mireabulletinRussian Technological JournalRussian Technological Journal2782-32102500-316XRTU MIREA10.32362/2500-316X-2025-13-6-63-77FGTHOCmireabulletin-1294Research ArticleСОВРЕМЕННЫЕ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫMODERN RADIO ENGINEERING AND TELECOMMUNICATION SYSTEMSУстройство вызова экстренных оперативных служб для обеспечения голосовой связи водителя двухколесного транспортного средства и оператора системы «ЭРА-ГЛОНАСС»A device for calling emergency operational services to provide voice communication between the driver of a two-wheeled vehicle and the operator of the ERA-GLONASS systemhttps://orcid.org/0009-0009-4204-7302НикитинВ. В.NikitinV. V.

Никитин Василий Валерьевич, генеральный директор 

129128, Москва, пр-т Мира, д. 188б, к. 4 

Vasily V. Nikitin, General Director 

188b/4, Mira pr., Moscow, 129128 

nvv@ficom-it.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1943-6819УвайсовС. У.UvaysovS. U.

Увайсов Сайгид Увайсович, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоэлектронных средств, Институт радиоэлектроники и информатики 

119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78 

Scopus Author ID 55931417100

ResearcherID H-6746-2015 

Saygid U. Uvaysov, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of the Department of Design and Production of Radioelectronic Devices, Institute of Radio Electronics and Informatics 

78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454 

Scopus Author ID 55931417100

ResearcherID H-6746-2015 

uvajsov@mirea.ruhttps://orcid.org/0009-0003-3599-579XБасовД. В.BasovD. V.

Басов Дмитрий Владимирович, к.т.н., доцент, кафедра конструирования и производства радиоэлектронных средств, Институт радиоэлектроники и информатики 

119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78 

Dmitry V. Basov, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Department of Design and Production of Radioelectronic Devices, Institute of Radio Electronics and Informatics 

78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454 

d_basov@mail.ruООО «ФИКОМ-ИТ»РоссияFICOM-ITRussian FederationМИРЭА – Российский технологический университетРоссияMIREA – Russian Technological UniversityRussian Federation2025051220251366377Copyright © Никитин В.В., Увайсов С.У., Басов Д.В., 20252025Никитин В.В., Увайсов С.У., Басов Д.В.Nikitin V.V., Uvaysov S.U., Basov D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rtj-mirea.ru/jour/article/view/1294Цели

Цели. Целью исследования является повышение безопасности дорожного движения за счет разработки устройства вызова экстренных оперативных служб для водителей двухколесных транспортных средств, как наиболее уязвимых участников дорожного движения, и улучшения их технической оснащенности.

Методы

Методы. В ходе исследования проанализированы характеристики канала передачи акустического сигнала и процессов, сопровождающих его распространение. При исследовании параметров голосовой связи применялись методы шумоподавления, эхоподавления и эхокомпенсации, а также алгоритмы преобразования акустической информации, реализованные в аппаратно-программной части устройства.

Результаты

Результаты. В ходе проектирования устройства учтены особенности управления двухколесным транспортным средством, влияние внешних воздействующих факторов и климатических условий. Предложена реализация интерфейса взаимодействия водителя двухколесного транспортного средства с оператором системы «ЭРА-ГЛОНАСС», учитывающая специфику его использования. Приведены структурные схемы эхокомпенсатора и детектора двойного речевого сигнала с использованием адаптивного фильтра. Описана процедура автоматической регулировки усиления акустического сигнала речевого диапазона. Рассмотрены алгоритмы, реализующие эти процессы, и возможность их адаптации к задачам устройства вызова экстренных оперативных служб. Показаны результаты практической реализации опытного образца устройства: конструкция, его интеграция в приборную панель двухколесного транспортного средства. Приведены структурная схема тестового стенда, программное обеспечение для качественного анализа акустического сигнала, оценена эффективность предложенного решения.

Выводы

Выводы. Результаты исследования по конструированию устройства вызова экстренных оперативных служб показали, что применение алгоритмов аналоговой и цифровой обработки речевого сигнала, реализуемых в кодеке и модеме устройства, позволит обеспечить качественный уровень голосовой связи водителя с оператором экстренных оперативных служб. 

Objectives

Objectives. The aim of the study is to improve road safety by developing an emergency call device for drivers of twowheeled vehicles, as the most vulnerable road users, and improving their technical equipment.

Methods

Methods. In the course of the study, the characteristics of the acoustic signal transmission channel and the processes accompanying its propagation were analyzed. When studying the parameters of voice communication, noise reduction, echo cancellation and echo compensation methods were used, as well as algorithms for converting acoustic information implemented in the hardware and software of the device.

Results

Results. The results of practical implementation are presented: the design of a prototype device, its integration into the dashboard of a two-wheeled vehicle. During the design of the device, the control features of a two-wheeled vehicle, the influence of external factors and climatic conditions were taken into account. An implementation of the interface of interaction between the driver of a two-wheeled vehicle and the operator of the ERA-GLONASS system is proposed, taking into account the specifics of its use. Structural schemes of an echo compensator and a dual speech signal detector using an adaptive filter are presented. The algorithms implementing these processes and the possibility of their adaptation to the tasks of the emergency call device are considered. The procedure for automatically adjusting the amplification of the acoustic signal of the speech range is described, an analytical description of the technical problem and the applied methods of digital processing are given. A structural diagram of the test stand, software for qualitative analysis of the acoustic signal, visualization of the test results of the prototype are presented, and the effectiveness of the proposed solution is evaluated.

Conclusions

Conclusions. The results of a study on the design of an emergency call device have shown that the use of analog and digital speech signal processing algorithms implemented in the device’s codec and modem will ensure a highquality level of voice communication between the driver and the emergency services operator. 

двухколесное транспортное средствоакустический сигналдуплексная голосовая связьалгоритм эхокомпенсацииалгоритм шумоподавлениянормализованный алгоритм наименьших квадратовцифровой сигнальный процессоралгоритм LMSалгоритм NLMStwo-wheeled vehicleacoustic signalduplex voice communicationecho cancellation algorithmnoise reduction algorithmnormalized least squares algorithmdigital signal processorLMS algorithmNLMSReferencesЧучупал В.Я., Чичагов А.С., Маковкин К.А. Цифровая фильтрация зашумленных речевых сигналов. М.: ВЦ РАН; 1998. 52 с.Chuchupal V.Ya., Chichagov A.S., Makovkin K.A. Tsifrovaya fil’tratsiya zashumlennykh rechevykh signalov (Digital Filtering of Noisy Speech Signals). Moscow: Vychislitel’nyi tsentr RAN; 1998; 1998. 52 p. (in Russ.).Кропотов Ю., Парамонов А. Методы проектирования алгоритмов обработки информации телекоммуникационных систем аудиообмена. М.: Директ-Медиа; 2015. 228 с. ISBN 978-5-4475-4106-4Kropotov Y.U., Paramonov A. Metody proektirovaniya algoritmov obrabotki informatsii telekommunikatsionnykh sistem audioobmena (Methods of Designing Algorithms for Information Processing of Telecommunication Audio Exchange Systems). Moscow: Direct-Media; 2015. 228 p. (in Russ.). ISBN 978-5-4475-4106-4.Вишняков И.Э., Масягин М.М., Одинцов О.А., Слюсарь В.В. Методы и алгоритмы шумоочистки звука в реальном времени. Известия высших учебных заведений. Электроника. 2021;26(2):184–196. https://doi.org/10.24151/1561-5405-2021-26-2-184-196Vishnyakov I.EH., Masyagin M.M., Odintsov O.A., Slyusar V.V. Methods and algorithms for real time voise noise cleaning. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Ehlektronika = Proceedings of Universities. Electronics. 2021;26(2): 184–196 (in Russ.). https://doi.org/10.24151/1561-5405-2021-26-2-184-196Лялин С.Г. Метод шумоподавления в речевых сигналах с помощью нейронной сети. Adv. Sci. 2019;2:32–38. https://doi.org/10.25730/VSU.0536.19.021Lyalin S.G. Noise reduction method in speech signals using neural network. Adv. Sci. 2019;2:32–38 (in Russ.). https://doi.org/10.25730/VSU.0536.19.021Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь; 1991. 608 с. ISBN 5-256-00789-0Tikhonov V.I., Kharisov V.N. Statisticheskii analiz i sintez radiotekhnicheskikh ustroistv i sistem (Statistical Analysis and Synthesis of Radio Engineering Devices and Systems). Moscow: Radio i svyaz’; 1991. 608 p. (in Russ.). ISBN 5-256-00789-0Азаров И.С., Вашкевич М.И., Лихачев Д.С., Петровский А.А. Алгоритм очистки речевого сигнала от сложных помех путем фильтрации в модуляционной области. Цифровая обработка сигналов. 2013;4:25–31. https://elibrary.ru/rvwqdzAzarov I.S., Vashkevich M.I., Likhachev D.S., Petrovsky A.A. Reducting complex noises in speech using filtering in modulation domain. Tsifrovaya obrabotka signalov = Digital Signal Processing. 2013;4:25–31 (in Russ.). https://elibrary.ru/rvwqdzЖелезняк В.К., Раханов К.Я., Адамовский Е.Р. Оценка информационных показателей шума квантования аналогоцифрового преобразования речевого сигнала. Доклады БГУИР. 2023;21(2):32–40. http://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-2-32-40Zheleznyak V.K., Rahanov K.J., Adamovskiy Y.R. Evaluation of Information Indicators of Quantization Noise Generated by Speech Signal Analogue-Digital Conversion. Doklady BGUIR. 2023;21(2):32–40 (in Russ.). http://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-2-32-40Nguyen H.N., Dowlatnia M., Sarfraz A. Implementation of the LMS and NLMS algorithms for Acoustic Echo Cancellation in teleconference system using MATLAB. Vаxjoe: MSI Växjö University; 2009. 69 р. URL: https://www.academia.edu/94741525/Implementation_of_the_LMS_and_NLMS_algorithms_for_Acoustic_Echo_Cancellationin_teleconference_systemusing_MATLABNguyen H.N., Dowlatnia M., Sarfraz A. Implementation of the LMS and NLMS algorithms for Acoustic Echo Cancellation in teleconference system using MATLAB. Vaxjoe: MSI Växjo University; 2009. 69 p. Available from URL: https://www.academia.edu/94741525/Implementation_of_the_LMS_and_NLMS_algorithms_for_Acoustic_Echo_Cancellationin_teleconference_systemusing_MATLABCarline M.J., Diana D.C. An Investigation on Adaptive Algorithms for Echo Cancellation of Acoustic Signals. In: 2nd Int. Conf. Sustain. Comput. Data Commun. Syst. ICSCDS 2023 – Proc. 2023. Р. 960–966. https://doi.org/10.1109/ICSCDS56580.2023.10105081Carline M.J., Diana D.C. An Investigation on Adaptive Algorithms for Echo Cancellation of Acoustic Signals. In: 2nd Int. Conf. Sustain. Comput. Data Commun. Syst. ICSCDS 2023 – Proc. 2023. Р. 960–966. https://doi.org/10.1109/ICSCDS56580.2023.10105081Haykin S. Adaptive Filter Theory: 5th ed. New York: Pearson; 2014. 960 p.Haykin S. Adaptive Filter Theory: 5th ed. New York: Pearson; 2014. 960 p. 11. La Rosa A.B., Pereira P.T.L., Ücker P., Paim G., da Costa E.A.C., Bampi S., Almeida S. Exploring NLMS-Based Adaptive Filter Hardware Architectures for Eliminating Power Line Interference in EEG Signals. Circuits, Systems, and Signal Processing. 2021;40(5):3305–3337. https://doi.org/10.1007/s00034-020-01620-6La Rosa A.B., Pereira P.T.L., Ücker P., Paim G., da Costa E.A.C., Bampi S., Almeida S. Exploring NLMS-Based Adaptive Filter Hardware Architectures for Eliminating Power Line Interference in EEG Signals. Circuits, Systems, and Signal Processing. 2021;40(5):3305–3337. https://doi.org/10.1007/s00034-020-01620-6Zhang H., Tan K., Wang D.L. Deep learning for joint acoustic echo and noise cancellation with nonlinear distortions. In: Proceedings of INTERSPEECH. 2019. Р. 4255–4259. http://doi.org/10.21437/Interspeech.2019-2651Zhang H., Tan K., Wang D.L. Deep learning for joint acoustic echo and noise cancellation with nonlinear distortions. In: Proceedings of INTERSPEECH. 2019. Р. 4255–4259. http://doi.org/10.21437/Interspeech.2019-2651Zhang H., Wang D.L. Deep learning for acoustic echo cancellation in noisy and double-talk scenarios. In: Proceedings of INTERSPEECH. 2018. Р. 3239–3243. http://doi.org/10.21437/Interspeech.2018-1484Zhang H., Wang D.L. Deep learning for acoustic echo cancellation in noisy and double-talk scenarios. In: Proceedings of INTERSPEECH. 2018. Р. 3239–3243. http://doi.org/10.21437/Interspeech.2018-1484Hänsler E., Schmidt G. Acoustic Echo and Noise Control: A Practical Approach. Wiley-IEEE Press; 2005. 472 p. ISBN 978-0-471-67839-7Hänsler E., Schmidt G. Acoustic Echo and Noise Control: A Practical Approach. Wiley-IEEE Press; 2005. 472 p. ISBN 978-0-471-67839-7Constantini G., Casali D. New Advances in Audio Signal Processing. MDPI Books; 2024. 206 p. ISBN 978-3-7258-1059-8.Constantini G., Casali D. New Advances in Audio Signal Processing. MDPI Books; 2024. 206 p. ISBN 978-3-7258-1059-8.Demidenko A.V. Mikrokontrollery dlya nachinayushchikh: Interfeisy i upravlenie (Microcontrollers for Beginners: Interfaces and Control). LitRes; 2022. 100 p. (in Russ.).Демиденко А.В. Микроконтроллеры для начинающих: Интерфейсы и управление. ЛитРес; 2025. 100 c.Демиденко А.В. Микроконтроллеры для начинающих: Интерфейсы и управление. ЛитРес; 2025. 100 c.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.