Издательство "Наука и Технологии"
rus
eng
на главную книги журналы авторам подписка контакты регистрация
логин: пароль:
  выпуски


Выпуски за 2021 год

Выпуски за 2020 год

Выпуски за 2019 год

Выпуски за 2018 год

Выпуски за 2017 год

Выпуски за 2016 год

Выпуски за 2015 год

Выпуски за 2014 год

Выпуски за 2013 год

Выпуски за 2012 год

Выпуски за 2011 год

Выпуски за 2010 год

Выпуски за 2009 год

Выпуски за 2008 год

Выпуски за 2007 год

Выпуски за 2006 год

Выпуски за 2005 год

Выпуски за 2004 год

Выпуски за 2003 год

   Телекоммуникации №3 за 2021
Содержание номера

Оптические системы

  • Оценка преимуществ закрытой оптической связи на фраунгоферовых линиях поглощения С. А. ПОКОТИЛО, д-р техн. наук, Н. Ф. ХАБИБУЛИН, канд. техн. наук, А. Л. СНЕГИРЕВФГАУ «Военный инновационный технополис «ЭРА», г. Анапа, 353456, РФE-mail: poka53@mail.ru, 2

  • DOI: 10.31044/1684-2588-2021-0-3-2-10

    Проанализирована возможность решения проблемы помехоустойчивости и скрытности оптической связи в условиях радиоэлектронного противодействия за счет использования в атмосферно-оптических каналах связи в качестве несущей длин волн лазерного излучения, соответствующих фраунгоферовым линиям поглощения. Показана целесообразность использования для организации оптической связи ультрафиолетового и инфракрасного диапазонов, перестраиваемых по частоте лазеров и интерференционных светофильтров.
    Ключевые слова: оптическая связь, фотонный шум, фраунгоферова линия поглощения, интерференционный светофильтр, перестраиваемый лазер.

  • Разработка искусственной нейронной сети для решения задачи интерполяции изображений Д. Т. ГАЛЕЕВ, С. Ю. МИРОШНИЧЕНКО, канд. техн. наук, В. С. ПАНИЩЕВ, канд. техн. наукФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Юго-Западный государственный университет», г. Курск, 305040, РФE-mail: oldguy7@rambler.ru, 11

  • DOI: 10.31044/1684-2588-2021-0-3-11-16

    В статье рассматривается процесс разработки архитектуры нейронной сети для решения задачи интерполяции изображений, выбор ее параметров, получение численных показателей качества масштабирования изображений с помощью разработанной нейронной сети.
    Ключевые слова: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, сверточный слой, обработка изображений, интерполяция изображений, TensorElow, Keras.

Защита информации. Электромагнитная совместимость

  • Методический подход к формализованной оценке эффективности сетевого средства защиты информации для автоматизированной системы А. В. АНИЩЕНКО, д-р техн. наук, Д. В. ЧУПРИНФедеральное автономное учреждение «Государственный научно-исследовательский испытательный институт проблем технической защиты информации Федеральной службы по техническому и экспортному контролю», г. Воронеж, 394036, РФE-mail: chups@ya.ru, 17

  • DOI: 10.31044/1684-2588-2021-0-3-17-33

    Обоснована актуальность и определены расчетные соотношения для вычисления составляющих интегрального показателя эффективности — частных показателей эффективности — на основе технических характеристик сетевого средства защиты информации автоматизированной информационно-телекоммуникационной системы. Представлен вариант применения предложенного методического подхода на примере многофункциональных межсетевых экранов.
    Ключевые слова: автоматизированная информационно-телекоммуникационная система, сетевое средство защиты информации, удаленный несанкционированный доступ, эффективность средства защиты информации, межсетевой экран.

Геоинформационные системы в телекоммуникациях

  • Метод объединения гетерогенных геопространственных данных на основе многоаспектных моделей Г. В. ВЕРХОВА, д-р техн. наук, С. В. АКИМОВ, канд. техн. наукСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича, Санкт-Петербург, 191186, РФE-mail: akimov-sv@yandex.ru, 34

  • Предложен метод объединения гетерогенных геопростраственных данных, который отличается возможностью объединения таких данных на базе комплексных моделей, что позволяет представить геопространственные данные в виде отдельного аспекта (аспектов) единой многоаспектной модели системного объекта.
    Ключевые слова: гетерогенные геопространственные данные, многоаспектные модели, комплексные модели, цифровые двойники, геоинформационная система, единая геоинформационная киберсреда.
105215, г.Москва, 9-я Парковая ул., дом 60
Тел./факс: (495)988-98-65, (495)988-98-67
e-mail: admin@nait.ru