ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОСТЬ БЕСПРОВОДНЫХ ПЕРСОНАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОГО ПРОИЗВОДСТВА

Афанасьев М.Я., Федосов Ю.В., Крылова А.А., Шорохов С.А., Зименко К.В. Помехозащищенность беспроводных персональных сетей в условиях цифрового производства // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2020. Т. 20. № 5. С. 729–738. doi: 10.17586/2226-1494-2020-20-5-729-738

Предмет исследования. Исследовано влияния факторов производственной среды на беспроводные персональные сети. Представлена их классификация, определена помехозащищенность беспроводных персональных сетей на примере реального производства. Метод. Предложен способ оценки помехозащищенности на основе показателя уровня принимаемого сигнала, значения которого можно получить нативно с любых приемников  и передатчиков, что делает этот способ доступным по сравнению с использованием сетевых анализаторов и другого специализированного оборудования. В проводимом эксперименте приемник и передатчик располагались друг от друга на разных расстояниях в диапазоне 0,5–25 м. Акт передачи проводился поочередно под влиянием каждого из факторов производственной среды. Измеренные значения показателя уровня принимаемого сигнала анализировались и преобразовывались в максимально допустимое расстояние между приемником и передатчиком в соответствии с предложенным способом. Основные результаты. Получены данные о влиянии производственной среды на помехозащищенность беспроводных персональных сетей, к которым относятся: опоясывающие толстостенные стальные препятствия, сварочные аппараты и сети аналогичного частотного диапазона. Сделан вывод о том, что влияние не настолько значительное, чтобы отказываться от применения беспроводных персональных сетей, так как воздействие многих факторов может быть нивелировано применением ячеистой топологии и плотным расположением приемников и передатчиков. Практическая значимость. Результаты работы особенно интересны в контексте цифровизации производства, где из-за требования к гибкости и мобильности производственного процесса беспроводной способ передачи данных с датчиков полевого уровня становится предпочтительнее проводного.

1. Aheleroff S., Philip R., Zhong R.Y., Xu X. The degree of mass personalisation under Industry 4.0 // Procedia CIRP. 2019. V. 81. P. 1394–1399. doi: 10.1016/j.procir.2019.04.050

2. Mehta B.R., Reddy Y.J. Industrial Process Automation Systems: Design and Implementation. Chapter 14. Wireless communication. Butterworth-Heinemann, 2015. P. 417–457.

3. Stenumgaard P., Chilo J., Ferrer-Coll J., Angskog P. Challenges and conditions for wireless machine-to-machine communications in industrial environments // IEEE Communications Magazine. 2013. V. 51. N 6. P. 187–192. doi: 10.1109/MCOM.2013.6525614

4. Ängskog P., Karlsson C., Coll J.F., Chilo J., Stenumgaard P. Sources of disturbances on wireless communication in industrial and factory environments // Proc. of the Asia-Pacific Symposium on Electromagnetic Compatibility (APEMC 2010). Beijing, China. 2010. P. 281–284. doi: 10.1109/APEMC.2010.5475862

5. Li H., Liu L., Li Y., Yuan Z., Zhang K. Measurement and characterization of electromagnetic noise in edge computing networks for the industrial Internet of Things // Sensors (Switzerland). 2019. V. 19. N 14. P. 3104. doi: 10.3390/s19143104

6. Saaifan K.A., Henkel W. Measurements and modeling of impulse noise at the 2.4 GHz wireless LAN band // Proc. 5th IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP 2017). Montreal, Canada. 2017. P. 86–90. doi: 10.1109/GlobalSIP.2017.8308609

7. Takaya K., Maeda Y., Kuwabara N. Experimental and theoretical evaluation of interference characteristics between 2.4-GHz ISM-band wireless LANs // Proc. of the 1998 IEEE EMC Symposium. International Symposium on Electromagnetic Compatibility. Symposium Record. Denver, CO, USA. 1998. V. 1. P. 80–85. doi: 10.1109/ISEMC.1998.750064

8. Guo W., Healy W.M., Zhou M. Impacts of 2.4-GHz ISM band interference on IEEE 802.15.4 wireless sensor network reliability in buildings // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2012. V. 61. N 9. P. 2533–2544. doi: 10.1109/TIM.2012.2188349

9. Zheng G., Han D., Zheng R., Schmitz C., Yuan X. A link quality inference model for IEEE 802.15.4 Low-Rate WPANs // Proc. 54th IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM 2011). Houston, TX, USA. 2011. P. 6133782. doi: 10.1109/GLOCOM.2011.6133782

10. Konings D., Faulkner N., Alam F., Noble F., Lai E.M. The effects of interference on the RSSI values of a ZigBee based indoor localization system // Proc. 24th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP 2017).  Auckland, New Zealand. 2017. P. 1–5. doi: 10.1109/M2VIP.2017.8211460

11. Cheffena M. Propagation channel characteristics of industrial wireless sensor networks [wireless corner] // IEEE Antennas and Propagation Magazine. 2016. V. 58. N 1. P. 66–73. doi: 10.1109/MAP.2015.2501227

12. Musǎloiu-E.R., Terzis A. Minimising the effect of WiFi interference in 802.15.4 wireless sensor networks // International Journal of Sensor Networks. 2008. V. 3. N 1. P. 43–54. doi: 10.1504/IJSNET.2008.016461

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License