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

Інтелектуальний моніторинг безпровідних каналів доступу з використанням нейромережевих моделей

dc.contributor.authorТомчук, М. М.uk
dc.contributor.authorМакогон, В. І.uk
dc.contributor.authorTomchuk, M. M.en
dc.contributor.authorMakohon, V. I.en
dc.titleІнтелектуальний моніторинг безпровідних каналів доступу з використанням нейромережевих моделейuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationТомчук М. М., Макогон В. І. Інтелектуальний моніторинг безпровідних каналів доступу з використанням нейромережевих моделей // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30291.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30291
dc.identifier.udc004.738
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53381
dc.description.abstractСтрімке зростання кількості пристроїв у безпровідних мережах створює проблему перевантаження радіоканалів та зниження якості обслуговування. Це дослідження присвячене розробці методу проактивного моніторингу безпровідних каналів доступу на базі архітектури інтелектуальних мереж із застосуванням нейромережевих моделей. На основі експериментальних вимірювань сигналів доведено, що впровадження штучного інтелекту дозволяє прогнозувати виникнення завад і завчасно перерозподіляти мережеві ресурси.uk
dc.description.abstractThe rapid increase in the number of devices in wireless networks creates the problem of radio channel overload and degradation of quality of service. This study focuses on the development of a proactive monitoring method for wireless access channels based on intelligent network architecture using neural network models. Based on experimental signal measurements, it has been proven that the implementation of artificial intelligence allows predicting the occurrence of interference and reallocating network resources in advance. The obtained results can be used to improve the stability of services in modern telecommunication systems.en
dc.subjectінтелектуальні мережіuk
dc.subjectбезпровідні канали доступуuk
dc.subjectнейромережеві моделіuk
dc.subjectякістьобслуговування (QoS)uk
dc.subjectпроактивний моніторингuk
dc.subjectзавадостійкістьuk
dc.subjectintelligent networksen
dc.subjectwireless access channelsen
dc.subjectneural network modelsen
dc.subjectquality of service (QoS)en
dc.subjectproactive monitoringen
dc.subjectinterference immunityen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.references3. Програмні технології в інфокомунікаційних системах. Навчальний посібник для студентів спеціальності 172 Телекомунікації та радіотехніка / Уклад. М. В. Васильківський, Г. Г. Бортник, В.М. Кичак. Вінниця: ВНТУ, 2023. – 142 с. Микитишин А.Г., Митник М.М., Стухляк П.Д., Пасічник В.В. Комп'ютерні мережі [навчальний посібник]: Львів, «Магнолія 2006», 2013. – 256 с. 5G System Architecture; Stage 2 (Release 17). 3GPP TS 23.501 V17.0.0. 2022.uk
dc.date.accessioned2026-09-03T10:40:41Z
dc.date.available2026-09-03T10:40:41Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
30291.pdf
Розмір:
284,58 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: