Directions of Mobile Ad Hoc Networks efficiency increase

The directions of efficiency increase of the self-organizing wireless networks MANET are proposed. They consist in the implementation of new methods and radio network management functions, coordination and intellectualization of the methods, corresponding to different OSI-model levels, and also coordination of the network resource management purposes distribution

DEVELOPMENT OF A MATHEMATICAL MODEL OF THE FUNCTIONING OF MULTI-ANTENNA RADIO COMMUNICATIONS WITH SPECTRALLY EFFECTIVE SIGNALS UNDER THE INFLUENCE OF DESTABILIZING FACTORS

The necessity of developing a mathematical model for the functioning of multi-antenna radio communication facilities with spectrally effective signals under the influence of destabilizing factors has been substantiated. The results of the study of the influence of destabilizing factors on the multi-antenna systems with spectrally effective signals are presented. New analytical dependences have been obtained, which make it possible to calculate the effect of destabilizing factors on the efficiency of multi-antenna system with spectrally effective signals. Object of research: development of a mathematical model of the functioning of multi-antenna radio communication facilities with spectrally effective signals under the influence of destabilizing factors. Investigated problem: taking into account additional destabilizing factors on the multi-antenna of a radio communication facility with spectrally effective signals. Main scientific results: when transmitting information in multi-antenna radio communication systems with spectrally effective signals, the following are taken into account: Type of parameters of deliberate interference, type and parameters of deliberate fading, type and parameters of security code structures, phase jitter, slope of the constellation matrix, Intersymbol interference, high mobility of objects (transmitter and receiver), the number of receiving and transmitting antennas, the number of subcarriers in the antenna channel. It has been established that taking into account all the parameters in the system makes it possible to assess the state of the channel, to develop measures to reduce the negative influence of destabilizing factors on the noise immunity of multi-antenna systems. A review of the practical use of research results: radio communication facilities with programmable architecture. Innovative technologies product: technology for substantiating the architecture of transceivers, software for programmable radio equipment, which can increase the noise immunity of radio communications, taking into account additional destabilizing factors and software for radio monitoring equipment. Overview of an innovative technological product: programmable radios, software for radio communications

Fast chromatin immunoprecipitation assay

Chromatin immunoprecipitation (ChIP) is a widely used method to explore in vivo interactions between proteins and DNA. The ChIP assay takes several days to complete, involves several tube transfers and uses either phenol–chlorophorm or spin columns to purify DNA. The traditional ChIP method becomes a challenge when handling multiple samples. We have developed an efficient and rapid Chelex resin-based ChIP procedure that dramatically reduces time of the assay and uses only a single tube to isolate PCR-ready DNA. This method greatly facilitates the probing of chromatin changes over many time points with several antibodies in one experiment

Wireless Sensor Network Topology Control

Abstract -topology control process for the wireless sensor network is considered. In this article the use of rule base for making decision on the search of optimum network topology is offered for the realization of different aims of network management

The Hierarchical Model of Interaction Between Intelligent Agents in The Manet Control Systems

The hierarchical model of interaction between intelligent agents in the MANET control systems is proposed in the paper. Proposed model is based on the conceptual representation of the intelligent MANET control systems as a hierarchical structure with vertical connections that define management tasks subordination in the MANET

Development of a method for assessment and forecasting of the radio electronic environment

Decision making support systems (DSS) are actively used in all spheres of human life. The system of the electronic environment analysis is not an exception. However, there are a number of problems in the analysis of the electronic environment, for example: the signals are analyzed in a complex electronic environment against the background of intentional and natural interference. Input signals do not match the standards, and their interpretation depends on the experience of the operator (expert), the completeness of additional information on a particular task (uncertainty condition). The best solution in this situation is found in the integration with the data of the information system analysis of the electronic environment, artificial neural networks and fuzzy cognitive models. Their advantages are also the ability to work in real time and quick adaptation to specific situations. The article develops a method for assessing and forecasting the electronic environment. Improving the efficiency of evaluation information processing is achieved through the use of evolving neuro-fuzzy artificial neural networks; learning not only the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function. The efficiency of information processing is also achieved through training in the architecture of artificial neural networks; taking into account the type of uncertainty of the information that has to be assessed; synthesis of rational structure of fuzzy cognitive model. It reduces the computational complexity of decision-making; has no accumulation of learning error of artificial neural networks as a result of processing the information coming to the input of artificial neural networks. The example of assessing the state of the electronic environment showed an increase in the efficiency of assessment at the level of 15–25 % on the efficiency of information processin

Development of methodological principles of routing in networks of special communication in conditions of fire storm and radio-electronic suppression

Decision making support systems are actively used in the processing of large data sets, process forecasting, providing information support to the decision-making process by decision-makers. However, there are problems with the transmission of information: the transmission of information takes place in a complex electronic environment against the background of interference; radio communication systems are the objects of primary fire damage due to high radio visibility. This article develops the methodological principles of routing in special communication networks in the conditions of fire damage and electronic suppression. The purpose of this research is to increase the efficiency of information transfer under the influence of destabilizing factors. The proposed methodological principles are based on the theory of artificial intelligence. The research presents a mathematical formulation of the problem of routing in special-purpose radio networks and developed a method of routing in special-purpose radio networks. The efficiency of information processing is achieved through training in the architecture of artificial neural networks; taking into account the type of uncertainty of the information to be assessed; use of the ant algorithm. The approbation of the use of the offered technique on the example of the estimation of information transfer in the conditions of influence of destabilizing factors is carried out. The proposed methodological principles should be used in the development of software for programmable devices of communication and in the modernization of existing and development of new radio communication devices. This example showed an increase in the efficiency of information transmission in radio communication systems at the level of 15–25 % on the criterion of efficienc

DEVELOPMENT OF AN ADVANCED METHOD OF FINDING SOLUTIONS FOR NEURO-FUZZY EXPERT SYSTEMS OF ANALYSIS OF THE RADIOELECTRONIC SITUATION

Nowadays, artificial intelligence has entered into all spheres of our life. The system of analysis of the electronic environment is not an exception. However, there are a number of problems in the analysis of the electronic environment, namely the signals. They are analyzed in a complex electronic environment against the background of intentional and natural interference. Also, the input signals do not match the standards due to the influence of different types of interference. Interpretation of signals depends on the experience of the operator, the completeness of additional information on a specific condition of uncertainty. The best solution in this situation is to integrate with the data of the information system analysis of the electronic environment and artificial neural networks. Their advantage is also the ability to work in real time and quick adaptation to specific situations. These circumstances cause uncertainty in the conditions of the task of signal recognition and fuzzy statements in their interpretation, when the additional involved information may be incomplete and the operator makes decisions based on their experience. That is why, in this article, an improved method for finding solutions for neuro-fuzzy expert systems of analysis of the electronic environment is developed. Improving the efficiency of information processing (reducing the error) of evaluation is achieved through the use of neuro-fuzzy artificial neural networks that are evolving and learning not only the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. High efficiency of information processing is also achieved through training in the architecture of artificial neural networks by taking into account the type of uncertainty of the information that has to be assessed and work with clear and fuzzy products. This reduces the computational complexity of decision-making and absence of accumulation of an error of training of artificial neural networks as a result of processing of the arriving information on an input of artificial neural networks. The use of the proposed method was tested on the example of assessing the state of the electronic environment. This example showed an increase in the efficiency of assessment at the level of 20–25 % on the efficiency of the processing informatio

Розробка методу підвищення оперативності оцінки стану об’єкту моніторингу в інформаційних системах спеціального призначення

The peculiarities of modern military conflicts significantly increase the requirements for the efficiency of object state assessment. Therefore, it is necessary to develop algorithms (methods and techniques) that can assess the state of the monitoring object from different sources of intelligence for a limited time and with a high degree of reliability. Accurate and objective object analysis requires multi-parameter estimation with significant computational costs. That is why the following tasks were solved in the study: the formalization of the assessment of monitoring objects was carried out, a method of increasing the efficiency of assessing the condition of monitoring objects was developed and an efficiency assessment was carried out. The essence of the proposed method is the hierarchical hybridization of binary classifiers and their subsequent training. The method has the following sequence of actions: determining the degree of uncertainty, constructing a classifier tree, determining belonging to a particular class, determining object parameters, pre-processing data about the object of analysis and hierarchical traversal of the tree. The novelty of the method lies in taking into account the type of uncertainty and noise of the data and taking into account the available computing resources of the object state analysis system. The novelty of the method also lies in the use of combined training procedures (lazy training and training procedure for evolving neural networks) and selective use of system resources by connecting only the necessary types of detectors. The method allows you to build a top-level classifier using various low-level schemes for combining them and aggregating compositions. The method increases the efficiency of data processing by 12–20 % using additional advanced proceduresОсобливості сучасних воєнних конфліктів вимагають суттєво підвищують вимоги з оперативності оцінки стану об’єкту. Саме тому, необхідно проводити розробку алгоритмів (методів та методик) які здатні за обмежений час та з високим ступенем достовірності провести оцінку стану об’єкту моніторингу від різнотипних джерел розвідувальних відомостей. Точний та об’єктивний аналіз об’єкту вимагає багатопараметричної оцінки зі значними обчислювальними витратами. Саме тому в дослідженні вирішені наступні завдання, а саме: проведено формалізацію оцінки обєктів моніторингу, розроблено метод підвищення оперативності оцінювання стану обєктів моніторингу та проведено оцінку ефективності. Сутність запропонованого методу полягає в ієрархічній гібридизації бінарних класифікаторів та подальшому їх навчанні. Метод має наступну послідовність дій: визначення ступеня невизначеності, побудова дерева класифікаторів, визначення належності до певного класу, визначення параметрів об’єкту, попередня обробка даних про об’єкт аналізу та ієрархічний обхід дерева. Новизна методу полягає в врахуванні типу невизначеності та зашумленості даних та врахуванні наявних обчислювальних ресурсів системи аналізу стану об’єкту. Новизна методу також полягає у використанні комбінованих процедур навчання (ліниве навчання та процедура навчання на для штучних нейронних мереж, що еволюціонують) та вибірковим задіянням ресурсів системи за рахунок підключення тільки необхідних типів детекторів. Метод дозволяє побудувати класифікатор верхнього рівня за допомогою різних низькорівневих схем їх комбінування та агрегуючих композицій. Використання методу дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 12–20 % за рахунок використання додаткових удосконалених процеду

Розробка методу оцінки стану об’єкту в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

Accurate and objective object analysis requires multi-parameter estimation with significant computational costs. A methodological approach to improve the accuracy of assessing the state of the monitored object is proposed. This methodological approach is based on a combination of fuzzy cognitive models, advanced genetic algorithm and evolving artificial neural networks. The methodological approach has the following sequence of actions: building a fuzzy cognitive model; correcting the fuzzy cognitive model and training knowledge bases. The distinctive features of the methodological approach are that the type of data uncertainty and noise is taken into account while constructing the state of the monitored object using fuzzy cognitive models. The novelties while correcting fuzzy cognitive models using a genetic algorithm are taking into account the type of data uncertainty, taking into account the adaptability of individuals to iteration, duration of the existence of individuals and topology of the fuzzy cognitive model. The advanced genetic algorithm increases the efficiency of correcting factors and the relationships between them in the fuzzy cognitive model. This is achieved by finding solutions in different directions by several individuals in the population. The training procedure consists in learning the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function and the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The use of the method allows increasing the efficiency of data processing at the level of 16–24 % using additional advanced procedures. The proposed methodological approach should be used to solve the problems of assessing complex and dynamic processes characterized by a high degree of complexity.Точный и объективный анализ объекта требует многопараметрической оценки со значительными вычислительными затратами. Предложен методический подход для повышения точности оценки состояния объекта мониторинга. Указанный методический подход основан на сочетании нечетких когнитивных моделей, усовершенствованного генетического алгоритма и эволюционирующих искусственных нейронных сетей. Методический подход имеет следующую последовательность действий: построение нечеткой когнитивной модели; корректировка нечеткой когнитивной модели и обучение баз знаний. Отличительные черты методического подхода заключаются в том, что при построении состояния объекта мониторинга с помощью нечетких когнитивных моделей учитывается тип неопределенности и зашумленности данных. При корректировке нечетких когнитивных моделей с помощью генетического алгоритма новизной являются: учет типа неопределенности данных; учет приспособленности особей к итерации; продолжительность существования особей и топология нечеткой когнитивной модели. Усовершенствованный генетический алгоритм повышает оперативность корректировки факторов и связей между ними в нечеткой когнитивной модели. Это достигается за счет поиска решения по различным направлениям несколькими особями из состава популяции. Процедура обучения состоит в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, тип и параметры функции принадлежности, а также архитектура отдельных элементов и архитектура искусственной нейронной сети в целом. Использование метода позволяет добиться повышения оперативности обработки данных на уровне 16–24 % за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур. Предлагаемый методический подход целесообразно использовать для решения задач оценки сложных и динамических процессов, характеризующихся высокой степенью сложностиТочний та об’єктивний аналіз об’єкту вимагає багатопараметричної оцінки зі значними обчислювальними витратами. Запропоновано методичний підхід для підвищення точності оцінювання стану об’єкту моніторингу. Зазначений методичний підхід заснований на поєднанні нечітких когнітивних моделей, удосконаленого генетичного алгоритму та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Методичний підхід має наступну послідовність дій: побудова нечіткої когнітивної моделі; корегування нечіткої когнітивної моделі та навчання баз знань. Відмінні риси методичного підходу полягають в тому, що на при побудові стану об’єкту моніторингу за допомогою нечітких когнітивних моделей враховується тип невизначеності та зашумленості даних. При корегуванні нечітких когнітивних моделей за допомогою генетичного алгоритму новизною є: врахування типу невизначеності даних; врахування пристосованості особин на ітерації; тривалості існування особин та топології нечіткої когнітивної моделі. Удосконалений генетичний алгоритм підвищує оперативність корегування факторів та зв’язків між ними в нечіткій когнітивній моделі. Це досягається за рахунок пошуку рішення в різних напрямках декількома особинами зі складу популяції. Процедура навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Використання методу дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 16–24 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропонований методичний підхід доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних процесів, що характеризуються високим ступенем складност