Разработка архитектуры и моделей управления данными в гетерогенных сетях

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-69-10084

НазваниеРазработка архитектуры и моделей управления данными в гетерогенных сетях

Руководитель Шевцов Вячеслав Алексеевич, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)" , г Москва

Конкурс №82 - Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям (указаниям) Президента Российской Федерации» (междисциплинарные проекты)

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-605 - Комплексирование и обработка информации в технических системах

Ключевые слова Информационные системы, управление данными в сетях связи, обработка больших объемов данных (big data), модели информационных потоков, сетевая топология.

Код ГРНТИ49.03.07

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Современный уровень развития цивилизации характеризуется лавинным развитием телекоммуникационных технологий, являющихся основой практически всех направлений трансформации промышленности, экономики и общества, сопровождающих вступление в четвертую промышленную революцию. Наблюдается интеграция и взаимопроникновение ранее раздельных телекоммуникационных технологий, таких как мобильная радиосвязь, широкополосный доступ, интернет вещей, вычислительные сети и спутниковая связь, объединение их с технологиями навигации и локации. Основными потребительскими требованиями к новым телекоммуникационным технологиям являются обеспечение высокой скорости и объемов передаваемой информации, высокой мобильности и автономности абонентов, глобального покрытия, высокой надежности и оперативности доставки сообщений. Одним из приоритетов научно-технологического развития России, согласно пункту «Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации», утвержденной Указом Президента РФ № 642 от 01.12.2016, является переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, к созданию систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Одной из национальных целей развития РФ на период до 2030 г, определенных указом Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года», является цифровая трансформация. В качестве одного из показателей установлено достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики государства. Актуальность проекта заключается в разработке и исследовании методов полного цикла управления потоками данных в интегрированных разнородных телекоммуникационных сетях для удовлетворения потребительских требований, обеспечивающих цифровую трансформацию экономики в условиях существующих ограничений природного характера, связанных с конечным ресурсом частотного диапазона и требований энергоэффективности. Научная новизна проекта заключается в разработке математических моделей системы управления данными, циркулирующими в гетерогенных сетях, в частности сетях 6G, учитывающих целый комплекс специфических особенностей таких сетей, в том числе: полный цикл управления разнородными данными, включающий в себя создание/сбор данных от всего многообразия источников информации, хранение данных, а также предоставление готовых к использованию данных. Объединение данных от различных источников (операторов связи, промышленных предприятий, финансовых, научных, социальных структур и т.д.) ориентировано на получение синергетического эффекта от их использования с одной стороны и повышения качества системы управления данными с другой. Проект носит междисциплинарный характер и базируется на исследованиях в области инженерных наук методами моделирования и проектирования, направленных на изучение не только материальных уже существующих объектов, но и объектов и технологий, которые предстоит создать, и на исследованиях с применением современных математических методов, таких как статистика, теория вероятностей, теория чисел, алгебра и анализ; методов информатики как науки о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий, так и теории систем. Использование в проекте приемов различных областей знаний позволяет предложить новые модели управления и функционирования перспективных систем сбора, обработки, хранения и представления информации.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Бородин В.В., Колесниченко В.Е., Шевцов В.А. Analysis of the Efficiency of Various Receipting Multiple Access Methods with Acknowledgement in IoT Networks Inventions, Vol. 8. №4. (год публикации - 2023)
10.3390/inventions8040105

2. Витин В., Калягин М., Колесниченко В. Evaluation of Unmanned-Aerial-Vehicle-Integrated Control System Efficiency on the Basis of Generalized Multiplicative Criterion Inventions, Vol. 8. №4. P.1-13. (год публикации - 2023)
10.3390/inventions8040094

3. Вершков П.А., Казачков В.О., Шевцов В.А. Семантические инфокоммуникации как следующий этап развития систем связи СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, СВЯЗИ И БЕЗОПАСНОСТИ, Номер 3, С. 267-292 (год публикации - 2023)
10.24412/2410-9916-2023-3-267-292.

4. Шевцов В.А., Казачков В.О., Летфуллин И.Р. Исследование эффективности нелинейного сетевого кодирования Известия высших учебных заведений. Электроника (год публикации - 2024)

5. Ашаев И.П., Гайсин А.К., Коробков А.А., Сафиуллин И.А., Надеев А.Ф. Определение характера мобильности пользователей в гетерогенных беспроводных сетях с использованием многомерной обработки данных Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Радиотехнические и инфокоммуникационные системы», № 4, 2023г. (год публикации - 2023)

6. Бенкалюк Г. А., Шевцов В. А., Диняева Н. C. Модель расчета энергетического потенциала спутниковой радиолинии с учетом траектории ВЕСТНИК КОМПЬЮТЕРНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, Т. 20, № 11. C. 27 – 33 (год публикации - 2023)
10.14489/vkit.2023.11.pp.027-033

7. Чечин Г.В., Калягин М.Ю., Колесниченко В.Е., Замковой А.А. Organization of Communication with the Unmanned Aerial Vehicle in a Combined Data Transmission Network Journal of Aerospace Technology and Management, Vol. 15 (год публикации - 2023)
10.1590/jatm.v15.1311

8. Ашаев И.П., Сафиуллин И.А., Гайсин А.К., Надеев А.Ф., Коробков А.А An Approach of Tensor-Based Method for Mobility User Pattern Determining Inventions, нет данных (год публикации - 2023)

9. Е.А. Спирина, С.В. Козлов, А.А. Бухарина Разработка модели трафика в гетерогенных сетях связи на основе экспериментальных данных Радиотехника, No 1, 2024г. (год публикации - 2024)
10.18127/j19998465-202301-02

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
В 2024 в рамках работы по проекту получены следующие научные результаты: 1. Разработаны имитационные модели сети обмена разнородным трафиком (на примере интернет-трафика), которая позволяет определить оптимальную по одному или нескольким основным параметрам топологию сети. Предложены методы обеспечения надежной передачи данных при вертикальном хэндовере с использованием протокола LTE-WLAN Aggregation Protocol (LWAPP) и стандарта IEEE 802.11u. Определены области эффективного применения каждого из предложенных методов организации обменов данными в гетерогенных сетях. Разработаны математические модели доступа к каналам связи для передачи маршрутной информации в мобильных самоорганизующихся сетях. Полученные в результате моделирования результаты позволили определить области использования методов маршрутизации в зависимости от объема передаваемой маршрутной информации, оценить влияние маршрутных метрик на характеристики сети, как в стационарном состоянии, так и в процессе изменения ее структуры. Предложен подход к оценке структурно-функциональной устойчивости и целостности гетерогенной сети передачи данных. 2. Разработана сквозная математическая модель SCMA-системы (Sparse Code Multiple Access - неортогонального множественного доступна основе разреженные кодов) с кодовыми книгами, основанными на Star-QAM созвездиях, и алгоритмом декодирования на основе MPA. Проведено исследование характеристик помехоустойчивости системы SCMA в зависимости от числа абонентов, алгоритмов формирования кодовых книг и числа итераций декодирования. На основании имитационного моделирования показано, что SCMA позволяет существенно повысить спектральную эффективность и гибко управлять процессом кодирования, что особенно актуально для гетерогенных сетей. 3. Предложен способ построения гетерогенной сети интернета вещей на основе когнитивного радио, основанный на работе в детерминированных полосах частот, применении пространственно-распределенной подсистемы мониторинга занятости радиочастотного спектра и пространственно-распределенной подсистемы шлюзов. В качестве пути решения поставленной задачи предложен новый способ построения сети CR-LPWAN, организация процедур приема сигналов, маршрутизации и частотно-территориального планирования которой основан на работе в детерминированных полосах частот, применении пространственно-распределенной ПМ и пространственно-распределенной подсистемы шлюзов. 4. Показано, что задача управления ресурсами радиоканала эффективно может быть решена с использованием метода обучения с подкреплением. Предложен алгоритм управления мобильностью на основе обучения с подкреплением. После того, как модель обучилась на основе данных, которые предоставляются начальным алгоритмом, постепенно происходит подключение модели с обучением, для принятия некоторых решений об инициализации хэндовера. При исследовании моделью пространства возможных действий, возможны ситуации, при которых действия модели могут очень негативно повлиять на качество обслуживания. В таком случае, традиционный алгоритм выполняет функции критика и используется для подстраховки алгоритма. Результаты моделирования показали, что возможно уменьшение количества хэндоверов при одновременном незначительном уменьшении эффективности передачи, определяемой выбранной схемой модуляции и кодирования. 5. Предложен метод оценки порядка многомерной модели в задач классификации пользователей по характеру мобильности в гетерогенных сетях беспроводного радиодоступа. Предложение основывается на начальном разделении пользователей на различные группы на основе характера их мобильности. Под характером мобильности подразумевается совокупность траектории движения и скорости передвижения. Разделение пользователей происходит на основе кластеризации временных рядов их энергетических параметров. Для большей точности кластеризации, используются многомерные ряды, которые описывают изменения энергетических параметров от нескольких базовых станциях в течении определённого времени наблюдения. 6. Разработан метод предварительной обработки многомерных данных в сетях радиодоступа с открытой архитектурой (O-RAN). Он включает в себя этап разложения многомерных данных, представленных в виде тензора на факторные матрицы. На втором этапе полученные факторные матрицы используются в виде входных данных для алгоритма кластеризации DBSCAN. Для проверки разработанного метода предварительной обработки многомерных данных была разработана программная модель сегмента сети O-RAN, которая позволяет проводить моделирование при разном количестве БС и количестве мобильных пользователей, формировать траектории и характер движения пользователей.

Публикации

1. Снопок К.А Принципы построения гетерогенных сетей интернета вещей на основе когнитивного радио: проблемы и пути решения. Электросвязь Москва, номер 8,год 2024 стр 61-68 (год публикации - 2024)
10.34832/ELSV.2024.57.8.010

2. Кочкаров Р.А., Балдычев М.Т., Казанцев А.М. Прокопчина С.В Тимошенко А.В., Алгоритм оценки структурно-функциональной устойчивости и целостности гетерогенной сети передачи данных пространственно-распределенной системы мониторинга Труды МАИ ,Москва, Труды МАИ №137,2024 г.cтр 1-27 (год публикации - 2024)
10.34759/trd-

3. Бородин В.А.,Колесниченко В.Е., Ковалкина Н.Г. Assessment of Indicators for Updating Adjacency Matrix of Self-Organizing Flying Ad Hoc Network Journal of Aerospace Technology and Management, v16, e1124 (год публикации - 2024)
10.1590/jatm.v16.1331

4. Козлов С.В., Спирина Е.А Novel Modification of Integrated Optimization Method for Sensor’s Communication in Wi-Fi Public Networks Sensors. – 2024. – Vol. 24, No. 5. – P. 1395, Sensors, Volume 24, Issue 5, p. 1395 (год публикации - 2024)
10.3390/s24051395

5. Коробков А.А., Сафиуллин И.А., Ашаев И.П., Гайсин А.К., Надеев А.Ф. Метод оценки порядка многомерной модели в задачах классификации пользователей по характеру мобильности в гетерогенных сетях беспроводного радиодоступа Радиотехника, т. 88, № 1, 2024г., стр. 44-58 (год публикации - 2024)
10.18127/j00338486-202401-05

6. Козлов С.В., Спирина Е.А., Немцев Е.А., Спирина А.А. Оценка параметров каналов связи с использованием модели трассировки лучей в гетерогенных сетях связи Электромагнитные волны и электронные системы, Том 29, № 4, 2024 (год публикации - 2024)
10.18127/j5604128-202404-05

7. Казанцев А.М., Кочкаров Р.А., Балдычев М.Т., Мацеевич С.В Assessment Of The Stability Of Spatially Distributed Monitoring Systems To The Impacts Of Destabilizing Factors Based On A Model Of A Heterogeneous Data Transmission Network With A Pre-Fractal Dynamic Structure 2024 Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA), 2024 Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA), Lipetsk, Russian Federation, 2024, pp. 1-4 (год публикации - 2024)

8. Шевцов В.А., Казанцев А.М., Перлов А.Ю., Мацеевич С.В. A Method for Designing a Heterogeneous Network of a Monitoring System Based on Predictive Modeling of the Functioning Processes of its Subsystems 2024 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), 2024 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), Vyborg, Russian Federation, 2024, pp. 1-4 (год публикации - 2024)
10.1109/SYNCHROINFO61835.2024.10617625

9. Летфуллин И.Р., Михайлов Ю.Г., Петраков А.М. Обоснование выбора метода обмена данными между подсетями гетерогенных сетей Научно-технический вестник Поволжья №4 2024г. – Казань:ООО «Рашин Сайнс», 2024. – 332 с, №4, стр 236-245 (год публикации - 2024)

10. Чечин Г.В., Колесниченко В.Е. Comparative Analysis of Options for Organizing Internet Traffic Exchange in Territorially Distributed Communication Networks Journal of Aerospace Technology and Management, v16, e2124, 2024 (год публикации - 2024)
10.1590/jatm.v16.1341

11. Снопок, К.А Основные подходы к организации мониторинга занятости радиочастотного спектра в гетерогенной сети интернета вещей на основе когнитивного радио Электросвязь, 11,стр 12-19 (год публикации - 2024)
10.34832/ELSV.2024.60.11.002

12. Поликарпов Д.А., Казачков В.О., Летфуллин И.Р. Bit error rate performance analysis of Star-QAM based SCMA codebooks design for HetNet IEEE Explore (год публикации - 2024)

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В 2025 в рамках работы по проекту получены следующие научные результаты: 1. Разработана методика анализа метода совместной динамической маршрутизации СДМ территориально распределенной структуры гетерогенной сети передачи данных, включающей три уровня: уровень всей гетерогенной сети, уровень территориальных зон и уровень сегментов подсетей. Для этого разработаны методика реализации этапа анализа метода СДМ для трёх уровней гетерогенных сетей передачи данных, включая построение множеств допустимых маршрутов, определение канальных скоростей передачи данных по каждому допустимому маршруту и объемов данных, доставляемых по этому маршруту до/от каждого пользователя за длительность фрейма, а также методика реализации этапа маршрутизации метода СДМ для трёх уровней гетерогенных сетей передачи данных. Показано, что наиболее эффективным способом реализации метода СДМ является применение технологии SDN, а самой ресурсоемкой является реализация уровня сегментов подсетей. Поэтому далее были разработаны алгоритмы реализации метода СДМ в гетерогенных сетях передачи данных для уровня сегментов подсетей на базе технологий SDN, включая алгоритм построения сквозных одномерных маршрутов, алгоритм построения множества допустимых маршрутов, алгоритм расчёта канальных скоростей передачи данных и объёма данных, доставляемых по маршрутам, а также алгоритм передачи данных. http://radiotec.ru/ru/journal/Electromagnetic_Waves_and_Electronic_Systems/number/2025-5/article/25356 2.Выполнено моделирование метода СДМ на уровне сегментов подсетей в программном эмуляторе mininet Wi-Fi. Для этого был разработан алгоритм определения списка соединений Links, который вместе с алгоритмами реализации метода СДМ был выполнен в виде программного обеспечения для SDN контролера RYU на языке Python. Путем моделирования сегмента подсети Wi-Fi была подтверждена передача данных между хостом и абонентами подсети и получены все необходимые данные о сегменте подсети. http://radiotec.ru/ru/journal/Electromagnetic_Waves_and_Electronic_Systems/number/2025-5/article/25356 3. Проведена оценка вычислительной сложности алгоритмов, обеспечивающих реализацию метода совместной динамической маршрутизации на базе технологий программно-конфигурируемых сетей, допустимого времени выполнения алгоритма передачи данных, оценка ресурсоемкости реализации метода совместной динамической маршрутизации и ограничений на производительность вычислительных платформ контроллера программно-конфигурируемой сети для различных вариантов сегментов подсетей. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что SDN контроллер при использовании робастного метода оценки канальной скорости передачи данных может быть реализован практически на любом сервере, в то время как его реализация без использования робастного метода оценки канальной скорости передачи данных пока не актуальна. http://radiotec.ru/ru/journal/Electromagnetic_Waves_and_Electronic_Systems/number/2025-5/article/25358 4. Разработана комплексная модель взаимодействия элементов сети радиодоступа в архитектуре O-RAN, ориентированная на интеллектуальное управление мобильностью пользователей. Модель охватывает весь цикл операций — от сбора и предварительной обработки данных до классификации пользователей по характеру мобильности и принятия решений о хендовере с использованием моделей обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) для каждой категории пользователей. Ключевая новизна заключается в интеграции этих элементов в единую систему взаимодействия, согласованную с архитектурой и интерфейсами сетей O-RAN, что позволяет приблизить применение предложенных алгоритмов к реальным условиям эксплуатации. http://radiotec.ru/ru/journal/Electromagnetic_Waves_and_Electronic_Systems/number/2025-5/article/25357 5. Показано, что применение алгоритмов искусственного интеллекта и машинного позволяют уменьшить эффект пинг-понга при передвижении пользователей по границе обслуживания двух сот. В основе этой концепции идет разделение пользователей на отдельные группы по характеру мобильности. К таким группам прикрепляется специализированный RL агент, что уменьшает возможное пространство состояний, так как пользователи имеют схожие паттерны изменения параметров среды. Исходя из этого, RL агенты должны решать более специализированные случаи. Тогда функция аппроксимирующая полезность действия становится значительно проще, что уменьшает вычислительную сложность и время сходимости RL модели. В результате моделирование RL агент научился игнорировать кратковременные провалы в уровне мощности сигнала, тем самым избегая сценария эффекта пинг-понга. В случае с перегруженной сотой, в процессе обучения алгоритм выработал «понимание», что переключение к БС с большим RSRQ не приводит к увеличению скорости передачи данных. 6. Разработан алгоритм классификации пользователей по характеру мобильности на базе интеллектуального контроллера радиосети (RIC). Алгоритм строится на основе классификатора Байеса. В качестве признаков используются стандартные данные, передаваемые в открытых интерфейсах сетей O-RAN: мощность принятого сигнала на стороне пользователя и отношение сигнал/шум + интерференция – SINR. В ходе исследования проведена оценка качества работы классификаторов на основе данных, полученных при моделировании движения двух групп пользователей с разными скоростями. Для оценки качества работы классификатора используется стандартный набор метрик. Результаты исследования показывают лучшую работу полного классификатора в случае использования в качестве информационного признака мощность принятого сигнала на стороне пользователя. http://radiotec.ru/ru/journal/Electromagnetic_Waves_and_Electronic_Systems/number/2025-5/article/25355 7. Предложена модель деструктивных воздействий на компоненты системы и передаваемой информации с использованием математического аппарата предфрактальных графов. Разработана имитационная модель для оценки показателей качества систем управления данными с использованием концепции риск-анализа. Имитационная модель используется для анализа показателей опасности, параметров и условий реализации угроз деструктивных факторов и их влияния на безопасность уязвимых компонентов системы и передаваемой информации.

Публикации

1. Бородин В.В.,Шевцов В.А., Ковалкина Н.Г. Типовые модели трафика гетерогенных сетей Успехи современной радиоэлектроники Учредители: ООО "Издательство "Радиотехника" , Том: 78,Номер: 10 ,Год: 2024, Страницы: 45-58 (год публикации - 2024)
10.18127/j20700784-202410-06

2. Козлов С.В., Спирина Е.А, Немцев Е.А., Спирина А.А. Ресурсоемкость реализации метода совместной динамической маршрутизации в программно-конфигурируемых гетерогенных сетях связи Электромагнитные волны и электронные системы, Том 30, № 5, с. 93-103 (год публикации - 2025)
10.18127/j5604128-202505-07

3. Коробков А.А., Гайсин А.К., Надеев А.Ф, Сафиуллин И.А., . Ашаев И.П., Исследование методов классификации характера мобильности пользователей в сетях O-RAN Электромагнитные волны и электронные системы, , Том 30, № 5, с. 40-60 (год публикации - 2025)
10.18127/j5604128-202505-04

4. Коробков А.А., Гайсин А.К., Сафиуллин И.А., Ашаев И.П., Надеев А.Ф. Модель взаимодействия элементов сети радиодоступа O-RAN для управления мобильностью Электромагнитные волны и электронные системы, , Том 30, № 5, с. 79-92 (год публикации - 2025)
10.18127/j5604128-202505-06

5. Шевцов В.А., Казанцев А.М., Перлов А.Ю., Мацеевич С.В. Influence of Destructive Factors on Functional Characteristics of a Heterogeneous Spatially Distributed Monitoring System 2025 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), 2025 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), Tyumen, Russian Federation, 2025, pp. 1-4 (год публикации - 2025)
10.1109/SYNCHROINFO65403.2025.11079388.

6. Бородин В.В,Колесниченко В.Е. Method of Assessing Network Traffic Characteristics of Heterogeneous Space‒Air‒Ground Communication Networks Journal of Aerospace Technology and Management , Volume 17 (год публикации - 2025)
10.1590/jatm.v17.1385

7. Чечин Г,В Колесниченко В.Е. High Altitude Platform Stations as a Component of Non-Terrestrial Heterogeneous Networks 4G/5G Advances in aircraft and spacecraft science, Volume 12, No 3 (год публикации - 2025)
10.12989/aas.2025.12.3.217

8. Чечин Г.В., Колесниченко В.Е . , Жучков И.А. Анализ возможности использования дискретно-сканирующих лучей АФАР для организации информационного обмена в гетерогенных сетях связи Известия вузов. Авиационная техника, № 2 ,p 29, 2025 год (год публикации - 2025)
10.3103/S1068799825020291

9. Шевцов В.А., Захаров А.С., Тимошенко А.В., Кочкаров Р.А. Assessment of Information Interaction in a Heterogeneous Network IEEE Xplore, SYNCHROINFO), Tyumen, Russian Federation, 2025, pp. 1-4 (год публикации - 2025)
10.1109/SYNCHROINFO65403.2025.11079346.

10. Козлов С.В., Спирина Е.А Алгоритмы реализации метода совместной динамической маршрутизации в программно-конфигурируемых гетерогенных сетях связи Электромагнитные волны и электронные системы,, Том 30, № 5, с. 61-76 (год публикации - 2025)
10.18127/j5604128-202505-05

11. Шевцов В.А., Казанцев А.М., Кочкаров Р.А., Булатова А.Н. Методика решения задачи маршрутизации в гетерогенных сетях пространственно-распределенной системы мониторинга Математическое моделирование, 2026 год, номер 2 (год публикации - 2025)

12. Шевцов В.А., Казанцев А.М., Кочкаров Р.А., Прокопчина С.В. Optimization of information interaction in a heterogeneous structural-dynamic network system under the influence of destabilizing factors based on the properties of prefractal graphs Russian Aeronautics , Vol. 68, Suppl. 2. pp. S1–S36. (год публикации - 2025)
10.3103/S1068799825060017

13. Чечин Г.В., Колесниченко В.Е Оценка эффективности распределенной многозоновой архитектуры спутниковой сети связи с БПЛА Электросвязь, , №6, с.46-52 (год публикации - 2024)
10.34832/ELSV.2024.55.6.006

14. Бородин В.B, ,Михайлов Ю. Г. Моделирование сетевого трафика гетерогенной сети сборник докладов и тезисов XIV Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы передачи информации в инфокоммуникационных системах» ,24 мая 2024 года, г. Волгоград, Волгоградский государственный университет, сборник докладов и тезисов XIV Всероссийской научно-практической конференции ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ В ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ,24 мая 2024 года, г. Волгоград, Волгоградский государственный университет, стр 17-22 , (год публикации - 2024)

15. Шевцов В.А., Казачков В.О. , Казаков Г.Н. , Летфуллин И.Р. Алгоритм формирования группового сигнала в нелинейных беспроводных спутниковых каналах Электромагнитные волны и электронные системы, Издательство "Радиотехника" (Москва), т. 30, № 5 2025 г., с. 101−118 (год публикации - 2025)
10.18127/j5604128-202505-07