Методика выбора навигационных приемников на основе нечетких областей предпочтений

Бесплатный доступ

В данной работе для отбора инновационной продукции в космической отрасли, на примере навигационных приемников, предложен многокритериальный подход. Эта задача является неотъемлемой частью научной проблемы - совершенствования использования космических данных для решения наиболее значимых проблем социально-экономического развития России. При выборе навигационных приемников сигналов глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), позволяющих работать с GPS, ГОЛОНАСС, а также в перспективе GALILEO и BeiDou приходится учитывать вопросы обеспечения безопасности государства, санкционные риски, потребительские качества и экономические критерии. Поскольку выбор конкретного поставщика и модели представляет собой нетривиальную задачу, будем использовать для решения поставленной задачи метод нечетких областей предпочтений.

Еще

Навигационные приемники, инновационная продукция, критерий, многокритериальный анализ, нечёткая область предпочтений

Короткий адрес: https://sciup.org/170187826

IDR: 170187826   |   DOI: 10.24411/2500-1000-2020-10713

Текст научной статьи Методика выбора навигационных приемников на основе нечетких областей предпочтений

Задача выбора навигационных приемников рассматривается для образцов сложной инновационной техники: беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), роботизированных механизмов, геологоразведывательных комплексов и в первую очередь зависят от предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) [1] и носят зачастую нечеткий характер [2, 3, 4]. Поскольку экспертные суждения о технических характеристиках сложных изделий, также могут быть нечеткими, поэтому для решения данной задачи воспользуемся аппаратом «мягких вычислений» и методом нечетких областей предпочтений [5]. Значимость данной задачи обусловлена в первую очередь развитием инновационноактивных отраслей промышленности [6, 7, 8], к которым относится и космическая отрасль.

Для решения поставленной задачи будем использовать критерии двух видов.

Технические критерии:

  • -    точность позиционирования в автономном режиме;

  • -    точность позиционирования в RTK-режиме;

  • -    количество каналов для слежения;

  • -    количество каналов для захвата;

  • -    поддерживаемые навигационные системы;

  • -    время холодного старта;

  • -    время теплого старта;

  • -    время горячего старта;

  • -    точность определения углов ориентации;

  • -    точность определения скорости;

  • -    чувствительность при слежении;

  • -    чувствительность при обнаружении;

  • -    чувствительность при холодном старте;

  • -    минимальная рабочая температура;

  • -    максимальная рабочая температура;

  • -    максимальная влажность;

  • -    частота выдачи решения;

  • -    потребление электроэнергии;

  • -    длина;

  • -    ширина;

  • -    высота;

  • -    вес.

Рассматриваются также следующие и экономические критерии:

– цена устройств и оборудования – это инвестиции заказчика или их подрядчиков в аппаратное обеспечение;

– уровень клиентского сервиса – определяется качеством предоставления конечным пользователям помощи и поддержки по оборудованию и услугам на базе ГНСС;

– стоимость дополнительных услуг – связана с периодическими расходами, необходимыми для использования дифференциальной коррекции и поправок спутникового сигнала;

– гибкость платы за услуги – это возможность выбора коммерческих услуг на конкретные временные периоды.

Методы и принципы исследования

Остановимся более подробно на методике выбора навигационного оборудования.

Введем следующие обозначения:

i – номер критерия (i=1..n),

Ui – шкала i-го критерия состоящая из qi нечетких градаций.

U i= { g i 1 ,g i 2,- g j          (1)

где gij – нечеткая градация шкалы критерия,

M j ( x )

ния x j-й градации.

– функция, определяющая для i-го критерия нечеткую принадлежность значе-

Комбинации значений градаций всех критериев разбивают критериальное пространство на области. Множество всех таких областей – это декартовое произведение множеств Ui:

Y = { g 11 , g 12 >-> g 1 q 1 }X{ g 21 , g 22 ,"-, g 2 q2 }X---X{ g nl , g n 2 ,---, g nq n    (2)

n

Q = Y l= П q .            (3)

i = 1

Для случая градаций, представленных

«четкими» числами, определение уровня предпочтений в шкалах с высокой степе- нью детализации – это достаточно трудоемкая для ЛПР процедура. Однако нечеткие градации требуется существенно меньше, так как они могут покрывать достаточно большие области критериального пространства с различным уровнем принадлежности [9].

Пусть ЛПР задал предпочтения в некотором подмножестве множестве Y:

k =1..K – номер области предпочтений, для которой ЛПР задал свои предпочтения (число таких областей K Q);

pk – нечеткий уровень предпочтительности k-й области;

P k ( y )

– функция принадлежности ран- га навигационного приемника y для уровня предпочтительности pk;

Mk = (j1, j2, …, jn) – это вектор номеров градаций, для k-й нечеткой области пред-M почтений kl = n

Многокритериальный анализ выполнялся для ряда навигационных приемников, представленных на коммерческом рынке:

– NV08C-RTK-A – это высокоточный мультисистемный навигационный приемник. Он обеспечивает навигация с точностью до нескольких сантиметров. Для определения углов ориентации используется фазовые измерения сигналов систем GPS, ГЛОНАСС, а в будущем BeiDou и GALILEO. NV08C-RTK-A может применяться в составе инновационной навигационной аппаратуры, обеспечивая низкое энергопотребление, высокую точность и производительность.

– NV08C-RTK-M – это двухчастотный высокоточный мультисистемный навига- ционный приемник. Он использует фазовые измерения сигналов L1/L2 систем ГЛОНАСС, GPS и обеспечивает навигацию с сантиметровой точностью. NV08C-RTK-M разработан для применения в составе мобильной навигационной аппаратуры, обеспечивающей низкое энергопотребление, компактные габариты, высокую точность навигации и необходимую производительность.

– ComNav K700 – это высокоэффективный ГНСС-приемник. Его можно успешно применять для решения задачи позиционирования в таких приложениях, как картографические работы, ГИС, мониторинг деформаций зданий и сооружений, мониторинг подвижных объектов в реальном времени и других приложениях, где требуется дециметровая точность. Он обладает широким функционалом и низкой стоимостью.

– ComNav K708 – это флагман продукции ComNav. Приемник поддерживает работу со всеми спутниковыми системами на всех частотах, что позволяет пользователям быть уверенными в эффективности К708 и в далеком будущем.

– SinoGNSS K728 – это двухантенная двухчастотная ГНСС-плата позволяет определять высокоточные координаты и курс. Принимает RTK поправки формата RTCM 2.х, 3.х, CMR.

– SinoGNSS K501G – это двухсистемная двухчастотная ГНСС-плата начального уровня. Встроенная память 100 Мб, "сырые" данные легко конвертируются в формат RINEX с помощью бесплатной утилиты. При открытой опции RTK может осуществлять прием/передачу поправок.

– SinoGNSS К726 – это компактная двухантенная ГНСС плата, которая позволяет определять высокоточные координаты с точностью до 1 см, а также вектор движения с точностью до 0,02°. Обладая компактными размерами К726, хорошо подойдет для установки на системы БПЛА и другие подвижные платформы.

Задача определения уровня предпочтительности данных навигационных приемников решалась с использованием заданных значений критериев (x1, x2, … xn). Значения критериев были приведены к нечеткому виду путем задания функции принадлежности конкретного значения критеРия ^ IX(х) .

Нечеткие области предпочтений записываются в форме нечеткой импликации вида:

ЕСЛИ нечеткие значения критериев = нечетким градациям области Mk ТО предпочтительность навигационного приемника = заданному для области нечёткому уровню предпочтений pk . Данная импликация записывается в виде:

Список литературы Методика выбора навигационных приемников на основе нечетких областей предпочтений

  • Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении: учебное пособие 2-е изд. - М.: Дело, 2004. - 400 с.
  • Dutov A.V., Nesterov V.A., Sudakov V.A. and Sypalo K.I. Fuzzy preference domains and their use for selecting an electronic flight bag for flight crews // Journal of Computer and Systems Sciences International. - 2018. - Vol. 57 (2). - P. 230-238.
  • Посадский А.И., Сивакова Т.В., Судаков В.А. Агрегирование нечетких суждений экспертов // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. - 2019. - № 101. - 12 с. 10.20948/prepr-2019-101. - URL: http://library.keldysh.ru/ preprint.asp?id=2019-101 (дата обращения: 5.06.2020). DOI: 10.20948/prepr-2019-101.-URL
  • Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. - М.: Наука, 1981. - 208 с.
  • Intan R., Halim S. and Dewi L. Fuzzy Granularity in the Knowledge-based Dynamic Fuzzy Sets // In Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Computer Science and Artificial Intelligence (CSAI '18) Association for Computing Machinery. - New York, USA, 2018. - P. 242-246.
  • Batkovskiy A.M., Kurennykh A.E., Semenova E.G. and Sudakov A.V. Sustainable project management for multi-agent development of enterprise information systems / and others // Entrepreneurship and Sustainability. -2019. - Issues 7 (1). P. 278-290. DOI: 10.9770/jesi.2019.7.1(21)
  • Сивакова Т.В., Судаков В.А. Метод нечетких областей предпочтении для оценки эффективности инноваций // XXVIII Международная научно-техническая конференция "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации". Алушта, 14-20 сентября 2019 г.: Сборник трудов Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ. - М., 2019. - С. 81-82.
  • Батьковский А.М., Кравчук П.В., Судаков В.А. Системы поддержки принятия решений в многокритериальных задачах управления инновационным развитием предприятий и интегрированных структур// Актуальные вопросы современной экономики. -2019. - №4. - С. 140-146.
  • Noghin V.D. The Edgeworth-Pareto Principle in terms of a fuzzy choice function // Computational Mathematics and Mathematical Physics. - 2006. - Vol. 46 (4). - P. 554-562.
  • Web Services for Decision Support Systems. Available at: https://ws-dss.com (дата обращения: 5.06.2020).
Еще
Статья научная