CC BY
42
2016, № 2 (16)
УДК 630.52:587/588
С. П. Санников, В. В. Побединский, И. В. Бородулин, М. А. Черницын, Н. С. Кузьминов
ЗАВИСИМОСТЬ ПАДЕНИЯ МОЩНОСТИ СИГНАЛА ПРИ РАДИОЧАСТОТНОМ МОНИТОРИНГЕ ЛЕСНОГО ФОНДА ОТ КОНСТРУКТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ
S. P. Sannikov, V. V. Pobedinsky, I. V. Borodulin, M. A. Chernitsyn, N. S. Kuzminov
THE DEPENDENCE OF THE FALL OF THE SIGNAL POWER ON THE PARAMETERS OF THE FOREST ENVIRONMENT WHEN THE RADIO FREQUENCY OF FOREST MONITORING
Аннотация. Актуальность и цели. Целью работы является получение функциональной зависимости потери мощности сигнала при радиочастотном мониторинге участка леса с помощью сети RFID устройств. Материалы и методы. Рассмотрены процедуры содержательной постановки задачи нечеткого моделирования, приведения к нечеткости, разработки базы правил нечеткой продукции. Синтез нечеткой модели результирующей зависимости падения мощности сигнала выполнен средствами Fuzzy Logic Toolbox приложения MatLab. Результаты. Полученная в результате нечеткого вывода функция является достаточно корректной математически и может использоваться для прогнозирования величины потери мощности сигнала при различных конструктивных параметрах и диэлектрической проницаемости среды в процессе радиочастотного мониторинга. Выводы. Предлагаемая функция потери мощности сигнала, построенная на основе нечеткого вывода, учитывает основные параметры лесной среды, а сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными указывает на достаточную адекватность разработанной модели, позволяющей ей реализовать принципиально новый подход к решению задачи.
Abstract. Background. The aim is to obtain the functional dependence of the loss of signal power at the radio frequency monitoring of the forest area through a network of RFID devices. Materials and methods. The article describes the procedure of setting the content of fuzzy modeling problem, leading to ambiguities, the development of the rule base of fuzzy production. Synthesis of fuzzy model of the resulting dependence of falling signal power is made by means of Fuzzy Logic Toolbox MatLab applications. Results. The resulting fuzzy output function is mathematically quite correct and can be used to predict the magnitude of the signal power loss at the various structural and parameters permittivity medium during RF monitoring. Conclusions. The proposed function of the loss of signal power, built on the basis of fuzzy inference, takes into account the basic parameters of the forest environment, and comparing simulation results with experimental data points to adequately developed model avoided the exclusion to implement a new approach to solving the problem.
Ключевые слова: радиочастотный мониторинг лесного фонда, падение мощности сигнала, конструктивные параметры, нечеткое моделирование, нечеткий вывод.
K e y words: radio frequency monitoring of forest fund, drop in signal strength, parameters of the forest environment, fuzzy modeling, fuzzy inference.
24
Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль
Введение
Мониторинг лесного фонда с помощью различных технологий в настоящее время является новым практическим направлением, которое получило поддержку на государственном уровне [1] в качестве одного из приоритетных в лесной отрасли. В зарубежных исследованиях были попытки реализовать технологию непрерывного мониторинга различными способами, но ни один из известных не получил применение на практике. В первую очередь основное внимание исследователей направлено на исследование возможностей современных информационных технологий, средств аэрокосмической связи, спутникового слежения, геоинформационной системы, тем не менее на сегодня система для сбора информации о состоянии лесного фонда и процессах лесопользования и одновременного оперативного мониторинга пожаробезопасности не была создана. В этой связи на кафедре автоматизации производственных процессов Уральского государственного лесотехнического университета разработана технология непрерывного радиочастотного мониторинга на основе сети КРГО-устройств [2-4]. Принципиальная схема системы приведена на рис. 1.
Рис. 1. Схема сети радиочастотного мониторинга лесного фонда: КРГО-1 - КРГО-4 -датчики; Р - мощность сигнала; Ж - влажность; Т - температура; п - количество деревьев; Ь - расстояние между датчиками; V - объемная доля /-го компонента лесной среды; а - константа вида лесного массива; £к - комплексная диэлектрическая проницаемость
Решение не имеет аналогов в мировой практике, что подтверждается патентом РФ [3], так как выполняет все перечисленные функции, при этом осуществляется сбор данных, включая количество деревьев, изменение исходного количества, перемещение лесоматериалов, появление задымления от пожара. Одним из основных конструктивных параметров системы при ее работе является величина потери мощности сигнала на пути его распространения. Эта величина зависит от технологических, конструктивных параметров, климатических факторов, которые в данном случае характеризуются недостаточностью, неопределенностью, неточностью, словом теми особенностями, которые формально описываются с помощью математического аппарата теории нечетких множеств и его практического приложения нечеткого моделирования. Таким образом, решение указанной задачи было возможно с помощью нечеткого моделирования и это определило цель и задачи настоящей работы.
2016, № 2 (16)
25
Целью настоящих исследований было получение функциональной зависимости потери мощности сигнала при радиочастотном мониторинге участка леса в зависимости от конструктивных параметров на основе аппарата нечеткого моделирования.
Разработка модели предусматривала решение следующих задач:
1. Выполнение содержательной постановки задачи нечеткого моделирования потери мощности сигнала при радиочастотном мониторинге участка леса в зависимости от конструктивных параметров.
2. Определение нечетких функций принадлежности для входных и выходных переменных задачи (приведение к нечеткости).
3. Разработка базы правил нечеткой продукции.
4. Синтез нечеткой модели зависимости потери мощности сигнала при радиочастотном мониторинге участка леса от входных параметров средствами Fuzzy Logic Toolbox приложения MatLab.
Выполнение содержательной постановки задачи моделирования потери мощности сигнала
В методике [5, 6] содержательная постановка задачи используется для того, чтобы представить данные об основных параметрах лесного фонда в форме определенных эвристических правил, моделирующих потери мощности сигнала при радиочастотном мониторинге участка леса. В этом случае выполняется описание поведения или состояния объекта и потери мощности сигнала в зависимости от сочетания основных влияющих параметров. В данном случае эта процедура выполняется одновременно с формированием базы основных правил системы нечеткого вывода, а в содержательном описании задачи определены наиболее специфические особенности моделирования потери мощности сигнала.
Рассмотрим в первую очередь свойства лесной среды: расстояние между датчиками и густоту насаждений или количество деревьев в зоне действия сигнала на пути распространения. Предположим, что другие влияющие параметры (влажность, температура воздуха, конструктивные параметры сети, рабочая частота) закреплены на одном уровне.
Расстояние между датчиками является сильно влияющим фактором на потерю мощности сигнала. С увеличением расстояния потери мощности увеличиваются.
Увеличение количества деревьев в зоне действия сигнала снижает потери мощности сигнала.
Для дальнейшей постановки задачи необходимо определить нечеткие функции принадлежности и базу правил нечеткой продукции.
Определение нечетких функций принадлежности для входных и выходных переменных задач (приведение к нечеткости)
Потеря мощности, АР, сигнала в децибелах на погонный метр (дБм) изменяется в диапазоне от минус 90 до минус 10 дБм, зависит также от диэлектрической проницаемости, типа антенны и выражается функцией
АР = /(8К, А),
где А - тип антенны, который характеризуется важнейшим в данном случае параметром длиной стоячей волны l и может подразделяться в зависимости от типа антенны на следующие диапазоны:
- тип 1 (керамическая) от 0 до 2,0 мВт;
- тип 2 (штыревая) от 2,0 до 4,0 мВт;
- тип 3 (волновой канал, направленная) от 4,0 до 6,0 мВт;
- тип 4 (логопериодическая) от 6,0 до 8,0 мВт;
- тип 5 (экспериментальная) от 8 до 10 мВт.
В обозначениях типа антенны А «экспериментальный» тип является прогнозируемым и по характеристике величины стоячей волны, 1мВт, может быть спроектирован с использованием известных методик.
По данным предварительных экспериментов [7], в отдельных случаях диэлектрическая проницаемость может составлять величины около 4 и достигать 70 Ф/м.
Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль
Таким образом, в задаче следует принять диапазон изменений входной величины ек от 0 до 70, выходных величин в диапазоне У/ от 0 до 0,5 и значения а от 0 до 5.
Принятые нечеткие функции принадлежности для вывода функции потери мощности сигнала АР = _Дек, А) показаны на рис. 2.
26
Рис. 2. Нечеткие функции принадлежности лингвистических переменных для вывода функции потери мощности сигнала АР = _Дек, А): а - потеря мощности АР; б - диэлектрическая проницаемость ек; в - тип антенны А (на графике тип антенны выражен через величину длины стоячей волны I, мВт)
Опишем влияние некоторых сочетаний входных воздействий на выходной параметр.
Если ек = «Минимальная» и А = «Минимальная», То АР = «Минимальная»;
Если ек = «Минимальная» и А = «Малая», То АР = «Минимальная»;
Если ек = «Максимальная» и А = «Максимальная», То АР = «Максимальная».
Используя описание вариантов сочетаний входных параметров (ек, А), а также большее количество значений лингвистических переменных, например «Средняя», «Большая», «Малая», и специфических особенностей явления, можно формализовать базу правил нечеткого вывода функции потери мощности сигнала (табл. 1).
Таблица 1
Состав базы правил нечеткой продукции для моделирования величины потери мощности сигнала АР = Дек, А)
Значения лингвистической переменной «Тип антенны А» Значения выходных нечетких подмножеств «Потеря мощности АР» при изменении нечеткой функции «Диэлектрическая проницаемость ек»
Мин М С Б Мах
Мин Мин М М С С
М Мин М С С Б
С М (0,7) М С С Б
Б М С Б Б Мах
Мах С С Б Мах Мах
Нечеткий вывод результирующей функции выполнен по методу Мамдани [5, 6]. Схема вывода в Ма1;ЬаЬ-формате приведена на рис. 3.
Рис. 3. Схема нечеткого вывода в среде MatLab [9]
20Х6,№2(Х6)
Синтез нечеткой модели зависимости потери мощности сигнала
Изложенная формальная постановка задачи нечеткого вывода позволяет реализовать ее в специализированных компьютерных программах.
Реализация задачи нечеткого вывода выполнена в среде Р18Е&1;ог (рис. 4) приложения Ма£ЬаЬ [9].
File Edit View Options
1. If (E is Min) and (I is Min) then (DeltaP is Min) I
If (E is Min) and (I is M) then (DeltaP is Min) (1 If (E is Min) and (I is CP) then (DeltaP is M) (О. I If (E is Min) and (I is S) then (DeltaP is M) (1) If (E is Min) and (I is Max) then (DeltaP is CP) If (E is M) and (I is Min) then (DeltaP is M) (1 ) If (E is M) and (I is M) then (DeltaP is M) (1 ) If (E is M) and (I is CP) then (DeltaP is M) (1 )
Q ¡i та^Н il i
m than in<aP i
f and Then
Е is I is DeltaP
ШЕИ^ Ш5Н — *
M M M
CP CP CP
в в в
Max Max т Max „
r not г not г not
Соппет Weig
<- or
t= I 1 Delet. .. Add г.. Chan...| I
FIS Name: DettaPotEl
Help Close
г)
д)
Рис. 4. Нечеткий вывод функции АР = f(sK, А) в среде FIS Editor приложения MatLab: а - нечеткая функция принадлежности переменной «Потеря мощности АР»; б - нечеткая функция принадлежности переменной «Диэлектрическая проницаемость £к»; в - нечеткая функция принадлежности лингвистической переменной «Тип антенны А»; г - база правил нечеткого вывода; д - процедура нечеткого вывода и приведения к четкости; е - функция нечеткого вывода потери мощности сигнала
27
28
Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль
В данном случае использовался алгоритм по известной [5, 6] методике:
1) фаззификация (введение нечеткости) (рис. 4,а,в);
2) формирование базы правил нечеткой продукции (рис. 4,г);
3) нечеткий вывод (рис. 4,д);
4) дефаззификация (приведение к четкости) (рис. 4,д);
5) получение конечной функции нечеткого вывода (рис. 4,е).
Полученная в результате нечеткого вывода функция является достаточно корректной математически и может использоваться для прогнозирования величины потери мощности сигнала при различных конструктивных параметрах и диэлектрической проницаемости среды в процессе радиочастотного мониторинга.
Заключение
Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы:
1. В настоящее время совершенствование методов исследований параметров системы радиочастотного мониторинга невозможно без применения интеллектуальных программных систем и компьютерных средств.
Предложенная постановка задачи нечеткого моделирования потери мощности сигнала и реализация соответствующего программного обеспечения в среде MatLab позволяет эффективно использовать информационные технологии в исследованиях, моделировании и совершенствовании систем радиочастотного мониторинга лесного фонда.
2. Разработка модели оценки потери мощности сигнала с привлечением статистических методов является чрезвычайно трудоемкой и будет недостаточно корректным подходом. Для условий такого класса задач в наибольшей мере подходит аппарат нечетких множеств.
3. Предлагаемая функция потери мощности сигнала, построенная на основе нечеткого вывода, учитывает основные параметры лесной среды, а сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными [2, 4, 7, 8] указывает на достаточную адекватность разработанной модели и позволяет реализовать принципиально новый подход к решению задачи.
Список литературы
1. Основы государственной политики в области использования, охраны, защиты и воспроизводства лесов в Российской Федерации на период до 2030 года / Правительство Российской Федерации. Распоряжение № 1724-р от 26 сентября 2013 г.
2. Серков, П. А. Эффективный способ мониторинга леса на заданном пространстве / П. А. Серков, С. П. Санников // Научное творчество молодежи - лесному комплексу России. : материалы IX Всерос. науч.-техн. конф. - Екатеринбург : Изд-во УГЛТУ, 2013. - Ч. 2. - С. 90-93.
3. Патент 2492891 Российская Федерация, МПК А62С 37/00 (2006/01). Система обнаружения лесного пожара / Лисиенко В. Г., Санников С. П. - заявл. 26.04.2012 ; опубл. 20.09.2013, Бюл. № 26.
4. Герц, Э. Ф. Использование радиочастотных устройств для мониторинга экологической ситуации в лесах / Э. Ф. Герц, С. П. Санников, В. М. Соловьев // Аграрный вестник Урала. - 2012. - № 1 (93). - С. 37-39.
5. Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пегат. - М. : БИНОМ, 2009. -798 с.
6. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MatLab и fussyTECH / А. В. Леонен-ков. - СПб. : БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.
7. Лисиенко, В. Г. Синергетические основы функционирования RFID-систем на примере мониторинга природных массивов / В. Г. Лисиенко, С. П. Санников // Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий : доклады Между-нар. конф. - Вып. LXVIII. - М. : РНТОРЭС им. Попова, 2013. - С. 356 -359.
8. Санников, С. П. Экспериментальные исследования потери мощности радиосигнала в лесу / С. П. Санников, М. Ю. Серебренников // Студенческий научный форум : V Междунар. студ. электронная науч. конф. - М., 2013. - URL: http://www.scienceforum.ru/2013/
9. MATLAB®& Simulink® Release Notes for R2008a. - URL: http: // www.mathworks.com.
2016, №2 (16) 29
Санников Сергей Петрович Sannikov Sergey Petrovich
кандидат технических наук, доцент, candidate oftechnical sciences, associate professor,
кафедра автоматизации sub-department of automation production processes,
производственных процессов, Ural State Forestry University
Уральский государственный (37 Siberian highway st., Ekaterinburg, Russia)
лесотехнический университет
(Россия, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37)
E-mail: ssp-54@mail.ru
Побединский Владимир Викторович Pobedinskiy Vladimir Viktorovich
доктор технических наук, профессор, doctor of technical sciences, professor,
кафедра сервиса и технической эксплуатации, sub-department of service and technical operation,
Уральский государственный Ural State Forestry University
лесотехнический университет (37 Siberian highway st., Ekaterinburg, Russia)
(Россия, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37)
E-mail: pobed@e1.ru
Бородулин Игорь Викторович Borodulin Igor1 Viktorovich
соискатель, applicant,
Уральский государственный Ural State Forestry University
лесотехнический университет (37 Siberian highway st., Ekaterinburg, Russia)
(Россия, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37)
E-mail: ugadn66@bk.ru
Черницын Максим Александрович Chernitsyn Maksim Aleksandrovich
аспирант, postgraduate student,
Уральский государственный Ural State Forestry University
лесотехнический университет (37 Siberian highway st., Ekaterinburg, Russia)
(Россия, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37)
E-mail: skamer333@mail.ru
Кузьминов Никита Сергеевич Kuz'minov Nikita Sergeevich
аспирант, postgraduate student,
Уральский государственный Ural State Forestry University
лесотехнический университет (37 Siberian highway st., Ekaterinburg, Russia)
(Россия, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37)
E-mail: yaxik@e1.ru
УДК 630.52:587/588
Зависимость падения мощности сигнала при радиочастотном мониторинге лесного фонда
от конструктивных параметров / С. П. Санников, В. В. Побединский, И. В. Бородулин, М. А. Черни-
цын, Н. С. Кузьминов // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 3 (17). -
С.23-29.
