Том 20, № 2 (2021)
Цифровые информационно-коммуникационные технологии
Методы и алгоритмы синтеза технологий и программ управления реконфигурацией бортовых систем маломассоразмерных космических аппаратов
Аннотация
В современных условиях в сфере создания и применения существующих и перспективных космических средств (КСр) приобретают особую актуальность вопросы автономности и живучести при разработке и эксплуатации маломассоразмерных космических аппаратов (МКА) дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Специфика МКА заключается в том, что к процессу их создания трудно напрямую применить стандартную практику использования системы обеспечения надежности, принятую в ракетно-космической промышленности, из-за отсутствия возможности обеспечить полное структурное резервирование его бортовых систем (БС), связанное с массового-габаритными и другими ограничениями. В этом случае особую актуальность приобретают задачи разработки модельно-алгоритмических способов и подходов к обеспечению требуемого уровня показателей структурной надежности, живучести и, в целом, эффективности функционирования БС МКА. Проблема повышения уровня показателей автономности, живучести, эффективности функционирования сложных технических объектов (СТО), к которым, в частности, относятся МКА, в научной литературе рассматривается в совокупности с решением задач контроля, оценивания и технического диагностирования состояния СТО, проведения реконфигурации (структурной, функциональной, структурно-функциональной) структур СТО, управления ее резервами, альтернативного и многорежимного управления, анализа отказоустойчивости и катастрофоустойчивости СТО. Однако, все перечисленные исследования носят разрозненный и разобщенный характер как на методологическом, так и методическом и технологическом уровнях. В статье приводится обобщенное описание разработанных авторами комбинированных методов и алгоритмов решения задач синтеза технологий и программ управления реконфигурацией БС для повышения живучести МКА. При этом данные задачи и решаются не изолировано, а комплексно в рамках общей проблемы проактивного управления структурной динамикой МКА с использованием, либо без использования средств НКУ, что обеспечивает оперативность, обоснованность, полноту, замкнутость и непротиворечивость синтезируемых управленческих решений. Новизна предложенного в статье подхода состоит в том, что ее авторы, базируясь на сформулированных ими концепциях комплексного (системного) моделирования, проактивного управления структурной динамикой БС МКА, а также интеллектуализации процессов проактивного управления БС МКА, разработали методы и алгоритмы синтеза технологий и программ управления реконфигурацией БС МКА, обеспечивающие, во-первых, ситуационный выбор оптимальной последовательности выполнения операций и распределения ресурсов МКА с использованием и без использования средств НКУ, и, во-вторых, эффективное парирование не только расчетных, но и нерасчетных аварийных полетных ситуаций (АПС), а также оперативное восстановление работоспособности его БС. Конструктивность предложенного подхода иллюстрируется на примере решения задачи гибкого перераспределения задач обработки информации между БС МКА и НКУ МКА.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):236-269
236-269
Оценка возможностей орбитальных оптических средств по получению информации о космических объектах
Аннотация
Цель исследования заключается в выборе оптимальных условий сбора некоординатной информации о космическом объекте орбитальным оптическим средством при прохождении обоими объектами окрестностей точек минимального расстояния между их орбитами. Для достижения указанной цели предложен количественный показатель, характеризующий меру возможности получения некоординатной информации о космическом объекте с требуемым уровнем качества. Аргументами функции, характеризующей вводимый показатель, являются: расстояние между объектами; относительная скорость объектов; фазовый угол освещенности космического объекта Солнцем по отношению к оптико-электронному средству; длительность интервала времени, в течение которого оба объекта находятся в окрестности точки минимума расстояния между их орбитами. Расчет величины показателя обеспечивается решением трех частных задач исследования. Первая задача – поиск окрестностей, включающих минимальные расстояния между орбитами космического объекта и орбитального оптического средства. Для ее решения используется быстрый алгоритм расчета минимального расстояния между орбитами, при этом осуществляется прогноз дрейфа найденных окрестностей на интервале времени до 60 часов. Вторая задача – оценка характеристик движения и условий оптической видимости космического объекта в окрестностях точек минимума расстояния между его орбитой и орбитой оптического средства. Решение данной задачи осуществляется средствами имитационного моделирования с использованием библиотеки прогноза движения космических объектов SGP4. Третья задача – обоснование и расчет показателя, характеризующего меру возможности получения некоординатной информации о космическом объекте. Для решения данной задачи разработана система правил нечеткого логического вывода, которая используется в качестве входных данных алгоритма Мамдани. Рассматриваемая методика реализована программно, в ходе вычислительного эксперимента проведена оценка возможности получения некоординатной информации по низкоорбитальным и геостационарным космическим объектам. Применение предложенного показателя обеспечивает повышение результативности процедуры сбора некоординатной информации о космических объектах за счет выбора наиболее информативных альтернатив контроля космических объектов из доступного множества возможных наблюдений на заданном интервале планирования сбора информации о космических объектах.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):270-301
270-301
Формирование комплексного изображения земной поверхности на основе кластеризации пикселей локационных снимков в многопозиционной бортовой системе
Аннотация
Предлагается способ комплексирования разноракурсных изображений с применением алгоритма квазиоптимальной кластеризации пикселей к исходным снимкам земной поверхности. Исходные разноракурсные изображения, сформированные бортовой аппаратурой многопозиционных локационных систем, состыковываются в единый составной снимок и при помощи высокоскоростного алгоритма квазиоптимальной кластеризации пикселей редуцируются до нескольких цветов с сохранением характерных границ. Особенность алгоритма квазиоптимальной кластеризации заключается в генерации серии разбиений с постепенно увеличивающейся детализацией за счет переменного числа кластеров. Эта особенность позволяет выбрать подходящие разбиения пар состыкованных изображений из серии сгенерированных. На паре изображений из выбранного разбиения состыкованного снимка осуществляется поиск опорных точек выделенных контуров. Для этих точек определяется функциональное преобразование и после его применения к исходным снимкам осуществляется оценка степени корреляции комплексированного изображения. Как положение опорных точек контура, так и само искомое функциональное преобразование уточняется до тех пор, пока оценка качества комплексирования не будет приемлемой. Вид функционального преобразования подбирается по редуцированным по цвету изображениям, а затем применяется к исходным снимкам. Этот процесс повторяется для кластеризованных изображений с большей детализацией в том случае, если оценка качества комплексирования не является приемлемой. Целью настоящего исследования является разработка способа, позволяющего сформировать комплексное изображение земной поверхности из разноформатных и разнородных снимков.
В работе представлены следующие особенности способа комплексирования. Первая особенность заключается в обработке единого составного изображения из пары состыкованных исходных снимков алгоритмом кластеризации пикселей, что позволяет подобным образом выделить одинаковые области на его различных частях. Вторая особенность заключается в определении функционального преобразования по выделенным точкам контура на обработанной паре кластеризованных снимков, которое и применяется к исходным изображениям для их комплексирования. В работе представлены результаты формирования комплексного изображения как по однородным (оптическим) снимкам, так и по разнородным (радиолокационным и оптическим) снимкам. Отличительной чертой предлагаемого способа является улучшение качества формирования, повышение точности и информативности итогового комплексного изображения земной поверхности.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):302-340
302-340
Периодограммная оценка спектральной плотности мощности на основе бинарно-знакового стохастического квантования сигналов с использованием оконных функций
Аннотация
Спектральный анализ сигналов используется как один из основных методов исследования систем и объектов различной физической природы. В условиях статистической неопределенности сигналы подвергаются случайным изменениям и зашумлениям. Анализ таких сигналов приводит к необходимости оценивания спектральной плотности мощности (СПМ). На практике для её оценивания широко используется периодограммный метод. Основу цифровых алгоритмов, реализующих этот метод, составляет дискретное преобразование Фурье. В этих алгоритмах операции цифрового умножения являются массовыми операциями. Применение оконных функций ведет к увеличению числа этих операций. Операции умножения относятся к наиболее трудоемким операциям. Они являются доминирующим фактором при определении вычислительных возможностей алгоритма и определяют его мультипликативную сложность. В статье рассматривается задача снижения мультипликативной сложности вычисления периодограммной оценки СПМ с применением оконных функций. Задача решается на основе использования бинарно-знакового стохастического квантования для преобразования сигнала в цифровую форму. Такое двухуровневое квантование сигналов осуществляется без систематической погрешности. На основе теории дискретно-событийного моделирования, результат бинарно-знакового стохастического квантования во времени рассматривается как хронологическая последовательность существенных событий, определяемых сменой его значений. Использование дискретно-событийной модели для результата бинарно-знакового стохастического квантования обеспечило аналитическое вычисление операций интегрирования при переходе от аналоговой формы периодограммной оценки СПМ к математическим процедурам ее вычисления в дискретном виде. Эти процедуры стали основой для разработки цифрового алгоритма. Основными вычислительными операциями алгоритма являются арифметические операции сложения и вычитания. Уменьшение количества операций умножения снижает общую вычислительную трудоемкость оценивания СПМ. С целью исследования работы алгоритма были проведены численные эксперименты. Они осуществлялись на основе имитационного моделирования дискретно-событийной процедуры бинарно-знакового стохастического квантования. В качестве примера приведены результаты вычисления оценок СПМ с применением ряда наиболее известных оконных функций. Полученные результаты свидетельствуют, что использование разработанного алгоритма позволяет вычислять периодограммные оценки СПМ с высокой точностью и частотным разрешением в условиях присутствия аддитивного белого шума при низком отношении сигнал/шум. Практическая реализация алгоритма осуществлена в виде функционально самостоятельного программного модуля. Данный модуль может использоваться как отдельный компонент в составе комплексного метрологически значимого программного обеспечения для оперативного анализа частотного состава сложных сигналов.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):341-370
341-370
Формирование сечений телекоммуникационных сетей для анализа их устойчивости с различными мерами связности
Аннотация
Проблема анализа устойчивости и как ее составных частей надежности и живучести является довольно востребованной как в области телекоммуникаций, так и в других отраслях, занимающихся разработкой и эксплуатацией сложноразветвленных сетей. Наиболее подходящей моделью сети для подобного рода задач оказывается модель, использующая постулаты теории графов. При этом предположение о случайном характере отказов отдельных звеньев телекоммуникационной сети позволяет ее рассматривать в виде обобщенной модели Эрдеша–Реньи. Хорошо известно, что вероятность выхода из строя элементов может трактоваться в форме коэффициента готовности и коэффициента оперативной готовности, а также в виде других показателей, характеризующих работоспособность элементов телекоммуникационной сети. Большинство подходов рассматривают лишь случай двухполюсной связности, когда необходимо обеспечить взаимодействие двух конечных адресатов. В современных телекоммуникационных сетях на первый план выходят услуги типа виртуальных частных сетей, для которых организуются многоточечные соединения, не укладывающиеся в понятие двухполюсной связности. В этой связи в работе предлагается расширить подобный подход для анализа многополюсной и всеполюсной связностей. Так, подход для двухполюсной связности базируется на методе, использующем в качестве основы матрицу связностей, и, по сути, предполагающий последовательный перебор всех сочетаний вершинных сечений, начиная с истока и стока. Данный способ приводит к включению в общий состав сечений не минимальных, что потребовало введения дополнительной процедуры проверки добавляемого сечения на безызбыточность. Подход для всеполюсной связности базируется на методе, использующем в качестве основы матрицу связностей, и, по сути, предполагающий последовательный перебор всех сочетаний вершинных сечений, не включая одну из вершин, считаемую терминальной. Более простым решением оказался контроль добавляемого сечения на уникальность. Подход для многополюсной связности аналогичен использованному при формировании множества минимальных всеполюсных сечений и отличается, лишь процедурой отбора используемых для образования матрицы сечений комбинаций, из всего множества которых сохраняются лишь те, которые содержат полюсные вершины. В качестве тестовой сети связи используется магистральная сеть Ростелеком, развернутая с целью формирования потоков в направлении "Европа – Азия". Показано, что многополюсные сечения являются наиболее общим понятием относительно двухполюсных и всеполюсных. Не смотря на возможность подобного обобщения, в практических приложениях целесообразно рассматривать именно частные случаи вследствие их меньшей вычислительного сложности.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):371-406
371-406
Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
Распознавание оттенка цветовой метки на основе нечёткой кластеризации
Аннотация
Рассматривается задача определения текущего положения пневматических исполнительных механизмов. Решение поставленной задачи достигается введением системы технического зрения, позволяющей на основе метода нечеткой кластеризации определять в режиме реального времени координаты центра цветовой метки, установленной на исполнительных механизмах мехатронного комплекса и позицию её смещения. Целью работы является повышение точности распознавания цветовой метки для прецизионного позиционирования исполнительных механизмов мехатронного комплекса и повышение быстродействия дефаззификатора за счет распараллеливания вычислительных процедур в нем. Интеллектуализация процесса распознавания цветового оттенка производится на основе нечёткой кластеризации. Сначала строится нечеткая модель, позволяющая в зависимости от входных параметров интенсивности цвета по каждому из каналов RGB и составляющей цветового тона выделять на изображении заданный цвет. Затем осуществляется бинаризация цветного изображения и подавление шумов. При моделировании нечеткой системы авторами были применены две модели дефаззификации: на основе метода центра тяжести и на основе отношения площадей. Модель, реализованная на основе метода отношения площадей, позволяет убрать зоны нечувствительности, которые присутствуют в модели центра тяжести. Метод на основе отношения площадей определяет принадлежность пикселей к заданному цветовому тону, и после этого расположение цветовой метки в кадре изображения определяется на основе определения центра тяжести распознанных пикселей цветовой метки. В последующем, при перемещении исполнительного механизма в продольном направлении, система технического зрения определяет расположение цветовой метки в новом кадре. Разность положений цветовой метки на исходном и текущем изображениях позволяет определить расстояние смещения цветовой метки. С целью исследования влияния шума на точность распознавания были использованы цифровые фильтры: медианный, Гауссовский, матричный и биноминальный. Анализ точности данных фильтров показал, что лучший результат получен при использовании Гауссовского фильтра. Оценка производилась на основе показателя сигнал-шум. Реализация математической модели распознавания цветовой метки выполнена в среде Matlab/Simulink. Экспериментальные исследования работоспособности системы технического зрения с предложенной нечёткой моделью кластеризации проводились на пневматическом мехатронном комплексе. В ходе экспериментов на корпусе цилиндра закреплялась цветовая метка, после чего цилиндр перемещался по направляющим в продольном направлении. В процессе перемещения выполнялась видеофиксация и распознавание изображений. Для определения точности распознавания цветовой метки рассчитаны коэффициенты PSNR и RMSE, которые составили 38,21 и 3,14 соответственно. Точность определения смещения на основе разработанной модели распознавания цветовых меток достигла 99,7%. Быстродействие дефаззификатора увеличилось до 590 нс.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):407-434
407-434
Быстрый трекинг зрачка, основанный на исследовании гранично-ступенчатой модели изображения и многомерной оптимизации методом Хука-Дживса
Аннотация
Предлагается новый быстрый метод регистрации движения глаз в режиме реального времени на основе исследования гранично-ступенчатой модели полутонового изображения оператором Лапласиан – Гауссиана и нахождения нового предложенного дескриптора накопленных разностей (идентификатора точек), который отображает меру равноудаленности каждой точки от границ некоторой относительно монотонной области (например, зрачок глаза). Работа данного дескриптора исходит из предположения о том, что зрачок в кадре является наиболее округлой монотонной областью, имеющей высокий перепад яркости на границе, пиксели области должны иметь интенсивность меньше заранее заданного порога (но при этом зрачок может не являться самой темной областью на изображении). Учитывая все вышеперечисленные характеристики зрачка, дескриптор позволяет достичь высокой точности детектирования его центра и размера в отличии от методов, основанных на пороговой сегментации изображения, опирающихся на предположение о зрачке как наиболее темной области, морфологических методов (рекурсивная морфологическая эрозия), корреляционных или методов, исследующих только граничную модель изображения (преобразование Хафа и его вариации с двумерным и трехмерным пространствами параметров, алгоритм Starburst, Swirski, RANSAC, ElSe). Исследована возможность представления задачи трекинга зрачка как задачи многомерной оптимизации и ее решение неградиентным методом Хука –Дживса, где в качестве целевой функции выступает функция, выражающая дескриптор. При этом отпадает необходимость в вычислении дескриптора каждой точки изображения (составления специальной аккумуляторной функции), что значительно ускоряет работу метода. Проведен анализ предложенных дескриптора и метода, а также разработан программный комплекс на языке Python 3 (визуализация) и C++ (ядро трекинга) в лаборатории физико-математического факультета Камчатского государственного университета им. Витуса Беринга, позволяющий иллюстрировать работу метода и осуществлять трекинг зрачка в режиме реального времени.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):435-462
435-462
Гибридный метод обучения сверточных нейронных сетей
Аннотация
Предложен гибридный метод обучения сверточных нейронных сетей. Метод заключается в объединении методов второго и первого порядка для разных элементов архитектуры сверточной нейронной сети. Гибридный метод обучения сверточных нейронных сетей позволяет добиваться значительно лучшей сходимости по сравнению с методом обучения сверточных нейронных сетей «Adam» и требует меньше вычислительных операций для реализации. Рассматриваемый метод применим для обучения сетей, на которых происходит паралич обучения при использовании методов первого порядка. Более того, предложенный метод обладает способностью подстраивать свою вычислительную сложность под аппаратные средства, на которых производится вычисление, вместе с тем гибридный метод позволяет использовать подход обучения мини-пакетов. Приведен анализ соотношения вычислений между сверточными нейронными сетями и полносвязными искусственными нейронными сетями. Рассмотрен математический аппарат оптимизации ошибки искусственных нейронных сетей, включающий в себя метод обратного распространения ошибки, алгоритм Левенберга-Марквардта. Проанализированы основные ограничения данных методов, возникающие при обучении сверточной нейронной сети. Проведен анализ устойчивости предлагаемого метода при изменении инициализирующих параметров. Приведены результаты применимости метода в различных задачах.
Информатика и автоматизация. 2021;20(2):463-490
463-490