Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék kutatási témák

Sorbanállás elméleti módszerek a megbízhatóságelméletben, a számítógépes és kommunikációs rendszerekben

Sorbanállási elméleti módszerek alkalmazásával a bonyolult infokommunikációs hálózatok hatékonysági vizsgálatait végezzük el, többek között vezeték nélküli hálózatok, szenzor hálózatok, kognitív rádiós hálózatok, call-centerek főbb működési jellemzőinek a meghatározása analitikus, numerikus és szoftvercsomagokkal támogatott módszerekkel.
 

A több utas kommunikáció hatékonyságelemzése

Napjainkban az Internet kommunikációs környezete csupán egyetlen adat utat tesz lehetővé az adat továbbítás számára egy adott kommunikációs viszonyon belül. Az egyetlen adatútvonal-megközelítés még elfogadható azon rendszerek esetében, melyek csupán egyetlen hálózati interfésszel rendelkeznek vagy egyetlen „kimeneti ponttal” kapcsolódnak az Internetre. Másfelől, a legtöbb napjainkban használt eszköz rendelkezik több gyárilag beépített hálózati interfésszel, mint például RJ-45-ös csatlakozóval a vezetékes hálózat számára, rádiófrekvenciás interfésszel, amely a vezeték nélküli Wi-Fi hálózati csatlakozást teszi lehetővé, valamint mobil telefon adatátvitel csatlakozó interfésszel (pl. 3G, HSDPA vagy LTE). Az egyetlen útvonalon alapuló kommunikációs technológia nem képes kihasználni az eszközök többinterfészes előnyeit. A kommunikációs teljesítmény (pl. adatátviteli teljesítmény) jelentősen növelhető lenne, ha a hálózati környezet egy adott kommunikációs viszonyon belül támogatná a több adatútvonal használatát.

Torlódáskezelés

Kezdetben az irodai, a vállalati hálózatok és nem utolsó sorban, maga az Internet is csupán adatátvitelre (pl. FTP, e-mail) voltak tervezve, ahol az IP csomagkésleltetés lényegtelennek minősült. Legtöbb esetben a „legjobb szándékú” (Best-effort) kézbesítési szolgáltatás kielégítőnek bizonyult, adatvesztés esetében a TCP protokoll gondoskodott az ismételt adatátvitelről. Később, a multimédiás alkalmazások elterjedése következtében (hangátvitel, videokonferencia) ezek számára külön telefonhálózatokat, illetve videó kommunikációs hálózatokat hoztak létre. Napjainkban az irodai és a vállalati hálózatok átalakulóban vannak konvergált infokommunikációs hálózatokká, melyek egyetlen fizikai topológián keresztül biztosítják ugyanazon szolgáltatásokat. A konvergált infokommunikációs hálózatok számos előnye mellet megjelenik egy óriási hátrány, mégpedig a közös hálózati erőforrásokért (pl. forgalomirányítók puffereiért) való versengés, ami előbb vagy utóbb torlódáshoz (congestion) vezet. A torlódás az az állapot, amikor túl sok csomag van jelen a hálózatban (vagy annak egy részében), ami miatt a teljesítőképesség visszaesik, a csomagküldés pedig késleltetést szenved. A torlódás következményei a csomagkésleltetés, a késleltetés ingadozás (dzsitter) és ami a legsúlyosabb, a csomageldobás. Nem minden alkalmazás érzékeny e problémákra. Például az FTP teljesen immunis a csomagkésleltetésre vagy a dzsitterre, míg a multimédiás alkalmazások (videó átvitel, hangátvitel) nagyon is érzékenyek. Ennélfogva a torlódáskezelési algoritmusok vizsgálata és elemzése nagyon kurrens tudományterület.

Komplex rendszerek modellezése

A sok részecskét/elemet tartalmazó rendszerek tulajdonságait nem lehet analitikus úton jellemezni ezért a statisztikus fizika eszközrendszerét kell alkalmazni. A komplex hálózatok speciális tulajdonságokkal rendelkeznek: skálafüggetlenség, 'kisvilág' tulajdonság, stb. A természeti, technikai és társadalmi környezetünkben rengeteg komplex hálózatokon alapuló rendszer található (pl.: szociális-, légiközlekedési-, számítógépes-, együttműködési-, anyagcsere-hálózatok). Ezek szerkezetének modellezése valamint a bennük lejátszódó folyamatok számítógépes szimulációja nagyon fontos és hasznos. Eredményeink főként a szilárd testek törése és fragmentációja, valamint haldokló és klaszterezett szociális hálózatok köré összpontosul.

Terjedési folyamatok számítógépes szimulációja

Ebben a témában a számos tudományterületen visszaköszönő diffúziós folyamatok vizsgálatát végezzük elsősorban számítógépes szimuláció és analitikus számítások segítségével. A vizsgált folyamat lehet akár információterjedés egy szoociális hálózaton, egy új technológia elterjedése a társadalomban, de akár egy kézbesítésre váró információcsomag is egy számítógépes hálózaton. Munkánk során leggyakrabban a jelenségeket diszkrét időben modellezzük különböző hálózati topológiákon.

Ultrahang-CT fejlesztése

Különböző UHCT konfigurációkat tanulmányoztunk annak érdekében, hogy meghatározzuk a szükséges műszer (uC, NI PXI, FPGA vezérelt), algoritmus és szoftverkörnyezet egy folyadék közegben elhelyezett nagyszámú 3D elrendezésű adóvevőt tartalmazó UHCT fejlesztéséhez.

Elosztott meteorológiai mérő és előrejelző hálózat fejlesztése

Az időjárás előrejelzés rendszerint mérési adatokon, mint kezdeti feltételeken alapuló differenciál egyenletrendszerek numerikus megoldását jelenti, ahol az elemi számolások során csak az adott pontok környezetéből származó adatokra van szükség. Ez a mérőállomások mellet még költséges szuperszámítógépek fenntartását is igényli. Azonban, ha a mérőállomások képesek az egymás közötti kommunikáción alapuló adatcserére, akkor, együtt, mint egy szuperkomputer, képesek numerikus előrejelzési számolások futtatására is, mégpedig a lehető legmagasabb párhuzamosítással. Továbbá, ha a hálózat csomópontjainak (mérőállomások) a száma változik, akkor egy ilyen rendszer képes azt rugalmasan kezelni. Ezen DSN-PC rendszer számos más területen is alkalmazható, ahol térbeli hálózatban mért paraméterek alapján kell számításokat végezni.

Neurális hálózatok implementációja programozható logikai áramkörökkel

A kutatás célja az újrakonfigurálható eszközök alkalmazása mesterséges neurális hálózatok hardveres implementációjára. Az algoritmusok implementálása előzetesen magas szintű programozási nyelven történik (Matlab illetve C, C++). Ezt követően három lehetséges megvalósítási módszer közül lehet választani: hardverleíró nyelven (HDL), System Generator segítségével vagy magas szintű szintetizáló eszközök (HLS) alkalmazásával. Esettanulmányok: az implementált mesterséges neurális hálózatok alkalmazása a mintafelismerési feladatokban (tevékenység felismerés).

e-Health és életvitelt támogató ambiens rendszerek

Kutatásunk célja az idős vagy beteg emberek mindennapi önálló tevékenységének segítése. A tárgyak internetén alapuló technikák felhasználásával. A rendszer három fő összetevője: az életvitelt segítő intelligens ambiens rendszer, a tevékenység és egészségi állapot monitorozó és felismerő rendszer és a személyi támogatást nyújtó (asszisztív) robot. Ez egy olyan komplex kisegítő rendszer, amely tanulási és adaptív magatartássalrendelkezik, ezért mesterséges neurális hálózatok használunk.

Intelligens beágyazott rendszerek tervezése és alkalmazások

Kifejlesztettünk egy hardver-szoftver együttes tervezését szolgáló keretet a beágyazott rendszerek gyors prototípus fejlesztéséhez újrakonfigurálható eszközök (FPGA) segítségével, amelyek képesek könnyen integrálni a különböző I/O eszközöket és különböző protokollokat használó érzékelőkkel ellátott interfészeket. Egyre nagyobb az elvárás, hogy ezek a rendszerek tanulási és adaptív magatartással rendelkezzenek, ezt pedig neurális hálózatok használatával lehet elérni. E kutatás célja, egy hardware leíró nyelven (HDL) definiált keret fejlesztése, amely lehetővé teszi speciális alkalmazások gyors fejlesztését, specifikus érzékelőkhöz igazított, HDL komponensek hozzáadásával. Ez a keret olcsó általános célú FPGA kártyák alkalmazásával megvalósítható, specifikus eszközök vagy interfészek tervezése nélkül. Alkalmazási lehetőségek: Intelligens számítógép perifériák, amelyek lehetővé teszik bármilyen hátrányban szenvedő emberek számára számítógép és kommunikációs eszközök használatát, illetve bármilyen tanulási és adaptív képességgel ellátott ipari vagy háztartási készülék. Az ilyen intelligens eszközök főbb alkalmazási területei: monitoring, domotika, automotive (autóelektronika), automatizálás, vagy bármilyen terület ahol a tendencia könnyen használható, beépített intelligenciával rendelkező eszközök alkalmazása.

Frissítés dátuma: 2017.12.17.


Tisztelt Felhasználó!

 

A Debreceni Egyetem kiemelt fontosságúnak tartja a rendelkezésére bocsátott, illetve birtokába jutott személyes adatok védelmét. Ezúton tájékoztatjuk Önt, hogy a Debreceni Egyetem a 2018. május 25. napján hatályba lépett Általános Adatvédelmi Rendelet alapján felülvizsgálta folyamatait és beépítette a GDPR előírásait az adatkezelési és adatvédelmi tevékenységébe. A felhasználók személyes adatait a Debreceni Egyetem korábban is teljes körültekintéssel kezelte, megfelelve az érvényben lévő adatkezelési szabályozásoknak. A GDPR előírásait követve frissítettük Adatvédelmi Tájékoztatónkat, amelyet az alábbi linkre kattintva olvashat el: Adatkezelési tájékoztató. DE Kancellária VIR Központ