Генеративные нейросетевые структуры для оптимизации каналов связи

1.

Генеративные нейросетевые структуры для
оптимизации каналов связи и определения
оптимального зондирующего воздействия
на физические системы
НЕВЗОРОВ АЛЕКСЕЙ АЛЕКСЕЕВИЧ
Диссертация на соискание ученой степени кандидата физ.- мат. наук
Специальность 1.3.4 Радиофизика
Научный руководитель
Д. ф.-м.н., профессор Игнатьев В. К.
1

2.

Содержание диссертации
Введение
Глава 1. Современные методы анализа и оптимизации зондирующих воздействий на
физические системы и среды распространения волн
Глава 2. Алгоритм формирования зондирующего воздействия на основе нейронных сетей
Глава 3. Исследование нейросетевого алгоритма оптимизации канала связи
Глава 4. Исследование быстрой коррекции оптического волнового фронта нейронной
сетью
Глава 5. Оптимизация методов ЯМР и ЯКР спектроскопии
Глава 6. Метод оптимизации нейронных сетей для развертывания систем машинного
обучения в программно-аппаратных измерительных комплексах
Заключение
2

3.

Защищаемые положения
Генеративные системы на основе машинного обучения позволяют формировать волновые
фронты так, чтобы при распространении в нестационарной среде с многолучевым
распространением в несколько раз повысить плотность кодирования.
Распределение интенсивности геликоидального оптического пучка прошедшего через сильно
турбулентную атмосферу содержит достаточно информации о среде распространения, чтобы
уменьшить это искажение в два раза при корректировке нейросетевой системой исходного
фазового фронта с сохранением топологического заряда.
Отклики спиновых систем на радиочастотное воздействие позволяют производить
оптимальный анализ свойств вещества методами машинного обучения.
Неравноправность влияния физически интерпретируемых узлов нейросетевых систем
обработки данных позволяет определять оптимальные параметры эксперимента и снизить
вычислительные требования при его анализе.
3

4.

Цель работы
Создание и исследование алгоритмов формирования оптимального зондирующего воздействия
и оптимальных сигналов для переноса информации в нестационарных многомасштабных
физических системах со стохастическими помехами.
Для достижения этой цели поставлены и решены следующие задачи:
1) Разработка алгоритма оптимизации воздействия на физические среды и системы и
теоретическое обоснование его эффективности для нестационарных условий со
стохастическими помехами.
2) Исследование методов анализа физических систем, которые возможно использовать в
алгоритме оптимизации воздействия при разном соотношении априорных и апостериорных
данных.
3) Исследование нейросетевых методов эмуляции физических сред и систем.
4) Разработка и исследование метода оптимизации нейронных сетей с физически
интерпретируемыми параметрами для их использования в современных измерительных
комплексах.
4

5.

Актуальность исследования
Существует множество областей экспериментальной
радиофизики, где собираются большие объемы
экспериментальных данных, на основании которых
можно проводить оптимизацию зондирующего
воздействия:
дистанционное зондирование магнитосферы, атмосферы и
геосферы
химический спектральный анализ
магниторезонансная томография
Машинное обучение уже используется для
обработки экспериментальных данных и при
определении оптимальных воздействий:
анализ сигналов со сложным спектральным составом в
очень сильном шуме в условиях помех
формирование оптимальных способы кодирования
информации в сложных условиях связи
предсказание и компенсация влияние сильной
турбулентности на оптические пучки
прогнозирование сейсмической активности
оценивание динамических переменных, таких как осадки
или даже продуктивность растительности
оптимизация каналов связи различных частотных диапазонов
управление состоянием элементов функциональной и
нейроморфной электроники
Эхо- и радиолокация
Количество собираемой информации в современных
измерительных
комплексах
растет,
и
часто
превосходит возможности её разумной обработки.
Набор апостериорных данных
(сигналы, изображения,
многомерные вектора)
Априорная информация
(известные физические законы,
свойства или параметры
исследуемой системы)
Нейронные сети
с
интегрированными
физическими знаниями
5

6.

Глава 1
Методы анализа и оптимизации зондирующих
воздействий на физические системы и среды
распространения волн
Оптимизация воздействия на спиновую систему
в ЯМР и ЯКР спектроскопии
Оптимизация методов кодирования информации
в современных системах связи
Адаптивные методы коррекции волнового
фронта
6

7.

Глава 1
Современные методы обработки
экспериментальных данных
Методы обработки экспериментальных данных выбираются в зависимости от количества
априорной и апостериорной информации. Чем меньше информации об исследуемой системе,
тем больше нужно экспериментальных данных и тем ресурсозатратнее задача
7

8.

Глава 2
Оптимизации канала связи
искусственными нейронными сетями
1) Приемник обучается распознавать сигналы, сформированные передатчиком и прошедшие через среду. Для этого необходимо решить
задачу