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

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

dc.contributor.authorЧумак, М. М.uk
dc.contributor.authorПінаєв, Б. О.uk
dc.contributor.authorChumak, M.en
dc.contributor.authorPinaev, B.en
dc.titleІнтелектуальна система підтримки користувача при налаштуванні мереж 5G/Wi–Fiuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
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. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2026/paper/view/26920.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2026/paper/view/26920
dc.identifier.udc621.396:004.89
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54666
dc.description.abstractРозглядається актуальність розробки інтелектуальних систем підтримки користувачів в умовах зростаючої складності гетерогенних бездротових мереж, що поєднують технології 5G та Wi–Fi.uk
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.subjectІнтелектуальна системаuk
dc.subject5Gen
dc.subjectWi–Fien
dc.subjectпідтримка користувачаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectхендоверuk
dc.subjectгетерогенна мережаuk
dc.subjectIntelligent systemen
dc.subjectWi-Fien
dc.subjectuser supporten
dc.subjectmachine learningen
dc.subjecthandoveren
dc.subjectheterogeneous networken
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
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.date.accessioned2026-09-24T08:53:58Z
dc.date.available2026-09-24T08:53:58Z

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: