Аннотация
Постановка задачи. В оптических системах связи между космическими аппаратами, которые могут иметь протяженность в десятки тысяч километров, должен использоваться когерентный метод приема. Важнейшим компонентом когерентных систем является цифровой сигнальный процессор, выполняющий алгоритмы цифровой обработки принятых сигналов. В работе исследуется возможность использования в космических системах типового процессора, разработанного для волоконно- оптических систем связи. Целью работы является сравнение эффективности цифровой обработки сигналов одинаковыми цифровыми сигнальными процессорами в одноканальных когерентных космических и волоконно-оптических системах связи со скоростью передачи 100 Гбит/c и четырехуровневой фазовой модуляцией. Используемые методы: для решения поставленной задачи применено математическое моделирование систем связи в среде Optisystem. Результаты: проведено исследование эффективности цифровой обработки сигналов, испытавших затухание, а также частотные, фазовые и поляризационные искажения. Практическая значимость: показано, что программное обеспечение современных цифровых сигнальных процессоров не только позволяет эффективно обрабатывать сигналы в космических системах связи, но и может быть упрощено.

Ключевые слова
оптические системы связи в открытом пространстве, цифровой сигнальный процессор, когерентный прием цифровых оптических сигналов, космический аппарат.

Библиографическая ссылка на статью
Былина М. С., Глаголев С. Ф., Гордийчук И. М., Мельников С. В. Цифровая обработка сигналов в оптической системе связи между космическими аппаратами // Вестник СПбГУТ. 2026. Т. 4. № 2. С. 1. DOI: 10.31854/3034-2201-2026-4-2-C01. EDN: IZCJYY

Эта статья относится к разделу Инфокоммуникационные сети и системы

Аннотация
Постановка задачи. Большинство существующих систем дистанционного мониторинга здоровья сохраняют преимущественно реактивный характер, не обеспечивают многопараметрическое прогнозирование критических состояний на горизонте нескольких часов / суток, не поддерживают персонализацию под индивидуальные особенности пациента и не соответствуют требованиям информационной безопасности Российской Федерации. Целью исследования является создание алгоритма предиктивной аналитики для автоматизированной системы управления технологическим процессом дистанционного мониторинга здоровья пациента на основе гибридной архитектуры Long Short-Term Memory и eXtreme Gradient Boosting с механизмом Elastic Weight Consolidation. Используемые методы: для реализации поставленной цели применены системный анализ, математическое моделирование, алгоритмы машинного обучения (Long Short-Term Memory, eXtreme Gradient Boosting, Elastic Weight Consolidation), формализация с использованием нотации UML, вычислительные эксперименты на синтетических данных. Новизна. Разработана комплексная концептуальная модель предиктивной аналитики, интегрированная в контур автоматизированной системы управления технологическим процессом с размещением основного вычислительного ядра на серверах медицинской организации; предложено гибридное решение, объединяющее три компонента (Long Short-Term Memory, eXtreme Gradient Boosting, Elastic Weight Consolidation) и обеспечивающее высокую точность, клиническую интерпретируемость и непрерывную персонализацию без катастрофического забывания. Результат: на синтетическом наборе данных (500 пациентов; 2,592 млн записей) базовая модель показала точность 79,4–85,2 %. После дообучения с Elastic Weight Consolidation точность возросла до 90 % для конкретного пациента. Система обеспечивает задержку 180–320 мс и готовность к интеграции с единой медицинской информационной системой. Практическая значимость: предложенный подход позволяет повысить точность прогнозирования критических состояний, адаптироваться к индивидуальным данным пациента и может быть интегрирован в существующую медицинскую инфраструктуру.

Ключевые слова
предиктивная аналитика, автоматизированная система управления технологическим процессом, дистанционный мониторинг здоровья, гибридные модели машинного обучения, персонализация, информационная безопасность.

Библиографическая ссылка на статью
Кужлев М. Ю., Усс В. С. Автоматизированная система управления технологическим процессом интеллектуального дистанционного мониторинга здоровья пациента // Вестник СПбГУТ. 2026. Т. 4. № 2. С. 2. EDN: GTYJIP

Эта статья относится к разделу Информационные системы и технологии