Разработка энергосберегающего метода управления формированием передаваемых сигналов в беспроводной сенсорной сети тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Ясир Муханад Джаббар Ясир

• Ясир Муханад Джаббар Ясир
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Ясир Муханад Джаббар Ясир

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИИ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ

1.1 Обзор возможностей и особенностей применения беспроводных сенсорных сетей

1.2 Анализ специфики функционирования беспроводной сенсорной сети

1.3 Анализ энергосберегающих средств формирования передаваемых

сигналов в беспроводной сенсорной сети

Выводы по главе

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ДОСТАВКИ СООБЩЕНИЙ В БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ

2.1 Разработка модели доставки сообщения в сенсорной сети

2.2 Проведение вычислительных экспериментов с применением

модели доставки сообщений в беспроводной сенсорной сети

Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА УПРАВЛЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЕМ СИГНАЛОВ, ПЕРЕДАВАЕМЫХ В БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ

3.1 Разработка метода и алгоритма управления формированием сигналов, передаваемых в беспроводной сенсорной сети

3.2 Имитационная модель функционирования беспроводной сенсорной сети

3.3 Оценивание работоспособности предлагаемого энергосберегающего

метода

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения результатов диссертаций

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельство о государственной регистрации

программы для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ В Программный код системы оценивания энергопотребления

при передаче данных оконечными устройствами беспроводной

сенсорной сети

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ЛЧМ - Линейная частотная модуляция

ПНСТ 516-2021 - Предварительный национальный

стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Интернет вещей. Спецификация LoRaWAN RU

СКК - Сигнально-кодовая конструкция

IoT - Интернет вещей

(Internet of Things)

LoRaWAN - Протокол глобальной сети беспроводной

(Long Range Wide Area связи на большие расстояния

Networks)

LPWAN - Технология глобальной сети с низким

(Low-power Wide-area энергопотреблением

Network)

WBAN - Нательные беспроводные сети

(Wireless Body Area

Network)

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка энергосберегающего метода управления формированием передаваемых сигналов в беспроводной сенсорной сети»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В настоящее время одной из основных тенденций применения цифровых технологий является создание распределенных систем, осуществляющих управление различными прикладными процессами на основе сбора, обработки и анализа данных, полученных от многочисленных маломощных сенсорных приемо-передающих устройств. Подобные системы функционируют в рамках концепций Интернета вещей (Internet of Things, IoT), «умного города», «точного сельского хозяйства» и предполагают беспроводное подключение оконечных узлов-датчиков, суммарное количество которых достигает десятков миллиардов.

Для организации IoT-инфраструктуры применяются технологии построения сетей передачи данных с низким энергопотреблением (Low Power Wide Area Network, LPWAN), создаваемые, в частности, на базе стандарта LoRaWAN (Long Range Wide Area Networks). Оконечные устройства LoRaWAN представляют собой недорогие беспроводные сенсорные узлы с большим радиусом действия (до 15 км), которые подключаются к сети с помощью шлюзов, образуя структуру «звезда из звезд». Благодаря такому способу наращивания сетевого покрытия, обеспечивается широкий территориальный охват и высокая емкость сети. К преимуществам LoRaWAN также относятся высокая чувствительность и помехоустойчивость узлов, низкие энергетические затраты оконечных устройств, экономия за счет возможности использования не лицензируемых частот. При этом технология имеет ограничения по мощности излучаемых сигналов и характеризуется невысокой скоростью передачи информации, поэтому применяется для обмена короткими сообщениями, содержащими данные измерений и управляющие команды.

Питание конечных LoRaWAN-узлов осуществляется с помощью источников электроэнергии в виде автономных элементов или аккумуляторных батарей. С учетом того, что в сети могут функционировать одновременно десятки тысяч узлов, несомненную важность приобретает снижение их

энергопотребления. Анализ показал, что предложенные разработчиками и применяемые на практике методы снижения энергетических затрат сенсорных узлов имеют ряд существенных недостатков, которые связаны с использованием эвристических алгоритмов, имеющих недостаточное теоретическое обоснование, или предполагают построение громоздких нейросетевых структур и формирование массивных обучающих данных для настройки их параметров. Это требует развития теоретических наработок, ориентированных на создание средств снижения энергопотребления сенсорных узлов.

Проведению исследований в области Интернета вещей и беспроводных сенсорных сетей посвящены работы Р.В. Киричека [3; 79], А.Е. Кучерявого [8; 15], Б.С. Гольдштейна [8], Б.Я. Лихтциндера [3], Е.М. Хорова [54; 57; 59], L. Atzori [58; 125], A. Iera [58; 125], S. Li [84], I. Moerman [53], G. Morabito [58; 125], E. De Poorter [53], L. Xu [84] и многих других отечественных и зарубежных ученых. Однако анализ научно-технической литературы показал, что несмотря на имеющиеся теоретические разработки и практические решения существует потребность в совершенствовании процесса функционирования беспроводной сенсорной сети. Вышеуказанные обстоятельства определяют актуальность разработки нового метода управления формированием передаваемых сигналов, позволяющего снизить энергопотребление оконечных устройств и обеспечивающего при этом высокую вероятность доставки сообщений в беспроводной маломощной глобальной сети с оконечными устройствами-датчиками (далее - беспроводной сенсорной сети).

Объектом исследования является процесс функционирования беспроводной сенсорной сети.

Предмет исследования - методы и алгоритмы управления формированием сигналов, передаваемых в беспроводной сенсорной сети.

Цель диссертации - совершенствование функционирования беспроводной сенсорной сети на основе разработки энергосберегающего метода управления формированием передаваемых в ней сигналов.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1. Анализ процесса формирования сигналов, передаваемых в беспроводной сенсорной сети, с позиций обеспечения энергосбережения.

2. Разработка метода управления формированием передаваемых сигналов в беспроводной сенсорной сети.

2.1. Разработка модели доставки сообщения в беспроводной сенсорной сети, которая адекватно отражает специфику передачи кадров и позволяет оценить характеристики обмена данными в сети, влияющие на её энергопотребление.

2.2. Разработка алгоритма управления формированием сигналов, передаваемых в беспроводной сенсорной сети.

3. Оценивание работоспособности предлагаемого энергосберегающего метода на основе вычислительных экспериментов.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории вероятностей и математической статистики, теории передачи информации, теоретический аппарат вероятностных графов, специализированные программные средства для выполнения экспериментальных исследований по оцениванию величины энергопотребления оконечных устройств сенсорной сети.

Достоверность результатов диссертационной работы обеспечивается корректностью математических преобразований, отсутствием противоречий с известными положениями теории и практики управления беспроводными сенсорными сетями, что иллюстрируется с помощью вычислительных экспериментов. Полученные теоретические результаты согласованы с их реализацией в практической сфере, что подтверждается успешным внедрением разработанных научно-технических решений.

Результаты, обладающие научной новизной:

1. Модель доставки сообщений в беспроводной сенсорной сети, которая адекватно отражает зависимость характеристик обмена данными между оконечными устройствами и сетевым шлюзом от вероятности доставки передаваемых кадров.

2. Метод управления формированием сигналов в беспроводной сенсорной сети на основе использования базы данных, содержащей значения параметров формирования сигналов, выбор которых позволяет снизить величину энергопотребления при передаче сообщений.

3. Имитационная модель функционирования беспроводной сенсорной сети, адекватно отражающая процесс управления формированием передаваемых в ней сигналов и позволяющая оценить величину суммарного энергопотребления устройств беспроводной сенсорной сети.

Практическая значимость полученных результатов состоит в возможности создания на их основе аппаратно-программных средств, позволяющих снизить энергопотребление узлов беспроводной маломощной глобальной сети с оконечными устройствами-датчиками. В рамках диссертации получено свидетельство о государственной регистрации программ ЭВМ № 2023682276 «Программная система оценивания энергопотребления при передаче данных оконечными устройствами Интернета вещей» [27].

Результаты диссертации внедрены на предприятии ООО «НПП «ЭИТ» БелГУ» и используются в учебном процессе НИУ «БелГУ», что подтверждено соответствующими актами внедрения.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Применение разработанного метода управления формированием сигналов в беспроводной сенсорной сети позволяет снизить энергопотребление в процессе их передачи при обеспечении требуемой вероятности доставки сообщений.

2. Результаты вычислительных экспериментов иллюстрируют работоспособность предлагаемого метода управления формированием передаваемых сигналов в беспроводной сенсорной сети.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует паспорту специальности 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика по следующим областям исследования:

п. 3 «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта»;

п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта».

Апробация результатов диссертации. Материалы исследования докладывались и обсуждались на IX Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы научных исследований» (г. Саратов, 2023); IV Международной научно-практической конференции «Актуальные аспекты научных исследований» (г. Москва, 2023); XXXIX международной научно-практической конференции «Современные научные исследования: технические и естественные науки» (г. Москва, 2023); XV Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы научных исследований» (г. Саратов, 2023), а также на научном семинаре кафедры прикладной информатики и информационных технологий НИУ «БелГУ» (г. Белгород, 2023).

Связь работы с научными направлениями, программами и проектами. Тематика работы соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники в Российской Федерации «Информационно-телекоммуникационные системы» (утверждено Указом Президента Российской Федерации от 07.07.2011 № 899). Работа связана с проведением исследований в рамках деятельности научно-образовательного цента мирового уровня «Инновационные решения в АПК», утвержденной распоряжением Губернатора Белгородской области от 13.05.2020 № 283-р.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, в числе которых 4 статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ [36; 39; 40; 43], 1 статья в журнале, индексируемом в международной базе Scopus [129], 4 работы в материалах научных конференций [37; 38; 41; 42], 1 свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ [27].

Личный вклад соискателя. Все основные научные результаты исследования получены автором самостоятельно или при его непосредственном участии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Работа изложена на 150 страницах машинописного текста, включающего 20 таблиц, 59 рисунков и список литературы из 132 наименований.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ

1.1 Обзор возможностей и особенностей применения беспроводных

сенсорных сетей

Беспроводные сети, связывающие многочисленные сенсорные узлы, в настоящее время активно применяются для сбора и последующего анализа различной телеметрической информации [11; 19]. На базе таких сетей строятся распределенные системы Интернета вещей, позволяющие осуществлять удаленный мониторинг и управление десятками тысяч подключенных объектов [18; 60; 62-66; 75-78; 93; 96; 100; 124].

Созданием, совершенствованием, внедрением и технической поддержкой IoT-систем занимаются многие отечественные и зарубежные компании [44-46]. В Российской Федерации компании, разрабатывающие и внедряющие IoT-решения, объединяются Ассоциацией Интернета вещей. В состав этой экспертной организации входит также ряд операторов связи и ведущих технических вузов нашей страны.

Одной из новейших технологий, предназначенных для построения систем Интернета вещей, является технология беспроводной передачи на дальние расстояния небольших по объему данных, которая обозначается аббревиатурой LPWAN (англ. Low-power Wide-area Network). На сегодняшний день не существует единого мнения по поводу перевода названия данной технологии на русский язык. Аббревиатура LPWAN имеет ряд русскоязычных эквивалентов [82; 22]:

- малопотребляющие сети;

- энергоэффективные сети связи дальнего радиуса действия;

- технология беспроводной связи на большие расстояния с низким энергопотреблением;

- глобальные сети с низким энергопотреблением.

Представленные выше варианты наименования данной технологии указывают на её важнейшую особенность, которая состоит в низком энергопотреблении сетевых узлов, с помощью которых обеспечивается сбор данных, поступающих от измерительных датчиков, сенсорных модулей производственного оборудования, счетчиков жилищно-коммунального хозяйства, устройств сигнализации и пр.

В настоящее время наблюдается широкое распространение технологии LPWAN для решения задач удаленного мониторинга и управления в различных прикладных сферах (см. рисунок 1.1) [89-91; 94-98; 105-109; 114-118].

Применение технологии LPWAN является одной из тенденции цифрового развития аграрных регионов [24]. На основе данной технологии предложена сеть зондов, позволяющая получать данные о состоянии окружающей среды, в частности температуры почвы сельскохозяйственных угодий [1]. Результаты круглосуточных измерений температуры почвы, производимых на глубине 10 см, поступают на сетевой веб-интерфейс и предоставляются пользователям для принятия решений о своевременном засеве и сборе культур растениеводства.

Развертывание сетей LPWAN дает возможность реализации других направлений точного земледелия [72; 127], например, осуществление удаленного мониторинга в сфере животноводства [111], получение данных о внесении удобрений в почву, содержании влаги в растениях. Дистанционное зондирование агроландшафтов на основе применения датчиков влажности, подключенных к сети, позволяет совершенствовать системы прецизионного орошения [13].

Предложен ряд решений по применению LPWAN для решения задач жилищно-коммунальной сферы [6; 25]. С использованием обмена данными по беспроводным каналам энергоэффективной сети функционирует автоматизированная система, позволяющая осуществлять мониторинг и контроль подачи сниженного газа в жилые помещения, диагностирование состояния газовых приборов, обнаружение утечки газа. При выявлении утечек или поступлении сигналов о риске возникновения пожара система прекращает подачу

газа в строение, информирует об этом дежурного оператора и соответствующее физическое лицо [26].

Сферы применения LPWAN

Умное сельское хозяйство

Промышленный Интернет вещей

Умный город

Умный дом

Медицинский Интернет вещей

Транспорт и логистика

Экология

Энергетика —

Рисунок 1.1 - Сферы применения технологии LPWAN

Известны разработки, использующие технологию LPWAN для учета показаний измерительных устройств о расходе газа [33], учета расхода электроэнергии [6], мониторинга систем водоснабжения, контроля и утечек воды [99; 104]. Применение технологии передачи небольших по объему данных для оперативного получения информации, собираемой при эксплуатации

водопроводов на больших производственных площадках, позволяет своевременно обнаруживать и устранять места утечек воды.

Технология LPWAN широко применяется для мониторинга экологической обстановки [4]. Значимой задачей поддержания комфорта горожан является мониторинг состояния окружающей среды в условиях их проживания. Для решения этой задачи предложено развертывание крупной сети датчиков шума, которые связаны с центральным сервером сбора и обработки данных посредством промежуточных базовых станций. При этом предусмотрено производить передачу данных от конечных устройств к базовой станции с периодичностью примерно 1 раз в минуту. В числе основных преимуществ такого решения отмечается возможность использования сети Интернет для проведения анализа полученных звуковых записей и последующего определения источника шума [10].

Значительное внимание уделяется вопросам контроля выбросов опасных загрязняющих веществ на основе применения LPWAN. Функционирование беспроводных сенсорных сетей может использоваться для осуществления в режиме реального времени мониторинга экологических характеристик крупных агропромышленных комплексов. В качестве примера подобного решения предложено построение автоматизированной системы выявления повышенной концентрации аммиака [26]. Отдельные разработки посвящены LPWAN-мониторингу экологической обстановки в пределах крупных природных объектов, например, для организации прибрежных наблюдений за океаническими процессами [126], а также построения ^^систем для проведения сейсмической разведки [7].

Беспроводные сети, функционирующие на базе технологии LPWAN, позволяют обеспечить энергоэффективную связь при реализации управления теми или иными технологическими процессами в индустриальной сфере [74; 130] и в сфере управления городским хозяйством [23]. В частности, предложено использование подобных сенсорных сетей для построения экономически выгодных аппаратно-программных средств мониторинга различных инженерных систем, таких как систем управления наружным освещением. Данная система

позволяет обеспечить автономное функционирование светильников с учетом их режимов работы, установленного расписания и системного времени [29].

Отмечаются перспективы использования беспроводных глобальных сенсорных сетей с низким энергопотреблением для решения задач контроля и мониторинга в сфере энергетики. Предложено применение технологии LPWAN в процессе управления добычей нефти. Измерительные устройства, которые устанавливаются на скважинах и трубопроводах, служат для выдачи данных об уровне жидкости в резервуарах, силе напора насосов, значениях давления и температуры в заданных контрольных точках. Процедуры сбора, локальной обработки и передачи этой информации на диспетчерский пункт выполняются с помощью специального теплоконтроллера. При этом обоснованы предложения об использовании возможностей сетей LPWAN для получения данных, с которыми функционирует теплоконтроллер [22].

Ряд исследований посвящен применению энергоэффективных беспроводных сенсорных сетей в транспортной сфере, в частности, при построении интеллектуальных транспортных систем [91], реализации систем наземной навигации [80]. Известны попытки адаптации технологии LPWAN для спутниковых сетей [2; 20]. С помощью LPWAN-каналов предложено объединить потоки данных, поступающих с удаленных датчиков для решения задач метеообеспечения авиарейсов. При этом используется преимущество этой 1оТ-технологии, которое состоит в том, что в районе аэропортов нет других устройств, работающих в таком же частотном диапазоне, что улучшает помехозащищенность системы в целом [31].

В целях повышения эффективности функционирования морского транспорта предложено на базе сети LPWAN строить телекоммуникационную инфраструктуру, служащую для обеспечения обмена данными при управлении движением судов. Основной задачей системы управления движением судов является информационное обеспечение кораблей, береговых служб и руководящего состава для принятия обоснованных управленческих решений при выполнении функций мореходства. Показаны примеры оснащения 1оТ-

устройствами корабельного оборудования для повышения безопасности его работы, предотвращения столкновения судов, мониторинга траектории их движения, информирования о параметрах двигателей, данных о вибрации, температуре, магнитных полях в узлах и агрегатах. В перспективе планируется проработка вопросов использования IoT-технологий для автоматизации технического обслуживания судов, а также внедрения безэкипажного судовождения [32].

В настоящее время большое внимание уделяется использованию энергоэффективных технологий передачи данных для обеспечения безопасности движения поездов и своевременности их прибытия, оптимизации расходов энергоресурсов в процессе железнодорожных перевозок, контроль доставки грузов, местоположения и состояния вагонов, состояния здоровья пассажиров и работников [35]. С учетом того, что в грузовых железнодорожных вагонах отсутствует электроснабжение, особую важность в процессе мониторинга приобретает стратегия пониженного энергопотребления. В этой связи обосновано решение о применении LPWAN-технологий для беспроводной передачи данных, предоставляемых машинистам грузовых поездов в процессе их работы [63].

Многочисленные исследования посвящены вопросам применения технологий беспроводной связи в медицинской сфере [101; 123; 128]. Для обеспечения наблюдения за пациентами, их диагностики и терапии получают распространение нательные беспроводные сети (wireless body area network, WBAN) [122]. Для обмена данными между телом пациента и медицинскими программными приложениями, которыми пользуется врач, требуется подходящая беспроводная связь. При этом требуется обеспечить передачу сигналов как между нательными датчиками и коммутатором персонального носимого устройства, так и между коммутатором и точкой доступа к базовой сети. Для энергоснабжения датчиков используются миниатюрные источники питания, которые должны работать без подзарядки в течение нескольких лет. В связи с этим для обеспечения функционирования WBAN целесообразно применение беспроводных технологий передачи данных с низким энергопотреблением [12]. Сети LPWAN

предложено использовать для передачи данных для обеспечения функционирования различного медицинского оборудования, например, устройств телемониторинга артериального давления и частоты сердца [123].

В целях реализация концепции Интернета вещей могут использоваться различные технологии беспроводной передачи данных, основные характеристики которых представлены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Характеристики технологий беспроводной передачи данных

Технология Рабочая частота Скорость передачи данных Дальность связи Потребляемая мощность

Bluetooth 2400 МГц 3 Мбит/с 10 - 100 м 100 мВт

BLE 2400 МГц 1 Мбит/с 10 м 10 мВт

ZigBee 2400 МГц; 950 МГц; 868 МГц 250 кбит/с; 40 кбит/с; 20 кбит/с 100 м 30 мВт

Wi-Fi 2400 МГц; 500 МГц 600 Мбит/с 100 м 210 мВт

Технологии LPWAN LoRaWAN 433 МГц; 868 МГц; 915 МГц 50 кбит/с 2 - 20 км 5 мВт

SigFox 868 МГц; 915 МГц 100 бит/с 10 - 50 км 10 мкВт -100 мВт

NB-IoT 700 МГц; 800 МГц; 900 МГц 200 кбит/с 1 - 10 км 200 - 700 мВт

Анализ таблицы 1.1 показывает, что использование беспроводных сетей, построенных в соответствии с технологией LPWAN, имеет значительные преимущества по сравнению с другими стандартами беспроводной связи в части энергоэффективности и дальности передачи данных. Благодаря указанным преимуществам использование протоколов технологии LPWAN является предпочтительным для реализации большинства практических приложений, представленных выше в данном подразделе работы. Одним из наиболее востребованных и распространенных стандартов LPWAN является протокол LoRaWAN [47-59; 62; 64; 67; 73; 81; 83-92; 102; 119-121]. Анализу специфики функционирования беспроводной сенсорной сети в соответствии с этим протоколом посвящен следующий подраздел диссертации.

1.2 Анализ специфики функционирования беспроводной сенсорной сети

Одним из наиболее распространенных стандартов построения и функционирования беспроводных энергоэффективных сетей дальнего радиуса действия (Low-power Wide-area Network, LPWAN), применяемых для реализации Интернета вещей, является протокол LoRaWAN [131; 132]. Стандарт LoRaWAN описан в рекомендации ITU-T Y.4480 Международного союза электросвязи как «низкоэнергетический протокол для территориально распределенных беспроводных сетей». Продвижением технологий создания таких сетей занимается Открытая некоммерческая организация LoRa Alliance, основателем которой является компания SemTech. В России данный протокол определен Предварительным национальным стандартом Российской Федерации 516-2021 «Информационные технологии. Интернет вещей. Спецификация LoRaWAN RU» [ПНСТ 516-2021].

Сеть LoRaWAN строится в соответствии с топологией «звезда из звезд» (рисунок 1.2). В состав сети LoRaWAN входят следующие элементы:

1) оконечные устройства;

2) шлюзы;

3) сервер сети;

4) сервер приложений.

Рисунок 1.2 - Топология сети LoRaWAN

Оконечное устройство является программно-аппаратным решением, выступающим в качестве узла сети, способного осуществлять обмен сообщениями в соответствии с протоколом LoRaWAN. В состав оконечных устройств могут входить различные датчики и контрольные элементы для выполнения измерительных или управляющих функций.

Шлюзы служат для ретрансляции сообщений, которыми обмениваются оконечные устройства с сервером сети. В состав шлюзов входят многоканальные приёмо-передающие устройства, позволяющие обрабатывать сигналы одновременно в нескольких каналах связи.

Сервер сети служит для маршрутизации пакетов, передаваемых с каждого устройства через шлюзы на сервер приложений. Кроме того, сервер сети

предназначен для выполнения ряда управляющих функций, в число которых входит задание расписания, осуществление адаптации скорости передачи данных, хранения и обработки принимаемых данных.

Сервер приложений является программно-аппаратным комплексом, который предназначен для приема пакетов данных оконечных устройств от сервера сети, их хранения и отображения соответствующих сообщений конечным пользователям. Сервер приложений осуществляет удаленный контроль работы оконечных устройств и сбор поступающих от них управляющих и измерительных данных.

Передача данных оконечными устройствами осуществляется в асинхронном режиме, т.е. в моменты времени, когда появляются доступные для отправки сообщения. Интенсивность передачи данных каким-либо оконечным устройством зависит от «его собственной потребности в связи» [ПНСТ 516-2021]. Начало передачи каждого сообщения отклоняется на небольшую случайную величину в соответствии с протоколом ALOHA. Данные, передаваемые оконечными устройствами, принимаются шлюзами, которые затем передают их на сетевой сервер. Принятые сетевым сервером данные передаются на сервер приложений.

Для подключения к серверу сети шлюзы используют IP-соединения. В сети LoRaWAN реализуется двусторонний обмен данными. При этом используются каналы связи двух типов: восходящие каналы связи и нисходящие каналы связи. По восходящим каналам связи сообщения передаются от оконечных устройств к сетевому серверу. По нисходящим каналам связи сообщения передаются в обратном направлении, т.е. от сервера сети к оконечным устройствам. Сеть LoRaWAN функционирует таким образом, что объем данных, передаваемых по восходящим каналам связи, преобладает над объемом данных, передаваемых по нисходящим каналам связи.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ясир Муханад Джаббар Ясир, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Автономная сеть устройств удаленного мониторинга параметров окружающей среды / И.Н. Минин, А.В. Перевалов, М.С. Южаков, А.В. Бадьин // Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР. - 2023. - № 1-2. - С. 293-295.

2. Анпилогов, В. Технологии LPWAN и возможность их адаптации для спутниковых сетей IoT / В. Анпилогов, Нгуен Дык Ань // Первая миля. - 2020. -№ 6(91). - С. 44-53.

3. Беспроводные сенсорные сети / Б.Я. Лихтциндер, Р.В. Киричек, Е.Д. Федотов [и др.]. - Москва: Научно-техническое издательство «Горячая линия-Телеком», 2020. - 236 с.

4. Борисовская, А.В. Методика определения числа сенсоров в системах мониторинга экологической обстановки с использованием LPWAN сетей / А.В. Борисовская, А.М. Тюрликов // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. - 2022. - № 3. - С. 93-100.

5. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. - 10-е издание, стереотипное. - Москва: Высшая школа, 2006. - 575 с.

6. Волошин, Е.В. Оценка применимости технологии LoRa в интеллектуальном учете электроэнергии / Е.В. Волошин // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2020. - № 7. - С. 39-45.

7. Выболдин, Ю.К. Применение беспроводных сетевых технологий при построении систем сейсмической разведки / Ю.К. Выболдин // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2022. - № 6-2. - С. 283-304.

8. Гольдштейн, Б.С. Сети связи пост-NGN / Б.С. Гольдштейн, А.Е. Кучерявый. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2013. - 160 с.

9. Джамил, К.Дж.К. Модель передачи видеопотоков в летающей беспроводной самоорганизующейся сети / К.Дж.К. Джамил, Р.В. Лихошерстов, К.А. Польщиков // Экономика. Информатика. - 2022. - Р. 49(2). - Р. 403-415.

10. Диденко, А.Ю. Оптимальные стандарты связи для развертывания сети IoT устройств мониторинга шума окружающей среды / А.Ю. Диденко, Н.В. Яготинцева // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. - 2022. - № 2(42). - С. 30-35.

11. К вопросу обеспечения связи в процессе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций на объектах строительства / И.С. Константинов, О.В. Пилипенко, К.А. Польщиков, О.Д. Иващук // Строительство и реконструкция. - 2016. - № 1(63). - Р. 40-46.

12. Кодочигова, А.В. Выбор технологий беспроводной передачи данных для медицинских приложений WBAN / А.В. Кодочигова // Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт. - 2022. - № 1(38). - С. 39-45.

13. Козенко, К.Ю. Вегетационные индексы и методы дистанционного зондирования агроландшафтов как фундамент развития прецизионного орошения / К.Ю. Козенко, О.П. Комарова // Орошаемое земледелие. - 2021. - № 2. - С. 6366.

14. Константинов, И.С. Имитационная модель передачи информационных потоков в мобильной радиосети специального назначения / И.С. Константинов, К.А. Польщиков, С.А. Лазарев // Научные ведомости БелГУ. Сер. Экономика. Информатика. - 2015. - № 13 (210). - Р. 156-163.

15. Кучерявый, А.Е. Интернет Вещей / А.Е. Кучерявый // Электросвязь. -2013. - № 1. - С. 21-24.

16. Леушин, А.В. LORA как новый вид модуляции. Принцип работы, основные параметры, помехоустойчивость / А.В. Леушин // Техника радиосвязи. -2022. - № 2(53). - Р. 28-42.

17. Лихошерстов, Р.В. Метод обеспечения качества видеотрансляции на базе летающей самоорганизующейся сети / Р.В. Лихошерстов, К.А. Польщиков // Информационные системы и технологии. - 2022. - № 5(133). - С. 109-117.

18. Менциев, А.У. Анализ характеристик и функциональных возможностей устройств IoT / А.У. Менциев, Т.Г. Айгумов, Г.А. Эмирова // Инженерный вестник Дона. - 2023. - № 2(98). - С. 12-24.

19. Модель передачи данных с восстановлением потерянных фрагментов на основе ARQ прикладного уровня / А.В. Абилов, А.В. Чунаев, А.И. Нистюк, И.А. Кайсина // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова - 2020. - № 3(4). -С. 85-94.

20. Нгуен, Д.А. Оценка энергетики абонентских радиолиний и информационной емкости спутниковой низкоорбитальной системы интернета вещей / Д.А. Нгуен // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2021. - Т. 15, № 11. - С. 32-39.

21. Обзор технологии LoRa [Электронный ресурс] // iTech. Технологии связи. - Режим доступа: https://itechinfo.ru/content/lora (дата обращения: 15.10.2023).

22. Ощепков, А.Ю. Сбор данных с нефтяных скважин с помощью теплоэнергоконтроллера ИМ2300 по Lora-технологии / А.Ю. Ощепков, С.Б. Карпов, В.С. Лопаев // Экспозиция Нефть Газ. - 2020. - № 6(79). - С. 96-98.

23. Плотность распределения базовых станций LoRa в глобальной сети LPWAN в «умном городе» / Ю.Т. Лячек, М.М.А. Мутанна, С.С.С. Нассер, М.С.А. Мутанна // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. - 2020. - № 8-9. - С. 45-52. Без файла

24. Полторыхина, С.В. Определение долгосрочных тенденций развития цифровизации в аграрных регионах Российской Федерации / С.В. Полторыхина // Вестник евразийской науки. - 2023. - Т. 15, № 2. - С. 2.

25. Попов, Е.Д. Узкополосные сети связи по технологии LPWAN для сбора и обработки телематической информации в ЖКХ / Е.Д. Попов // Молодежный вестник ИрГТУ. - 2020. - Т. 10, № 2. - С. 99-102.

26. Разработка автоматизированной системы экологического мониторинга с применением технологий IoT / Р.Б. Салихов, А.А. Гаскарова, К.В. Важдаев, А.Б. Аллабердин // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. - 2023. - № 2. - С. 60-72.

27. Свидетельство о государственной регистрации программ ЭВМ № 2023682276. Российская Федерация. Программная система оценивания

энергопотребления при передаче данных оконечными устройствами Интернета вещей / Ясир М.Д.Я., Польщиков К.А. - заявл. 11.10.23, регистр. 24.10.2023.

28. Седунов, Д.П. Расчет параметров системы беспроводного сбора данных сети Lorawan / Д.П. Седунов, А.С. Жунусова, Ю.О. Зырянова // Техника радиосвязи. - 2021. - № 2(49). - Р. 31-41.

29. Специфика реализаций комплексов управления на базе технологии LoRaWAN / В. Г. Довбня, С. Н. Фролов, К. П. Сулима, А. Н. Щитов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. - 2020. - Т. 14, № 9. - С. 24-30.

30. Сравнительный анализ эффективности ретрансляции потоковых данных в летающей сети / И.А. Кайсина, Д.С. Васильев, А.В. Абилов и др. // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. - 2019. - № 22(1). - С. 108-115.

31. Тунеголовец, Д.К. Оценка применимости технологий lorawan для организации резервного канала связи для метеообеспечения аэродромов / Д.К. Тунеголовец // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2021. - Т. 17. - № 5. - С. 25-31.

32. Фатеев, А. Е. Перспективы применения цифровых систем связи IoT в системе управления движением судов / А. Е. Фатеев, И. С. Скварник // Морские интеллектуальные технологии. - 2023. - № 3-1(61). - С. 79-88.

33. Цифровое управление системой учета газопотребления частными потребителями на базе IT-технологий / Г.Н. Мартыненко, В.И. Лукьяненко, Н.И. Гудаков, О.С. Мальцева // Научный журнал. Инженерные системы и сооружения. - 2020. - Т. 1, № 1(38). - С. 95-101.

34. Шабиб, А.Х.Т. Модели прогнозирования среднего расстояния между узлами летающей беспроводной самоорганизующейся сети / А.Х.Т. Шабиб, К.А. Польщиков, Р.В. Лихошерстов // Экономика. Информатика. - 2022. - №49(3). - С. 616-629.

35. Яронова, Н.В. Возможности применения на железнодоророжном транспорте технологий беспроводной связи / Н.В. Яронова, А.Х. Шосалманов, Ш.Ф. Ходжамов // The Scientific Heritage. - 2021. - № 63-1(63). - С. 69-72.

36. Ясир, М.Д.Я. Имитационная модель функционирования беспроводной сети с низким энергопотреблением / М.Д.Я. Ясир, К.А. Польщиков, Е.М. Маматов // Экономика. Информатика. - 2023. - Т.50, № 2. - С. 645-654.

37. Ясир, М.Д.Я. Имитационное моделирование функционирования беспроводной сенсорной сети / М.Д.Я. Ясир., И.К. Польщиков // Сборник статей XV Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы научных исследований». - Саратов, 2023. - С. 94-102.

38. Ясир, М.Д.Я. Исследование энергопотребления оконечных устройств беспроводной сенсорной сети / М.Д.Я. Ясир., И.К. Польщиков // Сборник материалов XXXIX международной научно-практической конференции «Современные научные исследования: технические и естественные науки». -Москва, 2023. - С. 179-182.

39. Ясир, М.Д.Я. К вопросу снижения энергопотребления беспроводных сенсорных узлов [Электронный ресурс] / М.Д.Я. Ясир // Инженерный вестник Дона. - 2023. - № 7. - Режим доступа: http://www.ivdon.ru/

uploads/article/pdf/IVD_30_6y23_Yaser.pdf_ef14ff9246.pdf (дата обращения:

15.10.2023).

40. Ясир, М.Д.Я. Модель доставки сообщения в сенсорной сети с низким энергопотреблением / М.Д.Я. Ясир, К.А. Польщиков, В.И. Федоров // Экономика. Информатика. - 2023. - Т. 50, № 2. - С. 439-447.

41. Ясир, М.Д.Я. Обеспечение низкого энергопотребления узлов сети LoRaWAN / М.Д.Я. Ясир., И.К. Польщиков // Сборник статей IV Международной научно-практической конференции «Актуальные аспекты научных исследований». - Москва, 2023. - С. 106-116.

42. Ясир, М.Д.Я. Оценивание характеристик доставки сообщения в сети LoRaWAN / М.Д.Я. Ясир., И.К. Польщиков // Сборник статей IX Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы научных исследований». - Саратов, 2023. - С. 156-166.

43. Ясир, М.Д.Я. Оценивание энергопотребления узлов беспроводной сети датчиков [Электронный ресурс] / М.Д.Я. Ясир, К.А. Польщиков // Инженерный

вестник Дона. - 2023. - № 9. - Режим доступа:

http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_72_9_Yaser_Polshchikov.pdf_9d83a311

4c.pdf (дата обращения: 15.10.2023).

44. 5G Slicing and Handover Scenarios: Compulsoriness and Machine Learning / A. Luntovskyy, B. Shubyn, T. Maksymyuk, M. Klymash // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2021. - №. 212. - Р. 223-255.

45. Abualhaol, I.Y. Outage probability analysis in a cooperative UAVs network over nakagami-m fading channels / I.Y. Abualhaol, M.M. Matalgah // IEEE Conference on Vehicular Technology, 2006. - Р. 1-4.

46. Abualhaol, I.Y. Performance analysis of cooperative multi-carrier relay-based UAV networks over generalized fading channels / I.Y. Abualhaol, M.M. Matalgah // International Journal of Communication Systems. - 2011. - № 24(8). - Р. 1049-1064.

47. A Fault Tolerant Surveillance System for Fire Detection and Prevention Using LoRaWAN in Smart Buildings / A. Safi, Z. Ahmad, A.I. Jehangiri [et al.] // Sensors. - 2022. - № 22(21). - Р. 8411.

48. Ahmed, N. Link characterization for aerial wireless sensor networks / N. Ahmed, S. Kanhere, S. Jha // Globecom Wi-UAV Workshop. - 2011. - Р. 12741279.

49. Albu-Salih, A.T. ASR-FANET: An adaptive SDN-based routing framework for FANET / A.T. Albu-Salih, H.A. Khudhair // International Journal of Electrical and Computer Engineering. - 2021. - № 11(5). - Р. 4403-4412.

50. A LoRaWAN Multi-Technological Architecture for Construction Site Monitoring / M. Ragnoli, D. Colaiuda, A. Leoni [et al.] // Sensors. - 2022. - № 22(22). - Р. 8685.

51. An IoT-Oriented Data Storage Framework in Cloud Computing Platform / L. Jiang, L. D. Xu, H. Cai [et al.] // IEEE Transactions on Industrial Informatics. -2014. - № 10(2). - Р. 1443-1451.

52. A study of LoRaWAN protocol performance for IoT applications in smart agriculture / B. Miles, E.-B. Bourennane, S. Boucherkha, S. Chikhi // Computer Communications. - 2020. - Vol. 164. - Р. 148-157.

53. A Survey of LoRaWAN for IoT: From Technology to Application / J. Haxhibeqiri, E. De Poorter, I. Moerman, J. Hoebeke // Sensors. - 2018. - № 18. -P. 3995.

54. A survey on IEEE 802.11ah: An enabling networking technology for smart cities / E. Khorov, A. Lyakhov, A. Krotov, A. Guschin // Computer Communications. -2015. - Vol. 58. - P. 53-69.

55. A Survey on LoRaWAN Architecture, Protocol and Technologies / M.A. Erturk, M.A. Aydin, M.T. Buyukakka§lar, H. Evirgen // Future Internet. - 2019. -Vol. 11(10). - P. 216.

56. A Survey on Scalable LoRaWAN for Massive IoT: Recent Advances, Potentials, and Challenges / M. Jouhari, N. Saeed, M.-S. Alouini, E.M. Amhoud // IEEE Communications Surveys & Tutorials. - 2023. - № 25(3). - P. 1841-1876.

57. A tutorial on IEEE 802.11ax high efficiency WLANs / E. Khorov, A. Kiryanov, A. Lyakhov, G. Bianchi // IEEE Communications Surveys and Tutorials. - 2019. - Vol. 21, No. 1. - P. 197-216.

58. Atzori, L. The Internet of Things: A survey / L. Atzori, A. Iera, G. Morabito // Computer Networks. - 2010. - № 54(15). - P. 2787-2805.

59. Bankov, D. On the limits of LoRaWAN channel access / D. Bankov, E. Khorov, A. Lyakhov // Proceedings - 2016 International Conference on Engineering and Telecommunication, EnT, Moscow, 2016. - P. 10-14.

60. Cellular network resource distribution methods for the joint servicing of realtime multiservice traffic and grouped IoT traffic / M.A. Umer, S.N. Stepanov, J. Ndayikunda, M.G. Kanishcheva // T-Comm. - 2020. - № 14(10). - P. 61-69.

61. Cheikh, I. Multi-Layered Energy Efficiency in LoRa-WAN Networks: A Tutorial / I. Cheikh, E. Sabir, M. Sadik // IEEE Access. - 2022. - № 10. - P. 91989231.

62. Clusters partition algorithm for a self-organizing map for detecting resource-intensive database inquiries in a geo-ecological monitoring system / T.N. Mahdi, J.Q. Jameel, K.A. Polshchykov // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. -2021. - № 9(4). - P. 1138-1145.

63. Connected Heterogenous Multi-Processing Architecture for Digitalization of Freight Railway Transport Applications [Электронный ресурс] / M. Losada, I. Adin,

A. Perez [et al.] // Electronics. - 2022. - Vol. 11, No. 6. - Режим доступа: https://www.mdpi.com/2079-9292/11/6/943 (дата обращения: 03.10.2023).

64. Cotrim, J.R. LoRaWAN Mesh Networks: A Review and Classification of Multihop Communication / J.R. Cotrim, J.H. Kleinschmidt // Sensors. - 2020. - Vol. 20(15). - Р. 4273.

65. Da Costa, L.A. Q-FANET: Improved Q-learning based routing protocol for FANETs / L.A. Da Costa, E. Pignaton De Freitas, R. Kunst // Computer Networks. -2021. - № 198. - Р. 108379.

66. De Rango, F. Scalable and ligthway bio-inspired coordination protocol for FANET in precision agriculture Scalable and ligthway bio-inspired coordination protocol for FANET in precision agriculture applications applications / F. De Rango, G. Potrino, M. Tropea. // Computers & Electrical Engineering. - 2019. - № 74Р. -Р. 305-318.

67. Development of a LoRaWAN IoT Node with Ion-Selective Electrode Soil Nitrate Sensors for Precision Agriculture / N. Bristow, S. Rengaraj, D.R. Chadwick // Sensors. - 2022. - Vol. 22. - Р. 9100.

68. Development of a mathematical model of video monitoring based on a self-organizing network of unmanned aerial vehicles / J.Q. Jameel, T.N. Mahdi, K.A. Polshchykov [et al.] // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2022. -№ 10(6). - Р. 84-95.

69. Extending ADR mechanism for LoRa enabled mobile end-devices / V. Moysiadis, T. Lagkas, V. Argyriou [et al.] // Simulation Modelling Practice and Theory. - 2021. - № 113. - Р. 102388.

70. Frid, H. An Approximate Method for Calculating the Near-Field Mutual Coupling Between Line-of-Sight Antennas on Vehicles / H. Frid, H. Holter,

B.L.G. Jonsson // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. - 2015. - № 63 (9). - Р. 4132-4138.

71. Grasshopper optimization based clustering algorithm (GOCA) for adaptive flying ad-hoc network (FANET) to enhance the quality of service (QoS) / A. Pandey, P.K. Shukla, R. Agrawal, A. Khare // International Journal of Scientific and Technology Research. - 2019. - № 8(11). - P. 3731-3736.

72. Hernández-Morales, C.A. Design and deployment of a practical IoT-based monitoring system for protected cultivations / C.A. Hernández-Morales, J.M. Luna-Rivera, R. Perez-Jimenez // Computer Communications. - 2022. - Vol. 186. - P. 51-64.

73. Implementation of a LoRaWAN Based Smart Agriculture Decision Support System for Optimum Crop Yield / J. Arshad, M. Aziz, A.A. Al-Huqail // Sustainability. - 2022. - № 14(2). - P. 827.

74. Industrial Internet of Learning (IloL): IloT based pervasive knowledge network for LPWAN—concept, framework and case studies / J. Qin, Zh. Li, R. Wang [et al.] // CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction. - 2021. - Vol. 3, No. 1. - P. 25-39.

75. Internet of Things (IoT): From awareness to continued use / A. Koohang, C.S. Sargent, J.H. Nord, J. Paliszkiewicz // International Journal of Information Management. - 2022. - № 62. - P. 102442.

76. Istikmal. Selective Route Based on SNR with Cross-Layer Scheme in Wireless Ad Hoc Network. / Istikmal, A. Kurniawan, Hendrawan // Journal of Computer Networks and Communications. - 2017. - P. 2017.

77. Justification for the decision on loading channels of the network of geoecological monitoring of resources of the agroindustrial complex / K. Polshchykov, A.H.T. Shabeeb, S. Lazarev, V. Kiselev // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2021. - № 9(3). - P. 781-787.

78. Khan, I.U. Smart IoT control-based nature inspired energy efficient routing protocol for Flying Ad Hoc Network (FANET) / I.U. Khan, M.A. Aziz, T.A. Cheema // IEEE Access. - 2020. - № 8. P. 56371-56378.

79. Kirichek, R. Internet of Things Laboratory Test Bed / R. Kirichek, A. Koucheryavy // Lecture Notes in Electrical Engineering. - 2016. - Vol. 348. - P. 485-494.

80. Kolobe, L. LoRa Network Planning and Deployment: A Terrestrial Navigation Application / L. Kolobe, C. K. Lebekwe, B. Sigweni // IEEE Access. -

2021. - Vol. 9. - P. 126670-126683.

81. Kufakunesu, R. A Survey on Adaptive Data Rate Optimization in LoRaWAN: Recent Solutions and Major Challenges / R. Kufakunesu, G.P. Hancke, A.M. Abu-Mahfouz // Sensors. - 2020. - Vol. 20(18). - Р. 5044.

82. Lar.tech [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://lar.tech/images/pdf/lorawan-lartech.pdf (дата обращения: 03.10.2023).

83. Lavric, A. LoRaWAN communication protocol: The new era of IoT / A. Lavric, A.I. Petrariu // 2018 International Conference on Development and Application Systems (DAS), 2018. - Р. 74-77.

84. Li S. The internet of things: a survey / S. Li, L.D. Xu // Information Systems Frontiers. - 2015. - Vol. 17. - Р. 243-259.

85. Loh, F. Towards LoRaWAN without Data Loss: Studying the Performance of Different Channel Access Approaches / F. Loh, N. Mehling, T. Hoßfeld // Sensors. -

2022. - № 22(2). - Р. 691.

86. Lora architecture for v2x communication: An experimental evaluation with vehicles on the move / K.F. Haque, A. Abdelgawad, V.P. Yanambaka, K. Yelamarthi // Sensors. - 2020. - № 20(23). Р. 1-26.

87. LoRattle - An Exploratory Game with a Purpose Using LoRa and IoT / M. Radeta, M. Ribeiro, D. Vasconcelos, N.J. Nunes // Entertainment Computing and Serious Games - First IFIP TC 14 Joint International Conference, ICEC-JCSG, 2019. -Vol. 11863. - Р. 263-277.

88. LoRaWAN-Based IoT System Implementation for Long-Range Outdoor Air Quality Monitoring / W.A. Jabbar, T. Subramaniam, A.E. Ong // Internet of Things. -2022. - Vol. 19. - Р. 100540.

89. LoRaWAN for Smart City IoT Deployments: A Long Term Evaluation / P.J. Basford, F.M.J. Bulot, M. Apetroaie-Cristea [et al.] // Sensors. - 2020. - Vol. 20(3). - Р. 648.

90. Low latency routing algorithm for unmanned aerial vehicles ad-hoc networks / A.I. Alshabtat, L. Dong, J. Li, F. Yang // International Journal of Electrical and Computer Engineering. - 2010. - № 6(1). - Р. 48-54.

91. LPWAN-based hybrid backhaul communication for intelligent transportation systems: architecture and performance evaluation [Электронный ресурс] / T. Shahgholi, A. Sheikhahmadi, K. Khamforoosh, S. Azizi // Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking. - 2021. - Vol. 2021, No. 1. - Режим доступа: https://jwcn-eurasipjournals.springeropen.com/articles/10.1186/s13638-021-01918-2 (дата обращения: 03.10.2023).

92. Machine-Learning-Based Combined Path Loss and Shadowing Model in LoRaWAN for Energy Efficiency Enhancement / M. Gonzalez-Palacio, D. Tobon-Vallejo, L.M. Sepulveda-Cano // IEEE Internet of Things Journal. - 2023. - Vol. 10(12). - Р. 10725-10739.

93. Madakam, S. Internet of Things (IoT): A Literature Review / S. Madakam, R. Ramaswamy, S. Tripathi // Journal of Computer and Communications. - 2015. -Vol. 03. - Р. 164-173.

94. Mathematical Model of Message Delivery in a Mobile Ad Hoc Network / I. Konstantinov, K. Polshchykov, S. Lazarev, O. Polshchykova // Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), 2017. - Р. 10-13.

95. Measuring diversity on a low-altitude UAV in a ground-to-air wireless 802.11 mesh network / H.T. Kung, C.-K. Lin, T.-H. Lin // IEEE Globecom Workshops. - 2010. - Р. 1799-1804.

96. Model networks for Internet of Things and SDN / R. Kirichek, A. Vladyko, M. Zakharov, A. Koucheryavy // 2016 18th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), Pyeongchang, South Korea, 31 января - 03 2016 года. Vol. 2016. - Pyeongchang, South Korea: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016. - P. 76-79.

97. Model of Neuro-Fuzzy Prediction of Confirmation Timeout in a Mobile Ad Hoc Network / I. Konstantinov, K. Polshchykov, S. Lazarev, O. Polshchykova // CEUR

Workshop Proceedings. Mathematical and Information Technologies. - 2017. -№ 1839. - P. 174-186.

98. Model of real-time flow packet transmission in amobile ad hoc network / K.O. Polshchykov, S.A. Lazarev, V.E. Kiselev, E.D. Kiseleva // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. - 2019. - № 11(8). - P. 2861-2864.

99. New Hybrid IoT LoRaWAN/IRC Sensors: SMART Water Metering System / V. Slany, P. Koudelka, E. Krcalova [et al.] // Computers, Materials and Continua. -2022. - Vol. 71, No. 2. - P. 5201-5217.

100. Nord, J.H. The Internet of Things: Review and theoretical framework / J.H. Nord, A. Koohang, J. Paliszkiewicz // Expert Systems with Applications. - 2019. -Vol. 133. - P. 97-108.

101. No Soldiers Left Behind: An IoT-Based Low-Power Military Mobile Health System Design / J.J. Kang, W. Yang, P. Haskell-Dowland [et al.] // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 201498-201515.

102. Optimizing Resources and Increasing the Coverage of Internet-of-Things (IoT) Networks: An Approach Based on LoRaWAN / M.A. Gava, H.R.O. Rocha, M.J. Faber // Sensors. - 2023. - Vol. 23. - P. 1239.

103. Park, G. Network resource optimization with reinforcement learning for low power wide area networks / G. Park, W. Lee, I. Joe // EURASIP Journal onWireless Communications and Networking. - 2020. - № 2020. - P. 176.

104. Pointl, M. Assessing the potential of LPWAN communication technologies for near real-time leak detection in water distribution systems / M. Pointl, D. FuchsHanusch // Sensors. - 2021. - Vol. 21, No. 1. - P. 1-22.

105. Polshchykov, K. Multimedia Messages Transmission Modeling in a Mobile Ad Hoc Network / Polshchykov K., Lazarev S., Zdorovtsov A. // Proceedings of the 11th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), 2017. - P. 24-27.

106. Polshchykov, K.O. Mathematical Model of Multimedia Information Exchange in Real Time Within a Mobile Ad Hoc Network / K.O. Polshchykov,

S.A. Lazarev, E.D. Kiseleva // International Journal of Computer Science and Network Security. - 2018. - 18(6). - P. 20-24.

107. Polschykov, K. The Methodology of Modeling Available for Data Traffic Bandwidth Telecommunications Network / K. Polschykov, S. Olexij, N. Rvachova // Proceedings of the X International Conference "Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science" (TCSET'2010). - 2010. -P. 158.

108. Polshchykov, K. Algorithm for receiving the recommended bandwidth of a wireless self-organizing network channel / K. Polshchykov, A.H.T. Shabeeb, S. Lazarev // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2020. - № 8(3). - P. 1873-1879.

109. Prabhu, R.S. An energy-efficient water-filling algorithm for OFDM systems / R.S. Prabhu, B. Daneshrad // Communications (ICC). 2010 IEEE International Conference, 2010. - P. 1-5.

110. Queueing Theory / P.P.Bocharov, C. D'Apice, A.V. Pechinkin, S. Salermo. - Utrecht - Boston: VSP, 2004. - 445 p.

111. Real-time extensive livestock monitoring using lpwan smart wearable and infrastructure / R. Casas, A. Hermosa, A. Marco [et al.] // Applied Sciences (Switzerland). - 2021. - Vol. 11, No. 3. - P. 1-18.

112. Research of ADR mechanism in low mobility scenario / L. Yang, H. Cui, M. Zhang [et al.] // 2022 IEEE 5th International Conference on Electronic Information and Communication Technology (ICEICT), 2022. - P. 460-463.

113. Review and experimental evaluation of ADR enhancements for LoRaWAN networks / N. Benkahla, H. Tounsi, Y.Q. Song [et al.] // Telecommunication Systems. -2021. - № 77. - P 1-22.

114. Rohi, G. Autonomous monitoring, analysis, and countering of air pollution using environmental drones / G. Rohi, G. Ofualagba // Heliyon. - 2020. - № 6(1). -P. 1-10.

115. Sahir, S. Implementation of environment gases monitoring system using lora gateway in smart cities with IoT technology / S. Sahir, Y. Abbina, P.G. Krishna // Journal of Dynamical and Control Systems. - 2020. - № 12(2). - P. 1109-1118.

116. Samil, T. LODMAC: Location Oriented Directional MAC protocol for FANETs / T. Samil, B. Ilker // Computer Networks. - 2015. - № 83(4). - Р. 76-84.

117. Shaw, J.A. Radiometry and the Friis transmission equation / J.A. Shaw // American Journal of Physics. - 2013. - № 81(1). - Р. 33-37.

118. Selecting the intersegment interval for TCP in telecomms networks using fuzzy inference system / N. Rvachova, G. Sokol, K. Polschykov, J.N. Davies // Proceedings of the 6th International Conference "Internet Technologies and Applications" (ITA), 2015. - Р. 256-260.

119. Slany, V. New Hybrid IoT LoRaWAN/IRC Sensors: SMART Water Metering System / V. Slany, P. Koudelka, E. Krcalova // Computers, Materials and Continua. - 2022. - № 71(2). - Р. 5201-5217.

120. A Survey on LoRaWAN Technology: Recent Trends, Opportunities, Simulation Tools and Future Directions / M.A.M. Almuhaya, W.A. Jabbar, N. Sulaiman, S. Abdulmalek // Electronics. - 2022. - Vol. 11(1). - Р. 164.

121. Swathika, R. Optimizing Throughput Using Effective Contention Aware Adaptive Data Rate in LoRaWAN / R. Swathika, S.M.D. Kumar // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2023. - № 690. https://doi.org/10.1007/978-981-99-2680-0_26 (дата обращения: 24.08.2023).

122. Taleb, H. Wireless technologies, medical applications and future challenges in WBAN: a survey / H. Taleb, G. Andrieux, E. Motta Cruz // Wireless Networks. -2021. - DOI: 10.1007/s 11276-021 -02780-2.

123. Telemonitoring Device of Blood Pressure and Heart Rate through Multilayer Perceptrons and Pulse Rate Variability / J. Quintanar-Gomez, D. Robles-Camarillo, F.R. Trejo-Macotela, I. Campero-Jurado // IEEE Latin America Transactions. - 2021. - Vol. 19, No. 7. - P. 1233-1241.

124. The evolution of the Internet of Things (IoT) over the past 20 years / J. Wang, M.K. Lim, C. Wang, M.-L. Tseng // Computers & Industrial Engineering. -2021. - № 155. - Р. 107174.

125. The Social Internet of Things (SIoT) - When social networks meet the Internet of Things: Concept, architecture and network characterization / L. Atzori,

A. Iera, G. Morabito, M. Nitti // Computer Networks. - 2012. - № 56(16). - P. 35943608.

126. Toward the widespread application of low-cost technologies in coastal ocean observing (Internet of Things for the Ocean) / M. Marcelli, V. Piermattei, S. Addo [et al.] // Mediterranean Marine Science. - 2021. - Vol. 22, No. 2. - P. 255-269.

127. Tu, Y. An Application of a LPWAN for Upgrading Proximal Soil Sensing Systems [Электронный ресурс] / Y. Tu, H. Tang, W. Hu // Sensors. - 2022. - Vol. 22, No. 12. - Режим доступа: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/12/4333 (дата обращения: 03.10.2023).

128. Wireless technologies, medical applications and future challenges in WBAN: a survey [Электронный ресурс] / H. Taleb, G. Andrieux, E. Motta Cruz [et al.] // Wireless Networks. - 2021. - Режим доступа: https:// link.springer.com/article/10.1007/s11276-021-02780-2 (дата обращения: 03.10.2023).

129. Yaser, M.J. Algorithm for ensuring the minimum power consumption of the end node in the LoRaWAN network / M.J. Yaser, K.A. Polshchykov, I.K. Polshchikov // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. - 2023. - Vol. 11, No. 4. - Р. 168-174.

130. Zhang, R. Design of a data acquisition and transmission system for smart factory based on NB-IoT / R. Zhang, C. Zhao, S. Cui // Lecture Notes in Electrical Engineering. - 2020. - Vol. 517. - P. 875-880.

131. Zhang, X. A Low-Power Wide-Area Network Information Monitoring System by Combining NB-IoT and LoRa / X. Zhang, M. Zhang, F. Meng // IEEE Internet of Things Journal. - 2019. - № 6(1). - Р. 590-598.

132. Zinonos, Z. Grape Leaf Diseases Identification System Using Convolutional Neural Networks and LoRa Technology / Z. Zinonos, S.A. Chatzichristofis, S. Gkelios // IEEE Access. - 2022. - № 10. - Р. 122-133.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Акты внедрения результатов диссертаций

ООО «НПП «ЭИТ» БелГУ»

ООО «Научно-производственное предприятие «Энергетические и информационные технологии» Белгородского государственного университета»_

о внедрении результатов диссертационной работы Ясир Муханад Джаббар Ясир «Разработка энергосберегающего метода управления формированием передаваемых сигналов в беспроводной сенсорной сети» на соискание ученой степени кандидата технических наук

Разработанный в диссертационной работе Ясир М.Д.Я. метод управления формированием передаваемых сигналов был использован ООО «Энергетические информационные технологии» при проектировании аппаратно-программных средств передачи телеметрических данных. Результаты, полученные на основе применения указанного метода, позволили усовершенствовать процесс разработки энергосберегающих компонентов беспроводных сенсорных систем связи.

Россия, 308023, г. Белгород, ул. Промышленная, 4 Тел [phone] E-mail: hivan60(Brambler.ru [e-mail]

N8 от // 202 ? г.

ИНН 3123206575 КПП 312301001 ОКПО 62638144 ОГРН 1093123017811 БИК 044525787 Р/с 40702810702180000817 ПАО «БАНКУРАЛСИБ» г. Москва к/с 30101810100000000787

АКТ

Директор ООО «НПП «ЭИТ» Бел

27.11.2023 г.

И.И. Олейник

130

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ В Программный код системы оценивания энергопотребления при передаче данных оконечными устройствами беспроводной сенсорной сети

(фрагмент)

Model {

Name "Model12"

Version 8.8

SavedCharacterEncoding "windows-1251" Graphicallnterface { NumRootlnports 0 NumRootOutports 0 ParameterArgumentNames "" ComputedModelVersion "1.142" NumModelReferences 0 NumTestPointedSignals 0 NumProvidedFunctions 0 NumRequiredFunctions 0 NumResetEvents 0 HaslnitializeEvent 0 HasTerminateEvent 0

IsExportFunctionModel 0

}

LogicAnalyzerGraphicalSettings "" LogicAnalyzerPlugin "on"

LogicAnalyzerSignalOrdering "" DiagnosticSuppressor "on"

SuppressorTable "22 serialization::archive 11 0 3 0 0 0 8 0" ScopeRefreshTime 0.035000 OverrideScopeRefreshTime on DisableAllScopes off DataTypeOverride "UseLocalSettings" DataTypeOverrideAppliesTo "AllNumericTypes" MinMaxOverflowLogging "UseLocalSettings" MinMaxOverflowArchiveMode "Overwrite" FPTRunName "Run 1"

MaxMDLFileLineLength 120 LastSavedArchitecture "win64" Object {

$PropName "BdWindowslnfo"

$ObjectID 1

$ClassName " Simulink.BDWindowslnfo"

Object {

$PropName "Windowslnfo"

$ObjectID 2

$ClassName " Simulink.Windowlnfo"

IsActive [1]

Location [-9.0, 0.0, 1003.0, 876.0]

Object {

$PropName

$ObjectID

$ClassName

Visible

DockPosition

Width

Height

Filter

}

Object {

$PropName $ObjectID $ClassName Visible

}

Object {

$PropName

$ObjectID

$ClassName

IsActive

ViewObjType

LoadSaveID

Extents

ZoomFactor

Offset

}

Object {

$PropName

$ObjectID

$ClassName

Type

ID

Visible

CreateCallback

UserData

Floating

DockPosition

Width

Height

}

"ModelBrowserInfo" 3

" Simulink.ModelBrowserInfo" [0]

"Left" [50] [50] [9]

"ExplorerBarInfo" 4

" Simulink.ExplorerBarInfo" [1]

"EditorsInfo" 5

" Simulink.EditorInfo" [1]

" SimulinkTopLevel" "0"

[953.0, 696.0]

[0.8]

[-1463.25, -467.5]

"DockComponentsInfo" 6

" Simulink.DockComponentInfo" "GLUE2:PropertyInspector" "Property Inspector" [0]

[0]

"Right"

[640]

[480]

WindowState

"AAAA/wAAAAD9AAAAAgAAAAAAAAC9AAAB+PwCAAAAA/sAAAAWAEQAbwBjAGsAV wBpAGQAZwBlAHQAMwEAAAAxAAAB+AAAA"

"AAAAAAA+wAAABYARABvAGMAawBXAGkAZABnAGUAdAA0AAAAAAD/////AAAAAAA AAAD7AAAAUgBHAEwAVQBFADIAIAB0AHIAZQBlACAAYwBvAG0Ac"

"ABvAG4AZQBuAHQALwBHAEwAVQBFADIAIAB0AHIAZQBlACAAYwBvAG0AcABvAG4A ZQBuAHQAAAAAAP////8AAABfAP///wAAAAEAAAAAAAAAAPwCA"

"AAAAfsAAABUAEcATABVAEUAMgA6AFAAcgBvAHAAZQByAHQAeQBJAG4AcwBwAGU AYwB0AG8AcgAvAFAAcgBvAHAAZQByAHQAeQAgAEkAbgBzAHAAZ"

"QBjAHQAbwByAAAAAAD/////AAAAJwD///8AAAPbAAAC7gAAAAEAAAACAAAAAQAAAA L8AAAAAQAAAAIAAAAP/////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA/"

"////wEAAAAA/////wAAAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wA AAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA/"

"////wEAAAB5/////wAAAAAAAAAA/////wEAAADa/////wAAAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wAA AAAAAAAA/////wEAAAFT/////wAAAAAAAAAA/"

"////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wA AAAAAAAAA/////wEAAAL9/////wAAAAAAAAAA/"

"////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA/////wAAAAAA/////wAAAAAAAAAA"

}

}

Created "Wed Jul 26 13:45:16 2023"

Creator "Пользователь"

UpdateHistory "UpdateHistoryNever"

ModifiedByFormat "%<Auto>"

LastModifiedBy "Пользователь"

ModifiedDateFormat "%<Auto>"

LastModifiedDate "Sat Aug 26 15:27:17 2023"

RTWModifiedTimeStamp 614593175

ModelVersionFormat " 1.%<AutoIncrement:142>"

ConfigurationManager "none"

SampleTimeColors off

SampleTimeAnnotations off

LibraryLinkDisplay "disabled"

WideLines off

ShowLineDimensions off

ShowPortDataTypes off

ShowEditTimeErrors on

ShowEditTimeWarnings on

ShowEditTimeAdvisorChecks off

ShowPortUnits off

ShowDesignRanges off

ShowLoopsOnError on

IgnoreBidirectionalLines off

ShowStorageClass off

ShowTestPointIcons on

ShowSignalResolutionIcons on

ShowViewerIcons on

SortedOrder off

VariantCondition off

ExecutionContextIcon off

ShowLinearizationAnnotations on

ShowVisualizeInsertedRTB on

ShowMarkup on

BlockNameDataTip off

BlockParametersDataTip off

BlockDescriptionStringDataTip off

ToolBar on

StatusBar on

BrowserShowLibraryLinks off FunctionConnectors off BrowserLookUnderMasks off SimulationMode "normal" PauseTimes "5"

NumberOfSteps SnapshotBufferSize 10 SnapshotInterval 10 NumberOfLastSnapshots LinearizationMsg "none Profile off

ParamWorkspaceSource AccelSystemTargetFile AccelTemplateMakefile AccelMakeCommand TryForcingSFcnDF off Object {

1

0

"MATLABWorkspace" "accel.tlc" "accel_default_tmf" "make rtw"

$PropName $ObjectID $ClassName model_

overrideMode_ Array { Type

Dimension Cell

PropName

}

Array { Type

Dimension Cell

PropName

}

}

ExtModeBatchMode off

ExtModeEnableFloating on ExtModeTrigType "manual" ExtModeTrigMode "normal" ExtModeTrigPort "1" ExtModeTrigElement "any"

ExtModeTrigDuration 1000 ExtModeTrigDurationFloating "auto"

"DataLoggingOverride" 7

" Simulink.SimulationData.ModelLoggingInfo" "Model12" [0U]

"Cell" 1

"Model12"

"logAsSpecifiedByModels_"

"Cell"

1 []

"logAsSpecifiedByModelsSSIDs_"

ExtModeTrigHoldOff ExtModeTrigDelay 0 ExtModeTrigDirection ExtModeTrigLevel 0 ExtModeArchiveMode ExtModeAutoIncOneShot ExtModeIncDirWhenArm ExtModeAddSuffixToVar

0

"rising"

"off" off off off

ExtModeWriteAllDataToWs off ExtModeArmWhenConnect on ExtModeSkipDownloadWhenConnect off ExtModeLogAll on

ExtModeAutoUpdateStatusClock on ShowModelReferenceB lockVersion off ShowModelReferenceBlocklO off Array {

Type "Handle"

Dimension 1

Simulink.ConfigSet { $ObjectID 8

Version "1.16.5"

DisabledProps []

Description ""

Array {

Type "Handle"

Dimension 9

Simulink. SolverCC { $ObjectID 9

Version "1.16.5"

DisabledProps []

Description ""

StartTime "0.0"

StopTime "560"

AbsTol "auto"

FixedStep "auto"

InitialStep "auto"

MaxNumMinSteps "-1" MaxOrder 5

ZcThreshold "auto"

ConsecutiveZCsStepRelTol "10*128*eps" MaxConsecutiveZCs "1000"

ExtrapolationOrder 4 NumberNewtonIterations 1 MaxStep "auto"

MinStep "auto"

MaxConsecutiveMinStep " 1 " RelTol "1e-3"

EnableMultiTasking off EnableConcurrentExecution off ConcurrentTasks off Solver "VariableStepAuto"

SolverName "VariableStepAuto"

SolverJacobianMethodControl "auto" ShapePreserveControl "DisableAll" ZeroCrossControl "UseLocalSettings" ZeroCrossAlgorithm "Nonadaptive" AlgebraicLoopSolver "TrustRegion"

SolverInfoToggleStatus off IsAutoAppliedInS IP off SolverResetMethod "Fast"

PositivePriorityOrder

AutoInsertRateTranBlk

SampleTimeConstraint

InsertRTBMode

SampleTimeProperty

10

"1.16.5" []

IIII "1"

"[t, u]" "xFinal" "xInitial" off

'1000"

}

Simulink.DataIOCC { $ObjectID Version DisabledProps Description Decimation ExternalInput FinalStateName InitialState LimitDataPoints MaxDataPoints LoadExternalInput LoadInitialState SaveFinalState SaveCompleteFinalSimState off SaveFormat "Dataset"

SignalLoggingSaveFormat "Dataset" SaveOutput SaveState SignalLogging DSMLogging InspectSignalLogs VisualizeSimOutput StreamToWorkspace StreamVariableName SaveTime on

ReturnWorkspaceOutputs off

off off

"Unconstrained"

"Whenever possible" []

off off off

on off

off on

on on

off

"streamout"

StateSaveName

TimeSaveName

OutputSaveName

SignalLoggingName

DSMLoggingName

OutputOption

OutputTimes

"xout" "tout"

"yout"

"logsout"

"dsmout"

"RefineOutputTimes"

ReturnWorkspaceOutputsName "out"

Refine

LoggingToFile

LoggingFileName

LoggingIntervals

"1"

off "out.mat" "[-inf, inf]"

}

Simulink.OptimizationCC {

$ObjectID 11

Version "1.16.5" Array {

Type "Cell"

Dimension 8

Cell "BooleansAsBitfields"

Cell "PassReuseOutputArgsAs"

Cell "PassReuseOutputArgsThreshold

Cell "ZeroExternalMemoryAtStartup"