Алгоритмы управления передачей данных в сетях 5G при одновременном использовании различных диапазонов частот тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Суслопаров Максим Владимирович

• Суслопаров Максим Владимирович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Суслопаров Максим Владимирович

Введение

Глава 1. Сети 5С с функцией двойного подключения

1.1. Сотовые сети пятого поколения

1.2. Особенности работы в миллиметровом диапазоне частот

1.3. Функция двойного подключения

1.4. Типы трафика

1.5. Обзор литературы и постановка задач

Глава 2. Алгоритм балансировки эластичного трафика

2.1. Предложенный алгоритм балансировки

2.2. Численные результаты

2.3. Выводы к главе

Глава 3. Алгоритм планирования радиоресурсов

для эластичного трафика

3.1. Предложенный алгоритм планирования радиоресурсов

3.2. Численные результаты

3.3. Выводы к главе

Глава 4. Алгоритм балансировки мультимедийного трафика

реального времени

4.1. Алгоритмы выбора обслуживающих базовых станций

4.2. Предложенный алгоритм балансировки трафика

4.3. Алгоритм планирования радиоресурсов

4.4. Численные результаты

4.5. Выводы к главе

Заключение

Список литературы

Список иллюстративного материала

Список таблиц

Приложение А. Акты о внедрении результатов диссертации

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 5G при одновременном использовании различных диапазонов частот»

Актуальность работы.

В эпоху активного развития облачных сервисов, искусственного интеллекта, потокового видео и виртуальной реальности наблюдается экспоненциальный рост объемов сетевого трафика. Для эффективной поддержки этих приложений в сотовых сетях пятого поколения (5G) вводится сервис улучшенной мобильной широкополосной связи (англ.: Enhanced Mobile Broadband, eMBB), многократно повышающий скорость передачи данных и снижающий задержку передачи по сравнению с технологиями сотовой связи четвертого поколения.

Одними из наиболее распространенных типов eMBB-трафика, обслуживаемых в сетях 5G, являются эластичный трафик и мультимедийный трафик реального времени. Эластичный трафик генерируется протоколами надежной передачи данных, такими как Transmission Control Protocol (TCP) и Quick UDP Internet Connections (QUIC), и широко используется приложениями облачных сервисов, взаимодействия с искусственным интеллектом и т.д. Для эластичного трафика характерно динамическое изменение скорости отправки данных в зависимости от пропускной способности сети. Ключевыми показателями эффективности обслуживания эластичного трафика являются средняя скорость передачи данных на пользователя и суммарная пропускная способность всей сети. Мультимедийный трафик реального времени генерируется приложениями видеоконференцсвязи, дополненной и виртуальной реальности и т.д. Для данного типа трафика в сетях 5G необходимо выполнить строгие требования к задержке и надежности доставки данных. В качестве показателя эффективности обслуживания мультимедийного трафика реального времени в литературе

рассматривается емкость сети, которая соответствует количеству пользователей в сети, при котором требования к качеству обслуживания выполнены не менее чем для 90% пользователей.

Для повышения пропускной способности сетей 5G при обслуживании eMBB-трафика широко применяется миллиметровый диапазон частот (от 24 до 86 ГГц) в дополнение к существующим низкочастотным диапазонам (до 6 ГГц). По сравнению с низкочастотным диапазоном, в миллиметровом диапазоне доступны более широкие каналы (до 400 МГц), что позволяет кратно увеличить достижимую пропускную способность канала. Однако следует учитывать особенности работы в миллиметровом диапазоне частот, такие как значительное снижение мощности принимаемого сигнала при появлении препятствий между базовой станцией и пользователем, либо при увеличении расстояния между ними. Резкое падение мощности сигнала, а, следовательно, и пропускной способности миллиметрового канала может привести к потере данных и невыполнению требований к качеству обслуживания рассматриваемых типов трафика.

Указанная выше проблема резкого снижения пропускной способности миллиметрового канала может быть нивелирована за счет применения функции двойного подключения (англ.: Multi-Radio Dual Connectivity), введенной в спецификациях технологии 5G. Данная функция позволяет пользователям одновременно подключаться к двум базовым станциям, которые могут работать в различных диапазонах частот. Реализация двойного подключения позволяет увеличить пропускную способность сети благодаря использованию широкополосных каналов в миллиметровом диапазоне при наличии благоприятных канальных условий и гарантировать надежную передачу данных за счет использования низкочастотного диапазона.

Хотя спецификации технологии 5G вводят функцию двойного

подключения, они не описывают конкретные алгоритмы распределения трафика между базовыми станциями с целью повышения качества его обслуживания. В связи с этим возникает необходимость разработки и анализа алгоритмов балансировки трафика между базовыми станциями, предназначенных для обслуживания различных типов трафика. Предложенные в литературе алгоритмы балансировки трафика для сетей 50 не учитывают либо особенности передачи данных в миллиметровом диапазоне частот, либо требования к качеству обслуживания рассматриваемых типов трафика. Помимо алгоритмов балансировки трафика, важную роль в повышении производительности сетей 50 играет алгоритм планирования радиоресурсов на базовой станции, назначающий частотно-временные ресурсы пользователям по заданной метрике. Спецификации 30РР предусматривают возможность реализации алгоритма планирования радиоресурсов как отдельно на каждой базовой станции, так и централизованно для нескольких базовых станций, но не определяют конкретный алгоритм планирования ресурсов.

В связи с вышеизложенным актуальной задачей является разработка алгоритмов управления передачей данных, а именно алгоритмов балансировки трафика между базовыми станциями и планирования радиоресурсов, предназначенных для повышения качества обслуживания эластичного трафика и мультимедийного трафика реального времени в сетях 50, использующих различные диапазоны частот.

Степень разработанности темы.

Проблемы повышения качества обслуживания различных типов трафика в сотовых сетях рассматривались в значительном количестве научных исследований. В данной области следует выделить работы как отечественных, так и зарубежных исследователей, таких как А.С. Аджемова, Е.А. Барабановой, В.О. Бегишева, В.М. Вишневского,

К.А. Вытовтова, Ю.В. Гайдамака, А.В. Дворковича, А.А. Иванова, И.А. Кочетковой, А.Е. Кучерявого, Е.А. Кучерявого, В.А. Логинова,

A.И. Ляхова, В.А. Ляшева, А.А. Мальцева, Д.А. Молчанова, В.В. Рыкова, К.Е. Самуйлова, Р.Л. Смелянского, И.А. Соколова, С.Н. Степанова,

B.Л. Стефанюка, А.М. Тюрликова, Е.М. Хорова, I.F. Akyildiz, S. Arnon, G. Chen, L. Kong, K. Pedersen, M. Polese, S. Rangan, T.S. Rappaport, C. Rosa, N. Saxena, M. Tao, K.C. Wang, S. Xu, S. Zhang, Z. Zhong, M. Zorzi. Однако работы указанных авторов не рассматривают случай одновременного использования низкочастотного и миллиметрового диапазона частот с учетом особенностей работы современных приложений и их строгих требований к качеству обслуживания.

Объектом исследования являются сотовые сети 5G, использующие одновременно различные диапазоны частот, а предметом исследования — алгоритмы управления передачей данных в таких сетях.

Целью диссертационной работы является повышение качества обслуживания различных типов трафика в сетях 5G при одновременном использовании нескольких диапазонов частот.

Для достижения поставленной цели в диссертации ставятся и решаются следующие задачи:

1. Разработать алгоритм балансировки эластичного трафика по базовым станциям, работающим в различных диапазонах частот, повышающий среднюю скорость передачи данных.

2. Разработать алгоритм совместного планирования радиоресурсов для базовых станций, повышающий пропускную способность сети для эластичного трафика.

3. Разработать алгоритм балансировки мультимедийного трафика реального времени по базовым станциям, работающим в различных диапазонах частот, повышающий емкость сети.

Методы исследования. В диссертации используются методы теории телекоммуникационных сетей, теории вероятностей и математической статистики, теории случайных процессов. Имитационное моделирование телекоммуникационных систем выполняется с использованием среды Network Simulator 3 (NS-3).

Научная новизна. В диссертации впервые:

• Разработан алгоритм балансировки эластичного трафика, отличающийся тем, что он при изменении канальных условий перемещает пакеты между базовыми станциями с использованием оценок полного времени доставки пакетов по различным каналам и времени передачи пакета между базовыми станциями.

• Разработан алгоритм совместного планирования радиоресурсов, отличающийся тем, что при расчете приоритетов пользователей на данной базовой станции учитывается скорость их обслуживания другими базовыми станциями.

• Разработан алгоритм балансировки мультимедийного трафика реального времени, отличающийся тем, что он перемещает пакеты между базовыми станциями на основе оценок полного времени доставки пакета по различным каналам и ограничения на задержку.

Теоретическая и практическая значимость. Использование

разработанных в диссертации алгоритмов позволит повысить качество обслуживания эластичного трафика и мультимедийного трафика реального времени в сетях 5G. Результаты диссертации внедрены и используются на практике, что подтверждено соответствующими актами. Разработанные диссертантом алгоритмы использованы в НИР, выполняемых ИППИ РАН и НИУ ВШЭ по проектам:

1. Госзадание № FFNU-2025-0035 ИППИ РАН «Разработка и анализ многоканальных методов доступа для повышения производительности

беспроводных локальных сетей нового поколения» 2025-2027 гг.,

2. Госзадание № FFNU-2025-0030 ИППИ РАН «Методы обеспечения сверхнадежной связи с малой задержкой для высокоавтоматизированных транспортных средств и беспилотных летательных аппаратов» 2025-2027 гг.,

3. Госзадание № НИОКТР 125031803875-3 НИУ ВШЭ «Разработка, формализация и анализ моделей реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) для сетей связи 6G» 2025-2027 гг.,

4. Грант РНФ № 25-19-00659 «Алгоритмы управления передачей данных в системах низкоорбитальной спутниковой связи 5G NTN» 2025-2027 гг.,

5. Госзадание № НИОКТР 123042500050-8 НИУ ВШЭ «Методы повышения качества передачи данных беспроводных локальных сетей с помощью внешних управляемых отражателей» 2023 г.,

6. Грант РНФ № 21-79-10431 «Методы кросс-уровневого сетевого взаимодействия для повышения качества обслуживания трафика приложений дополненной и виртуальной реальности» 2021-2024 гг.,

а также для организации учебного процесса на Кафедре проблем передачи информации и анализа данных МФТИ в ИППИ РАН. Часть результатов диссертации была использована для подготовки патента на изобретение [1]. Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанный алгоритм балансировки эластичного трафика повышает среднюю скорость передачи данных до 60% по сравнению с известными в литературе алгоритмами.

2. Разработанный алгоритм совместного планирования радиоресурсов для нескольких базовых станций для эластичного трафика повышает суммарную пропускную способность сети до 20% по сравнению со случаем, когда базовые станции планируют радиоресурсы независимо.

3. Разработанный алгоритм балансировки мультимедийного трафика реального времени повышает емкость сети до двух раз по сравнению с аналогами.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на ведущих международных и российских конференциях: «IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom)», 2022 г.; «Информационные технологии и системы (ИТиС)», 2022, 2023 г.; «Всероссийская научная конференция МФТИ», 2024 г.; а также на научных семинарах ИППИ РАН.

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 8 работах [2-9], из них [3, 6, 8] опубликованы в изданиях, индексируемых базами данных Scopus и Web of Science, причем [3, 6] опубликованы в рецензируемых журналах, входящих в первый квартиль (Q1) по рейтингу журналов SJR. [2,4] опубликованы в изданиях из перечня журналов ВАК и индексируемых РИНЦ. [5, 7, 9] опубликованы в сборниках трудов конференций, индексируемых РИНЦ. Часть результатов диссертации была использована для подготовки патента на изобретение [1].

Алгоритмы, являющиеся результатами диссертации, разработаны диссертантом лично. Соискателем разработаны алгоритмы балансировки эластичного трафика и мультимедийного трафика реального времени и алгоритм совместного планирования радиоресурсов для обслуживания эластичного трафика, представленные в работах [2-5, 7-9]. В работе [6] соискателем с применением методов имитационного моделирования был исследован ряд алгоритмов управления перегрузкой протоколов TCP и QUIC и алгоритмов управления очередью в сетях 5G, использующих миллиметровый диапазон частот.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографии. Общий объем диссертации

115 страниц, включая 15 рисунков и 3 таблицы. Библиография включает 107 наименований.

Глава 1

Сети 5С с функцией двойного подключения

В данной главе приведено описание сотовых сетей пятого поколения, работающих в различных диапазонах частот, а также особенности обслуживания различных типов трафика с помощью таких сетей. В разделе 1.1 введен объект исследования, а именно сотовые сети пятого поколения, работающие в различных диапазонах частот, в том числе миллиметровом диапазоне. В разделе 1.2 описаны особенности работы в миллиметровом диапазоне частот и их влияние на производительность сетей 50. В разделе 1.3 описана функция двойного подключения и протоколы, реализующие работу данной функции. В разделе 1.4 приведено описание и основные характеристики типов трафика, рассматриваемых в диссертации. В разделе 1.5 проведен обзор литературы и обоснована постановка задач диссертации.

1.1. Сотовые сети пятого поколения

Сейчас невозможно представить себе мир без существования мобильных сетей, которые позволяют людям пользоваться сетью Интернет практически из любой точки планеты. С развитием современных цифровых сервисов, таких как чат-боты с искусственным интеллектом, платформы для видеостриминга, электронные сервисы предоставления социальных услуг и т. д., возрастает и потребность в высокоскоростных мобильных сетях. Поколения сотовых сетей периодически сменяют друг друга в целях повышения ключевых показателей производительности (например, скорости передачи данных) и поддержки новых приложений.

В настоящее время ведется активное развитие и развертывание сотовых сетей пятого поколения (5G), для которых Международный союз электросвязи сформулировал требования, называемые IMT-2020 [10]. В список требований входят такие показатели производительности, как средняя пропускная способность в расчете на пользователя (не меньше 100 Мбит/с), спектральная эффективность (в 2 раза выше, чем в сетях четвертого поколения) и др. Для выполнения данных требований консорциум 3rd Generation Partnership Project (3GPP) разрабатывает спецификации технологии New Radio для сетей 5G, поддерживающей сервис улучшенной мобильной широкополосной связи (англ.: Enhanced Mobile Broadband, eMBB), который позволит обслуживать широкий спектр современных мобильных приложений.

При смене поколений сотовых сетей характерно кратное повышение целевых показателей производительности системы сотовой связи. В частности, по сравнению с сотовыми сетями четвертого поколения, в сетях 5G необходимо повысить среднюю скорость передачи данных на пользователя в 10 раз, а пиковую скорость - в 20 раз. Одним из способов радикального повышения пропускной способности сетей 5G является использование миллиметрового диапазона частот (англ.: mmWave) от 24 до 86 ГГц [11], определенного в спецификациях 3GPP как Frequency Range 2 (FR2) [12], совместно с низкочастотным диапазоном до 6 ГГц, называемым Frequency Range 1 (FR1). В миллиметровом диапазоне частот доступны широкие каналы (до 400 МГц), которые, с применением механизма агрегации каналов [12], можно объединять в еще более широкие каналы. Как известно из теории информации [13], пропускная способность канала прямо пропорционально зависит от его ширины и от логарифма соотношения сигнал-шум (англ.: Signal-to-Interference-plus-Noise ratio, SINR), представляющего собой отношение мощности полезного сигнала к

мощности шума и интерференции. При благоприятных канальных условиях пропускная способность миллиметрового канала во много раз превышает таковую в традиционном, низкочастотном диапазоне (до 6 ГГц), достигая значений порядка нескольких гигабит в секунду. Однако применение миллиметрового диапазона сопряжено с существенной временной вариативностью качества канала, которое объясняется особенностью распространения радиоволн [14, 15]. Поэтому при передаче данных с использованием миллиметрового диапазона возрастают риски появления полных потерь данных в периоды блокировки канала. При этом известно [16, 17], что при возникновении препятствий между базовой станцией и пользователем пропускная способность и надежность низкочастотных каналов снижаются незначительно, благодаря чему низкочастотный диапазон можно использовать для передачи данных при блокировке миллиметрового канала.

В целях повышения надежности передачи данных спецификации 3GPP определяют функцию двойного подключения (англ.: Multi-Radio Dual Connectivity) [18]. В сетях 5G данная функция позволяет пользовательским устройствам подключаться одновременно к двум базовым станциям, работающим в различных диапазонах частот, а именно, низкочастотном и миллиметровом. Такой подход обеспечивает высокую пропускную способность благодаря использованию миллиметрового диапазона (в периоды высокого SINR канала), а также повышенные надежность передачи данных и площадь покрытия за счет использования низкочастотного диапазона. Однако в спецификациях 3GPP не определена конкретная реализация алгоритма, распределяющего пользовательские данные между базовыми станциями и называемого алгоритмом балансировки трафика. Поэтому актуальна задача выбора алгоритма балансировки трафика, обеспечивающего выполнение требований к

качеству обслуживания для определенного типа трафика в сетях 50.

Помимо балансировки трафика между базовыми станциями, значительное влияние на производительность сети также оказывает планирование радиоресурсов на базовой станции, т. е. назначение частотных ресурсов пользователям для передачи им данных. Наиболее распространенным подходом к планированию радиоресурсов является реализация независимых планировщиков ресурсов, где базовые станции планируют свои канальные ресурсы независимо друг от друга. В то же время в литературе представлен ряд работ, где предложен централизованный подход к планированию ресурсов, в котором планирование осуществляется центральным узлом, получающим информацию о качестве каналов от базовых станций и отправляющим в ответ команды по назначению ресурсов. Стоит также отметить, что качество обслуживания различных типов трафика, таких как эластичный трафик с изменением скорости отправки данных в зависимости от пропускной способности сети и мультимедийный трафик со строгими требованиями к надежности и задержке, существенно зависит от алгоритма планирования радиоресурсов, использующего определенную метрику приоритезации пользователей. Поэтому актуальна задача выбора алгоритма планирования радиоресурсов в зависимости от сценария обслуживания пользователей.

Диссертация посвящена разработке и исследованию алгоритмов управления передачей данных в сетях 50, где базовые станции работают в низкочастотном и миллиметровом диапазонах, а именно — алгоритмов балансировки трафика и алгоритмов планирования радиоресурсов для повышения качества обслуживания эластичного трафика и мультимедийного трафика реального времени.

1.2. Особенности работы в миллиметровом диапазоне

частот

Электромагнитные волны в миллиметровом диапазоне частот имеют длину порядка нескольких миллиметров. При такой малой длине волны при появлении различных препятствий между пользователем и базовой станцией мощность передаваемого сигнала существенно снижается [14]. Другими словами, препятствия между базовой станцией и пользовательским устройством блокируют линию прямой видимости (англ.: line of sight, LOS), что приводит к значительному снижению соотношения сигнал-шум на пользователе. Базовая станция, работающая в миллиметровом диапазоне частот, все еще может передавать данные при блокировке линии видимости за счет распространения сигнала по траектории вне линии прямой видимости (англ.: non-line of sight, NLOS), путем отражения электромагнитных волн от таких поверхностей, как бетон, стекло, металл и др. Однако в таком случае мощность сигнала заметно снижается, поскольку при отражении сигнала часть энергии поглощается поверхностью, а увеличение длины траектории сигнала повышает его затухание.

Помимо проблемы блокировки сигнала препятствиями, сигнал в миллиметровом диапазоне сильно затухает с расстоянием [15,19], из-за чего радиус покрытия миллиметровых базовых станций не превышает 200 метров [20]. К тому же, микромобильность устройства, т. е. передвижение пользователей и вращение пользовательского устройства, также может снижать качество миллиметрового канала [21,22]. Поэтому миллиметровый канал позволяет успешно обслуживать только пользователей, находящихся относительно близко к базовой станции.

В работе [6] для демонстрации особенностей работы в миллиметровом

(а)

(б)

Рисунок 1.1 - Иллюстрация, демонстрирующая особенности диапазонов частот: (а) схема сети 50 с низкочастотной базовой станцией и двумя миллиметровыми базовыми станциями; (б) график зависимости пропускной способности беспроводных каналов от

времени

диапазоне частот диссертантом рассмотрен сценарий обслуживания пользователей с помощью сети 5G, в которой низкочастотная базовая станция использует канал с несущей частотой 3,6 ГГц и шириной 100 МГц, а две миллиметровые базовые станции, расположенные в 1 км друг от друга, используют каналы с несущей частотой 28 ГГц и шириной 1 ГГц (см. рисунок 1.1(а)). Пользовательское устройство движется вдоль базовых станций с постоянной скоростью 10 м/с и запрашивает у сервера насыщенный трафик с постоянной скоростью генерации. На рисунке 1.1(б) представлен график зависимости оценки пропускной способности низкочастотного и миллиметровых беспроводных каналов по формуле Шеннона, где значения соотношения сигнал-шум получены с использованием модели канала, определенной для сценария 3GPP Urban Macro [23]. На графике видно, что пропускная способность многократно снижается при прохождении устройства через зону блокировки сигнала, где на линии видимости базовой станции находится препятствие. Также видно, что при отдалении пользовательского устройства от миллиметровой базовой станции на расстояние порядка нескольких сотен метров емкость миллиметрового канала значительно снижается.

В литературе показано, что использование только миллиметрового диапазона частот для обслуживания различных типов трафика, особенно чувствительных к потере данных, недостаточно [6, 24-26], поскольку возникает высокая вероятность потери данных, снижающая качество обслуживания многих типов трафика. Поэтому в сетях 5G, использующих миллиметровый диапазон частот, следует применять функцию двойного подключения, которая позволяет использовать низкочастотное подключение в периоды блокировки миллиметрового канала.

1.3. Функция двойного подключения

Как следует из результатов, представленных в разделе 1.2, производительность сетей 5G, использующих миллиметровый диапазон частот, может снижаться вследствие частого и значительного ухудшения качества канала. В сетях 5G поддерживается переключение между базовыми станциями с помощью процедуры хэндовера (англ.: handover) [27], в которой активная базовая станция сменяется при снижении мощности принимаемого сигнала в канале ниже заданного порога, после чего данные передаются между базовыми станциями. Однако недостатком этой процедуры является приостановка обслуживания пользователей в течение процедуры хэндовера, длительность которой может достигать нескольких десятков миллисекунд [28]. Для решения этой проблемы в спецификациях 3GPP [29] предусмотрена функция двойного подключения (англ.: Multi-Radio Dual Connectivity, MR-DC), позволяющая пользовательским устройствам устанавливать одновременное соединение с двумя базовыми станциями. Поэтому при блокировании миллиметрового канала появляется возможность сразу передавать данные по низкочастотному диапазону без необходимости запуска длительной процедуры смены обслуживающей базовой станции.

В рамках диссертации рассматривается конфигурация двойного подключения New Radio Dual Connectivity (NR-DC), где к ядру автономной сети 5G (англ.: 5G Standalone) подключаются только базовые станции, реализованные по спецификациям технологий сетей 5G. При этом полученные в диссертации результаты могут также быть применены и к схеме подключения E-UTRAN New Radio Dual Connectivity (EN-DC), где основной базовой станцией является базовая станция технологии сотовых сетей четвертого поколения Long-Term Evolution (LTE), а дополнительная

базовая станция 5G работает в миллиметровом диапазоне частот (например, в целях снижения энергопотребления базовых станций [30]).

В рамках функции двойного подключения выбирается базовая станция, которая назначается в качестве основной базовой станции (англ.: Master Node, MN). Базовая станция MN осуществляет управление подключениями и распределение нисходящего пользовательского трафика (т. е. балансировку трафика). Дополнительная базовая станция (англ.: Secondary Node, SN) используется для повышения пропускной способности и площади покрытия сети. На рисунке 1.2 представлена схема сети 5G при использовании функции двойного подключения. В качестве основной базовой станции MN, как правило, выбирается базовая станция, работающая в низкочастотном диапазоне, поскольку она должна осуществлять надежный обмен служебной информацией с пользователем. Базовая станция SN работает в миллиметровом диапазоне частот и позволяет повысить пропускную способность сети за счет использования широких частотных каналов. Базовые станции сетей 5G могут передавать друг другу данные через интерфейс Xn, который может быть реализован либо как проводное соединение с высокой пропускной способностью и задержкой, близкой к нулю, либо как беспроводное соединение с задержкой от нескольких миллисекунд до нескольких десятков миллисекунд [31].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Суслопаров Максим Владимирович, 2026 год

Список литературы

1. Суслопаров М. В., Красилов А. Н., Хоров Е. М. Патент на изобретение №2780218. Способ отправки данных с помощью двух базовых станций 5G New Radio, дата регистрации 21.09.2022.

2. Суслопаров М. В., Красилов А. Н., Хоров Е. М. Алгоритм балансировки эластичного трафика в сетях 5G при одновременном использовании различных диапазонов частот // Информационные процессы. 2026. Т. 26, № 1. С. 1-15.

3. Susloparov M., Krasilov A., Khorov E. Boosting XR Capacity With Multi-Band Multi-Connectivity in 5G Systems // IEEE Communications Letters. 2024. Vol. 28, no. 9. Pp. 2211-2215.

4. Суслопаров М. В., Красилов А. Н., Хоров Е. М. Совместный планировщик ресурсов в сетях 5G с двойным подключением для обслуживания широкополосного трафика // Информационные процессы. 2024. Т. 24, № 1. С. 30-41.

5. Суслопаров М.В., Красилов А.Н. Исследование влияния задержек между базовыми станциями на производительность сетей 5G с двойным подключением пользователей // Труды 66-й Всероссийской научной конференции МФТИ. 2024. С. 135-137.

6. Khorov E., Krasilov A., Susloparov M., Kong L. Boosting TCP & QUIC Performance in mmWave, Terahertz, and Lightwave Wireless Networks: A Survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2023. Vol. 25, no. 4. Pp. 2862-2891.

7. Суслопаров М. В., Красилов А. Н., Хоров Е. М. О совместном использовании каналов в различных частотных диапазонах для обслуживания широкополосного трафика в сетях 5G // Сборник трудов 47-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН

"Информационные технологии и системы"(ИТиС). 2023. С. 411-422.

8. Susloparov M., Krasilov A., Khorov E. Providing High Capacity for AR/VR traffic in 5G Systems with Multi-Connectivity // 2022 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom). 2022. Pp. 385-390.

9. Суслопаров М. В., Красилов А. Н., Хоров Е. М. Исследование алгоритмов балансировки AR/VR-трафика в сетях 5G с функцией множественного подключения // Сборник трудов 46-й междисциплинарной школы-конференции ИППИ РАН "Информационные технологии и системы"(ИТиС). 2022. С. 628-645.

10. International Telecommunication Union Radiocommunication Sector (ITU-R). Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond: ITU-R Recommendation M.2083: 2015.

11. International Telecommunication Union Radiocommunication Sector (ITU-R). Final Acts of the World Radiocommunication Conference 2015 (WRC-15).: Tech. rep.: 2015.

12. 3GPP. NR; User Equipment (UE) radio transmission and reception; Part 2: Range 2 Standalone: Technical specification (TS) 38.101-2: 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2026.

13. Shannon C.E. Communication in the Presence of Noise // Proceedings of the IRE. 1949. Vol. 37, no. 1. Pp. 10-21.

14. N. P. Narekar D. M. Bhalerao. A Survey on Obstacles for 5G Communication // 2015 International Conference on Communications and Signal Processing (ICCSP). 2015. Pp. 831-835.

15. S. Sun Jr.-T. S. Rappaport, G. R. MacCartney. Millimeter-Wave Distance-Dependent Large-Scale Propagation Measurements and Path Loss Models for Outdoor and Indoor 5G Systems // 10th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP 2016). 2016. Pp. 1-5.

16. Al-Zubi Muneer M., Alouini Mohamed-Slim. End-to-End Modelling and Simulation of NLOS Sub-6 GHz Backhaul via Diffraction for Internet Connectivity of Rural Areas // IEEE Open Journal of the Communications Society. 2023. Vol. 4. Pp. 3102-3114.

17. ITU-R. Compilation of measurement data relating to building entry loss: ITU-R Report P.2346-5: International Telecommunication Union, 2023. URL: https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-P. 2346-5-2023-PDF-E.pdf.

18. TS 37.340: NR; Multi-connectivity; Overall description; Stage-2; V17.3.0. 2023. —Jan.

19. Semenov Dmitry, Bugrov Alexander, Bolkhovskaya Olesya, Maltsev Alexander. Experimental Study of Millimeter-Wave (E-band) Radio Relay Link Characteristics // 2025 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). 2025. Pp. 1-4.

20. Zhang Zhenliang, Ryu Jung, Subramanian Sundar, Sampath Ashwin. Coverage and channel characteristics of millimeter wave band using ray tracing // 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC). 2015. Pp. 1380-1385.

21. Maltsev Alexander, Bolotin Ilya, Lomayev Artyom et al. User mobility impact on millimeter-wave system performance // 2016 10th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP). 2016. Pp. 1-5.

22. Ali Asad, Galinina Olga, Hosek Jiri, Andreev Sergey. Effects of Small-Scale User Mobility on Highly Directional XR Communications // IEEE Communications Magazine. 2024. Vol. 62, no. 8. Pp. 16-22.

23. 5G; NR; Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz; Technical Report (TR) 38.901, Version 18.1.0, January 2026: Tech. rep.: 3rd Generation Partnership Project (3GPP).

24. Mishra Prabodh, Kar Snigdhaswin, Bollapragada Vikas, Wang Kuang-Ching. Multi-Connectivity using NR-DC for High Throughput and Ultra-reliable Low Latency Communication in 5G Networks // 2021 IEEE 4th 5G World Forum (5GWF). 2021. Pp. 36-40.

25. Struye Jakob, Ravuri Hemanth Kumar, Assasa Hany et al. Opportunities and Challenges for Virtual Reality Streaming over Millimeter-Wave: An Experimental Analysis // 2022 13th International Conference on Network of the Future (NoF). 2022. Pp. 1-5.

26. Ghoshal Moinak, Dash Pranab, Kong Zhaoning et al. Can 5G mmWave Support Multi-user AR? // Passive and Active Measurement. 2022. Pp. 180-196.

27. 3GPP. NR; Radio Resource Control (RRC); Protocol specification: Technical specification (TS) 38.331: 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2026. — January.

28. Goh Yunyeong, Oh Shinhyeok, Kim Youngwook, Chung Jong-Moon. Handover Delay Analysis of Standalone and Non-Standalone 5G Mobile Networks // IEEE Wireless Communications. 2025. Vol. 32, no. 3. Pp. 204-211.

29. 3GPP TS 37.340: NR; Multi-connectivity; Overall description; Stage-2; V17.3.0. 2023. —Jan.

30. Ostrikova Darya, Beschastnyi Vitalii, Moltchanov Dmitri et al. Battery Lifetime and Power Consumption in 5G Systems With Intra- and Inter-RAT Dual-Connectivity // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2024. Vol. 23, no. 5. Pp. 5511-5526.

31. Fabian Philippe, Papadopoulos Georgios Z., Savelli Patrick, Cousin Bernard. Performance Evaluation of Integrated Access and Backhaul in 5G Networks // 2021 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN). 2021. Pp. 88-93.

32. 5G; NR; Packet Data Convergence Protocol (PDCP) protocol specification; Technical Specification (TS) 38.323, Version 18.5.0, March 2025: Tech. rep.: 3rd Generation Partnership Project (3GPP).

33. 5G; NR; Radio Link Control (RLC) protocol specification; Technical Specification (TS) 38.322, Version 18.2.0, December 2024: Tech. rep.: 3rd Generation Partnership Project (3GPP).

34. Perdomo Jose, Ericsson Marten, Nordberg Mats, Andersson Karl. User Performance in a 5G Multi-connectivity Ultra-Dense Network City Scenario // 2020 IEEE 45th Conference on Local Computer Networks (LCN). 2020. Pp. 195-203.

35. Mishra Prabodh, Kar Snigdhaswin, Bollapragada Vikas, Wang Kuang-Ching. Multi-Connectivity using NR-DC for High Throughput and Ultra-reliable Low Latency Communication in 5G Networks // 2021 IEEE 4th 5G World Forum (5GWF). 2021. Pp. 36-40.

36. Petrov Vitaly, Solomitckii Dmitrii, Samuylov Andrey et al. Dynamic Multi-Connectivity Performance in Ultra-Dense Urban mmWave Deployments // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2017. Vol. 35, no. 9. Pp. 2038-2055.

37. Begishev Vyacheslav, Sopin Eduard, Moltchanov Dmitri et al. Performance Analysis of Multi-Band Microwave and Millimeter-Wave Operation in 5G NR Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2021. Vol. 20, no. 6. Pp. 3475-3490.

38. Eddy Wesley. RFC 9293: Transmission Control Protocol (TCP). 2022.— February. URL: https://www.rfc-editor.org/info/rfc9293.

39. Iyengar Jana, Thomson Martin. RFC 9000: QUIC: A UDP-Based Multiplexed and Secure Transport. 2021. —May. URL: https://www. rfc-editor.org/info/rfc9000.

40. Rhee I., Xu L., Ha S. et al. RFC 8312: CUBIC for Fast Long-Distance

Networks. 2018.— February. URL: http://tools.ietf.org/html/ rfc8312.

41. Cardwell N., Cheng Y., Gunn C. S. et al. BBR: Congestion-Based Congestion Control // ACM Queue. 2016. Vol. 14. Pp. 20-53.

42. Akyildiz I. F., Khorov E., Kiryanov A. et al. xStream: A New Platform Enabling Communication Between Applications and the 5G Network // 2018 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps). 2018. Pp. 1-6.

43. Zhang et al. D. Novel Quick Start (QS) method for optimization of TCP // Wirel. Netw. 2016. Vol. 22. Pp. 211-222.

44. Henderson T., Floyd S., Gurtov A., Nishida Y. RFC 6582: The NewReno Modification to TCP's Fast Recovery Algorithm. 2012. — April. URL: http: //www.ietf.org/rfc/rfc6582.txt.

45. Hoeiland-Joergensen T., McKenney P., Taht D. et al. RFC 8290: The Flow Queue CoDel Packet Scheduler and Active Queue Management Algorithm. 2018. — January. URL: https://tools.ietf.org/html/rfc8290.

46. Floyd S., Jacobson V. Random early detection gateways for congestion avoidance // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1993. Vol. 1, no. 4. Pp. 397-413.

47. Feng W., Shin K.G., Kandlur D.D., Saha D. The BLUE active queue management algorithms // IEEE/ACM Trans. Netw. 2002. Vol. 10, no. 4. Pp. 513-528.

48. Palmei J., Gupta S., Imputato P. et al. Design and Evaluation of COBALT Queue Discipline // 2019 IEEE International Symposium on Local and Metropolitan Area Networks (LANMAN). 2019. Pp. 1-6.

49. Border J., Kojo M., Griner J. et al. RFC 3135: Performance Enhancing Proxies Intended to Mitigate Link-Related Degradations. 2001. —June. URL: http://www.ietf.org/rfc/rfc3135.txt.

50. Polese et al. M. milliProxy: A TCP proxy architecture for 5G mmWave

cellular systems // Proc. Asilomar Conf. Signals Syst. Comput. 2017. Pp. 951-957.

51. Hayes D. A., Ros D., Alay O. On the importance of TCP splitting proxies for future 5G mmWave communications // IEEE LCN Symposium. 2019. Pp. 108-116.

52. Poorzare Reza, Auge Anna Calveras. FB-TCP: A 5G mmWave Friendly TCP for Urban Deployments // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 82812-82832.

53. Na Woongsoo, Bae Byungjun, Cho Sukhee, Kim Nayeon. DL-TCP: Deep Learning-Based Transmission Control Protocol for Disaster 5G mmWave Networks // IEEE Access. 2019. Vol. 7. Pp. 145134-145144.

54. Kim Geon-Hwan, Cho You-Ze. mmS-TCP: Scalable TCP for Improving Throughput and Fairness in 5G mmWave Networks // Sensors. 2022. Vol. 22, no. 10. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/10/3609.

55. Kanagarathinam et al. M. R. NexGen D-TCP: Next Generation Dynamic TCP Congestion Control Algorithm // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 164482-164496.

56. M. Polese M. Mezzavilla-S. Rangan M. Zorzi, M. Giordani. Improved Handover Through Dual Connectivity in 5G mmWave Mobile Networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2017. Vol. 35, no. 9.

57. Pupiales et al. C. Multi-Connectivity in Mobile Networks: Challenges and Benefits // IEEE Commun. Mag. 2021. Vol. 59, no. 11. Pp. 116-122.

58. InterDigital. Media Over Wireless: Networks for Ubiquitous Video. 2025. URL: https://www.interdigital.com/white_papers/ media-over-wireless.

59. TR 38.838: Study on XR (Extended Reality) evaluations for NR; V17.0.0. 2022. —Jan.

60. GeForce NOW Community. Smooth Moves: 90 Frames-Per-Second Virtual Reality Arrives on GeForce NOW. 2026. URL: https://blogs.nvidia.

com/blog/geforce-now-thursday-virtual-reality-update/.

61. 3GPP. LTE; 5G; Management and orchestration; Network policy management for mobile networks based on Network Function Virtualization (NFV) scenarios: Technical specification (TS) 28.311: 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2025.

62. Shorgin S., Samouylov K., Gudkova I. et al. On the benefits of 5G wireless technology for future mobile cloud computing // 2014 International Science and Technology Conference (Modern Networking Technologies) (MoNeTeC). 2014. Pp. 1-4.

63. Sukhmani Sukhmani, Sadeghi Mohammad, Erol-Kantarci Melike, El Saddik Abdulmotaleb. Edge Caching and Computing in 5G for Mobile AR/VR and Tactile Internet // IEEE MultiMedia. 2019. Vol. 26, no. 1. Pp. 21-30.

64. F. Guo H. Zhang H. Ji V. C. M. Leung X. Li, F. R. Yu. An Adaptive Wireless Virtual Reality Framework in Future Wireless Networks: A Distributed Learning Approach // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2020. Vol. 69, no. 8. Pp. 8514-8528.

65. R. S. Schmoll P. J. Braun F. H. P. Fitzek, S. Pandi. Demonstration of VR / AR offloading to Mobile Edge Cloud for low latency 5G gaming application // 2020 IE2018 15th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC). 2018. Pp. 1-3.

66. Gupta Sabyasachi, Chakareski Jacob, Popovski Petar. mmWave Networking and Edge Computing for Scalable 360 Video Multi-User Virtual Reality // IEEE Transactions on Image Processing. 2023. Vol. 32. Pp. 377-391.

67. Struye Jakob, Lemic Filip, Famaey Jeroen. CoVRage: Millimeter-Wave Beamforming for Mobile Interactive Virtual Reality // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2023. Vol. 22, no. 7. Pp. 4828-4842.

68. Huang Zhixuan, Yang Peng, Zhou Conghao et al. Joint Sensing

and Communication for mmWave VR in Metaverse: A Meta-Learning Approach // IEEE Internet of Things Journal. 2024. Vol. 11, no. 13. Pp. 24049-24060.

69. Manan Abdul, Shahid Syed Maaz, Kim SungKyung, Kwon Sungoh. Load Balancing With Traffic Splitting for QoS Enhancement in 5G HetNets // IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2024. Vol. 11, no. 6. Pp. 6272-6284.

70. Ba Xinran, Jin Libiao, Li Zengrui et al. Multiservice-Based Traffic Scheduling for 5G Access Traffic Steering, Switching and Splitting // Sensors. 2022. Vol. 22, no. 9.

71. Karamyshev A., Levitsky I., Bankov D., Khorov E. A Tutorial on Wi-Fi 8: The Journey to Ultra High Reliability // Problems of Information Transmission. 2025. Vol. 61, no. 2. Pp. 164-210.

72. Riterman A. V., Bankov D. V., Lyakhov A. I. Model of a Preemptive Channel Access Method in Multi-Station Wi-Fi Networks // Problems of Information Transmission. 2025. Vol. 61, no. 3. Pp. 257-277.

73. Sun Jiayun, Zhang Shunqing, Xu Shugong, Cao Shan. High Throughput and Low Complexity Traffic Splitting Mechanism for 5G Non-Stand Alone Dual Connectivity Transmission // IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 65162-65172.

74. Mumtaz Tariq, Muhammad Shahabuddin, Aslam Muhammad Imran, Mohammad Nazeeruddin. Dual Connectivity-Based Mobility Management and Data Split Mechanism in 4G/5G Cellular Networks // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 86495-86509.

75. Suer Marie-Theres, Thein Christoph, Tchouankem Hugues, Wolf Lars. Multi-Connectivity as an Enabler for Reliable Low Latency Communications—An Overview // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2020. Vol. 22, no. 1. Pp. 156-169.

76. Lu Xi, Sopin Eduard, Petrov Vitaly et al. Integrated Use of Licensed- and

Unlicensed-Band mmWave Radio Technology in 5G and Beyond // IEEE Access. 2019. Vol. 7. Pp. 24376-24391.

77. Lee Changsung, Song Sooeun, Cho Hyoungjun et al. Optimal Multipath TCP Offloading Over 5G NR and LTE Networks // IEEE Wireless Communications Letters. 2019. Vol. 8, no. 1. Pp. 293-296.

78. Hurtig Per, Grinnemo Karl-Johan, Brunstrom Anna et al. Low-Latency Scheduling in MPTCP // IEEE/ACM Transactions on Networking. 2019. Vol. 27, no. 1. Pp. 302-315.

79. Gumasthi Nikhil B., Baswade Anand M. Priority-Based MPTCP Scheduler for 5G and Beyond Heterogeneous Links // 2024 16th International Conference on COMmunication Systems & NETworkS (COMSNETS). 2024. Pp. 1170-1174.

80. Mahmud Imtiaz, Lubna Tabassum, Cho You-Ze. Performance Evaluation of MPTCP on Simultaneous Use of 5G and 4G Networks // Sensors. 2022. Vol. 22, no. 19. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/19/7509.

81. Jung Jaewook, Lee Changsung, Baik Jungsuk, Chung Jong-Moon. REVeno: RTT Estimation Based Multipath TCP in 5G Multi-RAT Networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2023. Vol. 22, no. 9. Pp. 5479-5491.

82. Lee Changsung, Jung Jaewook, Chung Jong-Moon. DEFT: Multipath TCP for High Speed Low Latency Communications in 5G Networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2021. Vol. 20, no. 12. Pp. 3311-3323.

83. Pindi Ntunitangua Rene, Velez Fernando J. Traffic Scheduling and Resource Allocation for Heterogeneous Services in 5G New Radio Networks: A Scoping Review // Smart Cities. 2025. Vol. 8, no. 5. URL: https://www.mdpi.com/ 2624-6511/8/5/168.

84. Mamane Asmae, Fattah Mohammed, Ghazi Mohammed El et al. Scheduling Algorithms for 5G Networks and Beyond: Classification and Survey // IEEE Access. 2022. Vol. 10. Pp. 51643-51661.

85. Tse D. Multiuser diversity in wireless networks: Smart scheduling, dumb antennas and epidemic communication // Proc. IMA Workshop Wireless Netw. 2001. Pp. 1-60.

86. Liew Soung Chang, Zhang Ying Jun. Proportional Fairness in Multi-Channel Multi-Rate Wireless Networks-Part I: The Case of Deterministic Channels with Application to AP Association Problem in Large-Scale WLAN // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2008. Vol. 7, no. 9. Pp. 3446-3456.

87. Halabian Hassan, Ashwood-Smith Peter // 2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC).

88. Smith Donald R. A New Proof of the Optimality of the Shortest Remaining Processing Time Discipline // Operations Research. 1978. Vol. 26, no. 1. Pp. 197-199.

89. Antonioli R. P. Maciel T. F., Pettersson J. Split Responsibility Scheduler for Multi-Connectivity in 5G Cellular Networks // IEEE Network. 2020. Vol. 34, no. 6. Pp. 212-219.

90. 3GPP. Coordinated multi-point operation for LTE physical layer aspects: Technical Report (TR) 36.819: 3rd Generation Partnership Project (3GPP), 2013.

91. et al. Zhang K. Dynamic Multiconnectivity Based Joint Scheduling of eMBB and uRLLC in 5G Networks // IEEE Systems Journal. 2021. Vol. 15, no. 1. Pp. 1333-1343.

92. Moltafet M. Mokari N. Sabagh M. R. Zorzi M., Joda R. Joint Access and Fronthaul Radio Resource Allocation in PD-NOMA-Based 5G Networks Enabling Dual Connectivity and CoMP // IEEE Transactions on Communications. 2018. Vol. 66, no. 12. Pp. 6463-6477.

93. Chen Suhong, Wang Xudong. PtrTasking: Pointer Network Based Task Scheduling for Multi-Connectivity Enabled MEC Services // IEEE

Transactions on Mobile Computing. 2024. Vol. 23, no. 10. Pp. 9398-9409.

94. Tatino Cristian, Pappas Nikolaos, Malanchini Ilaria et al. Learning-Based Link Scheduling in Millimeter-wave Multi-connectivity Scenarios // ICC 2020 - 2020 IEEE International Conference on Communications (ICC). 2020. Pp. 1-6.

95. Rao Jaya, Vrzic Sophie. Packet duplication for URLLC in 5G dual connectivity architecture // 2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). 2018. Pp. 1-6.

96. Nikolaev N., Shashin A., Krasilov A., Khorov E. Analysis of Hybrid Radio Resource Allocation Scheme for Video Traffic in 5G V2X Systems // Problems of Information Transmission. 2025. Vol. 61, no. 3. Pp. 245-256.

97. Chagdali Abdellatif, Elayoubi Salah Eddine, Masucci Antonia Maria, Simonian Alain. Performance of URLLC Traffic Scheduling Policies with Redundancy // 2020 32nd International Teletraffic Congress (ITC 32). 2020. Pp. 55-63.

98. Ginthor David, Suer Marie-Theres, Schungel Maximilian et al. Survival Time-aware Dynamic Multi-connectivity for Industrial Control Applications // 2021 22nd IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). Vol. 1. 2021. Pp. 1193-1199.

99. El Hassan Mariam, Eddine Elayoubi Salah, Masucci Antonia Maria. Optimal multi-connectivity strategies for delay-sensitive industrial IoT traffic // GLOBECOM 2024 - 2024 IEEE Global Communications Conference. 2024. Pp. 1785-1790.

100. Network Simulator 3. URL: https://www.nsnam.org/.

101. Chu Jerry, Dukkipati Nandita, Cheng Yuchung, Mathis Matt. RFC 6928: Increasing TCP's Initial Window. 2013. —April. URL: http://www.ietf. org/rfc/rfc6928.txt.

102. Nie Xiaohui, Zhao Youjian, Li Zhihan et al. Dynamic TCP Initial Windows

and Congestion Control Schemes Through Reinforcement Learning // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2019. Vol. 37, no. 6. Pp. 1231-1247.

103. Son et al. Kyuho. Dynamic Association for Load Balancing and Interference Avoidance in Multi-cell Networks // Proc. WiOpt. 2007. Pp. 1-10.

104. Стефанюк В.Л., Цетлин М.Л. О регулировке мощности в коллективе радиостанций // Проблемы передачи информации. 1967. Т. 3, № 4. С. 59-67.

105. Jun Sunmi, Choi Yong-seok, Chung Heesang. Considerations on Multi-Radio Multi-Connectivity in 6G System // Proc. of the ICTC. 2022. Pp. 2041-2043.

106. Sopin Eduard, Moltchanov Dmitri, Daraseliya Anastasia et al. User Association and Multi-Connectivity Strategies in Joint Terahertz and Millimeter Wave 6G Systems // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2022. Vol. 71, no. 12. Pp. 12765-12781.

107. M. Liubogoshchev E. Khorov, E. Korneev. EVeREst: Bitrate Adaptation for Cloud VR // Electronics. 2021. Vol. 10, no. 6.

Список иллюстративного материала

1.1 Иллюстрация, демонстрирующая особенности диапазонов частот: (а) схема сети 5G с низкочастотной базовой станцией и двумя миллиметровыми базовыми станциями; (б) график зависимости пропускной способности беспроводных каналов

от времени ..............................17

1.2 Схема сети 5G и стеков протоколов New Radio при использовании функции двойного подключения .........21

1.3 График зависимости окна перегрузки TCP от времени.....26

1.4 Графики зависимости: (а) доли используемых ресурсов, (б) времени передачи файла от емкости канала............28

2.1 Графики зависимости средней и 5%-го квантиля скорости передачи данных от количества пользователей, W0 = 14,48 КБ . 53

2.2 Графики зависимости средней и 5%-го квантиля скорости передачи данных от количества пользователей, W0 = 10 МБ . . 54

2.3 Графики зависимости средней и 5%-го квантиля скорости передачи данных от количества пользователей в сценарии повышенной задержки интерфейса Xn, W0 = 14,48 КБ.....55

3.1 Графики зависимости: (а) суммарной пропускной способности сети, (б) 5%-ного квантиля скорости передачи данных от количества пользователей ...................... 65

3.2 График зависимости (а) суммарной пропускной способности сети, (б) 5%-ного квантиля скорости передачи данных от задержки интерфейса Xn....................... 67

4.1 Иллюстрация примера работы предложенного алгоритма: (а) без последовательного обновления времени перенаправления пакетов, (б) с последовательным обновлением. Выше оси времени показаны первая и повторная попытка передачи пакета с номером п, ниже — пакета с номером п + 1.......76

4.2 Блок-схема предложенного алгоритма................78

4.3 Сценарий с несколькими пользователями: (а) доля удовлетворенных пользователей, (б) использование канальных ресурсов ЕШ, (в) использование канальных ресурсов ЕЯ2 ... 82

4.4 Сценарий варьирования задержки интерфейса Хп........85

4.5 Сценарий 1 со смешанным трафиком: (а) доля удовлетворенных пользователей, (б) суммарная пропускная способность эластичного трафика.................87

4.6 Сценарий 2 с множественным подключением и смешанным трафиком: (а) доля удовлетворенных пользователей, (б) суммарная пропускная способность эластичного трафика .... 89

Список таблиц

2.1 Основные параметры имитационной модели............49

3.1 Основные параметры имитационной модели............63

4.1 Основные параметры имитационной модели............80

Приложение А Акты о внедрении результатов диссертации

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки

Институт проблем передачи информации им. A.A. Харкевича

Российской академии наук

(ИППИ РАН)

УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель директора ИППИ РАН

« /2 » 2026 г.

О.И. Бедрик

АКТ

о внедрении теоретических и практических результатов диссертационной работы Суслопарова М.В. «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 5в при одновременном использовании различных диапазонов частот», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, при разработке НИР, проводимых ИППИ РАН

Теоретические и практические результаты диссертационной работы Суслопарова М.В. «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 50 при одновременном использовании различных диапазонов частот», а именно: 1) алгоритм балансировки эластичного трафика; 2) планировщик радиоресурсов для повышения качества обслуживания эластичного трафика; 3) алгоритм балансировки мультимедийного трафика реального времени - были использованы в рамках выполнения НИР по следующим проектам:

• проект «Методы кросс-уровневого сетевого взаимодействия для повышения качества обслуживания трафика приложений дополненной и виртуальной реальности» (соглашение № 21-79-10431) Российского научного фонда;

• проект по теме Государственного задания «Методы обеспечения сверхпадежной связи с малой задержкой для высокоавтоматизированных транспортных средств и беспилотных летательных аппаратов» № РР1Ми-2025-0030;

• проект по теме Государственного задания «Разработка и анализ многоканшшшх методов доступа для повышения производительности беспроводных локальных сетей нового поколения» № РРШ-2025-0035.

Руководитель отдела телекоммуникационных систем и информационных технологий, к.т.н.

УТВЕРЖДАЮ

АКТ

об использовании теоретических и практических результатов диссертационной работы Суслопарова М.В., «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 5 О при одновременном использовании различных диапазонов частот», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, в учебном процессе на базовой кафедре проблем передачи информации и анализа

данных МФТИ

В рамках дисциплин «Сотовая связь пятого поколения» и «Моделирование беспроводных сетей», которые читаются студентам магистратуры федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)» (МФТИ) на базовой кафедре проблем передачи информации и анализа данных, использованы теоретические и практические результаты диссертационной работы Суслопарова М.В. «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 50 при одновременном использовании различных диапазонов частот». Среди них: алгоритм планирования радиоресурсов для повышения качества обслуживания эластичного трафика; алгоритм балансировки трафика для выполнения строгих требований к качеству обслуживания мультимедийного трафика реального времени; обзор методов повышения качества обслуживания ТСР-трафика в сетях 50, работающих в миллиметровом диапазоне частот.

Зав. кафедрой проблем передачи информации и анализа данных

Федеральное государственное автономное УТВЕРЖДАЮ образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский

университет Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)

Проректор НИУ ВШЭ, директор^ЭМ НИУ ВШЭ

I Д.Г. Коваленко

' . ' Y

- ; '¡¡г

« /2 » 20Z6r.

х- jCT

w

АКТ

о внедрении теоретических и практических результатов диссертационной работы Суслопарова М.В. «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 5G при одновременном использовании различных диапазонов частот», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, при разработке НИР, проводимых НИУ ВШЭ

Теоретические и практические результаты диссертационной работы Суслопарова М.В. «Алгоритмы управления передачей данных в сетях 5G при одновременном использовании различных диапазонов частот», а именно алгоритм балансировки мультимедийного трафика реального времени - были использованы в рамках выполнения НИР по следующим проектам, выполняемых сотрудниками НУЛ телекоммуникационных систем МИЭМ НИУ ВШЭ:

- проект «Методы повышения качества передачи данных беспроводных локальных сетей с помощью внешних управляемых отражателей» по теме Государственного задания № НИОКТР 123042500050-8;

- проект «Алгоритмы управления передачей данных в системах низкоорбитальной спутниковой связи 5G NTN» (соглашение №25-19-00659) Российского научного фонда;

- проект «Разработка, формализация и анализ моделей реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (R1S) для сетей связи 6G» по теме Государственного задания № НИОКТР 125031803875-3.

P(D(C<OTffi(DEAШ ФВДИРАЩ1Ш

НА ИЗОБРЕТЕНИЕ

№ 2780218

СПОСОБ ОТПРАВКИ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ ДВУХ БАЗОВЫХ СТАНЦИЙ 5G NEW RADIO

Патентообладатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (RU)

Авторы: Красилов Артем Николаевич (RU), Суслопаров Максим Владимирович (RU), Хоров Евгений Михайлович (RU)

Заявка №2021138120

Приоритет изобретения 21 декабря 2021 Г. Дата государственной регистрации в Государственном реестре изобретений Российской Федерации 21 сентября 2022 Г. Срок действия исключительного права на изобретение истекает 21 декабря 2041 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Cep-^HKaT68bSÜ0V?^4i?4QfQaíJ4edbd24145d5c7 Владела i Зубов Юрий Сергеевич Действителен с 2:03.2022 по 26.05.2023

Ю.С. Зубов

жжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжжж<