Розширення можливостей передачі даних у моделях оперативного керування та віддаленого контролю мобільних платформ з використанням Meshtastic
Анотація
Анотація. У статті розглянуто актуальну проблему забезпечення стійкості систем оперативного керування та віддаленого контролю мобільних платформ у складних умовах міського середовища. Основним дестабілізуючим фактором визначено високу залежність сучасних телеметричних сервісів від централізованої інфраструктури (GSM/LTE) та супутникових навігаційних систем (GPS), які є вразливими до інфраструктурних перевантажень, засобів радіоелектронної боротьби, а також навмисного глушіння (jamming) та підміни координат (spoofing).
Наукова новизна роботи полягає у розвитку моделей багатоканальної передачі даних шляхом інтеграції децентралізованих mesh-мереж на базі технології LoRa (платформа Meshtastic) як резервного контуру зв’язку. На відміну від традиційних рішень, запропонований підхід дозволяє зберігати керованість об’єктами навіть за умови повної відсутності доступу до базових станцій мобільного зв’язку та недостовірності навігаційних даних. У межах дослідження формалізовано структурно-функціональну модель системи, де Meshtastic виступає проміжною ланкою для збору та ретрансляції критичної телеметрії між рухомими вузлами до моменту встановлення зв’язку з шлюзом або супутниковим сегментом (Starlink).
У роботі застосовано методи структурного аналізу та дискретно-подієвого імітаційного моделювання у середовищі Scilab. За результатами моделювання встановлено, що використання комбінованої архітектури забезпечує рівень доставлення телеметричних даних до 0,99 в умовах деградації основних каналів зв’язку.
Практична значущість результатів обумовлена можливістю впровадження запропонованих рішень у муніципальні системи керування транспортом (наприклад, логістика сміттєвозів або спецтехніки) для підвищення їхньої відмовостійкості в особливий період. Стаття доводить, що використання Meshtastic забезпечує необхідний рівень автономності та інформаційної безпеки, мінімізуючи ризики втрати контролю над мобільними активами у критичних ситуаціях.
Посилання
2. Akyildiz, I. F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y. and Cayirci, E. (2002). Wireless sensor networks: a survey. Computer Networks, 38(4), pp.393–422. doi:https://doi.org/10.1016/s1389-1286(01)00302-4.
3. Perkins, C., Belding-Royer, E. and Das, S. (2003). Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) Routing. [online] Available at: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc3561 [Accessed 07 May 2026].
4. Goulart, A., Chennamaneni, A., Torre, D., Hur, B. and Al-Aboosi, F. Y. (2022). On Wide-Area IoT Networks, Lightweight Security and Their Applications—A Practical Review. Electronics, 11(11), p.1762. doi:https://doi.org/10.3390/electronics11111762.
5. József Orbán (2025). Overview of GNSS Interference Risks in Transport Safety and Resilient Responses. [online] pp.42–42. doi:https://doi.org/10.3390/engproc2025113042.
6. Atzori, L., Iera, A. and Morabito, G. (2010). The Internet of Things: A Survey. Computer Networks, 54(15), pp.2787–2805. doi:https://doi.org/10.1016/j.comnet.2010.05.010.
7. Bellini, P., Nesi, P. and Pantaleo, G. (2022). IoT-Enabled Smart Cities: A Review of Concepts, Frameworks and Key Technologies. Applied Sciences, [online] 12(3), p.1607. doi:https://doi.org/10.3390/app12031607.
8. Li, S., Xu, L. D. and Zhao, S. (2014). The internet of things: a survey. Information Systems Frontiers, 17(2), pp.243–259. doi:https://doi.org/10.1007/s10796-014-9492-7.
9. Cotrim, J. R. and Kleinschmidt, J. H. (2020). LoRaWAN Mesh Networks: A Review and Classification of Multihop Communication. Sensors, 20(15), p.4273. doi:https://doi.org/10.3390/s20154273.
10. Almeida, J., Rufino, J., Alam, M. and Ferreira, J. (2019). A Survey on Fault Tolerance Techniques for Wireless Vehicular Networks. Electronics, 8(11), p.1358. doi:https://doi.org/10.3390/electronics8111358.
11. Qadir, Q. M., Rashid, T. A., Al-Salihi, Nawzad K., Ismael, B., Kist, A. A. and Zhang, Z. (2020). Low Power Wide Area Networks: A Survey of Enabling Technologies, Applications and Interoperability Needs. arXiv (Cornell University). doi:https://doi.org/10.48550/arxiv.2008.08639.
12. Morabito, R., Riccardo Petrolo, Loscri, V. and Mitton, N. (2019). Reprint of : LEGIoT: A Lightweight Edge Gateway for the Internet of Things. 92, pp.1157–1171. doi:https://doi.org/10.1016/j.future.2018.10.020.
13. Pasolini, G., Buratti, C., Feltrin, L., Zabini, F., De Castro, C., Verdone, R. and Andrisano, O. (2018). Smart City Pilot Projects Using LoRa and IEEE802.15.4 Technologies. Sensors, 18(4), p.1118. doi:https://doi.org/10.3390/s18041118.
14. Mekki, K., Bajic, E., Chaxel, F. and Meyer, F. (2019). A comparative study of LPWAN technologies for large-scale IoT deployment. ICT Express, [online] 5(1), pp.1–7. doi:https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.12.005.
15. Sinha, R. S., Wei, Y. and Hwang, S.-H. (2017). A survey on LPWA technology: LoRa and NB-IoT. ICT Express, [online] 3(1), pp.14–21. doi:https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.03.004.
16. Foures, D., Albert, V. and Nketsa, A. (2016). A new specification-based qualitative metric for simulation model validity. Simulation Modelling Practice and Theory, 66, pp.1–15. doi:https://doi.org/10.1016/j.simpat.2016.03.002.
17. Orlovs, D., Rusins, A., Skrastiņš, V. and Judvaitis, J. (2025). LPWAN Technologies for IoT: Real-World Deployment Performance and Practical Comparison. IoT, [online] 6(4), p.77. doi:https://doi.org/10.3390/iot6040077.
