Актуальность. Настоящая работа является второй частью цикла, посвященного исследованию комплекса моделей позиционирования в сетях шестого поколения терагерцового диапазона, и решает задачи систематизации алгоритмов и оценки точности определения местоположения пользовательского устройства в зависимости от конфигурации и размерности антенной решетки на базовой станции.
Цель. В рамках обозначенной в первой части цикла научной проблемы поиска средств достижения дециметровой точности оценок координат, выполненный в настоящем исследовании анализ моделей оценки точности, обзор алгоритмов и путей их оптимизации, а также численный эксперимент служит цели обоснования используемой конфигурации и размерности антенной решетки на базовой станции. Методом исследования является аналитический обзор состояния проблемы по актуальным научным публикациям, концептуальное моделирование, категориальный подход, экспертное комбинирование, сопоставительный анализ, формализация, математическое и имитационное моделирование.
Решение / результаты. Приводятся модели оценки точности позиционирования в сетях 6G терагерцового диапазона, формализуется взаимосвязь первичных измерений и оценок координат для многопозиционного и однопозиционного определения местоположения в ближней и дальней зоне. Выполняется обзор алгоритмов геометрического определения местоположения и позиционирования с обучением для случаев одноэтапной и двухэтапной обработки; анализируется специфика реализации алгоритмов одновременного отслеживания и построения карты. Приводится анализ особенностей оптимизации алгоритмов в режимах оффлайн и онлайн. Средствами имитационного моделирования выполняется оценка точности для сценария территориального распределения с прямой видимостью с идеальной синхронизацией.
Новизна. Средствами имитационного моделирования научно обосновано достижение дециметровой точности оценок координат и ориентации в 1° в терагерцовом диапазоне для модели дальней зоны при использовании полосы 1 ГГц и составного массива антенной решетки из более чем полутысячи элементов.
Теоретическая значимость заключается в установлении зависимости точности оценок координат и ориентации устройства от конфигурации и размерности антенной решетки на базовой станции.
Практическая значимость разработанной имитационной модели заключается в численном обосновании пределов точности позиционирования устройства в сетях шестого поколения в зависимости от используемой на базовой станции антенной решетки для заданного сценария.
Идентификаторы и классификаторы
ВВЕДЕНИЕ Настоящая работа продолжает цикл [1], посвященный исследованию комплекса моделей позиционирования устройств в сетях шестого поколения терагерцового диапазона. Условия работы технологий позиционирования устройств в сетях шестого поколения имеют географическую протяженность в единицы-десятки метров и ограничены, преимущественно, сценариями внутри помещений. Материал исследования организован далее следующим образом. В разделе 2 приводятся модели оценки точности позиционирования в сетях 6G. В разделе 3 выполняется обзор известных алгоритмов позиционирования применительно к сетям терагерцового диапазона, включая алгоритмы геометрического определения местоположения и алгоритмы позиционирования с обучением. В разделе 4 приводится анализ особенностей оптимизации алгоритмов и систем сетевого позиционирования в режимах оффлайн и онлайн. Материал разделов 2–4 основан на научно-методическом обзоре [2] и многолетнем авторском заделе в области сетевого позиционирования. В разделе 5 средствами имитационного моделирования выполняется оценка точности позиционирования для заданного сценария территориального распределения. Выводы и направления дальнейших исследований сформулированы в заключении.
Список литературы
1. Фокин Г.А. Комплекс моделей позиционирования устройств в сетях шестого поколения. Часть 1. Обзор методов и постановка задачи. Труды учебных заведений связи. 2024. Т. 10. № 4. С. 73‒98. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-4-73-98. EDN: FTOVZJ
2. Chen H., Sarieddeen H., Ballal T., Wymeersch H., Alouini M.-S., Al-Naffouri T.Y. A Tutorial on Terahertz-Band Localization for 6G Communication Systems // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2022. Vol. 24. Iss. 3. PP. 1780‒1815. https://doi.org/10.1109/COMST.2022.3178209
3. Garcia N., Wymeersch H., Larsson E.G., Haimovich A.M., Coulon M. Direct Localization for Massive MIMO // IEEE Transactions on Signal Processing. 2017. Vol. 65. Iss. 10. PP. 2475‒2487. https://doi.org/10.1109/TSP.2017.2666779
4. Shen Y., Win M.Z. Fundamental Limits of Wideband Localization-Part I: A General Framework // IEEE Transactions on Information Theory. 2010. Vol. 56. Iss. 10. PP. 4956‒4980. https://doi.org/10.1109/TIT.2010.2060110
5. Shen Y., Wymeersch H., Win M.Z. Fundamental Limits of Wideband Localization. Part II: Cooperative Networks // IEEE Transactions on Information Theory. 2010. Vol. 56. Iss. 10. PP. 4981‒5000. https://doi.org/10.1109/TIT.2010.2059720
6. Shahmansoori A., Garcia G.E., Destino G., Seco-Granados G., Wymeersch H. 5G Position and Orientation Estimation through Millimeter Wave MIMO // Proceedings of the Globecom Workshops (GC Wkshps, San Diego, USA, 06‒10 December 2015). IEEE, 2015. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/GLOCOMW.2015.7413967
7. Shahmansoori A., Garcia G.E., Destino G., Seco-Granados G., Wymeersch H. Position and Orientation Estimation through Millimeter-Wave MIMO in 5G Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17. Iss. 3. PP. 1822‒1835. https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2785788
8. Abu-Shaban Z., Zhou X., Abhayapala T., Seco-Granados G., Wymeersch H. Error Bounds for Uplink and Downlink 3D Localization in 5G Millimeter Wave Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17. Iss. 8. PP. 4939‒4954. https://doi.org/10.1109/TWC.2018.2832134
9. Abu-Shaban Z., Wymeersch H., Zhou X., Seco-Granados G., Abhayapala T. Random-Phase Beamforming for Initial Access in Millimeter-Wave Cellular Networks // Proceedings of the Global Communications Conference (GLOBECOM, Washington, USA, 04‒08 December 2016). IEEE, 2016. PP. 1-6. https://doi.org/10.1109/GLOCOM.2016.7842197
10. Abu-Shaban Z., Wymeersch H., Abhayapala T., Seco-Granados G. Single-Anchor Two-Way Localization Bounds for 5G mmWave Systems // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2020. Vol. 69. Iss. 6. PP. 6388‒6400. https://doi.org/10.1109/TVT.2020.2987039
11. Wymeersch H., Denis B. Beyond 5G Wireless Localization with Reconfigurable Intelligent Surfaces // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Dublin, Ireland, 07‒11 June 2020). IEEE, 2020. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/ICC40277.2020.9148744
12. Elzanaty A., Guerra A., Guidi F., Alouini M.-S. Reconfigurable Intelligent Surfaces for Localization: Position and Orientation Error Bounds // IEEE Transactions on Signal Processing. 2021. Vol. 69. PP. 5386‒5402. https://doi.org/10.1109/TSP.2021.3101644
13. Elzanaty A., Guerra A., Guidi F., Dardari D., Alouini M.-S. Toward 6G Holographic Localization: Enabling Technologies and Perspectives // IEEE Internet of Things Magazine. 2023. Vol. 6. Iss. 3. PP. 138‒143. https://doi.org/10.1109/IOTM.001.2200218
14. Keykhosravi K., Keskin M.F., Seco-Granados G., Wymeersch H. SISO RIS-Enabled Joint 3D Downlink Localization and Synchronization // Proceedings of the International Conference on Communications (Montreal, Canada, 14‒23 June 2021). IEEE, 2021. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/ICC42927.2021.9500281
15. Huang C., Hu S., Alexandropoulos G.C., Zappone A., Zappone A., Yuen C., et al. Holographic MIMO Surfaces for 6G Wireless Networks: Opportunities, Challenges, and Trends // IEEE Wireless Communications. 2020. Vol. 27. Iss. 5. PP. 118‒125. https://doi.org/10.1109/MWC.001.1900534
16. Basar E., Yildirim I., Kilinc F. Indoor and Outdoor Physical Channel Modeling and Efficient Positioning for Reconfigurable Intelligent Surfaces in mmWave Bands // IEEE Transactions on Communications. 2021. Vol. 69. Iss. 12. PP. 8600‒8611. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2021.3113954
17. He J., Jiang F., Keykhosravi K., Kokkoniemi J., Wymeersch H., Juntti M. Beyond 5G RIS mmWave Systems: Where Communication and Localization Meet // IEEE Access. 2022. Vol. 10. PP. 68075‒68084. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3186510
18. Wymeersch H. A Fisher Information Analysis of Joint Localization and Synchronization in near Field // Proceedings of the International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops, Dublin, Ireland, 07‒11 June 2020). IEEE, 2020. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/ICCWorkshops49005.2020.9145059
19. Nazari M.A., Seco-Granados G., Johannisson P., Wymeersch H. 3D Orientation Estimation with Multiple 5G mmWave Base Stations // Proceedings of the Conference on Communications (Montreal, Canada, 14‒23 June 2021). IEEE, 2021. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/ICC42927.2021.9500778
20. Chepuri S.P., Leus G., van der Veen A.-J. Rigid Body Localization Using Sensor Networks // IEEE Transactions on Signal Processing. 2014. Vol. 62. Iss. 18. PP. 4911‒4924. https://doi.org/10.1109/TSP.2014.2336621
21. Wen F., Wymeersch H., Peng B., Tay W.P., So H.C., Yang D. A survey on 5G massive MIMO localization // Digital Signal Processing. 2019. Vol. 94. PP. 21-28. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.05.005
22. Фокин Г.А. Разработка и оценка методов позиционирования приемопередатчиков в системах когнитивного радио 6G // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Т. 18. № 6. С. 4‒20. https://doi.org/10.36724/2072-8735-2024-18-6-4-20. EDN: KVNDXU
23. Schmidt R. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. Vol. 34. Iss. 3. PP. 276‒280. https://doi.org/10.1109/TAP.1986.1143830
24. Fortunati S., Grasso R., Gini F., Greco M.S., LePage K. Single snapshot DOA estimation by using compressed sensing // EEURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2014. Vol. 1. Iss. 120. PP. 1-17. https://doi.org/10.1186/1687-6180-2014-120
25. Wan L., Sun Y., Sun L., Ning Z., Rodrigues J.J.P.C. Deep Learning Based Autonomous Vehicle Super Resolution DOA Estimation for Safety Driving // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021. Vol. 22. Iss. 7. PP. 4301‒4315. https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3009223
26. Dardari D., Chong C.-C., Win M. Threshold-Based Time-of-Arrival Estimators in UWB Dense Multipath Channels // IEEE Transactions on Communications. 2008. Vol. 56. Iss. 8. PP. 1366‒1378. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2008.050551
27. Giorgetti A., Chiani M. Time-of-Arrival Estimation Based on Information Theoretic Criteria // IEEE Transactions on Signal Processing. 2013. Vol. 61. Iss. 8. PP. 1869‒1879. https://doi.org/10.1109/TSP.2013.2239643
28. Jiang F., Ge Y., Zhu M., Wymeersch H. High-dimensional Channel Estimation for Simultaneous Localization and Communications // Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference (WCNC, Nanjing, China, 29 March ‒ 01 April 2021). IEEE, 2021. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/WCNC49053.2021.9417496
29. Fei Z., Li B., Yang S., Xing C., Chen H., Hanzo L. A Survey of Multi-Objective Optimization in Wireless Sensor Networks: Metrics, Algorithms, and Open Problems // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 1. PP. 550‒586. https://doi.org/10.1109/COMST.2016.2610578
30. Koike-Akino T., Wang P., Pajovic M., Sun H., Orlik P.V. Fingerprinting-Based Indoor Localization with Commercial MMWave WiFi: A Deep Learning Approach // IEEE Access. 2020. Vol. 8. PP. 84879‒84892. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2991129
31. Vieira J., Leitinger E., Sarajlic M., Li X., Tufvesson F. Deep convolutional neural networks for massive MIMO fingerprint-based positioning // Proceedings of the 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC, Montreal, Canada, 08‒13 October 2017). IEEE, 2017. PP. 1‒6. https://doi.org/10.1109/PIMRC.2017.8292280
32. Mateos-Ramos J.M., Song J., Wu Y., Häger C., Keskin M.F., Yajnanarayana V., et al. End-to-End Learning for Integrated Sensing and Communication // Proceedings of the International Conference on Communications (Seoul, Republic of Korea, 16‒20 May 2022). IEEE, 2022. PP. 1942‒1947. https://doi.org/10.1109/ICC45855.2022.9838308
33. Wu Y., Gustavsson U., Amat A.G.I., Wymeersch H. Low Complexity Joint Impairment Mitigation of I/Q Modulator and PA Using Neural Networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2022. Vol. 40. Iss. 1. PP. 54‒64. https://doi.org/10.1109/JSAC.2021.3126024
34. Alzahed A.M., Mikki S.M., Antar Y.M.M. Nonlinear Mutual Coupling Compensation Operator Design Using a Novel Electromagnetic Machine Learning Paradigm // IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters. 2019. Vol. 18. Iss. 5. PP. 861‒865. https://doi.org/10.1109/LAWP.2019.2903787
35. Wu Y., Song J., Häger C., Gustavsson U., i Amat A.G., Wymeersch H. Symbol-Based Over-the-Air Digital Predistortion Using Reinforcement Learning // Proceedings of the International Conference on Communications (Seoul, Republic of Korea, 16‒20 May 2022). IEEE, 2022. PP. 2615‒2620. https://doi.org/10.1109/ICC45855.2022.9839091
36. Kase Y., Nishimura T., Ohgane T., Ogawa Y., Kitayama D., Kishiyama Y. DOA Estimation of Two Targets with Deep Learning // Proceedings of the 15th Workshop on Positioning, Navigation and Communications (WPNC, Bremen, Germany, 25‒26 October 2018). 2018. PP. 1‒5. https://doi.org/10.1109/WPNC.2018.8555814
37. Barthelme A., Utschick W. A Machine Learning Approach to DoA Estimation and Model Order Selection for Antenna Arrays With Subarray Sampling // IEEE Transactions on Signal Processing. 2021. Vol. 69. PP. 3075‒3087. https://doi.org/10.1109/TSP.2021.3081047
38. Dvorecki N., Bar-Shalom O., Banin L., Amizur Y. A machine learning approach for Wi-Fi RTT ranging // Proceedings of the International Technical Meeting of The Institute of Navigation (Hyatt Regency Reston Reston, Virginia, USA, 28 - 31 January 2019). 2019. PP. 435-444. https://doi.org/10.33012/2019.16702
39. Wymeersch H., Marano S., Gifford W.M., Win M.Z. A Machine Learning Approach to Ranging Error Mitigation for UWB Localization // IEEE Transactions on Communications. 2012. Vol. 60. Iss. 6. PP. 1719‒1728. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2012.042712.110035
40. Jiang C., Shen J., Chen S., Chen Y., Liu D., Bo Y. UWB NLOS/LOS Classification Using Deep Learning Method // IEEE Communications Letters. 2020. Vol. 24. Iss. 10. PP. 2226‒2230. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2020.2999904
41. Guo X., Li L., Ansari N., Liao B. Knowledge Aided Adaptive Localization via Global Fusion Profile // IEEE Internet of Things Journal. 2018. Vol. 5. Iss. 2. PP. 1081‒1089. https://doi.org/10.1109/JIOT.2017.2787594
42. Burghal D., Ravi A.T., Rao V., Alghafis A.A., Molisch A.F. A comprehensive survey of machine learning based localization with wireless signals // arXiv:2012.11171. 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.11171
43. Studer C., Medjkouh S., Gonultaş E., Goldstein T., Tirkkonen O. Channel Charting: Locating Users Within the Radio Environment Using Channel State Information // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 47682‒47698. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2866979
44. Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств в сверхплотных сетях радиодоступа V2X/5G с использованием расширенного фильтра Калмана // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 4. С. 45‒59. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-4-45-59. EDN: PYHUMZ
45. Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств с комплексированием дальномерных, угломерных и инерциальных измерений в расширенном фильтре Калмана // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 2. С. 51‒67. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2021-7-2-51-67. EDN: AIEESO
46. Киреев А.В., Фокин Г.А. Оценка точности локального позиционирования мобильных устройств с помощью радиокарт и инерциальной навигационной системы // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 4. С. 54-62. EDN: YMIHOI
47. Gustafsson F. Particle filter theory and practice with positioning applications // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2010. Vol. 25. Iss. 7. PP. 53‒82. https://doi.org/10.1109/MAES.2010.5546308
48. Durrant-Whyte H., Bailey T. Simultaneous localization and Mapping: Part I // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. Vol. 13. Iss. 2. PP. 99‒110. https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1638022
49. Bailey T., Durrant-Whyte H. Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. Vol. 13. Iss. 3. PP. 108‒117. https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1678144
50. Yassin A., Nasser Y., Al-Dubai A.Y., Awad M. MOSAIC: Simultaneous Localization and Environment Mapping Using mmWave Without A-Priori Knowledge // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 68932‒68947. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2879436
51. Barneto C.B., Riihonen T., Turunen M., Koivisto M., Talvitie J., Valkama M. Radio-based Sensing and Indoor Mapping with Millimeter-Wave 5G NR Signals // Proceedings of the International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS, Tampere, Finland, 02‒04 June 2020). 2020. PP. 1‒5. https://doi.org/10.1109/ICL-GNSS49876.2020.9115568
52. Фокин Г.А. Процедуры выравнивания лучей устройств 5G NR // Электросвязь. 2022. № 2. С. 26‒31. https://doi.org/10.34832/ELSV.2022.27.2.003. EDN: GWPZQH
53. Дворников С.В., Фокин Г.А., Аль-Одхари А.Х., Федоренко И.В. Оценка влияния свойств сигнала PRS LTE на точность позиционирования // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2017. № 4. С. 94‒103. EDN: YQWNLJ
54. Фокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 1. Конфигурация сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 2. С. 48‒63. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2022-8-2-48-63. EDN: OEXILA
55. Фокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 2. Обработка сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 3. С. 80‒99. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2022-8-3-80-99. EDN: BRJHYG
56. Дворников С.В., Фокин Г.А., Аль-Одхари А.Х., Федоренко И.В. Исследование зависимости значения геометрического фактора снижения точности от топологии пунктов приема // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2018. № 2. С. 99‒104. EDN: XRZIXB
57. Лазарев В.О., Фокин Г.А. Оценка точности позиционирования источника радиоизлучения разностно-дальномерным и угломерным методами. Часть 1 // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 2. С. 88‒100. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-2-88-100. EDN: FFMJWI
58. Фокин Г.А., Лазарев В.О. Оценка точности позиционирования источника радиоизлучения разностно-дальномерным и угломерным методами. Часть 2. 2D-моделирование // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 4. С. 65-78. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2019-5-4-65-78. EDN: RJHISC
59. Фокин Г.А., Лазарев В.О. Оценка точности позиционирования источника радиоизлучения разностно-дальномерным и угломерным методами. Часть 3. 3D-моделирование // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 2. С. 87‒102. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-2-87-102. EDN: FKSYIZ
60. Фокин Г.А. Сетевое позиционирование 5G и вероятностные модели оценки его точности // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 12. С. 4‒17. EDN: DQRXIK
61. Фокин Г.А. Комплекс моделей и методов позиционирования устройств в сетях пятого поколения. Дис. ... докт. техн. наук. СПб.: СПбГУТ, 2021. 499 с. EDN: PQMSQX
62. Фокин Г.А. Методика идентификации прямой видимости в радиолиниях сетей мобильной связи 4-го поколения с пространственной обработкой сигналов // Труды Научно-исследовательского института радио. 2013. № 3. С. 78‒82. EDN: RVFDCV
63. Фокин Г.А. Имитационное моделирование процесса распространения радиоволн в радиолиниях сетей мобильной связи 4-го поколения с пространственной обработкой сигналов // Труды Научно-исследовательского института радио. 2013. № 3. С. 83‒89. EDN: RVFDDF
64. Фокин Г.А. Процедуры позиционирования в сетях 5G // Вестник связи. 2021. № 11. С. 2‒8. EDN: DEFMNY
65. Faisal A., Sarieddeen H., Dahrouj H., Al-Naffouri T.Y., Alouini M.-S. Ultramassive MIMO Systems at Terahertz Bands: Prospects and Challenges // IEEE Vehicular Technology Magazine. 2020. Vol. 15. Iss. 4. PP. 33‒42. https://doi.org/10.1109/MVT.2020.3022998
66. Stratidakis G., Boulogeorgos A.-A.A., Alexiou A. A cooperative localization-aided tracking algorithm for THz wireless systems // Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference (WCNC, Marrakesh, Morocco, 15‒18 April 2019). PP. 1‒7. IEEE, 2019. https://doi.org/10.1109/WCNC.2019.8885710
67. Chen H., Aghdam S.R., Keskin M.F., Wu Y., Lindberg S., Wolfgang A., et al. MCRB-based Performance Analysis of 6G Localization under Hardware Impairments // Proceedings of the International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops, Seoul, Republic of Korea, 16‒20 May 2022). IEEE, 2022. PP. 115‒120. https://doi.org/10.1109/ICCWorkshops53468.2022.9814598
68. Фокин Г.А. Модель поиска топологии локальной дальномерной системы позиционирования 5G по заданному геометрическому фактору // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2021. № 4(44). С. 27‒38. https://doi.org/10.24412/2221-2574-2021-444-27-38. EDN: XHPHAA
69. Фокин Г.А., Кучерявый А.Е. Размещение устройств сверхплотной сети в пространстве. Часть 1. Модели и методы геометрического фактора // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 3. С. 32-59. https://doi.org/10.31854/2307-1303-2022-10-3-32-59. EDN: PUMZTF
70. Фокин Г.А., Кучерявый А.Е. Размещение устройств сверхплотной сети в пространстве. Часть 2. Поиск по критерию геометрического фактора // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 4. С. 27-37. https://doi.org/10.31854/2307-1303-2022-10-4-27-37. EDN: YVEMNW
71. Li Y.-N.R., Gao B., Zhang X., Huang K. Beam Management in Millimeter-Wave Communications for 5G and Beyond // IEEE Access. 2020. Vol. 8. PP. 13282‒13293. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2963514
72. Alkhateeb A., Nam Y.-H., Rahman M.S., Zhang J., Heath R.W. Initial Beam Association in Millimeter Wave Cellular Systems: Analysis and Design Insights // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2017. Vol. 16. Iss. 5. PP. 2807‒2821. https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2666806
73. Qi C., Chen K., Dobre O.A., Li G.Y. Hierarchical Codebook-Based Multiuser Beam Training for Millimeter Wave Massive MIMO // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2020. Vol. 19. Iss. 12. PP. 8142‒8152. https://doi.org/10.1109/TWC.2020.3019523
74. Hu A., He J. Position-Aided Beam Learning for Initial Access in mmWave MIMO Cellular Networks // IEEE Systems Journal. 2022. Vol. 16. Iss. 1. PP. 1103‒1113. https://doi.org/10.1109/JSYST.2020.3027757
75. Фокин Г.А. Диаграммообразование на основе позиционирования в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона. Часть 1. Модель двух радиолиний // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 4. С. 44‒63. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-4-44-63. EDN: DIEAKU
76. Фокин Г.А. Диаграммообразование на основе позиционирования в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона. Часть 2. Модель совокупности радиолиний. Труды учебных заведений связи. Т. 9. № 5. С. 43‒64. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2023-9-5-43-64. EDN: QPZIOK
77. Han C., Chen Y. Propagation Modeling for Wireless Communications in the Terahertz Band // IEEE Communications Magazine. 2018. Vol. 56. Iss. 6. PP. 96‒101. https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1700898
78. Garcia N., Wymeersch H., Slock D.T.M. Optimal Precoders for Tracking the AoD and AoA of a mmWave Path // IEEE Transactions on Signal Processing. 2018. Vol. 66. Iss. 21. PP. 5718‒5729. https://doi.org/10.1109/TSP.2018.2870368
79. Zhou B., Liu A., Lau V. Successive Localization and Beamforming in 5G mmWave MIMO Communication Systems // IEEE Transactions on Signal Processing. 2019. Vol. 67. Iss. 6. PP. 1620‒1635. https://doi.org/10.1109/TSP.2019.2894789
80. Björnson E., Wymeersch H., Matthiesen B., Popovski P., Sanguinetti L., de Carvalho E. Reconfigurable Intelligent Surfaces: A signal processing perspective with wireless applications // IEEE Signal Processing Magazine. 2022. Vol. 39. Iss. 2. PP. 135‒158. https://doi.org/10.1109/MSP.2021.3130549
81. Фокин Г.А., Кучерявый А.Е., Горбачева Л.С. Программный модуль исследования зависимости точности позиционирования и ориентации устройств в пространстве от размерности антенной решетки на базовой станции в сверхплотных сетях миллиметрового и терагерцового диапазона. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2023682152 от 12.10.2023. Опубл. 23.10.2023. EDN: NIDIYO
82. Фокин Г.А., Волгушев Д.Б. Модели пространственной селекции при диаграммообразовании на основе позиционирования в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона // Компьютерные исследования и моделирование. 2024. Т. 16. № 1. С. 195‒216. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2024-16-1-195-216. EDN: ENQMBZ
Выпуск
Другие статьи выпуска
В настоящее время ключевую роль в разработке программного обеспечения играет программная инженерия, одним из критерия развитости которой является изучение ее фактологии и различных научно-практических закономерностей. Важным аспектом данной области является логика выполнения программ, оперирующая внутренними данными, и, в частности – константными значениями, выявление закономерностей в которых и актуализирует данное исследование. В качестве основных применений данной закономерности можно отметить такие, как получение фундаментальных знаний об алгоритмах, создание новых и расширение существующих метрик оценки и сравнения программного кода, развитие методов его оптимизации, применение в генетическом программировании и др.
Целью настоящей статьи получение частотного распределения константных значений в исходном коде программ на языке программирования C. Сущность представленного подхода заключается в создании метода статистического анализа текста исходных кодов программ, содержащихся в датасете ExeBench (который состоит из огромного количества исходного кода функций на языке программирования C, их ассемблерного кода для различных процессорных архитектур, ошибок компиляции и другой информации). Предложенный метод базируется на применении алгоритмов лексического и синтаксического разбора функций исходного кода, семантического определения типов констант, преобразования записи символов языка программирования в соответствующие числовые или строковые значения.
Метод имеет реализацию в виде программного средства на языке программирования Python, приведенного в виде интуитивно понятного псевдокода. Эксперименты с применением данного прототипа позволили получить искомое распределение константных значений для исходного кода программ на языке программирования C. Анализ полученных результатов позволил сделать ряд важных теоретико-практических выводов касательно наиболее часто используемых констант, соответствия полученного распределения закону Ципфа и близость к показательной функции, аномального появления ряда констант в Топ-50 и др. Научная новизна предложенного подхода заключается в том, что распределение константных значений для исходного кода программ на языке программирования C получено впервые.
Теоретическая значимость состоит в получении новых фундаментальных знаний касательно особенностей и закономерностей конструкций исходного кода, которые могут быть расширены и на другие языки программирования.
Практическая значимость заключается в применении распределения для большого спектра задач, включая авторский генетический реверс-инжиниринг, который сам по себе является качественно новым направлением.
Автономная навигация беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является одной из ключевых задач в современной аэрокосмической индустрии. В особенности для малоразмерных БПЛА задача автономной навигации становится еще более сложной из-за ограничений по вычислительным ресурсам и возможностям сенсорных систем. Оптимизация методов навигации для таких условий является актуальной проблемой, требующей решений, которые могут обеспечить высокую производительность при минимальных затратах ресурсов.
Основной целью служит повышение эффективности автономной навигации малоразмерных БПЛА за счет использования корреляционных методов для сравнения изображений. Достижение этой цели связано с разработкой и оценкой алгоритмов, которые позволяют обеспечить высокую скорость и точность навигации при ограниченных вычислительных ресурсах. В работе использованы методы автокорреляционной функции, корреляции Пирсона, метод на основе индекса структурного сходства изображений и простой нейронной сети для задачи сравнения изображений.
Решение. Исследование показало, что подход на основе автокорреляции демонстрирует наилучшую производительность в условиях слабых вычислительных ресурсов. Он обеспечивает высокую скорость обработки полного изображения и показывает оптимальные результаты по точности обнаружения. В сравнении с другими представленными в работе методами, автокорреляционный подход способен работать не только с зашумлением «эталонной» карты, но и использовать в качестве обнаруженной области и альтернативные области с измененными паттернами. Научная новизна работы определяется в проведении систематического сравнения различных методов применительно к задаче сравнения изображений для малоразмерных БПЛА с ограниченными вычислительными ресурсами. В отличие от известных работ в области построения корреляционно-экстремальных систем, данное исследование ориентировано на использование «эталонной карты» и искомой области, представляющих собой два разных изображения одного и того же участка местности, взятых из различных источников. Это ключевое различие, так как большинство методов не обладает высокой эффективностью обработки таких изображений, на которых паттерны могут значительно варьироваться.
Практическая значимость разработанного алгоритма состоит в том, что предложенный метод на основе автокорреляции может использоваться разработчиками систем управления автономных малоразмерных БПЛА для снижения вычислительной нагрузки и повышения скорости обработки данных.
Актуальность статьи обусловлена необходимостью защиты информации на всех этапах создания информационной системы при отсутствии соответствующего организационно-технического обеспечения. Для обоснования такого рода обеспечения необходимы математические модели, учитывающие условия и случайный характер реализации во времени разнородных процессов обработки информации на каждом из этапов, угроз ее безопасности и защиты от этих угроз. В статье рассматриваются подходы к разработке таких моделей на основе аппаратов теории потоков и теории составных сетей Петри ‒ Маркова, возможности применения которых для моделирования исследуемых процессов ранее не рассматривались.
Цель статьи. Раскрыть содержание вопросов, связанных с обоснованием организационно-технического обеспечения защиты информации на этапах создания информационной системы, показать необходимость и пути количественной оценки угроз ее безопасности и защищенности от этих угроз. Для этого были применены методы функционально-структурного анализа, теории вероятностей и теории потоков. В ходе решения научной задачи показана актуальность обоснования организационно-технического обеспечения защиты информации на этапах создания информационных систем, разработаны описательные модели процессов ее обработки, приведены временны́е диаграммы сценариев реализации угроз в условиях отсутствия мер защиты и применения превентивно установленных мер организационно-технического характера, предложены показатели и аналитические соотношения для их расчета.
Научная новизна статьи состоит в том, что в ней впервые рассмотрены вопросы организационно-технического обеспечения защиты информации на этапах создания информационной системы, рассмотрены теоретические аспекты количественной оценки угроз ее безопасности и защищенности от этих угроз на основе теории потоков и перспективы применения теории составных сетей Петри ‒ Маркова. Значимость (теоретическая). Установлены условия реализации исследуемых процессов и возможности применения теории потоков и аппарата составных сетей Петри – Маркова для их моделирования.
Значимость (практическая). Полученные в работе результаты могут быть использованы при обосновании организационно-технического обеспечения защиты информации на этапах создания информационных систем различных организаций (как государственных, так и негосударственных), для которых реализация угроз на этих этапах может привести к нанесению ущерба их деятельности.
Актуальность. В последние десятилетия метаэвристические методы оптимизации стали популярными для решения сложных задач, требующих поиска глобальных экстремумов. Алгоритмы, такие как генетический алгоритм (GA), оптимизация колоний муравьев (ACO), оптимизация роя частиц (PSO), а также более современные подходы, как алгоритм кошачьей стаи (CSO) и оптимизация стаи серых волков (GWO), демонстрируют высокую эффективность, но их применение зачастую ограничивается условиями непрерывности и дифференцируемости целевых функций. Это представляет собой вызов при решении задач с дискретными данными, где такие требования не соблюдаются. В данном контексте особую актуальность приобретает поиск методов, позволяющих адаптировать метаэвристические алгоритмы для работы с дискретными функциями.
Цель исследования направлена на проверку гипотезы о возможности использования нейронной сети, обученной на ограниченном наборе дискретных данных, в качестве аппроксимации функции, достаточной для корректного выполнения алгоритма GWO при поиске глобального минимума.
Методы. Исследование основано на анализе существующих подходов и экспериментальной проверке гипотезы на двух тестовых функциях: линейной функции и функции Бута, которые широко применяются в качестве стандартов для оценки производительности алгоритмов оптимизации. Для получения результатов проведены численные эксперименты с использованием нейронных сетей в качестве аппроксимирующей модели.
Решение. В ходе экспериментов проведен анализ применимости нейронных сетей для аппроксимации дискретных функций, показавший успешность данного подхода. Было установлено, что нейронные сети могут с высокой точностью аппроксимировать дискретные функции, создавая условия для успешного поиска глобального минимума с использованием алгоритма GWO.
Новизна. Впервые предложена и проверена гипотеза о применении нейронных сетей для аппроксимации целевых функций в задачах метаэвристической оптимизации на дискретных данных. Это направление ранее не получило должного освещения в научной литературе, что придает ценность полученным результатам и подтверждает эффективность предложенного подхода.
Значимость. Результаты исследования открывают новые перспективы для применения алгоритмов, таких как GWO, в задачах оптимизации, основанных на дискретных данных, расширяя возможности метаэвристических методов и способствуя их внедрению в более широкий класс прикладных задач, включая задачи, где применение других методов ограничено.
Актуальность. Управление использованием радиочастотного спектра требует учета реальной занятости радиоканалов и полос частот. Однако модели изменения занятости, лежащие в основе документов Сектора радиосвязи Международного союза электросвязи (МСЭ-R), не в полной мере соответствуют потребностям практики. Часть рекомендаций МСЭ-R ориентирована на оценивание локальной занятости для непродолжительных временны́х интервалов; другие рекомендации предполагают проведение измерений в стационарных радиоканалах, хотя далеко не для всех реальных радиоканалов можно рассчитывать на постоянство занятости на неограниченно протяженных участках оси времени. Вместе с тем, деятельность многих организаций, а значит и используемых ими ресурсов, подчиняется суточному циклу активности, что позволяет рекомендовать к рассмотрению модель изменения занятости в соответствии с суточным циклом. Целью работы является разработка методики для осуществления сбора информации и формирования оценки суточного изменения занятости для анализируемых радиоканалов.
Используемые методы. Разработка рекомендаций по сбору данных для контроля занятости базируется на практических подходах служб радиоконтроля и классических методах статистического анализа.
Научная новизна. В настоящей работе предложена к использованию новая модель изменения занятости радиочастотных каналов в соответствии с суточным циклом, а также обоснованная со статистических позиций методика измерения занятости.
Результат. Предлагаемая методика позволяет получить практически ориентированную оценку изменения занятости, не требующую замены парка аппаратуры, традиционно используемой службами радиоконтроля; необходимые изменения могут быть реализованы относительно несложной доработкой программного обеспечения. В работе приведены предварительные рекомендации по обеспечению точности и надежности осуществляемых измерений. Вместе с тем, традиционно применяемый математический аппарат предполагает ограничение относительной погрешности измерений. Для наиболее важных с позиций практики радиоканалов с низкой занятостью такое ограничение осложняется необходимостью весьма протяженных измерений. Представляет интерес поиск альтернативных требований к точности измерений, соответствующих реальным потребностям служб радиоконтроля.
Практическая значимость: внедрение разработанной методики позволит устранить имеющееся на настоящий момент противоречие между теоретическими положениями, лежащими в основе рекомендаций МСЭ, и практикой проведения радиоконтрольных измерений.
Актуальность предлагаемых в работе подходов и решений обусловлена стремлением к распределенным вычислениям и децентрализации модулей систем с помощью технологии блокчейн с целью повышения автономности, безопасности и независимости компонентов системы. Внедрение технологии блокчейн для децентрализации затрудняется отсутствием гибкости с точки зрения алгоритма принятия единого решения в системе – консенсуса, влияющего на количество генерируемого сетевого трафика и требованиям к аппаратной составляющей. В связи с меняющимся характером передаваемого трафика, загруженности канала связи, времени суток передачи трафика, оборудования, используемых сетевых протоколов разработка единого универсального алгоритма консенсуса не является возможной, так как зависит от очень широкого ряда изменяемых и специфичных параметров, характерных для разных задач. Внесение механизмов адаптации к текущим сетевым условиям и изменение алгоритма консенсуса без потери информации и с удовлетворяющим уровнем задержек позволило бы обеспечить достаточную гибкость для дальнейшего внедрения в существующие телекоммуникационные системы.
Целью настоящей работы является оценка эффективности предлагаемого адаптивного алгоритма выбора консенсуса блокчейн-сетей. Его сущность заключается в смене алгоритма консенсуса на участке сети связи блокчейн-сети при достижении определенных условий, позволяющий регулировать количество генерируемой нагрузки на сеть связи для снижения потерь блоков транзакций и последующей задержки их обработки. Предложенная модель оценки эффективности базируется на методах математического моделирования, анализе дифференциальных уравнений, теории массового обслуживания и сетевых графов. Анализ результатов показал эффективность предложенной модели при сравнении результатов аналитического расчета и проведенного эксперимента.
Научная новизна заключается в предлагаемом подходе разработки адаптивного алгоритма выбора консенсуса, в отличие от разработки универсального алгоритма консенсуса, и модели оценки эффективности предлагаемого подхода на сети связи с учетом ряда параметров, характеризующих устройства и участок сети связи.
Теоретическая значимость заключается в универсальности предлагаемой модели оценки эффективности для расчета скорости синхронизации всех узлов блокчейн-сети при задаваемых сетевых параметрах.
Практическая значимость предложенного алгоритма и метода оценки эффективности заключается в формировании новых подходов и возможностей при интеграции технологии блокчейн в современные сети связи, абстрагируя от проблематики подбора консенсуса в изменяющих условиях участка сети связи.
Актуальность. Обеспечение надежной и бесперебойной радиосвязи критически важно при изменении климатических условий ее эксплуатации. Совместное воздействие температуры и влажности воздуха может привести к изменению электрических характеристик приемопередающих устройств и тем самым нарушить канал связи. В сложных климатических условиях эксплуатации, за счет постоянного изменения температуры на поверхности входящих в состав печатных плат (ПП) может образовываться конденсат, влияющий на работоспособность всего устройства. В этой связи электрические характеристики изменяются, что необходимо учитывать при проектировании критичной радиоэлектронной аппаратуры. Следовательно, целесообразна оценка климатических воздействий на линии передачи, расположенные на печатных платах в широком диапазоне частот, что требует разработки новых моделей и методик.
Цель работы: оценить влияние температуры тонкой пленки воды на поверхности микрополосковой линии передачи (МЛП) на ее частотные зависимости S-параметров с помощью методов конечных элементов и лабораторных экспериментов.
Результаты. Представлена методика учета воздействия температуры и влажности окружающей среды на электрические характеристики МЛП, позволяющая оценить изменение S-параметров линии в широких диапазонах частот, температур и влажности воздуха, а также химического состава окружающей среды. Измерены S-параметры воды в контейнере, размещенном внутри коаксиальной камеры, в диапазонах частот и температур от 10 МГц до 12 ГГц и от ‒50 до 100 ℃, соответственно. Используя представленную модель, вычислены частотные зависимости электропроводности воды при разных температурах. Показано, что при положительной температуре электропроводность может достигать 6,5 См/м, а при отрицательной –1,3 См/м. Разработанная методика позволяет оценить влияние различной электропроводности воды на S-параметры МЛП. Показано влияние толщины слоя воды и льда на S-параметры МЛП. Выявлено, что модели, описывающие электропроводность воды, оказывают отличное влияние на электрические параметры линии передачи.
Новизна: представлена методика учета влияния температуры и влажности окружающей среды на S-параметры линии передачи, отличающаяся использованием модели электропроводности воды на основе вносимых потерь, вычисленных из измеренных S-параметров коаксиальной камеры с водой в контейнере при изменении ее температуры.
Практическая значимость представленной модели и методики позволяет оценить S-параметры линии в широких диапазонах частот, температур и влажности воздуха, а также химического состава окружающей среды.
Актуальность. Активный переход к массовой цифровой инфраструктуре, основанной на технологии интернета вещей (IoT), вывел телекоммуникационные сети на уровень доминирующих информационных ресурсов. Одновременное увеличение количества существующих интернет-сервисов неразрывно связано с ростом разнообразия сетевых аномалий на телекоммуникационное оборудование. В свою очередь, существующие методы обнаружения сетевых угроз не позволяют своевременно оценить сетевой трафик, который характеризуется большим количеством параметров, а выявляемые аномалии от внешнего вторжения не имеют явно выраженных закономерностей.
Целью (исследования) является повышение эффективности обнаружения аномалий трафика по результатам обработки его фреймового вейвлет-преобразования.
Научная задача состоит в разработке научно-методических подходов, позволяющих эффективно проводить анализ и своевременное обнаружение аномалий в сетевом трафике. В интересах исследования был проведен сравнительный обзор методов поиска обнаружения аномалий сетевого трафика, а также применены алгоритмы обнаружения неконтролируемых аномалий, методы анализа трафика на основе локального коэффициента выброса, бинарных деревьев, оптической эмиссионной спектроскопиии.
Решение. Рассматриваются результаты исследования возможности обнаружения аномалий в трафике битового потока по результатам его кратномастабного преобразования в базисе вейвлета Хаара. Обоснован выбор для дальнейшей обработки коэффициентов матрицы декомпозиции трафика вдоль переменной временно́го сдвига. Доказано, что кратномасштабные преобразования не только повышают структурные различия трафиков, но и открывают возможность локализации аномалий, вызвавшие указанные различия. Научная новизна работы определяется авторским подходом к обнаружению аномалий сетевого трафика при переходе от непосредственного представления сигнала в виде его дискретных отсчетов к коэффициентам, сформированным из матриц его вейвлет-преобразований, и, как результат, повышения его контрастности по отношению к другим сигналам с близкой структурой.
Теоретическая значимость. Доказана необходимость и достаточность использования вейвлет-коэффициентов вместо временны́х отсчетов сигналов в базисе материнского вейвлета из матрицы формируемого фрейма. Установлена взаимосвязь между показателями Херста и коэффициентами функций взаимной корреляции.
Практическая значимость. Полученные в работе результаты в перспективе могут быть использованы при построении моделей оценки сетевого трафика в условиях преднамеренных воздействий, а также методик поиска и синтеза эффективных методов защиты от них.
Актуальность. Голография становится одним из наиболее перспективных направлений визуализации трехмерных объектов, что обосновывает появление определенного научного интереса к этой области исследований. Прослеживается общая глобальная тенденция активизации работы специалистов над проблемой использования голографических технологий в различных областях деятельности человека. Тенденции внедрения голографических услуг и голографического типа коммуникации уже сегодня требуют пересмотра принципов планирования, проектирования и построения существующих сетей связи, а также подходов к реализации сетей шестого поколения (6G), в основе которых лежит интеграция разнообразных технологий и сетей связи в единую сеть. Отдельным вопросом стоит оценка качества обслуживания и качества восприятия голографических услуг как объективными, так и субъективными методами. Практически отсутствуют критерии оценки качества голографического изображения, в том числе шкалы и методы субъективной оценки качества предоставления голографических услуг. Более того, свойства голографического потока достаточно мало изучены, а тем более его влияние на сети связи и требования к параметрам сетей, что делает задачи исследования характеристик трафика и оценки качества обслуживания голографических услуг весьма актуальными. Целью работы является оценка качества восприятия голографической конференцсвязи с помощью субъективного метода оценки на модельной сети. В работе использованы методы субъективной оценки качества восприятия. Представленные в статье материалы отражают результаты экспериментально-исследовательской работы авторов по изучению проблемы качества восприятия голографических копий. Дано описание разработанной схемы натурного эксперимента.
Результаты. Представлены данные, полученные в результате работы экспертной группы по оценке качества восприятия. Субъективная оценка качества восприятия голографического изображения начинает ухудшаться при наличии 8 соединений и становится неудовлетворительной при 12 соединениях, что необходимо учитывать при планировании экспериментальных исследований работ по оценке качества восприятия.
Новизна. Впервые была проведена оценка качества восприятия предоставления услуги голографической конференцсвязи субъективным методом оценки. Теоретическая значимость. Проанализировано влияние увеличения числа потоков голографического трафика на качество восприятия получаемого контента.
Практическая значимость. Расширение возможностей оценки степени удовлетворенности пользователей голографическими услугами.
Издательство
- Издательство
- СПБГУТ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- Россия, 193232, Санкт-Петербург, пр. Большевиков д.22, к.1
- Юр. адрес
- 191186, г Санкт-Петербург, Центральный р-н, наб Реки Мойки, д 61 литера а
- ФИО
- Киричек Руслан Валентинович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@sut.ru
- Контактный телефон
- +7 (812) 3051200
- Сайт
- https://www.sut.ru/