Параметри
Метод підвищення ефективності керування енергетичним потенціалом захищених радіоліній терагерцового діапазону з використанням штучного інтелекту
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
29 березня 2023 р.
Автор(и) :
Наритник, Теодор
Інститут електроніки та зв'язку Академії наук України
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
10.17721/ISTS.2023.1.43-50Випуск :
1(6)
ISSN :
2707-1758
Початкова сторінка :
43
Кінцева сторінка :
50
Цитування :
Наконечний, В., Сайко, В. & Наритник, Т. (2023). Метод підвищення ефективності керування енергетичним потенціалом захищених радіоліній терагерцового діапазону з використанням штучного інтелекту. Безпека інформаційних систем і технологій, 1(6), 43–50. https://doi.org/10.17721/ISTS.2023.1.43-50
Зростання великих обсягів інформаційних потоків спонукає до розроблення передавально-приймальних систем
у діапазоні вкрай високих частот, для забезпечення ефективного керування радіолініями IR-UWB-сигналів
терагерцового діапазону на базі алгоритмів машинного навчання та нейронних мереж з урахуванням
енергозбереження. Для цього у статті запропоновано алгоритм стеження за багатопроменевим сигналом
системи прийому сигналів від просторово рознесених малопотужних передавачів, особливістю яких є уточнення у
процесі стеження часових позицій компонентів та їхньої кількості. Особливістю розробленого алгоритму є
застосування вейвлет-оброблення для отримання вхідного образу нейромережі. Запропоновано структурно
функціональну модель побудови приймальної системи IR-UWB-сигналів у діапазоні вкрай високих частот з
елементами інтелектуального керування, яка базується на відокремленні площин керування та фізичної
інфраструктури для автоматичного й оперативного керування процесом спільного використання ресурсів
фізичної інфраструктури і методів штучного інтелекту. На відміну від існуючих моделей приймальних систем
IR-UWB-сигналів терагерцових діапазонів, вона забезпечує протокольно й інфраструктурно збір даних для
інтелектуальних алгоритмів. Представлена фізична інфраструктура має модуль навчання й оптимізації, який
передбачає використання наявної імітаційної моделі радіолінії терагерцового діапазону від 0,11 до 0,17 терагерц
для тестування інтелектуальних алгоритмів керування енергетичним потенціалом радіоліній IR-UWB-сигналів.
Розроблений алгоритм збору даних передбачає відслідковувати стан блоків приймального комплексу для
раціонального збору даних із використанням зміни значень як метрик евклідових відстаней, так і метрик
функціональних технічних параметрів, відносно кількості кластерів.
у діапазоні вкрай високих частот, для забезпечення ефективного керування радіолініями IR-UWB-сигналів
терагерцового діапазону на базі алгоритмів машинного навчання та нейронних мереж з урахуванням
енергозбереження. Для цього у статті запропоновано алгоритм стеження за багатопроменевим сигналом
системи прийому сигналів від просторово рознесених малопотужних передавачів, особливістю яких є уточнення у
процесі стеження часових позицій компонентів та їхньої кількості. Особливістю розробленого алгоритму є
застосування вейвлет-оброблення для отримання вхідного образу нейромережі. Запропоновано структурно
функціональну модель побудови приймальної системи IR-UWB-сигналів у діапазоні вкрай високих частот з
елементами інтелектуального керування, яка базується на відокремленні площин керування та фізичної
інфраструктури для автоматичного й оперативного керування процесом спільного використання ресурсів
фізичної інфраструктури і методів штучного інтелекту. На відміну від існуючих моделей приймальних систем
IR-UWB-сигналів терагерцових діапазонів, вона забезпечує протокольно й інфраструктурно збір даних для
інтелектуальних алгоритмів. Представлена фізична інфраструктура має модуль навчання й оптимізації, який
передбачає використання наявної імітаційної моделі радіолінії терагерцового діапазону від 0,11 до 0,17 терагерц
для тестування інтелектуальних алгоритмів керування енергетичним потенціалом радіоліній IR-UWB-сигналів.
Розроблений алгоритм збору даних передбачає відслідковувати стан блоків приймального комплексу для
раціонального збору даних із використанням зміни значень як метрик евклідових відстаней, так і метрик
функціональних технічних параметрів, відносно кількості кластерів.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
1.05 MB
Контрольна сума:
(MD5):7d16c2556959e968476a48b3662e7c9e
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY