Conceptual model of forming a proposal for providing communication to a unit using artificial intelligence

• Autorzy: Havrylov Dmytro , Lukianiuk Roman , Lekakh Albert , Musienko Olexandr , Startsev Vladymyr , Pris Gennady , Рasynchuk Kyrylo

Identyfikatory

DOI

10.35784/iapgos.7217

Warianty tytułu

PL

Koncepcyjny model tworzenia propozycji zapewnienia komunikacji jednostce z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article discusses the problematic issue of the large time spent by a technical specialist when searching for options to provide communication to a unit in a new area. This paper analyzes commercial and non-commercial tools from both global companies such as Google, Ubiquiti, and special developments based on state military institutes. All of the considered tools allow technical personnel to find ways to solve the problems of building radio relay communication lines, but require professional knowledge and experience, which significantly increases the impact of thehuman factor on the result. A conceptual model has been developed that can be used to create software that will reduce the time spent analyzing the data required for decision-making, reduce human involvement, which in turn will increase the efficiency of a potential communication system. This data includes a topographic map of the area, the existing telecommunications network, a list of own mobile communications equipment, and the power grid. At the same time, the proposals provided by the program at the planning stage can be evaluated by the level of efficiency of the task according to the criterion of the best qualityof the communication channel with the least involvement of communication means. User feedback will allow the built-in artificial intelligence to learnand provide better suggestions in the future. The purpose of this paper is to develop a conceptual model for the automatic construction of a communication system based on the existing telecommunication and topographic situation of the area, consider the possibilities of deploying (increasing) own (donated) means (equipment) of communication within the framework of the task. An additional extension of the model may be to take intoaccount information about the power grid available in the area, which will reduce the financial costsof maintaining the communication system in constant operation (readiness).

PL

rtykuł omawia problematyczną kwestię dużego czasu spędzanego przez specjalistę technicznego podczas poszukiwania opcji zapewnienia komunikacji jednostce w nowym obszarze. W artykule przeanalizowano komercyjne i niekomercyjne narzędzia pochodzące zarówno od globalnych firm, takich jak Google, Ubiquiti, jak i specjalne opracowania oparte na państwowych instytutach wojskowych. Wszystkie rozważane narzędzia pozwalają personelowi technicznemu znaleźć sposoby na rozwiązanie problemów związanych z budową linii łączności radiowej, ale wymagają profesjonalnej wiedzy i doświadczenia, co znacznie zwiększa wpływ czynnika ludzkiego na wynik. Opracowano model koncepcyjny, który można wykorzystać do stworzenia oprogramowania, które skróci czas poświęcony na analizę danych wymaganych do podejmowania decyzji, zmniejszy zaangażowanie człowieka, co z kolei zwiększy wydajność potencjalnego systemu łączności. Dane te obejmują mapę topograficzną obszaru, istniejącą sieć telekomunikacyjną, listę własnych mobilnych urządzeń komunikacyjnych oraz sieć energetyczną. Jednocześnie propozycje dostarczane przez program na etapie planowania mogąbyć oceniane pod kątem poziomu efektywności zadania według kryterium najlepszej jakości kanału komunikacji przy najmniejszym zaangażowaniu środków komunikacji. Informacje zwrotne od użytkowników pozwolą wbudowanej sztucznej inteligencji uczyć się i dostarczać lepsze sugestie w przyszłości. Celem niniejszego artykułu jest opracowanie koncepcyjnego modelu automatycznej budowy systemu łączności w oparciu o istniejącą telekomunikacjęi sytuację topograficzną obszaru, rozważenie możliwości rozmieszczenia (zwiększenia) własnych (przekazanych) środków (sprzętu) łączności w ramach zadania. Dodatkowym rozszerzeniem modelu może być uwzględnienie informacji o dostępnej na danym obszarze sieci elektroenergetycznej, co zmniejszy koszty finansowe utrzymania systemu łączności w ciągłej pracy (gotowości).

Słowa kluczowe

EN

artificial intelligence; communication means; conceptual model; radio relay communication

PL

sztuczna inteligencja; środki komunikacji; model koncepcyjny; komunikacja radiowa

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2025
• Tom: T. 15, nr 2
• Strony: 84--89
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Havrylov Dmytro

• Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University,Scientist Centre, Kharkiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-3344-7808+

autor

Lukianiuk Roman

• Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University,Scientist Centre, Kharkiv, Ukraine

• https://orcid.org/0009-0004-1557-8136+

autor

Lekakh Albert

• Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University,Scientist Centre, Kharkiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0003-2848-2593+

autor

Musienko Olexandr

• Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University,Scientist Centre, Kharkiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0001-6062-7743+

autor

Startsev Vladymyr

• Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University,Scientist Centre, Kharkiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-1562-6669+

autor

Pris Gennady

• Heroes of Kruty Military Institute of Telecommunications and Informatization, Kyiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-8081-4391+

autor

Рasynchuk Kyrylo

• National University of Civil Defense of Ukraine, Kharkiv, Ukraine

• https://orcid.org/0000-0002-6007-834X++

Bibliografia

• [1] Abdelkader S., et al.: Securing modern power systems: Implementing comprehensive strategies against cyber-attacks. to Results enhance in [https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024. 102647]. resilience engineering and reliability 102647, 2024
• [2] Afanasiev V., et al.: Model of an Autonomous Monitoring System Based on Long Range Technology. IEEE 4th International Conference on Advanced Trends in Information Theory – ATIT. IEEE, 2022 [https://doi.org/10.1109/ATIT58178.2022.10024226].
• [3] Afanasiev V., et al.: Universal software platform in the IoT concept for the task of monitoring mobile objects. IEEE 8th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology – PIC S&T. IEEE, 2021 [https://doi.org/10.1109/PICST54195.2021.9772225].
• [4] Barannik V., et al.: Development of Adaptive Arithmetic Coding Method to the Sequence of Bits. International Conference of Students, PhD Students and Young Scientists" Engineer of the XXI Century". Springer International Publishing, Cham 2018 [https://doi.org/10.1007/978-3-030-13321-4_18].
• [5] Barannik V., et al.: The method of adaptive statistical coding taking into account the structural features of video images. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska 14(4), 2024, 109–114 [https://doi.org/10.35784/iapgos.6132].
• [6] Bertoni H. L.: Radio propagation for modern wireless systems. Pearson Education, 1999.
• [7] Couch L. W., et al.: Digital and analog communication systems 8. Pearson, Upper Saddle River 2013.
• [8] Debs A. S.: Modern power systems control and operation. Springer Science & Business Media, 2012.
• [9] Freeman R. L.: Radio system design for telecommunications. John Wiley & Sons, 2007.
• [10] Gorod A., et al.: System-of-systems engineering management: A review of modern history and a path forward. IEEE Systems Journal 2(4), 2008, 484–499 [https://doi.org/10.1109/JSYST.2008.2007163].
• [11] Gungor V. C., et al.: Smart grid technologies: Communication technologies and standards. IEEE transactions on Industrial informatics 7(4), 2011, 529–539.
• [12] Havrylov D., et al.: Multilevel selective data processing method of frames with different information comparison for mobile sensor networks. 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelecrtronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). IEEE, 2018. [https://doi.org/10.1109/TCSET.2018.8336261].
• [13] Hubal H. M.: The generalized kinetic equation for symmetric particle systems. Mathematica Scandinavica 2012, 140–160.
• [14] ispdesign.ui.com (available: 20.01.2025).
• [15] Karlov D., et al.: Compression coding method using internal restructuring of information space. International Journal of Computing 21(3), 2022, 360–368 [https://doi.org/10.47839/ijc.21.3.2692].
• [16] Kopesbayeva A., et al.: Research and development of software and hardware modules for testing technologies of rock mass blasting preparation. New Developments in Mining Engineering 2015: Theoretical and Practical Solutions of Mineral Resources Mining 185, 2015, 192 [https://doi.org/10.1201/b19901-34].
• [17] Krikidis I., et al.: Simultaneous wireless information and power transfer in modern communication systems. IEEE Communications Magazine 52(11), 2014, 104–110 [https://doi.org/10.1109/MCOM.2014.6957150].
• [18] Li Z.: Telecommunication 4.0. IEEE International Conference on Communications. IEEE, 2019. [https://doi.org/10.1007/978-981-10-6301-5].
• [19] Matin M. A.: Telecommunication Systems. Communication Systems for Electrical Engineers 2018, 71–87 [https://doi.org/10.1007/978-3- 319-70129-5_5].
• [20] Milligan T. A.: Modern antenna design. John Wiley & Sons, 2005.
• [21] Orazbayev B., et al.: Decision-making in the fuzzy environment on the basis of various compromise schemes. Procedia computer science 120, 2017, 945–952 [https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.11.330].
• [22] Sharma D. K., et al.: A review on smart grid telecommunication system. Materials Today: Proceedings 51, 2022, 470–474.
• [23] Šimić G., Devedžić V.: Building an intelligent system using modern Internet technologies. Expert Systems with Applications 25(2), 2003, 231–246 [https://doi.org/10.1016/S0957-4174(03)00049-6].
• [24] Terré M., et al.: Wireless telecommunication systems. John Wiley & Sons, 2013.
• [25] Ustymenko F., et al.: Method of Selective Video Segment Processing for Intelligent Video Image Quality Enhancement Technologies. IEEE 5th International Conference on Advanced Information and Communication Technologies – AICT. IEEE, 2023 [https://doi.org/10.1109/AICT61584. 2023.10452422].
• [26] Venu N., et al.: Review of internet of things (IoT) for future generation wireless communications. International Journal for Modern Trends in Science and Technology 8(3), 2022, 1–8.
• [27] www.google.com/intl/en_ALL/earth/versions/ (available: 20.01.2025).
• [28] Yakhno V., et al.: Methods and algorithms of optimization in computer engineering: review and comparative analysis. Data and Metadata 3, 2024, 443–443 [https://doi.org/10.56294/dm2024443].