Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Автоматика и телемеханика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Автоматика и телемеханика, 2021, выпуск 7, страницы 133–146
DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231021070072 (Mi at15383) 		 
Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)

Интеллектуальные системы управления, aнализ данных

Адаптивный метод оценки характеристик трафика в высокоскоростных мультисервисных сетях связи на основе процедуры нечеткого регулирования

С. А. Агеевa, А. А. Приваловb, В. В. Каретниковc, А. А. Буцанецc

a ОАО “Радиоавионика”, Санкт-Петербург
b Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I
c ФГБОУ ВО “ГУМРФ им. адмирала С.О. Макарова”, Санкт-Петербург
PDF полного текста (839 kB) Список цитирования (6)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231021070072
Аннотация: Предложены адаптивный метод и реализующий его векторный алгоритм оценки основных характеристик трафика в высокоскоростных мультисервисных сетях связи. Адаптивный алгоритм оценки характеристик сетевого трафика функционирует в режиме реального времени. В основу разработанного метода положен принцип условно нелинейной Парето-оптимальной фильтрации, в котором оценка неизвестных параметров трафика производится в два этапа. На первом этапе оценивается значение функции текущего прогноза от неизвестных параметров трафика, на втором этапе производится коррекция полученного прогноза. Анализ результатов исследования предложенных метода и алгоритма оценки основных характеристик трафика в высокоскоростных мультисервисных сетях связи показал их высокую эффективность. Средняя относительная погрешность полученных оценок не превышает 10 % от текущих значений оцениваемых характеристик трафика.
Ключевые слова: высокоскоростные мультисервисные сети связи, псевдоградиентный алгоритм, условно нелинейная Парето-оптимальная фильтрация, нечеткий логический вывод Такаги–Сугено, сети связи нового поколения.
Статья представлена к публикации членом редколлегии: О. Н. Граничин

Поступила в редакцию: 20.11.2019
После доработки: 25.02.2021
Принята к публикации: 16.03.2021
Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2021, Volume 82, Issue 7, Pages 1222–1232
DOI: https://doi.org/10.1134/S0005117921070067
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: С. А. Агеев, А. А. Привалов, В. В. Каретников, А. А. Буцанец, “Адаптивный метод оценки характеристик трафика в высокоскоростных мультисервисных сетях связи на основе процедуры нечеткого регулирования”, Автомат. и телемех., 2021, № 7, 133–146; Autom. Remote Control, 82:7 (2021), 1222–1232
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AgePriKar21}
\by С.~А.~Агеев, А.~А.~Привалов, В.~В.~Каретников, А.~А.~Буцанец
\paper Адаптивный метод оценки характеристик трафика в~высокоскоростных мультисервисных сетях связи на~основе процедуры нечеткого регулирования
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2021
\issue 7
\pages 133--146
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at15383}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S0005231021070072}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=46245236}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2021
\vol 82
\issue 7
\pages 1222--1232
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117921070067}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000688057400006}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=47053415}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85113711986}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/at15383
  • https://www.mathnet.ru/rus/at/y2021/i7/p133
    • Эта публикация цитируется в следующих 6 статьяx:
    1. D. Maincer, Y. Benmahamed, M. Mansour, Mosleh Alharthi, Sherif S. M. Ghonein, “Fault Diagnosis in Robot Manipulators Using SVM and KNN”, Intelligent Automation & Soft Computing, 35:2 (2023), 1957  crossref
    2. Teng Zhan, Shiping Chen, “An improved hash algorithm for monitoring network traffic in the internet of things”, Cluster Comput, 26:2 (2023), 961  crossref
    3. Sergey Ageev, Vladimir Karetnikov, Nina Ageeva, Artem Bulanets, I. Malygina, “Adaptive Method for Estimating Traffic Characteristics in Corporate Multi-Service Communication Networks for Transport Companies”, E3S Web Conf., 363 (2022), 01001  crossref
    4. S A Ageev, N S Ageeva, A S Grachev, V V Karetnikov, “Comparative analysis of algorithms for estimating traffic parameters in corporate multiservice communication networks”, J. Phys.: Conf. Ser., 2176:1 (2022), 012022  crossref
    5. V.V. Zaslonov, Victor G. Senchenko, A.A. Butsanets, “Description of Sea Maneuvers Performed by a Group of Automatic Tugs Using the Flock Method”, Transportation Research Procedia, 61 (2022), 347  crossref
    6. Revenko V.B., Karashchuk N.M., “Synthesis Method of High Precision Servo-Systems”, Visnyk NTUU KPI Ser.-Radiotek. Radioaparatobuduvannia, 2021, no. 87, 30–38  crossref  isi
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Автоматика и телемеханика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:214
    PDF полного текста:25
    Список литературы:36
    Первая страница:15
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025