Обеспечение безопасности обработки и передачи данных в перспективных беспроводных системах связи на этапе проектирования с использованием глубокого машинного обучения на основе искусственного интеллекта
(Стр. 124-130)
Чирков Олег Николаевич
Антиликаторов Александр Борисович
Душкин Александр Викторович
Щербаков Виталий Алексеевич
Подробнее об авторах
Чирков Олег Николаевич
старший преподаватель, кафедра «Конструирование и производство радиоаппаратуры»
Воронежский государственный технический университет
г. Воронеж, Российская Федерация Антиликаторов Александр Борисович кандидат технических наук, доцент; доцент, кафедра «Конструирование и производство радиоаппаратуры»; Воронежский государственный технический университет; г. Воронеж, Российская Федерация
Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ)
г. Зеленоград, г. Москва, Российская Федерация Душкин Александр Викторович доктор технических наук, доцент; профессор, кафедра «Информационная безопасность»; Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники (МИЭТ)», профессор, кафедра «Радиотехника»; Воронежский государственный технический университет; г. Воронеж, Российская Федерация
Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ)
г. Зеленоград, г. Москва, Российская Федерация Щербаков Виталий Алексеевич доктор технических наук, доцент; профессор, кафедра «Информационная безопасность»; Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ); г. Зеленоград, г. Москва, Российская Федерация
Воронежский государственный технический университет
г. Воронеж, Российская Федерация Антиликаторов Александр Борисович кандидат технических наук, доцент; доцент, кафедра «Конструирование и производство радиоаппаратуры»; Воронежский государственный технический университет; г. Воронеж, Российская Федерация
Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ)
г. Зеленоград, г. Москва, Российская Федерация Душкин Александр Викторович доктор технических наук, доцент; профессор, кафедра «Информационная безопасность»; Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники (МИЭТ)», профессор, кафедра «Радиотехника»; Воронежский государственный технический университет; г. Воронеж, Российская Федерация
Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ)
г. Зеленоград, г. Москва, Российская Федерация Щербаков Виталий Алексеевич доктор технических наук, доцент; профессор, кафедра «Информационная безопасность»; Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» (МИЭТ); г. Зеленоград, г. Москва, Российская Федерация
Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты
Аннотация:
Обеспечение безопасности обработки и передачи данных в перспективных беспроводных высокоскоростных системах связи является одной из первоочередных задач. В работе показано, что в ходе проектирования подобных систем широко применяется машинное обучение на верхних уровнях построения систем беспроводной связи. Однако его применение на физическом уровне затруднено сложной канальной средой и ограниченными возможностями обучения алгоритмов, описывающих меняющийся канал передачи информации. В работе приведены варианты применения методов глубокого машинного обучения на физическом уровне для различных систем беспроводной связи. Предложены методы создания новой архитектуры для систем удаленного доступа на основе машинного обучения с использованием автоэнкодера. Показано, что применение глубокого обучения с использованием искусственного интеллекта на физическом уровне беспроводных систем связи может облегчить проектирование сложных сценариев с неизвестными моделями каналов передачи информации. Алгоритмы, основанные на глубоком машинном обучении с использованием искусственного интеллекта, демонстрируют конкурентоспособную производительность при меньшей сложности или задержке. Они могут найти потенциальное применение в перспективных системах безопасной высокоскоростной помехоустойчивой связи.
Образец цитирования:
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Чирков О.Н., Антиликаторов А.Б., Душкин А.В., Щербаков В.А. Обеспечение безопасности обработки и передачи данных в перспективных беспроводных системах связи на этапе проектирования с использованием глубокого машинного обучения на основе искусственного интеллекта // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 4. С. 124-130. DOI: 10.33693/2313-223X-2025-12-4-124-130. EDN: FYUXEJ
Список литературы:
O’Shea T.J., Hoydis J. An introduction to deep learning for the physical layer // IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. 2017. Vol. 3. No. 4. Pp. 563–575.
Чирков О.Н. Эффективный алгоритм динамического распределения пилот-сигналов для оценки канала радиосвязи в многоантенных системах MIMO с ортогональным частотным уплотнением OFDM // Радиотехника. 2019. Т. 83. № 6 (8). С. 163–168.
Чирков О.Н., Башкиров А.В. Повышение эффективности оценки канала при высокоскоростной передаче данных в подводной акустической связи с OFDM // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 7. С. 45–49. DOI: 10.18127/j00338486-202407-09.
Чирков О.Н., Ромащенко М.А., Чепелев М.Ю. Современные методы оценки канала радиосвязи в условиях многолучевости // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2019. Т. 15. № 3. С. 68–73. DOI: 10.25987/VSTU.2019.15.3.010.
Daniels R.C., Caramanis C.M., Heath R.W. Adaptation in convolutionally coded MIMO-OFDM wireless systems through supervised learning and SNR ordering // IEEE Trans. Veh. Technol. 2010. Vol. 59. No. 1. Pp. 114–126.
Fehske A., Gaeddert J., Reed J. A new approach to signal classification using spectral correlation and neural networks // Proc. IEEE Int. Symp. New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks (DYSPAN). 2005. Pp. 144–150.
Ibukahla M., Sombria J., Castanie F., Bershad N. Neural networks for modeling nonlinear memoryless communication channels. IEEE Trans. Commun. 1997. Vol. 45. No. 7. Pp. 768–771.
Свиридова И.В., Бобылкин И.С., Чирков О.Н. Оптимизация оценки многолучевого канала радиосвязи с OFDM // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2018. Т. 2. С. 131–133.
Chen S., Gibson G., Cowan C., Grant P. Adaptive equalization of finite non-linear channels using multilayer perceptrons // Elsevier Signal Processing. 1990. Vol. 20. No. 2. Pp. 107–119.
Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators // Neural Networks. 1989. Vol. 2. No. 5. Pp. 359–366.
Касаткина Т.И., Россихина Л.В., Душкин А.В. и др. Применение технологии нейронных сетей в подсистеме безопасности информационных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2019. № 6. С. 31–38. DOI: 10.25791/pribor.06.2019.693.
Душкин А.В., Соколовский С.П. Нейросетевая реализация модуля выявления НСД на ИТКС специального назначения // Информация и безопасность. 2010. № 1. С. 123–126.
Чирков О.Н. Методы оценки канала связи с пространственной модуляцией на основе корреляции // Вестник Воронежского гос. техн. ун-та. 2021. Т. 17. № 4. С. 106–110.
Чирков О.Н. Оценка пропускной способности высокоуровневых видов модуляции m-QAM // Вестник Воронежского гос. техн. ун-та. 2012. Т. 8. № 6. С. 12–13.
Чирков О.Н. Эффективный алгоритм динамического распределения пилот-сигналов для оценки канала радиосвязи в многоантенных системах MIMO с ортогональным частотным уплотнением OFDM // Радиотехника. 2019. Т. 83. № 6 (8). С. 163–168.
Чирков О.Н., Башкиров А.В. Повышение эффективности оценки канала при высокоскоростной передаче данных в подводной акустической связи с OFDM // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 7. С. 45–49. DOI: 10.18127/j00338486-202407-09.
Чирков О.Н., Ромащенко М.А., Чепелев М.Ю. Современные методы оценки канала радиосвязи в условиях многолучевости // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2019. Т. 15. № 3. С. 68–73. DOI: 10.25987/VSTU.2019.15.3.010.
Daniels R.C., Caramanis C.M., Heath R.W. Adaptation in convolutionally coded MIMO-OFDM wireless systems through supervised learning and SNR ordering // IEEE Trans. Veh. Technol. 2010. Vol. 59. No. 1. Pp. 114–126.
Fehske A., Gaeddert J., Reed J. A new approach to signal classification using spectral correlation and neural networks // Proc. IEEE Int. Symp. New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks (DYSPAN). 2005. Pp. 144–150.
Ibukahla M., Sombria J., Castanie F., Bershad N. Neural networks for modeling nonlinear memoryless communication channels. IEEE Trans. Commun. 1997. Vol. 45. No. 7. Pp. 768–771.
Свиридова И.В., Бобылкин И.С., Чирков О.Н. Оптимизация оценки многолучевого канала радиосвязи с OFDM // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2018. Т. 2. С. 131–133.
Chen S., Gibson G., Cowan C., Grant P. Adaptive equalization of finite non-linear channels using multilayer perceptrons // Elsevier Signal Processing. 1990. Vol. 20. No. 2. Pp. 107–119.
Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators // Neural Networks. 1989. Vol. 2. No. 5. Pp. 359–366.
Касаткина Т.И., Россихина Л.В., Душкин А.В. и др. Применение технологии нейронных сетей в подсистеме безопасности информационных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2019. № 6. С. 31–38. DOI: 10.25791/pribor.06.2019.693.
Душкин А.В., Соколовский С.П. Нейросетевая реализация модуля выявления НСД на ИТКС специального назначения // Информация и безопасность. 2010. № 1. С. 123–126.
Чирков О.Н. Методы оценки канала связи с пространственной модуляцией на основе корреляции // Вестник Воронежского гос. техн. ун-та. 2021. Т. 17. № 4. С. 106–110.
Чирков О.Н. Оценка пропускной способности высокоуровневых видов модуляции m-QAM // Вестник Воронежского гос. техн. ун-та. 2012. Т. 8. № 6. С. 12–13.
Ключевые слова:
автоэнкодер, адаптация, беспроводная связь, искусственный интеллект, машинное обучение, физический уровень.
