Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích khả năng phục hồi của các chính sách phân phối thông tin trong mạng di động ad hoc
Tóm tắt
Mạng di động ad hoc (MANET) đã được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ phân phối thông tin. Các kênh truyền thông vô tuyến được thiết lập một cách động giữa các thiết bị khác nhau trong mạng này, như cảm biến không dây, phương tiện mặt đất và tài sản tự động (ví dụ: UAV), cho phép quá trình phân phối thông tin linh hoạt và hiệu quả. Tuy nhiên, với cấu trúc topo động và băng thông hạn chế của MANET, hiệu suất của các hệ thống này thường bị giới hạn bởi khả năng chống chịu trước các gián đoạn kết nối do nhiều tác nhân khác nhau gây ra, như điều kiện thời tiết xấu, sự cố ngẫu nhiên của các thành phần, trở ngại vật lý và các cuộc tấn công thù địch. Mỗi khi xảy ra gián đoạn kết nối kiểu này, MANET sẽ mất khả năng phân phối thông tin một cách hiệu quả, gây ra các độ trễ thường làm giảm giá trị của thông tin được gửi qua mạng. Trong bài báo này, chúng tôi quan tâm đến việc phân tích hiệu suất của loại mạng này trong bối cảnh có những gián đoạn như vậy. Để đạt được mục đích này, chúng tôi trước tiên đã chuyển đổi quá trình phân phối thông tin thành một bài toán luồng qua một đồ thị có hướng và mở rộng theo thời gian, với mục tiêu tối đa hóa giá trị của dữ liệu phân phối theo thời gian. Để phân tích khả năng phục hồi của các kế hoạch phân phối thông tin thu được, chúng tôi đã đứng về phía một kẻ thù và áp dụng các kỹ thuật cản trở mạng để ước lượng sự suy giảm xấu nhất có thể xảy ra do việc nhắm mục tiêu vào một số kết nối của MANET. Kế hoạch cản trở mà chúng tôi giới thiệu có thể được điều chỉnh để mô hình hóa nhiều tình huống và ngữ cảnh khác nhau. Cuối cùng, chúng tôi kiểm tra khung của mình trên các trường hợp với kích thước khác nhau và phân tích một số tính chất thú vị được quan sát trong các thí nghiệm.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Avellar, G., Pereira, G., Pimenta, L., Iscold, P.: Multi-UAV routing for area coverage and remote sensing with minimum time. Sensors 15(11), 27783–27803 (2015)
Bard, J.F.: Practical Bilevel Optimization: Algorithms and Applications, vol. 30. Springer, Berlin (2013)
Basagni, S., Conti, M., Giordano, S., Stojmenovic, I.: Mobile Ad Hoc Networking. Wiley, London (2004)
Bathrun, J., Manju, R., Darshana, R., Kathiravan, K.: Remote surveillance system over manet. In: 2009 First International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks, pp. 476–481. IEEE (2009)
Bekmezci, I., Sahingoz, O.K., Temel, Ş.: Flying ad-hoc networks (FANETS): a survey. Ad Hoc Netw. 11(3), 1254–1270 (2013)
Bellingham, J.S.: Coordination and control of UAV fleets using mixed-integer linear programming. Ph.D. thesis, Massachusetts Institute of Technology (2002)
Besada-Portas, E., de la Torre, L., Jesus, M., de Andrés-Toro, B.: Evolutionary trajectory planner for multiple UAVs in realistic scenarios. IEEE Trans. Rob. 26(4), 619–634 (2010)
Caselli, S., Reggiani, M., Rocchi, R.: Heuristic methods for randomized path planning in potential fields. In: Proceedings 2001 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation (Cat. No. 01EX515), pp. 426–431. IEEE (2001)
Chu, M., Zinchenko, Y., Henderson, S.G., Sharpe, M.B.: Robust optimization for intensity modulated radiation therapy treatment planning under uncertainty. Phys. Med. Biol. 50(23), 5463 (2005)
Colson, B., Marcotte, P., Savard, G.: An overview of bilevel optimization. Ann. Oper. Res. 153(1), 235–256 (2007)
Cormican, K.J., Morton, D.P., Wood, R.K.: Stochastic network interdiction. Oper. Res. 46(2), 184–197 (1998)
Costa, F.G., Ueyama, J., Braun, T., Pessin, G., Osório, F.S., Vargas, P.A.: The use of unmanned aerial vehicles and wireless sensor network in agricultural applications. In: 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 5045–5048. IEEE (2012)
Enright, J.J., Frazzoli, E.: UAV routing in a stochastic, time-varying environment. In: IFAC Proceedings Volumes 38(1), 295–300 (2005). 16th IFAC World Congress
Ergezer, H., Leblebicioglu, K.: Path planning for UAVs for maximum information collection. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 49(1), 502–520 (2013)
Fabozzi, F.J., Kolm, P.N., Pachamanova, D.A., Focardi, S.M.: Robust portfolio optimization. J. Portfolio Manag. 33(3), 40–48 (2007)
Gagandeep, A., Kumar, P.: Analysis of different security attacks in manets on protocol stack a-review. Int. J. Eng. Adv. Technol. 1(5), 269–75 (2012)
Huertas, J.A., Duque, D., Segura-Durán, E., Akhavan-Tabatabaei, R., Medaglia, A.L.: Evacuation dynamics: a modeling and visualization framework. OR Spectrum pp. 1–31 (2019)
Knorr, F., Baselt, D., Schreckenberg, M., Mauve, M.: Reducing traffic jams via vanets. IEEE Trans. Veh. Technol. 61(8), 3490–3498 (2012)
Köhler, E., Langkau, K., Skutella, M.: Time-expanded graphs for flow-dependent transit times. In: European symposium on algorithms, pp. 599–611. Springer, Berlin (2002)
Li, Y., Shi, L., Cheng, P., Chen, J., Quevedo, D.E.: Jamming attacks on remote state estimation in cyber-physical systems: a game-theoretic approach. IEEE Trans. Autom. Control 60(10), 2831–2836 (2015)
Lien, Y.N., Jang, H.C., Tsai, T.C.: A manet based emergency communication and information system for catastrophic natural disasters. In: 2009 29th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, pp. 412–417. IEEE (2009)
Melchior, P., Orsoni, B., Lavialle, O., Poty, A., Oustaloup, A.: Consideration of obstacle danger level in path planning using a* and fast-marching optimisation: comparative study. Signal Process. 83(11), 2387–2396 (2003)
Nikolos, I.K., Brintaki, A.N.: Coordinated UAV path planning using differential evolution. In: Proceedings of the 2005 IEEE International Symposium on, Mediterrean Conference on Control and Automation Intelligent Control, 2005., pp. 549–556. IEEE (2005)
Nikolos, I.K., Valavanis, K.P., Tsourveloudis, N.C., Kostaras, A.N.: Evolutionary algorithm based offline/online path planner for UAV navigation. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B (Cybernetics) 33(6), 898–912 (2003)
Qu, Y.h., Pan, Q., Yan, J.G.: Flight path planning of UAV based on heuristically search and genetic algorithms. In: 31st Annual Conference of IEEE Industrial Electronics Society, 2005. IECON 2005., pp. 5–pp. IEEE (2005)
Raghunathan, A., Gopal, V., Subramanian, D., Biegler, L., Samad, T.: Dynamic optimization strategies for 3d conflict resolution of multiple aircraft. AIAA J. Guidance Control Dyn. (2003)
Richards, A., How, J.P.: Aircraft trajectory planning with collision avoidance using mixed integer linear programming. In: Proceedings of the 2002 American Control Conference (IEEE Cat. No. CH37301), vol. 3, pp. 1936–1941. IEEE (2002)
Sniedovich, M.: Wald’s maximin model: a treasure in disguise! J. Risk Finance (2008)
Strano, M.: Optimization under uncertainty of sheet-metal-forming processes by the finite element method. Proc. Inst. Mech. Eng. Part B: J. Eng. Manuf. 220(8), 1305–1315 (2006)
Wald, A.: Contributions to the theory of statistical estimation and testing hypotheses. Ann. Math. Stat. 10(4), 299–326 (1939)
Wood, R.K.: Deterministic network interdiction. Math. Comput. Model. 17(2), 1–18 (1993)
Worden, M., Murray, C., Karwan, M.: Optimization of information collection and distribution across a limited communication network (2020)
Wu, B., Chen, J., Wu, J., Cardei, M.: A survey of attacks and countermeasures in mobile ad hoc networks. In: Wireless Network Security, pp. 103–135. Springer, Berlin (2007)
Yu, C.S., Li, H.L.: A robust optimization model for stochastic logistic problems. Int. J. Prod. Econ. 64(1–3), 385–397 (2000)
Zeadally, S., Hunt, R., Chen, Y.S., Irwin, A., Hassan, A.: Vehicular ad hoc networks (vanets): status, results, and challenges. Telecommun. Syst. 50(4), 217–241 (2012)
Zhuang, T., Baskett, P., Shang, Y.: Managing ad hoc networks of smartphones. Int. J. Inf. Educ. Technol. 3(5), 540 (2013)