ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ IoT-СИСТЕМ С УЧЕТОМ СЕТЕВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
https://doi.org/10.54596/2958-0048-2026-3-296-308
Аннотация
Выбор и развертывание подходящей беспроводной сенсорной сети (WSN) является важной задачей при проектировании IoT-систем. Оценка различных конфигураций WSN посредством физического развертывания может требовать значительных затрат времени и ресурсов. В данной работе предлагается структура, основанная на моделировании, которая интегрирует моделируемую WSN с коммуникационной инфраструктурой IoT на базе MQTT для оценки производительности системы с учетом характеристик сети до физического развертывания. WSN на основе SDN-WISE была реализована с использованием симулятора Cooja, а генерируемый сенсорный трафик передавался в MQTT-кластер на базе Mosquitto посредством механизма интеграции через сокетное соединение. В отличие от традиционных подходов, использующих независимые генераторы трафика, MQTT-нагрузка в предлагаемой структуре формируется непосредственно моделируемой WSN. Эксперименты со сценариями, содержащими 24, 36 и 48 узлов, показали, что средняя сквозная задержка увеличилась с 37,51 мс до 138,01 мс, тогда как общая пропускная способность на уровне приложений увеличилась с 142,51 бит/с до 281,12 бит/с. Во всех сценариях коэффициент доставки пакетов сохранялся практически на уровне 100%. Предлагаемый подход обеспечивает контролируемую и воспроизводимую среду для оценки различных конфигураций WSN и позволяет сократить необходимость многократного физического развертывания на ранних этапах проектирования IoT -систем.
Ключевые слова
Об авторах
A. S. BayraktarТурция
Сакарья
C. Ceken
Турция
Сакарья
Список литературы
1. Gallegos Ramonet, A., Pecorella, T., Picano, B., Kinoshita, K. “Perspectives on IoT-oriented Network Simulation Systems”, Computer Networks. 2024, Vol. 253. Art. No. 110749. DOI: https://doi.org/10.1016/i.comnet.2024.110749.
2. Idris, S., Karunathilake, T., Forster, A. “Survey and Comparative Study of LoRa-Enabled Simulators for Internet of Things and Wireless Sensor Networks”, Sensors. 2022, Vol. 22, No. 15. Art. No. 5546. DOI: https://doi.org/10.3390/s22155546.
3. Oikonomou, G., Duquennoy, S., Elsts, A., Eriksson, J., Tanaka, Y., Tsiftes, N. “The Contiki-NG Open Source Operating System for Next Generation IoT Devices”, SoftwareX. 2022, Vol. 18. Art. No. 101089. DOI: https://doi.org/10.1016/i.softx.2022.101089.
4. Ogur, N.B., Al-Hubaishi, M., Qeken, C. “IoT Data Analytics Architecture for Smart Healthcare Using RFID and WSN”, ETRI Journal. 2022, Vol. 44, No. 1, P. 135-146. DOI: 10.4218/etrij.2020-0036.
5. Prajapati, A., Banerjee, B. “Simulating Distributed Wireless Sensor Networks for Edge-AI”, 2022 5th Conference on Cloud and Internet of Things (CIoT). 2022. P. 75-82. DOI: https://doi.org/10.1109/CIoT53061.2022.9766520.
6. Bekele, B.E., Tokarz, K., Gebeyehu, N.Y., Pochopien, B., Mrozek, D. “Performance Evaluation of UDP- Based Data Transmission with Acknowledgment for Various Network Topologies in IoT Environments”, Electronics. 2024, Vol. 13, No. 18. Art. No. 3697. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13183697.
7. Tanganelli, G., Vallati, C., Mingozzi, E. “SDN-WISE: A Software-Defined Network for the Internet of Things”, IEEE Internet of Things Journal. 2016, Vol. 3, No. 5, P. 771-784. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2515573.
8. Galluccio, L., Milardo, S., Morabito, G., Palazzo, S. “SDN-WISE: Design, Prototyping and Experimentation of a Stateful SDN Solution for Wireless Sensor Networks”, Proceedings of IEEE INFOCOM. 2015, Vol. 26. P. 513-521. DOI: https://doi.org/10.1109/INFOCOM.2015.7218418.
9. Anadiotis, A.-C.G., Galluccio, L., Milardo, S., Morabito, G., Palazzo, S. “SD-WISE: A Software-Defined WIreless SEnsor Network”, Computer Networks. 2019, Vol. 159. P. 84-95. DOI: https://doi.org/10.1016/i.comnet.2019.04.029.
10. Tcherak, A., Khaoua, M.O., Loucif, S. “Performance Evaluation of SDN-WISE in Mobile Wireless Sensors Networks”, 2023 International Conference on Advances in Electronics, Control and Communication Systems (ICAECCS). 2023, P. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1109/ICAECCS56710.2023.10104806
11. Banks, A., Gupta, R. “MQTT Version 3.1.1”, OASIS Standard. 2014. P. 1-6.
12. Naik, N. “Choice of Effective Messaging Protocols for IoT Systems: MQTT, CoAP, AMQP and HTTP”, 2017 IEEE International Systems Engineering Symposium (ISSE). 2017. P. 1-7. DOI: https://doi.org/10.1109/SysEng.2017.8088251
13. Seoane, V., Garria-Rubio, C., Almenares, F., Campo, C. “Performance Evaluation of CoAP and MQTT with Security Support for IoT Environments”, Computer Networks. 2021, Vol. 197. Art. No. 108338. DOI: https://doi.org/10.1016/i.comnet.2021.108338.
14. Putra, F.P.E., Ubaidi, Holipah, Mahmud, M.A., Paradina, R. “Comparing the Performance of LoRaWAN and MQTT Protocols for IoT Sensor Networks”, Jurnal Informasi dan Teknologi. 2024, Vol. 6, No. 2, P. 221-228. DOI: https://doi.org/10.60083/iidt.v6i2.565.
15. Timalsina, A., Khatiwoda, N.R., Dawadi, B.R., Bohara, A., Joshi, S.R., Calafate, C.T., Manzoni, P. “Assessing the Adequacy of MQTT and ZeroMQ for 5G-Enabled V2X Networks”, Electronics. 2025, Vol. 14, No. 22. Art. No. 4509. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14224509.
Рецензия
Для цитирования:
Bayraktar A.S., Ceken C. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ IoT-СИСТЕМ С УЧЕТОМ СЕТЕВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК. "Вестник Северо-Казахстанского университета имени Манаша Козыбаева". 2026;(3 (71)):296-308. https://doi.org/10.54596/2958-0048-2026-3-296-308
For citation:
Bayraktar A., Ceken C. A SIMULATION-DRIVEN FRAMEWORK FOR NETWORK-AWARE PERFORMANCE EVALUATION OF IOT SYSTEMS. Bulletin of Manash Kozybayev North Kazakhstan University. 2026;(3 (71)):296-308. https://doi.org/10.54596/2958-0048-2026-3-296-308
JATS XML









