В Арктике отсутствует единая надёжная инфраструктура связи, что особенно остро ощущается на Северном морском пути (СМП). Суда, беспилотные авиационные системы (БАС) и береговые объекты вынуждены взаимодействовать в условиях высокой динамики топологии, ограниченной пропускной способности спутниковых каналов и экстремальных климатических условий. Традиционные протоколы маршрутизации не обеспечивают устойчивой, энергоэффективной и адаптивной передачи данных в таких условиях.

БАС, выполняющие задачи ледовой разведки, мониторинга судоходства и экологической обстановки, используют гибридную сеть, сочетающую спутниковые каналы (Iridium, Inmarsat) и наземные радиоканалы (LTE/5G, Wi-Fi). Спутниковые решения обеспечивают широкое покрытие, но страдают от высокой стоимости, большой задержки и низкой пропускной способности. Радиоканалы, напротив, предлагают высокую скорость и низкую задержку, но действуют лишь в пределах 20–50 км от базовой станции. Ручное или примитивное автоматическое переключение между каналами приводит к неоптимальному расходу ресурсов, потере данных при выходе из зоны радиопокрытия и отсутствию приоритизации трафика — например, между критически важной телеметрией и потоковым видео.

Цель проекта — разработка и тестирование в симуляционной среде программного прототипа интеллектуального алгоритма на основе машинного обучения, способного в реальном времени анализировать состояние каналов, стоимость передачи и приоритет данных, чтобы динамически и адаптивно распределять сетевой трафик между спутниковыми и радиоканалами. Это позволит обеспечить бесперебойную, энергоэффективную и экономически рациональную связь для БАС в условиях экстремальной арктической среды.

На страницу проекта