Оперативная коррекция веса априорной информации в байесовском алгоритме распознавания состояния информационно-измерительной и управляющей системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложен новый метод оперативной коррекции веса априорной информации в байесовском алгоритме распознавания состояния информационно-измерительной и управляющей системы, повышающий ее помехоустойчивость. В методе применяются так называемые индикаторы сопутствующих признаков сигналов и помех. Указан признак несоответствия действительности априорной информации в текущей сессии функционирования информационной системы. Предложенный метод является универсальным и применим, в том числе к информационным системам с открытыми входными каналами.

Полный текст

Обозначения

x – вектор фазовых координат объекта;

z – вектор сигналов измерений;

r – вектор индикации сопутствующих признаков сигналов и помех;

u – вектор управлений объектом;

ξ вектор шумов состояния объекта;

ζ – вектор шумов измерений;

J – индикаторная функция входного сигнала;

Pr – признак сигнала (помехи);

k – шаг счета;

n – номер признака помехи;

r – выходной сигнал индикатора помехи;

σ – СКО выходного сигнала измерителя;

I – количество измеряемых фазовых координат;

s – номер сигнально-помеховой ситуации/структуры ИИУС;

N – множество сопутствующих признаков Pr воздействия помех на ИИУС;

p – матрица условных вероятностей переходов индикаторов помех;

d – оптимизируемый коэффициент;

∆τ – промежуток времени от момента изменения состояния любого из индикаторов сопутствующих признаков помех до момента изменения номера ситуации s;

– вероятность сложившейся сигнально-помеховой ситуации;

^ – знак оценки;

~ – знак априорного значения.

-----------------------------------------------------------------------

Введение

Информационно-измерительные и управляющие системы (ИИУС), получившие широкое распространение при управлении технологическими процессами, на транспорте, в системах радиолокации, связи, как правило, подвержены действию естественных и преднамеренных помех в спектральном диапазоне их датчиков информации. Из-за действия помех, особенно преднамеренных, измерения фазовых координат процессов (объектов), выполняемые ИИУС, как правило, осуществляются с ошибками [1]. Одним из приемов обеспечения помехоустойчивости ИИУС является адаптация их структуры к изменениям сигнально-помеховой обстановки, которую целесообразно выполнять методами теории систем со случайной сменой структуры в пространстве состояний [2, 3]. В соответствии с данной теорией необходимо предварительно классифицировать возможную при функционировании ИИУС сигнально-помеховую обстановку и в последующем выполнять распознавание складывающейся в текущий момент времени сигнально-помеховой ситуации.

В работе [4] разработан байесовский алгоритм распознавания сигнально-помеховых ситуаций, возникающих в результате воздействия помех на информационно-измерительную систему, в котором помимо измерителей фазовых координат объекта и априорной информации об интенсивностях смены сигнально-помеховых ситуаций используются так называемые индикаторы сопутствующих признаков (ИСП) сигналов и помех [5, 6]. Исследования алгоритма показали, что одной из причин снижения достоверности распознавания, а также увеличения задержек в принятии решения о сложившейся сигнально-помеховой ситуации является существенное несоответствие между априорной и апостериорной информацией. В данном алгоритме при задержках принятия решений предусмотрена возможность оперативной коррекции априорной информации, в том числе за счет использования ИСП помех. Достоинством алгоритма является повышение достоверности и сокращение задержки в принятии решений, недостатком – снижение веса всего массива априорной информации при принятии последующего решения.

В настоящей статье предлагается новый метод коррекции веса априорной информации в байесовском алгоритме распознавания сигнально-помеховых ситуаций. Метод рассматривается на примере бортовой радиолокационной станции подвижного объекта в силу открытости и, соответственно, подверженности помехам ее информационных каналов. Выбор примера обусловлен как высоким уровнем развития науки и техники в данной предметной области, так и разнообразием условий функционирования технических средств, в том числе из-за воздействия естественных и преднамеренных помех. Обеспечение требуемой эффективности функционирования ИИУС во многих других предметных областях может быть реализовано по аналогии или в результате упрощения.

Постановка задачи

В качестве подвижного объекта рассматривается летательный аппарат, располагающий ИИУС на базе бортовой радиолокационной станции. Векторы фазовых координат летательного аппарата x, сигналов измерений z и индикации сопутствующих признаков сигналов и помех r имеют вид моделей:

xk+1=fsxk,uk,ξk;                                                                 (1)

zk=hsxk,ξk;                                                                           (2)

rk=πJk,Prk,                                                                            (3)

где f, h – известные вектор-функции векторных аргументов; π(Jk ,Prk)– матрица условных вероятностей переходов индикаторов из rk–1 в rk состояние с элементами πn(Jk ,Prk) = πn rk,kJn,k1,Pr,rk1,k1Jn,k=qnPr,kskт,k – входная индикаторная функция, характеризующая наличие признака преднамеренной помехи, n=1,  N¯; Pr – регистрируемый признак, Pr=0,  1¯skт=s1,k,...,Sk  – вектор множества скалярных индексов возможных помеховых ситуаций и соответствующих им структур ИИУС; s – номер структуры (состояния) информационно-измерительной системы,  s=1,  S¯; S – число структур; xkт=x1,k,...,xi,k – вектор множества скалярных значений i-й фазовой координаты подвижного объекта, i=1,  I¯.

По итогам анализа возможной помеховой обстановки определены: перечень преднамеренных помех; возможные сигнально-помеховые ситуации, составляющие полную группу несовместных событий; априорные интенсивности смены γ~(sl) из s-й в l-ю и γ~(ls) – из l-й в s-ю сигнально-помеховых ситуаций; множество N сопутствующих признаков Pr воздействия помех на ИИУС. Вариант классификации сигнально-помеховых ситуаций при функционировании ИИУС показан в виде табл. 1, ожидаемые выходные сигналы измерителей и ИСП в соответствующих ситуациях – в табл. 2, в которых обозначены: ШШ, УШ, СШ – соответственно широкополосная, узкополосная, скользящая шумовые помехи; ХИ – хаотическая импульсная помеха; УД, УС, УН – соответственно уводящие по дальности, скорости, направлению помехи; aβ, D, V – соответственно измерители угла, дальности и скорости сближения с лоцируемым объектом; ИМ, СИ, ЧФ – соответственно индикатор мощности, счетчик импульсов, частотный фильтр, выступающие в роли индикаторов сопутствующих признаков помех. На рисунке 1 показан фрагмент графа возможных взаимных переходов между ситуациями, на рис. 2 – возможная реализация их смены.

 

Таблица 1

Классификация сигнально-помеховых ситуаций

s

Маскирующие помехи

Имитирующие помехи

ШШ

УШ

СШ

ХИ

УД

УС

УН

1

 

 

2

+

 

+

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

s

 

 

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

l

+

+

 

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S

+

 

+

 

 

Таблица 2

Выходные сигналы информационных устройств

s

Измерители

Индикаторы

αβ

D

V

ИМ

СИ

ЧФ

1

αβ

D

V

 

0

0

0

 

2

αβ

σD

σV

 

1

0

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

s

αβ

Dи

Vи

 

1

1

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

l

αβ

σD

σV

 

1

1

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S

αβ

σD

σV

 

1

0

1

 

 

Рис. 1. Граф переходов сигнально-помеховых ситуаций

 

Рис. 2. Вариант реализации смены сигнально-помеховых ситуаций

 

Алгоритм распознавания сигнально-помеховых ситуаций

Алгоритм распознавания сигнально-помеховых ситуаций, в котором предусматривается возможность коррекции веса априорной информации, имеет вид [4]:

P^k(s)=P~sπJ,Prexp0,5gszs=1SP~sπJ,Prexp0,5gszk ;                                         (4)

P~k(s)=P^sDΔtP^ss=1lSγ~sll=1sSγ~lsP^lk1;  D=1dΔτ+1;               (5)

gsz=i=1Igsizi,  s=1,  S¯,  i=1,  I¯;                                          (6)

gsizi=zix^siσi2;                                                                                (7)

s^=argmaxsP^ks,                                                                                            (8)

где z(i)(i)  – соответственно выходной сигнал i-го измерителя и его СКО; x^si – среднее значение i-й фазовой координаты в s-й сигнально-помеховой ситуации; γ~(ls), γ~(sl) – априорные интенсивности смены сигнально-помеховых ситуаций из s-й в l-ю и наоборот из l -й в s-ю соответственно; ∆τ – промежуток времени от момента изменения состояния любого из ИСП помех до момента изменения номера ситуации s в соответствии с критерием (8); ∆t – длительность шага счета, t = tktk-1.

Требуется на основании (1) – (8) определить степень влияния соответствия априорных γ~(ls), γ~(sl) и фактических γ(ls), γ(sl) интенсивностей смены сигнально-помеховых ситуаций на эффективность принятия решения о сложившейся сигнально-помеховой ситуации и предложить рациональный вариант коррекции веса априорной информации в случаях ее несоответствия фактической.

Сущность предлагаемого варианта оперативной коррекции априорной информации

Эффективность применения байесовских алгоритмов в ИИУС существенно зависит от соответствия реальности априорной информации в текущий момент времени. Проблема заключается в том, что для значимого изменения априорной информации требуется статистика, то есть неизбежные временные затраты, что для критически важных ИИУС неприемлемо. Снижение веса всего массива априорной информации в существующем алгоритме в соответствии с выражением (5) весьма положительно сказывается на достоверности и скорости принятия решений в краткосрочной перспективе, однако при последующих решениях в случае большой интенсивности шумов измерителей из-за воздействия помех (большие значения σ(i) в выражении (7)) значимость априорной информации понижается. Сущность предлагаемого варианта оперативной коррекции априорной информации заключается в трансформации выражения (5) для априорной вероятности s-й сигнально-помеховой ситуации, включая коэффициент D и область его применения.

При изменении состояния (выходного сигнала) любого из ИСП алгоритм (1) – (8) с некоторой задержкой принимает решение (8) об изменении текущей сигнально-помеховой ситуации и, соответственно, структуры ИИУС, при этом величина задержки характеризует степень несоответствия априорной и фактической интенсивностей переходов в ту ситуацию (ситуации и, соответственно, структуры ИИУС), о которой сигнализирует ИСП. Соответствие выходных сигналов ИСП номерам сигнально-помеховых ситуаций фиксируется при предварительной классификации возможных сигнально-помеховых ситуаций в виде табл. 1 и 2. Возможные варианты оперативной коррекции веса априорной информации следующие: либо уменьшение априорных интенсивностей переходов в другие от сигнализируемой ИСП ситуации; либо повышение априорных интенсивностей переходов из других ситуаций в сигнализируемую изменившим свое состояние ИСП. Оба варианта примерно равнозначны, однако второй более предпочтителен в связи с тем, что при последующих изменениях сигнально-помеховой обстановки его применение быстрее приводит весь массив оперативно корректируемой априорной информации к соответствию фактической в текущей сессии применения ИИУС. В соответствии со вторым вариантом предлагаемой оперативной коррекции априорной информации выражение (5) имеет вид

P^k(s)=P^sΔtP^ss=1lSγ~sll=1sSDγ~lsP^lk1; D=1+dΔτ.              (9)

В соответствии с (9) повышаются числовые значения априорных интенсивностей переходов в те сигнально-помеховые ситуации, о которых сигнализирует изменивший свое состояние ИСП, при этом остальные предварительно рассчитанные интенсивности переходов в другие сигнально-помеховые ситуации в текущий момент времени остаются неизменными. Скорректированные в соответствии с (9) числовые значения интенсивностей переходов γ~(ls) запоминаются для последующего использования в текущей сессии применения ИИУС.

Заключение

Новые существенные признаки предлагаемого метода:

  1. Использование ИСП сигналов и помех для оперативной коррекции априорной информации, которой являются предварительно рассчитанные интенсивности переходов только между теми сигнально-помеховыми ситуациями, о которых сигнализируют индикаторы в текущий момент времени;
  2. Повышение числовых значений априорных интенсивностей переходов только между теми сигнально-помеховыми ситуациями, о которых сигнализируют индикаторы в текущей сессии применения ИИУС;
  3. Повышение степени соответствия априорной и фактической интенсивностей переходов между сигнально-помеховыми ситуациями при очередном изменении состояния какого-либо из индикаторов для текущей сессии применения ИИУС.

Информационные системы с открытыми входными каналами весьма часто функционируют в условиях сложной и изменчивой сигнально-помеховой обстановки. Для корректного функционирования информационных систем априорная информация о характеристиках помех становится особенно актуальной при их большой интенсивности. Для случая, когда априорная информация является ложной, в статье предложен метод оперативной коррекции ее веса в алгоритме распознавания сложившейся в текущий момент времени сигнально-помеховой ситуации и, соответственно, управления структурами информационной системы. Поиск правил решения (алгоритмов обработки информации), обеспечивающих минимизацию условного риска при изменяющихся параметрах сигналов и помех в процессе функционирования ИИУС объектов (процессов), является актуальной задачей.

×

Об авторах

Владимир Иванович Павлов

ФГБОУ ВО «ТГТУ

Автор, ответственный за переписку.
Email: vpavl@mail.ru

доктор технических наук, профессор кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»

Россия, Тамбов

Татьяна Юрьевна Дорохова

ФГБОУ ВО «ТГТУ

Email: vpavl@mail.ru

кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»

Россия, Тамбов

Светлана Валерьевна Артемова

ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет»

Email: vpavl@mail.ru

доктор технических наук, профессор кафедры КБ-1 «Защита информации»

Россия, Москва

Сергей Владимирович Толстых

ФГБОУ ВО «ТГТУ

Email: vpavl@mail.ru

аспирант кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»

Россия, Тамбов

Список литературы

  1. Баранов, И. В. Влияние помех на алгоритмы обработки сигнала разностной частоты дальномера ближнего действия / И. В. Баранов, В. В Езерский // Цифровая обработка сигналов. – 2022. – № 1. – С. 14 – 18.
  2. Казаков, И. Е. Анализ систем случайной структуры / И. Е. Казаков, В. М. Артемьев, В. А. Бухалёв. – М. : Физматлит, 1993. – 272 с.
  3. Муромцев, Д. Ю. Анализ и синтез радиосистем на множестве состояний функционирования / Д. Ю. Муромцев, Ю. Л. Муромцев // Вест. Тамб. гос. техн. ун-та. – 2008. – Т. 14, № 2. – С. 241 – 251.
  4. Bayesian Recognition of Amovingobjectin Formation-Measuring System State: Аprioriin Formation Weight Correction / S. М. Muzhichek, G. G. Sebryakov, V. I. Pavlov, S. V. Tolstych, M. В. Kenzhekhanova // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: 2020 Workshopon Materials and Engineeringin Aeronautics (MEA2020). – P. 1 – 5.
  5. Бухалёв, В. А. Рекуррентные алгоритмы распознавания и оценивания состояния динамического объекта по информации от измерителей и индикаторов / В. А. Бухалёв // Известия Академии Наук СССР. Техническая кибернетика. – 1992. – № 1. – С. 148 – 156.
  6. Павлов, В. И. Оптимальное обнаружение изменения свойств случайных последовательностей по информации измерителя и индикатора / В. И. Павлов // Автоматика и телемеханика. – 1998. – № 1. – С. 86 – 94.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Граф переходов сигнально-помеховых ситуаций

Скачать (98KB)
3. Рис. 2. Вариант реализации смены сигнально-помеховых ситуаций

Скачать (59KB)

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).