Особенности математического моделирования для системы интернет вещей

Проаналізовано поточний стан та перспективи розвитку мереж Інтернет речей, визначено методи, що забезпечують підключення великої кількості пристроїв, а також одночасної передачі інформації, отриманої від них. Виявлено, що для даних методів існує проблема спотворення сигналу за рахунок міжканального...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2020
Автори: Негоденко, Е.В., Онищенко, В.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208664
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Особенности математического моделирования для системы интернет вещей / Е.В. Негоденко, В.В. Онищенко // Проблемы управления и информатики. — 2020. — № 1. — С. 48-56. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208664
record_format dspace
spelling Негоденко, Е.В.
Онищенко, В.В.
2025-11-03T18:10:21Z
2020
Особенности математического моделирования для системы интернет вещей / Е.В. Негоденко, В.В. Онищенко // Проблемы управления и информатики. — 2020. — № 1. — С. 48-56. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
0572-2691
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208664
004.051:519.65
10.1615/JAutomatInfScien.v52.i1.20
Проаналізовано поточний стан та перспективи розвитку мереж Інтернет речей, визначено методи, що забезпечують підключення великої кількості пристроїв, а також одночасної передачі інформації, отриманої від них. Виявлено, що для даних методів існує проблема спотворення сигналу за рахунок міжканального взаємовпливу, який може проявлятися як шум. Для послаблення цього взаємовпливу в системах обробки і передачі інформації використовують сплайн-моделі. Розглянуто задачі обробки інформації в системі Інтернет речей з використанням математичного моделювання на основі поліноміальних сплайн-моделей. На основі аналізу наукової літератури визначено, що існують властивості сигналів, без врахування яких сама постановка багатьох задач обробки сигналів не має сенсу. Такими властивостями інформаційних сигналів є їх властивості гладкості, які характеризують поведінку сигналу у деякому околі довільної точки, що належить інтервалу задання сигналу. Ці властивості містять відомості про існування певної кількості неперервних похідних досліджуваного сигналу, а також відомості про деякі аналітичні властивості цих похідних. На основі цієї теорії розроблено і обґрунтовано математичну модель інформаційних сигналів на основі фундаментальних тригонометричних сплайнів, які дозволяють враховувати диференціальні властивості інформаційних сигналів та мають переваги і вільні від недоліків поліноміальних сплайнів. На основі математичного моделювання процесу функціонування системи досліджено залежність оцінки ймовірності помилки від кількості каналів і встановлено, що при збільшенні кількості каналів зростає рівень міжканального шуму, що призводить до збільшення ймовірності помилки. Розроблено загальну методику обробки інформації при виділенні каналів зв’язку на основі сплайнфільтрів, яка відрізняється від існуючих використанням як базисних функцій фундаментальні тригонометричні сплайни. Наведено застосування даних моделей в методах обробки інформації для покращення показників ефективності інформаційної мережі Інтернет речей.
The current state and prospects of development of Internet of things networks are analyzed. Methods for providing connection of a large number of devices, and simultaneous transmission of the information received from them are determined. It was found that these methods face the problem of distortion of the signal due to inter-channel interference, which can manifest itself as a noise. Spline models are used to reduce this kind of interference in information processing and transmission systems. On the basis of the scientific literature analysis, it has been determined that there are properties of signals, without which the setting of many tasks of signal processing itself makes no sense. Such properties of information signals are their properties of smoothness, which characterize the behavior of the signal in some neighborhood of an arbitrary point, which belongs to the interval of the signal. These properties contain information about the existence of a certain number of continuous derivatives of the investigated signal, as well as information on some of the analytical properties of these derivatives. On the basis of this theory, a mathematical model of information signals based on fundamental trigonometric splines is developed and substantiated, which allows taking into account the differential properties of information signals. It is proved that in the role of mathematical models of information signals it is efficient to use trigonometric splines, and for the restoration of signals as components of filters, it is efficient to apply fundamental approximation trigonometric splines. On the basis of mathematical modeling of the system operation process, the dependence of estimating the error probability on the number of channels was investigated and it was established that with an increase number of channels, the level of inter-channel noise increases, which leads to an increase in the probability of error. The application of these models in information processing methods to improve the performance of the Internet of Things information network is provided.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Проблемы управления и информатики
Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование
Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
Особливості математичного моделювання для системи інтернет речей
Characteristics of mathematical modelling for the internet of things system
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
spellingShingle Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
Негоденко, Е.В.
Онищенко, В.В.
Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование
title_short Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
title_full Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
title_fullStr Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
title_full_unstemmed Особенности математического моделирования для системы интернет вещей
title_sort особенности математического моделирования для системы интернет вещей
author Негоденко, Е.В.
Онищенко, В.В.
author_facet Негоденко, Е.В.
Онищенко, В.В.
topic Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование
topic_facet Управление системами с распределенными параметрами, математическое моделирование
publishDate 2020
language Russian
container_title Проблемы управления и информатики
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Особливості математичного моделювання для системи інтернет речей
Characteristics of mathematical modelling for the internet of things system
issn 0572-2691
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208664
citation_txt Особенности математического моделирования для системы интернет вещей / Е.В. Негоденко, В.В. Онищенко // Проблемы управления и информатики. — 2020. — № 1. — С. 48-56. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT negodenkoev osobennostimatematičeskogomodelirovaniâdlâsistemyinternetveŝei
AT oniŝenkovv osobennostimatematičeskogomodelirovaniâdlâsistemyinternetveŝei
AT negodenkoev osoblivostímatematičnogomodelûvannâdlâsistemiínternetrečei
AT oniŝenkovv osoblivostímatematičnogomodelûvannâdlâsistemiínternetrečei
AT negodenkoev characteristicsofmathematicalmodellingfortheinternetofthingssystem
AT oniŝenkovv characteristicsofmathematicalmodellingfortheinternetofthingssystem
first_indexed 2025-12-07T17:49:34Z
last_indexed 2025-12-07T17:49:34Z
_version_ 1850872718483783680
description Проаналізовано поточний стан та перспективи розвитку мереж Інтернет речей, визначено методи, що забезпечують підключення великої кількості пристроїв, а також одночасної передачі інформації, отриманої від них. Виявлено, що для даних методів існує проблема спотворення сигналу за рахунок міжканального взаємовпливу, який може проявлятися як шум. Для послаблення цього взаємовпливу в системах обробки і передачі інформації використовують сплайн-моделі. Розглянуто задачі обробки інформації в системі Інтернет речей з використанням математичного моделювання на основі поліноміальних сплайн-моделей. На основі аналізу наукової літератури визначено, що існують властивості сигналів, без врахування яких сама постановка багатьох задач обробки сигналів не має сенсу. Такими властивостями інформаційних сигналів є їх властивості гладкості, які характеризують поведінку сигналу у деякому околі довільної точки, що належить інтервалу задання сигналу. Ці властивості містять відомості про існування певної кількості неперервних похідних досліджуваного сигналу, а також відомості про деякі аналітичні властивості цих похідних. На основі цієї теорії розроблено і обґрунтовано математичну модель інформаційних сигналів на основі фундаментальних тригонометричних сплайнів, які дозволяють враховувати диференціальні властивості інформаційних сигналів та мають переваги і вільні від недоліків поліноміальних сплайнів. На основі математичного моделювання процесу функціонування системи досліджено залежність оцінки ймовірності помилки від кількості каналів і встановлено, що при збільшенні кількості каналів зростає рівень міжканального шуму, що призводить до збільшення ймовірності помилки. Розроблено загальну методику обробки інформації при виділенні каналів зв’язку на основі сплайнфільтрів, яка відрізняється від існуючих використанням як базисних функцій фундаментальні тригонометричні сплайни. Наведено застосування даних моделей в методах обробки інформації для покращення показників ефективності інформаційної мережі Інтернет речей. The current state and prospects of development of Internet of things networks are analyzed. Methods for providing connection of a large number of devices, and simultaneous transmission of the information received from them are determined. It was found that these methods face the problem of distortion of the signal due to inter-channel interference, which can manifest itself as a noise. Spline models are used to reduce this kind of interference in information processing and transmission systems. On the basis of the scientific literature analysis, it has been determined that there are properties of signals, without which the setting of many tasks of signal processing itself makes no sense. Such properties of information signals are their properties of smoothness, which characterize the behavior of the signal in some neighborhood of an arbitrary point, which belongs to the interval of the signal. These properties contain information about the existence of a certain number of continuous derivatives of the investigated signal, as well as information on some of the analytical properties of these derivatives. On the basis of this theory, a mathematical model of information signals based on fundamental trigonometric splines is developed and substantiated, which allows taking into account the differential properties of information signals. It is proved that in the role of mathematical models of information signals it is efficient to use trigonometric splines, and for the restoration of signals as components of filters, it is efficient to apply fundamental approximation trigonometric splines. On the basis of mathematical modeling of the system operation process, the dependence of estimating the error probability on the number of channels was investigated and it was established that with an increase number of channels, the level of inter-channel noise increases, which leads to an increase in the probability of error. The application of these models in information processing methods to improve the performance of the Internet of Things information network is provided.