Анализ процессов, влияющих на производительность сенсорных сетей

Введение. В статье проведен анализ процессов, влияющих на производительность беспроводных сенсорных сетей (БСС) в условиях обслуживания самоподобного трафика. Исследуются особенности различных стратегий распределения потока пакетов (с непрерывным зондированием, управляемые запросами, управляемые событиями и гибридные) и их соответствие требованиям к качеству обслуживания (QoS). Беспроводные сенсорные сети (БСС) важны для умных домов, носимых устройств и проектов «Индустрии 5.0» и «умного города». Они автоматизируют процессы, используя дистанционно управляемые приводы и системы мониторинга на базе микроэлектромеханических систем (МЭМС), и собирают большие данные. Ключевой сегмент БСС — интернет вещей (IoT), требующий повышения производительности и надежности сетей из-за роста числа подключений и трафика. Существующие решения часто не справляются, что подчеркивает необходимость адаптации ИТинфраструктуры. Исследование актуально из-за противоречий между растущими потребностями IoT и ограниченными возможностями сетей.

Материалы и методы. Цель работы - анализ обработки самоподобного трафика в БСС и разработка рекомендаций по оптимизации архитектуры и параметров сетей. Основные задачи включают моделирование самоподобных потоков и оценку производительности при высокой интенсивности передачи данных.

Результаты и обсуждение. Результаты помогут оптимизировать ИТ-инфраструктуру для эффективной работы БСС при увеличении числа устройств. Уделено внимание доказанному самоподобному характеру трафика БСС, который существенно влияет на производительность сети. Рассмотрены технологические решения для IoT, включая LPWAN-технологии (LoRaWAN, NB-IoT), и выявлены проблемы обеспечения QoS при сверхплотном развертывании сенсорных устройств.

Заключение. Работа посвящена анализу факторов, влияющих на производительность беспроводных сенсорных сетей (БСС) при обслуживании самоподобного трафика. Основные выводы: БСС требуют стратегий распределения трафика, соответствующих стандартам QoS. Самоподобный трафик усложняет обеспечение QoS из-за неэффективности классических моделей, нужны фрактальные модели. Сетевые шлюзы становятся узким местом, необходимы механизмы управления трафиком, такие как AQM и интеллектуальная классификация. Технологии LPWAN (например, LoRaWAN) требуют адаптации протоколов при сверхплотном развёртывании. В гетерогенных БСС нужны приоритизация трафика, AQM, сглаживание и прогнозирование. В агросекторе требуется интеллектуальная классификация трафика для управления задержками, пропускной способностью и потерями. Для повышения производительности БСС нужна комплексная оптимизация, включая адаптивные механизмы QoS и передовые технологии.

1. Шелухин О. И., Тенякшев А. М., Осин А. В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. М.: Радиотехника, 2003. 479 с.

2. Kaur M., Verma V., Malik A. A Comparative Analysis of Various Congestion Control Schemes in Wireless Sensor Networks // 2018 8th International Conference on Cloud Computing, Data Science and Engineering (Confluence). 2018. P. 14–15. https://doi.org/10.1109/confluence.2018.8442449

3. Шелухин О. И., Тенякшев А. М., Осин А. В. Моделирование информационных систем. М.: Радиотехника, 2005. 368 с.

4. Шелухин О. И., Лукьянцев Н. Ф. Цифровая обработка речи. М.: Радио и связь, 2000. 256 с.

5. Полочанский А. С., Мулярчик К. С. Анализ характеристик качества обслуживания в беспроводных сенсорных сетях // Информационные системы и технологии: Международный конгресс по информатике. Минск: БГУ, 2016. 1116 с.

6. Кучерявый А. Е. Интернет вещей // Электросвязь. 2013. № 1. С. 21–24.

7. Messier G. G., Finvers I. G. Traffic Models for Medical Wireless Sensor Networks // IEEE Communications Letters. 2007. Vol. 11. No. 1. P. 13–15.

8. Koucheryavy A., Prokopiev A. Ubiquitous Sensor Networks Traffic Models for Telemetry Applications / In The 11th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networking NEW2AN 2011, Saint-Petersburg. Springer LNCS 6869. Aug. 2011.

9. Koucheryavy A., Vybornova A. Ubiquitous Sensor Networks Traffic Models for Medical and Tracking Applications / In The 12th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networking NEW2AN 2012, Saint-Petersburg. Springer LNCS 7469. Aug. 2012.

10. Koucheryavy A., Muthanna A., Prokopiev A. Ubiquitous Sensor Networks Traffic Models for Image Applications. Internet of Things and its Enablers (INTHITEN) / Proceedings. Conference, State University of Telecommunication, St. Petersburg, Russia. 3-4 June 2013.

11. Шелухин О. И., Осин А. В. Влияние самоподобности трафика на оптимизацию параметров телекоммуникационных сетей // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2007. Т. 3. № 1. С. 55–59.

12. Deif D., Gadallah Y. A comprehensive wireless sensor network reliability metric for critical Internet of Things applications // Journal on Wireless Communications and Networking. 2017. Vol. 2017. Art. 145. https://doi.org/10.1186/s13638-017-0930-3

13. Оза Т. Применение датчиков и беспроводных технологий для IIoT // Беспроводные технологии. 2021. № 3. С. 40–43.

14. Обзор технологии LoRa [Электронный ресурс]. URL: https://itechinfo.ru/node/46?ysclid=mhi1qziqbi839411860 (дата обращения: 02.10.2025).

15. Davcev D., Mitreski K., Trajkovic S., Nikolovski V., Koteli N. IoT agriculture system based on LoRaWAN // 2018 14th IEEE International Workshop on Factory Communication Systems (WFCS). Imperia, 2018. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/WFCS.2018.8402368

16. Линец Г. И., Воронкин Р. А., Говорова С. В. Функциональное преобразование самоподобного трафика сетей связи на основе многомерной меры близости вероятностных параметров входного и выходного потоков // Системы управления, связи и безопасности. 2022. № 4. С. 38–63. https://doi.org/10.24412/2410-9916-2022-4-38-63

17. Разработка информационной системы определения физико-химических параметров почвы и состояния растений на основе технологии беспроводных сенсорных сетей и беспилотных летательных аппаратов: отчёт НИОКТР / Северо-Кавказский федеральный университет; рук. Линец Г. И. Ставрополь, 2024. 395 с. Исполн: Баженов А. В., Мельников С. В., Гривенная Н. В., Малыгин С. В., Гончаров В. Д., Дегтярева Т. В., Димитренко В. Ю., Сахно Е. В. № ГР 122060300033-8. Инв. № 224031500050-0

18. Бочаров М. О минимальных размерах земель сельскохозяйственного назначения // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2005. № 6 (45). С. 77–82.