Naučna oblast: Elektrotehnika i računarsvo Uža naučna oblast: Računarska tehnika i informatika UDK broj: _____________ Title of the dissertation: New algorithms for improving the probability of strong barrier coverage using mobile nodes

Keywords: algorithms, wireless sensor networks, area coverage, barrier coverage, mobile nodes, robots, conceptual modeling, capability maturity model integration Electrical and Computer Engineering Scientific subfield: Computer Engineering and Information Theory

This thesis treats the problem of the network coverage in randomly deployed wireless sensor networks. Placing the nodes quasi-randomly is often the only way of deploying the network in geographically inaccessible regions. This way of deployment is often present in military applications. In military applications, high quality of the network coverage is usually a primary goal, despite the fact that the nodes cannot be placed manually in the optimal positions where they would all together provide the highest coverage, a certain degree of robustness, and redundancy, by using the minimum number of nodes. Bearing in mind that this kind of installation is usually realized by using artillery or the aircrafts, before approaching the energy, security, and reliability optimization, it is important for the application to meet the basic functionality, i. e., it is important for the values of the basic parameters that provide a certain degree of the network coverage and connectivity for a given area of interest to be assessed. The area of interest can be a region of any shape. In military applications, it is usually the region of size 5-20 
. If the aim is for the whole area to be covered, we deal with the area coverage. Another usual example of the appliance of the wireless sensor networks in military applications is related to the detection of intruders while attempting to cross the line between two regions. In this case, we deal with the barrier coverage. 
This thesis covers the modeling of the stochastic implementation of the wireless sensor networks, the analysis of the area and the barrier coverage, as well as the methods for improving the barrier coverage by using mobile nodes or robots. Under the initial assumptions and approximations, the conditions for an expected degree of the specific types of coverage are given for those types of coverage whose quality can be expressed in terms of the expected detection probability. But, regarding the strong barrier coverage, instead of assessing the coverage quality, only the information on barrier coverage creation can be derived, i.e., a strong barrier coverage can either be accomplished or not accomplished. 
According to the theoretical results from literature, it can be concluded that the full barrier coverage can be achieved almost always if the very strict conditions are met. These conditions, however, are hard to be provided. Therefore, in this thesis, two algorithms for creating the full barrier coverage, by filling the network breaks with mobile nodes or by using robots, in the situations where these conditions are not met, are proposed. In order for the algorithms to be implemented, a simulator is developed. According to the rules defined in algorithms, the simulator determines the number of breaks, the position and the appropriate number of additionally needed nodes for the strong barrier coverage to be provided. The simulator functionality is verified by using the theoretically derived results for the area coverage and the weak barrier coverage. Instead of using the fully mobile network, in order to make the price of the network more flexible, the hybrid networks are considered in this thesis. The proposed algorithms for improving the strong barrier coverage can be executed in centralized or distributed manner. To mend the barrier gaps, either mobile nodes (that fill the gaps and become part of the network just as same as the other stationary nodes) or mobile robots (that place the stationary nodes into the appropriate positions) can be used. Algorithms for moving the mobile devices in hybrid networks are also proposed. 
Bearing in mind some of the development trends in system and software engineering, related to improving the efficiency of the development process by using the appropriate methodologies and machine-based identification of the data structures, in this thesis, the description of the technical solution is given in the context of CMMI (Capability Maturity Model Integration) while the most important aspects of the automatic identification of the position and the sensing characteristics of the nodes are presented by using the methodologies of the conceptual modeling. 

Naslov doktorske disertacije: Novi agoritmi za povećanje verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera korišćenjem mobilnih čvorova Rezime: U ovoj tezi se razmatra problem pokrivenosti bežičnim senzorskim mrežama u slučaju stohastičkog razmeštaja čvorova u određenom regionu od interesa. Stohastički razmeštaj čvorova je jedini način instalacije mreže u situacijama kada je pristup terenu otežan ili nemoguć. Tipični primeri ovog načina instalacije nalaze se u oblasti vojnih primena. U vojnim aplikacijama, najčešće je potrebno obezbediti dobru pokrivenost regiona od interesa senzorskim poljem, bez obzira na činjenicu što se senzori ne mogu manuelno smestiti u optimalnim pozicijama gde je pokrivenost maksimalna pri minimalnom broju senzorskih čvorova i pri određenom nivou robusnosti i redundatnosti mreže. Štaviše, ovakav vid instalacije se može realizovati uglavnom samo upotrebom artiljerije ili avijacije te je, u ovim uslovima, pre nego što se pristupi optimizaciji mreže po pitanju potrošnje energije, sigurnosti i pouzdanosti, potrebno odrediti fundamentalne parametre pri kojima se može postići osnovna funkcionalnost mreže, odnosno određeni stepen pokrivenosti područja od interesa i potrebna konektivnost. 
Područje od interesa može biti region bilo kojeg oblika. U vojnim aplikacijama, to je najčešće geografsko područje površine od 5 do 20 . Ako je cilj očitavanje veličina iz čitavog regiona, govorimo o pokrivenosti regiona. Drugi čest slučaj primene senzorskih mreža u vojnim aplikacijama, odnosi se na obezbeđivanje određene linije između dva regiona po pitanju prelaska neprijateljskih vojnih trupa sa jednog regiona na drugi. U ovom slučaju se govori o pokrivenosti barijere. 
U ovoj tezi se vrši modeliranje i analiza stohastičke implementacije bežičnih senzorskih mreža da bi se, u okviru modela, izvršila evaluacija pokrivenosti regiona kao i evaluacija i poboljšanje pokrivenosti senzorskom barijerom korišćenjem mobilnih čvorova ili robota. U ovom pravcu se, pod određenim početnim pretpostavkama i aproksimacijama, daju uslovi za postizanje očekivanog nivoa određenog tipa pokrivenosti kao i određivanje uticaja fundamentalnih parametara mreže na kvalitet pokrivenosti za one tipove pokrivenosti gde se kvalitet može izraziti u pogledu očekivane verovatnoće detekcije objekata ili događaja. Međutim, kada je u pitanju sigurna senzorska barijera, ona može postojati ili ne postojati. U tom smislu se ne može govoriti o stepenu kvaliteta pokrivenosti već samo o verovatnoći postojanja jakih (ili sigurnih) senzorskih barijera. Na osnovu teorijskih izvedbi iz literature, može se zaključiti da je sigurno postojanje jake senzorske barijere moguće ostvariti samo pod određenim strogim uslovima instalacije. Međutim, kako su ti uslovi praktično teško ostvarivi, u ovom radu se predlažu dva algoritma za dopunjavanje mreže koristeći mobilne čvorove ili robote u uslovima kada nisu zadovoljeni strogi uslovi postojanja jakih senzorskih barijera. Za implementaciju algoritma se razvija simulator kojim se određuje pozicija i broj dodatnih mobilnih čvorova potrebnih da bi se u svakoj situaciji sa velikom verovatnoćom formirala jaka senzorska barijera. 
Funkcionalnost simulatora se verifikuje korišćenjem teorijski izvedenih rezultata za pokrivenost regiona i pokrivenost slabom senzorskom barijerom. Umesto korišćenja potpuno mobilnih mreža (koje su manje fleksibilne u pogledu troškova realizacije mreže), ovde se koriste hibridne mreže, gde se predloženi algoritmi za određivanje pozicija i broja dodatnih čvorova mogu praktički realizovati na centralizovan ili distribuiran način. Za dopunjavanje mreže se mogu koristiti mobilni čvorovi (koji se kreću do određene tačke, a zatim izvršavaju istu funkciju kao i svi ostali statički čvorovi) ili roboti (koji nose određeni broj fiksnih čvorova i pozicioniraju ih u određenim tačkama mreže). U okviru teze se takođe predlažu algoritmi za pomeranje ovih uređaja u cilju ostvarivanja sigurnih senzorskih barijera. 
Uzevši u obzir neke trendove razvoja u sistemskom i softverskom inženjerstvu, koji se odnose na povećanje efikasnosti razvoja rešenja koristeći odgovarajuće modele unapređivanja procesa i na metodologiju mašinksog prepoznavanja podatkovnih struktura, u ovoj tezi se daje opis razvoja rešenja u kontekstu integracionog modela sazrevanja procesa a najvažniji aspekti procesa automatskog prepoznavanja pozicija i osnovnih funkcionalnih karakteristika čvorova u zavisnosti od okolnosti instalacije se opisuje kroz metode konceptualnog modeliranja. 
Ključne reči: algoritmi; bežične senzorske mreže; pokrivenost regiona, pokrivenost barijere; mobilni čvorovi; roboti; konceptualno modeliranje; integracioni model sazrevanja procesa. 

Uvod

Informaciono-komunikacione tehnologije (IKT) danas, svojim masovnim prisustvom i visokim nivoom integracije u svim sferama života, predstavljaju jedan od stubova razvoja modernog društva. Savremeni tehnološki trendovi se kreću u pravcu povećanja procesorskih, memorijskih i komunikacionih kapaciteta, u cilju povećanja brzina obrade i prenosa podataka. Uporedo sa njima, traže se metode za optimizaciju IKT performansi postojećih sistema koristeći odgovarajuće algoritme i softverska rešenja. Zajedno sa zahtevom za minimizacijom cene tehnologije, navedene dve dimenzije su trendovi koji datiraju još od samih početaka elektronskih komunikacija. Međutim, poslednjih godina, nameću se dodatni zahtevi koji, u naučnom i inženjerskom smislu, predstavljaju nove izazove u ovoj oblasti. Od IKT sistema se danas traži da budu sveprisutni, odnosno da budu dostupni u svim geografskim područjima, da se mogu koristiti i u stanju kretanja, da su minimalnih fizičkih dimenzija i da pri tom zadovolje sve potrebne zahteve za obradom i prenosom podataka. S obzirom da trenutno ne postoji tehnologija koja bi obezbedila sve navedene zahteve i bila adekvatna za korišćenje u svim aplikacijama, ovakva postavka ciljeva implicira integrisanje različitih IKT rešenja u jedan zajednički prostor elektronskih komunikacija. Tako npr. WiFi mreže danas nalaze veliku primenu jer obezbeđuju bežične komunikacije (u relativno malom prostoru) uz minimalne troškove i jednostavnu instalaciju. Ali, da bi se obezbedila veća geografska pokrivenost, potrebno je obezbediti povezanost WiFi sistema sa drugim tehnologijama (npr. ADSL, WiMax itd.) preko kojih će se obezbediti konektivnost za veće udaljenosti. Dok se kod prenosa podataka na Internetu prvenstveno zahteva što veći protok, u velikom broju aplikacija primarni zahtevi mogu biti: pokrivenost, mogućnost komunikacije u nepristupačnim područjima (dno okeana, šuma, krater vulkana itd.), sigurnost mreže itd. 
Bežične senzorske mreže (BSM) predstavljaju tehnologiju koja omogućava očitavanje fizičkih veličina ili stanja događaja u nekom području od interesa. 
Ova tehnologija je specijalizovana za one aplikacije kod kojih se primarno zahteva autonomija napajanja i minijaturne fizičke dimenzije uređaja. Jedan od važnijih aspekata ove tehnologije je pokrivenost senzorskom mrežom. U ovoj tezi se razmatra pokrivenost područja od interesa u stohastički instaliranim BSM sistemima. Fokus teze se stavlja na predlog algoritama za dopunjavanje mreže mobilnim čvorovima u cilju ostvarivanja tzv. sigurnih senzorskih barijera. Predložena rešenja se takođe opisuju u svetlu CMMI (Capability Maturity Model Integration, integracioni model sazrevanja procesa) modela a uslovi implementacije se opisuju koristeći metode konceptualnog modeliranja. 
Doktorska disertacija sadrži deset poglavlja, skup neophodnih priloga i pregled korišćene literature. U uvodnom delu teze se daje pregled najvažnijih aspekata BSM tehnologija, CMMI modela i konceptualnog modeliranja, zadržavajući (posebnim odelkom) fokus na pokrivenost mrežom i na specijalan slučaj pokrivenošću barijerom. U uvodnoj glavi se takođe predstavlja i uži domen istraživanja i kriterijumi evaluacije. U drugom poglavlju se vrši opis i definicija problema sa akcentiranjem trenutnog značaja problema i rasta njegovog značaja u budućnosti. U trećem poglavlju se daje kratak pregled literature po pitanju pokrivenosti, a postojeća rešenja za poboljšanje verovatnoće formiranja senzorskih barijera se detaljnije opisuju. U četvrtom poglavlju se opisuje suština predloženih rešenja i njihove potencijalne prednosti u odnosu na postojeća rešenja. U petom poglavlju se daju scenariji korišćenja algoritama, modeli razmeštaja čvorova i osnovne pretpostavke za modeliranje mrežnih parametara. Osim toga, ovde se matematički opisuju mogućnosti određivanja ili procene verovatnoće pokrivenosti regiona od interesa u stohastički instaliranim mrežama. Korišćeni algoritmi i razvijeni simulator se opisuju u šestom poglavlju a rezultati simulacije se predstavljaju u sedmom poglavlju. U osmom i devetom poglavlju se predlažu metodologije za opis tehničkog rešenja razvoja novih algoritama za poboljšanje senzorskih barijera Doktorska disertacija Strana 3 korišćenjem CMMI modela, kao i za opis uslova implementacije koristeći metode konceputalnog modeliranja, respektivno. Konačno, zaključak opisuje najbitnije doprinose i obzervacije koje su proistekle iz, i u toku, izrade ove teze. 
Pored zaključka, opisuju se okviri budućeg rada autora u ovoj oblasti. Na kraju se daju neophodni prilozi i pregled korišćene literature. 

Najvažniji aspekti bežičnih senzorskih mreža

Bežične senzorske mreže predstavljaju novu klasu mikroračunarskih sistema kojima se proširuju mogućnosti ljudske interakcije sa udaljenim lokacijama [1]. Sistemi BSM se sastoje od skupa minijaturnih autonomnih uređaja koji poseduju određene senzorske, procesorske, memorijske i komunikacione kapacitete i koji sarađuju u cilju očitavanja i prosleđivanja jednog ili više električnih ekvivalenata fizičkih veličina sa jedne ili više lokacija. 
Dizajn BSM-baziranih aplikacija podrazumeva korišćenje tehnoloških dostignuća iz tri naučne i inženjerske oblasti: očitavanje i oblikovanje signala (elektronike), komunikacija i računarstva. 
Počeci istraživanja u pravcu razvoja BSM tehnologije bili su motivisani primenom u vojnim aplikacijama. Jedna od prvih primena povezanih autonomnih sistema, preteče današnjih BSM sistema, realizovana je od strane agencije DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency, agencija za napredne istraživačke projekte namenjene odbrani) početkom osamdesetih, u domenu ratne mornarice. U to vreme, ovakav projekat je bio veoma ambiciozan zbog relativno slabih elektro-mehaničkih i komunikacionih karakteristika tadašnjih elektronskih i IKT komponenti. Danas, proces očitavanja fizičkih veličina, računarske operacije nad podacima i komunikacija, mogu se ostvariti u energetski autonomnim kombo-čipovima minijaturnih dimenzija. Cilj ove tehnologije je razvoj kompletnog sistema MEMS (Micro Electo Mechanical System, mikro elektro mehanički sistem) zapremine manje od 1 . U terminologiji BSM sistema, ovi uređaji se nazivaju senzorski čvorovi. Postojeći senzorski čvorovi su ipak najčešće dimenzija reda ili većih. 

Doktorska disertacija Strana 4

Osnovni zadaci senzorskih čvorova su: pretvaranje mernih veličina u električne ekvivalente, lokalna obrada podataka i prosleđivanje informacije prema određenom čvoru na dalji prenos ili na finalnu obradu. Čvor može proslediti podatak ka drugom (susednom) čvoru, ka nekom čvoru koji je zajednički za set čvorova (sink čvor ili master čvor), ili direktno ka korisniku. 
Sistem BSM tipično koristi Internet ili druge vrste konvencionalnih računarskih mreža za prenos podataka na veće udaljenosti, ka tačkama gde se obavlja finalna agregacija i analiza podataka. Većina BSM-baziranih aplikacija je realizovana u više komunikacionih nivoa (tzv. multi-tier arhitektura). Glavne komunikacione komponente arhitekture ovih aplikacija su (slika 1): 
 Bežična senzorska mreža. 
 Pristupna mreža (gateway čvorovi). 
 Mreža za distribuciju podataka -okosnica. 
U tipičnim primenama, u cilju detekcije pojava ili događaja, BSM pokriva određeni region i, preko pristupne mreže, prosleđuje informaciju prema Slika 1: Tipična komunikaciona arhitektura BSM-bazirane aplikacije. 
Opis: Ove aplikacije su najčešće slojevitog tipa i sadrže: mrežu za akviziciju podataka (BSM), mrežu za distribuciju podataka i pristupnu mrežu. 
Pristupna mreža je interfejs između BSM sistema i okosnice aplikacije. komunikacionoj kičmi aplikacije. BSM sistem može sadržati i tzv. sink čvorove a, na svojim ivicama, i gateway uređaje. Zadatak sink čvora je prikupljanje podataka iz senzorske mreže i njihova agregacija. Podaci se najčešće šalju prema nekom gateway čvoru koji povezuje senzorsku mrežu sa višim nivoima komunikacije, obično sa nekom širokopojasnom mrežom. 
Komunikacija BSM-korisnik može biti jednosmerna (od senzora ka korisniku) ili dvosmerna. U zavisnosti od funkcije senzorskih čvorova, BSM sistem može biti homogen ili heterogen. Ako se senzorski čvorovi razlikuju u pogledu hardvera (i funkcije u mreži), tada je mreža heterogena. Ako su svi senzorski čvorovi ravnopravni u mreži, tada se radi o homogenoj mreži. Mreža može biti sastavljena samo od statičkih čvorova ili može sadržati i mobilne čvorove. U literaturi se, mreže koje sadrže i mobilne čvorove, diferenciraju kao posebne mreže MANET (Mobile Ad-hoc NETworks, mobilne ad-hok mreže), aktuatorske mreže ili VANET (Vehicular Ad-hoc NETworks, ad-hok mreže u saobraćaju). Takođe, mreža može biti ravne komunikacione arhitekture ili hierarhijske. U praksi se mreže češće organizuju u hierarhijskom obliku, u više komunikacionih nivoa. U zavisnosti od toga da li se fizička veličina očitava po dešavanju ili periodično, način očitavanja može biti reaktivan ili periodičan, respektivno. 
Arhitektura BSM sistema može biti organizovana slično kao kod konvencionalnih računarskih mreža, tj. u obliku: tačka-tačka, zvezda, ili proširena zvezda. Ovi tipovi mreža podrazumevaju prosleđivanje podataka direktno ka korisniku ili ka nekoj centralnoj tački, slično kao kod drugih bežičnih tehnologija (radio-relejnih sistema, WiFi i WiMax tehnologija, mobilne telefonije itd.). Međutim, zbog relativno malog dometa bežičnih linkova, ovako organizovan BSM sistem je ograničen na male prostore kao što su npr. kućna okruženja, industrijski objekti, manje javne površine itd. 
Tipične senzorske mreže ipak najčešće podrazumevaju ad-hoc mesh topologiju gde čvorovi pokrivaju veću geografsku oblast. Ovde se, u cilju pokrivanja većeg geografskog regiona, i istovremenog zadržavanja malog dometa radio uređaja (zbog manje potrošnje energije), koristi manir prenosa podataka preko više čvorova, tj. skokova (engl. multi-hop), gde se informacija sa jednog čvora prenosi preko ostalih čvorova do mesta korišćenja. Za razliku od konvencionalnih računarskih mreža, ovde ne postoje namenski čvorovi (ruteri, komutatori ili habovi), već je uloga svakog čvora u mreži podložna promeni. 
Sistemi BSM nalaze široku primenu u raznim oblastima kao što su: nauka, industrija, medicina, očuvanje životne sredine, kućna automatizacija i inteligentna okruženja, vojni monitoring itd. Oni predstavljaju podesne sisteme za primenu u svim oblastima gde se zahteva da uređaji budu minijaturnih dimenzija, da su pri tome energetski autonomni i bežično povezani, da su jeftini i pouzdani, a često da se mogu instalirati i u nepristupačnim uslovima. Primer jedne BSM-bazirane aplikacije, realizovane sa malim brojem čvorova za kućnu automatizaciju, dat je na slici 2. 
Slika 2: Primena BSM sistema u kućnoj automatizaciji. 
Opis: Osim lokalno, korisnik može i preko Interneta pristupiti sistemu osvetljenja, klimatizacije, video nadzora itd. 
U kućnoj automatizaciji, senzorska mreža se, kao što je predstavljeno na slici 2, može koristiti za upravljanje nivoom osvetljenja i grejanja, sistemom ventilacije i klimatizacije, u kontroli korišćenja struje, vode i gasa itd. 
Zbog mogućnosti direktnog uticaja na kvalitet pružanja zdravstvene nege, primena BSM tehnologije postaje posebno interesantna za oblast medicine. U ovom pravcu je realizovan veliki broj inženjerskih projekata i objavljen veliki broj naučnih radova. Primeri takvih aplikacija dati su u [2] i [3], gde su razvijeni bežični sistemi oksimetrije, merač brzine pulsa i EKG (ElektroKardioGram). 
Senzorski čvorovi su programirani tako da, u slučaju odstupanja vitalnih znakova od normalnih vrednosti, pošalju alarm obližnjem centru hitne službe. 
Aplikacija može biti instalirana na PDA (Personal Digital Assistant, personalna digitalna pomoć), laptop ili desktop uređajima i može funkcionisati u uslovima unutar zdravstvene ustanove, na terenu, ili u kućnom lečenju. Jedan opis Bluetooth baziranog sistema za praćenje osnovnih fizioloških signala (puls, EKG i SpO2) u kućnom ili bolničkom okruženju, dat je i u [4]. Izgled arhitekture jedne tipične BSM-bazirane aplikacije za praćenje fizioloških signala u kućnim ili ambulatnim uslovima je prikazan na slici 3. 
Osim u oblasti praćenja vitalnih fizioloških signala, BSM nalazi primenu i u raznim drugim oblastima medicine kao što su: oftalmologija, neurologija, sportska medicina itd. 
Određeni broj projekata je realizovan ili se realizuje u pravcu korišćenja BSM tehnologije u zaštiti od požara. Jedna takva aplikacija, koja je praktički implementirana, prezentovana je u [5]. Za detekciju požara, senzorski čvorovi su instalirani na određenim lokacijama regiona Asturije i Galicije na severu Španije. Senzorski čvorovi očitavaju temperaturu, relativnu vlažnost, period bez prisustva čoveka. Tako npr. za praćenje staništa i kretanja životinja, važno je da mreža neprimetno prati određene parametre, ne remeteći uslove pod kojima se vrši monitoring. Opis nove tehnologije za primenu u ovim uslovima, i jedan primer monitoringa kretanja životinjskog sveta pomoću BSM sistema, dati su u [7] i [8], respektivno. 
Primeri korišćenja BSM tehnologije se mogu naći i u raznim drugim oblastima kao što su: praćenje karakteristika zemljišta u poljoprivredi [9], 
sistemi za zaštitu od poplava kao što je ALERT (Automated Local Evaluation in Real Time), aplikacije za monitoring osobina konstrukcija mostova [10], rada mašina i nadgledanje industrijskih procesa [11], u praćenja saobraćaja [12] itd. U [13] se pominje preko 200 mogućnosti primene BSM sistema u raznim oblastima. 
Posebno interesantna i istovremeno najzahtevnija oblast primene BSM sistema je oblast vojnih aplikacija. U vojne svrhe se BSM koristi za akviziciju podataka sa bojnog polja ( [14], [15]), u zaštiti vojnih objekata [16], u zaštiti vojnih trupa i zaštiti regiona ( [17], [18], [19], [20]). Pregled načina primene BSM sitema u vojnim aplikacijama dat je u [21]. U vojnim primenama, osim tehnoloških ograničenja vezanih za minijaturizaciju fizičkoh dimenzija uređaja, optimizaciju po pitanju potrošnje i komunikaciju, potrebno je uzeti u obzir i dodatna ograničenja koja se odnose na uslove instalacije i razmeštaja čvorova, te načina funkcionisanja senzorskih čvorova u ovim uslovima. Ovi uslovi često podrazumevaju daljinsku instalaciju mreže (bez mogućnosti manualne intervencije na mreži), funkcionisanje čvorova u kontaminiranim područjima ili pod uticajem jakog elektromagnetnog polja itd. U ovim uslovima instalacije, potrebno je planirati rubusniju elektro-mehaničku i komunikacionu arhitekturu čvorova i mreže. Primer mogućeg scenarija instalacije BSM sistema za vojne potrebe, dat je na slici 5. 
Senzorski čvor je osnovna funkcionalna jedinica BSM sistema. Osobine senzorskog čvora imaju najveći uticaj na ukupne performanse aplikacije. 
Blok šema strukture senzorskog čvora je data na slici 6. 
Slika 5: Primena BSM sistema u vojnim aplikacijama. 
Opis: Osim ograničenja karakterističnih za BSM tehnologiju, u vojnim aplikacijama se instalacija BSM-a često radi iz vazduha na reljefno razuđenom terenu sa preprekama koji dodatno onemogućuje normalno očitavanje i bežično prosleđivanje podataka korišćenjem senzorskih čvorova. Ovo implicira potrebu za projektovanjem protokola koji umanjuju uticaj efekata sredine na funkcionalnost i kvalitet mreže. 
Slika 6: Blok-šema arhitekture senzorskog čvora. 
Opis: Svaki senzorski čvor sadrži: jedinicu za očitavanje i oblikovanje signala, mikroprocesorsku jedinicu, primopredajnik i jedinicu za napajanje. 

Doktorska disertacija Strana 12

Jedinica za očitavanje, mikroračunarska jedinica, jedinica za napajanje i radio uređaj, su neophodni delovi svakog senzorskog čvora, dok su ostali delovi opcioni. 
Senzorske tehnologije danas uključuju: senzore za detektovanje električnog i magnetnog polja, seizmičke senzore, senzore za očitavanje radio- Štaviše, postoji povezanost između pokrivenosti i konektivnosti. Kako se pokazuje u [34], postojanje pokrivenosti implicira postojanje konektivnosti ako je komunikacioni radijus jednak ili veći od dvostruke vrednosti radijusa očitavanja. Zbog ove činjenice, kao i zbog sličnosti modeliranja senzorskog i komunikacionog polja, pokrivenost i konektivnost BSM sistema se često izučavaju zajedno ( [35], [36], [37]). 
U ovoj tezi se razmatra pokrivenost područja od interesa poljem BSM sistema u slučaju stohastičke istalacije mreže. Kako su stohastičke instalacije tipične za vojne aplikacije, razmatra se pokrivenost područja od interesa vojnih aplikacija sa posebnim akcentom na evaluaciju kvaliteta i povećanje verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera korišćenjem mobilnih robota ili mobilnih čvorova. 

Pokrivenost senzorskom mrežom i senzorske barijere

Jedan od najvažnijih pokazatelja kvaliteta servisa BSM-bazirane aplikacije je stepen pokrivenosti područja od interesa senzorskim poljem [38] 

Opis:

Linija koja deli dva regiona (I i II), formirana je od lančane strukture -niza senzora. Prilikom prelaska sa jedne horizontalne ivice na drugu, meta biva detektovana bez obzira na izabranu putanju. 
unapređenje određenih radnih procesa, projekata ili organizacija u celini. 
Drugim rečima, CMMI je vodič kroz optimizaciju procesa unutar projekta kao i projekta u celini [53]. Jedan primer primene CMMI modela u optimizaciji procesa razvoja BSM sistema i odgovarajućih tehnologija za prenos multimedijalnih podataka u praćenju suša u Taiwanu, dat je u [54]. 
Proces se definiše kao sekvencijalna aktivnost koja se izvršava po utvrđenom redosledu a uključuje definisane aktivnosti, ograničenja, resurse i predefinisane izlazne rezultate [55]. Svaki proces ima sljedeće karakteristike procesa i aktivnosti: 
 Propisuje sve glavne aktivnosti. 
 Poseduje skup vodećih principa koji definišu ciljeve pojedinačnih aktivnosti. 
 Aktivnosti su organizovane u sekvence. 
 Svaka aktivnost poseduje kriterijume za početak i kraj. 
 Svaka aktivnost koristi resurse u skladu sa definisanim ograničenjima, među-rezultatima, ili očekivanim proizvodima. 
 Aktivnosti mogu biti struktuirane. 
Model procesa je skup struktuiranih elemenata koji opisuju karakteristike efektivnih procesa. Procesi uključeni u model su empirijski dokazani kao efektivni i efikasni [56]. CMMI integriše najbolje prakse vodećih industrijskih organizacija iz raznih oblasti kao što su: softversko inženjerstvo, sistemsko inženjerstvo, biznis, hardversko inženjerstvo itd. On predstavlja spisak procesnih oblasti koji ukazuju na to šta treba raditi (a ne kako treba raditi), integrišući prakse iz raznih polja primene. Drugim rečima, CMMI je metodologija na koju se mogu dodati razne ekstenzije, u zavisnosti od oblasti primene. Procesna oblast predstavlja kluster povezanih praksi u datoj oblasti takav da, kada se implementira u celosti, vodi ka ispunjenju seta ciljeva koji su važni za unapređenje određenog procesa. Model CMMI uključuje 22 standardnih procesnih oblasti (tabela 1). Svaka procesna oblast se sastoji od ciljeva i praksi. Ciljevi i prakse se dele na: 
 Opšte, GG (Gerneric Goals, opšti ciljevi) i GP (Generic Practices, opšte prakse). Ovi ciljevi i prakse su isti za sve procesne oblasti. 
 Specifične, SG (Specific Goals, specifični ciljevi) i SP (Specific Practices, specifične prakse). 
Opšti ciljevi definišu šta generalno treba postići na nivou određene procesne oblasti. Opšte prakse su očekivani rezultati procesne oblasti. Obe stavke (GG i GP) predstavljaju nivo institucionalizacije procesa. Specifični ciljevi i prakse određuju koje korake sekvencijalno treba preduzeti da bi se zadovoljili opšti ciljevi. Oni uključuju određeni set predefinisanih aktivnosti koje korisnik treba preduzeti da bi se ostvario cilj. Postoje pet CMMI nivoa zrelosti. Za svaki od nivoa su propisani ciljevi. Ispunjenjem ciljeva iz određenog nivoa zrelosti, svrstava organizaciju u jednu od pet kategorija. Svaki od nivoa se sastoji od predefinisanog seta procesnih oblasti koji se mere nivoom dostizanja generičkih i specifičnih ciljeva. 

CMMI model ima četri discipline:

-Sistemsko inženjerstvo. 
-Softversko inženjerstvo. 
-Integrisani razvoj procesa i proizvoda. 
-Izbor snabdevača i podrška. 
Reprezentacija po oblastima primene i nivoima zrelosti data je u tabeli 1. 
Tabela 1: Procesne oblasti kategorisane po oblastima primene i CMMI nivoima. respektivno. Primer primene CMMI procesnih oblasti sistemskog i softverskog inženjerstva u obrazovanju, na kursevima projektovanja BSM-baziranih rešenja od strane multidisciplinarnih grupa, i postizanje sinergijskih efekata u projektima kompjuterskog inženjeringa, dat je u [53]. Dalje izlaganje u ovoj tezi, vezano za primenu CMMI modela u projektovanju rešenja za poboljšanje pokrivenosti barijere kod BSM sistema, bazirano je upravo na metodologiji prikazanoj u [53]. 

Kategorija (CL)


Pregled konceptualnog modeliranja

Konceptualno modeliranje vodi poreklo iz oblasti veštačke inteligencije. 
Osnovni zadaci u ovom polju fokusirani su na mašinsko prepoznavanje sadržaja i konteksta. Da bi mašina bila u mogućnosti da prepozna određeni sadržaj, potrebno je predefinisati određeno znanje koje mora biti unificirano. 
Zadatak unificiranja znanja sastoji se iz dva dela [59]: 
1) Izučavanje određene oblasti znanja i identifikacija relevantnih koncepata, relacija i pretpostavki. 
Doktorska disertacija Strana 31 
2) Prevod rezultata analize u određenu notaciju koja se može procesuirati od strane računarskih sistema. 
Osnovna jedinica procesa predstavljanja znanja je koncept. Međutim, ne postoji opšte prihvaćena definicija koncepta. Ono može biti sve što izaziva određeni mentalni nadražaj -viziju ili osećaj, npr. nervna eksitacija izazvana od strane objekta koji je povezan za imenom objekta [60]. Jedno takvo definisanje koncepta, predstavljeno je na slici 12. 
Konceptom se, dakle, teži predstaviti mentalni slikovni i/ili smisaoni, odnosno ne samo tekstualni, opis realnih objekata, bića i događaja. Sadržaj koncepta može biti abstraktan ili konkretan, elementaran ili kompozitan, stvaran ili imaginaran. Koncept može predstavljati radnju, funkciju, aktivnost, strategiju, proces razmišljanja itd. [61], ili može biti predstavljen kroz drugi koncept [62]. 
Konceptualno modeliranje teži da obezbedi sve mogućnosti interpretacije koncepata koristeći određenu reprezentaciju znanja. Koncepti se mogu prepoznati i definisati na dva načina. Jedan pristup dat je modelom VSM (Vector Space Model, model vektorskog prostora) u [63]. Ovaj način Slika 12: Primer formiranja jednog koncepta. 

Opis:

Korišćenjem imena osobe, izaziva se mentalna predstava o toj osobi (predstavljena unutar oblaka). Npr., može se zamisliti čovek u kancelariji. 
prepoznavanja koncepta, naziva se implicitna definicija koncepta. Po ovom modelu, svaki indeksirani dokument predstavlja se uz pomoć j-dimenzionog vektora, gde je j broj različitih indeksnih reči -izraza. Pre uključivanja svakog indeksnog izraza, vrši se upoređivanje uglova između vektora dokumenata. 
Ako dodavanje nove indeksne reči znači povećavnje ugla između vektora, to ukazuje da novo dodata indeksna reč ima dobre diskriminatorske karakteristike, odnosno da će proširiti mogućnosti automatskog prepoznavanja dokumenata. Na taj način se dobri indeksni izrazi mogu prepoznati kao koncepti, jer predstavljaju najmanje jedinice znanja koje nose najviše značenja. 
Koncepti se mogu definisati i eksplicitno, koristeći simulirano znanje, opisnu logiku i konceptualne mape (KM). Prvi način predstavlja koncepte u obliku atoma [64]. Da bi koncept bio atom, mora posedovati mogućnost dinamičke apstrakcije u više nivoe, relacije i/ili procese. Drugi model je baziran na klasama i ulogama. Koncepti se interpretiraju kao skupovi objekata a uloge kao binarne relacije između objekata [65]. Konačno, u KM se koncepti definišu kao doživljena regularnost između objekata ili događaja, ili zapisa objekata i događaja, i označavaju se labelama [66]. 
Organizacija koncepata se vrši u tzv. KRDB (Knowledge Rich Data Base, baza podataka sa integrisanim znanjem za predstavljanje znanja [66]. Koncepti su najčešće vizualno organizovani u "kutijama" ili unutar krugova, dok se relacije obeležavaju lukovima. 
Konceptualni grafovi sadrže dva tipa čvorova: koncepte i relacije. Znanje u KM je hirerarhijski organizovano a struktura zavisi od konteksta u kome se znanje razmatra ili primenjuje. S obzirom da se, u ovom radu, znanje predstavlja upravo koristeći KM, primer jednog oblika predstavljanja konkonceptualnih mapa uz pomoć konceptualne mape, dat je na slici 13. 
Jedna od naučno interesantnih oblasti primene konceptualnog modeliranja odnosi se na multimedijalne aplikacije. U ovom pravcu najzastupljenije je prepoznavanja slika i video zapisa. Za razliku od tekstualnih podataka, potrebno je da multimedijalne aplikacije obezbede pretraživanje kroz veliku količinu podataka dobijenih od sadržaja i konteksta objekata u multimedijalnim 

Opis:

Opis osobina strukture i funkcionalnih karakteristika KM modela koristeći KM. 
fajlovima. U procesu stvaranja baze znanja, kod multimedijalnih aplikacija se najviše koriste tehnike mašinskog učenja [68], kojima se formiraju ontologijski sadržaji. Korišćenjem ontologija očekuje se povećanje sposobnosti kompjuterskih sistema da automatski detektuju koncepte i događaje iz vizuelnih podataka [69]. Ontologije se takođe smatraju kao budući osnovni građevinski blokovi semantičkog Web-a. One sadrže delove znanja o specifičnim domenima koji se mogu višekratno upotrebljavati. Pojam ontologija postupno počinje obuhvatati čitav niz značenja i uključuje sve: od taksonomija, rečnika koji se koriste u metapodacima, popisa proizvoda ili klasifikacija usluga, do rečnika baza podataka i njihovih odnosa [70]. Jedan način korišćenja označavanja multimedijalnog sadržaja u kreiranju, a kasnije i korišćenju ontologija, dat je u [71]. Ontologija se izgrađuje tokom temeljne logičke procedure, a rezultat toga je određena klasifikaciona struktura sa jasno određenim kategorijama i pojmovnim odnosima koje se može opisati uz pomoć KM i prikazati putem konceptualnih grafova a zatim i formatizirati na mašinski prepoznatljiv jezik. 
U ovom radu se, uspomoć konceptualnih mapa, bazirajući se na metodologiji opisanoj u [72], modelira uticaj reljefa na pozicije senzorskih čvorova a, posledično, i njegov uticaj na oblik senzorskog polja i na pokrivenost područja od interesa. Da bi se pristupilo ovom zadatku, uzimaju se podaci iz tzv. DTM (Digital Terrain Modeling, digitalno modeliranje terena) domena, čiji parametri služe kao ulazne veličine u modeliranju pozicija senzorskih čvorova nakon određene slučajne instalacije mreže u reljefno razuđenom regionu sa preprekama. 

Domen istraživanja i kriterijumi evaluacije

Fokus istraživanja ove teze nalazi se u domenu pokrivenosti za slučaj stohastičke instalacije BSM sistema i obuhvata analizu pokrivenosti područja i pokrivenosti barijere sa akcenotom na predlog rešenja -algoritama za povećanje Pristup opisan u ovom radu može biti posebno interesantan kada se proces pokrivanja prekida u senzorskim barijerama obavlja koristeći robote nove generacije (koji uključuju i leteće robote), odnosno robote na koje manje utiče konfiguracija terena i dužina regiona od interesa. 

Postojeća rešenja

Pokrivenost područja od interesa BSM sistemom se, u literaturi, najčešće istražuje i unapređuje u dva pravca: 
-U pravcu definisanja fundamentalnih uslova za postizanje određenog tipa i nivoa pokrivenosti i projektovanje algoritama za poboljšanje osnovnog servisa mreže -zahtevanog nivoa pokrivenosti (i konektivnosti) za određeno područje od interesa, bez obzira na energetsku efikasnost, pouzdanost servisa itd. 
-U pravcu poboljšanja performansi sistema, najčešće u pogledu 

Energetski-svesni algoritmi za postizanje k-pokrivenosti

U literaturi je predložen veliki broj šema za redukciju potrošnje senzorskih čvorova isključivanjem redundantnih senzora pri zadržavanju pokrivenosti određenog područja. Postoji više parametara po kojima se ovi algoritmi mogu upoređivati. Na osnovu kriterijuma i načina funkcionisanja algoritama za poboljšanje pokrivenosti, njihova podela se može opisati kao na slici 14. 

Algoritmi pokrivenosti

Centralizovani Distribuirani -stepen k = 1 -stepen k>1 -energetski svesni -energija se ne razmatra Slika 14: Podela algoritama za poboljšanje pokrivenosti BSM sistemima. 

Doktorska disertacija Strana 45

Centralizovani algoritmi su retki, prvenstveno zbog činjenice da centralizovana obrada informacije u gusto razmeštenoj bežičnoj mreži zahteva veći kapacitet linkova i u većoj meri crpi energiju čvorova. Ipak, u odsustvu energetske ograničenosti, sa centralizovanim pristupom se mogu postići rezultati koji su bliski optimalnim [73]. Primeri centralizovanih algoritama dizajniranih u pravcu postizanja energetske efikasnosti, uz zadržavanje kpokrivenosti, su dati u [74] i [75]. 
Distribuirani 

Opis:

U zavisnosti od načina instalacije čvorova i raspoloživih načina poboljšanja odgovarajućeg tipa pokrivenosti, u literaturi se vrši ocenjivanje kvaliteta pokrivenosti, optimizacija u odnosu na potrošnju, pouzdanost i robusnost, i/ili (ukoliko je moguće) poboljšanje određenog tipa pokrivenosti. 
opisu senzorskog polja koriste binarni i generalni modeli očitavanja. Bazirajući se na rezultate prekolacione teorije [34], i uz pretpostavku beskonačnosti područja od interesa, autori izvlače uslove za asimptotsku detektabilnost u senzorskoj mreži. Naime, pod navedenim uslovima, ako je gustina mreže veća od određene kritične vrednosti, mreža će skoro sigurno detektovati bilo koji prelaz preko regiona. Međutim, kako se pokazuje u [80], perkolacija ne postoji u jedno-dimenzionom slučaju, te samim tim ni u slučaju trake konačne širine. Ako su (x,y) koordinate pozicije svakog senzora, funkcija gustine verovatnoće se može opisati sa: 
w y l x     0 , 0 ...( 7 
)
Slika 18: Pokrivenost regiona BSM sistemom u cilju otkrivanja mina pre prolaska vojnih trupa. 
Ako je radijus očitavanja Rs, verovatnoća da se događaj detektuje od strane jednog senzora je: 
... (8) Ako je broj čvorova N, verovatnoća da će događaj biti detektovan od strane bar jednog čvora je: 
...( 9) 
Ako je površina A velika, ova relacija se može aproksimirati sa: 
... (10) Tada je gustina mreže ρ, koja je potrebna da bi se postigla određena verovatnoća detekcije nepokretne mete, data sa: 
... (11) U ovoj tezi, početni parametri implementacije imaju sledeće vrednosti: dimenzije regiona -180x1200 , radijusi očitavanja -Rs=10m i Rs=18m. 
Početna gustina mreže je promenljiva veličina. Tada, na osnovu relacije (11), početni broj čvorova potrebnih da se region inicijalno pokrije sa verovatnoćom >0,95, veći je od 2060 i 637, respektivno. Međutim, potrebno je istaći da navedena analiza važi samo kada se senzorska polja svakog senzora nalaze unutar pravougaonog regiona. Analiza ne obuhvata situaciju kada se senzorski čvorovi nalaze u blizini manjoj od Rs od ivica pravougaonika. Kada se senzori nalaze u blizini ivica pravougaonika i kada je dodatno radijus očitavanja uporediv sa dužinama ivica regiona, tada dolazi do pojave ivičnih efekata. 
Primer situacije kada je širina regiona reda nekoliko vrednosti radijusa očitavanja dat je na slici 19. 
Detektabilnost putanje predstavlja meru kojom je određena putanja pokrivena senzorskim poljem. Ova mera predstavlja verovatnoću detekcije mete koja se kreće po određenoj putanji. 
Kako se pokazuje u [105], a koristi se od strane većine radova iz literature, kada su pozicije senzora uniformno i nezavisno distribuirane u regionu, gde svaki senzor ima podjednaku verovatnoću da bude pozicioniran u bilo kojoj tački regiona, lokacija senzora se može modelirati koristeći stacionarni dvodimenzioni Poasonov proces. Koristeći ovaj model, ako se gustina Poasonovog procesa označi sa ρ, površina određenog pravouganog regiona sa A, tada je verovatnoća da se tačno k senzora nalaze u regionu A može izraziti sa: 
... (12) Neka se objekat kreće po liniji p dužine t kao na slici 20. 

Slika 19:

Ivični efekti prilikom izračunavanja stepena pokrivenosti za usko područje. 

Opis:

Kada su dimenzije regiona uporedive sa radijusom očitavanja, u proceni kvalitete pokrivenosti treba uzeti u obzir i ivične efekte. 

Doktorska disertacija Strana 65

Ako se površina regiona oko linije p označi sa A, verovatnoća da objekat ne bude detektovan jednak je verovatnoći da se nijedan čvor ne nađe unutar površine A: 
A e Y N P     ) 0 ) ( ( ...( 13 
)
Površina A je u ovom slučaju: 
A=2t ...( 14 
)
Verovatnoća detektovanja pokretnog objekta po putanji p je sada: 
... (15) U opštem slučaju, kada se trajektorija ili dio trajektorije mogu predstaviti analitički funkcijom , sa početnom tačkom i završnom tačkom ( ), relacija (15) se može predstaviti u obliku: ... (18) Kada meta zna poziciju senzora, kao i u prethodnom slučaju, verovatnoća njene detekcije zavisi od gustine mreže, radijusa očitavanja i širine regiona tako što se povećanjem bilo kojeg od navedenih parametara povećava i verovatnoća detekcije. Ipak, u [80] se pokazuje da se perkolacija nikada ne dešava u regionu trakastog oblika konačne širine. U dvodimenzionoj trakastoj površini, teoretski uvek postoji mogućnost pronalaska putanje između S i D (slika 9) ukoliko su meti poznate pozicije čvorova. Promenljivi parametri u (15) su dužina putanje i gustina mreže. Kada bilo koji od ova dva parametra teži beskonačnosti, verovatnoća detekcije mete teži 1. Praktično, perkolacija u određenoj mreži će postojati samo ako gustina mreže postigne određenu graničnu vrednost i kada širina regiona teži beskonačnosti ili, kako se pokazuje u literaturi kada je širina područja asimptotski veća od logaritma dužine područja. Tada se verovatnoća detekcije mete, sa malih vrednosti, naglo menja i postiže vrednost blizu 1. U asimptotskim uslovima se može govoriti o sigurnoj detekciji mete i sigurnom stvaranju senzorske barijere. U [82] se daju kritični uslovi za gotovo sigurno postojanje višestrukih senzorskih barijera u regionima ograničenih dimenzija. S druge strane, kada su vrednosti gustine mreže i dimenzija regiona ograničene, može se govoriti samo o očekivanim vrednostima verovatnoće. Ipak, dimenzije regiona i radijus očitavanja često nisu podesivi parametri. Da bi se postigla sigurna pokrivenost barijerom u uslovima kada dimenzije regiona ne odgovaraju vrednostima potrebnih uslova za perkolaciju u mreži, potrebno je Mreža se instalira koristeći navedene ulazne parametre a zatim se ispituje: 
      2 1 2 2 ' ) )) ( ( 1 
 Pokrivenost regiona.
 Uslovi formiranja slabe senzorske barijere za očekivanu verovatnoću detekcije od 0,95. 
 Uslovi formiranja jake senzorske barijere uz korišćenje novih algoritama za dopunu mreže mobilnim čvorovima. 
Najvažnije komponente aplikacije su: 
 Klasa Cvorovi.  Klasa CvoroviFrejm.  Klasa CvoroviPanela.
Klasa Cvorovi služi za kreiranje niza objekata čvorova. Ovi objekti sadrže x i y koordinate, radijus očitavanja, identifikacioni broj, identifikacioni broj grafa i druge pomoćne promenljive koje služe za izvršavanje predloženih algoritama. 

Doktorska disertacija Strana 71

Metode ove klase obezbeđuju podešavanje svih navedenih parametara kao i crtanje čvorova i pripadajućih radijusa očitavanja. U toku izvršavanja algoritma, čvorovi dobijaju privremene flag-ove, kako bi se izvršila programska grupacija onih čvorova koji u datom trenutku učestvuju u stvaranju barijere. Svaka se barijera identifikuje preko početnog čvora od kojeg je iniciran algoritam. Klasa 
Cvorovi sadrži i metode za dinamičku promenu i dodeljivanje vrednosti promenljivih koje reprezentuju broj prekida i broj dodatnih čvorova a koje se čuvaju u tzv. početnim čvorovima za finalno upoređivanje. Tako, na kraju, među svim početnim čvorovima, potrebno je odrediti koji čvorovi nose maksimalne i minimalne vrednosti ova dva parametra i koje su te vrednosti. 
Java aplikacija je razvijena koristeći NetBeans 7 IDE (Integrated Development Environment, integrisano razvojno okruženje). Izgled GUI (Graphical User Interface, grafički korisnički interfejs) je prikazan na slici 22. 

Slika 22:

Pokrivenost regiona i formiranja grafova, prilikom jedne simulacije. 

Opis:

GUI sadrži mogućnost unosa: broja čvorova, radijusa očitavanja, dimenzija regiona, i vrednosti σ. Izlazne veličine su: verovatnoća pokrivenosti regiona, verovatnoća pokrivenosti slabom senzorskom barijerom, najveći i najmanji broj prekida i broj potrebnih čvorova za formiranje jake senzorske barijere. 
Primer jedne simulacije razmeštaja mreže u uslovima kada se slučajne vrednosti pozicija senzorskih čvorova biraju u skladu sa UG gustinom raspodele verovatnoće, za σ=30, prikazan je na slici 23. 
Frejm sadrži određeni broj polja za unos parametara, radio-dugmad za odabir vrste razmeštaja čvorova, panelu i dugmad za inicijalizaciju sledećih procesa: instalaciju mrežne konfiguracije, pronalaženje pokrivenosti regiona, pronalaženje očekivane verovatnoće formiranja slabe senzorske barijere i pronalaženje minimalnih i maksimalnih vrednosti broja prekida i potrebnog broja čvorova za dopunjavanje i formiranje sigurne senzorske barijere. dok je doseg čvora sama njegova pozicija po x-u, u pravcu destinacione ivice pravougaonika. Iako najveću verovatnoću za formiranje najefikasnije senzorske barijere, kako u uniformno razmeštenoj senzorskoj mreži, tako i u mreži koja je gušće razmeštena po određenoj liniji ili po dužini dugačkog pravougaonog regiona, nose oni početni čvorovi čiji doseg grafa ima najveću početnu vrednost u pravcu ciljne ivice pravougaonika, pretražuju se sve varijante formiranja sigurnih senzorskih barijera za sve početne čvorove. 
Nakon konstruisanja grafova i identifikovanja čvorova , biraju se oni čvorovi koji svakom početnom grafu obezbeđuju doseg u pravcu destinacije. 
Ove čvorove smo označili kao RUN-čvorove grafa. Tako, na slici 16, RUN čvor početnog grafa je čvor A. S druge strane, čvor je element trivijalnog grafa te on istovremeno predstavlja RUN-čvor trivijalnog grafa. 
Zatim, algoritam pretražuje okolinu svakog RUN-čvora na osnovu dva različita kriterijuma (A ili B, opisana u nastavku ovog poglavlja) i bira odgovarajući čvor koji će služiti za dalje formiranje barijere. Npr., na slici 16 se, za barijeru , bira čvor B ili C, u zavisnosti od pomenutih kriterijuma. 

Doktorska disertacija Strana 75

Algoritam virutelno dodeljuje određeni broj čvorova potrebnih da se premosti prekid A-B ili A-C. Prekidi (X) se dalje, od strane algoritama, smatraju premošćenim (dodatim mobilnim čvorovima) te RUN-čvor novonastalog grafa postaje najudaljeniji čvor u novoj konstrukciji, odnosno, za dva različita kriterijuma u barijeri (sa primera iz slike 16), RUN-čvorovi su oni čvorovi čije su pozicije po x-u označene sa i . Postupak se nastavlja sve do trenutka kada RUN-čvor barijere dostigne blizinu (po x-u) od destinacione ivice pravougaonika (D) manju od radijusa očitavanja Rs. U slučaju odabira grafa čiji je element čvor C, barijera se uspostavlja nakon uključenja samo jednog čvora između A i C. 
Navedeni postupak se sprovodi za sve početne čvorove algoritma. Nakon izvršene simulacije, dobija se, prema projektovanim algoritmima, najefikasnija i najmanje efikasna barijera u odnosu na početne uslove svake implementacije. 
Na ovaj način se može proceniti opseg minimalnog i maksimalnog broja dodatnih čvorova potrebnih da bi se, naknadnom instalacijom, sa velikom verovatnoćom formirale jake senzorske barijere. Kriterijumi za određivanje efikasnosti barijere mogu biti broj prekida ili potreban broj dodatnih čvorova koji će sa najvećom verovatnoćom obezbediti formiranje barem jedne senzorske barijere. 
Predložena su dva kriterijuma za pretraživanje okoline RUN-čvorova: 
Kriterijum A:
Za dati graf , čvor t je najbolji čvor sa kojim treba formirati "most" od RUN-čvora u grafa , ako su zadovoljeni sledeći uslovi: a) Ako je pozicija čvora t (po x-u) bliža destinaciji D od x koordinate čvora u, odnosno ako je . 
b) Ako je distanca između u i t najmanja u poređenju sa distancama prema ostalim čvorovima (i) koji zadovoljavaju uslov pod a) a koji ne pripadaju grafu , odnosno ako je: 
Gde su , odnosno Euklidove distance čvora u sa čvorovima t i i, respektivno. 

Kriterijum B:

Za dati graf , čvor t je najbolji čvor sa kojim treba formirati "most" od RUN-čvora u grafa , ako su zadovoljeni sledeći uslovi: a) Ako je pozicija čvora t (po x-u) bliža destinaciji D od x koordinate čvora u, odnosno ako je . 
b) Ako, u odnosu na ostale čvorove koji zadovoljavaju uslov pod a), obezbeđuje maksimalnu vrednost relacije: 
... 
Ovde se m računa kao vrednost sledećeg izraza, zaokružena na veću celobrojnu vrednost: 
... (20) Gde je udaljenost čvorova t i u a radijus očitavanja. 
Na osnovu navedenih kriterijuma, algoritmi razvijeni u okviru domena istraživanja ove teze su, u publikacijama ( [106], [107]) nazvani GPCA (Greedy Path Constructing Algorithm, progresivni algoritam formiranja putanje) i RBPCA (Run Based Path Constructing Algorithm, algoritam baziran na dosegu puta). 
U zavisnosti od korićenog kriterijuma (A -za GPCA ili B -za RBPCA), GPCA i RBPCA algoritmi su dati sledećim pseudo-kodom: 
1. Učitaj: radijus, br_cv, sirina, duzina, razmestaj_tip, sigma Opisani algoritmi, identifikacijom RUN čvorova i "najboljih" čvorova daju pozicije a zatim i broj potrebnih mobilnih čvorova za pokrivanje prekida u linijskoj pokrivenosti mreže. Način implementacije mreže se bira koristeći promenljivu razmestaj_tip. 
Proces upravljanja mobilnim robotima pripada delu praktične implementacije algoritama. Kada je u pitanju hibridna mreža, upravljanje se može obaviti na dva načina: a) istovremenom instalacijom određenog broja fiksnih i mobilnih čvorova, b) naknadnim uključenjem mobilnih čvorova ili robota u mreži. 
Prvi način podrazumeva korišćenje centralizovanog pristupa kao u [94], 
gde se u mreži unapred razmenjuje informacija o najoptimalnijoj putanji i poziciji regiona koje treba dopuniti senzorskim čvorovima da bi se oformila bar jedna senzorska barijera. Takav pristup je prikazan na slici 24. 
-Statički čvorovi -Mobilni čvorovi -Pozicija novog čvora Slika 24: Centralizovani algoritam za dopunjavanje mreže do formiranja jake senzorske barijere koristeći mobilne čvorove. 

Opis:

Na osnovu poznatih pozicija mobilnih čvorova, moguće je obezbediti popunjavanje prekida barijera uz minimalno pomeranje mobilnih čvorova. Mobilni čvorovi su takođe, kao i statički čvorovi, razmešteni po regionu na slučajan način. 
U ovom slučaju, mobilni čvorovi se pomeraju ka nepokrivenim delovima mreže koristeći algoritme za minimizaciju ukupnog puta kretanja mobilnih čvorova, u cilju uštednje energije. Međutim, da bi se omogućila realizacija ovog algoritma, potrebno je unapred imati informaciju o svim prekidima u mreži. 
U slučaju korišćenja mobilnih robota, roboti se kreću sa jedne vertikalne ivice (koja predstavlja širinu pravougaonika -trakaste površine) ka drugoj ivici, po dužini trake. Oni se takođe mogu kretati sa jedne horizontalne ivice prema 

Doktorska disertacija Strana 80

Zatim, mreža i robot dobijaju informaciju o novom RUN-čvoru i prema njemu robot nastavlja da se kreće najkraćom putanjom. U slučaju korišćenja mobilnih čvorova umesto robota, mobilni čvorovi dalje ostaju u pozicijama definisani algoritmom gde vrše funkciju kao ostali fiksni čvorovi. U slučaju blizine i pristupačnosti donje horizontalne ivice regiona, efikasnije je rešenje koristiti više robota koji startuju upravo iz ove ivice. U većini implementacija gde je region dugačak i gde se ne koriste roboti letilice, zbog ograničenosti robota po pitanju energije, ova vrsta izvršavanja distribuiranog algoritma obezbeđuje bolje uslove kretanja i manju ukupnu potrošnju. Međutim, treba istaći i činjenicu da roboti, za razliku od konvencionalnih mobilnih čvorova, mogu, osim baterijskog, posedovati i druge izvore energije kao što su gorivo ili alternativni izvori energije. Iz ovog razloga, čak i potrošnja energije koja se troši kretanjem robota, danas sve manje predstavlja ograničavajući faktor. 

Opis:

Roboti se mogu kretati iz vertikalnih ivica i/ili i iz (donje) horizontalne ivice regiona. Prekidi se u mreži sukcesivno dopunjavaju. Robot prvo dobija instrukcije za pozicioniranje (od strane početnog grafa). Proces se završava kada korisnik dobije informaciju da je RUN-čvor određenog početnog grafa, svojim senzorskim poljem, dostigao minimalnu blizinu Rs od destinacione ivice D. 
Iako RBPCA algoritam nije eksperimentalno ispitivan u odnosu na GPCA, on bi mogao pružiti bolje performanse na račun kompleksnosti. Naime, dok se kod GPCA algoritma samo upoređuje distanca RUN-čvora od čvorova koji se od njega nalaze bliže destinaciji, kod RBPCA je potrebno da se, osim distance, uzme u obzir i doseg potencijalnog grafa sa kojim treba povezati RUN čvor. U mreži se često mogu pojaviti situacije u kojima bi RBPCA mogao biti efikasniji u smislu određivanja pozicija dodatnih čvorova za postizanje pokrivenosti barijere uz manju dužinu puta kretanja robota i/ili sa manjim brojem mobilnih čvorova. Takve situacije su više verovatne na reljefno razuđenijim terenima, koji inače i odgovaraju realnijoj predstavi uslova instalacije. Teoretski je jedna takva situacija predstavljena je na slici 26. 
Naime, usled postojanja ugnuća, čvorovi mogu biti skoncentrisani po određenoj liniji (npr. na dnu brda). Ako je radijus komunikacije dovoljno velik, Slika 26: Efikasno pronalaženja novih pozicija čvorova koristeći RBPCA. 

Opis:

Kada je Rc dovoljno veliko, postoji verovatnoća da će, u velikom broju slučajeva realnih instalacija, RBPCA (koji u sebi sadrži i GPCA rutinu) omogućiti bolje uslove za korišćenje mobilnih čvorova u cilju poboljšanja kvaliteta senzorskih barijera. Na slici su označeni izbori novih pozicija od strane GPCA i RBPCA algoritama. 
RBPCA može u ovim situacijama omogućiti pronalaženje boljih pozicija za postavljanje dodatnih čvorova od pozicija koje bi identifikovao GPCA algoritam. 
Jedna situacija iz praktične implementacije, koja je dobijena iz jedne od mrežnih topologija iz simulatora, prikazana je na slici 27. 
Na osnovu opisanih obzervacija, može se proceniti da bi se najefikasnije rešenje moglo naći kao kompromis između GPCA i RBPCA algoritama. Naime, GPCA algoritam bi mogao biti integrisan u RBPCA a koristito bi se samo kada nijedan čvor t ne zadovoljava predefinisani prag prema kriterijumu B. 
Ovo praktično znači da, ukoliko ne postoji pogodan graf za povezivanje u okolini T desno od čvora u, proces pretraživanja bi se, do naredne iteracije bazirao na GPCA. U drugom slučaju bi se primenio RBPCA algoritam. 
Slika 27: Slučaj simulacije kada RBPCA pokazuje bolje performanse u odnosu na GPCA. 

Opsi:

Ako bi se odabir pozicija novih čvorova izvršio preko GPCA algoritma, za dopunjavanje mreže do formiranja jake senzorske barijere bi bilo potrebno obezbediti tri dodatna čvora, dok bi u slučaju RBPCA bilo potrebno obezbediti dva čvora. 

Evaluacija rezultata

Sve simulacije se izvode u uslovima, pretpostavkama i aproksimacijama navedenim u poglavlju 5, a u okviru programskog okruženja razvijenog simulatora opisanog u poglavlju 6. Simulacije se izvode prvenstveno radi evaluacije efikasnosti predloženih algoritama. Međutim, prije izvlačenja glavnih zaključaka vezano za predložene algoritme, izvršavaju se simulacije kojima se, koristeći matematički izvedene modele, verifikuje rad same aplikacije. 
Prva simulacija kvantifikuje uticaj načina instalacije na pokrivenost regiona. U vojnim implementacijama, ovo praktično znači upoređivanje očekivane verovatnoće detekcije nepokretnih meta na čitavom regionu, kada se instalacija izvodi koristeći artiljeriju ili uz pomoć avijacije. 
Mreža se prvo razmešta na uniforman način po pravougaonoj površini dimenzija 180x1200 . Potrebna verovatnoća detekcije u svakoj tački mreže treba da je veća od 0,95. Radijusi očitavanja su Rs=10m i Rs=18m. Na osnovu relacije (11), potrebna gustina mreže da bi se postigla ova verovatnoća detekcije je ρ=0,00954055 i ρ=0,00294455, za Rs=10 i Rs=18, respektivno. Ovo znači da je, pri datim postavkama, potrebno instalirati N=2061 čvorova kada je Rs=10m, i N=636 čvorova kada je Rs=18m. Ipak, rezultati simulacije imaju (neznatna) odstupanja od matematički izvedenih relacija. Naime, za N=2061 i N=636, pri Rs=10m i Rs=18m, nakon 500 ponovljenih simulacija, srednje očekivane verovatnoće detekcije su ≈ 0,935 u oba slučaja, što iznosi oko 0,015 (ili potrebnog broja novih čvorova za dopunjavanje mreže i formiranje jakih senzorskih barijera, u diagramima je dat i broj prekida koji se dopunjavaju korišćenjem mobilnih čvorova ili robota. 
Slika 30: Zavisnost broja prekida i potrebnog broja novih čvorova od broja nepokretnih čvorova kod uniformne raspodele. 

Opis:

Pozicije čvorova su slučajne i uniformne u regionu. Dimenzija regiona su 180x1200 . Radijusi očitavanja su Rs=10m i Rs=18m. 

Opis:

Na kvadratnoj površini su uzeta dva različita odnosa stranice kvadrata i radijusa očitavanja (a/Rs=const.) pri različitom broju statičkih čvorova, kada su pozicije čvorova slučajni brojevi generisani funkcijom uniformne raspodele. 

Opis:

Porastom broja čvorova i širine regiona, raste i odnos maksimanih i minimalnih vrednosti g i m do određene tačke, nakon čega, daljim povećanjem broja nepokretbnih čvorova, vrednosti g i m zajednički teže nuli. 

Opis:

U svakoj fazi se vrši komunikacija sa specifičnim praksama procesnih oblasti TS i RD. Kao što se može videti, proces je dinamičan i iterativan. 

Doktorska disertacija Strana 98

Procesna oblast "tehničko rešenje" (TS -Technical Solution) je, kao što se može primetiti, centralni dio razvoja rešenja i spada u treći nivo CMMI modela. 
Fokus ove procesne oblasti u opštem slučaju se stavlja na: 
-Preliminarnom dizajnu, ili evaluaciji i selekciji rešenja. 
-Detaljnom razvoju i opisu dizajna za odabrano rešenje. 
-Primenu dizajna kao proizvoda ili proizvodne komponente. 
Kao što se može primetiti (slika 34), da bi ispunilo svoje aktivnosti, TS usklađuje svoje zadatke sa izvršenim aktivnostima u drugim procesnim oblastima. Ono prima ulazne veličine od REQM, dok mu praćenje procedura iz RD obezbeđuje prethodno grupisanje zahteva i stvaranje radnog koncepta. 
Proces VER je važan u fazi verifikacije tehničkog rešenja u smislu ispunjenja predefinisanih zahteva. Međutim, osim prikazanih procesa, koriste se i drugi procesi kao što su DAR i OID. Procesna oblast DAR obezbeđuje formalizaciju procesa donošenja odluka dok OID obezbeđuje najbolje prakse u procesu unapređenja tehnologije organizacije. Međutim, TS koristi samo određene aktivnosti iz specifičnih praksi ovih i drugih procesa. 
Proces poboljšanja senzorskih barijera uz pomoć mobilnih robota, bazirajući se na praksama TS procesne oblasti CMMI modela, može se opisati specifičnim ciljevima i specifičnim praksama kao u tabeli 6. 
Tabela 6: Opis razvoja algoritama za povećanje verovatnoće formiranja senzorskih barijera u stohastički instaliranim mrežama koristeći mobilne robote. 
SG 1 Odabir komponenti rešenja SP 1.1 Razmatranje alternativnih rešenja i kriterijuma evaluacije. 
-Razmatranje postojećih rešenja. 
-Određivanje kriterijuma evaluacije (cena implementacije, tehnološka ograničenja, evaluacija potreba i tehnologije itd.) 
-Korišćenje DAR i RD u formalizaciji procesa donošenja odluka i -Implementacija standarda i odgovarajućih kriterijuma, kao što su: standardi programskih jezika, standardi procesiranja hardvera, struktura i hierarhija softverskih komponenti, modularnost, jasnoća, jednostavnost, pouzdanost, sigurnost, i jednostavno održavanje. 
Takođe se vrši pojedinačno testiranje funkcionalnosti komponenti. SP 3.2 Dokumentovanje rešenja -Prilagođenje procesa dokumentovanja standardima. 
-Kreiranje korisničkog materijala -manuala i obezbeđivanje online pomoći. 
-Testiranje instalacije i funkcionalnosti rešenja u skladu sa SP procesne oblasti VER. 
-Revizija zahteva, dizajna, operativnosti rešenja i rezultata testiranja. 
-Revizija dokumentacije. Osim što broj potrebnih dodatnih čvorova opada sa povećanjem gustine mreže, pri slučajnoj uniformnoj raspodeli pozicija čvorova u određenom regionu, povećanjem gustine mreže povećava se i odnos m_max i m_min sve do određene vrednosti gustine mreže, kada m_max i m_min zajedno teže nuli. Ovaj zaključak je važan zato što se u svakom trenutku može odrediti razlika idealnog slučaja od najgoreg slučaja očekivane vrednosti broja dodatnih čvorova kojima se, koristeći date algoritme, može formirati senzorska barijera. 
Konačno, u sistemskom i softverskom inženjerstvu, mapiranje procesa razvoja u kontekstu protokola CMMI modela, dokazani je način unapređenja procesa bilo da se procesi unapređuju unutar organizacije ili se unapređuju neki aspekti određenih rešenja. U ovoj tezi se, kao sporedni doprinos, na novi način, koristeći CMMI metodologiju, opisuje metodologija razvoja rešenja za dopunjavanje senzorskih barijera mobilnim čvorovima u kontekstu procesne oblasti "tehničko rešenje". 
Kao jedan od sporednih doprinosa, ali i kao fokus budućeg istraživanja u ovom pravcu, teza takođe uključuje i opis uslova implementacije bazirajući se na metodologiji konceptualnog modeliranja. Okruženje i način instalacije igraju veoma važnu ulogu, uticajući na dva najvažnija parametra realne stohastičke instalacije: na oblik senzorskog polja i na poziciju svakog čvora. U ovom radu se vrši modeliranje uticaja terena na poziciju senzorskog čvora koristeći konceptualne mape. U budućem radu se prepoznavanje oblika kod multimedijalnih sadržaja može primeniti za realnije određivanje pozicija senzorskih čvorova i oblika njihovih polja očitavanja. Koncepti i relacije, koji se ovom prilikom moraju prevesti na mašinski prepoznatljiv i obradiv jezik, obuhvaćeni su takođe istraživanjem sprovedenim u okviru ove teze. Na ovaj način se, pri zadatoj digitalnoj mapi terena, budućim poboljšanjem simulatora, mogu dobiti realniji modeli razmeštaja mreže a time i precizniji rezultati analize. 

Slika 3 : 4 :

 34 Arhitektura sistema za praćenje fizioloških signala i parametara okruženja pacijenta u kućnim ili ambulatnim uslovima.Opis: U ovoj aplikaciji se koriste dve senzorske mreže: BAN (Body Area Network, mreža dometa regiona tela) koja se sastoji od senzora koji vrše kontinuiranu akviziciju signala sa pacijenta, i senzorski sistem koji je integrisan u životnom okruženju pacijenta. Podaci dobijeni od svih senzora mogu se pratiti direktno na PDA ili personalnom računaru. Oni se takođe, koristeći Internet ili specijalno projektovanu mrežu, u realnom vremenu šalju medicinskoj ustanovi, odnosno centru za obradu i čuvanje podataka.Doktorska disertacijaStrana 9koncentraciju ugljen-monoksida i koncentraciju ugljen-dioksida. Na osnovu svih očitanih veličina, donosi se zaključak o postojanju požara ili opasnosti od požara u određenoj oblasti.Primer korišćenja BSM sistema u proučavanju vulkana je dat u[6].Istraživanje je sprovedeno od strane Univerziteta Harvard, a primenjeno je na analizu aktivnosti vulkana Tunguraha u centralnom Ekvadoru. Umesto konvencionalnog načina merenja, u vidu niza stanica sačinjenih od seta žičano povezanih senzorskih čvorova napajanim uz pomoć velikih akumulatora, u ovom radu se praktično vrši praćenje infrazvučnih i seizmičkih signala sa vulkana koristeći bežičnu senzorsku mrežu koja, zbog redukovanja potrošnje, informaciju prosleđuje samo kada postoji određeni događaj. Arhitektura sistema je prikazana na slici 4.Sistemi BSM predstavljaju posebno interesantnu tehnologiju u scenarijima kada je potrebno da se monitoring određenih veličina vrši na duži vremenski Slika Arhitektura sistema za monitoring vulkanske aktivnosti predstavljena u[6].Opis: Mreža je sastavljena od 16 senzorskih čvorova koji prosleđuju informacije (koristeći režim prenosa kroz više skokova) do FreeWave modema. Za sinhronizaciju se koristi GPS sistem. Senzorski čvorovi sadrže akustične i seizmičke senzore. 


Slika 13 :

 13 Jedan način predstavljanja znanja o KM uz pomoć dijagrama KM. 




  energetske efikasnosti i pouzdanosti. Ovde se projektuju energetskosvesni algoritami kojima se postiže željena pouzdanost u smislu pokrivenosti regiona od interesa uz minimalna kašnjenja i uz korišćenje minimalnog broja čvorova, pri pretpostavci postojanja određenog tipa osnovne pokrivenosti mrežom i konektivnosti mreže s kraja na kraj. Najveći broj objavljenih radova iz literature, odnosi se na optimizaciju eneretske potrošnje čvorova pri zadržavanju određenog stepena kpokrivenošću (k≥1) mrežom. U ovim implementacijama se pretpostavlja da je mreža dovoljno gusta, te da postoje uslovi za obezbjeđivanje k-pokrivenosti ili k-konektivnosti. Energetska efikasnost se postiže vremenskim i prostornim rasporedom aktivnog stanja određenog broja čvorova, koji se u određenim vremenskim intervalima stavljaju u modu spavanja (engl. sleep mode). Međutim, u određenom broju slučajeva, potrebno je odrediti kritične uslove za postojanje k-pokrivenošću mrežom. U slučaju da parametri mreže ne obezbeđuju dovoljne uslove za postojanje određenog tipa k-pokrivenosti, potrebno je obezbediti osnovni kvalitet servisa -funkcionalnost mreže za k=1, odnosno potrebno je obezbediti da mreža ima osnovnu sposobnost da detektuje pojave i da Doktorska disertacija Strana 44 parametre detekcije prosledi do određene tačke, bez obrzira na potrošnju i ostale kriterijume ocenjivanja performansi. S obzirom da se istraživanje u okviru ove teze odnosi upravo na ovaj tip analize i poboljšanja pokrivenosti barijerom, kriterijumi komparacije i pregled literature po pitanju predloženih algoritama za optimizaciju energije pri zadržavanju k-pokrivenošću mrežom će, u nastavku, biti samo ukratko predstavljeni. S druge strane, s obzirom da se u okviru ove teze predlažu algoritmi za poboljšanje senzorskih barijera koji se odnose na opšti koncept pokrivenosti mrežom, fokus u pregledu literature biće stavljen na one radove koji se bave fundamentalnim parametrima vezanim za analizu i poboljšanje pokrivenosti mrežom, a posebno analizom i poboljšanjem kvalitetom formiranja senzorskih barijera. Umesto konteksta energetske efikasnosti, k-pokrivenost se u ovim radovima pominje u kontekstu povećanja robusnosti i pouzdanosti implementacije. 




  Sprovedena analiza pruža dobru teorijsku osnovu za izučavanje pokrivenosti regiona kao i pokrivenosti slabom senzorskom barijerom za slučaj beskonačnih dimenzija, međutim njome su obuhvaćeni samo asimptotski slučajevi. Rad takođe ne obuhvata analizu formiranja jakih senzorskih barijera. Ipak, pokazuje se da se rezultati analize mogu koristiti, na nivou aproksimacije, i u slučajevima kada su dimenzije regiona konačne veličine a radijus očitavanja Rs<<w i Rs<<l, gde su w i l širina i dužina regiona, respektivno. Analiza data u[81] predstavlja jedan od prvih radova po pitanju pokrivenosti barijerom. Ovaj rad u literaturu uvodi pojmove slabe i jake pokrivenosti. Autori predstavljaju kritične uslove za postojanje slabih kpokrivenih regiona senzorskim barijerama za površinu trakastog oblika u zavisnosti od broja instalisanih senzora, kada se distribucija pozicije čvorova posmatra kao Poasonov proces. Dodatno, autori predlažu jedan algoritam za utvrđivanje da li na određenoj površini trakastog izgleda postoji slaba kpokrivenost barijerom. Kao ni u prethodnom primeru, ovde se ne izvode uslovi za postojanje jake k-pokrivenosti barijerom.Uslovi za jaku k-pokrivenost barijerom su dati u[82]. Ovde je predstavljeno jedno rešenje za analizu i formiranje jakih senzorskih barijera u mreži u kojoj su senzori razmešteni po trakastoj površini, i kada se broj senzora u određenom regionu može opisati kao homogeni Poasonovi proceso. Autori prvo izvode kritične uslove za postojanje jakih (sigurnih) senzorskih barijera u dvo-dimenzionoj pravougaonoj površini gde su senzori smešteni nezavisno, uniformno i na slučajan način. Oni dokazuju da, ako gustina mreže dostigne određenu kritičnu vrednost, odnos širine (w) i dužine područja (n) određuje postojanje jakih barijera. Naime, ako je w(n)=Ω(logn), odnosno ako je širina područja asimptotski veća od logaritma dužine područja, kada gustina mreže dostigne određenu kritičnu vrednost, mreža obezbeđuje jaku pokrivenost barijerom. U tom slučaju se čak formira i više nepovezanih barijera po dužini date površine. Autori predlažu distribuirani algoritam za formiranje podužnih i poprečnih senzorskih barijera u cilju postizanja veće robusnosti, manje potrošnje energije po čvoru i manjeg opterećenja linkova, kao i dobijanja većeg broja lokalnih barijera. Međutim, da bi se izvršio predloženi algoritam, potrebno je da gustina mreže i dimenzije regiona trakastog 2-D izgleda zadovolje kritične uslove postojanja sigurnih senzorskih barijera, što može biti nerealna pretpostavka kako zbog cene tako i zbog nemogućnosti uticaja na dimenzije područja instalacije.U[83] autori procenjuju potrebnu gustinu mreže za postizanje pokrivenosti (i konektivnosti) u uskim područjima konačne dužine, za četiri tipa pokrivnosti i pri uniformnoj raspodeli čvorova. U[84] se daje distribucija broja procepa po određenoj putanji kada se zahteva potpuna pokrivenost puta i kada je veličina mreže (u smislu geografske veličine i ukupnog broja instaliranih čvorova) konačna veličina. U uslovima varijabilnog radijusa očitavanja, ovde se određuje: a) distribucija broja procepa po putanji, odnosno verovatnoća da, po određenoj putanji, broj procepa g bude jednak k, tj. P(g=k) b) potpuna pokrivenost putanje, koja se izvlači iz nultog broja procepa po putanji (g=0), c) pouzdanost mreže u detektovanju objekata određene veličine čak i kada mreža ne pruža potpunu pokrivenost putanje i d) distribucija pokrivenih delova putanje. Svi navedeni zaključci zavise od broja čvorova N. U [85] se pokazuje da, čak i kada su čvorovi manuelno instalirani, zbog nepreciznosti u pozicioniranju senzora i promene njihovih lokacija posle instalacije (npr. zbog vetra, konfiguracije terena itd.) kao i zbog kvara na određenim čvorovima, njihov se razmeštaj može opisati koristeći model Poasonovog procesa. Iz ovog razloga se ovaj način modeliranja lokacija čvorova Doktorska disertacija Strana 50 najčešće koristi u literaturi. Tako, u svim navedenim radovima vezanim za analizu i poboljšanje pokrivenosti područja, i pokrivenosti barijerom kao specijalnog slučaja, autori razmatraju samo slučaj kada se pozicije čvorova mogu opisati uz pomoć Poasonovog procesa. Ipak, on više služi kao teorijski model. U stohastičkim implementacijama (koje se najviše koriste u vojnim aplikacijama), čvorovi se najčešće instaliraju iz aviona. U tom slučaju, najveća verovatnoća pozicioniranja senzorskih čvorova je u okolini linije leta. Povećanje verovatnoće formiranja senzorskih barijera kod stohastički razmeštenih čvorova mreže, kao što je pomenuto, može se uraditi na tri načina. Stoga se i literatura iz ove oblasti može, u zavisnosti od korišćene metode, podeliti na radove koji poboljšanja postižu na jedan od sledećih načina: a) Povećanjem gustine mreže. b) Efektivnijim razmeštajem čvorova. c) Korišćenjem mobilnih čvorova. Prva i druga metoda su manje fleksibilne. Jedna je ograničena cenom koštanja mreže a druga okolnostima instalacije. Naime, gustina mreže se može povećati do određene granice (koja obezbeđuje skoro sigurno formiranje barijera), ali je broj korišćenih čvorova tada veliki, što povećava ukupnu cenu mreže a i kvalitet komunikacije (jer dolazi do povećane kolizije a time i do većih kašnjenja, te smanjenja komunikacionih kapaciteta mreže). Pristup povećanju kvaliteta verovatnoće povećanjem gustine mreže dat je u [86], [87], [88] i [89]. S druge strane, idealan razmeštaj čvorova često nije moguće izvesti. Štaviše, prilikom stohastičke implementacije, ovaj parametar je samo ponekad moguće podesiti u veoma ograničenom opsegu. Model razmeštaja mreže iz aviona, koji inkorporira elemente koje utiču na odstupanje razmeštaja od idealne instalacije u parametar standardne devijacije, dat je u [90] i [89]. Konačno, mobilni čvorovi obezbeđuju jedinu mogućnost poboljšanja povezanosti senzorske barijere u situacijama kada je nemoguće povećavati gustinu mreže ili obezbediti bolji razmeštaj mreže. Pregled postojećih metoda za poboljšanje kvaliteta senzorskih barijera koristeći mobilne čvorove dat je u [90]. U ovoj tezi se takođe, u cilju povećanja verovatnoće formiranja jakih senzorskih barijera, koriste mobilni čvorovi. Formiranje jakih senzorskih barijera korišćenjem mobilnih čvorova izvršava se u jednom od sledeća dva tipa mreže: a) U mreži formiranoj samo od mobilnih čvorova. b) U hibridnoj mreži, formiranoj od nepokretnih i pokretnih čvorova. Mobilna mreža pruža potpunu fleksibilnost u formiranju senzorskih barijera svih tipova. U [91] se predlaže distribuirani algoritam za automatsko formiranje senzorske barijere između dve tačke, dok se proširenje algoritama na formiranje K nivoa senzorskih barijera, daje u [92]. U [93] autori predlažu nekoliko algoritama za određivanje optimalne lokacije mobilnih čvorova u cilju formiranja senzorske barijere po obimu kruga. Ovi algoritmi podrazumevaju mrežu formiranu samo od mobilnih čvorova. Međutim, nedostatak potpuno mobilnih mreža je visoka cena mobilnih senzorskih čvorova ili robota. 


Slika 20 : 21 :

 2021 Izračunavanje detektabilnosti mreže.Opis:Objekat širine 2r se kreće po trajektoriji p dužine t. Potrebno je naći verovatnoću detekcije pokretnog objekta Iako izvedena za slučaj beskonačne ravni, verovatnoća detekcije objekta za slučaj kada je mreža gusta i kada je radijus očitavanja mnogo manji od dimenzija regiona, praktično može predstavljati aproksimaciju za slučaj konačnih dimenzija regiona. Kao što se može zaključiti, kada dužina trajektorije teži beskonačnosti, verovatnoća detekcije teži 1. S druge strane, bazirajući se na perkolacionu teoriju[79], kada gustina mreže dostigne kritičnu vrednost , ne postoji putanja kroz mrežu kojom se objekat može kretati i ostati nedetektovan od strane mreže. Povećavanjem radijusa očitavanja, kritična vrednost gustine mreže za postizanje perkolacije je manja.Slučaj slabih senzorskih barijera se može takođe opisati uz pomoć relacije(15). Naime, kada je cilj konkstruisanje senzorske barijere, uglavnom se teži instalaciji senzora po uskoj (trakastoj) površini. Ukoliko je širina trake mnogo veća od radijusa očitavanja, odnosno w>>Rs, ivični efekti se mogu zanemariti a relacija (15) se može koristiti za opis verovatnoće detekcije mete koja se kreće perpendikularno u odnosu na dužinu regiona (slika 21).Scenario predstavljen u na slici 21 odgovara situaciji kada meta ne zna pozicije senzora te prelazi region u najužem delu, odnosno po širini. Analogno prethodnim analizama, tretirajući kretanje mete kao specijalan slučaj Slika Prekidi kod slabih senzorskih barijera.Opis:U slučaju da meta ne zna pozicije senzora, ona će odabrati najkraću putanju od S do D. Ovde je zadatak ocena verovatnoću detekcije mete po vertikali, odnosno ocena verovatnoće formiranja tzv. slabe senzorske barijere.pokrivenosti putanje, verovatnoća da će objekat biti detektovan krećući se od S prema D (ili obrnuto) se može odrediti iz relacije: 


2 .

 2 Ako je razmestaj_tip=0 Kreiraj niz objekata cvorovi(i), i=0-br_cv-1, sa x i y koordinatama slučajnih brojeva u opsegu [0,duzina] i [0, sirina] i radijusom ocitavanja radijus. Svaki čvor ima početni ID: ID(cvorovi(i))=i Drugacije, Kreiraj niz objekata cvorovi(i), i=0-br_cv-1, sa radijusom očitavanja radijus, x koordinatama slučajnih brojeva u opsegu [0,duzina] i y koordinatama dobijenim generisanjem brojeva po Gausovoj raspodeli u opsegu [0, sirina]. Svaki čvor ima ID: ID(cvorovi(i))=i 3. Potraži sve čvorove u okolini Rs i sa njima formiraj "link" 4. Svakom formiranom grafu Gp, dodeli ID: ID(Gp) = min (ID(p)), za p Gp 5. Za svaki čvor , k: 1...p, čija x kordinata ima vrednost manju od 2Rs: Inicijalizuj Za svaki početni graf , dodeli ID broj barijere IDB( = k Ω: Za graf čiji je IDB jednak k, nađi RUN čvor u 




  senzorskoj barijeri, ukoliko to uslovi implementacije dozvoljavaju. Jedan način dopunjavanja mreže je prikazan na slici 25. Ovde je npr. mreža instalirana iz vazduha u cilju vojne zaštite donje horizontalne ivice regiona od upada sa gornje horizontalne ivice. Pretpostavimo da je prilikom kvazi-slučajne instalacije čvorova dobijena topologija prikazana na slici 25. U slučaju da su dostupne samo vertikalne ivice, robot (i dio dostupne mreže koja je povezana na početnu vertikalu) dobija informaciju o ID broju i poziciji najudaljenijeg (RUN) čvora u odgovarajućem početnom grafu. Zatim se robot kreće najkraćom putanjom do podnožja RUN čvora (x komponente robota i RUN-čvora su iste) i ispituje okolinu po polukrugu kojem je centar u RUN čvoru a sve njegove tačke se nalaze desno od RUN čvora. Na slici 25 su ovi koraci označeni sa (0) i (1) , respektivno. U zavisnosti od gustine mreže, radijus polukruga se može podesiti. Pronalazivši najbolju poziciju, robot smešta jedan ili više ravnomerno raspoređenih čvorova radijalno od RUN-čvora do čvora na koji treba premostiti mrežu (2). 


Slika 25 :

 25 Dopunjavanje mreže koristeći distribuirani algoritam za upravljanje mobilnim robotima. 


18 Slika 31 :

 1831 Zavisnost broja prekida i potrebnog broja novih čvorova od broja nepokretnih čvorova kod UG raspodele.Opis:Verovatnoća pozicioniranja čvorova je opisana UG raspodelom verovatnoće. Dimenzija regiona su 180x1200 . Radijusi očitavanja Rs=10m i Rs=18m. 


Slika 36 :

 36 Definisanje nove pozicije čvora koristeći KM, kada se u obzir uzimaju reljefne karakteristike terena.Opis:Mapa sadrži samo neophodne elemente da bi se definisale nove pozicije senzorskih čvorova, uzevši u obzir morfološke karakteristike terena.U datom opisu se koriste najosnovniji elementi za definisanje novih pozicija čvorova, ne uzimajući u obzir ostale karakteristike terena, senzorskih čvorova i matematičkih proračuna u procesuiranju slike i pozicije senzora. Ovi elementi su formulisani u koncepte, a njihovi međusobni odnosi su dati preko devet semantičkih relacija.Nakon definisanja objekata iz regiona od interesa, vrši se segmentacija objekata i ekstrakovanje osobina objekata. Segmentacija multimedijalnog sadržaja služi za odvajanje homogenih oblika iz digitalne slike. U ovom slučaju se izdvajaju površinske karakteristike terena. Njihove fizičke karakteristike se, kako je predloženo u [111], mogu ekstrakovati uz pomoć generalizovane Radonove transformacije. Osim identifikacije kontura objekata (koje se dobija segmentacijom slike), nakon obrade objekata koristeći Radonovu transformaciju, objekti sadrže i fizički opis koji se predstavlja vektorom. Zatim se svaki vektor upoređuje sa vektorima postojećih struktura u bazi podataka. Nakon upoređivanja ekstrakovanih osobina vektora sa modelima oblika iz baze modela, najmanje Euklidske distance postojećih vektora rezultiraju u odabiru formulacije za svaki od elemenata objekta u jednom od sledećih oblika: ravan teren, izbočina, nagib, litica, vrh i ivica. Za bilo koju od notacija se znaju: oblik, veličina, strmina, dubina/visina, vrsta materijala, apsolutna pozicija, orjentacija modela u odnosu druge elemente objekta i informacije o susednim delovima objekta. Znajući fizičke dimenzije i oblik određenog sadržaja, a bazirajući se takođe na informaciju o susednim elementima te matematičkom opisu (preko 3D površi) za svaki model kao i modelu fizičkog procesa promene početne pozicije senzorskog čvora, može se odrediti nova pozicija u odnosu na početnu poziciju senzora nakon pada čvora na određenom delu terena. se vrši modeliranje i analiza stohastičke implementacije bežičnih senzorskih mreža da bi se, u okviru modela, izvršila evaluacija pokrivenosti regiona kao i evaluacija i poboljšanje pokrivenosti barijerom korišćenjem mobilnih čvorova ili robota. Uzevši u obzir da je region od interesa u ovim, najčešće vojnim implementacijama, čitavo jedno geografsko područje ili određeno dugačko i usko područje oblika pravougaonika, u tezi se razmatraju tzv. pokrivenost područja i detektabilnost, odnosno pokrivenost barijerom. U najvećem broju radova iz oblasti pokrivenosti BSM sistemima, pretpostavlja se da je osnovna funkcionalnost mreže postignuta, odnosno da mreža omogućava očitavanje svih događaja i objekata od interesa. U ovim radovima se akcenat uglavnom stavlja na poboljšanje performansi mreže po pitanju potrošnje čvorova kao i na povećanju pouzdanosti i sigurnosti mreže. S druge strane, u nekim radovima se razmatraju (idealizovani, asimptotski) slučajevi velikih vrednosti gustina mreže i beskonačnih dimenzija regiona. U ovom radu se razmatraju fundamentalni parametri za evaluaciju i poboljšanje pokrivenosti regiona i pokrivenosti barijerom za pokrivenost stepena k=1, sa posebnim akcentom na poboljšanje verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera u realnijim scenarijima stohastičkog razmeštaja čvorova, usvojivši neke od početnih aproksimacija koje se koriste i u literaturi. U uvodnoj analizi, vrši se modeliranje uslova implementacije u pogledu oblika polja očitavanja senzorskih čvorova i načina instalacije mreže. Pretpostavlja se da su pozicije senzorskih čvorova slučajno i uniformno raspoređene po regionu (čime se modelira instalacija koristeći artiljeriju) ili da su gušće raspoređene po uskom regionu, tj. u okolini određene linije (čime se modelira instalacija mreže iz aviona). Pod datim pretpostavkama, matematički i eksperimentalno se izvodi verovatnoća detekcije mete u pravougaonom regionu kada postoji podjednaka mogućnost da se meta nalazi bilo gde u regionu kao i detektabilnost pokretnog objekta prilikom prelaska regiona upravno po širini sa jedne strane regiona na drugu. U cilju sprovođenja algoritama za poboljšanje verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera, što predstavlja i fokus teze, razvijen je Javabazirani simulator na NetBeans 7.1 IDE platformi. Simulacijom su obuhvaćeni svi teorijski izvedeni slučajevi uz dodatno uključenje modula za ocenjivanje pokrivenosti putanje i analize formiranja jakih senzorskih barijera. Upoređivanjem rezultata simulacije sa teorijski dobijenim rezultatima za pokrivenost područja i pokrivenost slabom senzorskom barijerom, a uzevši u obzir ivične efekte usled konačnih dužina ivica pravougaonog regiona, verifikuje se rad simulatora i procenjuju fundamentalni parametri implementacije mreže potrebni da bi se postigla određena verovatnoća pokrivenosti regiona, slabe pokrivenosti senzorskom barijerom i pokrivenosti određene putanje. S obzirom da je radijus očitavanja obično fiksna veličina koja se ne može povećavati (samo smanjiti usled efekata okruženja implementacije), vrednuje se uticaj načina implementacije i gustine mreže na stepen određenog tipa pokrivenosti. Vrednosti radijusa očitavanja se uzimaju iz skupa najreprezentativnijih veličina iz literature. Rezultati simulacije ukazuju da najveći uticaj na svaki tip pokrivenosti ima radijus očitavanja, zatim tip instalacije za određenu namenu, i na kraju gustina mreže. Centralni deo rada odnosi se na povećanje verovatnoće formiranja senzorskih barijera koristeći mobilne čvorove ili robote. U ovom pravcu se razmatra mogućnost korišćenja mobilnih čvorova (koji bi se pozicionirali na određenoj poziciji u regionu i dalje izvršavali funkciju kao i ostali nepokretni čvorovi) ili korišćenje robota (koji se pozicioniraju na određenom mestu da bi instalirali određeni broj fiksnih senzora i, u zavisnosti od algoritma, kreću ka drugoj destinaciji u mreži). Proces se u svakom slučaju realizuje u hibridoj mreži sa mešovitim sastavom fiksnih i mobilnih čvorova ili u mreži gde se dodatni statički čvorovi naknadno instaliraju uz pomoć robota. U pravcu dopunjavanja mreže novim čvorovima, u cilju poboljšanja uslova za formiranje sigurne senzorske barijere, najvažniji korak je pronalaženje najboljih pozicija za smeštanje novih čvorova. Predloženi algoritmi daju dva načina za pronalaženje ovih pozicija, kao i za određivanje ukupnog broja prekida i ukupnog broja dodatnih čvorova u datoj implementaciji. Ponovljenim izvršavanjem programa, dobijaju se srednje, minimalne i maksimalne vrednosti broja prekida i potrebnog broja dodatnih čvorova za formiranje barem jedne sigurne senzorske barijere bazirajući se na metode dopunjavanja propisane algoritmima. Algoritam GPCA je jednostavniji i zahteva manje proračune od strane svakog senzorskog čvora, međutim, on je konkurentan samo kada je mreža uniformno rapoređena ili kada je verovatnoća lokacije čvorova opisana UG raspodelom sa malom vrednosti σ. Ipak, u određenim realnim situacijama, kako je vizuelno predstavljeno u radu, RBPCA algoritam bi mogao biti superioran u odnosu na GPCA. Zbog toga je potrebno odrediti efikasnost RBPCA u budućem istraživanju. U ovom radu se simulacije baziraju samo na GPCA algoritmu. Rezultati simulacije daju zavisnost broja prekida i potrebnog broja dodatnih čvorova od broja inicijalno instaliranih čvorova i kvaliteta/načina instalacije. U slučaju distribuiranih algoritama za dopunjavanje mreže, posebno su interesante vrednosti gustine mreže kada se broj prekida približava ili postaje isti broju potrebnih mobilnih čvorova. U tom slučaju, robot pretražuje relativno mali put u okolini određenog senzorskog čvora. Takođe, važan zaključak se odnosi na mogućnost skaliranja i određivanja gustine mreže kada se znaju kritične vrednosti za jedinične kvadratne površine pri konstantnom odnosu vrednosti radijusa očitavanja i ivice kvadrata. Naime, pokazuje se da je, pri slučajnoj uniformnoj raspodeli statičkih čvorova, broj dodatnih čvorova (kojima se može obezbediti sigurna senzorska barijera) konstantna vrednost kada je odnos stranice kvadrata i radijusa očitavanja konstantna vrednost, odnosno kada je . Iz ovoga se, za određeni region širine a, pri odnosu dužina/a= k, dobija da je za region dimenzija dužinaxa, broj dodatnih čvorova kx pri kx broju statičkih čvorova. Doktorska disertacija Strana 110 


Slika 36 :

 36 Capability Maturity Model IntegrationDARPA -Defense Advanced Research Projects AgencyMEMS -Micro Electro Mechanical SystemMANET -Mobile Ad-hoc NETworksVANET -Vehicular Ad-hoc NETworks Definisanje nove pozicije čvora koristeći KM, kada se u obzir uzimaju reljefne karakteristike terena. 




  




  




  




  




  




  




  




  




  




  


jaka (sigurna) senzorska barijera.

  
	razdvajanja dva regiona. Na slici 7 je prikazana pokrivenost određenih tačaka -gustina mreže, respektivno, detekcija zavisi od ostalih parametara po eksponencijalnoj funkciji, primarni cilj visok kvalitet pokrivenosti kompletnog područja [47]. Kao i pozicijama gde se očitavaju parametri ili kontrolišu uređaji u kućnoj na drugi. Ovaj vid primene je najčešće prisutan u aplikacijama gde se određeno senzorske barijere je interesantan kada meta, ne znajući pozicije
	za akviziciju podataka u poljoprivredi. -model očitavanja čvorova, a ako se objekat nalazi izvan kruga radujusa planirana mreža, ova mreža je izvodljiva u situacijama gde se pozicijama , objekat se ne detektuje od ... (5) automatizaciji itd. S obzirom da se čvorovi instališu u tačno određenim područje teži zaštititi od neželjenih upada, npr. u obezbeđivanju državne senzora, pokušava da pređe određeno područje najkraćom putanjom,
	-oblik oblasti od interesa i strane čvora. Kod kružnih modela očitavanja, smatra se da se senzor nalazi u čvorova može lako pristupiti, odnosno gde se čvorovi mogu instalirati u tačno pozicijama, gde postoji mogućnost ostvarivanja optimalne pokrivenosti i granice, u zaštiti linije razdvajanja vojno interesantnih područja i slično. odnosno putanjom sa najmanjom verovatnoćom detekcije (isprekidane
	-strategija razmeštaja čvorova. centru kruga. definisanim pozicijama. Jedna analiza po pitanju efikasnosti pomenutih konektivnosti uz optimizaciju i drugih parametara, ovakav vid instalacije ne Konačno, sposobnost mreže da detektuje pokretne entitete u senzorskom linije kretanja na slici 9). Postojanje slabe senzorske barijere ne znači i
	U zavisnosti od primene, BSM sistem može biti veoma gusto raspoređen u prostoru. Ipak povećanje gustine mreže, iako u velikom broju slučajeva poželjno (zbog redundantosti u slučaju ispada određenog broja čvorova iz režima rada), ograničeno je cenom, pa čak i performansama mreže. Naime, u slučaju preguste mreže može doći do prosleđivanja redundantih podataka, što bespotrebno troši energiju čvorova. Osim toga, veća gustina čvorova znači i veću mogućnost kolizije. Zbog toga se može zahtevati da tačno određeni broj čvorova istovremeno očitava podatke sa određenog područja, dok se ostali čvorovi stavljaju u režim spavanja i naknadno se po potrebi aktiviraju. Ako je broj takvih čvorova k (k≥1), onda se govori o k-pokrivenošću mrežom. Ovaj tip pokrivenosti je interesantan u pogledu štednje energije kao i u pogledu Slika 7: Primena BSM sistema u poljoprivredi, kada je region od interesa skup tačaka. Generalni model očitavanja, dat je relacijom (2): gde je Φ(x) kumulativna funkcija nulte srednje vrednosti, jedinične topologija data je u [48]. Autori analitički dokazuju da, u slučaju relativno predstavlja izazov u naučnom i inženjerskom smislu. polju se generalno naziva detektabilnost. Detektabilnost senzorske mreže je nepostojanje putanje po kojoj entitet nedetektovano može preći iz Ova teza je upravo fokusirana na analizu uticaja osnovnih parametara na varijanse Gausove slučajne promenljive u tački x. Svaka odluka se donosi na malog domena očitavanja, najefikasnija metoda za pokrivanje određenog Druga mera pokrivenosti je tzv. pokrivenost područja (engl. area coverage) važna mera kvaliteta, posebno u vojnim aplikacijama, kada se od mreže zahteva jednog regiona u drugi. Na slici 9, primeri takvih prolaza su označeni pokrivenost regiona i pokrivenost barijerom kao i na uticaj osnovnih parametara na potreban broj dadatnih mobilnih čvorova kojima se u mreži, osnovu L uzoraka. Parametar predstavlja geometrijsku (Euklidsku) područja je korišćenje pravilnog šestougla, dok u slučaju velikog radijusa koje se izučava za slučaj determinističke ili stohastičke raspodele čvorova i koja da, sa određenom sigurnošću, detektuje pokretne mete. Pokrivenost barijere se sa (a), (b) i (c). ... (2) udaljenost tačake v od tačke i. Parametar γ se računa kao , gde su A i očitavanja, trouglasta struktura pokazuje bolje rezultate u smislu postizanja predstavlja meru kojom je određeno geografsko područje pokriveno sa jednim takođe može smatrati specijalnim slučajem detektabilnosti. Međutim, u  Postojanjem lančane strukture čvorova čiji se dometi očitavanja prema novo predloženim algoritmima, može poboljšati pokrivenost barijerom. Ψ antensko pojačanje i emisiona snaga, respektivno. željene pokrivenosti sa manjim brojem čvorova. Kvadratna struktura pokazuje ili više polja očitavanja senzorskih čvorova (slika 8). literaturi se ona izučava odvojeno od ostalih vidova detektabilnosti. preklapaju ili dodiruju kao na slici 10. U ovoj topologiji mreže, objekat Osnovni parametar u modeliranju mreže je model očitavanja senzora. U Generalni model uključuje i emitovanje energije od strane objekata, a u Bez obzira što takva aproksimacija u manjoj meri preslikava realnu zadovoljavajuće rezultate za opšti slučaj, tj. efikasnost korišćenja kvadratne Detektabilnost se u literaturi deli na: pokrivenost najboljeg slučaja (engl. best se detektuje prilikom prelaska sa regiona I na region II, bez obzira na analizi pokrivenosti, najviše su zastupljena pet modela očitavanja senzora i to: relaciji se kvantifikuje sa α. Parametar β je faktor slabljenja prilikom propagacije implementaciju, u literaturi se zbog jednostavnosti, bilo da se radi o opisu strukture se bitno ne menja promenom veličine radijusa očitavanja. case coverage), pokrivenost najgoreg slučaja (engl. worst case coverage) i putanju koju odabere. Ovaj tip senzorske barijere se u literaturi naziva Bulov ili binarni model, Elfetov model, opšti model, shadow-fading model i signala. Tačka je obično pozicija samog senzorskog čvora. senzorskog ili bežičnog komunikacionog polja, najčešće koristi Bulov model. Kod tzv. planirane instalacije, senzori su smešteni sa većim stepenom pokrivenost putanje (engl. path coverage). Pokrivenost najboljeg slučaja Neyman-Pearson model. Precizniji model po pitanju prostiranja signala je tzv. shadow-fading model Ovo posebno važi kada je u pitanju gušća mreža čvorova malog senzorskog ili gustine u područjima gde je koncentrisana fizička pojava koja se očitava [49]. podrazumeva kretanje entiteta po putanji koja je najbolje pokrivena senzorskim  Postojanjem barijere u odnosu na određenu veličinu objekta koji se Bulov model ([39], [40], [41]) je idealizacija koja se najčešće koristi kada je ([45]). On je složeniji ali preciznije definiše polje očitavanja senzora. On se komunikacionog dometa, u kojoj uslovi implementacije manje utiču na oblik Ova instalacija je pogodna u malim mrežama a u inženjerskom smislu je poljem. S druge strane, pokrivenost najgoreg slučaja podrazumeva putanju koja detektuje. U ovoj situaciji se ne formiraju ni slabe ni sigurne senzorske U ovom radu se analizira stepen formiranja slabih i jakih senzorskih fokus analize na mrežnoj topologiji, odnosno kada se sprovodi generalna definiše relacijom: senzorskog ili elektromagnetnog polja. interesantna samo po pitanju odabira najadekvatnijih komponenti u cilju daje najveću verovatnoću da entitet, prilikom kretanja po njoj, prođe barijere po određenoj putanji, već barijere imaju nepokrivene delove barijera kod stohastički instaliranih mreža u zavisnosti od mrežnih parametara analiza po pitanju uticaja osnovnih parametara mreže na funkcionalnost Osim modela očitavanja, način razmeštaja čvorova po regionu je veoma optimizacije parametara mreže. nedetektovan od strane mreže. U [50] i [51] dati su pristupi izračunavanju koji su po širini manji od veličine objekata koji se detektuju, te pružaju kao što su: radijus očitavanja, gustina mreže i način razmeštaja čvorova. Fokus aplikacije. Po ovom modelu, senzorsko polje je disk fiksnog radijusa očitavanja ... (3) važan element koji definiše topologiju mreže a, posredno, kroz stepen Uzevši u obzir sva tehnološka (elektro-mehanička i komunikaciona) pokrivenosti najgoreg i najboljeg slučaja. Konačno, matematičko određivanje dovoljan uslov za sigurnu detekciju tih objekata. se stavlja na opis novih algoritama za efikasan razmeštaj mobilnih čvorova ili Rs. Svi događaji koji se nalaze u unutrašnjem regionu ovog diska se detektuju ... (4)  Planirano, kada su senzorski čvorovi instalirani u tačno određenim slučajnog pozicioniranja čvorova u regionu, opisuje koristeći neku od funkcija biološkog ili hemijskog oružja, u detekciji i prepoznavanju vojne mehanizacije koncepta pokrivenosti BSM sistemom, osim navedenih načina implementacije i događaja koji se očitavaju. Elfetov model je dat relacijom (1): kvadrat ili pravilni šestougao. u cilju procene pokrivenosti i konektivnosti, u literaturi se verovatnoća požara itd.) i u vojnim aplikacijama (npr. u detekciji radioaktivnih elemenata, Kada se govori o senzorskoj barijeri kao specijalnom slučaju opšteg (a) (b) (c) obzir i uticaj prostiranja signala, kao i uticaj emitovane energije od strane pravilnih geometrijskih oblika kao što su jednakostranični trougao, zatim i po pitanju ostalih pokazatelja. Ipak, u zavisnosti od načina instalacije, a životne sredine (npr. u detekciji kontaminacije zemljišta ili vazduha, u zaštiti od [52]. Elfetov [35] i opšti model ([42], [43], [44]) su nešto složeniji, ali uzimaju u parametar fedinga. Q(x) se definiše:  Pravilno, kada su čvorovi razmešteni po temenima ili unutrašnjosti kompletan dizajn mreže, prvenstveno po pitanju pokrivenosti i konektivnosti a Pokrivenost područja je posebno interesantna u aplikacijama za zaštitu uniformno raspodeljene po beskonačnom pravougaonom regionu, dato je u kruga radijusa Rs ne detektuju. gde je 2≤n≤4 indeks slabljenja, Rs je radijus očitavanja bez fedinga, dok je σ od interesa može biti: situacija kada mreža mora biti razmeštena stohastički dodatno otežava kretanja po senzorskom polju, za slučaj kada su pozicije čvorova slučajne i od strane senzora sa verovatnoćom Pd=1, dok se događaji koji se nalaze van pokrivenosti i konektivnosti, i kvalitet servisa. Pozicioniranje čvorova u regionu ograničenja senzorskih čvorova kao i uslove implementacije BSM sistema, Slika 8: Deterministički (a) i stohastički (b) razmeštaj mreže. asimptotske vrednosti verovatnoće detekcije pokretnog entiteta prilikom robota u cilju povećanja verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera.
	robusnosti mreže (u slučaju ispada nekih od čvorova). Najveći dio naučnih tačkama od interesa. raspodele verovatnoće. itd.). Domen očitavanja čvora definišemo kao područje u okviru kojeg jedan modela očitavanja, kod stohastičkih instalacija je veoma važna i putanja
	. Pokrivenost podrazumeva prisutnost domena očitavanja senzora u području ili tačkama od interesa, odnosno sposobnost mreže da očitava fizičke veličine ili događaje u radova po pitanju pokrivenosti senzorskom mrežom, fokusiran je upravo na razvoj algoritama i dizajn protokola i sistema za postizanje k-konektivnosti ili k-pokrivenošću mrežom, kao i na evaluaciji performansi predloženih algoritama. Neyman-Pearson-ov model, koji je dat u [46], je najsloženiji. Osim  Stohastičko, kada su senzorski čvorovi razmešteni na kvazi slučajan U zavisnosti od načina definisanja polja od interesa, postoje različite mere senzor može da očitava vrednosti, a domen očitavanja senzorske mreže kao prelaska preko barijere. Naime, senzorska barijera može biti formirana na ... (1) navedenih uticaja sredine, on inkorporira i pitanje lažnog alarma u mreži. način u određenom regionu. kojima se opisuje kvalitet pokrivenosti. geografsko područje koje, svojim senzorskim domenima, pokrivaju svi čvorovi nekoliko načina: Slika 9: Slaba senzorska barijera. Detekcija signala se obavlja u prisutnosti belog Gausovog šuma sa nultom Pokrivenost tačaka (engl. point coverage) predstavlja meru pokrivenosti BSM arhitekture.  Postojanjem određenog broja manjih nepovezanih barijera koji Opis: Ne postoji mogućnost nedetektovanog prelaska regiona po vertikali. Ipak,
	polju od interesa. Polje od interesa može biti u obliku određenog skupa tačaka u Ipak, fundamentalna pitanja i ograničenja iz ove oblasti vezana su za uticaj gde su parametri koji opisuju fizičke karakteristike senzora. Ukoliko srednjom vrednosti, varijansom , i indeksom slabljenja η. Verovatnoća da se Instalacija mreže po temenima ili centrima pravilnih geometrijskih oblika kojom se opisuje kvalitet pokrivenosti u određenim tačkama od interesa (slika Treći slučaj primene je tzv. pokrivenost barijerom (engl. barrier coverage). obezbeđuju sigurnu detekciju po predefinisanoj putanji, npr. po postoji mogućnost prelaska iz jednog regiona u drugi, kada se znaju pozicije
	prostoru, čitavog jednog geografskog područja, određene linije kretanja ili linije osnovnih parametara na performanse BSM protokola koji tretiraju pokrivenost. se događaj nalazi u krugu poluprečnika , on se detektuje sa verovatnoćom meta, koja se nalazi u tački v, detektuje od strane objekta i, kada je stepen obezbeđuje ravnomernu raspodelu mreže po regionu. Zbog jednostavnosti i 7). Tačke od interesa se mogu nalaziti u unutrašnjosti određenih mašina ili Pokrivenost barijerom je mera pokrivenosti kojom se izražava sposobnost putanji ortogonalnoj na dužinu pravougaonika kao na slici 9. Ovaj vid senzorskih čvorova.
	Ova svojstva su: Pd=1. Ako se nalazi na prstenu unutrašnjeg i spoljašnjeg radijusa lažnog alarma dat sa α, data je relacijom: skalabilnosti, ona je pogodna u srednjim i velikim mrežama u kojima je , prostorija u industriji, na određenim tačkama zemljišta u poljoprivredi, u mreže da detektuje prelaze preko određene linije -barijere, sa jednog regiona pokrivenosti se još naziva i slaba senzorska barijera. Ovaj tip
	Doktorska disertacija Doktorska disertacija	Strana 21 Strana 22

1.3 Pregled integracionog modela sazrevanja procesa -CMMI (Capability Maturity Model Integration)

  
	Region I
	Senzorska barijera
	Region II
	Slika 10: Jaka senzorska barijera.
	Integracioni model sazrevanja procesa je osmišljen je od strane DARPA
	(Defence Advanced Research Projects Agency, agencija za napredne projekte
	istraživanja u odbrani) a proizveden je od strane Software Engineering instituta
	na Univerzitetu Carnegie Mellon. Njegova glavna uloga je praćenje poboljšanja
	procesa kroz faze razvoja projekta, što ga čini podesnim alatom u domenu
	rukovođenja projektima, rukovođenja procesima, inženjerstvu i podršci. CMMI
	se, međutim, može koristiti i u raznim drugim disciplinama. Ono predstavlja
	metodologiju kojom se verifikuje postojanje efektivnih procedura za

2 Važnost korišćenja mobilnih čvorova u poboljšanju pokrivenosti u aktuelnim i budućim vojnim primenama

  
	uključiti ili se razmeštaj dodatnih nepokretnih čvorova može uraditi korišćenjem pokretnih robota. Naime, nakon instalacije mreže nepokretnih  Pregled postojećih pristupa analizi pokrivenosti regiona senzorskim poljem, detektabilnosti pokretnih meta i proceni kvaliteta senzorskih Kada postoji mogućnost da se instalacija senzorske mreže uradi na takav određuje broj potrebnih mobilnih čvorova kojima se na najefikasniji način a) Matematički opis uticaja načina instalacije na pokrivenost područja i na monitoringa velikog geografskog područja. Uzevši u obzir navedene 2 Opis problema način da se najveći broj čvorova može naći u okolini određene linije, odnosno može, sa velikom verovatnoćom, formirati bar jedna jaka senzorska barijera u slabu pokrivenost barijerom pri korišćenju binarnog modela za dve karakteristike i prednosti ove tehnologije, rezultati dobijeni u okviru ove teze
	bežičnih senzora, razmatra se mogućnost efikasnog pokrivanja mreže barijera za slučaj stohastičkog razmeštaja senzorskih čvorova, odnosno po što užoj površini trakastog oblika, pokrivenost barijere se može postići sa zadatoj implementaciji. vrednosti radijusa očitavanja. imaju najveću važnost u domenu vojnih aplikacija, a tiču se razumevanja uticaja
	korišćenjem dodatnih mobilnih senzorskih čvorova ili mobilnih robota tako da se oformi bar jedna senzorska barijera po čitavoj dužini određene pravougaone površine. Površina trakastog oblika, odnosno pravougaona površina čija je jedna strana mnogo duža od druge, u ovom slučaju predstavlja područje od interesa, s obzirom da senzorska barijera, u idealnom slučaju, instalira po što užoj oblasti pokrivenoj (po dužini) nizom senzorskih čvorova čija se senzorska pregled reprezentativnih scenarija i tipova pokrivenosti senzorskom mrežom u vojnim primenama BSM sistema.  Razvijanje softverskog okruženja za eksperimentalno određivanje očekivane vrednosti verovatnoće pokrivenosti regiona senzorskim poljem i verovatnoće formiranja senzorskih barijera, te procena pozicija i potrebnog broja dodatnih mobilnih čvorova za formiranje sigurnih minimalnim brojem čvorova, uz najveću efikasnost. Međutim, kada je, zbog b) Projektovanje algortimama za: parametara instalacije na pokrivenost područja i formiranje senzorskih barijera Poboljšanje pokrivenosti BSM sistemom korišćenjem mobilnih čvorova, Senzorska barijera može imati proizvoljan oblik. Uglavnom služi kao linija uslova istalacije, nemoguće na efikasan način povećati gustinu mreže po liniji -Eksperimentalno određivanje uticaja sredine i (posredno) modela kao i na otvaranje novih mogućnosti za doinstalaciju mobilnih čvorova u cilju može biti izvedeno: a) korišćenjem samo mobilnih čvorova, b) sa ograničenim razdvajanja dva regiona ili u obezbeđivanju granice neke zatvorene konture. razgraničenja regiona, ili kada je zbog ukupne cene mreže nemoguće obezbediti očitavanja, dimenzija regiona i gustine mreže, na verovatnoću povećanja verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera. Dobijeni brojem mobilnih čvorova instalisanih zajedno sa nepokretnim čvorovima, ili c) Kvalitet pokrivenosti koji se postiže stohastičkim razmeštajem čvorova dovoljan broj čvorova kojim bi se povećala verovatnoća formiranja senzorskih formiranja sigurnih senzorskih barijera. rezultati mogu poslužiti kao osnov za procenu vrednosti parametara mreže u korišćenjem nepokretnih čvorova sa mogućnošću naknadnog uvođenja senzorske mreže, opisuje se koristeći metode geometrijske verovatnoće. U ovim barijera, razmatra se mogućnost uvođenja mobilnih čvorova ili mobilnih robota -Procenu broja i pozicija dodatnih čvorova koji se dodaju između cilju postizanja željenog nivoa pokrivenosti barijerom, pri zadatom radijusu mobilnih čvorova. Prva metoda je najefikasnija ali ujedno i najskuplja. Druga uslovima, potrebno je prvo odrediti zavisnost verovatnoće za postizanje za u cilju dopunjavanja mreže. U nastavku se definiše problem dizajniranja metoda podrazumeva slučajnu raspodelu mobilnih čvorova po regionu i lančanih povezanih struktura za stvaranje jakih senzorskih očitavanja, ako se verovatnoća pozicioniranja čvorova u određenim tačkama
	senzorskih barijera u zavisnosti od radijusa očitavanja, načina algoritma za povećanje verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera barijera, u zavisnosti od: gustine mreže, načina razmeštaja čvorova regiona može modelirati koristeći neku od funkcija raspodele verovatnoće.
	instalacije, dimenzija regiona i početne gustine mreže. korišćenjem mobilosti čvorova ili robota u mreži. i oblika senzorskog polja. U ovom slučaju parametar upoređivanja
	je ukupan broj potrebnih mobilnih čvorova.	
	Povećanje verovatnoće formiranja senzorskih barijera za slučaj stohastičke
	Procena očekivane vrednosti verovatnoće i evaluacija rezultata vezano za instalacije mreže se generalno može izvesti na sledeće načine: senzorske barijere. određenom načinu stohastičkog razmeštaja senzorskih čvorova, sa velikom pokrivenost područja mrežom fiksnih čvorova kao i po pitanju detektabilnosti pokretnih meta na istoj konfiguraciji mreže i terena, obavlja se u odnosu na potrebnu gustinu mreže, tj. u odnosu na potreban broj senzorskih čvorova po verovatnoćom oformila jaka senzorska barijera. U domenu istraživanja je i opis metodologije istraživanja i projektovanja 2. Definisanje metodologije za efikasno pomeranje mobilnih čvorova ili a) poboljšanjem preciznosti instalacije, tj. povećanjem gustine mreže po Kako se tehnološki trendovi kreću u pravcu minimizacije fizičkih veličina mobilnih robota. određenoj liniji, senzorskih čvorova, smanjenju potrošnje radio-uređaja, kao i smanjenju ukupne
	rešenja koristeći CMMI procesne oblasti (sa akcentom na procesnu oblast b) povećanjem ukupnog broja senzorskih čvorova, ili cene koštanja senzorskih čvorova, očekuje se da senzorske barijere postanu jedinici površine, uz predefinisani prag verovatnoće pokrivenosti područja ili detektabilnosti pokretne mete. "tehničko rešenje"), kao i uvođenje konceptualnog modeliranja u opisu uslova stohastičke instalacije BSM sistema. metodologiju razvoja rešenja za povećanje verovatnoće formiranja sigurnih c) uvođenjem mobilnih čvorova/robota. U okviru navedene idejne konstrukcije, u ovoj tezi definišemo važna informaciono-komunikaciona tehnologija u vojnoj zaštiti regiona od
	senzorskih barijera korišćenjem mobilnih čvorova u stohastički instaliranoj Ciljevi istraživanja se mogu sažeti u sledećem: hibridnoj mreži, izvršavajući sledeće korake:
	Doktorska disertacija Doktorska disertacija Doktorska disertacija Doktorska disertacija Doktorska disertacija	Strana 38 Strana 39 Strana 40 Strana 41 Strana 42

verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera korišćenjem mobilnih čvorova u hibridnoj senzorskoj mreži.Pod hibridnom mrežom se, u ovom radu, podrazumeva mreža koja sadrži statičke i mobilne čvorove.Izvedeni rezultati evaluacije i predloženi algoritmi u najvećoj meri odgovaraju primenama u vojnim aplikacijama gde je potrebno detektovati prisutnost nepokretnih i pokretnih meta na određenom geografskom području, ili detektovati prelazak entiteta preko određene granične linije.Ove mreže se često instaliraju u nepristupačnim ili teže pristupačnim područjima, što zahteva korišćenje tehnologije za daljinski razmeštaj mrežnih uređaja (n.pr.koristeći artiljeriju ili avijaciju) i predstavlja dodatni naučni i inženjerski izazov.Jedan od ciljeva ove teze jeste definisanje vrednosti parametara instalacije mreže tako da, u predefinisanim uslovima, verovatnoća detekcije mete ili formiranja senzorske barijere bude preko određene propisane granice.Osnovni parametri koji se razmatraju su: radijus očitavanja senzora, model pozicioniranja senzorskih čvorova, oblik geografskog područja od interesa, gustina statičkih senzorskih čvorova i (u delu predlaganja algoritama za poboljšanje kvaliteta senzorskih barijera) potreban broj mobilnih čvorova ili nepokretnih čvorova instaliranih pomoću mobilnih robota.Jedan od ciljeva rada je razvijanje simulatora koji u sebi inkorporira module za eksperimentalnu analizu uticaja navedenih parametara na kvalitet pokrivenosti područja i pokrivenošću barijerom kao i međusobni uticaj parametara u procesu formiranja sigurnih senzorskih barijera.Kada je u pitanju formiranje senzorskih barijera, istraživanjem se obuhvata tzv.hibridni tip mreže u kojoj se mobilni čvorovi mogu naknadno polja preklapaju.U tom pravcu, imajući u vidu fiksne vrednosti radijusa očitavanja, glavni parametri evaluacije su: potreban broj inicijalno instaliranih fiksnih senzorskih čvorova po jedinici površine i potreban broj doinstaliranih mobilnih čvorova ili fiksnih čvorova instaliranih pomoću pokretnih robota u cilju formiranja senzorske barijere.Ovde se takođe kao osnovni kriterijum evaluacije dodaje i minimalna ukupna cena formiranja senzorskih barijera.U ovu cenu, osim broja inicijalno instaliraih fiksnih i/ili mobilnih senzorskih čvorova, treba uračunati i potrebnu energiju mobilnih čvorova koja se troši u procesu njihovog učestvovanja u formiranju barijere, odnosno cenu korišćenja mobilnih čvorova ili robota.U skladu sa navedenim, kriterijum evaluacije je u stvari ukupna cena formiranja senzorskih barijera, tj.pronalaženje najboljeg odnosa broja fiksnih i mobilnih čvorova kako bi se, u području definisanih dimenzija, pri određenom radijusu očitavanja senzorskog čvora, i pri pri  Procena zavisnosti broja i veličine prekida povezane strukture formirane od senzorskih polja od odnosa radijusa očitavanja i širine barijere i, posledično, procena dodatnog broja čvorova za duže regione sastavljene od niza manjih kvadrata.OpismetodologijeistraživanjakoristećiCMMImodel.Uvođenjekonceptualnogmodeliranjauopisuuslova implementacije BSM sistema.pokrivenostipodručjaiformiranjesenzorskihbarijera od zadatih osnovnih parametara mreže kao što su: radijus očitavanja, gustina mreže i pozicije senzorskih čvorova u odnosu na zadatu konturu područja od interesa.Međutim, strogi uslovi za sigurno postojanje određenog tipa pokrivenosti kod pozicioniranja svakog čvora po modelu slučajne i uniformne raspodele verovatnoće za određenu tačku regiona, izvode se koristeći perkolacionu teoriju, koja daje tačno određene rezultate samo za površine beskonačnih dimenzija gde gustina mreže prelazi određenu kritičnu vrednost.Kako su u realnim primenama dimenzije regiona i gustina senzorskih čvorova uvek ograničene veličine, potrebno je definisati uslove pod kojima će se, sa velikom verovatnoćom, postići određeni stepen pokrivenosti za traženu vrstu pokrivenosti.2.1 Definicija problemaU idealnom slučaju, povećanje gustine mreže po određenoj liniji daje najefikasniju pokrivenost barijerom.Međutim, kada ta koncentracija u manjoj ili većoj meri odstupa od idealnog slučaja -linije, potrebno je ispitati uticaj vrednosti gustine mreže i parametara koji karakterišu ofset (ili odstupanje pozicija čvorova u odnosu na idealnu barijeru) na verovatnoću formiranja senzorskih barijera.U ovom radu se razmatraju slučajevi instalacije BSM sistema u vojne svrhe, kada se bežična mreža statičkih čvorova razmešta preko artiljerije ili kada se senzori bacaju iz aviona.Ova dva slučaja je potrebno modelirati na dva različita načina.Zatim, nakon implementacije modela razmeštaja mreže i modela očitavanja senzora, potrebno je odrediti gustinu mreže kojom se može postići određeni nivo pokrivenosti barijere.Međutim, ako prilikom inicijalne instalacije, uz procenjeni ofset i određenu gustinu mreže, nije moguće postići sigurnu pokrivenost barijerom ili željenu očekivanu verovatnoću, jedina mogućnost za formiranje sigurnih senzorskih barijera je korišćenje mobilnih čvorova.U ovoj tezi se, pod pretpostavkom da početni uslovi ne omogućavaju ispunjenje kritičnih uslova za perkolaciju u mreži, njihovo naknadno pomeranje u cilju formiranja senzorskih barijera.Problem kod ove metode je u tome što zahteva centralizovan pristup a raspodela mobilnih čvorova je takođe slučajan proces.U ovim uslovima može doći do situacije kada je za dopunjavanje mreže do sigurne senzorske barijera potrebno relativno veliko pomeranje mobilnih čvorova.Treća mogućnost, u čijem domenu projektovanja pripadaju i rešenja predložena u ovom radu, koristi postojeću mrežu kao vodič za mobilne senzore (ili robote) koji putuju kroz mrežu i zatvaraju procepe u barijeri.Problem poboljšanja verovatnoće formiranja senzorskih barijera korišćenjem mobilnih čvorova ili robota se može definisati u dva koraka: 1. Određivanje optimalnih pozicija i broja novih (mobilnih) čvorova kojima se obezbeđuje popunjavanje procepa i formiranje sigurne c) Opis distribuiranog i centralizovanog algoritma za upravljanje mobilnim robotima uz implicitno razmatranje načina redukcije ukupne potrošene energije kretanja i ukupnog broja mobilnih čvorova ili robota.d)Opis procesa projektovanja koristeći CMMI metodologiju.e)Postavljanje platforme za buduća poboljšanja rešenja koristeći prepoznavanje multimedijalnog sadržaja, bazirajući se na opis uslova instalacije preko konceptualnih mapa.2.neželjenih upada neprijateljskih trupa. Ova tehnologija je posebno važna zbog neprimetnosti uređaja, mogućnosti njihove daljinske instalacije, i mogućnosti S obzirom da je radijus komunikacije senzorskih čvorova obično mnogo veći od radijusa očitavanja, dobra konektivnost mreže može omogućiti informaciju o optimalnim pozicijama novih čvorova koje treba instalirati da bi se obezbedila jaka pokrivenost senzorskom barijerom. Dobra konektivnost obezbeđuje mogućnost optimalnog korišćenja mobilnosti u mreži. U takvim situacijama može biti isplativije i jednostavnije koristiti mobilne čvorove ili mobilne robote kojima bi se u mreži dodavali novi čvorovi. Sprovedena analiza je upravo važna u pravcu određivanja granice isplativosti između povećanja broja instalisanih nepokretnih čvorova i uvođenja određenog broja mobilnih čvorova, posebno ako se uzmu u obzir cena i potrošnja energije robota (po jedinici pređenog puta). U takvim, i drugim stohastičkim implementacijama, unapređenje metoda za formiranje sigurnih senzorskih barijera će povećati efikasnost instalacije i kvalitet usluge BSM sistema, istovremeno smanjujući ukupnu cenu koštanja mreže. 
Metode analize i poboljšanja pokrivenosti mrežom u stohastički razmeštenim mrežama

  algoritmi su, zbog relativno malih dometa bežičnih linkova kao i zbog manje potrošnje, češće u fokusu interesovanja istraživača. Primeri nekih algoritama iz literature (referenci) koji koriste distribuirani način širenja informacije kroz mrežu, u odnosu na kriterijume date na slici 14, klasifikovani su u tabeli 2. Naučni i inženjerski fokus u oblasti pokrivenosti BSM sistemima. 


	Definicija 3.2 Kao što je pomenuto, druga grupa istraživanja, vezana za pokrivenost problema
	područja od interesa BSM sistemima, odnosi se na analizu i/ili na iznalaženje Razmestaj DA NE
	načina za poboljšanje određenog tipa pokrivenosti, uglavnom ne fokusirajući se determinističan?
	na optimizaciju po pitanju energije (k=1). U ovim radovima, cilj je matematičko pouzdanosti mreže i cene. i/ili eksperimentalno utvrđivanje uticaja raznih parametara mreže na postojeći Projektovanje vođeno potrošnje čvorova, mobilni čvorovi? optimizacijom po pitanju Da li se koriste DA NE
	kvalitet pokrivenosti ili na predloženu metodologiju za poboljšanje određenog
	tipa pokrivenosti.	U mobilnoj ili hibridnoj mreži, implementirati centralizovani		Povećanje ukupnog broja
		ili distribuirani algoritam za		čvorova i/ili povećanje
		razmeštanje mobilnih čvorova		preciznosti instalacije u
		u cilju poboljšanja nivoa i		poboljšanju nivoa i stepena
		stepena pokrivenosti		pokrivenosti određenog tipa.
		određenog tipa.		
		Dalje projektovanje vođeno optimizacijom po
		pitanju potrošnje čvorova, nivoa pouzdanosti,
		pokrivenosti područja od interesa i cene.
		EVALUACIJA REZULTATA	
	Algoritam	Energetski svestan	Stepen Referenca
	PAC	Ne	k>=1	[76]
	CCP Slika 15:	Da	k>=1	[77]
	OGDC	Da	k=1	[36]
	ADS	Da	k>=1	[78]
	KNCCA	Ne	k>1	[79]
	svodi na optimizaciju po pitanju potrošnje čvorova u cilju obezbeđivanja k-
	Legenda: PC -Perimeter-Area Coverage, CCP -Coverage Configuration Protocol, pokrivenosti. Ovde je problem same analize ili poboljšanja pokrivenosti do
	ODGC -Optimal Geographical Density Control, ADS -Area Dominating Set, KNCCA željenog nivoa trivijalan zadatak koji je uglavnom ograničen ukupnom cenom U ovoj tezi je fokus stavljen na analizu i poboljšanje kvaliteta stohastički
	-K-Neighbors Constrained Coverage Algorithm. projekta. Kada se radi o stohastičkoj instalaciji mreže, analiza se vrši u području instaliranih BSM sistema, gde se mobilni čvorovi koriste za dopunu senzorske
	geometrijske verovatnoće a poboljšanje pokrivenosti se izvodi: a) povećanjem mreže do nivoa potpune pokrivenosti barijerom.
	U nastavku se ukratko opisuju postojeće metodologije koje se odnose na gustine mreže, b) podesnijim načinom instalacije, odnosno što preciznijim Jedan analitički pristup pokrivenosti putanje, čiji specijalan slučaj
	evaluaciju i poboljšanje osnovnog servisa pokrivenosti senzorskim mrežama, sa razmeštajem čvorova u području od interesa, ili c) korišćenjem mobilnih predstavlja i pokrivenost barijerom, dat je u [52]. Autori koriste Poasonov
	posebnim naglaskom na analizu i poboljšanje kvaliteta senzorskih barijera u čvorova.
	slučaju stohastički razmeštenih senzorskih čvorova.	
	Doktorska disertacija Doktorska disertacija			Strana 46 Strana 47

Tabela 2: Primeri algoritama (iz literature) za projektovanje pokrivenosti uz optimizaciju potrošnje i pouzdanosti.Kada govorimo o određivanju kvaliteta pokrivenosti mrežom, pored radijusa očitavanja, gustine mreže i oblika područja od interesa, ključni parametar je i način razmeštaja mreže, odnosno pitanje da li se čvorovi instaliraju u tačno predefinisanim i planiranim pozicijama ili se pak verovatnoća pozicioniranja čvora u određenoj tački regiona treba opisati koristeći odgovarajuću funkciju raspodele verovatnoće. S druge strane, u poboljšanju kvaliteta pokrivenosti mrežom, tehnologija pokretnih čvorova ili robota danas predstavlja interesantno područje istraživanja. Klasifikacija naučnih i inženjerskih fokusa i aktivnosti u pravcu analize i poboljšanja pokrivenosti mrežom koji se sreću u literaturi, u zavisnosti od načina razmeštaja čvorova i mogućnosti korišćenja mobilnih čvorova, prikazana je na slici 15. Ukoliko se radi o determinističkoj instalaciji, proces istraživanja se proces da bi opisali, a zatim i ocenili, pokrivenost regiona, pokrivenost tačaka i detektabilnost u slučaju beskonačnog dvo-dimenzionalnog područja, kada se u 


  Autori matematički modeliraju scenario bacanja senzora iz aviona koristeći normalnu distribuciju pozicija čvorova. U cilju ispunjavanja prekida u globalnim barijerama, u ovom radu se koriste mobilni čvorovi ograničenog opsega kretanja. Algoritam se izvršava u dve faze. U prvoj fazi se mreža skenira po dužini, čime se nalaze najbolje pozicije za lociranje mobilnih čvorova. U drugoj fazi algoritam bira mobilne čvorove koji treba da budu dislocirani da bi ispunili nepokrivene delove barijere. Predloženi algoritam međutim nije optimizovan za opšti slučaj, kada npr. mreža nije instalirana iz aviona. Tada postoji mogućnost formiranja drugih barijera, koje su efikasnije od one date u ovom rešenju. Osim toga, ovaj algoritam je centralizovan. Centralizovani 


	4 Predloženo rešenje pokušava da pređe pravougaonu površinu koristeći najkraći put -put koji je ortogonalan na osu koja se poklapa sa dužinom regiona. U odnosu na postojeća rešenja, iz rezultata sprovedene analize se, osim za centralizovana rešenja, mogu isvesti zaključci i o najpovoljnijim uslovima za komunikacioni dometi svih čvorova ne dosežu do zajedničke tačke. Dobijene pozicije omogućavaju postizanje jakih senzorskih barijera uz minimalan broj Rezultati dobijeni izvršavanjem rutina simulatora baziranih na predloženim algoritmima obezbeđuju važne odrednice u pravcu projektovanja U vojnim aplikacijama, tipično je korišćenje senzora na otvorenom Oba scenarija se baziraju na pretpostavci da se senzori, nakon instalacije u Bazirajući se na neke preporuke iz literature, ([102], [96], [104]) u ovoj tezi se 5 Modeliranje uslova instalacije prostoru. Ovde se najčešće koriste magnetni, mikrotalasni, akustični, određenom regionu, samo-organizuju, uspostavljaju bežičnu komunikaciju takođe usvaja da vrednost minimalnog potrebnog praga očekivane verovatnoće
	 Evaluacija kvaliteta i poboljšanje verovatnoće formiranja sigurnih izvršenje distribuiranih algoritama u cilju dopunjavanja senzorskih rupa i dodatih čvorova i (potencijalno) minimalan pređeni put mobilnih čvorova ili hibridne mreže u zadatim uslovima. Analiza uticaja dimenzija regiona, načina infracrveni i radarski sistemi. Na osnovu [95], tipičan radijus očitavanja u između sebe i počinju da očitavaju fizičke veličine. za detekciju nepokretnih meta bude 0,95. Ova vrednost se u literaturi koristi da
	algoritmi su, kako je već pomenuto, manje efikasni od distribuiranih algoritama, posebno u velikim mrežama sa velikim brojem čvorova raspoređenih na većem geografskom regionu. Popunjavanje prekida u globalnim senzorskim barijerama, kod ovog algoritma, zahteva da se upravo mobilni čvorovi nalaze u blizini formiranih procepa a, pošto je mreža stohastički instalisana, to nije realna pretpostavka. Konkretno, autori izvode i minimalni opseg kretanja mobilnih senzora u cilju dopunjavanja prekida u senzorskih barijera prilikom razmeštaja senzorskih čvorova na slučajan formiranja senzorskih barijera u hibridnim mrežama gde mobilni čvorovi robota. Najbolje su one pozicije koje obezbeđuju namanji kost/benefit, odnosno implementacije, gustine mreže i radijusa očitavanja na uslove formiranja vojnim aplikacijama nalazi se između 3m i 350m. Međutim, vojni BSM sistemi U analizi se region opisuje u dvodimenzionoj ravni, što predstavlja bi se izrazila vrlo visoka verovatnoća pokrivanja regiona ili postojanja U ovoj tezi se predlažu novi algoritmi koji su pogodni za korišćenje u način, bazirajući verovatnoću pozicioniranja čvorova na uniformnu i naknadno učestvuju u formiranju senzorskih barijera. Naime, kako bi se u najmanji broj dodatnih čvorova potrebnih da na najefikasniji način omogući sigurnih senzorskih barijera, kao i adekvatna primena navedenih kriterijuma Postizanje visokog nivoa očekivane pokrivenosti područja od interesa se obično implementiraju u uslovima gde se radijus očitavanja (usled postojanja dodatnu aproksimaciju. Naime, u realnosti, region je 3-D površ u kojem postoje konektivnosti mreže. S obzirom da matematički opis pokrivenosti regiona hibridnoj stohastički rezmeštenoj mreži, uz centralizovanu ili distribuiranu Gausovu funkciju raspodele verovatnoće, za slučaj proizvoljne putanje ovakvim uslovima obezbedilo što manje pretraživanje pozicija dodatnih formiranje senzorske barijere. Npr. na slici 16 instaliranje dodatnog čvora algoritma ima za posledicu povećanje verovatnoće formiranja senzorskih senzorskom mrežom predstavlja važan QoS (Quality of Service, kvalitet prepreka, raznih geomorfoloških karakteristika terena itd.), u velikoj meri može prepreke. Prepreke utiču, kako na poziciju senzora, tako i na oblik senzorskog i predstavlja fundamentalnu analizu za određivanje svih oblika pokrivenosti kontrolu kretanja mobilnih čvorova ili robota po regionu, u cilju poboljšanja između dva regiona koja su ograničena senzorskom barijerom. Proces čvorova od strane robota ili mobilnih čvorova, potrebno je da maksimalna između A i C je efikasnije od instaliranja čvora između A i B, jer se samo jednim barijera uz mogućnost regulacije troškova instalacije. servisa) pokazatelj, posebno kada su u pitanju vojne aplikacije. Analiza koja smanjiti u odnosu na nominalni. Zbog toga je važno sprovesti analizu za niže radio-komunikacionog polja. Međutim, kako se uticaj prepreka ne može opisati BSM sistemom, u nastavku se prvo sprovodi navedena analiza. verovatnoće formiranja senzorskih barijera. Kako je navedeno u sekciji 2.1, prvo scenarijima. Pod utvrđenim pretpostavkama i aproksimacijama, razvijena senzorskih čvorova ili korišćenjem robota za instalaciju dodatnih pokrivenosti senzorskom mrežom u tipičnim vojnim scenarijima. 18,3m od senzora. U literaturi se, u kontekstu raznih analiza vezanih za očekivajući manja ili veća odstupanja radijusa očitavanja od nominalnog. Ovaj očitavanja događaja u manjem geografskom regionu, u vojnim aplikacijama je pokrivenosti slabom senzorskom barijerom koje odgovara tipičnim vojnim se metodom doinstalacije čvorova, tj. naknadnim uvođenjem mobilnih senzora. Ovo podrazumeva da broj inicijalno instaliranih fiksnih čvorova bude i B, potrebno je takođe dodati čvor između D i E da bi se formirala senzorska koji dalje služe kao osnov za analizu (i poboljšanje) određenog stepena i tipa između 3m i 15m dok u [96] radar može da detektuje pokret na udaljenosti od relativno gusta, opšti zaključci se mogu izvesti zadržavajući 2-D model i Dok se u drugim implementacijama može tolerisati nemogućnost se daje matematički opis i izvršava simulaciona analiza pokrivenosti regiona i povećanja verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera obavlja dužina svakog prekida bude jednaka prečniku područja očitavanja jednog čvorom može formirati senzorska barijera. U slučaju odabira pozicije između A U narednom poglavlju, modeliraju se uslovi stohastičke instalacije mreže sledi se najviše odnosi na problem pokrivenosti u tipičnim vojnim scenarijima. područje ovog domena. U [95], područje očitavanja magnetnih senzora je na univerzalan način, kada se traže opšte osobine mreže i kada je mreža Neka je dat pravougaoni region površine A=w*l, gde je w-širina regiona a l
	barijerama. Na osnovu izvedenih rezultata, međutim, može se zaključiti da aplikacija, kroz ponovljeni eksperiment, potvrđuje zanemarljiv uticaj graničnih fiksnih čvorova. korišćenje senzora u vojnim aplikacijama, koriste vrednosti: 9m [97], 12m-18m model se može dalje učiniti preciznijim ukoliko se radijus očitavanja, u
	predloženi algoritam nije optimizovan ni po pitanju efektivnosti kretanja (i efekata na rezultate istraživanja za slučaj guste mreže ili malog dometa [98], veće od 10m [99], 10m i 20 m ([100], [101], [102]), 18m [103] itd. Uzevši u zavisnosti od uslova instalacije, učini promenljivim. U analizi koja sledi, kao i u
	potrošnje) mobilnih čvorova. očitavanja. Takođe se, uz pomoć simulacije, vrši procena mogućnosti obzir navedeno, u ovoj tezi se vrednosti 10m i 18m uzimaju kao najvećem delu literature, usvaja se pretpostavka konstantnog radijusa
	naknadnog uključivanja mobilnih senzorskih čvorova u mreži korišćenjem reprezentativne. Veće vrednosti rapidno poboljšavaju pokrivenost pa ne očitavanja.
	distribuiranih algoritama za razmeštaj mobilnih čvorova ili robota. predstavljaju kritičan dio područja istraživanja.
	 Predlog metodologije za opis uslova implementacije mreže koristeći Pozicioniranje senzorskih čvorova mreže, kako je opisano u poglavlju 1,
	U okviru istraživanja u pravcu projektovanja predloženog rešenja, izvršeno je:  Upoređivanje matematički izvedenih rezultata za pokrivenost regiona sa rezultatima simulacije. konceptualno modeliranje. Povećanjem gustine mreže i/ili radijusa očitavanja, povećava se verovatnoća da kompletna mreža postane jedan povezani graf. Ipak, radijus X X može biti determinističko ili stohastičko. U ovoj tezi se razmatra stohastička implementacija mreže i to za dva karakteristična scenarija: navedenih parametara koristeći koncept standardne devijacije σ, odnosno predstavljajući raspodelu verovatnoće pozicija senzora po y osi u obliku Širina regiona B normalne distribucije: a) Kada se mreža instalira koristeći artiljeriju. D s2 A E b) Kada se mreža instalira uz pomoć avijacije -iz vazduha.  Karakteristike terena.  Upoređivanje verovatnoće detekcije mete prilikom njenog prelaska po ortogonali u odnosu na dužinu regiona trakastog oblika, odnosno upoređivanje matamatičkih i simulacionih rezultata za dobijanje slabe senzorske barijere, za dva slučaja razmeštaja čvorova: a) kada je BSM sistem instaliran uniformno i b) kada je instalacija izvršena iz aviona, odnosno kada se verovatnoća pozicioniranja čvora u datoj tački opisuje koristeći Gausovu funkciju raspodele verovatnoće za modeliranje ofseta po osi ortogonalnoj na liniju leta. Ovi uslovi simulacije opisuju slučaj kada meta ne vidi senzorsku mrežu i X C ...(6) očitavanja je najčešće vrednost koja se ne može povećavati a povećanje gustine mreže znači i veću cenu mreže (kao i moguću degradaciju komunikacionih performansi). Kako povezanost mreže u ovom smislu zavisi od načina instalacije, radijusa očitavanja i gustine mreže, u opštem slučaju se, u većoj ili manjoj meri između formiranih grafova kao i između ostalih trivijalnih grafova pojavljuju prekidi u pravcu linije formiranja barijere. Cilj je pronalaženje puta između navedenih grafova, takvog da potreban broj doinstaliranih čvorova u pravcu dopunjavanja procepa bude minimalan. Ipak, pored predloženih metoda, uz predloženu metodologiju za pronalaženje broja prekida i potrebnog broja dodatnih čvorova za pokrivanje prekida, uvek se mogu korisiti i postojeći centralizovani algoritmi iz literature. Superiornost distribuiranih algoritama za poboljšanje verovatnoće formiranja sigurnih senzorskih barijera u hibridnim, stohastički instaliranim, mrežama korišćenjem mobilnih robota, ogleda se u efikasnijem pronalaženju S D s1 d1 d2 Dužina regiona X1 X2 X3 Slika 16: Primer distribucije prekida u stohastički razmeštenoj mreži. Opis: Dodavanjem samo jednog čvora između A i C na najefikasniji način se postiže sigurna senzorska barijera. Po pitanju modela očitavanja, i u ovom radu se, kao i najčešće u literaturi, koristi Bulov model. Područje očitavanja je savršeni disk radijusa Rs. U praksi je ova pretpostavka nerealna, ali binarni model može omogućiti procenu donje i gornje granice za realna neregularna područja očitavanja [94]. Određena tačka područja je pokrivena ako se nalazi u domenu očitavanja bar jednog senzora. Dok se kod pokrivenosti područja traži da senzori pokriju region svojim domenima očitavanja, kod senzorskih barijera se zahteva da senzorsko polje postoji u određenom pravcu tako da meta ne može proći neprimećena po Međutim, postizanje takvog cilja, kada je razmeštaj pozicija čvorova u regionu U prvom scenariju se raspored pozicija senozora u regionu, kao što se radi i u literaturi, modelira koristeći uniformnu gustinu raspodele verovatnoće po obe dimenzije. Takođe, kao i u pripadajućoj literaturi, pod određenim uslovima, može se smatrati da se koncentracija senzora u određenom delu regiona može opisati koristeći model Poasonovog homogenog stacionarnog procesa. Situacija kada se senzori instaliraju iz vazduha ima za posledicu veću gustinu mreže po liniji leta (slika 17). slučajan i uniforman, znači ispunjavanje uslova perkolacione teorije. Ovi uslovi Srednja vrednost μ predstavlja poziciju linije leta po y osi. Implementacija podrazumevaju beskonačne ivice regiona i visoku gustinu mreže. Na osnovu se smatra kvalitetnijom ako se može opisati sa manjom σ. Razmeštaj čvorova na zaključaka perkolacione teorije [79], postoji kritična vrednost gustine mreže koja slučajan način, gde se verovatnoća pozicioniranja čvorova bazira na uniformnoj inicira tranziciju faze. Kada se dostigne kritična gustina mreže, formira se raspodeli po x osi i Gausovoj raspodeli po y osi, u daljem tekstu će biti povezani klaster u mreži takav da je gotovo nemoguće da objekat pređe region imenovan kao uniformno-Gausov (UG) način razmeštaja čvorova. nedetektovan. Međutim, uslovi perkolacione teorije su u praksi teško dostižni.
	najboljih pozicija za instalaciju dodatnih čvorova u BSM sistemima gde dimenziji regiona koja je uspravna na pravac prožimanja barijere.

[89]idna mreža omogućava optimizaciju po pitanju cene na taj način što samo određeni broj čvorova ima osobinu mobilnosti.Ipak, malo je rešenja u literaturi baziranih na hibridnoj mreži.Jedan centralizovani algoritam dat je u[89].Umesto ispunjavanja uslova za formiranje višestrukih barijera, autori istražuju mogućnost dopunjavanja bar jedne barijere tako da ona predstavlja globalnu i jaku barijeru, odnosno neprekidnu strukturu lančano povezanih čvorova.Predlogmetodologijezadistribuiranukontrolukretanja robota u cilju poboljšanja verovatnoće formiranja jakih senzorskih barijera.Predlogmetodologijezaopisprojektovanja rešenja uz pomoć SG i SP CMMI procesne oblasti "tehničko rešenje".većiododređenekritičnevrednosti.U ovim uslovima, roboti relativno brzo, uz minimalnu potrošnju energije kretanja, otkrivaju "najbolji" sledeći čvor na koji treba premostiti mrežu, te između postojeće mreže i novog čvora smeštaju samo po jedan dodatni čvor.Uz pomoć novo formirane konstrukcije, oni sukcesivno dobijaju informaciju o poziciji sledećeg prekida sve dok se svi prekidi ne premoste novim čvorovima.Naime, roboti se kreću najkraćom putanjom prema sledećem prekidu u mreži ili se, uz pomoć više robota, mreža dopunjava sve dok se ne dobije informacija da je, po pitanju pokrivenosti barijere, postignuta "povezanost" s kraja na kraj.U slučaju postojanja samo dve pristupne ivice trakastog regiona, npr.leve i desne, predloženi distribuirani algoritam je moguće realizovati uz pomoć dva, ili čak i samo jednog robota.Međutim, pređeni put robota može biti energetski neefikasan.Kada su dostupne tri strane regiona, pomeranje robota, koristeći distribuirani algoritam, može se obavljati na mnogo efikasniji način.U ovom slučaju se može koristiti veći broj robota.barijera.S druge strane, ako se kao početni čvor odabere čvor , potrebno je obezbediti tri dodatna čvora da bi se stvorila barijera između -.U oba predložena algoritma, razmatramo samo mogućnost kretanja od jedne ivice regiona ka drugoj, odnosno ne razmatramo mogućnost formiranja barijere npr.koristeći putanju -B-A-C-.veomavažnopokriticeoregion od interesa.Region od interesa, u ovim uslovima, najčešće predstavlja čitavo geografsko područje, određenu putanju ili liniju razgraničenja.Najčešće je potrebno obezbediti dovoljan stepen pouzdanosti po pitanju odluke da li se u određenom geografskom području ili na određenoj putanji nalaze vojni objekti, biološki ili hemijski agensi, ili da li meta prelazi određenu liniju razdvajanja dva regiona.U svakom od slučaja, da bi se pristupilo analizi, važno je definisati scenarije od interesa i, u skladu sa njima, modelirati: Očitavanje senzora.Načininstalacijemreže i oblik područja od interesa.Doktorska disertacijaStrana 60U ovom radu se ovakav scenario modelira na dva različita načina po dvema osama (x i y). Smatra se da su senzori slučajno i uniformno pozicionirani po x osi, dok se po y osi uzima u obzir određeni ofset kao posledica uticaja raznih faktora kao što su: vetar, promenljiva brzina leta (inercija), karakteristike terena itd. U ovom pravcu je izvršen prvi nivo aproksimacije združenog uticaja Slika 17: Model razmeštaja mreže iz aviona. Opis: Po liniji leta između S i D, koncentracija senzora je veća. U ovom radu se pozicije senzora po osi upravnoj na pravac S-D modeliraju koristeći normalnu gustinu raspodele verovatnoće. Analiza uključuje kvadratnu površinu i tzv. trakastu površinu, odnosno pravougaonu površinu gde je jedna ivica pravougaonika mnogo veća od druge. Kao što je navedeno, u vojnim aplikacijama, najčešće je cilj prekriti ceo region senzorskim poljem ili obezbediti mogućnost detekcije pokretnih meta po regionu, tj. obezbediti određeni stepen detektabilnosti mreže. Potpuna pokrivenost regiona znači da senzorska mreža može očitavati događaje ili fizičke veličine sa čitavog regiona bez ijedne praznine u očitavanju [104]. Kada su ivice regiona konačne vrednosti, postavlja se potreban prag očekivane verovatnoće za detekciju objekata na određenom području. dužina (slika 18). Neka su senzori slučajno i uniformno razmešteni po regionu i neka je model očitavanja binarni model. Pod zadatim pretpostavkama, potrebno je odrediti gustinu mreže tako da verovatnoća detekcije nepokretne mete bude veća od 0,95. 


  CvoroviPanela panele koja je prethodno uključena u frejm i koja prima ulazne podatke. Pre nego se pozove funkcija crtanja panele, definiše se njena veličina iz klase frejma, čime se opisuje veličina regiona. U okviru klase CvoroviPanela vrši 


	određuje i pozicije novih čvorova koje treba dodati da bi se formirala senzorska
	barijera po predloženim algoritmima. Ako ne postoji ni jedan čvor u blizini Rs
	od leve ivice pravougaonog regiona, smatra se da je instalacija izvršena
	se generisanje slučajnih brojeva i niza objekata klase Cvorovi, kao i crtanje bezuspešno. Inače, kako je već pomenuto, ove čvorove nazivamo početnim
	čvorova koristeći funkciju crtanja klase Cvorovi u kontekstu funkcije crtanja čvorovima algoritma. Na slici 16, oni su označeni sa i . Sledeći notaciju za
	klase CvoroviPanela. Čvorovi se crtaju zajedno sa njihovm dometom očitavanja i identifikovanje ovih čvorova, odgovarajuće barijere koje se grade iz početnih
	"linkovima" (u smislu pokrivenosti) koje oni stvaraju sa svojim susedima. čvorova i označićemo sa i . Grafovi koji inicijalno sadrže neke od
	Preko korisničkih dugmadi Area Coverage (pokrivenost regiona), Vertical Gap početnih čvorova, nazvaćemo početnim grafovima. Metodom kreiranja
	Probability (verovatnoća vertikalnih procepa) i dugmeta za pronalaženje grafova, takvi čvorovi se povezuju sa ostalim čvorovima, svaki u svom u
	minimalnih i maksimalnih vrednosti broja prekida i broja dodatnih čvorova (na senzorskom dometu, čime svaki povezani graf dobija određeni doseg u dužini
	čemu se bazira funkcionalnost predloženih algoritama), pozivaju se formiranja senzorske barijere, u pravcu druge ivice. Doseg RUN( ) povezanog
	grafa je pozicija (po x-u) njegovog najudaljenijeg čvora u pravcu destinacije. S
	obzirom da svaki čvor "zna" doseg grafa kome pripada, doseg svakog čvora je
	jednak dosegu njegovog odgovarajućeg grafa. Na slici 16, doseg čvora	je X1
	Jedan piksel predstavlja jedan metar u regionu. Svaka ćelija rešetkaste panele je
	dimenzija 10mx10m.	
	U cilju nalaženja slabe pokrivenosti barijerom, broj piksela po dužini
	regiona koji nisu pokriveni senzorskim poljem niti jednog senzorskog čvora,
	deli se sa ukupnom dužinom regiona (u pikselima).	
	U formiranju jakih senzorskih barijera, nakon instalacije, aplikacija
	izvršava proceduru formiranja grafova. Zatim pretražuje najbolje pozicije
	dodatnih čvorova za svaku potencijalnu barijeru. Na taj način se, u svakoj
	implementaciji, ukoliko postoje početni uslovi za distribuirano formiranje
	senzorskih barijera, tj. ukoliko postoji bar jedan čvor koji se nalazi u blizini Rs
	od leve vertikalne ivice pravougaonika, dobija jedna ili više senzorskih barijera
	a izlazne vrednosti su maksimalni i minimalni broj prekida i njima
	odgovarajuće vrednosti broja mobilnih čvorova za pokirvanje prekida. Program
	Doktorska disertacija	Strana 73

Nakon unosa ulaznih podataka, pritisak na dugme Deploy the network (instairaj mrežu) inicira akciju pretvaranja tekstualnih unosa u brojevne vrednosti unutar klase CvoroviFrame i poziva grafičku funkciju klase Slika 23: Primer slučajnih pozicija čvorova u skladu sa UG gustinom raspodele verovatnoće slučajnih brojeva.Opis:U ovom primeru postoje samo dva prekida koja se dopunjuju koristeći razvijene algoritme, kod čvorova 52 i 29.odgovarajuće rutine klase CvoroviPanela.Listing koda klasa Cvorovi i CvoroviPanela, koje predstavljaju mašinu aplikacije, dat je u Prilogu D.U simulacijama, pokrivenost mreže se nalazi kao odnos između broja pokrivenih piksela i ukupnog broja piksela pri zadatim dimenzijama regiona od interesa i određenom radijusu očitavanja. Verovatnoća pokrivanja regiona je data u odnosu na gustinu mreže, odnosno broj čvorova po jedinici površine. 


  Kao što se može primetiti, kada je u pitanju formiranje jakih senzorskih barijera, način instalacije igra veoma važnu ulogu u smislu povećanja mogućnosti za efikasniji odabir odnosa fisknih i mobilnih čvorova u mreži. 


	U tabeli 4, za n=80, broj g i m postaju približno isti da bi, u ovoj
	implementaciji, pri broju inicijalno instaliranih čvorova većem od 100, broj
	prekida u skoro svim slučajevima imao istu vrednost kao i broj potrebnih
	U opštem slučaju, smanjenjem parametra , povećanjem broja čvorova, a dodatnih čvorova za pokrivanje prekida. Ovaj pokazatelj je važan kada se
	posebno povećanjem radijusa očitavanja, broj identifikovanih prekida i tretira efikasnost kretanja mobilnih čvorova u mreži jer je, za pokrivanje svakog
	procenjeni broj dodatnih čvorova za dopunjavanje identifikovanih prekida prekida potreban samo jedan dodatni čvor. Na taj način se može odrediti
	postaju isti, odnosno g m, gde je g broj prekida a m broj dodatno potrebnih kritična vrednost broja inicijalno razmeštenih čvorova tako da je robotu
	čvorova. Posmatrajući slike 30 i 31, vidimo da se ovakav odnos dobija dovoljno da u svakom prekidu smesti samo po jedan čvor. U distribuiranom
	povećanjem broja statičkih čvorova i/ili povećanjem radijusa očitavanja. Da bi algoritmu, ovo znači manji put kretanja robota. U svakom slučaju, i kod
	se dodatno opisao uticaj preciznosti instalacije na ovu pojavu, u tabeli 4 su dati distribuiranih i kod centralizovanih algoritama, ovaj pokazatelj je važan jer se
	rezultati simulacije za slučaj kada je mreža instalirana koristeći UG model pri kritičnoj vrednosti broja čvorova, prebrojavanjem prekida, automatski može Slika 32: Broj dodatno potrebnih (mobilnih) čvorova u zavisnosti od broja
	pozicioniranja čvorova, pri =10 i Rs=18m. oceniti i broj potrebnih novih čvorova za ostvarivanje sigurne senzorske nepokretnih čvorova na kvadratnoj površini pri zadatom odnosu a/Rs.
	barijere. U tabeli 4 su posebno interesantni rezultati za n=200 i n=240. Naime,
	pri n=200, očekivana verovatnoća da u mreži postoji jaka senzorska barijera je
	Tabela 4: Broj prekida i broj potrebnih novih čvorova za formiranje senzorske barijere 0,67. Verovatnoća da postoji jedan prekid (sa samo jednim potrebnim čvorom
	u zavisnosti od broja inicijalno instaliranih nepokretnih čvorova pri σ=10 i za postizanje jake senzorske barijere) je 0,23, dok je očekivana verovatnoća za
	Rs=18m. U ovim uslovima, u regionu dimenzija 60x1200 broja senzorskih čvorova. Tada, pri npr. n=240, verovatnoća da će se se nalazi 99,7% ukupnog automatski formirati jaka senzorska barijera je 0,98 a verovatnoća da će postojanje 2 prekida 0,1. U svakom slučaju, svakom prekidu odgovara samo Opis: Analiza je sprovedena za regione dimenzija 200x200 , 300x300 , jedan mobilni čvor. Pri n=240, gotovo je sigurno da će se, u zadatim uslovima, 360x360 i 540x540 , zadržavajući a/Rs=20 i a/Rs=30. Cilj je istraživanje formirati bar jedna jaka senzorska barijera. ponašanja pokrivenosti barijere za jedinične kvadratne površine kada su
	postojati potreba za više od jednog dodatnog čvora je zanemarljiva. Sledeća analiza se odnosi na ispitivane pravilnosti promene broja prekida pozicije čvorova slučajni brojevi generisani funkcijom uniformne raspodele. Na
	n=80 barijere u mreži kao i potrebnog broja mobilnih čvorova na jediničnim n=120 n=160 n=200 osnovu 500 ponovljenih simulacija, ocenjuje se da srednja očekivana vrednost n=240 površinama regiona u zavisnosti od broja inicijalno instaliranih statičkih broja mobilnih čvorova ne zavisi od radijusa očitavanja ukoliko odnos ivice i
	g čvorova. Naime, pokazuje se da je broj statičnih čvorova , potreban da bi se 9 4 2 0 -67% 0 -98% odgovarajućeg radijusa ostaje konstantan. Osim toga, može se primetiti i
	1 -23% dobila bar jedna senzorska barijera uz korišćenje dodatih mobilnih čvorova, 1 -2% pravilnost u pogledu približne linearnosti izvedenih grafikona, čime se mogu
	2 -10% konstanta vrendnost kada je a/Rs konstantno. Ovde je a dužina stranice izvesti zaključci za opšte slučajeve.
	m kvadrata a Rs radijus očitavanja svakog senzorskog čvora. 10 4 2 0 -67% Teoretski, pri nultom broju fisknih čvorova, i a/Rs=k, broj potrebnih 0 -98%
	1 -23% Na slici 32 su prikazani rezultati za a/Rs=20 i a/Rs=30, pri Rs=10 i Rs=18, mobilnih čvorova je m=k*Rs/2, odnosno broj mobilnih čvorova koji će 1 -2% kada je mreža slučajno i unoformno razmeštena u regionu. obezbediti formiranje barijere je jednak ukupnom broju čvorova potrebnih da
	2 -10% pokriju čitav region po dužini. Međutim, opisani algoritam nema smisla
	Doktorska disertacija	Strana 92



  koristiti kada broj fiksnih čvorova teži nuli ili za a/Rs<10 jer bi, u tom slučaju, mreža bila drugačijeg tipa ili bi došlo do izrazite pojave ivičnih efekata, te prikazani rezultati ne bi oslikavali realne vrednosti. 


	zavisnosti od inicijalne gustine mreže, za izabrane vrednosti a/Rs=20 i
	a/Rs=30, prikazana je na slici 33.	
	Iz simulacija se može izvesti još jedan važan zaključak. Očekivani broj
	mobilnih čvorova se može dobiti za svaki region čija dužina predstavlja multipl
	dužine stranice kvadrata neke od jediničnih površina. Tako npr., za
	pravougaonu površinu dimenzija 200x800 , koja se može opisati u obliku
	4x200x200 , faktor skaliranja je k=4. Sada, posmatrajući sliku 32, i npr. uzevši
	n=100 pri a/Rs=20 i Rs=10, zaključuje se da je pri n'=k*n=400, broj očekivanih
	mobilnih čvorova za površinu 200x800	jednak k*m, odnosno m'=16. Ovaj
	rezutat se potvrđuje eksperimentalno za svaku od tačaka sa slike 32. U slučaju
	UG raspodele, odstupanja od proporcionalnosti su još manja, jer se smanjenjem
	umanjuje razlika m_max i m_min. Naime, pri dovoljno maloj vrednosti ,
	kroz mrežu se kreira samo jedna putanja koristeći predloženi algoritam.
	Prednost opisanih algoritama je i nezavisnost kvaliteta procene od Slika 33: Razlika u ocenjivanju potrebnog broja dodatnih mobilnih čvorova kod
	dimenzija regiona i načina instalacije. Naime, dok su neki algoritmi dizajnirani slučajnog i uniformnog razmeštaja čvorova u kvadratnom regionu pri
	samo za analizu i dopunjavanje senzorskih barijera pri linijskoj raspodeli različitom odnosu stranice kvadrata i radijusa očitavanja.
	verovatnoće pozicioniranja čvorova, gde se centralizovani algoritam inicijalzuje
	od samo jednog čvora (koji se nalazi u dometu jedne vertikalne ivice
	pravougaonika), predloženi algoritmi obuhvataju sve čvorove koji ispunjavaju
	dati uslov i izvlače najbolji i najgori slučaj od svih barijera koje je moguće
	kreirati iz seta početnih graničnih čvorova. Na ovaj način se dobija donja i Kao što se može primetiti, rezultati sa slike 32 približno predstavljaju
	gornja granica potrebnih mobilnih čvorova za dopunjavanje barijere do nivoa usrednjene vrednosti rezultata prikazanih na slici 33, kada se rezultati zaokruže
	sigurne pokrivenosti regiona jakom senzorskom barijerom. Pokazuje se da, pri na veću celobrojnu vrednost.
	uniformnoj raspodeli čvorova, povećanjem početne gustine mreže, odnos Iako se, u okviru ovog istraživanja nije vršila evaluacija rezultata dobijenih
	između srednje maksimalne m_max i srednje minimalne vrednosti m_min se RBPCA algoritmom, teoretski opisani algoritam bi mogao biti interesantan u
	povećava. Npr. za slučaj a/Rs= 30, pri n≈300, m_max ima približno trostruku situacijama objašnjenim u poglavlju 6. Simulacije bazirane na ovom algoritmu,
	biće predmet budućeg istraživanja u pravcu povećanja verovatnoće formiranja
	sigurnih senzorskih barijera korišćenjem mobilnih čvorova.

vrednost veličine m_min. Povećanjem gustine mreže do određene vrednosti, ova dva parametra zajedno konvergiraju ka nuli. Razlika max_m i min_m u 
8 Opis rešenja u kontekstu CMMI procesne oblasti "tehničko rešenje"

  Podela zadataka po fazama arhitekturno-centričnog razvoja rešenja u inženjerskim projektima i odgovarajuće procesne oblasti CMMI modela. 


	Da bi se postigli ciljevi određene procesne oblasti u skladu sa CMMI standardom, potrebno je izvršiti određene aktivnosti u okviru te procesne Tabela 5: Faza razvoja Procesna Opis procesne oblasti oblasti. Ove aktivnosti je najčešće potrebno uskladiti sa aktivnostima drugih
	oblast procesnih oblasti koje mogu biti pozicionirane na raznim drugim nivoima
	Razvoj rešenja za dopunjavanje senzorskih mreža u cilju formiranja jakih Definisanje potrebnih ulaznih veličina RD Analiza potrebe za CMMI modela. Interakcija glavnih procesa dizajna rešenja u oblasti sistemskog
	senzorskih barijera, od ideje do implementacije, može se predstaviti u kontekstu prilikom formiranja senzorskih određenim rešenjem i i softverskog inženjerstva, kojom se grafički opisuju i aktivnosti procesa razvoja
	procesnih oblasti sistemskog i softverskog inženjerstva CMMI modela. barijera kod hibridnih mreža. analiza zahteva. i evaluacije algoritama za poboljšanje verovatnoće formiranja senzorskih
	Najvažnije procesne oblasti u (sistemskom i softverskom) inženjerstvu su: barijera u stohastički instaliranom BSM sistemu koristeći mobilnost u mreži,
	Razvoj arhitekture: prikazana je na slici 34. -RD (Requirements Development, razvoj zahteva) TS Izbor poboljšanja -Definisanje komponenti postojećih rešenja ili Zahtevi se definišu u SP procesne oblasti REQM i oni se unapređuju kroz -REQM (Requirements Management, upravljanje zahtevima) -Predlog implementacije novog rešenja. -TS (Technical Solution, tehničko rešenje) -Razvoj softvera, hardvera i interfejsa dizajn i implementacija SP procesne oblasti RD u interakciji sa ostalim fazama razvoja sistema.
	-PI (Product Integration, integracija proizvoda)
	-VAL (Validation, vrednovanje) Dokumentovanje arhitekture	RD, TS	Specifične prakse iz RD i
	-VER (Verification, verifikacija) REQM Zahtevi		TS koje se odnose na dokumentovanje
					arhitekture rešenja.
	Proces dizajniranja sistema za naknadno dopunjavanje mreže novim
	čvorovima u cilju formiranja senzorskih barijera, može se obaviti koristeći Analiza ili evaluacija rešenja RD, TS, Ocenjivanje kvaliteta
	VAL, VER Komponente arhitekturno-centrični dizajn kao u [108], dok se aktivnosti dizajna i rešenja i potrebnih Alternativna Zahtevi odgovarajuće procesne oblasti mogu mapirati kao u tabeli 5. rešenja proizvoda Proizvod poboljšanja. RD TS PI Korisnik
	Implementacija sistema u skladu sa Komponente proizvoda	VER	Sprovođenje rešenja i
	aritekturom i predefinisanim Izveštaji verifikacije	i vrednovanja	kontinuirano poboljšanje
	ciljevima.	VER	VAL	sistema u skladu sa
					novim potrebama.
			Potrebe korisnika
	U opštem slučaju, kada određena organizacija u okviru svog poslovanja
	treba da razvije rešenja iz oblasti sistemskog ili softverskog inženjeringa,
	arhitekturno-centrični dizajn, osim datih faza, prethodno podrazumeva Slika 34: Interakcija specifičnih praksi raznih procesnih oblasti u procesu razvoja
	rešenja iz oblasti sistemskog i/ili softverskog inženjerstva.
	Doktorska disertacija				Strana 97

formiranje biznis slučaja. U našem slučaju se ova faza izostavlja. 
uticaja terena na poziciju čvora koristeći konceptualne mape

  [111]ik i veličinu regiona od interesa.Fizičkekarakteristikedelovaregiona-objekata,kaošto su: lokacija, oblik, veličina, visina, strmina, dubina, boja, vrsta materijala itd.Površinske karakteristike terena kao što su: ravan teren, izbočine, vrhovi, ugnuća, šupljine, litice, nagibi, padine, ivice itd.Prostorni odnos između površinskih karakteristika terena, npr.blizina između dva ili više entiteta, pravac, kompozicija itd.U procesuiranju multimedijalnog sadržaja dobijenog DTM metodama, koristi se metodologija opisana u[111].Obrada multimedijalnog sadržaja se ovde radi u dva koraka: 1) segmentacijom slike i 2) koristeći MPEG-7 ekstrakciju osobina slike (kada se radi o 2D sadržaju), ili koristeći generalizovanu Radonovu transformaciju (kada se radi o 3D sadržaju).Šema prepoznavanja nepokretnog multimedijalnog sadržaja, prikazana je na slici 35.Nakon definisanja opštih parametara regiona kao što su oblik i površina, važno je prepoznati pomenute primarne oblike terena.Prepoznavanje ovih oblika se može uraditi manualno ili korišćenjem nekih algoritama za Prvo se izvodi segmentacija, čime se izdvoje konture i glavne vizuelne karakteristike sadržaja.Zatim se iz sadržaja izdvoje osobine i formira se vektor.Ovaj vektor se upoređuje sa vektorima postojećih opisa u bazi podataka.prepoznavanje multimedijalnog sadržaja.S obzirom da se radi o malom broju elemenata, a uzevši u obzir preciznost i jednostavnost postupka, u opisu koji sledi se, po pitanju ovih objekata, ne predviđa korišćenje analize multimedijalnog sadržaja.Ono se predviđa u kasnijoj fazi, u analizi kompozitnih objekata.Konceptualna mapa procesa određivanja nove pozicije čvora uzevši u obzir karakteristike terena, prikazana je na slici 36. 


	površinama u okviru atributa specijalne vrste materijala i, eksplicitno, ravnog
	terena) može sadržati:					
	Cilj ovog poglavlja je predstavljanje uslova implementacije mreže,
	odnosno potrebnog znanja za mašinsku procenu pozicija čvorova mreže u
	reljefno razuđenom terenu, uz pomoć KM, bazirajući se na metodologiji
	objašnjenoj u [72]. Adekvatnom formalizacijom, a zatim i integracijom ovog
	Region od interesa znanja u budućem modelu simulacije, moguće je preciznije modelirati uslove Ima Površina Ima
	instalacije a time i dobiti preciznije rezultate evaluacije. U ovom radu se u obzir Kontura
	uzimaju samo uslovi terena. U budućem istraživanju, kada se mreža razmešta
	iz aviona, treba uvesti i modeliranje uticaja svih uslova leta (npr. vetra, brzine i Može
			sadržati				Baza
	visine leta itd.).	Brdo	Dolina	Ugnuće	Sedlasta površ	Stena	modela
	Da bi se izvršila identifikacija određenih struktura terena, potrebno je Sadrži
	posedovati ontologiju morfoloških struktura terena. Opis karakteristike Deli se na Deli se na Deli se na Deli se na Deli se na Generalizovana Model 3D Radonova transformacija oblika
	Objekat određenog regiona baziramo na digitalnim mapama dobijenim metodama Opisuje
	algoritama DTM (Digital Terrain Modelling, digitalno modeliranje terena), DTM reprezentacije uključuju vrednosti koje opisuju visinske kvote, stepen Slika Segmentacija Ekstraktor opisa Ekstrakcija opisa opisi Može biti Predefinisani kojima se delovi površine zemlje predstavljaju na digitalan način. Podaci iz Apsolutna pozicija Može biti
	Orjentacija	Informacija o					
	strmina i ostale podatke koje značajno reprezentuju oblik terena. Opisi susednim oblicima Ravan teren Izbočina Nagib Litica Vrh	Ivica
	najzastupljenijih DTM algoritama dati su u ([109], [110]). U ovom radu, opis uslova u kojima se vrši instalacija mreže, uključuje Matematički Slika 35: Prepoznavanje nepokretnog multimedijalnog sadržaja koristeći Ima Ima Ima Ima Ima	Ima
	samo prirodne oblike (bez sagrađenih objekata). Vojska SAD definiše tzv. pozicioniranja čvora osobine niskog nivoa [111]. model 3D funkcija
	primarne oblike terena u koje spadaju: brda, doline, ugnuća, sedlaste površi i Opis: Je ulazni parametar
	stene [110]. Ovi entiteti mogu da sadrže jedni druge. Npr. brdo može sadržati i
	dolinu itd. Ova klasifikacija, međutim, eksplicitno ne definiše vodene površine i
	ravan teren. Uzevši u obzir da ovi entiteti sadrže osobenosti svojih pod-
	struktura koje mogu bliže odrediti njihove manje delove, a time i poboljšaju
	preciznost opisa objekata, ontologija opisa terena (sa uključenim vodenim
	Doktorska disertacija					Strana 104

Procesna oblast "tehničko rešenje" pripada trećem nivou fazne reprezentacije CMMI modela.Ispunjenjem potrebnih GP i SP ove oblasti, uz korišćenje SP iz drugih oblasti (koje se uglavnom nalaze na istom ili nižim nivoima zrelosti procesa), može se, određeni proces, oceniti kao proces trećeg nivoa.Treba napomenuti da se četvrti, a posebno peti nivo zrelosti vrlo teško postižu.Naime, čak i postizanje trećeg nivoa zrelosti zahteva veliki broj definisanja procedura koje opet sadrže druge procedure.Međutim, doslednom primenom svake GP i SP stavke, posebno kada se radi o procesima unutar velikih koorporacija, može se postići značajna uštednja u vremenu i novcu kao i veća efikasnost ukupnog razvoja procesa, počev od planiranja, preko projektovanja i implementacije, pa sve do plasmana određenog zaokruženog proizvoda ili proizvodne komponente na tržište.9 Opis 
Doktorska disertacija

Strana 127
Naučna oblast: Elektrotehnika i računarsvo Uža naučna oblast: Računarska tehnika i informatika UDK broj: _____________ Title of the dissertation: New algorithms for improving the probability of strong barrier coverage using mobile nodes