Актуальность. Современные методы обработки изображений направлены на повышение их визуального качества, в частности, на адаптивное локальное контрастирование. Для достижения высокой эффективности контрастирования ранее применялись классические алгоритмы, однако они не учитывали глобальный контекст сцены и могли приводить к усилению шумовых искажений. В связи с этим в данной работе предложен гибридный метод адаптивного локального контрастирования изображений с использованием нейросетевой регулировки параметров.

Целью статьи является разработка алгоритма, обеспечивающего оптимальное усиление контраста при минимизации шумовых артефактов и искажений, повышение контрастности и точности обнаружения объектов в режиме реального времени.

Сущность решения: адаптивная настройка начальных параметров локального контрастирования с помощью сверточной нейронной сети, учитывающей яркостные и текстурные особенности. Сверточная нейронная сеть динамически подбирает параметры обработки и размеры локальных областей для объектов и фона, улучшая видимость деталей и подавляя артефакты обработки (ореолы, блочность). Метод реализован в виде программно-аппаратного комплекса для компьютерного зрения, обработки аэрофотоснимков, видеонаблюдения и поиска пострадавших при катаклизмах.

Научная новизна работы заключается в разработке алгоритма, позволяющего автоматически регулировать параметры контрастирования на основе анализа глобального и локального контекста сцены с использованием искусственного интеллекта.

Теоретическая значимость работы состоит в гибридном подходе к адаптивной обработке изображений, основанном на применении сверточной нейронной сети для управления параметрами локального контрастирования. Управление параметрами осуществляется на основе анализа текстурных и частотных характеристик изображения, автоматическую адаптацию под которые производит нейронная сеть. Методика обеспечивает адаптацию к нестационарным условиям наблюдения и, как следствие, повышает устойчивость алгоритма к сложным условиям.

Практическая значимость разработанного алгоритма определяется реализацией повышения контраста объектов изображений, полученных в видимом и инфракрасном диапазонах спектра и достоверностью их распознавания с использованием искусственного интеллекта.

Актуальность. В настоящее время в России и в мире идет активный переход от аналоговых к цифровым технологиям. Этот процесс в полной мере относится и к радиовещанию. В России разрешено экспериментальное цифровое радиовещания в диапазоне ОВЧ в трех форматах: DRM, DAB, РАВИС. Однако решения Правительства о выборе одного из них в качестве национального стандарта пока нет, что объясняется в первую очередь недостаточной полнотой сведений, необходимых для производства и эксплуатации оборудования, относящего в первую очередь к системе DRM, единственной системе цифрового радиовещания, рекомендованной ITU-R для применения во всех полосах частот, выделенных для наземного радиовещания. Данная работа восполняет этот пробел в части, относящейся к разработке приемного оборудования.

Цель работы: оценка требуемой точности момента старта прямого дискретного преобразования Фурье относительно начала полезной части OFDM-символов, при котором сигнал ошибки для системы DRM при работе в режиме устойчивости Е не превышает значений, требуемых стандартом и рекомендацией ITU-R BS.1660-8 (06/2019).

Методы. В качестве основы для проведения данных исследований выбрана имитационная модель приемопередающего тракта системы DRM для режима устойчивости Е. Она дополнена блоками, позволяющими для разных видов модуляции и уровней защиты изменять в приемнике временно́й сдвиг между моментом старта прямого дискретного преобразования Фурье и началом полезной части OFDM-символа, а также при каждом значении временно́го сдвига оценивать качество принимаемого DRM-приемником сигнала.

Результаты. Критериями оценки качества принимаемого OFDM-сигнала выбраны коэффициент модуляционных ошибок и вероятность появления битовых ошибок. Показано, что для сохранения условий комфортного приема максимально допустимое временно́е рассогласование между моментами старта прямого дискретного преобразования Фурье и началом полезной части OFDM-символа при модуляции поднесущих частот QAM-4 не должно превышать значений 1,8‒2,3 мкс; при модуляции QAM-16 ‒ эта величина должна быть не более 0,8‒1,3 мкс. Разброс полученных значений определяется уровнем защиты PL. Основное влияние на требуемую точность временно́й синхронизации DRM-приемника при работе в режиме устойчивости Е оказывает порядок модуляции QAM и существенно меньшее влияние – уровень защиты PL в области, где вероятность появления битовых ошибок не превышает значение 10^-4. При BER ≤ 10^-4 влиянием выбранного уровня защиты PL можно пренебречь. Полученные результаты являются новыми для системы DRM при работе в режиме устойчивости Е (диапазон ОВЧ).

Теоретическая / практическая значимость. Предложен метод оценки допустимого временно́го рассогласования OFDM-сигнала при DRM-приеме. Учет полученных результатов необходим для разработки блока временно́й синхронизации приемников цифрового радиовещания стандарта DRM.

Актуальность. С развитием информационных технологий и Интернета вещей возрастает спрос на более эффективные и гибкие мобильные сети. Будущие беспроводные системы должны обеспечивать не только высокую скорость и надежность соединения, но и быстрое восстановление связи в аварийных ситуациях. Наземные базовые станции (GBS, аббр. от англ. Ground Base Stations) обычно устанавливаются стационарно и ориентированы на длительное обслуживание, что ограничивает их эффективность при резком увеличении трафика или повреждении инфраструктуры. В таких условиях воздушные базовые станции (ВБС) становятся перспективным решением. Благодаря своей мобильности, доступной стоимости и возможности быстрого развертывания, они могут поддерживать работу наземных станций в условиях высокой плотности пользователей или в случае чрезвычайных ситуаций, когда GBS повреждены или уничтожены. Это делает их важным элементом сетей связи будущего.

Постановка задачи: разработка методов размещения ВБС в трехмерном пространстве и распределения пользователей и мощности среди последних с целью максимизации скорости передачи данных систем.

Цель работы: повышение скорости передачи данных систем с использованием ВБС для поддержки GBS за счет оптимального трехмерного положения ВБС, распределения пользователей между ВБС и GBS, а также распределения мощности среди пользователей.

Используемые методы. Исследования проводились с применением динамического подхода, при котором радиус покрытия GBS постепенно сокращается, а также алгоритма глубокого обучения с подкреплением. Анализ полученных результатов показал высокую эффективность предложенного метода и позволил добиться значительного увеличения скорости передачи данных в рамках поставленной задачи.

Научная новизна предложенного решения заключается в том, что совместная оптимизация размещения ВБС и распределения мощности в условиях ограниченных ресурсов позволила выявить зависимость между радиусом покрытия GBS и высотой полета ВБС: при большем радиусе покрытия GBS высота полета ВБС будет ниже, и наоборот. Практическая значимость заключается в возможности разработки методики планирования сетей связи общего пользования с использованием ВБС для поддержки GBS в условиях ограниченных ресурсов. Это позволяет обеспечить высокую суммарную скорость передачи данных и повысить надежность функционирования сети.

Распознавание геометрических примитивов используется при обработке изображений для решения задач, связанных с машинным обучением, сокращением области анализа и уменьшением вычислительной сложности. Одной из проблем распознавания примитивов является зависимость результатов обработки от таких внешних факторов как: широкий диапазон изменения яркости, контрастности, наличие помех, посторонних объектов или загрязнения. Отдельной задачей является определение геометрического положения примитива на изображении, которое определяется смещением, поворотом и масштабом или параметрами более сложной математической модели трансформации. Интерактивный способ обработки позволяет обеспечить робастность к пространственно-яркостным искажениям и различным помехам.

Целью настоящей статьи является повышение качества распознавания геометрических примитивов на изображениях за счет интерактивной обработки.

Сущность предлагаемого решения заключается в проведении двух этапов: этап предварительной обработки в интерактивном режиме и этап оценки геометрических параметров примитива с автоматическим удалением импульсных помех. На первом этапе выбирается порог для детектирования контура примитива и ограничение области анализа (выбор фрагмента) на изображении. Определение этих параметров проводится с помощью графического интерфейса в интерактивном режиме (например, изменение порога детектирования практически мгновенно отображает распознанные контуры на изображении). На втором этапе в соответствии с формой примитива выделяется область интереса, что убирает импульсные помехи (контурные точки, не принадлежащие примитиву), а по точкам в области интереса оцениваются параметры примитива методом наименьших квадратов. Разработанный алгоритм имеет реализацию в виде программы с графическим интерфейсом. Эксперименты для проверки разработанного алгоритма показали удовлетворительное распознавание геометрического примитива «окружность» на различных типах изображений, содержащих дорожный знак, частицу полимерного геля, феррулу оптического адаптера. Научная новизна решения состоит в возможности распознавания примитивов, которое робастно к пространственно-яркостным преобразованиям (масштабу, смещениям, неравномерности яркости и т. д.) и другим помехам.

Теоретическая значимость состоит в расширении возможностей методов распознавания за счет интерактивного выбора параметров на этапе предобработки.

Практическая значимость заключается в упрощении алгоритмов обработки изображений, которые используются при решении прикладных задач (подготовки данных машинного обучения, обработка методами оптической микрометрии), не требующих распознавания в режиме реального времени.

Актуальность. Стремительное развитие технологии интернета вещей привело к экспоненциальному росту количества различных интеллектуальных технических средств, присоединяемых к интернету, что, в свою очередь, способствовало появлению большого объема данных, подлежащих передаче по системам связи. Электромагнитные сети связи обладают недостаточным потенциалом для решения данной задачи, наиболее эффективными здесь оказываются оптические системы передачи информации по атмосферным каналам. Однако оптические атмосферные системы связи подвержены влиянию атмосферных факторов, т. к. из-за поглощения, рассеяния и дифракции лазерный луч ослабляется по мощности и подвергается уширению. В исследуемой предметной области известны работы, посвященные расходимости луча, где рассматривается вопрос зависимости величины максимальной расходимости луча от таких показателей, как мощность лазерного источника, геометрическая длина канала, длина волны оптической радиации. Вместе с тем, в указанных работах рассматривается один канал лазерной сети связи, а вопрос о выборе диаметра лазерного луча во всех каналах лазерной многоканальной атмосферной сети не обсуждается.

Цель. Сформулирована задача оптимального выбора диаметра лазерного пучка в многоканальной системе атмосферной оптической связи распределенного типа с учетом расходимости луча. В отличие от известных работ, в которых решается задача оптимизации с учетом влияния расходимости луча, решение поставленной цели охватывает как стационарные, так и мобильные варианты реализации каналов сети всей многоканальной системы. Решение поставленной задачи осуществлено путем формирования единого целевого функционала и дальнейшей оптимизации для выявления оптимальной взаимосвязи между величиной радиуса луча на входе приемника канала и радиусом луча на выходе излучателя при подаче на рассматриваемый атмосферный канал с учетом возможности его уширения. Показано, что такое расширение диаметра лазерного луча по выявленному оптимальному закону позволяет достичь максимума средней величины интенсивности лазерного луча, переданного по атмосферному каналу ко всем приемникам системы. Проведенные модельные исследования предложенной методики учета уширения диаметра луча подтвердили возможность получения оптимального соотношения между основными показателями многоканальной лазерной атмосферной сети.

Научная новизна. Разработана математическая модель оптимизации выбора диаметра луча в многоканальной лазерной атмосферной сети.

Теоретическая и практическая значимость. Оптимизация предложенной модели позволила получить рациональное соотношение между основным показателями многоканальной лазерной атмосферной сети распределенного типа, что может найти применение при построении подобных систем.

Актуальность. В системах дальнемагистральной связи декаметрового (ДКМ) диапазона на количество битовых ошибок одновременно влияют два ключевых фактора: соотношение сигнал / шум и степень фазовых искажений, вызванных доплеровским сдвигом, возникающим из-за случайного движения неоднородностей ионосферы. Проблема повышения помехоустойчивости таких систем осложняется тем, что даже при высоком уровне сигнала на входе демодулятора прием может затрудняться фазовыми искажениями, которые приводят к резкому увеличению количества битовых ошибок и ухудшению коэффициента BER. Несмотря на достаточное число классических работ, проблема повышения помехоустойчивости современных отечественных систем ДКМ радиосвязи в заданных сценариях функционирования с использованием современных методов и средств цифровой обработки сигналов остается актуальной и востребованной.

Объектом исследования являются современные отечественные системы ДКМ радиосвязи, которые зачастую демонстрируют известные недостатки, включая низкую адаптивность к изменениям в ионосфере и проблемы с интерференцией сигналов. Например, система Р-016 имеет ограничения по диапазону частот, что делает ее менее эффективной в условиях варьирования ионосферных характеристик, которые влияют на уровень сигналов. Прототипы также могут иметь проблемы с обработкой сигналов, что приводит к возникновению битовых ошибок до 10^-3 даже при отсутствии заметных помех.

Предметом исследования являются модели и методы функционирования радиолиний ДКМ радиосвязи.

Задачей исследования является оценка влияния различных факторов, таких как изменение длины преамбулы и использование адаптивных фильтров, на помехоустойчивость системы. Анализ полученных результатов показывает, что увеличение длины преамбулы в таких системах способствует повышению помехоустойчивости дальнемагистральной связи. Научная новизна заключается в усовершенствовании существующих расчетных моделей радиотрасс в ДКМ диапазоне путем применения комплекса параметров, включающего задаваемое для данного сеанса связи отношение сигнал / шум в радиолинии и для повышения точности расчета напряженности поля в точке приема, пересчитанные значения критических частот по прогнозам концентрации электронов, а также доплеровский сдвиг для каждого слоя ионосферы. Практическая значимость результата заключается в повышении помехоустойчивости существующих систем ДКМ радиосвязи в ионосферных условиях распространения.

В данной статье рассматривается концепция и архитектура сетей, определяемых знаниями ‒ новой парадигмы управления сетями, которая интегрирует искусственный интеллект и машинное обучение для обеспечения интеллектуального и адаптивного поведения сети.

Актуальность исследования обусловлена ограничениями традиционных и программно-определяемых сетей в условиях современных вызовов, таких как экспоненциальный рост трафика, динамичные условия и увеличение операционных затрат. Рассматриваемые в исследовании сети вводят плоскость знаний, что позволяет оптимизировать распределение ресурсов, автоматизировать принятие решений и повышать безопасность в режиме реального времени. Несмотря на то, что сегодня большой популярностью пользуется технология SDN (Software-Defined Network), в которой централизованная функция управления позволяет обозревать все процессы, происходящие в сети. В свое время ее появление действительно оказалось прорывом, и сейчас некоторые эксперты склоняются к тому, что следующим этапом эволюции сетей станет Knowledge-Defined Network – сеть, определяемая знаниями, действующая на основе алгоритмов машинного обучения. Маршрутизация, распределение ресурсов, виртуализация сетевых функций (Network Functions Virtualization, NFV), цепочка сервисных функций (Service Function Chaining, SFC), обнаружение аномалий, анализ загруженности сети – все эти пункты способна взять на себя KDN.

Цель исследования заключается в изучении структурных и функциональных особенностей сетей, определяемых знаниями, а также ‒ в анализе взаимодействия пяти логических плоскостей: данных, управления, мониторинга, знаний и приложений ‒ для достижения высокой степени автоматизации и адаптации.

Методы включают анализ научной литературы, концептуальное моделирование и сравнительную оценку архитектур определяемой знаниями сети и программно-определяемой сети.

Результаты. В ходе исследования была проанализирована архитектура сетей, определяемых знаниями, и определено, что интеграция плоскости знаний в сеть позволяет добиться значительного повышения автоматизации и адаптивности.

Новизна. Проведенное исследование является одной из первых попыток провести системный анализ концепции сетей, определяемых знаниями, в контексте русскоязычной научной литературы. Работа восполняет существующий пробел в отечественной науке, предлагая уникальный взгляд на возможности сетей, определяемых знаниями, с учетом специфики локальных условий и применения

Теоретическая значимость работы заключается в создании основы для изучения и интеграции методов машинного обучения в системы управления сетями.

В настоящее время ключевую роль поддержки принятия решений в различных отраслях играет интеллектуальный анализ данных. Его важной составной частью является машинное обучение, актуальная задача которого на практике ‒ осуществление классификации объектов в режиме реального времени. Она может быть достигнута за счет распараллеливания алгоритмов обработки данных как по входным данным, так и по данным решающих функций. Для повышения эффективности распараллеливания методов машинного обучения разработана унифицированная модель представления решающих функций. Целью настоящей статьи является представление унифицированной модели решающих функций для алгоритмов машинного обучения и функций, обеспечивающих ее распараллеливание как по входным данным, так и по данным решающих функций.

Сущность представленного подхода заключается в том, что на основе анализа особенностей работы метрических методов машинного обучения выявлены независимые данные для обработки, представленные в виде разных категорий анализируемого свойства, разработана модель представления решающих функций, описывающая выявленные характерные черты объектов входных данных и данных решающих функций в виде соответствующих наборов унифицированных элементов и включающая в себя функции, обеспечивающие их параллельную обработку на основе группового распараллеливания объектов. Предложенный подход базируется на использовании методов анализа алгоритмов и вычислительной сложности, математической статистики и методологии проектирования параллельных алгоритмов.

Эксперименты показали, что распараллеливание предложенной модели решающих функций на примере метода потенциальных функций позволяет повысить эффективность классификации как для одного объекта за счет возможности использования дополнительных вычислительных ресурсов, так и для группы объектов при наличии ограничений объема памяти компьютеров или горизонта планирования.

Научная новизна предложенного подхода заключается в том, что модель отличается от существующих единым способом формализации объектов и их свойств в виде унифицированных элементов для обучающих и классификационных данных и имеет структуру и функции, ориентированные на ее параллельную обработку методами распознавания образов на основе решающих функций в рамках группового распараллеливания объектов.

Теоретическая значимость: модель имеет унифицированный характер и может использоваться при распараллеливании других методов распознавания образов, которые могут быть описаны сходными параметрами, архитектурой и классификационными признаками.

Практическая значимость предложенного подхода заключается в том, что модель позволяет осуществить декомпозицию задачи классификации образов на отдельные подзадачи поиска закономерностей между входными данными и данными решающих функций.

Обеспечение безопасных операций криптографии в средах с ограниченными ресурсами представляет собой сложную задачу из-за ограниченной вычислительной мощности и памяти. В условиях стремительного роста беспилотных транспортных систем возрастает потребность в эффективных и безопасных криптографических решениях. Оптимизация криптографических алгоритмов для таких систем становится особенно актуальной с учетом их ограниченных вычислительных ресурсов и высоких требований к безопасности.

Целью данного исследования является оптимизация операций электронной подписи на основе эллиптической кривой (ECC) для систем с ограниченными ресурсами, в частности для беспилотных транспортных систем. Исследование направлено на повышение вычислительной эффективности и снижение использования памяти, делая механизмы безопасности на основе ECC более подходящими для встроенных приложений.

Новизна данного исследования заключается в интеграции множества методов оптимизации. Улучшается скалярное умножение точки, используя свойства циклической группы, противоположного числа, а также усовершенствованный оконный метод умножения. Кроме того, вводится детерминированный метод генерации одноразового используемого числа (nonc), вдохновленный EdDSA, для дальнейшего повышения эффективности цифровой подписи. Эти оптимизации в совокупности способствуют более эффективному криптографическому процессу, подходящему для сред с ограниченными ресурсами.

Теоретическая значимость заключается в разработке нового математического аппарата, позволяющего оптимизировать операции электронной подписи.

Практическая значимость данного исследования заключается в его применимости в маломощных встраиваемых системах, где вычислительные ресурсы и память крайне ограничены. Оптимизируя операции ECC, это исследование повышает безопасность и производительность криптографических реализаций в беспилотных транспортных системах и аналогичных встраиваемых приложениях, обеспечивая безопасную связь без превышения аппаратных ограничений.

Реализация предложенного метода была осуществлена на микроконтроллере ATmega 2560, полученные результаты показывают сокращения количества циклов на 54,1 % и уменьшения использования SRAM на 72,6 % при генерации ключей, а также значительного повышения производительности в процессах подписи и проверки. Экспериментальные результаты подтверждают его эффективность в оптимизации операций ECC для ограниченных устройств беспилотных транспортных систем.

Актуальность. Одной из нерешенных проблем теории помехоустойчивого кодирования остается проблема построения декодеров длинных кодов с низкой вычислительной сложностью. С точки зрения алгебраической теории кодирования краеугольным камнем для этого является операция умножения двух многочленов a и b над полем GF(q^k) по модулю третьего многочлена g. С возрастанием q и k применение методов вычисления полевой свертки на основе операций логарифмирования и антилогарифмирования становится малоэффективным ввиду задействования большого объема памяти для построения таблиц. Упрощенные реализации полевой свертки, использующие несимметричность сопровождающей матрицы, и аналитические (не табличные) методы логарифмирования и антилогарифмирования, использующие полиномы Жегалкина, разработаны только для q = 2. Умножители на основе регистров сдвига обладают значительно меньшим быстродействием при больших q и k.

Целью исследования является поиск вариантов снижения вычислительной сложности операции полевой свертки в многозначных расширенных полях Галуа при ее синтезе в логическом базисе «И»‒«ИЛИ»‒«НЕ».

Методы. Проведен анализ однотактных методов умножения элементов многозначного расширенного поля Галуа, заданных в векторном или полиномиальном виде для различных степенных базисов. Приведены примеры вычисления полевых сверток в многозначных полях Галуа различными методами. Изучена структура рассматриваемого типа полей.

Решение. Показано, что операции сложения и умножения в поле GF(q), синтезированные на элементах логического базиса «И»‒«ИЛИ»‒«НЕ», вносят основной вклад в сложность итоговой логической схемы. Выявлено, что использование свойства разложения поля GF(q^k) на подмножества по степени примитивного элемента поля GF(q) позволяет сократить число операций умножения. Предложен метод полевой свертки на основе матричного метода и преобразования Ганкеля ‒ Теплица, учитывающий структуру поля, что позволяет сократить общее число логических элементов и повысить быстродействие проектируемого схемотехнического решения, а именно уменьшить цену по Квайну и ранг схемы. Дана сравнительная оценка разработанного метода.

Новизна: впервые предложен метод полевой свертки двух векторов в поле GF(q^k), один из которых представлен в индикаторном виде.

Теоретическая значимость. Предложен новый метод вычисления полевой свертки на основе разложения многозначного расширенного поля Галуа. Доказано сокращение общего числа логических операций.

Практическая значимость. Предложенное решение может быть использовано при синтезе кодирующих-декодирующих устройств многозначных (символьных) кодов на элементах двоичной логики.