Uzaqdan idarə olunan siqnallaşdırma sistemləri fiziki olaraq bir-birindən uzaqda yerləşən sensorların, idarəetmə qurğularının, rabitə şəbəkəsinin və mərkəzi idarəetmə platformalarının eyni əməliyyat zəncirində işləməsini təmin edir. Araşdırılan tədqiqat bu quruluşu dəmir yolu siqnallaşdırması, ağıllı yol hərəkətinin idarə edilməsi, sənaye avtomatlaşdırılması, enerji sistemləri və su infrastrukturu kimi müxtəlif tətbiq sahələri üzrə qiymətləndirir.

Tədqiqatda RCSS-in əsas texnologiyaları sırasında SCADA, PLC, RTU, CBTC, IoT əsaslı rabitə, adaptiv yol hərəkətinə nəzarət sistemləri, məlumat analitikası və proqnozlaşdırıcı texniki xidmət yer alır. Təklif olunan mobil rabitə arxitekturası isə beş əsas mərhələdən ibarətdir: fiziki hadisənin sensorla aşkarlanması, ESP32/STM32 sinfinə aid mikrokontrollerdə ilkin emal, 4G/5G modem vasitəsilə rabitə, mobil şəbəkədən mərkəzi platformaya ötürülmə və MQTT-dən istifadə edən bulud əsaslı serverdə məlumatın qəbul edilərək cavabın hazırlanması.

Rəqəmsal müqayisədə sensordan mikrokontrollerə gecikmə həm 4G, həm də 5G ssenarisində 2 ms, mikrokontrollerdən modemə 5 ms, server emalı isə 10 ms qəbul edilmişdir. Ən böyük fərq mobil şəbəkə seqmentindədir: 4G üçün 150 ms kimi verilən mobil şəbəkə gecikməsi 5G ssenarisində 50 ms-ə endirilmişdir. Beləliklə, tədqiqatda ümumi ucdan-uca gecikmə 167 ms-dən 67 ms-ə düşür.

İlkin rəqəmlər əsasında hesablandıqda ümumi gecikmənin azalması təxminən %59,9-dur. Mobil şəbəkə seqmentindəki 150 → 50 ms dəyişməsi isə mənbədə təxminən üçdə iki azalma kimi şərh edilmişdir. Bu nəticə tədqiqatda istifadə edilən simulyasiya şərtləri üçün keçərlidir; real 5G şəbəkəsinin həmişə 50 ms, hər 4G şəbəkəsinin isə 150 ms gecikmə göstərəcəyi mənasına gəlmir.

Tədqiqatda rabitənin etibarlılığı üçün paketlərin uğurlu çatdırılma faizi də müqayisə edilmiş və 4G üçün %97, optimallaşdırılmış 5G üçün %99,5 göstəriciləri verilmişdir. Lakin bu faizlərin neçə paket əsasında, hansı şəbəkə yükündə, hansı siqnal gücü şəraitində və ya neçə təkrarla əldə edildiyi göstərilmir. Buna görə də bu göstəricilər real operator şəbəkələri üçün ümumi uğur faizi kimi istifadə edilməməlidir.

Araşdırmanın digər mühüm hissəsi Real-Time Adaptive Protocol Optimization Simulator (RAPOS) adlandırılan adaptiv marşrutlaşdırma və protokol optimallaşdırma yanaşmasıdır. Müəlliflər bu yanaşmanın süni intellekt dəstəkli optimallaşdırma və adaptiv qərarvermə prinsiplərindən istifadə etdiyini və Python əsaslı simulyasiya ilə qiymətləndirildiyini bildirirlər. Bununla belə, məqalədə RAPOS-un ətraflı alqoritmi, məqsəd funksiyası, təlim verilənləri, qərar qaydaları və ya ayrıca performans nəticələri təqdim edilmir. Buna görə də tədqiqat RAPOS üçün konsepsiya və ilkin simulyasiya təqdim edir, tammiqyaslı və doğrulanmış şəbəkə optimallaşdırma sistemi göstərmir.

Türkiyə baxımından nə ifadə edir?

Tədqiqatda Türkiyəyə aid birbaşa sahə məlumatı və ya infrastruktur tətbiqi yoxdur. Bununla belə, nəzərdən keçirilən arxitektura metro və dəmir yolu siqnallaşdırması, şəhərdaxili nəqliyyatın idarə edilməsi, enerji paylama şəbəkələri, su infrastrukturu və sənaye avtomatlaşdırılması baxımından Türkiyədə də sınaqdan keçirilə bilən ümumi mühəndislik çərçivəsi təqdim edir. Xüsusilə sensor–idarəetmə qurğusu–mobil şəbəkə–mərkəzi server zəncirində gecikmənin hansı nöqtədə yarandığının ayrıca ölçülməsi yalnız ümumi rabitə müddətinə baxmaqdan daha izahedici yanaşma ola bilər.

Lakin 167 ms və 67 ms göstəricilərinin Türkiyədəki 4G/5G şəbəkələrinə birbaşa tətbiqi uyğun deyil. Real tətbiqdə operator şəbəkəsi, əhatə dairəsi, radio şəraiti, şəbəkə dilimlənməsi, paket ölçüsü, trafik yükü, serverin yerləşdiyi yer, nüvə şəbəkəsi arxitekturası, ehtiyatlılıq və təhlükəsizlik mexanizmləri kimi dəyişənlər yerli şəraitdə ölçülməlidir.

Uzaqdan idarə olunan siqnallaşdırma sistemi nədir?

RCSS fiziki prosesdə baş verən hadisələrin uzaqdan aşkarlanmasını, həmin hadisələrə dair məlumatların rabitə infrastrukturu vasitəsilə mərkəzləşdirilmiş və ya paylanmış idarəetmə sisteminə ötürülməsini və zəruri idarəetmə əmrlərinin yenə uzaqdan tətbiqini təmin edən sistemlər toplusudur.

Buradakı “siqnallaşdırma” yalnız svetofor mənasını daşımır. Tədqiqatın əhatə dairəsi dəmir yolu qatarlarının idarə edilməsindən sənaye proseslərinə, enerji paylanmasından su infrastrukturuna qədər genişləndirilmişdir.

Əsas mühəndislik problemi budur: sensordan gələn məlumat qərarverici sistemə kifayət qədər sürətli və etibarlı şəkildə çatmalı; idarəetmə sisteminin yaratdığı cavab da əməliyyat baxımından qəbul edilə bilən müddətdə sahəyə geri qayıtmalıdır.

RCSS hansı komponentlərdən ibarət ola bilər?

Tədqiqat müxtəlif tətbiq sahələrinə görə dəyişən çoxsaylı komponentləri müəyyən edir. Əsasları bunlardır:

• Sensorlar: Qatar hərəkəti, trafik sıxlığı və ya sənaye prosesinin dəyişənləri kimi fiziki hadisələri aşkarlayır.
• PLC: Sensor girişlərini emal edərək əvvəlcədən müəyyən edilmiş idarəetmə məntiqini icra edir.
• RTU: Uzaq sahə avadanlığı ilə mərkəzi idarəetmə sistemi arasında məlumat toplama və idarəetmə interfeysi funksiyasını yerinə yetirir.
• SCADA: Paylanmış sahə qurğularından real vaxtda məlumat toplanmasına, mərkəzləşdirilmiş monitorinqə və idarəetmə əmrlərinin icrasına imkan verir.
• Mobil rabitə: 4G/5G kimi şəbəkələr vasitəsilə sahə ilə mərkəzi sistem arasında məlumat ötürülməsini təmin edir.
• IoT protokolları: Xüsusilə az enerji sərf edən və geniş əraziyə yayılan sistemlərdə uzaq sensorların rabitəsini dəstəkləyir.
• Mərkəzi və ya bulud serveri: Məlumatı qəbul edir, emal edir, saxlayır və idarəetmə qərarlarının hazırlanmasına töhfə verir.

Tədqiqatın mobil rabitə arxitekturası

Mənbənin 6-cı səhifəsindəki Şəkil 1 ənənəvi 4G və təkmilləşdirilmiş 5G əsaslı quruluşun konseptual arxitekturasını göstərir. Proses fiziki hadisənin aşkarlanması ilə başlayır və mərkəzi serverdə tamamlanır.

SCADA-nın rolu

SCADA tədqiqatda uzaqdan monitorinq və idarəetmənin əsas üsullarından biri kimi nəzərdən keçirilir. Enerji, su və nəqliyyat infrastrukturundakı paylanmış sahə qurğularından məlumatların mərkəzi sistemə ötürülməsi, operatorların sistemin vəziyyətini izləməsi və lazım olan əmrləri uzaqdan göndərə bilməsi bu quruluşun əsas funksiyalarıdır.

RCSS baxımından SCADA-nın əhəmiyyəti yalnız məlumatı göstərməsi deyil, coğrafi olaraq paylanmış sistem komponentlərini vahid əməliyyat qatında birləşdirə bilməsidir.

PLC və RTU arasında funksional fərq

PLC-lər daha çox prosesə nəzarət məntiqini yerli olaraq icra etdiyi halda, RTU-lar uzaq sahə avadanlığından məlumat toplamaq və onu mərkəzi sistemə ötürmək rolu ilə önə çıxır. Real sistem arxitekturalarında bu funksiyalar üst-üstə düşə bilər; tədqiqat hər iki qurğu sinfini RCSS-in idarəetmə və rabitə infrastrukturunun hissələri kimi qiymətləndirir.

CBTC niyə bu tədqiqata daxil edilib?

Communication-Based Train Control (CBTC) qatarın mövqeyi və sürətinin fasiləsiz izlənməsinə və qatarla idarəetmə mərkəzi arasında simsiz rabitədən istifadə edilməsinə əsaslanan müasir dəmir yolu idarəetmə yanaşması kimi nəzərdən keçirilir.

Tədqiqata görə, CBTC-nin RCSS kontekstində əsas əhəmiyyəti qatarlar arasında təhlükəsiz məsafənin qorunması, hərəkət məlumatlarının daim yenilənməsi və əməliyyat planlaşdırmasının mərkəzi sistemlə koordinasiyalı şəkildə həyata keçirilməsidir.

Ağıllı trafik idarəetməsində RCSS

Adaptiv Trafik İdarəetmə Sistemləri (ATCS) yolayrıcı siqnal müddətlərinin real vaxt trafik məlumatına əsasən dəyişdirilməsini təmin edən başqa bir RCSS tətbiqidir. Sistem sabit vaxtlı idarəetmə əvəzinə trafik sıxlığına uyğun olaraq siqnal müddətlərini dinamik dəyişdirməyi hədəfləyir.

Tədqiqatda bu yanaşmanın trafik axınını yaxşılaşdırmaq, gözləmə müddətlərini azaltmaq və yol təhlükəsizliyini dəstəkləmək potensialı vurğulanır. Lakin məqalə müəyyən bir yolayrıcında aparılmış əvvəl-sonra trafik təcrübəsi təqdim etmir.

LoRaWAN və NB-IoT niyə qeyd olunur?

Mənbə geniş ərazilərə paylanmış və enerji istehlakının mühüm olduğu sensor şəbəkələrində LoRaWAN və NB-IoT kimi IoT rabitə texnologiyalarını RCSS infrastrukturunun mümkün komponentləri sırasında göstərir.

Bunlar xüsusilə çoxsaylı uzaq sensorun az həcmli məlumatla mərkəzə qoşulmalı olduğu ekoloji monitorinq və böyükmiqyaslı ağıllı infrastruktur ssenarilərində nəzərdən keçirilir.

4G və 5G gecikmə müqayisəsi

Tədqiqatın ən aydın kəmiyyət nəticəsi 6-cı səhifədəki Cədvəl 1-dir. Ümumi gecikmə dörd komponentə bölünmüş və 4G ilə 5G ssenariləri müqayisə edilmişdir.

Bu cədvəldə 4G sisteminin ümumi 167 ms gecikməsinin 150 ms-si mobil şəbəkə ötürülməsindən yaranır. Başqa sözlə, simulyasiya modelində əsas darboğaz sensor, mikrokontroller və ya server deyil, mobil şəbəkədir.

5G ssenarisində digər üç komponent dəyişdirilməmiş, yalnız mobil şəbəkə ötürülməsi 150 ms-dən 50 ms-ə endirilmişdir. Nəticədə ucdan-uca ümumi göstərici 67 ms olur.

Buna görə tədqiqatdakı 5G üstünlüyü böyük ölçüdə bir model parametrinin — mobil şəbəkə gecikməsinin — dəyişdirilməsinə əsaslanır. Mənbə 4G və 5G gecikmələrinin hansı fiziki şəbəkədə, hansı modemlərlə və ya hansı sahə ölçümü ilə əldə edildiyini ətraflı izah etmir.

Real vaxt baxımından 67 ms nə ifadə edir?

Müəlliflər 67 ms ümumi gecikmənin sistemi “real vaxta yaxın” reaksiyaya yaxınlaşdırdığını bildirirlər. Lakin real vaxt tələbi tətbiqdən asılıdır. Tədqiqatın özü dəmir yolu, sənaye prosesi və ya trafik idarəetməsi üçün qəbul edilə bilən maksimum gecikmə hədlərini ayrıca sınamır.

Buna görə 67 ms-in bütün kritik siqnallaşdırma tapşırıqları üçün yetərli olduğu nəticəsi bu araşdırmadan çıxarıla bilməz.

Paket uğur faizində dəyişiklik

Gecikmədən əlavə, tədqiqat rabitə etibarlılığı üçün iki faiz verir:

Aradakı fərq 2,5 faiz bəndidir. Bununla belə, mənbə bu faizlərin neçə paketlik sınaqdan alındığını, paket ölçüsünü, xəta modelini, radio siqnal şəraitini, şəbəkə yükünü və ya təkrar sayını açıqlamır.

Buna görə %99,5 nəticəsi nəzarətli tədqiqatın bildirdiyi simulyasiya/analiz nəticəsi kimi oxunmalı, real kommersiya 5G şəbəkəsinin zəmanətli paket çatdırılma faizi kimi qiymətləndirilməməlidir.

Tədqiqatın təklif etdiyi optimallaşdırma strategiyaları

Bu təkliflər mənbədə mühəndislik optimallaşdırma strategiyası kimi təqdim edilir. Lakin LPWAN ehtiyatına keçid müddəti, QoS səviyyələrinin gecikməyə təsiri və ya yük balanslaşdırmasının kəmiyyət töhfəsi ayrıca təcrübələrlə ölçülməmişdir.

RAPOS nədir?

Tədqiqat mobil rabitə əsaslı siqnallaşdırma mühitləri üçün Real-Time Adaptive Protocol Optimization Simulator (RAPOS) adlı marşrutlaşdırma/optimallaşdırma çərçivəsi təklif edir.

Müəlliflər RAPOS-un süni intellekt dəstəkli optimallaşdırma və adaptiv qərarvermə prinsiplərindən istifadə etdiyini bildirirlər. Məqsəd şəbəkə şəraitindəki dəyişikliklərə görə rabitə yolunu və ya protokol davranışını daha uyğun şəkildə tənzimləməkdir.

RAPOS həqiqətən doğrulanıbmı?

Mənbə “səmərəliliyin simulyasiya təcrübələri ilə təsdiqləndiyini” bildirir. Bununla belə, dərc olunmuş mətndə RAPOS-a məxsus:

• alqoritmik psevdokod,
• optimallaşdırma məqsəd funksiyası,
• AI modelinin növü,
• təlim və ya doğrulama verilənlər toplusu,
• müqayisə edilən marşrutlaşdırma alqoritmləri,
• sınaq sayı,
• təsadüfi başlanğıc toxumu,
• etibar intervalı və ya xəta ölçüsü

verilmir.

7-ci səhifədəki “Python-based implementation” nəticəsi sistem komponentləri üzrə 4G və 5G gecikmələrini göstərən sütun qrafikidir. Qrafik mobil şəbəkə seqmentindəki 150 → 50 ms fərqini vizuallaşdırır; RAPOS-un başqa protokolla müqayisədə ölçülmüş ayrıca performans üstünlüyünü göstərmir.

Buna görə elmi baxımdan ən təhlükəsiz şərh RAPOS-un tədqiqatda təklif olunan və məhdud simulyasiya nümayişi ilə dəstəklənən konseptual optimallaşdırma çərçivəsi olmasıdır.

Azərbaycan tətbiq nümunələri nə qədər ətraflıdır?

Tədqiqatın xülasəsi və metod hissəsi Bakı Metrosu, enerji sektoru, AzərEnerji və Azərsu kimi qurumların RCSS tətbiqlərini nümunə hal kontekstində qiymətləndirdiyini bildirir.

Lakin əsas mətndə bu qurumlara aid ətraflı sahə topologiyası, cihaz siyahısı, quraşdırma tarixi, gecikmə ölçümü, nasazlıq statistikası, etibarlılıq göstəricisi və ya RCSS-dən əvvəl–sonra performans cədvəli təqdim edilmir.

Buna görə bu qurumların adları tədqiqatda kəmiyyət sahə doğrulaması aparılmış kimi şərh edilməməlidir. Məqalənin ən konkret kəmiyyət sübutu 4G/5G gecikmə və paket uğuru müqayisəsidir.

Təhlükəsizlik baxımından nə demək olar?

Tədqiqat RCSS-in təhlükəli mühitlərdə birbaşa insan müdaxiləsini azaltmaq, əməliyyatların mərkəzdən izlənməsini təmin etmək və nasazlıqlara daha sürətli cavab vermək potensialını vurğulayır.

Bununla belə, məqalədə kibertəhlükə simulyasiyası, təhdid modeli, autentifikasiya testi, şifrələmə performansı, şəbəkə kəsintisi təhlükəsizliyi və ya fail-safe davranış analizi aparılmamışdır.

Buna görə “5G-dən istifadə sistemi təhlükəsiz edir” nəticəsi tədqiqatdan çıxarıla bilməz. Burada araşdırılan etibarlılıq əsasən rabitə gecikməsi və paket çatdırılma performansı ilə bağlıdır.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• RCSS sensor, yerli idarəetmə, rabitə və mərkəzi idarəetmə qatlarının inteqrasiyasına əsaslanan infrastruktur yanaşmasıdır.
• Tədqiqatın modelində əsas gecikmə darboğazı mobil şəbəkə ötürülməsidir.
• Mənbədə istifadə edilən parametrlərlə 4G ümumi gecikməsi 167 ms, 5G ümumi gecikməsi 67 ms-dir.
• Mobil şəbəkə ötürülməsi 150 ms-dən 50 ms-ə endirilmişdir.
• Mənbə 4G üçün %97, optimallaşdırılmış 5G üçün %99,5 paket uğur faizi bildirir.
• SCADA, PLC, RTU, CBTC, IoT və adaptiv trafik idarəetməsi RCSS-in müxtəlif tətbiq qatlarında istifadə oluna bilən texnologiyalar kimi nəzərdən keçirilir.
• Tədqiqat RAPOS adlı adaptiv optimallaşdırma yanaşması təklif edir.

Tədqiqatın sübut etmədiyi nəticələr

• Hər real 4G şəbəkəsinin 167 ms, hər 5G şəbəkəsinin 67 ms gecikmə göstərəcəyi sübut edilməyib.
• %99,5 paket uğurunun bütün real 5G infrastrukturlarında təmin ediləcəyi göstərilməyib.
• RAPOS-un mövcud marşrutlaşdırma alqoritmlərindən statistik olaraq üstün olduğu göstərilməyib.
• RAPOS-un real dəmir yolu, trafik, enerji və ya su infrastrukturunda sahə sınağı keçirilməyib.
• Bakı Metrosu, AzərEnerji və ya Azərsu üçün ətraflı kəmiyyət əvvəl–sonra performans analizi təqdim edilməyib.
• 5G-nin təkbaşına kritik infrastrukturun kibertəhlükəsizliyini təmin etdiyi sübut edilməyib.
• 67 ms-in bütün kritik siqnallaşdırma tapşırıqları üçün təhlükəsiz gecikmə həddi olduğu göstərilməyib.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynı

Araşdırma iki əsas komponenti birləşdirir:

1. RCSS arxitekturaları və tətbiqlərinə dair keyfiyyət/analitik ədəbiyyat icmalı.
2. 4G və 5G əsaslı mobil rabitə arxitekturasının gecikmə və paket çatdırılma performansını müqayisə edən rəqəmsal/Python əsaslı simulyasiya.

Mənbə metodologiyasını “systematic review” ifadəsi ilə təsvir edir və texniki sənədlərdən, sənaye hesabatlarından və resenziyalı ədəbiyyatdan istifadə etdiyini bildirir. Lakin hansı verilənlər bazalarının axtarıldığı, axtarış terminləri, tarix aralığı, daxil etmə/xaric etmə meyarları və ya neçə mənbədən neçəsinin çıxarıldığı göstərilmir. Buna görə tədqiqat klassik mənada təkrar istehsal oluna bilən sistematik icmal protokolu təqdim etmir.

Araşdırılan RCSS metodları

Simulyasiyanın əsas parametrləri

Rəqəmsal müqayisə

Ümumi ucdan-uca gecikmə fərqi:

\[ 167\ \text{ms}-67\ \text{ms}=100\ \text{ms} \]

Mənbə göstəricilərindən hesablanan nisbi gecikmə azalması:

\[ \frac{167-67}{167}\times100 \approx 59{,}9\% \]

Mobil şəbəkə seqmentindəki dəyişiklik:

\[ 150\ \text{ms}\rightarrow50\ \text{ms} \]

Bu, mobil şəbəkə gecikməsində təxminən:

\[ \frac{150-50}{150}\times100 \approx 66{,}7\% \]

azalmaya uyğun gəlir.

Paket uğur faizində mütləq dəyişiklik isə:

\[ 99{,}5\%-97\%=2{,}5\ \text{yüzde puanı} \]

olur.

Simulyasiya nəticələrinin şərh sərhədi

Tədqiqat Cədvəl 1 göstəricilərini “latency assessment” kimi təqdim edir; lakin gecikmələrin real şəbəkə ölçümü, ədəbiyyatdan götürülmüş tipik göstəricilər, yoxsa birbaşa simulyasiya girişləri olduğu kifayət qədər ətraflı müəyyən edilməyib.

Aşağıdakı parametrlər mənbədə bildirilmir:

• 4G və 5G modem modeli,
• mobil operator və ya test şəbəkəsi,
• radio siqnal gücü,
• məsafə,
• paket ölçüsü,
• paket göndərmə tezliyi,
• şəbəkə yükü,
• nüvə şəbəkəsi/topologiya,
• serverin fiziki yerləşməsi,
• sınaq/təkrar sayı,
• orta, median və ya faizli gecikmə paylanmaları,
• standart sapma və ya etibar intervalı.

Bu çatışmazlıqlar nəticələrin real sahə performansına ümumiləşdirilməsini məhdudlaşdırır.

RAPOS doğrulamasındakı məhdudiyyətlər

RAPOS üçün mənbədə “AI-powered optimization” və “adaptive decision-making” anlayışlarından istifadə edilir; lakin hansı süni intellekt alqoritminin tətbiq olunduğu texniki detallarla açıqlanmır.

Şəkil 2-də göstərilən Python simulyasiyası dörd sistem komponentinin 4G və 5G gecikmələrini müqayisə edir. Bu qrafik Cədvəl 1-in vizual qarşılığıdır. RAPOS-un açıq alqoritmik giriş/çıxış quruluşu və ya alternativ protokolla başabaş müqayisəsi yoxdur.

Metodoloji güclü tərəflər

• RCSS yalnız bir sektora endirilmədən nəqliyyat, sənaye və infrastruktur sistemləri birlikdə nəzərdən keçirilmişdir.
• Sensordan serverə qədər gecikmə komponentlərə bölünmüşdür.
• 4G–5G müqayisəsi yalnız ümumi müddətlə deyil, şəbəkə seqmenti üzrə göstərilmişdir.
• Paket uğur faizi gecikmədən ayrıca etibarlılıq göstəricisi kimi nəzərdən keçirilmişdir.
• Gecikmə, paket itkisi və server yükü üçün fərqli optimallaşdırma təklifləri verilmişdir.

Metodoloji məhdudiyyətlər

• Ədəbiyyat icmalı üçün təkrar istehsal oluna bilən sistematik axtarış protokolu təqdim edilməmişdir.
• 4G/5G gecikmə göstəricilərinin ölçmə və ya simulyasiya girişi kimi necə yaradıldığı ətraflı deyil.
• Paket uğur faizlərinin sınaq ölçüsü və statistik qeyri-müəyyənliyi verilməyib.
• RAPOS alqoritmi yenidən tətbiq edilə biləcək detallılıqda açıqlanmayıb.
• AI modelinin növü və optimallaşdırma hədəfi göstərilməyib.
• Real sahə sınağı keçirilməyib.
• Bakı Metrosu, AzərEnerji və Azərsu nümunələri üçün kəmiyyət hal məlumatları təqdim edilməyib.
• Təhlükəsizlik/kritik infrastruktur iddialarına baxmayaraq kibertəhlükəsizlik hücumu və ya dayanıqlıq testi aparılmayıb.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal tədqiqat adı: Applied Research on Remote-Controlled Signaling Systems with Mobile Communication Integration

Azərbaycanca başlıq: Mobil rabitə inteqrasiyalı uzaqdan idarə olunan siqnalizasiya sistemləri üzrə tətbiqi tədqiqat

Yüklənmiş tam mətndə müəllif sırası: G.V. Aliyeva; A.H. Dadashova.

Məsul müəllif: Aypara Dadashova.

Qurum: Azerbaijan State Oil and Industry University, Baku, Azerbaijan.

Jurnal: Herald of the Azerbaijan Engineering Academy / Azərbaycan Mühəndislik Akademiyasının Xəbərləri.

Cild / say: 18(2), 2026.

Səhifələr: 63–70.

UDC: 621.398:004.7:681.5.

Çap ISSN: 2076-0515.

Elektron ISSN: 2789-8245.

Göndərilmə tarixi: 15 Dekabr 2025.

Qəbul tarixi: 8 İyun 2026.

Mənbədə verilən nəşr tarixi: 25 İyun 2026.

DOI:10.52171/herald.401

Rəsmi məqalə səhifəsi:Herald of the Azerbaijan Engineering Academy rəsmi qeydi

Mənbə növü: Resenziyalı tətbiqi/analitik mühəndislik araşdırması; ədəbiyyat icmalı ilə rəqəmsal simulyasiya komponentini birləşdirir.

Resenziya: Jurnalın rəsmi nəşr siyasəti ikiqat kor resenziya tətbiq edildiyini bildirir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International — CC BY-NC 4.0.

Maraq toqquşması: Müəlliflər məqalənin nəşri ilə bağlı maraq toqquşmasının olmadığını bəyan edirlər.

Maliyyələşdirmə: Mənbə mətnində ayrıca maliyyələşdirmə bəyanatı verilməyib.

Məlumatların əlçatanlığı: Mənbədə müstəqil məlumat deposu və ya xam simulyasiya verilənləri keçidi təqdim edilməyib.

Müəllif töhfələri: Mənbədə ətraflı CRediT töhfə bəyanatı yoxdur.

Biblioqrafik qeyd fərqi

Yüklənmiş dərc olunmuş tam mətndə başlığın altında müəlliflər G.V. Aliyeva, A.H. Dadashova sırası ilə verilib və “For citation” bölməsində də eyni sıra işlədilib. Bununla yanaşı, jurnalın rəsmi OJS məqalə qeydi və avtomatik sitat çıxışları A.H. Dadashova, G.V. Aliyeva sırasını göstərir.

Bu Verianla mətnində orijinal dərc olunmuş tam mətndəki müəllif sırası qorunub; rəsmi metadata fərqi isə səssiz dəyişdirilmədən burada qeyd edilib.

Mənbədə xüsusilə diqqət edilməli məqamlar

• Məqalənin xülasəsi Azərbaycandakı Bakı Metrosu, enerji sektoru, AzərEnerji və Azərsu tətbiqlərindən hal tədqiqatları kimi bəhs edir; əsas mətndə bu qurumlara aid ətraflı kəmiyyət sahə nəticələri göstərilmir.
• Mənbə tədqiqat metodunu sistematik icmal kimi təsvir etsə də, verilənlər bazası, axtarış sorğusu, iş seçimi və eliminasiya axını təqdim edilmir.
• 4G və 5G gecikmə cədvəli kəmiyyət nəticəsi verir; lakin göstəricilərin real sahə ölçümü, yoxsa simulyasiya girişi olduğu kifayət qədər açıqlanmır.
• Paket uğur faizləri %97 və %99,5 kimi verilib, lakin paket sayı və xəta paylanması açıqlanmayıb.
• RAPOS üçün AI dəstəkli optimallaşdırma iddiası var; lakin istifadə olunan AI alqoritmi təkrar istehsal oluna bilən detallılıqda təqdim edilməyib.
• Python simulyasiya nəticəsi əsasən 4G və 5G gecikmə komponentlərinin sütun qrafiki müqayisəsidir.

Elmi şərh sərhədi

Bu tədqiqatın ən güclü yoxlanıla bilən kəmiyyət hissəsi mənbədə müəyyən edilmiş arxitektura üçün verilən 4G və 5G gecikmə komponentləri ilə paket uğur faizləridir. Nəticələr 5G mobil şəbəkə gecikməsinin daha aşağı qəbul edildiyi modeldə ümumi ucdan-uca gecikmənin nəzərəçarpacaq dərəcədə azaldığını göstərir.

Bununla belə, tədqiqat real metro xəttində və ya kritik sənaye obyektində genişmiqyaslı sahə doğrulaması deyil. Buna görə 67 ms ümumi gecikmə, %99,5 paket uğur faizi və ya RAPOS yanaşması real infrastrukturlar üçün birbaşa performans zəmanəti kimi şərh edilməməlidir.

Tədqiqatın mühəndislik baxımından ən faydalı mesajı uzaqdan idarə olunan sistemlərdə gecikmənin tək ümumi rəqəm kimi deyil, sensor, mikrokontroller, modem, mobil şəbəkə və server kimi ayrı komponentlər üzrə araşdırılması zərurətidir. Mənbənin öz simulyasiyasında ən böyük yaxşılaşdırma potensialı mobil şəbəkə seqmentində görünür.

Mənbəyə sədaqət qeydi: Bu Verianla izahındakı sistem arxitekturası, gecikmə göstəriciləri, paket uğur faizləri, optimallaşdırma strategiyaları və RAPOS haqqında ifadələr araşdırılan tədqiqata əsaslanır. Mənbədə olmayan yeni sahə performansı, 5G gecikmə göstəricisi, etibarlılıq faizi və ya RAPOS nəticəsi əlavə edilməyib. Verianla tərəfindən edilən faiz hesablamaları yalnız mənbədə verilmiş ilkin rəqəmlərin arifmetik müqayisəsidir.