Методы ретрансляции утерянных фрагментов данных через узел-ретранслятор в FANET с несколькими узлами-источниками RelayingMS-AL-ARQ
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2022-1-91-99Ключевые слова:
БВС, мультипоток, ведущий узелАннотация
Представлено несколько концепций методов для ретрансляции утерянных фрагментов данных прикладного уровня через узел-ретранслятор в летающих самоорганизующихся сетях MS-AL-ARQRelaying. За основу работы метода взят MS-AL-ARQ. Одним из основных принципов работы MS-AL-ARQ является определение потерянного фрагмента с одного из узлов-источников на основе порядкового номера с идентификатором IP-адреса. После определения потерянного фрагмента данных в буфер на узел-источник отправляется NACK. При этом установлен тайм-аут повторной передачи, по истечении которого NACK отправляется повторно. Данное действие будет повторяться, пока не будет получен фрагмент данных, пока не истечет тайм-аут ожидания фрагмента данных. Основным отличием между MS-AL-ARQ и MS-AL-ARQRelaying является работа не только с буферами на узлах-источниках и узле-получателе, но и работа с буферами на узле-ретрансляторе. Для описания концепций методов введено определение ведущего/приоритетного узла-источника, которому будет отдан приоритет по отправке видео. Основной метрикой для определения ведущего узла является счетчик PDR, который в заданный промежуток высчитывает значение на узле-ретрансляторе и уже после этого передает данные на узел-получатель. Предлагается несколько вариантов определения ведущего/приоритетного узла-источника: по умолчанию, статическое и динамическое определение. При этом отдельно рассматривается ситуация с летающим узлом-ретранслятором и с наземным узлом-ретранслятором. Учет нескольких ситуаций ретрансляции связан с особенностями узлов-ретрансляторов. Так, наземный узел-ретранслятор подразумевает ноутбук, у которого вычислительные мощности чаще всего выше и объем памяти может позволить хранить поступающие данные большее количество времени, когда как воздушный узел-ретранслятор подразумевает БВС, у которого ограниченные ресурсы памяти. В заключительной части представлен тестовый стенд для дальнейших лабораторных испытаний метода MS-AL-ARQRelaying и результаты лабораторных испытаний, подтверждающие необходимость разработки алгоритмов на основе методов MS-AL-ARQRelaying.Библиографические ссылки
Radoglou-Grammatikis P. A compilation of UAV applications for precision agriculture.Computer Networks, 2020, vol. 172, p. 107148.
Zhang P., Zhong Y., Li X. SlimYOLOv3: Narrower, faster and better for real-time UAV applications. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops, 2019, 0-0.
Tsouros D C., Bibi S., Sarigiannidis P.G. A review on UAV-based applications for precision agriculture. Information, 2019, vol. 10, no. 11, p. 349.
Chriki A. FANET: Communication, mobility models and security issues.Computer Networks, 2019, vol. 163, p. 106877.
Khan M. F. Routing schemes in FANETs: A survey. Sensors, 2020, vol. 20, no. 1, p. 38.
Vishnevsky V. Software development for controlling a group of UAVs. The 4th International Conference on Futupe Networks and Distributed Systems (ICFNDS), 2020, pp. 1-6.
Pirmagomedov R. UAV-based gateways for wireless nanosensor networks deployed over large areas.Computer Communications, 2019, vol. 146, pp. 55-62.
Kovalenko V. Clustering algorithms for UAV placement in 5G and Beyond Networks. 12th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT), IEEE, 2020, pp. 301-307.
Vasiliev D. Application Layer ARQ and Network Coding for QoS Improving in UAV-assisted networks. 25th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), IEEE, 2019, pp. 353-360.
Abilov A. Real-Time Video Streaming with Application Layer ARQ in UAV Networks: Field Tests. 44th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), IEEE, 2021, pp. 324-328.
Hong H., Sun X. Obstacle avoidance dynamic control of manipulator based on space operator algebra. Future Generation Computer Systems, 2021, vol. 123, pp. 201-205.
Sazonov A.M., Sokolov A.V. [A mathematical model of optimal control of a tunable queue of two sequential cyclic FIFO queues in a shared memory]. Informatsionno-upravlyayushchie sistemy, 2017, no. 4, pp. 3-11 (in Russ.).
Afzal H. Performance analysis of QoS in IoT based cognitive radio Ad Hoc network. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2021, vol. 33, no. 23, pp. 53-58.
Memon R. A., Li J. P., Ahmed J. Simulation model for blockchain systems using queuing theory. Electronics, 2019, vol. 8, no. 2, pp. 234.
Yick J., Mukherjee B., Ghosal D. Wireless sensor network survey.Computer networks, 2018, vol. 52, no. 12, pp. 2292-2330.
Tabelskaya A.S., Guseva E.N. [Modeling of queuing systems]. Alleya nauki, 2017, vol. 2, no. 16, pp. 508-512 (in Russ.).
Britvin N.V., Karpukhin E.O. The linear network coding optimization in hybrid ARQ/FEC system to counteract head-of-line blocking in queue. Journal of Physics: Conference Series, 2020, vol. 1515, no. 3, pp. 19-32.
Vishnevskiy V.M., Shirvanyan A.M., Tumchenok D.A. Mathematical model of the dynamics of operation of the tethered high-altitude telecommunication platform in the turbulent atmosphere. Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, IEEE, 2019, pp. 1-7.
Vishnevsky V.M. Mathematical model for reliability indicators calculation of tethered UAV hybrid navigation system. Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 2091, no. 1, pp. 012033.
Grishin I. Methods for correcting positions of tethered UAVs in adverse weather conditions. 12th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT), IEEE, 2020, pp. 308-312.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
