Текст. Беспроводная датчиковая сеть
 Скачать 31.98 Kb.
|
|
Введение Множество городов сейчас изучают принцип работы модели “Умный город”, чтобы повысить качество жизни. Для этого используются разные продвинутые технологии, которые улучшат систему здравоохранения, систему общественного транспорта, энергетики, образование и многое другое. Это также сократит количество используемых ресурсов. Технологиями, которые это позволят являются Беспроводные датчиковые сети (Wireless Sensors Network), Интернет вещи (Internet of Things), Кибер-физические системы (Cyber-Physical System), роботы, Беспилотные летательные аппараты (Unmanned Aerial Vehicle), Туманные вычисления, Облачные вычисления и анализ больших данных. Беспроводная датчиковая сеть Сенсорная сеть – это структура, состоящая из датчиков, вычислительных блоков и элементов связи с целью записи, наблюдения и реагирования на событие или явление. События могут быть связаны с чем угодно, например, с физическим миром, промышленной средой, биологической системой или инфраструктурой ИТ (информационных технологий), в то время как контролирующим или наблюдательным органом может быть потребительское приложение, правительство, гражданское, военное или промышленное предприятие. Такие сенсорные сети могут использоваться для дистанционного зондирования, медицинской телеметрии, наблюдения, мониторинга, сбора данных и т.д. Интернет вещей Интернет вещей - концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой. Кибер-физические системы Кибер-физические системы - это системы, состоящие из различных природных объектов, искусственных подсистем и управляющих контроллеров. В CPS обеспечивается тесная связь и координация между вычислительными и физическими ресурсами. Компьютеры осуществляют мониторинг и управление физическими. Туманные вычисления Туманные вычисления - это вычисления, основанные на распределенной инфраструктуре с негарантированной доступностью. Топологически — это ячеистая (mesh) сеть с динамической маршрутизацией, узлами которой являются сравнительно однородные по вычислительной мощности компьютеры. Таким образом, отличительная черта Fog Computing - приближенность к конечным пользователям и поддержка их мобильности. Основная задача туманных вычислений — это предобработка данных перед отправлением в облако. Благодаря этим технологиям проект Умный город может быть реализован. Беспроводные датчиковые сети используются для предоставления мониторинга в режиме реального времени за ресурсами и инфраструктурой Умного города. Интернет вещей облегчают интеграцию физических вещей в инфраструктуру города. Кибер-физические системы являются полезными для взаимодействий кибер мира с реальным. Роботы и Беспилотные аппараты могут использоваться для автоматизации и предоставления услуг. Данные технологии улучшают системы поставок, мониторинг окружающей среды, отслеживание трафика, безопасность и ее контроль, а также телекоммуникационные сервисы. Туманные вычисления используются для снижения времени поддержки, определения геолокации, улучшения мобильных сервисов, а также стриминга. Облачные вычисления обеспечивают масштабируемость и эффективную стоимость, а также удобный доступ к любой информации. Большие данные обеспечивают интеллектуальный и оптимальный способ работы с информацией. Благодаря данным продвинутым технология возможен проект Умный город. Области применения Разработка и эксплуатация системы Умный город может столкнуться с множеством проблем. В энергетической сфере, умный город используется для увеличения таких показателей как эффективность, надежность, устойчивость производства, а также распределение энергии в интеллектуальных сетях. Умные сети - это реконструированная электросетевая система, которая используют информационные и коммуникационные системы(ICT) для сбора и обработки имеющиеся информации о поведении поставщиков и пользователей в автоматизированном режиме. Умные сети используют CPS для обеспечения контроля механизмов, чтобы улучшить эффективность и надежность сети. В дополнение, CPS системы используются для контроля процесса получения возобновляемых источников энергии, гидроэлектростанции и ветроэнергетических мельниц. Кроме того, некоторые системы используют отслеживание и контроль энергопотребления в умных зданиях. Здания оборудованы такой системой как HVAC (Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха), а приборы и освещение контролируется CPS. Системы умных зданий обычно оснащены разными типами сенсорных узлов, которые отслеживают потребление энергии и состояние окружающей их среды. Данные сенсоры докладывают свои наблюдения и измерения в центральную отслеживающую и контролирующую систему. Система управления реализует интеллектуальные алгоритмы управления подсистем, используемых в зданиях для оптимизации использования энергии на основе полученных наблюдений. Область транспорта, это очень важная часть системы умный город, которая получила недавно большое внимание по причине интеллектуального транспорта. Автомобильная безопасность представляет собой один из наиболее важных классов таких систем. Множество таких приложений включает в себя предупреждение о смене полосы автомобилем, аварийные поломки, механизмы предотвращения столкновения, а также мониторинг слепых зон. Они позволяют обеспечить полную автоматизацию или полу автоматизацию действий для безопасного вождения. Наиболее важной вещью в таких приложениях это работа в реальном времени и надежность при обнаружении и реагирование. Все аспекты применения безопасности транспортных средств включают отслеживание, принятие решений, коммуникацию и действия должны выполняться в реальном времени. Это накладывает серьезные ограничения на то как программное обеспечение будет проектироваться и на то как хорошо оно будет поддерживать в плане интеграции на всех устройствах, участвующих в этой сложной системе. Кроме того, самоуправляемые машины считаются важной составляющей умного города. Так как они включаются в себя все вышеупомянутые функции в дополнение к зрению и наблюдению, что позволяет машинам спокойно перемещаться по дорогам на основании полученных данных, а программное обеспечение интерпретирует все входящие данные и реагирует на них в реальном времени. Другим аспектом умной транспортной системы является интеллектуальное управление светофором, которое работает с помощью установки устройств в разных частях дороги, после чего выделяются определенные паттерны трафика и на основании их светофор начинает регулировать потоки. Также система умного города может использоваться для защиты водных коммуникаций и делать их более умными, более эффективными, более надежными и более устойчивыми. CPS системы могут встроены в сети водопровода, чтобы обеспечить мониторинг и управление механизмами и добавить полезные функции для грамотного распределения воды. Одной из таких функций является обнаружение определенных проблем на их ранних стадиях. К примеру, утечка и поломка трубы может быть легко выявлена и в качестве временного решения будет предложено сократить потоки воды, чтобы минимизировать ее потери и урон прочим сетям. Другой частью системы умный город является контроль теплиц с целью эффективного управления внутренним климатом, почвой, светом и уровнем воды. Также система умный город предусматривает автономную работы беспилотных транспортных средств посредством CPS. Также системы умного города используются для автоматизации, контроля, мониторинга и улучшения производственных процессов. А также это используется для контроля и наблюдения за нефтегазовыми конструкциями. Архитектура и коммуникации сетей умного города, а также требования к ним Здесь мы исследуем различные коммуникационные и сетевые требования различных приложений умного города, а также протоколы, которые могут быть использованы для подключения компонентов и их поддержки. Сетевые характеристики, требования и проблемы систем умного города В таблице 1 описаны различные приложения умного города, а также соответствующие сетевые протоколы, которые могут быть использованы, требования к пропускной способности, допустимые нормы задержки, уровень энергопотребления, требования к надежности и безопасности, неоднородность сетевых связей, используют ли они проводную связь или беспроводную связь, а также характеристики мобильности для каждого приложения. Сетевые протоколы Как показано в таблице, приложение с коротким диапазоном связи, такие как интеллектуальные здания, интеллектуальный контроль водопровода может использовать протоколы из класса personal area network (PAN), IEEE 802.15.4 (Zigbee) и 801.15.1 (Bluetooh). Эти протоколы в основном характеризуются низкой пропускной способностью, низким энергопотреблением и коротким диапазоном связи. Приложения, которые используют большой диапазон связи, такие как интеллектуальные транспортные сети и производство используют такие протоколы, которые относятся к LAN классу, например IEEE 802.11 (WiFi). Приложения, которые требуют широкополосную связь UAV и интеллектуальные сети могут использовать протоколы, которые относятся к класс глобальной сети(WAN) такие как IEEE 802.16, сотовой и спутниковой связи. Все эти протоколы имеют возможность поддерживать асинхронные и синхронные подключение к данным. Кроме того, эти протоколы надежны и безопасны. Однако большинство функций требуют дополнительной обработки и могут вызвать дополнительнительную задержку и потребление энергии. Следовательно, эти соображения должны быть приняты во внимание перед включением таких функций. Пропускная способность Также в данной таблице показывается, что некоторые приложения, такие как интеллектуальный транспорт, имеют маленькие требования к пропускной способности. Другие, такое как наблюдение за системами умных зданий, нефтегазопровода и UAV требуют большую пропускную способность. Однако даже внутри одного типа приложений, пропускная способность может иметь требования от низких к высоким, всё зависит от типа генерируемых данных. К примеру, телеметрических и управляющие данные к примеру, как у UAV подняться в воздух требуют маленькую пропускную способность, в то время как изображение, принимаемое UAV и передача к наземным базовым блокам, требуют большую пропускную способность. Допустима задержка Кроме того, показано что некоторые приложения имеют низкую допустимую задержку. Таким приложением является интеллектуальный транспорт. В этом случае, нужно чтобы информация передавалась с микросекундной задержкой к цели, чтобы позволить контролируемым систем реагировать в течение допустимого времени, что позволяет избежать опасности. С другой стороны, другие приложения умного города имеют высокую допустимую задержку. Эти приложения включают в себя те, которые полагаются на сбор информации и данных мониторинга для последующего анализа. К примеру, UAV захватывает изображения для последующей обработки. Потребляемая энергия Потребляемая мощность также важное требование для приложений умного города. Тем не менее, как показано в таблице, некоторые приложения имеют локальные источники высокой энергии такие как умные сети, могут выдерживать протоколы с более высоким уровнем потребления. Другие приложения, которые имеют источники энергии с ограниченными емкостями имеют среднее энергетические требования. Такое приложение включает в себя интеллектуальный транспорт. Другие приложение имеют очень ограниченные энергетические источники и требуют протоколы с низким или очень низким энергетическое использование. Такие приложения включают отслеживание нефтегазопровода, умный водопровод и UAV. Надежность Надежность одно из важных составляющих умного города, в таблице показывается множество приложений либо средние требования к надежности такие как водные сети, в то время другие имеют высокие требования к надежности, как интеллектуальный транспорт. Безопасность Множество приложений требуют от среднего до высокого уровня безопасности. К примеру, такие приложения как контроль производства и его мониторинг требуют средний уровень безопасности, в то время как умные сети требуют высокий уровень безопасности из-за чувствительных данных. Неоднородность сетевых протоколов Большинство систем умного города включают в себя сетевые протоколы, которые соединяют различные компоненты системы. Примером таких систем являются умные здания и интелектуальный транспорт. В таких случаях, эти протоколы должны иметь способность работать, не мешая друг другу. Проводная и беспроводная сеть В данной таблице также показывают некоторые приложения такие как отслеживание нефтегазопровода, и UAV включают в себя беспроводные сети. Другие, такие как умные здания и интеллектуальный транспорт включают как проводную, так и беспроводную сеть. В таких случаях, связь в пределах определенной физической системы может иметь проводную сеть, в то время как беспроводные сети могут использоваться для соединения физических систем между собой. Мобильность В заключение, мобильность является одной из самой важной составляющих умного города. В таблице показывают, что такие системы как умные сети, нефтегазопровод, водопровод. Остальные системы имеют высокую мобильность, такие как интеллектуальный транспорт и UAV. Следовательно, сетевые протоколы, которые используют для соединения средний и высокий уровень мобильности, должны быть надежными и хорошо адаптироваться к мобильности узлов, не потребляя слишком много пропускной способности. Дополнительные вопросы и проблемы В дополнение к требованиям и характеристики связей между узлами, мы определим следующие дополнительные вопросы и проблемы, которые необходимо учитывать. Совместимость Интеллектуальные городские системы полагаются на различные гетерогенные сетевые протоколы на физическом и канальном уровне, которые используют различные стратегии доступа к среде совместимость между этими протоколами важна для обеспечения бесшовной интеграции. Протокол IEEE 1905.1, который разработан чтобы обеспечить конвергентный интерфейс, это важно для цифровых домашних сетей. Данный протокол включает в себя беспроводные и проводные технологии. Разработка подобного рода протоколов важна для поддержки механизмов в системе умного города. Управление Еще одним важным аспектом умного города является управление тысячами или миллионами разных устройств включенных в систему множеств приложений. К примеру, для достижения управления энергии в умном здании потребуется сотни датчиков. Эффективные протоколы нуждаются в обеспечение эффективного управления неисправностями, конфигурациями, учета, производительности и безопасности. Стандарт Light-weight machine-to-machine (LWM2M) использует Открытый мобильный альянс для взаимодействия между M2M устройствами и серверами. Клиент LwM2M – располагается на конечных устройствах, которые взаимодействуют с Сервером LwM2M, позволяя последнему управлять ресурсами клиента. Сервер начальной загрузки – специальный сервер, который может связываться с клиентом при первоначальной или при каждой загрузке. Основное назначение сервера загрузки - передать клиенту модель данных, включая данные, необходимые для начала взаимодействия с Серверов LwM2M. Сервер начальной загрузки взаимодействует с клиентом, используя различный набор команд, и его нельзя считать просто Сервером LwM2M. Сервер LwM2M – осуществляет взаимодействие с клиентом и имеет возможность считывать и записывать в модель данных, предоставляемых клиентом. Каждый клиент может подключаться к нескольким серверам, и каждый из серверов может иметь доступ только к определенным данным модели данных клиента. С другой стороны, протокол NETCONF предоставляет механизмы установки, управления и удаления конфигурации сетевых устройств посредством удаленного вызова процедур RPC. Также ведется работа над тем, чтобы предложить стандартные механизмы и сверхэффективные функции управления коммуникациями устройств с различными уровнями архитектуры. Аналитика больших данных Огромные объемы данных собирает система умного города и соответствующими устройствами IoT, которые распределены по всей географической области. Анализ и извлечение полезной информации из этих данных может обеспечить значительное преимущество в бизнес и гос институтах. В дополнение, коммуникация и сбор большего количества сообщений осуществляется своевременно в соответствии с их важностью. Для того, чтобы уменьшить количество сообщений, необходимо выполнить локальную обработку, сжатие и агрегацию сгенерированных сообщений, а также выполнить их обработку на уровне узловой иерархии и географических зон. Для их реализации описанной концепции и анализа огромных объемов данных, генерируемых в результате человеческой деятельности и перемещения различных объектов, Fujitsu разработала базовую инфраструктуру SPATIOWL. Она использует данные, собираемые из большого числа источников, накапливает, обрабатывает их и дает рекомендации по возможным действиям. Это позволяет разрабатывать на ее основе уникальные предложения, например, решать задачи городского планирования и предоставлять жителям новые услуги, такие как информирование о дорожном трафике в реальном времени, управлять дорожным движением. Данные в этом случае поступают с датчиков, установленных на транспортных средствах, на дорогах. SPATIOWL также получает данные от местных жителей и даже из социальных сетей. Поскольку информация постоянно обновляется, система строит динамически меняющуюся виртуальную модель реального мира. Облачные вычисления Облачные вычисления важная составляющая любого умного города, они могут обеспечить процесс масштабирования мощности и хранение информации из разных приложений умного города. Облачные вычисления обладают огромные мощностями для вычислений, большую и расширяемую память, и продвинутое программное обеспечение, которое может быть использовано для создания разных сервисов поддержки умного города. Облачные вычисления можно использовать в качестве основной платформы для вычисления и управления приложениями умного города. Различные датчики и исполнительные механизмы приложений умного города могут подключать к облачным вычислителям города для сбора, обработки информации и её хранения и выполнения задач управления в разных приложениях умного города. Облачные вычисления могут обеспечить необходимым платформы для хранения и обработки больших данных. Взаимодействие между датчиками и исполнительными устройствами и облачными вычислениями могут включать разные коммуникационные требования для бесперебойной работы приложений умного города. Эти требования должны поддерживаться сетевыми архитектурами, развернутыми в городе. Умные приложения полагаются на интеграцию между датчиками и исполнительными устройствами с одной стороны и облачными с другой, они не смогут работать хорошо если нет хорошей сети обеспечивающий хорошие соединение между обеими сторонами. Другой проблемой возникающий при использовании облачных вычислений для умного города является то, что облачные платформы не являются централизованными. Хорошие распределение облачных вычислений может обеспечить качество и надежность поддержки в разных облачных приложениях. Однако, обычно существует потребность в хороших коммуникационных каналах между распределенными облачными вычислительными мощностями и различными площадками. Другой проблемой при использовании облака — это надежность и производительность сети, соединяющие все составляющие обе стороны. Тщательное планирование и управление сетевыми ресурсами и коммуникационными модулями в дополнение к дизайну и архитектуре приложения умного города необходимо учитывать и эти проблемы. Туманные вычисления В то время пока облачные вычисления могут обеспечить множество продвинутых и полезных услуг для приложений умного города, но они не могут обеспечить хорошие условия для распределенных приложений, которые нуждаются в реальном времени, мобильности, низкой задержки, стриминге данных, синхронизации, координации и службах поддержки. Это происходит главным образом из-за задержек передачи, вызванных большим расстоянием между устройствами и облачными платформами. Также, облачными вычислениями трудно управлять и иметь дело с большим количеством датчиков, механизмов и другими устройствами, распределенными на большой площади. Туманные вычисления были недавно введены, чтобы предложить более локализованный, с низкой задержкой и мобильный способ. Туманные вычисления позволяют данный функционал перенести из облака ближе к устройствам. Этот подход направлен на включение разных приложений Интернет вещей через распределенные туманные узлы, которые предоставляют локализованные службы поддержки Интернет вещей. В умном городе, туманные вычисления могут дополнять облачные вычисления для лучшей поддержки систем умного города. В то время как облачные вычисления могут обеспечить мощные и масштабируемые сервисы, туманные вычисления могут предоставить более локализованные, с быстрым откликом, мобильные и также потоковые службы для приложений умного города. Кроме того, внедрение Интернет вещей, туманных вычислений, а также облачных как показано на рисунке 1 могут обеспечить мощную платформу для поддержки разных приложений умного города. На рисунке 2 показано иерархическое представление, где Интернет вещи используют топологию с несколькими переходами для достижения соединения с туманным сервером. Эта интегрированная платформа нуждается в хороших сетях и поддержки связи для эффективной коммуникации между всеми составляющими. Это также включает хорошую поддержку сетевой безопасности чтобы избежать любой угрозы проблемы интеграции и поддержки приложений умного города. Связь между узлами систем умного города В таблице 2 описываются разные сетевые протоколы, которые могут использовать в системах умного города. В таблице показаны основные их характеристики, физического и канального уровня, их скорость передачи и дальность передачи. Мы можем увидеть, что приложения, требующие маленькой дистанции такие как умные здания, умные сети и умный водопровод, в основном использует IEEE 802.15.4 (Zigbee) протокол, который имеет очень маленькое расстояние и в основном разработан для очень маленьких устройств с ограниченным энергопотреблением. Он предназначен для того, чтобы эти устройства прослужили несколько лет используя одну батарею. Также, IEEE 802.15.1 (Bluetooh) протокол может использоваться для такого приложения. Это протокол WPAN, который использует частоты 2.4 ГГц. В нем также используется дуплекс с разделением по времени (TDD), со скоростью 1 Мбит и с расстоянием от 10 до 100 метров. IEEE 802.11 a/b/g/n протокол может использоваться почти всеми системами умного города. IEEE 802.11n протокол, который является более поздний версией, которые работает на частотах 2.4 ГГц и 5.1 ГГц. Он использует множественный доступ с избеганием коллизий (CDMA/CA) MAC стратегии. Сотовые протоколы 3G и 4G могут использовать такие приложения как умные сети, умный водопровод, UAV и наблюдение за трубами. Они используют коммутацию пакетов для данных и опциональную коммутацию пакетов для голосового общения. Они используют частоты от 800 до 1900 МГц, 700 и 2500 МГц. Скорость передачи данных поддерживается от 300 Мбит до 1 Гбита. Географически они способны покрыть весь город не используя роуминг, а с роумингом весь мир. Спутниковая связь может быть также использована для UAV, наблюдением за трубами и интеллектуальным транспортом. Они обычно используют частоты от 1.53 ГГц и до 31 ГГц. Скорость передачи данных от 10 Мбит до 1 Гбита. Географически спутники способны охватить всю землю. Иллюстрации выбранных систем умного города В данном разделе, представлены несколько систем умного города для того, чтобы проиллюстрировать несколько возможных сетей и коммуникационных моделей, которые используются Система интеллектуальных сетей В рисунке показывается общая архитектура системы интеллектуальных сетей, которая является одним из основных приложений умного города. Как показано в рисунке, система умных сетей разделяется на три категории: 1) поколение, 2) транспортация и 3) потребитель. В свою очередь потребительские системы разделены на три подкатегории: 1) коммерческие, 2) жилые и 3) промышленные. Каждая из этих разделов обычно содержит датчики и действующие устройства которые отслеживают и контролируют разные механизмы. Данные устройства формируют узлы в мобильной сети или беспроводной сенсорная и действующая сеть. Данные узлы могут взаимодействовать использовать специально разработанные для данных систем протоколы. Обычно, один или множество узлов играют роль шлюза, и они обеспечивают подключение к сети с инфраструктурой ЛАН или Интернет. Платформы облачных вычислений могут также обеспечивать хранение информации, анализ, обработку и принимать решение для системы умных сетей. Также, управляющие центры и различные пользователи могут собирать информацию и делать запросы и команды для обеспечения контроля в реальном времени. Управление энергией умного дома В типичном умном городе, электрические компании будет иметь разный ставки для разного периода времени. Обычно таких периодов будет три: максимальная загруженность, Среднея загруженность и минимальная загруженность. Также, большинство домов будут оборудованы местными источниками энергии, такие как ветряные мельницы, солнечные панели и фотоэлектрические элементы. В рисунке показана общая архитектура с системой управления энергии. В данной модели, когда конкретный сервис запрашивает от конкретного прибора (к примеру, помыть прачечную, запустить посудомойку, использовать робота для очистки пола) блок управления энергии используется для принятия решения, какой источник энергии использовать для подачи запрошенной мощности и время её включения. Пользователь может запросить определенную задачу и задать время через которую её нужно будет начать делать. Это позволяет EMU рассчитывать максимальную задержку, которая может быть допущена для выполнения задачи. Затем выполняется алгоритм, который рассчитывает источник энергии и время выполняя желаемой задачи указанное в приложении. Алгоритм состоит из следующий логики. Если количество энергии необходимое для выполнения задачи, доступно в локально генерируемом или хранимой энергии, то прибор немедленно начнет использовать местное хранилище энергии как источник. В противном случае он пытается сдвинуть время запуска в минимальную загруженность, а источником будет электрическая компания. Если задержка не разрешить такое смещение, то попытаться сдвинуть исполнение команды к периоду средний загруженности. В противном случае, если сдвинуть не представляется возможным, то он выполняет задачу в течение текущего периода времени. Этот тип системы управления обеспечивает соответствующие экономические выгоды. Это также снижает стоимость энергии как для пользователя, так и для компании. Интеллектуальный водопровод На рисунке показывается общая архитектура интеллектуального водопровода, который является одной из важных составляющих умного города. Данная система отслеживает и контролирует орошение почвы с разными типами культур и оптимизирует процессы. В общем, датчики размещаются на выбранной территории хозяйства, чтобы контролировать различные параметры, такие как температура и влажность почвы. Действующие механизмы используются для контроля таких процессов как время и количество воды, которое предоставляется системой. Датчики и механизмы составляют узлы в WSAN. Узлы могут иметь множество разных топологий включая ячеистые и звездные. В любом случае, один из узлов действует как шлюз для обеспечения подключения к приемнику, который в свою очередь соединяет WSAN и локальную или интернет сеть. Платформы облачных вычислений может также использоваться для хранения, анализа, обработки и принятия решения. На рисунке также показано, что другие базы данных могут использоваться чтобы почерпнуть другую важную информацию для растений. Такая информация обычно в сочетании с собранными данным зондирования нужна чтобы принимать оптимизированные решения на основании времени, места и количества воды выделяемой системой. Система также выдает оповещение пользователю, когда это уместно. Также, сеть связана с центром управления, который контролирует операции. Это также выдает другие конфигурации и запросы для управления сетью. UAV и коммерческие безопасные полеты A standard for UAS Control and Non-Payload Communication (CNPC) в настоящие время разработан в США для обеспечения безопасной интеграции БАС в Национальные системы воздушного пространства. CNPC ссылки определенные для обеспечения связи соединения, которые будут использоваться для безопасности полетов и для включения удаленных пилотов. На рисунке показывает необходимый канал связи между UAV, коммерческими авиалиниями и центром управления. Это включается в себя несколько проблем, такие как тип архитектуры, скорость, пропускная способность, частота спектра распределения, безопасность и надежность. Предлагается два типа архитектуры линия прямой видимости (LOS), которая обеспечивает связь с беспилотными средствами через наземные станции связи и за пределами прямой видимости (BLOS), которая обеспечивает связь через космические спутники. Требования к скорости связи для восходящий связи (земля воздух) и для нисходящий связи (воздух земля) определены исходя из размеров летальных аппаратов в предыдущий таблице. Скорость восходящей линии намного ниже чем скорость нисходящей линии, поскольку связь восходящей линии будет в основ использоваться для отправки небольших контрольных сообщений, в то время как нисходящая линия будет использоваться для разных типов коммуникации, включая передачу видео. Скорость восходящей линии определена для поддержки передачи до 20 контрольных сообщений в секунду. Это необходимо для полного контроля беспилотника в реальном времени, чтобы управлять джойстиком. CNPC будет распространяться на частотах от 960 МГц до 1164 МГц и от 5030 Мгц до 5091. При этом часть первого диапазона будет доступно для наследуемых приложений таких как наблюдение и навигация. Другие проблемы CNPC связаны с высокими требованиями к безопасности. Хорошие механизмы безопасности должны использовать CNPC связь избегая любых возможных поддельных сигналов, которые могут позволить контролировать посторонним лицам UAV. Для удовлетворения новых требований к авиационной связи есть новая коммуникационная система связи воздух-земля под названием L-Band Digital Aeronautical Communication System, которая разрабатывается в Европе при финансировании EUROCONTROL. L-DACS - это система будущий коммуникации для L-Band, на диапазоне 960-1164 МГц. Открытые проблемы В данном разделе будут представлены вопросы которые требуют дальнейшего исследования и изучения в области сетей и коммуникации для системы умного города. Коммуникационное промежуточное ПО для приложений умного города Умные город может состоять из разных устройств, коммуникационных технологий и протоколов управление такими сетями может быть очень сложным. Одним из возможных подходов для ослабления это сложности — это использование специального коммуникационного промежуточного ПО, способного абстрагировать данные детали общения. В дополнение, данное промежуточное ПО сможет предложить дополнительные функции, которые требуются для различных приложений умного города и не полностью поддерживаются существующими сетевыми технологиями. Данные функции могут включать в себя услуги безопасности, надежности и обслуживание. Программно определяемая поддержка сети для приложений умного города. Программно определяемая сеть это подход, который может обеспечить гибкую и эффективную конфигурацию сети для её улучшения. SDN может дать много преимуществ для настройки таких сетей и для поддержки разных приложений умного города. На данный момент есть определенные продвижения в этом вопросе, но там есть огромное пространство для развития продвинутого управления для эффективной, надежной и безопасной конфигурации сети. Новые сети и протоколы Большая часть современных инфраструктур использует Интернет или мобильные сети. Хотя они оказались эффективными и полезными, но им часто не хватает определенных возможностей для приложений умного города. Проблемы заключаются в ответах в режиме реального времени, мобильной поддержки и возможности обрабатывать огромные объемы трафика. Когда приложения умного города будут развернуты они будут генерировать огромный сетевой трафик, который может вызвать серьезные проблемы для базовой сетевой инфраструктуры. Сейчас ведется работа над сетями пятого поколения, продвижения в MESH сетях и установка более эффективных протоколов в существующих сетях. Но в этом отношении предстоит ещё очень много работы. |