10.14489/vkit.2019.01.pp.012-021

DOI: 10.14489/vkit.2019.01.pp.012-021

Бухалев В. А., Болдинов В. А., Прядкин С. П., Скрынников А. А.
КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ ИЗМЕРИТЕЛЯ, ИНДИКАТОРА СИГНАЛА И ПОМЕХИ В НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЕ СО СЛУЧАЙНОЙ СТРУКТУРОЙ
(с. 12-21)

Аннотация. Рассмотрена задача оптимального комплексирования информации, поступающей от измерителя выходного сигнала нелинейной стохастической системы и индикатора случайно изменяющихся помеховых ситуаций. Получен байесовский рекуррентный алгоритм, основанный на теории систем со случайной скачкообразной структурой, марковской математической модели и двухмоментной параметрической аппроксимации законов распределения случайного процесса бета-распределениями. Алгоритм осуществляет взаимосвязанное и одновременное распознавание помеховых ситуаций, а также оценивание величины полезного сигнала.

Ключевые слова: система со случайной скачкообразной структурой; марковская цепь; двухмоментная параметрическая аппроксимация; байесовский алгоритм; бета-распределение.

Bukhalev V. A., Boldinov V. A., Pryadkin S. P., Scrynnikov A. A.
COMPLEXING OF THE MEASURER, INDICATOR OF SIGNAL AND HINDRANCE IN A NONLINEAR SYSTEM WITH RANDOM STRUCTURE
(pp. 12-21)

Abstract. The article is devoted to the problem of constructing optimal algorithms of complex information processing. Nonlinear stochastic system and the indicator of situations of randomly changing disturbances are considered. The algorithm is based on the methods of Markov theory to the estimation of random processes. Unlike most algorithms based only on signal filtering, mentioned algorithm is focused on the more difficult task: detection, recognition and estimation of true signal-to-noise ratio. Feature of traditional methods of solving such tasks are chronologically sequential scheme of building “detection – recognition – estimation”. Theoretical approach, providing a more accurate, albeit more complex implementation of the solution, is the simultaneous and interrelated recognition and assessment. This approach is used in the methods of synthesis algorithms of information processing, based on the systems theory with Random Jumping Structure (RJS). Despite similarities between the true and false signals generated by modern means of information countermeasures, there are distinctive characteristics that can’t be simulated easily. This characteristic is, for example, the probability distribution of signals. Another characteristic feature is situations of randomly changing disturbances, due to two main reasons: the need to perform electromagnetic compatibility of signals during operation of measurement and information systems and the emergence of a system of random abrupt transients, reducing the effectiveness of its work. This article examines three possible typical situations of the disturbances, when the output signal of the measuring element contains only noise (false signal), only useful (true) signal, half the sum of true and false signals. A nonlinear model for the formation of a useful signal allows one to take into account the actual signal limitations present in control system devices. The goal is to build approximately-optimal algorithm of information processing based on the following concepts: systems theory with RJS, Markov mathematical models, Bayesian approach, two-moment parametric approximation with the help of beta distribution. Received approximately-optimal detection algorithm of the situations of disturbances and estimation of the magnitude of the true signal is described by a closed system of ordinary recurrence equations. Inputs of the algorithm are the measured signal and structure indicator reading, output signals are the probability of the situations of disturbances (structure), estimation of the structure state, estimation of the true signal and its variance. The approach demonstrated in the article proved its effectiveness, as it leads to an acceptable compromise between two conflicting requirements – accuracy of the solution and ease of implementation.

Keywords: Systems theory with random jumping structure; Markov chain; Two-moment parametrical approximation; Bayesian algorithm; Beta distributions.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. А. Бухалев (ЗАО «Московский научно-исследовательский телевизионный институт», Москва, Россия)
В. А. Болдинов (Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
С. П. Прядкин (АО «Беспилотные вертолетные системы», Москва, Россия)
А. А. Скрынников (ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Москва, Россия)

Eng

V. A. Bukhalev (CJSC “Moscow Scientific Research Television Institute”, Moscow, Russia)
V. A. Boldinov (Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
S. P. Pryadkin (JSC “Pilotless Helicopter Systems”, Moscow, Russia)
A. A. Scrynnikov (State Research Institute of Aviation Systems State Scientific Center of Russian Federation, Moscow, Russia)

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Себряков Г. Г., Красильщиков М. Н. Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. 556 с.
2. Кoмплекснaя oбрaбoткa инфopмaции измeритeля сигнaлa и индикaтopa помеховых ситуаций в линейнoй стoхaстическoй систeме / B. A. Бyхaлев и др. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 12. С. 10 – 17. doi:10.14489/vkit.2014.12.pp.010-017
3. Бухалев В. А. Обработка информации и управление ракетами в условиях противодействия. М.: Изд-во Военновоздушной акад. им. проф. Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина, 2009. 146 с.
4. Бухалев В. А. Оптимальное сглаживание в системах со случайной скачкообразной структурой. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2013. 188 с.
5. Управление вероятностным распределением состоянием системы по сигналам индикаторов ее структуры / B. A. Бoлдинoв и др. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2016. № 3. С. 3 – 10. doi:10.7868/S0002338816020037
6. Двухмоментная параметрическая аппроксимация распределений в информационно-управляющих системах навигации и наведения / B. A. Бyхaлев и др. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 8. С. 8 – 15. doi:10.14489/ vkit.2016.08.pp.008-015
7. Вероятность и математическая статистика: энциклопедия. М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. 914 с.

Eng

1. Sebryakov G. G., Krasil'schikov M. N. (2009). Modern Informаtion Tеchnologiеs in Problеms of Nаvigаtion аnd Guidаncе of Mаnеuverаblе Uпmаnnеd Аеriаl Vеhicles. Мosсow: FIZМAТLIT. [in Russian language]
2. Buhalev V. A. et al. (2014). Complex Information Processing of the Signal Meter and Indicator of the Situations of Disturbances in a Linear Stochastic System. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh technologiy, (12), pp. 10-17. [in Russian language] doi:10. 14489/vkit.2014.12.pp.010-017
3. Buhalev V. A. (2009). Informаtioп Procеssiпg апd Missilеs Control iп Conditions of Couпterасt. Mosсow: Izdatel'stvo Voennovozdushnoy akademii im. prof. N. E. Zhukovskogo i Yu. A. Gagarina. [in Russian language]
4. Buhalev V. A. (2013). Оptimаl Smoothing in Systems with Rапdom Hopping Struсturе. Мoscow: FIZМAТLIТ. [in Russian language]
5. Boldinov V. A. et al. (2016). Control of the Probability Distribution of a System State Based on its Structure Indicator. Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya, (3), pp. 3-10. [in Russian language] doi:10.7868/S0002338816020037
6. Buhalev V. A. et al. (2016). Two-moment Parametrical Approximation of Distributions in Filtering. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, (8), pp. 8-15. [in Russian language] doi: 10.14489/vkit. 2016.08. pp.008-015
7. Probability and mathematical statistics: encyclopedia. (1999). Мosсow: Bol'shaya Rossiyskaya entsiklopediya. [in Russina language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2019.01.pp.012-021

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2019.01.pp.012-021

and fill out the form