МОДЕЛЬ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ СЕТИ РАДИОСВЯЗИ, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕЙ В СЛОЖНОЙ СИГНАЛЬНО-ПОМЕХОВОЙ ОБСТАНОВКЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Научная статья УДК 621.37

DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-2-72-80

Сс<

Модель самоорганизующейся сети радиосвязи, функционирующей в сложной сигнально-помеховой обстановке

Валерий Алексеевич Липатииков, lipatnikovanl@mail.ru Михаил Игоревич Петренко®, petrenko.m.i@mail.ru

Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С. М. Буденного, Санкт-Петербург, 194064, Российская Федерация

Аннотация: Сети радиосвязи, в том числе применяющие адаптацию, предназначены для обмена информацией между отдельными корреспондентами и строятся, как правило, посредством радиотрасс, функционирующих в сложных условиях сигнально-помеховой обстановки. Необходимо учитывать степень влияния значений адаптивных параметров на показатели, описывающие соответствия требований к связи, энергетическую составляющую радиолинии, а также объем ресурсов радиолинии, затрачиваемые на ведение и восстановление связи. Получение оценок границ характеристик обслуживания трафика первичных и вторичных пользователей в самоорганизующейся радиосети, функционирующей в сложной сиг-нально-помеховой обстановке, является актуальным. Целью исследования является повышение достоверности результатов моделирования за счет получения граничных значений пропускной способности при передаче информации в самоорганизующейся сети радиосвязи. Проведено моделирование процессов, протекающих в сети радиосвязи, определены: граничные параметры задержки и загрузки; параметры выходного потока в сложных условиях сигнально-помеховой обстановки. Представлены выводы о достоинствах метода сетевого исчисления, по результатам серии проведенных вычислений. Получены аналитические оценки качества предоставления услуг в системе радиосвязи с использованием теории сетевого исчисления. Разработанная математическая модель позволяет исследовать показатели задержки, загрузки в самоорганизующейся сети радиосвязи при информационном обмене трафика различного вида в условии воздействия преднамеренных и непреднамеренных помех. Результаты аналитических расчетов, полученных при применении метода сетевого исчисления, могут быть использованы при формировании управляющих воздействий, а также решении задач повышения устойчивости радиолиний.

Ключевые слова: сетевое исчисление, модель, самоорганизующаяся сеть, поток, программно-определяемое радио, помехозащищенность, система массового обслуживания

Ссылка для цитирования: Липатников В.А., Петренко М.И. Модель самоорганизующейся сети радиосвязи, функционирующей в сложной сигнально-помеховой обстановке // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 2. С. 72-80. DOI:10.31854/ 1813-324X^023-9-2-72-80

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

Valery Липатников, lipatnikovanl@mail.ru Mikhail Petrenko0, petrenko.m.i@mail.ru

Telecommunications Military Academy, St. Petersburg, 194064, Russian Federation

© Липатников В.А., Петренко М.И., 2023

72

tuzs.sut.ru

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.

Keywords: network calculus, model, self-organizing network, flow, software-defined radio, noise immunity, queuing system

For citation: Lipatnikov V., Petrenko M. Model of a Self-Organizing Radio Network, Operating in a Complex Signal and Interference Environment. Proc. of Telecom. Universities. 2023;9(2):72-80. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-2-72-80

Введение

Требования к своевременности и достоверности информационного обмена в радиолиниях (р/л), функционирующих в сложной сигнально-помехо-вои обстановке (ССПО), противоречия между требованиями к помехоустоичивости и пропускнои способности (ПС) р/л способствуют поиску новых способов моделирования. Наиболее прогрессивным является способ организации р/л с применением элементов интеллектуализации, позволяю-щии разрешить/смягчить вышеуказанное противоречие [1]. Однако применение интеллектуальных способов обуславливает необходимость получения граничных оценок состояния масштабных р/л при низком уровне их наблюдаемости. Требуется разработать новые способы оценки, т. к. клас-сическии методическии аппарат не позволяет обеспечить достаточную адекватность прогноза изменения характеристик масштабируемых р/л, функционирующих в ССПО. Известны методы повышения помехоустойчивости линий радиосвязи [2-4]: путем применения помехоустойчивого кодирования, увеличения базы сигнала и пространственной обработки сигналов. Известны способы повышения ПС линий радиосвязи [5]. Отметим, что в большинстве работ применяется методический аппарат, использующий классическую теорию массового обслуживания [6]. В работе [7] функционирование р/л рассматривается в условиях квазистационарности внешней среды. Кроме того, при разработке методик не учитываются свойства самоорганизации р/л. Одной из актуальных проблем, связанных

с устойчивым функционированием самоорганизующейся сети радиосвязи в ССПО, является выполнение требований по их помехозащищенности. Решение может быть получено на основе синтеза алгоритмов адаптивного управления параметрами р/л, функционирующих в ССПО [8].

Объект исследования - технология когнитивного радио, позволяющая работать вторичным пользователям на частотных ресурсах первичных пользователей. Предмет исследования - граничные оценки характеристик качества обслуживания трафика в когнитивной радиосети в ССПО.

Цель: Повышение достоверности результатов моделирования за счет получения граничных значений ПС при передаче информации в самоорганизующейся сети радиосвязи.

Постановка задачи: Разработать модель самоорганизующейся сети для исследования зависимости характеристик входящего потока и качества обслуживания в условиях помех. Исследовать граничные задержки р/л, функционирующей в ССПО.

Исходные данные: Имеется самоорганизующаяся сеть радиосвязи с заданными параметрами, которая состоит из средств радиосвязи с изменяемыми рабочими характеристиками. Организация радиодоступа носимых терминалов осуществляется при помощи базовых станций различного частотно-территориального плана с временным разделением каналов. Настройки позволяют обеспечить передачу информации между корреспондентами в ССПО (рисунок 1).

Частотно-территориальны й район

ItV | Нелегитимное №| РЭС (помеха)

(корреспондент А)„ V БС

ЦК

Легитимное РЭС корреспондент Б)

ЦК - центр коммутации БС - базовая станция РЭС - радиоэлектронное средство

• - помеха на маршруте

- основной маршрут

- запасной маршрут

Видео

Данные

Речь

Режим /Ц

адрх^у

Радиостанция

Анализатор

Буфер

Обработчик

Коммутационный модуль

О

_Приемник_

Приемник

режим (РТР)

_Пдваатчик ■^Передатчик

У режим (РТР)

И-Nr

Устройство управления

Рис. 1. Вариант построения самоорганизующейся сети радиосвязи

Fig. 1. Option for Building a Self-Organizing Radio Network

Введем следующие допущения относительно модели самоорганизующейся сети радиосвязи в ССПО:

1) известны: данные о характеристике радиоинтервала и режимах работы р/л, характеристики входного потока и дисциплины обслуживания FIFO (аббр. от англ. First-In First-Out, первый пришел - первый ушел), позиционирование места источников радиоизлучения;

2) имитация преднамеренных помех осуществляется на рабочей частоте РЭС (UE, аббр. от User Equipment), по одному сигналу (сигнально-кодовой конструкции);

3) работа алгоритмов управления р/л позволяет динамически изменять режимы работы РЭС;

4) р/л функционирует в соответствии с разработанными радиоданными.

С учетом сделанных допущений задача самоорганизации сводится к постоянному поддержанию требуемого качества канала в условиях ограниченного частотно-энергетического ресурса.

Решение задачи: Рассмотрено программно-определяемое РЭС как элемент р/л (рисунок 2).

Рис. 2. Вариант функциональной схемы элемента радиолинии

Fig. 2. Option Functional Diagram of a Radio Link Element

Для разработки и исследования модели р/л выбран метод сетевого исчисления (от англ. Network Calculus) [9]. Метод позволяет представить процессы, протекающие в функциональной схеме радиостанции (см. рисунок 2), в виде модели (рисунок 3), состоящей из элементов классической системы массового обслуживания (СМО) с обратной связью. Функция a(t), возрастающая в широком смысле, является кривой поступления для функции входящего потока A(t) тогда и только тогда, когда для VO <r<t справедливо неравенство: A(t) - A(t) > a(t - т). Имеется система обслуживания S и потоки трафика на входе и выходе этой системы A(t) и D(t), соответственно. Говорится, что система S реализует для потока A(t) кривую обслуживания ß(t), если для любого момента времени t > 0 существует некоторое t0 > 0, t0 < t, такое, что D(t) - A(t) > ß(t - t0).

Обслуживание заявок в СМО с обратной связью производятся по закономерностям стохастических (случайных) процессов, и, как следствие, традиционная теория массового обслуживания [10] не дает возможности аналитически получить характеристики качества обслуживания заявок (QoS, аббр. от англ. Quality of Service).

Рис. 3. Модель радиолинии в ССПО

Fig. 3. Radio Link Model in a Complex Signal and Interference Environment

Предполагается, что применение нового метода позволит получить ряд аналитических оценок QoS сложного потока. Ранее в классических моделях СМО с агрегацией трафика, проведение аналитических расчетов не проводилось из-за проблем, обусловленных наличием сложного потока заявок на входе системы S.

Алгоритм функционирования имитационной модели

Рассмотрим модель р/л в терминах сетевого исчисления [11], представленную на рисунке 3. При

моделировании предполагается, что трафик передается в радиоэфир последовательно, по мере поступления в систему 5 с неограниченным буфером (без потерь). Поскольку потоки в телекоммуникационных сетях могут быть представлены в виде последовательности пакетов со сдвигом, то для их естественного описания лучше подходят дискретные модели. Моделирование проводится при значении параметров, удовлетворяющих достаточным условиям существования движения в системе [12]. Основные процессы, протекающие в модели приведены в виде отдельных блоков (рисунок 4).

L

Начало

i

Ввод исходных данных

6 " 3

2

Процесс формирования простейшего потока на входе

Команда на повторную передачу

Помеха U(t)

-и

Процесс поступления

пакетов на входе РЭС в соответствии с кривой поступления

(при отсутствии повторной передачи)

Процесс помещения пакета в очередь (ожидание отправки пакета)

6

Процесс передачи пакета в эфир в соответствии с кривой обслуживания(при отсутствии повторной передачи)

12

Процесс перестройки РЭС на оптимальные рабочие параметры (формирования запроса на перестройку)

Процесс поступления пакетов на входе РЭС в соответствии с кривой поступления (при повторной передаче)

10

Процесс увеличения очереди пакетов (ожидание приоритетной повторной отправки)

11

Процесс передачи пакета в эфир в соответствии с кривой обслуживания (при повторной передаче)

з

21 20

17

Вывод граничных параметров РЭС: 0(() - задержка заявок

в системе; Ь(() - загрузка системы

19

Процесс перестройки РЭС на оптимальные рабочие

параметры (формирования запроса на перестройку)

Конец

a) b)

Рис. 4. Алгоритм функционирования модели: а) Радиостанция А; b) Радиостанция Б

Fig. 4. Operation Algorithm Models: a) Radio Station A; b) Radio Station B

9

5

1) Сначала задаются следующие входные параметры (блок 1): R - минимальная скорость обслуживания потока, бит/с; T - максимальная задержка потока; б - предельная величина потока (берст-ность); р - устойчивая скорость потока; N - количество пакетов; Рош - вероятность ошибки.

2) Формируемый на входе системы простой поток заявок уб,р (блок 2) соответствует кривой поступления (блок 4) при условии отсутствия запросов на повторную передачу пакетов:

, . fpt + a, t > 0

a(0=Y.,p={o,t<o .

3) В модели предусмотрено устройство повышения достоверности передачи сообщений (блок 3), которое имеет возможность осуществлять повторную передачу пакета. В таком случае на входе будет формироваться сложный поток заявок:

а(0 = Ya,p AYaoc,poc = min{pwt + aN, Poet + aoc}.

4) Очередной пакет помещается в бесконечный буфер, в соответствии с кривой поступления a(t). Процесс хранения пакета ^tзадержки — £дост + ^вит (блок 5) продолжается до момента прихода на (блок 3) квитанции о безошибочном получении пакета, сформированной в блоке 21. Напротив, при приходе запроса на повторную передачу, устройство повышения достоверности (блоки 3, 15) осуществляет повторную передачу пакета, хранящегося в буфере, при этом процесс хранения продолжается до прихода следующей квитанции о правильном приеме от блока 21.

5) В соответствии с тактом работы модели осуществляется работа по передаче пакета в соответствии с кривой обслуживания:

- для случая безошибочной передачи (блок 6)

a (t), 13(0

Р(0 = Р*

{0,

fi(t - r),t > г

t < T'

- для других случаев (блок 11)

Рос(0 = {Р*,г} ® {РЯосТОС).

6) В условиях ухудшения сигнально-помеховой обстановки [13] возрастает Рош, а следом - задержка d(t) и загрузка Ь(£) в системе S. Блоки 7, 18 позволяют оценить величину задержки и загрузки с допустимыми: d(t) < dдоп(t) и Ь(£) < Ьдопй, а также произвести перестройку рабочих параметров РЭС и сформировать запрос на перестройку рабочих параметров РЭС корреспондента (блоки 8, 19).

Отличительной особенностью современных и перспективных средств связи является возможность программной перестройки рабочих параметров: например, выбор рабочей сигнально-кодо-вой конструкции (с соответствующей скоростью) ДРм, способной обеспечить обработку и передачу радиокорреспонденту входящего потока посылок а(£) (рисунок 5).

б

T К, 1/2

Рис. 5. Характеристики обслуживания потока при восстановлении связи M4

Fig. 5. Characteristics of Thread Maintenance during Connection Recovery M4

7) В процессе преодоления расстояния от одного корреспондента к другому в среде распространения радиоволн происходят процессы, оказывающие влияния на электромагнитный сигнал. В модели рассматривается процесс аддитивного влияния помехи U(t) на информационный сигнал (блок 12). При формировании запроса на перестройку (блок 8) модель процесса функционирования р/л имеет возможность имитации работы ретрансляционных узлов (перестройки состава р/л).

8) Принятый сигнал поступает на бесконечный буфер приемного устройства со скоростью потока а'(0 = У'я,Р(0 (блок 13) и хранится там до момента полного декодирования, которое осуществляется со скоростью p'(t) = Р'д/т(0 (блок 14).

9) В случае выявления ошибок в блоке 15, происходит процесс формирования запроса на повторную передачу (блок 20). В свою очередь происходит работа устройства повышения достоверности (блоки 3, 15), благодаря которому передающая радиостанция осуществляет повторную передачу пакета, хранящегося в буфере.

10) Процесс повторной передачи характеризуется появлением на входе системы сложного, агрегированного трафика (блок 9), состоящего из пакета, хранящегося в буфере a1(i), и очередного пакета a1(t):

«(О = Y™ Л у,

°0С,р0С

= min{pwt + aw, Poet + аос}.

Данная последовательность действий позволяет моделировать процессы восстановления связи М3, М4. Стоит отметить, что пакет, хранящийся в очереди, имеет высший приоритет по отношению к пакетам, вновь поступающим в систему для передачи корреспонденту. Процесс хранения пакета ^задержки — А£дост + А £пер+ £квит (блок 10) продолжается до момента прихода на (блок 3) команды на повторную передачу пакета, сформированной в блоке 20.

11) Итерационный процесс передачи пакетов (блоки 6, 11) происходит, пока все N пакетов не будут приняты корреспондентом. Данная последовательность действий позволяет моделировать процессы восстановления связи Мг, М2. Блок 16 осуществляет функцию счетчика подсчета безошибочно принятых пакетов. Пользуясь свойствами идемпотентной алгебры [14], производится вывод результатов задержки заявок в системе d(t), загрузки системы Ь(£) (блок 17). В таблице 1 приведены формулы расчета задержки, загрузки для системы 5 при различных ситуациях.

В целях моделирования процессов восстановления связи Мз или М4 был выбран ситуационный подход в описании поведенческой модели нелегитимного РЭС, которое осуществляет свою работу

на лицензируемых частотах легитимных РЭС. Проведено имитационное моделирование функционирования р/л в ССПО [15], общие параметры которого представлены в таблице 2. Временная диаграмма - на рисунке 6.

В соответствии с алгоритмом функционирования модели р/л РЭС могут находиться в следующих устойчивых состояниях (рисунок 7):

- дежурный прием (Мо);

- вхождение в связь (Мг);

- ведение связи (М2);

- восстановление связи без нарушения синхронизации (Мз);

- восстановление связи с нарушением синхронизации (М4).

M M

( Држпр. YВхожд в св^

I : ; 1

Функционирование легитимных РЭС

M> | | Mt Mi Mi

Ведение связи | у Воосгановпаиесвгаи уДэжлр^Вхожд в са^

M

Вэдзние связи

Псиск свободных частот_Д Подготовка к работе ДДежпрДВхи^всвД Работа Д Поиск свободных частот ДПодготшка к ребэте^фежп^в cgHJ

Функционирование нелегитимных РЭС

п

t изл I t п

РН

! ! I I I Работа легитимных РЭС

~п фп пн грп Г7ф нп пп пп nn m lin m rtn пл

I эмц

t ЭМД it п ЭМД

t

]_[

]_[

]_[

]_[

ЭМД для Нелегитимных РЭС

]_I I I

Поиск свободных частот для нелегитимных РЭС

m_он

il

f_Е_fL

-!-t

Настройка нелегитимных РЭС

Т под

zï

Ш

ï пл

t

Работа нелегитимных РЭС

_рп m

! t 1 ! t 2 Рис. 6. Временная диаграмма функционирования РЭС

Fig. 6. Time Diagram of UE Operation

't

ТАБЛИЦА 1. Оцениваемые информационные показатели системы S

TABLE 1. Estimated Information Indicators of the System S

t

U

T

T

T

Показатели без обратной связи Показатели с обратной связью

Задержка в системе

i+œ, R < р d(t) = j r > р [rn + TN f+œ, R < р I--+(TM,TOC), R > р V RN лROC

Загрузка системы

_ f+œ, R < р (t) = {aN + R > P i+œ, R < р () jaN + р0СтаХ( ,(TN,T0C)b R>P ^ W - Рос '

ТАБЛИЦА 2. Общие параметры функционирования радиолинии

TABLE 2. General Parameters of Radio Link Operation

Обозначение Описание

f1 f2 ...fn Лицензированные частоты для РЭС

Тизл Период излучения легитимного / РЭС

^зл Время излучения легитимного/РЭС

и Время перерыва между излучениями легитимного РЭС

Тэмд Период электромагнитной доступности (ЭМД) легитимного РЭС

t3MA Время ЭМД работы легитимного РЭС

^ ЭМД Время перерыва в работе ЭМД легитимного РЭС

Тобз Период обзора лицензионной частоты

^оиск Время поиска не занятой лицензионной частоты

Тнастр Время настройки не легитимного РЭС

7под Период подавления РЭС, работающего на лицензионной частоте

^од Время подавления РЭС, работающего на лицензионной частоте

Мо Дежурный прием

Mi Вхождение в связь

М2 Ведение связи

Мз Восстановление связи (без нарушения синхронизации)

М4 Восстановление связи (с нарушением синхронизации)

Рис. 7. Граф состояний радиолинии

Fig.7. Radio Link State Graph

Система переходит из одного состояния в другое с определенной вероятностью Р, следовательно, можно воспользоваться аппаратом марковских случайных процессов, т. е. с помощью дифференциальных уравнений, в которых неизвестными являются Po, Pi, P2, Рз, P4.

Контрольное решение

Пользуясь приведенными формулами, определим параметры выходного потока a'(t) и граничные параметры задержки d(t), загрузки b(t). Пусть на обслуживание поступает поток с постоянной

скоростью 6,4 Мбит/с, для его обслуживания выбран режим работы, позволяющий вести обмен со скоростью от 9,6 до 19,2 Мбит/с (в зависимости от вида модуляции) (рисунок 8).

60 50

г 40

)

L 30

а

Р 20

i

10 0

34 Задержка [с]

Рис. 8. Граничные характеристики загрузки буфера от задержки системы S

Fig. 8. Buffer Loading Boundary Characteristics as a Function of System Latency S

Для получения численных оценок рассматривается такт работы обслуживающего устройства, равным 1 секунде. Работа нелегитимного РЭС осуществляется за счет изменения величины Рош в пределах от 10-14 до 10-3. В момент М2 происходит включение нелегитимного РЭС (рисунок 6). При появлении помехи происходит изменение одного из исследуемых параметров dmax(t) > dдоп(t) или bmax(t) > Ьдоп(t), которое способствует нарушению устойчивой работы. Устройство управления фиксирует нарушение работы и приступает к реализации алгоритма поиска и настройки оптимальных рабочих параметров. На рисунке 8 представлены характеристики загрузки и обработки в системе S в моменты M2, Мз.

Момент М2 характеризуется увеличением загрузки буфера из-за появления запросов на повторную передачу, а Мз - сменой основного маршрута на запасной. Запасной маршрут включает в свой состав ретрансляционный пункт (рисунок 1), который поддерживает работу на оптимальной сигнально-кодовой конструкции со скоростью 19,2 Мбит/с. Данные характеристики работы запасного маршрута позволяют быстрее опустошить переполненный буфер системы S.

На рисунке 9 представлены результаты аналитического моделирования с использованием выражения d(t) (таблица 1). В момент завершения восстановления Мз система S имеет задержку d(t) не более 8 % от dмах(t). Из анализа результатов на рисунке 9а следует, что метод сетевого исчисления позволяет исследовать зависимость задержки в системы S при динамической смене рабочих параметров р/л, функционирующей в ССПО. Стоит отметить, что многие современные системы связи используют показатель задержки для оценки QoS.

2

5

6

7

4

Время [с] a)

4

3,5 3

S 2,5 ™ 2

s. 2

t1'5 со 1

0,5

0

A(a'(t),ß(t))

A(a(t),ß(t))

A(a'(t)

!

/

/

у

/

М2 М и3

4

Время [с] b)

Рис. 9. Зависимость а) задержки и b) загрузки от времени моделирования радиолинии в ССПО

Fig. 9. The Delay (a) and Load (b) Dependence from the Simulation Time of Radio Line in a Complex Signal and Interference Environment

2

3

5

6

7

2

3

5

6

7

На рисунке 9Ь представлены результаты аналитического моделирования с использованием выражения Ь(£) (таблица 1). В момент завершения восстановления Мз система 5 имеет загрузку буфера Ь(£) не более 18 % от Ьмахй. Из анализа результатов на рисунке 11 следует, что метод СИ позволяет исследовать зависимость загрузки буфера системы 5 при динамической смене рабочих параметров р/л, функционирующей в ССПО.

Новизна: Разработанная модель самоорганизующейся сети радиосвязи, функционирующая в ССПО, в отличие от известных, позволяет получить граничные значения информационной задержки и загрузки буфера при динамически изменяющихся па-

Список источников

раметрах р/л. Практическая значимость: Разработанная математическая модель позволяет исследовать показатели задержки, загрузки в самоорганизующейся сети радиосвязи при информационном обмене трафика различного вида в условии воздействия преднамеренных и непреднамеренных помех.

Заключение: Исследование процессов при помощи модели самоорганизующейся сети радиосвязи позволяет определить зависимость ПС р/л в условиях воздействия преднамеренных и непреднамеренных помех, а также - смены помехозащи-щенных режимов работы для обеспечения требуемой ПС.

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)», Санкт-Петербург, 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. D0I: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 научно-практическая 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.

References

1. Lipatnikov V.A., Parfirov V.A., Petrenko M.I. General model of self-organizing radio communication with stream multiplexing. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Transport of Russia: Problems and Prospects -2022, 09-10 November 2022, St. Petersburg, Russia, vol.1. St. Petersburg: IPT RAN Publ.; 2022. p.293-297. (in Russ.)

2. Borisov V.I., Zinchuk V.M., Limarev A.E. Noise Immunity of Radio Communication Systems with Signal Spectrum Expansion by Carrier Pseudorandom Sequence Modulation. Moscow: Radio and Communications Publ.; 2003. 640 p. (in Russ.)

3. Rabin A.V. Noise immunity of digital communication systems with orthogonal coding and multi-position modulation. St. Petersburg: Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation Publ.; 2019. 157 p. (in Russ.)

4. Glushankov E.I., Mityanin S.A. Analysis of the joint efficiency of spatial-time coding and spatial processing of signals in radio communication lines. Zametki uchenogo. 2022;6:187-192. (in Russ.)

5. Dvornikov S.V., Dvornikov S. S., Manaenko S.S., Pshenichnikov A.V. Spectral-efficient signals with the continuous phase. Bulletin of Voronezh State Technical University. 2016;12(2):87-93. (in Russ.)

6. Lipatnikov V.A., Sakharov D.V., Parfirov V.A., Petrenko M.I. Simulation model of a distributed radio monitoring object, reflecting the dynamics of movements and changing modes of operation of radio-electronic means. Proceedings of the Jubilee XVIIISt. Petersburg International Conference on Regional Informatics (RI-2022), St. Petersburg, Russia, 26-28 October 2022. St. Petersburg: Sankt-Peterburgskoe Obshchestvo informatiki vychislitelnoi tekhniki sistem sviazi i upravleniia Publ.; 2022. p.556-558. (in Russ.)

7. Dvornikov S.V., Pshenichnikov A.V., Burykin D.A. Structural and functional model of a signal constellation with increased noise immunity. Information and Space. 2015;2:4-7. (in Russ.)

8. Sorokin K. N. Model of a radio link parameter management system based on fuzzy logic. Information and Space. 2018;4: 39-43. (in Russ.)

9. Fedorov I.V., Roslyakov A.V. Analysis of the characteristics of a cognitive radio network using network calculus. Proceedings of the XXlst International Scientific and Technical Conference "III Scientific Forum of Telecommunications: Theory and Technology", TTT-2019,18-22 November 2019, Kazan, Russia, vol.1. Kazan: KAI Publ.; 2019. p.338-339. (in Russ.)

10. Belov A., Lipatnikov V., Fedorov I. Model of a cognitive radio network based on the theory of stochastic network calculation. Proceedings of the Xth International Scientific and Technical and Scientific-Methodical Conference on Actual Problems of Infotelec Communications in Science and Education, 24-25 February 2021, St. Petersburg, Russia, vol.1. St. Petersburg: The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications Publ.; 2021. p.86-90.p. (in Russ.)

11. Roslyakov A.V., Lysikov A.V., Vitevsky V.D. Network Calculus. Part 1. Theoretical Foundations. Infokommunikacionnye tehnologii. 2018;16(1):19-33. (in Russ.) D0I:10.18469/ikt.2018.16.1.02

12. Kudryavtseva E.N., Roslyakov A.V. Basic principles and prospects of network calculus application. Infokommunikacionnye tehnologii. 2013;11(3):34-39. (in Russ.)

13. Alekaev A.E., Belov A.V., Fedorov I.V. Method for multi-stage adaptation of low-energy radio line of short-wave range taking into account forecasting signal-interference situation. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Transport of Russia: Problems and Prospects - 2021, 09-10 November 2021, St. Petersburg, Russia, vol.2. St. Petersburg: Solomenko Institute of Transport Problems of the Russian academy of sciences Publ.; 2021. p.157-161. (in Russ.)

14. Krivulin N.K. Methods of idempotent algebra in problems of modeling and analysis of complex systems. St. Petersburg: The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications Publ.; 2009. 256 p. (in Russ.)

15. Pshenichnikov A.V. Estimation of statistical parameters operating frequency of functional models of radio links in a conflict situation. Information and Space. 2018;1:46-50. (in Russ.)

Статья поступила в редакцию 30.01.2023; одобрена после рецензирования 27.02.2023; принята к публикации 15.03.2023.

The article was submitted 30.01.2023; approved after reviewing 27.02.2023; accepted for publication 15.03.2023.

ЛИПАТНИКОВ Валерий Алексеевич

Информация об авторах:

доктор технических наук, профессор, старший научный сотрудник научно-исследовательского центра Военной академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного

https://orcid.org/0000-0002-3736-4743

ПЕТРЕНКО Михаил Игоревич

адъюнкт научно-исследовательского центра Военной академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного https://orcid.org/0000-0002-5402-402X