architectures with multiple controllers / Blial, O.; Mamoun, M. and Benaini, R. // Journal of Computer Networks and Communications, 2016.

50.Bock, W. The connected world: the growth of the global mobile internet economy / Bock, W.; Field, D.; Zwillenberg, P. and Ti rogers, k. // Boston Consulting Group Watch Report, Feb. 2015.

51.Bratton, D. Defining a standard for particle swarm optimization / Bratton, D. and Kennedy, J. // In Proc. Swarm Intelligence Symposium, SIS 2007, IEEE, 2007, pp. 120-127.

52.Calheiros, R.N. CloudSim: a toolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resource provisioning algorithms / Calheiros, R.N., Ranjan, R., Beloglazov, A., De Rose, C.A. and Buyya, R. // Software: Practice and experience, 41(1), pp.23-50, 2011.

53.Cao, J. Mobile agents in networking and distributed computing / Cao, J. and Das, S.K. // John Wiley & Sons, 2012.

54.Caporusso, N. Enabling touch-based communication in wearable devices for people with sensory and multisensory impairments / Caporusso, N.; Biasi, L.; Cinquepalmi, G.; Trotta, G.F.; Brunetti, A. and Bevilacqua, V. // In International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (pp. 149-159). Springer, Cham, July, 2017.

55.Chan, L. Application of adaptive controllers in teleoperation systems: A survey / Chan, L.; Naghdy, F.; Stirling, D. // IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 44(3), pp. 337-352, 2014.

56.Chang, B. Dynamic QoS allocation for real-time wireless control in tactile internet / Chang, B.; Zhao, G.; Imran, M. A.; Li, L.; Chen, Z. // In 2018 IEEE 5G World Forum (5GWF), pp. 273-277. IEEE, July 2018.

57.Chen, T. Software defined mobile networks: concept, survey, and research directions / Chen, T., Matinmikko, M., Chen, X., Zhou, X. and Ahokangas, P. // IEEE Communications Magazine, 53(11), pp.126-133, 2015.

58.Cheng, T. Y. QoS-Guaranteed controller placement in SDN / Cheng, T. Y.; Wang, M. and Jia, X. // In Proc. 2015 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), IEEE, Dec. 2015, pp. 1-6.

59.Chizeck, H. J. Methods and systems for six-degree-of-freedom haptic interaction with streaming point data / Chizeck, H. J.; Ryden, F.; Stewart, A. // U.S. Patent No. 9,753,542. Washington, 2017, DC: U.S. Patent and Trademark Office.

60.Chochlidakis, G. Low latency virtual network embedding for mobile networks / Chochlidakis, G. and Friderikos, V. // In 2016 IEEE International Conference on Communications (ICC), pp. 1-6, IEEE, May 2016.

61.Choudhury, G. Joint Optimization of Packet and Optical layers of a Core Network Using SDN Controller, CD ROADMs and machine-learning-based traffic prediction / Choudhury, G., Thakur, G. and Tse, S. // In Optical Fiber Communication Conference, pp. M2A-1, Optical Society of America, March 2019.

62.Chun, B. Clonecloud: elastic execution between mobile device and cloud / Chun, B.; Ihm, S.; Maniatis, P.; Naik, M. and Patti, A. // In Proceedings of the sixth conference on Computer systems, pp. 301-314. ACM, 2011.

63.CloudSimSDN project https://github.com/jayjmin/cloudsimsdn

64.Cox, J. H. Advancing Software-Defined Networks: A Survey / Cox, J. H.; Chung, J.; Donovan, S.; Ivey, J.; Clark, R. J.; Riley, G. and Owen, H. L. // IEEE Access, vol. 5, pp. 25487-25526, 2017.

65.Dressler, F. Cooperative Driving and the Tactile Internet / Dressler, F.; Klingler, F.; Segata, M.; Cigno, R. L. // Proceedings of the IEEE, 99, pp.1-11, 2018.

66.Du, K. L. Particle swarm optimization / Du, K. L. and Swamy, M. N. S. // Search and Optimization by Metaheuristics, Birkhäuser, Cham pp. 153-173, 2016.

67.D'Ursol, F. The Tactile Internet for the flight control of UAV flocks / D'Ursol, F.; Grasso, C.; Santoro, C.; Santoro, F. F.; Schembra, G. // In 2018 4th IEEE Conference on Network Softwarization and Workshops (NetSoft), pp. 470-475. IEEE, June 2018.

68.Erickson, D., 2013, August. The beacon openflow controller. In Proceedings of the second ACM SIGCOMM workshop on Hot topics in software defined networking (pp. 13-18). ACM.

69.Farhoudi, M. A novel reliable routing scheme for Tactile-oriented Internet traffic / Farhoudi, M.; Palantas, P.; Abrishamchi, B.; Mihailovic, A.; Aghvami, A. H. // In Telecommunications (ICT), 2017 24th International Conference on, IEEE, pp. 17, May 2017.

70.Faris, H. Grey wolf optimizer: a review of recent variants and applications / Faris, H.; Aljarah, I.; Al-Betar, M. A. and Mirjalili, S. // Neural Computing and Applications, pp. 1-23, 2017.

71.Farshin, A. A chaotic grey wolf controller allocator for Software Defined Mobile Network (SDMN) for 5th generation of cloud-based cellular systems (5G) / Farshin, A. and Sharifian, S. // Computer Communications, vol. 108, pp. 94-109, Aug. 2017.

72.Fettweis, G. 5G: Personal Mobile Internet Beyond what Cellular did to Telephony / Fettweis, G. and Alamouti, S. // IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp. 140-145, Feb. 2014.

73.Fettweis, G. The Tactile Internet: Applications and Challenges / Fettweis, G. // lEEE Veh. Technol. Mag., vol. 9, no. 1, pp. 64-70, 2014.

74.Foxlin, X. Haptic communication device and system for transmitting haptic interaction / Foxlin, X. and Hayes, T. // U.S. Patent Application No. 15/393,782, 2017.

75.Franses, P. Estimating loss functions of experts / Franses, P.; Legerstee, R. and Paap, R. // Applied Economics, vol. 49, no. 4, pp. 386-396, Jan. 2017.

76.Gai, K. Dynamic energy-aware cloudlet-based mobile cloud computing model for green computing / Gai, K.; Qiu, M.; Zhao, H.; Tao, L. and Zong, Z. // Elsevier, Journal of Network and Computer Applications, 59, pp.46-54, Jan.2016.

77.Gao, C. A particle swarm optimization algorithm for controller placement problem in software defined network / Gao, C.; Wang, H.; Zhu, F.; Zhai, L. and Yi, S. // In Proc. International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing, Springer, Cham, 2015, pp. 44-54.

78.Gude, N. NOX: towards an operating system for networks / Gude, N., Koponen, T., Pettit, J., Pfaff, B., Casado, M., McKeown, N. and Shenker, S. // ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 38(3), pp.105-110, 2008.

79.Guo, M. Controller placement for improving resilience of software-defined networks / Guo, M. and Bhattacharya, P. // In Proc. Fourth International Conference on Networking and Distributed Computing (ICNDC), IEEE, Dec. 2013, pp. 23-27.

80.Gupta, H. iFogSim: A toolkit for modeling and simulation of resource management techniques in the Internet of Things, Edge and Fog computing environments / Gupta, H.; Dastjerdi, A. V.; Ghosh, S.K. and Buyya, R. // Software: Practice and Experience, 47(9), pp.1275-1296, 2017.

81.Ha, K. Adaptive vm handoff across cloudlets / Ha, K.; Abe, Y.; Chen, Z.; Hu, W.; Amos, B.; Pillai, P. and Satyanarayanan, M. // Technical Report CMU-CS-15-113, June 2015.

82.Habak, K. Femto clouds: Leveraging mobile devices to provide cloud service at the edge / Habak, K.; Ammar, M.; Harras, K. A. and Zegura, E. // In Cloud

Computing (CLOUD), 2015 IEEE 8th International Conference on, pp. 9-16. IEEE, 2015.

83.Haddadin, S. Tactile Robots as a Central Embodiment of the Tactile Internet / Haddadin, S., Johannsmeier, L. and Ledezma, F.D. // Proceedings of the IEEE, 107(2), pp.471-487, 2019.

84.Haleplidis, E. Network programmability with ForCES / Haleplidis, E.; Salim, J. H.; Halpern, J. M.; Hares, S.; Pentikousis, K.; Ogawa, K.; Wang, W.; Denazis, S. and Koufopavlou, O. // IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 17, no. 3, pp. 1423-1440, Jan. 2015.

85.Han, B. Network function virtualization: Challenges and opportunities for innovations / Han, B.; Gopalakrishnan, V.; Ji, L. and Lee, S. // IEEE Communications Magazine, 53(2), pp.90-97, 2015.

86.Harchol-Balter, Mor. Performance modeling and design of computer systems: queueing theory in action / Harchol-Balter, Mor. // Cambridge University Press, 2013.

87.Hartert, R. A declarative and expressive approach to control forwarding paths in carrier-grade networks / Hartert, R., Vissicchio, S., Schaus, P., Bonaventure, O., Filsfils, C., Telkamp, T. and Francois, P. // In ACM SIGCOMM Computer Communication Review (Vol. 45, No. 4, pp. 15-28). ACM, August 2015.

88.Hernandez-Valencia, E. How will NFV/SDN transform service provider opex? / rnandez-Valencia, E.; Izzo, S. and Polonsky, B. // IEEE Network, vol. 29, no. 3, pp. 60-67, May 2015.

89.Ho, C., Basdogan, C., Slater, M., Durlach, N. and Srinivasan, M.A., An experiment on the influence of haptic communication on the sense of being together / Ho, C.; Basdogan, C.; Slater, M.; Durlach, N. and Srinivasan, M.A. // In Proceedings of the British Telecom Workshop on Presence in Shared Virtual Environments (pp. 10-11), June, 1998.

90.Hock, D. Pareto-optimal resilient controller placement in SDN-based core networks / Hock, D.; Hartmann, M.; Gebert, S.; Jarschel, M.; Zinner, T. and Tran-

Gia, P. // In Proc. 25th International Teletraffic Congress (ITC), IEEE, Sep. 2013, pp. 1-9.

91.Hu, T. Multi-controller Based Software-Defined Networking: A Survey / Hu, T.; Guo, Z.; Yi, P.; Baker, T. and Lan, J. // IEEE Access, vol. 6, pp. 1598015996, 2018.

92.HU, Y. N. On the placement of controllers in software-defined networks / HU, Y. N.; WANG, W. D.; GONG, X. Y.; QUE, X. R. and CHENG, S. D. // The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, vol. 19, pp. 92-171, Oct. 2012.

93.Hu, Y. On reliability-optimized controller placement for software-defined networks / Hu, Y.; Wang, W.; Gong, X.; Que, X. and Cheng, S. // China Communications, vol. 11, no. 2, pp. 38-54, Feb. 2014.

94.Hu, Y. The Energy-Aware Controller Placement Problem in Software Defined Networks / Hu, Y.; Luo, T.; Beaulieu, N. C. and Deng, C. // IEEE Communications Letters, vol. 21, no. 4, pp. 741-744, Apr. 2017.

95.Huang, H. Joint optimization of rule placement and traffic engineering for QoS provisioning in software defined network / Huang, H.; Guo, S.; Li, P.; Ye, B. and Stojmenovic, I. // IEEE Transactions on Computers, vol. 64, no. 12, pp. 34883499, Dec. 2015.

96.Internet Topology Zoo, Accessed on: May. 10, 2018 [Online] Available: http://www.topology-zoo.org/index.html

97.Intharawijitr, K. Analysis of fog model considering computing and communication latency in 5G cellular networks / Intharawijitr, K.; Iida, K. and Koga, H. // Pervasive Computing and Communication Workshops (PerCom Workshops), 2016 IEEE International Conference, 2016.

98.Iovanna, P. SDN solutions for 5G transport networks / Iovanna, P. and Ubaldi, F. // In 2015 International Conference on Photonics in Switching (PS), pp. 297-299, IEEE, September 2015.

99.ITU-T Technology Watch Report, "The Tactile Internet," Aug. 2014.

100. Jia, M. Cloudlet load balancing in wireless metropolitan area networks / Jia, M.; Liang, W.; Xu, Z. and Huang, M. // Computer Communications, IEEE INFOCOM 2016-The 35th Annual IEEE International Conference on. IEEE, 2016.

101. Jiang, D. An Overview of 5G Requirements / Jiang, D. and Liu, G. // 5G Mobile Communications, Springer, Cham, pp. 3-26, 2017.

102. Jiang, M. Network slicing management & prioritization in 5G mobile systems / Jiang, M., Condoluci, M. and Mahmoodi, T. // In Proceedings of European Wireless 2016; 22th European Wireless Conference, pp. 1-6, VDE, May 2016.

103. Jin, X. Softcell: Scalable and flexible cellular core network architecture / Jin, X., Li, L.E., Vanbever, L. and Rexford, J. // In Proceedings of the ninth ACM conference on Emerging networking experiments and technologies, pp. 163-174, ACM, December 2013.

104. Karakus, M. Quality of Service (QoS) in software defined networking (SDN): a survey / Karakus, M. and Durresi, A. // Journal of Network and Computer Applications, 80, pp.200-218, 2017.

105. Karl, H. DevOps for network functionvirtualisation: an architectural approach / Karl, H.; Drâxler, S.; Peuster, M.; Galis, A.; Bredel, M.; Ramos, A.; Martrat, J.; Siddiqui, M.S.; van Rossem, S.; Tavernier, W. and Xilouris, G. // Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 27(9), pp.1206-1215, 2016.

106. Kartun-Giles, A. Euclidean Matchings in Ultra-Dense Networks / Kartun-Giles, A.; Jayaprakasam, S. and Kim, S. // IEEE Communications Letters, 2018.

107. Kaveh, A. Advances in metaheuristic algorithms for optimal design of structures / Kaveh, A. // Springe, Nov. 2016.

108. Kinnebrew, P. T. Configured virtual environments / Kinnebrew, P. T. and Kamuda, N. F. U.S. Patent No. 9,645,394. 2017, Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.

109. Klas, G. I. Fog computing and Mobile Edge Cloud Gain Momentum Open Fog Consortium / Klas, G. I. // ETSI MEC and Cloudlets", Nov. 22, 2015.

110. Koiva, G. H. R. Flexible and stretchable fabric-based tactile sensor / Koiva, G. H. R.; Schurmann, C.; Haschke, R. and Ritter, H. J. // Robot. Auto. Syst., vol. 65, no. 3, pp. 244 252, Jan. 2015.

111. Ksentini, A. On using SDN in 5G: The controller placement problem / Ksentini, A.; Bagaa, M. and Taleb, T. // In 2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), pp. 1-6. IEEE, 2016.

112. Kumar, R. Cloud computing simulation using CloudSim / Kumar, R. and Sahoo, G. // arXiv preprint arXiv: 1403.3253, 2014.

113. Kumar,G.Sahoo, R. Cloud Computing Simulation Using CloudSim / Kumar,G.Sahoo, R. // International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), Volume 8, Number 2, Feb.2014.

114. Lauridsen, M. From LTE to 5G for Connected Mobility / Lauridsen, M., Gimenez, L.C., Rodriguez, I., Sorensen, T.B. and Mogensen, P. // IEEE Communications Magazine, 55(3), pp.156-162, 2017.

115. Le, D.N. Cloud Computing and Virtualization / Le, D.N.; Kumar, R.; Nguyen, G.N. and Chatterjee, J.M. // John Wiley & Sons, 2018.

116. Lema, M. A. 5G case study of Internet of Skills: Slicing the human senses / Lema, M. A.; Antonakoglou, K.; Sardis, F.; Sornkarn, N.; Condoluci, M.; Mahmoodi, T.; Dohler, M. // In Networks and Communications (EuCNC), 2017 European Conference on, (pp. 1-6). IEEE, June 2017.

117. Liang, G. Modeling and analysis of a flexible capacitive tactile sensor array for normal force measurement / Liang, G.; Mei, D.; Wang, Y. and Chen, Z. // IEEE Sensors J., vol. 14, no. 11, pp. 4095 4103, Nov. 2014.

118. Liu, J. High-efficiency urban-traffic management in context-aware computing and 5G communication / Liu, J., Wan, J., Jia, D.Y., Zeng, B., Li, D., Hsu, C.H. and Chen, H., // IEEE Communications Magazine, 55(1), pp.34-40, 2017.

119. Liyanage, M. A Comprehensive Guide to 5G Security / Liyanage, M.; Ahmad, I.; Abro, A. B.; Gurtov, A. and Ylianttila, M. // John Wiley & Sons, 2018.

120. Maier, M. FiWi Access Networks: Future Research Challenges and Moon- shot Perspectives / Maier, M. // Proc. IEEE Int. Conf. Commun. (ICC), Work-

shop on Fiber-Wireless Integrated Technologies, Systems and Networks, Syd-ney,Australia, pp. 371-75, June 2014.

121. Maier, M. The Tactile Internet: Automation or Augmentation of the Human? / Maier, M.; Ebrahimzadeh, A.; Chowdhury, M. // IEEE Access, 6, pp.41607-41618, 2018.

122. Maier, M. The tactile internet: vision, recent progress, and open challenges / Maier, M.; Chowdhury, M.; Rimal, B. P.; Van, D. P. // IEEE Communications Magazine. 2016, 54(5), 138-145.

123. Mao, Y. Dynamic computation offloading for mobile-edge computing with energy harvesting devices / Mao, Y.; Zhang, J. and Letaief, K. B. // IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. (3)4, no. 12, pp. 3590-3605, Dec. 2016.

124. May, R. M. Simple mathematical models with very complicated dynamics / May, R. M. // Nature, vol. 261, no. 5560, p. 459, Jun 1976.

125. Meeker, M., Internet trends 2015-code conference. Glokalde, 1(3), 2015.

126. Menth, M. Resilience analysis of packet-witched communication networks / Menth, M.; Duelli, M.; Martin, R. and Milbrandt, J. // IEEE/ACM transactions on Networking (toN), vol. 17, no. 6, pp. 1950-1936, Dec. 2009.

127. Miao, Y. Telesurgery Robot Based on 5G Tactile Internet / Miao, Y.; Jiang, Y.; Peng, L.; Hossain, M. S.; Muhammad, G. // Mobile Networks and Applications, pp.1-10, 2018.

128. Miettinen, A. P. Energy efficiency of mobile clients in cloud computing / Miettinen, A. P. and Nurminen, J. K. // In Proc. 2010 USENIX Conference on Hot Topics in Cloud Computing. (HotCloud), pp. 1-7, Jun. 2010.

129. Mirjalili, S. Salp swarm algorithm: a bio-inspired optimizer for engineering design problems / Mirjalili, S., Gandomi, A.H., Mirjalili, S.Z., Saremi, S., Faris, H. and Mirjalili, S.M. // Advances in Engineering Software, vol. 114, pp. 163-191, Dec. 2017.

130. Mobile Edge Computing A key technology towards 5G, ETSI White Paper, No. 11, September 2015.

131. Muhizi, S. Analysis and performance evaluation of SDN queue model / Muhizi, S.; Shamshin, G.; Muthanna, A.; Kirichek, R.; Vladyko, A. and Koucheryavy, A. // In Proc. International Conference on Wired/Wireless Internet Communication, Springer, Cham, Jun 2017, pp. 26-37.

132. Mukherjee, A. A Power and Latency Aware Cloudlet Selection Strategy for Multi-Cloudlet Environment / Mukherjee, A.; De, D. and Roy, D. G. // IEEE Transactions on Cloud Computing Mag., Vol. pp, July 2016.

133. Muthanna, A. Secure and Reliable IoT Networks Using Fog Computing with Software-Defined Networking and Blockchain / Muthanna, A.; Ateya, A. A.; Khakimov, A.; Gudkova, I.; Abuarqoub, A.; Samouylov, K. and Koucheryavy, A. // Journal of Sensor and Actuator Networks, Vol. 8, no. 1, pp. 15, 2019.

134. N.G.M.N, white paper, "5G white paper. Next generation mobile networks," Alliance, 2017.

135. Nair, A. The multi server M/M/(s, S) queueing inventory system / Nair, A.; Jacob, M. J. and Krishnamoorthy, A. // Springer US, Ann. Oper. Res., Volume 233, pp 321-333, 2015.

136. Nakamura, N. Haptic information presentation system and method / Nakamura, N.; Fukui, Y.; Sakai, M.; Koda, N.; Iizuka, Y. // U.S. Patent Application No. 15/285, 2017.

137. Nakano, T. A quantization method for haptic data lossy compression / Nakano, T.; Uozumi, S.; Johansson, R. and Ohnishi, K. // In IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), pp. 126-131, IEEE, March 2015.

138. Ng, E. Maestro: A system for scalable openflow control / Ng, E., Cai, Z. and Cox, A.L. // Rice University, Houston, TX, USA, TSEN Maestro-Techn. Rep, TR10-08, 2010.

139. Nguyen, T. A. Availability modeling and analysis for software defined networks / Nguyen, T. A.; Eom, T.; An, S.; Park, J. S.; Hong, J. B. and Kim, D. S. // In Proc. IEEE 21st Pacific Rim International Symposium Dependable Computing (PRDC), IEEE, Nov. 2015, pp. 159-168.

140. Nokia White paper, "The value of the telco Cloud,"2016.

141. NOXrepo.org. Available online: https://github.com/noxrepo/ (accessed 1 Oct 2017)

142. Nunes, B. A. A. A survey of software-defined networking: Past, present, and future of programmable networks / Nunes, B. A. A.; Mendonca, M.; Nguyen, X. N.; Obraczka, K. and Turletti, T. // IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 16, no. 3, pp. 1617-1634, Feb. 2014.

143. Okamura, A. M. Haptic Dimensions of Human-Robot Interaction. ACM Transactions on Human-Robot Interaction (THRI), 2018, 7(1), 6.

144. Onosproject. Available online: https://onosproject.org/software/ (accessed 7 Oct 2017)

145. Open Networking Foundation (ONF). Available online: https://www.opennetworking.org/ (accessed 10 Oct 2017)

146. Open vSwitch. Available online: http://openvswitch.org (accessed on 20 Sep 2017)

147. OpenDaylight. Available online: http://www.opendaylight.org/ (accessed 25 Sep 2017)

148. OpenFlow v1.4 specification white paper. Available online: https://www.opennetworking.org/images/stories/downloads/sdn-resources/onf-specifications/openflow/openflow-spec-v 1.4.0.pdf

149. OpenlRIS project. Available online: https://github.com/openiris/IRIS/wiki (accessed 5 Oct 2017)

150. Ordonez-Lucena, J. Network slicing for 5G with SDN/NFV: Concepts, architectures, and challenges / Ordonez-Lucena, J.; Ameigeiras, P.; Lopez, D.; Ra-mos-Munoz, J. J.; Lorca, J. and Folgueira, J. // IEEE Communications Magazine, Vol. 55, no. 5 (2017): 80-87.

151. Pai, D.K. The human touch: measuring contact with real human soft tissues / Pai, D.K.; Rothwell, A.; Wyder-Hodge, P.; Wick, A.; Fan, Y.; Larionov, E.; Harrison, D.; Neog, D.R.; Shing, C. // ACM Transactions on Graphics (TOG), 2018, 37(4), p.58.

152. Pance, A. Haptic feedback device / Pance, A., Webb, U. and Mayo, S.A. // U.S. Patent 9,710,061, Apple Inc., 2017.

153. Parvez, I. A survey on low latency towards 5G: RAN, core network and caching solutions / Parvez, I., Rahmati, A., Guvenc, I., Sarwat, A.I. and Dai, H. // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 20(4), pp.3098-3130, 2018.

154. Patel, M. Mobile-Edge Computing / Patel, M.; Hu, Y.; Hédé, P.; Joubert, J.; Thornton, C.; Naughton, B.; Ramos, J.; Chan, C.; Valerie Y.; Soo J. T.; Daniel L.; Sprecher, N.; Musiol, T.; Cosimini, C.; Manzanares, U.; Rauschenbach, S.; Abeta, L.; Chen, K.; Shimizu, A.; Neal, P.; Pollard, A. and Klas, G. // Introductory Technical White Paper, ETSI, 2014.

155. Project Floodlight: Open Source Software for Building Software-Defined Networks. Available online: http:// www.projectfloodlight.org/floodlight/ (accessed 25 Sep 2017)

156. Qiu,C. Sleeping mode of multi-controller in green software-defined networking / Qiu,C.; Zhao, C.; Xu, F. and Yang, T. // EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, no. 1, p. 282, Dec. 2016.

157. Rath, H. K. Optimal controller placement in Software Defined Networks (SDN) using a non-zero-sum game / Rath, H. K.; Revoori, V.; Nadaf, S. M. and Simha, A. // In Proc. IEEE 15th International Symposium on World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), IEEE, Jun. 2014, pp. 1-6.

158. Recommendation ITU-R M.2083: IMT Vision, "Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond," Sep. 2015.

159. Richardson, D. R. Point of presence management in request routing / Richardson, D. R.; Cormie, J.; Carthaigh, C. M. and Redman, B. W. // U.S. Patent 8,676,918, Mar. 2014.

160. Ruiz-Rivera, A. GreCo: An energy aware controller association algorithm for software defined networks / Ruiz-Rivera, A.; Chin, K. W. and Soh, S. // IEEE Communications Letters, vol. 19, no. 4, pp. 541-544, Apr. 2015.

161. Ryden, M. Nebula: Distributed Edge Cloud for Data-Intensive Computing / Ryden, M.; Oh, K.; Chandra, A. and Weissman, J. // IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E), 2014.

162. Sakic, E. Response Time and Availability Study of RAFT Consensus in Distributed SDN Control Plane / Sakic, E. and Kellerer, W. // IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 15, no. 1, pp. 304-318, Mar.. 2018.

163. Sallahi, A. Expansion model for the controller placement problem in software defined networks / Sallahi, A. and St-Hilaire, M. // IEEE communications letters, vol. 21, no. 2, pp. 274-277, Feb. 2017.

164. Sallahi, A. Optimal model for the controller placement problem in software defined networks / Sallahi, A. and St-Hilaire, M. // IEEE communications letters, vol. 19, no. 1, pp. 30-33, Jan. 2015.

165. Saremi, S. Biogeography-based optimisation with chaos / Saremi, S.; Mirjalili, S. and Lewis, A. // Neural Computing and Applications, vol. 25, no. 5, pp. 1077-1097, Oct. 2014.

166. Sayadi, B. SDN for 5G Mobile Networks: NORMA perspective / Sayadi, B.; Gramaglia, M.; Friderikos, V.; Hugo, D. V.; Arnold, P.; Alberi-Morel, M. L.; Puente, M. A.; Sciancalepore, V.; Digon, I. and Crippa, M. R. // In International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks, pp. 741-753. Springer, Cham, 2016.

167. Sayed, G. I. A novel chaotic salp swarm algorithm for global optimization and feature selection / Sayed, G. I.; Khoriba, G. and Haggag, M. H. // Applied Intelligence, pp. 1-20, 2018.

168. Schneider, O. Haptic experience design: What hapticians do and where they need help / Schneider, O.; MacLean, K.; Swindells, C.; Booth, K. // International Journal of Human-Computer Studies, 107, pp.5-21, 2017.

169. Shalimov, A. Advanced study of SDN/OpenFlow controllers / Shalimov, A.; Zuikov, D.; Zimarina, D.; Pashkov, V. and Smeliansky, R. // in Proc. the 9th central & eastern european software engineering conference, Russia, Oct. 2013.

170. Shortle, J.F. Fundamentals of queueing theory / Shortle, J.F., Thompson, J.M., Gross, D. and Harris, C.M. // John Wiley & Sons., 2018.

171. Simsek, M. 5G-enabled tactile internet / Simsek, M.; Aijaz, A.; Dohler, M.; Sachs, J. and Fettweis, G. // IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 34(3), pp.460-473, 2016.

172. Simsek, M. The 5G-enabled tactile internet: Applications, requirements, and architecture / Simsek, M., Aijaz, A., Dohler, M., Sachs, J. and Fettweis, G. // In Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2016 IEEE (pp. 16). IEEE, April, 2016.

173. Singh, A. K. A survey and classification of controller placement problem in SDN / Singh, A. K. and Srivastava, S. // International Journal of Network Management, 2018.

174. Skiadas, C. H. Handbook of applications of chaos theory / Skiadas, C. H. and Skiadas, C. eds. // CRC Press, Dec. 2017.

175. Son, J. Cloudsimsdn: Modeling and simulation of software-defined cloud data centers / Son, J., Dastjerdi, A.V., Calheiros, R.N., Ji, X., Yoon, Y. and Buyya, R. // In 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), pp. 475-484, IEEE, May 2015.

176. Steinbach, E. Haptic Codecs for the Tactile Internet [40pt] / Steinbach, E.; Strese, M.; Eid, M.; Liu, X.; Bhardwaj, A.; Liu, Q.; Al-Ja'afreh, M.; Mahmoodi, T.; Hassen, R.; El Saddik, A.; Holland, O. // Proceedings of the IEEE, (99), pp.1-24, 2018.

177. Stevens, S. S. Psychophysics: Introduction to its perceptual, neural and social prospects. 2017, Routledge.

178. Sun, X. Green cloudlet network: Adistributed green mobile cloud network / Sun, X. and Ansari, N. // Advanced networking laboratory,New Jersy institute of technology, 2015.

179. Suzuki, A. Novel four-channel bilateral control design for haptic communication under time delay based on modal space analysis / Suzuki, A.; Ohnishi, K. // IEEE Transactions on Control Systems Technology, 21(3), pp. 882-890, 2013.

180. Szabo, D. Towards the tactile internet: Decreasing communication latency with network coding and software defined networking / Szabo, D.; Gulyas, A.; Fitzek, F.H. and Lucani, D.E. // In European Wireless 2015; 21th European Wireless Conference; Proceedings of (pp. 1-6). VDE, May, 2015.

181. Szabo, D. Towards the tactile internet: decreasing communication latency with network coding and software defined networking / Szabo, D., Gulyas, A., Fitzek, F.H. and Lucani, D.E. // In Proceedings of 21th European Wireless Conference, pp. 1-6, VDE, May 2015.

182. T. Y. Cheng, M. Wang, and X. Jia, "QoS-Guaranteed controller placement in SDN," in Proc. 2015 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), IEEE, Dec. 2015, pp. 1-6.

183. Tadesse, S. S. Energy-efficient traffic allocation in SDN-basec backhaul networks: Theory and implementation / Tadesse, S. S.; Casetti, C.; Chiasserini, C. F. and Landi, G. // In Proc. 2015 14th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), IEEE, Jan. 2017, pp. 209-215.

184. Tahaei, H. Cost effective network flow measurement for software defined networks: A distributed controller scenario / Tahaei, H.; Salleh, R. B.; Ab Razak, M. F.; Ko, K. and Anuar, N. B. // IEEE Access, vol. 6, pp. 5182-5198, 2018.

185. Tootoonchian, A. Hyperflow: A distributed control plane for openflow / Tootoonchian, A. and Ganjali, Y. // in Proc. the 2010 internet network management conference on Research on enterprise networking, Apr. 2010, pp. 3-3.

186. Tran, T.X. Collaborative mobile edge computing in 5G networks: New paradigms, scenarios, and challenges / Tran, T.X., Hajisami, A., Pandey, P. and Pompili, D. // arXiv preprint arXiv: 1612.03184, 2016.

187. Tschaen, M. A. B. Chaos monkey: Increasing sdn reliability through systematic network destruction / Tschaen, M. A. B.; Benson, T. and Vanbever, L. // ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 45, no. 4, pp. 371-372, Aug. 2015.

188. Tudzarov, A. Requirements for next generation business transformation and their implementation in 5G architecture / Tudzarov, A. and Gelev, S. // International Journal of Computer Applications, vol. 162, no. 2, pp. 31-35, 2017.

189. Van Den Berg, D. Challenges in Haptic Communications Over the Tactile Internet / Van Den Berg, D.; Glans, R.; De Koning, D.; Kuipers, F.A.; Lugtenburg, J.; Polachan, K.; Venkata, P.T.; Singh, C.; Turkovic, B. and Van Wijk, B. // IEEE Access, 5, pp.23502-23518, 2017.

190. Wang, G. Effective Approach to Controller Placement in Software Defined Wide Area Networks / Wang, G.; Zhao, Y.; Huang, J. and Wu, Y. // IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 15, no. 1, pp. 344-355, Mar. 2018.

191. Wang, K. An SDN-based architecture for next-generation wireless networks / Wang, K.; Wang, Y.; Zeng, D. and Guo, S. // IEEE Wireless Communications, vol. 24, no. 1, pp. 25-31, Feb. 2017.

192. Wang, K. An SDN-Based Architecture for Next-Generation Wireless Networks / Wang, K., Wang, Y., Zeng, D. and Guo, S. // IEEE Wireless Communications, 24(1), pp.25-31, 2017.

193. Wang, S. Mobile Micro-Cloud: Application Classification, Mapping, and Deployment / Wang, S.; et al. // Proc. Annual Fall Meeting of ITA (AMITA), New York, NY, Oct. 2013.

194. Wang,G. The controller placement problem in software defined networking: a survey / Wang,G.; Zhao, Y.; Huang, J. and Wang, W. // IEEE Network, vol. 31, no. 5, pp. 21-27, 2017.

195. Wickremasinghe, B. Cloudanalyst: a Cloudsim-based tool for modelling and analysis of large scale cloud computing environments / Wickremasinghe, B. // MEDC project report.22(6), 433-659, 2009.

196. Wollschlaeger, M. The future of industrial communication: Automation networks in the era of the internet of things and industry 4.0 / Wollschlaeger, M.; Sauter, T.; Jasperneite, J. // IEEE Industrial Electronics Magazine, 11(1), pp.17-27, 2017.

197. Wong, E. Predictive resource allocation for Tactile Internet capable passive optical LANs / Wong, E.; Dias, M. P. I.; Ruan, L. // Journal of Lightwave Technology, 35(13), 2629-2641, July 2017.

198. Yang, X. SDN Load Balancing Method based on K-Dijkstra / Yang, X. and Wang, L. // International Journal of Performability Engineering, vol. 14, no. 4, Apr. 2018.

199. Yao, G. On the capacitated controller placement problem in software defined networks / Yao, G.; Bi, J.; Li, Y. and Guo, L. // IEEE Communications Letters, vol. 18, no. 8, pp. 1339-1342, Aug. 2014.

200. Yonghong, F. A dormant multi-controller model for software defined networking / Yonghong, F.; Jun, B.; Jianping, W.; Ze, C.; Ke, W. and Min, L. // China Communications, vol. 11, no. 3, pp. 45-55, Mar. 2014.

201. You, J. Perceptual-based quality assessment for audio-visual services: A survey / You, J.; Reiter, U.; Hannuksela, M. M.; Gabbouj, M.; Perkis, A. // Signal Processing: Image Communication, 2010, 25(7), pp.482-501.

202. Zhang, Y. A comprehensive survey on particle swarm optimization algorithm and its applications / Zhang, Y.; Wang, S. and Ji, G. // Mathematical Problems in Engineering, 2015.

203. Zheng, K. 10 Gb/s hetsnets with millimeter-wave communications: access and networking-challenges and protocols / Zheng, K., Zhao, L., Mei, J., Dohler, M., Xiang, W. and Peng, Y., // IEEE Communications Magazine, 53(1), pp.222-231, 2015.

204. Zhou, Y. Load balancing for multiple controllers in SDN based on switches group / Zhou, Y.; Wang, Y.; Yu, J.; Ba, J. and Zhang, S. // In Proc. 19th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS), IEEE, 2017, pp. 227-230.

федеральное агентство связи

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«санкт-петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. м.а. бонч-бруевича.. (спбгут)

Юридический адрес: набережная реки Мойки, д. 61,Санкт-Петербург, 19И86

Почтовый адрес: пр. Большевиков, д. 22, корп. I, Санкт-Петербург, 193232 Тел,(812) 3263156, Факс:{812) 3263159

E-mail: [e-mail] ИНН 7808004760 КПП 784001001 ОГРН 1027809197635 ОКТМО 40909000

19-/2 2пП №

на №_от

Утверждаю

Проректор по научной работе жельский К.В.

Акт

о внедрении научных результатов, полученных Абдельмоталебом Абдельхамидом Ашрафом Атея в диссертационной работе " Исследование и разработка методов построения сетей связи пятого поколения 50, обеспечивающих выполнение требований концепции Тактильного Интернета "

Комиссия в составе декана факультета Инфокоммуникационных сетей и систем Л.Б.Бузюкова, заместителя заведующего кафедрой сетей связи и передачи данных М.А.Маколкиной и заведующей лабораторией кафедры сетей связи и передачи данных О.И.Ворожейкиной составила настоящий акт в том, что научные результаты, полученные в диссертации " Исследование и разработка методов построения сетей связи пятого поколения 50, обеспечивающих выполнение требований концепции Тактильного Интернета использованы:

1. В НИР "Анализ технических и административных аспектов применения перспективных стандартов интернета вещей в сетях 50 с целью уточнения технических требований к магистральным модулям, реализующих интерфейсы ЮОО+", выполненной СПбГУТ по заказу компании "Т8" (раздел

2.4 "Тактильный Интернет и новые требования к транспортному оборудованию в сетях связи пятого поколения'1).

При этом использованы следующие новые научные результаты, полученные А.А.А.Атея в диссертационной работе:

- Метод построения сети связи пятого поколения 5G с использованием мобильных граничных вычислений МЕС и многоуровневой облачной системы, включающий уровень мини облаков, располагаемых на базовых станциях сети 5G, обеспечивающий выполнение требований Тактильного Интернета по круговой задержке величиной в 1мс. 2. При чтении лекций, проведении практических занятий и лабораторных работ по курсу Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций (Рабочая Программа № 02.12Л 5/783, утверждена Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М. Машковым 21.09.2015), разделы Программы:

- Концепции развития сетей связи. Текущее состояние развития сетей. Прогнозы развития сетей связи,

- Самоорганизующиеся сети. Примеры самоорганизующихся сетей.

В указанной дисциплине используются следующие новые научные результаты, полученные А.А.А.Атея в диссертационной работе:

- Метод построения сети связи пятого поколения 5G с использованием мобильных граничных вычислений МЕС и многоуровневой облачной системы, включающий уровень мини облаков, располагаемых на базовых станциях сети 5G, обеспечивающий выполнение требований Тактильного Интернета по круговой задержке величиной в 1мс.

- Метод выгрузки трафика из базовой сети на основе совместного использования технологий многоуровневой облачной системы МЕС, включающей уровень мини облаков, и взаимодействий устройство-устройство D2D, позволяющий на 15% -35% уменьшить вероятность блокировки по сравнению с использованием технологии D2D без технологии МЕС.

- Метод построения ядра сети связи пятого поколения 5G на основе технологии программно-конфигурируемых сетей, позволяющий уменьшить круговую задержку более, чем на 80% по сравнению с традиционным решением по пакетному эволюционирующему ядру.

- Методика оптимизации размещения контроллеров на сети и распределения коммутаторов SDN по контроллерам на основе алгоритма хаотического роя сальп, обеспечивающая наименьшую длительность вычислений по сравнению с известными алгоритмами: игровым ненулевой суммы и роевыми стаи серых волков и роя частиц.

Декан факультета ИКСС

Зам. заведующего кафедрой сети связи

Зав, лабораторией кафедры сетей связи

О.И.Ворожейкина