基于应用层ARQ的丢失分片恢复数据传输模型

A. Abilov, A. Chunaev, A. Nistyuk, I. Kaisina
{"title":"基于应用层ARQ的丢失分片恢复数据传输模型","authors":"A. Abilov, A. Chunaev, A. Nistyuk, I. Kaisina","doi":"10.22213/2413-1172-2020-4-85-94","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Для сетей беспроводной связи в сложных условиях приема характерен высокий уровень группирования потерь, при котором может теряться подряд большое количество фрагментов данных. В этом случае для восстановления потерянных данных применение методов прямой коррекции потерь FEC в большинстве случаев не дает достаточного эффекта.Применение стандартных методов восстановления потерь данных на основе автоматического запроса повторной передачи ARQ на канальном и транспортном уровнях модели OSI может привести к появлению существенных задержек, что является неприемлемым для сервисов потоковой передачи в реальном режиме времени. В этом случае предпочтительнее пропустить фрагмент данных, чем вносить задержку на ожидание доставки фрагмента при повторных передачах. Применение методов, основанных на ARQ прикладного уровня модели OSI для потоковой передачи данных, позволяет более эффективно восстанавливать потерянные фрагменты данных в сетях беспроводной связи с высоким уровнем группирования потерь. Известные модели дискретного канала передачи информации для беспроводных сетей позволяют аналитически оценить вероятность потерь данных, однако не учитывают случаи с повторной передачей потерянных данных.В исследовании предложена математическая модель передачи данных в канале беспроводной связи на основе модели Гильберта, которая учитывает восстановление потерь методом ARQ и позволяет рассчитывать коэффициент потерь фрагментов данных. Для проверки адекватности предложенной модели разработано программное обеспечение, обеспечивающее передачу потоковых данных в сети беспроводной связи с восстановлением потерь фрагментов на прикладном уровне, и проведено соответствующее экспериментальное исследование. Показано, что математическая модель учитывает группирование потерь передаваемых данных и их восстановление методом ARQ.","PeriodicalId":443403,"journal":{"name":"Bulletin of Kalashnikov ISTU","volume":"92 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Data Transmission Model with Lost Fragments Recovery Based on Application Layer ARQ\",\"authors\":\"A. Abilov, A. Chunaev, A. Nistyuk, I. Kaisina\",\"doi\":\"10.22213/2413-1172-2020-4-85-94\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Для сетей беспроводной связи в сложных условиях приема характерен высокий уровень группирования потерь, при котором может теряться подряд большое количество фрагментов данных. В этом случае для восстановления потерянных данных применение методов прямой коррекции потерь FEC в большинстве случаев не дает достаточного эффекта.Применение стандартных методов восстановления потерь данных на основе автоматического запроса повторной передачи ARQ на канальном и транспортном уровнях модели OSI может привести к появлению существенных задержек, что является неприемлемым для сервисов потоковой передачи в реальном режиме времени. В этом случае предпочтительнее пропустить фрагмент данных, чем вносить задержку на ожидание доставки фрагмента при повторных передачах. Применение методов, основанных на ARQ прикладного уровня модели OSI для потоковой передачи данных, позволяет более эффективно восстанавливать потерянные фрагменты данных в сетях беспроводной связи с высоким уровнем группирования потерь. Известные модели дискретного канала передачи информации для беспроводных сетей позволяют аналитически оценить вероятность потерь данных, однако не учитывают случаи с повторной передачей потерянных данных.В исследовании предложена математическая модель передачи данных в канале беспроводной связи на основе модели Гильберта, которая учитывает восстановление потерь методом ARQ и позволяет рассчитывать коэффициент потерь фрагментов данных. Для проверки адекватности предложенной модели разработано программное обеспечение, обеспечивающее передачу потоковых данных в сети беспроводной связи с восстановлением потерь фрагментов на прикладном уровне, и проведено соответствующее экспериментальное исследование. Показано, что математическая модель учитывает группирование потерь передаваемых данных и их восстановление методом ARQ.\",\"PeriodicalId\":443403,\"journal\":{\"name\":\"Bulletin of Kalashnikov ISTU\",\"volume\":\"92 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2020-12-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bulletin of Kalashnikov ISTU\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.22213/2413-1172-2020-4-85-94\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bulletin of Kalashnikov ISTU","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22213/2413-1172-2020-4-85-94","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

在复杂的接收条件下,无线通信具有高水平的损失组合,可以连续丢失大量的数据片段。在这种情况下,使用直接修正FEC损失的方法来恢复丢失的数据在大多数情况下是不够的。通过自动要求将ARQ重新路由到OSI模式的交通水平来恢复数据损失的标准方法可能会导致重大延迟,这对实时流服务来说是不可接受的。在这种情况下,宁愿跳过数据片段,也不愿在重复传输时延迟发送片段。使用基于ARQ的OSI应用程序数据流的方法,可以更有效地恢复丢失的数据片段在无线网络上与高水平的损失组。无线网络上已知的离散信息通道模型可以分析数据丢失的可能性,但没有考虑到数据再次传输的情况。这项研究提出了一个基于希尔伯特模型的无线网络数据传输的数学模型,它考虑到ARQ方法的恢复损失,并允许计算数据碎片损失系数。为了测试拟议模型的相关性,开发了一种软件,可以在无线网络上传输数据,以恢复应用程序中的碎片损失,并进行了相关的实验研究。数学模型显示,数据传输损耗的组合和ARQ修复是考虑到的。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Data Transmission Model with Lost Fragments Recovery Based on Application Layer ARQ
Для сетей беспроводной связи в сложных условиях приема характерен высокий уровень группирования потерь, при котором может теряться подряд большое количество фрагментов данных. В этом случае для восстановления потерянных данных применение методов прямой коррекции потерь FEC в большинстве случаев не дает достаточного эффекта.Применение стандартных методов восстановления потерь данных на основе автоматического запроса повторной передачи ARQ на канальном и транспортном уровнях модели OSI может привести к появлению существенных задержек, что является неприемлемым для сервисов потоковой передачи в реальном режиме времени. В этом случае предпочтительнее пропустить фрагмент данных, чем вносить задержку на ожидание доставки фрагмента при повторных передачах. Применение методов, основанных на ARQ прикладного уровня модели OSI для потоковой передачи данных, позволяет более эффективно восстанавливать потерянные фрагменты данных в сетях беспроводной связи с высоким уровнем группирования потерь. Известные модели дискретного канала передачи информации для беспроводных сетей позволяют аналитически оценить вероятность потерь данных, однако не учитывают случаи с повторной передачей потерянных данных.В исследовании предложена математическая модель передачи данных в канале беспроводной связи на основе модели Гильберта, которая учитывает восстановление потерь методом ARQ и позволяет рассчитывать коэффициент потерь фрагментов данных. Для проверки адекватности предложенной модели разработано программное обеспечение, обеспечивающее передачу потоковых данных в сети беспроводной связи с восстановлением потерь фрагментов на прикладном уровне, и проведено соответствующее экспериментальное исследование. Показано, что математическая модель учитывает группирование потерь передаваемых данных и их восстановление методом ARQ.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信