Файл: Technical sciences.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.12.2023

Просмотров: 402

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Очевидно, что эффективная работа сетевого оборудования вносит свой вклад в вычислительную систему, настраивая топологию сети, способную поддерживать необ­ходимый обмен данными между всеми дронами в рое. Данные, требуемые вычисли­тельной системой, передаются с использованием сетевой системы, также как и резуль­таты работы вычислительной системы каждого дрона обычно передаются другим через сетевую систему, чтобы позволить общей системе достичь консенсуса. Следовательно, существенное влияние на вычислительные возможности роя дронов оказывает произ­водительность сетевой системы.Основываясь на чистом сетевом решении IP (например, типологии, созданные и поддерживаемые мобильными протоколами маршрутизации Adhoc), все беспилот­ные летательные аппараты должны знать, с каким другим дроном им необходимо взаимодействовать в процессе вычислительной функции (например, для предотвра­щения столкновений). Такой подход приводит к проблемам с масштабируемостью и производительностью из-за объема состояний, которые необходимо сохранить каж­дому дрону, и времени, необходимого для обновления этой информации. Следова­тельно, одно из потенциальных решений заключается в использовании сетевой систе­мы, основанной на поименованных объектах данных [20], позволяющей каждому дрону извлекать данные, необходимые для их вычислительной функции, без необхо­димости знать, где эти данные хранятся в системе стаи. Несмотря на двухуровневость выполнения операции, такая сетевая система поможет уменьшить задержки, посколь­ку необходимые данные могут быть извлечены из кэша, развернутого в более близком беспилотном летательном аппарате.Кроме того, сетевая система по-прежнему требует, чтобы все данные, необходи­мые для вычислительной функции, сначала должны быть доставленными; и кроме того, в роевой системе нужно обнаружить необходимую вычислительную функцию (напри­мер, оценить обновленный список потенциальных препятствий). В этом случае предпо­лагается, что из-за энергетических ограничений не все дроны будут отвечать за выпол­нение всех вычислительных функций, необходимых для управления всем роем.
Хотя такая сеть была бы ориентирована на предоставление системы разреше­ния от имен служб до требуемых данных, лучшим решением может быть сетевая сис­тема, способная разрешать вычислительные функции вместо имен. Эту задачу само­организации роя могут решать сети именованных функций (Named Function Network, NFN), позволяющие запрашивающему агенту быть независимым от статуса роя дро­нов и хранящих только локальную информацию [21]. Однако использование сетевой системы, основанной на NFN, будет рассматривать рой дронов как полностью дове­ренный объект, что может соответствовать истине. Следовательно, рой дронов на ос­нове NFN должен быть способен транспарентно оценивать результаты каждой вычис­лительной функции.

    1. Вычислительная поддержка сети
Вычислительная система может улучшить сетевую систему в нескольких ситуа­циях; например, некоторая информация об окружающей среде, такая как изменения высоты или рельефа, может привести к изменениям в используемых моделях каналов, что окажет влияние на производительность сетевой системы. В этом случае производи­тельность сети может быть улучшена с помощью вычислительной системы, поскольку она может измерять и моделировать беспроводной канал и классифицировать этот ка­нал в соответствии с предопределенными правилами.Приведем несколько примеров исследований по внедрению вычислений в сете­вую систему с целью повышения общей производительности системы. Прежде всего, это интеллектуальные алгоритмы на основе операций ограничения, предназначенные для смягчения ограничений, связанных с высокой задержкой и низкими скоростями пе­редачи. Для реализации алгоритмов можно использовать, например, предметно­ориентированный язык программирования P4, предназначенный для программирова­ния правил маршрутизации пакетов. Язык позволяет эффективно использовать вычис­лительные функции, связанные с агрегированием сообщений подтверждения, улучшать поддержку многоадресной рассылки и принимать решения о маршрутизации, имеет возможность масштабирования пересылки в зависимости от текущих условий (напри­мер, показателей качества связи, мобильности дронов и т.п.), снижать накладные рас­ходы на связь во всей системе с учетом ограничений коммуникационных затрат.
Использование роем беспилотников беспроводных каналов требует особого внимания к обеспечению безопасности связи и защиты данных. Неправильное поведе­ние и утечка информации могут привести к физическому ущербу и поставить под угро­зу работу роя. В этом контексте встраивание вычислений в рой позволило бы обраба­тывать трафик и данные непосредственно в сети и с линейной скоростью. Таким обра­зом, интеграция вычислительных и сетевых систем создает адекватную поддержку для обеспечения необходимых механизмов безопасности и конфиденциальности:

  1. предотвращение атак и вторжений;

  2. обнаружение вторжения и нежелательного поведения;

  3. увеличение возможностей роя по анализу потенциальных инцидентов и пре­дотвращения будущих атак.
Внедренная в процесс принятия решений вычислительная система помогает беспилотным летательным аппаратам лучше управлять своей сетью, учитывать их соб­ственные свойства, а также состояние окружающей среды.ЗаключениеРассмотрение разработанной стаи беспилотных летательных аппаратов в качест­ве NCS помогает повысить производительность всей системы при решении оператив­ных и экологических проблем. Разделение роя дронов на сетевую и вычислительную системы позволит создать эффективно функционирующую самоорганизующуюся сис­тему роя. При этом представляется важным при создании сетевой системы не полагать­ся на идентификацию хостов (например, дронов), а скорее на их вычислительные функции, которые могут быть развернуты в любом дроне. Такой подход обеспечивает основу для решения основных проблем, выявленных при разработке роя дронов как се­тевой системы управления. Интеграция сетевой системы, способной осуществлять ре­шение вычислительных выражений по требованию, составленных для каждого дрона из именованных данных и функций транспарентным способом, позволяет реализовать свойство самоорганизации роя.Примечание

  1. Довгаль В.А., Довгаль Д.В. Модель взаимодействия анализирующих туманно-облачных вычислений для обработки информации о положении беспилотных летательных аппаратов // Осенние математические чтения в Адыгее: материалы III междунар. науч. конф. Майкоп, 2019. С.149-154.

  2. Довгаль В.А., Довгаль Д.В. Использование интернета вещей для охраны окружающей среды // Фундаментальные и прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использова­нием современных информационных технологий: материалы V междунар. науч.-практ. конф. Ч. 1. Майкоп: Изд-во Кучеренко В.О., 2019. С. 152-157.

  3. Zeng Y., Zhang R., Lim T.J. Wireless communications with unmanned aerial vehicles: Oppor­tunities and challenges // IEEE Communication Magazine. 2016. Vol. 54. P. 36-42.

  4. Довгаль В.А., Довгаль Д.В. Анализ систем коммуникационного взаимодействия дронов, выполняющих поисковую миссию в составе группы // Вестник Адыгейского государственного уни­верситета. Сер.: Естественно-математические и технические науки. 2020. Вып. 4 (271). С. 87-94. URL: http://vestnik.adygnet.ru

  5. A survey of using swarm intelligence algorithms in IoT / W. Sun, M. Tang, L. Zhang, Z. Huo, L. Shu // Sensors. 2020. Vol. 20. P. 1420.

  6. Довгаль В.А., Довгаль Д.В. Анализ проблем обеспечения информационной безопасности беспроводных сенсорных сетей и методов обеспечения безопасности интернета вещей // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер.: Естественно-математические и технические науки. 2021. Вып. 1 (276). С. 75-83. URL: http://vestnik.adygnet.ru

  7. Gupta R.A., Chow M.Y. Networked control system: Overview and research trends // IEEE Trans. Ind. Electron. 2009. Vol. 57. P. 2527-2535.

  8. Campion M., Ranganathan P., Faruque S. UAV swarm communication and control architec­tures: A review // Journal Unmanned Vehicle System. 2018. Vol. 7. P. 93-106.

  9. New radio (NR) and its evolution toward 5G-advanced / Y. Kim, J. Oh, H. Ji [et al.] // IEEE Wireless Communication. 2019. Vol. 26. P. 2-7.

  10. Raza U., Kulkarni P., Sooriyabandara M. Low power wide area networks: An overview // IEEE Communication Survey Tutor. 2017. Vol. 19. P. 855-873.

  11. Dovgal V.A. Making decisions about the placement of unmanned aerial vehicles based on the implementation of an artificial immune system in relation to information processing // Proceedings - 2021: International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. ICIEAM 2021. P. 828-833.

  12. Dovgal V.A. Decision-making for placing unmanned aerial vehicles to implementation of ana­lyzing cloud computing cooperation applied to information processing // Proceedings - 2020: International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. ICIEAM 2020. P. 911-975.

  13. Chen X., Tang J., Lao S. Review of Unmanned Aerial Vehicle Swarm Communication Archi­tectures and Routing Protocols // Applied Sciences. 2020. Vol. 10, Iss. 10. P. 3661.

  14. Викулов А.С., Парамонов А.И. Стандарт IEEE 802.11ax и перспективы его применения для Интернета вещей // Интернет вещей и 5G: материалы Второй междунар. науч.-техн. конф. сту­дентов, аспирантов и молодых ученых, г. Санкт-Петербург, 07 декабря 2016 года. Санкт-Петербург: СПбГУ телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2016. С. 38-41.

  15. Логинов В.А., Ляхов А.И., Хоров Е.М. Совместное существование сетей Wi-Fi и LTE- LAA: открытые проблемы // Информационные процессы. 2018. Т. 18, № 3. С. 197-209.

  16. Оптимизация создания и применения спутниковых систем связи / И.А. Байгутлина, А.В. Григорошев, Е.О.Григорьев [и др.]. Москва: Сам Полиграфист, 2021. 200 с.

  17. DoD command, control, and communications (C3) modernization strategy. URL: https://dodcio.defense.gov/Portals/0/Documents/DoD-C3-Strategy.pdf (дата обращения: 08.02.2022).

  18. Динь Ч.З. Разработка методов построения и функционирования быстроразворачиваемой летающей сети для экстренных служб: специальность 05.12.13 «Системы, сети и устройства теле­коммуникаций»: автореф. дис. ... канд. техн. наук. Санкт-Петербург, 2020. 22 с.

  19. Карлов А.М., Волхонская Е.В., Гоза Н.С. Модельные исследования коэффициента бито­вых ошибок в канале связи с мелкомасштабными рэлеевскими замираниями // Радиотехника. 2019. № 2. С. 52-55. DOI: 10.18127/j00338486-201902-10

  20. Гребешков А.Ю., Боровская Я.А. Построение информационно-ориентированных сетей 5G-ICN // Вестник связи. 2021. № 11. С. 13-18.

  21. Scherb C., Faludi B., Tschudin C. Execution state management in named function networking, 2017 // IFIP Networking Conference (IFIP Networking) and Workshops, 2017. P. 1-6. DOI: 10.23919/IFIPNetworking.2017.8264867
References

  1. Dovgal V.A., Dovgal D.V. Interaction model for analyzing fog-cloud computing for processing information on the position of unmanned aerial vehicles // Autumn Mathematical Readings in Adygheya: collection of proceedings of the 3rd International Scientific Conference. Maikop: Publishing House: ASU, 2019. P. 149-154.

  2. Dovgal V.A., Dovgal D.V. The use of the Internet of things for environmental protection // Fundamental and applied aspects of geology, geophysics and geo-ecology using modern information technologies: proceedings of the 5th Intern. scient. and pract. conf. Maikop: Kucherenko V.O., 2019. Pt. 1. P. 152-157.

  3. Zeng Y., Zhang R., Lim T.J. Wireless communications with unmanned aerial vehicles: Oppor­tunities and challenges // IEEE Communication Magazine. 2016. Vol. 54. P. 36-42.

  4. Dovgal V.A., Dovgal D.V. Analysis of communication interaction systems for drones perform­ing a search mission as part of a group // The Bulletin of the Adyghe State University. Ser.: Natural- Mathematical and Technical Sciences. 2020. Iss. 4 (271). P. 87-94. URL: http://vestnik.adygnet.ru

  5. A survey of using swarm intelligence algorithms in IoT / W. Sun, M. Tang, L. Zhang, Z. Huo, L. Shu // Sensors. 2020. Vol. 20. P. 1420.

  6. Dovgal V.A., Dovgal D.V. Analysis of the problems of ensuring information security of wire­less sensor networks and methods of ensuring the security of the Internet of Things // The Bulletin of the Adyghe State University. Ser.: Natural-Mathematical and Technical Sciences. 2021. Iss. 1 (276). P. 75-83. URL: http://vestnik.adygnet.ru

  7. Gupta R.A., Chow M.Y. Networked control system: Overview and research trends // IEEE Trans. Ind. Electron. 2009. Vol. 57. P. 2527-2535.

  8. Campion M., Ranganathan P., Faruque S. UAV swarm communication and control architec­tures: A review // Journal Unmanned Vehicle System. 2018. Vol. 7. P. 93-106.

  9. New radio (NR) and its evolution toward 5G-advanced / Y. Kim, J. Oh, H. Ji [et al.] // IEEE Wireless Communication. 2019. Vol. 26. P. 2-7.

  10. Raza U., Kulkarni P., Sooriyabandara M. Low power wide area networks: An overview // IEEE Communication Survey Tutor. 2017. Vol. 19. P. 855-873.

  11. Dovgal V.A. Making decisions about the placement of unmanned aerial vehicles based on the implementation of an artificial immune system in relation to information processing // Proceedings - 2021: International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. ICIEAM 2021. P. 828-833.

  12. Dovgal V.A. Decision-making for placing unmanned aerial vehicles to implementation of ana­lyzing cloud computing cooperation applied to information processing // Proceedings - 2020: International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. ICIEAM 2020. P. 911-975.

  13. Chen X., Tang J., Lao S. Review of Unmanned Aerial Vehicle Swarm Communication Archi­tectures and Routing Protocols // Applied Sciences. 2020. Vol. 10, Iss. 10. P. 3661.

  14. Vikulov A.S., Paramonov A.I. The IEEE 802.11ax standard and its prospects for the Internet of Things // Internet of Things and 5G: Materials of the Second Intern. scient.-tech. conf. of students, graduate students and young scientists, St. Petersburg, December 07, 2016. St. Petersburg: St. Petersburg State Uni­versity of Telecommunications named after prof. Bonch-Bruevich M.A., 2016. P. 38-41.

  15. Loginov V.A., Lyakhov A.I., Khorov E.M. Coexistence of Wi-Fi and LTE-LAA networks: open problems // Information processes. 2018. Vol. 18, No. 3. P. 197-209.

  16. Optimization of creation and application of satellite communication systems / I.A. Baygutlin, A.V. Grigoroshev, E.O. Grigoryev [et al.]. Moscow: LLC Sam Polygraphist, 2021. 200 p.

  17. DoD command, control, and communications (C3) modernization strategy. URL: https://dodcio.defense.gov/Portals/0/Documents/DoD-C3-Strategy.pdf (date of access: 08.02.2022).

  18. Ding Ch.Z. Development of methods for the construction and operation of a rapidly deployable flying network for emergency services: specialty 05.12.13 “Systems, networks and devices of telecommu­nications”: Diss. abstract for the Candidate of Technical Sciences degree. St. Petersburg, 2020. 22 p.

  19. Karlov A.M., Volkhonskaya E.V., Goza N.S. Model studies of the bit error rate in a communi­cation channel with small-scale Rayleigh fading // Radio Engineering. 2019. No. 2. P. 52-55. DOI: 10.18127/j00338486-201902-10

  20. Grebeshkov A.Yu., Borovskaya Ya.A. Constructing information-oriented 5G-ICN networks // Bulletin Communication. 2021. No. 11. P. 13-18.

  21. Scherb C., Faludi B., Tschudin C. Execution state management in named function networking, 2017 // IFIP Networking Conference (IFIP Networking) and Workshops, 2017. P. 1-6. DOI: 10.23919/IFIPNetworking.2017.8264867

Смотрите также файлы