Використання надширокосмугових електромагнітних хвиль та штучного інтелекту для виявлення металевих та діелектричних підповерхневих об’єктів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПрищенко, Олександр Андрійович
dc.contributor.authorPryshchenko, O.A.
dc.date.accessioned2024-07-21T07:04:51Z
dc.date.available2024-07-21T07:04:51Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionНауковий керівник: Олександр Думін, доктор фізико-математичних наук, доцент
dc.description.abstractДисертаційна робота присвячена розв’язанню актуальної проблеми – дослідженню експериментальних та теоретичних аспектів випромінювання та поширення нестаціонарних електромагнітних хвиль у середовищах зі складним просторовим розподілом. Також робота охоплює аналіз дифракції цих полів на об’єктах, розташованих у таких середовищах, застосування методів отримання та обробки відбитих сигналів, а також розробку алгоритмів розпізнавання прихованих об’єктів та визначення їхнього положення із застосуванням підходів штучного інтелекту. Метою дисертаційної роботи є вивчення ключових фізичних процесів перетворення імпульсних надширокосмугових електромагнітних полів на межах розподілу матеріальних середовищ та прихованих об’єктах із складною структурою для надійного виявлення цих об’єктів по відбитому полю в умовах наявності шумових перешкод за допомогою підходів штучного інтелекту.
dc.description.abstractThe dissertation is devoted to solving the actual issue of investigating the experimental and theoretical aspects of radiation and propagation of transientelectromagnetic waves in the media with complex spatial distribution. The work also covers the analysis of diffraction of these fields on objects located in these media, the application of methods for obtaining and processing reflected signals, and the development of algorithms for recognizing hidden objects and determining their position using artificial intelligence approaches. The purpose of the dissertation is to study the key physical processes of transforming impulse ultra-wideband electromagnetic fields at the boundaries of material media and hidden objects with complex structures for the reliable detection of these objects based on the reflected field in the presence of noise interference using artificial intelligence approaches.
dc.identifier.citationПрищенко, Олександр Андрійович. Використання надширокосмугових електромагнітних хвиль та штучного інтелекту для виявлення металевих та діелектричних підповерхневих об’єктів : дис. ... д-ра філософії : 105 – Прикладна фізика та наноматеріали (Галузь знань 10 – Природничі науки) / O.A. Прищенко. – Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2024. – 225 с.
dc.identifier.otherУДК 537.86
dc.identifier.urihttps://ekhnuir.karazin.ua/handle/123456789/18647
dc.language.isouk
dc.publisherХарків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна
dc.subjectNATURAL SCIENCES::Physics
dc.subjectдифракція
dc.subjectметод кінцевих різниць (FDTD)
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectелектромагнітна хвиля
dc.subjectвипромінювання
dc.subjectрозсіювання електромагнітних хвиль
dc.subjectрадіолокація
dc.subjectглибока нейронна мережа
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectрозсіювання
dc.subjectdiffraction
dc.subjectfinite-difference time-domain method (FDTD)
dc.subjectneural network
dc.subjectelectromagnetic wave
dc.subjectradiation
dc.subjectelectromagnetic wave scattering
dc.subjectradiolocation
dc.subjectdeep neural network
dc.subjectdeep learning
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectscattering
dc.titleВикористання надширокосмугових електромагнітних хвиль та штучного інтелекту для виявлення металевих та діелектричних підповерхневих об’єктів
dc.title.alternativeThe use of ultra-wideband electromagnetic waves and artificial intelligence for detecting metal and dielectric subsurface objects
dc.typeDissertation

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pryshchenko_diss.pdf
Розмір:
14.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.3 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

ДФ 64.051.001 – ...