开放存取 开放存取  受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##  受限制的访问 订阅存取

卷 61, 编号 3 (2025)

封面

完整期次

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

Communication Network Theory

OVERVIEW OF Wi-Fi 8 TECHNOLOGY: NEW OPPORTUNITIES AND OPEN CHALLENGES

Karamyshev A., Levitsky I., Bankov D., Khorov E.

摘要

The Wi-Fi 8 IEEE 802.11bn standard, currently under development, represents the next stage in the evolution of wireless technologies. Unlike previous generations, which focused primarily on increasing peak throughput, the main goal of Wi-Fi 8 is to provide ultra-reliable connectivity and predictable wireless network performance. This is driven by the requirements of new use cases, such as the industrial internet, support for augmented and virtual reality applications, artificial intelligence, and the deployment of dense public networks. Key performance indicators include increased throughput in low signal-to-noise ratio conditions, reduced 95th percentile latency, reduced packet loss, and optimized power consumption. To achieve these goals, new methods are being introduced into the standard, including subcarrier-distributed resource blocks, the use of different modulation and coding structures in different spatial streams, improved channel access methods, seamless roaming, and coordinated management of multiple access points. The article presents the current status of the Wi-Fi 8 standard development, analyzes its performance targets, and discusses relevant technical solutions. It also formulates promising areas of research that require the development of new algorithms and methods for optimizing the use of radio resources to fully realize the potential of the technology. The article will be useful for researchers engaged in mathematical modeling and solving optimization problems in the field of wireless networks. The new Wi-Fi 8 mechanisms described create fundamentally new optimization problems and require the development of appropriate algorithms for radio resource management, transmission planning, and device coordination. The materials in the article will help formulate new optimization models and define objective functions for creating effective algorithms that take into account the specifics of the new standard.
Problems of Information Transmission. 2025;61(3):3-48
pages 3-48 views

RANDOMIZED SPLITTING ALGORITHM FOR CENTRALIZED RANDOM MULTIPLE ACCESS SYSTEMS

Burkov A., Pastushok I., Turlikov A.

摘要

Modern communication systems widely use random multiple access (RMA) algorithms based on the ideas of the ALOHA algorithm. An alternative to this approach is to use ideas based on the splitting algorithm, which has a throughput of 0.4877 messages per unit of time, the highest throughput among all known RMA algorithms. The main problem in implementing this algorithm in practice is the need for precise time synchronization of all devices. This paper proposes an RMA algorithm based on the splitting algorithm that is free of this drawback, allowing it to be used in practice in centralized systems.
Problems of Information Transmission. 2025;61(3):49-57
pages 49-57 views

ANALYTICAL MODEL OF A HYBRID RADIO RESOURCE ALLOCATION SCHEME FOR SERVING REMOTE CONTROL TRAFFIC IN 5G V2X NETWORKS

Nikolaev N., Shashin A., Krasilov A., Khorov E.

摘要

We consider a scenario of data transmission in the uplink channel in a 5G Vehicle-to-Everything (V2X) network with remote vehicle control. The key features of this type of traffic are the variable size of generated packets and strict restrictions on packet delivery time. To serve the traffic of different users, the base station uses a hybrid radio resource allocation scheme: each user is assigned both a dedicated subchannel and a shared subchannel, which is used when there are insufficient resources in the dedicated channel to transmit a packet. We construct an analytical model of data transmission in the uplink channel using this scheme, which allows us to estimate the probability of packet loss for each user at given scheme parameters. We show how to use the analytical model to select the optimal parameters of the hybrid scheme that maximize network capacity.
Problems of Information Transmission. 2025;61(3):58-74
pages 58-74 views

Image Processing

ON BIPOLAR COORDINATES AND THEIR APPLICATION TO GEOMETRIC PATTERN RECOGNITION PROBLEMS

Pokrovski I.

摘要

An approach to the geometric pattern recognition problem based on introducing a coordinate system modeling binocular vision, allows us to introduce the concept of a flat observable curve, describe the set of observable curves in the form of a criterion, prove the precompactness of this set with respect to the Hausdorff metric, and thus establish the existence of a finite epsilon-net in this set.
Problems of Information Transmission. 2025;61(3):75-81
pages 75-81 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».