Исследование влияния временных мобильных головных узлов на характеристики беспроводных сенсорных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Футахи Абдо Ахмед Хасан

• Футахи Абдо Ахмед Хасан
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Футахи Абдо Ахмед Хасан

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Конвергенция интернета вещей и сетей мобильной связи

1.1. Концепция Интернета Вещей

1.1.1. Интернет Вещей сегодня

1.1.2. Технологические тенденции

1.1.3. Характеристики Интернета Вещей

1.2. Эволюция сотовых технологий

1.2.1. Эволюция от 1G до 4G

1.3. Системы длительной эволюции

1.3.1. Эволюция LTE. 11-я и 12 -я версии 3GPP

1.3.2. LTE-Advanced

1.4. Гетерогенные зоны обслуживания базовых станций LTE

1.4.1. Гомогенные сети сотовой связи

1.4.2. Гетерогенная сеть

Выводы:

Глава 2. Методы обслуживания трафика в гетерогенных зонах LTE

2.1. Кооперативные сети как метод обслуживания трафика в гетерогенных зонах LTE

2.1.1. Принципы построения кооперативных сетей

2.1.2. История развития

2.1.3. Методы кооперации

2.1.4. Фазы кооперации

2.1.5. Схемы кооперации

4.2. Всепроникающие сенсорные сети

4.2.1. Области применения сенсорных сетей

4.2.2. Задачи и проблемы

4.2.3. Кластеризация в беспроводной сенсорной сети

4.3. Мобильные беспроводные сенсорные сети

4.3.1. Платформа динамической мобильной сенсорной сети на основе ГО-коммуникации

4.3.2. Летающие сенсорные сети

Выводы:

Глава 3. Сенсорные сети в гетерогенной зоне системы длительной эволюции

3.1. Модель сети

3.2. Расчет характеристик сети

3.3. Вероятность доступности головного узла для произвольного узла сети

3.4. Вероятность доступности временного головного узла

Выводы:

Глава. 4. Беспроводные сенсорные сети с мобильными временными головными узлами

4.1. Модель сети

4.2. Оптимизация длины раунда

4.3. Анализ влияния движения узлов на функционирование сети

Выводы:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список сокращений и условных обозначений

Словарь терминов

Список литературы

Приложение № 1

Приложение № 2

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование влияния временных мобильных головных узлов на характеристики беспроводных сенсорных сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Развитие сетей связи в настоящее время осуществляется на основе концепции Интернета вещей, которая подразумевает, что все физические и виртуальные вещи будут являться терминалами сети. Наиболее распространенной технологией для реализации концепции Интернета вещей на сегодняшний день являются беспроводные сенсорные сети, которые еще называют всепроникающими, поскольку эти сети могут использоваться практически во всех областях жизнедеятельности человека.

Исследования в области беспроводных сенсорных сетей широко проводятся с начала XXI века. За это время решены многие проблемы построения и функционирования сенсорных сетей. Беспроводные сенсорные сети обладают целым рядом особенностей по сравнению с традиционными сетями связи, что требует разработки новых методов их построения и обеспечения устойчивого функционирования. Специфика применения беспроводных сенсорных сетей, в основном используемых для мониторинга процессов, явлений и событий, а также ограниченные возможности сенсорных узлов, образующих эти сети, порождают появление новых характеристик сети, таких как длительность жизненного цикла, доля покрытия пространства, остаточная энергия узлов и т.п. Множество исследований было посвящено проблемам увеличения длительности жизненного цикла беспроводных сенсорных сетей и для большинства приложений сенсорных сетей эти проблемы были успешно решены на основе создания различных методов кластеризации. Выбор головного узла кластера и его ротация на протяжении жизненного цикла беспроводной сенсорной сети являются при этом важнейшей задачей.

Параллельно с развитием беспроводных сенсорных сетей продолжалось и развитие сотовых сетей мобильной связи. На определенном этапе при создании систем длительной эволюции LTE (Long Term Evolution) эти процессы совпали и появились так называемые гетерогенные зоны базовых станций LTE. Нахождение на одной территории мобильных терминалов, беспроводных сенсорных узлов, терминалов целевых сетей транспортных средств VANET (Vehicular Ad Hoc

Networks) и т.п. требует исследований по возможности совместного использования их ресурсов для обслуживания пользователей и/или вещей. При этом увеличение длительности жизненного цикла является основной задачей таких исследований.

В последние годы появились работы по использованию мобильных узлов иных сетей для снятия информации с узлов беспроводной сенсорной сети, а также использования беспилотных летательных аппаратов для увеличения связности беспроводных сенсорных сетей. В диссертации предлагается использовать мобильные узлы в качестве временных головных узлов для беспроводной сенсорной сети. С учетом изложенного и новизны предлагаемого решения тема диссертации представляется актуальной.

Объект и предмет диссертации. Объектом исследования являются беспроводные сенсорные сети, а предметом исследования - временные мобильные головные узлы для беспроводных сенсорных сетей.

Степень разработанности темы. Проблемам кластеризации беспроводных сенсорных сетей было посвящено достаточно много работ отечественных и зарубежных ученых А.Е. Кучерявого, А.П. Пшеничникова, Е.В. Туруты, В.А. Мочалова, П.А. Абакумова, А.В. Прокопьева, W. Heinzelman, O. Yonis, D. Kim, K. Lindsey, A. Salim и т.д.

По использованию мобильных узлов для снятия информации с беспроводных сенсорных сетей и использованию беспилотных летающих аппаратов для увеличения связности этих сетей известны работы V. Kafle и E.P.de Freitas. Работ по использованию мобильных узлов иных сетей в гетерогенной среде в качестве временных головных узлов кластеров беспроводной сенсорной сети до настоящего исследования известно не было.

Цель и задачи диссертации. Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов использования временных мобильных головных узлов кластеров для увеличения доступности и длительности жизненного цикла беспроводных сенсорных сетей.

Для достижения поставленной цели в диссертации последовательно решаются следующие задачи:

- анализ современных направлений исследований в области беспроводных сенсорных сетей;

- анализ современных направлений исследований в области систем длительной эволюции и систем пятого поколения;

- разработка модели сенсорной сети с использованием временных мобильных головных узлов кластеров;

- определение характеристик доступности головного узла беспроводной сенсорной сети при использовании временного мобильного головного узла кластера;

- доказательство существования оптимального значения длительности раунда для разработанной модели беспроводной сенсорной сети;

- разработка методики выбора рационального значения скорости движения мобильного узла сети.

Научная новизна. Научная новизна полученных результатов состоит в следующем:

- разработана новая модель использования временных мобильных узлов для сбора данных с беспроводных сенсорных сетей, отличающаяся от известных выполнением этими узлами функций головных узлов кластеров;

- определены характеристики доступности головного узла беспроводной сенсорной сети при использовании временного мобильного головного узла кластера, при этом вероятность доступности головного узла беспроводной сенсорной сети может быть увеличена в несколько раз,

- доказано неизвестное ранее существование оптимального значения длительности раунда в беспроводных сенсорных сетях с временными мобильными головными узлами кластеров, что позволяет минимизировать затрачиваемую на кластеризацию энергию при ограничении на время доставки сообщений,

- разработана методика выбора рационального значения скорости движения мобильного узла сети, отличающаяся тем, что мобильный узел используется как временный головной узел кластера беспроводной сенсорной сети, что позволяет увеличить число обслуженных сенсорных узлов за интервал времени.

Теоретическая и практическая значимость диссертации. Теоретическая значимость диссертационной работы состоит, прежде всего, в разработке новой модели с использованием ресурсов временных мобильных головных узлов не только для сбора данных, но и для выполнения ими функций головных узлов кластеров. Кроме того, доказаны важные положения о существовании оптимального значения длительности раунда и рационального значения скорости движения временного мобильного головного узла кластера для новой модели беспроводной сенсорной сети.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в создании научно-обоснованных рекомендаций по планированию беспроводных сенсорных сетей с временными мобильными головными узлами кластеров. При этом достигаются лучшие энергетические показатели беспроводных сенсорных сетей и увеличение длительности жизненного цикла.

Полученные в диссертационной работе результаты использованы в учебном процессе кафедры сетей связи и передачи данных Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича (СПбГУТ) при чтении лекций и проведении практических занятий.

Тематика и область диссертации. Содержание диссертации соответствует следующим пунктам паспорта специальности 05.12.13 — «Системы, сети и устройства телекоммуникаций»: п.2 «Исследование процессов генерации, представления, передачи, хранения и отображения аналоговой, цифровой, видео-, аудио- и мультимедиа информации; разработка рекомендаций по совершенствованию и созданию новых соответствующих алгоритмов и процедур», п.3 «Разработка эффективных путей развития и совершенствования архитектуры сетей и систем телекоммуникаций и входящих в них устройств», п. 12. «Разработка методов эффективного использования сетей, систем и устройств

телекоммуникаций в различных отраслях народного хозяйства», п. 14. «Разработка методов исследования, моделирования и проектирования сетей, систем и устройств телекоммуникаций».

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Новая модель сенсорной сети с временными мобильными узлами расширяет область их применения на использование в качестве временных мобильных головных узлов кластеров.

2. Вероятность доступности головного узла беспроводной сенсорной сети может быть увеличена в несколько раз при использовании временного мобильного головного узла кластера.

3. Длительность раунда для беспроводных сенсорных сетей с временными мобильными головными узлами кластеров имеет оптимальное значение, соответствующее минимуму затрачиваемой энергии на кластеризацию при ограничении на время доставки сообщений.

4. Методика определения скорости движения временного мобильного головного узла кластера для беспроводной сенсорной сети позволяет осуществить выбор рационального значения скорости, обеспечивающего увеличение числа обслуженных сенсорных узлов за интервал времени.

Степень достоверности и апробация результатов. Публикации по теме диссертации. Достоверность основных результатов диссертации подтверждается корректным применением математического аппарата и достаточно широким обсуждением результатов диссертации на конференциях и семинарах.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих международных и всероссийских конференциях и семинарах: на 17-й и 18-й международных конференциях «International Conference on Advanced Communications Technology» (ICACT 2015, 2016); на семинаре "Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире", ЛЭТИ, (Санкт-Петербург, 2013); на 69-й конференции СПбНТОРЭС им. А.С. Попова (Санкт-Петербург, 2014); на 67-й научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов СПбГУТ, Санкт-Петербург, 28-29 мая 2013;

на III международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» СПбГУТ (Санкт-Петербург, 2014), а также на заседаниях кафедры сетей связи и передачи данных СПбГУТ.

Всего по теме диссертации опубликовано 9 работ, из них 2 статьи в зарубежном научно-техническом сборнике (Scopus), 2 статьи в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень изданий, рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации, 1 статья в журналах, включенных в РИНЦ, и тезисы докладов в количестве 4-х в материалах научных конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация включает Введение, 4 главы, Заключение, Список сокращений и условных обозначений, словарь терминов и список литературы, включающий 85 наименований. Работа изложена на 118 страницах, содержит 34 рисунка, 1 таблицу и 2 приложения.

Личный вклад автора. Основные результаты диссертации получены автором самостоятельно.

Краткое содержание диссертации

Во Введении обоснована актуальность диссертации, рассмотрено состояние исследуемой проблемы, сформулированы цели и задачи диссертации, перечислены основные научные результаты диссертации, определена научная новизна, теоретическая и практическая ценность результатов, методология и методы диссертации, приведена область их применения, представлены основные положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации работы, публикациях по теме диссертации, описана структура диссертации и ее объем, краткое содержание глав диссертации.

В первой главе рассмотрена возможность конвергенции интернета вещей и систем длительной эволюции. Кроме того, проведен системный анализ концепции интернета вещей и представлены основные задачи и проблемы, которые нужно преодолеть для ее масштабного внедрения. Также были изучены этапы развития

сетей мобильной связи от аналоговых систем 1G до цифровых широкополосных систем 4G, в частности, LTE-Advanced.

Вторая глава посвящена современным методам обслуживания трафика в гетерогенных зонах LTE. При этом рассматриваются: кооперативная коммуникация, которая обеспечивает виртуальную MIMO-систему для надежной доставки сообщений; всепроникающие сенсорные сети, области их применения и основные методы кластеризации беспроводных сенсорных сетей; летающие сенсорные сети.

В третьей главе была разработана модель сенсорной сети с использованием временных мобильных головных узлов кластеров, обеспечивающая увеличение доступности головных узлов и длительности жизненного цикла сети. В данной главе проведен расчет основных характеристик сети и вероятности доступности временного узла для остальных узлов сети.

Для обработки результатов моделирования использовался пакет Mathcad.

Четвертая глава посвящена вопросу определения значения длительности раунда для беспроводных сенсорных сетей с временными мобильными головными узлами кластеров и параметрам, влияющим на это значение. Разработана модель обслуживания сенсорных узлов временным мобильным головным узлом с учетом плотности узлов, скорости движения временного мобильного головного узла и его радиуса связи. Проведено исследование влияния скорости движения временного мобильного головного узла кластера для новой модели беспроводной сенсорной сети на функционирование беспроводной сенсорной сети.

Для обработки результатов аналитического моделирования использовался пакет Mathcad, а имитационного - среды Anylogic и Excel.

В заключении приводится описание основных результатов диссертации.

Глава 1. Конвергенция интернета вещей и сетей мобильной связи

Проблемам развития сотовых сетей связи на основе технологии систем длительной эволюции LTE (Long Term Evolution) и беспроводным сенсорным сетям как технологической базе для реализации концепции Интернета Вещей IoT (Internet of Things) посвящено достаточно много статей, книг, докладов, рекомендаций [17,5,29,18,49,50,60,72]. Вопросам же совместного развития этих самых современных технологий в отечественных изданиях до сих пор не уделялось должного внимания. Эта глава будет посвящена сетям мобильной связи и их конвергенции с такой новой концепцией как Интернет Вещей (ИВ) [24].

1.1. Концепция Интернета Вещей

Человечество стоит на пороге новой эры. Нас ждет мир, где миллиарды объектов могут распознавать друг друга, общаться и обмениваться информацией. Все они взаимосвязаны через общий или частный интернет-протокол IP-сетей. Эти взаимосвязанные объекты имеют данные, которые регулярно собираются, анализируются и используются, чтобы принимать решение о следующем действии. Это мир Интернета Вещей [38].

В последнее десятилетие на базе сетей следующего поколения (NGN - Next Generation Network) [5] осуществляется развитие сетей связи общего пользования (ССОП). Концепция NGN предусматривает переход от коммутации каналов к коммутации пакетов. Параллельно с этим развивались беспроводные сенсорные сети (WSN- Wirreless Sensor Networks).[6]

C одной стороны, клиентская база в виде человека с его терминалами исчерпала себя, с другой, появление возможности взаимодействия устройств между собой без участия человека поставили вопрос о необходимости разработки новой концепции развития ССОП. Замечательно оправдавшая себя концепция NGN вместе с тем была рассчитана на обслуживание единиц и нескольких десятков миллиардов пользователей. Взаимодействие же устройств между собой заставляет задуматься о построении триллионной сети, т.е. сети, в которой число

пользователей будет измеряться единицами и десятками триллионов. Такая концепция получила название Интернет Вещей.

1.1.1. Интернет Вещей сегодня

Как и во многих новых концепциях, корни ИВ можно проследить в Массачусетском технологическом институте (MIT - Massachusetts Institute of Technology). Со дня его основания в 1999 году, эта группа работает в области сетевой радиочастотной идентификации (RFID - Radio-frequency identification) и в области новых сенсорных технологий. Лаборатория состояла из семи научно-исследовательских университетов, расположенных на четырех континентах. Эти учреждения были выбраны Auto-ID-центром, чтобы разработать архитектуру ИВ.

Прежде, чем говорить о текущем состоянии ИВ, важно договориться об определении. Согласно группе Сиско ( Cisco IBSG - Internet Business Solutions Group), ИВ просто момент времени, когда вещей или объектов, подключенных к интернету больше, чем людей.

Многие ученые применяли фразу "Интернет Вещей", чтобы обратиться к общей идее вещей, особенно предметам быта, которые можно считывать, узнавать, передвигать, адресовать и/или управлять через Интернет, независимо от вида коммуникации (RFID, беспроводный LAN - Local Area Network, глобальные сети, или другие виды). Повседневные объекты включают в себя не только электронные устройства, которые мы используем, но и только продукты высшего технологического развития, таких, как транспортные средства и оборудование, а также вещи, которые мы в целом не относим к электронным технологиям, такие, как продукты питания и одежда.

Примеры «вещей» включают в себя:

- людей,

- физические объекты,

- виртуальные объекты.

При этом "вещи" реального мира должны интегрироваться с виртуальным миром, чтобы позволить обеспечить связь между собой в любое время, и в любом

месте.[38]

В 2003 году насчитывалось около 6,3 млрд человек, живущих на планете и 500 миллионов устройств, подключенных к Интернету. [13] Разделив количество подключенных устройств по мировому населению, мы находим, что соотношение меньше, чем одно устройство (0.08) на каждого человека. На основании определения Cisco IBSG, ИВ еще не существовал в 2003, потому что количество подключенных вещей было относительно небольшим, учитывая, что всепроникающие устройства, такие как смартфоны, были еще не внедрены.

Бурный рост смартфонов и планшетов довел число устройств, подключенных к сети интернета до 12,5 миллиардов в 2010 году, в то время, как мировое население выросло до 6,8 млрд, что делает количество подключенных устройств более, чем одно устройство на человека( точнее, 1,84) в первый раз в истории. Cisco IBSG считает, что ИВ "родился" где-то между 2008 и 2009 г (Рисунок 1.1).

Рисунок 1.1 - Появление Интернета Вещей

Заглядывая в будущее, компания Cisco IBSG предсказывает, что около 25 миллиардов устройств будут подключены к Интернету к 2015 году и 50 млрд к 2020 году. Важно отметить, что эти оценки не принимают во внимание быстрый прогресс в интернете и в технологии устройств.

Кроме того, количество подключенных устройств на одного человека может быть еще больше. Действительно, расчет осуществлялся на основе населения всего мира, в то время, когда многие еще не были подключены к интернету.

С увеличением физических объектов и смарт-устройств, подключенных к Интернету Вещей, влияние и значение, которое приносит Интернет Вещей в нашу повседневную жизнь, делает его еще более распространенным. Люди принимают лучшие решения, такие как выбор оптимальных маршрутов при поездке на работу или выбор своего любимого ресторана. Новые услуги могут появиться для решения проблем общества, таких как удаленный мониторинг здоровья для пожилых пациентов. Для правительства конвергенция источников данных в общей сети улучшает общенациональное планирование, способствует лучшей координации между учреждениями и способствует быстрому реагированию на чрезвычайные ситуации и стихийные бедствия. Для предприятий Интернет Вещей приносит ощутимые выгоды для бизнеса за счет улучшенного управления и отслеживания продукции, новых бизнес-моделей и экономии за счет оптимизации использования ресурсов [38]

1.1.2. Технологические тенденции

Существуют несколько технологических тенденций, которые помогают развитию Интернета Вещей. К ним относятся: миниатюризация устройств, улучшение технологии ШЮ, повсеместное внедрение IPv6, повышение пропускной способности сетей и устройств телекоммуникаций, возможности анализа в режиме реального времени, новые источники энергии сенсорных узлов, изменения в процессе стандартизации, применение облачных технологий и повышение уровня безопасности.

Миниатюризация устройств. Интернет вещей использует технологии для подключения физических объектов к сети Интернет. Размер и стоимость электронных компонентов, которые необходимы для поддержки возможностей, таких как распознавание, слежение и контроль за механизмами, играют решающую роль в широком внедрении Интернета Вещей для различных

промышленных применений. Прогресс в полупроводниковой промышленности был впечатляющим, так как промышленность сохранила верность закону Мура об удвоении плотности транзисторов каждые два года.

Многие приложения, такие как удаленное здравоохранение и мониторинг окружающей среды требуют, чтобы интегрированные чипы были не только малыми по размеру, но и чтобы их можно было имплантировать для распознавания объектов.

Кроме того, поскольку размер чипов становится все меньше, то и стоимость сенсоров также снижается, чтобы сделать их более доступными.

Радиочастотная идентификация ^ГШ). Технология радиочастотной идентификации (ШЮ) имеет особое значение для ИВ, поскольку одной из первых промышленных реализаций ИВ является как раз использование технологии ЯГЮ для отслеживания и мониторинга товаров. Частотный диапазон КРГО от 125 кГц до 5,8 ГГц имеет , по крайней мере, три основных компонента:

- чип, содержащий информацию об объекте, к которому он присоединен, и передает данные по беспроводной сети для читателя через воздушный интерфейс;

- антенну, позволяющую осуществлять передачу информации к / от считывателя;

- упаковку, включающую чип и антенну, и позволяющую прикрепление тега в качестве объекта для идентификации.

В отличие от (/Л-кодов) и (2Л-кодов) ЯГЮ с его способностью постоянно собирать и обрабатывать данные в своей среде рассматривается как перспективная технология для идентификации товаров. Многие отрасли, особенно в области логистики и поставок, уже используют ЯГЮ как решение для улучшения процесса отслеживания и мониторинга.

Протокол интернета (1Ру6). Как показывает статистика, адреса протокола /Ру4 практически исчерпаны.

/Ру6 является следующим протоколом адресации в Интернете, который

38

используется, чтобы заменить /Ру4. В IPv6 существует примерно 3,4 х 10 (340 триллионов триллионов триллионов) уникальных адресов, что дает возможность

практически неограниченному росту и инновациям сети интернета. Учитывая огромное количество подключенных устройств (50 млрд), IPv6 потенциально может быть использован для адресации всех этих устройств и систем.

Широкомасштабное развертывание IPv6 началось в феврале 2010 года. Протокол IPv6 будет способствовать прогрессу ИВ, поскольку потенциально миллиарды новых сенсоров требуют уникальных IP-адресов. Кроме того, IPv6-протокол делает управление сетями проще в связи с возможностями автоматической конфигурации, и он предлагает также усовершенствованные функции безопасности.

Энергия сенсорных узлов. Для того, чтобы концепция ИВ реализовалась в полной мере, сенсорные узлы должны быть самостоятельными. Из-за большого количества сенсоров замена их батареей будет невозможной. Все, что необходимо - это способ генерации электроэнергии сенсорных узлов из явлений окружающей среды, таких как вибрация, свет и ветер.

Стандартизация. Несмотря на значительный прогресс, который был достигнут в области стандартизации, она становится все более необходимой, особенно в области безопасности, жизни людей, архитектуры и коммуникаций. IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) является одной из организаций, работающих, чтобы решить эти проблемы, гарантируя, что пакеты IPv6 могут быть переданы по разным типам сетей.[52]

Применение облачных технологий. Ограниченный ресурс памяти сенсорных узлов и вычислительной мощности как нельзя лучше вписывается в концепции облачных технологий. Уже сегодня в лаборатории Интернета Вещей СПбГУТ и других передовых исследовательских центрах мира сенсорные узлы имеют взаимооднозначное соответствие в одном или нескольких облаках.

1.1.3. Характеристики Интернета Вещей

Связность. Одна из важнейших метрик самоорганизующихся сетей. МСЭ-Т (Сектор стандартизации электросвязи) определяет характеристику связности как возможность любой вещи быть связанной с глобальной инфокоммуникационной

структурой. Связность при этом определяется возможностью идентификации вещей и обеспечением вещей услугами. Сеть связи, каковой бы она ни была, предназначена для обеспечения клиентской базы услугами. В отношении вещей предполагается, что услуги, относящиеся к конкретной вещи, как к элементу клиентской базы, должны предоставляться без ограничений. Кроме того, предусматривается возможность автономного (в отрыве от иных элементов сети) предоставления услуг. Заметим также, что поскольку на/в теле человека также возможно создание сетей, в рамках концепции ИВ оговаривается необходимость высококачественного и высокобезопасного предоставления услуг для тела человека.

Гетерогенность. Эта фундаментальная характеристика ИВ дает возможность устройствам ИВ быть построенными на различных аппаратных, программных платформах и сетях. При этом устройства ИВ должны иметь возможность взаимодействовать с иными устройствами (в том числе и ИВ) через различные сети связи.

Динамические изменения. Статус вещей может изменяться динамически, например, от спящих к активным, от связанных в определенный момент времени с сетью к несвязанным и т.д. Число вещей, местоположение, скорость и т.п. также могут меняться динамически. Именно эта фундаментальная характеристика ИВ приводит к необходимости пересмотра принципов построения сети от существующих инфраструктурных к самоорганизующимся. Самоорганизация в широком смысле этого слова подразумевает не только случайное число узлов и взаимосвязей между ними в любой конкретный момент времени, но и самоуправление, самоконфигурацию, самотестирование, самозащиту, самооптимизацию и т.п.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Футахи Абдо Ахмед Хасан, 2017 год

Список литературы

1. Абакумов, П.А. Алгоритм выбора головного узла кластера сенсорной сети в трехмерном пространстве / П.А. Абакумов// Электросвязь. - 2014. - №4.

2. Вишневский, В.М. Разработка и исследование нового поколения высотных привязных телекоммуникационных платформ/ В.М Вишневский, Б.Н. Терещенко //T-Comm. - 2013. -.№7.

3. Выборнова, А.И. Исследование характеристик трафика в беспроводных сенсорных сетях: автореф. диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук: 05.12.13/ А.И. Выборнова.- СПбГУТ, - 2014.

4. Выборнова, А.И. Модели беспроводных сенсорных сетей для различных применений / А.И. Выборнова // Электросвязь. - 2013. -№ 1. - С. 24-27.

5. Гольдштейн, Б.С. Сети связи пост-NGN / Б.С. Гольдштейн, А.Е. Кучерявый. - С.-Петербург: БХВ. - 2012.

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

7. Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети и новые услуги / А.Е. Кучерявый.// Электросвязь. - 2009. - №1.

8. Кучерявый, А.Е. Адаптивный алгоритм кластеризации для беспроводных сенсорных сетей с мобильными узлами / А.Е. Кучерявый, Н.А. Аль-Кадами //. Электросвязь. -2015. - №3.

9. Кучерявый, А.Е. Летающие сенсорные сети / А.Е. Кучерявый, А.Г. Владыко, Р.В. Киричек // Электросвязь.- 2014. - №9.

10. Кучерявый, А.Е. Теоретические и практические направления исследований в области летающих сенсорных сетей / А.Е. Кучерявый, А.Г. Владыко, Р.В. Киричек // Электросвязь. - 2015. - № 7. - С. 9-11.

11. Кучерявый, А.Е. От e-России к u-России: тенденции развития электросвязи / А.Е. Кучерявый, Е.А Кучерявый // Электросвязь. - 2005. - №5.

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

13. Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. - С.-Петербург: Любавич. - 2011.

14. Кучерявый, А.Е. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчета/ А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, А.В. Прокопьев. - М.: ФГУП ЦНИИС. - 2008.

15. Пяттаев, А.В. Разработка методов кооперации и оценка качества кооперативной передачи в сетях сотовой подвижной связи: Автореф. диссертации на соискание ученой степени канд. тех. наук: 05.12.13 / А.В. Пяттаев. - СПбГУТ, -2013.

16. Росляков, А.В. Интернет Вещей/ А.В. Росляков, С.В. Ваняшин, А.Ю. Гребешков, М.Ю Самсонов. - Самара: ПГУТИ, -2014.

17. Рыжков, А.Е. Системы и сети радиодоступа 4G: LTE, WiMAX / А.Е. Рыжков, М.А. Сиверс, В.О. Воробьев, А.С. Гусаров, А.С. Слышков, Р.В. Шуньков. - С.-Петербург: Линк, , - 2012.

18. Семенов, Ю.В. Умные всепроникающие сети./ Ю.В. Семенов, А.Е. Кучерявый, В.О Пяттаев// Материалы конференции Экспо-Телеком. Сочи, -24-26 апреля. 2011.

19. Тихвинский, В.О., Терентьев, С.В., Юрчук, А.Б. Сети мобильной связи LTE: технологии и архитектура .\ В.О. Тихвинский, С.В. Терентьев, А.Б. Юрчук. - М.: Эко-Трендз, - 2010.

20. Футахи, А.А. LTE и кооперативные сети/ А.А. Футахи //67-я научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов СПбГУТ. - Санкт-Петербург. -28-29 мая 2013. -С. 33-36.

21. Футахи, А.А. Анализ сценариев функционирования кооперативных сетей / А.А. Футахи// III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании», -СПбГУТ. - 25-26 февраля 2014. - С. 369 - 372.

22. Футахи, А.А. Модель построения кооперативных сетей/ А.А. Футахи // 69-ая Научно-техническая конференция СПбНТОРЭС «Российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А. С. Попова», на

секции "Перспективные технологии на сетях связи общего пользования". -Апрель

2014, - С. 162 - 163.

23. Футахи, А.А. Сравнительный анализ сетевых архитектур технологий 4G на базе платформ LTE и WiMAX : Диссертации на соискание академической степени магистра/ А.А. Футахи - СПбГУТ. - 2011.

24. Футахи, А.А. LTE и беспроводные сенсорные сети/ А.А. Футахи, Е.А. Кучерявый, А.Е. Кучерявый // Мобильные телекоммуникации. - 2012. - №9. - С 38-41.

25. Футахи, А.А. Беспроводные сенсорные сети с мобильными временными головными узлами/ А.А. Футахи, А.И. Парамонов, А.Е. Кучерявый //Электросвязь. -2016. - №9. -С. 48-53.

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

27. A. Futahi, A. Paramonov, A. Prokopiev, A.Koucheryavy. Ubiquitous Sensor Networks in the Heterogeneous LTE Network. Proceedings of the 17th International Conference on advanced communications, (ICACT), Pyeongchang, Korea,

2015, pp. 28 - 32.

28. A.Futahi, A.Paramonov, A.Koucheryavy. Wireless Sensor Networks with Temporary Cluster Head Nodes., Proceedings of the 18th International Conference on advanced communications, Pyeongchang, Korea, 2016, pp. 283 - 288.

29. A.Iera, C.Floerkemeier, J.Mitsugi, G.Morabito. The Internet of Things. IEEE Wireless Communications. December 2010, v.17, №6.

30. A.Muthanna, A.Prokopiev, A.Paramonov, A.Koucheryavy. Comparison of protocols for Ubiquitous wireless sensor network. 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT), IEEE, 2014, St. Petersburg, October 2014.

31. A.Nosratinia, T.E.Hunter, A.Hedayat. Cooperative Communication in Wireless Networks. IEEE Communications Magazine. October 2004. рр. 74 - 80.

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

33. Bilal Abu Bakr and Leszek Lilien. 2011. Extending Wireless Sensor Network Lifetime in the LEACH-SM Protocol by Spare Selection. In Proceedings of the 2011 Fifth International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS '11). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 277-282. DOI=10.1109/IMIS.2011.142 http://dx.doi.org/10.1109/IMIS.2011.142.

34. C. Hoymann, W. Chen, H. Montojo. Relaying Operation in 3GPP LTE: Challenges and Solutions // IEEE Communications Magazine. - February 2012. -Vol.50, №.2.

35. C.Tharini, V.Ranjan. An Energy Efficient Spatial Correlation Base Data Gathering Algorithm for Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed and Parallel Systems (IJDPS), v.2, №3, May, 2011.

36. Cui S., Goldsmith A.J., Bahai A. Energy-Efficiency of MIMO and Cooperative MIMO Techniques in Sensor Networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2004. August. T. 22, ..V° 6. C. 10891098.

37. D. Kim and Y. Chung. Self-Organization Routing Protocol Supporting Mobile Nodes for Wireless Sensor Network. Proceedings of the First International Multi-Symposiums on Computer and Computational Sciences, Volume 2, 2006.

38. Dave Evans. The Internet of Things: How the Next Evolution of the Internet Is Changing Everything. April 2011.

39. E.Yitayal, J.-M.Pierson, D.Ejigu. A Balanced Battery Usage Routing Protocol to Maximize Network Lifetime of Manet Based on AODV. The 14th International Conference on Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. NEW2AN 2014. LNCS 8638, Springer, Heidelberg, - 2014.

40. F. Ye, H. Luo, J. Cheng, S. Lu, L. Zhang, "ATwo-Tier Data Dissemination Model for Large-Scale Wireless Sensor Networks,'' Proceedings of the 8th ACM International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom'02), Atlanta, GA, Sept. 2002.

41. Fan Xiangning; Song Yulin; , "Improvement on LEACH Protocol of Wireless Sensor Network," Sensor Technologies and Applications, 2007. SensorComm 2007. International Conference on , vol., no., pp.260-264, 14-20 Oct. 2007 doi: 10.1109/SENSORCOMM. 2007.4394931.

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

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

44. H. Yang and B. Sikdar, Optimal Cluster Head Selection in the LEACH Architecture, IEEE International Conference on Performance, Computing, and Communications, 2007, 93-100.

45. H.Holma, A.Toskala. LTE for UMTS OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access. John Wiley and Sons, 2009.

46. Hartenstein, H., Laberteaux, K.: VANET Vehicular Applications and InterNetworking Technologies (2009).

47. Holma, H. et al. "High-Speed Packet Access Evolution in 3GPP Release 7." IEEE Communications Magazine, 45(12):29-35, December 2007.

48. IEEE P1609.4-2010 - IEEE Standard for Wireless Access in Vehicular Environments (WAVE) 2010.

49. Iera A. The Internet of Things / Iera A. et al. // IEEE Wireless Communications. Dec. 2010, v.17,#6.

50. Internet of Things Definition. European Union. IoT-GSI-C.156-E, ITU-T, IoT-GSI. - Geneva February 2012.

51. J. Hill, M. Horton, R. Kling, L. Krishnamurthy, "The Platforms Enabling Wireless SensorNetworks, ''CommunicationsoftheACM, Vol.47,No.6,June2004,pp.41-46.

52. J.Carlos, C.Rubio, Simon. Willis Planetary Skin: A Global Platform for a New Era of Collaboration. Cisco IBSG, March 2009.

53. J.R. Patole. Clustering in Wireless Sensor Networkusing K-MEANS and MAP REDUCE Algorithm. Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Technology. Pune, 2012.

54. J.Wannstrom, K.Mallinson. Heterogeneous Networks in LTE. WiseHarbor "HetNet/Small Cells" 3GPP.

55. K. Romer, F. Mattern, "The Design Space of Wireless Sensor Networks,'' IEEE Wireless Communications, Dec. 2004.

56. K.J.Ray Liu, K.Sadek, Weifeng Su, A.Kwasinski. Cooperative Communications and Networking. ISBN-13 978-0-511-46548-2, UK, 2009.

57. K.Sohraby, D.Minoli, T.Znati. Wireless Sensor Networks Technology, Protocols, And Applications. E. Book, Isbn 978-0-471-74300-2. US, 2007

58. Kirichek R., Paramonov A., Koucheryavy A. Flying Ubiquitous Sensor Networks as a Queueing System. 17th International Conference on Advanced Communications Technology (ICACT) 2015. c. 127-132.

59. Koucheryavy A., Salim A. Prediction-based Clustering Algorithm for Mobile Wireless Sensor Networks / Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology, ICACT 2010. Phoenix Park, Korea. - 2010.

60. Koucheryavy, Y. A. Wireless Technologies for IoT: M2M, 3GPP, EE and Cooperative / Y.Koucheryavy. - SPb: SUT, October 2012. - 141 p.

61. LTE Advanced: Heterogeneous Networks. Qualcomm Incorporated January 2011.

62. M.Peng, D.Liang , Y.Wei , J.Li , H.H.Chen. Self-configuration and self-optimization in LTE-advanced heterogeneous networks. Communications Magazine, IEEE (Volume:51 , Issue: 5 ). May 2013.

63. N.Al-Qadami, I.Laila, A.Koucheryavy, A.S.Ahmad. Mobility Adaptive Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks with Mobile Nodes. ICACT'2015, Proceedings, 1-3 July, Phoenix Park, Pyeongchang,Korea.

64. Naveen, S.Maakar. Concept of Flying Ad-hoc Network: A Survey. Proceedings of National Conference on Innovative Trends in Computer Science Engineering (ITCSE-2015)held at BRCMCET, Bahal on 4 th April 2015.

65. O.K.Sahingoz. Networking Model in Flying Ad Hoc Networks (FANETs): Concepts and Challenges. Journal of Intelligent &Robotics Systems. V.74, issue 1-2, Springer, 2014.

66. O.Younis, M.Krunz, S.Ramasubramanian. Node clustering in wireless sensor networks: Recent developments and deployment challenges // IEEE Network. -2006. - Vol. 20, №3.

67. P.Abakumov, A. Koucheryavy. The Cluster Head Selection Algorithm in the 3D USN / Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology, ICACT 2014. Phoenix Park, Korea. - 2014.

68. P.DeLima, G.York, D.Pack. Localization of Ground Targets using a Flying Sensor Network. IEEE International Conference on Sensor Networks, Ubiquitous, and Trustworthy Computing, 2006. Proceedings, V.1, Taichung, Taiwan, 5-7 June, 2006.

69. P.Marshall. "HSPA+ Challenges Both WiMAX and LTE on the Road to 4G." Yankee Group Trend Analysis, September 29, 2008.

70. R.Kirichek, A.Paramonov, K.Vareldzhyan. Optimization of the UAV's Motion Trajectory in Flying Ubiquitous Sensor Networks (FUSN) // Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems / Ed. by S. Balandin, S. Andreev, Y. Koucheryavy. — Springer International PublishingSwitzerland. — 2015, LNCS. — Vol. 9247. — P. 352-366.

71. R.Nibarger, M.Teubner. An Introductionto Long Term Evolution (LTE). Issue Briefs. August 2012. US.

72. Recommendation Y.2060. "Overview of Internet of Things". ITU-T, Geneva, June 2012.

73. Recommendation Y.2062. "Ubiquitous Networking Architecture for NGN Conditions". ITU-T, Geneva, June 2012.

74. S. Soro and W. B. Heinzelman, "Cluster head election techniques for coverage preservation in wireless sensor networks", in Ad Hoc Networks, Volume 7, PP 955-972, 2009.

75. S.Parkvall, E.Dahlman, G.Jongren, S.Landstrom, L.Lindbom. Heterogeneous network deployments in LTE. Ericsson Review, No 2, 2011.

76. Sohraby K., Minoli D., Znati T. Wireless sensor networks: technology, protocols, and applications. ISBN 978-0-471-74300-2, 2007, Canada.

77. T.Nakamura. 3GPP Radio Access Networks LTE-Advanced Status. LTE Asia, 6th September 2011.

78. Technical specification for IMT-2000 Third-Generation (3G) Cellular Mobile Terminals.

79. V.P.Kafle, Y.Fukushima, H.Harai. Dynamic Mobile Sensor Network Platform for ID-based Communication / Proceedings. ITU-T Kaleidoscope-2014, St.Petersburg, SUT. - 3-5 June 2014.

80. Vehicle Safety Communications Project Final Report, U. S. Dept. Trans., Nat. Highway Traffic Safety Admin., Rep. DOT HS 810 591 (2006).

81. W. Heinzelman, A. Chandrakasan, H. Balakrishnan. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks. Proceedings 33rd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Wailea Maui, Hawaii, USA, Jan. 2000

82. Y. Koucheryavy, J. Jakubiak. Research Challenges in Vehicular Ad hoc Networks / Proceedings, IEEE CCNC 2008, Las Vegas, USA. - 10-12 January, 2008.

83. Y.Al-Naggar, A.Koucheryavy. Fuzzy Logic and Voronoi Diagram Using for Cluster Head Selection in Ubiquitous Sensor Networks. LNCS, Springer. 14 th NEW2AN, LNCS 8638, 27-29, August, 2014.

84. Zhiyong, P. and L. Xiaojuan. The improvement and simulation of LEACH protocol for WSNs, Software Engineering and Service Sciences (ICSESS), 2010 IEEE International Conference,2010.

85. A. Koucheryavy, A. Salim. Cluster head selection for homogeneous Wireless Sensor Networks. Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology, 2009. ICACT 2009. Phoenix Park, Korea.