Многокритериальная оценка эффективности управления беспилотными системами в гибридных сетях связи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время отмечается активный рост использования беспилотных систем в различных сферах деятельности. Качественное выполнение беспилотными системами своих целевых задач зависит от эффективности функционирования каналов информационного обмена для управления ими, которая складывается из нескольких критериев, что обусловливает отнесение задачи ее оценки к классу многокритериальных. В данной статье представлена соответствующая методика оценки, в основе которой лежит использование вероятности достижения комплекса целей функционирования в качестве обобщенного показателя эффективности. Для определения вероятности применяется широко распространенный метод ядерной оценки Розенблатта ‒ Парзена. Описаны основные этапы методики и предложены рекомендации по ее использованию в рамках обеспечения качественного выполнения беспилотными системами своих целевых задач.

Об авторах

А. А. Березкин

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: berezkin.aa@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-1748-8642
SPIN-код: 5730–6084

Р. М. Вивчарь

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: vivchar.rm@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-3865-9102
SPIN-код: 7493–6643

Р. В. Киричек

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: kirichek@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-8781-6840
SPIN-код: 3253-4972

Список литературы

  1. Динь Ч.З., Киричек Р.В. Метод взаимодействия БПЛА в быстро разворачиваемых летающих сетях для экстренных служб // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. СПб: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина), 2019. Т. 1(74). С. 141‒143. EDN:NGMFMM
  2. Киричек Р.В. Сети беспилотных летательных аппаратов как элемент инфраструктуры умных городов // 72-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио (Санкт-Петербург, Россия, 20–28 апреля 2017). СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина), 2017. С. 166−167. EDN:ZOOMHR
  3. Долгушев Р.А., Киричек Р.В., Владыко А.Г., Кучерявый А.Е. Программно-конфигурируемая архитектура взаимодействия наземного сегмента и беспилотного летательного аппарата в летающих сенсорных сетях // 2-я Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Интернет вещей и 5G" (INTHITEN 2016, Санкт-Петербург, Россия, 07 декабря 2016). СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2016. С. 1−6. EDN:XGFKCD
  4. Кучерявый А.Е., Владыко А.Г., Киричек Р.В. Теоретические и практические направления исследований в области летающих сенсорных сетей // Электросвязь. 2015. № 7. С. 9−11. EDN:UAYFNH
  5. Кучерявый А.Е., Аль-Кадами Н.А. Покрытие, связность и плотность в двумерных и трехмерных беспроводных сенсорных сетях // Электросвязь. 2015. № 9. С. 6−10. EDN:UIQKIR
  6. Березкин А.А. Вивчарь Р.М., Киричек Р.В. Модель системы управления мобильными роботизированными комплексами различного назначения // Электросвязь. 2023. № 6. С. 2−7. doi: 10.34832/ELSV.2023.45.8.002. EDN:XXOJNM
  7. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991.
  8. Титова А.А. Исследование многокритериальной задачи принятия решения о выборе франшизы для инвестирования при помощи метода FUZZY VICOR // Инженерный вестник Дона. 2021. № 1(73). С. 87‒94. EDN:BFJNAS
  9. Нефедов А.С. Сравнительный анализ метода ELECTRE III и метода анализа иерархий при решении многокритериальных задач // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2018. Т. 2. С.9‒15. EDN:TAPLSW
  10. Шварц Д.Т. Интерактивные методы решения задачи многокритериальной оптимизации. Обзор // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2013. № 4. С.245‒264. EDN:QZHKPV
  11. Вивчарь Р.М., Птушкин А.И., Соколов Б.В. Методика многокритериального оценивания эффективности функционирования стохастических сложных технических систем // Авиакосмические приборостроение. 2022. № 7. С. 3‒14. doi: 10.25791/aviakosmos.7.2022.1286. EDN:XCYDAI
  12. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1969. 552 с.
  13. Вивчарь Р.М., Решетников Д.В. Оценивание влияния параметров системы эксплуатации технологического оборудования РКК на вероятность выполнения технологической операции за заданное время // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2019. № 668. С. 197‒207. EDN:BFSARU
  14. Маслаков М.Л., Терновая А.К. Построение плотности распределения вероятностей КАМ сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2021. № 3. С. 36‒40. EDN:FIACYQ
  15. Акимов С.С., Трипкош В.А. Коэффициенты корректировки метода гистограмм для определения законов распределения вероятности // Научно-технический вестник Поволжья. 2021. № 10. С. 15‒17. EDN:TCJQSL
  16. Сызранцев В.Н., Невелев Я.П., Голофаст С.Л. Адаптивные методы восстановления функции плотности распределения вероятности // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2006. № 12. С. 3‒11. EDN:TXOKPN
  17. Давыдов В.С. Распознавание зарождающихся дефектов в узлах корабельных механизмов в результате вибродиагностирования на основе оптимальных решающих правил // Дефектоскопия. 2019. № 3. С. 19‒24. DOI:10.1134/ S0130308219030047. EDN:YYTLZZ
  18. Поршнев С.В., Копосов А.С. Использование аппроксимации Розенблатта-Парзена для восстановления функции распределения непрерывной случайной величины с ограниченным одномодальным законом распределения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2013. № 92. С. 1‒27. EDN:RNEGGN
  19. Вивчарь Р.М., Птушкин А.И., Соколов Б.В. Методика оценивания адекватности статистических имитационных моделей // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математика. Механика. Физика. 2023. Т. 15. № 3. С. 5‒14. doi: 10.14529/mmph230301. EDN:NLPLYR
  20. Модебейкин А.А., Суханов А.А. Вычисление интегралов по методу Монте-Карло // E-SCIO. 2022. № 6(69). С. 553‒565. EDN:FJGJSR

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».