Методы кросс-уровневого сетевого взаимодействия для повышения качества обслуживания трафика приложений дополненной и виртуальной реальности

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 21-79-10431

НазваниеМетоды кросс-уровневого сетевого взаимодействия для повышения качества обслуживания трафика приложений дополненной и виртуальной реальности

Руководитель Банков Дмитрий Викторович, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук , г Москва

Конкурс №61 - Конкурс 2021 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-706 - Радио- и телевизионные системы, радиолокация и связь

Ключевые слова Беспроводные сети, сети пятого поколения (5G), дополненная реальность, виртуальная реальность, кросс-уровневое взаимодействие, классификация трафика, аналитическое моделирование, имитационное моделирование

Код ГРНТИ49.37.29, 49.03.11, 28.17.19

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Сети связи в настоящее время являются инфраструктурной основой развития общества в направлении создания цифровой экономики. Особую важность сети связи приобрели во время недавней пандемии, обеспечив возможность дистанционной работы и обучения, предоставления медицинской помощи и других услуг. Ключевую роль в построении телекоммуникационной инфраструктуры играют технологии беспроводных сетей, благодаря которым можно дешево и быстро обеспечить связью большое количество мобильных пользователей: как людей, так и автономных устройств. Именно благодаря беспроводным сетям и возможности получить доступ в Интернет из любого места и в любое время появились смартфоны, а также социальные сети, онлайн-навигаторы, мобильные банки и многие другие приложения. В ближайшем будущем ожидается значительное развитие приложений дополненной и виртуальной реальности (AR/VR) и цифровых двойников, которые будут использоваться для оптимизации производственных процессов, обучения, медицины (включая, телемедицину), а также в развлекательных и маркетинговых целях. Ожидается, что именно приложения виртуальной реальности и цифровые двойники позволят дистанционно работать представителям почти всех профессий. Интерактивные приложения виртуальной реальности предъявляют беспрецедентно высокие требования к сетям связи. Для обеспечения высокого качества восприятия дополненной и виртуальной реальности пользователями требуется обеспечить передачу больших объемов данных с чрезвычайно низкими задержками и потерями пакетов, причем для полного погружения пользователя AR/VR-гарнитура должна передавать данные с помощью технологий беспроводной связи. Широкое внедрение технологий AR/VR приведет к изменению структуры трафика, распределения ресурсов и информации в сетях связи, а также отразится на требованиях к сетям доступа. Разработка и анализ эффективных методов обслуживания трафика приложений AR/VR требует разработки достаточно точных моделей генерации данного трафика, а также моделей влияния обслуживания трафика сетью на качество восприятия виртуальной реальности конечными пользователями. Однако в настоящее время модели, подходящие для описания трафика, генерируемого приложениями AR/VR отсутствуют. Поэтому приобретает особую важность задача исследования свойств трафика AR/VR, а также задача разработки новых алгоритмов, учитывающих свойства трафика AR/VR и обеспечивающих высокое качество обслуживания данного трафика в будущих беспроводных сетях. В современных и будущих сетях трафик приложений AR/VR должен будет делить ресурсы с другим типами трафика, имеющими как больший приоритет при обслуживании (например, трафик приложений промышленной автоматизации и телемедицины), так и меньший приоритет (например, веб-трафик, трафик видео-по-запросу). При этом высокие требования к пропускной способности, задержке, надежности доставки данных, предъявляемые трафиком AR/VR не позволяют использовать методы разделения ресурсов, разработанные для обслуживания распространенных сегодня типов трафика. Поэтому для будущих сетей приобретает особую важность задача построения гибких методов распределения радиоресурсов, учитывающих особенности гетерогенного трафика благодаря кросс-уровневому взаимодействию. Таким образом, новизна решаемых в проекте задач определяется, с одной стороны, новизной объекта исследования, а с другой — необходимостью разработки эффективных алгоритмов, с помощью которых в режиме реального времени в реальном сетевом оборудовании можно будет решать многокритериальные и зачастую NP-полные задачи оптимизации, в виде которых формулируются многие из рассматриваемых в проекте задач повышения качества обслуживания трафика приложений AR/VR.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В., Хоров Е.М, Акилдиз И.Ф. Are Neural Networks the Best Way for Encrypted Traffic Classification 2021 International Conference Engineering and Telecommunication (En&T), с. 1-5 (год публикации - 2021)
10.1109/EnT50460.2021.9681767

2. Шамсимухаметов Д.Р., Курапов А.А., Любогощев М.В. Разработка алгоритма классификации трафика по данным, содержащимся в обмене ключами шифрования для будущих версий TLS Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ. Радиотехника и компьютерные технологии / МФТИ - Москва, 2021, с. 1-1 (год публикации - 2021)

3. Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В. Разработка алгоритма классификации шифрованного трафика в сценарии расширенной безопасности Сборник трудов 45-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН, Информационные технологии и системы. Москва 2021, с.1-12 (год публикации - 2021)
10.53921/itas2021_100

4. Любогощев М.В. Cross-layer Cooperation for Better Network Service Measuring Network Quality for End-Users, An Internet Architecture Board virtual workshop, с. 1-2 (год публикации - 2021)

5. Зудин Д.Е., Любогощев М.В. Распределение радиоресурсов в беспроводных сетях с поддержкой технологии виртуализации ресурсов при обслуживании гетерогенного трафика Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ, Москва 2021, с. 1-2 (год публикации - 2021)

6. Корнеев Е.С., Любогощев М.В., Хоров Е.М. Исследование трафика облачных приложений виртуальной реальности Информационные процессы/Journal of Communications Technology and Electronics, Том 22, № 2, стр. 100-109 (год публикации - 2022)
10.53921/18195822_2022_22_2_42

7. Шамсимухаметов Д.Р., Курапов А.А., Любогощев М.В., Хоров Е.М. Is Encrypted ClientHello a challenge for Traffic Classification? IEEE Access, D. Shamsimukhametov, A. Kurapov, M. Liubogoshchev and E. Khorov, "Is Encrypted ClientHello a Challenge for Traffic Classification?," in IEEE Access, vol. 10, pp. 77883-77897, 2022 (год публикации - 2022)
10.1109/ACCESS.2022.3191431

8. Суслопаров М.В., Красилов А.Н., Хоров Е.М. Исследование алгоритмов балансировки AR/VR-трафика в сетях 5G с функцией множественного подключения Сборник трудов 46-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС) (2022 г.), Сборник трудов 46-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС), 2022, С. 628-645 (год публикации - 2022)
10.53921/itas2022_629

9. Борисов И.С., Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р. Классификация зашифрованного с помощью протокола QUIC трафика с модификацией ESNI Сборник трудов 46-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС), Сборник трудов 46-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС), 2022, С. 465-480 (год публикации - 2022)
10.53921/itas2022_466

10. Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В. Прототип облачного классификатора трафика для повышения качества обслуживания Сборник трудов школы-конференции "Информационные технологии и системы" (ИТиС 2022), Сборник трудов 46-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС), 2022, С. 444-454 (год публикации - 2022)
10.53921/itas2022_444

11. Любогощев М.В., Зудин Д.Е., Красилов А.Н., Кротов А.В., Хоров Е.М. DeSlice: An Architecture for QoE-Aware and Isolated RAN Slicing Sensors, Liubogoshchev M., Zudin D., Krasilov A., Krotov A., Khorov E. DeSlice: An Architecture for QoE-Aware and Isolated RAN Slicing. Sensors. 2023; 23(9):4351 (год публикации - 2023)
10.3390/s23094351

12. Шамсимухаметов Д.Р. , Курапов А.А., Любогощев М.В. , Хоров Е.М. Неразличимость трафика по открытым параметрам TLS при использовании Encrypted ClientHello Информационные процессы/Journal of Communications Technology and Electronics, Том 23, № 2, 2023, стр. 231–240 (год публикации - 2023)
10.53921/18195822_2023_23_2_231

13. Зудин Д.Е. , Любогощев М.В., Хоров Е.М. Эффективная виртуализация сетевых ресурсов в системах MU-MIMO Информационные процессы/Journal of Communications Technology and Electronics, Том 23, № 2, 2023, стр. 241–249 (год публикации - 2023)
10.53921/18195822_2023_23_2_241

14. Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В., Хоров Е.М. CloudETC: a Privacy-Preserving Encrypted Traffic Classification Platform for QoS in Wi-Fi 2023 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom), pp. 244-246 (год публикации - 2023)
10.1109/BlackSeaCom58138.2023.10299740

15. Шамсимухаметов Д.Р., Курапов А.А., Любогощев М.В., Хоров Е.М. Классификация трафика в сценарии Encrypted ClientHello Сборник трудов 47-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС), С. 451-458 (год публикации - 2023)
10.53921/itas2023_451

16. Корнеев Е.С., Любогощев М.В., Банков Д.В., Хоров Е.М. How to Model Cloud VR: an Empirical Study of Features That Matter IEEE Open Journal of the Communications Society, Pp. 1-16 (год публикации - 2024)

17. Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В., Банков Д.В., Хоров Е.М. Классификация шифрованного трафика на основе характеристик смежных потоков Информационные процессы, Том 24, № 1, стр. 73–83. (год публикации - 2024)
10.53921/18195822_2024_24_1_73

18. Суслопаров М.В. , Красилов А.Н., Хоров Е.М. Совместный планировщик ресурсов в сетях 5G с двойным подключением для обслуживания широкополосного трафика Информационные процессы, Том 24, № 1, стр. 30–41. (год публикации - 2024)
10.53921/18195822_2024_24_1_30

19. Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В. Классификация шифрованного трафика на основе анализа полезной нагрузки пакетов, а также статистических данных потока Труды 66-й Всероссийской научной конференции МФТИ. Радиотехника и компьютерные технологии / МФТИ - Москва, 2024, С. 1-3 (год публикации - 2024)

20. Суслопаров М.В., Красилов А.Н. Исследование влияния задержек между базовыми станциями на производительность сетей 5G с двойным подключением пользователей Труды 66-й Всероссийской научной конференции МФТИ. Радиотехника и компьютерные технологии / МФТИ - Москва, 2024, С. 1-3 (год публикации - 2024)

21. Курапов А.А., Шамсимухаметов Д.Р., Любогощев М.В., Хоров Е.М. LTI: Encrypted Traffic Classification Framework Considering Data Drift 2024 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom) (год публикации - 2024)

22. Банков Д.В., Красилов А.Н., Отмахов А.Д., Шашин А.Э., Хоров Е.М. Enhancing 5G V2X Mode 2 for Sporadic Traffic 2024 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom) (год публикации - 2024)

23. Суслопаров М.В., Красилов А.Н., Хоров Е.М. Providing High Capacity for AR/VR Traffic in 5G Systems With Multi-Connectivity In Proc. of IEEE Blackseacom 2022, 6-9 June 2022, C. 385-390 (год публикации - 2022)
10.1109/BlackSeaCom54372.2022.9858230

24. Суслопаров М.В., Красилов А.Н., Хоров Е.М. О совместном использовании каналов в различных частотных диапазонах для обслуживания широкополосного трафика в сетях 5G Сборник трудов 47-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" (ИТиС), С. 411-422 (год публикации - 2023)
10.53921/itas2023_411

Публикации