The object of research, development or design (in Russian) : Беспроводные сенсорные сети и технологии беспроводной передачи данных LoRa и ZigBee

The object of research, development or design (in Kazakh) : Сымсыз сенсорлық желілер және LoRa мен ZigBee сымсыз деректерді беру технологиялары

Aim of work (in Russian) : Разработка модели энергопотребления мобильных и статичных узлов беспроводной сенсорной сети и повышение их эффективности с использованием направленных антенн.

Aim of work (in Kazakh) : Мобильді және статикалық сымсыз сенсорлық түйіндердің энергия тұтыну моделін әзірлеу және бағытталған антенналарды пайдалану арқылы олардың тиімділігін арттыру

Методы исследования (на русском) : Теоретическое исследование, компьютерное и математическое моделирование и экспериментальные исследования.

Методы исследования (на казахском) : Теориялық зерттеу, компьютерлік және математикалық модельдеу және эксперименттік зерттеу

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведено теоретическое и экспериментальное исследование беспроводных сенсорных сетей на основе LoRa Ra-01 и XBee 3.0, направленное на повышение энергоэффективности и точности локализации. Разработана марковская модель энергопотребления, учитывающая переходы между режимами работы. Эксперименты с контроллером ATMega328 и датчиком INA219 показали, что основным фактором, влияющим на срок автономной работы, является время ожидания отклика от приёмника. Для LoRaWAN предложен алгоритм двойного глубокого Q-обучения (DDQN-PER), обеспечивший рост доли успешно доставленных пакетов на 17,2% при сохранении низкого энергопотребления. Моделирование распределения мощности сигнала и RSSI позволило определить оптимальные схемы размещения узлов. Разработан метод локализации на основе секторизации и рекуррентных нейронных сетей (GRU) со средней абсолютной ошибкой 0,246 м. Результаты подтверждают эффективность предложенных решений для оптимизации передачи данных и энергопотребления в IoT-системах.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : LoRa Ra-01 және XBee 3.0 негізінде сымсыз сенсорлық желілердің энергия тиімділігін және түйіндерді локализациялау дәлдігін арттыруға бағытталған теориялық және эксперименттік зерттеу жүргізілді. Энергия тұтынудың Марков моделі әзірленіп жұмыс режимдері арасындағы ауысулар ескерілді. ATMega328 контроллері мен INA219 датчигі негізіндегі тәжірибелер автономды жұмыстың негізгі шектеуші факторы қабылдағыштың жауабын күту уақыты екенін көрсетті. LoRaWAN желісі үшін тәжірибеден алынған деректерді басымдықпен қайта ойнататын қос терең Q-оқыту (DDQN-PER) алгоритмі ұсынылды. Бұл әдіс энергия тұтынуын төмен деңгейде сақтай отырып, жеткізілген пакеттер үлесін 17,2%-ға арттырды. Сигнал қуаты мен RSSI таралуын модельдеу түйіндерді орналастырудың оңтайлы сызбасын анықтауға мүмкіндік берді. Секторизация мен рекуррентті нейрондық желілерге (GRU) негізделген локализация әдісі әзірленіп, оның орташа абсолюттік қатесі 0,246 м болды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработанная система представляет собой комплекс стационарных и мобильных сенсорных узлов со Smart антеннами, обеспечивающий повышение энергоэффективности, надёжности передачи данных и точности позиционирования, предназначенный для применения в автономных беспроводных сетях и системах мониторинга.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Дайындалған жүйе Smart антенналармен жабдықталған стационарлық және мобильді сенсорлық түйіндер кешенін білдіреді, ол энергия тиімділігін, деректерді берудің сенімділігін және позициялаудың дәлдігін арттырып, автономды сымсыз желілер мен мониторинг жүйелерінде қолдануға арналған.

Level of implementation (in Russian) : Результаты проекта могут быть использованы для создания долговременных автономных сенсорных систем и энергоэффективных решений для локализации мобильных узлов в помещениях.

Level of implementation (in Kazakh) : Жоба нәтижелері ұзақ мерзімді автономды сенсорлық жүйелер мен энергия тиімді локализация шешімдерін әзірлеуде қолданылуы мүмкін.

Efficiency (in Russian) : Полученные результаты повысят эффективность систем удалённого мониторинга и отслеживания

Efficiency (in Kazakh) : Алынған нәтижелер медицинада, қауіпсіздік, өнеркәсіп, қорғаныс және төтенше жағдайларды жою салаларында қолданылатын қашықтан мониторинг пен бақылау жүйелерінің тиімділігін арттырады.

Field of application (in Russian) : Удалённое отслеживание и мониторинг в промышленности, военной сфере, системах безопасности и других областях.

Field of application (in Kazakh) : Өнеркәсіпте, әскери және қауіпсіздік жүйелерінде, сондай-ақ басқа да салаларда қашықтан бақылау және мониторинг.