Разработкой технологии беспроводных сенсорных сетей (самоорганизующаяся сеть из множества датчиков) занимаются ведущие университеты и компании мира. Интерес к этим алгоритмам связан с широкими возможностями использования в условиях удаленности объектов друг от друга. Традиционные алгоритмы используют информацию от всех объектов сети, что приводит к увеличению вычислительной нагрузки и снижению надежности. Ученые СКФУ предложили решение этой задачи путем использования алгоритмов распределенного фильтра Калмана.
– Использование беспроводные сенсорных сетей активно развивается для решения задач мониторинга окружающей среды, в здравоохранении, промышленности, ЖКХ, сельском хозяйстве и других отраслях. Отмечу, что наши ученые занимаются различными разработками в области искусственного интеллекта и обработки больших данных. Это очень перспективное направление, – прокомментировал ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.
Математики сделали расчет, позволяющий производить оценку на основе неполной информации. В отличие от известных алгоритмов авторы разработки предложили локально объединять измерения, получаемые с датчиков беспроводных сетей. Для решения проблемы надежности ученые СКФУ взяли за основу идею вероятностной фильтрации на основе фильтра Калмана. Это позволило повысить стабильность и снизить ошибки.
– Беспроводные датчики должны максимально достоверно передавать получаемую информацию в режиме реального времени. Однако зачастую этому мешает шум, возникающий при цифровой передаче данных. Обработка поврежденного шумом канала связи, в свою очередь, ведет к ошибкам в расшифровке измерений, – отметил кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов.
Предложенный учеными СКФУ алгоритм цифровой фильтрации позволит повысить надежность и эффективность работы сенсорных беспроводных сетей в 1,5 раза. А также увеличит эффективность применения беспроводной сети для удаленных друг от друга сенсоров, пояснила один из авторов разработки кандидат технических наук, доцент кафедры математического моделирования Диана Калита.
Результаты экспериментов показали успешность предложенного алгоритма. Сейчас ученые заняты разработкой аппаратной реализации и применением его на реальных данных.
Результаты опубликованы в журнале Automatic Control and Computer Sciences (https://doi.org/10.3103/S0146411623020062).
Разработка ученых СКФУ Павла Ляхова и Дианы Калиты реализована в рамках национального проекта «Наука и университеты» при финансовой поддержке Российского научного фонда. Исследования также поддержаны Советом по грантам Президента Российской Федерации.
Северо-Кавказский федеральный университет разрешает Вашему СМИ использовать принадлежащие нам объекты авторского права на безвозмездной основе и бессрочно для публикаций на сайте и социальных сетях Вашего СМИ. Копирайт: фотограф управления по информации и связям с общественностью СКФУ Илья Хачатурян.
