Моделирование беспроводных многошаговых самоорганизующихся мобильных сетей

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ИНФОРМАТИКА
УДК 004. 057. 4, 004. 94
МОДЕЛИРОВАНИЕ БЕСПРОВОДНЫХ МНОГОШАГОВЫХ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ МОБИЛЬНЫХ СЕТЕЙ
И. О. Датьев, А. А. Павлов
ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН
Аннотация
На сегодняшний день имитационное моделирование — основное средство, позволяющее оценить эффективность решений, разрабатываемых для самоорганизующихся мобильных сетей. В работе представлен протокол маршрутизации для самоорганизующихся мобильных сетей и модель, созданная для имитации процесса перемещения сетевых узлов. Кроме того, приведены основные сведения о разрабатываемой в сетевом симуляторе NS-3 модели самоорганизующейся мобильной сети для тестирования разработанного протокола. Ключевые слова:
мобильные беспроводные сети, имитационное моделирование, протокол маршрутизации.
MODELLING OF WIRELESS MULTIHOP SELF-ORGANIZING MOBILE NETWORKS Igor O. Datyev, Alexey A. Pavlov
Institute for Informatics and Mathematical Modelling of Technological Processes of the KSC of the RAS
Keywords:
Abstract
Simulation today is practically the only way to evaluate the effectiveness of algorithms developed for mobile self-organizing networks. The paper presents a routing protocol for mobile self-organizing networks and a model created to simulate the network nodes mobility. In addition, the basic information about a network simulator of the NS-3 model for testing the developed protocol, is given.
mobile ad-hoc networks, simulation, routing protocol.
Введение
Беспроводные многошаговые самоорганизующиеся мобильные сети, или сети MANET (англ. Mobile Ad hoc Network), состоят из мобильных устройств, каждое из которых может передвигаться в любом направлении [1].
Самоорганизующиеся сети MANET обладают следующими преимуществами:
• возможностью передачи данных на большие расстояния без увеличения мощности передатчика-
• устойчивостью к изменениям в инфраструктуре сети-
• возможностью быстрой реконфигурации в условиях неблагоприятной помеховой обстановки-
• простотой и высокой скоростью развертывания. Положительные особенности MANET:
— возможность организации информационно-коммуникационных сетей без создания наземной инфраструктуры базовых станций на территориях с «очаговым» характером
как заселения, так и ведения хозяйственной деятельности, что на сегодняшний день характерно практически для всей Арктической зоны и многих других районов Российской Федерации-
— быстрота и относительная простота организации (развертывания) информационно-коммуникационной сети-
— возможность использования незадействованного телекоммуникационного и вычислительного ресурса мобильных устройств, находящихся в распоряжении современных пользователей.
К областям применения MANET относятся:
• сенсорные (телеметрические) сети различного назначения-
• сети, развертываемые в условиях чрезвычайных ситуаций и природных бедствий при поисковых и спасательных операциях-
• сети, создаваемые в удаленных районах, где отсутствует стационарная инфраструктура (сельская местность, пустыни, Арктика и Антарктика, тундра, тайга и т. д.) —
• домашние сети («умный дом») —
• развлекательные сети (сетевые игры, домашние роботы).
Мобильные самоорганизующиеся сети — одно из наиболее перспективных направлений развития информационно-коммуникационных сетей. Однако необходимо отметить и проблемы, непосредственно следующие из самого определения самоорганизующихся мобильных сетей: мобильность узлов ведет к дополнительному повышению динамичности топологии сети, так как к возможности обрыва связи из-за помех или включения/выключения узла добавляется вероятность его перемещения- запас источников питания мобильных узлов может быть ограничен, в связи с чем при проектировании аппаратных средств и протоколов необходимо учитывать еще и энергопотребление (проблема особенно актуальна для сенсорных сетей) [2].
Несмотря на усилия исследователей [3], отсутствует формальная (аналитическая) основа для оценки эффективности решений, предлагаемых в сфере MANET. Эксперименты на основе реальных мобильных самоорганизующихся сетей затруднены по причинам сложности организации (требуется большое количество участников), воспроизведения одинаковых условий моделирования для серий экспериментов, а также в связи с большими временными затратами. Поэтому основным инструментом такой оценки является имитационное моделирование.
Существующие протоколы маршрутизации мобильных самоорганизующихся сетей
Протоколы маршрутизации MANET
Протоколы маршрутизации для мобильных самоорганизующихся сетей с привязкой
к сетевой топологии к местоположению
упреждающего типа или табличные реагирующего типа или с запросом по требованию гибридные с зональным обслуживанием с использованием ретрансляции
на основе принципа минимальной ретрансляции ограниченная направленная ретрансляция иерархическая маршрутизация
DSDV CGSR WRP RIP OSPF FSR TBRPF OLSR AODV ABR DSR TORA SSR RDMAR SSA LMR ZRP LANMAR CEDAR DREAM Quorum-based GLS Homezone MFR NFP Compass GPSR LAR Terminodes Routing Grid Routing GeoCast
Основная проблема создания самоорганизующихся мобильных сетей — правильное построение маршрута передачи данных от источника до адресата. Беспроводные соединения имеют ограниченный радиус действия, а сами узлы сети постоянно перемещаются. Поэтому доступность узла в некоторый момент времени нельзя гарантировать, и построить точную топологию сети практически невозможно. Для решения этой проблемы создаются протоколы маршрутизации, предназначенные именно для мобильных самоорганизующихся сетей (см. табл.). Традиционно эти протоколы разделяются на проактивные (табличные или упреждающего вида) и реактивные (реагирующего типа или с запросом по требованию). Отдельной группой являются протоколы так называемого гибридного типа, предусматривающие разделение сети на подсети. Как правило, в каждой из таких подсетей маршрутизация осуществляется одним способом (например проактивным), а между сетями — другим. Кроме того, следует выделить протоколы, использующие информацию о местоположении узла [4].
Протоколы каждого класса показывают хорошие результаты только при определенных условиях функционирования сети. Однако заранее предсказать топологию сети или характер трафика зачастую не представляется возможным, поэтому необходимо добиваться максимального снижения зависимости эффективности способа рассылки сетевой информации от сценария работы сети.
Разрабатываемый протокол маршрутизации MANET
В настоящее время коллективом авторов ИИММ КНЦ РАН разрабатывается алгоритм маршрутизации MANET, основанный на использовании векторов расстояний. Данный протокол можно отнести к классу реактивных. Общая проблема подобных протоколов — ухудшение характеристик при увеличении количества узлов и динамичности узлов сети. Разрабатываемый протокол призван улучшить коэффициент доставки пакетов данных при большем количестве узлов и увеличении территории развертывания сети. На сегодняшний день авторы формулируют основное назначение протокола как предоставление возможности развертывать сеть MANET на территории относительно небольшого (площадью около 5 км2) населенного пункта или аналогичной по площади территории устойчивой хозяйственной активности. Одно из главных предположений, позволяющих улучшить характеристики существующих протоколов, заключается в наличии устойчивых и повторяющихся в течение суток шаблонов движения узлов (людей, обладающих мобильными устройствами). Эти шаблоны обусловлены графиками труда и отдыха, личными предпочтениями, особенностями архитектурной инфраструктуры населенного пункта и другими факторами.
Поэтому в качестве одного из компонентов метрики предлагается использовать частоту встречаемости пар узлов в определенные промежутки времени.
Суть подхода заключается в следующем. Все узлы сети с определенной периодичностью осуществляют широковещательную рассылку Не11о-сообщений, узнавая своих соседей в шаговой доступности. Следует отметить, что на сегодняшний день проблема исследования соседей выделена в отдельную область и существуют разработки специализированных протоколов, используемых для исследования соседей [5]. Эти данные обрабатываются и записываются в таблицы маршрутизации узлов, наряду со временем (моментом) доступности узла-соседа. При необходимости передачи данных узел-источник производит поиск узла назначения в своей таблице маршрутизации. В случае отсутствия соответствующей записи узел-источник начинает рассылку сообщений-запросов для обнаружения узла-получателя. Если узел, принявший запрос, не знает маршрута к узлу назначения (варианты действия узла при получении пакета изображены на рис. 1), то он добавляет свой идентификатор и информацию по частоте встреч со своими соседями в пакет-запрос и транслирует пакет дальше (это позволяет получить обратный путь передачи и избежать зацикливания маршрута).
Обозначения, используемые на рис. 1:
D — узел назначения, S — узел-источник- DP — пакет данных-
RT — таблица маршрутизации- RREQ — пакет-запрос маршрута-
RR — пакет-ответ на запрос маршрута-
RE — пакет, содержащий информацию об ошибке передачи на маршруте-
NREQ — пакет-опрос соседей (узлов, находящихся в радиусе передачи) —
NR — ответ на запрос поиска соседей-
hq — общее количество хопов маршрута-
^ - текущий хоп маршрута, по которому передается пакет-
f (hq) — некоторая функция.
При получении запроса узел назначения посылает ответ узлу-источнику с указанием маршрута. Узел-источник, получив ответ, помещает информацию о маршруте в свою кэшпамять. Промежуточные узлы, передающие ответ, также сохраняют полученные маршруты к адресату и отправителю. Если узел-источник за определенное небольшое время получает несколько ответов-маршрутов до узла назначения, то будет выбран маршрут с меньшим «расстоянием» (которое вычисляется с помощью предложенной метрики).
Обозначим множество таблиц маршрутизации узла RT = {rti}, где г = 1, I, I — количество
временных полуинтервалов Тг =, ti ], где ti1 — начало интервала, ti — конец интервала. Таблица маршрутизации представлена следующим образом: = {& lt- Ю, тс1 & gt-к}, где к = 1, К, К — количество записей в таблице, 1В — идентификатор узла самоорганизующейся мобильной сети, тсг — количество встреч данного узла (хранящего таблицу Нг) и узла 1 В на временном полуинтервале г.
Каждый узел рассылает запросы обнаружения соседей NREQ с частотой F. Если запрос был разослан в момент времени t еТг, то обновляется соответствующая таблица маршрутизации. Обновление заключается в увеличении или уменьшении счетчика встреч, либо добавлении или удалении строки таблицы.
Пусть Ь (Тг) — длительность временного интервала Т, обозначим 1Е^5тс{ - счетчик встреч узла s с узлом 1 В во временном интервале Т, тогда (при условии, что присутствие каждого узла в сети не зависит от другого узла) вероятность доступности узла ГО для узла г во временном интервале г равна:
[Рг =
F X Ы (Т1)
Обозначим dгsts / - последовательность узлов маршрута с номером / (/-й альтернативы достижения узла dest из узла 5) от узла 5 до узла dest на временном интервале г, полученная после рассылки запроса, либо сохраненная в кэш-памяти узла ранее,. =& lt- п1, п2,…, пн & gt- ,
где п1 — узел-источник [, пн — узел назначения dest, а узлы п2, …, пн-1 — промежуточные узлы
Н-1
маршрута, т. е. общее количество хопов маршрута / равно Н-1. Обозначим HQ =-,
НМАХ
где НМАХ — максимально возможное количество хопов (зависит от предполагаемого диаметра сети).
Тогда расстояние до узла dest (ГО) рассчитывается следующим образом: н-1 тд
В () = с1 х П к+1 Р, + с2 х Нд + с3 х ТЯС, где ТЯС =-, TR — время получения
к=1 ТЕМАХ
ответа на запрос маршрута (NREQ) или пакет проверки маршрута ^С) от узла назначения, ТЕМАХ — максимальное время ожидания ответа- с1, с2, с3 — весовые коэффиценты, отражающие
важность вероятности доступности узла, количества хопов маршрута и времени следования по маршруту соответственно.
Рис. 1. Блок-схема процедуры обработки пакета узлом
Предлагаемый подход должен понизить вероятность разрыва маршрута и, соответственно, нагрузку на узлы сети, связанную с поддержанием маршрутов.
Оценка эффективности разработанных алгоритмов маршрутизации
На основе анализа работ [6−14], посвященных проблеме моделирования процессов передачи данных в современных компьютерных сетях, можно выделить следующие подходы:
1) аналитические (в первую очередь модели теории массового обслуживания) [8−11]-
2) программы-генераторы сетевого трафика (в том числе статистические подходы к моделированию сетевого трафика) [12, 13]-
3) сетевые пакетные симуляторы — специализированные программные продукты, предназначенные для детального описания процесса передачи данных по сети (на уровне отдельных пакетов) и учитывающие механизмы регулирования скорости потоков трафика [14]-
4) жидкостные модели [6], учитывающие механизмы управления скоростью потоков передачи, что позволяет существенно уменьшить число рассматриваемых событий при моделировании интернет-трафика за счет перехода от анализа процессов распространения в канале передачи данных отдельных пакетов к исследованию укрупненных групп пакетов (в большей степени подходят для моделирования магистральных каналов связи).
Относительно применимости перечисленных подходов к MANET необходимо отметить отсутствие аналитических моделей как таковых, ввиду сложности создания из-за высокой динамичности протекающих в таких сетях процессов. Источники трафика, применяемые в жидкостных моделях, оказываются весьма приближенными, поскольку в рамках известных моделей не удается учесть рассогласованный (дискретный) характер действий пользователей. При использовании программ-генераторов трафика невозможно учесть особенности передачи генерируемого трафика по каналу передачи данных, а также механизмы обратной связи при потере пакетов. Поэтому наиболее целесообразным представляется использование имитационных программных продуктов, предоставляющих возможность создания моделей передачи пакетов данных, что подходит для моделирования каналов с умеренной пропускной способностью (потоки порядка нескольких десятков Мбит/с).
В итоге на сегодняшний день тестирование созданных протоколов с целью получения оценок эффективности в различных условиях функционирования сети (количества узлов, плотности узлов и характера их перемещений) обычно проводится с помощью имитационного моделирования [15].
Модели перемещений узлов сети
Одну из ключевых ролей при создании имитационных моделей самоорганизующихся сетей играет применяемая модель перемещения мобильных узлов. Исследователи отмечают существенные различия результатов экспериментов при использовании разных моделей перемещений мобильных устройств [16−22]. Модели перемещений, используемые для тестирования протоколов маршрутизации самоорганизующихся сетей, делятся на модели индивидуальных перемещений (модель случайных перемещений, модель перемещения в городских кварталах и т. д.) и модели групповых перемещений (экспоненциально коррелированная модель случайных перемещений, колонная модель, модель групповых перемещений с опорной точкой и т. п.). При тестировании мобильных самоорганизующихся сетей наиболее часто используются модель случайных перемещений мобильных устройств и модель перемещений мобильных устройств на основе случайных точек.
В модели случайных перемещений мобильный узел перемещается из текущего в новое местоположение, вероятностным образом выбирая направление и скорость перемещения. Новая скорость и направление берутся из предопределенных диапазонов — [мин. скорость, макс. скорость] и [0, 2 * пи] соответственно.
Каждое перемещение происходит либо через постоянные интервалы времени, либо узел перемещается на постоянное расстояние (рис. 2, по осям отложено расстояние в метрах, т. е. координаты на плоскости). В конце каждого перемещения вычисляются новая скорость перемещения и направление движения.
Отличительная особенность модели перемещений мобильных устройств на основе случайных точек заключается в паузах между изменениями направления и/или скорости. Перемещение мобильного узла начинается с остановки в одном месте в течение определенного периода времени (т. е. паузы). По истечении этого времени мобильный узел выбирает случайную точку в области моделирования и скорость, которая равномерно распределена в определенном диапазоне. Мобильный узел перемещается в направлении точки назначения с заданной скоростью. Достигнув точки назначения, мобильный узел останавливается на некоторое время, затем процесс повторяется (рис. 3).
Рис. 2. Модель случайных перемещений мобильных устройств
Интересная модификация данной модели — модель перемещений со взвешенными точками, где учитывается вероятность перехода из одной точки в другую. В работе [18] авторов-создателей этой модификации в роли точек выступили различные корпуса студенческого городка университета Южной Калифорнии.
Коллективом авторов ИИММ КНЦ РАН для тестирования разрабатываемого алгоритма маршрутизации для MANET был создан программный прототип модели автомобильного трафика улично-дорожной сети г. Апатиты. Перед разработчиками стояла цель получения «карты» расположения транспортных средств в определенные моменты времени. Основное предположение заключается в том, что в каждом транспортном средстве находится хотя бы одно мобильное устройство, коммуникационный и вычислительный ресурс которого можно использовать для организации информационно-коммуникационной сети без задействовования базовых станций связи.
В общепринятых терминах разработанная модель представляет собой модель клеточных автоматов, дискретную по времени и пространству. В качестве основы модели использован алгоритм перемещения транспортных средств, предложенный коллективом авторов ИИММ КНЦ РАН [23]. Система координат представляет собой «решетку» в некотором роде, аналогичную решетке клеточного автомата. Дорожная сеть разбита на отрезки различных длин и направлений. Каждый отрезок характеризуется конечным количеством точек (соответствующих длине отрезка), шириной (количество полос) и информацией о занятости
каждой точки отрезка. Транспортное средство представлено следующими параметрами: текущие координаты, средняя скорость (за шаг моделирования), маршрут (набор отрезков дорожной сети), время начала маршрута (номер шага моделирования).
[ВЭ0
«е* 0I0
700? ев ii в? ее
3UB
2 М 1С0 0
Рис. 3. Модель перемещений мобильных устройств на основе случайных точек
Отличительная особенность модели — так называемый квазислучайный выбор (из определенного заранее устоявшегося в данном населенном пункте набора маршрутов) маршрутов и времени появления транспортного средства на определенном участке дороги. Таким образом, в модели присутствует детерминированная составляющая — заранее определенные маршруты, общее количество транспортных средств и случайная компонента: вероятность выхода/невыхода на маршрут, вероятность изменения маршрута, обгона. Оконная форма, отражающая процесс имитации движения транспортных средств по улично-дорожной сети г. Апатиты, использована для получения «карты» расположения в двумерном пространстве координат мобильных узлов в определенные моменты времени (рис. 4). Плотность мобильных узлов и динамика перемещения — ключевые характеристики, влияющие на процессы передачи данных в одноранговых информационно-коммуникационных сетях и интересующие исследователей при создании модели. В дальнейшем модель планируется расширить территориально и функционально для увеличения уровня реалистичности.
Модель MANET в NS-3
На сегодняшний день тестирование созданных протоколов с целью получения оценок эффективности в различных условиях функционирования сети (количества узлов, плотности узлов и характера их перемещений) обычно проводится с помощью имитационного моделирования [24]. Для получения сравнительной оценки предложенного протокола маршрутизации по отношению к существующим протоколам маршрутизации сетей MANET авторами создан программный прототип модели в сетевом симуляторе NS-3 [24]. На данный момент среда моделирования NS-3 — одна из основных сред для исследования различных сетей. NS-3 предоставляет разработчику гибкий и в то же время мощный инструментарий за счёт
использования встроенных объектно-ориентированных языков программирования (C++ и Python) и наличия большого количества файлов-библиотек, содержащих реализации классов-объектов стандартных протоколов и моделей перемещения узлов.
^ Transport Model? || В
50 50 I Шаг I 322 | Создать |
Рис. 4. Оконная форма имитации движения транспортных средств по УДС г. Апатиты
В качестве одной из сложностей разработки модели в NS-3 следует отметить отсутствие подробной документации по созданию моделей новых протоколов маршрутизации. К преимуществам использования NS-3 относятся наличие общих классов объектов и структуры сетевой модели, программно реализованных в виде различных библиотек, что ускоряет разработку и отчасти «унифицирует» созданные модели сетей. Основной набор библиотек NS-3 содержит классы и соответствующие методы, реализующие поведение существующих протоколов маршрутизации и передачи данных.
Модель сети представляет собой программное приложение, выполненное на языке программирования С++. Основными задачами, решаемыми в рамках авторской модели, являются поиск и поддержание маршрута. Описание этих процессов содержит класс который расширен от абстрактного существующего класса NS3: :Ipv4L4Protocol. Здесь же реализован механизм широковещательной рассылки с целью поиска соседей в определенные моменты времени. Хранение маршрутов — это другой важный компонент моделей в NS-3. Для этого в модели объявлен класс Ns3: :Prot:RouteCache, в котором сохраняются обнаруженные в процессе поиска маршруты. Класс NS3: :Prot:NSendBuffer разработан для хранения всех неотправленных пакетов данных. NS3: :Prot:RreqTble нужен, чтобы избежать повторяющихся запросов маршрута. NS3: :Prot:BuffMaintain используется для хранения пакетов данных при отправке из буфера передачи и ожидающих подтверждения от следующего узла сети. ProtOptionsHeader включает в себя все параметры, необходимые для работы протокола.
Выводы
На сегодняшний день технологии MANET благодаря быстроте организации информационно-коммуникационных сетей без использования базовых станций стратегически важны для отдельных малозаселенных арктических районов РФ, в том числе при разработке интеллектуальных систем информационно-аналитической поддержки развития арктических территорий РФ.
Авторами представленной статьи разработан протокол маршрутизации для мобильных самоорганизующихся сетей. В любом маршрутном протоколе (в том числе и для традиционных сетей) используются определенные механизмы, направленные на достижение наибольшей эффективности маршрутизации, такие как: уменьшение генерируемых протоколом служебных данных, поиск наикратчайших и относительно стабильных маршрутов, минимизация временных задержек при передаче пакетов и т. п.
Оценить эффективность предложенных решений можно с помощью имитационного моделирования. Поскольку каждый из протоколов маршрутизации показывает результаты в определенных условиях функционирования, необходимо разработать сценарии имитационных экспериментов. Одной из ключевых компонент таких сценариев является модель перемещения узлов. Наиболее распространена на сегодняшний день модель случайных перемещений. Однако эта модель скорее идеалистическая, нежели отражающая реальное перемещение узлов. Поскольку одно из предположений при разработке протокола маршрутизации состояло в наличии некоторых устойчивых шаблонов движения в небольшом населенном пункте, то и проверять эффективность предложенного протокола необходимо в условиях, приближенным к реальным. В качестве одного из вариантов решения проблемы авторы, предположив, что в каждом транспортном средстве находится хотя бы одно мобильное устройство, а сами транспортные средства движутся по квазислучайным маршрутам, предложили модель перемещения транспортных средств по г. Апатиты. Кроме того, создан прототип модели функционирования MANET на основе разработанного протокола маршрутизации в сетевом симуляторе NS-3. На сегодняшний день в модели реализовано случайное перемещение узлов. В дальнейшем планируется создать другие модели перемещения узлов (в том числе предложенную модель перемещения транспортных средств) и произвести сравнительный анализ характеристик разработанного протокола с существующими протоколами (AODV, OLSR и т. д.) в различных условиях функционирования с целью улучшения параметров разработанного протокола.
ЛИТЕРАТУРА
1. MANET // Википедия. Свободная энциклопедия: сайт. URL: https: //ru. wikipedia. org/wiki/MANET. 2. Прозоров Д. В. Протоколы геомаршрутизации самоорганизующихся мобильных сетей // T-Comm — Телекоммуникации и Транспорт 2012. № 5. С. 16−19. 3. Farrel Adrian, Herberg Ulrich. An optimization for the mobile Ad hoc Network (MANET) neighborhood discovery protocol (NHDP). RFC7466 // IETF Datatracker: site. URL: http: //datatracker. ietf. org/doc/rfc7466/. 4. Определение сенсорных сетей // Хабрахабр: сайт. URL: http: //habrahabr. ru/post/95 011/. 5. Кирьянов А. Г., Хоров Е. М., Островский Д. М. Аналитический метод исследования механизма управления соединениями в мобильных многошаговых беспроводных сетях на примере протокола NHDP // Труды конференции «Информационные технологии и системы». 2011. С. 258−264. 6. D-ITG, Distributed Internet Traffic Generator // Traffic: site. URL: http: //traffic. comics. unina. it/software/ITG/. 7. Ns-3: site. URL: https: //www. nsnam. org/. 8. Fluid models and solutions for large-scale ip networks / Y. Liu [et al.] // Proceedings of ACM/SIGMETRICS 2003. P. 91−101. 9. Зацепин, Э. С. Обзор характеристик протоколов маршрутизации в mesh-сетях // Международный журнал экспериментального образования. 2013. № 10. С. 342 345. 10. Метелёв А. П., Чистяков А. В., Жолобов А. Н. Протоколы маршрутизации в беспроводных самоорганизующихся сетях // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. 2013. № 3(1). С. 7578. 11. Шишаев М. Г., Елисеенко С. Ю. Имитационная модель пространственных перемещений объектов с квазислучайными параметрами маршрутов // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. 2012. № 11. С. 106−114. 12. Хинчин А. Я. Математические методы теории массового обслуживания // Тр. Матем. ин-та АН СССР. 1955. Т. 49. С. 3−12. 13. Ососков Г. А. Одна предельная теорема для потоков однородных событий // Теория вероятностей и ее применение. 1956. № 2. С. 274−282. 14. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания / перевод с англ. И. И. Грушко- под ред. В. И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.
15. Вишневский В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 512 с.
16. Hernandez-Campos F., Smith F. D., Jeray K. Generating realistic TCP workloads // Proc. of Computer Measurement Group (CMG) Conf. 2004. P. 273−284. 17. Огородников В. А., Пригарин С. М., Родионов А. С. Квазигауссовская модель сетевого трафика // Автоматика и телемеханика. 2010. № 3. С. 117−130. 18. Гоебенкин М. К., Поршнев С. В. Исследование сетевого трафика магистрального Интернет-канала // Научно- технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика, Телекоммуникации, Управление». 2011. № 4. С. 107−113. 19. Wehrle K., Gunes M., Gross J. Modeling and tools for network simulation. Springer, 2010. 20. Camp T., Boleng J., Davies V. A survey of mobility models for Ad hoc Network research // Wireless Communication & amp- Mobile Computing (WCMC): Special Issue on Mobile Ad Hoc Networking: Research, Trends and Applications. 2002. Vol. 2, no. 5. P. 483−502. 21. A detailed study of mobility models in wireless sensor network / V. Vasanthi [et al.] // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2011. Vol. 33, No.1. P. 7−14. 22. Weighted waypoint mobility model and its impact on Ad hoc Networks / Wei-jen Hsu [et al.] // Mobile Computing and Communications Review. 2005. Vol. 9, № 1. P. 59. 23. Lu G, Manson G, Belis. D. Mobility modeling in mobile Ad hoc Networks with environment-aware // Journal of Networks. 2006. Vоl. 1, № 1. P. 54−63. 24. Датьев И. О., Шемякин А. С. Информационные системы для извлечения данных о перемещениях мобильных устройств // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. 2013. № 4. С. 46−63.
Сведения об авторах
Датьев Игорь Олегович — кандидат технических наук, научный сотрудник ФГБУН Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН- e-mail: datyev@iimm. ru
Павлов Алексей Андреевич — аспирант ФГБУН Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН- e-mail: pavlov@iimm. ru
Information about the authors
Igor O. Datyev — PhD (Eng.), researcher of the Institute for Informatics and Mathematical Modelling of Technological Processes of the KSC of the RAS- e-mail: datyev@iimm. ru
Alexey A. Pavlov — Postgraduate of the Institute for Informatics and Mathematical Modelling of Technological Processes of the KSC of the RAS- e-mail: pavlov@iimm. ru
Библиографическое описание статьи
Датьев И. О. Моделирование беспроводных многошаговых самоорганизующихся мобильных сетей / И. О. Датьев, А. А. Павлов // Вестник Кольского научного центра РАН. № 1 (24). — 2016. -№ 1. — С. 116−126.
Bibliographic Description
Igor O. Datuev, Alexey A. Pavlov. Modelling of Wireless Multihop Self-organizing Mobile Networks. Herald of the Kola Science Centre of the RAS. 2016, vol. 1 (24), pp. 116−126.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой