Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика

Принять

Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

Интеграция RAG-системы для автоматизации поиска связей показателей и мероприятий национальных проектов

2025. T.13. № 3. id 2001

Каширина И.Л. Кириллов В.В. Албычев А.С. Старичкова Ю.В. Магомедов Ш.Г. Червяков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.027

В условиях возрастающей сложности управления Национальными проектами, направленными на достижение Национальных целей развития РФ, актуальной задачей становится автоматизация анализа взаимосвязей между запланированными в рамках этих проектов мероприятиями и показателями, которые отражают степень достижения поставленных в проекте задач. Традиционные методы ручной обработки документов характеризуются высокой трудоемкостью, субъективностью и значительными временными затратами, что обусловливает необходимость разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. В данной статье представлен подход к автоматизации анализа связей и показателей национальных проектов, который позволяет автоматически выявлять и верифицировать семантические связи «мероприятие-показатель» в документах национальных проектов, значительно повышая эффективность аналитической работы. Данный подход основан на использовании Retrieval-Augmented Generation (RAG) системы, сочетающей локально адаптированную языковую модель с технологиями векторного поиска. Работа демонстрирует, что интеграция RAG-подхода с векторным поиском и учетом онтологии проектов позволяет достичь необходимой точности и релевантности анализа. Особую ценность системе придает не только способность генерировать интерпретируемые обоснования выявленных связей, но и возможность определять ключевые мероприятия, влияющие на достижение показателей сразу нескольких национальных проектов, включая те из них, чье воздействие на реализацию данных показателей неочевидно. Предложенное решение открывает новые возможности для цифровизации государственного управления и может быть адаптировано для других задач, например, определения рисков реализации мероприятий и генерации новых мероприятий.

Ключевые слова: RAG-системы, большие языковые модели, национальные проекты, семантический поиск, автоматизация, национальные цели, искусственный интеллект в государственном управлении

Процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования индивидов в генетическом алгоритме

2025. T.13. № 3. id 2000

Малашин И.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.040

В статье представлена процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования в генетическом алгоритме (ГА), обеспечивающая адаптивную коррекцию области поиска в процессе работы алгоритма. В предложенной процедуре шаг дискретизации каждой координаты изменяется от поколения к поколению в зависимости от текущих границ областей с качественными решениями и плотности распределения индивидов в них. Для каждого такого диапазона рассчитывается число бит бинарной строки, представляющей решения в алгоритме, на основе количества кодируемых точек, после чего пересчитывается шаг дискретизации области поиска. При этом схема кодирования перестраивается таким образом, чтобы обеспечить корректность выполнения генетических операторов при наличии разрывов в области поиска, сохранить постоянную мощность множества перебираемых решений на каждом поколении, а также повысить точность найденных решений за счет динамически изменяющегося шага дискретизации. Экспериментальные результаты на многомодальных тестовых функциях, таких как Растригина и Стыблински-Танга, показали, что предложенная модификация ГА последовательно корректирует область поиска в ходе эволюции, концентрируя найденные решения вокруг глобальных экстремумов. В случае функции Растригина изначально разрозненные диапазоны постепенно фокусируются на области с максимальными значениями. Для функции Стыблински-Танга из заведомо неверного начальной области алгоритм смещает поиск к одному из глобальных оптимумов.

Ключевые слова: адаптивное кодирование, генетический алгоритм, дискретизация, многомодальная оптимизация, область поиска

Применение гибридного алгоритма балансировки для управления распределением вычислительных задач в высоконагруженных системах

2025. T.13. № 3. id 1998

Дойчев В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.024

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объемов обрабатываемых данных и широким распространением облачных технологий, что делает эффективное распределение вычислительных задач в высоконагруженных системах ключевой проблемой современной информатики. Существующие методы балансировки нагрузки часто не учитывают гетерогенность ресурсов, динамику workloads и необходимость многоцелевой оптимизации, что ограничивает их эффективность. Целью работы является разработка гибридного алгоритма балансировки нагрузки, сочетающего преимущества алгоритмов Artificial Bee Colony (ABC) и Max-Min для повышения производительности и ресурсоэффективности распределенных систем. В исследовании использован метод имитационного моделирования в среде CloudSim для оценки предложенного алгоритма при различных сценариях нагрузки (от 100 до 5000 задач). Задачи классифицируются на «легкие» и «тяжелые» на основе их вычислительной сложности (MIPS), после чего ABC применяется для быстрого распределения простых задач, а Max-Min – для оптимизации выполнения ресурсоемких заданий с целью минимизации общего времени выполнения (makespan). Сравнительный анализ с базовыми алгоритмами (FCFS, SJF, Min-Min, Max-Min, PSO, ABC) показал, что гибридный подход обеспечивает на 15–30 % лучшее время выполнения задач при высокой нагрузке (5000 задач), демонстрируя высокую адаптивность и масштабируемость. Результаты исследования подтверждают, что гибридные алгоритмы, объединяющие эвристические и метаэвристические методы, представляют собой перспективное решение для динамических облачных сред. Предложенный метод эффективно сочетает оперативность распределения легких задач и стратегическое планирование ресурсоемких операций, что делает его применимым в реальных ЦОДах и распределенных системах. Практическая значимость работы заключается в повышении энергоэффективности, снижении затрат и обеспечении качества обслуживания (QoS) в облачных вычислениях.

Ключевые слова: облачные вычисления, планирование, распределение задач, виртуальные машины, гибридный алгоритм, балансировка нагрузки, оптимизация, cloudsim

Система автоматического управления движением транспортных средств в колонне

2025. T.13. № 4. id 1997

Чернышев Н.Н. Альфара А.Ю. Ниженец Т.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.016

В статье представлена разработка системы автоматического управления продольным движением транспортных средств в колонне на основе методов нечеткой логики. Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в эффективных и безопасных решениях для автоматизации грузоперевозок. Научная новизна работы заключается в разработке и верификации системы управления, на основе принципа «лидер – ведомый» и нечеткого регулятора со специфической базой правил, адаптированной для управления тяжелонагруженными грузовыми автомобилями (на примере КАМАЗ-65111) с программной реализацией в средах численного и визуального моделирования. В отличие от универсальных подходов, предложенная база правил формализует экспертные стратегии вождения, учитывая высокую инерционность объекта управления. Система, реализующая принцип «лидер – ведомый», была реализована и протестирована в двух различных средах: математическое моделирование в MATLAB/Simulink и интерактивная 3D-симуляция в Unity. Проведено комплексное тестирование в четырех сценариях движения: равномерное движение, разгон-торможение, экстренное торможение и движение по пересеченной местности. Результаты моделирования показали высокую точность (среднеквадратичная ошибка дистанции не превышает 1,21 м) и безопасность (минимальная дистанция в критических сценариях – более 6,3 м). Высокая корреляция результатов между двумя платформами подтверждает адекватность и робастность предложенной модели. Разработанная система демонстрирует потенциал для применения в беспилотном транспорте и может быть усовершенствована внедрением адаптивных механизмов настройки параметров нечеткого регулятора. Отмечено, что совершенствование разработанной системы управления может быть реализовано за счет использования гибридных нейро-нечетких правил или создания интеллектуальных систем управления дорожным движением.

Ключевые слова: автомобильная колонна, автоматическое управление, лидер – ведомый, нечеткий регулятор, MATLAB, unity, КАМАЗ-65111

Информационно-измерительная и управляющая система гидрирования ацетилена

2025. T.13. № 4. id 1996

Баширов М.Г. Крышко К.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.005

Процесс гидрирования ацетилена является важным этапом в производстве этилена и других ценных химических продуктов. Однако его эффективность во многом зависит от точности контроля технологических параметров, таких как температура, давление и расход реагентов. Несмотря на это, большинство исследований в области гидрирования ацетилена сосредоточено на совершенствовании технологических аспектов процесса, в то время как вопросы разработки современных информационно-измерительных и управляющих систем остаются недостаточно изученными. В рамках проведенного исследования была предложена информационно-измерительная и управляющая система, направленная на повышение эффективности процесса гидрирования ацетилена. В основе системы лежит виртуальный анализатор, который позволяет рассчитывать степень конверсии в режиме реального времени на основе данных с контрольно-измерительных приборов. Оптимизация модели виртуального анализатора была выполнена с использованием генетического алгоритма, что обеспечило высокую точность расчетов. На основе данных виртуального анализатора был разработан алгоритм управления, корректирующий параметры процесса для поддержания оптимальных условий реакции. Система управления была реализована в среде Centum VP, что позволяет интегрировать ее в существующую инфраструктуру автоматизации.

Ключевые слова: производство этилена, гидрирование ацетилена, нефтехимия, система управления, автоматизация процесса

Методы определения нетиповых объектов в музыкальном ряде

2025. T.13. № 3. id 1993

Котельников В.В. Ахлестин А.И. Паринова Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.035

В статье рассматриваются современные методы автоматического обнаружения нетиповых (аномальных) музыкальных событий в музыкальном ряде, таких как неожиданные смены гармонии, нехарактерные интервалы, ритмические сбои или нарушения музыкального стиля, которые позволяют автоматизировать данный процесс и оптимизировать время работы специалистов. Задача выявления аномалий актуальна в музыкальной аналитике, цифровой реставрации, генеративной музыке и адаптивных рекомендациях. В работе используются как традиционные признаки (Chroma Features, MFCC, Tempogram, RMS-energy, Spectral Contrast), так и современные методы анализа последовательностей (self-similarity matrices, latent space embeddings). В качестве исходных данных применялись разнообразные MIDI-корпусы и аудиозаписи различных жанров, приведенные к единому частотному и временному масштабу. Были опробованы методы обучения с учителем и без него, включая кластеризацию, автоэнкодеры, нейросетевые классификаторы и алгоритмы изоляции аномалий (isolation forests). Полученные результаты демонстрируют, что наибольшую эффективность показывает гибридный подход, сочетающий структурные музыкальные признаки с методами глубокого обучения. Новизна работы заключается в комплексном сравнении традиционных и нейросетевых подходов для разных типов аномалий на едином корпусе данных. Практическая апробация показала перспективность предлагаемого метода для систем автоматического мониторинга музыкального контента и повышения качества музыкальных рекомендаций. В дальнейшем планируется расширение исследования на мультимодальные музыкальные данные и обработку в режиме реального времени.

Ключевые слова: музыкальный ряд, аномалия, темпограмма, музыкальный стиль, MFCC, chroma, автоэнкодер, обнаружение музыкальных аномалий

Гибридная система обучения агентов с использованием A2C и эволюционных стратегий

2025. T.13. № 3. id 1991

Корчагин А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.029

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности обучения агентов в условиях частичной наблюдаемости и ограниченного взаимодействия, характерных для многих реальных задач в мультиагентных системах. В связи с этим данная статья направлена на разработку и анализ гибридного подхода к обучению агентов, сочетающего преимущества градиентных и эволюционных методов. Ведущим методом исследования является модифицированный алгоритм Advantage Actor-Critic (A2C), дополненный элементами эволюционного обучения – кроссовером и мутацией параметров нейросети. Такой подход позволяет комплексно рассмотреть проблему адаптации агентов в условиях ограниченного обзора и кооперативного взаимодействия. В статье представлены результаты экспериментов в среде с двумя кооперативными агентами, задачей которых является извлечение и доставка ресурсов. Показано, что гибридная методика обучения обеспечивает значительный рост эффективности поведения агентов по сравнению с чисто градиентными подходами. Динамика среднего вознаграждения свидетельствует об устойчивости метода и его потенциале в более сложных сценариях многоагентного взаимодействия. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области обучения с подкреплением, разработки мультиагентных систем и построения адаптивных кооперативных стратегий в условиях ограниченной информации.

Ключевые слова: обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы, многоагентная система, a2C, LSTM, кооперативное обучение

Статистическое оценивание показателей структурной надежности мобильных систем передачи данных

2025. T.13. № 3. id 1989

Гвоздев В.Е. Гузаиров М.Б. Ракипова А.С. Галимов Р.Р. Янчиев Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.039

Центральная роль инфосферы в системах сетецентрического управления группами мобильных киберфизических систем обуславливает принципиальную значимость обеспечения функциональной надежности и живучести систем информационного взаимодействия устройств. Одним из факторов функциональной надежности систем информационного взаимодействия является структурная надежность систем передачи данных. Работа посвящена построению дескриптивных моделей показателей структурной надёжности мобильных систем передачи данных при влиянии разрушающих воздействий на каналы и узлы сети. Методом имитационного моделирования выполнено исследование влияния разрушения ребер в случайном графе на связность сети в зависимости от показателя – доли разрушенных узлов графа. Выявлены особенности средних значений и устойчивости показателя при разных характеристиках случайных графов. Оценено влияние свойства мобильности киберфизических устройств группы «рой» на показатели структурной надежности – сложность и неравномерность распределения нагрузки между узлами системы передачи данных. Показано, что использование такого ресурса мобильных групп киберфизических систем, как способность устройств перемещаться, является способом парирования деструктивных воздействий. Вследствие перемещения узлов происходит повышение устойчивости показателей структурной надежности – сложности структуры и неравномерности распределения нагрузки между узлами сети.

Ключевые слова: сетецентрическое управление, мобильные группы киберфизических устройств, структурная надежность систем передачи данных, дескриптивные модели, деструктивные воздействия, парирование деструктивных воздействий

Модель рендер-конвейера как динамический многомерный квадратичный рюкзак с нечеткой нейросетевой моделью оценки предпочтений пользователя

2025. T.13. № 3. id 1984

Фарафонов М.М. Мымликов В.Н. Антамошкин О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.028

Современная компьютерная графика предлагает множество различных визуальных эффектов для обработки трехмерных сцен в процессе рендеринга. Тяготы вычисления этих графических эффектов ложатся на пользовательское аппаратное обеспечение, что приводит к необходимости идти на компромисс между производительностью и качеством изображения. В связи с этим актуальной становится разработка систем, способных в автоматическом режиме осуществлять оценку качества трехмерного рендера и изображений в целом. Актуальность данной темы выражается в двух направлениях. Во-первых, возможность предсказывать реакцию пользователей позволит производить более точную настройку графических приложений. Во-вторых, понимание предпочтений может помочь в оптимизации трехмерных сцен путем выявления визуальных эффектов, которые могут быть отключены. В более широком смысле это также создает проблему оптимального управления процессом рендера, при котором станет возможным максимально эффективно использовать наличные аппаратные возможности. Потому значимой задачей становится моделирование процесса рендера трехмерной графики в такой форме, при которой будет максимально просто заниматься ее оптимизацией. Целью настоящего исследования является создание такой модели, которая позволит выполнять этап экспертной оценки для автоматического определения качества трехмерного рендера и использовать его для оптимального управления рендер-конвейером. Также обсуждается ряд важных вопросов, которые требуют особого внимания в рамках исследования. Круг применения разрабатываемой системы включает в себя различные сферы человеческой деятельности, в которых задействовано трехмерное моделирование. Подобная система может стать полезным инструментов как для разработчиков, так и для пользователей, что особенно важно в образовании, разработке видеоигр, технологиях виртуальной реальности и др., где требуется моделировать реалистичные объекты или визуализировать сложные процессы.

Ключевые слова: задача о квадратичном рюкзаке, многомерная задача о рюкзаке, искусственные нейронные сети, трехмерный рендеринг, анализ предпочтений пользователей, визуальная оценка качества, технологии будущего

Технологические аспекты проектирования беспилотного электромобиля на базе конструктора Bigo.Land и ArduPilot

2025. T.13. № 3. id 1983

Чугунов М.В. Полунина И.Н. Овчинников А.Ю. Гариков А.С. Осипов А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.018

На базе подходов, основанных на принципах системного инжиниринга, рассматриваются технологические аспекты проектирования прототипа электромобиля-беспилотника с комбинированной системой управления, которая предполагает возможность простого и безопасного переключения с ручного режима на дистанционный (по радиоканалу) или программный режим. Проектирование конструкции и физическая реализация ее основаны на рассмотрении взаимосвязанных технологий прототипирования, механической обработки, программирования. Проект реализован на базе конструктора Bigo.Land (в его механической и мехатронной части) и на базе ArduPilot/Pixhawk (в его программно-аппаратной части). Базовый состав Bigo.Land дополнен обгонной муфтой двунаправленного действия, которая наряду с программным обеспечением дает возможность пилоту при необходимости вмешиваться в процесс управления. Результатом работы является полнофункциональный прототип электромобиля-беспилотника, обладающий системой очувствления и функциями беспилотного управления и автономного поведения; а также его виртуальная (CAD/CAE) модель и программное обеспечение в виде прошивки полетного контроллера Ardupilot/Pixhawk, расширяющей и дополняющей штатный функционал базового программного обеспечения Ardupilot. Проект и полученные результаты могут быть полезны специалистам, разрабатывающим и эксплуатирующим беспилотную мобильную технику, а также учебным заведениям, реализующим педагогические технологии на базе проектного метода.

Ключевые слова: электромобиль-беспилотник, технологические аспекты проектирования, комбинированное управление, обгонная муфта двунаправленного действия, прототипирование, системный инжиниринг, проектный метод обучения

Анализ эмоций на видеоданных с использованием локальных и облачных решений искусственного интеллекта

2025. T.13. № 3. id 1982

Агамиров Л.В. Агамиров В.Л. Вестяк В.А. Тутова Н.В. Базунов С.А. Зеляник Ю.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.032

Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в высокоточной и интерпретируемой системе распознавания эмоций на основе видеоданных, что имеет решающее значение для развития человеко-ориентированных технологий в образовании, медицине и системах взаимодействия человек–компьютер. В связи с этим статья направлена на выявление различий и перспектив применения локального решения DeepFace и облачной модели GPT-4o (OpenAI) для анализа коротких видеосюжетов с эмоциональными выражениями. Методологически исследование базируется на эмпирическом сравнительном анализе: использован метод скользящего среднего для сглаживания временных рядов эмоциональных оценок и оценки устойчивости и когнитивной интерпретируемости. Результаты показали, что DeepFace обеспечивает стабильную локальную обработку и высокую устойчивость к артефактам, в то время как GPT-4o демонстрирует способность к сложной семантической интерпретации и высокой чувствительности к контексту. Обоснована эффективность гибридного подхода, сочетающего вычислительную автономность и гибкость интерпретации. Таким образом, синергия локальных и облачных решений открывает перспективы для создания более точных, адаптивных и масштабируемых систем аффективного анализа. Материалы статьи имеют практическую ценность для специалистов в области аффективных вычислений, интерфейсного дизайна и когнитивных технологий.

Ключевые слова: аффективные вычисления, распознавание эмоций, анализ видеоданных, deepFace, языковая модель GPT-4o, гибридная система анализа, семантический анализ текста, мультимодальное взаимодействие, интерпретируемость нейросетей, когнитивные технологии

Методы определения отношения сигнал-шум в системах радиосвязи

2025. T.13. № 3. id 1977

Калистратов Д.С. Митрофанов Д.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.023

В работе затрагивается вопрос беспроводной передачи информации посредством радиосвязи. Указывается, что ключевым параметром качества радиоканала является отношение сигнал-шум на входе приемного устройства. Подчеркивается важность обеспечения высокого отношения сигнал-шум в радиопередающих и радиоприемных устройствах и системах. Проводится аналитический обзор и сравнительный анализ распространенных методов определения отношения сигнал-шум на входе приемного устройства. Рассматриваются теоретические и практические методы определения отношения сигнал-шум, в частности, метод комплексной огибающей, метод спектрального анализа, а также метод расчета потерь в свободном пространстве. Выявляются их преимущества и недостатки. Описываются математический и методологический аппарат рассматриваемых методов. Дается краткое описание алгоритмов измерения отношения сигнал-шум в указанных методах. Приводятся сведения о проведенных экспериментальных исследованиях методов. Описываются исходные данные и результаты эксперимента. Представляются результаты сравнительного анализа теоретических и практических методов по критерию точности оценки отношения сигнал-шум на входе приемного устройства. Анализируются основные причины и факторы, снижающие точность теоретической оценки отношения сигнал-шум по сравнению с практическим измерением. Предлагаются возможные пути увеличения значения отношения сигнал-шум в теоретических методах.

Ключевые слова: беспроводная связь, радиосигнал, отношение сигнал-шум, метод комплексной огибающей, метод спектрального анализа, метод расчета потерь

Создание модуля для генерации набора данных для обучения задачи генерации исходного кода на основе изображения

2025. T.13. № 3. id 1976

Никитин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.030

В рамках данного исследования предлагается новый механизм создания данных для обучения нейронной сети для задачи генерации кода на основе изображения. Для того, чтобы система могла выполнять поставленную перед ней задачу, ее необходимо обучить. Изначальный набор данных, который предоставляется с системой pix2code, позволяет обучить систему, однако он опирается на те данные, которые представлены в словаре предметно-ориентированного языка. Расширение или изменение слов в словаре никак не влияет на набор данных, что ограничивает гибкость в применении системы, не позволяя учесть правила, которые могут применяться на предприятии. В части исследований есть утверждения о том, что они создали свой набор данных, однако его отсутствие в открытом доступе не позволяет оценить сложность изображений, содержащихся в нем. Для решения этой проблемы, в рамках данного исследования разработан подмодуль, который позволяет на основе измененного словаря предметно-ориентированного языка создать свой набор данных для обучения, состоящий из пары изображение-исходный код, соответствующий этому изображению. Для проверки работоспособности созданного набора данных, доработанная система pix2code выполнила обучение, а после смогла предсказать код на тестовых примерах.

Ключевые слова: кодогенерация, изображение, машинное обучение, набор данных, исходный код

Влияние размера образа ключа на производительность хеш-таблиц в современных архитектурах

2025. T.13. № 3. id 1974

Буевич Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.014

Работа рассматривает способ увеличения скорости поиска в хеш-таблицах с хранением ссылки, если задача предполагает ограничение производительности пропускной способностью одного из интерфейсов между уровнями хранения (кэши L1, L2, L3, память). Для уменьшения влияния этого ограничения предлагается алгоритм оптимального использования размера кэш-линии – минимальной порции информации, передающейся между уровнями хранения. В работе показано, что существует наилучший для конкретных задачи и архитектуры размер информации о ключе в хеш-таблице (образ ключа), приведены формулы для его численного и приблизительного аналитического вычисления для случаев имеющегося и отсутствующего в таблице ключа. Рассмотрен отдельный случай использования части ключа в качестве его образа в таблице. Предложен алгоритм работы с неудобными размерами образа ключа, не являющимися степенью двойки. Приведенные результаты вычислений подтверждают увеличение производительности поиска при использовании вычисляемого размера образа ключа по сравнению с другими вариантами. Приведенный результат эксперимента подтверждает предположение, что связанное с этим усложнение кода практически не влияет на производительность из-за частичного простоя процессора. В работе подразумевается разрешение коллизий через цепочки, но схожие вычисления должны быть применимы и к другим способам с учетом их особенностей.

Ключевые слова: хеш, хеш-таблица, открытая адресация, цепочка, коллизия, параллелизм уровня памяти, кэш, кэш-линия, кэш-промах

Исследование размера окна сегментации для задач классификации типа физического упражнения на основе данных с акселерометра и гироскопа смартфона

2025. T.13. № 4. id 1973

Носкин В.В. Донская А.Р. Черкашин Д.Р. Грошев С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.003

В статье проведен анализ влияния размера окна сегментации на качество классификации типа физического упражнения на основе данных с акселерометра и гироскопа смартфона. Дается понятие и описание задачи HAR (Human Activity Recognition) и ее уточнение для классификации конкретных видов физических упражнений: приседания, отжимания, прыжки, пресс, выпады. Проведен обзор существующих наборов данных и подходов к решению задач этого класса. Выбрана методика сбора данных для эксперимента, определено место крепления устройства с датчиками. Разработан инструмент (мобильное приложение) для сбора данных с датчиков смартфона, таких как акселерометр и гироскоп. С помощью разработанного инструмента был собран собственный набор данных в контролируемых условиях. Полученные данные были обработаны на основе общих рекомендаций для класса задач HAR (данные приведены к единой частоте, очищены от шумов и разбиты на сегменты). На основе полученных наборов данных были обучены несколько моделей как классического машинного обучения, так и глубоких нейронных сетей с различными параметрами размера окна сегментации данных. Как результат исследования были определены наилучший размер окна сегментации данных, а также модели классического машинного обучения и глубокого, которые лучше всего справились с задачей.

Ключевые слова: анализ активности человека, машинное обучение, глубокие нейронные сети, методы предобработки данных, сбор набора данных, гироскоп, акселерометр

Искусственная нейронная сеть подавления артефактов наложения изображений для изменения атрибутов лица на основе дифференциальной активации

2025. T.13. № 3. id 1971

Гу Чунюй Громов М.Л.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.013

В работе предлагается новый метод подавления артефактов, возникающих при наложении изображений друг на друга. Метод основан на дифференциальной активации. Задача наложения изображений возникает во многих приложениях, однако в данной работе она рассматривается с точки зрения редактирования атрибутов лица. Существующие подходы подавления артефактов имеют существенные ограничения. Они используют дифференциальную активацию для локализации областей редактирования с последующим слиянием признаков, что приводит к потере характерных деталей (например, украшения, прически) и нарушению целостности фона. Передовой метод подавления артефактов основан на энкодер-декодерной архитектуре и иерархической агрегации карт признаков генератора StyleGAN2 с декодером, что приводит к искажению текстур, чрезмерной резкости и эффекту алиасинга. Мы предлагаем метод, объединяющий традиционный алгоритм обработки изображений с методом глубокого обучения. В нем объединены блендинг Пуассона и нейронная сеть MAResU-Net. Блендинг Пуассона используется для создания слитых изображений без артефактов, а сеть MAResU-Net учится сопоставлять изображения, загрязненные артефактами, с чистыми версиями. В результате формируется конвейер преобразования изображений с артефактами наложения в чистые изображения без артефактов. На первых 1000 изображениях базы данных CelebA-HQ разработанный метод демонстрирует превосходство по сравнению с известным методом по пяти метрикам: PSNR: +17,11 % (от 22,24 до 26,06), SSIM: +40,74 % (от 0,618 до 0,870), MAE: −34,09 % (от 0,0511 до 0,0338), LPIPS: −67,16 % (от 0,3268 до 0,1078), FID: −48,14 % (от 27,53 до 14,69) при 26,3 млн параметров (в 6,6 раз меньше, чем 174,2 млн у аналога) и ускорении обработки на 22 %. Метод сохраняет детали аксессуаров, фоновые элементы и текстуру кожи, которые обычно теряются в существующих методах, что подтверждает его практическую ценность для реальных приложений редактирования лиц.

Ключевые слова: глубокое обучение, изменение атрибутов лица, сеть подавления артефактов наложения, преобразование изображений, дифференциальная активация, MAResU-Net, генеративно-состязательная сеть (GAN)

Алгоритмы кластеризации неструктурированных текстов и их реализация в программных системах

2025. T.13. № 3. id 1970

Кондаков В.С. Кузнецова А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.010

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объема неструктурированных текстов в цифровой среде и необходимостью их систематического анализа. Отсутствие универсальных и легко воспроизводимых решений по группировке текстовой информации затрудняет ее интерпретацию и ограничивает возможности применения в различных прикладных сферах, включая здравоохранение, образование, маркетинг и корпоративный сектор. В связи с этим данная статья направлена на выявление ключевых алгоритмических подходов к кластеризации неструктурированных текстов, а также на анализ программных систем, реализующих соответствующие методы. Ведущий метод исследования основан на сравнительно-аналитическом подходе, позволившем обобщить и классифицировать современные алгоритмы машинного обучения, применяемые для обработки текстовых данных. В работе рассмотрены как традиционные методы кластеризации, так и современные архитектуры, использующие обучение без учителя, числовые векторные представления и нейросетевые модели. Проанализированы программные инструменты, демонстрирующие различные уровни точности, интерпретируемости и адаптивности. В результате систематизированы критерии выбора методов под конкретные задачи, выявлены ограничения существующих подходов и обозначены перспективные направления развития. Материалы статьи могут быть полезны специалистам, занимающимся проектированием и внедрением программных решений для автоматической обработки и анализа текстовой информации.

Ключевые слова: кластеризация текстов, неструктурированные данные, тематическое моделирование, машинное обучение, векторные представления, алгоритмы без учителя, программные фреймворки, интеллектуальный анализ текста

Применение методов машинного обучения в технологиях виртуальной реальности

2025. T.13. № 3. id 1969

Поздняков Д.А. Азарнова Т.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.012

В последние годы развитие технологий виртуальной реальности (VR) во многом связано с внедрением методов машинного обучения (ML). Применение методов ML направлено на повышение уровня комфортности, эффективности и результативности VR. Алгоритмы ML могут анализировать данные о взаимодействиях, распознавать паттерны и адаптировать сценарии взаимодействия на основе поведения и эмоционального состояния пользователя. В статье анализируются ключевые современные направления совместного использования VR и ML, которые уже прошли практическую апробацию и показали достаточно высокую эффективность. Одним из таких направлений является улучшение взаимодействия в VR, включающее повышение качества VR-систем, более реалистичную графику, адаптацию контента под пользователя и точное отслеживание движений. Рассмотрены проблемы применения ML в технологиях VR в сфере образования, психотерапии, реабилитации, медицине, управлении дорожным движением, технологиях создания, передачи, распределения, хранения и использования электроэнергии и других сферах. Проведен также краткий анализ инструментов ML, применяемых в VR, среди которых можно выделить генеративные нейросети, способные создавать динамичные виртуальные среды. Исследование показывает, что сочетание VR и ML открывает новые возможности для создания интеллектуальных и интерактивных систем, может привести к значительным прорывам не только в VR, но и в смежных технологических областях.

Ключевые слова: технологии виртуальной реальности, машинное обучение, эффективность машинного обучения, адаптивные алгоритмы, образование, медицина, реабилитация

Распределение ресурсов как основа оптимизации сетевой модели проекта

2025. T.13. № 2. id 1968

Леденёва Т.М. Шишов М.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.049

В статье представлена процедура оптимизации проекта в форме сетевого графика. Идея оптимизации заключается в том, чтобы все пути из исходного события в завершающее сделать критическими за счет переноса ресурсов с некритических работ с ненулевым свободным резервом на критические работы некоторого критического пути. В предположении, что зависимость продолжительности работы от выделенных для ее выполнения ресурсов линейная, получены формулы для новых продолжительностей работ и нового критического времени. Перераспределение ресурсов позволяет сократить продолжительности некоторых работ, но делает проект более напряженным. Для оценки проекта с новыми продолжительностями работ для каждой работы введен коэффициент напряженности как интенсивность использования обобщенного ресурса проекта в единицу времени. В процессе оптимизации данные характеристики ведут себя по-разному, поэтому введена обобщенная характеристика интенсивности проекта на основе агрегирования частных характеристик работ с использованием принципа «нечеткого большинства». Заметим, что для агрегирования частных оценок можно использовать известные взвешенные средние, при этом для определения весов можно применить, например, метод парных сравнений. В статье приведен иллюстративный пример, демонстрирующий работу предложенного подхода.

Ключевые слова: сетевой график, критический путь, ресурс, оптимизация, коэффициент напряженности, агрегирование

Исследование и оценка качества аннотаций на естественном языке, сгенерированных мультиагентной системой

2025. T.13. № 3. id 1967

Кузнецова А.И. Носкин В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.009

Исследование посвящено оценке качества аннотаций на русском языке, сгенерированных мультиагентной системой для анализа временных рядов. Система состоит из четырех специализированных независимых агентов: аналитик дашборда, аналитик временного ряда, доменно-специфичный агент и агент для взаимодействия с пользователем. Аннотации генерируются на основе данных дашборда и временного ряда, анализируемых с использованием модели GPT-4o-mini и графа задач для агентов на базе LangGraph. Оценка качества аннотаций проводилась по метрикам понятности, читаемости, контекстуальной уместности и грамотности, а также с использованием адаптированной формулы индекса удобочитаемости Флеша для русского языка. Было разработано тестирование и проведено с участием 21 пользователя на 10 дашбордах – итого 210 оценок по десятибалльной шкале для каждого из показателей. Проведенная оценка и результаты показали эффективность аннотаций: понятность – 8,486, читаемость – 8,705, соответствие контексту – 8,890, грамотность – 8,724. Индекс удобочитаемости составил 33,6, что показывает среднюю сложность текста. Но такой показатель связан со спецификой области исследования и не учитывает расположение слов и их контекст, а только статические показатели длины. Взрослый человек и неспециалист в этой области способен воспринимать сложные слова в аннотации, что доказывают другие оценки. Все оставленные пользователями замечания будут учтены для улучшения формата и интерактивности системы в дальнейшем исследовании.

Ключевые слова: временной ряд, генерация аннотаций, LLM, мультиагентная система, дашборды

Анализ особенностей экономических систем с малым параметром

2025. T.13. № 3. id 1966

Белоусова Е.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.022

Актуальность настоящего исследования представляется очевидной. Быстрый рост инфляции, подогреваемой значительным увеличением заработных плат в некоторых секторах экономики, и инфляционные ожидания делают жизнь общества в целом очень сложной. Целью является определение уровня ВВП, который будет обеспечивать стабильность в экономике страны и в жизни ее граждан продолжительное время. В статье представлено исследование макроэкономической модели делового цикла Гудвина, которая включает в себя малый параметр с целью прогноза динамики изменения жизненно важных экономических показателей. Для ее анализа был использован такой метод теории динамических систем, как метод нормальных форм А. Пуанкаре. Показано, что такая модель может иметь устойчивый цикл в окрестности состояния экономического равновесия. Получены асимптотические формулы для вычисления периодических решений. Определен количественный размер предельного цикла, который отображает периодические процессы, возникающие в экономической системе Гудвина, по входным параметрам. Доказана устойчивость этих процессов. Результаты исследования наглядно иллюстрируют, что желаемая устойчивая цикличность экономического развития, позволяющая эффективно развиваться государству, возникает не во всех случаях. Кроме того, сделать выводы о том, в какие рамки будет укладываться эта цикличность, тоже довольно сложно с практической точки зрения. Но если это удается, то можно строить долгосрочные прогнозы относительно развития и уровня основных экономических показателей, которые это развитие будут обеспечивать.

Ключевые слова: динамические системы, экономическая система Гудвина, метод малого параметра, предельный цикл, устойчивость

Гибридный подход к улучшению классификации рака молочной железы с использованием ResNet-34 с усилением внимания и SVM

2025. T.13. № 4. id 1962

Алсаджер Х. Филиппович Ю.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.006

Рак молочной железы остается одной из ведущих причин смертности среди женщин во всем мире, при этом микрокальцификаты на маммограммах играют ключевую роль в раннем выявлении злокачественных новообразований. Несмотря на значительный прогресс в области компьютерного анализа медицинских изображений, точная автоматическая классификация микрокальцификатов остается сложной задачей, обусловленной высокой вариабельностью их морфологии и визуальных признаков. Микрокальцификаты – небольшие отложения кальция, проявляющиеся на маммограммах в виде ярких точечных структур, – играют важную роль в раннем выявлении заболевания. В работе предложена новая гибридная модель, сочетающая архитектуру ResNet-34, дополненную модулем сверточного блочного внимания (CBAM), и классификатор на основе метода опорных векторов (SVM) с радиально-базисным ядром. Модуль внимания позволяет выделять наиболее информативные пространственные области и каналы признаков, а SVM обеспечивает высокую обобщающую способность даже при ограниченном объеме данных. Эксперименты на наборе CBIS-DDSM показали, что предложенный подход превосходит как стандартную ResNet-34, так и ее гибрид с SVM по точности, чувствительности, специфичности и устойчивости к шумам. Предложенная модель достигает точности 97,47 %, чувствительности 96,56 % и специфичности 95,17 %, ResNet-34 – 91,63 %, 92,80 % и 92,87 % и ResNet-34 с SVM – 96,75 %, 94,10 %, 95,20 % соответственно.

Ключевые слова: рак молочной железы, микрокальцификаты, глубокое обучение, машинное обучение, гибридная модель, CNN, resnet-34-SVM

Оптимальность валютной зоны БРИКС

2025. T.13. № 2. id 1959

Тарасов М.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.038

В статье рассмотрен вопрос реализуемости валютной интеграции в формате БРИКС, а также оптимальности БРИКС в качестве валютной зоны. В ходе исследования проведены вычисления по формуле оптимальности валютной зоны. Данная модель позволяет проанализировать соотношение макроэкономических показателей пар стран и найти средний коэффициент оптимальности всего объединения для валютной интеграции. Кроме того, в исследовании приведены дополнительные экономические и геополитические критерии, с помощью которых производится проверка релевантности первичных вычислений по модели оптимальных валютных зон. Корреляция рынков труда, соотношение уровней инвестиционной привлекательности экономик, корреляция деловых и финансовых циклов, инфляционная конвергенция, геополитические риски – все это оказывает непосредственное или косвенное воздействие на успех интеграции. Полученные после вычисления и сверки по дополнительным критериям данные отражают реальную степень готовности БРИКС к созданию единой валюты, а также предрасположенность отдельных стран к экономической интеграции. Целью статьи является не дискредитация программ БРИКС, а научный подход к анализу одной из инициатив, неоднократно продвигаемой в ходе саммитов БРИКС. Реализуемость валютной интеграции в формате БРИКС – сложный многогранный процесс, требующий колоссальных временных и ресурсных затрат со стороны всех государств-членов объединения. Данное положение вещей идет вразрез с отдельными призывами и заявлениями политиков государств БРИКС, что может несколько исказить представление о предмете исследования – валютной интеграции в формате БРИКС – в глазах общественности.

Ключевые слова: валютная зона, валютная интеграция, оптимальность, БРИКС, критерий, экономика, единая валюта, потенциал

Цифровой двойник сценического пространства

2025. T.13. № 3. id 1958

Теряев Л.Н. Дорохин В.А. Подгорный С.А. Дорохин А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.016

В статье рассматривается концептуальный подход к созданию и использованию цифрового двойника сценического пространства, который позволяет за счет его синхронизации с реальным пространством реализовывать методы управления более высокого уровня с применением автоматизации сценических процессов и их интеллектуального анализа. Предложена модель сценического пространства, включающая в себя статические объекты сцены, динамические акторы и управляемое оборудование, а также промежуточные программные и аппаратные комплексы взаимодействия. На базе модели предложен метод построения цифрового двойника, основывающегося на двунаправленной синхронизации состояний модели и объекта автоматизации в реальном времени. Предложены варианты применения полученного программно-аппаратного комплекса с точки зрения разработки новых методов управления сценическим оборудованием и интеграции иммерсивных технологий в сценическое пространство. Описана архитектура и процесс разработки цифрового двойника и системы управления на его основе. Предложены новые методы управления, основанные на интеллектуальном анализе данных, включая автоматическое наведение световых приборов, переключение сцен по триггерам и интеграцию технологий дополненной реальности. Эти методы позволяют значительно упростить процессы управления и повысить иммерсивность мероприятий.

Ключевые слова: цифровой двойник, моделирование, системы управления, световое оборудование, сцена, театральное освещение, расширенная реальность, кибер-физическая система, интеллектуальное управление, цифровая трансформация

Выявление независимых частей страт в модели системы управления производством

2025. T.13. № 3. id 1957

Ахмедьянова Г.Ф. Ломухин И.А. Пищухин А.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.021

Система управления производственным процессом отличается сложностью, поэтому ее необходимо предварительно исследовать на модели и выбирать для этого многоуровневую структуру. Многоуровневые структуры разбиваются на три класса: стратифицированные, многослойные и многоэшелонные. Стратифицированная модель, с одной стороны, позволяет упростить описание и понимание процессов управления производством, снизить многосвязность контуров управления, с другой стороны, систематизирует задачи управления по стратам и создает основу для применения строгих математических инструментов. Достигается это за счет повышения независимости страт и переноса их взаимосвязи на выходные результаты. В работе показано, что в самом простом случае с применением принципа суперпозиции, оценку результата управления можно свести к оценке результата на верхней страте. Выявление независимо функционирующих частей страт позволяет организовать процедуру оптимального перераспределения ресурсов между ними. Применение даже простых моделей в виде апериодических звеньев позволяет поставить и решить задачу оптимального управления на уровне каждой страты, сводя ее к решению системы дифференциальных уравнений первого порядка. В результате определяются оптимальные фазовые траектории движения страт и алгоритмы подачи во времени оптимальных управляющих воздействий, выраженные через экспоненты.

Ключевые слова: стратифицированная модель, управление производством, многоуровневая оценка результата, оптимальное распределение ресурсов, оптимальное управление

Выбор акустических признаков в задачах обнаружения беспилотных летательных аппаратов

2025. T.13. № 3. id 1955

Прозоров Д.Е. Бызов В.А. Мышкин Р.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.007

С ростом числа инцидентов, связанных с неправомерным использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), повышается актуальность разработки эффективных методов их автоматического обнаружения. В статье выполнен краткий обзор современных подходов к обнаружению БПЛА, особое внимание уделено методам акустического мониторинга, обладающим рядом преимуществ по сравнению с радиочастотными и визуальными системами. Рассмотрены основные акустические признаки, используемые для распознавания звуковых сигналов дронов, а также методы их выделения с помощью открытых библиотек Librosa и Essentia. Для исследования эффективности различных признаков сформирован и использован сбалансированный датасет, включающий аудиозаписи дронов и фоновых шумов. Апробирована методика многоэтапного отбора признаков с применением библиотеки Feature-engine, включающая удаление неизменяющихся (константных) и дублирующихся признаков, корреляционный анализ и оценку значимости признаков. В результате получено подмножество из 53 акустических признаков, обеспечивающее компромисс между качеством обнаружения БПЛА и вычислительными затратами. Описаны математические основы формирования спектральных признаков, в том числе различные типы спектрограмм (мел-, барк- и гамматон-спектрограммы), векторные и скалярные акустические признаки. Полученные результаты могут быть использованы при построении систем автоматического акустического обнаружения БПЛА, базирующихся на методах машинного обучения.

Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, акустические сигналы, акустические признаки, спектральный анализ, машинное обучение

Оптимизация формы боновых заграждений при разливе нефти

2025. T.13. № 2. id 1954

Ажмухамедов И.М. Рамазанов И.Э. Хайтул А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.048

Разливы нефти представляют серьезную угрозу морским экосистемам, вызывая длительные экологические и экономические последствия. Для минимизации ущерба критически важно эффективно ограничивать распространение загрязнений. Одним из наиболее популярных средств в борьбе с разливами нефти являются боновые заграждения – плавучие барьеры, позволяющие локализовать зону разлива и повысить эффективность последующей очистки. Однако результативность таких заграждений зависит не только от используемых материалов, но и от их геометрической конфигурации. В этой связи актуальной становится задача минимизации длины бонового заграждения, необходимой для охвата заданной площади разлива. В данной работе эта проблема формулируется как изопериметрическая задача оптимизации в классе многоугольников. Исследуется задача максимизации площади, ограниченной многоугольником с фиксированным периметром и фиксированным закрепленным отрезком (например, участком берега), при условии, что граница представляет собой ломаную линию, а не гладкую кривую. Доказано, что оптимальная фигура достигается тогда, когда многоугольник является правильным, то есть его стороны и углы равны. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании более эффективных систем размещения боновых заграждений, способствуя снижению затрат на материалы и улучшению экологической безопасности.

Ключевые слова: изопериметрическая задача, оптимизация формы, боновые заграждения, разлив нефти, математическое моделирование, геометрическая оптимизация

Оптимизация сетей квантового распределения ключей с помощью алгоритмов кластеризации

2025. T.13. № 3. id 1951

Раздьяконов Е.С. Корчагин С.А. Тимошенко А.В. Булатов М.Ф.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.011

Работа посвящена проблеме оптимизации сети квантового распределения ключей (КРК) путем объединения исходного набора конечных узлов на плоскости в небольшие сети доступа с топологией типа «звезда» с помощью алгоритмов кластеризации. В исследовании представлена модифицированная версия алгоритма k-medoids, учитывающая ограничение на максимальную длину соединения между парой узлов. Также была представлена новая неевклидова метрика оценки качества соединения на основе значения квантовой емкости, вычисляемая на основе физических свойств и длины оптоволоконного соединения. В статье проводилось сравнение работы данного алгоритма с использованием двух метрик: евклидовой нормы и представленной метрики оценки квантового соединения. Была проведена серия экспериментов по решению задачи кластеризации для множества наборов случайно распределенных на плоскости узлов. Оказалось, что применение неевклидовой метрики позволяет снизить количество кластеров на 11,7 % по сравнению с евклидовой нормой, а использование нескольких повторений на каждой итерации позволяет улучшить результат еще более чем на 20 %. Метод кластеризации и новая метрика, представленные в данной работе, позволяют уменьшить количество подсетей при разбиении, сократив затраты на организацию центральных узлов, а также позволяет в дальнейшем решать упрощенную задачу построения магистральной сети, объединяющую полученные подсети в одну сеть КРК.

Ключевые слова: квантовое распределение ключей, математическое моделирование, кластеризация, алгоритм k-medoids, программный комплекс

Автоматизированное проектирование интерпретируемой модели машинного обучения для оперативного прогнозирования силы ветра на морском побережье

2025. T.13. № 2. id 1945

Шерстнев П.А. Семенкин Е.С. Митрофанов С.А. Ганчев Т.Д.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.032

В статье рассматривается задача проектирования системы оперативного краткосрочного прогнозирования скорости ветра в конкретной точке морского побережья. Предложен автоматизированный подход к проектированию гибридных моделей машинного обучения, объединяющих ансамбль многослойных нейронных сетей и интерпретируемую систему на нечеткой логике. Метод основан на автоматизированном формировании ансамбля нейронных сетей и системы на нечеткой логике с применением самоконфигурируемых эволюционных алгоритмов, что позволяет адаптироваться к особенностям входных данных без ручной настройки. После построения нейросетевого ансамбля формируется отдельная система на нечеткой логике, обучающаяся на его входах и выходах. Такой подход позволяет воспроизвести поведение нейросетевой модели в интерпретируемом виде. На основе экспериментальной проверки на метеорологическом датасете доказана эффективность метода, который обеспечивает баланс между качеством прогноза и интерпретируемостью модели. Показано, что построенная интерпретируемая система воспроизводит ключевые закономерности работы ансамбля нейросетей, оставаясь при этом компактной и понятной для анализа. Построенная модель может быть использована при принятии решений в портовых службах и при организации прибрежных мероприятий для быстрого и простого получения прогноза. Предложенный подход в целом позволяет получать аналогичные модели в различных ситуациях, похожих на рассмотренную.

Ключевые слова: оперативное прогнозирование ветровых характеристик, ансамбли нейронных сетей, системы на нечеткой логике, деревья решений, самоконфигурируемые эволюционные алгоритмы

Исследование методов разнесенного приема в радиоканалах с замираниями

2025. T.13. № 3. id 1944

Фам К. Глушанков Е.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.002

Современные системы цифровой радиосвязи предъявляют высокие требования к энергетической и спектральной эффективности при воздействии различных типов помех, особенно в сложных условиях распространения радиоволн. В связи с этим вопросы исследования существующих методов работы в радиоканалах с замираниями, а также разработки новых методов для решения данной задачи являются актуальными. Цель настоящей работы заключается в исследовании методов разнесенного приема, направленных на повышение устойчивости радиосигнала к замираниям. В рамках исследования рассматриваются подходы к комбинированию известных методов разнесения, а также предлагается новый модифицированный метод пространственного приема. Используемые методы: сравнение различных вариантов комбинирования методов разнесенного приема в пространстве в адаптивной системе с обратной связью основано на моделировании в среде MATLAB воздействия различных замираний на процесс передачи данных в канале. Новизна: предлагаемый метод разнесения предполагает выполнение комбинирования сигналов методом оптимального сложения при разнесенном приеме только на определенном количестве приемных антенн, которое выбирается на основе результатов оценки состояния канала, поскольку сложение сигналов от всех приемных антенн, когда качество принимаемого сигнала является высоким, не представляется необходимым, а только существенным образом усложняет решение. Результат: использование предлагаемого решения обладает преимуществами по сравнению с методом оптимального сложения, поскольку оно снижает вычислительную сложность, так как суммирование сигналов происходит не от всех, а только от части приёмных антенн. Предлагаемое решение целесообразно применять в тех случаях, когда необходимо одновременно обеспечить высокую энергетическую и спектральную эффективность цифровых радиосистем. Особую актуальность данное решение приобретает в условиях ухудшенного качества приема, вызванного воздействием внешней среды с выраженным эффектом замираний.

Ключевые слова: разнесенный прием, метод автовыбора, метод сложения с равными весами, метод оптимального сложения, адаптивная система с обратной связи, помехоустойчивое кодирование, канал с замираниями