COMPARISON OF THE PARAMETERS OF SIGNALS WITH EXTERNAL ILLUMINATION FOR SUPERVISION OF THE AREA FOR THE PROTECTION OF IMPORTANT STATE OBJECTS

In modern conditions, it becomes necessary to create security systems, surveillance systems, anti-terrorist systems that carry out covert detection and surveillance of small-sized ground objects, including biological ones. Traditionally used single-position radars are ineffective in conditions of a large number of reflections that interfere with and low speed of movement of detected objects (people). The use of several such radars is impractical due to their rather high complexity and cost. In addition, it is impossible to ensure the secrecy of such systems. The construction of radar surveillance systems in the form of semi-active bistatic, including educational, radar systems is promising for the described conditions. One of the important issues in the construction of semi-active bistatic systems is the substantiation of the parameters of external illumination signals and the assessment of the attainable characteristics of such systems when using them. The analysis and definition of the requirements for the characteristics of the illumination signals is carried out. In addition, consider the features of using signals from modern emitting systems in semi-active radars. The basic parameters of the signals are given – the bandwidth, the pulse duration (spectrum width), the power at the transmitter output, the frequency range in which the system operates. The advantages and disadvantages of semi-active radar stations (SA RS), which use such signals, are described. Variants of semi-active bistatic systems with external illumination are determined. The widespread use of modern digital language and telecommunication systems provides the SA RS with effective illumination signals with good correlation properties, which makes it possible to obtain the necessary technical characteristics in a variety of application condition

Використання нейронної мережі у другій ступені ансамбльового класифікатора для підвищення якості класифікації об'єктів на зображеннях

Object recognition in images is used in many areas of practical use. Very often, progress in its application largely depends on the ratio of the quality of object recognition and the required amount of calculations. Recent advances in recognition are related to the development of neural network architectures with a very significant amount of computing that are trained on large data sets over a very long time on state-of-the-art computers. For many practical applications, it is not possible to collect such large datasets for training and only computing machines with limited computing power can be used. Therefore, the search for solutions that meet these practical restrictions is relevant. This paper reports an ensemble classifier, which uses stacking in the second stage. The use of significantly different classifiers in the first stage and the multilayer perceptron in the second stage has made it possible to significantly improve the ratio of the quality of classification and the required volume of calculations when training on small data sets. The current study showed that the use of a multilayer perceptron in the second stage makes it possible to reduce the error compared to the use of the second stage of majority voting. On the MNIST dataset, the error reduction was 29‒39 %. On the CIFAR-10 dataset, the error reduction was 13‒17 %. A comparison of the proposed architecture of the ensemble classifier with the architecture of the transformer-type classifier demonstrated a decrease in the volume of calculations while reducing the error. For the CIFAR-10 dataset, an error reduction of 8 % was achieved with a calculation volume of less than 22 times. For the MNIST dataset, the error reduction was 62 % when winning by the volume of calculations by 50 timesРозпізнавання об'єктів на зображеннях використовується у багатьох сферах практичного використання. Дуже часто, прогрес у використанні багато в чому залежить від співвідношення якості розпізнавання об'єктів і необхідного обсягу обчислень. Останні досягнення в галузі розпізнавання пов'язані з розробкою архітектур нейронних мереж з дуже значним обсягом обчислень, які навчаються на великих наборах даних протягом дуже тривалого часу на найсучасніших комп'ютерах. Для багатьох практичних застосувань немає можливості зібрати такі великі набори даних для навчання і можуть бути використані тільки обчислювачі з обмеженими обчислювальними потужностями. Тому пошук рішень, які відповідають цим практичним обмеженням, є актуальним. Представлений ансамблевий класифікатор, який використовує стекінг на другому ступені. Використання класифікаторів, що суттєво відрізняються, на першому ступені і багатошарового персептрона на другому ступені дозволило значно покращити співвідношення якості класифікації та необхідного обсягу обчислень при навчанні на невеликих наборах даних. Проведене дослідження показало, що використання багатошарового персептрона на другому ступені дозволяє зменшити помилку в порівнянні з використанням на другому ступені мажоритарного голосування. На наборі даних MNIST зменшення помилки становило 29–39 %. На наборі даних CIFAR-10 зменшення помилки становило 13–17 %. Порівняння запропонованої архітектури ансамблевого класифікатора з архітектурою класифікатора типу трансформер показало зменшення обсягу обчислень при одночасному зменшенні помилки. Для набору даних CIFAR-10 вдалося досягти зменшення помилки на 8 % при обсязі обчислень менше у 22 рази. Для набору даних MNIST зменшення помилки становило 62 % при виграші за обсягом обчислень у 50 разі

Розроблення методики визначення геодинамічного ризику в місцях пролягання протяжних інженерних споруд

Проведено дослідження впливу геодинамічних процесів на безпечну роботу підземних трубопровідних систем. Проаналізовано можливість отримання інформації про геодинамічну зону, що перетинається протяжною інженерною конструкцією. Оцінено можливості для вивчення впливу границі геодинамічних блоків на експлуатацію підземних інженерних споруд. Для прогнозування ризику впливу геодинамічної зони на положення протяжних інженерних споруд запропоновано використати комплексний метод розрахунку, який базується на використанні методів визначення геодинамічного ризику, а також нових методах опрацювання інформації на основі штучних нейронних мереж.Investigation of geodynamic processes influence on the safe operation of buried pipeline systems has been carried out. Possibility to obtain the information about the geodynamic zone, that is crossed by an broaching engineering structure is analyzed. Possibilities to study the geodynamic block boundaries effect on the operating of buried engineering structures are estimated. To predict the risk influence on geodynamic zone of broaching engineering structures position the complex method of calculation based on the use of methods for determining the geodynamic risk and new methods of information processing basing on the artificial neural networks, has been proposed

Comparison of the Parameters of Signals with External Illumination for Supervision of the Area for the Protection of Important State Objects

In modern conditions, it becomes necessary to create security systems, surveillance systems, anti-terrorist systems that carry out covert detection and surveillance of small-sized ground objects, including biological ones. Traditionally used single-position radars are ineffective in conditions of a large number of reflections that interfere with and low speed of movement of detected objects (people). The use of several such radars is impractical due to their rather high complexity and cost. In addition, it is impossible to ensure the secrecy of such systems. The construction of radar surveillance systems in the form of semi-active bistatic, including educational, radar systems is promising for the described conditions. One of the important issues in the construction of semi-active bistatic systems is the substantiation of the parameters of external illumination signals and the assessment of the attainable characteristics of such systems when using them. The analysis and definition of the requirements for the characteristics of the illumination signals is carried out. In addition, consider the features of using signals from modern emitting systems in semi-active radars. The basic parameters of the signals are given – the bandwidth, the pulse duration (spectrum width), the power at the transmitter output, the frequency range in which the system operates. The advantages and disadvantages of semi-active radar stations (SA RS), which use such signals, are described. Variants of semi-active bistatic systems with external illumination are determined. The widespread use of modern digital language and telecommunication systems provides the SA RS with effective illumination signals with good correlation properties, which makes it possible to obtain the necessary technical characteristics in a variety of application condition