Навигация
Новости науки
Структура управления научной деятельностью
Научные направления
Научные мероприятия
Конкурсы и гранты
Программы, проекты
Научные публикации и издания
Повышение квалификации
Диссертационные советы
Защита диссертаций
Лучшие аспиранты
Зимняя школа будущего аспиранта
Интерактив
Научные ресурсы
Электронный архив открытого доступа
НИУ «БелГУ» приглашает
НИУ



НИУ

Исследование и разработка технологии управления интенсивностью потоков данных в беспроводной самоорганизующейся сети специального назначения на основе гибридного нейро-нечеткого подхода, реализованного на сетевом и транспортном уровнях операционной систем

Номер Соглашения о предоставлении субсидии: 14.578.21.0138

Тема: «Исследование и разработка технологии управления интенсивностью потоков данных в беспроводной самоорганизующейся сети специального назначения на основе гибридного нейро-нечеткого подхода, реализованного на сетевом и транспортном уровнях операционной системы»

Приоритетное направление: Энергоэффективность, энергосбережение, ядерная энергетика; Транспортные и космические системы; Науки о жизни; Индустрия наносистем; Рациональное природопользование; Информационно-телекоммуникационные системы

Критическая технология: Технологии информационных, управляющих, навигационных систем

Период выполнения: 28.10.2015 - 31.12.2017

Плановое финансирование проекта: 37.79 млн. руб.

  • Бюджетные средства 17.00 млн. руб.,
  • Внебюджетные средства 20.79 млн. руб.

Получатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет»

Индустриальный партнер: Общество с ограниченной ответственностью «СКБ Информационные технологии»

Ключевые слова: Беспроводная самоорганизующаяся сеть специального назначения, потоки данных, интенсивность, отправка данных, повторные передачи, отбрасывание пакетов, нейро-нечеткая система, операционная система, оперативность доставки данных, чрезвычайные ситуации

1 этап:

В ходе выполнения проекта по Соглашению о предоставлении субсидии от 28.10.2015 № 14.578.21.0138 с Минобрнауки России в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» на этапе № 1 в период с 28.10.2015 по 31.12.2015 выполнялись следующие работы:

  • аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно-техническую проблему, исследуемую в рамках ПНИЭР;
  • проведение анализа современных подходов и методов повышения производительности телекоммуникационных сетей;

  • патентные исследования в рамках задачи проекта;
  • разработка принципов управления интенсивностью потоков данных в беспроводной самоорганизующейся сети специального назначения (БСССН) на основе применения нейро-нечетких систем;
  • разработка математической модели передачи информационных потоков в БСССН;
  • разработка имитационных моделей управления интенсивностью потоков данных на основе существующих алгоритмов;
  • проведение аналитических исследований программно-аппаратной архитектуры средств управления интенсивностью потоков данных на транспортном и сетевом уровнях модели OSI;
  • разработка функциональной модели управления интенсивностью потоков данных в БСССН.

При этом были получены следующие результаты:

1. Аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей исследуемую в рамках ПНИЭР научно-техническую проблему, включает обзор более 15 статей, опубликованных в ведущих зарубежных и российских научных журналах, монографий и других научных информационных источников за период 2011 – 2015 гг.

Аналитический обзор показал, что беспроводные самоорганизующиеся сети, базирующиеся на технологии MANET, могут служить основой для создания перспективных телекоммуникационных сетей, нацеленных на решение задач специального назначения. Возможность доставки информации в условиях случайной топологии, высокая живучесть и быстрота развертывания составляют главные достоинства ad-hoc сетей.

2. Анализ современных подходов и методов повышения производительности телекоммуникационных сетей. Результаты проведенного анализа показали, что для повышения производительности БСССН в процессе доставки данных целесообразно разработать теоретически обоснованные алгоритмы управления интенсивностью потоков данных, базирующиеся на адаптивном изменении задержки отправки информационных пакетов в сеть, тайм-аута повторной передачи и вероятности отбрасывания пакетов, поступающих в маршрутизаторы. При этом реализация создаваемых алгоритмов должна быть совместимой с существующими стандартами телекоммуникационных сетей (при необходимости, должна быть предусмотрена возможность их интеграции в инфраструктуру Интернет).

3. Отчет о патентных исследованиях в соответствии с ГОСТ Р 15.011-96. Проведенные патентные исследования содержат анализ существующих технологических решений, ориентированных на повышение производительности телекоммуникационных сетей.

Проведенный патентный поиск среди патентов на изобретения позволяет судить о патентоспособности разрабатываемой технологии управления интенсивностью потоков данных в БСССН: рассмотренные аналоги не обладают необходимым функционалом, позволяющим решать задачи настоящего исследования.

4. Принципы управления интенсивностью потоков данных в БСССН на основе применения нейро-нечетких систем. Разработанные принципы предназначены для модификации механизма управления интенсивностью отправки и повторной передачи данных на транспортном уровне и механизма управления интенсивностью отбрасывания данных на сетевом уровне операционной системы узлов БСССН. Эти принципы базируются на моделях нечеткого вывода Сугено нулевого и первого порядков и многослойной нейронной сети прямого распространения.

5. Описание математической модели передачи информационных потоков в БСССН. Разработанная математическая модель позволяет вычислять количественные показатели, характеризующие эффективность передачи данных в БСССН при использовании алгоритмов управления интенсивностью потоков данных. В результате применения математической модели могут быть получены следующие величины:

  • длительности ожидания квитанции узлом-источником;
  • количества избыточных повторных передач, выполненных в процессе передачи потока данных;
  • количества пакетов, поступивших в течение заданного времени для передачи по каналу сети;
  • количества пакетов, претендовавших на передачу по каналу сети и отброшенных в течение заданного времени;
  • количества и текущей задержки пакетов данных в очереди канала сети;
  • текущей пропускной способности заданного контура, доступной для передачи потока данных;
  • времени передачи потока данных по каналам БСССН.

6. Описание имитационных моделей управления интенсивностью потоков данных на основе существующих алгоритмов. Разработанные имитационные модели предназначены для проведения расчетных экспериментов и последующей оценки эффективности применения в БСССН существующих алгоритмов отправки и повторной передачи данных узлами-источниками, а также алгоритмов раннего обнаружения перегрузки.

Имитационные модели разработаны в графической интерактивной среде Simulink пакета прикладных программ MATLAB и обеспечивают визуализацию моделируемых процессов на требуемом уровне детализации.

7. Аналитический отчет об исследовании программно-аппаратной архитектуры средств управления интенсивностью потоков данных на транспортном и сетевом уровнях модели OSI. В результате аналитических исследований определены назначение, состав, технические характеристики и особенности функционирования программно-аппаратной архитектуры средств управления интенсивностью потоков данных на транспортном и сетевом уровнях модели OSI.

8. Описание функциональной модели управления интенсивностью потоков данных в БСССН. Разработанная функциональная модель отражает взаимосвязи, учитывающие влияние различных процессов и факторов на величины, характеризующие эффективность отправки и повторной передачи данных узлами-источниками, а также эффективность отбрасывания данных транзитными узлами в исследуемой сети.

Более подробная информация о результатах реализации проекта приведена в резюме проекта.

Комиссия Минобрнауки России признала обязательства по Соглашению на отчетном этапе исполненными надлежащим образом.

2 этап:

В ходе выполнения проекта по Соглашению о предоставлении субсидии от 28.10.2015 № 14.578.21.0138 с Минобрнауки России в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» на этапе № 2 в период с 01.01.2016 по 31.12.2016 выполнялись следующие работы:

  • разработка методики синтеза нейро-нечетких систем управления интенсивностью потоков данных в БСССН;
  • разработка математической модели доставки сообщений в БСССН;
  • разработка алгоритма нейро-нечеткого управления интенсивностью отправки данных узлом-источником БСССН;
  • разработка алгоритма нейро-нечеткого управления интенсивностью повторной передачи данных узлом-источником БСССН;
  • разработка алгоритма нейро-нечеткого управления интенсивностью отбрасывания данных транзитным узлом БСССН;
  • реализация имитационных моделей управления интенсивностью потоков данных на основе существующих алгоритмов;
  • оценка эффективности существующих алгоритмов управления интенсивностью потоков данных на основе имитационного моделирования;
  • приобретение необходимого контрольно-измерительного оборудования для проведения исследований;
  • приобретение оборудования для развертывания исследовательского стенда;
  • регистрация результатов РИД, способных к правовой охране;
  • участие в мероприятиях по демонстрации и популяризации результатов проекта.

При этом были получены следующие результаты:

1. Методика синтеза нейро-нечетких систем управления интенсивностью потоков данных в БСССН. Рекомендована методика синтеза нейро-нечетких систем управления интенсивностью потоков данных в БСССН, которая включает определение входных, и выходных величин, выбор алгоритма нечеткого вывода, определение функций принадлежности для входных величин, выбор алгоритма обучения, создание обучающей выборки, выбор количества циклов обучения и настройку параметров нейронных слоев.

2. Математическая модель доставки сообщений в БСССН. Для оценки эффективности управления интенсивностью потоков данных в условиях динамичной сетевой топологии разработана математическая модель доставки сообщений в БСССН. Указанная модель базируется на применении теоретического аппарата вероятностно-временных графов и производящих функций и учитывает влияние возможных разрывов виртуальных соединений, обусловленных мобильностью абонентов и деструктивными факторами, на характеристики доставки сообщений.

3. Алгоритм нейро-нечеткого управления интенсивностью отправки данных узлом-источником БСССН. Разработан алгоритм управления интенсивностью отправки данных узлом-источником БСССН на основе применения нейро-нечеткой системы. В качестве входных переменных этой системы используются текущее и предыдущее значения скользящего среднего времени ожидания подтверждения и предыдущее значение межпакетного интервала. Система выбора значений межпакетного интервала состоит из пяти нейронных слоев и функционирует в соответствии с алгоритмом Сугено первого порядка. Ожидается, что использование разработанного алгоритма позволит обеспечить уменьшение числа повторных передач и снизить среднее время передачи потока данных заданного объема в БСССН.

4. Алгоритм нейро-нечеткого управления интенсивностью повторной передачи данных узлом-источником БСССН. Предложен алгоритм управления интенсивностью повторной передачи данных узлом-источником БСССН на основе применения нейро-нечеткой системы прогнозирования времени ожидания подтверждений. На вход этой системы подаются значения времени ожидания подтверждений, измеренные в текущем, предыдущем цикле и в цикле, предшествующем предыдущему. Система состоит из четырех нейронных слоев и функционирует в соответствии с алгоритмом Сугено нулевого порядка. Ожидается, что использование алгоритма позволит снизить отклонения тайм-аута повторной передачи от времени ожидания подтверждений в БСССН.

5. Алгоритм нейро-нечеткого управления интенсивностью отбрасывания данных транзитным узлом БСССН. Разработан алгоритм управления интенсивностью отбрасывания данных транзитным узлом БСССН на основе применения нейро-нечетких систем прогнозирования количества поступивших и отброшенных пакетов. В качестве входных переменных этих систем используются значения количества пакетов, поступивших для передачи по каналу сети в четырех предыдущих циклах. Указанные системы состоят из четырех нейронных слоев и функционируют в соответствии с алгоритмом Сугено нулевого порядка. Ожидается, что использование алгоритма позволит сократить среднюю задержку пакетов в канальных очередях и снизить объем отброшенных данных в транзитных узлах БСССН.

6. Реализация имитационных моделей управления интенсивностью потоков данных на основе существующих алгоритмов. Проведение имитационных экспериментов с учетом особенностей функционирования сети с динамичной топологией позволило определить характеристики, необходимые для выполнения существующих алгоритмов управления интенсивностью потоков данных и оценки эффективности их применения в БСССН.

7. Оценка эффективности существующих алгоритмов управления интенсивностью потоков данных на основе имитационного моделирования. Результаты имитационных экспериментов показали, что применение в БСССН существующих алгоритмов управления интенсивностью потоков данных приводит к высокому числу повторных передач и потерь пакетов, а также к значительным задержкам пакетов в транзитных узлах, что является причинами недостаточно оперативной передачи данных.

Более подробная информация о результатах реализации проекта приведена в резюме проекта по этапу №2.

Комиссия Минобрнауки России признала обязательства по Соглашению на отчетном этапе исполненными надлежащим образом.


Руководитель проекта:  Корсунов Н.И.
Номер проекта:  14.578.21.0138
Резюме проекта, полученные результаты:  Резюме проекта (1 этап):  Загрузить / Резюме проекта (2 этап):  Загрузить

Нашли ошибку? Выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Сообщение об ошибке автоматически отправится в редакцию.
Пользователям
Быстрый переход
Актуально
V Всероссийский Фестиваль науки
115126610 посещений
39006865 уникальных
11747 заходили сегодня
230 сейчас онлайн
12+

Оставайтесь с нами:
RSS YouTube Facebook
Twitter VK Instagram

Вверх