Выбор рационального состава группы радиоинформационных сенсоров пространственно-распределенной системы мониторинга


DOI: 10.34759/trd-2022-127-15

Авторы

Казанцев А. М.1*, Кныш М. В.2**, Макаров М. К.2***

1. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, Москва, A-80, ГСП-3, 125993, Россия
2. Ярославское высшее военное училище противовоздушной обороны, Московский проспект, 28, Ярославль, 150001, Россия

*e-mail: kazantsev.andrei@gmail.com
**e-mail: mariku2713@mail.ru
***e-mail: mr.pnsh@mail.ru

Аннотация

В статье предложен новый методический подход к выбору рационального состава группы радиоинформационных сенсоров пространственно-распределенной системы мониторинга. В основу предлагаемого решения положены методы теории динамических графов и методов векторной дискретной оптимизации. Рассмотрены особенности формирования вариантов состава группы радиоинформационных сенсоров.

Предложен алгоритм, позволяющий на основе минимального набора признаков деятельности системы с антагонистической целевой функцией выбрать рациональный состав группы радиоинформационных сенсоров в соответствии с иерархией связей «признаки деятельности антагонистической стороны — этапы подготовки к применению подвижных воздушных объектов — варианты применения подвижных воздушных объектов».

Ключевые слова:

система мониторинга, радиоинформационные сенсоры, рациональный состав, иерархический граф, приближенное решение, признаковое пространство

Библиографический список

  1. Галяев А.А., Маслов Е.П., Яхно В.П., Абрамянц Т.Г. Уклонение подвижного объекта от обнаружения в конфликтной среде // Управление большими системами. 2019. № 79. С. 112-184. DOI: 25728/ubs.2019.79.5
  2. Zhang Z., Wu J., Dai J., He C. A Novel Real-Time Penetration Path Planning Algorithm for Stealth UAV in 3D Complex Dynamic Environment // IEEE Access, 2020, vol. 8, pp. 122757-122771. DOI: 1109/ACCESS.2020.3007496
  3. Сысоев Л.П. Критерий вероятности обнаружения на траектории в задаче управления движением объекта в конфликтной среде // Проблемы управления. 2010. № 6. С. 64–70.
  4. Соколов С.В., Сахарова Л.В., Манин А.А. Стохастическое управление маневром обхода группы подвижных пространственных областей // Проблемы управления. 2018. № 6. С. 73–82.
  5. Корепанов В.О., Новиков Д.А. Задача о диффузной бомбе // Проблемы управления. 2011. № 5. С. 66–73.
  6. Корепанов В.О., Новиков Д.А. Модели стратегического поведения в задаче о диффузной бомбе // Проблемы управления. 2015. № 2. С. 38–44.
  7. Арапов О.Л., Зуев Ю.С. Формирование опорной траектории, обеспечивающей преодоление опасной зоны // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2015. № 3. C. 14–22.
  8. Ефремов А.Ю., Легович Ю.С. Стайное управление малыми беспилотными летательными аппаратами в среде с препятствиями // Проблемы управления. 2019. № 3. С. 72–80. DOI: 25728/pu.2019.3.8
  9. Волхонский В.В., Малышкин С.Л. Методика анализа эффективности обнаружения нарушителя средствами системы физической защиты // Информационно-управляющие системы. 2015. № 3. С. 70–76.
  10. Fan F., Ji Q., Wu G., Wang M., Ye X., Mei Q. Dynamic Barrier Coverage in a Wireless Sensor Network for Smart Grids // Sensors, 2019, vol. 19, no. 1, pp. 41. DOI: 3390/s19010041
  11. Liu B., Dousse O., Wang J., Saipulla A. Strong barrier coverage of wireless sensor networks // Proceedings of the 9th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking and computing, 2008, pp. 411-420. DOI: 1145/1374618.1374673.
  12. Luo J., Zou S. Strong -Barrier Coverage for One-Way Intruders Detection in Wireless Sensor Networks // International Journal of Distributed Sensor Networks, 2016, vol. 12, no. 6, pp. 16. DOI: 1155/2016/3807824
  13. Тяпкин В.Н., Фомин А.Н., Гарин Е.Н. и др. Основы построения радиолокационных станций радиотехнических войск. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011. — 536 с.
  14. Бакулев П.А. Радиолокационные системы. — М.: Радиотехника, 2015. — 440 с.
  15. Zeng X.L. Coverage-Optimized Deployment Research for Maximizing the Sensor Network Coverage // Applied Mechanics and Materials, 2015, vol. 713–715, pp. 1137–1140. DOI: 4028/www.scientific.net/amm.713-715.1137.
  16. Серебряков Ю.И., Сагаев Н.К., Ганиев А.Н., Сагаев Н.Н. Пути и способы повышения оперативности мониторинга военных конфликтов на основе ситуационного анализа // Научная мысль. 2020. Т. 12. № 2-1(36). С. 71-75.
  17. Сагаев Н.К., Бойко С.В., Тамп Н.В., Сагаев Н.Н. Особенности методических подходов к функциональному моделированию систем (объектов) // Научная мысль. 2021. Т. 17. № 3-1(41). С. 106-112.
  18. Кочкаров А.А., Кочкаров Р.А., Малинецкий Г.Г. Некоторые аспекты динамической теории графов // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2015. № 55(9). С. 1623–1629. DOI 10.7868/S0044466915090094
  19. Harary F., Gupta G. Dynamic Graph Models // Mathematical and Computer Modelling, 1997, vol. 25, no. 7, pp. 79–87. DOI: 1016/S0895-7177(97)00050-2
  20. Алдохина В.Н., Демьянов А.В., Гудаев Р.А., Бык В.С., Викулова Ю.М. Способ распознавания типа объекта в воздушно-космическом пространстве на основе анализа радиотехнических характеристик с учетом информативности признаков // Труды МАИ. 2017. № 93. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=80373
  21. Корте Б., Фиген Й. Комбинаторная оптимизация. Теория и алгоритмы. — М.: МЦНМО, 2015. — 720 с.
  22. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Иностранная литература, 1963. — 832 с.
  23. Быкова В.В., Катаев А.В. Методы и средства анализа информативности признаков при обработке медицинских данных // Программные продукты и системы. 2016. № 2. С. 172–178. DOI: 15827/0236-235X.114.172-178
  24. Кульбак С. Теория информации и статистика. — М.: Наука, 1967. — 408 с.
  25. Колесникова С.И. Методы анализа информативности разнотипных признаков // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. Обработка информации. 2009. № 1(6). С 69-80.
  26. Кореневский Н.А., Аксенов В.В., Родионова С.Н., Гонтарев С.Н., Лазурина Л.П., Сафронов Р.И. Метод комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях нечеткой структуры данных // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2022. Т. 12. № 3. С. 80–96. DOI: 21869/2223-1536-2022-12-3-80-96.
  27. Голомазов А.В. Метод информационной поддержки принятия решений реализуемый в среде мультиагентной системы // Труды МАИ. 2019. № 106. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=105738

    28. Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход