Analiza systemów łączności podwodnej opartych na hybrydowej technologii Li-Fi
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 16 Nr 2 (2026)
-
Ocena wydajności zoptymalizowanego modelu głębokiego uczenia się z Wielowarstwową Techniką Ograniczenia Normy Maksymalnej (MMNR) do klasyfikacji guza mózgu w obrazach wielomodalnych MRI
Mulackal Chandran Binish, Vinu Thomas5-14
-
Wykrywanie udaru na podstawie obrazów TK mózgu i wizualizacja jego objętości
Rithu James, Appukuttan Harsha, Liza Annie Joseph15-21
-
Adaptacyjna filtracja w celu redukcji szumów w sygnałach
Hicham Loumissi, Adil Barra, Najat Messaoudi, Othmane El Badlaoui, Bahloul Bensassi, Hicham Medromi22-25
-
Ocena informacyjnych kryteriów diagnostycznych i biomarkerów ciężkości przebiegu choroby z wykorzystaniem modelu dyskryminacyjnego u pacjentów z COVID-19
Gryhoriy Gradil, Oleg Avrunin, Kateryna Yurko, Natalia Shushlyapina, Yuliia Kalashnyk-Vakulenko, Mariia Shostatska, Aigul Iskakova26-31
-
Wzmacniacze sygnału w systemach łączności optycznej
Nurzhigit Smailov, Nurlybek Turar, Akezhan Sabibolda32-36
-
Analiza systemów łączności podwodnej opartych na hybrydowej technologii Li-Fi
Nurzhigit Smailov, Aizhan Urazgaliyeva, Akezhan Sabibolda37-43
-
Zastosowanie modelu Box-Behnken w badaniach nad systemami automatycznego oświetlenia sterowanymi głosem
Oleksandr Burban, Mykola Polishchuk, Anatolii Tkachuk, Serhii Kostiuchko, Liliia Polishchuk, Valentyna Tkachuk44-49
-
Wykrywanie pól ryżowych na obrazach satelitarnych Sentinel-2 za pomocą modelu EfficientDet
Suvarna Vani Koneru, Kamal Epuri, Bhuvanesh Kakumanu, Ram Dinesh Aduri50-55
-
Modele oceny dokładności i niezawodności systemów nawigacyjnych opartych na żyroskopach światłowodowych
Maral Abulkhanova, Nurzhigit Smailov, Yerlan Tashtay, Gulbakhar Yussupova, Anar Khabay, Beibarys Sekenov, Akezhan Sabibolda56-60
-
Agregacja wielomodalnych strumieni logów i metryk na potrzeby neuronowo-rozmytego wykrywania anomalii w systemach komputerowych
Andrii Mishchenko, Oleksii Shushura, Alona Kolomiiets, Andrii Donets, Olena Kosaruk61-67
-
Statyczna analiza kryminalistyczna metodą wyodrębniania plików z dysków SSD z wykorzystaniem metod NIST i ACPO
Khoirul Anam Dahlan, Anton Yudhana, Herman Yuliansyah68-75
-
Ocena ryzyka bezpieczeństwa w oparciu o logikę rozmytą w bezprzewodowych sieciach czujnikowych przemysłowego IoT
Olena Semenova, Natalia Kryvinska, Olha Voitsekhovska, Andrii Dzhus, Volodymyr Martyniuk76-83
-
Wielokryterialna optymalizacja konfiguracji systemu ochrony informacji w oparciu o algorytm NSGA-II
Valeryi Lakhno, Myroslav Lakhno, Alona Desiatko, Bohdan Bebeshko84-90
-
Metoda strukturalnego kodowania blokowego krotek transformacji obrazów wideo
Volodymyr Barannik, Dmytro Uzlov, Yevhenii Yelisieiev, Valeriy Barannik, Nina Petrukha, Mykhailo Babenko, Dmitry Barannik, Vladyslav Kostromytskyi, Oleh Kompaniiets, Artem Bychenko91-101
-
Analiza wzrostu dokładności prognozowania modelu po normalizacji danych
Vladyslav Pylypenko, Vladyslava Skidan, Antonina Volivach102-106
-
Optymalizacja parametrów dla systemu hiperchaotycznego 4D z wykorzystaniem algorytmu optymalizacyjnego walrus
Karam Adel Abed, Omar Saber Qasim, Saad Fawzi Al-Azzawi107-112
-
Optymalizacja koagulacji żelaza podczas uzdatniania wody z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji
Andrii Safonyk, Ivan Tarhonii, Oleksandr Naumchuk, Vladyslav Danchenkov, Roman Zaichuk113-117
-
Optymalizacja zdolności wytwórczych generatorów rozproszonych z regulowanym statyzmem zintegowanych w izolowanej mikrosieci AC przy wykorzystaniu algorytmów metaheurystycznych w celu zmniejszenia strat sieciowych
Tuan-Ho Le, Tham X. Nguyen, Robert Lis, Muhammad Jamshed Abbass118-125
-
Skład chemiczny, struktura i właściwości elektryczne grubych polikrystalicznych warstw CdZnTeSe
Yaroslav Znamenshchykov, Oleksii Lisovenko, Mykola Khvyshchun, Anatoliy Opanasyuk126-130
-
Uzasadnienie nowej metody rozdzielania materiałów sypkich na separatorze wibro-tarczowym
Mykola Bakum, Serhii Kharchenko, Anatolii Mykhailov, Mykola Krekot, Taras Shchur, Oleg Dzhidzhora131-138
-
Programowa ocena wydajności i prognozowanie aplikacji webowych z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego
Liubov Oleshchenko139-144
-
Analiza porównawcza narzędzi do testów jednostkowych i integracyjnych języka Java: JUnit, TestNg i Spock
Dawid Grabek, Jan Gryta, Mariusz Dzieńkowski145-151
-
Zastosowanie języka UML w procesie tworzenia gier komputerowych
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana, Yaroslav Tymoshchuk152-155
-
Projekt cyfrowego asystenta kulinarnego z nowoczesnym generatywnym modelem głosowym AI
Robert Banasiak, Zdzisława Rowińska, Wojciech Szczucki, Dawid Jantosz, Łukasz Rembowski156-161
-
Architektury uczenia głębokiego do rozpoznawania odzieży różnorodnych kategorii jako semantyczny trzon automatycznych systemów wirtualnego przymierzania
Roman Chekhmestruk, Olena Voitsekhovska, Svitlana Kyrylashchuk162-172
-
Model wiedzy „Tagi dotyczące partii i pojemników" w systemie ERP „PlasmIS" z możliwością samodoskonalenia z wykorzystaniem lokalnych modeli llm
Oleh Bisikalo, Valerii Starzhynskyi, Tetiana Molodetska, Nelia Burlaka173-178
-
Paradygmaty wpływu technologii informacyjnych na edukację ekonomiczną
Artem Yurchenko, Inna Kharchenko, Volodymyr Shamonia, Vladyslav Bespalyi, Serhii Bohoslavskyi, Olena Semenikhina179-186
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Gdy ludzkość wkroczy w nowy etap eksploracji dna oceanicznego, jednym z najtrudniejszych wyzwań technicznych nadal będzie zapewnienie niezawodnej łączności pod powierzchnią wody. Środowisko podwodne stwarza takie przeszkody, jak opóźnienia w transmisji sygnału, zmienne warunki wodne, znaczne straty sygnału oraz ograniczona skuteczność tradycyjnych metod komunikacji. Aby rozwiązać te problemy, w niniejszej pracy zaproponowano system łączony, który integruje zarówno kanały optyczne, jak i akustyczne, wykorzystując zalety każdego z nich: duży zasięg charakterystyczny dla łączy akustycznych oraz szybkość i niskie opóźnienia możliwe dzięki technologii Li-Fi. W badaniu porównano istniejące podejścia – akustyczne, optyczne i elektromagnetyczne – zwracając uwagę na ograniczenia fizyczne narzucone przez środowisko morskie, w tym pochłanianie energii, rozpraszanie światła, zjawiska refrakcji oraz propagację wielodrożną. W pracy uwzględniono również rolę adaptacyjnych, inteligentnych metod przetwarzania sygnałów, mających na celu utrzymanie stabilności łącza w miarę zmiany warunków. Z inżynieryjnego punktu widzenia dyskusja obejmuje wybór długości fali lasera, dostrajanie fotodetektorów oraz projekt struktury sieciowej umożliwiającej wymianę danych w czasie rzeczywistym między autonomicznymi pojazdami podwodnymi a systemami monitorowania na powierzchni. Wyniki sugerują, że istnieje potencjał do zbudowania szybkiej, wielkoskalowej podwodnej sieci komunikacyjnej o znacznej przepustowości. Postęp ten mógłby znacznie przyspieszyć badania głębinowe, stanowiąc znaczący krok naprzód w ewolucji komunikacji morskiej.
Słowa kluczowe:
Cele Zrównoważonego Rozwoju (SDG)
- Innowacyjność, Przemysł, Infrastruktura
- Zrównoważone miasta i społeczności
- Życie pod wodą
Bibliografia
[1] Abdykadyrov, A., Smailov, N., Sabibolda, A., Tolen, G., Dosbayev, Z., Ualiyev, Z., & Kadyrova, R. (2024). Optimization of distributed acoustic sensors based on fiber optic technologies. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(5 (131)), 50–59. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.313455
[2] Abdykadyrov, A., Yerishova, M., Kuttybayeva, A., Yermekbayev, M., & Amanzholov, A. (2025). Mechanisms of signal loss and reflection in optical fibers and their impact on radio direction finding efficiency in bent cable routes. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, 8(3), 5056–5069. https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i3.7706
[3] Ahmed, M., Alam, Md. M., & Arefin, M. S. (2023). An Experimental Study to Operate Underwater Vehicle Using Li-Fi: Advantages and Challenges. 2023 1st International Conference on Circuits, Power and Intelligent Systems (CCPIS), 1–4. https://doi.org/10.1109/CCPIS59145.2023.10291476
[4] Ali, A. A., Kumar, R. H., R. Dheenathalayan, N. Prasanth, V. Parthasaradi, S. Senthilkumar, & Kumar, T. S. (2023). Audio Streaming Using Li-FI Communication. Irish Interdisciplinary Journal of Science & Research, 07(01), 01–07. https://doi.org/10.46759/IIJSR.2023.7101
[5] Ali, M. F., Jayakody, D. N. K., & Li, Y. (2022). Recent Trends in Underwater Visible Light Communication (UVLC) Systems. IEEE Access, 10, 22169–22225. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3150093
[6] Al-Zhrani, S., Bedaiwi, N. M., El-Ramli, I. F., Barasheed, A. Z., Abduldaiem, A., Al-Hadeethi, Y., & Umar, A. (2021). Underwater Optical Communications: A Brief Overview and Recent Developments. Engineered Science, 16, 146–186. https://doi.org/10.30919/es8d574
[7] Apoorva, N., Pragati, R. M., Impana, B., Anusha, K., & Siddalingappagouda, B. (2024). Underwater audio and data transmission system using Li-Fi technology. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 6(5), 5713–5722. https://doi.org/10.56726/IRJMETS57039
[8] Campagnaro, F., Favaro, F., Casari, P., & Zorzi, M. (2014). On the feasibility of fully wireless remote control for underwater vehicles. 2014 48th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 33–38. https://doi.org/10.1109/ACSSC.2014.7094391
[9] Chen, Y., Zhang, L., & Ling, Y. (2022). New approach for designing an underwater free-space optical communication system. Frontiers in Marine Science, 9, 971559. https://doi.org/10.3389/fmars.2022.971559
[10] Codd-Downey, R., & Jenkin, M. (2018). Wireless Teleoperation of an Underwater Robot using Li-Fi. 2018 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), 859–864. https://doi.org/10.1109/ICInfA.2018.8812544
[11] He, J., Li, J., Zhu, X., Xiong, S., & Chen, F. (2022). Design and Analysis of an Optical–Acoustic Cooperative Communication System for an Underwater Remote-Operated Vehicle. Applied Sciences, 12(11), 5533. https://doi.org/10.3390/app12115533
[12] Intaniawati, L. S. J., Pantjawati, A. B., Saripudin, A., & Nurhidayatulloh. (2022). Underwater Wireless Optical Communication Using Li-Fi Technology In Data Transmission. 2022 5th International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), 430–433. https://doi.org/10.1109/ISRITI56927.2022.10053033
[13] Jayaweera, V. L., Peiris, C., Darshani, D., Edirisinghe, S., Dharmaweera, N., & Wijewardhana, U. (2025). Visible Light Communication for Underwater Applications: Principles, Challenges, and Future Prospects. Photonics, 12(6), 593. https://doi.org/10.3390/photonics12060593
[14] Johnson, L. J., Green, R. J., & Leeson, M. S. (2013). Underwater optical wireless communications: Depth dependent variations in attenuation. Applied Optics, 52(33), 7867. https://doi.org/10.1364/AO.52.007867
[15] Kaushal, H., & Kaddoum, G. (2016). Underwater Optical Wireless Communication. IEEE Access, 4, 1518–1547. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2552538
[16] Kiesewetter, D., Krivosheev, S., Magazinov, S., Malyugin, V., Koshkinbayev, S., & Smailov, N. (2022). Measurement of High-Speed Deformations Using Fiber Bragg Gratings. 2022 International Conference on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech), 324–327. https://doi.org/10.1109/EExPolytech56308.2022.9950795
[17] Kuttybayeva, A., Sabibolda, A., Kengesbayeva, S., Baigulbayeva, M., Amir, A., & Sekenov, B. (2024). Investigation of a Fiber Optic Laser Sensor with Grating Resonator Using Mirrors. 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElCon), 709–711. https://doi.org/10.1109/ElCon61730.2024.10468264
[18] Oubei, H. M., Shen, C., Kammoun, A., Zedini, E., Park, K.-H., Sun, X., Liu, G., Kang, C. H., Ng, T. K., Alouini, M.-S., & Ooi, B. S. (2018). Light based underwater wireless communications. Japanese Journal of Applied Physics, 57(8S2), 08PA06. https://doi.org/10.7567/JJAP.57.08PA06
[19] Pal, A., Campagnaro, F., Ashraf, K., Rahman, M. R., Ashok, A., & Guo, H. (2023). Communication for Underwater Sensor Networks: A Comprehensive Summary. ACM Transactions on Sensor Networks, 19(1), 1–44. https://doi.org/10.1145/3546827
[20] Qu, Z., & Lai, M. (2024). A Review on Electromagnetic, Acoustic, and New Emerging Technologies for Submarine Communication. IEEE Access, 12, 12110–12125. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3353623
[21] Rajan, S., C, Nagaraj., B.S, V. Murthy., Srivastava, A., M R, V., & Karadi, D. S. (2024). Development of Underwater Communication System Using Li-Fi Technology. 2024 5th International Conference on Circuits, Control, Communication and Computing (I4C), 509–514. https://doi.org/10.1109/I4C62240.2024.10748501
[22] Saeed, N., Celik, A., Al-Naffouri, T. Y., & Alouini, M.-S. (2019). Underwater optical wireless communications, networking, and localization: A survey. Ad Hoc Networks, 94, 101935. https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2019.101935
[23] Smailov, N., Koshkinbayev, S., Yssyraiyl, K., Kuttybayeva, A., Yussupova, G., Batyrgaliyev, A., & Sabibolda, A. (2026). Fiber Bragg Grating-Based Deformation Monitoring in Space Infrastructure: A Comprehensive Review. Journal of Sensor and Actuator Networks, 15(3), 38. https://doi.org/10.3390/jsan15030038
[24] Smailov, N., Tsyporenko, V., Ualiyev, Z., Issova, А., Dosbayev, Z., Tashtay, Y., Zhekambayeva, M., Alimbekov, T., Kadyrova, R., & Sabibolda, A. (2025). Improving accuracy of the spectral-correlation direction finding and delay estimation using machine learning. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(5 (134)), 15–24. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.327021
[25] Smailov, N., Zhadiger, T., Tashtay, Y., Abdykadyrov, A., & Amir, A. (2024). Fiber laser-based two-wavelength sensors for detecting temperature and strain on concrete structures. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, 7(4), 1693–1710. https://doi.org/10.53894/ijirss.v7i4.3481
[26] Taissariyeva, K., Abdykadyrov, A., Mussilimov, K., Jobalayeva, G., & Marxuly, S. (2025). Analysis and Modeling of Environmental Monitoring Using Multicopters. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, 8(3), 2947–2960. https://doi.org/10.53894/ijirss.v8i3.7119
[27] Zeng, Z., Fu, S., Zhang, H., Dong, Y., & Cheng, J. (2017). A Survey of Underwater Optical Wireless Communications. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 19(1), 204–238. https://doi.org/10.1109/COMST.2016.2618841
[28] Zhang, H., Liu, L., Yang, C., Yang, Z., Wang, Q., Yao, B., Zhang, Z., Wang, X., Shi, X., Liu, D., & Xue, C. (2023). Cooperative Control of Multiple Underwater Robots Based on Brief Binary Optical-Acoustic Dual Signals. IEEE Access, 11, 136924–136933. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3338630
[29] Zhu, S., Chen, X., Liu, X., Zhang, G., & Tian, P. (2020). Recent progress in and perspectives of underwater wireless optical communication. Progress in Quantum Electronics, 73, 100274. https://doi.org/10.1016/j.pquantelec.2020.100274
[30] Zilgarayeva, A., Smailov, N., Pavlov, S., Mirzakulova, S., Alimova, M., Kulambayev, B., & Nurpeissova, D. (2024). Optical sensor to improve the accuracy of non-invasive blood sugar monitoring. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 34(3), 1489. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v34.i3.pp1489-1498
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 167
Downloads: 138

