ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МУЛЬТИПОТОКОВОЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ПО МОДЕЛИ ПУАССОНА – ПАРЕТО НА МЕТРИКУ QoS ДЛЯ СЕТИ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ В NS-3

I. A. Kaysina; D. S. Vasiliev; A. V. Abilov

doi:10.22213/2413-1172-2019-3-56-62

Authors

I. A. Kaysina
D. S. Vasiliev
A. V. Abilov

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2019-3-56-62

Keywords:

FANET, PPBP, NS3, multisource, multi-stream, Hurst parameter

Abstract

The influence of streaming data traffic from several flying source nodes in a self-organizing network of unmanned aerial vehicles (Flying Ad Hoc Network - FANET) on the Quality of Service (QoS) metric is studied. As a metric, the useful bandwidth (Goodput) of the network is used.

To describe traffic with a high burst of data from multiple sources in the network simulator Network Simulation 3 (NS-3), the Poisson-Pareto model (PPBP) was used. PPBP is used to describe packet systems and is the most realistic model for describing Internet traffic. According to this model, data packets (for example, files) are generated in accordance with the Poisson process with a parameter, and the size of each packet has a Pareto distribution.

The model was applied in the following scenario: a flying node-gateway transmitted traffic from a network of unmanned aerial vehicles generated according to the Poisson-Pareto model to a ground receiving node. In the course of research, it was concluded that an increase in the parameter and the presence of self-similar traffic increases the requirement for the QoS metric - Goodput. It can cause degradation of the packet delivery rate and increase the delays. The solution to this problem may be to add relay nodes, on which load balancing will be performed.

References

Сравнительный анализ эффективности ретрансляции потоковых данных в летающей сети / И. А. Кайсина, Д. С. Васильев, А. В. Абилов, Д. С. Мейтис, А. Е. Кайсин, А. И. Нистюк // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2019. Т. 22, № 1. С. 108–115.

Bekmezci I., Sahingoz O., Temel S. [Flying ad-hoc networks (FANETs)]. Ad Hoc Networks, 2013, vol. 11, no. 3, pp. 1254-1270.

Singh K., Verma A. [Applying OLSR routing in FANETs]. “Control and Computing Technologies”: Proc. International Conference on Advanced Communications. EEE, 2014, pp. 1212-1215.

Кучерявый А. Е. Летающие сенсорные сети // Электросвязь. 2014. Т. 9. С. 2–5.

Zukerman M. [Introduction to queueing theory and stochastic teletraffic models]. City University of Hong Kong Publ., 2014, pp. 273-276.

Ameur C.B. TcpHas: TCP for HTTP adaptive streaming. International Conference on Communications (ICC). IEEE, 2017, pp. 1-7.

Maza W.D.D. [A Framework for Generating HTTP Adaptive Streaming Traffic in ns-3]. 9th EAI International Conference on Simulation Tools and Tech-niques, 2016, pp. 2-6.

Абилов А. В. Сети связи и системы коммутации : монография. М. : Радио и связь, 2004. 288 с.

Jaimungal S., Wang T. [Catastrophe options with stochastic rates and compound Poisson losses]. Insurance: Mathematics and Economics, 2006, vol. 38, no. 3, pp. 469-483.

Турбов А. Ю., Пономарев Д. Ю. Исследование распределения трафика в сетях SDN методом тензорного анализа // Современные проблемы радиоэлектроники : сб. ст. XIX Всерос. науч.-техн. конф. (5–6 мая, Красноярск, 2016 г.). Красноярск, 2016. С. 551–554.

Треногин Н. Г., Соколов Д. Е. Фрактальные свойства сетевого трафика в клиент-серверной информационной системе // Вестник НИИ СУВПТ. 2003. № 1. С. 163–172.

Ложковский А. Г., Вербанов О. В. Моделирование трафика мультисервисных пакетных сетей с оценкой его коэффициента самоподобности // Наукові праці ОНАЗ ім. О. С. Попова. 2014. № 1. С. 70–76.

Ложковский А. Г., Ганифаев Р. А. Оценка параметров качества обслуживания самоподобного трафика энтропийным методом // Научные труды ОНАС им. А. С. Попова. 2008. № 1. С. 57–62.

Крылов В. В., Хвалев Е. А. К вопросу об эффективности и достоверности проектирования управляющего трафика КИВС // Экономика и производство. 2008. № 2. С. 49–52.

Addie R.G., Neame T.D., Zukerman M. [Performance evaluation of a queue fed by a Poisson Pareto burst process]. Computer Networks, 2002, vol. 40, no. 3, pp. 377-397.

Ammar D., Begin T., Guerin-Lassous I. [A new tool for generating realistic internet traffic in ns-3]: Proc. of the 4th International ICST Conference on Simulation Tools and Techniques – ICST (Barcelona, Spain, March 22-24, 2011), pp. 81-83.

Башарин Г. П., Толмачев А. Л. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислительных систем // Итоги науки и техники. Серия «Теория вероятностей. Математическая статистика. Теоретическая кибернетика». 1983. Т. 21, № 1. С. 3–119.

Самуйлов К. Е., Сопин Э. С. К анализу системы M [X]| G| 1| r с прогулками прибора // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия «Математика, информатика, физика». 2011. № 1. C. 91–97.

Cox D.R., Isham V. [Point processes]. Boca Raton, CRC Press, 1980, pp. 24-39.

Cox D.R. [Long range dependence: A review]. Iowa State University, 1984, pp. 5-74.

Allen A.O., Probability S. [Queueing Theory with Computer Science Applications]. Academic Press, New York, 1990, pp. 53-69.

Vasiliev D.S., Kaysina I.A., Abilov A.V. [Performance evaluation of COPE-like Network Coding in Flying Ad Hoc Networks]. Internet of Things, Smart Spaces and Next Generation Networks and Systems. Springer, Cham, 2017, pp. 577-586.

Киреева Н. В., Буранова М. А. Исследование самоподобного трафика с использованием пакета FRACTAN // T-Comm-Телекоммуникации и Транспорт. 2012. № 5. C. 50–54.

Росляков А. В., Кашин М. М. Исследование свойств сигнального трафика протокола SIP //

T-Comm-Телекоммуникации и Транспорт. 2009. № 5. С. 26–31.

Карташевский В. Г., Буранова М. А. Влияние механизмов управления QoS на показатели качества обслуживания мультимедийного трафика сети Internet // T-Comm-Телекоммуникации и Транспорт. 2013. № 8. C. 54–60.