ДОСЛІДЖЕННЯ БЕЗДРОТОВОГО ЦЕНТРАЛІЗОВАНОГО МЕРЕЖЕВОГО КЛАСТЕРА З РЕАЛІЗАЦІЄЮ СЕАНСІВ ІНФОКОМУНІКАЦІЙНОЇ ВЗАЄМОДІЇ В НЕЗАЛЕЖНИХ ВІРТУАЛЬНИХ СЕГМЕНТАХ

О. М. Данильчук; В. В. Ковтун; О. Д. Никитенко; Ю. Ю. Нестюк; В. В. Присяжнюк

doi:10.31649/1997-9266-2022-161-2-68-80

Автор(и)

О. М. Данильчук

Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця

В. В. Ковтун

Вінницький національний технічний університет ROR

О. Д. Никитенко

Вінницький національний технічний університет ROR

Ю. Ю. Нестюк

Вінницький національний технічний університет ROR

В. В. Присяжнюк

Вінницький національний технічний університет ROR

DOI https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-161-2-68-80

Ключові слова

централізований мережевий кластер сеанс інфокомунікаційної взаємодії віртуальний сегмент математична модель доступності сервіс управління розподілом ресурсів

Анотація

Зростаючий тренд обсягу інформаційного трафіку в системах централізованого бездротового зв’язку очевидно доводять необхідність еволюції поколінь мобільної комунікації, зокрема, перехід від покоління 4G до 5G. Згідно зі специфікацією, в останньому мають бути реалізовані гнучкі сервіси для управління трафіком, підвищення ефективності яких є актуальною задачею. В статті представлена математична модель процесу функціонування бездротового централізованого мережевого кластера, сеанси інфокомунікаційної взаємодії в якому реалізуються в незалежних віртуальних сегментах інформаційного простору базової станції. Досліджуваний процес описується марковською системою масового обслуговування, входи конвеєрів якої узгоджені з незалежними потоками вхідних запитів від кінцевих пристроїв. При цьому враховується, що для обслуговування кожного такого потоку в інформаційному середовищі базової станції зарезервований відповідний обсяг системних ресурсів ― так званий віртуальний сегмент, вага якого залежить від пріоритету відповідного потоку. Розподіл єдиного обсягу системних ресурсів базової станції між зваженими віртуальними сегментами здійснюється спеціалізованим управляючим сервісом динамічно. В рамках запропонованого математичного апарату сформульований алгоритм примусової термінації активного сеансу інфокомунікаційної взаємодії в перевантаженому віртуальному сегменті та сервіс управління розподілом вивільнених системних ресурсів між рештою віртуальних сегментів з урахуванням ступеня їх перевантаження. Результати імітаційного моделювання показали, що функціональний механізм примусової термінації інфокомунікаційних сеансів та сервіс розподілу системних ресурсів, запропоновані авторами, дозволяють базовій станції 5G продовжувати приймати нові вхідні запити попри перевантаженість окремих віртуальних мережевих сегментів. Експерименти показали, що запропоновані програмні засоби ефективно адаптуються до наявного загально доступного для розподілу обсягу системних ресурсів та способу виділення в його межах гарантованих обсягів системних ресурсів для окремих віртуальних мережевих сегментів.

507 186

Як цитувати

[1]

«ДОСЛІДЖЕННЯ БЕЗДРОТОВОГО ЦЕНТРАЛІЗОВАНОГО МЕРЕЖЕВОГО КЛАСТЕРА З РЕАЛІЗАЦІЄЮ СЕАНСІВ ІНФОКОМУНІКАЦІЙНОЇ ВЗАЄМОДІЇ В НЕЗАЛЕЖНИХ ВІРТУАЛЬНИХ СЕГМЕНТАХ», Вісник ВПІ, вип. 2, с. 68–80, Квіт 2022, doi: 10.31649/1997-9266-2022-161-2-68-80.

Завантажити посилання

Біографії авторів

автор О. М. Данильчук, афіліація Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця

канд. пед. наук, доцент, доцент кафедри прикладної математики

автор В. В. Ковтун, афіліація Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, доцент, професор кафедри комп’ютерних систем управління

автор О. Д. Никитенко, афіліація Вінницький національний технічний університет

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри комп’ютерних систем управління

автор Ю. Ю. Нестюк, афіліація Вінницький національний технічний університет

студентка факультету інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизаці

автор В. В. Присяжнюк, афіліація Вінницький національний технічний університет

старший викладач кафедри метрології та промислової автоматики

Посилання

H. Fourati, R. Maaloul, and L Chaari, “A survey of 5G network systems: challenges and machine learning approaches,” Int. J. Mach. Learn. & Cyber, vol. 12, pp. 385-431, 2021. https://doi.org/10.1007/s13042-020-01178-4.

A. Rejeb, and J. G. Keogh, “5G Networks in the Value Chain,” Wireless Pers Commun, vol. 117, pp. 1577-1599, 2021 https://doi.org/10.1007/s11277-020-07936-5.

S. K. Rao, and R. Prasad, “Impact of 5G Technologies on Industry 4.0,” Wireless Pers Commun, vol. 100; pp. 145-159, 2018. https://doi.org/10.1007/s11277-018-5615-7.

S. K. Goudos, et al. “A Survey of IoT Key Enabling and Future Technologies: 5G, Mobile IoT, Sematic Web and Applications,” Wireless Pers Commun, vol. 97, pp. 1645-1675, 2017. https://doi.org/10.1007/s11277-017-4647-8.

Q. Liu, et al. “Ambient backscatter communication-based smart 5G IoT network,” Wireless Com Network; 34, 2021 https://doi.org/10.1186/s13638-021-01917-3.

J. Parikh, and A. Basu “Technologies Assisting the Paradigm Shift from 5G to 5G,” Wireless Pers Commun, vol. 112, pp. 481-502, 2020. https://doi.org/10.1007/s11277-020-07053-3.

Kotulski Z.,et al. “Towards constructive approach to end-to-end slice isolation in 5G networks,” EURASIP J. on Info. Security, 2, 2018. https://doi.org/10.1186/s13635-018-0072-0.

P. Subedi, et al. “Network slicing: a next generation 5G perspective,” Wireless Com Network, 2021, 102. https://doi.org/10.1186/s13638-021-01983-7.

S. A. AlQahtani, and A. S. Altamrah, “Supporting QoS requirements provisions on 5G network slices using an efficient priority-based polling technique,” Wireless Netw, vol. 25, pp. 3825-3838, 2019. https://doi.org/10.1007/s11276-018-01917-0.

Akhtar T., Tselios C., and Politis I. “Radio resource management: approaches and implementations from 5G to 5G and beyond,” Wireless Netw, vol. 27, pp. 693-734, 2021. https://doi.org/10.1007/s11276-020-02479-w.

Zhang H., et al. “Editorial: 5G Technologies for Future Wireless Networks,” Mobile Netw Appl, vol. 23, 2018, pp. 1459-1461. https://doi.org/10.1007/s11036-018-1094-z.

P. Lindgren, “Multi Business Model Innovation in a World of 5G: What Will Persuasive Business Models Look Like in a World of 5G?” Wireless Pers Commun, vol. 88, pp. 79-84, 2016. https://doi.org/10.1007/s11277-016-3243-7.

I. Aldmour, “Wireless Broadband Tools and Their Evolution Towards 5G Networks,” Wireless Pers Commun, vol. 95, pp. 4185-4210, 2017. https://doi.org/10.1007/s11277-017-4058-x.

S. K. Rao, and R. Prasad, “Impact of 5G Technologies on Smart City Implementation,” Wireless Pers Commun, vol. 100, pp. 161-176, 2018. https://doi.org/10.1007/s11277-018-5618-4.

G. M. Køien, “On Threats to the 5G Service Based Architecture,” Wireless Pers Commun, vol. 119, pp. 97-116, 2021 https://doi.org/10.1007/s11277-021-08200-0.

S. Pratschner, et al. “Versatile mobile communications simulation: the Vienna 5G Link Level Simulator,” Wireless Com Network, 226, 2018. https://doi.org/10.1186/s13638-018-1239-6.

R. Chávez-Santiago, et al. “5G: The Convergence of Wireless Communications,” Wireless Pers Commun, vol. 83, pp. 1617-1642, 2015. https://doi.org/10.1007/s11277-015-2467-2.

L. Ciavaglia, P. Chemouil, and B. Maggs, “Techniques for smart and secure 5G softwarized networks,” Ann. Telecommun, vol. 74, pp. 543-544, 2019. https://doi.org/10.1007/s12243-019-00732-8.

Z. R. M. Hajiyat, et al., “Channel Coding Scheme for 5G Mobile Communication System for Short Length Message Transmission,” Wireless Pers Commun, vol. 106, pp. 377-400, 2019. https://doi.org/10.1007/s11277-019-06167-7.

SY. Lien, et al. “Optimum Ultra-Reliable and Low Latency Communications in 5G New Radio,” Mobile Netw, pp. 1020-1027, 2018. https://doi.org/10.1007/s11036-017-0967-x.

J. F. Monserrat, et al. “METIS research advances towards the 5G mobile and wireless system definition,” Wireless Com Network, no. 53, 2015. https://doi.org/10.1186/s13638-015-0302-9.

A. N. Krasilov, E. M. Khorov, and M. V. Tsaritsyn, “On the Capacity of a 5G Network for URLLC,” J. Commun. Technol. Electron, vol. 64, pp. 1513-1516, 2019. https://doi.org/10.1134/S1064226919120088.

S. Ma, et al. “Performance Evaluation of URLLC in 5G Based on Stochastic Network Calculus,” Mobile Netw Appl, vol. 26, pp. 1182-1194, 2021. https://doi.org/10.1007/s11036-019-01344-1.

R. K. Nandan, and N. B. Adhikari, “A Multi-connectivity Framework and Simulation Analysis of Ultra-Reliable Low Latency Communication (URLLC) in 5G Network,” J. Inst. Eng. India, Ser. B, 2021. https://doi.org/10.1007/s40031-021-00600-x.

P. S. M. Tripathi, and R. Prasad, “Spectrum for 5G Services,” Wireless Pers Commun, vol. 100, pp. 539-555, 2018 https://doi.org/10.1007/s11277-017-5217-9.

N. H. Mahmood, et al., “Machine type communications: key drivers and enablers towards the 6G era,” J. Wireless Com Network, 134, 2021. https://doi.org/10.1186/s13638-021-02010-5.

K. He, Y. Li, et al., “A novel compressed sensing-based non-orthogonal multiple access scheme for massive MTC in 5G systems,” Wireless Com Network, no. 81, 2018. https://doi.org/10.1186/s13638-018-1079-4.

M. U. Farooq, et al., “Understanding 5G Wireless Cellular Network: Challenges, Emerging Research Directions and Enabling Technologies,” Wireless Pers Commun, vol. 95, pp. 261-285, 2017. https://doi.org/10.1007/s11277-016-3891-7.

U. Maan, and Y. Chaba, “Accurate Cluster Head Selection Technique for Software Defined Network in 5G VANET,” Wireless Pers Commun, vol. 118, pp. 1271-1293, 2021. https://doi.org/10.1007/s11277-021-08072-4.

P. Dharanyadevi, and K. Venkatalakshmi, “Proficient routing by adroit algorithm in 5G-Cloud-VMesh network,” Wireless Com Network, 89, 2016. https://doi.org/10.1186/s13638-016-0585-5.

MP. Bui, et al., “Social-Aware Caching and Resource Sharing Maximized Video Delivery Capacity in 5G Ultra-Dense Networks,” in Mobile Netw Appl, vol. 25, pp. 2037-2049, 2020. https://doi.org/10.1007/s11036-019-01316-5.

Y. Yang, et al., “Resource allocation for virtual reality content sharing based on 5G D2D multicast communication,” Wireless Com Network, 112, 2020. https://doi.org/10.1186/s13638-020-01690-9.

O. V. Bisikalo, V. V. Kovtun, and V. V. Sholota, “The information system for Critical Use Access Process Dependability Modeling,” in 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Ceske Budejovice, Czech Republic, 2019, pp. 5-8. https://doi.org/10.1109/ACITT.2019.8780013.

O. V. Bisikalo, V. V. Kovtun, O. V. Kovtun, and O. M. Danylchuk, “Mathematical modeling of the availability of the information system for critical use to optimize control of its communication capabilities,” International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control, vol. 10 (5), pp. 505-517, 2021. https://doi.org/10.2174/2210327910999201009163958