Разработка и исследование методов обеспечения связности в беспроводных сенсорных сетях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Нуриллоев Илхом Нусратуллоевич

• Нуриллоев Илхом Нусратуллоевич
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Нуриллоев Илхом Нусратуллоевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ЗАДАЧ ПОСТРОЕНИЯ БЕСПРОВОДНЫХ

СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ

1.1 Анализ тенденций развития и области применения БСС

1.1.1 Назначение, состав и тенденции развития БСС

1.1.2 Конфигурация приложений БСС

1.1.3 Показатели качества функционированию БСС

1.1.4 Примеры приложений БСС

1.2 Анализ задач построения БСС

1.3 Анализ технологий передачи данных, применяемых при построении БСС

1.4 Выводы

ГЛАВА 2 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СВЯЗНОСТИ В

БЕСПРОВОДНЫХ ГЕТЕРОГЕННЫХ СЕТЕЙ СВЯЗИ

2.1 Понятие связности беспроводных сенсорных сетей

2.1.1 Основные характеристики сетей связи и методы их обеспечения

2.1.2 Зависимость связности от параметров сети

2.2 Гетерогенные сети связи

2.2.1 Связность БСС в гетерогенных сетях связи

2.2.2 Методы обеспечения связности в гетерогенных сетях связи

2.2.3 Модель связности в гетерогенной сети

2.2.4 Анализ особенностей показателей качества функционирования гетерогенных сетей связи

2.3 Качество функционирования БСС и его зависимость от параметров сети

2.4 Выводы

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СВЯЗНОСТИ

СЕТИ

3.1 Разработка математической модели связности сети

3.1.1 Постановка задачи

3.1.2 Случайные графы

3.1.3 Моделирование БСС случайным графом

3.1.4 Имитационное моделирование

3.2 Разработка метода обеспечения связности в гомогенной СПС

3.2.1 Выбор структурных параметров

3.2.2 Применение БПЛА в самоорганизующихся сетях

3.2.3 Обеспечение связности БСС с помощью БПЛА

3.2.4 Метод восстановление связности БСС

3.2.5 Решение задачи при ограниченных ресурсах

3.3 Метод обеспечения связности в сети связи 5G при использовании D2D коммуникаций

3.3.1 Особенности обеспечения связности в сетях 5G

3.3.2 Разрабатываемые технологии для сетей 5G

3.3.3 В2Б-соединение

3.3.4 Анализ влияния выбора транзитного узла на качество функционирования D2D коммуникаций

3.3.5 Алгоритм выбора транзитных узлов D2D-коммуникаций

3.4 Выводы

ГЛАВА 4 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

БСС

4.1 Показатели качества функционирования

4.2 Эффективная связность

4.3 Анализ зависимости показателей от параметров сети

4.4 Разработка имитационной модели БСС связи

4.5 Исследование зависимости пропускной способности от длины маршрута и подвижности узлов

4.6 Определение эффективной связности в подвижной сети

4.7 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Программы кластеризации

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Текст программы имитационной модели

ПРИЛОЖЕНИЕ В Исходные тексты имитационной модели в ОМ№Т++

5

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Акты о внедрении

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов обеспечения связности в беспроводных сенсорных сетях»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Беспроводные сенсорные сети (БСС) являются одной из основных компонент концепции Интернета Вещей и во многом определяют трафик для будущих сетей связи пятого поколения 5G. На сегодняшний день БСС интенсивно развиваются благодаря относительно низкой стоимости, скорости развертывания и возможности применения в условиях, когда затруднительно использовать кабельные сети. Технологии БСС проникают в различные сферы жизнедеятельности человека, такие как медицина, наука, физические системы безопасности, сельское хозяйство, робототехника, промышленность, военное дело и многое другое.

Как и во всех сетях связи в БСС важное место занимает вопрос обеспечения качества функционирования сети. Одним из основных показателей качества функционирования сети является связность. Под связностью в БСС понимается вероятность доступности сенсорного узла относительно другим узлам. Наличие связности между двумя узлами зависит от различных факторов, например, таких как: радиус связи узлов, направленности антенн, от взаимного расположения узлов сети и характеризуется вероятностью связности. Следует отметить, что вероятность связности выражает потенциальную (физическую) возможность доставки данных. Однако, наличие такой возможности является необходимым, но не достаточным условием для успешной доставки данных. Фактически возможность (вероятность) доставки данных зависит от качества каждого из каналов на каждом из участков маршрута. Невозможность доставки может быть вызвана перегрузками сети трафиком, потерями пакетов в канале, как из-за сторонних помех, так и из-за интерференции между узлами сети.

Отсутствие связности в БСС приведет к частичному или полному нарушению его работоспособности. Для обеспечения и полного восстановления связности первоначально, необходимо оценить вероятность связности БСС. Затем путем добавления дополнительных узлов можно восстанавливать связность БСС.

Также для определения возможности реализации тех или иных услуг важно знать такой параметр сети как эффективность связности БСС.

С учетом вышеизложенного, можно сказать что тема научной диссертации является актуальной.

Степень разработанности темы. Параметры качества функционирования всегда являлись важнейшими объектами исследований для любых сетей связи. Среди российских и зарубежных исследователей в области БСС известны труды таких ученых как А.Е. Кучерявого, А.И. Парамонова, Е.А. Кучерявого, Р.В. Киричка, А.В. Прокопьева, В.Г. Карташевский, А.В. Росляков, Б.Я. Лихтциндера, Akyildiz, W. Heinzelman, B. Khelifa, P. Varshney.

В этих работах рассмотрены и решены многие проблемы БСС, такие как увеличение времени жизненного цикла, кластеризация, маршрутизация, покрытия. Однако, задачи оценки и обеспечения связности до настоящей времени не являются полностью решенными. Лишь в работах Кранкиса и Крона предлагается использования направленных антенн и кооперативной передачи для увеличения связности. Вопросы математической оценки вероятности связности, и увеличения связности путем добавления дополнительных узлов, согласно определенного алгоритма не были исследованы, до настоящей времени. Также не было исследовано зависимость качества обслуживание от вероятности связности.

Цель работы и задачи исследования. Цель работы состоит в обеспечении необходимой связности и полноты оценок качества функционирования беспроводных сенсорных сетей путем разработки модельно-методического аппарата.

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

- Анализ тенденций развития и области применения БСС

- Анализ задач построения БСС

- Анализ методов обеспечения связности в беспроводных гетерогенных сетях связи

- Разработка математической модели связности БСС

- Разработка методов обеспечения связности сети

- Исследование показателей качества функционирования БСС

Предмет исследования. Модели и методы оценки и обеспечения связности и качества функционирования беспроводных сенсорных сетей.

Объект исследования. Свойства связности и качество обслуживания в беспроводных сенсорных сетях.

Научная новизна. Основными новыми научными результатами являются следующие:

-Разработана модель, описывающая вероятность связности беспроводной сенсорной сети, размещенной в трехмерном пространстве отличающаяся от известных моделей тем, что для нее определены ошибка оценки связности и условия применимости.

- Разработан метод обеспечения и восстановления связности беспроводной сенсорной сети в трехмерном пространстве путем введения близкого к оптимальному количества дополнительных узлов с учетом значимости узлов, который в отличие от известных методов, позволяет выбрать близкую к оптимальной локализацию дополнительных узлов с учетом их значимости при ограниченном ресурсе сети.

- Впервые предложена модель эффективной связности, позволяющая численно оценить возможность доставки данных в беспроводной сенсорной сети, отличающаяся от известных моделей тем, что она учитывает, как вероятность связности, так и качество обслуживания трафика.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит, прежде всего, в разработке нового метода оценка вероятность связности БСС и нового метода восстановления и обеспечения связности с использованием БПЛА. Кроме того, введен новый показатель качества функционирования, который позволяет оценивать возможность сети для предоставления тех или иных услуг.

Практическая значимость диссертационной работы состоит, в создании научно-обоснованных рекомендаций для оценки вероятность связности БСС, а

также алгоритм, который позволяет эффективно добавляет дополнительные узлы для восстановления и обеспечения связности БСС.

Кроме того, предложен новый метод, по которому можно заранее определят возможность реализации тех или иных услуг связи поверх рассматриваемой беспроводной самоорганизующийся сети. При этом учитываются особенности технологии узлов сети.

Результаты диссертационной работы используются в кафедре ССиПД СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича при чтении лекций, проведении практических занятий и лабораторных работ.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы теории графов, математического анализа, теории вероятностей, имитационного моделирования.

Для построения аналитических моделей численного анализа использовался программный математический пакет Mathcad 15 и MS Exel. Имитационное моделирование выполнялось с помощью симулятора OMNeT++.

Положения, выносимые на защиту.

1. Модель, описывающая вероятность связности беспроводной сенсорной сети, размещенной в трехмерном пространстве и определение области ее применения.

2. Метод обеспечения и восстановления связности беспроводной сенсорной сети путем добавления близкого к оптимальному количества узлов, с учетом значимости узлов.

3. Модель эффективной связности беспроводной сенсорной сети, позволяющая численно оценить возможность доставки данных с учетом вероятности связности и качества обслуживания трафика.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность результатов работы подтверждается корректным применением математического аппарата, результатами имитационного моделирования и широким спектром

публикаций и выступлений, как на российских, так и на Международных конференциях:

The 15th International Conference NEW2AN/ruSMART 2016-17 (сентябрь/2016, август/2017), Internet of Things and its Enablers (INTHITEN) (декабрь 2016), на 71-й, 72-й, 73-й научно-технических конференциях посвященных Дню радио (апрель 2016, апрель 2017, апрель 2018 соответственно),

Публикации. Материалы, отражающие основные результаты диссертационной работы, опубликованы в отраслевых журналах, сборниках трудов конференций. Всего опубликовано 10 работ, из них 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации, 2 статьи в зарубежном научно-техническом сборнике (Scopus), и 6 статьи в журналах, включенных в РИНЦ.

Структура и объем диссертации. Диссертация включает содержание, введение, четыре главы, библиографический список из 1 12 наименований, четыре приложения. Текст работы содержит 140 страниц (без учета приложений) и 43 рисунка.

Личный вклад автора. Основные результаты диссертации получены автором самостоятельно.

ГЛАВА 1

АНАЛИЗ ЗАДАЧ ПОСТРОЕНИЯ БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ

1.1 Анализ тенденций развития и области применения БСС

1.1.1 Назначение, состав и тенденции развития БСС

Беспроводные сенсорные сети (БСС) являются одной из основных компонент концепции Интернета Вещей [100] и во многом определяют трафик для будущих сетей связи пятого поколения 5G. На сегодняшний день БСС интенсивно развиваются благодаря относительно низкой стоимости, скорости развертывания и возможности применения в условиях, когда затруднительно использовать кабельные сети.

Технологии БСС проникают в различные сферы жизнедеятельности человека, такие как медицина, наука, физические системы безопасности, сельское хозяйство, робототехника, промышленность, военное дело и многое другое [14,16,17,20]. Поэтому иногда БСС называют всепроникающими (Ubiquitous Sensor Network). Решения приложения БСС ориентировано и для пользователей (людей) и для контроля машин (механизмы, автомобили, роботы). Последнее также включает в себя устройств с машинно-ориентированной связью (МОС), под которым подразумевается связь между двумя и более устройств без вмешательства человека. Основные задачи БСС условно можно классифицировать как:

-мониторинг физического состояния (например, окружающей среды: температура, влажность, освещенность, задымленность и т.д.; организма человека: основные жизненные показатели различных органов; технических систем и т.д.);

-обработка данных полученных в результате мониторинга; -управление, т.е. воздействие на те или иные процессы на основе полученных данных.

Мониторинг, как правило, связан с использованием различного рода чувствительных или измерительных элементов (сенсоров), позволяющих оценить состояние контролируемого объекта. Обработка связана с использованием вычислительных ресурсов, либо самих сенсорных узлов, либо выделенных узлов (серверов) и соответствующего программного обеспечения, реализующего решение конкретных задач. Управление предполагает наличие некоторых исполнительных устройств (активаторов), способных при получении команды выполнить некоторую работу, необходимую для реализации цели функционирования сети.

Элементы беспроводной сенсорной сети условно можно разделить на три основные группы:

1) Сенсорный узел - эта элемент БСС который способен собирать данные из окружающей среды с помощью различных сенсоров. Также он имеет возможность передавать собранные данные, используя радиоканал другому элементу сети, например, для дальнейшей обработки этих данных.

2) Сервер или контроллер (шлюз) - эта устройства и программное обеспечение, которые производят сбор данных от сенсорных узлов, их обработку, хранение и периодическое обновление. Сервер также необходим для передачи информацию (команд) узлам сети и отдельным исполняющим устройствам.

3) Исполнительное устройство (или активатор) - эта устройства, которые выполняют те или иные действия на основе полученных данных (команд) от контроллера. Как правило, рассматривают три типа активаторов:

а) информационные активаторы, которые предназначены для обеспечения визуального, звукового и сенсорного взаимодействия с человеком;

б) активаторы-шлюзы, которые предназначены для обеспечения передачи контрольных сигналов для других сетей;

в) активаторы-машины, которые являются электромеханическими устройствами предназначенные для физического взаимодействия с внешней средой.

Если рост проникновения технологий БСС в мире охарактеризовать

получаемыми от использования этих сетей доходами, то по данным Zion Market

Research [112], прогноз роста доходов составляет в среднем более 70% в года.

Динамика изменения доходов в мире приведена на рисунке 1.1.

12000

10000

§ 8000

1 6000

СО

§ 4000

2000

0

Рисунок 1.1 - Прогноз изменения доходов от использования БСС в мире

ПЗ_Ы_Ы___Ы_Ы_l_L

2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

Год

Как видно и приведенного прогноза, в настоящее время и в перспективе наблюдается стабильный рост интереса к БСС и их использования.

На рисунке 1.2 приведен прогноз Cisco, и его экстраполяция до 2022 года [104], о росте устройств Интернета вещей, на рисунке 1.3 прогноз изменения доли вещей включенных в сеть связи.

Год

Рисунок 1.2 - Прогноз роста количества устройств Интернета вещей в мире

4,0 3,5 3,0 I 2,5

I

си ей

0 2,0

1 ' ^

о 1,5

п. а

1,0 0,5 0,0

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

Год

Рисунок 1.3 - Прогноз проникновения устройств Интернета вещей, включенных в сети связи в мире

Из рисунков 1.2 и 1.3 видно, что предполагается как рост количества устройств Интернета вещей, так их проникновения доли этих устройств, включенных в сети связи. В настоящее время, и в обозримой перспективе, большинство этих устройств будут представлять собой элементы БСС.

Приведенные выше результаты анализа подтверждают актуальность тематики исследовании в области построения БСС.

1.1.2 Конфигурация приложений БСС

Конфигурация называется децентрализованным, когда спрос на центральный канал связи и на контроллеров минимально. Децентрализованная конфигурация является более универсальным для приложения БСС в плане гибкости, распространенности и надежности. Это обеспечивает возможность использования данной конфигурации во многих приложениях, включая

приложений управления чрезвычайными ситуациями. Так как в централизованной конфигурации существует высокий риск отказа системы в случае неисправности одного из элементов сети.

Централизованная конфигурация приложений БСС - это когда любые данные для принятие решения сетью проходят через контроллеры и предоставляется активаторам через центральный канал связи. Это используется когда активаторы могут связываться с сетью только через центральный канал связи и/или нежелательно изменить структуру сети.

Ad-hoc конфигурация использует ad-hoc сетей (ZigBee, Bluetooth и т.д) для доставки данных к активаторам. Данная конфигурация используется когда существует возможность расширять инфраструктуру сети и активаторы имеют некоторые возможности ad-hoc сетей.

1.1.3 Показатели качества функционированию БСС

Связность. Эта параметр сети, который описывает существования связи между элементами сети. В БСС существуют возможность таких соединений:

Обязательное:

- связь контроллера с активатором;

- связь контроллера с сенсорными узлами (сенсорные узлы каждый с каждым);

- связь контроллера с элементами NGN-сети.

Рекомендованное:

- связь активатора с сенсорными узлами.

Необязательное:

- связь между активаторами;

- связь активатора с элементами NGN-сети;

- связь элементов NGN-сети с сенсорными узлами.

Мобильность. Помимо стационарных узлов БСС также должен поддерживать мобильность элементов сети. Данная требования вызвано тем, что многие приложения БСС требует мобильности устройств. Одно из таких приложений, контроль здоровья пациента, который движется внутри помещения, на транспорте и т.д. Мобильность БСС можно классифицировать на три основные типы:

- Мобильность внутри сенсорной сети, когда сенсорный узел перемещается внутри самой сенсорной сети;

- Мобильность между сенсорными сетями, когда сенсорный узел перемещается между различными сенсорными сетями.

- Мобильность сети, когда сама сенсорная сеть перемещается между инфраструктурными сетями, такой как NGN.

Осведомленность о контексте. Контекст - эта информация, которая может использоваться для определения характеристики среды пользователя[Ь-ITU-T Y.2002]. Осведомленность о контексте - это возможность определять любую последующую операцию в процессе электросвязи или ином процессе, а также влиять на эту операцию путем обращения к статусу соответствующих объектов, которые формируют согласованную среду, составляющую контекст [ITU-T Y.2201]. Контекстная информация играет важную роль в принятие решения сетью при выполнении задач возложенную на БСС. Она должна быть собрана и предоставлена к соответствующим элементам сети. Задержка при предоставлении обновленной контекстной информации должна быть таким, чтобы не ухудшала надежность функционирования БСС. Примерами таких информации являются: технологические возможности каждой элементы сети; информация об их местонахождения; состояние узлов сети; нагрузка трафика и вычислительная нагрузка элементов сети; информация о неисправности узлов.

Осведомленность о местонахождении. Для приложений БСС требуется поддержка информации о местонахождении элементов сети: группа сенсорных узлов, активаторов и при необходимости каждого индивидуального узла.

Осведомленность о присутствии. Информация о присутствии делятся на две части: сетевое присутствие и операционное присутствие. Под сетевым присутствием подразумевается информация о связности и готовности элемента сети к взаимодействию с другими элементами сети. Операционной присутствии означает информацию о работоспособности узла и выполняющий им операции на текущий момент.

Осведомленность о неисправности. БСС должна иметь осведомленность о неисправности и должна реагировать на неисправность или отказ любого объекта сети. Эта необходимо для обеспечения надежности и доступности сети.

Маршрутизация. Приложении БСС требуют поддержка маршрутизации с использованием распределенных механизмов, такой как P2P. Требуется определять предпочтительный путь между любой парой объектов сети. Выбор пути может быть основан на статистических данных или данных реального времени для учета перегрузки трафика между этими двумя объектами.

Масштабируемость. Приложения БСС требуют обеспечения масштабируемости за счет использования Р2Р и/или других распределенных механизмов, чтобы емкость инфраструктуры БСС для предоставления услуг пользователям была пропорциональна или почти пропорциональна количеству сенсорных узлов и исполнительных механизмов.

Отказоустойчивость. БСС должна обеспечивать работоспособность сети в случае отказа одного или несколько узлов одновременно. В случае отказа одних узлов их возможности динамически будут заменены возможностями других узлов.

Безопасность. БСС требует надежной защиты из-за очень чувствительных данных. Следует учитывать, что крошечные сенсорные узлы не могут обеспечить все функции безопасности, поскольку они имеют множество системных ограничений. Таким образом, собранные сенсорами данные, передаваемые по сети, могут не иметь надежного шифрования или защиты. БСС имеют следующие основные требования безопасности: использование транспортных протоколов устойчивых к атакам и использование средств обнаружения атак.

Управления чрезвычайных ситуаций. Некоторые приложения БСС обеспечивают поддержку раннего предупреждения о чрезвычайных ситуациях, усиленную рекомендациями по спасению от чрезвычайных ситуаций, основанными на особенностях осведомленности о местоположении пользователя и персонализации услуг в соответствии с медицинскими особенностями или обязанностями пользователей.

1.1.4 Примеры приложений БСС

Чрезвычайные ситуации. Ежегодно тысячи людей погибают в результате чрезвычайных ситуаций. Поэтому правительство многих государств, все больше акцентирует внимание на решение задач о предотвращении таких ситуаций и своевременное эвакуация людей на безопасное место. Системы управления чрезвычайными ситуациями на базе БСС могут быть одним из методов решений данной задачи.

Система управления чрезвычайными ситуациями [B-ITU News] использует датчики (сенсорные узлы) для наблюдения за физическими условиями здания (температура, дым и т. д.). При входе в здание мобильный терминал пользователя (например, телефон, КПК или планшетный ПК) автоматически подключается к инфраструктуре БСС и получает данные от датчиков.

Система управления чрезвычайными ситуациями автоматически обнаруживает аварийные ситуации. В этом случае пользовательское оборудование запускает программное обеспечение для использования в экстренных случаях. Он дает инструкции о том, как покинуть здание самым безопасным способом, например:

- планы эвакуации или карты;

- пошаговые звуковые команды и визуальные подсказки (например, фотографии интерьера с наложенными стрелками к выходу);

- видео, показывающие, как использовать оборудование безопасности.

Содержание этих инструкций зависит от различных факторов, например:

- состояние здания, где датчик обнаружил источник опасности, такие как доступность и уровень опасности комнат и путей эвакуации;

- положение пользователя определяется ближайшим узлом сети или с помощью GPS;

- состояние здоровья пользователя определяется оборудованием электронного здравоохранения (ehealth).

Кроме того, система учитывает специальную информацию, содержащую как потребности, так и обязанности. Это могут быть ограничения движения и чувства, для людей с ограниченными возможностями, которые влияют на выбор маршрута. В то же время специальному персоналу здания могут потребоваться конкретные инструкции по выполнению служебных обязанностей (например, специалисты по аварийным ситуациям во время аварии на АЭС).

Исполнительные устройства (например, автоматические двери, аварийное освещение и спринклеры) также получают команды от системы и начинают работать.

Центр экстренной помощи и/или аварийные службы также получают информацию о чрезвычайной ситуации, включая ее тип и место происхождения.

Если сенсорные узлы не обнаруживают никакие аварийные ситуации, то потребление энергии системы должно быть уменьшено. Сенсорные узлы и исполнительные устройства могут находиться в спящем режиме большое часть времени или быть использованы для других применений. Однако при обнаружении чрезвычайной ситуации система должна переключиться в специальный режим, чтобы как можно скорее (не более 15 минут) спасти людей, например,:

- все сенсорные узлы и мобильные терминалы пользователя должны выходить из режима сна;

- трафик, не связанный с эвакуацией, должен быть отброшен, чтобы обеспечить низкую задержку и высокую скорость передачи;

- программные приложения, работающие на мобильных пользовательских терминалах и не требующиеся для эвакуации (например, игры, медиаплееры), должны быть приостановлены, чтобы уменьшить потребление аппаратных ресурсов (процессор, память и т.д.) и переключить внимание пользователя полностью на эвакуационные задачи.

Прогноз погоды. Еще одним приложением БСС является информация о прогнозе погоды. Сенсорные узлы устанавливаются на морские побережья, реки и другие определенные места, где сенсорные узлы собирают метеорологические данные, такие как влажность, температура, давление и т.д. Собранные сенсорными узлами данные передаются через сети связи общего пользования на серверы поставщиков услуг или национальный метеорологический центр. Серверы обрабатывают и периодически обновляют данные. Пользователи могут получать данные о прогнозе погоды через свои ПК или телефоны.

Медицинские услуги. Другим приложением БСС могут быть мониторинг здоровья пациента. Сенсорные узлы могут быть имплантированы или надеты на теле пациента, которые измеряют температуру, давление, сердцебиение уровень сахара в крови и т.д. Данные передаются через шлюз на серверы поставщика услуг или больницы. В случае необходимости приложения сама вызывает службу скорой помощи. А также родные пациента тоже могут получать информацию о состоянии здоровья своих близких.

1.2 Анализ задач построения БСС

БСС можно классифицировать по различным характеристикам их элементов. Сенсорные сети состоят из трех основных элементов: сенсорный узел, выполняющий функции сбора информации и передачи данных, транзитный узел для транзита трафика от сенсорного узла в шлюз и узел шлюза для взаимодействия с сетью связи общего пользования (ССОП). При этом транзитный узел может выполнять и функцию сенсорного узла. Также БСС

классифицируются по способу размещения их узлов: сети то стационарными и подвижными узлами. По продолжительности функционирования: длительного функционирования и кратковременного функционирования.

В качестве технологии передачи данных в БСС используется различные технологии беспроводной связи, работающие в не лицензируемой полосе частот. На сегодняшний день, наибольшее распространение получили такие технологии как Bluetooth, Wi-Fi и ZigBee. Эти технологии имеют существенные отличия в части пропускной способности, энергопотребления и некоторых других параметров, однако они используют близкие диапазоны частот и могут служить базовыми технологиями построения самоорганизующихся сетей.

Построение БСС, как правило, вязано с решением некоторых конкретных прикладных задач (одной или нескольких) конкретной области, речь о которых шла выше. Для решения этих задач сеть должна обеспечивать предоставление определенных услуг. Эти услуги могут быть связаны с получением, доставкой и обработкой информации.

Со стороны реализуемой услуги (услуг), в зависимости от прикладной области и решаемых задач, к показателям качества функционирования БСС могут предъявляться различные требования. Очевидно, что в отличие от традиционных сетей связи, ориентированных на предоставление, распространенных услуг связи диапазон требований к БСС, определяется конкретными прикладными задачами и может быть существенно шире. В настоящее время, во многих случаях, БСС допускают расширение этого диапазона в сторону «смягчения» требований. Для решения многих задач допускаются большие значения потерь и задержек доставки сообщений (сети с допустимыми задержками DTN - Delay Tolerant Network). Однако, некоторые задачи могут иметь и более жесткие требования к параметрам функционирования, например, услуги с высокой интерактивностью, такие как управление удаленными механизмами, транспортными средствами, летательными аппаратами и т.д. Направление развития этих услуг получило отражение в концепции Тактильного интернета (TI - Tactile Internet).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нуриллоев Илхом Нусратуллоевич, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бузюков Л.Б., Окунева Д.В., Парамонов А.И. Анализ временных параметров обслуживания трафика беспроводной самоорганизующейся сети. T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Т. 10. № 10. С. 66-75.

2. Бузюков Л.Б., Окунева Д.В., Парамонов А.И. Проблемы построения беспроводных сенсорных сетей. Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 1. С. 5-12.

3. Бузюков Л.Б., Окунева Д.В., Парамонов А.И. Исследование характеристик самоорганизующейся беспроводной сети при различных способах размещения узлов. Труды учебных заведений связи. 2016. Т. 2. № 1. С. 28-32.

4. Вентцель Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. - М.: Наука, 1969. -

576 с.

5. Вишневский В., Лаконцев Д., Сафонов А., Шпилев С. Mesh-сети стандарта IEEE 802.11s - технологии и реализация. Первая миля. 2008. №2-3. с. 26-31.

6. Выборнова А.И. Модели беспроводных сенсорных сетей для различных применений / Выборнова А.И. // Электросвязь. 2013. № 1. С. 24-27

7. Иванова О.Н. Телефония в датах. МТУСИ, Москва, 2006.

8. Киричек Р.В. Сети беспилотных летательных аппаратов как элемент инфраструктуры умных городов./72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио. Труды конференции. 2017. С.166-167.

9. Киричек Р.В. Метод организации гетерогенного летающего шлюза для обслуживания устройств интернета вещей с низким энергопотреблением/ Киричек Р.В, Динь Ч.З./ 72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио. Труды конференции. 2017. С.204-205.

10. Киричек Р.В. Обеспечения связи движущихся узлов VANET с помощью БПЛА на основе подобия их однонаправленных траекторий движения/ Киричек Р.В, Шилин П.А./ 72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио. Труды конференции. 2017. С.205-207.

11. Киричек Р.В. Исследование использования БПЛА как временного узла сети VANET/ Киричек Р.В, Шилин П.А / Электросвязь. 2016. №9. С.54-57.

12. Киричек Р.В. Летающие сенсорные сети - новое приложение интернета вещей/Кучерявый А.Е., Владыко А.Г., Киричек Р.В./АПИНО IV сборник научных статей в 2 томах. 2015. С. 17-22.

13. Киричек Р.В., Парамонов А.И., Прокопьев А.В., Кучерявый А.Е. Эволюция исследований в области беспроводных сенсорных сетей. Информационные технологии и телекоммуникации. 2014. № 4 (8). С. 29-41.

14. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок. - М. : Машиностроение, 1979. - 432 с.

15. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход / Н. Кристофидес. - М.: Мир, 1978, 432 с.

16. Кучерявый А.Е.. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. - СПб : Любавич, 2011. - 312 с.

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

18. Кучерявый А.Е... Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчета / Кучерявый А.Е., Парамонов А.И., Кучерявый Е.А. // М, ФГУП ЦНИИС, 2008.-290 с.

19. Кучерявый А.Е.. Пакетная сеть связи общего пользования / А.Е. Кучерявый, Л.З. Гильченок, А.Ю. Иванов. - С.-Петербург : Наука и техника, 2004. - 272 с.

20. Кучерявый А.Е. От e-России к u-России: тенденции развития электросвязи / Кучерявый А.Е., Кучерявый Е.А. // Электросвязь, №5, 2005 - С. 1012.

21. Кучерявый А.Е., Парамонов А.И. Модели трафика для сенсорных сетей в U-России. Электросвязь. 2006. № 6. С. 15-19.

22. Кучерявый А.Е., Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И., Прокопьев А.В. Обеспечение связности беспроводных сенсорных узлов гетерогенной сети. Информационные технологии и телекоммуникации. 2015. № 1 (9). С. 115-122.

23. Кучерявый А. Е. Самоорганизующиеся сети и новые услуги. Электросвязь. - 2009. - № 1.

24. Кучерявый А.Е. Архитектура сотовой системы 5G на базе МЕС./Атея А.А., Мутханна А.С./ АРТСТ-2017. РУДН. 2017. С. 23-29.

25. Кучерявый А.Е. Многоуровневая облачная архитектура для услуг тактильного интернета./ Атея А.А., Выбронова А.И./Электросвязь. 2017. №2 С.26-30.

26. Кучерявый А.Е./ Сети связи пятого поколения как основа цифровой экономики./ Бородин А.С., Кучерявый А.Е./ Электросвязь. 2017. №5 С.45-49.

27. Кучерявый А.Е./ Тактильный интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками./Маколкина М.А., Киричек Р.В./ Электросвязь. 2016. №1 С.47-52.

28. Мутханна А.С., Выборнова А.И., Парамонов А.И. Исследование перегрузок во всепроникающих сенсорных сетях. Электросвязь. 2016. № 1. С. 5359.

29. Мутханна А. С. Кластеризация в сетях 5G / Кучерявый А. Е., Гимадинов Р. Ф., Мутханна А. С.// ИТТ, СПБГУТ (Санкт-Петербург) ISSN: 2307-1303. Электронный ресурс., режим доступа: http://www.sut.ru/doci/nauka/review/1-15.pdf

30. Мутханна А.С. D2D - коммуникации в сетях мобильной связи пятого поколения 5G/ Мутханна А.С., Кучерявый А.Е. // Информационные технологии и телекоммуникации , СПБГУТ (Санкт-Петербург) ISSN: 2307-1303, С. 51-63. Электронный ресурс., режим доступа: http://www.sut.ru/doci/nauka/review/4-14.pdf

31. Нетес В.А. Надежность сетей связи в период перехода к NGN /Вестник связи №9, 2007

32. Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Метод оценки и обеспечения связности в беспроводной сенсорной сети. Электросвязь. 2017. №7. С.39-44.

33. Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. Эффективная связность беспроводной сенсорной сети. Электросвязь. 2018. №3. С.68-74.

34. Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. Модель связности для беспроводных сенсорных сетей. В сборнике: 71-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. 2016. С. 176-177.

35. Нуриллоев И.Н., Киричек Р.В., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Обеспечение связности наземных сегментов летающей сенсорной сети с помощью БПЛА В сборнике: Интернет вещей и 5G 2016. С. 21-25.

36. Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. Восстановление связности беспроводной сенсорной сети. В сборнике: 72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. 2017. С. 195-196.

37. Нуриллоев И.Н. Исследование зависимости связности сенсорной сети от способа размещения ее узлов./ Нуриллоев И.Н., Парамонов.// СПбНТОРЭС. 73-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. 2018. С. 226-228.

38. Нуриллоев И.Н. Исследование зависимости связности от параметров качества функционирования БСС.// СПбНТОРЭС. 73-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. 2018. С. 228-229.

39. НТП 112-2000 Нормы технологического проектирования. Городские и сельские телефонные сети

40. Парамонов А. И., Модели потоков трафика для сетей М2М / Парамонов А. И. // М.: «Электросвязь», № 4, 2014 г.

41. Парамонов А.И. Задача распределения ресурсов в летающей сенсорной сети/ Парамонов А.И, Киричек Р.В, Захаров М.В./ 70-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио. Труды конференции. 2015. С.198-199.

42. Парамонов А.И. Модели концентрации трафика М2М и оценка его влияния на РоБ в сетях 50/ Парамонов А.И, Дао Ч.Н./ Электросвязь. 2018. №4. С. 47-54.

43. Парамонов A.K Задачи кластеризации D2D коммуникаций в сетях пятого поколения./ Парамонов A.^ Хуссейн ОА./ AПИHО-VII. 2018. С. 610-б14.

44. Райгородский A. М. Модели случайных графов / A. М. Райгородский. -М.: МЦНМО, 2011. - 136 с.

45. Рекомендация МСЭ-R P.1238-5. Данные о распространении радиоволн и методы прогнозирования для планирования систем радиосвязи внутри помещений и локальных зоновых радиосетей в частотном диапазоне 900 МГц - 100 ГГц.

46. Росляков A. В. Интернет вещей / Росляков A. В., Ваняшин С.В., Гребешков A. Ю., Самсонов М. Ю. - Самара: ПГУТИ, 2014.

47. Соколов H.A. Однолинейные системы массового обслуживания. Учебное пособия. СПб «Теледом» 2010. С. 112.

48. Степутин A.H., Aль-Aмери X.A. Повышение пропускной способности

сетей мобильной связи стандарта LTE при использовании

нелицензионного радиочастотного спектра // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №2. С. 62-б9.

49. Футахи A., Парамонов A.K, Прокопьев A^., Кучерявый A.E.

Сенсорные сети в гетерогенной зоне системы длительной эволюции. Электросвязь. 2015. № 3. С. 36-39.

50. Футахи A., Парамонов A., Прокопьев A., Кучерявый A. Сенсорные сети в гетерогенной зоне системы длительной эволюции. Электросвязь (3, 2015), -С. Зб-З9.

51. Футахи A., Парамонов A., Кучерявый A,. Беспроводные сенсорные сети с мобильными временными головными узлами. Электросвязь (9, 201б), -С. 48-53.

52. Электронный ресурс https://omnetpp.org/ [доступ 1б.01.2018].

53. Akyildiz I.F. Spatial Correlation and Mobility Aware Traffic Modelling for Wireless Sensor Networks / Akyildiz I.F., Wang P. // IEE Global Communications Conference (GL0BEC0M"09), 30 November - 4 December, 2009, Honolulu, Havaii, USA, Proceedings

54. Baidya S. S., Bhattacharyya C. K., Bhattacharya S. "Finding optimal topology for coverage and connectivity using Layered Deployment Model: A comparative study",

IEEE International Conference, ICCICT 2012, Mumbai, India, Date: October 19-20, 2012 (Accepted).

55. Banoj Kumar Panda. Mobility and its impact on Performance of AODV and DSR in Mobile Ad hoc Network / Banoj Kumar Panda et al. // IEEE -2012

56. Bettstetter, C. On the Minimum Node Degree and Connectivity of a Wireless Multihop Network. In Proc. 3rd ACM International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing (MobiHoc 02), ACM, New York, NY, USA, 2002; pp. 8091.

57. Bettstetter, C.; Hartmann, C. Connectivity of Wireless Multihop Networks in a Shadow Fading Environment. In Proc. 6th ACM International Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems, San Diego, CA, USA, September 19, 2003; pp. 28-32,

58. Bettstetter C .,"On the Connectivity of Wireless Multihop Networks with Homogeneous and Inhomogeneous Range Assignment", in Proc. IEEE Vehicular Technology Conf. (VTC), Sept2002.

59. Bhattacharya, B.; Hu, Y.; Shi, Q.; Kranakis, E.; Krizanc, D. Sensor Network Connectivity with Multiple Directional Antennae of a Given Angular Sum. In Proceedings 23rd IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2009), Rome, Italy, May 2009.

60. Bollobas B. Random graphs / B. Bollobas, W. Fulton, A. Katok, F. Kirwan, P. Sarnak. Cambridge University Press, 2001.

61. Chauhan, P. Comparative Analysis of Routing Protocols in ADHOC Network: AODV, DSDV, DSR / Chauhan, P., Vijay, S., Arya, P. // International Journal of Current Engineering and Technology. ISSN 2277-4106.

62. Desai, M.; Manjunath, D. On the Connectivity in Finite Ad Hoc Networks. IEEE Comm. Lett. 2002, 6, 437-439.

63. Dousse, O.; Baccelli, F.; Thiran, P. Impact of Interferences on Connectivity in Ad Hoc Networks. IEEE/ACM Trans. Netw. (TON) 2005, 13, 425-436.

64. Dousse, O.; Thiran, P.; Hasler, M. Connectivity in Ad-Hoc and Hybrid Networks. In Proc. IEEE INFOCOM 2002, New York, NY, USA, June 23-27, 2002; volume 2, pp. 1079-1088.

65. Erdos P., Renyi A. On random graphs I // Publ. Math. Debrecen. — 1959. — V. 6. — P. 290-297.

66. Foh, C.H.; Lee, B.S. A Closed Form Network Connectivity Formula for One-Dimensional MANETs. Proc. IEEE Int. Conf. Comm. (ICC) 2004, 6, 3739-3742.

67. Ganesh, A.; Xue, F. On the Connectivity and Diameter of Small-World Networks. Adv. Appl. Probab. 2007, 39, 853-863.

68. Gore, A.D. Comments on "On the Connectivity in Finite Ad Hoc Networks". IEEE Comm. Lett. 2006, 10, 88-90.

69. Gupta P. and P. R. Kumar. Critical power for asymptotic connectivity in wireless networks. In Stochastic analysis, control, optimization and applications: a volume in honor of W. H. Fleming, pages 547-566. Birkhauser, Boston, MA, 1998.

70. IEEE 802.11-2012 Standard for Information technology. Telecommunications and information exchange between Local and metropolitan area networks. Specific requirements Part 11. Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. IEEE Std., March 2012.

71. IEEE 802.11s Extended Service Set Mesh Networking. 2009.

72. Internet of Things Definition. European Union. IoT-GSI-C.156-E, ITU-T, IoT-GSI. - Geneva February 2012.

73. IEEE 802.15.4 Электронный ресурс., режим доступа: https://standards.ieee.org/getieee802/download/802.15.4d-2009.pdf

74. Jagpreet Singh Enhanced local repair AODV (ELRAODV) / Jagpreet Singh et al. // International Conference on Advances in Computing , Control, and Telecommunication Technologies,2009 (ACT'09), Trivandrum, Kerala, December 2829, 2009, PP.787-791.

75. Kaufman B. Spectrum sharing scheme between cellular users and ad-hoc device-to-device users / Kaufman B., Lilleberg J., and Aazhang B. // IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 12, March 2013,PP. 1038-1049,

76. Khuller S.. Approximation algorithms for finding highly connected subgraphs. In D. S. Hochbaum, editor, Approximation algorithms for NP-hard problems. PWS Publishing Co., Boston, MA, 1996.

77. Koucheryavy A. Ubiquitous Sensor Networks Traffic Models for Medical and Tracking Applications / Koucheryavy A., Vybornova A. // in The 12th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networking NEW2AN 2012. Aug. 2012 Saint-Petersburg. Springer LNCS 7469

78. Koucheryavy A. Ubiquitous Sensor Networks Traffic Models for Telemetry Applications / Koucheryavy A., Prokopiev A. // in The 11th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networking NEW2AN 2011. Aug. 2011 Saint-Petersburg. Springer LNCS 6869.

79. Koucheryavy, Y. A. Wireless Technologies for IoT: M2M, 3GPP, EE and Cooperative / Y.Koucheryavy. - SPb: SUT, October 2012. - 141 p.

80. Koucheryavy Y. A Top-down Approach to VoD Traffic Transmission over Diffserv Domain using AF PHB Class / Koucheryavy Y., Moltchanov D., Harju J. // IEEE International Conference on Communications. ICC'03, Anchorage, Alaska, USA, 2003.

81. Koucheryavy Y. Research Challenges in Vehicular Ad hoc Networks / Koucheryavy Y., Jakubiak. J. // Proceedings, IEEE CCNC 2008. Las Vegas, USA. January 10-12, 2008.

82. Koucheryavy A. End-to-end system structure for latency sensitive application of 5G./ Ateya A., Al-bahri M., Muthanna A./ Электросвязь. 2018. №6. С. 56-61.

83. Kranakis E., Krizanc D., Williams E. Directional Versus Omnidirectional Antennas for Energy Consumption and k-Connectivity of Networks of Sensors. Lect. Note. Comput. Sci. 2005;3544:357-368.

84. Krohn, A., M. Beigl, C. Decker and D.G. Varona, 2006. Increasing connectivity in wireless sensor network using cooperative transmission. Proceedings of the 3rd International Conference on Networked Sensing Systems, May 31-June 2, 2006, Chicago, USA

85. Lei L. Operator Controlled Device-to-Device Communications in LTE-Advanced Networks / Lei L. et al. // IEEE Wireless Commun., vol. 19, no. 3, June 2012,PP. 96-104.

86. Mantian Xiang, Lihua Sun, Lihong Li,"Survey on the Connectivity and Coverage in Wireless Sensor Networks",7th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing (WiCOM), Sept2011.

87. METIS, Deliverable D1.1. Scenarios, requirements and KPIs for 5G mobile and wireless system, May, 2013. Available at Электронный ресурс., режим доступа https://www.metis2020.com/documents/deliverables

88. Mohammed Bouhorma Performance Comparison of Ad hoc Routing Protocols AODV & DSR / Mohammed Bouhorma et al. // IEEE-2009

89. Mohsen Nader Tehrani. Device-to-Device Communication in 5G Cellular Networks: Challenges, Solutions, and Future Directions / Mohsen Nader Tehrani, Murat Uysal, and Halim Yanikomeroglu // IEEE Communications Magazine, May 2014

90. Nurilloev I. Paramonov A. Koucheryavy A. Connectivity estimation in wireless sensor networks. NEW2AN/ruSMART 2016, LNCS 9870, pp. 269-277.

91. Nurilloev I. Paramonov A. Koucheryavy A. Provision of connectivity for (heterogeneous) self-organizing network using UAV's. NEW2AN/ruSMART 2017, LNCS 10531, pp. 569-576.

92. Penrose, M.D. On k-Connectivity for a Geometric Random Graph. Random Struct. Algor. 1999, 15, 145-164

93. Penrose M. D. The longest edge of random minimal spanning tree. Annals of Applied Probability, 7(2):340-361, 1997.

94. Perkins C. Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) Routing / Perkins C. et al. // rfc 3561, July 2003.

95. Philips T. K., Panwar S. S., and Tantawi A. N., "Connectivity properties of a packet radio network model", IEEE Transactions on Information Theory, vol. 35, no. 5, pp. 1044 -1047, 1989.

96. Prim R. Shortest connection networks and some generalizations. The Bell System Technical Journal, 36:1389-1957, 1957.

97. Pyattaev A. 3GPP LTE Traffic Offloading onto WiFi Direct / Pyattaev A., Johnsson K., and Andreev S., Koucheryavy Y. // in Proc. of the IEEE WCNC -Workshop on Mobile Internet: Traffic Modeling, Subscriber Perception Analysis and Traffic-aware Network Design, 2013.

98. Qualcomm Technologies, LTE Direct: The Case for Device-to-Device Proximate Discovery, February 2013.

99. Rao N., W. Qishi, S. Iyengar, and A. Manickam, "Connectivity- through-time protocols for dynamic wireless networks to support mobile robot teams"., in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2003, vol. 2, Sept 14-19 2003, pp. 1653-1658.

100. Recommendation Y.2060. Overview of Internet of Things. ITU-T, Geneva. -February 2012.

101. Santi, P. The Critical Transmitting Range for Connectivity in Mobile Ad Hoc Networks. IEEE Trans. Mobile Comput. 2005, 4, 310-317.

102. Saunders S.R. Antennas and propagation for wireless communication systems. England: John Wiley & Sons Ltd, 2007.

103. Tang S. An Analytical Traffic Flow Model for Cluster-Based Wireless Sensor Networks / Tang S. // 1st International Simposium on Wireless Pervasive Computing, 2006.

104. Unlock the Power: The Internet of Things (IoT) technology for business transformation and growth. 2015. [Электронный ресурс] // URL: http://remotemx.com/?p=88&lang=en

105. Vybornova A., Paramonov A., Koucheryavy A. Analysis Of The Packet Path Lengths In The Swarms For Flying Ubiquitous Sensor Networks. Communications in Computer and Information Science. 2016. Т. 678. С. 361-368.

106. Wan, P.J.; Yi, C.W. Asymptotic Critical Transmission Radius and Critical Neighbor Number for k-Connectivity in Wireless Ad Hoc Networks. In Proceedings of the 5th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking and computing, Roppongi Hills, Tokyo, Japan, 2004; pp. 1-8.

107. Wang, Y.C.; Hu, C.C.; Tseng, Y.C. Efficient Deployment Algorithms for Ensuring Coverage and Connectivity of Wireless Sensor Networks. In Proc. First International Conference on Wireless Internet, Visegrad-Budapest, Hungary, July 2005; pp. 114-121.

108. Wang X., G. Xing, Y. Zhang, C. Lu, R. Pless, and C. Gill, "Integrated coverage and connectivity configuration in wireless sensor networks", in ACM SenSys'03, 2003.

109. Winston J. Joy and B. Paramasivan,"A Survey on Connectivity Maintenance and Preserving Coverage for Wireless Sensor Networks", International Journal of Research and Reviews in Wireless Sensor Networks (IJRRWSN), Vol. 1, No. 2, June 2011.

110. Xue F. and P. R. Kumar. The number of neighbors needed for connectivity of wireless networks. Wireless Networks, 10(2): 169-181, Mar. 2004.

111. Zhang H., Hou J.C., "Maintaining Sensing Coverage and Connectivity in Large Sensor Networks",Ad Hoc & Sensor Wireless Networks, Vol. 1, No. 1-2. (2005)

112. Zion Market Research, Global industrial wireless sensor networks market trends expected to reach USD 1,204.54 Million by 2022, growing at a CAGR of 12.7% between 2017 and 2022. [Электронный ресурс] // Zion Market Research: 2018. URL: https://www.zionmarketresearch.com/market-analysis/industrial-wireless-sensor-networks-market (дата обращения: 20.06.2018).

ПРИЛОЖЕНИЕ А Программы кластеризации

'Кластеризация FOREL

Public Sub Forel()

Dim pointsNum As Integer

Dim freePoints As Integer

pointsNum = Worksheets("CL").Cells(1, 3)

ReDim pointSetX(pointsNum) As Double

ReDim pointSetY(pointsNum) As Double

ReDim pointSetC(pointsNum) As Double

freePoints = pointsNum

Dim ncmX As Double

Dim ncmY As Double

Dim cmX As Double

Dim cmY As Double

Dim numr As Integer

Dim j As Integer

Dim i As Integer

Dim clNum As Integer

Dim radius As Double

clNum = 0

xBase = 300

yBase = 100

radius = Worksheets("CL").Cells(2, 3) Dim myShp As Shape For Each myShp In ActiveSheet.Shapes If Left(myShp.Name, 4) = "Овал" Or Left(myShp.Name, 4) = "Oval" Then myShp.Delete Next

For i = 1 To pointsNum

pointSetx(i) = Worksheets("CL").Cells(5 + i, 2) pointSetY(i) = Worksheets("CL").Cells(5 + i, 3)

' ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + pointSetX(i), yBase + pointSetY(i), 10#, 10#).Select

pointSetC(i) = 0

Worksheets("CL").Cells(5 + i, 4) = 0 Worksheets("CL").Cells(5 + i, 23).Clear

Worksheets("CL").Cells(5 + i, 24).Clear Next i

Do While (freePoints > 0) Do

ncmX = Rnd * 100 ncmY = Rnd * 100

Do While (Not (cmX = ncmX And cmY = ncmY)) cmX = ncmX cmY = ncmY numr = 0 ncmX = 0 ncmY = 0

For i = 1 To pointsNum a = pointSetX(i) - cmX b = pointSetY(i) - cmY

If ((pointSetC(i) = 0) And (Sqr(a * a + b * b) <= radius)) Then ncmX = ncmX + pointSetX(i) ncmY = ncmY + pointSetY(i) numr = numr + 1 End If Next i

If numr > 0 Then ncmX = ncmX / numr ncmY = ncmY / numr End If Loop

Loop While (numr = 0)

ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + cmX * 3, yBase + cmY * 3, 10#, 10#).Select

With Selection.ShapeRange.Fill

.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 0) End With

Worksheets("CL").Cells(6 + clNum, 23) = cmX Worksheets("CL").Cells(6 + clNum, 24) = cmY

J = 0

clNum = clNum + 1

For i = 1 To pointsNum

a = pointSetX(i) - cmX b = pointSetY(i) - cmY

If ((pointSetC(i) = 0) And (Sqr(a * a + b * b) <= radius)) Then pointSetC(i) = clNum Worksheets("CL").Cells(5 + i, 4) = clNum

ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + pointSetX(i) * 3, yBase + pointSetY(i) * 3, 5#, 5#).Select

With Selection.ShapeRange.Fill ' .Visible = msoTrue

.ForeColor.SchemeColor = clNum ' .ForeColor.RGB = RGB(128, 100 + clNum * 5, 100 + clNum *

10)

' .Transparency = 0

' .Solid

End With

' ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + cmX, yBase +

cmY, 10#, 10#).Select j = j + 1 End If Next i

' clNum = clNum + 1

freePoints = freePoints - j Loop

Worksheets("CL").Cells(3, 3) = clNum End Sub

Public Sub Matrix() a = Worksheets("Matr").Cells(1, 2) b = Worksheets("Matr").Cells(2, 2) Prob = Worksheets("Matr").Cells(3, 2) n = Worksheets("Matr").Cells(4, 2)

For i = 1 To 20 For j = 1 To 20

Worksheets("Matr").Cells(6 + i, 2 + j) = "" Next j Next i Do

For i = 1 To n For j = 1 To n ' r = Rnd

' If r < Prob And Worksheets("Matr").Cells(6 + i, 2 + j) = 0 Then Worksheets("Matr").Cells(6 + i, 2 + j) = a + Rnd * (b - a)

If Rnd > Prob Then

Worksheets("Matr").Cells(6 + i, 2 + j) = "" End If

If i >= j Then

Worksheets("Matr").Cells(6 + j, 2 + i) = Worksheets("Matr").Cells(6 + i, 2 +

j)

End If 'End If If i = j Then

Worksheets("Matr").Cells(6 + i, 2 + j) = 0 End If Next j Next i

Loop While (Worksheets("Matr").Cells(28, 26).Value > Worksheets("Matr").Cells(28, 25)) End Sub

'Кластеризация k-means

Public Sub kmeans() Dim pointsNum As Integer Dim freePoints As Integer

pointsNum = Worksheets("CL1").Cells(1, 3) 'Число точек n = Worksheets("CL1").Cells(3, 3) 'Число кластеров

ReDim pointSetX(pointsNum) As Double ReDim pointSetY(pointsNum) As Double ReDim pointSetC(pointsNum) As Double ReDim cmsX(n) As Double ReDim cmsY(n) As Double ReDim cmsX1(n) As Double ReDim cmsY1(n) As Double ReDim nCL(n) As Double

freePoints = pointsNum Dim ncmX As Double Dim ncmY As Double Dim cmX As Double Dim cmY As Double Dim numr As Integer Dim j As Integer Dim i As Integer Dim clNum As Integer

Dim radius As Double clNum = 0 xBase = 300 yBase = 100

'radius = Worksheets("CL1").Cells(2, 3)

Dim myShp As Shape For Each myShp In ActiveSheet.Shapes If Left(myShp.Name, 4) = "Овал" Or Left(myShp.Name, 4) = "Oval" Then myShp.Delete Next

For i = 1 To pointsNum

pointSetx(i) = Worksheets("CL1").Cells(5 + i, 2) pointSetY(i) = Worksheets("CL1").Cells(5 + i, 3)

' ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + pointSetX(i), yBase + pointSetY(i), 10#, 10#).Select

pointSetC(i) = 0

Worksheets("CL").Cells(5 + i, 4) = 0 Worksheets("CL").Cells(5 + i, 23).Clear Worksheets("CL").Cells(5 + i, 24).Clear Next i

For j = 1 To n

cmsX(j) = Rnd * 100 cmsY(j) = Rnd * 100 Next j

For j = 1 To n cmsX1(j) = 0 cmsY1(j) = 0 nCL(j) = 0 Next j

res = 1 iter = 0 Do While (res <> 0) res = 1 Sum = 0

For i = 1 To pointsNum 'Отнести точки к ближ. ЦМ

'Генерировать n - случайных ЦМ

'Обнулить

dm = 10000 jm = 10000 For j = 1 To n

a = pointSetX(i) - cmsX(j) b = pointSetY(i) - cmsY(j) d = Sqr(a * a + b * b)

If d < dm And pointSetC(i) <> jm Then dm = d jm = j End If Next j

pointSetC(i) = jm Sum = Sum + dm Next i

For j = 1 To n 'Обнулить ЦМ и счетчики эл -тов в

кластерах

cmsX(j) = 0 cmsY(j) = 0 nCL(j) = 0 Next j

For i = 1 To pointsNum 'Для каждой группы точек

вычислить новые ЦМ

cmsX(pointSetC(i)) = cmsX(pointSetC(i)) + pointSetX(i) cmsY(pointSetc(i)) = cmsY(pointSetC(i)) + pointSetY(i) nCL(pointSetC(i)) = nCL(pointSetC(i)) + 1 Next i

res = 0

'For k = 1 To n

' If nCL(k) = 0 Then

' res = 2

' cmsX(j) = Rnd * 100

' cmsY(j) = Rnd * 100

' For j = 1 To n 'Генерировать n - случайных ЦМ

' cmsX(j) = Rnd * 100

' cmsY(j) = Rnd * 100

' Next j

' For j = 1 To n 'Обнулить

' cmsX1(j) = 0

' cmsY1(j) = 0 ' nCL(j) = 0 ' Next j ' End If 'Next k

If res <> 2 Then For j = 1 To n If nCL(j) <> 0 Then

cmsX(j) = cmsX(j) / nCL(j) cmsY(j) = cmsY(j) / nCL(j) Else

cmsX(j) = 0 cmsY(j) = 0 End If Next j

res = 0

For j = 1 To n If cmsX(j) <> cmsX1(j) = cmsY1(j) = res = 1 End If Next j End If iter = iter + 1

Loop

For i = 1 To pointsNum

Worksheets("CL1").Cells(5 + i, 4) = pointSetC(i) ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + pointSetX(i) * 3, yBase + pointSetY(i) * 3, 5#, 5#).Select

With Selection.ShapeRange.Fill

.ForeColor.SchemeColor = pointSetC(i) End With

Next i

For j = 1 To n

ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xBase + cmsX(j) * 3, yBase + cmsY(j) * 3, 5#, 5#).Select

With Selection.ShapeRange.Fill

.ForeColor.RGB = RGB(0, 0, 0) End With

cmsX1(j) Or cmsX(j) <> cmsX1(j) Then

cmsX(j)

cmsY(j)

Next j

For i = 1 To n

Worksheets("CL 1 ").Cells(5 + i, 23) = cmsX(i) Worksheets("CL 1 ").Cells(5 + i, 24) = cmsY(i) Next i

Worksheets("CL 1 ").Cells(3, 24) = Sum

Worksheets("CL1 ").Cells(1, 4) = iter End Sub

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Текст программы имитационной модели

Attribute VB_Name = "Module 1"

'* Алгоритм Флойда-Уоршелла, Центр графа, медиана графа

Public Function Floid() Dim j As Integer Dim i As Integer Dim k As Integer Dim x As Double Dim y As Double xBase = 5 yBase = 7

Application.Calculation = xlCalculationManual

n = Worksheets("idBox").Cells(3, 2 + 2)

ReDim d(n, n) As Double ReDim Node(n, n) As Integer ReDim W(n, n) 'Очистка списка путей

'WorksheetsC'Cra^ путей")^а^е("А5^205").аеаг 'WorksheetsC'Con^ путей").Range("F5:AC10005").Clear

'Заполнить список объектов 'For j = 1 To n

' WorksheetsC'^^ путей").Cells(4 + j, 2) = Worksheets("CM").Cells(8 + j,

4)

' Worksheets("Список путей").Cells(4 + j, 1) = j 'Next j

For j = 1 To n 'Загрузить матрицу связанности с рабочего листа в

массив

For i = 1 To n

d(i, j) = Worksheets("ddBox").Cells(yBase + i, xBase + j) If d(i, j) = 0 Then d(i, j) = 9999999 End If If i = j Then d(i, j) = 0

End If

Node(i, j) = j Next i Next j

'For j = 1 To n 'Загрузить матрицу связанности с рабочего листа в массив ' For i = 1 To n ' Node(i, j) = j ' Next i 'Next j

'Triple operation to update the D Matr For j = 1 To n For i = 1 To n For k = 1 To n

If i <> j And i <> k And j <> k Then x = d(i, j) + d(j, k) У = d(i, k) If x < y Then d(i, k) = x

Node(i, k) = Node(i, j) End If End If Next k Next i

' Worksheets("CM").Cells(6, 14) = 100 * (j / n) Next j

For i = 1 To n ' cc = 0 For j = 1 To n

' If Worksheets("pp").Cells(2 + j, 2 + i) <> Node(j, i) Then ' cc = 1 ' End If

Worksheets("ppBox").Cells(2 + j, 2 + i) = Node(j, i) Worksheets("pp1Box").Cells(2 + j, 2 + i) = d(j, i) Next j

' Worksheets("Change").Cells(2 + j, 2 + i) = cc ' cc = 0 Next i

Application.Calculation = xlCalculationAutomatic

End Function

'* Генерация случайцных точек в объеме. Нормальное распределение

Public Sub rndGenBox() Dim n As Integer Dim h1 As Double Dim h2 As Double Dim dotX As Double Dim dotY As Double Dim dotD As Double

Application.Calculation = xlCalculationManual

n = Worksheets("idBox").Cells(3, 2 + 2) h1 = Worksheets("idBox").Cells(1, 1 + 2) h2 = Worksheets("idBox").Cells(1, 2 + 2)

For i = 1 To n dotX = h2 dotY = h2

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

dotX = (h2 - h1) * Rnd '57.74) dotY = (h2 - h1) * Rnd '57.74) dotZ = (h2 - h1) * Rnd '57.74)

Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 3 + 2) = dotX Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 4 + 2) = dotY Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 5 + 2) = dotZ Next i

Application.Calculation = xlCalculationAutomatic End Sub

'* Генерация случайцных точек на плоскости

Public Sub rndGenBoxl(disp)

Dim n As Integer Dim h1 As Double Dim h2 As Double Dim dotX As Double Dim dotY As Double Dim dotD As Double

Application.Calculation = xlCalculationManual

n = Worksheets("idBox").Cells(3, 2 + 2) h1 = Worksheets("idBox").Cells(1, 1 + 2) h2 = Worksheets("idBox").Cells(1, 2 + 2) cxx = (h2 - h1) / 2 cyy = (h2 - h1) / 2

For i = 1 To n dotX = h2 dotY = h2

dotX = Application.WorksheetFunction.NormInv(Rnd, 100, disp) dotY = Application.WorksheetFunction.NormInv(Rnd, 100, disp) Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 3 + 2) = dotX Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 4 + 2) = dotY Next i

Application.Calculation = xlCalculationAutomatic End Sub

'* Генерация случайных точек на плоскости Равномерное распределение

Public Sub rndGenBox2() Dim n As Integer Dim h1 As Double Dim h2 As Double Dim dotX As Double Dim dotY As Double Dim dotD As Double

Application.Calculation = xlCalculationManual

n = Worksheets("idBox").Cells(3, 2 + 2) h1 = Worksheets("idBox").Cells(1, 1 + 2) h2 = Worksheets("idBox").Cells(1, 2 + 2) cxx = (h2 - h1) / 2

cyy = (h2 - h1) / 2

For i = 1 To n dotX = h2 dotY = h2 dotX = (h2 - h1) * Rnd dotY = (h2 - h1) * Rnd Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 3 + 2) = dotX Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 4 + 2) = dotY Next i

Application.Calculation = xlCalculationAutomatic End Sub

'* Генерация случайцных точек в шаре

Public Sub rndGenBall() Dim n As Integer Dim h1 As Double Dim h2 As Double Dim dotX As Double Dim dotY As Double Dim dotZ As Double Dim dotD As Double Dim cxx As Double Dim cyy As Double Dim czz As Double

Application.Calculation = xlCalculationManual

n = Worksheets("idBall").Cells(3, 2 + 2) h1 = Worksheets("idBall").Cells(1, 1 + 2) h2 = Worksheets("idBall").Cells(1, 2 + 2) cxx = (h2 - h1) / 2 cyy = (h2 - h1) / 2 czz = (h2 - h1)/2

For i = 1 To n dotX = h2 dotY = h2

dotZ = h2

dotD = Sqr((dotX - cxx) л 2 + (dotY - cyy) л 2 + (dotZ - czz) л 2) While dotD > (h2 - h1) / 2 dotX = h1 + (h2 - h1) * Rnd dotY = h1 + (h2 - h1) * Rnd dotZ = h1 + (h2 - h1) * Rnd

dotD = Sqr((dotX - cxx) л 2 + (dotY - cyy) л 2 + (dotZ - czz) л 2) Wend

Worksheets("idBall").Cells(7 + i, 3 + 2) = dotX Worksheets("idBall").Cells(7 + i, 4 + 2) = dotY Worksheets("idBall").Cells(7 + i, 5 + 2) = dotZ Next i

Application.Calculation = xlCalculationAutomatic End Sub

'* Генерация случайных отклонений

Public Sub rndDevGen() Dim n As Integer Dim h1 As Double Dim h2 As Double Dim dotX As Double Dim dotY As Double Dim dotD As Double Dim cxx As Double Dim cyy As Double

Application.Calculation = xlCalculationManual

n = Worksheets("idBox").Cells(3, 2 + 2) h1 = Worksheets("idBox").Cells(1, 1 + 2) h2 = Worksheets("idBox").Cells(1, 2 + 2) R = Worksheets("idBox").Cells(2, 4)

cxx = (h2 - h1) / 2 cyy = (h2 - h1) / 2 czz = (h2 - h1)/2

For i = 1 To n dotX = h2

dotY = h2

dotX = -R / 2 + R * Rnd '* (Worksheets("id").Cells(4, 4) / 100) dotY = -R / 2 + R * Rnd '* (Worksheets("id").Cells(4, 4) / 100) Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 1) = dotX Worksheets("idBox").Cells(7 + i, 2) = dotY Next i

n = Worksheets("idBall").Cells(3, 2 + 2) h1 = Worksheets("idBall").Cells(1, 1 + 2) h2 = Worksheets("idBall").Cells(1, 2 + 2) R = Worksheets("idBall").Cells(2, 4)

cxx = (h2 - h1) / 2 cyy = (h2 - h1) / 2 czz = (h2 - h1)/2

For i = 1 To n dotX = h2 dotY = h2 dotZ = h2

' dotD = Sqr((dotX - cxx) л 2 + (dotY - cyy) л 2 + (dotZ - czz) л 2) ' While dotD > (h2 - h1) / 2

dotX = -R / 2 + R * Rnd '* (Worksheets("id").Cells(4, 4) / 100) dotY = -R / 2 + R * Rnd '* (Worksheets("id").Cells(4, 4) / 100) dotZ = -R / 2 + R * Rnd '* (Worksheets("id").Cells(4, 4) / 100) ' dotD = Sqr((dotX - cxx) л 2 + (dotY - cyy) л 2 + (dotZ - czz) л 2) ' Wend

Worksheets("idBall").Cells(7 + i, 1) = dotX Worksheets("idBall").Cells(7 + i, 2) = dotY Worksheets("idBall").Cells(7 + i, 3) = dotZ Next i

Application.Calculation = xlCalculationAutomatic End Sub

'Вычисляем связность

Public Sub Con() Dim s As Double Dim n As Integer

Dim sd As Double

n = Worksheets("Connectitity").Cells(1, 2)

Randomize

For i = 1 To n s = 0 sd = 0

Worksheets("idBox").Cells(2, 4) = Worksheets("Connectitity").Cells(4 + i, 2) For j = 1 To 20 ' Randomize rndGenBox Floid

' a = Worksheets("pp1Box").Cells(1, 3) ' a = Worksheets("pp1Box").Cells(1, 3) Worksheets("pp1Box").Calculate s = s + Worksheets("pp1Box").Cells(1, 3) ' sd = sd + Worksheets("ddBox").Cells(108, 106)

Worksheets("Connectitity").Cells(4 + i, 3 + j) = Worksheets("pp 1 Box").Cells(1, 3) Next j

Worksheets("Connectitity").Cells(4 + i, 3) = s / 20 ' Worksheets("Connectitity").Cells(4 + i, 11) = sd / 20 Next i

End Sub

'Зависимость p от дисперсии

Public Sub pdisp() Dim s As Double Dim n As Integer Dim sd As Double Dim d As Double

n = Worksheets("Connectitity").Cells(1, 2)

Randomize

For d = 1 To 20 s = 0 sd = 0

Worksheets("idBox").Cells(2, 4) = 24 'Worksheets("Connectitity").Cells(4 + i,

For j = 1 To 24

rndGenBoxl (d * 5) Floid

' s = s + Works heets("pp1Box").Cells(1, 3) sd = sd + Worksheets("ddBox").Cells(108, 106) Next j

' Worksheets("Connectitity").Cells(4 + i, 3) = s / 1

Worksheets("p_disp").Cells(4 + d, 11) = sd / 24 Next d

End Sub

ПРИЛОЖЕНИЕ В Исходные тексты имитационной модели в OMNeT++ 5.0 network.ned

package inet.examples.aodv;

import inet.common.lifecycle.LifecycleController;

import inet.common.scenario.ScenarioManager;

import inet.networklayer.configurator.ipv4.IPv4NetworkConfigurator;

import inet.networklayer.ipv4.RoutingTableRecorder;

import inet.node.aodv.AODVRouter;

import inet.physicallayer.idealradio.IdealRadioMedium;

network AODVNetwork {

parameters:

int numHosts; submodules: radioMedium: IdealRadioMedium { parameters:

@display("p=90,41");

}

configurator: IPv4NetworkConfigurator { parameters:

config = xml("<config><interface hosts='*' address='145.236.x.x' netmask='255.255.0.0'/></config>");

@display("p=90,103");

}

routingTableRecorder: RoutingTableRecorder { parameters:

@display("p=90,149");

}

lifecycleController: LifecycleController { parameters:

@display("p=90,201");

}

scenarioManager: ScenarioManager { parameters:

script = default(xml("<scenario/>")); @display("p=90,250");

}

host[numHosts]: AODVRouter { parameters:

@display("i=device/pocketpc_s;r=,,#707070");

}

connections allowunconnected:

}

omnetpp.ini

[General]

network = AODVNetwork record-eventlog = false num-rngs = 3 sim-time-limit = 300s **.mobility.rng-0 = 1 **.wlan[*].mac.rng-0 = 2 tkenv-plugin-path = ../../../etc/plugins

# channel physical parameters Здесь параметры физического канала **.wlan[*].typename = "Ieee80211Nic" #"IdealWirelessNic" #"Ieee80211Nic"

#*.host[*].wlan[*].typename = "Ieee80211Nic" #*.host[*].wlan[*].mgmtType = "Ieee80211MgmtAdhoc"

**.wlan[*].opMode = "g"

#**.wlan[*].bitrate = 11Mbps **.wlan[*].mac.address = "auto" **.wlan[*].mac.headerLength = 20B

**.wlan[*].radioType = "IdealRadio" #"Ieee80211ScalarRadio"

"Ieee80211IdealRadio"

**.wlan[*].radio.transmitter.headerBitLength = 0b **.wlan[*].radio.transmitter.maxCommunicationRange = 50m **.wlan[*].radio.transmitter.maxInterferenceRange = 100m #0m **.wlan[*].radio.transmitter.maxDetectionRange = 0m #0m **.wlan[*].radio.receiver.ignoreInterference = false #true *.numHosts = 50 #13

# mobility здесь параметры движения узлов и парамеры области их размещения **.host[*].mobilityType = "StationaryMobility" #Неподвижные узлы

* * .mobility.constraintAreaMinZ = 0m #Ограничение

области, мин. по координате Z (для 3х мерного случая)

**.тоЬШ1у.сош1гат1АгеаМахЪ = 0т координате Ъ (для 3х мерного случая) **.тоЬШ1у.сош1гат1АгеаМтХ = 0т области, мин. по координате X **.тоЬШ1у.сош1гат1АгеаМтУ = 0т области, мин. по координате У **.тоЬШ1у.сош1гат1АгеаМахХ = 200т макс. по координате X **.тоЬШ1у.сош1гат1АгеаМахУ = 200т макс. по координате У