Математики РУДН предложили простую модель 5G-сети для VR приложений
Технологии 5G разработаны, чтобы поддерживать приложения, которым необходимы высокие скорости. Для этого применяются разные техники, в том числе — мультивещание. Это схема маршрутизации, при которой станция посылает сетевой пакет не одному пользователю (однонаправленная передача) и не всем сразу (широковещание), а выделенной группе пользователей. Однако использование мультивещания может негативно влиять на работу сети при сочетании с однонаправленной схемой. Математики РУДН предложили модель на примере приложений виртуальной реальности, в которой совмещены два эти режима. Она позволяет оценить, сколько нужно базовых станций для заданного качества сети. Алгоритм работает не хуже альтернативных вариантов, при этом более прост.
«Большинство исследований многоуровневых мультивещательных/однонаправленных сервисов сосредоточены на оптимизации уже заданной схемы развертывания сети для заданных условий трафика. Однако для сетевых операторов не менее важно оценить, какая требуется плотность базовых станций для заданной нагрузки трафика в данной области. Мы предложили простую модель для подготовки многоуровневого сервиса виртуальной реальности в миллиметровых сетях», — кандидат физико-математических наук Дарья Острикова, заместитель директора Института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН.
Математики предложили модель, в которой расположены несколько базовых станций. На каждой из них есть по три антенны, покрывающие по 120°. Пользователи VR-устройств перемещаются вокруг станций случайным образом по модели пуассоновского процесса, иногда блокируя друг другу линию прямой связи с базовой станцией. Сеть в предложенной модели действует на двух уровнях. На базовом уровне используется мультивещание, а для повышения качества связи — «точечная» одноадресная доставка. Математики РУДН рассчитали параметры такой системы и предложили алгоритм группировки пользователей для мультивещания и расчета плотности базовых станций.
Группы пользователей для мультивещания создаются исходя из максимального угла, на котором сигнал передастся в половину мощности на данном расстоянии от станции. Все пользователи, которые попадают в заданный таким образом сектор, становятся частью одной группы. Сектора, в которые не попало ни одного пользователя, считаются неактивными. Расчет оптимального числа базовых станций построен по итерационному принципу — на новом шаге добавляется больше станций до тех пор, пока вероятность потери сигнала не достигнет требуемого минимума. В численном эксперименте новый алгоритм оказался не менее эффективным, чем другие схемы, но при этом значительно проще.
«Наши численные результаты показывают, что предлагаемая схема группировки, в которой можно явно рассчитать количество групп и их конфигураций, выдает производительность, аналогичную другим итерационным алгоритмам. Наша работа предоставляет простой и эффективный алгоритм для оценки плотности базовых станций, необходимой для поддержки заданной плотности многослойных VR-устройств с заданными гарантиями качества обслуживания», — кандидат физико-математических наук Дарья Острикова, заместитель директора Института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН.
Результаты опубликованы в журнале Future Internet.
matematika_ostrikova_multiveshchaniya_illyustr_2021-10-14.png
Российский университет дружбы народов помогает студентам делать первые шаги в науке — через собственную систему грантовой поддержки, конкурсы научных работ и стипендиальные программы. Рассказываем, какие возможности открыты для молодых исследователей сегодня.
Университетская система вовлечения талантливой молодёжи в науку работает по нескольким направлениям. Один из ключевых механизмов — конкурсы научно-исследовательских работ студентов, которые помогают выявить наиболее способных, повысить качество студенческих проектов и развить прикладные исследовательские навыки. В РУДН действуют два основных конкурсных направления: «Проектный старт» (осенний семестр) и «Совместный старт: сделаем науку вместе» (весенний семестр). В этом материале поговорим о конкурсах серии «Проектный старт».
Коллектив агробиотехнологического департамента аграрно-технологического института РУДН трудится над проектом, поддержанным грантовой системой университета. Исследователи разрабатывают экологически чистые наноматериалы на основе растительных экстрактов для создания нового поколения средств защиты растений различного назначения — от гербицидов до фунгицидов.
Личинки мухи черная львинка (Hermetia illucens) — одни из самых эффективных природных переработчиков органики. Они способны конвертировать пищевые и сельскохозяйственные отходы в ценный белок и жир. Но ключевую роль в этом процессе играют не сами личинки, а их микробиом — сообщество микроорганизмов в пищеварительном тракте. Именно этой теме посвящено исследование учёных института экологии. Оно стало победителем конкурса на выполнение НИР/НИОКР молодыми учёными (R.1) в системе грантовой поддержки РУДН в 2026 году.