Category Archives: ФОП.19.02

Сверхразрешение при радиолокационном обнаружении групповых целей / Superresolution for Radar Detection of Group Targets

Лаговский Б.А. / Lagovsky, B.A.
Российский технологический университет (МИРЭА) / Russian Technological University (MIREA)
Самохин А.Б. / Samokhin, A.B.
Российский технологический университет (МИРЭА) / Russian Technological University (MIREA)
Трипати М.Р. / Tripathy, M.R.
Университет Дружбы Уттар-Прадеш, Индия / Friendship University of Uttar Pradesh, India
Выпуск в базе РИНЦ
Лаговский Б.А., Самохин А.Б., Трипати М.Р. Сверхразрешение при радиолокационном обнаружении групповых целей // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 62–69. DOI: 10.25210/jfop-1902-062069
Lagovsky, B.A., Samokhin, A.B., Tripathy, M.R. Superresolution for Radar Detection of Group Targets // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 62–69. DOI: 10.25210/jfop-1902-062069


Аннотация: Рассмотрена обратная задача определения расположения источника сигналов в виде групповой цели, отдельные объекты которой не разрешены в соответствии с критерием Рэлея. Используя методы регрессионного анализа восстановлено детализированное радиоизображение цели с угловым сверхразрешением на основе анализа принятого сигнала и известной диаграммы направленности антенной системы.
Abstract: An inverse problem is considered of detecting the location of the signal source in the form of a group target when the individual objects cannot be resolved using the Rayleigh criterion. Applying the regression analysis, a detalized radio image of the target is reconstructed with angular super-resolution on the basis of analysis of the received signal and the known far-field pattern of the antenna array.
Ключевые слова: устойчивость обратной задачи, интеллектуальный анализ данных измерений, регуляризующий фактор, регрессионный анализ, angular superresolution, the stability of inverse problems, data mining, regularizing factor, устойчивость обратной задачи


Литература / References
  1. Herman, M. A., Strohmer, T. High-resolution radar via compressed sensing // IEEE Trans. Signal Processing. 2009. Vol. 57, No. 6. P. 2275-2284.
  2. Quinquis, A., Radoi, E., and Totir, F. C. Some radar imagery results using superresolution techniques. IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 2004. Vol. 52. No. 5. P. 1230-1244.
  3. Lagovsky, A. Samokhin, A. and Shestopalov, Y. Increasing Effective Angular Resolution Measuring Systems Based on Antenna Arrays. Proceedings of the 2016 URSI International Symposium on Electromagnetic Theory (EMTS), Espoo, Finland, 2016, p. 432-434.
  4. Lagovsky, B. A., Samokhin, A. B. Superresolution in signal processing using a priori information. International Conference Electromagnetics in Advanced Applications (ICEAA). Verona, Italy, 2017. P: 779-783.
  5. Lagovsky, B.A., Samokhin, A. B. Image Restoration of Two-dimensional Signal Sources with Superresolution // PIERS Proceedings. 2013. Sweden. P. 315-319.
  6. Lagovsky, B., Samokhin, A., and Shestopalov, Y. Superresolution Based on the Methods of Extrapolation // Progress In Electromagnetics Research Symposium, Proceedings. 2015. Prague, P. 1548-1551.
  7. Lagovsky, B.A., Samokhin, A. B., Shestopalov, Y. V. Increasing accuracy of angular measurements using UWB signals // 2017 11th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAP). Paris, 2017. P. 1083-1086.
  8. Lagovsky, B. A., Samokhin, A.B., and Shestopalov, Y.V. Creating Two-Dimensional Images of Objects with High Angular Resolution // 2018 IEEE Asia-Pacific Conference on Antennas and Propagation (APCAP). P. 114-115.
  9. Lagovsky, B. A. Superresolution in signal processing using smart antenna // Progress In Electromagnetics Research Symposium (PIERS), 2017. P. 471-474.

Рандомизация неинформативных параметров сигналов в радиоканалах систем связи и локации / Randomization of Receiving, Processing and Forming Signals in Radio Channels of Communications and Location Systems

Абакумова А.Ю. / Abakumova, A.Y.
ФГУП Научно-исследовательский институт радио; МИРЭА – Российский технологический университет / FSUE Radio Research Institute; MIREA – Russian Technological University
Горбунов Ю.Н. / Gorbunov, Y.N.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; МИРЭА – Российский технологический университет / Institute of Radio Engineering and Electronics. V. A. Kotelnikov RAS; MIREA – Russian Technological University
Выпуск в базе РИНЦ
Абакумова А.Ю., Горбунов Ю.Н. Рандомизация неинформативных параметров сигналов в радиоканалах систем связи и локации // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 70–85. DOI: 10.25210/jfop-1902-070085
Abakumova, A.Y., Gorbunov, Y.N. Randomization of Receiving, Processing and Forming Signals in Radio Channels of Communications and Location Systems // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 70–85. DOI: 10.25210/jfop-1902-070085


Аннотация: Рассматривается стохастический подход к построению радиоканалов систем связи и локации. Стохастическая радиосвязь и радиолокация базируется на концепции введения в радиоканалы цифровой обработки и формирования сигналов искусственной стохастичности, предполагающих наряду с естественной стохастичностью, обусловленной случайной природой входных сигналов, рандомизацию условий процесса «приём – передача». Примерами могут служить: введение избыточности в сигналы путём расширения спектра обычных (временных) и пространственных частот, использование стохастических шкал квантования и измерения, применение рандомизации несущих частот, подмешивание контролируемого шума для линеаризации приёмного тракта и допускающей использование нелинейных трактов и грубых текущих («бинарных», «бинарно-знаковых») статистик.
Abstract: A stochastic approach to the construction of radio channels for communication and location systems is considered. Stochastic radio communication and radiolocation is based on the concept of introducing digital processing into the radio channels and the formation of signals of artificial stochasticity, which, along with the natural stochasticity caused by the random nature of the input signals, randomization of the conditions of the «receive-transmit» process. Examples include: the introduction of redundancy into signals by extending the spectrum of conventional (temporal) and spatial frequencies, the use of stochastic quantization and measurement scales, the use of tuning of carrier frequencies, mixing of controlled noise for linearization of the path, including allowing the use of coarse (binary, binary-Signed) statistics.
Ключевые слова: рандомизированная обработка, стохастическое квантование, грубые статистики, бинарное и бинарно-знаковое квантование, амплитудное ограничение, скорость передачи информации, randomization, randomized processing, stochastic quantization, coarse statistics, binary and binary character quantization, amplitude limitation, рандомизированная обработка


Литература / References
  1. Горбунов Ю. Н. Рандомизированная обработка сигналов в радиолокации и связи. ISBN978-3-659-37797-6, Издательство «LAP LAMBERT Academic Publishing», 66121, Saarbrücken, Germany, 2015. 150 с.
  2. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетики. М.: Ин. лит.,1963.
  3. Борисов Ю. П., Пенин П. И. Основы многоканальной передачи информации. М.: Связь, 1967. 435 с.
  4. Монзинго Р. А., Миллер Т. У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.
  5. Klemm, R. Space-Time Detection Theory // The material in this publication wa assembled to support a lecture series under the sponsorship of the sensor and lectronics Technology Panel (SET) and the Consultant and Exchange Programmer of RTO presented on 23-24 september 2002 in Moscow, Russia.
  6. Горбунов Ю. Н. Цифровая обработка радиолокационных сигналов в условиях использования грубого (малоразрядного) квантования: Монография // Федеральное космическое агентство, ФГУП «ЦНИРТИ им. академика А. И. Берга». 2007. 87 с. http://www.cnirti.ru/pdf/d260109.doc.
  7. Metropolis, N., Ulam, S. The Monte Carlo Metod // J. Amer. Statistical Assoc. 1949. Vol. 44. No. 247. P. 335-341.
  8. Граничин О. Н., Поляк Б. Т. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах. М.: Наука, 2003. 393 с.
  9. Горбунов Ю. Н., Бондарев А. В. Алгоритмы и устройства цифровой стохастической обработки сигналов в радиолокации: Монография – Учебное пособие. М.: НИЦЭВТ, ИПК МРП, 1990. 144 с.
  10. Смит С. В. Научно-техническое руководство по Цифровой Обработке Сигналов. Калифорния, Калифорнийское техническое издательство Сан Диего, 1999, перевод АВТОЭКС, Санкт-Петербург. 2001, http: www.autex.spb.ru.
  11. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов: Второе издание. Пер. с англ. М.: ООО «Бином-Пресс», 2006. 656с.
  12. Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. // В 2-х томах. Т. 1,2. Пер.с англ. под ред. Б.Р. Левина. М.: Сов. Радио, 1961, 1962.
  13. Горбунов Ю. Н. Цифровые стохастические радары: принятие решений, стохастическое обеление помех, рандомизация измерений параметров, применение // Труды VIII МНТК «Кибернетика и высокие технологии XXI века». Воронеж: НПФ «Саквоее», 2007. Т. 1. С. 446-455.
  14. Томас. Непараметрические методы обнаружения сигналов. // ТИИЭР. 1970. Т. 58. № 5. С. 23-31.
  15. Горбунов Ю. Н. Стохастические критерии обнаружения сигналов // Нелинейный мир. 2016. № 6. С. 3-13.
  16. Горбунов Ю. Н. Теорема о стохастической дискретизации изображений в радиолокации и связи. // Труды 18-й Международной Конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение». М.: РНТОРЭС им. А.С. Попова, 2016. С. 225-230.
  17. Горбунов Ю. Н. Стохастическое временное и пространственное квантование в плоских апертурах фазированных антенных решеток. // Труды X МНТК «Радиолокация, радионавигация и связь». Воронеж: Изд. НПФ «Саквоее», 2005. Т. 3. С. 1790-1798.
  18. Горбунов Ю. Н. Стохастическая интерполяция пеленга в адаптивных антенных решетках с последовательным диаграммо-образованием на базе усечённых (малоэлементных) апертур и робастных статистик сигнала на входе // Антенны. 2015. № 6. С. 18-26.
  19. Горбунов Ю. Н. Снижение радиолокационной заметности объектов методами рандомизации параметров сигнала и управляемого антенного покрытия многофункциональных адаптивных РЛС // Антенны. 2016. № 11. С. 42-50.
  20. Волосюк В. К., Гуляев Ю. В., Кравченко В. Ф., Кутуза Б. Г., Павликов В. В., Пустовойт В. И. Современные методы оптимальной обработки пространственно-временных сигналов в активных, пассивных и комбинированных активно – пассивных радиотехнических системах. Обзор // Радиотехника и электроника. 2014. Т. 59. № 2. С. 109-131.
  21. Горбунов Ю. Н. Рандомизация условий приёма и формирования сигналов в многоканальных доплеровских информационных системах с амплитудным ограничением // В кн.: Международная конференция «Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий – REDS-2014». М.: 2015. С. 144-147.
  22. Горбунов Ю. Н. О возможности уменьшения числа уровней квантования в цифровых фильтрах СДЦ путем применения рандомизированных алгоритмов // Радиотехника. 1983. № 6. С. 45-47.
  23. Горбунов Ю.Н. Рандомизация неинформативных параметров сигналов в радиоканалах радиотехнических систем: направления исследований // Физические основы приборостроения. 2018. Т. 7. № 4(30). С. 24-31.

Математическое моделирование волноведущих систем с металло-диэлектрическими ребрами / Mathematical Modeling of Waveguide Systems with Metal-Dielectric Wedges

Боголюбов А.Н. / Bogolyubov, A.N.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова / Lomonosov Moscow State University
Могилевский И.Е. / Mogilevskiy, I.E.
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова / Lomonosov Moscow State University
Ровенко В.В. / Rovenko, V.V.
Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова / Lomonosov Moscow State University
Выпуск в базе РИНЦ
Боголюбов А.Н., Могилевский И.Е., Ровенко В.В. Математическое моделирование волноведущих систем с металло-диэлектрическими ребрами // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 86–90. DOI: 10.25210/jfop-1902-086090
Bogolyubov, A.N., Mogilevskiy, I.E., Rovenko, V.V. Mathematical Modeling of Waveguide Systems with Metal-Dielectric Wedges // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 86–90. DOI: 10.25210/jfop-1902-086090


Аннотация: Рассмотрено выделение сингулярной части электромагнитного поля в окрестности ребра металло-диэлектрического клина. В основе исследования лежит метод выделения сингулярной части решений дифференциальных уравнений эллиптического типа, впервые предложенный В.А. Кондратьевым.
Abstract: In this article the electromagnetic field singularity part in the metal-dielectric wedge vicinity is described. The research is based on the elliptic differential equations singular part solution distinguishing method created by Kondratiev V. A.
Ключевые слова: математическое моделирование, волноведущие системы, тела сложной формы, рёбра, кромки, особые точки, асимптотическое разложение, численные методы, метод конечных элементов, complicated shaped cross section waveguide systems, aerials, mathematical modelling, difficult shaped bodies, edges, special points, asymptotic expansion, numerical methods, математическое моделирование


Литература / References
  1. Заргано Г. Ф., Земляков В. В., Кривопустенко В. В. Анализ модового состава прямоугольного волновода с двумя перекрывающимися l-выступами // Физика волновых процессов и радиотехнические схемы. 2012. Т. 15. № 1. С. 7-17.
  2. Заргано, Г.Ф., Земляков, В.В. Электродинамический анализ и синтез селективных устройств на волноводах сложного сечения для современных антенно-фидерных систем // Антенны. 2011. Вып. 7 (170). С. 64-73.
  3. Гадзиева А. А., Земляков В. В., Крутиев С. В. Полосно-пропускающий СВЧ-фильтр на волноводах сложного сечения, интегрированный в многослойную микросхему с применением SIW-технологии // Инженерный вестник Дона. 2013. Т. 24. № 1. С. 24-29.
  4. Заргано Г. Ф., Земляков В. В., Кривопустенко В. В. Электродинамический анализ собственных волн в прямоугольном волноводе с двумя L-выступами // Радиотехника и электроника. 2011. Т. 56. № 3. С. 285-294.
  5. Боголюбов А. Н., Могилевский И. Е., Свешников А. Г. Асимптотическое представление электромагнитного поля диэлектрического волновода в окрестности угловой точки линии разрыва диэлектрической проницаемости // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2015. Т. 55. № 3. С. 446.
  6. Назаров С. А., Пламеневский Б. А. Эллиптические задачи в областях с кусочно-гладкой границей // М.: Наука, 1991.
  7. Кондратьев В. А. Краевые задачи для эллиптических уравнений в областях с коническими или угловыми точками // Труды Московского Математического Общества. Т. 16. 1967. С. 227.
  8. Боголюбов А. Н., Делицын А. Л., Могилевский И. Е., Свешников А. Г. Особенности нормальных волн неоднородного волновода с входящими ребрами // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. № 7. С. 787.
  9. Бирман М. Ш., Соломяк М. З. -теория оператора Максвелла в произвольных областях // Успехи мат. наук. 1987. Т. 42. Вып. 6. С. 61.
  10. Боголюбов А. Н., Делицын А. Л., Могилевский И. Е. О математическом обосновании вариационно-разностного подхода к численному моделированию волноведущих систем // Вестн. МГУ. Сер. 3. Физ., астрон. 1998. № 5. С. 14.
  11. Делицын А. Л. Об одном подходе к задаче о полноте системы собственных и присоединенных волн магнитодиэлектрического волновода // Диф. уравн. 2000. Т. 36. № 5. C.629.
  12. Боголюбов А. Н., Делицын А. Л., Могилевский И. Е., Свешников А. Г. О задаче возбуждения волновода с неоднородным заполнением // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1999. Т. 39. № 11. С. 1869.
  13. Делицын А. Л. О проблеме применения метода конечных элементов к задаче вычисления мод волноводов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1999. Т. 39. № 2. С. 315-322.
  14. Боголюбов А. Н., Могилевский И. Е. Сингулярность поля в окрестности ребра металло-диэлектрического клина // Труды российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, серия Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации. Т. 9. С. 33-35.
  15. Боголюбов А. Н., Могилевский И. Е. Сингулярности электромагнитного поля волновода в окрестности особых точек // Ученые Записки Физического Факультета МГУ. 2017. № 4. С. 1740303-1-1740303-7.
  16. Боголюбов А. Н., Ерохин А. И., Могилевский И. Е., Светкин М. И. Гибридный метод решения уравнения Пуассона в области с металло-диэлектрическими углами // Вестник МГУ. Серия 3. Физика. Астрономия. 2017. № 1. С. 17-22.
  17. Боголюбов А. Н., Ерохин А. И., Могилевский И. Е. Математическое моделирование нерегулярного волновода с входящими ребрами // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2012. Т. 52. № 6. С. 1058-1062.
  18. Боголюбов А. Н., Могилевский И. Е. Математическое исследование особенности электромагнитного поля волновода в окрестности угловой точки линии разрыва диэлектрической проницаемости // Физические основы приборостроения. 2016. Т. 5. № 2. С. 72-79.
  19. Rovenko, V. V., Mogilevsky, I. E. Solution of boundary problems for elliptic equation in domains with conical or corner points // PIERS Proceedings 2017. IEEE Xplore [Piscataway, N.J.]. United States. 2017. P. 2102-2105.
  20. Bogolyubov, A. N., Mogilevskiy, I. E., and Rovenko, V. V. Mathematical problems of the diffraction theory on bodies with irregularly boundary // PIERS Proceedings 2017. IEEE Xplore [Piscataway, N.J.]. United States. 2017.
  21. Боголюбов А. Н., Могилевский И. Е. Сингулярность электромагнитного поля в окрестности диэлектрического ребра в задачах дифракции на телах сложной формы // Ученые записки физического факультета Московского Университета. 2016. № 3. 163110.
  22. Могилевский И. Е. Применение метода смешанных конечных элементов и оценки скорости сходимости для расчета электромагнитного поля волновода с входящими ребрами // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2012. Т. 52. № 11. С. 2071-2079.
  23. Боголюбов А. Н., Ерохин А. И., Могилевский И. Е., Светкин М. И. Гибридный метод численного решения уравнения Пуассона в области с диэлектрическим углом // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2017. Т. 57. № 8. С. 1321-1330.
  24. Боголюбов А. Н., Могилевский И. Е. Поведение решения эллиптических краевых задач в окрестности угловой точки линии разрыва коэффициентов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2011 Т. 51. № 12. С. 2253-2259.

Моделирование экранирования электромагнитного излучения экранами с пространственной дисперсией, содержащими сфероидальные частицы / The Modeling of Screening of Electromagnetic Radiation by Means of Screens of Space Dispersion Material, Containing Spheroidal Particles

Бондаренко В.Ф. / Bondarenko, V.F.
Учреждение образования «Белорусская государственная академия связи» / Educational Institution “Belarusian State Academy of Communications”
Ерофеенко В.Т. / Erofeenko, V.T.
Учреждение Белорусского государственного университета «Научно-исследовательский институт прикладных проблем математики и информатики» / Establishment of the Belarusian State University “Research Institute of Applied Problems of Mathematics and Computer Science”
Урбанович А.И. / Urbanovich, A.I.
Учреждение образования «Белорусский государственный университет» / Educational Institution “Belarusian State University”
Выпуск в базе РИНЦ
Бондаренко В.Ф., Ерофеенко В.Т., Урбанович А.И. Моделирование экранирования электромагнитного излучения экранами с пространственной дисперсией, содержащими сфероидальные частицы // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 91–101. DOI: 10.25210/jfop-1902-091101
Bondarenko, V.F., Erofeenko, V.T., Urbanovich, A.I. The Modeling of Screening of Electromagnetic Radiation by Means of Screens of Space Dispersion Material, Containing Spheroidal Particles // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 91–101. DOI: 10.25210/jfop-1902-091101


Аннотация: Разработана математическая модель, которая описывает распространение монохроматических электромагнитных волн в среде с пространственной дисперсией, содержащей вытянутые вдоль заданного направления сфероидальные частицы. Исходная классическая интегро-дифференциальная модель для электромагнитных полей в среде с пространственной дисперсией преобразована с точностью до величин третьего порядка малости в дифференциальную модель, в которой интегро-дифференциальные уравнения Максвелла представлены в виде системы дифференциальных уравнений второго порядка. При этом электрическая и магнитная поляризации среды представлены через операторы Лапласа. Система уравнений решена аналитически, и построена полная система четырех прямых и четырех обратных, распространяющихся в противоположных направлениях электромагнитных волн. Аналитическое представление полей содержит вектор, определяющий направление распространения плоских волн. Волновые числа полей также зависят от направления их распространения, что указывает на анизотропный характер разработанной математической модели. Разработана методика решения краевой задачи проникновения плоских монохроматических электромагнитных полей через экран, выполненный из материала с пространственной дисперсией, содержащего сфероидальные частицы. Приведен графический материал для коэффициента эффективности экранирования.
Abstract: A mathematical model describing the propagation of monochromatic electromagnetic waves in a medium with spatial dispersion containing spheroidal particles of the along prescribed direction has been developed. The initial classical integro-differential model for electromagnetic fields in a medium with spatial dispersion is transformed, within the third-order infinitesimal, to the differential model, where the integro-differential Maxwell equations are represented as a system of second-order differential equations. In this case electrical and magnetic polarizations of the medium are given in the Laplace operators. This system of equations is analytically solved; a complete system of four forward and four backward counter-propagating electromagnetic waves is formed. The analytical representation of the fields includes a vector determining the propagation direction of plane waves. Wave numbers of the fields also depend on their propagation directions pointing to anisotropic character of the developed mathematical model. It is developed a method for solving the boundary-value problem of penetration of plane monochromatic electromagnetic fields through the screen made from the material with space dispersion and with spheroidal particles. For the coefficient of the shielding effectiveness graphic material is given.
Ключевые слова: интегро-дифференциальная модель, краевая задача экранирования, электромагнитные монохроматические волны, плоские поля, сфероидальные частицы, анизотропные среды, пространственная дисперсия, аналитическое моделирование, вычислительный эксперимент, эффективность экранирования, mathematical models, integro-differential model, boundary-value problem shielding, electromagnetic monochromatic waves, plane fields, spheroidal particles, anisotropic medium, space dispersion, analytical modeling, numerical experiment, интегро-дифференциальная модель


Литература / References
  1. Костин М. В., Шевченко В. В. К теории киральной среды на основе сферических спирально-проводящих частиц // Радиотехника и электроника. 1998. Т. 43. № 8. С. 921-926.
  2. Шатров А. Д. Модель биизотропной среды из резонансных сферических частиц с идеальной смешанной проводимостью поверхности вдоль спиральных линий // Радиотехника и электроника. 2000. Т. 45. № 10. С. 1168-1170.
  3. Ерофеенко В. Т., Демидчик В. И., Малый С. В., Корнев Р. В. Проникновение электромагнитных волн через композитные экраны, содержащие идеально проводящие спирали // Инженерно-физический журнал. 2011. Т. 84. № 4. С. 740-746.
  4. Балагуров Б. Я. О влиянии формы включений на проводимость двумерных моделей композитов // Журнал технической физики. 2011. Т. 81. Вып. 5. С. 5-8.
  5. Ерофеенко В. Т. Электродинамическая модель расчета эффективных параметров композитов из сферических биизотропных частиц// Информатика. 2014. № 1. С. 45-58.
  6. Ерофеенко В. Т., Бондаренко В. Ф. Экранирование электромагнитных полей экранами из матричных композитов, содержащих биизотропные частицы // Информатика. 2014. № 3. С. 28-43.
  7. Ерофеенко В. Т., Бондаренко В. Ф. Экранирование электромагнитных волн плоским однослойным экраном из материалов с пространственной дисперсией // Информатика. 2017. № 4. С. 5-15.
  8. Бондаренко В. Ф., Ерофеенко В. Т. Экранирование импульсных электромагнитных полей многослойными плоскопараллельными экранами с чередующимися магнитными и немагнитными слоями // Физические основы приборостроения. 2017. Т. 6. № 2. С. 53-66.
  9. Иванов О. В. Распространение электромагнитных волн в анизотропных и бианизотропных слоистых структурах. Ульяновск: УлГТУ, 2010. 262 с.
  10. Кравченко В. Ф. Электродинамика сверхпроводящих структур. Теория, алгоритмы и методы вычислений. М.: Физматлит, 2006. 280с.
  11. Агранович В. М., Гинзбург В. Л. Кристаллооптика с учетом пространственной дисперсии и теория экситонов. М.: Наука, 1979. 432 с.
  12. Силин Р. А. Тимошина И. Р. Обратные волны и пространственная дисперсия // Радиотехника и электроника. 2012. Т. 57. № 7. С. 725-733.
  13. Ерофеенко В. Т., Козловская И. С. Аналитическое моделирование в электродинамике. М.: ДК Либроком, 2014. 304 с.
  14. Ерофеенко В. Т. Моделирование распространения электромагнитных волн в средах с пространственной дисперсией // Информатика. 2017. № 3. С. 5-12.
  15. Ерофеенко В. Т., Урбанович А. И. Математическая модель распространения электромагнитных волн в композитных средах со сфероидальными частицами // Информатика. 2018. Т. 15. № 3. С. 102-112.
  16. Ерофеенко В. Т., Урбанович А. И. Моделирование взаимодействия электромагнитного излучения со средой с пространственной дисперсией, содержащей сфероидальные частицы // Труды XXVIII Международной конференции «Радиационная физика твердого тела» (Севастополь, 9 июля – 14 июля 2018 г.), под ред. Г.Г. Бондаренко. М., ФГБНУ «НИИ ПМТ». 2018. С. 481-490.
  17. Кравченко В.Ф., Кравченко О.В. Конструктивные методы алгебры логики, атомарных функций, вейвлетов, фракталов в задачах физики и техники. М.: Техносфера, 2018. 696с. ISBN 978-5-94836-518-3

Поздравление с присуждением Государственной премии Российской Федерации в области науки и технологий академика РАН Владислава Ивановича Пустовойта / Congratulations on the Award of the State Prize of the Russian Federation in the Field of Science and Technology Academician of RAS Vladislav Ivanovich Pustovoit

Выпуск в базе РИНЦ
Поздравление с присуждением Государственной премии Российской Федерации в области науки и технологий академика РАН Владислава Ивановича Пустовойта // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 102–103. DOI: 10.25210/jfop-1902-102103
Congratulations on the Award of the State Prize of the Russian Federation in the Field of Science and Technology Academician of RAS Vladislav Ivanovich Pustovoit // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 102–103. DOI: 10.25210/jfop-1902-102103


Аннотация:
Abstract:
Ключевые слова:


Литература / References

К 80-летию Виктора Филипповича Кравченко / To the 80th Anniversary of Victor Filippovich Kravchenko

Выпуск в базе РИНЦ
К 80-летию Виктора Филипповича Кравченко // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 2–35. DOI: 10.25210/jfop-1902-002035
To the 80th Anniversary of Victor Filippovich Kravchenko // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 2–35. DOI: 10.25210/jfop-1902-002035


Аннотация:
Abstract:
Ключевые слова:


Литература / References
  1. Кравченко В.Ф. Спецтема. Монография // Изд-во МО СССР, 1983.
  2. Гончаренко А. А., Кравченко В. Ф., Пономарев В. И. Дистанционное зондирование неоднородных сред. М.: Машиностроение, 1991. 255 с. ISBN 5-217-01326-5
  3. Зелкин Е. Г., Кравченко В. Ф. Современные методы аппроксимации в теории антенн. Книга 1. Задачи синтеза антенн и новые методы их решения. М.: Радиотехника, 2002. 72 с. ISBN 5-93108-027-8
  4. Кравченко В.Ф., Масюк В.М. Современные методы аппроксимации в теории антенн. Книга 3. Новый класс фрактальных функций в задачах анализа и синтеза антенн. М.: Радиотехника, 2002. 72 с. ISBN 5-93108-021-X
  5. Зелкин Е. Г., Кравченко В. Ф. Современные методы аппроксимации в теории антенн. Книга 2. Синтез антенн на основе атомарных функций. М.: Радиотехника, 2003. 72 с. ISBN: 5-93108-024-4
  6. Кравченко В.Ф. Лекции по теории атомарных функций и некоторым их приложениям. М.: Радиотехника. 2003. 512 c. ISBN 5-93108-019-8
  7. Кравченко В.Ф., Басараб М.А. Булева алгебра и методы аппроксимации в краевых задачах электродинамики. М.: Физматлит, 2004. 307с. ISBN 5-94052-079-0
  8. Басараб М.А., Зелкин Е.Г., Кравченко В.Ф., Яковлев В.П. Цифровая обработка сигналов на основе теоремы Уиттекера-Котельникова-Шеннона. М.: Радиотехника, 2004. 72 с. ISBN 5-93108-064-3
  9. Зелкин Е. Г., Кравченко В. Ф., Гусевский В.И. Конструктивные методы аппроксимации в теории антенн. М.: Сайнс-Пресс, 2005. 512 с. ISBN 5-94818-027-1
  10. Басараб М.А., Кравченко В.Ф., Матвеев В.А. Математическое моделирование физических процессов в гироскопии. М.: Радиотехника, 2005. 176 с. ISBN 5-88070-072-0
  11. Татаренко Н.И., Кравченко В.Ф. Автоэмиссионные наноструктуры и приборы на их основе. М.: Физматлит, 2006. 192 с. ISBN 5-9221-0695-3
  12. Кравченко В.Ф., Несененко Г.А., Пустовойт В.И. Асимптотики Пуанкаре решений нелинейных сингулярно возмущенных задач нестационарного тепло- и массопереноса. М.: Физматлит, 2006. 419 с. ISBN 5-94052-115-0
  13. Кравченко В.Ф. Электродинамика сверхпроводящих структур. Теория, алгоритмы и методы вычислений. М.: Физматлит, 2006. 271 с. ISBN 5-9221-0704-6
  14. Кравченко В.Ф., Рвачев В.Л. Алгебра логики, атомарные функции и вейвлеты в физических приложениях. М.: Физматлит, 2006. 416 c. ISBN 5-9221-0752-6
  15. Цифровая обработка сигналов и изображений в радиофизических приложениях. Под ред. В.Ф. Кравченко. М.: Физматлит, 2007. 544 с. ISBN 978-5-9221-0871-3
  16. Басараб М.А., Кравченко В.Ф., Матвеев В.А. Методы моделирования и цифровая обработка сигналов в гироскопии. М.: Физматлит, 2007. 248 с. ISBN 978-5-9221-0809-6
  17. Волосюк В.К., Кравченко В.Ф. Статистическая теория радиотехнических систем дистанционного зондирования и радиолокации. Под. ред. В.Ф. Кравченко. М.: Физматлит, 2008. 704 c. ISBN 978-5-9221-0895-9
  18. Кравченко В.Ф., Лабунько О.С., Лерер А.М., Синявский Г.П. Вычислительные методы в современной радиофизике. Под. ред. В.Ф. Кравченко. М.: Физматлит, 2009. 464 c. ISBN 978-5-9221-1099-0
  19. Дорошенко В.А., Кравченко В.Ф. Дифракция электромагнитных волн на незамкнутых конических структурах. Под. ред. В.Ф. Кравченко. М.: Физматлит, 2009. 272 с. ISBN 978-5-9221-09666
  20. Kravchenko, V.F., Perez-Meana, H.M., Ponomaryov, V.I. Adaptive Digital Processing of Multidimentional Signals with Applications. Moscow, Fizmatlit, 2009. 361 p. ISBN 978-5-9221-1170-6
  21. Методы нелинейной динамики и теории хаоса в задачах электроники сверхвысоких частот. В 2 т. Т.1. Стационарные процессы. Глава 1. Гирорезонансные приборы: принцип действия, нелинейная теория, достижения и перспективы. В. Ф. Кравченко, А. А. Кураев, Д. И. Трубецков, А. Е. Храмов. Под ред. А. А. Кураева, Д. И. Трубецкова. С. 5-81. М.: Физматлит, 2009. 288 c. ISBN 978-5-9221-10600
  22. Кравченко В.Ф., Сиренко Ю.К., Сиренко К.К. Преобразование и излучение электромагнитных волн открытыми резонансными структурами. Моделирование и анализ переходных и установившихся процессов. М.: Физматлит, 2011. 318 с. ISBN 978-5-9221-1310-6
  23. Totsky, A.V., Zelensky, A.A., Kravchenko, V.F. Bispectral Methods of Signal Processing. Applications in Radar, Telecommunications and Digital Image Restoration. Berlin: Walter de Gruyter, 2015. 210 p. ISBN 978-3-11-036888-8
  24. Кравченко В.Ф., Луценко И.В., Луценко В.И. Рассеяние радиоволн морем и обнаружение объектов на его фоне. М.: Физматлит, 2015. 448 c. ISBN 978-5-9221-1613-8
  25. Кравченко В.Ф., Чуриков Д.В. Цифровая обработка сигналов атомарными функциями и вейвлетами. М.: Техносфера, 2018. 182с. ISBN 978-5-94836-506-0
  26. Кравченко В.Ф., Чуриков Д.В. Цифровая обработка сигналов атомарными функциями и вейвлетами. М.: Техносфера, 2019. Дополнительный тираж. 182с. ISBN 978-5-94836-506-0
  27. Кравченко В.Ф., Кравченко О.В. Конструктивные методы алгебры логики, атомарных функций, вейвлетов, фракталов в задачах физики и техники. М.: Техносфера, 2018. 696с. ISBN 978-5-94836-518-3

Безмагнитные мощные электронные приборы СВЧ / Nonmagnetic Powerful Electronic UHF Devices

Кравченко В.Ф. / Kravchenko, V.F.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН; Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS; Scientific and Technological Centre of Unique Instrumentation of RAS; Bauman Moscow State Technical University
Кураев А.А. / Kurayev, A.A.
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники / Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics
Матвеенко В.В. / Matveyenko, V.V.
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники / Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics
Выпуск в базе РИНЦ
Кравченко В.Ф., Кураев А.А., Матвеенко В.В. Безмагнитные мощные электронные приборы СВЧ // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 36–49. DOI: 10.25210/jfop-1902-036049
Kravchenko, V.F., Kurayev, A.A., Matveyenko, V.V. Nonmagnetic Powerful Electronic UHF Devices // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 36–49. DOI: 10.25210/jfop-1902-036049


Аннотация: Представлены конструкции и основные характеристики мощных электронных приборов СВЧ, в которых отсутствуют магнитные поля в области взаимодействия (безмагнитные приборы): релятивистский гелитрон – сформулированы нелинейные уравнения и на их основе проведен анализ и оптимизация генератора СВЧ нового типа – релятивистского гелитрона. Это прибор с центробежной электростатической фокусировкой (ЦЭФ) осесимметричного винтового релятивистского электронного потока, взаимодействующего с Hn1l модой электромагнитного поля коаксиального резонатора. На основе численного моделирования и оптимизации показано, что его эффективность превосходит эффективность релятивистских ЛБВ и ЛОВ; безмагнитный клистрон-удвоитель с поперечной модуляцией – приведены нелинейная теория и расчет КПД электронного прибора нового типа – безмагнитного клистрона-удвоителя частоты с поперечной модуляцией ленточного релятивистского электронного потока. В отличие от известной конструкции клистрона – удвоителя частоты с поперечной модуляцией в области группировки электронов используется не магнитная линза, а электростатическая; сферотрон-генератор на двусферическом резонаторе – выполнено моделирование мощного генератора СВЧ нового типа – монотрона на двусферическом резонаторе. Показано, что в таком генераторе весьма простой конструкции достижимы КПД 33% при токе пучка в импульсе 1…10 кА и напряжении 40-50 кВ. Существенно, что отсутствие магнитных систем в таких приборах не только снижает их массогабаритные характеристики и исключает расходы на питание электромагнитов, но и позволяет использовать сверхпроводящие электродинамические системы [1], что важно для мощных приборов (наличие постоянного магнитного поля разрушает высокочастотную проводимость).
Abstract: The article presents the designs and main characteristics of high-power microwave electronic devices without magnetic fields inside interaction region (non-magnetic devices): relativistic helitron are formulated by nonlinear equations based on them analysis and optimization of a new type of relativistic helitron microwave generator is carried out. Relativistic helitron provides interacting electromagnetic field Hn1l mode of a coaxial resonator with an axisymmetric screw relativistic electron stream by centrifugal electrostatic focusing (CEF). Helitron’s numerical modeling and optimizing realizes efficiency exceeding than that of relativistic TWTs and BWOs; non-magnetic klystron-doubler with transverse modulation is resulted in by non-linear theory and calculating electronic efficiency of a new type non-magnetic klystron-frequency doubler with relativistic electron transverse modulation. Instead of magnetic lens are used electrostatic ones in the electron bunching region in contrast to the well-known construction of a klystron frequency doubler with transverse modulation; spherotron-generator on a two-spherical resonator high efficiency for a new type powerful microwave generator (a monotron on a two-spherical resonator) is found with using simulation. The article presents the generator with a very simple design, where an achievable efficiency is 33% at a beam pulse current 1…10 kA and a voltage of 40-50 kV. It is significant that the absence of magnetic systems in such devices not only reduces their weight and size characteristics and eliminates the cost of powering electromagnets, but also allows to use superconducting electrodynamic systems [1], which is important for high-power devices (the presence of a constant magnetic field destroys high-frequency conductivity).
Ключевые слова: релятивистский гелитрон, безмагнитный клистрон-удвоитель, сферотрон-генератор, КПД, мощность, амплитудные характеристики, условия самовозбуждения, non-magnetic microwave devices, relativistic helitron, non-magnetic klystron-doubler, spherotron-generator, efficiency, power, amplitude characteristics, релятивистский гелитрон


Литература / References
  1. Концептуальный проект ускорительного комплекса Nuclotron – Based Ion Collider – Дубна ОИЯИ, 2008. 51с.
  2. Кураев А. А. Сверхвысокочастотные приборы с периодическими электронными потоками. Мн.: Наука и техника, 1971. 312с.
  3. Чернов З. С. // Труды ИРЭ АН СССР. 1956. Т. 1. С. 7.
  4. Pantell, R. // IRE Trans. 1960. ED-7. No.1. P. 20.
  5. Сушков А. Д. Вакуумная электроника. Физико-технические основы. Скт Пб. М.: Лань, 2004. 404с.
  6. Кураев А. А. Мощные приборы СВЧ. Методы анализа и оптимизации параметров. М.: Радио и связь. 1986. 208с.
  7. Кураев А. А., Попкова Т. Л., Синицын А. К. Электродинамика и распространение радиоволн. М.: ИНФРА-М. 2016. 424с.
  8. Кураев А. А., Парамонов Б. М., Синицын А. К. АС СССР № 152601 «Клистрон с поперечной модуляцией», приоритет 2.10.1987, зарегистр. 1.08.1989.
  9. Кураев А. А., Парамонов Б. М., Синицын А. К. Некоторые перспективные схемы СВЧ-электронных приборов. Радиотехника и электроника. 1991. Т. 36. № 5. С. 893-897.
  10. Кураев А. А., Парамонов Б. М., Синицын А. К. О некоторых модификациях приборов релятивистской СВЧ-электроники. Радиотехника и электроника. 1992. Т. 37. № 2. С. 316-320.
  11. Кураев А. А. Электродинамика и распространение радиоволн / А.А. Кураев, Т.Л. Попкова, А.К. Синицын. Минск: Бестпринт, 2016. 357 с.
  12. Кураев А. А. Мощные приборы СВЧ. Методы анализа и оптимизации параметров. М.: Радио и связь, 1986. 208 с.
  13. Калинин В. И., Герштейн Г. М. Введение в радиофизику. М.: ГИТТЛ, 1957. 513с.
  14. Шевчик В. Н. Основы электроники сверхвысоких частот. М.: Советское радио, 1959. 96с.
  15. Кравченко В. Ф., Кураев А. А., Синицын А. К. Несинхронные взаимодействия // М.: Успехи физических наук. 2007. Т. 177. № 5. С. 511-534.
  16. Кураев А. А., Синицын А. К. Коаксиальный диодный генератор-диотрон // М.: Радиотехника и электроника. 1997. Т. 42. № 2. С. 214-219.
  17. Батыгин В. В., Топтыгин И. Н. Сборник задач по электродинамике. М.: ГИФМЛ, 1962. 480с.
  18. Канавец В. И., Сандалов А. Н. Релятивистские генераторы и усилители СВЧ-излучения // М.: «Электроника» (Итоги науки и техники ВИНИТИ), 1985. Т. 17. С. 82-168.

Компьютерная система диагностики для классификации легочных структур на основе изображений многосрезовой компьютерной томографии / Computer-Aided Diagnosis System for Lung Nodule Classification Using Computer Tomography Scan Images

Кравченко В.Ф. / Kravchenko, V.F.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS; Scientific and Technological Centre of Unique Instrumentation of RAS
Пономарев В.И. / Ponomaryov, V.I.
Национальный Политехнический Институт г. Мехико / Instituto Politecnico Nacional de Mexico
Рэйес-Рэйес Р. / Reyes-Reyes, R.
Национальный Политехнический Институт г. Мехико / Instituto Politecnico Nacional de Mexico
Рэндон-Гонзалез Э.М. / Rendon-Gonzalez, E.M.
Национальный Политехнический Институт г. Мехико / Instituto Politecnico Nacional de Mexico
Выпуск в базе РИНЦ
Кравченко В.Ф., Пономарев В.И., Рэйес-Рэйес Р., Рэндон-Гонзалез Э.М. Компьютерная система диагностики для классификации легочных структур на основе изображений многосрезовой компьютерной томографии // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 2(32). С. 50–61. DOI: 10.25210/jfop-1902-050061
Kravchenko, V.F., Ponomaryov, V.I., Reyes-Reyes, R., Rendon-Gonzalez, E.M. Computer-Aided Diagnosis System for Lung Nodule Classification Using Computer Tomography Scan Images // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 2(32). P. 50–61. DOI: 10.25210/jfop-1902-050061


Аннотация: Рассмотрен новый подход в синтезировании компьютерной системы CAD для обнаружения кансерных аномальных структур возможных злокачественных опухолей в легких с последующей их классификацией алгоритмами SVMи AdaBoost. Моделирование предложенного метода детектирования и диагностики подтвердило преимущества новой системы в терминах чувствительности и числа ложных обнаружений в изображениях.
Abstract: Novel approach in design of CAD system uses slides of 3D CT scan image to detect and classify benign and malignant nodules where the classification stage is performed applying both Support Vector Machine and AdaBoost classifiers and should separate two classes: benign and malignant nodules. Simulation results with the proposed CAD and similar CAD systems have demonstrated better detection of low intensity nodules and nodules attached with other pulmonary structures in terms of sensitivity and FP ratios.
Ключевые слова: фрактальная размерность, SVM, AdaBoost, чувствительность, CAD, scan CT images, CAD, fractal dimension, SVM, AdaBoost, фрактальная размерность


Литература / References
  1. Van Nagell, J.R., DePriest, P.D., Ueland, F.R., DeSimon, e C.P., Cooper, A.L., McDonald, J.M., Pavlik, E.J., and Kryscio, R.J. Ultrasound and assessment of ovarian cancer risk // Cancer. 2013. Vol. 37. P. 408-414. doi: 10.3322/caac.21166.
  2. Vasconcelos, V., Barroso, J., Marques, L., and Silvestre, S. J. Enhanced Classification of Interstitial Lung Disease Patterns in HRCT Images Using Differential Lacunarity // Biomed. Res. Int. 2015. P. 1-9. doi: 10.1155/2015/672520.
  3. Messay, T., Hardie, R.C., and Tuinstra, T.R. Segmentation of pulmonary nodules in computed tomography using a regression neural network approach and its application to the Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative dataset // Med. Image Anal. 2015. Vol.22. P. 48-62. doi: 10.1016/j.media.2015.02.002
  4. Kaur, J., Garg, N., and Kaur, D. An automatic CAD system for early detection of lung tumor using back propagation network // Proc. of 2014 Int. Conf. Med. Imaging, -Health Emerg. Commun. Syst. IEEE. 2014. P. 257-261.
  5. El-Baz, A., Elnakib, A., Abou El-Gha, R.M., Gimel’farb, G., Falk, R., and Farag, A. Automatic Detection of 2D and 3D Lung Nodules in Chest Spiral CT Scans// Int. J. Biomed. Imaging. 2013. P. 1-11. doi: 10.1155/2013/517632.
  6. Cascio, D., Magro, R., Fauci, F., Iacomi, M., and Raso, G. Automatic detection of lung nodules in CT datasets based on stable 3D mass-spring models // Comput. Biol. Med. 2013. Vol. 42. P. 1098-1109. doi: 10.1016/j.compbiomed.2012.09.002.
  7. Dehmeshki, J., Amin, H., Valdivieso, M., and Ye, X. Segmentation of pulmonary nodules in thoracic CT scans: A region growing approach // IEEE Trans Med.Imag. 2008. Vol. 27. P. 467-480. doi: 10.1109/TMI.2007.907555.
  8. McKee, B.J., Regis, S.M., McKee, A.B., Flacke, S., and Wald, C. Performance of ACR lung-RADS in a clinical CT lung screening program // J. Am.Coll. Radiol. 2015. Vol. 12. P. 273-276. doi: 10.1016/j.jacr.2014.08.004.
  9. Valente, I.R.S., Cortez, P.C., Neto, E.C., Soares, J.M., de Albuquerque, V.H.C., and Tavares, J.M.R.S. Automatic 3D pulmonary nodule detection in CT images: A survey // Comput. Methods Program. Biomed. 2015. Vol. 124. P. 91-107. doi: 10.1016/j.cmpb.2015.10.006.
  10. Zhao, B., Gamsu, G., Ginsberg, M.S., Jiang, L., and Schwartz, L.H. Automatic detection of small lung nodules on CT utilizing a local density maximum algorithm // J. Appl.Clin. Med. Phys. 2003. Vol. 4. P. 248-260. doi: 10.1120/1.1582411 12.
  11. Al-Kadi, O.S., Watson, D. Texture analysis of aggressive and nonaggressive lung tumor CE CT images // IEEE Trans Biomed. Eng. 2008. Vol. 55. P. 1822-1830. doi: 10.1109/TBME.2008.919735
  12. Gadermayr, M., Uhl, A. Making Texture Descriptors Invariant to Blur // EURASIP J. Image Video Process. 2015. doi: 10.1186/s13640-016-0116-7.
  13. Haralick, R.M., Shanmugam, K., and Dinstein, I. Textural Features for Image Classification // IEEE Trans Syst. Man Cybern. 1973. Vol. 3. P. 610-621. doi: 10.1109/TSMC.1973.4309314.
  14. Alippi, C., Roveri, M. Virtual k -fold cross validation: an effective method for accuracy assessment // Proc. Int. Conf. Neural Networks. IEEE, Barcelona, 2010. P. 18-23.
  15. Freund, Y., Schapire, R.E. A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting // J. Comput. Syst. Sci. 1997. Vol. 55. P. 119-139. doi: 10.1006/jcss.1997.1504.
  16. Armato, S.G., Hadjiiski, L., Tourassi, G.D., Drukker, K., Giger, M.L., Li, F., Redmond, G., Farahani, K., Kirb, y J.S., and Clarke, L.P. LUNGx Challenge for computerized lung nodule classification: reflections and lessons learned // J. Med. Imaging, 2015. Vol. 2. P. 20103. doi: 10.1117/1.JMI.2.2.020103.
  17. Ye, X., Lin, X., Dehmeshki, J., Slabaugh, G., Beddoe, G., Xujiong, Ye. X., Xinyu, L. X., Dehmeshki, J., Slabaugh, G., and Beddoe, G. Shape based computer-aided detection of lung nodules in thoracic CT images // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2009. Vol. 56. P. 1810-1820. doi: 10.1109/TBME.2009.2017027.
  18. Tan, M., Deklerck, R., Jansen, B., Biste, r M., and Cornelis, J. A novel computer-aided lung nodule detection system for CT images // Med. Phys. 2011. Vol. 38. P. 5630. doi: 10.1118/1.3633941.