Теоретические и практические направления исследований в области летающих сенсорных сетей

Создание беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) привело к появлению новых задач в области сетей и систем связи, а также предоставления новых услуг, поддерживаемых летающими Ad Hoc сетями FANET (Flying Ad Hoc Networks) . В статье сохранены латинские названия Ad Hoc указанных сетей, поскольку предыдущие переводы родственной FANET сети MANET (Mobile Ad Hoc Networks), как то: целевые или эпизодические сети неточно передавали суть назначения этих сетей.  Использование термина «мобильная Ad Hoc сеть» выглядит вполне обоснованным.

Авторы:
А.Е. Кучерявый, заведующий кафедрой СПбГУТ, д.т.н.; akouch@mail.ru
А.Г. Владыко, начальник управления СПбГУТ, к.т.н.; vladyko@bk.ru
Р.В. Киричек, доцент СПбГУТ, к.т.н.;kirichek@sut.ru

Сети FANET уже находят применение в военных целях [10], в условиях чрезвычайных ситуаций [11], для видеонаблюдения [12], определения местоположения целей [13] и т. д. В исследовательских задачах FANET изучаются вопросы выбора протоколов для рационального функционирования FANET [3, 14], применения безмаячковых протоколов для улучшения качества передачи видео [12], синхронизации данных в сетях, толерантных к задержкам [15].

Следует отметить, что практически все эти работы развивают представления о сетях MANET на летающие сети. В то же время среди существующих сетей далеко не последнее место по объему внедрения и предоставляемым услугам занимают всепроникающие сенсорные сети USN (Ubiquitous Sensor Networks). Естественным образом возникает вопрос о возможности и целесообразности создания ЛСС, основным предназначением которых станет сбор данных с наземных сенсорных полей и поддержка их работоспособности. Такие сети были предложены в [2], здесь же остановимся на теоретических и практических направлениях исследований их создания.

Архитектура ЛСС

В [2] были рассмотрены неиерархические структуры ЛСС с одним или множеством БПЛА общего пользования (например, квадракоптеров), летающих приблизительно в одной плоскости. На наземной сети при этом располагалось также от 1 до m сенсорных полей. В последние годы в рамках работ по обеспечению связью труднодоступных районов [1] или для военных целей было предложено использовать новое поколение высотных телекоммуникационных платформ (High Altitude Platform, HAP): привязных аэростатов, связанных с наземной инфраструктурой высокоскоростным кабелем (каналом).

Такое решение позволяет обеспечить телефонной связью, передачей данных, видеонаблюдением пользователей на достаточно большой территории, однако не в состоянии собрать информацию с размещенных на этой территории сенсорных полей. Учитывая ограниченное время нахождения БПЛА в полете, естественным образом возникла задача о конвергенции HAP и ЛСС. Так возникла иерархическая структура ЛСС, простейший вариант которой с двумя уровнями иерархии летающего сегмента ЛСС изображен на рис. 1. В настоящее время такие структуры практически не исследованы. Требуется, по крайней мере, обеспечить рациональный выбор числа уровней иерархии и численные оценки числа БПЛА на каждом из них для сбора информации с наземных сенсорных полей и использования БПЛА в иных задачах высотной привязной платформы.

0001[1]

Рисунок 1. Иерархическая ЛСС

ЛСС и системы массового обслуживания (СМО)

Представление БПЛА как СМО с буфером [32] в условиях сети, толерантной к задержкам [16], принципиально решило вопрос об использовании современных достижений теории телетрафика для расчета характеристик ЛСС и параметров качества обслуживания и восприятия. Однако наличие множества БПЛА для решения задач ЛСС и множества сенсорных полей в условиях сетей, толерантных к задержкам, требует проведения масштабных теоретических исследований в этой области.

Кластеризация наземного и летающего сегментов. Оптимизация маршрута сбора данных

Поскольку сенсорные поля могут состоять из очень большого числа сенсорных узлов, кластеризация, как правило, применяется для организации функционирования беспроводной сенсорной сети. Существует много алгоритмов выбора головных узлов для сенсорных полей, расположенных на плоскости для стационарных [17, 18] и мобильных сенсорных узлов [19, 20]. Тем не менее, работы в этом направлении продолжаются, и появление новых алгоритмов для наземных сенсорных полей [21] может улучшить характеристики ЛСС. Алгоритмов выбора головных узлов для сенсорных сетей в трехмерном пространстве не так много [22, 23]. Учитывая сложность сбора информации с помощью БПЛА в трехмерном пространстве, продуктивной кажется идея о том, что кластеры должны быть одинаковыми по величине [24], что может облегчить задачу сбора данных.

В основном БПЛА будут применяться для создания ближайшего, а в ряде случаев и единственного к поверхности земли летающего фрагмента, хотя они и обладают весьма ограниченными возможностями по длительности нахождения в полете. Поэтому выбор рационального маршрута сбора информации представляется задачей первоочередной важности. Первые результаты показывают, что для ее решения целесообразно использовать методы решения задачи коммивояжера [25], что, естественно, связано со значительным объемом вычислений.

Задачи управления ЛСС

Потенциально большой объем вычислений для ограниченных по энергоресурсам наземным сенсорным полям и самим БПЛА подсказывает необходимость обращения к достижениям в области программно-управляемых сетей SDN (Software Defined Networks) [26] для рационального распределения функций между уровнями в иерархической ЛСС. Действительно, функции временного головного узла [27] для кластеров может выполнять БПЛА, а сложные вычисления проводить, например HAP. При этом решается так называемая проблема размещения SDN-контроллера (Controller Placement Problem) [28]. Кроме этого, для ЛСС можно использовать инструментарий систем управления безопасности SDN, например из [29].

Еще одна достаточно большая группа задач управления в ЛСС относится к размещению сенсорных узлов на сенсорных полях с БПЛА, замене и/или подзарядке сенсорных узлов наземной сети с их же помощью.

Модельная сеть и тестирование ЛСС.

В практическом плане для обеспечения внедрения ЛСС, как и иных сетей связи, целесообразно создать модельную сеть для тестирования соответствия и совместимости [30]. Такая сеть создана в СПбГУТ в лаборатории Интернета Вещей, поскольку ЛСС является одной из составляющих Интернета Вещей. Структура модельной сети приведена на рис. 2.

0001[1]

Рисунок 2. Модельная сеть для практической проверки решений для Интернета Вещей

Помимо традиционных видов тестирования, таких как соответствие, совместимость, бенчмаркинг, для тестирования ЛСС добавляются еще два новых вида — тестирование, толерантное к задержкам, и тестирование легальности. При первом виде тестирования БПЛА, кроме съема информации в момент нахождения над сенсорным полем, может провести тестирование наземного сегмента сети или его части по параметрам остаточной энергии. Такой вид тестирования по аналогии с сетями, толерантными к задержкам, назван тестированием, толерантным к задержкам.

Второй вид тестирования связан с тем, что во всепроникающих сенсорных сетях одним из распространенных видов вторжений является клонирование сенсорных узлов [31]. Поэтому на летающий фрагмент всепроникающей сенсорной сети может быть возложена функция тестирования легальности сенсорных узлов, составляющих в конкретный момент времени наземный фрагмент летающей всепроникающей сенсорной сети.

Выводы.

1. В теоретическом плане по ЛСС необходимы исследования: иерархической архитектуры ЛСС с высотной привязной телекоммуникационной платформой; создание раздела теории телетрафика по ЛСС как сетям, толерантным к задержкам; разработка новых алгоритмов кластеризации и оптимальных маршрутов для сбора данных с наземных сенсорных полей; исследование возможностей создания иерархической ЛСС как программно-управляемой сети.

2. В практическом плане, в первую очередь, необходимо создание модельных сетей для тестирования ЛСС.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта N15−07−9 431а «Разработка принципов построения и методов самоорганизации для летающих сенсорных сетей».

ЛИТЕРАТУРА

  1. Вишневский В.М., Терещенко Б.Н. Разработка и исследование нового поколения высотных привязных телекоммуникационных платформ // T-Comm. — 2013. — № 7.
  2. Кучерявый А.Е., Владыко А.Г., Киричек Р.В. Летающие сенсорные сети // Электросвязь. — - № 9.
  3. Bekmezci, Sahingoz O.K., Temel S. Flying Ad-Hoc Networks: A Survey. Ad Hoc Networks, Elsevier. — May 2013. — V.11, issue 3.
  1. Sahingoz O.K. Networking Model in Flying Ad Hoc Networks (FANETs): Concepts and Challenges // Journal of Intelligent &Robotics Systems, Springer. — 2014. — Vol.74, issue 1−2.
  2. Васильев Д.С., Абилов А.В. Протоколы маршрутизации в MANET // Электросвязь. — 2014. — № 11.
  3. Кучерявый А.Е., Парамонов А.И., Кучерявый Е.А. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчета. — М.: ФГУП ЦНИИС, 2008.
  4. Кучерявый А.Е., Прокопьев А.В., Кучерявый Е.А. Самоорганизующиеся сети. — СПб.: Любавич, 2011.
  5. Бахтин А.А., Меркушев В.А. Метод локального восстановления маршрута в эпизодических сетях // Инженерный вестник Дона. -2011. — Т.17, № 3.
  6. Молчанов Д.А. Самоорганизующиеся сети и проблемы их построения // Электросвязь. — 2006. — № 6.
  7. Orfanus D., Eliassen F., de Freitas E.P. Self-Organizing Relay Network Supporting Remotely Deployed Sensor Nodes in Military Operations / 6 th ICUMT, Proceedings. St. Petersburg, Russia. 6−8 October.
  8. Назаренко А.П., Сарьян В.К., Лутохин А.С., Сущенко Н.А. Использование летающих систем Интернета Вещей до, во время и после катастрофической фазы чрезвычайной ситуации // Электросвязь. — - № 7
  9. Rosario D., Zhao Z., Braun T. et al. A Comparative Analysis of Beaconless Opportunistic Routing Protocols for Video Dissemination over Flying Ad-hoc Networks / The 14th International Conference on Internet
  10. DeLima P., York G., Pack D. Localization of Ground Targets using a Flying Sensor Network // IEEE International Conference on Sensor Networks, Ubiquitous, and Trustworthy Computing, 2006. — Proceedings, V.1, Taichung, Taiwan. 5−7 June, 2006.
  11. Vasiliev D.S., Meitis D.S., Abilov A. Simulation-Based Comparision of AODV, OLSR and HWMP Protocols for Flying Ad Hoc Networks / The 14th International Conference on Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems (NEW2AN 2014). LNCS 8638, Springer, Heidelberg. — 2014.
  12. Phuong T.H., Yamamoto H., Yamazaki K. Data Synchronization Method in DTN Sensor Network using Autonomous Air Vehicle / Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT 2014). Phoenix Park, Korea. — 2014.
  13. Akyildiz I.F., Akan O. B, Chen C. et at. InterPlaNetary Internet: state-of-the-art and research challenges. Computer Networks, 43. -
  14. Heinzelman W., Chandrakasan A., Balakrishnan H. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks / Proceedings 33rd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Wailea Maui, Hawaii, USA. — 2000.
  15. Koucheryavy А., Salim A. Cluster head selection for homogeneous Wireless Sensor Networks / Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT 2009). Phoenix Park, Korea. -
  16. Kim D., Chung Y. Self-Organization Routing Protocol Supporting Mobile Nodes for Wireless Sensor Network / Proceedings of the First International Multi-Symposiums on Computer and Computational Sciences. — 2. — 2006.
  17. Koucheryavy А., Salim A. Prediction-based Clustering Algorithm for Mobile Wireless Sensor Networks. Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT 2010). Phoenix Park, Korea. — 2010.
  18. Кучерявый А.Е., Аль-Кадами Н.А. Адаптивный алгоритм кластеризации для беспроводных сенсорных сетей с мобильными узлами // Электросвязь. — 2015. — № 3.
  19. Attarzadeh N., Mehrani M. A New Three Dimensional Clustering Method for Wireless Sensor Networks // Global Journal of Computer Science and Technology. — V.11, issue 6, version 1.0. — April 2011.
  20. Abakumov P., Koucheryavy A. The Cluster Head Selection Algorithm in the 3D USN. Proceedings, International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT 2014). Phoenix Park, Korea. — 2014.
  21. Abakumov P., Koucheryavy A. Clustering Algorithm for 3D Wireless Mobile Sensor Network / The 15th International Conference on Internet of Things. Smart Spaces and Next Generation Networks, and Systems. -NEW2AN 2015.
  22. Варельджан К.С., Парамонов А.И., Киричек Р.В. Оптимизация траектории движения БПЛА в летающих сенсорных сетях // Электросвязь. — 2015. — № 7.
  23. Nunes B., Mendonca M., Nguyen X.-N. A survey of software-defined networking: Past, present, and future of programmable networks // IEEE Communications Surveys Tutorials. — 2014. -Vol. 16, № 3.
  24. Футахи А., Парамонов А. И, Прокопьев А.В., Кучерявый А.Е. Сенсорные сети в гетерогенной зоне системы длительной эволюции // Электросвязь. — 2015. — № 3.
  25. Heller B., Sherwood R., McKeown N. The controller placement problem / Proceedings of the first workshop on Hot topics in software defined networks, ser (HotSDN '12). — New York, NY, USA: ACM. — 2012.
  26. Dotcenko S., Vladyko A., Letenko I. A fuzzy logic-based information security management for software-defined networks / Advanced Communication Technology (ICACT), 16th International Conference — Feb. 2014.
  27. Андреев Д.В., Тарасов Д.В., Кучерявый А.Е. Модельные сети для тестирования технических средств сетей связи следующего поколения. Рекомендация МСЭ-Т Q.3900 // Электросвязь. — 2007. -№ 12.
  28. Богданов И.А., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Характеристики жизненного цикла мобильной сенсорной сети при различных потоках ложных событий // Электросвязь. — 2013. — № 1.
  29. Киричек Р.В., Парамонов А.И. БПЛА как система массового обслуживания // Электросвязь. — 2015. — № 7.
Рубрики и ключевые слова