Том 11, № 5 (2025)

13 октября 1930 г. вышло постановление Совнаркома СССР об организации на базе Высших инженерных курсов переподготовки инженеров связи Ленинградского института инженеров связи (ЛИИС), объединившего научно-техническую интеллигенцию в целях разработки передовых технологий в области связи. В 1938 г. ЛИИС был переименован в ЛЭИС – Ленинградский электротехнический институт связи, а 8 июня 1940 г. институту было присвоено имя проф. М.А. Бонч-Бруевича. В 1993 г. вуз был переименован в Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. Идея о новом названии университета – Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций (СПбГУТ) была высказана проф. Сиверсом М.А. В сохранении имени проф. М.А. Бонч-Бруевича в названии университета непосредственное участие принял проф. Гоголь А.А.95-летняя история СПбГУТ представляется временны́ми периодами, связанными с деятельностью его руководителей.

Актуальность: в настоящее время для обнаружения признаков аномального поведения трафика применяется сигнатурный анализ, однако данный метод имеет свои ограничения. Учитывая недостатки сигнатурного анализа, становится ясным, что использование только этого метода может ограничить возможности обнаружения и предотвращения новых и неизвестных аномалий. Рассмотрено внедрение поведенческого анализа в дополнение к сигнатурному, чтобы обеспечить более полную и надежную защиту информационной системы. Цель исследования: повышение оперативности обнаружения признаков аномального поведения трафика за счет использования методов искусственного интеллекта. Используемые методы: для решения задачи обнаружения аномального поведения трафика без обучения на основании анализа принято решение о комбинировании алгоритма k-ближайших соседей и метода главных компонент.Результаты: разработаны алгоритм обнаружения сетевых аномалий, программное средство «Обнаружение сетевых аномалий на основе методов искусственного интеллекта», программный стенд.Новизна исследования заключается в том, что программное средство позволяет вычислять критерии обнаружения аномалий сетевого трафика за период времени меньший, чем у ранее представленных аналогов, и позволяет обнаруживать различные аномалии без предварительного обучения на готовых шаблонах аномалий.Практическая значимость: полученные в работе результаты могут быть использованы для классификации аномалий сетевого трафика в информационных системах и инфраструктурах.

Актуальность. В условиях стремительного развития цифровой экономики архитектуры цифровых платформ становятся ключевым предметом научного и прикладного анализа. При этом большинство существующих таксономий и классификаций цифровых платформ сосредоточены на целях, функциях или бизнес-моделях, в то время как архитектурные особенности зачастую остаются недостаточно структурированными. Особенно остро стоит вопрос в отношении архитектур аналитических цифровых платформ, сочетающих в себе функциональность традиционных цифровых решений и методов машинного обучения, что требует комплексного системного подхода к их описанию и проектированию.Цель исследования состоит в систематизации и анализе архитектурных компонентов цифровых платформ с позиций различных подходов системного анализа, а также в проектировании прототипа функциональной архитектуры цифровой аналитической платформы на примере аграрной сферы. В работе применены методы системного анализа, таксономического моделирования, сравнительной типологизации, а также проектного синтеза архитектурных решений с использованием функционального, структурного, объектно-ориентированного, кибернетического, сетевого, эволюционного и онтологического подходов.Результаты. Сформирована обобщенная модель архитектуры аналитической цифровой платформы с указанием состава подсистем, элементов, связей, границ, среды и идентификаторов в каждом из семи подходов системного анализа. В качестве примера разработана архитектура прототипа платформы анализа рентабельности сельскохозяйственных организаций, реализующая пайплайн обработки, анализа, прогнозирования и визуализации данных.Новизна исследования заключается в комплексном применении всех ключевых подходов системного анализа к описанию архитектур аналитических цифровых платформ, а также в формализации архитектуры, интегрирующей уровни данных, моделей, сценариев и онтологического описания сущностей.Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенной архитектурной модели при проектировании цифровых платформ поддержки решений в отраслях, требующих сложной аналитики.

Актуальность. По мере того, как беспроводные системы 6G стремятся удовлетворить экстремальные требования к пропускной способности, задержке, надежности и адаптивности, проектирование схем канального кодирования приобретает все более критическое значение. В данной статье представлен всесторонний сравнительный анализ кодов с малой плотностью проверок на четность (LDPC) и полярных кодов – двух наиболее перспективных кандидатов на роль канальных кодов для 6G. Рассматриваются их сильные стороны по ключевым метрикам, включая пропускную способность передачи данных, помехоустойчивость, сложность декодирования, аппаратную реализацию и адаптивность к динамичным условиям связи. Кроме того, обсуждаются современные подходы к созданию унифицированных фреймворков канального кодирования, включая обобщенные коды LDPC с компонентами, аналогичными полярным, и декодеры, основанные на искусственном интеллекте, направленные на сокращение разрыва в производительности в различных сценариях 6G. Целью данной работы является проведение систематического и измеримого сравнения LDPC и полярных кодов для 6G, а также изучение возможностей унифицированных кодовых структур для преодоления их разрыва в производительности.Используемые методы. В данном исследовании применяется систематический обзор литературы. Анализ начинается с оценки кодов LDPC и полярных кодов по четырем ключевым метрикам: пропускная способность, помехоустойчивость, сложность декодирования и аппаратная реализация, а также гибкость. Затем рассматриваются достижения в области проектирования длинных и коротких блочных кодов, а также унифицированные фреймворки. Сравнение подкреплено количественным анализом документированных данных о производительности.Результаты. Коды LDPC демонстрируют высокую масштабируемость и возможность параллельной аппаратной реализации, тогда как полярные коды показывают преимущества в коррекции ошибок при коротких блоках. Унифицированные подходы позволяют объединить их сильные стороны, повышая адаптивность к различным сценариям. Новизна. В отличие от предыдущих работ с фрагментарным анализом, данное исследование объединяет сравнительную оценку с рассмотрением унифицированных подходов, формируя целостное представление.Теоретическая значимость. Результаты обогащают теоретическое понимание компромиссов при выборе кодов для 6G и расширяют знания о перспективах их развития. Работа предлагает прикладные ориентиры для исследователей и органов стандартизации при разработке стратегий построения кодовых схем следующего поколения.Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании систем связи 6G для оптимизации выбора между кодами: полярные коды – для коротких пакетов с требованиями низкой задержки и высокой энергоэффективности; LDPC (в частности, SC-LDPC) – для длинных кодов, где критичны аппаратная масштабируемость и распараллеливание. Результаты также применимы для разработки унифицированных декодеров и адаптивных систем, динамически переключающихся между схемами, что повышает гибкость и эффективность телекоммуникационных инфраструктур.

Актуальность. Адаптивная обработка сигналов является ключевой технологией в современных спутниковых системах. Ее применение позволяет значительно повысить эффективность работы радиотехнических комплексов за счет улучшения помехозащищенности, увеличения дальности действия. Для реализации пространственной фильтрации в реальном времени используют итерационные алгоритмы адаптации. Анализ существующих разработок показывает, что подавляющее большинство решений основано на алгоритмах наименьших средних квадратов (LMS) и рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Популярность этих методов обусловлена их относительной простотой реализации и оптимальными характеристиками в стационарной электромагнитной среде. Однако в условиях динамически изменяющейся сигнально-помеховой обстановки их эффективность резко снижается, и в этих условиях используют нестационарные алгоритмы на основе фильтра Калмана, среди которых наиболее известными являются алгоритм постоянного модуля на основе несмещенного фильтра Калмана (UKF-CMA) и алгоритм минимальной дисперсии без искажений на основе расширенного фильтра Калмана (EKF-MVDR). Целью исследования являлось повышение отношения сигнал / шум за счет использования алгоритмов адаптивной обработки сигналов в геостационарных системах спутниковой связи. Методы: математическое моделирование адаптивных алгоритмов пространственной фильтрации для спутникового канала связи в среде MATLAB.В ходе решения научной задачи было выполнено исследование устойчивости как стационарных алгоритмов (LMS и RLS), так и нестационарных, основанных на калмановской фильтрации (UKF-CMA, EKF-MVDR, UKF-MVDR), в системе геостационарной спутниковой связи для различных сред, таких как город, пригород и сельская местность. Также для исследуемых алгоритмов был проведен анализ вычислительной сложности, скорости сходимости и выигрышу в отношении сигнал / шум в условиях стационарной и нестационарной сигнально-помеховой обстановки. Научная новизна данной работы заключается в предложении модификации алгоритма EKF-MVDR на основе несмещенного фильтра Калмана (UKF-MVDR) для повышения устойчивости алгоритма в условиях нестационарной сигнально-помеховой обстановки применительно к задачам адаптивной обработки сигналов.Теоретическая значимость работы заключается в использовании алгоритмов пространственной обработки сигналов в геостационарных системах спутниковой связи для обеспечения устойчивой работы в условиях стационарной и динамической сигнально-помеховой обстановки.

Технологии beamforming в 5G / 6G и fractional lambda switching невозможны без быстрой (за времена <1 нс) пакетной коммутации. Существующие средства на микрорезонаторах и подобные ориентированы на малофотонные сигналы и не эффективны на традиционных волоконно-оптических линиях по G.703/G.802.3ba. Поэтому актуальными являются методы и устройства быстрой коммутации оптических пакетов.Цель работы: создание нового нереляционного метода быстрой коммутации сигналов / пакетов в полностью оптических сетях на базе чирпа импульсов. Научной задачей является разработка многопортового интерференционного устройства разделения по длинам волн с малым шагом. Используемые методы: численное моделирование в пакете HFSS, методы теории вероятностей. В ходе решения научной задачи получена интерференционная картина в рабочей области устройства, спроектировано спектрально избирательное выходное зеркало, и уточнен градиент показателя преломления.Новизна: предложен метод быстрой оптической коммутации, двухрезонаторное устройство разделения с разработанной структурой выходного зеркала и уточненным показателем преломления.Практическая значимость: устройство предназначено для пакетных сетей 5G / 6G без буферизации. Результаты работы интересны при проектирования новых поколений оптических коммутаторов. Практическая реализация устройства повышает производительность сетей с коммутацией пакетов.

В данной статье рассматривается концепция сети вычислительных мощностей CPN (Computing Power Network) ‒ новой парадигмы распределенных вычислений, предназначенной для распределения, управления и оптимального использования вычислительных ресурсов по запросу пользователей по аналогии с распределением электрической энергии в энергосистемах.Актуальность исследования обусловлена тем, что с развитием цифрового общества все больше и больше приложений требуют не только высокой вычислительной мощности, но и низкой задержки, что делает вычисления и сети связи тесно интегрированными. В отличие от технологий облачных, граничных и туманных вычислений, требуется новая парадигма организации территориально-распределенных вычислений, которая сможет обеспечить более гибкое, эффективное и качественное предоставление вычислительных мощностей по запросу пользователей для поддержки разнообразных перспективных приложений (искусственный интеллект / машинное обучение, анализ больших данных, промышленный интернет вещей, умное производство, беспилотный транспорт и др.). По аналогии с распределением электрической энергии в энергосистемах, сравнительно недавно была предложена новая модель распределения вычислительных ресурсов – CPN. Она представляет «вычислительную энергию», которая может передаваться, накапливаться и потребляться в распределенной сети узлов – аналогично тому, как электрическая энергия распределяется между генераторами, подстанциями и потребителями в энергосетях.Цель исследования – изучение архитектурных и функциональных особенностей сетей вычислительных мощностей, а также анализ современного состояния международной стандартизации данной технологии.Методы включают обзор научной и нормативной литературы, оценку состояния уровня международной стандартизации технологий сетей вычислительных мощностей.Результаты. В ходе исследования были проанализированы общие принципы построения, структура и функциональная архитектура сети вычислительных мощностей и определено, что для полноценного функционирования CPN требуется развитая сетевая инфраструктура, прежде всего на базе технологий программно-конфигурируемых сетей SDN и платформ управления сетью с использованием искусственного интеллекта. Новизна. Проведенное исследование является первой попыткой провести системный анализ концепции сети вычислительных мощностей в контексте русскоязычной научной литературы. Работа восполняет существующий пробел в отечественной науке, предлагая всесторонний взгляд на возможности построения и функционирования сети вычислительных мощностей с использованием технологий существующих и перспективных сетей связи.Теоретическая значимость работы заключается в создании основы для изучения и интеграции перспективных сетей фиксированной F5G и мобильной 5G / 6G связи c облачными и периферийными вычислениями для реализации концепции сети вычислительных мощностей.