Россия
Рассмотрены принципы построения имитационной модели для исследования влияния вида транзакций к системе управления базой данных на прием и усвоение данных от беспилотных летательных объектов. В предложенном исследовании рассматривается взаимодействие беспилотных летательных объектов с приемником данных при реализации процесса мониторинга. Моделируется время взаимодействия беспилотного аппарата с диспетчерским центром на основе различных видов транзакций к базе данных с учетом дифференцирования нагрузки сервера системы управления базами данных и их воздействие на время обратной связи с беспилотным летательным аппаратом, что позволит оценить риски управления в оперативном режиме.
беспилотный летательный аппарат, имитационное моделирование, система управления базами данных, конфигурация производительности сервера, транзакция, управление
1. Акопов А.С. Имитационное моделирование. М.: Изд-во «Юрайт», 2015. 389 с. ISBN 978-5-9916-5549-1. EDN TYPZHT.
2. Доронина Ю.В., Мустафаева М.И. Подход к обработке координат движения беспилотных летательных аппаратов в сельскохозяйственном мониторинге // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 4. С. 269–276.
3. Беседин К.Ю., Костенецкий П.С. Моделирование обработки запросов на гибридных вычислительных системах с многоядерными сопроцессорами и графическими ускорителями // Программные системы: теория и приложения. 2014. Т. 5. № 1 (19). С. 91–110.
4. Приказчиков С.О., Костенецкий П.С. Применение графических ускорителей для обработки запросов над сжатыми данными в параллельных системах баз данных // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер.: Вычислительная математика и информатика. 2015. Т. 4. № 1. С. 64–70.
5. Гасанов Э.Э., Плетнев А.А. Моделирование динамических баз данных // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2016. Т. 20. № 3. С. 146–150.
6. Тарасов С.В., Бураков В.В. Способы реляционного моделирования иерархических структур данных // Информационно-управляющие системы. 2013. № 6 (67). С. 58–66.
7. Труб И.И. Применение имитационного моделирования к оптимизации индексов баз данных // Девятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. 2019. С. 242–248.
8. Телятников А.О. Моделирование и оптимизация распределенных баз данных. 2006.
9. Дубровский А.В. Возможности применения геоинформационного анализа в решении задач мониторинга и моделирования пространственных структур // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2015. № S5. С. 236–242.
10. Кравченко Ю.А., Лежебоков А.А., Запорожец Д.Ю. Способы интеллектуального анализа данных в сложных системах // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2012. № 3. С. 52–57.
11. A UAV-cloud system for disaster sensing applications / C. Luo [et al.] // 2015 IEEE 81st Vehicular Technology Conference (VTC Spring). IEEE, 2015. P. 1–5.
12. Erdelj M., Natalizio E. UAV-assisted disaster management: Applications and open issues // 2016 international conference on computing, networking and communications (ICNC). IEEE, 2016. P. 1–5.
13. An autonomous UAV architecture for remote sensing and intelligent decision-making / J. Boubeta-Puig [et al.] // IEEE Internet Computing. 2018. Vol. 22. № 3. P. 6–15.
14. An autonomous UAV architecture for remote sensing and intelligent decision-making / J. Boubeta-Puig [et al.] // IEEE Internet Computing. 2019. Vol. 22. № 5. P. 7–13.
15. An autonomous UAV architecture for remote sensing and intelligent decision-making / J. Boubeta-Puig [et al.] // IEEE Internet Computing. 2018. Vol. 22. № 3. P. 6–15.
16. A small UAV for immediate hazard map generation / R. Hirokawa [et al.] // AIAA Infotech@ Aerospace 2007 Conference and Exhibit. 2007. P. 2725.
17. An efficient architecture for the accurate detection and monitoring of an event through the sky / A. Sharma [et al.] // Computer Communications. 2019. Vol. 148. P. 115–128.
18. Intelligent disaster management system based on cloud-enabled vehicular networks / Z. Alazawi [et al.] // 2011 11th International Conference on ITS Telecommunications. IEEE, 2011. P. 361–368.
19. Itkin M., Kim M., Park Y. Development of cloud-based UAV monitoring and management system // Sensors. 2016. Vol. 16. № 11. P. 1913.
20. Mahmoud S., Mohamed N. Collaborative uavs cloud // 2014 international conference on unmanned aircraft systems (ICUAS). IEEE, 2014. P. 365–373.
21. Help from the sky: Leveraging UAVs for disaster management / M. Erdelj [et al.] // IEEE Pervasive Computing. 2017. Vol. 16. № 1. P. 24–32.
22. Sara M., Jawhar I., Nader M. A softwarization architecture for UAVs and WSNs as Part of the cloud environment // 2016 IEEE international conference on cloud engineering workshop (IC2EW). IEEE, 2016. P. 13–18.
23. Intelligent urban video surveillance system for automatic vehicle detection and tracking in clouds / Y.L. Chen [et al.] // 2013 IEEE 27th international conference on advanced information networking and applications (AINA). IEEE, 2013. P. 814–821.
24. Кобелев Н.Б., Половников В.А., Девятков В.В. Имитационное моделирование. М., 2020.
25. Проворотова А.О., Ширай А.Е., Гайденко Т.И. Особенности современного сервера баз данных // Системы компьютерной математики и их приложения: сб. статей. С. 118.
26. Мухаметшин, Р. М. Развертывание сервера баз данных // Научные исследования: проблемы и перспективы: сб. науч. трудов по материалам XXXVII Междунар. науч.-практ. конф. Анапа: Науч.-исслед. центр эконом. и соц. процессов, 2022. С. 134–138. EDN VTQAVG.
27. Григорьев Ю.А. 77-30569/296127 Организация базы данных в программном комплексе анализа характеристик производительности распределённых систем обработки данных // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2012. № 2. С. 39–39.
