Методы и технология построения программируемых инфокоммуникационных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, доктор технических наук Кулешов, Сергей Викторович

• Кулешов, Сергей Викторович
• доктор технических наук
• 2011

Оглавление диссертации доктор технических наук Кулешов, Сергей Викторович

Содержание

Содержание

Список сокращений

Глава 1. Цифровая программируемая технология инфокоммуникации

1.1. Структура систем на основе цифровой программируемой

технологии

Выводы по главе 1

Глава 2. Теоретические основы построения цифровых каналов передачи данных

2.1.Принцип сепарации представления цифрового информационного объекта

2.2. Базовые свойства и ограничения каналов связи

2.3. Цифровые каналы передачи данных с процессорными элементами, гибридные кодеки

2.4. Интерфейсное согласование модулей в гибридных кодеках

2.5. Принцип использования вложенных контейнеров при организации цифровых каналов

2.6. Оптимизация энергопотребления при организации каналов передачи данных

Выводы по главе 2

Глава 3. Методы оценки сложности представления битовых последовательностей. Алгоритмическая сложность по А.Н.Колмогорову (А1С)

3.1. Алгоритмическая сложность по А. Н. Колмогорову (А1С)

3.2. Оценка сложности по В. И. Арнольду

3.3. Формализм терминальных программ

3.4. Принцип сепарации представления цифрового контента

3.5. Нарротивное представление цифрового контента

3.6. Программируемая сложность в инфокоммуникации

Выводы по главе 3

Глава 4. Методы построения гибридных кодеков для видеоданных

4.1 Особенности зрительной системы человека

4.2. Оценка информационной избыточности представления видеоданных относительно психофизиологической достаточности восприятия человека

4.3 Видеоданные - структура и особенности

4.4. Схема построения видеокодека

4.5. Сравнение базисов для компрессии видеоданных

4.6. Применение квантования в методах компрессии с потерями

4.7. Использование компрессии при построении систем цифрового телевидения

4.8 Обобщенная схема построения гибридного кодека для видеоданных

Выводы по главе 4

Глава 5. Методы построения кодеров/декодеров для ряда практических применений

5.1. Методы построения кодеков для передачи видеоданных (кодек STVC)

5.2. Модифицированный вариант кодека для передачи видеоданных на основе пирамидально-иерархического представления (кодек HTVC)

5.3. Модификация кодека для передачи видеоданных на заполняющей пространства кривой (ЗПК-кодек)

5.4. Формат представления реальных трехмерных сцен для объемного телевидения (True3D Vision - кодек)

5.5. Методы компрессии многомерных данных (рельефы земной поверхности)

5.6. Методы компрессии медицинских томографических данных

5.7. Методы компрессии текстовых данных (автоматическое реферирование)

Выводы по главе 5

Глава 6. Разработка реконфигурируемой коммуникационной платформы для передачи видеоданных

6.1. Разработка реконфигурируемой платформы

6.2. Описание и реализация модулей

Выводы по главе 6

Глава 7. Методы и критерии оценки качества, эффективности и адекватности цифровых программируемых инфокоммуникационных систем

7.1 Субъективные критерии качества изображений

7.2 Объективные критерии качества изображений

7.3. Критерий энергетической эффективности процесса компрессии

7.4. Критерий адекватности цифровых трактов передачи данных.. 211 Выводы по главе 7

Заключение

Литература

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

Приложение 4

Список сокращений

БПЛА - беспилотный летательный аппарат

ДКП - дискретное косинусное преобразование.

ДПЛА - дистанционно пилотируемый летательный аппарат

ЗПК - заполняющая пространство кривая

ПЛИС - программируемая логическая интегральная схема

РКП - реконфигурируемая коммуникационная платформа

СКО - среднеквадратическое отклонение

СнК- система на кристалле

ТП - терминальная программа

ЦИО — цифровой информационный объект

ЦОС - цифровая обработка сигналов

ЦПК - цифровой программируемый канал

MPEG - Moving Picture Experts Group — стандарт сжатия видеоданных PSNR (peak signal-to-noise ratio) - пиковое отношение сигнала к шуму RGB (Red, Green, Blue) - цветовая модель, описывающая способ синтеза цвета

SDR - Software Defined Radio (программируемое радио) YUV - цветовая модель в которой цвет представляется как 3 компоненты — яркость (Y) и две цветоразностных (U и V).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и технология построения программируемых инфокоммуникационных систем»

Введение

На протяжении последних 50 лет микроэлектроника, развиваясь в соответствии с законом Мура, расширяет функциональные возможности систем инфокоммуникации, увеличивая скорость и битовой объем передаваемых данных, трансформируя традиционные аналоговые системы связи и телевидения в цифровые мультимедийные технологии. Это вызывает появление новых общецивилизационных понятий: информационные технологии; on-line доступность; адаптивное, когнитивное, программируемое радио (SDR); виртуализация SD-окружения; наноэлектроника. В то же время системы связи продолжают проектироваться исходя из традиционной методологии теории информации, общей теории связи К. Шеннона, В. А. Котельникова, А. А. Харкевича. Потенциальная помехоустойчивость таких систем определяется среднеквадратической ошибкой (СКО) - энергетическим критерием спектральной разности между сигналом, шумом и их вероятностными распределениями, гипотезой об эргодичности, а также критериями типа Неймана-Пирсона, Вальда и др. [33, 117, 127, 158]. Транспортировка сигнала в таких системах (передача и прием) основана на принципе гетеродина, при котором контейнер (несущая частота) и контент (информационное содержание) представлены как единое целое. Появление цифровой микроэлектроники привело к разработке цифровых схем, реализующих передаточные функции (операторы Хевисайда), а также к появлению эффективных рекурсивных схем обработки и передачи данных: алгоритмам А. Д. Витерби, В. В. Александрова (быстрым преобразованиям Адамара), самоподобным функциям Вейерштрасса, и ряду других [3, 39].

Основной парадигмальный недостаток классической архитектуры систем связи - модуляция несущей информационной составляющей сигнала, которая влечет за собой жесткую зависимость полосы пропускания (и

диапазона выделенных частот) от типа передаваемого контента (звука, видео, сигналов управления, навигации, локации и телеметрии), что является причиной низкой энергоэффективности таких систем. Очевидность этого факта приводит к демонтажу энергетически затратных передающих комплексов и внедрению систем передачи данных, основанных на пакетной передаче данных, сотовой архитектуре и интернет-технологиях.

Отставание в наноэлектронике создает ситуацию научно-образовательной некомпетентности, в которой новейшие тенденции диктуются зарубежными организациями, в частности Wireless Innovation Forum (ранее SDR-forum), в котором Россия даже не имеет своего представительства.

Wireless Innovation Forum сформулировал тенденции беспроводной высокоскоростной цифровой технологии передачи данных, ряд из которых следует отметить особо:

• Полностью цифровая передача, прием и обработка принятого с антенны сигнала с программируемыми параметрами спектральной области и типа модуляции (software defined radio);

• Цифровое управление выбором протокола связи на основании мониторинга трафика на беспроводных интерфейсах в широком диапазоне частот (adaptive radio);

• Организация единого виртуального канала на базе нескольких физических беспроводных интерфейсов (cognitive radio);

• Обеспечение поддержки очень широкого диапазона частот для организации канала.

Нельзя сказать, что в нашей стране не используют новейшие достижения мировой индустрии, но их применение сводится к покупке лицензий и последующей комбинации из готовых блоков требуемых решений, что приводит к появлению таких «инновационных решений» как

«российский смартфон», «отечественные системы цифрового телевидения» и др.

Это приводит к проблеме научно-образовательного коллапса и несовместимости англо-русскоязычных глоссариев для прогрессирующих предметно-профессиональных тем и потребительского интерфейса. Исчезает возможность и потребность развития междисциплинарных знаний и инновационных технологий.

Для массового внедрения появившихся технологических возможностей необходимо концептуальное и теоретическое исследование специфических свойств цифрового программируемого канала, в котором основой является не просто цифровая модуляция контентом (манипуляция) несущей частоты, а возможность адаптивного, когнитивного управления контентом и его представления в виде битового потока, передаваемого в физическую среду, (в том числе и беспроводную) с целью достижения качественно иных предельных показателей (надежность, энергоэффективность, защищенность, скрытность и ряд других).

Для решения этих задач в диссертационной работе ставится и решается научная проблема разработки теории и методологии построения цифровых программируемых инфокоммуникационных систем и на этой основе разработки методов, алгоритмов и программ для организации каналов передачи цифрового контента.

Суть рассматриваемой цифровой программируемой технологии инфокоммуникации (в дальнейшем «программируемой технологии») - это совмещение трех дополняющих друг друга информационных составляющих: «имя» - идентификационный адрес, в отличие от обезличенной широковещательной передачи сигнала; «контейнер» — совокупность форматов и протоколов, не зависящих от вида канала; «контент» (содержание) - семантико-информационное представление (звук, видео, текст и т.д.) Такой составной цифровой информационный объект расширяет

функциональные возможности задач мониторинга, организации когнитивных процессов представления семантики, а также решает проблему энергоинформационной оптимизации.

Данная диссертационная работа является междисциплинарным исследованием в области современной цифровой технологии импульсно-временной регистрации сигналов, контейнерной транспортировки, согласования межканальных протоколов и семантических методов представления, хранения и передачи информационного контента.

Целью работы является разработка научно обоснованной методологической базы и программно-технических решений для повышения эффективности систем инфокоммуникации за счет применения парадигмы программируемого канала передачи данных. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. Исследование основных направлений в области построения систем передачи цифровых данных.

2. Разработка теоретических основ, архитектуры цифрового программируемого коммуникационного канала.

3. Разработка методов и программ построения гибридных кодеков с заданными параметрами, определяемыми задачей.

4. Создание формализма терминальных программ для оценки предельной сложности цифрового информационного объекта.

5. Разработка методов и критериев оценки адекватности цифровых программируемых инфокоммуникационных систем. Семантический анализ текстовых, аудио- и видео- данных.

6. Обобщение и оценка результатов исследований по проблеме организации программируемых каналов передачи данных с оценкой эффективности полученных результатов.

Объект исследования. Информационные и энергетические аспекты представления разнотипных данных (текст, аудио, видео), а также свойства сложных структур данных, представляющих цифровой информационный объект.

Предмет исследования. Закономерности, принципы, способы, методы, модели, алгоритмы, методики технические решения нового класса задач организации передачи компрессированных цифровых данных.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы цифровой обработки разнотипных сложно структурированных данных, объектно-ориентированного проектирования и программирования, алгоритмическая теория А. Н. Колмогорова, теория графов, синтеза цифровых логических схем, особенности психовизуального восприятия.

Научная новизна. Разработаны методы и технология построения цифровых программируемых инфокоммуникационных систем, в том числе:

1. Предложена концепция и теоретические основы цифровой программируемой технологии построения инфокоммуникационных систем, введено понятие цифрового информационного объекта, позволяющее рассматривать канал, контейнер, контент как независимые компоненты инфокоммуникации.

2. Сформулирован контейнерный принцип формирования битового потока, инвариантного к свойствам физического канала, для систем передачи цифровых данных.

3. Предложен принцип сепарации цифрового контента на транспортный поток и порождающую программу, позволяющий осуществлять адаптацию контента под требования каналов при его передаче.

4. Введено понятие гибридного кодека как реконфигурируемого элемента в рамках технологии программируемых

инфокоммуникационных систем, предложена методология построения гибридных кодеков с заданными параметрами для компрессии видеоданных.

5. Предложена архитектура и сформулированы базовые свойства цифрового программируемого коммуникационного канала с процессорными элементами, отличающегося наличием в своем составе конфигурируемых гибридных кодеков.

6. Предложен метод и техническое решение оптимизации энергетических и информационных характеристик для различного вида информационного контента.

7. Разработаны алгоритм и программа для компрессии видеоданных, отличающиеся' использованием унифицированного пространственно-временного (ЗБ) представления последовательности кадров.

8. На основе цифровой программируемой технологии предложена архитектура коммуникационного канала, разработана и реализована универсальная коммуникационная платформа на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС) с ориентацией на семантику передаваемых данных.

Обоснованность научных положений и выводов обеспечена за счет анализа состояния исследований в данной области, а также согласованностью теоретических выводов с результатами экспериментальной проверки моделей. Новизна технических предложений подтверждается их востребованностью при проведении научно-исследовательских работ, относящихся к цифровому телевидению и организации каналов связи с дистанционно контролируемыми автономными объектами.

Положения, выносимые на защиту. На основе проведенных теоретических работ и их экспериментальной апробации на защиту выносятся следующие положения:

1. Концепция и теоретические основы цифровой программируемой технологии построения инфокоммуникационных систем.

2. Архитектура цифрового программируемого коммуникационного канала.

3. Методологический подход построения гибридных кодеков с заданными параметрами для компрессии видеоданных.

4. Техническое решение для оптимизации энергетических и информационных характеристик цифровых инфокоммуникационных систем.

5. Совокупность алгоритмов и программ для компрессии видеоданных с использованием их представления в виде 3 О-пространства, которая унифицирует анализ и обработку пространственных и временных параметров видеопоследовательности.

6. Программно-аппаратные и технологические решения универсальной коммуникационной платформы на базе ПЛИС с ориентацией на семантику передаваемых данных.

Практическая ценность работы заключается в создании методологии разработки гибридных кодеков для сжатия видеоданных под заданные условия и ограничения. При этом становится возможным производить предварительную оценку потенциальных возможностей компрессии на основании требований технического задания.

Разработанная коммуникационная платформа может использоваться для организации каналов связи с компрессией для передачи видеоданных с различными характеристиками (стандартное телевизионное разрешение, телевизионное изображение высокой четкости, малокадровое и техническое телевидение). В платформе заложена возможность создания кодеков с

управляемой скоростью передачи данных (variable bitrate), введением кодов коррекции ошибок, функций шифрования, управления интерфейсом радиоканала и другими распространенными коммуникационными функциями.

Реализация результатов работы. Разработанные методы, программное обеспечение, а также технические решения были использованы в ходе выполнения проектов ОИТВС РАН «Новые физические и структурные решения в инфотелекоммуникациях», проектов СПбНЦ РАН, 2006-2010, ОНИТ РАН «Фундаментальные проблемы разработки новых структурных решений и элементной базы в телекоммуникационных системах», и внедрены в организациях ОАО "Hl 111 "Радар ММС", ОАО "Московский вертолетный завод им. М. Л. Миля", ФГУП «ГосНИИПП», СПбГУП «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр», а также в рамках учебного курса на кафедре распределенных интеллектуальных систем Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.

Апробация результатов работы. Результаты диссертационного исследования представлялись на Международных конференциях «Distributed Intelligent Systems and Technologies Workshop», St. Petersburg, 2008, 2009; The 6th International Conference on Education and Information Systems, Technologies and Applications: EISTA, Orlando, Florida, USA, 2008; lOth International Conference on «Pattem recognition and image analysis: New information technologies» (PRIA-2010); на конференции «Перспективные системы и задачи управления» - Домбай, 2009, 2010; конференции «Экстремальная робототехника» (Москва, 2010); конференции «Информационные технологии и системы» (ИТиС'08); на Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика -2008», международной научной конференции «Инфокоммуникационные и

вычислительные технологии в науке, технике и образовании», Ташкент, 2004; международных конференциях и в- Российской научной школе «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий» (ИННОВАТИКА-2004, ИННОВАТИКА-2005, ИННОВАТИКА-2007, ИННОВАТИКА-2008); конференции «Современные проблемы социально-экономического развития информационных технологий», Баку, 2004; межрегиональной конференции «Информационная безопасность регионов России» (ИРБР-2003, Санкт-Петербург, 2003); конференции «Человеческий фактор в авиации и космонавтике» - Москва-Ярополец, 2007; 6-ой Научной конференции «Управление и информационные технологии» (УИТ-2010, Санкт-Петербург, 2010).

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 51 печатная работа, включая 16 публикаций в ведущих научных журналах, рекомендованных ВАК, 2 свидетельства о регистрации электронного ресурса, 1 монография и 1 учебно-методическое пособие.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация содержит введение, семь глав, заключение, список литературы (181 наименование), 4 приложения. Основной материал изложен на 240 стр., включая 4 таблицы, 102 рисунка.

Во введении обоснована важность и актуальность темы диссертации, сформулированы цель работы и основные задачи, которые необходимо решить для ее достижения, характеризуется научная новизна и практическая ценность работы, кратко излагаются основные результаты работы. Отмечены факторы, определяющие важность проблемы построения энергоэффективных цифровых программируемых систем

инфокоммуникации.

В первой главе проведен анализ проблем, существующих при осуществлении инфокоммуникации, произведено сравнение подходов к

построению систем связи, даны основные положения цифровой программируемой технологии построения систем инфокоммуникации.

Во второй главе приводится изложение теоретических основ цифровых программируемых каналов (ЦПК) передачи данных, оценка предельных характеристик и ограничений ЦПК, необходимых для описания механизмов энергоинформационной оптимизации передаваемого контента и контейнерного принципа функционирования. ЦПК - программируемый канал передачи данных - сущность, объединяющая программные и аппаратные компоненты, для осуществления передачи данных в рамках задачи инфокоммуникации. Программируемый канал является реконфигурируемой средой, способной адаптироваться к реальным требованиям физической среды и обеспечивать унификацию интерфейсов взаимодействия. Программируемый канал может включать процессорные элементы, буферную память, модули трансформации контента.

В третьей главе рассматриваются подходы к оценке сложности цифрового информационного объекта, представленного в виде битовой последовательности. В классической теории цифровой коммуникации объектом для оценки сложности является непосредственно передаваемая битовая последовательность, в предположении, что она является носителем контента. Такое предположение основано на том, что эта битовая последовательность полностью содержит контент внутри себя и обладает теми же свойствами. На основании этого предположения построен ряд методов оценки сложности: оценка по К. Шеннону, В. И. Арнольду и ряд других.

В четвертой главе рассматриваются методы разработки гибридных кодеков (кодеров/декодеров), преобразующих битовый поток с целью обеспечения некоторого критического параметра (объема потока, заданной скорости потока). Гибридный кодек - кодер/декодер, построенный по

модульной схеме из взаимозаменяемых блоков, причем конкретное сочетание блоков оптимизировано под конкретную целевую задачу.

В пятой главе рассматриваются несколько конкретных методов и алгоритмов построения кодеков для ряда практических применений на базе общей схемы алгоритма компрессии. Предлагаются методы и примеры построения группы кодеков, предназначенных для организации ЦПК с компрессией для некоторых прикладных задач: передачи видеоданных, передачи пространственных данных для ЗБ-визуализации, передачи данных о рельефе местности, передачи медицинских томографических данных, передачи текстовых сообщений.

В шестой главе описана реализация реконфигурируемой коммуникационной платформы для передачи видеоданных. В главе рассмотрены проблемы определения состава модулей для реализации реконфигурируемой коммуникационной платформы для конкретного типа передаваемых данных.

В седьмой главе разрабатывается критерий адекватности цифровых каналов связи передаваемым данным для оценки качества эффективности и адекватности цифровых программируемых инфокоммуникационных систем.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Кулешов, Сергей Викторович

Выводы по главе 7

В главе рассмотрены проблемы оценки адекватности цифровых каналов связи передаваемым данным (контенту).

Дается описание объективных и субъективных методов оценки информационного контента, применяемых в диссертационной работе для сравнения разработанных методов с существующими.

Кроме того, автором вводятся новые критерии для оценки адекватности цифровых каналов связи передаваемым данным, отличающиеся тем, что направлены не на измерение отдельных частных характеристик, а на оценку адекватности всего составного ПДКП, имеющего структуру, характерную для гибридных кодеков.

Предложенные критерии могут служить методологической основой для повышения степени компрессии передаваемых по каналу изображений при неизменном субъективном качестве восприятия.

Заключение

В диссертационной работе предложены методы и технология построения цифровых программируемых инфокоммуникационных систем, совокупность которых составляет теоретические и технологические основы решения проблемы повышения эффективности систем передачи цифровых данных за счет применения парадигмы адаптивного программируемого канала передачи данных, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие экономики страны. Получены следующие результаты:

1. Концепция и теоретические основы цифровой программируемой технологии построения инфокоммуникационных систем. Введено понятие цифрового информационного объекта. На основе свойств цифрового информационного объекта показана независимость компонентов цифрового информационного объекта (канала, контейнера, контента).

2. Архитектура цифрового программируемого коммуникационного канала с процессорными элементами. Сформулированы базовые свойства цифровых каналов с процессорными элементами и ограничения на возможности их применения.

3. Контейнерный принцип представления битового потока и принцип сепарации представления цифрового контента для систем инфокоммуникации. На основе предложенных принципов в рамках архитектуры цифрового программируемого канала показана возможность подготовки контента под требования каналов для минимизации энергетических затрат при его передаче.

4. Введено понятие гибридного кодека как реконфигурируемого элемента в рамках технологии программируемых инфокоммуникационных систем. Предложена методология построения гибридных кодеков с заданными параметрами для компрессии видеоданных.

5. Метод и техническое решение для оптимизации энергетических и информационных характеристик для различного вида информационного контента. В основе метода — корреляция энергопотребления от битового потока и формы представления содержания.

6. Алгоритм и программа для компрессии видеоданных^ отличающиеся использованием унифицированного пространственно-временного (3D) представления последовательности кадров.

7. На основе цифровой программируемой технологии предложена архитектура коммуникационного канала, разработана и реализована универсальная коммуникационная платформа на базе ПЛИС с ориентацией на семантику передаваемых данных.

8. Методы оценки адекватности цифровых каналов при передаче по ним информационного контента. Разработаны критерии оценки каналов передачи аудиовизуальных данных относительно восприятия человека и энергетической эффективности компрессии видеопотока.

9. На основе предложенного подхода к построению универсальной цифровой коммуникационной платформы с возможностью программного реконфигурирования под требуемую задачу (системы высокой готовности) приведен пример разработки реконфигурируемого коммуникационного процессора на базе ПЛИС Altera для организации передачи видеоданных.

Разработанная коммуникационная платформа способна упростить решение ряда типовых задач по организации систем передачи и хранения данных. Подобное решение имеет преимущество по сравнению с реализацией алгоритмов компрессии данных на процессорах обычного назначения в виде подпрограммы (при последовательном выполнении) или процесса (при параллельном выполнении) в степени компрессии, а в некоторых случаях по показателям надежности и энергопотребления.

Предложенный инструментарий способен упростить разработку коммуникационных решений. Благодаря снижению стоимости лицензирования отечественной технологии передачи видеоданных, по сравнению с зарубежными аналогами, возможно обеспечить экономический эффект. Введение в реконфигурируемую коммуникационную платформу дополнительного функционала (шифрования, кодирования для коррекции ошибок) позволит реализовать функции коммуникационного терминала в виде системы на кристалле с использованием минимального количества электронных компонентов.

Описанный подход может заменить ряд существующих систем цифровой передачи данных для специализированных типов данных, что положительно отражается на унификации и стандартизации протоколов передачи и форматов хранения данных.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Кулешов, Сергей Викторович, 2011 год

Литература

1. Адамов Ю. Ф Проектирование систем на кристалле — М.: МИЭТ, 2005.

2. Аксенов А.Ю., Зайцева A.A., Кулешов C.B. О критерии адекватности цифровых трактов передачи данных — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №4, т.7, 2009. — С. 75-77.

3. Александров В. В., Горский Н. Д. Представление и обработка изображений: рекурсивный подход, Л.: Наука, 1985. — 190 с.

4. Александров В. В., Кулешов С. В. От спектральной теории В.А.Котельникова к цифровой программируемой технологии передачи данных. — 9-я международная научно-техническая конференция "проблемы техники и технологий телекоммуникаций" ПИиТТ-2008, Казань, 2008 — с.149-150.

5. Александров В. В., Кулешов С. В., Цветков О. В. Концепция программируемой технологии цифровой теории связи: от герц к бит/с. // "Информационно-измерительные и управляющие системы", №6, т.5, 2007. — С. 62-72.

6. Александров В. В., Кулешов С. В., Цветков О. В., Зайцева А. А. Концепция и теория нанотехнологии физической среды инфотелекоммуникации (прототип SDR) // Труды СПИИРАН. Вып. 6. — СПб.: Наука, 2008.

7. Александров В.В., Андреева А.Н., Кулешов C.B. Визуальный динамический глоссарий - VISGLOSS // Материалы X Международной конференции и Российской научной школы "Системные проблемы надежности, качества, информационных технологий (Инноватика-2005)" ч. 6 — Москва, Радио и связь, 2005 — с.4-8.

8. Александров В.В., Андреева H.A., Кулешов C.B. Семиологический подход построения информационно-аналитических систем. — Материалы Международной конференции и Российской научной школы «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (ИННОВАТИКА-2004)», 4.7, том 1, Москва, Радио и связь, 2004 — с.3-16.

9. Александров В.В., Андреева H.A., Кулешов C.B. Системное моделирование. Методы построения информационно-логистических систем / Учеб. пособие. — СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2006. — 95 с.

10. Александров В.В., Андреева H.A., Кулешов C.B. Тенденции развития информационных систем. Базы данных, базы знаний, онтологические, логистические, семиологические. — Сборник трудов конференции «Современные проблемы социально-экономического развития информационных технологий», Баку, 2004 — с. 40-51.

11. Александров В.В., Кулешов C.B. Алгоритм и программа. Бит и джоуль. — По пути прогресса - к новым достижениям / ОАО "Научно-производственное предприятие "Радар ммс"/ Сб. материалов под редакцией Генерального директора-Генерального конструктора Г.В.Анцева. — СПб.: ООО "Издательство "Логос", 2006. —с.192-197.

12. Александров В.В., Кулешов C.B. Аналитический мониторинг INTERNET контента. Инфологический подход // Системные проблемы надёжности, качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика-2007). // Материалы Международной конференции и Российской научной школы. Часть 2, Том 1, — М.: Энергоатомиздат, 2007 — С.80-83.

13. Александров В.В., Кулешов C.B. Аналитический мониторинг Internet контента. Мифологический подход — Качество. Инновации. Образование № 3, 2008 — с 68-70

14. Александров В.В., Кулешов C.B. Интернет - обучение и поиск информации. Поиграем в ассоциации! // Сб. трудов Всероссийских чтений "Будущее сильной России - в высоких технологиях" — СПб.: ООО "Издательство "Логос", 2007.-е. 29-33.

15. Александров В.В., Кулешов C.B. Компьютерный симулятор рече-визуального интерфейса управления и контроля летательным аппаратом // Материалы конференции "Человеческий фактор в авиации и космонавтике" — Москва-Ярополец, 13-15 июня 2007 г.

16. Александров В.В., Кулешов C.B. Нарротивные представления информационных процессов. — Электронный научный журнал. «Информационные процессы», том 4, N2, 2004 — с. 160-169. www.jip.ru

17. Александров В.В., Кулешов C.B. Радару - 100 лет: прошлое, настоящее и будущее — ОАО "Научно-производственное предприятие "Радар ммс". 55 лет на службе Отечеству // Сб. материалов под ред. ген. директора - ген. конструктора Г.В.Анцева, СПб, 2005 —с 175-180.

18. Александров В.В., Кулешов C.B. Семиологические информационные системы - аналитическое самореферирование. // Материалы X Международной конференции и Российской научной школы "Системные проблемы надежности, качества, информационных технологий (Инноватика-2005)" ч. 6 — Москва, Радио и связь, 2005 — с.9-14

19. Александров В.В., Кулешов C.B. Цифровая программируемая технология в интегрированных интеллектуальных системах — Экстремальная робототехника // Труды XXI Международной научно-

технической конференции — С.-Пб.: "Политехника-сервис", 2010 — С.487-492

20. Александров В.В., Кулешов C.B. Цифровая программируемая технология управления робототехническими комплексами — "Мехатроника, Автоматизация, Управление" №2, 2011 — стр. 21-24

21. Александров В.В., Кулешов C.B. Этерификация и терминальные программы — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №10, т.6, 2008. — С. 50-53.

22. Александров В.В., Кулешов C.B., Аксенов А.Ю., Зайцева A.A. Цифровая программируемая технология в бортовых интеллектуальных системах — Материалы 6й научной конференции "Управление и информационные технологии" (УИТ-2010), СПб, 2010 — С.145-148.

23. Александров В.В., Кулешов C.B., Кокорин П.П. Концепция построения информационно-логистических систем. // Системные проблемы надёжности, качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика-2008). // Материалы Международной конференции и Российской научной школы. Часть 1. — М.: Энергоатомиздат, 2008 — с. 21-23

24. Александров В.В., Кулешов C.B., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008 — 244 с.

25. Александров В.В., Кулешов C.B., Цветков О.В., Левашкин С.П. Инфологическая система формирования семантических понятий инвариантных по отношению к естественно-языковому окружению в Интернет среде — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №4, т.7, 2009. — С. 5-10.

26. Александров В.В., Кулешов C.B., Юсупов P.M. Семиологический подход и информационно аналитические системы — Доклады и тезисы Международной научной конференции «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии в науке, технике и образовании» — Ташкент, 2004

27. Александров В.В., Лачинов В.М., Поляков А.О. О рекурсивной алгоритмизации кривой, заполняющей многомерный интервал // Изв. АН СССР «Техническая кибернетика». 1978. №1. — С. 192-198.

28. Александров В.В., Полонников Р.И. Об одном спообе решения задачи опознавания объектов // Изв. АН СССР «Техническая кибернетика». 1967. №1. — С. 92-102.

29. Александрова В.В., Андреева H.A., Кулешов C.B. VisualWorld.ru когнитивная технология представления знаний // Труды Вторых Всеросийских научных чтений "Будущее сильной России - в высоких технологиях" — ООО "Издательство "Логос", СПб., 2008. — С. 28-32

30. Арнольд В. И. Сложность конечных последовательностей нулей и единиц и геометрия конечных функциональных пространств: Доклад в Моск. мат. обществе. — 2006.

31. Артеев В., Долгушин С. Беспроводные сети NanoNET — Беспроводные технологии №2 2005

32. Архипкин А. Стандарт WiMAX: техническое описание, варианты реализации и специфика применения — Беспроводные технологии №3'2006 — с. 14-17

33. Бродецкий Г.Л. Системный анализ в логистике, выбор в условиях неопределённости. — М.: Academia, 2010. — С. 22.

34. Буров С. Возможности Скай Линк — Санкт-Петербург по передаче данных в сети IMT-MC-450 (CDMA 2000 1х) — Беспроводные технологии №1 2005 — с. 58-62

35. Варакин JI.E. Системы связи с шумоподобными сигналами — М.: Радио и связь, 1985 г. — 384 с.

36. Варбанский A.M. Телевидение: Учебное пособие для вузов связи — М.: Связь, 1973. —464 с.

37. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. — 384 с.

38. Ватолин Д. Субъективное сравнение современных видеокодеков — http://www.compression.ru/video/codec_comparison/subjective_codecs_c omparison.html

39. Витерби А.Д., Омура Дж.К. Принципы цифровой связи и кодирования — М.: Радио и связь, 1982.

40. Вишневский В.М., Ляхов А.И., Портной С.Л., Шахнович И. В.. Широкополосные беспроводные сети передачи информации — М.: Техносфера, 2005'— 592 с.

41. Волков Л.Н., Немировский М.С., Шинаков Ю.С. «Системы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики: Учеб. пособие» М.: Эко-Трендз,2005. — 392 с

42. Гаранин М.В., Журавлев В.И., Кунегин C.B. Системы и сети передачи информации: Учеб. пособие для вузов — М.: Радио и связь, 2001. —336 с.

43. Грибунин В. Объективные метрики для оценки качества видеокодеков. — «Технологии Защиты», №2 2008.

44. Григорьев В. А., Лагутенко О. И., Распаев Ю. А. Сети и системы радиодоступа. — М.: Эко-Трендз, 2005 г. — 384 с.

45. Дойч Д. Квантовая теория, принцип Чёрча - Тьюринга и универсальный квантовый компьютер — Proc. R.Soc. Lond., 1985, Y. А400, P. 97-117

46. Дмитриев В. Технология WirelessUSB — Компоненты и технологии №2'2004

47. Дрот В.Л., Новиков Ф.А. «Толковый словарь современной компьютерной лексики»

48. Емельченков Е.П., Емельченков В.Е. Вычислимость. Введение в теорию алгоритмов. — Смоленск, 2000.

49. Емец С. Verilog - инструмент разработки цифровых электронных схем — Схемотехника № 2 2001, с.38-40

50. Зотов В. Разработка VHDL-описаний цифровых устройств, проектируемых на основе ПЛИС фирмы Xilinx, с использованием шаблонов САПР ISE Design Suite

51. Зубакин И.А., Фахми Ш.С. Обзор методов кодирования и декодирования изображений. — Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2008. № 1. С. 13-41.

52. Зубарев Ю. Б., Кривошеев М. И., Красносельский И. Н. Цифровое телевизионное вещание. Основы, методы, системы. М.: Научно-исследовательский институт радио, 2001 — 574 стр.

53. Интернет сервис автоматического реферирования текстов «VisualWorld.ru-Рефератор» —http ://visualworld.ru/referat.j sp

54. Исмагилов И.И., Васильева М.Ю. Сжатие цифровых изображений с использованием преобразований Уолша: алгоритмы и сравнительный анализ их эффективности. — Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2008. № 9-10. С. 91-99.

55. Калачев А. Высокопроизводительные многоядерные процессоры для встраиваемых систем — Компоненты и технологии. 2010, №2, с. 92102.

56. Колмогоров А. Н., Успенский В. А. К определению алгоритма // Успехи математических наук. 1958. Т. 13, вып. 4. - С. 3 28.

57. Колмогоров А. Н. Три подхода к определению понятия «количество информации»// Проблемы передачи информации. 1965. Т. 1, № 1. -С.3-11.

58. Королев Н. Высокоскоростной беспроводной доступ: решение с ультранизким энергопотреблением — Компоненты и технологии №Г2011

59. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости — М.: Госэнергоиздат, 1956, 152 с.

60. Котов В. И. Динамическое управление радиочастотным спектром и оценка стоимости радиочастотного ресурса в перспективе перехода на новые технологии// Информационные телекоммуникационные сети. - 2008. - № 9 (41), с. 31-35

61. Кроновер P.M. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. — М.: Постмаркет, 2000. — 322 с.

62. Крылов Ю. Стандарт IEEE 802.1 In — Беспроводные технологии №3'2006 — с.25-29

63. Кузнецов С. Вторая жизнь в виртуальных мирах. — «Открытые системы», №8, 2008

64. Кулешов С. В. Критерий оценки энергетической эффективности компрессии видеопотока. — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №11, т.8, 2010. — С. 16-18

65. Кулешов С. В. Потенциальные свойства цифровых каналов передачи данных — Изв. вузов. Приборостроение. 2010. Т. 53, № 11, с. 16-19

66. Кулешов С. В. Терминальные программы "цифровой" передачи и обработки данных, энергетическая и информационная эквивалентность. // "Информационно-измерительные и управляющие системы", №9, т.5, 2007. С. 10-15

67. Кулешов С. В., Аксенов А. Ю., Зайцева А. А. Идентификация факта компрессии с потерями в процессе обработки изображений // Труды СПИИРАН. Вып. 5. — СПб.: Наука, 2007.

68. Кулешов С. В., Зайцева А. А., Аль-рашайда Хасан. Выявление несанкционированных вставок в видеопотоке методом ранговых распределений // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 2. — СПб.: Наука, 2006.

69. Кулешов С. В., Зайцева А. А. Объектная локализация семантических блоков на растровых изображениях — Труды СПИИРАН, 7 (2008), 41-47

70. Кулешов С.В Фрактальное шифрование. Труды СПИИРАН. Вып. 2 — СПб: СПИИРАН, 2004.

71. Кулешов C.B. Метод ЗБ-компрессии данных рентгеновской компьютерной томографии — Изв. вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54, № 1, с. 12-16

72. Кулешов C.B. Оптимизация энергоинформационной передачи данных. — "Информационно-измерительные и управляющие системы" №11, т.7, 2009. — С.16-21.

73. Кулешов C.B. Пространственно-временное представление, обработка и компрессия видеопотока. — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №4, т.6, 2008. — С. 33-37.

74. Кулешов C.B. Реконфигурируемая коммуникационная платформа передачи радиолокационных данных. Вопросы радиоэлектроники. — Вып. 1., 2010. с. 173-177

75. Кулешов C.B. Формат представления реальных трехмерных сцен для объемного телевидения (True3D Vision) — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №4, т.7, 2009. — С. 49-52.

76. Кулешов C.B. Временной анализ активности видеопотока — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №4, т.9, 2011, с.48-51

77. Кулешов C.B. Программируемый канал для организации передачи сенсорных данных — Радиотехника № 6, 2011. — С.56-58

78. Кулешов C.B. Цифровой биометрический браслет контроля функционального состояния — Научное приборостроение, 2011, том 21, №2, с. 54-57

79. Кулешов C.B., Аль-Рашайдех X. Распознавание арабско-индийских чисел с использованием составных классификаторов и комбинирования векторов признаков // Изв. Вузов. Приборостроение. 2007. — Т.50, №12. — С.8-12.

80. Кулешов C.B., Зайцева A.A. Локализация семантических блоков на растровых изображениях без предварительного обучения. // Информационные технологии и системы (ИТиС'08): сборник трудов конференции. — М.: ИППИ РАН, 2008. — С. 468-470

81. Кулешов C.B., Зайцева A.A. Селекция и локализация семантических фрагментов — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №10, т.6, 2008. — С. 88-90.

82. Кулешов C.B., Зайцева A.A., Аксенов А.Ю. Ассоциативно-пирамидальное представление данных. — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №4, т.6, 2008. — С. 14-17.

83. Кулешов C.B., Кокорин П.П. Аппаратная реализация СУБД в инфологических системах // Труды СПИИРАН. 2010. Вып. 14 — С. 244-250.

84. Кулешов C.B., Цветков О.В. О критериях метрологической оценки информационных сообщений // Изв. Вузов. Приборостроение. 2007. Т.50, №5, —С.11-15.

85. Кулешов C.B., Цветков О.В. Цифровая программируемая технология информационно-энергетической передачи данных. — "Информационно-измерительные и управляющие системы", №7, т.8, 2010, —С. 43-47.

86. Локшин М. Г., Шур А. А., Кокорев А. В., Краснощекое Р. А. Сети телевизионного и звукового ОВЧ 4M вещания. М.: Радио и связь, 1988 — 144 с.

87. Лукьяница А. А., Шишкин А. Г. Цифровая обработка видеоизображений — ООО "Ай-Эс-Си Пресс", Москва, 2009 — 518 с.

88. Мамчев Г. В. Основы радиосвязи и телевидения. — М.:Горячая линия-Телеком, Радио и связь", 2007 — 414 с.

89. Мамчев Г. В. Основы цифрового телевидения: Учебное пособие. -Новосибирск, СибГУТИ, 2003. — 248 с.

90. Маров M. 3ds Мах. Реальная анимация и виртуальная реальность. — СПб.: Питер, 2004. — 420 с.

91. Марусина М. Я., Казначеева А. О. Современные виды томографии. Учебное пособие. // СПб: СПбГУ ИТМО, 2006 — 132 с.

92. Маслов В.П. О рисках и приобретениях — Научно-популярное приложение "Кентавр" №1.

93. Массив__цветных_фильтров — Ьир://ги^1к1реё1а.ог§^1к1/Массив__цветных_фильтров

94. Миано Дж. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии: учеб. пособие. Пер. с англ. — М.: Изд-во Триумф, 2003. — 336 с.

95. Мучник Ан. А., Притыкин Ю. Л., Семенов А. Л. Последовательности, близкие к периодическим — «Успехи математических наук», сентябрь-октябрь 2009 г., т. 64, вып. 5 (389)

96. Певзнер Б.М. Качество цветных телевизионных изображений. — М.: Радио и связь, 1988. 2-е изд., доп. и перераб. — 224 с.

97. Первый чип с проектной нормой 65 нанометров — КомпьютерПресс Г2004 — http://www. compress.ru/article. aspx?id=9585&iid=405

98. Подласкин Б., Сотникова Г. Повелители света - нобелевские лауреаты по физике 2009 г — http://www.polit.ru/science/2009/10/21/physics_nobel2009.html

99. Попов О. Б., Рихтер С. Г. «Цифровая обработка сигналов в трактах звукового вещания», 2007 — М.:Горячая линия - Телеком, -— 341 с.

100. Пушкарев О. EDGE — технология высокоскоростной передачи данных в GSM-сетях — Беспроводные технологии №1 2005 — с. 2023

101. Ричардсон Я. Видеокодирование. Н.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения. — М.: Техносфера, 2005, 369 с.

102. Романченко В. Технология Wireless USB — http ://www.3 dnews.ru/communication/wusb_three

103. Рудневский А. Определение местоположения по базовым станциям в сетях GSM — Беспроводные технологии №3'2010 — с. 16-18

104. Сергеенко B.C. Кодек речи для устройств мобильной связи — Известия высших учебных заведений. Электроника. 2010. № 86. С. 76-77.

105. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учебное пособие. Второе издание.— СПб.: Питер, 2006.—752 с.

106. Силаков Д. В., Хорошилов A.B. Методы обеспечения переносимости ПО — Труды Института системного программирования РАН, том 17, 2009 —с. 25-39.

107. Скуснов A. ZigBee: взгляд вглубь — Компоненты и технологии №4*2005

108. Скуснов A. ZigBee: обзор беспроводной технологии — Компоненты и технологии №3'2005

109. Системы виртуальной реальности, 3d визуализация объектов, центр виртуальной реальности. — http://www.auvix.ru/integration/solutions/3d.php

110. Смирнов А.В. Основы цифрового телевидения. — М.: Горячая линия-Телеком, 2001. — 224с.

111. Сушко Д. В., Штарьков Ю. М. О сжатии томографических данных // Информационные процессы, т.8, № 4, 2008. — с. 240—255

112. Сэломон Д. Сжатие данных, изображения и звука. — М.: Техносфера, 2004. — С. 368.

113. Телевидение: Учебник для вузов / Под ред. В.Е.Джаконии. — М.: Радио и связь, 1997. — 640 с.

114. Федоров В. Модули Bluetooth в промышленных приложениях и системах сбора информации — Компоненты и технологии №9'2007

115. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. — СПб: СПбГУ ИТМО, 2008.-192 с.

116. Флеров Е.В., Саблин И.Н., Бройтман О.Г., Батчаев Ш.С., Толмачев В.А. Телемедицина в хирургической клинике — Медицина и высокие технологии №1, 2004

117. Харкевич А.А. Борьба с помехами, изд. 3 — Либроком, 2009, 280 с.

118. Хатчисон Д., Белл К. Знакомство с форматом DLP 3D TV — Электронные компоненты №10 2008, с. 40-41.

119. Хофштадтер, Д. Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда. — Издательство: Бахрах-М, 2001. — 752 с.

120. Худяков Г.И., Осипов А.Д. Сравнительная оценка пропускной способности современных цифровых каналов радиосвязи. —

Радиоэлектроника интеллектуальных транспортных систем № 2, 2002. — с. 7

121. Цветков О.В. Виртуальные и физические каналы цифровой передачи сигналов. — Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 6. С. 9-14.

122. Цветков О. В. Цифровые технологии обработки аудиовидеосигналов: компрессия и семантический анализ // Труды СПИИРАН. Вып. 2 , т. 1. — СПб.: Наука, 2004. — С. 145-158.

123. Цифровая обработка сигналов — http://ш.wikipedia.org/wiki/Цифpoвaя_oбpaбoткa_cигнaлoв

124. Черепанова А.В. Оценка качества сжатой видеоинформации — Вестник СибГУТИ, 2011. № 1, с. 61.

125. Шахнович И. В. Российский цифровой приемник 1288ХК1Т- первый представитель серии Мультифлекс — Электроника: Наука, Технология, Бизнес 2/2006, с. 24 — http://www.electronics.rU/issue/2006/2/3

126. Шахнович И.В. Современные технологии беспроводной связи. — М.: Техносфера, 2006. 288 с.

127. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. — 830 с.

128. Adelson Е.Н., Bergen J.R. Spatiotemporal energy models for the perception of motion, Journal of the Optical Society of America A 2 (2) (1985) 284-299.

129. A Guide to Picture Quality Measurements for Modern Television Systems, Tektronix 25W-11419-0.

130. Alexandrov V., Andreeva N., Kokorin P., Kolesnikov R., Kuleshov S., Zaytseva A. Digital intelligent services based on the concept of programmed technology. — Proceedings of the Distributed Intelligent

Systems and Technologies Workshop, St. Petersburg, Russia, 8-10 June 2009, pp. 71 -75

131. Alexandrov V., Kuleshov S. Digital paradigm of a civilization growth. — Proceedings of the Distributed Intelligent Systems and Technologies Workshop, St. Petersburg, Russia, 8-10 June 2009, pp. 65 - 69

132. Alexandrov V., Kuleshov S., Semushkina N., "The Visual Glossary as New Information Technology for Science Education" — The 6th International Conference on Education and Information Systems, Technologies and Applications: EISTA 2008, Orlando, Florida, USA.

133. Andersen D., Balakrishnan H., Kaashoek M., and Morris R. Resilient Overlay Networks. In Proc. ACM SOSP, Oct. 2001.

134. Andrew Viterbi's Fabulous Formula. // IEEE Spectrum, 2010, No.5 May, Vol. 47, pp. 42-45

135. Application binary interface — http://rn.wikipedia.org/wiki/ABI

136. Bhaskaran V., Konstantinides K. Image and Video Compression Standards: Algorithms and Architectures. Kluwer, 1997.

137. Bovik A. C. Content-weighted video quality assessment using a three-component image model — Journal of Electronic Imaging 19(1), 011003 (Jan-Mar 2010)

138. C. Leonard Bennett. Time-Domain Electromagnetics and Its Applications — Proceedings of the IEEE, Vol. 66, No. 3, March 1978.

139. CIE (1932). Commission internationale de l'Eclairage proceedings, 1931. Cambridge University Press, Cambridge.

140. Color Models — http://software.intel.com/sites/products/ documentation/hpc/ipp/ippi/ippi_ch6/ch6_color_models.html

141. Dodeca 2360 System. Technical Specs. — Immersive Media Company —

http://www.immersivemedia.com/img/pagel05/IM_TechSpecDodeca_120808. pdf

142. Feng Xiao DCT-based Video Quality Evaluation — http://www.compression.i-u/video/qualitv measure/vqm.pdf

143. First 4D Virtual Human Created, Dubbed CAVEman — ScienceDaily — http://www.sciencedaily.com/releases/2007/05/070527093838.htm

144. Foster, Insley J., Laszewski G., Kesselman C., Thiebaux M. Distance Visualization: Data Exploration on the Grid. // Computer N 12, 1999. pp. 36—43.

145. Haskell B., Puri A., Netravali A. Digital Video: An Introduction to MPEG-2. Chapman & Hall, 1996.

146. Homoiconic — http://en.wikipedia.org/wiki/Homoiconic

147. Huffman, D.A. A method for the construction of minimum redundancy codes. In Proceedings IRE, vol. 40, 1962, pp. 1098-1101.

148. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, special issue on H.264/AVC, to appear in 2003.

149. ISO/IEC 13818 MPEG-2 standard

150. IP-cores — http://ru.wikipedia.org/wiki/IP-cores

151. IRT/Tektronix Investigation of Subjective and Objective Picture Quality for 2-10Mbit/sec MPEG-2 Video: Phase 1 Results. Available at: http://grouper.ieee.org/groups/videocomp/index.html

152. ITU-R Recommendation BT.656. Interfaces for digital component video signals in 525-line and 625-line television systems operating at the 4:2:2

153. ITU-R BT.500-7 Methodology for the Subjective Assessment of the Quality of Television Pictures.

154. ITU-T Recommendation J.80. Transmission of component-coded digital television signals for contribution-quality applications at bit rates near 140 Mbit/s

155. Joseph Mitola III. Cognitive Radio. An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio // Doctor of Technology Dissertation, Royal Institute of Technology, Sweden, May 2000

156. MSU Graphics Lab — http://www.compression.ru/

157. Murray Gell-Mann What is complexity? — Complexity, Vol. 1, no. 1, 1995, pp.16-19

158. Nyquist H. Certain topics in telegraph transmission theory, Trans. AIEE, vol. 47, pp. 617-644, Apr. 1928.

159. Overlay network — http://en.wikipedia.org/wiki/Overlay network

160. Pereira F., Ebrahimi T. (eds.). The MPEG-4 Book. IMSC Press, 2002.

161. Pennebaker W.B., Mitchell J.L., Fogg C., LeGall D. MPEG Digital Video Compression Standard, Chapman & Hall, 1997.

162. Pixar's computer animation "Leaves artists more time to be creative" — Computer Business Review, January 1996 — http://www.cbronline.com/news/toy_story__pixars_computer_animation_l eaves_artists_more_time_to_be_creative

163. Puri A., Chen T. Multimedia Systems, Standards and Networks. Marcel Dekker, 2000.

164. RAF test pilot on Lightning II. Aerospace&Defence News — http://www.asdnews.com/news/29779/RAF test pilot on Lightning Il.ht m

165. Rao K.R., Hwang J J. Techniques and Standards for Image, Video and Audio Coding. Prentice Hall, 1997.

166. Richardson I.E.G. Video Codec Design. John Wiley & Sons, 2002.

167. Robert M. Hanson The Jmol Voxel (JVXL) File Format — Department of Chemistry, St. Olaf College, USA, 2007

168. Sadka A. Compressed Video Communications. John Wiley & Sons, 2002.

169. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication // Bell System Technical Journal. Vol. 27 (July and October 1948). Reprinted in D. Slepian, editor, Key Papers in the Development of Information Theory, IEEE Press, NY, 1974.

170. Sharma, G. Vrhel, M.J. Trussell, H.J. Color imaging for multimedia. — Proceedings of the IEEE, Volume: 86, Issue: 6, 1998, pages: 1088-1108.

171. Specific Absorption Rates — http://ru.wikipedia.org/wiki/SAR

172. SDR-Forum (Wireless Innovation forum) — http://www.wirelessinnovation.org/

173. Voxel File Format Specification — TeraRecon, 2001, Inc, — http://www.terarecon.com

174. Wang J.Y.A., Adelson E.H. Representing Moving Images with Layers — IEEE Trans, on Image Proc. Special Issue: Image Sequence Compression vol 3, no. 5, p. 625-638, September 1994.

175. Wang J.Y.A., Adelson E.H. Spatio-Temporal Segmentation of Video Data — M.I.T. Media Laboratory Vision and Modeling Group, Technical Report No. 262, February 1994

176. WiMAX Forum — http://wimaxforum.org/

177. Witten I., Neal R.M., Cleary G. Arithmetic coding for data compression // Comm. ACM. - 1987, V.30 - No 6. pp. 520-540.

178. YUV Video Sequences — http://trace.eas.asu.edu/yuv.

179. Zurek W.H. Algorithmic Information Content, Church-Turing Thesis, physical entropy, and Maxwell's demon, in Complexity, Entropy and the Physics of Information — (Zurek, W.H., Ed.) Addison-Wesley, pp. 73-89

180. Zhou Wang Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity — IEEE transactions on image processing, vol. 13, no. 4, april 2004

181. Zhou Wang Multi-scale structural similarity for image quality assessment — Proceedings of the 37th IEEE Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, CA, Nov. 9-12, 2003.