Применение кластеризации узлов для оптимальной передачи данных в сетях с меняющейся топологией Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Информационные и вычислительные системы

147

Note that calculation time, needed for obtaining a shortest path, highly depends of a graph's dimension, so some heuristics for its reducing are needed.

As our road graph is Euclidian, we propose (similar to [3]) cut off all parts of the map that lay farther than k1 % of the distance l between start (A) and end (B) of the rout in opposite directions, and k2% to left and right from the direct line AB, while l > l , otherwise we fix size of the area. We use k = 15 and k = 30.

' m' 1 2

This research is supported by the budget project 0315-2019-0006 for ICMMG SB RAS.

References

1. Flinsenberg, I. C. M. (2004). Route planning algorithms for car navigation. Technische Universiteit Eindhoven. https://doi.org/10.6100/IR580449. D0I:10.6100/IR580449.

2. Hitoshi Kanoh. (2007). Dynamic route planning for car navigation systems using virus genetic algorithms. Int. J. Know.-Based Intell. Eng. Syst. Vol. 11, No. 1, P. 65-78. DOI: 10.3233/KES-2007-11105.

3. Mengyin Fu, Jie Li and Zhihong Deng. A practical route planning algorithm for vehicle navigation system, 5th World Congress on Intelligent Control and Automation, Hangzhou, China, 2004, P. 5326-5329 Vol.6, DOI: 10.1109/ WCICA.2004.1343742.

Применение кластеризации узлов для оптимальной передачи данных в сетях с меняющейся топологией

О. Д. Соколова, С. В. Рудометов

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: olga@rav.sscc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2020-30370

В современных сетях связи надежная доставка пакетов должна обеспечиваться в условиях постоянно изменяющейся топологии сети. Для повышения эффективности функционирования активно применяют методы, основанные на кластеризации узлов, интегрировании с придорожной инфраструктурой, возможностях базовых станций [1-3]. Множество узлов сети разделяется на подмножества (кластеры), в каждом выбирается головной узел (cluster head, CH), который аккумулирует пакеты узлов и передает их, в соответствии с используемыми протоколами, другим мобильным CH либо придорожным станциям. CH может ретранслировать сообщения узлам своего кластера с использованием широковещательной рассылки, на отдельном радиоканале и т.д. Такие подходы позволяют оптимизировать ресурсы сети. В докладе рассматривается задача сбора информации в сетях с узлами на автомобилях (Vehicle ad-hoc networks, VANET). Исследуются различные алгоритмы кластеризации, проведен их сравнительный анализ на различных топологиях сети. Для проверки эффективности алгоритмов использовались возможности имитационного моделирования. Тестирование проводилось на системе Manufacturing and Transportation Simulation System [4].

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (коды проектов 19-47-540007 и №19-01-00562).

Список литературы

1. Craig Cooper etc. A Comparative Survey of VANET Clustering Techniques. IEEE Communications Surveys & Tutorials, Volume: 19, Issue: 1, 2017.

2. R. Pal, A. Prakash, R. Tripathi, D. Singh Analytical model for clustered vehicular ad hoc network analysis // ICT Express, Vol. 4, Iss. 3, r 2018, P. 160-164

3. C. Sommer, I. Dietrich and F. Dressler Realistic simulation of network protocols in VANET scenarios // Mobile Networking for Vehicular Environments. IEEE, 2007, pp. 139-143.

4. Рудометов С.В., Соколова О.Д. Моделирование передачи сообщений между движущимися объектами в транспортной среде // Программные продукты и системы. 2019. Т. 32. № 1. С. 141-145.

Имитационная модель сбора информации о состоянии атмосферы, используя технологию VANET

К. В. Ткачёв

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: tkachev@sscc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10360

В статье рассматривается разработанная имитационная модель, позволяющая найти оптимальную расстановку датчиков на общественном транспорте для сбора и передачи данных о загрязнении