Программно-аппаратная реализация инфраструктуры сбора и обработки интервальных данных с использованием принципов постбинарного кодирования
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18229844Ключевые слова:
сенсорные системы, Интернет вещей, STM32, постбинарный компьютинг, тетралогика, интервальные данные, программно-аппаратный комплексЛицензия
Аннотация
Представлена программно-аппаратная реализация инфраструктуры сбора сенсорных данных с использованием принципов постбинарного кодирования. Разработан прототип системы, включающий сенсорный узел на базе микроконтроллера STM32 с библиотекой тетралогических форматов и серверную часть на основе веб-сервиса и нереляционной базы данных. Реализован полный цикл измерения, интервальной обработки, беспроводной передачи и визуализации данных в режиме реального времени. Экспериментально подтверждена эффективность подхода для сохранения информации о неопределенности измерений и стабильность работы комплекса в динамических режимах.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Койбаш, А. А. Закономерности развития сенсорной составляющей мобильных компьютерных систем / А. А. Койбаш, Н. С. Максименко, К. А. Сидоров // Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАУ-2020): сборник трудов ХVIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (Таганрог, 3–5 декабря 2020 г).: в 3 т. / Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство ЮФУ, 2020. – Т. 1. – 284 с.
2. Койбаш, А. А. Пути повышения эффективности устройств сенсорной составляющей информационно-компьютерной инфраструктуры / А. А. Койбаш // Информатика и кибернетика. – Донецк: ДонНТУ, 2019. – № 2(16). – С. 51-57.
3. Wu, F. WE-Safe: A Self-Powered Wearable IoT Sensor Network for Safety Applications Based on LoRa / F. Wu, J. Redouté, M. R. Yuce // IEEEAccess, 2018, Vol. 6, pp. 40847-40853, Available at: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8419707 (accessed 15 October 2025).
4. Аноприенко, А. Я. Анализ эффективности устройств сенсорной составляющей образовательной системы умного города / А. Я. Аноприенко, А. А. Койбаш, Е. И. Приходченко // Информатика и кибернетика. – Д.: ДонНТУ, – 2020. – № 1(19). – С. 5-11.
5. Rathore, M. M. IoT-Based Big Data: From Smart City towards Next Generation Super City Planning / M. M. Rathore, P. Anand, A. Awais, J. Gwanggil // International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS), 13(1), 2017, pp. 28-47.
6. Аноприенко, А. Я. Закономерности развития инерциальных датчиков информационно-компьютерной инфраструктуры / А. Я. Аноприенко, А. А. Койбаш, Н. С. Максименко, К. А. Сидоров // Информатика и кибернетика. – Д.: ДонНТУ, – 2021. – № 1–2 (23–24). – С. 14-21.
7. Design of Lightweight, High Precision, Multi Scene Module Based on Narrowband Internet of Things / F. Sun, X. Liu, L. Shangguan, J. Ren [et al.]// Journal of Advances in Engineering and Technology. – 2025. – Vol. 2, no. 2. – P. 1-7. – DOI 10.62177/jaet.v2i2.224
8. High Precision 16-bit SAR ADC with Random Forest-based Error Correction for IoT Devices / V. Gowrishankar, M. Parimala Devi, M. Bharanipriya [et al.] // 2025 5th International Conference on Trends in Material Science and Inventive Materials (ICTMIM). – Kanyakumari, India, 2025. – P. 753-758. – DOI 10.1109/ICTMIM65579.2025.10988272.
9. Аноприенко, А. Я. Введение в постбинарный компьютинг. Арифметико-логические основы и программно-аппаратная реализация / А. Я. Аноприенко, С. В. Иваница. — Донецк: ДонНТУ-УНИТЕХ, 2017. — 308 с.
10. Койбаш, А. А. Разработка модифицированного алгоритма измерения физических величин для сенсорных систем / А. А. Койбаш // Информатика и кибернетика. – Донецк: ДонНТУ, 2021. – № 4(26). – С. 63-69.
11. Койбаш, А. А. Анализ эффективности модифицированного алгоритма измерения физических величин для сенсорных систем / А. А. Койбаш // Информатика и кибернетика. – Донецк: ДонНТУ, 2023. – № 1(31). – С. 50-58.
REFERENCES LIST
1. Koibash, A. A. Zakonomernosti razvitiia sensornoi sostavliaiushchei mobilnykh kompiuternykh sistem / A. A. Koibash, N. S. Maksimenko, K. A. Sidorov // Informatsionnye tekhnologii, sistemnyi analiz i upravlenie (ITSAU-2020): sbornik trudov KhVIII Vserossiiskoi nauchnoi konferentsii molodykh uchenykh, aspirantov i studentov (Taganrog, 3–5 dekabria 2020 g).: v 3 t. / Iuzhnyi federalnyi universitet. – Rostov-na-Donu; Taganrog: Izdatelstvo IuFU, 2020. – T. 1. – 284 s.
2. Koibash, A. A. Puti povysheniia effektivnosti ustroistv sensornoi sostavliaiushchei informatsionno-kompiuternoi infrastruktury / A. A. Koibash // Informatika i kibernetika. – Donetsk: DonNTU, 2019. – № 2(16). – S. 51-57.
3. Wu, F. WE-Safe: A Self-Powered Wearable IoT Sensor Network for Safety Applications Based on LoRa / F. Wu, J. Redouté, M. R. Yuce // IEEEAccess, 2018, Vol. 6, pp. 40847-40853, Available at: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8419707 (accessed 15 October 2025).
4. Anoprienko, A. Ia. Analiz effektivnosti ustroistv sensornoi sostavliaiushchei obrazovatelnoi sistemy umnogo goroda / A. Ia. Anoprienko, A. A. Koibash, E. I. Prikhodchenko // Informatika i kibernetika. – D.: DonNTU, – 2020. – № 1(19). – S. 5-11.
5. Rathore, M. M. IoT-Based Big Data: From Smart City towards Next Generation Super City Planning / M. M. Rathore, P. Anand, A. Awais, J. Gwanggil // International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS), 13(1), 2017, pp. 28-47.
6. Anoprienko, A. Ia. Zakonomernosti razvitiia inertsialnykh datchikov informatsionno-kompiuternoi infrastruktury / A. Ia. Anoprienko, A. A. Koibash, N. S. Maksimenko, K. A. Sidorov // Informatika i kibernetika. – D.: DonNTU, – 2021. – № 1–2 (23–24). – S. 14-21.
7. Design of Lightweight, High Precision, Multi Scene Module Based on Narrowband Internet of Things / F. Sun, X. Liu, L. Shangguan, J. Ren [et al.]// Journal of Advances in Engineering and Technology. – 2025. – Vol. 2, no. 2. – P. 1-7. – DOI 10.62177/jaet.v2i2.224
8. High Precision 16-bit SAR ADC with Random Forest-based Error Correction for IoT Devices / V. Gowrishankar, M. Parimala Devi, M. Bharanipriya [et al.] // 2025 5th International Conference on Trends in Material Science and Inventive Materials (ICTMIM). – Kanyakumari, India, 2025. – P. 753-758. – DOI 10.1109/ICTMIM65579.2025.10988272.
9. Anoprienko, A. Ia. Vvedenie v postbinarnyi kompiuting. Arifmetiko-logicheskie osnovy i programmno-apparatnaia realizatsiia / A. Ia. Anoprienko, S. V. Ivanitsa. — Donetsk: DonNTU-UNITEKh, 2017. — 308 s.
10. Koibash, A. A. Razrabotka modifitsirovannogo algoritma izmereniia fizicheskikh velichin dlia sensornykh sistem / A. A. Koibash // Informatika i kibernetika. – Donetsk: DonNTU, 2021. – № 4(26). – S. 63-69.
11. Koibash, A. A. Analiz effektivnosti modifitsirovannogo algoritma izmereniia fizicheskikh velichin dlia sensornykh sistem / A. A. Koibash // Informatika i kibernetika. – Donetsk: DonNTU, 2023. – № 1(31). – S. 50-58.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
