Слайд 3
История развития сетей связи
1929 год – первая АТС
в г. Ростов-на Дону
Нерайонированная сеть
Слайд 4
Районированные сети
1933 год – Ленинград, 4АТС
Районированная сеть
Слайд 5
Архитектура сети.
Иерархическая сеть ССОП.
Слайд 6
Модели телефонных сетей
Сеть – гомогенная, один
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
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
(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
Пуассоновский поток:
Параметр Херста H=0.5
Слайд 11
Конвергенция как концептуальное направление развития телекоммуникаций
1995 год –
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
ресурсов
Слайд 14
Самоподобные процессы
Гетерогенные 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
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 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,
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
системы управления энергетическими ресурсами и обеспечения сохранности окружающей среды
для последующих поколений (Sustainability)
4
Слайд 19
Интернет Медиа
Интернет Медиа должен
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
уровня 3.0 и выше.
6
Слайд 21
Интернет Вещей (МСЭ-Т, Y.2060)
Интернет вещей –
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
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
(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
Слайд 25
Изменение характера сети
Численное:
Миллиардная – Триллионная
Структурное:
Инфраструктурная - Самоорганизующаяся
12
Слайд 26
Число сообщений в Интернете Вещей
От
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 –
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
“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
Chemicals
Clean Coal Technologies
Service Robotics
Internet of Things
16
Слайд 30
Фундаментальные характеристики ИВ (1)
1. Связность.
Любая
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
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
.
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
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
Слайд 35
Примеры приложений самоорганизующихся сетей
Беспроводные сенсорные сети(USN – Ubiquitous
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
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
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 40
Особенности сенсорных сетей
Очень большое число узлов сети (больше
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
for Telemetry Applications. LNCS 6869, 2011.
Слайд 42
Алгоритмы выбора головного узла
Основные показатели:
- длительность жизненного цикла,
-
k-покрытие
Слайд 44
Кластеризация
Методы:
Формального элемента (FOREL)
K-средних
Используются в сотовых сетях подвижной связи
Выбор головного узла – зависит от приложений.
Слайд 51
TEEN (Threshold-sensitive Energy Efficient Protocols)
Жесткий порог(Hard Threshold): Узел
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 56
Алгоритмы выбора головного узла
1. Равновероятный.
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:
- 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,
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,
S.K.Basu. Imperialist Approach to Cluster Head Selection in WSN.
Special Issue of International Journal of Computer Applications, n.1, January 2012.
Слайд 62
Временные головные узлы. Модель сети (1).
Пуассоновское сенсорное поле
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
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
времени для разных скоростей его перемещения
Слайд 65
5G
Сети сверхвысокой плотности
Предшественники –
кооперативные сети в рамках 4G
Слайд 66
Гетерогенная зона LTE
LTE
USN
MBAN
USN
VANET
USN
VANET
Слайд 67
Кооперативные сети (1)
Установка дополнительных ретрансляторов, так
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
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
близко к базовой стации для обеспечения кооперативной передачи (например,
терминалов из группы общих интересов или корпоративных).
Слайд 72
Взаимодействие источника и потребителя через устройства ретрансляции
Слайд 73
Прямая D2D-коммуникация по типу DC-DC
Слайд 74
Приложения Интернета Вещей
Интернет Вещей = физические вещи +
вещи информационного мира
Физические вещи: USN + VANET + e-health
+ …=M2M
Слайд 75
M2M сети
J.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”
K.-C. Chen,
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.
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
(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
на базовую станцию (3GPP, WG2, October 2010, Xian, China)
Слайд 79
M2M сети
J.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”
K.-C. Chen,
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
- QIVICON
Основные проблемы:
- комплексное предоставление
услуг мультимедиа и M2M
- комплексное предоставление услуг M2M и e-health
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
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
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.
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
управления для WEB баз данных терминов и концептуальных положений
– словарь.
Слайд 86
Continue Health Alliance
Cisco,
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
и т.д.
e-здоровье без границ, совместимые электронные записи
о здоровье, рецепты и страховки.
Слайд 88
GS1 Healthcare
Глобальные стандарты для поддержки компаний,
занимающихся e-здоровьем, с целью продвижения точности, скорости и эффективности
оказания медицинских услуг и ухода за больными.
Слайд 89
DICOM
Разработка стандартов файлов для
медицинских изображений, протоколов записи медицинской информации, обработки и передачи
медицинских изображений.
Слайд 90
HL7
Технологические компании, провайдеры e-здоровья, фармацевтические
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
задача – обеспечение совместимости между различными системами e-здоровья.
Слайд 92
ISO/IEEE 11073
Стандарты связи для медицинских устройств.
Совместимость медицинских устройств.
Слайд 93
ITU-T
Фокус группа по M2M, основная
задача в настоящее время – подготовка рекомендаций МСЭ по
e-здоровью.
Слайд 94
Текущие задачи фокус группы M2M.
Разработка проекта
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,
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 97
Экосистема e-здоровья (верхний уровень)
Слайд 98
Экосистема e-здоровья на базе M2M
Слайд 99
Стандарты для сетей
Body Area Network (BAN) – нательные
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
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)
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:
e-health.
Слайд 103
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
передачи для 2-9 узлов 10 Гбит/с, для 1-2 и
9-10 – 4 Мбит/с
Слайд 106
Задержки для сети доступа (4Мбит/с)
Слайд 107
Сети доступа в сетях с малыми и сверхмалыми
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.
Wireless Technologies for IoT: M2M, 3GPP, EE and Cooperative.
SPb SUT, October 05.2012).
Слайд 109
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
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 112
Особенности угроз в сенсорной сети
Клонирование.
Атаки на энергетическую систему
(например, лишение сна сенсорных узлов).
Слайд 114
Влияние мобильности сенсорных узлов на время жизни сенсорной
сети
Слайд 115
Интернет нановещей
Наносеть является самоорганизующейся сетью, в которой в
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
Слайд 117
Электромагнитные наносети
Фундаментальные изменения:
Наноантенна
Наноприемопередатчик (нанотрансивер)
Аналитические модели каналов,
сетевой архитектуры и протоколов
Слайд 118
Физический и канальный уровни
ТГц
Импульсная передача
Новые протоколы для импульсной
передачи
Слайд 119
Наноантенны
Размер: до нескольких сотен нанометров
Материал: графен
Достижения: Графеновая антенна
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,
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
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
(мкм – мм)
бактерии
Сотни метров и
километры феромоны
Слайд 123
Феромоны
Релизеры – запускают определенную поведенческую реакцию
Праймеры – изменяют
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).