Полный текст статьи (PDF) XML (JATS 1.2)
Авторы / Authors
  • Асадов Хикмет Гамид оглы (Asadov Hikmet Hamid oglu) доктор технических наук, профессор, Национальное Аэрокосмическое Агентство, Баку, Азербайджанская Республика
    Dr.Sc. of Technical Sciences, Professor, National Aerospace Agency     asadzade@rambler.ru
  • Ахмедов Эмиль Мехман оглы (Akhmedov Emil Mehman oglu) аспирант, Национальное Аэрокосмическое Агентство, Баку, Азербайджанская Республика
    postgraduate student, National Aerospace Agency     emil.ahmedov21@gmail.com
Ключевые слова
скорость съёма информациишумы в каналегауссовский белый шумвариационная оптимизацияограничительное условие
Keywords
data acquisition ratechannel noiseGaussian white noisevariational optimizationrestrictive condition
Аннотация / Abstract
Русский

Целью исследования является оптимизации режима сбора информации с помощью БПЛА с датчиков наземных измерительных сетей и анализ возможности увеличения скорости передачи данных от наземных датчиков к БПЛА.

Метод исследования: использован метод безусловной вариационной оптимизации.

Результат: сформулирована и решена задача оптимизации сбора данных от кластеризованных наземных датчиков с использованием группы БПЛА. На основе предположения о наличии некоторой зависимости между интенсивностью белого гауссовского шума в канале приема БПЛА и ширины полосы пропускаемых частот этого же канала, а также наложив на указанную зависимость определенного интегральное ограничения, был построен целевой функционал безусловной вариационной оптимизации. В результате применением метода Эйлера для решения оптимизационной задачи показано, что скорость сбора информации может достичь максимума при наличии прямой линейной зависимости между шириной частотный полосы канала приема данных БПЛА и интенсивностью белого гауссовского шума в канале приема.

Научная новизна и практическая ценность заключается в выявлении дополнительной возможности для увеличения скорости съёма информации с наземных датчиков с применением БПЛА при наличии некоторого режимного ограничения на функцию взаимосвязи между шириной частотный полосы канала приема данных и интенсивностью гауссовского белого шума в канале приема.

English

The purpose of the study is to optimize the mode of collecting information using UAVs from sensors of ground measuring networks and to analyze the possibility of increasing the speed of data transfer from ground sensors to UAVs.

Research method: the method of unconditional variational optimization is used.

Result: the problem of optimizing data collection from clustered ground sensors using a group of UAVs has been formulated and solved. Based on the assumption that there is a certain dependence between the intensity of white Gaussian noise in the UAV receiving channel and the bandwidth of the transmitted frequencies of the same channel, as well as imposing a certain integral constraint on this dependence, the objective functional of unconditional variational optimization was constructed. As a result, the use of the Euler method to solve the optimization problem showed that the speed of information collection can reach a maximum in the presence of a direct linear relationship between the frequency bandwidth of the UAV data reception channel and the intensity of white Gaussian noise in the receiving channel.

The scientific novelty and practical value lie in the identification of an additional opportunity to increase the speed of data acquisition from ground sensors using UAVs in the presence of a certain mode limitation on the function of the relationship between the frequency bandwidth of the data receiving channel and the intensity of Gaussian white noise in the receiving channel.

Финансирование / Funding

Источники финансирования не указаны.

No funding sources reported.

Идентификаторы / Identifiers
DOI10.21681/3034-4050-2026-2-89-93 УДК631.39 ЖурналТелекоммуникации и связь Год2026 Номер№2 (11) Страницы89–93 ISSNПИ №ФС77-88069
Список литературы / References
  1. Ahmed H., Nasir N.. Drone patrolling applications, challenges and its future: a review. 2017. Т. XX.
    Ahmed H., Nasir N.. Drone patrolling applications, challenges and its future: a review. 2017.
  2. Chen X., Hopkins B., Wang H., Oneill L., Afghah F., Razi A., Fule P.. Wildland fire detection and monitoring using a drone-collected RGB/IR image dataset // IEEE Access. 2022. Т. 10.
    Chen X., Hopkins B., Wang H., Oneill L., Afghah F., Razi A., Fule P.. Wildland fire detection and monitoring using a drone-collected RGB/IR image dataset // IEEE Access. 2022.
  3. Ehret and Michael.. «The zero marginal cost society: The internet of things, the collaborative commons, and the eclipse of capitalism» // The Journal of Sustainable Mobility. 2015. Т. 2. № 2. С. 67–70.
    Ehret and Michael.. «The zero marginal cost society: The internet of things, the collaborative commons, and the eclipse of capitalism» // The Journal of Sustainable Mobility. 2015.
  4. Wei Z., Zhu M., Zhang N., Wang L., Zou Y., Meng Z., Feng Z.. UAV assisted data collection for internet of things: A survey.. 2022.
    Wei Z., Zhu M., Zhang N., Wang L., Zou Y., Meng Z., Feng Z.. UAV assisted data collection for internet of things: A survey.. 2022.
  5. P. Tong, J. Liu, X. Wang, B. Bai, and H. Dai.. «Uav-enabled age-optimal data collection in wireless sensor networks» // IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops). 2019. С. 1–6.
    P. Tong, J. Liu, X. Wang, B. Bai, and H. Dai.. «Uav-enabled age-optimal data collection in wireless sensor networks» // IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops). 2019.
  6. J. Zong, C. Shen, J. Cheng, J. Gong, T. -H. Chang, L. Chen, and B. Ai.. «Flight time minimization via uavs trajectory design for ground sensor data collection» // 16th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS). 2019. С. 255–259.
    J. Zong, C. Shen, J. Cheng, J. Gong, T. -H. Chang, L. Chen, and B. Ai.. «Flight time minimization via uavs trajectory design for ground sensor data collection» // 16th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS). 2019.
  7. Z. Wei, X. Liu, C. Han, and Z. Feng.. «Neighbor discovery for unmanned aerial vehicle networks // IEEE Access. 2018. Т. 6. С. 68288–68301.
    Z. Wei, X. Liu, C. Han, and Z. Feng.. «Neighbor discovery for unmanned aerial vehicle networks // IEEE Access. 2018.
  8. S. Poudel and S. Moh.. «Medium access control protocols for unmanned aerial vehicle-aided wireless sensor networks: A survey» // IEEE Access. 2019. Т. 7. С. 65728–65744.
    S. Poudel and S. Moh.. «Medium access control protocols for unmanned aerial vehicle-aided wireless sensor networks: A survey» // IEEE Access. 2019.
  9. J. Baek, S. I. Han, and Y. Han.. «Optimal uav route in wireless charging sensor networks» // IEEE Internet of Things Journal. 2020. Т. 7. № 2. С. 1327–1335.
    J. Baek, S. I. Han, and Y. Han.. «Optimal uav route in wireless charging sensor networks» // IEEE Internet of Things Journal. 2020.
  10. C. M. de A. Lima, E. A. da Silva, and P. B. Velloso.. «Performance evaluation of 802.11 iot devices for data collection in the forest with drones» // IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2018. С. 1–7.
    C. M. de A. Lima, E. A. da Silva, and P. B. Velloso.. «Performance evaluation of 802.11 iot devices for data collection in the forest with drones» // IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). 2018.
  11. Z. Wei, H. Wu, S. Huang, and Z. Feng.. «Scaling laws of 21unmanned aerial vehicle network with mobility pattern information» // IEEE Communications Letters. 2017. Т. 21. № 6. С. 1389–1392.
    Z. Wei, H. Wu, S. Huang, and Z. Feng.. «Scaling laws of 21unmanned aerial vehicle network with mobility pattern information» // IEEE Communications Letters. 2017.
  12. C. Zhan and Y. Zeng.. «Completion time minimization for multi-uav-enabled data collection» // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2019. Т. 18. № 10. С. 4859–4872.
    C. Zhan and Y. Zeng.. «Completion time minimization for multi-uav-enabled data collection» // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2019.