Аналіз можливостей використання нейронних мереж для дистанційного керування електронними апаратами

Автор(и)

  • Maksym Holikov Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0003-3054-7253
  • Pavlo Galkin Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0002-0558-6448

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.149539

Ключові слова:

дистанційне керування, нейронна мережа, фізичні інтерфейси передачі інформації, бездротова комунікація

Анотація

Об’єктом дослідження в роботі є системи дистанційного керування електронними апаратами. Існують дротові та бездротові засоби реалізації дистанційного каналу зв’язку між підлеглим та керуючим пристроями. Аналіз існуючих засобів створення каналу зв’язку виявив низьке значення співвідношення гнучкості системи та швидкості передачі даних в середині створеної мережі. Однією з причин низького співвідношення є використання у складі системи модулів зі значним значенням мінімального часу роботи. Такими модулями є модулі фільтрації та декодування отриманого сигналу на боці приймача, кодування та модулювання на боці передавача. Заміна цих модулів на один зі значно меншими показниками затраченого часу суттєво покращить значення співвідношення гнучкості системи та швидкості передачі даних. Можливість для створення модулю, що буде мати необхідні властивості затрачуваного на роботу часу, надає нейрона мережа.

Отримана під час проведення дослідження модель системи дистанційного керування має ряд переваг, зокрема, наявність у складі нейронної мережі дозволяє зменшувати затрачуваний час та підвищити точність роботи системи протягом всього часу роботи системи. Це досягається завдяки здатності нейронної мережі до самонавчання без втручання людини та її можливості аналізувати будь-які вхідні сигнали з різним значенням фонового шуму. Ці властивості дозволяють провести заміну елементів, що не дозволяють підвищити швидкість обміну на елементи нейронної мережі, які будуть виконувати ті самі функції з більшою швидкістю, надійністю та точністю.

Отримані в ході дослідження данні доводять доцільність інтеграції елементів нейронної мережі до складу систем дистанційного керування електронними апаратами. Також запропоновано можливі місця інтеграції нейронної мережі до складу системи дистанційного керування електронною апаратурою, які дозволять підвищити стабільність, точність та швидкість системи.

Біографії авторів

Maksym Holikov, Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Кафедра проектування та експлуатації електронних апаратів

Pavlo Galkin, Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Старший викладач

Кафедра проектування та експлуатації електронних апаратів

Посилання

  1. Yashchuk, A. (2013). Systemy bezprovidnykh tekhnolohii peredachi danykh. Available at: http://lutsk-ntu.com.ua/sites/default/files/4_yashchuk_sistemi_bezprov_tehnologiy_0.pdf
  2. Halkin, P. V., Holikov, M. O. (2018). Bezkontaktnii metod kontroliu obiektiv. Radyoelektronyka y molodezh v 21 veke. Kharkiv, 56–57.
  3. Tengfei, Z., Qinxiao, L., Fumin, M. (2013). Remote control system of smart appliances based on wireless sensor network. 2013 25th Chinese Control and Decision Conference (CCDC), 3704–3709. doi: http://doi.org/10.1109/ccdc.2013.6561592
  4. Yun, L., Wenxin, L., Jianguo, S., Qidi, W. (2018). Improving wireless devices identification using gray relationship classifier to enhance wireless network security. IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 421–425. doi: http://doi.org/10.1109/infcomw.2018.8406960
  5. Salnyk, S. V., Salnyk, V. V., Symonenko, O. A., Sova, O. Ya. (2015). Metod vyiavlennia vtorhnen v mobilni radiomerezhi na osnovi neironnykh merezh. Nauka i tekhnika Povitrianykh Syl Zbroinykh Syl Ukrainy, 4, 82–90.
  6. Shubham, S., Achyut, H. (2016). WiFi-aware as a connectivity solution for IoT pairing IoT with WiFi aware technology: Enabling new proximity-based services. International Conference on Internet of Things and Applications (IOTA), 2, 137–142. doi: http://doi.org/10.1109/iota.2016.7562710
  7. Mi, L., Bowen, L., Xuping, Z., Yuejiang, S., Yingjie, Z., Guojie, T. (2015). Investigation on the performance of 10 Gb/s on uplink space optical communication system based on MSK scheme. 4th International Conference on Optical Communications and Networks (ICOCN), 1–3. doi: http://doi.org/10.1109/icocn.2015.7203690
  8. Liu, Y. (2016). Wireless Information and Power Transfer for Multirelay-Assisted Cooperative Communication. IEEE Communications Letters, 20 (4), 784–787. doi: http://doi.org/10.1109/lcomm.2016.2535114
  9. Lyu, B., Yang, Z., Gui, G., Feng, Y. (2017). Wireless Powered Communication Networks Assisted by Backscatter Communication. IEEE Access, 5, 7254–7262. doi: http://doi.org/10.1109/access.2017.2677521
  10. Kartashov, V. M., Oleynikov, V. N., Tikhonov, V. A. et. al. (2014). Obrabotka signalov v radioelektronnykh sistemakh distantsionnogo monitoringa atmosfery. Kharkiv: SMIT, 213.
  11. Yurevich, E. (2016). Teoriya avtomaticheskogo upravleniya. Saint Petersburg: BKHV-Peterburg, 560.
  12. Anantaram, V., Paolo, S., Erasmo, V., Silvio, A., Gianmario, P., Vittorio, C. (2018). Remotized Control of Power Electronic Devices Exploiting a Plastic Optical Fiber Photonic Bus. 20th International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON), 1–4. doi: http://doi.org/10.1109/icton.2018.8473992
  13. Pavan, K. Y. V., Ravikumar, B., Bogala, R., Anjaneyulu, A. (2014). Switch automation of smart devices between test beds using distributed control system. International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies (ICCICCT), 1330–1333. doi: http://doi.org/10.1109/iccicct.2014.6993168
  14. Sabri, G., Cihan, K. (2017). Remote controllable electronic signboard. International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), 78–83. doi: http://doi.org/10.1109/ubmk.2017.8093561
  15. Jianlong, Z., Chunyu, W., Wenjing, Z., Jiwei, W. (2011). The design and realization of a comprehensive SPI interface controller. Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering, 4529–4532. doi: http://doi.org/10.1109/mace.2011.5988014
  16. Ali, I., Cho, S. H., Kim, D. G., Rehman, M. R. U., Lee, K.-Y. (2017). A design of ultra-low power I2C synchronous slave controller with interface voltage level independency in 180 nm CMOS technology. International SoC Design Conference (ISOCC), 262–263. doi: http://doi.org/10.1109/isocc.2017.8368885
  17. Chandwani, N., Jain, A., Vyavahare, P. D. (2015). Throughput comparison for Cognitive Radio network under various conditions of primary user and channel noise signals. Radio and Antenna Days of the Indian Ocean (RADIO), 1–2. doi: http://doi.org/10.1109/radio.2015.7323379
  18. Pinku, R., Anand, S., Ravi, K. (2018). Experimental investigation on probe feed equilateral triangular dielectric resonator antenna for 5.8 GHz ISM band (IEEE 802.11). Progress In Electromagnetics Research Symposium – Spring (PIERS), 2195–2199. doi: http://doi.org/10.1109/piers.2017.8262115
  19. Suh, D., Ko, H., Pack, S. (2016). Efficiency Analysis of WiFi Offloading Techniques. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65 (5), 3813–3817. doi: http://doi.org/10.1109/tvt.2015.2437325
  20. Khan, W. M., Zualkernan, I. A. (2018). SensePods: A ZigBee-Based Tangible Smart Home Interface. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 64 (2), 145–152. doi: http://doi.org/10.1109/tce.2018.2844729
  21. Galkin, P. V. (2014). Analysis of energy consumption nodes wireless sensor networks. ScienceRise, 2 (2), 55–61. doi: http://doi.org/10.15587/2313-8416.2014.27246
  22. Galkin, P. V. (2014). An algorithm for operating and optimizing information flows in wireless sensor networks. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (72)), 53–63. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.30419
  23. Haykin, S. (1998). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, 842.
  24. Yonghua, Y., Lan, W., Erol, G. (2017). Multi-layer neural networks for quality of service oriented server-state classification in cloud servers. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 1, 1623–1627. doi: http://doi.org/10.1109/ijcnn.2017.7966045
  25. Yasuaki, K., Hitoshi, I. (2016). A model of Hopfield-type octonion neural networks and existing conditions of energy functions. 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2, 4426–4430. doi: http://doi.org/10.1109/ijcnn.2016.7727778

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-05-31

Як цитувати

Holikov, M., & Galkin, P. (2018). Аналіз можливостей використання нейронних мереж для дистанційного керування електронними апаратами. Technology Audit and Production Reserves, 6(2(44), 42–49. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.149539

Номер

Том 6 № 2(44) (2018): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Системи та процеси керування: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Maksym Holikov, Pavlo Galkin

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.