Academic literature on the topic 'Радіомережа'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Contents
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Радіомережа.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Радіомережа"
Bezruk, V. M., and S. A. Ivanenko. "Detection of unknown signals in cognitive radio networks." Connectivity 143, no. 1 (2020): 11–16. http://dx.doi.org/10.31673/2412-9070.2020.061116.
Full textДівіцький, А. С., Л. В. Боровик, С. В. Сальник, and В. Д. Голь. "Аналіз методів прогнозування змін маршрутів передачі даних в бездротових самоорганізованих мережах." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 1(63), (April 7, 2020): 60–67. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.63.08.
Full textІндик, С. В., and В. П. Лисечко. "Дослідження ансамблевих властивостей складних сигналів, отриманих за рахунок частотної фільтрації псевдовипадкових послідовностей з низькою взаємодією у часовій області." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 4(66), (October 22, 2020): 46–50. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.66.06.
Full textМасесов, Микола, Вадим Кротов, and Павло Опенько. "АКТИВНЕ УПРАВЛІННЯ ЧЕРГОЮ В ТАКТИЧНИХ РАДІОМЕРЕЖАХ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ." Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 40, no. 1 (June 9, 2021): 37–46. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2021-40-1-37-46.
Full textСальник, В. В., С. В. Сальник, Т. С. Стрєла, and В. П. Олексенко. "Метод підтримки маршрутів передачі даних в мобільних радіомережах військового призначення на основі нечіткої логіки." Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України, no. 4(29) (December 19, 2017): 60–68. http://dx.doi.org/10.30748/nitps.2017.29.08.
Full textМихайлова, А., С. Чумаченко, А. Мошенський, and М. Кірієнко. "Моделювання мережі NVIS зв`язку для оповіщення про загрозу або виникнення надзвичайної ситуації в агропромисловому комплексі на сході України." Науковий журнал «Інженерія природокористування», no. 4(14) (February 25, 2020): 114–21. http://dx.doi.org/10.37700/enm.2019.4(14).114-121.
Full textЛисечко, Володимир Петрович, Олег Леонідович Анохін, Іван Іванович Сопронюк, and Олександр Іванович Підченко. "МЕТОДИ АНАЛІЗУ СПЕКТРА В КОГНІТИВНИХ РАДІОМЕРЕЖАХ." Collected scientific works of Ukrainian State University of Railway Transport, no. 141 (October 29, 2013). http://dx.doi.org/10.18664/1994-7852.141.2013.93268.
Full textDissertations / Theses on the topic "Радіомережа"
Мальцев, О. С., Г. В. Майстренко, and І. В. Свид. "Аналіз комбінованих методів множинного доступу у радіомережах." Thesis, ОНАЗ, 2017. http://openarchive.nure.ua/handle/document/5672.
Full textСерков, Олександр Анатолійович, Н. В. Дженюк, and М. М. Марусенко. "Метод забезпечення PQoS абонентів радіомережі." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/42955.
Full textРахматоль, О. О. "Система диспетчерського управління на базі радіомережі." Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/81601.
Full textФурса, М. С. "Інфокомунікаційна система обліку електроенергії з використанням пакетної радіомережi." Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/81600.
Full textПерепеліцин, Сергій Олександрович, and Sergiy Perepelitsyn. "Технологія налаштовування радіомережі в умовах завад інтеграцією маршрутизації та самонавчання." Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/49767.
Full textThe scientific degree thesis is devoted to solve the task to create an efficient modeling technology for network topology of peer-to-peer mobile self-adaptive tactical military radio network and to manage the changing performance indicators of such radio network under radio frequency interference and defense. The scientific thesis first time offered a brand new topology differing from existing ones, that researches network behavior under circumstances of interference and radiofrequency defense. Innovative intellect management of mobile radio network node were introduced: search adjustment of the noise level or interference signal on entry of communicator and connectivity control of the radio network nodes. Main difference of current intellectual system is mechanism of data/knowledge storage and processing (knowledge base block) for efficient activities in uncertain (lack of information) and random circumstance. The knowledgebase contains the control system, it’s goals and management principles, decision making structure and the control object itself. The control system can be contributed with learning sub-system, that generalizes the accumulated experience, which is show on pic [55]. The subsystem for control, gathering, storage and processing of data measures mobile nodes and general radio network parameters. The decision making subsystem was build thinking about unification of control functions into independent groups to separate network management on subsystems and ensure easier math modeling of network management. The new gradient approach of self-adapted radio network was proposed, that differs from known methods by gradient setting of neighboring nodes weight and search of close path in network affected by interference. Dijkstra algorithm is a search procedure of the shortest path at weighted oriented graph. Algorithm works by steps, starting from first radio network node: on each step it refers to one node, and reduces marks and stops execution when all radio network nodes are visited. Dijkstra algorithm is resourceful, but given the knowledge of network topology and path to necessary peak, the router always knows an alternative route to the required node, in case of fall of any node of the path. Self-learning is a key feature for solving complex problems, that cannot be solved in usual way. The difficulty of constructing such network is to choose invariant features for describing of input data so the differences are caused only by random factors, such as noise. In this case, the informative features will be the vector representation of the symbols on which the noise component or interference was applied. Among the major types of neuro networks, including deep learning networks, the BP (back propagation) structure of neuro network is widely used, because it has features of self-adaptation, and recognition is computation-efficient. The algorithm of non-linear optimization (Levenberg–Marquardt algorithm) which is applied for search of minimal strategy – linear approximation and gradient descent. According to the simulation procedure, we determine the neural network BP with three layers. The initial structure has two layers, the number of neurons in the first layer is 33, and in the second - 27, which corresponds to the number of network outputs. The network training function allows to assess the quality of network configuration by constructing a regression line in which the proportionality factor allows to determine the degree of correlation between input and output data. In this case, there is a high degree of correlation between input and output data, R = 0.999. Training in this example results in an error of 1.52 · 10-5, due to the complexity of the output data. The learning took only eight epochs. The BP multilayer neural network self-adapting algorithm is a controlled algorithm. In fact, it's an iterative method of gradient search for the best parameters in these conditions, which is characterized by the simplicity of the classification task in terms of "input-output" and reliability. New results of radio network modeling are obtained. On the one hand, they differ from the known ones in that the radio network modeling is performed on the basis of gradient learning algorithm. On the other hand, the results are confirmed by theoretical researches and practical results. The proposed geo information technology of automated data processing with a graphical representation of the radio network topology using the geographic information system ArcGIS-10 of the American company ESRI, which allows to assess the stability of the network structure in dynamic change and identify the limits of stable connectivity of radio switching nodes. This approach is a new variation that expands the boundaries of solving the problem of traffic distribution and noise immunity of the radio network, taking into account the structure of the network topology. The practical significance of the obtained simulation results and experimental research confirmed the correctness of the proposed solutions and the obtained theoretical results.
Кучеров, Д. П. "Застосування тензорного аналізу для відновлення інформації з радіомереж в умовах факторів, що заважають." Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/53978.
Full textНадєін, Є. В., and Євген Анатолійович Борисенко. "Обґрунтування технології бездротової передачі даних для розподіленої системи контролю мікроклімату." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/39862.
Full textСтарик, Юрій Іванович, and Yrii Staryk. "Проект радіомережі на основі технології Wi-Fi для збору телеметричних даних з електричних підстанцій." Master's thesis, ТНТУ імені Івана Пулюя, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29840.
Full textIn the diploma paper is designed to develop a radio network based on wireless technology for the collection of telemetry data from electrical substations. The purpose of the diploma paper is to develop a methodology for researching the possibilities of improving the quality of management of telecommunication systems in the electric power industry using radio network based on the use of Wi-Fi technology in order to increase the capacity of the radio channel. At present a joint-stock company «Ternopiloblenergo» uses packet data technology based on AX.25 to build radio channels. The thesis proposes to build radio channels on the basis of Wi-Fi technology, which will increase the bandwidth of the radio channel, thereby allowing to add video information to the data transmission channel
ВСТУП .................................................................................................................…7 1 АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА ............................................................................... 11 1.1 Аналіз побудови радіомереж НВЧ діапазону .............................................. 11 1.2 Методика розрахунку радіорелейних ліній.................................................. 13 1.3 Використання телекомунікаційних веж........................................................ 17 1.4 Огляд технології Wi-Fi ................................................................................... 19 1.5 Передача відеоінформації локальних обчислювальних мережах .............. 22 1.6 Мета і завдання дипломної роботи................................................................ 25 2 НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА................................................................ 26 2.1 Загальні вимоги до створення промислових радіомереж ........................... 26 2.2 Дослідження використання радіомереж у енергетиці................................. 28 2.3 Реалізація технологічної радіомережі обміну даними ................................ 30 2.4 Дослідження впливу завад радіосигналів при побудові безпровідних мереж на базі Wi-Fi технології ...................................................................... 34 3 ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА .......................................................................... 38 3.1 Технологічний аналіз обладнання для радіомережі .................................... 38 3.2 Розрахунок потужності радіоканалу ............................................................. 40 4 ПРОЕКТНО-КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА ........................................... 48 4.1 Алгоритм розрахунку необхідної кількості вишок ..................................... 48 4.2 Розрахунок радіомережі з важкодоступними КП........................................ 55 4.3 Розрахунок телемеханічних характеристик передачі даних ...................... 58 5 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА................................................................................ 62 5.1 Розрахунок струмів короткого замикання.................................................... 62 5.2 Розрахунок зони захисту від електромагнітного поля ................................ 65 6 ОБГРУНТУВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ.................................. 6.1 Методика оцінки економічної ефективності інженерних рішень........................... 6 6.2 Розрахунок капітальних витрат.......................................................................... 6.3 Розрахунок експлуатаційних витрат ................................................................. 6.4 Заробітна плата технічного персоналу.............................................................. 6.5 Позабюджетні фонди та експлуатаційні витрати ............................................ 7 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ......... 7.1 Заходи по забезпеченню безпеки при проведенні лабораторних робіт ........ 7.2 Розрахунок захисного заземлення обладнання лабораторії ........................... 7.3 Заходи безпеки життєдіяльності в електроустановках ................................... 8 ЕКОЛОГІЯ.............................................................................................................. 8.1 Актуальність охорони навколишнього середовища........................................ 8.2 Джерела електромагнітного випромінювання ................................................. 8.3 Заходи щодо захисту від дії електромагнітного поля ..................................... ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ ДО ДИПЛОМНОЇ РОБОТИ ......................................... ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ.............................................................................................
Булашенко, Андрій Васильович, Андрей Васильевич Булашенко, Andrii Vasylovych Bulashenko, and І. В. Забегалов. "Аналіз мережі третього покоління UMTS." Thesis, Сумський державний університет, 2016. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/47185.
Full textMyronchuk, O. Y. "Two-stage optimal algorithm of joint estimation of information symbols and channel frequency response in OFDM systems." Thesis, National Aviation University, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50639.
Full textOrthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is widely used in modern digital communication systems such as digital video and audio broadcasting (ISDB-T, DVB-T, DVB-T2, DRM, DAB), wireless broadband networks (IEEE 802.16), local area networks (IEEE 802.11a, g, n), mobile communication systems (LTE, LTE Advanced) and other. The main advantages of OFDM are high spectrum efficiency and possibility to provide high data transmitting speeds.
Мультиплексування з ортогональним частотним поділом (OFDM) широко використовується в сучасних цифрових системах зв'язку, таких як цифрове відео- та аудіомовлення (ISDB-T, DVB-T, DVB-T2, DRM, DAB), бездротових широкосмугових мережах (IEEE 802.16), локальній мережі мережі (IEEE 802.11a, g, n), системи мобільного зв'язку (LTE, LTE Advanced) та інші. Основними перевагами OFDM є висока ефективність спектру та можливість забезпечити високі швидкості передачі даних.