?
Анализ моделей трафика, создаваемого устройствами интернета вещей
Разнообразное применение технологии Интернета вещей порождает разнообразие пе-редаваемого трафика данных, который создается различными сетями. Разнородный трафик для созда-ния адекватной модели требует использование наиболее подходящего математического аппарата. Одни модели трафика более корректно описываются на основе распределений вероятностей, другие - на основе методов фрактального анализа. Модели потока заявок, аппроксимируются различными распределени-ями как с «легкими хвостами» (распределение Гаусса, Пуассона), так и с «тяжелыми хвостами» (распре-деления Парето, Вейбула, логнормальное распределение). Для описания трафика в сетях с пакетной коммутацией находят широкое применение самоподобные модели трафика. Степень самоподобия тра-фика может быть определена различными методами. Рассмотрены примеры моделей трафика, создавае-мого устройствами IoT: модель трафика для медицинской беспроводной сенсорной сети (WSN) на основе гауссовского распределения; ON/OFF модели трафика WSN для слежения за случайно и линейно дви-жущейся целями; модели трафика IoT с распределениями на ограниченном интервале времени; самопо-добная модель агрегированного трафика на шлюзе WSN.