<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інтелектуальна система підтримки користувача при налаштуванні мереж 5G/Wi–Fi

dc.contributor.authorChumak, M.en
dc.contributor.authorPinaev, B.en
dc.date.accessioned2026-09-24T08:53:58Z
dc.date.available2026-09-24T08:53:58Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractThe relevance of developing intelligent user support systems in the context of the growing complexity of heterogeneous wireless networks combining 5G and Wi–Fi technologies is considered. The main challenges faced by end–users in configuring and optimizing the operation of such networks, including selecting the optimal connection mode, troubleshooting, and ensuring the required Quality of Service (QoS), are analyzed. An architecture for an intelligent support system is proposed, utilizing machine learning methods for automatic diagnostics, proactive configuration management, and providing personalized recommendations. The primary focus is on decision–making mechanisms to ensure seamless handover and dynamic resource allocation between 5G and Wi–Fi interfaces on user devices. The implementation of such a system is expected to significantly increase user satisfaction and the efficiency of network resource utilization.en
dc.identifier.citationЧумак М. М., Пінаєв Б. О. Інтелектуальна система підтримки користувача при налаштуванні мереж 5G/Wi–Fi // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2026/paper/view/26920.uk
dc.identifier.udc621.396:004.89
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54666
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.referencesBangerter, E. R., A. J. S. C. S. L., & Chen, J. T. (2020). 5G NR and Wi–Fi Coexistence: Challenges and Solutions. IEEE Communications Magazine, 58(8), 84–90.en
dc.relation.referencesZhang, Y., Liu, F., & Li, H. (2021). A Deep Reinforcement Learning Approach for Seamless Handover in 5G–WiFi Heterogeneous Networks. Sensors, 21(11), 3740.en
dc.relation.referencesKwon, T., & Yang, S. (2022). Intelligent User Plane Selection in 5G–integrated WiFi using Machine Learning. Future Internet, 14(2), 34.en
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2026/paper/view/26920
dc.subject5Gen
dc.subjectWi–Fien
dc.subjectIntelligent systemen
dc.subjectWi-Fien
dc.subjectuser supporten
dc.subjectmachine learningen
dc.subjecthandoveren
dc.subjectheterogeneous networken
dc.titleІнтелектуальна система підтримки користувача при налаштуванні мереж 5G/Wi–Fiuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
26920.pdf
Розмір:
257,51 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: