Том 20, № 1 (2021)

Обложка

Весь выпуск

Робототехника, автоматизация и системы управления

Устойчивость слежения за задержкой фазоманипулированных сигналов с расширением спектра в системах синхронизации радиотехнических систем

Мальцев Г.Н., Евтеев А.В.

Аннотация

Рассмотриваются вопросы обеспечения устойчивости слежения за задержкой в системах синхронизации радиотехнических систем при приеме фазоманипулированных сигналов с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей. При работе с подвижными объектами задержка принимаемого сигнала непрерывно меняется, возникают ошибки синхронизации, и качество приема сигналов в значительной степени зависит от устойчивости работы схемы слежения за задержкой, характеризуемой вероятностью срыва слежения. Слежение за задержкой, как правило, рассматривается в качестве основной задачи синхронизации радиотехнических систем с фазоманипулированными сигналами с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей. Исследовано влияние ошибок синхронизации при слежении за задержкой принимаемого фазоманипулированного сигнала с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей на вероятность срыва слежения. Расчетным методом получены семейства зависимостей вероятности срыва слежения от величин случайной и систематической составляющих ошибки слежения за задержкой, нормированных к полосе захвата временного дискриминатора, при различных сочетаниях этих параметров. Определены области слабого и сильного влияния величины ошибок слежения за задержкой принимаемого сигнала на вероятность срыва слежения. Проанализирован характер влияния случайной и систематической составляющих ошибки слежения за задержкой на вероятность срыва слежения. Установлено, что в общем случае имеет место неоднозначность среднего квадрата нормированной ошибки слежения за задержкой как критерия оптимизации при выборе параметров системы синхронизации. Расчеты, проведенные для широкого диапазона изменения нормированных ошибок слежения за задержкой, показывают, что для обеспечения заданного качества приема сигналов в радиотехнической системе с фазоманипулированными сигналами с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей необходим совместный выбор параметров системы синхронизации, определяющих величину случайной и систематической составляющих ошибки слежения за задержкой. Полученные результаты могут быть использованы при анализе характеристик систем синхронизации информационных и измерительных радиотехнических систем и при обосновании технических решений, обеспечивающих требуемое качество приема фазоманипулированных сигналов с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей.
Информатика и автоматизация. 2021;20(1):16-42
pages 16-42 views

Удержание геостационарного спутника в заданной точке стояния с учетом дополнительных фазовых ограничений

Горбулин В.И., Котяшов Е.В., Чернявский В.А., Груздев Н.В.

Аннотация

Время активного существования орбитальных средств на геостационарной орбите, к которым относятся стационарные искусственные спутники Земли различного назначения, может составлять более 15 лет. Вместе с тем в современных условиях наращивания орбитальной группировки возрастает и количество объектов космического мусора, в том числе и на геостационарной орбите: завершившие активное существование спутники, которые по каким-либо причинам не были переведены на орбиту захоронения; осколки спутников, образованные в результате столкновения с метеорами или аварий. Это повышает вероятность столкновения с ними рабочих спутников. Перечисленные факторы обусловливают необходимость рассматривать задачу удержания стационарных искусственных спутников Земли в окрестности точки стояния в условиях недопущения столкновения с объектами космического мусора, при этом затраты рабочего тела не должны существенно возрастать. При проектировании новых космических аппаратов, особенно с большими сроками эксплуатации, особое внимание уделяется рациональному размещению двигателей. Предполагается, что спутники оснащаются несколькими двигателями коррекции, которые позволяют создавать управляющие ускорения только в нескольких направлениях, не меняя ориентации самого спутника. То есть при решении задачи считается, что коррекции параметров орбиты спутника не влияют на его ориентацию. Это условие является жестким ограничением в синтезе управления спутником. В рассматриваемом методическом подходе в качестве функционала от управления задаются затраты рабочего тела, необходимые для совершения очередной коррекции, после которой на интервале глубины прогноза не будет опасных удалений от точки стояния и сближений. Это позволяет избежать ситуаций, когда решение об управлении принимается уже после выхода стационарного спутника за пределы окрестности точки стояния, и прежде всего, сближения с объектами космического мусора на расстояние, меньшее порогового. Представлены результаты моделирования, которые говорят об эффективности предложенных решений. Важным преимуществом является рассмотрение движения стационарного спутника не только относительно точки стояния, но и нескольких других объектов, как управляемых, так и неуправляемых, которые находятся в ее окрестности. При этом количество объектов может быть любым.
Информатика и автоматизация. 2021;20(1):43-67
pages 43-67 views

Повышение эффективности обнаружения загоризонтными РЛС с поверхностной волны надводных объектов на основе синтеза апертуры антенной системы

Алёшкин А.П., Балакирев С.Н., Невзоров В.И., Савочкин П.В.

Аннотация

Для решения задач наблюдения за обстановкой на водной поверхности, примыкающей к приграничным районам суши, используют загоризонтные радиолокационные средства поверхностной волны. Основным достоинством указанных средств является возможность обнаружения надводных объектов за пределами оптического горизонта за счет распространения электромагнитной волны вдоль морской поверхности в дифракционной зоне. Однако точностные характеристики подобных наблюдений оказываются крайне низкими в силу малых отношений сигнал/шум отраженного сигнала, которые обусловлены, в свою очередь, широкой диаграммой направленности существующих антенных систем. Это приводит к превалированию в облученной области отражения от фона над радиоэхом лоцируемого объекта. По этой же причине оказываются необнаруживаемыми неподвижные цели, по которым отсутствует доплеровский сдвиг частот в спектре отраженного сигнала. Единственным способом увеличения отношения сигнал/шум является сужение диаграммы направленности (увеличение коэффициента направленного действия антенной системы). Предлагается решение поставленной задачи по пути последовательного накапливания отраженных сигналов и их суммирования по принципу оптимизационного подбора фазовых соотношений для соседних импульсов (синтезируемых апертур), которые соответствуют эвентуальному фронту электромагнитных волн, сфокусированному в направлении гипотетической цели. Решение данной задачи позволит существенно сузить диаграмму направленности антенны, что открывает возможности устранения влияния фона за счет радикального уменьшения площади облучаемой поверхности в процессе фокусировки луча при синтезировании виртуальной апертуры. При этом нет необходимости в изменении конструкции антенных решеток. Выполнено компьютерное моделирование синтезированной антенной решетки и построена ее диаграмма направленности. Проведена количественная оценка степени повышения углового разрешения по сравнению с потенциально возможным, определенным по критерию Релея. Данное обстоятельство поз воляет рассмотреть возможность использования береговых загоризонтных радиолокационных станций поверхностной волны для обнаружения «невидимых» существующими локаторами неподвижных объектов.
Информатика и автоматизация. 2021;20(1):68-93
pages 68-93 views

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Методы классификации ЭЭГ-паттернов воображаемых движений

Капралов Н.В., Нагорнова Ж.В., Шемякина Н.В.

Аннотация

Рассматриваются наиболее перспективные методы классификации электроэнцефалографических сигналов при разработке неинвазивных интерфейсов мозг–компьютер и теоретических подходов для успешной классификации электроэнцефалографических паттернов. Приводится обзор работ, использующих для классификации риманову геометрию, методы глубокого обучения и различные варианты предобработки и кластеризации электроэнцефалографических сигналов, например общего пространственного фильтра. Среди прочих подходов предобработка электроэнцефалографических сигналов с применением общего пространственного фильтра часто используется как в офлайн, так и в онлайн режимах. Согласно исследованиям последних лет сочетание общего пространственного фильтра, линейного дискриминантного анализа, метода опорных векторов и нейронной сети с обратным распространением ошибки позволило достигнуть 91% точности при двухклассовой классификации с обратной связью в виде управления экзоскелетом. Исследований по использованию римановой геометрии в условиях онлайн очень мало, и на данный момент наилучшая точность при двухклассовой классификации составляет 69,3%. При этом в офлайн тестировании средний процент классификации в рассмотренных статьях для подходов с применением общего пространственного фильтра – 77,5±5,8%, сетей глубокого обучения – 81,7±4,7%, римановой геометрии – 90,2±6,6%. За счет нелинейных преобразований методы, основанные на римановой геометрии, а также на применении глубоких нейронных сетей сложной архитектуры, обеспечивают большую точность и способность к извлечению полезной информации из сигнала по сравнению с линейным преобразованием общего пространственного фильтра. Однако в условиях реального времени важна не только точность, но и минимальная временная задержка. Здесь преимущество может быть за подходами с использованием преобразования общего пространственного фильтра и римановой геометрии с временной задержкой менее 500 мс.
Информатика и автоматизация. 2021;20(1):94-132
pages 94-132 views

Геометрический кусочно-кубический интерполяционный многочлен Безье с непрерывностью C2

Фадхель М.А., Омар З.Б.

Аннотация

Кривая Безье – это параметрический полином, который применяется для получения хороших методов кусочной интерполяции с большим преимуществом перед другими кусочными полиномами. Следовательно, критически важно построить кривые Безье, которые были бы гладкими и могли бы повысить точность решений. Большинство известных стратегий определения внутренних контрольных точек для кусочных кривых Безье обеспечивают только частичную гладкость, удовлетворяющую первому порядку непрерывности. Некоторые решения позволяют строить интерполяционные полиномы с гладкостью по ширине вдоль аппроксимирующей кривой. Однако они все еще не могут обрабатывать расположение внутренних контрольных точек. Частичная гладкость и неконтролирующее расположение внутренних контрольных точек могут повлиять на точность приблизительной кривой набора данных. Чтобы улучшить гладкость и точность предыдущих стратегий, предлагается новый кусочно-кубический многочлен Безье второго порядка непрерывности C2 для оценки пропущенных значений. Предлагаемый метод использует геометрическое построение для поиска внутренних контрольных точек для каждого смежного подынтервала указанного набора данных. Не только предлагаемый метод сохраняет стабильность и гладкость, анализ ошибок численных результатов также показывает, что результирующий интерполирующий полином более точен, чем те, которые получены с помощью существующих методов.

Информатика и автоматизация. 2021;20(1):133-159
pages 133-159 views

Цифровые информационно-коммуникационные технологии

Модели и методы выявления структуры локальной вычислительной сети при неполных данных

Андреев А.А., Шабаев А.И.

Аннотация

Описание логической и физической структуры сети необходимо для решения многих задач сетевого управления. Автоматизация построения такого описания осложнена возможностью неполноты и некорректности исходных данных о структуре сети, получаемых из стандартных источников. В данной статье приводится исследование свойств неполных исходных данных о связях сетевых устройств на канальном уровне. Для этого вводятся графовые модели структуры канального уровня в присутствии виртуальных локальных сетей, формализуется задача дополнения исходных данных. Приводятся методы обобщённой обработки разнородных исходных данных о канальном уровне. В работе описываются модели и методы выведения части отсутствующих данных, а также условие, при котором исходные данные могут позволить построить единственное правильное описание структуры сети. Статья включает методы определения в исходных данных некорректных элементов и ситуаций, при которых возможно несколько решений задачи описания структуры сети. Приводятся алгоритмы построения описания структуры сети при неполных данных, когда их можно и нельзя восполнить до необходимого объема, методы разрешения неоднозначности во входных данных и методы исправления некорректных данных. Проведённые вычислительные испытания методов на сгенерированных данных и в реальных сетях показывают их применимость и эффективность в сетях различных структур и со смешанным набором производителей оборудования. Также, показывается преимущество перед разработанными ранее аналогичными методами: способность дополнить до 99% данных о связях на канальном уровне за полиномиальное время, возможность получения точного решения при неоднозначности исходных данных.
Информатика и автоматизация. 2021;20(1):160-180
pages 160-180 views

Метод защиты авторских прав на векторные картографические данные

Выборнова Ю.Д., Сергеев В.В.

Аннотация

данные на основе встраивания растровых цифровых водяных знаков. Метод сочетает оригинальные авторские идеи, а именно: подход к встраиванию скрытой защитной информации в графические данные, не искажающей координатную информацию векторных объектов, и синтез шумоподобных изображений, выступающих в качестве контейнера для битовой последовательности цифровых водяных знаков. Шумоподобный сигнал кодирует биты цифровых водяных знаков в виде синусоидальных функций и таким образом отображает бинарную последовательность в растровое изображение, непосредственно встраиваемое в защищаемые данные. Применение шумоподобных сигналов в качестве цифровых водяных знаков значительно упрощает процедуру верификации, а также позволяет обеспечить устойчивость скрытой битовой последовательности при различных искажениях изображения цифровых водяных знаков, в том числе при интерполяции. Целью экспериментальных исследований являлась оценка достижимой вероятности правильного извлечения двоичной последовательности цифровых водяных знаков при различных параметрах и условиях встраивания. Исследование информационной емкости показало, что потенциальный объем информации, встраиваемый в каждый полигон без искажения битовой последовательности цифровых водяных знаков, зависит от типа карты, а именно от количества вершин, составляющих каждый полигон. Проведено экспериментальное исследование стойкости полученного метода к потенциально возможным преобразованиям, направленным на злоумышленное удаление цифровых водяных знаков из векторной карты. Разработанный метод демонстрирует стойкость к аффинным преобразованиям, кадрированию, добавлению, удалению и переупорядочиванию вершин/объектов, и может применяться в качестве решения задачи защиты авторских прав на векторные данные. Проведен анализ качества метода по критериям точности, стойкости, информационной емкости, вычислительной сложности. Результаты всех проведенных исследований подтверждают возможность использования и эффективность предложенного метода защиты векторных картографических данных, а также его преимущества перед существующими методами встраивания цифровых водяных знаков.
Информатика и автоматизация. 2021;20(1):181-212
pages 181-212 views

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».