ХАРАКТЕРИСТИКА СПРОМОЖНОСТІ ІСНУЮЧИХ РІШЕНЬ УПРАВЛІННЯ РАДІОЗВ’ЯЗНІСТЮ БЕЗДРОТОВИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖ ТАКТИЧНОЇ ЛАНКИ УПРАВЛІННЯ

Анотація

У статті представлено комплексний огляд сучасних підходів і рішень щодо управління радіозв’язністю
у бездротових сенсорних мережах тактичної ланки управління, що функціонують в умовах бойових дій.
Проведено систематизацію результатів наукових досліджень українських і зарубіжних учених, проаналізовано
стан і перспективи розвитку методів забезпечення надійного зв’язку в умовах високої мобільності, впливу
завад, змінної топології та обмежених ресурсів. Обґрунтовано актуальність розгляду цієї тематики
у контексті положень Стратегічного оборонного бюлетеня України та стандартів НАТО, які вимагають
впровадження сучасних технологічних рішень у системи військового управління.
Наведено класифікацію сенсорних мереж, архітектуру бездротових сенсорних мереж тактичної ланки
управління, а також детально описано основні вимоги до мереж у тактичному середовищі. Розглянуто
сучасні технології управління зв’язком, серед яких особливо виділено когнітивне радіо, MANET, гетерогенні
мережі, мобільні агентні системи, самоорганізовані мережі та рішення з використанням штучного
інтелекту.
У статті також проаналізовано низку прикладних систем (наприклад, ITN, Bittium Tactical Wireless IP,
Thales + Persistent MANET), що використовуються у Збройних Силах провідних країн світу. Розкрито переваги
та обмеження кожного з підходів і рішень, з урахуванням їх стійкості до радіоелектронної боротьби,
складності впровадження, вартості, енерговитрат та ефективності функціонування в умовах бойових дій.
Узагальнення результатів дозволило визначити найбільш ефективні напрями розвитку систем
управління радіозв’язністю бездротових сенсорних мереж тактичної ланки управління. Зокрема, зроблено
висновок про перспективність використання інтегрованих гібридних рішень, що поєднують інтелектуальні
алгоритми, адаптивну маршрутизацію та гнучкі радіотехнології. Запропоновано напрями подальших
досліджень, пов’язані з розробкою математичної моделі, яка враховує стохастичний характер середовища
функціонування, а також вдосконаленням алгоритмів адаптивного управління з використанням методів
машинного навчання.