Описание проекта
Актуальность. В настоящее время существует неотложная потребность в надежных методах прогнозирования системных характеристик для обеспечения стабильной радиосвязи через трансионосферные радиоканал. Однако, существующие подходы не всегда способны обеспечить необходимую точность и скорость прогнозирования. В настоящее время начинают использоваться мощные инструменты прогнозирования параметров систем путем использования нейронных сетей. Способность обучаться на основе данных и адаптироваться к изменениям в окружающей среде делает новый подход ключевым элементом оптимизации работы инфокоммуникационных систем и повышает их эффективность.
Целью данного проекта является развитие методов создания искусственных нейронных сетей для анализа и прогнозирования динамики системных характеристик широкополосных трансионосферных радиоканалов. Реализация этого сервиса будет базироваться на передовых методах искусственного интеллекта, позволяя значительно сократить затраты времени и ресурсов при обработке датасетов.
Задачи проекта: 1) Провести анализ возможностей применения существующих нейронных сетей в задачах прогнозирования для систем радиосвязи; 2) Осуществить развитие метода получения системных характеристик на основе интеллектуального анализа данных ГНСС; 3) Создать алгоритм процесса подготовки данных и обучения модели нейронных сетей для прогнозирования характеристик; 4) Провести экспериментальную апробацию результатов.
Ожидаемые результаты. В результате успешной реализации проекта будет создана оптимальная архитектуры нейронной сети, способная адаптироваться к работе трансионосферных радиолиний в реальных условиях, что позволит выполнять корректировку параметров спутниковых систем связи в зависимости от прогнозного значения системных характеристик.
