Разработка имитационных моделей для тестирования протоколов маршрутизации беспроводных многошаговых сетей

Оригинальная статья / Original article

УДК: 004.057.4, 004.94

DOI: 10.21.285/1814-3520-2016-7-90-101

РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОТОКОЛОВ МАРШРУТИЗАЦИИ БЕСПРОВОДНЫХ МНОГОШАГОВЫХ СЕТЕЙ

© А.А. Павлов1, И.О. Датьев2, М.Г. Шишаев3

Институт информатики и математического моделирования КНЦ РАН, 184209, Россия, Мурманская обл., г. Апатиты, ул. Ферсмана, 24а.

Резюме. Цель. На сегодняшний день имитационное моделирование является основным средством, позволяющим оценить эффективность программных и аппаратных решений (протоколов маршрутизации данных, механизмов доступа к среде передачи, передающих устройств), разрабатываемых для многошаговых беспроводных сетей. Но отсутствие унифицированной методики тестирования многошаговых беспроводных сетей не позволяет сравнивать предлагаемые разработчиками решения на основе имитационных моделей, воспроизводящих единые для всех условия функционирования этих сетей, подразумевающие одинаковые значения параметров и сценарии развития событий. Результаты. В данной работе представлены несколько имитационных моделей, которые могут послужить первым шагом на пути разработки унифицированной методики тестирования. Заключение. В статье приводятся результаты тестирования различных протоколов маршрутизации данных на основе предложенных имитационных моделей.

Ключевые слова: беспроводные многошаговые сети, имитационное моделирование, протоколы маршрутизации, модели перемещения, средства тестирования, сетевые симуляторы.

Формат цитирования: Павлов А.А., Датьев И.О., Шишаев М.Г. Разработка имитационных моделей для тестирования протоколов маршрутизации беспроводных многошаговых сетей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. № 7. С. 90-101. DOI: 10.21.285/1814-3520-2016-7-90-101

SIMULATION MODEL DEVELOPMENT FOR TESTING MULTIHOP WIRELESS NETWORK

ROUTING PROTOCOLS

A.A. Pavlov, I.O. Datiev, M.G. Shishaev

Institute for Informatics and Mathematical Modelling of Technological Processes of the Kola Science Center RAS, 24A, Fersman St., Apatity, Murmansk Region, 184209, Russia.

Abstract. The purpose today, simulation is a primary tool which can be used to estimate the effectiveness of software and hardware solutions (data routing protocols, wireless medium access mechanisms, transmitting devices) developed for multihop wireless networks. However, a unified methodology for multihop wireless networks testing does not exist. This fact does not allow to compare the solutions proposed by different developers on the basis of simulati on models that reproduce conditions of these networks operation common for all developers and implying the same values of model parameters and scenarios. Results. This paper presents several simulation models that can serve as first steps towards the development of standardized testing methods. Conclusion. In addition, the article presents the results of testing various routing protocols based on the proposed simulation models.

Keywords: multihop wireless networks, simulation, routing protocols, relocation models, testing tools, network simulators

For citation: Pavlov A.A., Datiev I.O., Shishaev M.G. Simulation model development for testing multihop wireless network routing protocols. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2016, no. 7, pp. 90-101. (in Russian). DOI: 10.21.285/1814-3520-2016-7-90-101

1

Павлов Алексей Андреевич, стажер-исследователь, аспирант, e-mail: pavlov@iimm.ru Pavlov Aleksey, Trainee Researcher, Postgraduate, e-mail: pavlov@iimm.ru

2Датьев Игорь Олегович, кандидат технических наук, научный сотрудник, e-mail: datyev@iimm.ru Datiev Igor, Candidate of Engineering, Researcher, e-mail: datyev@iimm.ru

3Шишаев Максим Геннадьевич, доктор технических наук, руководитель подразделения, e-mail: shishaev@iimm.ru Shishaev Maksim, Doctor of Engineering, Head of Unit, e-mail: shishaev@iimm.ru

Введение

туальным средством решения задач передачи информации в регионах с неразвитой информационно-коммуникационной инфраструктурой (что, например, характерно для

В настоящее время беспроводные многошаговые сети являются объектом исследования ученых всего мира [4-6] и ак-

Арктических районов).

Наиболее известными видами беспроводных многошаговых сетей являются следующие [1-3]: MANET [1] - децентрализованные самоорганизующиеся сети, состоящие из мобильных устройств; MESH -это распределенная, одноранговая, ячеистая сеть [18]; LLN - класс сети, в которой на узлы сети наложены некоторые ограничения (память, вычислительная мощность, заряд батареи); VANET - автомобильные беспроводные самоорганизующиеся сети предназначены для повышения эффективности и безопасности дорожного движения.

Примерами конкретных ситуаций развертывания многошаговых беспроводных сетей могут служить: различного рода экспедиции (разведывательные, экспериментальные, исследовательские), военные и спасательные операции с применением различной техники (роботы, дроны), организация связи на закрытых горных выработках.

Кроме того, применение многошаговых беспроводных сетей зачастую является более дешевой альтернативой организации спутниковой связи. Следует отметить, что и спутниковая связь далеко не всегда доступна в северных Арктических районах. Некоторые исследователи [7] рассматривают многошаговые беспроводные сети как достойную замену массовым сетям мобильной связи. Практическая ценность многошаговых беспроводных сетей также обуславливается активной разработкой роботов военного и гражданского назначения, которым требуется постоянная связь с оператором или командным центром. За счет беспроводных многошаговых сетей можно увеличить дальность применения таких устройств, и, как следствие, расширить область использования, сократить время решения различных задач и необходимость присутствия человека в экстремальных условиях.

Одной из основных проблем использования сетей данного типа является проблема маршрутизации данных. В настоящее время существует большое количество работ [11-13], посвященных решению

этой проблемы. Каждое обладает своими преимуществами и недостатками.

В рамках данной работы созданы модели ситуаций, в которых могут быть использованы беспроводные многошаговые сети. Одна из главных областей применения - организация связи в труднодоступных регионах. На данный момент самыми распространенными средствами связи считаются мобильные телефоны, но даже сегодня далеко не везде присутствует наземная фиксированная инфраструктура для использования сотовых сетей связи. В отдаленных регионах распространено использование портативных раций для передачи речевых сообщений среди небольших групп людей. Беспроводные многошаговые сети, основанные на мобильных устройствах (планшетные ПК, смартфоны), находящиеся в распоряжении современных пользователей, имеют ряд преимуществ над радиостанциями:

- большая распространенность (не требуется закупка дорогостоящей радиоаппаратуры);

- возможность передачи различных данных, в том числе мультимедиа и GPS-координат;

- «неограниченная» дальность связи, которая достигается за счет ретрансляций сигнала от устройства к устройству;

- возможность шифрования передающихся данных.

Другими словами, по своим функциональным возможностям и распространенности современные мобильные устройства существенно превосходят большинство устройств, применяющихся сегодня для организации связи.

Используемые для тестирования средства

В данной работе рассматриваются особенности применения различных маршрутных (DSR, AODV, OLSR, GRP, TORA) протоколов в определенных условиях, приближенных к реальным. Например, некоторые протоколы демонстрируют лучшие показатели (меньшая задержка передачи пакетов, большая пропускная способность) при высокой плотности и небольшом коли-

честве узлов. Сегодня вопрос разработки эффективных средств передачи данных для мобильных беспроводных многошаговых сетей остается открытым. Однако сравнительный анализ эффективности предлагаемых решений затруднен, ввиду отсутствия унифицированной методики тестирования этих решений. Наиболее распространенным средством тестирования разрабатываемых для многошаговых беспроводных сетей решений является имитационная модель, созданная с помощью специализированных сред моделирования, так называемых сетевых симуляторов. В процессе создания подобных моделей не стоит забывать о возможных различиях характеристик используемых сред моделирования беспроводных многошаговых сетей (NS3, OMNET++, RIVERBED MODELER). Следует отметить, что в данной работе использовался RIVERBED MODELER, однако, вопрос о сравнении результатов моделирования с использованием различных сетевых симуляторов авторы этой работы оставляют открытым. Опираясь на опыт разработки различных решений (маршрутных алгоритмов и соответствующих протоколов, стандартов беспроводной передачи данных, охватывающих различные уровни взаимодействия согласно модели ВОС [16]), сегодня могут быть сформулированы предварительные требования к унифицированной методике тестирования. Так, например, подобная методика должна включать в себя имитационные (или даже натурные) эксперименты, позволяющие выявить как достоинства, так и недостатки предлагаемого решения в сравнении с другими существующими разработками. Поскольку в случае с маршрутными протоколами эффективность их маршрутизации зависит от условий функционирования сети: характера перемещения узлов, загруженности сети, типа передаваемого трафика, критических параметров передачи (время, качество и т.д.), очевидно, что для полноценного тестирования разрабатываемых протоколов маршрутизации должен быть создан комплекс имитационных моделей и предложена методика проведения имита-

ционных экспериментов с различными значениями настраиваемых исходных параметров на основе общедоступных и общепризнанных сетевых симуляторов. Такие эксперименты должны воссоздавать условия функционирования, охватывающие практически все возможные задачи, стоящие на сегодняшний день (а может и в будущем), перед классом беспроводных многошаговых сетей. Другим важным вопросом является степень приближенности имитационных экспериментов к реальным условиям функционирования. Очевидно, что чем больше модель приближена к реальности, тем более достоверные результаты могут быть получены. С другой стороны, разработка и реализация таких «точных» моделей может занять очень продолжительное время. Поэтому при создании имитационных моделей, воспроизводящих интересующие нас свойства реальных сетей, необходимо руководствоваться принципом разумной достаточности: при некоторой степени приближения к реальности сравнительные результаты моделирования предлагаемых разработок перестанут меняться существенным для нас образом. Другими словами, сравниваемые решения будут показывать стабильные ранговые результаты, т.е. можно будет с уверенностью сделать выводы об эффективности определенной разработки (например, протокола) в определенных условиях. Возможно, данная работа и предлагаемые здесь модели могут послужить первым шагом на пути создания унифицированной системы тестирования разрабатываемых протоколов маршрутизации для мобильных многошаговых сетей.

Имитационными моделями, реализующими определенные ситуации, представленными в данной работе, являются: полярная база и небольшая военная операция на территории предполагаемого противника. Количество участников экспедиции (узлов сети) составляет 30 человек, которые могут находиться друг от друга на большом расстоянии с наличием препятствий, мешающих распространению радиосигнала. Участники военной операции (30 групп по 1-3 человека) находятся на

более ровной местности и обладают большей мобильностью по сравнению с первым примером.

Модель перемещения узлов сети

Результаты имитационных экспериментов с использованием моделей беспроводных многошаговых сетей существенным образом зависят от используемой модели перемещения узлов сети. Во многих работах [8-10] используются случайные модели перемещения узлов, заложенные в сетевых симуляторах.

В существующих имитационных моделях многошаговых беспроводных сетей наиболее распространены [14]:

Модель случайных перемещений - в ней мобильный узел перемещается из текущего в новое местоположение, случайным образом выбирая направление и скорость перемещения. Новая скорость и направление выбираются из предопределенных диапазонов - [мин. скорость, макс. скорость] и [ 0,2 х ж ] соответственно. Каждое перемещение происходит либо через постоянные интервалы времени, либо узел перемещается на постоянное расстояние.

Модель перемещений на основе случайных точек - данная модель включает в себя паузы между изменениями направления и/или скорости. Перемещение мобильного узла начинается с остановки в одном месте в течение определенного периода времени (т.е. паузы). По истечении этого времени мобильный узел выбирает случайную точку в области моделирования и скорость, которая равномерно распределена в определенном диапазоне. Мобиль-

ный узел перемещается в направлении точки назначения с заданной скоростью. Достигнув точки назначения, мобильный узел останавливается на некоторое время, затем процесс повторяется.

Авторы данной работы придерживаются мнения, что используемая для тестирования разработанных решений модель перемещения узлов должна в наибольшей степени соответствовать реальным условиям, для которых предназначалась разработка. Кроме того, подобные модели должны быть неотъемлемой частью унифицированной методики тестирования решений в области многошаговых беспроводных сетей. Это позволит выявить особенности функционирования разработанных решений для определенных (приближенных к реальным) ситуаций, что повысит качество и сократит время разработок, а также предоставит возможность устранения недостатков уже на ранних этапах тестирования.

Предлагаемая на данном этапе работы модель перемещения узлов является детерминированной. Для каждого узла задан точный маршрут. Такое решение было использовано авторами сознательно, для упрощения интерпретации результатов моделирования, следуя концепции «от простого к сложному». В дальнейшем, для учета влияния случайных составляющих на моделируемые показатели, в модели перемещения планируется использование следующих параметров: наклон (Pitch), отклонение от курса (Yaw), а также крен (Roll) (для летательных аппаратов).

ХРо» Y Po» Distance AJttude Travene Gnxnd Astert Wat T<ne Ассил Tme Pldi (degrees) Yaw (degrees) Rd

»OB) *m) fem) im) Tme Speed Rate Hi/iec)

1 0000000 0000000 rv/a 0 п/а п/а n/а ЗОпОООО) ЗСЬОООО» AJoeomled AJocomputed (Jrapeofied

2 -0156827 -0211854 0 2636 0 5т16 30» 18641 0 lhOOnOO 00s Ih35ml6 30s Aioconputed Ajtocornpufed Urapecfod

3 0 082541-0 279262 0 2487 0 4m58 41s 1 8641 Q lOr.OO 00s Ih50nl4 71s fcjtoco-npiied MocwncUed Untpecied

4 -1538482 -2 642312 3 1488 0 7m3342s 15 5343 0 5m0000s 2i02m43 13» AloeompUed AutoccneUed Unspecified

5 0 587460 -3 880429 2 8671 0 6*5286» 15 5342 0 5m0000> 2i14m40 99s Aiocompiied Aioeompuled Unspecrfed J& 4 150313 -4 141636 3 5724 0 Bm34 43» 15 5342 0 5m0000a ai28m 1542a AiocOTpi/ed Ajtoconoutfd Unspecfwd

7 7 337030 -1 900486 3 8959 0 9m2101» 15 5342 0 5m0000» 2>42m3643s AjtooynpUed AUoccmcUed Unspecied

8 6 783497 0 857852 2 8124 0 brM 93s 15 5342 0 5mOOOOs 2i54m21 41» Aioco-npiied AJocorxxied Unspecied

9 5 066203 3 516193 3 1675 0 TmX 12» 15 5343 0 imCOOOs 3h0Gm5753s Ajloco-npued A/ocomputed Unspec*ed

10 0 087777 -0281249 6 2614 0 15m0164s 15 5343 0 bnOOOOs 3h26m59.17t Alocanputed Aiocomputed Urapecfod

11 -0 154078-0213033 0 2513 0 5m01 55» 1 8641 0 2i3&r0000s 9iQ2m00 72s АЛосо-nputed Aioconxxied Urapec^ed

12 0 363906 -0 249208 0 5242 0 10m29 08e 1 8641 0 ЗОггОООО» 6h42m29 3Qs Aioco-rwsd Ajlocomwled Unspeafed

Рис. 1. Таблица модели перемещения в сетевом симуляторе

Fig. 1. Relocation model table in a network simulator

На сегодняшний день используются такие параметры перемещения узла (рис.1): пройденное расстояние (Distance), высота над уровнем моря (Altitute), скорость (Ground Speed), скорость подъема (Ascent Speed), время ожидания в точке (Wait time).

Модель полярной базы Прототипом разработанной модели полярной базы послужили спутниковые снимки (рис. 2), фотографии и описания сотрудников базы Восток [17], находящейся в Антарктиде.

Модель реализована средствами сетевого симулятора Riverbed Modeler Academic Edition. Размер территории функционирования многошаговой беспроводной сети составляет 10х10 км, скорость движения по территории базы - 3 км/ч, скорость движения вездехода - 25 км/ч, скорость подъема - 1-3 км/ч, параметры протоколов - стандартные, мощность передачи - 0,005 W, скорость передачи данных - 6,5/60 Мбит (рис. 3).

На рис. 4 представлена общая схема размещения узлов модели, состоящая из базового лагеря и находящихся вокруг него различных датчиков (температурных, сейсмических, оптических, инфракрасных, микроволновых).

Площадь территории базового лагеря (рис. 5) составляет 800х700 м. Началом маршрутов всех участников экспедиции (узлов сети) является жилой блок, от которого участники перемещаются по территории базы для выполнения своей повседневной работы. Один из членов экспедиции с помощью вездехода (соответственно, перемещаясь с большей скоростью), осуществляет сбор данных с датчиков. Траектории движения узлов обозначены белыми линиями. Красными кругами и прямоугольниками - различные объекты базового лагеря: жилой блок (большой прямоугольник), место стоянки транспорта (прямоугольник поменьше), рабочие области и бытовые помещения (круги).

Рис. 2. Спутниковый снимок базы Восток Fig. 2. Satellite image of the Vostok Station

]•• Physical Characteristics !• Data Rate

Ы Channel Settings

HT

6.5

PHY 2.4GHz

Transmit Power (W) 0.005

Рис. 3. Таблица настроек сетевого симулятора Fig. 3. Setup diagram of a network simulator

od» 19

DO« na4« J

•iaWjiSè*. 10 О

И ; »ua4.no«« 11

Рис. 4. Исходное размещение узлов сети модели

В качестве основных показателей эффективности функционирования маршрутных протоколов в проведенных имитационных экспериментах использовались: среднее время задержки пакетов данных,

пропускная способность многошаговой сети. Кроме того, исследовалось влияние используемого стандарта передачи данных на пропускную способность сети.

Рис. 5. Исходное размещение узлов базового лагеря и основных объектов хозяйственной инфраструктуры Fig. 5. Original location of base camp nodes and key facilities

Критерием оценки эффективности протоколов маршрутизации в первом эксперименте (рис. 6) послужило среднее время задержки пакетов данных (ось ординат), ось абсцисс представляет время, прошедшее с начала эксперимента. В данной ситуации наибольшую эффективность показали протоколы OLSR и GRP. Такие результаты обусловлены относительно небольшим расстоянием между узлами сети и невысокой степенью их мобильности. Поэтому табличный (проактивный) протокол OLSR наряду с протоколом маршрутизации на основе взаимного расположения узлов GRP, показали лучшие результаты.

В другом эксперименте производилось моделирование пропускной способно-

сти сети при использовании различных протоколов маршрутизации данных и стандарта 802.11 п (рис. 7). В таких условиях наибольшую пропускную способность продемонстрировал протокол OLSR.

На основании результатов этих экспериментов следует отметить, что пропускной способности протокола OLSR хватит для передачи речи в реальном времени. Другие протоколы в представленной модельной ситуации способны передавать лишь текст и файлы мультимедиа, причем, с весьма существенной задержкой.

Кроме того, пропускная способность моделируемой сети была оценена при использовании стандарта 802.11 д (рис. 8).

Время эксперимента / Experiment time

Ось абсцисс (X) - время эксперимента; ось ординат (Y) - средняя задержка доставки пакетов. Синий = OLSR; красный = AODV; зеленый = DSR; светло-голубой = GRP.

Рис. 6. График зависимости средней задержки передачи данных от времени Fig. 6. Average packet delay - time graph

По сравнению со стандартом 802.11 n произошло снижение пропускной способности, что подтверждает эффективность применения более современных стандартов передачи данных канального и физического уровней (Wi-Fi) для организации многошаговых беспроводных сетей на основе именно наиболее распространенных сегодня технологий Wi-Fi (или даже Wi-Fi Mesh). Можно предположить, что используя современные стандарты (802.11 ac) можно добиться гораздо более высоких показателей.

На рис. 7 можно заметить резкое снижение пропускной способности протокола OLSR примерно между вторым и третьим часом модельного времени. Осталь-

ные протоколы также демонстрируют снижение пропускной способности, например, протокол AODV в моменты близкого расположения узлов обеспечивает пропускную способность равную 15000 бит/сек, а в остальные периоды 10000-11000 бит/сек. Это связано с тем, что в данный момент времени (2-3 ч после начала тестирования) узлы сети находились на максимальном удалении друг от друга. На рис. 8 также наблюдаются спады пропускной способности сети, что обуславливается использованием устаревшего стандарта передачи данных. Увеличение пропускной способности наблюдается на участках временной шкалы, в промежуток времени, когда узлы находятся близко друг к другу.

Время эксперимента / Experiment time

Ось абсцисс (X) - время эксперимента; ось ординат (Y) - пропускная способность, бит/сек. Синий = OLSR; красный = AODV; зеленый = DSR; светло-голубой = GRP.

Рис. 7. График зависимости пропускной способности от времени Fig. 7. Throughput - time graph

Ось абсцисс ный = AODV;

Время эксперимента / Experiment time

(X) - время эксперимента; ось ординат (Y) - пропускная способность, бит/сек. Синий = OLSR; крас-зеленый = DSR; светло-голубой = GRP.

Рис. 8. График зависимости пропускной способности от времени Fig. 8. Throughput - time graph

Модель военной операции

Размер территории функционирования многошаговой беспроводной сети при проведении военной операции составляет 5х5 км. На данном этапе работы использована детерминированная модель перемещения каждого узла сети. По сравнению с моделью полярной базы узлы сети обладают большей скоростью и амплитудой перемещений (удаляются друг от друга на большие расстояния) (рис. 9). Перемещения производятся небольшими группами (по 1-3 человека). Другие параметры модели (протоколы, настройки протоколов, настройки стандартов беспроводных сетей) остались без изменений.

На рис. 10 представлен график средней задержки передачи пакетов данных (ось ординат), по оси абсцисс показано время, прошедшее с начала эксперимента. Как можно заметить, постепенно время за-

держки уменьшается. Это обусловлено тем, что изначально узлы находятся на значительном расстоянии друг от друга и передача данных большинству узлов затруднена. Со временем узлы начинают движение к определенным позициям, и чем ближе к цели они находятся, тем чаще пересекаются между собой для передачи данных и, соответственно, снижается время передачи данных.

В данной модельной ситуации наибольшую эффективность показали протокол реактивного типа (по требованию) AODV и GRP, что можно объяснить большей мобильностью узлов, которая влечет снижение эффективности работы проак-тивных протоколов (OLSR и других). Протокол GRP за счет использования информации о взаимном местоположении показывает неплохие результаты в обеих моделях. Однако следует отметить недостатки

подобных протоколов, использующих спутниковую навигацию для построения маршрута: необходимость наличия модулей (ГЛОНАСС/ОРБ), требования к стабильности приема сигнала (стабильность обеспечивается зоной покрытия спутников и предпочтительно открытой местностью без пре-

пятствий для распространения сигнала), уменьшение автономного времени работы устройств, а также дополнительная нагрузка на вычислительные ресурсы узлов и в некоторых случаях повышение служебного трафика.

НШВ

1 (Л " »I • =-> »>

Рис. 9. Исходное размещение и траектории перемещений узлов сети Fig. 9. Original location and relocation paths of network nodes

Ось абсцисс (X) - время эксперимента; ось ординат (Y) - средняя задержка доставки пакетов. Синий = OLSR; красный = AODV; зеленый = DSR; светло-голубой = GRP; желтый = TORA.

Рис. 10. График зависимости средней задержки передачи пакетов данных от времени

Fig. 10. Average packet delay - time graph

Заключение

Разработанные имитационные модели конкретных вариантов развертывания сетей в приближенных к реальным условиям призваны оценить эффективность предлагаемых решений в области многошаговых беспроводных сетей.

На сегодняшний день не существует общепринятой унифицированной методики и соответствующих имитационных моделей тестирования, разработанных программных и аппаратных решений для многошаговых беспроводных самоорганизующихся сетей. Наличие такой методики тестирования предлагаемых разработок позволило бы повысить качество и сократить сроки этих разработок. Созданные в рамках данной

работы имитационные модели могут послужить отправной точкой разработки этой методики тестирования.

В дальнейшем планируется развитие представленных моделей, разработка различных сценариев событий, а также новых моделей для создания комплекса моделей в рамках методики тестирования. Следует отметить, что авторами ведутся работы по созданию собственных метрик и алгоритмов маршрутизации для многошаговых беспроводных сетей.

Кроме того, планируется проработка вопросов, связанных с созданием унифицированной методики тестирования: требования к методике, архитектура и основные компоненты.

Библиографический список

1. Bhushan S., Saroliya A., Singh V. Implementation and Evaluation of Wireless Mesh Networks on MANET Routing Protocols // International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. 2013. № 6. P. 2477-2484.

2. Tsvetko Tsvetkov. RPL: IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks // Network Architectures and Services. 2011. № 9. P. 59-66.

3. Arif Khan M., Tanveer A. Zia, Lihong Zheng. Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) - An Overview and Challenges // Journal of Wireless Networking and Communications. 2013. № 3. P. 29-38.

4. Винокуров В.М., Пуговкин А.В., Пшенников А.А., Ушарова Д.Н., Филатов А.С. Маршрутизация в беспроводных мобильных Ad hoc-сетях // Доклады ТУСУРа. 2010. № 2 (22). С. 288-292.

5. Harjeet Kaur, Varsha Sahni, Dr. Manju Bala. A Survey of Reactive, Proactive and Hybrid Routing Protocols in MANET: A Review // International Journal of Computer Science and Information Technologies. 2013. № 4. P. 498-500.

6. Kwan-Wu Chin, John Judge, Aidan Williams and Roger Kermode. Implementation Experience with MANET Routing Protocols // ACM SIGCOMM Computer Communications Review. 2002. № 5. P. 49-59.

7. Sarjakoski L. Challenges of mobile peer-to-peer applications in 3G and MANET environments," // White Papers. 2005. [Электронный ресурс]. URL: http://www.tml.tkk.fi/Publications/C/18/ (26.04.2016).

8. Maged Salah Eldin Solimana, Sherine Mohamed Abd El-kaderb, Hussein Sherif Eissac, Hoda Anis Barakad. New adaptive routing protocol for manet // Ubiquitous Computing and Communication Journal. 2006. № 3. P. 16-23.

9. Rahul Desai, B. P. Patil. MANET with Q Routing Protocol // International Journal of Emerging Technologies

in Computational and Applied Sciences. 2013. № 3. P. 255-262.

10. Sofiane Hamrioui. Mustapha Lalam. Pascal Lorenz. A new approach for energy efficiency in MANET based on the OLSR protocol // International Journal of Wireless and Mobile Computing (IJWMC). 2012. № 3. P. 292-299.

11. Avdesh Kumar Bhatt, Chander Mohini and Shikha Thakur. A New Efficient and Reliable On-Demand Routing Protocol for MANET (ERORPM) // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. 2013. № 5. P. 218-225.

12. Pawan Bhadana, Ritu Khurana, Chanchal. A New Routing Protocol for MANET // International Journal of Scientific and Research Publications. 2013. № 7. P. 3-11.

13. Harald H.-J. Bongartz, Tobias Ginzler, Thomas Bachran. SEAMAN: A Security-Enabled Anonymous MANET Protocol // Military Communications with a Special Focus on Tactical Communications for Network. 2008. № 7. P. 21-34.

14. Датьев И.О. Модели перемещения сетевых узлов для исследования протоколов маршрутизации мобильных самоорганизующихся сетей // Труды Кольского научного центра РАН. 2014. № 5. С. 76-94.

15. Беспроводная ad-hoc-сеть [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ (26.04.2016).

16. Сетевая модель OSI [Электронный ресурс]. URL: http://infocisco.ru/network_model_osi.html (26.04.2016).

17. Веб альбомы Picasa, Google [Электронный ресурс]. URL: http://picasaweb.google.com/ekaykin/Antar-cticaVostokStation (26.04.2016).

18. Mesh Networks [Электронный ресурс]. URL: http://www.meshnetworks.com/ (26.04.2016).

References

1. Bhushan S., Saroliya A., Singh V. Implementation and Evaluation of Wireless Mesh Networks on MANET Routing Protocols. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering. 2013, no. 6, pp. 2477-2484.

2. Tsvetko Tsvetkov. RPL: IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks. Network Architectures and Services. 2011, no. 9, pp. 59-66.

3. Arif Khan M., Tanveer A. Zia, Lihong Zheng. Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) - An Overview and Challenges, Journal of Wireless Networking and Communications. 2013, no. 3, pp. 29-38.

4. Vinokurov V.M., Pugovkin A.V., Pshennikov A.A., Usharova D.N., Filatov A.S. Marshrutizatsiya v be-sprovodnykh mobil'nykh Ad hoc-setyakh [Routing in Wireless Mobile Ad Hoc-networks] Doklady TUSURa. 2010, no. 2 (22). pp. 288-292 (in Russian).

5. Harjeet Kaur, Varsha Sahni, Dr. Manju Bala. A Survey of Reactive, Proactive and Hybrid Routing Protocols in MANET: A Review. International Journal of Computer Science and Information Technologies. 2013, no. 4, pp. 498-500.

6. Kwan-Wu Chin, John Judge, Aidan Williams and Roger Kermode. Implementation Experience with MANET Routing Protocols. ACM SIGCOMM Computer Communications Review. 2002, no. 5, pp. 49-59.

7. L. Sarjakoski. Challenges of mobile peer-to-peer applications in 3G and MANET environments,". Available at: http://www.tml.tkk.fi/Publica-tions/C718/ (accessed 26 April 2016).

8. Maged Salah Eldin Solimana, Sherine Mohamed Abd El-kaderb, Hussein Sherif Eissac, Hoda Anis Barakad. New adaptive routing protocol for MANET. Ubiquitous Computing and Communication Journal. 2006, no. 3, pp. 16-23.

9. Rahul Desai, B. P. Patil. MANET with Q Routing Protocol. International Journal of Emerging Technologies in Computational and Applied Sciences. 2013, no. 3, pp. 255-262.

Критерии авторства

Павлов А.А., Датьев И.О. и Шишаев М.Г. имеют равные авторские права. Ответственность за плагиат несет Павлов А.А.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Статья поступила 13.05.2016 г.

10. Sofiane Hamrioui. Mustapha Lalam. Pascal Lorenz. A new approach for energy efficiency in MANET based on the OLSR protocol. International Journal of Wireless and Mobile Computing (IJWMC). 2012, no. 3, pp. 292-299.

11. Avdesh Kumar Bhatt, Chander Mohini and Shikha Thakur. A New Efficient and Reliable On-Demand Routing Protocol for MANET (ERORPM). International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. 2013, no. 5, pp. 218-225.

12. Pawan Bhadana, Ritu Khurana, Chanchal. A New Routing Protocol for MANET. International Journal of Scientific and Research Publications. 2013, no. 7, pp. 3-11.

13. Harald H.-J. Bongartz, Tobias Ginzler, Thomas Bachran. SEAMAN: A Security-Enabled Anonymous MANET Protocol. Military Communications with a Special Focus on Tactical Communications for Network. 2008, no. 7, pp. 21-34.

14. Dat'ev I.O. Modeli peremeshcheniya setevykh uzlov dlya issledovaniya protokolov marshrutizatsii mobil'nykh samoorganizuyushchikhsya setei [Models of network nodes relocation to study routing protocols of mobile Ad-Hoc networks]. Trudy Kol'skogo nauchnogo tsentra RAN [Works of the Kola Science Center RAS]. 2014, no. 5, pp. 76-94 (in Russian).

15. Wireless Ad-Hoc network. Available at: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Besprovodnaya ad-hoc-set' [Wireless Ad-Hoc network] (accessed 26 April 2016).

16. Setevaya model' OSI [OSI network model]. Available at: http://infocisco.ru/network_model_osi.html (accessed 26 April 2016).

17. Veb al'bomy Picasa, Google [Picasa, Google Web Albums]. Available at: http://picasaweb.goo-gle.com/ekaykin/AntarcticaVostokStation (accessed 26 April 2016).

18. Mesh Networks. Available at: http://www.meshnetworks.com (accessed 26 April 2016).

Authorship criteria

Pavlov A.A., Datiev I.O. and Shishaev M.G. have equal copyrights. Pavlov A.A. bears the responsibility for avoiding plagiarism.

Conflict of interests

The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.

The article was received on 13 May 2016.