Модели поиска областей мобильными сенсорными сетями

Резюме: Для математической модели поиска областей мобильными сенсорными сетями изучен процесс формирования минимальной выпуклой оболочки неизвестной области нахождения обозреваемых объектов. Описан процесс функционирования сети от механизма случайного блуждания, до обмена памятью между узлами и назначения наблюдателей. Описана модель построения тестовой области, содержащей обозреваемые объекты, на основе параметрической кривой. Получены графики зависимости прогресса в поиске тестовой области, на основе сравнения площади минимальной выпуклой оболочки и тестовой области, от величины радиуса приема-передачи сигнала, радиуса обзора сенсора и количества вершин в мобильной сети. Выявлена роль радиосвязи между сенсорами. Анализ проведен методами имитационного моделирования. Результаты анализа представлены графиками зависимостей.

Ключевые слова: мобильная сеть, динамический граф, геометрический граф, случайные блуждания, имитационное моделирование.

A.I. Mikov, A.A. Mikov

Models for searching areas by mobile sensor networks

Summary: For a mathematical model of the search for areas by mobile sensor networks, the process of forming a minimal convex hull of an unknown area of the surveyed objects is studied. The process of network functioning is described from the mechanism of random walk to the exchange of memory between nodes and the appointment of observers. A model for constructing a test area containing the surveyed objects based on a parametric curve is described. Plots of the dependence of progress in the search for the test area are obtained, based on a comparison of the area of the minimum convex hull and the test area, on the magnitude of the signal reception and transmission radius, the radius of the sensor and the number of vertices in the mobile network. The role of radio communication between sensors has been revealed. The analysis was carried out using simulation methods. The results of the analysis are represented by dependency charts.

Keywords: mobile network, dynamic graph, geometric graph, random walk, simulation

DOI: 10.34219/2078-8320-2024-15-3-15-21