Метод Моніторингу Стану Функціонування Системи Управління Потоками Даних В Мобільних Радіомережах З Використанням Нейронних Мереж

Abstract

В статті розроблено метод моніторингу стану функціонування системи управління потоками даних в мобільних радіомережах з використанням нейронних мереж способом удосконалення існуючого методу. Забезпечення ефективного управління мобільних радіомереж в умовах частої зміни обстановки можливе лише за наявності вузлової системи управління, здатної проводити моніторинг стану функціонування підсистеми управління потоками даних. Суть нового методу: полягає в удосконаленні існуючого методу шляхом моніторингу стану функціонування мобільних радіомереж з використанням нейронних мереж, розподільчої ідентифікації параметрів порушень стану функціонування з проведенням вибору щодо застосування заходів із захисту системи при статистичному описі мобільних радіомереж та врахуванням множини впливів на неї на основі нейронних мереж. На відміну від існуючого методу, який оцінює рівень функціонування на основі повної вибірки параметрів порушень, які не враховують характеристичні особливості функціонування мобільних радіомереж, шляхом послідовного аналізу процесу впливу порушень на інформаційну систему та без можливості пошуку нових типів порушень та підбору управлінських рішень направлених на підтримання рівня функціонування системи. Запропонований метод забезпечує оцінку рівня функціонування мобільних радіомереж на основі множини параметрів, які відображають саме функціонування елементів мобільних радіомереж з функцією паралельно-розподільчої ідентифікації нових типів порушень з використанням нейронних мереж. Даний метод дозволить: зменшити час прийняття рішення щодо моніторингу стану функціонування системи управління потоками даних в мобільних радіомережах, збільшити точність прийняття рішення щодо моніторингу стану функціонування системи управління потоками даних в мобільних радіомережах, при збереженні повноти навчальної вибірки запропонованого методу не нижчого, ніж у існуючого методу, за рахунок використання нейронних мереж, алгоритму розподільчої ідентифікації та ідентифікації нових типів порушень.