RANDOMIZED SPLITTING ALGORITHM FOR CENTRALIZED RANDOM MULTIPLE ACCESS SYSTEMS

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Modern communication systems widely use random multiple access (RMA) algorithms based on the ideas of the ALOHA algorithm. An alternative to this approach is to use ideas based on the splitting algorithm, which has a throughput of 0.4877 messages per unit of time, the highest throughput among all known RMA algorithms. The main problem in implementing this algorithm in practice is the need for precise time synchronization of all devices. This paper proposes an RMA algorithm based on the splitting algorithm that is free of this drawback, allowing it to be used in practice in centralized systems.

Авторлар туралы

A. Burkov

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation (SUAI)

Email: a.burkov@k36.org
Saint Petersburg, Russia

I. Pastushok

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation (SUAI)

Email: pastushokirina22@mail.ru
Saint Petersburg, Russia

A. Turlikov

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation (SUAI)

Email: turlikov@guap.ru
Saint Petersburg, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Jiang W., Schotten H.D. The KICK-OFF of 6G Research Worldwide: An Overview // Proc. 7th Int. Conf. on Computer and Communications (ICCC 2021). Chengdu, China. Dec. 10–13, 2021. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/ICCC54389.2021.9674614
  2. Vaezi M., Azari A., Khosravirad S.R., Shirvanimoghaddam M., Azari M.M., Chasaki D., Popovski P. Cellular, Wide-Area, and Non-Terrestrial IoT: A Survey on 5G Advances and the Road Toward 6G // IEEE Commun. Surv. Tutor. 2022. V. 24. № 2. P. 1117–1174. https://doi.org/10.1109/COMST.2022.3151028
  3. Jiang W., Han B., Habibi M.A., Schotten H.D. The Road Towards 6G: A Comprehensive Survey // IEEE Open J. Commun. Soc. 2021. V. 1. P. 334–366. https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2021.3057679
  4. Madue˜no G.C., Stefanovi´c ˇ C., Popovski P. Efficient LTE Access with Collision Resolution for Massive M2M Communications // Proc. 2014 IEEE GlobecomWorkshops (GCWkshps). Austin, TX, USA. Dec. 8–12, 2014. P. 1433–1438. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2014.7063635
  5. Althumali H., Othman M., Noordin N.K., Hanapi Z.M. Dynamic Tree-Splitting Algorithm for Massive Random Access of M2M Communications in IoT Networks // IEEE Syst. J. 2021. V. 16. № 2. P. 3179–3190. https://doi.org/10.1109/JSYST.2021.3097715
  6. Цыбаков Б.С., Михайлов В.А. Свободный синхронный доступ пакетов в широковещательный канал с обратной связью // Пробл. передачи информ. 1978. Т. 14. №4. С. 32–59. http://mi.mathnet.ru/ppi1558
  7. Capetanakis J. Tree Algorithms for Packet Broadcast Channels // IEEE Trans. Inform. Theory. 1979. V. 25. № 5. P. 505–515. https://doi.org/10.1109/TIT.1979.1056093
  8. Vogel Q., Deshpande Y., Stefanovic C., Kellerer W. An Advanced Tree Algorithm with Interference Cancellation in Uplink and Downlink // Conf. Rec. 57th Asilomar Conf. on Signals, Systems & Computers. Pacific Grove, CA, USA. Oct. 29 –Nov. 1, 2023. P. 72–79. https://doi.org/10.1109/IEEECONF59524.2023.10477014
  9. Vogel Q., Deshpande Y., Stefanovi´c C., Kellerer W. Analysis of d-ary Tree Algorithms with Successive Interference Cancellation // J. Appl. Probab. 2024. V. 61. № 3. P. 1075–1105. https://doi.org/10.1017/jpr.2023.107
  10. Stefanovi´c ˇ C., G¨ursu M., Deshpande Y., Kellerer W. Analysis of Tree-Algorithms with Multi-Packet Reception // Proc. 2020 IEEE Global Communications Conf. (GLOBECOM 2020). Taipei, Taiwan. Virtual Conf., Dec. 7–11, 2020. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/GLOBECOM42002.2020.9322082
  11. Srichavengsup W., Kittipeerachon K. Performance Improvement of Tree Algorithm Using Adaptive Splitting Algorithms // J. Eng. Digit. Technol. 2022. V. 10. № 2. P. 57–65.
  12. Wijayasekara S.K., Nakpeerayuth S., Annur R., Srichavengsup W., Sandrasegaran K., Hsieh H.-Y., Wuttisittikulkij L. A Collision Resolution Algorithm for RFID Using Modified Dynamic Tree with Bayesian Tag Estimation // IEEE Commun. Lett. 2018. V. 22. № 11. P. 2238–2241. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2018.2865735
  13. Цыбаков Б.С., Михайлов В.А. Случайный множественный доступ пакетов. Алгоритм дробления // Пробл. передачи информ. 1980. Т. 16. № 4. С. 65–79. http://mi.mathnet.ru/ppi1464
  14. Цыбаков Б.С., Лиханов Н.Б. Некоторые новые алгоритмы случайного множественного доступа // Пробл. передачи информ. 1985. Т. 21. № 2. С. 69–89. http://mi.mathnet.ru/ppi986
  15. Burkov A., Pastushok I., Turlikov A. A 0.485 Throughput Randomized Part-and-Try Algorithm // Probl. Inf. Transm. 2025. V. 61. № 3 (to appear).
  16. Tsybakov B.S. Survey of USSR Contributions to Random Multiple-Access Communications // IEEE Trans. Inform. Theory. 2003. V. 31. № 2. P. 143–165. https://doi.org/10.1109/TIT.1985.1057023
  17. Михайлов В.А. Геометрический анализ устойчивости цепей Маркова в Rn+ и его приложение к вычислению пропускной способности адаптивного алгоритма случайного множественного доступа // Пробл. передачи информ. 1988. Т. 24. № 1. С. 61–73. http://mi.mathnet.ru/ppi687
  18. Введенская Н.Д., Пинскер М.С. Неоптимальность алгоритма дробления // Тр. Междунар. семинара ≪Сверточные коды; связь с многими пользователями≫. Сочи, 1983. С. 137–140.
  19. Введенская Н.Д., Пинскер М.С. Оценка пропускной способности алгоритмов множественного доступа класса FCFS // Пробл. передачи информ. 1990. Т. 26. № 1. С. 58–67. http://mi.mathnet.ru/ppi593
  20. Цыбаков Б.С. Рандомизированные и нерандомизированные алгоритмы случайного множественного доступа // Пробл. передачи информ. 1989. Т. 25. № 1. С. 88–99. http://mi.mathnet.ru/ppi642
  21. Ramirez C.G., Sergeyev A., Dyussenova A., Iannucci B. LongShoT: Long-Range Synchronization of Time // Proc. 18th Int. Conf. on Information Processing in Sensor Networks (IPSN’19). Montreal, QC, Canada. Apr. 16–18, 2019. P. 289–300. https://doi.org/10.1145/3302506.3310408
  22. Polonelli T., Brunelli D., Marzocchi A., Benini L. Slotted ALOHA on LoRaWAN—Design, Analysis, and Deployment // Sensors. 2019. V. 19. № 4. P. 838 (19 pp.). https://doi.org/10.3390/s19040838
  23. Shayo E., Abdalla A.T., Mwambela A., Sutikno T. Energy Efficient Slotted Synchronization Approach in LoRaWAN // Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. 2024. V. 35. № 1. P. 203–212. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v35.i1.pp203-212

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».