ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МУЛЬТИПОТОКОВОЙ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ПО МОДЕЛИ ПУАССОНА – ПАРЕТО НА МЕТРИКУ QoS ДЛЯ СЕТИ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ В NS-3
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2019-3-56-62Ключевые слова:
беспилотный летательный аппарат (БПЛА), модель Пуассона – Парето, NS-3, нагрузка, параметр ХерстаАннотация
Исследовано влияние трафика потоковых данных с нескольких летающих узлов-источников в самоорганизующейся сети беспилотных летательных аппаратов (Flying Ad Hoc Network – FANET) на метрику качества обслуживания (Quality of Service – QoS). В качестве метрики используется полезная пропускная способность (Goodput) сети.
Для описания трафика с высокой пачечностью данных от множества источников в сетевом симуляторе Network Simulation 3 (NS-3) была применена модель Пуассона – Парето (PPBP). PPBP служит для описания пакетных систем и является наиболее реалистичной моделью для описания интернет-трафика. Согласно этой модели пачки данных (например, файлы) генерируются в соответствии с процессом Пуассона с параметром l, а размер каждой пачки имеет распределение Парето.
Модель была применена в следующем сценарии: летающий узел-шлюз передавал трафик от сети беспилотных летательных аппаратов, сгенерированный согласно модели Пуассона – Парето, на наземный узел-получатель. В ходе исследований был сделан вывод, что увеличение параметра lp и наличие самоподобного трафика повышает требование к метрике QoS – Goodput, что может вызвать ухудшение коэффициента доставки пакетов и увеличить задержки. Решением данной проблемы может являться добавление узлов-ретрансляторов, на которых будет выполняться балансировка нагрузки.Библиографические ссылки
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.
