• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Выбор начальных параметров обслуживания восходящего URLLC-трафика при высокой мобильности пользователей
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
13 августа 2026 г.
Социальная интеграция: на перекрестках знаний и ценностей
Международная лаборатория исследований социальной интеграции (МЛИСИ) НИУ ВШЭ занимается изучением проблем уязвимых слоев населения и поиском методов их вовлечения в полноценную повседневную жизнь. Для поиска решений ученые лаборатории сочетают разработку передовых методов с практической работой «в поле». О деятельности лаборатории новостной службе «Вышка.Главное» рассказала ее заведующая Елена Ярская-Смирнова.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Выбор начальных параметров обслуживания восходящего URLLC-трафика при высокой мобильности пользователей

Информационные процессы. 2023. Т. 23. № 2. С. 220–230.
Шашин А. Э., Красилов А. Н., Хоров Е. М.

Сотовые сети пятого поколения предоставляют новый сервис сверхнадежной связи с низкой задержкой (англ.: Ultra-Reliable Low-Latency Communications, URLLC).  Во многих сценариях использования сервиса URLLC (например, в интеллектуальных транспортных системах) пользователи движутся с высокой скоростью и передают данные в восходящем канале. Базовая станция должна назначать пользователям параметры передачи, которые позволят выполнить строгие требования URLLC-приложений к качеству обслуживания и при этом потребляют наименьший объем канальных ресурсов. При высокой скорости движения пользователи часто меняют обслуживающую базовою станцию. Задача выбора параметров в этом случае осложняется тем, что при подключении нового пользователя у базовой станции отсутствуют измерения качества канала для рассматриваемого пользователя. В данной работе предложены различные методы выбора начальных параметров передачи при подключении пользователя к базовой станции. С помощью имитационного моделирования проведено сравнение рассматриваемых методов при различных скоростях движения пользователей. Даны рекомендации по выбору начальных параметров, обеспечивающих низкий объем потребляемых канальных ресурсов.  

Научное направление: Компьютерные науки Тех­ничес­кие науки
Язык: русский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: cellular systemsСотовые сети5G5G UplinkURLLCURLLCHigh mobilityModulation and Coding Schemeвосходящий каналсигнально-кодовая конструкциявысокая мобильность
Похожие публикации
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Localization in Medical Imaging: A Unified AI Approach for Ovaries, Follicles, and Vertebral Arteries
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Innovation in Medicine and Healthcare
CHEN Y., Howlett R. J., Tanaka S. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Two-dimensional Fourier transform as a tool for identification of coherent patterns in spiking neuronal networks
Khorunzheva K., Postnikov E., Захаров Д. Г., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 212 No. 2 P. 1–12
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Generative geospatial modelling with geometric algebra
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics and Engineering. ENGAGE 2025 (Hong Kong, July 14, 2025), Lecture Notes in Computer Science
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Reconstruction of EEG signals using next-generation reservoir computing
Ратников Ф. Д., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–10
Добавлено: 12 августа 2026 г.
CAD2TechSpec: a framework for automating design processes within computer-aided design systems
Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Parametric study of hand dorsal vein biometric recognition vulnerability to spoofing attacks
Мизинов П. В., Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 2023 No. 20 P. 383–396
Системы биометрического распознавания вен уязвимы для атак типа «биометрическое предъявление». Традиционно исследователи использовали изображение сосудистого русла пользователя, полученное в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК), для создания инструмента атаки на биометрическое предъявление (ИАБП). В данной статье исследуется возможность использования свободного программного обеспечения для сбора данных о венозном рисунке кисти без использования БИК при нормальном освещении и создания ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Современные тенденции и инновации в науке и производстве. Материалы XV международной научно-практической конференции
Междуреченск: Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, 2026.
В сборнике представлены материалы докладов по направлениям Международной научно-практической конференции «Современные тенденции и инновации в науке и производстве»: 1. Технологии и инновации в горной промышленности; 2. Экономика, управление, финансы; 3. Информационные системы и технологии; 4. Юный исследователь. Целью этой конференции является обмен передовым опытом, повышения квалификации их участников и, вместе с тем, это способ установления и укрепления научного сотрудничества среди ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Трубочкина, Н. К. Основы технологии производства и машинное обучение : учебник для вузов / Н. К. Трубочкина. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 383 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-22010-0.
Трубочкина Н. К., М.: Издательство «Юрайт», 2026.
Учебник  посвящен формированию у студентов целостного представления о современных производственных процессах и методах их анализа и управления на основе технологий машинного обучения. В условиях четвертой промышленной революции, когда традиционные инженерные дисциплины неразрывно переплетаются с интеллектуальными методами обработки данных, возникает потребность в специалистах, способных интегрировать знания из обеих областей. Настоящий учебник призван удовлетворить эту потребность, предлагая ...
Добавлено: 8 августа 2026 г.
WWW '23 Companion: Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2023
Фирсанова В. И., ACM, 2026.
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Joint Proceedings of the ESWC 2025 Workshops and Tutorials co-located with 22nd Extended Semantic Web Conference (ESWC 2025), Portorož, Slovenia, June 1-2, 2025.
Фирсанова В. И., Хлусова Я. К., CEUR Workshop Proceedings, 2025.
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Mathematical methods of reinforcement learning
Беломестный Д. В., Гасников А. В., Гладин Е. Л. и др., Russian Mathematical Surveys 2026 Vol. 81 No. 4(490) P. 3–90
Добавлено: 3 августа 2026 г.
Анализ корпусов текстов на естественных языках. Математические методы. Учебное пособие
Чеповский А. М., М.: Мастерская Печати Идей, 2026.
В учебном пособии представлены методы и алгоритмы автоматического анализа корпусов текстов на естественных языках. Предназначено для изучающих методов обработки текстов на естественных языках и создания обучающих массивов текстов.  Для студентов, аспирантов и научных работников, изучающих методы компьютерной лингвистики и обработку текстов. ...
Добавлено: 1 августа 2026 г.
Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs
Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Approximation of the Effective Capacity for Multi-Server URLLC Systems With Batch Arrivals
Anton Karamyshev, Artem Krasilov, Evgeny Khorov, IEEE Transactions on Network Science and Engineering 2026 P. 1–18
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
КОМПЕНСАЦИЯ ВЛИЯНИЯ КАПЕЛЬ ДОЖДЯ НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ БЕСПРОВОДНОЙ СИСТЕМЫ С РЕКОНФИГУРИРУЕМОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ
Тярин А. С., Тронин С. С., Куреев А. А. и др., Проблемы передачи информации 2025 Т. 61 № 2 С. 83–95
Реконфигурируемая интеллектуальная поверхность (РИП) представляет собой одну из перспективных технологий для повышения пропускной способности и расширения покрытия существующих и будущих беспроводных сетей. Предполагается, что РИП будет активно применяться в сценариях вне помещений, где она будет подвержена влиянию погодных условий, таких как дождь. Дождь, в свою очередь, повлияет на амплитудно- и фазо-частотные характеристики элементарных ячеек (ЭЯ), ...
Добавлено: 2 декабря 2025 г.
Оценка эффективности мер по снижению киберрисков в сетях 5G: практический подход к обеспечению безопасности цифровых экосистем
Смирнов И. А., В кн.: Сборник научных трудов по материалам XX Международной научно-практической конференции «УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ОБЩЕСТВА: НОВЫЕ НАУЧНЫЕ ПОДХОДЫ И ИССЛЕДОВАНИЯ» (шифр – МУРО) от 08.07.2025.: М.: [б.и.], 2025. С. 105–113.
Исследование посвящено оценке эффективности мер по снижению киберрисков в сетях 5G. Рассмотрены ключевые уязвимости и угрозы, возникающие вследствие развития технологий искусственного интеллекта, анализа больших данных, Интернета вещей и робототехники. Проанализирована архитектура сетей 5G, выявлены основные угрозы кибербезопасности и разработаны рекомендации по их устранению. Проведен расчет показателей риска с использованием методологии CASE, демонстрирующий снижение вероятности реализации ...
Добавлено: 7 сентября 2025 г.
Risk Assessment and Mitigation of Information Security Threats in 5G Networks
Ivan A. Smirnov, Кучерявый Е. А., Elektrotehniski Vestnik/Electrotechnical Review 2025 Vol. 92 No. 3 P. 104–114
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору