Способ повышения устойчивости самоорганизующейся радиосети в условиях динамики сигнально-помеховой обстановки
Читать статью полностью
Способ повышения устойчивости самоорганизующейся радиосети в условиях динамики сигнально-помеховой обстановки(2,76 MB)Аннотация
Растущий спрос на беспроводные технологии связи характеризуется стремительным увеличением количества радиоэлектронных средств и разнообразия радиосистем, что приводит к усложнению проблем обеспечения устойчивости их работы. В статье рассмотрен способ повышения устойчивости функционирования самоорганизующихся радиосетей путем применения нейронных сетей. Представлены выводы о достоинствах способа по результатам серии проведенных вычислений. Получены аналитические оценки устойчивости самоорганизующейся радиосети с использованием предложенного способа.
Ключевые слова:
Способ – method; устойчивость – stability; самоорганизующаяся радиосеть – selforganizing radio network; нейронная сеть – neural network; программно-определяемое радио – softwaredefined radio.
Список литературы
1. ГОСТ 24375–80. Радиосвязь, термины и определения. Общие требования и правила составления. – Москва : Государственный комитет СССР по стандартам, 1987. – 61 с.
2. Олифер, В. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы : юбилейное издание / В. Олифер, Н. Олифер. – Санкт-Петербург : Питер, 2021. – 1008 с.
3. Липатников, В. А. Модель самоорганизующейся сети радиосвязи, функционирующей в сложной сигнально-помеховой обстановке / В.А. Липатников, М.И. Петренко // Труды учебных заведений связи. – 2023. – Т. 9, № 2. – С. 72–80.
4. Абрамова, Н. И. Методика многопараметрической адаптации радиосети с возможностью самоорганизации при ограниченном частотно-энергетическом ресурсе / Н.И. Абрамова, В.А. Липатников, М.И. Петренко // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2024) : материалы XIII Международной научно-технической и научно-методической конференции. В 4 т. (Санкт-Петербург, 27–28 февраля 2024 г.). – Санкт-Петербург : СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2024. – С. 5–10.
5. Grant, T. J. Network Topology in Command and Control: Organization, Operation, and Evolution / T.J. Grant, R.H.P. Janssen, H. Monsuur. – Information science reference, 2014. – 320 p.
6. ГОСТР 53111–2008. Устойчивость функционирования сети связи общего пользования, требования и методы проверки. – Москва : Стандартинформ, 2019. – 19 с.
7. Липатников, В. А. Исследование информационных задержек в гетерогенных радиосетях / В.А. Липатников, М.И. Петренко, И.В. Анистратов // Военная связь будущего. Квантовый скачок как неизбежность : сборник материалов международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 10–11 ноября 2023 г.). – Санкт-Петербург, 2023. – С. 218–223.
8. Фёдоров, И. В. Анализ характеристик когнитивной радиосети с использованием сетевого исчисления / И.В. Фёдоров, А.В. Росляков // III научный форум телекоммуникации: Теория и технологии ТТТ-2019 : материалы XXI Международной научно-технической конференции (Казань, 18–22 ноября 2019 г.). – Казань : КНИТУ-КАИ, 2019. – Т. 1. – С. 339–340.
9. Патент № US8213402B2. Система связи с автоматическим повторным запросом (ARQ) с использованием мониторинга физического уровня : заявл. 20.02.07 : опубл. 21.08.08 / Д.У. Ньето, У.Н. Фурман, А.М. Вадсворт ; патентообладатель Harris Corporation.
10. Де Турк, К. Анализ задержки Go-Back-N для коррелированных каналов ошибок / К. Де Турк, С. Виттевронгел // SMACS. Исследовательская группа факультета телекоммуникаций и обработки информации Гентского университета. – URL : https://www.researchgate. net/publication/228944411_Delay_ analysis_of_Go-Back-N_ ARQ_for_correlated_error (дата обращения: 16.10.2024).
11. Бородакий, Ю. В. О функциональной устойчивости информационно-вычислительных систем / Ю.В. Бородакий, А.А. Тарасов // Известия ТРТУ. – 2006. – № 7(62). – С. 5–12.
12. Методика обеспечения функциональной устойчивости системы связи за счет выявления конфликтов / О.М. Лепешкин, О.А. Остроумов, Н.В. Михайличенко,А.С. Пермяков // Информатика и автоматизация. – 2024. – Т. 23, № 1. – С. 226–258.
13. Романов, С. Р. Концепция управления сетью передачи данных на основе самообучающихся систем / С.Р. Романов // Труды Научно-исследовательского института радио. – 2020. – № 3. – С. 23–27.
14. Липатников, В. А. Метод поддержки принятия решения при управлении сетью связи на основе технологии нейронных сетей / В.А. Липатников, В.А. Парфиров // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2024) : материалы XIII Международной научно-технической и научно-методической конференции (Санкт-Петербург, 27–28 февраля 2024 г.). – 2024. – С. 467–472.
15. O’Shea, T. J. Over-the-air deep learning based radio signal classification / T.J. O’Shea, T. Roy, T.C. Clancy // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. – 2018. – Vol. 12, No. 1. – P. 168–179.
16. Wu, Z. Application of Convolutional Neural Networks in Radio Station Link Establishment Behaviors Recognition / Z. Wu, H. Chen, Y. Lei // Journal of Physics: Conference Series. – Vol. 1757. – Р. 1–8.
17. Сорокин, К. Н. Модель системы управления параметрами линии радиосвязи на основе нечеткой логики / К.Н. Сорокин // Информация и Космос. – 2018. – № 4. – С. 39–43.
18. Имитационная модель распределенного объекта радиоконтроля, отражающая динамику перемещений и смену режимов работы радиоэлектронных средств / В.А. Липатников, Д.В. Сахаров, В.А. Парфиров, М.И. Петренко // Юбилейная XVIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2022)» (СанктПетербург, 26‒28 октября 2022 г.). – 2022. – С. 556‒558.
19. Татаринов, В. И. Маршрутизация в гибридных самоорганизующихся беспроводных сетях связи пятого поколения / В.И. Татаринов, В.И. Комашинский, А.Ю. Иванов // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2023. – № 3. – С. 283–290.
20. Комашинский, В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов. – Москва : Горячая линия – Телеком, 2003. – 93 с.
21. Ясницкий, Л. Н. Искусственный интеллект. Элективный курс : Учебное пособие / Л.Н. Ясницкий. – Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний. – 2012. – 201 c.
22. Ясницкий, Л. Н. Искусственный интеллект. Элективный курс : Методическое пособие по преподаванию / Л.Н. Ясницкий, Ф.М. Черепанов. – Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний. – 2011. – 216 с.
23. Липатников, В. А. Общий алгоритм динамического управления устойчивым функционированием сети связи специального назначения / В.А. Липатников, В.А. Парфиров, М.И. Петренко // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2023) : сборник научных статей XII Международной научно-технической и научно-методической конференции (Санкт-Петербург, 28 февраля – 01 марта 2023 г.). – 2023. – С. 814–819.