All issues

В статье приведены промежуточные результаты разработки системы управления дистанционно-пилотируемого сельскохозяйственного самолета (БДПС). Разработана концепция использования автоматизированного комплекса для выполнения авиахимической работ (АХР), предназначенного для обработки полей, акваторий, лесов с целью защиты от вредителей растений, внесения удобрений. Базовым компонентом комплекса является пилотируемый сельскохозяйственный самолет МВ-500 разработки ООО «Фирма «МВЕН» (г. Казань). Использование самолета в беспилотном режиме обеспечит увеличение производительности самолета, увеличит полезную нагрузку.

В статье определен состав комплекса для автоматизации АХР: самолет, наземный пункт автоматизированного управления, бортовая аппаратура для автоматизированного управления самолетом и формирования карты высот обрабатываемого участка, спутниковая система точного позиционирования, необходимая для автоматизации управления самолетом. Самолет оснащается системой автоматизированного управления, обеспечивающей дистанционное управление взлетом и посадкой и автоматическое управление траекторией полета на сверхмалой высоте при выполнении АХР и выполнения пространственных разворотов на границах обрабатываемых участков. Взлет, посадка, вывод самолета в зону выполнения АХР предлагается производить с помощью летчика оператора с наземного пункта управления. Наземный пункт управления должен обеспечивать прием и отображение на экране оператора пилотажно-навигационной информации и нескольких видов с борта самолета. Оператор может управлять поочередно несколькими самолетами на этих этапах полета с помощью органов управления наземного пункта. В дальнейшем планируется автоматизировать и эти этапы полета, оставив за летчиком- оператором функции контроля и возможности дистанционного управления в особых случаях. Для навигации самолета при выполнении АХР на борту установлена аппаратура высокоточного позиционирования RTK (Real Time Kinematic), обеспечивающая измерение с сантиметровой точностью координат и высот самолета относительно базовой станции, установленной в наземном пункте управления. Перед выполнением АХР строится трехмерная цифровая карта обрабатываемого участка путем дополнения существующих кадастровых карт измерениями высот участка, выполняемых с помощью бортовых радио и оптического высотомеров того же самолета.

К настоящему времени изготовлены и протестированы следующие компоненты системы: дистанционно управляемая модель самолета МВ-500 в масштабе 1:5, система спутникового позиционирования; система для получения изображения и телеметрической информации с борта модели; автопилот; методы получения 3-мерных цифровых карт участков и планирования траекторий полета при АХР.

The article presents the intermediate results of the development of a control system for a remotely piloted agricultural aircraft (RPAA). The concept of using an automated complex for performing aerochemical work (ACW) designed for processing fields, water areas, forests with the purpose of protection from pests of plants, fertilization is developed. The basic component of the complex is a manned agricultural aircraft MV-500 developed by LLC “Firm “MVEN” (Kazan). The use of the aircraft in unmanned mode will provide an increase in the productivity of the aircraft, will increase the payload.

The article defines the composition of the complex for automation of ACW: aircraft, ground control center, onboard equipment for automated control of the aircraft and the formation of a map of the heights of the section being processed, and the satellite precise positioning system necessary to automate the control of the aircraft. The aircraft is equipped with an automated control system that provides remote control of take-off and landing and automatic control of the flight trajectory at extremely low altitude when performing ACW and performing spatial turns at the boundaries of the treated areas. It is proposed to take off, landing, dropping an aircraft into the ACW exercise area by means of a pilot operator from a ground control station. The ground control point should provide reception and display on the operator's screen of flight information and several types from the aircraft. The operator can control alternately several aircraft during these phases of flight with the help of ground control authorities. In the future, it is planned to automate these stages of flight, leaving behind the pilot-operator control functions and remote control capabilities in special cases. For the navigation of the aircraft, when performing ACW on board, RTK (Real Time Kinematic) equipment is installed, providing a measurement with centimeter accuracy of coordinates and aircraft heights relative to the base station installed in the ground control station. Before the implementation of ACW, a three-dimensional digital map of the processed area is built by adding existing cadastral maps with measurements of the elevations of the section carried out with the help of on-board radio and optical altimeters of the same aircraft.

To date, the following system components have been manufactured and tested: a remotely controlled model of the MV-500 aircraft at a scale of 1:5, a satellite positioning system; system for obtaining images and telemetry information from the board model; autopilot; methods of obtaining three-dimensional digital maps of sections and planning flight trajectories for ACW.

Осуществление передачи сигналов сотовой связи — одна из ключевых задач современного мира. Для улучшения сигнала передаваемой информации необходимо чтобы сигнал не искажался при усилении мощности на базовой станции сотовой связи. Поставленную задачу можно решать самыми различными способами, однако одним из самых простых решений, которое широко используется в индустрии, является добавление нелинейных искажений, позволяющих линеаризовать работу усилителя и устранять интермодуляционные искажения в областях спектра, не используемых для передачи сигнала. В силу большой нагрузки и работы в реальном времени модель, осуществляющая данные искажения, не должна быть громоздкой и иметь большое количество адаптируемых параметров. В данной статье производится анализ современных работ по теме многокритериальной оптимизации и построения моделей для решения задачи предискажения сигнала при помощи данных методов. В статье показывается, что возможно найти структуру (сохранив производительность) и имеющую меньшее количество используемых ресурсов, быстрее, чем полный перебор по всему словарю из заданных параметров.

In this paper, we investigate different alternative ideas for the design of digital predistortion models for radiofrequency power amplifiers. When compared to the greedy search algorithm, these algorithms allow a faster identification of the model parameters combination while still performing reasonably well. For the subsequent implementation, different metrics of model costs and score results in the process of optimization enable us to achieve sparse selections of the model, which balance the model accuracy and model resources (according to the complexity of implementation). The results achieved in the process of simulations show that combinations obtained with explored algorithms show the best performance after a lower number of simulations.

В статье исследуется одно из возможных решений задачи компенсации собственных помех (SIC, Self-Interference Cancellation), возникающей при проектировании полнодуплексных (IBFD, In-band Full-Duplex) систем связи. Подавление собственных помех осуществляется в цифровой области с помощью многослойных нелинейных моделей, которые адаптируются на основе метода градиентного спуска. Наличие локальных оптимумов и седловых точек при адаптации многослойных моделей делает невозможным использование методов второго порядка ввиду знаконеопределенности матрицы Гессе.

В данной работе предложено использовать смешанный метод Ньютона (MNM, mixed Newton method), который учитывает информацию о смешанных производных второго порядка функции потерь и, как следствие, обеспечивает высокую скорость сходимости по сравнению с традиционными методами первого порядка. Использование лишь только смешанных частных производных второго порядка при построении матрицы Гессе позволяет избежать проблемы «застревания» в седловых точках при использовании смешанного метода Ньютона для адаптации многослойных нелинейных компенсаторов собственных помех при проектировании полнодуплексных систем связи.

В качестве модели собственных нелинейных помех выбрана модель Гаммерштейна с комплексными параметрами. Данный выбор обусловлен тем, что модель эффективно описывает физические свойства, лежащие в основе формирования собственных помех. Благодаря свойству голоморфности выхода модели смешанный метод Ньютона обеспечивает свойство «отталкивания» от седловых точек в ландшафте функции потерь.

В работе приводятся кривые сходимости при адаптации модели Гаммерштейна смешанным методом Ньютона, а также при помощи классических подходов на основе метода градиентного спуска. Кроме того, приводится вывод предложенного метода, а также оценка вычислительной сложности.

The paper investigates a potential solution to the problem of Self-Interference Cancellation (SIC) encountered in the design of In-Band Full-Duplex (IBFD) communication systems. The suppression of selfinterference is implemented in the digital domain using multilayer nonlinear models adapted via the gradient descent method. The presence of local optima and saddle points in the adaptation of multilayer models prevents the use of second-order methods due to the indefinite nature of the Hessian matrix.

This work proposes the use of the Mixed Newton Method (MNM), which incorporates information about the second-order mixed partial derivatives of the loss function, thereby enabling a faster convergence rate compared to traditional first-order methods. By constructing the Hessian matrix solely with mixed second-order partial derivatives, this approach mitigates the issue of “getting stuck” at saddle points when applying the Mixed Newton Method for adapting multilayer nonlinear self-interference compensators in full-duplex system design.

The Hammerstein model with complex parameters has been selected to represent nonlinear selfinterference. This choice is motivated by the model’s ability to accurately describe the underlying physical properties of self-interference formation. Due to the holomorphic property of the model output, the Mixed Newton Method provides a “repulsion” effect from saddle points in the loss landscape.

The paper presents convergence curves for the adaptation of the Hammerstein model using both the Mixed Newton Method and conventional gradient descent-based approaches. Additionally, it provides a derivation of the proposed method along with an assessment of its computational complexity.

В статье рассматриваются математические аспекты проблемы идентификации многокомпонентной рассеивающей среды по данным импульсного мультиэнергетического рентгеновского облучения. Задачи рентгеновской диагностики представляют значительный интерес как с теоретической, так и с практической точки зрения, а радиографические методыне заменимы при неразрушающем контроле изделий.

В рамках математической модели на основе нестационарного интегро-дифференциального уравнения переноса излучения сформулированы обратная задача нахождения коэффициента ослабления по излучению, известному на границе области, и задача идентификации вещества по найденным значениям коэффициента ослабления на дискретном наборе энергий облучения среды. Проведена предварительная обработка широкого списка веществ, представляющих интерес в компьютерной томографии, на предмет возможности их идентификации по приближенно заданному коэффициенту ослабления излучения, характеризующему среду. При анализе степени близости веществ в некоторой норме установлено, что множество всех возможных веществ, потенциально содержащихся в среде, распадается на конечное число непересекающихся кластеров. При достаточно малой длительности зондирующего сигнала рассеивающая составляющая выходящего из среды излучения асимптотически мала. Это обстоятельство позволяет свести обратную задачу для уравнения переноса излучения к задаче обращения преобразования Радона от коэффициента ослабления. Методами численного моделирования на специально разработанном цифровом фантоме анализируется возможность однозначной или частичной идентификации вещества при варьировании длительности зондирующего импульса и числа энергетических уровней облучения среды.

The article considers the mathematical aspects of the problem of identifying a multicomponent scattering medium based on pulsed multienergy X-ray irradiation data. X-ray diagnostics problems are of considerable interest from both theoretical and practical points of view, and radiographic methods are indispensable in non-destructive testing of products.

Within the framework of a mathematical model based on a non-stationary integro-differential equation of radiation transfer, the inverse problem of finding the attenuation coefficient for radiation known at the boundary of the region and the problem of identifying a substance based on the found values of the attenuation coefficient on a discrete set of irradiation energies of the medium are formulated.

A preliminary processing of a wide list of substances of interest in computed tomography was carried out to determine the possibility of their identification by an approximately specified radiation attenuation coefficient characterizing the medium. When analyzing the degree of proximity of substances in a certain norm, it was found that the set of all possible substances potentially contained in the medium is divided into a finite number of non-intersecting clusters. For a sufficiently short duration of the probing signal, the scattering component of the radiation leaving the medium is asymptotically small. This circumstance allows us to reduce the inverse problem for the radiation transfer equation to the problem of inverting the Radon transform from the attenuation coefficient. The possibility of unambiguous or partial identification of a substance by varying the duration of the probing pulse and the number of energy levels of irradiation of the medium is analyzed using numerical modeling methods on a specially developed digital phantom.

В работе представлена каскадная модель нейронной сети с физической поддержкой, предназначенная для прогнозирования перепада давления при трехфазном течении (нефть, газ, вода) в прямом участке трубы с различными углами наклона. Для преодоления ограничений существующих эмпирических корреляций и вычислительно затратных методов численного моделирования предложена архитектура, декомпозирующая задачу на три последовательные физически интерпретируемые подзадачи: регрессионное прогнозирование коэффициента удержания жидкости, классификация режима течения и непосредственный расчет градиента давления. Каждая подзадача решается отдельной полносвязной нейронной сетью, выход которой передается следующей модели в каскаде. Обучение и тестирование предложенной модели проведены на обширном синтетическом наборе данных (8·10⁷ записей), сгенерированном с использованием полуэмпирической модели. Верификация выполнена на независимых экспериментальных данных. Проведен сравнительный анализ с единой полносвязной (не каскадной) нейронной сетью и исследована чувствительность моделей методами Соболя и Боргоново. Каскадная модель продемонстрировала превосходство по точности и обеспечила высокую интерпретируемость результатов за счет получения промежуточных физических параметров (коэффициента удержания жидкости, режима течения). Разработанная модель обладает низкой вычислительной сложностью, что позволяет использовать ее в системах реального времени и цифровых двойниках гидравлических систем нефтегазовой промышленности.

The paper presents a cascade model of a physically supported neural network designed to predict pressure drop in three-phase flow (oil, gas, water) in a pipe section with various angles of inclination. To overcome the constraints of existing empirical correlations and computation-intensive numerical modeling methods, we propose an architecture that decomposes the problem into three sequential physically interpretable subtasks: regression prediction of the fluid hold-up coefficient, fluid flow regime classification, and pressure gradient evaluation. Each subtask is solved by a separate fully connected neural network, the output of which is passed to the next model in the cascade. Training and testing of the proposed architecture was performed on an extensive synthetic dataset (8 · 10⁷ records) generated using a semi-empirical model. Verification is performed on independent experimental data. A comparative analysis with a single fully connected (non-cascade) neural network is made, and the sensitivity of the models is examined using Sobol and Borgonovo methods. The cascade model demonstrates superior accuracy and ensures high interpretability of results by providing intermediate physical parameters (fluid hold-up coefficient, flow regime). The developed model has low computational complexity, which allows it to be used in real-time systems and digital twins of hydraulic systems in the oil and gas industry.

Предложен новый эффективный численный метод расчета электрических свойств горных пород с двухфазным насыщением типа «нефть–вода». Метод позволяет учитывать влияние поверхностной проводимости двойных электрических слоев, возникающих на контакте скелета породы с водным раствором в поровом пространстве. В основе метода лежит задача нахождения распределения электрического потенциала в трехмерной цифровой модели пористой среды высокого разрешения. Цифровая модель воспроизводит пространственную структуру поровых каналов на микроуровне и содержит элементы сетки объемного и поверхностного типов. Результаты расчетов показывают важность учета поверхностной проводимости.

New numerical simulation technique to calculate electrical properties of rocks with two-phase “oil– water” saturation is proposed. This technique takes into account surface conductivity of electrical double layers at the contact between solid rock and aqueous solution inside pore space. The numerical simulation technique is based on acquiring of electrical potential distribution in high-resolution three-dimensional digital model of porous medium. The digital model incorporates the spatial geometry of pore channels and contains bulk and surface grid cells. Numerical simulation results demonstrate the importance of surface conductivity effects.

Изучение спектрального отклика растений на основе данных, собранных с помощью дистанционного зондирования, имеет большой потенциал для решения реальных проблем в различных областях исследований. В этом исследовании мы использовали спектральные свойства для идентификации инвазивного растения — борщевика Сосновского — по спутниковым снимкам. Борщевик Сосновского — инвазивное растение, которое наносит много вреда людям, животным и экосистеме в целом. Мы использовали выборочные данные о геолокации мест произрастания борщевика в Московской области, собранные с 2018 по 2020 год, и спутниковые снимки Sentinel-2 для спектрального анализа с целью его обнаружения на снимках. Мы развернули модель машинного обучения Random Forest (RF) на облачной платформе Google Earth Engine (GEE). Алгоритм обучается на наборе данных, состоящем из 12 каналов спутниковых снимков Sentinel-2, цифровой модели рельефа и некоторых спектральных индексов, которые используются в алгоритме в качестве параметров. Используемый подход заключается в выявлении биофизических параметров борщевика Сосновского по его коэффициентам отражения с уточнением радиочастотной модели непосредственно по набору данных. Наши результаты наглядно демонстрируют насколько сочетание методов дистанционного зондирования и машинного обучения может помочь в обнаружении борщевика и контроле его инвазивного распространения. Наш подход обеспечивает высокую точность обнаружения очагов произрастания борщевика Сосновского, составляющую 96,93 %.

Examining the spectral response of plants from data collected using remote sensing has a lot of potential for solving real-world problems in different fields of research. In this study, we have used the spectral property to identify the invasive plant Heracleum sosnowskyi Manden from satellite imagery. H. sosnowskyi is an invasive plant that causes many harms to humans, animals and the ecosystem at large. We have used data collected from the years 2018 to 2020 containing sample geolocation data from the Moscow Region where this plant exists and we have used Sentinel-2 imagery for the spectral analysis towards the aim of detecting it from the satellite imagery. We deployed a Random Forest (RF) machine learning model within the framework of Google Earth Engine (GEE). The algorithm learns from the collected data, which is made up of 12 bands of Sentinel-2, and also includes the digital elevation together with some spectral indices, which are used as features in the algorithm. The approach used is to learn the biophysical parameters of H. sosnowskyi from its reflectances by fitting the RF model directly from the data. Our results demonstrate how the combination of remote sensing and machine learning can assist in locating H. sosnowskyi, which aids in controlling its invasive expansion. Our approach provides a high detection accuracy of the plant, which is 96.93%.

В представленной статье мы исследуем процесс изменения рейтинга одобрения политического лидера под влиянием процессов, протекающих в цифровом публичном пространстве. Драйвером указанных изменений служит взаимодействие пользователей онлайн-площадок (информационных и новостных ресурсов, блогов, социальных сетей), в результате которого они могут обмениваться друг с другом мнениями и формулировать свою позицию в отношении политика. Помимо межличностного взаимодействия мы рассмотрим такие факторы, как информационное воздействие, выражающееся в создании информационного потока, имеющего заданную мощность и тональность (положительную или отрицательную, в контексте влияния на имидж политического лидера), а также наличие группы агентов (лидеров мнений), оказывающих поддержку политику или же, наоборот, негативно влияющих на его представление в медийном пространстве.

Математической основой представленного исследования является модель Кирмана, имеющая истоки в биологии и первоначально нашедшая свое применение в экономике. В рамках даннойм одели считается, что каждый участник находится в одном из двух возможных состояний, а также задается скачкообразный марковский процесс, описывающий переходы между этими состояниями. Для рассматриваемой нами задачи данными состояниями являются 0 или 1, в зависимости от того, является ли конкретный агент сторонником политика и одобряет его деятельность или же нет. Пользуясь аппаратом теории марковских процессов, мы находим его диффузионное приближение, известное как процесс Якоби. При помощи спектрального разложения для инфинитезимального оператора данного процесса мы имеем возможность найти аналитическое представление для плотности переходных вероятностей.

Анализируя вероятности, полученные указанным образом, можно оценить влияние отдельных факторов модели: мощность и тональность новостных сообщений, доступных для пользователей онлайн-пространства и релевантных для задач формирования рейтинга, а также численности сторонников или противников политика. Далее, пользуясь найденными собственными функциями и значениями, мы выводим выражения для оценки условных математических ожиданий рейтинга политика, что может служить основой для построения прогнозов, важных для задач формирования стратегии представления политического лидера в онлайн-среде.

In the present article we explore the process of changing the level of approval of a political leader under the influence of the processes taking place in online platforms (social networks, forums, etc.). The driver of these changes is the interaction of users, through which they can exchange opinions with each other and formulate their position in relation to the political leader. In addition to interpersonal interaction, we will consider such factors as the information impact, expressed in the creation of an information flow with a given power and polarity (positive or negative, in the context of influencing the image of a political leader), as well as the presence of a group of agents (opinion leaders), supporting the leader, or, conversely, negatively affecting its representation in the media space.

The mathematical basis of the presented research is the Kirman model, which has its roots in biology and initially found its application in economics. Within the framework of this model it is considered that each user is in one of the two possible states, and a Markov jump process describing transitions between these states is given. For the problem under consideration, these states are 0 or 1, depending on whether a particular agent is a supporter of a political leader or not. For further research, we find its diffusional approximation, known as the Jacoby process. With the help of spectral decomposition for the infinitesimal operator of this process we have an opportunity to find an analytical representation for the transition probability density.

Analyzing the probabilities obtained in this way, we can assess the influence of individual factors of the model: the power and direction of the information flow, available to online users and relevant to the tasks of rating formation, as well as the number of supporters or opponents of the politician. Next, using the found eigenfunctions and eigenvalues, we derive expressions for the evaluation of conditional mathematical expectations of a politician’s rating, which can serve as a basis for building forecasts that are important for the formation of a strategy of representing a political leader in the online environment.

В данной статье осуществляется сравнение эффективности некоторых современных методов и практик стохастической оптимизации применительно к задаче цифрового предыскажения сигнала (DPD), которое является важной составляющей процесса обработки сигнала на базовых станциях, обеспечивающих беспроводную связь. В частности, рассматривается два круга вопросов о возможностях применения стохастических методов для обучения моделей класса Винера – Гаммерштейна в рамках подхода минимизации эмпирического риска: касательно улучшения глубины и скорости сходимости данного метода оптимизации и относительно близости самой постановки задачи (выбранной модели симуляции) к наблюдаемому в действительности поведению устройства. Так, в первой части этого исследования внимание будет сосредоточено на вопросе о нахождении наиболее эффективного метода оптимизации и дополнительных к нему модификаций. Во второй части предлагается новая квази-онлайн-постановка задачи и, соответственно, среда для тестирования эффективности методов, благодаря которым результаты численного моделирования удается привести в соответствие с поведением реального прототипа устройства DPD. В рамках этой новой постановки далее осуществляется повторное тестирование некоторых избранных практик, более подробно рассмотренных в первой части исследования, и также обнаруживаются и подчеркиваются преимущества нового лидирующего метода оптимизации, оказывающегося теперь также наиболее эффективным и в практических тестах. Для конкретной рассмотренной модели максимально достигнутое улучшение глубины сходимости составило 7% в стандартном режиме и 5% в онлайн-постановке (при том что метрика сама по себе имеет логарифмическую шкалу). Также благодаря дополнительным техникам оказывается возможным сократить время обучения модели DPD вдвое, сохранив улучшение глубины сходимости на 3% и 6% для стандартного и онлайн-режимов соответственно. Все сравнения производятся с методом оптимизации Adam, который был отмечен как лучший стохастический метод для задачи DPD из рассматриваемых в предшествующей работе [Pasechnyuk et al., 2021], и с методом оптимизации Adamax, который оказывается наиболее эффективным в предлагаемом онлайн-режиме.

In this paper, we test the performance of some modern stochastic optimization methods and practices with respect to the digital pre-distortion problem, which is a valuable part of processing signal on base stations providing wireless communication. In the first part of our study, we focus on the search for the best performing method and its proper modifications. In the second part, we propose the new, quasi-online, testing framework that allows us to fit our modeling results with the behavior of real-life DPD prototype, retest some selected of practices considered in the previous section and approve the advantages of the method appearing to be the best under real-life conditions. For the used model, the maximum achieved improvement in depth is 7% in the standard regime and 5% in the online regime (metric itself is of logarithmic scale). We also achieve a halving of the working time preserving 3% and 6% improvement in depth for the standard and online regime, respectively. All comparisons are made to the Adam method, which was highlighted as the best stochastic method for DPD problem in [Pasechnyuk et al., 2021], and to the Adamax method, which is the best in the proposed online regime.

Предложено оригинальное представление статистической цифровой модели измерения макрошероховатости на локальном участке (до 15 м) состоящей из детерминированной (уклон), коррелированной (нормативные периодические составляющие и периодические отклонения от ровности) и собственно случайной (значения макрошероховатости) составляющих.

Original representation of statistical digital model of measurement of a macroroughness on a local site (to 15) consisting of determined (bias), correlated (standard periodic making and periodic deviations from flatness) and actually casual making (values of a macroroughness) Is offered.