Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Обоснование параметров системы радиочастотного мониторинга лесного фонда Побединский Андрей Анатольевич

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Побединский Андрей Анатольевич. Обоснование параметров системы радиочастотного мониторинга лесного фонда: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.21.01 / Побединский Андрей Анатольевич;[Место защиты: ФГБОУ ВО «Уральский государственный лесотехнический университет»], 2018

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Состояние проблемы мониторинга лесного фонда 13

1.1 Проблема контроля состояния лесного фонда 13

1.2 Анализ правовых аспектов контроля лесного фонда и перемещения лесоматериалов 15

1.3 Анализ способов организации и проектирования систем мониторинга лесного фонда 19

1.4 Работы, посвященные исследованию характеристик лесной среды при радиочастотном мониторинге 25

1.5 Работы, посвященные исследованию систем мониторинга лесопожарной опасности 42

1.6 Системы мониторинга в различных отраслях техники 50

1.7 Методы и средства измерений лесоматериалов в системах мониторинга 53

1.8 Применение методов нечеткого моделирования в науке и различных отраслях 59

1.9 Анализ параметров лесного фонда применительно к радиочастотному мониторингу 61

1.10 Выводы по первой главе 64

1.11 Постановка цели, задач и разработка общей методологии исследований 67

Глава 2. Обоснование конструктивных параметров системы радиочастотного мониторинга лесного фонда 70

2.1 Разработка требований к системе мониторинга 72

2.2 Обоснование модели информационного обеспечения системы лесоуправления 73

2.3 Обоснование типа системы мониторинга 75

2.4 Обоснование источников питания системы мониторинга 80

2.5 Экспертная оценка характеристик технологий беспроводной передачи данных 87

2.6 Обоснование стандарта протокола передачи информации и принципа работы технологии RFID 87

2.7 Обоснование методов измерений лесоматериалов и конструктивных элементов системы мониторинга 94

2.8 Обобщения основных положений теоретических исследований систем мониторинга 96

2.8.1 Терминологическое определение радиочастотного мониторинга лесной среды 97

2.8.2 Классификация комплектующих устройств радиочастотного мониторинга лесной среды 98

2.9 Выводы по второй главе 100

Глава 3. Теоретические исследования системы радиочастотного мониторинга 102

3.1 Исследование топографии сети устройств RFID 103

3.2 Обеспечение контроля лесосырьевых потоков 107

3.3 Исследование маршрутов потоков информации в структуре сети мониторинга 110

3.4 Исследование количества информации в потоках по каналам сети 114

3.5 Исследование информационных характеристик сигналов в сети 116

3.6 Исследование характеристик распространения радиосигналов в лесной среде 122

3.7 Выводы по третьей главе 139

Глава 4. Нечеткое моделирование параметров системы радиочастотного моделирования 141

4.1 Обоснование метода, цели исследований и разработка методики создания нечеткой модели 141

4.2 Обоснование схемы нечеткого моделирования комплексной диэлектрической проницаемости 143

4.3 Нечеткий вывод диэлектрической проницаемости в зависимости от параметров лесной среды 144

4.3.1 Выполнение содержательной постановки задачи моделирования диэлектрической проницаемости участка леса 144

4.3.2 Определение нечетких функций принадлежности для входных и выходных переменных 146

4.3.3 Формирование базы правил системы нечеткого вывода 148

4.3.4 Синтез нечеткой модели зависимости диэлектрической проницаемости 150

4.4 Зависимость диэлектрической проницаемости лесной среды от климатических факторов 152

4.4.1 Выполнение содержательной постановки задачи 152

4.4.2 Определение нечетких функций принадлежности для входных и выходных переменных задачи. 153

4.4.3 Формирование базы правил системы нечеткого вывода 154

4.4.4 Синтез нечеткой модели зависимости диэлектрической проницаемости 155

4.5 Разработка нейронечеткой сети для определения диэлектрической проницаемости лесной среды при радиочастотном мониторинге 156

4.5.1 Разработка структуры модели 156

4.5.2 Нечеткий вывод зависимости диэлектрической проницаемости как заключительной функции сети 158

4.5.3 Синтез нейронечеткой продукционной сети диэлектрической проницаемости в среде Simulink 159

4.6 Выводы по четвертой главе 161

Глава 5. Экспериментальные исследования процессов радиочастотного мониторинга 162

5.1 Цель и задачи экспериментальных исследований 162

5.2 Методики экспериментальных исследований 163

5.3 Разработка экспериментальной аппаратуры 166

5.4 Выполнение лабораторных измерений диэлектрической проницаемости древесины 167

5.5 Выполнение натурных измерений параметров лесной среды 169

5.6 Обработка результатов экспериментальных исследований 171

5.7 Выводы по результатам экспериментальных исследований 178

Глава 6. Использование результатов исследований в промышленности 179

6.1 Разработка методики проектирования топологии сети радиочастотного мониторинга лесного фонда 180

6.1.1 Определение исходных данных, технологических и конструктивных параметров 180

6.1.2 Проектирование 181

6.1.3 Уточнение расчетных параметров 181

6.2 Разработка алгоритма проектирования сети мониторинга 182

6.3 Разработка методики оценки экономической эффективности от использования результатов исследования 183

6.3.1 Анализ результатов эффективности применения RFID датчиков 190

6.4 Выводы по шестой главе 191

7 Заключение 193

Основные результаты, выводы и рекомендации 195

Библиографический список 197

Введение к работе

Актуальность темы. В настоящее время в лесной отрасли все актуальнее становятся проблемы сохранения и эффективного использования лесов. Несмотря на большой исторический опыт России в управлении лесами, в новых социально-экономических условиях усиливающихся природных и техногенных катастроф существующие подходы к лесоуправлению требуют совершенствования, а это в первую очередь требует организации контроля за состоянием лесного фонда. Такая концепция нашла законодательную поддержку на правительственном уровне [79, 84], где в числе мероприятий по совершенствованию системы федерального государственного лесного надзора (лесной охраны) и федерального государственного пожарного надзора в лесах указаны меры по созданию новых дистанционных систем наземного, авиационного и космического мониторинга пожарной опасности, защиты от незаконных рубок и использованию инновационных информационных технологий.

В этом направлении еще с 60-х годов прошлого столетия активно развивались методы аэрокосмического наблюдения за лесом. Были созданы региональные авиаотряды охраны лесов, имеются системы спутникового слежения за массивами лесов, используется аэрофотосъемка. Также развивается видеонаблюдение лесов со стационарных вышек и с использованием беспилотных летательных аппаратов. К наблюдению подключена геоинформационная система, но существующий мониторинг не обеспечивает ни контроль перемещений сырьевых потоков, ни выявление пожаров в начальной стадии их возникновения и, тем более, основную информацию о лесном фонде. Как следствие, количество несанкционированных вырубок и пожаров увеличилось до катастрофических объемов. Реальная доля незаконно заготавливаемой древесины оценивается в 20-25 % от общего объема рубок, а нарушения по кубомассе достигают 40 %. В отдельных регионах до 50 % заготавливаемой древесины имеют нелегальное происхождение. В огне лесных пожаров ежегодно уничтожаются тысячи гектаров леса, жилые поселки, гибнут люди.

Аналогичная ситуация с созданием новых систем мониторинга и в зарубежной практике. Вместе с тем, отечественный и зарубежный опыт последних лет показал, что развитие информационных технологий, достижения математики в различных областях элементной базы позволяют решать ранее недоступные для практической реализации задачи конструктивного исполнения систем мониторинга. Промышленность выпускает любое оборудование и комплектующие элементы для создания подобных конструкций, однако отсутствие теоретических разработок, посвященных вопросам проектирования таких систем, не позволяет в полной мере реализовать достижения прогресса и создавать новые системы, обеспечивающие необходимые на сегодняшний день функциональные требования.

Следует отметить еще одну, связанную с мониторингом леса, нерешенную проблему. Специфика лесной среды характеризуется изменчивостью параметров в широких пределах, что делает задачу исследований и проектирования систем мониторинга чрезвычайно сложной. И если по отдельным элементам

леса имеется огромная база таксационных статистических данных, то для описания параметров лесной среды в целом статистические методы будут неприемлемы, т.к. параметры характеризуются свойствами неопределенности, и в этом случае необходимо использовать аппарат теории нечетких множеств.

Степень разработанности темы. Мониторингу состояния лесного покрова в РФ посвящена работы Казакова Н.В., Абузова А.В, Фомина В.В., Полев-щиковой Ю.А., Симоненкова М.В., Губаева А.В., Громова И.А., Танрывердие-ва И.О. и др. Эти исследования имеют большую научную и практическую ценность при изучении проблемы состояния лесов. Также подобные исследования проводятся учеными из США, Индии, Китайской Народной Республики и Европейского Союза (Nelson et al., 2011; Kharol et al., 2013; Yang et al., 2014; Hostert et al., 2011). Однако во всех исследования рассматриваются системы на основе спутниковой связи, ГИС, а не наземного типа и, тем более, не в виде сети радиочастотных устройств. Это обстоятельство обусловило выбор темы, определило цели и задачи исследований.

Таким образом, разработка новых систем мониторинга, обеспечивающих непрерывный контроль состояния лесного фонда, движения сырьевых потоков, обнаружения лесных пожаров в начальной стадии возникновения, а также методов исследования и проектирования таких систем, позволяет решить важную практическую задачу и является чрезвычайно актуальной.

Целью исследований была разработка системы радиочастотного мониторинга лесного фонда с возможностью непрерывного контроля движения лесо-сырьевых потоков и раннего обнаружения лесных пожаров.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

на основе анализа результатов работ, посвященных различным системам мониторинга, определить наиболее перспективный метод, тип и принципиальное решение системы мониторинга лесного фонда;

разработать модель информационного обеспечения автоматизированной системы лесоуправления и лесопользования на основе непрерывного мониторинга лесного фонда;

выполнить обоснование принципиальной схемы, топографии сети и параметров устройств мониторинга;

выполнить теоретические исследования распространения электромагнитных волн в лесной среде, разработать модели информационных потоков в сети радиочастотного мониторинга и падения мощности сигнала в лесной среде;

обосновать функциональные зависимости основных параметров системы радиочастотного мониторинга с применением нечетких моделей и в виде продукционной нейронечеткой сети;

выполнить экспериментальные исследования работы системы радиочастотного мониторинга в лесной среде, получить необходимые данные для проектирования таких систем и подтвердить адекватность теоретических моделей;

для обеспечения использования результатов исследований в практике разработать методику и алгоритм программы для проектирования систем радиочастотного мониторинга и оценить экономическую эффективность от внед-

рения результатов исследований в проектно-конструкторскую практику и лесную отрасль.

Объект исследований. Участки леса с различными характеристиками.

Предмет исследований. Закономерности влияния характеристик лесной среды, конструктивного исполнения, топографии сети устройств RFID и лесо-сырьевых потоков на основные параметры системы радиочастотного мониторинга.

Методы исследований. Для проведения исследований в качестве основных научных методов использованы методы математического и нечеткого моделирования, лесной таксации, процессов лесозаготовок, теории информации и передачи сигналов, теории массового обслуживания, математического моделирования систем связи, математической статистики, автоматического управления, цифровой обработка сигналов, методы расчета УКВ полей в лесных районах и теория эксперимента.

Научная новизна. Впервые разработана модель информационного обеспечения автоматизированной системы лесоуправления и лесопользования на основе мониторинга лесного фонда.

Предложены конструктивное исполнение системы радиочастотного мониторинга лесного фонда в виде сети устройств RFID, математические модели информационных потоков в системе, модель комплексной диэлектрической проницаемости лесной среды в виде нейронечеткой продукционной сети и результаты экспериментальных исследований, включающие зависимости основных параметров системы от влияющих факторов. Новой является методика проектирования системы радиочастотного мониторинга лесного фонда.

На защиту выносятся следующие результаты:

модель информационного обеспечения автоматизированной системы лесоуправления и лесопользования на основе мониторинга лесного фонда;

конструктивное исполнение системы радиочастотного мониторинга лесного фонда в виде сети устройств RFID;

- математические модели информационных потоков в системе радиоча
стотного мониторинга лесного фонда;

- математическая модель падения мощности сигнала в лесной среде;

- модель комплексной диэлектрической проницаемости лесной среды в
виде нейронечеткой продукционной сети;

- экспериментально полученные зависимости параметров системы радио
частотного мониторинга лесной среды от технологических параметров.

Достоверность результатов. Обоснованность результатов определяется обращением к известным экспериментальным данным для расчетов и сопоставлений результатов, корректным использованием современных методов исследования, накопленным опытом работы по лесной таксации, непротиворечивостью и воспроизводимостью результатов, полученных теоретическим путем, проведением оценки адекватности разработанных моделей с использованием экспериментальных данных. Полученные алгоритмы реализованы на компьютере и апробированы в учебном процессе кафедры автоматизации производ-

ственных процессов УГЛТУ в качестве новой учебной дисциплины «Радиочастотный мониторинг лесного фонда».

Практическая ценность работы и ее реализация в промышленности. В результате исследований определены параметры системы радиочастотного мониторинга лесного фонда, обеспечивающей контроль сырьевых потоков и раннее обнаружение лесных пожаров. Разработана методика проектирования системы мониторинга в виде сети устройств RFID. Результаты исследований были приняты для использования в практике создания систем мониторинга ООО «УралНИИЛП» (г. Екатеринбург).

Результаты исследований составили содержание НИОКР «Экологический и экспериментальный мониторинг лесов и управление ими на основе технологии RFID» (рег. № 01 ЛИФ-2009) и раздел «Разработка методики и регламента на проведение мониторинга движения сырьевых потоков в лесопромышленном производстве на основе технологий RFID» в отчете НИОКР «Разработка новых технологий заготовки и переработки древесного сырья в рамках научно-исследовательских программ Уральского лесного технопарка» (рег. № 11-01).

Экономическая эффективность от внедрения предлагаемой по результатам исследований системы мониторинга составляет более 60 млн. руб. в год для условий Тюменской области, а срок окупаемости не более 1 года.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует пункту 1 «Исследование параметров и показателей предмета труда, деревьев и их частей, природно-производственных условий произрастания лесов и лесопользования, создание информационной базы», пункту 9 «Автоматизация управления машинами, выбор систем учета лесопро-дукции, эргономики и безопасность условий труда», пункту 14 «Разработка инженерных методов и технических средств обеспечения экологической безопасности в лесопромышленном и лесохозяйственном производствах» паспорта специальности 05.21.01 – «Технология и машины лесозаготовок и лесного хозяйства».

Апробация. Результаты исследований докладывались и обсуждались на кафедрах сервиса и эксплуатации транспортных и технологических машин, автоматизации технологических процессов Уральского государственного лесотехнического университета, кафедре лесного хозяйства, деревообработки и прикладной механики Государственного аграрного университета Северного Зауралья, а также прошли апробацию на XI Международной научно-технической конференции «Лесная наука в реализации концепции уральской инженерной школы: социально-экономические и экологические проблемы лесного сектора экономики» 4-5 апреля 2017 г. (Екатеринбург), XIII Всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Научное творчество молодежи – лесному комплексу России» 25-26 апреля 2017 г. (Екатеринбург).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ [114-127], в том числе 6 работ в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, выводов и рекомендаций, списка литературы из 126 наименований. Основное содержание изложено на 194 страницах, содержит 72 рисунка, 16 таблиц.

Работы, посвященные исследованию характеристик лесной среды при радиочастотном мониторинге

Исследование процессов мониторинга с различными системами и с разными целями проводили ученые: д-ра техн. наук Абузов А.В. [1] и Казаков Н.В. [25], канд. техн. наук. Князева С.В. [28], Андрейчук А.В. [4], Атутов Е.Б. [5], Магазинникова А.Л. [36], Новик С.Н. [38], Рыжова Е.В. [48], Танрывердиев И.О. [54], работы которых дали развитие технологиям мониторинга. Также известны работы авторов Барталева С.А., Ершова Д.В., Лупян Е.А., Толпина В.А., Стыценко Ф.В. [7], Ломухина Ю.Л., Виноградовой Т.О., Головачева С.П., Гранкова A.Г., По-левщиковой Ю.А., Прядко А.В., Чухланцева А.А., Шелобановой Н.К., Шутко А.М., Калинкевич А.А., Крыловой М.С., Арманд Н.А., Каковкиной А.Ю., Слюсарева В.И., Манакова В.Ю., Плющева В.А., Маслова А.А. и др. В числе зарубежных исследователей можно указать Gay-Fernandez J.A., Sanchez M.G., Cuinas I., Alejos A.V., Meng Y.S., Lee Y.H., Ng B.C., Son B., Her Y., Kim J. A., Hefeeda M., Bagheri M., Lin Y.C., Sarabandi K., Nashashibi A.Y., Ulaby F.T., Frantzis P. и др.

Лесная среда, имеющая неоднородную структуру, исследуется радиофизиками как «материал», влияющий на прохождение электромагнитных волн. В силу неоднородности среды проявляются такие свойства радиоволн, как ослабление мощности радиосигнала за счет поглощения, рассеивания и отражения.

Лесная среда непрерывно изменяет свойства, например, размеры деревьев с возрастом, влажность в зависимости от времени года и т.д. По этой причине каждый из исследователей работает над своей проблемной задачей, изучая необходимое свойство. В одних случаях изучается изменение диэлектрической проницаемости, влияющей на прохождение несущих частот, в других учитываются шумы, создаваемые неоднородность кронами деревьев, в третьих – процессы многократного отражения электромагнитных волн от элементов деревьев, т.е. дифракционные особенности леса и другие свойства. При этом задачи, решаемые для конкретных случаев, невозможно использовать при проектировании радиоканала с другими техническими характеристиками, например, относительно длины волны.

Если густой таежный лес среднего возраста и высокой густоты на единицу площади на низких частотах практически не вызывает потери мощности, то на высоких и сверхвысоких частотах этого однозначно сказать нельзя. Необходимо проводить исследования, чтобы дать конкретный ответ на задачу с определенным набором параметров и условий.

За последнее время наблюдается активный рост появления новых средств контроля лесных ресурсов с использованием различных датчиков, таких как датчики дыма, температуры, концентрации СО2, влажности, основных размеров дерева [49]. При расположении аппаратуры в лесу появляется задача сбора данных с датчиков и дальнейшая передача информации. Учитывая огромные площади лесных массивов на территории России, проводные системы теряют смысл, поэтому рассматриваем применительно к мониторингу лесного фонда только дистанционные системы. В этом случае при длительной эксплуатации устройств будет особенная специфика работы систем в лесу, связанная с погодными условиями (влажность воздуха, широкий диапазон рабочих температур, механические повреждения от ветровой нагрузки, птиц и животных), с обеспечением их электропитанием.

Первоначально такие беспроводные датчики были ориентированы на использование, как правило, внутри помещения, например, для домашней автоматизации и промышленного управления или офисных, медицинских учреждений. На сегодня появился некоторый практический опыт использования беспроводных сетей датчиков, что может быть полезным для решения нашей проблемы.

В работах [99, 100] приведены отдельные исследования по использованию беспроводных сетей датчиков WSN (Wireless Sensor Network) в сельскохозяйственных и лесных районах. Результаты относятся к определенным участкам леса, где проводились исследования и отсутствуют данные о возможности применения систем на других участках леса.

При использовании беспроводных сетей датчиков в лесу необходимо учитывать наличие растительности в канале распространения электромагнитных волн (радиоканале связи), которая ослабляет мощность радиосигнала. В некоторых работах [100, 104] и рекомендациях P.833.6 [101] Международного союза Телекоммуникационного Сектора Радиосвязи (ITU-R -International Telecommunication Union-Radiocommunication) даны указания по этому вопросу, тем не менее большинство известных исследований базируются на классическом представлении передачи электромагнитных волн, когда передатчик и приемник расположены на прямой видимости или с незначительным затенением кронами деревьев.

Есть исследования, которые сосредоточены на ослаблении высокочастотных электромагнитных волн при прохождении через крону дерева [100-103] и влиянии ветра на прохождение радиоволн ультракоротких диапазонов [104]. В этом процессе основное влияние на прохождение высокочастотных электромагнитных волн оказывают кроны деревьев - поглощая их, а также стволы деревьев, которые частично отражают и поглощают на величину в зависимости от породы дерева.

Методика, предложенная для использования в беспроводной сети датчиков [45], построена на моделировании распространения электромагнитных волн, т.е. на предсказании среднего уровня мощности принимаемого сигнала на расстоянии от излучателя, а также в определении разброса его значений в зависимости от состояния радиоканала. Мощность Рr, принятая приемной антенной с усилением Gr, которая излучается антенной передатчика мощностью Pt c коэффициентом усиления Gt на длине волны (м) и на расстоянии d на открытом неограниченном пространстве, рассчитывается по формуле

Эти рекомендации представляют практическую ценность, так как позволяют определять при проектировании таких сетей важнейшие параметры по взаимному расположению на площади леса датчиков и сканирующих устройств.

Для исследования окружающей среды был создан проект «Mebius Sensor». С этой целью авторами построена сеть из 15 узлов беспроводных сенсоров, измеряющих температуру, влажность и освещенность (рисунок 1.3).

Все узлы питаются от солнечной батареи и подключены к общей, так называемой multi-hop сети, которая покрывает всю исследуемую территорию. Проект «Mebius Sensor» предназначен для выполнения различных функций, в том числе информированности людей о состоянии окружающей природы. Измерения производятся 24 раза в сутки, которые автоматически пополняют базу данных на сервере (данные отображаются на страничке сервера, где имеется карта с расположением узлов беспровод ных сенсоров).

Исследование маршрутов потоков информации в структуре сети мониторинга

Рассмотрим работу такой сети и разработаем математическое описание потоков информации в ее структуре.

Пусть все возможные маршруты между узлами 1 и 4 (рисунок 3.6), где узел 1 – УИ, а узел 2 – УП, будут иметь записи: m114 = (1–4); m214 = (1– 2–4); m314 = (1–2–3–4). Узлы 2 и 3 являются транзитными.

Для реализации маршрутизации потоков информации в сети через каждый; транзитный узел, начиная с УИ, сформируем матрицу (таблицу) маршрутизации размерностью (S–1)Hj

В матрицу (3.3) заложена информация о выборе канала передачи данных по сети беспроводных устройств RFID из j-го узла. Выбор предпочтительности канала передачи информации также можно судить по матрице

Каждой из элементов матрицы М } является «вектор-строка» т\[] (3.4), которая указывает источник информации j-го узла (в нашем примере это первый элемент) и узел, куда поступает информация, т.е. получателя информации в маршруте с номером /-го узла. Таким образом, расписываем выбор предпочтительных каналов передачи информации для организации маршрута, т.е. от источника информации m -го элемента до конечного т(. -го элемента с выбором Hj.

В качестве примера рассмотрим узел 2, для которого построим матрицу по рисунку 3.6. Строка в матрице будет иметь вид

Поиск маршрута от узла 2 к узлу 1 описывает вектор-строка тр = (1,4,3) , где предпочтительным каналом передачи информации является узел 1 (первый выбор), т.к. он непосредственно связывает эти узлы, а каналы, проходящие через узлы 3 и 4, представляют маршруты второго и третьего выбора.

В зависимости от поставленной задачи при организации сети необходимо построить матрицу маршрутизации для всех узлов, т.е. построить план распределения каналов передачи информации в сети беспроводных устройств RFID

Эта матрица построена с учетом минимального количества транзитных узлов в каналах передачи информации для сети беспроводных устройств RFID.

Возможны варианты при построении планов распределения радиоканалов связи в сетях беспроводных устройств RFID на основе других критериев, например как предложено в [16]:

надежность элементов сети беспроводных устройств RFID;

время задержки передачи информации в элементах сети устройств RFID;

скорость передачи информации в устройствах RFID.

Перечисленные параметры являются случайными величинами и зависят от многих внешних условий и причин, воздействующих на элементы сети устройств RFID. Эти причины могут быть следующие:

вид и интенсивность использования сети (тестирование, передача штатной информации);

условия окружающей среды, влияющей на эксплуатацию оборудования сети;

техническое состояние оборудования сети (источников электропитания) и других причин.

Если канал передачи информации первого выбора оказался недоступным (узел занят передачей информации с другого узла или неисправны устройства RFID в узле), то следует выбрать канал передачи информации второго выбора. В случае невозможности формирования маршрута передачей информации второго выбора необходимо выбрать следующий маршрут по предпочтительности критериев. Процедура формирования маршрута должна продолжаться до тех пор, пока не будет определен маршрут между заданной парой узлов (УИ и УП). Поэтому анализ искомых маршрутов сводится к тестированию всех линий, исходящих из j-го узла. В случае недоступности всех исходящих линий из j-го узла потребуется:

- вернуться на предыдущий узел и выбрать менее предпочтительный канал передачи информации;

- дать отказ на невозможность формирования маршрута между заданной парой узлов.

Таким образом, анализируя процедуры, участвующие в формировании маршрутов передачи информации, можно заключить, что процесс маршрутизации состоит из двух этапов:

1. Формирование плана распределения каналов передачи информации в сети устройств RFID;

2. Выбор исходящей линии связи в узле при поиске оптимального маршрута между УИ и УП.

Протоколы, реализующие формирование и коррекцию плана распределения каналов для передачи информации в сети устройств RFID (формирование таблиц маршрутизации), принято называть протоколами маршрутизации [16]. А протоколы, отвечающие за выбор исходящих линий связи в узле (формирование таблиц коммутации), называют протоколами маршрутизации.

Обработка результатов экспериментальных исследований

Статистическая обработка результатов измерений выполнялась в программной системе «STATISTIСA» (рисунок 5.13). В полном объеме результаты изложены в работах [96, 97, 115, 118-122, 127], а некоторые обработанные данные с регрессионными зависимостями в формате интерфейса программы «STATISTIСA» приведены на рисунках 5.14-5.23.

Полученные в эксперименте данные представлены на рисунке 5.16 для участка леса в 140 м.

Для оценки мощности принимаемого сигнала P в зависимости от расстояния между приемником и передатчиком L получены регрессионные модели

Расчеты по этим формулам показывают, что надежная связь в канале передачи данных (мощность приёма не менее –85 дБм) может быть установлена на расстоянии 165 м в густом лесу, хотя, как видно на рисунке 5.17, уже на расстоянии 120 м мощность принимаемого сигнала снижается до –90 дБм. Это означает, что для данного экспериментального опыта величина в –90 дБм является критической. Однако, следует отметить, что в некоторых опытах прием данных наблюдался на расстоянии не менее 240 м, а максимальная дальность приема достигала 1000 м.

Полученные результаты исследований могут быть доведены до практики путем реализации их в следующих основных направлениях:

1) в качестве научно обоснованных значений параметров системы радиочастотного мониторинга;

2) в качестве методики проектирования в инженерной практике;

3) в качестве алгоритма и компьютерной программы проектирования.

При выполнении исследований были созданы модели, реализованные в компьютерных программах. Они разрабатывались в порядке, предусмотренном общей методикой и для исследовательских целей. Для использования в инженерной практике результаты требуется представить в более конкретизированном методически правильном виде или методике, а обособленные компьютерные программы объединить в соответствующем алгоритме и программе с конкретной целью – проектировании систем радиочастотного мониторинга.

Для оценки положительного эффекта в проектировании и практике лесопользования следует сделать на основе современных методик и нормативов экономические расчеты.

Таким образом, определились задачи, решение которых позволит обеспечить внедрение результатов исследований в практику:

1) разработка методики проектирования;

2) разработка алгоритма проектирования;

3) разработка программы для расчетов параметров системы мониторинга;

4) расчет экономического эффекта.

Разработка методики оценки экономической эффективности от использования результатов исследования

Основные результаты исследований предназначены для использования в процессе проектирования. Кроме того, готовые системы мониторинга с принятыми по результатам исследований параметрами [114, 115] обеспечивают прямой экономический эффект благодаря более высоким техническим характеристикам. Следовательно, эффект от внедрения результатов исследований в практику проявляется в нескольких направлениях.

На первом этапе создания информационной системы сети RFID датчиков, когда эффект получается за счет повышения качества и сокращения сроков проектирования. Такие преимущества достигаются за счет использования разработанной в настоящих исследованиях методики, рекомендаций и программ для расчетов [118-122, 125-127].

На этапе использования в лесу эффект достигается за счет исключения хищений леса от незаконных рубок, снижения количества пожаров и ущерба от них, оперативности и правильности принимаемых решений в процессах лесоуправления.

Следует отметить, что в используемой методике принимаются во внимание не все статьи доходов. Для более полного расчета следует учитывать общеизвестные данные о преимуществах внедрения в технологиях лесного комплекса.

Таким образом, при оценке эффекта учтены только гарантированные статьи доходов с наиболее обоснованными данными и по наиболее достоверным методикам расчета.

Вопросам экономической оценки эффективности лесопользования посвящены работы ученых [9, 47, 52, и др.], которые базируются на стандартных методах расчета с использованием данных местных условий.

Разработанный метод оценки экономического ущерба основан на принципиально новом подходе с использованием RFID датчиков, установленных в лесном массиве. Оперативная информация о состоянии древостоя поступает с них на сервер, где и производятся вычисления экономического ущерба. Схема расположения RFID датчиков показана на рис. 6.3.

Оценку условий организации экономической эффективности применения существующих и перспективных информационных технологий предлагается осуществлять в комплексе с оценками эффективности по физическим показателям, рассмотренным в предыдущих разделах (2.3– 2.8), и как определено в работах [9, 47].

Схема расположения RFID датчиков условно показана на рисунке 6.3. Здесь видно, что в зону поражения попадают два RFID датчика, и один находится в непосредственной близи, вероятность выхода их из строя минимальная, поскольку данный вид датчиков настроен на раннее обнаружение очагов возгорания.

Относить датчики к ущербу можно в том случае, если его повреждения составляют более 75 %, что маловероятно, поскольку при незамедлительном реагировании после поступления сигнала пожарной тревоги этот показатель не превысит и половины. Сопутствующий положительный эффект также оказывает схема структуры маршрутизации сети п. 3.3 (3.6).

Предлагаемая методика [47] включает возможность учитывать:

- затраты на установку RFID датчиков, приведенных к объему древесины;

- получение информации с RFID датчиков на момент обнаружения (1 составляющая) нанесенного ущерба незаконной рубкой или лесным пожаром и прогнозируемая составляющая (2 составляющая) на основе вероятностных событий, связанных с развитием во времени события лесного пожара или перемещения лесоматериалов.

Для реализации предлагаемого алгоритма оперативной оценки экономического ущерба лесного фонда введем понятие удельной цены одного кубического метра на гектар древостоя. При этом точность оценки пропорциональна полноте доступных лесотаксационных данных. Расчеты требуемых затрат на проецирование и установку RFID датчиков произведем для лесного фонда Тюменской области. Исходные данные представлены в таблице 6.1, они использованы из различных общедоступных источников (отчеты правительства области за несколько последних лет, статьи из областных газет и интернет-сайтов [83]). Все данные усреднены, т.к. значения отличаются друг от друга в пределах статистической погрешности.

Примем приблизительную цену древесины (по итогам 1-4 кварталов 2014–2016 гг. [79]), равную 800-1200 руб./м3, тогда средняя цена – 1000 руб./м3, соответственно, ежегодные потери для Тюменской области в денежном эквиваленте составят: Uпож= 46858,5 1000 = 46858000 руб. (6.6)

RFID датчики оперативно фиксируют очаги возникновения лесных пожаров на расстоянии не более 200 м, расположенных «по сети», как это показано на рисунке 6.3. Очаг пожара, возникший в любом месте охраняемого участка леса, активизирует один или несколько RFID датчиков, расположенных вокруг него. По поступившей информации на сайт вычисляются координаты очага пожара, его примерная площадь и динамика распространения в зависимости от направления и скорости ветра.

Прогнозируемый ущерб от действующего очага поражения деревьев (незаконная рубка, лесной пожар), в зависимости от затрат на ликвидацию (затрат на доставку техники и бригад к месту ликвидации), связан с развитием процесса. Для лесного пожара можно выделить следующие основные явления, характеризующие этот процесс: продвижение фронтов, увеличение площади и периметра. Все это взаимосвязано между собой, и обуславливается множеством факторов местности, где происходит лесной пожар [47]. Поэтому очень важно сократить время процесса, и в этом помогут RFID датчики.

Максимальный срок аренды лесного участка составляет 49 лет [84], согласно гарантийному сроку работы батареи CR2032 производитель дает гарантию работы 20 лет (при условии соблюдений определенных технических характеристик), значит, на данный период их понадобится в количестве 2 шт. Годовая стоимость услуг связи в виде передачи данных будет зависеть от оператора, для наибольшей надежности возьмем среднюю цену для Тюменской области, – она будет составлять 3600 руб. в год. Что касается повышения за услуги связи ежегодно, то, как было сказано ранее, они будут минимальными, поскольку цена 1 м круглого леса тоже может повышаться.

В результате экономический эффект в денежном выражении составит: Аээ = (((49 (46858000 +14700000+3600)+(2 150))- 56970000)/49 = 60398953 руб. (6.12)

Таким образом, при средневзвешенных показателях ежегодный экономический эффект (кроме первого года эксплуатации) для Тюменской области будет составлять более 60 млн. рублей в год.