сенсорна мережа

The application of intelligent sensors, network technologies, and machine learning in IoT and industry is increas- ingly widespread as a part of the development and implementation of Industry 4.0, Industry 5.0, and Smart City. It is necessary to review the fundamental principles of metrological support for production. This includes calibration, estimation of measurement uncertainty, traceability, and processing of large data sets to reproduce and compare the results of measurements of physical quan- tities remotely.

Запропоновано для задачі локалізації сенсорних мереж використати метод мультилатерації. Ця задача може бути вирішена, якщо кожний нод буде мати у своєму складі GPS приймач. Але такі ноди дорожчі і для мереж різного призначення можна використовувати ноди без наявності GPS. Для таких мереж застосовуються так звані якірні ноди, координати яких відомі. Вони складають деякий відсоток від загальної кількості нодів. Вони використовуються для знаходження координат решти нодів, які входять до складу мережі.

Наведено імітаційну модель та описано відповідний програмний продукт, що дає змогу моделювати навколишнє середовище в умовах надзвичайної ситуації (аварії на хімічно небезпечному об’єкті) або вільного спостереження (без наперед визначеної процедури проведення). Збирають та обробляють інформацію за допомогою безпровідної сенсорної мережі.

Проведено оцінювання різних алгоритмів самоорганізації бездротових сенсорних мереж (БСМ). Досліджено особливості вибору переважного алгоритму самоорганізації сенсорної мережі методом аналізу ієрархій. За результатами порівняльного аналізу алгоритмів на основі суджень експертів методом аналізу ієрархій вибрано енергоефективний алгоритм самоорганізації БСМ. Цей алгоритм застосовує схему оплати, використовуючи потужність передавання як медіатор, досягаючи тим самим високої продуктивності.