ЕНЕРГООРІЄНТОВАНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ IOT-МЕРЕЖІ ЗА УМОВ ІНДУКОВАНИХ ПОТОКІВ ХИБНИХ ПОДІЙ

Анотація

У статті запропоновано енергоорієнтовану аналітичну модель життєвого циклу IoT-мережі за умов індукованого потоку хибних подій. У дослідженні розглядаються подієво-орієнтовані кластеризовані IoT-мережі, що функціонують під дією зовнішніх впливів, які генерують хибні повідомлення про події та спричиняють зайві операції сенсингу, передавання, приймання й ретрансляції даних. На відміну від традиційних підходів, які зазвичай розглядають поведінку трафіку, енергоспоживання комунікації та геометрію мережі окремо, запропонована модель інтегрує ці компоненти в єдиній формальній структурі. У межах цієї структури енергетичну вартість однієї хибної події формалізовано та пов’язано з енергетичним балансом мережі, параметрами надходження хибних подій і мобільністю вузлів. На цій основі отримано замкнені аналітичні вирази для опису часової еволюції залишкових енергетичних ресурсів і тривалості життєвого циклу мережі за фіксованої просторової топології. Модель установлює явний зв’язок між інтенсивністю індукованих хибних подій та виснаженням енергетичних ресурсів мережі. Показано, що інтенсивність і регулярність надходження хибних подій істотно впливають на траєкторію енергетичної деградації мережі. Зокрема, регулярніший індукований трафік змінює характер виснаження ресурсів на початкових етапах функціонування, тоді як за високих інтенсивностей різні режими трафіку збігаються до режиму насичення скорочення життєвого циклу мережі. Модель перевірено за допомогою моделювання для кластеризованої IoT-мережі на основі протоколу LEACH. Результати моделювання підтверджують аналітичні залежності в досліджуваному діапазоні 1 ≤ λ_f ≤ 10 та демонструють близьку відповідність запропонованої моделі до результатів симуляції. У порівняльному аналізі похибка прогнозування запропонованої моделі не перевищує приблизно 0%–2%, тоді як для моделі із середнім трафіковим навантаженням вона сягає близько 10,2%, а для класичної оцінки LEACH — близько 20,4%. Отримані результати свідчать, що запропонована модель забезпечує адекватнішу оцінку життєвого циклу мережі, оскільки явно враховує втрати енергії, індуковані хибними подіями, які в традиційних підходах ігноруються або суттєво спрощуються.