Бакалаврські роботи (ІТТ)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (ІТТ) за Ключові слова "5G"
Зараз показуємо 1 - 3 з 3
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Вдосконалена архітектура 5G мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Саєнко, Єгор Романович; Правило, Валерій ВолодимировичСтрімкий розвиток сучасної індустрії телекомунікацій орієнтований на повсюдне розгортання інфраструктури п'ятого покоління (5G). Всупереч цьому, реальний досвід комерційного впровадження таких мереж наразі свідчить про суттєвий відрив від специфікацій, задекларованих у глобальному стандарті IMT-2020. Яскравим прикладом цієї невідповідності є показник наскрізної затримки (End-to-End latency) в операційних мережах, який варіюється у межах 8–25 мс. Можна впевнено сказати, що така ситуація є надзвичайно серйозною оскільки для реалізації сервісів наднадійної зв'язності з низькою затримкою (URLLC), необхідних для безпілотного транспорту чи тактильного інтернету, цей параметр не повинен перевищувати 1 мс. Головне джерело згаданих технологічних бар'єрів криється в застарілих принципах побудови архітектури. Насамперед йдеться про жорстку централізацію шлюзів обробки трафіку користувачів , що створює значне транспортне плече, а також про низьку адаптивність систем до динамічного масштабування під час пікових навантажень. Виявлені архітектурні дефекти гостро актуалізують задачу розробки принципово нової, модернізованої концепції ядра мережі. Формування такої архітектурної моделі повинно здійснюватися на основі синергії передових технологічних парадигм: глибокій віртуалізації мережевих функцій (NFV), гнучкому сегментуванні ресурсів (network slicing) та перенесенні обчислювальних потужностей ближче до кінцевого споживача в рамках концепції граничних обчислень (MEC). Мета роботи полягає у підвищенні ефективності мереж 5G за рахунок розробки вдосконаленої архітектури, що інтегрує хмарні технології NFV/SDN, наскрізне нарізання мережі (Network Slicing) та граничне обчислення (MEC).Документ Відкритий доступ Метод масштабування високонавантажених сервісів мереж 5G з використанням Multi-access Edge Computing(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Хомутенко, Владислав Олегович; Скулиш, Марія АнатоліївнаПоява п'ятого покоління мобільного зв'язку та його тісна інтеграція з технологією багатоступеневої крайової обробки даних перевертає традиційний поділ між абонентським пристроєм і центральним дата-центром: тепер вагома частка обчислювальної логіки виконується на крайовому вузлі за лічені милі від кінцевого користувача. Внаслідок такого наближення ланцюг «запит → відповідь» вкорочується з типових для хмари 50–350 мс до 10–50 мс. Та сама зміна, втім, висуває й нові виклики до інженера-проєктувальника: крайовий вузол має скромнішу ресурсну конфігурацію, проте на ньому одночасно живуть кілька неоднорідних сервісів — кожен зі своїм потоком запитів, рівнем критичності та контрактними обмеженнями на максимально допустиму затримку. Найпростіші дисципліни обслуговування на кшталт по-черговості або фіксованого виділення каналів швидко вичерпують свій ресурс гнучкості, коли навантаження міняється у кілька разів протягом доби, а критичність сервісів вимагає диференційованого підходу. Це обґрунтовує потребу в інженерному методі, що поєднує пріоритезацію, справедливий розподіл спільних ресурсів та превентивне масштабування. Мета дипломної роботи - підвищення ефективності масштабування обчислювальних потужностей крайового MEC-вузла для забезпечення виконання контрактних зобов'язань щодо затримки та надійності п'яти одночасно працюючих сервісів Інтелектуальної транспортної системи смарт-міста в межах заданого ресурсного бюджету. Об'єктом дослідження є процедура динамічного перерозподілу обчислювальних потужностей крайового вузла мережі 5G під час обслуговування багатоступеневого потоку запитів.Документ Відкритий доступ Моделі та методи оптимізації мереж мобільного зв’язку покриття транспортних маршрутів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Бех, Владислав Олександрович; Суліма, Світлана ВалеріївнаАктуальність теми дослідження полягає в тому, що забезпечення безперебійного та якісного покриття мобільного зв’язку вздовж транспортних коридорів є критично важливим для безпеки руху, нормального функціонування навігаційних систем і доступності сервісів екстреного зв’язку. Метою роботи є підвищення якості покриття мереж мобільного зв’язку вздовж транспортних маршрутів шляхом розробки моделі та методу оптимізації конфігурації мережі з використанням методів машинного навчання та евристичних алгоритмів. Об’єктом дослідження є процес забезпечення радіопокриття мобільного зв’язку на транспортних маршрутах. Предметом дослідження є математичні моделі та алгоритми оптимізації розміщення базових станцій і малих осередків (Small Cells) з метою мінімізації «мертвих зон», зниження інтерференції та підвищення рівномірності покриття. Наукова новизна отриманих результатів полягає у наступному: поєднано класичні моделі радіопланування з сучасними евристичними алгоритмами (PSO, NSGAII) і методами машинного навчання для вирішення задачі покриття транспортних маршрутів; розроблено адаптивну MLмодель прогнозування рівня сигналу на основі даних про топографію та історичні вимірювання, що підвищує точність прогнозу на 15–20 % порівняно зі стандартними підходами; сформульовано багатокритеріальну задачу, яка одночасно мінімізує кількість «мертвих зон», інтерференцію та витрати на інфраструктуру. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблений веб-додаток (на Python із використанням Flask, Leaflet.js і SQLite) дозволяє оператору мобільного зв’язку в режимі реального часу отримати координати існуючих базових станцій через Overpass API, змоделювати покриття маршруту, оптимізувати розташування базових станцій і малих осередків, а також візуалізувати результат на інтерактивній карті. Запропоновані алгоритми забезпечують рівномірніше покриття, зменшення інтерференції та економію капітальних і експлуатаційних витрат під час планування мережі.