Фракталь сб официальный сайт: ООО ФРАКТАЛЬ-СБ, Серпухов (ИНН 7705235389), реквизиты, выписка из ЕГРЮЛ, адрес, почта, сайт, телефон, финансовые показатели

ООО ‘Фракталь-Сб’ — ИНН 7705235389

Реквизиты

Полное название

Общество с Ограниченной Ответственностью «Фракталь-Системы Безопасности»

Уставной

 капитал

1,60 млн ₽

Руководитель

Мурсенков Игорь Анатольевич

с 28 апреля 2017

Виды деятельности

Основной

 ОКВЭД

72.19 — Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук прочие

Дополнительные

25.11 — Производство строительных металлических конструкций, изделий и их частей

25.99 — Производство прочих готовых металлических изделий, не включенных в другие группировки

26.11 — Производство элементов электронной аппаратуры

Всего 22 вида деятельности

Все данные получены из официальных источников: Федеральной налоговой службы, Федеральной службы государственной статистики, Единой информационной системы в сфере закупок

Организация: ООО «Фракталь-Сб», адрес: 142211, обл. Московская, гор. Серпухов, ул. Пушкина, д. 45, Пом. Iii ком. 33, зарегистрирована 17.12.1998. Руководитель организации: 02 Мурсенков Игорь Анатольевич. Основной вид деятельности: Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук прочие. Всего 22 вида деятельности. Основные реквизиты: Общество с Ограниченной Ответственностью «Фракталь-Системы Безопасности», ИНН 7705235389, ОГРН 1027700389683.

Факты о компании

• Негативные

  1

• Требуют внимания

  1

• Позитивные

  5

Показать все

Нет отзывов и оценок

Как проверить контрагента

1. Проверьте адрес регистрации, директора и коды ОКВЭД

2. Запросите учредительные документы, лицензии и свидетельства

3. Запросите документы, которые подтвердят полномочия руководителя. Если заниматься счетом будет кто-то другой — попросите доверенность

Последние изменения

• 14. 08.2019

  Статус организации изменился с “Организация в процессе ликвидации” на “Организация ликвидирована”

• 24.04.2019

  Статус организации изменился с “Действующая организация” на “Организация в процессе ликвидации”

• 02.05.2017

  Юридический адрес изменился с “142205, обл. Московская, гор. Серпухов, ул. Физкультурная, 6” на “142211, обл. Московская, гор. Серпухов, ул. Пушкина, д. 45, Пом. Iii ком. 33”

Посмотреть все события

Похожие компании

• Новтэкс Нпф Ооо — Действующая организация, Регистрация 24.02.1993, ИНН 0107000780, ОГРН 1020100860560, КПП 010701001
• ООО «Азимут» — Действующая организация, Регистрация 08.10.1998, ИНН 0224005990, ОГРН 1020200880017, КПП 027501001
• ООО Нпф «Урал — Инжиниринг» — Действующая организация, Регистрация 12.02.2001, ИНН 0242005590, ОГРН 1020201253478, КПП 024201001

Примеры разработанных веб сайтов, web дизайнов — Web.Techart

NAYADA

cайт филиала в г. Санкт-Петербург

Текущая версия сайта

SHLab

сайт производителя защитных кейсов и кофров

Текущая версия сайта

NiroVision

корпоративный сайт дистрибьюторской компании (вер.3)

Текущая версия сайта

АРЛАН

англоязычная версия корпоративного сайта (вер.1)

Текущая версия сайта

КЛЕН

сайт направления «Кондитерское и пекарное оборудование»

Текущая версия сайта

Foster Group

производитель комплектующих для акустических систем

Текущая версия сайта

NAYADA

основной сайт производителя офисных перегородок (вер.2)

Текущая версия сайта

Foster Group

интернет-супермаркет цифровой техники

Текущая версия сайта

АРЛАН

корпоративный сайт инвестиционной компании (вер. 1)

Текущая версия сайта

Geipel

российское представительство производителя потолочных систем

www.geipel.ru

Контур-Аква

бытовые и промышленные фильтры для очистки воды (вер.2)

Текущая версия сайта

РИККОМ

торговая площадка нефтепродуктового трейдера (вер.2)

www.riccom.ru

NBPrice.ru

информационно-торговая площадка по ноутбукам (вер.2)

Текущая версия сайта

Assistant

промо-сайт марки детекторов валют

Текущая версия сайта

Precision Devices

российский сайт производителя акустических преобразователей

Текущая версия сайта

Норильский Никель

«Никелька» — социальный детский сайт (вер. 1)

Текущая версия сайта

Рикамби

автозапчасти и аксессуары (вер.2)

Текущая версия сайта

Деле-М

торговля металлопрокатом, переработка и поставка металлолома

www.dele-m.ru

Foster Group

сайт бренда акустических систем AUDICA

Текущая версия сайта

Светотехника

корпоративный сайт и каталог продукции ТД

Текущая версия сайта

Кимберли Лэнд

основной сайт фитнес-центра (все направления)

Текущая версия сайта

Аквакультура

корпоративный сайт и каталог продукции (вер.1)

Текущая версия сайта

Фракталь-СБ

сайт производителя систем охранной сигнализации ТМ «Гюрза» (вер. 2)

Текущая версия сайта

Foster Group

сайт бренда акустических систем Heybrook

Текущая версия сайта

Foster Group

сайт направления «Акустические системы» (вер.2)

www.allacoustics.ru

Foster Group

сайт бренда акустических систем Revolver

Текущая версия сайта

«Водоканалы России XXI

«Водоканалы России XXI века» — проект о жизни Водоканалов

Текущая версия сайта

Vitek

официальный сайт производителя бытовой техники (вер.2)

Текущая версия сайта

Кимберли Лэнд

промо-сайт отдела корпоративных продаж (РК на rbc.ru)

Текущая версия сайта

Malibu Remodeling (США)

сайт cтроительной компании (вер. 1)

www.maliburemodeling.com

РИТМ-ИТ

интернет-ресурс трейдера сетевого оборудования

www.ritm-it.ru

VIDUE Elettronica

представительство итальянского производителя автоматики

Текущая версия сайта

РИТМ-ИТ

интранет-система для работы с клиентами и поддержки продаж

www.ritm-it.ru

АвтоИнтеграл

сайт банковской программы автокредитования

www.autointegral.ru

NAYADA

сайт направления раздвижных перегородок HUFCOR (вер.1)

Текущая версия сайта

Барс-Экология

лабораторное оборудование и модульные здания

Текущая версия сайта

SonShop.ru

интернет-магазин матрасов

Текущая версия сайта

Рикамби

направление «Промышленный инструмент и мебель для мастерских»

www.

tools-art.ru

NAYADA

англоязычная версия основного сайта

www.nayada.ru/en/

NGE.ru

информационно-торговая интернет-площадка по нефтепродуктам (вер.2)

Текущая версия сайта

ХимТрейд.ру

независимая торговая интернет-площадка по нефтехимии (вер.2)

www.himtrade.ru

Континенталь-АГ

сайт направления эксклюзивных туров в страны Востока — OrientTravel

www.orient-travel.ru

РТИ-Холдинг

сайт производителя резинотехнических изделий

Текущая версия сайта

Быть значит стать. Фрактальная нейродинамика системы управления телом-мозгом

• Список журналов
• Фронт Физиол
• PMC7770125

Фронт Физиол. 2020; 11: 609768.

Опубликовано в сети 15 декабря 2020 г. doi: 10.3389/fphys.2020.609768

, ^{1, *} , ^{1, 2} , ^{1, 3} , ¹ , ¹ и 2 . Информация о лицензии Заявление об отказе от ответственности

Область сетевой физиологии описывает многомасштабную многомерную природу системы организма, возникающую при взаимодействии между органами, которые взаимодействуют через гемодинамические и метаболические функции при гормональной и нейронной контролирующей связи (Bashan et al., 2012; Ivanov and Bartsch, 2014; Bartsch et al., 2015; Ivanov et al., 2016; Lin et al., 2016). Таким образом, в то время как сетевая физиология моделирует сети, состоящие из органов (узлов), разнородных и связанных системами (соединителями) еще разной природы, мозг состоит из элементов, одновременно являющихся узлами (сомой нейрона). и соединители (аксоны), так что коммуникативная — необходимая и достаточная — природа придает наборам нейронов статус Сети.

Здесь мы имеем в виду нейронные сети [NN], которые структурно включают по крайней мере один узел, получающий входные данные из среды, и один узел, производящий выходные данные в среду; связи NN обязательно бывают как отрицательными, так и положительными; каждый узел НС «обязательно» создает паттерн-ВЫХОД, когда приходит паттерн-ВХОД, что в целом приводит к определенному локальному временному ходу электрической активности нейронов, локальной нейродинамике.

Здесь, основываясь на существующих знаниях, мы предлагаем уникальный функциональный организующий принцип — триаду обратная связь-синхрония-пластичность, — которая, управляя нейронными сетями на разных уровнях, становится потенциальной объяснительной основой для фрактальных свойств, демонстрируемых нейродинамикой. С трансляционной точки зрения, с помощью стратегии «прослушивания» организации тела и мозга с помощью неинвазивных электрофизиологических методов (электро- и магнитоэнцефалография и электромиография), объединенных с «вмешательством» с помощью неинвазивных методов стимуляции мозга, мы использовали средства связи, используемые нейронными сетями для повышения способности бороться с симптомами, вторичными по отношению к нейродинамическим дисфункциям.

Другими словами, мы внедряем прецизионные подходы к электроцевтике, т. е. излечению недугов с помощью электрических сигналов (Reardon, 2014).

Мы рассматриваем весь мозг как ансамбль нейронов, который координирует взаимодействие сети мозга тела с окружающей средой, где вход зависит от выхода и, наоборот, выход зависит от входа, работая в петле обратной связи. Через соматические, проприоцептивные (Rossi et al., 1998; Fink et al., 2014), зрительные и слуховые сенсорные рецепторы наши двигательные действия производятся на основе обратной связи с окружающей средой, которую наш мозг формирует в зависимости от желаемой цели (Friston, 2018). Эта петля обратной связи стимулирует нейроны нашего мозга, вызывая локально специфические динамические синхронизации между узлами специализированных функциональных сетей (Tecchio et al., 2008; Gandolla et al., 2014). Такая синхронизация внутри подсистем сети подразумевает десинхронизацию этих самых подсистем с более широкими областями, частью которых они являются, что приводит к снижению высокой мощности корковой активности в состоянии покоя, стимулируемой таламокортикальными петлями (Gent et al.

, 2018). , например, альфа-реактивность (Климеш, 1999). В свою очередь, эти модуляции синхронии вовлекают систему в адаптацию либо для поддержания выполнения в соответствии с планом, либо для обеспечения надлежащих исправлений (Fink et al., 2014). В этом процессе наши нейроны реализуют выходные изменения в соответствии с ключевым правилом (Kandel and Schwartz, 1985): если два входных сигнала достигают нейрона вместе, нейрон увеличивает свою вероятность срабатывания (Hebb, 1949), то есть генерирования потенциала действия. передача сообщения. Некоторые авторы указывают, что правило Хебба включает в себя основные механизмы обучения методом проб и ошибок (Hoerzer et al., 2014) и имитации (Keysers and Gazzola, 2014). Эта способность к непрерывной адаптации формирует способность наших нейронов изменять свой выходной сигнал в соответствии с требованиями, определяемыми количественно в зависимости от расстояния между ожидаемым результатом и текущим. Когда расстояние небольшое, поведенческие адаптации возникают благодаря текущей настройке сети [рабочая адаптация (Wolpert et al. , 2011)]. Когда расстояние большое, новые навыки приобретаются даже через огромные структурные изменения (пластическая адаптация, т. е. обучение). Богатство и сложность молекулярных и клеточных феноменов и сигналов, находящихся в непрерывном открытии, лежат в основе клеточных и сетевых модификаций, реализующих пластические адаптации. Механизмы пластичности, происходящие на уровне синапсов с неунитарными взаимодействующими явлениями потенциации и депрессии (Malenka and Bear, 2004), интегрированы с внутренними механизмами пластичности (Zhang and Linden, 2003) и изменениями в миелиновых многослойных оболочках, которые модулируют время передача информации между точками ретрансляции через нейронные цепи, вызывающая изменения времени поступления спайков, с помощью которых с высокой степенью точности контролируется вероятность активации (Gibson et al., 2014; Fields, 2015). Предполагается, что правила Хеббейна, действующие в дневное время, подкрепляются во время сна спонтанной активностью за счет перенормировок чистых синаптических сил (Tononi, Cirelli, 2014), реализующих гомеостатическую пластичность (Turrigiano, Nelson, 2004).

Примечательно, что триадный принцип обратной связи-синхронии-пластичности ( FeeSyCy ), управляющий моторным контролем, контролирует всю систему тело-мозг. Мы можем выделить несколько парадигмальных примеров разрыва одного из трех звеньев в цепочке FeeSyCy, что порождает разрыв всего процесса.

Обрыв связи обратной связи

Отсутствие слуховой тренировки и обратной связи веками обрекало глухих людей, несмотря на сохранность двигательных исполнительных функций, на неспособность развивать языковое производство, то есть обрекало их на жизнь глухонемых (Сакс, 1989). Роль обратной связи убедительно доказана глухими людьми, которые растут в наши дни. Начиная с прошлого века, модели и методы обучения, основанные на нейронаучном понимании, определенно произвели революцию в состоянии глухих людей, которые теперь могут, параллельно с языком жестов, достичь превосходного воспроизведения языкового голосового выражения, используя во время их развития обратная связь о произведенных ими словах должным образом транслируется в сигналы от сэкономленных сенсорных каналов, в основном зрительного.

Разрыв связи синхронизма

У лиц с дистонией, несмотря на то, что надлежащие сенсорные стимулы передаются через неповрежденные сенсорные системы, нарушение внутримозговой синхронизации, лежащее в основе сенсомоторной интеграции (Melgari et al., 2013), ухудшает моторный контроль (Abbruzzese and Berardelli, 2003).

Разрыв связи пластичности

Больные шизофренией способны двигаться и получать надлежащую сенсорную обратную связь от окружающей среды, но не могут участвовать в надлежащей адаптации из-за неспособности нейронов задействовать метаболические цепи и адаптировать клетки через пластичность (Ramocki and Zoghbi, 2008).

Сеть одиночных нейронов

В in vitro первичной клеточной культуре одиночных пирамидальных нейронов коры постнатальных крыс синаптические изменения, реализующие долговременную потенциацию и депрессию, возникли как функция приходящей активности (Turrigiano et al., 1998). ; Шёстрём и Нельсон, 2002). Синаптическая потенциация увеличивает частоту постсинаптических возбуждений в корреляции с пресинаптической активностью, создавая петлю положительной обратной связи. Мультипликативное масштабирование синаптических сил сохраняет относительные различия между входными данными, позволяя реализовать ненасыщенные модификации Хебба (Hebb, 19).49).

Сеть нейронных пулов

При функционировании сетей нескольких областей мозга происходит параллельный захват восходящих паттернов активации в сенсомоторных областях вместе с обработкой сверху вниз, которая выбирает сенсомоторные активации для реализации долговременных хранилище. Поскольку воспоминания организуются в центральные структуры, они осуществляют активный отбор сенсорного опыта, проприоцепции и эмоциональных знаний для дальнейшего обучения (Barsalou, 1999).

Сеть тела и мозга

Углубляя парадигматический пример двигательного исполнения, квалифицированные действия требуют фактического сбора сенсорной информации, которая обрабатывается, извлекая то, что имеет отношение к запланированному действию. Такая обратная связь исходит из различных типов информации, которую двигательная система использует в качестве обучающего сигнала, включая информацию, основанную на ошибках, подкреплении, наблюдениях и информации, зависящей от использования. Во всех случаях моторное обучение реализует адаптацию, зависящую от расстояния между ожидаемым и происходящим вводом (Wolpert et al., 2011).

Мы можем распознать выражение многомасштабного рекурсивного принципа FeeSyCy на общесистемном уровне в походке человека, демонстрирующей фрактальную динамику (Hausdorff et al., 1996; Phinyomark et al., 2020), а также у разных видов в экспериментальных данных. о стратегиях поиска пищи у насекомых, млекопитающих и птиц (Edwards et al., 2007).

Когда система представляет собой целостную структуру, состоящую из отдельных блоков, подобных целому и, в свою очередь, состоящую из более мелких блоков, подобных ему и всей структуре, это фрактал. Его название происходит от нецелого числа, которое количественно определяет его размерность. В нашем случае FD оценивает во временном окне расстояние между амплитудами последовательных точек электрической активности нейронов в зависимости от временной выборки.

Нейродинамика мозга демонстрирует так называемый «степенной закон» (He, 2011), т. е. мощность сигнала, генерируемого популяцией нейронов, имеет экспоненциальный характер. Среди множества сигналов со спектром, который распределяется по степенному закону, мы предлагаем гипотезу о том, что сигналы мозга являются фрактальными (Buzsaki and Mizuseki, 2014).

Данные нашей лаборатории подтверждают эту гипотезу. Мы наблюдали, что фрактальная размерность (ФД) сигналов ЭЭГ успешно улавливает модуляцию активности мозга в физиологических условиях, связанных со старением (Zappasodi et al., 2015; Smits et al., 2016), циркадным ритмом (Croce et al. , 2018), поведенческие состояния (Cottone et al., 2017) и функциональная роль нейронных сетей (Marino et al., 2019).) и изменения мозговой активности в клинических условиях (Zappasodi et al. , 2014; Smits et al., 2016; Porcaro et al., 2019). Примечательно, что помимо чувствительности к состоянию сетей, FD предлагает инструмент для разделения коры на основе локальной нейродинамики, дополняющий критерий цитоархитектоники Бродмана (Cottone et al., 2017) ().

Открыть в отдельном окне

Сложность нейродинамики, измеряемая через его фрактальную размерность (ФД), представляет собой единое число, позволяющее характеризовать состояние узла нейронной сети даже в состоянии покоя. ФР нейродинамики (по 2 с в каждом состоянии) увеличивается при переходе от релаксации в отсутствие каких-либо стимулов (слева) к избирательному сенсорному восприятию, к активному сенсомоторному контролю (справа) . FD узла отражает его структурную специфику: здесь первичная соматосенсорная область кисти (S1, синяя) имеет меньшую FD, чем первичная моторная область кисти (M1, красная) во всех состояниях сети. Как зависимость от состояния, так и зависимость от коркового района статистически значимы в популяции 20 здоровых добровольцев, как сообщается в Cottone et al. (2017), откуда взяты данные.

В настоящее время возможность разрабатывать терапевтические процедуры, воздействуя на физиологию тела с помощью электрических сигналов, дает начало инновационному направлению в области медицины: электроцевтикам (Reardon, 2014). Параллельно с необходимостью технического прогресса они требуют дополнительных знаний о правильных сигналах, которые должны подаваться на соответствующие цели. Мы предлагаем здесь гипотезу по этому поводу, в случае нейромодуляции изменение возбудимости нейронов.

Связывая теоретические и экспериментальные исследования, нейронаучное сообщество выявляет свойства динамики сети, настроенные на механизмы FeeSyCy (Destexhe and Marder, 2004; Deco et al., 2011), которые вдохновили нашу модель коммуникации в нейронных сетях. В модели утверждается, что каждая НС, узлы которой могут состоять из нейронов, групп нейронов или более широких областей мозга, развивает «язык», общий для узлов, состоящий из обменного электрического паттерна, форма динамики которого несет информацию (слово, нейронная сеть, разговорный язык). Язык). Примечательно, что при оценке фрактальной размерности биполярных сигналов ЭЭГ всего мозга мы ощущали феномены, ощущаемые даже другими способами. Примечательно, что когда мы оценивали нейродинамику локального ансамбля нейронов, фрактальная размерность, а не другие показатели, обнаруживали крошечные изменения в состоянии покоя, имеющие клиническую значимость (Porcaro et al., 2019).).

Нейронаучное сообщество утверждает, что эффективность нейромодуляции, изменение электрической возбудимости нейронов, зависит от частоты стимуляции в зависимости от региона (Brinkman et al., 2016; Fusco et al., 2018), показывая, что внутренняя динамика цели стимуляции увеличивает возможности нейромодуляции. В оригинальном исследовании неинвазивной транскраниальной электрической стимуляции (tES) (Cottone et al., 2018) мы доказали, что ток, который имитирует эндогенную динамику целевых нейронных пулов, нейромодулирует более эффективно, чем синусоида на локально настроенной частоте. , предполагая, что структурированные паттерны передают увлечение больше, чем неструктурированный стационарный сигнал.

В ближайшем и более отдаленном будущем мы увидим дальнейшую электроцевтическую персонализацию за счет разработки инструментов для «говорения» на языке нейронной сети, что позволит лучше настроить нейромодуляцию на желаемую цель нейронного пула и получить более высокую эффективность в компенсации симптомов, вторичных по отношению к изменениям нейронов. нейродинамики, такие как депрессия, зависимость, боль, усталость.

Эта природа тела-мозга в постоянном адаптивном общении с окружающей средой создает постоянно меняющуюся структуру, которая «быть значит становиться».

FT задумал статью и руководил ее написанием. FT и FZ внесли свой вклад в написание первоначального проекта. МБ способствовал созданию рисунков. MB, TL, EG и LP участвовали в написании и редактировании рукописи. Все авторы рассмотрели и одобрили окончательный вариант рукописи.

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Авторы хотели бы выразить большую благодарность Карло Салустри за то, что он внимательно поделился нашими рассуждениями и настройками при передаче содержания Мнения.

• Аббруззезе Г., Берарделли А. (2003). Сенсомоторная интеграция при двигательных расстройствах. Мов. Беспорядок. 51, 427–436. 10.1002/mds.10327 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Barsalou L. W. (1999). Перцептивные системы символов. Поведение наук о мозге. 22, 577–609. 10.1017/S0140525X9^{49 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]}
• Барч Р. П., Лю К. К. Л., Башан А., Иванов П. К. (2015). Сетевая физиология: динамическое взаимодействие систем органов. ПЛОС ОДИН 10:e0142143. 10.1371/journal.pone.0142143 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Башан А., Барч Р.П., Кантельхардт Дж.В., Хавлин С., Иванов П.К. (2012). Сетевая физиология выявляет отношения между сетевой топологией и физиологическими функциями. Нац. коммун. 3:702. 10.1038/ncomms1705 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Brinkman L. , Stolk A., Marshall T.R., Esterer S., Sharp P., Dijkerman H.C., et al.. (2016). Независимый причинный вклад колебаний альфа- и бета-диапазона при выборе движения. Дж. Нейроски. 36, 8726–8733. 10.1523/JNEUROSCI.0868-16.2016 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Бужаки Г., Мидзусеки К. (2014). Логодинамический мозг: как асимметричные распределения влияют на работу сети. Нац. Преподобный Нейроски. 15, 264–278. 10.1038/nrn3687 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Коттон К., Канчелли А., Паскуалетти П., Поркаро К., Салустри К., Теккио Ф. (2018). Новая высокоэффективная неинвазивная транскраниальная электрическая стимуляция, адаптированная к локальной нейродинамике. Дж. Нейроски. 38, 586–594. 10.1523/JNEUROSCI.2521-16.2017 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Коттон К., Поркаро К., Канчелли А., Олеярчик Э., Салустри К., Теккио Ф. (2017). Непрерывная электрическая активность нейронов как признак областей коры. Структура мозга. Функц. 222, 2115–2126. 10.1007/s00429-016-1328-4 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Croce P., Quercia A., Costa S., Zappasodi F. (2018). Суточные ритмы во фрактальных особенностях сигналов ЭЭГ. Передний. Физиол. 9:1567. 10.3389/fphys.2018.01567 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Deco G., Jirsa VK, McIntosh AR (2011). Новые концепции динамической организации активности мозга в состоянии покоя. Нац. Преподобный Нейроски. 12, 43–56. 10.1038/nrn2961 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Destexhe A., Marder E. (2004). Пластичность в однонейронных и схемных вычислениях. Природа 431, 789–795. 10.1038/nature03011 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Эдвардс А. М., Филлипс Р. А., Уоткинс Н. В., Фримен М. П., Мерфи Э. Дж., Афанасьев В. и др. (2007). Пересматривая схемы поиска полетов Леви странствующих альбатросов, шмелей и оленей. Природа 449, 1044–1048. 10.1038/nature06199 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Филдс Р. Д. (2015). Новый механизм пластичности нервной системы: деятельностно-зависимая миелинизация. Нац. Преподобный Нейроски. 16, 756–767. 10.1038/nrn4023 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Fink A.J.P., Croce K.R., Huang Z.J., Abbott L.F., Jessell T.M., Azim E. (2014). Пресинаптическое торможение спинальной сенсорной обратной связи обеспечивает плавность движений. Природа 509, 43–48. 10.1038/nature13276 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Friston K. (2018). Есть ли будущее у предиктивного кодирования? Нац. Неврологи. 21, 1019–1021. 10.1038/s41593-018-0200-7 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Fusco G., Scandola M., Feurra M., Pavone E.F., Rossi S., Aglioti S.M. (2018). Среднелобная тета-транскраниальная стимуляция переменным током модулирует поведенческую адаптацию после совершения ошибки. Евро. Дж. Нейроски. 48, 3159–3170. 10.1111/ejn.14174 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Гандолла М., Ферранте С. , Молтени Ф., Гуанцироли Э., Фраттини Т., Мартегани А. и др. (2014). Переосмысление роли моторной коры: контекстно-зависимые моторные выходы? Нейроизображение 91, 366–374. 10.1016/j.neuroimage.2014.01.011 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Gent TC, Bandarabadi M., Herrera CG, Adamantidis AR (2018). Таламический двойной контроль сна и бодрствования. Нац. Неврологи. 21, 974–984. 10.1038/s41593-018-0164-7 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Gibson E.M., Purger D., Mount C.W., Goldstein A.K., Lin G.L., Wood L.S., et al.. ( 2014). Активность нейронов способствует олигодендрогенезу и адаптивной миелинизации в мозге млекопитающих. Наука 344:1252304. 10.1126/science.1252304 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Hausdorff J.M., Purdon P.L., Peng C.K., Ladin Z., Wei J.Y., Goldberger A.L. (1996). Фрактальная динамика походки человека: устойчивость дальних корреляций в флуктуациях шагового интервала. Дж. Заявл. Физиол. 80, 1448–1457. 10.1152/jappl.1996.80.5.1448 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• He BJ (2011). Безмасштабные свойства сигнала функциональной магнитно-резонансной томографии в покое и при работе. Дж. Нейроски. 31, 13786–13795. 10.1523/JNEUROSCI.2111-11.2011 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Хебб Д. О. (1949). Организация поведения. 1949-е изд. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley & Sons, Ltd [Google Scholar]
• Hoerzer GM, Legenstein R., Maass W. (2014). Возникновение сложных вычислительных структур из хаотических нейронных сетей посредством обучения Хеббиану с модуляцией вознаграждения. Церебр. кора 24, 677–690. 10.1093/cercor/bhs348 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Иванов П. К., Барч Р. П. (2014). Сетевая физиология: сопоставление взаимодействий между сетями физиологических сетей, в «Сетях сетей: последний рубеж сложности». Понимание сложных систем, ред. Д’Агостино Г., Скала А. (Cham: Springer;). 10.1007/978-3-319-03518-5_10 [CrossRef] [Google Scholar]
• Иванов П.Ч., Лю К.К.Л., Барч Р.П. (2016). Сосредоточьтесь на новых областях сетевой физиологии и сетевой медицины. New J. Phys. 18:100201 10.1088/1367-2630/18/10/100201 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Kandel E., Schwartz J. (1985). Принципы нейронных наук. 2-е изд. Нью-Йорк, Нью-Йорк, Оксфорд, Амстердам: Elsevier. [Google Scholar]
• Keysers C., Gazzola V. (2014). Hebbian Learning и прогнозирующие зеркальные нейроны для действий, ощущений и эмоций. Филос. Транс. Р. Соц. Б биол. науч. 369:20130175. 10.1098/rstb.2013.0175 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Климеш В. (1999). Альфа- и тета-колебания ЭЭГ отражают когнитивные функции и память: обзор и анализ. Мозг Res. преп. 29, 169–195. 10.1016/S0165-0173(98)00056-3 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Линь А., Лю К.К.Л., Барч Р.П., Иванов П.К. (2016). Ландшафт корреляции задержек выявляет характерные временные задержки ритмов мозга и сердечных взаимодействий. Филос. Транс. Р. Соц. Математика. физ. англ. науч. 374:20150182. 10.1098/rsta.2015.0182 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Malenka R.C., Bear M.F. (2004). LTP и LTD: смущение богатства. Нейрон 44, 5–21. 10.1016/j.neuron.2004.09.012 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Marino M., Liu Q., Samogin J., Tecchio F., Cottone C., Mantini D., et al.. ( 2019). Нейронная динамика позволяет функционально дифференцировать сети состояний покоя в человеческом мозге. Гум. Карта мозга. 40, 1445–1457. 10.1002/hbm.24458 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Мелгари Дж. М., Заппасоди Ф., Поркаро К., Томашевич Л., Кассетта Э., Россини П. М. и др. (2013). Индуцированное движением разобщение первичных сенсорных и моторных областей при фокальной дистонии рук, специфичной для выполнения определенных задач. неврология 250, 434–445. 10.1016/j.neuroscience.2013.07.027 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Phinyomark A., Larracy R. , Scheme E. (2020). Фрактальный анализ изменчивости походки человека с помощью временных рядов интервалов шагов. Передний. Физиол. 11:333. 10.3389/fphys.2020.00333 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Поркаро К., Коттон К., Канчелли А., Россини П. М., Зито Г., Теккио Ф. (2019). Изменения кортикальной нейродинамики опосредуют эффективность персонализированной нейромодуляции против усталости при рассеянном склерозе. науч. Респ. 9:18213. 10.1038/s41598-019-54595-z [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Ramocki MB, Zoghbi HY (2008). Нарушение нейронального гомеостаза приводит к распространенным нейропсихиатрическим фенотипам. Природа 455, 912–918. 10.1038/nature07457 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Рирдон С. (2014). Электроцевтики вызывают интерес. Природа 511:18. 10.1038/511018a [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Росси С., Паскуалетти П., Теккио Ф., Сабато А., Россини П. М. (1998). Модуляция корково-спинномозговой активности мышц рук человека после лишения сенсорной обратной связи. Нейроизображение 8, 163–175. 10.1006/nimg.1998.0352 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Сакс О. (1989). Видя голоса: путешествие в мир глухих. 1989-е изд., изд. Калифорния, Калифорния: Калифорнийский университет Press в Беркли. [Академия Google]
• Шёстрём П.Дж., Нельсон С.Б. (2002). Время спайков, сигналы кальция и синаптическая пластичность. Курс. мнение Нейробиол. 12, 305–314. 10.1016/S0959-4388(02)00325-2 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Смитс Ф. М., Поркаро К., Коттон К., Канчелли А., Россини П. М., Теккио Ф. (2016). Электроэнцефалографическая фрактальная размерность при здоровом старении и болезни Альцгеймера. ПЛОС ОДИН 11:e0149587. 10.1371/journal.pone.0149587 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Tecchio F., Zappasodi F., Porcaro C., Barbati G., Assenza G., Salustri C. и др. (2008). Активность в диапазоне высокой гамма-диапазона основных областей коры рук: индекс эффективности сенсомоторной обратной связи. Нейроизображение 40, 256–264. 10.1016/j.neuroimage.2007.11.038 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Tononi G., Cirelli C. (2014). Сон и цена пластичности: от синаптического и клеточного гомеостаза до консолидации и интеграции памяти. Нейрон 81, 12–34. 10.1016/j.neuron.2013.12.025 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Турриджано Г.Г., Лесли К.Р., Десаи Н.С., Резерфорд Л.С., Нельсон С.Б. (1998). Зависимое от активности масштабирование квантовой амплитуды в нейронах неокортекса. Природа 391, 892–896. 10.1038/36103 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Turrigiano G.G., Nelson SB (2004). Гомеостатическая пластичность в развивающейся нервной системе. Нац. Преподобный Нейроски. 5, 97–107. 10.1038/nrn1327 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Wolpert DM, Diedrichsen J., Flanagan JR (2011). Принципы сенсомоторного обучения. Нац. Преподобный Нейроски. 12 739–751. 10.1038/nrn3112 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Zappasodi F. , Marzetti L., Olejarczyk E., Tecchio F., Pizzella V. (2015). Возрастные изменения сложности электроэнцефалографического сигнала. ПЛОС ОДИН 10:e0141995. 10.1371/journal.pone.0141995 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Zappasodi F., Olejarczyk E., Marzetti L., Assenza G., Pizzella V., Tecchio F. (2014) . Фрактальная размерность активности ЭЭГ указывает на поражение нейронов при остром инсульте. ПЛОС ОДИН 9:e100199. 10.1371/journal.pone.0100199 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
• Zhang W., Linden D. J. (2003). Другая сторона инграммы: обусловленные опытом изменения внутренней возбудимости нейронов. Нац. Преподобный Нейроски. 4, 885–900. 10.1038/nrn1248 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

---

Статьи из Frontiers in Physiology предоставлены здесь с разрешения Frontiers Media SA

---

Антенны

фрактальной формы для приложений PPDR

В этом исследовании был представлен один метод использования антенн, основанных на фракталах, для охвата нескольких видов связи для общественной безопасности и помощи при стихийных бедствиях (PPDR). Специализированные формы антенн, необходимые для проектирования антенн при внедрении 5G, были усовершенствованы, чтобы соответствовать требованиям конкретных приложений. Использование антенн фрактальной формы позволило нам выполнить все эти действия, требующие компактных, конформных и широкополосных высокопроизводительных устройств. Изучаются антенны, полученные из фракталов кривой Коха. Для реализации связи PPDR в технологии 5G были тщательно отобраны важные полосы частот, которые должным образом включены в разработку антенн в среде MATLAB. Важная информация, необходимая разработчикам антенн, такая как 360-градусная направленность на различных частотах, импеданс (сопротивление и реактивное сопротивление) в интересующей полосе пропускания, а также коэффициент стоячей волны по напряжению (КСВН) в интересующей полосе пропускания для диполя, за одну итерацию , и двухитерационные кривые Коха соответственно. Также выделена характеристика направленности на выбранных частотах. Для максимизации параметров антенны в этом исследовании было успешно предложено использовать фрактальные антенны, объекты, которые используют свойство самоподобия фракталов для оптимальной работы в нескольких частотных диапазонах. Для исследованных антенн мы получили следующие результаты относительно максимальных коэффициентов усиления в дБи (единица отношения коэффициентов усиления антенны к коэффициенту усиления изотропной антенны). Для дипольных антенн усиление составляет 2,73 дБи и 4,76 дБи на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно. Коэффициент усиления для фрактальной антенны Коха за одну итерацию составляет 6,9.1 дБи и 4,51 дБи на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно, и, наконец, для двухитерационной фрактальной антенны Коха коэффициенты усиления составляют 4,91 дБи и 3,28 дБи на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно. При этом импеданс по полосе пропускания составляет примерно 360 Ом для двухитерационной фрактальной антенны Коха, 180 Ом для одноитерационной фрактальной антенны Коха и 140 Ом для дипольной антенны соответственно.

1. Введение

Сегодня современному обществу требуется все больше и больше информации. Судя по всему, у отдельных заказчиков, а также у правительства невероятный аппетит к информационным хранилищам. Независимо от того, говорим ли мы о доступе к развлекательной информации или к информации PPDR (общественная защита и помощь при стихийных бедствиях), ссылки на источники информации не допускаются, с точки зрения клиента, с задержками или невозможностью доступа к ним. На данный момент у каждого из нас есть интеллектуальный коммуникационный терминал, через который мы получаем доступ к приложениям, облегчающим нашу повседневную деятельность.

В этом контексте антенны, являясь важной частью приемопередатчика, должны иметь подходящую конструкцию для соответствующего функционирования.

Некоторое время назад среда IT&C начала разрабатывать программы для большинства действий, которые человек может совершать ежедневно. Так родилась возможность распараллеливания деятельности. Более того, за последнее десятилетие приложения для социальных сетей значительно развились благодаря тому, что они позволили людям быть взаимосвязанными и обмениваться друг с другом различной информацией. Профильные исследования показали, что пользователь технологии 4G осуществляет двойной информационный трафик по сравнению с пользователем другого вида связи [1].

На уровне техники приветствуется сравнение результатов, полученных нами в данном исследовании и другими авторами из научной специализированной литературы. Таким образом, размер, форма и усиление, как правило, лучше или ближе, чем [2, 3], что также подчеркивается более подробно при тщательном обзоре литературы, сделанном по этому поводу в следующих главах, ссылки цитируются в тексте, где проводятся точные сравнения. сделал. Наши ценности можно найти в разделе результатов.

В настоящее время операторы мобильной связи разработали инфраструктуру, позволяющую быстро развивать среду ИТ и С. По этой причине клиенты сегодня демонстрируют растущую потребность в более плотных сетях, большей пропускной способности для высокой мобильности, повсеместном покрытии, малой задержке, большом количестве связанных устройств и низком энергопотреблении — показателях, которые начинают играть решающую роль, когда речь идет о ценности для деньги.

Таким образом, с целью оптимизации производственных затрат, в данном документе предлагается сконструировать антенну фрактальной формы, которую можно использовать для связи в разных диапазонах частот.

Геометрические формы, такие как треугольник Серпинского, кривая Коха или множество Кантора, могут легко определять антенны или антенные сети, которые облегчают связь в нескольких частотных диапазонах при правильном размере.

В исследовании описываются цели связи 5G, принципы фрактальной геометрии и то, как эти неправильные формы могут помочь будущему связи.

Работа состоит из шести глав. Во введении дается мотивация разработки фрактальной антенны в области телекоммуникаций. Во второй главе рассказывается о растущей потребности в технологии 5G и обо всех строгих требованиях, которые необходимо соблюдать, чтобы обеспечить быстрое и надежное взаимодействие множества подключенных устройств. Кроме того, третья глава знакомит с теорией фракталов и дает несколько необходимых уравнений. Четвертая глава посвящена фрактальным антеннам, от описания кривой Коха с определяющими уравнениями до перечисления преимуществ антенн фрактальной формы и затем перехода к конструированию фрактальных антенн.

В пятой главе представлены результаты, полученные с использованием разработанных нами программ MATLAB, в конкретной полосе частот, тщательно выбранной для реализации связи PPDR в технологии 5G. Таким образом, читателю предоставляется обзор важной информации, необходимой для разработчиков антенн, таких как 360-градусная направленность на различных частотах, импеданс в интересующей полосе пропускания, а также коэффициент стоячей волны по напряжению (КСВН) в интересующей полосе пропускания для диполя. , одноитерационные и двухитерационные кривые Коха соответственно. Также выделена характеристика направленности на выбранных частотах. Исследование завершается в шестой главе.

2. Возникающая потребность в 5G

Одной из задач, которую хотелось бы реализовать в 5G, было бы формирование луча — метод, который должен указывать на оборудование конечного пользователя. Очевидно, что стоимость инфраструктуры 5G увеличится из-за огромного количества подключенных устройств, что противоречит фактическому производству коммуникаций, поскольку сегодня сети потребляют мало энергии для работы.

Внезапно массовая концепция MIMO стала резервным решением для увеличения пропускной способности, но ненадолго из-за высокой вероятности возникновения помех. Поэтому, чтобы избежать этого явления, необходима хорошая конструкция антенны.

Задержки в микросекундах представляют собой одну из основных проблем для 5G. Этот объект возник из-за спешки, в которой сейчас находится общество. Некоторые современные процессоры предлагают возможности для достижения этой цели, но законы физики ограничивают передачу. Таким образом, отправитель и получатель должны быть достаточно близки для этого, а топология должна включать большое количество аппаратных устройств.

Что касается используемых полос пропускания, предлагается несколько интервалов: (i) 452,5–457,5  МГц (ii) 462,5–467,5  МГц (iii) 753–758  МГц (iv) 788–791 МГц

Использование каждого частотного диапазона подразумевает появление специфического поведения в отношении распространения электромагнитных волн. Некоторыми из наиболее важных явлений для изучения являются отражение и рассеяние, потери на пути в свободном пространстве, дифракция или проникновение в материал [1].

Для обеспечения связи для большого количества клиентов рекомендуется иметь интеллектуальные приемники, способные различать предназначенные для них сигналы, чужие или шумы. Это стало бы проблемой для программистов DSP или SDR при разработке оптимального программного обеспечения.

Технология 5G должна быть принята даже средствами связи PPDR, чтобы улучшить их время отклика в случае чрезвычайной ситуации [4].

В сочетании с методами фрактального проектирования новая технология должна удовлетворить почти все потребности клиентов из области PPDR.

3. Теория фракталов

В 1977 году шведский математик французского происхождения Бенуа Мандельброт (1924–2010) опубликовал книгу «Фрактальная геометрия природы», чтобы предложить новый способ описания формы таких объектов, как береговые линии. и облака [5].

Самоподобие — наиболее важное свойство фракталов, и оно подразумевает, что фрактальный объект должен иметь идентичный вид на каждой итерации (большинство природных объектов самоподобны). В связи с тем, что фрактальный объект не может быть входом для евклидовой формулы, необходимо ввести фрактальную размерность. Это понятие имеет рациональное значение и строго больше топологической размерности.

Согласно Хаусдорфу, фрактальная размерность пропорциональна минимальному количеству сфер заданного радиуса, необходимому для покрытия измеряемого объекта. Сегодня кубы более надежны для обработки изображений [6, 7].

Для кривой длины 1, N ( s ) = 1 необходимы кубы со стороной s . Следуя этому примеру, для площади N ( s ) = 1/ s ² требуются кубы стороны s , а для объема N / 6 s s ³ , кубы стороны s необходимы.

Учитывая d , s из R и N ( s ) =  f ( d ) ^∗ sd, набор функций, такой, что N ( s ) есть число сфер (шариков) s s диаметров s сторона), необходима для покрытия заданного набора X . Тогда существует единственное действительное значение d  =  D _H , называемое хаусдорфовой размерностью X , так что [7, 8]

Таким образом, хаусдорфова размерность описывается как

Размер объект описывает, как он занимает пространство и как его можно измерить (количественно). Выражается рациональным числом. Мы можем легко вычислить геометрический размер объекта [9].]. Как правило, он рассчитывается с использованием размерности Хаусдорфа DH.

Начинается с формулы, написанной выше, точнее где N ( s ) количество кубов (или сфер), s длина стороны куба (или диаметр сфер), а D _H — геометрический размер объекта соответственно.

Формула фрактальной размерности: пусть N ( X , s ) обозначает минимальный ряд одинаковых фигур (скажем, шаров, сфер) радиуса s , необходимо включить в набор X . Тогда теоретическая фрактальная размерность точно дается как  Наблюдение 1: последовательное определение фрактальной размерности, которое мы демонстрируем здесь, по существу было бы доказано, если бы верхний предел в (4) мог быть заменен прямым пределом. Нет, это не экстравагантная необходимость, и запрос «lim sup» необходим, так как существуют простые множества, для которых предел s ⟶0 не существует [8]. В заключение этой темы укажем, что есть несколько очень хороших методов для быстрого вычисления фрактальной размерности, среди которых мы упомянем метод подсчета ящиков. Наблюдение 2: с точки зрения инженерных ожиданий практическая размерность подсчета ящиков может заменить теоретическую размерность Хаусдорфа-Безиковича, поскольку она определяется методом подсчета ящиков, который легко вычислить. Однако, поскольку аспект исчисления фрактальной размерности все же выходит за рамки настоящего исследования, мы остановимся здесь на деталях, связанных с этой темой. Фракталы, используемые для проектирования антенн, являются искусственными, такими как петля Минковского, кривая Коха, ковер Серпинского и прокладка Серпинского 9.0011

4. Фракталы Антенны

Как мы можем утверждать сейчас, одним из преимуществ фрактального объекта является то, что он имеет бесконечную меру длины, умещаясь в конечной мере объема. Как известно, частота излучения индивидуальна для каждого отдельного электромагнитного передатчика и зависит от электрической длины геометрической структуры. Поэтому считалось, что, используя свойство фрактальной геометрии, можно увеличить электрическую длину антенны (соответственно в непосредственной связи с длиной волны), сохранив при этом одинаковый объем антенны. Мы полагаемся на имеющиеся в нашем распоряжении математические наблюдения, а именно на то, что у нас есть много возможностей, которые можно попробовать в качестве конструкции одной и той же фрактальной антенны [10].

4.1. Фрактальная геометрия

Некоторые фракталы изображают копию всей структуры в уменьшенном масштабе. Это свойство математически называется самоподобием, и оно полезно для проектирования многодиапазонных антенн. Снежинка Коха — один из наиболее известных самоподобных фракталов. Некоторые другие фракталы заполняют пространство, как в случае кривых пространственной упаковки, что делает их привлекательными для дизайна маленьких антенн. Кривая Коха является одним из примеров кривой пространственной упаковки, которая использовалась для создания небольших антенн [11].

4.1.1. Кривая Коха

Инициатором или, точнее, исходной кривой является прямая линия. Именно в этом случае закон превращения требует разделить прямую на три равные части, удалить центральную часть и поставить на ее место равносторонний треугольник без основания (рис. 1).

На каждой итерации рассматривается каждое независимое право и к нему применяется закон преобразования. В этом случае каждый из 4-х сегментов становится «новым» инициатором, а поддержка 4-х «образов» сокращается и размещается по тому же правилу. Не забудем, что наш разум должен взять суть процесса и продолжать его до бесконечности, потому что только после бесконечного множества шагов мы получаем то, что называется фракталом Коха. Эта кривая имеет бесконечную длину и имеет собственную размерность от 1 до 2. Это «странный» геометрический объект для мышления человека, не привыкшего работать с абстрактными вещами. Это непрерывная кривая, неделимая ни в одной точке, которая превосходит «природу» линии, но не достигает качества поверхности [11].

Правильная фрактальная размерность: характеристикой этой кривой Коха является фрактальная размерность: d f  = ln(4)/ln(3) = 1,26185….

Более конкретное объяснение заключается в том, что для построения этой кривой нужно начать с рисования прямой линии (синий сегмент на рисунке). Затем разделите этот отрезок на три равные части, а средний отрезок замените двумя сторонами равностороннего треугольника той же длины, что и длина удаляемого отрезка (два красных отрезка в середине рисунка) [ 9]. Теперь повторите, возьмите каждый из четырех получившихся отрезков, разделите их на 3 равные части и замените каждый из средних отрезков на две стороны равностороннего треугольника (красные отрезки внизу рисунка).

На рис. 1 представлена ​​конструкция кривой Коха на основе конкретного генератора, а именно порядков 0, 1 и 2.

Кривая Коха — это предел кривой, полученной применением этой конструкции бесконечное число раз. В качестве доказательства эта конструкция дает даже «предел», которым является текущая кривая, например, непрерывный образ компактного интервала.

Первая итерация кривой Коха заключается в том, что берутся 4 копии исходного правого сегмента, каждая из которых умножается на r  = 1/3. Два сегмента должны быть повернуты на 60°, один по часовой стрелке и один в обратном направлении.

На рисунке 2 представлено построение кривой Коха на основе конкретного генератора. Очевидно, полученная длина равна 4/3.

Нильс Фабиан Хельге фон Кох (1870–1924) построил эту кривую в 1904 году как пример недифференцируемой кривой, которая является непрерывной кривой, не имеющей касательных ни в одной точке. Карл Вейерштрасс продемонстрировал первое существование такой кривой в 1872 г. Длина промежуточной кривой на 9 n , где n  = 0 обозначает исходную длину правого сегмента. Однако длина кривой Коха бесконечна. Более того, длина кривой между любыми 2-мя точками кривой также бесконечна, с копией кривой Коха между любыми 2-мя ее точками [12, 13].

4.2. Преимущества фрактальных антенн

Телекоммуникационная отрасль рассматривает антенны как отдельный элемент радиосвязи и поэтому требует особого внимания не только на этапе проектирования, но и на этапе обслуживания.

Поскольку мир становится все более и более зависимым от сотовых устройств, растет спрос на компактные, конформные и широкополосные антенны [10]. Популярным методом достижения этих характеристик в антенне является использование свойства фракталов.

Для максимального увеличения длины антенны в данном исследовании предлагается использовать фрактальные антенны, объекты, использующие свойство самоподобия фракталов для оптимальной работы в нескольких частотных диапазонах.

Среди преимуществ антенн фрактальной формы можно отметить следующие:(i)Очень компактное размещение (проволоку можно согнуть фракталом, так что в конце процесса на той же поверхности поместится более крупная длина провода)(ii)Более высокое входное сопротивление из-за увеличения длины или периметра [4](iii)Низкие уровни боковых лепестков и широкая полоса пропускания(iv)Возможность реализации методов формирования луча благодаря рекурсивности фракталов [10]

Согласно общедоступному документу Национального управления по управлению и регулированию в области связи Румынии (ANCOM) (стр. 49) [14], связь PPDR будет использовать небольшую полосу пропускания для определенных каналов. Так почему же системы не используют только одну антенну для всех полос пропускания? Это может быть возможность разработать самореконфигурируемую систему.

4.3. Fractal Antennas Design

Поддержка фрактальной геометрии в проектировании антенн привела к появлению новой недавно знакомой области, такой как фрактальная электродинамика, которая оказала большое влияние на теорию антенн. Традиционная конструкция антенны была основана на евклидовой геометрии, но новые конструкции появились благодаря современной фрактальной антенной инженерии.

Фрактальные антенны обладают преимуществом геометрии, которая не может быть получена с помощью классических евклидовых разработок, чтобы точно обеспечить то, что хотят потребители.

Первое значительное преимущество фрактальной антенны заключается в том, что мы можем получить более одной резонансной полосы. Как мы уже говорили ранее, фрактальную концепцию можно использовать для уменьшения размеров антенны, например, в случае диполя Коха, монополя Коха, петли Коха и петли Минковского.

Соотношение, описывающее излучаемую мощность для многоэлементной антенны, имеет следующий вид [13]:где определяет силу и ориентацию для каждого элемента и имеет связь с пространственным распределением фрактальных элементов. Отметим, что каждый из элементов совпадает при расчете всей плотности излучаемой мощности в определенный момент времени, очевидно, через векторную амплитуду и известную фазу.

Отличие антенных решеток от фрактальных антенн состоит в том, что порядок классических антенн делает их резонансными только в одной полосе пропускания, а фрактальный беспорядок (образованный элементами фрактала) делает антенну фрактальной формы резонансной во многих полосах пропускания (итерация 0 может быть рассматривается как классическая антенна, и, начиная с новой итерации, можно получить новую полосу пропускания).

На основе антенн фрактальной формы можно разработать несколько приложений благодаря их компактным размерам и многополосному резонансу. Такие приложения, как радары, персональные сотовые телефоны, устройства UWB или устройства 5G PPDR, могут извлечь выгоду из такого элемента, который может иметь в качестве отправной точки любую выделенную антенну (логопериодическую, несимметричную, дипольную и патч).

5. Результаты

Для реализации связи PPDR в технологии 5G ANCOM в Румынии предложил несколько полос пропускания: 452,5–457,5 МГц, 462,5–467,5 МГц, 753–758 МГц и 788–791 МГц.

5.1. Антенны, полученные из фракталов кривой Коха

С этой точки зрения мы разработали в MATLAB R2018b антенну фрактальной формы с центральным питанием (формат кривой Коха), чтобы увидеть, насколько хорошо такое решение подходит для связи 5G по сравнению с диполь.

По умолчанию MATLAB генерирует диполь с длиной по одному метру с каждой стороны и шириной 0,1 метра. Регулируя размеры в соответствии с желаемой пропускной способностью, мы получаем длину 0,75 метра с каждой стороны и ширину 0,0583 метра. Сделав первую итерацию, мы замечаем, что антенна должна быть утолщена, чтобы получить более широкую полосу пропускания [13]. Таким образом, получается длина одной стороны 0,7 метра, а ширина 0,07 метра. Достигнув второй итерации, можно заметить, что жир не нужен. Значит, длина осталась бы прежней, по 0,7 метра на каждую сторону, а ширина тоже осталась бы 0,0583 метра.

На рис. 3 представлен смоделированный элемент дипольной антенны.

На рисунках 4–6 подробно показана направленность 360 градусов (для диполя, однократной кривой Коха и двухитерационной кривой Коха) при значении частоты 460 МГц и значении частоты 770 МГц.

Резонансную частоту можно определить, используя фрактальную размерность, разделив c ( м/с) на 4, умноженное на эффективную длину фрактала [10].

На рисунках 7 и 8 показаны трехмерная диаграмма направленности и фаза диполя на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно с цветовой кодировкой.

На рис. 9 видно, что импеданс составляет почти 50 Ом в интересующей полосе пропускания [15].

На рисунке 10 представлена ​​фрактальная антенна Коха (итерация 1), а далее на рисунке 11 изображена фрактальная антенна Коха (итерация 2).

На рис. 5 графически представлена ​​однократная фрактальная антенна Коха с направленностью 360 градусов для двух интересующих частот, 460 и 770 МГц соответственно.

На рисунках 12 и 13 показано цветное трехмерное представление диаграммы направленности и фазы одноитерационной фрактальной антенны Коха на частотах 460 MHz и 770 MHz соответственно [16, 17].

На рис. 14 видно, что импеданс имеет нулевую мнимую составляющую, поэтому антенна находится в резонансе в интересующей полосе пропускания.

На рисунках 15 и 16 показано трехмерное представление с цветовой кодировкой двух итераций: фрактальной диаграммы направленности антенны Коха и фазы на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно.

На рис. 17 показано, что в двух интересующих полосах частот антенна может не иметь резонанса, но она по-прежнему подходит для двух других.

На рисунках 9, 14 и 17 импеданс, измеренный в Омах (по оси y ), графически представлен вдоль полосы интереса в зависимости от частоты, измеренной в ГГц [17], для антенны с диполем , с одной итерацией и с двумя итерациями кривой Коха. Графики отмечены двумя разными цветами, сопротивлением (синим) и реактивным сопротивлением (красным), чтобы различать их.

Значения импеданса на рисунках 9, 14 и 17 показывают, что диполь и антенны с кривой Коха с одной итерацией подходят для использования в желаемой полосе пропускания, а кривая Коха с двумя итерациями может плохо работать в первой части. выбранного спектра, но во второй половине точно сработает.

КСВ, рис. 18, видно, что большая часть мощности, подаваемой на антенны, фактически излучается антеннами. Для первой пары полос больше всего подходят диполь и двухитерационный фрактал, тогда как для второй пары полос лучше подходит антенна, показанная на рисунке 10.

На рисунке 18 магнитуда, измеренная в дБ (по оси y ), графически представлена ​​вдоль интересующей полосы частот в зависимости от частоты, измеренной в МГц для антенны с диполем (итерация 0), с одной итерацией , и с двухитерацией кривой Коха. Графики отмечены тремя разными цветами для диполя (синий), однократного (коричневый) и двухитерационного (оливковый), чтобы различать их.

Значения КСВ на рис. 18 показывают, что большая часть мощности, подаваемой на антенны, фактически излучается антеннами. Для первой пары полос частот наиболее подходящими являются диполь и двухитерационный фрактал, тогда как для второй пары полос частот результирующая антенна намного лучше [2, 18, 19].

На рисунке 19 оценены обратные потери для дипольных антенн и антенн с кривой Коха, где амплитуда, измеренная в дБ (по оси y ), графически представлена ​​в зависимости от частоты, измеренной в МГц [20]. Графики отмечены тремя разными цветами для диполя (синий), однократного (коричневый) и двухитерационного (оливковый), чтобы различать их.

На рисунке 20 показано сравнение дипольной антенны и антенны с кривыми Коха (однократной и двукратной). Кроме того, графика отмечена тремя разными цветами: синим, коричневым и оливковым для диполя, однократной и двухитерационной соответственно.

Сейчас мы хотели бы подвести итоги количественных результатов, полученных в нашем исследовании. Выполняя трехмерное физическое моделирование разработанных артефактов, мы получили следующие численные значения для направленности с максимальными значениями 2,73 дБи и 4,76 дБи для диполя на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно. На этих же частотах диаграммы направленности антенны выявили на частоте 460 МГц максимальные значения направленности 6,91 дБи для однократной фрактальной антенны Коха и 4,91 дБи для двухитерационной фрактальной антенны Коха, тогда как на частоте 770 МГц эти значения составляли 4,51 дБи для однократной фрактальной антенны Коха и 3,28 дБи для двухитерационной фрактальной антенны Коха, соответственно. Таким образом, мы можем наблюдать, что направленность падает на 29% для однократной антенны на частоте 460 МГц и примерно на 27% на более высокой частоте 770 МГц. Более того, как одно-, так и двух- итерационные фрактальные антенны Коха демонстрируют более высокие максимальные коэффициенты направленности, чем дипольные антенны, на обеих исследованных частотах.

Исследование КСВ дало самое высокое значение примерно 12 дБ на частоте 625 МГц для двухитерационной фрактальной антенны Коха. Кроме того, на частоте 460 МГц получены максимальные значения обратных потерь примерно 8,8 дБ для двухступенчатой ​​антенны Коха и 6 дБ для дипольной антенны. Наконец, импеданс по ширине полосы составляет приблизительно 360 Ом для двухитерационной фрактальной антенны Коха, 180 Ом для одноитерационной фрактальной антенны Коха и 140 Ом для дипольной антенны соответственно.

6. Выводы

Специализированные широкополосные антенны можно использовать в качестве отправной точки для антенн фрактальной формы, чтобы получить новые преимущества, такие как компактный размер, многополосный резонанс и обеспечение большего количества каналов связи для одного устройства.

Одной из проблем зарождающейся технологии 5G является антенна, поскольку она должна передавать огромное количество информации без фильтрации небольшого фрагмента. Это может быть очень сложно, когда принимается во внимание большое количество пользователей и протоколов, которым нужно следовать.

Только одна антенна может охватывать такие технологии, как 2G, 3G, 4G, ZigBee, WLAN и WiMax, если она правильно спроектирована, и было бы стыдно забыть о таких сетях, когда на рынке появится 5G.

Из-за потребности в скорости, чтобы сократить время отклика, агентства PPDR примут технологию 5G как можно скорее.

В этом исследовании представлены два способа использования фрактальных антенн для охвата нескольких видов связи PPDR.

Предлагаемая фрактальная форма представляет собой антенну в форме кривой Коха, основанную на диполе. Этот тип антенны охватывает частоты от 350  МГц до 800 МГц с некоторыми ограничениями.

Все результаты были получены с использованием программного обеспечения MATLAB R2018b. Для исследованных антенн мы получили следующие результаты относительно максимальных коэффициентов усиления в дБи (единица отношения коэффициентов усиления антенны к коэффициенту усиления изотропной антенны). Для дипольных антенн усиление составляет 2,73 дБи и 4,76 дБи на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно. Коэффициент усиления для однократной фрактальной антенны Коха составляет 6,91 дБи и 4,51 дБи на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно, и, наконец, для двухитерационной фрактальной антенны Коха коэффициент усиления составляет 4,9. 1 дБи и 3,28 дБи на частотах 460 МГц и 770 МГц соответственно. При этом импеданс по полосе пропускания составляет примерно 360 Ом для двухитерационной фрактальной антенны Коха, 180 Ом для одноитерационной фрактальной антенны Коха и 140 Ом для дипольной антенны соответственно.

Сигнальная разведка, радиоэлектронная борьба или тактическая связь могут быть одним из таких приложений, поскольку такие свойства, как широкополосный частотный диапазон или компактный размер, желательны для тех, кто разрабатывает решения для этой отрасли.

Таким образом, задачи, поставленные перед проектированием антенн при внедрении 5G, могут быть достигнуты за счет усовершенствования выделенных форм антенн. Эти действия можно выполнять с помощью антенн фрактальной формы. Более того, в будущем мы намерены использовать оригинальное двух- или трехитерационное бинарное бионическое фрактальное дерево в качестве шаблона в антенне для проектирования антенн 5-го поколения (5G), полученных из правил номинальной микрополосковой монопольной антенны, но вместе с резонансной соединительное устройство [21], интегрированное в пользу знакомой фрактальной геометрии Коха.