tis Телекоммуникации и связь Telecommunications and Communications 3034-4050 ФГБУ «16 ЦНИИИ» 10.21681/3034-4050-2026-1-2-7 004.056.5 ПРИНЦИПЫ ПОВЫШЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ СЕТИ ОБМЕНА ДАННЫМИ БОЛЬШОЙ ГРУППЫ БПЛА НА ОСНОВЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ЕЁ СТРУКТУРЫ PRINCIPLES OF INCREASING THE STABILITY OF THE DATA EXCHANGE NETWORK OF A LARGE GROUP OF UAVS BASED ON CLUSTERING OF ITS STRUCTURE Деркач Алексей Евгеньевич Derkach Alexey E. Адъюнкт, Военная академия связи, Санкт-Петербург Санкт-Петербург Россия alder2000@inbox.ru Лиманцева Елена Владимировна Limantseva Elena V. Адъюнкт, Военная академия связи, Санкт-Петербург Санкт-Петербург Россия lena.limantseva@mail.ru Чуднов Александр Михайлович Chudnov Alexander M. Доктор технических наук, профессор, профессор Военной академии связи имени Маршала Советского Союза С. М. Буденного, Санкт-Петербург Санкт-Петербург Россия chudnow@yandex.ru 2026 2026 10 1 2 7 2026 https://telemil.ru/pages/archive/magazine11/ТиС_1_2026-2-7.pdf JATS XML Аннотация

<p class="section-text"><b>Цель работы:</b> повышение устойчивости сети обмена данными большой группы беспилотных летательных аппаратов (БпЛА) к дестабилизирующим воздействиям за счет динамической оптимизации ее структуры.</p><p class="section-text"><b>Методы исследования:</b> теории сетей массового обслуживания, теория управления, динамическое программирование.</p><p class="section-text"><b>Результаты исследования:</b> разработаны принципы анализа и оптимизации структуры системы обмена данными большой группы (роя) БпЛА с кластеризованной структурой маршрутизации пакетов. Показано, что повышение эффективности функционирования сети обмена данными (СОД) может быть обусловлено за счет сокращения трафика, необходимого для сбора данных.</p><p class="section-text"><b>Научная новизна</b> результатов состоит в разработке новой модели обмена данными в крупномасштабной СОД, учитывающей в процессе управления маршрутизацией кластеризованную структуру, а также постановке и разработки метода решения задачи оптимизации кластеризованной сетевой структуры.</p>

 Abstract

<p class="section-text"><b>The purpose of the work</b> is to increase the stability of the data exchange network of a large group of unmanned aerial vehicles (UAVs) to destabilizing effects due to the dynamic optimization of its structure.</p><p class="section-text"><b>Research methods:</b> queuing network theories, control theory, dynamic programming.</p><p class="section-text"><b>Results of the study:</b> the principles of analysis and optimization of the structure of the data exchange system of a large group (swarm) of UAVs with a clustered packet routing structure have been developed. It is shown that the increase in the efficiency of the data exchange network (DPN) can be due to the reduction of traffic required for data collection.</p><p class="section-text"><b>The scientific novelty</b> of the results lies in the development of a new model of data exchange in a large-scale ODS, which takes into account the clustered structure in the process of routing management, as well as the formulation and development of a method for solving the problem of optimizing the clustered network structure.</p>

 Ключевые слова сеть с коммутацией пакетов пропускная способность сети устойчивость сети управление маршрутизацией пакетов таблицы маршрутизации пакетов самоорганизация сетевого обмена Keywords packet-switched network network capacity network resilience packet routing management packet routing tables network exchange self-organization Источники финансирования не указаны. Список литературы / References Чуднов А. М., Губская О. А., Кичко Я. В. Методика анализа вероятностно-временных характеристик обмена сообщениями в комплексе беспилотных летательных аппаратов Metodika analiza verojatnostno-vremennyh harakteristik obmena soobshhenijami v komplekse bespilotnyh letatel'nyh apparatov Известия ТулГУ. Технические науки Izvestija TulGU. Tehnicheskie nauki 2021 11 117 124 Чуднов А. М., Положинцев Б. И., Кичко Я. В. Анализ помехозащищенности обмена данными группы беспилотных летательных аппаратов в условиях оптимизированных помех Analiz pomehozashhishhennosti obmena dannymi gruppy bespilotnyh letatel'nyh apparatov v uslovijah optimizirovannyh pomeh Радиотехника Radiotehnika 2022 86 12 33 46 10.18127/j00338486-202212-03 Чуднов А. М. Математические основы моделирования, анализа и синтеза систем Matematicheskie osnovy modelirovanija, analiza i sinteza sistem СПб.: ВАС SPb.: VAS 2021 192 Jan Lansky, Saqib Ali, Amir Masoud Rahmani, Mohammad Sadegh Yousefpoor, Efat Yousefpoor, Faheem Khan, Mehdi Hosseinzadeh Reinforcement Learning-Based Routing Protocols in Flying Ad Hoc Networks (FANET) Reinforcement Learning-Based Routing Protocols in Flying Ad Hoc Networks (FANET) Mathematics Mathematics 2022 10 3017 10.3390/math10163017 Siddiqi M. A., Vivendi C., Jaroslava K., Anumbe N. Analysis on security-related concerns of unmanned aerial vehicle: Attacks, limitations, and recommendations Analysis on security-related concerns of unmanned aerial vehicle: Attacks, limitations, and recommendations Math. Biosci. Eng. Math. Biosci. Eng. 2022 19 264/1 2670 Rovira-Sugranes A., Razi A., Afghah F., Chakareski J. A review of AI-enabled routing protocols for UAV networks: Trends, challenges, and future outlook A review of AI-enabled routing protocols for UAV networks: Trends, challenges, and future outlook Ad Hoc Netw. Ad Hoc Netw. 2022 130 102790 10.48550/arXiv.2104.01283 Rezwan S., Choi W. A survey on applications of reinforcement learning in flying ad hoc networks A survey on applications of reinforcement learning in flying ad hoc networks Electronics Electronics 2021 10 449 10.3390/electronics10040449 Shrestha R., Bajracharya R., Kim S. 6G enabled unmanned aerial ehicle traffic management: A perspective 6G enabled unmanned aerial ehicle traffic management: A perspective IEEE Access IEEE Access 2021 9 91119 91136 10.1109/ACCESS.2021.3092039 Sirajuddin M., Rupa C., Iwendi C., Biamba C. TBSMR: A trust-based secure multipath routing protocol for enhancing the qos of the mobile ad hoc network TBSMR: A trust-based secure multipath routing protocol for enhancing the qos of the mobile ad hoc network Secur. Commun. Netw. Secur. Commun. Netw. 2021 2021 10.1155/2021/5521713 Деркач А. Е., Чуднов А. М. Методика структурирования сети обмена данными роя беспилотных летательных аппаратов для обеспечения устойчивого их взаимодействия Metodika strukturirovanija seti obmena dannymi roja bespilotnyh letatel'nyh apparatov dlja obespechenija ustojchivogo ih vzaimodejstvija Подготовка профессиональных кадров в магистратуре в эпоху цифровой трансформации (ПКМ-2024) Podgotovka professional'nyh kadrov v magistrature v jepohu cifrovoj transformacii (PKM-2024) 2025 622 629 Alam M. M., Moh S. Survey on Q-Learning-Based Position-Aware Routing Protocols in Flying Ad Hoc Networks Survey on Q-Learning-Based Position-Aware Routing Protocols in Flying Ad Hoc Networks Electronics Electronics 2022 11 1099 10.3390/electronics11071099 Liu T., Sun Y., Wang C., Zhang Y., Qiu Z., Gong W., Lei S., Tong X., Duan X. Unmanned aerial vehicle and artificial intelligence revolutionizing efficient and precision sustainable forest management Unmanned aerial vehicle and artificial intelligence revolutionizing efficient and precision sustainable forest management J. Clean. Prod. J. Clean. Prod. 2021 311 127546 10.1016/j.jclepro.2021.127546 Khan M. F., Yau K. L. A., Ling M. H., Imran M. A., Chong Y. W. An Intelligent Cluster-Based Routing Scheme in 5G Flying Ad Hoc Networks An Intelligent Cluster-Based Routing Scheme in 5G Flying Ad Hoc Networks Appl. Sci. Appl. Sci. 2022 12 3665 10.3390/app12073665 Arafat M. Y., Moh S. A. Q-learning-based topology-aware routing protocol for flying ad hoc networks Q-learning-based topology-aware routing protocol for flying ad hoc networks IEEE Internet Things J. IEEE Internet Things J. 2021 9 1985 2000 10.1109/JIOT.2021.3089759 Cui Y., Zhang Q., Feng Z., Wei Z., Shi C., Yang H. Topology-Aware Resilient Routing Protocol for FANETs: An Adaptive Q-Learning Approach Topology-Aware Resilient Routing Protocol for FANETs: An Adaptive Q-Learning Approach IEEE Internet Things J. IEEE Internet Things J. 2022 10.48550/arXiv.2306.17360 Zhang M., Dong C., Feng S., Guan X., Chen H., Wu Q. Adaptive 3D routing protocol for flying ad hoc networks based on prediction-driven Q-learning Adaptive 3D routing protocol for flying ad hoc networks based on prediction-driven Q-learning China Commun. China Commun. 2022 19 302 317 10.23919/JCC.2022.05.005 Макаренко С. И. Усовершенствование функций многоуровневой иерархической кластеризации протокола маршрутизации pnni с целью повышения устойчивости сети связи Usovershenstvovanie funkcij mnogourovnevoj ierarhicheskoj klasterizacii protokola marshrutizacii pnni s cel'ju povyshenija ustojchivosti seti svjazi I-methods I-methods 2020 12 2 1 21 Guo J., Gao H., Liu Z., Huang F., Zhang J., Li X., Ma J. ICRA: An Intelligent Clustering Routing Approach for UAV Ad Hoc Networks ICRA: An Intelligent Clustering Routing Approach for UAV Ad Hoc Networks IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2022 1 14 10.1109/TITS.2022.3145857 Idrissi M., Salami M., Annaz F. A Review of Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles: Applications, Architectural Design and Control Algorithms A Review of Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles: Applications, Architectural Design and Control Algorithms J. Intell. Robot. Syst. J. Intell. Robot. Syst. 2022 104 1 33 10.1007/s10846-021-01527-7 Rovira-Sugranes A., Afghah F., Qu J., Razi A. Fully-echoed Q-routing with Simulated Annealing Inference for Flying Adhoc Networks Fully-echoed Q-routing with Simulated Annealing Inference for Flying Adhoc Networks IEEE Trans. Netw. Sci. Eng. IEEE Trans. Netw. Sci. Eng. 2021 8 2223 2234 10.48550/arXiv.2103.12870 Da Costa L. A. L., Kunst R., de Freitas E. P. Q-FANET: Improved Q-learning based routing protocol for FANETs Q-FANET: Improved Q-learning based routing protocol for FANETs Comput. Netw. Comput. Netw. 2021 198 108379 10.1016/J.COMNET.2021.108379 Agrawal J., Kapoor M. A comparative study on geographic-based routing algorithms for flying ad hoc networks A comparative study on geographic-based routing algorithms for flying ad hoc networks Concurrency and Computation: Practile and Experience Concurrency and Computation: Practile and Experience 2021 33 16 10.1002/cpe.6253