Аннотация:
Предложен подход к коррекции автономной навигационной системы при сопровождении движущегося объекта. Подход основан на классификации особых точек эталонного и текущего изображения местности для коррекции движения объекта и отличается наличием критерия классификации по минимуму квадрата нормы вектора ошибок сопряжения пар особых точек. Целью работы является развитие метода анализа опорных точек, полученных на базе оптических и радиолокационных изображений местности в автономной навигационной системе. Предложен алгоритм коррекции движения объекта, позволяющий использовать вместо корреляционной функции быстрые матричные операции решения линейных алгебраических уравнений, учитывать пространственную ориентацию объекта, определять вектор направления движения объекта к расчетному положению в текущие моменты времени по экстраполированной траектории и совмещать работу бортовой РЛС с работой оптической станции.

Ключевые слова:
автономная навигация, летательный аппарат, эталонное и текущее изображения, опорные точки, бортовая РЛС, оптическая станция.

Об авторах:
Клочко В.К., д.т.н., профессор РГРТУ им. В.Ф. Уткина, e-mail: klochkovk@mail.ru

Аннотация:
В аппаратуре импульсных РСА с целью подавления эхосигналов, принимаемых боковыми лепестками диаграммы направленности антенны, как правило, используются модулирующие ансамбли сигналов с фазово-кодовой модуляцией (ФКМ). Они характеризуются высокой кросскорреляционной развязкой между элементами. Вместе с тем, существует проблема формирования аналогичных сигналов с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ). Предложен вариант формирования ансамблей из составных сигналов с ЛЧМ, которым присвоена аббревиатура С-ЛЧМ. Длительность импульса разбивается на произвольно задаваемое число частей, в каждой из которых формируется сигнал с ЛЧМ. Ширина полосы частот во всех интервалах одинакова, но знаки скорости ее изменения (нарастания или убывания) в соседних интервалах различны. Получены выражения для расчета авто- и взаимных (кросс-) корреляционных функций таких сигналов и приведены примеры с наглядными графическими иллюстрациями, подтверждающие возможность реализации ансамблей модулирующих сигналов с С-ЛЧМ, характеризующихся высокой кросскорреляционной развязкой, до минус 30…40 дБ. Кроме того, получено явное выражение для взаимной корреляционной функции традиционных сигналов с ЛЧМ, характеризующихся различными знаками скорости изменения частоты, и с его помощью проанализирована динамика зависимости от базы корреляционной развязки таких сигналов.

Ключевые слова:
радиолокатор с синтезированной апертурой, линейная частотная модуляция.

Об авторах:
Петров А.С., д.т.н., профессор, главный научный сотрудник Научно-производственного объединения им. С.А. Лавочкина, Химки, Московская область, e-mail: aspetr50@mail.ru

Ясенцев Д.А., д.т.н. профессор каф. 410 Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), e-mail: yasentsev@yandex.com

Аннотация:
Применение линейно-частотно модулированных (ЛЧМ) сигналов в радиолокационных станциях непрерывного излучения с множественными входами и множественными выходами (FMCW MIMO РЛС) вызывает интерес в научной области радиолокации уже около десяти лет. Известен подход с обеспечением ортогональности между различными сигналами с передающих антенных элементов за счет введения дополнительной быстрой фазокодовой манипуляции ЛЧМ импульсов в соответствии с двоичными псевдослучайными последовательностями. В данной статье показаны результаты исследования FMCW MIMO РЛС с быстрой фазокодовой манипуляцией, в которых показано основное ограничение в части высокого уровня боковых лепестков в частотной области для средней и большой дальности работы РЛС. По результатам исследования предложен новый подход в реализации сглаживания фазовой манипуляции, который позволил реализовать сглаживание манипуляции без аппаратных усложнений РЛС.

Ключевые слова:
ЛЧМ, MIMO РЛС, фазокодовая манипуляция, РЛС, ЦАП.

Об авторах:
Мелёшин Ю.М., к.т.н., доцент, заместитель директора Института МПСУ по ОД, МИЭТ, e-mail: i@imym.ru

Хасанов М.С., ведущий инженер МИЭТ, e-mail: mkhaes@gmail.com

Карпов В.Н., аспирант, ассистент, МИЭТ, e-mail: vadimkarpov@icloud.com

Аннотация:
Статья посвящена проблеме создания методов искусственной реверберации, обладающей реалистичным звучанием. Произведено сравнение свёрточных алгоритмов реверберации и алгоритмов на основе математических моделей реверберационных процессов в помещении. Рассмотрен метод получения искусственной реверберации с применением динамической свёртки, т.е. свёртки исходного сигнала с непрерывно изменяющейся импульсной характеристикой реального помещения. Представлено разработанное авторами программное устройство искусственной реверберации, реализующее процедуру динамической свёртки при помощи алгоритмов амплитудной и частотной модуляции обрабатываемого сигнала.

Ключевые слова:
искусственная реверберация, алгоритмический (моделирующий) и свёрточный ревербераторы, импульсная характеристика, динамическая свёртка, преобразование Фурье, модуляция, отражение звука.

Об авторах:
Перелыгин С.В., к.т.н., доцент кафедры аудиовизуальных систем и технологий, доцент кафедры звукорежиссуры, Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения, e-mail: sergey.perelygin@gmail.com

Киселёв С.Л., доцент кафедры звукорежиссуры, Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения, e-mail: serg1135@yandex.ru

Аннотация:
Дается описание основных параметров МПП-кодов, декодера на базе алгоритма распространения доверия, а также классификация множеств псевдо-кодовых слов, которые оказывают существенное влияние на производительность этих кодов в области больших значений ОСШ. Приводится описание метода Коула, применяемого для улучшения сходимости процесса моделирования оценки помехоустойчивости МПП-кодов, который состоит из трех этапов: поиска множеств ловушек и кодовых слов малого веса, оценки степени влияния каждого из них на расчет характеристик кода и применения выборки по значимости для оценки частоты пакетной и битовой ошибок. В завершении работы рассмотрены различные модификации выбранного подхода к оценке производительности МПП-кодов, которые направлены на улучшение точности оценивания вероятности ошибок и снижение вычислительных затрат по сравнению с исходным методом Коула.

Ключевые слова:
МПП-коды, множества ловушек, выборка по значимости, метод Коула.

Об авторах:
Нектов А.Р., разработчик ООО «Лаборатория Сфера», город Рязань, e-mail: nektov.a.r@labsphera.ru

Овинников А.А., к.т.н., доцент кафедры Телекоммуникаций и основ радиотехники Рязанского государственного радиотехнического университета, e-mail: ovinnikov.a.a@tor.rsreu.ru

Аннотация:
Рассматривается алгоритм сегментации водных участков с использованием спутниковых SAR изображений. Для проведения исследования применялся набор из 27 спутниковых изображений, обладающих пространственным размером приблизительно 200 на 300 километров с разрешением 10 метров на пиксель. В качестве нейросетевых моделей используются три модели с архитектурами ResNet-34+U-Net, SegFormer_b5 и SegNeXt_l. Соответствующий алгоритм принимает на вход патчи с 2 каналами – VV и VH, а на выходе выдает бинарную маску сегментации. Для оценки работы моделей использовались такие метрики, как Dice, F-мера, точность и полнота. Наибольшее значение Dice составило 0,9. Однако все модели имеют трудности в точной сегментации изображений на границах водных поверхностей, что приводит к большому числу ложных пропусков. Также в рамках данного исследования проведена оценка влияния спекл-шума на качество работы нейросетевой модели, которая показала, что даже при заметном увеличении зашумленности, измеренной метрикой PSNR, опускающейся до значений 9,65-9,86 дБ, модель не теряет точность работы. Как по исходному набору, так и по зашумленному значение метрики Dice остается в пределах 0,96-0,97, метрики F1 – в пределах 0,81-0,82 и метрики Recall – в пределах 0,97-0,98.

Ключевые слова:
сегментация спутниковых изображений, SAR изображения, глубокое машинное обучение, нейронные сети, спекл-шум.

Об авторах:
Сенников А.В., аспирант кафедры цифровых технологий и машинного обучения Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: alexeysennikov76@yandex.ru

Ларионов Р.В., аспирант кафедры цифровых технологий и машинного обучения Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: rv.larionov@yandex.ru

Хрящев В.В., к.т.н., доцент кафедры цифровых технологий и машинного обучения Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: v.khryashchev@uniyar.ac.ru

Приоров А.Л., д.т.н., профессор кафедры цифровых технологий и машинного обучения Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, e-mail: pri@uniyar.ac.ru