3 глава (1219041), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Рисунок 3.12 – Средние доли обнаружения аномального поведения и ложных тревог критериев (1.16 – 1.19) и предложенной схемы для плотной БСС
Рисунок 3.13 показывает результаты моделирования для разреженной сети, развернутой на площади 200x200 м2, с трафиком малой интенсивности: узлы передают 1 пакет каждые 15 с. Средняя скорость обнаружения по всем критериям почти такая же, независимо от размера пакета. Как и в предыдущем случае, частота обнаружения возрастает с увеличением интенсивности аномального действия. 6S-правило (1.17) показало лучшую производительность идентификации аномальной работы устройства почти со 100% вероятностью и немногим больше, чем 2% ложных тревог в худшей ситуации. Результаты применения других правил аналогичны предыдущему случаю. Разница в том, что повышается количество ложных тревог при увеличении размера пакета из-за перегрузки и потерь пакетов.
Рисунок 3.13 – Средние доли обнаружения аномального поведения и ложных тревог критериев (1.16 – 1.19) и предложенной схемы для разреженной БСС
Заключение
Цели и задачи магистерской диссертации выполнены в полном объёме.
Был реализован метод распознавания образов для оценки параметров качества обслуживания на беспроводных мультимедиа сенсорных сетях (БМСС). Для этого был выполнен обзор методов распознавания образов, применимых в БМСС, проведён анализ структуры качества обслуживания, его параметров, разработан способ оценки параметров качества обслуживания таких как: количество принятых пакетов за временной интервал (PRR) и время между поступлениями пакетов данных из одного источника (IAT). Для их оценки составляются соответствующие доверительные интервалы с заданным уровнем значимости. Результаты применения критериев комбинируются системой нечеткого вывода. Статистические методы являются наиболее подходящими для беспроводных сенсорных сетей вследствие их небольших затрат на вычисления, низких требований к памяти для хранения данных.
Эксперименты в симуляторе БСС Castalia показали оправданность выбора в пользу статистических методов оценки параметров качества обслуживания.
В заключение можно рекомендовать данный метод для оценки PRR и IAT как в плотных, так и в разреженных сетях с различным положением базовой станции.
73
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
