惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

H
Help Net Security
L
LINUX DO - 最新话题
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
罗磊的独立博客
宝玉的分享
宝玉的分享
博客园 - 聂微东
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Cyberwarzone
Cyberwarzone
S
Securelist
博客园_首页
Know Your Adversary
Know Your Adversary
S
Schneier on Security
雷峰网
雷峰网
L
LINUX DO - 热门话题
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Last Week in AI
Last Week in AI
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Scott Helme
Scott Helme
Schneier on Security
Schneier on Security
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
P
Proofpoint News Feed
AI
AI
K
Kaspersky official blog
爱范儿
爱范儿
H
Heimdal Security Blog
S
Secure Thoughts
T
Threatpost
B
Blog RSS Feed
NISL@THU
NISL@THU
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Spread Privacy
Spread Privacy
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
IT之家
IT之家
Security Latest
Security Latest
V
Vulnerabilities – Threatpost
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Vercel News
Vercel News
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Recent Announcements
Recent Announcements
The Cloudflare Blog
T
Troy Hunt's Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
D
Docker
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Предзаказ на книгу: «Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. 7-е издание»
ph_piter (Из · 2026-05-18 · via Все публикации подряд на Хабре

Привет, Хаброжители!

Мы отрыли предзаказ на книгу: «Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. 7-е издание» и хотим рассказать вам немного о книге и поделится с вами небольшим отрывком.

Легендарный учебник по сетям — теперь ещё актуальнее!

Седьмое издание одного из самых авторитетных российских учебников по сетевым технологиям, переведённого на английский, испанский, китайский и другие языки.

Рекомендовано Министерством образования РФ для студентов направлений «Информатика и вычислительная техника».

Почему эта книга — must-have для IT-специалиста?

  • Актуальность: каждое издание обновляется на 25–30%, чтобы вы всегда были в курсе новейших трендов.

  • Фундамент + практика: здесь есть и базовые принципы, и современные технологии — от Wi-Fi и сотовых сетей до IoT, ZigBee, LoRaWAN, сетей дронов и Starlink.

  • Проверено экспертами: учебник рекомендуют вузы, используют сетевые администраторы, интеграторы и преподаватели.

  • Для всех уровней: новички получат прочный фундамент, специалисты — структурируют и обновят знания.


ГЛАВА 27 Сети дронов

Архитектура связей дронов

Архитектура сети дронов может быть отнесена к одному из трех определенных ниже типов, каждый из которых будет рассмотрен более подробно далее в этом разделе.

  • Централизованные сети дронов, когда один центральный объект (наземная станция или ведущий БПЛА) контролирует маршрутизацию, координацию и агрегацию данных. Для таких сетей характерна звездная топология, центральной точкой которой является центральный БПЛА или наземная станция. Как и все централизованные системы, данная архитектура характеризуется плохой масштабируемостью и низкой отказоустойчивостью. К числу преимуществ относится простота управления.

  • Децентрализованные (распределенные) сети дронов, в которых каждый дрон самостоятельно принимает независимые сетевые решения, поскольку отсутствует фиксированный управляющий блок. Это, с одной стороны, усложняет координацию дронов, а с другой стороны, делает систему более устойчивой и масштабируемой.

  • Иерархические сети дронов имеют многоуровневую, часто кластерную, структуру, образованную дронами разных типов — ведущие дроны, ретрансляционные дроны, рабочие дроны. Эта схема представляет собой компромисс между двумя рассмотренными выше архитектурами.

Схема управления изолированным дроном

На рис. 27.1 показан дрон, соединенный с базовой станцией мобильной сотовой связи, через которую он получает команды от оператора, находящегося в наземном командном центре, и передает туда собранные им данные. Для того чтобы дрон мог пользоваться услугами связи некоторой мобильной сотовой сети, например сети 4G/LTE, радиоблок дрона должен поддерживать стандарты этой сети и иметь в своем составе SIM-карту, зарегистрированную у провайдера этой сети. В определенной фазе полета (например, после набора определенной высоты или прохода некоторой точки на местности) дрон включает свой радиоблок. Радиоблок выполняет поиск синхросигналов базовой станции своей сети и, если находит их, то выполняет стандартную процедуру присоединения к сети, описанную для сети LTE в главе 24. Если присоединение проходит успешно, то с этого момента дрон может пользоваться услугами этой сети, выходить через нее в интернет, обмениваться через интернет данными с наземным командным центром и получать от него инструкции по полету, если они необходимы. В этой схеме дрон является изолированным, так как не связан с другими дронами. В отношении зависимости дрона от команд оператора могут быть различные сценарии: от полностью ручного управления до полной автономии.

Данная схема является централизованной и может быть расширена на несколько изолированных дронов, каждый из которых независимо от других обменивается данными и командами с наземным центром через общую базовую станцию. Связь дрона с наземным центром может осуществляться с использованием не только сотовой связи, но и других беспроводных технологий доступа, таких как спутниковая связь, Wi-Fi или другая прямая радиосвязь.

Централизованная сеть дронов

Рассмотрим схему, когда к одной базовой станции подключается несколько дронов. Как и в первом случае, здесь каждый дрон связан напрямую с базовой станцией. Базовая станция играет роль центрального элемента инфраструктуры. Она передает данные и инструкции оператора каждому дрону. Но сверх того, как показано на рис. 27.2, базовая станция предоставляет дронам возможность обмениваться сообщениями друг с другом (рисунок иллюстрирует связь дронов А и В), а значит, они уже не являются изолированными узлами, а образуют сеть дронов, или рой дронов, в котором базовая станция выполняет функцию маршрутизатора.

Топология централизованной сети (рис. 27.2) — «звезда», в которой центральным элементом является узел инфраструктуры доступа, в данном примере базовая станция сотовой сети. Этот вариант ввиду своей простоты является практичным решением, особенно когда количество одновременно подключенных дронов мало, зона покрытия небольшая и задачи миссии несложные. Например, такая схема могла бы использоваться при наблюдении за большим скоплением людей во время масштабных публичных мероприятий. Поскольку дроны контролируют место события с неба, ожидается, что они смогут легко и быстро обнаружить любое подозрительное движение, в ответ на которое смогут вмешаться агенты безопасности.

Однако у такой схемы есть принципиальные ограничения:

  • Даже если дроны А и В находятся близко друг от друга, они не могут связываться друг с другом напрямую. Их сообщениям приходится путешествовать по существенно более длинному пути через центральный узел данной схемы, а значит, увеличивается задержка обмена данными.

  • Как и все централизованные системы, эта схема обладает единой точкой отказа — отказ базовой станции является критическим для работоспособности данной схемы.

  • Зона действия дронов ограничена дальностью связи между дроном и базовой станцией.

Для увеличения зоны действия можно использовать спутниковую связь, поскольку у спутника, или тем более у сети спутников, зона покрытия значительно выше. Так же, как и в предыдущем случае, дроны могут общаться через спутник с наземным командным пунктом, а также между собой (на рис. 27.3 показана связь дронов А и В). Однако тяжелое, энергоемкое и дорогое оборудование для связи со спутником предъявляет более высокие требования к характеристикам дрона и делает в целом такое решение более дорогим. Помимо этого спутники вносят дополнительную задержку в передачу телеметрических и командных сигналов. Например, задержка низкоорбитальных спутников Starlink составляет до 20–40 мс, а геостационарных — 500–700 мс. Эта задержка должна учитываться в работе автопилота и в других алгоритмах управления полетом. Из-за задержки сигнала со спутника дроны больше полагаются на автономность бортовых систем, которые способны автоматически, без участия оператора выполнять заранее запрограммированные стандартные задачи, такие как обход локальных препятствий, аварийный возврат домой и др. Это предъявляет более высокие требования к бортовому компьютеру.

Другим способом снятия ограничений на размер зоны действия группы дронов могло бы стать использование нескольких базовых станций, например базовых станций мобильной сотовой сети. Однако это решение не подходит для экстремальных условий, для которых дроны, собственно, и предназначены, когда инфраструктурные объекты, скорее всего, окажутся разрушенными и дронам придется действовать «на свой страх и риск».

Децентрализованная летающая AdHoc-сеть FANET

Рассмотрим сценарий (рис. 27.4), когда дроны, используя какую-либо технологию радиосвязи, получают возможность общаться непосредственно друг с другом, минуя промежуточный узел — базовую станцию или спутник. Так же, как и в предыдущем случае, дроны связаны в сеть, но при этом устраняются все три недостатка, присущие централизованной схеме:

  • уменьшаются задержки;

  • исключается единая точка отказа и

  • потенциально увеличивается зона действия роя дронов.

Поскольку теперь для передачи и маршрутизации сообщений между узлами сети инфраструктура (базовая станция) не используется, ее функции по поддержанию работы сети должны быть распределены между всеми дронами — узлами сети. Эти функции реализованы на разных уровнях стека коммуникационных протоколов дрона — от физического (где работает одна из технологий радиосвязи) до прикладного (управляющего миссией роя дронов). Среди прочих, в каждом дроне должны быть реализованы функции формирования сети, определяющие процедуры обнаружения соседей по рою и установления с ними связей — сначала на физическом уровне, а затем и на верхних уровнях, где образуются логические связи, определяющие членство дрона в сети. В результате получаем децентрализованную безынфраструктурную сеть, составленную из одноранговых узлов, имеющую ячеистую топологию.

Как мы отмечали в главе 22, большинство сетей без инфраструктуры поддерживают парадигму самоорганизующихся AdHoc-сетей. Для роя дронов, состав которых непостоянен и может быстро изменяться, процедуры формирования сети AdHoc подходят очень хорошо. Узлы сети (дроны) могут быть достаточно удалены друг от друга, так что некоторые из них выходят за границы зон покрытия других узлов. В результате мобильности два узла, находящиеся в некоторый момент времени в пределах зоны досягаемости, через мгновение могут оказаться вне этой зоны. Таким образом, топология сети может изменяться случайным и быстрым образом. В любой произвольный момент времени в зависимости от расположения узлов и паттернов покрытия передатчиков и приемников, уровней мощности передачи и уровней помех существует беспроводное соединение узлов в форме случайного (AdHoc) графа. Полученная в результате сеть имеет следующие определяющие признаки:

  • Она состоит из мобильных, летающих узлов, которые перемещаются в пространстве с достаточно высокой скоростью (до нескольких сотен километров в час).

  • Узлы взаимодействую друг с другом с помощью беспроводной связи.

  • Сеть использует принцип AdHoc — свойство, которое позволяет динамичной гибко связанной конструкции перемещающихся узлов самоорганизовываться и спонтанно восстанавливать свою структуру в случае обрыва.

  • Сеть поддерживает связи между автономными транспортными средствами, способными летать, и рядом сетевых объектов, развернутых на земле.

Общепринятое в научной литературе название сети, обладающей вышеперечисленными свойствами, — летающая AdHoc-сеть (Flying AdHoc Network, FANET).

!ПРИМЕЧАНИЕ Отсутствие привязки к базовой станции дает группе дронов, образующей сеть, принципиальную возможность «свободного» полета. Способные обмениваться данными напрямую и координировать свои действия дроны готовы к автономному выполнению миссий, хотя для практического использования этой возможности чаще всего дело не доходит. Одним из ограничений являются энергозатраты: полностью децентрализованная координация дронов для избежания столкновений требует большого объема вычислений, а непрерывные бортовые вычисления быстрее разряжают аккумуляторы. Однако по этой тематике активно ведутся исследования, например, в проекте DARPA OFFSET изучается автономная работа роя, состоящего из более чем 250 дронов.

Связь между роем и инфраструктурой осуществляется через соединение «точка-точка». Для этой цели выделяется дрон, называемый шлюзовым дроном, который взаимодействует с землей и передает сообщения другим БПЛА. Шлюзовый дрон оснащен двумя типами трансиверов: один — для связи с другими дронами роя сигналами низкой мощности и на короткие дистанции, другой — для связи с инфраструктурой сигналами высокой мощности и на больших расстояниях. В результате остальные БПЛА в роевом составе нуждаются только в недорогих и легких трансиверах для коротких дистанций. Это не только значительно расширяет диапазон связи сети для обеспечения большого покрытия, но и делает мелкие БПЛА с меньшей полезной нагрузкой более эффективными.

Архитектуры с несколькими группами дронов

Для различных целей могут потребоваться разные типы БПЛА, отличающиеся габаритами, весом, техническими характеристиками и др. Такая неоднородность усложняет работу дронов в одной группе, и для такого случая более подходящей оказывается архитектура с несколькими группами дронов. Здесь мы снова возвращаемся к централизованной схеме, в которой обмен между группами идет через инфраструктуру (на рис. 27.5 дроны А и В). Однако в пределах группы дроны общаются между собой в режиме AdHoc. Очевидно, что в этой схеме присутствуют недостатки централизованной архитектуры, а именно: сообщения между дронами, принадлежащими к разным группам, идут с задержкой, а инфраструктура остается точкой отказа.

Для смягчения этих недостатков предлагается схема, показанная на рис. 27.6. Здесь несколько групп образуют иерархическую многоуровневую структуру. Первый уровень образуют узлы, принадлежащие к одной группе. Они взаимодействуют в режиме AdHoc. На втором уровне происходит связывание узлов, относящихся к разным группам (на рисунке узлы А и В). Для этого используются узлы-шлюзы, которые передают сообщения между группами, не обращаясь к инфраструктуре и, следовательно, не увеличивая задержку. Отказ инфраструктурного элемента не приводит к полному отказу системы.

Для систем управления многогрупповым роем дронов характерна ячеистая топология. Такая двухуровневая схема легко масштабируется на большее число уровней с большим числом БПЛА, что повышает надежность и эффективность роя дронов. Эффективность управления многогрупповыми конфигурациями сетей дронов зависит от того, насколько рационально разделены дроны на группы, часто называемые также кластерами. Каждый кластер состоит из:

  • Головного узла кластера (Cluster Head, CH): специального БПЛА, который координирует связи внутри кластера и часто служит шлюзом для других кластеров или наземной станции.

  • Членов кластера (Cluster Member, CM): обычных БПЛА, которые для передачи со- общений членам других кластеров обращаются к своему головному кластеру.

Такая декомпозиция задачи связи дронов на внутрикластерную и межкластерную снижает накладные расходы на маршрутизацию и повышает масштабируемость, позволяя рою достигать десятков или сотен БПЛА. Кроме того, с помощью кластеризации снижаются требования к пропускной способности каналов. Например, в задаче по мониторингу некоторой территории члены кластера передают результаты наблюдения головному дрону, который агрегирует их и передает базовой станции.

Обычно к одному кластеру относят дроны, имеющие близкие характеристики. Например, один кластер могут образовывать дроны, летящие близко друг к другу или обладающие примерно одинаковой мобильностью. Из-за неравномерной мобильности, частого изменения скорости и высоты полета в сетях FANET выполняется частая рекластеризация. Выбор головного узла также может основываться на разных критериях. Например, головным назначается дрон, имеющий самый высокий заряд батареи, или самую стабильную траекторию, или наибольшую связность с остальными дронами кластера. Если центральный дрон при полете выходит за границы зоны покрытия кластера, теряет заряд или по какой-то причине отказывает, в сети оперативно проводятся «перевыборы».

Сети FANET
Общие свойства и различия сетей MANET, VANET и FANET

Cети FANET относятся к семейству беспроводных самоорганизующихся AdHoc-сетей, в которое входят также мобильные AdHoc-сети MANET и транспортные AdHoc-сети VANET, а также некоторые другие1.

1 Некоторые авторы рассматривают сети VANET и FANET не как самостоятельную область исследования, а как подкласс сетей MANET.

Сети MANET (Mobile AdHoc Network) разработаны для перемещающихся портативных устройств, подобных смартфонам, ноутбукам. лэптопам, так чтобы они могли взаимодействовать друг с другом прямо, не полагаясь на какую-либо инфраструктуру. Термин «MANET» появился в середине 90-х годов при создании рабочей группы IETF, целью которой была модификация существовавших в то время протоколов маршрутизации для мобильных радиосетей. В рамках проекта в числе прочего рассматривалась задача координации групп пехотинцев с помощью сетей портативных радиостанций.

Сети VANET (Vehicular AdHoc Network) предназначены для использования в транспортных системах для обеспечения связи между автомобилями и придорожной инфраструктурой в целях безопасности и удобства водителей, пассажиров и пешеходов. Как видим, каждый из трех типов мобильных сетей имеет свою область применения, в то же время у всех них много общего:

  • Прежде всего, все они являются AdHoc-сетями, а это значит, что им присущи свойства сетей этого класса — отсутствие сетевой инфраструктуры, способность к децентрализованным действиям по самоконфигурации, самоподдержке, самоуправлению и быстрому развертыванию.

  • Все эти сети характеризуются ограниченными ресурсами: сравнительно низкой пропускной способностью беспроводных каналов связи и пониженным уровнем энергообеспечения — их узлы работают на батарейках и аккумуляторах.

  • Во всех трех типах сетей узлами являются свободно перемещающиеся мобильные устройства, соединенные беспроводными связями. Узлы в сетях MANET, VANET, FANET являются одноранговыми, каждый из которых совмещает в себе функции конечного узла и маршрутизатора. Узлы оснащены беспроводными передатчиками и приемниками с установленными на них антеннами.

  • Характерной топологией для этих сетей является ячеистая многошаговая структура (AdHoc mesh). Обычно она автоматически формируется после настройки и активации узлов. В то же время некоторые гибридные варианты этих сетей, включающие базовые станции, приводят к конфигурациям типа «звезда», «иерархическая звезда» и «иерархическая ячеистая топология».

По определению в сетях AdHoc (MANET, VANET, FANET) отсутствует предустановленная инфраструктура, такая как базовые станции, маршрутизаторы, точки доступа, а значит, базовые сетевые функции (маршрутизация, передача данных, присоединение к сети) выполняются распределенно самими узлами. Однако на практике узлы мобильных сетей AdHoc часто нуждаются в доступе к информационным сервисам инфраструктурных сетей (услуги интернета, корпоративных систем, облачные вычисления и т. д.) или к управляющим функциям наземных базовых станций. Поэтому сети MANET, VANET и FANET часто имеют гибридную архитектуру (рис. 27.7), в которой один или несколько узлов служат шлюзами к внешним инфраструктурным сетям.

На роль шлюза назначается один из одноранговых узлов сети, то есть теперь этот узел помимо функций конечного узла и маршрутизации будет дополнительно выполнять функцию шлюза. В ходе работы сети роль шлюза может переходить к другому узлу. При выборе могут учитываться некоторые особенности узлов, например, это может быть наиболее подходящий узел с топологически наилучшим подключением к инфраструктуре, или узел, снабженный двойным стеком связи. Важно подчеркнуть, что шлюз не является предустановленной инфраструктурой и по-прежнему остается одноранговым узлом.

Объем услуг, предоставляемых AdHoc-сети инфраструктурой, может сильно отличаться в зависимости от организации сети и от типа приложения. В одних случаях управляющая роль инфраструктуры сводится к минимальному набору команд и управляющих сигналов, направляемых наземным центром в адрес роя дронов, который выполняет свой полет практически автономно и нуждается только в экстренном вмешательстве, например в сигналах, отменяющих миссию. Дроны также используют связь с наземным центром управления очень экономно, только иногда отправляя в центр данные мониторинга.

В других же случаях предусматривается тесное взаимодействие роя с землей: через связь «шлюз — базовая станция» идет интенсивный поток подробных инструкций навигационной системе о параметрах траектории полета, а узлам передаются маршруты, вычисленные наземной системой маршрутизации. В обратном направлении идет диагностическая информация от бортовых датчиков и данные видеонаблюдений.

Несмотря на то что гибридные AdHoc-сети в настоящее время встречаются более часто, сети AdHoc в чистом виде существуют и являются незаменимыми в сценариях, где отсутствует доступная инфраструктура.

Все сети MANET, VANET и FANET имеют мобильные узлы, что приводит к быстроизменяющейся динамической топологии, однако степень ее изменчивости разнится у сетей MANET, VANET и FANET. Именно различия в природе узлов определяют особенности организации соответствующих сетей.

В соответствии с принятыми для MANET соглашениями в качестве узлов могут выступать любые портативные мобильные устройства, которые способен переносить на себе человек, — смартфоны, ноутбуки, лэптопы, военные рации и даже не очень скоростные средства передвижения типа скутера или велосипеда. Примером сети MANET служит беспроводная сеть, составленная из членов спасательно-разыскной команды, оснащенных персональными рациями и передвигающихся пешком по сравнительно небольшой терриnории. Мобильность узлов в MANET ограничивается снизу скоростью пешехода (5 км/ час), а сверху — скоростью легкого транспортного средства (50 км/час). Подчеркнем, что диапазон 5–50 км/час не жесткое физическое ограничение, а условное соглашение, принятое участниками научных исследований в области MANET для представления уровня мобильности «человеческого масштаба». Но даже при таком ограничении скоростей топология MANET является настолько непредсказуемой и динамичной, что оказалось невозможным использовать для нее существующие традиционные протоколы маршрутизации проводных сетей. Вместо этого были разработаны новые протоколы маршрутизации специально для MANET.

Сети VANET используются для связи автотранспортных средств между собой и с придорожным оборудованием с целью повышения безопасности на дорогах и управления движением. Транспортные средства создают радиосвязи спонтанно, во время движения по дорогам. Диапазон мобильности для VANET определяется как 10–120 км/час. И хотя скорости перемещения в VANET выше, чем в MANET, топология этой сети меняется более предсказуемым образом за счет того, что узлы-автомобили обычно перемещаются по заранее проложенным и обозначенным на картах дорогам и шоссе, а не по случайным траекториям, как носители портативных устройств сети MANET, бегающие по пересеченной местности. Кроме того, перемещение автомобилей регулируется правилами вождения.

Но и VANET, и MANET по степени мобильности узлов сильно уступают сети FANET. Скорость перемещения дронов в сетях FANET может значительно варьироваться в зависимости от поставленной перед ними задачи. Так, они могут практически не двигаться, зависая, например, над пострадавшим от наводнения районом, куда необходимо доставить интернет, или, напротив, лететь со скоростью, близкой к 500 км/час, при проведении разведки лесных пожаров на большой территории. В последнем случае топология сети FANET становится настолько динамичной, размах взаимных перемещений узлов настолько велик, что возникают частые отключения, обрывы связи и даже разделение сети на несвязанные части. Связи могут образовываться и исчезать не только из-за изменения взаимного положения БПЛА во время полета, но и по причине выхода устройств из строя из-за неисправности или временного отзыва дронов на землю для подзарядки. В отличие от узлов MANET и VANET, которые базируются на земле и перемещаются в двухмерном пространстве, узлы FANET летают в трехмерном пространстве.

Обычно БПЛА расположены друг от друга на расстоянии, большем, чем узлы MANET и VANET, это значит, что пространственная плотность узлов в FANET ниже, чем в MANET и VANET, что усиливает риск разделения сети на несмежные части. В этих обстоятельствах требуются особые схемы маршрутизации, отличные не только от традиционных протоколов проводных сетей, но и от усовершенствованных протоколов сетей MANET. Разработка эффективных и адаптивных алгоритмов маршрутизации, способных выдерживать динамические изменения топологии, является центральной задачей исследователей FANET.


Оформить предзаказ на книгу: «Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. 7-е издание» можно на нашем сайте.

Скидка 35% по промокоду - Предзаказ