Індекс рубрикатора НБУВ: Е70*735.2

Рубрики:

Біологія людини

Шифр НБУВ: Ж22412/а Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розроблено архітектуру інтегрованої мережі мобільного доступу п'ятого покоління на основі адаптації технології LTE до завдань управління людино-машинними комплексами. Модифіковано структуру фрейму LTE, в якій виділено логічний канал передачі даних телеметрії зі зменшенням затримки. Запропоноване рішення розширює функціональні можливості управління мобільними абонентами та безпілотними технічними засобами в режимі реального часу.

Показано підхід до довгострокового моніторингу неготовності маршрутів інформаційних та комунікаційних мереж, які використовують стек протоколів TCP/IP. Запропонований підхід може бути частиною стратегії превентивного технічного обслуговування мережі оскільки дозволяє виявити необхідність реконструкції або реконфігурації маршрутів до того, як суттєво знизиться якість обслуговування користувачів. Після виявлення загрози зниження якості обслуговування через надлишкову неготовність маршрутів мережі, система моніторингу, яка використовує запропонований метод, генерує відповідне повідомлення для інженерного персоналу або адміністратора мережі, що дає останнім часом, необхідний для вживання запобіжних заходів, з метою недопущення деградації якості обслуговування. Запропонований метод реалізовано у вигляді програмного продукту, який є сумісним із існуючими апаратними та програмними засобами моніторингу. Основною областю застосування даного методу є провідні мережі доступу або агрегації/розподілу, де, зазвичай, резервні маршрути або зовсім відсутні або їх кількість суттєво обмежена, і тому більш доцільно уникнути аварійної ситуації, ніж реагувати на неї після того, як вона матиме місце. Методи статистичного прогнозування, а саме: поліноміальна екстраполяція та інтегрована модель авторегресії і ковзного середнього, які покладені в основу запропонованого підходу, дозволяють отримати результати прогнозування із наперед відомою ймовірністю. Окрім того, не має потреби в адаптації реалізації методу до конкретної мережі, тому що додатково передбачено автоматичне розпізнання мережної інфраструктури та маршрутів. При формуванні статистичних вибірокдля довгострокового прогнозування використовується метод "ковзного вікна", а розмір вибірки динамічно змінюється в залежності від періоду упередження прогнозу та необхідної точності прогнозування. Дана робота пояснює принципи математичної обробки результатів моніторингу, склад та взаємодію між програмними модулями реалізації запропонованого методу.