BASE STATION MODULE FOR RECEIVING AND TRAMSMITTING DATA ON THE PHYSIOLOGICAL STATE OF CATTLE

The digital transformation of agriculture and animal husbandry, in particular, involves, along with the development of sensors for the physiological state of cattle, the development of modular radio-technical digital devices for receiving and transmitting data. The developed module of the base station receives and transmits signals from bolus sensors located in the animal's rumen according to three main parameters (acidity, pH; temperature; motor activity). The base station module consists of two parts connected by cables: a Raspberry Pi 4 minicomputer, which acts as a control device, and an external data transmission module, which includes a transceiver for communication with bolus sensors mounted on animals and a GSM module for Internet access and communication with the server. The analysis of these basic parameters makes it possible to monitor the physiological state of animals using the developed software according to the corresponding correlation relationships. The authors have developed basic electrical and structural diagrams of the data transmission module as part of the base station. Also, the article presents a block diagram of the logical structure of the base station software. A test program has been developed that includes checking signal levels in various types of rooms using sensor simulators-boluses. Tests have shown that the signal level measured in the rooms under consideration at various heights does not exceed the minimum permissible signal level -70 dB. The experimental results have established a relatively uniform signal level distribution in the room and increased heterogeneity in the corners, which makes it possible to find a compromise between the system parameters and make the necessary analyses to predict the performance of the entire complex.

1. Сорокин В.С. Развитие рынка продукции животноводства в системе обеспечения продовольственной безопасности России // Агроинженерия. 2020. № 2 (96). С. 40-45. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2020-2-40-45

2. Сердюченко И.В., Калмыков З.Т., Бобкин С.С., Балюк Л.С. Характеристика содержания и кормления КРС в условиях молочно-товарной фермы № 10 АХ «Кубань» Кореновского района // Аллея науки. 2018. Т. 7, № 6 (22). С. 523-526.

3. Свитенко О.В., Сердюченко И.В. Химический состав мяса бычков голштинской породы // Научное обеспечение АПК: Сборник статей по материалам Х Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной 120-летию И.С. Косенко; Отв. за вып. А.Г. Кощаев. Краснодар: КубГАУ, 2017. С. 271-272.

4. Довлатов И.М., Прошкин Ю.А. Блок автоматики устройства автоматического обеззараживания воздуха и контроля времени освещения в птичниках // Агротехника и энергообеспечение. 2019. № 2 (23). С. 82-90.

5. Свитенко О.В., Сердюченко И.В. Повышение молочной продуктивности голштинских первотелок // Животноводство юга России. 2017. № 6 (24). С. 24-25.

6. Довлатов И.М., Рудзик Э.С. Улучшение микроклимата в сельскохозяйственных помещениях озоном на примере птичников // Сборник статей по итогам II Международной научно-практической конференции «Горячкинские чтения», посвященной 150-летию со дня рождения академика B. П. Горячкина. 2019. С. 448-452.

7. Alzahal O., Kebreab E., France J., Froetschel M., Mc-Bride B.W.Ruminal temperature may aid in the detection of subacute ruminal acidosis. Journal of Dairy Science. 2008. № 91. 202-207

8. Дорохов А.С., Кирсанов В.В., Владимиров Ф.Е., Павкин Д.Ю. Гелетий Д.Г., Юрочка С.С., Матвеев В.Ю. Температура и уровень рН рубца КРС как показатели вероятности репродуктивного успеха // Вестник НГИЭИ. 2019. № 6 (97). C. 117-126.

9. Arcidiacono C., Porto S.M.C., Mancino M., Cascone G. Development of a threshold-based classifier for real-time recognition of cow feeding and standing behavioural activities from accelerometer data.Comp. Electron. Agricult. 2017. № 134. Рр. 124-134.

10. Mudziwepasi S.K., Scott M.S. Assessment of a wireless sensor network-based monitoring tool for zero effort technologies: a cattle-health and movement monitoring test case. 2014 IEEE6th Int. Conf. Adaptive Science & Technology (ICAST), Ota, Nigeria, 2014. 29 October. Рp. 1-6.

11. Владимиров Ф.Е., Кирсанов В.В., Павкин Д.Ю., Юрочка С.С., Никитин Е.А., Гелетий Д.Г., Рузин С.С. Измерение pH и температуры рубца у коров в послеродовой период для диагностики ацидоза // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 3 (32). С. 225-232.

12. Андреев Р.Н., Леонов С.Ю., Печенин Е.А. Анализ базовых станций для систем радиосвязи уис на основе многолучевых антенных решеток // Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС: Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. В 2 ч. 2019. С. 265-267.

13. Кочин В.П., Воротницкий Ю.И., Стрикелев Д.А. Быстрая оценка мощности WI-FI-сигнала при прохождении препятствий в пределах здания // Вестник БГУ Серия 1 «Физика. Математика. Информатика». 2013. № 1. С. 45-50.