Дисертації (АМЕС)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Перегляд Дисертації (АМЕС) за Ключові слова "654.026"
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Аналіз можливості використання технологій IoT для підвищення безпеки руху у smart-місті(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Павлюченко, Владислав Андрійович; Макаренко, Володимир ВасильовичПавлюченко В.А. Аналіз можливості використання технологій IoT для підвищення безпеки руху у smart-місті. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 171 "Електроніка". – Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", МОН України, Київ, 2024. В дисертаційній роботі вперше отримано наступні наукові результати: 1. Вперше проведено моделювання та аналіз розповсюдження енергії поля сигналу від дорожніх станцій DSRC у складних умовах міської забудови. 2. Вперше запропоновано використовувати дорожні станції DSRC в якості повторювачів сигналу на складних ділянках руху. 3. Виконано моделювання та аналіз розповсюдження енергії поля від різних типів RFID-міток, що використовуються у транспортній мережі міста. 4. Вперше запропоновано використовувати безшовне Wi-Fi покриття для підвищення безпеки руху транспортної мережі міста. 5. Виконано моделювання та аналіз розповсюдження рівня сигналу для створення безшовного покриття від точок доступу Wi-Fi для транспортних засобів та пішоходів. 6. Проведено дослідження можливості використання безшовної мережі WiFi для попередження водіїв та пішоходів при руху транспортних засобів. Дисертаційна робота присвячена аналізу можливості використання технологій IoT для підвищення безпеки руху у сучасному місті. Дисертаційне дослідження представлене у чотирьох розділах, у яких наведені та обґрунтовані основні результати роботи. У вступі обґрунтовано актуальність дисертаційної роботи, сформульовано мету та задачі дослідження, наведено методи дослідження, представлена інформація про наукову новизну, а також практичне значення отриманих результатів. Перший розділ присвячено огляду останніх публікацій в яких проводилися дослідження використання технологій IoT у транспортній мережі міста. Розглянуто наукові роботи по використанню безпроводових технологій у транспортній системі, розглянуто характеристики безпроводових технологій, на основі яких було зроблено висновки про доцільність використання у дослідженні технологій IoT, а саме: DSRC, Wi-Fi та RFID в якості допоміжних технологій у ідентифікації транспортних засобів, дорожніх знаків та пішоходів. У другому розділі проведено дослідження залежності інтенсивності поля сигналу сформованого активними та пасивними мітками системи радіочастотної ідентифікації (RFID) від умов розповсюдження сигналу. Проведено аналіз розповсюдження енергії поля від активних та пасивних RFID-міток. Визначено, що використання пасивних RFID-міток для інформування водіїв недостатньо для доріг, що мають дві та більше смуг руху в одну сторону. Такі мітки буде доцільно використовувати для доріг з однією смугою руху в одному напрямку або для доріг з двома смугами руху в одному напрямку за умови встановлення міток на дорожні знаки з обох боків дороги. Встановлено, що використання активних RFID-міток дає змогу інформувати транспортні засоби на дорогах, які мають більше ніж 2 смуги руху в одному напрямку. Для доріг з однією та двома смугами руху в одному напрямку буде достатньо інтеграції однієї активної RFID-мітки на дорожній знак. Для доріг з трьома та чотирма смугами руху в одному напрямку необхідно інтегрувати активні RFID-мітки з двох боків дороги для забезпечення надійного зв’язку. Для аналізу розподілення енергії поля у навколишньому середовищі використані програмні продукти Altair WinProp та Altair WallMan. Порівняння результатів моделювання і розрахунків енергії поля за формулою Фрііса показали високий ступінь збіжності результатів. Це свідчить про коректність результатів моделювання розповсюдження поля у складних умовах забудови міста. Використання характеристик радіочастотних міток, як пасивних так і активних, що випускаються промисловістю для застосування в системах контролю руху транспорту, дозволило отримати результати що добре корелюються з результатами досліджень опублікованими іншими авторами. Аналіз розповсюдження сигналів від RFID-міток на багато смугових дорогах, при різній конфігурації розташування транспортних засобів на дорозі, дозволив сформулювати вимоги до характеристик та місць розташування радіочастотних міток для реалізації надійного зв’язку з транспортними засобами в умовах щільного трафіку. Отримані результати можна використати при проектуванні автоматизованої транспортної мережі смарт-міста. У третьому розділі проведений аналіз розповсюдження сигналів пристроїв DSRC в умовах складної міської забудови при різній конфігурації вулиць і взаємному розташуванні транспортних засобів. З’ясовані межі впевненого обміну інформацією між транспортними засобами в умовах щільної міської забудови з великою кількістю будівель та складною конфігурацією вулиць. Проведено дослідження залежності інтенсивності поля сигналу, сформованого дорожніми станціями DSRC та бортовими пристроями транспортних засобів, від умов розповсюдження сигналу та взаємного положення станцій та транспортних засобів. Досліджено вплив місця розташування дорожньої станції на розповсюдження сигналу у міських умовах. Проведений аналіз можливостей системи DSRC для своєчасного попередження водіїв транспортних засобів про можливість зіткнення в умовах щільної міської забудови. Встановлено, що в умовах обмеженої видимості пристроїв DSRC, встановлених на транспортних засобах, недостатньо для забезпечення своєчасного інформування водіїв. Для усунення цього недоліку запропоновано встановлювати дорожні станції DSRC у зонах обмеженої видимості у якості повторювачів сигналів транспортних засобів. Це дає змогу на прямих ділянках збільшити відстань впевненого зв'язку і дозволить завчасно отримати повідомлення про небезпеку, що особливо важливо в умовах мокрого або покритого льодом дорожнього полотна. Дослідження показали, що використання дорожніх станцій для ретрансляції сигналів призводить до збільшення відстані впевненого прийому сигналів від двох до десяти разів в залежності від характеру забудови. Результати отримані за допомогою імітаційного моделювання у програмному середовищі Altair WinProp. Отримані результати можна використати при проектуванні мережі DSRC розумного міста в умовах високого рівня завад. У четвертому розділі проведено дослідження розповсюдження рівня сигналу від точок доступу Wi-Fi. В результаті проведеного дослідження встановлено, що незважаючи на те що технологія Wi-Fi забезпечує меншу швидкість з’єднання між пристроями, ніж технологія DSRC, при організації безшовного Wi-Fi покриття можна компенсувати цю ваду даної технології завдяки тому, що пристроям Wi-Fi не треба щоразу встановлювати з’єднання з точкою доступу, поки вони знаходяться в зоні дії безшовного покриття. Таким чином технологію Wi-Fi можна використовувати для оповіщення про місцезнаходження транспортних засобів та пішоходів на небезпечних ділянках руху. Аналіз розповсюдження сигналу від точок доступу Wi-Fi здійснювався у програмному середовищі Altair WinProp. Проведена експериментальна перевірка якості каналу передачі даних шляхом тестування втрат пакетів та пропускної здатності при різних рівнях сигналу в умовах щільної забудови у місті Києві. Дослідження проведені за допомогою Wi-Fi маршрутизатора “Mikrotik” та ноутбука з Wi-Fi модулем. Знайдено граничний рівень сигналу сформованого точкою доступу Wi-Fi, при якому кількість втрат пакетів буде припустимою, для побудови "безшовного" покриття для транспортної мережі. За результатами моделювання та експериментальних досліджень встановлено, що для побудови "безшовної" мережі необхідно створити зону з рівнем сигналу не меншим за -70 дБм для Wi-Fi 2.4 ГГц стандарту 802.11n. Такий рівень сигналу забезпечують чотири точки доступу Wi-Fi з потужністю передавача +20 дБм, встановлених на відстані 50 м одна від одної. Така побудова мережі WiFi забезпечить надійним зв’язком учасників дорожнього руху на відстані до 50 м від перехрестя. Практичне значення одержаних в дисертаційній роботі результатів полягає в тому, що отримані результати можуть бути використані для проектування безпроводової транспортної мережі безпечного міста. Проведене дослідження та моделювання по розповсюдженню енергії поля сигналу від точок доступу Wi-Fi можна використовувати для проектування "безшовного" Wi-Fi покриття для організації безпечного руху пішоходів та транспортних засобів у smart-місті. Результати отримані при дослідженні розповсюдження енергії поля від активних та пасивних RFID-міток можна використати при проектуванні системи оповіщення про дорожні знаки. Отримані результати містять інформацію про вибір правильного місце розташування, потужність передавача та необхідну кількість міток при побудові системи.Документ Відкритий доступ Оброблення, запис та передавання засобами IoT мовного аудіосигналу з дефектами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Світловський, Євгеній Володимирович; Трапезон, Кирило ОлександровичСвітловський Є.В. Оброблення, запис та передавання засобами IoT мовного аудіосигналу з дефектами. – Кваліфікаційна робота на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 171 «Електроніка». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», МОН України, Київ, 2025. Дисертаційна робота присвячена дослідженню підходів обробки та передачі засобами IoT мовного сигналу з дефектами з можливістю додавання додаткової інформації на основі методу найменшого біта. Зміст дисертаційного дослідження викладено в шістьох розділах, де представлено та обґрунтовано основні результати роботи. Актуальність дисертаційної роботи обґрунтовано у вступі, де сформульовано мету та задачі дослідження, описано методи дослідження, надано інформацію про наукову новизну та практичне значення одержаних результатів. Системи IoT, що працюють з мовними сигналами, так або інакше стикаються з проблемами зниження шумового забруднення, компенсації дефектів мовлення та необхідності адаптивної обробки самих сигналів з можливістю за потреби додаткової передачі інформації. Під час процесів оброблення необхідно зберегти якість звуку без додавання нових шумів та артефактів. Додатково, має бути можливість і ефективно знижувати вже присутній рівень шуму в оригінальному сигналі, враховуючи збереження розбірливості мовлення записаного в аудіосигналі. Сучасні методи обробки орієнтовані переважно на іноземні мови і не мають на жаль якісних адаптацій для української мови, що у підсумку при розробленні пристроїв IoT може бути причиною некоректної обробки, неправильної інтерпретації команд або контексту повідомлення. Для вирішення цих завдань необхідно розробити нові алгоритми, які не лише покращують співвідношення сигнал/шум, а й підвищують розбірливість мовлення та мінімізують втрати інформації під час обробки чи передачі, враховуючи при цьому специфіку української мови. Крім того, обмежені обчислювальні ресурси та пропускна здатність пристроїв вимагають створення рішень, здатних ефективно працювати в умовах низької якості обладнання та недостатньої шумоізоляції. Актуальність даного дослідження полягає у необхідності розробки нових рішень для оброблення та передачі дефектних аудіо фрагментів українською мовою з можливістю дублювання та передачі мовного сигналу стеганографічним методом без втрати якості для подальшого декодування та зчитування інформації. Отримані результати можуть знайти практичне застосування в різних сферах, зокрема в системах "розумного будинку", при автоматизованому записі та аналізі онлайнлекцій, забезпечуючи при цьому новий рівень ефективності та інтерактивності. У першому розділі визначено основні недоліки існуючих рішень по обробці мовних аудіо сигналів в умовах зашумлення засобами IoT, досліджено основні чинники, які слід враховувати при проведенні якісного запису мовної інформації. Наведено вимоги до вибору приміщень щодо проведення запису мовних аудіосигналів. Зазначено ключові моменти, які сприяють покращенню розбірливості мовлення та зниженню впливу фізичних і електронних шумів. У другому розділі наведені дані щодо підготовчих кроків до проведення частотного аналізу мовного сигналу. Зокрема, зазначено про такі базові процедури підготовки: розбиття сигналу на сегменти, ідентифікація максимумів та аналіз формант, аналіз фундаментальної частоти. В третьому розділі дослідження наведено основні принципи кодування текстової інформації за форматами UTF-8 та ASCII та визначені основні етапи розпізнавання мовних сигналів. У четвертому розділі проведено порівняння характеристик мікрофонів та можливих умов їх застосування. Визначено оптимальну направленість мікрофону для дослідження та розробки алгоритму обробки звукового фрагменту з дефектами. Розглянуто пристрої та методи передачі інформації для реалізації розробленого алгоритму в середовищі Інтернету речей в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. У п’ятому розділі роботи проведено практичний експеримент з підвищення якості та зниження рівня шумового забруднення записаного мовного сигналу українською мовою з наявними технічними дефектами. Зокрема, створено на основі мови програмування Python програмний алгоритм з елементами циклічності, де визначено окремі послідовні етапи обробки сигналу з урахуванням фундаментальної частоти, динамічних та частотних характеристик, рівня шумового забрудення. Досліджено основні підходи до зниження рівня шуму в сигналі, та контролю динамічної і частотної складової сигналу. Визначено міжнародні стандарти нормалізації для приведення звукового сигналу до необхідного рівня гучності. На основі отриманих експериментальних результатів визначено підходи оброблення аудіосигналів, які адаптовано для роботи з українською фонетичною групою. У шостому розділі наведено алгоритм визначення та кодування тексту з метою додавання супутньої прихованої інформації в аудіофайл. Так, на основі відкритої бібліотеки розпізнавання, вилучено з записаного сигналу текстові дані, і після їх корегування та представлення у необхідній формі, додано за допомогою стеганографічного методу LSB до вмісту аудіосигналу. Показано, що модифікований аудіосигнал практично не змінив свої характеристики у порівнянні з початковим сигналом. Представлені в дисертації нові практичні результати можуть бути рекомендовані до застосування в умовах дистанційного навчання для запису інформації, адаптивної обробки та передачі сигналів методами Інтернету речей із додаванням супутньої інформації. Наведені розробки можуть бути використані при розробленні складових в системах “розумного будинку” з підтримкою української локалізації. Технології обробки аудіо можуть бути адаптовані для допомоги людям з порушенням слуху методом декодування тексту в зручний формат. В дисертаційній роботі отримано наступні наукові результати: 1. Вперше досліджено та запропоновано алгоритм обробки аудіофайлу українською мовою в умовах зашумлення, адаптований до вимог середовища IoT, який складається з окремих етапів та має риси циклічності. 2. Уточнено алгоритм обробки мовного сигналу, який записано українською мовою, на основі аналізу частотної характеристики з урахуванням особливостей визначення фундаментальної частоти та адаптивних обробок. 3. Вперше розроблено алгоритм подвійної обробки аудіо сигналу з вмістом вимовлених слів українською мовою, який дозволяє реалізувати один з способів приховування потрібної інформації в структурі аудіофайлу зі збереженням якості та без значної зміни енергетичного вмісту останнього. Практичне значення отриманих результатів полягає у наступному. 1. Визначені підходи до вибору мікрофонного обладнання для запису аудіосигналів, що можуть бути використані при створенні звукових IoT-систем для забезпечення високої якості записаного мовного контенту. 2. Запропоновані ефективніші рішення щодо створення програм обробки аудіосигналів, які дозволяють ефективно очищувати аудіосигнали від шумів та підвищувати розбірливість мовлення, враховуючи спеціфіку середовища та АЧХ спікера, що сприяє підвищенню якості відтворення записаного контенту в IoTсистемах. 3. Використання методу LSB для приховування та передачі супутньої текстової інформації в аудіосигналі забезпечує можливість передачі додаткової інформації без збільшення обсягу даних та помітного впливу на якість звуку.