АНАЛІЗ МЕТОДІВ ЛОКАЛІЗАЦІЇ ДЛЯ БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ У ВНУТРІШНЬОМУ СЕРЕДОВИЩІ IOT - Пастушенко, Г. О. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Проведено експериментальні дослідження та аналіз різних методів локалізації для бездротових сенсорних мереж у внутрішньому середовищі Інтернету речей (IoT). Мета роботи — визначити ефективність і обмеження основних підходів до локалізації для подальшого їхнього застосування в умовах внутрішнього середовища. Досліджені методи включали мінімальну дисперсію Кейпона, алгоритм ESPRIT, підгонку зваженого підпростору, позиціонування на основі близькості та трилатерацію на основі RSSI. Основну увагу приділено аналізу ключових характеристик методів, таких як точність, енергоефективність, масштабованість, стійкість до перешкод, чутливість до параметрів середовища та діапазон передачі сигналу. Результати показали, що кожний з розглянутих методів має свої унікальні переваги та обмеження залежно від специфіки застосування залежно від специфіки застосування у внутрішньому середовищі IoT. Алгоритм ESPRIT, наприклад, забезпечив найвищу точність позиціонування та масштабованість, що свідчить про його придатність для великих і складних мереж з високою щільністю вузлів. Методи позиціонування на основі близькості виявилися найенергоефективнішими, що є вирішальним фактором для IoT-додатків із жорсткими обмеженнями енергоспоживання. Метод трилатерації на основі RSSI продемонстрував високу стійкість до перешкод і стабільність у широкому діапазоні умов, включно з варіативністю у щільності сигналів і наявністю фізичних бар’єрів у середовищі. Дослідження дозволило сформувати рекомендації щодо вибору оптимального методу локалізації залежно від конкретних вимог до точності, енергоспоживання, стійкості мережі та характеристик робочого середовища. Отримані результати мають практичну цінність для розробників IoT-систем, оскільки сприяють оптимізації мережевої продуктивності, підвищенню надійності передачі даних та зниженню енергоспоживання. Висновки цього дослідження можуть слугувати основою для майбутніх розробок і вдосконалення алгоритмів локалізації, забезпечуючи їхнє ефективне використання в широкому спектрі IoT-застосувань, таких як інтелектуальні будівлі, промисловий моніторинг, логістика та охорона здоров’я.