Исследование и разработка моделей и методов взаимодействия вида устройство-устройство в сетях связи общего пользования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Хуссейн Ошди Абдулкарим Хайдар

• Хуссейн Ошди Абдулкарим Хайдар
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Хуссейн Ошди Абдулкарим Хайдар

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА1. АНАЛИЗТЕХНОЛОГИЙ

ПОСТРОЕНИЯ МОБИЛЬНЫХ ПЕРСПЕКТИВНЫХ СЕТЕЙ СВЯЗИ

1.1 Анализ технологий построения сетей

1.1.1 Анализ тенденций развития услуг мобильной связи

1.1.2 Целевые характеристики 5G

1.1.3 Услуги 5G

1.1.4 Ключевые технологии в 5G

1.2 Анализ применения технологий D2D в сетях

1.2.1 Анализ Перспективы использования D2D

1.2.2 D2D приложения в 5G

1.2.3 Анализ Особенности реализации технологии D2D в сетях пятого поколения

1.2.4 Классификация технологий D2D в сетях 5G

1.3 Анализ Целесообразность и варианты использования прямых соединений

1.3.1 Анализ эффекта от применения связи «устройство -устройство»

1.3.2 Альтернативные радиотехнологии для соединений

1.3.3 Процедуры обнаружения соседей и установление соединения D2D

1.4 Выводы по главе

ГЛАВА2. АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЯ СВЯЗНОСТИ

БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЕЙ СВЯЗИ

2.1 Понятие связности и анализ методов ее оценки

2.2 Модель связности при использовании D2D коммуникаций

2.2.1 Разработка модели и исследование вероятности связности сети при равномерном распределении узлов

2.3 Выводы по главе

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ЗАДАЧ КЛАСТЕРИЗАЦИИ АБОНЕНТОВ

В СЕТЯХ БЕСПРОВОДНОЙ СВЯЗИ

3.1 Предварительные замечания

3.2 Анализ задач кластеризации в сетях беспроводной

связи

3.2.1 Анализ публикаций по данной тематике

3.2.2 Анализ и постановка задачи

3.3 Модель кластераБ2В устройств в сети беспроводной связи

3.4 Модели кластеризации для различных видов распределений пользователей

3.4.1 Равномерное распределение пользователей

3.4.2 Нормальное распределение пользователей

3.5 Выводы по главе

ГЛАВА 4. АНАЛИЗ И РАЗРАБОТКА МЕТОДА

КЛАСТЕРИЗАЦИИ Б2БУСТРОЙСТВ

4.1 Предварительные замечания

4.2 Анализ основных методов кластеризации

4.2.1 Анализ публикации по данной тематике

4.2.2Анализ методов кластеризации

4.2.3 Анализ и постановка задачи кластеризации

4.2.4 Применение алгоритма к-средних

4.2.5 Применение алгоритма кластеризации FOREL

4.3 Моделирование и анализ основных параметров кластеров

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ

ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка моделей и методов взаимодействия вида устройство-устройство в сетях связи общего пользования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Эволюция технологий беспроводной связи привела к широчайшему проникновению услуг беспроводной радиотелефонной связи и беспроводного доступа. Рост пропускной способности на уровне абонентского доступа и плотности абонентов, внедрение новых услуг приводят к существенному росту интенсивности абонентского трафика. Основные тенденции развития сетей подвижной связи и беспроводного доступа состоят в повышении их пропускной способности и количества обслуживаемых пользователей. Происходит эволюция технологий услуг и расширение областей применения связи. Эти процессы приводят, в ряде случаев, к возникновению противоречий между потребностями обмена информацией и наличием необходимого ресурса сети для ее доставки, то есть к снижению качества обслуживания.

Для обеспечения требуемого качества обслуживания при проектировании сетей связи приходится прибегать к различным методам, обеспечивающим достаточность соответствующих ресурсов, например, к уменьшению зоны обслуживания базовых станций, увеличения их количества, ограничения интенсивности трафика, производимого пользователями, дифференциального качества обслуживания и др. Большинство таких методов приводит к увеличению объема ресурсов, вернее к введению некоторой избыточности, что в конечном итоге приводит к снижению эффективности их использования.

В основе построения современных сетей беспроводной связи лежит принцип много ранговой архитектуры, на нижнем уровне которой находятся абонентские терминалы, а на следующем узлы доступа - базовые станции или точки доступа. Данный принцип исключает возможность горизонтальных связей (терминал -терминал). Следует отметить, что именно этот принцип, исторически, был первым способом построения сети связи. Однако, вследствие развития методов

построения сетей, роста их емкости и масштабов, он практически перестал применяться.

Внедрение технологии связи «устройство-устройство» (D2D) для терминалов сетей подвижной связи привело к возникновению многочисленных предложений в части повышения эффективности сетей подвижной связи. На сегодняшний день существуют не только предложения в части ретрансляции трафика в системах сотовой связи и снижения трафика на базовые станции (БС) и распределение контента, но и системные архитектуры на основе D2D для дополнения услуг сотовой связи в масштабируемой сети.

Для реализации D2D технологии может использоваться как технология сети связи (внутриполосная D2D), так и технологии построения WLAN, например, IEEE 802.11-(внеполосная D2D). В данной работе исследуются возможности внеполосной D2D связи с использованием технологий построения WLAN. Данный подход имеет, в настоящее время, наибольшую привлекательность благодаря возможностям оптимизации гетерогенных сетей, из-за проблем регулирования, возникающих при использовании внутриполосной D2D связи, а также благодаря развитию высокоскоростных технологий D2D в семействе стандартов IEEE 802.11 в диапазонах 2,4 ГГц и5 ГГц и вплоть до полосы 60 ГГц.

D2Dсвязь - это ключевая возможность сетей 50в части обеспечения различных вариантов повышения эффективности сети, таких как снижение трафика на БС, задачи общественная безопасности, Интернет вещей (IoT) и связь «автомобиль-ко-всем» (V2X). Эффективность решений для этих вариантов в значительной степени зависит от моделей и методов группировки/кластеризацииD2D устройств.

Все вышесказанное позволяет утверждать, что диссертационная работа, направленная на исследование моделей и методов взаимодействия вида устройство-устройство в сетях связи общего пользования, является актуальной.

Степень разработанности темы. Модели и методы повышения эффективности сетей связи, в том числе с применением методов кластеризации исследовались такими отечественными и зарубежными учеными как

A.П. Пшеничников, В.Г. Карташевский, С.Н. Степанов, А.Е. Кучерявый,

B.К. Сарьян, К.Е. Самуйлов, С.Н. Соколов, А.И. Парамонов, А.Д. Андреев, А.В. Рослякова, А.М. Тюрликова, О.И. Шелухина, V. 1уегБеп, 1.Б. АкуИ^, W.R. Не1пге1шап, А. БаНт, Е. Ба1еуш многие другие.

В области использования внеполосных и внутриполосных В2Э-коммуникаций и кластеризации В2Э устройств для увеличения спектральной эффективности систем широковещательных сообщений, повышения производительности, энергоэффективности, обеспечения выигрыша по пропускной способности по сравнению с традиционными решениями, обеспечения эффективности использования ресурсов известны работы таких авторов какБ. Апёгееу, А. Ава&, А. Руайаеу, I. Берра1а.

Однако следует отметить то, что наряду с наличием публикаций по данной тематике имеется недостаток аналитических и численных моделей и методов, позволяющих описать основные свойства структур, получаемых в результате кластеризации, а также выбрать метод формирования кластеров с учетом требований к качеству обслуживания. В известных публикациях эти вопросы не являются основными и не нашли достаточно полного отражения.

Объект исследования. Объектом исследования являются сети связи общего пользования.

Предмет исследования. Предметом исследования являются модели и методы кластеризации абонентских устройств в сетях связи общего пользования.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является повышение эффективности кластеризации устройств при использовании взаимодействий вида устройство - устройство в сетях связи общего пользования.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие задачи:

- анализ технологий построения перспективных сетей подвижной связи;

- анализ современных направлений исследований в области перспективных систем связи;

- разработка модели связности в сети связи, построенной с использованием технологий устройство-устройство;

- разработка модели пропускной способности кластера при кластеризации устройств с использованием технологии устройство-устройство;

- разработка метода метод кластеризации устройств с использованием технологии устройство-устройство, обеспечивающий максимальную величину обслуживаемого трафика.

Научная новизна исследования. Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

1. Разработанная модель связности сети, построенной с использованием технологий устройство-устройство позволяет оценить вероятность связности терминалов в сети, построенной с использованием соединений типа устройство-устройство, в отличие от известных моделей основана на модели случайных графов и учитывает свойства абонентских устройств, поддерживающих соединения устройство-устройство.

2. Разработанная модель пропускной способности кластера описывает вероятностные характеристики пропускной способности в кластерах абонентских устройств, построенных с использованием соединений устройство-устройство. В отличие от известных моделей позволяет описать функцию распределения пропускной способности в кластере абонентских устройств, построенном при использовании соединений устройство-устройство.

3. Разработанный метод кластеризации устройств с использованием технологий устройство-устройство позволяет производить кластеризацию абонентских устройств по критерию максимума обслуженного трафика. В отличие от существующих методов, разработанный метод обеспечивает максимальную величину обслуженного трафика в кластере, построенном на соединениях типа устройство-устройство.

Теоретическая и практическая значимость диссертации.

Теоретическая значимость диссертационной работы состоит в том, что результаты работы расширяют круг моделей описания связности сети,

пропускной способности, а также методов выбора структуры сети построенной с использованием соединений устройство-устройство.

Практическая ценность работы состоит в том, что модель связности в сети связи с использованием технологии устройство-устройство позволяет оценить вероятность связности в перспективных сетях связи и расширяет возможности этих сетей в части выгрузки трафика за счет использования соединений устройство-устройство.

Модель пропускной способности кластера позволяет оценить величину пропускной способности при формировании кластера устройств, что позволяет применять ее в задачах кластеризации устройств.

Метод кластеризации позволяет формировать кластеры по критерию максимума пропускной способности и может быть использован при разработке протоколов управления сетями.

Результаты диссертационной работы использованы в Санкт-Петербургском Государственном Университете Телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (СПБГУТ) при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам «Всепроникающие сенсорные сети» и «Моделирование и оптимизация в системах и сетях электросвязи». В указанных дисциплинах используются новые научные результаты, полученные в диссертационной работе: модель связности сети связи, построенной с использованием технологий устройство-устройство; модель пропускной способности кластера, образованного при использовании технологии устройство-устройство; метод кластеризации устройств с использованием технологии устройство-устройство, обеспечивающий максимальную величину обслуживаемого трафика.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы теории вероятностей, математической статистики, теории графов и теории массового обслуживания.

Положения, вносимые на защиту.

1. Модель связности сети связи, построенной с использованием технологий устройство-устройство.

2. Модель пропускной способности кластера, образованного при использовании технологии устройство-устройство.

3. Метод кластеризации устройств с использованием технологии устройство-устройство, обеспечивающий максимальную величину обслуживаемого трафика.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность полученных автором научных и практических результатов определяется обоснованным выбором объекта исследований, исходных данных при постановке частных задач исследования, принятых допущений и ограничений, а также соответствием результатов аналитического и имитационного моделирования, проведенных лично автором, согласованностью с данными, полученными другими авторами и апробацией результатов исследований на международных и всероссийских научно-технических конференциях.

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается корректным использованием математического аппарата и результатами имитационного моделирования. Основные теоретические и практические результаты работы, в том числе разработанные имитационные модели, использованы в учебном процессе кафедры Сетей связи и передачи данных Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича при чтении лекций и проведении практических занятий и лабораторных работ.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 18th International Conference, NEW2AN 2016 and 9th Conference, на Девятнадцатой международной научной конференции«Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (dccn-2016); на 71-й, 72-й и 73-й конференциях Санкт-Петербургского отделения Общероссийской общественной организации «Российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А. С. Попова» (СПб НТОРЭС) (Санкт-Петербург, 2016, 2017, 2018), Международной научно-технической и научно-методической

конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» СПбГУТ (Санкт-Петербург, 2018).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 научных работ, из них: 2 в рецензируемых научных изданиях, 2 в изданиях, индексируемых в международных базах данных, 7 в других изданиях и материалах конференций, индексируемых в РИНЦ.

Соответствие специальности. Диссертационная работа соответствует пунктам 3, 4 и 14 паспорта специальности 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций.

Личный вклад автора. Результаты теоретических и экспериментальных исследований получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит основная роль при постановке и решении задач, а также обобщении полученных результатов.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ПОСТРОЕНИЯ МОБИЛЬНЫХ ПЕРСПЕКТИВНЫХ СЕТЕЙ СВЯЗИ

1.1. Анализ технологий построения сетей 5С

50 является технологией пятого поколения. Считается, что новый стандарт мобильной связи 50 появится не раньше 2020-ого г., но соответствующие спецификации уже разрабатываются полным ходом. Международный союз электросвязи (МСЭ) назвал долгожданное имя стандарта пятого поколения -стандарт 1МТ-2020 [59]. В контексте моей работы термин 1МТ-2020 и 50 являются синонимами.

Постоянно развивающиеся возможности мобильной сети от 20 до 30 и 40 кардинально изменили мир и то, как используются мобильные устройства. 20 представила унифицированный цифровой стандарт для голосовой связи и возможность роуминга, а БМБ-сообщения стали популярными позже. Эволюция в 30 предоставила первый опыт мобильной широкополосной связи и усовершенствования поэтапно. 40 открыла эпоху сверхбыстрого мобильного широкополосного доступа и массового распространения смартфонов. Пользователи во всем мире используют социальные сети и становятся все более мобильными.

1.1.1. Анализ тенденций развития услуг мобильной связи

Все больше и больше клиентов хотят пользоваться качественными приложениями из интернета в любое время в любом месте и с помощью любых средств связи. Кроме того, наблюдается быстрое распространение высокой спецификации мобильных телефонов, в частности, смартфонов и новых мобильных устройств, которые поддерживают широкий спектр приложений и услуг. Передача изображения и потоковое видео, а также «облачные» сервисы (например, как облако речевых услуг, достигающее увеличения числа клиентов) -эти тенденции станут еще более выраженными в будущем, как показано на рисунке 1.1.

kl S ! !

2020 2021 2022 2023 2024 2025

я Manufacturing и Energy & Utilities Media & Entertainment ■ IT & Telecom я Transportation & Logistics ■ Healthcare ■ Others

Рисунок 1.1 - Основные тенденции рынка / услуг

Ниже приведены две наиболее значимые тенденции в области мобильных услуг:

• Все будет соединено беспроводным способом для обеспечения мониторинга и сбора информации и управление устройствами. Примеры новых услуг включают в себя удаленный мониторинг и контроль в режиме реального времени широкого спектра устройств, поддерживающих услуги «машина-машина» (M2M) и «интернет вещей» (IoT), таких как связанных между собой автомобилей, подключенных в сеть домов, движущихся роботов и датчиков.

• Беспроводные услуги станут более обширными и обогатятся за счет быстрой передачи в режиме реального времени. Безопасность связи будет обеспечена. Например, новые услуги, которые могут использовать новые типы мобильных устройств, включают высокое разрешение, потоковое видео (4К), тактильный интернет, средства массовой информации, богатые социальные сетевые сервисы, дополненную реальность и безопасность дорожного движения.

Учитывая эти тенденции, 50 не будет постепенным улучшением по сравнению с его предшественниками. Она стремится стать революционным шагом вперед в плане скорости передачи данных, задержки, массвости связи, надежности сети и эффективности использования энергии. Эти возможности нацелены на реализацию высокоскоростного подключения, «интернет-вещей» (1оТ), дополненную и виртуальную реальность, тактильный интернет.

1.1.2. Целевые характеристики сети 5С

Несмотря на успехи, достигнутые в разработке и развитии 40 сетей сотовой связи, новый рынок тенденций вводит беспрецедентно сложные требования, которые являются движущей силой, и напоминают нам о необходимости использования мобильной сети 50.

Технические характеристики поколения мобильных сетей (технология 50) для 1МТ-2020 были заявлены в проекте доклада Международного союза электросвязи (МСЭ) [59]:

Требования к пропускной способности следующие:

• Пропускная способность в нисходящем канале - 20 Гбит/с.

• Пропускная способность в восходящем канале - 10 Гбит/с.

Минимальные требования для достижения пиковой спектральной эффективности следующие:

• Спектральная эффективность нисходящей линии - 30 бит/с/Гц.

• Спектральная эффективность восходящего канала - 15 бит/с/Гц.

Целевые значения для пользовательской скорости передачи данных в

городских условиях - еМВВ:

• По нисходящему каналу пользовательская скорость передачи данных - 100 Мбит/с.

• По восходящему каналу пользовательская скорость передачи данных -50 Мбит/с.

Минимальные требования для автономной работы машинных терминалов без подзарядки аккумулятора - в течение 10 лет.

Минимальные требования для пользовательской задержки:

• 4 мс для еМВВ

• 1 мс для ЦЕЬЬС

Минимальное требование для задержки плоскости управления составляет 20 мс. Возможен вариант еще с более низкой задержки плоскости управления - 10 мс.

Минимальные требования по плотности соединений составляют - миллионно (1000000) устройств на 1 км2 в городских условиях. Плотность соединения - это общее количество абонентских терминалов на единицу площади (на км2), при котором обеспечиваются требования к качеству обслуживания (ОоБ).

Для сетей подвижной связи определены следующие классы подвижности (мобильности) терминалов относительно базовых станций:

• стационарное устройство (0 км/ч)

• терминал пешехода (от 0 км/ч до 10 км/ч)

• терминал в автотранспорте (от 10 км/ч до 120 км/ч)

• терминал в высокоскоростном транспортном средстве (от 120 км/ч до 500 км/ч)

Терминал в высокоскоростном транспортном средстве, движущемся со скоростью до 500 км/ч предназначено в основном для высокоскоростных поездов.

Минимальное требование для времени прерывания мобильности - 0 м/с.

Требование к полосе пропускания составляет, по меньшей мере, 100 МГц. Технология радиоинтерфейса/группы радиоинтерфейсов (МТ/БИТ) должна поддерживать полосу пропускания до 1 ГГц для работы в высокочастотных диапазонах (например, выше 6 ГГц).

Более наглядно технические характеристики представлены на рисунке 1.2. Тем самым можно видеть, что следует уменьшение задержки по сравнению с предыдущими поколениями мобильных сетей, значительный рост трафика, минимизация энергопотребления сети, увеличение скорости передачи, переход к сверхплотной сетевой архитектуре.

Емкость

10000 х больше трафика ^ 10-100 х больше устройств

^^^^^ I задержки

ЛГ\ лет Работы Задержка ИВУ 14/терминалов N

5в

2020+

Энерга-Д потребление

в О Скорость1 передачи!

терминалов М2М без поднаряда

М2М Низкая стоимость терминалов М2М

НОгеит,е

5 IV ПИКОВ!

100 г

пиковые скорости

Мбит/с повсеместно

Покрытое

Надежность

Рисунок 1.2 - Целевые характеристики сетей 5G

1.1.3. Услуги сетей 5С

Сеть 5 О будет создана вокруг людей и вещей и будет иметь поддержку разнообразных сервисов, которые можно разделить на 3 группы:

• сверхширокополосная мобильная связь (еМВВ) - реализация ультраширокополосной связи с целью передачи гигабайтного контента;

• массовая межмашинная связь (тМТС) - поддержка «интернета-вещей», которая соединяет миллиарды датчиков и машин;

• сверхнадежная межмашинная связь (иМТС) - обеспечение услуг с малыми задержками.

1.1.4. Ключевые технологии в сетях 5С

Для достижения всех вышеперечисленных технических характеристик необходимы усовершенствованные механизмы, используемые в существующих системах 4G, а также соответствующие технологии, которые на сегодня не существуют в предыдущих поколениях мобильной сети.

Техническая инновация 5G будет исходить от беспроводных и сетевых технологий. В области беспроводных технологий это массивные MIMO, сверхплотная сеть (UDN), новая схема множественного доступа для будущей мобильной связи и доступ по всему спектру, которые уже стали центром мировой индустрии.

В области сетевых технологий преобладающая точка зрения состоит в том, что новой сетевой архитектурой становится архитектура, основанная на программно-конфигурируемой сети (SDN) и сетевой виртуализации функций (NFV). Кроме того, существуют некоторые другие потенциальные технологии для 5G, такие как FBMC, F-OFDM, NewFullDuplex, FlexibelDuplex, D2D, Q-aryLDPC-коды, сетевые коды и полярные коды.

Массивный MIMO позволяет иметь гораздо большее количество антенн, чем 4G-системы, и поддерживать десятки независимых потоков данных. Это помогает в несколько раз улучшить спектральную эффективность многопользовательских систем. Данная технология будет играть важную роль в удовлетворении требований к емкости 5G. Прежде чем массивный MIMOсможет быть развернут

для 5G, необходимо решить некоторые ключевые технические проблемы, включая измерение и обратную связь канала, определение опорного сигнала, проектирование антенной решетки и ее недорогую реализацию.

С самого начала развития индустрии мобильной связи, разделение и уплотнение ячеек стало одним из самых эффективных средств для обеспечения постоянно увеличивающейся емкости и улучшения качества обслуживания пользователей.

В последние годы требования построения сверхплотной сетиUDN стали основным методом для решения задач, связанных с удовлетворением чрезвычайно высоких требований к пропускной способности IMT-2020 (5G).

Управление помехами и подавление помех, виртуальная ячейка, совместный доступ и обратная связь - это самые важные области исследований в сверхплотных сетях.

В сетях 5G будет возможно совместное использование одних участков радиочастотного спектра на различных сетевых уровнях различными технологиями доступа- Spectrum sharing.

Схемы множественного доступа являются наиболее фундаментальным аспектом проектирования и функционирования физического уровня. Они эволюционировали в каждом сотовом поколении от FDMA и TDMA в 1G и 2G к CDMA в сетях 3G и OFDMA и SC-FDMA в 4G.При столкновении с жесткими требованиями и разнообразными вариантами использования в 5G классический подход с ортогональным множественным доступом может быть недостаточным.

В результате были исследованы некоторые альтернативные не ортогональные схемы множественного доступа, которые поддерживают множество пользователей по одним и тем же частотно-временным ресурсам через кодовую область и/или мультиплексирование с помощью степенного домена. Они включают в себя многопользовательский общий доступ MUSA, не ортогональный множественный доступ NOMA, множественный доступ в сети мобильной связи, основанный на разреженных кодах SCMA и различные формы OFDMA с фильтрацией с фиксированной или адаптивной нумерологией.

По сравнению с традиционными сетями, сеть 5G будет использовать SDN, NFV и облачные вычисления для достижения более гибкой, интеллектуальной, эффективной и открытой сети. Технология NFV/SDN является основой инновационной инфраструктуры 5G.

Технология SDN позволит гибко и эффективно распределять нагрузку от множества сетевых элементов и эластично масштабироваться под изменяющееся состояние сети. Управление сетью в данной технологии осуществляется логически централизовано (при помощи контроллера) и сводится к программированию, что упростит и позволит администратору тонко контролировать большое количество узлов в сети. SDN сможет повысить эффективность сетевой инфраструктуры и снизить эксплуатационные расходы на оборудование.

Отделяя сетевые функции от аппаратного обеспечения, NFV позволяет программно реализовывать сетевые функции на процессоре общего назначения, а не на специализированном оборудовании. Эта возможность обеспечивает мгновенную масштабируемость, которая поддерживает доставку услуг по запросу. Наиболее значительным преимуществом NFV является гибкость в выполнении сетевых функций независимо от их местоположения. Виртуализация сетевой функции отменяет необходимость привязывать ее к определенному месту или узлу. Одна и та же сетевая функция может быть выполнена в разных местах для разных сетевых сегментов. В зависимости от варианта использования, сетевая функция может быть помещена в централизованный центр обработки данных или максимально близко к базовой станции. Посредством размещения соответствующих сетевых функций одна и та же физическая инфраструктура может обеспечить возможность подключения к различным задержкам. Даже в средах, не связанных с NFV, программирование очень необходимо для поддержки различных сценариев развертывания и взаимодействия с платформами на основе NFV.

Новая технология множественного доступа может обеспечить многократное улучшение возможности соединения путем наложения сигналов от нескольких

пользователей. Это может также значительно уменьшить служебные издержки сигнализации посредством схем множественного доступа. Новые технологии с несколькими несущими, включая Filtered-OFDM и FBMC, имеют преимущества в использовании фрагментированного спектра, поддержки узких диапазонов и малой пакетной передачи, а также снижения энергопотребления и стоимости. Кроме того, технология D2D может также использоваться в этом сценарии, поскольку она может дополнительно снизить потребление энергии, избегая передачи сигналов на большие расстояния между базовыми станциями и мобильными терминалами.

В сценарии высокой надежности с малой задержкой следует минимизировать задержку, возникающую в радиоинтерфейсе, переадресацию и повторную передачу. Следовательно, на уровне радиоканала должны быть приняты более короткие кадры и более эффективные алгоритмы сигнализации. Новый метод множественного доступа и D2D являются потенциальными технологиями для уменьшения задержки из-за взаимодействия сигналов и ретрансляции данных. Кроме того, усовершенствованные схемы кодирования, модуляции и повторной передачи могут использоваться для повышения надежности передачи. С точки зрения сетевой архитектуры, облако управления должно оптимизировать маршруты передачи и предоставлять сервисные данные на границе облака пересылки и облака доступа. Следовательно, и сетевая задержка передачи может быть значительно уменьшена.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хуссейн Ошди Абдулкарим Хайдар, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 3GPP, "3rd generation partnership project; technical specification group services and system aspects; policy and charging control architecture (release 13)," // TR 23.203 V13.4.0, 2015.

2 3GPP: 3GPP Release 12 (2015). www.3gpp.org/specifications/releases/68-release-12 Accessed 8 Feb 2015

3 3GPP: TR 23.703 v12.0.0, Study on architecture enhancements to support Proximity-based Services (ProSe) (Release 12), February 2014

4 3GPP: TR 36.843, v12.0.1, Study on LTE Device to Device Proximity Services; Radio Aspects (Release 12), March 2014

5 Al-Kanj, L. Energy-Aware Cooperative Content Distribution over Wireless Networks: Design Alternatives and Implementation Aspects. / L. Al-Kanj, Z. Dawy, E. Yaacoub // IEEE Communications Surveys & Tutorials. — 2013. — Vol. 15, no. 4. — Pp. 1736-1760.

6 Andreev, S. A unifying perspective on proximity-based cellular-assisted mobile social networking /S. Andreev, J. Hosek, A. Galinina, T.Olsson, // IEEE Communications Magazine. -2016. -№ 4. - Р. 8.

7 Andreev, S. Cellular traffic offloading onto network-assisted device-to-device connections / S. Andreev, A. Pyattaev, K. Johnsson, et al. // IEEE Communications Magazine. — 2014. — Vol. 52, no. 4. — Pp. 20-31.

8 Andreev, S. Network-assisted device-to-device connectivity: contemporary vision and open challenges /S. Andreev, D. Moltchanov, O. Galinina, A. Pyattaev, A. Ometov, K. Johnsson, and Y. Koucheryavy // In: Proceedings of 21th European Wireless Conference European Wireless (2015)

9 Asadi, A. A survey on device-to-device communication in cellular networks / A. Asadi, Q. Wang, V. Mancuso // IEEE Communications Surveys Tutorials. - 2014. - № 99. - Р. 279- 288

10 Asadi, A. Network-assisted Outband D2D-clustering in5G Cellular Networks: Theory and Practice. / A. Asadi, V. Mancuso //IEEE Transactions on Mobile Computing • December 2016. PP. 16.

11 Asadi, A. On the compound impact of opportunistic scheduling and D2D communications in cellular networks / A. Asadi and V. Mancuso // in Proc. of ACM MSWIM, 2013. - P. 279-288.

12 Asadi, A. Wifi direct / A. Asadi, V. Mancuso // in Proc. of IFIP Wireless Days. 2016. - P. 88102.

13 Belleschi, M. Performance analysis of a distributed resource allocation scheme for D2D communications / M. Belleschi, G. Fodor, A. Abrardo // Proceedings of GLOBECOM Workshops (GC Wkshps) / IEEE. — Houston, TX, USA, 2011. — Pp. 358-362.

14 Bettstetter, C.: On the connectivity of ad hoc networks. Comput. J. 47(4), 432-447 (2004). doi:10.1093/comjnl/47.4.432

15 Chen, T. Time hopping for device-to-device communication in LTE cellular system / T. Chen, G. Charbit, S. Hakola // Proceedings of Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) / IEEE. — Sydney, NSW, Australia, 2010. — Pp. 1-6.

16 Cisco Systems Inc. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2016-2021 [Электронный ресурс] // White paper. — 2017. — Режим доступа: https://www.dsco.com/c/en/us/solutions/ collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/ mobile-white-paper-c11-520862.html (дата обращения: 05.11.2018).

17 Corson, M. S. Toward proximity-aware internetworking / M. S. Corson, R. Laroia, J. Li, et al. // IEEE Wireless Communications. — 2010. — Vol. 17, no. 6. — Pp. 26-33.

18 Doppler, K. Advances in D2D communications: Energy efficient service and device discovery radio / K. Doppler, C. B. Ribeiro, J. Kneckt // Proceedings of 2nd International Conference on Wireless Communication, Vehicular Technology, Information Theory and Aerospace & Electronic Systems Technology (Wireless VITAE) / IEEE. — Chennai, India, 2011. — Pp. 1-6.

19 Doppler, K. Device-to-device communication as an underlay to LTE-advanced networks / K. Doppler, M. Rinne, C. Wijting, et al. // IEEE Communications Magazine. — 2009. — Vol. 47, no. 12. — Pp. 42-49.

20 Erdos, P., Rényi, A.: On random graphs I. Publ. Math. Debrecen 6, 290-297 (1959)

21 Erdos, P., Rényi, A.: On the evolution of random graphs. Bull. Inst. Int. Statist. Tokyo 38, 343347 (1961)

22 Erdos, P., Rényi, A.: On the evolution of random graphs. Publ. Math. Inst. Hungar. Acad. Sci. 5, 17-61 (1960)

23 Ericsson: 5G RADIO ACCESS, Ericsson Paper White, June 2013 NSN: White Paper, Looking ahead to 5G, NSN White Paper, December 2013

24 Fodor, G. Design aspects of network assisted device-to-device communications / G. Fodor, E. Dahlman, G. Mildh, et al. // IEEE Communications Magazine. — 2012. — Vol. 50, no. 3. — Pp. 170-177.

25 Fodor, G., et al.: Design aspects of network assisted device-to-device communications. IEEE Commun. Mag. 50(3), 170-177 (2012)

26 Golrezaei, N. Femtocaching and device-to-device collaboration: A new architecture for wireless video distribution / N. Golrezaei, A. F. Molisch, A. G. Dimakis, et al. // IEEE Communications Magazine. — 2013. — Vol. 51, no. 4. — Pp. 142-149.

27 Hussein, O. Analytical Evaluation of D2D Connectivity Potential in 5G Wireless Systems / A. Muthanna, P. Masek, J. Hosek, R. Fujdiak, O. Hussein, A. Paramonov, A. Koucheryavy //16th International Conference, NEW2AN.— 2016 — 9th Conference, ruSMART. — 2018 — (P. 395-403). Springer, Cham.

28 Hussein, O. Clustering Optimization for Out-Of-Band D2D Communications. / A. Paramonov, O. Hussein, A. Koucheryavy, Samouylov K, Kirichek R, Koucheryavy Y. //Hindawi. Volume 2017, ArticlelD 6747052, .11 pages

29 Hussein, O. Анализ потенциальных возможностей D2D технологий в беспроводных сетях связи / А.И. Парамонов, О.А. Хуссейн, // 71-я Всеросс. науч.-техн. конф., посвященная Дню радио — СПб.: СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина). —2016. — С. 184185.

30 IEEE Std 802.11™-2012. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications

31 IEEE 802.11n - 2009 Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specification. P. 502.

32 ITU-R P. 1238-7 Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radio communication systems and the radio local area networks in the frequency range 900 MHz to 100 GHz. Geneva: ITU-R Recommendations, 2001. P. 22

33 ITU-R P1238-8, Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radio communication systems and radio local area networks in the frequency range 300 MHz to 100 GHz.

34 Janevski T. Traffic analysis and design of wireless IP networks. - Boston: Artech Yjuse, 2003.

35 Janis, P. Device-to-device communication underlaying cellular communications systems / P. Janis, C. Yu, K. Doppler, et al. // International Journal of Communications, Network and System Sciences. — 2009. — Vol. 2, no. 3. — P. 169-178.

36 Jung, M. Joint mode selection and power allocation scheme for power-efficient device-to-device (D2D) communication / M. Jung, K. Hwang, S. Choi // Proceedings of 75th Vehicular technology conference (VTC Spring) / IEEE. — Yokohama, Japan, 2012. — Pp. 1-5.

37 Kaufman, B. Spectrum sharing scheme between cellular users and ad-hoc device- to-device users / B. Kaufman, J. Lilleberg, B. Aazhang // IEEE Transactions on Wireless Communications. — 2013. — Vol. 12, no. 3. — Pp. 1038-1049.

38 Lei, L. Operator controlled device-to-device communications in LTE-advanced networks / L. Lei, Z. Zhong, C. Lin, et al. // IEEE Wireless Communications. — 2012. — Vol. 19, no. 3. — Pp. 96104.

39 links. In: Proceedings of the 38th International Conference on Telecommunication and Signal Processing, TSP 2015, 1 Prague, Czech Republic, s. 1-5. Asszisztencia Szervezo Kft (2015). ISBN 978-1-4799-8497

40 Masek, P. Suitability of MANET routing protocols for the next-generation national security and public safety systems / P. Masek, A. Muthanna, J. Hosek, S. Balandin, S. Andreev, Y. Koucheryavy: In: (eds.) NEW2AN/ruSMART 2015. LNCS, vol. 9247, pp. 242-253.Springer, Heidelberg (2015)

41 Masek, P. User Performance gains by data offloading of LTE mobile traffic onto unlicensed IEEE 802 / P. Masek, K. Zeman, J. Hosek, Z. Tinka, N. Makhlouf, A. Muthanna, V. Novotny,

42 Min, H. Reliability improvement using receive mode selection in the deviceto- device uplink period underlaying cellular networks / H. Min, W. Seo, J. Lee, et al. // IEEE Transactions on Wireless Communications. — 2011. — Vol. 10, no. 2. — Pp. 413-418.

43 Mukherjee, A. Energy-efficient device-to-device MIMO underlay network with interference constraints / A. Mukherjee, A. Hottinen // Proceedings of International ITG Workshop on Smart Antennas (WSA) / IEEE. — Dresden, Germany, 2012. — Pp. 105-109.

44 Muthanna A. Analytical Evaluation of D2d Connectivity Potential in 5G Wireless Systems / A. Muthanna, P. Masek, J. Hosek, R. Fujdiak, O. Hussein, A. Paramonov, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Computer Science. 2016. Т. 9870. С. 395-403.

45 NSN: White Paper, Looking ahead to 5G, NSN White Paper, December 2013

46 Osseiran, A. Advances in Device-to-Device Communications and Network Coding for IMT-Advanced / A. Osseiran, K. Doppler, C. Ribeiro, et al. // Proceedings of the ICT-Mobile Summit. — Santander, Spain, 2009. — Pp. 1-8.

47 Paramonov, A. Clustering Optimization for Out-Of-Band D2D Communications / A. Paramonov, O. Hussain, K. Samouylov et al. // Wireless Communications and Mobile Computing. - 2017. -P. 11.

48 Pitsiladis, G.T. A spanning-tree-based connectivity model in finite wireless networks and performance under correlated shadowing / G.T. Pitsiladis, D. Panagopoulos, P. Constantinou // IEEE Commun. Lett. 16, 842-845 (2012)

49 Prasad, A. Energy-efficient D2D discovery for proximity services in 3GPPLTE-ADVANCED networks: ProSe discovery mechanisms/ A. Prasad, A. Kunz, G. Velev, K. Samdanis, J. Song, // IEEE vehicULar technology magazine. 2014. № 9(4), pp. 40-50.

50 Pyattaev, A. 3GPP LTE-assisted Wi-Fi-direct: trial implementation of Live D2D technology / A. Pyattaev, J. Hosek, K. Johnsson, R. Krkos, M. Gerasimenko, P. Masek, A. Ometov, S. Andreev, J. Sedy, V. Novotny, Y. Koucheryavy, // ETRI J. 37(5), 877-887 (2015). ISSN 1225-6463

51 Qualcomm Technologies. LTE Direct: The Case for Device-to-Device Proximate Discovery [Электронный ресурс] // Qualcomm Research. — 2013, February. — Режим доступа: https://www.qualcomm.com/ system/files/document/files/Research_LTE-D_White_Paper.pdf (дата обращения: 05.11.2018).

52 Sankaran, C. B. Data offloading techniques in 3GPP Rel-10 networks: A tutorial / C. B. Sankaran // IEEE Communications Magazine. — 2012. — Vol. 50, no. 6. — Pp.46-53.

53 Sassan A., Toward 5G; Xilinx Solutions and Enablers for Next-Generation Wireless System, White paper, Xilinx MPSoCs and FPGAs, WP476 v1.0, June 2016

54 Seppala, J. Network controlled device-to-device (D2D) and cluster multicast concept for LTE and LTE-A networks / J. Seppala, T. Koskela, T. Chen, et al. // Proceedings of Wireless

Communications and Networking Conference (WCNC) / IEEE. — 2011. — Cancun, Quintana Roo, Mexico, 2011. — Pp. 986-991.

55 Sim, G. H. 5G millimeter-wave and D2D symbiosis: 60 GHz for proximity based services / G. H. Sim, A. Loch, A. Asadi, V. Mancuso, and J. Widmer // IEEE Wireless Communications Magazine. - 2016. - № 4. ^ 8-15.

56 Sim, G. H. Learning from experience: Efficient decentralized scheduling for 60GHz mesh networks / G. H. Sim, R. Li, C. Cano, D. Malone, P. Patras, and J. Widmer // IEEE WoW MoM.

- 2016. - № 5. - Р. 10.

57 Sim, G.H. Addressing MAC layer inefficiency and deafness of ieee802.11ad millimeter wave networks using a multi-band approach / G.H. Sim, T. Nitsche, J. Widmer // in Proc. of IEEE PIMRC, 2016. - 6р.

58 Singh, S. Offloading in heterogeneous networks: Modeling, analysis, and design insights / S. Singh, H. S. Dhillon, J. G. Andrews // IEEE Transactions on Wireless Communications. — 2013.

— Vol. 12, no. 5. — Pp. 2484-2497.

59 Source: Document 5D/TEMP/300(Rev.1). Minimum requirements related to technical performance for IMT-2020 radio interface(s). ITU-R, Geneva. -22 February 2017.

60 Tehrani M.N. Device-to-Device Communication in 5G Cellular Networks: Challenges, Solutions, and Future Directions. // IEEE Communications Magazine / M.N. Tehrani, M. Uysal, H. Yanikomeroglu. May, 2014 IEEE. PP 86-92.

61 Tehrani, M.N. Device-to-Device Communication in 5G Cellular Networks: Challenges, Solutions, and Future Directions / M.N. Tehrani, M. Uysal, H. Yanikomeroglu // IEEE Communications Magazine. - May 2014. - P. 12-15.

62 Vigato, A. Joint discovery in synchronous wireless networks / A. Vigato, L. Vangelista, C. Measson, et al. // IEEE Transactions on Communications. — 2011. — Vol. 59, no. 8. — Pp. 2296-2305.

63 Wi-Fi Alliance. "Wi-Fi peer-to-peer (P2P) technical specification v1.1." [Online]. Available: www.wi-fi.or8/wi-fi-peer-peer-p2p-specification-v11

64 Wolfram MathWorld. Gaussian Fnction. http://mathworld.wolfram.com/ GaussianFunction.html

65 Xing, B. An experimental study on Wi-Fi ad-hoc mode for mobile device-to-device video delivery / B. Xing, K. Seada, N. Venkatasubramanian // Proceedings of INFOCOM Workshops / IEEE. — Rio de Janeiro, Brazil, 2009. — Pp. 1-6.

66 Xu, S. Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks: Connection Establishment and Interference Avoidance. / S. Xu, H. Wang, T. Chen, et al. // KSII Transactions on Internet & Information Systems. — 2012. — Vol. 6, no. 1. — Pp. 203-228.

67 Yeh, S. Capacity and coverage enhancement in heterogeneous networks / S. Yeh, S. Talwar, G. Wu, et al. // IEEE Wireless Communications. — 2011 — Vol. 18, no. 3. — Pp. 32-38.

68 Yilmaz O. N. C. Uusitalo Smart mobility management for D2D communications in 5G networks. // Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW) / O. N. C. Yilmaz, Zexian Li; K. Valkealahti; M. A., 2014 IEEE. PP 219-223.

69 Yu, C. Device-to-device underlay cellular network based on rate splitting / C. Yu, O. Tirkkonen // Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) / IEEE. — Shanghai, China, 2012. — Pp. 262-266.

70 Yu, C. On the performance of device-to-device underlay communication with simple power control / C. Yu, O. Tirkkonen, K. Doppler, et al. // Proceedings of 69th Vehicular Technology Conference (VTC Spring) / IEEE. — Barcelona, Spain, 2009. — Pp. 1-5.

71 Yu, C. Resource sharing optimization for device-to-device communication underlaying cellular networks / C. Yu, K. Doppler, C. B. Ribeiro, et al. // IEEE Transactions on Wireless Communications. — 2011. — Vol. 10, no. 8. — Pp. 2752-2763.

72 Zhou, B. Intracluster device-to-device relay algorithm with optimal resource utilization / B. Zhou, H. Hu, S.-Q. Huang, H.-H. Chen // IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2013. -P.2691-2708.

73 Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. - СПб.: Наука, 2001 - 290 с.

74 Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Вентцель, Е.С. // М.: Наука, 1969.

75 Гольдштейн, Б.С. Сети связи пост-NGN / Б.С. Гольдштейн, А.Е. Кучерявый. - Санкт-Петербург: БХВ-С. Петербург, 2013. - 160 с.

76 Дистель Р. Теория графов. Новосибирск, «Издательство института математики», 2002 г. 335 с.

77 Загоруйко, Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Загоруйко, Н. Г. // Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. — 270 с.

78 Иванова О.Н. Телефония в датах. МТУСИ, Москва, 2006.

79 Ким, Дж. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж. Ким, Ч.У. Мьюллер и др. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 15 с.

80 Красилов, А. Н. Аналитическая модель взаимодействия механизмов случайного и детерминированного доступа к каналу в сетях Wi-Fi Mesh / А. Н. Красилов, А. И. Ляхов, Ю. И. Мороз // Автоматика и телемеханика. — 2013. — Т. 74, № 10. — С. 119-136.

81 Кучерявый А.Е. Пакетная сеть связи общего пользования / А.Е. Кучерявый, Л.З. Гильченок, А.Ю. Иванов. - С.-Петербург: Наука и техника, 2004. - 272 с.

82 Кучерявый А.Е... Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчета / Кучерявый А.Е., Парамонов А.И., Кучерявый Е.А. // М, ФГУП ЦНИИС, 2008 -290 с.

83 Кучерявый, А.Е. Диаграммы Вороного для Беспроводных Сетей / А.Е. Кучерявый, А. Салим // 64-я Научно-Техническая Конференция. - апрель 2009. - С. 108

84 Кучерявый, А.Е. Системы коммутации пятого поколения / А.Е. Кучерявый, Л.З. Гильченок //Электросвязь, 2005. - №3. - С. 9 - 11

85 Мандель, И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель. - М.: Финансы и статистика, 1988. -175 с.

86 Нетес В.А. Надежность сетей связи в период перехода к NGN /Вестник связи №9, 2007.

87 НТП 112-2000 Нормы технологического проектирования. Городские и сельские телефонные сети.

88 Нуриллоев И.Н., Метод оценки и обеспечения связности беспроводной сенсорной сети / Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. // Электросвязь. 2017. № 7. С. 39-44.

89 Парамонов А.И. Анализ потенциальных возможностей D2D технологий в беспроводных сетях связи. / А.И. Парамонов, О.А. Хуссейн // в сборнике: 71-я Всер. Науч.-техн. Конф., посвященной Дню радио Труды конф. 2016. С. 184-185.

90 Парамонов А.И., Задачи кластеризации D2D коммуникаций в сетях пятого поколения / Парамонов А.И., Хуссейн О.А. // 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. 614-618.

91 Парамонов, А.И. Анализ способов распределения абонентской емкости по концентраторам / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // 3th International Seminar on Teletrafic Theory and Computer Modelling, Bulgaria. - October, 1990. - PP. 80 - 83.

92 Парамонов, А.И. Особенности проектирования и управления когнитивными беспроводными сетями связи / В.И. Комашинский, А.И. Парамонов, М.А.С. Саид // Вестник связи. - 2012. - №10. - С. 79-80.

93 Парамонов, А.И. Построение сетей связи на базе инфраструктуры электросетей / В.И. Комашинский, Д. Гуревич, А.И. Парамонов // Технологии и средства связи. - 2011. - №6. -С. 30 - 32.

94 Парамонов, А.И. Построение сетей связи на базе инфраструктуры электросетей / В.И. Комашинский, Д. Гуревич, А.И. Парамонов // Технологии и средства связи. - 2011. - №6. -С. 30 - 32.

95 Парамонов, А.И. Прогнозирование и измерение параметров абонентской нагрузки с учетом структурного состава: в кн. «Анализ систем информатики» / Ревелова, А.И. Парамонов. - М., 1991, С. 112-116.

96 Пяттаев, А. В. Разработка и исследование системы прямых соединений D2D с сотовой поддержкой LTE / А. В. Пяттаев, С. Д. Андреев, Е. А. Кучерявый // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации.

97 Райгородский А.М. Модели случайных графов и их применения. ТРУДЫМФТИ. — 2010. — Том 2, № 4. С. 300-325.

98 Сидоренко А. Платформа интернета вещей в бизнес процессах [Электронный ресурс] -Режим доступа. - URL:http://unicongress.ru/wp-content/uploads/iot16/s2-7.pdf(Дата обращения 09.05.2017).

99 Скворцов, А.В. Алгоритмы построения и анализа триангуляции / А.В. Скворцов, Н.С. Мирза. - Томск: Изд-во Томского университета, 2006. - 170 с.

100 Степанов, С. Н. Основы телетрафика мультисервисных сетей / С. Н. Степанов. — М.: Эко-Трендз, 2010. — 392 с.

101 Футахи А., Сенсорные сети в гетерогенной зоне системы длительной эволюции / Футахи А., Парамонов А.И., Прокопьев А.В., Кучерявый А.Е. // Электросвязь. 2015. № 3. С. 36-39.

102 Хуссейн О.А., Анализ кластеризации Б2Б-устройств в сетях пятого поколения / Хуссейн О.А., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. // Электросвязь. 2018. № 9. С. 32-38

103 Хуссейн, О.А. Анализ влияния технологий на функционирование беспроводных сетей связи / О.А. Хуссейн, Д.В. Окунева. Международной научной конференции «Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь ^ссп-2016) » .— 2016.—.С. 191-197.

104 Хуссейн, О.А. Аналитические модели в задачах кластеризации Б2Б- устройств в сетях связи пятого поколения / О.А. Хуссейн, // Электросвязь. — 2018. — №8. — С. 31-37.

ПРИЛОЖЕНИЕ А ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

3. B3ÍS1 »i

m-ar.iB - 47 KM

EL

: :

R:

2Í

e-as—

3..Í5 □ Oj они ni о с ocoo

5Î

к :

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «санкт-петкрвургский государственный ун ив ерс и т е т т елеко м муникан и й им. проф. м.а. еонч-еруквича» (сп5гут)

Юридический адрес;: набережная реки Мойки, д. 61, Санкт-Петербург, 191186

Почтовый адрес: пр. Большевиков, д. 22, корп. 1, Санкт-Петербург, 193232 Тел.(8!2) 3263156, Факс: [phone]

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

VL - З.о'Л ___

на № от

о внедрении научных результатов, полученных Хуссейном Ошди Абдулкаримом Хайдаром в диссертационной работе «Исследование и разработка моделей и методов взаимодействия вида устройство -устройство в сетях связи общего пользования»

Комиссия в составе декана факультета Инфо коммуникационных сетей и систем Л.Б, Бузкжова, доцента кафедры 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 Хуссейном Ошди Абдулкаримом Хайдаром в диссертации «Исследование и разработка моделей и методов взаимодействия вида устройство -устройство в сетях связи общего пользования», использованы:

1. При чтении лекций и проведении практических занятий по курсу Всепроникающие сенсорные сети (Рабочая Программа № 18.05/627-Д, утверждена Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М, Машковым 05.07.2018), раздел Программы:

- Кластеризация ВСС. Методы кластеризации во всепроникающих сенсорных сетях. Наиболее распространенные алгоритмы кластеризации.

2. При чтении лекций и проведении практических занятий по курсу Моделирование и оптимизация в системах и сетях электросвязи (Рабочая Программа № 18.05/383-Д, утверждена Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М. Машковым 05.07.2018), раздел Программы:

Моделирование сетей связи и протоколов с использование специализированных пакетов программного обеспечения. Классификация характеристик проекта сети. Базовые экономические показатели. Показатели качества обслуживания (<1о8). Показатели надежности (живучести). Показатели производительности. Показатели утилизации каналов Характеристики используемых внешних сетей. Методы оценки характеристик сети.

В указанных дисциплинах используются следующие новые научные результаты, полученные Хуссейном Ошди Абдулкаримом Хайдаром в диссертационной работе: - Модель связности сети связи, построенной с использованием технологий устройство-устройство;

-Модель пропускной способности кластера, образованного при использовании технологии устройство-устройство;

-Метод кластеризации устройств с использованием технологии устройство-устройство, обеспечивающий максимальную величину обслуживаемого трафика.

Декан факультета ИКСС Доцент кафедры ССиПД Зав. лабораторией кафедры ССиПД

О.И.Ворожейкина