Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 95
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Енергетична модель оптичної системи поляриметричного тепловiзора(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Колобродов, В. Г.Поляриметричне дистанцiйне зондування є вiдносно новим напрямком теплобачення та має рiзноманiтнi сфери застосування. Останнiм часом тепловiзори широко використовуються у вiйськовiй справi в якостi систем спостереження, якi дозволяють виявити i розпiзнати цiлi на граничнiй дальностi цiлодобово в складних метеоумовах за умови наявностi теплового радiацiйного контрасту мiж цiллю i фоном. При вiдсутностi такого контрасту цiль можна виявити за допомогою новiтнiх тепловiзорiв, в яких джерелом iнформацiї є вiдмiннiсть поляризацiйних характеристик випромiнювання цiлi вiд фону (завади). Оптична система i матричний приймач випромiнювання (МПВ) поляриметричного тепловiзора (ПТ) дозволяють вимiрювати параметри вектору Стокса, на основi яких формується поляриметричне зображення. Метою статi є дослiдження процесу перетворення зовнiшнього та внутрiшнього IЧ випромiнювання в оптичнiй системi ПТ для покращення якостi зображення. Розглянуто два потенцiйних джерела поляризованого випромiнювання: вiдбита енергiя, яка розраховується за формулами Френеля, i стан поляризацiї власного випромiнювання. Кiнцевий стан поляризацiї буде залежати вiд ступеня поляризацiї, обумовленої кожним iз цих компонентiв i їх вiдносної величини. Враховано зовнiшнє i внутрiшнє випромiнювання, що надходять до вхiдної зiницi IЧ об’єктива, а саме потiк, вiдбитий вiд поверхнi дрона; власне (емiсiйне) теплове випромiнювання дрона; випромiнювання атмосфери мiж цiллю i ПТ; вiдбите i власне випромiнення поверхнi фазової пластинки i поляризатора. Отримано формули для розрахунку параметрiв вектора Стокса, а також ступеня поляризацiї випромiнювання, що надходить на пiксель МПВ, якi враховують орiєнтацiю поляризатора, ступiнь поляризацiї випромiнювання цiлi i атмосфери, коефiцiєнти випромiнювання i вiдбивання цiлi, яскравiсть атмосфери. Практичне застосування цих формул свiдчить про те, що вiдношення сигнал/шум в ПТ, а отже i якiсть зображення, i максимальну дальнiсть розрiзнення цiлей, можливо значно покращити порiвняно з класичними тепловiзорами.Документ Відкритий доступ Алгоритм пiдвищення точностi прогнозування вихiдної потужностi сонячної електростанцiї при застосуваннi методу найближчих сусiдiв(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Седляров, Є. В.; Клен, К. С.У статтi наведено метод прогнозування вихiдної потужностi сонячної електростанцiї на основi методу регресiї найближчих сусiдiв. Для створення прогнозу вихiдної потужностi використано данi з сонячної електростанцiї в Китаї потужнiстю 50 МВт, що має данi значень сонячної радiацiї, навколишньої температури, тиску та вологостi i вiдповiднi їм значення вихiдної потужностi в перiод з 01.01.2019 до 31.12.2020 з дискретнiстю 15 хвилин. Перед використанням даних проведено їх очищення вiд викидiв методом стандартного мiжквартильного розмаху, роздiлення точок даних на тестову та тренувальну групи i застосовано масштабування ознак методом стандартизацiї для коректного обчислення Евклiдової дистанцiї мiж точками даних. Запропоновано застосування кластеризацiї погодних параметрiв методом k-середнiх, що дозволяє провести iндивiдуальний вибiр кiлькостi сусiдiв для кожного кластеру i виключити вплив точок одного кластеру на кiлькiсть сусiдiв iншого кластеру. Кiлькiсть кластерiв обирається за допомогою визначення коефiцiєнта силуету, тренувальна група погодних параметрiв з вiдповiдними їм значеннями вихiдної потужностi розподiляється по кластерам на основi Евклiдової вiдстанi до центроїд кластерiв. Тестова група погодних параметрiв розподiляється по кластерам, пiсля чого прогнозування методом найближчих сусiдiв вiдбувається в межах кожного кластеру окремо. Вихiдна потужнiсть сонячної електростанцiї розраховується як середня арифметична зважена потужностей сусiдiв кожної точки тестової групи. В кiнцi алгоритму послiдовнiсть точок погодних параметрiв тестової групи вiдновлюється i створюється часовий ряд прогнозу вихiдної потужностi. Запропонований алгоритм дозволив зменшити похибки прогнозу MSE, RMSE, MAPE, MAE на 1 день на 0,5348, 0,2265, 0,38%, 0,1448 вiдповiдно, на 7 днiв похибки стали меншими на 0,1992, 0,0384, 0,1%, 0,0193 вiдповiдно. В результатi вiдносна похибка при прогнозуваннi на 24 години складає 4,22%.Документ Відкритий доступ Гiпервипадковi властивостi функцiональних характеристик радiоелектронної технiки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Зiньковський, Ю. Ф.; Уривський, Л. О.Розглянуто проблеми та запропоновано методи визначення показникiв функцiонального призначення радiоелектронних пристроїв при проєктуваннi на основi теорiї гiпервипадкових явищ. Гiпервипадковий характер фiзичної величини або процесу проявляється у порушеннi ними умов статистичної стiйкостi, що доцiльно характеризувати через коефiцiєнти статистичної нестабiльностi – флуктуацiї математичного сподiвання та iн. Завданням представленої роботи є виклад методiв проєктування, що враховують гiпервипадковий характер процесiв, якi протiкають в радiоелектронних засобах (РЕЗ), та визначення характеристик функцiонування РЕЗ методами розрахунку гiпервипадкових показникiв. Для опису гiпервипадкових величин використано ймовiрнiснi характеристики випадкових процесiв: функцiї розподiлу та щiльностi ймовiрностi. Наявнi методи проєктування РЕЗ не враховують гiпервипадкову природу фiзичних процесiв, що вiдбуваються в радiоелектроннiй апаратурi (РЕА). При функцiонуваннi РЕА характеристики та параметри вiдображуються у виглядi операторiв, кожен з яких формується як результат множини вхiдних впливiв, внутрiшнiх процесiв i зовнiшнiх факторiв. Системний аналiз структури РЕА показує, що основнi складовi її конструктивної складностi – це комiрки та мiкрозбiрки, якi у загальному обсязi всiєї РЕА складають не менш 75-80%. Для них головними дестабiлiзуючими факторами є механiчнi та тепловi (зовнiшнi та внутрiшнi). Запропоновано рiвняння механiчних коливань друкованої плати iз урахуванням гiпервипадкового характеру фiзичних величин, що визначають ймовiрнiснi значення динамiчного прогину плати, власну частоту коливань, частоту зовнiшнього збудження та iн. Розглянута гiпервипадкова модель нестацiонарного теплового поля в платi, що враховує поширення теплової енергiї в платi кондукцiєю та охолодження її конвекцiєю через диференцiальне рiвняння параболiчного типу. Отримане рiшення в межах математичної моделi здiйснено методом кiнцевих iнтегральних перетворень та має вигляд гiпервипадкової функцiї. Для розрахункiв функцiональних показникiв РЕА з урахуванням гiпервипадковостi може бути затребуваний спецiалiзований математичний апарат для знаходження щiльностi розподiлу, математичного сподiвання та дисперсiї їх випадкових значень. Подальшими доцiльним дослiдженнями слiд вважати проблеми обчислюваного характеру, оскiльки, на вiдмiну вiд стандартних математичних пакетiв (наприклад, MathCad), для розрахункiв вихiдних параметрiв апаратури iз ознаками гiпервипадковостi необхiдна спецiалiзована математична пiдтримка.Документ Відкритий доступ Метод автоматичного визначення параметрiв радiосигналiв сформованих за стандартом LoRa(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Нагорнюк, О. А.Радiосигнали сформованi за стандартом LoRa (далi – радiосигнали LoRa) широко використовуються в телекомунiкацiйних системах як цивiльного, так i вiйськового призначення, що обумовлено насамперед їх високою перешкодостiйкiстю. В статтi удосконалено математичну модель радiосигналу LoRa, показано взаємозв’язок мiж модуляцiйними параметрами радiосигналу, параметрами кодування та швидкiстю передачi даних i перешкодостiйкiстю. Проаналiзовано характеристики сучасних радiоелектронних компонентiв, якi пiдтримують технологiю LoRa, та встановлено межi дiапазонiв змiни модуляцiйних параметрiв, що можуть бути застосованi в радiосигналi. Запропоновано метод автоматичного визначення параметрiв радiосигналiв LoRa, який складається iз 4-х етапiв. На першому етапi розраховуються несуча частота та ширина спектра за характеристиками амплiтудно-частотного спектра сигналу. На другому етапi обчислюється тривалiсть iнформацiйного символу шляхом аналiзу особливостей автокореляцiйної функцiї. Отриманi модуляцiйнi параметри округлюються до найближчих сталих значень вiдповiдно до методу мiнiмальної метрики. На третьому етапi обчислюється фактор розширення, який аналiтично пов’язаний iз шириною спектра та тривалiстю iнформацiйного символу. На четвертому етапi визначається напрямок змiни частоти радiосигналу LoRa. Для цього синтезуються два узгодженнi фiльтри (для up-chirp та down-chirp символiв), налаштування яких вiдповiдають обчисленим на попереднiх трьох етапах параметрам радiосигналу LoRa. Рiшення про напрямок змiни частоти приймається за максимальною амплiтудою сигналiв на виходi узгоджених фiльтрiв. Ефективнiсть запропонованого методу перевiрено шляхом моделювання в програмному середовищi MATLAB та технiчного аналiзу радiосигналiв вiдомих протоколiв передачi даних стандарту LoRa. Показано, що метод дозволяє правильно визначити параметри радiосигналiв LoRa iз ймовiрнiстю близькою до 1 при вiдношеннi сигнал/шум вiд -5 дБ.Документ Відкритий доступ Implementation of Method of Minimizing the Side Lobe Level of Autocorrelation Functions of Signals With Nonlinear Frequency Modulation(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Kostyria, O. O.; Hryzo, A. A.; Khizhnyak, I. A.; Fedorov, A. V.; Lukianchykov, A. A.An important problem that is solved during the creation of new and modernization of existing radar equipment is to ensure the maximum range of detection of air targets, which requires increasing the radiated power while maintaining the required range resolution. Since the generating devices, which are now widely used as semiconductor elements, have limited peak power, the required energy is emitted by increasing the duration of the sensing radio pulse, and the requirements for resolution are met by using so-called complex signals, the product of the spectrum width of which and their duration (signal base) is greater than one. One of the types of complex signals is multifragment signals with nonlinear frequency modulation, which, unlike the well-known linear frequency modulated signals, have a significantly lower peak side lobes level of autocorrelation functions, but the value of this level depends significantly on the frequency and time parameters of the signal. Finding parameters that minimize the side lobes level of the autocorrelation function of nonlinear frequency modulated signals, which include fragments with linear frequency modulation, is an important scientific and technical problem, the solution of which is the subject of this article. The peculiarity of considering this issue is that, in contrast to the previously proposed implementation of the method of minimizing the side lobes level for mathematical models with a current time change, the paper develops models of shifted time, that is, when the time count of each subsequent signal fragment is shifted to zero. The first section of the paper analyzes the known publications, which shows that the method of minimizing the side lobes level of correlation functions has not been considered before for mathematical models of the shifted. Given this circumstance, the second section of the paper formulates the research objectives. The theoretical justification of a new variant of the proposed method by developing mathematical time-shifted models for two- and three-fragment nonlinear frequency-modulated signals, as well as the modeling results, are presented in Section 3. In further research, it is planned to develop an algorithm for optimizing the time-frequency parameters of signals with nonlinear frequency modulation based on mathematical models of current and shifted time.Документ Відкритий доступ Аlgorithm for Spectrum Sensing and Signal Selection by External Parameters(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Buhaiov, M. V.For modern radio monitoring, a panoramic view of a wide frequency band and signal selection is its most important part. The constant growth of the number of radio electronic devices and the expansion of the instantaneous bandwidth of analysis in modern radio receiving devices leads to the fact that a significant number of analog and digital signals can be observed at the same time. Automatic adaptation of radio monitoring system to further signal processing is possible due to preliminary signal selection. The goal of this research is to develop an algorithm for signals selection in panoramic radio monitoring systems by their external parameters. The essence of proposed algorithm is to detect occupied bands of radio frequency spectrum, estimate center frequency and bandwidth of each channel, noise level and signal-tonoise ratio. Creation of frequency channels allows for signal filtering and estimation of pulse durations, as well as occupancy of each channel. Estimates of parameter for each signal fragment and frequency channel are recorded in associative arrays, which simplifies further signal selection. Due to variability of noise and propagation channel, estimates of signal parameters for each signal fragment are random variables. To obtain reliable estimates of signal center frequency and bandwidth, they are further grouping. Array of data can be accessed both by frequency channel number (table rows) and by signal parameters (keys), which are table column headers. Associative relationships between data provide flexible signals filtering by any combination of parameters. To test developed algorithm, we analyzed frequency band of 933-953 MHz and used the DataFrame Multi Index data container of Pandas package of Python programming language. This structure provides multi-level indexing, flexible access to data, and a wide range of tools for their processing and modifying. Developed algorithm can be used in existing and future radio monitoring systems for radio electronic devices identification and databases creation.