Разработка моделей и методов обеспечения функционирования устройств сети интернета вещей на основе стандарта IEEE 802.11АС в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Разумов Александр Александрович

• Разумов Александр Александрович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Разумов Александр Александрович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В СЕТЯХ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ И АНАЛИЗ ИХ УЯЗВИМОСТЕЙ К ПРЕДНАМЕРЕННЫМ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ ВОЗДЕЙСТВИЯМ

1.1. Концепция Интернета вещей и ее основных приложений

1.2. Структура и технологии связи, используемые в сети Интернета вещей. Выбор и обоснование базовой технологии для исследования

1.3. Современные разновидности стандарта IEEE 802.11 в аспекте применения в сети ИВ

1.4. Преднамеренные электромагнитные воздействия и результаты экспериментальных исследований их влияния на функционирование сети ИВ

1.4.1. Преднамеренные электромагнитные воздействия и их классификация

1.4.2. Экспериментальные исследования воздействия ПД ЭМВ на функционирование сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac

1.5. Обобщенная модель воздействия СК ЭМИ на элементы сети ИВ. Постановка задачи диссертационных исследований

Выводы

Глава 2. МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ФРАГМЕНТА СЕТИ ИВ СТАНДАРТА IEEE 802.11AC В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЙ СК ЭМИ

2.1. Обоснование выбора среды моделирования

2.2. Обзор средств пакета Matlab для использования в моделях сети ИВ

2.3. Описание имитационной модели функционирования канала передачи данных стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия СК ЭМИ

2.4. Реализация модели передатчика стандарта IEEE 802.11ас в среде Matlab

2.5. Реализация модели функционирования приемной части стандарта IEEE 802.11ас в условиях помех в среде Matlab

2.6. Результаты численного моделирования процессов передачи данных в

радиоканале стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия СК ЭМИ

Выводы

Глава 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ УСТРОЙСТВ СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ СТАНДАРТА IEEE 802.11АС В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ СК ЭМИ

3.1. Разработка методики экспериментальной оценки влияния СК ЭМИ на функционирование устройств сети Интернета вещей стандарта IEEE 802.11ас

3.2. Содержание экспериментальных исследований

3.3. Определение пороговых значений параметров СК ЭМИ, при которых происходит искажение передаваемых кадров данных (эксперимент № 1)

3.4. Исследование зависимости вероятности ошибки от размера поля данных и параметров СК ЭМИ (эксперимент № 2)

3.5. Исследование зависимости вероятности ошибки при отсутствии прямой видимости между устройствами сети (эксперимент № 3)

3.6. Эксперимент по определению наиболее уязвимого к воздействию СК ЭМИ элемента устройств сети Интернета вещей стандарта IEEE 802.11ас .. 86 Выводы

Глава 4. МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ УСТРОЙСТВ СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ СК ЭМИ

4.1. Метод и модель выбора параметров передаваемого кадра данных устройствами сети в зависимости от степени воздействия СК ЭМИ

4.2. Метод повышения связности узлов сети в условиях воздействия СК ЭМИ на основе введения функциональной избыточности и организации дополнительных связей в сети ИВ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. ОПИСАНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КАНАЛА ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ СТАНДАРТА IEEE 802.11AC В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ СК ЭМИ

Приложение Б. ПРОГРАММА ИСПЫТАНИЙ УСТРОЙСТВ СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ СТАНДАРТА IEEE 802.11AC К СК ЭМИ

Приложение В. ПРОТОКОЛ ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ ФРАГМЕНТА СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ СТАНДАРТА IEEE 802.11AC НА ОСНОВЕ ДВУХ РОУТЕРОВ ТИПА TP-LINK AC1350 К ПД ЭМВ, ФОРМИРУЕМЫХ ГЕНЕРАТОРОМ СК ЭМИ

Приложение Г. ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ ОСНОВНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка моделей и методов обеспечения функционирования устройств сети интернета вещей на основе стандарта IEEE 802.11АС в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Концепция Интернета вещей (IoT — Internet of Things) [32, 33, 99, 100, 123] принципиально изменила представление научного и инженерного сообщества о сетях связи, как в количественном, так и в качественном отношении. Основным содержанием и предназначением Интернета вещей (ИВ) является представление информации пользователям о физических или виртуальных объектах с заданным качеством обслуживания [48, 102, 124, 129]. Для реализации этого требования необходима интеграция большого объема информации об объектах и их идентификации в сети. Такое определение вещей привело к резкому увеличению самой сети, а следствием этого и числа пользователей в сетях Интернета вещей. По оценкам, представленным в [72], к 2020 году в сети ИВ прогнозируется хранение информации о 25 миллиардах вещей. В настоящее время сети ИВ являются одними из наиболее востребованными и удобными для сбора и передачи больших объемов информации. В связи с этим изучению сети ИВ уделяется много работ отечественных и зарубежных ученых А. Е. Кучерявого [30, 31, 34, 36-38, 43-46], Е. А. Кучерявого [47], А. В. Рослякова [72], Р. В. Киричка [104, 105], А. П. Пшеничникова, Е. В. Туруты, Д. А. Молчанова [51, 52], В. А. Мочалова [53], П. А. Абакумова, А. В. Прокопьева [35, 39], W. Heinzelman [96], O. Yonis, D. Kim, K. Lindsey, A. Salim [73].

Наряду со всеми преимуществами сети ИВ, ввиду своей глобальности и сложности, становятся все более уязвимыми к воздействию дестабилизирующих факторов различной физической природы. Особенно сети ИВ восприимчивы к воздействию факторов электромагнитной природы. К ним в первую очередь следует отнести электромагнитные излучения (ЭМИ) естественного происхождения (молнии, статическое электричество) и ЭМИ искусственного происхождения (электромагнитные излучения радиолокационных станций, генераторов мощных электромагнитных излучений различного назначения, линии электропередач, индустриальные помехи) [9; 27; 85; 132]. Негативное влияние ЭМИ заключается в появлении сбоев и отказов в работе устройств сети ИВ, что приводит к снижению качества

обслуживания трафика и системных характеристик, таких как связность сети, время восстановления, пропускная способность, доступность сети.

Появление в конце прошлого столетия новой угрозы снижения качества обслуживания в сетях ИВ в виде электромагнитных атак, представляющих собой одиночные или серию преднамеренных электромагнитных воздействий (ПД ЭМВ) [14; 15; 16; 82], привело к необходимости рассматривать электромагнитный фактор как один из доминирующих при оценке деструктивного влияния на сеть ИВ. Особенно опасными с точки зрения влияния на функционирование устройств сети ИВ являются воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов (СК ЭМИ). Проведенные в этот период эксперименты по воздействию СК ЭМИ на сети Ethernet показали, что наиболее уязвимыми элементами сети являются линии связи. Учитывая, что основой сети ИВ являются беспроводные линии связи, в отличие от сети Ethernet, то исследования по определению степени влияния СК ЭМИ на беспроводные линии связи представляют собой важное теоретическое и практическое значение в выборе стратегии развития и построения сетей ИВ. В настоящее время результаты воздействия СК ЭМИ на беспроводные линии связи и устройства сети ИВ носят разрозненный характер, а их количество не позволяет оценить влияние СК ЭМИ в целом на сеть и ее системные характеристики.

На сегодняшний день несколькими научными школами, возглавляемыми российскими (Ю. В. Парфеновым, Л. Н. Кечиевым [10; 24], Н. В. Балюком [2], Л. О. Мыровой [54; 61], К. Ю. Сахаровым, Т. Р. Газизовым, Э. Н. Фоминичем, Ки-ричком Р. В. [25; 26]) и зарубежными (W. Radasky, C. Baum, D. Nitsch, I. Kohlberg, D. Giri, F. Tesche, H. Garbe, F. Sabath, M. Ianoz) специалистами, проведено значительное количество исследований, подтверждающих влияние ПД ЭМВ, и в частности СК ЭМИ, на передачу информации в сетях связи.

С другой стороны, тенденция увеличения мощности излучающих систем современных средств генерации электромагнитных излучений, улучшение их параметров, доступность компонентной базы и относительно небольшая ее стоимость повышают возможности преднамеренного электромагнитного воздействия по снижению качества обслуживания в сетях ИВ.

Таким образом, исследованиям по оценке влияния СК ЭМИ на сеть ИВ и разработки методов обеспечения функционирования устройств сети в условиях электромагнитных воздействий СК ЭМИ до настоящего времени не уделялось должного внимания, в связи с этим тема диссертационной работы «Разработка моделей и методов обеспечения функционирования устройств сети Интернета вещей на основе стандарта IЕЕE 802.11ac в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов» является актуальной и направлена на совершенствование научно-методического аппарата исследования функционирования сложных технических систем в условиях ПД ЭМВ.

Цели и задачи исследования. Целью работы является обеспечение функционирования устройств сети ИВ в условиях воздействия СК ЭМИ на основе разработки моделей процессов передачи данных, проведения натурных экспериментов и разработки методов снижения влияния СК ЭМИ на характеристики сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

• анализ концепции Интернета вещей, технологий, используемых при организации обмена данными в сети, и их уязвимости к ПД ЭМВ, формируемых генераторами сверхкоротких электромагнитных импульсов;

• разработка модели функционирования фрагмента сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac в условиях воздействия СК ЭМИ;

• разработка методики экспериментальных исследований функционирования устройств сети Интернета вещей стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия СК ЭМИ, приводящих к уничтожению, искажению и блокировке передаваемых кадров данных;

• анализ зависимостей и разработка методов снижения влияния СК ЭМИ на функционирование устройств ИВ стандарта IEEE 802.11ac:

- метода выбора параметров передаваемых кадров данных устройствами сети ИВ в условиях воздействия СК ЭМИ;

- метода обеспечения связности сети на основе введения функциональной избыточности для узлов сети, деградирующих в результате воздействия СК ЭМИ.

Объект исследования. Объектом исследования являются устройства и технологии организации связи в сети Интернета вещей.

Предмет исследования. Модели передачи данных и методы обеспечения функционирования устройств Интернета вещей в условиях воздействия СК ЭМИ.

Методологические и теоретические основы исследования. Проводимые исследования базируются на теории вероятностей, математической статистике, методах моделирования и натурных экспериментах. Моделирование фрагмента сети ИВ проведено на основе пакета имитационного моделирования MATLAB/Simulink 2016b.

Научная новизна исследования

1. Разработанная модель функционирования фрагмента сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac в условиях воздействия СК ЭМИ, в отличие от известных моделей, позволяет установить зависимости вероятности ошибочного приема кадра данных от характеристик СК ЭМИ.

2. Разработанная методика экспериментальных исследований функционирования устройств сети Интернета вещей стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия СК ЭМИ в отличии от известных позволяет определять наиболее уязвимые элементы сети ИВ, пороговые значения характеристик СК ЭМИ, приводящих к искажению и блокированию передаваемой информации и исследовать режимы работы беспроводной локальной сети в условиях воздействия СК ЭМИ.

3. Разработанные методы обеспечения функционирования устройств сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac в условиях воздействия СК ЭМИ, а именно:

• метод и модель выбора параметров передаваемого кадра данных устройствами сети ИВ в зависимости от степени воздействия СК ЭМИ, позволяющие скорректировать параметры кадра данных в зависимости от характеристик канала связи и помехи;

• метод повышения связности сети ИВ в условиях воздействия СК ЭМИ, отличающийся от известных возможностью введения в деградированных узлах сети дополнительных связей на основе использования других технологий связи.

Теоретическая и практическая значимость диссертации

Теоретическая значимость диссертационной работы состоит в том, что на основе разработки модели процесса передачи данных через беспроводные линии связи во фрагменте сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac и экспериментальных исследований функционирования устройств ИВ стандарта IEEE 802.11ac в условиях СК ЭМИ были получены новые результаты, позволившие оценить степень влияния ПД ЭМВ на системные характеристики сети ИВ и предложить технические решения по обеспечению связности сети, восстановлению обмена и доступности к узлам сети.

Практическая значимость диссертационной работы подтверждается актами реализации и состоит в разработке научно-методического аппарата исследования и оценивания влияния СК ЭМИ на сеть ИВ. Предложенная модель и методы могут быть использованы при обосновании требований к техническим характеристикам устройств ИВ.

Основные положения и результат, выносимые на защиту

1. Модель функционирования фрагмента сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов.

2. Методика экспериментальных исследований функционирования устройств сети Интернета вещей стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов.

3. Методы обеспечения функционирования устройств сети ИВ стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов:

• метод и модель выбора параметров передаваемого кадра данных устройствами сети в зависимости от степени воздействия СК ЭМИ;

• метод повышения связности узлов сети в условиях воздействия СК ЭМИ на основе введения функциональной избыточности и организации дополнительных связей в сети ИВ.

Достоверность полученных автором научных и практических результатов определяется обоснованным выбором исходных данных при постановке частных задач исследования, основных допущений и ограничений, принятых в процессе математического моделирования, соответствием расчетов с результатами экспериментальных исследований, проведенных лично автором, согласованностью с данными, полученными другими авторами, и апробацией результатов исследований на всероссийских и ведомственных научно-технических конференциях.

Реализация результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы при выполнении ряда НИР и внедрены в организациях, занимающихся вопросами разработки сетей ИВ и исследования воздействия мощных электромагнитных излучений на сети связи. В частности, в ФГУП «ГОСНИИ1111» при разработке методического обеспечения экспериментальных исследований влияния СК ЭМИ на устройства ИВ, и в АО «МНИРТИ» при обосновании режимов работы устройств сети ИВ и параметров кадра данных в условиях ПД ЭМВ, а также 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.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на юбилейной, 70-й Всероссийской научно-технической конференции, посвященной Дню радио 2015, в сборнике научных статей 5-й Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании»

2016, Международной научной конференции «Молодежная научная школа по прикладной теории вероятностей и телекоммуникационным технологиям» (АРСТ)

2017, 72-й Всероссийской научно-технической конференции, посвященной Дню радио 2017.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано десять работ, из них шесть статей в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ, четыре в изданиях, включенных в РИНЦ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Работа содержит 154 страницы текста, 64 рисунка, 22 таблицы, 30 формул.

Личный вклад автора. Основные 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.

Соответствие специальности. Диссертационная работа соответствует пунктам 1, 12, 14 паспорта специальности 05.12.13 — «Системы, сети и устройства телекоммуникаций» .

Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, проанализировано состояние исследуемой проблемы, сформулированы цели и задачи работы, перечислены основные научные результаты диссертации, определена научная новизна и практическая ценность результатов, рассмотрена область их применения, представлены основные положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации работы, публикациях по теме работы, структура диссертации и ее объем.

В первой главе. Рассмотрена концепция Интернета вещей и ее основных приложений. Проведен обзор существующих технологий передачи данных в сетях Интернета вещей и анализ их уязвимостей к воздействию СК ЭМИ как к одному из видов преднамеренных электромагнитных воздействий. Осуществлен выбор и обоснование базовой технологии стандарта IEEE 802.11 для исследования и ее разновидности IEEE 802.11ас в аспекте применения в сети ИВ. Проведена классификация преднамеренных электромагнитных воздействий и результаты экспери-

ментальных исследований их влияния на функционирование сети ИВ. Представлена обобщенная модель воздействия СК ЭМИ на элементы сети ИВ и поставлена задача диссертационных исследований.

Во второй главе. Проведен анализ функционирования сети ИВ стандарта IEEE 802.11ас в условиях СК ЭМИ и на его основе осуществлен выбор среды моделирования. Представлено описание имитационной модели функционирования канала передачи данных в условиях воздействия СК ЭМИ с учетом моделей устройств сети (передатчика, приемника стандарта IEEE 802.11ас) в среде Matlab. Показаны результаты численного моделирования влияния СК ЭМИ на процесс передачи данных в канале стандарта IEEE 802.11ас как наиболее опасного источника ПД ЭМВ. Проведен анализ результатов и определены цели и задачи экспериментальных исследований.

В третьей главе. Представлена методика и результаты экспериментальных исследований влияния СК ЭМИ на каналы передачи данных сети Интернета вещей. Приведены результаты натурных экспериментов по воздействию СК ЭМИ на устройства сети Интернета вещей. Определены пороговые значения поражающих факторов СК ЭМИ, при которых в устройствах сети ИВ происходили искажения в кадрах данных и блокирование процесса обмена. Обоснованы методы обеспечения функционирования в условиях воздействия СК ЭМИ.

В четвертой главе. На основе анализа численного моделирования и экспериментальных исследований разработаны методы обеспечения функционирования устройств сети Интернета вещей на основе стандарта IEEE 802.11ас в условиях воздействия СК ЭМИ. В частности, метод и модель выбора параметров передаваемого кадра данных устройствами сети в зависимости от степени воздействия СК ЭМИ и метод повышения связности узлов сети в условиях воздействия СК ЭМИ на основе введения функциональной избыточности и организации дополнительных связей в сети ИВ.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в диссертационной работе, показано их значение для теории и практики решаемой задачи.

Глава 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В СЕТЯХ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ И АНАЛИЗ ИХ УЯЗВИМОСТЕЙ К ПРЕДНАМЕРЕННЫМ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ

ВОЗДЕЙСТВИЯМ

1.1. Концепция Интернета вещей и ее основных приложений

В отечественной и мировой практике на протяжении последнего десятилетия интенсивным развитием характеризуется направление техники и технологических решений, условно именуемое «Интернет вещей». Данный термин описывает широкий круг оборудования, протоколов связи, средств автоматизации и архитектур систем, направленный на обеспечение межмашинного взаимодействия (Machine-to-machine, M2M) в процессе обмена данными [136]. Поскольку рассматриваемая терминология на момент написания настоящего исследования официального утверждения не имеет, поэтому необходимо внести дополняющие уточнения: под межмашинным взаимодействием в контексте ИВ подразумевается полностью автоматизированный обмен данными между заранее определенными или произвольными устройствами и внешней средой посредством протоколов сети Интернет.

Понятие ИВ как группы технологий находится в обиходе научных и прикладных применений немногим более десятилетия. Принято считать, что оно было введено сотрудником Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) Кевином Эштоном в 1999 году [86]. На первом этапе Интернет вещей представлял собой интегрирующую концепцию [17; 40; 41; 42] для осуществления удаленной автоматизации ряда бытовых и промышленных приборов, но в процессе развития сфера распространения технологий межмашинного взаимодействия через сеть Интернет существенно расширилась и на сегодняшний день интегрирована в той или иной степени в большинство промышленных, общественных, бытовых и прочих приложениях.

Переломным моментом в развитии рассматриваемых технологий является интервал времени с 2008 по 2009 год, когда, по данным группы исследователей из консалтинговых подразделений Cisco (Internet Business Solutions Group, IBSG), количество устройств, подключенных к сети Интернет, превысило население Земли

[87]. Предпосылками к формированию ИВ являлось создание в процессе эксплуатации современного телеметрического оборудования, впервые использовавшегося для передачи данных в сети Интернет. При этом полноценно относить телеметрические системы к категории ИВ невозможно, поскольку рассматриваемая концепция предполагает автоматизированные коммуникации и обработку информации без участия человека, а телеметрические системы в традиционном понимании предполагают реализацию возможности удаленного контроля и управления объектами, системами и механизмами оператором на расстоянии. Впервые телеметрические системы, использующие для передачи данных в сети Интернет, появились в транспортной отрасли и на опасных промышленных объектах. Более широкое применение такие системы приобрели в сфере обеспечения безопасности и в бытовом применении в системах «Умный дом» [20].

В публикации [89] приведено корректное разграничение понятия межмашинного обмена (М2М) и ИВ. Для межмашинного взаимодействия определен класс устройств, реагирующих на события и осуществляющих сбор данных с последующей их передачей к соответствующим приложениям, а Интернет вещей характеризуется как сеть уникально идентифицируемых объектов, осуществляющих интеллектуальное взаимодействие без человеческого вмешательства с использованием 1Р соединений.

Архитектура систем, используемых в формате ИВ, предполагает выделение нескольких слоев [3; 93; 133; 126]:

а) первичные преобразователи, датчики и исполнительные устройства/ механизмы/приборы (нижний уровень);

б) канал связи, средства связи (средний уровень);

в) серверное программное обеспечение (верхний уровень).

Следует отметить, что приведенная в качестве примера трехуровневая архитектура является в некоторой мере условной, поскольку, в зависимости от решаемых задач и принципов взаимодействия или алгоритмов обработки данных, функции нижнего и верхнего слоев могут быть одновременно выполнены одними

и теми же (или однотипными) устройствами в зависимости от направления передачи данных, например, в системах автоматизированного контроля технологических процессов или системах безопасности. В рассматриваемых системах могут использоваться дополнительные промежуточные слои, такие как серверы баз данных, конверторы протоколов, промежуточные средства связи между маршрутизаторами и устройствами, наличие которых не оказывает существенного влияния на принципы построения и алгоритмы функционирования систем [121].

В мировой практике на протяжении последнего десятилетия наблюдаются активно протекающие процессы унификации стандартов, используемых для обеспечения межмашинного взаимодействия [101]. Этому способствовало открытие 19 февраля 2016 года организации OCF (Open Connectivity Foundation). Это Фонд открытых коммуникаций, целью которого являлось обеспечение стандартизации протоколов для применения в сетях ИВ. На настоящий момент в нем участвует более 300 организаций со всего мира, среди которых лидеры мирового телекоммуникационного рынка — Cisco, GE, Intel, Samsung, Microsoft, Quacomm, MediaTek. Аналогичную деятельность ведут организации Global M2M Association и M2M World Alliance, однако они представлены менее влиятельными участниками. Деятельность OCF в первую очередь нацелена на разработку стандартов и протоколов взаимодействия устройств на физическом уровне, при этом дочерний проект OCF — сообщество IoTivity — осуществляет разработку принципов и стандартов для построения программного обеспечения в соответствии с принципами Open Source (программное обеспечение с открытым исходным кодом).

На сегодняшний день в качестве основных направлений развития ИВ, в соответствии со стратегией OCF, определены: автотранспортная отрасль, здравоохранение, безопасность и системы «Умный дом». Унификация приложений промышленной автоматизации не входит в перечень ближайших перспектив развития стандартов, но основные принципы стандартизации ИВ для вышеперечисленных отраслей могут быть также использованы и в прочих направлениях применения.

В рамках автотранспортной отрасли на сегодняшний день наиболее широко распространены системы автоматизированного мониторинга транспорта, которые

являются одним из наиболее примитивных приложений. Существует также ряд приложений, предлагаемых в качестве дополнительных опций для автомобилей класса люкс, однако значительной прикладной ценности и широкого распространения они не получили [110].

Важным сегментом являются законодательно утвержденные в последние годы во многих государствах требования к обязательной комплектации новых автомобилей системами оповещения на дорогах при ДТП — E-Call, «ЭРА-ГЛОНАСС» и их аналогами, однако доля таких автомобилей на дорогах еще сравнительно мала, при этом функционал перечисленных систем весьма узок и не в полной мере вписывается в концепцию М2М и ИВ.

В области здравоохранения следует отметить персональные мобильные системы непрерывного мониторинга состояния здоровья и активности, что позволяет существенно повысить качество медицинской диагностики и комфорт для пациентов. Также развивается сфера дистанционной медицинской диагностики и помощи, позволяющая частично или полностью в автоматизированном режиме осуществлять некоторые манипуляции дистанционного использования специализированного оборудования, что особенно актуально в труднодоступных районах [13, 95].

Для систем безопасности и систем типа «Умный дом» четко различаются уровни интеграции [101] — уровень «connected» (подключенный к Интернету) и уровень «smart» (наделенный интеллектуальными функциями). Для объектов уровня «connected» характерно наличие функций телеметрии и телеуправления, например мониторинг и регулирование температуры в помещениях с помощью мобильного приложения на смартфоне. Для объектов уровня "smart" характерна значительная степень автономности и функциональности, например автоматизированное распознавание объектов и потенциальных опасностей системами видеонаблюдения с последующей автоматической активацией исполнительных устройств (сигнального светового и звукового оповещения) или же автоматизированное включение освещения на участке и перевода отопительной системы на максимальную мощность.

По итогам 2015 года в Российской Федерации структура использования технологий ИВ следующая [75]:

• 64,3 % в производственном сегменте;

• 19,7 % в кросс-индустриальном сегменте;

• 8,4 % в государственном сегменте;

• 7,6 % в потребительском сегменте.

Рынок технологий ИВ в России в 2015 году оценивается в 3,5 млрд долл., при этом порядка 13 % компаний из производственной сферы, финансового сектора, оптовой и розничной торговли, транспорта, кластера энергетики и нефтегазовой отрасли используют такие технологические решения в хозяйственной практике [72]. В США порядка 10 % активных SIM-карт используются в автоматизированных устройствах для обеспечения 1Р-подключения [23], что позволяет косвенно судить о значительно большем объеме рынка М2М.

В Российской Федерации рыночные и отраслевые показатели использования технологий ИВ и М2М статистическими организациями не анализируются и не оцениваются, однако анализ используемых технологических решений позволяет судить о том, что одними из наиболее широко распространенных применений межмашинных коммуникаций являются сети автоматических платежных терминалов и банкоматов. Данное направление однозначно обладает всеми признаками ИВ, поскольку алгоритмы функционирования предполагают полностью автоматизированное взаимодействие конечных устройств, серверов обработки данных и банковских карт, а также контроль исполнения. В качестве вспомогательного канала связи используются, как правило, мобильные сети.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Разумов Александр Александрович, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акбашев, Б. Б. Основные направления исследований по проблеме ЭМС устройств телекоммуникаций. М.: МИЭМ / Б. Б. Акбашев, О. В. Михеев, А. Н. Ольшевский, П. В. Степанов // Сборник научных трудов под ред. Л. Н. Кечиева, 2006. — С. 18-20.

2. Балюк, H. В. Мощный электромагнитный импульс: воздействия на электронные средства и методы защиты / H. В. Балюк, Л. H. Кечиев, П. В. Степанов. - М. : Издательский дом «Технологии». — 2007. — 478 с.

3. Барсков, А. LAN. Сети для IoT: LPWAN / А. Барсков // Журнал сетевых решений. — 2016. — № 11. — 12.10.2016. — URL: https://www.osp.ru/lan/2016/11/ 13050722/.

4. Барсуков, B. C. Комплексная защита от электромагнитного терроризма / B. C. Барсуков // Системы безопасности связи и телекоммуникаций. — 2000 — № 32. — С. 94-98.

5. Баталов, Л. А. Механизмы и последствия преднамеренных электромагнитных воздействий на передачу данных / Л. А. Баталов, М. И. Жуковский, Р. В. Киричек, Б. Н. Лазарев // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. — 2012. — № 2 (78). — С. 103-108.

6. Богданов, В. Н. Система национальных стандартов по защите информации от преднамеренных электромагнитных воздействий / В. Н. Богданов, М. И. Жуковский, Н. Б. Сафронов // Технологии электромагнитной совместимости. — 2009 — № 1. — С. 23-27.

7. Будылдина, Н. В. Разработка и исследование алгоритмов оптимизации сетей с многопротокольной коммутацией по меткам : дис. ... канд. техн наук : 05.12.13 / Будылдина Надежда Вениаминовна. — Новосибирск, 2006.

8. 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.

9. Быстров, Р. П. Электромагнитные системы и средства преднамеренного воздействия на физические и биологические объекты / Р. П. Быстров, В. Г. Дмитриев, А. А. Потапов, Ю. М. Перунов, В. А. Черепинин. — М. : РЭНСИТ. — 2014. — Т. 6, № 2. — C. 129-142.

10. Ведмидский, А. А. Разработка методов решения и программ расчета токов и напряжений в кабельных линиях / А. А. Ведмидский // Сб. науч. трудов / под ред. Л. Н. Кечиева — М. : МИЭМ, 2003.

11. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей. Способ оптимизации частей кадра. — М. : Банк патентов, патент на изобретение № 2358391, дата публикации: июнь 10, 2009.

12. Винтураль К. П., Пономарев, Д. Ю. Анализ вероятностно-временных характеристик сети по доставке контента // Математика, механика, информатика. Вестник СГАУ им. М. Ф. Ре-шетнева2009. — C. 64-68.

13. Вятских, Д. Интернет вещей для медицины / Д. Вятских. — 28.09.2017. — URL: https://iot.ru/meditsina/internet-veshchey-dlya-meditsiny.

14. ГОСТ P 51275-2007 «Защита информации. Объект информатизации. Факторы, воздействующие на информацию. Общие положения». — М.: Стандартинформ, 2007. — С. 10.

15. ГОСТ Р 52863-2007 «Защита информации. Автоматизированные системы в защищенном исполнении. Испытания на устойчивость к преднамеренным силовым электромагнитным воздействиям. Общие требования».

16. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-1-2002 «Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий».

17. Гринард, С. Краткая история Интернета вещей / C. Гринард; пер. с англ. // Интернет-версия журнала PC Week. — 01.10.2014. — URL: https://www.pcweek.ru/business/article/ detail.php?ID= 167303 (дата обращения 02.01.2017).

18. Данилин, С. В. Вопросы устойчивости активного сетевого оборудования к воздействию сверхкоротких электромагнитных импульсов / С. В. Данилин, Р. В. Киричек // Технологии электромагнитной совместимости. — 2009. — № 1. — С. 54-57.

19. Добыкин, В. Д. Силовое поражение радиоэлектронных систем / В. Д. Добыкин, А. И. Куприянов, В. Г. Пономарев, Л. Н. Шустов; под ред. А. И. Куприянова. — М. : Вузовская книга, 2007. — 350 с.

20. Кабанова, А. Б. Исследование Интернета вещей и его применение в создании умного дома / А. Б. Кабанова, А. А. Бодров, В. И. Логвин // Символ науки. — 2016. — № 11. — C. 73-75.

21. Калачев, А. Для мобильных стражей: беспроводной стандарт Bluetooth Low Energy в системах безопасности / А. Калачев // Новости электроники. — Барнаул. — № 1. — URL: https://www.compel.ru/lib/ne/2013/1/3-dlya-mobilnyih-strazhey-besprovodnoy-standart-bluetooth-low-energy-v-sistemah-bezopasnosti 2013.

22. Калачев, А. В. Многоядерные решения в Internet of Things (IOT) / А. В. Калачев // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов. — 2015. — № 5.

23. Кессон, О. М2М: следующий шаг — унификация / О. Кессон // Информационный бюллетень Orange Business Services 2015. — № 2.

24. Кечиев, Л. Н. ЭМС и информационная безопасность в системах телекоммуникаций / Л. Н. Кечиев, П. В. Степанов. — М. : Издательский дом «Технологии», 2005. — 320 с.

25. Киричек, Р. В. Вероятностная оценка влияния сверхкоротких электромагнитных импульсов на процесс передачи данных в сетях ETHERNET / Р. В. Киричек // Электросвязь. — 2011. — № 8. — С. 51-54.

26. Киричек, Р. В. Исследование влияния сверхкоротких электромагнитных импульсов на процесс передачи данных в сетях Ethernet : дис. ... канд. техн. наук : 05.12.2013 / Киричек Руслан Валентинович. — СПб., 2011. —174 с.

27. Киричек, Р. В. Обнаружение факта и характера преднамеренного электромагнитного воздействия на беспроводную сенсорную сеть / Р. В. Киричек, Л. Ч. Хоанг // 71-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио. — СПб. : СПбГЭУ «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина), 2016. — С. 187-188.

28. Колчин, В. Ф. Случайные графы / В. Ф. Колчин. — М. : Физмат, 2004. — 256 с.

29. Курочкин, В. Ф. Экспериментальные исследования сверхширокополосных электромагнитных импульсов на полевые кабели / В. Ф. Курочкин // Информационные и телекоммуникационные технологии. — 2006. — № 2. — С. 17-23.

30. Кучерявый, А. Е. Адаптивный алгоритм кластеризации для беспроводных сенсорных сетей с мобильными узлами / А. Е. Кучерявый, Н. А. Аль-Кадами // Электросвязь. — 2015. — № 3. — С. 22-26.

31. Кучерявый, А. Е. Введение в наносети / А. Е. Кучерявый // 66-я Научно-техническая конференция НТОРЭС и м. Попова: труды конференции. —2011.

32. Кучерявый, А. Е. Интернет вещей / А. Е. Кучерявый // Электросвязь. — 2013. — № 1.

33. Кучерявый, А. Е. Интернет вещей и самоорганизующиеся сети / А. Е. Кучерявый // Научно-техническая школа-семинар «Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире» : сборник докладов. — СПБ. : СПб ГЭУ «ЛЭТИ», 2012.

34. Кучерявый, А. Е. Исследование нагрузки в сетях Интернета вещей / А. Е. Кучерявый, А. С. Мутханна, А. В. Прокопьев // 67-я Научно-техническая конференция НТОРЭС им. Попова : труды конференции. — СПб., 2012.

35. Кучерявый, А. Е. Летающие сенсорные сети / А. Е. Кучерявый, А. Г. Владыко, Р. В. Ки-ричек, А. И. Парамонов, А. В. Прокопьев, И. А. Богданов, А. А. Дорт-Гольц, И. А. Богданов // Электросвязь. — № 9. — 2014.

36. Кучерявый, А. Е. На пути к u-России и u-сетям / А. Е. Кучерявый, Е. А. Кучерявый // Международный телекоммуникационный симпозиум «Мультисервисные услуги в высокоскоростных системах мобильной связи» (СПб., 27-30 июня 2006 г.) : сб. трудов. — СПб. :СПбГУТ, 2006.

37. Кучерявый, А. Е. От e-России к u-России: сенсорные сети / А. Е. Кучерявый, Е. А. Кучерявый, А. И. Парамонов // 5-я Международная конференция по NGN. — Н. Новгород, 2005.

38. Кучерявый, А. Е. От е-России к и-России: тенденции развития электросвязи / А. Е. Кучерявый, Е. А. Кучерявый // Электросвязь. — 2005. — № 5.

39. Кучерявый, А. Е. Самоорганизующиеся сети / А. Е. Кучерявый, А. В. Прокопьев, Е. А. Кучерявый. — СПб. : «Любавич», 2011.

40. Кучерявый, А. Е. Самоорганизующиеся сети и новые услуги / А. Е. Кучерявый // 62-я Научно-техническая конференция СПбГУТ : материалы. — СПб., 2010.

41. Кучерявый, А. Е. Самоорганизующиеся сети и новые услуги / А. Е. Кучерявый // Электросвязь. — 2009. — № 1.

42. Кучерявый, А. Е. Сенсорные сети как перспективное направление развития телекоммуникаций / А. Е. Кучерявый // 59-я Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава СПбГУТ им. Бонч-Бруевича : материалы. — СПб., 2007.

43. Кучерявый, А. Е. Сети связи общего пользования / А. Е. Кучерявый, А. И. Парамонов, Е. А. Кучерявый // Тенденции развития и методы расчета. — М. : ФГУП ЦНИИС, 2008.

44. 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.

45. Кучерявый, А. Е. Триллионные сети / А. Е. Кучерявый // Телекоммуникации. — 2013. — Спецвыпуск.

46. Кучерявый, А. Е. Целевые сети / А. Е. Кучерявый // 63-я Научно-техническая конференция НТОРЭС им. А. С. Попова (апрель 2008 г.) : труды конференции. — СПб. : Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2008.

47. Кучерявый, Е. А. Принципы построения сенсоров и сенсорных сетей / Е. А. Кучерявый, С. А. Молчан, В. В. Кондратьев // Электросвязь. — 2006. — № 6.

48. Кучерявый, А. Е. Исследование нагрузки в сетях Интернета вещей / А. Е. Кучерявый, А. С. Мутханна, А. В. Прокопьев // 67-я Научно-техническая конференция НТОРЭС им. Попова : труды конференции. — СПб., 2012.

49. Максимей, И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ / И. В. Максимей. — М. : Радио и связь, 1988. — 176 с.

50. Маслов, Е. Н. Разработка и исследование методики и алгоритмов оценки и восстановления параметров OFDM-сигнала в системах радиосвязи и радиовещания : дис. ... канд. техн. наук : 05.12.13 / Маслов Евгений Николаевич. — Самара, 2005. — 210 с.

51. Молчанов, Д. А. Приложения беспроводных сенсорных сетей / Д. А. Молчанов, Е. А. Кучерявый // Электросвязь. — 2006. — № 6.

52. Молчанов, Д. А. Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения / Д. А. Молчанов // Электросвязь. — 2006. — № 6.

53. Мочалов, В. А. Разработка и исследование алгоритмов построения отказоустойчивых сенсорных сетей : дис. ... канд. техн. наук : 05.12.13 / Мочалов, Владимир Анатольевич. — М., 2011. — 164 с.

54. Мырова, Л. О. Обеспечение стойкости аппаратуры связи к ионизирующим и электромагнитным излучениям / Л. О. Мырова, А. З. Чепиженко. — М. : Радио и связь, 1988. — 296 с.

55. НПП «Кометех», «Тестер-анализатор пакетных сетей МАКС-ЕМ: Руководство по эксплуатации, совмещенное с паспортом МБСЕ.468212.004 РЭ». — СПб., 2012.

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

57. Ольшевский, А. Н. Актуальность проблемы стойкости систем видеонаблюдения к воздействию СТТТП — ЭМИ / А. Н. Ольшевский // Московский союз научных объединений : сб. научно-технических статей. — М., 2006. — С. 45-48.

58. Осипов, А. С. Военно-техническая подготовка: военно-технические основы построения средств и комплексов РЭП / А. С. Осипов. — Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2013.

59. Петухова, Л. Деньги из воздуха: стоит ли бояться бесконтактных платежей / Л. Петухова // Интернет-версия журнала «РБК». — 23.10.2017. — URL: https://www.rbc.ru/money/23/10/2017/59e9d7039a794786105a821a.

60. Пименов, П. Н. Метод оценки помехоустойчивости средств широкополосного радиодоступа к воздействию сверхкоротких электромагнитных импульсов : дис. . канд. техн. наук : 05.12.13 / Пименов Павел Николаевич. — М., 2015. — 133 с.

61. Пименов, П. Н. Эффективность воздействия сверхкороткого электромагнитного импульса на широкополосные системы радиосвязи / П. Н. Пименов, Л. О Мырова // Технологии ЭМС. — 2015. — № 1 (52).— С. 13-16.

62. Поздняк, И. С. Разработка и исследование алгоритмов адаптивной маршрутизации в мультисервисных сетях связи: дис. ... канд. техн. наук : 05.12.13 / Поздняк, Ирина Сергеевна. — Самара, 2006. — 137 с.

63. Проникновение RFID-технологий в России и мире. Результаты аналитического исследования компании J'son and Partners Management Consultancy. —М., 05/2015.

64. Путилов, К. А. Курс физики. Т. II. Учение об электричестве : учебное пособие / К. А. Путилов. — М. : Гостехтеориздат, 1954. — 576 с.

65. Разумов, А. А. Исследование влияния преднамеренных электромагнитных воздействий на каналы связи Интернета вещей / Р. В. Киричек, А. А. Разумов // Успехи современной науки и образования. — 2016. — Т. 5, № 10. — С. 111-116.

66. Разумов, А. А. Исследование влияния преднамеренных электромагнитных импульсов на процесс передачи данных сети Wi-Fi (IEEE 802.11ас) / А. А. Разумов // Электросвязь. — 2017. — № 9. — С. 30-30.

67. Разумов, А. А. Исследование устойчивости фрагмента летающей сенсорной сети к воздействию сверхкоротких электромагнитных импульсов / Р. В. Киричек, А. А. Разумов // Электросвязь. — 2015. — № 9. — С. 15-17.

68. Разумов, А. А. Об одном подходе выбора средств защиты оборудования телевизионных систем от воздействия мощных электромагнитных излучений / А. В. Разумов, А. Ю. Онуфрей,

B. В. Какаев, А. А. Разумов // Вопросы радиоэлектроники, серия «Техника телевидения». — М.: АО «НИИ телевидения», 2016. — Выпуск 2. — С. 83-88.

69. Разумов, А. А. Проблема защиты технических средств телевизионных систем наблюдения от воздействия мощных электромагнитных излучений / А. В. Разумов, А. Ю. Онуфрей, И. А. Уткин, А. А. Разумов // Вопросы радиоэлектроники, серия «Техника телевидения». — М. : АО «НИИ телевидения», 2016. — Выпуск 1. — С. 94-99.

70. Райгородский, А. М. Модели случайных графов и их применение / А. М. Райгородский // Труды МФТИ. — М., 2010. — Т. 9, № 4. — С. 130-139.

71. Рогознев, С. В. Разработка и исследование алгоритмов функционирования приемника шумоподобных сигналов : дис. ... канд. техн. наук : 05.12.13 / Рогознев Сергей Владимирович. — Ижевск, 2002. — 132 с.

72. Росляков, А. В. Интернет вещей : учебное пособие / А. В. Росляков, С. В. Ваняшин, А. Ю. Гребешков. — Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2015.

73. Салим, А. Выбор головного узла кластера в однородной беспроводной сенсорной сети / А. Салим, А. Е. Кучерявый // Электросвязь. — 2009. — № 8. — С. 32-36.

74. Сахаров, К. Ю. Исследование функционирования локальной вычислительной сети в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных импульсов / К. Ю. Сахаров, А. А. Соколов, О. В. Михеев и др. // Технологии электромагнитной совместимости. — 2006. — № 3. —

C. 36-46.

75. Семеновская, Е. Индустриальный Интернет вещей: перспективы российского рынка / Е. Семеновская. - IDC, 2016.

76. Смирнова, Е. В. Технологии современных беспроводных сетей Wi-Fi / Е. В. Смирнова, Е. А. Ромашкина, А. В. Пролетарский. — М. : Изд-во МГТУ им. Баумана, 2017.

77. Степанов, В. Е. Структура случайных графов / В. Е. Степанов // Теория вероятностей и ее применения — 1972. — Т. 17. — Вып. 3. — С. 227-242.

78. Степанов, П. В. Элементы ЭМС оборудования интеллектуальных зданий / П. В. Степанов // МИЭМ. — 1999. — С. 38.

79. Суздалев, А. В. Сети передачи информации АСУ/ А. В. Суздалев. — М. : Радио и связь, 1983. — 152 с.

80. Сухоруков, C. A. Исследование функционирования СВТИ при НСВ низковольтными однократными миллисекундными импульсами напряжения / C. A. Сухоруков // Электромагнитная совместимость и электромагнитная экология: сб. науч. докл. VIII Междунар. симпозиума. — СПб., 2009. — С. 342-345.

81. Татарникова, Т. М. Модель оценки временных характеристик при взаимодействии в сети Интернета вещей / Т. М. Татарникова, М. А. Елизаров // Информационно управляющие системы. — СПб.., 2017. — № 2 (87). — С. 44-50.

82. Тихонов, М. Н. Электромагнитный терроризм — новая угроза в информационно-энергетической среде / М. Н. Тихонов, М. М. Богословский // Материалы информационного агентства «ПРоАтом» (раздел «Безопасность и чрезвычайные ситуации»). — 03/2015. — UEL: http://www.proatom.ru/ modules.php?name=News&file=print&sid=5925 (дата обращения 07.01.2017).

83. Туркин, В. А. Разработка излучателей сверхкоротких электромагнитных импульсов для испытаний радиотехнической аппаратуры : дис. ... канд. техн. наук / ТуркинВладимир Анатольевич. — М., 2006. — 175 с.

84. Фатьянов И. Умный полис. Как машинное обучение изменит рынок страхования / И. Фатьянов // Интернет-версия журнала Forbes. —28.12.2017. — URL: http://www.forbes.ru/biznes/ 355131 -umnyy-polis-kak-mashinnoe-obuchenie-izmenit-rynok-strahovaniya.

85. Хоанг, Л. Ч. Аналитический обзор по исследованиям влияния преднамеренного электромагнитного воздействия на беспроводные сети / Л. Ч. Хоанг, Р. В. Киричек // Информационные технологии и телекоммуникации. — 2017. — Т. 5, № 1. — С. 114-125.

86. Черняк, Л. Платформа Интернета вещей / Л. Черняк // Открытые системы. — СУБД. — 2012. — № 7 (183).

87. Эванс, Д. Интернет вещей: как изменится вся наша жизнь на очередном витке развития Всемирной сети / Д. Эванс [пер. с англ.]. — Группа разработки интернет-решений Cisco для бизнеса (IBSG), 04/2011.

88. Якушев, И. С. Сравнительный анализ влияния параметров физического уровня на характеристики беспроводной сети стандарта IEEE 802.11 / И. С. Якушев; Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики. — Вестник НГУ, серия «Информационные технологии». — 2009. — Т. 7. — Вып. 1. — C. 57-65.

89. Adame, T., IEEE 802.11ah: The Wi-Fi Approach for M2M Communications / T. Adame, A. Bel, B. Bellalt, J. Barcelo, M. Oliver. — Barcelona : Universitat Pompeu Fabra, 2014.

90. Adhikary, A. Performance evaluation of NB-IoT coverage / A. Adhikary, X. Lin, Y. P. E. Wang // Submitted to IEEE Vehicular Technology Conference (VTC). — 09.2016. — Montréal, Canada, 2016.

91. Ahmed, A. Study of Impulse Noise in Wireline and MIMO Wireless Communication / A. Ahmed // Communications, Systems and Electronics School of Engineering and Science Jacobs University. — Bremen, 2011.

92. Andrew, von Nagy. Wi-Fi SNR to MCS Data Rate Mapping Reference / Andrew von Nagy -September 27, 2014.

93. Bicket, J. C. Bit-rate Selection in Wireless Networks / J. C. Bicket // Master's thesis. - Massachusetts Institute of Technology, 2005.

94. Cimpanu, C. New KRACK Attack Breaks WPA2 WiFi Protocol / C. Cimpanu. — October 16, 2017. — URL: https://www.bleepingcomputer.com/news/ security/ new-krack-attack-breaks-wpa2-wifi-protocol/.

95. Frank, K. Sensorbased identification of human stress levels / K. Frank, P. Robertson, M. Gross, K. Wiesner // Proceedings of the IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops '13). — San Diego, Calif, USA, March 2013. — P.127-132.

96. Heinzelman, W. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks / W. Heinzelman, A. Chandrakasan, H. Balakrishnan // System sciences, 2000. Proceedings of the 33rd annual Hawaii international conference on. — IEEE. — 2000. — Vol. 2. — P. 10.

97. IEEE Standard telecommunications and information exchange between systems — lan/man specific requirements, Part 11: Wireless LAN Medium Access Control and Physical Layer Specifications. — New York : IEEE Computer Society, 2012.

98. IEEE Standard telecommunications and information exchange between systems — lan/man specific requirements, Part 11: Wireless LAN Medium Access Control and Physical Layer Specifications, Amendment 4: Enhancements for Very High Throughput. — New York : IEEE Computer Society, 2013.

99. Iera, A. The Internet of Things. / A. Iera, C. Floerkemeier, J. Mitsugi, G. Morabito // IEEE Wireless Communications. — December 2010. — Vol. 17 — № 6.

100. Internet 3.0 The Internet of Things. — Analysis Mason Limited, 2010.

101. Introduction of OIC standard. — Oregon, USA : Open Interconnect Consortium, 01/2016.

102. IoT European Research Cluste. — IoT Strategic Research Roadmap, 2012.

103. Kamerman, A. WaveLAN II: A high-performance wireless LAN for the unlicensed band / A. Kamerman, L. Monteban // Bell Labs Technical Journal. — 1997. — P. 118-133.

104. Kirichek, R. Development of a node-positioning algorithm for wireless sensor networks in 3D space / R. Kirichek et al. // 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). — IEEE. — 2016. — P. 279-282.

105. Kirichek, R. Flying ubiquitous sensor networks as a queueing system / R. Kirichek, A. Para-monov, A. Koucheryavy // Advanced Communication Technology (ICACT). — 2015. — 17th International Conference on IEEE.

106. Kirichek, R. Model networks for internet of things and SDN / R. Kirichek, A. Vladyko, M. Zakharov, A. Koucheryavy // 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). — 2016. — P. 76-79.

107. Kshetrimayum, R. S. An introduction to UWB communication systems / R. S. Kshetrimayum // Potentials, IEEE. — 2009. — Т. 28. — P. 9-13.

108. Lacage, M. IEEE 802.11 Rate Adaptation: A Practical Approach / M. Lacage, M. Manshaei, T. Turletti // MSWiM04. — 2004. - P. 126-134.

109. Lomas, N. Critical Flaw IDed In ZigBee Smart Home Devices / N. Lomas // Интернет-версия журнала TechCrunch. — 07.08.2015. — URL: https://techcrunch.com/2015/08/07/critical-flaw-ided-in-zigbee-smart-home-devices/?ncid=rss.

110. Lv, M. Detecting traffic congestions using cell phone accelerometers / M. Lv, L. Chen, G. Chen, D. Zhang // Proceedings of the International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp '14), Seattle, Wash, USA, September 2014. — P. 107-110.

111. Marcin, M. Analysis of IEMI induced distortion on wireless digital data transmission links / M. Marcin, D. Hamann, H. Garbe // Electromagnetic Compatibility (APEMC). — 2015. — Asia-Pacific Symposium on IEEE.

112. Lacage, M. Yet another network simulator / Mathieu Lacage, Thomas R. Henderson // Proceedings from the 2006 workshop on ns-2: the IP network simulator, 2006.

113. Mathworks. URL: https://www.mathworks.com/help/matlab/ (дата обращения: 2017).

114. Mathworks, Inc. WLAN System toolbox User's Guide, 2017.

115. Hamalainen, Matti. UWB Impact on IEEE802.11b Wireless Local Area Network / Matti Hamalainen, Jani Saloranta, Juha-Pekka Makela. — Centre for Wireless Communications (CWC), University of Oulu, 2003.

116. Middleton, D. Non-Gaussian noise models in signal processing for telecommunications: new methods an results for class A and class B noise models / , D. Middleton // IEEE transactions on information theory. — 1999. — Т. 45, № 4.

117. Mologni, J. F. Complete Simulation of an IEEE 802.11 Wireless Network using a Full Wave Electromagnetic Tool Dynamically Coupled to a RF System Simulator / J. F. Mologni, C. L. R. Si-queira, M. A. R. Alves // Global Journal of Computer Science and Technology Network, Web & Security. — 2013. — Т. 13, № 6.

118. Near Field Communication (NFC) Technology and Measurements Roland Minihold. — 062011. — 1MA182_5e. — URL: http://www.rohde-schwarz.com.

119. NS-3 project «NS-3 manual». — URL: https://www.nsnam.org/docs/ manual/singlehtml/in-dex.html (дата обращения: 06 2017).

120. OMNeT++ Simulation Manual. — URL: http://omnetpp.org (дата обращения: 06/2017).

121. Razzaque, M. A. Cla Middleware for internet of things: a survey / M. A. Razzaque, M. Mi-lojevic-Jevric, A. Palade, S. Cla // IEEE Internet of Things Journal. — 2016. — Vol. 3, № 1. — P. 7095.

122. Recommendation P. 1238 (06/17). ITU-R Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radiocommunication systems and radio local area networks in the frequency range 300 MHz to 100 GHz.

123. Recommendation Y.2060. Overview of Internet of Things. — Geneva : ITU-T, 2012 Feb.

124. Recommendation Y.4113 Requirements of the network for the Internet of things. — Geneva : ITU-T, 2016 Sept.

125. Siagri, R. ... / Roberto Siagri // Control Engineering [Россия]. — 2017. — № 5 (71). — C. 52-55.

126. Siagri, R. ... / Roberto Siagri // Control Engineering [Россия]. — 2017. — № 5 (71). — C. 52-55.

127. Rondón, R. Evaluating Bluetooth Low Energy Suitability for Time-Critical Industrial IoT Applications / R. Rondón, M. Gidlund, K. Landernas // International Journal of Wireless Information Networks. — 2017. — N 1. — P. 13 [DOI: 10.1007/s10776-017-0357-0].

128. Li, S. The Internet of things: A survey / S. Li, L. D. Xu, S. Zhao // Inf. Syst. Frontiers. — 2014. — Т. 17, № 2. — C. 243-259.

129. Schneps-Schneppe, M. On M2M communications standards for smart metering / M. Schneps-Schneppe, A. Maximenko, D. Namiot // Internet of Things and its Enablers (INTHITEN) : conference (State University of Telecommunication, St. Petersburg, Russia. June 3-4, 2013). — St. Petersburg, 2013. —Proceedings.

130. ShariatmadariT, H. Machine-type communications: current status and future perspectives toward 5G systems / H. ShariatmadariT, R. Ratasuk, S. Iraji, A. Laya, T. Taleb, R. Jantti, A. Ghosh. // IEEE Communications Magazine. — 09.2015. — Т. 53, № 9.

131. Shongwe, Thokozani. The Effects of Periodic Impulsive Noise on OFDM / Thokozani Shongwe, A. J. Han Vinck, Hendrik C. Ferreira // IEEE International Symposium on Power Line Communications and Its Applications (ISPLC). — 2015. — P. 189-194.

132. Tominaga, T. Standardization Related to Electromagnetic Security / T. Tominaga, R. Koba-yashi, H. Sekiguchi, S. Seto // NTT Technical Review. —2008. — Vol. 6, № 10.

133. Vermesan, O. "Internet of things strategic research roadmap" in Internet of Things / O. Ver-mesan, P. Friess, P. Guillemin et al. // Global Technological and Societal Trends. — 2011. — Vol. 1. — P. 9-52.

134. Biryukov, Vladislav. Деньги из воздуха: безопасны ли бесконтактные платежи? / Vladislav Biryukov. — 18.08.2015. — URL: https://www.kaspersky.ru/ blog/contactless-payments-se-curity/8608/.

135. Wehrle, K. Modeling and Tools for Network Simulation / K. Wehrle, M. Gnes, J. Gross. — Spengler, 2010.

136. Weyrich, M., Ebert, C. Reference architectures for the internet of things // IEEE Software. — 2016. — Vol. 33, № 1. — P. 112-116.

137. White Paper: IEEE 802.11ac In-depth. — ARUBA Networks, SUNNYVALE, CA, 2014.

138. Yang, Yi. Experimental Evaluation of Application Performance with IEEE 802.11 PHY Rate Adaptation Mechanisms in Diverse Environments / Yi Yang, Mahesh Marina, Rajive Bagrodia // Wireless Communications and Networking Conference, Las Vegas, NV, USA, 2006.

139. Zhou, Zhenyu. Performance evaluation of WLAN under impulsive electromagnetic interference in substation / Zhenyu Zhou, Jun Wu, Muhammad Tariq, Zhiheng Liu, Takuro Sato // International Conference on ICT Convergence (ICTC), Jeju, South Korea, 2013.

Приложение А.

ОПИСАНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КАНАЛА ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ СТАНДАРТА IEEE 802.11AC В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ СК ЭМИ

Имитационная модель представляет собой эмуляторы процесса передачи данных во фрагменте сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac в условиях ПД ЭМВ, формируемых СК ЭМИ. Ниже на рисунках А.1 и А.2 представлен графический интерфейс и исходный код программы имитационной модели с комментариями, написанный в пакете имитационного программирования MatLab/2016b.

. j а ■

1 «¿¿¿¡г; •

'--Л :-2э=— Та

: ¡J

В li НшШ 1»

gitSr- §Г~ 1 ::ЕЕЕЕ :ЕЕ Е:!: ЕЕ: ЕЕЕЕ::::

Рисунок А.1 - Графический интерфейс имитационной модели в MatLab/2016b

Рисунок А.2 - Графический интерфейс имитационной модели в MatLab/2016b

Исходный код программы имитационной модели с комментариями, написанный в пакете имитационного программирования MatLab/2016b: clear all

maxNumErrors = 25; % максимальное количество кадров с ошибками. maxNumPackets = 50; % максимальное принятое количество кадров без ошибок. f_rep=10e3; % частота следования (повторения) помехи (10e3=10kHz) Ntransmit = 1; %количество передающих антенн Nreceive = 1; % количество приемных антенн

cfgVHT = wlanVHTConfig; % Блок, задающий конфигурацию передатчика

cfgVHT.ChannelBandwidth = 'CBW40'; % kHz channel bandwidth

cfgVHT.SpatialMapping = 'Fourier'; %варианты: 'Direct', 'Hadamard', 'Fourier', or 'Custom' (этот вариант для формирования направленного луча на основе информации о канале) cfgVHT.NumTransmitAntennas = Ntransmit; % 8 transmit antennas

cfgVHT.NumSpaceTimeStreams = 1; % потоки данных: не может быть больше количества передающих антенн, если меньше — то есть избыточность

cfgVHT.APEPLength = 1024; % APEP length in bytes — длина поля данных cfgVHT.MCS = 4; % индекс схемы модуляции кодирования (в данном случае QAM16 3А) cfgVHT.STBC = false; % пространственно-временное блочное кодирование: если «true», то один поток направляется на несколько антенн (но это не дает выигрыша в помехозащищенности, если мощность фиксирована)

chanBW = cfgVHT.ChannelBandwidth; % короткое название для ширины полосы пропускания

tgacChannelIN = wlanTGacChannel; % 802.11ac

tgacChannellN.DelayProfile = 'Model-B'; % профиль задержки (тип канала многолучевого распространения) А — нет переотражений, больше буква — больше переотражений tgacChannellN.NumReceiveAntennas = Nreceive; % количество приемных антенн tgacChannellN.TransmitReceiveDistance = 10; % Distance in meters for NLOS дистанция до приемника (в определенных условиях влияет на профиль задержки)

tgacChannellN.ChannelBandwidth = cfgVHT.ChannelBandwidth; % полоса пропускания приемника (такая же, как для полезного сигнала)

tgacChannellN.NumTransmitAntennas = 1; % количество источников помехи tgacChannellN.LargeScaleFadingEffect = 'None'; tgacChannellN.LargeScaleFadingEffect = 'Pathloss and shadowing'; fs = helperSampleRate(cfgVHT); % частота дискретизации сигнала q=round(fs/f_rep); % скважность помехи, через сколько отсчетов сигнала повторяется помеха

[vhtData,vhtPilots] = helperSubcarrierIndices(cfgVHT, 'VHT'); % Определяем, какие поднесу-щие заняты данными, какие — пилот-сигналами

Nstvht = numel(vhtData)+numel(vhtPilots); % общее количество поднесущих Nfft = helperFFTLength(cfgVHT); % FFT length — длительность преобразования Фурье в отсчетах

tgacChannel.SampleRate = fs; % частота дискретизации (соответствует полосе пропускания)

ind = wlanFieldlndices(cfgVHT); % разбивка кадра по полям (номера отсчетов, соответствующие тому или иному полю)

for i = 1:1 % Use 'for' to debug the simulation

a = 10A(-0.2+(i/5))*1e0; % задается относительная амплитуда помехи в экспоненциальной прогрессии

nVar=10A(-1.0+(i/5))*1e-10; % уровень гуассовского шума (очень слабый) aM(i,1) = a; % создание матрицы для отображения зависимости PERR от амплитуды помехи

nVarM(i,1)=nVar;

rxNoisy = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance','Variance',nVar*1e0); % создаем канал передачи с учетом гауссовского шума numPacketErrors = 0; numPacketErrorsNotDetect = 0; numPacketErrorsCRC = 0; numPkt = 1; % Index of packet transmitted

while numPacketErrors<=maxNumErrors && numPkt<=maxNumPackets % цикл по ошибкам кадров и количеству кадров

tgacChannel = wlanTGacChannel; % модель канала распространения для полезного сигнала

tgacChannel.DelayProfile = 'Model-B'; tgacChannel.NumReceiveAntennas = Nreceive;

tgacChannel.TransmitReceiveDistance = 10; % Distance in meters for NLOS tgacChannel.ChannelBandwidth = cfgVHT.ChannelBandwidth; tgacChannel.NumTransmitAntennas = cfgVHT.NumTransmitAntennas;

tgacChannel.NormalizeChannelOutputs = false; % уровень приемного сигнала не зависит от количества приемных антенн

tgacChannelIN = wlanTGacChannel; % модель канала распространения для импульсного

шума

tgacChannelIN.DelayProfile = 'Model-D'; tgacChannelIN.NumReceiveAntennas = Nreceive;

tgacChannelIN.TransmitReceiveDistance = 10; % Distance in meters for NLOS tgacChannelIN.ChannelBandwidth = cfgVHT.ChannelBandwidth; tgacChannelIN.NumTransmitAntennas = cfgVHT.NumTransmitAntennas; tgacChannelIN.NormalizeChannelOutputs = false;

txPSDU = randi([0 1],cfgVHT.PSDULength*8,1); % PSDULength in bytes — набор случайных данных для кадра

tx = wlanWaveformGenerator(txPSDU,cfgVHT); %!!! на основе информации о конфигурации и случайного кадра данных создаем сигнал для передачи по радиоканалу по структуре кадра данных

% добавление "0 " для возможности реализации задержки кадра tx = [tx; zeros(50,cfgVHT.NumTransmitAntennas)]; %#ok<AGROW> добавляю 0 в конце кадра

txImpulseNoise = zeros(size(tx)); % набор нулей в количестве, соответствующем длине сигнала

if q*i/imax<max(size(tx))

for k=ceil(i*q/imax):q:max(size(tx));

txImpulseNoise(k-ceil(rand*q/imax)+1)=a*1*exp(2*pi*1i*rand); % задаем позиции импульсов (случайные в небольшом интервале) end else

txImpulseNoise = zeros(size(tx)); % первый импульс помехи вне сигнала — ее вообще не учитываем end

% Pass through channel fading channel model

rxNoNoise = tgacChannel(tx); % прохождение полезного сигнала через канал с задержкой rxIN = tgacChannelIN(txImpulseNoise); % прохождение импульсного шума через канал с задержкой

rx_wIN = rxNoNoise + rxIN; % складываем импульсный шум и полезный сигнал на входе приемника

rx = rxNoisy(rx_wIN); % добавляем гауссовский шум (в нашем случае пренебрежимо мал) % Детектирование кадра

pktOffset = wlanPacketDetect(rx,cfgVHT.ChannelBandwidth);

pktOffset = 0; % для упрощения моделируем, что все кадры начинаются с первого отсчета данных каждый прогон

lstf = rx(pktOffset+(ind.LSTF(1):ind.LSTF(2)),:); % вычленяем из преамбулы поле L-STF и на основе его делаем грубую подстройку частоты

coarseFreqOff = wlanCoarseCFOEstimate(lstf,cfgVHT. ChannelBandwidth); rx = helperFrequencyOffset(rx,fs,-coarseFreqOff); % определяем начало поля L-LTF

nonhtfields = rx(pktOffset+(ind.LSTF(1):ind.LSIG(2)),:);

lltfIdx = helperSymbolTiming(nonhtfields,cfgVHT.ChannelBandwidth); % пытаемся найти начало поля L-LTF

if isempty(lltfIdx) || pktOffset<-100 || pktOffset>250 % если не нашел начало L-LTF поля, то считаем кадр ошибочным

numPacketErrors = numPacketErrors+1;

numPacketErrorsNotDetect = numPacketErrorsNotDetect + 1;

numPkt = numPkt+1;

continue; % Go to next loop iteration

end

lltf = rx(ind.LLTF(1):ind.LLTF(2),:); % блок для точной подстройки частоты fineFreqOff = wlanFineCFOEstimate(lltf,cfgVHT. ChannelBandwidth); rx = helperFrequencyOffset(rx,fs,-fineFreqOff);

% Estimate noise power in VHTfields — оценка величины гауссовского шума lltf = rx (ind.LL TF(1): ind.LL TF(2),:) ;

demodLLTF = wlanLLTFDemodulate(lltf,cfgVHT.ChannelBandwidth); nVarVHT = helperNoiseEstimate(demodLLTF,cfgVHT.ChannelBandwidth, cfgVHT.NumSpaceTimeStreams);

% Extract VHT-LTF samples from the waveform, demodulate and perform % channel estimation — оценка параметров канала для более точного % восстановления

vhtltf = rx(ind.VHTLTF(1):ind.VHTLTF(2),:);

vhtltfDemod = wlanVHTLTFDemodulate(vhtltf,cfgVHT);

chanEst = wlanVHTLTFChannelEstimate(vhtltfDemod,cfgVHT);

vhtdata = rx(ind.VHTData(1):ind.VHTData(2),:); % восстановление данных

rxPSDU = wlanVHTDataRecover(vhtdata,chanEst,nVarVHT,cfgVHT);

% проверка наличия ошибок

packetError = any(biterr(txPSDU,rxPSDU));

numPacketErrors = numPacketErrors+packetError;

numPacketErrorsCRC = numPacketErrorsCRC + packetError;

numPkt = numPkt+1;

end

packetErrorRate(i) = numPacketErrors/(numPkt-1); % считаем PERR для данного i numPacketErrorsNotDetectA(i) = numPacketErrorsNotDetect; % не определен сам факт наличия кадра

numPacketErrorsCRCA(i) = numPacketErrorsCRC; % несоответствие полученных и переданных данных

% визуализация процесса работы программы

disp(['a= ' num2str(a) ' completed after '...

num2str(numPkt-1) ' packets, PER: '...

num2str(packetErrorRate(i)) '; CRCErrors: '...

num2str(numPacketErrorsCRCA(i)) '; Not detected packets: '...

num2str(numPacketErrorsNotDetectA(i))]); % ' Not detected packets ';

aaa(i)=std(rx(:,1));

end

aM(:,2)=packetErrorRate; nVarM(:,2)=packetErrorRate; CRC=mean(aM(:,2)) figure

%semilogx(aM(:,1),packetErrorRate,'-ob'); % строю график PERR plot(aM(:,1),packetErrorRate,'-ob'); % в линейном масштабе

grid on;

xlabel('t_f_i_r_s_t, мкс'); ylabel('PER');

%!!! Дальше только визуализация

[rxPSDU, rxSIGBCRC, eqDataSym] = wlanVHTDataRecover(vhtdata,chan-Est,nVarVHT,cfgVHT);

idxLSTF = wlanFieldIndices(cfgVHT, 'L-STF'); idxLLTF = wlanFieldIndices(cfgVHT, 'L-LTF'); idxLSIG = wlanFieldIndices(cfgVHT, 'L-SIG'); idxSIGA = wlanFieldIndices(cfgVHT, 'VHT-SIG-A'); chanBW = cfgVHT.ChannelBandwidth; sr = helperSampleRate(chanBW); rxWave=rx;

% Определяем форматы визуализации [spectrumAnalyzer, timeScope, constellationDiagram] =... vhtSigRecSetupPlots(sr);

lstfLen = double(idxLSTF(2)); % Number of samples in L-STF minPktLen = lstfLen*5; rxWaveLen = size(rxWave, 1);

LLTF = rxWave(pktOffset + (idxLLTF(1):idxLLTF(2)),:); demodLLTF = wlanLLTFDemodulate(LLTF, chanBW); chanEstLLTF = wlanLLTFChannelEstimate(demodLLTF, chanBW); noiseVarNonHT = helperNoiseEstimate(demodLLTF); % Определяем формат кадра

fmt = wlanFormatDetect(rxWave(pktOffset + (idxLSIG(1):idxSIGA(2)),:),...

chanEstLLTF, noiseVarNonHT, chanBW);

[recLSIGBits, failCheck] = wlanLSIGRecover(...

rxWave(pktOffset + (idxLSIG(I): idxLSIG(2)),:),...

chanEstLLTF, noiseVarNonHT, chanBW);

lengthBits = recLSIGBits(6:17).';

RXTime = ceil((bi2de(double(lengthBits)) + 3)/3) * 4 + 20; % us numRxSamples = RXTime * 1e-6 * sr; sampleOffset = max((-lstfLen + pktOffset), 1); sampleSpan = numRxSamples + 2*lstfLen;

plotIdx = sampleOffset:min(sampleOffset + sampleSpan, rxWaveLen); % % Выводим осциллограмму кадра timeScope.TimeSpan = sampleSpan/sr; timeScope.TimeDisplayOffset = sampleOffset/sr; timeScope.YLimits = [0 max(abs(rxWave(:)))]; timeScope(abs(rx Wave (plotIdx,:))); % Выводим спектр кадра

spectrumAnalyzer(rxWave(pktOffset + (1:numRxSamples),:));

[recVHTSIGABits, failCRC] = wlanVHTSIGARecover(...

rxWave(pktOffset + (idxSIGA (1): idxSIGA (2)),:),...

chanEstLLTF, noiseVarNonHT, chanBW);

cfgVHTRx = cfgVHT;

vhtSigRecDisplaySIGAInfo(cfgVHTRx);

idxVHTLTF = wlanFieldIndices(cfgVHTRx, 'VHT-LTF');

idxVHTSIGB = wlanFieldIndices(cfgVHTRx, 'VHT-SIG-B');

idxVHTData = wlanFieldIndices(cfgVHTRx, 'VHT-Data');

if (pktOffset + double(idxVHTData(2))) > rxWaveLen

fprintf('** Not enough samples to recover entire packet **\n\n');

end

demodVHTLTF = wlanVHTLTFDemodulate(... rxWave(pktOffset + (idxVHTLTF(I):idxVHTLTF(2)),:), cfgVHTRx); chanEstVHTLTF = wlanVHTLTFChannelEstimate(demodVHTLTF, cfgVHTRx); noiseVarVHT = helperNoiseEstimate(demodLLTF, chanBW,... cfgVHTRx.NumSpaceTimeStreams);

[rxPSDU, rxSIGBCRC, eqDataSym] = wlanVHTDataRecover(... rxWave(pktOffset + (idxVHTData(1):idxVHTData(2)),:),... chanEstVHTLTF, noiseVarVHT, cfgVHTRx) % Выводим «диаграмму сигнальных созвездий» refConst = helperReferenceSymbols(cfgVHTRx); [Nsd, Nsym, Nss] = size(eqDataSym); eqDataSymPerSS = reshape(eqDataSym, Nsd*Nsym, Nss); for iss = 1:Nss

constellationDiagram{iss}.ReferenceConstellation = refConst;

constellationDiagram{iss}(eqDataSymPerSS(:, iss));

end

RXTime

displayEndOfDemoMessage(mfilename);

Приложение Б.

ПРОГРАММА ИСПЫТАНИЙ УСТРОЙСТВ СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ

СТАНДАРТА IEEE 802.11AC К СК ЭМИ

1. Объекты исследований

1.1. Объектом исследования являются фрагмент сети Интернета вещей стандарта IEEE 802.11ac на основе двух роутеров TP LINK AC1350.

1.2. Выбор фрагмент сети Интернета вещей для проведения исследований производился на основе анализа результатов численного эксперимента воздействия и предварительных расчетно-экспериментальных оценок устойчивости устройств стандарта IEEE 802.11ac к СК ЭМИ.

2. Цель и задачи испытаний

Целью испытаний является оценка влияния СК ЭМИ на функционирование фрагмента сети ИВ и определение пороговых значений параметров воздействующего фактора, при которых происходят искажения в кадрах данных.

3. Общие положения

3.1. Методом испытаний является прямое воздействие импульсным электромагнитным полем на канал связи, роутер (в зависимости от режима нагружения). Количество экспозиций одного объекта испытаний при неизменных параметрах электромагнитного поля составляет три экспозиции.

3.2. Срок проведения исследований: сентябрь 2017 года.

4. Объем испытаний

Перечень этапов испытаний и проверок, количественных и качественных характеристик, подлежащих проверке.

4.1. Этап № 1. Определение режимов работы экспериментальной СК ЭМИ-установки для обеспечения требуемых уровней и временных параметров воздействия.

4.2. Этап № 2. Проведение исследований по определению пороговых значений поражающих факторов СК ЭМИ, при которых происходят искажения в кадрах данных.

5. Условия проведения испытаний

5.1 Условия проведения испытаний.

Испытания производятся в климатических условиях Северо-Западного региона, на стационарной технической позиции отдела электромагнитных испытаний в закрытом отапливаемом помещении.

Время года — осень. Температура воздуха в помещении: 18-23 °С, относительная влажность воздуха: до 85 %, давление воздуха — не регламентируется.

Требования безопасности в соответствии с ПТЭ и ПТБ и с инструкциями по проведению отдельных видов работ.

6. Оцениваемые показатели

6.1. Оцениваемыми в испытаниях показателями являются:

6.1.1. Напряженность электрического поля СК ЭМИ в местах расположения объектов исследований.

6.1.2. Вероятности появления ошибки в кадрах данных при воздействии последовательностей СК ЭМИ.

6.2. Количественной оценке подлежат следующие показатели:

6.2.1. Значения напряженности электрического поля СК ЭМИ, при которых происходят искажения в кадрах данных. Оценка напряженности поля производится экспериментально-расчетным методом (измерения проводятся непосредственно у излучателя СК ЭМИ, оценка напряженности поля в местах размещения объектов исследований производится расчетным методом).

7. Материально-техническое и метрологическое обеспечение испытаний

7.1. Материально-техническое обеспечение.

7.1.1. В качестве объекта испытаний используется фрагмент сети стандарта IEEE 802.11ac на основе двух точек входа роутеров TP LINK AC1350.

7.1.2. В качестве испытательной установки используется экспериментальная СК ЭМИ-установка ГСКИ-10, представляющая собой рупорную антенную систему, возбуждаемую генератором импульсов напряжения с максимальной амплитудой 10 кВ и длительностью импульса 2 нс.

7.2. Метрологическое обеспечение испытаний.

7.2.1. В состав средств для измерения и регистрации входят:

• тестеры-анализаторы пакетных сетей МАКС-ЕМ и МАКС-ЕМВ.

8. Отчетные материалы

В акте исследований должны быть приведены:

• наименование объекта исследований;

• наименование (шифр) формирователя последовательностей СК ЭМИ;

• дата проведения исследований;

• параметры, определяющие режим работы формирователя СК ЭМИ;

• количественные оценки показателей;

• примечания.

9. Методика проведения испытаний

9.1. Внешний осмотр объекта исследований проводят на отсутствие видимых механических повреждений, исправность органов управления, наличие необходимых электрических соединений между составными частями устройств стандарта IEEE 802.11ас.

Объект исследований признается исправным и годным к исследованиям при положительных результатах осмотра и измерения ошибок в кадрах, в условиях отсутствия электромагнитных воздействий.

9.2. Контроль работоспособности объекта исследований осуществляется путем проверки функционирования устройств тестер-анализаторами пакетных сетей МАКС-ЕМ и МАКС-ЕМВ.

9.3. Последовательность выполнения операций при исследованиях воздействия СК ЭМИ на устройствах стандарта IEEE 802.11ac.

9.3.1. Устанавливают рабочие параметры устройства формирования СК ЭМИ.

9.3.2. Приемник, передатчик и генератор СК ЭМИ установлены на высоте 1 м от земли. Генератор СК ЭМИ находится в прямой видимости от приемника, расстояние до приемника меняется, рупорная антенна направлена на приемник. Расстояние от передатчика до приемника изменяемое в каждом эксперименте. Для расстояний 30 и 40 м прямая видимость между приемником и передатчиком отсутствует из-за естественного возвышения.

9.3.3. Проверяют работоспособность до начала воздействия СК ЭМИ на устройства.

9.3.4. По команде «Пуск» включают генератор СК ЭМИ в режим излучения на время в 1 минуту.

9.3.5. Проверка работоспособности устройств производится путем непрерывного измерения ошибок в кадрах при передаче сообщений.

9.3.6. Проверяют работоспособность после окончания воздействия.

9.3.7. Операции по пп. 9.3.4-9.3.6 повторяются.

10. Обработка и анализ результатов исследований

10.1. Обработке подлежат следующие экспериментальные данные:

• напряженность воздействующих электромагнитных полей в местах размещения объектов исследований;

• характеристики СК ЭМИ;

• состояния устройств сети стандарта IEEE 802.11ac.

10.2. Первичная информация представляется в виде текстовых документов (протоколов).

10.3. Анализ результатов исследований заключается в анализе характера выявленных зависимостей и расчета пороговых значений СК ЭМИ.

Немихин Н. Н.,

Киричек Р. В.,

Разумов А. А.

Приложение В.

ПРОТОКОЛ ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ ФРАГМЕНТА СЕТИ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ СТАНДАРТА IEEE 802.11AC НА ОСНОВЕ ДВУХ РОУТЕРОВ ТИПА TP-LINK AC1350 К ПД ЭМВ, ФОРМИРУЕМЫХ

ГЕНЕРАТОРОМ СК ЭМИ

На установках: генератор ГСКИ-10, роутер TP-Link AC1350 с подключенным тестер-анализатором пакетных сетей МАКС-ЕМ, роутер TP-Link AC1350 с подключенным тестер-анализатором пакетных сетей МАКС-ЕМВ.

1. Подготовительные мероприятия

1.1. Объект испытаний: роутеры TP-Link AC1350 с подключенными тестер-анализаторами пакетных сетей МАКС-ЕМ и МАКС-ЕМВ.

1.2. Цель и содержание испытаний.

Целью испытаний являлись оценка влияния воздействия импульсов электромагнитного поля от генератора СК ЭМИ на работоспособность фрагмента сети ИВ стандарта IEEE 802.11ac и определение пороговых значений параметров поля, при которых происходит нарушение работоспособности сети или устройств.

1.3. Время начала испытаний: 27 сентября 2017 года.

1.4. Краткие результаты внешнего осмотра и проверок экспериментального оборудования.

Объект испытаний работоспособен, проверочные тесты передачи данных между устройствами пройдены без ошибок.

1.5. Краткая характеристика внешних условий.

Испытания проводились в лабораторных условиях при температуре окружающего воздуха 20-25 °С, относительной влажности 70-80 %, атмосферном давлении 765 мм рт. ст.

Питание устройств и генератора осуществлялось от сети переменного тока 220 В 50 Гц.

1.6. Заключительные операции.

Роутеры TP-Link AC1350 размещалась на деревянных столах на фиксированном удалении от излучающей антенны. Включался процесс передачи данных и запускалась программа тестирования.

2. Проведение испытаний

2.1. Результаты эксперимента № 1 приведены в таблице В. 1.

Таблица В.1 - Результаты эксперимента № 1

№ эксперимента Расстояние между передатчиком и приемником, м Расстояние между генератором помехи и приемником Количество антенн на приемнике Процент потерь кадров Напряженность электрического поля, кВ/м

Кадры 256 байт Кадры 1024 байт

1 16 (прямая видимость) нет помехи 3 0 0

2 16 (прямая видимость) 5 3 9 46 1,5

3 16 (прямая видимость) 7 3 6,5 35,5 1,1

4 16 (прямая видимость) 10 3 6 27 0,7

5 16 (прямая видимость) нет помехи 1 0 0

6 16 (прямая видимость) 10 1 62,3 100 0,7

7 30 нет помехи 3 0 0

8 30 10 3 28 52 0,7

9 40 нет помехи 3 0 0

10 40 10 3 69 100

2.1.2. Результаты эксперимента № 2 показаны в таблице В.2.

Таблица В.2 - Результаты эксперимента № 2

Частота следования импульсов помехи, кГц Процент потерь кадров

Кадры 256 байт Кадры 512 байт Кадры 1024 байт Кадры 1518 байт

без помехи 0 0 0 0

1 0 0 0 0

2 0 6,1 7,2 8,1

5 3,4 8,6 9,6 11,9

7 12,6 25,5 35 44,1

10 38,6 51,1 64 70,1

2.1.3 Результаты эксперимента № 3 в таблице В.3.

Таблица В.3 - Результаты эксперимента № 3

Длина кадра, байт Процент потерь кадров

Непрямая видимость, приемник и передатчик вне здания Непрямая видимость, приемник и передатчик в разных помещениях

64 94,6 88,4

128 95,3 92,7

256 96,0 94,5

512 96,5 95,0

1024 96,85 96,0

1280 97,7 97,8

1512 98,65 99,6

Завершение испытаний

3.1. Основные выводы и предложения по проведенным экспериментам.

Анализ результатов экспериментов, приведенных в таблицах 1, 2 и 3, позволяет сделать следующие выводы:

1. Присутствует естественный тренд на повышение вероятности ошибочного приема кадра с увеличением относительной амплитуды помехи. Наблюдаются два критерия:

• Разница в PERR между режимами передачи SISO и MIMO в эксперименте гораздо больше, чем в модели.

• Модель предсказывает выход уровня PERR к некоторому предельному значению (для длины поля данных в 256 и 1024 байт), но меньшему единицы, тогда как в эксперименте наблюдается PERR = 1 при достаточно «слабом» уровне сигнала. Вместе с тем при том же уровне сигнала и отсутствии импульсных помех ошибок кадра не наблюдается.

2. При достижении определенной частоты следования помехи передатчик Wi-Fi переходит на другой режим работы (например, с меньшим индексом модуляции), чем дополнительно ухудшает условия приема (например, ввиду того что количество импульсов помехи, приходящихся на один кадр, увеличивается при большей длительности кадра). Это подтверждает ранее сделанный вывод в имитационной модели.

3. Наблюдается слабая зависимость вероятности ошибки кадра от размера поля данных PER(Ndata), с плавным трендом к повышению. При минимальных значениях размера поля данных вероятность ошибки сравнительно резко снижается, но остается высокой. Такой вид зависимости, вероятно, объясняется тем, что при минимальной скорости передачи длительность кадра в любом случае много больше периода между импульсами помехи и длительность кадра не имеет решающего значения. Немихин Н. Н., Киричек Р. В., Разумов А. А.

Приложение Г.

ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ ОСНОВНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

УТВЕРЖДАЮ Заместитель генерального директора ФГУП "ГосНИИПП" по научной работе

технических наук

О.В. Цветков

АКТ