Исследование и разработка методов позиционирования узлов для построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Хундонугбо Элизе Франк

• Хундонугбо Элизе Франк
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Хундонугбо Элизе Франк

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1.ОБЗОР МЕТОДОВ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ

1

1.1. Беспроводные сенсорные сети и задачи позиционирования сенсорных узлов

1.2. Классификация методов позиционирования узлов в БСС

1.3. Распределенные методы позиционирования

1.3.1. Методы позиционирования на основе точек привязки

1.3.2. Выбор метода измерения расстояния

1.3.3. Обзор методов, использующих точки привязки

ГЛАВА 2. МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ КООРДИНАТ

2.1. Задачи определения координат узлов БСС

2.2. Размерность пространства БСС

2.3. Оценка эффективности беспроводных сенсорных сетей

2.4. Разработка метода позиционирования узлов сенсорной сети

ГЛАВА 3 ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ УЗЛОВ БСС МЕТОДОМ ВИЗУАЛЬНОГО НАБЛЮДЕНИЯ

3.1. Задачи позиционирования узлов БСС и методы решения

3.2. Позиционирование узлов БСС с использованием системы визуального наблюдения

3.3. Распределение узлов БСС при использовании системы визуального наблюдения

3.4. Регистрация сигналов при использовании системы визуального наблюдения

3.5. Идентификация позиций излучателей

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ УЗЛОВ БСС НА ЭФФЕКТИВНОТЬ ФУКЦИОНИРОВАНИЯ

4.1. Анализ методов позиционирования узлов беспроводной самоорганизующейся сети

4.1.1. Задачи позиционирования

4.1.2. Методы позиционирования

4.1.3. Методы вычисления координат

4.2. Задачи эффективного построения и функционирования БСС

4.2.1. Формулировка задач эффективного функционирования БСС

4.2.2. Имитационное моделирование и анализ задач маршрутизации с учетом ошибок позиционирования

4.2.3. Эффективность расходования электроэнергии в беспроводной сенсорной сети

4.2.4. Эффективность решения задач позиционирования узлов связи в БСС

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов позиционирования узлов для построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей»

ВВЕДЕНИЕ

Возможности современной микроэлектроники и беспроводных сетевых технологий открывают большие перспективы для создания разнообразных сетевых комплексов с широкой областью применения. Наиболее известной и зарекомендовавшей себя в этой области является технология беспроводных сенсорных сетей (БСС). БСС представляют собой совокупность малогабаритных приборов контроля параметров окружающей среды, которые обладают функциями обработки и хранения полученной информации, а также возможностью её передачи по беспроводным каналам к координатору сенсорной сети. Основным их отличием от классических радиосетей является использование в качестве основных узлов сети большого числа недорогих микрокомпьютеров. Эти устройства настолько самостоятельны, что могут автоматически выстраивать распределенную беспроводную сеть и передавать информацию без участия человека. На данный момент системы мониторинга и управления объектами во многих случаях реализуются на базе БСС и находят применение в таких областях как контроль периметра объекта, мониторинг дорожного движения, мониторинг параметров окружающей среды и многих других. Большим преимуществом сенсорных сетей является возможность их использования как внутри помещений, так и за его пределами - в окружающей среде, благодаря чему, спектр их применения достаточно широк. В случае мониторинга параметров окружающей среды сенсорная сеть является одним из ключевых элементов геоинформационной системы и разворачивается, как правило, на обширных и, зачастую, на труднодоступных территориях.

Такая сеть может состоять из большого количества сенсорных узлов (СУ), N доходящего в ряде случаев до нескольких десятков тысяч. Однако в подавляющем большинстве случаев размещение такого большого количества СУ

на обширных и труднодоступных территориях на известных позициях {хп, уп, гп)г

, где п=1...Ы - порядковый номер узла, является нецелесообразным и технически нереализуемым. Поэтому развёртывание сетей в труднодоступной местности

может осуществляться путём сбрасывания СУ с беспилотного летательного аппарата (БПЛА), где на основании обмена данными между соседними узлами определяется местоположение узлов и топология сети. Действительно, использование беспилотных летательных аппаратов для создания летающих сенсорных сетей открыло новые возможности не только для сбора информации с сенсорных узлов, что достаточно хорошо исследовано к настоящему времени, но и для построения наземного сегмента беспроводной сенсорной сети и позиционирования его сенсорных узлов.

Принципиальная возможность определения местоположения узлов сенсорной сети в пространстве (позиционирование сенсоров) делает эти системы еще более привлекательными за счет дополнительной информационной составляющей, которая вкупе с основным параметром или комплексом параметров мониторинга, может дать исчерпывающую картину работы системы, поэтому поиск высокоэффективного алгоритма позиционирования узлов в беспроводной сенсорной сети остается актуальной проблемой на сегодняшний день.

Задачи позиционирования при построении и функционировании беспроводной сенсорной сети являются одними из важнейших как в связи с необходимостью построения самой сенсорной сети, так и для обеспечения рациональной маршрутизации при ее функционировании. Действительно, беспроводная сенсорная сеть представляет собой, как правило, кластерную структуру. Поэтому, необходимо, по крайней мере, как можно более точное определение местоположения головного узла для кластера при его формировании. Члены кластера должны «знать», что головной узел находится в пределах их досягаемости. Кроме того, в случае мобильных сенсорных сетей существенное изменение местоположения кластерного узла может привести к тому, что он покинет зону кластера, что поставит под сомнение возможность дальнейшего функционирования этой структуры БСС. В плотных и сверхплотных беспроводных сенсорных сетях выбор маршрута зачастую осуществляется на основе предварительного расчета его длины, что требует, естественно, достаточно

точного знания местоположения сенсорных узлов сети в пространстве. Естественно, что при этом уменьшается и энергопотребление . Таким образом, использование адекватных задачам построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей методов позиционирования их узлов, в том числе и головных, позволяет повысить эффективность развертывания и функционирования беспроводной сенсорной сети.

Исследованию беспроводных сенсорных сетей в 21 веке посвящено достаточно большое число работ российских и зарубежных авторов А.Е Кучерявого, А.В.Рослякова, Л.С.Воскова, М.М.Комарова, А.В.Абилова, Р.В.Киричка, А.В.Прокопьева, В.А.Мочалова, W.Heinzelman, I.Akyildiz, A.Salim, N.Al-Qadami, Y.Al-Naggar и др. Методы позиционирования узлов в беспроводных сенсорных сетях на основе использования информации об их взаимном расположении, получаемой в процессе функционирования сети, также нашли отражение в работах перечисленных авторов, в основном для двумерных моделей БСС. Несмотря на определенные успехи в области двумерного и трехмерного позиционирования в беспроводных сенсорных сетях, данный вопрос все ещё остается открытым, в том числе при использовании летающих сенсорных сетей, возможности которых для позиционирования в наземном сегменте до настоящего времени не использовались. Кроме того, недостаточно изучены и вопросы ошибки позиционирования, в первую очередь неизвестными до сих пор оставались функции плотности вероятности ошибки позиционирования для беспроводных сенсорных сетей, знание которых позволит объективно оценить влияние точности позиционирование на длину маршрута и энергопотребление, что даст возможность повысить эффективность функционирования беспроводной сенсорной сети в целом.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов позиционирования узлов для использования в беспроводных сенсорных сетях, обеспечивающих повышение эффективности построения и функционирования БСС, а также оценка ошибок позиционирования.

Задачи диссертационного исследования.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

-Анализ методов построения беспроводных сенсорных сетей, включая кластерную организацию сетей, особенностей их функционирования и возможностей летающих сенсорных сетей.

-Анализ и классификация существующих алгоритмов позиционирования узлов в беспроводных сенсорных сетях.

-Разработка метода позиционирования узлов беспроводной сенсорной сети и соответствующей математической модели с использованием крининга.

-Разработка метода коррекции данных о позиционировании узлов беспроводной сенсорной сети с использованием технологии летающих сенсорных сетей, а также оптических устройств в узлах БСС, и соответствующей математической модели.

-Определение функций распределения плотности вероятности ошибки позиционирования для БСС при различном числе опорных сенсорных узлов, участвующих в процессе позиционирования.

-Исследование влияния ошибки позиционирования узлов в беспроводной сенсорной сети на длину маршрута и энергопотребление.

В соответствии с целями и задачами диссертационной работы определены её объект и предмет

Предметом исследования является использование методов позиционирования узлов для повышения эффективности построении и функционировании беспроводной сенсорной сети.

Объект исследования. Беспроводные сенсорные сети.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теория множеств, теория математического моделирования и статистического анализа, вычислительная геометрия. Исследования опирались на материалы научных тематических изданий, сборники статей международных конференций, результаты научно-исследовательских работ и монографии.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработан метод трехмерного позиционирования узлов беспроводной сенсорной сети, отличающийся использованием кригинга, что позволяет уменьшить ошибку позиционирования узлов при построении БСС.

2. Разработан метод коррекции ошибок позиционирования узлов в наземных беспроводных сенсорных сетях, отличающийся тем, что коррекция ошибки осуществляется БПЛА летающей сенсорной сети на основе аэрофотосъемки, а часть или все узлы наземной БСС оснащены оптическими устройствами.

3. Определены неизвестные ранее функции плотности вероятности ошибки позиционирования в БСС, которая при позиционировании всеми узлами в радиусе связи соответствует закону Релея, а при использовании трех узлов - нормальному закону распределения.

4. Разработана методика определения уменьшения длины маршрута и энергопотребления, отличающаяся от известных тем, что оценивается влияние ошибки позиционирования на длину маршрута и энергопотребление в беспроводной сенсорной сети.

Личный вклад автора.

Основные результаты теоретических и прикладных исследований получены автором самостоятельно. В печатных работах, которые написаны в соавторстве, соискателю принадлежит основная роль при постановке и решении задач, обобщении и анализе полученных результатов.

Положения, выносимые на защиту.

1. Метод трехмерного позиционирования узлов беспроводной сенсорной сети при ее построении с использованием кригинга, позволяющий уменьшить ошибку позиционирования.

2. Метод коррекции ошибок позиционирования в наземных беспроводных сенсорных сетях с использованием беспилотного летательного аппарата летающей сенсорной сети на основе аэрофотосъемки и узлов наземной БСС, оснащенных оптическими устройствами.

3. Методика оценки эффективности функционирования БСС на основе результатов исследований функции распределения ошибки позиционирования и влияния ее параметров на маршрутизацию трафика.

Соответствие специальности. Диссертационная работа соответствуют пунктам п. 1, 11, 14 паспорта специальности 05.12.13.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка используемых источников и двух приложений. Полный объем диссертации составляет 119 страниц. Работа содержит рисунков, 5 таблиц и список из 50 используемых источников на 5 страницах.

Во введении рассмотривается актуальность темы диссертации, в нём сформулированы цели и задачи исследования, охарактеризованы научная новизна и практическая ценность полученных результатов.

В первой главе осуществлен обзор и анализ существующих методов позиционирования в беспроводных сенсорных сетях. Рассмотрены типы измерений, необходимые для вычисления пространственных координат согласно рассмотренным методам. Обусловлен выбор метода измерения расстояния для расчета координат сенсорных узлов в разрабатываемом методе позиционирования.

Вторая глава посвящена разработке централизованного метода пространственного позиционирования узлов в беспроводных сенсорных сетях. Для уменьшения количества ошибок вычисления, обусловленных неоднозначностью решения задачи позиционирования методом трилатерации предлагается осуществить интерполяцию пространственной функции методом кригинга.

В третьей главе предлагается метод повышения точности трехмерного позиционирования узлов в сенсорных сетях, заключающийся в добавлении воздушного сегмента с узлами, размещаемыми на борту беспилотных летательных аппаратов, осуществляющего аэрофотосъемку, и использовании двух

типов сенсорных узлов в наземном сегменте сети. Второй тип сенсорных узлов снабжается оптическим устройством.

В четвертой главе исследуется зависимость ошибки позиционирования от ряда факторов, и рассматриваются вопросы влияния точности позиционирования сенсорных узлов на эффективность работы беспроводной сенсорной сети.

Заключение представляет обзор наиболее значимых результатов диссертации.

ГЛАВА 1.ОБЗОР МЕТОДОВ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В БЕСПРОВОДНЫХ

СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ

1.1. Беспроводные сенсорные сети и задачи позиционирования

сенсорных узлов.

Беспроводные сенсорные сети (БСС) являются одной из основных технологий, обеспечивающих опережающее развитие сетей и систем связи на протяжении последних 10-15 лет (1). Действительно, сети связи пятого поколения, основная концепция развития сетей и систем связи на сегодняшний день и в обозримом будущем, во многом обязаны своим появлением именно технологиям беспроводных сенсорных сетей. БСС являются определяющей технологией и для самоорганизующихся сетей в целом (2). Кроме того, для концепции Интернета Вещей (3; 4) БСС являются также технологической основой.

Причины всего такого многообразного влияния БСС на развитие сетей связи кроются в следующем. Беспроводная сенсорная сеть представляет собой сеть, состоящую из множества достаточно миниатюрных устройств, называемых сенсорными узлами. Развитие БСС в сетях связи общего пользования началось сравнительно недавно - во второй половине первого десятилетия 21 века, хотя сенсорные узлы существовали достаточно давно, но их применение ограничивалось военными задачами, прежде всего потому, что это были весьма дорогие и массивные устройства. Технологический прогресс позволил к середине первого десятилетия 21 века не только достичь стоимости сенсорного узла в 10-15 долларов США (а сегодня и того меньше), но и размеров, которые определялись в каждом из трех измерений до 3-5 сантиметров. Основной задачей сенсорных узлов при этом стали системы мониторинга, а сенсорные сети стали образовываться на первом этапе их создания для сбора данных и их дальнейшей передачи в сети связи общего пользования или в частные сети.

Небольшой размер сенсорных узлов и задача по сбору информации об окружающей среде, процессах, явлениях и т.д. поставил перед отраслью связи проблему создания сетей, расположенных на некоторых территориях, причем зачастую случайным образом, и состоящую из множества недорогих и миниатюрных устройств. При этом эти недорогие и миниатюрные устройства с точки зрения сети связи представляют узлы сети, иногда к тому же и транзитные, служащие для сбора информации от других беспроводных сенсорных узлов.

В процессе создания беспроводных сенсорных узлов и сетей очень важной оказалась задача минимизации энергопотребления ими, что связано как с ограниченными ресурсами этих узлов, так и с невозможностью в ряде случаев восстановления системы энергоснабжения сенсорного узла после того, как возможности электропитания будут исчерпаны. Опять-таки вспомним, что этих узлов в сети может быть и очень большое количество.

Для целей уменьшения энергопотребления в беспроводных сенсорных сетях был разработан специальный протокол ZigBee, работающий над физическим уровнем стандарта IEEE 802.15.4. Только одна беспроводная сенсорная сеть, или как еще иногда говорят сенсорное поле, при использовании протокола ZigBee может содержать 64000 беспроводных сенсорных узлов. Отсюда мы и получаем возможность для реализации концепции Интернета Вещей и сверхплотной сети пятого поколения 5G. Действительно, требование 3GPP по обеспечению создания сети в 1 млн устройств на территории в 1 кв.км в условиях построения сети связи пятого поколения при таких возможностях беспроводных сенсорных сетей вовсе не выглядят нереалистичными. Что же касается концепции Интернета Вещей, то для ее реализации для беспроводных сенсорных сетей был разработан специальный протокол 6LoWPAN, который позволяет БСС совместно функционировать с сетями Интернет, построенными на основе протокола IPv6.

При всем при этом становится понятно, что существующие принципы организации сетей и систем связи не могут обеспечить эффективное построение беспроводных сенсорных сетей, хотя бы по той причине, что требуемое постоянное электропитание узлов сети приведет к такому энергопотреблению

сетями, которое не оставит энергии человечеству для решения других задач.

Поэтому, для построения беспроводных сенсорных сетей был принят новый для сетей связи общего пользования - самоорганизация сети. Большую часть времени сенсорные узлы находятся в спящем состоянии и пробуждаются только по расписанию или в условиях какого-либо происходящего события для сбора информации в зависимости от указанных целей использования беспроводных сенсорных сетей.

Важнейшей задачей в таких сложных условиях функционирования БСС является достаточно точное позиционирование беспроводных сенсорных узлов, целью которого является и обеспечение передачи информации с беспроводного сенсорного узла по наикратчайшему маршруту (с учетом характеристик жизненного цикла близлежащих узлов сенсорной сети), и возможность оценки информации о месте происхождения случайного события в центре обработки данных.

Кроме того, точное позиционирование беспроводных сенсорных узлов имеет решающее значение при выборе головных узлов кластеров БСС. Кластеризация БСС является основным способом ее построения, что связано как с очень большим числом сенсорных узлов в сети и необходимостью уменьшения длительности передачи информации в сети, так и с тем, чтобы добиться относительно сбалансированного распределения потребления электроэнергии между узлами сети (5; 6). Кластеризация становится одной из важнейших задач при выборе структуры БСС и, естественно, требует точных знаний о координатах головных узлов кластера для его организации и функционирования. Особенно это важно для мобильных сенсорных сетей (7; 8; 9; 10), когда перемещение неправильно определенного в пространстве головного сенсорного узла может привести к его выбытию с территории кластера во время раунда жизненного цикла беспроводной сенсорной сети.

Понятие раунда во многом определяет функционирование беспроводных сенсорных сетей и обеспечивает сбалансированное использование ее энергоресурсов. Поскольку жизненный цикл БСС, т.е. длительность интервала

времени, в течение которого беспроводная сенсорная может выполнять свои функции с надлежащим уровнем качества обслуживания, зависит от того, как много сенсоров продолжает функционировать и какая доля пространства покрыта сенсорной сетью, сбалансированный расход энергии позволяет увеличить этот жизненный цикл. Вполне естественно, что головной узел кластера, являющийся транзитным для оконечных сенсорных узлов - членов кластера, в течение определенного интервала времени затрачивает больше энергии на прием, обработку и передачу информации. Поэтому, весь жизненный цикл БСС делят на раунды - интервалы времени, в течение которых определенный беспроводный сенсорный узел является головным. По окончании раунда выбирается новый головной узел, который выполняет эти функции в этом раунде. Как правило, головной узел, который выполнял эти функции в предыдущем раунде, не может быть головным в последующем с целью обеспечения сбалансированного расхода энергии.

Каждый раунд состоит из фазы формирования кластера и фазы передачи информации от членов кластера к головному узлу и от него к другим головным узлам и/или к шлюзу беспроводной сенсорной сети с сетью связи общего пользования. В сетях связи пятого поколения в качестве такого шлюза, например, выступает базовая станция. Очевидно, что в фазе формирования кластера важное значение имеет позиционирование головного узла в пространстве.

Еще более важны задачи позиционирования в мобильных БСС. В процессе раунда и члены кластера, и головной узел могут перемещаться в пространстве. Поэтому, при формировании кластера следует учитывать местоположение узла, обеспечивающее его пребывание в кластере с высокой вероятностью до конца раунда. Однако в процессе функционирования кластера может потребоваться коррекция координат и головного узла кластера, и членов кластера. При этом, как правило, на случай выбытия головного узла из кластера в течении раунда, назначается резервный головной узел, который должен будет выполнять функции головного до конца раунда. При этом в качестве обязательной встает задача коррекции позиционирования узлов в пространстве, в том числе и резервного

головного.

Как видим, в процессе построения беспроводной сенсорной сети и в процессе ее функционирования, требуется решать определенный спектр задач позиционирования. Решение этих задач осложняется особенностями узлов беспроводной сенсорной сети, в первую очередь, мощностью излучаемого сигнала. Кроме того, в процессе функционирования возникает целесообразность решения не только задач позиционирования, но и увязанных с ними. К таким задачам относятся, например, задачи по выбору временного головного узла и передачи информации на беспилотный летательный аппарат. Решение этих задач стало возможным после создания летающих сенсорных сетей (11), основной особенностью которых является размещение на борту беспилотного летательного аппарата модуля для реализации протоколов беспроводных сенсорных сетей. Это позволяет беспилотному летательному аппарату не только взаимодействовать с распложенными на земной поверхности беспроводными сенсорными узлами (наземный сегмент), но и выполнять функции узла беспроводной сенсорной сети, в первую очередь головного, что незамедлительно требует решения задач позиционирования как в отношении этого головного узла, так и в отношении сенсорных узлов наземного сегмента. Поскольку БПЛА находится над сенсорным полем лишь часть времени, то его в данном случае называют временным головным узлом.

Таким образом, задачи построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей непосредственно связаны с задачами позиционирования сенсорных узлов, исследованию и разработке методов позиционирования которых для повышения эффективности построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей и посвящена данная диссертационная работа

1.2. Классификация методов позиционирования узлов в БСС

Существующие методы локализации узлов БСС могут быть классифицированы по ряду признаков. Классификация методов позиционирования в сенсорных сетях по основным признакам представлена на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1. Классификация методов позиционирования в БСС

Так, в зависимости от организации вычислений координат узлов сети методы локализации могут быть разбиты на две группы:

- централизованные методы, характеризуются тем, что вычисление координат узлов сети производится либо в центре управления, либо в специальном выделенном узле сети, локализация узлов осуществляется пошагово и может сопровождаться коллизиями и конкуренцией вычислений, наибольшая нагрузка ложится на узлы, ближайшие к центральному узлу или базовым станциям;

- распределённые методы, характеризуются тем, что вычисление координат осуществляется самостоятельно каждым сенсорным узлом, надежность расчетов обеспечивается за счет итеративного распространения информации с помощью элементарных переходов (12);

По данным, используемым в расчётах координат узлов сети, методы локализации можно разделить на методы на основе радиодальнометрии (range based), и методы, использующие информацию о достижимости объектов (range free).

В зависимости от наличия в сети опорных узлов с заранее известными координатами (якорей), по которым осуществляется локализация остальных узлов сети, можно выделить методы с привязкой и без привязки. Методы локализации без привязки не используют информацию, получаемую извне, или от якорей. В данном случае определяется только относительное месторасположение узлов сети. Координаты узлов находятся в локальной системе координат с произвольной точкой отсчёта.

В зависимости от используемой системы координат (СК) позиционирование может производиться в глобальной СК или локальной.

1.3. Распределенные методы позиционирования

Распределенные методы позиционирования могут в свою очередь разделены на следующие группы.

Распределенные методы позиционирования на основе точек привязки.

Распределенные методы на основе релаксации: в распределенных алгоритмах на основе релаксации используется грубый алгоритм для грубой локализации узлов в сети. За этим грубым алгоритмом следует шаг уточнения, который обычно включает в себя каждый узел, регулирующий его положение, чтобы приблизить оптимальное решение. Некоторые из предложений этой категории обсуждаются более подробно.

Распределенные алгоритмы на основе координирующей системы сшивки: в системе сшивки системы сеть делится на небольшие перекрывающиеся субрегионы, каждая из которых создает оптимальную локальную карту. Далее

схема объединяет локальные карты в одну глобальную карту. Некоторые подходы этой категории рассматриваются в следующем разделе.

Гибридные схемы позиционирования. Гибридные схемы позиционирования используют различные методы позиционирования, такие как: многомерное шкалирование (MDS) и карта с близости (PDM) или MDS и Ad-hoc Positioning System (APS) для снижения стоимости связи и вычислений. Такие типы подходов изображены в:

Позиционирование на основе данных об ошибках. В процессе обмена данными между сенсорными узлами могут возникать ошибки, связанные с неидеальностью беспроводного канала. Чтобы подавить распространение ошибок [21], была предложена схема, называемая алгоритмом распознавания распространения ошибок (EWA).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хундонугбо Элизе Франк, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, Е.А.Кучерявый. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчёта. СПб : ФГУП ЦНИИС, 2008.

2. Кучерявый А. Е., Прокопьев А. В., Кучерявый Е. А. Самоорганизующиеся сети. СПб : Любавич, 2011.

3. Интернет Вещей. Кучерявый, А. Е. №1, Москва : Электросвязь, 2013 г.

4. А.В.Росляков, С.В.Ваняшин, А.Ю.Гребешков, М.Ю.Самсонов. Интернет Вещей. Самара : ПГУТИ, 2014.

5. Proceedings 33rd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). W. Heinzelman, A. Chandrakasan, H. Balakrishnan. Wailea Maui, Hawaii, USA : б.н., 2000. Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks.

6. Fuzzy Logic and Voronoi Diagram Using for Cluster Head Selection in Ubiquitous Sensor Networks. Y.Al-Naggar, A.Koucheryavy. б.м. : LNCS, Springer. 14 th NEW2AN, LNCS 8638, 27-29, 2014 г.

7. Proceedings of the First International Multi-Symposiums on Computer and Computational Sciences. Chung., D. Kim and Y. Hanzhou, Zhejiang China : б.н., 2006. Self-Organization Routing Protocol Supporting Mobile Nodes for Wireless Sensor Network. Т. 2.

8. ICACT'2015, Proceedings. N.Al-Qadami, I.Laila, A.Koucheryavy, A.S.Ahmad. Pyeongchang,Korea. : б.н., 2015. Mobility Adaptive Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks with Mobile Nodes.

9. International Conference on Advanced Communication Technology. A. Koucheryavy, A. Salim. Pyeongchang,Korea. : б.н., 2010. Prediction-based Clustering Algorithm for Mobile Wireless Sensor Networks.

10. Алгоритм кластеризации для мобильных беспроводных сенсорных сетей в трехмерном пространстве. Абакумов П. А., Кучерявый А. Е. №9, б.м. : Электросвязь, 2015 г., стр. 11-14.

11. Летающие сенсорные сети. А.Е.Кучерявый, А.Г.Владыко, Р.В.Киричек, А.И.Парамонов, А.В.Прокопьев, И.А.Богданов, А.А.Дорт-Гольц. №9, Москва : б.н., 2014 г., стр. 2-5.

12. Локализация объектов в беспроводных сенсорных сетях. Подшивалов Владимир Владимирович, Баскаков Сергей Сергеевич. №6, 2012 г., Молодёжный научно-технический вестник.

13. Кребс, В. Исследование методов локализации объектов транспортных сетей с использованием пространственных баз данных: Автореферат промоционной работы. Рига : Институт транспорта и связи, 2015.

14. Qi Jin, Minhuan Huang, and Xiaohui Kuang. Min-Max Wireless Sensor Network Topology Optimization Localization Algorithm Based on RSSI. International Journal of Computer and Communication Engineering. 2015 г., Т. 4, №1.

15. А., Голдсмит. Беспроводные коммуникации. Основы теории и технологии беспроводной связи. М. : Техносфера, 2011.

16. Расширение возможностей беспроводных сетей ZigBee: измерение координат узлов. А.Н., Еркин. 22, 2011 г., Беспроводные технологии, Т. 1, стр. 1214.

17. Дардари Д., Луисе М., Фаллетти Э. Методы спутникового и наземного позиционирования. Перспективы развития технологий обработки сигналов. Москва : Техносфера, 2012.

18. SICE Annual Conference. K.H. Lee, C.H. Yu, J.W. Choi & Y.B. Seo. Tokyo : б.н., 2008. ToA based sensor localization in underwater. стр. 1357-1361.

19. Mobility-Assisted Node Localization Based on TOA Measurements Without Time Synchronization in Wireless Sensor Networks. H. Chen, B. Liu , P. Huang, J. Liang & Y. Gu. 17, 2012 г., Mobile Networks and Applications, стр. 90-99.

20. 4th International Conference on Mobile Systems/ Applications and Services. M. Youssef, A. Youssef, C. Rieger, U. Shankar & A. Agrawala. New-York : б.н., 2006. Pinpoint: An asynchronous determination time-based location determination system. стр. 165-176.

21. Отчет МСЭ-R SM.2211-1 Сравнение методов определения

географического местоположения источника сигнала, основанныхна разнице во времени приходаи угле прихода сигнала. Женева : МСЭ-R, 2015.

22. DecaWave Limited. APS011 Application note.Sources of erroe in DW1000 based two-way ranging (TWR) schemes. [В Интернете] 2014 г. [Цитировано: 11 11 2016 г.] http://www.decawave.com/sites/default/files/resources/aps011_sources_of_error_in_twr .pdf.

23. ООО «РТЛС». Технологии позиционирования РТЛС . [В Интернете] [Цитировано: 11 11 2016 г.] http://www.rtlsnet.ru/technology/view/2.

24. Conference: Conference: Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, . Chen, H. 2008. Novel Centroid Localization Algorithm for Three-Dimensional Wireless Sensor Networks. стр. 1-4.

25. Wireless Sensor Networks and Applications. A. Savvides, C.Q Han, M B. Strivastava. Atlanta, Georgia, USA : б.н., 2002. The bits and flops of the N-hop multilateration primitive for node localization problems.

26. В., Кребс. Исследование вопросов локализации кооперативных систем транспортной телематики: Автореферат промоционной работы. Рига : Институт транспорта и связи, 2015.

27. Du, Xiaoxi. DV-Hop Localization Algorithms in Wireless Sensor Networks. Dalian : Dalian University of Technology, 2012.

28. IEEE Global Telecommunications Conference. D. Niculescu, B. Nath. San Antonio : б.н., 2001. Ad-hoc Positioning System.

29. DV Based Positioning in Ad hoc Networks. D .Niculescu, B. Nath. vol.22, 2003 г., Journal of Telecommunication Systems, стр. 267-280.

30. Воронцов, К.В. Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования. Москва : МГУ, 2007. стр. с. 18.

31. О быстрых алгоритмах синтеза плоских представлений метрических конфигураций. К.В. Воронцов, А.С. Вальков. №2, 2004 г., Искусственный Интеллект, стр. С. 43-48.

32. A Hierarchical MDS-based Localization Algorithm forWireless Sensor

Networks. Gwo-Jong Yu, Shao-Chun Wang. 4, 2008 г., Journal of Information Technology and Applications, Т. 2, стр. 197-202.

33. IEEE International Conference On Communication. Ferdews Tlili, Abderrezak Rachedi, Abderrahim Benslimane. Sydney : б.н., 2014. Time-bounded Localization Algorithm based on Distributed Multidimensional Scaling for Wireless Sensor Networks. стр. 233-238.

34. Grouping Multi-Duolateration Localization Using Partial Space Information for Indoor Wireless Sensor Networks. Hojae Lee, Sanghoon Lee, Yeonsoo Kim, Hakjin Chong. 4, 2009 г., IEEE Transaction on Consumer Electronics, , Т. 55, стр. 1950-1958.

35. IEEE National Conference On Communication. Bodhibrata Mukhopadhyay, Sanat Sarangi, Subrat Kar. Bombay : б.н., 2015. Performance Evaluation of Localization Techniques in Wireless Sensor Networks Using RSSI and LQI. стр. 1-6.

36. Proceedings of ACM Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing. Y. Shang, W. Ruml, Y. Zhang, M. Fromherz. Annapolis, MaryLand : б.н., 2003. Localization from mere connectivity. стр. 201-212.

37. Владимир Емеличев, Олег Мельников, Владимир Сарванов, Регина Тышкевич. Лекции по теории графов. М. : Наука, 1990. стр. 384.

38. Wireless sensor networks localization algorithms: a comprehensive survey. Asma Mesmoudi, Mohammed Feham, Nabila Labraoui. 6, 2013 г., International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), Т. 5, стр. 45-64.

39. Методы оценки эффективности работы. О.В. Тужилкин, Н.С. Ульянин. № 130.5. , 2012 г., Известия Южного федерального университета. Технические науки, стр. 28 - 32.

40. Коваленченко Алла Сергеевна К вопросу об оценке эффективности функционирования беспроводных сенсорных сетей // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2015. №11.

41. Lengye, Eric. Mathematics for 3D Game Programming and Computer Graphics. Boston : Course Technology PTR, 2011. стр. 576.

42. О., Дюбрул. Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических данных. б.м. : Европейская ассоциация

геостатистики, Zeist, 2002.

43. К.А. Мальцев, С.С. Мухарамова. Построение моделей пространственных переменных (с применением пакета Surfer): Учебное пособие. Казань i Казанский университет, 2014. стр. 103.

44. В. В. Демьянов, E. А. Савельева,. Геостатистика: теория и практика. [ред.] Р. В. Арутюнян. М. : Наука, 2010. стр. 327.

45. Метод позиционирования элементов сенсорной сети с использованием беспилотных летательных аппаратов. Р.В.Киричек, И.В.Гришин, Э.Ф.Хундонугбо, Д.И.Думин. №2, 2016 г., Информационные технологии и телекоммуникации, T. 4, стр. 26-32.

46. Беспилотные летательные аппараты. Tеория и практика. Часть 1. Обзор технических средств. Иноземцев, Д. № 2, б.м. : Tехнология. Беспилотные летательные аппараты, № 2, pp. 50-54, 2013. , 2013 г., Tехнология. Беспилотные летательные аппараты , стр. 50-54.

47. В.С.Моисеев. Прикладная теория управления беспилотными летательными аппаратами: монография. Казань : ГБУ «Республиканский центр мониторинга качест-ва образования», 2013.

48. У. Би-ард Рэндал, ^моти У. МакЛэйн. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. Москва i Tехносфера, 2015. стр. 312.

49. Нестеренок М.С., Подшивалов В.П. Инженерная геодезия. Минск i Вышэйшая школа, 2011.

50. Three-mobile-beacon assisted weighted centroid localization method in wireless sensor networks. Cui H., Wang Y., Lv J.& Y. Mao. 2011 г., IEEE 2nd International Conference on Software Engineering and Service Science, стр. 308 - 311.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Программа имитационной модели на MS Visual Basic

Attribute VB_Name = "Module 1" Sub Solve()

Attribute Solve.VB_ProcData.VB_Invoke_Func = " \n14" ' Макрос1 Макрос

SolverOk SetCell:="$I$6", MaxMinVal:=2, ValueOf:=0,

ByChange:="$O$2:$O$3", _

Engine:=1, EngineDesc:="GRG Nonlinear" SolverOk SetCell:="$I$6", MaxMinVal:=2, ValueOf:=0,

ByChange:="$O$2:$O$3", _

Engine:=1, EngineDesc:="GRG Nonlinear" 'SolverSolve

SolverSolve UserFinish:=True End Sub

Public Sub Expirement() 'Вычисление серии проб mdist = 0 mpx = 0 mpy = 0

For i = 1 To 41

Worksheets("p1").Cells(2, 8) = Worksheets("p1").Cells(8 + i, 11) Worksheets("p1").Cells(8 + i, 12) = Worksheets("p1").Cells(6, 5)

GenRndPoints

mdist = 0 mpx = 0 mpy = 0 For j = 1 To 10 Solve

mdist = mdist + Worksheets("p1").Cells(2, 19) mpx = mpx + Worksheets("p1").Cells(2, 15) mpy = mpy + Worksheets("p1").Cells(3, 15) ' Worksheets("p1").Cells(2, 5) = Rnd * Worksheets("p1").Cells(2, 2)

' Worksheets("p1").Cells(3, 5) = Rnd * Worksheets("p1").Cells(3, 2) Next j

mdist = mdist / 10 mpx = mpx / 10 mpy = mpy / 10

Worksheets("p1").Cells(8 + i, 13) = mdist Worksheets("p1").Cells(8 + i, 14) = mpx Worksheets("p1").Cells(8 + i, 15) = mpy Next i End Sub

Public Sub Expirement1() 'Вычисление серии проб mdist = 0 mpx = 0 mpy = 0

For i = 1 To 41

Worksheets("p1").Cells(2, 8) = Worksheets("p1").Cells(8 + i, 11) Worksheets("p1").Cells(8 + i, 12) = Worksheets("p1").Cells(6, 5)

mdist = 0 mpx = 0 mpy = 0 For j = 1 To 10 Solve

mdist = mdist + Worksheets("p1").Cells(2, 19) mpx = mpx + Worksheets("p1").Cells(2, 15) mpy = mpy + Worksheets("p1").Cells(3, 15) ' Worksheets("p1").Cells(2, 5) = Rnd * Worksheets("p1").Cells(2, 2) ' Worksheets("p1").Cells(3, 5) = Rnd * Worksheets("p1").Cells(3, 2) Next j

mdist = mdist / 10 mpx = mpx / 10 mpy = mpy / 10

Worksheets("p1").Cells(8 + i, 13) = mdist Worksheets("p1").Cells(8 + i, 14) = mpx Worksheets("p1").Cells(8 + i, 15) = mpy Next i End Sub

Public Sub GenErrors()

dotX = Application.WorksheetFunction.NormInv(Rnd, 100, 57.74) dotY = Application.WorksheetFunction.NormInv(Rnd, 100, 57.74)

End Sub

Public Sub GenRndPoints() For i = 1 To 100

Worksheets("p1").Cells(8 + i, 2) = Rnd * Worksheets("p1").Cells(2, 2) Worksheets("p1").Cells(8 + i, 3) = Rnd * Worksheets("p1").Cells(3, 2) Next i

End Sub

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Акт о внедрении

Утверждаю

Проректор по научной работе СПб ГУТ

полученных Хундонугбо Элизе Франком в диссертационной работе

"Исследование и разработка методов позиционирования узлов для построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей"

Комиссия в составе декана факультета Инфокоммуникационных сетей и систем Л.Б.Бузюкова, заместителя заведующего кафедрой сетей связи и передачи данных Р.В.Киричка и заведующей лабораторией кафедры сетей связи и передачи данных О.И.Ворожейкиной составила настоящий акт в том, что научные результаты, полученные в диссертации "Исследование и разработка методов позиционирования узлов для построения и функционирования беспроводных сенсорных сетей", использованы:

1. При чтении лекций, проведении практических занятий и лабораторных работ по курсу Самоорганизующиеся сети (Рабочая Программа № 02.12.13/683, утверждена Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М. Машковым 15.09.2015), раздел Программы:

Летающие сенсорные сети. Медицинские и наносети. Приложения, требования к передаче через сети связи. Основные элементы и принципы их взаимодействия. Архитектура сети.

2. При чтении лекций, проведении практических занятий и лабораторных работ по курсу Современные проблемы науки в области инфокоммуникаций (Рабочая Программа № 02.12.15/783, утверждена

Первым проректором-проректором по учебной работе Г.М. Машковым 21.09.2015), разделы Программы:

- Концепции развития сетей связи. Текущее состояние развития сетей. Прогнозы развития сетей связи,

- Самоорганизующиеся сети. Примеры самоорганизующихся сетей.

В указанных дисциплинах используются следующие новые научные результаты, полученные Э.Ф. Хундонугбо в диссертационной работе:

- Метод трехмерного позиционирования узлов беспроводной сенсорной сети при ее построении с использованием кригинга, позволяющий уменьшить ошибку позиционирования.

- Метод коррекции ошибок позиционирования в наземных беспроводных сенсорных сетях с использованием беспилотного летательного аппарата летающей сенсорной сети на основе аэрофотосъемки и узлов наземной БСС, оснащенных оптическими устройствами.

- Функция плотности вероятности ошибки позиционирования при позиционировании всеми узлами в радиусе связи соответствует закону Релея, а при использовании трех узлов - нормальному закону распределения.

Методика определения уменьшения длины маршрута и энергопотребления на основе оценки влияния ошибки позиционирования на длину маршрута и энергопотребление в беспроводной сенсорной сети.

Декан факультета ИКСС

Зам. заведующего кафедрой сети связи

Зав. лабораторией кафедры сетей связи