T
E
L
KO
M
NIK
A
, V
ol
.
1
7
,
No.
6
,
Dec
em
be
r
201
9
, p
p.
2
77
2
~
2
78
1
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
,
accr
ed
ited
F
irst
Gr
ad
e b
y K
em
en
r
istekdikti,
Decr
ee
No: 2
1/E/
K
P
T
/20
18
DOI:
10.12928/TE
LK
OM
N
IK
A
.v
1
7
i
6
.
12971
◼
27
72
Rec
ei
v
ed
A
pril
20
,
20
1
9
; R
ev
i
s
ed
J
un
e 3
0
, 2
01
9
;
A
c
c
ep
te
d
J
ul
y
1
8
, 2
01
9
Modelli
ng
of
w
ir
eless se
nso
r
ne
t
w
o
rks
fo
r de
tec
tio
n
la
nd
a
nd
f
ores
t f
ir
e ho
tsp
ot
E
v
iz
al
A
b
d
u
l Kadi
r
*
1
,
Hit
o
shi Ir
i
e
2
,
S
r
i Li
stia Ro
sa
3
,
M
ahm
o
d
O
t
h
man
4
1
,3
Dep
a
rt
m
e
n
t
o
f
In
fo
r
m
a
t
i
c
s
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
,
Fa
c
u
l
ty
o
f
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
,
Uni
v
e
rs
i
t
a
s
I
s
l
a
m
Ri
a
u
,
Pe
k
a
n
b
a
ru
,
2
8
2
8
4
I
n
d
o
n
e
s
i
a
2
Cen
te
r f
o
r En
v
i
ro
n
m
e
n
ta
l
Re
m
o
te
S
e
n
s
i
n
g
(CEReS)
Chi
b
a
Uni
v
e
rs
i
ty
,
Ch
i
b
a
,
J
a
p
a
n
4
Dep
a
rt
m
e
n
t
o
f
F
u
n
d
a
m
e
n
ta
l
a
n
d
Ap
p
l
i
e
d
Sc
i
e
n
c
e
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
P
e
tro
n
a
s
Se
ri
I
s
k
a
n
d
a
r,
P
e
ra
k
,
3
2
6
1
0
,
M
a
l
a
y
s
i
a
*C
o
rre
s
p
o
n
d
i
n
g
a
u
th
o
r,
e
-
ma
il
:
e
v
i
z
a
l
@en
g
.
u
i
r.a
c
.i
d
1
,
h
i
to
s
h
i
.i
ri
e
@c
h
i
b
a
-
u
.j
p
2
,
s
ri
l
i
s
t
i
a
ro
s
a
@en
g
.u
i
r
.a
c
.i
d
3
,
m
a
h
m
o
d
.o
t
h
m
a
n
@ut
p
.
e
d
u
.
m
y
4
Ab
strac
t
In
d
o
n
e
s
i
a
l
o
c
a
te
d
i
n
So
u
th
E
a
s
t
As
i
a
c
o
u
n
tri
e
s
wit
h
tro
p
i
c
a
l
re
g
i
o
n
,
f
o
re
s
t
fi
r
e
s
i
n
In
d
o
n
e
s
i
a
i
s
o
n
e
o
f
b
i
g
i
s
s
u
e
a
n
d
d
i
s
a
s
t
e
r b
e
c
a
u
s
e
i
t
h
a
p
p
e
n
s
i
n
a
l
m
o
s
t
o
f
e
v
e
ry
y
e
a
r
,
th
i
s
i
s
b
e
c
a
u
s
e
o
f
s
o
m
e
o
f
re
g
i
o
n
c
o
n
s
i
s
t
o
f
p
e
a
t
l
a
n
d
th
a
t
h
i
g
h
ri
s
k
f
o
r
fi
re
e
s
p
e
c
i
a
l
l
y
i
n
d
r
y
s
e
a
s
o
n
.
Ria
u
Pro
v
i
n
c
e
i
s
o
n
e
o
f
re
g
i
o
n
th
a
t
re
g
u
l
a
rl
y
i
n
c
i
d
e
n
t
o
f
fo
r
e
s
t
f
i
re
wit
h
a
ff
e
c
te
d
th
e
l
e
n
g
t
h
a
n
d
b
re
a
d
t
h
o
f
In
d
o
n
e
s
i
a
.
Pro
p
o
s
e
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
Wi
re
l
e
s
s
Se
n
s
o
r
Net
wor
k
s
(
W
SNs
)
fo
r
d
e
te
c
ti
o
n
o
f
l
a
n
d
a
n
d
fo
re
s
t
fi
re
h
o
t
s
p
o
t
i
n
I
n
d
o
n
e
s
i
a
a
s
we
l
l
a
s
o
n
e
o
f
th
e
m
a
i
n
c
o
n
s
e
n
t
s
i
n
th
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
c
a
s
e
l
o
c
a
t
i
o
n
i
n
Ri
a
u
p
ro
v
i
n
c
e
i
s
a
t
o
n
e
o
f
th
e
re
g
i
o
n
s
th
a
t
h
i
g
h
r
i
s
k
fo
re
s
t
f
i
re
i
n
d
r
y
s
e
a
s
o
n
.
W
SN
s
te
c
h
n
o
l
o
g
y
u
s
e
d
fo
r
g
ro
u
n
d
s
e
n
s
o
r
s
y
s
t
e
m
to
c
o
l
l
e
c
t
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
ta
l
d
a
ta
.
Dat
a
tr
a
i
n
i
n
g
fo
r
fi
r
e
h
o
t
s
p
o
t
d
e
te
c
t
i
o
n
i
s
d
o
n
e
i
n
d
a
ta
c
e
n
te
r
to
d
e
t
e
rm
i
n
e
a
n
d
c
o
n
c
l
u
d
e
o
f
f
i
re
h
o
t
s
p
o
t
th
e
n
p
o
te
n
t
i
a
l
to
b
e
c
o
m
e
b
i
g
fi
re
.
T
h
e
d
e
p
l
o
y
m
e
n
t
o
f
s
e
n
s
o
rs
l
o
c
a
te
d
a
t
s
e
v
e
r
a
l
l
o
c
a
ti
o
n
s
t
h
a
t
h
a
s
p
o
t
e
n
ti
a
l
fo
r
fi
re
i
n
c
i
d
e
n
t
,
e
s
p
e
c
i
a
l
l
y
a
s
d
a
t
a
s
h
o
wn
i
n
p
re
v
i
o
u
s
c
a
s
e
a
n
d
fo
re
c
a
s
t
l
o
c
a
t
i
o
n
w
i
th
p
o
te
n
ti
a
l
f
i
re
h
a
p
p
e
n
.
M
a
th
e
m
a
ti
c
a
l
a
n
a
l
y
s
i
s
i
s
u
s
e
d
i
n
th
i
s
c
a
s
e
f
o
r
m
o
d
e
l
l
i
n
g
n
u
m
b
e
r
o
f
s
e
n
s
o
rs
r
e
q
u
i
re
d
t
o
d
e
p
l
o
y
a
n
d
t
h
e
s
i
z
e
o
f
fo
re
s
t
a
re
a
.
Th
e
d
e
s
i
g
n
a
n
d
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
W
SNs
g
i
v
e
h
i
g
h
i
m
p
a
c
t
a
n
d
f
e
a
s
i
b
i
l
i
t
y
to
o
v
e
rc
o
m
e
c
u
rre
n
t
i
s
s
u
e
s
o
f
fo
re
s
t
f
i
re
a
n
d
f
i
re
h
o
ts
p
o
t
d
e
te
c
ti
o
n
i
n
In
d
o
n
e
s
i
a
.
Th
e
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
th
i
s
s
y
s
t
e
m
u
s
e
d
W
SNs
h
i
g
h
l
y
a
p
p
l
i
c
a
b
l
e
f
o
r e
a
rl
y
wa
r
n
i
n
g
a
n
d
a
l
e
rt
s
y
s
t
e
m
f
o
r f
i
r
e
h
o
ts
p
o
t
d
e
te
c
ti
o
n
.
Key
w
ords
:
d
e
te
c
ti
o
n
,
fo
r
e
s
t
f
i
r
e
h
o
t
s
p
o
t
,
s
e
n
s
o
rs
,
WSNs
Copy
righ
t
©
2
0
1
9
Uni
v
e
rsi
t
a
s
Ahm
a
d
D
a
hl
a
n.
All
rig
ht
s
r
e
s
e
rve
d
.
1.
Int
r
o
d
u
ctio
n
F
ores
t
f
i
r
e
i
n
In
do
n
es
i
a
i
s
a
di
s
as
ter
th
at
i
nc
i
d
en
t
an
nu
al
l
y
ha
pp
e
n,
es
pe
c
i
al
l
y
i
n
s
u
m
m
er
s
ea
s
on
.
Da
ta
s
h
o
w
s
tha
t
to
tal
l
os
s
be
c
a
us
e
of
thi
s
f
i
r
e
i
n
1
99
7
i
s
US
D
2.4
5
b
i
l
l
i
o
n
[
1
]
,
bu
t
th
i
s
l
os
s
s
ti
l
l
s
m
al
l
er
c
o
m
pa
r
e
to
19
95
,
th
e
l
os
s
i
s
US
D1
9.1
b
i
l
l
i
on
.
R
i
au
prov
i
nc
e
i
s
on
e
of
the
s
tat
e
t
ha
t
h
i
gh
r
i
s
k
to
thi
s
di
s
as
ter
b
ec
au
s
e
of
t
y
pe
of
l
a
nd
w
h
i
c
h
i
s
pe
at
l
a
nd
.
T
ota
l
ec
on
om
i
c
l
os
s
f
or
Ri
au
prov
i
nc
e
i
n
y
e
ar
20
15
be
c
a
us
e
o
f
f
i
r
e
up
to
US
D1
.65
bi
l
l
i
on
.
B
es
i
d
e
ec
on
om
i
c
l
os
s
,
m
os
t
of
ac
ti
v
i
t
i
es
s
top
be
c
au
s
e
of
ba
dl
y
en
v
i
r
on
m
en
tal
(
ha
z
e)
a
n
d
al
l
of
s
c
ho
ol
,
go
v
ernm
en
t
of
f
i
c
e
an
d
oth
e
r
i
ns
ti
tut
i
on
no
ac
t
i
v
i
ti
es
.
T
he
i
m
pa
c
t
of
th
i
s
l
an
d
f
ores
t
f
i
r
e
i
s
n
ot
o
nl
y
i
n
I
nd
on
es
i
a
or
Ri
au
P
r
o
v
i
nc
e
bu
t
to
the
ot
he
r
s
c
o
un
tr
y
s
uc
h
as
Ma
l
a
y
s
i
a
a
nd
S
i
ng
a
po
r
e,
be
c
au
s
e
of
Ri
au
i
s
d
i
r
ec
tl
y
bo
r
de
r
t
o
th
at
c
ou
ntri
es
.
Cu
r
r
en
t
proc
ed
ure
i
s
us
i
n
g
s
at
el
l
i
te
to
de
t
ec
t
ho
ts
po
t
t
he
n
i
nf
orm
s
to
the
au
tho
r
i
t
y
an
d
t
ea
m
w
i
l
l
g
o
to
the
s
i
t
e
f
or
ac
ti
on
to
s
to
p
f
i
r
e,
the
r
e
i
s
no
pre
v
en
ti
o
n
ac
ti
on
a
l
th
ou
gh
the
r
e
i
s
s
om
e
s
oc
i
al
i
z
ati
on
an
d
c
am
pa
i
gn
to
c
om
m
un
i
t
i
es
to
s
to
p
f
i
r
i
ng
l
an
d
an
d f
ores
t b
ut
i
n
s
o
m
e a
r
ea
b
ec
au
s
e o
f
p
ea
t
l
an
d i
ts
c
an
b
e f
i
r
e b
y
i
ts
el
f
[
2
]
.
T
he
r
ef
ore,
i
n
thi
s
r
es
ea
r
c
h
f
oc
us
on
de
v
e
l
op
i
ng
ground
l
e
v
el
of
s
en
s
i
ng
an
d
s
m
art
m
on
i
tori
ng
s
y
s
t
em
to
de
tec
t
an
d
m
on
i
tor
f
i
r
e
i
n
th
e
f
ores
t.
S
om
e
pa
r
am
ete
r
s
i
nd
i
c
ate
s
uc
h
as
tem
pe
r
atu
r
e,
hu
m
i
di
t
y
an
d
ga
s
s
es
as
r
ep
r
es
en
t
f
i
r
e
ho
ts
po
t
pa
r
am
ete
r
s
.
T
he
i
nte
g
r
ati
on
of
W
S
Ns
s
en
s
ors
w
o
ul
d
h
a
v
e
an
ef
f
ec
t
to
l
oc
a
l
c
o
m
m
un
i
t
y
an
d
l
oc
al
au
t
ho
r
i
t
y
to
ac
c
es
s
the
i
nf
orm
ati
on
throu
gh
d
e
v
e
l
op
ed
r
e
al
-
ti
m
e
da
t
ab
as
e
.
It
i
s
a
nti
c
i
pa
t
ed
t
o
b
e
f
as
ter
an
d
c
h
ea
p
er
s
ol
ut
i
on
t
ha
n
t
o
s
ate
l
l
i
te
da
ta
ac
qu
i
s
i
t
i
on
a
nd
t
hi
s
w
o
ul
d
de
f
i
ni
t
e
l
y
b
e
be
ne
f
i
c
i
a
l
to
s
oc
i
al
w
e
l
f
are
an
d
ec
o
no
m
y
d
ev
el
op
m
en
t.
In
ad
di
t
i
o
n,
th
e
de
v
e
l
op
m
en
t
of
r
ea
l
-
ti
m
e
da
tab
as
e
wou
l
d
a
l
s
o
r
eq
ui
r
e
s
om
e
s
up
po
r
t
f
r
o
m
the
m
as
a
po
l
i
c
y
m
ak
er
t
o
un
de
r
s
tan
d
ho
w
th
e
s
y
s
t
em
w
ork
s
an
d
al
s
o u
nd
ers
ta
nd
t
he
pa
tt
ern
of
th
e res
ul
ts
s
o
tha
t a
n
ap
propr
i
a
te
ac
t
i
on
c
an
b
e t
ak
en
[
3
, 4
]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
Mo
de
l
l
i
n
g o
f
wi
r
e
l
es
s
s
en
s
o
r
ne
twork
s
fo
r
d
ete
c
ti
on
l
a
n
d a
n
d f
ores
t…
(
E
v
i
z
a
l
A
bd
u
l
K
ad
i
r
)
2773
2.
Rel
ated
W
o
r
k
E
n
v
i
r
o
nm
en
tal
m
on
i
tori
ng
c
au
s
ed
b
y
f
ores
t
f
i
r
e
c
a
n
be
d
on
e
i
n
m
an
y
wa
y
s
,
m
os
t
of
tec
hn
o
l
og
y
c
urr
en
t
l
y
us
e
i
s
s
ate
l
l
i
te
i
m
ag
es
,
b
y
c
ap
ture
e
arth
i
m
ag
e
t
o
f
i
nd
ho
ts
p
ot
f
or
en
v
i
r
on
m
en
tal
d
ete
c
ti
on
.
I
n
In
do
n
es
i
a,
s
ate
l
l
i
te
us
e
d
as
wel
l
f
or
de
t
ec
ti
o
n
f
ores
t
f
i
r
e
b
y
go
v
ernm
en
t
to
m
on
i
tor
s
ta
tus
of
f
i
r
e
h
ots
po
t.
A
n
e
w
tec
hn
ol
og
y
us
e
f
or
ho
ts
p
ot
d
ete
c
t
i
on
i
s
wi
r
el
es
s
s
en
s
or
an
d
r
em
ote
s
en
s
i
ng
,
t
hi
s
t
ec
hn
o
l
o
g
y
ab
i
l
i
t
y
t
o
d
ete
c
t
po
t
en
t
i
al
of
f
i
r
e
b
y
an
al
y
z
e
en
v
i
r
on
m
en
tal
c
ha
ng
i
ng
.
P
r
op
os
es
n
e
w
m
eth
od
f
or
f
o
r
es
t
f
i
r
e
d
ete
c
t
i
on
a
nd
m
on
i
tori
ng
s
y
s
te
m
be
ab
l
e
to
g
i
v
e
e
arl
y
w
ar
ni
n
g
s
y
s
tem
be
f
ore
f
i
r
e
di
s
as
ter
i
s
ha
p
pe
n
,
b
y
an
al
y
z
e
i
nd
i
c
ato
r
of
en
v
i
r
on
m
en
tal
c
ha
n
gi
ng
wi
th
v
ario
us
s
en
s
ors
an
d
d
e
tec
ti
o
n
m
eth
od
th
i
s
s
y
s
te
m
ab
l
e
to
g
i
v
e
ac
c
urate
i
nf
orm
ati
on
of
l
oc
ati
o
n
as
w
e
l
l
e
arl
y
war
ni
ng
f
or
f
i
r
e
prev
en
t
i
on
ac
t
i
on
.
F
i
gu
r
e
1
s
ho
w
s
a s
ate
l
l
i
te
i
m
ag
e f
or Indo
ne
s
i
a f
i
r
e
ho
ts
p
ot
s
ta
tus
b
y
m
i
d o
f
y
ea
r
20
17
,
m
os
t o
f
ho
t
s
po
t
l
oc
ate
d
i
n
c
en
tr
al
of
S
um
ate
r
a a
nd
w
e
s
t o
f
K
al
i
m
an
tan
Is
l
a
nd
.
F
i
gu
r
e
1
.
F
i
r
e h
o
ts
po
t
i
n I
nd
on
es
i
a b
as
e
d o
n s
ate
l
l
i
te
i
m
ag
e
[
5
]
W
i
r
el
es
s
S
en
s
or
Net
w
ork
s
(
W
S
Ns
)
c
an
be
ap
pl
y
i
n
m
an
y
a
pp
l
i
c
at
i
o
ns
,
s
uc
h
as
i
n
r
em
ote
en
v
i
r
on
m
en
ta
l
m
o
ni
tor
i
ng
,
i
nd
us
tr
i
a
l
au
t
om
a
ti
c
c
on
tr
ol
,
r
em
ote
s
en
s
i
n
g
an
d
targ
et
tr
ac
k
i
ng
.
T
he
s
i
m
i
l
ar
ap
pl
i
c
ati
o
n
s
y
s
t
em
i
s
i
n
en
v
i
r
on
m
en
tal
m
on
i
tori
n
g
s
y
s
t
em
whi
c
h
i
s
f
or
f
i
r
e
ho
ts
po
t
de
t
ec
ti
o
n
th
at
c
an
m
a
k
e
a
r
ea
l
-
ti
m
e m
on
i
tori
n
g
an
d
de
t
ec
ti
o
n.
W
S
Ns
c
on
s
i
s
ts
nu
m
erous
nu
m
be
r
s
of
s
m
al
l
no
de
s
i
n
m
os
t
s
i
tua
t
i
on
s
,
w
h
i
c
h
s
m
al
l
no
d
es
are
d
ep
l
o
y
e
d
i
n
r
em
ote
an
d
i
na
c
c
es
s
i
b
l
e
h
os
ti
l
e
e
nv
i
r
on
m
en
ts
or
ov
er
l
arg
e
g
eo
gra
ph
i
c
a
l
are
as
.
T
he
l
arg
e
nu
m
be
r
o
f
s
en
s
or
wi
th
s
m
al
l
no
de
s
s
en
s
e
e
n
v
i
r
o
nm
en
tal
c
ha
n
ge
s
an
d
r
ep
ort
th
em
to
c
l
us
ter
he
ad
no
de
or
s
en
s
or
ba
s
e
s
tat
i
o
n,
t
he
n
thr
ou
g
h
a
ga
te
wa
y
t
o
tr
a
ns
f
er
da
ta
to
the
s
erv
ers
whi
c
h
th
e
d
ep
l
o
y
m
en
t
a
nd
m
ai
nte
na
nc
e s
h
ou
l
d b
e e
as
y
a
nd
s
c
al
ab
l
e
[
6
]
.
A
s
y
s
tem
de
v
e
l
op
as
a
s
i
m
ul
ato
r
f
or
ap
prox
i
m
ate
s
be
ha
v
i
or
of
a
wi
r
el
es
s
ne
t
wor
k
o
f
tem
pe
r
atu
r
e
s
en
s
ors
de
p
l
o
y
e
d
i
n
th
e
are
a
af
f
ec
ted
b
y
a
w
i
l
df
i
r
e.
B
as
e
d
on
a
ne
w
s
i
gn
al
proc
es
s
i
ng
to
a
pp
r
o
ac
h
i
n
whi
c
h
th
e
tem
pe
r
atu
r
e
ex
p
erie
nc
e
d
at
a
s
en
s
or
d
ue
to
a
s
preadi
ng
of
f
i
r
e
f
r
on
t
i
s
m
od
el
l
e
d
as
the
m
i
x
ture
of
t
wo
-
di
m
en
s
i
on
a
l
G
a
us
s
i
an
d
i
s
tr
i
bu
ti
on
s
as
di
s
c
us
s
ed
[
7
,
8
]
.
W
S
Ns
ba
s
ed
W
i
l
df
i
r
e
Ha
z
ard
P
r
e
di
c
ti
on
(
W
F
HP
)
s
y
s
tem
i
s
a
s
y
s
t
em
ati
c
de
s
c
r
i
pti
on
of
arc
hi
t
ec
tura
l
de
ta
i
l
s
a
nd
r
eq
ui
r
em
en
ts
of
W
S
N
f
or W
F
HP
ap
pl
i
c
at
i
o
ns
.
T
he
m
od
el
m
ea
s
ure
i
n
term
s
o
f
ne
tw
o
r
k
l
ate
nc
y
,
en
erg
y
c
on
s
um
pti
o
n,
a
nd
s
c
al
ab
i
l
i
t
y
i
s
an
al
y
z
e
d
thr
ou
g
h
s
i
m
ul
ati
on
.
V
erif
i
c
at
i
on
of
m
od
el
s
an
i
t
y
an
d
p
erf
or
m
an
c
e
are
c
arr
i
ed
ou
t
tak
i
n
g
r
ea
l
w
e
ath
er
da
tas
ets
an
d
the
i
r
c
o
r
r
es
po
nd
i
ng
w
i
l
df
i
r
e
ha
z
ard
ou
tpu
ts
as
be
nc
hm
ar
k
s
an
d
el
a
bo
r
at
e
i
n
[
9,
10
]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
27
7
2
-
2781
2774
Mo
de
l
i
ng
f
ores
t
f
i
r
es
ac
c
ordi
n
g
to
t
he
F
i
r
e
W
ea
the
r
Ind
ex
(
F
W
I)
s
y
s
tem
w
h
i
c
h
i
s
on
e
of
the
m
os
t
c
o
m
prehen
s
i
v
e
f
ores
t
f
i
r
e
da
ng
er
r
ati
ng
s
y
s
t
em
s
.
T
he
n,
a
m
od
el
the
f
ores
t
f
i
r
e
de
tec
t
i
on
pro
bl
em
as
a
no
de
k
-
c
ov
erage
prob
l
em
(
k
≥
1)
i
n
W
S
Ns
.
A
pp
r
ox
i
m
ati
on
al
go
r
i
thm
s
f
o
r
the
n
od
e
k
-
c
ov
erage
pro
bl
em
w
h
i
c
h
i
s
s
ho
wn
to
be
N
P
-
ha
r
d.
T
he
s
i
m
ul
ati
on
s
ho
w
s
tha
t
al
g
orit
hm
s
:
ac
ti
v
ate
ne
ar
-
op
ti
m
al
n
um
be
r
of
s
en
s
ors
,
c
on
v
erge
m
uc
h
f
as
ter
tha
n
ot
he
r
al
g
orit
hm
s
,
s
i
gn
i
f
i
c
an
tl
y
pro
l
on
g
(
a
l
m
os
t
do
ub
l
e)
th
e
n
et
w
ork
l
i
f
eti
m
e,
a
nd
c
an
ac
hi
e
v
e
u
ne
q
ua
l
m
on
i
tori
ng
of
di
f
f
erent
z
on
es
i
n
th
e
f
ores
t
[
11
]
.
De
v
el
op
m
en
t
of
W
S
Ns
ba
s
ed
on
m
ul
ti
-
s
en
s
or
s
y
s
t
em
an
d
art
i
f
i
c
i
al
ne
ura
l
n
et
w
ork
(
A
NN)
.
S
en
s
ors
(
CO
,
CO
2
,
s
m
o
k
e,
ai
r
t
e
m
pe
r
atu
r
e
an
d
r
el
at
i
v
e
h
um
i
di
t
y
)
wer
e
i
nte
grated
i
n
to
o
ne
no
d
e
of
W
S
Ns
.
A
n
ex
p
erim
en
t
w
as
c
on
du
c
t
ed
us
i
ng
bu
r
ni
ng
m
ate
r
i
al
s
f
r
om
r
es
i
du
al
of
f
ores
t
to
t
es
t
r
es
po
ns
es
of
e
ac
h
no
de
un
d
er
n
o,
s
m
ol
de
r
i
n
g
-
do
m
i
na
te
d
an
d
f
l
a
m
i
ng
-
do
m
i
na
ted
c
om
bu
s
ti
on
c
o
nd
i
ti
on
s
.
F
or
ac
hi
e
v
i
ng
h
i
g
he
r
i
de
nti
f
i
c
at
i
on
r
a
t
e,
an
A
N
N
m
od
el
w
as
bu
i
l
t
an
d
tr
ai
n
ed
w
i
th
i
np
uts
of
f
ou
r
s
en
s
or
groups
:
s
m
o
k
e;
s
m
o
k
e
an
d
CO
2
;
s
m
o
k
e
an
d
tem
pe
r
atu
r
e;
s
m
o
k
e,
CO
2
an
d
te
m
pe
r
atu
r
e
as
di
s
c
us
s
ed
i
n
[
1
2,
1
3
]
.
S
e
v
era
l
r
es
ea
r
c
h
on
W
i
r
el
es
s
S
en
s
or
Net
wor
k
(
W
S
N)
as
di
s
c
us
s
i
n
[
14
]
,
th
e
W
S
N
Sim
ul
ato
r
i
s
d
ev
el
op
e
d
b
as
ed
o
n
pr
op
os
e
d
S
en
s
or
m
od
el
an
d W
S
N m
od
el
.
T
he
W
S
N
S
i
m
ul
ato
r
ad
dres
s
i
m
po
r
tan
t
de
s
i
gn
i
s
s
ue
s
as
:
c
ov
erag
e
of
the
area
un
de
r
s
urv
ei
l
l
a
nc
e
i
n
r
el
at
i
o
n
to
i
ni
t
i
a
l
s
en
s
or
de
p
l
o
y
m
en
t,
n
um
be
r
of
s
en
s
ors
ne
ed
ed
f
or
targete
d
de
pl
o
y
m
en
t,
an
d
c
o
v
erage
c
ha
ng
e
as
f
un
c
ti
on
of
ti
m
e.
A
ne
w
a
pp
r
oa
c
h
f
or
f
ores
t
f
i
r
e
m
on
i
tori
ng
an
d
de
t
ec
ti
o
n
as
di
s
c
us
s
ed
i
n
[
1
5,
16
]
whi
c
h
us
i
ng
da
t
a
ag
gre
ga
t
i
o
n
i
n
W
S
N.
T
he
propos
e
d
ap
proac
h
c
an
prov
i
de
f
as
ter
an
d
ef
f
i
c
i
en
t
l
y
r
ea
c
ti
on
t
o
f
ores
t
f
i
r
es
w
h
i
l
e
c
on
s
um
i
ng
ec
on
om
i
c
al
l
y
W
S
N’
s
en
e
r
g
y
,
whi
c
h
h
as
be
en
v
al
i
d
ate
d
a
nd
e
v
a
l
ua
t
ed
i
n
ex
ten
s
i
v
e
s
i
m
ul
at
i
on
ex
pe
r
i
m
en
ts
.
W
i
r
el
es
s
s
en
s
or
ne
t
wor
k
be
ab
l
e
to
pro
v
i
de
b
e
tt
er
s
o
l
ut
i
on
f
or
d
i
s
as
ter
m
an
ag
em
en
t
an
d
r
es
c
ue
op
erat
i
on
s
s
uc
h
as
ea
r
thq
ua
k
e
de
tec
ti
on
a
nd
a
l
ert
s
y
s
tem
,
f
l
oo
d
de
tec
t
i
on
,
l
an
ds
l
i
d
e
de
t
ec
ti
on
,
f
ores
t
f
i
r
e
de
tec
ti
o
n,
wate
r
l
ev
el
m
on
i
tor
i
ng
of
Hi
m
al
a
y
a
n
Ri
v
ers
,
m
on
i
tori
ng
of
gl
ac
i
ers
,
pi
l
grim
ag
e
an
d
to
uri
s
t
m
an
ag
em
en
t
are
v
ario
us
ex
am
pl
es
w
he
r
e
W
S
N
c
an
be
us
ed
.
S
en
s
ors
are
de
p
l
o
y
ed
f
or
m
ea
s
urin
g v
ar
i
ou
s
p
aram
ete
r
s
an
d
o
n
[
17
-
19
]
.
W
S
N
al
go
r
i
thm
to
i
de
nt
i
f
y
m
al
i
c
i
ou
s
da
ta
i
nj
ec
ti
o
ns
an
d
bu
i
l
d
m
ea
s
urem
en
t
es
ti
m
ate
s
tha
t
are
r
es
i
s
t
an
t
t
o
s
ev
er
al
c
om
pro
m
i
s
ed
s
en
s
ors
an
d
e
v
en
when
t
he
y
c
ol
l
ud
e
i
n
th
e
att
ac
k
.
T
he
m
eth
od
o
l
o
g
y
to
ap
pl
y
t
hi
s
a
l
g
orit
hm
i
s
i
n
d
i
f
f
erent
c
on
tex
ts
a
nd
ev
al
ua
te
i
ts
r
es
ul
ts
o
n
t
hree
di
f
f
erent
da
tas
e
ts
dra
w
n
f
r
om
di
s
ti
nc
t W
S
N
de
pl
o
y
m
en
ts
[
20
,
2
1
]
.
T
he
oth
ers
r
es
ea
r
c
h
ha
s
be
en
do
ne
i
s
ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
of
W
S
N
i
n
pre
di
c
ti
ng
n
atu
r
a
l
d
i
s
as
ters
l
i
k
e
ha
i
l
s
t
orm
,
f
i
r
e,
r
ai
nf
al
l
etc
.
b
y
W
S
N
are
i
nf
r
eq
ue
nt
a
nd
a
n
d
s
toc
ha
s
ti
c
[
16
]
.
A
s
w
e
l
l
a
s
i
n
de
s
i
g
n
an
d
i
m
pl
em
en
tat
i
on
of
a
s
m
art
f
i
r
e
de
tec
t
i
on
s
y
s
tem
us
i
n
g
a
W
S
N
an
d
G
l
o
ba
l
S
y
s
tem
f
or
Mo
b
i
l
e
(
G
S
M)
c
o
m
m
un
i
c
ati
on
to
de
tec
t
f
i
r
es
ef
f
ec
ti
v
e
l
y
a
nd
r
ed
uc
e
f
al
s
e
po
s
i
ti
v
es
,
th
e
s
y
s
tem
us
es
s
m
o
k
e
an
d
tem
pe
r
atu
r
e
s
en
s
ors
[
22
]
.
A
pp
l
i
c
at
i
on
of
W
S
N
i
n
en
erg
y
c
on
s
er
v
at
i
on
,
r
e
du
c
i
ng
da
t
a
tr
a
ns
m
i
s
s
i
on
de
l
a
y
a
nd
i
m
prov
i
ng
th
e
n
et
w
ork
l
i
f
et
i
m
e.
Us
ed
of
c
l
us
ter
-
c
ha
i
n
m
ob
i
l
e
ag
e
nt
r
o
uti
ng
(
C
C
MA
R)
f
or
l
o
w
en
erg
y
ad
a
pti
v
e
c
l
us
teri
n
g
h
i
erar
c
h
y
(
L
E
A
CH)
an
d
p
o
w
er
-
ef
f
i
c
i
en
t
ga
t
he
r
i
n
g
i
n
s
e
ns
or
i
nf
orm
ati
on
s
y
s
tem
s
(
P
E
G
A
S
I
S
)
[
23
]
.
3.
T
h
e
P
r
o
p
o
se
d
S
ch
eme
No
w
ad
a
y
s
,
m
an
y
k
i
nd
of
m
on
i
tori
ng
s
y
s
tem
ba
s
ed
on
a
i
m
an
d
ob
j
ec
ti
v
e
as
wel
l
as
pa
r
am
ete
r
s
to
be
m
on
i
tor.
E
n
v
i
r
o
nm
en
tal
m
on
i
tori
n
g
f
or
f
i
r
e
ho
ts
po
t
de
t
ec
ti
o
n
i
s
i
m
pl
e
m
en
ted
i
n
s
o
m
e
of
i
ns
ti
tut
i
on
or
ag
en
c
y
to
m
on
i
tor
l
ate
s
t
s
ta
tus
of
en
v
i
r
on
m
en
tal
.
Cur
r
en
t
tec
hn
o
l
og
y
us
i
ng
i
s
m
os
tl
y
f
r
om
s
ate
l
l
i
te
da
ta
to
de
t
ec
t
ho
ts
p
ot
of
f
ores
t
f
i
r
e,
thi
s
tec
hn
ol
og
y
ha
s
s
o
m
e
w
ea
k
ne
s
s
an
d
l
i
m
i
tat
i
on
s
uc
h
as
on
l
y
de
tec
t
w
h
en
f
i
r
e
h
ap
p
en
an
d
i
n
s
om
e
c
as
e
f
or
ex
am
pl
e
i
n
b
ad
weat
h
er
or
c
l
ou
d
y
th
en
s
ate
l
l
i
te
un
a
bl
e
t
o
p
en
e
tr
ati
o
n
of
c
l
ou
d
an
d
i
m
ag
e
w
i
l
l
no
t
up
da
t
e.
G
r
ou
nd
s
en
s
i
ng
tec
hn
ol
o
g
y
whi
c
h
i
s
W
S
Ns
en
ab
l
e
t
o
pe
ne
tr
ate
s
m
o
k
e
en
v
i
r
on
m
en
ta
l
as
w
e
l
l
to
de
tec
t
f
i
r
e
ho
ts
p
ot.
W
S
Ns
s
en
s
or
wi
l
l
d
ep
l
o
y
i
n
th
e
are
a
wi
th
hi
g
h
r
i
s
k
o
f
f
i
r
e
to
c
ol
l
ec
t
da
t
a
s
uc
h
s
m
o
k
e
de
tec
ti
o
n,
tem
pe
r
atu
r
e,
pa
r
t
i
c
l
e
c
ha
ng
i
ng
,
etc
.
A
l
l
t
he
i
nf
orm
ati
on
c
ol
l
ec
ted
b
y
s
e
ns
ors
wi
l
l
s
en
d
t
o
s
en
s
or
ba
s
e
s
t
ati
o
n
as
ga
t
e
w
a
y
to
tr
an
s
f
er
da
ta
to
m
on
i
tor
i
ng
s
y
s
t
e
m
(
da
ta
c
en
ter)
be
c
au
s
e
th
e
di
s
ta
nc
e
be
t
w
ee
n
s
en
s
or
ba
s
e
s
tat
i
o
n
to
m
on
i
tori
ng
s
y
s
tem
v
er
y
f
ar
awa
y
m
ore
th
an
10
0
k
m
i
n
s
om
e
area
to
m
on
i
tor
da
t
a
t
o
a
na
l
y
z
e
an
y
c
ha
n
gi
n
g
of
en
v
i
r
on
m
en
tal
i
m
ag
e.
B
es
i
d
e
ne
w
tec
hn
ol
og
y
a
n
d
s
m
art
s
en
s
ors
as
el
a
bo
r
ate
d
i
n
pre
v
i
ou
s
,
c
om
m
on
en
v
i
r
on
m
en
tal
pa
r
am
ete
r
s
s
uc
h
as
tem
p
erature,
hu
m
i
di
t
y
,
w
i
nd
s
pe
ed
an
d
di
r
ec
t
i
on
are
a
pp
l
y
i
ng
i
n
th
i
s
m
on
i
tori
ng
s
y
s
t
em
as
s
up
po
r
ti
ng
da
t
a t
o
an
al
y
z
e p
ote
nti
a
l
of
f
i
r
e.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
Mo
de
l
l
i
n
g o
f
wi
r
e
l
es
s
s
en
s
o
r
ne
twork
s
fo
r
d
ete
c
ti
on
l
a
n
d a
n
d f
ores
t…
(
E
v
i
z
a
l
A
bd
u
l
K
ad
i
r
)
2775
T
he
us
e
of
W
S
N
s
s
en
s
ors
an
d
ba
s
e
s
ta
ti
o
ns
w
i
l
l
s
etu
p
at
di
f
f
erenc
e
area
to
c
ol
l
ec
t
i
nf
orm
ati
on
f
r
o
m
en
v
i
r
o
n
m
en
tal
an
d
s
en
s
ors
de
pl
o
y
s
urr
ou
nd
i
ng
.
Inf
orm
ati
on
c
ol
l
ec
te
d
b
y
s
en
s
or
f
or
w
ard
t
o
b
as
e
s
t
ati
o
n
a
nd
wi
l
l
k
ee
p
i
n
i
nt
ernal
da
t
ab
as
e
the
n
s
en
d
to
m
on
i
tori
ng
s
y
s
t
em
(
da
ta
c
en
t
er)
,
be
c
a
us
e
of
s
en
s
or
ba
s
e
s
t
ati
on
l
oc
at
e
i
n
r
ural
area
th
at
f
ar
a
w
a
y
up
to
20
0
k
m
the
n
s
o
l
ar
pa
n
el
wi
l
l
us
e
as
po
wer
s
up
p
l
y
f
or
s
y
s
t
em
.
La
tes
t
tec
hn
ol
o
g
y
of
c
o
m
m
un
i
c
ati
on
s
y
s
tem
al
s
o
prop
os
es
s
uc
h
as
4G
tec
hn
o
l
og
y
or
e
v
en
5G
t
ec
hn
o
l
og
y
f
or
f
utu
r
e
i
n
order
t
o
ac
h
i
e
v
e
r
ea
l
-
t
i
m
e
da
ta
to
di
s
p
l
a
y
t
o
m
on
i
tori
ng
s
y
s
t
em
.
In
the
en
d
of
thi
s
s
y
s
tem
ex
pe
c
ted
be
ab
l
e
t
o
g
i
v
es
ea
r
l
y
w
ar
ni
n
g
b
ef
ore
f
i
r
e
i
s
ha
pp
en
to
au
th
ori
t
y
f
or
pre
v
en
ti
o
n
ac
t
i
on
.
F
i
g
ure
2 s
ho
w
s
a m
ap
of
f
i
r
e h
ots
p
ot
d
ete
c
te
d i
n R
i
au
P
r
ov
i
nc
e
i
n
Ind
on
es
i
a.
F
i
gu
r
e
2
.
F
i
r
e h
o
ts
po
t
de
tec
ted
b
y
s
at
el
l
i
t
e i
m
ag
e
i
n R
i
a
u P
r
o
v
i
nc
e,
I
nd
o
ne
s
i
a
T
he
i
m
pa
c
t
of
l
an
d
an
d
f
ores
t
f
i
r
e
to
the
l
an
d
as
s
ho
ws
i
n
F
i
g
ure
3,
t
he
r
e
are
a
f
e
w
f
i
r
e
ho
ts
po
ts
i
n
s
m
o
k
e
en
v
i
r
on
m
en
tal
.
T
he
po
i
nt
an
d
t
y
p
i
c
al
of
ho
ts
p
ot
i
s
v
er
y
i
m
po
r
tan
t
to
de
s
i
gn
an
d
m
od
el
of
s
en
s
ors
i
n
de
tec
ti
n
g
of
ho
ts
po
t
on
the
f
i
e
l
d,
w
he
the
r
f
i
r
e
i
s
s
prea
di
n
g
or
po
i
nt
to
a
c
en
tr
al
of
ho
ts
po
t
.
A
n
oth
er
m
od
el
of
f
i
r
e
i
n
a
f
ores
t
wi
th
bi
g
f
i
r
e
i
s
r
eq
ui
r
ed
to
de
s
i
g
n
W
S
Ns
s
en
s
or to d
ete
c
t h
o
w
bi
g
th
e f
i
r
e s
pread
i
ng
an
d i
m
pa
c
t to
th
e f
ores
t a
s
s
ho
w
s
i
n Fi
gu
r
e 4
.
F
i
gu
r
e
3
.
A
c
as
e o
f
f
i
r
e h
ots
po
t d
ete
c
te
d i
n a
l
a
nd
f
i
r
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
27
7
2
-
2781
2776
T
he
area
of
f
i
r
e
ho
ts
po
t
m
o
de
l
i
ng
c
o
v
era
ge
as
s
um
es
a
s
et
of
W
S
N
s
s
en
s
ors
di
s
tr
i
bu
te
d
ov
er
a
ge
og
r
ap
hi
c
a
l
r
eg
i
o
n
of
l
an
d
or
f
ores
t
area,
i
n
thi
s
c
as
e
R
i
au
P
r
o
v
i
nc
e
i
n
In
do
n
es
i
a
i
s
m
od
el
to
m
on
i
tor th
at
c
o
v
er
ag
e
area. C
o
v
erag
e f
un
c
ti
o
n P
i
s
gi
v
e
n a
s
:
(
1)
where
(
x
,
y
)
are
c
o
ordi
na
t
e
s
of
s
en
s
or
w
i
t
hi
n
the
m
on
i
tored
r
eg
i
o
n,
an
d
t
i
s
ti
m
e.
Mo
de
l
i
s
us
i
ng
a
proj
ec
ti
o
n
i
n
t
he
2D
s
p
ac
e
of
a
f
i
r
e
s
urv
ei
l
l
an
c
e
r
e
gi
on
,
w
h
i
c
h
i
s
a
3D
s
p
he
r
e.
I
n
the
c
as
e
of
ne
t
w
ork
i
s
s
tat
i
o
na
r
y
,
wi
t
ho
ut
m
ob
i
l
e
W
S
Ns
s
en
s
ors
,
bu
t
th
e
s
en
s
or
po
s
i
t
i
on
s
are
t
i
m
e
de
pe
nd
e
nt,
s
i
nc
e
s
en
s
or
n
od
es
of
W
S
N
s
are
ex
pe
c
t
e
d
to
s
to
p
op
erati
ng
i
n
t
i
m
e.
In
th
i
s
c
ea
s
e
op
erat
i
o
n
c
an
h
a
v
e
d
i
f
f
er
en
t
c
au
s
es
:
ha
r
d
war
e
f
au
l
ts
,
ac
c
i
de
nt
al
,
ba
t
ter
y
de
p
l
et
i
on
,
an
d
i
nte
nti
on
a
l
s
en
s
or r
em
ov
al
,
etc
[
24
,
25
]
.
F
i
gu
r
e
4
.
A
c
as
e o
f
f
i
r
e h
ots
po
t d
ete
c
te
d i
n a
f
ores
t f
i
r
e
A
s
s
um
e
to
de
f
i
ne
c
o
v
era
g
e
i
n
de
x
I
P
as
a
s
c
al
ar
v
a
l
u
e
r
ep
r
es
en
ti
n
g
t
he
p
erc
en
t
ag
e
of
c
ov
erag
e f
or the
area
un
d
e
r
th
e
m
on
i
tori
ng
at
a s
p
ec
i
f
i
c
ti
m
e a
s
:
(
2)
T
he
ba
s
i
c
m
od
el
c
om
po
ne
nt
i
s
a
W
S
N s
en
s
or nod
e d
ef
i
ne
d
as
a
v
ec
tor:
(
3)
where
d
i
s
a
r
an
g
e
of
s
en
s
or
tr
an
s
m
i
s
s
i
on
,
or
r
ad
i
us
of
tr
an
s
m
i
s
s
i
on
area,
th
e
a
r
ea
c
ov
er
ed
b
y
r
ad
i
o
s
i
gn
a
l
f
or
da
ta
ex
c
h
an
ge
wi
th
a
ne
i
gh
bo
r
i
ng
n
od
e.
E
(
t)
i
s
en
erg
y
a
v
a
i
l
a
bl
e
f
or
s
en
s
or
po
w
er
s
up
p
l
y
.
A
s
s
um
e
a
ho
m
og
en
ou
s
s
en
s
or
ne
t
wor
k
w
i
t
h
n
un
i
f
i
ed
t
y
p
e
s
e
ns
ors
an
d
on
e
hub
-
s
en
s
or
f
or
c
om
m
un
i
c
ati
on
wi
t
h
a
di
s
p
atc
he
r
n
od
e.
Net
wor
k
pa
r
am
ete
r
s
are
de
s
c
r
i
be
d
as
a v
ec
tor:
(
4)
where
n
i
s
the
n
um
be
r
of
s
en
s
ors
,
fo
i
s
t
he
f
r
eq
u
e
nc
y
of
r
eg
ul
ar
tr
an
s
m
i
s
s
i
on
s
,
an
d
Δ
E
i
s
en
erg
y
c
on
s
um
pti
on
pe
r
tr
an
s
m
i
s
s
i
on
.
A
s
s
um
e
tha
t
s
en
s
or
no
de
s
pe
r
i
od
i
c
a
l
l
y
tr
an
s
m
i
t
the
da
t
a
c
ol
l
ec
t
ed
to
the
ne
i
gh
b
ori
ng
no
de
s
.
E
ne
r
g
y
c
on
s
u
m
pti
on
Δ
E
i
nc
l
ud
es
a
l
s
o
en
erg
y
s
pe
nt
i
n
s
en
s
i
ng
an
d
da
t
a p
r
oc
es
s
i
n
g.
E
ac
h n
o
de
ha
s
t
wo rol
es
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
Mo
de
l
l
i
n
g o
f
wi
r
e
l
es
s
s
en
s
o
r
ne
twork
s
fo
r
d
ete
c
ti
on
l
a
n
d a
n
d f
ores
t…
(
E
v
i
z
a
l
A
bd
u
l
K
ad
i
r
)
2777
a.
s
en
s
i
ng
en
v
i
r
o
nm
en
tal
d
ata
an
d
i
ts
trans
m
i
s
s
i
on
.
b.
r
ec
ei
v
i
n
g d
a
ta
f
r
om
ne
i
gh
b
orin
g
no
de
s
an
d f
orw
ardi
ng
.
T
he
s
en
s
i
ng
r
ol
e
i
s
de
f
i
n
e
d
i
n
ac
c
ord
an
c
e
w
i
th
th
e
W
S
Ns
s
en
s
or
ne
tw
ork
ap
p
l
i
c
at
i
on
,
an
d
c
an
be
ea
s
i
l
y
i
nf
l
u
en
c
ed
wi
th
s
en
s
or
no
de
t
y
p
e
s
el
ec
ti
on
.
E
ne
r
g
y
c
o
ns
um
p
ti
on
Δ
E
i
s
thu
s
l
i
nk
ed
to
th
e
s
en
s
or
no
d
e
t
y
p
e
an
d
i
ts
v
a
l
ue
i
s
l
i
s
te
d
i
n
th
e
s
en
s
or
no
d
e
da
t
a
s
he
et.
T
he
f
orw
ardi
n
g
ne
i
gh
bo
r
i
ng
s
en
s
or
no
d
e
da
t
a
r
ol
e
i
s
prim
a
r
y
de
f
i
n
ed
b
y
c
o
m
m
un
i
c
ati
on
protoc
ol
.
W
S
Ns
s
i
m
ul
ato
r
ha
v
i
n
g
k
no
wl
e
dg
e
of
s
en
s
or
no
d
es
po
s
i
ti
on
s
a
nd
de
f
i
ne
s
pa
t
hs
f
or
da
ta
f
or
w
ard
i
n
g
em
pl
o
y
i
n
g
op
t
i
m
i
z
ati
on
a
l
g
orit
hm
s
.
A
s
s
u
m
e
tha
t
r
ou
ti
n
g
o
pti
m
i
z
ati
o
n
w
o
ul
d
b
e
i
m
pl
em
en
ted
i
n
th
e
r
ea
l
pr
oto
c
ol
as
w
el
l
.
I
n
order
t
o
s
i
m
pl
i
f
y
th
e
m
od
el
,
ea
c
h
s
en
s
or
no
de
i
s
a
w
are
of
i
ts
G
P
S
c
o
-
ord
i
n
a
tes
,
w
h
i
c
h
are
us
ed
i
n
c
om
m
un
i
c
ati
on
as
an
i
d
en
t
i
f
i
c
at
i
on
c
od
e.
I
t
i
s
al
s
o
as
s
um
ed
tha
t
the
h
u
b
n
od
e
i
ni
t
i
a
l
l
y
broadc
as
t
e
d
ac
r
os
s
a
l
l
the
n
od
es
.
B
as
ed
on
the
s
e
as
s
u
m
pti
on
s
i
t
i
s
po
s
s
i
b
l
e
to
i
m
pl
em
en
t
op
ti
m
i
z
e
d
r
ou
ti
ng
al
g
orit
hm
.
E
ne
r
g
y
c
on
s
um
pti
on
ne
ed
ed
f
or
r
ec
ei
v
i
ng
an
d
f
orw
ardi
ng
ne
i
gh
b
or
da
ta
i
s
Δ
E
.
O
bj
ec
t
un
de
r
s
urv
ei
l
l
an
c
e
i
s
m
od
el
ed
as
f
ou
r
-
s
i
de
s
tat
i
on
ar
y
p
ol
y
go
n
de
f
i
ne
d a
s
a
s
e
t:
(
5)
where
A
,
B
, C
an
d
D are
po
l
y
g
on
po
i
nts
wi
th
c
o
-
or
di
n
at
es
(
x
,
y
)
.
T
he
r
ol
e
of
W
S
Ns
hu
b
s
en
s
or
no
de
i
s
to
c
o
l
l
ec
t
d
ata
f
r
om
ea
c
h
s
en
s
or
no
d
e
an
d
f
orw
ard
t
he
da
ta
to
ba
s
e
s
tat
i
o
n
or
c
o
-
or
di
n
ati
on
c
e
nt
er.
Dat
a
p
ac
k
ag
e
r
ec
ei
v
ed
an
d
f
or
w
ard
ed
b
y
t
he
h
ub
no
d
e
c
on
t
ai
ns
orig
i
na
t
or
s
en
s
or
n
o
de
ad
dres
s
an
d
m
ea
s
ur
em
en
t
v
al
ue
s
(
tem
pe
r
atu
r
e,
hu
m
i
di
t
y
an
d
CO
2
)
.
T
he
W
S
N
hu
b
n
od
e
ha
s
un
i
nte
r
r
up
ted
po
wer
s
up
p
l
y
an
d
t
ha
t
c
o
m
m
un
i
c
ati
on
c
ha
nn
el
be
twee
n
t
he
hu
b
n
od
e
a
nd
c
o
-
ordi
n
ati
on
c
en
t
er
i
s
un
r
e
m
i
tti
ng
.
H
en
c
e,
s
i
m
ul
ati
on
i
s
tr
ea
t
i
n
g
th
e
hu
b
s
e
ns
or
a
s
“
c
on
s
ta
ntl
y
a
v
a
i
l
ab
l
e”.
T
he
m
ai
n
ob
j
ec
ti
v
e
of
the
s
i
m
ul
at
i
on
i
s
to
op
t
i
m
i
z
e
ne
t
w
ork
r
ou
tes
f
or
da
t
a
tr
an
s
m
i
s
s
i
on
f
r
o
m
s
en
s
or
no
de
s
to
the
h
ub
no
de
[
14
]
.
In
ad
di
t
i
o
n
of
the
us
e
an
d
m
od
el
of
f
i
r
e
ho
ts
po
t
s
en
s
or
to
prev
en
t
i
nc
i
de
n
t
of
f
i
r
e,
the
en
v
i
r
on
m
en
tal
s
en
s
or
i
n W
S
N
s
s
y
s
tem
to
de
tec
t
s
ev
era
l
of
pa
r
am
ete
r
s
tha
t
no
r
m
al
l
y
ap
p
ea
r
be
c
au
s
e
of
l
an
d
an
d
f
ores
t
f
i
r
e
s
uc
h
as
Car
bo
ne
Di
ox
i
de
(
Co
2
)
,
Ha
z
e
,
A
i
r
T
em
pe
r
atu
r
e
an
d
Hum
i
di
t
y
.
F
i
gu
r
e
5
s
ho
w
s
i
m
pa
c
t
f
or
en
v
i
r
o
nm
en
tal
be
c
au
s
e
of
l
an
d
or
f
ores
t
f
i
r
e,
c
as
e
r
ec
orde
d
f
r
o
m
P
e
k
a
nb
aru c
i
t
y
i
n R
i
a
u P
r
o
v
i
nc
e o
f
In
d
on
es
i
a.
F
i
gu
r
e
5
.
T
op
o
l
og
y
of
W
S
N
s
en
s
or nod
es
de
pl
o
y
i
n f
or
es
t f
or f
i
r
e d
ete
c
ti
on
In
ac
tu
al
prac
ti
c
a
l
t
he
s
p
e
ed
of
wi
nd
r
el
ate
d
i
nf
or
m
ati
on
c
an
be
de
t
erm
i
ne
ei
t
h
er
b
y
de
d
i
c
ate
d
di
s
tr
i
b
ute
d
w
i
n
d
s
en
s
ors
de
pl
o
y
e
d
as
pa
r
t
of
f
ores
t
f
i
r
e
s
en
s
or
be
s
i
de
tem
pe
r
atu
r
e,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
27
7
2
-
2781
2778
pH,
a
nd
c
arb
on
s
e
ns
or
to
the
ar
ea
of
f
ores
t
to
b
e
pr
ote
c
ted
,
or
t
he
d
ata
c
an
g
et
to
the
l
oc
a
l
m
ete
orol
og
i
c
a
l
s
t
ati
on
s
i
n
the
s
am
e
ge
ne
r
a
l
r
eg
i
o
n.
T
he
f
ores
t
f
i
r
e
s
en
s
or
i
n
th
e
f
r
on
t
c
ha
r
ac
teri
s
ti
c
s
(
i
.e.
f
ores
t
c
el
l
s
c
a
l
e
c
oo
r
d
i
n
ate
s
,
f
l
am
e
s
i
z
e)
are
es
ti
m
ate
d
pe
r
i
od
i
c
al
l
y
b
y
a
f
i
r
e
s
pread
pred
i
c
ti
o
n
progr
am
.
T
he
f
ores
t
tem
pe
r
atu
r
e
f
i
el
d
m
od
el
i
ng
i
n
t
hi
s
c
as
e
m
i
gh
t
be
th
ou
g
ht
as
an
op
er
ati
on
(
a
nd
s
of
t
war
e
c
om
po
ne
nt)
ev
ok
ed
at
the
en
d
of
ea
c
h
i
ter
ati
on
(
t
i
m
e
s
tep
)
of
a
f
i
r
e
s
pread
s
i
m
ul
ati
o
n
c
om
p
on
en
t
w
h
i
c
h
ge
ne
r
at
es
pre
di
c
ti
on
s
f
or
the
ne
w
f
ores
t
f
i
r
e
f
r
on
t
to
en
d
of
l
oc
ati
o
ns
an
d
f
l
am
e
c
ha
r
ac
teri
s
t
i
c
s
,
us
i
ng
ar
ea
s
pe
c
i
f
i
c
s
tat
i
c
i
nf
orm
ati
on
an
d
d
y
n
am
i
c
i
nf
orm
ati
on
(
wi
n
d s
pe
e
d a
n
d d
i
r
ec
t
i
o
n).
4.
P
er
f
o
r
m
ance
E
v
aluat
io
n
F
ores
t
f
i
r
es
are
a
na
tura
l
an
d
r
ec
urr
en
t
ph
e
no
m
en
o
n
or
m
an
m
ad
e,
i
n
m
an
y
c
as
es
of
the
w
or
l
d.
B
urni
ng
ar
ea
s
a
r
e
m
ai
nl
y
l
oc
ate
d
i
n
t
em
pe
r
atu
r
e
c
l
i
m
ate
s
where
i
ts
r
ai
nf
al
l
i
s
h
i
gh
en
ou
gh
to
e
na
b
l
e
a
s
i
gn
i
f
i
c
an
t
l
e
v
e
l
of
v
eg
eta
t
i
o
n,
bu
t
i
n
s
um
m
er
s
s
es
s
i
on
are
v
e
r
y
ho
t
an
d
dr
y
en
v
i
r
on
m
en
t,
be
ab
l
e
to
c
r
e
ate
a
d
an
g
erous
f
ue
l
l
oa
d.
G
l
ob
a
l
w
arm
i
ng
w
i
l
l
c
o
ntri
b
ute
to
i
nc
r
ea
s
e
th
e n
um
be
r
an
d
i
m
po
r
tan
c
e
of
th
es
e
di
s
as
ters
. I
n e
v
er
y
s
ea
s
on
,
no
t
on
l
y
are
tho
us
an
ds
of
f
ores
t
he
c
tares
d
es
tr
o
y
e
d
b
y
wi
l
d
l
an
d
f
i
r
es
,
bu
t
a
l
s
o
prop
erti
es
,
as
s
ets
an
d
p
ub
l
i
c
r
es
ou
r
c
es
an
d
f
ac
i
l
i
ti
es
are
de
s
tr
o
y
e
d
be
c
au
s
e o
f
f
i
r
e.
A
f
ores
t
f
i
r
e
i
n
g
en
era
l
a
d
y
n
am
i
c
ph
en
om
en
on
t
ha
t
m
a
y
c
ha
n
ge
s
i
ts
pr
op
ert
i
es
an
d
be
ha
v
i
or
b
y
t
he
t
i
m
e
f
r
o
m
on
e
pl
ac
e
to
an
oth
er
an
d
wi
th
the
pa
s
s
ag
e
of
ti
m
e.
I
n
the
f
ac
t
tha
t
the
f
ores
t
f
ue
l
av
ai
l
ab
l
e
i
n
a
gi
v
en
l
oc
at
i
on
i
s
l
i
m
i
ted
,
f
or
a
f
i
r
e
to
c
on
ti
nu
e
i
t
m
u
s
t
s
pread
to
ne
i
gh
b
orin
g
f
ue
l
.
T
hi
s
i
s
pe
r
f
or
m
ed
throug
h
the
c
om
pl
ex
he
at
s
pread
to
n
ei
gh
bo
r
i
n
g
f
ue
l
an
d
pe
r
f
or
m
ed
throu
gh
the
c
o
m
pl
ex
f
i
r
e
be
ha
v
i
or.
A
n
oth
er
ap
proac
h
i
s
al
s
o
ba
s
e
d
on
th
e
W
S
N
s
pa
r
ad
i
gm
ha
s
b
ee
n
de
s
i
gn
ed
an
d
d
ev
el
o
pe
d
i
n
the
c
on
tex
t
of
a
r
es
ea
r
c
h
proj
ec
t
th
at
i
nc
l
ud
e
d
al
l
t
he
k
e
y
ac
tors
i
n
f
ore
s
t
as
w
e
l
l
as
f
i
r
e
f
i
gh
ti
ng
f
or
op
erati
on
s
.
T
hi
s
un
i
qu
e
pro
po
s
ed
ec
os
y
s
tem
ha
s
prov
i
de
d
the
s
ol
u
ti
on
w
i
t
h
a
ho
l
i
s
t
i
c
pe
r
s
pe
c
ti
v
e
tha
t
r
es
u
l
ts
i
n
a
s
et
o
f
di
s
ti
ng
u
i
s
hi
ng
f
ea
tures
,
whi
c
h
al
l
no
de
t
y
pe
s
c
an
i
nc
l
ud
e
en
v
i
r
o
nm
en
t
an
d
m
ete
orol
og
i
c
a
l
s
en
s
ors
. Fi
gu
r
e
6 s
ho
w
s
a
W
S
Ns
propo
s
ed
n
od
e s
c
e
n
ario
f
or l
a
nd
an
d f
ores
t f
i
r
e
de
tec
t
i
on
.
F
i
gu
r
e
6
.
A
W
S
N s
en
s
or nod
es
prop
os
e u
s
e Z
i
g
B
ee
s
tan
da
r
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
Mo
de
l
l
i
n
g o
f
wi
r
e
l
es
s
s
en
s
o
r
ne
twork
s
fo
r
d
ete
c
ti
on
l
a
n
d a
n
d f
ores
t…
(
E
v
i
z
a
l
A
bd
u
l
K
ad
i
r
)
2779
S
c
en
ar
i
o
as
i
n
f
i
gu
r
e
6
s
h
o
w
s
a
s
c
he
m
ati
c
al
l
y
s
tr
uc
t
ure
propos
e
d
of
the
d
ev
el
op
m
en
t
Z
i
gB
ee
-
W
S
Ns
-
ba
s
ed
s
y
s
te
m
f
or
l
an
d
an
d
f
ores
t
f
i
r
e
de
tec
ti
on
a
nd
prot
ec
ti
o
n
m
an
ag
em
en
t
,
c
on
s
i
s
ti
n
g
of
m
ul
ti
-
s
en
s
or
no
de
s
,
c
o
ordi
na
t
ors
,
c
l
us
ter
he
a
ds
,
r
ou
t
ers
an
d
r
e
m
ote
de
c
i
s
i
on
s
erv
er.
T
hi
s
c
l
us
ter
-
tr
ee
n
et
w
ork
top
ol
o
g
y
s
tr
uc
t
ure
propos
es
de
s
i
g
n
t
o
r
ed
uc
e
the
l
os
s
of
en
erg
y
an
d
da
ta
p
ac
k
ag
e
whi
l
e
tr
an
s
f
err
i
ng
.
Z
i
g
B
e
e
tec
hn
i
qu
e
i
s
a
g
l
ob
al
s
ta
n
da
r
d
ba
s
e
d
on
IE
E
E
8
02
.
15
.4
ap
pl
i
c
ab
l
e
f
or
l
o
w
-
r
at
e
w
i
r
el
es
s
P
ers
on
al
A
r
ea
N
et
w
ork
s
(
P
A
N)
.
Z
i
gB
e
e
i
s
o
ne
of
the
wi
r
el
es
s
ne
t
wor
k
s
tan
da
r
ds
targ
ete
d
at
l
o
w
p
o
w
er
s
en
s
or
tha
t
a
pp
l
y
i
n
m
ul
t
i
f
r
eq
ue
nc
i
es
86
8
M
H
z
or
9
15
M
H
z
an
d
2.4
G
H
z
.
T
he
tec
hn
i
c
a
l
ad
v
an
tag
e
prop
os
es
of
Z
i
gB
e
e
i
s
to
of
f
er
a
s
y
s
t
em
w
i
th
l
on
g
b
att
er
y
l
i
f
e,
s
m
al
l
s
i
z
e,
l
o
w
-
c
os
t,
hi
gh
r
e
l
i
a
bi
l
i
t
y
an
d
au
tom
ati
c
or
s
e
m
i
-
au
tom
ati
c
i
ns
t
al
l
at
i
on
.
T
he
r
ef
o
r
e,
i
n
th
i
s
de
v
el
op
m
en
t
de
s
i
gn
W
S
Ns
no
de
t
o
ac
h
i
e
v
e
an
op
ti
m
al
c
ho
i
c
e
f
or
f
ores
t
f
i
r
e
de
tec
ti
on
a
nd
m
on
i
tori
n
g
[
26
]
.
F
i
gu
r
e
7
s
ho
w
s
ac
t
ua
l
f
ab
r
i
c
at
ed
s
en
s
or
r
ea
d
y
to
d
ep
l
o
y
,
b
ef
ore
s
en
s
or
no
d
e
de
p
l
o
y
i
n
t
he
f
i
el
d
t
he
s
en
s
or
n
od
es
ha
v
e
to
c
on
f
i
gu
r
e b
as
ed
on
d
es
i
g
n
a
nd
r
e
qu
i
r
em
en
t.
F
i
gu
r
e
7
.
A
W
S
N s
en
s
or nod
es
prop
os
e u
s
e Z
i
g
B
ee
s
tan
da
r
d
A
c
tua
l
ha
r
d
war
e
o
n
W
S
Ns
no
de
f
or
f
i
r
e
ho
ts
p
ot
de
tec
t
i
on
an
d
m
on
i
tor
i
ng
c
a
n
be
f
ou
nd
i
n
m
an
y
t
y
p
es
i
n
the
m
ar
k
e
t.
W
he
r
e
te
m
pe
r
atu
r
e,
hu
m
i
di
t
y
,
s
m
o
k
e
an
d
c
arbon
s
en
s
or
i
ns
tal
l
e
d
i
n
the
n
od
e
to
de
t
ec
t
al
l
the
pa
r
am
ete
r
tha
t
hi
g
h
r
el
at
i
o
n
to
the
f
ores
t
f
i
r
e.
A
l
l
th
e
n
od
es
w
i
l
l
s
en
d
a
da
ta
or
m
es
s
ag
e
to
the
W
S
Ns
c
oo
r
di
n
ato
r
tha
t
ha
s
f
un
c
ti
on
to
r
ec
ei
v
e
al
l
i
nf
orm
ati
on
f
r
o
m
no
de
s
c
att
ered.
P
r
op
os
e
d
m
on
i
tori
ng
s
y
s
tem
e
x
pe
c
ted
t
o
de
tec
t
an
y
a
bn
orm
al
i
t
y
i
n
en
v
i
r
on
m
en
tal
f
or
l
a
nd
a
nd
f
ores
t
f
i
r
e,
m
on
i
tori
ng
s
y
s
tem
no
r
m
al
l
y
us
ed
b
y
g
ov
ernm
en
t
i
ns
ti
t
uti
on
or
a
ge
nc
y
as
s
i
g
n
to
do
a
m
on
i
tor
i
ng
.
W
i
th
a
ne
w
tec
h
no
l
og
y
pro
po
s
ed
w
i
t
h
s
m
ar
t
s
en
s
ors
,
the
s
y
s
t
em
m
a
y
ad
op
t
b
y
m
an
y
c
om
p
an
y
to
de
tec
t
a
nd
m
on
i
tor
i
ng
en
v
i
r
on
m
en
tal
ba
s
ed
on
th
e
y
ar
e
pu
r
po
s
e.
F
or
ex
am
pl
e,
a
pa
p
er
a
nd
pu
b
c
om
pa
n
y
m
a
y
us
e
thi
s
m
on
i
tor
i
ng
s
y
s
t
em
f
or
de
tec
ti
on
f
i
r
e
or
ho
ts
po
t
at
t
he
y
are
f
arm
i
ng
area.
F
urtherm
ore,
t
he
m
on
i
tori
n
g
s
y
s
t
em
c
an
be
us
ed
f
or
c
om
m
un
i
t
y
f
or
th
e
y
are
t
o
k
no
w
en
v
i
r
on
m
en
tal
s
ta
tu
s
s
uc
h
as
ai
r
qu
a
l
i
t
y
,
t
em
pe
r
atu
r
e,
hu
m
i
di
t
y
,
etc
.
A
m
ob
i
l
e
a
pp
l
i
c
at
i
on
c
a
n
be
do
n
e
ba
s
e
d
of
da
ta
c
o
l
l
ec
ted
the
n
c
om
m
un
i
t
y
be
ab
l
e
t
o
c
he
c
k
en
v
i
r
on
m
en
ta
l
b
y
r
em
ote
i
n
m
ob
i
l
e
ph
on
e
or
oth
ers
m
ob
i
l
e
de
v
i
c
e.
T
he
ap
pl
i
c
at
i
on
a
nd
prod
uc
t
po
t
en
t
i
a
l
f
or
m
ar
k
et
an
d
ne
w
no
v
e
l
t
y
ba
s
ed
o
n
s
m
ar
t
s
en
s
or
de
v
e
l
op
ed
,
a
de
c
i
s
i
on
e
as
i
er
t
o
d
o
be
c
a
us
e
ha
v
e
s
om
e
ba
c
k
ground
an
d
r
e
al
da
t
a.
Dur
i
n
g
r
es
ea
r
c
h
an
d
de
v
e
l
op
m
en
t
of
s
m
a
r
t
m
on
i
tori
n
g
s
y
s
t
em
,
go
v
ernm
en
t
an
d
s
o
m
e
priv
at
e
i
ns
ti
t
uti
on
s
u
c
h
as
i
nd
us
tr
i
a
l
an
d
c
om
m
un
i
t
y
ha
v
e
t
o
i
nv
o
l
v
e
i
n
t
hi
s
proj
ec
t.
Inf
orm
ati
on
of
area
wi
th
hi
g
h
r
i
s
k
an
d
pl
ac
em
en
t
of
s
en
s
or
ba
s
e
s
tat
i
o
n
i
n
c
orr
ec
t
l
oc
a
ti
o
n
i
s
v
er
y
i
m
po
r
tan
t
t
o
ac
hi
e
v
e
f
as
ter
an
d
ac
c
urat
e
da
t
a
to
s
en
d
to
m
on
i
tor
i
ng
s
y
s
tem
.
T
hu
s
,
s
o
m
e
i
nfo
r
m
ati
on
f
r
o
m
l
oc
al
c
om
m
un
i
t
y
i
s
r
ea
l
l
y
h
el
p
i
ng
to
de
term
i
ne
s
en
s
or
l
oc
at
i
o
n.
G
o
v
ernm
en
t
i
ns
ti
tut
i
on
as
w
e
l
l
be
c
au
s
e
t
o
ge
t
l
i
c
en
s
e
t
o
en
ter
i
n
s
om
e
of
area
tha
t
un
de
r
c
o
ntrol
of
go
v
ernm
en
t
f
or
ex
am
pl
e
protec
ted
f
ores
t a
r
ea
an
d s
pe
c
i
a
l
l
an
d
f
or i
nd
us
tr
i
a
l
et
c.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
27
7
2
-
2781
2780
5
. Con
clus
ion
Dev
el
o
pm
en
t
of
W
S
N
s
no
de
s
f
or
l
an
d
a
nd
f
ores
t
f
i
r
e
de
tec
ti
o
n,
f
urtherm
o
r
e
f
or
m
on
i
tori
ng
h
av
e
be
en
m
od
e
l
l
e
d.
In
t
hi
s
c
as
e
the
de
s
i
gn
an
d
an
a
l
y
s
i
s
us
e
m
ath
e
m
ati
c
al
ap
pro
ac
h a
c
c
ordi
ng
to
t
he
area h
av
e t
o c
ov
er
w
h
i
c
h
i
n
th
e
who
l
e
Ri
a
u
P
r
ov
i
nc
e
i
n
In
do
ne
s
i
a.
A
i
r
tem
pe
r
atu
r
e
an
d
hu
m
i
di
t
y
,
ha
z
e
a
nd
C
o2
s
en
s
or
are
hi
g
h
l
i
gh
t
i
n
th
i
s
c
as
e
be
c
au
s
e
of
tho
s
e
pa
r
am
ete
r
s
are
ba
s
i
c
p
ar
am
ete
r
s
to
the
f
i
r
e
h
ots
po
t
c
as
e
ei
the
r
i
n
t
he
l
a
nd
or
f
ores
t
area.
P
r
op
os
e
d
d
es
i
g
n
s
en
s
ors
no
de
us
e
Z
i
g
B
ee
m
od
el
,
wi
t
h
l
o
w
po
wer
th
en
s
e
ns
or
no
de
s
c
a
n
us
e
i
n
l
o
ng
l
i
f
e
as
no
de
po
wer
e
d
b
y
ba
t
ter
y
.
I
n
order
to
c
o
v
er
the
w
h
ol
e
of
Ri
a
u
pro
v
i
nc
e,
m
i
ni
m
u
m
ha
v
e
to
c
r
ea
te
ne
t
wor
k
c
o
ordi
n
ato
r
i
n
ea
c
h
of
area
a
nd
a
ga
te
w
a
y
to
ac
c
es
s
i
n
s
erv
er
(
c
l
ou
d
da
ta
ba
s
e)
as
wel
l
m
on
i
tori
ng
c
o
m
pu
ter.
T
he
oreti
c
al
p
r
op
os
ed
c
on
c
e
pt
of
W
S
Ns
v
er
y
a
pp
l
i
c
a
bl
e
to
us
e
f
or
d
ete
c
ti
on
f
ores
t
f
i
r
e,
es
pe
c
i
al
l
y
i
n
Ri
a
u
P
r
o
v
i
nc
e
i
n
Ind
on
es
i
a.
E
s
t
i
m
ati
on
of
n
um
be
r
s
en
s
or
no
de
s
to
c
ov
er
a
n
area
di
s
c
us
s
ed
to
de
term
i
ne
h
o
w
bi
g
t
he
W
S
N
s
y
s
tem
an
d
ac
c
urac
y
f
or dete
c
ti
o
n f
ores
t f
i
r
e.
A
c
kno
w
ledg
ement
A
uth
ors
w
o
ul
d
l
i
k
e
to
s
a
y
tha
nk
y
ou
to
M
i
n
i
s
tr
y
of
Res
ea
r
c
h
an
d
H
i
gh
er
E
du
c
ati
on
(
RIS
T
E
K
DI
K
T
I)
of
Ind
o
ne
s
i
a
an
d
Un
i
v
ers
i
t
i
T
ek
no
l
og
i
P
etron
as
,
Ma
l
a
y
s
i
a
f
or
f
un
di
n
g
thi
s
r
es
ea
r
c
h
as
wel
l
as
Un
i
v
ers
i
tas
Is
l
am
Ri
au
to
s
u
p
po
r
t
t
he
f
ac
i
l
i
t
i
es
and
th
e
l
a
bo
r
at
or
y
f
or
s
i
m
ul
ati
on
an
d
te
s
t
i
ng
.
Ref
er
en
ce
s
[1
]
Y
u
l
i
a
n
ti
N,
Hay
a
s
a
k
a
H,
Us
u
A.
Rec
e
n
t
Fo
re
s
t
a
n
d
Pe
a
t
F
i
r
e
T
re
n
d
s
i
n
In
d
o
n
e
s
i
a
T
h
e
L
a
t
e
s
t
De
c
a
d
e
b
y
M
O
DIS Ho
ts
p
o
t
Dat
a
.
G
l
o
b
a
l
En
v
i
ro
n
m
e
n
ta
l
R
e
s
e
a
rc
h
.
2
0
1
2
;
1
6
(2
2
)
:
1
0
5
-
1
1
6.
[2
]
M
Bu
c
e
S,
I
Nen
g
a
h
Su
ra
ti
J
,
Nit
y
a
Ad
e
S,
Dew
a
y
a
n
y
S,
It
a
C,
Zh
a
n
g
Y
,
e
t
a
l
.
A
l
g
o
r
i
th
m
fo
r
d
e
te
c
ti
n
g
d
e
fo
re
s
ta
t
i
o
n
a
n
d
fo
re
s
t
d
e
g
r
a
d
a
ti
o
n
u
s
i
n
g
v
e
g
e
t
a
ti
o
n
i
n
d
i
c
e
s
.
TEL
KO
M
NIKA
Te
l
e
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
,
Com
p
u
ti
n
g
,
El
e
c
tro
n
i
c
s
a
n
d
C
o
n
tro
l
.
2
0
1
9
;
1
7
(5
):
2
3
3
5
-
45.
[3
]
K
i
m
S,
L
e
e
W
,
Pa
r
k
Y
s
,
L
e
e
H
W
,
L
e
e
Y
T
,
e
d
i
to
r
s
.
Fo
re
s
t
fi
re
m
o
n
i
to
r
i
n
g
s
y
s
t
e
m
b
a
s
e
d
o
n
a
e
r
i
a
l
i
m
a
g
e
.
2
0
1
6
3
rd
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Con
f
e
re
n
c
e
o
n
In
f
o
rm
a
ti
o
n
a
n
d
C
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
fo
r
Dis
a
s
te
r M
a
n
a
g
e
m
e
n
t
(
ICT
-
D
M
).
13
-
1
5
De
c
.
2
0
1
6
.
[4
]
L
e
i
Z,
L
u
J
,
e
d
i
to
r
s
.
Dis
tr
i
b
u
t
e
d
c
o
v
e
ra
g
e
o
f
fo
re
s
t
fi
r
e
b
o
rd
e
r
b
a
s
e
d
o
n
W
SN
.
2
0
1
0
2
n
d
I
n
te
rn
a
t
i
o
n
a
l
Con
fe
re
n
c
e
o
n
I
n
d
u
s
tri
a
l
a
n
d
I
n
fo
rm
a
ti
o
n
Sy
s
te
m
s
.
10
-
1
1
J
u
l
y
2
0
1
0
.
[5
]
G
o
o
g
l
e
.
G
o
o
g
l
e
Ea
rth
:
G
o
o
g
l
e
.I
n
c
;
2
0
1
8
.
[6
]
M
o
h
a
p
a
tra
S,
Kh
i
l
a
r
PM
,
e
d
i
t
o
rs
.
F
o
re
s
t
fi
r
e
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
a
n
d
d
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
fa
u
l
t
y
n
o
d
e
s
u
s
i
n
g
wir
e
l
e
s
s
s
e
n
s
o
r n
e
two
rk
.
2
0
1
6
I
EEE
R
e
g
i
o
n
1
0
Co
n
fe
r
e
n
c
e
(T
ENC
O
N).
22
-
2
5
No
v
.
2
0
1
6
.
[7
]
M
a
n
o
l
a
k
o
s
ES,
M
a
n
a
ta
k
i
s
D
V,
X
a
n
th
o
p
o
u
l
o
s
G
.
Te
m
p
e
r
a
tu
re
Fi
e
l
d
M
o
d
e
l
i
n
g
a
n
d
Si
m
u
l
a
ti
o
n
o
f
Wi
re
l
e
s
s
Se
n
s
o
r
Net
wor
k
Be
h
a
v
i
o
u
r
Duri
n
g
A
Sp
r
e
a
d
i
n
g
Wi
l
d
fi
re
.
1
6
t
h
Eu
ro
p
e
a
n
Si
g
n
a
l
P
ro
c
e
s
s
i
n
g
Con
fe
re
n
c
e
(EUSIPCO
2
0
0
8
);
Au
g
u
s
t
2
5
-
2
9
,
2
0
0
8
;
L
a
u
s
a
n
n
e
,
Sw
i
tz
e
rl
a
n
d
:
EUR
ASIP.
2
0
0
8
.
[8
]
Ka
d
i
r
EA,
Ef
e
n
d
i
A,
Ro
s
a
SL
,
e
d
i
to
rs
.
A
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
L
o
Ra
W
AN
Se
n
s
o
r
a
n
d
Io
T
fo
r
En
v
i
ro
n
m
e
n
ta
l
M
o
n
i
to
ri
n
g
i
n
Ria
u
Pro
v
i
n
c
e
In
d
o
n
e
s
i
a
.
5
th
In
te
r
n
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
re
n
c
e
o
n
El
e
c
tri
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
,
Com
p
u
t
e
r Sc
i
e
n
c
e
a
n
d
I
n
fo
r
m
a
ti
c
s
(EECSI
2
0
1
8
)
.
M
a
l
a
n
g
:
2
0
1
8
.
[9
]
Sa
b
i
t
H,
Al
An
b
u
k
y
a
A,
G
h
o
l
a
m
Ho
s
s
e
i
n
i
b
H.
W
i
re
l
e
s
s
S
e
n
s
o
r
Ne
two
rk
Ba
s
e
d
Wi
l
d
fi
r
e
Ha
z
a
rd
Pre
d
i
c
ti
o
n
S
y
s
t
e
m
M
o
d
e
l
i
n
g
.
T
h
e
2
n
d
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
re
n
c
e
o
n
A
m
b
i
e
n
t
Sy
s
te
m
s
,
Net
w
o
rk
s
a
n
d
T
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
:
Pro
c
e
d
i
a
Co
m
p
u
te
r Sc
i
e
n
c
e
.
2
0
1
1
;
5
:
106
-
1
1
4
.
[1
0
]
Ka
d
i
r;
EA,
Ro
s
a
;
SL
,
Y
u
l
i
a
n
ti
A.
Dev
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
WSN
fo
r
Det
e
c
t
i
o
n
Fo
re
s
t
Fi
re
i
n
Ria
u
Pro
v
i
n
c
e
In
d
o
n
e
s
i
a
.
2
nd
In
t
e
rn
a
t
i
o
n
a
l
Con
fe
re
n
c
e
O
n
El
e
c
tri
c
a
l
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
An
d
Co
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
;
Ba
n
g
k
a
,
In
d
o
n
e
s
i
a
:
IEEE.
2
0
1
8
.
[1
1
]
Hef
e
e
d
a
M
,
Ba
g
h
e
ri
M
.
Fo
re
s
t
Fi
re
M
o
d
e
l
i
n
g
a
n
d
Ea
r
l
y
Det
e
c
ti
o
n
u
s
i
n
g
W
i
r
e
l
e
s
s
S
e
n
s
o
r
Net
w
o
rk
s
.
Ad
Ho
c
&
S
e
n
s
o
r
W
i
r
e
l
e
s
s
N
e
t
work
s
.
2
0
0
8
;
7:
169
-
224.
[1
2
]
Y
a
n
X
,
Che
n
g
H,
Y
u
Y
Z
W
,
H
u
a
n
g
H,
Zh
e
n
g
X
.
Rea
l
-
T
i
m
e
Id
e
n
t
i
fi
c
a
ti
o
n
o
f
Sm
o
l
d
e
ri
n
g
a
n
d
Fl
a
m
i
n
g
Com
b
u
s
ti
o
n
P
h
a
s
e
s
i
n
Fo
r
e
s
t
Us
i
n
g
a
W
i
re
l
e
s
s
S
e
n
s
o
r
N
e
tw
o
rk
-
Ba
s
e
d
M
u
l
ti
-
Se
n
s
o
r
S
y
s
te
m
a
n
d
Arti
fi
c
i
a
l
Ne
u
ra
l
Ne
tw
o
rk
.
Se
n
s
o
rs
.
2
0
1
6
;
1
6
(1
2
2
8
)
:
1
-
1
0
.
[1
3
]
Ka
d
i
r
EA,
Ro
s
SL
,
Y
u
l
i
a
n
ti
A
.
Ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
o
f
W
SN
s
fo
r
Det
e
c
t
i
o
n
L
a
n
d
a
n
d
Fo
re
s
t
F
i
re
i
n
Ri
a
u
Pro
v
i
n
c
e
I
n
d
o
n
e
s
i
a
.
I
n
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Co
n
fe
re
n
c
e
O
n
El
e
c
tri
c
a
l
En
g
i
n
e
e
r
i
n
g
A
n
d
Co
m
p
u
t
e
r
Sc
i
e
n
c
e
(ICECO
S);
2
0
1
8
;
B
a
n
g
k
a
Be
l
i
t
u
n
g
:
IEEE
.
2
0
1
8
.
[1
4
]
Ak
s
a
m
o
v
i
c
A,
Heb
i
b
o
v
i
c
M
,
Bo
s
k
o
v
i
c
D
.
F
o
re
s
t
fi
r
e
e
a
rl
y
d
e
te
c
ti
o
n
s
y
s
te
m
d
e
s
i
g
n
u
t
i
l
i
s
i
n
g
th
e
W
S
N
s
i
m
u
l
a
t
o
r
.
2
0
1
7
X
X
VI
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
r
e
n
c
e
o
n
In
fo
r
m
a
ti
o
n
,
Com
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
a
n
d
Au
to
m
a
t
i
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
(I
CAT
)
.
26
-
2
8
O
c
t.
2
0
1
7
.
[1
5
]
Li
u
Y
,
L
i
u
Y
,
X
u
H,
T
e
o
KL
.
Fo
re
s
t
fi
r
e
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
,
d
e
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
d
e
c
i
s
i
o
n
m
a
k
i
n
g
s
y
s
t
e
m
s
b
y
wi
re
l
e
s
s
s
e
n
s
o
r n
e
two
rk
.
2
0
1
8
Ch
i
n
e
s
e
Co
n
tro
l
An
d
De
c
i
s
i
o
n
Co
n
f
e
re
n
c
e
(CCD
C).
9
-
1
1
J
u
n
e
2
0
1
8
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
Mo
de
l
l
i
n
g o
f
wi
r
e
l
es
s
s
en
s
o
r
ne
twork
s
fo
r
d
ete
c
ti
on
l
a
n
d a
n
d f
ores
t…
(
E
v
i
z
a
l
A
bd
u
l
K
ad
i
r
)
2781
[1
6
]
Ka
n
s
a
l
A,
Si
n
g
h
Y
,
Ku
m
a
r
N,
M
o
h
i
n
d
ru
V
,
e
d
i
t
o
rs
.
Det
e
c
ti
o
n
o
f
fo
r
e
s
t
fi
r
e
s
u
s
i
n
g
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
te
c
h
n
i
q
u
e
:
A
p
e
r
s
p
e
c
ti
v
e
.
2
0
1
5
T
h
i
rd
In
te
r
n
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
r
e
n
c
e
o
n
Im
a
g
e
I
n
fo
r
m
a
ti
o
n
Pro
c
e
s
s
i
n
g
(ICII
P).
21
-
2
4
De
c
.
2
0
1
5
.
[1
7
]
Pa
n
t
D,
V
e
rm
a
S,
Dhu
l
i
y
a
P.
A
s
t
u
d
y
o
n
d
i
s
a
s
te
r
d
e
te
c
ti
o
n
a
n
d
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
u
s
i
n
g
W
SN
i
n
Him
a
l
a
y
a
n
re
g
i
o
n
o
f
Utta
r
a
k
h
a
n
d
.
2
0
1
7
3
r
d
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
re
n
c
e
o
n
Ad
v
a
n
c
e
s
i
n
Com
p
u
t
i
n
g
,C
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
&
Au
to
m
a
ti
o
n
(I
CAC
CA) (Fa
l
l
)
.
15
-
1
6
Se
p
t.
2
0
1
7
.
[
18
]
Ara
n
z
a
z
u
-
Su
e
s
c
u
n
C,
Card
e
i
M
.
Dis
tri
b
u
te
d
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
fo
r
e
v
e
n
t
re
p
o
rti
n
g
i
n
m
o
b
i
l
e
-
s
i
n
k
W
SN
s
f
o
r
In
te
rn
e
t
o
f
T
h
i
n
g
s
.
Ts
i
n
g
h
u
a
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
Te
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
7
;
22
(4
):
413
-
2
6
.
[
19
]
Sa
b
ri
Y
,
Ka
m
o
u
n
NE,
e
d
i
to
r
s
.
A
p
ro
to
ty
p
e
fo
r
wir
e
l
e
s
s
s
e
n
s
o
r
n
e
two
r
k
s
to
th
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
f
o
re
s
t
fi
r
e
s
i
n
l
a
r
g
e
-
s
c
a
l
e
.
2
0
1
2
Ne
x
t
G
e
n
e
ra
ti
o
n
Ne
tw
o
rk
s
a
n
d
S
e
rv
i
c
e
s
(NG
NS)
.
2
-
4
De
c
.
2
0
1
2
.
[
20
]
Il
l
i
a
n
o
VP,
L
u
p
u
EC.
Det
e
c
t
i
n
g
M
a
l
i
c
i
o
u
s
Dat
a
I
n
j
e
c
ti
o
n
s
i
n
Ev
e
n
t
Det
e
c
ti
o
n
W
i
re
l
e
s
s
Se
n
s
o
r
Net
w
o
rk
s
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
Ne
two
r
k
a
n
d
Se
r
v
i
c
e
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t.
2
0
1
5
;
1
2
(3
):
4
9
6
-
5
1
0
.
[2
1
]
Ka
d
i
r
EA,
Ros
a
SL
,
G
u
n
a
w
a
n
H.
Ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
o
f
RFID
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
a
n
d
e
-
s
e
a
l
i
n
c
o
n
ta
i
n
e
r
te
rm
i
n
a
l
p
ro
c
e
s
s
.
2
0
1
6
4
th
I
n
t
e
rn
a
t
i
o
n
a
l
Co
n
fe
re
n
c
e
o
n
I
n
fo
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
Co
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
(I
CoI
CT
).
25
-
2
7
M
a
y
2
0
1
6
.
[2
2
]
Sa
o
u
d
i
M
,
Bo
u
n
c
e
u
r
A,
Eu
l
e
r
R,
Ke
c
h
a
d
i
T
,
Cuz
z
o
c
re
a
A
.
En
e
rg
y
-
E
ff
i
c
i
e
n
t
Dat
a
M
i
n
i
n
g
Te
c
h
n
i
q
u
e
s
fo
r
Em
e
rg
e
n
c
y
Det
e
c
t
i
o
n
i
n
Wi
re
l
e
s
s
Se
n
s
o
r
Net
wor
k
s
.
2
0
1
6
I
n
tl
IEEE
Co
n
fe
re
n
c
e
s
o
n
Ubi
q
u
i
t
o
u
s
In
te
l
l
i
g
e
n
c
e
&
Com
p
u
ti
n
g
,
Ad
v
a
n
c
e
d
a
n
d
T
ru
s
te
d
Com
p
u
t
i
n
g
,
Sc
a
l
a
b
l
e
Co
m
p
u
ti
n
g
a
n
d
Com
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
,
Clo
u
d
a
n
d
Bi
g
Dat
a
Com
p
u
t
i
n
g
,
In
t
e
rn
e
t
o
f
Pe
o
p
l
e
,
a
n
d
S
m
a
rt
W
o
rl
d
Con
g
re
s
s
(UIC/AT
C/Sc
a
l
Com
/CBDC
o
m
/
Io
P/Sm
a
r
t
W
o
rl
d
)
.
18
-
2
1
J
u
l
y
2
0
1
6
.
[2
3
]
Sa
s
i
re
k
h
a
S,
Sw
a
m
y
n
a
th
a
n
S.
Clu
s
te
r
-
c
h
a
i
n
m
o
b
i
l
e
a
g
e
n
t
ro
u
ti
n
g
a
l
g
o
ri
t
h
m
fo
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
d
a
ta
a
g
g
re
g
a
ti
o
n
i
n
w
i
re
l
e
s
s
s
e
n
s
o
r
n
e
tw
o
rk
.
J
o
u
rn
a
l
o
f
Com
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
N
e
two
rk
s
.
2
0
1
7
;
1
9
(4
)
:
392
-
4
0
1
.
[2
4
]
Ka
d
i
r
EA,
Iri
e
H,
Ro
s
a
S
L
.
M
o
d
e
l
i
n
g
o
f
W
i
re
l
e
s
s
Se
n
s
o
r
N
e
t
work
s
fo
r
De
te
c
ti
o
n
L
a
n
d
a
n
d
Fo
re
s
t
Fi
r
e
Hot
s
p
o
t.
T
h
e
1
8
t
h
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Co
n
fe
re
n
c
e
o
n
El
e
c
tr
o
n
i
c
s
,
In
fo
r
m
a
t
i
o
n
,
a
n
d
C
o
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
(ICEI
C
2019)
;
A
u
c
k
l
a
n
d
,
New
Z
e
a
l
a
n
d
I
EE
E.
22
-
2
5
J
a
n
u
a
ry
2
0
1
9
[2
5
]
Ka
n
g
J
-
G
,
L
i
m
D
-
W
,
J
u
n
g
J
-
W
.
E
n
e
rg
y
-
Eff
i
c
i
e
n
t
F
o
re
s
t
Fi
r
e
Pre
d
i
c
ti
o
n
M
o
d
e
l
Ba
s
e
d
o
n
Tw
o
-
Sta
g
e
Ad
a
p
ti
v
e
Du
ty
-
Cy
c
l
e
d
Hy
b
ri
d
X
-
M
AC Pro
to
c
o
l
.
Se
n
s
o
rs
.
2
0
1
8
;
1
8
(9
):
2
9
6
0
-
7
1
.
[2
6
]
Ka
d
i
r
EA,
e
d
i
t
o
r
A
re
c
o
n
fi
g
u
r
a
b
l
e
M
IM
O
a
n
te
n
n
a
s
y
s
te
m
fo
r
wir
e
l
e
s
s
c
o
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
7
4
t
h
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
r
e
n
c
e
o
n
El
e
c
tr
i
c
a
l
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
,
Co
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
In
f
o
rm
a
ti
c
s
(EECSI)
.
19
-
2
1
S
e
p
t.
2
0
1
7
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.