Энергоэффективный алгоритм выбора маршрута передачи данных в беспроводных сенсорных сетях высокой плотности

Актуальность. Повышение числа сенсорных устройств на единицу площади, как следствие, сокращает физическое расстояние между устройствами сенсорной сети. Такие сети, как правило, разворачиваются на большой площади и сенсорное устройство, которое хочет передать пакет данных, располагается далеко от базовой станции. В таком случае перед устройством-источником ставится задача выбрать такой путь передачи, при котором затрачивается наименьшее количество энергетических ресурсов и удовлетворяет требованиям времени доставки.

Целью настоящего исследования является разработка и обоснование эффективности применения эмпирического алгоритма выбора маршрута передачи данных, снижающего энергопотребление беспроводных сенсорных сетей высокой плотности. Используются методы системного анализа, аналитического моделирования, геометрии и теорий вероятностей.

Решение. Предполагается, что сенсорная сеть развернута на ограниченной территории и представляет собой совокупность устройств, которые связаны друг с другом информационно и энергетически. При построении маршрутов передачи данных допускается использование любых сенсорных устройств в качестве ретрансляторов.

Новизна. Разработана новая математическая модель, основанная на теореме косинусов и формуле Фрииса, которая позволяет выбрать рациональный маршрут передачи данных от оконечного устройства на системный координатор по критерию совокупного энергопотребления всеми устройствами, составляющими маршрут.

Значимость (теоретическая). Получены зависимости уровня энергопотребления от различных системных параметров, влияющих на процессы функционирования беспроводных сенсорных сетей высокой плотности.

Значимость (практическая). Предложенный эмпирический алгоритм выбора рационального маршрута передачи данных в беспроводной сенсорной сети позволяет определить среди всех альтернативных тот маршрут к координатору, который требует наименьшей мощности. Эффективность предложенного эмпирического энергосберегающего алгоритма подтверждена имитационным моделированием.

1. Романова А.А. Модели и методы оценки вероятностно-энергетических характеристик информационного взаимодействия в интернете вещей. Автореферат дис. … канд. техн. наук. СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина), 2023. 21 с.

2. Almuhaya M.A.M., Jabbar W.A., Sulaiman N., Abdulmalek S. A survey on LoraWAN Technology: Recent Trends, Opportunities, Simulation Tools and Future Directions // Electronics. 2022. Vol. 11. Iss. 1. P. 164. DOI:10.3390/electronics11010164

3. Levchenko P., Bankov D., Khorov E., Lyakhov A. Performance Comparison of NB-Fi, Sigfox, and LoRaWAN // Sensors. 2022. Vol. 22. Iss. 24. P. 9633. DOI:10.3390/s22249633

4. Зверев Б., Сартаков А. SNB новая LPWAN-технология «Интернета вещей» с высокой пропускной способностью // Control Engineering Россия. 2019. № S. С. 38‒41. EDN:JRNENT

5. Астахова Т.Н., Верзун Н.А., Касаткин В.В., Колбанев М.О., Шамин А.А. Исследование моделей связности сенсорных сетей // Информационно-управляющие системы. 2019. № 5(102). С. 38–50. DOI:10.31799/1684-8853-2019-5-38-50. EDN:GLMGRC

6. Татарникова Т.М., Бимбетов Ф., Горина Е.В. Алгоритм энергоэффективного взаимодействия узлов беспроводной сенсорной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22. №. 2. С. 294‒301. DOI:10.17586/2226-1494-2022-22-2-294-301. EDN:FCHFEL

7. Уоллес Р. Максимальная дальность связи по радиоканалу в системе: как этого добиться? // Новости электроники. 2015. № 11. С. 3.

8. Колбанёв М.О., Татарникова Т.М. Физические ресурсы информационных процессов и технологий // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 6(94). С. 113–123. EDN:TBDGTL

9. Аунг Т.А. Разработка методов и средств защищенного сбора данных окружений Интернета Вещей (ИВ). Дис. … канд. техн. наук. СПб.: Национальный исследовательский университет ИТМО, 2020. 297 с. EDN:QTBXRI

10. Астахова Т.Н., Кирилова Д.А., Колбанёв М.О., Маслов Н.С., Шамин А.А. Критерий выбора оптимального маршрута передачи сообщения в беспроводных сенсорных сетях // Телекоммуникации. 2020. № 7. С. 6‒12. EDN:VIEYJZ

11. Астахова Т.Н., Верзун Н.А., Колбанев М.О., Полянская Н.А., Шамин А.А. Вероятностно-энергетические характеристики взаимодействия умных вещей // Вестник НГИЭИ. 2019. № 4(95). С. 66–77. EDN:IEAGYT

12. Kocakulak M., Butun I. An overview of Wireless Sensor Networks towards internet of things // Proceedings of the 7th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC, Las Vegas, USA, 09‒11 January 2017). IEEE, 2017. DOI:10.1109/CCWC.2017.7868374

13. Mahlknecht S., Madani S.A., Roetzer M. Energy aware distance vector routing Scheme for Data Centric Low Power Wireless Sensor Networks // Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Industrial Informatics (Singapore, 16‒18 August 2006). IEEE, 2006. PP. 1030‒1035. DOI:10.1109/INDIN.2006.275739

14. Levchenko P., Bankov D., Khorov E., Lyakhov A. Performance Comparison of NB-Fi, Sigfox, and LoRaWAN // Sensors. 2022. Vol. 22. Iss. 24. P. 9633. DOI:10.3390/s22249633