Информационные технологии и телекоммуникации июнь 2022 Том 10 2 issn 23071303

• Название: Информационные технологии и телекоммуникации июнь 2022 Том 10 2 issn 23071303
• Дата: 05.03.2023
• Размер: 0.74 Mb.
• Имя файла: 36-52.pdf
• Тип: Анализ; #969124

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
36
АНАЛИЗ МЕТОДОВ
ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
СЕТЕЙ IoT
А. И. Парамонов
*
, С. Н. Бушеленков
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича,
Санкт-Петербург, 193232, Российская Федерация
* Адрес для переписки: [e-mail]
Аннотация—В статье приведен анализ задач повышения эффективности сетей Интернета вещей путем использования рациональных методов маршрутизации., Предложена модель описания эф- фективности, основанная на показателях качества обслуживания трафика, а также методы вы- бора маршрута и группы маршрутов, учитывающие взаимные влияния между узлами сети. Пред-
мет исследования. Предметом исследования являются беспроводные сети Интернета вещей.
Метод. В исследовании используются аналитические методы оценки задержки доставки данных с учетом взаимных влияний узлов сети, а также метод имитационного моделирования. В работе показано, что может быть произведен рациональный выбор транзитных узлов при котором до- стигается минимальное время доставки данных. Основные результаты. Результатами работы являются модель сети IoT в задачах выбора маршрутов в сети интерната вещей высокой плотно- сти и метод построения группы маршрутов, позволяющий минимизировать их взаимную зависи- мость. Практическая значимость. Практическая значимость полученных результатов состоит в предложении метода выбора маршрутов в сети Интернета вещей высокой плотности.
Ключевые слова—Интернет вещей, маршрут, скорость передачи данных, оптимальная длина маршрута, транзитный узел.
Информация о статье
УДК 004.725.5
Язык статьи – русский.
Поступила в редакцию 30.05.2022, принята к печати 30.06.2022.
Для цитирования: Парамонов А. И., Бушеленков С. Н. Анализ методов повышения эффектив- ности сетей IoT // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Том 10. № 2. С. 36–
52. DOI 10.31854/2307-1303-2022-10-2-36-52.

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
37
ANALYSIS OF METHODS TO INCREASE
THE EFFICIENCY OF IoT NETWORKS
A. Paramonov
*
, S. Bushelenkov
The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications,
St. Petersburg, 193232, Russian Federation
*Corresponding author: [e-mail]
Abstract—The article analyzes the problems of improving the efficiency of Internet of Things net- works by using rational routing methods. A model for describing efficiency based on traffic quality of service indicators is proposed, as well as methods for choosing a route and a group of routes that take into account mutual influences between network nodes. Subject of study. The subject of the study is the wireless networks of the Internet of things. Method. The study uses analytical methods for estimating the delay in data delivery, taking into account the mutual influences of net- work nodes, as well as the simulation method. The paper shows that a rational choice of transit nodes can be made at which the minimum data delivery time is achieved. Main results. The results of the work are an IoT network model in the tasks of choosing routes in a high-density boarding network and a method for constructing a group of routes that minimizes their mutual dependence.
Practical significance. The practical significance of the obtained results lies in the proposal of a method for choosing routes in a high-density Internet of Things network.
Keywords—
Internet of Things, route, data transfer rate, optimal route length, transit node.
Article info
Article in Russia.
Received 30.05.2022, accepted 30.06.2022.
For citation: Paramonov A., Bushelenkov S.: Analysis of Methods to Increase the Efficiency of IoT Networks // Telecom IT. 2022. Vol. 10. Iss. 2. pp. 36–523. DOI 10.31854/2307-1303-2022-
10-2-36-52.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
38
Введение
Развитие Интернета вещей
1
(ИВ) стало одним из основных трендов развития сетей связи в мире
2
. Перспективные технологии предполагают выделение опре- деленных ресурсов для обслуживания значительного количества подключенных к сети устройств. Для реализации концепции ИВ решаются различные задачи, в том числе и задачи развития сетей связи, реализующих услуги машина-ма- шина (М2М) [1]. Наряду с технологиями, используемыми (интегрированными) в сетях подвижной связи четвертного и более поздних поколений, развиваются технологии организации автономных или комбинированных сетей М2М – техно- логии беспроводных сенсорных сетей (БСС) [2].
Технологии БСС позволяют строить достаточно сложные сети различного масштаба для решения различных прикладных задач. Это могут быть сети с раз- личной структурой, количеством узлов и способом их взаимодействия. Как пра- вило, такие сети используют технологии самоорганизации и позволяют обеспе- чить функционирование в условиях изменяющегося окружения и структуры [3].
С точки зрения самоорганизации и гибкости наибольший интерес представ- ляют mesh сети, т. е. сети в которых узлы наделены функциями маршрутизации сообщений. Такие сети позволяют гибко управлять маршрутизацией трафика и структурой. Такие возможности обеспечивают их высокую живучесть и про- стоту развертывания и эксплуатации. Области применения mesh сетей могут быть самыми различными, теоретически, от частных сетей до сетей глобального мас- штаба. Однако существует ряд определенных проблем, которые препятствуют достижению высоких показателей пропускной способности и времени доставки в таких сетях.
Существенные сложности представляет собой процесс маршрутизации, ко- торый, фактически, решает задачу самоорганизации сети. Для решения задачи маршрутизации требуется произвести значительную работу по обмену служебной информацией, что снижает эффективность использования ресурсов. Увеличение длины маршрута (в количестве участков), которое происходит при росте масшта- бов сети, неизбежно приводит к снижению скорости передачи данных.
Наряду с указанными проблемами рост плотности сети может привести к не- которой избыточности ресурсов, которые при необходимости можно использо- вать для повышения показателей качества сети. Высокая плотность сети также расширяет возможности в выборе логической структуры сети. Имеет смысл ис- пользуя имеющиеся достоинства сети высокой плотности снизить влияние отри- цательных факторов на качество обслуживания [4].
Целью данной работы является анализ возможностей повышения эффектив- ности использования сетевых ресурсов в условиях высокой плотности узлов сети
ИВ, а также качества обслуживания трафика.
В данной работе будем полагать, что качество обслуживания определяется двумя такими показателями как время доставки сообщения и скорость передачи
1
Рекомендация МСЭ‐T Y.2060, Обзор Интернета Вещей. URL: https://www.itu.int/rec/T‐REC‐Y.2060‐
201206‐I.
2
IoT Analytics/ URL: https://iot‐analytics.com/iot‐market‐size/#:

:text=In%20short,plays%20in%20reaching%
20sustainability%20 goals.

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
39
данных. Поэтому повышение качества будем связывать с уменьшением времени доставки сообщения (пакета) и/или повышением скорости передачи данных.
1 Модель сети высокой плотности
Будем полагать что узлы сети высокой плотности размещены случайным об- разом и образуют пуассоновское поле на плоскости или в пространстве. На рис. 1 приведена модель плоской сети, а также маршрут, построенный в ней между уз- лами s
и t
а) б)
Рис. 1. Модель маршрута в сети высокой плотности
Вероятность попадания k
узлов в плоскую область площади
S
или трехмер- ную область объемом
V распределена по закону Пуассона [5]:
   
ρ
ρ
!
k
S
k
S
p
S
e
k


(1)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
40
В случае трехмерного пространства:
   
η
η
!
k
V
k
V
p V
e
k


,
(2) где
 и  – плотности (количество) узлов из расчета на единицу площади и на единицу объема, соответственно.
Кратчайшее расстояние между узлами s
и t
определяется длиной отрезка прямой между ними и равно d
. При достаточно большой плотности узлов веро- ятно, что узлы маршрута лежат близко к этой прямой, а физическая длина марш- рута близка к d
Построим прямоугольник на отрезке между s
и t
со сторонами h
и d
. Если разбить его на прямоугольники со сторонами h
и w
, то с помощью (1) можно оценить вероятность попадания хотя бы одного узла в такой прямоугольник
 
 
ρ
0 0
1 1
wh
p
wh
p wh
e


 
 
(3)
Например, при
 1 1/м
2
, w h
1 м
 
0 1
0,63
p


, а при w h
3 м,
 
0 9
1
p


Аналогичным образом можно подтвердить данное утверждение и для трех- мерного пространства. Например, при
 1 1/м
3
, w h
3 м


0 21,2 1
p


Размер выбранной области 3 x 3 м достаточно мал, по сравнению с размером зоны связи, практически, для любой из современных технологий организации сети. Эти примеры демонстрируют, что вероятность того что в нужном месте ока- жется узел сети достаточно велика (близка к единице).
В общем случае между узлами s
и t
может быть найдено несколько марш- рутов, рис. 2.
Рис. 2. Много-путевая маршрутизация

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
41
В тактом случае маршруты могут быть зависимыми и независимыми. Под зависимыми маршрутами будем понимать такие маршруты в которых имеются общие или влияющие друг на друга узлы. Строго говоря, в такой структуре не мо- жет быть независимых маршрутов, поскольку в зоне связи узлов источника и назначения находятся первые и последние транзитные узлы всех маршрутов, следовательно, они все зависимы. Поэтому в данном случае правильнее говорить о степени зависимости (или независимости). Степень зависимости можно харак- теризовать, например, долей узлов маршрута, находящихся в зоне связи узлов, входящих в другие маршруты.
Траектории прохождения всех маршрутов, по крайней мере кроме одного, должны достаточно отклоняться от прямой, проведенной через узлы источника и назначения.
2 Повышение эффективности сети
2.1 Показатели качества маршрута
Под показателями качества маршрута будем понимать эквивалентную ско- рость передачи данных по маршруту b
e и задержку доставки сообщения

d
В общем случае, модель процесса передачи по маршруту опишем как пока- зано на рис. 3.
Рис. 3. Модель процесса передачи данных по маршруту
На рисунке t
bt и t
et моменты времени начала передачи данных и окончания передачи данных отправителем, соответственно. Продолжительность передачи отправителем

tr
. Моменты t
br и t
er
– моменты времени начала приема данных и окончания приема данных узлом получателем, соответственно. Интервал вре-
t

tr
t

p

d
t
bt
t
et
t
br
t
er

w

w

w

t

t

t

t

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
42
мени

d
– это время доставки. Он включает в себя интервалы передачи на участ- ках маршрута

t и интервалы ожидания начала передачи в узлах маршрута

w и интервал времени распространения сигнала

p
Под эквивалентной скоростью передачи будем понимать величину равную отношению числа переданных данных (бит) к продолжительности интервала вре- мени, который потребовался для их полной передачи от отправителя к получа- телю:
τ
e
d
V
b

бит/с,
(3) где
V
– объем переданных данных (бит), 
d
– продолжительность интервала вре- мени (с).
Предполагается что интервал времени, в течение которого производится оценка скорости передачи

d достаточно велик, поэтому время распространения сигнала

p
, которое входит в этот интервал и определяется скоростью распро- странения электромагнитного сигнала, которая близка к скорости света, чаще всего пренебрежимо мало по отношению к

d
Время передачи зависит от многих факторов, таких как скорости передачи данных на участках всех маршрута, задержки пакетов на ожидание передачи в узлах маршрута (маршрутизаторах). В общем случае эти величины случайны и в свою очередь зависят от параметров маршрута, таких как количество узлов в маршруте и скорости передачи данных между ними, а также интенсивность об- служиваемого трафика. Интенсивность трафика на различных участках маршрута может быть различна и зависит от потребителей услуг. В данном случае будем рассматривать потенциальные возможности маршрута только для сквозного тра- фика, производимого узлом источником и направленным к узлу получателю.
В таком случае параметрами маршрута будут только количество узлов и скорости передачи между ними


,
,
| ,
1
,
e
e
i j
b
b k b
i j
k i
j




, бит/с.
(4)
Таким образом, способ построения маршрута отражается на эквивалентной скорости передачи данных, которую он может обеспечить.
Время доставки сообщения t
d
, как правило, ассоциируют с временем до- ставки пакета которое, в общем случае зависит от таких факторов как: размер пакета, скорости передачи на участках маршрута, их количество, задержки в уз- лах маршрута на ожидание передачи и задержка распространения сигнала в среде распространения.


,
τ
τ
, ,
, | ,
1
,
d
d
i j
p
V k b
t
i j
k i
j




, бит/с.
(5)

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
43
Задержка доставки связана с эквивалентной скоростью передачи через ско- рость передачи на участках маршрута, их количество и время ожидания в узлах маршрута.
Если представить, что передается только один пакет, то эквивалентная ско- рость передачи и задержка доставки связаны однозначно и могут быть получены одна из другой.
Можно предположить, что имеет смысл говорить о задержке доставки при- нимая во внимание только задержки, обусловленные временем ожидания в узлах маршрута и временем распространения сигнала, т. е. без учета времени передачи на участках маршрута. В ряде случаев такую величину можно ввести, однако в общем случае, время ожидания в узле будет зависеть от времени передачи, которое в свою очередь, зависит от количества данных.
Таким образом, говорить о времени доставки не принимая во внимание ко- личество доставляемых данных не имеет смысла. Этот показатель имеет смысл для единичного пакета (минимального количества данных) который при реали- зации интерактивных услуг может нести быстро устаревающую информацию. Та- ким образом, говоря далее о времени доставки (задержке доставки) будем пони- мать время доставки одного пакета данных некоторого, возможно среднего, размера.
2.2 Эффективность
Под эффективностью сети будем понимать эффективность использования ее ресурсов, т. е. достижение цели при минимуме затрат ресурсов. Эффектив- ность в контексте данной работы – это численная величина, характеризующая сравнительный выигрыш (прирост) какого-либо показателя от использования мо- дели или метода.
Ресурсы сети связи измеряются такими характеристиками как: скорость пе- редачи данных на участках маршрута, количество используемых узлов, ширина полосы радиочастотного спектра, занимаемая передаваемым сигналом. Также можно говорить и о степени использования ресурса, которая характеризуется ин- тенсивностью нагрузки. Обозначим используемые ресурсы как множество
R
Целью, как правило является предоставление услуги с заданным уровнем качества обслуживания. В данной работе под качеством мы понимаем эквива- лентную скорость передачи или время доставки данных. Обозначим рассматри- ваемые показатели качества как множество
Q
Задачу повышения эффективности можно сформулировать как повышение качества при объеме ресурсов, отвечающему заданному критерию или как сни- жение объема ресурсов при заданном критерии качества.
В первой постановке задачу можно записать как: max
R D
M
Q


,
(6) где
D
– область допустимого использования ресурсов.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
44
Во второй постановке, задачу можно сформулировать как:
ψ
min
Q
M
R



,
(7) где
 – область допустимых значений показателей качества.
Тогда эффективность решения задачи (6) методом m
1
по отношению к ме- тоду m
2
можно оценить как
1 2
R
R

в абсолютных значениях или как:
1 2
1,2 2
R
R
e
R


(8)
Эффективность решения задачи (6) методом m
1
по отношению к методу m
2
можно оценить как
1 2
Q
Q

в абсолютных значениях или как:
1 2
1,2 2
Q
Q
e
Q



(9)
Поскольку как ресурсы, так и показатели качества определяются группами параметров, то в общем случае задачи (6) и (7) многокритериальные. В данном случае прямые скобки в (8) и (9) обозначают некоторую скалярную количествен- ную меру ресурсов или показателей качества.
2.3 Метод выбора маршрута
Будем полагать, что при выборе узлов для построения маршрута между уз- лами источника s
и назначения t
следует руководствоваться показателями каче- ства, т. е. повышением скорости передачи или уменьшением величины задержки в контексте задачи (6).
Как показано в [6] эквивалентная скорость передачи данных по маршруту зависит от взаимного положения узлов маршрута, что оказывает влияние на ско- рость передачи на участках маршрута и задержки, обусловленные ожиданием в узлах начала передачи (освобождения канала). Будем в данном случае рас- сматривать задержку доставки как она была определена выше.
Время доставка одного пакета, в отличие от передачи последовательности пакетов определяется только задержками на передачу по участкам маршрута и не включает в себя задержки на ожидание:
 
1
( )
1 1
1
τ
τ
τ
τ
k
k
i
d
t
p
p
i
i
i
b








, с,
(10) где b
i
– скорость передачи на участке маршрута i

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
45
Если b
i зависит от взаимного положения узлов, например, от расстояния между ними, то задачу минимизации задержки можно сформулировать следую- щим образом:
, ,
1 1
max min
|
1
,2
i
i
k
x y k D
R D
i
i
M
Q
i
k
k
n
b








 






,
(11) где x
i
,
y i
–координаты узла i, D
– множество узлов сети.
Для формального решения задачи (11) может потребоваться перебор
k
n
C
вариантов построения маршрута, где n
– количество узлов сети, k
– количество узлов в маршруте. В реальной сети нет необходимости в переборе всех вариан- тов, т. к. представляют интерес только те узлы, которые находятся в зоне связи.
К тому же для минимизации числа транзитов и длины маршрута целесообразно выбирать узлы вблизи прямой, проходящей через узлы отправителя и получа- теля.
Для определения зависимости скорости передачи данных от положения уз- лов маршрута воспользуемся выражениями К. Шеннона [7] и Г. Фрииса [8]:
2
η log 1
Si
i
Ni
P
b
B
P








(12) где
P
si
– мощность сигнала (Вт),
P
Ni
– мощность шума (Вт),
B
– полоса частот (Гц),
 – коэффициент, учитывающий не идеальность реализации (0  1).
2
λ
4π
S
TX
TX
RX
P
P G G
d







,
(13) где
P
TX
– излучаемая мощность (Вт),
G
TX
и
G
RX
– коэффициенты усиления переда- ющей и приемной антенн,
 – длина волны (м), d
– расстояние (м).
С учетом (10), (12) и (13) можно получить зависимость времени до- ставки от количества транзитных участков. Эта зависимость приведена на рис. 4.
Для примера выбрана технология IEEE 802.11n при значении коэффициента
 0,25.
Из рисунка виден характер изменения времени доставки, который имеет явно выраженный минимум при k
4, при этом расстояние между узлами s
и t
выбрано равным 2 000 м, а размер пакета 250 байт. Это значение является ре- шением задачи (11), в данном случае, она может быть решена простым перебо- ром возможных значений k
от нуля до значения, при котором начинается увели- чение времени доставки.
При большом диапазоне возможных значений k
, для сокращения количества операций поиска оптимального значения, может быть использован метод дихо- томии.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
46
Рис. 4. Зависимость времени доставки от количества узлов в маршруте
Таким образом оптимальный выбор маршрута в сети ИВ высокой плотности может быть сведен к решению задачи выбора оптимального количества транзит- ных узлов (количества участков) расположенных вблизи прямой, походящей че- рез узлы отправителя и получателя, при котором достигается минимальная ве- личина задержки доставки сообщения.
2.4 Задача много-путевой маршрутизации
Сеть ИВ, построенная как mesh сеть имеет широкие возможности по изме- нению структуры и решению задач покрытия территории, однако, она имеет не- достатки, связанные со снижением пропускной способности маршрутов при росте числа узлов сети. Это существенно ограничивает масштабы таких сетей. Много- путевая маршрутизация, в ряде случаев, может быть решением, позволяющим снизить величину задержки доставки сообщения или повышения эквивалентной скорости передачи данных [5].
Описанные в [9] решения позволяют снизить задержку доставки сообщения при увеличении объема используемых ресурсов. Эффективность же решения обеспечивается оптимальным или близким к нему выбором маршрутов.
Описанное в [10] решение позволяет повысить величину пропускной спо- собности (эквивалентной скорости передачи) благодаря близкому к оптималь- ному выбору маршрутов и перераспределению трафика, передаваемого по ним.
Предложенные решения не учитывают особенностей маршрутов с точки зре- ния их независимости, а учитывают только их временные характеристики.
В данной работе будем рассматривать маршруты с учетом их взаимных вли- яний. Выше было сказано, что взаимные влияния элементов маршрутов (их зави-
2 4
6 8
10 1
0.5 1.0 2
k

d
, мс

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
47
симость) снижает их показатели качества. В связи с этим можно говорить о за- даче выбора независимых маршрутов или маршрутов с наименьшими взаимными влияниями (наименьшей степенью зависимости).
Будем описывать маршрут множеством входящих в него узлов сети как


( )
( )
( )
1 2
,
, ,
i
i
i
i
k
R
r
r
r


, узлы отправителя и получателя это
( )
1
i
r
и
( )
i
k
r
, соответ- ственно. Такой маршрут имеет k
-1 участок и k
-2 транзитных узлов.
Все множество узлов сети


1 2
, , ,
M
N
n n
n


, где
M
– общее количество узлов сети.
Если выполняются приведенные ниже условия, то маршруты i
и j
будем счи- тать зависимыми.
( )
( )
( )
( )
1
,
1
|
,
,
1
,
1
i
j
i
j
i
j
s
g
v
s
g
s
k g
k
r
r
n
D
D
i j
m v
M
 





 






, (14) где
( )
i
s
D
и
( )
j
g
D
– зоны связи узлов s и g маршрутов i
и j
Иными словами, маршруты зависимы если в них имеется хотя бы один об- щий узел или хотя бы один из узлов одного маршрута попадает в зону связи другого маршрута. Степень зависимости определяется тем насколько сильно эти узлы оказывают влияние на узлы данного маршрута. Согласно (13) влияние об- ратно пропорционально квадрату расстояния
Степень зависимости маршрутов i
и j
определим, как среднеквадратическое расстояние между узами i
-го j
-го маршрутов.
2
,
,
1 1
1
j
i
k
k
i j
v s
s
v
i
j
z
d
k k




м
2
,
(15) где d
vs
– расстояние между узлам v
и s
Будем полагать, что условие зависимости является симметричным, т. е.
,
,
i j
j i
z
z

(16)
В данном случае, будем рассматривать в качестве зависимости только при- веденные выше условия. Например, если зоны связи узлов описать, кругом с диа- метром
D
, который выбран из условия «сильного сигнала» наличие которого рас- сматривается как занятие канала, то (15) будет отражать степень влияния, обусловленную использованием общего ресурса. В таком случае уменьшение z
i,j за счет увеличения расстояния между узлами маршрутов приведет и к уменьше- нию влияний, вызванных помехами от соседних узлов, порождаемых «слабыми сигналами», влияющими на отношение сигнал/шум.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
48
На рис. 5 приведены два маршрута, построенные с учетом сделанных допу- щений и имеющие минимальную степень зависимости.
Рис. 5. Пример двух маршрутов с минимальной степенью зависимости
Задача поиска маршрута в таком случае должна учитывать два условия: ми- нимальной длины (или минимального времени задержки) и минимальной степени зависимости от других маршрутов.


,
arg min τ ,
|
1
i
di
i j
r N
R
z
j
m


 
,
(17) где m
– количество выбранных маршрутов.
Задача (17) также многокритериальная. Для ее приближенного решения предлагается метод. Исходные данные для решения задачи задаются матрицей расстояний между узлами сети
1,1 1,
,
,1
,
M
i j
M
M M
c
c
c
c
c




 





C




,
(18) где c
ij
– расстояние между узлами i
и j

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
49
Метод заключается в последовательном поиске маршрутов, удовлетворяю- щих требуемым критериям. После нахождения очередного маршрута матрица C модифицируется таким образом, чтобы выбор узлов, находящихся вблизи уже выбранных узлов для найденных маршрутов узлов, стал менее привлекателен для алгоритма поиска кратчайшего маршрута. Для этой цели производится уве- личение расстояний c
ij обратно пропорционально расстоянию узлов i
и j
к узлам выбранных маршрутов («штрафование» узлов).
,
,
,
ω
i j
i j i j
c
c


,
(19) где
,
α
,
,
1
,
1
,
1
,
1
ω
ε
s
i v
s
k
i j
i v
v
i v
c
R v
k s
m
R
I
c























,
(20) где
 0 – константа, введенная для исключения равенства знаменателя нулю,
 0 – константа определяющая степень влияния расстояния до узлов выбран- ных маршрутов,
R
– радиус зоны связи узла.
,
,
,
0 1
i v
i v
i v
c
R
I
c
R


 


(21)
Выражения (19) и (20) увеличивают длину ребер, инцидентных верши- нам (узлам), находящимся вблизи уже выбранных вершин (узлов).
После модификации матрицы C с помощью выражений (19) и (20) выбор зависимых маршрутов становится менее «привлекательным» с позиции построе- ния кратчайшего пути. Процедура модификации повторяется после выбора каж- дого очередного маршрута.
Данный подход не исключает выбор зависимых маршрутов, или одинаковых маршрутов в случае отсутствия альтернативы. Поэтому, каждый новый найден- ный маршрут должен сравниваться с найденными ранее. Повторение маршрута свидетельствует об исчерпании возможных решений.
Данный алгоритм может быть описан следующей блок-схемой, рис. 6.
На рис. 7 (см. ниже) приведен пример последовательного выбора маршру- тов согласно предложенному методу.
В приведенном примере количество узлов сети 100, радиус связи узла 40 м, размер зоны обслуживания 200x200 м.
Наименьшую длину имеет первый найденный путь (6 транзитных узлов), среднюю – второй найденный путь (8 транзитных узлов) и максимальную – тре- тий (12 транзитных узлов). Согласно (15) степень зависимости полученных марш- рутов z
1,2
 89,3; z
1,3
 96,0; z
2,3
 97,9.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
50
Рис. 6. Блок-схема алгоритма поиска путей
Рис. 7. Последовательный выбор трех маршрутов
0 50 100 150 200 50 100 150 200
м м
2 1
3
s
s
t

Telecom IT
June 2022
Vol. 10
Iss.
2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Paramonov A., Bushelenkov S.
Analysis of methods to increase the efficiency of IoT networks
51
Выводы
Приведенный выше анализ показал, что выбор маршрута в сети беспровод- ной связи влияет на эффективность использования ресурсов сети.
Для оценки эффективности решения задач необходимо определить показа- тели качества маршрута в сети связи. Такими показателями могут быть, напри- мер, эквивалентная скорость передачи данных и время (задержка) доставки со- общения.
Основным показателем качества для маршрута в рамках данной статьи вы- брана величина задержки доставки сообщения. Выбор узлов для построения маршрутов может быть реализован, в частности, как решение задачи минимиза- ции этой величины.
В ряде случаев, для решения задач уменьшения времени доставки может быть использована много-путевая маршрутизация. Повышение эффективности решения этой задачи достигается рациональным выбором маршрутов. Рацио- нальный метод предполагает выбор маршрутов, имеющих по возможности мень- шую взаимную зависимость (влияние).
Предложенный в работе метод позволяет получить производит выбор марш- рутов с учетом их взаимных влияний. Оценка его эффективности по результатам имитационного моделирования составляет до 25 % при использовании для оценки эффективности показателя среднеквадратического удаления узлов марш- рутов и равномерного распределения узлов по в зоне обслуживания.
Исследование выполнено в рамках выполнения ПНИ по государственному заданию СПбГУТ на 2022 год.
Литература
1. Парамонов А. И. Модели потоков трафика для сетей М2М // Электросвязь. 2014. № 4.
С. 11-16.
2. Нуриллоев И. Н., Парамонов А. И. Эффективная связность беспроводной сенсорной сети // Электросвязь. 2018. № 3. С. 68-74.
3. Нуриллоев И. Н., Парамонов А. И., Кучерявый А. Е. Метод оценки и обеспечения связно- сти беспроводной сенсорной сети // Электросвязь. 2017. № 7. С. 39-44.
4. Парамонов А. И., Бушеленков С. Н. Модель сети доступа интернета вещей на основе решетчатой структуры // Информационные технологии и телекоммуникации. 2021. Т. 9. № 1.
С. 37-46. DOI 10.31854/2307-1303-2021-9-1-37-46.
5. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.:
Высшая школа, 2000. 480 с.
6. Бушеленков С. Н., Парамонов А. И. Метод выбора маршрутов в беспроводной сети ин- тернета вещей высокой плотности // Электросвязь. 2021. № 12. С. 14-20.
7. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Иностранная литература,
1963. 832 с.
8. Шахнович И. Миф о затухании свободного пространства: чего не писал Г. Т. Фриис //
Первая миля. 2014. № 2. С. 40-45.
9. Кашкаров Д. В., Парамонов А. И., Кучерявый А. Е. Метод повышения эффективности
URLLC в перспективных сетях связи // Электросвязь. 2022. № 2. С. 32-37.
10. Бушеленков С. Н. Эффективный метод многопутевой маршрутизации трафика в сети Ин- тернета вещей // Электросвязь. 2022. № 4. С. 8-14.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Июнь 2022
Том 10 № 2
ISSN 2307-1303 http://ijitt.ru/
Парамонов А. И., Бушеленков С. Н.
Анализ методов повышения эффективности сетей IoT
52
References
1. Paramonov A. I. The traffic flow models for M2M networks // Electrosvyaz. 2014. № 4. pp. 11-16.
2. Nurilloev I. N., Paramonov A. I. Effective connectivity parameter of the wireless sensor net- work // Electrosvyaz. 2018. № 3. pp. 68-74.
3. Nurilloev I. N., Paramonov A. I., Koucheryavy A. E. Method of estimation and maintenance of connectivity of the wireless sensor network // Electrosvyaz. 2017. № 7. pp. 39-44.
4. Paramonov A., Bushelenkov S.: Model of the IoT access network based on the cell structure //
Telecom IT. 2021. Vol. 9. Iss. 1. pp. 37–46 (in Russian). DOI 10.31854/2307-1303-2021-9-1-37-46.
5. Ventcel' E. S., Ovcharov L. A. Teoriya veroyatnostej i ee inzhenernye prilozheniya. M.:
Vysshaya shkola, 2000. 480 s.
6. Bushelenkov S. N., Paramonov A. I. Route selection method for high-density wireless IOT network // Electrosvyaz. 2021. № 12. pp. 14-20.
7. Shennon K. Raboty po teorii informacii i kibernetike. M.: Inostrannaya literatura, 1963. 832 s.
8. Shakhnovich I. The myth of free space decay: G. T. Friis did not touch upon this issue // Last mile. № 2. pp. 40-45.
9. Kashkarov D. V., Paramonov A. I., Koucheryavy A. E.Efficiency improving for URLLC in ad- vanced communication networks // Electrosvyaz. 2022. № 2. pp. 32-37.
10. Bushelenkov S. N. An efficient method of multipath traffic routing in the Internet of Things //
Electrosvyaz. 2022. № 4. pp. 8-14.
Парамонов Александр Иванович
доктор технических наук, доцент, профессор кафедры Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича, [e-mail]
Paramonov Alexander I.
doctor of engineering sciences, docent, professor at the department, The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg
State University of Telecommunications, [e-mail]
Бушеленков Сергей Николаевич
аспирант Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича, [e-mail]
Bushelenkov Sergey N.
Postgraduate, The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg
State University of Telecommunications, [e-mail]