The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования в рамках проекта было улучшение интегрированных систем зондирования и связи (ISAC) с использованием релятивных интеллектуальных поверхностей (RIS) в системах с полным дуплексом (FD). Были проведены литературные обзоры и изучены методы снижения самоинтерференции и повышения эффективности связи, позволяя RIS контролировать фазы отражений для оптимизации распространения сигнала. Исследование включало настройку практических параметров системы, учитывая аппаратные ограничения, такие как фазовый шум и нелинейность усилителей мощности. Проведенные симуляции в средах Matlab и Python подтвердили устойчивость разработанных моделей и их применимость для анализа стабильности и точности предсказаний в условиях реальных аппаратных ограничений.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жобаның зерттеу бағыты толық дуплексті (FD) жүйелердегі қайта конфигурациялауға болатын смарт беттер (RIS) пайдалана отырып, біріктірілген сенсорлық және коммуникациялар (ISAC) жүйелерін жақсарту болды. Әдебиеттерге шолулар жүргізілді және RIS-ке сигналдың таралуын оңтайландыру үшін шағылысу фазаларын басқаруға мүмкіндік беру арқылы өздігінен араласуды азайту және байланыс тиімділігін арттыру әдістері зерттелді. Зерттеу фазалық шу және қуат күшейткіштерінің сызықты еместігі сияқты аппараттық шектеулерді ескере отырып, практикалық жүйе параметрлерін баптауды қамтыды. Matlab және Python орталарында жүргізілген модельдеу әзірленген модельдердің тұрақтылығын және олардың нақты аппараттық шектеулер жағдайында болжамдардың тұрақтылығы мен дәлдігін талдау үшін қолданылуын растады.

Aim of work (in Russian) : Целью работы было улучшение систем интегрированного зондирования и связи (ISAC) с использованием релятивных интеллектуальных поверхностей (RIS) для повышения эффективности и надежности связи в системах с полным дуплексом (FD). Проект был направлен на разработку методов для смягчения самоинтерференции, оптимизации распространения сигнала и повышения общей производительности сети.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты толық дуплексті (FD) жүйелерде байланыс тиімділігі мен сенімділігін арттыру үшін қайта конфигурациялауға болатын смарт беттер (RIS) пайдалана отырып, біріктірілген сенсорлық және коммуникациялар (ISAC) жүйелерін жетілдіру болды. Жоба өздігінен кедергілерді азайту, сигналдың таралуын оңтайландыру және жалпы желінің өнімділігін жақсарту әдістерін әзірлеуге бағытталған.

Методы исследования (на русском) : Методы исследования включали проведение литературного обзора, разработку аналитических моделей и настройку практических параметров системы для учета реальных аппаратных ограничений, таких как фазовый шум и нелинейность усилителей мощности. Для проверки точности и применимости разработанных моделей были использованы симуляции в программных средах Matlab и Python, что позволило выполнить численные расчеты и визуализацию данных. Лабораторные эксперименты и моделирование помогли оценить влияние различных факторов на устойчивость и эффективность системы.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістеріне әдебиеттерге шолу жасау, аналитикалық үлгілерді әзірлеу және фазалық шу және қуат күшейткішінің сызықты еместігі сияқты нақты әлемдегі аппараттық шектеулерді есепке алу үшін практикалық жүйе параметрлерін реттеу кіреді. Әзірленген үлгілердің дәлдігі мен қолдану мүмкіндігін тексеру үшін Matlab және Python бағдарламалық орталарында модельдеу қолданылды, бұл сандық есептеулерді және деректерді визуализациялауды орындауға мүмкіндік берді. Зертханалық эксперименттер мен модельдеу жүйенің тұрақтылығы мен тиімділігіне әртүрлі факторлардың әсерін бағалауға көмектесті.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе исследования были разработаны и протестированы модели для улучшения систем интегрированного зондирования и связи (ISAC) с использованием релятивных интеллектуальных поверхностей (RIS) в полнодуплексных (FD) сетях. Полученные результаты показали, что использование RIS позволяет эффективно управлять фазами отражений, что способствует снижению самоинтерференции и повышению качества связи. Настроенные модели продемонстрировали высокую устойчивость и точность предсказаний даже в условиях аппаратных ограничений, таких как фазовый шум и нелинейность усилителей мощности. Экспериментальные симуляции подтвердили, что разработанные подходы превосходят традиционные методы в сложных условиях распространения сигнала. Новизна исследования заключается в RIS для повышения производительности сетей ISAC, а также в создании комплексных подходов к оптимизации работы таких систем с применением машинного обучения. Результаты исследования открывают новые перспективы для технологий 6G, так как они способствуют развитию стандартов следующего поколения в области беспроводной связи и объединяют возможности связи и радиолокации в единой платформе.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеу толық дуплексті (FD) желілерде қайта конфигурациялауға болатын смарт беттер (RIS) пайдалана отырып, біріктірілген сенсорлық және коммуникациялар (ISAC) жүйелерін жақсарту үшін үлгілерді әзірледі және сынады. Алынған нәтижелер RIS пайдалану рефлексия фазаларын тиімді басқаруға мүмкіндік беретінін көрсетті, бұл өздігінен араласуды азайтуға және байланыс сапасын жақсартуға көмектеседі. Бапталған модельдер фазалық шу және қуат күшейткішінің сызықты еместігі сияқты аппараттық шектеулер жағдайында да жоғары беріктік пен болжамдық дәлдікті көрсетті. Эксперименттік модельдеу әзірленген тәсілдер қиын сигналдарды тарату орталарында дәстүрлі әдістерден асып түсетінін растады. Зерттеудің жаңалығы ISAC желілерінің өнімділігін арттыру үшін RIS-ті біріктіруде, сондай-ақ машиналық оқытуды пайдалана отырып, мұндай жүйелердің жұмысын оңтайландырудың кешенді тәсілдерін құруда. Зерттеу нәтижелері 6G технологияларының жаңа перспективаларын ашады, өйткені олар жаңа буынның сымсыз стандарттарының дамуын алға жылжытады және байланыс пен радар мүмкіндіктерін бір платформаға біріктіреді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Эффективность самоинтерференции и управления ресурсами: Разработанные модели и алгоритмы позволили снизить самоинтерференцию в полнодуплексных ISAC-сетях, что способствует повышению качества связи и экономии ресурсов за счет рационального использования канала. Снижение вычислительных затрат: Применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации управления RIS обеспечило более эффективное распределение вычислительных ресурсов, снижая общие энергозатраты и повышая производительность системы.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Өздігінен араласудың және ресурстарды басқарудың тиімділігі: Әзірленген модельдер мен алгоритмдер толық дуплексті ISAC желілеріндегі өзіндік кедергілерді азайтуға мүмкіндік берді, бұл байланыс сапасын жақсартуға және арнаны ұтымды пайдалану арқылы ресурстарды үнемдеуге көмектеседі. Есептеу құнының төмендеуі: RIS басқаруын оңтайландыру үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану есептеу ресурстарын тиімдірек бөлуге, жалпы қуат шығындарын азайтуға және жүйе өнімділігін арттыруға әкелді.

Level of implementation (in Russian) : В рамках проекта разработанные модели и алгоритмы были протестированы на симуляционных платформах, что подтвердило их применимость и эффективность в условиях реальных аппаратных ограничений. Полученные результаты показали, что предложенные технологии могут быть внедрены в существующие ISAC-сети и адаптированы для перспективных 6G-сетей.

Level of implementation (in Kazakh) : Жоба аясында әзірленген модельдер мен алгоритмдер имитациялық платформаларда сынақтан өтті, бұл олардың нақты аппараттық шектеулер кезінде қолдану мүмкіндігі мен тиімділігін растады. Алынған нәтижелер ұсынылған технологияларды қолданыстағы ISAC желілеріне енгізуге және перспективті 6G желілеріне бейімделуге болатынын көрсетті.

Efficiency (in Russian) : Проект продемонстрировал высокую эффективность в оптимизации систем интегрированного зондирования и связи (ISAC) с использованием релятивных интеллектуальных поверхностей (RIS). Применение разработанных моделей и алгоритмов позволило значительно снизить самоинтерференцию в полнодуплексных системах, повысив качество связи и устойчивость к помехам.

Efficiency (in Kazakh) : Жоба қайта конфигурациялауға болатын қайта конфигурациялауға болатын смарт беттер (RIS) көмегімен біріктірілген сенсорлық және коммуникациялар (ISAC) жүйелерін оңтайландырудың жоғары тиімділігін көрсетті. Әзірленген модельдер мен алгоритмдерді пайдалану толық дуплексті жүйелердегі өзіндік кедергілерді айтарлықтай азайтуға, байланыс сапасы мен кедергілерге төзімділікті арттыруға мүмкіндік берді.

Field of application (in Russian) : Разработанные технологии и методы находят применение в области беспроводной связи и интегрированных систем зондирования и связи (ISAC), включая полнодуплексные сети и системы следующего поколения 6G. Предложенные решения могут использоваться для оптимизации передачи данных, улучшения качества связи и снижения помех в городских условиях с высокой плотностью препятствий. Применение релятивных интеллектуальных поверхностей (RIS) и алгоритмов машинного обучения позволяет адаптировать системы связи и радиолокации для таких сфер, как интеллектуальные транспортные системы, интернет вещей (IoT), умные города, автономные транспортные средства и промышленные сети. Результаты исследования также могут быть использованы при разработке стандартов для сетей следующего поколения, способствуя повышению их эффективности и устойчивости.

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген технологиялар мен әдістер толық дуплексті желілер мен келесі буын 6G жүйелерін қоса алғанда, сымсыз байланыс және біріктірілген сенсорлық және коммуникациялар (ISAC) жүйелері саласында қолданбаларға ие. Ұсынылған шешімдер деректерді беруді оңтайландыру, байланыс сапасын жақсарту және кедергілердің тығыздығы жоғары қалалық орталарда кедергілерді азайту үшін пайдаланылуы мүмкін. Реляциялық қайта конфигурациялауға болатын смарт беттер (RIS) және машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану байланыс және радар жүйелерін интеллектуалды көлік жүйелері, заттардың интернеті (IoT), смарт қалалар, автономды көліктер және өнеркәсіптік желілер сияқты салаларға бейімдеуге мүмкіндік береді. Зерттеу нәтижелерін келесі буын желілерінің стандарттарын әзірлеу үшін де пайдалануға болады, олардың тиімділігі мен тұрақтылығын арттыруға көмектеседі.