ТЕОРЕТИКО-ВЕРОЯТНОСТНЫЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ 2019-2023 Шифр 0063-2019-0008

Целью исследований этапа 2023 года является развитие и совершенствование стохастических и интеллектуальных методов, а также инструментальных вейвлет когнитивных, нейросетевых и бионических средств моделирования, оценивания и управления сложными системами информатики, ориентированные на новые архитектуры СВТ и связи. Ключевые результаты получены в рамках следующих основных направлений: 1) новое методическое и инструментальное обеспечение анализа и синтеза сложных стохастических систем; вейвлет нейросетевое и бионическое инструментально обеспечение анализа и синтеза стохастических систем; методическое, алгоритмическое и программное обеспечение моделирования управляемых динамических систем; 2) новые вычислительные и интеллектуальные методы и средства фильтрации и моделирования в системах с неполной информацией; информационного взаимодействия и управления, оценки банковских инструментов, обезличивания персональных данных, анализа транспортных рисков; идентификаций и верификаций фотографий и др. Особое внимание уделено вопросам истории вычислительной техники и информатики. Получены следующие новые научные результаты: предложен и протестирован полупараметрический статистический подход к реконструкции случайных коэффициентов сноса и диффузии стохастических дифференциальных уравнения, применение которого продемонстрировано для данных взаимодействия потоков тепла между океаном и атмосферой в Северной Атлантике за 2009-2022 гг; развиты подходы к имплементации вероятностных моделей в глубокие нейронные сети с вниманием, включая Visual Transformer, с применением к задаче повышения точности классификации отсчетов (пискселов) радиолокационных изображений в условиях ограниченности обучающего набора данных; в задаче обращения линейных однородных операторов для метода блочной пороговой обработки доказана сильная состоятельность и асимптотическая нормальность несмещенной оценки среднеквадратичного риска; исследовано асимптотическое поведение среднеквадратичного риска FDR-метода в условиях слабой зависимости данных; описаны предельные распределения оценок параметров дигамма-распределения при случайном объеме выборки; разработаны модели совместного обслуживания URLLC и eMBB в виде системы массового обслуживания с повторными завявками отложенных и прерванных сессий eMBB при четкой приоритизации трафика URLLC и в виде системы массовго обслуживания с приоритетным доступом с возможностью снижения скорости передачи данных и прерыванием передачи eMBB при поступлении URLLC; формализована задача миграции виртуальных машин на серверах, и описана система массового обслуживания на основе алгоритма консолидации виртуальных машин; разработана модель в виде ресурсной системы массового обслуживания, описывающей обслуживание трафика и процедуру случайного доступа для технологии 5G NR-U, предложен метод расчета распределения скорости передачи в нелицензированном диапазоне NR-U; разработана модель в терминах ресурсных систем массового с сигналами для описания совместного развертывании систем миллиметрового и терагерцового диапазонов, в которой исследуются стратегии приоритета подключения, и оценивается влияние используемых антенных решеток; разработана модель в терминах ресурсной системы массового обслуживания с орбитой и применением адаптации скорости передачи для моделирования беспроводных сетей связи пятого и шестого поколения. Исследования являются актуальными, соответствуют общей тематике НИР и развивают полученные на этапах 2019-2023 гг. результаты в соответствии с планом. Результаты могут быть использованы для моделирования, анализа и синтеза стохастических систем, описываемых стохастическими дифференциальными уравнениями, для планирования совместного обслуживания разных типов телекоммуникационного трафика, решения задачи миграции виртуальных машин на сервере, для планирования управления беспроводными сетями радиодоступа пятого и шестого поколений с целью предоставления требуемого качества услуг, для реализации базовых моделей движения БПЛА при развертывании беспроводных сетей.