С.В. Козлов1, Е.А. Спирина2

1,2 Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ (г. Казань, Россия)

1 SVkozlov@kai.ru, 2 EASpirina@kai.ru

Постановка проблемы. Для повышения пропускной способности гетерогенных сетей связи за счет эффективного снижения влияния внутрисистемных помех актуально использовать метод комплексной оптимизации этих сетей. Однако его применение невозможно без реализации метода совместной динамической маршрутизации (СДМ), лежащего в его основе. Простейшим способом внедрения метода СДМ является использование технологии программно-конфигурируемых сетей, позволяющей решить эту задачу путем разработки только программного обеспечения для контроллера. Поэтому разработка алгоритмов реализации метода СДМ в гетерогенных сетях связи на базе программно-конфигурируемых сетей является актуальной задачей.

Цель. Разработать алгоритмы реализации метода СДМ в гетерогенных сетях связи на базе технологий программно-конфигурируемых сетей.

Результаты. Разработаны алгоритмы формирования первоначального и итогового списков соединений, построения сквозных одномерных и множества допустимых маршрутов, расчёта объёма данных, доставляемых по маршрутам, которые выполняются только при начальном планировании сети и изменении её конфигурации, а также алгоритм передачи данных, выполняемый в реальном времени, позволяющие реализовать метод СДМ в гетерогенных сетях связи на базе технологии программно-конфигурируемых сетей. Все разработанные алгоритмы реализованы в виде приложения для контроллера RYU. Протестирована работоспособность приложения в эмуляторе сетей связи Mininet Wi-Fi с внешним контроллером RYU на примере подсети Wi-Fi.

Практическая значимость. Разработанные алгоритмы и реализующее их приложение позволяют применить метод СДМ для повышения пропускной способности гетерогенных сетей связи, использующих технологию программно-конфигурируемых сетей.

Козлов С.В., Спирина Е.А. Алгоритмы реализации метода совместной динамической маршрутизации в программно-конфигурируемых гетерогенных сетях связи // Электромагнитные волны и электронные системы. 2025. Т. 30. № 5. С. 61−78. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202505-05

1. Спирина Е.А., Козлов С.В., Бухарина А.А. Разработка модели трафика в гетерогенных сетях связи на основе экспериментальных данных // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 1. С. 92−110. DOI 10.18127/j00338486-202401-09.
2. Kozlov S., Spirina E. Novel Modification of Integrated Optimization Method for Sensor’s Communication in Wi-Fi Public Networks // Sensors. 2024. V. 24. № 5. P. 1395. DOI 10.3390/s24051395.
3. Спирина Е.А., Козлов С.В., Исмагилов Э.А. Модификация метода совместной динамической маршрутизации в гетерогенных сетях связи // Электромагнитные волны и электронные системы. 2024. Т. 29. № 4. С. 96−107. DOI 10.18127/j15604128-202404-08.
4. Патент на изобретение RUS2784656 от 29.11.2022. Способ совместной динамической маршрутизации в сети связи с пакетной передачей сообщений / Козлов С.В., Спирина Е.А.
5. Vintenkova Y.S., Kozlov S.V., Spirina E.A. Bran collective dynamic routing optimal routes evaluation algorithm // Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. Moscow, Russia. 2018. P. 1–3. DOI 10.1109/ SOSG.2018.8350578.
6. Spirina E.A., Petrova E.A. A Robust Method for Estimating the Channel Data Rate in Seamless IEEE 802.11ax Standard Networks // Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). Kaliningrad, Russia. 2021. P. 1–5. DOI 10.1109/SYNCHROINFO51390.2021.9488341.
7. Bukharina A.A. Advantages of Method of Collective Dynamic Routing in IP Networks // Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). Kaliningrad, Russia. 2021. P. 1–4. DOI 10.1109/SYNCHRO-INFO51390.2021.9488376.
8. Stiti O., Braham O., Pujolle G. Virtual openflow-based SDN Wi-Fi access point // Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS). Guadalajara, Mexico. 2015. P. 1–3. DOI 10.1109/GIIS.2015.7347190.
9. Seyedebrahimi M., Bouhafs F., Raschellà A., Mackay M., Shi Q. SDN-based channel assignment algorithm for interference management in dense Wi-Fi networks // European Conference on Networks and Communications (EuCNC). Athens, Greece. 2016.
   P. 128–132. DOI 10.1109/EuCNC.2016.7561018.
10. P1930.1/D1. IEEE Draft Recommended Practice for Software Defined Networking (SDN) based Middleware for Control and Management of Wireless Networks. 2022. 136 p.
11. Costa-Requena J. SDN integration in LTE mobile backhaul networks // The International Conference on Information Networking. Phuket, Thailand. 2014. P. 264–269. DOI 10.1109/ICOIN.2014.6799479.
12. Rajalakshmi S., Deepika N., Srivardhini C.S., Vignesh A.C., Vignesh D.V. SDN Controller for LTE Networks // International Journal of Computer Applications. 2016. V. 133. № 3. P. 31–36. DOI 10.5120/ijca2016907782.
13. Park J., Yoon W. An architecture of multi-layered SDN based LTE/WiFi Network for multi-interface D2D users // International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). Jeju, Korea (South). 2018. P. 1161–1163. DOI 10.1109/ICTC.2018.8539595.
14. Ma L., Wen X., Wang L., Lu Z., Knopp R. An SDN/NFV based framework for management and deployment of service based 5G core network // China Communications. 2018. V. 15. № 10. P. 86–98. DOI 10.1109/CC.2018.8485472.
15. Irshad M.N., Du L., Khoso I.A., Javed T.B., Aslam M.M. A Hybrid Solution of SDN Architecture for 5G Mobile Communication to Improve Data Rate Transmission // 28th Wireless and Optical Communications Conference (WOCC). Beijing, China. 2019. P. 1–5. DOI 10.1109/WOCC.2019.8770664.
16. Ашаев И.П., Гайсин А.К., Коробков А.А., Сафиуллин И.А., Надеев А.Ф. Определение характера мобильности пользователей в гетерогенных беспроводных сетях с использованием многомерной обработки данных // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2023. № 4(60). С. 6–23. DOI 10.25686/2306-2819.2023.4.6.
17. Mininet-WiFi Emulation Platform for Software-Defined Wireless Networks. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://mininet-wifi.github.io/get-started/, дата обращения 15.04.2025.
18. Santos I., Vieira P., Borralho R., Queluz M.P., Rodrigues A. Emulating a Software Defined LTE Radio Access Network Towards 5G // International Conference on Communications (COMM). Bucharest, Romania. 2018. p. 1-376. DOI 10.1109/ICComm.2018. 8484764.
19. Винтенкова Ю.С., Козлов С.В. Снижение вычислительной сложности конструирования допустимых многомерных маршрутов метода совместной динамической маршрутизации // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2019. № 2(42). С. 22–30. DOI 10.25686/2306-2819.2019.2.22.
20. Шевелев Ю.П. Дискретная математика. Ч. 2: Теория конечных автоматов. Комбинаторика. Теория графов. Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники. 2003. 130 с.
21. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО. 2000. 960 с.
22. Kozlov S.V., Spirina E.A., Ashaev I., Bukharina A., Gaisin A.K. Novel Modification of the Collective Dynamic Routing Method for Sensors' Communication in Wi-Fi Public Networks // Sensors. 2022. V. 22. № 22. P. 8602. DOI 10.3390/s22228602.
23. Винтенкова Ю.С. Оптимизация распределения информации в сетях широкополосного радиодоступа в условиях ограниченности вычислительных ресурсов: дис. … канд. тех. наук. Казань: Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ. 2019. 128 с.
24. Bron C., Kerbosch J. Algorithm 457: finding all cliques of an undirected graph // Communications of the ACM. 1973. V. 16. № 9. P. 575–577.
25. Kozlov S.V. Data Rate Estimation Method for Wi-Fi Networks Operating under Intra-system Interference Influence // Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). Svetlogorsk, Russia. 2020. P. 1–5. DOI 10.1109/SYNCHROINFO49631.2020.9166057.