Preview

Russian Technological Journal

Расширенный поиск

Формирование радиовизионных сигналов спектральной сатурацией в режиме переходных искажений интегральных сверхвысокочастотных усилителей для систем распознавания жестов

https://doi.org/10.32362/2500-316X-2026-14-2-57-68

EDN: XPSWYV

Аннотация

Цели. Цель работы – исследование механизмов нелинейного формирования широкополосного импульсного спектра в условиях перегрузки в сверхширокополосных (СШП) усилительных цепях для решения задач радиовизионного распознавания жестов. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности и помехоустойчивости современных радиовизионных СШП-систем для жестикулярных интерфейсов управления.

Методы. Использованы методы статистической радиофизики, частотно-временные методы вейвлет-преобразования радиоизображений, методы теории S-параметрического векторного анализа схем, методы программно-численного моделирования.

Результаты. Представлен метод генерации СШП-сигналов в сверхвысокочастотном диапазоне, основанный на управляемых нелинейных искажениях сигнала. Показано, что при переводе усилителя в режим насыщения формируется сигнал с резкими фронтами, обладающий широким энергетическим спектром. Построен лабораторный стенд киберфизической интерференционной радиосенсорной системы распознавания жестов и исследованы его характеристики. Исследованы свойства полученных импульсов в задачах радиовизионного управления. Экспериментально показана эффективность предложенного метода для задач радиовизионного распознавания жестов.

Выводы. Предложен метод нелинейной сатурации – синтеза спектра радиовизионных сигналов, основанный на явлениях переходных искажений в СШП-усилителях. Показано, что интерференционный режим при расширении исходной полосы частот до 900 МГц способен обеспечить повторяемость фазовых изображений не менее 0.94. Установлено, что в перегруженном по входу режиме усилителя типа SBB5089Z при задающем низкомодовом гармоническом возбуждении на переходной частоте 47 МГц в каскадной схеме усиления на выходе радиовизионной антенны удается получить сигнал с измененным спектром. При этом управляемое формирование спектра возбуждения антенны для каждого из усилительных модулей определяется уникальной импульсной характеристикой интегрального СШП-усилителя. Это позволило успешно применить такие усилители при решении задач радиовизионного распознавания жестов. Предложенная методика позволяет использовать стандартные СШП-усилители для создания компактных источников СШП-сигналов без усложнения схемотехники

Об авторах

К. В. Латышев
МИРЭА – Российский технологический университет
Россия

Латышев Кирилл Валерьевич, старший преподаватель, кафедра радиоволновых процессов и технологий, Институт радиоэлектроники и информатики

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


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



М. С. Костин
МИРЭА – Российский технологический университет
Россия

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


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



К. А. Бойков
МИРЭА – Российский технологический университет
Россия

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

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


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Список литературы

1. Khan I., Kwon Y. Radar-based Hand Gesture Recognition with Feature Fusion using Robust CNN-LSTM and Attention Architecture. IEEE Access. 2025;13:69281–69291. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3558293

2. Костин М.С., Бойков К.А. Цифровые технологии сигнального радиовидения и радиомониторинга. Russian Technological Journal. 2024;12(4):59–69. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2024-12-4-59-69

3. Wu M. Gesture Recognition Based on Deep Learning: A Review. EAI Endorsed Transactions on e-Learning. 2024;10. https://doi.org/10.4108/eetel.5191

4. Qu C., Zhang Y., Jin L., et al. Exploring hand gesture recognition using micro-Doppler radar data based on vision transformers. J. Phys.: Conf Ser. 2023;2504:012046. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2504/1/012046

5. Sedra A., Smith K., Carusone T., Gaudet V. Microelectronic Circuits (The Oxford Series in Electrical and Computer Engineering). 8th ed. Oxford University Press; 2020. P. 58–134, 174–246, 508–696.

6. He F., Ribas R., Lahuec C., Jézéquel M. Discussion on the general oscillation startup condition and the Barkhausen criterion. Analog Integr. Circ. Signal Process. 2009;59:215–221. https://doi.org/10.1007/S10470-008-9250-1

7. Razavi B. RF Microelectronics (Prentice Hall Communications Engineering and Emerging Technologies Series). 2nd ed. Prentice Hall Press; 2011. P. 255–333, 751–831.

8. Wang Y., Lang L., Lee C.H., Zhang B., Chong Y. Topologically enhanced harmonic generation in a nonlinear transmission line metamaterial. Nat. Commun. 2019;10:Article number:1102. https://doi.org/10.1038/s41467-019-08966-9

9. Guarcello C., Ahrens F., Avallone G., et al. Nonlinear Behavior of Josephson Traveling Wave Parametric Amplifiers. IEEE Transactions on Applied Superconductivity. 2024;34(3):1–5. https://doi.org/10.1109/TASC.2024.3367615

10. Hong M., Chang Y.H., Dienes A., Delfyett P., Dijaili S., Patterson F. Femtosecond self and cross-phase modulation in semiconductor laser amplifiers. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics. 1996;2(3):523–539. https://doi.org/10.1109/2944.571753

11. Hussain S., Siddiqui H., Saleem A., et al. Therapeutic Exercise Recognition Using a Single UWB Radar with AI-Driven Feature Fusion and ML Techniques in a Real Environment. Sensors. 2024;24(17):5533. https://doi.org/10.3390/s24175533

12. Oppermann I., Hämäläinen M., Iinatti J. UWB Theory and Applications. John Wiley & Sons; 2004, 248 p.

13. Taylor J.D. (Ed.). Advanced Ultrawideband Radar. Signals, Targets, and Applications. CRC Press; 2016, 494 p.

14. Булыгин Д.А., Мамонова Т.Е. Распознавание жестов рук в режиме реального времени. Системы анализа и обработки данных. 2020;78(1):25–40. https://doi.org/10.17212/1814-1196-2020-1-25-40

15. Шадинов 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.pdf. Дата обращения 05.02.2026.

16. 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://doi.org/10.5772/48587

17. Латышев К.В. Киберфизическое радиожестикуляционное FPV-управление дронами. В сб.: Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем («Радиоинфоком – 2024»): Сборник научных статей по материалам VIII Международной научно-практической конференции. М.: РТУ МИРЭА; 2024. С. 441–445. https://www.elibrary.ru/dukcnp


Дополнительные файлы

1. Киберфизический стенд идентификации жестов рук
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (38KB)    
Метаданные ▾

Исследованы механизмы нелинейного формирования широкополосного импульсного спектра в условиях перегрузки в сверхширокополосных усилительных цепях для решения задач радиовизионного распознавания жестов.

Рецензия

Для цитирования:


Латышев К.В., Костин М.С., Бойков К.А. Формирование радиовизионных сигналов спектральной сатурацией в режиме переходных искажений интегральных сверхвысокочастотных усилителей для систем распознавания жестов. Russian Technological Journal. 2026;14(2):57-68. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2026-14-2-57-68. EDN: XPSWYV

For citation:


Latyshev K.V., Kostin M.S., Boikov K.A. Generation of radiovision signals by spectral saturation in transient distortion mode of integral microwave amplifiers for gesture recognition systems. Russian Technological Journal. 2026;14(2):57-68. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2026-14-2-57-68. EDN: XPSWYV

Просмотров: 67

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2782-3210 (Print)
ISSN 2500-316X (Online)