Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

Применение устройств интернета вещей для быстрой обработки данных

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2021-4-23-27

Полный текст:

Аннотация

Системы интернета вещей (internet of things, IoT) вносят весомый вклад в рост общемирового трафика. Существует тенденция к снижению объема передаваемых и хранимых данных, для чего используются различные подходы. Большинство таких подходов предполагает традиционную обработку данных в облаке и на уровне гейтов, а конечные устройства остаются незадействованными в этом процессе. В статье рассматривается корреляционный метод обработки данных на конечном устройстве. Представлены результаты исследования максимальной производительности при реализации на ПЛИС при различных порядках согласованного фильтра N и различных разрядностях входного потока данных. Рассмотренный метод позволяет работать с высокоскоростными потоками данных и типовыми для IoT-систем каналами связи. Приведены граничные условия работоспособности для корреляционного метода. На основе представленной модели IoT-системы проанализированы задержки обработки данных для корреляционного метода и метода, использующего обработку данных на гейте.

Об авторе

А. Ю. Ануфриенко
НИУ «Высшая школа экономики»; ООО «Национальный центр информатизации»
Россия

Ануфриенко Александр Юрьевич, аспирант; директор по исследованиям и разработкам

109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11

121059, Москва, Бережковская наб., д. 38, стр. 1

 



Список литературы

1. Cisco visual networking index predicts global annual IP traffic to exceed three zettabytes by 2021 [Электронный ресурс]. URL: https://newsroom.cisco.com/press-release-content?type=webcontent&articleId=1853168 (дата обращения: 21.05.2021).

2. Jiao L., Friedman R., Fu X. M., et al. Cloud based computation offloading for mobile devices: state of the art, challenges and opportunities // Future Netw. Mobile summit. Lisbon: 2013. P. 1–11.

3. Zong J. I., Sustain C. J. Computational offloading for performance improvement and energy saving in mobile devices // Wireless Syst. 2019. Vol. 1. No. 4. P. 225–234.

4. Shi W., Pallis G., Xu Z. Edge computing // Proceedings of the IEEE. 2019. Vol. 107. No. 8. P. 1474–1481.

5. Bhuiyan M. Z. A., Wu J., Wang G., et al. E-sampling: event-sensitive autonomous adaptive sensing and low-cost monitoring in networked sensing systems // ACM Trans. Auton. Adapt. Syst. 2017. Vol. 12.

6. Harb H., Makhoul A. Energy-efficient sensor data collection approach for industrial process monitoring // IEEE Trans. Ind. Informat. 2018. Vol. 14. No. 2. P. 661–672.

7. Tayeh G. B., Makhoul A., Laiymani D., Demerjian J. A distributed real-time data prediction and adaptive sensing approach for wireless sensor networks // Pervasive Mobile Comput. 2018. Vol. 49. P. 62–75.

8. Bahi J., Makhoul A., Medlej M. A two tiers data aggregation scheme for periodic sensor networks // Ad Hoc & Sensor Wireless Networks. 2012.

9. Wu H., Wang J., Suo M., Mohapatra P. A holistic approach to reconstruct data in ocean sensor network using compression sensing // IEEE Access. 2017. P. 99.

10. Jon Y. Adaptive sampling in wireless sensor networks for air monitoring system [dissertation]. Uppsala University, 2016.

11. Tayeh G. B., Makhoul A., Demerjian J., Laiymani D. A new autonomous data transmission reduction method for wireless sensors networks // Proc. IEEE Middle East North Afr. Commun. Conf. (MENACOMM). 2018. P. 1–6.

12. Braten A. E., Kraemer F. A., Palma D. Adaptive, correlation-based training data selection for IoT device management // 6th International Conference on Internet of Things: Systems, Management and Security (IOTSMS). Granada: 2019. P. 169–176.

13. Kim S., Lee H., Ko H., et al. Pattern matching trading system based on the dynamic time warping algorithm // Sustainability. 2018. Vol. 10. 4641.

14. Su S., Sun Y., Gao X., et al. A correlation-change based feature selection method for IoT equipment anomaly detection // Applied sciences. 2019. Vol. 9 (3). 437.

15. Anufrienko A. Data processing by end devices in IoT systems // Computing, Telecommunications and Control. 2020. Vol. 13. No. 2. P. 7–13.


Для цитирования:


Ануфриенко А.Ю. Применение устройств интернета вещей для быстрой обработки данных. Вопросы радиоэлектроники. 2021;(4):23-27. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2021-4-23-27

For citation:


Anufrienko A. Using IoT devices for fast data processing. Issues of radio electronics. 2021;(4):23-27. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2021-4-23-27

Просмотров: 34


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)