Forming the Telecommunication Networks’ Cross-Sections to Analyze the Latter Stability with Different Connectivity Measures

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The problem of stability analysis and its components of reliability and survivability is quite popular both in the field of telecommunications and in other industries involved in the development and operation of complex networks. The most suitable network model for this type of problem is a model that uses the postulates of graph theory. At the same time, the assumption of the random nature of failures of individual links of the telecommunications network allows it to be considered in the form of a generalized Erdos–Renyi model. It is well known that the probability of failure of elements can be interpreted in the form of a readiness coefficient and an operational readiness coefficient, as well as in the form of other indicators that characterize the performance of elements of a telecommunications network. Most approaches consider only the case of bipolar connectivity, when it is necessary to ensure the interaction of two end destinations. In modern telecommunications networks, services such as virtual private networks come to the fore, for which multipoint connections are organized that do not fit into the concept of bipolar connectivity. In this regard, we propose to extend this approach to the analysis of multi-pole and all-pole connections. The approach for two-pole connectivity is based on a method that uses the connectivity matrix as a basis, and, in fact, assumes a sequential search of all combinations of vertex sections, starting from the source and drain. This method leads to the inclusion of non-minimal cross-sections in the general composition, which required the introduction of an additional procedure for checking the added cross-section for non-excess. The approach for all-pole connectivity is based on a method that uses the connectivity matrix as a basis, and, in fact, assumes a sequential search of all combinations of vertex sections, not including one of the vertices considered terminal. A simpler solution was to control the added section for uniqueness. The approach for multipolar connectivity is similar to that used in the formation of the set of minimal all-pole sections and differs only in the procedure for selecting the combinations used to form the cross-section matrix, of which only those containing pole vertices are preserved. As a test communication network, the Rostelecom backbone network is used, deployed to form flows in the direction of "Europe-Asia". It is shown that multipolar sections are the most general concept with respect to two-pole and all-pole sections. despite the possibility of such a generalization, in practical applications it is advisable to consider particular cases due to their lower computational complexity.

Авторлар туралы

A. Batenkov

Oryol State University named after I.S. Turgenev

Email: pustur@yandex.ru
Komsomolskaya St. 95

K. Batenkov

Academy of Federal Guard Service

Email: pustur@yandex.ru
Priborostroitelnaya St. 35

A. Fokin

Academy of Federal Guard Service

Email: pustur@yandex.ru
Priborostroitelnaya St. 35

Әдебиет тізімі

  1. Shengjie Xu, Yi Qian, Rose Qingyang Hu. Reliable and resilient access network design for advanced metering infrastructures in smart grid // IET Smart Grid, 2018. pp. 1–7.
  2. Xu S., Qian Y., Hu R.Q. A data-driven preprocessing scheme on anomaly detection in big data applications. Proc. in 2017 IEEE Conf. on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), Atlanta, GA, USA, May 2017.
  3. Ye F., Qian Y., Hu R.Q., et al. Reliable energy-efficient uplink transmission for neighborhood area networks in smart grid’, IEEE Trans. Smart Grid, 2015, 6, (5), pp. 2179–2188.
  4. Ye F., Qian Y., Hu R.Q. Energy efficient self-sustaining wireless neighborhood area network design for smart grid, IEEE Trans. Smart Grid, 2015, 6, (1), pp. 220–229.
  5. Ye F., Liang Y., Zhang H., et al. Design and analysis of a wireless sensor based monitoring network for transmission lines in smart grid’, Wirel. Commun. Mob. Comput., 2016, 16, (10), pp. 1209–1220.
  6. Xu S., Qian Y. Quantitative study of reliable communication infrastructure in smart grid NAN’. Proc. in Design of Reliable Communication Networks, Kansas City, MO, USA, 2015.
  7. Zuev K. M., Wu S. & Beck J. L. Network reliability problem and its efficient solution by Subset Simulation // Probabilistic Engineering Mechanics 40. 2015. P. 25–35.
  8. Zhang H. C., Xu D. L., Lu C., Qi E. R., Tian C., Wu Y. S. Connection effect on amplitude death stability of multi-module floating airport // Ocean Eng., 2017. pp. 46–56.
  9. Pino W., Gomes T., Kooij R. A Comparison between Two All-Terminal Reliability Algorithms // Journal of Advances in Computer Networks, Vol. 3, No. 4, December 2015. pp. 284–290.
  10. Chaturvedi S. K. Network Reliability Measures and Evaluation / Sanjay K. Chaturvedi. – Scrivener Publishing LLC. – 2016. – 237 p.
  11. Райгородский А. М. Модели случайных графов и их применения // Труды МФТИ. – 2010. Том 2, № 4. – С. 130–140.
  12. ГОСТ Р 53111–2008. Устойчивость функционирования сети связи общего пользования. Требования и методы проверки. – Введ. 2008–12–18. – Москва : Стандартинформ, 2009. 16 с.
  13. Острейковский В. А. Теория надежности : Учеб для вузов / В. А. Острейковский. – Москва : Высш. шк., 2003. – 463 с.
  14. Paredes R. Network Reliability Estimation in Theory and Practice / R. Paredes, L. Duenas–Osorio, K. S. Meel, M. Y. Vardi // Preprint submitted to Reliability Engineering & System Safety. – 2018. – 26 p.
  15. Зыков А. А. Основы теории графов. – Москва : Наука, Гл. ред физ.-мат. лит., 1987. – 384 с.
  16. Батенков А.А., Батенков К.А., Фокин А.Б. Методы формирования множеств состояний телекоммуникационных сетей для различных мер связности // Труды СПИИРАН. 2020. № 3 (19). C. 644-673.
  17. Батенков К. А. Точные и граничные оценки вероятностей связности сетей связи на основе метода полного перебора типовых состояний // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18. № 5. С. 1093–1118.
  18. Ahmad S. H. Enumeration of Minimal Cutsets of an Undirected Graph / S. H. Ahmad // Microelectronics Reliability. – 1990. – Vol. 30(1). – pp. 23–26.
  19. Магнус Я. Р. Матричное дифференциальное исчисление с приложениями к статистике и эконометрике / Я. Р. Магнус, Х. Нейдеккер ; пер. с англ. ; Под ред. С. А. Айвазяна. – Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2002. – 496 с.
  20. Mishra R. A Cutsets based Unified Framework to Evaluate Network Reliability Measures / R. Mishra, S. K. Chaturvedi // IEEE Transaction on Reliability. – 2009. – Vol. 56(4). – pp. 658–666.
  21. Mishra R. Global Reliability Evaluation using g-Minimal Cutsets / R. Mishra, S. K. Chaturvedi // International Journal of Performability Engineering. – 2009. – Vol. 5(3). – pp. 251–258.
  22. Gharavi, H., Hu B. Multigate communication network for smart grid, Proc. IEEE, 2011, 99, (6), pp. 1028–1045.
  23. Lin M., Ting C. A polynomial-time algorithm for computing K-terminal residual reliability of d-trapezoid graphs’, Inf. Process. Lett., 2015, 115, (2), pp. 371–376
  24. Paredes R. Network Reliability Estimation in Theory and Practice / R. Paredes, L. Duenas–Osorio, K. S. Meel, M. Y. Vardi // Preprint submitted to Reliability Engineering & System Safety. – 2018. – 26 p.
  25. Housni K. An Efficient Algorithm for Enumerating all Minimal Paths of a Graph. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2019. 10. pp. 450–460. 10.14569/IJACSA.2019.0100159.
  26. Lin Y.-K. and Yeh C. T. Determine the optimal double-component assignment for a stochastic computer network. Omega, 2012. Vol. 40, no. 1, pp. 120–130.
  27. Lin Y. K. A novel algorithm to evaluate the performance of stochastic transportation systems, Expert Systems with Applications. Expert Systems with Applications, 2010. Vol. 37, no. 2, pp. 968–973.
  28. Bai G. H., Tian Z. G., Zuo M. J. An improved algorithm for finding all minimal paths in a network. Reliability Engineering and System Safety, 2016. Vol. 150, pp. 1–10.
  29. Батенков К. А. Числовые характеристики структур сетей связи // Труды СПИИРАН. 2017. № 4 (53). С. 5–28.
  30. Батенков К. А., Батенков А. А. Анализ и синтез структур сетей связи по детерминированным показателям устойчивости // Труды СПИИРАН. 2018. № 3 (58). С. 128–159.
  31. Батенков К. А. Синтез детерминированных нелинейных дискретных отображений непрерывных каналов связи // Труды СПИИРАН. 2016. № 2 (45). С. 75–101.
  32. Zuev K. M., Wu S. & Beck J. L. Network reliability problem and its efficient solution by Subset Simulation // Probabilistic Engineering Mechanics 40. 2015. P. 25–35.
  33. Zhang H. C., Xu D. L., Lu C., Qi E. R., Tian C., Wu Y. S. Connection effect on amplitude death stability of multi-module floating airport // Ocean Eng., 2017. pp. 46–56.
  34. Pino W., Gomes T., Kooij R. A Comparison between Two All-Terminal Reliability Algorithms // Journal of Advances in Computer Networks, Vol. 3, No. 4, December 2015. pp. 284–290.
  35. Silva J., Gomes T., Tipper D., et al. An effective algorithm for computing all-terminal reliability bounds’, Networks, 2015, 66, (4), pp. 282–295.
  36. Pino W., Gomes T., Kooij R. A Comparison between Two All-Terminal Reliability Algorithms // Journal of Advances in Computer Networks, Vol. 3, No. 4, December 2015. pp. 284–290.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».