Оценивание вероятности доставки сообщений в IoМT-системе

Цель. Целью исследования является разработка модели для оценивания вероятности доставки сообщений в системе Интернета вещей медицинского назначения (IoМT-системе) и исследования зависимости этой величины от числа повторных передач, применяемых для восполнения искаженных или потерянных телеметрических данных.

Метод. Передача телеметрических сообщений осуществляется в соответствии с протоколом MQTT-SN. Доставка сообщений выполняется с использованием сервера как устройства-посредника, к которому подключаются устройства-клиенты, т.е. сенсорные устройства, передающие измеряемые данные, и беспроводные устройства медработников, принимающие эти данные. Для разработки модели доставки сообщений предложено применение аппарата вероятностных графов. Проверка адекватности модели выполнялась на основе проведения вычислительных экспериментов.

Результат. Разработана математическая модель процесса доставки телеметрических сообщений в IoМT-системе, которая адекватно отражает зависимость вероятности доставки сообщений от характеристик беспроводных каналов, параметров передаваемых пакетов и подтверждений, а также разрешенного числа повторных передач.

Вывод. Результаты вычислительных экспериментов, выполненных на основе применения разработанной модели, показали, что модель может быть использована для оценивания вероятности доставки сообщения в системе Интернета вещей медицинского назначения. Применение модели предоставляет возможность выбрать теоретически обоснованные значения допустимого числа повторных передач, устанавливаемого для достижения требуемых значений вероятности доставки сообщений в условиях текущего уровня интенсивности битовых ошибок в беспроводных каналах.

1. Wang N., He J., Xiang S., Yang J. Transmission reliability evaluation of the wireless mobile ad hoc network considering the routing protocol and randomness of channel capacity. Quality and Reliability Engineering International. 2024; 40: 664-680. DOI: 10.1002/qre.3432.

2. Константинов И.С., Польщиков К.А., Лазарев С.А. Имитационная модель передачи информационных потоков в мобильной радиосети специального назначения. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2015; 13(210): 156-163. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24313935.

3. Elias E.M., Baharuddin M.N., Zaki M., Nur A., Roshartini O., Santoso B. Analyzing Data Transmission Reliability in Mobile Ad-Hoc Networks under Dynamic Scenarios. International Journal of Interactive Mobile Technologies. 2024; 18(11): 41. DOI: 10.3991/ijim.v18i11.49061.

4. Konstantinov I., Polshchykov K., Lazarev S., Polshchykova O. Model of Neuro-Fuzzy Prediction of Confirmation Timeout in a Mobile Ad Hoc Network. CEUR Workshop Proceedings. Mathematical and Information Technologies. 2017; 1839: 174-186. URL:https://elibrary.ru/item.asp?id=31032898.

5. Polshchykov K.O., Lazarev S.A., Zdorovtsov A.D. Neuro-Fuzzy Control of Data Sending in a Mobile Ad Hoc Network. Journal of Fundamental and Applied Sciences. 2017; 9(2S): 1494-1501. DOI: 10.4314/jfas.v9i2s.856.

6. Bhatti D.S., Saleem S., Imran A. et al. Detection and isolation of wormhole nodes in wireless ad hoc networks based on post-wormhole actions. Scientific Reports. 2024; 14. DOI: 10.1038/s41598-024-53938-9.

7. Polshchykov K.O., Lazarev S.A., Kiseleva E.D. Mathematical Model of Multimedia Information Exchange in Real Time Within а Mobile Ad Hoc Network. International Journal of Computer Science and Network Security. 2018; 18(6): 20-24. URL:http://paper.ijcsns.org/07_book/201806/20180603.pdf.

8. Soran A.H., Marwan A.M., Sazan K.S. Flying Ad-Hoc Networks (FANETs): Review of Communications, Challenges, Applications, Future direction and Open Research Topics. ITM Web Conferences. 2024; 64: 01002. DOI: 10.1051/itmconf/20246401002.

9. Kundu J., Alam S., Das J. C., Dey A., De D. Trust based Flying ad-hoc Network: A Survey. IEEE Access. 2024. DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3419904.

10. Джамил К.Дж.К., Лихошерстов Р.В., Польщиков К.А. Модель передачи видеопотоков в летающей беспроводной самоорганизующейся сети. Экономика. Информатика. 2022; 49(2): 403-415. DOI: 10.52575/2687-0932-2022-49-2-403-415.

11. Bhatia T.K., Gilhotra S., Bhandari S.S., Suden R. Flying Ad-Hoc Networks (FANETs): A Review. EAI Endorsed Transactions on Energy Web. 2024; 11. URL: https://publications.eai.eu/index.php/ew/article/view/5489.

12. Hemmati A., Zarei M., Rahmani A.M. A systematic review of congestion control in internet of vehicles and vehicular ad hoc networks: Techniques, challenges, and open issues. International Journal of Communication Systems. 2024; 37(1): e5625. DOI: 10.1002/dac.5625.

13. Wu C.-M., Tsai C.-T., Hou C.-C., Yang J.-J., Lin G.-D., Kuang M.-Y. Emergency Message Broadcast Mechanism in Vehicular Ad-Hoc Networks Based on Reinforcement Learning With Contention Estimation. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2024. DOI: 10.1109/TIV.2024.3418778

14. Alaya B., Sellami L., Lorenz P. An ontological approach to the detection of anomalies in vehicular ad hoc networks. Ad Hoc Networks. 2024; 156: 103417. DOI: 10.1016/j.adhoc.2024.103417.

15. Ясир М.Д.Я., Польщиков К.А., Федоров В.И. Модель доставки сообщения в сенсорной сети с низким энергопотреблением. Экономика. Информатика. 2023; 50(2): 439-447. DOI: 10.52575/2687-0932-2023-50-2-439-447

16. Gulati K., Boddu R.S.K., Kapila D., Bangare S.L., Chandnani N., Saravanan G. A review paper on wireless sensor network techniques in Internet of Things (IoT). Materials Today: Proceedings. 2022; 51(1): 161-165. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.05.067.

17. Yaser M.J., Polshchykov K.A., Polshchikov I.K. Algorithm for ensuring the minimum power consumption of the end node in the LoRaWAN network. Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2023; 11(4): 168-174. URL: http://dx.doi.org/10.21533/pen.v11i4.3779.

18. Munirathinam S. Industry 4.0: Industrial Internet of Things (IIOT). Advances in Computers. 2020; 117(1): 129-164. DOI: 10.1016/bs.adcom.2019.10.01.

19. Tabaa M., Monteiro F., Bensag H., Dandache A. Green Industrial Internet of Things from a smart industry perspectives. Energy Reports. 2020; 6(6): 430-446. DOI: 10.1016/j.egyr.2020.09.022.

20. Jiang D. The construction of smart city information system based on the Internet of Things and cloud computing. Computer Communications, 2020; 150: 158-166. DOI: 10.1016/j.comcom.2019.10.035.

21. Ghazal T.M., Hasan M.K., Alzoubi H.M., Alshurideh M., Ahmad M., Akbar S.S. Internet of Things Connected Wireless Sensor Networks for Smart Cities. Studies in Computational Intelligence. 2023; 1056. DOI: 10.1007/978-3-031-12382-5_107.

22. Sanjeevi P., Prasanna S., Siva Kumar B., Gunasekaran G., Alagiri I., Vijay Anand R. Precision agriculture and farming using Internet of Things based on wireless sensor network. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies. 2020; 31:e3978. DOI: 10.1002/ett.3978.

23. Polshchykov K., Shabeeb A. H. T., Lazarev S., Kiselev V. Justification for the decision on loading channels of the network of geoecological monitoring of resources of the agroindustrial complex. Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2021; 9(3): 781-787. URL: http://dx.doi.org/10.21533/pen.v9i3.2281.

24. Abu N. S., Bukhari W. M., Ong C. H., Kassim A. M., Izzuddin T. A., Sukhaimie M.N., Norasikin M.A., Rasid A.F.A. Internet of Things Applications in Precision Agriculture: A Review. Journal of Robotics and Control. 2022; 3(3). URL: https://journal.umy.ac.id/index.php/jrc/article/view/14159.

25. Razdan S., Sharma S. Internet of Medical Things (IoMT): Overview, Emerging Technologies, and Case Studies. IETE Technical Review. 2021; 39(4): 775-788. DOI: 10.1080/02564602.2021.1927863.

26. Arora S. IoMT (Internet of Medical Things): Reducing Cost While Improving Patient Care. IEEE Pulse, 2020; 11(5): 24-27. DOI: 10.1109/MPULS.2020.3022143.

27. Shanmugapriya D., Patel A., Srivastava G., Lin J.CW. MQTT Protocol Use Cases in the Internet of Things. Lecture Notes in Computer Science. 2021; 13147. DOI: 10.1007/978-3-030-93620-4_12.

28. Jameel J.Q., Mahdi T.N., Polshchykov K.A., Lazarev S.А., Likhosherstov R.V., Kiselev V.E. Development of a mathematical model of video monitoring based on a self-organizing network of unmanned aerial vehicles. Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2022; 10(6): 84-95. URL: http://dx.doi.org/10.21533/pen.v10i6.3381.