Open Access Open Access  Restricted Access Access granted  Restricted Access Subscription Access

Vol 61, No 4 (2025)

Cover Page

Full Issue

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Communication Network Theory

MATHEMATICAL MODELING OF THE PREEMPTION MECHANISM IN Wi-Fi NETWORKS WITH MULTIPLE STATIONS

Riterman A.V., Bankov D.V., Lyakhov A.I.

Abstract

When developing a new amendment to the IEEE 802.11bn (Wi-Fi 8) standard, a preemption mechanism for channel access was proposed. This mechanism allows a station to interrupt a lower-priority transmission from an access point and gain access to the channel when a higher-priority data frame arrives. The preemption mechanism potentially guarantees low latency for real-time applications (RTAs), and the task of configuring the parameters of this mechanism is currently relevant. We develop an analytical model of a Wi-Fi 8 network with several stations generating priority traffic and an access point transmitting non-priority data streams. The model allows us to find the dependence of the quantile of priority traffic delay and access point throughput on the parameters of the preemption mechanism.
Problems of Information Transmission. 2025;61(4):3-22
pages 3-22 views

ANALYTICAL MODEL OF TWT AND R-TWT MECHANISMS IN HETEROGENEOUS INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS NETWORKS

Shlapak M.V., Stepanova E.A., Lyakhov A.I.

Abstract

One of the goals of developing Wi-Fi 6 and Wi-Fi 7 standards is to support real-time applications (RTAs) that have strict requirements for latency and data delivery reliability, as well as the power consumption of RTA stations that transmit such data. To meet the above-mentioned Quality of Service (QoS) requirements, Wi-Fi 7 proposes the use of the R-TWT mechanism, an improved version of the TWT mechanism widely used in Wi-Fi 6 networks, which is capable of meeting more stringent QoS requirements but is complex to implement and has limited support from real devices. The article develops an analytical model for data delivery using TWT and R-TWT mechanisms, which for the first time allows estimating the probability of RTA station frame delivery within a given time and the throughput of conventional devices in heterogeneous Industrial Internet of Things networks. The developed model is used to find parameters that maximize the throughput for conventional stations while meeting the QoS requirements of RTA stations.
Problems of Information Transmission. 2025;61(4):23-40
pages 23-40 views

Image Processing

FAST AND HIGH-ACCURACY HOUGH TRANSFORM WITH COMPUTATIONAL COMPLEXITY Θ(wh log3 w) FOR PROCESSING RECTANGULAR-SHAPED IMAGES OF ARBITRARY SIZES

Kazimirov D.D., Nikolaev D.P.

Abstract

The Hough transform (HT) is a key tool in digital image processing, used in a wide range of scientific tasks, from document recognition to computed tomography. Algorithmic implementations of HT are traditionally evaluated based on two parameters: computational complexity and accuracy, which is defined as the error of approximating continuous lines with discrete ones formed during the execution of the algorithm. Fast HT algorithms (FHT) with optimal linear-logarithmic computational complexity are well studied; an example is the classic Brady-Yong algorithm, which is applicable exclusively to images with linear dimensions equal to powers of two. Its generalizations, such as the FHT2DT algorithm, allow rectangular images of arbitrary size to be processed, but the accuracy of the HT implemented by them is low, and it decreases as the size of the processed image increases. There are also HT algorithms that maintain a constant upper bound of the approximation error for images of any size. They provide higher accuracy, but their computational complexity approaches near-cubic, which makes them unsuitable for processing large images. This paper proposes the FHT2SP algorithm, which combines near-optimal speed with high accuracy. The algorithm has computational complexity of Θ(wh log3 w) when processing images of size w × h. At the same time, the proposed algorithm guarantees an orthotropic approximation error of continuous lines no greater than λ + 1/2 regardless of the image size, tunable by the control meta-parameter λ ∈ (0; 1]. The paper presents a summary table of experimental results, which can serve as a practical guide for selecting the value of the meta-parameter λ in order to balance accuracy and computational complexity.
Problems of Information Transmission. 2025;61(4):41-58
pages 41-58 views

Seminars

TALKS GIVEN AT THE DOBRUSHIN SEMINAR IN 2025

Blank M.L.

Abstract

The Dobrushin Seminar is devoted to the main areas of fundamental mathematics developed at the Dobrushin Mathematical Laboratory: stochastic and deterministic dynamics of large systems, information theory and coding theory, algebraic geometry and number theory, combinatorial and probabilistic aspects of representation theory. We present general information about the seminar, as well as detailed information about the seminar meetings held in 2025.
Problems of Information Transmission. 2025;61(4):59-72
pages 59-72 views

TALKS GIVEN AT THE MOSCOW TELECOMMUNICATION SEMINAR IN 2025

Loginov V.A.

Abstract

The Moscow Telecommunications Seminar is organized by research groups from the Institute of Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences, the Moscow Institute of Physics and Technology, and the National Research University Higher School of Economics. It focuses on scientific aspects of communications and provides researchers with an opportunity to present and discuss new ideas and innovative approaches in the field of telecommunications technologies and closely related areas. General information about the seminar is provided, as well as detailed information about the seminar sessions held in 2025. Information about upcoming seminars and the application form for presentations can be found on the seminar website https://wmlab.ru/seminar/.
Problems of Information Transmission. 2025;61(4):73-79
pages 73-79 views

Articles

AUTHOR INDEX, V. 61, 2025

Problems of Information Transmission. 2025;61(4):80-81
pages 80-81 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».