Модель архитектуры программно- конфигурируемой сети и когнитивный метод управления для организации множественного доступа в сетях Интернета вещей

Главная

Статья в Elpub

РУС ENG

Радиопромышленность. 2018; 28: 68-75

Модель архитектуры программно- конфигурируемой сети и когнитивный метод управления для организации множественного доступа в сетях Интернета вещей

Евглевская Н. В., Парамонов А. И., Смирнов П. И., Шамилова Р. В.

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-28-4-68-75

Аннотация

В исследовании рассмотрены метод случайного множественного беспроводного доступа в сетях Интернета вещей и архитектура управления, аналогичная архитектуре программно-конфигурируемой сети. Анализируются модели описания коллизий, выбора сетевых параметров и их начальных значений, которые обеспечивают целевые значения вероятности доставки в рассматриваемых сетях. В работе предлагается метод, новизна которого заключается в использовании когнитивного управления параметрами сети с учетом неоднородности условий для различных пользователей с заданной вероятностью доставки данных. Предлагаемые метод и модель случайного множественно доступа c когнитивным выбором параметров сети актуальны и могут быть применимы при построении уровня доступа Интернета вещей в сетях с допустимыми потерями при организации управления большим объемом разнородного трафика и при обеспечении требуемого качества обслуживания.

Список литературы

1. Парамонов А. И., Махмуд О. А. Анализ трафика интернет вещей. Подходы к моделированию // Интернет вещей и 5G (INTHITEN 2017): 3-я Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых / под ред. А. Е. Кучерявого. СПб., 2017. С. 74–79.

2. Sornin N., Luis M., Eirich T., Kramp T., Hersent O. LoRaWANTM Specification. LoRa Alliance, Inc., V1.0, 2015.

3. LoRa Alliance Technical Committee Regional Parameters Workgroup. LoRaWAN Regional Parameters. LoRa Alliance, Inc., V1.0, 2015.

4. AN1200.22. LoRaTM modulation basics. Semtech Corporation, 2015.

5. SX1272/73. 860 MHz to 1020 MHz low power long range transceiver, datasheet. Semtech Corporation, 2015.

6. Bera S., Misra S., Vasilakos A. V. Software-Defined Networking for Internet of Things: a survey. IEEE Internet of Things Journal, 2017, vol. 4, no. 6, pp. 1994–2008.

7. Paramonov A., Koucheryavy A. M2M traffic models and flow types in case of mass event detection. Lecture Notes in Computer Science, 2014, vol. 8638, pp. 294–300.

8. Вадзинский Р. Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб.: Наука, 2001. 296 с.

Radio industry (Russia). 2018; 28: 68-75

Software Defined Network architecture model and cognitive control method for organizing multiple access in the Internet of Things

Evglevskaya N. V., Paramonov A. I., Smirnov P. I., Shamilova R. V.

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-28-4-68-75

Abstract

The study has the method of random multiple wireless access in the networks of the Internet of Things and the control architecture, similar to a software-configured network, examined. The models of collision description, network parameters selection and their initial values, which provide target values for the probability of the delivery in the considered networks, are analyzed. The paper proposes a method the novelty of which lies in the usage of cognitive control of network parameters, taking into account the heterogeneity of conditions for different users with a given probability of data delivery. The proposed method and model of random multiple access and cognitive selection of network parameters are relevant and can be applied when building the access level of the Internet of Things in networks with allowable losses when managing large volumes of heterogeneous traffic and ensuring the required quality of service.

References

1. Paramonov A. I., Makhmud O. A. Analiz trafika internet veshchei. Podkhody k modelirovaniyu // Internet veshchei i 5G (INTHITEN 2017): 3-ya Mezhdunarodnaya nauchno-tekhnicheskaya konferentsiya studentov, aspirantov i molodykh uchenykh / pod red. A. E. Kucheryavogo. SPb., 2017. S. 74–79.

2. Sornin N., Luis M., Eirich T., Kramp T., Hersent O. LoRaWANTM Specification. LoRa Alliance, Inc., V1.0, 2015.

3. LoRa Alliance Technical Committee Regional Parameters Workgroup. LoRaWAN Regional Parameters. LoRa Alliance, Inc., V1.0, 2015.

4. AN1200.22. LoRaTM modulation basics. Semtech Corporation, 2015.

5. SX1272/73. 860 MHz to 1020 MHz low power long range transceiver, datasheet. Semtech Corporation, 2015.

6. Bera S., Misra S., Vasilakos A. V. Software-Defined Networking for Internet of Things: a survey. IEEE Internet of Things Journal, 2017, vol. 4, no. 6, pp. 1994–2008.

7. Paramonov A., Koucheryavy A. M2M traffic models and flow types in case of mass event detection. Lecture Notes in Computer Science, 2014, vol. 8638, pp. 294–300.

8. Vadzinskii R. N. Spravochnik po veroyatnostnym raspredeleniyam. SPb.: Nauka, 2001. 296 s.

Модель архитектуры программно- конфигурируемой сети и когнитивный метод управления для организации множественного доступа в сетях Интернета вещей

Аннотация

Software Defined Network architecture model and cognitive control method for organizing multiple access in the Internet of Things

Abstract

События