КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ ПРИКЛАДНОЙ ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОИСКОВЫХ КОРРЕЛЯЦИОННО-ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИСТЕМ АВТОНОМНОЙ НАВИГАЦИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Изложена концепция создания прикладной географической информационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных навигационных систем (ПГИС КЭНС) для управления движущимися объектами. Показано, что развитие и массовое внедрение систем автономной навигации данного типа как единственной альтернативы спутниковым навигационным системам в настоящее время может базироваться на предметно-ориентированных информационных технологиях. С помощью ПГИС КЭНС могут быть собраны модели широкого спектра КЭНС и макеты технологий их настройки на работу в заданных районах с проведением необходимых вычислительных экспериментов. Для определения состава требуемых программных компонентов, структуры хранилища и особенностей интерфейса построена общая математическая модель, которая при сохранении всей специфики поисковых алгоритмов КЭНС охватывает не только известные алгоритмы совмещения изображений, но и включает в себя схему синтеза поисковых алгоритмов КЭНС нового типа, использующих методы распознавания образов и анализа сцен, кластеризации, обучения нейросетей, облачных технологий обработки данных. Важнейшим видом вычислительного эксперимента с моделями КЭНС является стрессовое тестирование. Построена математическая модель стрессовых воздействий для частного случая, обеспечивающая различные условия функционирования КЭНС, включая ее фатальные отклонения от нормального функционирования.

Об авторах

А. И Алчинов

Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН

Email: alchinov46@mail.ru
г. Москва, Россия

И. Н Гороховский

НИЦ ТГНО 27 ЦНИИ

Email: gin_box@mail.ru
г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Белоглазов И. Н., Джанжгава Г.И., Чигин Г.П. Основы навигации по геофизическим полям. - М: Наука, 1985. - 328 с.
  2. Августов Л.И. Ориентация по геофизическим полям обеспечивает автономность навигации боевого летательного аппарата // Коммерсант-наука. - 2015. - № 2. - С. 34-35.
  3. Zhangcai, Y. A Multi-Scale GIS Database Model Based in Petri Net // Proceedings of ISPRS Workshop on Service and Application of Spatial Data Infrastructure, XXXVI(4/W6). - Hangzhou, China, 2005. - P. 271-275.
  4. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning. - Cambridge: MIT Press, 2016. - http://www.deeplearningbook.org/.
  5. Ali, R.A., Hardie, R.C. Recursive Non-local Means Filter for Video Denoising // EURASIP Journal on Image and Video Processing. - 2017. - Art. - No. 29 (2017).
  6. Almahdi, R.A., Hardie, R.C. Recursive Non-local Means Filter for Video Denoising with Poisson-Gaussian Noise // 2016 IEEE National Aerospace and Electronics Conference (NAECON) and Ohio Innovation Summit (OIS). - Dayton, OH, USA, 2016. - P. 318-322.
  7. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. - М.: Мир, 1978. - 511 с.
  8. Алчинов А.И., Беклемишев Н. Д., Кекелидзе В.Б. Методы цифровой фотограмметрии. - М.: Технология «Талка», 2007. - 260 с.
  9. Майоров А. А., Матерухин А.В., Кондауров И. Н. Структура системы обработки потоковых данных в геосенсорных сетях // Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». - 2018. - Т. 62, № 6. - С. 712-719.
  10. Гороховский И. Н., Балин Б.М. К вопросу об автоматизированном проектировании и исследовании одного семейства корреляционно-экстремальных систем навигации // Автоматизация проектирования и исследований корреляционно-экстремальных систем / под ред. В. П. Тарасенко. - Томск: Изд. ТГУ, 1987.
  11. Справочник по теории автоматического управления / под редакцией А. А. Красовского. - М: Наука, 1987. - 712 с.
  12. Syryamkin, V.I., Shidlovsky, V.S. Correlation-Extremal Direction-Finding Systems. - Tomsk: Tomsk State University publishing house, 2010. - 317 p.
  13. Gaspar, J. Ferreira, R., Sebastião, P. and Souto, N. Capture of UAVs Through GPS Spoofing // Proceedings of 2018 Global Wireless Summit (GWS). - Chiang Rai, Thailand, 2018. - P. 21-26. - doi: 10.1109/GWS.2018.8686727.
  14. Zhang, D., Zhou, X., Chang, E., Wa, H., Chen, Y. Investigation on Effects of HP Pulse on UAV's Datalink // IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility. - 2020. - Vol. 62. - P. 829-839.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


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».