Model of a Self-Organizing Radio Network, Operating in a Complex Signal and Interference Environment.

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Radio communication networks, including those that use adaptation, are designed for information exchange between individual correspondents and are usually built via radio routes, functioning ones in a complex signal and interference environment. It is necessary to take into account the degree of influence values adaptive parameters for indicators that describe accordance requirements communication requirements, the energy component of the radio link, as well as the amount of radio link resources spent on maintaining and restoring communication. Getting estimates of the boundaries of primary and secondary user traffic service characteristics in a self-organizing radio network, functioning in difficult signal-to-noise conditions it is relevant. The aim of the research is to increase the reliability of the simulation results by obtaining the boundary values of the throughput when transmitting information in a self-organizing radio communication network. Modeling of processes occurring in the radio communication network is carried out, and the following parameters are determined: boundary parameters of delay and loading; parameters of the output stream in a complex signal-interference environment. Conclusions about the advantages of the network calculus method based on the results of a series of calculations are presented. Analytical estimates of the quality of service provision in the radio communication system are obtained using the theory of network calculus. The developed mathematical model makes it possible to study the delay and load indicators in a self-organizing radio network during the information exchange of traffic of various types under the influence of intentional and unintentional interference. The results of analytical calculations obtained by applying the network calculus method can be used in the formation of control actions, as well as solving problems of increasing the stability of radio links.

About the authors

V. A. Lipatnikov

Telecommunications Military Academy

Email: lipatnikovanl@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3736-4743

M. P. Petrenko

Telecommunications Military Academy

Email: petrenko.m.i@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5402-402X

References

  1. Липатников В.А., Парфиров В.А., Петренко М.И. Общая модель самоорганизующейся радиосвязи с мультиплексированием потоков // Международная научно-практическая конференция «Транспорт России: Проблемы и перспективы ‒ 2022» (09‒10 ноября 2022 г.). СПб.: Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН, 2022. Т. 1. С. 293‒297.
  2. Борисов В.И., Зинчук В.М., Лимарев А.Е. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией несущей псевдослучайной последовательностью. М.: Радио и связь, 2003. 640 с.
  3. Рабин А.В. Помехоустойчивость систем цифровой связи с ортогональным кодированием и многопозиционной модуляцией. СПб.: ГУАП, 2019. 157 с.
  4. Глушанков Е.И., Митянин С.А. Анализ совместной эффективности пространственно-временного кодирования и пространственной обработки сигналов в линиях радиосвязи // Заметки ученого. 2022. № 6. С. 187‒192.
  5. Дворников С.В., Манаенко С.С., Пшеничников А.В. Спектрально-эффективные сигналы с непрерывной фазой // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2016. Т. 12. № 2. С. 87‒93.
  6. Липатников В.А., Сахаров Д.В., Парфиров В.А., Петренко М.И. Имитационная модель распределенного объекта радиоконтроля, отражающая динамику перемещений и смену режимов работы радиоэлектронных средств // Юбилейная XVIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2022)», СанктПетербург, Россия, 26‒28 октября 2022 г. СПб: Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления, 2022. С. 556‒558.
  7. Дворников С.В., Пшеничников А.В., Бурыкин Д.А. Структурно-функциональная модель сигнального созвездия с повышенной помехоустойчивостью // Информация и космос. 2015. № 2. С. 4‒7.
  8. Сорокин К.Н. Модель системы управления параметрами линии радиосвязи на основе нечеткой логики // Информация и космос. 2018. № 4. С. 39‒43.
  9. Фёдоров И.В., Росляков А.В. Анализ характеристик когнитивной радиосети с использованием сетевого исчисления // XXI Международная научно-техническая конференция «III научный форум телекоммуникации: теория и технологии, ТТТ-2019», Казань, Россия, 18‒22 ноября 2019 г. Казань: Казанский государственный технический университет им. А.Н. Туполева, 2019. Т. 1. С. 338‒339.
  10. Белов А.В., Липатников В.А., Фёдоров И.В. Модель когнитивной радиосети на основе теории стохастического сетевого исчисления // X Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2021)», Санкт-Петербург, Россия, 24–25 февраля 2021 г. СПб.: СПбГУТ, 2021. Т. 1. С. 86‒90.
  11. Росляков А.В., Лысиков А.В., Витевский В.Д. Сетевое исчисление (Network Calculus). Часть 1. Теоретические основы // Инфокоммуникационные технологии. 2018. Т. 16. № 1. С. 19‒33. doi: 10.18469/ikt.2018.16.1.02
  12. Кудрявцева Е.Н., Росляков А.В. Базовые принципы и перспективы использования теории сетевого исчисления (Network Calculus) // Инфокоммуникационные технологии. 2013. Т. 11. № 3. С. 34‒39.
  13. Алекаев А.Е., Белов А.В., Фёдоров И.В. Способ многоступенчатой адаптации низкоэнергетической радиолинии коротковолнового диапазона с учетом прогнозирования сигнально-помеховой обстановки // Международная научнопрактическая конференция «Транспорт России: Проблемы и перспективы – 2021» (Санкт-Петербург, Россия, 09‒10 ноября 2021 г.). Т. 2. СПб.: Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН, 2021. С. 157‒161.
  14. Кривулин Н.К. Методы идемпотентной алгебры в задачах моделирования и анализа сложных систем. СПб.: СПбГУТ, 2009. 256 с.
  15. Пшеничников А.В. Оценка статистических параметров рабочих частот функциональных моделей радиолиний в конфликтной ситуации // Информация и космос. 2018. № 1. С.46‒50.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».