Радиотехника

Системы радиомониторинга применяются как инструмент решения разнообразных задач, среди которых плановый контроль параметров радиотехнических устройств и измерение уровней непреднамеренных помех, выявление нелицензионных радиопередатчиков и определение их местоположения, измерение зон энергетического покрытия при оценке качества радиосвязи, определение интенсивности использования радиочастотного ресурса, а также задачи информационной безопасности. При этом используется широкий спектр беспроводных технологий, опирающихся на фиксированные, мобильные и спутниковые каналы связи, а также беспилотные летательные аппараты. Образовательная программа магистратуры «Системы и технологии радиомониторинга» ориентирована на подготовку кадров для высокотехнологичных компаний Санкт-Петербурга и других регионов, работающих в области разработки, проектирования и производства систем радиомониторинга.

Магистерская образовательная программа «Локация объектов и сред» позволяет получить углубленную теоретическую и практическую подготовку в области дистанционного определения местоположения объектов и явлений и оценке их характеристик. Программа позволяет получить углубленную теоретическую и практическую подготовку в области исследования и разработки микроволновых, оптических и цифровых средств телекоммуникаций.

В рамках обучения студенты получают теоретические знания и практические навыки в области построения систем компьютерного зрения, работе с оптическими системам (объективы, фильтры, зеркальные элементы), а также сенсорами изображения различного типа (ПЗС, КМОП-сенсоры, TOF-сенсоры, мульти- и гиперспектральные сенсоры, UV/SWIR/MWIR/LWIR/THz сенсоры). Получают опыт расчета параметров для функционирования системы и построения моделей (Maltab, Wolfram); разработки структурных, функциональных, электрических-принципиальных схем (Altium Designer, AutoCAD); разработки систем управления и обработки изображений на ПЛИС (FPAG) в САПР Quartus Prime. В рамках магистерской подготовки студенты обучаются решать задачи и разрабатывать алгоритмы в сфере систем компьютерного зрения, получают хорошие навыки программирования (С++, Python) и использования специализированных библиотек (OpenCV, Keras, TensorFlow и т.д.).