Оптимізація програмно-конфігурованих літаючих мереж доступу

Abstract

The considered technologies for using UAVs in communication networks open up new prospects for providing communication in conditions where traditional methods may be less effective or unavailable. The research on the model of joint traffic of the Internet of Things (IoT), Tactile Internet (TI) and Augmented Reality (AR) leads to an improvement in the quality of service and network management in the context of the growing proliferation of these types of traffic. It has been determined that the probability of packet loss for AR traffic is higher than for IoT traffic and lower than for TI traffic, which can be important for network design and the development of error correction mechanisms. The proposed model allows us to evaluate the quality of service for different types of traffic, including delivery delay and packet loss probability, which is important for ensuring specified service levels and network planning. The obtained results of the study contribute to the understanding and optimization of networks taking into account different types of traffic and allow to improve the efficiency of network systems in the face of increasing complexity and diversity of user requirements. The analysis of the possibilities and efficiency of joint use of software-configurable networks, edge computing, and UAV technologies indicates the possibility of integrating different technologies to optimize networks. The developed network model, in which software-configurable networks are fully implemented on UAVs, is innovative and can open up new opportunities for the development of communication networks, especially in inaccessible places and emergencies, and also contributes to the development of network technologies and identifies important areas of research to improve the efficiency and quality of service in modern communication networks. The results of the study indicate a significant contribution to the development of methods for clustering and optimizing networks using UAVs. The use of the k-means method for clustering UAVs indicates an effective way to group and manage these devices to optimize network resources. The k-means-based clustering algorithm allows you to find the optimal coordinates of the controllers, opening up the possibility of effectively organizing groups of UAVs for better network management. The method of traffic offloading, which includes the possibility of direct transmission of information to UAVs or through repeaters, indicates the flexibility and adaptability of the data transmission system. The use of a dynamic programming algorithm to determine the size of UAV groups and the delay for offloading traffic emphasizes the importance of optimizing resources and quality of service. Thus, the results open the way for further research and development of innovative network management systems using UAVs that can be applied in various fields, including telecommunications, emergency situations, and other areas.

Розглянуті технології використання БПЛА у мережах зв'язку відкривають нові перспективи для забезпечення зв'язку в умовах, де традиційні методи можуть бути менш ефективними або недосяжними. Здійсненні дослідження моделі спільного трафіку Інтернету Речей (IoT), Тактильного Інтернету (TI) і доповненої реальності (AR) зумовлюють покращення якості обслуговування та управління мережами в умовах зростаючого розповсюдження цих видів трафіку. Визначено, що ймовірність втрат пакетів для трафіку AR більша, ніж для трафіку IoT і менша, ніж для трафіку TI, що може бути важливим для дизайну мереж і розробки механізмів виправлення помилок. Запропонована модель дозволяє оцінювати якість обслуговування для різних видів трафіку, включаючи затримку доставки і ймовірність втрати пакета, що важливо для забезпечення заданих рівнів обслуговування та планування мережі. Отримані результати дослідження сприяють розумінню та оптимізації мереж з урахуванням різних видів трафіку та дозволяють покращити ефективність мережевих систем в умовах зростаючої складності і різноманітності вимог користувачів. Аналіз можливостей та ефективності спільного використання технологій програмно-конфігурованих мереж, граничних обчислень і БПЛА вказує на можливість інтеграції різних технологій для оптимізації мереж. Розроблена модель мережі, в якій програмно-конфігуровані мережі повністю реалізовані на БПЛА, є інноваційною і може відкрити нові можливості для розвитку мереж зв'язку, особливо в умовах недоступних місць і надзвичайних ситуацій, а також сприяє розвитку мережевих технологій та визначає важливі напрямки досліджень для покращення ефективності і якості обслуговування в сучасних мережах зв'язку. Отримані результати дослідження вказують на значний внесок у розробку методів кластеризації та оптимізації мереж з використанням БПЛА. Використання методу k-середніх для кластеризації БПЛА вказує на ефективний спосіб групування та управління цими пристроями для оптимізації мережевих ресурсів. Алгоритм кластеризації на основі kсередніх дозволяє знайти оптимальні координати контролерів, відкриває можливість ефективної організації груп БПЛА для кращого управління мережею. Метод вивантаження трафіку, який включає можливість безпосередньої передачі інформації на БПЛА або через ретранслятори, вказує на гнучкість та адаптивність системи передачі даних. Використання алгоритму динамічного програмування для визначення розміру груп БПЛА та затримки для вивантаження трафіку підкреслює важливість оптимізації ресурсів і якості обслуговування. Отже, результати відкривають шляхи для подальших досліджень і розробки інноваційних систем керування мережами з використанням БПЛА, які можуть бути застосовані у різних галузях, включаючи телекомунікації, надзвичайні ситуації та інші області.