Cybernetics And Systems Analysis logo
Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Кібернетика та Системний Аналіз
Міжнародний Науково-Теоретичний Журнал
-->


DOI 10.34229/KCA2522-9664.25.1.16
УДК 621.396

К.М. ЛЕЙЧЕНКО
Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський
авіаційний інститут», Харків, Україна, k.leychenko@csn.khai.edu

С.В. СКОРОБОГАТЬКО
Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський
авіаційний інститут», Харків, Україна, s.skorobogatko@csn.khai.edu

Г.В. ФЕСЕНКО
Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський
авіаційний інститут», Харків, Україна, h.fesenko@csn.khai.edu

В.С. ХАРЧЕНКО
Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський
авіаційний інститут», Харків, Україна, v.kharchenko@csn.khai.edu

С.В. ЯКОВЛЕВ
Харківський національний університет ім. В.Н. Каразіна, Харків, Україна;
Лодзинський політехнічний університет, Лодзь, Польща,
s.yakovlev@karazin.ua; sergiy.yakovlev@p.lodz.pl


ОЦІНЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ
СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ ЛІСОВИХ ПОЖЕЖ З УРАХУВАННЯМ
ФАТАЛЬНИХ КОМБІНАЦІЙ МНОЖИННИХ ВІДМОВ СЕНСОРІВ

Анотація. На підставі проаналізованих джерел встановлено, що основними аспектами застосування бездротових сенсорних мереж (БСМ) для виявлення пожеж є надійність, енергоефективність, методи маршрутизації, розгортання сенсорів та технології моніторингу лісових пожеж. Представлено програмний засіб для генерації конфігурацій БСМ та оцінювання її надійності через імітаційне моделювання. Наведено приклад застосування розробленого програмного засобу для генерування карти покриття заданої площі лісового господарства сенсорами для моніторингу лісових пожеж та заданої кількості відмов сенсорів, а також визначення на кожній ітерації фатальних комбінацій непрацездатних сенсорів (ФКНС). Досліджено вплив на ймовірність відмови БСМ кількості відмов її сенсорів, кількості ФКНС та кількості непрацездатних сенсорів у їхньому складі.

Ключові слова: бездротова сенсорна мережа, лісові пожежі, фатальні комбінації непрацездатних сенсорів, надійність, імітаційне моделювання, програмний засіб.


повний текст

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  • 1. Chowdhury C., Aslam N., Ahmed G., Chattapadhyay S., Neogy S., Zhang L. Novel algorithms for reliability evaluation of remotely deployed wireless sensor networks. Wireless Personal Communications. 2018. Vol. 98, N 1. P. 1331–1360. https://doi.org/10.1007/s11277-017-4921-9. .

  • 2. Kassan R., Chtelet E., Soukieh J. Reliability assessment of photovoltaic wireless sensor networks for forest fire propagation detection. International Journal of Modelling and Simulation. 2018. Vol. 38, N 1. P. 50–65. https://doi.org/10.1080/02286203.2017.1393857. .

  • 3. Vikram R., Sinha D., De D., Das A.K. EEFFL: Еnergy efficient data forwarding for forest fire detection using localization technique in wireless sensor network. Wireless Networks. 2020. Vol. 26, N 7. P. 5177–5205. https://doi.org/10.1007/s11276-020-02393-1. .

  • 4. Acharya S., Tripathy C.R. A reliable fault-tolerant ANFIS model based data aggregation scheme for wireless sensor networks. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2020. Vol. 32, N 6. P. 741–753. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2017.11.001. .

  • 5. Bouakkaz F., Ali W., Derdour M. Forest fire detection using wireless multimedia sensor networks and image compression. Instrumentation Mesure Metrologie. 2021. Vol. 20, N 1. P. 57–63. https://doi.org/10.18280/I2M.200108. .

  • 6. Azevedo B.F., Brito T., Lima J., Pereira A.I. Optimum sensors allocation for a forest fires monitoring system. Forests. 2021. Vol. 12, N 4. P. 1–13. https://doi.org/10.3390/f12040453. .

  • 7. Kizilkaya B., Ever E., Yatbaz H.Y., Yazici A. An effective forest fire detection framework using heterogeneous wireless multimedia sensor networks. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications. 2022. Vol. 18, N 2. Article number 47. P. 1–21. https://doi.org/10.1145/3473037. .

  • 8. Chernetskyi B., Kharchenko V., Orehov A. Wireless sensor network based forest fire early detection systems: Development and implementation. International Journal of Computing. 2022. Vol. 21, N 1. P. 92–99. https://doi.org/10.47839/ijc.21.1.2522. .

  • 9. Yakovlev S., Kartashov O., Podzeha D. Mathematical models and nonlinear optimization in continuous maximum coverage location problem. Computation. 2022. Vol. 10, Iss. 7. Article number 119. https://doi.org/10.3390/computation10070119. .

  • 10. Yakovlev S., Kartashov O., Mumrienko A. Formalization and solution of the maximum area coverage problem using Shapely library for territory monitoring. Radioelectronic and Computer Systems. 2022. N 2. P. 35–48. https://doi.org/10.32620/reks.2022.2.03. .

  • 11. Yakovlev S.V. The concept of modeling packing and covering problems using modern computational geometry software. Cybernetics and Systems Analysis, 2023. Vol. 59, N 1. P. 108–119. https://doi.org/10.1007/s10559-023-00547-5. .

  • 12. Moussa N., Khemiri-Kallel S., El Belrhiti El Alaoui A. Fog-assisted hierarchical data routing strategy for IoT-enabled WSN: Forest fire detection. Peer-to-Peer Networking and Applications. 2022. Vol. 15, N 5. P. 2307–2325. https://doi.org/10.1007/s12083-022-01347-y. .

  • 13. Krishnamoorthy M., Asif Md., Kumar P.P., Nuvvula R.S.S., Khan B., Colak I. A design and development of the smart forest alert monitoring system using IoT. Journal of Sensors. 2023. Vol. 2023. Article ID 8063524. https://doi.org/10.1155/2023/8063524. .

  • 14. Ibraheem M.K., Mohamed M.B., Fakhfakh A. Energy optimization efficiency in wireless sensor networks for forest fire detection: An innovative sleep technique. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication. 2023. Vol. 11, N 7. P. 253–260. https://doi.org/10.17762/ijritcc.v11i7.7919. .

  • 15. Moussa N., Nurellari E., El Belrhiti El Alaoui A. A novel energy-efficient and reliable ACO-based routing protocol for WSN-enabled forest fires detection. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2023. Vol. 14, N 9. P. 11639–11655. https://doi.org/10.1007/s12652-022-03727-x. .

  • 16. Alagarsamy M., Sinnasamy S.S., Gopal I., Kuppusamy R., Haffishthullah A.B., Suriyan K. An effective gossip routing based wireless sensor network framework for forest fire detection. International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems. 2023. Vol. 12, N 3. P. 392–402. https://doi.org/10.11591/ijres.v12.i3.pp392-402. .

  • 17. Lertsinsrubtavee A., Kanabkaew T., Raksakietisak S. Detection of forest fires and pollutant plume dispersion using IoT air quality sensors. Environmental Pollution. 2023. Vol. 338. Article number 122701. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2023.122701. .

  • 18. Al-Dahoud Ali, Fezari M., Alkhatib A., Soltani M.N., Al-Dahoud Ahmed. Forest fire detection system based on low-cost wireless sensor network and Internet of things. WSEAS Transactions on Environment and Development. 2023. Vol. 19. P. 506–513. https://doi.org/10.37394/ 232015.2023.19.49. .

  • 19. Paidipati K.K., Kurangi C., J U., Reddy A.S.K., Kadiravan G., Shah N.H. Wireless sensor network assisted automated forest fire detection using deep learning and computer vision model. Multimedia Tools and Applications. 2024. Vol. 83, N 9. P. 26733–26750. https://doi.org/10.1007/s11042-023-16647-5. .

  • 20. Skorobohatko S., Fesenko H., Kharchenko V., Yakovlev S. Architecture and reliability models of hybrid sensor networks for environmental and emergency monitoring systems. Cybernetics and Systems Analysis. 2024. Vol. 60, N 2. P. 293–304. https://doi.org/10.1007/ s10559-024-00670-x. .

  • 21. Leichenko K., Skorobohatko S., Fesenko H., Kharchenko V., Yakovlev S. Reliability of sensor network-based systems for arbitrary shape plot monitoring considering multiple failures. Proc. of 14th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT’2024 (October 11–13, 2024, Greece, Athens). IEEE, 2024. P. 1–7.

  • 22. Horbulin V.P., Hulianytskyi L.F., Sergienko I.V. Optimization of UAV team routes in the presence of alternative and dynamic depots. Cybernetics and Systems Analysis. 2020. Vol. 56, N 2. P. 195–203. https://doi.org/10.1007/s10559-020-00235-8. .

  • 23. Horbulin V.P., Hulianytskyi L.F., Sergienko I.V. Planning of logistics missions of the “UAV+vehicle” hybrid systems. Cybernetics and Systems Analysis. 2023. Vol. 59, N 5. P. 733–742. https://doi.org/10.1007/s10559-023-00609-8. .

  • 24. Leichenko K., Fesenko H., Kharchenko V., Illiashenko O, Deployment of a UAV swarm-based LiFi network in the obstacle-ridden environment: Algorithms of finding the path for UAV placement. Radioelectronic and Computer Systems. 2024. N. 1. P. 176–195. https://doi.org/ 10.32620/reks.2024.1.14. .

  • 25. Fedorenko G., Fesenko H., Kharchenko V., Kliushnikov I., Tolkunov I. Robotic-biological systems for detection and identification of explosive ordnance: Concept, general structure, and models. Radioelectronic and Computer Systems. 2023. N. 2. P. 143–159. https://doi.org/ 10.32620/reks.2023.2.12. .




© 2025 Kibernetika.org. All rights reserved.