Gaidamaka Yulia Vasilievna
Doctor en Ciencias Físicas y Matemáticas, Profesor Asociado
Profesor Asociado del Departamento de Matemáticas Aplicadas y la Teoría de la Probabilidad de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas y Ciencias Naturales de la RUDN (la Universidad Rusa de la Amistad de los Pueblos), instituto Unido de Investigaciones Químicas (OIGI)

Realizar investigaciones en las aplicaciones matemáticas más avanzadas en el campo de las telecomunicaciones.

1995

Graduada de la magistratura de la Universidad Rusa de la Amistad de los Pueblos, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas y Ciencias Naturales, en la especialidad de “Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación”.

2001

Defendió su tesis sobre el “Análisis de las características de probabilidad y tiempo del enlace de la red de transmisión de datos” para el grado de Candidato a Doctor en Ciencias Físicas y Matemáticas en la especialidad de 05.13.17 “Fundamentos Teóricos de la Informática”.

2002 – 2014

Profesor Asociado en el Departamento de Sistemas de Telecomunicaciones de la RUDN.

2009

Fue adjudicado el título académico de Profesor Asociado en el Departamento de Sistemas de Telecomunicaciones de la RUDN.

2017

Defendió su tesis sobre los “Modelos y métodos para analizar los indicadores de eficacia del funcionamiento de las redes multiservicio y peer-to-peer” para el grado de Doctor en Ciencias Físicas y Matemáticas en la especialidad de 05.13.17 “Fundamentos Teóricos de Ciencias de la Computación".

De 2014 hasta el presente

Profesor Asociado en el Departamento de Informática Aplicada y la Teoría de la Probabilidad de la RUDN.

Docencia

A lo largo de los años, impartió los siguientes cursos de conferencias:

  • los procesos aleatorios y la teoría de servicio masivo;
  • los capítulos adicionales de la teoría de servicio masivo;
  • las redes de servicio masivo;
  • la teoría matemática del teletráfico;
  • la gestión de la calidad y los modelos probabilísticos del funcionamiento de las redes de comunicación de próxima generación;
  • las redes de comunicación multiservicio;
  • las tareas aplicadas de la teoría de servicio masivo;
  • los modelos para analizar la calidad de las redes de próxima generación.

Ciencia

  • Las investigaciones en el campo de la teoría matemática del teletráfico, las redes multiservicio, el diseño de las redes de comunicación de próxima generación (NGN), los sistemas de soporte para las actividades operativas y comerciales de las empresas de comunicación (NGOSS/BSS).
  • Según los resultados de la investigación, se publicaron más de 200 artículos científicos, se editaron 5 monografías (Hirsch index:  10 Scopus, 3 WoS).

Intereses Científicos

  • la teoría matemática del teletráfico de las redes multiservicio;
  • las redes inalámbricas 4G y 5G;
  • el análisis de la calidad de prestación de servicios en las redes de LTE;
  • la interacción máquina a máquina (machine-to-machine, M2M);
  • la interacción directa de los dispositivos (device-to-device, D2D);
  • el Internet de las cosas (Internet of Things, IoT);
  • la computación en la nube y la niebla (cloud computing, fog computing);
  • las redes peer-to-peer (peer-to-peer redes, P2P-redes);
  • la señalización en las redes de comunicación de próxima generación;
  • la gestión de sobrecargas en las redes de servidores SIP;
  • el sistema de alarma de canales comunes Nº 7 (ОКС 7).
 
In this paper an approach to analysis of dependence of Session Initiation Protocol server model with batch arrivals performance measures on batch size distribution is considered. Proposed approach employs non-parametric methods of statistical analysis. It is shown that there is statistical reliable dependence of performance measures, taken for signaling traffic analysis, on distance between distributions in definite norm. On the basis of proposed analysis elasticity coefficients were evaluated depending on distance between batch size distributions. This approach enables to get correction factors for estimation of these parameters in case distribution functions differ from uniform.
In this paper, an optimization problem of selection strategies for peer-to-peer (P2P) live streaming network is discussed. To solve the problem, the simulation model of P2P live streaming network is developed. The model considers daily peers behavior, their distribution over time zones, collisions, time lags between the server and a peer, lags between peers, and three types of selection strategies: neighbor selection strategy, peer selection strategy, and chunk selection strategy. Daily peers’ behavior is defined as the distribution of the number of online users by the time of day. Initial data for the peers distribution over time zones and their daily behavior are taken from the known Internet sources. The aim of the research is to find an appropriate solution of the proposed optimization problem and to show how the choice of a certain set of selection strategies affects the key characteristics of P2P streaming networks. The results of the conducted numerical analysis show the increase of the network performance up to 16,25 %.
The increased wireless network densification has resulted in availability of wireless access points (AP) in almost each and every indoor location (room, office, etc.). To provide complete in-building coverage very often an AP is deployed per room. In this paper we analyze signal-to-interference (SIR) ratio for wireless systems operating in neighboring rooms separated by walls of different materials by explicitly taking into account the propagation and wall penetration losses. Both AP and direct device-to-device (D2D) configurations are addressed. Our numerical results indicate that the performance of such system is characterized by both the loss exponent describing the propagation environment of interest and wall materials. We provide the numerical results for typical wall widths/materials and analyze them in detail.
Machine-type communication (MTC) is a new service defined by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) to provide machines to interact to each other over future wireless networks. One of the main problems in LTE-advanced networks is the distribution of a limited number of radio resources among enormously increasing number of MTC devices with different traffic characteristics. The radio resources allocation scheme for MTC traffic transmission in LTE networks is also standardized by 3GPP and implements the Random Access Channel (RACH) mechanism for transmitting data units from a plurality of MTC devices. Until now, there is a number of problems with the congestion in radio access network, as evidenced by a series of articles calling attention to the fact that more research is required, and even modification of the RACH mechanism in order to address drawbacks, exhibiting for example when a large number of devices are trying to access simultaneously. However, not many results have been obtained for the analysis, which allows to explore a variety of performance metrics of RACH mechanism on a qualitative level. In this paper the mathematical model in a form of the discrete Markov chain is built taking into account the features of the access procedure under congestion conditions and collisions. This baseline model allows to obtain the solution for key performance measures of RACH mechanism, such as the access success probability and the average access delay, in an analytical closed-form. Based on the proposed baseline model it is possible to obtain new results for the analysis of some modifications of RACH mechanism such as ACB (Access Class Baring).