МЕТОДИ ОПТИМІЗАЦІЇ ВИКОРИСТАННЯ ЧАСТОТНОЇ АГРЕГАЦІЇ В WI-FI 7 ДЛЯ МІНІМІЗАЦІЇ ЗАТРИМОК ТА ВТРАТ ПАКЕТІВ В IOT-СИСТЕМАХ З LIDAR ТА ВІДЕОКАМЕРАМИ

Анотація

У статті досліджено вплив механізмів частотної агрегації та Multi-Link Operation у бездротових мережах стандарту IEEE 802.11be (Wi-Fi 7) на показники затримки та втрат пакетів у гетерогенних IoT-системах, що інтегрують відеокамери та LiDAR-сенсори. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням обсягів сенсорних даних у системах розумних міст, автономного транспорту, промислової автоматизації та інтелектуального відеоспостереження, для яких критичними є стабільність доставки інформації, мінімізація граничних затримок і збереження часової узгодженості багатоканальних потоків. Метою роботи є теоретичне обґрунтування та прикладний аналіз ефективності багатолінкових механізмів Wi-Fi 7 щодо зниження латентності та коефіцієнта втрат пакетів у сценаріях із поєднанням відео- та LiDAR-трафіку, а також розроблення адаптивної моделі розподілу потоків між частотними лінками з урахуванням вимог різних класів даних. Об’єктом дослідження є процеси передавання гетерогенного сенсорного трафіку в багаточастотних бездротових мережах, а предметом – закономірності впливу частотної агрегації та Multi-Link Operation на показники якості обслуговування IoT-систем реального часу. Методологічну основу дослідження становлять методи теорії масового обслуговування, багатокритеріальної оптимізації, стохастичного аналізу бездротових мереж та системного моделювання. У роботі запропоновано модель адаптивного вибору лінка, яка базується на оцінюванні прогнозованої затримки, імовірності втрат і рівня завантаженості каналу та реалізується у вигляді зваженого критерію прийняття рішень. Вагові коефіцієнти моделі налаштовуються відповідно до пріоритетів відео- та LiDAR-трафіку, що забезпечує баланс між часовою стабільністю, надійністю та ефективним використанням радіоресурсу. У результаті проведеного аналізу встановлено, що застосування Multi-Link Operation дозволяє суттєво зменшити середню та граничну затримку передачі даних за рахунок розподілу навантаження між кількома частково незалежними середовищами доступу, зниження частоти повторних передач і скорочення часу зайняття ефіру. Показано, що найбільший виграш досягається у високонавантажених сценаріях із великою кількістю клієнтів, де одночастотні мережі характеризуються флуктуаціями QoS. Запропонована модель маршрутизації пакетів забезпечує зменшення taillatency та коефіцієнта втрат, що є критично важливим для підтримання синхронізації сенсорних даних і стабільності відеопотоків. Наукова новизна роботи полягає у формалізації адаптивної моделі розподілу трафіку між багаточастотними лінками Wi-Fi 7 з урахуванням специфіки гетерогенного сенсорного навантаження та у встановленні кількісних залежностей між параметрами багатолінкової архітектури й показниками якості обслуговування. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості їх використання під час проєктування та оптимізації бездротових інфраструктур для систем відеоспостереження, автономної навігації, промислового Інтернету речей і комплексів сенсорного злиття даних, що функціонують у режимі реального часу. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням інтелектуальних алгоритмів керування Multi-Link Operation на основі методів машинного навчання, інтеграцією багатолінкових механізмів із технологіями периферійних обчислень та мобільними мережами наступних поколінь, а також з експериментальною верифікацією запропонованих підходів у масштабних багатосотових середовищах із реальним сенсорним навантаженням