Baltaev Jo‘shqin Boltabaevichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Ko‘p kanalli signaturali tahlil vositalari asosida mikroprotsessor qurilmalarini diagnostikalash samaradorligini oshirish modeli va usullari», 05.04.01 – Telekommunikatsiya va kompyuter tizimlari, telekommunikatsiya tarmoqlari va qurilmalari. Axborotlarni taqsimlash (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2018.4.PhD/T917.
Ilmiy rahbar: Djabbarov Shuxrat Yuldashevich, texnika fanlari nomzodi, dotsent.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti: 
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/30.12.2019.T.07.02.
Rasmiy opponentlar: Aliev Ravshan Maratovich, texnika fanlari doktori, professor; Tashmanov Erjon Baymatovich, texnika fanlari doktori, professor.
Yetakchi tashkilot: O‘zbektelekom AK.
Dissertatsiya yo‘nalishi: amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: ma’lumotlarni uzatish tizimlarida ko‘p kanalli signaturali tahlil vositalari asosida mikroprotsessorli qurilmalarni diagnostika qilish samaradorligini oshirish modeli va usullarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
mikroprotsessorli qurilmalarda nosozlikni qidirish jarayoning markov zanjiri matematik ifodalari asosidagi modeli yaratilgan;
ko‘p kanalli signaturali analizator etalon signaturalarini hisoblash va ishonchliligini baholashning analitik usullari ishlab chiqilgan;
etalon signaturani shakllantirish va kompakt testlash usullarining ishonchliligini baholashning imitatsion modeli va dasturi ishlab chiqilgan;
mikroprotsessorli qurilma va ko‘p kanalli signaturali analizator yordamida tekshirish modelini qurish metodi va kanallar sonini aniqlash metodikasi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi:
Ko‘p kanalli signaturali tahlil vositalari asosida mikroprotsessorli qurilmalarni diagnostika qilish samaradorligini oshirish modeli va usullari bo‘yicha olingan natijalar asosida:
ma’lumotlar uzatish tizimlarining texnik vositalarini diagnostika ob’ekti sifatida ishlash jarayonlarining matematik modeli Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining tasarrufidagi korxonalarda, xususan O‘zbektelekom AK “Telekommunikatsiya transport tarmog‘i” filialiga joriy etilgan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining 2020 yil 29 yanvardagi 33-8/602-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida mikroprotsessorli qurilmalarda nosozlikni qidirish tezkorligi 2 martaga yaxshilangan hamda ishlash samaradorligi 25% gacha oshirilgan;
mikroprotsessorli qurilmalarda nosozlikni qidirish jarayoning markov zanjiri matematik ifodalari asosidagi modeli hamda yaratilgan, etalon signaturani shakllantirish va kompakt testlash usullarining ishonchliligini baholash imitatsion model va dasturi Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining tasarrufidagi korxonalarda, xususan Radioaloqa, radioeshittirish va televideniya markazi DUKga joriy etilgan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining 2020 yil 29 yanvardagi 33-8/602-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida mavjud bir kanalli signaturali analizatorda nosozlikni qidirish vaqti 10,6 minutni tashkil qilgan bo‘lsa, ishlab chiqilgan va amaliyotga qo‘llanilgan 4, 8, 16 kannalli signaturali analizatorda mikroprotsessorlarni diagnostika qilish va nosozlikni qidirish vaqtini 10 minutgacha kamaytirishga erishilgan;
ko‘p kanalli signaturali analizator etalon signaturalarni hisoblash va ishonchliligini baholashning analitik usullari, etalon signaturani shakllantirish va kompakt testlash usullarining ishonchliligini baholash uchun imitatsion model va dastur Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining tasarrufidagi korxonalarda, xususan O‘zbektelekom AK “Xorazm” filialiga joriy etilgan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining 2020 yil 29 yanvardagi 33-8/602-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida bir kanalli signaturali analizator yordamida nosozliklarni qidirish va aniqlash imkoni 70%ni tashkil etgan bo‘lsa, ko‘p kanalli signaturali analizator yordamida nosozlikni qidirish va aniqlash imkoni 95% gacha oshishiga erishilgan.