dc.contributor.author | Данильчук, О. М. | uk |
dc.contributor.author | Ковтун, В. В. | uk |
dc.contributor.author | Никитенко, О. Д. | uk |
dc.contributor.author | Нестюк, Ю. Ю. | uk |
dc.contributor.author | Присяжнюк, В. В. | uk |
dc.contributor.author | Danylchuk, O. M. | en |
dc.contributor.author | Kovtun, V. V. | en |
dc.contributor.author | Nykytenko, O. D. | en |
dc.contributor.author | Nestiuk, Yu. Yu. | en |
dc.contributor.author | Prysiazhniuk, V. V. | en |
dc.date.accessioned | 2023-05-16T08:44:27Z | |
dc.date.available | 2023-05-16T08:44:27Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Дослідження бездротового централізованого мережевого кластера з реалізацією сеансів інфокомунікаційної взаємодії в незалежних віртуальних сегментах [Текст] / О. М. Данильчук, В. В. Ковтун, О. Д. Никитенко [та ін.] // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 2. – С. 68-80. | uk |
dc.identifier.citation | Данильчук О. М., Ковтун В. В., Никитенко О. Д., Нестюк Ю. Ю., Присяжнюк В. В. Дослідження бездротового централізованого мережевого кластера з реалізацією сеансів інфокомунікаційної взаємодії в незалежних віртуальних сегментах. Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2022. № 2. С. 68-80. | uk |
dc.identifier.issn | 1997-9266 | |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37151 | |
dc.description.abstract | 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. | uk |
dc.description.abstract | The growing trend of information traffic in centralized wireless communication systems clearly proves the need for the evolution of generations of mobile communications, in particular, the transition from 4G to 5G. According to the specification, the latter should be implemented flexible services for traffic management, improving the efficiency of which is an urgent task. The article presents a mathematical model of the process of functioning of a wireless centralized network cluster, sessions of infocommunication interaction in which are implemented in independent virtual segments of the information space of the base station. The researched process is described by the Markov queuing system, the inputs of the conveyors of which are coordinated with the independent flows of incoming requests from the end devices. It is taken into account that for the main-tenance of each such flow in the information environment of the base station is reserved the appropriate amount of system resources - the so-called virtual segment, the weight of which depends on the priority of the corresponding flow. The distri-bution of a single amount of system resources of the base station between the weighted virtual segments is carried out by a specialized management service dynamically. Within the framework of the proposed mathematical apparatus, an algorithm for forced termination of an active session of infocommunication interaction in an overloaded virtual segment and a service for managing the distribution of released system resources between the rest of virtual segments taking into account the degree of their overload. The simulation results showed that the functional mechanism of forced termination of infocommu-nication sessions and the system resource allocation service proposed by the authors allow the 5G base station to continue accepting new incoming requests despite the congestion of individual virtual network segments. Experiments have shown that the proposed software tools are effectively adapted to the available publicly available volume of system resources and the way to allocate within it the guaranteed amount of system resources for individual virtual network segments. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Вісник Вінницького політехнічного інституту. № 2. С. 68-80. | uk |
dc.relation.uri | https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2755 | |
dc.subject | централізований мережевий кластер | uk |
dc.subject | сеанс інфокомунікаційної взаємодії | uk |
dc.subject | віртуальний сегмент | uk |
dc.subject | математична модель доступності | uk |
dc.subject | сервіс управління розподілом ресурсів | uk |
dc.subject | centralized network cluster | en |
dc.subject | infocommunication interaction session | en |
dc.subject | virtual segment | en |
dc.subject | mathematical model of accessibility | en |
dc.subject | resource allocation management service | en |
dc.title | Дослідження бездротового централізованого мережевого кластера з реалізацією сеансів інфокомунікаційної взаємодії в незалежних віртуальних сегментах | uk |
dc.title.alternative | Research of the Wireless Centralized Network Cluster with the Implementation of Infocommunication Interaction Sessions in Institutions in the Virtual Segments | en |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 004.942 | |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | S. K. Goudos, et al. “A Survey of IoT Key Enabling and Future Technologies: 5G, Mobile IoT, Sematic Web and Applica-tions,” Wireless Pers Commun, vol. 97, pp. 1645-1675, 2017. https://doi.org/10.1007/s11277-017-4647-8. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | L. Ciavaglia, P. Chemouil, and B. Maggs, “Techniques for smart and secure 5G softwarized networks,” Ann. Telecom-mun, vol. 74, pp. 543-544, 2019. https://doi.org/10.1007/s12243-019-00732-8. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | R. K. Nandan, and N. B. Adhikari, “A Multi-connectivity Framework and Simulation Analysis of Ultra-Reliable Low La-tency Communication (URLLC) in 5G Network,” J. Inst. Eng. India, Ser. B, 2021. https://doi.org/10.1007/s40031-021-00600-x. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | O. V. Bisikalo, V. V. Kovtun, and V. V. Sholota, “The information system for Critical Use Access Process Dependabil-ity 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. | en |
dc.relation.references | 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. | en |
dc.relation.references | O. V. Bisikalo, V. V. Kovtun, and O. V. Kovtun, “Modeling of the Estimation of the Time to Failure of the informa-tion system for Critical Use,” in 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Deg-gendorf, Germany, 2020, pp. 140-143. https://doi.org/10.1109/ACIT49673.2020.9208883. | en |
dc.relation.references | O. V. Bisikalo, D. S. Chernenko, O. M. Danylchuk, V. V. Kovtun, and V. B. Romanenko, “Information technology for TTF optimization of an information system for critical use that operates in aggressive cyber-physical space,” in International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), Kharkiv, Ukraine, 2020, pp. 323-329. https://doi.org/10.1109/PICST51311.2020.9467997.. | en |
dc.relation.references | O. V. Bisikalo, V. V. Kovtun, O. V. Kovtun, and V. B. Romanenko, “Research of safety and survivability models of the information system for critical use,” in 11th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT), Kyiv, Ukraine, 2020, pp. 7-12. https://doi.org/10.1109/DESSERT50317.2020.9125061. | en |
dc.relation.references | O. Bisikalo, O. Kovtun, V. Kovtun, and V. Vysotska, “Research of pareto-optimal schemes of control of availability of the information system for critical use,” CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS, vol. 2623, pp. 174-193, 2020. | en |
dc.relation.references | S. Khatibi, et al., “Modelling and implementation of virtual radio resources management for 5G Cloud RAN,” Wireless Com Network, no. 128, 2017. https://doi.org/10.1186/s13638-017-0908-1. | en |
dc.relation.references | H. Dai, et al., “A game-theoretic learning approach to QoE-driven resource allocation scheme in 5G-enabled IoT,” Wireless Com Network, no. 55, 2019. https://doi.org/10.1186/s13638-019-1359-7. | en |
dc.relation.references | Y. Li, X. Cao, and H. Chen, “Fully Projection-Free Proximal Stochastic Gradient Method With Optimal Convergence Rates,” IEEE Access, vol. 8, pp. 165904-165912, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3019885. | en |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-161-2-68-80 | |