CC BY
76
УДК 004.048
БОТ: 10.15587/2312-8372.2018.149539
АНАЛ1З МОЖЛИВОСТЕЙ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ДИСТАНЦ1ЙНОГО КЕРУВАННЯ ЕЛЕКТРОННИМИ АПАРАТАМИ
Голжов М. О., Галкш П. В.
1. Вступ
Станом на тепершнш час, дистанцшне керування рiзноманiтними електронними апаратами е невщ'емною частиною будь-яко! системи, незважаючи на И напрям та сферу роботи. Зазвичай, дистанцiйне керування (ДК) електронними апаратами використовуеться у випадках, коли контактний контроль станом приладу неможливий через можливi ризики для здоров'я або вщсутшсть можливост дютатись до об'екту керування.
З виникненням велико!' кшькост персонально! електронно! апаратури, в якiй реалiзовано можливють виходу до мережi 1нтернет, поширенням концепцп 1нтернету речей (1оТ) та хмарних технологш, дистанцiйне керування почало отримувати бшьш широке впровадження. Створення нових можливостей для дистанцiйного керування та спрощення вже iснуючих засобiв дистанцiйного контролю пов'язана з багатьма показниками, серед яких показники з:
- безпеки;
- еколопчностц
- енергоефективностц
- штеграци людей з особливими потребами;
- економiчного обгрунтування;
- надiйностi та ремонтопридатностi;
- техшчно! пiдтримки;
- модершзацп;
- оптимiзацil;
- охорони.
Враховуючи постшно зростаючу кiлькiсть ново! електронно! апаратури та протоколiв для !! керування, постае питання про доповнення юнуючих методiв дистанцiйного керування новими або удосконаленням вже iснуючих методiв. Особливо гостро це питання постае тд час використання бездротових iнтерфейсiв комушкацп мiж електронними апаратами. Це трапляеться через високий стутнь штеграци бездротових мереж як у повсякденному житл, так i в вузькоспецiалiзованих областях. Внаслщок цього виникае необхiднiсть в розробщ нових пiдходiв для використання дистанцшного керування.
Тому актуальним е анаиз iснуючих засобiв створення дистанцшного керування з метою пошуку найбшьш вразливих мiсць.
2. Об'ект досл1дження та його технологiчний аудит
Об'ектом дослгдження в робот е системи дистанцшного керування електронними апаратами. Iснуючi системи створюються на базi як дротових,
так i бездротових iнтерфейсах передачi шформацп, всi вони мають сво1 недолши та переваги.
Одним з найбшьш проблемних мiсць iснуючоi реалiзацii канаив дистанцiйного керування е низьке значення сшввщношення мiж властивостями системи. Цими параметрами е гнучкють системи, швидкють передачi iнформацii всерединi мережi, а також мобшьнють системи та захищенють [1].
Однiею з причин низького стввщношення е використання у складi системи модулiв зi значним значенням мтмального часу роботи. Такими модулями е модулi фiльтрацii та декодування отриманого сигналу на бощ приймача, ко-дування та модулювання на боцi передавача. Замiна цих модулiв на один зi зна-чно меншими показниками затраченого часу суттево покращить значення сшв-вщношення гнучкостi системи та швидкостi передачi даних. Можливiсть для створення модулю, що буде мати необхiднi властивост затрачуваного на роботу часу, надае нейрона мережа.
3. Мета та задачi дослiдження
Метою ц\сХроботи е пошук можливих мюць iнтеграцii iснуючих моделей ДК з нейронною мережею.
Для досягнення поставленоi мети, необхiдно вирiшити такi задача
1. Зробити аналiз сучасних методiв створення каналу ДК.
2. Зробити аналiз можливостей нейронних мереж.
3. Провести аналiз системи ДК, у склад яко!' входить нейронна мережа.
4. Дослщження iснуючих р^ лнь РОб еми
Основними проблемами сучасних засобiв реалiзацii каналу зв'язку для дистанцшно1' передачi iнформацii е:
а) безпека каналу зв'язку та своечасне детектування вторгнень у створений канал;
б) створення можливостей для керування на базi рiзноманiтних платформ (ПК, мобшьш платформи, веб-технологii);
в) швидюсть передачi iнформацii через створений канал зв'язку;
г) можливють швидкого перемикання мiж рiзними режимами роботи;
г) можливють безконтактного введення шформацп.
Для виршення проблеми вказано1' в пункт «а», iснуе велика кiлькiсть ршень [2, 3], зокрема, використання нейронних мереж та замiрiв часу проходження сигналу. Також для забезпечення захисту передаваемо1' шформацп та реалiзацii швидкого з'еднання мiж пристроями використовуеться тдхщ сiрого реляцiйного аналiзу (ОЯЛ) [4]. Цей тдхщ дозволяе суттево тдвищити точнiсть за рахунок введення в систему абстракцш, що базуються на шформацп вщ передавача па приймача. Можливють вдосконалення iснуючих методiв детектування вторгнення з використанням нейронних мереж [5, 6], забезпечуе швидку та надшну роботу в режимi реального часу. Використання нейронних мереж для детектування вторгнень в канал зв'язку дозволяе покращити швидкють навчання нейронечггко1' мереж^ пiдвищити точнiсть та швидкють виявлення вторгнень у радiомережах, а також застосовувати мережу при нечггкш мережевш активностi [1, 5].
Iснуючi дротовi засоби створення каналу зв'язку, наприклад, оптичний кабель, мають висою показники 3i швидкостi, надiйностi та стшкост до стороннього вторгнення [5, 7]. Використання оптоволокона дозволяе створити надшне з'еднання з високою пропускною здатнютю [8]. Однак, на ряду з шдвищенням стабiльностi та швидкост такого каналу зв'язку зменшиться гнучюсть системи та ïï модульнiсть.
Невщ'емною частиною сучасних електронних апаратiв е можливють керування ïx станом за допомогою рiзноманiтних платформ. 1снуе велика кшьюсть рiшень для електронних апаралв рiзного характеру [5]. Найбiльш розповсюдженими платформами е: мережевi (web), мобшьш та десктопнi. Використання рiзноманiтниx платформ збшьшуе гнучкiсть системи, що надае новi можливостi для iнтегрування та спрощуе процеси керування.
Використання шдходу IoT особливо гостро пiдiймае питання пунклв «а-г». Для компенсацiï втраченоï гнучкостi до складу систем ДК додають перемикачi режимiв роботи [9]. Таке рiшення дозволяе шдвищити показники гнучкост та модульностi системи за рахунок швидкого перемикання м1ж зад1яними частинами.
Питання безконтактного введення шформацп (пункт «г») постае все частше. Сучаснi теxнологiï дозволяють суттево сп^остити процес введення iнформацiï до комп'ютеру [10]. Водночас зi спрощенням процесу введення шформацп покращуеться точшсть введених даних. Прикладами нових засобiв введення шформацп можуть слугувати: нейроiнтерфейси, повна або часткова вiртуальна реальнiсть, керування голосом та ш
Таким чином, результати ллературного аналiзу дозволяють зробити висновок про те, що проблема пошуку модулiв ДК з найбшьшим затрачуваним часом роботи е важливою.
5. Методи дослiдження
Сучаснi засоби оргатзаци ДК мають рiзноманiтнi структури, але все одно мають однаковi структурнi одиницi. Взаемозв'язок м1ж ними та вплив кожно!' з частин на систему в цшому можна зобразити з боку теорй' автоматичного управлшня (ТАУ).
Кожна система мютить:
- об'ект керування (ОК) - техшчний пристрiй або теxнологiчний процес, змша значень якого повинна бути задовшьною з боку користувачiв;
- керований пристрiй (КП) - пристрш, що на базi мети керування та фактично1' змiни вxiдного сигналу генеруе керуючий сигнал, який повинен допомогти досягти мети [11].
Основними критерiями для будь-яко1' системи е:
- стшюсть (властивiсть системи повертатися в сталий стан пiсля того, як вона була виведена з цього стану будь-яким обуренням);
- точшсть (характеризуеться похибкою системи в сталих режимах).
Типовi схеми взаемодп мiж структурними елементами системи ДК
зображено на рис. 1.
а
Кх)
И(х)
Приймач Вхщний фтьтр -> Декодер —> КП
б
/V
ПК Модулювання та кодування Передавач
ад
в
Рис. 1. Типовi схеми взаемоди м1ж структурними елементами системи дистанцшного керування: а - структурна схема приймача з коригуючою ланкою зворотного зв'язку; б - структурна схема приймача з керуючим впливом; в - структурна схема передавача
Система, що зображена на рис. 1, а, е: замкнутою, лiнiйною та стацiонарною. Особливiстю системи е наявнють зворотного зв'язку пiсля фшьтру. Це допомагае швидко пiдлаштовуватись тд змiни вхiдного сигналу. Передавальна функщя цiеi системи матиме вигляд:
ш .ш .ш .ш
ЦТ _ УГвф п пр "д УГкп
= 1 - ш^ш,,.
(1)
де Жвф - передаточна функцiя входного фiльтру;
Жпр - передаточна функщя приймача;
Жд - передаточна функщя декодеру;
Жкп - передаточна функщя керованого пристрою;
Жкм - передаточна функщя коригуючого модулю.
Система, що зображена на рис. 1, б, е: розiмкнутою, лшшною та не стащонарною. Особливютю системи е наявнють керуючого впливу, значення якого може змшюватись не залежно вiд системи. Передавальна функщя цiеi системи матиме вигляд:
ш = шеф ш ■ шд ш
де Wвф - передаточна функцiя вхщного фiльтру; Жпр - передаточна функщя приймача; Жд - передаточна функщя декодеру;
Жкп - передаточна функщя керованого пристрою.
Система, що зображена на рис. 1, в, е: розiмкнутою, лiнiйною та стацiонарною. Передавальна функцiя ще! системи матиме вигляд:
ж = ж_ -ж,.,, ж
пк мк
(3)
де №пк - передаточна функщя пристрою керування;
Жмк - передаточна функщя модулювання та кодування;
Жп - передаточна функщя передавача.
Для покращення показникiв стшкост та точностi систем приймача i передавача додамо до складу обох систем нейронну мережу. Враховуючи результат проведеного аналiзу iснуючих методiв реамзаци дистанцiйного керування, можна визначити мюця, у якi iнтеграцii нейронно! мережi призведе до найбiльшого впливу на систему. Такими мюцями е: фшьтр вхiдного сигналу приймача, оброблювач вщфшьтрованого вхiдного сигналу приймача та елемент формування вихщного сигналу передавача. Отримаш схеми взаемодп зображено на рис. 2.
а
/У
Нейронна Модулювання Передавай
мережа та кодування
т
б
Рис. 2. Схеми взаемодп мiж структурними елементами системи дистанцiйного керування за допомогою нейронно! мережi: а - структурна схема приймача; б - структурна схема передавача
Система, що зображена на рис. 2, а, е: розiмкнутою, лшшною та не стащонарною. Передавальна функщя ще! системи матиме вигляд:
ж = ж -ж -ж ,
пр им кп5
(4)
де Жпр - передаточна функщя приймача;
Жим - передаточна функщя нейронно! мережц
Жкп - передаточна функщя керованого пристрою.
Як можна побачити на рис. 6, при штеграцп до складу приймача нейронно! мереж^ вона замшюе собою систему фшьтрацп та декодер. Це спрощуе загальну передаточну функщю системи приймача, збшьшуе показники стiйкостi та точностi за рахунок замши в двох взаемозв'язаних модулiв на один самостшний. Таким чином, створюеться можливiсть збiльшити яюсть зв'язку ДК з вiдсутнiми втратами у чаш обробки отриманого сигналу.
Система, що зображена на рис. 2, б, е: розiмкнутою, лiнiйною та стащонарною. Передавальна функцiя цiеi системи матиме вигляд:
ж=ж -ж„„ -ж.
(5)
де - передаточна функцiя нейронноi мережу
Жмк - передаточна функцiя модулювання та кодуванн-
Жп - передаточна функщя передавача.
Використання нейронноi мережi у складi передавача надае можливост формування керуючого сигналу зi збшьшеними показниками точностi завдяки здатностi нейронноi мережi до самонавчання, що призводить до автоматичного корегування вихщних даних.
Таким чином, штегращя нейронноi мережi до складу системи ДК покращуе такi параметри системи, як: точнють, стабiльнiсть, швидкiсть роботи. Також, використання нейронноi мережi робить систему ДК адаптивною -з'являеться можливють автоматичного налаштування системи при змiнi вхщних параметрiв.
6. Результати досл1дження
Аналз можливостей iснуючих засобш дистанцшного керування, а також можливостей впровадження нейронно!' мережi, проводився на базi триколюного робота.
На базi цього робота, було проведено аналiз як дротових, так i бездротових фiзичних штерфейшв для реалiзацii дистанцiйного керування. Розглянул iнтерфейси наведено на рис. 3.
Рис. 3. Розглянул фiзичнi штерфейси органiзацii дистанцiйного керування
6.1. Аналiз дротових iнтерфейсiв для реалiзацií каналу дистанц1йного зв'язку
Проведемо анаиз зазначених дротових iнтерфейсiв реалiзацii дистанцшного керування з метою виявлення ix переваг та недолшЧ
SPI (Serial Peripheral Interface) - послщовний перифершний штерфейс, що використовуе синхронну шину для передачi iнформацii [12]. До складу шини входять такi лшп передачi: MOSI (master out slave input), MISO (master input slave out), CS (chip select), CLK (clock). Цей штерфейс передачi шформацп використовуе три загальнi, для вСх пщлеглих, лiнii (MOSI, MISO, CLK) та одну спещальну лiнiю (CS) для визначення потрiбного тдлеглого. Пщ час передачi iнформацii, на лшш CLK, подаеться згенерований тактовий шпульс. П1сля цього, на лiнiю передав iнформацii подаються даннi. У випадку, коли на лiнii CS встановлено ршень логiчного нуля (низький iмпеданс) - сигнал буде оброблено, у випадку лопчно!' одиницi (високий шпеданс) -сигнал буде проггноровано. Для кожного шдлеглого необхщний свш CS, через що загальна формула розрахунку юлькосп задяних лшш виглядае наступним чином:
Lines=3+N, (1)
де N - юльюсть пiдлеглиx.
Виходячи з вищезазначеного, можна зробити висновок, що перевагами штерфейсу SPI е висока швидюсть передачi iнформацii, синxроннiсть процесу передач^ У свою чергу недолжами е велика кiлькiсть задiяниx лшш.
CAN (Controller Area Network) - промисловий штерфейс передачi шформацп, що задiе диференцiйну пару для передача Особливiстю цього iнтерфейсу е те, що вш послiдовний, широкомовний та пакетний.
Це означае, що шформащя передаеться пакетами певно!' довжини та конфшурацп всiм пристроям одночасно. Таким чином, прийняття ршення щодо обробки прийнятого пакета виконуеться на сторош приймача, на вщмшу вiд штерфейсу SPI, де за це вщповщае майстер. Також суттевою вiдмiннiстю цього штерфейсу е те, що особливост конструкцп накладають обмеження на швидюсть передачi iнформацii. За стандартом ISO 11898 максимальними значення довжини лшп е: 40 м для швидкост 1 Мбит/с, 100 м для швидкост 500 кбит/с, 500 м для швидкост 125 кбит/с, 5000 м для швидкост 10 кбит/с.
Це означае, що суттевим недолшом цього штерфейсу е обмеження швидкост передачi шформацп та довжини лшп. У свою чергу, перевагами штерфейсу е: висока стшюсть до перешкод, арбгтраж доступу до мережi без втрат пропускно1' здатност та надшний контроль помилок передачi i прийому.
I2C (Inter-Integrated Circuit) - послщовна асиметрична шина передачi iнформацii. Дат передаються за допомогою двох лшш - лшй даних та лшй тактових iмпульсiв. В процесi передачi iнформацii, iснуе дв сторони - провщна (master) i подлегла (slave).
Всього на однш шинi може бути до 127 пристро1'в. Передача/прийом сигналiв здiйснюеться притисканням лiнii в 0, в одиницю лтя встановлюеться сама, за рахунок пiдтягуючиx резисторiв (зазвичай 10 кОм). Чим бшьше резистор, тим довше лiнiя вщновлюеться в одиницю i тим сильшше завалюються фронти iмпульсiв, а значить швидюсть передачi падае. Саме тому у I2C швидюсть передачi набагато нижче, шж у SPI [13].
Перевагами цього шгерфейсу е:
мала кшьюсть провiдникiв для пiдключення багатьох пристро1'в; можливiсть одночасно1 роботи декiлькох ведучих (master) пристро1'в, пiдключених до одше1' шини I2C;
- вбудований в мжросхеми I2C фiльтр пригнiчуе сплески, забезпечуючи цiлiснiсть даних.
Недолiками е: обмеження на емнють лiнii (400 пФ), складнють використання через велику кшьюсть ймовiрних ситуацiй на шиш.
RS 485 - стандарт фiзичного рiвня. Протокол iнтерфейсу передбачае два режими передачi даних: синхронний i асинхронний, а також два методи управлшня обмiном даних: апаратний i програмний. Кожен режим може працювати з будь-яким методом управлiння.
Для передачi даних по iнтерфейсу RS-485 використовуеться код NRZ, який не е самосинхрошзуемим, тому для синхрошзацп використовуеться стартовий i стоповий бгг, що дозволяють видiлити бiтову послщовнють i синхронiзувати приймач з передавачем.
Перевагами протоколу е: швидюсть обмiну та надiйний контроль помилок передачi i прийому.
Узагальнюючи розглянутi дротовi iнтерфейси для реалiзацii ДК, можна сказати, що дротовi iнтерфейси мають досить високу швидюсть передачi, надiйний контроль помилок, захищенють лiнii вiд перешкод та досить велику вщстань передачi без втрат. Але !х основним недолiком е використання дролв для створення з'еднання. Використання дролв е недолiком через те, що вони ускладнюють процес створення з'еднання мiж електронними пристроями за рахунок створення умов для використання дролв.
6.2. Аналз бездротових штерфейав для реалзацп каналу дистанцшного зв'язку
Проведемо аналiз зазначених бездротових штерфейшв реалiзацii ДК з метою виявлення ix переваг та недолiкiв. Для реалiзацii бездротових iнтерфейсiв керування, використовують електромагнiтнi xвилi рiзноi модуляцп та частоти, що дозволяе задiяти майже весь дiапазон електромагнiтниx хвиль. Структура типово!' системи радiотеxнiчного зв'язку наведена на рис. 4 [1].
Рис. 4. Структура типово! системи радютехшчного зв'язку
Виходячи з принципу роботи бездротового зв'язку, рiзниця мiж використaнням yльтрaзвyкового (УЗ) дiaпaзонy тa iнфрaчервоного (1Ч), полягae в особливостях констрyкцiï передaвaчa тa приймaчa сигнaлy, влaстивостях хвилi обрaного дiaпaзонy. Тaкож, використaння цих дiaпaзонiв електромaгнiтних хвиль встaновлюe мaксимaльнy вiдстaнь для використaння тa умови передaчi. Тaк, використовyвaння 1Ч випромiнювaння вимaгae вiдсyтностi iнших джерел випромiнювaння для спрощення мехaнiзмy фiльтрaцiï тa видшення корисного сигнaлy. Приклaдом використaння 1Ч випромiнювaння для керyвaння можуть слyгyвaти пульт дистaнцiйного керyвaння (до 20 м), системa лaзертaгy (до 500 м). Головта проблемa цього штерфейсу полягae в широкому iнфрaчервономy спек^ сонячного свiтлa. Для його фiльтрaцiï, зaзвичaй, використовують модyльовaний сигнaл та чaстотaх 56 кГц, 36 кГц, 38 кГц, 40 кГц. Ta^ ршення дозволяe використовyвaти 1Ч дiaпaзон для передaчi сигнaлiв y сонячну погоду, aле встaновлюe обмеження та мaксимaльнy вiдстaнь, якa сyттeво зaлежить вiд констрyкцiï випромiнювaчa. Сyттeвою перевaгою 1Ч кaнaлy передaчi e нечутливють до електромaгнiтних перешкод, що дозволяe використовyвaти цей кaнaл нa виробництвaх тa iнших мiсцях в високим рiвнем електромaгнiтних перешкод.
Приклaдaми використaння УЗ для реaлiзaцiï ДК можуть слyгyвaти рiзномaнiтнi пульти, вимикaчi тощо.
Сyттeвою перевaгою УЗ e те, що джерело випромiнювaння може не використовyвaти електричну енергiю, що сутгево збiльшye чaс aвтономноï роботи. В тaких пристроях, для генерaцiï хвиль УЗ дiaпaзонy використовуються мехaнiчнi елементи, a кодyвaння сигнaлy вiдбyвaeться зa рaхyнок його модyлювaння. Вибiр потрiбноï модyляцiï вiдбyвaeться зa рaхyнок тат^^нм кнопки нa пyльтi. В свою чергу, використaння подiбних пyльтiв встaновлюe обмеження нa можливостi перепрогрaмyвaння подiбних пyльтiв через використaння мехaнiчних фшк^в.
Нaйбiльш поширеним iнтерфейсом для реaлiзaцiï бездротового ДК e рaдiокaнaл. Дiaпaзон чaстот, що зaдiяний y рaдiопередaчaх, подiлений мiж тaкими технологiями я"
- рaдiозв'язок;
- bluetooth;
- WiFi;
- Zeegbe.
Нaйбiльший дiaпaзон чaстот зaймae рaдiокaнaл [14]. Цей штерфейс бездротово!' передaчi iнформaцiï нaйбiльш поширений. Вiн зaдie дiaпaзон чaстот вiд 150 кГц (довп хвилi) до 300 ГГц (гшер високi чaстоти). Зaвдяки тaкомy широкому спектру чaстот, рaдiозв'язок використовyeться мaйже в yсiх iснyючих сферaх як штерфейс створення бездротового з'eднaння мiж керуючим тa керовaним пристроями. Перевaгaми цього iнтерфейсy e простотa конструкцп прийомних тa передaючих пристро1'в, вщносно простi способи для модуляцп сигнaлiв (aмплiтyднi, чaстотнi, фaзовi). Основною проблемою передaчi iнформaцiï зa допомогою рaдiокaнaлy e рaдiо тa електромaгнiтнi перешкоди. Для вирiшення
ще1' проблеми використовують фшьтри рiзноманiтниx конструкцп. У деяких випадках, задiянi фшьтри можуть бути 2-го, 3-го та вищих порядкiв.
Такi теxнологii, як: bluetooth, WiFi та Zeegbe е вщгалуженням вiд радiопередачi, через використання специфiчниx дiапазонiв частот, використання конкретних модуляцш, потужностi сигналу та протоколiв для передачi iнформацii. Так, технолопя bluetooth використовуе ISM (Industry, Science and Medicine) - дiапазон для передачi iнформацii. Цей дiапазон 2,4022,48 ГГц [15]. Теxнологiя використовуе част змши робочо1' частоти (spread-spectrum frequency hopping). Цей метод передачi полягае в роздшенш спектру на 79 шдканаив та змт робочого пiдканалу кожнi 62 мс.
Особливютю iнтерфейсу е його вщносно мала вiдстань та здатнiсть самостшно перемикатись мiж частотами в рамках створено1' мережi для забезпечення стабшьност сигналу. Цей iнтерфейс може використовуватись на вщсташ до 200 м (bluetooth 5.0) з максимальною швидюстю 6,25 МБ/с. Особливютю bluetooth е низька потужнють сигналу.
WiFi - гнучкий штерфейс для бездротово1' передачi iнформацii, що працюе в дiапазонi вщ 2,402 ГГц до 5 ГГц. Максимальна швидюсть передачi шформацп з використанням цього iнтерфейсу складае 6,77 Гбiт/с [16, 17]. Виходячи з того, що дiапазон використовуемих частоту теxнологii WiFi та bluetooth спшпадають, виникае спiльний для цих теxнологiй недолiк - створення перешкод тд час одночасно1' роботи. Результатом цих перешкод е погана яюсть сигналу в обох штерфейсах.
Перевагою технологи е можливють створення мережi з багатьох пристро1'в, що знаходяться на вщстанях вiд 150 до понад 15 000 м. Значення вщсташ залежить вiд умов використання, фiзичниx перешкод на шляху розповсюдження сигналу та можливостей прийомо-передавальних антен, що входять до складу задiяниx.
Створена мережа мае високi показники надшност та швидкостi передачi шформацп, особливо на коротких вщстанях.
Zeegbe - це рiзновид промислово1' бездротово1' мережi для передачi iнформацii. Вш базуеться на стандартi загального призначення з використанням радюзв'язку мало1' потужност IEEE 802.15.4, що дозволяе налаштовувати поверх радiосигналу рiзнi протоколи [18]. Основними особливостями технологи Zeegbe е: енергозбереження, шдтримання топологи мережi рiзниx типiв побудови, самовiдновлення у mesh топологш з ретрансляцiею i маршрутизащею повiдомлень [19, 20].
Приклад мереж^ побудовано1' на базi теxнологii Zeegbe, зображено на рис. 5.
Завдяки використанню принципу mesh та вщокремлених вузлiв, ця теxнологiя дозволяе охоплювати значш площi. Для передачi шформацп в створенш мережi використовуються коротю пакети, що передаються мiж вузлами мережi на швидкостях до 1 Мбгт/с.
Таким чином, перевагами ще1' теxнологii е: низьке значення споживчо1' енергii, стабiльнiсть з'еднань за рахунок використання mesh, велика площа покриття сигналом, криптографiчний захист ушх даних, низька собiвартiсть, висока швидкiсть створення з'еднання (30 мс).
Zigbee Coordinator
^^ Zigbee Router
(Q Zigbee End Device
Transmitter
Рис. 5. Приклад Zeegbe мережi
У свою чергу, недолжами ще! технолог!]' е: складна структура мереж через велику кшьюсть задяних пристрош, низька пропускна здаттсть в пор!внянт з ЫшйюШ та WiFi.
Для ушх бездрогових технологи передач! даних характерне насгупне [21-23]:
- широка смуга пропускання. Застосовуваш в супутникових системах сигнали 1 частоти дозволяють забезпечити передачу не лише мовно! шформацп, але 1 пакетну передачу даних з вщносно високою швидюстю;
- можливють визначення мюцеположення (координат) споживач1в;
- мала ймов!ршсть помилки передач! даних. При цифровш передач! даних, застосовувано! в безпровщних системах, використовуються ефективш алгоритми виявлення 1 корекцп помилок;
- стшю витрати. Вартють передач! даних за одним з'еднанням зазвичай не залежить вщ вщсташ м1ж передавальною 1 приймаючою земними станщями. Кр1м того, безпровщш системи зазвичай широкомовш 1 вартють передач! залишаеться незм!нною при зб!льшенн! числа приймаючих абонент!в.
Разом з цим, необхщно в!дзначити ряд обмежень, характерних для безпровщних технолог!й передач! даних:
- необхщшсть захисту в!д несанкцюнованого доступу до шформацп. Широкомовний характер передач! даних дозволяе будь-якш наземнш станцп, налаштовано! на в!дпов!дну частоту, отримувати трансльовану шформацш. Шифрування сигнал!в найчаст!ше досить складне, що дозволяе забезпечити !х над!йний захист в!д несанкц!онованого доступу;
- вкрай слабкий сигнал, що доходить до наземно! станцп (що обумовлено великими вщстанями та обмежен!стю потужност! передавача) часто вимагае застосування складних метод!в кодування та обробки;
- розм!ри наземних станцш зазвичай б!льше, н!ж розм!ри аналог!чних станц!й в !нших системах зв'язку (наприклад, супутниковий телефон ! звичайний ст!льниковий телефон). Це обумовлено складшстю апаратури та необх!дн!стю застосовувати вщносно велик! антени наземних станцш;
- значна затримка. Великi вiдстанi вщ наземно! станцii до супутника призводять до затримок поширення сигналу, яю досягають величини в чверть секунди.
Базуючись на проведеному аналiзi бездротових засобiв для реалiзацii ДК, можна видшити такi загальнi переваги як:
- швидка модершзащя iснуючоi мережц
- покриття сигналом велико! плошд;
- низька споживча потужнiсть;
- наявнють можливостi використання режиму сну для енергозбереження.
Основними недолшами бездротових засобiв для реалiзацii ДК е:
- перешкоди сигналу через неможливють контролювати середовище передачi iнформацii;
- наявнють можливосп втручання до створено! мереж стороннiм пристроем.
6.3. Аналiз можливостi використання нейронних мереж як частини дистанцшного керування
Нейронна мережа - це величезний розподшений паралельний процесор, що складаеться з елементарних одиниць обробки шформацп, яю накопичують експериментальнi знання i надають !х для подальшо! обробки [24]. Штучна нейрона мережа схожа на природну за двома параметрами:
- знання надходять в нейронну мережу з навколишнього середовища i використовуються в процесi навчання;
- для накопичення знань використовуються зв'язки м1ж нейронами, якi мають назву синоптичш ваги. У загальному випадку, нейронна мережа являе собою машину, що моделюе спошб обробки мозком конкретного завдання. Процес навчання вибудовуе в певному порядку синоптичш ваги нейронно! мереж1 для забезпечення необхщно! структури взаемозв'язкiв нейронiв. Змiна синоптичних ваг являе собою традицiйний метод налаштування нейронних мереж.
Властивостi нейронних мереж дозволяють виршувати складнi завдання, яю на сьогоднiшнiй день вважаються важковиршуваними. Однак на практицi при автономнш роботi нейроннi мережi не можуть забезпечити готовi рiшення. 1х необхiдно iнтегрувати в складнi системи [24]. Приклад структури нейронно! мережi з одним прихованим шаром зображено на рис. 6 [25].
Використання нейронних мереж забезпечуе наступш корисш властивост! систем:
1. Нелтгйшстъ. Штучш нейрони можуть бути лшшними i нелiнiйними. Нелiнiйнiсть нейронно! мережi специфiчна через те, що вона розподшена по всш мережi. Вона е надзвичайно важливою властивiстю, особливо якщо сам ф!зичний механiзм, який вщповщае за формування вхщного сигналу, теж е нелшшним.
2. В^дображеиия вхгдиоХ тформацИ у вихгдиу. Одшею з популярних парадигм навчання е навчання з вчителем. Це маеться на увазi змша синоптичних ваг на основ! набору маркованих навчальних прикладiв. Кожен приклад складаеться з вхщного сигналу ! в!дпов!дному йому бажаному вщгуку. Випадковим чином вибираеться приклад, а нейронна мережа модифжуе синоптичш ваги для мтм1зацп розб!жностей бажаного вихщного сигналу ! формуемого мережею зпдно заданого статистичного критер!ю.
3. Адаптивмсть. Нейронш мережi мають здатнють адаптувати cboi синоптичнi ваги до змш навколишнього середовища.
4. Вгдмовостгйкгсть. При виникненш вiдмов у задiянiй електроннiй апаратурi продуктивнiсть нейроннi мережi падае незначно.
5. Масштабовашсть. Паралельна структура нейронних мереж потенцiйно прискорюе ршення деяких завдань i забезпечуе масштабованiсть нейронних мереж в рамках технологи VLSI (Very Large Scale Integrated). Одним з переваг ще1 технологи е можливють представити досить складну поведшку за допомогою iерархiчноi структури.
6. Одноргднгсть аналгзу i проектування. Нейронш мережi е ушверсальним механiзмом обробки iнформацii. Це означае, що одне й те саме проектне рiшення нейронноi мережi може використовуватися в багатьох предметних областях [24].
Рис. 6. Приклад взаемозв'язку елеменлв штучноi нейронноi мережi
Нейрона мережа будуеться за наступним принципом. Вхщний сигнал подаеться на вхщш перцептрони (нейрони штучноi нейронноi мереж^, результат !х роботи передаеться на внутршш шари мережi, де вщбуваеться основна частина аналiзу iнформацii. Кшьюсть внутрiшнiх шарiв може змiнюватись, в залежност вiд складностi задачi. Результати роботи внутршшх шарiв передаються на зовшшнш вихiдний шар як результат роботи мережг Приклад взаемозв'язку мiж елементами нейронно!' мережi наведено на рис. 4.
Виходячи з принцитв навчання нейронно1' мережi, наведених в джерелах [18-20], можна визначити таю переваги нейронно1' мережi:
- можливють адаптуватись до вхiдноi iнформацii;
здатнють до самоперевiрки результатiв та корегування юнуючих залежностей автоматично;
- здатнiсть навчатись на даних з рiзними значеннями якост вхщно1' iнформацii;
- можливiсть використання вже юнуючо1' мережi для виршення задач рiзного характеру;
- наявнють велико! юлькоси готових мереж рiзних тишв та можливiсть створення власного типу мережi при виникненш необхiдностi.
Недолiками нейронних мереж е:
- необхiднiсть великих об'емiв даних для початкового навчання мережi;
- неможливють швидко! перебудови мережi через складнють структури;
- ресурсоемнiсть;
- неможливють швидкого адаптування мережi для виршення iнших задач.
Пiд час проведення дослщження зроблено аналiз юнуючих методiв
реалiзацiï дистанцiйного керування та виявлено потенцшш мiсця iнтеграцiï з нейронною мережею. Такими мiсцями виявились:
- фшьтр вхiдного сигналу приймача;
- оброблювач вiдфiльтрованого вхiдного сигналу приймача;
- елемент формування вихщного сигналу передавача.
Анаиз можливостей нейронних мереж дозволив встановити методи, що потенцшно мають змогу пiдвищити таю показники системи ДК, як:
- точнють;
- швидюсть обробки сигнаив;
- надшнють;
- стабiльнiсть.
Було проведено анаиз систем ДК без нейронних мереж та з ними з боку теорп автоматичного управлшня. Моделi систем, за допомогою яких проводився анаиз, зображено на рис. 2, 3 вщповщно.
7. SWOT-аналiз результатiв дослiдження
Strengths. Використання нейронних мереж як частини моделi дистанцшного керування дозволяе суттево пiдвищити яюсть фiльтрацiï як вихiдного, так i вхщного сигналiв, а також дозволяе одночасно розширити та спростити методи формування сигнашв на команд.
Weaknesses. На основi отриманих значень необхщно зазначити те, що використання нейронноï мережi у складi моделi дистанцшного керування потребуе значноï кiлькостi ресуршв системи, а саме - оперативноï пам'ятi. Вiд цього показника суттево залежить ступiнь вкладеностi нейронно!' мереж!, що може використовуватись та час обробки шформацп нейронною мережею. Це означае, що недостатнш об'ем оперативно!' пам'ят можна швелювати складнiстю нейронно1' структури та кiлькiстю перцептронiв
Opportunities. Використання нейронних мереж е виправданим на сторон! головного е е|"тту юреж!, або на сторонi приймача у випадку наявност необхiдних ресуршв для обробки. Використання нейронних мереж в ДК дозволяе виршувати складш задачi в рази швидше.
Threats. Використання нейронних мереж вимагае наявност! втьних обчислювальних ресуршв, що призведе до здорожчання вартосп системи ДК в цшому.
8. Висновки
1. Проведено анаиз сучасних метод!в реашзацп каналу для дистанцшного керування. В рамках ще1' задач! було проанаизовано юнуюч! штерфейси для
оргашзацп надшних з'еднань мiж електронними апаратами та iснуючi пiдходи до оргашзацп зв'язку мiж рiзноманiтними пристроями. Результатом ще1 задачi е виявлення переваг та недолшв iснуючих методiв реаизацп ДК. Недолiками реалiзацiï ДК з використанням дротових iнтерфейсiв е низьке значення гнучкост системи та вразливють каналу передачi до механiчних пошкоджень. В свою чергу, перевагами е iзоляцiя каналу передачi вiд зовшшнього середовища та висока швидкiсть передачi iнформацiï.
2. Проведено аналiз можливостей нейронних мереж. В результатi чого, було видшено особливостi нейронних мереж, що покращать якостi системи дистанцшного керування, а саме:
- здатнють до самонавчання;
- можливють використовувати у якост вхщних даних шформацш зi значним значенням шуму.
3. Створено модель дистанцшного керування, до складу я^' входить нейронна мережа. Отримана модель була проаналiзована з боку теорп автоматичного керування. За результатами проведеного анашзу видно, що передаточна функщя загальноï системи значно спростилася. Це говорить про тдвищення стiйкостi системи загалом за рахунок зменшення дест-ябшзуючих впливiв.
Лiтература
1. Ящук А. Системи безпровiдних технологш передачi даних // Мiнiстерство освгти та науки Украïни. 2013. URL: http://lutskntu.com.ua/sites/default/files/ 4_yashchuk_sistemi_bezprov_tehnologiy_0.pdf
2. Галюн П. В., Толков М. О. Безконтактнш метод контролю об'екпв. 2018 // 22 международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодеж в 21 веке». Харюв, 2018. С. 56-57.
3. Tengfei Z., Qinxiao L., Fumin M. Remote control system of smart appliances based on wireless sensor network // 25th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). 2013. Р. 3704-3709. doi: http://doi.org/10.1109/ccdc.2013.6561592
4. Improving wireless devices identification using gray relationship classifier to enhance wireless network security / Yun L. et. al. // IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS). 2018. Р. 421-425. doi : http : //doi. org/10.1109/infcomw.2018.8406960
5. Метод виявлення вторгнень в мобшьш радiомережi на основi нейронних мереж / Сальник С. В., Сальник В. В., Симоненко О. А., Сова О. Я. // Наука i техшка Повгтряних Сил Збройних Сил Украши. 2015. № 4. Р. 82-90.
6. Shubham S., Achyut H. 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). 2016. Issue 2. Р. 137-142. doi: http://doi.org/10.1109/iota.2016.7562710
7. Investigation on the performance of 10 Gb/s on uplink space optical communication system based on MSK scheme / Mi L. et. al. // 4th International Conference on Optical Communications and Networks (ICOCN). 2015. Р. 1-3. doi: http://doi.org/10.1109/icocn.2015.7203690
8. Liu Y. Wireless Information and Power Transfer for Multirelay-Assisted Cooperative Communication // IEEE Communications Letters. 2016. Vol. 20, Issue 4. P. 784-787. doi: http://doi.org/10.1109/lcomm.2016.2535114
9. Wireless Powered Communication Networks Assisted by Backscatter Communication / Lyu B. et. al. // IEEE Access. 2017. Vol. 5. P. 7254-7262. doi: http://doi.org/10.1109/access.2017.2677521
10. Обработка сигналов в радиоэлектронных системах дистанционного мониторинга атмосферы / Карташов В. М., Олейников В. Н., Тихонов В. А. и др. Харьков: СМИТ, 2014. 213 с.
11. Юревич Е. Теория автоматического управления. СПб.: БХВ-Петербург, 2016. 4-е изд., перераб. и доп. 560 с.
12. Remotized Control of Power Electronic Devices Exploiting a Plastic Optical Fiber Photonic Bus / Anantaram V. et. al. // 20th International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON). 2018. Р. 1-4. doi: http://doi.org/10.1109/icton.2018.8473992
13. Switch automation of smart devices between test beds using distributed control system / Pavan K. Y. V. et. al. // International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies (ICCICCT). 2014. Р. 1330-1333. doi: http://doi.org/10.1109/iccicct.2014.6993168
14. Sabri G., Cihan K. Remote controllable electronic signboard // International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK). 2017. Р. 78-83. doi: http://doi.org/10.1109/ubmk.2017.8093561
15. The design and realization of a comprehensive SPI interface controller / Jianlong Z. et. al. // Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering. 2011. P. 4529-4532. doi: http://doi.org/10.1109/mace.2011.5988014
16. A design of ultra-low power I2C synchronous slave controller with interface voltage level independency in 180 nm CMOS technology / Ali I. et. al. // International SoC Design Conference (ISOCC). 2017. P. 262-263. doi: http://doi.org/10.1109/isocc.2017.8368885
17. Chandwani N., Jain A., Vyavahare P. D. 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). 2015. Р. 1-2. doi: http://doi.org/10.1109/radio.2015.7323379
18. Pinku R., Anand S., Ravi K. 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). 2018. Р. 21952199. doi: http://doi.org/10.1109/piers.2017.8262115
19. Suh D., Ko H., Pack S. Efficiency Analysis of WiFi Offloading Techniques. IEEE Transactions on Vehicular Technology // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2015. Vol. 65, Issue 5. Р. 3913-3917. doi: http://doi.org/10.1109/tvt.2015.2437325
20. Khan W. M., Zualkernan I. A. SensePods: A ZigBee-Based Tangible Smart Home Interface // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 2018. Vol. 64, Issue 2. Р. 145-152. doi: http://doi.org/10.1109/tce.2018.2844729
21. Galkin P. V. Analysis of energy consumption nodes wireless sensor networks // ScienceRise. 2014. Issue 2 (2). P. 55-61. doi: http://doi.org/10.15587/2313-8416.2014.27246
22. Galkin P. V. An algorithm for operating and optimizing information flows in wireless sensor networks // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2014. Vol. 6, Issue 3 (72). P. 53-63. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.30419
23. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, 1998. 842 p.
24. Yonghua Y., Lan W., Erol G. Multi-layer neural networks for quality of service oriented server-state classification in cloud servers // International Joint Conference on Neural Networks (JCNN). 2017. Issue 1. P. 1623-1627. doi: http://doi.org/10.1109/ijcnn.2017.7966045
25. Yasuaki K., Hitoshi I. A model of Hopfield-type octonion neural networks and existing conditions of energy functions // International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2016. Issue 2. P. 4426-4430. doi: http://doi.org/10.1109/ijcnn.2016.7727778
