1. ИДЕЯ ПРОЕКТА: Разработка алгоритма точечной идентификации видеосигнала.

2. ЦЕЛЬ ПРОЕКТА: Разработка алгоритма точечной идентификации видеосигнала.

3. ЗАДАЧИ ПРОЕКТА: 1) Анализ существующих методов автоматической идентификации параметров OFDM-сигналов;
2) Реализация алгоритма "слепого" оценивания параметров OFDM-сигналов на основе методов цифровой обработки сигналов;
3) Создание программного прототипа на Python/Matlab, реализующего разработанный алгоритм;
4) Проведение вычислительных экспериментов по оценке точности идентификации при различных отношениях сигнал/шум и подготовка отчета с характеристиками алгоритма.

4. ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА: Работоспособный программный прототип на Python/Matlab для идентификации и оценки параметров OFDM-сигналов.

5. ПОТРЕБИТЕЛЬСКИЙ СЕГМЕНТ:
- Инженеры-разработчики АО "НПП "Алмаз", занимающиеся созданием систем радиомониторинга и анализа сигналов;
- Научно-исследовательские подразделения АО "НПП "Алмаз", ведущие работы в области цифровой обработки сигналов и распознавания видеосигналов.
- ОПК, радиоэлектронная промышленность;
- Минобороны РФ, Росгвардия, ФСБ.

6. ПРОБЛЕМА: Заказчик сталкивается с проблемой анализа неизвестных OFDM-сигналов в системах радиомониторинга. Такие видеосигналы широко используются в современных телекоммуникационных системах, однако их параметры могут варьироваться и быть априорно неизвестны. Существующие детекторы не всегда способны эффективно работать с сигналами, параметры которых не заданы заранее. Продукт позволяет восполнить этот пробел и автоматически определять параметры OFDM-сигнала без необходимости ручного анализа.

7. ЦЕННОСТНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ: Наш алгоритм автоматического определения параметров модуляции неизвестного радиосигнала позволяет АО «НПП «Алмаз» в условиях роста числа БПЛА оперативно идентифицировать каналы управления и видеопередачи, обеспечивая повышение эффективности радиомониторинга на 15% и технологическую независимость за счёт слепого распознавания параметров OFDM-сигналов.

8. РЕШЕНИЕ: Программный прототип (на Python/Matlab) алгоритма автоматической идентификации и оценки параметров OFDM-сигналов, предназначенный для работы с записанными IQ-файлами (офлайн-режим). Алгоритм позволяет без априорной информации ("слепым" методом) определять ключевые параметры OFDM-сигналов. В перспективе программный модуль может быть интегрирован в существующие системы радиомониторинга.

9. КАНАЛЫ РАСПРОСТРАНЕНИЯ:
- Прямые продажи через коммерческие предложения и личные контакты с индустриальным партнёром (АО «НПП «Алмаз»);
- Участие в специализированных выставках и конференциях (РЭБ, радиомониторинг);
- Взаимодействие через Минпромторг и госпрограммы импортозамещения; - отраслевые сообщества и НИИ;
- Публикации в профильных журналах;
- Реклама и обзоры на отечественных площадках (ВКвидео, Рутуб).

10. ДОХОДЫ: Лицензионные платежи:
- базовая (офлайн) — от 500 000 руб. однократно;
- расширенная (реальное время) — от 300 000 руб./год;
- некоммерческая (НИОКР) — от 50 000 руб./год;
- корпоративная (передача исходного кода) — от 3 000 000 руб. единоразово.
Дополнительный доход: адаптация под конкретное оборудование заказчика, техническая поддержка, обучение.

Срок окупаемости: 7 месяцев
Потенциальная прибыль по итогу 12 мес.: 5 370 000 рублей

11. РАСХОДЫ: Себестоимость разработки: 670 000 рублей
Структура затрат из бизнес‑модели:
Постоянные расходы (в месяц): 238 790 руб.
– ЗП / ФОТ: 70 000 руб.
– Оплата р/с: 990 руб.
– Бухгалтерия: 25 000 руб.
– Аренда помещения: 35 000 руб.
– Веб‑сайт и хостинг: 35 000 руб.
– Канцелярия, связь, офисные расходы: 1 500 руб.
– Налоги на зп: 30 100 руб.
– Оплата ЭДО: 1 200 руб.
– Резерв непредвиденных расходов: 40 000 руб.
Переменные расходы:
– Премиальная составляющая сотрудников, зависящая от продаж
– Бюджет на маркетинг
– Эквайринг 2-3 %
– Расходные материалы
– Консультации специалистов

12. КЛЮЧЕВЫЕ МЕТРИКИ:
- Точность идентификации (цель ≥85% при SNR>0 дБ);
- время обработки одного сигнала (цель <1 сек);
- выручка от лицензий;
- доля рынка среди российских систем радиомониторинга;
- количество обращений за техподдержкой.

13. СКРЫТЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА:
1) Возможность быстрой адаптации алгоритма под новые типы сигналов (например, неортогональные мультиплексирования) за счёт модульной архитектуры;
2) Наличие собственного генератора OFDM-сигналов для создания обучающих выборок, что позволяет оперативно переобучать нейросеть без сбора реальных данных;
3) Возможность передачи исходного кода ключевому заказчику даёт ему полный контроль над дальнейшим развитием продукта.

14. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОДУКТА: Информационно-коммуникационные технологии и беспилотные авиационные системы.

15. АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОЕКТА:
- В 2025 году количество полетов беспилотных авиационных систем в России выросло на 20% и достигло 178 869 полетов. Число зарегистрированных дронов увеличилось на 25% — до 145 455 единиц, а количество эксплуатантов БАС выросло на 110% (с 80 до 168).
- OFDM-технология является основным стандартом для передачи видеоданных с БПЛА в реальном времени. Технология обеспечивает высокую скорость передачи и устойчивость к многолучевому распространению сигнала, характерному для каналов связи с дронами.
- Глобальный рынок OFDM-коммуникаций в 2025 году оценивался в 5,72 млрд долл., а к 2030 году достигнет 10,45 млрд долл. при среднегодовом темпе роста 16,3%. Рынок OFDM-чипов для систем связи (включая передачу видео) к 2033 году вырастет до 2,5 млрд долл. с CAGR 9,1%.
- Современные OFDM-системы при высокой скорости движения приемника (характерной для БПЛА) демонстрируют рост ошибок передачи: Для достижения BER (коэф. битовых ошибок) на уровне 10⁻³ требуется SNR 13,7 дБ и выше, что создает потребность в адаптивных алгоритмах идентификации параметров сигнала.
- В России наблюдается кратное увеличение числа тяжелых БПЛА (массой более 30 кг). За 2025 год их количество выросло на 68% и достигло 673 единиц. Это требует развития систем мониторинга и идентификации сигналов управления и передачи видео с таких аппаратов.

16. МОДЕЛЬ МОНЕТИЗАЦИИ:
- Продажа пользовательской лицензии;
- Ежегодная подписка;
- Фиксированная стоимость за покупку.

17. КЛЮЧЕВЫЕ ПАРТНЕРЫ: АО «НПП «Алмаз».

На страницу проекта