The object of research, development or design (in Russian) : Беспроводные ячеистые сети, генетический алгоритм, модельная фрактальная ‘mesh’ сеть, ‘IGA-mesh’ сети, алгоритм кластеризации и маршрутизации.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Сымсыз тор желілері, генетикалық алгоритм, фракталдық «торлы» модельдік желі, «IGA-mesh» желілері, кластерлеу және маршруттау алгоритмі.

Aim of work (in Russian) : Целью настоящего проекта является повышение производительности кластерной маршрутизации в WMNs путём решения следующих задач: оптимальное размещение узлов маршрутизатора MRP (Mesh Router Placement), эффективное деление сети на кластеры с равномерным распределением узлов, разработка производительного алгоритма маршрутизации в кластерной сети.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жобаның мақсаты келесі мәселелерді шешу арқылы WMN-де кластерлік маршруттау өнімділігін арттыру болып табылады: MRP (Mesh Router Placement) маршрутизатор түйіндерін оңтайлы орналастыру, түйіндерді біркелкі бөлумен желіні кластерлерге тиімді бөлу, кластерлік желідегі өнімді маршруттау алгоритмін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Согласно календарному плану, на первом этапе реализации проекта был получен улучшенный генетический алгоритм для кластеризации сети. Проведен анализ свойств и характеристик сети, а также определены параметры, которые могут повлиять на эффективность кластеризации, такие как количество узлов, плотность сети, расстояние между узлами и степень связи. На следующем этапе модельная и реальная сети были разделены на кластеры с использованием существующих алгоритмов кластеризации BC (Box Covering), таких как CIEA (Centre Including Eccentricity Algorithm), MEMB (Maximum-Excluded-Mass Burning) и GC (Greedy Coloring). Для оценки эффективности алгоритмов был проведен сравнительный анализ различных методов покрытия ячеек BC, включая CIEA, GC и MEMB. В рамках этого анализа мы провели серию экспериментов, применяя предлагаемый алгоритм на моделях SDN (Software Defined Network) разных размеров. Были выполнены численные эксперименты для сравнения алгоритмов кластеризации BC на нескольких тестовых топологиях сети IGA-mesh. Результаты кластеризации были сопоставлены с точки зрения производительности и эффективности для каждого алгоритма. Также была разработана и оптимизирована аппаратная часть выбранного алгоритма на платформе Raspberry Pi 4, которая использовалась как FPGA с учетом аппаратных ограничений. Алгоритм был запрограммирован с использованием языков описания аппаратуры. Для оценки точности и производительности аппаратная реализация была сравнена с программной симуляцией.

Методы исследования (на казахском) : Күнтізбелік жоспарға сәйкес, жобаны жүзеге асырудың алғашқы кезеңінде желіні кластеризациялау үшін жетілдірілген генетикалық алгоритм алынды. Желінің қасиеттері мен сипаттамаларына талдау жүргізілді, сондай-ақ кластеризация тиімділігіне әсер ететін параметрлер анықталды, мысалы, тораптар саны, желінің тығыздығы, тораптар арасындағы қашықтық және байланыс дәрежесі. Келесі кезеңде модельдік және нақты желілер CIEA (Centre Including Eccentricity Algorithm), MEMB (Maximum-Excluded-Mass Burning) және GC (Greedy Coloring) сияқты бар Box Covering (BC) кластеризация алгоритмдерін пайдалана отырып кластерлерге бөлінді. Алгоритмдердің тиімділігін бағалау үшін BC кластеризация әдістерін, соның ішінде CIEA, GC және MEMB әдістерін салыстырмалы талдау жүргізілді. Осы талдау аясында ұсынылған алгоритмді әртүрлі өлшемдегі SDN (Software Defined Network) модельдеріне қолдана отырып бірқатар тәжірибелер өткіздік. IGA-mesh желісінің бірнеше тесттік топологияларында BC кластеризациялау алгоритмдерін салыстыру бойынша сандық тәжірибелер орындалды. Әр алгоритмнің өнімділігі мен тиімділігі тұрғысынан кластеризация нәтижелері салыстырылды. Сондай-ақ, таңдалған алгоритмнің аппараттық бөлігі Raspberry Pi 4 платформасында аппараттық шектеулерді ескере отырып дамытылды және оңтайландырылды. Алгоритм аппараттық сипаттама тілдерін пайдаланып бағдарламаланды. Дәлдік пен өнімділікті бағалау үшін аппараттық іске асыру бағдарламалық модельдеумен салыстырылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : В результате проекта был получен кластерная сеть IGA-mesh, что позволит провести глубокий анализ свойств и характеристик такой сети в различных условиях. Данная сеть обеспечивает основу для тестирования и оптимизации методов кластеризации. Среди исследованных алгоритмов кластеризации BC, таких как CIEA, MEMB и GC, был выявлен наиболее эффективный алгоритм с точки зрения равномерного распределения узлов в кластере и показателей модулярности, что улучшило структурированность и управляемость сети. Оптимизированный алгоритм кластеризации был реализован на платформе Raspberry Pi 4, которая использовалась как FPGA. Это дало возможность выполнить алгоритм на аппаратном уровне, повышая производительность и энергоэффективность в сравнении с программной реализацией. Научная новизна: Преобразование и адаптация алгоритма кластеризации для аппаратной реализации на FPGA является новым подходом в области кластеризации сетей. Проведение сравнительного анализа алгоритмов CIEA, MEMB и GC на сети IGA-mesh и выбор оптимального алгоритма является значимым вкладом в развитие методов кластеризации. Результаты исследования могут быть применены в сфере беспроводных IoT-сетей и интеллектуальных систем, таких как системы мониторинга и управления, улучшая качество связи, надежность и энергоэффективность в условиях высоких требований к производительности.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның нәтижесінде IGA-mesh кластерлік желісі алынып, бұл желінің әртүрлі жағдайларда қасиеттері мен сипаттамаларын терең талдауға мүмкіндік берілді. Бұл желі кластеризация әдістерін тестілеу және оңтайландыру үшін негіз жасайды. Зерттелген BC кластеризациялау алгоритмдерінің ішінде, мысалы, CIEA, MEMB және GC, тораптардың кластердегі біркелкі таралуы мен модулярлық көрсеткіштері тұрғысынан ең тиімді алгоритм анықталды, бұл желінің құрылымдылығы мен басқарылуын жақсартты. Оптимизацияланған кластеризация алгоритмі аппараттық деңгейде орындауға мүмкіндік беретін Raspberry Pi 4 платформасында, FPGA ретінде жүзеге асырылды. Бұл әдіс өнімділік пен энергия тиімділігін бағдарламалық жүзеге асырумен салыстырғанда арттырды. Ғылыми жаңалығы: Кластеризация алгоритмін FPGA аппараттық іске асыруға айналдыру және бейімдеу желіні кластеризациялау саласында жаңа тәсіл болып табылады. IGA-mesh желісінде CIEA, MEMB және GC алгоритмдерін салыстырмалы талдау және оңтайлы алгоритмді таңдау кластеризация әдістерін дамытуға айтарлықтай үлес қосады. Зерттеу нәтижелері сымсыз IoT-желілер мен интеллектуалды жүйелер саласында, мысалы, мониторинг және басқару жүйелерінде қолданылуы мүмкін, байланыс сапасын, сенімділікті және өнімділікке жоғары талап қойылған жағдайда энергия тиімділігін жақсарта алады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Социальный и экономический эффект представлен в виде реализации WMNs с улучшенным, адаптивным покрытием узлов на основе нового алгоритма, способствующий внедрению данной технологии в существующие сети. Кроме того, существенно, что в выполнении проекта также участвуют магистранты и докторанты Ph.D, что в свою очередь оказывает содействие в подготовке высококвалифицированных специалистов и молодых учёных в сфере телекоммуникаций. Экономическая и индустриальная выгода обусловлены бесперебойным и стабильным подключением к сети, самоизлечением при аварийных ситуациях, а также способствованием уменьшению затрат на общее развёртывание сети. Способствует научно-техническому прогрессу в области беспроводной связи и телекоммуникации.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Әлеуметтік және экономикалық тиімділік осы технологияны қолданыстағы желілерге енгізуге ықпал ететін жаңа алгоритм негізінде түйіндерді жақсартылған, бейімделген қамтумен WMNs енгізу түрінде ұсынылған. Сонымен қатар, жобаны жүзеге асыруға Ph. D докторанттары мен магистранттары да қатысады.D, бұл өз кезегінде телекоммуникация саласында жоғары білікті мамандар мен жас ғалымдарды даярлауға жәрдемдеседі. Экономикалық және индустриялық пайда желіге үздіксіз және тұрақты қосылуға, Төтенше жағдайлар кезінде өзін-өзі емдеуге, сондай-ақ желіні жалпы орналастыруға кететін шығындарды азайтуға ықпал етеді. Сымсыз байланыс және телекоммуникация саласындағы ғылыми-техникалық прогреске ықпал етеді.

Level of implementation (in Russian) : Результаты настоящего проекта могут быть применены для построения беспроводных ‘mesh’ сетей с кластерной маршрутизацией в отдельных учреждениях. Потенциальными потребителями конечного продукта могут быть государственные организации, образотвательные учреждения, развлекательные торговые центры, частные коммерческие организации, имеющие системы связи.

Level of implementation (in Kazakh) : Осы жобаның нәтижелері жекелеген мекемелерде кластерлік маршрутизациясы бар сымсыз 'mesh' желілерін құру үшін қолданылуы мүмкін. Түпкілікті өнімнің әлеуетті тұтынушылары мемлекеттік ұйымдар, білім беру мекемелері, ойын-сауық сауда орталықтары, байланыс жүйелері бар жеке коммерциялық ұйымдар бола алады.

Efficiency (in Russian) : Результаты научных работ можно использовать для увеличения эффективности кластерной маршрутизации в беспроводных ‘mesh’ сетях в отдельных учреждения и организациях.

Efficiency (in Kazakh) : Ғылыми жұмыстардың нәтижелерін жекелеген мекемелер мен ұйымдардағы сымсыз 'mesh' желілерінде кластерлік маршруттаудың тиімділігін арттыру үшін пайдалануға болады.

Field of application (in Russian) : Спрос на данную продукцию растет в области телекоммуникации, так как ‘mesh’-сети уже применяются в зарубежных странах, но их цена высока. В нашем случае устройство будет иметь эффективную доступную цену по сравнению с зарубежными аналогами. Целевыми потребителями будут являться частные компании, занимающиеся в сфере связи и в военных организациях.

Field of application (in Kazakh) : Телекоммуникация саласында бұл өнімдерге сұраныс артып келеді, өйткені шет елдерде «торлы» желілер қолданылуда, бірақ олардың бағасы жоғары. Біздің жағдайда құрылғы шетелдік аналогтармен салыстырғанда тиімді қолжетімді бағаға ие болады. Мақсатты тұтынушылар байланыс және әскери ұйымдармен айналысатын жеке компаниялар болады.