Синтез модели автоматизированной информационной системы радиоэлектронного мониторинга объектов наблюдения на основе логико-алгебраического подхода

Свыше 50 лет назад под руководством выдающихся советских ученых, академика В.М. Глушкова и чл.-корр. АН СССР Н.П. Бусленко, была создана система распознавания иностранных искусственных спутников Земли. В результате эксплуатации системы было сформировано мнение, что только на путях системотехнического подхода к проблеме распознавания можно добиться успехов при решении задач разработки конкретных систем распознавания. Система распознавания должна строиться так, чтобы в условиях неизбежных ограничений результаты ее работы обеспечивали возможность системе управления реализовать потенциально достижимую эффективность. Достоверное распознавание не является достаточным условием для потенциально достижимой эффективности управления в информационной системе (ИС) распознавания, но является условием необходимым [6].

136 в ыпуск 4/2020

Структурная схема модели автоматизированной информационной системы радиоэлектронного мониторинга объектов наблюдения

Технологии спутникового РЭ-мониторинга объектов наблюдения широко применяются во многих странах в составе систем оперативного реагирования. Лица, принимающие решения (ЛПР), нуждаются в достоверной и оперативной информации [11] о возможных ситуациях или угрозах. Обычно в базе данных (БД) объектов наблюдения при РЭ-мониторинге имеется большой объем данных, который необходимо своевременно актуализировать [9]. Указанные обстоятельства показывают необходимость новых подходов при моделировании ИС-распознавания в условиях агрегирования и анализа больших данных [19].

Математическое обеспечение систем распознавания не исчерпывается собственно алгоритмом построения решающих правил и решающих границ. В числе прочих к задачам систем распознавания относятся также методы [12] и алгоритмы управления процессом распознавания, методы и алгоритмы оценивания качества распознавания в процессе функционирования системы [2]. Одним из существенных показателей эффективности системы распознавания является вероятность правильного решения задач распознавания неизвестных объектов. Значение этого показателя тем выше, чем больший объем измерительной информации используется при распознавании этого объекта [7]. Однако в физически реализуемых системах распознавания число используемых признаков ограничено, и при распознавании конкретных объектов часто нецелесообразно использовать весь набор признаков рабочего словаря [16]. В подобной ситуации предельно возможное накопление измерительной информации неоправданно, и процесс определения признаков распознаваемого объекта рационально завершать в каждом конкретном случае на определенном шаге, организуя обратную связь в системе распознавания [20].

Задача распознавания в предлагаемой модели автоматизированной ИС РЭ-мониторинга решается в два этапа при условии обновления данных об объектах наблюдения в требуемые интервалы времени. На первом этапе происходит распознавание сигналов бортовых радиоэлектронных средств (РЭС) объекта наблюдения, на втором этапе – идентификация объекта по набору сигналов бортовых РЭС с учетом прочих информативных признаков [10]. Одновременно с процессом распознавания в ИС РЭ-мониторинга анализируются управляющие воздействия человека-оператора ИС. Предполагается, что модель ИС РЭ-мониторинга включает всебя базу данных (БД) и содержит необходимые для распознавания образов аналитические процедуры и процедуры преобразования элементов множества возможных состояний объекта наблюдения [1]. В БД находятся как структуры [15], отображающие свойства объектов наблюдения, так и структуры, отображающие формализованные решения лица, принимающего решения (ЛПР). Структурная схема автоматизированной ИС РЭ-мониторинга объектов наблюдения отображает основные информационные связи модели и представлена на рисунке.

Предлагается рассмотреть модель ИС РЭ-мониторинга, в которой функциональный модуль через обратную связь между решением человека на запрос дополнительных сведений и уведомлением человека аппаратурой о текущем уровне и качестве распознавания позволит эффективно решать задачу распознавания на основе интегрального показателя качества распознавания при заданных вычислительных ресурсах [14]. Все вышесказанное относится к автоматизированному процессу распознавания, когда с помощью определен-

Мысливец Е.Г. и др. Синтез модели автоматизированной информационной системы... 137 ного набора инструментов оператор в диалоговом режиме, сообразуясь со своим опытом, проводит классификацию объектов наблюдения, причем не только для отложенной обработки информации, но и в реальном времени, когда приемная аппаратура должна динамически подстраиваться к текущей обстановке [13]. Распознавание подразумевает наличие определенных признаков объекта и статистическую оценку их параметров в присутствии шумов. Известно, что способность подготовленного человека распознавать образы превосходит все имеющиеся алгоритмические модели и методы. Например, опытный оператор в ряде случаев может оценить тип модуляции и протокол передачи по характерному звучанию при непосредственном прослушивании сигнала с выхода демодуляторов аналоговых сигналов, что может существенно уменьшить число проверяемых вариантов. Главным при автоматизированном анализе информации является правильная визуализация нужных сведений и удобство управления аппаратурой [18].

Структурная схема модели автоматизированной ИС РЭ-мониторинга объектов наблюдения

Моделирование процесса распознавания на основе логико-алгебраического подхода

В теории распознавания образов определено, что задачи распознавания образов являются частными случаями индуктивного вывода в математической логике [6]. Индуктивный вывод объединяет такие задачи с более общими проблемами построения формальных моделей систем и процессов. С другой стороны, использование дедукции позволяет получать гарантированно истинный и непротиворечивый результат при логическом выводе. Поскольку в автоматизированных ИС ЛПР принимает управляющее решение на основе модели объекта наблюдения и вероятностных оценок результатов работы распознающих алгоритмов [18], уместно рассматривать поддержку решения, основываясь на индуктивном выводе, одновременно учитывая аспекты дедуктивного вывода.

Применение единого формализма к объектам системы принято в данной статье как парадигма автоматизированной ИС РЭ-мониторинга объектов наблюдения. Разрабатываемая модель ИС РЭ-мониторинга объектов наблюдения обладает свойствами функциональной системы [5]. Тогда составляющие ИС, а также составляющие проблемной области должны рассматриваться как математические объекты единой системы. В области математической информатики до недавнего времени отсутствовала формальная связь между логико-алгебраической концепцией математики (формализованно описывающей действия человека) и структурно-математической концепцией математики (отображающей алгоритмические процессы в программно-технических системах). Разработанная математическая операция дает возможность строить непротиворечивые дедуктивно-индуктивные выводы [3].

138 в ыпуск 4/2020

Предлагается новый подход к моделированию условия существования процесса распознавания в ИС, основанный на разработанном доктором технических наук В.Г. Бурло-вым системотехническом понятии «закон сохранения целостности объекта» (ЗСЦО), который проявляется во взаимной трансформации свойств объекта наблюдения и свойств его действия при фиксированном предназначении объекта наблюдения [3]. Аксиоматический аппарат определяет, что процесс распознавания объекта необходимо представлять на множестве элементов, распределенных в виртуальном пространстве и времени, которые имеют два типовых противоположных по смыслу состояния и могут быть подвергнуты процедуре фильтрации.

Идея профессора Бурлова В.Г. заключается в том, что выделяется объект, выделяется его действие, и они связываются между собой через предназначение объекта. Данная «связь по предназначению» позволяет получать условия существования процесса распознавания в ИС, что, в свою очередь, дает принципиальную возможность организовать управление процессом распознаванияи применять численные методы формирования управления. Для разрешения возникающей проблемы размерности интеграл представлен в виде функции (отображение множества высказываний, характеризующее процесс деятельности ЛПР по управлению ИС на числовое множество). Указанные операции возможно конструктивно реализовать только на основе среды радикалов [8].

Введем обозначение R – множество всех возможных пространственно-временных состояний (ПВС) ИС в процессе распознавания объекта наблюдения.

За основу формирования интегрального показателя качества распознавания объекта наблюдения принят ЗСЦО [3]:

J ф(r)dr = J Ф(u(r), v(r), r)dr = I(r), (1) QQ где Q – множество требуемых в процессе распознавания объекта ПВС ИС; r – пространственно-временное состояние ИС в заданный момент времени, причем r Е R, RDQ; u(r) – вектор управления информационной системой; v(r) – вектор возможностей ИС (вычислительные ресурсы и средства); ф(r) = Ф (u(r), v(r), r) - функция, обозначает потенциал поля эффективности ИС; I(r) – интегральный показатель качества распознавания объекта, может задаваться как в форме математической функции состояния процесса распознавания образа, так и через логические функции-предикаты.

Системно-образующее соотношение (1) объединяет логико-алгебраический (правая часть этого соотношения) и структурно-математический (левая часть соотношения) подходы на основе алгебраической операции, связанной со свойствами несущих множеств и включающей процедуру интегрирования. Использование в соотношении (1) логико-алгебраического и структурно-математического подходов дает возможность применить формально-аксиоматический метод для построения дедуктивно-индуктивных выводов и реализовать обратную связь в модели ИС [3]. Указанное обстоятельство позволяет по-новому формализовать процесс распознавания объекта наблюдения и оценивать качество этого процесса. Развитие процессного подхода на основе формального аксиоматического метода, методов декомпозиции, абстрагирования и агрегирования позволяет получать непротиворечивые выводы по управлению процессом распознавания в ИС. Установлено, что при автоматизации процесса распознавания существует возможность формализации

Мысливец Е.Г. и др. Синтез модели автоматизированной информационной системы...    139

системы вложенных иерархически построенных моделей различной физической природы на основе алгебраической операции, связанной со свойствами несущих множеств и применения теории радикалов [5, 8].

Для упорядочения знаний и фактов воздействия условий обстановки на процесс распознавания в ИС необходимо рассмотреть модель возможных нарушений и провести классификацию деструктивных воздействий (помехи разного рода). Модель предполагает, что существует электронный учет всех событий, происходящих в ИС.

Вероятность нахождения процесса распознавания объекта в обусловленном штатном состоянии в зависимости от времени проявления деструктивного воздействия и времени преодоления деструктивного воздействия с использованием вычислительных ресурсов рассчитывается как [3]

P =          v i v 2

обусл   X (X + v 1 + v2) + v 1 v2 ’ где λ – величина, обратная среднему времени проявления проблемы; v1 – величина, обратная среднему времени идентификации проблемы; v2 – величина, обратная среднему времени нейтрализации проблемы.

Соответственно, установлена аналитическая зависимость временных затрат для обоб-щенныххарактеристик обстановки ( A t nn ) , аналитической деятельности ( A t un ) и нейтрализации проблемы ( A t_Hn ) , возникшей в ИС:

A t = —, A t„„ = —, A t = —. un ^нп nn

V 1 v 2 X

В процессе выполнения распознавания объекта наблюдения возможны случаи, когда результат достижения промежуточной цели выполнения распознавания не соответствует предварительно наложенным регламентным ограничениям по качеству и времени выполнения распознавания; такая ситуация считается критической.

Разрабатываемая модель автоматизированной ИС РЭ-мониторинга объектов служит целям поддержки принятия решений ЛПР в условиях регламентированных показателей качества и времени распознавания при обработке больших объемов данных. Предлагается рассмотреть возможность реализации модели ИС РЭ-мониторинга на основе среды радикалов, поскольку только технология радикального моделирования предоставляет возможность полноценно реализовать условие существования процесса распознавания (1).

Модель ИС на основе ЗСЦО обладает научной новизной и успешно реализована доктором технических наук Лепешкиным О.М. в иной предметной области обеспечения безопасности критически важных систем на уровне метода, методологии, программного продукта и технологии управления [8]. В качестве необходимого условия реализации была использована уникальная отечественная технология проектирования сложных систем – радикальное моделирование («среда радикалов»), разработанная доктором физико-математических наук А.В. Чечкиным [4, 17]. Профессор А.В. Чечкин является основателем научного направления по проблемам интеллектуализации систем и математической информатики. Его «интеллектуальные» системы способны решать задачи внештатных ситуациях. Это свойство делает «интеллектуальную» систему информационно устойчивой (живучей) по сравнению с кибернетической системой (автоматной). По определению, «радикал» – это потенциально активированный элемент пространства и времени целенаправленной системы, имеющий два типа состояния – пассивное или активное. Сре-

140 в ыпуск 4/2020

да радикалов рассматривается как инструмент моделирования процессов функциональной системы и базируется на понятиях «уникум», «контейнер», «ультраконтейнер» и «активатор». Среда радикалов визуализирует логику работы программного продукта, учитывает логику его пользователя, позволяет по-новому агрегировать и анализировать большие данные в системах распознавания.

Заключение

В статье рассмотрена научная задача синтеза автоматизированной ИС радиоэлектронного мониторинга объектов наблюдения с целью организации эффективного процесса распознавания объектов наблюдения. Статья посвящена системотехническому подходу на основе уникальных отечественных разработок и, возможно, привлечет внимание специалистов по проектированию информационных систем.

Модель автоматизированной ИС РЭ-мониторинга объектов наблюдения требует дальнейших исследований и должна включать уровни методологии, методик, технологий. Предполагается, что методологический аспект направлен на формирование условий существования процесса распознавания, методический блок определяет методы организации процессов в ИС, технологический аспект обеспечивает комплексное оценивание качества распознавания объектов наблюдения. В качестве методологической основы математической модели комплексного оценивания качества распознавания объектов наблюдения предлагается алгебраическая операция, связанная со свойствами несущих множеств.