Отличительной чертой магистерской программы «Интеллектуальные инфокоммуникационные сети» является обучение через исследования вопросам технологии и проектирования технических средств обработки и хранения, приема и передачи различных видов информации. Программа построена по модульному принципу и позволяет получить углубленную теоретическую и практическую подготовку в различных областях по выбору обучающегося, формирующего индивидуальный план подготовки.
Ниже представлен список проектов всех кафедр факультета, задействованных в реализации R'n'D магистратуры.
1. Обобщенные модели совместной динамики подвижных объектов на основе фрактального броуновского движения
Руководитель: Богачев М.И.
Тема исследования предполагает развитие подходов к математическому описанию траекторий движения подвижных объектов различной физической природы на основе аппарата, первоначально предложенного и получившего развитие в контексте задач статистической физики. Целью является создание моделей, адекватно отражающих случайные траектории сложной формы с учетом нелийнейных взаимосвязей между отдельными объектами, в том числе по данным инструментальных наблюдений природных объектов (например, группы людей или животных, стаи птиц, косяка рыб). Создание адекватных моделей позволит повысить эффективность решения задач классификации подвижных объектов и мониторинга за их состоянием, востребованных при решении таких задач, как эколого-орнитологическое обследование окрестностей аэродромов, автоматизированный анализ функциональных тестов в биомедицинских исследованиях и ряд других.
2. Обобщенный мультимасштабный анализ совместной динамики случайных процессов в гетерогенных сетях
Руководители: Маркелов О.А., Богачев М.И.
Тема исследования предполагает развитие методов мультимасштабного анализа совместной динамики случайных процессов, характеризующих динамику отдельных потоков в гетерогенных сетях различной физической природы (информационных, телекоммуникационных, транспортных и т.д.) на основе обобщения математического аппарата взаимного флуктуационного анализа, первоначально предложенного и получившего развитие в контексте задач статистической физики. Целью является создание методов, позволяющих выявить основные причинно-следственные взаимосвязи в исследуемой сети и построить их динамическую модель в интересах выявления ранних маркеров стохастического резонанса, обуславливающего развитие экстремальных событий (например, перегрузок).
1. Создание СВЧ фильтров mm и sub-THz диапазонов
Руководители: Бабушкина О.А., Пивоваров И.Ю., Малышев В.Н.
Исследование и разработка методик проектирования фильтров для систем связи новых поколений с улучшенными характеристиками – квазиэллиптических, с малым вносимым затуханием; исследование возможностей реализации интеллектуальной электронной подстройки АЧХ и построения многополосных фильтров.
2. Цифровая платформа интеллектуального предприятия
Воронов А.В., Проценко И.М., Малышев В.Н.
Исследование и выработка концепции построения корпоративных инфокоммуникационных систем, гетерогенных сетей связи, в том числе на базе беспроводных систем новых поколений.
1. Антенны и антенные решётки для систем связи различного назначения
Руководитель: Любина Л.М.
Математическое моделирование и численные методы в антенной технике, автоматизированное проектирование антенно-фидерных устройств; антенны на основе искусственных материалов.
2. Многолучевая антенна для перспективных систем связи.
3. ФАР миллиметрового диапазона с частотным сканированием.
Руководитель: Костиков Г.А.
1. Разработка и исследование управляемых диаграммообразующих систем
Руководитель: Туральчук П.А.
Тема является востребованной в рамках создания антенных систем связи нового поколения. В рамках работы будут исследованы частотные характеристики элементарных ячеек в с составе излучающей поверхности с использованием современных средств электродинамического моделирования. Синтезирована излучающая поверхность, выполнен анализ излучающих характеристик.
1. Интеллектуальные видеокомпьютерные системы в медицине
Руководитель: Обухова Н.А.
Направление исследований предполагает разработку новых методов анализа, обработки и визуализации медицинских изображений в интеллектуальных видеокомпьютерных системах, включая мультиспектральные и гиперспектральные системы. В процессе обучения студенты подробно изучают методы обработки изображений и анализа данных, машинного обучения и теории оптимизации. Целью самостоятельной работы является создание решений для практического использования в одной из следующих систем:
В ходе работы студенты приобретают навыки программирования на языках С++, Python, математического моделирования в специализированных пакетах. Учатся использовать на практике современные средства разработки и программные пакеты OpenCV, TensorFlow, Keras и другие.
2.Обработка и анализ информации для видеобиометрических систем
Руководитель: Мотыко А.А.
Видеобиометрия – один из самых популярных трендов в развитии интеллектуальных систем. Задачи распознавания лиц, эмоций, прогнозирования поведения людей в местах проведения массовых мероприятий сегодня очень актуальны. В процессе обучения студенты подробно изучают методы обработки изображений и анализа данных, машинного обучения и теории оптимизации. Приобретают навыки программирования на языках С++, Python, математического моделирования в специализированных пакетах. Получают знания и опыт в разработке алгоритмов для систем биометрической видеоаналитики. Учатся использовать на практике современные средства разработки и программные пакеты OpenCV, TensorFlow, Keras и другие.
3.Разработка методов формирования мультиспектральных изображений в перспективных приложениях, связанных с технологиями 6G
Руководитель: Баранов П.С.
Одним из ключевых технологических основ в сетях новых поколений 6G являются технологии связанные с сенсорикой (“Sensing”). Разработка сенсоров способных регистрировать и обрабатывать в десятки и сотни раз больше информации в спектральной области открывает новые возможности. Особенно в таких областях как: «умное производство», сельское хозяйство, экологический мониторинг, строительство, здравоохранение и др. В рамках данной темы студент будет разрабатывать методы, а также устройства формирования мультиспектральных изображений, адаптированные под конкретное приложение.
.png)
