📘Степанов О.А. Методы обработки навигационной измерительной информации. – СПб: Университет ИТМО, 2017. – 196 с.

Еще одно пособие, которое нельзя обойти вниманием, при рассмотрении фильтра Калмана к той информации, которая размещалась ранее: 1, 2. Для пытливых студентов, магистрантов и аспирантов.

Излагаются общие принципы, используемые при обработке измерительной информации с целью оценивания неизвестных параметров и случайных последовательностей. Рассматриваются различные подходы и методы построения алгоритмов оценивания. Значительное внимание уделяется рекуррентному дискретному фильтру Калмана и его аналогу для непрерывного времени. В прикладном плане изложение ориентировано на решение задач, связанных с обработкой навигационной информации.

✅1. Примеры и постановки задач оценивания постоянных параметров при обработке навигационной информации
✅2. Решение задач оценивания на основе детерминированного подхода. Метод наименьших квадратов
✅3. Решение задач оценивания на основе небайесовского подхода. Метод максимума правдоподобия
✅4. Байесовский подход. Оптимальные оценки
✅5. Алгоритмы комплексной обработки измерений
✅6. Случайные последовательности
✅7. Фильтрация случайных последовательностей. Дискретный фильтр Калмана
✅8. Фильтрация случайных процессов. Фильтр Калмана-Бьюси
✅Приложение 1
🔹П1. Основные матричные операции
✅Приложение 2
П2. Случайные величины и векторы
🔹П2.1. Случайная величина и ее описание
🔹П2.2. Гауссовские случайные величины и их характеристики
🔹П2.3. Случайные векторы и их описание
🔹П.2.4. Гауссовские случайные векторы и их характеристики
✅Приложение 3
🔹П3. Обыкновенные дифференциальные уравнения

#фильтрация_сообщений
#радионавигация

🔥 Запускаем новую серию вебинаров по трассировке печатных плат!

Почему цифровая микросхема создаёт помехи по питанию? В какой момент обычная дорожка превращается в линию передачи? Откуда берутся отражения и перекрёстные помехи — и главное, что с ними делать на реальной плате?

Приглашаем на 3 бесплатных вебинара, на которых будем разбираться не просто в правилах трассировки, а в физике быстрых цифровых сигналов и помех на печатной плате.

📌 Вебинар №1. Помехи в питании цифровых микросхем: откуда они берутся и как с ними бороться
📅 17 сентября в 19:00 (МСК)

Разберём, откуда возникают помехи в цепях питания и как уменьшить их ещё на этапе проектирования платы.

📌 Вебинар №2. Что меняется, когда дорожка на плате становится линией передачи
📅 24 сентября в 19:00 (МСК)

Поговорим о распространении сигнала, волновом сопротивлении и причинах появления отражений и искажений.

📌 Вебинар №3. Линия передачи: борьба с отражениями и перекрёстными помехами
📅 1 октября в 19:00 (МСК)

Поговорим о согласовании импедансов и способах уменьшения перекрёстных помех.

⚡️ Кому стоит прийти?

Инженерам-электронщикам, разработчикам и проектировщикам печатных плат, которые уже знакомы с основами трассировки и хотят перейти на следующий уровень: не просто следовать правилам, а понимать, почему они работают и что происходит с сигналами на реальной плате.

Это серия не про «делайте так, потому что так принято». Будем разбираться в причинах — чтобы вы могли самостоятельно принимать обоснованные решения при проектировании платы.

🚀 Первый вебинар уже 17 сентября!

Участие бесплатное, необходима регистрация.

👉 Регистрируйтесь на серию вебинаров:
[ССЫЛКА]

Лучше приходить на все три встречи: темы связаны между собой и последовательно складываются в единую картину процессов, происходящих на печатной плате.

При ознакомлении с вопросом применения ИИ в вопросах компьютерного зрения (интеллектуальные системы видеонаблюдения) на фоне обилия статей выделил следующие литературные источники:

📘Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития / ред. Р. Дэвис, М. Терк; пер. с англ. В. С. Яценкова. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 690 с. (скачивать здесь)
📘Davies E. R. Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning, 5th edition. Oxford, UK: Academic Press, 2017. 858 p.
📘Deepika Ghai. Machine Learning Algorithms for Signal and Image Processing / Deepika Ghai; IEEE Press Wiley, 2023. – 487 p.
📘Рассел, Стюарт. Искусственный интеллект: современный подход, 4-е издание, том 3. О бучение, восприятие и действие.: Пер. с англ. / Рассел Стюарт, Норвиг Питер. - СПб.: ООО "Диалектика", 2022. - 640 с.
📘Конушин А.С. Компьютерное зрение. Лекции по информатике (скачивать здесь)
📘Сорокин А.Б. Сверточные нейронные сети: примеры реализаций [Электронный ресурс]: Учебно-методическое пособие / Сорокин А.Б., Железняк Л.М., Зикеева Е.А. — М.: МИРЭА – Российский технологический университет, 2020. – 200 c.
📘Алпатов, Б.Я. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян, О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. – М.: Радиотехника, 2008. – 176 с.
📘Бабаян, П.В. Обработка изображений в системах обнаружения и сопровождения объектов. Классические методы. Учебное пособие для вузов / П.В. Бабаян, В.С. Муравьев, С.А. Смирнов, В.В. Стротов; М.: Горячая линия – Телеком, 2024. – 168 с. (обращаться сюда)
📘Лукьяница, А.А. Цифровая обработка видеоизображений / А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин; М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. – 518 с.
📘Ворона, В.А. Технические средства наблюдения в охране объектов / Ворона В.А., Тихонов В.А.– М.: Горячая линия – Телеком, 2011. – 184 с.
📰Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: детекция объектов.
📰Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: сегментация изображений.
📰Эволюция архитектур нейросетей в компьютерном зрении: классификация изображений.
📰Yu-Hsi Chen. Strong Baseline: Multi-UAV Tracking via YOLOv12 with BoT-SORT-ReID

#нейросети

Как изучать первоисточники по машинному обучению и не только ...

обнаруживал, что оптимальный для меня вариант изложения неизменно состоял из частей разных лекций от разных авторов.

обычной ручкой в обычном бумажном блокноте выписывалось изложение всех этих тем. Без задействия мелкой моторики я вообще ничего серьезного не учу, в голове совсем другой уровень осмысления, задаваемых себе же вопросов и внутренней критики, когда что-то пишу.

разумеется, общение по непонятным вопросам с LLM (это выше не упомянул, но было тоже очень важно),

#нейросети
#образование

📚 Собрали для вас подборку полезных материалов для инженеров и разработчиков электроники.

Если вы занимаетесь схемотехникой, печатными платами, силовой электроникой, микроконтроллерами, FPGA и Embedded-разработкой — здесь можно найти идеи и решения, которые пригодятся в реальных проектах.

Внутри вас ждут:
🔹 практические материалы по разработке и отладке электроники;
🔹 разборы инженерных задач и типичных ошибок;
🔹 полезные рекомендации по схемотехнике и PCB;
🔹 материалы по микроконтроллерам, FPGA и Embedded;
🔹 практические советы, которые помогают глубже понимать физику работы устройства.

Сохраняйте подборку, делитесь с коллегами и пополняйте свою инженерную базу полезными материалами.

👉 Забрать подборку: ссылка

📰 Ge Shengguo, Fei Xiaotao. A Systematic Literature Review of Source Number Estimation in Multi-Sensor Array Signal Processing / IEEE Access, 2025. – Том 13. С. 104756-104778.

К методам сверхразрешения по угловым координатам примыкает проблема определения числа разрешаемых источников. Свежий обзор по теме.

#параметрическое_спектральное_оценивание

⚡️ИТ-холдинг расширил возможности САЕ-платформы «Таумерикс» для комплексного инженерного анализа электроники

ИТ-холдинг Т1 впервые представил на форуме «Микроэлектроника 2026» обновленную собственную CAE-платформу «Таумерикс» для инженерного анализа электроники. В системе появились три новых возможности:
🔹 анализ низкочастотного электромагнетизма,
🔹 анализ целостности сигнала,
🔹 анализ механической прочности.

«После обновления «Таумерикс» стал по-настоящему мультидисциплинарной платформой. С усложнением технологий изделия все чаще требуют учета разных физических явлений, одновременно действующих на них. Для бизнеса это вопрос предсказуемости — чем больше решений подтверждено расчетом, тем меньше сюрпризов на этапе испытаний и тем точнее компания планирует сроки и бюджет проекта»

— Александр Собачкин, директор центра компетенций инженерного анализа и разработки продукта«Таумерикс» , ИТ-холдинг Т1.

Ключевой экономический эффект обновления достигается благодаря переходу от использования разрозненных программных пакетов к сквозному проектированию мультифизичной задачи в единой среде. Для компаний это означает прямую оптимизацию бюджета.

✔️Одно из новых направлений платформы — анализ целостности сигнала. Он включает пост-топологический анализ с экстракцией S-, Y- и Z-параметров и системный анализ с использованием IBIS-моделей и S-параметров.

✔️Для оценки механической прочности в платформе стали доступны статический и модальный анализ.

✔️В «Таумерикс» также появилась инструменты для расчета низкочастотных электромагнитных процессов – гармонический анализ и магнитостатика.

Современная электроника становится компактнее и производительнее. При этом увеличиваются плотность размещения компонентов и сложность их взаимодействия.

Рост производства и усложнение электроники повышают требования к качеству проектирования. Цифровое моделирование позволяет еще до изготовления прототипа выявлять ошибки в конструкции, передаче сигнала, электромагнитной совместимости и механической прочности.

Благодаря низкому порогу входа и сквозной логике интерфейса платформа «Таумерикс» позволяет предприятиям быстрее подключать к работе молодых специалистов, снижать нагрузку на ведущих инженеров, что освобождает рабочее время инженеров-расчетчиков.

#моделирование_РТС

📘Кошелев В. И., Андреев В. Г., Белокуров В. А. Современные методы повышения эффективности обнаружения радиолокационных сигналов – Рязань: Полиграф, 2014. – 208 c.

Хорошая возможность ознакомиться в собранном виде с трудами школы радиолокации, связанной с Рязанским государственным радиотехническим университетом, известной своими трудами в области систем селекции движущихся целей. В библиографии содержатся ссылки на труды Бакулева П.А., Попова Д.И., Кошелева В.И. и др.

✅ВВЕДЕНИЕ. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
✅ДАЛЬНОСТЬ ОБНАРУЖЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ ПАССИВНЫХ И АКТИВНЫХ ПОМЕХ
✅МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ
✅МНОГОКАНАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ. ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБНАРУЖЕНИЯ МНОГОКАНАЛЬНЫХ СИСТЕМ
✅МОДЕЛИРОВАНИЕ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ПОМЕХ И СИГНАЛОВ
✅ОБНАРУЖЕНИЕ И СОПРОВОЖДЕНИЕ ЦЕЛЕЙ С МАЛОЙ ЭФФЕКТИВНОЙ ПЛОЩАДЬЮ РАССЕЯНИЯ

В рецензии Юдина В.Н. (МАИ) отмечается:

В книге изложены общие подходы к проектированию и определению основных параметров радиолокационных систем, вопросы построения систем первичной и вторичной обработки когерентно-импульсных и импульсно-доплеровских средств радиолокации, а также методы их моделирования.
Уделено внимание синтезу и анализу отдельных РЛ устройств – цифровых обнаружителей и измерителей параметров РЛ сигналов, средств селекции движущихся целей, обеспечивающих выделение полезных эхосигналов на фоне коррелированных помехи по доплеровским признакам.
Заключительная глава, посвященная проблеме обнаружения слабых радиоотражений на основе активно развивающегося за рубежом подхода «сопровождение до обнаружения», даёт возможность русскоязычному читателю познакомится с данным перспективным направлением, «стирающим» грань между первичной и вторичной обработкой сигналов.

 Рассматривается вопрос увеличения точности оценивания частоты Доплера на порядок по сравнению с использованием частоты настройки фильтра с максимальным откликом.

В книге затрагиваются особенности обнаружения маневрирующих и сверхманевренных целей:

В техническом плане наличие радиального ускорения объекта эквивалентно изменению доплеровской частоты в процессе обнаружения, которое может приводить к нарушению когерентности принимаемого сигнала… Обнаружение маневрирующих объектов, как и движущихся без ускорения целей, осуществляется в многоканальных доплеровских фильтрах.

#радиолокация
#моделирование_РТС

После положительного опыта общения с ChatGPT (раньше об этом рассказывал), вопреки ожиданиям убедился, что не менее полезным оказывается общение с алиса ai :

https://alice.yandex.ru

В комментариях выложил результат общения по следующему вопросу:

В каких радиолокаторах используют методы устранения неоднозначности измерения скорости при использовании доплеровского метода

#радиолокация
#нейросети

📘Артемьев, В. М. Обработка изображений в пассивных обзорно-поисковых оптико-электронных системах / В. М. Артемьев, А. О. Наумов, Л. Л. Кохан ; Нац. акад. наук Беларуси, Ин-т приклад. физики. – Минск : Беларуская навука, 2014. – 116 с.

При рассмотрении изложенных ранее источников по компьютерному зрению уместно упомянуть и эту книгу.

#фильтрация_сообщений

В монографии рассмотрены методы и алгоритмы обработки изображений в пассивных обзорно-поисковых оптико-электронных системах на этапах фильтрации, обнаружения, кластеризации обнаруженных сигналов, селекции кластеров и сопровождения изображений объектов. Алгоритмы получены для условий произвольных размеров изображений объектов и априорной статистической неопределенности характеристик сигналов объектов и помех, в качестве которых рассмотрены облачный фон и шумы.

Пассивные оптико-электронные системы (ОЭС) видимого и инфракрасного диапазонов … подразделяются на системы сопровождения и обзорно-поисковые системы. В первом случае используются фотоприемники с матричными датчиками, позволяющими получать изображения размерностью порядка 1000*1000 элементов и частотой следования 25–50 кадров в секунду. Во втором – применяются фотоприемники с линейными датчиками, осуществляющие круговое или секторное сканирование наблюдаемого пространства с периодом обзора 0,5–3,5 (с). В результате образуется панорамный кадр с шириной полосы порядка 1000 и протяженностью до нескольких десятков тысяч элементов. На больших дальностях изображение объекта может занимать лишь один элемент изображения. Основными источниками изображений фона являются облака и местные предметы. Шумовая составляющая в основном обусловлена шумами фотоприемного устройства, среды распространения излучения и шумами квантования сигналов. В сравнении с радиолокационными системами дальность обнаружения ОЭС невелика (~20 км), поэтому пребывание объектов в ее зоне действия мало. Это приводит к тому, что для реализации возможностей обзорных ОЭС требуется автоматическая обработка поступающих данных.