Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks
The work is devoted to solving a scientific and practical problem, which consists in developing a mathematical model for distributing radio monitoring equipment for observing satellite communication channels using neural networks. To increase the efficiency of resource allocation, it is proposed to...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://es-journal.in.ua/article/view/328616 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Репозитарії
Environmental safety and natural resources| id |
es-journalinua-article-328616 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Environmental safety and natural resources |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-08-12T12:31:01Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
information technology mathematical model time characteristics neural networks modeling accuracy control system control algorithms satellite communication channels |
| spellingShingle |
information technology mathematical model time characteristics neural networks modeling accuracy control system control algorithms satellite communication channels Trysnyuk, Vasyl Ehorov, Volodymyr Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| topic_facet |
information technology mathematical model time characteristics neural networks modeling accuracy control system control algorithms satellite communication channels інформаційні технології математична модель часові характеристики нейронні мережі точність моделювання система керування алгоритми керування супутникові канали зв'язку |
| format |
Article |
| author |
Trysnyuk, Vasyl Ehorov, Volodymyr |
| author_facet |
Trysnyuk, Vasyl Ehorov, Volodymyr |
| author_sort |
Trysnyuk, Vasyl |
| title |
Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| title_short |
Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| title_full |
Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| title_fullStr |
Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| title_full_unstemmed |
Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| title_sort |
mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks |
| title_alt |
Математична модель розподілу засобів радіомоніторингу на спостереження супутникових каналів зв’язку із використанням нейронних мереж |
| description |
The work is devoted to solving a scientific and practical problem, which consists in developing a mathematical model for distributing radio monitoring equipment for observing satellite communication channels using neural networks. To increase the efficiency of resource allocation, it is proposed to use advanced artificial intelligence algorithms, in particular deep neural networks (DNN), reinforcement learning (RL) and graph neural networks (GNN). The use of such methods allows to significantly increase the adaptability of the system, increase the accuracy of analysis and ensure optimization of resource allocation. Mathematical models and innovative methods for controlling radio monitoring equipment that take into account variable parameters of satellite channels have been improved, adaptive resource allocation algorithms are used. To determine the time characteristics, most of which are for processing by a convolutional neural network, not only static node parameters, such as signal power or frequency, but also dynamic indicators that change in time are taken into account. To analyze and optimize resource allocation in satellite communication channels and radio monitoring facilities, we use a convolutional neural network (CNN) in combination with graph neural networks (GNN), the following structure of which can be effectively represented in the form of a graph. This allows obtaining spatial-temporal dependencies and increasing the accuracy of modeling.It has been proven that to determine the time characteristics processed by a convolutional neural network (CNN), not only static node parameters, such as signal power or frequency, but also dynamic changes in these parameters over time are taken into account. This allows for adaptive analysis of changing operating conditions of satellite communication channels and radio monitoring facilities, which ensures the accuracy of modeling and forecasting of signals. The use of neural networks improves the analysis of satellite communication channels, increasing the level of informativeness and speed of data processing during radio monitoring. |
| publisher |
Kyiv National University of Construction and Architecture |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://es-journal.in.ua/article/view/328616 |
| work_keys_str_mv |
AT trysnyukvasyl mathematicalmodelofthedistributionofradiomonitoringresourcesforobservationofsatellitecommunicationchannelsusingneuralnetworks AT ehorovvolodymyr mathematicalmodelofthedistributionofradiomonitoringresourcesforobservationofsatellitecommunicationchannelsusingneuralnetworks AT trysnyukvasyl matematičnamodelʹrozpodíluzasobívradíomonítoringunasposterežennâsuputnikovihkanalívzvâzkuízvikoristannâmnejronnihmerež AT ehorovvolodymyr matematičnamodelʹrozpodíluzasobívradíomonítoringunasposterežennâsuputnikovihkanalívzvâzkuízvikoristannâmnejronnihmerež |
| first_indexed |
2025-07-17T11:19:59Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:27:01Z |
| _version_ |
1850411424898088960 |
| spelling |
es-journalinua-article-3286162025-08-12T12:31:01Z Mathematical model of the distribution of radio monitoring resources for observation of satellite communication channels using neural networks Математична модель розподілу засобів радіомоніторингу на спостереження супутникових каналів зв’язку із використанням нейронних мереж Trysnyuk, Vasyl Ehorov, Volodymyr information technology mathematical model time characteristics neural networks modeling accuracy control system control algorithms satellite communication channels інформаційні технології математична модель часові характеристики нейронні мережі точність моделювання система керування алгоритми керування супутникові канали зв'язку The work is devoted to solving a scientific and practical problem, which consists in developing a mathematical model for distributing radio monitoring equipment for observing satellite communication channels using neural networks. To increase the efficiency of resource allocation, it is proposed to use advanced artificial intelligence algorithms, in particular deep neural networks (DNN), reinforcement learning (RL) and graph neural networks (GNN). The use of such methods allows to significantly increase the adaptability of the system, increase the accuracy of analysis and ensure optimization of resource allocation. Mathematical models and innovative methods for controlling radio monitoring equipment that take into account variable parameters of satellite channels have been improved, adaptive resource allocation algorithms are used. To determine the time characteristics, most of which are for processing by a convolutional neural network, not only static node parameters, such as signal power or frequency, but also dynamic indicators that change in time are taken into account. To analyze and optimize resource allocation in satellite communication channels and radio monitoring facilities, we use a convolutional neural network (CNN) in combination with graph neural networks (GNN), the following structure of which can be effectively represented in the form of a graph. This allows obtaining spatial-temporal dependencies and increasing the accuracy of modeling.It has been proven that to determine the time characteristics processed by a convolutional neural network (CNN), not only static node parameters, such as signal power or frequency, but also dynamic changes in these parameters over time are taken into account. This allows for adaptive analysis of changing operating conditions of satellite communication channels and radio monitoring facilities, which ensures the accuracy of modeling and forecasting of signals. The use of neural networks improves the analysis of satellite communication channels, increasing the level of informativeness and speed of data processing during radio monitoring. Роботу присвячено розв’язанню науково-практичного завдання, що полягає в розробці математичної моделі розподілу засобів радіомоніторингу на спостереження супутникових каналів зв’язку із використанням нейронних мереж. Для підвищення ефективності розподілу ресурсів пропонується застосування передових алгоритмів штучного інтелекту, зокрема глибоких нейронних мереж (Deep Neural Networks, DNN), навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning, RL) та графічних нейронних мереж (Graph Neural Networks, GNN). Використання таких методів дозволяє суттєво підвищити адаптивність системи, точність аналізу та забезпечити оптимізацію розподілу ресурсів.Вдосконалено математичні моделі та інноваційні методи управління засобами радіомоніторингу, що враховують змінні параметри супутникових каналів, застосовують адаптивні алгоритми розподілу ресурсів. Для визначення часових характеристик, більшість для обробки згортковою нейромережею, враховуються не лише статичні параметри вузлів, такі як потужність сигналу чи частоти, але й динамічні показники, що змінюються у часі. Для аналізу та оптимізації розподілу ресурсів у супутникових каналах зв’язку та засобів радіомоніторингу використовуємо згорткову нейронну мережу (CNN) у поєднанні з графовими нейронними мережами (GNN), наступна їх структура може бути ефективно представлена у вигляді графа. Це дозволяє отримати просторово-часові залежності та підвищити точність моделювання, а також адаптивно аналізувати змінні умови роботи супутникових каналів зв'язку та засобів радіомоніторингу, що забезпечує точність моделювання та прогнозування сигналів. Застосування нейронних мереж покращує аналіз супутникових каналів зв'язку, підвищуючи рівень інформативності та швидкість обробки даних під час радіомоніторингу. Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-03-28 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/328616 10.32347/2411-4049.2025.1.132-138 Environmental safety and natural resources; Vol. 53 No. 1 (2025): Environmental safety and natural resources; 132-138 Екологічна безпека та природокористування; Том 53 № 1 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 132-138 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.1 uk https://es-journal.in.ua/article/view/328616/318445 Copyright (c) 2025 Vasyl Trysnyuk, Volodymyr Ehorov http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |