Презентация на тему "Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций

  А.Е.Кучерявый, зав. кафедрой сетей связи и передачи данных akouch@mail.ru

• 
  Слайд 2

  Сети связи и общество

  2

• 
  Слайд 3

  История развития сетей связи

  1929 год – первая АТС в г. Ростов-на Дону Нерайонированная сеть

• 
  Слайд 4

  Районированные сети

  1933 год – Ленинград, 4АТС Районированная сеть

• 
  Слайд 5

  Архитектура сети. Иерархическая сеть ССОП.

  к ТфОП других стран МЦК МЦК УАК УАК УАК УАК АМТС АМТС РАТС РАТС РАТС РАТС РАТС РАТС РАТС РАТС ТУ ТУ ТУ ТУ УС ОС ОС ОС ОС ОС ОС УС ЦС ЦС

• 
  Слайд 6

  Модели телефонных сетей

  Сеть – гомогенная, один вид трафика – телефонный. Модели сетей (телефонных): Потоки трафика, Длительность обслуживания (дисциплина обслуживания) Ресурсы (число линий, пропускная способность каналов и т.п.)

• 
  Слайд 7

  Формула Эрланга

  А.К.Эрланг, 1909г. Пуассоновский поток вызовов Экспоненциально распределенная длительность обслуживания Дисциплина обслуживания с потерями Число обслуживающих трафик приборов телефонной станции

• 
  Слайд 8

  Формула Эрланга (2)

  Пуассоновский поток (простейший): Одинарный поток (в каждый момент времени поступает только один вызов) Стационарный поток Поток без последействия Экспоненциальный закон распределения длительности времени между поступлением вызовов

• 
  Слайд 9

  Формула Эрланга (3)

  Классификация Кендалла-Башарина: M/M/V Пуассоновский поток: Параметр ХерстаH=0.5

• 
  Слайд 10

  Потери по формуле Эрланга

  V=5 V=10 V=20

• 
  Слайд 11

  Конвергенция как концептуальное направление развития телекоммуникаций

  1995 год – комбинированная система коммутации (для фиксированных и мобильных сетей). 1997 год – ISS’97. Конвергенция как концепция. Конвергенция ТфОП и IP. 2000 год – NGN как перспектива развития сетей связи.

• 
  Слайд 12

  Конвергенция

  Латинское convergo – сближение, приближение Взаимопроникновение, совместное использование ресурсов

• 
  Слайд 13

  Архитектура NGN

  Уровень услуг Уровень транспорта и распределения информации Уровень доступа ТФОП ССПС Интернет

• 
  Слайд 14

  Самоподобные процессы

  Гетерогенные сети: речь+данные+видео Параметр Херста: 0.5

• 
  Слайд 15

  Прогнозы развития сетей связи

  7 триллионов Интернет вещей к 2017-2020 годам (WWRF, 2009) 50 триллионов как оценка уровня насыщения (J.-B.Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence”, 2008).

• 
  Слайд 16

  Интернет Будущего

  IoT – Internet of Things – Интернет Вещей IoP – Internet of People – Интернет Людей IoE – Internet of Energy – Интернет Энергии IoM – Internet of Media – Интернет Медиа IoS – Internet of Service – Интернет Услуг (IoT European Research Cluster – IoT Strategic Research Roadmap, 2012) 2

• 
  Слайд 17

  Интернет людей

  Интернет для повседневной жизни людей, организаций, обществ и т.д. Интернет людей должен позволить снять барьеры между производителями и потребителями информации. 3

• 
  Слайд 18

  Интернет энергии

  Интернет энергии предназначен для создания системы управления энергетическими ресурсами и обеспечения сохранности окружающей среды для последующих поколений (Sustainability) 4

• 
  Слайд 19

  Интернет Медиа

  Интернет Медиа должен обеспечить человека видео в формате 3D, мобильными играми с возможностью множественного участия, цифровыми кинотеатрами, возможностями виртуальных миров 5

• 
  Слайд 20

  Интернет Услуг

  Интернет Услуг – Web услуги уровня 3.0 и выше. 6

• 
  Слайд 21

  Интернет Вещей (МСЭ-Т, Y.2060)

  Интернет вещей – в долгосрочной перспективе Интернет Вещей может рассматриваться как направление технологического и социального развития общества. В среднесрочной перспективе с учетом необходимости стандартизации Интернет Вещей представляет собой глобальную инфраструктуру для информационного общества 7

• 
  Слайд 22

  Сеть связи будущего

  Сеть связи будущего строится на основе всех указанных выше компонент с центральной ролью Интернета Вещей. Центральная роль Интернета Вещей определяется как за счет его превалирования в клиентской базе, так и за счет интенсивности создаваемых Интернетом Вещей сообщений 8

• 
  Слайд 23

  Определения (Y.2060)

  Вещи: Объекты физического мира (физические вещи) или информационного мира (виртуальные вещи), которые можно идентифицировать и интегрировать в сети связи, МСЭ-Т Вещи бывают физические, виртуальные и не физические (ЕС, IERC – IoT European Research Cluster) 9

• 
  Слайд 24

  Идеология Интернета вещей (Y.2060)

  10

• 
  Слайд 25

  Изменение характера сети

  Численное: Миллиардная – Триллионная Структурное: Инфраструктурная - Самоорганизующаяся 12

• 
  Слайд 26

  Число сообщений в Интернете Вещей

  От 1000 до 10000 на жителя планеты в день (Internet 3.0. The Internet of Things. Analysis Mason Limited, 2010). 13

• 
  Слайд 27

  Сравнение с другими технологиями

  Современные мобильные сети – 3.3 вызова по мобильному телефону в день. Facebook. Средний пользователь создает 70 сообщений каждый месяц и имеет 130 друзей E-mail. 247 миллиардов сообщений в день, 176 сообщений на жителя планеты в день (81% - спам). Твиттер. 60 миллионов сообщений в день. Средний пользователь имеет в сети 126 последователей. С учетом этого число сообщений, генерируемых в расчете на одного пользователя в день в Твиттере – 344. (IoT Strategic Research Roadmap, EC, 2012) 14

• 
  Слайд 28

  US National Intelligence Council

  List of Six “Disruptive Civil Technologies” with Potential Impact on US Interests out to 2025. Интернет Вещей включен в этот перечень прорывных технологий (для гражданского применения) для США. 15

• 
  Слайд 29

  Six Disruptive Civil technologies

  Biogerontechnology Energy Storage Materials Biofuels and Bio-Based Chemicals Clean Coal Technologies Service Robotics Internet of Things 16

• 
  Слайд 30

  Фундаментальные характеристики ИВ (1)

  1. Связность. Любая вещь должна иметь возможность быть связанной с глобальной инфокоммуникационной структурой. 2. Обеспечение вещей услугами. ИВ должен быть способен обеспечить вещь относящимися к ней услугами без ограничений, таких как, например. конфиденциальность и семантика между физическими и виртуальными вещами. При этом. должны быть обеспечены все возможности ИВ как физического, так и инфокоммуникационного мира. 17

• 
  Слайд 31

  Фундаментальные характеристики ИВ (2)

  3. Гетерогенность. Устройства ИВ могут быть гетерогенными, построенными на различных аппаратных, программных платформах и сетях. Они должны иметь возможность взаимодействовать с другими устройствами или платформами услуг через различные сети. 18

• 
  Слайд 32

  Фундаментальные характеристики ИВ (3)

  4. Динамические изменения . Статус вещей может изменяться динамически, например. от спящих к активным, от связанных с сетью к несвязанным и наоборот, и т.д. Число вещей, местоположение, скорость и т.п. также могут изменяться динамически (самоорганизующиеся сети). 5. Огромная шкала вещей (enormous). 19

• 
  Слайд 33
  

  Самоорганизующейся называется сеть, в которой число узлов является случайной величиной во времени и может изменяться от 0 до некоторого значения Nmax. Взаимосвязи между узлами в такой сети также случайны во времени и образуются для достижения сетью какой-либо цели или для передачи информации в сеть связи общего пользования или иные сети.

• 
  Слайд 34

  Архитектура самоорганизующейся сети

  ССОП Mesh Ad Hoc Дочерние узлы Родительские узлы Шлюзы

• 
  Слайд 35

  Примеры приложений самоорганизующихся сетей

  Беспроводные сенсорные сети(USN – Ubiquitous Sensor Network). Сети для транспортных средств (VANET – Vehicular Ad Hoc Network). Муниципальные сети (HANET – Home Ad hoc Network). Медицинские сети (MBAN(S) – Medicine Body Area Network (services)) и т.д.

• 
  Слайд 36

  Сенсоры

  36 21 ideas for the 21st century (Business Week, August 30, 1999). Беспроводные сенсорные сети (Wireless Sensor Networks, WSN) Два типа: для технических целей, для размещения на и в живых организмах.

• 
  Слайд 37

  История развития направления

  37 u-Korea, февраль 2005 года ICACT’2005 u-Россия, 21 апреля 2005 года, НТС ЦНИИС u-Japan, май 205 года, подготовительная встреча к WSIS’05 в Токио Семинар по u-Japan во время WSIS’05, Тунис, ноябрь 2005 ICACT’2006 – Toward Era of Ubiquitous networks and Ubiquitous Societies, ICACT’2009 - Ubiquitous ICT convergence Makes Life Better NEW2AN 2014 – Flying Ubiquitous Sensor Networks

• 
  Слайд 38

  Всепроникающие сенсорные сети

• 
  Слайд 39

  Архитектура сенсорной сети

• 
  Слайд 40

  Особенности сенсорных сетей

  Очень большое число узлов сети (больше 64000 в одной сети ZigBee, триллионные сети). Ограниченные возможности по электропитанию (зачастую отсутствие ремонтопригодности). Требования по низкому энергопотреблению (КНР, 200000 базовых станций 3G потребляют 1.384 Гига-Ватт часов/год).

• 
  Слайд 41

  Модели для сенсорных сетей

  A.Koucheryavy, A.Prokopiev. USN Traffic Models for Telemetry Applications. LNCS 6869, 2011.

• 
  Слайд 42

  Алгоритмы выбора головного узла

  Основные показатели: - длительность жизненного цикла, - k-покрытие

• 
  Слайд 43

  Изменение показателей качества

• 
  Слайд 44

  Кластеризация

  Методы: Формального элемента (FOREL) K-средних Используются в сотовых сетях подвижной связи Выбор головного узла – зависит от приложений.

• 
  Слайд 45

  Кластерная организация сети

• 
  Слайд 46
  
• 
  Слайд 47

  DT (Direct Transmission)

• 
  Слайд 48

  DT после 180 временных раундов

• 
  Слайд 49

  Кластеризация (LEACH)

• 
  Слайд 50
  
• 
  Слайд 51

  TEEN (Threshold-sensitive Energy Efficient Protocols)

  Жесткий порог(Hard Threshold): Узел передает информацию головному узлу, только если значение энергии находится в интересуемых пределах Мягкий порог (Soft Threshold): Узел передает информацию головному узлу только тогда, когда значение энергии изменилось как минимум на значение порога.

• 
  Слайд 52

  Сравнение алгоритмов

• 
  Слайд 53

  Гетерогенные сети

• 
  Слайд 54

  Сравнение жизненного цикла

• 
  Слайд 55

  Сравнение остаточной энергии

• 
  Слайд 56

  Алгоритмы выбора головного узла

  1. Равновероятный. 2. LEACH (Low Energy Adaptive Cluster Hierarchy), W. Heinzelman, A. Chandrakasan, H. Balakrishnan. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks. Proceedings 33rd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Wailea Maui, Hawaii, USA, Jan. 2000. 3. DCA (Distributed Clustering Algorithm).

• 
  Слайд 57

  Биоподобные алгоритмы

  Эффект роевого интеллекта: - маршрутизация в мобильных сетях (G.D.Caro, F.Ducetelle, L.M.Gambardella. AntHocNet: an Adaptive Nature-Inspired Algorithm for Routing in Mobile Ad Hoc Networks. European Transaction on Telecommunications, v.16, n.5, 2005), - передача пакетов без образования петель (X.Wang, Q.Li, N.Xiong, Y.Pan. Ant Colony Optimization-Based Location-Aware Routing for Wireless Sensor Networks. LNCS 5258, Springer, 2008),

• 
  Слайд 58

  Алгоритмы с использованием нечеткой логики

  1. I.Gupta, D.Riordan, S.Sampali. Cluster-head Election using Fuzzy Logic for Wireless Sensor Networks. Communication Networks and Services Research Conference, May 2005. 2. K.Singh, S.Goutell, S.Verme, N.Pirohit. An Energy Efficient Approach for Clustering in WSN using Fuzzy Logic. International Journal of Computer Applications, v.48, n.18, April, 2012.

• 
  Слайд 59

  Социоподобные алгоритмы

  S.M.Hosseinirad, S.K.Basu. Imperialist Approach to Cluster Head Selection in WSN. Special Issue of International Journal of Computer Applications, n.1, January 2012.

• 
  Слайд 60

  Летающие сенсорные сети

• 
  Слайд 61

  Летающие сенсорные сети (2)

• 
  Слайд 62

  Временные головные узлы. Модель сети (1).

  Пуассоновское сенсорное поле полностью расположено в гетерогенной зоне LTE. Шлюз расположен в центре сенсорного поля на расстоянии 500 м от базовой станции LTE. 100 сенсорных узлов распределены изначально случайным образом на плоскости размером 200 на 200 метров. Сенсорные узлы стационарны. Радиус действия сенсорного узла 20 м, запас энергии в каждом узле – 2Дж, расход энергии на прием - 50 нДж/бит, на передачу – 50 нДж/бит и дополнительно 100 пДж/кв.м. Все сенсорные узлы однородны, т.е. имеют одинаковый радиус действия и начальные энергетические характеристики. Сенсорное поле кластеризовано. В соответствии с практикой использования алгоритма LEACH доля головных узлов предопределена в количестве 5% от общего числа сенсорных узлов.

• 
  Слайд 63

  Временные головные узлы. Модель сети (2).

  Через сенсорное поле 1 раз в 100 раундов проходит мобильный узел иной сети со скоростью 2 м/c (типовая скорость для мобильных сенсорных сетей), который становится головным узлом для пересекаемых им кластеров. Точка входа этого узла в сенсорное поле случайна. Также случайным является номер первого раунда для мобильного временного головного узла. После входа мобильный головной узел пересекает сенсорное поле параллельно сторонам квадрата. Этот мобильный узел становится временным головным в первом же целом раунде после его появления в сенсорном поле. Мобильный головной узел считается выбывшим из сенсорного поля в момент времени, когда наступает очередной раунд, а до пересечения границы сенсорного поля этому узлу остается времени меньше, чем длительность раунда. При этом он уже не может быть избран временным головным. При наличии мобильного временного головного узла в сенсорном поле число выбираемых головных узлов из членов кластера уменьшается на единицу. Собранную за время пребывания в роли головного узла мобильный временный головной узел передает на шлюз или базовую станцию.

• 
  Слайд 64
  

  Изменение вероятности доступности временного мобильного головного узла от времени для разных скоростей его перемещения

• 
  Слайд 65

  5G

  Сети сверхвысокой плотности Предшественники – кооперативные сети в рамках 4G

• 
  Слайд 66

  Гетерогенная зона LTE

  LTE USN MBAN USN VANET USN VANET

• 
  Слайд 67

  Кооперативные сети (1)

  Установка дополнительных ретрансляторов, так называемых узлов коммутации Relay Node (RN) в зоне действия базовой станции, в том числе на подвижных объектах (например, городском транспорте).

• 
  Слайд 68

  Кооперативные сети (2)

  Использование в качестве шлюзов сенсорной сети технических средств, обладающих возможностью обеспечения кооперативной передачи (шлюзы сенсорной сети размещаются, как правило, в местах с наличием гарантированного электроснабжения).

• 
  Слайд 69

  Кооперативные сети (3)

  Использование терминалов, находящихся более близко к базовой стации для обеспечения кооперативной передачи (например, терминалов из группы общих интересов или корпоративных).

• 
  Слайд 70

  D2D- коммуникации

• 
  Слайд 71

  Прямая D2D-коммуникация

• 
  Слайд 72

  Взаимодействие источника и потребителя через устройства ретрансляции

• 
  Слайд 73

  Прямая D2D-коммуникация по типу DC-DC

• 
  Слайд 74

  Приложения Интернета Вещей

  Интернет Вещей = физические вещи + вещи информационного мира Физические вещи: USN + VANET + e-health + …=M2M

• 
  Слайд 75

  M2M сети

  J.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence” K.-C. Chen, S.-Y. Lien. Machine-to-Machine communications: Technologies and Challenges. Ad Hoc Networks, Elsevier, v.18, July 2014. Swarm or Ocean

• 
  Слайд 76

  Трафик в M2M

  Взаимозависимая реакция на события. Антиперсистентный трафик: 0

• 
  Слайд 77

  M2M (оценки плотности)

  Плотностьжителей на 1кв.км (можно найти предполагаемую плотность устройств M2M): Центральный район СПб – 16.170 Василеостровский район СПб – 13.910 Выборгский район СПб – 4.240 Красносельский район СПб - 2770

• 
  Слайд 78

  LTE и M2M

  Моделирование: 30000 на базовую станцию (3GPP, WG2, October 2010, Xian, China)

• 
  Слайд 79

  M2M сети

  J.-B. Waldner “Nanocomputers and Swarm Intelligence” K.-C. Chen, S.-Y. Lien. Machine-to-Machine communications: Technologies and Challenges. Ad Hoc Networks, Elsevier, v.18, July 2014. Swarm or Ocean

• 
  Слайд 80

  M2M системы для пользователей

  Deutsche Telecom - QIVICON Основные проблемы: - комплексное предоставление услуг мультимедиа и M2M - комплексное предоставление услуг M2M и e-health

• 
  Слайд 81

  Экономичная LTE

  WiFi, ZigBee WiFi: Ггб/с, ZigBee: 250 кб/с

• 
  Слайд 82

  Сети LLN

  Low-Power and Lossy Networks (LLN) Стандарт IEEE 802.11 ah: - радиус 1км, - скорость передачи 100 кб/с. Разделение сетей на Гигабитные и низкоскоростные.

• 
  Слайд 83

  Стандартизация E-Health (1)

  CEN/TC 251 – European Committee for Standardization (CEN), Technical Committee 251. Continue Health Alliance. epSOS (european patients Smart Open Services) GS1 Healthcear. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).

• 
  Слайд 84

  Стандартизация E-Health (2)

  6. HL7 - Health Level 7. 7. ISO/TC215 – International standardization organization/Technical Committee 215. 8. ISO/IEEE 11073. 9. ITU-T – Focus Group M2M.

• 
  Слайд 85

  CEN/TC251

  Информатика здоровья. Примеры стандартов: Ресурсы клинических знаний – метаданные. Процедуры управления для WEB баз данных терминов и концептуальных положений – словарь.

• 
  Слайд 86

  Continue Health Alliance

  Cisco, IBM, GE Healthcare, Intel и т.д. Разработка руководств для производителей по построению совместимых сенсорных узлов, домашних сетей, платформ телемедицины, услуг здоровья и фитнеса. В центре внимания 3 составляющих e-здоровья: - управление весом и предупреждение болезней, - управление хроническими заболеваниями, система мониторинга и диагностики, - увеличение активного возраста популяции и поддержка пожилых людей

• 
  Слайд 87

  epSOS

  23 Европейских страны, IBM, Oracle, Microsoft и т.д. e-здоровье без границ, совместимые электронные записи о здоровье, рецепты и страховки.

• 
  Слайд 88

  GS1 Healthcare

  Глобальные стандарты для поддержки компаний, занимающихся e-здоровьем, с целью продвижения точности, скорости и эффективности оказания медицинских услуг и ухода за больными.

• 
  Слайд 89

  DICOM

  Разработка стандартов файлов для медицинских изображений, протоколов записи медицинской информации, обработки и передачи медицинских изображений.

• 
  Слайд 90

  HL7

  Технологические компании, провайдеры e-здоровья, фармацевтические фирмы. Очень крупная и эффективная организация. Множество рабочих групп. Стандарты уровня приложений. Стандарты передачи, записи и использования электронной информации о здоровье, такой как клинические данные и административная информация.

• 
  Слайд 91

  ISO/TC215

  TC215 – Информатика здоровья. Основная задача – обеспечение совместимости между различными системами e-здоровья.

• 
  Слайд 92

  ISO/IEEE 11073

  Стандарты связи для медицинских устройств. Совместимость медицинских устройств.

• 
  Слайд 93

  ITU-T

  Фокус группа по M2M, основная задача в настоящее время – подготовка рекомендаций МСЭ по e-здоровью.

• 
  Слайд 94

  Текущие задачи фокус группы M2M.

  Разработка проекта рекомендации “Экосистемы, поддерживаемые M2M: e-здоровье”. Анализ концепций e–здоровья и разработка концептуальной модели экосистемы e-здоровья на базе M2M.

• 
  Слайд 95

  Терминология

  e-health (e-здоровье) – общее (umbrella) понятие, определяющее область взаимодействия здоровья, медицинской информатики, телекоммуникаций и бизнеса, когда услуги для здоровья и информация о нем обеспечиваются посредством сети Интернет и ей подобных. Включает в себя телемедицину, мобильное здоровье (m-health), телездоровье (telehealth) и т.д.

• 
  Слайд 96

  Система e-здоровья

• 
  Слайд 97

  Экосистема e-здоровья (верхний уровень)

• 
  Слайд 98

  Экосистема e-здоровья на базе M2M

• 
  Слайд 99

  Стандарты для сетей

  Body Area Network (BAN) – нательные сети, IEEE 802.15.6. 2. Для иных целей, например, контроль характеристик окружающей среды в доме – IEEE 802.15.4. Важнейшие сетевые параметры – безопасность и идентификация пользователя.

• 
  Слайд 100

  Интерфейсы сети для передачи данных о здоровье (ISO/IEEE 11073)

  1. ISO/IEEE 11073 - 10407 – интерфейс для передачи данных о давлении. 2. ISO/IEEE 11073 - 10417 - интерфейс для передачи данных об измерении сахара. 3. ISO/IEEE 11073 – 10442 – интерфейс для передачи информации об усилиях на оборудовании для фитнеса.

• 
  Слайд 101

  Требования по качеству обслуживания (ITU-T, Focus Group M2M)

  Характеристики QoS – требуемая скорость, задержки, потери, мобильность, безопасность. Классы качества обслуживания: - критические ситуации в реальном времени, - некритические ситуации в реальном времени, - WEB – консультации.

• 
  Слайд 102

  Параметры качества обслуживания

  ITU-T Draft Recommendation. M2M enabled ecosystems: e-health.

• 
  Слайд 103

  Задержки в 3G (HSPA), LTE

  3G Rel 99 – 68 мс HSPA – 51 мс HSPA+ -

• 
  Слайд 104

  Сети с малыми и сверхмалыми задержками

  10 узлов, скорость передачи для 2-9 узлов 10 Гбит/с, для 1-2 и 9-10 – 4 Мбит/с

• 
  Слайд 105

  Задержки для участка 10 Гбит

• 
  Слайд 106

  Задержки для сети доступа (4Мбит/с)

• 
  Слайд 107

  Сети доступа в сетях с малыми и сверхмалыми задержками

  Сети доступа в сетях с малыми и сверхмалыми задержками для обеспечения предоставления услуг игр в реальном времени и/или e-health должны быть Гигабитными.

• 
  Слайд 108

  Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (1)

  (Y.Koucheryavy. Wireless Technologies for IoT: M2M, 3GPP, EE and Cooperative. SPb SUT, October 05.2012).

• 
  Слайд 109

  Новые технологии для построения Гигабитных сетей доступа (2)

  IEEE 802.11 ac – 3.2Гигабит/с IEEE 802.11 ad – 7 Гигабит/c

• 
  Слайд 110

  Гигабитные сети и LLN

  Развитие технологий телекоммуникаций приводит к появлению новых сетей, таких как гигабитные сети с малыми задержками и низкоскоростные сети с потерями. Появление новых классов сетей требует определения новых макропоказателей: - задержек для гигабитных сетей, - плотности окончаний M2M для низкоскоростных сетей с потерями.

• 
  Слайд 111

  Сетевая безопасность

  UNI - UNI

• 
  Слайд 112

  Особенности угроз в сенсорной сети

  Клонирование. Атаки на энергетическую систему (например, лишение сна сенсорных узлов).

• 
  Слайд 113

  Создание потоков ложных событий

• 
  Слайд 114

  Влияние мобильности сенсорных узлов на время жизни сенсорной сети

• 
  Слайд 115

  Интернет нановещей

  115 Наносеть является самоорганизующейся сетью, в которой в качестве узлов сети используются наномашины, а информация и сигнализация могут быть переданы в том числе и путем перемещения вещества.

• 
  Слайд 116

  Наносети

  116 WNSN Молекулярные Электромагнитные

• 
  Слайд 117

  Электромагнитные наносети

  117 Фундаментальные изменения: Наноантенна Наноприемопередатчик (нанотрансивер) Аналитические модели каналов, сетевой архитектуры и протоколов

• 
  Слайд 118

  Физический и канальный уровни

  118 ТГц Импульсная передача Новые протоколы для импульсной передачи

• 
  Слайд 119

  Наноантенны

  119 Размер: до нескольких сотен нанометров Материал: графен Достижения: Графеновая антенна длиной 1мкм. Диапазон 0.1 – 10 ТГц J.M.Jornet, I.F.Akyildiz. Graphene-based nanoantennas for electromagnetic nanocom munications in the terahertzband. EUCAP, Proceedings, April 2010.

• 
  Слайд 120

  Перспекивные исследования по электромагнитным наносетям (1)

  120 Терагерцовый диапазон: Шумы молекул, потери для различных композиций молекул и условий распространения Информационные возможности терагерцового диапазона Какие нужны мощности передатчмка для преодоления шума молекул?

• 
  Слайд 121

  Перспективные исследования по электромагнитным наносетям (2)

  121 Новые виды модуляции на уровне фемтосекунд Новые схемы кодирования и декодирования (простые и малопотребляющие) Нужен ли MAC уровень? Энергетическая модель, механизмы адресации, маршрутизация, надежность

• 
  Слайд 122

  Молекулярные наносети

  122 Тело человека, животного продукты (нм – мкм) Средние расстояния (мкм – мм) бактерии Сотни метров и километры феромоны

• 
  Слайд 123

  Феромоны

  123 Релизеры – запускают определенную поведенческую реакцию Праймеры – изменяют физиологическое состояние особи Расстояние: до нескольких км. Концентрация: рецепторная система, до 1 молекулы. Релизеры: аттрактанты (феромоны агрегации), репелленты (феромоны отпугивающие), аррестанты (феромоны останавливающие), стимулянты (феромоны активности), детерренты (феромоны тормозящие реакцию).

• 
  Слайд 124

  Бактериальные проводные и беспроводные наносети

  124 Примером проводной связи для бактерий является передача генов или генетического материала между различными бактериями (конъюгация). Примером беспроводной связи может быть формирование так называемого “кворума понимания” для определения размера своего сообщества бактерий.