Том 9, № 4 (2023)

Представлены результаты разработки научно-методического аппарата, обеспечивающего проведение оценки дальности обнаружения малоразмерных беспилотных летательных аппаратов. Рассмотрены общие проблемы радиолокационного обнаружения малоразмерных объектов. Осуществлена математическая постановка задачи исследования с позиций обнаружения радиолокационных сигналов в шумах на основе вероятностного подхода. Обоснованы параметры радиолокационных станций, имеющих наиболее существенное значение для повышения достоверности обнаружения объектов с малой эффективной поверхностью рассеивания. Приведены функциональные зависимости дальности обнаружения малоразмерных беспилотных летательных аппаратов от значения отношения сигнал/шум в канале и чувствительности приемных устройств. Исследована зависимость дальности обнаружения от длины волны излучений радиолокационных станций. Представлена количественная оценка вероятностей правильного обнаружения малоразмерных целей и ложной тревоги при различных значениях порога принятия решения. Разработаны номограммы для оценки возможностей обнаружителей беспилотных летательных аппаратов типа Phantom 3. Обоснованы требования к структуре радиолокационных сигналов, используемых для обнаружения малоразмерных целей.

В данной статье исследуется возможность использования схемотехнических форматов описания радиокомпонентов для применения в задачах электродинамического моделирования. Исследование проводилось на примере управляемого метаматериала в виде электромагнитного кристалла для коммутации узлов, которого применялись SPICE-модели эквивалентных схем pin-диодов и МЭМС-ключей. Также рассматривалась возможность использования альтернативного формата описания радиоэлектронных компонентов ‒ Touchstone-файлы. Полученные результаты иллюстрируются графиками матриц рассеяния, а также эквивалентными схемами и SPICE-кодом. Полученные результаты могут быть востребованы при создании конструкций, совмещающих активные нелинейные радиокомпоненты и СВЧ-устройства.

Эволюция сетей радиодоступа (СРД) 1G–4G за последние 40 лет показала, что возможности диаграммообразования (ДО) добавляют дополнительное пространственное измерение в традиционные методы мультиплексирования устройств. При формировании базовыми станциями gNB (gNodeB) и пользовательскими устройствами UE (User Equipment) узких диаграмм направленности антенны (ДНА) помимо частотного, временно́го и кодового разделения каналов появляется дополнительное пространственное измерение, реализующее пространственное мультиплексирование. Данная концепция известна уже достаточно давно, однако полноценная реализации ее возможностей на практике ожидается с широким распространением сверхплотных СРД диапазона миллиметровых волн (ММВ) пятого (5G) и последующих (B5G) поколений. Для управления ДНА может использоваться подход предварительного анализа обучающих последовательностей о текущей обстановке в радиоканале CSI (Channel State Information), однако его накладные расходы становятся неприемлемо высокими в условиях сверхплотного распределения устройств. Альтернативным подходом является ДО на основе позиционирования. Обоснованность, актуальность и перспективность данного подхода определяется тем фактом, что для сетей 5G, в отличие от предыдущих поколений, впервые формализованы требования к точности позиционирования UE до одного метра. Первоначальные исследования в области ДО на основе позиционирования уже проводились на протяжении последних лет, однако преимущественно для частных сценариев одной или нескольких радиолиний между gNB и стационарными UE. В настоящей работе впервые формализована и программно реализована научно-обоснованная методология управления ДНА стационарной gNB на основе позиционирования подвижного UE для сценария двух радиолиний. Проблемой практической реализации ДО является сложно прогнозируемый уровень помех вследствие взаимного влияния радиолиний с подвижными UE. При оценке мгновенного отношения сигнал/помеха в сценарии двух радиолиний между двумя стационарными gNB, которые осуществляют ДО на основе текущего местоположения подвижных UE в процессе их перемещения, необходимо учитывать взаимное влияние радиолиний друга на друга. В таком сценарии передатчик в одной радиолинии выступает одновременно и как источник полезного сигнала для одного подвижного приемника, и как источник мешающего сигнала для другого подвижного приемника. Задача оценки помех для такого сценария усложняется нелинейностью ДНА передатчика и/или приемника. Разработанная и программно реализованная в настоящей работе модель использует функции пакета расширения Phased Array System Toolbox Matlab. Результаты моделирования показывают существенный разброс (десятки дБ) мгновенного отношения сигнал/помеха в зависимости от территориального разноса устройств и могут быть использованы при обосновании сценариев построения и функционирования сверхплотных СРД 5G/B5G.

Постановка задачи: эволюция инфокоммуникационной системы сопровождается развитием технологий и услуг связи. Общие тенденции этого процесса выражаются в трех основных направлениях: повышении пропускной способности, уменьшении задержки доставки данных и массовых коммуникациях. Последнее характеризуется развитием Интернета вещей (ИВ). Сети ИВ строятся с использованием различных технологий. Большое количество подключенных устройств требует применения новых подходов к моделированию и методов построения и управления такими сетями. Для моделирования сетей с высокой плотностью устройств часто недостаточно применения плоских моделей, а приходится прибегать к построению моделей в трехмерном пространстве. Для функционирования сетей с большим количеством узлов необходимы эффективные методы выбора их структуры, такие как выбор головных узлов, кластеризация и выбор маршрутов доставки трафика. Задача маршрутизации является классической задачей построения логической структуры сети связи, однако в условиях сетей высокой плотности необходимо использовать дополнительные возможности повышения эффективности ее решения. Классические методы и алгоритмы маршрутизации оперируют, как правило, одним критерием выбора, что может оказаться не эффективным решением в таких условиях. В беспроводных сетях ИВ высокой плотности необходимо учитывать большее количество параметров, так как качество маршрута в них зависит от многих факторов. Таким образом, для повышения эффективности сетей ИВ актуальна разработка метода маршрутизации по ряду критериев. Этой задаче и посвящена настоящая работа. Целью работы является разработка метода многокритериальной маршрутизации трафика в сети ИВ высокой плотности. Для достижения цели в работе предлагается подход к использованию серого реляционного анализа, позволяющего эффективно решать задачу многокритериальной оптимизации маршрута, в том числе при малом объеме исходных данных. Объектом исследования является сеть Интернета вещей высокой плотности. Предметом исследования является метод многокритериальной маршрутизации, реализованный с использованием серого реляционного анализа. Результаты имитационного моделирования показали эффективность предложенного метода по сравнению с методами однокритериального выбора маршрутов. Используемым методом является метод серого реляционного анализа, позволяющего решать задачи многокритериальной оптимизации. Новизна работы заключается в предложенном методе применения серого реляционного анализа для решения многокритериальной задачи маршрутизации в сети ИВ высокой плотности. Результатом работы является метод применения серого реляционного анализа в задаче многокритериальной маршрутизации трафика в сети ИВ высокой плотности. Теоретическая/Практическая значимость. Теоретическая значимость полученных результатов состоит в описании нового метода применения серого реляционного анализа в задаче маршрутизации и подтверждении результатами имитационного моделирования его эффективности. Практическая значимость состоит в том, что данный метод может быть использован в протоколах маршрутизации трафика в сетях ИВ высокой плотности.

Современные компьютерные сети (КС), имея сложную и часто гетерогенную структуру, порождают большие объемы многомерных многозначных данных. Учет информации о многозначности экспериментальных данных (ЭД) может повысить эффективность решения целого ряда задач информационной безопасности: от профилирования КС до обнаружения и предотвращения компьютерных атак на КС. Целью работы является разработка многозначной архитектуры искусственной нейронной сети (ИНС) для обнаружения и классификации компьютерных атак в многозначных ЭД, и ее сравнительный анализ с известными аналогами по бинарным метрикам оценки качества классификации. Рассмотрена формализация ИНС в терминах матричной алгебры, позволяющая учитывать случай многозначной классификации и новая архитектура ИНС с множественным выходом с использованием предложенной формализации. Достоинством предложенной формализации является лаконичность ряда записей, ассоциированных с рабочим режимом работы ИНС и режимом обучения. Предложенная архитектура ИНС позволяет решать задачи обнаружения и классификации многозначных компьютерных атак в среднем на 5 % эффективнее известных аналогов. Наблюдаемый выигрыш обусловлен учетом многозначных закономерностей между классовыми метками на этапе обучения за счет использования общего первого слоя. Достоинствами предложенной архитектуры ИНС является масштабируемость к любому числу классовых меток и быстрая сходимость.