Сведения о выполненных работах и полученных результатах научного исследования

Цель научного исследования состоит в создании научных основ для опережающего внедрения сетей связи шестого поколения 6G с рациональным использованием технологий искусственного интеллекта в основных сетевых технологиях, на которых можно эффективно реализовать 6G. При этом на первом этапе выполнения работ были решены следующие задачи проекта:

1. Разработка методов построения фрактальных сетей связи в условиях трехмерного пространства и сверхвысокой плотности до 100 устройств на 1 кубический метр и методик планирования таких сетей в условиях неоднородного пространства окружения.
2. Разработка оптимальных методов маршрутизации в условиях ограничений, обусловленных сверхплотностью сети в трехмерном пространстве, влияния нагрузи соседних узлов на качество обслуживания в конкретно выбранном маршруте и обеспечения устойчивости сети связи при воздействиях на сеть, приводящих к выходу из строя узлов и/или фрагментов сети.
3. Разработка методов размещения маршрутизаторов сети в условиях трехмерного сверхплотного пространства и насыщенного биомассами пространства, мешающего прохождению терагерцовых сигналов, в том числе в условиях толпы людей на стадионе, улице и т.п.
4. Разработка модельной сети для исследований и обучения технологиям и услугам, предоставляемым сетями 6G. Создание лаборатории по сетям и услугам 6G на базе модельной сети, задела СПбГУТ в формировании модельной сети для исследований и обучения в области услуг телеприсутствия (первая очередь модельной сети).

Кроме того, были решены задачи по организации международной конференции, выполнению показателей по публикациям в ведущих зарубежных журналах, участию ведущего ученого и членов научного коллектива в научных мероприятиях (конференциях, семинарах, круглых столах и т.п.), оснащению лаборатории оборудованием, приобретению оборудования, материалов и комплектующих для оборудования для проведения научного исследования, организации инфраструктуры для обеспечения функционирования первой очереди модельной сети нового поколения.

По пункту 1.1 плана работ научного исследования (Задача проекта 2 плана работ научного исследования в Приложении №1) «Разработка методов построения фрактальных сетей связи в условиях трехмерного пространства и сверхвысокой плотности до 100 устройств на 1м3 и методик планирования таких сетей в условиях неоднородного пространства окружения» получены следующие новые научные и научно-технические результаты:

1. Предложено новое научное направление в исследованиях по сетям связи – многослойные трехмерные сверхплотные гетерогенные сети (МТСГС), в полной мере отвечающее новой концепции создания интегрированных сетей SAGSIN (Space, Air, Ground, Sea Integrated Networks), рассматриваемой в настоящее время как основной при создании сетей связи шестого поколения 6G, и отличающееся от известных представлений о сетях связи тем, что в МТСГС по крайней мере один из уровней представляет собой трехмерную сверхплотную сеть.
2. Разработан метод построения фрактальных сетей связи в условиях трехмерного пространства и сверхвысокой плотности до 100 устройств на 1м3, основанные на использовании для планирования сверхплотных сетей связи самоподобных характеристик неоднородного пространства окружения сети. При этом для описания неоднородного пространства окружения используются различные фрактальные фигуры, а в качестве численной характеристики пространства окружения используется фрактальная размерность. В отличии от базового метода построения фрактальных сетей для плоскости, предложенного ранее в работах членов научного коллектива, в котором было введено понятие минимального расстояния, отделяющего сеть от препятствий в виде стен и т.п., в разработанном методе для трехмерного неоднородного пространства окружения сети дополнительно введено вертикальное минимальное расстояние между сетью и плоскостью, на которой могут располагаться маршрутизаторы и/или базовые станции.
3. Разработанные методы планирования сверхплотных сетей с использованием самоподобных свойств пространства окружения реализуют принципиально новый подход к планированию сетей связи и отличаются от известных методов копирования свойств окружения целевой сети, т.е. составления плана и его переноса некоторым способом в среду модели, которая реализуется многими системами имитационного моделирования сетей беспроводной связи, тем, что не требуется проведения множества имитационных экспериментов, анализа и обобщения их результатов. Частные решения известных методов планирования сети дают весомый эффект при существенной «индивидуальности» условий, «нестабильности» структур, которая имеет место при относительно малом числе сетевых элементов. В сетях же сверхвысокой плотности, число сетевых элементов велико настолько, что образуемые сетевые структуры могут быть достаточно «стабильны», что позволяет делать обобщения и устанавливать их связь со структурой окружения. При этом большинство объектов окружения, в котором создается сеть, т.е. природных и архитектурных объектов обладают свойствами фрактальных фигур (ФФ).
4. В отличие от известных результатов разработаны обобщенная модель сверхплотной сети на основе ее представления трехмерным точечным процессом в трехмерном пространстве и метод оценки фрактальной размерности трехмерной сверхплотной сети на основе оценки связности сети путем поиска кратчайших путей, которые можно проложить между вершинами графа сети, что не требует множества итераций, как в известном методе «Выращивания кластера». Кроме того, метод достаточно прост в реализации и может быть использован в задачах исследования и планирования сверхплотных сетей связи.
5. В ходе работ по выполнению научного исследования в области трехмерных сверхплотных сетей получены следующие новые научно-технические результаты:
   • разработана «Методика выбора фрактальной фигуры для планирования и проектирования сети высокой плотности для Интернета вещей», согласованная ведущей проектной организации страны в области проектирования сетей и систем связи ПАО «ГИПРОСВЯЗЬ». Методика приведена в подвтерждающих документах к отчету.
   • подготовлены вклады в Сектор стандартизации телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) по открытию нового направления работ и проект рекомендации ITU-T Q.UHD-T «The testing of 3D ultra high density IoT networks» (SG11-TD36/WP3). Оба вклада были приняты на заседании Исследовательской комиссии 11 МСЭ-Т в декабре 2022 г. Параллельно с этим процессом в комитет ТК194 «Кибер-физические системы» Росстандарта представлен проект ГОСТ Р «Информационные технологии. ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ. Трехмерные сверхплотные сети Интернета Вещей. Методы испытаний». Проект рекомендации и проект ГОСТ Р представлены в подвтерждающих документах к отчету.
6. Теория построения трехмерных сверхплотных сетей построена на опубликованных ранее работах членов научного коллектива и включает в себя представление структуры сети в виде кубической решетки и описание связности в такой сети с использованием теории перколяции. Как показали исследования в рамках первого этапа работ по Соглашению, теория перколяции может быть хорошо использована для моделирования сети связи в многоэтажном строении или подобных трехмерных структурах при исследованиях трехмерных сверхплотных сетей.

Теория построения сетей связи с ультра малыми задержками в настоящее время базируется, в основном, на базе использования граничных и туманных вычислений, а также микросервисной архитектуры. В этом направлении члены научного коллектива уже внесли весомый вклад в развитие теории построения сетей связи с ультра малыми задержками работами в области многоуровневых облачных архитектур с использованием мини и микро облаков на уровне базовых станций сети, миграции трафика в микросервисной архитектуре, выгрузки трафика для различных услуг. Эти достижения были получены для сетей связи пятого поколения, но могут быть использованы и как составные части теории построения сетей связи с ультра малыми задержками при круговых задержках менее 1мс на базе технологий 6G.

В рамках работ по первому этапу Соглашения в части развития теории построения трехмерных сверхплотных сетей и сетей связи с ультра малыми задержками при круговых задержках менее 1мс на базе технологий 6G, основное внимание было уделено возможностям широкого использования в сетях 6G технологий искусственного интеллекта.

7.         Для выявления аномальных вторжений в сверхплотные сети был разработан метод выявления этих вторжений, отличающийся от известных тем, что поставленная цель достигается использованием глубокого обучения на основе комбинации сверточных нейронных сетей CNN и метода глубокого обучения LSTM. Это позволяет улучшить точность результатов с 92,8% для известного метода линейной регрессии до 96,1% для предложенной комбинации.

Также с целью выявления вторжений в сверхплотные сети был разработан метод выявления этих вторжений, отличающийся от известных использованием мета эвристического алгоритма миксомицетов или слизевых грибов, более кратко – алгоритма Слизевика, что позволяет сократить число признаков в наборе данных с 41 до 5, сохраняя при этом при использовании на следующем шаге метода “дерева решений” высокую точность результатов 99,33%, что существенно лучше, чем для известных алгоритмов при большем числе признаков.

8.         В части развития теории построения сетей связи с ультра малыми задержками при круговых задержках менее 1мс на базе технологий 6G были разработаны метод прогнозирования трафика на основе глубокого обучения для реализации взаимодействия V2X с ультра малыми задержками для беспилотных автомобилей и метод для обнаружения пешеходов также на основе глубокого обучения при использовании сетей связи с ультра малыми задержками на базе беспилотных автомобилей.

Разработан метод прогнозирования трафика для взаимодействия V2X в сетях связи с ультра малыми задержками, отличающийся тем, что для прогнозирования используется алгоритм глубокого обучения LSTM что позволяет при прогнозировании временных рядов брать в расчет большое количество прошлых значений, что в свою очередь предоставляет возможность делать более точные предсказания и более эффективно принимать решения. В соответствии с результатами моделирования, наивысшая точность прогнозирования может быть достигнута при четырех передаваемых пакетах в секунду, а вариант с 14 пакетами в секунду имеет самую низкую точность предсказания. Вариант с 12 пакетами в секунду имеет быстрое время обработки, а с 14 пакетами в секунду — самое большое.

Метод на основе глубокого обучения для обнаружения пешеходов при использовании сетей связи с ультра малыми задержками на базе беспилотных автомобилей отличается от известных тем, что различные типы датчиков и модели глубокого обучения используются для разных условий наблюдения, а также при выборе модели обучения учитывается не только точность распознавания, но и время работы модели, что особенно важно в сетях с ультра малыми задержками. Было установлено, что различные алгоритмы машинного обучения показывают различную эффективность на различных наборах данных для обучения, характеризующих широкий спектр условий наблюдения — при разной освещенности, с наличием или отсутствием препятствий между пешеходом и транспортным средством, а также при использовании камер и других датчиков с невысоким разрешением. В процессе анализа возможностей различных алгоритмов был выработан подход, при котором в системе используется не единый алгоритм, а несколько на выбор в зависимости от условий наблюдения. При этом выбор конкретного алгоритма осуществляется не только по стандартным метрикам машинного обучения, например, достоверности или точности, но и по длительности выполнения вычислений, что важно для сетей с ультра малыми задержками.

По пункту 1.2 плана работ научного исследования (задача проекта 3 плана работ научного исследования в Приложении №1) «Разработка оптимальных методов маршрутизации в условиях ограничений, обусловленных сверхплотностью сети в трехмерном пространстве, влияния нагрузки соседних узлов на качество обслуживания в конкретно выбранном маршруте и обеспечения устойчивости сети связи при воздействиях на сеть, приводящих к выходу из строя узлов и/или фрагментов сети» получены следующие новые научные и научно-технические результаты:

9.         Оптимальные методы маршрутизации по критерию минимальной длины маршрута не всегда могут оказаться наилучшими в сверхплотных сетях как на плоскости, так и в трехмерном пространстве. Действительно, влияние нагрузки соседних узлов при осуществлении взаимодействия устройство-устройство D2D (Device-to-Device) на качество обслуживания столь велико, что может быть не обеспечен требуемый уровень качества обслуживания при кратчайшем маршруте. Поэтому, при проведении исследований был предложен иной, чем длина маршрута критерий, а именно: выбор маршрута для трехмерных сверхплотных сетей на основе выполнения требований по качеству обслуживания. Апробированный ранее участниками гранта для плоскости, этот метод оказался наилучшим и для трехмерных сверхплотных сетей, что подтверждено в работе на основе имитационного моделирования.

10.       Одним из основных отличий сетей связи шестого поколения является то, что в этих сетях планируется использование характеристик позиционирования как одного из важнейших параметров сети наряду со скоростью, плотностью и задержками. Поскольку в силу динамической природы БПЛА маршрутизация на основе топологии оказывается малоэффективной вследствие того, что БПЛА быстро меняют свое положение, был разработан гибридный протокол маршрутизации, отличающийся от известных тем, что маршрутизация осуществляется на основе отслеживания местоположения для трехмерной сети на базе БПЛА (PMHRP - Position Monitoring based Hybrid Routing Protocol for 3D UAV-based Networks).

11.       В отличие от известных результатов получен аналитически и верифицирован средствами имитационного моделирования интегральный показатель вероятности отказа для системы двухшаговой ретрансляции между слоями трехмерной многослойной сверхплотной гетерогенной сети, учитывающий различные характеристики замираний для различных диапазонов волн. Установленная вероятность отказа является основополагающей функциональной зависимостью, связывающей особенности технологий радиосвязи на физическом уровне с надежностью функционирования технологий передачи и распределения данных на канальном и сетевом уровнях соответственно через обобщенный параметр отношения сигнал/шум. Полученные результаты вероятности отказа относятся к наиболее часто встречающимся на практике условиям работы сетевых устройств многослойных сетей и, таким образом, могут использоваться для оценки применимости новых моделей и методов маршрутизации с использованием ретрансляторов в сетях пятого и последующих поколений.

12.       Разработан протокол ретрансляции с сетевым кодированием, отличающийся тем, что его применение обеспечивает снижение задержки доставки данных на четверть на отдельных участках сети в зависимости от условий передачи по сравнению с традиционным способом передачи.

Разработанный в рамках исследования протокол ретранслятора с сетевым кодированием NCRP (Network Coding Relay Protocol) явился основой для подготовки вкладов в Сектор стандартизации телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) по открытию нового направления работ и проект рекомендации ITU-T Q.NCRP «Network coding protocol for network repeaters» (SG11-TD78/WP1). Оба вклада были приняты на заседании Исследовательской комиссии 11 МСЭ-Т в декабре 2022 г. Параллельно с этим процессом в комитет ТК194 «Кибер-физические системы» Росстандарта представлен проект ГОСТ Р «Информационные технологии. ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ. Сети связи пятого и последующих поколений. Протокол ретрансляции с сетевым кодированием». Проект рекомендации и проект ГОСТ Р представлены в подвтерждающих документах к отчету.

13.       Одной из важнейших задач при обеспечении устойчивости сетей связи является определение критически важных узлов сети, под которыми понимается большая важность этих узлов в обеспечении устойчивого функционирования сети, чем других узлов этой же сети. Например, для кластерных сетей такими узлами могут быть признаны головные узлы кластеров, которыми, как известно, в различные моменты времени могут быть различные узлы сети.

При проведении исследований разработан новый метод выявления критически важных узлов в сети, который является модифицированном методом динамически взвешенных сумм GRA-WSM (Grey Relational Analysis – Weighted Sum Method), основанном на эпидемических моделях и Сером реляционном анализе. На заключительном этапе выполнения исследования предложенный метод был адаптирован к моделям сверхплотных трехмерных сетей.

По пункту 1.3 плана работ научного исследования (задача проекта 4 плана работ научного исследования в Приложении №1) «Разработка методов размещения маршрутизаторов сети в условиях трехмерного сверхплотного пространства и насыщенного биомассами пространства, мешающего прохождению терагерцовых сигналов, в том числе в условиях толпы людей на стадионе, улице и т.п.» получены следующие новые научные и научно-технические результаты:

14.       Первый метод размещения маршрутизаторов разработан для сверхплотных сетей в трехмерном пространстве, расположенных в закрытом пространстве. Как правило, при таком размещении сети используется взаимодействие D2D. Предложенный метод с учетом случайного характера затухания в терагерцовом диапазоне как из-за изменения плотности биомасс (людей), так и из-за их перемещения в этом пространстве предполагает установку дополнительных маршрутизаторов, что эквивалентно сокращению расстояния между маршрутизатором и устройствами. Кроме того, для таких условий предложено кластеризовать сеть по помещениям, а взаимодействие между кластерами (помещениями) обеспечивать на основе волоконно-оптических линий. В качестве метода кластеризации для решения подобных задач в работе предложено использовать алгоритм FOREL.

15.       Разработан метод итеративного перебора всевозможных мест размещения стационарных базовых станций, маршрутизаторов и подвижных пользовательских устройств, отличающийся от известных тем, что производится итеративный перебор возможных мест размещения с заданным шагом в пространстве для минимизации геометрического фактора снижения точности позиционирования в выбранной области обслуживания сегмента многослойной сети. Для апробации предложенного метода разработано алгоритмическое, методическое и программное обеспечение, реализующее итеративный перебор возможных мест размещения стационарных базовых станций и маршрутизаторов, а также подвижных пользовательских устройств с заданным шагом в насыщенном биомассами пространстве. Для учета и компенсации влияния биомасс на организацию радиолиний прямой видимости при поиске мест размещения раработанный метод позволяет исключать области пространства, в которых ожидается мешающее воздействие для прохождения сигналов терагерцового диапазона.

16.       Апробация предложенного метода итеративного перебора выполнена средствами имитационного моделирования для сценария размещения базовых станций, маршрутизаторов и пользовательских устройств на стадионе «Газпром Арена» при отсутствии мешающего воздействия для прохождения сигналов терагерцового диапазона. Доказана достижимость геометрического фактора снижения точности позиционирования на плоскости, по высоте и в пространстве менее 0,75 всего шестью базовыми станциями в рассмотренном сегменте многослойной трехмерной сверхплотной гетерогенной сети.

По пункту 1.4 плана работ научного исследования (задача проекта 5 плана работ научного исследования в Приложении №1) «Создание первой очереди модельной сети для исследований и обучения технологиям и услугам, предоставляемым сетями 6G» получены следующие новые научные и научно-технические результаты:

17.       В рамках работ по Соглашению создана первая очередь модельной сети для исследований и обучения технологиям и услугам, предоставляемым сетями 6G, на базе задела СПбГУТ в формировании модельной сети для исследований и обучения в области услуг телеприсутствия. В первой очереди реализована модельная сеть многослойной трехмерной сверхплотной гетерогенной сети, что является уникальным достижением в области создания научного инструментария для сетей связи шестого поколения. Кроме того, в ядре модельной сети достигнута скорость передачи данных в 4Тб/с. На первой очереди модельной сети реализованы также сегменты сети, позволяющие исследовать и обучать бакалавров, магистров и аспирантов взаимодействию сети и роботов-аватаров, роботов-манипуляторов, голографических вентиляторов, очков дополненной реальности, комбинированных очков дополненной реальности и голографических изображений и т.п.

По пункту 1.5 плана работ научного исследования «1.5. Организация конференции International conference on Advanced Computing & Next-Generation Communication (CYBERCPS 2022), 13-14 октября 2022 года, https://icacnc.org/ проведена анонсированная конференция. Материалы международной конференции CYBERCPS 2022, программа конференции, сборник докладов представлены в подтверждающих документах к отчету.

По пункту 1.6 плана работ научного исследования «Публикация статей в научных изданиях, индексируемых в базе данных Web of Science Core Collection по направлению научного исследования» опубликовано 7 статей в научных изданиях Web of Science Core Collection, в том числе входящих в первый квартиль (Q1) по импакт-фактору соответствующего JCR базы данных.

Копии статей, опубликованных в научных изданиях, индексируемых в базе данных Web of Science Core Collection по направлению научного исследования приведены подтверждающих документах к отчету.

По пункту 1.7 плана работ научного исследования «Участие ведущего ученого и членов научного коллектива в научных мероприятиях (конференциях, семинарах, круглых столах и т.п.), в том числе организуемых Минобрнауки России, в том числе с докладами о проводимом научном исследовании и полученных результатах, деятельности лаборатории» в отчете приведены Программа мероприятий, конференций, копии тезисов докладов.

По пункту 1.8 плана работ научного исследования «Оснащение лаборатории оборудованием» в отчете приведен перечень оборудования для проведения научного исследования.

По пункту 1.9 плана работ научного исследования «Приобретение оборудования, материалов и комплектующих для оборудования для проведения научного исследования», выполняемого за счет средств Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича" в отчете приведен перечень оборудования, материалов и комплектующих для оборудования для проведения научного исследования.

По пункту 1.10 плана работ научного исследования «Организация инфраструктуры для обеспечения функционирования первой очереди модельной сети нового поколения», выполняемого за счет средств Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича» в отчете приведены сведения о первой очереди модельной сети с возможностью испытания трехмерных сверхплотных и сетей связи с ультра малыми задержками при круговых задержках менее 1мс на базе технологий 6G, описанной в Главе 4.

Основные выводы по результатам проведенных научных исследований и выполненных работ в отчетном периоде состоят в следующем:

1.         Все показатели по проведенным работам по научному исследованию полностью выполнены.

2.         Получен ряд важных новых научных результатов, в том числе:

- открыто новое направление научных исследований в области сетей связи – многослойные трехмерные сверхплотные гетерогенные сети,

 - Разработаны методы планирования сверхплотных сетей с использованием самоподобных свойств пространства окружения реализуют принципиально новый подход к планированию сетей связи и отличаются от известных методов копирования свойств окружения целевой сети, т.е. составления плана и его переноса некоторым способом в среду модели, которая реализуется многими системами имитационного моделирования сетей беспроводной связи, тем, что не требуется проведения множества имитационных экспериментов, анализа и обобщения их результатов. Частные решения известных методов планирования сети дают весомый эффект при существенной «индивидуальности» условий, «нестабильности» структур, которая имеет место при относительно малом числе сетевых элементов. В сетях же сверхвысокой плотности, число сетевых элементов велико настолько, что образуемые сетевые структуры могут быть достаточно «стабильны», что позволяет делать обобщения и устанавливать их связь со структурой окружения. При этом большинство объектов окружения, в котором создается сеть, т.е. природных и архитектурных объектов обладают свойствами фрактальных фигур (ФФ),

- Для трехмерных сверхплотных сетей и сетей связи с ультра малыми задержками при круговых задержках менее 1мс разработан ряд методов на основе использования в сетях 6G технологий искусственного интеллекта, включая метод на основе глубокого обучения для обнаружения пешеходов при использовании сетей связи с ультра малыми задержками на базе беспилотных автомобилей, метод прогнозирования трафика для взаимодействия V2X в сетях связи с ультра малыми задержками, отличающийся тем, что для прогнозирования используется алгоритм глубокого обучения LSTM, метод выявления вторжений в сверхплотные сети, отличающийся от известных использованием мета эвристического алгоритма миксомицетов или слизевых грибов, более кратко – алгоритма Слизевика, метод выявления вторжений в сверхплотные сети, отличающийся от известных тем, что поставленная цель достигается использованием глубокого обучения на основе комбинации сверточных нейронных сетей CNN и метода глубокого обучения LSTM,

- При проведении исследований в области маршрутизации был предложен иной, чем длина маршрута критерий, а именно: выбор маршрута для трехмерных сверхплотных сетей на основе выполнения требований по качеству обслуживания, что обусловлено необходимостью учета влияния функционирующих под нагрузкой узлов в сверхплотной сети. Апробированный ранее участниками гранта для плоскости, этот адаптивный метод маршрутизации оказался наилучшим и для трехмерных сверхплотных сетей, что подтверждено в работе на основе имитационного моделирования. Кроме того, были разработаны два протокола маршрутизации. Поскольку в силу динамической природы БПЛА маршрутизация на основе топологии оказывается малоэффективной вследствие того, что БПЛА быстро меняют свое положение, был разработан гибридный протокол маршрутизации, отличающийся от известных тем, что маршрутизация осуществляется на основе отслеживания местоположения для трехмерной сети на базе БПЛА. Разработан также протокол ретрансляции с сетевым кодированием, отличающийся тем, что его применение обеспечивает снижение задержки доставки данных на четверть на отдельных участках сети в зависимости от условий передачи по сравнению с традиционным способом передачи.

- В отличие от известных результатов получен аналитически и верифицирован средствами имитационного моделирования интегральный показатель вероятности отказа для системы двухшаговой ретрансляции между слоями трехмерной многослойной сверхплотной гетерогенной сети, учитывающий различные характеристики замираний для различных диапазонов волн.

- Разработан новый метод выявления критически важных узлов в сети, который является модифицированном методом динамически взвешенных сумм GRA-WSM (Grey Relational Analysis – Weighted Sum Method), основанном на эпидемических моделях и Сером реляционном анализе, который адаптирован к моделям сверхплотных трехмерных сетей.

- Разработаны методы размещения маршрутизаторов сети в условиях трехмерного сверхплотного пространства и насыщенного биомассами пространства, мешающего прохождению терагерцовых сигналов, для закрытого и открытого пространств. Апробация метода для открытого пространства осуществлена для условий стадиона «Газпром Арена».

3. Получен ряд важных новых научно-технических результатов результатов, в том числе:

- разработана «Методика выбора фрактальной фигуры для планирования и проектирования сети высокой плотности для Интернета вещей», согласованная ведущей проектной организации страны в области проектирования сетей и систем связи ПАО «ГИПРОСВЯЗЬ». Методика приведена в подтверждающих документах к отчету.

- подготовлены вклады в Сектор стандартизации телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) по открытию нового направления работ и проект рекомендации ITU-T Q.UHD-T «The testing of 3D ultra high density IoT networks» (SG11-TD36/WP3). Оба вклада были приняты на заседании Исследовательской комиссии 11 МСЭ-Т в декабре 2022 г.,

- Разработанный в рамках исследования протокол ретранслятора с сетевым кодированием NCRP (Network Coding Relay Protocol) явился основой для подготовки вкладов в Сектор стандартизации телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т) по открытию нового направления работ и проекта рекомендации ITU-T Q.NCRP «Network coding protocol for network repeaters» (SG11-TD78/WP1). Оба вклада были приняты на заседании Исследовательской комиссии 11 МСЭ-Т в декабре 2022 г.