Кафедра прикладної радіоелектроніки (РЕ)
Постійне посилання на фонд
Сайт кафедри: https://re.kpi.ua/
Переглянути
Перегляд Кафедра прикладної радіоелектроніки (РЕ) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 208
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ FMCW висотомір діапазону 24 ГГц(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Голембіовський, Віталій Анатолійович; Антипенко, Руслан ВолодимировичДипломна робота має обсяг 75 сторінок та містить 70 рисунків, 5 таблиць і 27 посилань. Метою роботи є створення діючого макету FMCW висотоміра діапазону 24 ГГц з кращими параметрами, ніж у доступних на ринку. В огляді існуючих рішень проаналізовано технічні характеристики, особливості будови та функціональні можливості сучасних висотомірів, тенденції їх розвитку. Здійснено моделювання роботи висотоміра в різних умовах та проведено теоретичні розрахунки. За отриманими результатами визначено вимоги до пристрою і розроблено його структуру. Розраховано і виготовлено окремі елементи висотоміра, зокрема: відновлювальний фільтр, підсилювач проміжної частоти, смугові фільтри та коаксіально-хвилеводний перехід. Налаштовано мікроконтролер і трансивер. Здійснено експериментальне дослідження макету і його частин.Документ Відкритий доступ Gallium nitride electronics(National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», 2017) Burkovskiy, YaroslavThis article reviews the development and advantages of gallium nitride (GaN) for power electronics. It highlights GaN’s wide bandgap, high carrier mobility, low on-resistance, and superior thermal and high-temperature performance compared to silicon-based devices. The study also emphasizes the benefits of AlGaN/GaN heterostructural FETs in achieving high switching speeds and efficiency, positioning GaN as a promising material for modern compact and efficient power systems.Документ Відкритий доступ GPS трекер з дистанційним керуванням(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Мельников, Сергій Ігорович; Сушко, Ірина ОлександрівнаУ магістерській дисертації «GPS-трекер з дистанційним керуванням зажигання автомобіля» досліджується використання сучасних технологій для розвитку та впровадження систем відстеження автомобілів. Основна увага приділяється розробці та впровадженню GPS-трекера, який дозволяє не лише визначати місцезнаходження автомобіля в режимі реального часу, але й забезпечує можливість дистанційного керування зажигання. Дисертація обґрунтовує необхідність використання таких технологій для підвищення ефективності відслідковування автотранспорту, а також для забезпечення безпеки та захисту від крадіжок. Розглядаються технічні аспекти розробки GPS-трекера, включаючи вибір компонентів, розробку присторю та забезпечення безпеки системи.Документ Відкритий доступ GPS-GSM трекер(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Вінник, Роман Леонідович; Адаменко, Юлія ФедорівнаДокумент Відкритий доступ Аварійний радіоприймач з ліхтариком на базі потужного LED(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Гладкіх, Максим Олегович; Нікітчук, Артем ВалерійовичДокумент Відкритий доступ Аварійний сигналізатор шкідливих викидів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Парфьонов, Глєб Вікторович; Шульга, Аліна ВікторівнаОбсяг пояснювальної записки магістерської дисертації становить 87 сторінок, що містять 31 ілюстрацій, 28 таблиць, 8 додатків, 21 джерело за переліком посилань. Актуальність теми обумовлена високою кількістю випадків отруєнням природнім газом, або ж його детонацією у багатоповерхівках та приватних будинках через необачне поводження мешканців на кухні. Наявні пристрої на ринку здатні лише фіксувати наявність газу в приміщенні та сповіщати мешканця лише у тому випадку, якщо він знаходиться безпосередньо в ньому. Тому розробка пристрою, який буде здатен самостійно нівелювати проблему витоку газу, а також сповіщати власника навіть у тому випадку, коли він не знаходиться в квартирі є досить актуальною. Подібні пристрої мають місце застосування не тільки в жилих будівлях, але й також в закладах які пов'язані з роботою з кухонною плитою (ресторан , кафе і т.п.). Метою даної роботи розробка доступної автоматизованої системи кухонної сигналізації, яка здатна оповіщати свого власника про небезпеку через мережу інтернет. Об’єктом дослідження є запобігання та недопущення витоку шкідливих речовин, які призводять до нещасних випадків. Предмет дослідження: оповіщення власника аварійної системи про небезпеку через мережу інтернет. Методи дослідження: експериментальне макетування, дослідження за допомогою спеціального програмного забезпечення.Документ Відкритий доступ Автоматизація керування технологічним процесом завантаження млина МШЦ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Божок, Дмитро Олександрович; Степанов, Михайло МиколайовичБожок Д.О. Розробка системи «Автоматизації керування технологічним процесом завантаження млина МШЦ». Кваліфікаційна робота на здобуття другого ступеня вищої освіти, за спеціальністю 172 – Інтелектуальні технології радіоелектронної техніки. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Київ, 2024. Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку літератури з 16 позицій. Загальний обсяг роботи становить 111 сторінок, з яких основний зміст роботи викладено на 94 сторінках, робота включає 38 рисунки. Предметом дослідження є інформаційні процеси, що забезпечують технологію збагачення залізорудної сировини в умовах роботи гірничо- збагачувального комбінату. Об’єктом дослідження є методи та засоби автоматизації керування завантаженням млина на основі сигналів отриманих від сенсорів та алгоритмів обробки інформації в режимі реального часу. На збагачувальній фабриці ПРАТ «ЦГЗК» пристрій може використовуватися при збагаченні магнетитових руд. Магістерська робота присвячена розробці та впровадженню адаптивної системи автоматизації керування технологічним процесом завантаження млина типу МШЦ 4500х6000. У роботі проаналізовано існуючі рішення для керування процесами подачі руди та води в млини, виявлено їх недоліки, зокрема низьку адаптивність до змін технологічних параметрів і недостатню ефективність використання ресурсів. Мета дослідження полягає у створенні інтелектуальної системи керування, яка забезпечує оптимальну продуктивність млина шляхом регулювання подачі руди та води залежно від умов завантаження та технологічних вимог. У роботі розроблено структурну, принципову та функціональну схеми системи автоматизації, та алгоритми адаптивного керування. Застосовано сенсори для збору даних (датчик ваги, витратомір, акселерометри), локальну мережу Ethernet (протокол OPC UA), сенсорну мережу 4-20мА, мікроконтролер STM32F769I для первинної обробки даних і серверний ПК для аналізу та прийняття рішень із використанням нейронних мереж і алгоритмів нечіткої логіки. Практична цінність роботи полягає у зниженні енергетичних витрат, підвищенні ефективності роботи млина та покращенні якості продукту.Документ Відкритий доступ Автоматизована домашня пивоварня(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Асонов, Даниіл Денисович; Головня, Вікторія МілентіївнаПід час роботи над дипломним проектом виконано розробку домашньої автоматизованої пивоварні з принципом фазового керування потужністю нагрівального елемента для досягнення більш точної температури рідини, що дає можливість реалізовувати складніші рецепти пива. Для цього була розроблена схема електрична принципова, та обґрунтована компонентна база що була підібрана для неї. Також був побудований макетний стенд, задача якого була перевірка схеми електричної принципової, із усіма компонентами що вона керую, на працездатність та можливість реалізації даного проекту. Результатами даної роботи є конструкторська документація, за допомогою якої можна реалізувати даний проект. Дипломний проект включає у себе пояснювальну записку, яка складає обсяг у 73 сторінки, 56 рисунки, 4 таблиці, 34 посилання та 4 додатки.Документ Відкритий доступ Автоматизована система контролю температури, вологості та протікання води в приміщенні(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Юськов, Владислав Анатолійович; Перегудов, Сергій МиколайовичВ дипломному проєкті описано та спроектовано автоматизовану систему контролю температури, вологості та протікання води в приміщенні. Метою проєкту була реалізація системи, яка буде захищати від надзвичайних ситуацій, пов’язаних із протіканням води та в якій буде присутня функція керування температурою, вологістю у приміщенні і автоматизованими модулями, що працюють синхронізовано з головним пристроєм. Для цього було створено головний блок, датчики протікання, температури, вологості і розроблено схеми електричні принципові, друковані плати та корпуси, обґрунтовано вибір елементної бази. Всі пристрої функціонують на базі ESP8266 – це серія мікроконтролерів з вбудованим WiFi-модулем, які передають сигнали за допомогою бездротового зв'язку, можуть працювати як точка доступу (AP) чи в режимі точки доступу і клієнта одночасно (STA+AP). Головний блок відповідає за обробку сигналів від датчиків та за подання команд до модулів, а саме синхронізований з автоматичними кранами для перекриття водопостачання, терморегуляторами для контролю температури, реле до якого може бути підключена витяжка вентиляції, сигналізація, чи електроживлення приміщення тощо. Результатами роботи є конструкторська документація в якій описано всі етапи та процеси реалізації даної системи. Дипломний проєкт складається з пояснювальної записки обсягом 77 сторінок, включає 76 рисунків, 1 таблиця, 3 креслень, 48 посилань, 6 додатків.Документ Відкритий доступ Автоматизована система поливу рослин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Левицька, Марія Василівна; Мосійчук, Віталій СергійовичМагістерська дисертація складається з 108 сторінок, в якій міститься 39 рисунків, 27 таблиць, використано 29 джерел. Актуальність. Актуальність розробки автоматизованої системи поливу рослин на Arduino зумовлена потребою в автоматизації побутових процесів та оптимізації догляду за рослинами, особливо для зайнятих людей у містах. Система вирішує проблеми недостатнього чи надмірного поливу, сприяє збереженню та оптимізації ресурсів і забезпечує стабільний догляд за рослинами завдяки сенсорам вологості та програмованим налаштуванням. Її переваги – простота, доступність, енергоефективність і можливість інтеграції в «розумні» будинки чи агротехнічні системи. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційні дослідження проводилися відповідно до наукових напрямків діяльності кафедри прикладної радіоелектроніки, а саме таких стратегічних напрямків розвитку технічних наук України як дослідження в галузі автоматизації, розробки пристроїв IoT, мікропроцесорних систем та енергоефективних рішень. Метою роботи є розробка та дослідження систем поливу рослин, а також критеріїв та параметрів, на основі яких забезпечується проведення аналізу існуючих рішень та формулювання висновків для подальшої розробки системи. Для досягнення мети вирішувались наступні задачі: Аналіз існуючих методів збору й обробки даних для системи автоматизованого поливу рослин; Аналіз та порівняння існуючих методів побудови систем автоматизованого поливу; Рекомендації щодо розробки системи поливу кімнатних рослин; Розробка стартап – проєкту. Об’єктом дослідження є процеси збору та обробки даних системами автоматизованого поливу рослин. Предметом дослідження є методи та моделі керування системою поливу кімнатних рослин. Наукова новизна полягає в аналізі існуючих рішень, дослідженні проблематики автоматизації поливу та параметрів системи, а також розробці адаптивної автоматизованої системи на базі Arduino, яка забезпечує ефективний догляд за рослинами з оптимізацією використання ресурсів і можливістю інтеграції в розумні системи дому. Прикладне значення роботи полягає у створених технічних засобах реалізації мікросистеми автоматизованого поливу. Апробація роботи. Відсутня. Публікації. Відсутні.Документ Відкритий доступ Автоматизоване проектування повітряних дронів на основі графової граматики(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Струков, Демід Денісович; Мирончук, Олександр ЮрійовичДокумент Відкритий доступ Автоматична система для вирощування рослин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Редько, Андрій Олегович; Адаменко, Володимир ОлексійовичДипломний проєкт на тему «Автоматична система для вирощування рослин» складається з пояснювальної записки обсягом 48 сторінок, що включають 35 ілюстрацій, 1 таблицю, 4 додатки, 4 креслення та 15 посилань. Метою даного дипломного проєкту є створення універсальної, модульної та автоматичної системи для вирощування рослин з можливістю віддаленого моніторингу та керування. В дипломному проєкті проведено огляд та порівняння аналогічних рішень на ринку, визначено їх основні переваги та недоліки. Розроблено конструкцію пристрою, його структурну схему, а також схему електричну принципову головного електронного модуля і виконано проектування його друкованої плати, обрано сторонні електронні модулі для забезпечення необхідних функціональних особливостей та характеристик пристрою. Розроблено комплект конструкторської документації.Документ Відкритий доступ Автоматична система керування ділянкою неруйнуючого контролю труб(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Герцог, Євген Георгійович; Адаменко, Володимир ОлексійовичДокумент Відкритий доступ Автономна система відео спостереження та сигналізації на основі ШІ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Родько, Максим Андрійович; Мосійчук, Володимир СергійовичАктуальність даної статті обумовлена тим, що технологічний прогрес у сфері штучного інтелекту не стоїть на місці. Одним з яскравих прикладів і стали автономні системи відеоспостереження з штучним інтелектом. Ця технологія дозволяє контролювати різноманітні об’єкти, збирати дані та аналізувати їх, що у свою чергу дає можливість підвищити ефективність безпекових заходів. Метою даної роботи є дослідження ключових технологій, шо пов’язані з системами відеоспостереження і сигналізації з застосуванням технологій штучного інтелекту. У дипломній роботі виконано огляд аналогів для вивчення інтелектуальних систем відеоспостереження та сигналізації, їх зв’язку з технологіями Інтернету речей. Крім того, досліджуються сценарії практичного застосування цієї технології на прикладі різних середовищ та умов використання. Об’єктом дослідження є процеси оброблення та аналізу цифрових відеосигналів. Предметом дослідження є інтеграція готових рішень для реалізації автономних систем відеоспостереження та сповіщення. Практичне значення отриманих результатів. Створено експерементальний зразок системи відеоспостереження з використанням алгоритмів штучного інтелекту для покращення існуючих систем відеоспостереження та модифікації існуючих систем сигналізації з використанням з можливістю налаштування сповіщень до користувача. Апробація результатів дисертації Положення дисертації було оприлюдено на Всеукраїнській науково технічній конференції студентів та аспірантів «Радіоелектроніка в XXI столітті» в 2023-му році.Документ Відкритий доступ Автономний аварійний світильник-оповіщувач(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Машиністов, Сергій Олексійович; Єзерський, Нікіта ВалерійовичДипломний проєкт складається з 52 сторінок, 27 ілюстрацій та 13 посиланнь. Метою данного дипломного проєкту є розробка пристрою автономний аварійний світильник-повіщувач. Даний пристрій розроблений для створення комфортного та безпечного нічного середовища для користувача. Відрізняється від інших пристроїв своїм комплексним підходом до комфорту й безпеки під час нічного часу. Інтеграція функції сповіщення про повітряну тривогу та доступ до однієї з найпоширеніших радіочастотних хвиль у багатьох країнах забезпечує додатковий рівень захисту для користувача в умовах небезпек. У проекті був проведений огляд аналогів, розроблено структурну та електрично принципову схеми, розроблений корпус пристрою.Документ Відкритий доступ Автономний пристрій для фіксування, обробки та передачі фото та відео інформації у телекомунікаційній мережі Інтернет(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Родько, Максим Андрійович; Нікітчук, Артем ВалерійовичДокумент Відкритий доступ Адаптивне робоче місце монтажника РЕА з використанням системи 5S(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Свірський, Михайло Олександрович; Головня, Вікторія МілентіївнаДокумент Відкритий доступ Акустичне виявлення безпілотних літальних апаратів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Сокольський, Сергій Олегович; Мовчанюк, Андрій ВалерійовичСокольський С.О. Акустичне виявлення безпілотних літальних апаратів. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 172 «Телекомунікації та радіотехніка». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Київ, 2023. У дисертаційній роботі вирішено актуальне науково-технічне завдання — розроблення пристрою з одним вхідним сенсором-мікрофоном для виявлення малих безпілотних літальних апаратів на основі аналізу акустичних сигнатур. Розроблена модель системи дає змогу підвищити ефективність виявлення дронів за рахунок використання нейронної мережі для обробки акустичних сигналів. Основний зміст дисертаційної дослідницької роботи наведено в чотирьох розділах, де представлено та обґрунтовано основний результат. У вступній частині підтверджена актуальність роботи, сформульована мета, завдання та методи дослідження, надана інформація про наукову новизну, а також практичне значення отриманих результатів. У першому розділі був проведений порівняльний та критичний аналіз потенційних можливостей основних методів виявлення малих безпілотних летальних апаратів (МЛА): оптичного, радiолокацiйного та акустичного. Кожним із методів розраховано теоретичну максимальну дальність виявлення безпілотника моделі «DJI Mavic 3» який зараз активно використовується військовими для розвідки. Встановлено, що оптичний метод передбачає використання камер високої розділової здатності у світлу пору дня, але він занадто залежний від природних чинників навколишнього середовища, наприклад, дощу або туману. У темну пору доби зазвичай використовують інфрачервоні оптичні пристрої. Основними недоліками такого підходу є невисока максимальна дальність виявлення цілі та поглинання атмосферою IЧ випромінювання, крім «вікон» із межами довжин хвиль 3 – 4 та 8 – 12 мм. У результаті наведених розрахунків встановлено, що дальність визначення цілі оптичним методом складає біля 250 м, а з використанням ІЧ приймача — 79,5 м. Зазначено, що радіолокаційні методи поділяються на активні та пасивні. Радіолокаційні системи можуть працювати в будь-яку частину доби та дають змогу виявляти МЛА на відстанях до кількох кілометрів (9,8 км). У результаті аналізу спектру радіочастотного сигналу можна отримати найбільш детальну інформацію про ціль. Основним недоліком радіолокаційних методів є те, що всі РЛС не працюють у ближній зоні. Встановлено, що акустичні сенсори дають змогу ефективно виявляти безпілотні летальні апарати, незважаючи на рельєф оточуючого середовища, але результати залежать від наявних акустичних фонових шумів та завад. Ефективна дальність виявлення дрону склала біля 78 м. У висновках зазначено, що оскільки МЛА мають невисокий рівень ІЧ випромінювання та радіолокаційних сигнатур, то актуальним стає питання розроблення детектора із використанням акустичного методу виявлення дронів та великою максимальною відстанню до цілі. У другому розділі розглянуто реалізацію простого та дешевого для конструювання акустичного детектора з одним мікрофоном. Він дає змогу виявляти акустичні коливання, що видають двигуни та лопоті дрону, і який потім можна проаналізувати для визначення місцезнаходження та траєкторію руху МЛА. Для реєстрації детектором звукових хвиль було запропоновано використовувати електретний мікрофон CMA-4544PF-W із поролоновою вітрозахисною насадкою, а для забезпечення широкого динамічного діапазону та захисту детектора від перевантаження — підсилювач із системою автоматичного регулювання підсилення зі зворотним регулюванням на базі інтегральної мікросхеми МАХ9814. Для подальшої цифрової обробки сигналів на ПК, буде використовуватись аналого-цифровий перетворювач із частотою дискретизації 48 кГц і розрядністю 16 біт, та зовнішня звукова карта CM6206 із лінійним входом. За результатом тестових випробувань була створена база аудіофайлів шуму квадрокоптера «DJI Mavic 3». Спектри отриманих аудіозаписів випромінювання квадрокоптера надають змогу визначити основні частоти тонів, кількість яких збігається з кількістю електромоторів та є важливими ознаками під час розроблення алгоритму класифікації безпілотників. Третій розділ описує процес розроблення алгоритму для ефективного виявлення та класифікації аудіосигналів МЛА із використанням згорткової нейронної мережі глибокого навчання, побудови архітектури та теоретичного оцінювання ефективності її роботи. Перед подачею набору аудіозаписів дронів на вхід нейронної мережі, підвищили їхню якість, застосувавши нормалізацію, Вінеровську фільтрацію, сегментацію — поділили аудіо на кадри тривалістю 25 мс із перекриттям 50% та віконне керування за допомогою вікна Хеммінга, оскільки в завданні оброблення аудіосигналів важливіша точність у часовій області. Отримані дані розділили в співвідношенні 60/20/20 на три набори: для навчання, валідації та тестування. Далі представили дані спрощеним набором ознак, визначивши з кожного кадру оброблених аудіосигналів мелспектрограми, для фіксації часових та спектральних характеристик. Діапазон частот аналізу становить межі робочих частот моделі мікрофону (20 Гц — 20 кГц), частотна розділова здатність 50 Гц, а кількість робочих мел-смуг дорівнює 30. Використовуючи навчальні дані та витягнуті ознаки аудіосигналів, розробили архітектуру нейронної мережі для досліджень роботи алгоритму виявлення та класифікації дронів. Вона складається із 10 пар шарів згортки, ReLU, пакетної нормалізації та шарів максимального пулингу. Їхня кількість визначається розміром вікна об'єднання вздовж часового виміру. Далі ідуть шари згладжування, відсікання, повнозв'язний та Softmax. Для нормалізації вихідних даних і отримання фінальних ймовірностей застосовується шар класифікації. У якості оптимізатора для навчання моделі обрано Adam. Відповідно до характеристик набору даних, початкова швидкість навчання дорівнює 0.001, а після проходження 75% епох поступово зменшується в 10 разів, для покращення збіжності. Точність розпізнавання вхідних даних складає 99 %, оцінка F1 — 0.93, що вказує на високий рівень загальної продуктивності архітектури. У четвертому розділі проведено практичне тестування роботи готової моделі згорткової нейронної мережі. Ефективна дистанція виявлення МЛА алгоритмом дорівнює 200 м, що за методом експертних оцінок, значно перевершує можливості людського слуху з максимальною відстанню до 120 м. Підтверджено, що розроблений алгоритм може замінити людський персонал в операціях спостереження за дронами, пропонуючи підвищену ефективність і надійність під час захисту громадян, об’єктів критичної інфраструктури та національної оборони. Також надані рекомендації для подальшого покращення продуктивності та адаптивності алгоритму: використання різноманітних наборів даних, мультимодальне зондування, постійне вдосконалення, співпраця та використання передових методів машинного навчання. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що: 1) Вперше запропоновано математичну модель ідентифікатора МЛА, наукова новизна якої полягає в тому, що вона ґрунтується на використанні бази аудіозаписів акустичних сигнатур дронів та надає можливість зменшити похибку під час класифікації їхньої моделі. 2) Вперше розроблено метод цифрової обробки акустичних сигналів дронів, наукова новизна якого полягає в тому, що він ґрунтується на теорії штучного інтелекту та використовує згорткову нейронну мережу глибокого навчання з оптимізатором Adam для підвищення швидкості та ефективності ідентифікації типу малих безпілотних літальних апаратів. 3) Удосконалено методику розрахунку кількості мел-фільтрів та їхнього частотного діапазону, що, на відміну від існуючих, враховує бажану частотну розділову здатність та дає змогу підвищити швидкість та точність отримання основних представлень аудіосигналу МЛА під час використання техніки зважування коефіцієнтів ШПФ за допомогою банків мел-фільтрів. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що: 1) На основі розробленої математичної моделі, створено базу аудіосигналів малих безпілотних літальних апаратів моделей «Mavic 2 Pro», «Mavic 3» та «FPV», що використовуються військовими в розвідувальних операціях, а також цивільного квадрокоптера «Feilun Fx137». 2) На основі розробленого методу та методики, написано програмне забезпечення для швидкого та ефективного оброблення аудіосигналів малих безпілотних літальних апаратів із використанням згорткової нейронної мережі глибокого навчання з оптимізатором Adam. 3) Створено акустичний детектор малих безпілотних летальних апаратів з ефективною відстанню виявлення об’єктів до 200 метрів. 4) Надано відповідні універсальні рекомендації для подальшого вдосконалення системи детекції малих безпілотних літальних апаратів. Практичний результат дисертаційного дослідження може бути використаний під час побудови ефективних антидронних систем для оборони громадян та об’єктів критичної інфраструктури. Частину результатів дисертаційної роботи отримано та впроваджено на підприємстві ТОВ «ТІНСТРУМ» за договором № Дндч/0201.01/2100.02/47/2023.Документ Відкритий доступ Аналiз об’єктивної мовної та звукової метрики на основi ViSQOL(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Лiпський, Олег Геннадiйович; Головня, Вiкторiя МiлентiївнаДокумент Відкритий доступ Апаратне забезпечення ультразвукових кавітаційних технологій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Луговський, Олександр Федорович; Мовчанюк, Андрій Валерійович; Берник, Ірина Миколаївна; Шульга, Аліна Вікторівна; Гришко, Ігор АнатолійовичМонографія присвячена вирішенню актуальної науково-технічної проблеми підвищення ефективності ультразвукового кавітаційного обладнання для технологічних процесів в машинобудування, хімічній та харчовій промисловості, сільському господарстві, медицині та у виробництві електронної апаратури. Рекомендується для науковців, фахівців, аспірантів та студентів вищих навчальних закладів.