Моніторинг та управління радіоресурсами ІоТ мереж
Автор: Файчук Валентин Олександрович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне адміністрування телекомунікаційних мереж
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Інтернет речей дає багато можливостей для розробки нових систем, однак їх використання потребує вирішення проблеми контролю доступу вузлів мережі до радіоресурсів та ефективне споживання цих ресурсів. Одне із існуючих рішень – спілкування по багатоланковій (multi-hop) схемі, що дозволяє вузлам формувати mesh топологію та спілкуватися окремо між собою. Безпровідний багатоланковий зв’язок сьогодні використовується доволі часто, проте є багато не вирішених завдань, щодо процесу передавання інформації та доступу до середовища передавання. На сьогоднішній день існує багато методів розподілу смуги пропускання. В основу багатьох із них покладено принцип маркерного доступу на зразок CSMA/CD чи CSMA/CA. Грунтуються подібні дослідження на ймовірнісному прогнозуванні моменту передавання та ширини частотного спектру. Однак таке прогнозування не є досить точним. З іншого боку, динамічний розподіл спектру завдяки програмному управлінню є більш ефективним. Проблема полягає у ефективному перерозподілі такого спектру у моменти пікового навантаження. Враховуючи специфіку функціонування пристроїв ІоТ, коли централізоване управління спектром буде втрачати свою ефективність, необхідно, щоб кожен вузол ІоТ зміг самостійно перерозподіляти інформаційні потоки, уникаючи піків. У роботах [1,2] дослідники намагалися спростити процес управління таблицями маршрутизації шляхом перенесення навантаження, пов’язане з обчисленням таблиць маршрутизації із кожного ІоТ вузла, у хмарне середовище. Це дозволило досягти виграшу у енергоефективності ІоТ системи вцілому. Автори роботи [3] теж працювали на розробкою ефективної апартної схеми енергозбереження, яка дасть змогу автоматично перемикати пристрій ІоТ в енергозберігаючий режим. Проте не зосереджувалась увага на принципі комунікації та становленні сеансу зв’язку між вузлами. Питаннями динамічного розподілу спектру, виділенням каналів на основі різних вимог щодо якості обслуговування, зондування спектру із розподіленою координацією займалися науковці Z. Chkirbene I. F. Akyildiz та інші [4-8]. Y. Liu, K.-F. Tong, X. Qiu, Y. Liu та X. Ding [9] запропонували аналітичну модель для динамічного визначення пропускної здатності каналів, які функціонують в рамках стандарту 802.11 DCF, прогнозуючи при цьому кінцеву кількість терміналів, які можуть функціонувати у виділеному діапазоні та ідеальні умови доступу до ресурсів каналу. Проте така модель, на нашу думку занадто ідеалізована. У роботі пропонується нова концепція моніторингу та доступу до радіоресурсів: позбутися арбітра та організувати спеціальну мережу, де ресурси динамічно розподіляються залежно від потреб. Єдине обмеження полягає в тому, що середовище повинно мати достатню пропускну здатність для організації набору окремих несучих, тунелів, для паралельного зв’язку. Отже, основною метою цієї роботи є розробка нового принципу вибору тунелю двома або більше вузлами та визначення впливу його параметрів на результуючу продуктивність. Потім тунель використовується як відокремлений носій, спільно використовуваний між цими вузлами для зв’язку. Таким чином, можна окреслити два режими: режим вибору відповідного тунелю та режим зв’язку. У магістерській кваліфікаційній роботі пропонується режим вибору тунелю, що дозволяє це робити, враховується вплив його технічних параметрів та визначаються найкращі умови для його експлуатації. В результаті пропонується новий метод розподіленого доступу до середовища передавання носієм інформації для вибору несучої (тунелю), який є більш гнучким у порівнянні з сучасними рішеннями, оскільки не потребує арбітражу і дозволяє використовувати тунелі одночасно, а також змінювати їх динамічно. Робота покриває загальне дослідження інтернету речей, вивчення контролю рівня MAC, вивчення контролю радіоресурсу в NB-IoT та деяких інших підходів для контролю мережі радіо доступу (RAN) використовуючи, так званий, слайсинг мережі разом із відповідним фреймворком. В результаті, отримавши необхідну інформацію та із використанням методу розподіленого досупу до середовища передавання сформовано прототип системи контролю та налаштування правил взаємодії на встановлення з’єднання, що дозволило здійснити контроль внутрішньо кластерної та міжкластерної взаємодії у мережах ІоТ. Розроблений прототип використовує канал контролю CC для поширення налаштувань між самостійними вузлами. В процесі створення прототипу системи розроблено фреймворк для створення IoT кластерів мовою програмування C++. На практиці результати роботи можна використати для реалізації мереж датчиків на підприємствах чи в лікувальних закладах. Об’єкт дослідження – процес передавання інформаційних потоків у безпровідних мережах. Предмет дослідження – методи та алгоритми управління радіоресурсами у безпровідних мережах. Сфера досліджень – методи управління процесом доступу до ресурсів та контроль за процесом передавання інформаційних потоків у безпровідних мережах Мета роботи: підвищення ефективності використання ресурсів безпровідних каналів зв’язку з одночасним контролем внутрішньо кластерної та міжкластерної взаємодії ІоТ вузлів в умовах різкого зростання динаміки потоків та нестабільності рівня шумів у радіоканалах сучасних ІоТ мереж. Ключові слова: IoT, RAN, MAC, контроль доступу до середовища, частотний перебір, селекція спектру. Перелік посилань: 1. V. Faychuk, O. Lavriv, B. Strykhalyuk, O. Shpur, I. Demydov, and R. Bak, “Performance of routing algorithm remote operation in cloud environment for IoT devices,” Int. J. Electron. Telecommun., vol. 65, no.3, pp. 367-373, 2019. doi: 10.24425/ijet.2019.129787. 2. V. Faychuk, O. Lavriv, M. Klymash, V. Zhebka, and O. Shpur, “Investigation of the Bellman-Ford algorithm enhanced for remote execution,” Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies, AICT 2019 - Proceedings, Lviv, Ukraine, 2019, pp. 204-208, doi: 10.1109/AIACT.2019.8847727. 3. G. Anastasi, M. Conti, M. Di Francesco, and A. Passarella, “Energy conservation in wireless sensor networks: A survey,” Ad Hoc Networks, vol. 7, issue 3, pp. 537-568, 2009. doi: 10.1016/j.adhoc.2008.06.003. 4. Z. Chkirbene and N. Hamdi, “A survey on spectrum management in cognitive radio networks,” Int. J. Wirel. Mob. Comput., vol. 8, no. 2, 153-165, 2015, doi: 10.1504/IJWMC.2015.068618. 5. F. Akyildiz, W. Y. Lee, and K. R. Chowdhury, “CRAHNs: Cognitive radio ad hoc networks,” Ad Hoc Networks, vol. 7, no. 5, pp. 810-836, 2009, doi: 10.1016/j.adhoc.2009.01.001. 6. M. Shirkhani, Z. Tirkan, and A. Taherpour, “Performance analysis and optimization of two-way cooperative communications in inter-vehicular networks,” Proceedings of the 2012 International Conference on Wireless Communications and Signal Processing, WCSP 2012, 2012, PP. 1-6. doi: 10.1109/WCSP.2012.6542974. 7. O. B. Akan, O. B. Karli, and O. Ergul, “Cognitive radio sensor networks,” IEEE Netw., vol. 23, no. 4, pp. 34-40, 2009. doi: 10.1109/MNET.2009.5191144. 8. G. P. Joshi, S. Y. Nam, and S. W. Kim, “Cognitive radio wireless sensor networks: Applications, challenges and research trends,” Sensors (Switzerland), vol. 13, issue 9, pp. , pp. 11196-11228, 2013, doi: 10.3390/s130911196. 9. Y. Liu, K.-F. Tong, X. Qiu, Y. Liu, and X. Ding, “Wireless mesh networks in IoT networks,” Proceedings of the 2017 International Workshop on Electromagnetics: Applications and Student Innovation Competition, 2017, pp. 183–185, doi: 10.1109/iWEM.2017.7968828.