Современные системы сотовой связи сталкиваются с проблемой неуверенного приёма сигнала в условиях плотной застройки и изменяющейся инфраструктуры. Для её решения используются адаптивные модели управления зоной покрытия, основанные на методах математического моделирования, оптимизации и машинного обучения. В работе исследуются алгоритмы прогнозирования качества связи, балансировки нагрузки и динамической настройки параметров сети. Применение модифицированной модели Уолфиша-Икегами позволит повысить устойчивость сети и снизить зоны с нестабильным покрытием.
Modern cellular communication systems face the challenge of unreliable signal reception in densely built-up areas and evolving infrastructure. To address this issue, adaptive coverage area management models based on mathematical modeling, optimization, and machine learning methods are employed. This study explores algorithms for predicting communication quality, load balancing, and dynamic network parameter adjustment. The application of a modified Walfisch-Ikegami model enhances network resilience and reduces areas with unstable coverage.