CC BY
142
УДК 621.391
Н. А. ВЕРЗУН М. О. КОЛБАНЁВ А. В. ОМЕЛЬЯН
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
РЕГУЛИРУЕМЫЙ МНОЖЕСТВЕННЫЙ ДОСТУП В БЕСПРОВОДНОЙ СЕТИ УМНЫХ ВЕЩЕЙ
Объект исследования статьи персональные сети Personal Area Network — наиболее специфический элемент интернета вещей. Они обеспечивают передачу данных между терминальными устройствами интернета вещей — умными вещами. Предлагается регулируемая сетью процедура приоритетного множественного доступа умных вещей к эфирной среде. Данная процедура позволяет учесть неоднородность требований к допустимому времени задержки к доставке информации от разнотипных устройств. Предложены математическая модель беспроводной сети и методы расчета вероятностно-временных характеристик передачи данных в ней.
Ключевые слова: интернет вещей, умная вещь, беспроводная сеть, множественный доступ, приоритетное обслуживание, система обслуживания, регулирование доступа, вероятностно-временные характеристики передачи информации.
Введение. По мнению большинства специалистов, прошедший 2015 г. стал переломным при переходе к новой технологической платформе информатизации. Выбор аппаратно-программных средств на этапе внедрения новых технологий является не тривиальной задачей. Принимая соответствующие решения, следует учитывать:
— диалектику взаимодействия технологий, реализующих информационные процессы [1];
— информационный объем автоматизируемых информационных процессов [2];
— возможность работы в реальном масштабе времени [3 — 5];
— ресурсные потребности сравниваемых платформ [6 — 9];
— инструментальные возможности обслуживания пользователей [10—12];
— проблемы информационной безопасности [13-15];
— надежность аппаратного и программного обеспечения [16, 17].
Интернет вещей (Internet of Things, IoT) — это один из ключевых элементов новой платформы наряду с технологиями облачных вычислений, больших данных, широкополосного мобильного доступа и наложенных сервисов.
IoT все увереннее входит в нашу жизнь и из перспективы становится реальностью [18]. Выделяют два направления применения IoT: мониторинг и управление устройствами, взаимодействующими с различными объектами инфраструктуры или физической среды, а также сбор данных с конечных узлов для последующего их анализа.
Эволюция IoT связана с тремя основными технологиями: идентификации, позволяющей отличить
конкретную вещь от любой другой вещи, создания миниатюрных источников питания и передачи данных между вещами [19, 20].
Технологии передачи данных в интернете вещей. По охватываемой территории телекоммуникационные сети, применяемые в IoT, классифицируют согласно [18] на персональные PAN (Personal Area Network), локальные LAN (Local Area Network), региональные MAN (Metropolitan Area Network) и глобальные WAN (Wide Area Network). Специфика IoT не предъявляет каких-либо особых требований к LAN, MAN и WAN, и поэтому, говоря о технологиях передачи данных в IoT, прежде всего имеют в виду PAN, которые предназначены для объединения различных персональных устройств пользователя, называемых также умными вещами (УВ): бытовых приборов, оргтехники, средств связи, датчиков и т.п., а также для их связи с сетями более высокого уровня [21]. По используемой среде передачи различают PAN беспроводные и проводные.
Беспроводные технологии всегда представляли интерес для создателей сетей передачи данных, поскольку обладают рядом преимуществ в сравнении с проводными — простотой и быстротой развертывания, невысокой стоимостью, мобильностью конечных узлов и др. Перечисленные достоинства обусловили популярность эфирной среды передачи в PAN IoT, и, как правило, взаимодействие либо сбор данных с УВ в них организуется посредством беспроводных персональных сетей WPAN (Wireless Personal Area Network). Для подобных сетей характерны невысокие (в сравнении с проводными технологиями) скорости передачи, небольшой радиус действия (от сантиметров до нескольких десятков метров), использование частот
Рис. 1. Архитектура стеков протоколов технологий Bluetooth Low Energy и ZigBee
из нелицензируемых диапазонов, низкое энергопотребление, короткие передаваемые блоки, в которых, как правило, на полезную передаваемую нагрузку приходится большой объем [18, 21].
Основой любой сети служит ее протокол. IoT — новое, развивающееся направление в отрасли инфо-коммуникаций, и единого протокола, регламентирующего передачу в нем данных, на сегодняшний день не существует. На практике нашло применение множество международных и корпоративных стандартов: Bluetooth LE (Low Energy), ANT, ZigBee, RF4CE (Radio Frequency for Consumer Electronics), Wi-Fi (iEEE 802.11v), Nike +, IrDA (Infrared Data Association), NFC (Near Field Communication) и другие [4]. Архитектура стеков протоколов для двух популярных технологий Bluetooth Low Energy (BLE) и ZigBee представлена на рис. 1 [18].
ZigBee базируется на использовании протокола IEEE 802.15.4 на нижних уровнях (физическом и подуровне управления доступом к среде). Уровни выше регламентируются протоколами, созданными альянсом компаний ZigBee. Протокол ZigBee — открытый стандарт для недорогих и маломощных самоорганизующихся и самовосстанавливающихся беспроводных сетей с ячеистой топологией.
Технология BLE разработана компанией Bluetooth Special Interest Group (Bluetooth SI G). Главное ее отличие от предыдущих стандартов Bluetooth SI G (2.0, 3.0 и др.) — меньшее (в 10 — 20 раз [18]) потребление энергии, что позволяет применять BLE в системах сбора данных, мониторинга с автономным питанием. Стек протокола BLE разделен на две части: нижнюю — контроллер (физический и канальный уровень) и верхнюю — узел сети. Взаимодействие между верхней и нижней частями стека осуществляется посредством интерфейса HCI (Host Controller Interface).
Протоколы IoT на подуровне управления доступом к среде (MAC) канального уровня предусматривают использование того или иного способа разделения радиоканала между передающими устройствами. В общем случае в сетях IoT нашли применение множественный доступ с частотным (FDMA — Frequency Division Multiple Access), кодовым (CDMA — Code Division Multiple Access) и временным (TDMA — Time Division Multiple Access) разделениями канала, а также их различные модификации [21].
При разработке новых протоколов реализации IoT необходимо принимать к сведению, во-первых,
существующий опыт его внедрения и применения в различных областях человеческой деятельности, совершенствуя технологии в направлении, например, уменьшения размеров и стоимости УВ, повышения безопасности передаваемых данных, снижения энергопотребления устройствами [19] и т.п., а во-вторых, прогнозируемое расширение сфер использования данной технологии, что зачастую влечет за собой ужесточение требований, предъявляемых к качественным характеристикам процесса передачи данных.
Применение 1оТ в критических (по времени) системах, где необходимо получать информацию от УВ без существенных задержек, создает дополнительные требования к процедурам множественного доступа терминальных устройств к эфирному каналу. В таких системах обычно накладываются строгие ограничения на допустимые значения времени задержки при передаче данных от УВ. Примером подобной критической системы может служить система дистанционного мониторинга состояния человека в медицине, когда жизненно важно не допустить промедления при снятии информации с различных физиологических датчиков, контролирующих показатели состояния здоровья пациента [22].
Необходимо учитывать и гетерогенный характер передаваемой информации, а именно возможный существенный разброс в реальных системах значений допустимых времен задержек при получении данных с разнотипных УВ. Так, в системе дистанционного мониторинга пациента разнотипные датчики могут иметь различный приоритет: с каких-то необходимо снимать данные чаще, чем с других. Например, температуру тела пациента достаточно измерять раз в несколько (или десятков) минут, а вот частоту сердечных сокращений необходимо отслеживать гораздо чаще, поскольку в состоянии покоя у взрослого человека средний пульс составляет 72 удара в минуту, а за критическую частоту пульса считают 120 ударов в минуту [22].
Решением задачи поддержки гетерогенного характера требований к доставке пакетов данных от УВ является введение механизмов регулирования в алгоритмы доступа устройств к эфирной среде. Приоритетные процедуры доступа к эфирной среде передачи должны быть синтезированы таким образом, чтобы средние задержки передачи пакетов данных разнотипных УВ совместно не превосходили своих допустимых значений и были инвариантны к разнице в интенсивностях потоков различного типа.
Ниже предлагается регулируемая сетью процедура приоритетного доступа терминальных устройств IoT к беспроводной среде передачи.
Описание объекта исследования. Рассмотрим беспроводную сенсорную сеть, состоящую их двух подсетей (I и II): первого (высшего) и второго (низшего) приоритета соответственно.
В I подсеть входит N7 УВ первого приоритета, а во II подсеть — Nn УВ второго приоритета. УВ обеих подсетей передают информацию устройству сбора информации в виде пакетов данных длиной n (бит)
n = k+r,
где k — длина полезной информации (бит); r — длина метаданных (бит).
К передаче пакетов данных УВ предъявляются требования, при которых средние задержки от каждого из указанных типов УВ не должны превышать допустимых значений. Целесообразно для передачи данных от УВ различных типов использовать такую процедуру регулирования доступа к эфирной среде, чтобы она удовлетворяла указанным требованиям. Иными словами, для каждого типа УВ необходимо подобрать подходящий интервал доступа: для УВ высшего приоритета — меньшей длины, а для низшего — большей.
Процесс передачи пакетов данных УВ будем моделировать с использованием системы массового обслуживания в дискретном времени с одним обслуживающим прибором и накопителем неограниченной емкости.
Предположим, что на вход буферов УВ I и II подсетей поступают бернуллиевские потоки пакетов данных с интенсивностями Хи1 и ХиП соответственно на интервалах TOK
иок = nv;\
где V — скорость передачи с и гн алов в с реде (бит/с).
Для доступа УВ к беспровонщрй среде передачи используется синхронно-временной доступ с регулированием [23]. S — п арамет р р егули рования: процедура приоритетното доступа заключается в том, что УВ I типа имеют право на передачу в S раз чаще, чем УВ II типа.
Математическая модель беспроводной сети УВ может быть представлен= совокупностью моделей подсетей, входящих в ее состав как, например, в [4]. Каждая подсеть прееставлрется системой массового обслуживания М/G/1 в дискрет ном времени на интервалах TOK и зедарв=я следующими выражениями:
z-преобразованием ряда распределения времени задержки при передаче пакетов данных в подсетях I и II
Д (1 а- =КВар) g.( Р)
J> ~ 1 / N '
1 - РРт "СшСЙ (р)
Cui = ^шИОК с Рн = 1 а Син с ©. = п=°в; °Р ={dOdpl) en(р=
© < i, i=Гп,
и II подсетях соответственно для режима прямой передач и еакетов да нтых будут иметь вид
(1)
( Я д
е/(р) = е
рп ^ас-^ В.
(2)
Вдроятнестидихахаеннын характеристики передачи пакетов данных [/В можно найти, применяя выражения (1) и (В).
Дм р а счета ве роятности своевременной доставки пдкетов данных I- [Iодиевях I и II типа в случае стохастического огданияения на время обслуживания пакетон о потсеияХ1 при котором допустимые времана оислужидааия иакетов в подсетях задаются геоменоичесоимт риси^делени^ми с параметрами Хщ ^ д1,П], не°бходимо воспользоваться дыра-жением
Пс = f (d-| z=m„-" М?дс=1^^0^, i = Щ
(3)
где Тл1 (р и 1,П] —сридное допустиьыо тремена задержки панетои данных, передаваемых в I и II подсетях УВ.
Срехнхе I!редя зддержке при иоерддавя пакетов данных в подсетях У5 можно найти, исаользуя формулу Хинчинв — Полачекз ]би:
tci = офТОК с ОфС = е' (1) д
Cui ев "(1).
2(1 а © i) '
ет (1) = (di de-1) et (cS^^a ft"(1) = Od1 dc-2)ft(p)|T; в. <) 1, i = TJl.
(4)
Окончатееьное вьфаженте для расчета средних времензадержек пете,ооа^1Р птаптовдаотых 1В в подсетяо I и Вт с утесом (1) и (т) iipTMес вид
tni = ОпТОК )
Oni =
O)ii '
(T, о TjB)(2 a Cu, (Ti о TI/в о 1))
2(1а Си, (Ti о Ti/в))
ten = ОфТОК )
(ST о Tn )(2 а Си,, (BTi о Tn о 1))' . 2(1 а Си, (BTi о Tii)) ,
(5)
где ©в (i = I, П) — верюятносвь сането)ти ©уфе]нов УВ подсетей; e¡ (z) и eT (z) — z-преобразования рядов распредeлряир интервалов обсл=живания в I
С помощью выражений (3) — (5) можно провести численный расчет и анализ вероятностно-временных характеристик — вероятностей своевременной доставки пакетов данных УВ подсетей I и II типа и средних времен их задержек при передаче устройству сбора информации в сети !оТ, а также оценить влияние параметра регулирования доступом на качество передачи в каждой из указанных подсетей.
Рассмотрим пример влияния процедуры регулирования доступом к среде на качество передачи в сети с высшим (I) приоритетом, а именно на задержку передачи пакетов терминальных устройств ЬТ.
На рис. 2 представлены графики зависимости среднего времени задержки при передаче пакетов УВ высшего (I) приоритета устройству сбора информации от интенсивности поступающих от УВ пакетов данных. Расчет проводился при следующих
0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 о
'ïi ".С 1
- S=1 ----- 5=2 --S=3 1 I
j # t I
У
---- Xjü, пак/с
10
12
14
16
Рис. 2. Зависимости среднего времени задержки при передаче пакетов данных УВ высшего приоритета устройству сбора информации от интенсивности поступающих пакетов
исходных данных: N =10, N =30, V =250 кбит/с, п =80 байт. Графики представлены для трех значений параметра регулирования: 5=1; 2; 3.
Как видно из графиков зависимостей, увеличение параметра регулирования позволяет не только существенно уменьшить среднее время задержки на всем диапазоне допустимых значений интенсивностей входных потоков, но и увеличить указанный диапазон. Так, для 5 = 1 — X = = 0 — 9 пак/с; 5 = 2 — Хи = 0—15 пак/с, а для 5 = 3 — X . = 0—16 пак/с.
и1
Однако следует отметить, что улучшение характеристик передачи данных в I подсети осуществляется за счет некоторого снижения качества передачи во II низкоприоритетной подсети. В связи с этим необходимо проводить также расчеты вероятностно-временных характеристик II подсети и анализировать влияние на них увеличения параметра регулирования и, соответственно, возрастания интервала доступа низкоприоритетных УВ к каналу передачи.
Заключение. Предложена процедура регулирования доступа УВ двух типов к эфирному каналу беспроводной сенсорной сети !оТ, которая позволит учесть особенности обслуживания трафика, имеющего неоднородный характер.
Представлена математическая модель беспроводной сенсорной сети с регулируемым синхронно-временным доступом к эфирной среде и найдены формулы для расчета вероятностно-временных характеристик передачи в ней двух типов пакетов данных.
Используя выражения (3) —(5), можно проводить расчет характеристик передачи пакетов в подсетях и оценивать влияние параметра регулирования доступом на качество обслуживания в каждой из них. Это позволит наилучшим образом решать задачу выбора параметра регулирования для конкретных значений исходных параметров беспроводных сетей !оТ и их терминальных устройств.
Проведенный пример расчета подтвердил эффективность внедрения регулирования доступом для уменьшения задержек в обслуживании пакетов данных подсети высшего приоритета.
Библиографический список
1. Советов, Б. Я. Диалектика информационных процессов и технологий / Б. Я. Советов, М. О. Колбанёв, Т. М. Татарнико-
ва // Информация и космос (Information&Cosmos). — 2014. — № 3. - С. 96-104.
2. Колбанёв, М. О. Информационный объем базовых информационных процессов / М. О. Колбанёв, Т. М. Татарни-кова // Информационные управляющие системы. — 2014. — № 4 (71). — C. 42 — 47.
3. Воробьёв, А. И. Оценка вероятностно-временных характеристик процесса предоставления информационно-справочных услуг / А. И. Воробьёв, М. О. Колбанёв, Т. М. Татарникова // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. — Т. 57, № 9. — С. 15—18.
4. Верзун, Н. А. Моделирование процесса передачи информации с разграничением прав доступа пользователей / Н. А. Вер-зун, А. И. Воробьев, Е. Д. Пойманова // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. — Т. 57, № 9. — C. 33 — 37.
5. Богатырев, В. А. Оптимизация резервированного распределения запросов в кластерных системах реального времени / В. А. Богатырев, А. В. Богатырев // Информационные технологии. — 2015. — Т. 21, № 7. — С. 495 — 502.
6. Колбанёв, М. О. Физические ресурсы информационных процессов и технологий / М. О. Колбанёв, Т. М. Татарнико-ва // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики (Scientificand Technical Journal of Information Technologies, Mechanicsand Optics). — 2014. — № 6 (94). — С. 113—122.
7. Колбанёв, М. О. Физические ресурсы информационного процесса сохранения данных / М. О. Колбанёв, Е. Д. Пойманова, Т. М. Татарникова // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. — Т. 57, № 9. — С. 38 — 42.
8. Верзун, Н. А. Об энергетической эффективности сетей пакетной передачи данных / Н. А. Верзун, М. О. Колбанёв, А. В. Омельян // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. — Т. 57, № 9. — C. 42 — 46.
9. Воробьев, А. И. Зеленые информационные технологии / А. И. Воробьев, А. М. Колбанёв, М. О. Колбанёв // Ученые записки Междунар. банковского ин-та. — 2015. — Вып. 12. — С. 153 — 165.
10. Головкин, Ю. Б. Моделирование процессов инструментальной подготовки сервисного обслуживания на основе экспертных оценок / Ю. Б. Головкин, Р. А. Ярцев, С. Г. Газетдино-ва // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. — Т. 57, № 9. — С. 27 — 32.
11. Головкин, Ю. Б. Применение нечетких гиперграфов в моделях генерации web-компонентов / Ю. Б. Головкин, А. С. Гусаренко // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. — Т. 57, № 9. — С. 47—53.
12. Коршунов, И. Л. Состояние и концепция развития информационных технологий в сфере сервиса / И. Л. Коршунов //
Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. — 2014. - Т. 57, № 9. - С. 7-10.
13. Головкин, Ю. Б. Информационная система кредитования юридических лиц в банке / Ю. Б. Головкин, А. С. Гуса-ренко // Актуальные инновационные исследования: наука и практика. - 2010. - № 3. - С. 14-29.
14. Левкин, И. М. Математическое описание динамической среды угроз информационной безопасности / И. М. Левкин, Е. А. Галкова // Национальная безопасность и стратегическое планирование. - 2014. - № 1 (5). - С. 46-53.
15. Богатырев, В. А. Перераспределение запросов между вычислительными кластерами при их деградации / В. А. Богатырев, А. В. Богатырев, С. В. Богатырев // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. - 2014. - Т. 57, № 9. -С. 54-58.
16. Богатырев, В. А. Оценка надежности выполнения кластерами запросов реального времени / В. А. Богатырев, А. В. Богатырев, С. В. Богатырев // Изв. высших учебных заведений. Приборостроение. - 2014. - Т. 57, № 4. - С. 46-48.
17. Богатырев, В. А Оценка надежности и оптимальное резервирование кластерных компьютерных систем / В. А. Богатырев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2006. - № 10. - С. 18-21.
18. Росляков, А. В. Интернет вещей : учеб. пособие / А. В. Росляков, С. В. Ваняшин, А. Ю. Гребешков. - Самара : ПГУТИ. - 2015. - 200 с.
19. Воробьев, А. И. Модель оптимизации энергопотребления умными вещами / А. И. Воробьев, А. М. Колбанёв, М. О. Колбанёв // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - 2015. -№ 7. - С. 46-49.
20. Верзун, Н. А. Технологии безопасного доступа в беспроводных сетях интернета вещей / Н. А. Верзун // Информационная безопасность регионов России : материалы
IX Санкт-Петербург. межрегион. конф., 28-30 октября 2015 г. - СПб. : СПОИСУ, 2015. - С. 205.
21. Колыбельников, А. И. Обзор технологий беспроводных сетей / А. И. Колыбельников // Труды МФТИ. - 2012. -Т. 4, № 2. - С. 3-29.
22. Аль-Дхамари, Д. Х. Разработка беспроводной системы дистанционного мониторинга состояния пациентов на основе 21дБее и ЬаЬУ1БШ / Д. Х. Аль-Дхамари [и др.]// Современные проблемы науки и образования : электрон. науч. журн. -2014. - № 6. - Режим доступа : http://www.science-education. ru/ru/article/view?id = 16189 (дата обращения: 24.03.2016).
23. Верзун, Н. А. Основы моделирования информационных систем множественного доступа : учеб. пособие / Н. А. Верзун, М. О. Колбанёв, И. Л. Коршунов, С. Ю. Микадзе. -СПб.: Изд-во СПбГЭУ. - 2015. - 138 с
ВЕРЗУН Наталья Аркадьевна, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры информационных систем и технологий. Адрес для переписки: [email protected] КОЛБАНЁВ Михаил Олегович, доктор технических наук, профессор (Россия), профессор кафедры информационных систем и технологий. Адрес для переписки: [email protected] ОМЕЛЬЯН Александр Владимирович, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и технологий. Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 01.04.2016 г. © Н. А. Верзун, М. О. Колбанёв, А. В. Омельян
Книжная полка
Иопа, Н. Информатика (для технических направлений) / Н. Иопа. - М. : Кнорус, 2016. - 472 с. -ISBN 978-5-406-02408-9.
Излагаются основные понятия и определения, составляющие основу индустрии информатики, рассматриваются основные свойства информации, оценка ее количества и качества, задачи и методы обработки с использованием новых технологий, теоретические вопросы, связанные с передачей информации, а также технические средства передачи и их особенности. Пособие включает 16 лабораторных работ, посвященных офисным средствам обработки информации, работе в Интернете, а также представлению и обращению различных видов численных данных на компьютере. В основу пособия положен курс лекций по данной дисциплине, читаемый автором в течение нескольких лет в Рязанском государственном радиотехническом университете для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника». Для студентов дневного и заочного отделений бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям 230100 «Информатика и вычислительная техника», 090100 «Информационная безопасность». Может быть полезно студентам других направлений и специальностей, а также пользователям, занимающимся компьютерной обработкой информации.
Окулов, С. Основы программирования / С. Окулов. - 8-е изд., перераб. - М. : Бином. Лаборатория знаний, 2015. - 336 c. - ISBN 978-5-9963-1932-9.
В книге рассмотрены фундаментальные положения программирования: конечная величина и конструируемые на ее основе различные типы данных; управляющие конструкции — элементарные составляющие любого алгоритма и основа управления вычислительным процессом; структуризация задач как основополагающий механизм их реализации на компьютере; упорядочение (сортировка) как основа эффективной работы с любыми данными и, наконец, перебор вариантов как универсальная схема компьютерного решения задач. Для учащихся старших классов, студентов и учителей информатики.
