Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка

Зміст т. 67 журналу "Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка" за 2024 рік

2025-12-06T10:22:12+02:00

Наведено зміст номерів журналу "Вісті вузів. Радіоелектроніка" у порядку публікації у 2024 році.

Іменний покажчик т. 67 журналу "Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка" за 2024 рік

2025-12-06T10:29:40+02:00

Наведено список авторів в алфавітному порядку, статті яких опубліковані в журналі "Вісті вузів. Радіоелектроніка" у 2024 році.

Авдєєнко, Г. Л. 2

Аверков, Ю. О. 3

Альонкин, М. І. 4, 5

Андрєєв, М. В. 1, 11

Аріков, В. В. 8

Аркуша, Ю. В. 3, 11

Артеменко, М. Ю. . 9

Ахмадпур, С.-С. 1

Бабій, О. С. 2

Бардхан, С. 10

Баруах, С. 12

Бачик, Д. Р. 9

Берегун, В. С. 6

Бичок, А. В. 3, 4

Бігун, Н. С. 5

Білошенко, О. А. 7

Бобок, І. І. 8

Бойцов, Д. Д. 9

Борах, Дж. 12

Бхой, Б. К. 1

Ваків, М. М. 8

Василенко, Д. О. 7

Васюта, К. С. 4, 5, 9

Вербіцький, Д. О. 8

Вікулін, І. М. 2, 10

Власенко, С. О. 3

Волков, Є. Г. 3, 4

Воронько, А. О. 8

Гатрам, М. 8

Гергіль, Є. Є. 7

Герда, М. І. . 6

Гончаров, О. А. 10

Горєв, М. Б. 1

Горобець, М. М. 1

Горобець, О. М. 1

Грегсон, Стюарт 7

Гусєва, О. В. 2, 8

Дарсавелiдзе, Іване 11

Дас, С. К. . 10

Децик, К. О. 9

Джейн, Пратік 6

Джеладзе, Вера 11

Дормідонтов, А. В. 3

Дробахін, О. О. 1, 3, 4, 6, 11

Дубровкa, Р. Ф. 7

Дубровкa, Ф. Ф. 3, 9

Думін, О. М. 11

Євстигнеєв, Б. Є. 12

Єзерський, Н. В. 1

Єлісєєва, Н. П. 1

Забродський, О. Ф. 3

Закарія, Я. А. 2

Захаров, О. В. 4, 10

Захарченко, О. C. 1

Земляк, О. М. 9

Зоренко, О. В. 3

Іванушкіна, Н. Г. 12

Карумурі, Р. 8

Карушкін, М. Ф. 4

Касса, С. 1

Катрич, В. О. 11

Качайло, Р. О. 9

Кириленко, А. О. 3, 5

Кишко, С. О. 3

Кіран, Т. Саі 12

Кобозєва, А. А. . 8

Коваленко, О. М. 2, 6, 12

Ковшов, Ю. С. 3

Коджеспірова, І. Ф. 1

Колобродов, В. Г. 5

Кондратов, О. М. 6

Костенко, П. Ю. 4, 5, 9

Коханов, О. Б. 10

Красильніков, О. І. 6

Кривець, О. І. 8

Круковський, С. І. 8

Кузьмичєв, А. І. 3

Кулешов, О. М. 3

Курмашев, Ш. Д. 10

Лихачов, О. О. 3

Літвінцев, С. М. 4, 10

Лукін, К. О. 3

Маіті, Р. К. 10

Майборода, Д. В. 7

Майіті, Х. 10

Майкут, С. О. 3

Макаров, С. А. 4

Маньковський, С. В. 8

Мартинюк, С. Є. 7

Мартінес, С. О. 9

Масленко, О. В. 6

Медзмаріашвілі, Е. В. 7

Мельник, І. В. 2, 6, 12

Мехта, Сандіп А. 6

Микитенко, В. І. 5

Мінзюк, В. В. 10

Місра, Н. К. 1

Мішра, Вівкананд 6

Мневець, А. В. 12

Мовчанюк, А. В. 1

Назаренко, О. А. 2, 10

Наритнік, Т. М. 2

Нестеренко, М. В. 7, 11

Новіков, Д. О. 8

Нозадзе, Тамар 11

Омельяненко, М. Ю. 3

Острижний, Є. М. 5

Павлов, О. I. 2

Паріні, С. Г. 7

Погарський, С. О. 7, 11

Поліщук, С. Й. 9

Пономаренко, С. С. 3

Потапов М. А. 11

Починок, А. В. 2

Прокопенко, Ю. В. 3

Раджасекаран, С. 12

Редді, С. Я. К. 12

Рей, Ш. . 5

Роман, Л. О. 7

Романюк, Р. О. 10

Рукін, В. П. 4

Сайко, В. Г. 2

Сакович, Л. М. 2

Салтиков, Д. Ю. 1

Саманта, Дж. 10

Саприкін, Є. Ю. 6

Сасідхар, М. 12

Середін, А. П. 1

Сидоренко, С. Б. 3

Сіддик, А. І. 1

Скрипка, М. Ю. 2, 6, 12

Слободянюк, В. В. 4, 5, 9

Слюсар, В. І. 5, 7, 9

Слюсарь, І. І. 7

Соболєв, Д. В. 3

Станкевич, С. А. 6

Стешенко, С. О. 3, 5

Сушко, О. Ю. .7

Тані, Масахіко 3

Татематсу, Йошинори 3

Тимчик, Г. С. 5

Тугай, С. Б. 2, 6, 12

Фадхель, Г. Н. . 1

Філінський, Л. А. 6

Форостина, О. М. 8

Хауейзен, Йенс 11

Хуторян, Е. М. 3

Чистов, В. І. 5, 9

Чопик, В. В. 9

Чоудхурі, Д. 10

Шаповал, І. А. 9

Шаповалов, Ю. І. . 9, 10

Шарма, Й. . 5

Шарпан, О. Б. .8

Швед, І. С. .2

Шелег, Сергій .7

Шпилька, О. О. 10

Ядав, О. П. 5

Ящишин, Є. М. 2, 8

Особливості реалізації асимптотичного методу для задачі електромагнітного розсіювання в матеріалі з хаотично розміщеними включеннями

2025-03-24T13:22:04+02:00

Задачу електромагнітного (ЕМ) розсіяння на сукупності хаотично розміщених частинок в однорідному матеріалі розв’язано аналітико-числовим асимптотичним методом. Це можливо завдяки припущенню про малість частинок. Аналітична частина розв’язку полягає у виведенні наближеної формули для системи лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР) відносно значень невідомої допоміжної функції. Чисельний розв’язок допоміжної СЛАР дозволяє визначити розв’язок початкової задачі розсіяння, а також вивести явну формулу для магнітної проникності отриманого неоднорідного матеріалу. Детально висвітлено особливості програмної реалізації запропонованого методу, зокрема моделювання геометрії неоднорідної області, складність та час обчислення за окремими ключовими формулами. Визначення оптимального в плані обчислювальних ресурсів способу розв’язку прямої задачі є важливою передумовою успішного розв’язання оберненої задачі, оскільки евристичні алгоритми вимагають багаторазового знаходження розв’язків прямих задач із різними вхідними параметрами. Числові дані свідчать про можливість отримання більш різноманітного розподілу магнітної проникності отриманого неоднорідного матеріалу порівняно з регулярними і хаотичними способами розміщення вбудованих частинок.

Підвищення ефективності мережі за допомогою вибору антени та користувача в гетерогенній стільниковій мережі 5G

2025-12-06T00:17:02+02:00

Постійно зростаючий попит на мережі 5G вимагає інноваційних рішень для оптимізації ефективності мережі. В цьому дослідженні на основі традиційних підходів випадкового вибору користувача RUS (random user selection) та за критерієм максимального підсилення каналу MCG (maximum channel gain) розроблено новий метод під назвою вибір користувача за критерієм відстані DUS (distance user selection). У методі DUS абонент вибирається залежно від відстані, на якій знаходиться користувач, найближчий з них вибирається першим і призначається доступним антенам на базовій станції. Цей метод надає пріоритет для з’єднання абонентам, які знаходяться ближче до обслуговуючої базової станції, використовуючи потужніший сигнал і зменшуючи втрати на його шляху. Крім того, даний метод використовує оптимізовані алгоритми вибору антени для подальшого покращення якості сигналу та розподілу ресурсів. Ефективність запропонованого методу перевірена шляхом моделювання. Його характеристики, такі як пропускна здатність, сумарна швидкість та енергоефективність, порівнювались із аналогічними характеристиками традиційних підходів. Отримані результати демонструють значне покращення ефективності мережі, підкреслюючи потенціал методу DUS із вибором антени для підвищення ефективності взаємодії користувача із мережею 5G.

Класифікація низькоамплітудних компонент ЕКГ за допомогою адаптивних функцій активації нейронних мереж

2025-03-05T20:22:43+02:00

Перспективним напрямом розвитку нейронних мереж для аналізу та класифікації біомедичних сигналів є використання активаційних функцій, що навчаються AAF (adaptive activation function). Внаслідок вибору цих функцій виконується адаптація до різнорідних даних, що призводить до підвищення точності класифікації. У статті розглянуто застосування AAF для класифікації низькоамплітудних компонент електрокардіограми (ЕКГ), зокрема пізніх потенціалів шлуночків (ППШ) і передсердь (ППП), важливих для раннього виявлення серцевих тахіаритмій. Для оцінювання впливу AAF на якість виявлення ППП та ППШ розроблено дві повнозв’язні нейронні мережі з різною кількістю прихованих шарів. У процесі дослідження встановлено, що використання AAF підвищує точність класифікації ППШ та ППП, а також швидкість навчання моделей нейронних мереж в порівнянні із застосуванням неадаптивних функцій активації. З метою мінімізації проблем «згасання» або «вибуху» градієнтів функції втрат, а також ефекту «мертвих» нейронів, що виникають під час навчання нейронної мережі, розроблено нову активаційну функцію, яка нормує вагові коефіцієнти, запобігаючи виникненню надмірно високих чи низьких градієнтів. Застосування розробленої функції активації призводить до збільшення швидкості і стабільності навчання нейронної мережі, а також підвищення точності розпізнавання низькоамплітудних компонент ЕКГ в порівнянні з іншими функціями активації. За допомогою розробленої AAF отримано найвищу точність класифікації для ППШ (94,7%) і ППП (91,4%). Для одночасного аналізу великої кількості активаційних функцій розроблено коефіцієнт, який дозволяє оцінювати надлишковість шарів мережі. Запропонований коефіцієнт для виявлення «вузьких місць» у нейромережевих архітектурах суттєво спрощує процес аналізу та вдосконалення нейронних мереж.

Параметри стрічкового електронного пучка, сформованого гарматами ВТР: дослідження фокальних параметрів

2024-10-25T11:11:24+03:00

У другій частині статті, з використанням відомих аналітичних виразів щодо визначення положення плазмової межі відносно поверхні катоду, розраховано розподіл електричного поля, траєкторії електронного пучка та його фокальні параметри. Для визначення розподілу електричного поля в електродній системі використано метод послідовної верхньої релаксації, для розрахунку просторового заряду — методу трубок струму, для розрахунку траєкторій електронів в області вільного дрейфу в анодній плазмі — метод Рунге–Кутта четвертого порядку, а для оцінки товщини електронного пучка в фокусі — числові методи екстремального аналізу. Для спрощення реалізації в програмному коді ітераційні співвідношення для розрахунку розподілу електричного поля та траєкторій електронного пучка записані у вигляді арифметико-логічних співвідношень та рекурентних матриць. Відносна різниця між розрахунковими та експериментальними даними для отриманих значень товщини електронного пучка в фокусі не перевищує 15–20%. Отримані результати теоретичних та експериментальних досліджень є важливими для проведення подальших інженерних розробок електронно-променевого технологічного обладнання, призначеного для промислового застосування.