Проблеми телекомунікацій

Дослідження інтелектуальної моделі одношляхової маршрутизації на основі метрик OSPF

2026-01-08T01:03:04+02:00

У роботі представлено та детально досліджено інтелектуальну модель одношляхової маршрутизації, що базується на використанні мет-рик протоколу OSPF і технологій глибокого навчання. Запропонована інтелектуальна модель базується на математичній формалізації задачі у формі булевого програмування, що забезпечує реалізацію суворо одношляхової маршрутизації без розгалуження потоків. Основу моделі становить архітектура багатошарового персептрона (Multilayer Perceptron, MLP). Інтеграція предиктивних можливостей нейрон-них мереж безпосередньо у процес вибору шляху дозволяє здійснювати динамічну оптимізацію вартості інтерфейсів. Експериментальне дослідження проведено на топології з п’яти вузлів та шести каналів зв’язку. В роботі виконано порівняльний аналіз регресійних і класифікаційних моделей MLP при різних діапазонах пропускної здатності: 10 Мбіт/с – 400 Гбіт/с, 1 – 400 Гбіт/с та 1 – 100 Гбіт/с. Встановлено, що точність прогнозування MLP сягає 99–100% за умови використання «оптимального» ряду даних, проте суттєво знижується при надмір-ній варіативності вхідних параметрів. Важливим аспектом дослідження є порівняння програмних середовищ реалізації. Виявлено, що використання Python (TensorFlow та PyTorch) забезпечує на 5–10% вищу точність прогнозування порівняно з MATLAB, що пояснюється спеціалізацією бібліотек Python під задачі мережної аналітики. У висновках роботи обґрунтовано «межу точності» MLP через ігнорування топологічної структури графа мережі та вказано на перспективність переходу до графових нейронних мереж (Graph Neural Networks, GNN) для великих систем. Водночас підкреслено, що завдяки низькій обчислювальній складності MLP залишається оптимальним вибором для локальних рішень та маршрутизаторів з обмеженими ресурсами, де критичною є швидкість прийняття рішень у мікросекундному діапазоні.

Адаптивний розподіл ресурсів у LTE мережах на базі SDR з використанням гармонічного аналізу та предиктивного моделювання навантаження

2026-01-08T01:13:05+02:00

Дослідження присвячене розробці математичної моделі адаптивного розподілу ресурсів у LTE-мережах на базі SDR з використанням гармонічного аналізу та предиктивного моделювання навантаження. Актуальність роботи зумовлена необхідністю підвищення ефективності використання обмежених мережних ресурсів в умовах зростання обсягів трафіку та вимог до якості обслуговування. Метою дослідження є розробка комплексного підходу до оптимізації розподілу ресурсів, що поєднує методи гармонічного аналізу з адаптивними алгоритмами управління. Запропоновано модифіковану модель гармонічного аналізу, яка враховує нестаціонарну та мультифрактальну природу мережного трафіку шляхом введення амплітудної та фазової модуляції гармонічних компонент і використання узагальненого показника Херста. Для оцінки параметрів моделі застосовано адаптивний алгоритм на основі методу найменших квадратів з експоненціальним забуванням. Задачу оптимізації сформульовано як багатокритеріальну нелінійну задачу з урахуванням ефективності використання ресурсів, енергетичних характеристик та показників якості обслуговування. Ефективність запропонованого підходу підтверджено результатами порівняльного аналізу, які демонструють підвищення ефективності використання частотно-часового ресурсу до 20%, зниження обчислювального навантаження на SDR-платформу до 30% та покращення енергетичної ефективності до 20%. Практичне значення роботи полягає у можливості підвищення продуктивності та адаптивності LTE-мереж на базі SDR в умовах динамічного трафіку.

Лабораторне дослідження методу обслуговування черг, заснованого на класах, на маршрутизаторах IP-мереж

2026-01-08T01:22:58+02:00

Встановлено, що одними з ключових технологічних засобів забезпечення якості обслуговування, управління трафіком та розподілу канального та буферного ресурсу є механізми організації та обслуговування черг пакетів. Однак, суттєвим недоліком більшості існуючих механізмів обслуговування черг є значні адміністративні налаштування, об’єм яких різко збільшується при зростанні кількості організованих черг. Тому автоматизація налаштувань комунікаційного обладнання засобами мережного програмування з використанням середовища Python є певним виходом із ситуації. Це дозволить скоротити час налаштування та зменшити ймовірність помилки адміністратора. В роботі обрано для дослідження оптимізаційний метод обслуговування черг. Він ґрунтується на оптимізації процесів агрегування потоків та збалансованого розподілу пропускної здатності між класовими чергами. В статті наведено методику лабораторного експерименту. В межах експерименту функції автоматизованого налаштування були делеговані на сервер мережі, на якому було розгорнуто середовище Python. Цей сервер в експерименті відповідав за збір інформації про стан мережі та розрахунок керуючих параметрів, які визначали порядок обслуговування класових черг. Як приклад, у процесі дослідження здійснювалась автоматизація налаштувань класових черг, створених за допомогою механізму CBWFQ. Результати експерименту підтвердили адекватність використаної моделі розрахунків та обраного для дослідження методу обслуговування черг. На сервері забезпечувалось коректне розв’язання оптимізаційних задач за допомогою відповідних бібліотек Python, а результати розрахунків засобами мережного програмування надалі віддалено автоматизовано налаштовувалися на відповідному інтерфейсі маршрутизатора. Шляхом перевірки стану маршрутизатора та його інтерфейсів підтверджено коректність проведеного експерименту. В подальшому методика лабораторного експерименту може бути розширена та доповнена задачами тестування мережі з погляду аналізу поточних значень основних показників якості обслуговування пакетів.

Аналіз характеристик безпеки мережного обладнання та програмна реалізація автоматизованої системи оцінювання

2026-01-08T01:28:41+02:00

Стаття присвячена вирішенню актуального завдання щодо аналізу характеристик безпеки мережного обладнання та програмної реалізації автоматизованої системи їхнього оцінювання з метою підтримки прийняття обґрунтованих рішень під час проєктування захищених інфокомунікаційних мереж. Зазначено, що відповідно до значної різноманітності моделей і виробників, а також постійного зростання кіль-кості виявлених вразливостей ускладнюється аналіз і вибір оптимальних технічних рішень. Обґрунтовано доцільність застосування автоматизованого підходу до оцінювання рівня безпеки мережного обладнання на основі відкритих джерел інформації, зокрема баз CVE, NVD та системи оцінювання CVSS. Запропоновано вебзастосунок для проведення комплексного аналізу характеристик безпеки мережних пристроїв із використанням кількісних показників вразливостей і механізмів ранжування обладнання. Розроблено архітектуру програмного засобу, що забезпечує збір, зберігання, обробку та візуалізацію даних про вразливості мережного обладнання. Реалізація системи виконана з використанням технологічного стеку, що включає серверну частину на базі Django та клієнтську частину з використанням React, TypeScript і Tailwind CSS, а також об’єктно-реляційну базу даних PostgreSQL. У межах роботи реалізовано аналітичний модуль для формування рейтингів мережних пристроїв за показниками безпеки, забезпечено зручну взаємодію між клієнтською та серверною частинами через API та проведено тестування основних функціональних компонентів системи. Отримані результати підтверджують ефективність запропонованого підходу та доцільність використання розробленого програмного інструменту в процесах проєктування захищеної мережної інфраструктури. Представлене рішення є масштабованим та може бути адаптоване до аналізу різних класів мережного обладнання з урахуванням змін у базах вразливостей. Практичне застосування розробленої системи сприяє підвищенню обґрунтованості технічних рішень та зниженню рівня суб’єктивності під час вибору мережних компонентів.

Інформаційне повідомлення щодо проведення 18-ї Міжнародної ІЕЕЕ-конференції «Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering» (TCSET’2026)

2026-01-08T01:39:43+02:00

Інформаційне повідомлення щодо проведення 18-ї Міжнародної ІЕЕЕ-конференції «Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering» (TCSET’2026)