Оцінювання необхідної пропускної здатності засобу радіомоніторингу для безпілотного літального апарата
DOI:
https://doi.org/10.64915/RADAP.2026.103.28-35Ключові слова:
джерело радіовипромінювань, засіб радіомоніторингу, пропускна здатність, процес Пуассона, щільність просторового розміщення, потік сигналів, безпілотний літальний апаратАнотація
Використання малорозмірних безпілотних літальних апаратів (БпЛА) для ведення радіомоніторингу (РМ), особливо в урбанізованій місцевості, володіє рядом переваг порівняно із використанням наземних засобів виявлення та оцінювання параметрів сигналів джерел радіовипромінювання (ДРВ). Для розроблення засобів РМ для БпЛА необхідно сформувати ряд вимог до нього. Однією із основних є необхідна пропускна здатність. Метою статті є удосконалення методичного апарату для формування вимог до розміщених на БпЛА засобів РМ. Для опису щільності розподілу ДРВ запропоновано використовувати неоднорідний просторовий процес Пуассона у поєднанні із параметричними або непараметричними функціями розподілу. Функція щільності даного розподілу відображає середню кількість ДРВ, що знаходяться в межах енергетичної доступності, і можуть бути виявлені. Використання квантиля заданого рівня розподілу Пуассона, в якому як параметр використано функцію щільності, дозволяє оцінити максимальну кількість ДРВ. Потік сигналів від окремих ДРВ описано за допомогою неоднорідного процесу Пуассона. Моменти часу виходу в ефір та тривалість випромінювання сигналів підпорядковані експоненціальному розподілу. Отримано оцінки середньої інтенсивності виходу в ефір ДРВ протягом інтервалу аналізу заданої смуги частот для одноканальної багатоантенної системи. Наведено методику оцінювання необхідної пропускної здатності засобу РМ та рекомендації щодо використання запропонованого методичного апарату в умовах апріорної невизначеності щодо щільності розподілу ДРВ та інтенсивності потоку сигналів. Використання значень максимальної кількості ДРВ в межах енергетичної доступності за всією областю ведення РМ, середньої інтенсивності виходу в ефір ДРВ та часу аналізу миттєвої смуги частот дозволило отримати оцінку необхідної пропускної здатності засобу РМ.
Посилання
1. Hoffmann F., Schily H., Krestel M. et al. (2023). Non-myopic Sensor Path Planning for Emitter Localization with a UAV. 26th International Conference on Information Fusion, 8 p. doi: 10.23919/FUSION52260.2023.10224174.
2. Kwon H., Guvenc I. (2023). RF Signal Source Search and Localization Using an Autonomous UAV with Predefined Waypoints. IEEE 97th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Spring), pp. 1-6. doi: 10.1109/VTC2023-Spring57618.2023.10200783.
3. Buhaiov M. V. (2024). Matematychna model pryiniatoho syhnalu panoramnym zasobom radiomonitorynhu na bezpilotnomu litalnomu aparati [Mathematical Model of the Received Signal by Panoramic Means of Radio Monitoring on an Unmanned Aerial Vehicle]. Vseukr. mizhvidomchyi nauk.-tekhn. zbirnyk «Radiotekhnika» [All-Ukrainian Interdepartmental Scientific and Technical Journal «Radiotekhnika»], № 219, pp. 82-91. doi: 10.30837/rt.2024.4.219.09.
4. Chen F., Rezatofighi S. H., Ranasinghe D. C. (2024). GyroCopter: Differential Bearing Measuring Trajectory Planner for Tracking and Localizing Radio Frequency Sources. Computer Science. Robotics, 9 р. doi: 10.48550/arXiv.2410.13081.
5. Buhaiov M. V. (2025). Unmanned aerial vehicle flight speed optimization for spectrum sensing. Problems of Construction, Testing, Application and Operation of Complex Information Systems, Zhytomyr: ZVI, Iss. 28 (І), pp. 5-15. doi: 10.46972/2076-1546.2025.28.01.
6. Keeler H. P., Ross N., Xia A. (2018). When do wireless network signals appear Poisson? Bernoulli, Vol. 24, Iss. 3, pp. 1973-1994, doi: 10.3150/16-BEJ917.
7. Suryaprakash V., Møller J., Fettweis G. (2015). On the Modeling and Analysis of Heterogeneous Radio Access Networks Using a Poisson Cluster Process. IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 14, Iss. 2, pp. 1035-1047, doi: 10.1109/TWC.2014.2363454.
8. Heath R. W., Kountouris M., Bai T. (2013). Modeling Heterogeneous Network Interference Using Poisson Point Processes. IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 61, Iss. 16, pp. 4114-4126. doi: 10.1109/TSP.2013.2262679.
9. Chen C., Basnayaka D., Haas H. (2015). Downlink SINR Statistics in OFDM-Based Optical Attocell Networks with a Poisson Point Process Network Model. IEEE Global Communications Conference, pp. 1-6, doi: 10.1109/GLOCOM.2015.7417221.
10. Guo A., Zhong Y., Zhang W., Haenggi M. (2016). The Gauss–Poisson Process for Wireless Networks and the Benefits of Cooperation. IEEE Transactions on Communications, Vol. 64, Iss. 5, pp. 1916-1929. doi: 10.1109/TCOMM.2016.2550525.
11. Yazdanshenasan Z., Dhillon H. S., Afshang M., Chong P. H. J. (2016). Poisson Hole Process: Theory and Applications to Wireless Networks. IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 15, No. 11, pp. 7531-7546, doi: 10.1109/TWC.2016.2604799.
12. Kong H.-B. et al. (2017). Modeling and analysis of wireless networks using poisson hard-core process. IEEE International Conference on Communications (ICC), pp. 1-6, doi: 10.1109/ICC.2017.7997052.
13. How many Radio Frequency sensors do I need for my project? Cambridge Radio Frequency Systems (CRFS), access data: October, 2025.
14. Gul O. M., Demirekler M. (2017). Average Throughput Performance of Myopic Policy in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks. Sensors, Vol. 17, Iss. 10, 2206, doi: 10.3390/s17102206.
15. Mishra D., De S. (2016). Achievable throughput in relay-powered RF harvesting cooperative sensor networks. 22nd National Conference on Communication, pp. 1-6, doi: 10.1109/NCC.2016.7561155.
16. Liu W. et al. (2012). On the Throughput Capacity of Wireless Sensor Networks With Mobile Relays. IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 61, No. 4, pp. 1801-1809. doi: 10.1109/TVT.2012.2188145.
17. Mahmoud H. H., Hafiz A. H., Fathy K. A., Abdellatif S. O. (2019). Throughput of Underwater Wireless Sensor Nodes with Energy Harvesting Capabilities Using RF and Optical Links. International Journal of Electrical and Electronic Engineering & Telecommunications, Vol. 8, No. 3, pp. 177-180. doi: 10.18178/ijeetc.8.3.177-180.
18. Sha M., Xie Y. (2016). The Study of Different Types of Kernel Density Estimators. 2nd International Conference on Electronics, Network and Computer Engineering (ICENCE 2016), Atlantis Press, pp. 332-336. doi: 10.2991/icence-16.2016.67.
19. Węglarczyk S. (2018). Kernel density estimation and its application. ITM Web of Conferences, Vol. 23, 8 p. doi: 10.1051/itmconf/20182300037.
20. Diggle P. J. (2014). Statistical Analysis of Spatial and Spatio-Temporal Point Patterns. Taylor & Francis Group, LLC, 3rd ed., 297 р.
21. Streit R. L. (2010). Poisson Point Processes. Imaging, Tracking, and Sensing. Springer Science+Business Media, LLC, 280 p.
22. Baddeley A. (2007). Spatial Point Processes and their Applications. Stochastic Geometry. Springer, Part of the book series: Lecture Notes in Mathematics, Vol 1892, Chapter, pp. 1–75, doi: 10.1007/978-3-540-38175-4_1.
23. Illian J. et al. (2008). Statistical Analysis and Modelling of Spatial Point Patterns. John Wiley & Sons Ltd, 557 p.
24. Kay S. M. (2013). Fundamentals of statistical signal processing: Practical algorithm development, Vol. 3. Prentice Hall, New Jersey, 403 p.
25. Ross S. M. (2019). Introduction to Probability Models, 12th ed., 826 p.
26. World Cell Towers.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 М. В. Бугайов
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
