Математические модели и методы многоуровневой оптимизации структурного синтеза каналов информационного обмена БТС для систем контроля окружающей среды

от

Д.В. Моисеев, А.В. Скатков, А.А. Брюховецкий

 ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33

E-mail: dmitriymoiseev@mail.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2022-4-133-142

УДК 004.56                                                                                                        

Реферат: 

   В настоящей работе предлагается решение вопросов построения математических моделей и методов многоуровневой оптимизации структурного синтеза каналов информационного обмена беспилотных транспортных средств, находящихся в различных средах и используемых в системах непрерывного мониторинга ключевых показателей окружающей среды и прогнозирования возникновения аномальных состояний экосистем. Как известно специфичными для каналов связи между беспилотными транспортными средствами являются такие их особенности, как нерегулярный трафик, критичность передаваемой информации (по времени передачи и содержанию), и, как следствие, необходимость в организации высокой пропускной способности, помехозащищенности и надёжности передающих каналов. Поэтому поиск путей комплексного использования разнородных каналов связи является важной и актуальной научной задачей, решение которой требует модернизации принципов в организации управления беспилотных транспортных средств.

   Предложенные авторами математические модели и методы многоуровневой оптимизации структурного синтеза каналов информационного обмена беспилотных транспортных средств, позволяют выполнять многоуровневую оптимизацию структурного синтеза каналов информационного обмена. Авторами построена обобщенная структурно-функциональная схема многоуровневой оптимизации структурного синтеза каналов информационного обмена беспилотных транспортных средств для систем контроля окружающей среды. Данная модель может применяться в других предметных областях, где требуется оптимизация выбранных параметров, например, при обнаружении уязвимостей интерфейсов беспилотных транспортных средств в инфраструктуре умного города.

Ключевые слова: беспилотное транспортное средство, каналы информационного обмена, киберфизические системы, система контроля окружающей среды.

Для цитирования: Моисеев Д.В., Скатков А.В., Брюховецкий А.А. Математические модели и методы многоуровневой оптимизации структурного синтеза каналов информационного обмена БТС для систем контроля окружающей среды // Системы контроля окружающей среды. 2022. Вып. 4 (50). C. 133-142. DOI: 10.33075/2220-5861-2022-4-133-142

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Гайский В.А. Надежность и точность систем контроля природной среды. Часть 3 // Системы контроля окружающей среды. 2020. № 4 (42). С. 111-118. DOI: 10.33075/2220-5861-2020-4-111-118.
  2. Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Моисеев Д.В., Скатков И. А. Роевой интеллект в задачах обнаружения аномалий и состояний природно-технических систем и объектов // Системы контроля окружающей среды. 2021. № 3 (45). С. 119–126. DOI 10.33075/2220-5861-2021-3-119-126.
  3. Скатков А.В., Моисеев Д.В., Брюховецкий А.А. [и др.]. Структурный синтез каналов информационных обменов для беспилотных транспортных средств / Симферополь: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Типография «Ариал», 2020. 320 с.  ISBN 978-5-907310-88-9.
  4. Добрынин Д.А. Беспилотные транспортные средства, современное состояние и перспективы // Четырнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2014 (24-27 сентября 2014 г., Казань, Россия): Труды конференции. Т.3. Казань: Изд-во РИЦ «Школа», 2014. 420 с. С. 265–274.
  5. Huang H. Autonomy Levels for Unmanned Systems Framework, Volume I: Terminology, Version 1.1, Ed., NIST Special Publication 1011, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, September 2004.
  6. Скатков А.В., Моисеев Д.В., Брюховецкий А.А. Разработка полимодельного комплекса оптимизации структурного синтеза каналов информационного обмена БТС // Дистанционные образовательные технологии: Сб. тр. VI Международной научно-практической конференции, Ялта, 20–22 сентября 2021 года. Симферополь: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Типография «Ариал», 2021. С. 284–288.
  7. Зегжда Д.П., Васильев Ю.С., Полтавцева М.А., Кефели И.Ф., Боровков А.И. Кибербезопасность прогрессивных производственных технологий в эпоху цифровой трансформации // Вопросы кибербезопасности. 2018. №. 2 (26). С. 2–15.
  8. Моисеев Д.В., Моисеева И.Н., Бородин В.Д., Коломбет В.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022613216 Российская Федерация. Полимодельный комплекс поддержки принятия решений по обеспечению надежности и высокой пропускной способности каналов информационного обмена: № 2022611985: заявл. 14.02.2022: опубл. 01.03.2022 / заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Севастопольский государственный университет».
  9. Lee E.A. Cyber physical systems: Design challenges //11th IEEE Symposium on Object Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC). IEEE, 2008. С. 363–369.
  10. Макаренко С.И. Перспективы и проблемные вопросы развития сетей связи специального назначения // Системы управления, связи и безопасности. 2017. № 2. С. 18–68.
  11. Лосев Е.Ф., Мухитов Э.И. Оптимизация управленческих задач технического обеспечения флота с помощью логистичесих систем // Военная мысль. 2008. № 8, С. 53–58.
  12. Давыдов А.Е. Концептуальные подходы к построению адаптивных мультисервисных сетей специального назначения // НИИ Масштаб [Электронный ресурс]. 10.12.2012. URL:http://mashtab.org/company/massmedia/articles/konceptualnye_podhody_k_postroeniyu_adaptivnyh_multiservisnyh_setej_specialnogo_naznacheniya / (дата обращения 08.06.2017).
  13. Назаров А.Н., Сычев К.И. Модели и методы расчета показателей качества функционирования узлового оборудования и структурно-сетевых параметров сетей связи следующего поколения. Красноярск: Изд-во ООО «Поликом», 2010. 389 с.

Loading