Л.И. Двойрис, И.Н. Крюков
Постановка проблемы. Существует ряд предметных областей, в которых удаленный контролируемый объект, предназначенный для извлечения информации из окружающей среды, функционирует в условиях ограничений на энергопотребление, вычислительный ресурс, объем памяти и др. Поскольку для передачи данных часто используется канал с низкой пропускной способностью, на качество передачи данных могут воздействовать помехи различной природы. Удаленный объект обменивается данными с центральным контроллером, в том числе транслирует «сырой» сигнал на точку сбора информации. Центральный контроллер принимает решение об обнаружении или распознавании некоторого события или явления с определенной достоверностью, что предъявляет к качеству принимаемых от объекта сигналов высокие требования. Для повышения достоверности обнаружения и распознавания необходимо совершенствовать качество канала передачи данных и избыточность передаваемого сигнала, что не всегда возможно.
Цель. Обосновать возможность применения компрессии сигналов, передаваемых по каналам связи в условиях ограничений на энергопотребление, вычислительные и другие ресурсы, для повышения качества восстанавливаемых сигналов.
Результаты. Представлен ряд методов компрессии сигналов во временной и частотной областях. Рассмотрена возможность применения на практике двух методов компрессии сигналов для повышения достоверности функционирования систем контроля удаленных объектов в условиях ряда ограничений. Показано, что для реализации нового подхода к обработке сигналов в системах с ограниченными вычислительными и энергетическими ресурсами (например, территориально распределенных автономных систем обнаружения и распознавания, систем охраны и др.) необходимо решение таких задач, как разработка средств и методов обработки сигналов, обеспечивающих придание им свойств разреженности при сохранении требуемой информативности; создание датчиков (контроллеров), обеспечивающих реализацию указанных выше свойств. Проведена оценка возможности снижения потребляемых ресурсов (энергии, памяти и др.), требующихся для получения, обработки и передачи результатов сжатых измерений разреженных сигналов.
Практическая значимость. Практическая реализация предложенного подхода компрессии сигналов с высокой степенью сжатия для последующей передачи по «узким» каналам связи обеспечит требуемые показатели обнаружения и распознавания сигналов.
Двойрис Л.И., Крюков И.Н. Формирование и восстановление разреженных сигналов с целью их компрессии // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 2. С. 11−17. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202302-02
- Брантон С.Л., Куц Дж. Н. Анализ данных в науке и технике (Машинное обучение, динамические системы и управление). М.: ДМК Пресс. 2021. 542 с.
- Krithika Manohar, Bingni W. Brunton, J. Nathan Kutz, Steven L. Brunton. Data-Driven Sparse Sensor Placement.arXiv:1701.07569v1 [math.OC] 26 Jan. 2017.
- Michael C. Grant, Stephen P. Boyd. CVX Research. Inc. The CVX Users’ Guide. January 28 2020.
- Двойрис Л.И., Крюков И.Н. Возможность применения методов Compressing Sensing в средствах обнаружения // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 2. С. 39−43. DOI: 10.18127/j00338486-202102-06.