А.М. Межуев1, К.А. Кобелев2, Д.Л. Стуров3, А.В. Коренной4

1–4 ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж, Россия)

1 multitenzor@mail.ru, 2 konst.kobelev@mail.ru, 3 777dmitry.sturov777@gmail.com, 4 korennoj@mail.ru

Постановка проблемы. Современные цифровые системы связи (ЦСС) функционируют в условиях стремительного роста объёма передаваемой информации и повышения требований к параметрам качества обслуживания QoS (англ. – Quality of Service), таких как средняя временная задержка, джиттер, потери пакетов и пропускная способность (устойчивость к перегрузкам). Значительное повышение интенсивности входного трафика, а также увеличение числа узлов коммутации (УК) в ЦСС приводит к неравномерным нагрузкам на различные элементы сети, что способствует возникновению перегрузок в отдельных УК, а также в целых сегментах системы и, в конечном счете, снижает эффективность информационного обмена (ИО). При этом возникает противоречие между имеющимся канально-сетевым ресурсом ЦСС и возможностью его эффективного использования для обеспечения ИО с требуемым качеством в условиях высокого входного трафика. Разрешение данного противоречия может быть реализовано путем оптимального распределения информационных потоков (маршрутизации) с учетом возможностей ЦСС по передаче и хранению информации. При этом подавляющее большинство алгоритмов маршрутизации, являющихся основой сетевых протоколов взаимодействия, используют в своей работе локальные метрические параметры (количество переходов (хопов), загруженность каналов связи (КС) и др.), что не позволяет учитывать в полном объеме состояние всей ЦСС при выборе маршрута передачи информации и приводит к неэффективному использованию ресурсов сети. В качестве варианта устранения недостатков общепринятых алгоритмов маршрутизации предлагается применение комплексного подхода к распределению информационных потоков, учитывающего возможности системы по передаче и хранению информации. Использование обобщённого показателя при распределении информационных потоков (построении маршрутов) позволяет обеспечить более сбалансированную загрузку сети, минимизировать количество потерь и задержку пакетов, а также повысить производительность ЦСС. В этой связи актуальной задачей является разработка имитационной модели ИО в ЦСС, позволяющей реализовать различные алгоритмы распределения информационных потоков (маршрутизации) в условиях высокой интенсивности изменения входного трафика. Такая модель даёт возможность экспериментально оценить эффективность новых способов маршрутизации и обосновать целесообразность их внедрения в практику проектирования и эксплуатации ЦСС.

Цель. Разработать имитационную модель ИО в ЦСС, обеспечивающую высокую эффективность при изменении интенсивности входного трафика в широких пределах и позволяющую осуществить выбор оптимального алгоритма распределения информационных потоков (маршрутизации) для конкретных условий функционирования.

Результаты. На основе математического аппарата теории систем массового обслуживания разработана имитационная модель ИО в ЦСС, реализованная в среде AnyLogic и обеспечивающая моделирование процессов функционирования сети с учетом ее структуры, параметров нагрузки и характеристик УК, КС с различными алгоритмами маршрутизации. Представлен анализ результатов моделирования ИО в ЦСС с различными алгоритмами распределения информационных потоков (маршрутизации): по минимальному количеству транзитных участков; по величине пропускной способности; по минимальной загрузке интервалов связи, составляющих маршрут передачи информации, на основе обобщенного показателя – коэффициента полезного использования (КПИ) на маршруте. Установлено, что использование обобщённого показателя КПИ в качестве метрического параметра при распределении информационных потоков (маршрутизации) позволяет значительно повысить эффективность ИО (снизить временную задержку, потери пакетов и повысить производительность ЦСС) в условиях изменения интенсивности входного трафика в широких пределах. Подтверждены работоспособность и практическая ценность предложенной модели для повышения эффективности ИО в ЦСС.

Практическая значимость. Предлагаемая модель может быть интегрирована в контур адаптивного управления ЦСС для оперативной корректировки параметров маршрутизации на основе текущего состояния сети, характеристик входного трафика и доступных сетевых ресурсов. Это позволит обеспечить поддержание требуемого качества обслуживания и устойчивости функционирования ЦСС даже в условиях значительных колебаний информационной нагрузки и ограниченности канально-сетевых ресурсов. Особую практическую значимость модель представляет для решения задач проектирования и тестирования перспективных адаптивных ЦСС, включая в себя высокомобильные и децентрализованные сети с динамически изменяющейся топологией. Важным направлением применения модели является моделирование работы ЦСС с использованием мобильных ретрансляторов на базе беспилотных летательных аппаратов, где необходимо учитывать как ограниченную пропускную способность КС, так и изменяющуюся доступность УК. Кроме того, модель позволяет рассматривать различные условия функционирования ЦСС, в том числе критические режимы работы, что особенно важно при построении отказоустойчивых и живучих телекоммуникационных систем.

Межуев А.М., Кобелев К.А., Стуров Д.Л., Коренной А.В. Модель информационного обмена в цифровой системе связи с использованием различных алгоритмов распределения информационных потоков // Электромагнитные волны и электронные системы. 2025. Т. 30. № 6. С. 16−36. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202506-02

1. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. Ч. 1 / Пер. с англ. В.И. Неймана. М.: Наука. 1992. 336 с.
2. Голдсмит А. Беспроводные коммуникации. М.: Техносфера. 2011. 904 с.
3. Клейнрок Л. Коммуникационные сети (стохастические потоки и задержки сообщений). М.: Наука. 1970. 256 с.
4. Берсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных. Изд. 2-е. Нью-Джерси. 1992. 556 р.
5. Kleinrock L., Gail R. Queueing Systems: Problems and Solutions. Wiley-Interscience. 1996. 240 p.
6. Пасечников И.И. Методология анализа и синтеза предельно нагруженных информационных сетей: монография. М.: Машиностроение-1. 2004. 216 с.
7. Парфенов В.И., Золотарев С.В. Тензорный подход к решению задачи оптимальной маршрутизации в информационных сетях // Теория и техника радиосвязи. 2007. № 2. С. 5 – 11.
8. Карташевский В.Г. Основы теории массового обслуживания: учебник для вузов. М.: Горячая линия-Телеком. 2013. 130 с.
9. Request for Comments (RFC): 1058 Routing Information Protocol. Network Working Group. Rutgers University. 1988. 33 p.
10. Request for Comments (RFC): 2453 RIP Version 2. Network Working Group. Bay Networks. 1998. 39 p.
11. Request for Comments (RFC): 2328 OSPF Version 2. Network Working Group. Ascend Communications, Inc. 1998. 244 p.
12. Межуев А.М., Коренной А.В. Оценка эффективности сетевых информационных систем на основе обобщенного показателя // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 3. С. 65−77. DOI 10.18127/j00338486-202103-07.
13. Межуев А.М., Кобелев К.А., Стуров Д.Л., Бабусенко С.И. Способ распределения информационных потоков в цифровой системе связи с использованием обобщенного показателя // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 7. С. 92–103. DOI 10.18127/ j00338486-202407-18.
14. Межуев А.М., Кобелев К.А., Стуров Д.Л., Кульбашный И.А. Алгоритм и модель распределения информационных потоков в цифровой системе связи с использованием обобщенного показателя // Наукоемкие технологии. 2025. Т. 26. № 2. С. 5−19. DOI 10.18127/j19998465-202502-01.
15. Патент на изобретение RUS2835571 от 28.02.2025. Способ определения оптимального маршрута передачи информации в системе связи / Межуев А.М., Кобелев К.А., Стуров Д.Л., Межуев Д.А., Панкратьев А.Н.
16. Боев В.Д. Исследование адекватности GPSS World и AnyLogic при моделировании дискретно-событийных процессов: монография. СПб.: ВАС. 2011. 404 с.
17. Назаров А.Н., Сычев К.И. Модели и методы расчета показателей качества функционирования узлового оборудования и структурно-сетевых параметров сетей связи следующего поколения. Красноярск: Поликом. 2010. 389 с.
18. Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Осин А.В. Моделирование информационных систем: учеб. пособие. М.: Радиотехника. 2005. 368 с.