ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МЕТОДОЛОГІЧНИХ ПІДХОДІВ ІЄРАРХІЧНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛІННЯ НАЗЕМНО-ПОВІТРЯНОЮ КОМУНІКАЦІЙНОЮ AD-HOC МЕРЕЖЕЮ

Анотація

У статті показано особливості процесів інтелектуального управління нового типу наземно-повітряних комунікаційних мереж, що стрімко впроваджуються. Динамічна природа умов функціонування та поведінки комунікаційних вузлів, як наземних, так і повітряних, обумовлює стрімке збільшення обсягів службової інформації, необхідної для забезпечення безперервного й адаптивного управління в режимі реального часу. Одним зі шляхів вирішення цієї проблеми є перерозподіл завдань управління на різних етапах циклу управління, який класично розподілений на етап планування, розгортання та оперативного управління. З одного боку збільшення ентропії на етапі планування ускладнює цей процес, однак такий підхід дозволить збільшити ймовірність прийняття «правильних» управлінських рішень з позиції управління якістю (мережевими метриками).

У роботі досліджується нова архітектура ієрархічної інтелектуальної системи управління наземно-повітряною комунікаційною мережею на основі безмодельного алгоритму Reinforcement learning, у якості мережевого агента Q-навчання та алгоритмів онлайн-послідовного екстремального машинного навчання
FA-OSELM – агентів вузлового рівня. Представлено модель інтелектуальної системи управління, перевірено її адекватність, показано процес її навчання на етапі планування на різних моделях мобільності. Важливою особливістю процесу навчання інтелектуальної системи управління є застосування розробленої моделі мобільності, розкритої в статті, що на більш глибокому рівні описує процеси взаємодії комунікаційних вузлів.
В роботі проведено дослідження репрезентативності навчальної вибірки, отриманої із використанням розробленої моделі мобільності щодо наявних, та визначено, що незважаючи на менший обсяг популяції вихідних даних вдалося забезпечити кращу якість управління ресурсами.

   Посилання

1. A 3D Smooth Random Walk Mobility Model for FANETs / N. Lin et al. 2019 IEEE 21st International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 17th International Conference on Smart City; IEEE 5th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), Zhangjiajie, China, 10–12 August 2019. URL: https://doi.org/10.1109/hpcc/
   smartcity/dss.2019.00075.
2. Bani M., Alhuda. Flying Ad-Hoc Networks: Routing Protocols, Mobility Models, Issues. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2016. Vol. 7, no. 6. URL: https://doi.org/10.14569/ijacsa.2016.070621.
3. A mobility model for UAV ad hoc network / O. Bouachir et al. 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Orlando, FL, USA, 27–30 May 2014. URL: https://doi.org/10.1109/icuas.2014.6842277.
4. Flying ad-hoc network application scenarios and mobility models / A. Bujari et al. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2017. Vol. 13, no. 10. P. 155014771773819. URL: https://doi.org/10.1177/1550147717738192.
5. Bujari A., Palazzi C. E., Ronzani D. FANET Application Scenarios and Mobility Models. the 3rd Workshop, Niagara Falls, New York, USA, 23 June 2017. New York, New York, USA, 2017. URL: https://doi.org/10.1145/3086439.3086440.
6. Bieliakov R., Fesenko O. Модель мобільності наземної комунікаційної мережі спеціального призначення. Computer-Integrated Technologies: Education, Science, Production. 2023. № 51. С. 130–138. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-51-17 (дата звернення: 25.12.2023).
7. Romaniuk V. A., Bieliakov R. О. Objective control functions of FANET communication nodes of land-air network. Computer-Integrated Technologies: Education, Science, Production. 2023. No. 50.
   125–130. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-50-19 (date of access: 25.12.2023).
8. Методологія синтезу інтелектуальних систем управління вузлами перспективних мобільних радіомереж з динамічною топологією / В. А. Романюк та ін. Збірник наукових праць ХУПС. 2012. № 4(33). С. 112–116.
9. Бєляков Р., Фесенко О. Модель інтелектуального управління ресурсами наземної комунікаційної мережі класу manet. Information technology and society. 2023. № 3(9). С. 6–14. URL: https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.3.1 (дата звернення: 05.05.2024).
10. Bieliakov R. Ієрархічна модель інтелектуального управління наземно-повітряної комунікаційної мережі спеціального призначення. Computer-integrated technologies: education, science, production. 2024. № 54. С. 225–235. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-54-28 (дата звернення: 05.05.2024).
11. Bieliakov R. Проблема інтеграції повітряної мережі класу FANET в мобільну комунікаційну мережу спеціального призначення. Computer-integrated technologies: education, science, production. 2023. № 53. С. 263–276. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-53-40 (дата звернення: 05.05.2024).
12. Бєляков Р. О., Фесенко О. Д. Концептуальна модель управління наземно-повітряною мережею manet і fanet класів спеціального призначення. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2024. № 1(88). С. 203–210. URL: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.1.28 (дата звернення: 05.05.2024).
13. Bieliakov R., Fesenko O. FANET management process simulation at the deployment and operation stage. Technology audit and production reserves. 2023. Vol. 5, no. 2(73). P. 40–47. URL: https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.290033 (date of access: 07.05.2024).
14. Bieliakov R. O., Fesenko O. D. Improved model of intelligent management of node resources of the terrestrial communication network of the MANET class. Scientific notes of Taurida National V.Vernadsky University. Series: Technical Sciences. 2023. No. 5. P. 93–98. URL: https://doi.org/10.32782/2663-5941/2023.5/16 (date of access: 05.05.2024).
15. Bieliakov R. O. Development of a routing method for ground-air Ad-Hoc network of special purpose. Technology audit and production reserves. 2024. Vol. 2, no. 2(76). P. 44–51. URL: https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.302394 (date of access: 07.05.2024).
16. Camp T., Boleng J., Davies V. A survey of mobility models for ad hoc network research. Wireless Communications and Mobile Computing. 2002. Vol. 2, no. 5. P. 483–502. URL: https://doi.org/10.1002/wcm.72.
17. A group mobility model for ad hoc wireless networks / X. Hong et al. the 2nd ACM international workshop, Seattle, Washington, United States, 20 August 1999. New York, New York, USA, 1999. URL: https://doi.org/10.1145/313237.313248.
18. Yujin Li, Ming Zhao, Wenye Wang. Internode Mobility Correlation for Group Detection and Analysis in VANETs. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2013. Vol. 62, no. 9. P. 4590–4601. URL: https://doi.org/10.1109/tvt.2013.2264689.
19. Choffnes D. R., Bustamante F. E. An integrated mobility and traffic model for vehicular wireless networks. the 2nd ACM international workshop, Cologne, Germany, 2 September 2005. New York, New York, USA, 2005. URL: https://doi.org/10.1145/1080754.1080765.
20. A Smooth-Turn Mobility Model for Airborne Networks / Y. Wan et al. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2013. Vol. 62, no. 7. P. 3359–3370. URL: https://doi.org/10.1109/tvt.2013.2251686.
21. Medina A., Matta I., Byers J. On the origin of power laws in Internet topologies. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 2000. Vol. 30, no. 2. P. 18–28. URL: https://doi.org/10.1145/505680.505683.
22. Towards realistic mobility models for mobile ad hoc networks / A. Jardosh et al. the 9th annual international conference, San Diego, CA, USA, 14–19 September 2003. New York, New York, USA, 2003. URL: https://doi.org/10.1145/938985.939008.
23. Biao Zhou, Kaixin Xu, Gerla M. Group and swarm mobility models for ad hoc network scenarios using virtual tracks. IEEE MILCOM 2004. Military Communications Conference, Monterey, CA, USA. URL: https://doi.org/10.1109/milcom.2004.1493283.
24. Kraaier J., Killat U. The random waypoint city model. the 3rd ACM international workshop, Cologne, Germany, 2 September 2005. New York, New York, USA, 2005. URL: https://doi.org/10.1145/1080730.1080749.
25. Stuedi P., Alonso G. Log-normal shadowing meets SINR: A numerical study of Capacity in Wireless Networks. 2007 4th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks, 18–21 June 2007. 2007. URL: https://doi.org/10.1109/sahcn.2007.4292867.
26. Doci A., Xhafa F. WIT: A Wireless Integrated Traffic Model. Mobile Information Systems. 2008. Vol. 4, no. 3. P. 219–235. URL: https://doi.org/10.1155/2008/341498.
27. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Elsevier, 2014. URL: https://doi.org/10.1016/c2013-0-19397-x.