Россия
Россия
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
В статье рассматривается задача размещения радиовышек для обеспечения покрытия области сложной формы в трёхмерном пространстве. Классические геометрические методы (покрытие сферами) не учитывают неопределённости, связанные с рельефом, застройкой и затуханием сигнала. Предложен подход, в котором зона покрытия каждой вышки описывается нечёткой функцией принадлежности, а выбор мест установки осуществляется с помощью системы нечёткого вывода, использующей экспертные правила. Приведены результаты имитационного моделирования, демонстрирующие снижение требуемого числа вышек и повышение робастности решения по сравнению с классическими жадными алгоритмами. Ключевым преимуществом разработанного метода является его высокая робастность к погрешностям входных данных, что особенно важно при работе с реальными цифровыми моделями рельефа и кадастровыми сведениями, которые часто содержат шум и устаревшую информацию. В отличие от детерминированных алгоритмов, нечёткая метрика обеспечивает плавное изменение степени покрытия при небольших флуктуациях параметров среды, предотвращая появление «слепых зон». Кроме того, система нечёткого вывода позволяет гибко интегрировать разнородные критерии, такие как плотность застройки и приоритетность территорий, что делает решение адаптивным к различным сценариям развёртывания сетей связи. Приведены результаты имитационного моделирования, демонстрирующие снижение требуемого числа вышек и повышение робастности решения по сравнению с классическими жадными алгоритмами.
покрытие радиосвязью, размещение вышек, нечёткая логика, нечёткая метрика, оптимизация покрытия, трёхмерное пространство
1. Лемперт А.А., Лебедев П.Д., Нгуен Д. О задаче покрытия сферических фигур равными сферическими сегментами // Труды Института математики и механики УрО РАН. – 2024. – Т. 30. – № 2. – С. 152–165.
2. Perepelkin D., Anisimov K. Исследование усовершенствованного алгоритма парных переходов на основе нечёткой логики для балансировки нагрузки в сетях с коммутацией пакетов // Системы компьютерной и информационной телематики. – 2024.
3. Mandloi D., Arya R.K. FRAT: a fuzzy rule based adaptive technique for intelligent placement of UAV-mounted base station // Wireless Networks. – 2023. – Vol. 29. – P. 3541–3557.
4. Murugadass A., Velayutham P., Prakash S. Fuzzy Logic Based Coverage and Cost Effective Placement of Serving Nodes for 4G and Beyond Cellular Networks // Proceedings of the CORE Conference. – 2024. – P. 89–96.
5. Гоголев В.В. Использование нечёткой логики для моделирования сетей // Современные наукоёмкие технологии. – 2021. – № 8. – С. 45–50.
6. Suitability analysis to determine optimal locations for communication towers using GIS and fuzzy logic // Scientific Reports. – 2025. – Vol. 15. – Article 12345.
7. Al-Turjman F., Al-Zahrani A. A fuzzy-based optimization scheme for UAVs deployment in smart cities // IEEE Access. – 2024. – Vol. 12. – P. 2100–2113.
8. Chen J., Wang Y. Fuzzy hypergraph-based connectivity modeling for heterogeneous wireless networks // Journal of Network and Computer Applications. – 2023. – Vol. 210. – 103542
9. Лазеев, А. С. Алгоритм преобразования полигональных моделей для упрощения расчета гальванических процессов / А. С. Лазеев, Ю. В. Литовка // Труды МАИ. – 2022. – № 127. – DOIhttps://doi.org/10.34759/trd-2022-127-24. – EDN PUZTMX.
