А.В. Борисовская1

1 Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (Санкт-Петербург, Россия)

Постановка проблемы. При построении систем мониторинга, основанных на технологии LoRaWAN, главной задачей является выбор наилучших параметров системы, который производится путем оценки качества ее работы на различных наборах параметров. Основная функция систем мониторинга - обеспечение высокой вероятности доставки информации о событии. Поскольку в настоящее время вопрос о критерии качества работы систем мониторинга остается открытым, значение этой вероятности можно рассматривать в качестве критерия качества работы таких систем. Таким образом, задача определения вероятности доставки информации о событии является актуальной.

Цель. Провести исследование системы мониторинга на основе сетей, построенных по технологии LoRaWAN, с целью определения вероятности доставки информации о событии в таких системах.

Результаты. Рассмотрена модель системы мониторинга, отражающая особенности использования технологии LoRaWAN. Применительно к этой модели предложен критерий качества работы системы, который ранее не рассматривался. Выполнено вычисление вероятности доставки информации о событии для данной модели. Показано, что предложенный критерий позволяет формулировать оптимизационные задачи и определять оптимальные параметры для рассматриваемых систем.

Практическая значимость. Информация об оптимальных параметрах системы, полученная с помощью предложенного критерия, может быть использована на практике при построении систем мониторинга, основанных на технологии LoRaWAN.

Борисовская А.В. Определение вероятности доставки информации о событии в системах мониторинга на основе сетей, построенных по технологии LoRaWAN // Успехи современной радиоэлектроники. 2022. T. 76. № 12. С. 82–89. DOI: https:// doi.org/10.18127/j20700784-202212-11

1. Jia Y. LoRa-based WSNs construction and low-power data collection strategy for wetland environmental monitoring // Wireless Personal Communications. 2020. V. 114. № 2. P. 1533–1555.
2. Ragnoli M., Leoni A., Barile G., Ferri G., Stornelli V. LoRa-Based Wireless Sensors Network for Rockfall and Landslide Monitoring: A Case Study in Pantelleria Island with Portable LoRaWAN Access // Journal of Low Power Electronics and Applications. 2022. V. 12. № 3. P. 47.
3. Silva F.S.D., Neto E.P., Oliveira H., Rosario D., Cerqueira E., Both C., Zeadally S., Neto A.V. A Survey on Long-Range Wide-Area Network Technology Optimizations // IEEE Access. 2021. V. 9. P. 106079–106106.
4. Kalor A.E., Hanna O.A., Popovski P. Random access schemes in wireless systems with correlated user activity// IEEE 19th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC) // IEEE. 2018. P. 1–5.
5. Zheng C., Egan M., Clavier L., Kalor A. E., Popovski P. Stochastic resource optimization of random access for transmitters with correlated activation // IEEE Communications Letters. 2021. V. 25. № 9. P. 3055–3059.
6. Zheng C., Egan M., Clavier L., Kalor A.E., Popovski P. Stochastic Resource Allocation for Outage Minimization in Random Access with Correlated Activation// IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) // IEEE. 2022. P. 1635–1640.
7. Borisovskaya A., Turlikov A., Fonfrygin A. Numerical Calculation of Random Access Characteristics for Sensors with Correlated Activation. Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF) // IEEE. 2022.
8. Борисовская А.В., Тюрликов А.М. Методика определения числа сенсоров в системах мониторинга экологической обстановки с использованием LPWAN сетей // Вопросы радиоэлектроники. 2022. C. 93–100.
9. Седунов Д.П., Жунусова А.С., Зырянова Ю.О. Расчет параметров системы беспроводного сбора данных сети Lorawan // Техника радиосвязи. 2021. № 2. С. 31–41.
10. Van den Abeele F., Haxhibeqiri J., Moerman I., Hoebeke J. Scalability analysis of large-scale LoRaWAN networks in ns-3 // IEEE Internet of Things Journal. 2017. V. 4. № 6. P. 2186–2198.
11. Georgiou O., Raza U. Low power wide area network analysis: Can LoRa scale? // IEEE Wireless Communications Letters. 2017. V. 6. № 2. P. 162–165.
12. Kim D., Georgiev G., Markovskaya N. A Model of Random Multiple Access in Unlicensed Spectrum Systems // Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). IEEE. 2022.
13. LoRaWAN 1.0.3 Regional Parameters. LoRa Alliance. 2018.
14. ПНСТ «Информационные технологии. Интернет вещей. Спецификация LoRaWAN RU». ПНСТ 516–2021. 58 с.
15. Burkov A.A. Signal power and energy-per-bit optimization problems in mMTC systems // Информационно-управляющие системы. 2021. № 5 (114). С. 51–58.
16. Ерёмин О.Ю., Степанова М.В. Распределение заданий по узлам вычислительной системы на платформе Интернета вещей на основе машинного обучения // Динамика сложных систем. 2020. T. 14. № 2. С. 84-92.