Модель пакетной передачи потока реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети
Анализ исследований, связанных с обеспечением качественной передачи информационных потоков реального времени в беспроводной самоогранизующейся сети. Определение числа пакетов в информационном потоке реального времени, передаваемых с приемлемым качеством.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.02.2019 |
| Размер файла | 114,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Модель пакетной передачи потока реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети
К.А. Польщиков, С.А. Лазарев,
В.Е. Киселев, Е.Д. Киселева
Аннотация
В статье обоснована актуальность исследований, связанных с обеспечением качественной передачи информационных потоков реального времени в беспроводной самоогранизующейся сети. На основе применения теории вероятностных графов разработана аналитическая модель, позволяющая вычислить вероятность передачи потока реального времени с приемлемым качеством в зависимости от числа пакетов в потоке, вероятности потери пакета и числа принятых пакетов, требуемого для восстановления утраченной при передаче информации. Представлены результаты вычислительных экспериментов, позволяющие определить максимальное число пакетов в информационном потоке реального времени, передаваемых с приемлемым качеством.
Ключевые слова: Mobile Ad Hoc Network, качество передачи информации, поток реального времени, модель, вычислительный эксперимент.
Annotation
The article proves the relevance of research related to ensuring the quality transfer of real-time information streams in Mobile Ad-Hoc Network. Has been developed an analytical model, based on the application of probability graphs theory that makes it possible to calculate the probability of real-time stream transferring with an acceptable quality depending on the number of packets in the stream, packet loss probability and the number of packets received required to recover information lost during transfer. Are presented results of the computational experiments allowing to determine the maximum number of information real-time stream packets transferring with acceptable quality.
Keywords: Mobile Ad Hoc Network, information transfer quality, real-time stream, model, computational experiment.
Mobile Ad Hoc Network (MANET) - перспективная технология пакетной передачи, которая позволяет осуществлять информационный обмен в условиях динамичной сетевой топологии [1-3]. Сети MANET могут быть применены для обеспечения связи в процессе поисково-спасательных операций, противодействия чрезвычайным ситуациям и терроризму, охраны важных и опасных территориально распределенных объектов [4-13]. При этом важную роль играет качество передачи информационных потоков реального времени (аудио- и видеопотоков) [14-19].
Динамичность структуры MANET и помехи в беспроводных каналах являются причинами потерь передаваемых пакетов. В потоках реального времени допускаются незначительные потери пакетов [20-26]. Восстановление утраченной информации на приемной стороне осуществляется за счет её аппроксимации на основе данных, содержащихся в предыдущих и последующих полученных пакетах. Однако, если потери пакетов достаточно велики, то восстановить утраченную информацию не удается, из-за чего ухудшается качество передачи информационных потоков. Поэтому, чем дольше длится сеанс аудио- или видеосвязи, тем больше вероятность недопустимой потери фрагментов передаваемой информации [27-31]. передача поток беспроводной сеть
Данная статья посвящена разработке модели, позволяющей оценить максимальный объем информации, который с заданной вероятностью может быть передан в MANET с приемлемым качеством.
Постановка задачи. Будем считать, что поток реального времени, состоящий из б пакетов, передан с приемлемым качеством, если ни один пакет в процессе доставки не был потерян или данные всех потерянных пакетов успешно восстановлены. Допустим, чтобы на приемном узле восполнить утрату одного пакета, нужно получить не менее в предыдущих пакетов и не менее в последующих пакетов. Кроме того, задана величина q - вероятность потери пакета в процессе передачи потока реального времени.
Требуется получить аналитические выражения, позволяющие вычислить величину P - вероятность того, что поток реального времени будет передан с приемлемым качеством. Затем на основе полученных выражений требуется провести вычислительные эксперименты и оценить, какое максимальное число пакетов может содержать поток, чтобы вероятность его передачи в MANET с приемлемым качеством была не ниже заданного значения.
Разработка модели. Для решения поставленной задачи были построены вероятностные графы, моделирующие передачу потока реального времени и получены аналитические выражения для вычисления величины P при различных значениях б и в. Анализ закономерностей в полученных выражениях позволил вывести обобщенные формулы для вычисления P при различных исходных данных:
где
;
Полученные результаты аналитического моделирования были использованы при проведении серии вычислительных экспериментов.
Проведение эксперимента. В качестве примера в графическом виде на рисунке 1 представлены зависимости P(б) при в=2, полученные для трёх различных значений вероятности q.
Рисунок 1. Зависимость P(б) при в=2.
Анализ результатов вычислений показывает, что при q = 0.032 с вероятностью P = 0.85 с приемлемым качеством может быть передан поток реального времени, содержащий 22 пакета. При q = 0.030 приемлемое качество передачи потока с вероятностью P = 0.85 может быть обеспечено, если в потоке будет не больше 29 пакетов. Наконец, при q = 0.028 для обеспечения приемлемой передачи с вероятностью P = 0.85 с в потоке реального времени не должно содержаться более 39 пакетов.
Вывод
Сеть MANET может быть востребована для обеспечения связи на основе передачи аудио- и видеопотоков в условиях случайного перемещения узлов, их уничтожения и отключения вследствие воздействия различных деструктивных факторов стихийного и техногенного характера. При этом передача информационных потоков нередко сопровождается потерей некоторых пакетов. Если утрату пакетов не удаётся компенсировать процедурами аппроксимации, то качество получения информации на приемном узле снижается до неприемлемого уровня.
На основе применения теории вероятностных графов разработана аналитическая модель, позволяющая вычислить вероятность передачи потока реального времени с приемлемым качеством в зависимости от числа пакетов в потоке, вероятности потери пакета и числа принятых пакетов, требуемого для восстановления утраченной при передаче информации.
Проведение вычислительных экспериментов на основе полученных аналитических выражений позволяет оценить, какое максимальное число пакетов можно передать, чтобы с заданной вероятностью информационный поток на приемном узле воспроизводился с приемлемым качеством.
Предметом дальнейших исследований станет определение промежутка времени, в течение которого передача потока реального времени в MANET будет осуществляться на приемлемом уровне.
Список литературы
1. S. Basagni, M. Conti, S. Giordano, and I. Stojmenovic, “Mobile Ad Hoc Networking”, IEEE Press, 2004.
2. I. Konstantinov, K. Polshchykov., S. Lazarev, and О. Polshchykova, “Model of Neuro-Fuzzy Prediction of Confirmation Timeout in a Mobile Ad Hoc Network”, CEUR Workshop Proceedings. Mathematical and Information Technologies, vol. 1839, pp. 174-186, 2017.
3. I. Konstantinov, K. Polshchykov, and S. Lazarev, “The Algorithm for Neuro-Fuzzy Controlling the Intensity of Retransmission in a Mobile Ad-Hoc Network”, International Journal of Applied Mathematics and Statistics, vol. 56, no 2, pp. 85-90, 2017.
4. E. Kulla, R. Ozaki, A. Uejima, and H. Shimada, “Real World Emergency Scenario Using MANET in Indoor Environment: Experimental Data”, Proc. of 7th International Conference “Computational Intelligence and Security (CIS)”, Blumenau, pp. 336-341, 2015.
5. H. Verma, and N. Chauhan, “MANET based emergency communication system for natural disasters”, Proc. of International Conference “Computing, Communications & Automation (ICCCA)”, Noida, pp. 480-485, 2015.
6. S.S. Anjum, R.M. Noor, and M.H. Anisi, “Survey on MANET Based Communication Scenarios for Search and Rescue Operations”, Proc. of 5th International Conference “IT Convergence and Security (ICITCS)”, Kuala Lumpur, pp. 1-5, 2015.
7. O.A. Ivaschuk, K.A. Polschykov, and S.A. Lazarev et al., “Integral estimate of terrestrial compartment condition in management of Biotechnosphere of Rural and Urban Areas”, International Journal of Pharmacy and Technology, vol. 8, issue 4, pp. 27032-27038, 2016.
8. K.O. Polshchykov, “Synthesis of neuro-fuzzy systems of data flows intensity control in mobile ad-hoc network”, Proceedings of the 23rd International Crimean Conference “Microwave and Telecommunication Technology (CriMiCo)”, Sevastopol, pp. 517-518, 2013.
9. I.S. Konstantinov, K.A. Polshchykov, and O.A. Ivaschuk, “On the problem of effective communication in remote and dangerous territorial distributed construction sites”, Building and reconstruction, no 4(66), pp. 121-127, 2016.
10. S.H. Cheong, K.I. Lee, Y.W. Si, and L.H. U, “Lifeline: Emergency Ad Hoc Network”, Proc. of 7th International Conference “Computational Intelligence and Security (CIS)”, Hainan, pp. 283-289, 2011.
11. K.A. Polshchikov, “Problematic Issues of Data Delivery in a Mobile Radio Network for Special Purposes”, Electrosvyaz, no 7, pp. 26-29, 2015.
12. I. Konstantinov, K. Polshchykov, S. Lazarev, and О. Polshchykova, “The Usage of the Mobile Ad-Hoc Networks in the Construction Industry”, Proceedings of the 10th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Baku, pp. 455-457, 2016.
13. K.O. Polshchykov, O.A. Ivashchuk, and Lazarev S.A. et al., “Algorithms of dropping packets in transit nodes of wireless ad-hoc networks in technosphere safety control systems”, Journal of Fundamental and Applied Sciences, vol 8, no 3S, pp. 2571-2578, 2016.
14. A.V. Koskin, K.А. Polshchykov, S.A. Lazarev, and E.D. Kiseleva, “Model for Evaluating the Efficiency of Request Service for Real-Time Streams in a Mobile Ad Hoc Network”, Belgorod State University Scientific Bulletin. Economics. Information Technologies, no 23, issue 44, pp. 169-177, 2017.
15. К.O. Polshchykov, “General models of neuro-fuzzy systems control the intensity of data flows in a mobile radio network”, Science and Education a New Dimension, vol 8, pp. 133-137, 2013.
16. I.S. Konstantinov, K.O. Polshchykov, S.A. Lazarev, and A.D. Zdorovtsov, “Mathematical Models for Estimating Radio Channels Utilization When Transmitting Real-Time Flows in Mobile Ad Hoc Network”, Journal of Fundamental and Applied Sciences, vol. 9, no 2S, pp. 1510-1517, 2017.
17. K.O. Polshchykov, S.A. Lazarev, and A.D. Zdorovtsov, “Neuro-Fuzzy Control of Data Sending in a Mobile Ad Hoc Network”, Journal of Fundamental and Applied Sciences, vol. 9, no 2S, pp.1494-1501, 2017.
18. I. Konstantinov, K. Polshchykov, S. Lazarev, and O. Polshchykova, “Mathematical Model of Message Delivery in a Mobile Ad Hoc Network”, Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Moscow, pp. 10-13, 2017.
19. K. Polshchykov, S. Lazarev, and A. Zdorovtsov, “Multimedia Messages Transmission Modeling in a Mobile Ad Hoc Network”, Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Moscow, pp. 24-27, 2017.
20. N. Rvachova, G. Sokol, K. Polschykov, and J. Davies, “Selecting the intersegment interval for TCP in Telecomms networks using fuzzy inference system”, Proceedings of the Sixth International Conference “2015 Internet Technologies and Applications (ITA)”, Wrexham, pp. 256-260, 2015.
21. K. Polschykov, S. Olexij, and N. Rvachova, “The Methodology of Modeling Available for Data Traffic Bandwidth Telecommunications Network”, Proceedings of the X International Conference “Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science (TCSET'2010)”, Lviv-Slavske, p. 158, 2010.
22. N.V. Rvachova, К.O. Polshchykov, and S.V. Voloshko, “Method of Choice Intersegment Interval in the Transport Protocol of the Telecommunications Network by Fuzzy Inference”, Problems of telecommunications, issue 2, pp. 72-82, 2011.
23. K. Polshchykov, Y. Zdorenko, and M. Masesov, “Neuro-Fuzzy System for Prediction of Telecommunication Channel Load”, Proceedings of the Second International Scientific-Practical Conference “Problems of Infocommunications Science and Technology (PIC S&T)”, Kharkiv, pp. 33-34, 2015.
24. I.S. Konstantinov, S.A. Lazarev, K.O. Polshchykov, and O.V. Mihalev, “Theoretical aspects of evaluation of the corporative portal network traffic management”, International Journal of Applied Engineering Research, vol. 10, no 24, pp. 45691-45696, 2015.
25. K. Polschykov, K. Kubrakova, and O. Odaruschenko, “Methods аnd Technologies Analysis of the Real-Time Traffic Transmission Requests Servicing”, World Applied Programming, vol. 3, issue 9, pp. 446-450, 2013.
26. К.O. Polshchykov, and Y.M. Zdorenko, “An improved method for neuro-fuzzy dropping packets control in transit routers of telecommunications network”, Problems of telecommunications, no 2(14), pp. 76-90, 2014.
27. К.O. Polshchykov, K.M. Kubrakova, and G.V. Sokol, “Mathematical model of the channel bandwidth reservation request servicing during real time flows transmission in a telecommunication network”, Problems of telecommunications, issue 1 (13), pp. 74-83, 2014.
28. K. Polschykov, “Functional model of data flows intensity control in the mobile radio network of the special setting”. Scientific Herald of the DSEA, no 1, pp. 127-135, 2012.
29. I.S. Konstantinov, S.A. Lazarev, and K.A. Polshchikov, “Mathematical modeling of information flows transmission in mobile ad-hoc network for special purpose”, Belgorod State University Scientific Bulletin. Economics. Information technologies, no 19, issue 36, pp. 101-109, 2015.
30. K.A. Polshсhikov, “Analysis of the QoS methods applicable to improve performance of mobile radio network for special purpose”. Belgorod State University Scientific Bulletin. History. Political science. Economics. Information technologies, no 1, issue 33, pp. 148-157, 2015.
31. I.S. Konstantinov, K.O.Polshchykov, and S.A. Lazarev, “Algorithm for Neuro-Fuzzy Control of Data Sending Intensity in a Mobile Ad Hoc Network for Special Purpose”. Journal of Current Research in Science, vol. 4, no 1, pp. 105-108, 2016.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Выбор беспроводной технологии передачи данных. Механизмы управления качеством передачи потоков. Программное обеспечение приемной и передающей станции. Эксперименты, направленные на изучение неравномерности передаваемого потока данных при доступе к среде.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 18.05.2012Характеристики, основы применения, архитектура жестких и операционных систем реального времени. Последовательное программирование задач реального времени. Структура и языки параллельного программирования, мультипрограммирования и многозадачности.
курсовая работа [195,9 K], добавлен 17.12.2015Классификация систем реального времени. Ядра и операционные системы реального времени. Задачи, процессы, потоки. Преимущества и недостатки потоков. Свойства, планирование, синхронизация задач. Связанные задачи. Синхронизация с внешними событиями.
реферат [391,5 K], добавлен 28.12.2007Основные характеристики систем реального времени, типы архитектур. Система приоритетов процессов (задач) и алгоритмы диспетчеризации. Понятие отказоустойчивости, причины сбоев. Отказоустойчивость в существующих системах реального времени (QNX Neutrino).
контрольная работа [428,8 K], добавлен 09.03.2013Обзор требований проблемной области. Особенности управления задачами. Исполнительные системы реального времени. Программирование на уровне микропроцессоров. Модели и методы предметной области. Реализация прототипа системы реального времени.
курсовая работа [263,1 K], добавлен 15.02.2005Операционные системы пакетной обработки, разделения времени, реального времени. Особенности алгоритмов управления ресурсами. Поддержка многопользовательского режима. Вытесняющая и невытесняющая многозадачность. Операционные системы и глобальные сети.
реферат [55,0 K], добавлен 11.12.2011Рассмотрение основных принципов и методов проектирования систем реального времени. Описание конструктивных и функциональных особенностей объекта управления, построение диаграммы задач. Выбор аппаратной архитектуры, модели процессов-потоков, интерфейса.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 19.01.2015Планирование задач в операционной системе реального времени. Основные виды планирования применительно к задачам реального времени. Выбор приемлемого алгоритма планирования при проектировании RTS. Статическое прогнозирование с использованием таблиц.
контрольная работа [40,7 K], добавлен 28.05.2014Понятие стандартов беспроводной передачи данных. Оборудование для работы в стандарте Wi-Fi - клиенты и точки доступа. Основные способы организации беспроводной сети – клиент-сервер и точка-точка. Конструкция и порядок изготовления Wi-Fi антенны.
реферат [8,1 M], добавлен 03.05.2010Параметры локальной вычислительной сети: среда передачи; структура, топология и архитектура сети; выбор операционных систем и активного оборудования. Анализ информационных потоков в распределенной системе. Расчет дальности беспроводной связи радиолиний.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 28.11.2012
