Застосування методів інтелектуального аналізу даних для обробки трафіку в бездротовій сенсорній мережі

Анотація

Бездротові сенсорні мережі (БСМ) дають змогу збирати та передавати дані в Інтернеті речей (IoT – Internet of Things), при цьому, вони широко використовуються в різних галузях, таких як військова, промислова, сільськогосподарська, екологічна, транспортна, соціальна та медична. Бездротові сенсорні мережі належать до мереж, що забезпечують безперервний зв’язок та доступ до інформації в будь-який час і в будь-якому місці. Основні напрямки досліджень в роботі пов’язані із застосуванням методів інтелектуального аналізу даних з метою поліпшення характеристик передачі даних та показників якості в гетерогенній бездротовій сенсорній мережі, яка складається з наземного сегменту зі стаціонарними сенсорними вузлами та літаючою мережею, що є вкрай актуальним завданням під час моніторингу та контролю зон покриття з використанням Інтернету речей. В роботі досліджено метод ефективної кластеризації в наземній бездротові сенсорні мережі, який забезпечує визначення та розподіл оптимальної кількості кластерів і позначення головних кластерних вузлів, що, в результаті, забезпечує ефективну обробку та передачу трафіку в різних сегментах мережі. Запропоновано і продовжують розроблятися підходи, що об’єднують різні способи побудови кластерів і передачі даних між вузлами різних топологічних типів. Дані можуть бути відправлені з кінцевого вузла безпосередньо на базову станцію або через головний кластерний вузол, або через їх послідовність, перш ніж потрапити на базову станцію. При вирішенні поставлених завдань використовувалися методи теорії графів, штучних нейронних мереж, генетичного алгоритму та К-середніх, а також інженерії програмного забезпечення.