Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot (SIRI 2025)

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 huquqlarini himoya qilish uchun zarur bo‘lgan normativ hujjatlarni ishlab chiqishga harakat qilmoqda. Shuningdek, OECD sun'iy intellektni rivojlantirish va tartibga solish bo‘yicha ko‘plab ko‘rsatmalar va tavsiyalarni ishlab chiqdi. Bu tashkilot sun'iy intellektdan foydalanishda iqtisodiy va axloqiy aspektlarni uyg‘unlashtirishga yordam beradigan normativ qoidalar taqdim etadi. Xalqaro huquq va normativ hujjatlar ham sun'iy intellektni adolatli, xavfsiz va samarali tarzda boshqarishga asos yaratadi. Shunday qilib, sun'iy intellektni tartibga solish bo‘yicha normativ hujjatlar, xalqaro hamkorlik va umumiy etik prinsiplar ishlab chiqilishi, global miqyosda bu texnologiyaning xavfsiz va adolatli ishlatilishini ta'minlashda muhim ahamiyatga ega. Sun'iy intellektni tartibga solishdagi amaliy yondashuvlar bo‘yicha Yevropa Ittifoqi va AQSH tajribalariga qarab chiqamiz. Yevropa Ittifoqining sun'iy intellektni tartibga solish bo‘yicha ko‘rsatmalari, AQSHning texnologiya yirik kompaniyalari bilan ishlash usullari bilan taniqli. Yevropa Ittifoqi sun'iy intellektni tartibga solish bo‘yicha eng ilg‘or va samarali yondashuvlardan birini ishlab chiqmoqda. 2018-yilda Yevropa Komissiyasi sun'iy intellektga oid umumiy tamoyillarni belgilab, axloqiy va xavfsizlik jihatlari bo‘yicha aniq qoidalar kiritgan Yevropa Ittifoqining sun'iy intellekt strategiyasini e'lon qildi. Ushbu strategiya sun'iy intellektning xavfsiz va adolatli ishlatilishini ta'minlash uchun axloqiy standartlar, ma'lumotlarning xavfsizligi, inson huquqlari va shaxsiy hayotni himoya qilish kabi muhim tamoyillarga asoslangan. Yevropa Ittifoqi shuningdek, 2021-yilda sun'iy intellektni tartibga solish bo‘yicha AI Aktini taklif qildi. Bu hujjat sun'iy intellektning xavf darajasiga qarab, tizimlarni turli kategoriyalarga ajratib, har bir kategoriyaga mos ravishda maxsus qoidalar belgilaydi. Misol uchun, yuqori xavfli AI tizimlari, masalan, tibbiyot yoki transportda ishlatiladiganlar, qat'iy nazorat va monitoringga ega bo‘lishi kerak. AQSH esa sun'iy intellektni tartibga solishda ko‘proq erkin va bozorga asoslangan yondashuvni qo‘llaydi. AQSHda ko‘plab texnologiya kompaniyalari, jumladan, Google, Microsoft, Amazon kabi gigantlar, sun'iy intellektni rivojlantirishda yetakchi o‘rin tutadi. Biroq, AQSH hukumati bu kompaniyalar bilan yaqin hamkorlikda ishlaydi va AI texnologiyalarining jamiyatga ta'sirini kuzatib borish uchun ayrim davlat idoralari, masalan, AI etika bo‘yicha komissiyalarni tashkil etgan. Shuningdek, AQSHda AI texnologiyalari tartibga solinishidan ko‘ra, innovatsiyalarni rag‘batlantirishga ko‘proq e'tibor beriladi, bu esa o‘z navbatida o‘ziga xos xavflarni keltirib chiqarishi mumkin. Biroq, AQSHning sun'iy intellektga bo‘lgan erkin yondashuvi va Yevropa Ittifoqining qat'iy tartibga solish strategiyasi o‘rtasidagi farqlar kelajakda global miqyosda birlashgan tartibga solish tizimlarini yaratish zarurligini ko‘rsatadi. Bu masalani hal qilish uchun xalqaro miqyosda hamkorlik va sinxronizatsiya zarur. Xitoyda sun'iy intellektni rivojlantirish va tartibga solish uchun qabul qilingan siyosatlar. Xitoy sun'iy intellektni rivojlantirishda juda faol bo‘lib, bu texnologiyani iqtisodiy o‘sish va innovatsion rivojlanishning asosiy vositalaridan biri sifatida qaraydi. Xitoy hukumati 2017-yilda "Sun'iy intellektni rivojlantirish rejasini" e'lon qilib, 2030-yilgacha sun'iy intellektni global yetakchi pozitsiyaga olib chiqishni maqsad qilgan. Xitoyda sun'iy intellektni tartibga solish masalasi ko‘proq markazlashtirilgan tarzda hal qilinadi, ya'ni hukumat sun'iy intellektni rivojlantirish va unga oid siyosatlarni aniq belgilaydi. Xitoyning "Sun'iy intellektni 161

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot boshqarish to‘g‘risidagi hujjati" AI texnologiyalarining xavfsiz va samarali ishlatilishiga doir aniq me'yorlarni o‘z ichiga oladi. Xitoyda AI tizimlarining maxfiylik va shaxsiy ma'lumotlarni to‘plash jihatlari qat'iy nazorat ostida bo‘lsa-da, ko‘plab muhokama va tanqidlar AI tizimlarining davlat tomonidan ko‘proq kuzatilishini ko‘rsatmoqda. Xitoyning yondashuvi, sun'iy intellektni rivojlantirishning samarali bo‘lishi bilan birga, inson huquqlari, shaxsiy hayotni himoya qilish va erkinliklar masalalariga ba'zi doiradagi xavflarni keltirib chiqarishi mumkin. Biroq, bu hamkorlikning markazlashgan tizimi Xitoyni texnologik innovatsiyalarni tez amalga oshirishga imkon beradi. Iqtisodiy va ijtimoiy ta'sir: Global hamkorlik natijasida sun'iy intellektdan foydalanishda ijtimoiy va iqtisodiy o‘zgarishlarning oldini olish uchun qanday strategiyalar mavjud Sun'iy intellektni tartibga solishning ijtimoiy va iqtisodiy ta'siri global hamkorlik orqali samarali boshqarilishi kerak. Sun'iy intellektning iqtisodiy ta'siri, avvalambor, ish o‘rinlarining avtomatlashtirish orqali kamayishi va ishlab chiqarish jarayonlarining samaradorligi ortishi bilan bog‘liq. Biroq, bu jarayon ijtimoiy tengsizlikni kuchaytirishi, iqtisodiy o‘zgarishlarni keltirib chiqarishi va kam ta'minlangan guruhlarga zarar yetkazishi mumkin. Global hamkorlik sun'iy intellektdan foydalanishning ijtimoiy ta'sirlarini yumshatish uchun turli strategiyalarni ishlab chiqishni ta'minlashi kerak. Birinchidan, ta'lim tizimini yangilash va yangi texnologiyalarni o‘rganish imkoniyatlarini yaratish zarur. Shu bilan birga, ish o‘rinlarini yaratish va yangi ko‘nikmalarni rivojlantirishga alohida e'tibor qaratish kerak. Shu tarzda, sun'iy intellektdan foydalanishning ijtimoiy ta'sirini kamaytirish va mehnat bozorining yangilanishini boshqarish mumkin. Ikkinchidan, iqtisodiy ta'sirni boshqarish uchun, davlatlar va xalqaro tashkilotlar o‘rtasida iqtisodiy kooperatsiyani rivojlantirish va yangi biznes modellarini qo‘llabquvvatlash zarur. Sun'iy intellektning iqtisodiy o‘zgarishlarga olib kelishi kutilayotgan bo‘lsada, global hamkorlik iqtisodiy inqirozlarning oldini olish uchun yangi siyosatlarni va innovatsion yondashuvlarni ishlab chiqishga yordam beradi. Masalan, Yevropa Ittifoqining sun'iy intellektni rivojlantirishga qaratilgan grantlar va subsidiyalar, kichik va o‘rta bizneslarning yangi texnologiyalarni o‘zlashtirishiga yordam beradi. Shunday qilib, sun'iy intellektdan foydalanish jarayonida iqtisodiy va ijtimoiy o‘zgarishlarning oldini olish uchun xalqaro miqyosda samarali strategiyalarni ishlab chiqish zarur bo‘lib, bu jarayonni faqatgina global hamkorlik orqali boshqarish mumkin. Sun'iy intellekt texnologiyalarining rivojlanishi, ularning jamiyatda qanday ishlatilishi va bu jarayondagi axloqiy me'yorlarni ta'minlash muhim muammolardan biridir. Sun'iy intellekt (SI) qarorlar qabul qilishda qo‘llanilayotganda, bir qancha axloqiy tamoyillarni hisobga olish zarur: adolat, shaffoflik va xususiy hayotni hurmat qilish kabi prinsiplar texnologiyalarning inson huquqlariga zarar yetkazmasligini ta'minlashda muhim rol o‘ynaydi. Adolat. Sun'iy intellekt tizimlari, qarorlar qabul qilishda odatda katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qiladi, shuning uchun tizimlar insonlarning turli guruhlariga nisbatan adolatli bo‘lishi kerak. Misol uchun, ishga qabul qilish yoki kredit olish jarayonida, tizimlarning xatoliklari yoki diskriminatsion qarorlar qabul qilishining oldini olish zarur. 162

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Bunda sun'iy intellektning ma'lumotlarga asoslangan qarorlari adolatli va barcha foydalanuvchilarni teng muomala qilishga yo‘naltirilishi lozim. Shaffoflik. Sun'iy intellekt tizimlarining qaror qabul qilish jarayoni ko‘pincha "qora qutiga" o‘xshash bo‘ladi, ya'ni qanday asosda qarorlar qabul qilinganligi aniq bo‘lmasligi mumkin. Biroq, bu shaffoflikning yo‘qligi qarorlar va natijalar bo‘yicha ishonchsizlikka olib kelishi mumkin. Shu sababli, sun'iy intellektning ishlash mexanizmi, u qanday qarorlar qabul qilayotganini va bu qarorlarning qanday axloqiy prinsiplar asosida amalga oshirilayotganini tushunish imkoniyatini taqdim etishi kerak. Xususiy hayotni hurmat qilish. Sun'iy intellektning ishlash jarayonida katta miqdordagi ma'lumotlar to‘planadi, shuningdek, foydalanuvchilarning shaxsiy ma'lumotlarini kuzatish va tahlil qilish imkoniyatlari mavjud. Shuning uchun, sun'iy intellekt tizimlari foydalanuvchilarning xususiy hayotiga hurmat bilan qarashlari, ma'lumotlarni himoya qilishlari va faqat zarur bo‘lgan ma'lumotlarni yig‘ishlari kerak. Boshqacha aytganda, sun'iy intellektdan foydalanishda shaxsiy ma'lumotlarni saqlash va ishlatish bo‘yicha qat'iy axloqiy me'yorlar va qonunlar ishlab chiqilishi lozim. Sun'iy intellektning jamiyatdagi ijtimoiy tenglik va inson huquqlari bilan bog‘liq masalalari juda muhimdir, chunki sun'iy intellekt texnologiyalarining ishlab chiqilishi va ishlatilishi turli ijtimoiy guruhlar uchun teng imkoniyatlarni yaratishi zarur. Aks holda, bu texnologiyalar faqat ba'zi guruhlarga foyda keltirishi yoki hatto ayrimlar uchun zararli bo‘lishi mumkin. Ijtimoiy tenglik. Sun'iy intellekt tizimlarining ishlashi ijtimoiy tenglikni ta'minlashga qaratilgan bo‘lishi kerak. Misol uchun, avtomatlashtirilgan ishga qabul qilish jarayonlari yoki boshqa qarorlar, ayrim guruhlarni nohaq ravishda ajratib qo‘yishi yoki diskriminatsiyaga sabab bo‘lishi mumkin. Sun'iy intellekt tizimlari bu kabi nohaqliklarni kamaytirish va ijtimoiy tenglikni ta'minlash uchun rivojlantirilishi zarur. Shuningdek, sun'iy intellektning gender, irqi yoki boshqa ijtimoiy omillar asosida ajratish qilmasligi uchun, tizimlarning ta'limi va algoritmlari ehtiyotkorlik bilan ishlab chiqilishi lozim. Inson huquqlari. Sun'iy intellekt texnologiyalari jamiyatda yangi huquqiy va axloqiy muammolarni keltirib chiqarishi mumkin. Misol uchun, sun'iy intellekt tizimlarining odamlarning shaxsiy hayotini monitoring qilish yoki ularga oid ma'lumotlarni to‘plash kabi amallari inson huquqlarining buzilishiga olib kelishi mumkin. Shuning uchun, sun'iy intellektni tartibga solishda inson huquqlarini himoya qilishga katta e'tibor qaratish zarur. Bu, ayniqsa, hukumatlar, bizneslar va jamoat tashkilotlarining mas'uliyatini kuchaytiradi. Jamiyatdagi polarizatsiya. Sun'iy intellekt tizimlarining noteng ishlashida yoki ularning axborotlarni manipulyatsiya qilishdagi roli jamiyatdagi polarizatsiyani kuchaytirishi mumkin. AI tizimlarining algoritmlarining asosida noto‘g‘ri yoki qasddan manipulyatsiya qilingan ma'lumotlar bo‘lishi, ijtimoiy konfliktlarni kuchaytirishi va odamlar o‘rtasida ajralishni yuzaga keltirishi mumkin. Misol uchun, ijtimoiy tarmoqlarda sun'iy intellekt algoritmlari foydalanuvchilarga ma'lum bir qarashlarni ko‘rsatish orqali ularni faqat o‘z qarashlarini tasdiqlaydigan axborot bilan ta'minlashi mumkin, bu esa ijtimoiy tengsizlikni kuchaytiradi. 163

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Shu sababli, sun'iy intellektni rivojlantirish va undan foydalanish jarayonida axloqiy me'yorlarni belgilash va ijtimoiy masalalarni hal etish uchun qat'iy qoidalar va boshqaruv tizimlari zarur. Bunda, texnologiyalarning jamiyatga ta'sirini chuqur tahlil qilish, ijtimoiy tenglikni ta'minlash va inson huquqlarini hurmat qilish muhim ahamiyatga ega. Xulosa Xulosa qilib aytganda Sun'iy intellektning tez rivojlanishi va uning jamiyatning turli sohalariga ta'siri, tartibga solish zaruratini kuchaytiradi. Global miqyosda sun'iy intellektni tartibga solish bo‘yicha hamkorlikning ahamiyati katta, chunki bu texnologiyalar bir mamlakat bilan cheklanishi mumkin emas. Sun'iy intellektning ijtimoiy, iqtisodiy, va axloqiy ta'sirlarini to‘liq boshqarish uchun davlatlar o‘rtasida hamkorlik zarur. Global tartibga solish, har bir mamlakatning o‘ziga xos talablarini hisobga olgan holda, barqaror va xavfsiz texnologik rivojlanishni ta'minlashi mumkin. Hamkorlik orqali AI tizimlarining xavfsizligi, inson huquqlariga hurmat, ma'lumotlarni himoya qilish, axloqiy me'yorlar va shaffoflik ta'minlanadi. Xalqaro hamkorlikning kuchayishi, sun'iy intellektdan foydalanishning samaradorligini oshiradi va ularning jamiyatga salbiy ta'sirlarini kamaytiradi. Kelajakda sun'iy intellektni tartibga solishning samarali yo‘llari xalqaro hamkorlikni yanada kuchaytirishga asoslanadi. Mamlakatlar o‘rtasidagi tajriba almashish, normativ hujjatlarni va axloqiy me'yorlarni birlashtirish, global miqyosda sun'iy intellektni boshqarishning aniq va barqaror tizimini yaratishga yordam beradi. o‘zaro hamkorlik, texnologiyalarning rivojlanishini tezlashtirishi va ijtimoiy masalalarni hal qilishda samarali strategiyalarni ishlab chiqishga imkon yaratadi. Bundan tashqari, sun'iy intellektning axloqiy va ijtimoiy ta'sirlarini chuqur o‘rganish zarur. Tadqiqotlar, sun'iy intellektning ijtimoiy tenglik, iqtisodiy barqarorlik va inson huquqlari bilan bog‘liq masalalarni hal qilishda yangi yondashuvlarni ishlab chiqishga qaratilgan bo‘lishi kerak. Sun'iy intellektning ta'sirini boshqarish uchun yangi standartlar va normativ hujjatlar ishlab chiqilishi, bu sohada ilmiy tadqiqotlarni kuchaytirish va jahon tajribasidan o‘rganish muhimdir. Sun'iy intellektni global miqyosda tartibga solishda davlatlar va xalqaro tashkilotlarga yo‘naltirilgan tavsiyalarni qarab chiqishimiz mumkin Xalqaro hamkorlikni kuchaytirish: Sun'iy intellektni tartibga solish bo‘yicha xalqaro tashkilotlar, jumladan, BMT, Yevropa Ittifoqi, OECD va boshqa hududiy tashkilotlar o‘rtasidagi hamkorlikni rivojlantirish. Bu orqali sun'iy intellektni tartibga solish uchun yagona va universal qonunlar va me'yorlar ishlab chiqilishi kerak. Axloqiy me'yorlarni ishlab chiqish. Sun'iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishda axloqiy me'yorlarni qat'iy belgilash va amalga oshirish zarur. Bu, ayniqsa, diskriminatsiyaning oldini olish va inson huquqlarini himoya qilish uchun muhimdir. Sun'iy intellekt tizimlari ijtimoiy adolatni ta'minlashga qaratilgan bo‘lishi kerak. Innovatsiyalarni rag‘batlantirish va xavfsizlikni ta'minlash. Sun'iy intellekt texnologiyalarining xavfsiz ishlatilishini ta'minlash uchun davlatlar va xususiy sektor o‘rtasida doimiy muloqot va hamkorlik zarur. Mamlakatlar, AI tizimlarining xavfini kamaytirish uchun o‘zaro fikr almashish va samarali boshqaruv strategiyalarini joriy qilishlari kerak. 164

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Ta'lim va kasbiy rivojlanishni kuchaytirish. Sun'iy intellekt texnologiyalarining kutilayotgan ijtimoiy va iqtisodiy ta'sirlariga tayyor turish uchun xalqaro miqyosda ta'lim tizimini takomillashtirish zarur. Yangi kasb ko‘nikmalarini ishlab chiqish va bu sohada o‘qituvchilarga ko‘proq imkoniyatlar yaratish kerak. Adabiyotlar 1. European Commission. (2021). Artificial Intelligence Act: Proposal for a Regulation of the European Parliament and the Council on Artificial Intelligence. 2. UNESCO. (2020). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. 3. OECD. (2019). OECD Principles on Artificial Intelligence. 4. Bryson, J. J., Dignum, V., & Hagendorff, T. (2017). Ethics of Artificial Intelligence and Robotics. Stanford Encyclopedia of Philosophy. 5. Binns, R. (2018). The Ethics of Artificial Intelligence: A Discussion of Key Issues. 6. Vinuesa, R., Jiang, J. J., Binns, R., Lee, K., Cheon, M., & Dignum, V. (2020). The Role of AI in Achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11(1), 1-7. 7. Henderson, R. (2020). Ethical Issues in Artificial Intelligence and Robotics. AI & Society Journal. 8. O‘zbekiston Milliy kutubxonasi: Bu kutubxonada sun'iy intellekt va uning tartibga solinishi bo‘yicha adabiyotlar bo‘lishi mumkin. 9. o‘zbek ilmiy jurnallari: Ilmiy tadqiqotlar va maqolalar bilan tanishish uchun O‘zbekistonning ilmiy jurnallarini, xususan, informatika, texnologiyalar va ijtimoiy fanlar bo‘yicha chiqadigan nashrlarni ko‘rib chiqish mumkin. 10. o‘zbek universitetlarining ilmiy ishlar va dissertatsiyalar: O‘zbekistondagi universitetlarda sun'iy intellekt, axloq va tartibga solish masalalari bo‘yicha magistratura yoki doktorantura dissertatsiyalarini qidirib ko‘rish 165

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot ZAMONAVIY MASHINASOZLIKDA SMART DIZAYN TEXNOLOGIYALARINI Qo‘LLASH MASALALARI Djumayev Sindor Ne’matovich SamDU mustaqil izlanuvchisi, sindordjumayev@gmail.com Annotatsiya. Mazkur tezis raqamli dizaynning ilmiy-metodik asoslarini, jumladan, mashinasozlikda ilgʻor raqamli “aqlli” dizayn konsepsiyasini amalga oshirishni taʼminlaydigan texnologiyalarni tadqiq etish va rivojlantirish muammolariga bagʻishlangan. Kalit soʻzlar: Mashinasozlik, raqamli egizak, kesish vositasi, neyron tarmoq modellari, Smart Design, raqamli ishlab chiqarish, dizayn. Kirish Zamonaviy mashinasozlikdagi dolzarb yo‘nalishlardan biri ishlab chiqarishga raqamli texnologiyalarni faol joriy etishdir. Texnologik jarayonlarni boshqarish va loyihalash tizimlarini takomillashtirishda raqamli texnologiyalar yutuqlarini rivojlantirish va qo‘llash zamonaviy mashinasozlikda ishlab chiqarishning texnik darajasini va mahsulot sifatini oshirishning eng muhim vazifalaridan biri hisoblanadi. Bu masalani hal etish ishlov beriladigan detallarning shakli va geometrik o‘lchamlarining talab qilinadigan aniqligini ta’minlash, shuningdek, mashina va uskunalarning metall sarfini kamaytirish masalalari bilan chambarchas bog‘liq bo‘lib, yuqori aniqlikdagi detallar deb ataladigan sinfni keng qo‘llash zaruriyatini keltirib chiqardi. Raqamli loyihalash, matematik modellashtirish va mahsulotning hayotiylik davrini boshqarish (Smart Design): ilg‘or raqamli "aqlli" loyihalash tushunchasini amalga oshirishni ta’minlovchi texnologiyalarni o‘z ichiga oladi. Bu jarayonning asosiy harakatlantiruvchi kuchi maqsadli ko‘rsatkichlar va resurs cheklovlarining ko‘p darajali matritsasini yaratish va qo‘llash, turli sinfdagi matematik modellar, murakkablik va moslik darajalari (eng umumiy hollarda xususiy hosilali nostatsionar nochiziqli tenglamalar bilan tavsiflanadigan), virtual sinovlar o‘tkazish va virtual stendlarni qo‘llash asosida raqamli egizak (Digital Twin) yaratish texnologiyasidir. Talab etilgan aniqlik va sirt sifatini ta’minlaydigan mexanik ishlov berish texnologik tizimlarini raqamli loyihalash muammolarini hal qilish murakkab, chunki ishlov berish jarayonida detalning o‘zi, asbob va dastgoh qismlari nisbiy harakatda bo‘lib, murakkab dinamik tizimni tashkil etadi. Bunday tizimning xatti-harakatlarini maqsadli va nazariy tadqiqotlarsiz oldindan aniqlash deyarli imkonsiz. Masalani yechishning eng maqsadga muvofiq yo‘nalishi zagotovkaga ta’sir etishning ilmiy asoslangan texnologik usullari asosida detallarga mexanik ishlov berish texnologik tizimlarining raqamli egizaklarini yaratishdir. Raqamli egizak (RE) zamonaviy texnologiyalar orasida eng istiqbolli yo‘nalishlardan biridir. RE ishlov berish jarayonining turli jihatlarini va texnologik tizim elementlari holatini, shu jumladan zagotovkani aks ettiruvchi hamda o‘zaro va fizik obyekt-prototip bilan real vaqt rejimida ma’lumot almashuvchi matematik modellar majmuasidan iborat. 166

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Raqamli egizakning mohiyati turli xil taxminlar asosida qaror qabul qilishdan iborat. Sinovlar haqiqiy, ko‘pincha qimmatbaho obyektlarning ishiga aralashish zaruratisiz virtual nusxada o‘tkaziladi. Raqamli egizakni qo‘llash obyektning holatini, yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan favqulodda vaziyatlarni ancha yuqori ishonchlilik darajasi bilan bashorat qilish, xavfsizlik, inson salomatligi va atrof-muhitga bo‘lgan tahdidlarni kamaytirib, ularga tezkor munosabat bildirish, obyektlar va mahsulotlardan "virtual" foydalanishning keng qamrovli statistikasini ishlab chiqish orqali ularda kechayotgan jarayonlarni chuqurroq tushunish, loyiha iqtisodiyotini aniqroq hisoblash va boshqarish, zarur o‘zgarishlarni joriy etish vaqtini qisqartirish imkonini beradi. Texnologik tizimlarning raqamli egizaklarini qo‘llashning zamonaviy konsepsiyasi turli dasturlarning elementlari va jarayonlarini, jumladan chekli elementlar usulidan foydalanishga asoslangan kompleks modellashtirish uchun integratsiyalashni, turli matematik paketlardagi har xil modellarni (mexanik, elektromexanik, gidravlik va pnevmatik) birlashtirrishni nazarda tutadi. Ushbu yondashuv hisoblash vaqti turlicha bo‘lgan virtual modellarning har xil formatdagi chiqish ma’lumotlarini birlashtirish murakkabligi, ularni tayyorlashning qiyinligi, shu jumladan model parametrlarini aniqlash bilan ajralib turadi. Yakka, kichik va o‘rta seriyali ishlab chiqarish sharoitida murakkab tahliliy hisob-kitoblarni tayyorlash va o‘tkazish maqsadga muvofiq emas va har qanday ishlab chiqarish uchun ham imkonsizdir. Murakkab tahliliy modellardan foydalanish ko‘p sonli qiyin aniqlanadigan konstruktiv va texnologik parametrlarni identifikatsiyalashni talab etadi. [1] maqolada mualliflar tomonidan real obyektlarning raqamli egizaklarini qurishga yangicha yondashuv taklif etilgan. Mualliflar matematik fizika tenglamalari uchun chegaraviy masalalarning taqribiy yechimlarini qurishning yagona jarayoniga va bunday turdagi ko‘plab aniq masalalarni yechish bo‘yicha to‘plangan tajribaga tayanadilar. Ishda ishlab chiqilgan va sinovdan o‘tgan evolyutsion algoritmlarga asoslangan raqamli egizak modellarni qurishning beshta yondashuvi keltirilgan. Taklif etilayotgan evolyutsion algoritmlarga yondashuvning o‘ziga xos xususiyati model tuzilmasini qurish uchun genetik protseduralardan va uning parametrlarini moslashtirish uchun nochiziqli optimallashtirish algoritmlaridan foydalanishdir. Bundan tashqari, differensial tenglamalar bo‘yicha ko‘p qatlamli modellarni qurish uchun taklif etilayotgan yondashuv neyron tarmoqlarini o‘qitishning ko‘p vaqt talab qiladigan protsedurasisiz ishlash imkonini beradi. Mualliflar tomonidan taklif etilgan yondashuvlar turli xildagi real obyektlarning raqamli egizaklarini yaratish va moslashtirishni sezilarli darajada soddalashtirish va birlashtirish imkonini beradi. [2] ishda mualliflik modifikatsiyalari bilan Z-bufer texnologiyasiga asoslangan geometrik modellashtirishning sonli algoritmi taklif etilgan. Fazoviy frezalash dinamikasining ishlab chiqilgan matematik modeli murakkab yuzali detallarga turli xil frezalar bilan ishlov berishda kesish kuchlarini, ishlov berilgan yuza xatoliklarini va tebranishlar amplitudasini hisoblash imkonini beradi. Bunda detalning chekli elementli dinamik modelini bosqichma-bosqich modifikatsiyalash hisobiga materialning olinishi bilan uning dinamik xarakteristikalarining o‘zgarishi hisobga olinadi. Hisoblash natijasida olingan ma’lumotlar frezalash sifatini baholash uchun ishlatilishi mumkin. [3] ishda berilgan ishlov berish rejimlarida tekis jilvirlash jarayonining dinamikasini tadqiq qilish imkonini beruvchi stoxastik model ishlab chiqilgan. Silliqlashda asbob va detal 167

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot dinamikasini modellashtirish asosida texnologik tizimning deformatsiyalanishini hisobga olgan holda ishlov berish sifatini baholash usuli taklif etilgan va modellashtirish yo‘li bilan tizimning deformatsiyalanishini hisobga olish regenerativ qo‘zg‘atish mexanizmi hisobiga avtotebranishlar qo‘zg‘atiladigan ishlov berish parametrlarini aniqlash imkonini berishi aniqlangan. [4] ishda yo‘nish jarayonining raqamli egizagi tuzilmasiga kiruvchi va ishlov berish sifatini, qirindi hosil bo‘lish xususiyatini, kesish kuchini bashorat qilish uchun mo‘ljallangan bir nechta o‘zaro bog‘langan bashorat qiluvchi modullarni shakllantirish misoli ko‘rib chiqilgan. 55 HRC qattiqlikkacha toblangan XVG po‘latining qattiq yo‘nilishi bo‘yicha uch omilli tajriba o‘tkazildi. o‘tkazilgan tajriba misolida sun’iy neyron tarmoqlar asosida raqamli egizakning diagnostik modulini ishlab chiqish jarayoni tavsiflangan. Kesish jarayonini bashoratlash va diagnostika qilish uchun matematik modelni ishlab chiqishda sun’iy neyron tarmoqlarining yuqori aniqligi, moslashuvchanligi va universalligi aniqlandi. Ishlov berishda yuza sifati va qirindi turini aniqlash uchun kesish jarayonini onlayn diagnostika qilishning ishlab chiqilgan matematik modeli yuritmadagi kuch yuklamasi bo‘yicha bilvosita aniqlanadigan olinadigan qo‘yimning haqiqiy qiymatidan foydalanadi. Bunda model faqat diagrammaga kiruvchi datchiklar signallaridan foydalanadi. [5] ishda qayd etilishicha, yangi muhim va yuqori texnologiyalar hamda innovatsion loyihalarni ishlab chiqish va joriy etish asosida mashinasozlik va asbobsozlik korxonalarida raqamli ishlab chiqarishlarni tashkil etish quyidagilarni ta’minlaydi: - ishlab chiqarish hajmlari va ishlab chiqarish quvvatlarini oshirish; - innovatsion mahsulotlar, yangi avlod texnikalarini ishlab chiqish va ishlab chiqarishga qo‘yish muddatlarini qisqartirish; - tashqi bozorlarda ularning raqobatbardoshligini oshirish; - raqamli ishlab chiqarish korxonalari sektorini (klasterini) yaratish orqali innovatsion mahsulotlarni ishlab chiqarish liniyasi, nomenklaturasi va ishlab chiqarish dasturidagi o‘zgarishlarda ishlab chiqarishning moslashuvchanligini oshirish. Adabiyotlar 1. Васильев А.Н., Тархов Д.А., Малыхина Г.Ф. Методы создания цифровых двойников на основе нейросетевого моделирования //Теоретические вопросы информатики, прикладной математики, компьютерных наук и когнитивноинформационных технологий, Том 14, № 3 (2018), стр. 521-532. 2. Воронов С.А., Киселев И.А. Комплексная математическая модель динамики пространственного фрезерования податливых сложнопрофильных деталей// Проблемы механики современных машин. 2012, Т.2, стр 3. Ма Вэйдун. Разработка методики выбора рациональных параметров процесса шлифования на основе учета динамических характеристик деформируемой технологической системы. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2018. 4. Расторгуев Д.А., Севастьянов А.А. Разработка цифрового двойника процесса точения на основе машинного обучения. Вектор науки ТГУ. 2021. № 1, стр 32-41 5. Селиванов С.Г., Поезжалова С.Н., Шайхулова А.Ф., Яхин А.И. Методы проектирования цифрового производства в машиностроении. 168

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ОБЕСПЕЧЕНИЮ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ Матёкубов Огабек Бахромбек угли, стажёр-преподаватель, Ургенчский филиал ТУИТ имени Мухаммада аль-Хорезми Аннотация: В статье рассматривается основные аспекты обеспечения информационной безопасности, включая методы и средства защиты информации. Анализируется ключевые способы предотвращения угроз, выявления и ликвидации их последствий. Особое внимание уделяется классификации средств защиты информации, которые включают физические, аппаратные, программные, организационные, законодательные и психологические методы. Приводится описание их особенностей и применения на различных уровнях обработки данных. Ключевые слова: информация, защита информации, методы защиты, средства защиты, физические средства, аппаратные средства, программные средства В современном мире информация является одним из самых ценных ресурсов. Утечка, утрата или несанкционированный доступ к данным может нанести серьезный ущерб как частным лицам, так и организациям. Поэтому защита информации становится ключевой задачей в любой области деятельности. На первом рисунке представлена схема классификации способов и средств защиты информации, которая включает в себя различные подходы и технологии, обеспечивающие безопасность данных на всех уровнях их обработки. Важно разделить эти средства на несколько категорий, таких как криптографические, физические, организационные и программные методы, каждый из которых имеет свои особенности и области применения для защиты конфиденциальности, целостности и доступности информации. Рисунок 1. Способы и методы защита информации 169

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Способы защиты информации—это совокупность приемов и средств, обеспечивающих конфиденциальность, целостность, полноту и доступность информации, и противодействие внутренним и внешним угрозам. Каждому виду угроз присущи свои специфические способы и средства. Средства защиты информации Физические средства-механические, электрические, электромеханические, электронные, электронно-механические и т. п. устройства и системы, которые функционируют автономно, создавая различного рода препятствия на пути дестабилизирующих факторов. Аппаратные средства-различные электронные и электронно-механические и т.п. устройства, схемно-встраиваемые в аппаратуру системы обработки данных или сопрягаемые с ней специально для решения задач защиты информации. Программные средства-специальные пакеты программ или отдельные программы, включаемые в состав программного обеспечения с целью решения задач защиты информации. Организационные средства-организационно-технические мероприятия, специально предусматриваемые в технологии функционирования системы с целью решения задач защиты информации. На втором рисунке представлена схема классификации средств защиты информации, которая включает в себя различные подходы и технологии, обеспечивающие безопасность данных на всех уровнях их обработки. Рисунок 2. Средство защиты информации Обеспечение информационной безопасности достигается системой мер, направленных: • Предупреждение угроз —это превентивные меры по обеспечению информационной безопасности в интересах упреждения возможности их возникновения; • Выявление угроз выражается в систематическом анализе и контроле возможности появления реальных или потенциальных угроз и своевременных мерах по их предупреждению; • Обнаружение имеет целью определение реальных угроз и конкретных преступных действий; 170

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 • Локализация преступных действий и принятие мер по ликвидации угрозы или конкретных преступных действий; • Ликвидация последствий восстановление статус-кво. угроз и преступных действий и Заключение Обеспечение информационной безопасности является актуальной задачей в условиях стремительного развития технологий и возрастания угроз, связанных с утечкой данных, несанкционированным доступом и киберпреступностью. Комплексный подход, объединяющий физические, аппаратные, программные, организационные, законодательные и психологические средства, позволяет создать эффективную систему защиты информации. Реализация предложенных методов и стратегий позволит минимизировать риски и обеспечить высокий уровень информационной безопасности, необходимый для стабильного функционирования как отдельных организаций, так и общества в целом. Список использованных источников 1. Каторин Ю.Ф. Защита информации техническими средствами [Электронный ресурс]: учебное пособие / Ю.Ф. Каторин, А.В. Разумовский, А.И. Спивак. — Санкт-Петербург: НИУ ИТМО, 2012. — 416 с. — URL: https://e.lanbook.com/book/40850. 2. Внуков А.А. Защита информации. 3-е изд., перераб. и доп. Учебное пособие для вузов. — М.: Научная школа: НИУ «ВШЭ», 2020. — 161 с. — URL: https://urait.ru/book/zaschita-informacii-422772. 3. Казарин О.В. Программно-аппаратные средства защиты информации. Защита программного обеспечения: учебник и практикум для вузов / В. Казарин, А.С. Забабурин. — М.: Издательство Юрайт, 2020. — 312 с. — URL: https://urait.ru/bcode/452368. 4. Внуков А.А. Защита информации в банковских системах: учебное пособие для бакалавриата и магистратуры / А. Внуков. 2-е изд., испр. — М.: Издательство Юрайт, 2020. — 246 с. — URL: https://urait.ru/bcode/414083. 171

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО МЕТОДА МОДУЛЯЦИИ СИГНАЛА В СОВРЕМЕННЫХ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ Ярашбек Юсупов, Наргиза Байматова Кафедра Радиотехнических устройств и систем, Ташкентского государственного технического университета имени Ислама Каримова, Ташкент, 100095, Узбекистан; yarashbekyusupov@mail.ru Аннотация: В статье рассматривается выбор оптимального вида модуляции (чаще всего, число позиций QAM) для достижения максимальной скорости передачи данных при ограниченной полосе и заданной максимально возможной вероятности ошибки на бит. Также приведен конкретный пример выбора оптимального метода модуляции. Ключевые слова: вероятность ошибки на бит (BER), отношение сигнал/шум, виды модуляции, скорость передачи данных. Введение Как правило, при проектировании системы связи ставится следующая задача. Имеется заданный уровень вероятности ошибки на бит, который не должен быть превышен. Например, для передачи речи принимается уровень 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 ≤ 10−3 . Трудно представить, что искажение одного бита из тысячи будет различимо на слух. Для систем межкомпьютерного обмена приемлемый уровень BER системы радиосвязи существенно ниже (порядка 10-9...10-12). В данных системах дополнительное снижение BER обеспечивается протоколом более высокого уровня (например, TCP/IP), что приводит к результирующим значениям BER, например, 10-20 [1-2]. Также, обыкновенно, рано или поздно придется ограничить полосу частот, занимаемую радиосигналом. Это придется сделать хотя бы для исключения интерференции с иными системами связи. Имеются нормативные акты, регулирующие распределение частотного ресурса, при частотном разделении пользователей необходимо обеспечить отсутствие интерференции между ними, ограничены возможности полосы аппаратуры и др. Исключение составляют сверхширокополосные системы связи (UWB). Хотя и для них полоса ограничена значением несколько ГГц. На данном этапе развития систем UWB передача в них осуществляется короткими (менее 1нс) импульсами гауссовой формы, а модуляция – изменением положения импульса во времени. Вопрос выбора оптимального метода модуляции в рассматриваемом здесь ключе для систем UWB не ставится [3]. Основная часть В приемнике имеется некоторое значение отношения 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , которое определяется характеристиками мощности передатчика, чувствительности приемника и потерями сигнала на трассе. Определим данную зависимость. 172

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 𝑃𝑃 По определению, энергия на бит равна 𝐸𝐸𝑏𝑏 = 𝑃𝑃 ∙ 𝑇𝑇𝑏𝑏 = , где P – мощность 𝑅𝑅 сигнала, 𝑇𝑇𝑏𝑏 – длительность бита, R – скорость передачи (бит/с). Мощность сигнала на входе приемника равна 𝑃𝑃 = 𝑃𝑃0 ∙ 𝐺𝐺𝑇𝑇𝑇𝑇 ∙ 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅 ∙ 𝐾𝐾, где 𝑃𝑃0 – выходная мощность передатчика, 𝐺𝐺𝑇𝑇𝑇𝑇 – коэффициент усиления антенны передатчика, 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅 – коэффициент усиления антенны приемника, K – коэффициент передачи канала связи. Выражая 𝐸𝐸𝑏𝑏 в дБм (децибелах относительно милливатта), а остальные величины – в дБ, получим: 𝐸𝐸𝑏𝑏 = 𝑃𝑃0 + 𝐺𝐺𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅 − 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 − 10 log 𝑅𝑅, где 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 = 1/𝐾𝐾 – коэффициент потерь на трассе [3-5]. Уровень шума на входе детектора определяется коэффициентом шума приемника (в предположении, что шумы эфира меньше). Спектральная плотность мощности шума, приведенная ко входу приемника, равна 𝑁𝑁0 = −174 + 𝑁𝑁𝑁𝑁, где -174 дБм/Гц – уровень теплового шума на входном сопротивлении приемника при температуре 17ºС, NF – коэффициент шума приемника, дБ. Таким образом, получим: 𝐸𝐸𝑏𝑏 = 𝑃𝑃0 + 𝐺𝐺𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅 − 𝑁𝑁𝑁𝑁 − 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 + 174 − 10 log 𝑅𝑅 (1) 𝑁𝑁0 – отношение 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 на детекторе приемника. Обозначим отношение мощности сигнала к спектральной плотности шума на детекторе (ОСПШД): ОСПШД = 𝑃𝑃0 + 𝐺𝐺𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅 − 𝑁𝑁𝑁𝑁 − 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 + 174. (2) Мы видим, что величина ОСПШД объединяет характеристики приемнопередающей аппаратуры и потери на трассе. Тогда 𝐸𝐸𝑏𝑏 = ОСПШД − 10 log 𝑅𝑅 . (3) 𝑁𝑁0 Видно, что отношение 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 определяется величиной ОСПШД и скоростью передачи. Обыкновенно, задача системы связи – обеспечить максимальную скорость передачи данных. При работе системы связи основным изменяющимся параметром является коэффициент потерь на трассе (Loss). Он изменяется в связи с вариацией затухания сигнала при изменении расстояния между передатчиком и приемником, а также из-за замираний (вариаций уровня сигнала в пространстве и времени из-за интерференции ввиду многолучевого распространения радиоволн). Также, иногда передатчик может управлять выходной мощностью для управления потребляемой энергией. Таким образом, изменяющимся параметром является ОСПШД. Приемник измеряет текущее значение ОСПШД, выбирает оптимальный вид модуляции, обеспечивающий максимальную скорость, и осуществляет передачу данных на скорости, близкой к максимальной для данного ОСПШД (как правило, имеется дискретный набор возможных скоростей). Также может ставиться задача выбора характеристик приемно-передающей аппаратуры (определения ОСПШД) для обеспечения требуемой скорости передачи при заданных максимальных потерях 173

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot (Loss). Обе задачи можно решить, если известна зависимость вида модуляции и скорости от ОСПШД [6-8]. Таким образом, при проектировании системы связи возникает следующая задача. Для заданной ширины полосы сигнала W, заданного максимального значения вероятности ошибки на бит BERmax определить оптимальный (обеспечивающий максимальную скорость) вид модуляции (и число позиций модуляции) и максимальную скорость передачи данных в зависимости от ОСПШД (отношения сигнала к спектральной плотности шума на детекторе). Величина ОСПШД объединяет характеристики приемно-передающей аппаратуры и затухание сигнала на трассе. Проведем решение данной задачи. Если известна зависимость BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , то можно определить, для каждого вида модуляции, минимальное значение 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , обеспечивающее заданное значение BERmax. Для видов модуляции с отсутствием кодирования теоретические зависимости BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 приведены в табл.1 из [2]. Однако кодирование часто используется, так как обеспечивает определенный энергетический выигрыш по сравнению с некодированной системой. Значение энергетического выигрыша называется коэффициентом усиления кода. Таким образом, если известен коэффициент усиления кода, то из требуемых минимальных значений 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 следует вычесть значение коэффициента усиления. Рисунок 1. Зависимости вероятности ошибки на бит от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 для модуляций QPSK, 16-QAM и 64-QAM, полученные в результате моделирования Однако, как правило, известны лишь оценочные значения коэффициента усиления; коэффициент усиления кода может существенно различаться для разных видов модуляции и разного числа позиций. Кроме этого, реальные зависимости BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 могут несколько отличаться от табл.1 для различных вариантов реализации системы связи, приведенные в [2]. Поэтому, наиболее точным является получение зависимостей BER от Eb /N0 с помощью компьютерного статистического 174

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 моделирования. Например, на рис.1 приведены зависимости BER от Eb /N0 для модуляций QPSK, 16-QAM и 64-QAM без кодирования, полученные при помощи моделирования в среде AWR Design Environment [9]. Итак, для каждого вида модуляции и числа позиций можно определить требуемое минимальное значение 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , обеспечивающее необходимый уровень BER. Значение полосы, занимаемой сигналом, как правило, пропорционально скорости передачи данных. Для фильтров Найквиста с характеристикой “корень из приподнятого косинуса” или “приподнятый косинус” данная зависимость определяется очевидным выражением: 𝑊𝑊 = (1 + 𝛼𝛼) 1 𝑅𝑅 , (4) log 2 𝑀𝑀 𝑅𝑅𝑐𝑐 где W – полоса сигнала на радиочастоте (Гц), R – скорость передачи данных (бит/с), M – число позиций модуляции, α – коэффициент скругления фильтра, 𝑅𝑅𝑐𝑐 – скорость кода (1 при отсутствии кодирования). Для других типов фильтров зависимость аналогична, но коэффициент α имеет иной смысл [10, 11]. Преобразуем (3) в логарифмическую форму: 1 + 𝛼𝛼 + 10 log 𝑅𝑅 = 10 log 𝑅𝑅 + 𝐾𝐾(𝑊𝑊), (5) 10 log 𝑊𝑊 = 10 log log 2 𝑀𝑀 ∙ 𝑅𝑅𝑐𝑐 1+𝛼𝛼 где 𝐾𝐾(𝑊𝑊) = 10 log log 𝑀𝑀∙𝑅𝑅 . 2 𝑐𝑐 Выразим 10log R из (5) и подставим в (3). Тогда для каждого вида модуляции получим: 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 = ОСПШД − 10 log 𝑊𝑊 + 𝐾𝐾(𝑊𝑊). (6) Обозначим значение 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , обеспечивающее заданное значение BERmax, для каждого (i-го) вида модуляции через (𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 )min 𝑡𝑡 . Выражая ОСПШД из (6), получим: 1 + 𝛼𝛼 ОСПШДmin = (𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 )min + 10 log 𝑊𝑊 − 10 log , (7) 𝑡𝑡 𝑡𝑡 log 2 𝑀𝑀 ∙ 𝑅𝑅𝑐𝑐 где ОСПШДmin – минимальное значение ОСПШД, требуемое для обеспечения 𝑡𝑡 требуемого значения BER для определенного вида модуляции. Выразим R из (4): 1 . (8) 1 + 𝛼𝛼 Из (8) видно, что имеет смысл выбирать вид модуляции с наибольшим числом позиций (М) (при одинаковом кодировании), так как он позволит обеспечить передачу в заданной полосе с максимальной скоростью. 𝑅𝑅max = 𝑊𝑊 ∙ log 2 𝑀𝑀 ∙ 𝑅𝑅𝑐𝑐 Формулы (7) и (8) решают поставленную задачу. Вначале с использованием статистического моделирования или min аналитического расчета для каждого вида модуляции определяется (𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 )𝑡𝑡 . По формуле (7) определяется ОСПШДmin и заносится в память приемника. Приемник 𝑡𝑡 измеряет текущее значение ОСПШД и выбирает вид модуляции в системе (имея 175

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot обратную связь с передатчиком), ОСПШДmin которого меньше текущего значения 𝑡𝑡 ОСПШД (обеспечение требуемого значения BER), а значение log 2 𝑀𝑀 ∙ 𝑅𝑅𝑐𝑐 максимально (обеспечение максимальной скорости). После этого рассчитывается максимальная возможная для данного вида модуляции скорость по (8) (обеспечение занятия всей доступной полосы) и выбирается наиболее близкая, но не большая скорость из доступного дискретного набора скоростей. Соотношения (7) и (8) справедливы для произвольных видов модуляции и методов кодирования. В предыдущем разделе было выявлено, что наиболее эффективным типом модуляции является QAM (и ее усовершенствованные варианты, в т.ч. с решетчатым кодированием). Поэтому под выбором оптимального вида модуляции в дальнейшем будет чаще всего пониматься определение числа позиций QAM в зависимости от значения ОСПШД. Приведем пример выбора оптимального метода модуляции. Зададим требуемый уровень BER=10-4, полосу сигнала 10 МГц, отсутствие кодирования, фильтр с характеристикой “корень из приподнятого косинуса” с коэффициентом скругления 0.35. Из рис.4 получим для BER=10-4 значения (𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 )min 8.1; 12.0; 16.3 дБ 𝑡𝑡 соответственно для видов модуляции QPSK (M=4), 16-QAM и 64-QAM. Используя (7), вычисляем соответствующие 79.8 дБ; 86.7 дБ; 92.8 дБ. Рассчитаем максимальные скорости по (8): 14.8 Мбит/с; 29.6 Мбит/с; 44.4 Мбит/с. Результат решения задачи приведен на рис.2. Таким образом, значение максимальной скорости передачи меняется дискретным образом при ОСПШД ≥ ОСПШД1min . Это происходит из-за того, что увеличение скорости выше максимальной привело бы к расширению полосы более допустимой, а текущего ОСПШД еще не хватает для переключения на следующий вид модуляции (с большим числом уровней), что позволило бы снизить полосу [12, 13]. Рисунок 2. Выбор оптимального метода модуляции и скорости передачи данных в зависимости от ОСПШД 176

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Что же происходит при ОСПШД < ОСПШД1min ? Нам по-прежнему требуется обеспечить вероятность ошибки на бит не больше максимальной, для этого нужно сохранить (𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 )1min так как видов модуляции с меньшим числом позиций, обеспечивающих такую же BER при меньшем значении 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , уже не существует (BPSK имеет такую же зависимость BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , как и QPSK). Из (3) следует, что при уменьшении ОСПШД величину 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 можно сохранить постоянной, уменьшая скорость: 10 log 𝑅𝑅 = ОСПШД − (𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 )1min . (9) Следовательно, при уменьшении ОСПШД < ОСПШД1min величина максимальной скорости меняется непрерывно. Для рассматриваемого примера максимальная скорость в линейном масштабе изображена на рис.2 и в логарифмическом – на рис.3. Рисунок 3. Зависимость максимальной скорости передачи данных от ОСПШД при ОСПШД < ОСПШД1min Из рис.3 видно, что даже при очень низких значениях ОСПШД передача с заданной вероятностью ошибки возможна, однако на низких скоростях (например, 1 бит/c для 10 дБ ОСПШД). При уменьшении скорости уменьшается и занимаемая сигналом полоса согласно (4). Оценим, как рассчитанные значения из примера применимы на практике. Положим мощность передатчика 10 дБм (10 мВт), коэффициент шума приемника 20 дБ, коэффициенты усиления антенн 1 (0 дБ, всенаправленные антенны) – достаточно просто реализуемые технически величины. Предположим, что система связи работает в здании, несущая частота составляет 2.5 ГГц. Воспользуемся формулой для потерь при распространи внутри здания (1): 𝐿𝐿(𝑑𝑑) = 27,56 − 20 log 𝑓𝑓 − 20 log 𝑑𝑑0 − 10𝑛𝑛 log(𝑑𝑑/𝑑𝑑0 ) , (10) 177

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot где L – потери при распространении [дБ], f – несущая частота, d – расстояние между передающей и приемной антеннами [м], 𝑑𝑑0 – расстояние до первого препятствия [м], n – показатель степени затухания ( 2 ≤ n ≤ 4 для зданий). Положим n=3.5, 𝑑𝑑0 =3 м. Подставляя заданные значения и (10) в (2), получим: ОСПШД = 130,8 − 35 log 𝑑𝑑 . (11) Используя рис.2 и (9), получим значения скорости передачи в зависимости от оценочного расстояния между передающей и приемной антеннами (рис.4). Рисунок 4. Значения максимальной скорости передачи данных в зависимости от оценочного расстояния между передатчиком и приемником для конкретной системы связи в здании Как мы видим, зависимость на рис.2 является неубывающей. Следовательно, она позволяет решить обратную задачу: выбрать необходимые параметры системы связи (мощность передатчика, коэффициенты усиления антенн, коэффициент шума приемника) при заданной скорости передачи. Совокупность данных параметров определяется значением ОСПШД, определяемым из графика, и прогнозируемым значением максимальных потерь на трассе (которые возможно оценить, исходя из требуемой дальности связи). Отметим, что приведенный пример соответствует случаю отсутствия канального кодирования. Применение кодирования позволит получить существенный энергетический выигрыш и увеличение дальности связи. Основной задачей данной практической работы является выявление оптимального вида модуляции и максимальной скорости передачи данных в зависимости от ОСПШД для систем с кодированием. 178

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Виды QAM с нечетным значением log 2 𝑀𝑀 (8-QAM, 32-QAM, 128-QAM и др.) используются реже, так как они не позволяют осуществить кодирование Грея (энергетический проигрыш при этом 0.5-0.7 дБ). Их использование позволило бы осуществить более мелкую градацию изменения скорости в зависимости от ОСПШД (ступеньки на рис.2), однако, ввиду обычно небольшого количества дискретных значений скорости, получаемого шага (рис.2), как правило, вполне достаточно. Прямое измерение ОСПШД приемником – трудоемкая задача. Она требует измерения уровня сигнала с большим динамическим диапазоном и уровня шума, калибровки. Гораздо проще на приемном конце измерить BER, передавая известную приемнику последовательность. Если известен BER, то для текущего вида модуляции легко получить 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , используя зависимости рис.1 (они записываются в память приемника). Затем по формуле (6) можно получить ОСПШД и выбрать оптимальный вид модуляции и скорость передачи. Подводя итог, отметим, что для решения задачи достижения максимальной скорости передачи данных при ограниченной полосе и заданной максимально возможной вероятности ошибки на бит, система связи должна выбирать оптимальный вид модуляции (чаще всего, число позиций QAM) и скорость передачи. Оптимальный вид модуляции определяется величиной ОСПШД (отношение сигнала к спектральной плотности шума на детекторе приемника), которая определяется характеристиками приемно-передающей аппаратуры (мощность, коэффициент шума) и затуханием сигнала на трассе. Для определенного вида модуляции скорость передачи определяется доступной полосой. Заключение Аналитические зависимости BER справедливы для канала с аддитивным белым гауссовым шумом. На практике в большинстве радиоканалов существенно многолучевое распространение радиоволн, которое приводит к совершенно иному виду зависимостей BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 . BER может изменяться на несколько порядков при изменении расстояния между передатчиком и приемником несколько сантиметров при высоких скоростях передачи. Хотя статистическое моделирование позволяет произвести расчет многолучевого канала для любой заданной структуры лучей и установить зависимости BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , на практике это не имеет смысла, так как структура лучей быстро меняется в пространстве и во времени. Казалось бы, в таком случае, при неизвестных зависимостях BER от 𝐸𝐸𝑏𝑏 /𝑁𝑁0 , определение оптимального вида модуляции теряет всякий смысл. Однако применяемые методы борьбы с многолучевым распространением (OFDM, RAKE, MIMO, использование направленных антенн и др.) приводят к тому, что влияние многолучевости приводит лишь к изменению отношения Eb /N0 и, соответственно, ОСПШД. Таким образом, задача выбора оптимального вида модуляции и скорости передачи в многолучевом канале ничем не отличается от канала с отсутствием многолучевости (хотя ОСПШД, измеряемое приемником, будет в данном случае результатом влияния затухания на трассе и многолучевости). 179

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Литература 1. Юсупов Я.Т., Райимов Ф.Т. Сравнительный анализ различных методов модуляции. Iqtisodiyot tarmoqlarining innovatsion rivojlanishida axborot kommunikatsiya texnologiyalarining ahamiyati. Respublika ilmiy-texnik anjumani. Toshkent, 10-11-mart, 2022 – yil. 289-292 b. 2. Yusupov Ya.T., Jabborov A.B Raqamli modulyatsiya turlari samaradorligining solishtirma tahlili. Muhammad al-Xorazmiy avlodlari ilmiy-amaliy va axborot-tahliliy jurnali 2(20)/2022, 166-169 б. 3. Xiong Fuqin, Digital Modulation Techniques. Artech House Publishers, 2006. 4. Шахнович И. Современные технологии беспроводной связи. М., Техносфера, 2004. 5. Волков Л.Н, Немировский М.С., Шинаков Ю.С. Системы цифровой радиосвязи. Учеб. пособие. М.: Эко-Трендз, 2005. 6. Золотарев В.В., Овечкин Г.В. Помехоустойчивое кодирование. Методы и алгоритмы: Справочник. М.: Горячая линия – Телеком, 2004. 7. Информационные технологии в радиотехнических системах. Под ред. И.Б. Федорова. – М.: Из-во МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2011. – 846 с. 8. Галкин В.А. Цифровая мобильная связь. – М.: Горячая линия-Телеком, 2012. – 592 с. 9. Денисенко А.Н. Сигналы. Теоретическая радиотехника. Справочное пособие. – М.: Горячая линия-Телеком, 2005. – 704с. 10. Арслан Х., Чен. Чж. Н., Бенежта М. Сверхширокополосная беспроводная связь. –М: Техносфера, 2012. – 640 с. 11. Маковеева М.М., Шинаков Ю.С. Системы связи с подвижными объектами: Учеб. пособие для вузов. - М: Радио и связь, 2002. 12. Голдсмит A. Беспроводные коммуникации. — М.: Техносфера, 2008. — 904 с. 13. Шелухин О.И., Лукьянцев Н.Ф. Цифровая обработка и передача речи / Под ред. О.И. Шелухина. — М.: Радио и связь, 2000. — 465 с. 180