• English
    • українська
  • українська 
    • English
    • українська
  • Увійти
Дивитися документ 
  • Головна
  • Науково-технічна бібліотека
  • Публікації співробітників бібліотеки
  • JetIQ
  • Дивитися документ
  • Головна
  • Науково-технічна бібліотека
  • Публікації співробітників бібліотеки
  • JetIQ
  • Дивитися документ
Сайт інституційного репозитарію ВНТУ містить роботи, матеріали та файли, які були розміщені докторантами, аспірантами та студентами Вінницького Національного Технічного Університету. Для розширення функцій сайту рекомендується увімкнути JavaScript.

Оптимізація мобільності телекомунікаційних мереж на основі штучного інтелекту

Автор
Васильківський, М. В.
Будаш, М. В.
Вікулов, М. М.
Vasylkivskyi, M.
Budash, M.
Vikulov, M.
Дата
2025
Metadata
Показати повну інформацію
Collections
  • JetIQ [86]
Анотації
The article is devoted to the study of approaches to optimizing mobility and enhancing the security of telecommunication networks in transportation systems based on artificial intelligence methods. The architecture, services, and operational features of vehicular ad hoc networks (VANETs) as a component of intelligent transportation systems (ITS) are considered. The main requirements for such networks are analyzed, including minimal data transmission delay, high reliability, scalability, and resilience to security threats. The feasibility of applying deep learning methods (DNN, CNN, RNN, DBN) is substantiated for trust management, anomaly detection, and behavior prediction of nodes in VANETs. An architectural approach to integrating artificial intelligence models into mobility and security management mechanisms is proposed. The obtained results demonstrate the potential of integrating intelligent algorithms into telecommunication networks of transportation systems to establish reliable and secure communications in smart cities.
 
Доповідь присвячена дослідженню підходів до оптимізації мобільності та підвищення безпеки телекомунікаційних мереж транспортних систем на основі методів штучного інтелекту. Розглянуто архітектуру, сервіси та особливості функціонування мереж транспортних засобів типу VANET як складової інтелектуальних транспортних систем (ITS). Проаналізовано основні вимоги до таких мереж, зокрема мінімальну затримку передавання даних, високу надійність, масштабованість і стійкість до загроз безпеці. Обґрунтовано доцільність застосування методів глибинного навчання (DNN, CNN, RNN, DBN) для формування довіри, виявлення аномалій і прогнозування поведінки вузлів у мережах VANET. Запропоновано архітектурний підхід до інтеграції моделей штучного інтелекту у механізми управління мобільністю та безпекою. Отримані результати свідчать про перспективність інтеграції інтелектуальних алгоритмів у телекомунікаційні мережі транспортних систем для побудови надійних і безпечних комунікацій у «розумних містах».
 
URI:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51428
Відкрити
200243.pdf (242.8Kb)

Інституційний репозиторій

ГоловнаПошукДовідкаКонтактиПро нас

Ресурси

JetIQСайт бібліотекиСайт університетаЕлектронний каталог ВНТУ

Перегляд

Всі архівиСпільноти та колекціїЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOIЦя колекціяЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOI

Мій обліковий запис

ВхідРеєстрація

Статистика

View Usage Statistics

ISSN 2413-6360 | Головна | Відправити відгук | Довідка | Контакти | Про нас
© 2016 Vinnytsia National Technical University | Extra plugins code by VNTU Linuxoids | Powered by DSpace
Працює за підтримки 
НТБ ВНТУ