Category Archives:

(Русский)

Архив номеров

Генератор тестовых изображений для детекторов углов / Image generator for testing corner detectors

Егоров Д.П. / Egorov, D.P.
Институт радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова Российской академии наук / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Кравченко О.В. / Kravchenko, O.V.
Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН / Federal Research Center “Computer Science and Control” of RAS
Митрофанова А.Ю. / Mitrofanova, A.Yu.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана / Bauman Moscow State Technical University
Чуриков Д.В. / Churikov, D.V.
Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН; Институт радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова РАН / Scientific and Technological Center for Unique Instrumentation RAS; Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Выпуск в базе РИНЦ
Егоров Д.П., Кравченко О.В., Митрофанова А.Ю., Чуриков Д.В. Генератор тестовых изображений для детекторов углов // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 2(36). С. 28–36. DOI: 10.25210/jfop-2002-028036
Egorov, D.P., Kravchenko, O.V., Mitrofanova, A.Yu., Churikov, D.V. Image generator for testing corner detectors // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 2(36). P. 28–36. DOI: 10.25210/jfop-2002-028036

Аннотация: В работе описан процесс разработки генератора простых геометрических фигур и синтез изображений вен для исследования модификаций детектора Харриса и более объективной оценки их качества, а также для уменьшения ресурсов, затрачиваемых на сбор рисунков кровеносной системы. Особое внимание уделено основным идеям и приёмам, используемым для создания генераторов: работе с цветом, определению координат возможных точек пересечения многоугольников, видимости углов, и аппроксимации кривых. Ключевые моменты пояснены иллюстрациями. Приведены примеры сгенерированных изображений.
Abstract: The paper describes the development process of synthetic image generators (simple geometric shapes and veins) to study the modifications of the Harris detector and a more objective assessment of their quality, as well as to reduce the resources spent on collecting vein patterns. Particular attention is paid to the basic ideas and techniques used to create generators: working with color, determining the coordinates of possible intersection points of polygons, the visibility of corners, and approximating curves. Key points are illustrated. Examples of generated images are provided.
Ключевые слова: генератор, цветовая модель, пересечение отрезков, видимость точки, аппроксимация кривых, биометрическая идентификация, синтетические данные, синтезатор тестовых данных, corner detector, generator, color model, intersection of segments, point visibility, curve fitting, biometric identification, synthetic data, генератор

Литература / References
  1. Sun, S., Li, S., and Guo, Z. Binary Filter for Fast Vessel Pattern Extraction //Neural Processing Letters. 2019. Vol. 49. No. 3. P. 979-993.
  2. Hong, H. G., Lee, M. B., and Park, K. R. Convolutional neural network-based finger-vein recognition using NIR image sensors // Sensors. 2017. Vol. 17. No. 6. P. 1297.
  3. Детекторы углов, 2014, URL: https://habr.com/ru/post/244541/ (дата обращения: 20.02.2020)
  4. Cui, J. et al. Corners detection on finger vein images using the improved Harris algorithm // Optik. 2014. Vol. 125. No. 17. P. 4668-4671.
  5. Harris, C. G. et al. A combined corner and edge detector //Alvey vision conference. 1988. Vol. 15. No. 50. P. 10-5244.
  6. Tuytelaars, T. et al. Local invariant feature detectors: a survey //Foundations and trends® in computer graphics and vision. 2008. Vol. 3. No. 3. P. 177-280
  7. Förstner W., Gülch E. A fast operator for detection and precise location of distinct points, corners and centres of circular features // Proc. ISPRS intercommission conference on fast processing of photogrammetric data. 1987. P. 281-305.
  8. Pei, S. C., Ding, J. J. Improved harris’ algorithm for corner and edge detections // IEEE International Conference on Image Processing. IEEE. 2007. Vol. 3. P. III-57-III-60.
  9. Mahmoodi, S., Gunn, S. Scale space smoothing, image feature extraction and Bessel filters // Scandinavian Conference on Image Analysis. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011. P. 625-634.
  10. CVonline: Image Databases, URL: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm (дата обращения: 20.02.2020)
  11. Idiap Dataset Distribution Portal URL: https://www.idiap.ch/dataset/vera-fingervein, (датаобращения: 20.02.2020)
  12. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV, URL: http://robocraft.ru/blog/computervision/402.html (дата обращения: 20.02.2020)
  13. Простой алгоритм определения пересечения двух отрезков, 2015, URL: https://habr.com/ru/post/267037/ (дата обращения: 20.02.2020)
  14. Ченцов О.В., Скворцов А.В. Обзор алгоритмов построения оверлеев многоугольников // Вестн. Том. гос. ун-та. 2003. № 280. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-algoritmov-postroeniya-overleev-mnogougolnikov (дата обращения: 20.02.2020).
  15. Методы определения принадлежности точки многоугольнику, 2016, URL: https://habr.com/ru/post/301102/(датаобращения: 20.02.2020)
  16. Кудрина М. А., Мурзин А. В. Аффинные преобразования объектов в компьютерной графике // НиКа. 2014. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/affinnye-preobrazovaniya-obektov-v-kompyuternoy-grafike (дата обращения: 20.02.2020)
  17. Кравченко В. Ф., Чуриков Д. В. Анализ временных рядов комплексными WA-системами функций Кравченко // Электромагнитные волны и электронные системы. 2010. Т. 15. № 7. С. 3-17.
  18. Кравченко В. Ф., Кравченко О. В., Чуриков Д. В. Применение R-функций, атомарных и WA-систем функций в информационных технологиях. Обзор // Актуальные проблемы современного образования. 2018. Т. 2. С. 13-23.
  19. Кравченко В. Ф., Чуриков Д. В., Юрин А. В. Аналитическое описание локусов сложной формы r-операциями и атомарными функциями. Цифровая обработка сигналов и изображений // Успехи современной радиоэлектроники. 2007. № 3. С. 6-37.
  20. Кравченко В. Ф., Чуриков Д. В. Цифровая обработка сигналов атомарными функциями и вейвлетами. М.: Техносфера, 2019. 182 с. ISBN978-5-94836-506-0
  21. Синельников Р.Д., Синельников Я.Р., Синельников А.Я. Атлас анатомии человека. В 4-х томах. Том 3. Учение о сосудах и лимфоидных органах. М.: Новая волна, 2020. 216 с. ISBN: 978-5-7864-0201-9

Язык логики предикатов в системах обработки информации в базах знаний / Predicate logic in information processing systems in knowledge bases

Болотова Е.Е. / Bolotova, E.E.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана / Bauman Moscow State Technical University
Бутенко Ю.И. / Butenko, Yu.I.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана / Bauman Moscow State Technical University
Сидняев Н.И. / Sidnyaev, N.I.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана / Bauman Moscow State Technical University
Выпуск в базе РИНЦ
Болотова Е.Е., Бутенко Ю.И., Сидняев Н.И. Язык логики предикатов в системах обработки информации в базах знаний // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 2(36). С. 37–47. DOI: 10.25210/jfop-2002-037047
Bolotova, E.E., Butenko, Yu.I., Sidnyaev, N.I. Predicate logic in information processing systems in knowledge bases // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 2(36). P. 37–47. DOI: 10.25210/jfop-2002-037047

Аннотация: В статье раскрыты основные принципы построения интеллектуальных систем по инженерии знаний. Представлены исследования по искусственному интеллекту с использованием нейросистем и методов представления знаний в экспертных системах. Обсуждены логика предикатов, синтаксис и семантика языка предикатов, правила выводов в логике предикатов, а также способы представления информации в компьютерных системах на различных этапах решения проблемы, модели решения и классификации проблем. Рассмотрены основные структуры систем обработки знаний и языков представления знаний. Разработана структурно-функциональная схема интеллектуальной системы для нейрокомпьютерной реализации конструктивных оперативно-советующих экспертных систем. Показано, что ядром любой интеллектуальной системы является база знаний, которая описывает определенную предметную область. Постулируется, что выбор правильной модели знания в экспертных системах играет важное значение, и в большинстве случаев становится основой выбора подхода к решению той или иной задачи.
Abstract: The article reveals the basic principles of building intelligent systems for knowledge engineering. Research on artificial intelligence using neurosystems and methods of knowledge representation in expert systems is presented. The logic of predicates, syntax and semantics of predicate language, rules of inference in predicate logic, as well as ways of presenting information in computer systems at various stages of problem solving, models of solving and classification of problems are discussed. The basic structures of knowledge processing systems and knowledge representation languages are considered. The structural and functional scheme of the intellectual system for the neurocomputer implementation of constructive operational-advising expert systems is developed. It is shown that the core of any intellectual system is a knowledge base that describes a specific subject area. It is postulated that the choice of the correct model of knowledge in expert systems plays an important role, and in most cases becomes the basis for choosing an approach to solving a particular problem.
Ключевые слова: логика предикатов, язык, экспертные системы, структуры, знания, database, predicate logic, language, expert systems, structures, логика предикатов

Литература / References
  1. Гаврилова Г. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер. 2000. 384 с.
  2. Джаррантано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. 4-е изд.: Пер. с англ. М.: Вильямс, 2007. 1152 с.: ил. Парал. тит. англ. ISBN: 978-5-8459-1156-8.
  3. Helbig, H. Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language/ Springer. Berlin, Heidelberg, New York. 2006. P. 655. ISBN: 978-3-540-24461-5.
  4. Сидняев Н. И. Нейросети и нейроматематика: учебное пособие/ Н.И. Сидняев, П.В. Храпов: под ред. Н.И. Сидняева. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2016. 83 с.
  5. Сидняев Н. И., Бутенко Ю. И., Болотова Е. Е. Экспертная система продукционного типа для создания базы знаний о конструкциях летательных аппаратов // Аэрокосмическое приборостроение. 2019. № 6. С. 38-52. DOI: 10.25791/Aviakosmos.06.2019.676
  6. Крисилов В. А., Побережник С. М., Тарасенко Р. А. Сравнительный анализ моделей представления знаний в интеллектуальных системах // Тр. Одес. политехн. ун-та., Одесса. 1998. №. 2. С. 45-49.
  7. Дошина А. Д. Экспертная система. Классификация. Обзор существующих экспертных систем // Молодой ученый. 2016. № 21. С. 756-758.
  8. Логунова Е. А. Обзор подходов к разрешению недостатков продукционной базы знаний системы логического вывода // Современные наукоемкие технологии. 2015. № 9. С. 46-48.
  9. Елисеев Д. В. Модель представления знаний при создании адаптивной информационной системы // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2010. № 03. С. 1-6.
  10. Белоус Е. С., Кудинов В. А., Желнин М. Э. Современные модели представления знаний в обучающих системах // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2010. № 1 (13). С. 9-14.
  11. Хабаров С. П. Интеллектуальные информационные системы. PROLOG-язык разработки интеллектуальных и экспертных систем: учеб. пособ. // СПб.: СПбГЛТУ. 2013. C.138.
  12. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме». 2004. 640 с. ISBN: 5-8459-0664-4
  13. Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы. М.: «Лань», 2016. 324 с. ISBN: 978-5-8114-2128-2
  14. Хрусталев Е. Ю. Логико-лингвистические модели наукоемкого производственного комплекса как разновидность интеллектуальных информационных систем // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 11 (363). С. 11-22.
  15. Овчиева Ю. А. Семантическая сеть – перспективная платформа для системы управления знаниями // Вестник ГУУ. 2015. № 3. С. 14-16.
  16. Соколова О. В. Категория фрейма в когнитивной лингвистике // Вестник АГТУ. 2007. № 1. С. 236-239.
  17. Вашталова Ю. С. Место признака в структуре фреймовых моделей представления знания // Вестник СПбГУ: Язык и литература. 2007. № 1 (ч. 2). С. 232-237.
  18. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. 152 с.
  19. Bruynooghe, M. et al. Predicate Logic as a Modeling Language: Modeling and Solving Some Machine Learning and Data Mining Problems with IDP3 // Theory and Practice of Logic Programming. 2015. Т. 15. No. 6. P. 783-817. DOI: https://doi.org/10.1017/s147106841400009x

Новое семейство бесконечно гладких функций с компактным носителем / New family of infinitely smooth compactly supported functions

Коновалов Я.Ю. / Konovalov, Ya.Yu.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана / Bauman Moscow State Technical University
Выпуск в базе РИНЦ
Коновалов Я.Ю. Новое семейство бесконечно гладких функций с компактным носителем // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 2(36). С. 48–59. DOI: 10.25210/jfop-2002-048059
Konovalov, Ya.Yu. New family of infinitely smooth compactly supported functions // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 2(36). P. 48–59. DOI: 10.25210/jfop-2002-048059

Аннотация: В работе исследованы свойства нового семейства бесконечно гладких функций с компактным носителем, представляющих собой свертки B-сплайнов Шенберга и атомарных функций . Данное семейство включает в себя семейство атомарных функций и является его естественным обобщением. При целых значениях параметра и функции являются атомарными. Представлены формулы для вычисления предложенных функций, рассмотрена методика их применения при интерполяции и решении краевых задач. Описаны преимущества и недостатки новых функций по сравнению с B-сплайнами и семейством . Приведены результаты решения модельных задач.
Abstract: In the work properties of new infinitely smooth compactly supported functions are considered. These functions are defined as convolutions of atomic functions and B-splines. This new family includes family of atomic functions and presents its native generalization. If is integer or , then are atomic functions. Formulae for computation of proposed functions are presented. Method of application new functions to interpolation and boundary-value problems is considered. Advantages and disadvantages of new functions in comparison to B-splines and family are described. Results of solution of model problems are demonstrated.
Ключевые слова: атомарные функции, свертка, интерполяция, краевая задача, splines, atomic functions, convolution, interpolation, атомарные функции

Литература / References
  1. Рвачев В.Л., Рвачев В.А. Неклассические методы теории приближений в краевых задачах. Киев: Наукова думка 1979.
  2. Кравченко В.Ф. Лекции по теории атомарных функций и некоторым их приложениям. Монография. М.: Радиотехника, 2003. ISBN: 5-93108-019-8
  3. Кравченко В. Ф., Кравченко О. В. Конструктивные методы алгебры логики, атомарных функций, вейвлетов, фракталов в задачах физики и техники. М.: Техносфера, 2018. ISBN: 978-5-94836-518-3
  4. Кравченко В.Ф., Чуриков Д.В. Цифровая обработка сигналов атомарными функциями и вейвлетами. М.: Техносфера, 2019. (доп. тираж)
  5. Кравченко В.Ф., Коновалов Я.Ю., Пустовойт В.И. Новый класс окон на основе семейства атомарных функций Cha,n(x) и его применение в цифровой обработке сигналов // Радиотехника и электроника, 2015, Т. 60. № 9. С. 931-943. DOI: 10.7868/S0033849415090065
  6. Кравченко В.Ф., Коновалов Я.Ю., Пустовойт В.И. Семейства атомарных функций Cha,n(x) и Fupn(x) в цифровой обработке сигналов // Доклады академии наук. 2015. Т. 462. № 1. С. 35-40. DOI: 10.7868/S0869565215130083
  7. Konovalov, Y.Y. Iterative Algorithms for Computation Convolutions of Atomic Functions Including New Family Cha,n. Days on Diffraction 2012. International Conference. Saint Petersburg, May 28 – June 1, 2012. Proceedings. P. 129-133. DOI: 10.1109/DD.2012.6402765
  8. Konovalov, Y.Y., Kravchenko, O.V. Application of New Family of Atomic Functions Cha,n to Solution of Boundary Value Problems. Proceedings of the International Conference «Days on Diffraction 2014», St. Petersburg, 2014. P. 132-137. DOI: 10.1109/DD.2014.7036438
  9. Gotovac, H., Cvetkovic, V., and Andricevic, R. Adaptive Fup Multi-Resolution Approach to Flow and Advective Transport in Highly Heterogeneous Porous Media: Methodology, Accuracy and Convergence. Advances in Water Resources. Vol. 32 (2009). No. 6. P. 885-905. DOI: 10.1016/j.Advwatres.2009.02.013
  10. Rvachova, T.V., Tomilova, Ye. P. Finding Antiderivatives with the Help of the Generalized Taylor Series // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. № 73. 2016. P. 52-58.
  11. Рвачев В.А. Атомарные функции. Математический анализ и теория вероятностей. Сборник научных трудов. К.: Наукова думка. 1978. С. 143-146.
  12. Рвачев В.Л., Федотова Е.А. Сопоставление аппроксимационных свойств сплайнов и атомарных функций. Методы сплайн-функций // Вычислительные системы, 72. Сборник трудов. Новосибирск, 1977. C. 92-98.
  13. Коновалов Я.Ю. О некоторых свертках атомарных функций и B-сплайнов Шенберга. Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации: Материалы 11-й Международной научно-технической конференции // Российское НТОРЭС им. А.С. Попова. Суздаль. Россия. 2018. С. 23-26.
  14. Konovalov, Y.Y. New Infinitely Differentiable Spline-Like Basis Functions // 2019 PhotonIcs and Electromagnetics Research Symposium – Spring (PIERS-Spring), Rome, Italy, 2019. P. 114-122. DOI: 10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017707

Конструирование разреженных планарных антенных решеток с использованием специальных матриц / Design and optimization of spared planar antenna array by using special matrixes

Кравченко В.Ф. / Kravchenko, V.F.
Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Ло Иян / Luo, Yiyang
Харьковский национальный университет имени В.Н. Каразина / V. N. Karazin Kharkiv National University
Луценко В.И. / Lutsenko, V.I.
Институт радиофизики и электроники им. А. Я. Усикова НАН Украины / O. Ya. Usikov Institute for Radiophysics and Electronics of NAS of Ukraine
Выпуск в базе РИНЦ
Кравченко В.Ф., Ло Иян, Луценко В.И. Конструирование разреженных пленарных антенных решеток с использованием специальных матриц // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 27–48. DOI: 10.25210/jfop-2001-027048
Kravchenko, V.F., Luo, Yiyang, Lutsenko, V.I. Design and optimization of spared planar antenna arrayby using special matrixes // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 27–48. DOI: 10.25210/jfop-2001-027048

Аннотация: Предложен новый прямой и простой метод конструирования двумерных разреженных антенных решеток. Рассматриваются разреженные антенные решетки, построенные на структурах разных матриц, например: Магических квадратов, Латинских квадратов, Латинских квадратов с циклическими разностными множествами (ЦРМ) в качестве элемента, и треугольной матрицы Латинских квадратов. Предложены методы их построения, и изучены свойства антенных решеток этих типов, которые обеспечивают полное или почти полное покрытие пространственных частот при высокой степени разрежения и удовлетворительном уровне боковых лепестков.
Abstract: A direct and simple method for designing two-dimensional sparse two-dimensional antenna arrays is proposed. Sparse antenna arrays built on structures with different matrices, for example: Magic squares, Latin squares, Latin squares taking cyclic difference sets (CDM) as elements, and the triangular matrices of Latin squares are considered. A method for their construction which is different from the past are proposed. The properties of this type of antenna arrays, which ensure full or almost full coverage of spatial frequencies, at a high degree of rarefaction with a sufficiently small lateral radiation are studied.
Ключевые слова: латинский квадрат, разреженной антенная решетка, диаграмма направленности, пространственные частоты, треугольная матрица, Magic square, Latin square, sparse antenna array, radiation pattern, spatial frequencies, латинский квадрат

Литература / References
  1. Ishimaru, A., Theory of Unequally-Spaced Arrays // IRE Transactions on Antennas and Propagation. 1962. Vol. 10. Iss. 6. P. 691-702. DOI: 10.1109/TAP. 1962.1137952
  2. Jain, R. And Mani, G. S. Solving ‘Antenna Array Thinning Problem’ Using Genetic Algorithm // Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2012. Vol. 2012. 14p. DOI: 10.1155/2012/946398
  3. Haupt, R. L. Thinned Arrays Using Genetic Algorithms // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1994. Vol. 42. No. 7. P. 993-999. DOI: 10.1109/8.299602
  4. Mahanti G. K., Pathak, N., and Mahanti, P. K. Synthesis of Thinned Linear Antenna Arrays with Fixed Sidelobe Level Using Real-Coded Genetic Algorithm // Progress in Electromagnetics Research. 2007. Vol. 75. P. 319-328. DOI: 10.2528/PIER07061304
  5. Zhang L., Jiao Y. C., Chen B., and Li, H. Orthogonal Genetic Algorithm for Planar Thinned Array Designs // International Journal of Antennas and Propagation. 2012. Vol. 2012. Article ID319037. 7p. DOI: 10.1155/2012/319037
  6. Goudos, S. K. And Sahalos, J. N. Design of Large Thinned Arrays Using Different Biogeography-Based Optimization Migration Models // International Journal of Antennas and Propagation. 2016. Vol. 2016, Article ID5359298. 11p. DOI: 10.1155/2016/5359298
  7. Oliveri, G., Manica, L., and Massa, A. ADS-Based Guidelines for Thinned Planar Arrays // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2010. Vol. 58. No. 6. P. 1935-1948. DOI: 10.1109/TAP. 2010.2046858
  8. Jiang, Q., Chen, J. X., and Liu, D. Binary Inheritance Learning Particle Swarm Optimisation and its Application in Thinned Antenna Array Synthesis with the Minimum Sidelobe Level // IET Microwaves, Antennas & Propagation. 2015. Vol. 9. No. 13. P. 1386-1391. DOI: 10.1049/Iet-Map.2015.0071
  9. Quevedo-Teruel, O. Rajo-Iglesias, E. Ant Colony Optimization in Thinned Array Synthesis with Minimum Sidelobe Level // IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters. 2006. Vol. 5. P. 349-352. DOI: 10.1109/LAWP. 2006.880693
  10. Keizer, W. Linear Array Thinning Using Iterative FFT Techniques // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2008. Vol. 56. No. 8. P. 2757-2760. DOI: 10.1109/TAP. 2008.927580
  11. Keizer, W. Large Planar Array Thinning Using Iterative FFT Techniques // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2009. Vol. 57. No. 10. P. 3359-3362. DOI: 10.1109/TAP. 2009.2029382
  12. Wang, X. K., Jiao, Y.C., and Tan, Y.Y. Gradual Thinning Synthesis for Linear Array Based on Iterative Fourier Techniques // Progress in Electromagnetics Research. 2012. Vol. 123. P. 299-320. DOI: 10.2528/PIER11100903
  13. Wang, X. K., Wang, G. B. A Hybrid Method Based on the Iterative Fourier Transform Andthe Differential Evolution for Pattern Synthesis of SparseLinear Arrays // International Journal of Antennas and Propagation. 2018. Vol. 2018. 7p. DOI: 10.1155/2018/6309192
  14. Toso, G. And Angelletti, P. Method of Designing and Manufacturing and Array Antenna // 2008. US US0 211 079.
  15. Liu, Y., Nie, Z., and Liu, Q.-H. Reducing the Number of Elements in a Linear Antenna Array by the Matrix Pencil Method // IEEE Trans. Antennas Propag. 2008. Vol. 56. No. 9. P. 2955-2962. DOI: 10.1109/TAP. 2008.928801
  16. Bucci, O., Perna, S., and Pinchera, D. Advances in the Deterministic Synthesis of Uniform Amplitude Pencil Beam Concentric Ring Arrays // IEEE Trans. Antennas Propag. 2012. Vol. 60. No. 7. P. 3504-3509. DOI: 10.1109/TAP. 2012.2196945
  17. Kay, S., Saha, S. Design of Sparse Linear Arrays by Monte Carlo Importance Sampling // IEEE J. Ocean. Eng. 2012. Vol. 27. No. 4. DOI: 10.1109/JOE.2002.804325
  18. Луценко В. И., Лысенко И. В., Попов И. В., Соболяк А. В., Иян Ло. Использование свойств магических квадратов для апертурного синтеза. 8-я Междунар. конф. «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации»: материалы конф. / Суздаль, Россия.: Российское НТОРЭС им. А. С. Попова, 2015. С. 215-219. DOI: 10.15407/Rej2019.01.012
  19. Lutsenko, V. I, Popov, I.V., Lutsenko, I.V., Yiyang, Luo, and Mazurenko, A. V. Nonequidistant Two-Dimensional Antenna Arrays Are Based on Magic Squares. Proceedings 2016 International Kharkov Symposium on Physics and Engineering of Microwaves, Millimeter and Submillimeter Waves. // IEEE Catalog Number CFP1 6780-CDR ISBN978-1-5090-2266-3.
  20. Kravchenko, V. F., Lutsenko, V. I., Lutsenko, I. V., Yi-Yang, Luo, Mazurenko, A. V., Popov, I. V., Non-Equidistant Two-Dimensional Antenna Arrays Based on «Magic» Squares. // Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2017. Vol. 8. No. 3. P. 244-253.
  21. Кравченко В. Ф., Луценко В. И., Иян Ло, Попов И. В. Неэквидистантные двумерные антенные решетки на основе Латинских квадратов. // Физические основы приборостроения. 2018. Т. 7. № 1 (27). C. 4-23. DOI: 10.25210/Jfop-1801-004023
  22. Yi-Yang, Luo, Qiang, Guo, Lutsenko, V.I., Yu, Zheng. Nonequidistant Two-Dimensional Antenna Arrays Based on the Structure of Latin Squares Taking Cyclic Difference Sets as Elements. // Proceedings of EUROPEAN MICROWAVE CONFERENCE IN CENTRAL EUROPE (EuMCE2019) – Prague, Czech Republic. P. 421-424.
  23. Konovalenko, A., Etc. Astrophysical Studies Using Small-Sized Low-Frequency New-Generation Radio Telescopes // Radiophysics and Radio Astronomy. 2016. Vol. 21. No. 2. P. 83-131.
  24. Konovalenko, A. Prospects for Low-Frequency Radio Astronomy // Radio Physics and Radio Astronomy. 2005. Vol. 10. P. 86-114.
  25. Макарова Н. В. Волшебный мир магических квадратов / Учеб. пособ. Спб.: 2010. 180 с.
  26. Sheldon, A. Linear Algebra Done Right // Springer-Verlag. 1996. DOI: 10.1007/978-3-319-11080-6
  27. Baumert, L.D. Cyclic Difference Sets // Lecture Notes in Mathematics // Springer-Verlag. 1971. Vol. 182. P. 172. ISBN: 3-540-05368-9.
  28. Leeper, D. C. Thinned Aperiodic Antenna Arrays with Improved Peak Side Lobe Level Control // 1978. Patent USa No 4071848.
  29. Копилович Л. Е., Содин Л. Г. Линейные не-эквидистантные антенны-решетки на базе разностных множеств / Радиотехники и электроники. 1989. Т. 34. № 10. С. 2059-2066.
  30. Копилович Л. Е., Содин Л. Г. Синтез не-экивидистантных антенн-решеток на основе теории разностных множеств // Радиотехники и электроники. 1994. Т. 39. № 2. С. 380-389.
  31. Копилович Л. Е. Безызбыточные конфигурации антенн на двумерной апертуре интерферометра, дающие полное покрытие центральных областей в плоскости пространственных частот / Радиофизика и радиоастрономия. 2012. Т. 17. № 2. С. 176-182.
  32. Voevodin, V., Kuznetsov, Yu. Matrices and Calculations // IEEE Nauka. 1984. 320p.
  33. Roger, H., Charles, J. Matrix Analysis (Second Edition) // Cambridge University Press. 2013. 643p.
  34. Кравченко В.Ф., Луценко В.И., Луценко И.В., Ло Иян, Мазуренко А.В. Неэквидистантные двумерные антенные решетки на основе«магических» квадратов // Физические основы приборостроения. 2017. Т. 6. № 3(25). С. 4-27. DOI: 10.25210/jfop-1703-004027

Метод анализа собственных волн многослойных планарных линий передачи, образованных бесконечными и периодическими полосками и щелями / Method for analyzing eigenwaves of multilayer planar transmission lines formed by infinite and periodic strips and slots

Донец И.В. / Donets, I.V.
Южный федеральный университет / Southern Federal University
Лерер А.М. / Lerer, A.M.
Южный федеральный университет / Southern Federal University
Цветковская С.М. / Tsvetkovskaya, S.M.
Донской государственный технический университет / Don State Technical University
Выпуск в базе РИНЦ
Донец И.В., Лерер А.М., Цветковская С.М. Метод анализа собственных волн многослойных планарных линий передачи, образованных бесконечными и периодическими полосками и щелями // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 49–54. DOI: 10.25210/jfop-2001-049054
Donets, I.V., Lerer, A.M., Tsvetkovskaya, S.M. Method for analyzing eigenwaves of multilayer planar transmission lines formed by infinite and periodic strips and slots // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 49–54. DOI: 10.25210/jfop-2001-049054

Аннотация: Развит строгий метод электродинамического анализа собственных волн многослойных планарных линий передачи образованных бесконечными и периодическими полосками и щелями. Результаты верифицированы сравнением с результатами пакета на основе метода конечных элементов. Рассчитаны показатели замедления одиночных и связанных микрополосковых линий, а также копланарного волновода включающих периодические полоски и щели.
Abstract: A strict method of electrodynamic analysis of eigenwaves of multilayer planar transmission lines formed by infinite and periodic strips and slots has been developed. The results are verified by comparison with the results of the package based on the finite element method. The deceleration rates of single and coupled microstrip lines, as well as coplanar waveguide including periodic strips and slots, are calculated.
Ключевые слова: периодические линии, микрополосковая линия, копланарный волновод, planar lines, periodic lines, microstrip line, периодические линии

Литература / References
  1. Tsai, C. Y., Tzuang, C.K.C. Applying Electric-Magnetic-Electric (EME) Composite Metal Strips to Reduce the Size of Patch Antennas // APMC2001. 2001 Asia-Pacific Microwave Conference (Cat. No. 01TH8577). IEEE, 2001. Vol. 3. P. 1151-1154. DOI: 10.1109/APMC.2001.985336
  2. Li, Y. et al. A Dual Frequency Microstrip Antenna Using a Double Sided Parallel Strip Line Periodic Structure // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2012. Vol. 60. No. 6. P. 3016-3019. DOI: 10.1109/TAP. 2012.2194652
  3. Li, Y., Sun, W. Broadband and Low-Profile Microstrip Antennas with Periodical Structures // 2018 International Applied Computational Electromagnetics Society Symposium-China (ACES). IEEE, 2018. P. 1-2. DOI: 10.23919/ACESS.2018.8669318
  4. Zhang, W. et al. Low-Profile Beam-Steerable Microstrip Antenna with Metamaterial // 2017 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation & USNC/URSI National Radio Science Meeting. IEEE, 2017. P. 2343-2344. DOI: 10.1109/APUSNCURSINRSM.2017.8073214
  5. Elena Abdo-Sánchez, Jaime Esteban, Teresa M. Martín-Guerrero, Carlos Camacho-Peñalosa, and Peter S. Hall. A Novel Planar Log-Periodic Array Based on the Wideband Complementary Strip-Slot Element. // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2014. Vol. 62. No. 11. P. 5572-5580. DOI: 10.1109/TAP. 2014.2357414
  6. Li X. et al. Study on Single Radial Sheet Beam Azimuthal Support Angular Log-Periodic Strip Line Travelling Wave Tube // 2018 IEEE International Vacuum Electronics Conference (IVEC). IEEE, 2018. P. 135-136. DOI: 10.1109/IVEC.2018.8391595
  7. Wen, M., Wei, Z., and Li, H. One-Dimensional Photonic Bandgap Structures by Periodically Loaded Rings on Microstrip Line // 2005 Asia-Pacific Microwave Conference Proceedings. IEEE, 2005. Vol. 3. P. 3. DOI: 10.1109/APMC.2005.1606739
  8. Fujii, T., Kokubo, Y., and Ohta, I. High Directivity Quarter-Wave Microstrip Couplers with Periodic Floating-Conductors on Coupled Edges // 2006 European Microwave Conference. IEEE, 2006. P. 32-35. DOI: 10.1109/EUMC.2006.281174
  9. https://www.ansys.com/products/electronics/ansys-hfss
  10. https://www.3ds.com/products-services/simulia/products/cst-studio-suite/
  11. Simone Paulotto, Giampiero Lovat, Paolo Baccarelli, and Paolo Burghignoli. Green’s Function Calculation for a Line Source Exciting a 2-D Periodic Printed Structure // IEEE Microwave and Wireless Components Letters, 2010. Vol. 20. No. 4. P. 181-183. DOI: 10.1109/LMWC.2010.2042542
  12. Донец И. В., Лерер В. А., Синявский Г. П. Исследование многослойных и многопроводных полосковых резонансных и периодических структур // Радиотехника и электроника. 2005. Т. 50. №. 11. С. 1347-1354.
  13. Донец И.В., Лерер В.А., Синявский Г.П., Цветковская С.М. Электродинамический анализ многослойных и многощелевых резонансных и периодических структур // Электромагнитные волны и электронные системы. 2007. № 5. С. 8-13.
  14. Донец И. В., Цветковская С. М. Электродинамический анализ многослойных, периодических, многополосковых и многощелевых волноведущих структур // Электромагнитные волны и электронные системы. 2011. Т. 16. № 5. С. 21-24.
  15. Донец И. В. Исследование многослойных, периодических, многополосковых и многощелевых волноведущих структур. // Радиотехника и электроника. 2012. Т. 57. № 8. С. 845-849.
  16. Бейтмен Г., Эрдейи А. Таблицы интегральных преобразований. М.: Наука, 1969. Т. 1.

Новый подход для фильтрации цветных изображений поврежденных смешанными шумами / Sparse Approach in Filtering of Color Images Corrupted by Mixture Noises

Пономарев В.И. / Ponomaryov, V.I.
Национальный политехнический институт Мексики / National Polytechnic Institute of Mexico
Выпуск в базе РИНЦ
Пономарев В.И. Новый подход для фильтрации цветных изображений поврежденных смешанными шумами // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 55–63. DOI: 10.25210/jfop-2001-055063
Ponomaryov, V.I. Sparse Approach in Filtering of Color Images Corrupted by Mixture Noises // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 55–63. DOI: 10.25210/jfop-2001-055063

Аннотация: Новый подход в фильтрации цветных изображений искаженных смешанным аддитивно-импульным шумом состоит из предварительного обнаружения случайных ипульсов, фильтрации их. В дальнейшем, для фильтрации аддитивного шума используется пространство Вэвлетов и дисперсное представление сигналов, а также трехмерная фильтрация. На заключительном этапе корректируются искажения, которые возникли на предыдущих этапах. Полученная процедура фильтрации была экспериментально исследована на основе объективных критериев (пиковое отношение сигнал-шум и оценка структурного индекса схожести). Результаты моделирования подтверждают эффективность новой процедуры, позволяющей еффективно подавлять шумы.
Abstract: A novel filtering approach is exposed for denoising of the color images contaminated by mixture of additive-impulsive noises. Proposed framework, first performs impulsive noise suppression via detecting pixels corrupted by impulsive noise, next, found spikes are reconstructed by a variant of median filter; to suppress additive noise novel filter is employed in Wavelet transform domain via a sparse representation and 3D-filtering; finally, at last step, the non-desirable secondary are processed correcting fine details. Evaluation of novel approach in denoising complex distortions has been performed using objective criteria (PSNR and SSIM measures) and subjective perception via human visual system confirming their better performance in comparison with state-of-the-art techniques.
Ключевые слова: цветное изображение, дисперсное представление, аддитивно-импульсный шум, трехмерная фильтрация, denoising, color image, sparse representation, 3D filtering, additive-impulsive noise, цветное изображение

Литература / References
  1. Young, I., Gerbrands, J., and Vliet, L. Fundamentals of Image Processing. TU Delft, Faculty of Applied Physics, Pattern Recognition Group. 1995.
  2. Young, I. T.,. Gerbrands, J. J, and Van Vliet, L. J. Fundamentals of Image Processing (v.2.3). Delft University of Technology.2007.
  3. Jain, P., and Tyagi, V. Locally Adaptive Patch-Based Wavelet Domain Edge-Preserving Image Denoising // Information Sciences. 2015. Vol. 294 (10). P. 164-181. DOI: 10.1016/j.Ins.2014.09.060
  4. Pogrebnyak, O. And Lukin, V. Wiener Discrete Cosine Transform-Based Image Filtering. // J. Elect. Imag. 2912. Vol. 21(4):043020. DOI: 10.1117/1.JEI.21.4.043020
  5. Bahoura, M., and Ezzaidi H. FPGA-Implementation of Discrete Wavelet Transform with Application to Signal Denoising // Circ., Syst. Signal Proces. 2012. Vol. 31(3), P. 987-1015. DOI: 10.1007/s00034-011-9355-0
  6. Jin, Y., Jost, J., and Wang G. A New Nonlocal H 1 Model for Image Denoising // J. Math. Imaging and Vision. 2014. Vol. 48 (1). P. 93-105. DOI: 10.1007/s10851-012-0395-2
  7. Buades, A., and Coll, B. A Non-Local Algorithm for Image Denoising. // IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference, CVPR 2005. 2005. Vol. 2. P. 60-85. DOI: 10.1109/CVPR.2005.38
  8. Dabov, K., Foi, Katkovnik, A. V., and Egiazarian, K. Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering. IEEE Trans. Image Proces. 2007. Vol. 16 (8), P. 2080-2095. DOI: 10.1109/TIP. 2007.901238
  9. Palacios-Enriquez A., and Ponomaryov. Image Denoising Using Block Matching and Discrete Cosine Transform with Edge Restoring // Proc. Of IEEE Conference. Conielecomp. 2016. P. 140-147. DOI: 10.1109/CONIELECOMP. 2016.7438566
  10. Melange, T., Nachtegael, M., Schulte, S., and Kerre, E. E. A Fuzzy Filter for the Removal of Random Impulse Noise in Image Sequences // Image and Vision Comput. 2011. Vol. 29(6), P. 407-419. DOI: 10.1016/j.Imavis.2011.01.005
  11. Ponomaryov, V. I., Montenegro-Monroy, H., Gallegos-Funes, F., Pogrebnyak, O., and Sadovnychiy, S. Fuzzy Color Video Filtering Technique for Sequences Corrupted by Additive Gaussian Noise // Neurocomp. 2015. Vol. 155, P. 225-246. DOI: 10.1016/j.Neucom.2014.12.025
  12. Rosales-Silva, A. J., Gallegos-Funes, F. J., and Ponomaryov, V. I. Fuzzy Directional (FD) Filter for Impulsive Noise Reduction in Colour Video Sequences // J. Visual Comm. And Image Represent. 2012. Vol. 23(1). P. 143-149. DOI: 10.1016/j.Jvcir.2011.09.007
  13. Lukac, R. Adaptive Vector Median Filtering // Pattern Recognition Letters. 2003. Vol. 24(12), P. 1889-1899. DOI: 10.1016/S0167-8655(03)00016-3
  14. Ng, P.E., Ma, K.K. A Switching Median Filter with Boundary Discriminative Noise Detection for Extremely Corrupted Images// IEEE Trans. Image Proces. 2006. Vol. 15 (6). P. 1506-1516. DOI: 10.1109/TIP. 2005.871129
  15. Xu, G., and Tan, J. A.Universal Impulse Noise Filter with an Impulse Detector and Nonlocal Means// Circuits, Systems, and Signal Proces. 2014. Vol. 33 (2). P. 421-435. DOI: 10.1007/s00034-013-9640-1
  16. Nasri, M., Saryazdi, S., and Nezamabadi-Pour, H. A Fast Adaptive Saltand Pepper Noise Reduction Method in Images // Circ., Systems, Signal Proces. 2013. Vol. 32 (4). P. 1839-1857. DOI: 10.1007/s00034-012-9546
  17. Veerakumar, T., K. Jagannath, R. P. Subudhi, B. N. And. Esakkirajan, S. Impulse Noise Removal Using Adaptive Radial Basis Function Interpolation // Circ., Syst. Signal Proces. 2016. P. 1-32. DOI: 10.1007/s00034-012-9546-3
  18. Zhang, Y., Tian, X., and Ren, P. An Adaptive Bilateral Filter Based Framework for Image Denoising // Neurocomp. 2014. Vol. 140. P. 299-316. DOI: 10.1016/j.Neucom.2014.03.008.
  19. Terol-Villalobos I. R., and Mendiola-Santibanez, J. D. Filtering of Mixed Gaussian and Impulsive Noise Using Morphological Contrast Detectors // IET Image Proces. 2014. Vol. 8(3). P. 131-141. DOI: 10.1049/Iet-Ipr.2012.0615
  20. Jiang, J., Zhang, L., and Yang, J. Mixed Noise Removal by Weighted Encoding with Sparse Nonlocal Regularization // IEEE Trans. Image Proces. 2014. Vol. 23 (6), P. 2651-2662. DOI: 10.1109/TIP. 2014.2317985
  21. Astola, J., Haavisto, P., and Neuvo, Y. Vector Median Filters // Proc. IEEE, 1990. Vol. 78 (4). P. 678-689. DOI: 10.1109/5.54807
  22. Bruckstein, A. M., Donoho, D. L., and Elad, M. From Sparse Solutions of Systems of Equations to Sparse Modeling of Signals and Images // SIAM Review. 2009. Vol. 51. No. 1. P. 34-81. DOI: 10.1137/060657704
  23. Lim, J.S. Two-Dimensional Signal and Image Processing. Prentice Hall. 1990.
  24. Malinski, L., Smolka, B. Fast Adaptive Switching Technique of Impulsive Noise Removal in Color Images //. Journal of Real-Time Image Proces. 2016. P. 1-22. DOI: 10.1007/s11554-016-0599-6
  25. Wang, Z., Bovik, A.C., Sheikh, H.R., and Simoncelli, E. P. Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity// IEEE Trans. Image Proces. 2004. Vol. 13 (4). P. 600-612. DOI: 10.1109/TIP. 2003.819861

Особенности динамики систем с большим числом осцилляторов / Features of the dynamics of systems with a large number of oscillators

Буц В.А. / Buts, V.A.
Национальный научный центр “Харьковский физико-технический институт”; Радиоастрономический институт Национальной академии наук Украины; Харьковский национальный университет им. В. Н. Каразина / National Science Center Kharkov Institute of Physics and Technology; Institute of Radio Astronomy of the National Academy of Sciences of Ukraine (IRA NASU); V. N. Karazin Kharkiv National University
Выпуск в базе РИНЦ
Буц В.А. Особенности динамики систем с большим числом осцилляторов // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 64–70. DOI: 10.25210/jfop-2001-064070
Buts, V.A. Features of the dynamics of systems with a large number of oscillators // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 64–70. DOI: 10.25210/jfop-2001-064070

Аннотация: Рассмотрены особенности динамики некоторых систем с большим числом осцилляторов. Показано, что с увеличением числа осцилляторов уменьшается нормальная частота систем. При достижении некоторого критического числа осцилляторов система становится неустойчивой. Анализ нелинейной динамики этой неустойчивой показывает, что «лишние» осцилляторы выбрасываются из ансамбля. Рассмотрена простая модель идеальной плазмы во внешнем магнитном поле. Показано, что в рамках этой модели плазма становится неустойчивой при достижении критической плотности плазмы. Описан возможный механизм подавления этой неустойчивости.
Abstract: The dynamics of some systems with a large number of oscillators are considered. It is shown that with an increase in the number of oscillators, the normal frequency of the systems decreases. When a certain critical number of oscillators is reached, the system becomes unstable. An analysis of the nonlinear dynamics of this instability shows that the «extra» oscillators are ejected from the ensemble. A simple model of ideal plasma in an external magnetic field is considered. It is shown that, within the framework of this model, the plasma becomes unstable when the critical plasma density is reached. A possible mechanism for suppressing this instability is described.
Ключевые слова: ансамбли осцилляторов, неустойчивость, динамический хаос, подавление неустойчивости, linear oscillators, ensembles of oscillators, instability, dynamic chaos, ансамбли осцилляторов

Литература / References
  1. Парлетт Б. Н., Икрамов Х. Д., Кузнецов Ю. А. Симметричная проблема собственных значений: Численные методы. М.: Мир, 1983. 383 с.
  2. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Механика. М.: Наука, 1965. 203 с.
  3. Магнус К. Колебания: Введение в исследование колебательных систем. М.: Мир, 1982. 303 с.
  4. Кляцкин В. И. Статистическое описание динамических систем с флуктуирующими параметрами. М.: Наука, 1975. 240 с.
  5. Krall, N.A. AW Trivelpiece Principles of Plasma Physics // Mc Graw-Hill. 1973. 301 p.
  6. Chen, F.F. Introduction to Plasma Physics and Controlled Fusion // Springer International Publishing. 2016. 490 p. ISBN: 978-3-319-22308-7
  7. Mitsuru Kikuchi, Karl Lackner, Minh Quang Tran. Fusion Physics // International Atomic Energy Agency Vienna, 2012, Printed by the IAEa in Austria September 2012. STI/PUB/1562. P. 5-7.
  8. Greenwald, M. Density Limits in Toroidal Plasmas // Plasma Phys. And Control. Fusion. 2002. Vol. 44. No. 8. P. 27-53.
  9. Puiatti, M. E. et al. High Density Limit in Reversed Field Pinches // Physics of Plasmas. 2009. Vol. 16. No. 1. P. 012505. DOI: 10.1063/1.3063060
  10. Gates, D. A., Delgado-Aparicio, L. Origin of Tokamak Density Limit Scalings // Physical Review Letters. 2012. Vol. 108. No. 16. P. 165004. DOI: 10.1103/PhysRevLett.108.165004
  11. Baek, S. G. et al. Observation of Efficient Lower Hybrid Current Drive at High Density in Diverted Plasmas on the Alcator C-Mod Tokamak // Physical Review Letters. 2018. Vol. 121. No. 5. P. 055001. DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.055001

Переходная характеристика акустооптической линии задержки и ее применения / Transient response of an acoustooptic delay line and its applications

Ахмедов Р.А. / Ahmadov, R.A.
Национальная академия авиации Азербайджана / National Aviation Academy of Azerbaijan Republic
Гасанов А.Р. / Hasanov, A.R.
Национальная академия авиации Азербайджана / National Aviation Academy of Azerbaijan Republic
Гасанов Р.А. / Hasanov, R.A.
Национальная академия авиации Азербайджана / National Aviation Academy of Azerbaijan Republic
Гусейнов А.Г. / Huseynov, A.Q.
Национальная академия авиации Азербайджана / National Aviation Academy of Azerbaijan Republic
Выпуск в базе РИНЦ
Ахмедов Р.А., Гасанов А.Р., Гасанов Р.А., Гусейнов А.Г. Переходная характеристика акустооптической линии задержки и ее применения // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 71–78. DOI: 10.25210/jfop-2001-071078
Ahmadov, R.A., Hasanov, A.R., Hasanov, R.A., Huseynov, A.Q. Transient response of an acoustooptic delay line and its applications // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 71–78. DOI: 10.25210/jfop-2001-071078

Аннотация: Рассмотрены особенности построения акустооптической линии задержки (АОЛЗ) с прямым детектированием. Составлена математическая модель процесса формирования сигнала на выходе АОЛЗ, которая затем использована для определения ее переходной характеристики. Получено выражение для переходной характеристики, на основе которого вычислен отклик АОЛЗ на входное воздействие в форме прямоугольного импульса. Выражение для переходной характеристики также использовано для определения частоты среза АОЛЗ. Установленные положения и закономерности подтверждены численными примерами. Результаты численного анализа апробированы экспериментально на макете АОЛЗ с прямым детектированием. Теоретические и экспериментальные исследования сопоставлены по двум критериям: по параметрам выходного отклика на входное воздействие в форме прямоугольного импульса и частоте среза амплитудно-частотной характеристики (АЧХ). Причем частота среза определена по осциллограмме выходного импульса и по экспериментально снятой АЧХ. Сравнительный анализ результатов теоретических и экспериментальных исследований однозначно подтвердил действенность предложенной модели переходной характеристики.
Abstract: The features of constructing an acousto-optic delay line (AODL) with direct detection are considered. A mathematical model of the formation of the output signal of an AODL with direct detection has been compiled, which is then used to determine its transient response. An expression for the transient response is obtained, on the basis of which the AODL response on the input action in the form of a rectangular pulse is calculated. The expression for the transient response is also used to determine the cut-off frequency of the AODL. Established provisions and patterns are confirmed by numerical examples. The results of the numerical analysis were tested experimentally on the layout of an AODL with direct detection. Theoretical and experimental studies are compared by two criteria: the parameters of the output response to the input action in the form of a rectangular pulse and the cut-off frequency of the amplitude-frequency characteristic (AFC). Moreover, the cut-off frequency is determined from the oscillogram of the output pulse and the experimentally recorded AFC. A comparative analysis of the results of theoretical and experimental studies clearly confirmed the validity of the proposed model of the transient response.
Ключевые слова: переходная характеристика, фотодетектор, дифракция Брэгга, амплитудно-частотная характеристика, частота среза, acoustooptic, transient response, photodetector, Bragg diffraction, amplitude-frequency characteristic, переходная характеристика

Литература / References
  1. Schubert, O. et al. Rapid-Scan Acousto-Optical Delay Line with 34 kHz Scan Rate and 15 as Precision // Optics Letters. 2013. Vol. 38. No. 15. P. 2907-2910. DOI: 10.1364/OL.38.002907
  2. Гасанов А. Р., Гасанов Р. А. Некоторые особенности практической реализации акустооптической линии задержки с прямым детектированием // Приборы и техника эксперимента. 2017. No. 5. P. 112-115. DOI: 10.7868/S0032816217050081.
  3. Chandezon, J. et al. In-Line Femtosecond Common-Path Interferometer in Reflection Mode //Optics Express. 2015. Vol. 23. No. 21. P. 27011-27019. DOI: 10.1364/OE.23.027011
  4. Diewald, A.R., Steins, M., and M�ller, S. Radar Target Simulator with Complex-Valued Delay Line Modeling Based on Standard Radar Components // Advances in Radio Science: ARS. 2018. Vol. 16. P. 203-213. DOI: 10.5194/Ars-16-203-2018
  5. Christofer C.D. Lasers and Electro-Optics. Cambridge University Press, 2014.
  6. Lee, J.N., Vanderugt, A. Acoustooptic Signal Processing and Computing // Proceedings of the IEEE. 1989. Vol. 77. No. 10. P. 1528-1557. DOI: 10.1109/5.40667

Генерализация участков коры головного мозга как mesh-сети сообщающихся нейронов / Generalization of cortical regions as mesh networks of communicating neurons

Анциперов В.Е. / Antsiperov, V.E.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; Российский новый университет / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS; Russian New University
Кершнер В.А. / Kershner, V.A.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; Российский новый университет / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS; Russian New University
Выпуск в базе РИНЦ
Анциперов В.Е., Кершнер В.А. Генерализация участков коры головного мозга как mesh-сети сообщающихся нейронов // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 79–84. DOI: 10.25210/jfop-2001-079084
Antsiperov, V.E., Kershner, V.A. Generalization of cortical regions as mesh networks of communicating neurons // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 79–84. DOI: 10.25210/jfop-2001-079084

Аннотация: В приведенной статье показано, что если рассматривать нейронную сеть коры головного мозга как некоторую сеть связанных равнозначных узлов, то приходится предполагать, что такая сеть должна быть синхронизована по времени некоторой широковещательной трансляцией сообщений. Если такие широковещательные сигналы действительно имеют место, то они должны иметь общие характеристики и распространяться по всей сети – по коре головного мозга. На сегодняшний день в литературе имеется мало данных о подобной генерализации за исключением случаев, ограниченных во времени эпилептических разрядов, пароксизмальной активности и других проявлений синхронизации. В данной работе мы показываем, что если рассматривать активность коры головного мозга на значительных временных промежутках, превышающих традиционно принятые, то можно обнаружить эффекты, сходные с генерализованной синхронизацией. Причем в здоровой коре эти эффекты проявляются отчетливее, чем при нарушениях, например, при черепно-мозговых травмах.
Abstract: The paper shown that if we consider the neural network of the cerebral cortex as a network of related equivalent nodes. We have to assume that such a network must be synchronized in time by some broadcasting messages. If such broadcast signals do occur, then they must have common characteristics and spread throughout the cerebral cortex. To date, there is little evidence of such generalization in the literature except for cases of time-limited paroxysmal activity, epileptic discharges, and other synchronization manifestations. In this paper we show that if we consider the activity of the cerebral cortex at significant time intervals exceeding the traditionally accepted, we can find effects similar to generalized synchronization. Moreover, in cortex of healthy organism, these effects are more pronounced than in organism with brain disorder, for example with traumatic brain injuries.
Ключевые слова: кора головного мозга, нейронные сети, mesh-сети, синхронизация сетей, спектр ЭЭГ, многомасштабный корреляционный анализ (МКА), generalization of neuronal activity, cerebral cortex, neural networks, mesh networks, network synchronization, EEG spectrum, кора головного мозга

Литература / References
  1. Antsiperov, V. E., Obukhov, Yu.V., Komol’Tsev, I.G., and Gulyaeva, N. V. Segmentation of Quasiperiodic Patterns in EEG Recordings for Analysis of Post-Traumatic Paroxysmal Activity in Rat Brains // Pattern Recognition and Image Analysis (2017) 27: 789. DOI: 10.1134/s1054661817040022
  2. Antsiperov, V. E., Obukhov, Yu.V., and Kyznecova, G. D., Gnezdickii, V. V. Analysis of Hypersynchronization Brain Structures During Epileptic Discharges on the Basis of a Special Conical Representations of the EEG Signal // Zhurnal Radioelektroniki – Journal of Radio Electronics. 2014. No. 11. DOI: https://doi.org/10.13140/rg.2.2.26499.50722
  3. Antsiperov, V. E., Obukhov, Yu.V. Method of Automated Segmentation of Epileptic Discharges in the EEG of Rats // Zhurnal Radioelektroniki – Journal of Radio Electronics. 2016. No. 11.
  4. Xiao-Jing Wang. Neurophysiological and Computational Principles of Cortical Rhythms in Cognition // Physiol. Rev. Vol. 90. No. 3. 2010. DOI: 10.1152/physrev.00035.2008

Микроволновая электромагнитная дозиметрия персонального экологического пространства / Microwave electromagnetic dosimetry of personal ecological space

Дмитриев А.С. / Dmitriev, A.S.
Институт радиотехники и электроники им В. А. Котельникова РАН / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Ицков В.В. / Itskov, V.V.
Институт радиотехники и электроники им В. А. Котельникова РАН / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Рыжов А.И. / Ryzhov, A.I.
Институт радиотехники и электроники им В. А. Котельникова РАН / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS
Уваров А.В. / Uvarov, A.V.
Московский физико-технический институт (государственный университет) / Moscow Institute of Physics and Technology
Выпуск в базе РИНЦ
Дмитриев А.С., Ицков В.В., Рыжов А.И., Уваров А.В. Микроволновая электромагнитная дозиметрия персонального экологического пространства // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 85–99. DOI: 10.25210/jfop-2001-085099
Dmitriev, A.S., Itskov, V.V., Ryzhov, A.I., Uvarov, A.V. Microwave electromagnetic dosimetry of personal ecological space // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 85–99. DOI: 10.25210/jfop-2001-085099

Аннотация: Рост интенсивности электромагнитного микроволнового излучения антропогенного происхождения в окружающем пространстве за последнее время привел к тому, что большая часть населения планеты вынуждена постоянно находиться в «загрязненной» этими излучениями среде – «электромагнитном смоге». При определенных уровнях (граница снизу плохо изучена) плотности мощности микроволновое излучение может оказывать негативное влияние на людей и биологическую среду в целом. Анализ ситуации показывает, что в отличии от ряда других типов загрязнения, электромагнитное загрязнение имеет крайне неравномерную пространственную и временную структуру. Это означает, в частности, что его одномоментное измерение в каком-то месте, и в какое-то время может быть малоинформативным с точки зрения оценки влияния на биологическую среду. Для адекватного понимания уровня воздействия нужны достаточно долговременные измерения, которые должны проводиться (и их результаты должны фиксироваться), применительно либо к определенному месту, либо к конкретному биологическому объекту (например, человеку) или даже его определенной части. Такие измерения позволят получить картину интенсивностей электромагнитного загрязнения во времени (и, в, измерениях, проводимых с биологическими объектами, в какой-то степени по пространству, поскольку в записях фиксируется их время, по которому может быть восстановлено и местоположение измерений), а также суммарную микроволновую электромагнитную энергию, принятую на единицу площади. Поскольку в случае измерений, применительно к биологическому объекту, речь идет о локальных по пространству измерениях, вблизи окрестности объекта, то в отношении такого объекта уместно использовать термин «персональное пространство», или, так как речь идет об одном из факторов, связанных с экологией, «персональное экологическое пространство». В этом «персональном экологическом пространстве» и осуществляется электромагнитная микроволновая дозиметрия. Показывается, что решение задачи требует создания специальных измерительных устройств – дозиметров микроволнового электромагнитного излучения. В работе предложено и описано устройство «Мера», которое отвечает всем основным требованиям, предъявляемым к дозиметрам. Рассмотрены принципы его работы и характеристики. Представлены первые экспериментальные данные по применению устройства.
Abstract: The increase in the intensity of electromagnetic microwave radiation of anthropogenic origin in the surrounding space in recent years has led to the fact that most of the world’s population is forced to constantly live in the environment «polluted» by these emissions – «electromagnetic smog». At certain levels of power density (the bottom border is poorly understood) microwave radiation can have a negative effect on people and the biological environment as a whole. Analysis of the situation shows that, unlike other types of pollution, electromagnetic pollution has an extremely uneven spatial and temporal structure. This means, in particular, that its instant measurement in some place at some time may be uninformative in terms of assessing the impact on the biological environment. For an adequate understanding of the level of exposure, sufficiently long-term measurements are needed that must be carried out (and their results must be recorded), either in relation to a specific place, or to a specific biological object (for example, a person) or even a certain part of it. Such measurements will allow one to get a picture of the intensity of electromagnetic pollution over time (in case of measurements carried out with biological objects, to some extent in space, since the time is stored in the records that could restore the location of measurements), as well as the total microwave electromagnetic energy taken per unit area. In the case of measurements applied to a biological object we are talking about local spatial measurements in the vicinity of the object. Then with respect to such an object it is appropriate to use the term «personal space» or «Personal ecological space», since this is one of the factors related to the environment. It is this «personal ecological space» where electromagnetic microwave dosimetry is carried out. It is shown that solving the problem requires the creation of special measuring devices – dosimeters of microwave electromagnetic radiation. The device «Mera» meeting all the basic requirements for dosimeters is proposed and described in the article. The principles of its work and characteristics are considered. The first experimental data on the use of the device are presented.
Ключевые слова: персональное экологическоге пространство, microwave electromagnetic dosimetry, персональное экологическоге пространство

Литература / References
  1. Григорьев Ю. Г., Григорьев О. В. Сотовая связь и здоровье (электромагнитная обстановка. Радиобиологические и гигиенические проблемы. Прогноз опасности). М.: Экономика. 2016. 574 с.
  2. Григорьев О. А., Зубарев Ю. Б. Внимание: мобильный телефон! // Вестник связи. 2019. № 9. С. 46-48.
  3. Гурьянов И., Поскакухин В., Хоменко В., Мельгунов Д., Бачкова С. Требования СанПиН в РФ тормозят 5G // Стандарт. 2019. № 7-8. С. 60-65.
  4. Временные санитарные правила для работы с промышленными ламповыми установками высокочастотного нагрева». № 180-56. 1955.
  5. Временные санитарные правила для работы с генераторами сантиметровых волн. № 273-58. 1958.
  6. Временные допустимые уровни (ВДУ) воздействия электромагнитных излучений (ЭМИ), создаваемых системами сотовой радиосвязи. ГН2.1.8/2.2.4.019-94. 1994.
  7. Электромагнитная гигиена – двустороннее движение производителя и пользователя // Крылья родины. 2019. http://www.kr-media.ru/news/samoletostroenie/elektromagnitnaya-gigiena-dvustoronnee-dvizhenie-proizvoditelya-i-polzovatelya/
  8. Narda STS-Nardalert S3-Datasheet // https://www.narda-sts.us/pdf_files/ nardalert _datasheet.pdf
  9. Уваров А. и др. О фундаментальных ограничениях сверхширокополосных антенн // Радиотехника и электроника. 2019. Т. 64. No. 3. С. 268-273. DOI: 10.1134/ S0033849419030185
  10. Uvarov, A., Gerasimov, M., and Uvarov, A. Designing a Printed Miniature Antenna for 3-5 GHz Range Integrated on PCB with UWB Direct Chaotic Transceiver Module // 2017 Progress in Electromagnetics Research Symposium-Spring (PIERS). IEEE, 2017. P. 2680-2687. DOI: 10.1109/PIERS.2017.8262206
  11. Уваров А. В. Частотные характеристики печатной дисковой монопольной антенны // Успехи современной радиоэлектроники. 2013. No. 3. С. 103-109.
  12. Гуляев Ю. В., Дмитриев А. С., Лазарев В. А., Мохсени Т. И., Попов М. Г. Взаимодействие и навигация роботов на основе сверхширокополосной прямохаотической связи // РЭ. 2016. Т. 61. № 8. С. 765-772. DOI: 10.7868/S0033849416080040
  13. Дмитриев А. С., Герасимов М. Ю., Ицков В. В., Лазарев В. А., Попов М. Г., Рыжов А. И. Активные беспроводные сверхширокополосные сети на основе хаотических радиоимпульсов // РЭ. 2017. Т. 62. № 4. С. 354-363. DOI: 10.7868/S0033849417040052
  14. Гуляев Ю. В., Дмитриев А. С., Ицков В. В., Петросян М. М., Рыжов А. И., Уваров А. В. Экспериментальная ячейка приемника радиосвета // Письма в ЖТФ. 2018. Т. 44. № 21. С. 81-90.