Разработка методов моделирования радиоканалов в сетях 5G/6G с использованием машинного обученияDevelopment of methods for modeling radio channels in 5G/6G networks using machine learning

Диссертационное исследование посвящено разработке моделей радиоканалов для сетей пятого и шестого поколений (5G/6G) с применением методов машинного обучения. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения точности и вычислительной эффективности моделирования и анализа беспроводных каналов в при работе на высоких частотах. В работе предложен подход аппроксимации канала связи, позволяющий проводить анализ суммарной пропускной способности. Разработан метод представления данных моделирования радиоканала методом трассировки, обеспечивающий всех полученных характеристик моделирования и пригодный для последующего использования в алгоритмах машинного обучения. Предложен метод повышения производительности моделирования радиоканала методом трассировки лучей с использованием машинного обучения. Данный метод позволяет существенно сократить время моделирования при сохранении высокой точности.Также, предложен метод определения положения пользовательского устройства в ближней и дальней зонах обслуживания базовой станции в сетях 6G без использования внешней информации. Показано, что использование исключительно данных о принятой мощности сигнала позволяет определять положение пользовательского устройства с высокой точностью.