Operational Correction of the Weight of a Priori Information in the Bayesian Algorithm for State Recognition of the Information-Measuring and Control System
- 作者: Pavlov V.I.1, Dorokhova T.Y.1, Artemova S.V.2, Tolstykh S.V.1
-
隶属关系:
- TSTU
- MIREA – Russian Technological University
- 期: 卷 30, 编号 4 (2024)
- 页面: 573-580
- 栏目: Automation. Information Technology. Control. Instruments
- URL: https://ogarev-online.ru/0136-5835/article/view/278142
- DOI: https://doi.org/10.17277/vestnik.2024.04.pp.573-580
- ID: 278142
如何引用文章
全文:
详细
The paper proposes a new method of operative correction of a priori information weight in Bayesian algorithm of state recognition of information-measuring and control system, increasing its noise immunity. The method uses so-called indicators of accompanying signs of signals and interference. The sign of inconsistency with the validity of a priori information in the current session of the information system functioning is indicated. The proposed method is universal and is applicable, including to information systems with open input channels.
全文:
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:
; (1)
; (2)
, (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 , – входная индикаторная функция, характеризующая наличие признака преднамеренной помехи, ; Pr – регистрируемый признак, – вектор множества скалярных индексов возможных помеховых ситуаций и соответствующих им структур ИИУС; s – номер структуры (состояния) информационно-измерительной системы, S – число структур; – вектор множества скалярных значений i-й фазовой координаты подвижного объекта,
По итогам анализа возможной помеховой обстановки определены: перечень преднамеренных помех; возможные сигнально-помеховые ситуации, составляющие полную группу несовместных событий; априорные интенсивности смены из s-й в l-ю и – 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]:
; (4)
; ; (5)
(6)
; (7)
, (8)
где z(i),σ(i) – соответственно выходной сигнал i-го измерителя и его СКО; – среднее значение i-й фазовой координаты в s-й сигнально-помеховой ситуации; – 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 = tk – tk-1.
Требуется на основании (1) – (8) определить степень влияния соответствия априорных и фактических 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
; . (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 запоминаются для последующего использования в текущей сессии применения ИИУС.
Заключение
Новые существенные признаки предлагаемого метода:
- 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;
- Повышение числовых значений априорных интенсивностей переходов только между теми сигнально-помеховыми ситуациями, о которых сигнализируют индикаторы в текущей сессии применения ИИУС;
- 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.
作者简介
V. Pavlov
TSTU
编辑信件的主要联系方式.
Email: vpavl@mail.ru
Department of Design of Radio-Electronic and Microprocessor System
俄罗斯联邦, TambovT. Dorokhova
TSTU
Email: vpavl@mail.ru
Department of Design of Radio-Electronic and Microprocessor System
俄罗斯联邦, TambovS. Artemova
MIREA – Russian Technological University
Email: vpavl@mail.ru
KB-1 Department of Information Protection
俄罗斯联邦, MoscowS. Tolstykh
TSTU
Email: vpavl@mail.ru
аспирант кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»
俄罗斯联邦, Tambov参考
- Baranov I.V., Yezerskiy V.V. [Effect of interference on algorithms for processing the difference frequency signal of a short-range rangefinder], Tsifrovaya obrabotka signalov [Digital signal processing], 2022, no. 1, pp. 14-18. (In Russ., abstract in Eng.)
- Kazakov I.Ye., Artem'yev V.M., Bukhalov V.A. Analiz sistem sluchaynoy struktury [Analysis of random structure systems], Moscow: Fizmatlit, 1993, 272 p. (In Russ.)
- Muromtsev D.Yu., Muromtsev Yu.L. [Analysis and synthesis of radio systems on a set of operating states], Transactions of the Tambov State Technical University, 2008, vol. 14, no. 2, pp. 241-251. (In Russ., abstract in Eng.)
- Muzhichek S.M., Sebryakov G.G., Pavlov V.I., Tolstych S.V., Kenzhekhanova M.V. Bayesian Recognition of Amovingobjectin Formation-Measuring System State: Aprioriin Formation Weight Correction, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: 2020 Workshopon Materials and Engineeringin Aeronautics (MEA2020), pp. 1-5.
- Bukhalov V.A. [Recursive Algorithms for Recognizing and Estimating the State of a Dynamic Object Based on Information from Measuring Instruments and Indicators], Izvestiya Akademii Nauk SSSR. Tekhnicheskaya kibernetika [Bulletin of the USSR Academy of Sciences. Technical Cybernetics], 1992, no. 1, pp. 148-156 (In Russ., abstract in Eng.)
- Pavlov V.I. [Optimal detection of changes in the properties of random sequences based on information from a meter and indicator], Avtomatika i telemekhanika [Automation and Telemechanics], 1998, no. 1, pp. 86-94 (In Russ., abstract in Eng.)
补充文件
