data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBxMSEhUTExMVFRUXGBcWFxYYFRUVFxUXFRUWFhUYFRYYHSggGBolGxUVITEhJSkrLi4uFx8zODMtNygtLisBCgoKDg0OGhAQGi0lHx8tLS0rLS0tLS0tLS0rLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLf/AABEIAKQBMwMBIgACEQEDEQH/xAAcAAACAgMBAQAAAAAAAAAAAAAGBwQFAAIDAQj/xAA/EAABAwIEBAUCAwYFAgcAAAABAAIDBBEFBhIhBzFBURMiYXGBkaEUMlIVI0JiscFygpLR8KLhFiQlM0NT8f/EABoBAAMBAQEBAAAAAAAAAAAAAAABAgMEBQb/xAAoEQACAgICAQMDBQEAAAAAAAAAAQIRAyESMUEEEzIiUWEFI3GB8BT/2gAMAwEAAhEDEQA/AGkQoEjt1MqDYbKIbW3XJ6SKSLyHOot0W9LZcYzvuuuwOy7jI3kdzC2pdgSV5FYleSOuCAgDWZhkGymUkfht3XuGxWG644u86SGpgRMSjMt9JXfBoPCAutcFiIG63xsm3k5o/AHTGZBI3SDzVNTZWYwh9t+a0wqCXXd52RW8+T4RdaCrPKOUabX5IaxjCWVsoa7djTe3c+qqausqTM5sTbttzv1V9lAPA/efn6p9bF2VuIZOip3Mnhbpcw3Nuo6govw6sa+MOBHJeYsR4Tr9kpss1FY+WRseowhzgDbYb9O6FtbDphJnKlGITx0rTsDqeR0A2+pUqfhlSeEWtaQ+35rkm/yo2SYiysnD76zp59t+SYQSboFsXnDSs8EzUMptJE82/ma7cEfVGeKV7IY3PcQAASk/xHlMWI643FrtA3Gx2JW9T41RROfO99wCbnYbcgAnVgmScqYC7EqiSd7nMgDiTbm4m9mjtta5RVjfDqlkhIpw6OQDYl7nBxHcE/0XvCkj9nMtz1P1e90Wg2KlydjSFdwxxT8NM6nmOnxLsFyNpI5H2B7X1OHwO6a73gC/RInPrbVkuna0pO21jpYT9yrDL9dNVRubJO9w1xwtZrIuXklztjc2ja9236SrasS0bcRMaFVUmOLzNiZpFt9Uj5YrgeuwHyQjTJ+R46VmuYudM4bgOIbHcchbm62xP0S9yXSNGJsjO7WyuAPfw36mH6sBTuulJ0khoBM3cO4XxOkpQWyNudNyQ/qb36+qicLMfHhGmebOYTYHba/9uSYxOxHoV86YpIY6qYxuLS2V9iNv4kRd6YM+hy8AXul1xIzK0MMLHXc7Y26KHlCqqqofvJCY+W2xQrmLDhHXBlyWktO5v+YpqNMLCzh3kxpAqJRud2joB/umRLh0Tm6S0Eey5YTEGwtA7KUplJ2CQrc/5Ma0GWEWI3sOStMgY+10YaTuNiPVFuYwDC6/Y/0Xz/HiD4JXFh/iPyqTtbA+jmztIvdVGNYs1jTulzgua5ZAAfZQc1VkjmneyXALNqwmuqNI3aCmRl3AGxtGyCeGdOCNR5kptxNsAnJ0qQI5ikb2WLosWdjI53UOfmpZOyjD1Xn+ilqjXIjWVosCFtC0HmtGnf0XZzQNwvQMjm+zSt6FlyucgBK6RODUAS5pdLSAoVE4uO6yBxed12kAjbdAGV04jGyrsMrDK7cdVlLN4xse6sRStiF0Ad60BrNQQxUZk2LRfnbkrOoxRsh8O6kRYIzTew7pr8gztgNONGojcqJjlY2lPiHZvVTqGZrPKTZU+ZKZtWfBvsedkLsXgg45mdsjAxhuXkN29eaJ8BoWRRNAA5KiqsnxRxgsbYtsQfZEOETh0Y7hN9aDyUGapBSyNqgNhs//AAk/2Uw5wpzEXteDtfZVHEmUvi8Fnme8hoCrct5AkhhcXua5zhyty+UfyLycMlUTcQrJqyVt2sOmNp5bbkn13THraCKaN0bmDSRbkgnhleJ1RA8aXtkJt6HkUeF1lLeyl0LPKuKsw2pmopXaYy7VG48hccijDF8x08EZe6Vh22AcCSemwSp4hvEte4MBc7ZthuSegAHVWVDgTqehmfNTvD3gtuW3u0jyH0se9rbqmrEtFdlrDDitY/WS2PW6WUjnpOkNa31NgL+hPROCiy9SRN0RwiMWtdpcHcrXJvudzue6X/BUj/zXf9zv6fvP7polJsEhKZmwp+F1jXx7tDmyxk9Q17dTCfkfBCbWE4rHUxNliddrhf1aerXDoQgzjE4FkPezvpqj/wBwlnh9VMxwEMroy4gXDy0XJAu63RV2g6HhmrH46SFznHzEENb1J6JWZHyq7EZXySEtiDiXkc3Odvpaf7rpnrDWxsieTKJSS14fI6UHa+pjjzG3S3PkExuGVO1mHxW5uu4+pJuhLirGyzw3K9LA3RE0tH+I7/UpXcRMsvppfxDC5zLgm++mx2+E5yhzPzA6jkB/SUlJ2KjzKOLsngYQd7BXpK+dsEzDLSPOg3bf8v8AsmFhObZalhsCNk5RvoEWmfsdbFC4X3tYIBydlF1UfEkvpJvbuqvH3yy1LWSOvdwsPndPHKtE2OFth0CF9KsZFospQxtsGj6IazflAvaSzYpjuK41LQ5pup5MKE/kOoMEjoX7EH7JuUtQHNCTOenGCpEjPlXWXc5tLQCd03sBpXXiGGY+CL3WKaYy9i5KPVjsu9M/yri/1Xj/AKdO4o3yrZyuNK9iffmuLtyey7eELXC9YwNXt0lahpc5bmO6600Gk7oA6U8ei5KjST+ISF0nkJdYLelprG5TA40FMI91Iq6gSDSComIT38rVEw2jeHkm6QHWnwXS/WiOKQBq4zOGhCtZWTXIYNk1sRviNLNLKfCNgvcuUEsU7jKb3OxRBl9nl8w3WY+8Rt19lViosqj8p9ksqfFZ21U0cYLmDfbp6K7r85xiG99+XyrfK1Gzw9ZAu7c/KFoOwFy7USzYkfHBGlt2g+ptcJrAoazRTNiIqGixZzPp1VjhuLRyRh+oWslIaALiBXvoa2KojH5gWuH6gN/qpmM56c2mDxEQXC2/S6g47T/tWvbCx1o4hd7h67AD1RbiOR6eWDwt7gbG5uCnoQMcJKASGatkGqQu0tJ6dXEev+yZTjqBa4XadiCgPhq00xnopPzsfqH8zTyIRzdS+xoT9RP+yMVfpv4Lg0lv8jy47DuCDb2TH/8AFlHo1+Oy1r2v5j7N5pWcTa5smIOA3DWMad+oLj/dRaXLVT4bpDR1DmkXBa5jbC3Vugl32VaaF0SM244a+d2gEtDQyNvUl0jPuTb6JlZeyRS00TWyxsmlt53PAc0HqGNOwHrzKVOTqiJtZA1wLSZYgLgEahKw7m4ty7Hkn05NukNAZn/KEdREJIfI+MWDRfTp7BvT4VfwnxwGE0zzZ7CdIPVpP+6PyBpIPKxXz5iGuGd0kMsQIe+zfEIkHmI3FrW27oi77Bn0OXoA4l440ReC03c7b4QT/wCPa7QR5dhzuLqjpppamdpkBOogE3HU2/uhLYF9lHI8lYS912RX27u9uwTKoMksgYRG4jbvdXuDU7YoWNaLbKcChy+wqELmbCJaarbJILs1CzunPqnHl2qa+Jtj0CreIVG19M+46FLfJecDBaOQmw2BR2qGO1yi1koa0qijzfCW31D6oWzPndgGlrrkqGmMGOIFR4k2lu5ULBMozPs+5b6BXGUsONTIZX73OybFDh7WNGyq+KEA8GX5A0DUViYOhqxL3GOiHSnZe1Ttl2iZZcJmL579OTg+LOnLs409uq6xEKE5++ykxNFl7qZzEjw7G69nkO1loH3FloAb7p2B1p2HVcrvUz9AuU8+m1lxp49TrpgRKenPiEq6mIay651IDBdUpxFzn6bbJAR6nFX6w0A2KIsLgBbchaQ4c0jVZbMrGx7EoA6/i2xmxNlAxeqbN+7BvfmqnFqc1TwGuIF+ikYfgxgk1Ek8uaoRKqMpwui06By7KXgLw1vh3/Lsrhpu1D8+Fhshk8VzSegtZJyKUW+iPn+taymeOpFgO5KE8t5dqTSEbtJFwCSrvFsLbM9jjK46HA6TazrIzpXDQNPKyFMcsbj2LnhPSuhlqI5RaQOF79RbY+yZl0D5zrBRVEVUBsTofbqDyPwVbDONM6Mva8ONr6RufoghAHxKxB9NXxywmz9IB9d+RU7HM6VTIAQxgJADnb+VzhyA6qowzDzjFY+RxLY2m5PWw5AdiUxcQynSzQ+CQ4WHlOo3uOR907QCy4bYcKmuMkvnEbTKQf4nXAbf0ub/AAnaJT3SmyVAaDE308u3iN0NPR2+ph+bEe6agKGCFRxbwdsNRDVRDT4pdqttaVjS4OHqQP8ApRhlPOEVXE0ue1koFpGE23/U2/Np+3JU/F2sY2Kna5oefFc7Tq0nSIZGk3HLdzUtqOOOQ+SnqiR/9b2yW+BED901tANzOGbYYInBkjXSEEANINvcjr6JZZGyd+0pnySuIhYfMRze4knSD02P3VTLSwOcQ+omhcNtMtO4kf6Xkj6JwcMKRsNEGteH3e86wCA65uNnb8rI62M6ycOcPLNAhtt+a5v9Uqcx5flwupY4OJiLhY3vyINivoAPQXxYpWvoXE827j3CSkwCLAa5ssLHNN9grIuSFyXnR1J5H3LP6f8AZHM/EiDTcHdN/gC24gYk2Ondc9Ckxg9FJUm0bCfXopuZMwSV8rYxs0uAt7pvZOwKOCFtgOQQnStgLgZDqg2+r43QzimGyQPAlaR69F9JC3ZDOccAjniN2jlslzCgc4cafDamDIUncm4j+HkdC4/ldYeyatLXNe0G6U2NI6lyxcnSDuvVlYyS1c6jlZeRvXR7b7rx/Tv91m8uivjhsV7a112mPZa6ei9kwNCw7ELs9+y4tdtZbQMc42AunYjmDqcrRmlq5Sw6fdQXSl7wAix0a4hOXOt0Uikw4fmU6GhaNyAT/RZM/TyQ2NRbPX1bWCxKHajC31DyQ4gLbEKN8jhpNxf/AJdEeGwCNgHXqnZNEDB8NEA3NyptW8PFhzWtU+yp3zG9wpcjaOKy8nm0MAHNU9S2RwvZdaWrufMrVsgPJTZrF8OkA9S5zTvcK0yxi93mJx5i49xzVzX4YyVpBCFX5XkjeXMft9x7KbaZrLLCcGn2VnFCq/EPipYfM9zuQ6W7rvl7IMtNG95LXPcOXbbkvMLw6OmqvxDy5zuRBtsO49UYYljRj0kOiDXDULnU638wGwK2Ujz+IIcKrsdVRvGmQPuR6FMGyApcThbK6Zrv3rhZzmDTcdtyR9lwmzZK4utIbNG7WSR69u7Q0EfU+yXJMFEq+MUmmojc02fpaQRzuHG1vlS8F4g1QYxs9M4bhvjua9jDfYE+Xn7KFRZrfUStjia98jiGi+x36mRrhYAXJu0oslyVDM68s0z5BuHCRzGtd6FliR7p8vAqFnjtXNW14hkIEheIWgbtbqNgR3G908MJoYqSNsMDQ1jRa/Vx6ueerjzSRxCgfhuKxST+YNkEok81nRtdd9rk/lHP47p6Xvy3HQ91XgAd4i5ZZXUz3NaBURtLmPA3Ntyw9wUFcMc0Nhf+DmOnxGsfGTy1FoDm/a/1TYD7A37FfMmaLePduwsC23a5IshMD6a1dbpd8UsxMEYp2uBc4726BCWSsRrKi7XVDzGwbtvuRb9XNDNfA412jUXAvAaSbmzv/wBSrYy3yrk6ornFzRpjuRrPX2RLiXCSZrCWShx7EJqYHRtggZGwWAAU8PVOX2A+aMMgdTVjGTN0uDhz+eS+hcNlDom2QTxbwRroxO0Weze6j5Czc17Ax5sRsQpbtDQyQVFxN37s3WNrmWvqCFs25lZGwjULqGwoUubqgx1TnMNjdWmC52LQA4qvocHfXzF2+m/1TCw7h9EG7tC0pVsRRnPA7r1XUmQIrnyrFFRCwzhepZfYKA2ItUppuF8/jnx9Q4nU1cTQrjJJvsvZ5Oi4gL3E9HObNaTyVrTSBvlHz6lVVGfNZXdFTdSqTLiklbO4p9W5XE0YYbgf9lZA2UapemyU2RzLYKsqai/Jb1U9lTTYxGzmVk8iOiKosqGTS+55HYqWa3n6FCdTm6FuwI+q0jx0SDZCyUUsfN3Rf1FbdcGuuqRlXcqfDMmpWaOHEmgLrHVFq4Mfddvw5ITZmywgr7heSVfRVvgEFYH2O6hS8MTgjlitE2UEEb9Co2F5VpNJMkkjiObXPDbf6bEj5Ug1Fyo+I0fisLSSDbYg2IUqVMJY7QDZvImqBT0TbAeWzCRqJ7nmVdZf4fVNMyR7y06m3LWnf2JPNd+G2DeBWTiTdzWgtJ6gnmmJJKRuui1Wjkp2Jrhv5cRe1zdLtMlmnmDfl9CU44WWCVHEGX8DXR1kbd9nOH6hezh8g/YJiYJmCCriEsUjSCNxcXaeocOhSbBA/wAWKcOpGSEC8bnWuCdnxPaQbbkG429AgzIvE7wIm09U18jWgNjkYNTw3kGOafzW5Ajfp6q54n5nYfDp4nguvI55afy6Y3W+9vug/JXD+qqPCqRojjDmPZr/APkDXA7N/Sbc1UXoTQVZ44iEQ+FDFIwytNnvGkkHnYAnv3vuNlByDktta9tRU38GNkbdPIySaASCf0gEe91E4o4NJTtiZ4ZEYcT4movbciwaCdxt7Dy7DmjvhbMHYbFbmHPB9wRb7WRdJsYUxYNSBuhkLYxawLRY/VJfPeVXYfVxztu6NzwQediN7fb7J2goY4nRh9CSebSLfVTGbsdBDg1e2aFj2m4ICn3SCyZnp1E90Ul3Rajbrp3/AKJmtz1C6PWy527KmKj3iVVtbSvB6i31Xz/FJI2QmO+q/RFuZczyV83htBDb2A6kk2TEyTkqKJgfIAXHckpr7sATwWpqTH5y4bdQUI5ile6YXcTzX0acPiLdOkfRKXiLk7w3ePFyG5CLVgFGQMNa2Ju3RGuvsgXIWJh0bRfojUFJvYUdNaxaLEgNpotlCe63JWD37KtLSXLwPVqs8Wjqh8TmR1K10F1rKQ9luf0Uyhg6n6L2YdUY8T3D6HqVZXsvC+wUGpnWvQJNneWpUWaoUd7iodXNYLKcjaMCJjE+xsUA4hROkfu4q+xjEbX3Q7+OLnbLnTd2d0MaSNhgjRuvTKWbK/wumLxutsVwfy3AVhSTKSCvVnTVyFai8brFWeDu8Rw7JlOmHuDNLtyiBsYsq3CI7NCnyz2WsXo4pK2cpmhVdYQpFRUKorKoBZTZSRqJbFTo33CH5JVZYVPfYrJMuSI82JinnjnOzQfDf/gf1+HAfdGRnbIA5pBB3ugfHqUPY9n6gUvacYlFCSGziLuL2t372XRilao5Myp2XXFvFWTSmNhB8Ngv7lw2+yjYVgEzsN1MglBIN/I68hudLm2+N1X8OsPFRWAS2e0kOcCbk6PNY39QE821jgdjYDkOgHstJT46MUmz5rweiMlXHDJqGt4Y69wQHHSb33B3X0pURgWAFmtsAByAGwA+AEAcVsGYDFiEIDJNWiSw5nSSx1u4cAP83oi/LmNx1tOydh/MPMOrHj87T7G/2RJ2gXZ2r6VlRA+CUamOaduo26Hoeo9QEpch5pFBO6mnNon2u7oyRt26j/KQPsE3aipbE10jjYNaSfovnTEp9dS2S2oOLH2HMguvYfCIbVDZ9IxVrC3UHNLTuCCCPqlxxMzXG8Mpo3BxJu63Syos0UssVLdvjNbcGI6Xtuwm7rj+G1+R/UgjCIjLURtJ/M8Nv7mxRGOwYRZayPU17nPYNLNR87uR36d0wpsnz00BAAfYdOqYOF07YImRsAADRy9lMEl9irbvRKPmrLw/9QGoW83I+gX0HD+RtuyWfFHB208zKqMW381kVZQzCyoibuLpN6HQRh1lDzEwPhcD2KlkoezXizY4yL9Cs+Q6FNheN/hagsv5dRt9U0sJzVG9ouQkZXQPnmOgEkm6KcvZbqmkEk27brV9CG4cdYsQWaaQbELFnY6D6CcuCktChRzALd1SuBRXLkzr4+CUbD3XsdQoD51z8VbLJQ+BcuqFHfKq19VZQajESr90FiLmaoACH8XxEAHdQKzEz3Q9U1ReVLlZ0QxqO2cq2UyO9FIoacC11xY3TzXemkuVDZqtsLsHIV86EOCFcOmtZEVLUXCcZEZIPsC84YVYEgKnykSHWPdMHGKcPaUGwUvhv27o5VoEr2MGnqAGhQ6mu9VVmt8oVVU1pvzVcxLH5LqWruquqkJN1ygnupMkeyRD0RNZJsrfD2WCr4Wbq5jbss72TJnKrFyifDpw6FlwNOmxFu2xQrUy2U7KuIFwdEel3NPpcah9SD8lXjlTMcsbQGY7h7MLxSOoYLQyc+zdRs7+qYTZQRcG4O4PogTjJUtcxjP4mtcT7EhBuUs51cQELdMjACRrvdoHYjmt5wclaOaLp0MTibVhtBpJ8zpGaR7G52S0yPWTQ+NJDI5pHhgtFiCHuI1OYdja1r22uO6jZixqoqp2iYg2tpa3Zo1DYAd048oZPpqCNuqMSVBb+8kJIILh5mRkbtaOXrZUvpjsT29ClzVmurnL4XvGhrnDyAt19Bqu4jp0tzKPeE+X4/DFa9oc/S2OO+4aGtBe4DuS63+X1XvEHh5A6ndU0TC18YLpIrl2pvNxbffVzPqpfCjEGuo/CB80RFx/LIxr2n66h/lVOSUdB5GCJ2vGmRoc07EEBJviPlZtBVQ1UAtG59y39Lhvt6Hf/hTYHdDPFGPXRAdQdX0F1EZsbQT4PiDZ4WSNNwWj+isGOSA4d5wlpnGIjXFzt1amDWcSaZjb337K26YqNeL9S38OG9bhKnKVdJHISx21+SkZhzFJiM4a0GxNmj1PVMrJGQIoWB8vmcdzdC0t+QKHFM7SRM3BQRiOZJal1jsOyduYsj09QwgAA+iSWN4A+ins78txY/KUONgxg5IwFtg5w3tclMKARgWACEMp1YMdh2V42Vcksr5M1UdFm+haTey8UdtTtzWI9xC4lIKxd46pUGvdSYpCuSz0+KLnx1q6osoAlXKonsFaYuJLnq1V1VUoU9Wq6prFpEpJI9rqvopOGwbXKFa+usboswepD4QRubLZqkLlbo44q62wUajmsp5oHvPJSqfAT2UNqgjpnShqEQ0NQq6mwkhWcFNZZ2aSaaJkslwhjEbAlXsxQ7igKV7IWjiKjayhTOUV0+krd0q2Q+RIpp7FW8VTcIdad1YU90pMzassw/e6tKeW4VGL2UqjqFnZEkSKzqqqSomh0mEjxDcb7ix3N/oPorOU3VjlumBqCXi7PDI3/USLW+NSqD2ZT+LFJTxz1tY+CRxL5CGEn+EX3sPQJzYZkighYIxCCRzkJ8xPU3QPimDjDsXhnB/dSu5n+EnZNZvddlnCJLiBlZ1DVxVDfNC57SP5S030+1gm5FUNkAe03a4BwPcOFwfuqbigxrqB2rm17HD/AFBLjIOfm0zBT1Orw2/+3IAXFg/S4Dct7EeyU05LXgqLpjro+ZB5OBB9iF8//tl+G4g50O7W2jcy9mvYOQ9CLCx6JkY5xFpYIyY3GSQjytDXN9iSQNkssNy5U4jUlsbfMGRule7ytYXMBOo9yb7e6MS1voJDTw/iVRSM1Xe13VhYb37AjYpfZwzs6tkDI9TY2h3oTt1RJDwynponHXHLu192g3ba12268til5hsANeGOBAMhBBFjz3uP+c1UVGxPoN+HvDyd7BPK5rGPbswjcjpfsumdeG1QB4kJa9rRew5pk6rWaNgAAB7KRS1RBseR2WfvbK46Pn/IcVq1oeLFt9j0PJfQTn7ADlYJR8RKIUdcyoYLB25sj3L+NMqImkEXsE8srSYRQQQzWQfxNw1skJdbcC6JmvQln/FmiJzb9LLOMhtANlLHtB0OPLZMKHEGuF7pHwXMvlve/RGxqZI4rkHknmwW7Q4SD/8AaDe6xKCTM0gJWLL/AJZj5oYoauniWUJ89lDnrbLlSbPULWSrsq+qr1S1WJeqrJa4lbxxkOaRbVFaqyqrFCkqCrXB8JMhBK3pR2yOTlpESiwt0x5bJjZVwPQ2xGyl4DgYFttkW09OGhZSm5a8DdRIcGGNHRSfwzQuz5LKNJMobSEk2aPYFydYLxz1xkes3M0oj1TlVVsd2lT53qBUybKUyWwMxY2K5UtRcLvjrN7qkhm0ldkdxM+VMI4XKxhmCHIqlSGTlTJFci/dUBbUz91UROJV1QxbLN6Bk9j12ZXGMggqPDsSota7meyRNHbii3x6eBrSA8uNiTa23f6KPlrPbqeJsVex7S0WbMBrY8dLkcigPGcRmxGpEA76GN6e5TJoOGTWwhhrZddtgdJjB7aSOS7VpJM899ugU4gZ8jqw2Cnvo1AucRa9uVgq7KfDepqmMqHPjhYbOjEhN5ADcGw/K025lRsUwsU1X4FXCWyg3bLGbRvb0JjO1vUG4TplIv5eQsAB0AFhb4Snk4LXkEuQquLGDyRCJz4tIPk1h2tp0h2kF23m0Bm9gXaSUdcO5Q6hbIAA6VxfJbqWgRj/AKWD6lXWJULaumlppBcOadN9y1wHlLexB3S54X44I3PopTZwIdHc8yGNEjB63bq+XdlE5csevA0qkNGGVzDz2Sw4u4YIaqGriaG6mnVYWu5m4J9bbfRMnxEC8WqsGOOK93BsjyOw02WeCX1UVNBLgOMMqoGStPMC47HrdWLXL58y7mGajdeM3aebTyKO6rPc3h3EVja/NVkwyT10Ckmb8YK5jtDRzCA8v4/LTuAaSQTyWMlmr57HdzjYdgOqcOXOHFNHGDILuI6rpVQjxkR27QMzZwlDNwb2QNWYvLUyWPewCcWZcjsMR8LmBySgoKF0NWGyCxuSoxqKuglbGTkbJrANbxc8ySjSty9C9mkAKNhEw8FtlOZOuZ5bezTiL6syGzW7y9ViYhcDusT9yf3FxFNPKVVVcpWLFEEelIrb3O67spm2WLFuZGlPA0usUw8s07dtlixZZnovGH1KwAbLeRy9WLPwT5Ib3Lg8rFixkbHIlcJSsWKRMr53KuqXL1YqRLKLE2AjdUktM1YsXVjIaOQFirakYFixVMIlhE1XdANlixYSKkcnus9bUEAlqGsf+U3uPheLE49mb6ZR4bhkdPjoZGDp8xsd7HZNSZ26xYtsvj+DjgAXGSna+GllI84e9l+7SxxsfkBWeTq181JA95u4sFz3ttf7LFiMnwX+8CXyYSUrrO+v9EhMco2tvM0ua/UTcG1iCCCOoO/2CxYrwMJllhfECsEZBcxxbYBxZ5uXWxAv8KgdictRLM+Vxc7wpPjlyWLF0rHGLdIht0ho8NckUc1OyWWMvc4XOo7fAsonEnBYqaNxiBG1tzfZYsWEm+X9lIFOFMYNXuOg/qnvI5YsRn+QR6OkDydko+J9O1lQx7RY3WLFMPkhsIsq1TnRgEoha5erFxz+TNV0dQ5YsWIA/9k=

На днях было сообщено о том, что в нашей стране завершены испытания прототипа новейшей радиофотонной антенной решётки. Речь идёт, по сути, о прототипе радара на основе РОФАР, который позволит сделать существенный шаг вперёд в развитии оборонного потенциала страны. Заявление об окончании испытаний прототипа РОФАР сделал гендиректора концерна «Вега» Вячеслав Михеев, о чём ранее сообщало «Военное обозрение» в одном из новостных материалов.

Особое внимание экспертов обратили на себя слова Вячеслава Михеева о том, что используемая технология (а реализуется она на основе российской компонентной базы) позволяет устанавливать приёмник-передатчик сигнала в качестве интегрированного элемента в обшивку не только самолётов и боевых кораблей, но и спутников.

Если радиооптическая (радиофотонная) фазированная решётка будет интегрироваться в обшивку российских спутников, то это сулит огромные перспективы развития спутниковых технологий в тех же военных целях.

Группировка спутников с РОФАР окажется способной осуществлять мониторинг любых воздушных и надводных военных объектов потенциального противника, включая объекты, которые сегодня позиционируются в качестве «стелс» — малозаметных. При этом сигналы с радиофотонных радаров, используемых на спутниках, а также на средствах боевой авиации и кораблях ВМФ РФ, позволят создаваться полноценную картину возможных целей с полным предоставлением командным центрам их детальных характеристик. Экипажи самолётов и кораблей смогут получать точную информацию о целях на расстояниях, которые для радаров нынешнего поколения недоступны по определению. В свою очередь такая информация, связанная с ранним предупреждением, позволит повысить эффективность противодействия угрозам с выстраиванием тактики блокирования таких угроз.

Таким образом, если система радаров с РОФАР будет реализована в ВКС и ВМФ РФ, то об эффективности стелс-технологии противника можно будет забыть. По большому счёту, с работами над РОФАР сама стелс-технология уходит в прошлое.

Радиооптическая фазированная антенная решетка (РОФАР)

Разработчик: Концерна Радиоэлектронные технологии, Россия

РОФАР — система, разработанная на основе фотонных технологий, значительно расширяет возможности средств связи и радаров: позволяет более чем в два раза сократить массу оборудования относительно применяемых средств радиолокации и при этом увеличить в десятки раз разрешающую способность, использование сверхширокополосностного сигнала позволяет получить практически телевизионное изображение в радиолокационном диапазоне, переход в высокочастотный радиодиапазон делает возможным обнаружение невидимых в оптическом диапазоне объектов.

Помимо этого, технологии РОФАР обладают повышенным быстродействием, энергоэффективностью, высокой помехозащищенностью, устойчивостью к воздействию электромагнитных импульсов.

Радиооптические фазированные антенные решетки значительно расширят возможности современных средств связи и радаров — их разрешающая способность увеличится в десятки раз.

«Носителями этой технологии обязательно будут военно-морские платформы, в частности радиолокационные станции кораблей. Современные боевые корабли буквально обвешаны различными локаторами и антеннами, каждая из которых работает в своем диапазоне. Один локатор с технологией РОФАР в силу своей широкополосности сможет заменить их все. У нас есть интегрированная оценка — массогабаритные характеристики оборудования мы планируем сократить в 5-7 раз», — сказал Михеев.

 ▤  С какой скоростью расширяется Вселенная?
 ▤  Круче не бывает. Фрегат Адмирал Макаров. ТТХ
 ▤  Какие танки НАТО поставит на Украину
 ▤  Саня во Флориде – RuTube