Модель распределения трафика в многоуровневой инфокоммуникационной сети специального назначения

Инфокоммуникационные сети обеспечивают формирование базовой структуры для организации процессов анализа, обработки и передачи информации. Основные принципы построения и технологии инфокоммуникационных сетей не зависят от вида назначения сети, т. е. могут использоваться как для гражданских, так и для военных целей. В любом случае анализ распределения трафика в таких сетях позволяет оценивать качество обслуживания информационных потоков с целью обеспечения таких свойств инфокоммуникационных сетей специального назначения, как своевременность доставки информации, оперативность, устойчивость и непрерывность связи. Применение различных видов моделирования к задаче анализа распределения трафика предоставляет широкие возможности по оценке проектов инфокоммуникационных сетей на этапе их разработки, что повышает уровень их практической реализуемости. В данной работе используется тензорный анализ сетей для построения модели распределения трафика в инфокоммуникационной сети специального назначения. В качестве исследуемого объекта рассматривается многоуровневая инфокоммуникационная сеть, в которой выделяются следующие уровни: уровень сбора информации, уровень агрегации, уровень предварительной обработки, уровень информационных центров. Для оценки среднего времени для маршрутов передачи, организованных в сети, используются контурная и узловая тензорные модели. Совместное применение двух методов моделирования позволяет формализовать процесс оценки среднего времени задержки передачи информации для набора маршрутов, используемых для передачи информации. В результате моделирования инфокоммуникационной сети специального назначения были определены маршруты с максимальным значением средней задержки и сделан вывод о необходимости оптимизации распределения трафика с целью снижения времени задержки.

1. Макаренко С. И. Описательная модель сети связи специального назначения. Системы управления, связи и безопасности. 2017;2:113-164. DOI: 10.24411/2410-9916-2017-10205.

2. Пылинский М.В., Кривцов С.П., Захарченко А.С. Формирование иерархической системы показателей эффективности процесса функционирования сети связи специального назначения как многоуровневой и динамической системы при ведении боевых действий и проведении контртеррористических операций. Вопросы оборонной техники. Серия 16: технические средства противодействия терроризму. 2020;3-4(141-142):103-110.

3. Коношенко С.А., Кретов А.А., Дудукин А.С. Алгоритм адаптивной маршрутизации потоков заявок в мультисервисной сети связи. Вопросы оборонной техники. Серия 16: технические средства противодействия терроризму. 2020;1-2(139-140):68-71.

4. Легков К.Е. Математическая модель инфокоммуникационной системы специального назначения. Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2016;8(2):6–14.

5. Пылинский М.В. Особенности моделирования сети связи специального назначения. Известия ТулГУ. Технические науки. 2018;10:483-490.

6. Пономарев Д.Ю. Тензорная методология в информационных коммуникациях. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2012;55(5):18-23.

7. Пономарев Д.Ю. Особенности применения тензорного анализа к моделированию телекоммуникационных сетей. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018;6(2):46-63.

8. Петров А.Е. Тензорный метод двойственных сетей. 2007.

9. Пономарев Д.Ю. Исследование вероятностно-временных характеристик сетей массового обслуживания контурным методом тензорного анализа. ФИПС (Роспатент): Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. 07.10.2010;2010616674.

10. Пономарев Д. Ю. Исследование вероятностно-временных характеристик IP сетей узловым методом тензорного анализа. ФИПС (Роспатент): Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. 25.09.2009;2009615358.