<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Стохастична двозонна оптимізація живучости IOT-мереж за умов індукованих впливів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Stochastic dual-zone optimization of IoT-networks viability under condition of the induced impacts

Анотація

Довготривале функціонування мереж IoT у реальних середовищах обмежується дефіцитом енергетичних ресурсів вузлів та дією індукованих впливів, які породжують потоки хибних подій, підсилюють невизначеність параметрів середовища і, як наслідок, знижують надійність детекції. У статті розроблено та валідовано стохастичний оптимізаційний підхід до адаптивної топології IoT-мережі на основі дворегіональної архітектури сенсингу, де зовнішній регіон виконує функції фільтрації, а внутрішній – детекції у захищеній зоні. Просторовий розподіл вузлів параметризовано керованими щільностями у кожному регіоні за фіксованого сумарного ресурсу розміщення, що дозволяє формалізувати динамічний перерозподіл функцій мережі між фільтрацією та виявленням. Живучість і доступність інтерпретовано як поєднані показники ефективності, задані через нормовану залишкову енергію та ймовірність виявлення; час функціонування визначено як момент досягнення порогового стану доступності. Оптимізаційну задачу сформульовано як максимізацію гарантованого часу функціонування мережі за умови підтримання ймовірності детекції не нижче 0,9 за стохастичної динаміки збурень. Для врахування випадкових чинників застосовано вибіркову апроксимацію та числову оптимізацію, що дає змогу перейти до детермінованої постановки з єдиним оптимальним розв’язком і кількісними гарантіями працездатності у гіршому випадку. Чисельні експерименти демонструють, що енергетично збалансована дворегіональна конфігурація забезпечує істотне подовження гарантованого періоду доступності порівняно з однорідними топологіями, а також задає практичний критерій оцінювання живучості IoT-мереж під дією індукованих впливів. Показано чутливість оптимуму до інтенсивності збурень та співвідношення енергетичних витрат у зонах, що й підтримує вибір параметрів проєкту.

Опис

УДК

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Чень Ю., Ковтун В. В. Стохастична двозонна оптимізація живучости IOT-мереж за умов індукованих впливів // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електрон. текст. дані (PDF: 772 КБ). 2026. № 1. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/931.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (16)

  1. GugueothV., SafavatS., ShettyS.Security of Internet of Things (IoT) using federated learning and deep learning –Recent advancements, issues and prospects.ICT Express. Oct. 2023. Vol. 9,No5.P. 941–960.DOI: 10.1016/j.icte.2023.03.006.
  2. Comprehensive Review of Sensor Technologies in IoT: Technical Aspects, Challenges, and Future Directions / S. H. Abdulhussain et al.Computers.Aug. 2025. Vol. 14,No8.P. 342.DOI: 10.3390/computers14080342.
  3. A comprehensive review of energy harvesting and routing strategies for IoT sensors sustainability and communication technology/ H. N. S. Aldinet al. Sensors International.2024. Vol. 5.P. 100258.DOI: 10.1016/j.sintl.2023.100258.
  4. SecureIoT-FL: A Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Real-Time Environmental Monitoring in Industrial IoT Applications/ M. N. A. Ramadanet al. Alexandria Engineering Journal.Feb. 2025. Vol. 114.P. 681–701.DOI: 10.1016/j.aej.2024.11.069.
  5. Advances and Challenges in IoT Sensors Data Handling and Processing in Environmental Monitoring Networks/ S. Sathyamoorthyet al.JSMT.May 2024. Vol. 5, No2.P. 40–60.DOI: 10.4314/hpjsmt.v5i2.3.
  6. An enhanced energy efficient protocol for large-scale IoT-based heterogeneous WSNs/ A. S. H. Abdul-Qawy et al.Scientific African.Sep. 2023.Vol.21.P. e01807. DOI: 10.1016/j.sciaf.2023.e01807.
  7. Dual Energy Management and an Energy-Saving Model for the Internet of Things Using Solar Energy Harvesting/ N. S. Albalawiet al. Energies. Jul. 2025.Vol. 18, No13.P. 3555.DOI: 10.3390/en18133555.
  8. DADC: A Novel Duty-cycling Scheme for IEEE 802.15.4 Cluster-tree-based IoT Applications/ N. Choudhuryyet al. ACM Trans. Internet Technol.Oct. 2021. Vol. 22, No2.P. 1–26. DOI: 10.1145/3409487.
  9. Energy Inefficiency in IoT Networks: Causes, Impact, and aStrategic Framework for Sustainable Optimisation/ Z. Almudayniet al. Jan. 2025. Vol. 14, No1.P. 159. DOI: 10.3390/electronics14010159.
  10. IoT Resource Allocation and Optimization Based on Heuristic Algorithm/ A. K. Sangaiahet al. Sensors. Jan. 2020.Vol. 20, No2.P. 539.DOI: 10.3390/s20020539.