ИЗВЕСТИЯ ЮФУ. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Представлена конструкция излучателя Вивальди кардиоидной формы с прямоугольными импедансными вставками по краям его металлизации. Исследовано влияние импедансных вставок от их расположения и параметров на характеристики излучателя. Приведены частотные характеристики коэффициента стоячей волны по напряжению (КСВН), коэффициента усиления (КУ), коэффициента полезного действия (КПД) и уровня кроссовой поляризации излучателя без импедансных вставок и с ними. Разработанный излучатель является электрически компактным (электрическая высота на верхней рабочей частоте равна 0,740 λ, а на нижней - 0,127 λ) и сверхширокополосным (СШП) с коэффициентом перекрытия (КП) 5,809:1 в рабочей полосе частот 127,3-739,5 МГц. Ширина импедансных вставок изменялась от 5,0 мм до 25,5 мм. При этом, увеличение ширины приводит к небольшому расширению рабочей полосы частот и увеличению КП. А вот КУ практически не изменяется, так как излучатель является слабонаправленным и его КУ зависит в основном от размера апертуры. Численные значения КПД и уровня кроссовой поляризации при увеличении ширины вставок также практически не изменяются. Оптимальное значение ширины импедансных вставок равно 25,5 мм. Высота импедансных вставок отсчитывалась от верхней части излучателя. Рассмотрено влияние импедансных вставок высотой 60, 100, 140, 145 и 160 мм. Определено, что с увеличением их высоты ширина рабочей полосы увеличивается, однако средний уровень КСВН в полосе частот 180-280 МГц плавно растет. КУ, КПД и уровень кроссовой поляризации при увеличении высоты вставок также практически не изменяются. Оптимальное значение высоты импедансных вставок равно 25,5 мм. Таким образом, введение импедансных вставок позволяет добиться расширения рабочей полосы частот излучателя.

Рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией процедуры синтеза систем прикладной фотограмметрии. Такие системы служат для измерения и учета объектов по изображениям и в настоящее время широко применяются в различных областях деятельности, таких как картографирование, археология и аэрофотосъемка. Широкому применению также способствует повышение доступности и мобильности устройств для получения изображений. Все это обусловило проведение активных исследований, направленных на разработку методического обеспечения для систем прикладной фотограмметрии. Отслеживание в ручном режиме появления новых методов и алгоритмов фотограмметрической обработки информации для широкой номенклатуры областей применения достаточно затруднительно, что делает актуальной автоматизацию данной процедуры. Предлагаемое в статье решение основано на использовании базы знаний о методах обработки информации в системах прикладной фотограмметрии, основными элементами которой являются нечеткая онтология предметной области и база данных, что логично, т.к. информация о предметной области может быть достаточно легко структурирована. В качестве основы для онтологии было взято существующее решение, которое было дополнено на основе результатов анализа текущего состояния предметной области. Полученная онтология далее использована для поиска и классификации методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии и заполнения базы знаний. В связи с активизацией разработки новых методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии возникает необходимость модификации онтологии и пополнения базы данных, т. е. пополнения базы знаний. Важным источником информации для этого является Интернет. Для автоматизации поиска данных о методах обработки информации и пополнения базы знаний целесообразно использовать большие языковые модели, благодаря которым упрощается решение нескольких задач в области обработки естественного языка, которые включают кластеризацию и формирование новых сущностей для классификации. Соответствующий метод описан в статье. Для метода приведены результаты тестирования его работоспособности. В рамках решения задач проведён сравнительный анализ больших языковых моделей, в результате которого была вобрана модель RoBERTa.

Цель данного исследования заключается в создании компьютерной модели, которая будет использоваться для улучшения системы пассивного отвода тепла от бассейна выдержки с двухфазным кольцевым термосифоном. Данная модель позволит провести анализ работы системы, определить набор квазиоптимальных решений для ее параметров и улучшить эффективность отвода тепла. Разработка такой модели может помочь улучшить процессы теплообмена и повысить эффективность работы системы в целом. Метод. Для решения поставленной задачи использовались методы математического и компьютерного моделирования, производилось изучение механизмов передачи тепла в системе и определение оптимальных параметров для эффективного отвода тепла, а также сравнение различных вариантов конструкции и параметров системы для выбора наиболее эффективного решения. Использование данных методов обеспечил комплексный подход к разработке и совершенствованию системы пассивного отвода тепла с двухфазным кольцевым термосифоном.
Результат. Разработана компьютерная модель совершенствования системы пассивного отвода тепла от бассейна выдержки с двухфазным кольцевым термосифоном. Эта модель позволяет проводить анализ работы системы, усовершенствовать ее параметры и улучшить эффективность отвода тепла. Создание такой модели является важным шагом в развитии и совершенствовании системы, позволяя более точно прогнозировать ее работу и вносить необходимые улучшения.
Вывод. Разработанная компьютерная модель может быть использована для дальнейших исследований, усовершенствования процессов отвода тепла и повышения эффективности работы системы в целом. Она позволяет более детально изучить процессы отвода тепла и настроить работу системы. Модель предоставляет возможность проводить численные расчеты, анализировать различные сценарии и оценивать эффективность изменений параметров системы.

Рассмотрены методы навигации БПЛА, основанные на данных дистанционного зондирования Земли: аэро- или космо- фотоснимках высокого разрешения, обработанных специальным образом. Для видеонавигации используются ортонормированные фотоснимки местности, для навигации по микрорельефу - фотоснимки, обработанные методом стереофотограмметрии. Методы видеонавигации основаны на выделении и сопоставлении характерных точек на текущем и опорном изображениях. В зависимости от наличия эталонных данных в виде фотоснимков видеонавигация подразделяется на одометрическую и по привязке изображений к местности. Одометрическая навигация не требует эталонных данных, что является её положительной чертой, однако в её принципы работы заложено нарастание ошибок определения навигационных параметров. Видеонавигация по привязке изображения обеспечивает более высокие точностные характеристики, но требует предварительной подготовки эталонных данных и использования бортовых вычислителей с большим объемом памяти. Разработанные методы видеонавигации проверены путем математического моделирования, результаты которого показали, что целесообразно комбинировать эти два метода. В этом случае ожидаемая точность навигации БПЛА с использованием предложенных методов сопоставима с точностью СНС. Реализация методов видеонавигации в бортовом вычислителе на базе одноплатного модуля NVIDIA Jetson TX2 показала их работоспособность в реальном масштабе времени. Методы навигации по микрорельефу основываются на поисковом оценивании координат БПЛА в пределах доверительного квадрата. Результаты математического моделирования навигации по микрорельефу показали, что метод работоспособен с высокой (3-8 м) точностью как при полете БПЛА над антропогенной местностью, так и при полете над естественным объектовым составом. Реализация навигации по микрорельефу в бортовом вычислителе, построенном на модуле Салют-ЭЛ24ПМ2 РАЯЖ.441461.031, показала её работоспособность в реальном масштабе времени. Предложенные методы видеонавигации и навигации по микрорельефу были успешно апробированы на стенде полунатурного моделирования. В ближайшее время предполагаются их летные испытания. Для практической реализации разработанных методов высокоточной навигации необходимо решить вопрос с обеспечением потребителя эталонными данными, полученными на основе оперативной обработки актуальных космо- или аэро- фотоснимков местности высокого разрешения.

Работа относится к области радиосвязи и посвящена анализу функционирования квадратурного стробоскопического преобразователя частоты, который в настоящее время широко применяется в системах программно-определяемого радио, реализованных по принципу приемника прямого преобразования. Такая структура приемника сочетает в себе ряд важных для практической реализации достоинств, таких как высокая адаптивность, простота изменения конфигурации демодулятора, простота аппаратной части приемника и низкая стоимость компонентов. Несмотря на сравнительно широкое распространение квадратурных стробоскопических преобразователей, вопросы их теоретико-сигнального анализа и оптимизации параметров по критериям, характерным для типовых задач радиосвязи, недостаточно освещены в открытых источниках. Известные сложности имеются также и в выборе терминологии, в связи с чем в работе приводится несколько наиболее распространенных в литературе наименований устройств рассматриваемого типа. В основной части работы предлагается достаточно простая математическая модель квадратурного стробоскопического преобразователя частоты, основанная на ряде упрощающих допущений. В то же время, указанные допущения не уменьшают общности полученных результатов. На основе предложенной модели выполняется оценка коэффициента передачи преобразователя частоты. Помимо исследования идеализированной математической модели, в которой переключения считаются мгновенными, производится исследование влияния конечного времени коммутации на коэффициент передачи преобразователя частоты. Для выполнения анализа используется математический аппарат теории сигналов. Предложенная в работе модель стробоскопического преобразователя частоты допускает дальнейшее усложнение и использование для исследования влияния дополнительных факторов на характеристики радиотехнических систем, имеющих рассматриваемую архитектуру. В частности, возможно исследование влияния кратковременной нестабильности (джиттера) периода переключений ключа, а также влияния неидентичности параметров квадратурных каналов. Полученные аналитические выражения и приведенные графики исследованных зависимостей могут быть полезны при проектировании систем радиосвязи различного назначения, в которых используется квадратурный стробоскопический преобразователь частоты.

Статья посвящена актуальной проблеме представления и классификации длинных текстовых документов с использованием трансформеров. Методы представления текста, основанные на трансформерах, не могут эффективно обрабатывать длинные последовательности из-за их процесса самовнимания, который масштабируется квадратично с длиной последовательности. Это ограничение приводит к высокой вычислительной сложности и невозможности применения таких моделей для обработки длинных документов. Для устранения этого недостатка, в статье разработан алгоритм на основе трансформера SBERT, который позволяет построить векторное представление длинных текстовых документов. Ключевая идея алгоритма заключается в применении двух различных процедур к созданию векторного представления: первая основана на сегментации текста и усреднении векторов сегментов, а вторая - на конкатенации векторов сегментов. Такая комбинация процедур позволяет сохранить важную информацию из длинных документов. Для проверки эффективности алгоритма был проведен вычислительный эксперимент на группе классификаторов, построенных на основе предложенного алгоритма, и группе известных методов векторизации текста, таких как TF-IDF, LSA и BoWC. Результаты вычислительного эксперимента показали, что классификаторы на основе трансформеров в целом достигают лучших результатов по точности классификации по сравнению с классическими методами. Однако, это преимущество достигается за счет более высокой вычислительной сложности и, соответственно, более длительного времени обучения и применения таких моделей. С другой стороны, классические методы векторизации текста, такие как TF-IDF, LSA и BoWC, продемонстрировали более высокую скорость работы, что делает их более предпочтительными в случаях, когда предварительное кодирование не допускается и требуется работа в режиме реального времени. Предложенный алгоритм обработки и представления длинных документов доказал свою высокую эффективность и привел к увеличению точности классификации набора данных BBC на 0,5% по критерию F1.

Исследованы способы определения размера популяции в генетическом алгоритме и изучена зависимость между количеством особей и скоростью работы алгоритма. Описываются методы определения оптимального количества особей в популяции разными методами: в зависимости от размера хромосом, для древовидного типа хромосом, при наличии фактора зашумленности и по методу соседнего элемента с выставлением максимальной и минимальной границы. Данные, полученные по выполнении каждого метода, отличаются между собой, по причине этого произведена оценка с целью проверить точность теоретических данных, сравнив их с экспериментальными. Для проведения экспериментов была разработана программа на графической платформе «Unity» с возможностью изменения количества особей в популяции. После получения результатов было проведено сравнение экспериментальных данных с данными, полученными на основе методов определения размера популяции в генетическом алгоритме из первой части работы. Эксперимент показал, что оптимальный размер популяции лежит в диапазоне 100-160 особей. При уменьшении их количества время выполнения поставленной задачи начинает существенно увеличиваться, а при увеличении за расчетный предел - сокращение времени выполнения не соответствует затрачиваемым вычислительным ресурсам. Сами полученные экспериментальные данные имеют наименьшую погрешность с методом, используемым древовидное представление хромосом. Результаты исследования могут быть использованы для выбора размера популяции при обучении для достижения лучшего соотношения затрачиваемой вычислительной мощности к скорости обучения, а определенный в процессе работы метод может помочь в теоретических расчетах.

В современных системах видеонаблюдения, в которых широко распространено использование технологии компьютерного зрения, наиболее важной информацией на изображении являются данные о контурах объектов и выделение мелких деталей. К системам предъявляются жесткие требования, такие как: высокая скорость обработки информации с большого количества камер одновременно, работа в условиях плохого освещения объекта и под воздействием внешних шумов (электромагнитных полей, коротких помех от высоковольтных линий передач). Поэтому совершенствование методов обработки изображения с применением устройств распараллеливания вычислений и построения многопоточной системы является актуальной задачей. В данной работе для обработки изображения на ПЛИС разработан и смоделирован анизотропный фильтр высоких частот 3x3. Описан алгоритм его построения в виде разделимого векторного представления. Дано подробное описание о разработке эффективного разделимого двумерного цифрового фильтра для повышения резкости и выделение границ объектов RGB-изображений. Фильтр основан на синтезе предложенного анизотропного фильтра высоких частот 3x3 и градиентного фильтра Собеля. Спроектирована соответствующая структурная схема фильтра. По результатам обработки искаженного изображения можно сделать вывод о том, что разработанный фильтр обладает свойством более равномерной детализации и выделения объектов на изображении и менее подвержен гауссовскому шуму по сравнению с градиентным фильтром Собеля и фильтром высоких частот Лапласа. Разработана схема конвейера фильтра на ПЛИС для обработки одной плоскости RGB изображения. За счет использования разделимых фильтров предложенная реализация практически в 2 раза оптимальнее по числу выполняемых операций сложения/вычитания, чем прямая реализация градиентного фильтра Собеля 3х3 и анизотропного фильтра высоких частот 3х3.

При возникновении чрезвычайной ситуации необходимо принять эффективные экстренные меры. Известно, что аварийное событие обладает характеристиками ограниченности времени и информации, вредоносности и неопределенности, а лица, принимающие решения, часто ограничены в рациональности в условиях неопределенности и риска. Психологическое поведение людей следует учитывать в реальных процессах принятия решений. Принятие решений в чрезвычайных ситуациях является актуальной задачей и предметом исследовательских интересов. В этой статье представлен новый подход к принятию экстренных решений с использованием нечетких колеблющихся множеств. Для определения весов критериев строится математическая модель, которая позволяет преобразовать значения критериев в совместимую шкалу и исключить влияние различных шкал для их измерений. Чтобы отобразить психологическое поведение лиц, принимающих решения, вводится функция степени группового удовлетворения и функция ценности воспринимаемой полезности альтернативы. Вычисляется и ранжируется полезность альтернатив, приводится пример исследования чрезвычайной ситуации. По сравнению с существующими методами предлагаемый метод к принятию решений в условиях чрезвычайной ситуации имеет следующие особенности: расширяются возможности для определения весов критериев принятия решений, когда критерии имеют различную шкалу; метод учитывает психологию ЛПР, в отличие от известных подходов, предполагающих рациональность решений ЛПР; по сравнению с теорией проспектов метод не требует субъективной оценки уровня ожиданий, использует меньшее количество параметров, что расширяет область его применения. Предложенный метод также имеет некоторые ограничения: требуются определенные вычислительные затраты при большом количестве альтернативных решений и характеризующих их атрибутов. Однако это ограничение преодолевается при использовании программного обеспечения, такого как MATLAB. Интересной представляется возможность в будущем применить предлагаемый метод для задач оценки риска при принятии решений в условиях нечеткой информации, если значения атрибутов являются случайными величинами.

Современные технологические требования и развивающаяся городская инфраструктура ставят задачу разработки методов распознавания и классификации пожароопасных ситуаций. Быстрое и эффективное распознавание начальных признаков возгорания становится жизненно важным аспектом обеспечения безопасности людей, а также материальных ценностей. В связи с этим разрабатываются, реализуются, тестируются и внедряются системы, способные автоматически распознавать и классифицировать пожароопасные ситуации. Классификации пожароопасных ситуаций позволяет определить степень опасности обнаруженных отклонений, что способствуют к принятию более эффективных решений по предотвращению последствий пожаров и их признаков таких как, однократное кратковременное повышение температуры и уровня задымленности которое может указывать на выход из строя электрических компонентов, расположенных возле датчиков. Алгоритм классификации пожароопасных ситуаций разработан для комплекса взаимосвязанных датчиков, который в свою очередь, за счет своей структуры, позволяет обнаруживать даже малейший признака пожара. В рамках данного исследования приводится алгоритм классификации пожароопасных ситуаций на основе нейросетевых технологий. Приведено описание существующих классов пожароопасных ситуаций, а также критерии, по которым размечались данные по указанным классам. Проведено моделирование алгоритма на обучающей и тестовой выборках с приведением используемых параметров точности, формулой их расчетов, результатами классификации пожароопасных ситуаций. Проведено исследование влияния шага отсчета в выборке базы данных на параметры точности и время обучения нейронной сети. Разработанный алгоритм реализован на языке программирования Python в IDE PyCharm. Датасет для обучения и тестирования получены из реальных источников, содержащих информацию об обнаруженных пожароопасных ситуациях в метрополитенах, в которых установлен комплекс взаимосвязанных датчиков. Результаты моделирования алгоритма показали, что предложенный алгоритм обладает высокой точностью для предиктивной классификации пожароопасных ситуаций на реальных объектах.

Предложен двухэтапный алгоритм синхронизации на основе выбора смежной пары сегментов с максимальным суммарным отсчётом в системе КРК. В основе алгоритма известный подход к уменьшению времени вхождения в синхронизм - анализ смежных пар временных сегментов. Отличительной особенностью предложенного алгоритма является обеспечение вероятности успешного поиска и тестирования не хуже требуемого уровня. Необходимо отметить, благодаря этапу тестирования производится отбраковка ошибочных решений, принятых на этапе поиска, что позволяет минимизировать вероятность ложной синхронизации вследствие регистрации шумовых импульсов. На этапе поиска аппаратура последовательно регистрирует суммарные отсчёты со всех смежных пар сегментов. Далее выбирается пара сегментов с максимальным суммарным отсчётом, причём отсчёт в одной из пар сегментов надёжно превышает значения отсчётов со всех других пар сегментов, и аппаратура переходит к этапу тестирования. Тестирование состоит в опросе фотодетектора в течение импульса стробирования для повторной регистрации отсчёта. В случае положительного тестирования процесс «грубой» оценки момента приёма синхроимпульса считается успешно завершённым, в противном случае - аппаратура возвращается к поиску в следующем кадре. Отметим, этапам поиска и тестирования соответствуют предельно допустимые числа кадров и тестов соответственно. Получены аналитические выражения для расчёта временных и вероятностных характеристик этапов поиска и тестирования предложенного алгоритма обнаружения на основе выбора смежной пары сегментов с максимальным суммарным отсчётом, в том числе для расчёта допустимого числа кадров и тестов при обеспечении требуемых вероятностей успешного поиска и тестирования соответственно. Установлено, при увеличении среднего числа фотонов в синхроимпульсе средние числа кадров и тестов, а также среднее время успешного поиска и тестирования значительно снижаются. Например, при увеличении среднего числа фотонов в синхроимпульсе в 5 раз среднее число тестов для успешного тестирования и среднее время успешного тестирования уменьшаются в 1,5 раза, а допустимое число тестов - в 5 раз.

Рассматриваются модифицированные алгоритмы с поворотом сигнального созвездия примененные в стандарте цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания принятом на Кубе. По сравнению с использованием созвездий без поворота, эти алгоритмы дают значительное увеличение производительности системы в сложных условиях приема, с индустриальными помехами и низким соотношением сигнала к шуму. В данной работе проведен анализ влияния угла и направления поворота сигнального созвездия на устойчивость системы цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания. Основной целью данной работы является анализ влияния угла и направления поворота сигнального созвездия на устойчивость системы цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания. Для исследования была разработана собственная архитектура системы цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания, принятая на Кубе, реализованная в Simulink в среде Matlab. Указанная Simulink модель позволяет проводить анализ зависимости коэффициента битовых ошибок от значения белого гауссовского шума для различных конфигураций системы. В исследованиях широко применяется модель аддитивного белого гауссовского шума, который подмешивается к сформированному сигналу. Предложенные модификации позволяют вести прием цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания в каналах без замираний при равных значениях коэффициента битовых ошибок для всех анализируемых случаев. При этом, для получения существенного выигрыша от поворота созвездия, порядка семи децибел, квадратурные и синфазные компоненты предлагается передавать на разных поднесущих и в разные моменты времени. В схеме с поворотом сигнального созвездия, квадратурную компоненту нужно передавать не на той же самой поднесущей, а с задержкой и на другой поднесущей. Тогда из одной квадратурной амплитудной модуляции получается фактически две амплитудные двоичные модуляции в синфазной и квадратурной проекции, которые передаются на независимых поднесущих, и поражаются помехами по-разному, что обеспечивает надежность демодуляции при более низких значения соотношения сигнала к шуму и воздействии индустриальных помех. Недостатком алгоритма является недостаточное противодействие зашумлению гауссовским шумом.

ассмотрена задача двумерной упаковки геометрических фигур сложных форм. Задачи данного класса отнесены к классу NP-трудных проблем комбинаторной оптимизации. Помимо этого, упаковка фигур сложных геометрических форм, является одним из наиболее сложных подтипов задачи двумерной упаковки. В связи с этим необходима разработка эффективных эвристических подходов к решению данной задачи. В статье дана постановка задачи, описаны ее основные особенности, приведены ограничения и условия характерные для данного подтипа задачи двумерной упаковки. Описан критерий для подсчета эффективности решения. Для решения данной задачи в статье предлагается архитектура комбинированного поиска, состоящая из двух метаэвристических вычислительных алгоритмов. В данной архитектуре в качестве оптимизационных методов были реализованы модифицированный генетический и роевой мультиагентный биоинспирированный алгоритм, основанный на поведении пчелиной колонии. Данные алгоритмы позволяют получать наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Приведены преимущества от использования предлагаемого подхода. Для проверки эффективности предложенного подхода был разработан программный продукт, который использует предложенную архитектуру и метаэвристические вычислительные алгоритмы при решении поставленной задачи. Разработка программного продукта велась на языке программирования C++ и написана в среде разработки Microsoft Visual Studio Code. Проведен вычислительный эксперимент на наборе тестовых примеров-бенчмарок. По результатам экспериментальных исследований сделан вывод об эффективности предложенного комбинированного поиска при решении задачи двумерной упаковки геометрических фигур сложных форм в сравнении с решениями, базирующимися на классических алгоритмах.

Целью данной работы является решение проблемы внеплановых отказов подшипников качения, установленных на промышленном оборудовании, в результате их неправильного обслуживания в процессе эксплуатации. Известно, что до 50% всех внеплановых простоев промышленного оборудования происходит по причине разрушения подшипников. При этом основной причиной отказа подшипников являются нарушения режима смазки тел качения: избыточное и недостаточное количество смазочных материалов. Эти причины составляют до 36% от общего числа отказов подшипников. В процессе эксплуатации оборудования выявить и предупредить все проблемы со смазкой подшипников очень сложно, по причине большого разнообразия факторов, влияющих на их возникновение. Поэтому, актуальной задачей для исследования, становится разработка автоматизированной рекомендательной системы для управления сервисным обслуживанием промышленного оборудования, с контролем смазки подшипниковых узлов. В работе рассматривается метод классификации состояний подшипников в зависимости от их диагностических параметров: показателей виброскорости, виброускорения и температуры. С этой целью применяются алгоритмы классического машинного обучения: модели KNN, RandomForestClassifier и SVM. Для каждой модели определяются гиперпараметры, позволяющие достигать максимальных результатов во время обучения. В процессе проведения исследования выполнен анализ влияния каждого из диагностических параметров - признаков на показатели работы модели классификации. Понимание, какой показатель работы подшипника будет наиболее важным, позволит выбирать приборы контроля состояния оборудования на производственном предприятии осознанно, для решения конкретных производственных задач. Разработанный алгоритм позволяет качественно, с 98% точностью, производить оценку состояния смазки подшипников качения и выдавать рекомендации по проведению своевременного сервисного обслуживания оборудования. Модель - классификатор планируется использовать в составе комплекса по контролю за техническим состоянием оборудования, расширяя возможности диагностики: помимо сведений о вероятности отказа оборудования и прогнозных сроках службы, комплекс диагностики, совмещенный с предлагаемой моделью, позволит воздействовать на ходимость подшипников, путем улучшения качества их смазки.

Настоящая статья посвящена разработке энергоэффективных реализаций алгоритмов цифровой обработки сигналов в многоканальном радиолокаторе с пространственным разнесением передающих и приемных групп антенных элементов для оценки параметров целей на вычислителях с различной архитектурой. В соответствие общемировой тенденцией рассматривается возможность применения вычислителей с параллельной архитектурой для цифровой обработки широкополосных радиолокационных сигналов. Авторами предложена реализация процедуры обработки отраженного сигнала многоканального радиолокатора с пространственным разнесением передающих и приемных групп антенных элементов с использованием технологии общих вычислений на графических картах (GPGPU). Проведена оценка производительности разработанного решения на различных GPU с разной микроархитектурой. Предложен критерий оценки производительности алгоритма обработки в виде отношения пропускной способности алгоритма к пиковой пропускной способности памяти вычислителя. Проведена численная оценка эффективности использования пропускной способности памяти вычислителя разработанного алгоритма в сравнении с известными реализациями на GPU. Целью работы является обнаружение и оценка параметров целей в реальном масштабе времени с помощью многоканального радиолокатора с пространственным разнесением передающих и приемных групп антенных элементов, используя доступный на рынке вычислитель с минимально возможными массогабаритными характеристиками. Для достижения поставленной цели исследований решены задачи: - выбора и адаптации алгоритмов, позволяющих проводить оценку параметров целей в многоканальном радиолокаторе с пространственным разнесением передающих и приемных групп антенных элементов; - реализации выбранных алгоритмов с учетом архитектуры вычислителя, позволяющих проводить оценку фоновоцелевой обстановки в реальном масштабе времени; - оценки производительности полученного решения. В процессе разработки алгоритма цифровой обработки сигнала многоканальным радиолокатором с пространственным разнесением передающих и приемных групп антенных элементов проведен анализ нескольких вариантов реализации алгоритма с учетом архитектуры параллельного вычислителя, что позволило выполнить обработку кадра радиоизображения, состоящего из 8 млн. комплексных отсчетов, за время менее 50 мс. на графическом процессоре NVIDIA Jetson AGXXavier. Показана обратная зависимость времени обработки кадра от величины пиковой пропускной способности памяти GPU. Предложен критерий оценки производительности алгоритма обработки. Проведена численная оценка эффективности использования пропускной способности памяти вычислителя разработанного алгоритма в сравнении с известными реализациями на GPU. Выигрыш разработанного алгоритма составляет в среднем 5 раз по сравнению с результатами, полученными другими авторами. По сравнению с ПЛИС реализация двумерного БПФ на GPU оказывается в 17 раз быстрее. Практическая значимость разработанного авторами функционального программного обеспечения не налагает никаких ограничений на количество приемных и передающих каналов и может быть использовано для обработки сигналов в многоканальных радиолокаторах с пространственным разнесением передающих и приемных групп антенных элементов с большим количеством каналов.

Выражение чувств - неотъемлемая часть человеческой жизни и коммуникации. Чтобы создать компьютеры, способные лучше служить человечеству, в области информатики продолжаются исследования по разработке алгоритмов машинного обучения, которые могут обрабатывать текстовые данные и выполнять задачи анализа тональности текстов на естественном языке. Доступность онлайн-обзоров и повышенные ожидания конечных пользователей также стимулируют разработку систем интеллектуального анализа мнений, которые могут автоматически классифицировать и обобщать отзывы пользователей. С каждым годом исследований в области распознавания эмоций в тексте все больше, но только малая их часть посвящена применению нечеткой логики. В основном, это происходит потому, что исследователи ограничиваются бинарной классификацией отношений - «положительное» и «отрицательное», реже добавляя еще третий класс - «нейтральное». Применение же нечеткой логики помогает определить оттенки эмоций, не просто «хорошо» и «плохо», а насколько хорошо или насколько плохо. Количество определяемых классов определяет глубину детализации. Ранее нами была предложена нечеткая модель определения тональности на основе словарей, в данном исследовании мы предлагаем улучшенную модель определения тональности текста на основе тонального словаря (SentiWordNet) и нечетких правил. Для повышения точности и достоверности анализа тональности были применены коэффициенты, учитывающие эмоциональную нагрузку слов разных частей речи и действие модификаторов интенсивности, способствующих усилению либо ослаблению эмоциональных оттенков. Количественное значение тональности текста получено в результате агрегирования нормированных данных по эмоциональным классам с применением методов нечеткого вывода. В результате исследования было выявлено, что учет влияния модификаторов интенсивности значительно повышает точность предложенного ранее авторами метода, а также способствует определению границ при проведении детализированной оценки отношений по 7 классам («очень положительное», «положительное», «скорее положительное», «нейтральное», «скорее отрицательное», «отрицательное», «очень отрицательное»).

Фильтры с импульсной характеристикой (ИХ) в виде весовой (сглаживающей) функцией находят применение в абсолютно разных областях цифровой обработки сигналов, таких как спектральный анализ - с целью уменьшения эффекта Гиббса, в формировании амплитудного распределения - для уменьшения уровня боковых лепестков, в том числе для радиотехнических систем с синтезированной апертурой и других. В статье рассмотрена структура рекурсивного КИХ-фильтра (РКИХ-фильтра) с ИХ в виде аппроксимированного окна Ханна при ограниченном фиксированном количестве операций перемножения и суммирования для любой длительности окна. Такая структура имеет существенно меньшую вычислительную сложность по сравнению с классической структурой КИХ-фильтра, и применять её можно во встраиваемых системах с ограниченными вычислительными ресурсами. Функция, аппроксимирующая окно Ханна, представляет собой полином третьей степени, коэффициенты которого рассчитаны с использованием дискретного интегрирования квазисинусной функции. Получена аналитическая формула для коэффициентов нерекурсивной части фильтра путём вычисления обратной конечной разности четвертой степени от аппроксимирующей функции окна Ханна. Коэффициентами нерекурсивной части являются целые числа, значения которых зависят от числа отсчетов (длины) полупериода квазисинусной функции, что упрощает реализацию подобного РКИХ-фильтра на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС). Вычислена средняя абсолютная ошибка аппроксимации при росте длины окна. При числе отсчетов ИХ менее 600 ошибка не превышает 4,5%, что является показателем высокой точности соответствия аппроксимирующей функции окну Ханна. Авторами предложена дальнейшая перспектива развития структуры РКИХ-фильтра с ИХ в виде аппроксимирующей функции окна Ханна. Данная структура позволяет реализовать РКИХ-фильтр с изменением длины окна Ханна во временной области при сохранении устойчивости за счет точного выполнения операций вычисления благодаря использованию коэффициентов нерекурсивной части, которые являются числами с фиксированной точкой, и их линейной зависимости от длины полупериода квазисинусной функции.

Рассматриваются гомоморфные криптосистемы, основанные на задаче факторизации чисел. В сравнении с криптосистемами типа Джентри их реализация менее трудоемка, но при этом требуется тщательная проверка стойкости. В качестве примера гомоморфной криптосистемы, основанной на задаче факторизации чисел рассматривается симметричная криптосистема Доминго-Феррера. Для этой криптосистемы представлены процессы генерации ключа, шифрования, расшифрования и выполнения гомоморфных операций. Приводится описание атаки с известным открытым текстом на криптосистему Доминго-Феррера, а также демонстрационный пример такой атаки с небольшим значением степени полиномов представления шифртекстов. Для разрабатываемой архитектуры системы представляются основные требования и общая схема с кратким описанием области ответственности отдельных модулей и их взаимосвязями. Целью исследования является выявление подходов, техник и тактик, общих для конкретных методов криптоанализа гомоморфных криптосистем, основанных на задаче факторизации чисел, и создание такой архитектуры системы, которая бы позволила упростить криптоанализ путем предоставления криптоаналитику удобного окружения и инструментария для реализации собственных методов криптоанализа. Основным результатом настоящей работы является архитектура системы криптоанализа, позволяющая провести комплексный анализ уязвимостей для различных атак и оценить уровень криптостойкости рассматриваемого шифра, основанного на задаче факторизации чисел, а также обоснование применения такой архитектуры для анализа гомоморфных шифров на примере криптосистемы Доминго-Феррера. Реализация системы криптоанализа по предлагаемой архитектуре поможет исследователям и специалистам по криптографии более детально изучить возможные слабые места в гомоморфных шифрах, основанных на задаче факторизации чисел и разработать соответствующие меры для укрепления их стойкости. Таким образом, проводимое исследование имеет важное значение для развития криптографических систем, основанных на задаче факторизации чисел, и предоставляет новый инструментарий для криптоаналитиков в области анализа гомоморфных криптосистем. Полученные результаты могут быть использованы для повышения уровня стойкости существующих шифров и разработки новых методов криптографии.

Приведены результаты исследований возможностей применения языка и его составляющих (текстовой и речевой) как факторов нейролингвистической идентификации и аутентификации интеллектуальных систем (ИС), носителей русского и чеченского языка. Для достижения целей исследований использовался подход, основанный на информационной виртуализации. Предполагается использование одного из путей решения проблем повышения эффективности идентификации и аутентификации, которым является применение фактора языковой нейролингвистической текстовой идентификации и аутентификации. Исследования показывают, во-первых, что при изменении языка, в случае использования интеллектуальной системы как носителей нескольких языков, наблюдается изменение параметров нейролингвистической идентификации, во-вторых, что если все интеллектуальные системы являются носителями одного языка, то при переходе от одной интеллектуальной системы к другой происходит изменение параметров нейролингвистической идентификации. Таким образом в исследовании определено, что язык интеллектуальной системы может использоваться как фактор идентификации и аутентификации. Исследованы ИС, являющиеся носителями как чеченского, так и русского языка. На первом этапе исследованы десять ИС как носители русского языка, а на втором этапе - те же десять ИС, но как носители чеченского языка. Приведены результаты зависимости основных параметров, а также зависимости производных параметров нейролингвистической текстовой идентификации интеллектуальных систем носителей русского и чеченского языка. Полученные результаты открывают принципиально новую возможность исследований в направлении нейролингвистической текстовой идентификации и аутентификации. Исследования в этом направлении представляют научный и практический интерес, как для случая идентификации интеллектуальной системы носителей одного языка, так и для случая, когда одна интеллектуальная система является носителем множества языков.

Основными целями внедрения роботов в сельское хозяйство являются повышение эффективности и производительности, выполнение трудоемких и опасных задач и решение вопроса нехватки рабочей силы. Технологические достижения в области обнаружения и управления, а также машинного обучения позволили автономным роботам выполнять больше сельскохозяйственных задач. Такие задачи варьируются на всех этапах выращивания: от подготовки земли и посева до мониторинга и сбора урожая. Некоторые сельскохозяйственные роботы уже доступны, и ожидается, что в ближайшие годы их станет еще больше, поскольку технологии обработки больших данных, машинного зрения и легкого захвата и становятся все более точными. В настоящее время все большую актуальность приобретает внедрение нескольких взаимодействующих роботов в полевых условиях, так как оно имеет хорошие перспективы в снижении производственных затрат и повышении операционной эффективности. Целью данного исследования является разработка интеллектуальной системы управления группой мобильных роботов на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке нейрокогнитивных алгоритмов управления мультиагентной робототехнической системой сельскохозяйственного назначения. В работе описан мультиагентный робототехнический комплекс для активной защиты растений в рамках системы «умного» поля. Представлена концепция системы управления группой мобильных роботов на основе моделирования мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Для обеспечения работы многоагентной гетерогенной группы автономных роботов предлагается использование нейрокогнитивной модели управления с реализацией отдельных интеллектуальных агентов как на каждом отдельном роботе, так и на базовых станциях обслуживания или серверах. При этом, учитывая реализацию рекурсивности в самой архитектуре, задача масштабирования подобной системы управления заметно упрощается. Использование агентов сенсоров и эффекторов для обеспечения обмена знаниями между роботами и центрами принятия решений позволяет минимизировать нагрузку на систему связи и обеспечить запас отказоустойчивости системы управления. Полученные результаты могут быть применены для разработки универсальных систем управления и упрощения масштабирования для различных групп автономных роботов.