Інформаційна технологія моніторингу мереж радіозв’язку

Abstract

Дзюба В.А. Інформаційна технологія моніторингу мереж радіозв’язку – кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 – «Інформаційні технології». Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору Національної академії наук України, Київ, 2025 рік. У дисертаційній роботі вирішено актуальне наукове завдання створення інформаційної технології моніторингу мереж радіозв’язку, що поєднує методи штучного інтелекту, нейронні мережі глибокого навчання, адаптивну фільтрацію та програмно-визначені радіосистеми (SDR) для підвищення ефективності, точності та оперативності аналізу спектра в умовах ускладненої радіоелектронної обстановки. Актуальність дослідження зумовлена потребою забезпечення достовірного й швидкого контролю радіочастотного простору у складних техногенних, природних і воєнних умовах, коли традиційні методи моніторингу не гарантують своєчасного виявлення джерел випромінювання та адекватного управління частотним ресурсом. Метою роботи є розроблення методів, моделей та алгоритмів інформаційної технології моніторингу радіомереж, здатної до самонавчання, адаптації та функціонування в реальному часі. У вступі обґрунтовано актуальність дослідження, визначено його зв’язок зі швидкозмінними умовами радіоелектронного середовища, сформульовано мету, завдання, об’єкт, предмет, розкрито наукову новизну, практичну цінність і наведено загальну характеристику роботи. У першому розділі дисертації проведено системний аналіз принципів і методів радіомоніторингу, класифіковано частотні діапазони, технічні засоби та програмні підходи до контролю радіосигналів. Визначено, що використання SDR (Software Defined Radio) відкриває можливості для реалізації повного циклу оброблення сигналів програмними засобами без жорсткої прив’язки до апаратної архітектури. Удосконалено математичні моделі поширення радіохвиль, розроблено рівняння оцінки втрат сигналів, а також визначено вплив іоносферних, рельєфних та техногенних факторів на якість зв’язку. Особливу увагу приділено інтеграції технологій штучного інтелекту у процеси автоматичного дешифрування та класифікації радіосигналів. Розроблено експериментальний модуль навчання згорткових нейронних мереж (CNN) на синтетичних даних, що дозволив досягти точності класифікації понад 95 % у діапазоні 30 МГц – 6 ГГц. Запропоновано архітектуру системи первинного аналізу спектра, що поєднує SDR-модулі, блоки передоброблення сигналів, базу телеметрії та нейронний класифікатор, який здатен виявляти та ідентифікувати понад 15 типів випромінювань у реальному часі. Другий розділ присвячено формуванню методології управління динамічним розподілом частотного ресурсу в умовах змінної радіообстановки. Запропоновано математичну модель когнітивного управління спектром, що базується на теорії адаптивного навчання (Q-learning) та дозволяє системі самостійно вибирати оптимальні частотні діапазони для моніторингу. Модель описано у вигляді ітераційного процесу прийняття рішень із використанням функцій належності, що формалізують невизначеність радіоелектронних параметрів середовища. Виконано експериментальне моделювання у середовищах GNU Radio та MATLAB, яке показало зниження часу реакції системи на зміну спектра до 0,7 секунди та зростання ефективності використання спектра до 18 %. Виявлено, що застосування нейронних мереж у процесі розподілу частот підвищує адаптивність системи до зовнішніх впливів, забезпечує швидке реагування на появу перешкод і сприяє підвищенню рівня інформаційної стійкості радіомереж. У третьому розділі запропоновано метод багатопозиційної локалізації джерел радіосигналів, який усуває обмеження класичних пеленгаційних методів у короткохвильовому діапазоні. Розроблено гібридну архітектуру локалізації, що поєднує SDR-вимірювання, адаптивну фільтрацію сигналів (Extended Kalman Filter), алгоритми компенсації фазових зсувів та глибокі нейронні мережі типу ResNet для виділення спектрально-часових ознак сигналів. Результати моделювання засвідчили, що точність локалізації джерел радіовипромінювання становить 300–500 метрів навіть за умов іоносферних варіацій, мультипасу чи активної протидії. Система зберігає стабільність роботи при відмові до 25 % вимірювальних пунктів, демонструючи властивості м’якого деградування. Використання технології data fusion забезпечило синхронізацію вимірювальних даних і побудову нейронної моделі оцінки координат із високим рівнем достовірності. Запропонований підхід може бути застосований для моніторингу цивільних і військових систем зв’язку, а також для оцінки стану радіоелектронного середовища в умовах інформаційної боротьби. У четвертому розділі здійснено системну інтеграцію результатів у вигляді цілісної інформаційної технології моніторингу мереж радіозв’язку. Створено тришарову архітектуру, що включає сенсорний рівень збору даних SDRприймачами, аналітичний рівень із нейромережевими алгоритмами оброблення спектрограм і рівень когнітивного управління частотними діапазонами. Реалізовано механізми масштабування, відмовостійкості та кіберзахисту системи, розроблено методи контролю фазової синхронізації, верифікації телеметрії, процедури самотестування і калібрування обладнання. Експериментальні випробування показали зниження середнього часу реакції системи до 1 секунди, підвищення точності локалізації до 95 % та економію ресурсів оброблення до 25 %. Розроблено регламент експлуатації, що визначає політику оновлення нейронних моделей, періодичність калібрування, сценарії тестування та формат звітності. Дорожня карта впровадження передбачає етапне розгортання технології в критичних регіонах, інтеграцію з існуючими системами зв’язку та формування єдиної бази даних радіоактивності спектра. Отримані результати становлять теоретико-прикладну основу для створення когнітивних систем моніторингу нового покоління, які поєднують штучний інтелект, SDR, нейронні мережі та адаптивне управління спектром. Практичне впровадження розробленої технології забезпечує підвищення ефективності управління радіочастотним ресурсом, зменшення часу прийняття рішень і зміцнення інформаційної стійкості мереж зв’язку у військовій і цивільній сферах.