Abstract
Обґрунтовано подальші шляхи удосконалення системи контролю та діагностування технічного стану радіоелектронних систем засобів водного транспорту під час його експлуатації. Доведено, що існуючі методи і технології, покладені в основу побудови і функціонування засобів технічного контролю та діагностування радіоелектронних систем, відрізняються недостатньою ефективністю. Причиною цього є надважкіумови функціонування засобів водного транспорту, постійно зростаюча складність радіоелектронних систем, які самі та обслуговуючі їхзасоби технічного контролю та діагностування використовують аналогові, аналого-цифрові і цифрові сигнали, щоне відповідає передовим підходам до побудови сучасних систем і комплексів. Можливими шляхами досягнення необхідних характеристик засобів технічного контролю та діагностування на водному транспорті є отримання та обробка діагностичної інформації від різноманітних аналогових і цифрових радіоелектронних систем, удосконалення принципів функціонування засобів технічного контролю радіоелектронних системі забезпечення мінімальної похибки відновлення інформації при дискретизації вимірювальних сигналів. Метою роботи є дослідження імітаційної моделі дискретизації вимірювальних сигналів щодо мінімуму похибки відновлення інформації. У роботі проведено дослідження похибок відновлення інформації засобів технічного контролю та діагностування радіоелектронних систем засобів водного транспорту на етапі експлуатації. Доведено, що відмінність частоти дискретизації від оптимальної є причиною втрати інформації про вхідний сигнал. Досліджено частоти дискретизації менші і більші за оптимальну та проаналізовані похибки, причини і обсяги втрати інформації про вхідний сигнал, а також вплив завад у вихідному сигналі.Ключові слова: дослідження, частота дискретизації, енергозабезпечення, завада, засоби водного транспорту, інформація про вхідний сигнал, похибка, радіоелектронні системи, відновлення інформації, технічний контроль та діагностування
Publisher
State University of Infrastructure and Technology
Reference20 articles.
1. Gini F. Grand Challenges in Radar Signal Processing // Front. Sig. Proc. 1:664232. – 2021. –https://doi.org/10.3389/frsip.2021.664232.
2. Zhu X., Mou L., Zhang L. et al. Deep learning in remote sensing: a comprehensive review andlist of resources // IEEE Geosci, Remote Sens. Mag. – 2017. – № 5 (4). – Рp. 8-36. – https://doi.org/10.1109/mgrs.2017.2762307.
3. Герасимов С.В., Гаценко Л.В. Метод повышения надежности радиоэлектронной аппаратуры средств водного транспорта при эксплуатации по техническому состоянию // Azərbaycan Dövlət Dəniz Akademiyasının Elmi Əsərləri (Proceedings of Azerbaijan State Marine Academy). – № 1. – 2021. – С. 118-126.
4. Герасимов С.В., Куценко В.В., Борисенко М.В. Синтез вимірювального сигналу для оцінки технічного стану радіотехнічних систем // The X-th International scientific and practical conference «Modern approaches to the introduction of science into practice». – San Francisco, USA. – 2020. – C. 237-241.
5. Laptiev O., Yevseiev S., Hatsenko L., Daki O., Ivanenko V., Fedunov V., Hohoniants S. Themethod of discretization signals to minimize the fallibility of information recovery // International Journal of Communication Networks and Information Security (IJCNIS). – Vol. 13. – No 3 (2021). – Pр. 340-348. https://doi.org/10.54039/ijcnis.v13i3.5070.