ISSN 1991-2927
 

АПУ № 2 (60) 2020

«Автоматизация процессов управления» № 1 (59) 2020

Содержание
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
УДК 621.377

Иванов Александр Куприянович, доктор технических наук, окончил физический факультет Иркутского государственного университета, аспирантуру Московского высшего технического училища им. Н.Э. Баумана, докторантуру Ульяновского государственного технического университета. Главный научный сотрудник ФНПЦ АО «НПО «Марс». Имеет монографии, учебное пособие, статьи в области математического моделирования иерархических АСУ реального времени. [e-mail: mars@mv.ru]А.К. Иванов,

Савкин Александр Леонидович, кандидат военных наук, доцент, окончил Ульяновское высшее военное командное училище связи, Военную академию связи им. С.М. Буденного, адъюнктуру при ВАС. Начальник службы обеспечения научно-технической деятельности ФНПЦ АО «НПО «Марс». Имеет научные работы, учебные пособия, статьи в области разработки и моделирования систем управления и связи, автоматизированных информационных систем. [e-mail: mars@mv.ru]А.Л. Савкин

Модель принятия решений в органах управления59_1.pdf

Построение модели принятия решений основано на аналогии интеллектуальной деятельности должностных лиц органов управления с работой изобретателей, описанной с точки зрения теории катастроф. Формирование решения представлено движением в потенциальном поле типа «сборки». Потенциальная функция имеет два минимума. Первый минимум соответствует исходным данным, второй – полученным выводам. Для перехода должен быть преодо- лен потенциальный барьер путем проведения определенных исследований с накоплением знаний. В деятельности должностных лиц выделено две части: многоэтапное преобразование исходных данных по известным алгоритмам; творческий процесс установления параметров решения. В качестве математической модели первой части предложена система линейных дифференциальных уравнений. Получены аналитические решения для трех и четырех этапов. В качестве модели второй части принята модель цепных реакций. Аналогия с цепными реакциями установлена на основании предположения о том, что в процессе преобразования исходных данных образуются информационные ресурсы, стимулирующие интеллектуальные выводы с лавинообразным нарастанием новых знаний.

Органы управления, принятие решений, математическая модель, теория катастроф.


УДК 004.942, 681.5.015

Голубков Алексей Владимирович, окончил магистратуру Ульяновского государственного педагогического университета им. И.Н. Ульянова по направлению «Методология математического образования», аспирант кафедры высшей математики факультета физико-математического и технологического образования УлГПУ им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: математическое моделирование и программирование. [e-mail: kr8589@gmail.com]А.В. Голубков

Решение задачи обнаружения изменения режима движения объекта с ограниченным объемом банка фильтров калмана59_2.pdf

В статье представлено решение задачи обнаружения изменения режима движения объекта по сложной траектории. Предполагается, что сложную траекторию можно представить последовательностью участков прямолинейного равномерного движения и/или движения по окружности с заданным радиусом. Для моделирования сложной траектории применяется гибридная стохастическая модель. Задача заключается в скорейшем обнаружении смены режима движения на каждом таком участке с целью вычисления оптимальных оценок параметров движения объекта в режиме реального времени. Решение задачи основано на последовательном решающем правиле о выборе текущего режима движения в неизвестный момент времени, с ограниченным объемом банка конкурирующих фильтров Калмана. Алгоритм априорной оценки объема банка конкурирующих фильтров реализован на языке MATLAB, проведены численные эксперименты. Разработанный алгоритм оценки объема банка фильтров Калмана применен для решения задачи скорейшего обнаружения изменения режима движения объекта по сложной траектории.

Стохастические дискретные линейные системы, гибридная стохастическая модель, банк фильтров Калмана, последовательное решающее правило.


УДК 658.562.012.7:681.518.5

Клячкин Владимир Николаевич, доктор технических наук, профессор, окончил механический факультет Ульяновского политехнического института. Профессор кафедры «Прикладная математика и информатика» Ульяновского государственного технического университета. Имеет научные труды в области надежности и статистических методов. [e-mail: v_kl@mail.ru]В.Н. Клячкин,

Алексеева Анастасия Валерьевна, аспирант кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ, окончила факультет информационных систем и технологий УлГТУ, инженер по стандартизации АО «Ульяновское конструкторское бюро приборостроения». Имеет научные труды в области статистических методов в управлении качеством. [e-mail: age-89@mail.ru]А.В. Алексеева

Исследование эффективности статистического контроля вибраций гидроагрегата59_3.pdf

Для диагностики технического состояния гидроагрегата проводится вибромониторинг, поскольку уровень вибраций в значительной мере определяет качество функционирования агрегата. При оценке стабильности вибраций могут быть использованы методы статистического управления процессами. Множество контролируемых показателей включает как независимые, так и коррелированные показатели. При контроле коррелированных показателей используются методы многомерного контроля. Мониторинг среднего уровня процесса ведется на основе алгоритма Хотеллинга. Для анализа многомерного рассеяния используют алгоритм обобщенной дисперсии. В настоящей работе рассмотрены методика и результаты испытаний по анализу эффективности алгоритма обобщенной дисперсии для контроля многомерного рассеяния вибраций. Вначале строится множество выборок, идентичных исследуемому процессу вибраций гидроагрегата, то есть с вектором средних и ковариационной матрицей, соответствующих обучающей выборке, полученной в реальном процессе. По результатам статистических испытаний получены регрессионные зависимости средней длины серий от характеристик нарушения процесса, на основе которых можно оценить качество диагностики вибраций.

Стабильность вибраций, многомерное рассеяние, обобщенная дисперсия, средняя длина серий.


ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
УДК 003.26

Валеев Дамир Маратович, окончил Ульяновский государственный университет, аспирант кафедры «Телекоммуникационные технологии и сети» УлГУ. Имеет статьи в области криптографии и стеганографии. [e-mail: damirivaleev@gmail.com]Д.М. Валеев,

Смагин Алексей Аркадьевич, доктор технических наук, профессор, окончил радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института. Заведующий кафедрой «Телекоммуникационные технологии и сети» УлГУ. Имеет статьи, изобретения, монографии в области разработки информационных систем различного назначения. [e-mail: smaginaa1@mail.ru]А.А. Смагин

Определение количества информации в контейнере, полученном стеганографическим алгоритмом, не вызывающим искажений59_4.pdf

В данной статье рассматриваются параметры и характеристики стеганографического алгоритма, не вносящего искажения в контейнер, такие как: универсальность применения к различным видам информации, простота реализации, а также защищенность и количество передаваемой информации. Цель данной работы состоит в определении зависимости количества информации, передаваемой по скрытому каналу связи, от размеров встраиваемого сообщения и контейнера. Для достижения цели ставились задачи определить количество информации при различных размерах контейнера и сообщения, а также удалось ли встроить сообщение полностью. Для решения задач проведено два эксперимента с различными соотношениями размеров встраиваемого секрета и контейнера. Определено соотношение размеров сообщения и контейнера для эффективного встраивания. Описано теоретико-множественное представление модели стегосистемы, в котором применяется данный алгоритм, а также показана схема работы этого алгоритма. Проведено сравнение передаваемого количества информации контейнером, полученным с помощью предложенного алгоритма, с существующими стеганографическими методами на тестовых изображениях Lenna и Baboon. Показано, что предложенный алгоритм эффективнее большинства существующих методов по показателю количества информации.

Стеганография, встраивание, ключ, количество информации, алгоритм, секрет, контейнер.


УДК 004.89

Короченцев Денис Александрович, кандидат технических наук, окончил Ростовский военный институт ракетных войск. Исполняющий обязанности заведующего кафедрой «Кибербезопасность информационных систем» Донского государственного технического университета (ДГТУ). Имеет публикации, свидетельства о регистрации программ для ЭВМ в области разработки систем искусственного интеллекта, информационной безопасности, криптографической защиты информации. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]Д.А. Короченцев,

Павленко Анна Сергеевна, студентка второго года обучения магистратуры ДГТУ, кафедра «Кибербезопасность информационных систем». Имеет публикации, свидетельства о регистрации программ для ЭВМ в области разработки систем искусственного интеллекта, информационной безопасности, нейронных сетей, нечёткой логики. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]А.С. Павленко

Разработка нейро-нечеткой модели обеспечения информационной безопасности за счет выявления демаскирующих признаков объекта защиты59_5.pdf

В статье разработана модель обеспечения информационной безопасности, в основу которой положена адаптивная нейро-нечёткая система, обеспечивающая своевременное выявление демаскирующих признаков объекта защиты. В качестве входных переменных рассматриваемой модели используются ряд демаскирующих признаков объекта исследования, имеющих нечеткие значения. Модель сочетает в себе функцию моделирования нечеткого логического вывода с возможностью обучения искусственной нейронной сети. Набор правил нечеткого логического вывода сгенерирован непосредственно из экспериментальных данных. Выходным результатом системы является значение интегрального показателя в интервале [0,1], описывающего информативность признаковой структуры исследуемого объекта с рекомендациями по снижению её информативности. Оценка правильности работы рассматриваемой модели осуществлялась путем сравнения экспериментальных и полученных (прогнозных) результатов.

Демаскирующий признак, информационная безопасность, нечеткая логика, нейронная сеть, модель, защита информации.


УДК 681.518:622.276

Курганов Дмитрий Владимирович, кандидат физико-математических наук, окончил Самарский муниципальный университет, доцент кафедры «Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений» Самарского государственного технического университета. Имеет статьи, патенты в области моделирования процессов разработки нефтяных и газовых месторождений. [e-mail: Dmitri. Kourganov@inbox.ru]Д.В. Курганов

Оценка эффективности обработок призабойных зон нефтяных скважин c применением методов машинного обучения59_6.pdf

Машинное обучение в настоящее время находит свое применение в самых разных областях науки и техники. Существенным условием для его использования является наличие цифрового фактического материала. За многолетнюю историю эксплуатации нефтяных месторождений накоплена существенная база данных, связанная с разработкой и применяемыми методами стимулирования скважин. В работе рассматривается один из методов машинного обучения для анализа прогнозирования геолого-технических мероприятий (ГТМ) на добывающих нефтяных скважинах. В частности, на примере базы данных с проведенными солянои глинокислотными обработками на месторождениях Урало-Поволжского региона и специальных моделях деревьев принятия решений рассчитываются вероятности успешного проведения ГТМ и даются рекомендации по выбору совокупности факторов, позволяющих оптимизировать их проведение. Проницаемость, расчлененность, пластовая температура, текущая обводненность скважин, свойства флюидов – параметры, влияющие на эффективность проведения того или иного ГТМ в скважине. Зачастую их влияние на будущий эффект сложно предугадать, особенно при наличии других факторов. Существующие аналитические модели в полной мере не могут описать все многообразие факторов, участвующих в процессах, проходящих в призабойной зоне скважины, особенно принимая во внимание нелинейные течения, физико-химические взаимодействия пластовых жидкостей и закачиваемых растворов. Описанная же в работе методика позволяет оперировать любым количеством значимых факторов и любой их комбинацией, а также выявлять самые значимые из них, включая описанные параметры, но не ограничиваясь ими. Применение моделей деревьев принятия решений в данном случае является интуитивно понятным способом, позволяющим алгоритмически четко отбирать селективные признаки на каждом уровне. В работе также подробно описывается алгоритм расчета селективного признака. Методы деревьев решений легко могут быть распространены и для решения других задач, стоящих перед нефтедобывающей отраслью, где накоплен большой фактический материал.

Cолянокислотные обработки, глинокислотные обработки, обработки призабойных зон, дебит, нефть, скважина, вероятность, машинное обучение, дерево решений, моделирование.


УДК 004.8

Сапунков Алексей Андреевич, окончил факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета, ассистент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи в области анализа и прогнозирования временных рядов. [e-mail: sapalks@ gmail.com]А.А. Сапунков,

Афанасьева Татьяна Васильевна, доктор технических наук, доцент, окончила радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института, профессор кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи в области анализа и прогнозирования временных рядов. [e-mail: tv.afanasjeva@gmail.com]Т.В. Афанасьева

Методика поддержки принятия решения в задаче приоритезации запросов пользователей в развивающихся программных продуктах59_7.pdf

В данной работе анализируются подходы и описывается методика поддержки принятия решения о приоритезации запросов пользователей на модификацию программного обеспечения (ПО), полученных через службу технической поддержки. Эта задача актуальна для итерационно развивающегося ПО, так как в течение каждой итерации поступает поток запросов конечных пользователей на модификацию ПО. Целью предлагаемой методики является автоматизация процесса оценки и приоритезации (ранжирования) запросов для их преобразования в требования. Отличительной особенностью методики является включение в оценку запросов информации об источниках запросов, а также точечных и темпоральных оценок. Для анализа изменения количества запросов каждого вида предложено использовать их прогнозирование на основе моделей нечеткого временного ряда. Предложенная методика позволит сократить менеджерам и разработчикам ПО временные затраты на анализ проблем и принятие решения об их устранении. В статье приводится формальное описание этапов предложенной методики и рассматривается пример ее применения как средства поддержки принятия решения о включении высокоприоритетных запросов в список требований на разработку ПО. В заключении делаются выводы о границах применимости предложенной методики.

Поддержка принятия решения, приоритезация требований, системный анализ, развивающиеся программные продукты, прогнозирование, нечеткие модели прогнозирования, нечеткие временные ряды.


УДК 621.377

Типикин Всеволод Валентинович, кандидат технических наук, окончил физико-технический факультет Ульяновского государственного университета. Заместитель главного конструктора ФНПЦ АО «НПО «Марс». Имеет статьи в области автоматизации проектирования информационных систем. [e-mail: mars@mv.ru]В.В. Типикин,

Скибина Мария Анатольевна, кандидат физико-математических наук, окончила механико-математический факультет УлГУ. Ведущий инженер ФНПЦ АО «НПО «Марс». Имеет статьи в области исследования применимости генетических алгоритмов к проблеме оптимизации стохастических систем. [e-mail: mars@ mv.ru]М.А. Скибина

Интеллектуальный анализ данных в системе электронного документооборота59_8.pdf

В статье выполнен обзор систем электронного документооборота, выявлена перспективность использования интеллектуальных инструментов. Рассмотрена система электронного документооборота, разработанная ФНПЦ АО «НПО «Марс» и используемая в изделиях предприятия. Предлагается расширить функциональные возможности системы за счет включения подсистемы интеллектуального анализа данных. Предполагается собирать данные в процессе эксплуатации системы и выполнять их анализ. Определен набор данных, характеризующих процесс разработки документов: время разработки документов плановое и фактическое; объем разработанных документов; качество разработанных документов. Под анализом понимается установление корреляционных и регрессионных зависимостей между характеристиками. Результаты анализа должны использоваться должностными лицами органов управления для оптимальной организации выполнения работ по подготовке документов. Приведен пример установления регрессионных зависимостей между временем разработки одного типа документа и его объемом. Случайные значения показателей установлены путем имитационного моделирования.

Электронный документооборот, интеллектуальный анализ данных, регрессионные зависимости.


СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
УДК 004.89

Наместников Алексей Михайлович, доктор технических наук, доцент, окончил радиотехнический факультет Ульяновского государственного технического университета. Профессор кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 80 работ в области автоматизированного проектирования и интеллектуальных систем. [e-mail: nam@ulstu.ru]А.М. Наместников,

Гуськов Глеб Юрьевич, кандидат технических наук, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет рабо- ты в области онтологического моделирования и интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: g.guskov@ulstu.ru]Г.Ю. Гуськов,

Филиппов Алексей Александрович, кандидат технических наук, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи в области интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: al.filippov@ulstu.ru]А.А. Филиппов

Интеллектуальный анализ проектов программных систем на основе онтологического подхода59_9.pdf

В данной статье представлены новая эффективная модель, алгоритмы и методики представления предметной области разработки программных систем (ПС) в форме фрагментов базы знаний системы поддержки процесса проектирования. База знаний формируется в процессе анализа диаграмм классов в нотации UML. Предложенные подходы позволяют сократить время процесса проектирования и увеличить качество полученной ПС за счет использования удачных проектных решений, использованных в других проектах. Поиск удачных проектных решений осуществляется с применением разработанных метрик определения схожести проектов ПС на основе вычисления степени выраженности шаблонов проектирования в исходном коде проекта.

База знаний, программная система, UML, диаграмма классов, проектное решение.


УДК 004.89

Филиппов Алексей Александрович, кандидат технических наук, окончил факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет статьи в области онтологического моделирования, интеллектуальных систем хранения и обработки информации. [e-mail: al.filippov@ulstu.ru]А.А. Филиппов

Формирование базы знаний проектной организации для автоматизации процесса архитектуризации программных систем59_10.pdf

В данной статье рассмотрен подход к автоматизации процесса архитектуризации программных систем (ПС) на основе опыта предыдущих проектов. Под архитектуризацией ПС понимается осмысление и представление ПС в форме описания архитектуры, состоящей из множества артефактов проектирования. Артефакты проектирования формируются в процессе всего жизненного цикла системы. При разработке новой ПС возможно повысить качество и снизить время процессов проектирования и конструирования ПС за счет привлечения опыта предыдущих проектов через извлечения из них единиц проектного опыта (ЕПО). Под ЕПО понимаются удачные проектные и архитектурные решения, использованные в предыдущих проектах. В статье описана логическая модель базы знаний (БЗ) проектной организации, позволяющая осуществлять работу по хранению и поиску ЕПО. Также модель БЗ позволяет связывать ЕПО с проектом, в рамках которого она была получена, со стадией модели жизненного цикла, на которой она была сформирована, понятиями предметной области, в рамках которой производилась работа, а также с артефактом проектирования, из которого была извлечена данная ЕПО.

Архитектуризация, онтология, программная система, проектирование, конструирование, база знаний, проектный опыт.


УДК 004.891.2

Ярушкина Надежда Глебовна, доктор технических наук, профессор, окончила Ульяновский политехнический институт. Исполняющая обязанности ректора Ульяновского государственного технического университета, заведующая кафедрой «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 300 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики, гибридных систем. [e-mail: jng@ulstu.ru]Н.Г. Ярушкина,

Желепов Алексей Сергеевич, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Победитель молодежного форума iВолга-2014, организатор ИТ-конференции «Стачка». Имеет работы в области интеллектуального анализа данных. [e-mail: a.zhelepov@gmail.com]А.С. Желепов

Прототип системы поиска и выбора «сформированных» команд ит-специалистов на основе данных проектных репозиториев59_11.pdf

Рост сферы информационных технологий приводит к серьезной нехватке квалифицированных кадров. Из-за этого многие компании меняют устоявшиеся модели рабочих процессов, предоставляя сотрудникам возможность удаленной работы, чтобы иметь возможность поиска новых сотрудников на глобальном рынке. Для компаний, сосредоточенных на разработке продуктовых решений, наблюдается тренд поиска уже «сформированных» проектных команд, специалистов, которые в течение длительного времени успешно работали вместе. Однако поиск таких команд накладывает определенный отпечаток на деятельность HR-отдела компании: появляется необходимость анализировать деятельность, разработки не отдельных сотрудников, а потенциальной команды в целом. Представленная статья описывает прототип автоматизированной системы, основной задачей которой является поиск и подбор команд специалистов на основе данных открытых репозиториев исходного кода и связанных артефактов. В статье подробно рассматриваются состав архитектуры системы, алгоритм выбора основной команды проекта, выявленные в ходе исследования метрики деятельности группы, формулы расчетов значений метрик, а также их применение при решении задачи анализа проектного репозитория.

Проектный репозиторий, удаленная команда, метрики командной работы, поиск, фильтрация.


ЭЛЕКТРОТЕХНИКА И ЭЛЕКТРОННЫЕ УСТРОЙСТВА
УДК 621.317.795.2

Абрамов Геннадий Николаевич, доктор технических наук, профессор кафедры «Промышленная электроника» Тольяттинского государственного университета (ТГУ), Почетный работник высшего профессионального образования России. Имеет монографии, учебные пособия, патенты и научные публикации в области аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразований моноимпульсных электрических сигналов (МИЭС). [e-mail: yuran_a@mail.ru]Г.Н. Абрамов,

Абрамов Юрий Геннадьевич, магистр техники и технологии по направлению «Электронные приборы и устройства», окончил ТГУ, системный администратор ООО «Лабиринт Волга». Имеет научные публикации и патенты в области аналого-цифровых преобразований параметров МИЭС. [e-mail: yuran_a@mail.ru]Ю.Г. Абрамов

Повышение эффективности нониусно-импульсных время-цифровых преобразователей59_12.pdf

Рассмотрены два способа, причем каждый из них выполнен в двух вариантах, уменьшения дополнительного времени преобразования в (первые варианты) и (вторые варианты) раза нониусно-импульсных время-цифровых преобразователей (ВЦП). В обоих способах процесс преобразования организован по интерполяционной схеме, содержит шкалы преобразования «грубо», «точно» и «точнее» и два (стартовый и стоповый) рециркуляционных генератора. В ходе интерполяционного преобразования вначале счетно-импульсным способом «грубо» определяется целое число периодов следования Тст, заполнивших длительность преобразуемого временного интервала (ВИ), стартового одно (в первых вариантах) или многофазного (во вторых вариантах) рециркуляционного генератора РГст. Затем нониусно-импульсным способом - «точно», с дискретностью , оцифровывается та часть преобразуемого ВИ, которая заключена между последним зафиксированным импульсом РГст и непосредственно концом преобразуемого ВИ. Далее способом прямого кодирования – «точнее», с дискретностью преобразования , кодируется ВИ, длительностью менее значения . При этом в обоих способах используется стоповый однофазный рециркуляционный генератор РГсп. Аппаратурная реализация первого способа основана на применении однофазного РГст и отдельного модуля ВЦП прямого кодирования (ПК), который осуществляет только преобразование «точнее» и не участвует в преобразованиях «грубо» и «точно». Во втором способе ВЦП ПК посредством своей многоотводной линии задержки вводится в РГст, образуя многофазный генератор, который формирует однофазные шкалы отсчета «грубо», «точно» и многофазную шкалу «точнее». Такое решение обеспечивает в нем уменьшение в значения нестабильности дискретности преобразования «точно» и «точнее». Применение многофазного РГст позволяет при этом устранить проблему сопряжения (стыковки) всех трех шкал преобразования.

Нониусно-импульсные время-цифровые преобразователи, одно- и многофазные рециркуляционные генераторы, время-цифровые преобразователи прямого кодирования, счетно-импульсная последовательность, дискретность преобразования.


УДК 629.7.058.45

Задорожний Алексей Александрович, окончил факультет информационных систем и технологий Ульяновского государственного технического университета по специальности «Приборостроение», аспирант ФИСТ УлГТУ. Начальник тематической комплексной бригады АО «УКБП». Имеет статьи в области математического моделирования и алгоритмов систем воздушных сигналов. [e-mail: alezador@ gmail.com]А.А. Задорожний

Определение достоверности параметра приборной скорости на основе динамических характеристик объекта, полученных в ходе летных испытаний59_13.pdf

В статье приводятся результаты расчета и моделирования алгоритма определения достоверности параметра приборной скорости на основе динамических характеристик объекта. Постановка задачи формулируется следующим образом: необходимо обеспечить проведение летного эксперимента и последующую обработку его результа-тов с целью определения допустимого диапазона изменения скоростей при известном наборе данных по режиму двигателя, значениям тангажа и измеренного угла α. При этом задачу необходимо решить штатными средствами бортового оборудования объекта, без использования дополнительных систем траекторных измерений и данных спутниковой системы. Численное моделирование и определение корректирующих коэффициентов проводилось в САЕ-системе MathCAD. Анализ результатов введения данного алгоритма показал, что определение достоверности может быть выполнено и при ограниченной статистике полученных динамических характеристик объекта. При использовании данных от штатных систем объекта (инерциальной, системы управления двигателем, датчика аэро- динамических углов), а также большого числа полетов в предполагаемых условиях эксплуатации, можно ожидать снижения порогов для определения достоверности до ±60 км/ч.

Система воздушных сигналов, моделирование параметров, приборная скорость, достоверность.


УДК 621.391; 004.021

Подольцев Виктор Владимирович, окончил Военно-космическую академию им. А.Ф. Можайского, аспирант Астраханского государственного технического университета. Область научных интересов: обработка информации, синхронизация, помехоустойчивость. [e-mail: pvv_001@mail.ru]В.В. Подольцев,

Ажмухамедов Искандар Маратович, доктор технических наук, профессор, окончил Казанский государственный университетом им. В.И. Ульянова-Ленина. Заведующий кафедрой «Информационная безопасность» Астраханского государственного университета. Область научных интересов: обработка информации, синхронизация, помехоустойчивость. [e-mail: aim_agtu@mail.ru]И.М. Ажмухамедов

Оценка эффективности синхронизации псевдослучайных последовательностей на основе мажоритарного алгоритма при возрастании деструктивных ошибок59_14.pdf

Несмотря на достаточно солидный срок, проблема синхронизации псевдослучайных последовательностей (ПСП) до сих пор остается актуальной. Во-первых, это связано с широкой коммерциализацией технологий распределенного спектра, начатой еще в конце 70-х годов XX века [1] с внедрения систем мобильной телефонной связи, и продолжающимся их развитием с целью повышения эффективности [2]. Во-вторых, актуальность проблемы можно связать с появлением передовых методов множественного доступа, значительно повышающих производительность media access control (MAC) протоколов за счет применения ПСП. Таким образом, использование ПСП-ориентированных МАС-протоколов в системах обработки информации является актуальным и наиболее перспективным направлением развития информационных технологий в условиях широкой информатизации страны при переходе к цифровой экономике. Целью работы является оценка эффективности синхронизации ПСП на основе мажоритарного алгоритма при возрастании деструктивных ошибок и обоснование задач дальнейшего исследования. В работе использованы следующие методы: метод Уорда (по «зачетному отрезку»), метод синхронизации на основе мажоритарной обработки сегментов ПСП. Показано, что мажоритарный метод дает выигрыш в помехоустойчивости за счет исправления ошибок в зачетном отрезке, по сравнению с методом Уорда, и может быть легко реализован на подуровне доступа к среде передачи МАС. Также рассмотрен метод синхронизации на основе мажоритарной обработки сегментов ПСП. Обоснована актуальность применения подобных методов на подуровне МАС-протоколов. Также в работе обоснованы цели и актуальные задачи дальнейшего исследования: оценка временных характеристик метода синхронизации на основе мажоритарных проверок; оценка вероятностных характеристик метода при условии, что система обработки информации синхронизируется по короткому сегменту ПСП; модификация метода на основе полученных результатов с целью повышения его эффективности при возрастании вероятности деструктивных ошибок в системах обработки информации и управления с ПСП-ориентированными МАС-протоколами множественного доступа.

Обработка информации, среднее время поиска, вероятность деструктивной ошибки, методы синхронизации псевдослучайных последовательностей, метод мажоритарной обработки информации, метод Уорда.


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!