Стохастическая динамическая модель подводной беспроводной сенсорной сети, основанная на модифицированном лувенском алгоритме кластеризации

В данной работе представлен инновационный подход к кластеризации и маршрутизации в подводных беспроводных сенсорных сетях (ПБСС), основанный на модифицированном Лувенском алгоритме учитывающим расстояния между узлами, вероятности успешной передачи сообщений и текущий уровень энергии сенсоров. Класс задач, для которых используется указанный подход – гибридные подводные акустические беспроводные сенсорные сети с мобильным (надводным или подводным) шлюзом. Предложенный метод реализует механизм динамической рекластеризации сети на основе мониторинга энергетических ресурсов узлов, что позволяет перераспределять роли сенсоров в сети (обыкновенных и референсных) и обеспечивать адаптацию сети к изменениям внешней среды и состоянию сенсоров. Разработанный алгоритм нацелен на повышение энергоэффективности, минимизацию потерь данных и сокращение числа ретрансляций при передаче сообщений в условиях ограниченной пропускной способности гидроакустического канала связи. MAC-уровень базируется на TDMA протоколе, исключающем возможность коллизий за счёт использования независимых временных слотов для сенсоров. Динамическая модель решает ключевые задачи управления ресурсами ПБСС: снижает энергозатраты, повышает надёжность передачи данных, уменьшает длительность передачи сообщений и продлевает срок автономной работы сети. Модель учитывает пространственную трёхмерную структуру размещения сенсоров и оптимизирует размещение референсных узлов, предотвращая перегрузку и появление «узких мест» в сети. Целью работы является построение топологии, минимизирующей энергопотребление и потери сообщений при эффективной маршрутизации данных к мобильному шлюзу. Гибкость и адаптивность предложенного подхода делает его применимым в реальных подводных задачах мониторинга окружающей среды и исследованиях мирового океана. Модифицированный Лувенский алгоритм с введенным порогом кластеризации оказался эффективным инструментом, обеспечивающим детальный анализ влияния проектных параметров на основные функциональные характеристики ПБСС. Сочетание модифицированного Лувенского алгоритма и модифицированного метода Дейкстры в рамках предложенной имитационной стохастической модели позволяет создавать устойчивую, адаптивную и энергоэффективную кластерную архитектуру сети.