CC BY
11
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-СИСТЕМНОЙ ИЗБЫТОЧНОСТИ В СИСТЕМАХ БЕЗОПАСНОСТИ ОХРАНЯЕМЫХ ОБЪЕКТОВ
Васильев В. В.', Потюпкин А. Ю.2, Толоконников В. А.3, Чечкин А. В.4
ключевые слова: информационно-системная избыточность, беспилотный летательный аппарат, обнаружение, наблюдаемость, позиционирование, идентификация, комплексирование, база данных, база знаний, модели, показатели качества, ограничения, безопасность.
Аннотация.
Цель работы: повышение эффективности применения технических средств обнаружения, позиционирования и идентификации малогабаритных беспилотных летательных аппаратов в системах обеспечения безопасности охраняемых объектов.
Метод: системный анализ и комплексирование технических средств путём формализованного выбора приемлемого варианта системы в условиях информационно-системной избыточности.
Результаты: разработана методика решения задачи выбора приемлемого варианта системы обеспечения безопасности охраняемых объектов на основе формирования ультрасистемы; разработаны базовые модели сигнального обнаружения, наблюдаемости и идентификации для рационального комплексирования средств защиты охраняемого объекта; разработана базовая структурообразующая математическая модель первичного облика комплекса обнаружения нарушителей — малогабаритных беспилотных летательных аппаратов, функционально связывающая параметры местонахождения нарушителя, средств наблюдения, охраняемой зоны, наблюдаемых сигналов и измеряемых данных.
Совокупность базовых моделей с разных позиций описывает базовые соотношения входящих в комплекс параметров с учётом разных критериев качества системы. Это позволяет в условиях информационно-системной избыточности формировать комплекс средств защиты по множеству показателей качества с учётом реальных ограничений.
Р01: 10.21681/1994-1404-2022-2-49-58 Введение
Создание беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) стало в последние годы быстро развивающимся направлением авиационной техники. Их номенклатура и количество непрерывно растут. Это связано с использованием новых технологий в авиастроении, разработкой особо прочных конструкционных материалов, лёгких и экономичных двигателей, ми-
ниатюризацией бортового оборудования при улучшении его технических характеристик, а также появлением глобальных систем навигации, связи и управления. Вместе с тем технический прогресс в данной области имеет и теневую сторону. Это касается возможностей использования БПЛА в террористических целях [5].
БПЛА, целенаправленно запущенный по воздуху на охраняемую территорию для фото- и видеосъемки, транспортировки внутрь или вывоза за периметр запрещенных предметов, атаки на уязвимые узлы важных охраняемых объектов путем заброса взрывных
1 Эасильев Владимир Владимирович, доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник научно-производственного испытательного центра «Арминт», г. Москва, Российская Федерация.
E-mail: [email protected]
2 Потюпкин Александр Юрьевич, доктор технических наук, профессор, профессор Военной академии имени Петра Великого, г. Москва, Российская Федерация.
E-mail: [email protected]
3 Толоконников Вячеслав Алексеевич, начальник отдела специального научно-производственного объединения «Элерон», г. Москва, Российская Федерация.
E-mail: [email protected]
4 Чечкин Александр Витальевич, доктор физико-математических наук, профессор, лауреат Государственной премии СССР, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, профессор Военной академии имени Петра Великого, профессор Финансового университета при правительстве РФ, г. Москва, Российская Федерация.
E-mail: [email protected]
устройств, представляет абсолютно новую, существенную угрозу.
Основу любой информационной системы наблюдения за воздушным пространством составляют радиолокационные станции, обеспечивающие обнаружение и измерение координат воздушных объектов. Наряду с ними часто используются оптические средства наблюдения видимого и инфракрасного диапазонов [9]. В сложных метеорологических условиях привлекают акустические средства.
Для решения проблемы обнаружения БПЛА разработан целый комплекс методов и технических решений на основе различных принципов получения и обработки информации в оптическом диапазоне электромагнитных волн [1, 13, 16]. Одной из задач обработки информации в оптическом диапазоне электромагнитных волн является задача выявления признаков угрожающего движения БПЛА.
Бурное развитие технологий в последние десятилетия сделало возможным появление совершенно нового класса БПЛА — малоразмерных беспилотных летательных аппаратов (МБПЛА). Анализ основных свойств МБПЛА и возможностей их применения для совершения диверсионных действий, а также модель нарушителя с применением МБПЛА приводятся в [3, 6, 15]. Для организации успешного противодействия МБПЛА необходимо вначале решить задачу обнаружения, позиционирования и распознавания этих аппаратов в воздушном пространс тве вблизи охраняемых объектов. В работах [2, 3,10, 15, 17] проводится анализ сравнительных характеристик разлирных технических средств обнаружения (ТСО) МБПЛА, из которого следует, что в настоящее время нет какого-то одного средства, полностью решающего задаау обнаружения МБПЛА, слежения за полётнм и прогнозирования опасного движения во всёмдиапазоне дальностей от охраняемого объекта (от 1 мл до нескольких километров), высоты и скорости полёзк и других факторов. Прз построении системы обнасужеэия МБПЛА в охраняемой зоненекрторы хобъектов необходимо тткже учитывать специфику этих объектое и их топологию. Пнкчем одним техническим средетвом и/и, группой однотипных оредств обнаружения задачу обзаружения МБПЛА ее удастся решить с должным канептзом. В связи с зтим возникает проблема комплексирования технически, средств для решения едкнойзкдачи обнаеужения и позиционирования нару шителя [14]].
Требкется создание тиеой конфигуррииа сияоауп-ностж технических средстн, выбор таких отношении и стязей между ними, раз[хаботка такого программного а матоматичуикохо обеспечения, кхиорые оррязуют систему рОнаружроия с заданными показзтелями эф-фекти вности. Проблема решается в уилови ях ноявле-ния множестза вариантов привлечевия технимесиих и информационных средств, порождающих так называемую информационно-системную избыточнтста [12]. Следует обосновать подхмд к решению задачи комплексирования к этих условиях — он является отщэт
проблемой системного проектирования. Наряду с ним должны также решаться правовые вопросы организации сложных информационных комплексов и обеспечения безопасности их применения.
Содержание задачи комплексирования
Задачу комплексирования ТСО МБПЛА можно представить, используя математическое описание составляющих системы обнаружения, которыми являются модель объекта охраны, модель нарушителя, модель внешней среды, совокупность средств обнаружения и средств информационного обмена, показатели и критерии эффективности. В настоящей работе ограничимся постановкой задачи комплексирования средств обнаружения МБПЛА и анализом её решения в условиях информационно-системной избыточности.
Дано:
1. Пространственные параметры объекта охраны и прилегающей территории Q={x,y,z}.
2. Распределение требуемого относительного уровня обеспечения безопасности U=fu (Q).
3. Модель нарушителя
g(t - t0) — Qq + g'(t - t0) + ^"(t - t0)2, V( = {ТлА'Г' эпр,ра( Рэм).
4. Модель внешней среды
Гв = /ИТ); Рф=/д(Г); е = /в(Г).
5. Совокупностьсредств обнаружения
S = ^ак-^ОРЛ^ОПТ^АРЛ^ЛАЗ}.
6. Целекая функция IH системы защиты (СЗ) объекта охрашы: РобнОиСО ^ Ф ^ РпОР-
H Ограничения по затратам на создание комплекса ^затр яО Сдоп-
Грсбуе/пся:
Выбратм такой состав S и размещение технических средств системн обнаружения МКПЛА, совокупнесть I средсев информациоиного обметс, систему II приня-зия решения (СПР), ртстановить таиие отношения между элементами системы, которые оРеспекиваеи бк досте-женне целеной функции Ц при допустимых затратах СИ в условияк заданных ограничений, т. е.
<И, I, П> Е, аде S = '.pin, П, Фс Ц }; S НЕ Л, / О Е; Е — со-вокупеость нехняческих зредств обиаружцник и ком-хпуиввкации; Ф — операоо(о уас:тааi4£jвла^в;^юпн!"!тт отноше-н-аня межд/ элементами множество Е путём оазмеще-ния с|эедс"й13 в пространстве, организации информационного обмена междн номи и устаиовления пододка Езз-^иплодцегйНс-^^ия и приоятия решрноя о н^х(сжд«^31ии МБПЛА к охраняемой зоне обсекта защиты.
Зкдача относипсв к классу пистемносо проектиаовк-сия. Решинь её на осноие кл ассическо. математики не оредставляется вязрожним.
Рис. 1. Обобщённая структура решения задачи комплексирования
Технический комплекс
(Технические средства обеспечения ехраны особо важного объекта)
Решение задачи с учетом яуформациянни-системной избыточности
Решение подебныв зрдач в иовременнор практике осночываетая н^ анализе прч^длс^жкет^йЧ специалисточ, работающих в этой сфере челозеческой ркителтеости, имеющих большой сыпь>1т в разработие технических систем и обладающих знаниями в исслндуемой оКласчи. С этом случае произсядится вы°ор наилучшего варчанта или формиро вание ^арэи^итч па ос новс оррдложеннй ныскольких (специалистов и сяочветствии с из0п>тнны-ми аоказателями пеедпочтенис. Прои ээтолки исполвзу-ются сосременные оифровые технологии, повволяю-щне осуществлять анализ и выбор вариантов с ибиоль-зованмем 1\ло,и.е!лир^ованияр е привлечения базы данных. Предполагаеуся, чтв современные цифрнвые тчхно-логчи и ие последрющее разаитче могуч еущесивкнно |:<е1сши|Э1^ть свою рола прч решенич надтс комилекчи-рбвання, еслы фформицэсаЕзатии с их пoпoщьр чредметно-ыриевтиро ваннукв с^цэевдсу с онфирмацнаечы-снстемчоТ избыточностью [12].
Цинтральными элементам/ тавой среды яеляются: матeпатитecкор представленве сведенрй и дасных об объектах и МБПЛА, а тааже пымятие дадиналов — это математическиб структуронбразующие модели, входными данными которых являются чорловые дасчые свойств элементов чыыплекса, т выпoднырч — снсло-вые данные качества комплексе. Радиеллы — ето функв циональные сиитемы (имеющие назнарение), оСладаю-жие дчумя типами состояний: еотивеые (работающие) и паесивные (нерсботтющие, в р^€лз1^.эв'б[)с Срeда риди-калов явчяеося ноелс|ч1| [лнпом системы — стбыкoттoс системой, для котороч есчь тозможноста аНтиЛНОосать только ту или иную её часть [12]. Понятиен радикала р><й-
алчзцот нркимущества ч отнимтзнеурт непостатки нн-бытячности.
Сведения себ объеное ((евл^сооЧ^рэ^знс^ предстичлитв триадой (р)б(лх) [[11], где х — идентификатор (имч) обнжкви; хеХ; X — опорное множеочио ооъекеов; <5 — совок-инисть выделеннек яЛъекбов (не С);ни — сс€—-мачтичечкля дoсвоиepчocть сведннчя "истина ски лпжь, эсспрреная ооц енса — вероятсасть ссп бытис о о С).
Например, пусть МЧПЛМ, которые могут быть ири-менеоы пв)oтlев охртняемого олбтьтежта^ составляют огораоо леижествы оВъоттрт:
•Рс(ОСРЛА = ЛЫ1БРЛАУ2 ИИСРЛАР2 -и^МЫРЛАлО.
М-ждос МБПЛА ита^е^тг свой пндиви,£й-/;слтны(1 кден-тифсиатoр. [3 соотвптсйвнн с этим тденбификетиром в ыиччслисмльсой среде ттфиксированы интересующие нач свойства 5-оеъекта в вице т^абЗ/миР!, иекстывого ма-териалаГ уравнений дчижения, рчсункав и др. Наряду со этит каждоеу и,-г<£^1-нтг11^<ККи1с:г(1-..[ион[нои/1у1в и-ю>1ние^^ соот-новстиует нoказнтылч семантечесеой д^сы-эоов^.-мнынстси с^<^/1(енюпП — напримео, веряянчость его примоч—ния протчв охранспмнго объекта (^СЯС^) или ст^п^нез. ценно-сстти твидетиТ для суждения о "предполагаемом ущерЫе, который может Тыти причснён 00,и д0т
Слсессун)щрм понятием явсняютсся даенр|е об объокте ка к со во кук н ор с тг и с ведений}:
ТТре)йыТхЛ;ерр)бр<о>0;в.р. о)
Прсмечитебисо -с ртссматривремому п (1 и меру это бака даиных, прнксзанных о одному идентификатору объекта:
ССРмТПЛА^МТиЛА!^); ЭРмВПОАГ^МВШМгСжС .- «ч
В еассмасрилчемоИ задчае входными ссаннт1:>1сли яа-ляюсся сведения с ^"^|э^:Fl"mocт"llBEИ с^а^жеиик МБПЛЛ как функции сотолсtС-<oc("Cll^ ачeхтeхичеeтних средств, а вы-хходтэнллэ! данными явлчются счедеппия с веростностью
База знаний
(о предыдущих
решениях и предпочтениях специалистов)
Базы данн ых
об объекте охраны, нарушителе, технических средствах обнаружения, информационного обмена, влиянии внешней среды
Формирователь
(генератор)
вариантов комплексирования ТС обнаружения
—г%-
V
Цели, задачи,
Рекомендации
Структурообразующие модели (радикалы) (Мг)
Фильтры
7V
Ограничения
От СПР
Рис.2. Структура ультрасистемы решения задач и комплексирования технических средств обнаружения
обнаружения объекта как функции параметров пространства.
Такое математическое представление объекта позволяет изобразить структуру решения задачи комплексирования технических средств в форме, показанной на рис 1.
При этом используется понятие; ультрасистемы как информациооной системы, в которой системообразующими элементами, отношениями и связями междуними являются сведения о некоторых систетах. Примерами ультрасистем являются состемы,опериру-ющие базами данных, базами знаний,систем ы управления базами данных [7].
Полагается, что в улотрсссстеме на ос нове классической математити и оовременных математичесаих средств решения дискрттных зодач можно определись структуру технического комплекса и наиболее предпочтительный состав технических средств и связи между ними с учётом оредыдущегоопыса и мненой опециали-стов в этой области знаний. При развитой улттрасистеме рекомендации могут бытьвыработаны автомстическт.
С учётом всех перечисленных факторов структуру ультрасистемы можно -редставить тнк, как показано на рис. 2. О каждой Разе данаых иведения о нарушителт, теонических устройствах обнаружения и информационного обмена, объекте охраны и окружающей среды «приаязаны» с помощью идентифт-катора к определённому объекту. Наиболее харак-
терные свойства б, по которым определяется выбор вариантов, имеют цифровую шкалу значений. Таким образом, каждому идентификациинному номеру соответствует матрица значений характерных свойств объекта. Это позволяет с формальной стороны осу-щесзвлять операциис совокупностью чисел,а с фактической стоооны оперировать семантической ир-форрац ией об объекте.
База данных (БД) об объектах защиты позволяет создать модель объекта охрани, в которой отражены пространственные хррактеристики и степень уязвммо-сти объеета ц целом и его оздельних зон от нмпадемия с применением МБПЛА [7]. БД о нарушителе включает иараметры его динамике, виды и степень угроз отп(ви-менения МБПЛА.База данных о средствах обнаруже-нея даёт рнфоррацию о такоико-технрческих хацакте-ристиках ТСО МБПЛА, основанных на различных физических принципах, которые могут быть использованы для комплексижоваиия. Необеодиио зокже унитыоать требонаноя, предъявляемые к системе обнаружения средства протимодейсквияМБПЛА, которые могут быть установлены на объекте. БД средств информационного обмена включамтсредс тва передачи и нформации и их характеррстики,обеспечовающ ие объединение техн р-иеских средств обоарыжения в единый комолекм БД метеоусловий позволяет выявить те конструктивные решения, которые эффективно работают в конкретно заданных условиях. БД предыдущих решений и пред-
почтений специалистов позволяет сократить число анализируемых вариантов построения комплекса.
Разработка системы обнаружения проникновения МБПЛА в охраняемую зону основывается на учёте требований и ограничений, вытекающих из актуальной задачи защиты объекта, а также конкретных условий предпочтения систем обнаружения МБПЛА и выбранных критериев их эффективности.
Методика решения задачи
1. Формируются базы данных всех подсистем ультрасистемы.
2. Система принятия решения формирует из соответствующих баз данных множество фильтров Ф — математически описанных правил выбора возможных и отсеивания неприемлемых вариантов технических средств обнаружения и средств информационного обмена. К ним относятся:
- фильтр ФМБПЛА, обусловленный типом возможного МБПЛА из соответствующей базы данных;
- фильтр Ф , обусловленны й данными метеоусловий;
- фильтр ФОХ, обусловленный данными об объекте охраны;
- фильтр ФОПЫТ, обусловленный предыдущимопы-том и предпочтениями опытных спецоал истдв, зафиксированных в базе данных.
3. Система принятия решения формирует из данных о средствах измерения и средств инсЬоома-иионного обмена множество иепей $ —
-V = {(Р0Б;)60Б¿О')) (РИ0;)6Ц0;(Х)}
/=1,2,3,...,I;7=1,2,3,...,/, пропускает их через фильтры и выделяет подмножество приемлемых вариантов {^ц.;}-:
= ФМБПЛАФСРФОХ ФоПЫТ^; - ^ =
К ~~ ...| ^^ ^ ~~ ... г /¿^
К «1-1 «].
4. Подставляя свойства отдельных систем из множества в структурообразующ ие модели Тй., можно определить такой состав комплекса и такую структуру
которые удовлетворяют требованиям пригодности или экстземума покасателя качества.
Конкретика рошения задаче! состоит в создинии структурообоазующих нодтлей, птстрдисии алгоритмов фи льтоации, алгорстмов выбора структ,ры и соа става технических средств на осоове структурооброзу-ющехмоделей.
Решенеезадачи может рассмат^ваться кас синтез рабочей сете радикалов (в термиоах теориа радикалов [1 2]) в среде, включающей радикалы — есточни-ки иеформации, оадикалы-обработчики, образующие мнсжество рад икаловксенсорот, и целетыирадикалов, предназначенных для решения оценивания состояния,
классификации, определения проблемности ситуации, моделирования, оценки рисков, прогноза, выбора решений, оценки их последствий. При этом ключевым вопросом является поиск ответа на вопрос: «Какова целесообразность включения того или иного радикала в рабочую сеть?». В связи с этим возникает необходимость использования некоторых рекомендаций по построению рабочей сети, к числу которых можно отнести следующие:
1. В случае наличия априорной информации целесообразно определить разрешенные и запрещённые комбинации радикалов.
2. При наличии информации об эталонных или квазиэталонных решениях можно провести сравнение предполагаемой рабочей сети — комбинации радикалов с эталонной или квазиэталонной при заданных исходных данных.
3. Решение о включении радикала в ра бочую сеть может быть принято по ходу решения при условии, что известен характер ожидаемого преобразования (вид его оператора) и возможна оценке едо хдрактеристик. Например, рбтоды обработки изииирений могут иметь раиличные характеристики точности и устойчдкости в зависимости от вида законов распределения погрешностей измерений. Поэтому можно получить количественна оценку целесообразности подключения конкретного радчкала.
4. Комбинировьнный вариает.
Ьсе перечислениые рекомендации форм ируют дополнитель ные филитры Фр, обусловлкнные спецификой «радикального моделирований». Техническим иредством их реализации являются базы данных всех подсастем ультрасисиемы.
Пзоцесс получения варианиа комплексировьния ТСО пчедстчвляеи собой синкез ультраопееаоора комплексного алализа инфоаиации в чидесдстемы, входом которой являются различнр|е сведения (признакиДа иы-ходом — заключение о варианте. Одиа из возможных путей (ьешония зкдцчи основывается наиспольсование дискцетных шзал качестви элементок и систем ы и целом. Нацример, на дискретноыы шкале lie.,, можно задать модели объеотов наблюдения Хт = (х), описываемые в пиостранстве контролиреемых ирйзнаоов моделей. Испоньзуютоя таиже шкалы Шу признааов моделей {y}, оценки которых происходят на основе известных алгоритмов обработки значений непосредственно чз-меьяемых параме"т-сов {g}, получаемых с помощью разаородеыб датчиков информав-ии — видимого к ИК диапазоне, ридиолокаа—онных, цадиооехчических, ако-стическях а др. При этом сами измеряемые парамеорт также можно задати на шкаеах: IUg(5, Ш^, Ш^, IHgpm, U[gaK. Достоверность элемчнтов шкал характеризуется соотвечствующими функциями пронадлежносюи {: k е КН. Тогдс процесс определения вирианта комплексиресания может быто представлео иерархиге-ской чтрудтурое дисеретныд шкал. Сведеиия, порождаемые на 1диалах нижнего уровня, отображаются в шдклы
верхнего уровня. Ввиду принципиальной некорректности решения возникающая неоднозначность устраняется путём привлечения дополнительных сведений, конкретизирующих решение. Дополнительные сведения, например, получаемые в радиотехническом диапазоне при выбранном базовом оптическом или полученные от датчиков, имеющих худшую разрешающую способность, выступают в качестве регуляризаторов, а порядок их использования определяют параметры регуляризации.
Определяющую роль при комплексировании технических средств играют базовые структурообразующие модели [4, 8, 9]. Они предназначены для создания первичного облика комплекса обнаружения нарушителя. Их особенность состоит в том, что при формировании моделей на них накладывается минимум ограничений,а качество работы комплекса, основанного на базовых струки турах, оценивается по огроничебному числу наиболее важных показателей. Опираясь на базовые структуры, решается задача распределения фунгциональных дет-ствий техническихсфедств в пространстве и д^зрени.
Комплекс обнаружения должен не тоиько обнаружить физические сигналы, связанные с появлением нг-рурителя, нф е опееделеть, что эти сигналы относятся к нарушителю, е че другому явлеяем, а таеже указать местоположение наеушителя и даже его сраекторию движения [4].
Базовые модели хароктебизунтся снеднющен сооо-купнзстью параметров:
Мб =х [Рс; РП; РИД}, =
еде Рч — вероятность праввльного обнаружения приёмником (в широком смысле) физмиескогз сигиала, связанного либо с собсетынным рзлугением нароши-тела, либо отражённым от него изнучением, либо возникающем при взаимодействуй нарушителя с внешней средой. Вероятность оббаружения сиснала зчеисчт от сзнимнопо йазмещения приёемых саедств иомплекчо и езлучателя и служит чрФсярангтвналоЯ ^гаичаи 1к:т€?рьивззи"^-кппй комплекса. Обнаружение сиснела — ееобходиевоС компоннетсисоемы обнерэу/жк^н!^« нарушатель, но недо-чтаточнчш, так каа не указывает, что оигнал относится к нарушителю й нелокализуетего в пространстве, что необходимо для присетня чешенья на ответную реаарию.
ИЯне — вероятность прчнального пос^и^^они^нявг)^ ния: йееоттность оого, нто иотто^'ои^ик й-з^л^четсизя деейёссаЕэи-тольпо находится в окрестностл тгочки ирестраяства, которую оценили по результатам наблюдения сигнала я кттсфая принадтсжет охраняемому аяоияхаиству.
/""ид — вероятеоста прааилпхого отнесения истос-ника излучерия вигнала к лекотоному аа/а^спу" (нfЗ"^е€?к"гoE}.
Иазовые модель пеоясляют осноиные с:Е;дс:>1?-с:тсг.^ комплекси:
- способность к оИааружесию физистских дигна-лов Cчлвчmвumпльеoсмь), аознакающах нии появлении чарушетмло в охриаяемоИ зоне;
- способность обесзечито наблюдаьвыостяь, вырн-жиющуюся ч пррииннняи'Игиии.ЕигиэОк:;^!^ укмоожности позиционировать нарушииеля в обозреваемом пре-странстве;
- способность обеспечить идентифицируемость, выражающуюся в принципиальной возможности различить нарушителя в среде других явлений.
Базовая модель сигнального обнаружения
Вероятность обнаружения сигнала, инициируемого нарушителем (сокращённо — сигнал нарушителя), зависит от множества факторов, но в базовом представлении — от расстояния между нарушителем и приёмником сигналов, мощности сигнала, исходящего от нарушителя, и чувствительности приёмной системы.
Связующей функцией является зависимость расстояния гарантированного приёма сигнала каждым приёмником системы от мощности сигналг и чувствительности приёмника, которая известна как основная функ-цея радиотехнической, опкическом и сеНсмической локаи|ии [0,13]. [3 общем виде она представляетсо так: Я = / (ИН,Жгпрт1п), (3)
где Wc — мощность сигнала; Ир пр mj п — м и н и мпл е-ная мдщностд принимаемого /сх прнёмникгм сигие-ла, обеспкчиваюсцмя заданны! уроение сероятносни ^пр оби правильного понятия решения об обнаружении сагнали.
Расотояеме R в сиою очередь, свьяится функциер |э.азно)с^ти координат ьарушиткля и пкиёмника
^ак^МСъ-СдЧСъ-СМ), /
гдп (Рн = |хн ун zH |T— местоположе-
аия наипшииеля; Gr=|Popi У-0" znpi |T — еек-тие мостосоложения 0-го приимвика сииналон.
В целом вероятноснь обнаружения сигнала i-C приёмной системой яилаекся сЦщупиимьди-^и^йн^
Длр предстаиинеим каждоВ геуппа1 систем — хидио-лаиакооанкП, оптлчесной, оптико-елнктсонной, «сп-иияечсо- — тяоесенени <^юзот1 састнат лто,£д^.пta внда (5). Все иа мбъединяит едгное свойстно — зависимостя п|э^|-1И1г^г)<е^г\е10|С зяи-ерэгии осТ окносительиого позожения ислачателя ici нриёмника е прастранстве.
OiïioiCSiLHiTni-io^ триченио вероиенонта оПнлоажерия сепнале находитск из услоеия скстнитической иииз!ал-зи-симнсти устройств оо бв (с а fKKOU^^ ^ и ¡я сивнала раилисных систем и описывается следующим образом:
L
^(^згее = е-ПЗ ги-^ООгЛПП ■ -ж
г=1
Зиичеиие пз-Еорасхоятн^ггссти Рл заиисит оя тополоиии (саз-мещогия пмнимныхсоедсив, ии количестра, ха^ктежи-стикс|э<=!Д1>1 распросрзанения сииналов, епязанныхтрже с топологикИг твхтичесаих ха/рктернстрк чаатныи п-и-«Л^гт/Щс, ^i:>p систем.
Эта оодель сл-жиа омсквьй .-схлля/ оыборн аопплопен f-iiE^^ruce^Lii^iPii■Еle>сnn^-с?cкn>- амедскв обЗкап^рлупжи!^-^!-!:^!, сссиа-иа схрах^дтттиз обнаружении, ах коликества и технсчкскмх хараетсристкк lи|эиlvle^н^ч<^н/lп>lx гредств.
Если для объекта охраны по всей охраняемой территории сироитея пространсевенная функция требуемых значений вероятностей Ртр(хн ,ун ,гн ) обнаружения сигнала нарушатела, то критерием выбора топологии и парачетров комплекса служит условие:
Кс : Рс (^н 'Ун ' ^н ) — Ргр (*н 'Ун '^н )■ (7)
Состаи технических средств, ни параметры, количе-сте!о и ракмещение должны быте такими, чтобы соблю-далосьусловие (7).
Базовая модель наблюдаемости
В теории и практике оценивлния координат объектов применяется понятие наблюдаемости, родственное понятию наблюдаемости динамических систем и иногда сводящееся к нему [4]. [3 самом общем виде под ирКлныдннмостею нарушителя будем пинииать способности системы обнаружения нарншатьлд пл физическим сигналап или свмзаеаым с ними пирамптрам определять местоположении нарушииеля.
Нарушитель наблюдаем, еили существуаи обиатное преобразование винтора набиюдтдна1х аараметров у в поле кпординал С нарушителя для всех возмлжных положиний нышаТТ^ЦЬьв охраняемой зонр: А
У => с.
Оеератор°4 гно>о€?т б^о^плз. нкйден из равенства линхН-иь.|>с ркен|оааицдЕдныи£н векпоров 1^н^б.пк:ыдв^ния и местоположения нарушителя
АУ = ФДС, (8)
где Ф — матроца часаных поосндодкмх наблюдаепын паранетров по оцеииваемым:
9Уí , ¿ = (12...../);п = (1,2,3),
Ф =
дку
где Л— — >ох -е Уи 'отз _
Учптытая, чро хисмема (Т) иеннтпртеилена, мештем её методом псевдообращения:
фтДГ = ФтФДС, д <к = [ФтФ]-яф'—дг ;
А= [фМфЬ-1фт. и
Детерыем нрбл юдаемости мооже"т служитн превышение порога ¡г > 0 детерминанта матрицы фИф. КЮртиттеарнит 1?! оаблюдаесости: dе1Е<Ф[Гс1) ;>/I У{хн , ун , ;вн С с= а, (10)
Нлсовия наблюоаетоссо нт^шсэс^ракЕидс^тЕзеяано зивипянот вожной структурооНрнзумрей пронрлуии — оыбмма то-поло1Г111^ размещонлятехскчнскихаредстпоОнаружоаия и рыбпоа спитава изменяемых параоееиов. 1=сии^ Ннсть в сачесане «^осамниих.т^сниидяч проатрансевенной ствикту-рт гпобакохый сыттерий набныщаепостт ВС), то все сс-ставняющин номплекса устройств будут соязаны ецрноН сируктувонс Палусeнмая струнтуиа может служить ро-тпннжавьнсм ^ринлен-^и-хцкц^яи н создании комвлекяа.
Можно инзе сэ<51н\е1"о ^Ьа^рмсжуеения (8) форми|новать се-КСИОрЫе ЯаСтнЫе сп^рзу'дктуоцппь.!,^ оббсловлнннде Иовжест-ным прнменеаиес р^диолсжтмионных я оптптесних средутд, группоы снедсты, ааустанеские и
оптнченних с|б:^^дс:"И1к, группой акрстические с|н><Е!д:ь^"1Гв и
др. Чо совокупности решений этих частных моделей можно определить степень наблюдаемости нарушителя во все й требуемой зоне.
ыероятн ость того, что источник излучения действительно находится в окрестности точки пространства, кото рую о ценили по результатам наблюдения сигнала (РОБ), зависит не только от наблюдаемости нарушителя, но и от точности измерения параметров сигнала, характеризующих его положение. Если взять в качестве обобщённой структуры процедуры сбора и обработки измерений по методу наименьших квадраьов (МНК), то получим оценку отнионений от действительно го положения в следующей формю [4]
д<г в= [фЦг^-ЫфТле-Зму (п)
кап МО — ковасииционкая мьк=диа иогрешностей из-мемомии.
При этом ковариационная матрица погрешностей отииок местоположения нарушителя равна
НН = [ФМИС-^Ф]--1, -12)
Для оцннки пиблюдаемосни стоунттны (8; В) и (11;12) нааноценнты Но о-енка киеариациенной матиеры 0 розволвет также оцеаить верояиностк правильного пo^l^LJ|^CЕHи|lтolE!iанll1я — ИН, так иак её элементы служат параметрами функч^и распределения вероятностей понрешностей оценок поппяионироввния.
Наряду с этим можнк использовать срав нение -ннрвадратпчпекин ииие-^гзч-^емтй погрешноитеН оцетоз ке>н оодинкт паарсу/пеитоиптя с их дииустимыми бириедючлзлмиз и устазамдивать т^рзезТ^овги-ния к ним, а<зходя из аелииин доверительныт вееоятностеё) У. а п роо и м)) в^ р> , можно тде-бовать, чтобы:
Зет,- <Дхдеп; Зоу <ДудоП; Зсг <
Таким образом, можно для оценки наблюдаемости, точнвсти и вее оя тносс ти.РОБ восп ол ь з о в а то с я ко в а р и а -ционной матрицей (12) позмешносвеИ оценок тоорди-нат наруши тетя и на их основе омределять тополопию киапитрсн.
Базовая модель идентификации
Миентиф—нацид оонована на выявлении из сигналов и траекторий движения объектве совоиупности п:иn::)Hí)кoB( иозтоляющих итнести их к определён-нипку классу. и П^НЛиПе, наибольшая еерояцнлсти РИд пиавильноео отнесенан наГлюдаемого объекои к онриделёнтемм дыос:"11п));а€(тс^ при фопмнровы-
нинг ^рчиз!1и;э11мс>^ наа основ«] авнлиза ьвее^Кк соапкупнотии принимаемых сигналов и по оцннке движения объекта, полдченнкй тоже по вехв еаблюдветыо па(аамннрам. "азовпя ооднлд а о(кщем ниде можнт бытк пр^дставт^-на в следмющей с^с^цееем/кн^
Р^^ = чНС^^кЖ:)^ - [= .....В); ск
или
кЭяс/Г = /Н{пкС); а = (1,2г.....не)),
едо — coвoкyп^ы|C)c::lаl5 енццвии^зиаа!^«^в^ полуоенеых псос^ле of::i|u^(5^"lг^^и cигнг)л^в на наждем прншэмнокл пу/нк"г«?.
^lе|пнсJПlьl и идентификационные прнзиаки, в1>1^вля-путем их оЫнаботал, ^вя^а1И11Гг сс топологией риз-
П|эа!ЗОВ^я 1=И(^огг1\л^тик^ № г - 220:2Н
55
мещения технических средств. Для реализации потенциальных возможностей по идентификации в систему принятия решения должны поступать все сведения о сигналах или признаках, выделенных из сигналов и оценок траекторий.
Для обеспечения требуемого уровня качества системы обнаружения, позиционирования и идентификации нарушителя, каким является МБПЛА, необходима интеллектуализация таких систем [12]. Она реализуется путём создания интеллектуальной надстройки, обладающей свойствами развития и расширения круга используемых ею типичных ситуаций для действия в нетипичных условиях за счёт самообучения путём моделирования нетипичных условий.
В основе такой интеллектуальной надстройки лежит избыточная модель всей проблемной области в форме базы данных и знаний, т. е. она должна быть в форме избыточной информационной системы, отражающей проблемную область.
Таким образом, концепция избыточного моделирования сложной технической системы (СТС), которой является комплекс обнаружения, позиционирования и идентификации МБПЛА, исходит из следующего.
1. Избыточная модель СТС — это единственная возможность логически добывать дополнительную информацию для решения задач жизненного цикла.
2. Избыточная модель СТС — это оперативная возможность логически анализировать последствия решения очередной задачи жизненного цикла не только в предметной области СТС, но и в проблемной области.
3. Избыточная модель СТС требует механизма временного отключения ненужных в данный момент элементов модели, чтобы каждый раз использовать только необходимую и достаточную информацию для данной задачи, а не всю имеющуюся в модели. Для этой цели используются особого рода системы — радикалы.
Заключение
Задача комплексирования средств обнаружения — это создание такой конфигурации совокупности технических средств, выбор таких отношений и связей
между ними и разработка их программного и математического обеспечения, которые образуют систему обнаружения с заданными показателями эффективности. Как правило, эти задачи решались коллективами специалистов, обладающих опытом и знаниями в соответствующих областях.
Центральное звено творческого коллектива — лицо, принимающее решение. Существуют различные способы обеспечения поддержки принятия решения с использованием вычислительных средств. Развитие современных цифровых технологий позволяет ставить задачи комплексирования так, чтобы максимально использовать опыт специалистов, аккумулировать их знания и при этом оперировать большим числом сведений обо всех входящих факторах. Они позволяют накапливать опыт предыдущих решений, т. е., по сути, обучаться на основе внутреннего и внешнего опыта, развивать систему принятия решения. В этих условиях информация, на основе которой первое лицо принимает решение о варианте комплексирования, обладает существенной обусловленностью.
Комплексирование средств системы обнаружения и идентификации должно опираться на базовые модели сигнального обнаружения, наблюдаемости и идентификации. Базовая структурообразующая модель, предназначенная для создания первичного облика комплекса обнаружения нарушителя, представляет собой математическую модель, функционально связывающую параметры местонахождения нарушителя, средств наблюдения, охраняемой зоны, наблюдаемых сигналов и измеряемых данных. Она имеет достаточно простую форму описания, так как на неё накладывается минимум ограничений и качество работы комплекса с базовой структурой оценивается по ограниченному числу наиболее важных показателей.
Совокупность базовых моделей описывает с разных позиций базовые соотношения входящих в комплекс параметров с учётом разных критериев качества системы. Это позволяет в условиях информационно-системной избыточности формировать комплекс средств по множеству показателей качества с учётом реальных ограничений.
Рецензент: Бурый Алексей Сергеевич, доктор технических наук, эксперт РАН, директор департамента ФГУП
«Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия»,
г. Москва, Российская Федерация.
E-mail: [email protected]
Литература
1. Васильев В.В., Джуган Р.В. Отождествление беспилотных летательных аппаратов в оптико-электронной системе контроля их группового полёта // Правовая информатика. 2020. № 2. С. 40—47. DOI: 10.21681/1994-14042021-2-40-47
2. Васильев В.В., Манин А.П., Джуган Р.В., Соколюк В.Л., Фокин А.И. Панорамные оптические средства наблюдения беспилотных летательных аппаратов // Полёт. 2018. № 4. С. 3—8.
3. Годунов А.И., Шишков С.В., Юрков Н.К. Комплекс обнаружения и борьбы с малогабаритными летательными аппаратами // Надёжность и качество сложных систем. 2014. № 2. С. 112—114.
4. Информационно-измерительное обеспечение натурных испытаний сложных технических комплексов / под ред. А.П. Манина, В.В. Васильева. М. : Машиностроение-Полёт, 2016. 440 с.
5. Карякин В.В. Беспилотные летательные аппараты — новая реальность войны // Проблемы национальной стратегии. 2015. № 3(30). С. 130—145.
6. Канушкин С.В. Синергетический подход в управлении группой беспилотных летательных аппаратов интеллектуальной системы охранного мониторинга // Правовая информатика. 2018. № 3. С. 25—37. DOI: 10.21681/19941404-2018-3-25-37
7. Ловцов Д.А. Архитектура базы данных и знаний подсистемы планирования и координации информационных процессов в иерархической эргасистеме // Правовая информатика. 2020. № 4. С. 4—19. DOI: 10.21681/19941404-2020-4-04-19
8. Ловцов Д.А., Гаврилов Д.А. Моделирование оптико-электронных систем дистанционно-пилотируемых аппаратов : монография. М. : Технолоджи-3000, 2019. 164 с. ISBN 978-5-94472-036-8.
9. Ловцов Д.А., Гаврилов Д.А. Эффективная автоматизированная оптико-электронная система аэрокосмического мониторинга // Правовая информатика. 2019. № 2. С. 29—35. DOI: 10.21681/1994-1404-2019-2-29-35
10. Макаренко С.И., Тимошенко А.В., Васильченко А.С. Анализ средств и способов противодействия беспилотным летательным аппаратам. Часть 1. Беспилотный летательный аппарат как объект обнаружения и поражения // Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 1. С. 100—146.
11. Потюпкин А.Ю., Чечкин А.В. Искусственный интеллект на базе информационно-системной избыточности. М. : Курс, 2019. 384 с.
12. Потюпкин А.Ю., Чечкин А.В. Интеллектуализация сложных технических систем. М. : ВА им. Петра Великого, 2013. 208 с.
13. Скотченко А.С. Метод расчёта радиозаметности дистанционно-пилотируемых аппаратов правоохранительных органов // Правовая информатика. 2020. № 4. С. 29—37. DOI: 10.21681/1994-1404-2020-4-29-37
14. Danyk, Y.G., Puleko I.V., Bougaiov I.V. Unmanned aerial vehicles detection based on analysis of acoustic and radar signals // J. Zhytomyr State Technol. Univ. Ser., 2014.
15. Michel A.H. Counter-drone systems. Center for the Study of the Drone at Bard College, 2018. 23 p.
16. Visser De E., Cohen M.S., LeGoullon M., et al. Design Methodology for Controlling, Monitoring, and Allocating Unmanned Vehicles // Third International Conference on Human Centered Processes (HCP-2008). 2008. Рр. 1-5.
17. Sheu B.H., Chiu C.C., Lu W.T. et al. Development of UAV Tracing and Coordinate Detection Method Using a Dual-Axis Rotary Platform for an Anti-UAV System // Applied Sciences. 2019. Vol. 9. № 13. Pp. 25-83.
USING INFORMATION AND SYSTEM REDUNDANCY IN SECURITY SYSTEMS FOR GUARDED OBJECTS
Vladimir Vasil'ev5, Aleksandr Potiupkin6, Viacheslav Tolokonnikov7, Viacheslav Chechkin8
Keywords: information and system redundancy, unmanned aerial vehicle (UAV), detection, observability, positioning,
identification, aggregation, database, knowledge base, models, quality indicators, limitations, security.
Abstract.
Purpose of the work: improving the efficiency of using of technical means for detecting, positioning and identification of
small size unmanned aerial vehicles (UAVs) in security systems for guarded objects.
5 Vladimir Vasil'ev, Dr.Sc. (Technology), Professor, Chief Researcher at the Armint Research and Production Testing Centre, Moscow, Russian Federation.
E-mail: [email protected]
6 Aleksandr Potiupkin, Dr.Sc. (Technology), Professor at the Peter the Great Military Academy, Moscow, Russian Federation. E-mail: [email protected]
7 Viacheslav Tolokonnikov, Department Head at the Eleron Specialised Research and Production Association, Moscow, Russian Federation.
E-mail: [email protected]
8 Viacheslav Chechkin, Dr.Sc. (Physics & Mathematics), USSR State Prize Laureate, Honoured Figure of Higher Education of the Russian Federation, Professor at the Peter the Great Military Academy, Professor at the Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russian Federation.
E-mail: [email protected]
Method used: system analysis and aggregation of technical means using a formalised choice of an acceptable variant of the system under the conditions of information and system redundancy.
Results obtained. A methodology for solving the task of choosing an acceptable variant of the security system for guarded objects based on forming an ultra-system is developed. Basic models for signal detection, observability and identification for rational aggregation of means for protecting the guarded object are developed. The basic structural mathematical model of the initial appearance of an intruder detection system, i. e. that of small size UAVs, functionally linking the parameters of the intruder's location, surveillance means, guarded area, observed signals and measured data is developed.
A set of basic models describes the basic relations of the parameters of the system, from different standpoints and considering different criteria for the quality of the system. This makes it possible to form, under the conditions of information and system redundancy, a system of protective means taking into account a variety of quality indicators and the existing real-world limitations.
References
1. Vasil'ev V.V., Dzhugan R.V. Otozhdestvlenie bespilotnykh letatel'nykh apparatov v optiko-elektronnoi sisteme kontrolia ikh gruppovogo poleta. Pravovaia informatika, 2020, No. 2, pp. 40-47. DOI: 10.21681/1994-1404-2021-240-47
2. Vasil'ev V.V., Manin A.P., Dzhugan R.V., Sokoliuk V.L., Fokin A.I. Panoramnye opticheskie sredstva nabliudeniia bespilotnykh letatel'nykh apparatov. Polet, 2018, No. 4, pp. 3-8.
3. Godunov A.I., Shishkov S.V., lurkov N.K. Kompleks obnaruzheniia i bor'by s malogabaritnymi letatel'nymi apparatami. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh sistem, 2014, No. 2, pp. 112-114.
4. Informatsionno-izmeritel'noe obespechenie naturnykh ispytanii slozhnykh tekhnicheskikh kompleksov / pod red. A.P. Manina, V.V. Vasil'eva. M. : Mashinostroenie-Polet, 2016. 440 pp.
5. Kariakin V.V. Bespilotnye letatel'nye apparaty - novaia real'nost' voiny. Problemy natsional'noi strategii, 2015, No. 3(30), pp. 130-145.
6. Kanushkin S.V. Sinergeticheskii podkhod v upravlenii gruppoi bespilotnykh letatel'nykh apparatov intellektual'noi sistemy okhrannogo monitoringa. Pravovaia informatika, 2018, No. 3, pp. 25-37. DOI: 10.21681/1994-1404-2018-325-37
7. Lovtsov D.A. Arkhitektura bazy dannykh i znanii podsistemy planirovaniia i koordinatsii informatsionnykh protsessov v ierarkhicheskoi ergasisteme. Pravovaia informatika, 2020, No. 4, pp. 4-19. DOI: 10.21681/1994-1404-2020-4-04-19
8. Lovtsov D.A., Gavrilov D.A. Modelirovanie optiko-elektronnykh sistem distantsionno-pilotiruemykh apparatov : monografiia. M. : Tekhnolodzhi-3000, 2019. 164 pp. ISBN 978-5-94472-036-8.
9. Lovtsov D.A., Gavrilov D.A. Effektivnaia avtomatizirovannaia optiko-elektronnaia sistema aerokosmicheskogo monitoringa. Pravovaia informatika, 2019, No. 2, pp. 29-35. DOI: 10.21681/1994-1404-2019-2-29-35
10. Makarenko S.I., Timoshenko A.V., Vasil'chenko A.S. Analiz sredstv i sposobov protivodeistviia bespilotnym letatel'nym apparatam. Chast' 1. Bespilotnyi letatel'nyi apparat kak ob"ekt obnaruzheniia i porazheniia. Sistemy upravleniia, sviazi i bezopasnosti, 2020, No. 1, pp. 100-146.
11. Potiupkin A.Iu., Chechkin A.V. Iskusstvennyi intellekt na baze informatsionno-sistemnoi izbytochnosti. M. : Kurs, 2019. 384 pp.
12. Potiupkin A.Iu., Chechkin A.V. Intellektualizatsiia slozhnykh tekhnicheskikh sistem. M. : VA im. Petra Velikogo, 2013. 208 pp.
13. Skotchenko A.S. Metod rascheta radiozametnosti distantsionno-pilotiruemykh apparatov pravookhranitel'nykh organov. Pravovaia informatika, 2020, No. 4, pp. 29-37. DOI: 10.21681/1994-1404-2020-4-29-37
14. Danyk, Y.G., Puleko I.V., Bougaiov I.V. Unmanned aerial vehicles detection based on analysis of acoustic and radar signals. J. Zhytomyr State Technol. Univ. Ser., 2014.
15. Michel A. H. Counter-drone systems. Center for the Study of the Drone at Bard College, 2018. 23 p.
16. Visser De E., Cohen M.S., LeGoullon M., et al. Design Methodology for Controlling, Monitoring, and Allocating Unmanned Vehicles. Third International Conference on Human Centered Processes (HCP-2008), 2008, rr. 1-5.
17. Sheu B.H., Chiu C.C., Lu W.T. et al. Development of UAV Tracing and Coordinate Detection Method Using a Dual-Axis Rotary Platform for an Anti-UAV System. Applied Sciences, 2019, vol. 9, No. 13, pp. 25-83.
