Management and Future Technologies | Volume 3, Issue 2 | № 010

5.XULOSA O‘tkazilgan tajriba natijalari shuni ko‘rsatyabdiki, obyektni aniqlash va chuqurlik baholash algoritmlarini parallel tarzda bajarish tizimning umumiy hisoblash vaqtini sezilarli darajada kamaytirishini ko‘rsatdi. Ketma-ket hisoblashda jarayonlar birin-ketin bajarilishi sababli umumiy vaqt algoritmlar ishlash vaqtlarining yig‘indisiga teng bo‘ladi. Parallel hisoblashda esa jarayonlar bir vaqtning o‘zida bajariladi va umumiy vaqt eng uzoq davom etadigan jarayon bilan belgilanadi. Natijada tizimning ishlash tezligi oshdi va real vaqt rejimida ishlash imkoniyati yaxshilandi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR: 1. World Health Organization. World Report on Vision. Geneva: WHO, 2019. 2. Potdar K., Pai C., Akolkar S. A Convolutional Neural Network Based Live Object Recognition System as Blind Aid. International Journal of Computer Applications, 2018. 3. Chandra S., Sharma U., Khilnani D. Computer Vision and Depth Sensor-Powered Smart Cane for Real-Time Obstacle Detection. 2025. 4. Shafiee M. J., Chywl B., Li F., Wong A. Fast YOLO: A Fast You Only Look Once System for Real-Time Embedded Object Detection in Video. 2017. 5. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2022. 6. Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing. Pearson, 2018. 7. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016. 8. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature, 2015. 9. Girshick R. Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection. CVPR, 2014. 10. Redmon J., Farhadi A. YOLOv3: An Incremental Improvement. arXiv, 2018. 11. Bochkovskiy A., Wang C., Liao H. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy. arXiv, 2020. 12. Ranftl R., Bochkovskiy A., Koltun V. MiDaS: Robust Monocular Depth Estimation. CVPR, 2020. 13. Grama A., Gupta A., Karypis G., Kumar V. Introduction to Parallel Computing. Pearson Education, 2003. 14. Quinn M. Parallel Programming in C with MPI and OpenMP. McGraw-Hill, 2004. 15. Tanenbaum A., Bos H. Modern Operating Systems. Pearson, 2015. 16. Hennessy J., Patterson D. Computer Architecture: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann, 2019. 17. Amdahl G. Validity of the Single Processor Approach to Achieving Large Scale Computing Capabilities. AFIPS Conference, 1967. 18. Kirk D., Hwu W. Programming Massively Parallel Processors. Morgan Kaufmann, 2016. 19. Python Software Foundation. Python Documentation: Concurrent Execution and Threading. https://docs.python.org 20. Multiprocessing Module Documentation. Python Software Foundation. 21. Dask Documentation. https://dask.org 20

MATEMATIKA FANINI O'QITISHDA SUN'IY INTELLEKTNING O'RNI: HOSILA VA INTEGRAL BO'LIMLARINI O'QITISHDA YANGI YONDASHUVLAR Abduraxmonov Baxromjon Alisherovich Vatan universiteti, “Kommunikatsiya va axborot texnologiyalari” kafedrasi dotsenti, b.abduraxmonov75@gmail.com Annotatsiya: Ushbu maqolada matematika fanini o'qitishda sun'iy intellekt (SI) texnologiyalaridan foydalanishning dolzarb masalalari ko'rib chiqiladi. Xususan, oliy matematikaning hosila va integral bo'limlarini o'qitishda SI vositalaridan samarali foydalanish yo'llari ilmiy asoslanadi. Tadqiqotda turli SI platformalari (ChatGPT, Wolfram Alpha, Khan Academy, Photomath)ning ta'lim jarayonidagi imkoniyatlari tahlil qilinib, ularni an'anaviy o'qitish usullari bilan uyg'unlashtirish modeli taklif etiladi. Kalit so'zlar: sun'iy intellekt, matematika o'qitish, hosila, integral, ChatGPT, Wolfram Alpha, raqamli ta'lim, adaptive learning. 1.KIRISH. XXI asrda sun'iy intellekt texnologiyalarining jadal rivojlanishi ta'lim sohasini tubdan o'zgartirmoqda. Matematika fani, xususan, uni o'qitish metodikasi yangi talab va imkoniyatlar bilan yuzma-yuz kelmoqda. An'anaviy usullar — darslik, doska, mashq — o'z ahamiyatini saqlab qolsa-da, ularning yonida interaktiv, adaptiv va intellektual tizimlar kuchli raqobatchi sifatida maydonga kirib keldi. Jahon ta'lim amaliyotida matematika fanidan o'zlashtirish darajasi pastligi muammosi dolzarb bo'lib qolmoqda. PISA-2022 tadqiqoti ma'lumotlariga ko'ra, 15 yoshli o'quvchilarning 31 foizi matematikadan bazaviy savodxonlik darajasiga erisha olmagan [1]. O'zbekistonda ham bu muammo keskin seziladi: oliy ta'lim muassasalarida matematika fanidan akademik qarzlar soni yil sayin ortib bormoqda. 2. MAVZUNING DOLZARBLILIGI. Shu munosabat bilan, ushbu maqolada quyidagi ilmiy savollarga javob izlanadi: (1) SI texnologiyalari matematika fanini o'qitishda qanday funksional imkoniyatlar taqdim etadi? (2) Hosila va integral bo'limlarini o'qitishda SI vositalarini qanday metodologik asosda qo'llash mumkin? (3) SI bilan an'anaviy o'qitishni uyg'unlashtirish modeli qanday ko'rinishda bo'lishi lozim? Hosila bo'limi matematika kursining asosi bo'lib, talabalar uchun eng ko'p qiyinchilik tug'diradigan mavzulardan biri hisoblanadi. Qiyinchiliklar uchta sohada namoyon bo'ladi: (1) ta'rif va geometrik ma'noni tushunmaslik; (2) differensiallashtirish qoidalarini mexanik yodlash; (3) amaliy masalalarga tatbiq eta olmaslik. 3. NATIJALAR VA TAHLILLAR SI vositalari hosila bo'limida quyidagi pedagogik funksiyalarni bajarishi mumkin: Birinchidan, vizualizatsiya va intuitiv tushunish. Desmos va GeoGebra kabi SI elementlari bo'lgan grafik kalkulyatorlar orqali hosila geometrik ma'nosi — egri chiziqqa o'tkazilgan 21

urinmaning qiyalik burchagi — dinamik ravishda ko'rsatiladi. Masalan, f(x) = x² funksiyasining x = 2 nuqtadagi hosilasini topishda (1): f'(x) = lim[Δx→0] [f(x + Δx) − f(x)] / Δx f'(x) = lim[Δx→0] [(x + Δx)² − x²] / Δx = lim[Δx→0] [2x·Δx + (Δx)²] / Δx = 2x (1) bu limitni dinamik animatsiya orqali ko'rsatish talabaning mavzuni o'zlashtirishini sezilarli darajada yengillashtiradi. GeoGebra'da Δx qiymatini sichqoncha bilan o'zgartirish orqali talaba limit jarayonini ko'z bilan kuzatishi mumkin. Ikkinchidan, adaptiv mashq tizimi. Khan Academy SI tizimlari talabaning har bir javobini tahlil qilib, qaysi qoidani (zanjir qoidasi, ko'paytma qoidasi, bo'linma qoidasi) yetarli o'zlashtirmaganini aniqlaydi va shu mavzu bo'yicha maqsadli mashqlar taklif etadi. Masalan, murakkab funksiyaning hosilasini topishda (2): y = sin(x³ + 2x) ⟹ y' = cos(x³ + 2x) · (3x² + 2) (2) Tizim bu misolda zanjir qoidasini to'g'ri qo'llay olgan-olmaganligini avtomatik tekshirib, xato yo'l qo'ygan talabaga tushuntirma beradi. Uchinchidan, ChatGPT va matematik dialog. So'nggi tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, talabalar ChatGPT bilan matematik muloqotda — savollar berish, tushunmagan joylarini qayta so'rash, muqobil usullarni so'rash orqali — o'z tushunchalarini mustahkamlaydi. Bizning eksperimentimizda (TATU, 2023-2024 o'quv yili) hosila bo'limida ChatGPT'dan foydalangan guruh (n=45) nazorat guruhiga nisbatan (n=43) yakuniy nazorat ishida o'rtacha 14.2 ball yuqori natija ko'rsatdi (p < 0.05). Biroq, SI'ning cheklovlari ham mavjud: Wolfram Alpha f(x) = |x| funksiyasining x = 0 nuqtadagi hosilasini ba'zan noto'g'ri izohlaydi, chunki bu nuqtada hosila mavjud emas. Bunday holatlar o'qituvchining nazorat funksiyasini yanada muhim qiladi. Integral hisob bo'limi hosila bo'limiga qaraganda yanada murakkab hisoblanadi, chunki u ko'p sonli usul va texnikalarni — o'zgaruvchi almashtirish, qismlab integrallash, qisman kasr usuli — talab etadi. SI vositalari bu bo'limda quyidagi yo'nalishlarda samarali: To'rt darajali o'rganish modeli. Biz Bloom taksonomiyasi asosida SI yordamida integral bo'limini o'qitishning quyidagi bosqichli modelini taklif etamiz: 1-bosqich (Bilish): SI orqali aniq integral ta'rifini geometrik talqin bilan tushunish. NewtonLeybnits formulasi (3): ∫[a to b] f(x) dx = F(b) – F(a), bu yerda F’(x) = f(x) (3) 2-bosqich (Tushunish): Wolfram Alpha yordamida turli integrallash usullarini qo'llash. Masalan, o'zgaruvchi almashtirish (4): ∫ 2x·cos(x²) dx → t = x², dt = 2x dx → ∫ cos(t) dt = sin(t) + C = sin(x²) + C (4) 3-bosqich (Tahlil va Qo'llash): Murakkab integrallarni qismlab integrallash usuli bilan yechishda SI yechim jarayonini nazorat qiladi (5): 22

∫ x·eˣ dx = x·eˣ − ∫ eˣ dx = x·eˣ − eˣ + C = eˣ(x − 1) + C (5) 4-bosqich (Yaratish): Talaba haqiqiy hayot masalalarini — masalan, iqtisodiy jarayonlar, fizik harakat — integrallar yordamida modellashtiradi va SI bilan yechimni tekshiradi. Photomath ilovasining roli. Smartfon kamerasi orqali yozma integral ifodani skanerlash va yechimni bosqichma-bosqich ko'rsatish imkoniyati talabalarning mustaqil ishlashini rag'batlantiradi. 2023-yil O'zbekiston talabalarining 67% gacha Photomath'dan foydalanganligi qayd etilgan [6], bu esa SI ta'lim jarayoniga organik kirib borganligini ko'rsatadi. Noaniqlik integralida SI xatolariga misol. GPT-4 ba'zi hollarda quyidagi integralni noto'g'ri hisoblaydi (6): ∫ 1/(x² − 1) dx → to'g'ri javob: ½·ln|x−1| − ½·ln|x+1| + C (qisman kasrlar usuli) (6) Bu holat o'qituvchiga SI natijasini tanqidiy baholash ko'nikmalarini talabada shakllantirish imkonini beradi — bu esa 21-asr ko'nikmalarining muhim qismidir. Tadqiqot natijalari asosida biz "Gibrid SI-Pedagog" modelini taklif etamiz. Model uchta tarkibiy qismdan iborat: Tarkibiy qism I — Tayyorgarlik fazasi (Flipped Classroom + SI). Talabalar darsdan oldin SI-asistentlar (Khan Academy, GeoGebra) yordamida yangi mavzu bilan tanishadi. O'qituvchi dars vaqtini mexanik tushuntirishga emas, balki chuqur muhokama va ijodiy masalalarga bag'ishlaydi. Tarkibiy qism II — Interaktiv dars fazasi. O'qituvchi Wolfram Alpha ekranini darsda namoyish etib, talabalar bilan birga yechim jarayonini real vaqtda tahlil qiladi. Talabalar xatolarni topish va SI javobini tanqidiy baholash mashqlarini bajaradi. Tarkibiy qism III — Mustaqil ish va monitoring. Talabalar SI yordamida vazifalarni bajaradi, tizim o'qituvchiga har bir talabaning qaysi mavzu bo'yicha qiyinchilik ko'rayotganini ko'rsatuvchi analitik hisobot taqdim etadi. Bu differensiallashgan o'qitish imkonini beradi. XULOSA. Olib borilgan tadqiqot quyidagi xulosalarga kelish imkonini berdi: 1. Sun'iy intellekt vositalari matematika fanini o'qitishda to'rt funksiyani samarali bajaradi: vizualizatsiya, adaptiv mashq, dialog orqali tushuntirish va darhol qayta aloqa (feedback). Ushbu funksiyalar hosila va integral bo'limlari uchun ayniqsa samarali. 2. SI o'qituvchini almashtira olmaydi. Chunki SI matematik intuitsiyani, kontekstni his etishni va talabaning emotsional holatini to'liq tushuna olmaydi. Optimal yondashuv — o'qituvchi va SI ning hamkorlikdagi faoliyati. 3. SI vositalarini o'quv dasturiga joriy etishda "SI savodxonligi" modulini kiritish zarur: talabalar SI javobini qabul qilish bilan birga, uni tanqidiy baholash ko'nikmalarini ham egallashlari lozim. 4. Taklif etilgan "Gibrid SI-Pedagog" modelini sinash natijalari (TATU, 2023-2024) yakuniy imtihon ko'rsatkichlarida o'rtacha 16.8% o'sishni qayd etdi. Model keng tatbiq etishga tavsiya etiladi. Kelgusida tadqiqotni sun'iy intellekt asosida avtomatik baholash tizimlari (Automated Assessment) va matematik modellashtirish bo'limlari uchun kengaytirish rejalashtirilmoqda. 23

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR: 1. OECD. PISA 2022 Results: The State of Learning and Equity in Education. — Paris: OECD Publishing, 2023. — 312 p. 2. Baker R.S., Inventado P.S. Educational data mining and learning analytics // Learning analytics: From research to practice. — New York: Springer, 2014. — P. 61–75. 3. Roll I., Wylie R. Evolution and Revolution in Artificial Intelligence in Education // International Journal of Artificial Intelligence in Education. — 2016. — Vol. 26, №2. — P. 582– 599. 4. Nakagawa H. Impact of Wolfram Alpha on Calculus Learning in Higher Education // Journal of Educational Technology. — 2022. — Vol. 18, №3. — P. 45–62. 5. Kasneci E. et al. ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education // Learning and Individual Differences. — 2023. — Vol. 103. — P. 102–121. 6. Mirzayev A.A., Toshmatov B.R. O'zbekiston talabalarining raqamli matematik vositalardan foydalanish holati // O'zbekiston Milliy universiteti xabarlari. — 2023. — №4. — B. 112–118. IP TELEVIDENIYE TARMOQLARIDA MULTIKAST TARMOG‘INING ZAMONAVIY TEXNOLOGIYA VA PROTOKOLLARI TAHLILI Baymatova.N.T 1, Begmurodov.M.N 2, Abdullajonov.F.SH 3 Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti. mukhammadjonbegmurodov@gmail.com 1,2,3 Annotatsiya. Ushbu maqolada IP-multicast texnologiyasining “Ma‘lumotlarni bir nuqtadan ko‘p nuqtaga” ma’lumot uzatishdagi o‘rni, ishlash prinsiplari va amaliy qo‘llanilish sohalari tahlil qilinadi. IP-multicastning nazariy asoslari RFC 1112 hujjati doirasida yoritilib, uning unicast va broadcast uzatish usullaridan asosiy farqlari ko‘rsatib beriladi. Maqolada multicast tarmoqlarining ishlash mexanizmlari, xususan, guruhlarni boshqarish va trafikni marshrutlash jarayonlari ko‘rib chiqiladi. Bu jarayonda IGMP hamda PIM protokollarining vazifalari va o‘zaro bog‘liqligi batafsil tahlil qilinadi. Bundan tashqari, paketlarni yetkazib berish kafolatining yo‘qligi, UDP asosida ishlashi sababli ma’lumotlar yo‘qolishi ehtimoli hamda yuqori ishonchlilik talab qilinadigan tizimlarda qo‘llashdagi cheklovlar asoslab beriladi. Kalit so‘zlar. IPTV, IP-multicast, RFC tarmoq hujjati, IP-telefoniya, IGMP, PIM, UDP, TCP, PIM protokoli, TCP CUBIC, SYN paketi,DSL/ADSL, LFN tarmoqlari. 1.KIRISH. Ma’lumotlarni “bir nuqtadan ko‘p nuqtaga” tarmoq formatida uzatishda birinchi mavjud bo‘lgan texnologiya IP-multicast hisoblanadi. Ushbu yondashuv RFC 1112 hujjatida bayon etilgan va bugungi kunda ko‘plab sohalar uchun standart sanaladi. IPTV - kontentni ma’lum bir guruh foydalanuvchilarga (servis obunachilariga) yetkazib berishga asoslangan raqamli televideniye. 24

Unicast/Broadcast/Multicast. IP-multicast texnologiyasi unicast va broadcast usullaridan tubdan farq qiladi. Birinchi holda ma’lumotlarni faqat ikki tomon o‘rtasida, ya’ni “nuqtadan nuqtaga” uzatish haqida ketmoqda, bu axborot uzatishning klassik yechimi bo‘ladi. Bunday turdagi ma’lumotlar uzatish har doim RFC 6034 va RFC 2073 hujjatlarida tavsiflangan IP manzillardan foydalanishga asoslanadi. Unicast rejimida ma’lumotlar uzatishda klassik marshrutlash algoritmlari qo‘llaniladi. Ma’lumotlarni uzatishning ushbu turi har doim RFC 6034 va RFC 2073 da tavsiflangan IP-manzillardan foydalanishga asoslanadi. Klassik marshrutlash algoritmlaridan foydalaniladi. 1-rasm. Ma‘lumotlarni bir manbadan bitta qabul qiluvchiga (unicast) uzatish RFC 919 da belgilangan uzatish (keng qamrovli uzatish) holatida gap bitta jo‘natuvchidan barcha mumkin bo‘lgan qabul qiluvchilarga, ya’ni jo‘natuvchi bilan bir xil quyi tarmoq manziliga ega bo‘lgan barcha faol (tarmoqqa ulangan) qurilmalarga ma’lumotlarni uzatish haqida boradi. Bunday holda, jo‘natuvchi uzatishni maxsus band qilingan manzilga amalga oshirishi kerak. Bu manzil quyi tarmoq niqobining bitli inkori va uzatish rejimida ma’lumotlar uzatishni boshlamoqchi bo‘lgan xost manzili o‘rtasidagi mantiqiy YOKI (OR) amali orqali aniqlanadi. Muayyan tarmoq uchun broadcast manzilini olish jarayonini quyidagicha tavsiflash mumkin: quyi tarmoq niqobining har bir nolga teng oktetini (1oktet=8bit) 255 ga almashtirish kerak. 25

2-rasm. Malumotlarni bir manbadan barcha manbaga (broadcast) formatida uzatish Multicast holatida esa vaziyat ancha aqlliroq va samaraliroq ishlay oladi. IP-multicast ma’lumotlarni ma’lum bir qabul qiluvchilar guruhiga, ya’ni muayyan axborotni uzatishni nazarda tutadi. Multicast ulushini kamaytirish orqali tarmoq yuklamasini kamaytirish maqsadida ishlab chiqiladi. 2.MULTICAST ISHLASH PRINSIPLARI. Multicast texnologiyasining ishlashi ikki xil usulda amalga oshiriladi: Multicast guruhlarini moslashuvchan va kengaytiriladigan tarzda boshqarish imkoniyati qabul qiluvchilar guruhlarini dinamik shakllantirish orqali amalga oshiriladi. - Multicast paketlarni marshrutlash imkoniyatini ta’minlash uchun samarali multicast marshrutlash jadvalini avtomatik ravishda tuzish orqali tashkil etiladi. - 3-rasm. Malumotlarni bir manbadan ko‘p istemolchiga (multicast) formatida uzatish 26

Shu bosqichda IPmulticast texnologiyalar to‘plamining asosiy protokollarini ko‘rib chiqamiz: - IGMP (The Internet Group Management Protocol) - multikastni boshqarish protokoli (guruh-guruh); - PIM (Protocol Independent Multicast) - multicast marshrutlash protokoli. IGMP. IGMP protokoli mijozlarning eng yaqin joylashgan multicast-marshrutizator bilan aloqa qilishi uchun mo‘ljallangan. IGMP xabarlari ma’lum bir guruh trafigini (masalan, IP-TV eshittirishidagi muayyan bir kanalni) qabul qilish istagini bildiradi. Marshrutizator mijozning tanlovini eslab qoladi va kiruvchi multicast - paketlar aynan shu ma’lumotlar asosida qayta ishlanadi. Hozirda IPv4 uchun IGMP protokolining uchta versiyasi mavjud: V1, RFC 1112 da taqdim etilgan; RFC 2236 da taqdim etilgan va quyidagilarni o‘z ichiga olgan V2 mijozning u yoki bu multicast guruhidan trafik olishni istamasligi haqidagi xabarlarni aniqlash va bugungi kunda eng keng tarqalgan; V3 RFC 3376 da belgilangan va manzillarni almashtirishdan himoya qilish vositalari (IP-spoofing) kontekstida multicast trafigining yangi xavfsizlik standartlarini belgilaydi. IPv6 doirasida uning analogi RFC da belgilangan MLDv2 (multicast listener discovery) protokoli hisoblanadi. Xususan, IGMP protokoli to‘g‘ri ishlashi uchun jami uch tur dagi xizmat xabarlaridan foydalanadi: - IGMP-a’zolik hisoboti (IGMP join) - mijoz ushbu xabar orqali marshrutizatorni ma’lum bir trafikni qabul qilish istagi haqida xabardor qiladi; - IGMP query - marshrutizator ushbu xabar orqali o‘zidan keyin faol mijozlar mavjudligini tekshiradi; - IGMP query - marshrutizator ushbu xabar orqali o‘zidan keyin faol mijozlar mavjudligini tekshiradi; IGMP katta tarmoq holatida to‘laqonli marshrutlashni sozlash uchun javobgar emas. Buning uchun PIM multicast-trafik marshrutlash protokoli mavjud. 1-marshrutizator PIM PIM Multicast qo‘llabquvvatlovchi marshrutizator PIM Multicast marshrutlash oxiri PIM Uzatish serveri (Yuboruvchi) 192.168.0.1 PIM So‘nggi marshrutizator PIM Multicast paketlar IGMP so‘rovnomasi (buzib yuborilgan) Ma‘lumot uzatish IGMP Iste‘molchi 10.1.1.11 Iste‘molchi 10.1.1.12 Iste‘molchi emas 10.1.1.13 4-rasm. PIM multicast-trafik marshrutlash protokoli 27

IP multicast foydalanish variantlari. Yuqoridagi ma’lumotlardan ko‘rinib turibdiki, IPmulticast texnologiyasi bir qator muhim afzalliklarga ega. Ularning asosiysi - bu kanalning o‘tkazuvchanlik polosasidan samarali foydalanish hisoblanadi. Raqamli televideniye - sohasi ushbu texnologiyani rivojlantirish va qo‘llab-quvvatlashda hal qiluvchi ahamiyatga ega. Ushbu texnologiyadan foydalanish multicast aloqa provayderining resurslarini sezilarli darajada tejaydi va kelajak uchun juda katta zaxiraga ega bo‘lgan tarmoq arxitekturalarini yaratadi. Boshqa biror protokolning ichki vositasi sifatida aytiladi. IP-multicast ishlatadigan OSPF marshrutlash protokoli qo‘shnilarni aniqlash mexanizmini amalga oshirish kerak Yopiq IP tarmoqlariga asoslangan uchinchi tomon loyihalarida sensor tarmoqlarini qurish yoki o‘z-o‘zini tashkillashtirishga bag‘ishlangan loyihalar IP-multicast salohiyatini amalga oshirish uchun juda mos keladi. Ko‘rib turganimizdek, bu loyihalarning barchasini bir narsa birlashtirib turadi - tarmoqdagi yo‘qotishlarga bardoshlilik va infratuzilma ustidan to‘liq nazorat qiladi. Bu esa, o‘z navbatida, kross-trafik hajmini nazorat qilish orqali yo‘qotishlarni minimallashtirishga imkon beradi. Agar faylni tarmoq orqali uzatishdagidek, bir bit ma’lumotni ham yo‘qotishga yo‘l qo‘yib bo‘lmasa, nima qilish kerak? Birinchi taxmin - multicast stekining transport qatlamiga ba’zi o‘zgartirishlar kiritish, ya’ni ma’lumotlarni kafolatli yetkazib beradigan transport protokolini qo‘llashdir. 3.IP-MULTICAST’NING TRANSPORT DARAJASIDA TCP’DAN FOYDALANISH ISTIQBOLLARI. Yuqorida keltirib o‘tilganidek, IP-multicast quyidagilarni o‘z ichiga oladi. Almashtirish yechimga o‘xshaydi kafolatlanmagan yetkazib berish protokoli UDP kafolatlangan yetkazib berish protokoliga TCP. Biroq, TCP tushunchalarini ma’lumotlarni uzatish doirasiga o‘tkazish teng huquqli oluvchilarning ko‘pligi, bir qator qiyinchiliklar bilan bog‘liq bo‘lib, bu transport darajasida protokolni almashtirishni murakkablashtiradi, aksincha uni imkonsiz qilib qo‘yadi. TCP ulanishini o‘rnatish mexanizmlari. TCP ulanishni o‘rnatish va nazorat qilishga yo‘naltirilgan protokol hisoblanadi. Ulanishni o‘rnatish mijoz (jo‘natuvchi) va server (qabul qiluvchi) tomonlar tomonidan, rasmda keltirilgan sxema bo‘yicha sodir bo‘ladi. 5-rasm Ulanishni o‘rnatish SYN paketini yuborishdan boshlanadi u o‘zi xohlagan port raqamini o‘z ichiga oladi ulanish, shuningdek, ma’lumotlar uzatilishi boshlanadi. Server mijozga SYN paketi bilan javob beradi va SYN paketini qabul qilganligini tasdiqlaydi. Mijoz server javobini oladi va uni ACK-paketni yuborish orqali tasdiqlaydi. Bu jarayon "qo‘l siqish" (TCP handshake) deb ataladi va TCP ma’lumotlarni uzatish protokolining ajralmas qismi hisoblanadi. TCP ulanishini o‘rnatish jarayonida bo‘lishi mumkin bo‘lmagan hech narsa yo‘q. Nuqtako‘p formatidagi ma’lumot uzatish holatiga aylantiriladi. Lekin operatsion tizimda sodir bo‘layotgan chuqur jarayonlar TCP hisoblanadi. Buning bir qator sabablari mavjud: Ma’lumotlarni uzatishni boshlashdan oldin, dasturiy interfeys (socket) ma’lum bir holatga o‘tish (OSga qarab), bu holat quyidagilarni anglatadi - ushbu birikma A va B o‘rtasidagi birikmadir. Bu shuni anglatadiki, paket A dan C ga yuborilishi mumkin emas, chunki ular birbiriga "ulanadi". 28

5-rasm. TCP aloqasini o‘rnatish Ma’lumotlarni uzatish buferining mavjudligi, u o‘z navbatida faqat bitta qabul qiluvchiga xizmat ko‘rsata oladigan muayyan dasturiy interfeysga qat’iy bog‘langan bo‘ladi. Demak, ma’lumotlarni ko‘plab qabul qiluvchilarga uzatishni tashkil etish uchun N ta TCP ulanishini paydo qilish zarur, bu yerda N - qabul qiluvchilar soni. Bu yondashuvni samarali deb atash qiyin, chunki ko‘plab ulanishlarning paydo bo‘lishi ko‘plab dasturiy interfeyslarning ochilishini anglatadi va ularning har biri hatto tinch holatda ham xotira va protsessor vaqtini talab qiladi. TCPdagi tig‘izlikni boshqarish mexanizmlari. Ulanish o‘rnatilishi bilan, TCP foydalanuvchi ma’lumotlarini uzatishni boshlaydi. Ma’lumotlarni uzatish jarayoniga o‘tishdan oldin shuni ta’kidlash joizki, turli xil ichki qiymatlar bilan tavsiflangan bir nechta TCP realizatsiyalari tanaffuslar va ichki algoritmlar ishining ayrim jihatlari bilan bog‘liq bo‘ladi. Mavjud realizatsiyalarning eng asosiysi, ya’ni TCP CUBIC versiyasi bu barcha uchun "standart" versiya hisoblanadi standart Linux tizimlarining 2.6.19 yadro versiyasidan boshlab hisoblanadi.[6] Ushbu versiyani chiqarishdan maqsad yuqori o‘tkazuvchanlik qobiliyati va yuqori tarmoq kechikishlari (Long Fat Networks) hisoblanadi. Bu versiya CUBIC BIC TCP (Binary Increase Congestion control) versiyasining modifikatsiyasi hisoblanadi. Ikkala nom ham yuklamani nazorat qilish muammosiga turlicha yondashuvlardan dalolat beradi. Bu TCP har doim haddan tashqari yuklanishlarni nazorat qilish tushunchasidan foydalanadi. Oynani o‘rnatish usuli (Window - Based Congestion Control). TCP uzoq vaqtdan beri uzun keng polosali tarmoqlarda (LFN) ishlashda muammo bor edi. To‘rlar Internet orqali uzoq masofalarga trafik uzatishda LFN me’yor 29

hisoblanadi. Bunday tarmoqlar o‘tkazish polosasining kechikishga nisbatan katta ko‘paytmasi bilan tavsiflanadi. 6-Rasm TCP Reno va TCP CUBIC algoritmlarining tiqilishni oldini olish bosqichida uzatish tezligini o‘zgarishi. LFN turidagi tarmoqlarda, barcha mavjud o‘tkazish polosasi, "yo‘lda" ko‘proq paketlar talab etiladi. Kontekstda TCP bu oynani yetarlicha katta o‘lchamlargacha kengaytirishni anglatadi. O‘z navbatida, TCP Reno [7] kabi klassik TCP versiyalarida oynani kattalashtirish bir marta paketning borish-kelish vaqti davomida (RTT) amalga oshiriladi. RTT yuqori bo‘lganda, LFN turidagi tarmoqlar uchun xos bo‘lgan TCP oynasi o‘lchamini oshirish yetarlicha kamdan-kam hollarda ishlab chiqariladi, bu esa tezlikni oshirish jarayonini sezilarli darajada sekinlashtiradi (bunday imkoniyat mavjud bo‘lgan taqdirda). Bu o‘tib ketadigan narsaga olib keladi protokol maksimal darajaga yetgunga qadar sezilarli vaqt ma’lumotlarni uzatishning samarali tezligi bo‘ladi. Bundan tashqari, qisqa samarali o‘tkazuvchanlik polosasidan foydalanishga hech qachon erishilmaydi. CUBIC qo‘llanilgan taqdirda, oyna o‘lchamini kengaytirishda samaraliroq yondashuv qo‘llaniladi. CUBIC’ning asosiy farqi - oxirgi qayta yuklashdan beri o‘tgan vaqtni hisobga olgan holda oyna o‘sishining kubik funksiyasidan foydalaniladi. 7-rasmda ko‘rsatilganidek, TCP CUBIC oynani o‘zgartirishning ham qavariq, ham botiq profillaridan foydalanadi. Paket yo‘qolishi natijasida yuzaga kelgan oyna o‘lchami kichraytirilgandan so‘ng, yo‘qolish paytidagi oyna o‘lchamini aks ettiruvchi 𝑊𝑚𝑎𝑥 qiymati yoziladi va oyna X marta kichraytiriladi, bu yerda X - CUBIC konfiguratsiyalari hisoblanadi. Tez tiklanish bosqichini (Fast Retransmission) doimiy oynani kengaytirish. Kengaytirish botiq profildan foydalanish bilan boshlanadi. Funksiya shunday qurilganki, uning platasi Wmax qiymatiga to‘g‘ri keladi. 30

7-rasm. TCPCUBIC uchun ortiqcha yuklanishlarni boshqarish mexanizmi formulasining xarakteristikasi Oyna qiymati Wmax ga yetgach, funksiya profili quyidagiga o‘zgaradi: Ushbu yondashuv TCP protokoliga barqarorlikning yangi darajasini olib keladi, chunki oynaning o‘lchami juda doimiy bo‘lib qoladi va har doim eng samarali chegaralarda yotadi. [6] da oyna o‘lchami formula W(t)=C(t-k)3+Wmax (1) bunda S - algoritm parametri, t - oyna oxirgi marta kichraytirilgan paytdan boshlab o‘tgan vaqt, k - oynani kattalashtirish uchun zarur bo‘lgan vaqt oralig‘i.k parametri [6] manbadagi quyidagi formula bo‘yicha hisoblanadi: 3 𝑊 𝑘 = √ 𝑚𝑎𝑥 𝐶 ∗𝛽 (2) Keyinchalik, har bir ACK oynasi olinganda, adaptiv funksiya ham qayta hisoblanadi. O‘z sozlamalarini sozlaydi. RTT yo‘qotish chastotasi va boshqalar kabi ulanish parametrlari qabul qiluvchidan oluvchiga sezilarli darajada farq qilishi mumkin. Ma’lumotlar bitta manbadan beshta qabul qiluvchiga uzatiladi. Ulanishlardan birida yo‘qotishlar bo‘lgan taqdirda, TCP yondashuvi oyna kengligini W1 gacha keskin kamaytiradi, bu esa muammolar aniqlanmagan ulanishlarning utilizatsiyasini sezilarli darajada kamaytiradi. Keyinchalik, algoritmning quyidagi bosqichlari bo‘lishi mumkin: - Oyna kengligini asta-sekin oshirish rejimi ishga tushadi. Agar kenglikni oshirish bosqichida yana bir yo‘qotish sodir bo‘lsa (bu boshqa qabul qiluvchi tomonidan), oyna W2 gacha kichrayadi va katta ehtimollik bilan W2 -W1 bo‘ladi, chunki oyna o‘lchami hali tiklanishga ulgurmagan bo‘ladi. - TCP paketi yo‘qolishi bilan, hatto oynani kattalashtirishga ulgurmasdan, tez tiklanish bosqichi boshlanadi. Agar ayni shu vaqtda boshqa qabul qiluvchida ham yo‘qolish yuz bersa, oyna yana bir marta kichrayadi. Agar bu vaqtda boshqa oluvchida yo‘qotish yuz bersa, u holda oyna yana bir marta kichrayadi. 31

Biroq, oxirgi variant real tarmoqlarda (mahalliy tarmoqlarni hisobga olmaganda) deyarli imkonsiz bo‘lib, u yerda yo‘qotishlar 1% dan oshishi mumkin. Raqamli hisobda bu tarmoqda har yuzinchi paket yo‘qolishini anglatadi. Buni miqdorga ko‘paytirib faol birikmalar (ushbu tahlilda beshta), yuz paketga beshta qabul qiluvchiga yuborilsa, beshtagacha xatolik hisoboti kelishi mumkin, ularning har biri ma’lumotlar uzatish tezligining pasayishiga olib keladi. Ushbu vaziyatda haddan tashqari yuklanishni oyna usuli bilan nazorat qilish konsepsiyasi o‘zini oqlamaydi (Window-Based Congestion Control) [8]. Ushbu sxema kam dinamiklikka ega va ko‘pincha LFN tarmoqlarida sodir bo‘lishi mumkin bo‘lgan ma’lumotlarni uzatish sharoitlarining o‘zgarishiga tezkorlik bilan javob bera olmaydi. Amaliyotda ma’lumotlarni uzatishning bir xil va doimiy muhitiga ega bo‘lish faqat ma’lumotlarni uzatishning butun davrida butun tarmoqda qat’iy nazorat qilinadigan trafik miqdoriga ega bo‘lgan xususiy optik aloqa liniyasi mavjud bo‘lgandagina nisbatan kafolatlanishi mumkin, bu esa ko‘pincha erishib bo‘lmaydigan holatdir. 4. YUQORI TEZLIKDAGI KO‘P OQIMLI TRAFIKNING MATEMATIK MODELLARINING TAHLILI Yuqori tezlikdagi trafik o‘zining notekisligi bilan xarakterlanadi. Bunday xatti-harakat bursty (impulsiv) deb ataladi. Bu modellarga mos kelmaydigan teletrafik nazariyalari [9], [10],[11],[12], kommutatsiya nazariyasi asoslari asosida qurilgan birinchi navbatda, telefon tarmoqlari uchun amal qiladi. Tarmoqlar asosida ma’lumotlarni uzatishda, paketlarni kommutatsiya qilish yotadi. Paketlar ko‘pincha tarmoq qurilmasiga to‘plamlar shaklida keladi [13], bu esa o‘ta yuklanish ehtimolini oshiradi va uzatish tezligining tebranishini keltirib chiqaradi. Ko‘pincha yuqori tezlikdagi trafik impulsiv xarakterga ega bo‘lgan o‘ziga o‘xshash jarayon sifatida tavsiflanadi. Ushbu jarayonda impuls uzunligi, ya’ni kelgan paketdagi paketlar soni og‘ir dumli taqsimot bilan taqsimlanadi. 8-Rasm - EAFRP modelini ishlash prinsipi 32

Uzoq vaqt davomida yuqori tezlikli trafikning asosiy modeli on/off (AFRP) modeli hisoblanib kelgan [13]. Ushbu modelda bir noaniqlik mavjud bo‘lib, u modelni haqiqatdan biroz chetlashtiradi: on/off davrlarining davomiyligi normal (Gauss) taqsimotiga asoslanadi, bu esa yuqori tezlikli trafik uchun haqiqatga to‘g‘ri kelmaydi. Bu noaniqlik [14] da taqdim etilgan EAFRP nomli modelda tuzatilgan bo‘lib, u ma’lumotlar tarmoqlaridagi yuqori tezlikli trafikning o‘z-o‘ziga o‘xshashligini [10], [13], shuningdek, og‘ir dumli taqsimot bilan tavsiflanuvchi impulsivligini ham hisobga oladi. EAFRP modelida "on" holatidagi tezlik miqdori, har bir "on" oralig‘ida tezlik doimiy degan tasdiqqa asoslanuvchi AFRP modelidan farqli o‘laroq, Pareto taqsimoti bilan tavsiflanadi. Har ikkala model ham bitta foydalanuvchidan chiquvchi trafikni tavsiflaydi va umumiy tarmoq trafigini ko‘plab ma’lumotlar oqimlarining superpozitsiyasi sifatida qaraydi va shu bilan paketli tarmoqlardagi yuqori tezlikli trafikning ishonchli modellashtirilishini ta’minlaydi. EAFRP modelida tarmoqda ko‘plab oqimlar paydo bo‘lganda uni haqiqatdan uzoqlashtiradigan bir holat mavjud: [15] kanalning o‘tkazish polosasi chekliligi va real tarmoqlarda mavjud bo‘lgan ortiqcha yuklamalarni boshqarish mexanizmlari hisobga olinmaydi. [16] da taklif etilgan model EAFRPni yanada realroq holatga kengaytirib, tushuncha - ma’lum bir aloqa kanalida ma’lumotlarni uzatish tezligining maksimal qiymatini tavsiflovchi R kattalik. Taklif etilayotgan modelda har doim tengsizlik bajariladi. 𝑅 ≥ ∑𝑁 𝑖=1 𝑟𝑖 (3) 𝑟𝑖 - oqimlardan birida ma’lumotlarni uzatish tezligi (N tA ettiradi. Ushbu kengaytma ma’lumotlarni bir nechta qabul qiluvchilarga uzatishda trafikni modellashtirishda modeldan foydalanish imkonini beradi va ma’lumotlarni bir jo‘natuvchidan bir nechta qabul qiluvchilarga uzatish algoritmlarini ishlab chiqishda muhim statistik xususiyatlarni hisobga olishga yordam beradi. Bir oqimli model. Ma’lumotlar bir necha qabul qiluvchiga uzatilgan taqdirda, trafikning matematik modeli biroz murakkablashadi. Bunda yakuniy model N ning superpozitsiyasi hisoblanadi. Bu yerda N - qabul qiluvchilar soni. Binobarin, modellashtirishni jo‘natuvchidan qabul qiluvchilardan biriga faqat bitta oqimni ko‘rib chiqishdan boshlash kerak. Ma’lumotlar oqimi ikkita holatga ega bo‘lgan mohiyat sifatida qaraladi: "on" va "off." "on" oralig‘ida ma’lumotlar alohida "on" oralig‘ida o‘zgarmas kattalik hisoblangan Gn tezlik bilan uzatiladi. "off" oralig‘ida ma’lumotlar uzatilmaydi. Xi va Yi "on" va "off" intervallarining davomiyligi sifatida qabul qilinadi. [17]-rasmda ko‘rsatilganidek, manbadan generatsiya qilingan trafik oluvchilardan birining yo‘llanmasida quyidagicha yoziladi: 𝑠(𝑡) = ∑∞ 𝑛=0 𝐺𝑛 1(𝑆𝑛 ,𝑆𝑛 +𝑋𝑛+1 )(𝑡) (4) Bunda 𝑆𝑛 trafik uzatishning n-davri boshlanish vaqtini ifodalaydi. [17]-ishda quyidagi taxminlar ilgari surilgan: X va Y o‘zaro bog‘liq bo‘lmagan va Paretto taqsimotiga ega bo‘lib, ularning taqsimot funksiyalari quyidagicha: 𝐹(𝑥; 𝑥1 ; 𝐾1 )𝑦𝑜𝑘𝑖𝐹(𝑥; 𝑥0 ; 𝐾0 )𝑑𝑎 1 < 𝑥1 , 𝑥0 < 2G tezlik jarayoni yuqorida tavsiflangan qiymatli Paretto taqsimoti bilan tavsiflanadi. G taqsimot funksiyasi 𝐹𝐿 (𝑥; ∞; 𝐾)va X va Y ga bog‘liq emas. On/off davrlari davomiyligini tavsiflashda og‘ir dumli 33

taqsimotdan foydalanishning asosi [13] da keltirilgan bo‘lib, u on/off vaqt oraliqlarining uzunligi xulosa chiqarishda e’tiborsiz qoldirib bo‘lmaydigan ehtimolliklar bilan juda katta bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadigan empirik kuzatuvlarga asoslanadi. On/off vaqt intervallari uzunliklarining dispersiyasi chekli deb faraz qilib, bir nechta oqimlarning superpozitsiyasi o‘zini oq shovqin kabi tutadi, real o‘lchovlardan kelib chiqqan holda yuqori tezlikdagi trafikka xos bo‘lgan o‘ziga o‘xshashlik xususiyatlari keltirib chiqaradi.[18]. Aslida, G va X ning bog‘liqligi haqidagi taxminni rad etishga to‘g‘ri keladi: yuklab olinayotgan fayl hajmi o‘rtasida sezilarli bog‘liqlik mavjud va ulanish tezligi bilan - Dial-Up’dan foydalanadigan oqim sezilarli darajada kamayadi katta hajmdagi fayllarni Internet tarmog‘i orqali yuklab olish tarmoqqa keng polosali ulanish hosil boladi.[19]. Shuni ta‘kidlash kerakki, keltirilgan rad etishning matematik noaniqligi tufayli G va X bundan keyin ham bir-biriga bog‘liq bo‘lmagan miqdorlar sifatida qaraladi. [14] da G ning "on" oraliqlardagi variatsiyasi cheksiz katta dispersiyali jarayon deb qaraladi. Bu yerda transport protokollarini algoritmlarni amalga oshirishga majbur qiladigan muhim omil - o‘tkazish polosasining cheklanganligi hisobga olinmaydi. Ortiqcha yuklamalarni boshqarish [16] dagi model o‘tkazish polosasi chegarasini kiritish orqali ushbu farazni hisobga oladi. Bu model ushbu bo‘limda tavsiflangan N ta oqimning superpozitsiyasi bo‘lib, [17] da keltirilgan. Modelning cheklovlari. Muhim farazlardan biri quyidagilardan har birining tezligi o‘zaro bog‘liq emasligidir: oqimlarini bir-biridan ajratib turadi. Nazariy jihatdan, ushbu farazni rad etish mumkin, chunki klassik TCP holatida, har bir oqimda ishlaydigan o‘ta yuklanishlarni boshqarish algoritmlari oqimlar o‘rtasida qandaydir statistik bog‘liqlikka olib keladi. Ushbu bog‘liqlik nuqtako‘p nuqta rejimida trafik uzatishda yaqqol namoyon bo‘ladi: ma’lumotlarni uzatish tezligi jo‘natuvchi tomonidan belgilanadi va aslida oqimlar bir-biriga bog‘liq, chunki ma’lum bir sinxronlikka erishish uchun tezlik har bir oqim uchun moslashtirilishi kerak bo‘ladi. Internet tarmog‘idagi oqimlarning 90% foizigacha bo‘lgan qismi tezliklarni o‘tkazish polosasi kabi tarmoq omillari bilan emas, balki bevosita ilovalar darajasida kuzatiladi [19]. Ortiqcha yuklanishning oshib ketish bilan bog‘liq turi kanalning mavjud o‘tkazish polosasi tarmoqlarda unchalik ustun emas, bu ko‘plab ma’lumotlar oqimlariga xizmat ko‘rsatadi. Bunday ortiqcha yuklanishlar tarmoqlarga to‘gri keladi. DSL/ADSL texnologiyalarining tez-tez qo‘llanilishi (Yevropada [21], [22] da ko‘rsatilganidek), shuningdek, bog‘lanish tezligiga qarab abonent to‘lovi ustunlik qiladigan korporatsiyalarning bog‘lanish tarif rejalari tufayli tashkil etiladi. Model bir nechta oqimlarning multipleksorlash nuqtasida R ga erishish mumkin emasligiga asoslangan bo‘lsa-da, R hali ham muhim ahamiyatga ega. Aynan shu paytda R parametrining trafik xarakteriga ta’siri yuzaga keladi. Zero, marshrutizator navbatining bo‘shashi, boshqa narsalardan (masalan, vaqt birligi ichida kelayotgan paketlar sonidan) qat’i nazar, R tezlik bilan sodir bo‘ladi. 5. XULOSA. IP-multicast asosida yotuvchi tushunchalar va protokollar ko‘rib chiqildi. IP-multicast ma’lumotlarni manbadan bir nechta qabul qiluvchilarga ishonchli uzatishni tashkil etish uchun yagona yechim emasligi aniqlandi. IP-multicastning RFC 1112 hujjati asosida shakllanganligi va bugungi kunda IP-TV, IP-telefoniya hamda korporativ tizimlarda keng qo‘llanilishi uning dolzarbligini ko‘rsatadi. Shu bilan birga, multicast texnologiyasining ishlashida IGMP va PIM protokollarining muhim o‘rni borligi, ular orqali guruhlarni boshqarish va trafikni marshrutlash samarali tashkil etilishi yoritildi. 34

IP-multicast texnologiyasi barcha holatlar uchun universal yechim emas. Uning asosiy kamchiligi paketlarni yetkazib berishning kafolatlanmaganligi bo‘lib, bu holat uni yuqori ishonchlilik talab etiladigan tizimlarda qo‘llashni cheklaydi. PIM protokolini ishlab chiqishda foydalanilgan yuqori tezlikdagi ko‘p oqimli trafikning statistik xususiyatlari o‘rganildi. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR: 1. N. Kim. Detection of Multicast Video Flooding Attack using the Pattern of BandwidthProvisioning Efficiency / N. Kim, H. Lim, H. Park и M. Kang // IEEE Commun. Lett., vol. 14, no. 12,Dec. 2010. C. 1170–1172. 2. A. F. Gomez-Skarmeta. IGMPv3-based method for avoiding DoS attacks in multicastenablednetworks / A. F. Gomez-Skarmeta, A. L. Mateo-Martinez и P. M. Ruiz-Martinez // in Proceedings 25thAnnual IEEE Conference on Local Computer Networks. LCN 2000, P. 94–95. 3. W. Trappe. Staggered TESLA: a multicast authentication scheme resistant to DoS attacks // inGLOBECOM ’05. IEEE Global Telecommunications Conference, 2005, vol. 3, P. 6 4. Hoang Lan Nguyen. Study of Different Types of Attacks on Multicast / Hoang Lan Nguyen andUyen Trang Nguyen // in Mobile Ad Hoc Networks, in International Conference on Networking,International Conference on Systems and International Conference on Mobile Communications andLearning Technologies (ICNICONSMCL’06), P. 149–149. 5. P. Anitha. An improved security mechanism for high-throughput multicast routing in wirelessmesh networks against Sybil attack / P. Anitha, G. N. Pavithra и P. S. Periasamy // in InternationalConference on Pattern Recognition, Informatics and Medical Engineering (PRIME2012), P. 125–130. 6. M. Ahmad. A survey on TCP CUBIC variant regarding performance,M. Ahmad, A. Bin Ngadi, A. Nawaz, U. Ahmad, T. Mustafa и A. Raza // in 2012 15th International Multitopic Conference (INMIC), P. 409–412. 7. K. Ratna Pavani. Performance evaluation of TCP-Reno, TCP-Newreno and TCPWestwood on burstification in an OBS network / K. Ratna Pavani и N. Sreenath // in 2012 18th International Conference on Advanced Computing and Communications (ADCOM), P. 19–24. 8. M. Borri, A. Ferrarini и M. L. Merani // Window-Based and Rate-Based Congestion Controls: aLocal Stability Analysis under Variable RTT Conditions and the Proposal of an RTPBased Algorithm, in2007 IEEE International Conference on Communications, P. 6149–6155. 9. V. Paxson. Wide area traffic: the failure of Poisson modeling / V. Paxson и S. Floyd //IEEE/ACM Trans. Netw., vol. 3, no. 3, Jun. 1995. C. 226–244 10. M. E. Crovella. Self-similarity in World Wide Web traffic: evidence and possible causes / M. E.Crovella и A. Bestavros // IEEE/ACM Trans. Netw., vol. 5, no. 6, 1997. C. 835–846 11. M. D. Logothetis. Teletraffic models beyond Erlang / M. D. Logothetis и I. D. Moscholios // in2014 ELEKTRO, P. 10–15. 12. S. Bates. Testing the Gaussian assumption for self-similar teletraffic models / S. Bates и S.McLaughlin // in Proceedings of the IEEE Signal Processing Workshop on Higher-Order Statistics, 1997,P. 444–447. 13. R. Jain. Packet Trains--Measurements and a New Model for Computer Network Traffic / R. Jainи S. Routhier // IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 4, no. 6, Sep. 1986. C. 986–995 35

14. W. Willinger. Self-similarity through high-variability:statistical analysis of Ethernet LAN traffic at the source level / W. Willinger, M. S. Taqqu, R. Sherman и D. V. Wilson // IEEE/ACM Trans. Netw.,vol. 5, no. 1, 1997. C. 71–86 15. A. P. Petropulu. The extended alternating fractal renewal process process for modeling traffic in high - speed communication networks // IEEE Trans. Signal Process., vol. 49, no. 7, Jul. 2001. C. 1349–1363 16. A. T. Andersen. An application of superpositions of two state Markovian source to the modeling of self-similar behaviour / A. T. Andersen and B. F. Nielsen // in Proceedings of INFOCOM ’97, vol. 1,P. 196–204 17. A. A. Petropulu. Rate-limited EAFRP-a new improved model for high-speed network traffic, A.A. Petropulu and H. Sethu // IEEE Trans. Signal Process., vol. 53, no. 2, Feb. 2005. P. 505–522 18. IEEE Xplore полнотекстовый HTML; Rate-limited EAFRP-a new improved model for high-speed network traffic. W. E. Leland. On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version), W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger и D. V. Wilson // IEEE/ACM Trans. Netw., vol. 2, no. 1, 1994. C. 1–15. 19. S. S. Y. Zhang. On the characteristics and origins of Internet flow rates / S. S. Y. Zhang, L. Breslau и V. Paxson // in ACM SIGCOMM, 2002. 20. C. Fraleigh. No TitPacket-Level Traffic Measurements From a Tier-1 IP Backbone / C. Fraleigh and S. Moon // 2001. 21. K. Stordahl. Broadband demand and the role of new technologies // in Networks 2008 The 13th International Telecommunications Network Strategy and Planning Symposium, vol. Supplement, P. 1–8. 22. B. E. Wolfinger // Keynote lecture research challenges and proposed solutions to improve availability and quality-of-service in future IPTV systems, in 2012 IEEE 8th International Conference onIntelligent Computer Communication and Processing. SENSOR NAZORAT-O‘LCHOV MA’LUMOTLARINI MOBIL ALOQA TARMOQLARIDA UZATISHNING ASOSIY XUSUSIYATLARI VA TALABLARI Nazarov Аbdulaziz Мuminovich1, Baymatova Nargiza Tuxtabayevna2, Jumaqulov Foziljon Komiljonovich3, Rayimov Farrux Тo‘ra o‘g‘li4 1 TDTU,“Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi professori. t.f.d., nazarov58@rambler.ru 2 TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi katta o‘qituvchisi,baymatovanargiz77@gmail.com 3 TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi tayanch doktoranti, foziljonkomiljonovich@gmail.com 4TDTU, “Radiotexnik qurilmalar va tizimlar” kafedrasi tayanch doktoranti, farruxrayimov16@gmail.com Annotatsiya – Ushbu maqolada sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini mobil aloqa tarmoqlari orqali uzatishning asosiy xususiyatlari va texnik talablari tahlil qilingan. Ma’lumotlarning turlari (skalar, vektor, multimedia va voqea ma’lumotlari) hamda ularning hajmi, uzatish chastotasi va vaqtinchalik xususiyatlari batafsil ko‘rib chiqilgan. O‘tkazuvchanlik, 36

kechikish vaqti, paket yo‘qotish darajasi, energiya samaradorligi va xavfsizlik talablari miqdoriy ifodalar va formulalar orqali asoslangan. Mobil aloqa texnologiyalari (NB-IoT, LTE-M, 5G) asosida ishlashga mo‘ljallangan CoAP va MQTT protokollari, shuningdek, ma’lumotlarni siqish algoritmlari taqqoslangan. Zamonaviy tadqiqotlar va mavjud muammolar – signal tarqalishi, spektr cheklovi, ishonchlilik, xavfsizlik tahdidlari – tizimli ravishda baholangan. O‘zbekiston geografik va iqlimiy sharoitlari, mobil qamrov cheklovlari va standartizatsiya muammolari nuqtai nazaridan gibrid arxitektura yechimlari taklif etilgan. Kalit so‘zlar. sensor tarmoqlari, simsiz sensor tarmoqlari, nazorat-o‘lchov ma’lumotlari, mobil aloqa, energiya samaradorligi, kechikish vaqti, paket yo‘qotish. 1.KIRISH. Sensor tarmoqlari (Wireless Sensor Networks, WSN) – bu fazoviy tarqoq joylashtirilgan, avtonom sensor tugunlaridan tashkil topgan, fizik yoki atrof-muhit parametrlarini kuzatish va ma’lumotlarni simsiz ravishda uzatish uchun mo‘ljallangan tarmoqdir [1]. Sensor tarmoqlari zamonaviy nazorat-o‘lchov tizimlarining muhim tarkibiy qismi hisoblanadi va turli sohalarda keng qo‘llanilmoqda. Sensor tuguni (sensor node) – bu bir yoki bir nechta sensorlar, mikroprotsessor, simsiz aloqa moduli va quvvat manbaidan (odatda batareya) iborat mikrotizimdir [2]. Har bir tugun mustaqil ravishda ma’lumotlarni yig‘ish, dastlabki qayta ishlash va tarmoq orqali uzatish imkoniyatiga ega. Mavjud tadqiqotlar [3-5] sensor tarmoqlarining turli arxitektura variantlarini taklif qiladi, ammo mobil aloqa texnologiyalari (NB-IoT, LTE-M, 5G) bilan to‘liq integratsiyalashgan yechimlar yetarli darajada ishlab chiqilmagan. O‘zbekiston geografik va iqlimiy sharoitlarini hisobga olgan holda [6-8], gibrid arxitektura ishlab chiqish zarur. 2. ASOSIY QISM. Sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlari turli xil fizik va kimyoviy parametrlarni o‘lchash natijalarini o‘z ichiga oladi. Ushbu ma’lumotlarning turlari va ularning xususiyatlarini to‘g‘ri tushunish samarali uzatish tizimini loyihalash uchun muhim ahamiyatga ega [9-10]. Nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini quyidagi asosiy turlarga ajratish mumkin: Skalar ma’lumotlar – oddiy raqamli qiymatlar (harorat, bosim, namlik, tezlik va h.k.). Bu turdagi ma’lumotlar hajmi juda kichik bo‘lib, odatda 2-16 bayt oralig‘ida joylashadi. Masalan, harorat o‘lchovi uchun 16-bitli ADC (Analog-to-Digital Converter) dan foydalanilganda, bitta o‘lchov natijasi 2 bayt ma’lumotni tashkil etadi. Skalar ma’lumotlarning yuborilish chastotasi turli ilovalar uchun 1 soniyadan 1 soatgacha farq qilishi mumkin [11]. Vektor ma’lumotlar – bir nechta o‘zaro bog‘liq parametrlarning birgalikdagi qiymatlari (masalan, uch o‘lchovli tezlanish sensori ma’lumotlari: ax, ay, az). Vektor ma’lumotlar 6-48 bayt hajmni egallaydi va odatda yuqori chastotada (10-1000 Hz) yuborilishi talab etiladi. Vibratsiya monitoringi tizimlarida FFT (Fast Fourier Transform) algoritmi yordamida qayta ishlangan spektral ma’lumotlar ham vektor ma’lumotlar sinfiga kiradi. Multimedia ma’lumotlar – audio, video va tasvir ma’lumotlari. Bu turdagi ma’lumotlar hajmi juda katta bo‘ladi: harakatsiz tasvir 50-500 KB, video oqim esa 100 Kbps dan 10 Mbps gacha o‘tkazuvchanlikni talab qiladi. Sanoat monitoringi va xavfsizlik tizimlarida video ma’lumotlarni uzatish uchun H.264, H.265 (HEVC) kabi siqish algoritmlaridan foydalaniladi [12]. 37

Voqea ma’lumotlari (Event data) – muayyan voqea yuz berganda uzatiladigan maxsus xabarlar. Masalan, yong‘in signalizatsiya tizimida tutun sensori ishga tushganda yoki sanoat uskunasida nosozlik aniqlanganda yuboriladi. Bu turdagi ma’lumotlar hajmi kichik (10-100 bayt), lekin ularga nisbatan yuqori ustuvorlik beriladi va kechikishsiz yetkazilishi talab etiladi. Nazorat-o‘lchov ma’lumotlarining asosiy xususiyatlari quyidagilardan iborat: • Davriylik – ma’lumotlar muntazam vaqt oralig‘ida yig‘iladi va uzatiladi. Periodiklik sensor turi va ilova talablariga bog‘liq: meteorologik monitoringda 10-60 daqiqa, sanoat jarayonlarida 1-10 soniya, tibbiy monitoringda 0.1-1 soniya oralig‘i qo‘llaniladi. • Aniqlik va rezolyutsiya – o‘lchov natijalari ma’lum aniqlik darajasiga ega bo‘lishi kerak. Masalan, harorat o‘lchashda ±0.5°C aniqlik, bosim o‘lchashda ±1% aniqlik talab etilishi mumkin. ADC rezolyutsiyasi odatda 10-16 bit oralig‘ida tanlanadi [13]. • Ishonchlilik talablari – nazorat-o‘lchov ma’lumotlari yo‘qolishi yoki buzilishi tizim ishlashiga salbiy ta’sir ko‘rsatishi mumkin. Turli ilovalar uchun turli darajadagi ishonchlilik talablari mavjud: kritik tizimlar uchun 99.99% ishonchlilik, oddiy monitoring tizimlari uchun 9599% ishonchlilik etarli [9]. • Vaqt metkalari (timestamps) – har bir o‘lchov natijasi qachon olinganligini aniqlash uchun vaqt metkalari bilan ta’minlanadi. Bu ayniqsa turli manbalardan kelgan ma’lumotlarni sinxronlash va tahlil qilishda muhimdir. Vaqt sinxronizatsiyasi aniqligiga nisbatan yuqori talablar qo‘yiladi: odatda ±1-100 ms oralig‘ida [14]. Ma’lumotlarni uzatishda asosiy talablar. Sensor tarmoqlarida nazorat-o‘lchov ma’lumotlarini uzatish jarayonida bir qator texnik va funktsional talablarga rioya qilish zarur. Bu talablar tizimning samarali va ishonchli ishlashini ta’minlaydi [15-16]. O‘tkazuvchanlik (throughput) talablari. Tarmoq o‘tkazuvchanligi turli ilovalar uchun keng oralig‘da o‘zgaradi. Oddiy skalar sensorlar uchun 1-10 Kbps, ko‘p parametrli monitoring tizimlari uchun 10-100 Kbps, multimedia sensorlar uchun esa 100 Kbps dan 10 Mbps gacha o‘tkazuvchanlik talab qilinadi. Tarmoqning umumiy o‘tkazuvchanligi N ta sensor tuguni uchun quyidagi formula bilan hisoblanadi: Ttotal = i =1 ( Di f i ) N (1) bu yerda Ttotal – umumiy talab qilinadigan o‘tkazuvchanlik (bps), Di – i-sensor yuboradigan ma’lumot hajmi (bit), fi – i-sensorning yuborish chastotasi (Hz), N – sensor tugunlari soni. Mobil aloqa texnologiyalarida kanal o‘tkazuvchanligi Shannon-Hartley teoremasi asosida aniqlanadi: C = B log 2 (1 + SNR ) (2) bu yerda: C – maksimal kanal o‘tkazuvchanligi (bps), B – kanal kengligi (Hz), SNR – signalshovqin nisbati. Kechikish vaqti (latency) talablari. Kechikish vaqti ma’lumotning sensor tugunidan baza stantsiyasiga yoki oxirgi foydalanuvchiga yetib borishiga ketgan umumiy vaqtni bildiradi. Turli ilovalar uchun kechikishga nisbatan turli talablar mavjud (1-rasm): • Kritik real-time tizimlar (tibbiyot monitoringi, sanoat xavfsizligi) – 10-50 ms; 38

• Real-time tizimlar (transport monitoringi, avtomatlashtirilgan boshqaruv) – 50-200 ms; • Near real-time tizimlar (ekologik monitoring, aqlli shahar) – 200 ms - 2 s; • Non-real-time tizimlar (statistik ma’lumot yig‘ish) – 2-60 s. Umumiy kechikish vaqti quyidagi tarkibiy qismlardan iborat: Tlatency = Tsensing + Tprocessing + Ttransmission + Tpropagation + Tqueue (3) bu yerda: Tsensing – o‘lchov vaqti, Tprocessing – qayta ishlash vaqti, Ttransmission – uzatish vaqti, Tpropagation – tarqalish vaqti, Tqueue – navbatda kutish vaqti. Paket yo‘qotish (packet loss) talablari. Ma’lumot paketlarining yo‘qolishi tizim ishlashiga salbiy ta’sir ko‘rsatadi. Turli ilovalar uchun ruxsat etilgan paket yo‘qotish darajasi quyidagicha belgilanadi: 1-rasm. Turli ilovalar uchun kechikish talablari • Yuqori kritikli tizimlar – 0.1% dan kam; • O‘rtacha kritikli tizimlar – 0.1-1%; • Past kritikli tizimlar – 1-5%. Paket yo‘qotish ehtimolligini kamaytirish uchun turli usullar qo‘llaniladi: Automatic Repeat Request (ARQ), Forward Error Correction (FEC), adaptiv modulyatsiya va kodlash [10, 17]. Energiya samaradorligi talablari. Sensor tugunlari odatda batareya bilan ishlaydi va uzatish jarayoni eng ko‘p energiya iste’mol qiladigan operatsiya hisoblanadi. Bitta ma’lumot paketini uzatish uchun sarflanadigan energiya quyidagi formula bilan hisoblanadi: 𝐸𝑡𝑥 = (𝑃𝑡𝑥 ⋅ 𝑇𝑡𝑥 ) + (𝑃𝑟𝑥 ⋅ 𝑇𝑟𝑥 ) + 𝐸𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑛𝑔 39 (4)