Исследование и разработка моделей трафика и методов выбора структуры сетей интернета вещей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Махмуд Омар Абдулкарим Махмуд

• Махмуд Омар Абдулкарим Махмуд
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Махмуд Омар Абдулкарим Махмуд

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ

1.1 Анализ перспективных направлений развития сетей связи

1.1.1 Анализ тенденций развития перспективных сетей связи

1.1.2 Анализ концепции Интернета вещей

1.1.3 Анализ концепции тактильного Интернета

1.2 Анализ тенденций развития Интернета вещей

1.2.1 Прогноз развития Интернета вещей

1.2.2 Прогноз проникновения и роста трафика ИВ

1.2.3 Анализ приложений Интернета вещей

1.2.4 Анализ характеристики сетей Интернета вещей

1.3 Анализ технологий построения сетей Интернета вещей

1.3.1 Предварительные замечания

1.3.2 Анализ основных характеристик

1.3.3 Анализ особенностей использования в сетях ИВ

1.4 Выводы по главе

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАФИКА ИНТЕРНЕТА

ВЕЩЕЙ

2.1 Предварительные замечания

2.2 Анализ моделей трафика

2.2.1 Анализ моделей трафика традиционных услуг

2.2.2 Аналитические модели потоков

2.2.3 Анализ характеристики трафика

2.2.4 Анализ моделей обслуживания трафика

2.3 Анализ трафика Интернета вещей

2.3.1 Предварительные замечания

2.3.2 Типы трафика ИВ

2.3.3 Агрегированный трафик в сети ИВ

2.4 Анализ и моделирование влияния трафика ИВ на качество обслуживания

2.4.1 Анализ свойств трафика ИВ

2.4.2 Анализ публикаций по рассматриваемой тематике

2.5 Модель трафика Интернета вещей

2.5.1 Анализ и постановка задачи

2.5.2 Модель системы обслуживания трафика Интернета вещей

2.5.3 Исследование влияния трафика ИВ на качество обслуживания

2.5.4 Анализ результатов моделирования

2.6 Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ВЫБОРА

СТРУКТУРЫ СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ

3.1 Анализ специфики маршрутизации трафика в сетях Интернета вещей, выбор расположения шлюза

3.2 Математическая модель и метод выбора маршрута

3.2.1 Модель выбора маршрута

3.2.2 Метод выбора маршрута

3.2.3 Метод поиска центра графа

3.3 Выбор структурных параметров сети ИВ

3.3.1 Предварительные замечания

3.3.2 Анализ методов выбора маршрута с учетом качества обслуживания

3.3.3 Модель и метод выбора структурных параметров сети Интернета вещей

3.4 Анализ результатов моделирования

3.5 Выводы по главе

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ СЕТИ ИТНЕРНЕТА ВЕЩЕЙ КАК СЕТИ

ТОЛЕРАНТННОЙ К ЗАДЕРЖКАМ

4.1 Моделирование сети ИВ как случайного графа

4.1.1 Предварительные замечания

4.1.2 Анализ применения модели Эрдёша-Реньи для сети ИВ

4.1.3 Связность случайного графа

4.1.4 Анализ применения модели Боллобаша-Риордана для сети ИВ

4.2 Модель сети Интернета вещей как сети толерантной к задержкам

4.2.1 Анализ особенностей и моделирование сети ИВ

4.2.2 Анализ процесса доставки данных в сети толерантной

к задержкам

4.2.3 Метод доставки данных в сети толерантной к задержкам

4.2.4 Метод управления доставкой

4.3 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 трафика и методов выбора структуры сетей интернета вещей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современные сети связи, объединяющие средства получения доставки и обработки информации стали неотъемлемой частью современной жизни информационного общества. Одним из основных направлений их развития в настоящее время является реализация концепции построения Интернета вещей (ИВ) [54]. Развитие ИВ включает в себя развитие как технологий получения информации, так и технологий, и методов организации каналов и сетей связи для передачи данных между элементами этих сетей.

Особенности сетей ИВ во многом определяются особенностями прикладных задач и областью их применения. Эти особенности состоят как в способах получения информации и формирования передаваемых сообщений, так и в способе построения самих сетей ИВ. Последние могут строиться как сети сбора информации (мониторинга) и как сети распределения информации. Эти особенности отражаются на свойствах трафика ИВ, которые необходимо учитывать при организации его обслуживания.

Одной из характерных особенностей сетей ИВ является высокая плотность устройств (узлов сети) [74], которая может многократно превышать плотность абонентов в современных сетях подвижной связи. Данная особенность многократно описана в работах по тематике построения ИВ, однако, следует заметить, что распределение плотности абонентов по территории планеты, континентов и даже стран крайне неравномерна. Практически в любой стране мира имеют место регионы с высокой и низкой абонентской плотностью. Вполне разумно предполагать, что и плотность сети ИВ может иметь различную плотность в различных регионах и на различных территориях, а также в различных условиях функционирования.

Указанные выше особенности трафика, а также структурных характеристик сети ИВ требуют разработки моделей и методов, позволяющих реализовать

функциональность ИВ в различных условиях, а также обеспечит ее сосуществование с существующими и перспективными гетерогенными сетями связи. Тема работы актуальна так как направлена на решение имеено этих задач.

Степень разработанности темы. Характеристики трафика, протоколы его обслуживания в сетях связи, методы выбора структуры, всегда являлись важнейшими объектами исследований для любых сетей связи. В последние годы, достигнут существенный прогресс в области исследования сетей Интернета вещей, опубликовано сравнительно большое число работ по данной тематике. Среди работ отечественных и зарубежных авторов отметим труды А.Е. Кучерявого, А.И. Парамонова, Р.В. Киричка, Е.А. Кучерявого, Б.С.Гольдштейна, К.Е.Самуйлова, С.Н. Степанова, А.В.Рослякова, А.М.Тюрликова, О.И. Шелухина, I.F. Akyildiz, P. Wang, Q. Wang, T. Zhang, G. Messier, I.G. Finvers и многих других. Их работы позволили оценить возможности сетей связи по передаче трафика, найти новые подходы к построению архитектуры беспроводных сетей Интернета вещей, к решению проблем обеспечения качества обслуживания.

Однако следует отметить, что круг задач при построении сетей ИВ чрезвычайно широк. Это определяется широким кругом приложений таких сетей, в связи с этим также велика потребность в разработке соответствующих моделей и методов, позволяющих решать эти задачи или выступать в качестве альтернативных методов решения. Несмотря на достигнутые результаты в направлении развития моделей и методов построения сетей ИВ непрерывно ведутся научные работы, о чем свидетельствует большое количество публикаций.

В диссертации разрабатываются модели трафика ИВ, анализируется его влияние ка качество функционирования сетей связи, а также разрабатываются методы обслуживания трафика и выбора структуры сетей ИВ.

Объект исследования. Объектом исследования являются сети Интернета вещей.

Предмет исследования. Предметом исследования является свойства трафика и структурные параметры сетей Интернета вещей.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является повышение качества обслуживания за счет применения эффективных методов маршрутизации, обслуживания трафика, а также выбора рациональной структуры и организации доставки сообщений в сети Интернета вещей.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе последовательно решаются следующие задачи:

- анализ тенденций развития Интернета вещей;

- анализ технологий построения сетей Интернета Вещей;

- разработка модели трафика Интернета вещей;

- анализ влияния трафика Интернета вещей на качество обслуживания и свойства трафика в сетях связи;

- разработка метода маршрутизации трафика в сети Интернета вещей;

- разработка метода выбора позиций размещения шлюзов в сети Интернета вещей;

- разработка метода организации сети Интернета вещей как сети толерантной к задержкам.

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

1. Разработанная модель отличается от известных тем, что позволяет оценить качество обслуживания дифференцировано для каждого из потоков трафика, поступающих на общую систему обслуживания.

2. Разработанный метод маршрутизации трафика на основе критерия минимизации вероятности коллизий позволяет повысить эффективность выбора маршрутов по сравнению с известными методами, основанными на выборе маршрута по критерию длины.

3. Разработанный метод размещения шлюза в сети Интернета вещей, в отличие от известных методов обеспечивает близкие к оптимальным параметры маршрутов до всех узлов сети.

4. Разработанный метод организации сети Интернета вещей, как сети толерантной к задержкам, в отличие от известных методов использует свойство

подвижности узлов, что позволяет повысить связность в условиях малой плотности узлов.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Теоретическая значимость состоит в том, что в работе расширен круг моделей и методов описания влияния устройств Интернета вещей на качество обслуживания и свойства трафика сетей связи, а также методов маршрутизации трафика, выбора структуры и методов организации доставки сообщений в сети Интернета вещей.

Практическая ценность работы: состоит в том, что предлагаемые модель и метод обслуживания трафика Интернета вещей дают возможность учитывать его влияние на качество функционирования при выборе параметров обслуживающей его сети связи. Метод выбора маршрутов может быть применен при разработке протоколов маршрутизации в беспроводных сетях Интернета вещей. Метод выбора позиции расположения шлюза как в составе программных средств управления сетью, так и самостоятельно, как один из методов проектирования сети.

Разработанный метод построения сети Интернета вещей как сети с допустимыми задержками может быть использован при разработке протоколов доставки данных в сети Интернета вещей.

Результаты диссертационной работы использованы при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам «Интернет Вещей» и «Пиринговые сети и сети толерантные к задержкам». В указанных дисциплинах используются новые научные результаты, полученные в диссертационной работе: модель, описывающая свойства маршрутов и метод организации сети с помощью кластеризации ее узлов; модель концентрации трафика М2М и его влияния на качество обслуживания; метод выбора стабильного маршрута в сети с подвижными узлами.

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

Основные положения, вносимые на защиту.

1. Модель обслуживания трафика Интернета вещей.

2. Метод маршрутизации трафика на основе критерия минимизации вероятности коллизий.

3. Метод размещения шлюза в сети Интернета вещей.

4. Метод организации доставки сообщений в сети Интернета вещей как сети толерантной к задержкам.

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.

Степень достоверности и апробация результатов. 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 2018 and 11th Conference, ruSMART 2018 (Санкт-Петербург, 2018); 10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT - INTHITEN workshop 2018) (Санкт-Петербург, 2018); 3-й международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Интернет вещей и 5G (INTHITEN 2017)» (Санкт-

Петербург, 2017); 72-74 конференциях Санкт-Петербургского отделения Общероссийской общественной организации «Российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А. С. Попова» (СПб НТОРЭС) (Санкт-Петербург, 2017-019), VII Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» СПбГУТ (Санкт-Петербург, 2018).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, из них: 3 в рецензируемых научных изданиях, 2 в изданиях, индексируемых в международных базах данных SCOPUS и WoS, 7 в других изданиях и материалах конференций.

Соответствие специальности. Диссертационная работа соответствует пунктам 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 ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ 1.1 Анализ перспективных направлений развития сетей связи

1.1.1 Анализ тенденций развития перспективных сетей связи

Наибольшая доля трафика в современных сетях связи создается пользователями сетей подвижной связи (СПС). На сегодняшний день это такие виды трафика как трафик видео, передачи речи и звука, передачи данных. Поэтому СПС стали безусловными лидерами как по количеству абонентов (пользователей), так и по объему производимого трафика. Основным направлением развития СПС является построение сетей пятого поколения (5G). Это направление характеризуется развитием технологической базы построения сетей и структурных и организационных решений по их реализации [103, 47, 55].

Наиболее значимыми особенностями этих сетей связи 5G являются:

- гетерогенная структура сети;

- в значительной степени более высокая достижимая пропускная способность, по сравнению с современными СПС;

- возможность применения непосредственных связей между абонентскими терминалами (D2D - Device to Device). Данная возможность может реализовываться как в лицензируемых, так и в нелицензируемых диапазонах радиочастот;

- использование для организации связи более высокочастотных участков спектра.

Предполагается, что перспективные сети пятого поколения интегрируют в себе сети ИВ. Эта интеграция может быть, как полной, так и частичной. Поэтому, сети 5G реализуют некоторые новые способы обслуживания трафика, с учетом

особенностей трафика ИВ. В первую очередь, к этим способам относится возможность D2D коммуникаций.

Использование прямых связей позволяет организовать направление доли производимого в сети ИВ трафика непосредственно между устройствами, например, терминалами пользователей, минуя базовые станции и другие элементы СПС. Такой способ обслуживания трафика в литературе называют словами «выгрузка трафика».

Этот способ выгрузки трафика позволяет значительно снизить объем и интенсивность трафика, поступающего на элементы СПС. При использовании нелицензируемых участков спектра, обеспечивается существенная экономия радиочастотного ресурса [100, 111] в лицензируемом диапазоне частот. Такой способ, в целом, дает возможность значительно увеличить эффективность использования ресурсов сети [39]. Как было упомянуто выше D2D соединения могут быть использованы, как для реализации взаимодействия устройств ИВ, так и устройств ТИ. Естественно, что в этих случаях могут быть использованы различные объемы ресурсов устройств и каналов, как в части объемов и скорости передачи данных, так и в части расхода электроэнергии мобильными терминалами.

На рисунке 1.1 приведена динамика изменения доли трафика, выгружаемого из СПС для современных и перспективных сетей связи. Прогноз получен на основе данных, приведенных в [106].

В современных сетях в качестве процесса выгрузки трафика рассматривается перенос трафика GQC в сети локальные сети беспроводного доступа (БЛВС). В настоящее время, наиболее распространенной технологий построения БЛВС являются стандарты семейства IEEE 802.11. Это семейство стандартов также динамично дополняется и развивается согласно общим тенденциям развития технологий связи. Последний из принятых стандартов этого семейства IEEE 802.11ac позволяет обеспечить скорость передачи данных, которая достаточна для большинства современных прикладных задач [61, 62, 104].

2019 Год

Рисунок 1.1 - Динамика развития и прогноз трафика СПС и объема выгружаемого трафика (по данным Cisco)

Уже сегодня БЛВС данной группы стандартов получили широкое распространение. Эти стандарты применяются, как при построении БЛВС общего пользования, так и для построения корпоративных и частных сетей. Это потенциально повышает доступность связи с их использованием.

Из данных, приведенных на рисунке 1.1 можно заметить, что доля выгружаемого трафика возрастает и, к концу периода прогнозирования (2022 г) превышать половину обслуживаемого трафика. Этот прогноз построен для всех используемых технологий построения сетей подвижной связи.

На рисунке 1.2 приведены результаты прогнозирования доли выгружаемого трафика. Результаты приведены для технологий построения СПС различных поколений. Приведенные данные показывают, что в сетях пятого поколения выгружаемый трафик будет составлять, в общем объеме, более 70%. Это в 2 раза больше, чем в сетях второго поколения. Такое различие объясняется в первую очередь тем, что абонентские терминалы в сетях пятого поколения способны работать в БЛВС. Это не так для устаревших устройств, ориентированных на сети второго поколения.

2G 3G 4G 5G

Рисунок 1.2 - Прогноз доли выгружаемого трафика (по данным Cisco)

Приведенные результаты прогноза демонстрируют снижение оъема обслуживаемого в СПС трафика за счет выгрузки трафика таких услуг как передача речи, мультимедиа, данных как при использовании соединений D2D так и при выгрузке через БЛВС.

Подобный процесс перераспределения трафика имеет место и для трафика ИВ и ТИ. Трафик произведенный в сетях ИВ и ТИ, которые используют СПС как шлюз с глобальной ИКС. Данный процесс схематично представлен на рисунке 1.3. На рисунке 1.3 представлена схема выгрузки трафика при наличие 3 возможностей: доступности БЛВС, соединения устройство-устройство и сети ИВ.

Рисунок 1.3 - Схема выгрузки трафика в перспективной сети связи

В настоящее время, при построении большинства сетей ИВ используются стандарты организации беспроводных сетей, в том числе и БЛВС, которые используют нелицензируемые участки спектра радиочастот. Сама структура построения БЛВС допускает использование D2D коммуникаций между отдельными устройствами. Для построения сетей ИВ сейчас чаще всего применяются такие технологии как IEEE 802.15.4 (ZigBee), IEEE 802.11 (WiFi), IEEE 802.15.1 (Bluetooth), LoRaWAN, SigFox. Упомянутые стандарты и технологии, потенциально, дают возможность использовать D2D коммуникации и реализовывать сети на их основе [77, 95].

Таким образом, применение указанных технологий при построении сетей ИВ дает возможность выгрузки трафика в БЛВС. Такие решения могут существенно разгрузить СПС, особенно в случаях внезапного роста трафика ИВ. Доя трафика ИВ в общем объеме трафика современных сетей связи не очень велика. На рисунке 1.4 приведен прогноз изменения трафика ИВ, на примере

М2М трафика, до 2022 года. Как показывает данный прогноз, его доля к 2022 году составит около 2% от общего объема производимого трафика. Это существенная величина, хотя и не дает возможности отнести ИВ к основным источникам трафика.

Приведенные данные прогноза отражают лишь средний объем производимого трафика, к тому же в этот объем трафика не включен трафик, производимый, например, камерами видеонаблюдения на дорогах, в зданиях и т.д. Поскольку сегодня нет полной определенности в том какие устройства следует относить к ИВ. Согласно концепции ИВ, камеры видеонаблюдения также могут быть отнесены к интернет-вещам. В таком случае доля трафика ИВ, следует ожидать, будет существенно больше.

Если иметь в виду устройства подобные устройствами телеметрии, то действительно трафик ИВ, будет иметь ограниченный объем.

Даже в последнем случае возможны ситуации, в которых трафик ИВ может создать значительные сложности для обслуживающих его сетей связи [102, 40]. Эти сложности обусловлены весьма большим количеством интернет-вещей и их поведением, как поведением автоматических устройств. Характеристики трафика ИВ, в отличие от трафика, производимого людьми, могут быть значительно подвержены влиянию внешних факторов. Эти факторы могут вызывать как медленные изменения трафика, так и значительные всплески, которые могут создавать угрозы перегрузки сетей.

Также особенностью трафика ИВ может состоять и в отличие потоковых характеристик трафика, например, определяемых процессами получения данных в системах мониторинга и управления.

Рисунок 1.4 - Изменение долей трафика различных устройств (по данным Cisco)

На рисунке 1.5 приведены результаты прогнозирования количества различных устройств, подключаемы к сетям связи.

Рисунок 1.5 - Прогноз изменения подключений

Из приведенного рисунка видно, что количество ИВ (по оценке количества М2М устройств) достигает величины, соразмерной количеству всех остальных

устройств, подключенных к сетям связи. Вероятно, что данный прогноз является оценкой количества «снизу», поскольку учитывает только М2М устройства.

Таким образом, количественные характеристики сети ИВ таковы, что даже при оценке «снизу» показываю чрезвычайно большое количество ИВ в ближайшей перспективе.

В связи с эти очевидно, что требуются методы, позволяющие как эффективно проектировать, так и эффективно управлять сетями с таким количество устройств. Также должна быть возможность управления и трафиком таких сетях, который в виду значительного количества потенциальных источников может создавать реальные угрозы сети из-за перегрузок и снижения качества обслуживания иных видов трафика.

1.1.2 Анализ концепции Интернета вещей

Современная инфокоммуникационная система (ИКС), включающая в себя средства и системы сбора, обработки и доставки информации стала неотъемлемой частью современного информационного общества. Основой ИКС являются сети и системы связи, обеспечивающие взаимодействие ее элементов. Развитие технологий связи и обработки информации являются катализатором развития как информационных услуг, так и средств получения информации. Уровень развития сетей связи определяет возможности ИКС в целом и существенно влияет на те возможности, которые она предоставляет своим пользователям.

Одним из наиболее перспективных направлений развития телекоммуникационных сетей и ИКС в целом является реализация концепции Интернета вещей (ИВ) [108], которая появилась во многом благодаря развитию технологий и сетей беспроводной связи беспроводной связи и средств получения, и обработки информации. Данная концепция предполагает повышения доступности информации, неограниченно расширяя понятие доступности, как в

пространственной, так и во временной области (доступность информации обо всем, везде и в любое время) [78, 108, 11]. Такая формулировка, практически, не ограничивает области применения технологий Интернета вещей, что создает предпосылки роста количества соответствующих устройств - узлов сети ИВ. Наряду с этим следует ожидать и изменений в части свойств трафика, обслуживаемого в сетях связи.

Уже в настоящее время отмечается изменение ряда свойств трафика, что обусловлено ростом количества подключенных к сети автоматических устройств, которые производят трафик, свойства которого отличаются от свойств трафика, производимого людьми. Такие изменения требуют разработки соответствующих подходов к решению задач построения ИВ как в части обслуживания трафика, так и в части выбора структуры сетей.

Общие тенденции развития современных сетей связи также характеризуются таким направлением, как развитие сетей пятого поколения (50), которые можно рассматривать как очередной существенный шаг в части развития технологий связи.

Такие сети предполагают сосуществование и взаимодействие сетей связи, построенных с использованием различных технологий, т. е. являются гетерогенными. В этом смысле технологии ИВ становятся неотъемлемой составной частью сетей 50. Таким образом, задачи развития ИВ являются перспективными в том смысле, что они сохранят свою актуальность довольно продолжительное время, а именно на интервале внедрения технологий и услуг сетей пятого поколения.

В данной главе приведен анализ основных тенденций развития технологий телекоммуникаций и развития ИКС, в части появления и развития концепции ИВ, а также тенденций изменения трафика, обслуживаемого сетями связи.

Сама концепция Интернета Вещей была сформулирована в рамках исследований Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) в 2010 году при разработке рекомендации У.2060. В материале данной рекомендации приведено детальное определение интернет-вещей с точки зрения их отношения к сетям

связи, там же приведены основные требования к Интернету Вещей, построена эталонная модель ИВ как одной из составляющих перспективных сетей связи.

В данной концепции под интернет-вещами (или просто вещами) понимаются объекты окружающего нас мира (физические объекты) или информационного мира (виртуальные объекты). Эти объекты должны быть идентифицируемы, а также должна иметься возможность их интеграции в существующие сети связи. Из этого следует, что каждая интернет-вещь должна удовлетворять двум условиям: идентифицируемости (иметь возможность адресации) и возможности взаимодействия с сетью, т.е. должна иметь соответствующий интерфейс.

Фактически, выполняя два данные условия интернет-вещь может рассматриваться как элемент сети связи, а поскольку, потенциально, она может обладать всеми функциями узлов сети, то она может рассматриваться как узел сети. В зависимости от используемых технологий связи и методов построения сети ИВ это может быть оконечный узел, представляющий собой источник или приемник информации, или узел, выполняющий, например, функции транзита трафика. Это создает потенциальные предпосылки формирования сетевых структур, имеющих существенно более высокую плотность узлов, чем это было ранее в телекоммуникационных сетях.

В таких условиях первостепенную роль начинают приобретать методы выбора структуры сети и методы обслуживания трафика в таких сетях, которые обеспечат их сосуществование с современными сетями, а также органичное взаимодействие с элементами перспективных сетей связи.

Концепция ИВ также вводит некоторые требования к сетям связи, которые можно сформулировать следующим образом:

- каждая интернет-вещь, потенциально, должна иметь возможность связи с глобальной ИКС;

- сети Интернета вещей должны иметь возможность предоставлять, по отношению к каждой интернет-вещи относящимся к ней услуги без каких-либо

ограничений. Например, услуги, связанные с обеспечением конфиденциальности взаимодействия между физическими и виртуальными вещами.

- сети и устройства Интернета вещей могут быть гетерогенными, т.е. реализованными с помощью различных технологий, при этом они должны иметь возможность взаимодействия с другими устройствами ИКС через различные сети,

- состояние интернет-вещей может изменяться динамически характеризоваться различными признаками (например, состояние «сна», активное состояние, от связное с сетью состояние или наоборот, и т.д.). Также динамически могут изменяться такие характеристики как количество интернет-вещей, их координаты в пространстве, скорость движения и т.д.

Перечисленные выше требования могут быть выполнены в сети с динамически изменяющейся структурой, т.е. для реализации сетей Интернета вещей наиболее приемлем подход построения самоорганизующихся сетей. Данный подход предполагает применение соответствующих протоколов самоорганизации, которые обеспечат эффективное функционирование таких сетей, т. е. соотношение между показателями качества их функционирования и некоторым показателем объема затрачиваемых ресурсов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Махмуд Омар Абдулкарим Махмуд, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Abramson N. THE ALOHA SYSTEM: Another Alternative for Computer Communications // Proceedings of the American Federation of Information Processing Societies (AFIPS) Fall Joint Computer Conference (Houston, USA, 1719 November 1970). New York: ACM, 1970. PP. 281-285. D01:10.1145/1478462.1478502

2 Abramson N. The Throughput of Packet Broadcasting Channels // IEEE Transactions on Communications. 1977. Vol. 25. Iss. 1. PP. 117-128. D0I:10.1109/TC0M.1977.1093713

3 Alharthi, S. A. IoT Architecture and Routing for MV and LV Smart Grid / S. A. Alharthi, P. Johnson// 2017 IEEE Smart Grid Conference (SASG) Saudi Arabia.

4 Andreev S. Energy-Efficient Client Relay Scheme for Machine-to-Machine Communication / S. Andreev, O. Galinina, Y. Koucheryavy // GLOBECOM 2011, Houston, TX, USA, 2011.

5 Banzal S. Data and Computer Network Communication. Boston: Firewall Media, 2007.

6 Bounceur, A. A New Dominating Tree Routing Algorithm for Efficient Leader Election in IoT Networks/ A. Bounceur, M. Bezoui, M. Lounis, R. Euler, Ciprian Teodorov// 2018 15th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC).

7 Chornaya, D. Investigation of Machine-To-Machine Traffic Generated by Mobile Terminals / D. Chornaya, A. Paramonov, A. Koucheryavy // В сборнике: International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops 6. Сер. "2014 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, ICUMT 2014", 2015. — С. 210-213.

8 Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 20152020 White Paper.

9 Contiki: The Open Source OS for the Internet of Things. URL: http://www.contiki-os.org/start.html (дата обращения: 18.07.2019)

10 Dao, N. Analysis Of Routes In The Network Based On A Swarm Of UAVS / N. Dao, A. Koucheryavy, A. Paramonov // Lecture Notes in Electrical Engineering. — 2016. — V. 376. — PP. 1261-1271.

11 Dr. Sebastian Wahle, Competence Center NGNI. Open MTC Platform M2M Solutions for Smart Cities and the Internet of Things / Dr. Sebastian Wahle [электронный ресурс] // 6th KUVS NG SDP Workshop. — Berlin, April 4, 2012. — Режим доступа: http://www.kuvs-ngsdp.org/_slides/05_OpenMTC-Platform_Wahle.pdf (дата обращения 05.10.2013).

12 G. Wu. M2M: From mobile to embedded internet / G. Wu et al. // Communications Magazine, IEEE. — 2011. — vol. 49, no. 4, — PP. 36-43.

13 Gerasimenko, M. Impact of machine-type communications on energy and de-lay performance of random access channel in LTE-advanced / M. Gerasimenko, V. Petrov, O. Galinina, S. Andreev, Y. Koucheryavy // European Transac-tions on Telecommunications. — June 2013. —Volume 24, Issue 4, — PP. 366-377.

14 Grishin, I. Development of a node-positioning algorithm for wireless sensor networks in 3D Space / I. Grishin, R. Kirichek, D. Okuneva, M. Falin // 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). —

2016. — С. 279-282.

15 Han, B. Efficient packet error rate estimation in wireless networks / B. Han, S. Lee. In: Testbeds and Research Infrastructure for the Development of Networks and Communities (TridentCom) (2007).

16 Hoang, L.Tr. Development Of Methods To Maintain The Functionality Of Wireless Sensor Networks Under Intentional Electromagnetic Interference Conditions / L.Tr. Hoang, R.V. Kirichek, A.I. Paramonov, A.E. Koucheryavy // Электросвязь. —

2017. — № 3. — С. 32-38.

17 Hoang, T. Adaptive Routing In Wireless Sensor Networks Under Electromagnetic Interference / T. Hoang, R. Kirichek, A. Paramonov, F. Houndonougbo, A.

Koucheryavy // 31st International Conference on Information Networking (ICOIN) 2017. — PP. 76-79.

18 IEEE 802.11-2012 Standard for Information technology. Telecommunications and information exchange between Local and metropolitan area networks. Specific requirements Part 11. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. IEEE Std., March 2012.

19 IEEE 802.11s Extended Service Set Mesh Networking. 2009.

20 IEEE 802.15.4 Электронный ресурс. — режим доступа: https://standards.ieee.org/getieee802/download/802.15.4d-2009.pdf

21 IoT Workshop RPL Tutorial. https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2011/04/Vasseur.pdf.

22 ITU-T The Tactile Internet, ITU-T Technology Watch Report, August 2014. John Wiley & Sons, 2008.

23 Kim, K. Dynamic MANET on-demand for 6LoWPAN (DYMO-low) routing / K. Kim, S. Park, I. Chakeres, C. Perkins. In: Internet Draft: draft- montenegro-6lowpandymo-low-routing-03 (2007).

24 Kim, K. Hierarchical routing over 6LoWPAN (HiLow) / K. Kim, S. Yoo, J. Park, S.D. Park, J. Lee. In: IETF: Internet Draft: draft-deniel-6lowpan-hilowhierarchical-routing-00.txt, vol. 38 (2005).

25 Kirichek, R. Implementation Of The Communication Network For The Multi-Agent Robotic Systems / R. Kirichek, A. Paramonov, A. Vladyko, E. Borisov // International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems. — 2016. — V. 7. — № 1. — PP. 48-63.

26 Koucheryavy, A. The mixed telemetry/image USN in the overload conditions / A. Koucheryavy, A. Muthanna, A. Prokopiev // Proceedings Conference on Advanced Communication Technology (ICACT 2014). -Phoenix Park, Korea. — 2014.

27 Koucheryavy, А. Connectivity Estimation in Wireless Sensor Networks / А. Koucheryavy, I. Nurilloev, А. Paramonov // NEW2AN. — 2016. — С. 269-277.

28 Mahmood, O.A. Optimization of Routes in the Internet of Things / O.A. Mahmood, A. Paramonov. (2018). Optimization of Routes in the Internet of Things // 18th

International Conference, NEW2AN. — 2018. — 11th Conference, ruSMART. — 2018. — (P. 584-593). Springer, Cham.

29 Mahmood, O.A. Peculiarity of the Internet of Thing Traffic Routing, Selection of the Gateway Location / O.A Mahmood, A. Paramonov // 10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT) -INTHITEN 2018 workshop . Springer, Cham. — 2018.

30 Makolkina, M. The Augmented Reality Service Provision In D2D Network / M. Makolkina, A. Vikulov, A. Paramonov // Communications in Computer and Information Science. — 2017. — Т. 700. — PP. 281-290.

31 Mazhelis O., Internet-of-things market, value networks, and business models / O. Mazhelis, H. Warma, S. Leminen, P. Ahokangas, P. Pussinen, M. Rajahonka, R. Siuruainen, H. Okkonen, A. Shveykovskiy, and J. Myllykoski: State of the art report. Technical report, University of Jyvaskyla, Department of Computer Science and Information Systems, Technical Report TR-39, 2013. [12] K. Meh.

32 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. — V. 9870. — PP. 395-403.

33 Muthanna, A. Comparison of Protocols for Ubiquitous Wireless Sensor Network / A. Muthanna, A. Paramonov, A. Koucheryavy, A. Prokopiev // В сборнике: International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops 6. Сер. "2014 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, ICUMT 2014" 2015. — С. 334-337.

34 Muthanna, A. Enabling M2M Communication through MEC and SDN / A. Muthanna, A. Khakimov, A.A. Ateya, A. Paramonov, A. Koucheryavy // Communications in Computer and Information Science. — 2018. — Т. 919. — С. 95-105.

35 Muthanna, A. The Mixed Telemetry/Image USN in The Overload Conditions / A. Muthanna, A. Koucheryavy, A. Prokopiev // 16th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT) 2014. —PP. 475-478.

36 Networking, C.V. (2016) Cisco Global Cloud Index: Forecast and Methodology 2015-2020 (White Paper). Cisco Public, San Jose.

37 Nurilloev, I. Connectivity Estimation In Wireless Sensor Networks / I. Nurilloev, A. Paramonov, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Computer Science. — 2016. — Т. 9870. — PP. 269-277.

38 OECD (2015), OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015: Innovation for growth and society, OECD Publishing, Paris. http://dx.doi.org/10.1787/sti_scoreboard-2015-en.

39 Paramonov, A. Clustering Optimization for Out-of-Band D2D Communications / A. Paramonov, O. Hussain, K. Samouylov, A. Koucheryavy, R. Kirichek, Y. Koucheryavy // Wireless Communications and Mobile Computing. — 2017. — Т. 2017. — Paper ID 6747052.

40 Paramonov, A. M2M Traffic Models And Flow Types In Case Of Mass Event Detection / A. Paramonov, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Computer Science.

— 2014. Т. 8638. — С. 294-300.

41 Paramonov, A. Provision of Connectivity for (Heterogeneous) Self-Organizing Network Using UAVS / A. Paramonov, I. Nurilloev, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Computer Science (см. в книгах). — 2017. — Т. 10531. — С. 569-576. Lei L. Operator Controlled Device-to-Device Communications in LTE-Advanced Networks / Lei L. et al. // IEEE Wireless Commun., vol. 19, no. 3, June 2012,PP. 96-104.

42 Paramonov, A.. M2M Traffic Models And Flow Types In Case Of Mass Event Detection / A. Paramonov, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Computer Science.

— 2014. — Т. 8638. — С. 294 -300.

43 RecomendationY.2066 Common requirements of the Internet of things. — Geneva: Telecommunication Standardization Sector of ITU, 2014.

44 RecomendationY.2068 Functional framework and capabilities of the Internet of things. Telecommunication Standardization Sector of ITU, Geneva, 2015.

45 RecomendationY.2078 Application support models of the Internet of things. — Geneva: Telecommunication Standardization Sector of ITU, 2015.

46 Routing Over Low Power and Lossy Networks (ROLL). https://datatracker.ietf.org/wg/roll/charter.

47 Sorensen, L. Use scenarios 2020 - a worldwide wireless future / L.Sorensen, K.E. Skouby // Visions and research directions for the Wireless World.Outlook. Wireless World Research Forum. — July 2009. — №4. — 42 p.

48 Tang S. An Analytical Traffic Flow Model for Cluster-Based Wireless Sensor Networks / Tang S. // 1st International Simposium on Wireless Pervasive Computing, 2006.

49 Tavakoli, M.: HYDRO: A hybrid routing protocol for lossy and low power networks. In: IETF Internet Draft: draft-tavakoli-hydro-01 (2009)

50 The Tactile Internet. — Geneva: ITU-T Technology Watch ReportAugust, 2014.

51 Villy, B. Iversen Teletraffic Engineering Handbook. COM Center Technical University of Denmark Building 343, DK-2800 Lyngby Tlf.: 4525 3648 www.tele.dtu.dk/teletra.

52 Waldner, J.-B. Nanocomputers and Swarm Intelligence / J.-B. Waldner // ISTE,

53 Wireless medium access control (MAC) and physical layer (PHY) specications for low-rat wireless personal area networks (LR-WPANs). In: IEEE 802.15.4 Standard, Part 15.4 (2003).

54 Y.2060 Обзор интернета вещей. Международный союз электросвязи, сектор стандартизации, 06/2012.

55 Yastrebova A. Future Networks 2030: Architecture & Requirements / A. Yastrebova, R. Kirichek, Ye. Koucheryavy, A. Borodin, A. Koucheryavy // В сборнике: 2018 10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT) 2018.

56 Бородин, А.С. Маршрутизация трафика в сети беспроводной связи, построенной на базе D2D-технологий / А.С. Бородин, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2019. — № 2. — С. 38-44.

57 Боронин, П.Н. Интернет вещей как новая концепция развития сетей связи / П.Н. Боронин, А.Е. Кучерявый // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2014 . — № 3 (7) . — С. 7-30.

58 Бузюков Л.Б., Анализ временных параметров обслуживания трафика беспроводной самоорганизующейся сети / Л.Б. Бузюков, Д.В. Окунева, А.И. Парамонов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. — 2016. — Т. 10. № 10. — С. 66 -75.

59 Бузюков, Л.Б. Проблемы построения беспроводных сенсорных сетей / Л.Б. Бузюков, Д.В. Окунева, А.И. Парамонов // Труды учебных заведений связи. — 2017. — Т. 3. — № 1. — С. 5-12.

60 Вадзинский, Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям / Р.Н. Вадзинский. —СПб.: Наука. — 2001.

61 Викулов, А.С. Анализ подходов к организации радиопокрытия в сетях WI-FI с высокой плотностью пользователей / А.С. Викулов, А.И. Парамонов // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2018. — Т. 6. № 3. — С. 38-51.

62 Викулов, А.С. Анализ трафика в сети беспроводного доступа стандарта IEEE 802.11 / А.С. Викулов, А.И. Парамонов // Труды учебных заведений связи. — 2017. — Т. 3. № 3. — С. 21-27.

63 Вишневский, В. Mesh-сети стандарта IEEE 802.11s - технологии и реализация / В. Вишневский, Д. Лаконцев, А. Сафонов, С. Шпилев. Первая миля. — 2008. — №2-3. — с. 26-31.

64 Герасимова, И.А. Анализ трафика и качества обслуживания в беспроводных самоорганизующихся сетях / И.А. Герасимова, А.И. Парамонов // В сборнике: Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании сборник научных статей V международной научно-технической и научно-методической конференции. — 2016. — С. 299-303.

65 Гребенщикова, А.А. Обзор разнообразных методов сбора данных для умной транспортной системы умного города / А.А Гребенщикова, О. А. Махмуд, А. С. Мутханна, А.И. Парамонов // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании сборник научных статей V международной научно-технической и научно-методической конференции (АПИНО). — 2018. — С. 267-272.

66 Дао, Ч.Н. Метод выбора стабильного маршрута в сети с подвижными узлами / Ч.Н. Дао, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2018. — № 8. — С. 37-44.

67 Дао, Ч.Н. Модели концентрации трафика М2М и оценка его влияния на QOS в сетях 50 / Ч.Н. Дао, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2018. — № 4. — С. 47-54.

68 Евглевская, Н.В. Модель архитектуры программно-конфигурируемой сети и когнитивный метод управления для организации множественного доступа в сетях интернета вещей / Н.В. Евглевская, А.И. Парамонов, П.И. Смирнов, Р.В. Шамилова // Радиопромышленность. — 2018. — № 4. — С. 68-75.

69 Зелигер, Н.Б. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений / Н.Б. Зелигер, О.С. Чугреев, Г.Г. Яновский. — М.: «Радио и связь», 1984 г. — С. 177.

70 Карпов, Ю. Имитационное моделирование систем / Ю Карпов. — СПб. «БЧВ Петербург», 2005 г. —389 с.

71 Кендалл, М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / А. Стьюарт. — М. : Наука, 1976. — 736 с.

72 Киричек, Р.В. Эволюция исследований в области беспроводных сенсорных сетей / Р.В. Киричек, А.И. Парамонов, А.В. Прокопьев, А.Е. Кучерявый // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2014 . — № 4 (8) . — С. 29-41 .

73 Колчин, В.Ф. Случайные графы / В.Ф. Колчин. — М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2004. — 256 с.

74 Кучерявый, А.Е. Интернет Вещей / А.Е Кучерявый// Электросвязь. — 2013. — № 1. — С. 21-24.

75 Кучерявый, А.Е. Метод маршрутизации трафика в сети Интернета Вещей на основе минимума вероятности коллизий / А.Е. Кучерявый, О.А. Махмуд, А.И. Парамонов // ТУЗС. — 2019. — №3. — С. 40-47. (Принята к публикации)

76 Кучерявый, А.Е. Модели трафика для сенсорных сетей в Ц-России / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2006. — № 6. — С. 15-19.

77 Кучерявый, А.Е. Обеспечение связности беспроводных сенсорных узлов гетерогенной сети / А.Е. Кучерявый, И.Н. Нуриллоев, А.И. Парамонов, А.В. Прокопьев //Информационные технологии и телекоммуникации. — 2015. — Т. 3. № 1. — С. 115-122.

78 Кучерявый, А.Е. Перспективы научных исследований в области сетей связи на 2017-2020 годы / А.Е. Кучерявый, А.Г. Владыко, Р.В. Киричек, М.А. Маколкина, А.И. Парамонов, А.И. Выборнова, Р.Я. Пирмагомедов // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2016. — Т. 4. — № 3. — С. 1-14.

79 Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. — СПб : Любавич, 2011. — 312 с.

80 Кучерявый, А.Е. Сети связи общего пользования / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, Е.А. Кучерявый. Тенденции развития и методы расчёта. ФГУП ЦНИИС, 2008.

81 Кучерявый, А.Е. Сети связи с малыми задержками / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, Я.М. Аль-Наггар // Электросвязь. — 2013. — № 12. — С. 15-19

82 Кучерявый, А.Е. Тактильный интернет / А.Е. Кучерявый, А.И. Выборнова // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании сборник научных статей V международной научно-технической и научно-методической конференции. — 2016. — С. 6-11.

83 Кучерявый, А.Е. Тактильный интернет / А.Е. Кучерявый, М.А. Маколкина, Р.В. Киричек // Сети и линии связи: прошлое, настоящее, будущее Материалы Девятых научных чтений памяти А.С. Попова, посвященных Дню радио -празднику работников всех отраслей связи. — 2016. — С. 142 -146.

84 Махмуд, О. А. Анализ структур сетей Интернета Вещей / О. А. Махмуд, О.А.Хуссейн, А.И. Парамонов // 73-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио — СПб.: СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина), 2018. — С. 218-220.

85 Махмуд, О.А. Моделирование влияния трафика интернета вещей на качество обслуживания / О.А. Махмуд, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2018. — №9. — С. 39-44.

86 Махмуд, О.А. Обзор методов передачи данных в устройствах 1оТ / О.А. Махмуд, Р.В. Киричек // 72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио — СПб.: СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина). — 2017. — С. 174-175.

87 Махмуд, О. А. Анализ задач построения Интернета Вещей как сети с допустимыми задержками / О.А. Махмуд, А.И. Парамонов // 74-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио — СПб.: СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина), 2019. — С. 159-160.

88 Махмуд, О.А. Анализ развития приложений и изменения трафика Интернета Вещей / О.А. Махмуд, А.И. Парамонов // 74-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио — СПб.: СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина). — 2019. — С. 158-159.

89 Махмуд, О.А. Анализ трафика Интернет Вещей. подходы к моделированию / О.А. Махмуд, А.И. Парамонов // 3-я международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых Интернет вещей и 50 (ЮТНГТБК). — 2017. — С. 74-79.

90 Махмуд, О.А. Модель сети Интернета вещей как сети толерантной к задержкам / О.А. Махмуд, А.И. Парамонов, А.Е. Кучерявый // Электросвязь. — 2019. — №7. — С. 57-63.

91 Мельников, В.И. Теория автоматического регулирования и системы автоматики / В.И. Мельников. — М.: Машиностроение. —1972.

92 МСЭ-Т, У-2060, Глобальная информационная инфраструктура, аспекты протокола интернет и сети последующих поколений. — Сектор стандартизации электросвязи МСЭ, 06/2012.

93 Мутханна, А.С. Исследование перегрузок во всепроникающих сенсорных сетях/ А.С. Мутханна, А.И. Выборнова, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2016. — № 1, — С. 53-59.

94 Мутханна, А.С. Сравнительный анализ протоколов маршрутизации гр1 и аоёу / А.С. Мутханна, А.В. Прокопьев, А.Е. Кучерявый. Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. и-я международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сб. научных статей. Под ред. Доценко С. М.. — СПб. : СПбГУТ, 2013. — С. 16 -171.

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

96 Нуриллоев, И.Н. Эффективная связность беспроводной сенсорной сети / И.Н. Нуриллоев, А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2018. — № 3. — С. 68-74.

97 Нуриллоев, И.Н., Восстановление связности беспроводной сенсорной сети / И.Н. Нуриллоев, А.И. Парамонов // 72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. — 2017. —С. 195196.

98 Окунева Д.В., Анализ связности беспроводной самоорганизующейся сети при различном распределении узлов по территории / Д.В. Окунева, Л.Б. Бузюков, А.И. Парамонов // Электросвязь. —2016. —№ 9. —С. 58-62.

99 Парамонов А.И. Модели потоков трафика для сетей М2М / А.И. Парамонов. // Электросвязь. — 2014. — № 4. — С. 11-16.

100 Парамонов, А.И. Задачи кластеризации коммуникаций в сетях пятого поколения / А.И. Парамонов, О.А. Хуссейн // 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.

101 Парамонов, А.И. Исследование влияния параметров беспроводных самоорганизующихся сетей связи на качество обслуживания / А.И. Парамонов, Б.Х. Чинь // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2017). Сборник научных статей. Под редакцией С.В. Бачевского. — 2017. — С. 514-519.

102 Парамонов, А.И. Модели потоков трафика для сетей М2М / А.И. Парамонов // Электросвязь. — 2014. — № 4. — С. 11-16.

103 Парамонов, А.И. Проблемы развития инфокоммуникационных услуг и их влияние на перераспределение трафика / А. И. Парамонов, Н. С. Сенькина // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2016. — Т. 4. № 1. —С. 46-54.

104 Парамонов, А.И. Стандарт IEEE 802.11ax и перспективы его применения для интернета вещей. / А.С. Викулов, А.И. Парамонов // В сборнике: Интернет вещей и 5G. — 2016. — С. 38-41.

105 Парамонов, А.И. Управление трафиком машина-машина на основе расписания / А.И. Парамонов // Системы управления и информационные технологии. — 2014. — Т. 56. № 2. — С. 84-88.

106 Прогноз Cisco [электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/white-paper-c11-738429.html#_Toc953326 (дата обращения 05.01.2019).

107 Райгородский, А.М. Модели случайных графов / А.М Райгородский. — М.: МЦНМО, 2011. —136 с.

108 Рекомендация Y.2060 Обзор интернета вещей. — Женева: Сектор стандартизации электросвязи МСЭ, — 2012 г.

109 Рекомендация Y.2069 Термины и определения для интернета вещей. — Женева: Сектор стандартизации электросвязи МСЭ, 2015 г.

110 Рекомендация У.2080 Функциональная архитектура организации сетей распределенных услуг. — Женева: Сектор стандартизации электросвязи МСЭ, 2012 г.

111 Хуссейн, О.А. Анализ влияния технологий на функционирование беспроводных сетей связи / О.А. Хуссейн, А.И. Парамонов // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2018. — Т. 6. № 2. —С. 79-86.

112 Хуссейн, О.А. Использование методов кластеризации в задачах организации коммуникаций в сетях 50 / О.А.Хуссейн, О. А. Махмуд & А. И. Парамонов // 73-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио — СПб.: СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина), 2018. — С. 243-245.

113 Шелухин, А.М. Осин Фрактальные процессы в телекоммуникациях / А.М. Шелухин, А.В.Тенякшев. — М.: «Радиотехника», 2003 г. — 479 с.

114 Шелухин, О.И. Фрактальные процессы в телекоммуникациях / О.И. Шелухин. // М. «Радиотехника», 2003 г.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

А.1 Имитационная уодель обслуживания трафика Интернета вещей

(Апу^к)

Основные элементы модели в AnyLogic и их свойства

А.2 Модель и метод выбора позиции шлюза (МаШса^

150

М1.2 100

ООО

50

ио о^ о&о )000 3 О * <Ь 5 д и и и О О 8 ° ° < О О Оо ^ 0° со о ф , ° О о ° О о

Э О 3 О ° о о _ о_ ,- 5 (Р о > °" <?с 8, ■ оо о > о о о О о °

о о о °о О > о ° ° ° X О оЗ* 00 о О д 1 о ° О % о* О ° V " о О с* о _ ^ _ т Л § о . о ° °

э о > ° °о о о О с о°° ф ° о° и о <5- о О ° О О о о О о о ° ООО ° О- о 00 о °

50

100

150

200

Алгоритм Флойда - поиск кратчайших путей

¿И) :=

:£ш 1 £ 1.. п.

йзг ] г 1.. п

г. . <г- \ 1=] J

Й5Г ) £ 1..П

йэг 1 £ 1_п

йэг 1: е 1.. п

Я к) а(] * к)

а б. . + б. . 1=] Л.*

Ъ не- с1

1,к й" а < Ь

Л- , а

г. , Т-

возвращает две матрицы -матр. кратчайших путей г -матр. длин кратчайших путей

А.3 Моделирование протокола маршрутизации (Mathcad) Основные элементы модели (Cooja Contiki)

g My simulation - Cooja: The Contiki Network Simulator

File Simulation Motes Jools Settings Help

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО

ИССЛЕДОВАНИЯ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ

ФЕДЕРАЛЫЮБ ГОСУДАРСТВЕН НОК ЕКШК НО! ОЬПАНиЦА! ЕЛЬНОК УЧРЕЖЯЕКИК ВЫСШЕГО ОБГлЭОПАННН •САНКТ-ПЕТКЛПЛТСКИП ГОС УДАМ TBT.HHI.til У1ШВЕРСНТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ |1М 1114>ф. М1, ЛОКЧ-КРУЕПИЧА., (С1НПТ1

Юридический ал [КС набережная реки Мойки, л 61, Саикт-ПетерС^г. 141185

Понте вый аярсс пр. Большевиков, Д. Корп. I Сяншт-Петербург, 1931.13 Тел.[phone]

Е-ша1!1 [e-mail] ИНН 7808004760 КПП 7В4001001 ОГРН 1027№91976М ОКТМО 40909000

№

Утверждаю

1 форекгор но научной работе Дукельский К.В.

Акт

о внедрении научных результатов, полученных Махмудом Омаром Абдулкаримом Махмудом в диссертационной работе «Исследование и разработка моделей трафика и методов выбора структуры

сетей Интернета вещей»

Комиссия в составе декана факультета Инфокоммуникационных сетей и систем Л.Б. Бузюкова, 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 а том, что научные результаты, полученные Махмудом Омаром Абдулкаримом Махмудом в диссертации "Исследование и разработка моделей трафика и методов выбора структуры сетей Интернета вещей", использованы:

1. При чтении лекций и проведении практических занятий по курсу Интернет Вещей (Рабочая Программа № 18.05/518-Д, утверждена Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М. Машковым 05,07,2018), раздел Программы:

- Сети М2М. Классификация сетей М2М по видам трафика. Модели для опосредованного и псевдодетерм и ни рован ного трафика. Пуассоновский, самоподобный и антиперсистентный трафик. Влияние трафика М2М на качество обслуживания традиционных услуг связи (речь, видео, данные).

Способы уменьшения влияния трафика М2М.

2. При чтении лекций и проведении практических занятий по курсу Пиринговые сети и сети толерантные к задержкам (Рабочая Программа № 18.05/620-Д, утверждена Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М. Машковым 05,07.2018). раздел Программы:

- Маршрутизация н сетях, толерантных к задержкам. Детерминированная маршрутизация и доставка. Виды стохастической маршрутизации и доставки.

Сравнительный анализ. В указанных дисциплинах используются следующие новые научные результаты, полученные Махмудом Омаром Абдулкаримом в диссертационной работе; -Модель обслуживания трафика Интернета вещей;

-Метод маршрутизации трафика на основе критерия минимизация вероятности коллизий;

-Метод размещения шлюза в сети Интернета вещей;

-Метод организации доставки сообщений в сети Интернета вещей как сети толерантной к задержкам.

Доцент кафедры ССиПД

Декан факультета ИКСС

Зав. лабораторией кафедры ССиПД