mireabulletinRussian Technological JournalRussian Technological Journal2782-32102500-316XRTU MIREA10.32362/2500-316X-2024-12-4-59-69PYJISUmireabulletin-963Research ArticleСОВРЕМЕННЫЕ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫMODERN RADIO ENGINEERING AND TELECOMMUNICATION SYSTEMSЦифровые технологии сигнального радиовидения и радиомониторингаDigital technologies for signal radio vision and radio monitoringhttps://orcid.org/0000-0002-5232-5478КостинМ. С.KostinM. S.

Костин Михаил Сергеевич, д.т.н., доцент, заведующий кафедрой радиоволновых процессов и технологий, заместитель директора Института радиоэлектроники и информатики

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

Scopus Author ID 57208434671

Mihail S. Kostin, Dr. Sci. (Eng.), Associate Professor, Head of the Department of Radio Wave Processes and Technologies, Deputy Director, Institute of Radio Electronics and Informatics

78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454

Scopus Author ID 57208434671

kostin_m@mirea.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0213-7337БойковК. А.BoikovK. A.

Бойков Константин Анатольевич, д.т.н., доцент, кафедра радиоволновых процессов и технологий, Институт радиоэлектроники и информатики

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

Scopus Author ID 57208926258

Konstantin A. Boikov, Dr. Sci. (Eng.), Associate Professor, Department of Radio Wave Processes and Technologies, Institute of Radio Electronics and Informatics

78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454

Scopus Author ID 57208926258

bojkov_k@mirea.ruФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет»РоссияMIREA – Russian Technological UniversityRussian Federation20240508202412459–69Copyright © Костин М.С., Бойков К.А., 20242024Костин М.С., Бойков К.А.Kostin M.S., Boikov K.A.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/963

Цели. Цель работы – разработка методов и алгоритмов векторного анализа радиоволновой деформации нестационарных полей, образующих сигнальное радиоизображение, определяемое радиофизическими и топологическими признаками малоразмерных объектов; создание программно-аппаратных средств регистрации и нейросетевого распознавания сигнальных радиоизображений, в т.ч. методов синтеза и экстракции сигнальных радиогеномов при помощи цифровых двойников объектов, полученных посредством векторного электродинамического моделирования; анализ сигнальных радиоизображений, наводимых элементами печатной топологии электронных устройств.Методы. Использованы методы статистической радиофизики, частотно-временные методы вейвлетпреобразования финитных во времени сигнальных радиоизображений, численные методы электродинамики при создании цифровых двойников малоразмерных объектов, а также нейросетевые алгоритмы аутентификации, основанные на кумулянтной теории полюсно-генетических и резонансных физически неклонируемых функций (ФНФ), используемых при распознавании сигнальных радиоизображений.Результаты. Приведены научные результаты фундаментальных исследований электродинамических эффектов векторно-волновой деформации нестационарных полей субнаносекундной конфигурации, представляющие интерес при распознавании и аутентификации сигнальных радиоизображений. Предложены нейросетевые методы кумулянтного формирования радиогеномов сигнальных радиоизображений на базе полюсно-генетических и резонансных функций.Выводы. Показано, что радиогеном – уникальный аутентификатор радиоизображения – формируется в базисе ФНФ, определяемых структурой и набором радиофизических параметров объекта. Выявлены кумулянтные признаки распознавания сигнальных радиоизображений в базисе полюсно-генетических и резонансных ФНФ малоразмерных объектов. 

Objectives. Radiophysical processes involving the electrodynamic formation of signal radio images diffusely scattered by the signature of small-sized objects or induced by the near field of radio devices are relevant for identifying radiogenomic (cumulant) features of objects in the microwave range in the development of neuroimaging ultra-short pulse (USP) signal radio vision systems, telemonitoring, and near-radio detection. The paper sets out to develop methods and algorithms for vector analysis of radio wave deformation of nonstationary fields forming a signal radio image based on radiophysical and topological characteristics of small-sized objects; to develop software and hardware for registration and neural network recognition of signal radio images, including methods for the synthesis and extraction of signal radiogenomes using digital twins of objects obtained through vector electrodynamic modeling; and to analyze signal radio images induced by elements of printed topology of electronic devices.Methods. The study is based on statistical radiophysics methods, time-frequency approaches for wavelet transformation of USP radio images, numerical electrodynamic methods for creating digital twins of small-sized objects, as well as neural network authentication algorithms based on the cumulant theory of pole-genetic and resonant physically unclonable functions used in identifying signal radio images.Results. The results of fundamental research on electrodynamic effects of vector-wave deformation of nonstationary fields of sub-nanosecond configuration are presented as a means of identifying and authenticating signal radio images. Neural network techniques for cumulant formation of radio genomes of signal radio images are proposed on the basis of pole-genetic and resonant functions.Conclusions. A radiogenome, representing the unique authenticator of a radio image, is shown to be formed on the basis of physically unclonable functions determined by the structure and set of radiophysical parameters of the image. Cumulant features of signal radio images identified on the basis of pole-genetic and physically unclonable resonant functions of small-sized objects are revealed.

сигнальное радиовидениерадиогеномрадиоизображениефизически неклонируемая функциякумулянтаполюсно-генетические функцииsignal radiovisionradiogenomeradio imagephysically unclonable functioncumulantpole-genetic functionsНаучная работа выполнена в рамках инициативной НИР «170-ИРИ» по тематике «СВЧ-технологии сигнального радиовидения, телемониторинга и ближнего радиообнаружения». Научно-практические результаты регистрации радиоизображений получены при помощи контрольно-измерительного оборудования компаний Rohde & Schwarz в лаборатории «Радиоволновых процессов и модулей СВЧ» учебно-научного центра «TESLA» кафедры радиоволновых процессов и технологий Института радиоэлектроники и информатики РТУ МИРЭА.The study was carried out within the framework of the 170-IRI initiative research project on the topic “Microwave technologies for signal radio vision, telemonitoring, and short-range radio detection.” Scientific and practical results of recording radio images were obtained using control and measuring equipment from Rohde & Schwarz in the laboratory of “Radio wave processes and microwave modules” of the TESLA educational and scientific center of the Department of Radio Wave Processes and Technologies of the Institute of Radio Electronics and Informatics of RTU MIREA.ReferencesКостин М.С., Бойков К.А. Радиоволновые технологии субнаносекундного разрешения: монография. М.: РТУ МИРЭА; 2021. 142 с. ISBN 978-5-7339-1565-4Kostin M.S., Boikov K.A. Radiovolnovye tekhnologii subnanosekundnogo razresheniya: monografiya (Radio Wave Technologies of Subnanosecond Resolution: monograph). Moscow: RTU MIREA; 2021. 142 p. (in Russ.). ISBN 978-5-7339- 1565-4Костин М.С., Бойков К.А. Сигнально-архитектурный реинжиниринг и радиосенсорное распознавание электронных средств: учебник. М.: Вологда: Инфра-Инженерия; 2024. 152 с. ISBN 978-5-9729-1832-4Kostin M.S., Boikov K.A. Signal’no-arkhitekturnyi reinzhiniring i radiosensornoe raspoznavanie elektronnykh sredstv (Signal- Architectural Reengineering and Radiosensor Recognition of Electronic Devices: textbook). Moscow; Vologda: Infra-Inzheneriya; 2024. 152 p. (in Russ.). ISBN 978-5-9729-1832-4Шадинов С.С. Пространственная сверхширокополосная визуализация зондируемых объектов ближнего радионаблюдения. Журнал радиоэлектроники. 2020;7. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.7.8. URL: http://jre.cplire.ru/jre/jul20/8/text.pdfShadinov S.S. Spatial ultra-wideband visualization of probed near-field surveillance objects. Zhurnal Radioelektroniki = J. Radio Electronics. 2020;7 (in Russ.). https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.7.8. Available from URL: http://jre.cplire.ru/jre/jul20/8/text.pdfNerukh A., Benson T. Non-stationary Electromagnetics. USA: Jenny Stanford Publishing; 2012. 616 p. https://doi.org/10.1201/b13058Nerukh A., Benson T. Non-stationary Electromagnetics. USA: Jenny Stanford Publishing; 2012. 616 p. https://doi.org/10.1201/b13058Allen B., Dohler M., Okon E.E., et al. Ultra-Wideband Antennas and Propagation for Communications, Radar and Imaging. USA: John Wiley & Sons; 2007. 475 p.Allen B., Dohler M., Okon E.E., et al. Ultra-Wideband Antennas and Propagation for Communications, Radar and Imaging. USA: John Wiley & Sons; 2007. 475 p.Mahafza B.R. Radar Signal Analysis and Processing Using Matlab. USA: CRC Press; 2016. 504 p.Mahafza B.R. Radar Signal Analysis and Processing Using Matlab. USA: CRC Press; 2016. 504 p.Carrer L., Yarovoy A.G. Concealed weapon detection using UWB 3-D radar imaging and automatic target recognition. In: The 8th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP). 2014. Р. 2786–2790. https://doi.org/10.1109/EuCAP.2014.6902403Carrer L., Yarovoy A.G. Concealed weapon detection using UWB 3-D radar imaging and automatic target recognition. In: The 8th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP). 2014. Р. 2786–2790. https://doi.org/10.1109/EuCAP.2014.6902403Günther L. Electromagnetic Field Theory for Engineers and Physicists. Berlin, Heidelberg: Springer; 2010. 659 p.Günther L. Electromagnetic Field Theory for Engineers and Physicists. Berlin, Heidelberg: Springer; 2010. 659 p.Oppermann I., Hämäläinen M., Iinatti J. UWB: Theory and Applications. John Wiley & Sons; 2004. 248 p.Oppermann I., Hämäläinen M., Iinatti J. UWB: Theory and Applications. John Wiley & Sons; 2004. 248 p.Taylor J.D. (Ed.). Advanced Ultrawideband Radar. Signals, Targets, and Advanced Ultrawideband Radar Systems. Boca Raton, USA: CRC Press; 2016. 494 p.Taylor J.D. (Ed.). Advanced Ultrawideband Radar. Signals, Targets, and Advanced Ultrawideband Radar Systems. Boca Raton, USA: CRC Press; 2016. 494 p.Wang X., Dinh A., Teng D. Radar Sensing Using Ultra Wideband – Design and Implementation. In: Matin M.A. (Ed.). Ultra Wideband – Current Status and Future Trends. 2013;11:41–63. https://dx.doi.org/10.5772/48587Wang X., Dinh A., Teng D. Radar Sensing Using Ultra Wideband – Design and Implementation. In: Matin M.A. (Ed.). Ultra Wideband – Current Status and Future Trends. 2013;11:41–63. https://dx.doi.org/10.5772/48587Шадинов С.С., Костин М.С., Коняшкин Г.В., Корчагин А.С., Романовский М.Ю., Гусейн-заде Н.Г. Векторный S-параметрический анализ сигнальных фазодинамических радиоизображений. Доклады Российской академии наук. Физика, технические науки. 2023;512(1):78–86. https://doi.org/10.31857/S2686740023050115Shadinov S.S., Kostin M.S., Konyashkin G.V., et al. Vector S-Parametric Analysis of Signal Phase Dynamic Radio Images. Dokl. Phys. 2023;68(9):311–318. https://doi.org/10.1134/S1028335823090057 [Original Russian Text: Shadinov S.S., Kostin M.S., Konyashkin G.V., Korchagin A.S., Romanovskii M.Yu., Gusein-zade N.G. Vector S-parametric analysis of signal phase dynamic radio images. Doklady Rossiiskoi akademii nauk. Fizika, tekhnicheskie nauki. 2023;512(1):78–86 (in Russ.). https://doi.org/10.31857/S2686740023050115 ]Бойков К.А. Определение параметров электронных устройств методом пассивной радиосенсорной технической диагностики. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2021;24(6):63–70. https://doi.org/10.32603/1993-8985-2021-24-6-63-70Boikov K.A. Determination of parameters of electronic devices by the method of passive radio-sensor technical diagnostics. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii Rossii. Radioelektronika = Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2021;24(6):63–70 (in Russ.). https://doi.org/10.32603/1993-8985-2021-24-6-63-70Лебедев Е.Ф., Осташев В.Е., Ульянов А.В. Устройства генерирования сверхширокополосных излучений радиочастотного диапазона с генераторами возбуждения полупроводникового типа. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2018;1(24):35–42.Lebedev E.F., Ostashev V.E., UlyanovA.V. Means for generating ultra-wideband radio frequency emissions with semiconductor field generators. Vestnik Kontserna VKO Almaz-Antei = Bulletin of Concern VKO Almaz-Antey. 2018;1(24):35–42 (in Russ.).Boikov K.A., Shamin A.E. Software Analysis of the Signal Radio Profile during Passive Radio-Sensor Technical Diagnostics. J. Commun. Technol. Electron. 2022;67(11):1337–1344. https://doi.org/10.1134/S1064226922110018Boikov K.A., Shamin A.E. Software Analysis of the Signal Radio Profile during Passive Radio-Sensor Technical Diagnostics. J. Commun. Technol. Electron. 2022;67(11):1337–1344. https://doi.org/10.1134/S1064226922110018Астахов Н.В., Башкиров А.В., Журилова О.Е., Макаров О.Ю. Частотно-временной анализ нестационарных сигналов методами вейвлет-преобразования и оконного преобразования Фурье. Радиотехника. 2019;83(6–8):109–112.Astakhov N.V., Bashkirov A.V., Zhurilova O.E., Makarov O.Yu. Time-frequency analysis of non-stationary signals by wavelet transform and windowed Fourier transform. Radiotekhnika = Radioengineering. 2019;83(6-8):109–112 (in Russ.).Herder C., Ren L., van Dijk M., Yu M.-D., Devadas S. Trapdoor Computational Fuzzy Extractors and Cryptographically-Secure Physical Unclonable Functions. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2017;14(1):65–82. https://doi.org/10.1109/TDSC.2016.2536609Herder C., Ren L., van Dijk M., Yu M.-D., Devadas S. Trapdoor Computational Fuzzy Extractors and Cryptographically- Secure Physical Unclonable Functions. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2017;14(1):65–82. https://doi.org/10.1109/TDSC.2016.2536609Лукьянчиков А.В., Лызлов А.В. Система мониторинга радио эфира с использованием технологии SDR. СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии. 2021;3:69–70. URL: https://elibrary.ru/dxiqdbLukyanchikov A.V., Lyzlov A.V. Radio broadcast monitoring system using SDR technology. SVCh-tekhnika i telekommunikatsionnye tekhnologii = Microwave and Telecommunication Technology. 2021;3:69–70 (in Russ.). Available from URL: https://elibrary.ru/dxiqdbHuang R., Cui H. Consistency of chi-squared test with varying number of classes. J. Syst. Sci. Complex. 2015;28(2):439–450. https://doi.org/10.1007/s11424-015-3051-2Huang R., Cui H. Consistency of chi-squared test with varying number of classes. J. Syst. Sci. Complex. 2015;28(2):439–450. https://doi.org/10.1007/s11424-015-3051-2Liu Y., Mu Y., Chen K., et al. Daily Activity Feature Selection in Smart Homes Based on Pearson Correlation Coefficient. Neural Process. Lett. 2020;51(2):1771–1787. https://doi.org/10.1007/s11063-019-10185-8Liu Y., Mu Y., Chen K., et al. Daily Activity Feature Selection in Smart Homes Based on Pearson Correlation Coefficient. Neural Process. Lett. 2020;51(2):1771–1787. https://doi.org/10.1007/s11063-019-10185-8

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