Материал: Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. труд. ФГБОУ В.О., Воронежский г.т.и

Ещё одним преимуществом является значительное увеличение скорости передачи данных. Первые тесты показали, что 5G имеет скорость в 20 раз быстрее, чем сеть 4G. Это открывает множество возможностей для передачи данных внутри 5G сети. Например, для передачи небольших файлов можно не использовать предварительное сжатие данных и тратить время на её распаковывание при получении. Также это открывает множество возможностей в таких сферах как виртуальная реальность и умный дом.

Однако 5G сети также имеют и недостатки. Основным, из которых является то, что радиоволны высокого диапазона имеют высокую степень затухания при передаче на дальние расстояния. Основной причиной являются погодные условия и различные объекты на пути сигнала. Из-за этого необходимо проводить тщательное проектирования структуры 5G сети для наиболее подходящего расположения антенн.

Первичные исследования показывают следующие требования к пропускной способности и задержке для применения 5G.

Рис. 2. Требования к пропускной способности и задержке для применения 5G

Переход на 5G открывает возможность оптимизации RAN сетей с помощью современной технологии Open RAN. Основная идея данной разработки заключается в том, чтобы отойти от традиционной схемы построения сетей на оборудовании одного производителя и получить возможность использовать оборудования различных производителей внутри одной сети. На данный момент это довольно сложный, а зачастую невозможный процесс, так как оборудования разных производителей работает

155

на различных протоколах и интерфейсах передачи данных. Современные 4G, а также 3G сети не являются «открытыми» так как в них необходимо использовать оборудования одного производителя.

Идея Open RAN будет реализовываться с помощью перехода на облачные технологии. Современные базовые станции включают в себя множество устройств, которые возможно вынести в облачное хранилище, то есть виртуализировать. Следовательно, если оборудования различных производителей реализовать в виртуальной среде, то останется лишь необходимость разработать общий интерфейс передачи данных, внутри одного хранилища, между данными устройствами. Благодаря этому различные устройства смогут взаимодействовать между собой, а затраты на RAN сети значительно снизятся, так как оборудования для базовых станция является дорогостоящим. Такой переход на облачные технологии требует довольно большой скорости передачи данных, обеспечивать необходимый уровень работы сети и благодаря появлению 5G появилась такая возможность.

На данный момент 5G и Open RAN находятся на стадии разработки и раннего внедрения, так как данные технологии всё ещё необходимо улучшить, для возможности интеграции их в современный мир. Однако в это же время, они открывают множество новых возможностей, для существующих сфер деятельности и позволяют продолжать развивать мир телекоммуникационных технологий.

Литература

1.Larry Peterson, 5G Mobile Networks: A Systems Approach. Morgan & Claypool Publishers, 2020, pp. 74.

2.https://habr.com/ru/post/533874/.

3.http://celnet.ru/RAN.php.

4.https://www.itu.int/dms_pub/itu-d/opb/pref/D-PREF-BB.5G_01-2018-PDF-

R.pdf.

Воронежский государственный технический университет

156

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Материалы сборника отражают результаты научных исследований, проводимых авторами в различных регионах Российской Федерации, а также зарубежных ученых.

В публикациях содержится анализ современного состояния методологии проектирования математического и программного обеспечения информационных систем, рассмотрены актуальные проблемы применения методов и средств искусственного интеллекта к вопросам автоматизации процесса обработки информации, представлен опыт применения информационных технологий в технике.

Статьи объединены общей идеологией научных решений, большинство из них имеет практическую направленность.

157

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………………………….3

Мясоутов Р.Х.

СРАВНЕНИЕ АРХИТЕКТУР НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ…………………………………………….4 Ажиппо А.Г., Старченко В.Н.

ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ТОПЛИВОПОДГОТОВКИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ЛОКОМОТИВОВ………………………………………………………….7 Андреева К.А, Круглякова А.А., Клоков И.А., Печкуров Н.С.

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ШИФРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННО-ЦИФРОВОЙ ПОДПИСИ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБОРОТА……………………………….11 Чернышов В.Д.

БЕЗОПАСНОСТЬ ТЕХНОЛОГИИ БЛОКЧЕЙН В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ…………………………………………………………………………………….….15

Асанов Ю.А.,Белецкая С.Ю., Аль Саеди Моханад Ридха Ганим ПОДСИСТЕМА ПОИСКА ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ

АЛГОРИТМОВ……………………………………………………………………………….……18

Архипова Е.О., Гетманцева В.В.

ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЭТАПА КОНСТРУКТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ОДЕЖДЫ……………………………………………………………………………………….….21

Егоров Е.Г., Егоров С.Я.

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСЧЕТА МНОГОХОДОВОГО КОЖУХОТРУБЧАТОГО ТЕПЛООБМЕННИКА………………………………………………………………………..…..25

Бирюкова А.А., Емельянова С.Е.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ОЦЕНКЕ РИСКОВ ИННОВАЦИОННОЙ ПРАКТИКИ ПРЕДПРИЯТИЙ………………………………………………….……..................28

Жавко С.И., Кривоносова Н.В.

ОБЗОР МЕТОДОВ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ

ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ…………………………………………………………..…..31

Жуков Д.Н., Кривоносова Н.В.

ОБЗОЛ СПОСОБОВ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ БЛОКЧЕЙН ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА…………….…33

Маковий К.А., Хицкова Ю.В., Метелкин Я.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАГРУЗКИ В ЦЕНТРАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ………………………………………..….36 Цветков А.А.

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И АНАЛИЗА

IT-АКТИВОВ НА ОСНОВЕ ГИБКИХ МОДЕЛЕЙ АНАЛИЗА ДАННЫХ………………….40 Котенко А.А., Нушкарев П.В.

КОНЕЧНЫЙ АВТОМАТ УПРАВЛЕНИЯ ГРУППОВЫМИ ПЕРЕМЕЩЕНИЯМИ НА ГРАФЕ…………………………………………………………………………………….......42

Котенко А.А., Саидов Д.М.

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМ РЕКУРСИВНЫХ УРАВНЕНИЙ…………………………………………………....44 Красильникова А.А., Еличкина А.А..

158

ПРИМЕНЕНИЕ МАТРИЧНЫХ АЛГОРИТМОВ В ЗАДАЧЕ ЛОГИСТИКИ СОСТАВНЫХ ГРУЗОВ……………………………………………………………………...….46

Логунов Д.В.

РАЗРАБОТКА БЫСТРОГО АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЛОГИЧЕСКОГО СЛЕДСТВИЯ В ИСЧИСЛЕНИИ ВЫСКАЗЫВАНИЙ………………………………………..49 Меркушова К.А.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЗНАНИЙ И КОМПЕТЕНЦИЙ ОБУЧАЕМЫХ………………………………………………..51 Решетов В.В.

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР МЕТОДОЛОГИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ

WEB-СРЕДСТВ……………………………………………………………………………..…...54

Мюгриев И.И., Мюгриева Н.И., Кривоносова Н.В.

РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РАБОТОЙ СТУДЕНТОВ В РАМКАХ

ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ………………………………………………..…....…57 Обухова А.Е.

РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ЛЮКА-ТРЕМО «ПОИСК ВЫХОДА ИЗ ЛАБИРИНТА»……………………………………………………………........…61

Ответчиков К.Е., Миханьков А.Н. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК………………………………………………..…….....63 Пашуева И.М., Пасмурнов С.М.

ОПТИМАЛЬНЫЕ ПОДСИСТЕМЫ ПОМОЩИ В ПРИНЯТИИ ОПЕРАТИВНЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ГОРОДСКИМ ЦЕНТРОМ СКОРОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ В УСЛОВИЯХ

РАСПРОСТРАНЕНИЯ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ…………………………..…....65 Цветков А.А., Кострова В.Н.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА

IT-АКТИВОВ НА ОСНОВЕ ГИБКИХ МОДЕЛЕЙ АНАЛИЗА ДАННЫХ……….………...68 Романов Д.В.

БЕЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР ТРАНЗАКЦИЙ ДЛЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ………………………………………………………….…....71

Чернышов Б. А.

ЭКСПЕРТНО-ОПТИМИЗАЦИОННЫЙ ПОДХОД К РЕЙТИНГОВОМУ УПРАВЛЕНИЮ РЕСУРСНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ РАЗВИТИЯ ОБЪЕКТОВ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ…………………………………………....75 Кащенко Е.В., Белецкая С.Ю.

СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТСКИХ СРЕД С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ…………………………………………………………………………………………...79

Львович И.Я., Преображенский А.П., Чопоров О.Н.

ВОПРОСЫ ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ ИНТЕРНЕТ-ВЕЩЕЕЙ………………………………………………………………………….83

Львович И.Я., Преображенский А.П., Чопоров О.Н.

ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УПРАВЛЕНИИ ТЕХНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ……………………………………………………………85

Клименко Ю.А.

ОСОБЕННОСТИ ОПТИМИЗАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ…………………………………..…..86 Преображенский Ю.П.

ПРИМЕНЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СФЕОРЕ

159