Робастно-адаптивна обробка сенсорних сигналів в умовах шуму, викидів та пропусків вимірювань

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.318112

Анотація

У роботі обґрунтовано проблему забезпечення стійкої фільтрації в IoT-системах за наявності пропущених вимірювань, викидів і шумових спотворень Зазначено, що в реальних системах Інтернету речей сенсорні дані часто формуються під впливом нестабільності каналів передавання, обмежених обчислювальних ресурсів, зовнішніх завад і фізичних особливостей роботи датчиків. Це ускладнює застосування класичних алгоритмів оцінювання стану без адаптації до неповних і ненадійних потоків даних. Розглянуто особливості застосування методів оцінювання стану та рекурсивної фільтрації в задачах обробки сенсорних сигналів у режимі реального часу. Показано, що імпутація пропущених значень може бути недоцільною, оскільки здатна спричиняти затримки, спотворювати сигнал і створювати хибне уявлення про достовірність вимірювань. Запропоновано робастний адаптивний підхід до оцінювання стану, який явно враховує відсутні вимірювання в рекурсивній системі фільтрації. На відміну від підходів, що попередньо заповнюють пропуски, запропонований алгоритм розглядає відсутність вимірювання як окрему ситуацію в процесі оцінювання. Під час прогалин у даних він використовує модель процесу для прогнозування поточного стану, одночасно збільшуючи пов’язану з ним невизначеність відповідно до зменшення кількості доступної інформації. У разі надходження нових вимірювань метод адаптивно регулює їхній вплив на оновлення оцінки, зменшує дію аномальних значень і запобігає різким стрибкам оціненого стану. Виконано комп’ютерне моделювання та експериментальну перевірку запропонованого підходу з використанням набору даних, отриманого з реального сенсора, що містить шум, викиди та часті пропуски вимірювань. Отримані результати свідчать, що алгоритм забезпечує стабільні та згладжені оцінки стану, зберігає працездатність за тривалій відсутності даних і підтримує узгоджену еволю-цію невизначеності. Підкреслено практичну цінність підходу для IoT-систем з обмеженими обчислювальними ресурсами, зокрема в контексті Edge Computing, де важливими є локальна обробка даних, своєчасне прийняття рішень і зменшення залежності від хмарної інфраструктури

Ключові слова: Інтернет речей, обробка сигналів у реальному часі, адаптивна фільтрація, сенсорні дані, викиди, пропуски вимірювання.