Актуальность

Развитие промышленного Интернета вещей требует создания надежных беспроводных систем, способных устойчиво функционировать в сложных промышленных условиях. Металлические конструкции, движущееся оборудование и технологические процессы создают интенсивное многолучевое распространение сигналов и электромагнитные помехи, что снижает эффективность стандартных решений. Существующий дефицит специализированных методов анализа паттернов распространения сигналов затрудняет оптимизацию беспроводных инфраструктур. Разработка методов классификации и кластеризации на основе реальных данных измерений является критически важной для целенаправленного развертывания промышленных коммуникационных систем.

Цель

Разработка методов классификации и кластеризации паттернов распространения RF-сигналов в промышленных средах на основе анализа импульсной характеристики канала и ключевых метрик для оптимизации развертывания беспроводных коммуникационных устройств.

Глобальные задачи

1. Предобработка и анализ данных из готового набора измерений импульсной характеристики канала (CIR), выполненных на трех типах промышленных объектов: автомобильный завод, механический цех и парогенераторная станция.
2. Вычисление ключевых метрик канала связи на основе данных CIR: потери на трассе, задержка распространения и K-фактор.
3. Разработка и обучение моделей классификации и кластеризации паттернов распространения RF-сигналов на основе извлеченных метрик с использованием методов машинного обучения.
4. Валидация и оценка эффективности разработанных моделей с использованием метрик точности для задач классификации и кластеризации.
5. Создание открытого набора данных и программного обеспечения для обеспечения воспроизводимости результатов и дальнейшего исследования характеристик радиоканала в промышленных средах.

Проект можно отнести:

Критическая технология "Технологии микроэлектроники и фотоники для систем хранения, обработки, передачи и защиты информации" - проект создает решения для обработки и передачи данных в сложных радиочастотных условиях.

Сквозная технология "Технологии искусственного интеллекта в отраслях экономики" - применяется для использования алгоритмов ИИ при анализе паттернов распространения сигналов.

Сегмент рынка ТЕХНЕТ - целевой, так как проект реализует принципы цифрового моделирования RF-сред промышленных предприятий.

На страницу проекта