ассистент кафедры сетей связи и передачи данных Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
доктор технических наук, доцент, профессор кафедры сетей связи и передачи данных Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Постановка задачи: эволюция инфокоммуникационной системы сопровождается развитием технологий и услуг связи. Общие тенденции этого процесса выражаются в трех основных направлениях: повышении пропускной способности, уменьшении задержки доставки данных и массовых коммуникациях. Последнее характеризуется развитием Интернета вещей (ИВ). Сети ИВ строятся с использованием различных технологий. Большое количество подключенных устройств требует применения новых подходов к моделированию и методов построения и управления такими сетями. Для моделирования сетей с высокой плотностью устройств часто недостаточно применения плоских моделей, а приходится прибегать к построению моделей в трехмерном пространстве. Для функционирования сетей с большим количеством узлов необходимы эффективные методы выбора их структуры, такие как выбор головных узлов, кластеризация и выбор маршрутов доставки трафика. Задача маршрутизации является классической задачей построения логической структуры сети связи, однако в условиях сетей высокой плотности необходимо использовать дополнительные возможности повышения эффективности ее решения. Классические методы и алгоритмы маршрутизации оперируют, как правило, одним критерием выбора, что может оказаться не эффективным решением в таких условиях. В беспроводных сетях ИВ высокой плотности необходимо учитывать большее количество параметров, так как качество маршрута в них зависит от многих факторов. Таким образом, для повышения эффективности сетей ИВ актуальна разработка метода маршрутизации по ряду критериев. Этой задаче и посвящена настоящая работа. Целью работы является разработка метода многокритериальной маршрутизации трафика в сети ИВ высокой плотности. Для достижения цели в работе предлагается подход к использованию серого реляционного анализа, позволяющего эффективно решать задачу многокритериальной оптимизации маршрута, в том числе при малом объеме исходных данных. Объектом исследования является сеть Интернета вещей высокой плотности. Предметом исследования является метод многокритериальной маршрутизации, реализованный с использованием серого реляционного анализа. Результаты имитационного моделирования показали эффективность предложенного метода по сравнению с методами однокритериального выбора маршрутов. Используемым методом является метод серого реляционного анализа, позволяющего решать задачи многокритериальной оптимизации. Новизна работы заключается в предложенном методе применения серого реляционного анализа для решения многокритериальной задачи маршрутизации в сети ИВ высокой плотности. Результатом работы является метод применения серого реляционного анализа в задаче многокритериальной маршрутизации трафика в сети ИВ высокой плотности. Теоретическая/Практическая значимость. Теоретическая значимость полученных результатов состоит в описании нового метода применения серого реляционного анализа в задаче маршрутизации и подтверждении результатами имитационного моделирования его эффективности. Практическая значимость состоит в том, что данный метод может быть использован в протоколах маршрутизации трафика в сетях ИВ высокой плотности.
Statement of the problem: the development of the infocommunication system is accompanied by the development of communication technologies and services. The general trends of this process are expressed in three main directions: the growth of throughput, reducing the delay in data delivery and mass communications. The latter is characterized by the development of the Internet of Things (IoT). IoT networks are built using various technologies. A large number of connected devices requires the use of new approaches to modeling and methods for building and managing such networks. To model networks with a high density of devices, it is often not enough to use flat models, but you have to resort to building models in three-dimensional space. For the functioning of networks with a large number of nodes, effective methods for choosing their structure are needed, such as choosing head nodes, clustering, and choosing traffic delivery routes. The task of routing is a classic task of building a logical structure of a communication network, however, in conditions of high density networks, it is necessary to use additional opportunities to increase the efficiency of its solution. Classical routing methods and algorithms operate, as a rule, with one selection criterion, which may not be an effective solution in such conditions. In high-density IoT wireless networks, more parameters must be taken into account, since the quality of the route in them depends on many factors. Thus, to improve the efficiency of IoT networks, it is important to develop a routing method according to a number of criteria. This problem is the subject of the present work. The aim of the work is to develop a method for multi-criteria traffic routing in a high-density IoT network. To achieve the goal, the paper proposes an approach to the use of Gray Relational Analysis, which makes it possible to effectively solve the problem of multi-criteria route optimization, including with a small amount of initial data. The object of the study is the Internet of Things network. The subject of the study is the multi-criteria routing method implemented using Gray Relational Analysis. The results of simulation modeling showed the effectiveness of the proposed method in comparison with the methods of single-criteria route selection. The method used is the method of Gray Relational Analysis, which allows solving problems of multicriteria optimization. The novelty of the work lies in the proposed method of applying Gray Relational Analysis to solve a multicriteria routing problem in a high-density IoT network. The result of the work is a method of applying Gray Relational Analysis in the problem of multi-criteria traffic routing in a high-density IoT network. Theoretical/Practical significance. The theoretical significance of the obtained results lies in the description of a new method of applying Gray Relational Analysis in the routing problem and confirmation of its effectiveness by simulation results. The practical significance lies in the fact that this method can be used in traffic routing protocols in high-density IoT networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.