Модель пошуку траєкторії польоту телекомунікаційною аероплатформою для збору даних з вузлів кластеризованої бездротової сенсорної мережі військового призначення
DOI:
https://doi.org/10.33099/2304-2745/2022-1-74/118-128Ключові слова:
Бездротові сенсорні мережі; кластерізація; FOREL; траєкторія польоту; телекомунікаційна аероплатформа; збір даних.Анотація
В умовах високої динаміки ведення бойових дій перевагу можливо досягти тільки у випадку, коли оперативна інформація про поточну обстановку доступна для посадових осіб всіх ланок управління. Тому на даний час ідуть інтенсивні розробки бездротових сенсорних мереж (БСМ) військового призначення. БСМ призначена для роботи на протязі декількох місяців або навіть років у важкодоступних віддалених районах. Для збору даних з вузлів мережі в таких умовах використовуються телекомунікаційні аероплатформи (ТА).У зв’язку з цим, виникає наукове завдання ‑вдосконалення моделі пошуку траєкторії польоту ТА для зменшення часу збору даних з вузлів кластеризованої бездротової сенсорної мережі військового призначення, тобто збільшення часу функціонування мережі.
Запропонована вдосконалена модель побудови пошуку траєкторії польоту ТА для збору даних з вузлів БСМ. Новизна отриманих результатів полягає в наступному:
на першому етапі моделі, за допомогою модифікованого алгоритму кластерного аналізу FOREL, множина сенсорів на площі розбивається на певну кількість кластерів та визначаються точки збору даних ТА у просторі;
на другому етапі будується базовий маршрут траєкторії польоту ТА за точками збору даних з використанням евристичного алгоритму Convex Hull Insertion Heuristic, який завдяки своїм особливостям, дає кращі результати в кластеризованій мережі;
на третьому етапі будується траєкторія польоту ТА в кластерах згідно запропонованих евристичних правил, які реалізують певні цільові функції управління ‑коригується базовий маршрут обльоту мережі, визначаються додаткові точки (відрізки траєкторії) збору даних.
Оцінка ефективності запропонованої моделі показала зменшення часу збору даних на
10–15% або підвищення часу функціонування мережі на 12–16% при задоволенні визначених обмежень.
Посилання
Про рішення Ради національної безпеки і оборони України від 20 серпня 2021 року “Про Стратегічний оборонний бюлетень України” : Указ Президента України від 17.09.2021 р. № 473/2021. Офіційний сайт Президента України. URL: https://www.president.gov.ua/documents/4732021-40121 (дата звернення: 12.01.2022).
Popescu D., Stoican F., Stamatescu G., Chenaru O., Ichim L. A Survey of Collaborative UAV–WSN Systems for Efficient Monitoring. Sensors. 2019. Vol. 19, Issue 21. DOI: https://doi.org/10.3390/s19214690.
Jawhar I., Mohamed N., Al-Jaroodi J. UAV-based data communication in wireless sensor networks: Models and Strategies : International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). Published 9. June 2015.
Киричек Р. В. Разработка и исследование комплекса моделей и методов для летающих сенсорных сетей : дис. … д-ра техн. наук : 05.12.13. Санкт-Петербург, 2017. 316 с.
Zhan C., Zeng Y., Zhang R. Energy-Efficient Data Collection in UAV Enabled Wireless Sensor Network. IEEE Wireless Communications Letters. August 2017. P. 99. DOI: 10.1109/LWC.2017.2776922.
Dac-Tu Ho, Esten Ingar Grotli, Tor Arne Johansen. Heuristic Algorithm and Cooperative Relay for Energy Efficient Data Collection with a UAV and WSN. URL: http://folk.ntnu.no/torarnj/ho_2013.pdf (дата звернення: 15.01.2022).
Increasing the efficiency of data gathering in clustered wireless sensor networks using UAV / V .Romaniuk, O. Lysenko, A. Romaniuk, O. Zhuk. Information and telecommunication sciences. 2020. Vol. 11, No. 1. P. 102–107. DOI: https://doi.org/ 10.20535/2411-2976.12020.102-107.
Synthesis of data collection methods by telecommunication airplatforms in wireless sensors networks / V. A. Romaniuk, A. V. Romaniuk, O. I. Lysenko, M. K. Sparavalo, O. V. Zhuk. Information and Telecommunication Sciences. 2020. № 2. P. 63–73. URL: http://infotelesc.kpi.ua/ article/view/ 221266 (дата звернення: 14.01.2022).
Vipin Pal, Girdhari Singh, Rajender Prasad Yadav. SCHS: Smart Cluster Head Selection Scheme for Clustering Algorithms in Wireless Sensor Networks. Wireless Sensor Network. November 2012. Vol. 4, No. 11. P. 273–280. URL: http://dx.doi.org/10.4236/ wsn.2012.411039 (дата звернення: 14.01.2022).
Jodeh Nidal M. Optimal UAS Assignments and Trajectories for Persistent Surveillance and Data Collection from a Wireless Sensor Network : Theses and Dissertations. 2015. URL: http://scholar.afit.edu/ etd/242 (дата звернення: 10.01.2022).
Wu Yue, Zhu Jiang. Path Planning for UAV to Collect Sensors Data Based on Spiral Decomposition. Procedia Computer Science. 2018. Vol. 131. Р. 873–879. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.291.
Chengliang W, Jun-hui Y. Path Planning for UAV to Collect Sensor Data in Large-Scale WSNs. Transaction of Beijing Institute of Technology. 2015. Vol. 35. Р. 1044–1049.
Isaacs J. T., Hespanha J. P. Dubins Traveling Salesman Problem with Neighborhoods: A Graph-Based Approach. Algorithms. 2013. Vol. 6. P. 84–99.
Kumar Nitesh and Prasanta K. Jana Convex hull based trajectory design for mobile sink in wireless sensor networks. Published Online. December 19, 2018. P. 26–36.
Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск : ИМ СО РАН, 1999. 270 с.
Weihuang Huang, Jeffrey Xu Yu. Investigating TSP Heuristics for Location-Based Services. Data Sci. Eng. March 2017. Vol. 2. Р. 71–93. DOI: 10.1007/s41019-016-0030-0.
Energy-Efficient Wireless Sensor Network with an Unequal Clustering Protocol Based on a Balanced Energy Method (EEUCB) / Ahmed A. Jasim [еt al]. Sensors. 2021. Vol. 21. Р. 784. DOI: https://doi.org/ 10.3390/ s21030784.
