Рассматривается мультиагентная система планирования задач в программно-конфигурируемых сетях. Система предназначена для моделирования распределения и выполнения задач на вычислительных ресурсах с учетом динамических характеристик и топологии сети. C. 3-11.

The article describes the multi-agent system for tasks scheduling in software-configurable networks. The system is designed to simulate the distribution of tasks to computing resources with the consideration of network dynamic characteristics and topology.

В статье рассмотрены идеи устройства принципиально новых компьютеров.

В последнее время активно развивается новая парадигма кодирования/декодирования многоразрядных сигналов, имеющих «разреженное» (sparse) представление в некотором базисе. Она опирается на идеи рандомизации измерений и l1-оптимизации. Предложенные недавно новые методы получения и представления сжимаемых данных в англоязычной литературе называются «Compressive Sensing» (опознание по сжатию.

Recently a new paradigm has been developing for the coding/decoding of multidimensional signals having sparse representation in some basis. It is based on ideas of measurement's randomization and l1-optimization. Recently proposed new methods of obtaining and representation of the compressible data are referred to as Compressive Sensing.

Отслеживание нескольких целей — это классическая задача обработки сигналов, которая возникает во многих приложениях, например в управлении воздушным, морским и дорожным движением. Сети автономных датчиков служат желательными платформами для многоцелевого отслеживания ввиду их избыточности и реконфигурируемости. Однако сетевая реализация делает невозможным использование классических централизованных подходов к фильтрации, поскольку каждый датчик имеет ограниченные вычислительные возможности и ограниченный доступ к измерениям других датчиков. Помимо топологических ограничений (каждый датчик может взаимодействовать только с несколькими соседними узлами сети), связь между датчиками может быть ограничена, например, из-за ограниченной пропускной способности каналов связи, задержки и искажения данных.
В этой статье предлагается новый алгоритм для распределенного отслеживания нескольких целей в сенсорной сети, который является совмещением алгоритма SPSA и протокола локального голосования. Проводится консолидация алгоритма в условиях неизвестных, но ограниченных помех, оптимизация размера шага алгоритма и моделирование, подтверждающее работоспособность алгоритма. Также описаны возможные приложения для алгоритма. С. 92-107.

Tracking multiple targets is a classic signal processing problem that occurs in many applications such as air, maritime and traffic control. Autonomous sensor networks serve as desirable platforms for multipurpose tracking due to their redundancy and reconfigurability. However, the network implementation makes it impossible to use the classical centralized approaches to filtering, since each sensor has limited computing power and limited access to the measurements of other sensors. In addition to topological limitations (each sensor can only communicate with several neighboring network nodes), communication between sensors can be limited, for example, due to limited bandwidth of communication channels, delay and data distortion.
This article proposes a new algorithm for distributed tracking of multiple targets in a sensor network, which is a combination of the SPSA algorithm and the local voting protocol. The algorithm is consolidated under conditions of unknown but limited noise, the algorithm step size is optimized, and simulation is carried out to confirm the algorithm's performance. Possible applications for the algorithm are also described.