Обеспечение непрерывной высокоскоростной беспроводной связи на основе программно-аппаратного комплекса с интеллектуальным управлением гибридными каналами
Ключевые слова:
АОЛС, гибридная линия связи, TinyML, машинное обучение, предиктивное переключение, RISC-VАннотация
В беспроводных системах передачи данных атмосферно-оптические линии связи (АОЛС) обеспечивают пропускную способность до 40 Гбит/с при отсутствии лицензионных ограничений и высокой криптостойкости, однако подвержены резкому затуханию сигнала из-за погодных факторов. Гибридные архитектуры АОЛС + радиоканалы (E-band, V-band) позволяют повысить доступность, но традиционные реактивные механизмы переключения приводят к потере пакетов и разрывам сессий. Предлагаемый программно-аппаратный комплекс реализует предиктивное управление на основе моделей машинного обучения, выполняемых на микроконтроллере архитектуры RISC-V с технологией TinyML. В программно-аппаратном комплексе непрерывно анализируются телеметрические данные и прогнозируется деградация канала заранее, что позволяет обеспечивать доступность канала без разрыва сессии, даже при туманности, осадках и турбулентности. Используемая архитектура разделяет плоскость управления (TinyML на RISC-V) и плоскость данных (коммутационные схемы ASIC), что приводит к вендор-нейтральности посредством интерфейсов SFP+ и Ethernet.
Библиографические ссылки
[1] Andrews L.C. Laser Beam Propagation through Random Media : монография / L.C. Andrews, R.L. Phillips. – 2nd ed. – Bellingham, WA : SPIE Press, 2005. – 782 p.
[2] Сербин Е.М. Всепогодная атмосферная оптическая линия связи [Электронный ресурс] // НиКа. – 2013. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vsepogodnaya-atmosfernaya-opticheskaya-liniya-svyazi (дата обращения: 28.03.2026).
[3] Вишневский В.М. Моделирование и анализ гибридного канала связи на базе лазерной и радио технологий [Электронный ресурс] / В.М. Вишневский, О.В. Семенова, С.Ю. Шаров // УБС. – 2011. – № 35. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-i-analiz-gibridnogo-kanala-svyazi-na-baze-lazernoy-i-radio-tehnologiy (дата обращения: 13.01.2026).
[4] Prediction of Received Optical Power for Switching Hybrid FSO/RF System / R. Haluška, P. Šuľaj, Ľ. Ovseník, S. Marchevský, J. Papaj, Ľ. Doboš // Electronics. – 2020. – Vol. 9. – No. 8. – Art. 1261. – DOI: 10.3390/electronics9081261.
[5] Machine learning aided switching scheme for hybrid FSO/RF transmission / K.V. Kiran, S. Perinbaraj, J. Pradhan, P.K. Mallick, A.K. Turuk, S.K. Das // Intelligent Decision Technologies. – 2020. – Vol. 14. – No. 4. – P. 529–536. – DOI: 10.3233/IDT-190161.
[6] Açıkgöz M. Machine Learning-Assisted Hard Switching Scheme for Next Generation Optical Wireless Hybrid Communication Systems / M. Açıkgöz, M. Yücel // International Journal of Communication Systems. – 2026. – Vol. 39. – No. 1. – Art. e70324. – DOI: 10.1002/dac.70324.
[7] Bithas P.S. Hybrid FSO/RF Communications in Space-Air-Ground Integrated Networks: A Reduced Overhead Link Selection Policy / P.S. Bithas, H.E. Nistazakis, A. Katsis, L. Yang // Electronics. – 2024. – Vol. 13. – No. 4. – Art. 806. – DOI: 10.3390/electronics13040806.
[8] Разработка карты применимости атмосферной оптической связи на объектах атомной энергетики Российской Федерации / С.Ю. Казанцев, М.В. Сапожников, Д.Н. Терехин // Ядерная физика и инжиниринг. – 2025. – Т. 16. – № 1. – С. 5–12. – DOI: 10.56304/S2079562924060162.
[9] Лебедев И.В. Методы машинного обучения в прогнозировании времени доступности атмосферных оптических линий связи на основе многолетних данных о состоянии атмосферы [Электронный ресурс] // Вестник науки. – 2025. – № 3(84). – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-mashinnogo-obucheniya-v-prognozirovanii-vremeni-dostupnosti-atmosfernyh-opticheskih-liniy-svyazi-na-osnove-mnogoletnih (дата обращения: 28.03.2026).
[10] Сапожников М.В. Методика оценки потерь, обусловленных атмосферной турбулентностью в квантовом канале связи с КРК / М.В. Сапожников, Ю.Б. Миронов, С.Ю. Казанцев // Электросвязь. – 2025. – № 8. – С. 60–69. – DOI: 10.34832/ELSV.2025.70.8.007.
[11] Kruse P.W. Elements of Infrared Technology: Generation, Transmission and Detection / P.W. Kruse, L.D. McGlauchlin, R.B. McQuistan. – New York : Wiley, 1962. – 448 p.
[12] Kim I.I. Comparison of Laser Beam Propagation at 785 nm and 1550 nm in Fog and Haze for Optical Wireless Communications / I.I. Kim, B. McArthur, E.J. Korevaar // Proceedings of SPIE. – 2001. – Vol. 4214. – P. 26–37. – DOI: 10.1117/12.417512.
[13] RISC-V Architecture Overview [Электронный ресурс] // RISC-V International. – URL: https://riscv.org (дата обращения: 22.01.2026).
[14] LightPointe [Электронный ресурс]. – URL: https://www.lightpointe.com/ (дата обращения: 04.03.2026).
[15] CableFree [Электронный ресурс]. – URL: https://www.cablefree.net/ (дата обращения: 13.02.2026).
[16] MOSTCOM [Электронный ресурс]. – URL: https://moctkom.ru/ (дата обращения: 15.01.2026).
[17] Cisco (Viptela) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.cisco.com (дата обращения: 15.01.2026).
[18] Fortinet. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.fortinet.com/ (дата обращения: 15.01.2026).
[19] VMware (Velocloud). [Электронный ресурс]. URL: https://www.vmware.com/ (дата обращения: 15.01.2026).
[20] iMaster NCE [Электронный ресурс] // Huawei. – URL: https://e.huawei.com/en/products/network-analysis (дата обращения: 19.01.2026).
[21] Network Services Platform (NSP) [Электронный ресурс] // Nokia. – URL: https://www.nokia.com/ip-networks/network-services-platform/ (дата обращения: 24.01.2026).
[22] Network Monitoring Solutions [Электронный ресурс] // SolarWinds. – URL: https://www.solarwinds.com/solutions/network-solutions (дата обращения: 18.02.2026).
[23] HAWK – Optical Communication Terminal for Airborne and Ground Operations [Электронный ресурс] // Mynaric. – URL: https://mynaric.com/products/hawk/ (дата обращения: 13.02.2026).
[24] Products [Электронный ресурс] // fSONA. – URL: https://www.fsona.com/product.php?sec=2500e (дата обращения: 22.02.2026).
[25] Kutuzov D. Crossbar Switch Arbitration with Traffic Control for NoC / D. Kutuzov, A. Osovsky, D. Starov, O. Stukach, N. Maltseva, D. Surkov // 2022 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). – Tomsk, Russian Federation, 2022. – P. 1–5. – DOI: 10.1109/SIBCON56144.2022.10002976.
[26] Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019661380 Российская Федерация. Элемент коммутации для коммуникационных структур высоконагруженных маршрутизаторов / Д.В. Кутузов, А.В. Осовский, О.В. Стукач [и др.]; заявитель ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет». – № 2019660257 ; заявл. 19.08.2019 ; опубл. 28.08.2019.
[27] Кутузов Денис Валерьевич, Осовский Алексей Викторович, Стукач Олег Владимирович МОДЕЛЬ ГЕНЕРАЦИИ И ОБРАБОТКИ ТРАФИКА IOT ПАРАЛЛЕЛЬНЫМИ КОММУТАЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ // Вестник СибГУТИ. 2019. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/model-generatsii-i-obrabotki-trafika-iot-parallelnymi-kommutatsionnymi-sistemami (дата обращения: 21.02.2026).
[28] Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026614395 Российская Федерация. Система моделирования процесса передачи трафика в условиях непрерывного обрыва и восстановления каналов связи / А.А. Сорокин, А.В. Осовский, Д.В. Кутузов [и др.] ; заявитель ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет». – Заявл. 11.02.2026. – Опубл. 16.02.2026.
[29] Ray P.P. A Review on TinyML: State-of-the-Art and Prospects // Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences. – 2022. – Vol. 34. – No. 4. – P. 1595–1623. – DOI: 10.1016/j.jksuci.2021.11.019.
[30] Heydari S. Tiny Machine Learning and On-Device Inference: A Survey of Applications, Challenges, and Future Directions // Sensors. – 2025. – Vol. 25. – No. 10. – Art. 3191. – DOI: 10.3390/s25103191.
[31] Lapčák M. Investigation of Machine Learning Methods for Prediction of Measured Values of Atmospheric Channel for Hybrid FSO/RF System / M. Lapčák, Ľ. Ovseník, J. Oravec, N. Zdravecký // Photonics. – 2022. – Vol. 9. – No. 8. – Art. 524. – DOI: 10.3390/photonics9080524.
[32] Lionis, A., Peppas, K., Nistazakis, H. E., Tsigopoulos, A. D., & Cohn, K. Experimental Performance Analysis of an Optical Communication Channel over Maritime Environment. // Electronics – 2020. - Vol. 9. – No. 7. – Art. 1109. – DOI: 10.3390/electronics9071109
[33] Погода и климат [Электронный ресурс] // Climate-Data.org. – URL: https://www.pogodaiklimat.ru/history.php?id=ru (дата обращения: 27.02.2026).
[34] Formanek L. Advanced System for Remote Updates on ESP32-Based Devices Using Over-the-Air Update Technology / L. Formanek, M. Kubascik, O. Karpis, P. Kolok // Computers. – 2025. – Vol. 14. – No. 12. – Art. 531. – DOI: 10.3390/computers14120531.
[35] Развитие средств параллельной коммутации в системах связи 5G / Д.В. Кутузов, А.В. Осовский, Д.В. Старов, Е.А. Моторина // Радиотехника. – 2019. – № 3. – С. 70–78.
[36] Осовский, А. В. Анализ и расчёт трафика в телекоммуникационных системах : учебное пособие / А. В. Осовский, Н. С. Мальцева, Д. В. Кутузов ; ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет». – Астрахань : Астраханский государственный технический университет, 2022. – 164 с. – ISBN 978-5-89154-739-1.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Системная инженерия и инфокоммуникации
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.