Анализ влияния окружающей среды на эффективность алгоритма обработки информации в беспроводных сенсорных сетях
- Авторы: Парфенов В.1, Ле В.1
-
Учреждения:
- Воронежский государственный университет
- Выпуск: Том 23, № 2 (2020)
- Страницы: 49-54
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.ssau.ru/pwp/article/view/7950
- DOI: https://doi.org/10.18469/1810-3189.2020.23.2.49-54
- ID: 7950
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В работе были выполнены синтез и анализ алгоритма, выносящего решение о наличии или отсутствии наблюдаемого объекта с использованием пространственно-распределенных датчиков беспроводной сенсорной системы. Показаны особенности влияния окружающей среды на функционирование локальных сенсоров на примерах сенсоров звукового и вибрационного типов. С целью определения степени влияния среды распространения на эффективность функционирования системы получены теоретические формулы для показателя эффективности принятия решения. Приведены зависимости полной вероятности ошибки от энергетического параметра с учетом ослабления в окружающей среде. При этом рассматривались основные виды сред распространения. Выполнен анализ полученных результатов, и оценена степень влияния среды распространения на качество функционирования беспроводной сенсорной системы. При этом было показано, что ее эффективность, несмотря на возможное существенное ее ухудшение вследствие сильного поглощения средой распространения, может быть повышена за счет увеличения количества используемых сенсоров.
Ключевые слова
Об авторах
В.И. Парфенов
Воронежский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: vip@phys.vsu.ru
В.Д. Ле
Воронежский государственный университет
Email: levandongx93@gmail.com
Список литературы
- Урманов Д.М., Болдова О.И. Беспроводные сенсорные системы для обеспечения безопасности подвижных и неподвижных объектов // Электроника: наука, технология, бизнес. 2013. № 3 (125). С. 128–134.Al-Turjman F. Wireless Sensor Networks: Deployment Strategies for Outdoor Monitoring. Boca Raton: CRC Press, 2018. 222 p.Hayes T., Ali F.H. Mobile Wireless Sensor Networks: Applications and Routing Protocols // Handbook of Research on Next Generation Mobile Communications Systems. Pennsylvania: IGI Global, 2016. P. 256–292. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-4666-8732-5.Thomopoulos S.C.A., Viswanathan R., Bougoulias D.C. Optimal decision fusion in multiple sensor systems // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1987. Vol. AES-23. № 5. P. 644–653. DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.1987.310858.Chair Z., Varshney P.K. Optimal data fusion in multiple sensor detection systems // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1986. Vol. AES-22. № 1. P. 98–101. DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.1986.310699.Varshney P.K. Distributed Detection and Data Fusion. N.-Y.: Springer, 1997. 276 p.Парфенов В.И., Ле В.Д. Алгоритмы комплексирования информации в беспроводных сенсорных сетях с учетом вероятности выхода сенсоров из строя // Радиотехника. 2019. № 12 (19). С. 53–59. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-201912(19)-06.Парфенов В.И., Ле В.Д. Оптимальный алгоритм комплексирования информации в беспроводных сенсорных сетях с учетом влияния помех в канале радиосвязи // Телекоммуникации. 2020. № 2. С. 12–17. URL: http://www.nait.ru/journals/number.php?p_number_id=3034.Бергман Л. Ультразвук и его применение в науке и технике / пер. с нем. М.: Изд-во иностр. лит., 1957. 726 с.Иванов Н.И. Инженерная акустика. Теория и практика борьбы с шумом. М.: Логос, 2013. 432 с.