Аджемов Сергей Сергеевич биография

С. А. Аджемов – выдающийся ученый и организатор электросвязи страны

К 90-летию со дня рождения

В. А. Шамшин, В. О. Шварцман

Сергей Артемович Аджемов родился 19 апреля 1915 г. в Москве. В 1917 г. семья переехала на родину отца, в Ростов-на-Дону. Здесь в 1931 г. С. А. Аджемов закончил школу-семилетку, в 1932 г. – фабрично-заводское училище (ФЗУ) «Севкавказэнерго» по специальности «слесарь-электрик». В 1932-1933 гг. он работал слесарем на электростанции г. Шахты, в 1933-1934 гг. – слесарем завода «Ростсельмаш» (Ростов-на-Дону) и учился на вечернем рабфаке, а в 1934 г. поступил в Московский институт связи, который окончил в 1940 г.

Сергей Артемович Аджемов

В 1940-1943 гг. С. А. Аджемов работал инженером, старшим инженером, начальником линейно-аппаратного цеха междугородной телефонной станции в Хабаровске. В 1944 г. его перевели в Москву, где он трудился старшим инженером Люберецкого усилительного пункта Центральной междугородной телефонной станции, а в 1944-1945 гг. – старшим инженером Центрального управления междугородной телефонной сети Наркомсвязи. Затем, в 1945–1948 гг., он работал начальником отдела центрального управления междугородных телефонных связей Наркомсвязи, а в 1948–1951 гг. – главным инженером этого управления. С 1952 г. по 1957 г. С. А. Аджемов – главный инженер Главстройсвязи Минсвязи СССР.

Сергей Артемович всюду проявлял себя как грамотный, творческий и инициативный специалист, авторитетный организатор производства. Об этом свидетельствует награждение его в 1950 г. орденом «Знак Почета» и присуждение в 1952 г. Сталинской премии.

В 1957 г. С. А. Аджемов был назначен заместителем начальника Центрального научно-исследовательского института связи (ЦНИИС), а в 1962 г. – начальником. В этой должности он проработал 20 лет, до конца своей жизни, здесь расцвел его талант ученого и выдающегося руководителя большого научного коллектива. Под руководством С. А. Аджемова ЦНИИС из относительно небольшого научно-исследовательского института, насчитывавшего около 600 сотрудников, превратился в самый крупный и авторитетный в стране научный центр в области электросвязи, где проводились исследования и разрабатывались новейшие системы и сети всех видов проводной связи, основополагающие программные директивные документы по перспективным направлениям развития электросвязи, а также научно-техническая документация и руководящие материалы по электросвязи страны.

Выполненные учеными и инженерами института разработки, в ряде которых С. А. Аджемов принимал личное участие, явились основанием для бурного роста современных систем всех видов проводной электросвязи. Таким образом, ЦНИИС стал законодателем единой общегосударственной системы и основных направлений развития электросвязи, таких как многоканальные системы передачи; цифровая коммутация; цифровые телефонные системы передачи; цифровая телеграфная коммутация; системы и оборудование передачи данных; телематические службы; цифровые сети с передачей и коммутацией каналов и пакетов; оптические системы связи, кабели и оборудование. Работать в ЦНИИС стало престижно, в него устремились молодые инженеры, ежегодно сотрудники защищали до 10 кандидатских диссертаций.

С присущей Сергею Артемовичу энергией он возглавил и развил в институте работы по перспективным направлениям, в их числе – использование в аппаратурных разработках полупроводниковой, транзисторной, а затем и компьютерной технологий; электронные системы передачи и коммутации информации; системы и сети передачи данных и телематические службы; оптические кабели и оборудование; системы электропитания устройств связи; новая измерительная техника; теория и практика надежности, живучести, информационной безопасности.

При этом Сергей Артемович опирался на сложившиеся и развивающиеся коллективы сотрудников института. Так, инициатором использования полупроводниковой техники в системах передачи в институте стал А. Г. Мурадян, под его руководством были разработаны перспективные усилители и компоненты аппаратуры многоканальной связи, организовано их серийное производство для различных типов линий. Новаторской и перспективной была работа коллективов под руководством А. М. Меккеля по разработке электронных многоканальных систем передачи информации, под руководством М. У. Поляка и Е. В. Базилевича – по созданию электронных систем коммутации. Большой вклад в развитие систем передачи данных и телематических служб, в том числе и спецсистем в нашей стране, внесли отделы Г. В. Симоновой, Л. И. Зубовского и В. С. Гурова. Они были пионерами в этих областях техники связи. Результатом работы Г. В. Симоновой явилось превращение междугородных каналов связи даже с низкими характеристиками качества в высококачественные, отвечающие требованиям передачи данных. Недаром академик А. Л. Минц называл Г. В. Симонову королевой связи. Первопроходцами в области создания систем оптической связи в нашей стране стали члены коллектива, возглавляемого А. Г. Мурадяном. Под его руководством были сначала разработаны системы атмосферных оптических линий связи, а затем основное внимание специалистов переключилось на оптические кабели. Было разработано несколько систем передачи для городских и междугородных сетей, налажен серийный выпуск аппаратуры передачи по оптическим кабелям. Одним из важных компонентов всех видов связи являлась измерительная аппаратура. Над решением этих задач в ЦНИИС работал отдел Г. В. Демьянченко. Были разработаны десятки типов измерительной аппаратуры для контроля оборудования и линий связи; многие из них созданы впервые на основе оригинальных решений. Эта аппаратура широко используется и сегодня. Чрезвычайно интересные разработки проводились под руководством Н. Э. Поповой в области теории и практики создания систем и оборудования многоканальной передачи по высокочастотным кабелям связи. Много нового было сделано в отделе В. М. Бушуева в области систем и устройств дистанционного питания симметричных и коаксиальных кабельных магистралей.

Во все эти работы Сергей Артемович вкладывал свои знания, опыт, помогал во внедрении в промышленность и практику работы строительно-монтажных и эксплуатационных организаций. Может возникнуть вопрос, как удавалось С. А. Аджемову за короткий срок развернуть такой широкий фронт работ. Думается, что во многом это было обусловлено его личными качествами.

Сергея Артемовича отличало умение создавать большие коллективы научно-технических работников и руководить ими, способность воодушевлять сотрудников и направлять на решение важных задач, обосновывать важность их работы для страны. Сергей Артемович был очень демократичен при обсуждении научных, инженерных и организационных вопросов. Дискуссии, как правило, заканчивались принятием конкретных решений, назначением ответственных исполнителей и сроков. Он хорошо разбирался в людях, отсюда – смелое выдвижение достойных на более ответственные должности. Если сразу не удавалось найти приемлемого решения, Сергей Артемович обычно говорил: «Делайте, как считаете нужным, и у вас получится». И, что особенно важно, если принятое решение вызывало критику заказчика или вышестоящих руководителей, он никогда не говорил подчиненным: «Я вас предупреждал», а всегда старался поддержать сотрудников, используя свою способность убеждать людей. Сергей Артемович был необыкновенно работоспособен, отличался преданностью делу и в то же время скромностью, отсутствием рисовки, человечностью и стремлением помочь сотрудникам в разрешении их личных или семейных вопросов.

Сергей Артемович отлично понимал, что решить ответственные задачи, порученные коллективу института, невозможно при той численности работников (примерно 600 человек), которая была в ЦНИИС и при 4 тыс. м 2 производственных площадей. А в то время проблема площадей стояла крайне остро. Поэтому, как только директивные органы поручили институту комплекс работ огромной важности, учитывая условия «холодной войны», С. А. Аджемов добился включения в очередное постановление правительства СССР пункта о разрешении пристройки к зданию института площадью 2 тыс. м 2 . Впоследствии ЦНИИС разрешили построить еще три новых здания общей площадью 25 тыс. м 2 . Это было очень своевременно, поскольку объем работ в эти годы в несколько раз возрос, и число сотрудников института увеличилось до 3200 чел.

Важной чертой характера Сергея Артемовича, как уже отмечалось, была человечность, теплое отношение к людям. Достаточно перечислить, что он лично сделал для улучшения условий труда и отдыха сотрудников ЦНИИС:

  • получено разрешение правительства страны на строительство двух жилых домов, которое было реализовано в очень короткие сроки;
  • создана база отдыха в Истринском районе Подмосковья, на берегу водохранилища, где были построены каменный корпус и деревянные домики; приобретены лодки, водные лыжи, катер, яхта. База и сейчас функционирует круглый год, здесь по льготным путевкам отдыхают сотрудники института и члены их семей; в гостинице, расположенной в районе Адлера, арендовались номера, а затем была построена база летнего отдыха;
  • члены коллектива получали льготные путевки в санатории и дома отдыха;
  • регулярно проводились вечера отдыха, коллективное празднование торжественных событий;
  • было налажено снабжение работников дефицитными продуктами через институтский стол заказов, что в те годы было очень непросто.

Много внимания Сергей Артемович уделял научному росту сотрудников: работали очная и заочная аспирантура, совет по защите кандидатских диссертаций. Только по тематике передачи данных и телематических служб было защищено около 30 диссертаций. Отметим, что Сергей Артемович и в этом отношении являлся личным примером для сотрудников: он подготовил и в 1967 г. защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук.

Сергей Артемович выступил инициатором создания двух новых отделений ЦНИИС: в Ереване и Риге. До этого отделения института были в Киеве и Ленинграде. Выбор Еревана был не случаен. Во-первых, в Ереване работали научный институт и завод, разрабатывающие и изготавливающие ЭВМ единого ряда той конфигурации, которая применялась в разработках ЦНИИС. Эта конфигурация состояла из двух ЭВМ, что обеспечивало ее высокую надежность. Во-вторых, большую заинтересованность и поддержку в создании филиала проявил Совет Министров Армянской ССР, который помог с выделением площадей, переводом сотрудников из других организаций, в решении многочисленных организационных и финансовых вопросов. Ереванское отделение создало полезную конкуренцию соответствующему отделу ЦНИИС. Оба отдела работали над решением актуальной задачи: замены электромеханического оборудования телеграфных узлов сети страны на узлы, основой которых являлись ЭВМ. Московский отдел имел специалистов в области алгоритмов телеграфной связи, а ереванский – в области ЭВМ. Соревнование между коллективами способствовало тому, что в весьма сжатые сроки было разработано оптимальное математическое обеспечение узлов и оборудование сопряжения ЭВМ с телеграфными каналами. Это позволило в течение примерно пяти лет заменить оборудование во всех крупных телеграфных центрах страны на новое на базе ЭВМ. В результате намного увеличилась пропускная способность телеграфной сети, улучшилось качество услуг, значительно сократилась численность обслуживающего персонала. Рижский филиал занимался разработкой электронных АТС и наладил их выпуск для местных и междугородных телефонных сетей.

Исключительно велика роль Сергея Артемовича в решении сложнейшей задачи – разработки Единой Автоматизированной Сети Связи СССР (ЕАСС). В эту работу, которая началась в 1960 г., он вложил много сил и времени.

Актуальность ее была связана с тем, что вплоть до 60-х годов прошлого века во всем мире, в том числе и в СССР, разные сети электросвязи развивались относительно самостоятельно, зачастую по мере их возникновения. Так, вначале возникли телеграфные сети, затем телефонные, сети радиосвязи, телевидения. Наряду с сетями общего пользования ускоренно развивались производственные, технологические сети электросвязи, наиболее крупными из которых стали транспортные, энергетические, нефте- и газопроводные, а потребность народного хозяйства и населения страны в услугах электросвязи в должной мере не обеспечивались.

В то же время жесткая плановая система народного хозяйства, централизованное управление им, высокие темпы промышленного освоения огромных территорий (в том числе Сибири, Средней Азии, Севера и др.) – все это требовало консолидации возможностей для удовлетворения возрастающего спроса на услуги электросвязи путем использования существующих и создающихся технических средств электросвязи, вне зависимости от их ведомственной принадлежности.

Жизненно важна была и необходимость реализации спроса на услуги электросвязи оборонных объектов страны. В эти годы создавались автоматизированные системы управления стратегическими вооруженными силами (ПВО, ПРО и т. д.), а также энергетикой и транспортом, воздушным движением и др.

По мере развития вычислительной техники появились и стали быстро развиваться сети передачи данных. Постепенно началось совместное использование каналов и трактов всех или многих из названных выше сетей. Тогда и возникла идея объединения сетей связи в единую, не зависящую от вида связи и принадлежности, систему. Автором основных принципов создания Единой Сети Связи по праву является известный советский ученый, академик А. А. Харкевич, перечисливший их в статье «Информация и техника» («Коммунист», 1962, №12). В ней ученый обосновал основные пути организационно-технического объединения разнородных сетей связи, предугадав реализацию этого объединения на основе цифровых методов передачи и коммутации сообщений.

В 1963 г. по предложению АН СССР и Минсвязи СССР правительство приняло постановление, в соответствии с которым на Минсвязи СССР была возложена ответственность за разработку и создание ЕАСС. Научные основы развития этой системы разрабатывались во многих организациях под эгидой ЦНИИС. Руководителем работ был назначен С. А. Аджемов.

Первый проект, который содержал общие принципы ЕАСС, предусматривал этапы ее развития, объемы производства технических средств и НИОКР, был завершен в 1965 г. В разработке ЕАСС принимали участие десятки НИИ, ОКБ, организации промышленности, эксплуатации, проектировщики и строители. В последующие годы проект уточнялся и дорабатывался.

Для координации работ по созданию и развитию ЕАСС была создана Межведомственная комиссия связи (МВКС по ЕАСС) под председательством министра связи. Членами комиссии стали заместители министров заинтересованных ведомств, ответственные сотрудники правительства и Госплана СССР.

Деятельность МВКС позволила значительно ускорить развитие электросвязи в стране, расширить спектр предоставляемых ею услуг, повысить их доступность на огромных территориях, устойчивость к возможным разрушениям из-за природных и других воздействий, обеспечить эффективное сопряжение с аппаратурой ответственных потребителей услуг междугородной сети электросвязи.

Теоретические и технические вопросы ЕАСС были изложены в книге сотрудника ЦНИИС Г. Б. Давыдова и сотрудников НИИ проблем передачи информации АН СССР В. Н. Рогинского и А. Р. Толгана. Обоснованию принципов построения ЕАСС и ее основных характеристик посвящены многочисленные статьи С. А. Аджемова в специализированных журналах и докладах на научно-технических конференциях. Многие принципиальные предложения ЕАСС намного опередили свое время. Это принцип интеграции, создание мультисервисных сетей и мультимедийных служб. Даже сами термины появились десятки лет спустя. ЕАСС явилась базой, на которой долгие годы развивалась вся электросвязь страны. Идеи, положенные в основу ЕАСС, использованы во всех новых разработках глобального характера, в том числе Единой Сети Связи Страны (ЕСС), Взаимоувязанной Сети Связи (ВСС), Единой Сети Связи Российской Федерации.

В рамках работ по ЕАСС в ЦНИИС была создана выделенная по обслуживанию сеть «Искра». Сергей Артемович уделял много внимания этой разработке и принимал в ней непосредственное участие.

Необходимость в срочном создании такой сети диктовалась тем, что в СССР существовало два типа сетей: общего пользования, доступная всем потенциальным пользователям, а также правительственной связи и связи силовых министерств и ведомств, защищенная от возможной утечки информации.

В то же время существует информация, не содержащая секретных данных, но ее несанкционированное накопление и анализ могут привести к нарушению экономической, научно-технической, производственной и других видов деятельности предприятий и организаций страны. Для передачи такой информации и была создана в 1972 г. сеть «Искра». В дальнейшем она совершенствовалась, оцифровывалась и сейчас получила широкое распространение.

За цикл работ по ЕАСС Сергей Артемович в 1971 г. был награжден орденом Ленина. Думается, что если бы вклад С. А. Аджемова в развитие электросвязи СССР ограничивался только созданным им проектом ЕАСС, то и тогда его имя было бы в списке самых почетных связистов нашей Родины.

Очень много времени и внимания уделял Сергей Артемович работам по созданию специальных систем связи и передачи данных. Эти работы начались вскоре после его прихода в ЦНИИС, когда на институт была возложена обязанность по разработке кабельной сети передачи данных. Сергей Артемович был назначен главным конструктором этой системы. Специалистов с опытом подобных работ в ЦНИИС не было, а заказчики предъявляли очень высокие требования к качеству передачи данных с высокими скоростями, но отпускали на разработку и создание системы очень мало времени. В кратчайшие сроки в ЦНИИС была создана группа под руководством В. О. Шварцмана из восьми высококвалифицированных сотрудников в области высокочастотных кабелей связи, защиты каналов связи от внешних источников помех, электропитания сетей связи, корректирующих контуров. Эта группа за несколько месяцев по техническому заданию (ТЗ) заказчика разработала основные положения системы. Помимо того, что было обеспечено выполнение всех требований ТЗ, специалисты ЦНИИС предложили новую систему электропитания, дающую большую экономию средств. Предусмотренные ТЗ силовые кабели для электропитания регенераторов заменялись оригинальной системой дистанционного питания по цепям кабельной связи, в результате чего отпадала необходимость в прокладке силовых кабелей.

Технические предложения специалистов ЦНИИС были одобрены заказчиком, и закипела работа, которая потребовала увеличения числа участников проекта. Сергей Артемович быстро скомплектовал новую лабораторию, в которой с участием других лабораторий института был разработан технический проект системы, после его одобрения – весь комплекс нового оборудования и техническая документация на изготовление, а также мероприятия по улучшению помехозащищенности цепей кабеля при цифровой передаче с высокими скоростями.

После успешных испытаний на полигоне заказчика система была сдана в эксплуатацию в установленные сроки и с высоким качеством.

Не успел институт закончить эту работу, как ЦНИИС было поручено создание совершенно новой системы, охватывающей практически всю территорию СССР. Причем на институт возлагались не только разработка и создание кабельного тракта, но и вся система передачи данных от источников до получателей информации. И, как обычно, требования к качеству передачи информации были велики, а сроки разработки и создания системы очень коротки.

Для решения поставленной задачи Сергей Артемович создал в институте новый отдел, состоящий из трех лабораторий: системной, по каналам связи и по аппаратуре передачи данных. В этой работе активное участие принимали сотрудники КОНИИС под руководством А. Б. Пугача. В то время никто не знал, можно ли вообще передавать данные по сетям связи на расстояния до 10 тыс. км, да еще с высоким качеством, в том числе по надежности, живучести и безопасности.

В результате рассмотрения разных вариантов создания заданной системы и бурной дискуссии Сергей Артемович принял единственно правильное в тех условиях решение, которое было положено в основу эскизного проекта. Параллельно с его разработкой начались теоретические и экспериментальные исследования по вышеуказанным направлениям, что потребовало значительного увеличения числа разработчиков. Сергей Артемович создал три новых научных отдела, увеличилась и численность сотрудников.

Был проделан огромный объем теоретических и экспериментальных исследований, в которых участвовали коллективы других НИИ, а также сотрудники эксплуатационных предприятий.

Параллельно осуществлялась разработка системных вопросов, оборудования и программного обеспечения.

Выполнению задания в установленные сроки в значительной мере способствовала новая, не применявшаяся ранее методика. Она заключалась в следующем:

  • оборудование разрабатывалось в ЦНИИС до стадии конструктивных макетов и технической документации, которые передавались непосредственно на серийные заводы-изготовители, минуя НИИ промышленности,
  • использовались принятые на заводе-изготовителе конструкции и элементная база,
  • на заводе-изготовителе проводились совместные испытания блоков и комплексов оборудования и все изменения вносились на месте;
  • в сдаче оборудования заказчику вместе с заводом-производителем участвовали разработчики;
  • шеф-монтаж и шеф-настройка оборудования производились на объекте заказчика;
  • система сдавалась заказчику совместно с изготовителями и эксплуатационной организацией.

Испытания оборудования проводились на полигоне заказчика. Сотрудники ЦНИИС работали на нем месяцами, несмотря на тяжелые климатические условия. Достаточно сказать, что сезонная температура колебалась от -40° до + 40°С. Сергей Артемович принял решение выкупить у одной из организаций на полигоне хороший дом, чтобы обеспечить нормальные условия жизни сотрудников. Было организовано трехразовое питание, построен гараж, в котором разместилось несколько автомашин, пригнанных из Москвы.

Автомашины были в тех краях «валютой», которая помогала решать вопросы ремонта помещений, теплоснабжения, заготовки продуктов, не говоря уже о многокилометровых поездках на объекты.

Это еще один пример заботы С. А. Аджемова о сотрудниках, что очень согревало их в прямом и переносном смыслах. Сам он время от времени приезжал на полигон, проверяя, как идут дела и как живут сотрудники.

На полигоне была построена опытная сеть передачи данных протяженностью несколько сотен километров, где не только отрабатывались новые решения в области связи и передачи данных, но и регулярно передавалась информация между объектами заказчика.

Отметим, что все экспериментальные и опытно-конструкторские исследования опирались на результаты проводимых теоретических исследований, в том числе в таких новых областях, как надежность каналов и трактов кабельных линий связи, надежность аппаратуры передачи данных, живучесть систем и сетей связи, их информационная безопасность. Для этого в институте были созданы специальные лаборатории.

За заслуги в области связи в 1976 г. шесть сотрудников ЦНИИС и один – КОНИИС были удостоены Государственной премии СССР, в том числе С. А. Аджемов, В. О. Шварцман, Ю. В. Халезов, Н. А. Етрухин, Л. И. Зубовский, B. C. Гуров и А. Б. Пугач.

Многие сотрудники ЦНИИС и КОНИИС получили ордена и медали, им были присвоены почетные звания «Мастер связи», «Почетный радист».

Сергей Артемович был хорошим семьянином. Его жена – Анна Александровна Исакова, интересная, умная женщина, прекрасный специалист в области дальней многоканальной связи, в годы Великой Отечественной войны возглавляла тот цех центральной междугородной станции Москвы, который обеспечивал передачу информации по управлению народным хозяйством и обороной страны. После войны она руководила самым крупным отделом дальней связи в проектном институте «Гипросвязь».

Сергей Артемович очень много внимания уделял своим трем сыновьям, которые выросли прекрасными людьми, великолепными специалистами, занимающими сейчас видное место в отрасли связи.

У С. А. Аджемова было два хобби: охота и рыбалка. Летом семья снимала дачу, и в короткие часы отдыха Сергей Артемович предавался любимым занятиям. Свой небольшой летний загородный домик он построил только в конце жизни.

Несмотря на высокие звания и награды, Сергей Артемович был очень скромен, ему не были свойственны ни высокомерие, ни кичливость. Он создал огромный НИИ, получивший признание других научных организаций, в том числе АН СССР, правительства страны, возглавлял исследования, имеющие величайшее народно-хозяйственное значение и обеспечивающие укрепление обороноспособности СССР. И, может быть, не менее важно, что под его руководством сформировался дружный научный коллектив, способный решать самые сложные теоретические и инженерные задачи.

Все, кому пришлось работать с Сергеем Артемовичем, помнят его и питают к этому замечательному человеку самые теплые чувства.

Страшная болезнь подкралась к Сергею Артемовичу незаметно, он старался ее не замечать, продолжал работать с прежним задором. Даже будучи тяжело больным, находясь в больнице, он думал о работе, приглашал к себе сотрудников, чтобы обсудить с ними производственные проблемы.

С. А. Аджемов безвременно ушел от нас 28 июня 1977 г.

Статья опубликована в журнале «Электросвязь » №4, 2005 г., стр. 46.
Перепечатывается с разрешения редакции.

Памяти А.C. Аджемова

Редакция журнала «Электросвязь» с глубоким прискорбием сообщает, что 20 ноября на 66-м году жизни скончался известный ученый Александр Сергеевич Аджемов.

А.С. Аджемов, родился 10 августа 1955 года, в г. Москве в семье известных связистов Аджемова Сергея Артемовича и Исаковой Анны Александровны.

Продолжая семейную традицию, поступил в Московский электротехнический институт связи, который с отличием окончил в 1977 году и был направлен в аспирантуру по кафедре Автоматическая электросвязь.

После защиты кандидатской диссертации работал на этой кафедре, а в 1985 перешел на работу в Центральный научно-исследовательский институт связи на должность старшего научного сотрудника. Высокий профессионализм и незаурядные личные качества позволили ему в короткие сроки возглавить отделение ЦНИИС и стать признанным лидером по ряду важнейших направлений работы института.

С 1992 по 2002 г. г. Александр Сергеевич возглавлял ЗАО НТЦ «Комсет», который в новых непростых условиях хозяйствования, сотрудничая с крупными телекоммуникационными компаниями, решал сложнейшие задачи начавшейся интеграции и цифровизации сетей связи.

В 2002 году Аджемов Александр Сергеевич был назначен Генеральным директором ЦНИИС.

Опираясь на богатый практический опыт работы в отрасли связи, и, на научный потенциал коллег, вовлеченных им в совместную деятельность, была проведена модернизация научных исследований, открыт Технопарк, в рамках которого была построена модельная сеть, как эффективный инструментарий для проверки и отладки новых телекоммуникационных решений.

С новыми возможностями ЦНИИС расширяет свою международную деятельность и в первую очередь в Международном союзе электросвязи.

Последние годы Александр Сергеевич работал советником Генерального конструктора ФГАНУ ЦИТиС, где его богатый опыт и профессиональные знания были использованы в решении важнейших задач обеспечения обороноспособности страны.

Добрая память об Александре Сергеевиче Аджемове — выдающемся ученом, талантливом организаторе, общительном, открытом человеке с широкой душой — сохранится в сердцах всех, кто его знал и работал с ним.

Распознавание видов цифровой модуляции радиосигналов с использованием нейронных сетей Текст научной статьи по специальности « Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Аджемов Сергей Сергеевич, Терешонок Максим Валерьевич, Чиров Денис Сергеевич

Представлены результаты применения искусственных нейронных сетей в задаче распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. В качестве признаков распознавания предлагается использовать кумулянты 2 и 4-го порядков, вычисляемых по значениям зарегистрированных отсчетов сигнала. Выбор состава информативных признаков (в данном случае набора кумулянтов ) и формирование решающих правил осуществляется экспертным путем исходя из набора видов модуляции сигналов, необходимых для распознавания . Исследования в данной области показывают, что формирование правил различения (классификатора) может осуществляться с использованием различных методов интеллектуального анализа, в частности искусственных нейронных сетей . Использование многослойного персептрона в качестве устройства классификации ( распознавания ) позволяет автоматизировать процесс построения решающих правил для распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. Предлагаемый метод обеспечивает достаточно высокую (0.7-0.99) вероятность правильного распознавания сигналов с частотной (FSK), фазовой (PSK), амплитудной (ASK) и квадратурной фазовой (QAM) манипуляцией в условиях отсутствия синхронизации приемной системы по несущей частоте.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Аджемов Сергей Сергеевич, Терешонок Максим Валерьевич, Чиров Денис Сергеевич

Текст научной работы на тему «Распознавание видов цифровой модуляции радиосигналов с использованием нейронных сетей»

Распознавание видов цифровой модуляции радиосигналов с использованием нейронных сетей

С. С. Аджемов, М. В. Терешонокa, Д. С. Чиров

Московский технический университет связи и информатики.

Россия, 111024, Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а.

E-mail: a tereshonok@srd.mtuci.ru Статья поступила 27.08.2014, подписана в печать 10.11.2014.

Представлены результаты применения искусственных нейронных сетей в задаче распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. В качестве признаков распознавания предлагается использовать кумулянты 2 и 4-го порядков, вычисляемых по значениям зарегистрированных отсчетов сигнала. Выбор состава информативных признаков (в данном случае набора кумулянтов) и формирование решающих правил осуществляется экспертным путем исходя из набора видов модуляции сигналов, необходимых для распознавания. Исследования в данной области показывают, что формирование правил различения (классификатора) может осуществляться с использованием различных методов интеллектуального анализа, в частности искусственных нейронных сетей. Использование многослойного персептрона в качестве устройства классификации (распознавания) позволяет автоматизировать процесс построения решающих правил для распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. Предлагаемый метод обеспечивает достаточно высокую (0.7-0.99) вероятность правильного распознавания сигналов с частотной (FSK), фазовой (PSK), амплитудной (ASK) и квадратурной фазовой (QAM) манипуляцией в условиях отсутствия синхронизации приемной системы по несущей частоте.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, распознавание, цифровая модуляция, радиосигнал, кумулянт.

УДК: 621.376; 004.931; 519.67. PACS: 07.05.Mh, 84.35.+1, 84.40.Ua.

Интеллектуальные методы (ИМ) решения различных задач распознавания широко применяются в различных отраслях науки и техники. В частности, использование в задачах распознавания искусственных нейронных сетей различных типов приобретает все большую распространенность [1, 2]. Тем не менее в настоящий момент в задаче распознавания видов модуляции сигналов — а решение этой задачи будет важным шагом на пути к созданию когнитивных радиосистем — основной упор современные исследователи делают на классический спектральный и статистический анализ 3, а нейросетевые методы используются ограниченно [11, 12, 16, 17]. Кроме того, методы, описанные в [11] и [12], требуют точной опорной и тактовой синхронизации исследуемых сигналов, так как используют в качестве распознаваемого образа форму сигнального созвездия.

1. Постановка задачи

Идея использования интеллектуальных методов анализа данных в задаче распознавания видов модуляции радиосигналов заключается в нахождении информативных признаков распознавания и построения базы знаний (логических правил, деревьев решений, нейронных сетей) по результатам анализа этих признаков.

Одним из перспективных подходов к распознаванию видов цифровой модуляции представляется метод распознавания с использованием статистических характе-

ристик высокого порядка, вычисляемых непосредственно по последовательностям сигнальных отсчетов. Суть данного метода заключается в использовании в качестве информативных признаков распознавания сигналов с различными видами цифровой модуляции моментов и кумулянтов высокого порядка, вычисляемых по зарегистрированным значениям отсчетов квадратурных составляющих комплексной огибающей исследуемого радиосигнала. Поставленная задача решается в предположении квазистационарности анализируемых радиосигналов в смысле неизменности их вида модуляции на рассматриваемом временном отрезке. В случае изменения вида модуляции сигнала со временем предлагаемый метод следует использовать отдельно для каждого интервала квазистационарности сигнала с последующей обработкой результатов с помощью методов искусственного интеллекта.

В работах [6, 7] показано, что формулировка правил распознавания различных видов цифровой модуляции радиосигналов по значениям кумулянтов возможна, однако получаемые экспертным способом правила распознавания сравнительно грубы и не обеспечивают достаточно широкий охват видов цифровой модуляции. В то же время данные исследования [6, 7], представленные на рис. 1, показали, что кумулянты, как признаки распознавания, являются устойчивыми при уровнях шумов приемника от 8 дБ. Ожидается, что использование ней-росетевых методов распознавания позволит избавиться от недостатков предложенных ранее методов распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов.

Рис. 1. Зависимость вероятности ошибки распознавания сигналов РЗК-2,4,8 от отношения сигнал/шум приемника [6, 7]

2. Нейросетевая система распознавания

Формирование правил различения (классификатора) может осуществляться с использованием различных методов интеллектуального анализа, в частности искусственных нейронных сетей (ИНС). Высокую эффективность построения разделяющих поверхностей в многомерном случае показывает такой тип ИНС, как многослойный персептрон. В соответствии со следствием из теоремы Колмогорова-Арнольда-Хехт-Ниль-сена непрерывную однозначную многомерную функцию нескольких переменных можно представить с помощью двухслойной нейронной сети с прямыми полными связями фиксированной размерности [13]. Схема многослойного персептрона приведена на рис. 2.

Рис. 2. Схема многослойного персептрона

Когда в сети только один слой, алгоритм ее обучения с учителем довольно очевиден, так как правильные выходные состояния нейронов единственного слоя заведомо известны, и подстройка синаптических связей идет в направлении, минимизирующем ошибку на выходе сети. В этой сети каждый элемент строит взвешенную сумму своих входов с поправкой в виде слагаемого, затем пропускает эту величину активации через передаточную функцию, и таким образом получается выходное значение этого элемента.

Распространение сигналов ошибки происходит от выходов ИНС к ее входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Этот алгоритм обучения ИНС получил название процедуры обратного распространения (еггог Ьаскргора§а1:юп). Задачу обучения нейронной сети можно рассматривать как задачу минимизации функции ошибки Е(т), где т — совокупность весовых коэффициентов сети.

Функция ошибки нейронной сети определяется как

где — целевое, а ог — фактическое значение сигнала на выходе г-го нейрона выходного слоя сети. Представим частную производную функции ошибки по весовому коэффициенту т-ц связи между | -м нейроном последнего скрытого слоя и г-м нейроном выходного слоя в следующем виде:

Здесь хг и ог — значения сигнала на входе и выходе -го нейрона соответственно. Чтобы найти зависимость функции ошибки от значений весовых коэффициентов тцг в более явном виде, проведем несложные преобразования. Обозначим как 6г частную производную функции ошибки Е по значению сигнала на входе -го нейрона х :

6■ = дЕ = — дЕ до. (3)

‘ дхг дог дхг’ Поскольку Е = 1 — ог)2, то

Так как ог = /(хг), где /(х) — активационная функция нейрона, то

Значение сигнала на входе -го нейрона определяется как хг = ^ оцтцг + Вг (далее в выражениях сме-

щения Вг мы опускаем, чтобы добиться компактности и ясности изложения), где оц — значение сигнала на выходе | -го нейрона предыдущего слоя, тцг — весовой коэффициент связи между г-м и |-м нейронами. Следовательно,

^ = °. (6) Подставив соотношения (4), (5) и (6) в (2), получим

Для г-го нейрона выходного слоя

6г = -(¿г — о-)/'(х-). Для -го нейрона последнего скрытого слоя

где ] — номера нейронов выходного слоя. Величина 61 для нейронов остальных скрытых слоев вычисляется по формуле (8), в которой / — номера нейронов следующего скрытого слоя.

При обучении нейронной сети методом обратного распространения ошибки обычно используют сигмои-дальную функцию активации нейрона

Производная этой функции равна

Подставив выражение (10) в формулу (7), получаем простое аналитическое выражение для частной производной функции ошибки по каждому из весов нейронной сети:

= -(ti — Oi)f X )(1 — f (Xi))Xj.

Обучение ИНС заключается в последовательном предъявлении образцов из обучающей выборки, вычислении функции ошибки и коррекции весов нейронной сети . Целевая функция вычисляется как суммарная ошибка за эпоху, т. е.

Е(т) = (у Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Здесь мы полагаем, что 0 1.

Таким образом, при изменении знака I-й частной производной величина коррекции соответствующего веса уменьшается, а при сохранении знака — увеличивается. Подобная адаптация позволяет более точно отслеживать рельеф поверхности целевой функции, чем это возможно с использованием градиентных методов, что приводит к более быстрой сходимости алгоритма и влечет снижение вычислительных затрат. Отметим, что вычислительная сложность многослойного персеп-трона в режиме обучения может быть оценена как О(N2), а в режиме распознавания — ОN). Обучение проводится только в режиме аппаратной настройки, а в режиме штатной работы проводится только распознавание. Таким образом, предлагаемый метод относится к классу Р по вычислительной сложности.

3. Результаты модельного эксперимента

Исходя из вышесказанного нейросетевое распознавание видов модуляции радиосигналов с использованием кумулянтов и моментов можно реализовать, начиная с формирования обучающей выборки типа «вид модуляции сигнала — значения кумулянтов сигнала», Т(1) ^ Ск, где Т(1) — ,(0

j , 1де j — тип модуляции i-го сигнала;

Cjk — набор значений кумулянтов порядка jk для i -го сигнала. С использованием сформированной выборки производится обучение многослойного персептрона. Полученный персептрон используется для распознавания типов модуляции новых зарегистрированных сигналов.

В качестве примера ниже представлены результаты применения трехслойного персептрона для различения сигналов с частотной (FSK), амплитудной (ASK), фазовой (PSK-2,4,8) и квадратурной фазовой (QAM-16) манипуляцией. Синхронизация по несущей частоте сигнала отсутствует, отношение сигнал/шум ОСШ = 20 дБ. Различение проводилось по значениям кумулянтов C20, C22 и C40:

C20 = ^Еy2(n), C22 = |y(n)|2,

Количество нейронов в скрытых слоях — 14, функция активации — сигмоида, количество циклов обучения — 500, объем обучающей выборки — 930 сигналов. В результате обучения и распознавания обучающей выборки получены следующие результаты: корректно распознано — 864 образца; некорректно распознано — 66; доля корректно распознанных образцов — 92.9 %. Данные распознавания представлены в табл. 1.

Результаты распознавания обучающей выборки

Априорный класс (вид цифровой модуляции сигнала) FSK-2 ASK PSK-2 PSK-4 PSK-8 QAM-16

Всего объектов, шт. 163 180 162 145 112 168

Правильно распознано, шт. 162 179 162 104 110 147

Правильно распознано, % 99.4 99.4 100 71.7 98.2 87.5

Неправильно распознано, шт. 1 1 0 41 2 21

FSK 162 0 0 16 2 11

ASK 0 179 0 0 0 0

PSK-2 0 0 162 0 0 0

PSK-4 0 0 0 104 0 2

PSK-8 0 0 0 24 110 8

QAM-16 1 1 0 1 0 147

Результаты распознавания контрольной выборки № 1

Априорный класс FSK-2 ASK PSK-2 PSK-4 PSK-8 QAM-16

Всего объектов, шт. 184 187 162 179 141 165

Правильно распознано, шт. 183 185 162 122 139 141

Правильно распознано, %. 99.5 98.9 100 68.1 98.6 85.5

Неправильно распознано, шт. 1 2 0 57 2 24

FSK 183 0 0 29 0 11

ASK 0 185 0 0 0 0

PSK-2 0 0 162 0 0 0

PSK-4 0 0 0 122 2 1

PSK-8 0 0 0 26 139 12

QAM-16 1 2 0 2 0 141

Результаты распознавания контрольной выборки № 2

Априорный класс FSK-2 ASK PSK-2 PSK-4 PSK-8 QAM-16

Всего объектов, шт. 151 149 157 190 113 150

Правильно распознано, шт. 150 146 156 135 110 131

Правильно распознано, %. 99.3 97.9 99.4 71.1 97.3 87.3

Неправильно распознано, шт. 1 3 1 55 3 19

FSK 150 0 0 26 0 10

ASK 0 146 0 1 0 0

PSK-2 0 0 156 0 0 0

PSK-4 0 0 1 135 1 4

PSK-8 0 0 0 27 110 5

QAM-16 1 3 0 1 2 131

В табл. 2 и 3 представлены результаты распозна- результаты распознавания обучающей и контрольных вания двух контрольных выборок сигналов (данные выборок. Анализ представленных в табл. 2, 3 результа-

сигналы не использовались при обучении МП) обу- тов позволяет сделать вывод, что используемый метод ченного персептрона. В табл. 4 приведены обобщенные обеспечивает вероятность правильного распознавания

Обобщенные результаты распознавания обучающей и контрольных выборок

Наименование выборки Количество образцов, шт. Корректно распознано, шт. Некорректно распознано, шт. Доля корректно распознанных, %

Обучающая 930 864 66 92.9

Контрольная № 1 1018 932 86 91.5

Контрольная №2 910 828 82 90.9

модуляций сигналов: FSK-2 — 0.99, ASK — 0.98, PSK-2 — 0.99, PSK-4 — 0.7, PSK-8 — 0.98, QAM-16 — 0.86 (типичное изменение относительной ошибки распознавания с ростом числа прошедших эпох обучения представлено на рис. 3). Невысокая вероятность распознавания сигналов PSK-4 объясняется достаточно сильным пересечением законов распределения используемых признаков у сигналов PSK-4 и PSK-8. В случае если сигналы PSK-8 не предусмотрены в системе связи, вероятность правильного распознавания PSK-4 составляет — 0.83. Для устойчивого разделения сигналов PSK-4 и PSK-8 целесообразно использовать дополнительные алгоритмы распознавания типа фазовой манипуляции, например [11, 15], обеспечивающие вероятность правильного распознавания PSK-4 и PSK-8 не ниже 0.9.

Номер эпохи обучения

Рис. 3. Изменение ошибки распознавания с ростом номера эпохи обучения

Предложен метод распознавания видов модуляции радиосигналов с использованием кумулянтов высокого порядка, использующий в качестве устройства принятия решения многослойный персептрон. Проведенные эксперименты подтвердили высокую эффективность разработанного метода.

Предложенный метод не требует установления точной синхронизации по несущей частоте, что позволяет использовать его в системах связи с подвиж-

ными объектами. Также предложенный метод демонстрирует достаточно широкий охват видов цифровой модуляции сигналов, использующихся в современных системах связи УКВ-диапазона. Продемонстрированные свойства предложенного метода позволяют использовать его в программном обеспечении модулей адаптации в устройствах когнитивного радио.

1. Basu J.K., Bhattacharyya D., Kim T. // Intern. J. of Software Engineering and Its Applications. 2010. 4, N 2. P. 23.

2. Bishop C. M. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford, 1995.

3. Степанов А.В., Матвеев С.А. Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи. М., 2003.

4. Swami A., Sadler B. // IEEE Trans. Commun. 2000. 48, N 3. P.’416.

5. Hatzichristos G., Fargues M.P. // Electrical Engineering MSEE Thesis. Naval Postgraduate School, Monterey, CA, 2001. P. 1494.

6. Young A.F. Classification of Digital Modulation Types in Multipath Environments: Master’s Thesis. Naval Postgraduate School, 2008.

7. Pedzisz M., Mansour A. // Digital Signal Processing 15. 2005. P. 295. th

8. Ebrahimzadeh A., Alireza Seyedin S. // Proc. of the 5th WSEAS Intern. Conf. on Telecommunications and Informatics. Istanbul, Turkey. 2006. P. 409.

9. Kubankova A. // WSEAS Transactions on Communications. 2009. 8, N 7. P. 628.

10. Chaithanya V., Reddy V.U. // Proc. of the 8th Intern. Conf. on Signal Processing and Communications (IEEE-SPCOM 2010). Indian Institute of Science, Bangalore, 18-21 July 2010.

11. Mobasseri Bijan G. // Signal processing. 2000. 80. P. 251.

12. Rondeau T.W., Le B., Rieser C.J., Bostian C.W. // Software Defined Radio Forum Technical Conference. 2004. P. 3.

13. Hecht-Nielsen R. // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks. San Diego, 1987. 3. P. 11.

14. Riedmiller M., Braun H. A Direct Adaptive Method for Faster Backpropagation Learning: The RPROP Algorithm. San Francisco, 1993.

15. Аджемов С.С., Стогов А.А., Терешонок М.В. и др. // T-Comm — Телекоммуникации и Транспорт. 2011. 11. С. 4.

16. Popoola J.J. // J. of Engineering Science and Technology. 2014. 9, N 2. P. 273.

17. Li Ch, Liu J. // TELKOMNIKA. 2014. 12, N 2. P. 1343.

Type recognition of the digital modulation of radio signals using neural networks S. S. Adjemov, M. V. Tereshonoka, D. S. Chirov

Moscow Technical University of Communications and Informatics (MTUCI), Moscow 111024, Russia. E-mail: a tereshonok@srd.mtuci.ru.

The results of the application of artificial neural networks for the problem of type recognition of the digital modulation of radio signals are presented. The cumulants of the second and fourth orders, as calculated according to the values of recorded signal samples, are proposed as a recognition sign. The choice of informative features (in this case, a set of cumulants) and the formation of the decision rules are carried out in an expert way from a set of types of signal modulation that are required for recognition. Studies in this field show that the formation of distinction rules (classifiers) may be carried out using various intelligent analytical tools, such as artificial neural networks. The use of a multilayer perceptron as a classification (recognition) device enables one to automate the process of the formation of the decision rules for type recognition of the digital modulation of radio signals. This method provides a sufficiently high (0.7-0.99) probability of the correct recognition of signals with frequency (FSK), phase (PSK), amplitude (ASK), and quadrature phase (QAM) shift keying in the absence of synchronization of the receiving system at the carrier frequency.

Keywords: artificial neural networks, pattern recognition, digital modulation, radio signal, cumulant. PACS: 07.05.Mh, 84.35.+i, 84.40.Ua. Received 27 August 2014.

English version: Moscow University Physics Bulletin 1(2015). Сведения об авторах


источники:

http://elsv.ru/pamyati-a-c-adzhemova/

http://cyberleninka.ru/article/n/raspoznavanie-vidov-tsifrovoy-modulyatsii-radiosignalov-s-ispolzovaniem-neyronnyh-setey