АНАЛІЗ МАТЕМАТИЧНОГО АПАРАТУ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ КАНАЛЬНИМИ ТА МЕРЕЖЕВИМИ РЕСУРСАМИ СИСТЕМ ВІЙСЬКОВОГО РАДІОЗВ’ЯЗКУ

  • O. Nalapko
  • R. Pikul
  • P. Zhuk
  • A. Shyshatskyi
Ключові слова: система радіозв’язку, радіоресурс, канальні та мережеві ресурси, топологія мережі, мережа зв’язку, маршрутизація

Анотація

Досвід проведення Операції Об’єднаних Сил (антитерористичної операції) на території Донецької та Луганської областей свідчить, що існуючий порядок управління канальними та мережевими ресурсами систем військового радіозв’язку не задовольняє сучасним вимогам, що висуваються до них. Вибір маршруту в мережах спеціального призначення з можливістю до самоорганізації на основі конкретних параметрів є головною проблемою для управління канальними та мережевими ресурсами мереж спеціального призначення, а також складною задачею сходження мережі. В зазначеній статті авторами проведено аналіз існуючого математичного апарату для управління канальними та мережевими ресурсами систем військового радіозв’язку. Під час проведення дослідження авторами статті були використані класичні методи наукового пізнання, а саме методи аналізу та синтезу, основні положення теорії зв’язку, методи моделювання мереж зв’язку, теорії штучного інтелекту та інш. Встановлено, що існуючі методи управління канальними та мережевими ресурсами систем військового радіозв’язку враховують тільки окремі чинники, що впливають на якість використання канальних та мережевих ресурсів систем військового радіозв’язку. Тому найбільш доцільно проводити вибір маршруту передачі інформації за багатьма параметрами на основі нечіткої логіки та модифікованого методу системи мурашиних колоній, за допомогою якого відбувається пошук та підтримання маршруту проходження пакету між двома точками, між вузлом з якого надсилається ІР пакет і вузлом призначення. Для пошуку маршруту необхідно враховувати наступні параметри: енергетична складова, швидкість передачі даних, час затримки IP пакету від вузла, що надсилає пакет до вузла призначення та надійність доставки ІР пакету. Зазначені параметри доцільно врахувати при створенні математичних моделей, методів та методик управління канальними та мережевими ресурсами систем військового радіозв’язку.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Pushpan, S., and Velusamy, B (2019). “Fuzzy-Based Dynamic Time Slot Allocation for Wireless Body Area Networks”. Sensors, Vol. 19(9):2112, DOI: https://doi.org/10.3390/s19092112.
2. Hamzah, А, Shurman, M., Al-Jarrah, O. and Taqieddin, E(2019) “Energy-Efficient Fuzzy-Logic-Based Clustering Technique for Hierarchical Routing Protocols in Wireless Sensor Networks”. Sensors, 19(3):561, DOI: https://doi.org/10.3390/s19030561.
3. Hu, X., Ma, L, Ding, Y., Xu, J., Li, Y. and Ma, S(2019). “Fuzzy Logic-Based Geographic Routing Protocol for Dynamic Wireless Sensor Networks”. Sensors. 19(1):196, DOI: https://doi.org/10.3390/s19010196.
4. Shyshatskiy, A.V., Bashkirov, O.M. and Kostina, O.M (2015). “Development of integrated systems and data for Armed Forces”, Arms and military equipment, No 1(5), pp. 35-40. available at : http://journals.uran.ua/index.php/2414- 0651/issue/view/1%285%29%202015 (last accessed november 25, 2018).
5. Leabi, S.K. and Abdalla, T.Y(2016). “Energy Efficient Routing Protocol for Maximizing Lifetime in Wireless Sensor Networks using Fuzzy Logic and Immune System”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, No. 10, 2016, pp: 95-101.
6. Zhuk, O.G., Shyshatskiy, A.V., Zhuk, P.V. and Zhyvotovskyi, R.M (2017). “Methodological substances of management of the radio-resource managing systems of military radio communication”, Information Processing Systems, Vol. 5(151), pp. 16-25. https://doi.org/10.30748/soi.2017.151.02.
7. Romanenko,I and Shyshatskyi, A (2017). “Analysis of modern condition of military radiocommunication system”, Advanced Information Systems, Vol. 1, No. 1, pp. 28-33 DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2017.1.05.
8. Oubaha, J. and Ez-zahout, A(2018). “Performance Measure and Analysis of MPLS and conventional IP network through VoIP: Effect in Video and Audio transmission”. Journal of Networking Technology, Volume 9, No. 2, pp. 56-65.
9. Sankar, S. and Srinivasan, P(2018). “Fuzzy Logic Based Energy Aware Routing Protocol for Internet of Things”. International Journal of Intelligent Systems and Applications (IJISA), Vol.10, No.10, pages: 11-19, 2018, DOI: 10.5815/ijisa.2018.10.02.
10. Dhand, G. D. and Kumar, R(2019) “Devashish Ghildiyal, Rachna Jain. QoS and Fuzzy Logic Based Routing Protocol for CRN”. International Journal of Computer Networks and Applications (IJCNA), Vol. 6, Iss. 2, pp: 31 – 38, DOI: 10.22247/ijcna/2019/49618.
11. Jiang, J., Liu, Y., Song, F., Du, R. and Huang, M(2015) “The Routing Algorithm Based on Fuzzy Logic Applied to the Individual Physiological Monitoring Wearable Wireless Sensor Network”. Hindawi Publishing Corporation Journal of Electrical and Computer Engineering, Vol. 2015, Article ID 546425, 7 pages, DOI: 10.1155/2015/546425.
12. Fahad, T.O. and Ali, A.A(2019). “Compressed fuzzy logic based multi-criteria AODV routing in VANET environment”. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), Vol. 9, No. 1, pp: 397-401, ISSN: 2088-8708, DOI: 10.11591/ijece.v9i1.pp397-401.
13. Garga, M.K., Singhb, N. and Verma, P(2018). “Fuzzy rule-based approach for design and analysis of a Trust-based Secure Routing Protocol for MANETs”. International Conference on Computational Intelligence and Data Science (ICCIDS 2018), Procedia Computer Science 132 (2018), pp: 653–658.
14. Romanyuk, V., Sova, O., Romanyuk, A., Salnyk, S(2016). “The MANET`s Hierarchical Control System Using Fuzzy Logic”, TCSET'2016, February 23 – 26, 2016, Lviv-Slavske, Ukraine.
15. Romanyuk, V., Sova, O., Aleksenko, V.P. and Symonenko, O.A(2017). “ Methodology for the construction of fuzzy knowledge bases of intelligent control systems for nodes of tactical mobile radio networks”. Collection of scientific works of MITI, No 3, pp: 135-148.
16. Strela,T. and Romanyuk, V. (2018). “Clustering method in wireless sensor networks using fuzzy logic”. Collection of scientific works of MITI, No. 5, pp: 210-212.
17. Salehinejad, H. and Talebi, S(2010) “Dynamic Fuzzy Logic-Ant Colony System-Based Route Selection System, Hindawi Publishing Corporation”. Applied Computational Intelligence and Soft Computing, Vol. 2010, Article ID 428270, 13 pages, DOI:10.1155/2010/428270.
18. Shtovba, S.D(2005). “Ant Algorithms: Theory and Applications”. Programming and Computer Software, Vol. 31, No. 4, pp: 167–178, Vol. 31, No. 4.
19. Asokan, R., Natarajan, A.M.,and Venkatesh, C. “Ant Based Dynamic Source Routing Protocol to Support Multiple Quality of Service (QoS) Metrics in Mobile Ad Hoc Networks”. International Journal of Computer Science and Security, Vol. 2, Iss. 3, pp: 48-65.
20. Zungeru, A.M., Seng, K.P., Ang, L.M. and Chia, W.C(2013). “Energy Efficiency Performance Improvements for Ant-Based Routing Algorithm in Wireless Sensor Networks”. Journal of Sensors, Vol. 2013, Hindawi Publishing Corporation, Article ID 759654, 17 pages, DOI: 10.1155/2013/759654.
21. Li, Y.Q., Wang, Q.W., Fan, Q.G. and Chen, B.S(2018). “Reliable Ant Colony Routing Algorithm for Dual-Channel Mobile Ad Hoc Networks”. Hindawi Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 2018, Article ID 4746020, 10 pages, DOI: 10.1155/2018/4746020.
22. Joseph I.C(2014). “Cognitive Ant Colony Optimization: A New Framework in Swarm Intelligence. School of Computing”, Science and Engineering College of Science and Technology University of Salford, Manchester, UK, 143 pages.
23. Rothstein, O.P., Shtovba SD and Kozachko, O.M(2007).“Modeling and optimization of reliability of multidimensional algorithmic processes ”, Monograph, UNIVERSUM-Vinnytsia.
24. Nalapko, O.L. and Shyshatskyi, A.V(2018) “Analysis of technical characteristics of the network with possibility to selforganization”. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Scientific and Technical Journal "Advanced Information Systems", pp. 78-86. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.4.14
Опубліковано
2019-06-21
Як цитувати
Nalapko O. Аналіз математичного апарату для управління канальними та мережевими ресурсами систем військового радіозв’язку / O. Nalapko, R. Pikul, P. Zhuk, A. Shyshatskyi // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2019. – Т. 3 (55). – С. 166-170. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.3.166.