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

Оптимізація мобільності телекомунікаційних мереж на основі штучного інтелекту

dc.contributor.authorВасильківський, М. В.uk
dc.contributor.authorБудаш, М. В.uk
dc.contributor.authorВікулов, М. М.uk
dc.contributor.authorVasylkivskyi, M.en
dc.contributor.authorBudash, M.en
dc.contributor.authorVikulov, M.en
dc.date.accessioned2026-05-11T12:55:28Z
dc.date.available2026-05-11T12:55:28Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.abstractДоповідь 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».uk
dc.identifier.citationВасильківський М. В., Будаш М. В., Вікулов М. М. Оптимізація мобільності телекомунікаційних мереж на основі штучного інтелекту // Сучасні проблеми інфокомунікацій, радіоелектроніки та наносистем (СПІРН-2025) : матеріали Х Міжнародної науково-технічної конференції, Вінниця, 05–07 листопада 2025 р. Електрон. текст. дані. Вінниця : ВНТУ, 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/spirn/spirn2025/paper/view/26030.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-75-4
dc.identifier.udc621.396
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51428
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університет
dc.relation.ispartofСучасні проблеми інфокомунікацій, радіоелектроніки та наносистем (СПІРН-2025) : матеріали Х Міжнародної науково-технічної конференції, Вінниця, 05–07 листопада 2025 р.uk
dc.relation.referencesCheong, C., Song, Y., Cao, Y., Zhang, Y., Cai, B., Ni, Q.: Multidimensional trust evidence fusion and path-backtracking mechanism for trust management in vanets. IEEE Internet Things J. 11 (2024). https://doi.org/10.1109/JIOT.2024.3363755.en
dc.relation.referencesUllah, F., Salam, A., Amin, F., Khan, I.A., Ahmed, J., Zaib, S.A., Choi, G.S.: Deep trust: a novel framework for dynamic trust and reputation management in the internet of things (IoT)- based networks. IEEE Access 12, 87407–87419 (2024). https://doi.org/10.1109/ACCESS. 2024.3409273.en
dc.relation.referencesВасильківський, М. В., Грабчак, Н. В., Бриль, Д. Р., & Олійник, А. О. (2025). Сценарії застосування технологій 6G-IoT в інфокомунікаційних мережах нового покоління.uk
dc.relation.referencesКОМП`ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (60), 358-368. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-60-38.uk
dc.relation.referencesОптимізація інтелектуальних телекомунікаційних мереж [Текст] / М. В. Васильківський, А. В. Прикмета, А. Олійник, Д. В. Нікітович // Вісник Хмельницького національного університету. Серія «Технічні науки». – 2023. – № 1. (317). – С. 33–41.uk
dc.relation.referencesВасильківський М. Інтелектуальний радіоінтерфейс з підтримкою штучного інтелекту [Текст] / М. В. Васильківський, Г. Варганюк, О. Болдирева // Вісник Хмельницького національного університету. Серія «Технічні науки». – 2023. – № 1. (317). – С. 26–32.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/spirn/spirn2025/paper/view/26030
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectінтелектуальна транспортна системаuk
dc.subjectоптимізація мобільностіuk
dc.subjectдовіра в мережахuk
dc.subjectбезпека телекомунікаційuk
dc.subjectV2X-комунікаціїuk
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectVANETen
dc.subjectintelligent transportation systemen
dc.subjectmobility optimizationen
dc.subjectnetwork trusten
dc.subjecttelecommunication securityen
dc.subjectV2X communicationsen
dc.titleОптимізація мобільності телекомунікаційних мереж на основі штучного інтелектуuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
200243.pdf
Розмір:
242,9 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

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