Технология построения и методы исследования систем управления безопасностью дорожного движения на основе широкополосных беспроводных сетей и радиочастотной идентификации
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Глава 1. Распределенная система радиочастотной идентификации
транспорта . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.1 Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2 Структура системы радиочастотной идентификации транспорта . . . . . . . . 13
1.3 Постановка задач исследования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.1 Исследование эффективности радиочастотной идентификации
мобильных меток . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3.2 Анализ производительности опорной сети . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.3.3 Экспериментальная реализация системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.4 Радиочастотная идентификация транспортных средств . . . . . . . . . . . . . 18
1.4.1 Стандарт EPC Class 1 Generation 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4.2 Обзор исследований производительности UHF RFID . . . . . . . . . . . 25
1.5 Передача данных по беспроводным сетям . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.5.1 Механизм доступа к каналу IEEE 802.11 DCF . . . . . . . . . . . . . . . 29
1.5.2 Обзор исследований производительности беспроводных каналов связи . 30
1.6 Методы исследования задержек в многошаговых беспроводных сетей . . . . . 32
1.6.1 Открытые сети массового обслуживания с марковскими потоками
заявок и обслуживанием фазового типа . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
1.6.2 Методы восстановления PH-распределений и MAP-потоков . . . . . . . 36
1.7 Методы построения распределённых систем радиочастотной идентификации . 38
1.8 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
Глава 2. Исследование производительности систем радиочастотной
идентификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.1 Структура системы радиочастотной идентификации . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2 Общая схема расчёта вероятности идентификации автомобилей . . . . . . . . 43
2.3 Анализ влияния параметров протокола на длительности раундов . . . . . . . . 45
2.4 Моделирование радиоканала между считывателем и меткой . . . . . . . . . . 48
2.4.1 Расчёт бюджета соединений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.4.2 Расчёт мощности принятых сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
2.4.3 Расчёт вероятности битовой ошибки (BER) . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.5 Результаты имитационного моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
2.5.1 Анализ влияния частоты переключений антенн на число раундов . . . 57
2.5.2 Анализ вероятности идентификации транспортных средств . . . . . . . 58
2.6 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
Стр.
Глава 3. Аналитическая модель системы радиочастотной идентификации
автомобилей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.1 Ограничения и допущения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.1.1 Модельный считыватель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.1.2 Модельные метки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2 Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.3 Моделирование раундов инвентаризации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.4 Вычисление оценки длительностей раундов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.4.1 Размеченные сценарии и элементарные операции . . . . . . . . . . . . . 73
3.4.2 Матрицы элементарных операций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.4.3 Построение операций по размеченному сценарию . . . . . . . . . . . . . 78
3.4.4 Расчет распределения числа активных меток . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.4.5 Итерационный расчет оценок длительностей раундов . . . . . . . . . . 82
3.5 Расчет вероятности идентификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.5.1 Определение основного процесса . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.5.2 Переходные вероятности основного процесса для элементарных операций 87
3.5.3 Матрицы переходных вероятностей между раундами для основного
процесса . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.5.4 Расчет вероятности поглощения процесса . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.6 Результаты моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.6.1 Параметры модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.6.2 Анализ свойств раундов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
3.6.3 Расчет вероятности идентификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
3.6.4 Исследование ошибок в оценке вероятности идентификации . . . . . . . 98
3.7 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
Глава 4. Анализ производительности опорной беспроводной сети . . . . . . . 101
4.1 Моделирование многошаговой беспроводной сети с помощью тандемной сети
массового обслуживания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.2 Открытая тандемная сеть массового обслуживания с узлами MAP/PH/1/M . 103
4.2.1 Свойства PH-распределений и MAP-потоков . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4.2.2 Свойства системы MAP/PH/1/M . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.2.3 Точный расчет характеристик сети массового обслуживания . . . . . . 108
4.3 Расчет характеристик сети массового обслуживания методом Монте-Карло . . 112
4.3.1 Обработка событий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.3.2 Расчет характеристик . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
4.3.3 Программная реализация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
4.3.4 Преимущества и недостатки метода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4.4 Расчет характеристик сети методом понижения размерности выходящих
потоков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
Стр.
4.4.1 Аппроксимация по среднему . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
4.4.2 Аппроксимация по двум моментам . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
4.4.3 Аппроксимация по трем моментам . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
4.4.4 Сложность и применимость метода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
4.5 Моделирование задержки в канале . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
4.6 Численное исследование эффективности метода аппроксимации потоков . . . 127
4.6.1 Построение набора данных для исследования . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.6.2 Использование методов аппроксимации выходящего потока . . . . . . . 130
4.7 Численный расчет характеристик многошаговой беспроводной сети . . . . . . 138
4.7.1 Характеристики каналов калибровочной сети . . . . . . . . . . . . . . . 138
4.7.2 Расчет межконцевых задержек в сети произвольного размера . . . . . . 140
4.8 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
Глава 5. Разработка и экспериментальное внедрение системы
радиочастотной идентификации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
5.1 Архитектура системы управления считывателями . . . . . . . . . . . . . . . . 145
5.2 Протоколы взаимодействия компонентов системы . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
5.2.1 IMMP — протокол управления модулями . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
5.2.2 SUAP — протокол подключения интерфейсов управления . . . . . . . . 150
5.2.3 ITOP — протокол работы с RFID-адаптерами . . . . . . . . . . . . . . . 152
5.2.4 TFP — протокол потокового чтения меток . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
5.3 Основные компоненты системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
5.3.1 Супервизор SVR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
5.3.2 RFID-адаптер G2RD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
5.3.3 Приложение TFPD и клиент TFPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
5.3.4 Утилита UAX и интерфейсы управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
5.4 Реализация RFID-считывателей и системы управления . . . . . . . . . . . . . 162
5.4.1 Аппаратная реализация считывателей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
5.4.2 Особенности программной реализации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
5.5 Экспериментальные испытания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
5.5.1 Испытания в Казани в 2014 году . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
5.5.2 Испытания в Казани в 2020 году . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
5.5.3 Испытания на платном участке ЦКАД в 2021 году . . . . . . . . . . . . 169
5.6 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
Список сокращений и условных обозначений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
Словарь терминов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
Стр.
Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
Список рисунков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
Список таблиц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Приложение А. Акты о внедрении . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
Во введении обосновывается актуальность исследований, прово
димых в рамках данной диссертационной работы, формулируется цель,
ставятся задачи работы, излагается научная новизна и практическая зна
чимость представляемой работы, приводится краткое содержание разделов
диссертационной работы.
В первой главе подробно рассматривается структура распределен
ной компьютерной системы радиочастотной идентификации транспорта,
описываются основные задачи и проблемы, возникающие при ее проек
тировании и построении, анализе производительности и поиске способов
увеличения эффективности. Приводится краткое описание технологии
UHF RFID стандарта EPC Class 1 Generation 2 (ISO 18006-C), а также
обзор современных исследований в областях анализа производительности,
способов применения и разработки систем радиочастотной идентифика
ции. Дается краткое описание метода доступа DCF в IEEE 802.11 и
приводится обзор работ, посвященных исследованию и моделированию
задержек в каналах беспроводных сетей. Приводится описание много
фазной системы массового обслуживания, которая используется в работе
для моделирования многошаговой беспроводной сети, даются определения
MAP-потоков и PH-распределений и приводится обзор исследований сетей
массового обслуживания с MAP-потоками и PH-распределениями. Приво
дится краткое описание и обзор методов их восстановления по известным
статистическим данным. В конце раздела приводится обзор исследований
и стандартов в области разработки компьютерных систем управления и
промежуточного программного обеспечения систем радиочастотной иден
тификации.
Вторая глава посвящена исследованию производительности систе
мы радиочастотной идентификации движущихся автомобилей. Рассматри
вается два способа идентификации: по значению EPCID метки, и по паре
значений EPCID и TID. Автомобиль считается идентифицированным, ес
ли хотя бы одна метка была успешно прочитана хотя бы один раз. В
§ 1 приводится описание структуры исследуемой системы радиочастотной
идентификации.
В § 2 приводится первое приближение для расчета вероятности успеш
ной идентификации движущейся со скоростью метки:
)︀
= 1 − 1 − (1 − 2− ) −1 (1 − )
(︀
,
где 2 — число слотов в раунде опроса, — среднее число меток, принима
ющих участие в раунде, — средняя вероятность битовой ошибки (BER),
— общее число бит в ответах метки, = /( ) — среднее число раун
дов, в которых успевает принять метка, — средняя длина отрезка дороги,
на котором метка получает достаточно энергии, — скорость движения
метки, а — средняя длительность раунда инвентаризации. Чем выше дли
тельность символов в командах считывателя и ответах метки, тем ниже
BER и выше средняя длительность раунда . Реальное значение BER
( ), как и величина , меняются со временем, так как из-за эффекта
Доплера канал оказывается зависимым от времени.
В § 3 исследуется зависимость максимальной длительности раундов и
числа раундов, в которых принимает участие метки, от параметров прото
кола EPC Gen.2 (Tari, M, Q и другие). Показано, что длительности раундов
инвентаризации меняются от 700 микросекунд до 400 миллисекунд в зави
симости от настроек протокола. Как следствие, теоретически возможное
число раундов, в которых метка может передать свой идентификатор, ме
няется в зависимости от настроек и скорости движения от 1 до 400.
В § 4 исследуются затухания прямого и отраженного меткой радиосиг
налов с использованием двухлучевой модели распространения. При этом
учитываются поляризация, диаграммы и коэффициенты усиления антенн,
потери при отражении от дороги, потери из-за различных поляризаций,
потери на модуляции отраженного сигнала. Из-за эффекта Доплера мощно
сти сигналов и величина BER оказываются сильно зависимыми от времени,
прошедшего со включения считывателя. В § 4 приводятся результаты
аналитического расчета величин затухания, BER и мощностей принятых
сигналов, а также описываются области, в которых метка получает доста
точно энергии для работы.
12A
A B
A B
8A
01020304050
Рис. 1 — Число раундов, в которых принимает участие метка
В § 5 приводятся численные результаты, полученные с помощью
имитационного моделирования. В имитационной модели учитываются
форматы всех команд и ответов, с высокой точностью рассчитывают
ся длительности кадров, мощности сигналов, моделируются отключения
питания, переключения антенн и смены сессий опроса меток. Сначала
приводятся оценки числа раундов , в которых успевает принять уча
стие метка (см. рис. 1), в зависимости от частоты переключения антенн
и порядка изменений флага сессии в опросе. Затем приводятся результа
ты расчета вероятности идентификации отдельных меток в передних и
задних номерах при различных скоростях движения автомобилей и на
стройках считывателя. Приводится сравнение результатов, полученных с
учетом эффекта Доплера и без него, из которых следует, что этот эффект
оказывает существенное влияние на вероятность идентификации, особенно
при высоких скоростях движения меток. Также получены результаты рас
чета вероятности успешной идентификации автомобиля по любой из меток,
см. рис. 2. Численные эксперименты показывают, что система обладает
достаточно высокой эффективностью даже для быстро движущихся авто
мобилей, когда используются не самые надежные, но и не самые быстрые
настройки протокола. При идентификации по EPCID наилучший резуль
тат дает использование кода Миллера восьмого порядка (M=8) и Tari =
12,5 мкс, а при идентификации по паре EPCID и TID — код Миллера чет
вертого порядка (M=4) и такое же значение Tari.
1,0EPCID, M2, Tari = 12,5
TID, M2, Tari = 12,5
0,9EPCID, M4, Tari = 12,5
TID, M4, Tari = 12,5
EPCID, M8, Tari = 12,5
0,8TID, M8, Tari = 12,5
EPCID, M4, Tari = 25
TID, M4, Tari = 25
0,7
50607080 90 100 110 120 130
, /
Рис. 2 — Вероятность успешной идентификации автомобиля
В третьей главе представлена аналитическая модель системы
радиочастотной идентификации, позволяющая быстро находить оценки
вероятности идентификации мобильной метки при периодических сме
нах флагов опроса и сбросах питания. В § 1 определяются модельные
считыватель и метка, вводятся допущения, использованные в модели, в
частности — о постоянстве битовой ошибки BER и размере области рабо
ты меток, а также о том, что считыватель не передает повторно команды
ACK, Req_Rn или Read при ошибках в ответах меток. В § 2 главы 3 опре
деляются закон движения меток ( ), функция изменения числа меток в
области чтения ( ) = |{ : ⩽ ⩽ + }|, где — момент входа -й
метки в область чтения, — время нахождения метки в области чтения,
вводятся понятия спецификации раунда и сценария работы считывателя, и
приводится формальная постановка задачи. Законы движения меток опре
деляются таким образом, чтобы существовало — максимальное число
меток в области чтения.
Определение 1. Спецификацией раунда будем называть пару значений
опрашиваемого флага и признака сброса питания ( , ), которую будем
def
сокращенно обозначать символом = . Сценарием работы считыва
теля = 1 2 . . . будем называть последовательность спецификаций
раундов конечной длины .
Сценарий работы считывателя определяет периодичность сбросов пи
тания и смены флагов опроса. Считается, что считыватель повторяет свой
сценарий в бесконечном цикле.
Задача 1. Пусть известны законы движения меток ( ) ≡ ( − ),
вероятность битовой ошибки в передаче ответов и сценарий работы
считывателя = 1 2 . . . , а также размеры и длительности команд
считывателя и ответов меток. Пусть также для идентификации меток тре
буется только EPCID (или комбинация EPCID и TID). Требуется найти
вероятность, с которой каждая метка будет успешно идентифицирована.
Для решения задачи 1 предлагается описывать все изменения, про
исходящие в системе, в виде композиции пяти элементарных операций:
проведения считывателем опроса меток, смены флага опроса меток,
сброса питания, добавления и удаления метки из области чтения. Рас
сматриваются два неоднородных марковских случайных процесса: { },
моделирующий число активных меток в системе (то есть меток, участ
вующих в раундах), и двумерный процесс { }, описывающий число
активных меток и состояние выделенной метки. Первый процесс позволя
ет найти оценку длительностей раундов, второй — вычислить вероятность
успешной передачи идентификатора выделенной меткой. Оба процесса —
дискретные, их состояния меняются между раундами опроса. Матрицы
переходных вероятностей 1 , 2 , . . . , процесса { } и 1 , 2 , . . . ,
процесс { } определяются числом меток, участвующих в текущем и сле
дующем раундах, и спецификациями этих раундов.
В § 3 главы 3 приводится формула для оценки вероятности ( )
(ровно из участвующих в раунде меток ответят на команду ACK), и
приближенная формула для оценки длительности раунда ( ), в котором
участвует меток:
∑︁
( ) = ( ) + ↓ ,(1)
=0
где ( ), — вероятности и длительности слотов без ответа ( = 0), сло
тов с успешной передачей идентификатора ( = 1) и слотов с ошибками
или коллизиями ( = 2), = 1, если после раунда считыватель отклю
чает питание на время ↓ . Средняя длительность раунда при известном
распределении числа участвующих меток определяется как математи
ческое ожидание
∑︁
= ( ).(2)
=0
Также приводится формула для расчета максимальной длительности ра
унда .
§ 4 главы 3 посвящен проблеме нахождения оценок длительностей ра
ундов 1 , 2 , . . . , . Для этого по начальной оценке(полученной, например,
исходя из максимальной длительности раундов ) и сценарию работы
считывателя строится размеченный сценарий ̃︀ = ̃︀2 . . .
̃︀1 ̃︀ , симво
лы которого имеют вид ̃︀ = [Δ − Δ + ], где = ( 1 + 2 + · · · + −1 ) —
число меток в начале -го раунда, а ∆−+
и ∆ — число покидающих и по
ступающих в раунде меток. Зная последовательные спецификации ̃︀ и
̃︀ +1 , можно описать матрицу вероятностей переходов процесса в
∇
виде произведения матриц элементарных операций (проведение опро
×↓
са с активными метками), (смена флага опроса), (отключение
+−
питания), (добавление метки), (удаление метки). В произведении
∇
= 1 2 . . . самый левый множитель имеет вид
, остальные — в
зависимости от значений , +1 и . Конкретный вид матриц и
способов построения матриц , а также примеры описаны в § 4 главы 3.
Так как считыватель повторяет сценарий своей работы в цикле,
делается допущение о том, что аналогично повторяется и размеченный
сценарий, то есть после раунда со спецификацией ̃︀ начинается раунд ̃︀1 .
Тогда для распределения вероятностей ( ) процесса { } перед ( + )-м
шагом выполняется соотношение ( + ) = ( ) +1 . . . 1 . . . −1 .
[ ][ ]
Подпроцесс { }∞ =0 , = + , является однородным марковским с
матрицей переходных вероятностей ̃︀ = +1 . . . 1 . . . −1 . Для
[ ]
всевозможных подпроцессов { }, = 1, 2, . . . , можно вычислить ста
ционарные вероятности ( ) . Вероятности (1) можно найти как решение
системы:⎧
(1) ̃︀
⎨
⎪1= (1) ,
∑︀(1)
⎪
⎩ = 1,
=0
а вероятности ( ) , = 2, можно вычислить как ( ) = ( −1) −1 .
С помощью найденных распределений числа активных меток ( ) и
формул для вычисления оценок длительностей раундов (1), (2) вычисляют
ся новые оценки длительностей раундов 1 , 2 , . . . , . Процесс повторяется
итерационно до тех пор, пока либо оценки длительностей раундов не пе
рестают меняться более, чем на , либо не истечет максимальное число
итераций алгоритма. Если исходный сценарий слишком короткий, то при
построении расмеченного сценария ̃︀ используется не сам сценарий , а его
кратное повторение вида . . . . Это позволяет учесть изменения числа
меток в области чтения, происходящие медленнее, чем смена раундов.
В § 5 главы 3 описывается построение и анализ двумерного неодно
[ ] [ ]
родного марковского случайного процесса {( 0 , 0 )}, моделирующего
прохождение области чтения выделенной меткой, поступившей в область
[ ]
чтения в раунде 0 . Компонента 0 определяет состояние выделенной
[ 0 ][ ]
метки: = 0, если она неактивна, 0 = 1, если метка активна и
[ 0 ]
= 2, если метка хотя бы один раз успешно передала свой идентифи
катор, это состояние является поглощающим. Процесс является конечным
и содержит 0 переходов, где 0 — число раундов, в течение которых
наблюдаемая метка находится в области действия считывателя. Тогда веро
ятность успешной идентификации выделенной метки можно выразить как
[ ]
∑︁
= [ ]
P{ = 2},(3)
∈R
[ ] 0
где 0 =∑︀
— вероятность поступления выделенной метки в 0 -м
∈R
раунде, а R = { | ∈ [1, ], ∆+ −1 > 0} — множество номеров раундов,
непосредственно перед которыми в систему поступали новые метки.
[ ]
Определяется одномерный случайный процесс { 0 }, состояния кото
рого взаимно однозначно соответствуют состояниям двумерного процесса
[ ] [ ][ ]
{( 0 , 0 )}. Состоянию компоненты 0 = 2 исходного процесса (выде
ленная метка идентифицирована) соответствует поглощающее состояние
[ ]
0 = 2 + 1 одномерного процесса. Определение матриц переходных
[ ][ ]
вероятностей 0 , = 1, 2, . . . , 0 процесса { 0 } производится анало
гично тому, как это было сделано для процесса { }, однако учитывается
дополнительная информация о состоянии выделенной метки. Эти матрицы
также представляются в виде композиции матриц ∇ , × , ↓ , + , − , со
ответствующих элементарным операциям. Используя найденные матрицы
[ ]
0 , можно выразить вероятность из (3) как:
[ ][ ][ ]
∑︁
= [ ]
0 {
( 0 ,1)
1 0 2 0 . . . 0 }2 +1 ,
0 ∈R
Начальные распределения ( 0 ,1) вычисляются из найденных ранее рас
пределений ( ) :
⎧ ( 0 )
⎨ ,
⎪̃︀ 0 = , 1 ⩽ ⩽
( 0 )
( 0 ,1)= −( +1) ,
̃︀ 0 =
, +1⩽ ⩽ +
⎪
⎩
0,в остальных случаях.
0,2 .0,4 .1 .
1,00
EPCID)
0,75
0,50
0,25
0,00
(
1,00
TID)
0,75
0,50
0,25
0,00
(
0,000 0,005 0,010 0,015 0,020 0,000 0,005 0,010 0,015 0,020 0,000 0,005 0,010 0,015 0,020
BERBERBER
AAxAAAAxABABxABAAAABBBB
Рис. 3 — Вероятность успешной идентификации в разных сценариях ра
боты считывателя при различных интервалах между метками. Метка
находится в области чтения 2,5 сек.
Численные результаты, полученные с помощью аналитической мо
дели, представлены в § 6 главы 3. Показано, что периодические сбросы
питания и смены флагов опроса ведут к значительному увеличению веро
ятности успешной идентификации даже при высоких значениях BER, см.
рис. 3. Для валидации аналитической модели, результаты расчета сравни
вались с данными имитационного моделирования.
Четвертая глава посвящена исследованию производительности
многошаговых беспроводных сетей с помощью сетей массового обслужива
ния с узлами типа MAP/PH/1/N, а также быстрым методам вычисления
характеристик многофазных сетей массового обслуживания. В § 1 вводится
объект исследования (многошаговая беспроводная сеть) и модель (много
фазная система массового обслуживания) и ставится формальная задача
исследования производительности сети с точки зрения оценки межконце
вых задержек и вероятностей потерь пакетов .
В § 2 более подробно рассматривается модель — многофазная систе
ма массового обслуживания с марковскими входными потоками (MAP),
распределениями времени обслуживания фазового типа (PH) и конечны
ми очередями. Приводятся основные утверждения относительно систем
MAP/PH/1/N и многофазных сетей, необходимые для расчета их харак
теристик. После этого приводится схема итерационного точного расчета
средних межконцевых задержек и вероятностей потерь пакетов . При
водится утверждение, показывающее экспоненциальный рост сложности
расчета при увеличении числа узлов сети.
Для получения численных оценок характеристик открытой сети
массового обслуживания в § 3 приводится описание метода Монте-Кар
ло и реализующей его дискретно-событийной имитационной модели сети
массового обслуживания. Основной недостаток метода состоит в том,
что для получения статистически устойчивых результатов необходимо
моделировать большое число пакетов. Для того, чтобы сделать расчет
характеристик более быстрым, можно использовать другой подход, осно
ванный на аппроксимации потоков, передаваемых в сети. В § 4 подробно
рассматривается четыре различных подхода к аппроксимации потоков об
служенных пакетов, основанных на методе моментов:
1. Аппроксимация по среднему 1 пуассоновским потоком;
2. Аппроксимация по среднему 1 и коэффициенту варианции с
помощью экспоненциальных и гиперэкспоненциальных распреде
лений и распределения Эрланга;
3. Аппроксимация PH-распределениями по среднему 1 и коэф
фициентам вариации и ассимметрии с помощью методов,
предложенных в работе Johnson и Taafe„ а также в работе Telek и
Heindl;
4. Аппроксимация MAP-потоком по 1 , , и коэффициенту корре
ляции 1 с помощью метода независимого поиска матрицы 1 по
найденному PH-распределению и коэффициенту корреляции.
В § 5 главы 4 предлагается методика построения тандемной сети мас
сового обслуживания, моделирующей многошаговую беспроводную сеть
проивзольного размера. На моделируемую сеть накладывается ряд огра
ничений: работа на одной частоте, видимость только непосредственных
соседей, использование схемы доступа IEEE 802.11 DCF. Для нахождения
распределений времени обслуживания предлагается использовать калиб
ровочную беспроводную сеть с пятью станциями, для которой можно
получить выборку интервалов передачи пакетов каждой из станций с
помощью имитационной модели. При моделировании беспроводной сети
произвольного размера для промежуточных каналов предлагается исполь
зовать PH-распределения, полученные для канала 2 → 3 калибровочной
сети.
Результаты численного исследования методов вычисления оценок
характеристик многофазных сетей массового обслуживания с аппрокси
мацией выходящих потоков подробно изложены в § 6 главы 4. Для оценки
точности методов были сгенерированы 2500 случайных сетей. Для тех
сетей, порядок выходящего потока с последней фазы в которых был
достаточно мал, было найдено точное решение, для всех остальных —
только приближенные оценки. Для каждого типа аппроксимаций рассмат
ривалось два варианта применения: аппроксимация выходящих потоков
и аппроксимация входящих потоков. Результаты сравнения точности ме
тодов показаны на рис. 4. Хотя наиболее точные результаты показывает
метод Монте-Карло, достаточно точные оценки (в пределах 10%) удается
найти с помощью аппроксимаций по трем моментам, а для нахождения оце
нок межконцевых задержек можно использовать даже аппроксимации по
двум моментам, причем эти методы работают быстрее, чем метод Монте
Карло.
)
. PH
1,0
0,5
X(
0,0
. PH
1,0
X cv
0,5
0,0
0,3
. PH
0,2
X, cv,
0,1
0,0
0,3
. MAP
X, cv, , 1
0,2
0,1
0,0
0,04
0,02
–
0,00
123412341234
,-
Рис. 4 — Точность оценок, полученных с помощью методов аппроксимаций
потоков и метода Монте-Карло
В § 7 главы 4 приведены результаты численного исследования ме
тода моделирования многошаговых беспроводных сетей с помощью сетей
массового обслуживания, где распределения времени обслуживания вычис
ляются с помощью калибровочной сети. Входящий трафик моделировался
с помощью пуассоновских потоков разных интенсивностей от 1,2 до 12
мегабит/с, а каналы беспроводной сети работали на скорости 56 мега
бит/с по протоколу IEEE 802.11 DCF. Для моделирования беспроводной
сети использовалась система моделирования NS-3. Распределения време
ни передачи в каналах моделировались с помощью PH-распределений,
построенных по трем моментам, а также с помощью элементарных экс
поненциальных распределений.
0,00400,54
= 100= 500
0,0035= 2000,0060,53
.
0,00300,0050,52
,
0,00250,51
0,0040,50
0,0020
0,0030,49
0,0015= 1000
0,48
4 5 6 7 8 9 104 5 6 7 8 9 104 5 6 7 8 9 10
NS-3
PH-
Рис. 5 — Межконцевые задержки в сетях с каналами IEEE 802.11
В ходе численного исследования было обнаружено, что в первых ка
налах беспроводной сети происходит существенная фильтрация трафика
(потеря части пакетов), из-за чего задержки в каналах, расположенных
ближе к источнику, оказываются существенно выше, чем в каналах,
расположенных дальше. Для повышения точности моделирования было
предложено изменить схему выбора распределений времени обслуживания:
первые четыре канала моделировать с помощью распределений, получен
ных из калибровочной сети, а для времени обслуживания последующих
каналов использовать распределение времени в последнем канале калиб
ровочной сети. Обновленная методика позволила существенно увеличить
точность оценки (в 1,4 – 5 раз), особенно при высокой нагрузке в сети.
На рис. 5 показаны результаты вычисления межконцевых задержек, по
лученные с помощью имитационной модели беспроводной сети в NS-3 и с
помощью построенных по обновленной методике сетей массового обслу
живания.
В главе 5 приведено описание разработанной автором распреде
ленной компьютерной системы управления RFID-считывателями и пред
ставлены результаты проведенных экспериментов по внедрению системы
радиочастотной идентификации в 2014, 2020 и 2021 годах в городе Казань
и на ЦКАД. В § 1 главы 5 приведена архитектура распределенной ком
пьютерной системы управления считывателями, кратко описаны основные
программные компоненты и приведены различные способы их размещения.
Протоколы связи между компонентами компьютерной системы по
дробно описаны в § 2. Протокол IMMP (Internal Modules Management
Protocol) используется для управления и настройки компонентов со сторо
ны центрального компонента (супервайзера), протокол SUAP (Simple User
Access Protocol) используется для передачи команд управления от пользо
вательских интерфейсов, протокол ITOP (Internal Tag-Operation Protocol)
используется для управления компонентами, работающими с RFID-моду
лями, а протокол TFP (Tag Flow Protocol) используется для подключения
внешних пользователей к системе и получения ими потоков считанных
меток. В § 3 приведено детальное описание компонентов системы: супер
вайзера, RFID-адаптера, сервера TFP и утилиты UAX, используемой для
подключения пользовательских интерфейсов. Описаны принципы их рабо
ты и организаиця параллельной обработки запросов, в частности — способ
мультиплексирования команд управления и чтения меток в RFID-адап
терах. § 4 посвящен описанию реализации RFID-считывателя, а также
программной реализации системы управления на языках C/C++.
В § 5 главы 5 приведено описание эксперимента 2014 года, в хо
де которого разработанными RFID-считывателями было оборудовано две
точки идентификации, а в центре обработки данных ГИБДД был разме
щен сервер, в котором собирались данные о прочитанных метках. Сами
метки были установлены в автомобильные номера и ими были осно
ащены 920 автобусов. Эксперимент продолжался три зимних месяца, с
декабря по февраль, в результате была получена вероятность успешной
идентификации 92 % и 95 %. В ходе эксперимента были выявлены про
блемы с перегруженной видеонаблюдением сетью, которые были решены
добавлением кэширования на считывателях, но свидетельствуют о целе
сообразности построения недорогих выделенных беспроводных сетей для
подключения считывателей. В § 6 описаны результаты протокольных ис
пытаний, проведенный на полигоне в городе Казань, в которых изучалась
эффективность радиочастотной идентификации при проезде автомобилей
на скоростях до 150 км/ч, а также при различных маневрах — следовании,
обгоне. RFID-метки, разработанные ПАО «Микрон», были установлены в
автомобильные номера. Во всех экспериментах все автомобили были успеш
но идентифицированы. Эксперимент по внедрению RFID на ЦКАД в 2021
году описан в § 7.
В заключении приведены основные результаты работы, которые за
ключаются в следующем:
1. Предложена и исследована стохастическая модель системы радио
частотной идентификации ТС, учитывающая скорость движения
RFID-меток, расположенных на номерных знаках автомобилей, а
также различные сценарии проведения циклического опроса и сбо
ра данных с меток.
2.Разработан комплекс аналитических и имитационных моделей для
анализа вероятности идентификации ТС, учитывающих особенно
сти логического и физического уровней протокола стандарта EPC
Class 1 Gen.2, и особенности распространения радиосигналов меж
ду RFID-меткой и считывателем.
3.Предложена методика моделирования многошаговых беспровод
ных сетей с помощью тандемных сетей массового обслуживания,
учитывающая особенности трафика и интерференции в каналах
связи.
4.Разработан метод вычисления оценок характеристик многофаз
ных систем массового обслуживания большой размерности, мо
делирующих компьютерные сети, с коррелированными входными
потоками и распределениями обслуживания фазового типа.
5.Разработана архитектура и реализована распределенная
компьютерная система управления RFID-считывателями, предна
значенная для организации сбора данных об идентифицированных
транспортных средствах.
6.Произведены экспериментальные внедрения разработанной ком
пьютерной системы радиочастотной идентификации транспорт
ных средств на автодорогах в г. Казань и в Московской области.
Системы идентификации автомобилей и регистрации нарушений правил дорожного
движения играют важную роль в управлении безопасностью на дорогах, способствуют
снижению смертности и большого материального ущерба при авариях. Существующие си
стемы основаны на видео- или фото-идентификации номеров транспортных средств (ТС).
Работе этих систем могут препятствовать загрязнение при плохих погодных условиях или
намеренное скрытие номерного знака. Из-за этого, по сведениям ГИБДД, эффективность
систем идентификации автомобилей может падать ниже 50 %. Это определяет актуальность
тематики диссертации, направленной на исследование и создание новых распределенных
компьютерных систем безопасности на дорогах, использующих альтернативные источники
идентификации транспортных средств, а именно — технологию радиочастотной идентифи
кации (RFID). Постановлением Правительства РФ предусмотрено создание таких систем в
2022 – 2024 гг. в пилотных зонах в Москве, Санкт-Петербурге и Казани.
При использовании RFID-технологии радиометка размещается в номерном знаке или
под лобовым стеклом автомобиля. Находясь в зоне действия RFID-считывателя, она переда
ет ему свой уникальный идентификатор. В пассивных системах RFID УВЧ-диапазона 860 –
960 МГц метки не обладают собственными источниками энергии и могут быть идентифициро
ваны считывателями на расстоянии порядка 10 – 20 метров. Эффективность радиочастотной
идентификации существенно зависит как от особенностей окружения, распространения ра
диосигналов и характеристик антенн, так и от параметров протокола международного
стандарта EPC Class 1 Generation 2 (EPC Gen2), используемого для связи между считыва
телем и метками. Хотя анализу производительности систем радиочастотной идентификации
в различных приложениях посвящено значительное количество работ, тематика применения
RFID для идентификации автомобилей остается слабо изученной. В диссертации предложе
ны и исследованы новые математические и имитационные модели системы радиочастотной
идентификации ТС, учитывающие как параметры распространения радиосигналов, так и
всевозможные настройки RFID-считывателей и параметры протокола.
Для работы автоматической компьютерной системы безопасности необходимо соеди
нить точки идентификации ТС с центрами обработки данных компьютерными сетями, по
которым оперативно передается информация о распознанных номерах автомобилей. Про
водные решения оказываются не всегда доступными по техническим или экономическим
причинам, поэтому особый интерес представляют широкополосные беспроводные сети. Для
анализа проивзодительности беспроводных сетей часто применяются стохастические методы,
но из-за высокой сложности их зачастую трудно применять для анализа больших мно
гошаговых сетей. Одним из наиболее распространённых методов исследований являются
сети массового обслуживания (СеМО), в которых каналы связи и маршрутизаторы мо
делируются обслуживающими приборами с очередями. Хорошую точность при описании
реальных систем показывают СеМО с марковсиким входящими потоками (MAP) и распре
делением времени обслуживания фазового типа (PH). Хотя системы MAP/PH/1/N хорошо
исследованы, их применение для построения открытых сетей массового обслуживания, мо
делирующих реальные беспроводные сети, мало изучено в современной литературе. Из-за
высокой сложности моделей значительный интерес представляют методы быстрого получе
ния приближенных оценок их характеристик, разработанные в настоящей работе.
Системы управления RFID-считывателями, используемые в системах безопасности на
автодорогах, обладают рядом особенностей. Во-первых, они должны обеспечивать непрерыв
ный сбор данных с большого количества RFID-считывателей в реальном времени. Во-вторых,
необходимо объединять данные о прочитанных RFID-метках с данными от камер видеофик
сации, радарами и другими датчиками. Наконец, для различных служб и ведомств система
должна предоставлять разные уровни доступа. Перечисленные особенности обуславливают
необходимость разработки новой распределенной системы управления считывателями, пред
ложенной в диссертации. Таким образом, высокая практическая потребность в разработке
новых систем управления безопасностью дорожного движения на основе RFID-технологии и
широкополосной беспроводной связи и особенности их реализации определяют актуальность
и новизну диссертационной работы.
Исследованиям в области проектирования, разработки и применения технологии RFID,
а также исследованиям широкополосных беспроводных сетей с использованием методов тео
рии массового обслуживания, посвящен ряд работ, среди которых следует особо отметить
работы отечественных и зарубежных учёных: В.М. Вишневский, А.Н. Дудин, П.В. Никитин,
Е.А. Кучерявый, Р.В. Киричек, К.Е. Самуйлов, Ю.В. Гайдамака, В.В. Рыков, Р.Н. Минниха
нов, D. Lucantoni, N. Abramson, L.G. Roberts, M.F. Neuts, G. Horvath, G. Bianchi, H. Okamura,
P. Buchholz, M. Telek, J.C. Strelen, L. Bodrog, D. Aldous, K.V.S. Rao, C. Floerkemeier, C. Wang,
E. Vahedi, R. Nelson, T.S. Rappaport, S. Singh, J. Kriege, P. Djukic, S. Valaee, J.E. Hoag. и др.
Объектом исследования являются системы радиочастотной идентификации транс
порта и компьютерные сети в их составе.
Предметом исследования являются методы анализа и алгоритмы расчета харак
теристик производительности систем радиочастотной идентификации, а также методы
построения и исследования компьютерных сетей и систем управления распределенными си
стемами идентификации транспорта.
Целью данной работы является создание комплекса моделей для анализа произво
дительности систем радиочастотной идентификации ТС и широкополосных беспроводных
сетей, а также разработка и экспериментальное внедрение системы управления, сбора и пе
редачи данных с RFID-считывателей в центр обработки данных. В диссертационной работе
сформулированы и решены следующие задачи:
1. Разработка и исследование комплекса аналитических и имитационных моделей для
анализа и оптимизации основных характеристик систем радиочастотной идентифи
кации транспортных средств.
2. Разработка методики оценки производительности широкополосных беспроводных
сетей, использующихся для передачи данных от RFID-считывателей в центры об
работки данных, на основе методов теории массового обслуживания и марковских
случайных процессов.
3. Разработка архитектуры и реализация распределенной компьютерной системы
управления и сбора данных с RFID-считывателей, ее экспериментальное внедрение
и проведение испытаний.
Научная новизна:
1. Впервые предложена и исследована стохастическая модель системы радиочастотной
идентификации ТС, учитывающая скорость движения RFID-меток, расположенных
на номерных знаках автомобилей, а также различные сценарии проведения цикли
ческого опроса и сбора данных с меток.
2. Разработан комплекс новых аналитических и имитационных моделей для ана
лиза вероятности идентификации ТС, учитывающих особенности логического и
физического уровней протокола стандарта EPC Class 1 Gen.2, и особенности рас
пространения радиосигналов между RFID-меткой и считывателем.
3. Предложена новая методика моделирования многошаговых беспроводных сетей с
помощью тандемных сетей массового обслуживания, учитывающая особенности тра
фика и интерференции в каналах связи.
4. Разработан оригинальный метод вычисления оценок характеристик многофазных
систем массового обслуживания большой размерности с коррелированными входны
ми потоками и распределениями обслуживания фазового типа.
5. Разработана архитектура и реализована новая распределенная компьютерная си
стема управления RFID-считывателями, предназначенная для организации сбора
данных об идентифицированных транспортных средствах.
6. Проведена обработка экспериментальных данных, полученных при опытных внедре
ниях разработанной распределенной компьютерной системы радиочастотной иденти
фикации на автодорогах в г. Казань и на ЦКАД в Московской области, показавшая
высокое совпадение с теоретическими результатами диссертации.
Область исследования. Диссертационная работа соответствует содержанию специ
альности 05.13.15, а именно следующим пунктам специальности:
– Разработка научных основ создания вычислительных машин, комплексов и ком
пьютерных сетей, исследования общих свойств и принципов функционирования
вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.
– Теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования вы
числительных машин, комплексов и компьютерных сетей с целью улучшения их
технико-экономических и эксплуатационных характеристик.
– Разработка научных методов и алгоритмов организации параллельной и распреде
ленной обработки информации, многопроцессорных, многомашинных и специальных
вычислительных систем.
– Разработка научных методов и алгоритмов создания структур и топологий компью
терных сетей, сетевых протоколов и служб передачи данных в компьютерных сетях,
взаимодействия компьютерных сетей, построенных с использованием различных те
лекоммуникационных технологий, мобильных и специальных компьютерных сетей,
защиты компьютерных сетей и приложений.
Практическая значимость. Аналитические и имитационные модели и методы, пред
ложенные в диссертации, могут эффективно использоваться для оценки производительности
систем радиочастотной идентификации автомобилей и широкополосных беспроводных сетей.
Распределенная система управления считывателями и программное обеспечение, описанные
в работе, использовались в трех экспериментальных внедрениях на автодорогах в г. Казань
и Московской области. Практическая значимость диссертационной работы подтверждается
актами о внедрении, полученными от Государственного бюджетного учреждения «Безопас
ность дорожного движения» (г. Казань) и ПАО «Микрон».
Результаты работы также были использованы в исследованиях, проводимых по сле
дующим грантам:
– Контракт c Министерством образования и науки РФ № 14.514.11.4071 в рамках
федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным
направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2013 го
ды».
– Соглашение с Министерством образования и науки РФ о предоставлении субсидии от
22.10.2014 г. № 14.613.21.0020 в рамках федеральной целевой программы «Исследова
ния и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического
комплекса на 2014-2020 годы».
– Грант Российского научного фонда (РНФ) № 16-49-02021.
– Грант Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) № 13-07-00737.
– Грант Российского фонда фундаментальных исследований (международный проект
РФФИ — БРФФИ) № 14-07-90015.
– Грант Российского фонда фундаментальных исследований (международный проект
РФФИ — БРФФИ) № 16-57-00130.
Методология и методы исследования. Для решения задач, поставленных в дис
сертации, использовались методы теории вероятностей, математической статистики, теории
случайных процессов, теории массового обслуживания, методы дискретно-событийного ими
тационного моделирования. При разработке программного обеспечения использовались
методы многопоточного программирования, методы разработки распределенных систем.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Стохастическая модель системы радиочастотной идентификации ТС, учитывающая
скорость движения RFID-меток, расположенных на номерных знаках автомобилей, а
также различные сценарии проведения циклического опроса и сбора данных с меток.
2. Новый комплекс аналитических и имитационных моделей для анализа вероятности
идентификации ТС, учитывающих особенности логического и физического уровней
протокола стандарта EPC Class 1 Gen.2, и особенности распространения радиосиг
налов между RFID-меткой и считывателем.
3. Новая методика моделирования многошаговых беспроводных сетей с помощью
тандемных сетей массового обслуживания, учитывающая особенности трафика и
интерференции в каналах связи.
4. Метод вычисления оценок характеристик многофазных систем массового обслужи
вания большой размерности с коррелированными входными потоками и распределе
ниями обслуживания фазового типа.
5. Архитектура и реализация новой распределенной компьютерной системы управ
ления RFID-считывателями, предназначенная для организации сбора данных об
идентифицированных транспортных средствах.
6. Результаты экспериментальных внедрений разработанной распределенной компью
терной системы радиочастотной идентификации транспортных средств на автодоро
гах в г. Казань и в Московской области.
Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием строгих
математических моделей, сравнением результатов аналитического и имитационного моде
лирования. Результаты анализа вероятности идентификации автомобилей согласуются с
результатами, полученными в ходе реальных экспериментов.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих кон
ференциях: 12th Annual IEEE International conference on RFID 2018 (IEEE RFID 2018; США,
Орландо); 11th Annual IEEE International conference on RFID 2017 (IEEE RFID 2017; США,
Финикс); международный форум Kazan Digital Week 2020 (Казань); International conference
on Advances in Applied Probability and Stochastic Processes 2019 (ICAAP & SP 2019; Ин
дия, Коттаям); 13-е и 12-е Всероссийские совещания по проблемам управления (ВСПУ 2019,
ВСПУ 2014; Москва, ИПУ РАН); 20-я, 18-я, 16-я и 15-я Международные конференции им.
А.Ф. Терпугова Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ
2021, ИТММ 2019, ИТММ 2017, ИТММ 2016; Россия); 11th IEEE International Conference
on Application of Information and Communication Technologies (IEEE AICT 2017; Москва,
ИПУ РАН); 21-я, 20-я, 19-я, 18-я и 17-я Международные Конференции «Распределенные
компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь» (DCCN 2018,
DCCN 2017, DCCN 2016, DCCN 2015, DCCN 2013; Москва); 7th International Workshop
on Communication Technologies for Vehicles (Nets4Cars-Fall 2014; Санкт-Петербург); 2012
International Conference on RFID-Technology and Applications (IEEE RFID-TA 2012; Франция,
Ницца); 10-я и 5-я Всероссийская конференция «Информационно-телекоммуникационные
технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем» (ИТТММ 2020,
ИТТММ 2015; Москва, РУДН).
Личный вклад. Основные результаты диссертационной работы получены автором
самостоятельно. В работах [186–189, 192, 199–205, 209, 210] автору принадлежит участие
в постановке задач, разработка методов и алгоритмов и реализация комплекса программ.
В работах [194–198] — обзор литературы и разработка численных алгоритмов. Работа [193]
выполнена без соавторов.
Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 20 печатных
изданиях, 4 из которых изданы в журналах, рекомендованных ВАК, 15 — в изданиях, индек
сируемых Web of Science и Scopus, 1 — в издании, индексируемом РИНЦ.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения
и 1 приложения. Полный объём диссертации составляет 200 страниц, включая 85 рисунков
и 8 таблиц. Список литературы содержит 210 наименований.
Глава 1. Распределенная система радиочастотной идентификации транспорта
Основные результаты работы заключаются в следующем.
1. Предложена и исследована стохастическая модель системы радиочастотной иден
тификации ТС, учитывающая скорость движения RFID-меток, расположенных на
номерных знаках автомобилей, а также различные сценарии проведения цикличе
ского опроса и сбора данных с меток.
2. Разработан комплекс аналитических и имитационных моделей для анализа вероят
ности идентификации ТС, учитывающих особенности логического и физического
уровней протокола стандарта EPC Class 1 Gen.2, и особенности распространения
радиосигналов между RFID-меткой и считывателем.
3. Предложена методика моделирования многошаговых беспроводных сетей с помощью
тандемных сетей массового обслуживания, учитывающая особенности трафика и
интерференции в каналах связи.
4. Разработан метод вычисления оценок характеристик многофазных систем массового
обслуживания большой размерности, моделирующих компьютерные сети, с коррели
рованными входными потоками и распределениями обслуживания фазового типа.
5. Разработана архитектура и реализована распределенная компьютерная система
управления RFID-считывателями, предназначенная для организации сбора данных
об идентифицированных транспортных средствах.
6. Произведены экспериментальные внедрения разработанной компьютерной системы
радиочастотной идентификации транспортных средств на автодорогах в г. Казань и
в Московской области.
Список сокращений и условных обозначений
ALE Application Level Events, события уровня приложений
API Application Programming Interface, программный интерфейс приложения
ASK Amplitude Shift Keying, амплитудная манипуляция
AWGN Additive white Gaussian noise, аддитивный белый гауссовский шум
BER Bit Error Rate, вероятность битовой ошибки
BLF Backscatter Link Frequency, частота обратного рассеяния
CRC Cyclic Redundancy Check, циклический избыточный код
CSMA/CA Collision Sense Multiple Access with Collision Avoidance, множественный до
ступ с контролем несущей и избежанием коллизий
CTS Clear to Send, подтверждение доступности канала для передачи
CW в контексте RFID: Constant Wave, постоянный синусоидальный сигнал; в
контексте CSMA/CA: Contention Window, размер конкурентного окна
DCF Distributed Coordination Function, распределенная функция координации
DCI Discovery, Configuration, and Initialization, поиск, настройка и инициализа
ция
DIFS DCF Interframe Space, межкадровый интервал в DCF
DR Division Ratio, коэффициент деления
DSRC Dedicated short-range communications, выделенная связь ближнего дей
ствия
EDCA Enhanced Distributed Channel Access, усовершенствованный доступ к кана
лу
EDCF Enhanced DCF, усовершенствованный DCF
EM Expectation Maximization, максимизация ожидания
EPC Electronic Product Code, электронный код продукции
EPCID Electronic Product Code Identifier, идентификатор, хранящийся в банке па
мяти EPC в метке
HCCA HCF Controlled Channel Access, доступ к каналу с использованием HCF
HCF Hybrid Coordinator Function, гибридная функция координации
HTTP HyperText Transfer Protocol, протокол передачи гипертекста
IEC International Electrotechnical Commission, Международная электротехни
ческая комиссия
IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers, Институт инженеров элек
тротехники и электроники
ISO International Organization for Standardization, международная организация
по стандартизации
IoE Internet of Everything, интернет всего
IoT Internet of Things, интернет вещей
JSON JavaScript Object Notation, обозначение объектов JavaScript
LLRP Low Level Reader Protocol, протокол считывателя низкого уровня
MAP Markovian Arrival Process, марковский входящий поток
MDID Mask-Designer Identifier, идентификатор производителя метки
MIB Management Information Base, база информации управления
MSP Markov Service Process, марковский процесс обслуживания
PC Protocol Control, поле управления протоколом
PH Phase-Type Distribution, распределение фазового типа
PIE Pulse Interval Encoding, кодирование длительностью импульса
PSK Phase-Shift Keying, фазовая манипуляция
QoS Quality of Service, качество обслуживания
REST Representational state transfer, передача репрезентативного состояния
RFID Radio Frequency Identification, радиочастотная идентификация
RPC Remote Procedure Call, удаленный вызов процедур
RTcal Reader-Tag calibration, калибровочный символ для канала от считывателя
к метке
RTS Request to Send, запрос на захват канала
SaaS Software as a Service, программное обеспечение как сервис
SIFS Short Interframe Space, короткий межкадровый интервал
SIP Session Initiation Protocol, протокол установления сеанса
SNMP Simple Network Management Protocol, простой протокол сетевого управле
ния
SNR Signal-to-Noise Ration, соотношение сигнал-шум
TCP Transmission Control Protocol, протокол управления передачей
TID Tag Identification, банк идентификации метки
TLS Transport Layer Security, протокол защиты транспортного уровня
TRcal Tag-Reader calibration, калибровочный символ для канала от метки к счи
тывателю
UDP User Datagram Protocol, протокол пользовательских датаграмм
UHF Ultra High Frequency, ультравысокие частоты
XaaS Everything as a Service, что угодно как сервис
XML eXtensible Markup Language, расширяемый язык разметки
ССК Сильно связанная компонента
ГИБДД Государственная инспекция безопасности дорожного движения
ЦКАД Центральная кольцевая автодорога
ЦОД Центр обработки данных
Словарь терминов
backoff : алгоритм двоичной экспоненциальной выдержки, процедура выбора случай
ного времени ожидания начала передачи при возникновении коллизий
RFID : технология радиочастотной идентификации, в которой активное устройство
(считыватель) получает идентификатор пассивного устройства (метки) с помощью передачи
радиосигналов
P{ } : вероятность события
Mξ : математическое ожидание случайной величины ξ
⊕ : операция Кронекеровой суммы матриц
{ } : ( , )-й элемент матрицы
: единичная матрица размерности
0 : нулевой вектор-строка
1 : вектор-столбец, состоящий из единиц
Помогаем с подготовкой сопроводительных документов
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.1 (20 отзывов)
4.6 (30 отзывов)
5 (8 отзывов)
4.9 (20 отзывов)
5 (285 отзывов)
5 (1241 отзыв)
4.8 (37 отзывов)
4.8 (1033 отзыва)
5 (188 отзывов)
