Выбор системы моделирования для беспроводных нательных сетей

И. А. Хромов; А. А. Петухов

?

Выбор системы моделирования для беспроводных нательных сетей

Качество. Инновации. Образование. 2015. № 12. С. 79–85.

Хромов И. А., Петухов А. А.

Беспроводные нательные сети (БНС, стандарт IEEE 802.15.6) – наиболее современный на данный момент класс сетей. В работе предложены критерии выбора системы моделирования, наиболее подходящей для исследования БНС. Рассмотрена структурная модель узла БНС. Дается обзор существующих открытых систем моделирования, таких как NS-2, NS-3, OMNeT++ Castalia, OMNeT++ MiXiM, TOSSIM, и проводится их сравнение. В результате работы для исследования нательных сетей был выбран симулятор Castalia, отвечающий наибольшему числу поставленных критериев.

Научное направление: Электроника и электротехника Компьютерные науки

Приоритетные направления: инженерные науки

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: беспроводная сеть wireless networks simulator WBAN системы моделирования беспроводная нательная сеть БНС modeling systems wireless body area network network simulators IEEE 802.15.6 симулятор

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Perovskite nanoparticles Cs4PbBr6 and CsPbBr3: synthesis, analysis and peculiar optical properties

Гущина В. А., / Series chemrxiv-2023-vpzhz-v2 "ChemRxiv". 2023.

Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным свойствам и широкому спектру применений; однако природа их оптических свойств до сих пор полностью не изучена из-за сложности синтеза однофазных наночастиц. В данной статье мы описываем особенности синтеза однофазных частиц и результаты их химического и фазового анализа. Используя данные о концентрациях наночастиц, мы ...

Добавлено: 14 мая 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Modeling and Analysis of Intrabody Communication for Biometric Identity in Wireless Body Area Networks

Khromov I., Восков Л. С., Mikhail Komarov, Applied Sciences (Switzerland) 2025 Vol. 15 No. 8 Article 4126

Добавлено: 14 апреля 2025 г.

Sim4Rec: Flexible and Extensible Simulator for Recommender Systems for Large-Scale Data

Anna Volodkevich, Ivanova V., Васильев А. В. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6–10, 2025, Proceedings, Part IV.: Springer, 2025. P. 425–430.

Добавлено: 10 апреля 2025 г.

Использование анализа данных для оптимизации учебного процесса: оценка студентами интересности и полезности деловых игр

Мустафина Н. И., Плаксин М. А., В кн.: BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции в двух частях, Часть 1 (Республика Беларусь, Минск, 13 марта 2024 года).: Мн.: БГУИР, 2024. С. 457–469.

Добавлено: 18 февраля 2025 г.

Doping dependence of low-energy charge collective excitations in high-Tc cuprates

Каган М. Ю., Silkin V. M., Efremov D. V., / Series arXiv "math". 2024. No. 2411.12836.

Добавлено: 27 ноября 2024 г.

Influence of anisotropy on the study of critical behavior of spin models by machine learning methods

Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2410.14523.

...

Добавлено: 21 октября 2024 г.

Comparison of the microcanonical population annealing algorithm with the Wang-Landau algorithm

Мозоленко В. К., Fadeeva Marina, Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2405.10865.

Добавлено: 20 мая 2024 г.

Majorana modes and Fano resonances in Aharonov- Bohm ring with topologically nontrivial superconducting bridge