Материал: Математические методы системного анализа и управления. Проблемно-ориентированные информационные технологии. Проскурин Д.К., Сысоев Д.В

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 621.396.2.019.4

Воронежский государственный технический университет

Voronezh State Technical University

Канд. физ.-мат. наук, профессор А.Д. Кононов

Ph. Phy.-Mat. in Engineering, Prof. A.D. Kononov

Д-р техн. наук, профессор А.А. Кононов

D. Sc. in Engineering, Prof. A.A. Kononov

Студент А.Е. Готовцева

Student A.E. Gotovtseva

Россия, г. Воронеж, E-mail: kniga126@mail.ru

Russia, Voronezh, E-mail: kniga126@mail.ru

А.Д. Кононов,

А.А. Кононов, А.Е. Готовцева

К ВОПРОСУ О ВЛИЯНИИ РАССОГЛАСОВАНИЯ ПО ПОЛЯРИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО СИГНАЛА И ХАРАКТЕРИСТИК АНТЕНН

В МАГНИТОАКТИВНОМ КАНАЛЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ СИСТЕМ СВЯЗИ И УПРАВЛЕНИЯ

Аннотация: С целью повышения эффективности дистанционного управления движением мобильных объектов проведены исследования пространственно-временных характеристик сигнала, распространяющегося в канале со случайными неоднородностями

Ключевые слова: информационный сигнал, магнитоактивная среда, случайные процессы, дистанционное управление, мобильные объекты

A.D. Kononov, A.A. Kononov, A.E. Gotovtseva

TO THE QUESTION OF INFLUENCE OF THE MISMATCH ON POLARIZATION OF INFORMATION SIGNAL AND CHARACTERISTICS OF ANTENNAS

IN THE MAGNETOACTIVE DISTRIBUTION CHANNEL

ON EFFICIENCY OF SYSTEMS OF COMMUNIATION AND CONTROL

Abstract: To increase the efficiency of remote control of the movement of mobile objects researches of time and space characteristics of the signal distributing in the channel with random heterogeneity

Keywords: information signal, magnetoactive environment, random processes, remote control, mobile objects

При решении 10 многих задач строительства аэродромов, дорог [1,2], прокладки трубопроводов [3-5], сельскохозяйственных [6-8], мелиоративных и лесоустроительных мероприятий возникает немало проблем, связанных с необходимостью использования информационных технологий для дистанционного управления группой технологических машин различного назначения [9,10] при распространении информационного сигнала через магнитоактивные среды, которое сопровождается трансформацией поляризационной структуры колебания, что приводит к рассогласованию по поляризации поля приемной антенны и падающего поля.

Для оценки достоинств различных способов передачи сообщений обычно используется коэффициент В – так называемый выигрыш системы

ВQНЧ ,

QВЧ

©Кононов А.Д., Кононов А.А., Готовцева А.Е., 2018

где QВЧ – отношение средних мощностей сигнала и помехи на входе приемника; QНЧ – отношение средних мощностей сигнала и помехи на выходе приемника.

Излучаемая волна вертикальной поляризации в линейно поляризованном базисе может быть представлена матрицей - столбцом

 

(1)

где

– соответственно

амплитуда и частота колебания.

Рассмотрим

распространение волны

через магнитоактивную среду, характеризующуюся комплексной поляризационной матрицей пропускания

(2)

а прием осуществляется антенной системой с линейной поляризацией. Сигнал на выходе

66

ВЫПУСК № 1-2 (11-12), 2018

ISSN 2618-7167

ионосферного канала имеет вид

 

 

(3)

где

М – индекс

модуляции, U0 – передаваемое сообщение, ω0 – несущая частота.

В условиях квазипродольного распространения применительно к ортогональнолинейному базису представления двумерно-

го сигнала элементы оператора

могут быть записаны

(4)

где φ1 , φ2 – фазовые набеги необыкновенной и обыкновенной волн соответственно.

Выбрав для определенности вертикальную поляризацию поля приемной антенны [11,12], запишем интересующий нас сигнал на входе приемного устройства

(5)

 

В

 

этом

выражении

 

( 2 1)

,

 

и

частота и фаза, –

 

2

 

0

 

 

 

 

 

 

угол ориентации эллипса поляризации, характеризующий поворот плоскости поляризации волны при распространении

вгиротропной среде (эффект Фарадея).

Сучетом аддитивной шумовой добавки к передаваемому сообщению ∆U сигнал на входе системы обработки информации примет вид

ey0 A0[1 M U0

ΔU ]cosθ cos(ω0t ψ).

 

 

 

 

 

 

 

(6)

Для вычисления предельной помехо-

N t A cosω0t В sinω0t ,

(10)

устойчивости рассматриваемого способа мо-

где с учетом (9)

 

 

 

 

 

 

 

 

дуляции воспользуемся методом

нулевого

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

отклонения. Обозначив через N(t)

флуктуа-

A A0M Ucosθ cosψ ,

 

ционный шум на входе приемника, потребу-

(11)

B A0M Ucosθ sinψ

ем обеспечения минимума среднеквадратич-

 

ного отклонения

 

 

Огибающая шумов в полосе приемника

 

 

 

[e y0 N(t) ey ] .

 

(7)

принимает вид

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Минимизация выражения (7) достига-

Uш

 

А2 В2 A0M Ucos

(12)

ется условием

 

 

а результат искажений сигнала представится

ey0 N(t) ey 0.

 

 

 

(8)

в форме

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отсюда

 

 

 

ΔU

 

 

 

Uш

 

.

(13)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

N(t) ey ey0

 

 

 

 

 

A0M cosθ

 

 

 

Определив выигрыш при использова-

A0[1 M U0 ΔU ]cosθ cos(ω0t ψ)

(9)

нии рассматриваемого метода модуляции как

A0[1 MU0 ]cosθ cos(ω0t ψ).

 

 

 

 

 

 

РСВ

 

 

 

 

На частоте принимаемого сигнала шум

 

 

В

Ршв

,

 

 

может быть представлен как

 

 

 

 

 

 

 

 

Рс

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рш

67

перекрестной компоненты отсутствует, то есть имеет место полная отстройка от деполяризующей компоненты.
При распространении электромагнитной волны в реальных магнитоактивных средах угол поворота плоскости поляризации является случайной величиной, обусловленной наличием неоднородностей и флуктуаций в ионосфере электронной концентрации, магнитного поля Земли, геометрии слоев и траектории распространения сигнала. Если этот угол можно считать равномерно распределенным в интервале (0, π ), то есть
где РСВ, РШВ, РС, РШ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

– мощности сигнала и шума на выходе и входе приемника соответственно, получаем

то плотность вероятности квадратурных компонент нормированного выигрыша представляется в виде

By

64(4 π)M

2

PCB

cos2θ.

 

 

 

 

 

 

W(z)

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(14)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

π

 

z

 

 

 

 

 

 

(17)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 1 0.5M 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 z

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Множитель перед cos 2 в выражении

 

 

 

Bx, y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(14) является предельным выигрышем в слу-

где

z

 

 

, а дисперсия

 

 

 

 

 

 

чае амплитудной модуляции без учета эф-

 

 

 

Bпред

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

фекта вращения плоскости поляризации ис-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bпред

 

 

 

 

 

 

 

 

ходной волны

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

D(z)

 

.

 

 

 

(18)

 

 

 

 

 

 

64(4 π)M 2P

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bпред

 

 

 

 

 

 

 

CB

,

(15)

 

График плотности вероятности квадра-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 1 0.5M 2

 

 

 

турных компонент выигрыша изображен на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

то есть при

 

0 ,

By Впред.

 

 

 

рисунке

 

и

представляет

собой кривую,

 

 

 

 

близкую

к распределению

Накагами (m-

С

учетом

фарадеевского

вращения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

1

 

 

 

плоскости поляризации в гиротропной среде

распределение) при

, распределению,

2

 

π

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

при θ

 

выполняется условие отсутствия

характерному

для распространения

радио-

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

волн через среду со случайными неоднород-

 

 

By 0.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

приема и

Аналогично, при приеме

ностями (ионосферу, тропосферу), когда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

принимаемый

 

сигнал представляет

собой

кроссовой компоненты

 

на

горизон-

сумму нескольких составляющих (многолу-

тально поляризованную линейную антенну

чевость), причем амплитуды и фазы отдель-

получим

В

 

В

 

 

sin2θ , при

θ

π

со-

ных составляющих изменяются во времени

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

пред

 

случайным образом.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ответственно Вх Впред ,

а при 0 прием

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. График плотности вероятности квадратурных компонент выигрыша

1

0 θ π,

 

 

 

 

 

 

W(θ( π

 

 

,

0

θ 0,

θ π

 

 

 

 

 

Результаты могут найти применение в информационных системах связи и управления мобильными объектами, ставящих це-

(16)лью повышение помехоустойчивости и минимизации потерь выигрыша на основе

68

ВЫПУСК № 1-2 (11-12), 2018

 

 

 

 

 

 

 

ISSN 2618-7167

адаптивной компьютерной обработки ко-

ского устройства для выделения траекторий

манд в радиоканалах со случайно изменяю-

движения в системах дистанционного управ-

щимися параметрами.

 

 

 

ления рабочими агрегатами / А.Д. Кононов //

Библиографический список

В сборнике: Научно - технический прогресс

в сельскохозяйственном производстве. Ма-

 

 

 

 

 

 

1. Кононов А.А. Разработка системы

териалы Международной научно - практиче-

автоматического управления рабочим орга-

ской конференции. – Минск. – 2011. – С.

ном землеройно - транспортной машины //

118–123.

 

 

 

 

 

Автореферат диссертации на соискание уче-

8. Авдеев Ю.В. Разработка алгоритма

ной степени кандидата технических наук /

определения координат в задаче дистанци-

Воронеж, 1998.

 

 

 

 

 

онного управления движением машинно-

2. Кононов А.А. Развитие научных ос-

тракторных агрегатов / Ю.В. Авдеев, А.Д.

нов повышения эффективности управления

Кононов, А.А. Кононов // В сборнике: Меха-

рабочими процессами землеройно - транс-

низация и электрификация сельского хозяй-

портных машин // Автореферат диссертации

ства. – Минск. – 2012. – № 46. – С. 24–31.

на соискание ученой степени доктора техни-

9. Кононов А.Д. Обработка информа-

ческих наук / Воронежский государственный

ции радионавигационной системы для согла-

архитектурно - строительный университет.

сования

с исполнительными

механизмами

Воронеж, 2007.

 

 

 

 

 

мобильного объекта / А.Д. Кононов, А.А.

3. Кононова, М.С. Алгоритм выбора

Кононов,

А.Ю. Изотов //

В сборнике:

Ин-

оптимальной схемы централизованного теп-

форматика: проблемы, методология, техно-

лоснабжения жилой застройки

/ М.С. Коно-

логии. Материалы ХV международной науч-

нова // Научный вестник ВГАСУ. Серия:

но-методической конференции. – Воронеж. –

Информационные технологии в строитель-

2015. – С. 99–102.

 

 

 

ных, социальных и экономических системах.

10.

Маршаков В.К. Анализ систем тра-

– 2016. – № 1(7). – С. 125–129.

 

 

екторного сопровождения мобильных объек-

4. Сазонов Э.В. Оценка эффективности

тов с автоматическим управлением / В.К.

прогнозирования

состояния трубопроводов

Маршаков, А.Д. Кононов, А.А. Кононов // В

тепловых сетей

/

Э.В. Сазонов, М.С. Коно-

сборнике: Радиолокация, навигация, связь.

нова // Известия высших учебных заведений.

XXI Международная научно-техническая

Строительство. – 1999. – № 12. – С. 64.

конференция. – Воронеж. – 2015. – С. 1296–

5. Кононова, М.С. Алгоритм определе-

1304.

 

 

 

 

 

ния оптимальных параметров транспорти-

11.

Устинов Ю.Ф. Методологические

ровки теплоносителя в тепловой сети / М.С.

основы

экспериментального

определения

Кононова, Т.С.

Дунаева

//

Информатика:

некоторых физико - механических свойств

проблемы, методология,

технологии: сбор-

разрабатываемого грунта /

Ю.Ф. Устинов,

ник материалов XVI международной научно-

А.Д. Кононов,

А.А. Кононов

// Известия

методической

конференции.

Воронеж,

высших учебных заведений. Строительство.

2016. – С. 267–271.

 

 

 

 

 

 

– 2005. – № 11–12. – С. 109–113.

 

6. Авдеев

Ю.В. Анализ

и

разработка

 

12.

Маршаков В.К. Определение

ди-

системы определения координат в задаче ди-

электрических

параметров

объектов

СВЧ

станционного

управления движением ма-

измерителем с антеннами ортогональной по-

шинно-тракторных агрегатов / Ю.В. Авдеев,

ляризации / В.К. Маршаков, А.Д. Кононов,

А.Д. Кононов, А.А. Кононов, Н.А. Варданян

А.А. Кононов

// Вестник Воронежского гос-

// В сборнике: Научно-технический прогресс

 

 

 

 

 

 

в сельскохозяйственном производстве. Ма-

ударственного университета. Серия: Физика.

териалы Международной научно - практиче-

Математика. – Воронеж. – 2006. – № 2.– С.

ской конференции. – Минск. –2010.–С.90–95.

91–93.

 

 

 

 

 

7. Кононов

А.Д. Построение оптиче-

 

 

 

 

 

 

69

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 004.896

Воронежский государственный промышленно – гуманитарный колледж Канд. техн. наук, доцент Н.А. Епрынцева

Россия, г. Воронеж, E-mail: eprnat@mail.ru

Voronezh state industrial – humanitarian college Cand. tech. Sciences, associate Professor N.А. Eprintseva Russia, Voronezh, E-mail: eprnat@mail.ru

Н.А. Епрынцева

ВЛИЯНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА НАШУ ЖИЗНЬ

Аннотация: Статья посвящена технологии нейронных сетей, которые называют искусственными нейронными сетями (ИНС) или нейронными сетями. Основная идея ИНС заключается в том, что человеческий мозг является самым сложным и интеллектуальным «компьютером», который существует

Ключевые слова: Искусственные нейронные сети, информационные, моделирование, искусственный интеллект.

N.A. Eprintseva

THE IMPACT OF NEURAL NETWORKS ON OUR LIVES

Abstract: the article deals with the technology of neural networks, which are called artificial neural networks (ins) or neural networks. The basic idea of ins is that the human brain is the most complex and intelligent "computer" that exists

Keywords: Artificial neural networks, information, modeling, artificial intelligence

Нейронные11 сети представляют собой

ботки информации, используемой человече-

компьютерные модели подключенных еди-

ским мозгом, ученые и исследователи со-

ниц или узлов, предназначенных для переда-

здают компьютеры, которые приближаются

чи, обработки и изучения информации (дан-

или превосходят человеческий интеллект.

ных) аналогично тому, как нейроны (нерв-

Нейронные сети являются ключевым компо-

ные клетки) работают на людях. В совре-

нентом текущих достижений в области ис-

менных информационных технологиях

кусственного интеллекта (ИИ), машинного

нейронные сети часто называют искусствен-

обучения и глубокого обучения.

ными нейронными сетями (ИНС) или

Чтобы понять, как работают нейронные

нейронными сетями, чтобы отличать от био-

сети, и различаются между двумя типами

логических нейронных сетей, которые они

сетей (биологическими и искусственными),

моделируют после. Главная цель ИНС со-

рассмотрим пример 15-этажного офисного

стоит в том, что человеческий мозг является

здания и телефонных линий и коммутаторов,

самым сложным и интеллектуальным «ком-

которые направляют вызовы по всему зда-

пьютером», который существует в мире [1].

нию, отдельным этажам и отдельным офи-

С помощью моделирования ИНС как

сам. Каждый отдельный офис в нашем 15-

можно ближе к структуре и системе обра-

этажном офисном здании представляет со-

 

 

бой нейрон (узел в компьютерной сети или

 

 

нервную клетку в биологии). Само здание -

© Епрынцева Н.А., 2018

 

70

Источник: https://studfile.net/preview/16566181/