Зростання великих обсягів інформаційних потоків спонукає до розроблення передавально-приймальних систем у діапазоні вкрай високих частот, для забезпечення ефективного керування радіолініями IR-UWB-сигналів терагерцового діапазону на базі алгоритмів машинного навчання та нейронних мереж з урахуванням енергозбереження. Для цього у статті запропоновано алгоритм стеження за багатопроменевим сигналом системи прийому сигналів від просторово рознесених малопотужних передавачів, особливістю яких є уточнення у процесі стеження часових позицій компонентів та їхньої кількості. Особливістю розробленого алгоритму є застосування вейвлет-оброблення для отримання вхідного образу нейромережі. Запропоновано структурно-функціональну модель побудови приймальної системи IR-UWB-сигналів у діапазоні вкрай високих частот з елементами інтелектуального керування, яка базується на відокремленні площин керування та фізичної інфраструктури для автоматичного й оперативного керування процесом спільного використання ресурсів фізичної інфраструктури і методів штучного інтелекту. На відміну від існуючих моделей приймальних систем IR-UWB-сигналів терагерцових діапазонів, вона забезпечує протокольно й інфраструктурно збір даних для інтелектуальних алгоритмів. Представлена фізична і&нфраструктура має модуль навчання й оптимізації, який передбачає використання наявної імітаційної моделі радіолінії терагерцового діапазону від 0,11 до 0,17 терагерц для тестування інтелектуальних алгоритмів керування енергетичним потенціалом радіолі&ній IR-UWB-сигналів. Розроблений алгоритм збору даних передбачає відслідковувати стан блоків приймального комплексу для раціонального збору даних із використанням зміни значень як метрик евклідових відстаней, так і метрик функціональних технічних пар&аметрів, відносно кількості кластерів.
