Ученые Северо-Кавказского федерального университета разработали алгоритм цифровой фильтрации. Он повышает надежность беспроводных сенсорных сетей – саморегулирующейся сети из множества датчиков.
Интерес мировых университетов и компаний к этим алгоритмам связан с широкими возможностями использования в условиях удаленности объектов друг от друга. Традиционные алгоритмы используют информацию от всех объектов сети, это приводит к увеличению вычислительной нагрузки и снижению надежности. Специалисты СКФУ предложили решение этой задачи путем использования алгоритмов распределенного фильтра Калмана.
Дмитрий Беспалов
ректор СКФУ
«Использование беспроводных 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».
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.
«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 Павел Ляхов, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ.
Предложенный учеными вуза 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 одна из авторов разработки кандидат технических наук, доцент кафедры математического моделирования Диана Калита.
Результаты экспериментов показали успешность алгоритма. Сейчас ученые заняты разработкой аппаратной реализации и применением его на реальных данных.
Результаты работы опубликовали в журнале Automatic Control and Computer Sciences.
Разработка Павла Ляхова и Дианы Калиты реализована в рамках нацпроекта «Наука и университеты» при финансовой поддержке Российского научного фонда. Исследования также поддержал Совет по грантам Президента РФ.
Реклама I ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» I ИНН: 2635014955 I 2SDnjeS8vk8
Напомним, ставропольские ученые нашли способ уменьшить размеры изображений без потери качества.
