ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МНОГОШАГОВЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЕЙ В ГЕТЕРОГЕННОЙ МОДЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

Предмет исследования. Имитационное моделирование является основным способом тестирования решений, предлагаемых в области многошаговых беспроводных сетей. Создание имитационной модели многошаговой беспроводной сети – трудоемкая задача, связанная с применением специализированных программных средств, называемых сетевыми симуляторами. В данной работе рассмотрен современный опыт моделирования многошаговых беспроводных сетей и сформулированы основные проблемы. Одной из главных проблем является невозможность сравнительного анализа результатов имитационных экспериментов, проведенных различными исследователями. Это обусловлено причинами, связанными с применяемыми для тестирования моделями, планированием имитационных экспериментов и принципиальными различиями используемых сетевых симуляторов (гетерогенностью модельной среды). Метод. Предложена технология, позволяющая в автоматизированном режиме проводить имитационные эксперименты с моделями различных многошаговых беспроводных сетей и с использованием различных сетевых симуляторов.Основныерезультаты. В рамках технологии разработаныобобщенная концептуальная модель многошаговых беспроводных сетей и специализированный программный комплекс, автоматизирующий проведение серий экспериментов в гетерогенной модельной среде.Практическаязначимость. Программный комплекс позволяет использовать результаты других исследователей посредством воссоздания имитационных экспериментов, максимально приближенных к проведенным этими исследователями. Эффективность применения программного комплекса подтверждается существенным снижением временных затрат и результатами проведенных экспериментов.

1.      Хоров Е.М. Знакомство с современными беспроводными технологиями. Многошаговые беспроводные сети: принципы построения и открытые задачи [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://iitp.ru/upload/publications/6409/paper.pdf. (Дата обращения: 05.07.2017).

2.      Datey S.G., Ansari T. Mobile Ad-hoc networks its advantages and challenges // International Journal of Electrical and Electronics Research. 2015. V. 3. N 2. P. 491–496.

3.      Sahnoun A., Habbani A., El Abbadi J. EEPR-OLSR: an energy efficient and path reliability protocol for proactive mobile Ad-hoc network routing // International Journal of Communication Networks and Information Security. 2017. V. 9. N 1. P. 22–29.

4.      Touil H., Fakhri Y. A fuzzy-based QoS maximization protocol for WiFi multimedia (IEEE 802.11e) ad hoc networks // International Journal of Communication Networks and Information Security. 2014. V. 6. N 3. P. 217–225.

5.      Gunantara N., Dharma A. Optimal path pair routes through multi-criteria weights in ad hoc network using genetic algorithm // International Journal of Communication Networks and Information Security. 2017. V. 9. N 1. P. 88–94.

6.      Nekrasov P., Fakhriev D. Transmission of real-time traffic in TDMA multi-hop wireless ad-hoc networks // Proc. IEEE International Conference on Communications (ICC). London, 2015. P. 6469–6474. doi: 10.1109/ICC.2015.7249355

7.      Махмуд А.Ш., Поляков В.М. Оценка производительности протоколов маршрутизации мобильных ad-hoc сетей (manet) // Научный результат. Информационные технологии. 2016. № 4. C. 64–71. doi: 10.18413/2518-1092-2016-1-4-64-71

8.      Purohit R., Keswani B. Design and validation of new routing protocol in MANET for optimal performance // International Journal of Computer Science and Network Security. 2017. V. 17. N 2. P. 156–160.

9.      RFC 3561. Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) Routing [Электронныйресурс]. Режим доступа: https://tools.ietf.org/html/rfc3561 (Дата обращения: 05.07.2017).

10.   Kaur Y., Kaur M. An efficient EPAR routing protocol in MANET based upon AACO // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. 2016. V. 6. N 8. P. 254–262.

11.   Tiwari S., Singh P. An energy saving multipath AODV routing protocol in MANET // International Journal of Engineering and Computer Science. 2016. V. 5. N 11. P. 19088–19091. doi: 10.18535/ijecs/v5i11.66 

12.   Sharma R. A secure and proficient routing protocol in mobile Ad-hoc networks using genetic mechanism // International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering. 2016. V. 4. N 6. P. 10844–10851. doi: 10.15680/IJIRCCE.2016.0406093

13.   Lakshman Naik L., Khan R.U., Mishra R.B. Analysis of node velocity effects in MANET routing protocols using network simulator (NS3) // International Journal of Computer Applications. 2016. V. 144. N 4. P. 145–150. doi: 10.5120/ijca2016910225 

14.   Павлов А.А., Датьев И.О., Шишаев М.Г. Разработка имитационных моделей для тестирования протоколов маршрутизации беспроводных многошаговых сетей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. № 7. C. 90–101.doi: 10.21.285/1814-3520-2016-7-90-101

15.   Старцев С.С. Модели распространения радиосигнала Wi-Fi [Электронный ресурс]. 2013. Режим доступа: http://conf.nsc.ru/files/conferences/MIT-2013/fulltext/146127/151267/Startsev.pdf (Дата обращения: 05.07.2017).

16.   Дигрис А.В. Дискретно-событийное моделирование: курс лекций [Электронный ресурс]. Минск: БГУ, 2011. Режим доступа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/48743. (Дата обращения: 21.06.2017).

17.   Ns-3 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.nsnam.org. (Дата обращения: 05.07.2017).

18.   Riverbed Modeler [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.riverbed.com/ru/products/steelcentral/steelcentral-riverbed-modeler.html (Дата обращения: 05.07.2017).

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License