Модель ситуаційного управління траєкторією польоту телекомунікаційної аероплатформи для збору даних з вузлів безпроводової сенсорної мережі.

Анотація

Телекомунікаційна аероплатформа на базі безпілотного літального апарата розглядається як перспективна технологія для збору даних у безпроводових сенсорних мережах  в умовах відсутності зв’язності між вузлами мереж та будь-якої комунікаційної інфраструктури. Фактично телекомунікаційна аероплатформа виступає в ролі мобільного шлюзу та має можливість збирати дані з декількох вузлів одночасно. Траєкторія його переміщення, локація точок та інтервали обміну даними суттєво впливають на ефективність процесу збору даних. У статті розглядається модель ситуаційного управління побудовою траєкторії польоту для збору даних телекомунікаційною аероплатформою для досягнення певних цільових функцій: оптимізації часу збору даних та часу функціонування мережі.

У роботі класифікована множина ситуацій на мережі та визначені відповідні продукційні правила з побудови траєкторії телекомунікаційної аероплатформи, які реалізують визначену ієрархію прийняття рішень: мережа, кластер, телекомунікаційна аероплатформа, вузол з врахуванням цільових функцій управління. На мережевому рівні застосовується правила визначення кількості та розмірів кластерів, будується базове рішення з визначення точок збору та траєкторії їхнього обльоту. На рівні кожного кластера телекомунікаційна аероплатформа в процесі польоту корегує базове рішення на основі врахування параметрів фактичного стану вузлів кластера. На рівні взаємодії телекомунікаційна аероплатформа – вузол оптимізуються енерговитрати вузла та швидкість передачі даних завдяки зменшенню відстані вузла до телекомунікаційної аероплатформи. Для скорочення перебору правил запропоновані метаправила. Такий підхід дозволяє досягати оптимізації цільових функцій процесу збору даних та забезпечити прийняття рішення в реальному часі. Результати імітаційного моделювання довели можливість зменшення часу збору даних на 10–15 % або підвищення часу функціонування мережі на 12–17 % порівняно з існуючими рішеннями.

Посилання

1. Dan Popescu, Florin Stoican, Grigore Stamatescu, Oana Chenaru, Loretta Ichim. (2019). A Survey of Collaborative UAV–WSN Systems for Efficient Monitoring Sensors. 19 (21), 4690; DOI:3390/s19214690.
2. Minh T. Nguyen, Cuong V. Nguyen, Hai T. Do, Hoang T. Hua, Thang A. Tran, An D. Nguyen, Guido Ala, and Fabio Viola. (2021). UAV-Assisted Data Collection in Wireless Sensor Networks: AComprehensive Survey. Electronics. 10, 2603. DOI: 3390/electronics10212603.
3. Imad Jawhar, Nader Mohamed, Jameela Al-Jarood. (2015) UAV-based data communication in wireless sensor networks: Models and Strategies. International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). DOI: 1109/ICUAS.2015.7152351.
4. Romaniuk, O. Lysenko, A. Romaniuk, O. Zhuk. (2020). Increasing the efficiency of data gathering in clustered wireless sensor networks using UAV. Information and Telecommunication Sciences, 11 (1), 102–107. DOI: 10.20535/2411-2976.12020.102-107.
5. Sarmad Rashedand Mujdat Soyturk. (2017). Analyzing the Effects of UAV Mobility Patterns on Data Collection in Wireless Sensor Networks Sensors. 17, 413. DOI: 10.3390/s17020413.
6. Weihuang Huang, Jeffrey Xu Yu. (2017). Investigating TSP Heuristics for Location-Based Services Data Sci. Eng. 2: 71–93. DOI: 10.1007/s41019-016-0030-0.
7. Wu Yue, Zhu Jiang. (2018). Path Planning for UAV to Collect Sensors Data Based on Spiral Decomposition. Procedia Computer Science 131, 873–879. DOI: 10.1016/j.procs.2018.04.29.
8. Chengliang W, Jun-hui Y. (2015). Path Planning for UAV to Collect Sensor Data in Large-Scale WSNs. Transaction of Beijing Institute of Technology; 35: 1044–1049. DOI: 10.1016/j.procs.2018.04.291.
9. Kumar Nitesh and Prasanta K. Jana. (2018). Convex hull based trajectory design for mobile sink in wireless sensor networks. Published Online: December 19, pp. 26–36. DOI: 1504/IJAHUC.2019.097092.
10. Dac-Tu Ho, EstenIngar Grotli, and Tor Arne Johansen. (2013). Heuristic Algorithm and Cooperative Relay for Energy Efficient Data Collection with a UAV and WSN. International Conference Computing, Management and Telecommunications (ComManTel). DOI: 1109/ComManTel.2013.6482418.
11. Josiane da Costa Vieira Rezende, RoneIlídio da Silva and Marcone Jamilson Freitas Souza. (2020). Gathering Big Data in Wireless Sensor Networks by Drone. Sensors, 20, 6954. DOI: 3390/s20236954.
12. Shams ur Rahman and You-Ze Cho. (2018). UAV positioning for throughput maximization. Journal on Wireless Communications and Networking. DOI: 1186/s13638-018-1038-0.
13. Nguyen, K. K., Duong, T. Q., Do-Duy, T., Claussen, H., & Hanzo, L. (2022). 3D UAV Trajectory and Data Collection Optimisation via Deep Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Communications. DOI: 1109/TCOMM.2022.3148364
14. Hrymud A., Romaniuk V. (2022). Modifying a method for direct data collection by a telecommunication aerial platform from nodes of wireless sensor networks. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9(118)), pp. 15–29. DOI:15587/1729-4061.2022.263559.
15. Vipin Pal, Girdhari Singh, Rajender Prasad Yadav (2012). SCHS: Smart Cluster Head Selection Scheme for Clustering Algorithms in Wireless Sensor Networks. Wireless Sensor Network, 4, 273–280. http://dx.doi.org/10.4236/wsn.2012.411039.