ВЫПУСК № 3 (21), 2020 |
ISSN 2618-7167 |
Пырнова О.А., Зарипова Р.С. Автономные |
|
машины и искусственный интеллект |
46 |
Марданова А.М., Будникова И.К. |
|
Технологии BIG DATA |
49 |
Семенов М.А., Зарипова Р.С. Программный |
|
проект по синтаксическому анализу текстовых |
|
файлов средствами языка С++ |
52 |
Pyrnova O.A., Zaripova R.S. Autonomous |
|
machines and artificial intelligence |
46 |
Mardanova A.M., Budnikova I.K. |
|
BIG DATA technologies |
49 |
Semenov M.A., Zaripova R.S. Program project |
|
on syntactic analysis of text files by means of |
|
C++ language |
52 |
АЛГОРИТМЫ, АКТИВНЫЕ СИСТЕМЫ И БАЗЫ ДАННЫХ
Пырнова О.А., Зарипова Р.С. Перспективы |
|
развития экспертных систем |
55 |
Кропачев Р.А., Жидко Е.А. Искусственный |
|
интеллект: проблемы и области применения |
57 |
Силкина О.Ю., Зарипова Р.С. Тенденции в |
|
развитии искусственного интеллекта |
63 |
Добрина М.В. Эволюция квантовых вычислений |
65 |
Никифоров С.И., Зарипова Р.С. Особенности |
|
разработки изоморфных приложений |
69 |
Давлетшина Л.А., Будникова И.К. |
|
Совершенствование качества обслуживания |
|
клиентов IT-сервиса |
71 |
Хайруллин А.М., Зарипова Р.С. Использование |
|
чат-ботов и онлайн-консультаций как будущее |
|
медицины |
74 |
Pyrnova O.A., Zaripova R.S. Prospects for the |
|
development of expert systems |
55 |
Kropachev R.A., Zhidko E.A. Artificial |
|
intelligence: problems and applications |
57 |
Silkina O.Y., Zaripova R.S. Artificial |
|
intelligence trends |
63 |
Dobrina M.V. Evolution of quantum computing |
65 |
Nikiforov S.I., Zaripova R.S. Features of |
|
isomorphic applications development |
69 |
Davletshina L.A., Budnikova I.K. Improving |
|
the quality of customer service for it services |
71 |
Khairullin A.M., Zaripova R.S. Using chat |
|
bots and online consultation as the future of |
|
medicine |
74 |
5
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
УДК 621.396.2.019.4
К ВОПРОСУ РАСПОЗНАВАНИЯ ПАЧЕК ИМПУЛЬСОВ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ С ОПЕРАТИВНЫМ ПОСТРОЕНИЕМ ЗОН СЕЛЕКЦИИ В ЗАДАЧЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСОМ ПРОСТРАНСТВЕННО РАЗНЕСЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
А.Д. Кононов, А.А. Кононов
Воронежский государственный технический университет
Аннотация: применительно к задаче оптимизации информационного обеспечения автоматизированных систем управления группой строительных объектов рассматриваются вопросы распознавания импульсных информационных потоков с целью их идентификации в соответствии с априорно заданной системой кодирования
Ключевые слова: системы управления, информационные потоки, кодирование, пачки импульсов, селекция сигнала
TO THE PROBLEM OF RECOGNIZING IMPULSE PACKETS OF INFORMATION RADIATION FLOWS WITH PROMPT CONSTRUCTION OF SELECTION ZONES IN THE PROBLEM OF AUTOMATIC CONTROLLING A COMPLEX OF SPATIALLY DIVERSE OBJECTS
A.D. Kononov, A.A. Kononov
Voronezh state technical University
Abstract: with a reference to the problem of optimization of data support of automatic control systems of a group of building objects the problems of recognizing of impulse information flows are considered with the purpose of the flows identification according to the ciphering system which is given a priori
Keywords: control systems, information flows, ciphering, impulse packets, selection of a signal
При1 анализе возможностей разработки |
участки, занятые прокладкой трубопроводов, |
|||||
и создания высокоуровневых автоматизиро- |
строительством автодорог, аэродромов, мо- |
|||||
ванных систем управления (АСУ) в строи- |
стов и т.д. Эффективность информационного |
|||||
тельном производстве, наряду с другими |
обеспечения |
автоматизированной системы |
||||
весьма важной является задача их оператив- |
управления строительством в значительной |
|||||
ного и |
достоверного |
информационного |
мере определяется помехоустойчивостью |
|||
обеспечения. Создание эффективной систе- |
систем связи и передачи управляющих воз- |
|||||
мы управления сложным комплексом строи- |
действий. |
Выработка |
оптимизирующих |
|||
тельных объектов со значительным про- |
управленческих решений на основе исполь- |
|||||
странственным разнесением немыслимо без |
зования данных, поступающих от датчиков, |
|||||
надежного информационного обеспечения, |
контрольно-измерительной аппаратуры, вы- |
|||||
обеспечивающего безошибочную передачу |
числительной и организационной техники, |
|||||
команд |
управления на |
производственные |
невозможна |
без наличия |
соответствующих |
|
|
|
|
|
настоящему уровню развития средств связи |
||
© Кононов А.Д., Кононов А.А., 2020 |
и обмена информацией |
между собственно |
||||
|
|
|
||||
6
ВЫПУСК № 3 (21), 2020 |
ISSN 2618-7167 |
управляющими системами и управляемыми объектами различных уровней, особенно со значительным пространственным разнесени-
ем [1 – 4].
Канал передачи команд управления можно рассматривать как материальную среду с переменными характеристиками, причем флуктуации параметров практически всех реальных каналов распространения информационных сигналов являются случайными передаточными функциями [5], и их свойства могут быть описаны только с использованием статистических методов. Представляет интерес изучение связей между статистическими характеристиками параметров распространяющегося колебания и статистическими характеристиками канала радиоуправления.
Заметим, что при анализе канала в течение длительного времени его характеристики следует считать нестационарными случайными процессами. Однако, в течение небольших интервалов Т ст радиоканал
можно считать локально-стационарным, то есть на этом интервале времени статистические характеристики его случайных параметров можно считать неизменными [6 – 8]. Таким образом, интервалы длительностью Т ст трактуются как отдельные состояния
локально-стационарного канала управления, процессы в котором предполагаются также эргодическими.
При решении многих задач статистической радиосвязи и управления, распознавания и идентификации символов в системах обмена информации, теории передачи и кодирования сообщений возникает необходимость в распознавании импульсных потоков с целью их идентификации [5, 6]. Основными вариантами распознавания таких сигналов являются методы временной и параметрической селекции. Временная селекция заключается в выделении из сложного импульсного потока искомых последовательностей на основе временного стробирования в моменты времени ожидаемого появления распознаваемого информационного сигнала. Достоинство этого подхода – простота рас-
познавания, а недостаток – необходимость перенастройки программы селекции информационного сигнала при временном изменении характеристик выделяемых информационных импульсных потоков, что существенно сужает применимость метода [7, 8].
При параметрическом распознавании принимаемый сигнал может рассматриваться как упорядоченная числовая совокупностьa1,a 2 ,...,a n , характеризующая конкретные
значения его параметров, то есть каждому сигналу соответствует точка в n-мерном пространстве с соответствующими координатами и, таким образом, для осуществления параметрического распознавания и идентификации необходимо определение количества и типа селектируемых параметров, ширины зоны селекции и быстродействия устройства распознавания. Это определение влияет на качество передачи сообщений в информационной системе и связано с информативностью отдельных параметров сигнала.
Количество распознаваемых сигналов и ширина зоны селекции определяет вероятность ложных срабатываний анализирующего устройства [8, 9]
|
m n |
|
|
m n |
USi, j |
|
|
j 1 i 1 |
|
||
РЛ |
, |
||
n |
|||
j 1 i 1 |
U0i |
|
|
|
i 1 |
|
где PЛ – вероятность ложного распознава-
ния комбинации импульсов; m – количество зон селекции; n – количество параметров
селекции; USi, j – ширина j-ой зоны селек-
ции по i-му параметру; U0i – ширина обла-
сти существования i-го параметра. Выражение для вероятности ложного
распознавания зависит от количества параметров, величины и параметров зон селекции. Из приведенного выражения следует, что для снижения вероятности ложного распознавания необходимо уменьшить ширину зоны селекции, которая определяется областью существования селектируемого пара-
7
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
метра для данного сигнала, его нестабильностью и погрешностью измерения, а количество зон зависит от числа областей существования параметров для каждого сигнала. Отсюда вытекает, что для формирования фиксированных зон селекции их количество и ширина должны охватывать все области существования параметров колебания с учетом упомянутых факторов нестабильности процессов и погрешности измерений [10 – 12]. При этом возможна ситуация, что область существования параметра в какой-то момент времени может быть значительно меньше области существования параметра сигнала, что приведет к существенному увеличению вероятности ложного распознавания. Отметим еще, что изменение области существования параметров потребует нежелательной перестройки зон, то есть схемотехнической переделки устройств.
Оперативное формирование зон ставит целью исключить указанные недостатки и производить перенастройку селектора им-
пульсных потоков на основе сведений, получаемых в процессе работы от системы обмена информацией (СОИ). Для повышения быстродействия и ускорения перестройки зон селекции по априорно получаемой информации от СОИ используется методика автоматического оперативного трансформирования зон, суть которой состоит в формировании минимально необходимого числа зон минимально допустимой ширины только по значениям параметра сигнала из областей его возможных значений, имеющихся в данный момент времени и при учете его нестабильности и погрешности измерения. Устройство, соответствующее описанной методике, приведено на рисунке 1, и при своем функционировании выполняет две функции:
автоматическое оперативное формирование зон селекции;
непосредственное распознавание сигнала.
Рис. 1. Функциональная схема устройства распознавания
8
ВЫПУСК № 3 (21), 2020 |
ISSN 2618-7167 |
Устройство, схема которого представлена на рис. 1, работает следующим образом.
Информация о параметрах П1, П2,…Пn каждого из ожидаемых в данный момент време-
ни сигналов, поступает от СОИ на автоматическое устройство построения зон (АУПЗ) 1,
вкотором обновление информации, как правило, не превышает одной секунды. АУПЗ формирует левую и правую границы зоны распознавания для каждого параметра каждого информационного сигнала и записывает
вбуферную память БПi (i = 1, 2…n) 2 соответствующего селектора их значения, число которых определяется количеством распознаваемых сигналов. Ширина зоны может задаваться от внешних устройств или оператором в процессе работы.
Информация из буферной памяти сравнивается с входной информацией о параметрах приходящих сигналов, поступающей с предварительного запоминающего устройства (ПЗУ) 8 в схемы сравнения сигналов
(ССi) 3, где i – число селектируемых параметров информационного сигнала. При сра-
батывании всех схем сравнения ССi каждого j-го комбинированного селектора схема сов-
падения (Иi) 4 выдает импульс на схему 5 (ИЛИ), на выходе которой появляется импульс селекции, использующийся для считывания информации с буферного запоминающего устройства (БЗУ) 6 в устройства последующей обработки сигнала.
Через временной интервал τ , определяемый временем срабатывания устройств сравнения, после поступления информации в БЗУ схема управления (СУ) 7 вырабатывает импульс сброса для ПЗУ.
Заключение.
Проведенный анализ показывает, что метод распознавания сигналов с автоматическим оперативным построением зон селекции позволяет значительно снизить вероятность ложного распознавания за счет уменьшения количества и ширины зон селекции, а устройство, реализованное в соответствии с этим методом, обладает универсальностью для различных параметров распознавания сигналов.
Предлагаемая обработка сигналов может повысить помехозащищенность систем дистанционного управления технологическими машинами различного назначения от ошибок передачи команд управления.
Библиографический список
1.Кононов А.Д. Разработка алгоритма определения координат и сигнала рассогласования в задаче автоматического управления мобильными объектами в дорожном строительстве
/Кононов А.Д., Кононов А.А. // Вестник Воронежского государственного университета, серия Системный анализ и информационные технологии. – Воронеж, 2014. – №1. – С. 84 – 89.
2.Устинов Ю.Ф. Система автоматического управления основным отвалом автогрейдера / Устинов Ю.Ф., Кононов А.Д., Кононов А.А., Гильмутдинов В.И. // Известия высших учеб-ных заведений. Строительство, 2012. – № 10 (646). – С. 40 – 45.
3.Тепляков И.М. Результаты математического моделирования работы автогрейдера ДЗ199 при копании грунта основным отвалом / Тепляков И.М., Гильмутдинов В.И., Кононов А.А. // Известия высших учебных заведений. Строительство, 1999. – № 8. – С. 94.
4.Авдеев Ю.В. К вопросу исследования радиоволнового канала системы дистанционного управления землеройно-транспортными машинами / Авдеев Ю.В., Кононов А.Д., Кононов А.А., Аникин В.Н.// Известия высших учебных заведений. Строительство, 2010. –№10.–С.86–92.
5.Булинский А.В. Теория случайных процессов / Булинский А.В., Ширяев А.Н. – М.: Физ-матлит., 2005. – 402с.
6.Гильмутдинов В.И. К вопросу использования пространственно - временных характеристик сигнала в системах передачи информации через магнитоактивную среду / Гильмутдинов В.И., Кононов А.А. // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах – 2019. – № 1(15). – С. 7 – 11.
7.Вентцель Е.С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения / Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. – М.: Высшая школа, 2000. – 780с.
8.Гильмутдинов В.И. Система эффективного интерфейса исходных данных с вычислительным устройством / Гильмутдинов В.И., Кононов А.А. // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах – 2018. – № 3(13). – С. 6 – 10.
9.Гильмутдинов В.И. Определение энтропии принимаемого двумерного сигнала с m- распределением огибающих ортогональнополяризованных компонент / Гильмутдинов
9