Аннотации:
Магістерська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та
вдосконаленню методів керування трафіком у бездротових сенсорних мережах
технології LoRaWAN на основі кластерного аналізу ресурсів.
У роботі проведено детальний аналіз архітектури протоколу LoRaWAN та
існуючих методів розподілу ресурсів. На основі цього обґрунтовано доцільність
використання кластерного аналізу (Traffic Clustering) для динамічного
ранжування ресурсів та забезпечення ефективного балансування навантаження
між шлюзами та каналами.
Метою роботи є розробка моделі керування трафіком IoT-мережі на основі
кластеризації ресурсів LoRaWAN для підвищення ефективності передачі даних і
зменшення навантаження на канали зв’язку.
Наукова новизна роботи полягає у розробці симуляційної моделі
LoRaWAN-мережі з можливістю динамічного перерозподілу навантаження між
вузлами за допомогою кластеризації трафіку. Запропоновано підхід до
оцінювання ефективності кластеризації на основі показників доставки пакетів,
колізій і енергоспоживання.
Наведено перелік заходів щодо забезпечення відповідних умов праці та
безпеки. Обґрунтовано економічну ефективність результатів кваліфікаційної
роботи.
6
Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості
використання результатів роботи, зокрема, моделі для керування трафіком
IoT-мереж за допомогою кластеризації ресурсів мереж в галузях
агромоніторингу, “розумного міста”, екологічного моніторингу а також для
військових і промислових систем зв’язку, де важлива стабільна передача даних
при великій кількості пристроїв.
