Большая делегация из РУДН приняла участие в международной научной конференции в Санкт-Петербурге в конце лета

01.10.2019
NEW2AN 2019 – 19-я Международная конференция по проводным / беспроводным сетям и системам следующего поколения, 26.08-29.08.2019

г. Санкт-Петербург

Список участников:

  • Самуйлов Константин Евгеньевич, заведующий кафедрой прикладной информатики и теории вероятностей РУДН
  • Гайдамака Юлия Васильевна, профессор кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН
  • Вихрова Ольга Геннадиевна, старший преподаватель кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН
  • Мутханна Аммар, Младший научный сотрудник научного центра моделирования высокотехнологичных систем и инфокоммуникаций РУДН
  • Пирмагомедов Рустам Ярахмедович, младший научный сотрудник научного центра моделирования высокотехнологичных систем и инфокоммуникаций РУДН
  • Пяттаев Александр Владиславович, младший научный сотрудник научного центра моделирования беспроводных сетей 5G РУДН
  • Галинина Ольга Сергеевна, младший научный сотрудник научного центра моделирования беспроводных сетей 5G РУДН
    А также студенты и аспиранты факультета физико-математических и естественных

Приглашающая сторона: Технологический университет Тапере (Финляндия, г. Тампере)

География участников:

Россия, Австралия, Бразилия, Великобритания, Германия, Иордания, Китай, Кувейт, Латвия, Польша, Словения, США, Финляндия, Швеция.Направления исследования: Аналитическое моделирование и методы, Мобильная сеть
Учеными РУДН сделаны следующие значимые научные исследования:

  • Выявление и интеграция новых алгоритмов, подходов, архитектур, методов и механизмов для обеспечения надлежащей и эффективной работы беспроводной сети следующего поколения на базе IP.
  • Рассчет производительности VANET с точки зрения скорости потери пакетов и пропускной способности с использованием надежных нейросетей, основанных на функции M-Estimators вместо традиционной функции MSE.
  • Определена оценка производительности VANET на основе обучения нейронных сетей. (Robust Estimation of VANET Performance-based Robust Neural Networks Learning).
  • Построен алгоритм доставки данных для приложения IoT, чувствительного к времени ожидания. (Data delivery algorithm for latency sensitive IoT application).
  • Предложена новая схема, на основе AI для обнаружения и распознавания трафика в сетях 5G. (Novel AI-based scheme for traffic detection and recognition in 5G based networks).
  • Представлен подход, который позволяет решить большинство проблем идентификации потока трафика на уровне плоскости данных.

Работы участников конференции из РУДН будут опубликованы в Springer LNCS, индексируемом в Scopus (Q2)