ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2024, № 11 · МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Статистический синтез и анализ комплексных алгоритмов оценивания параметров в беспроводных сенсорных сетях

В.И. Парфенов1, А.А. Калининский1

1 Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия
Полный текст DOI: 10.30898/1684-1719.2024.11.1 УДК 621.391 EDN BIPDNN

Аннотация

В работе разработаны алгоритмы комплексного вынесения решения относительно оценки параметра излучения от объекта исследования, основанные на информации, получаемой в центральном узле, от распределенных в пространстве датчиков беспроводной сенсорной сети. При статистическом синтезе алгоритмов предполагалось, что форма сигнала от объекта излучения известна и он поступает на вход сенсоров совместно с белым гауссовским шумом. Показано, что структура комплексных алгоритмов оценки неизвестного параметра сигнала излучения существенно зависит от характеристик оценок, выносимых относительно этого параметра в каждом отдельном сенсоре. Использованы два подхода к синтезу алгоритмов. Один из них основан на задаче сравнения статистических гипотез. Второй - на поиске положения абсолютного максимума решающей статистики. Для обоих алгоритмов с помощью компьютерного моделирования получены зависимости дисперсий комплексных оценок параметра от отношения сигнал/шум, числа разрядов, отводимых для представления оценки, а также числа сенсоров. Исследовались оптимальные, а также квазиоптимальные алгоритмы, синтезированные как для «нормальных» оценок, так и для оценок с учетом аномальных ошибок. Выявлены условия, обеспечивающие повышение точности комплексных оценок синтезированными алгоритмами. Сформулированы рекомендации по возможному применению полученных результатов и дальнейшие направления развития исследований.

  • беспроводная сенсорная сеть
  • комплексная оценка параметров
  • квантование
  • функция правдоподобия
Abstract (in English)

Statistical synthesis and analysis of comprehensive parameters estimation algorithms in wireless sensor networks

In this article comprehensive decision-making algorithms regarding estimates of radiation parameter from research object, based on information received at the central node from spatially distributed sensors of a wireless sensor network, is developed. During the statistical synthesis of algorithms, it was assumed that the shape of the signal from the research object is known and it arrives to sensors combined with white Gaussian noise. The article shows that the structure of comprehensive unknown parameter estimation algorithms significantly depends on the characteristics of the estimates made regarding this parameter in each individual sensor. Two approaches to algorithm synthesis were used. One of them is based on the problem of comparing statistical hypotheses. The second one is based on researching for the position of the absolute maximum of the decision statistics. For both algorithms, using computer modeling, we obtained the dependences of the dispersion of comprehensive parameter estimation on the signal-to-noise ratio, the number of bits allocated to represent the estimate and number of sensors. Optimal and quasi-optimal algorithms, synthesized both for “normal” estimates and for estimates with anomalous errors is studied. Conditions that ensure increased accuracy of comprehensive estimates using synthesized algorithms is identified. Recommendations on the possible application of the results and further directions for the development of research are formulated.

Для цитирования

Парфенов В.И., Калининский А.А. Статистический синтез и анализ комплексных алгоритмов оценивания параметров в беспроводных сенсорных сетях // Журнал радиоэлектроники. – 2024. – № 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2024.11.1

Литература

  1. Polavarapu S.C., Panda S.K. A Survey on Industrial Applications using MEMS and WSN // 2020 Fourth International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analystics and Cloud) (I-SMAC). - IEEE, 2020. - C. 982-986. https://doi.org/10.1109/I-SMAC49090.2020.9243514
  2. Singh P.K., Kaur J. A Review of Routing Techniques for Different Applications in Wireless Sensor Network // 2020 2nd International Conference on Technological Advancements in Computational Sciences (ICTACS). - IEEE, 2022. - C. 174-179.
  3. Jamshed M.A. et al. Challenges, applications, and future of wireless sensors in Internet of Things: A review // IEEE Sensors Journal. - 2022. - T. 22. - №. 6. - C. 5482-5494. https://doi.org/10.1109/JSEN.2022.3148128
  4. Williams A.J. et al. Survey of energy harvesting technologies for wireless sensor networks // IEE Access. - 2021. - T. 9. - C. 77493-77510. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3083697
  5. MeshLogic. Интеллектуальные беспроводные сенсорные сети. URL: http://www.meshlogic.ru
  6. IEEE Std 802.15.4TM-2011: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications for Low Rate Wireless Personal Area Networks (WPANs). - IEEE Computer Society: New York, NY, USA, 2011.
  7. Savazzi S., Goratti L., Spagnolini U., Latva-aho M. Short-range wireless sensor networks for high density seismic monitoring // Proceedings of the Wireless World Research Forum. - 2009.
  8. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. - Советское радио, 1978.
  9. Niu R. et al. Designing local quantizers for distributed detection of a source with unknown location // IEEE Communications Letters. - 2023. - Т. 27. - № 11. - С. 3113-3117. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2023.3318203
  10. Zhy W., Zhy H. Joint detection and parameter estimation under unknown prior probability // Proceedings of the 40-th Chinese Control Conference. - 2021. - С. 3036-3041. https://doi.org/10.23919/CCC52363.2021.9549888
  11. Парфенов В.И., Калининский А.А. Сравнительный анализ комплексных алгоритмов оценивания параметров // Радиолокация, навигация, связь. - 2024. - Т. 1. - С. 276-285.
  12. Трифонов А.П., Шинаков Ю.С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. - Радио и связь, 1986.
  13. Градштейн И.С., Рыжик И.М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. - Наука, 1971.
  14. Парфенов В.И., Ле В.Д. Анализ влияния окружающей среды на эффективность алгоритма обработки информации в беспроводных сенсорных сетях // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. - 2020. - Т. 23. - №. 2. - С. 49-54. https://doi.org/10.18469/1810-3189.2020.23.2.48-54
  15. Parfenov V.I., Le V.D. Optimal fusion rule for distributed detection with channel errors taking into account sensors' unreliability probability when protecting coastlines // Int. J. Sens.Networks. - 2022. - T. 38 - №2. - C. 71-84. https://doi.org/10.1504/IJSNET.2022.121157