Все выпуски

В статье исследуется одно из возможных решений задачи компенсации собственных помех (SIC, Self-Interference Cancellation), возникающей при проектировании полнодуплексных (IBFD, In-band Full-Duplex) систем связи. Подавление собственных помех осуществляется в цифровой области с помощью многослойных нелинейных моделей, которые адаптируются на основе метода градиентного спуска. Наличие локальных оптимумов и седловых точек при адаптации многослойных моделей делает невозможным использование методов второго порядка ввиду знаконеопределенности матрицы Гессе.

В данной работе предложено использовать смешанный метод Ньютона (MNM, mixed Newton method), который учитывает информацию о смешанных производных второго порядка функции потерь и, как следствие, обеспечивает высокую скорость сходимости по сравнению с традиционными методами первого порядка. Использование лишь только смешанных частных производных второго порядка при построении матрицы Гессе позволяет избежать проблемы «застревания» в седловых точках при использовании смешанного метода Ньютона для адаптации многослойных нелинейных компенсаторов собственных помех при проектировании полнодуплексных систем связи.

В качестве модели собственных нелинейных помех выбрана модель Гаммерштейна с комплексными параметрами. Данный выбор обусловлен тем, что модель эффективно описывает физические свойства, лежащие в основе формирования собственных помех. Благодаря свойству голоморфности выхода модели смешанный метод Ньютона обеспечивает свойство «отталкивания» от седловых точек в ландшафте функции потерь.

В работе приводятся кривые сходимости при адаптации модели Гаммерштейна смешанным методом Ньютона, а также при помощи классических подходов на основе метода градиентного спуска. Кроме того, приводится вывод предложенного метода, а также оценка вычислительной сложности.

The paper investigates a potential solution to the problem of Self-Interference Cancellation (SIC) encountered in the design of In-Band Full-Duplex (IBFD) communication systems. The suppression of selfinterference is implemented in the digital domain using multilayer nonlinear models adapted via the gradient descent method. The presence of local optima and saddle points in the adaptation of multilayer models prevents the use of second-order methods due to the indefinite nature of the Hessian matrix.

This work proposes the use of the Mixed Newton Method (MNM), which incorporates information about the second-order mixed partial derivatives of the loss function, thereby enabling a faster convergence rate compared to traditional first-order methods. By constructing the Hessian matrix solely with mixed second-order partial derivatives, this approach mitigates the issue of “getting stuck” at saddle points when applying the Mixed Newton Method for adapting multilayer nonlinear self-interference compensators in full-duplex system design.

The Hammerstein model with complex parameters has been selected to represent nonlinear selfinterference. This choice is motivated by the model’s ability to accurately describe the underlying physical properties of self-interference formation. Due to the holomorphic property of the model output, the Mixed Newton Method provides a “repulsion” effect from saddle points in the loss landscape.

The paper presents convergence curves for the adaptation of the Hammerstein model using both the Mixed Newton Method and conventional gradient descent-based approaches. Additionally, it provides a derivation of the proposed method along with an assessment of its computational complexity.

While working on activity recognition using wearable sensors for healthcare applications, the main issue arises in the classification of activities. When we attempt to classify activities like walking, sitting, or running from accelerometer and gyroscope data, the signals often overlap and noise complicates the classification process. The existing methods do not have solid mathematical foundations to handle this issue. We started with the standard magnitude approach where one can compute $m =  \sqrt{a^2_1 + a^2_2 + a^2_3}$ from the accelerometer readings, but this approach failed because different activities ended up in overlapping regions. We therefore developed a different approach. Instead of collapsing the 6-dimensional sensor data into simple magnitudes, we keep all six dimensions and treat each activity as a rectangular box in this 6D space. We define these boxes using simple interval constraints. For example, walking occurs when the $x$-axis accelerometer reading is between $2$ and $4$, the $y$-axis reading is between $9$ and $10$, and so on. The key breakthrough is what we call a separability index $s = \frac{d_{\min}^{}}{\sigma}$ that determines how accurately the classification will work. Here dmin represents how far apart the activity boxes are, and $\sigma$ represents the amount of noise present. From this simple idea, we derive a mathematical formula $P(\text{error}) \leqslant (n-1)\exp\left(-\frac{s^2}8\right)$  that predicts the error rate even before initiating the experiment. We tested this on the standard UCI-HAR and WISDM datasets and achieved $86.1 %$ accuracy. The theoretical predictions matched the actual results within $3 %$. This approach outperforms the traditional magnitude methods by $30.6 %$ and explains why certain activities overlap with each other.

While working on activity recognition using wearable sensors for healthcare applications, the main issue arises in the classification of activities. When we attempt to classify activities like walking, sitting, or running from accelerometer and gyroscope data, the signals often overlap and noise complicates the classification process. The existing methods do not have solid mathematical foundations to handle this issue. We started with the standard magnitude approach where one can compute $m =  \sqrt{a^2_1 + a^2_2 + a^2_3}$ from the accelerometer readings, but this approach failed because different activities ended up in overlapping regions. We therefore developed a different approach. Instead of collapsing the 6-dimensional sensor data into simple magnitudes, we keep all six dimensions and treat each activity as a rectangular box in this 6D space. We define these boxes using simple interval constraints. For example, walking occurs when the $x$-axis accelerometer reading is between $2$ and $4$, the $y$-axis reading is between $9$ and $10$, and so on. The key breakthrough is what we call a separability index $s = \frac{d_{\min}^{}}{\sigma}$ that determines how accurately the classification will work. Here dmin represents how far apart the activity boxes are, and $\sigma$ represents the amount of noise present. From this simple idea, we derive a mathematical formula $P(\text{error}) \leqslant (n-1)\exp\left(-\frac{s^2}8\right)$  that predicts the error rate even before initiating the experiment. We tested this on the standard UCI-HAR and WISDM datasets and achieved $86.1 %$ accuracy. The theoretical predictions matched the actual results within $3 %$. This approach outperforms the traditional magnitude methods by $30.6 %$ and explains why certain activities overlap with each other.

Целью исследований является разработка программного комплекса для решения задач газовой динамики в многосвязных областях правильной геометрии на высокопроизводительной вычислительной системе. Сравниваются различные технологии реализации параллельных вычислений. Программный комплекс реализован на многопоточных параллельных системах, использующих для организации расчета как многоядерную архитектуру, так и массивно-параллельную. Проведено сравнение численных результатов на основе программного комплекса с известными решениями модельных задач. Проведено исследование производительности различных вычислительных платформ.

The aim of research is to develop software system for solving gas dynamic problem in multiply connected integration domains of regular shape by high-performance computing system. Comparison of the various technologies of parallel computing has been done. The program complex is implemented using multithreaded parallel systems to organize both multi-core and massively parallel calculation. The comparison of numerical results with known model problems solutions has been done. Research of performance of different computing platforms has been done.

Разработан метод и комплекс программ для численного моделирования процесса формирования поляронных состояний в конденсированных средах. Проведено численное исследование этого процесса для водной среды при воздействии лазерного облучения в ультрафиолетовом диапазоне. Показано, что в рамках предложенного подхода удается численно воспроизвести экспериментальные данные по формированию гидратированных электронов. Представлена схема численного решения системы нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих динамическую модельпо лярона. Программная реализация выполнена с использованием технологии параллельного программирования MPI. Обсуждаются численные результаты в сравнении с экспериментальными данными и теоретическими оценками.

A method and a complex of computer programs are developed for the numerical simulation of the polaron states excitation process in condensed media. A numerical study of the polaron states formation in water under the action of the ultraviolet range laser irradiation is carried out. Our approach allows to reproduce the experimental data of the hydrated electrons formation. A numerical scheme is presented for the solution of the respective system of nonlinear partial differential equations. Parallel implementation is based on the MPI technique. The numerical results are given in comparison with the experimental data and theoretical estimations.

Волны возбуждения являются прообразом самоорганизующихся динамических структур в неравновесных системах. Они характеризуются своей собственной внутренней динамикой, приводящей к формированию бегущих волн различных типов и форм. Яркие примеры — это вращающиеся спирали и скрученные свитки. Интересная и сложная задача — найти способы управления их поведением, применяя внешние сигналы, влияющие на распространяющиеся волны. В качестве такого воздействия мы используем внешние электрические поля, наложенные на возбудимую реакцию Белоусова–Жаботинского (БЖ). Существенные эффекты влияния полей на волны включают изменение скорости волны, обращение направления распространения, взаимное уничтожение вращающихся в противоположных направлениях спиральных волн и переориентацию нитей скрученных свитков. Эти эффекты могут быть объяснены в численных экспериментах, при этом существенную роль играет отрицательно заряженный ингибиторбромид. Эффекты электрического поля также были исследованы в биологических возбудимых средах, таких как социальные амебы Dictyostelium discoideum. Совсем недавно мы начали исследовать влияние электрического поля на реакцию БЖ, протекающую в водно-масляной микроэмульсии. Удалось наблюдать дрейф сложных структур, а также изменение вязкости и электрической проводимости. Мы обсуждаем предположение, что эта система может выступать в качестве модели для дальнодействующего взаимодействия между нейронами.

Excitation waves are a prototype of self-organized dynamic patterns in non-equilibrium systems. They develop their own intrinsic dynamics resulting in travelling waves of various forms and shapes. Prominent examples are rotating spirals and scroll waves. It is an interesting and challenging task to find ways to control their behavior by applying external signals, upon which these propagating waves react. We apply external electric fields to such waves in the excitable Belousov–Zhabotinsky (BZ) reaction. Remarkable effects include the change of wave speed, reversal of propagation direction, annihilation of counter-rotating spiral waves and reorientation of scroll wave filaments. These effects can be explained in numerical simulations, where the negatively charged inhibitor bromide plays an essential role. Electric field effects have also been investigated in biological excitable media such as the social amoebae Dictyostelium discoideum. Quite recently we have started to investigate electric field effect in the BZ reaction dissolved in an Aerosol OT water-in-oil microemulsion. A drift of complex patterns can be observed, and also the viscosity and electric conductivity change. We discuss the assumption that this system can act as a model for long range communication between neurons.

Данная работа посвящена применению метода построения и конвертирования трехмерных компьютерных геометрических моделей для оптимизации параметров моделируемых устройств. Метод использован при проектировании сложных технических устройств на примере компонентов системы управления рециркуляцией выхлопных газов автомобиля: электропривода клапана рециркуляции с магнитопроводом и электродвигателем. Трехмерные компьютерные геометрические модели созданы в среде «Компас-3D» и конвертированы в среду Maxwell-2D. В среде Maxwell-2D рассчитаны переходные электромагнитные процессы для последующей оптимизации параметров устройств системы рециркуляции по критерию снижения потерь мощности автомобильного двигателя.

This work focuses on the application of a method of construction and conversion of three-dimensional computer models for optimization of geometric parameters of simulated devices. The method is used in design of complex technical devices for control system components of an exhaust gas recirculation vehicle – electric EGR valve with magnetic and electric motor. Three-dimensional geometric computer models were created in KOMPAS-3D environment and converted to Maxwell-2D. In Maxwell-2D environment transient electromagnetic processes for further optimization of parameters of therecirculation system devicewere calculated using a criterion of reducing power loss of the automobile engine.

На примере расчета течений проводится анализ возможностей современных гибридных распределенных вычислительных систем для расчета «задач большого вызова». Приводятся соображения, что только многоуровневый комплексный подход к такой проблеме позволит эффективно масштабировать подобные задачи. Подход подразумевает использование новых математических моделей процессов переноса, разделение на динамическом уровне явлений переноса и внутренних процессов и использование новых парадигм программирования, учитывающих особенности современных гибридных систем.

Based on CFD computations we provide the analysis of the possibilities for using modern hybrid distributed computational environments for large complex system simulation. We argue that only multilevel approach supported by new mathematical models of transport properties, dynamical representation of the problem with transport and internal processes separated, and modern paradigm of programming, taking into account specific properties of heterogeneous system, will make it possible to scale the problem effectively.

Предлагается нелинейная математическая модель динамики численности занятого населения разных возрастных групп с учетом их взаимодействий, которые рассматриваются по аналогии с популяционными взаимодействиями (конкуренция, дискриминация, помощь, угнетение и т. п.). Под взаимодействиями понимаются такие обобщенные социально-экономические механизмы, которые вызывают взаимосвязанные изменения численности занятых различных возрастных групп. Рассматриваются три возрастные группы занятого населения: молодые специалисты (15–29 лет), с опытом работы (30–49 лет), работники предпенсионного и пенсионного возраста (50 и старше). На основе статистических данных выполнена оценка параметров предложенной модели для южных регионов Дальневосточного федерального округа (ДФО). Анализ модели и модельных сценариев позволяет заключить, что наблюдаемые колебания численности разновозрастных работников на фоне стабильной общей численности занятого населения могут быть следствием сложных взаимодействий этих групп между собой. Вычислительные эксперименты, проведенные при полученных значениях параметров, позволили рассчитать темпы снижения численности и старения занятого населения, а также определить характер взаимодействий между возрастными группами занятых, прямо не отраженный в статистических данных. Установлено, что в целом по ДФО занятые 50 лет и старше находятся с работающей молодежью до 29 лет в отношениях дискриминации, занятые до 29 лет и 30–49 лет — в отношениях партнерства. Наиболее развитые регионы (Приморский край и Хабаровский край) демонстрируют «равномерную» конкуренцию среди разных возрастных групп занятого населения. Для Приморского края удалось выявить эффект перемешивания сценариев динамики, что характерно для систем, находящихся в состоянии структурной перестройки. Этот эффект выражается в том, что при значительном уменьшении миграционного притока занятых 30–49 лет будут формироваться длинные циклы занятости. Кроме того, изменение миграции сопровождается сменой типа взаимодействия — с дискриминации старшего поколения средним на дискриминацию среднего возраста старшим. Для менее развитых регионов Дальнего Востока (Амурская, Магаданская и Еврейская автономная области) характерны более низкие значения миграционного сальдо почти всех возрастов, а также дискриминация со стороны занятой молодежи до 29 лет других возрастных групп и дискриминация занятыми 30–49 лет старшего поколения.

The article focuses on a nonlinear mathematical model that describes the interaction of the different age groups of the employed population. The interactions are treated by analogy with population relationship (competition, discrimination, assistance, oppression, etc). Under interaction of peoples we mean the generalized social and economic mechanisms that cause related changes in the number of employees of different age groups. Three age groups of the employed population are considered. It is young specialists (15–29 years), workers with experience (30–49 years), the employees of pre-retirement and retirement age (50 and older). The estimation of model’s parameters for the southern regions of the Far Eastern Federal District (FEFD) is executed by statistical data. Analysis of model scenarios allows us to conclude the observed number fluctuations of the different ages employees on the background of a stable total employed population may be a consequence of complex interactions between these groups of peoples. Computational experiments with the obtained values of the parameters allowed us to calculate the rate of decline and the aging of the working population and to determine the nature of the interaction between the age groups of employees that are not directly as reflected in the statistics. It was found that in FEFD the employed of 50 years and older are discriminated against by the young workers under 29, employed up to 29 and 30–49 years are in a partnership. It is shown in most developed regions (Primorsky and Khabarovsk Krai) there is “uniform” competition among different age groups of the employed population. For Primorsky Krai we were able to identify the mixing effect dynamics. It is a typical situation for systems in a state of structural adjustment. This effect is reflected in the fact the long cycles of employed population form with a significant decrease in migration inflows of employees 30–49 years. Besides, the change of migration is accompanied by a change of interaction type — from employment discrimination by the oldest of middle generation to discrimination by the middle of older generation. In less developed regions (Amur, Magadan and Jewish Autonomous Regions) there are lower values of migration balance of almost all age groups and discrimination by young workers up 29 years of other age groups and employment discrimination 30–49 years of the older generation.

В статье проведен анализ исторического процесса с использованием методов синергетики (науки о нелинейных развивающихся системах в природе и обществе), развитых в работах Д. С. Чернавского применительно к экономическим и социальным системам. Показано, что социальная самоорганизация в зависимости от условий приводит к формированию как обществ с сильной внутренней конкуренцией (Y-структуры), так и обществ кооперативного типа (Х-структуры). Y-структуры характерны для стран Запада, Х-структуры характерны для стран Востока. Показано, что в XIX и XX веках имело место ускоренное формирование и усиление Y-структур. Однако в настоящее время мировая система вошла в период серьезных структурных перемен в экономической, политической, идеологической сферах: доминирование Y-структур заканчивается. Рассмотрены возможные пути дальнейшего развития мировой системы, связанные с изменением режимов самоорганизации и ограничением внутренней конкуренции. Этот переход будет длительным и сложным. В этих условиях объективно будет возрастать ценность цивилизационного опыта России, на основе которого в ней была сформирована социальная система комбинированного типа. Показано, что в конечном итоге неизбежен переход от нынешнего доминирования Y-структур к абсолютно новой глобальной системе, устойчивость которой будет основана на новой идеологии, новой духовности (то есть новой «условной информации», по Д. С. Чернавскому), делающей разворот от принципов конкуренции к принципам сотрудничества.

In the article is carried out the analysis of historical process with the use of methods of synergetics (science about the nonlinear developing systems in nature and the society), developed in the works of D. S. Chernavskii in connection with to economic and social systems. It is shown that social self-organizing depending on conditions leads to the formation of both the societies with the strong internal competition (Y-structures) and cooperative type societies (X-structures). Y-structures are characteristic for the countries of the West, X-structure are characteristic for the countries of the East. It is shown that in XIX and in XX centuries occurred accelerated shaping and strengthening of Y-structures. However, at present world system entered into the period of serious structural changes in the economic, political, ideological spheres: the domination of Y-structures concludes. Are examined the possible ways of further development of the world system, connected with change in the regimes of self-organizing and limitation of internal competition. This passage will be prolonged and complex. Under these conditions it will objectively grow the value of the civilizational experience of Russia, on basis of which was formed combined type social system. It is shown that ultimately inevitable the passage from the present do-mination of Y-structures to the absolutely new global system, whose stability will be based on the new ideology, the new spirituality (i.e., new “conditional information” according D. S. Chernavskii), which makes a turn from the principles of competition to the principles of collaboration.

Приведены результаты исследований по идентификации каналов управляемого объекта, основанные на постобработке измерений с созданием модели многовходового управляемого объекта и последующем активном вычислительном эксперименте. Построение модели управляемого объекта осуществляется путем аппроксимации его поведения нейросетевой моделью по трендам, полученным в ходе пассивного эксперимента в режиме нормальной эксплуатации. Рекуррентная нейронная сеть, имеющая в своем составе элементы в виде обратных связей, позволяет моделировать поведение динамических объектов. Временны́е задержки входных сигналов и сигналов обратных связей позволяют моделировать поведение инерционных объектов с чистым запаздыванием. Обученная на примерах функционирования объекта с системой управления модель представлена динамической нейронной сетью и моделью регулятора с известной функцией регулирования. Нейросетевая модель эмулирует поведение системы и используется для проведения на ней опытов активного вычислительного эксперимента. Нейросетевая модель позволяет получить отклик управляемого объекта на испытательное воздействие, в том числе и на периодическое. По полученной комплексной частотной характеристике с применением метода наименьших квадратов находят значения параметров передаточной функции каналов объекта. Представлен пример идентификации канала имитационной системы управления. Имитационный объект имеет два входа и один выход и обладает различным транспортным запаздыванием по каналам передачи. Один из входов является управляющим воздействием, второй является контролируемым возмущением. Выходная управляемая величина изменяется в результате управляющего воздействия, вырабатываемого регулятором, работающим по пропорционально-интегральному закону регулирования, на основании отклонения управляемой величины от задания. Найденные параметры передаточных функций каналов имитационного объекта близки к значениям параметров исходного имитационного объекта. Приведенная ошибка реакции на единичное ступенчатое воздействие модели системы управления, построенной по результатам идентификации имитационной системы управления, не превышает 0.08. Рассматриваемые объекты относятся к классу технологических процессов с непрерывным характером производства. Подобные объекты характерны для химической, металлургической, горно-обогатительной, целлюлозно-бумажной и ряда других отраслей промышленности.

We present results of a study aimed at identification of a controlled object’s channels based on postprocessing of measurements with development of a model of a multiple-input controlled object and subsequent active modelling experiment. The controlled object model is developed using approximation of its behavior by a neural network model using trends obtained during a passive experiment in the mode of normal operation. Recurrent neural network containing feedback elements allows to simulate behavior of dynamic objects; input and feedback time delays allow to simulate behavior of inertial objects with pure delay. The model was taught using examples of the object’s operation with a control system and is presented by a dynamic neural network and a model of a regulator with a known regulation function. The neural network model simulates the system’s behavior and is used to conduct active computing experiments. Neural network model allows to obtain the controlled object’s response to an exploratory stimulus, including a periodic one. The obtained complex frequency response is used to evaluate parameters of the object’s transfer system using the least squares method. We present an example of identification of a channel of the simulated control system. The simulated object has two input ports and one output port and varying transport delays in transfer channels. One of the input ports serves as a controlling stimulus, the second is a controlled perturbation. The controlled output value changes as a result of control stimulus produced by the regulator operating according to the proportional-integral regulation law based on deviation of the controlled value from the task. The obtained parameters of the object’s channels’ transfer functions are close to the parameters of the input simulated object. The obtained normalized error of the reaction for a single step-wise stimulus of the control system model developed based on identification of the simulated control system doesn’t exceed 0.08. The considered objects pertain to the class of technological processes with continuous production. Such objects are characteristic of chemical, metallurgic, mine-mill, pulp and paper, and other industries.