CC BY
0
SIMULATION MODELING OF A THREE-ANTENNA PHASE DIRECTION FINDER V.V. Pinchukov, A.A. Paramonov
The article presents a simulation of a three-antenna phase direction finder based on a digital phase meter. The MATLAB Simulink environment was used to implement the model. The developed model has a block structure corresponding to the elements and devices actually used in radio engineering systems. A detailed description of the model and its components, including a digital phase meter, is given, which explains the simulation results. The dependences of the error of the digital phase meter on the magnitude of the phase difference of the signals and the distribution of bearing errors on the target of azimuth and elevation angles in the unambiguity range are presented. The reasons for the error growth in areas close to the plane and perpendicular to the antenna array are explained.
Key words: phase direction finder, simulation modeling, Simulink, digital phase meter.
Pinchukov Vladislav Vladimirovich, scientific company operator, [email protected], Russia, Anapa, Innovativ Technopolis «ERA»,
Paramonov Alexander Andreevich, candidate of technical sciences, deputy head of the research department, [email protected], Russia, Anapa, Innovativ Technopolis «ERA»
УДК 347.948.2
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-44-45
МОДЕЛЬ КОМПЕТЕНТНОСТИ ЭКСПЕРТА
Я.Н. Гусеница, О.В. Гречкина
В работе раскрыто понятие «компетентность». Выделены ключевые свойства компетентности эксперта. Проведен анализ существующих моделей компетентности эксперта. Предложена новая модель на основе нечетких множеств, которая учитывает ключевые свойства компетентности эксперта, необходимые для проведения экспертизы инновационных проектов.
Ключевые слова: эксперт, компетентность, свойства, модель, нечеткие множества.
Термин эксперт происходит от лат. expertas, что означает специалист, знающий по опыту, мастер своего дела, а также специалист, приглашаемый или нанимаемый за вознаграждение, для выдачи квалифицированного заключения или суждения по вопросу, рассматриваемому или решаемому другими людьми, менее компетентными в этой области.
В [9] эксперт - это носитель специальных знаний (человек или организация) и/или практического опыта,
который:
- имеет объективные и достаточно полные (в его понимании) сведения об особенностях и свойствах внешнего объекта или его свойств (характеристик) в некоторой сфере деятельности и/или области знаний;
- независимо от внешних влияний и собственной выгоды четко и ясно высказывает суждения из области его специальных знаний и/или практического опыта по поставленным перед ним вопросам и/или рекомендации относительно предпочтительных (лучших) вариантов управленческих решений, касающихся данного объекта;
- несет ответственность за свое заключение, обладает правами и обязанностями, которые определены соответствующими нормативными документами;
- выполняя специальную ролевую функцию, включен в процесс принятия решений с тем, чтобы научно обосновать их.
В разных странах к экспертам предъявляются практически одинаковые требования, и важнейшие среди них - компетентность в исследуемой области.
«Компетентность» имеет очень похоже по звучанию на понятие «компетенция». Однако, оба понятия имеют различное значение.
Компетенция - это конкретные знания и навыки (умение что-то делать «руками», а не просто поговорить об этом) в какой-то довольно узкой области. При этом, под компетенцией иногда подразумевают еще и право принимать решения в виду занимаемой специалистом той или иной должности, как правило, руководящую («сотрудник компетентных органов» или «это действие вне рамок моих должностных компетенций»). В свою очередь, компетентность представляет собой обширную совокупность компетенций, неоднократно проверенных практикой и жизненным опытом человека.
Другими словами, компетенция - это способность специалиста применять знания, умения, навыки и проявлять социально-личностные качества для успешной деятельности в определенной области и является характеристикой действия. А компетентность - выраженная им способность применять знания, умения и навыки, а также проявлять социально-личностные качества и является характеристикой личности.
Следовательно, компетентность - это более широкое понятие, которое включает в себя, как правило, несколько компетенций. Для того, чтобы стать компетентным, надо освоить некоторые аспекты деятельности, которые являются компетенциями.
Под компетентностью эксперта (от лат. competo - соответствовать, быть годным) в дальнейшем будем понимать объем определенных специальных знаний из области теории экспертизы и методик, которые обеспечивают решение всех возможных вопросов, относящихся к конкретной экспертизе.
Различают объективную и субъективную компетентность.
44
Объективная компетентность представляет собой объем знаний, которыми должен владеть эксперт. Субъективная компетентность - степень, в которой конкретный эксперт владеет знаниями. Субъективную компетентность определяется образовательным уровнем эксперта, специальной экспертной подготовкой, стажем экспертной работы, опытом в решении аналогичных экспертных задач, индивидуальными способностями и т.д.
В научной литературе можно найти многочисленные свойства, которые определяют компетентность эксперта.
Директор Гудзоновского института Г. Канн считает, что главным свойством компетентности эксперта является креативность мышления, интуиция. По его мнению, для эксперта самая большая угроза - именно чрезмерный профессионализм, он чаще всего приводит к склонности не замечать ничего, что выходит за рамки сложившихся представлений, подкрепленных большим объемом документальных данных. В этой связи одной из целей исследований, проводимых Гудзоновским институтом, стало «подстегивание воображения».
В докладе о человеческом развитии, опубликованном Программой развития Организации Объединенных Наций, креативность мышления является одним из ключевых свойств компетентности.
Д.П. Гилфордом креативность мышления представлена четырьмя свойствами, связанными между собой
[2]:
- продуктивность:
- гибкость;
- оригинальность;
- нетривиальность.
Продуктивность - свойство, которое характеризует беглость (скорость) творческого мышления специалиста и определяется общим числом созданных новых идей и предметов в единицу времени. Чем выше творческая продуктивность человека, тем больше новых идей он готов создавать. Развивается креативная беглость в основном с опытом: хорошим знанием алгоритмов генерирования новых идей, а также практикой применения этих алгоритмов. По мнению основателя теории решения изобретательских задач Г. Альтшуллера, многие изобретатели постепенно приобретают навык продуктивности творческого процесса и способны быстро предлагать новые решения.
Гибкость - свойство, которое характеризует способность предлагать творческие решения, основанные на разных алгоритмах или из разных областей знаний. У человека может быть высокая творческая производительность, однако все его идеи могут быть однородными. Поэтому гибкость мышления является важнейшим свойством креативности. Одним из факторов развития гибкости творческого мышления является умение применять различные фреймы и модели восприятия.
Оригинальность - свойство, характеризующее своеобразие креативного мышления специалиста, необычность подхода к решению творческих задач. Для развития оригинальности важно не только знать алгоритмы разрыва шаблона, фрейминга, но и обладать личностными качествами, которые выделяют эксперта среди остальных людей. По сути, оригинальность не является ключевым свойством, однако показывает, насколько мышление человека способно давать неординарные ответы.
Нетривиальность - свойство, характеризующее детальность образов творческого мышления, проработанность предлагаемых идей. Например, изобретатель должен создавать новые продукты с продуманным механизмом работы, которые выполняют определенную поставленную цель. А предприниматель должен предлагать рентабельные бизнес-идеи, на которые есть спрос. Свойство сложности креативного мышления определяет жизнеспособность идей и профессионализма эксперта.
В [3] выделены следующие свойства компетентности: уровень образования; опыт работы в рассматриваемой области; независимость; экспертный опыт; знания методов нечисловой статистики.
В [4] предлагает использовать в качестве свойств компетентности экспертов на основе трех рейтингов:
1. Базовый рейтинг:
- количество научных публикаций;
- стаж работы по заданной тематике;
- образование, ученая степень, ученое звание;
- участие в работе ученых, научно-технических, и диссертационных советах;
- наличие результатов интеллектуальной собственности (патентов на изобретения, полезные модели, промышленные образцы и т.д.).
2. Индивидуальный рейтинг:
- ответственность в экспертной деятельности;
- креативность, творческий подход;
- уровень независимости (экономической и административной);
- восприимчивость к внешней среде (динамике рынка);
- умение работать в групповой экспертной деятельности.
3. Рейтинг текущей деятельности:
- количество тематических рубрик, разделов, подразделов, по которым работает эксперт;
- частота запросов эксперту и предоставление им материалов;
- соответствие объемов запрашиваемых и предоставляемых материалов;
- время задержки ответов эксперта на запросы;
- заполненность профиля эксперта и индивидуальных характеристик экспертов;
- динамика взаимодействия эксперта с коллегами при экспертизе;
- объем использованных экспертов текстов экспертов;
- взвешенная оценка эксперта другими экспертами.
Приведенные свойства компетентности подразумевают не только опыт экспертной работы, но и возможность оценки эксперта другими коллегами.
В [10] выделяется личностно-профессиональные особенности экспертов как объекта акмеологической оценки, в том числе:
- должностное положение эксперта, ученое звание, количество опубликованных работ, количество ссылок на эти работы;
- стаж работ эксперта в области, связанной с объектом прогнозирования;
- устойчивость взглядов кандидата в эксперты, умение отстаивать свои позиции и преодолевать ранее сложившиеся стереотипы;
- способность к нелинейному мышлению, к рассмотрению проблемы с разных сторон, с разных позиций.
В Научно-исследовательском институте - Республиканском исследовательском научно-
консультационном центре экспертизы (НИИ РИНКЦЭ) к свойствам, характеризующим компетентность эксперта относят: наличие научных трудов в данной области знания, ученой степени, ученого звания, научный стаж работы и т.д.; базовое образование; занимаемая должность, место работы (регион); принадлежность к той или иной экспертной системе (ВАК, отраслевые советы и т.д.); занятость экспертными работами в настоящий момент; исполнительность; текущий рейтинг в экспертном сообществе; год рождения и др. Кандидаты в эксперты НИИ РИНКЦЭ должны иметь: научный стаж; научные труды и разработки в данной предметной области знания; научный статус (научный руководитель, главный конструктор проектов и т.п.); опыт участия в экспертных работах; принадлежность к определенной научной школе.
Учитывая отечественный и зарубежный опыт, а также необходимость объективного документального подтверждения компетентности экспертов, в качестве базовых свойств предлагается использовать следующие:
- профессиональные знания;
- креативность;
- экспертную культуру.
Профессиональные знания могут быть получены экспертом теоретическим и эмпирическим путем. Именно поэтому профессиональные знания определяются уровнем профессионального образования, ученой степенью и ученым званием по специальностям, соответствующим тематике инновационного проекта, а также опытом работы эксперта в предметной области.
Креативность отражает способность эксперта творчески подходить к решению научно-практических задач. В [8] в качестве индикатора креативности ученых предлагается использовать их публикационную активность, что обусловлено рядом объективных причин. В частности, публикации создают научную репутацию, способствуют продвижению разработки, заключению контрактов и получению грантов, а также служат мерой оценки результативности научных работников. Важным аспектом публикационной активности является наличие научных статей, в которых ученый является единственным автором, поскольку он несет персональную ответственность за качество представленных материалов и результаты исследований. Ритмичность издания таких публикаций может свидетельствовать о продуктивности ученого. При этом, универсальный десятичный классификатор (УДК) научных статей позволяет определить области научного интереса.
Следует отметить, что ведущие открытые издания, входящие в перечень Высшей аттестационной комиссии (ВАК), предъявляют достаточно серьезные требования к публикациям. Статьи подвергаются рецензированию профильными специалистами, проверке на плагиат. Доступность материалов в открытых изданиях не исключает как возможность критики, так и интереса со стороны научной общественности, определяемого индексом цитируемости. Таким образом, креативность может определяться публикациями в открытых научных изданиях ВАК, в которых эксперт является единственным автором, их тематикой, периодичностью, а также вниманием со стороны научной общественности.
Экспертная культура отражает количественные и качественные результаты, полученные экспертом при проведении экспертизы. Определяется количеством проведенных экспертиз, точностью и своевременностью оценок. Следовательно, экспертная культура зависит от опыта эксперта, полученного при проведении экспертиз.
Анализ указанных выше свойств показывает, что компетентность эксперта может быть подтверждена качественно на основе имеющихся у специалиста дипломов, свидетельств, индекса цитируемости и т.д. Вместе с тем, помимо качественной оценки компетентность должна определяться количественно на основе показателей свойств, позволяющих их выявлять, наблюдать и надежно измерять.
Сложность формализации свойств компетентности эксперта отмечено в различных трудах многочисленных отечественных и зарубежных исследователей. В большинстве из них выделяются лишь ключевые свойства, которые можно количественно определить через показатели.
Совокупность показателей, которые позволяют охарактеризовать знания, умения и навыки специалиста, необходимые для проведения экспертизы в конкретной области, формируют модель компетентности эксперта.
Данная модель является собой упрощенным представлением компетентности эксперта. Она свободна от ряда второстепенных черт и сохраняет только существенные свойства компетентности эксперта.
Крупный специалист по системному анализу Э. Квейд предлагает использовать показатель надежности, определяемый как относительная частота случаев, когда данный эксперт приписал большую вероятность тому варианту оценки объекта, который впоследствии оказался правильным, т.е. чем чаще подтверждается правильность суждений эксперта, тем выше его компетентность.
По мнению О. Халмера, к такой трактовке оценивания компетентности эксперта следует относиться осторожно: в определенных условиях даже неспециалист может выносить суждения очень высокой степени достоверности. Он полагает, что компетентность должна выражаться не столько абсолютным показателем, сколько относительным, т.е. следует оценивать справедливость суждений эксперта по сравнению с суждениями человека, не имеющего специальной подготовки. В связи с этим О. Халмер предлагает использовать другой показатель для характеристики компетентности эксперта - точность. От специалиста высокой квалификации можно ожидать, что из гипотез, которым он приписывает, например, 70% вероятность, примерно 70% со временем получат подтверждение. В этом смысле точность не гарантирует надежности, но в сочетании оба эти показателя могут быть достаточными, чтобы формализовать компетентность эксперта.
Вместе с тем, использование показателей, предложенных Э. Квейдом и О. Халмером, предполагает весьма громоздкий и трудоемкий процесс оценивания компетентности, необходимость специальных экспериментов в данной области, чтобы в конечном итоге выработать надежную шкалу квалификации.
В [7] приведена векторная модель компетентности эксперта. Свойства компетентности определены показателями, выраженными в баллах: возраст (лет); трудовой стаж (лет); стаж работы в данной тематической области (лет); стаж работы в научно-исследовательской организации (лет); количество публикаций (за последние 10 лет);
количество выступлений на конференциях, ученых и научно-технических советах (за последние 3 года); занимаемая должность (в баллах от 1 до 5); ученая степень (в баллах от 0 до 2); количество рецензий статей в научные журналы (за последние 3 года); количество проведенных экспертиз (за последние 3 года); количество ссылок на работы кандидата в эксперты (в ведущих научных журналах по данной тематике за последние 10 лет); количество премий, полученных кандидатом в эксперты на конкурсах научных работ (последние 5 лет); стаж преподавательской работы (лет); мнение о кандидате членов Ученых советов (отношение числа голосов за кандидата в эксперты к общему числу голосующих); мнение о кандидате руководства организации (положительное: +1, отрицательное: 1); самооценка компетентности (в баллах от 1 до 10). К недостаткам модели можно отнести большое количество учитываемых свойств, представленных в виде вектора и затрудняющих получить интегральный показатель компетентности эксперта.
В работе [11] представлена общая иерархическая модель компетентности эксперта. В ней основными свойствами компетентности, которые определены показателями, являются (см. таблицу 1): уровень образования; опыт работы по профилю предметной области; административная независимость в данной сфере; способность решать творческие задачи. Существенным недостатком представленной модели является сложность определения показателей, характеризующих способность решать творческие задачи, и административная независимость в рассматриваемой сфере.
Иерархическая модель компетентности эксперта
Таблица 1
Кол-во баллов Уровень образования Опыт работы по профилю предметной области Административная независимость в данной сфере Способность решать творческие задачи
1 среднее от 1 до 3 лет работает в том же органе принятия решения отсутствует
2 среднее профессиональное от 3 до 5 лет непосредственно в ходе выполнения своих организационных функций связан с организацией низкая
3 высшее от 5 до 10 лет работает в той же организации, но непосредственно не влияет на принятие решений средняя
4 кандидат наук от 10 до 20 лет знаком с работой организации выше среднего
5 доктор наук свыше 20 лет полная независимость высокая
Дальнейшим развитием является модель компетентности эксперта для решения задач определения степени сформированности компетенций военных специалистов, проведении экспертизы программного обеспечения вооружения, военной и специальной техники, достижения требуемой достоверности метрологического обеспечения образцов ракетно-космической техники [1, 5, 6]. В частности, при оценивании компетентности экспертов учитывается ученые звания и занимаемая должность. Вместе с тем, такие показатели, как административная независимость в данной сфере и способность решать творческие задачи, в модели не учитываются.
Следует отметить, что в настоящее время не существует единой общепризнанной модели компетентности экспертов для определения его участия в конкретной экспертизе.
Учитывая важнейшие свойства компетентности эксперта, необходимые для проведения экспертизы инновационных проектов, а также сложность их формализации, предлагается модель (рисунок 1).
Рис. 1. Компоненты модели компетентности эксперта
Модель включает одну статистическую и две нечеткие компоненты.
К статистической компоненте относятся показатели экспертной культуры, расчет которых осуществляется на основе апостериорной информации. В качестве показателей выступают:
- точность оценки, выставляемая экспертом;
- своевременность оценки, выставляемая экспертом. Точность оценки рассчитывается по формуле:
Е -
Е, = 1-
М
7 =1
=1
где М - количество экспертиз, проведенных экспертом; Хэг - г'-я оценка эксперта; ш - г'-я суммарная оценка экспертной группы.
Своевременность оценки вычисляется на основе следующего выражения:
О2 = Мс / М,
где Мс - количество своевременно проведенных экспертиз за отведенное время Г < Тэд .
К нечетким компонентам относятся показатели профессиональных знаний и креативности эксперта.
Показатели профессиональных знаний определяются лингвистическими переменными «специалитет», «магистратура», «аспирантура», «докторантура», «кандидат наук», «доктор наук», «доцент/старший научный сотрудник», «профессор», «низкий опыт», «средний опыт», «большой опыт», принимающие значения на основе функций принадлежности, которые представлены на рисунке 2. Следует отметить, что для определения показателя эмпирических знаний необходимо определить суммарную продолжительность лет, отработанных экспертом в сфере, которая схожа с тематикой инновационного проекта.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
Специалитет Аспирантура
Магистратура Докторантура
Кандидат наук б
Доктор наук
1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
Доцент / старший научный сотрудник Профессор
12 3 4 Низкий опыт Большой опыт
7 8 9 10 11 Средний опыт
г
Рис. 2. Показатели профессиональные знаний эксперта: а - уровень образования; б - ученая степень; в - ученое звание; г - опыт работы по тематике инновационного проекта, лет
Показатели креативности определяются лингвистическими переменными «низкая», «средняя», «высокая» для продуктивности, гибкости и нетривиальности эксперта, принимающие значения на основе функций принадлежности, которые представлены на рисунке 3. При этом, определению показателей предшествует расчет аргументов функции принадлежности.
Аргумент функции принадлежности продуктивности эксперта вычисляется по формуле:
ХС1 = № / Тн,
где № - количество публикаций в открытых научных изданиях ВАК, в которых эксперт является единственным автором; Тн - научный стаж, лет.
Для функции принадлежности гибкости эксперта аргумент определяется количеством УДК публикаций в открытых научных изданиях ВАК, в которых эксперт является единственным автором. Наконец, для функции принадлежности нетривиальности эксперта аргумент соответствует количеству цитирований на публикации в открытых научных изданиях ВАК, в которых эксперт является единственным автором.
( ( з \ \ ( 3 ^ 2
* = У *
Рт/1 иатг • Мтч(Х) 1 + Рр/(Р(Х)) + Тс/ иРс, • Цс,(Х) + УвЕРЕк
У , =
• Ек
где/•) - функция дефаззификации нечетких функций; ук, ус, уе - весовые коэффициенты относительной важности соответственно профессиональных знаний, креативности и экспертной культуры, значение которых определяется при условии ук + ус + уе = 1; Рт, Рр - весовые коэффициенты относительной важности соответственно теоретических и эмпирических знаний эксперта, значение которых определяется при условии Рт + Рр = 1; Рс, - ,-е весовые коэффициенты относительной важности соответственно продуктивности, гибкости и нетривиальности эксперта, значение которых определяется при условии Рс1 + Рс2 + Рсз= 1; Рвк - к-е весовые коэффициенты относительной важности со-
а
в
к=1
г=1
ответственно точности и своевременности оценок, выставляемых экспертом, значение которых определяется при условии рЕ1 + рЕ2 = 1; ат - 7-е весовые коэффициенты относительной важности соответственно уровня образования, ученой степени и ученого знания эксперта, значение которых определяется при условии ат1 + ат2 + ат3= 1; цт/(х) - функции принадлежности теоретических знаний эксперта; - функция принадлежности эмпирических знаний эксперта; цт/(х) - функции принадлежности креативности эксперта.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 ^^^■Низкая Средняя
а
1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0
0 12 Низкая
4 5 6 Средняя
б
7 8 9 10 Выскокая
0 12 ^■Низкая
3 4 5 ^—Средняя Выскокая
в
Рис. 3. Показатели креативности эксперта: а - продуктивность; в - гибкость; в - нетривиальность
Если аргументы абсолютных величин преобразовать в относительные, то компетентность эксперта может быть определена на основе следующего выражения (рисунок 4):
Рис. 4. Модель компетентности эксперта
49
Интегральный показатель меняется в интервале от 0 до 1 и позволяет комплексно учесть ключевые свойства компетентности эксперта.
Таким образом, разработанная модель основана на использовании иерархической системы коэффициентов относительной важности и представлении ключевых свойств компетентности эксперта функциями принадлежности к нечетким множествам. Данная модель может быть использована при отборе экспертов для проведения экспертизы инновационных проектов.
Список литературы
1. Баранчук Н.А., Гусеница Я.Н. Методика оценивания степени сформированности компетенций военных специалистов // Человеческий капитал. 2020. № 3 (135). С. 94-103.
2. Богоявленская Д.Б. Психология творческих способностей. М.: Академия, 2002. 320 с.
3. Варжапетян А.Г., Семенова Е.Г., Смирнова М.С. Процедура отбора экспертов при оценке проектов методами нечисловой статистики // Тезисы Международного форума «Метрологическое обеспечение инновационных технологий». 2019. С. 22-25.
4. Воеводина Е.И., Наумов Д.В. Рейтингование экспертов как инструмент повышения эффективности сетевой экспертизы // Перспективы науки. 2017. № 8 (98). С. 7-12.
5. Гусеница Я.Н. Метод экспертизы программного обеспечения вооружения, военной и специальной техники // Техника средств связи. 2014. № 3 (142). С. 118-123.
6. Гусеница Я.Н., Новиков А.Н. Методика обеспечения достоверности результатов метрологической экспертизы образцов ракетно-космической техники // Информация и космос. 2017. № 2 (7). С. 154-159.
7. Панкова Л.А., Петровкий А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертизы и анализ экспертной информации. М.: Наука, 1984. 120 с.
8. Римская О.Н., Науменко С.Н. Стимулирование труда научных работников научно-исследовательского института // Экономика науки. 2022. Т. 8. № 3-4. С. 238-254.
9. Сидельников Ю.В. Формирование понятийно-терминологического аппарата экспертизы // Проблемы управления. 2017. Вып. 5. С. 18-30.
10. Степнова Л.А., Тюрин К.Г. Личностно-профессиональные особенности экспертов как объект акмеоло-гической оценки // Акмеология. 2013. № 2 (46). С. 18-24.
11. Чернышева Т.Ю. Иерархическая модель оценки и отбора экспертов. Управление, вычислительная техника и информатика // Доклады ТУСУРа. 2009. № 1 (19). Часть 1. С. 168-173.
Гусеница Ярослав Николаевич, канд. техн. наук, начальник научно-исследовательского отдела, era [email protected], Россия, Анапа, Военный инновационный технополис «ЭРА»,
Гречкина Олексия Валерьевна, младший научный сотрудник, Россия, Анапа, Военный инновационный технополис «ЭРА»
EXPERT COMPETENCE MODEL Ya.N. Gusenitsa, O.V. Grechkina
The work reveals the concept of "competence". The key properties of the expert's competence are highlighted. An analysis of existing models of expert competence was carried out. A new model based on fuzzy sets is proposed, which takes into account the key properties of the expert's competence necessary for conducting the examination of innovative projects.
Key words: expert, competence, properties, model, fuzzy sets.
Gusenitsa Yaroslav Nikolaevich, candidate of technical sciences, head of research department, [email protected], Russia, Anapa, Military Innovative Technopolis «ERA»,
Grechkina Oleksia Valerievna, junior researcher, Russia, Anapa, Military Innovative Technopolis «ERA»
УДК 654.022
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-50-51
ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБКИ В КАНАЛАХ РАДИОСВЯЗИ С ПОСТОЯННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ
Р.И. Кочубей, М.М. Бычковский, Н.Н. Зайкин, Е.В. Фатьянова, А.В. Свидло, О.В. Чуприков
В статье представлена методика оценки вероятности ошибки в каналах радиосвязи с постоянными параметрами при свертке сложного сигнала.
Ключевые слова: вероятность ошибки, сложный сигнал.
В настоящее время вопросы применения кодового формирования и обработки сложных сигналов для передачи дискретных сообщений [1, 2] интересует широкий круг специалистов. В частности, большой интерес представляют сложные сигналы, в которых каждый вариант передаваемого информационного сигнала иг(Г) (г=1,2,...,т; т - основание кода) на передающей стороне удлиняется в N раз и кодируется четверичнокодированной последовательностью [3]. Ввиду флуктуации фазы сигнала в каналах радиосвязи со случайными параметрами и аддитивными по-
50
