РЕЗУЛЬТАТИ АНАЛІЗУ ЕФЕКТИВНОСТІ БЕЗДРОТОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ОБМІНУ ДАНИМИ ПІД ЧАС ПОБУДОВИ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ АГРОМОНІТОРИНГУ
DOI:
https://doi.org/10.32782/IT/2024-3-11Ключові слова:
бездротові мережі, надійність, нейронні мережі, QoS, передача даних, продуктивність мережіАнотація
Актуальність. Надійність бездротових мереж є критично важливим аспектом у сучасних інфокомунікаційних системах, особливо з огляду на їх широке застосування в різноманітних галузях, включаючи сільське господарство, охорону здоров’я, транспорт та промисловість. Ці мережі мають забезпечувати безперервний і надійний зв’язок, що стає дедалі важливішим в умовах зростання числа підключених пристроїв та підвищення вимог до якості обслуговування (QoS). Надійність включає здатність мережі продовжувати функціонувати належним чином під час і після збоїв, а також забезпечення безпечної передачі даних. Метою роботи є проведення порівняльного аналізу кількох архітектур нейронних мереж задля визначення найбільш придатної для моделювання бездротових мереж щодо оцінки їх надійності. Також у статті проведено дослідження методами моделювання кількох стандартів бездротового зв’язку за допомогою обраного алгоритму, що дозволило провести глибший аналіз і зробити висновки щодо надійності. Об’єктом дослідження є сучасні стандарти бездротового зв’язку та їх ефективність у різних умовах застосування. Предметом дослідження є методи і моделі порівняння продуктивності та характеристик 5G, Wi-Fi, LTE та Zigbee для різних типів мереж і застосувань. Висновки: результати моделювання підкреслюють, що 5G є найбільш перспективним стандартом для додатків, що вимагають високої швидкості передачі даних і низької затримки. Wi-Fi залишається популярним вибором для локальних мереж, але його продуктивність знижується на великих відстанях і в умовах великої кількості перешкод. LTE пропонує хорошу збалансованість між зоною покриття та продуктивністю, а Zigbee є найменш продуктивним, проте ефективним для низькошвидкісних і енергоефективних додатків IoT. Загалом, результати дослідження підтверджують, що вибір стандарту бездротового зв’язку залежить від конкретних вимог до мережі, включаючи потреби в пропускній здатності, зоні покриття, затримці та енергоефективності.
Посилання
Sharma P., Khatri S. P., Kumar P. An intelligent healthcare system using IoT in wireless sensor network. Sensors. 2023. Vol. 23 (11). P. 1–14. https://doi.org/10.3390/s23115055.
Pinconschi E., Gopinath D., Abreu R., Păsăreanu C. S. Evaluating Deep Neural Networks in Deployment: A Comparative Study (Replicability Study). arXiv preprint arXiv: arXiv:2407.08730v2. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.08730
Muñoz-Zavala A. E., Macías-Díaz J. E., Alba-Cuéllar D., Guerrero-Díaz-de-León J. A. A Literature Review on Some Trends in Artificial Neural Networks for Modeling and Simulation with Time Series. Algorithms. 2024. Vol. 17 (2). P. 1–45. https://doi.org/10.3390/a17020076.
Zhu H., Zhang H., Lu W., Li X. Foreformer: An enhanced transformer-based framework for multivariate time series forecasting. Neural Comp. and App. 2023. Vol. 35. P. 14467–14480. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08091-1.
Wang Y.-C., Houng Y.-C., Chen H.-X., Tseng S.-M. Network Anomaly Intrusion Detection Based on Deep Learning Approach. Sensors. 2023. Vol. 23 (4), P. 1–21. https://doi.org/10.3390/s23042171.
Rafique S. H., Abdallah A., Musa N. S., Murugan T. Machine Learning and Deep Learning Techniques for Internet of Things Network Anomaly Detection–Current Research Trends. Sensors. 2024. Vol. 24 (6). P. 1–32. https://doi.org/10.3390/s24061968
Naidu G. A., Kumar J. Wireless Protocols: Wi-Fi SON, Bluetooth, ZigBee, Z-Wave, and Wi-Fi. In R. K. Singh & G. Kumar (Eds.), Proceedings of the 5th International Conference on IT & Multimedia. 2019. P. 229–239. https://doi.org/10.1007/978-981-13-3765-9_24.
Alsabah M., Naser M. A., Mahmmod B. M., Abdulhussain S. H., et al. 6G Wireless Communications Networks: A Comprehensive Survey. IEEE Access. 2021. Vol. 99. P. 1–9. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3124812.
Shilpa B., Radha R., Movva P. Comparative Analysis of Wireless Communication Technologies for IoT Applications. Artificial Intelligence and Technologies. 2022. P. 383–394. https://doi.org/10.1007/978-981-16-6448-9_39.
Shuaib K., Boulmalf M., Sallabi F., Lakas A. Co-existence of ZigBee and Wi-Fi: An Experimental Study. Wireless Communications and Mobile Computing. 2006. P. 1–6. https://doi.org/10.1109/WTS.2006.334532.
Raza U., Kulkarni P., Sooriyabandara M. Low Power Wide Area Networks: An Overview. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. Vol. 19, No. 2. P. 855–873. https://doi.org/10.1109/COMST.2017.2652320.
Al-Fuqaha A., Guizani M., Mohammadi M., Aledhari M., Ayyash M. Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications. IEEE Commun. Surveys & Tutorials. 2015. Vol. 17, No. 4. P. 2347–2376. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2444095.
