Дослідження методів фільтрації та обробки даних у сенсорних мережах сільськогосподарського призначення

Анотація

Анотація. У статті розглянуто задачу впливу шумів на точність вимірювань у сенсорних системах точного землеробства. Показано, що наявність перешкод, нестабільності сигналів та зовнішніх факторів суттєво знижує достовірність даних, отриманих від сенсорів вологості ґрунту, температури та кислотності. Проаналізовано ефективність поширених методів фільтрації сигналів, зокрема фільтрів низьких частот, медіанної фільтрації, експоненційного згладжування та фільтра Калмана. Визначено їхні переваги, недоліки та особливості застосування в умовах змінного рівня шуму. Запропоновано адаптивний підхід до обробки сигналів, що базується на автоматичному визначенні параметрів, використовуючи математичний зв’язок між коефіцієнтом підсилення Калмана та коефіцієнтом згладжування експоненційного згладжування. Для перевірки ефективності запропонованого підходу розроблено модель адаптивної обробки сенсорних сигналів та проведено дослідження його роботи в умовах впливу шумів. Проведено моделювання роботи системи автоматичного поливу з використанням відфільтрованих сенсорних даних та виконано порівняльний аналіз із класичними методами фільтрації. Результати моделювання показали підвищення точності обробки сенсорних даних, зменшення похибки вимірювання та покращення ефективності керування системою автоматичного поливу. Отримані результати підтверджують доцільність використання адаптивної фільтрації в аграрних сенсорних мережах. Практична цінність роботи полягає у можливості застосування запропонованого методу в робототехнічних системах аграрного призначення та інтелектуальних IoT-платформах точного землеробства.