Кочеткова Ирина Андреевна

Кочеткова Ирина Андреевна

Кандидат физико-математических наук

Проводить опережающие исследования в области прикладной математики и телекоммуникаций, включая междисциплинарные применения.

Научные интересы:
2007

Окончила с отличием бакалавриат РУДН по специальности «Прикладная математика и информатика». Тема выпускной работы: «Анализ вероятностной модели протокола управления потоковой передачей».

2007

Стипендиат Правительства РФ.

2008 - 2014

Ассистент, старший преподаватель, доцент кафедры систем телекоммуникаций РУДН.

2009

Окончила с отличием магистратуру РУДН по специальности «Прикладная математика и информатика». Тема выпускной работы: «Разработка и приближенный анализ модели звена мультисервисной сети с потоковым и эластичным трафиком».

2010 - 2012

Стипендиат Ученого совета РУДН.

2011

Окончила аспирантуру РУДН и досрочно защитила диссертацию по теме «Методы анализа вероятностно-временных характеристик модели мультисервисной сети с потоковым и эластичным трафиком» на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности «Теоретические основы информатики». 

2012 - 2016

Получила грант РУДН в области науки и инноваций для молодых ученых за научные достижения и вклад в научную репутацию РУДН.

2013

Получила грант Благотворительного фонда В. Потанина для молодых преподавателей государственных вузов России.

2014 - н.в.

Доцент кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН.

2015

Получила ученое звание доцента по специальности 05.13.17 «Теоретические основы информатики».

2016 - н.в.

Старший научный сотрудник Института проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук (ИПИ ФИЦ ИУ РАН).

2016 - 2018

Получатель стипендии Президента РФ молодым ученым и аспирантам, осуществляющим перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики.

2016

Лауреат премии Правительства Москвы молодым ученым в номинации «Информационно-коммуникационные технологии» за разработку комплекса вероятностных моделей схем приоритетного управления радиоресурсами беспроводных сетей последующих поколений.

2017 - н.в.

Заместитель директора Института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН.

2018 - 2019

Научный сотрудник факультета электротехники и связи Технологического университета Брно (Чехия) (англ.: Brno University of Technology).

2019 - 2020

Получатель гранта Президента РФ для государственной поддержки научных исследований молодых российских ученых – кандидатов наук.

2019

Лауреат премии «Rising Star Award» (перевод: «Восходящая звезда») издательства Elsevier и РУДН.

Преподавание

Читает студентам бакалавриата и магистратуры факультета физико-математических и естественных наук РУДН курсы:

  • «Теория вероятностей и математическая статистика»,
  • «Модели для анализа качества сетей следующего поколения»,
  • «Мультисервисные сети связи».

Наука

  • Разработала методику формального описания и сам комплекс вероятностных моделей схем приоритетного управления радиоресурсами беспроводных сетей последующих поколений.
  • Разработала вероятностные модели полнодоступных схем управления радиоресурсами для эластичного трафика с ограничениями на скорость передачи данных в беспроводных сетях последующих поколений. Впервые разработала модель в виде многопотоковых систем массового обслуживания (СМО) с потерями, дисциплиной разделения процессора (processor sharing, PS) и двумя – нижним и верхним – порогами на скорость обслуживания. Для СМО с нижним порогом получено стационарное распределение вероятностей в мультипликативном виде и разработан точный рекуррентный алгоритм расчета вероятности блокировки и среднего времени передачи данных; для СМО с двумя порогами – приближенный рекуррентный алгоритм расчета тех же характеристик.
  • Впервые разработала вероятностные модели в виде полнодоступных многопотоковых СМО радиоресурсами для потокового и эластичного трафика в беспроводных сетях последующих поколений в комбинации трех дисциплин обслуживания: «первый пришел – первый обслужился» (first come – first served, FCFS) для потокового трафика, передаваемого в одноадресном режиме, «прозрачных заявок» (transparent) для потокового трафика, передаваемого в многоадресном режиме, и PS для эластичного трафика. Разработала точный алгоритм снижения размерности задачи и приближенный алгоритм нахождения стационарного распределения вероятностей, получила формулы для вероятностей блокировок.
  • Впервые разработала вероятностные модели неполнодоступных схем управления радиоресурсами для потокового и эластичного трафика в беспроводных сетях последующих поколений. Модели разработаны в виде неполнодоступных СМО с дисциплинами FCFS и PS и числом приборов, выделяемых для обслуживания эластичного трафика диапазонами, размер которых зависит от состояния системы. Получено стационарное распределение вероятностей в мультипликативном виде и алгоритм для расчета вероятностей блокировок и среднего времени передачи данных.
  • Разработала вероятностные модели схем управления радиоресурсами со снижением скорости и прерыванием обслуживания для потокового трафика в беспроводных сетях последующих поколений. Модели разработаны в виде СМО с дисциплинами FCFS и «прозрачных заявок», снижением скорости обслуживания многоадресного трафика и прерыванием обслуживания одноадресного трафика. Разработаны точные рекуррентные алгоритмы расчета стационарного распределения вероятностей, получены формулы для вероятности блокировки, вероятности прерывания, средней скорости обслуживания трафика. Ранее модели со снижением скорости обслуживания многоадресного трафика при фоновом одноадресном трафике не исследовались.
  • Разработала вероятностные модели схем управления радиоресурсами с прерыванием обслуживания на ресурсах совместного использования для потокового трафика в беспроводных сетях последующих поколений. Модели разработаны в виде многолинейных СМО с двумя группами приборов – надежными и ненадежными, причем ненадежная группа приборов моделирует радиоресурсы совместного использования с позиции оператора беспроводной сети, имеющего неприоритетный к ним доступ. Разработаны точные алгоритмы расчета стационарного распределения вероятностей, получены формулы для вероятности блокировки, вероятности прерывания обслуживания, среднего времени передачи данных. Ранее многолинейные СМО с надежными и ненадежными приборами не исследовались.

Научные интересы

  • математическая теория телетрафика (МТТ),
  • теория массового обслуживания (ТМО),
  • стохастическая геометрия,
  • математическое моделирование и анализ производительности сетей,
  • мультисервисные сети связи (МСС),
  • сигнализация в сетях последующих поколений (next generation networks, NGN),
  • беспроводные сети 4G / 5G / 5G+,
  • интернет вещей (internet of things, IoT),
  • межмашинное взаимодействие (machine-to-machine, M2M),
  • прямое взаимодействие устройств (device-to-device, D2D),
  • совместное использование радиочастот (licensed shared access, LSA; licensed assisted access, LAA),
  • нарезка радиоресурсов (network slicing),
  • управление инфокоммуникациями.
В настоящее время информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) все глубже проникают во многие области современной жизни. Например, концепция интеграции ИКТ и Интернета вещей (Internet of Things, IoT) для управления городской инфраструктурой «Умный город» позволяет городской власти следить за изменениями и ситуацией в городе с помощью датчиков. При этом специализированные системы осуществляют сбор данных в автоматическом режиме без участия человека. Важным параметром при определении показателей эффективности беспроводных сетей межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine, M2M) - скорости передачи данных, вероятности блокировки - служит удаленность устройства (датчика) от радиопередающей аппаратуры (базовой станции, БС). Поэтому при описании такой сети в виде системы массового обслуживания с потоковым (гарантированная скорость передачи данных) или эластичным (негарантированная скорость) трафиком необходимо рассматривать входящий поток запросов на передачу данных от M2M-устройств таким образом, чтобы учесть расположение устройств относительно БС. Представлена модель соты беспроводной сети со стационарными M2M-устройствами, находящимися либо в пассивном, либо в активном состоянии. Устройства описываются точками, случайно возникающими на плоскости, и генерируют потоковый трафик, скорость передачи которого зависит от расположения устройства в соте, его мощности и уровня шума. Состояние системы описывает вектор переменной длины, компонентами которого служат расстояния от каждого активного устройства до БС. Рассмотрены две политики управления радиоресурсами - round robin (RR) и full power (FP), отличающиеся друг от друга распределением временного интервала обслуживания M2M-устройства и предоставляемой скоростью передачи данных. Проведен сравнительный анализ значений вероятности блокировки запроса на передачу данных.
Развивающиеся беспроводные сети последующего поколения (next generation network, NGN) предполагают новые приложения и услуги как для обычных пользователей, так и для устройств межмашинного взаимодействия (machine-to-machine, M2M). Решение проблемы увеличения требований к пропускной способности сети и недостаточности спектра радиочастот, в частности в случае умных городов, может быть достигнуто посредством концепции совместного использования радиочастот (licensed shared access, LSA). Авторы предлагают математическую модель совместного использования ресурсов с адаптивным управлением мощностью. Заложенный в ней алгоритм позволит избежать интерференции M2M-устройств с владельцем спектра, в том числе благодаря тому, что учитывает пространственное расположение устройств и их сессионную активность.