30 ноября, 12:55
Ученые Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разработали алгоритм цифровой фильтрации, который повышает надежность беспроводных сенсорных сетей.
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.
Видео дня
Традиционные алгоритмы используют информацию от всех объектов сети, что приводит к увеличению вычислительной нагрузки и снижению надежности. Ученые ставропольского вуза предложили решение этой задачи путем использования алгоритмов распределенного фильтра Калмана.
— 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, — прокомментировал ректор вуза Дмитрий Беспалов.
— 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 вуза Павел Ляхов.
Предложенный учеными Ставрополя 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.
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 РФ.
