WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 
На правах рукописи

НИКУЛИН ВАСИЛИЙ СЕМЕНОВИЧ

интеллектуализация автоматизированных комплексов радиотехнического контроля излучений радиоустройств, функционирующих в составе адаптивных систем передачи информации

05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций

автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Серпухов 2012

Работа выполнена в Межрегиональном общественном учреждении «Институт  инженерной  физики»  (МОУ «ИИФ»)

Научный руководитель:

доктор технических наук

Вальваков Александр Михайлович

Официальные оппоненты:

Кухарев Александр Дмитриевич

Заслуженный машиностроитель РФ
доктор технических наук, профессор

директор по научной работе Калужского НИИ телемеханических устройств

Шиманов Сергей Николаевич

доктор технических наук, профессор

старший научный сотрудник четвёртой лаборатории исследования проблем применения информационных технологий для научных исследований, учебного процесса и автоматизации информационного  обеспечения  управления Военной академии РВСН им. Петра Великого (филиала г. Серпухов Московской обл.)

Ведущая организация:

ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт экономики, информатики и систем управления» (г. Москва)

Защита состоится «4» апреля 2012 года в 14.30 на заседании диссертационного совета Д 520.033.01 в Межрегиональном общественном учреждении «Институт инженерной физики» (МОУ «ИИФ») по адресу: 142210, г. Серпухов, Большой Ударный пер., д. 1а

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Межрегионального общественного учреждения «Институт инженерной физики»

Автореферат разослан « ___» марта 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук, доцент                        О.В. Коровин

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. В настоящее время в условиях бурного развития новых информационных технологий возрастают скорость, плотность и объём информационных потоков, циркулирующих в территориально-распределённых автоматизированных системах управления (АСУ) производственными и транспортными организациями. Функцию средств телекоммуникации таких АСУ выполняют адаптивные системы передачи информации (АСПИ), включающие в свой состав в качестве приёмо-передающих комплексов (ППК) радиоустройства (РУ) различного функционального назначения.

В свою очередь, к РУ, функционирующих в составе АСПИ, предъявляются жёсткие и, как правило, противоречивые требования по обеспечению таких показателей качества, как достоверность, помехоустойчивость, защищённость, скорость передачи сообщений, что объясняется, прежде всего, сложностью радиоэлектронной обстановки в районах размещения и функционирования РУ. Поддержание указанных показателей на заданном уровне является одной из важнейших задач, которая может быть решена на основе контроля и управления качеством функционирования радиоустройств.

Следует также учитывать, что РУ могут функционировать в условиях частичной или полной неопределённости, причём эта неопределённость имеет как внутренний, так и внешний характер. Внутренняя неопределённость, прежде всего, обусловлена изменением в процессе функционирования РУ параметров сигналов и режимов их работы. Внешняя неопределённость обусловлена постоянно меняющейся радиоэлектронной обстановкой в районе функционирования РУ. Путь преодоления этой априорной неопределённости может быть основан на оперативном текущем восполнении недостающей информации на основе контроля и оценки параметров сигналов, излучаемых РУ, и использованием результатов этого контроля для коррекции параметров сигналов РУ и режимов их работы.

Задача состоит в том, чтобы изменять характер функционирования АСПИ не только на основе количественных данных о РУ и среде их функционирования, но и с учётом качественных оценок, с помощью которых реализуется координация целей функционирования совокупности взаимодействующих в системе РУ. Для решения этой задачи могут быть использованы интеллектуальные автоматизированные комплексы радиотехнического контроля (АКРК) за функционированием РУ.

Информатизация, охватывающая основные сферы деятельности общества и государства, предусматривает массовое использование новых информационных технологий в деятельности человека, создание автоматизированных информационных систем и комплексов, эффективно поддерживающих функционирование любой технической, организационной и социальной структуры. Автоматизированные информационные комплексы (АИК) – это комплексы технических и программных средств, информационных массивов, предназначенных для сбора, хранения, поиска и выдачи информации потребителям по их запросам. В свою очередь, интеллектуальный комплекс (ИК) – это автоматизированный информационный комплекс, работа которого основана на использовании искусственного интеллекта. Основными компонентами ИК являются интеллектуальный интерфейс (ИИ) и база знаний (БЗ). Основным средством формирования информационного ресурса интеллектуальных комплексов является экспертная система (ЭС).

Искусственный интеллект – это область информатики, связанная с разработкой концепции и инструментария для представления знаний в определённой предметной области и автоматизированного решения трудно формализуемых задач. Интеллектуальный интерфейс – это совокупность средств взаимодействия пользователя с электронно-вычислительной машиной (ЭВМ), включающая диалоговый процессор, планировщик, преобразователь описания задачи в программу её решения на основе информации, хранящейся в базе знаний. База знаний - одна из основных частей интеллектуальной системы, предназначенная для представления в ЭВМ в виде моделей и методов знаний, накопленных человеком в определённой предметной области. Развитию теории искусственного интеллекта посвящены труды Гренандера У., Ларьера Х., Минского М., Осовского С., Дружинина Д.В., Журавлёва Ю.И., Попова Э.В., Попкова К.А. и других. Эти работы показали высокую эффективность функционирования интеллектуальных систем и комплексов. Однако многообразие моделей и методов интеллектуализации систем требует проведения исследований в конкретной предметной области применительно к АКРК.

Таким образом, актуальность темы диссертации и исследований в области АКРК состоит в том, что повышение качества информационного обмена в АСПИ может быть достигнуто лишь на пути интеллектуализации автоматизированных комплексов радиотехнического контроля параметров сигналов РУ и режимов их работы. В настоящее время в области интеллектуальных АКРК удовлетворительных технических решений пока нет.

Целью исследования является повышение качества функционирования радиоустройств в условиях возрастания скорости, плотности и объёма информационных потоков, циркулирующих в адаптивных системах передачи информации.

Для достижения поставленной цели должна быть решена научная задача разработки научно-методического аппарата интеллектуализации автоматизированных комплексов радиотехнического контроля на основе новых информационных технологий.

Объект исследований – средства радиотехнического контроля излучений радиоустройств, входящих в состав адаптивных систем передачи информации.

Предметом исследований является область науки, занимающаяся разработкой теории автоматизированного контроля технологических процессов и адаптивного управления состоянием объектов контроля.

Поставленная цель диссертационной работы определяет задачи исследований:

•        анализ состояния радиотехнического контроля (РТК) и обоснование необходимости и принципов интеллектуализации АКРК;

•        разработка принципов коррекции параметров сигналов радиоустройств;

•        математическое моделирование АСПИ и РУ как объекта радиотехнического контроля;

•        разработка обобщённой структурной схемы и алгоритмов функционирования АКРК.

Методы исследований. Решение поставленной научной задачи основано на использовании теоретических методов исследований, отражающих научные положения теории контроля радиотехнических средств, теории искусственных нейронных сетей, теории нечётких множеств, теории адаптивного управления

Научные результаты, представляемые к защите:

1.        Структурно-параметрическая модель АСПИ как объекта радиотехнического контроля.

2.        Методика интеллектуализации автоматизированных комплексов радиотехнического контроля.

3.        Алгоритмы функционирования интеллектуальных АКРК.

Достоверность результатов, полученных в работе, обеспечивается тем, что при математическом моделировании РУ и АСПИ использованы апробированные положения теории автоматизированного контроля, адаптивного управления, исследования операций, комбинаторной теории образов и других областей знаний. В методике интеллектуализации АКРК корректно отражены все основные процессы, лежащие в основе радиотехнического контроля. Анализ состояния и путей решения поставленной научной задачи проведён с учётом её актуальности и потребности для практики функционирования РУ в  составе АСПИ. Представленные в работе математические модели отражают как результаты разработки математического базиса теории интеллектуализации процесса радиотехнического контроля, так и результаты экспериментальных исследований параметров сигналов РУ.

Научная новизна и теоретическая значимость заключается в следующем:

1.        Структурно-параметрическая модель АСПИ как объекта радиотехнического контроля в отличие от известных математических моделей разработана на основе положений комбинаторной теории образов и в целом отражает предметную область проводимых в работе исследований. При этом под структурным описанием АСПИ понимается процесс представления в виде определенной топологической структуры множества РУ и связей между ними. Параметрическое описание представляет собой математическое описание параметров сигналов РУ.

2.        Методика интеллектуализации автоматизированных комплексов радиотехнического контроля за функционированием РУ в составе адаптивных систем передачи информации отличается от других методик радиотехнического контроля тем, что она разработана на основе теории искусственного интеллекта и новых информационных технологий с использованием положений теории динамических систем, теории технического контроля, системного анализа и целевого управления. Введён показатель качества функционирования РУ – управляемая вероятность параметрического соответствия РУ заданным требованиям.

3.        Алгоритмы функционирования интеллектуальных АКРК разработаны с учётом структуры и состава этих комплексов и отражают основные этапы процесса радиотехнического контроля: контроль состояния РУ; идентификация РУ; коррекция параметров сигналов РУ.

Практическая значимость работы и представленных в ней результатов заключается прежде всего в том, что в диссертации представлена новая методика организации и проведения радиотехнического контроля с использованием перспективных интеллектуальных АКРК. Применение интеллектуальных АКРК позволит обеспечить вероятность параметрического соответствия контролируемых РУ до уровня 0,95. Разработанная методика может быть использована на стационарных и подвижных пунктах РТК, а также при обосновании технических требований к перспективным автоматизированным комплексам радиотехнического контроля.

Внедрение результатов исследований.

Результаты исследований реализованы в виде математических моделей и алгоритмических средств при разработке автоматизированных систем контроля и управления в «Калужском НИИ телемеханических устройств» (г. Калуга), в МОУ «Институт инженерной физики» (г. Серпухов), в учебном процессе кафедры автоматизированных систем управления Военной академии Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого, филиал (г. Серпухов Московской области), в ФГУП «Научно-исследовательский институт экономики, информатики и систем управления» (г. Москва).

Личное участие. Основные принципы построения интеллектуальных АКРК предложены автором. При личном участии автора проводились исследования по математическому моделированию процесса РТК. Ему же принадлежат выводы и рекомендации, сделанные в диссертационной работе.

Апробация результатов по теме диссертационной работы.

Основные результаты диссертационных исследований докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях международного и Российского уровней (г. Москва, г. Калуга, г. Серпухов).

Публикации по теме работы.

По теме диссертации опубликовано 15 работ, из которых 8 научных статей опубликовано в журнале, входящем в перечень ВАК, 5 статьей в трудах
научно-технических конференций, 2 патента на полезные модели.

Структура и объём работы.

Диссертационная работа состоит из введения, трёх разделов, заключения и списка литературы, включающего 145 источников. Работа изложена на 169 страницах и содержит 27 рисунков и 3 таблицы.

Основное содержание диссертации

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель, научная задача, объект и предмет диссертационных исследований, а также научные результаты, выносимые на защиту. Показана научная новизна, практическая значимость и достоверность научных исследований.

Первый раздел посвящён обоснованию необходимости и принципов интеллектуализации автоматизированных комплексов радиотехнического контроля излучений радиоустройств. Представлены следующие результаты исследований:

  • анализ состояния радиотехнического контроля за функционированием радиоустройств и направлений его развития;
  • интеллектуализация АКРК как один из основных путей повышения качества функционирования радиоустройств в составе АСПИ;
  • структура и принципы построения экспертных систем в составе интеллектуальных АКРК;
  • принципы адаптивной коррекции параметров сигналов радиоустройств в процессе их функционирования;
  • структурно-параметрическая модель АСПИ как объекта радиотехнического контроля;
  • математическая постановка задачи исследований.

Проведённый анализ принципов построения и функционирования современного многофункционального автоматизированного комплекса радиотехнического контроля ПРИЗ показал, что основные решаемые задачи комплекса заключаются: в приеме и математической обработке сигналов РУ; в отображении радиоэлектронной обстановки в реальном масштабе времени; в ведении электронной базы данных, в пеленгации РУ на местности. Основное назначение указанного комплекса – решение классической задачи пространственно-временной обработки сигналов радиоустройств и радиосистем. Такие комплексы не решают задачи повышения качества функционирования РУ в условиях возрастания скорости, плотности и объёма информационных потоков, циркулирующих в АСПИ. Решение все возрастающего объёма задач, которые должны решать средства РТК возможно лишь на пути интеллектуализации АКРК. Интеллектуальный АКРК – это совокупность средств технического и математического обеспечения, объединенная информационным процессом и работающая во взаимодействии с человеком-оператором.

В общем виде концептуальная модель (КМ) такого комплекса представляет собой совокупность основных понятий и правил комбинирования классов понятий, являющихся смысловой структурой предметной области. Она может быть представлена совокупностью основных систем S, отражающих принципы построения предметной области процесса радиотехнического контроля:

,                                (1)

где         - система, характеризующая некоторую структуру регулярной конфигурации АСПИ и совокупность РУ как функциональных элементов АСПИ;

- система, характеризующая принципы построения и функционирования АКРК;

- система, характеризующая процесс радиотехнического контроля за функционированием АСПИ;

Основным средством формирования информационного ресурса интеллектуального АКРК является динамическая экспертная система (ДЭС), входящая в состав АКРК. Существо методологических принципов построения ДЭС отражено совокупностью взаимосвязанных задач:

  • обоснование структуры, частных и конечных целей предметной области ДЭС, стратегии их достижения, построение концептуальной модели АКРК;
  • обоснование видов и объёма критичных факторов внешней среды, характеризующей радиоэлектронную обстановку в районе функционирования АКРК;
  • агрегирование свойств и информационных параметров РУ, их допустимых возможных состояний;
  • синтез структуры моделей процессов радиотехнического контроля состояния АСПИ и коррекции информационных параметров РУ.

Для решения задачи коррекции параметров сигналов РУ в процессе их функционирования необходимо, чтобы совместно с РУ функционировал адаптивный корректор параметров (АКП), построенный по принципу адаптивной системы управления. Анализ показал, что с точки зрения решаемых АКП задач он должен быть построен на основе адаптивной системы автоматического управления с замкнутым контуром и эталонной моделью РУ. При этом необходимо учитывать, что появление любого отказа в АКП ведёт к срыву процесса коррекции параметров РУ. В связи с тем, что функционирование АКП находится в непосредственной зависимости от изменяющихся характеристик радиоэлектронной обстановки, при моделировании процесса адаптации в АКП необходимо учитывать: статистические свойства параметров и характеристик окружающей среды; способность к компенсации параметрических и структурных искажений; значения параметров и характеристик процесса адаптации.

При формировании проблемно-ориентированных знаний в интеллектуальных АКРК важной частью информационного процесса является структурно-параметрическое представление АСПИ.

При этом под структурным описанием АСПИ понимается процесс представления в виде определенной структуры множества радиоустройств (РУ) и связей между ними. Параметрическое описание представляет собой математическое описание параметров и характеристик РУ.

При проведении исследований технологических процессов, к которым можно отнести и процесс функционирования АСПИ, свойства объектов отображаются с помощью топологических моделей. С использованием топологических моделей отображаются состав и взаимосвязи функциональных элементов в системах.

Рисунок 1 - Фрагмент конфигурации сложной АСПИ

В системе отдельные РУ связаны между собой (рисунок 1). Соединив выходные (i) и входные (j) связи различных РУ в соответствии с определенными комбинаторными правилами, можно получить определенную конфигурацию системы

,                                        (2)

где         - индекс классов РУ, входящих в состав АСПИ; - структура связей между РУ в конфигурации; - способ соединения связей между РУ.

Состав АСПИ определяется множеством радиоустройств:

.                                        (3)

Каждое РУ представляется множеством информационных параметров

.                                        (4)

В качестве информационных параметров могут выбираться параметры сигналов РУ, режимы их работы, координаты РУ на местности. Информационные параметры определяют уровень параметрического соответствия РУ заданным требованиям. В качестве меры этого соответствия может быть выбрана вероятность параметрического соответствия .

Текущее значение вероятности параметрического соответствия будет полностью определяться функцией расстояния

.                                        (5)

С учетом изложенных принципов структурно-параметрическую модель (СПМ) системы в общем виде можно представить как

,                        (6)

где         - конфигурация АСПИ; - множество РУ в системе; - множество связей между РУ в системе; - множество информационных параметров РУ; RАСПИ - множество контролируемых характеристик АСПИ; - уровень параметрического соответствия АСПИ заданным требованиям.

Во втором разделе представлена методика интеллектуализации АКРК за функционированием РУ в составе адаптивных систем передачи информации. Общая структура методики отражает следующие этапы исследований:

  • постановка задачи исследований;
  • математическое моделирование радиоустройства как объекта контроля и коррекции параметров сигнала;
  • радиотехнический контроль параметров сигналов радиоустройств в условиях сложной радиоэлектронной обстановки;
  • идентификация радиоустройств в процессе радиотехнического контроля с использованием искусственных нейронных сетей Хэмминга;
  • коррекция параметров сигналов радиоустройств в процессе радиотехнического контроля с использованием положений теории нечётких множеств.

На основе результатов математического моделирования РУ и экспериментальных данных о параметрах и характеристиках РУ показано, что для РУ с аналоговыми сигналами основными параметрами, определяющими уровень качества их функционирования, являются: динамический уровень напряженности электромагнитного поля; несущая частота излучений; параметры модуляции; спектральная плотность основного и побочного излучения. При этом уровень мощности излучений однотипных РУ может изменяться в пределах 2…3 дБ, уровень побочных излучений изменяется в пределах от – 100 дб до – 140 дБ при расстройке 10 МГц. Для РУ с дискретными сигналами с переменной частотно-временной структурой основными параметрами сигналов РУ являются изменение частоты от одной посылки к другой, количество и значение несущих частот в адресном наборе сигналов, амплитуда и длительность частотных посылок, ширина частотного диапазона, занимаемого сигналом.

В процессе РТК параметров сигналов РУ в условиях сложной радиоэлектронной обстановки в районе функционирования АСПИ решается задача радионаблюдения за контролируемым процессом работы РУ на излучение и измерения значений параметров сигналов.

Используя метод комплексной огибающей, можно информационную часть сигнала представить как результат паразитной амплитудной и фазовой модуляции полезного сигнала:

,                                (7)

где         - комплексная огибающая искажённого сигнала; - функция искажающей модуляции; - огибающая сигнала.

Таким образом, функция полностью характеризует флуктуации амплитуды и фазы колебаний под действием помеховой модуляции. Для определения структуры сигнала, искаженного модулирующей помехой, рассмотрим математическое ожидание сигнала, случайный характер которого обусловлен флуктуациями амплитуды и фазы колебаний

,                        (8)

где         - совместная плотность вероятности искажений амплитуды A(t) и фазы φ(t) в совпадающие моменты времени.

Представим выражение (8) с учетом введенных ранее соотношений для и

,        (9)

где         математическое ожидание функции искажающей модуляции. Так как искажения носят стационарный характер, то математическое ожидание функции искажающей модуляции не зависит от времени.

Введем обозначения ; , представим выражение (9) в виде

.                (10)

Коэффициент является относительным уровнем неискаженной части сигнала, - сдвиг фазы за счет фазовых искажений. Эти постоянные не зависят от вида сигнала и определяются только функцией искажающей модуляции. Ансамбль реализаций сигнала, искаженного паразитной модуляцией, может быть представлен в виде суммы двух составляющих - квазидетерминированной и случайной

.                                (11)

Первая составляющая, как уже было показано, представляет собой математическое ожидание сигнала, характер которого обусловлен искажающей модуляцией, вторая составляющая носит чисто случайный характер и обусловлена случайными флуктуациями. Такой подход при описании сигналов, искаженных различными видами паразитной модуляции, позволяет представить их основные характеристики как в частотной, так и во временной областях. Он широко используется при построении современной аппаратуры контроля. Воздействие искажающей стационарной помехи в этом случае может быть учтено двумя аддитивными составляющими для всего ансамбля реализации сигнала, при этом коэффициент позволяет учесть изменение амплитуды сигнала, а коэффициент - изменение начальной фазы. Вторая составляющая из выражения (11) представляет собой некоторую эквивалентную аддитивную помеховую составляющую.

Требования к качеству информационного обмена в АСПИ приводит к задаче интеллектуализации АКРК и необходимости идентификации РУ в процессе оценки состояния системы.

Если оценки параметров РУi и РУэ представлены в цифровой форме в виде n – разрядного кода z1, z2, …, zn, то в процессе идентификации контролируемых РУi необходимо производить сравнение кодовых последовательностей оценок информационных параметров контролируемого и эталонного РУ и на основе линейной решающей функции принимать решение о степени сходства указанных кодовых последовательностей. Решение принимается по величине отношения правдоподобия H(z), которое для рассматриваемой задачи будет иметь вид

                                       (12)

где         - вероятность получения кодовой последовательности оценок информационных параметров контролируемого РУi; - вероятность получения кодовой последовательности оценок информационных параметров эталонного РУэ; z – вектор информационных параметров; γ1 и γ2 - гипотезы о наличии контролируемых и эталонных параметров.

Для оценки вероятностей и необходимо определить вероятность того, что в k-ом разряде кодовой последовательности состоящей из n разрядов, в заданный момент времени будет или 1, или 0

,                                        (13)

где        Р1 – вероятность появления 1 в k-ом разряде, m=1 или 0. Если вектор параметров zi = (z1, z2, …, zn) контролируемого РУi отличается от вектора параметров zэ = (z1э, z2э, …, znэ) эталонного РУэ в еих позициях, то число еих представляет собой расстояние Хэмминга между векторами zi и zэ. Для всех n разрядов кода информационных параметров вероятность получения кодовой последовательности идентифицируемого РУi будет равна

                               (14)

Соответственно вероятность параметрического соответствия контролируемого РУi может быть определена на основе соотношения

                               (15)

Расчёты с использованием соотношения (15) показали, что при изменении значений расстояния Хэмминга еих в пределах от 6 до 3, соответственно для значений вероятности 0,95 и 0,99, вероятность параметрического соответствия РУ изменяется в пределах от 0,6 до 0,95.

Таким образом, использование в качестве показателя идентифицируемости контролируемого РУi расстояния Хэмминга обуславливает возможность использования искусственной нейронной сети (ИНС) Хэмминга в качестве устройства идентификации. Структура сети будет определяться выбором количества слоев и нейронов в  каждом слое, а также необходимых связей между слоями. При этом параметрами искусственного нейрона (ИН), определяющими его функционирование в сети, будут являться: вектор весовых коэффициентов W = (w1,w2,…,wm), пороговый уровень R и вид функции активации F2.

Количество ИН во входном и выходном слоях выбирается равным размерности соответственно входного х = (x1,x2,…,xn) и выходного y =(y1,y2,…,yk) вектора контролируемых информационных параметров РУ. Применительно к идентифицируемым РУ такими параметрами выбираются амплитудно-частотные параметры излучаемых сигналов, параметры, характеризующие режим работы РУ и его дислокацию на местности.

Число скрытых слоёв определяется сложностью зависимости, которую сеть должна аппроксимировать. Несколько скрытых слоев выбирается лишь при использовании нелинейных функций активации. Применительно к решаемой задаче в качестве функции активации выбирается линейная функция – пороговая функция. Соответственно это позволяет выбрать трехслойную ИНС с одним скрытым слоем. На рисунке 2 представлена структура трехслойной ИНС Хэмминга.

Рисунок 2  Обобщенная структурная схема искусственной нейронной сети Хэмминга

Идея работы сети Хэмминга состоит в нахождении расстояния Хэмминга от контролируемого РУ до всех РУ в системе. Расстоянием Хэмминга называется число отличающихся битов в двух бинарных векторах х и у

еих = F1(x, y),                                                (16)

где        F1(x,y) – функция расстояния.

Практическая реализация ИНС Хэмминга возможна двумя основными способами: программным и аппаратным. При использовании ИНС Хэмминга в интеллектуальных адаптивных комплексах и системах данная сеть может быть реализована в виде нейроплаты интеллектуального процессора в составе динамической экспертной системы. В основу построения данной нейроплаты может быть положен трехслойный перцептрон. Обобщенная структурная схема перцептрона представлена на рисунке 3.

Рисунок 3  Обобщенная структурная схема перцептрона

В общем случае перцептрон представляет собой многоканальное устройство, в котором количество каналов определяется размерностью вектора контролируемых параметров РУ. Принцип построения входных элементов определяется видом идентифицируемого объекта контроля. Для радиоустройств и излучаемых ими радиосигналов это будет устройство выделения параметров сигнала (УВПС).

С УВПС информация о результатах анализа сигналов контролируемых РУ поступает на пороговые устройства перцептрона (ПУ1, ПУ2,…, ПУn) и далее на логические элементы, которые представляют собой оперативные запоминающие устройства ОЗУ1, ОЗУ2,…, ОЗУn с самонастраивающимися  в процессе обучения весовыми коэффициентами w1, w2,…, wn. Оперативные запоминающие устройства запоминают после настройки значение информационных параметров. ПУ, стоящее на входе ОЗУ, осуществляет сравнение суммарного сигнала xi с постоянно установленным порогом R. На выходе образуется сигнал yк.

Решение задачи придания АСПИ требуемого уровня параметрического соответствия может быть получено на основе управляемого случайного процесса, представленного семейством управляемых условных вероятностей перехода РУ из одного состояния в другое. Для конечного множества состояний случайного процесса может быть представлен набор

                                       (17)

в котором и матрицы вероятностей переходов и матрицы условных распределений вероятностей, характеризующие время пребывания РУ в состоянии перед переходом в состояние ; R и U – вектор состояния РУ и вектор корректирующего воздействия соответственно.

При выборе решения на проведение корректирующих воздействий на РУ пространство возможных состояний информационного параметра может быть представлено как:

.  (18)

где         и - соответственно допустимые нижнее и верхнее значения информационного параметра; - максимальная продолжительность цикла контроля и коррекции.

Пространство возможных состояний радиоустройств для всего класса решений на изменение информационных параметров может быть представлено как

.                                (19)

В связи с наличием внутренней и внешней неопределенности в процессе функционирования РУ при моделировании процесса коррекции параметров использованы положения теории нечетких множеств и лингвистических переменных. Центральное место при этом занимает формирование нечёткого правила вывода в виде нечёткой импликации

если                                S это А, то Z это В,                               (20)

где        S = [s1, s2, …, sn] – вектор входного сигнала, Z = [z1, z2, …, zm] - вектор выходного сигнала, А, В – нечёткие множества, характеризующиеся соответственно значениями функций принадлежности μА(s) и μВ(z). С учетом сформулированных условий разработана и представлена структурная схема нечеткой системы коррекции параметров сигналов РУ.

В третьем разделе представлены результаты разработки принципов построения и алгоритмов функционирования интеллектуальных АКРК. Соответственно приведены:

  • структура и состав интеллектуальных АКРК;
  • алгоритм контроля состояния радиоустройств;
  • алгоритм идентификации радиоустройств;
  • алгоритм коррекции параметров сигналов радиоустройств;

В качестве иллюстрации одного из практических вариантов интеллектуального АКРК разработана и представлена структурная схема комплекса, включающая в свой состав модули: сопряжения с объектом контроля; измерения параметров сигналов РУ; управляющих воздействий на контролируемое РУ; обработки поступающей информации; регистрации и индикации результатов контроля. Центральным звеном в составе интеллектуальных АКРК является экспертная система, которая формирует информационный ресурс комплекса.

Алгоритм контроля состояния РУ, функционирующих в составе АСПИ, включает процедуры выделения информационных параметров сигналов РУ, оценку их статистических параметров, оценку вероятности обнаружения сигнала. Алгоритм идентификации РУ с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга отражает процесс подготовки и функционирования перцептрона в составе ЭС. Алгоритм коррекции параметров сигналов РУ основан на положениях теории управляемых случайных процессов, в рамках которой объект управления может быть представлен как управляемый случайный процесс, заданный семейством условных распределений вероятностей перехода РУ из одного состояния в другое, и теории нечетких множеств и лингвистических переменных, позволяющей обеспечить выбор четкого значения корректирующего сигнала  по максимальному значению функции принадлежности.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

  1. Проведенный анализ состояния радиотехнического контроля за функционированием РУ показал, что основное назначение современных комплексов РТК заключается в контроле за работой РУ и определении параметров их излучений. Такие комплексы не решают задачи повышения качества функционирования РУ и обеспечении их электромагнитной совместимости в условиях возрастания скорости, плотности и объема информационных потоков, циркулирующих в АСПИ. Решение все возрастающего объема задач, которые должны решать средства РТК возможно лишь на пути интеллектуализации автоматизированных комплексов радиотехнического контроля.
  2. При решении задачи теоретического обоснования необходимости интеллектуализации процессов контроля и управления в АКРК представлены группы задач в классе динамических мультиагентных систем, основанных на знаниях, которые могут быть решены с использованием интеллектуальных АКРК. На этой основе проведено концептуальное моделирование как процесса представления совокупности основных понятий и правил комбинирования классов понятий, являющихся смысловой структурой предметной области исследуемого процесса РТК. В качестве средства формирования информационного ресурса АКРК в его состав включена экспертная система. Центральным блоком ЭС является база знаний, главное предназначение которой заключается в хранении долгосрочной информации о моделях функционирования РУ и АСПИ. База данных содержит информацию о решаемой в текущий момент задаче, а также массивы учетных, справочных и нормативных данных об объекте контроля
  3. Для решения задачи коррекции параметров сигналов РУ необходимо, чтобы совместно с РУ функционировал адаптивный корректор параметров, построенный на основе адаптивной системы автоматического управления с замкнутым контуром и эталонной моделью РУ. Полученные в процессе исследований интегро-дифференциальные уравнения позволяют связать в единый комплекс такие характеристики АКП как скорость адаптации, суммарные интенсивности отказов в основном контуре управления и в контуре адаптации со свойствами окружающей среды и требованиями к качеству управления. Анализ полученных решений системы уравнений позволяет дать оценку как результатам адаптации в АКП, так и характеристикам процесса функционирования РУ. Наличие внешней и внутренней неопределенностей в процессе функционирования РУ позволяют использовать при моделировании процесса коррекции амплитудо-частотных параметров сигналов положений теории нечетких множеств.
  4. При формировании проблемно-ориентированных знаний в интеллектуальных АКРК важной частью информационного процесса является структурно-параметрическое моделирование АСПИ как объекта радиотехнического контроля. При этом под структурным описанием понимается процесс представления в виде определенной структуры множества РУ и связей между ними. Параметрическое описание представляет собой математическое описание параметров и характеристик РУ. На основе результатов математического моделирования РУ и экспериментальных данных показано, что для РУ с аналоговыми сигналами основными параметрами, определяющими уровень качества их функционирования являются динамический уровень напряженности электромагнитного поля, несущая частота излучений, параметры модуляции, спектральная плотность основного и побочного излучений. Для РУ с дискретными сигналами с переменной частотно-временной структурой основными параметрами сигналов РУ являются изменение частоты от одной посылки к другой, количество и значение несущих частот в адресном наборе сигналов, амплитуда и длительность частотных посылок, ширина частотного диапазона, занимаемого сигналом РУ.
  5. Методика интеллектуализации АКРК разработана с использованием положений теории динамических систем, теории технического контроля, системного анализа и целевого управления и впервые отражает с единых методических позиций процессы: радиотехнического контроля параметров сигналов РУ в условиях сложной помеховой обстановки; идентификации РУ в процессе радиотехнического контроля с использованием искусственных нейронных сетей Хэмминга и разработанного на их основе перцептрона; коррекции параметров сигналов РУ с использованием положений теории нечетких множеств.
  6. Представленные материалы исследований по обоснованию структуры радиотехнического контроля с применением новых информационных технологий и принципов построения интеллектуальных АКРК имеют основополагающее значение при разработке нового класса проблемно-ориентированных комплексов радиотехнического контроля, в состав которых включена экспертная система, обеспечивающая высокое качество решений, повышение надежности, оперативности и эффективности действий оператора интеллектуальных адаптивных комплексов радиотехнического контроля.
  7. На основе проведенных исследований по математическому моделированию процесса радиотехнического контроля за функционированием РУ разработаны алгоритмы функционирования интеллектуальных АКРК. В основу алгоритма контроля состояния РУ положены результаты исследований, с использованием метода комплексной огибающей, по математическому описанию изменения амплитудно-частотных параметров сигналов РУ. Алгоритм идентификации РУ разработан с использованием теоретических положений искусственной нейронной сети Хэмминга. Существо алгоритма идентификации составляет принцип вычисления приоритетов соответствия на основе аналогий. В качестве таких аналогий использована оценка сходства в виде функции расстояния Хэмминга. Расчеты показали, что при изменении значений расстояния Хэмминга в пределах от 6 до 3 вероятность параметрического соответствия РУ изменяется в пределах от 0,6 до 0,95. Математическую основу алгоритма коррекции параметров сигналов РУ составляют теория управляемых случайных процессов и теория нечетких множеств, позволяющая обеспечить выбор четкого значения корректирующего сигнала по максимальному значению функции принадлежности.

Список публикаций по теме диссертации

В рецензируемых научных журналах и изданиях

  1. Никулин В.С. Метод математического моделирования процесса управления алгоритмами функционирования и структурой конфигурации интеллектуальной адаптивной системы передачи информации /В.С Никулин, В.И. Злобин, М.В. Иващенко //Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». – 2010. - № 3(17). – С. 4 – 8 (соиск. – 30%).
  2. Никулин В.С. Контроль ошибок в телекоммуникационных устройствах /В.С Никулин, А.А. Павлов // Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». – 2010. - № 3(17). – С. 37 – 39 (соиск. – 30%).
  3. Никулин В.С. Системная классификация интеллектуальных адаптивных систем и комплексов /В.С. Никулин, И.В. Васильев // Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». – 2010. - № 4(18). – С. 49 – 54 (соиск. – 50%).
  4. Никулин В.С. Пути повышения защищенности радиосистем от технических средств негласного съема информации /В.С. Никулин, Р.Л. Мусатов, В.И. Злобин //Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». – 2010. - № 4(18). – С. 54 - 57 (соиск. – 30%).
  5. Никулин В.С. Контролируемые и управляемые параметры сигналов радиоустройств, функционирующих в составе цифровых систем радиосвязи /В.С. Никулин, И.В. Васильев, А.П.Ващенко //Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». - 2011. - № 2(20). – С. 53 - 58 (соиск. – 50%).
  6. Никулин В.С. Моделирование процесса коррекции параметров сигналов радиоустройств с использованием положений теории нечетких множеств /В.С. Никулин, В.И. Злобин //Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». - 2011. - № 3(21). – С. 47-51 (соиск. – 50%).
  7. Никулин В.С. Идентификация радиоустройств, функционирующих в составе интеллектуальных адаптивных систем передачи информации, с использованием искусственных нейронных сетей Хэмминга /В.С. Никулин //Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». - 2011. - № 4(22). – С. 42-47 (соиск. – 100%).
  8. Никулин В.С. Алгоритмы функционирования интеллектуальных автоматизированных комплексов радиотехнического контроля /В.С. Никулин, И.В. Васильев //Научн. техн. журнал «Известия Института инженерной физики». - 2012. - № 1(23). – С. 65-69 (соиск. – 50%).

Патенты на полезные модели

  1. Пат. 106473 РФ. - Интеллектуальная многопараметрическая адаптивная система радиосвязи /Васильев И.В., Никулин В.С. – 2011105929; заявл. 18.02.11; опубл. 10.07.11. Бюл. № 19 (соиск. 50%).
  2. Пат. 106817 РФ – Система для комплексной защиты информации, передаваемой по корреляционным каналам связи /Людоговский А.С., Никулин В.С. – 2011108350; заявл. 04.03.11; опубл. 20.07.11. Бюл. № 20 (соиск. 50%).

Труды конференций

  1. Никулин В.С. Методический подход к управлению защищённостью радиосистем /В.С. Никулин //Сбор.тр. № 4 XXVIII Межведомственной научн. техн. конф. «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». – Серпухов, 2009. –
    С.200-202 (соиск. 100%).
  2. Никулин В.С. Математическая модель процесса управления режимами работы радиоустройств различных классов /В.С. Никулин //Сбор.тр. № 4 XXVIII Межведомственной научн. техн. конф. «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». – Серпухов, 2009. – С.203-206 (соиск. 100%).
  3. Никулин В.С. Принципы построения базы знаний интеллектуальных систем связи и управления /В.С. Никулин //Сбор.докл. IX Международной конференции «Авиация и космонавтика 2010». – Москва, 2010. - С. 277-278
    (соиск. 100%).
  4. Никулин В.С. Принципы математического моделирования процессов радиоконтроля и управления защищенностью радиосистем /В.С. Никулин //Труды Х Российской научн. техн. конф. «Новые информационные технологии в системах связи и управления». – Калуга, 2011. – С. 132 – 134 (соиск. 100%).
  5. Никулин В.С. Математическое моделирование процессов контроля и управления состоянием интеллектуальных адаптивных систем передачи информации //Сбор.тр. № 1 ХХХ Всерос. научн. техн. конф. «Проблемы эффективности и безопасности функционирования сложных технических и информационных систем». – Серпухов, 2011. – С. 141-146 (соиск. 100%).






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.