Inventory number IRN Number of state registration
0225РК00947 AP19679190-OT-25 0123РК00481
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Заключительный Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 6
International publications: 3 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 3
Number of books Appendicies Sources
1 2 119
Total number of pages Patents Illustrations
150 0 15
Amount of funding Code of the program Table
35799860.9 AP19679190 2
Name of work
Исследование и оптимизация технологии интеллектуальной отражающей поверхности с применением искусственного интеллекта
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Applied Технология
Report authors
Толегенова Арай Сарсенкалиевна , Тленшиева Ақмарал Абдрасилқызы , Қасым Руслан Тоқтасынұлы , Бейбіт Ердәулет Әсембекұлы , Сериков Тансауле Габдыманапович , Айтжанова Нұрсұлу Тоғызбайқызы ,
0
1
1
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МСХ РК
Full name of the service recipient
Казахский агротехнический исследовательский университет имени Сакена Сейфуллина
Abbreviated name of the service recipient НАО «КАТИУ им. С.Сейфуллина»
Abstract

В качестве объекта исследования выбрана технология интеллектуальной отражающей поверхности (ИОП), управляемой с помощью искусственного интеллекта. Данная технология представляет собой сложную многопараметрическую систему, направленную на активное управление отражательными свойствами электромагнитных волн и повышение качества беспроводных каналов связи. Основное внимание уделено оптимизации структурных и электрических параметров элементов ИОП, а также особенностям их интеграции в системы беспроводной связи.

Зерттеу нысаны ретінде жасанды интеллект көмегімен басқарылатын интеллектуалды шағылыстыратын бет (ИШБ) технологиясы алынды. Бұл технология электромагниттік толқындардың шағылу қасиеттерін белсенді басқаруға және сымсыз байланыс арналарының сапасын арттыруға бағытталған күрделі көппараметрлі жүйе болып табылады. Негізгі назар ИШБ элементтерінің құрылымдық және электрлік параметрлерін оңтайландыруға, сондай-ақ олардың сымсыз байланыс жүйелеріне интеграциялану ерекшеліктерін анықтауға аударылған.

Основная цель работы — оптимизация параметров технологии интеллектуальной отражающей поверхности с использованием методов искусственного интеллекта и доказательство её эффективности в повышении пропускной способности беспроводных каналов связи. Кроме того, предполагается разработка математических и имитационных моделей элементов ИОП для совершенствования алгоритмов управления.

Жұмыстың негізгі мақсаты – жасанды интеллект әдістерін пайдалана отырып, интеллектуалды шағылыстыратын беттік технологиясының параметрлерін оңтайландыру және оның сымсыз байланыс арналарының өткізу қабілетін арттырудағы тиімділігін дәлелдеу. Сонымен қатар, ИШБ элементтерінің математикалық және имитациялық модельдерін құру арқылы басқару алгоритмдерін жетілдіру көзделеді.

В ходе исследования применялись методы системного анализа, математического и имитационного моделирования, статистического анализа и оптимизации. Для описания закономерностей распространения электромагнитных волн использовались аналитические модели, основанные на уравнениях Максвелла. При оптимизации параметров ИОП применялись искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы. Для оценки показателей качества связи внедрены цифровые алгоритмы и методы машинного обучения.

Зерттеу барысында жүйелік талдау, математикалық модельдеу, имитациялық модельдеу, статистикалық талдау және оңтайландыру әдістері қолданылды. Электромагниттік толқындардың таралу заңдылықтарын сипаттау үшін Максвелл теңдеулері негізінде аналитикалық модельдер жасалды. ИШБ параметрлерін оңтайландыруда жасанды нейрондық желілер мен генетикалық алгоритмдер пайдаланылды. Байланыс сапасының көрсеткіштерін бағалау үшін сандық алгоритмдер мен машиналық оқыту әдістері енгізілді.

В результате работы предложены новые подходы к управлению технологией интеллектуальной отражающей поверхности с помощью искусственного интеллекта. Разработана математическая модель, позволяющая динамически регулировать фазовую реакцию элементов ИОП. Создана программа оптимизации параметров ИОП на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Введены новые цифровые методы оценки показателей качества связи, обеспечившие увеличение пропускной способности системы на 25–30%. Разработана имитационная модель, подтверждающая эффективность применения технологии ИОП, и проведены экспериментальные испытания.

Жұмыс нәтижесінде интеллектуалды шағылыстыратын беттік технологиясын жасанды интеллект көмегімен басқарудың жаңа тәсілдері ұсынылды. ИШБ элементтерінің фазалық реакциясын динамикалық реттеуге мүмкіндік беретін математикалық модель жасалды. Жасанды интеллект алгоритмдері негізінде ИШБ параметрлерін оңтайландыру бағдарламасы әзірленді. Байланыс сапасының көрсеткіштерін бағалау үшін жаңа сандық әдістер енгізілді, бұл жүйенің өткізу қабілетін 25–30%-ға арттыруға мүмкіндік берді. ИШБ технологиясын қолданудың тиімділігін дәлелдейтін имитациялық модель жасалып, эксперименттік сынақтар жүргізілді. Бұл нәтижелер ИШБ жүйесін адаптивті басқаруға және болашақ 6G сымсыз байланыс желілерінде қолдануға мүмкіндік береді.

Основные конструктивные и технико-экономические показатели Рабочий диапазон частот элементов ИОП: 3,5–28 ГГц Количество отражающих элементов в одной панели: 256–1024 Скорость управления: менее 10 мс Энергоэффективность: снижение потребления энергии до 35% Пропускная способность каналов связи: увеличение на 25–30% Себестоимость и производственная эффективность: на 1,4 раза экономичнее рыночных аналогов

ИШБ элементінің жұмыс жиілігі диапазоны: 3,5–28 ГГц Бір панель құрамындағы шағылыстыру элементтерінің саны: 256–1024 Басқару жылдамдығы:

Результаты проекта используются на кафедре университета в научно-исследовательском и учебном процессе. В 2025 году магистрантом по данной теме подготовлена магистерская диссертация. Кроме того, на основе результатов проекта были изданы четыре методических пособия и учебное пособие.

Жобаның нәтижелері университеттің кафедрасында ғылыми-зерттеу және оқу процесінде қолданылуда. 2025 жылы магистрант тарапынан осы тақырыпта магистрлік диссертация. Сонымен қатар, жоба нәтижелері негізінде төрт әдістемелік нұсқаулық пен оқу құралы жарық көрді.

Технология ИОП, основанная на методах искусственного интеллекта, обеспечивает не только значительное повышение качества связи, но и экономию энергии и оптимальное использование системных ресурсов. Общая эффективность системы превышает показатели традиционных многоантенных технологий, а результаты моделирования подтверждают прикладные преимущества данного подхода на уровне 6G.

Жасанды интеллект негізіндегі ИШБ технологиясы байланыс сапасын айтарлықтай арттырумен қатар, энергияны үнемдеуді және жүйелік ресурстарды оңтайлы пайдалануды қамтамасыз етеді. Жүйенің жалпы тиімділігі дәстүрлі көпантенналы технологиялармен салыстырғанда жоғары, ал модельдеу нәтижелері бұл әдістің 6G деңгейіндегі қолданбалы артықшылықтарын дәлелдеді.

Разработанная технология ИОП предназначена для использования в телекоммуникационных и беспроводных системах связи, особенно в инфраструктуре 5G и 6G, в системах IoT (Интернет вещей) и M2M (машина-к-машине), а также в радиолокационных и антенных комплексах. Её применение эффективно в системах «умных городов» и промышленных автоматизированных платформах.

Дамытылған ИШБ технологиясы телекоммуникация және сымсыз байланыс жүйелерінде, әсіресе 5G және 6G инфрақұрылымдарында, IoT (Internet of Things) және M2M (Machine-to-Machine) жүйелерінде, радиолокациялық және антенналық кешендерде қолдануға арналған. Сондай-ақ, оны ақылды қалалар мен өнеркәсіптік автоматтандыру салаларында тиімді енгізуге болады.

UDC indices
621.396
International classifier codes
47.00.00;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
Интеллектуальная отражающая поверхность; пассивный массив; оптимизация формирования луча; модель фазового сдвига; искусственный интеллект;
Key words in Kazakh
Интеллектуалды шағылыстыратын бет; пассивті массив; сәулеленуді оңтайландыру; фазалық жылжу моделі; жасанды интеллект;
Head of the organization Тиреуов Канат Маратович Доктор экономических наук / профессор
Head of work Толегенова Арай Сарсенкалиевна Кандидат технических наук / кандидат технических наук
Native executive in charge