La Universidad de RUDN desarrolla un método para mejorar el enrutamiento en las redes IoT

Rutas redes IoT.

La arquitectura de las redes IoT enfrenta múltiples requisitos, como escalabilidad, flexibilidad, confiabilidad y disponibilidad, y para proporcionar todas estas cualidades es necesario un enrutamiento eficiente. Los matemáticos de la Universidad RUDN (Rusia) propusieron utilizar un esquema especial en el que la transmisión se produce de varias maneras a la vez: el flujo de tráfico se divide y se transmite a través de varios nodos intermedios. Para ello, los investigadores desarrollaron un algoritmo de enrutamiento.

El algoritmo de enrutamiento en la red de IoT es capaz de dividir el tráfico de datos de manera óptima, mejorando la velocidad y la confiabilidad de la red.

El método de enrutamiento multiruta en sí no es nuevo, pero la cuestión es cuál es la elección óptima de rutas de tráfico específicas. Existen varios enfoques para elegir rutas para diferentes redes. En algunos casos, por ejemplo, se utiliza una selección aleatoria de rutas. Sin embargo, para la red IoT, los métodos clásicos no son eficaces.

Los matemáticos de la Universidad de RUDN han propuesto un nuevo método para el enrutamiento multiruta, que selecciona las rutas óptimas para la mejor transferencia de datos que utiliza la programación dinámica. La programación dinámica consiste en dividir un problema en subtareas más simples, reduciendo el tiempo de cálculo.

Eficiencia en los recursos de la red

Por otro lado, se desarrolló un algoritmo que se comparó con la distribución aleatoria uniforme del tráfico y otros enfoques clásicos en términos de consumo de energía, retraso en la entrega de paquetes, tasa de entrega de paquetes y costos. El método propuesto aumentó la eficiencia en el uso de los recursos de la red.

Los resultados fueron que el nuevo método supera a los métodos clásicos de selección de ruta en el enrutamiento multiruta, especialmente para redes IoT densas. El número de nodos intermedios incluidos en la ruta se redujo en un 34%, mientras que los costos computacionales se redujeron en un 52% y el tiempo de entrega de datos en un 40%.

 
 
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