Methods of Traffic Distribution in a Heterogeneous High-Density Internet of Things Network

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper presents a model and method for distributing traffic in a heterogeneous Internet of Things (IoT) network built on the basis of complex communication channels consisting of several subchannels using various signal transmission technologies, for example, radio, optical and acoustic. The developed methods for distributing traffic across subchannels of a heterogeneous IoT network make it possible to solve the problem of increasing network efficiency through the use of heterogeneous resources. The result of the study is methods of traffic distribution in the form of optimization problems for various solution search strategies. The results obtained can be used to build heterogeneous IoT networks and networks of robotic systems.

About the authors

A. E. Koucheryavy

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: akouch@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-4479-2479
SPIN-code: 1012-4238

D. V. Okuneva

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: okuneva.dv@sut.ru
ORCID iD: 0009-0005-4241-8784
SPIN-code: 7833-7410

A. I. Paramonov

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: paramonov@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-4104-3504
SPIN-code: 6569-4460

F. N. Huang

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: khoang.fn@sut.ru
ORCID iD: 0009-0008-7733-4494

References

  1. Киричек Р.В., Парамонов А.И., Прокопьев А.В., Кучерявый А.Е. Эволюция исследований в области беспроводных сенсорных сетей // Информационные технологии и телекоммуникации. 2014. Т. 2. № 4. С. 29‒41. EDN:TKSXPT
  2. Hammoudeh M., Newman R. Information extraction from sensor networks using the Watershed transform algorithm // Information Fusion. 2015. Vol. 22. PP. 39‒49. doi: 10.1016/j.inffus.2013.07.001
  3. Basha A.R. A Review on Wireless Sensor Networks: Routing // Wireless Personal Communications. 2022. Vol. 125. Iss. 1. PP. 897‒937. doi: 10.1007/s11277-022-09583-4
  4. Madakam S., Ramaswamy R., Tripathi S. Internet of Things (IoT): A Literature Review // Journal of Computer and Communications. 2015. Vol. 3. Iss. 5. РР. 164‒173. doi: 10.4236/jcc.2015.35021
  5. Fadel E., Gungor V.C., Nassef L., Akkari N., Malik M.G.A., Almasri S., et al. A survey on wireless sensor networks for smart grid // Computer Communications. 2015. Vol. 71. PP. 22‒33. doi: 10.1016/j.comcom.2015.09.006
  6. Laghari A.A., Wu K., Laghari R.A. Retraction Note: A Review and State of Art of Internet of Things (IoT) // Archives of Computational Methods in Engineering. 2023. Vol. 30. P. 5105. doi: 10.1007/s11831-023-09985-y
  7. Gulati K., Boddu R.S.K., Kapila D., Bangare S.L., Chandnani N., Saravanan G. A review paper on wireless sensor network techniques in Internet of Things (IoT) // Materials Today: Proceedings. 2022. Vol. 51. Part 1. PP. 161‒165. DOI:10.1016/ j.matpr.2021.05.067
  8. Sobouti M.J., Rahimi Z., Mohajerzadeh A.H., Hosseini S.S.A., Ghanbari R., Marquez-Barja J.M., et al. Efficient Deployment of Small Cell Base Stations Mounted on Unmanned Aerial Vehicles for the Internet of Things Infrastructure // IEEE Sensors Journal. 2020. Vol. 20. Iss. 13. PP. 7460‒7471.doi: 10.1109/JSEN.2020.2973320
  9. Парамонов А.И., Бушеленков С.Н. Анализ методов повышения эффективности сетей IoT // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 2. С. 36‒52. doi: 10.31854/2307-1303-2022-10-2-36-52. EDN:JNZPDL
  10. Елагин В.С., Васин А.С. Анализ моделей управления сетевыми ресурсами в сетях 5G // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17. № 5. С.32‒41. doi: 10.36724/2072-8735-2023-17-5-32-41. EDN:UEIDEK
  11. Карташевский И.В., Волков А.Н., Киричек Р.В. Анализ среднего времени задержки в системе массового обслуживания при обработке коррелированного трафика // Электросвязь. 2019. № 3. С. 41‒50. EDN:ZABEST
  12. Киричек Р.В., Кулик В.А. Исследование и генерация трафика промышленного Интернета Вещей // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 3. С. 27‒36. doi: 10.31854/1813-324X-2019-5-3-27-36. EDN:JQBTYU
  13. Liao Z., Han G., Wang H., Liu L. Multistation-Based Collaborative Charging Strategy for High-Density Low-Power Sensing Nodes in Industrial Internet of Things // IEEE Internet of Things Journal. 2021. Vol. 8. Iss. 9. PP. 7575‒7588. doi: 10.1109/JIOT.2020.3039556
  14. Shen X., Liao W., Yin Q. A Novel Wireless Resource Management for the 6G-Enabled High-Density Internet of Things // IEEE Wireless Communications. 2022. Vol. 29. Iss. 1. PP. 32‒39. doi: 10.1109/MWC.003.00311
  15. Chen N., Okada M. Toward 6G Internet of Things and the Convergence With RoF System // IEEE Internet of Things Journal. 2021. Vol. 8. Iss. 11. PP. 8719‒8733. doi: 10.1109/JIOT.2020.3047613
  16. Тонких Е.В., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Анализ беспроводной сети интернета вещей высокой плотности // Электросвязь. 2020. № 1. С. 44‒48. doi: 10.34832/ELSV.2020.2.1.006. EDN:IWAHZO
  17. Тонких Е.В. Анализ характеристик плотности устройств в сетях связи пятого поколения // Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т. 8. № 1. С. 22–27. doi: 10.31854/2307-1303-2020-8-1-22-27. EDN:PBSLMR
  18. Мутханна А.С.А. Модель интеграции граничных вычислений в структуру сети «воздух‒земля» и метод выгрузки трафика для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 3. С. 42‒59. doi: 10.31854/1813-324X-2023-9-3-42-59. EDN:SBAHAR
  19. Бушеленков С.Н., Парамонов А.И. Метод выбора маршрутов в беспроводной сети интернета вещей высокой плотности // Электросвязь. 2021. № 12. С. 14‒20. doi: 10.34832/ELSV.2021.25.12.001. EDN:YJVLGZ
  20. ГОСТ Р 53111-2008. Устойчивость функционирования сети связи общего пользования. Требования и методы проверки. М.: Стандартинформ, 2009.
  21. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения.
  22. Окунева Д.В. Исследование беспроводной сенсорной сети с мультимодальным распределением узлов на плоскости // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2017. № 1. С. 9‒13. EDN:XXBSJF
  23. Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. Эффективная связность беспроводной сенсорной сети // Электросвязь. 2018. № 3. С. 68‒74. EDN:YSIQIF
  24. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации. Компьютерные технологии. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 384 c.
  25. Wang N., Ho K. H., Pavlou G., Howarth M. A survey of routing optimization for Internet traffic engineering // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2008. Vol. 10. Iss. 1. PP. 36–56. doi: 10.1109/COMST.2008.4483669
  26. Singh M., Baranwal G. Quality of Service (QoS) in Internet of Things // Proceedings of the 3rd International Conference on Internet of Things: Intelligent Innovation and Usage (IoT-SIU, Bhimtal, India, 23‒24 February 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/IoT-SIU.2018.8519862
  27. Busetta C., Noor B., Cousin A., Mungla H. QoS in IoT Networks Based on Link Quality Prediction // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC 2021, Montreal, Canada, 14‒23 June 2021). IEEE, 2021. doi: 10.1109/ICC42927.2021.9500396

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».