Численный метод расчета оптимального размещения датчиков на местности при ограничении пропускной способности
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-3-633-644Ключевые слова:
беспроводные сенсорные сети, оптимизация размещения, детектор, метод построения сети, стохастическая оптимизация, сплошное покрытие с препятствиями, модель сенсора, численный методАннотация
В работе рассмотрена проблема размещения датчиков мониторинга на местности в условиях наличия значительного количества препятствий и ограничений на пропускную способность каналов передачи данных. Цель исследования – снижение количества технических средств мониторинга для покрытия заданной области наблюдения. Достижение цели обеспечивается за счет применения метода итеративной генерации нового размещения датчиков, минимизирующих величину непокрытых участков зоны наблюдения. Результатом исследования является новый метод расчета оптимального размещения датчиков на местности при ограничении пропускной способности каналов передачи данных, реализующий оптимизацию при наличии двух одновременных критериев: количество технических средств (с учетом ограничений на их характеристики) и пропускная способность каналов связи. Метод позволяет рассчитать места размещения датчиков мониторинга с учетом заданных характеристик беспроводной сети передачи данных. Программная реализация алгоритмов численного расчета позволяет автоматизировать расчет мест установки и подготавливать исходные данные для расстановки датчиков на местности. Результаты применения предложенного подхода к типовым задачам покрытия объекта зонами наблюдения показали возможность обеспечения заданных характеристик системы мониторинга минимальным количеством технических средств.
Скачивания
Библиографические ссылки
Виноградов Г.П. 2022. Отслеживание мобильных объектов средствами беспроводных сенсорных сетей. Информационные и математические технологии в науке и управлении. 1(25): 58-69.
Гарафутдинов Д.И. 2018. Беспроводная сенсорная сеть многократного мониторинга заданной области. Аллея науки. Т. 2. № 5 (21): 1066-1072.
Забелин С.Л., Фроловский В.Д. Разработка и исследование моделей, методов и алгоритмов для синтеза и анализа решений задач геометрического покрытия. Вестник СибГУТИ, г. Новосибирск, 2013. № 2: 42-53.
Ильин Р.М., Вторый С.В. 2020. Беспроводные сенсорные сети для мониторинга параметров микроклимата на фермах КРС. Техника и оборудование для села. 11(281): 32-34.
Картак В.М., Фабарисова А.И. 2018. Методы целочисленного линейного программирования в задаче нерегулярного размещения плоских геометрических объектов в форме полимино. Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. Т. 22. № 2 (80): 131-137.
Когельман Л.Г. 2020. Обзор применения беспроводных сенсорных сетей. Современные информационные технологии. 31(31): 65-75.
Кузнецов В.Ю., Филиппова А.С. 2006. Задача размещения газоанализаторов при условиях покрытия зонами их действия территорий с запрещенными участками. Проблемы оптимизации и экономические приложения: 3-я Всероссийская конференция. Материалы конференции (Омск, 11 – 15 июля 2006),182.
Куракевич М.А., Серегин Ю.Н. 2020. Алгоритм взаимодействия аудиодатчиков в беспроводной сенсорной сети. Аллея науки. Т. 2. № 4 (43): 691-698
Кучеров А.В., Мигов Д.А. 2018. Расчет ожидаемой площади покрытия беспроводной сенсорной сети с ненадежными узлами. Проблемы информатики. 3(40): 21-33.
Муравьев К.А., Алябьев И.О., Синютина Д.С., Шушуев А.И. 2020. Алгоритмическое проектирование беспроводных сенсорных сетей. Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Т. 2: 322-327.
Плотников П.В., Кривулин Н.К. 2018. Прямое решение минимаксной задачи размещения в прямоугольной области на плоскости с прямоугольной метрикой. Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 14(2): 116–130.
Старцев Д.Ю., Логинов И.В. 2022. Проблема увеличения интенсивности информационных потоков в системах физической безопасности. Охрана, безопасность, связь — 2022: сборник статей.
Старцев Д.Ю., Логинов И.В. 2021. Алгоритм оптимального размещения беспроводных видеосенсоров в быстровозводимых системах мониторинга и охраны объектов. Информационные системы и технологии. 5(127): 39-49.
Старцев Д.Ю., Нехаев С.В. 2022. Основные задачи и типовые нарушители быстроразворачиваемых комплексов технических средств охраны для транспортной безопасности. Образование – наука – производство: Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием). 2022. – С. 224-227.
Хасанов Р.И., Дяминова Э.И. 2019. Математическое и программное обеспечение размещения ортогональных объектов в многоугольной области на базе матричной технологии. Молодежный вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 1(20): 183-186.
Alsheikh M. A., Lin Sh., Niyato D., Tan H.-P. 2014. Machine Learning in Wireless Sensor Networks: Algorithms, Strategies, and Applications. IEEE Commu-nicationsSurveys and Tutorials, 16(4), 1996-2018. Research Collection School Of Computing and Information Systems.
Das Anjana P, Thampi Sabu M. 2017. Fault-resilient localization for underwater sensor networks. Ad Hoc Networks, vol. 55, 132-142.
Jouhari M., Ibrahimi Kh., Tembine H., Ben-Othman J. 2019. Underwater Wireless Sensor Networks: A Survey on Enabling Technologies, Localization Protocols, and Internet of Underwater Things. IEEE Access, vol. 7, pp. 96879-96899.
Ouchitachen H, Hair A., Idrissi N. 2015. Optimal Placement of Sensors in Mission-specific Mobile Sensor Net-works.TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering Vol. 16, No. 1, October 2015, pp. 191 – 199.
Wu Di, Bao L., Li R. UWB-Based Localization in Wireless Sensor Networks (2009). Communications, Network and System Sciences, August 2009.
Просмотров аннотации: 54
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2023 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
