Mathematical Modeling Method of Radiocommunication System Functioning (Multi-Tensor Method)

I. Yu. Svyda, A. P. Volobuiev, D. A. Bukhal


Introduction. In connection with appearance of new generation radio intelligence systems in many countries in the world, there is a discrepancy between the capabilities of existing radio communication systems to combat radio intelligence and the capabilities which needed to combat modern radio intelligence systems. This discrepancy requires the further development of electronic warfare methods of radio communication systems with new generation radio intelligence systems.
One of the most promising directions of researches in this field is the mathematical modeling of radio communication systems functioning with the help of various tensor models with imposition restrictions on the intensity of information flows, timing and reliability of information passing, system load, etc. But the possibilities of this apparatus of mathematical modeling for solving the problems of new generation combating radio intelligence systems are somewhat limited (namely, it does not take into account the intelligence availability of individual radio stations, lines of direct communication and routes of information flows, which necessitates its further development).
Therefore, the purpose of the article is the further development of the method of mathematical modeling of the functioning of the radio communication system on the basis of the apparatus of a tensor number in the interests of solving the multiway routing problem for adapting it to the problem of combating new generation radio intelligence systems.
The article proposes a method for mathematical modeling of the radio communication system operation (a multi-tensor method), which is the basis for solving the problem of multiway routing and in addition to known restrictions of maintenance of acceptable average delay of information flow on route, required probability of timely delivery of information flow, acceptable deviation from average delay of information flow also considers restriction of route intelligence availability of information flows, which is essential military for radio communication. It is shown that the reduction of radio communication system model to the tensor type, based on the geometrization of its structure with the introduction of discrete space, allows us to describe the system with a tetravalent geometric object of mixed measurement – a multitenzer and to determine the routes of information flows with acceptable intelligence availability.


mathematical modeling; radio communication system; multiway routing; intelligence availability; information flow; tensor calculus.


Men'shakov Yu.K. (2009) Vidy i sredstva inostrannykh tekhnicheskikh razvedoke [Types and facilities of foreign technical reconnaissance’s]. Moscow, MGTU im. N.E. Baumana Publ., 656 p.

Medhi D. and Ramasamy K. (2018) Network Routing, pp. xxvii-xxviii. DOI: 10.1016/b978-0-12-800737-2.00037-5

Matre V. and Karandikar R. A (2015) Literature Review of Reliable Multipath Routing Techniques. International Journal Of Engineering And Computer Science, Vol. 4, Iss. 3, pp. 10599-10602.

He J. and Rexford J. (2008) Toward internet-wide multipath routing. IEEE Network, Vol. 22, Iss. 2, pp. 16-21. DOI: 10.1109/mnet.2008.4476066

Key P., Massoulie L. and Towsley D. (2007) Multipath Routing, Congestion Control and Dynamic Load Balancing. 2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - ICASSP '07. DOI: 10.1109/icassp.2007.367326

Javed U., Suchara M., He J. and Rexford J. (2009) Multipath protocol for delay-sensitive traffic. 2009 First International Communication Systems and Networks and Workshops. DOI: 10.1109/comsnets.2009.4808885

Merindol P., Pansiot J. and Cateloin S. (2008) Improving Load Balancing with Multipath Routing. 2008 Proceedings of 17th International Conference on Computer Communications and Networks. DOI: 10.1109/icccn.2008.ecp.30

Banner R. and Orda A. (2007) Multipath Routing Algorithms for Congestion Minimization. IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 15, Iss. 2, pp. 413-424. DOI: 10.1109/tnet.2007.892850

Popovskii V.V., Lemeshko A.V. and Evseeva O.Yu. (2008) Simplitsial'naya model' otsenki strukturnoi slozhnosti telekommunikatsionnykh sistem [Simplicative model of estimation of structural complexity of telecommunication systems]. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, No. 5, pp. 48-51.

Popovskii V.V. and Lemeshko A.V. (2008) Tenzornyi analiz v zadachakh sistemnogo issledovaniya telekommunikatsionnykh sistem [Tensor analysis in the problems of system researching of telecommunication systems]. Radiotekhnika KhNURE, No. 125, pp. 156-164.

Pasechnikov I.I. (2004) Metodologiya analiza i sinteza predel'no nagruzhennykh informatsionnykh setei [Methodology of analysis and synthesis of extremely loaded information networks]. Moscow, Mashinostroenie Publ., 250 p.

Lemeshko A.V. and Drobot O.A. (2006) Model' mnogoputevoi QoS-marshrutizatsii v mul'tiservisnoi telekommunikatsionnoi seti [Model of multipath QoS-routing in multiservicing telecommunications network]. Radiotekhnika KhNURE, No. 144, pp. 16-22.

Lemeshko A.V. (2003) Tenzornaya model’ resheniya zadachi mnogoputevoi marshrutizatsii informatsionnogo trafika zadannogo ob"ema s trebuemym vremenem dovedeniya v dvukhpolyusnykh telekommunikatsionnykh setyakh [Tensor model of solving the problem of multipath routing of information traffic of a given volume with the required time in two-pole telecommunication networks]. Applied radio electronics, Vol. 2, No. 2, pp. 49-53.

Lemeshko A.V. (2003) Mul'titenzornaya interpretatsiya resheniya marshrutnykh zadach v telekommunikatsionnykh setyakh, predstavlennykh mnoproduktovymi mnogopolyusnymi modelyami evklidovogo prostranstva [Multi-tensor interpretation of solution of routing problems in telecommunication networks represented by multiproduct multipole models of Euclidean space]. Radioelektronnye i komp'yuternye sistemy, No. 3, pp. 115-126.

Lemeshko A.V., Evseeva O. and Garkusha S. (2014) Research on tensor model of multipath routing in telecommunication network with support of service quality by greate number of indices. Telecommunications and Radio Engineering, Vol. 73, Iss. 15, pp. 1339-1360. DOI: 10.1615/telecomradeng.v73.i15.30

Lemeshko A.V. (2004) Tensor Model of Multipath Routing of the Aggregated Flows with Reservation of Network Resources, Represented in Space with Curvature. Pratsi UNDIRT, No. 4 (40), pp. 12-18. (in Russian)

Strelkovskaya I. V., Solovskaya I. N. (2010) Using of tensor method for calculating the telecommunications network, which is presented by the nodal network. Problemy telekomunikatsii, No. 1 (1), pp. 68-75. (in Russian)

Kron G. (1939) Tenzor analis of networks, New York, John Wiley and Sonc Inc., 635 p.

Petrov A.E. (1985) Tenzornaya metodologiya v teorii sistem [Tensor methodology in system theory]. Moskow, Radio i svyaz', 152 p.

Volobuiev A.P. (2017) Metod matematychnoho modeliuvannia radiomaskuvannia systemy radiozv’iazku viiskovoho pryznachennia shliakhom upravlinnia amplitudno-fazovym rozpodilom strumu po rozkryvanniu anten [Metod of mathematical simulating of radiomasking of radiocommunication system via amplitude-phase allocation of current regarding opening antennas]. Zbirnyk naukovykh prats viiskovoi akademii, No 1 (7), pp. 18-24.

Volobuyev А., Buhal D. and Sergienko A. (2017) Mathematical modeling of detection by a radio-intelligence system of an enemy of a military radiocommunication system with noise-like signals based on phase modulation by a pseudo-random sequence. Zbirnyk naukovykh prats VITI, No 3, pp. 32-40.

Volobuiev A.P. and Bukhal D.A. (2017) Mathematical modeling of the detection by the radio reconnaissance system of enemy of military radio communication system that uses noise-type signals with discrete frequency modulation by a pseudo-random sequence. Modern Information Technologies in the Sphere of Security and Defence, no. 2 (29), pp. 9-15. (in Ukrainian)

Volobuiev A., Usahova O. and Bukhal D. (2017) Mathematical modelling of tactical radio system (with frequency-phase-coded by pseudorandom sequence noise-like signals) detection by adversary signal intelligence. Science and Technology of the Air Force of Ukraine, Iss. 3(28), pp. 76-85. DOI: 10.30748/nitps.2017.28.10

Bunin S.G., Voiter A.P., Il’chenko M.E. and Romanyuk V.A. (2012) Samoorganizuyushchiesya radioseti so sverkhshirokimi signalami [Self-organizing radio networks with ultra-wide signals], Kyiv, Nauk. Dumka, 444 p.

Romanchenko I.S., Borysiuk S.L. and Potomkin M.M. (2015) Evoliutsiini metody optymizatsii ta ikh vykorystannia u viiskovii haluzi doslidzhen [Evolutionary methods of optimization and their use in the military research field], Zhytomyr, Ruta Publ., 127 p.

GOST Style Citations

Меньшаков Ю.К. Виды и средства иностранных технических разведок / Ю.К. Меньшаков. - М. : МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2009. - 656 с.

Medhi D. Network routing: algorithms, protocols, and architectures / D. Medhi, K. Ramasamy. - Morgan Kaufmann Publishers, 2017. - 1018 р.

Matre V. A Literature Review of Reliable Multipath Routing Techniques / V. Matre, R. Karandikar // International Journal Of Engineering And Computer Science. - 2015. - Vol. 4, Iss. 3. - P. 10599-10602.

He J. Toward internet-wide multipath routing / J. He, J. Rexford // IEEE Network. - 2008. - Vol. 22, Issue 2. - P. 16-21.

Key P. Combined Multipath Routing and Congestion Control: a Robust Internet Architecture: TechReport MSR-TR-2005-111 / P. Key, L. Massoulie, D. Towsley. - Microsoft Research, 2005. - 6 p.

Javed U. Multipath protocol for delay-sensitive traffic / U. Javed, M. Suchara, J. He, J. Rexford // First international conference on Communication Systems And NETworks (COMSNETS). - 2009. - P. 1-8.

Merindol P. Improving Load Balancing with Multipath Routing / P. Merindol, J.-J. Pansiot, S. Cateloin // 17th International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN). - 2008. - P. 1-8.

Banner R. Multipath Routing Algorithms for Congestion Minimization / R. Banner, A. Orda // IEEE/ACM Transactions on Networking. - 2007. - Vol. 15, Issue 2. - P. 413-424.

Поповский В.В. Симплициальная модель оценки структурной сложности телекоммуникационных систем / В.В. Поповский, А.В. Лемешко, О.Ю. Евсеева // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2003. - Вып. 5. - С. 48-51.

Поповский В.В. Тензорный анализ в задачах системного исследования телекоммуникационных систем / В.В. Поповский, А.В. Лемешко // Радиотехника. Всеукр. межведомств. науч.-техн. сб.. - 2002. - Вып. 125. - С. 156-164.

Пасечников И.И. Методология анализа и синтеза предельно нагруженных информационных сетей / И.И. Пасечников. - М. : Машиностроение. - 2004. - 250 с.

Лемешко А.В. Модель многопутевой QoS-маршрутизации в мультисервисной телекоммуникационной сети / А.В. Лемешко , О.А. Дробот // Радиотехника: Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. - 2006. - № 144. - С. 16-22.

Лемешко А.В. Тензорная модель решения задачи многопутевой маршрутизации информационного трафика заданного объема с требуемым временем доведения в двухполюсных телекоммуникационных сетях / А.В. Лемешко // Прикладная радиоэлектроника. - 2003. - Том. 2, №2. - С. 140-146.

Лемешко А.В. Мультитензорная интерпретация решения маршрутных задач в телекоммуникационных сетях, представленных мнопродуктовыми многополюсными моделями евклидового пространства / А.В. Лемешко // Радиоэлектронные и компьютерные системы. - 2003. - Вып. 3. - С. 115-126.

Лемешко А.В. Тензорная модель многопутевой маршрутизации с гарантиями качества обслуживания одновременно по множеству разнородных показателей / А.В. Лемешко, О.Ю. Евсеева // Проблемы телекоммуникаций. - 2012. - № 4 (9). - С. 16-31.

Лемешко А.В. Тензорная модель многопутевой маршрутизации агрегированных потоков с резервированием сетевых ресурсов, представленная в пространстве с кривизной / А.В. Лемешко // Теоретичний та науково-практичний журнал радіозв’язку, радіомовлення і телебачення «Праці УНДІРТ». - 2004. - № 4 (40). - С. 12-18.

Стрелковская И.В. Использование тензорного метода при расчёте телекоммуникационной системы, представленной узловой сетью / И.В. Стрелковская, И.Н. Соколовская // Проблемы телекоммуникаций. - 2010. - № 1 (1). - С. 68-75.

Крон Г. Тензорный анализ сетей / Г. Крон. - М. : Сов. радио, 1978. - 719 с.

Петров А.Е. Тензорная методология в теории систем / А.Е. Петров. - М. : Радио и связь, 1985. - 152 с.

Волобуєв А.П. Метод математичного моделювання радіомаскування системи радіозв’язку військового призначення шляхом управління амплітудно-фазовим розподілом струму по розкриванню антен / А.П. Волобуєв // Збірник наукових праць військової академії. - Одеса : ВА. - 2017. - № 1 (7). - С. 18-24.

Волобуєв А.А. Математичне моделювання виявлення системою радіорозвідки противника системи радіозв’язку військового призначення з шумоподібними сигналами на основі фазової модуляції псевдовипадковою послідовністю / А.А. Волобуєв, Д.А. Бухал , А.В. Сергієнко // Збірник наукових праць ВІТІ. - 2017. - № 3. - с. 32-40.

Волобуєв А.А. Математичне моделювання виявлення системою радіорозвідки противника системи радіозв’язку військового призначення, яка застосовує шумоподібні сигнали з дискретною частотною модуляцією псевдовипадковою послідовністю / А.А. Волобуєв, Д.А. Бухал // Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. - 2017. - № 2 (29). - С. 9-15.

Волобуєв А.А. Математичне моделювання виявлення системою радіорозвідки противника системи радіозв’язку військового призначення, яка застосовує шумоподібні сигнали з частотно-фазовою модуляцією псевдовипадковою послідовністю / А.А. Волобуєв, О.А. Усачова, Д.А. Бухал // Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. - 2017. - №3(28). - С. 76-85.

Бунин С.Г. Самоорганизующиеся радиосети со сверхширокими сигналами / С.Г. Бунин, А.П. Войтер, М.Е. Ильченко, В.А. Романюк - К.: Наук. думка, 2012. - 444 с.

Романченко І.С. Еволюційні методи оптимізації та їх використання у військовій галузі досліджень / І.С. Романченко, С.Л. Борисюк, М.М. Потьомкін. - Житомир : Рута, 2015. - 127 с.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.