Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций

Содержание

Сети связи и общество
Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций А.Е.Кучерявый, зав. кафедрой сетей связи и передачи данныхakouch@mail.ru Сети связи и общество История развития сетей связи1929 год – первая АТС в г. Ростов-на Дону Районированные сети       1933 год – Ленинград, Архитектура сети.  Иерархическая сеть ССОП. Модели телефонных сетей  Сеть – гомогенная, один вид трафика – телефонный. Формула Эрланга  А.К.Эрланг, 1909г.  Пуассоновский поток вызовов  Экспоненциально распределенная Формула Эрланга (2)  Пуассоновский поток (простейший):Одинарный поток (в каждый момент времени Формула Эрланга (3)  Классификация Кендалла-Башарина:  M/M/V  Пуассоновский поток: Потери по формуле Эрланга Конвергенция как концептуальное направление развития телекоммуникаций1995 год – комбинированная система коммутации (для КонвергенцияЛатинское convergo – сближение, приближение Взаимопроникновение, совместное использование ресурсов Архитектура NGN Самоподобные процессыГетерогенные сети: речь+данные+видео Параметр Херста: 0.5 Прогнозы развития сетей связи    7 триллионов Интернет вещей к Интернет Будущего  IoT – Internet of Things – Интернет Вещей Интернет людей  Интернет для повседневной жизни людей, организаций, обществ и т.д. Интернет энергии  Интернет энергии предназначен для создания системы управления энергетическими ресурсами Интернет Медиа   Интернет Медиа должен обеспечить человека видео в формате Интернет Услуг  Интернет Услуг – Web услуги уровня 3.0 и выше.6 Интернет Вещей (МСЭ-Т, Y.2060)  Интернет вещей – в долгосрочной перспективе Интернет Сеть связи будущего  Сеть связи будущего строится на основе всех указанных Определения (Y.2060)  Вещи:  Объекты физического мира (физические вещи) или информационного Идеология Интернета вещей (Y.2060)10 Изменение характера сети Число сообщений в Интернете Вещей  От 1000 до 10000 на жителя Сравнение с другими технологиями Современные мобильные сети – 3.3 вызова по мобильному US National Intelligence Council  List of Six “Disruptive Civil Technologies” with Six Disruptive Civil technologiesBiogerontechnologyEnergy Storage MaterialsBiofuels and Bio-Based ChemicalsClean Coal Technologies Service RoboticsInternet of Things16 Фундаментальные характеристики ИВ (1) 1. Связность.  Любая вещь должна иметь возможность Фундаментальные характеристики ИВ (2) 3. Гетерогенность.  Устройства ИВ могут быть гетерогенными, Фундаментальные характеристики ИВ (3)  4. Динамические изменения .  Статус вещей Самоорганизующейся называется сеть, в которой число узлов является случайной величиной во времени Архитектура самоорганизующейся сети ССОПMeshAd HocДочерниеузлыРодительскиеузлыШлюзы Примеры приложений самоорганизующихся сетейБеспроводные сенсорные сети(USN – Ubiquitous Sensor Network).Сети для транспортных Сенсоры21 ideas for the 21st century(Business Week, August 30, 1999).Беспроводные сенсорные сети История развития направления	u-Korea, февраль 2005 года ICACT’2005	u-Россия, 21 апреля 2005 года, НТС Всепроникающие сенсорные сети Архитектура сенсорной сети Особенности сенсорных сетейОчень большое число узлов сети (больше 64000 в одной сети Модели для сенсорных сетейA.Koucheryavy, A.Prokopiev. USN Traffic Models for Telemetry Applications. LNCS 6869, 2011. Алгоритмы выбора головного узла    Основные показатели:  - длительность Изменение показателей качества КластеризацияМетоды:Формального элемента (FOREL)K-среднихИспользуются в сотовых сетях подвижной связи  Выбор головного узла – зависит от приложений. Кластерная организация сети DT (Direct Transmission) DT после 180 временных раундов Кластеризация (LEACH) Кластеризация (LEACH) TEEN (Threshold-sensitive Energy Efficient Protocols) Жесткий порог(Hard Threshold): Узел передает информацию головному Сравнение алгоритмов Гетерогенные сети Сравнение жизненного цикла Сравнение остаточной энергии Алгоритмы выбора головного узла  1. Равновероятный.  2. LEACH (Low Energy Биоподобные алгоритмы   Эффект роевого интеллекта:  - маршрутизация в мобильных Алгоритмы с использованием нечеткой логики  1. I.Gupta, D.Riordan, S.Sampali. Cluster-head Election Социоподобные алгоритмы      S.M.Hosseinirad, S.K.Basu. Imperialist Approach to Летающие сенсорные сети Летающие сенсорные сети (2) Временные головные узлы. Модель сети (1).Пуассоновское сенсорное поле полностью расположено в гетерогенной Временные головные узлы. Модель сети (2).Через сенсорное поле 1 раз в 100 Изменение вероятности доступности временного мобильного головного узла от времени для разных скоростей его перемещения 5G  Сети сверхвысокой плотности  Предшественники – кооперативные сети в рамках 4G Гетерогенная зона LTELTEUSNMBANUSNVANETUSNVANET Кооперативные сети (1)  Установка дополнительных ретрансляторов, так называемых узлов коммутации Relay Кооперативные сети (2)  Использование в качестве шлюзов сенсорной сети технических средств, Кооперативные сети (3)  Использование терминалов, находящихся более близко к базовой стации D2D- коммуникации Прямая D2D-коммуникация Взаимодействие источника и потребителя через устройства ретрансляции Прямая D2D-коммуникация по типу DC-DC Приложения Интернета ВещейИнтернет Вещей = физические вещи + вещи информационного мираФизические вещи: M2M сетиJ.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”K.-C. Chen, S.-Y. Lien. Machine-to-Machine communications: Трафик в M2M  Взаимозависимая реакция на события.  Антиперсистентный трафик:  0 M2M (оценки плотности)  Плотность жителей на 1кв.км (можно найти предполагаемую плотность LTE и M2M  Моделирование:   30000 на базовую станцию (3GPP, M2M сетиJ.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”K.-C. Chen, S.-Y. Lien. Machine-to-Machine communications: M2M системы для пользователей  Deutsche Telecom  - QIVICON  Основные Экономичная LTE         WiFi, ZigBeeWiFi: Сети LLN    Low-Power and Lossy Networks (LLN) Стандартизация E-Health (1)CEN/TC 251 – European Committee for Standardization (CEN), Technical Committee Стандартизация E-Health (2)6. HL7 - Health Level 7.7. ISO/TC215 – International standardization CEN/TC251 Информатика здоровья.Примеры стандартов:Ресурсы клинических знаний – метаданные.Процедуры управления для WEB баз Continue Health Alliance     Cisco, IBM, GE Healthcare, Intel epSOS  23 Европейских страны, IBM, Oracle, Microsoft и т.д.  e-здоровье GS1 Healthcare  Глобальные стандарты для поддержки компаний, занимающихся e-здоровьем, с целью DICOM   Разработка стандартов файлов для медицинских изображений, протоколов записи медицинской HL7   Технологические компании, провайдеры e-здоровья, фармацевтические фирмы. Очень крупная и ISO/TC215  TC215 – Информатика здоровья.  Основная задача – обеспечение совместимости между различными системами e-здоровья. ISO/IEEE 11073Стандарты связи для медицинских устройств.Совместимость медицинских устройств. ITU-T  Фокус группа по M2M, основная задача в настоящее время – Текущие задачи фокус группы M2M.  Разработка проекта рекомендации “Экосистемы, поддерживаемые M2M: Терминология  e-health (e-здоровье) – общее (umbrella) понятие, определяющее область взаимодействия здоровья, Система e-здоровья Экосистема e-здоровья (верхний уровень) Экосистема e-здоровья на базе M2M Стандарты для сетейBody Area Network (BAN) – нательные сети, Интерфейсы сети для передачи данных о здоровье (ISO/IEEE 11073) 1. ISO/IEEE 11073 Требования по качеству обслуживания (ITU-T, Focus Group M2M)  Характеристики QoS – Параметры качества обслуживанияITU-T Draft Recommendation. M2M enabled ecosystems: e-health. Задержки в 3G (HSPA), LTE Сети с малыми и сверхмалыми задержками10 узлов, скорость передачи для 2-9 узлов Задержки для участка 10 Гбит Задержки для сети доступа (4Мбит/с) Сети доступа в сетях с малыми и сверхмалыми задержками  Сети доступа Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (1)(Y.Koucheryavy. Wireless Technologies for IoT: Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (2) Гигабитные сети и LLN  Развитие технологий телекоммуникаций приводит к появлению новых Сетевая безопасность          UNI - UNI Особенности угроз в сенсорной сетиКлонирование.Атаки на энергетическую систему (например, лишение сна сенсорных узлов). Создание потоков ложных событий Влияние мобильности сенсорных узлов на время жизни сенсорной сети Интернет нановещей	Наносеть является самоорганизующейся сетью, в которой в качестве узлов сети используются НаносетиWNSNМолекулярныеЭлектромагнитные Электромагнитные наносетиФундаментальные изменения:НаноантеннаНаноприемопередатчик (нанотрансивер)  Аналитические модели каналов, сетевой архитектуры и протоколов Физический и канальный уровниТГцИмпульсная передачаНовые протоколы для импульсной передачи НаноантенныРазмер: до нескольких сотен нанометровМатериал: графенДостижения: Графеновая антенна длиной 1мкм. Диапазон 0.1 Перспекивные исследования по электромагнитным наносетям (1)Терагерцовый диапазон:Шумы молекул, потери для различных композиций Перспективные исследования по электромагнитным наносетям (2)Новые виды модуляции на уровне фемтосекундНовые схемы Молекулярные наносетиТело человека, животногопродукты	 (нм – мкм)Средние расстояния (мкм – мм) ФеромоныРелизеры – запускают определенную поведенческую реакциюПраймеры – изменяют физиологическое состояние особиРасстояние: до Бактериальные проводные и беспроводные наносетиПримером проводной связи для бактерий является передача генов
Слайды презентации

Слайд 2 Сети связи и общество

Сети связи и общество

Слайд 3 История развития сетей связи
1929 год – первая АТС

История развития сетей связи1929 год – первая АТС в г. Ростов-на

в г. Ростов-на Дону

Нерайонированная сеть




Слайд 4 Районированные сети

Районированные сети    1933 год – Ленинград, 4АТС

1933 год – Ленинград, 4АТС

Районированная сеть






Слайд 5 Архитектура сети. Иерархическая сеть ССОП.

Архитектура сети. Иерархическая сеть ССОП.

Слайд 6 Модели телефонных сетей
Сеть – гомогенная, один

Модели телефонных сетей Сеть – гомогенная, один вид трафика – телефонный.

вид трафика – телефонный.
Модели сетей (телефонных):
Потоки трафика,
Длительность

обслуживания (дисциплина обслуживания)
Ресурсы (число линий, пропускная способность каналов и т.п.)

Слайд 7 Формула Эрланга
А.К.Эрланг, 1909г.
Пуассоновский поток

Формула Эрланга А.К.Эрланг, 1909г. Пуассоновский поток вызовов Экспоненциально распределенная длительность обслуживания

вызовов
Экспоненциально распределенная длительность обслуживания
Дисциплина обслуживания

с потерями
Число обслуживающих трафик приборов телефонной станции

Слайд 8 Формула Эрланга (2)
Пуассоновский поток (простейший):
Одинарный поток

Формула Эрланга (2) Пуассоновский поток (простейший):Одинарный поток (в каждый момент времени

(в каждый момент времени поступает только один вызов)
Стационарный поток
Поток

без последействия
Экспоненциальный закон распределения длительности времени между поступлением вызовов

Слайд 9 Формула Эрланга (3)
Классификация Кендалла-Башарина:
M/M/V

Формула Эрланга (3) Классификация Кендалла-Башарина: M/M/V Пуассоновский поток:  Параметр Херста

Пуассоновский поток:
Параметр Херста H=0.5





Слайд 10 Потери по формуле Эрланга

Потери по формуле Эрланга

Слайд 11 Конвергенция как концептуальное направление развития телекоммуникаций
1995 год –

Конвергенция как концептуальное направление развития телекоммуникаций1995 год – комбинированная система коммутации

комбинированная система коммутации (для фиксированных и мобильных сетей).
1997 год

– ISS’97. Конвергенция как концепция. Конвергенция ТфОП и IP.
2000 год – NGN как перспектива развития сетей связи.

Слайд 12 Конвергенция
Латинское convergo – сближение, приближение
Взаимопроникновение, совместное использование

КонвергенцияЛатинское convergo – сближение, приближение Взаимопроникновение, совместное использование ресурсов

ресурсов


Слайд 13 Архитектура NGN

Архитектура NGN

Слайд 14 Самоподобные процессы
Гетерогенные сети: речь+данные+видео
Параметр Херста:
0.5

Самоподобные процессыГетерогенные сети: речь+данные+видео Параметр Херста: 0.5

– детерминированный поток
Экспериментально в сетях связи обнаружен I.Norros

в 1995г.
Теория для сетей связи:
W.Willinger, M.Taqqu, R.Sherman – 1997.


Слайд 15 Прогнозы развития сетей связи

7

Прогнозы развития сетей связи  7 триллионов Интернет вещей к 2017-2020

триллионов Интернет вещей к 2017-2020 годам (WWRF, 2009)

50 триллионов как оценка уровня насыщения (J.-B.Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”, 2008).

Слайд 16 Интернет Будущего

IoT – Internet of Things

Интернет Будущего IoT – Internet of Things – Интернет Вещей IoP

– Интернет Вещей
IoP – Internet of People

– Интернет Людей
IoE – Internet of Energy – Интернет Энергии
IoM – Internet of Media – Интернет Медиа
IoS – Internet of Service – Интернет Услуг
(IoT European Research Cluster – IoT Strategic Research Roadmap, 2012)

2


Слайд 17 Интернет людей

Интернет для повседневной жизни людей,

Интернет людей Интернет для повседневной жизни людей, организаций, обществ и т.д.

организаций, обществ и т.д.
Интернет людей должен позволить

снять барьеры между производителями и потребителями информации.

3


Слайд 18 Интернет энергии

Интернет энергии предназначен для создания

Интернет энергии Интернет энергии предназначен для создания системы управления энергетическими ресурсами

системы управления энергетическими ресурсами и обеспечения сохранности окружающей среды

для последующих поколений (Sustainability)

4


Слайд 19 Интернет Медиа

Интернет Медиа должен

Интернет Медиа  Интернет Медиа должен обеспечить человека видео в формате

обеспечить человека видео в формате 3D, мобильными играми с

возможностью множественного участия, цифровыми кинотеатрами, возможностями виртуальных миров

5


Слайд 20 Интернет Услуг

Интернет Услуг – Web услуги

Интернет Услуг Интернет Услуг – Web услуги уровня 3.0 и выше.6

уровня 3.0 и выше.
6


Слайд 21 Интернет Вещей (МСЭ-Т, Y.2060)
Интернет вещей –

Интернет Вещей (МСЭ-Т, Y.2060) Интернет вещей – в долгосрочной перспективе Интернет

в долгосрочной перспективе Интернет Вещей может рассматриваться как направление

технологического и социального развития общества.
В среднесрочной перспективе с учетом необходимости стандартизации Интернет Вещей представляет собой глобальную инфраструктуру для информационного общества

7


Слайд 22 Сеть связи будущего

Сеть связи будущего

Сеть связи будущего  Сеть связи будущего строится на основе всех

строится на основе всех указанных выше компонент с центральной

ролью Интернета Вещей. Центральная роль Интернета Вещей определяется как за счет его превалирования в клиентской базе, так и за счет интенсивности создаваемых Интернетом Вещей сообщений

8


Слайд 23 Определения (Y.2060)
Вещи:
Объекты физического мира

Определения (Y.2060) Вещи: Объекты физического мира (физические вещи) или информационного мира

(физические вещи) или информационного мира (виртуальные вещи), которые можно

идентифицировать и интегрировать в сети связи, МСЭ-Т
Вещи бывают физические, виртуальные и не физические (ЕС, IERC – IoT European Research Cluster)

9


Слайд 24 Идеология Интернета вещей (Y.2060)
10

Идеология Интернета вещей (Y.2060)10

Слайд 25 Изменение характера сети

Изменение характера сети

Численное:
Миллиардная – Триллионная
Структурное:
Инфраструктурная - Самоорганизующаяся

12


Слайд 26 Число сообщений в Интернете Вещей

От

Число сообщений в Интернете Вещей  От 1000 до 10000 на

1000 до 10000 на жителя планеты в день

(Internet 3.0. The Internet of Things. Analysis Mason Limited, 2010).

13


Слайд 27 Сравнение с другими технологиями

Современные мобильные сети –

Сравнение с другими технологиями Современные мобильные сети – 3.3 вызова по

3.3 вызова по мобильному телефону в день.
Facebook. Средний пользователь

создает 70 сообщений каждый месяц и имеет 130 друзей
E-mail. 247 миллиардов сообщений в день, 176 сообщений на жителя планеты в день (81% - спам).
Твиттер. 60 миллионов сообщений в день. Средний пользователь имеет в сети 126 последователей. С учетом этого число сообщений, генерируемых в расчете на одного пользователя в день в Твиттере – 344.
(IoT Strategic Research Roadmap, EC, 2012)

14


Слайд 28 US National Intelligence Council

List of Six

US National Intelligence Council List of Six “Disruptive Civil Technologies” with

“Disruptive Civil Technologies” with Potential Impact on US Interests

out to 2025.
Интернет Вещей включен в этот перечень прорывных технологий (для гражданского применения) для США.

15


Слайд 29 Six Disruptive Civil technologies
Biogerontechnology
Energy Storage Materials
Biofuels and Bio-Based

Six Disruptive Civil technologiesBiogerontechnologyEnergy Storage MaterialsBiofuels and Bio-Based ChemicalsClean Coal Technologies Service RoboticsInternet of Things16

Chemicals
Clean Coal Technologies
Service Robotics
Internet of Things
16


Слайд 30 Фундаментальные характеристики ИВ (1)
1. Связность.
Любая

Фундаментальные характеристики ИВ (1) 1. Связность. Любая вещь должна иметь возможность

вещь должна иметь возможность быть связанной с глобальной инфокоммуникационной

структурой.
2. Обеспечение вещей услугами.
ИВ должен быть способен обеспечить вещь относящимися к ней услугами без ограничений, таких как, например. конфиденциальность и семантика между физическими и виртуальными вещами. При этом. должны быть обеспечены все возможности ИВ как физического, так и инфокоммуникационного мира.

17


Слайд 31 Фундаментальные характеристики ИВ (2)
3. Гетерогенность.
Устройства

Фундаментальные характеристики ИВ (2) 3. Гетерогенность. Устройства ИВ могут быть гетерогенными,

ИВ могут быть гетерогенными, построенными на различных аппаратных, программных

платформах и сетях. Они должны иметь возможность взаимодействовать с другими устройствами или платформами услуг через различные сети.

18


Слайд 32 Фундаментальные характеристики ИВ (3)
4. Динамические изменения

Фундаментальные характеристики ИВ (3) 4. Динамические изменения . Статус вещей может

.
Статус вещей может изменяться динамически, например. от

спящих к активным, от связанных с сетью к несвязанным и наоборот, и т.д. Число вещей, местоположение, скорость и т.п. также могут изменяться динамически (самоорганизующиеся сети).
5. Огромная шкала вещей (enormous).

19


Слайд 33 Самоорганизующейся называется сеть, в которой число узлов является

Самоорганизующейся называется сеть, в которой число узлов является случайной величиной во

случайной величиной во времени и может изменяться от 0

до некоторого значения Nmax. Взаимосвязи между узлами в такой сети также случайны во времени и образуются для достижения сетью какой-либо цели или для передачи информации в сеть связи общего пользования или иные сети.

Слайд 34 Архитектура самоорганизующейся сети
ССОП
Mesh
Ad Hoc
Дочерние
узлы
Родительские
узлы
Шлюзы

Архитектура самоорганизующейся сети ССОПMeshAd HocДочерниеузлыРодительскиеузлыШлюзы

Слайд 35 Примеры приложений самоорганизующихся сетей
Беспроводные сенсорные сети(USN – Ubiquitous

Примеры приложений самоорганизующихся сетейБеспроводные сенсорные сети(USN – Ubiquitous Sensor Network).Сети для

Sensor Network).
Сети для транспортных средств (VANET – Vehicular Ad

Hoc Network).
Муниципальные сети (HANET – Home Ad hoc Network).
Медицинские сети (MBAN(S) – Medicine Body Area Network (services)) и т.д.

Слайд 36 Сенсоры
21 ideas for the 21st century
(Business Week, August

Сенсоры21 ideas for the 21st century(Business Week, August 30, 1999).Беспроводные сенсорные

30, 1999).
Беспроводные сенсорные сети (Wireless Sensor Networks, WSN)
Два типа:
для

технических целей,
для размещения на и в живых организмах.

Слайд 37 История развития направления
u-Korea, февраль 2005 года ICACT’2005
u-Россия, 21

История развития направления	u-Korea, февраль 2005 года ICACT’2005	u-Россия, 21 апреля 2005 года,

апреля 2005 года, НТС ЦНИИС
u-Japan, май 205 года,

подготовительная встреча к WSIS’05 в Токио
Семинар по u-Japan во время WSIS’05, Тунис, ноябрь 2005
ICACT’2006 – Toward Era of Ubiquitous networks and Ubiquitous Societies,
ICACT’2009 - Ubiquitous ICT convergence Makes Life Better
NEW2AN 2014 – Flying Ubiquitous Sensor Networks

Слайд 38 Всепроникающие сенсорные сети

Всепроникающие сенсорные сети

Слайд 39 Архитектура сенсорной сети

Архитектура сенсорной сети

Слайд 40 Особенности сенсорных сетей
Очень большое число узлов сети (больше

Особенности сенсорных сетейОчень большое число узлов сети (больше 64000 в одной

64000 в одной сети ZigBee, триллионные сети).
Ограниченные возможности по

электропитанию (зачастую отсутствие ремонтопригодности).
Требования по низкому энергопотреблению (КНР, 200000 базовых станций 3G потребляют 1.384 Гига-Ватт часов/год).

Слайд 41 Модели для сенсорных сетей
A.Koucheryavy, A.Prokopiev. USN Traffic Models

Модели для сенсорных сетейA.Koucheryavy, A.Prokopiev. USN Traffic Models for Telemetry Applications. LNCS 6869, 2011.

for Telemetry Applications. LNCS 6869, 2011.


Слайд 42 Алгоритмы выбора головного узла


Алгоритмы выбора головного узла   Основные показатели: - длительность жизненного цикла, - k-покрытие

Основные показатели:
- длительность жизненного цикла,
-

k-покрытие

Слайд 43 Изменение показателей качества

Изменение показателей качества

Слайд 44 Кластеризация
Методы:
Формального элемента (FOREL)
K-средних
Используются в сотовых сетях подвижной связи

КластеризацияМетоды:Формального элемента (FOREL)K-среднихИспользуются в сотовых сетях подвижной связи Выбор головного узла – зависит от приложений.


Выбор головного узла – зависит от приложений.


Слайд 45 Кластерная организация сети

Кластерная организация сети

Слайд 47 DT (Direct Transmission)

DT (Direct Transmission)

Слайд 48 DT после 180 временных раундов

DT после 180 временных раундов

Слайд 49 Кластеризация (LEACH)

Кластеризация (LEACH)

Слайд 50 Кластеризация (LEACH)

Кластеризация (LEACH)

Слайд 51 TEEN (Threshold-sensitive Energy Efficient Protocols)
Жесткий порог(Hard Threshold): Узел

TEEN (Threshold-sensitive Energy Efficient Protocols) Жесткий порог(Hard Threshold): Узел передает информацию

передает информацию головному узлу, только если значение энергии находится

в интересуемых пределах
Мягкий порог (Soft Threshold): Узел передает информацию головному узлу только тогда, когда значение энергии изменилось как минимум на значение порога.


Слайд 52 Сравнение алгоритмов

Сравнение алгоритмов

Слайд 53 Гетерогенные сети

Гетерогенные сети

Слайд 54 Сравнение жизненного цикла

Сравнение жизненного цикла

Слайд 55 Сравнение остаточной энергии

Сравнение остаточной энергии

Слайд 56 Алгоритмы выбора головного узла

1. Равновероятный.

Алгоритмы выбора головного узла 1. Равновероятный. 2. LEACH (Low Energy Adaptive

2. LEACH (Low Energy Adaptive Cluster Hierarchy), W. Heinzelman,

A. Chandrakasan, H. Balakrishnan. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks. Proceedings 33rd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Wailea Maui, Hawaii, USA, Jan. 2000.
3. DCA (Distributed Clustering Algorithm).

Слайд 57 Биоподобные алгоритмы
Эффект роевого интеллекта:

Биоподобные алгоритмы  Эффект роевого интеллекта: - маршрутизация в мобильных сетях

- маршрутизация в мобильных сетях (G.D.Caro, F.Ducetelle, L.M.Gambardella. AntHocNet:

an Adaptive Nature-Inspired Algorithm for Routing in Mobile Ad Hoc Networks. European Transaction on Telecommunications, v.16, n.5, 2005),
- передача пакетов без образования петель (X.Wang, Q.Li, N.Xiong, Y.Pan. Ant Colony Optimization-Based Location-Aware Routing for Wireless Sensor Networks. LNCS 5258, Springer, 2008),


Слайд 58 Алгоритмы с использованием нечеткой логики

1. I.Gupta,

Алгоритмы с использованием нечеткой логики 1. I.Gupta, D.Riordan, S.Sampali. Cluster-head Election

D.Riordan, S.Sampali. Cluster-head Election using Fuzzy Logic for Wireless

Sensor Networks. Communication Networks and Services Research Conference, May 2005.
2. K.Singh, S.Goutell, S.Verme, N.Pirohit. An Energy Efficient Approach for Clustering in WSN using Fuzzy Logic. International Journal of Computer Applications, v.48, n.18, April, 2012.


Слайд 59 Социоподобные алгоритмы


S.M.Hosseinirad,

Социоподобные алгоритмы   S.M.Hosseinirad, S.K.Basu. Imperialist Approach to Cluster Head

S.K.Basu. Imperialist Approach to Cluster Head Selection in WSN.

Special Issue of International Journal of Computer Applications, n.1, January 2012.


Слайд 60 Летающие сенсорные сети

Летающие сенсорные сети

Слайд 61 Летающие сенсорные сети (2)

Летающие сенсорные сети (2)

Слайд 62 Временные головные узлы. Модель сети (1).
Пуассоновское сенсорное поле

Временные головные узлы. Модель сети (1).Пуассоновское сенсорное поле полностью расположено в

полностью расположено в гетерогенной зоне LTE. Шлюз расположен в

центре сенсорного поля на расстоянии 500 м от базовой станции LTE. 100 сенсорных узлов распределены изначально случайным образом на плоскости размером 200 на 200 метров. Сенсорные узлы стационарны. Радиус действия сенсорного узла 20 м, запас энергии в каждом узле – 2Дж, расход энергии на прием - 50 нДж/бит, на передачу – 50 нДж/бит и дополнительно 100 пДж/кв.м. Все сенсорные узлы однородны, т.е. имеют одинаковый радиус действия и начальные энергетические характеристики. Сенсорное поле кластеризовано. В соответствии с практикой использования алгоритма LEACH доля головных узлов предопределена в количестве 5% от общего числа сенсорных узлов.


Слайд 63 Временные головные узлы. Модель сети (2).
Через сенсорное поле

Временные головные узлы. Модель сети (2).Через сенсорное поле 1 раз в

1 раз в 100 раундов проходит мобильный узел иной

сети со скоростью 2 м/c (типовая скорость для мобильных сенсорных сетей), который становится головным узлом для пересекаемых им кластеров. Точка входа этого узла в сенсорное поле случайна. Также случайным является номер первого раунда для мобильного временного головного узла. После входа мобильный головной узел пересекает сенсорное поле параллельно сторонам квадрата. Этот мобильный узел становится временным головным в первом же целом раунде после его появления в сенсорном поле. Мобильный головной узел считается выбывшим из сенсорного поля в момент времени, когда наступает очередной раунд, а до пересечения границы сенсорного поля этому узлу остается времени меньше, чем длительность раунда. При этом он уже не может быть избран временным головным. При наличии мобильного временного головного узла в сенсорном поле число выбираемых головных узлов из членов кластера уменьшается на единицу. Собранную за время пребывания в роли головного узла мобильный временный головной узел передает на шлюз или базовую станцию.


Слайд 64 Изменение вероятности доступности временного мобильного головного узла от

Изменение вероятности доступности временного мобильного головного узла от времени для разных скоростей его перемещения

времени для разных скоростей его перемещения


Слайд 65 5G
Сети сверхвысокой плотности
Предшественники –

5G Сети сверхвысокой плотности Предшественники – кооперативные сети в рамках 4G

кооперативные сети в рамках 4G


Слайд 66 Гетерогенная зона LTE
LTE
USN
MBAN
USN
VANET
USN
VANET

Гетерогенная зона LTELTEUSNMBANUSNVANETUSNVANET

Слайд 67 Кооперативные сети (1)
Установка дополнительных ретрансляторов, так

Кооперативные сети (1) Установка дополнительных ретрансляторов, так называемых узлов коммутации Relay

называемых узлов коммутации Relay Node (RN) в зоне действия

базовой станции, в том числе на подвижных объектах (например, городском транспорте).


Слайд 68 Кооперативные сети (2)
Использование в качестве шлюзов

Кооперативные сети (2) Использование в качестве шлюзов сенсорной сети технических средств,

сенсорной сети технических средств, обладающих возможностью обеспечения кооперативной передачи

(шлюзы сенсорной сети размещаются, как правило, в местах с наличием гарантированного электроснабжения).


Слайд 69 Кооперативные сети (3)
Использование терминалов, находящихся более

Кооперативные сети (3) Использование терминалов, находящихся более близко к базовой стации

близко к базовой стации для обеспечения кооперативной передачи (например,

терминалов из группы общих интересов или корпоративных).


Слайд 70 D2D- коммуникации

D2D- коммуникации

Слайд 71 Прямая D2D-коммуникация

Прямая D2D-коммуникация

Слайд 72 Взаимодействие источника и потребителя через устройства ретрансляции

Взаимодействие источника и потребителя через устройства ретрансляции

Слайд 73 Прямая D2D-коммуникация по типу DC-DC

Прямая D2D-коммуникация по типу DC-DC

Слайд 74 Приложения Интернета Вещей
Интернет Вещей = физические вещи +

Приложения Интернета ВещейИнтернет Вещей = физические вещи + вещи информационного мираФизические

вещи информационного мира
Физические вещи: USN + VANET + e-health

+ …=M2M

Слайд 75 M2M сети
J.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”
K.-C. Chen,

M2M сетиJ.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”K.-C. Chen, S.-Y. Lien. Machine-to-Machine

S.-Y. Lien. Machine-to-Machine communications: Technologies and Challenges.
Ad Hoc Networks,

Elsevier, v.18, July 2014.
Swarm or Ocean

Слайд 76 Трафик в M2M
Взаимозависимая реакция на события.

Трафик в M2M Взаимозависимая реакция на события. Антиперсистентный трафик: 0

Антиперсистентный трафик:
0

например, путем введения расписания.
A.Paramonov, A.Koucheryavy. M2M Traffic Models and Flow Types in Case of Mass Event Detection. LNCS, Springer. 14 th NEW2AN, LNCS 8638, 27-29, August, 2014


Слайд 77 M2M (оценки плотности)
Плотность жителей на 1кв.км

M2M (оценки плотности) Плотность жителей на 1кв.км (можно найти предполагаемую плотность

(можно найти предполагаемую плотность устройств M2M):
Центральный район

СПб – 16.170
Василеостровский район СПб – 13.910
Выборгский район СПб – 4.240
Красносельский район СПб - 2770





Слайд 78 LTE и M2M


Моделирование:
30000

LTE и M2M Моделирование:  30000 на базовую станцию (3GPP, WG2, October 2010, Xian, China)

на базовую станцию (3GPP, WG2, October 2010, Xian, China)


Слайд 79 M2M сети
J.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”
K.-C. Chen,

M2M сетиJ.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”K.-C. Chen, S.-Y. Lien. Machine-to-Machine

S.-Y. Lien. Machine-to-Machine communications: Technologies and Challenges.
Ad Hoc Networks,

Elsevier, v.18, July 2014.
Swarm or Ocean

Слайд 80 M2M системы для пользователей
Deutsche Telecom

M2M системы для пользователей Deutsche Telecom - QIVICON Основные проблемы: -

- QIVICON
Основные проблемы:
- комплексное предоставление

услуг мультимедиа и M2M
- комплексное предоставление услуг M2M и e-health

Слайд 81 Экономичная LTE

Экономичная LTE     WiFi, ZigBeeWiFi: Ггб/с, ZigBee: 250

WiFi, ZigBee
WiFi: Ггб/с, ZigBee: 250 кб/с
< 5

$
Нелицензируемый спектр
Топология: звезда и mesh

LTE

Ггб/с

~ 10 $
Лицензируемый спектр
Топология: звезда


Y. Morioka. Low cost LTE for M2M Consumer Electronics, ETSI M2M Workshop, 2012.


Слайд 82 Сети LLN
Low-Power and Lossy

Сети LLN  Low-Power and Lossy Networks (LLN)  Стандарт IEEE

Networks (LLN)
Стандарт IEEE 802.11 ah:

- радиус 1км,
- скорость передачи 100 кб/с.
Разделение сетей на Гигабитные и
низкоскоростные.

Слайд 83 Стандартизация E-Health (1)
CEN/TC 251 – European Committee for

Стандартизация E-Health (1)CEN/TC 251 – European Committee for Standardization (CEN), Technical

Standardization (CEN), Technical Committee 251.
Continue Health Alliance.
epSOS (european patients

Smart Open Services)
GS1 Healthcear.
DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).

Слайд 84 Стандартизация E-Health (2)

6. HL7 - Health Level 7.
7.

Стандартизация E-Health (2)6. HL7 - Health Level 7.7. ISO/TC215 – International

ISO/TC215 – International standardization organization/Technical Committee 215.
8. ISO/IEEE 11073.
9.

ITU-T – Focus Group M2M.

Слайд 85 CEN/TC251
Информатика здоровья.
Примеры стандартов:
Ресурсы клинических знаний – метаданные.
Процедуры

CEN/TC251 Информатика здоровья.Примеры стандартов:Ресурсы клинических знаний – метаданные.Процедуры управления для WEB

управления для WEB баз данных терминов и концептуальных положений

– словарь.

Слайд 86 Continue Health Alliance

Cisco,

Continue Health Alliance   Cisco, IBM, GE Healthcare, Intel и

IBM, GE Healthcare, Intel и т.д.
Разработка руководств

для производителей по построению совместимых сенсорных узлов, домашних сетей, платформ телемедицины, услуг здоровья и фитнеса.
В центре внимания 3 составляющих e-здоровья:
- управление весом и предупреждение болезней,
- управление хроническими заболеваниями, система мониторинга и диагностики,
- увеличение активного возраста популяции и поддержка пожилых людей


Слайд 87 epSOS
23 Европейских страны, IBM, Oracle, Microsoft

epSOS 23 Европейских страны, IBM, Oracle, Microsoft и т.д. e-здоровье без

и т.д.
e-здоровье без границ, совместимые электронные записи

о здоровье, рецепты и страховки.

Слайд 88 GS1 Healthcare
Глобальные стандарты для поддержки компаний,

GS1 Healthcare Глобальные стандарты для поддержки компаний, занимающихся e-здоровьем, с целью

занимающихся e-здоровьем, с целью продвижения точности, скорости и эффективности

оказания медицинских услуг и ухода за больными.

Слайд 89 DICOM

Разработка стандартов файлов для

DICOM  Разработка стандартов файлов для медицинских изображений, протоколов записи медицинской

медицинских изображений, протоколов записи медицинской информации, обработки и передачи

медицинских изображений.

Слайд 90 HL7
Технологические компании, провайдеры e-здоровья, фармацевтические

HL7  Технологические компании, провайдеры e-здоровья, фармацевтические фирмы. Очень крупная и

фирмы. Очень крупная и эффективная организация. Множество рабочих групп.

Стандарты уровня приложений.
Стандарты передачи, записи и использования электронной информации о здоровье, такой как клинические данные и административная информация.

Слайд 91 ISO/TC215

TC215 – Информатика здоровья.
Основная

ISO/TC215 TC215 – Информатика здоровья. Основная задача – обеспечение совместимости между различными системами e-здоровья.

задача – обеспечение совместимости между различными системами e-здоровья.


Слайд 92 ISO/IEEE 11073

Стандарты связи для медицинских устройств.
Совместимость медицинских устройств.

ISO/IEEE 11073Стандарты связи для медицинских устройств.Совместимость медицинских устройств.

Слайд 93 ITU-T

Фокус группа по M2M, основная

ITU-T  Фокус группа по M2M, основная задача в настоящее время

задача в настоящее время – подготовка рекомендаций МСЭ по

e-здоровью.

Слайд 94 Текущие задачи фокус группы M2M.

Разработка проекта

Текущие задачи фокус группы M2M. Разработка проекта рекомендации “Экосистемы, поддерживаемые M2M:

рекомендации “Экосистемы, поддерживаемые M2M:
e-здоровье”.
Анализ концепций

e–здоровья и разработка концептуальной модели экосистемы e-здоровья на базе M2M.

Слайд 95 Терминология
e-health (e-здоровье) – общее (umbrella) понятие,

Терминология e-health (e-здоровье) – общее (umbrella) понятие, определяющее область взаимодействия здоровья,

определяющее область взаимодействия здоровья, медицинской информатики, телекоммуникаций и бизнеса,

когда услуги для здоровья и информация о нем обеспечиваются посредством сети Интернет и ей подобных.
Включает в себя телемедицину, мобильное здоровье (m-health), телездоровье (telehealth) и т.д.

Слайд 96 Система e-здоровья

Система e-здоровья

Слайд 97 Экосистема e-здоровья (верхний уровень)

Экосистема e-здоровья (верхний уровень)

Слайд 98 Экосистема e-здоровья на базе M2M

Экосистема e-здоровья на базе M2M

Слайд 99 Стандарты для сетей

Body Area Network (BAN) – нательные

Стандарты для сетейBody Area Network (BAN) – нательные сети,  IEEE

сети,
IEEE 802.15.6.
2. Для иных целей,

например, контроль характеристик окружающей среды в доме – IEEE 802.15.4.
Важнейшие сетевые параметры – безопасность и идентификация пользователя.

Слайд 100 Интерфейсы сети для передачи данных о здоровье (ISO/IEEE

Интерфейсы сети для передачи данных о здоровье (ISO/IEEE 11073) 1. ISO/IEEE

11073)
1. ISO/IEEE 11073 - 10407 – интерфейс для

передачи данных о давлении.
2. ISO/IEEE 11073 - 10417 - интерфейс для передачи данных об измерении сахара.
3. ISO/IEEE 11073 – 10442 – интерфейс для передачи информации об усилиях на оборудовании для фитнеса.

Слайд 101 Требования по качеству обслуживания (ITU-T, Focus Group M2M)

Требования по качеству обслуживания (ITU-T, Focus Group M2M) Характеристики QoS –

Характеристики QoS – требуемая скорость, задержки, потери, мобильность,

безопасность.
Классы качества обслуживания:
- критические ситуации в реальном времени,
- некритические ситуации в реальном времени,
- WEB – консультации.

Слайд 102 Параметры качества обслуживания
ITU-T Draft Recommendation. M2M enabled ecosystems:

Параметры качества обслуживанияITU-T Draft Recommendation. M2M enabled ecosystems: e-health.

e-health.


Слайд 103 Задержки в 3G (HSPA), LTE

Задержки в 3G (HSPA), LTE

3G
Rel 99 – 68 мс
HSPA – 51 мс
HSPA+ - < 30 мс
LTE
LTE (по расписанию) – 20 мс
LTE (с предварительным распределением ресурсов) - < 15 мс
(Y.Koucheryavy. Wireless Technologies for IoT: M2M, 3GPP, EE and Cooperative. SPb SUT, October 05.2012).


Слайд 104 Сети с малыми и сверхмалыми задержками
10 узлов, скорость

Сети с малыми и сверхмалыми задержками10 узлов, скорость передачи для 2-9

передачи для 2-9 узлов 10 Гбит/с, для 1-2 и

9-10 – 4 Мбит/с

Слайд 105 Задержки для участка 10 Гбит

Задержки для участка 10 Гбит

Слайд 106 Задержки для сети доступа (4Мбит/с)

Задержки для сети доступа (4Мбит/с)

Слайд 107 Сети доступа в сетях с малыми и сверхмалыми

Сети доступа в сетях с малыми и сверхмалыми задержками Сети доступа

задержками

Сети доступа в сетях с малыми и

сверхмалыми задержками для обеспечения предоставления услуг игр в реальном времени и/или e-health должны быть Гигабитными.

Слайд 108 Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (1)
(Y.Koucheryavy.

Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (1)(Y.Koucheryavy. Wireless Technologies for

Wireless Technologies for IoT: M2M, 3GPP, EE and Cooperative.


SPb SUT, October 05.2012).


Слайд 109 Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (2)

Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (2)


IEEE 802.11 ac – 3.2 Гигабит/с
IEEE 802.11 ad – 7 Гигабит/c

Слайд 110 Гигабитные сети и LLN
Развитие технологий телекоммуникаций

Гигабитные сети и LLN Развитие технологий телекоммуникаций приводит к появлению новых

приводит к появлению новых сетей, таких как гигабитные сети

с малыми задержками и низкоскоростные сети с потерями.
Появление новых классов сетей требует определения новых макропоказателей:
- задержек для гигабитных сетей,
- плотности окончаний M2M для низкоскоростных сетей с потерями.

Слайд 111 Сетевая безопасность



Сетевая безопасность     UNI - UNI

UNI - UNI


Слайд 112 Особенности угроз в сенсорной сети

Клонирование.
Атаки на энергетическую систему

Особенности угроз в сенсорной сетиКлонирование.Атаки на энергетическую систему (например, лишение сна сенсорных узлов).

(например, лишение сна сенсорных узлов).


Слайд 113 Создание потоков ложных событий

Создание потоков ложных событий

Слайд 114 Влияние мобильности сенсорных узлов на время жизни сенсорной

Влияние мобильности сенсорных узлов на время жизни сенсорной сети

сети


Слайд 115 Интернет нановещей
Наносеть является самоорганизующейся сетью, в которой в

Интернет нановещей	Наносеть является самоорганизующейся сетью, в которой в качестве узлов сети

качестве узлов сети используются наномашины, а информация и сигнализация

могут быть переданы в том числе и путем перемещения вещества.

Слайд 116 Наносети
WNSN
Молекулярные
Электромагнитные

НаносетиWNSNМолекулярныеЭлектромагнитные

Слайд 117 Электромагнитные наносети
Фундаментальные изменения:
Наноантенна
Наноприемопередатчик (нанотрансивер)
Аналитические модели каналов,

Электромагнитные наносетиФундаментальные изменения:НаноантеннаНаноприемопередатчик (нанотрансивер) Аналитические модели каналов, сетевой архитектуры и протоколов

сетевой архитектуры и протоколов


Слайд 118 Физический и канальный уровни
ТГц
Импульсная передача
Новые протоколы для импульсной

Физический и канальный уровниТГцИмпульсная передачаНовые протоколы для импульсной передачи

передачи


Слайд 119 Наноантенны
Размер: до нескольких сотен нанометров
Материал: графен
Достижения: Графеновая антенна

НаноантенныРазмер: до нескольких сотен нанометровМатериал: графенДостижения: Графеновая антенна длиной 1мкм. Диапазон

длиной 1мкм. Диапазон 0.1 – 10 ТГц
J.M.Jornet, I.F.Akyildiz. Graphene-based

nanoantennas for electromagnetic nanocom
munications in the terahertzband. EUCAP, Proceedings, April 2010.

Слайд 120 Перспекивные исследования по электромагнитным наносетям (1)
Терагерцовый диапазон:
Шумы молекул,

Перспекивные исследования по электромагнитным наносетям (1)Терагерцовый диапазон:Шумы молекул, потери для различных

потери для различных композиций молекул и условий распространения
Информационные возможности

терагерцового диапазона
Какие нужны мощности передатчмка для преодоления шума молекул?



Слайд 121 Перспективные исследования по электромагнитным наносетям (2)
Новые виды модуляции

Перспективные исследования по электромагнитным наносетям (2)Новые виды модуляции на уровне фемтосекундНовые

на уровне фемтосекунд
Новые схемы кодирования и декодирования (простые и

малопотребляющие)
Нужен ли MAC уровень?
Энергетическая модель, механизмы адресации, маршрутизация, надежность

Слайд 122 Молекулярные наносети
Тело человека, животного
продукты (нм – мкм)
Средние расстояния

Молекулярные наносетиТело человека, животногопродукты	 (нм – мкм)Средние расстояния (мкм – мм)


(мкм – мм)

бактерии
Сотни метров и
километры феромоны



Слайд 123 Феромоны
Релизеры – запускают определенную поведенческую реакцию
Праймеры – изменяют

ФеромоныРелизеры – запускают определенную поведенческую реакциюПраймеры – изменяют физиологическое состояние особиРасстояние:

физиологическое состояние особи
Расстояние: до нескольких км.
Концентрация: рецепторная система, до

1 молекулы.
Релизеры: аттрактанты (феромоны агрегации), репелленты (феромоны отпугивающие), аррестанты (феромоны останавливающие), стимулянты (феромоны активности), детерренты (феромоны тормозящие реакцию).


  • Имя файла: sovremennye-problemy-nauki-v-oblasti-infokommunikatsiy.pptx
  • Количество просмотров: 98
  • Количество скачиваний: 0