Суліма, Світлана ВалеріївнаБех, Владислав Олександрович2025-07-072025-07-072025Бех, В. О. Моделі та методи оптимізації мереж мобільного зв’язку покриття транспортних маршрутів : дипломна робота … бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Бех Владислав Олександрович. – Київ, 2025. – 80 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74709Актуальність 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.80 с.ukмобільний зв’язокоптимізаціямоделюванняалгоритми оптимізаціїмашинне навчаннятранспортні маршрутимережеве покриттяадаптивні системиmobile communicationoptimizationmodelingoptimization algorithmsmachine learningtransport routesnetwork coveragePSONSGA-IIDAS5GLTEadaptive systemsSONIOTBachelor Thesis