A conceptual APPLIED GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM FOR modeling SEARCH AUTONOMOUS CORRELATION-EXTREME NAVIGATION SYSTEMS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents a conceptual applied geographic information system (AGIS) for modeling search correlation-extreme navigation systems (CENSs) to control moving objects. As demonstrated below, the development and mass implementation of autonomous navigation systems of this type as the only alternative to satellite navigation systems can currently be based on subject-oriented information technology. The AGIS can be used to assemble models of a wide range of CENSs and models of technologies for adjusting their operation in specified areas with necessary computational experiments. The required software components, storage structure, and interface features are determined by constructing a general mathematical model. While preserving all specifics of the search algorithms of CENSs, this model covers the well-known image combining algorithms and, moreover, includes a synthesis scheme for search algorithms of new-type CENSs using pattern recognition and scene analysis, clustering, neural network training, and cloud data processing. Stress testing is the most important type of computational experiments with CENS models. A mathematical model of stress effects is constructed for a particular case. It describes various operating conditions for CENSs, including fatal deviations from normal operation.

About the authors

A. I Alchinov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: alchinov46@mail.ru
Moscow, Russia

I. N Gorokhovsky

Research Center of Topographic and Navigational Support, Central Research Institute No. 27

Email: gin_box@mail.ru
Moscow, Russia

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».