Рассмотрены возможности применения вейвлет-анализа для построения прогнозирующих моделей

Идентификационные модели находят широкое применение в современных системах управления, системах поддержки принятия решений, играют основополагающую роль в любой деятельности, связанной с процессом обработки сигналов. Методы, основанные на вейвлет-анализе, характеризуются уникальной способностью детализированного частотного анализа во времени, выбирать «частотно-временные окна». В работе представлены разработанные авторами методы идентификации нелинейных нестационарных систем с использованием кратно-масштабного вейвлет-преобразования.

Рассматривается динамическая пороговая потоковая модель ресурсная сеть. Модель функционирует в дискретном времени. Все вершины, имеющие ресурс, на каждом такте передают его в смежные вершины по ребрам с ограниченными пропускными способностями. Правило передачи выбирается в каждой вершине в зависимости от количества ресурса. Если ресурс в сети мал: все вершины отдают на каждом такте весь свой ресурс, – функционирование сети описывается однородной конечной цепью Мар-кова. Если ресурс в сети превышает пороговое значение, выделяются вершины-аттракторы, притягивающие излишки. В работе показано, что семейство сетей, описы-вающихся одной цепью Маркова, содержит в себе сети со всеми возможными множест-вами вершин-аттракторов. Приведены способы построения сети с произвольным множе-ством вершин-аттракторов по заданной стохастической матрице.

Рассмотрено состояние и перспективы развития широкополосных беспроводных сетей миллиметрового диапазона радиоволн. Разработана архитектура самоорганизующейся mesh-сети миллиметрового диапазона. Дано описание логической структуры, включая протоколы MAC-уровня, протоколы маршрутизации, управления распределением ресурсов и средств построения мостов с внешними сетями (Ethernet, WiFi, WiMax, LTE). Проведен сравнительный анализ вариантов построения базовой станции и выбран оптимальный вариант ее построения.

В работе представлены результаты обзорного анализа и применения парал- лельных вычислительных технологий для моделирования и оптимального управления нелинейными Многосвязными системами с распределенными параметрами сверхболь- шой размерности. В докладе рассматриваются многоуровневые варианты декомпозиции с расщеплением по физическим процессам и пространственным координатам в сочета- нии с многосеточными (конечно-разностными и конечно-элементными) методами ап- проксимации исходных задач математической физики в иерархически вложенных функ- циональных пространствах. Предлагаемые иерархические принципы распараллеливания вычислений предоставляют универсальные возможности согласования структуры алго- ритмов и архитектуры многопроцессорных вычислительных систем, следовательно, обеспечивают максимальную загрузку многоядерных процессоров.