CC BY
11
12. Rozdobudko V.V., Pomazanov A.V. i dr. Akustoopticheskiy izmeritel' chastotno-vremennykh parametrov SVCh-radiosignalov [Acoustooptic meter of frequency-time parameters of microwave radio signals], Spetsial'naya tekhnika [Special equipment], 2011, No. 3, pp. 8-24.
13. Shibaev S.S., Pomazanov A.V., Volik D.P. Sposob snizheniya sistematicheskoy pogreshnosti akustoopticheskikh izmeriteley radiochastoty [A method of reducing systematic errors in acousto-optic radio frequency measuring instruments], Izmeritel'naya tekhnika [Measurement technology], 2014, No. 4, pp. 34-37.
14. Rozdobud'ko V.V.Shirokopolosnye akustoopticheskie izmeriteli chastotnykh i fazovykh parametrov radiosignalov [Broadband acousto-optic meters of frequency and phase parameters of radio signals], Radiotekhnika [Radiotechnics], 2001, No. 1, pp. 79-92.
15. ZakaznovN.P. Prikladnaya optika [Applied optics]. Saint Petersburg: Lan', 2007, 311 p.
16. GudmenDzh. Vvedenie v Fur'e-optiku [Introduction to Fourier optics]: transl. from engl. Moscow: Mir, 1970.
17. Klimkov YU.M. Osnovy rascheta optiko-elektronnykh priborov s lazerami [The basis of calculation of opto-electronic devices with lasers]. Moscow: Sov. Radio, 1978, 264 p.
18. GOST 3514-94 - Steklo opticheskoe bestsvetnoe [GOST 3514-94 - Optical colorless glass].
19. G0ST1807-75 - Radiusy sfericheskikh poverkhnostey opticheskikh detaley [GOST1807-75 -Radii of spherical surfaces of optical parts].
20. GOST 7427-76 - Geometricheskaya optika [GOST 7427-76 - Geometrical optics].
21. Tolstoba N.D., TSukanov A.A. Proektirovanie uzlov opticheskikh priborov [The design of the nodes of optical devices]. Saint Petersburg: ITMO, 2002.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор К.Е. Румянцев.
Помазанов Александр Васильевич - Южный федеральный университет; e-mail: pav_tsure@mail.ru; 347922, г. Таганрог, ул. Шевченко, 2; тел.: 88634361573; кафедра информационной безопасности телекоммуникационных систем; доцент; к.т.н.
Шибаев Станислав Сергеевич - e-mail: sheab@list.ru; лаборатория нанофотоники и опто-электроники; с.н.с.; к.т.н.
Волик Денис Петрович - e-mail: DVLbest@mail.ru; кафедра радиотехнической электроники; старший преподаватель.
Pomazanov Alexander Vasilievich - Southern Federal University; e-mail: pav_tsure@mail.ru; 2, Shevchenko street, Taganrog, 347922, Russia; phone: +78634361573; the department of telecommunication systems informational security; associate professor; cand. of eng. sc.
Shibaev Stanislav Sergeevich - e-mail: sheab@list.ru; laboratory of nanophotonics and optoelectronics; senior scientist; cand. of eng. sc.
Volik Denis Petrovich - e-mail: DVLbest@mail.ru; the department of radioengineering electronics; senior lecturer.
УДК 004.421+519.178 DOI 10.23683/2311-3103-2019-5-165-175
Н.Е. Сергеев, А.И. Костюк, Е.Р. Мунтян, А.Н. Самойлов
ОРГАНИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ, СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМЫ ОХРАНЫ ОБЪЕКТОВ*
Рассмотрен подход к организации распределения ресурсов в системе сбора данных для задачи создания комплекса охраны периметра объектов большой территориальной протяженности с учетом вероятного наличия различных угроз и необходимости мониторинга управления группой объектов исходя из меняющихся целей. Рассмотрены принципы создания системы описания данных. Система описания данных содержит базу
*
Работа выполнена в рамках проектной части госзадания Минобрнауки России № 2.3928.2017/4.6 в Южном федеральном университете.
данных и подсистемы моделирования и управления. Подсистема моделирования системы охраны периметра позволяет решить задачу планирования совместного действия объектов охраняемой территории. Приведено описание подсистемы моделирования взаимодействия технических средств и объектов охраняемой территории. Показан подход к моделированию взаимодействия технических средств и объектов охраняемой территории на основе новой нечеткой гиперграфовой модели, где в качестве вершин выступают акторы. В рамках данного исследования под актором понимается некоторое действующее лицо (объект или субъект), способное вступать в информационное сетевое взаимодействие. В предложенной модели акторы - это опасные производственные объекты или их частичное представление, модули охраны и потенциальные нарушители. В статье рассмотрены результаты программной реализации базы данных системы охраны периметра, предназначенной для хранения и актуализации информации об объектах системы охраны и угрозах со стороны потенциальных нарушителей. База данных системы охраны периметра реализована на основе платформы облачного хранилища данных Microsoft Windows Azure. Предложена схема взаимодействия базы данных системы охраны периметра и подсистемы моделирования. Реализованные в статье подходы позволяют организовать взаимодействие подсистемы моделирования, основанной на использовании предложенной гиперграфовой модели, и базы данных, созданной с применением станарт-ных технологий БД SQL, где помимо традиционных параметров объектов добавляются географическое положение и общая геометрия объекта.
База данных; гиперграф; подсистема моделирования; система охраны периметра.
N.E. Sergeev, A.I. Kostyuk, E.R. Muntyan, A.N. Samoilov
ORGANIZATION OF RESOURCE ALLOCATION, COLLECTION AND PROCESSING OF DATA FOR OBJECTS PROTECTION SYSTEM
The article considers an approach to the organization of resource allocation in the data collection system for the task of creating a complex of perimeter protection of objects of large territorial extent, taking into account the likely presence of various threats and the need to monitor the management of objects group based on changing goals. The principles of data description system creation are considered. The data description system contains a database and modeling and control subsystems. The modeling subsystem of the perimeter security system allows to solve the problem of planning the joint action of objects of the protected area. The description of subsystem of modeling of interaction of technical means and objects of the protected territory is resulted. The approach to modeling subsystem of interaction of technical means and objects of the protected area on the basis of new fuzzy hypergraphic model where actors act as vertices is shown. In the framework of this study, an actor is understood as some object or subject, capable of entering into an information network interaction. In the proposed model, actors are dangerous production facilities or their partial representation, protection modules and potential violators. The article considers the results of the software implementation of the perimeter security system database, designed to store and update information about the objects of the security system and threats from potential violators. The perimeter security database is based on the Microsoft Windows Azure cloud storage platform. The scheme of interaction between the database of the perimeter security system and the modeling subsystem is proposed. The a p-proaches implemented in the article allow us to organize the interaction of a modeling subsystem based on the proposed hypergraphic model and a database created using standard SQL database technologies, where in addition to the traditional parameters of objects, the geograp h-ical position and General geometry of the object are added.
Database; hypergraph; modeling subsystem; perimeter security system.
Введение. В настоящее время для решения практических задач при моделировании сложных технических систем не вызывает сомнение необходимость предварительного создания целостной системы информационного обеспечения или системы цифрового описания данных, например, для решения задачи охраны протяженного периметра [1-3].
С целью охраны периметра производственного объекта большой территориальной протяженности с учетом вероятного наличия угроз несанкционированного физического проникновения, на территории которого находятся стационарные или подвижные объекты, требуется использование необитаемых интеллектуальных взаимодействующих мобильных роботизированных платформ.
Для обеспечения охраны протяженного периметра необходимо решить ряд задач, в том числе:
♦ создание базы данных системы охраны периметра (далее - база данных, БД) для хранения и актуализации информации об объектах системы охраны и угрозах со стороны потенциальных нарушителей;
♦ разработка подсистемы моделирования системы охраны периметра (далее - подсистема моделирования) для планирования совместного действия объектов охраняемой территории;
♦ разработка средств информационного обмена между базой данных и подсистемой моделирования;
♦ интеграция системы цифрового описания данных в одну из современных геоинформационных систем [4, 5].
В опубликованных ранее работах описана структура и назначение базы данных, а также предложено использование графовых подходов для реализации подсистемы моделирования [6, 7]. Целью данной работы является решение вопросов организации распределения ресурсов в системе сбора данных, в том числе разработки средств информационного обмена между базой данных и подсистемой моделирования.
1. Система описания данных. На рис. 1 представлена структура системы информационного обеспечения, которая включает базу данных и подсистему моделирования, а также подсистему управления. В данной структуре объект охраняемой территории обозначен как опасный производственный объект, а платформа представлена как модуль охраны с учетом специфики хранения информации в базах данных. На структурной схеме отражены возможные угрозы со стороны потенциальных нарушителей, которые регистрируются в БД.
Подсистема моделирования предназначена для моделирования взаимодействия опасных производственных объектов (далее - объекты) и модулей охраны и содержит модель взаимодействия модулей охраны с объектами и планировщик заданий для платформы.
Объекты охраны большой протяженности с позиции системы охраны периметра характеризуется: категорией опасности, размерами зон безопасности и отчуждения вокруг объекта; требуемым классом защищенности; территориальной протяженностью охраняемого периметра объекта; числом уровней и функционалом системы защиты периметра и др.
С целью предотвращения возможного физического проникновения потенциальных нарушителей на охраняемую территорию важное значение имеет величина зоны безопасности вокруг объекта или совокупности объектов. Для предотвращения влияния последствий возможных аварий на прилегающие населенные пункты и другие объекты, а также, окружающую среду необходимо определение величины зоны отчуждения вокруг объекта или объектов.
Потенциальный нарушитель - носитель угрозы безопасности функционирования охраняемого объекта. К его характеристикам можно отнести тип, способ и среда перемещения, уровень скрытности перемещения и наличие управляемости. Потенциальные нарушители по типу могут подразделяться на активного (источник угрозы) и пассивного нарушителя (наблюдатель).
Рис. 1. Структура системы информационного обеспечения охраны периметра
Подсистема моделирования системы охраны периметра предназначена для моделирования взаимодействия объектов и модулей охраны и позволяет решить ряд задач:
♦ создание модели взаимодействия охраняемых объектов и модулей охраны;
♦ планирование поведения взаимодействующих объектов и модулей охраны.
Для создания модели взаимодействия х объектов и модулей охраны необходимо обосновать выбор модели и форму представления объектов и модулей, как наиболее подходящих для моделирования их возможных взаимодействий с учетом сложности системы.
Для представления объектов и модулей системы охраны целесообразно использовать понятие актора в соответствии с акторно-сетевой теорией [8, 9]. где в качестве актора рассматривается действующая единица социальных отношений (субъект). Взаимодействие акторов может быть отображено в виде сети. В тоже время известны подходы, которые применяют акторные модели для решения технических задач [10-12]. Поэтому в рамках данного исследования под актором будем понимать некоторый объект или субъект, способный вступать в информационное взаимодействие, которое может быть отображено в виде сети.
В качестве акторов в системе охраны периметра могут выступать опасные производственные объекты, их опорные точки, нарушители и модули охраны. Отношения между объектами, их опорными точками и нарушителями могут характеризоваться удаленностью друг от друга, а отношения между модулями охраны и объектами могут характеризоваться степенью вхождения объектов в зону влияния модуля охраны.
Поскольку сам объект может быть большой протяженности, то исследователей возможно будет интересовать не только факт проникновения потенциальных нарушителей в сам объект, но и локализация конкретного места проникновения, тогда целесообразно представлять актором не весь объект целиком, а некоторые его опорные точки.
Для моделирования взаимодействия акторов наиболее подходящими являются подходы, основанные на использовании графов или обобщений на графах [13-15]. Если для решения наших задач использовать графовые модели, то акторы могут быть представлены вершинами графа, а отношения между акторами - ребрами модели. Результаты использования графов для моделирования взаимодействия объектов системы охраны представлены в работах [13, 16]. Однако, недостатком предложенных моделей на основе графов является невозможность представления группы опорных точек объектов в виде единого элемента или объекта. Для решения этой проблемы предлагается использование гиперграфовых моделей [17, 18], в которых гиперребро позволяет объединять ряд вершин.
2. Нечеткая модель взаимодействия акторов на основе гиперграфов. Для формального описания нечеткой модели взаимодействия акторов предложено использование модифицированного гиперграфа Н':
Н = ^у, Ge, He, Щ, НИ), (1)
где Gv - множество вершин гиперграфа (¿у е Gv); Ge - множество неориентированных ребер между вершинами гиперграфа (де е Ge); Не - множество гиперребер (Не е Не); Нд - множество ребер между вершиной и гиперребром (Нд е Нд); Ш - множество ребер между гиперребрами ^ е Ш) [19, 20].
Гиперграф Н', заданный в (1), представляет собой новую модель, основанную на использовании отдельных компонентов неориентированного графа. Кроме того, такой гиперграф позволяет представить связи между группами вершин, а также между группой вершин и отдельной вершиной, что расширяет область его применения для решения практических задач заданной предметной области.
В таком случае акторы могут быть представлены вершинами гиперграфа ду, а отношения между акторами «быть связанным» - ребрами между вершинами гиперграфа де. Гиперребро he позволяет объединить группу акторов, а ребра, связывающие два гиперребра hh могут демонстрировать отношения между группами акторов. Тогда, можно полагать, что элементом гиперграфа могут выступать как вершины, так и гиперребра.
Весовым коэффициентам вершин и связей (^ и ц) придается смысл достоверности или степени принадлежности нечеткому множеству. Они могут быть постоянными либо вычисляемыми по функциям принадлежности нечетких переменных. Значения весовых коэффициентов находятся в заданных пределах ^е[0, 1] и Де[0, 1].
Весу связи между ребрами гиперграфа может придаваться значение степени удаленности групп акторов друг от друга, тогда вес связи между гиперребрами может характеризовать удаленность групп акторов.
Тогда нечеткая модель взаимодействия акторов на основе гиперграфа, предназначенная для моделирования системы охраны периметра, может быть реализована на примере гипергафа Н'1 (рис. 2).
На гипергафе Н\ заданы объекты ОПО1 и ОПО2, потенциальный нарушитель ПНР и зона влияния модуля охраны. ОПО1 и ОПО2 представлены в гипергафе Н\ гиперребрами he-i и he2, которые объединяют подмножества вершин he1 = {¿Уь ¿у2, ¿у3, ¿у4} и he2 = {¿у5, ¿у6, ду7, ¿у8}, акторы ах - а8, соответствующие вершинам ¿у^ - ¿у8, представляют опорные точки ОПО1 и ОПО2. При этом под весом гиперребра понимается некоторая численная характеристика, соответствующая радиусу объекта. Ребра, соединяющие вершины гиперграфа дех - де8, характеризуют наличие связи между опорными точками объекта (отношение «быть связанным», а веса таких ребер - соответствуют степеням удаленности точек друг от друга.
Ребро hh1, соединяющего гиперребра he1 и he2, позволяет прдставить связь между опасными производственными объектами ОПО1 и ОПО2. Если объект представлен одной вершиной, например, ПНР, то взаимодействие нарушителя и объектов может быть отображено ребрами оргиперграфа hg1 и hg2 (рис. 2), где нарушитель ПНР представлен вершиной гиперграфа gv9. При этом гиперребро he3 позволяет представить зону влияния модуля охраны на объекты ОПО1, ОПО2 и нарушителя ПНР.
Рис. 2. Визуализация нечеткой модели взаимодействия акторов на примере
гипергафа H'j
Таким образом, предложенные подходы к моделированию на основе модифицированного гиперграфа H' позволяют сформировать нечеткую модель взаимодействия акторов, позволяющую представить объекты системы охраны с целью далнейшего решения задачи распределения зон влияния для модулей охраны (Планировщик заданий на рис. 1), рассмотрение которой лежит за пределами данной статьи. Ниже рассмотрим схему взаимодействия базы данных и подсистемы моделирования системы охраны периметра.
3. Схема взаимодействия базы данных и подсистемы моделирования. От БД в подсистему моделирования поступает информация о каждом объекте: [ID]; [ПериметрОПО]; [Расстояния между точками ОПО], на основании чего подсистема моделирования формирует гиперграф. Идентификатор объекта [ID] в подсистеме моделирования может быть представлен гиперребром he, а точки периметра объекта [ПериметрОПО] - вершинами гиперграфа gv, а наличие связей между ними отображается ребрами между вершинами ge, веса ц которых соответствуют степеням удаленности опорных точек объекта. Весу гиперребра he (ц) придается значение числовой характеристики, соответствующей радиусу объекта.
Поле [ПериметрОПО] представляет собой тип данных geography, предназначенный для хранения набора координат точек полигона, содержащего внешние контуры границы объекта.
На основании сформированного в базе данных представления «Расстояния между объектами» подсистема моделирования после отображения всех объектов генерирует связи между ними в виде связей между гиперребрами hh, веса которых соответствуют степеням удаленности объектов друг от друга. Представление «Расстояния между объектами» является динамически формируемым отображением вычисляемых расстояний между каждыми парами опасными производствен-нымио объектами, например, [ГО_ОПО_01] | [ГО_ОПО_02] | [Расстояние].
На рис. 3 представлена диаграммы информационного обмена между БД и подсистемой моделирования, с помощью которой поясним сказанное выше. Представление отдельного объекта в подсистеме моделирования выполняется путем передачи информации из базы данных в подсистему моделирования: Б.1 ^ П.1, в результате чего формируется гиперграф.
После того, как передана информация обо всех объектах из БД в подсистему моделирования передаются данные об удаленности соседних объектов в виде Б.2 ^ П.2.
Представление «Расстояния между нарушителем и объектом» является динамически формируемым отображением вычисляемых расстояний между парами соседних нарушителя и объекта, например, [ГО_ПНР] | [ГО_ОПО] | [Расстояние]. Информация о потенциальном нарушителе передается из базы данных в подсистему моделирования в виде Б.3 ^ П.3, что может быть отражено в виде связей гиперграфа hg.
[ГО] ^
Б.1 [Периметр ОПО] П.1
[Расстояния между точками ОПО]
Б.2 [ГО_ОПО_01] | [Ю_ОПО_02] | [Расстояние] ^ П.2
[ГО] ^
База данных Б.3 [ГО_ПНР] | [Ю_ОПО] | [Расстояние] П.3 Подсистема
системы [ГО] моделирования
охраны системы охраны
периметра Б.4 [Статус] П.4 периметра
[Дальность Действия]
[ГО_ОПО]
[ГО_Модуль]
Б.5 [Статус] П.5
[Реагирование]
Рис. 3. Диаграмма информационного обмена между базой данных и подсистемой моделирования
В подсистему моделирования из БД поступает информация о каждом мобильном модуле охраны: [ID], [Статус], [ДальностьДействия], что отражено на диаграмме в виде информационного потока: Б.4 ^ П.4.
На основании значения поля [ДальностьДействия] назначается радиус действия модуля охраны. Зоны влияния модуля охраны в гиперграфе могут быть представлены в виде гиперребер he, каждый из которых представляет собой путь (маршрут) в гиперграфе.
4. Программная реализация взаимодействия базы данных и подсистемы моделирования. Программная реализация взаимодействия базы данных и подсистемы моделирования построена на основе платформы облачного хранилища данных Microsoft Windows Azure. На физическом уровне база данных (реализация БД digitaldata на облачном сервере ddsserver) представлена как реляционная база данных общего назначения (управляемая служба) в Microsoft Azure, которая поддерживает такие структуры, как реляционные данные, JSON, пространственные данные и XML.
На рис. 4 показаны отображаемые данные потенциального нарушителя, занесенные в базу данных.
При этом в качестве средства для информационного обмена между БД и подсистемой моделирования и интеграции системы цифрового описания данных в одну из современных геоинформационных систем (ГИС) выступает визуальная система мониторинга данных системы охраны периметра, показанная на рис. 5.
Рис. 4. Представление потенциального нарушителя в базе данных
Система позволяет управлять несколькими слоями визуального отображения данных, интегрируя в единое пространство информацию от поставщиков ГИС и данные, поступающие от БД. Масштаб изображения возможен в диапазонах от 1 (глобальный обзор) до 20 (наибольшее спутниковое разрешение, предоставляемое в открытом доступе).
Визуальная система мониторинга данных реализует основные задачи мониторинга системы, включая просмотр атрибутивной и пространственной информации, хранящейся в базе данных. Настройки позволяют изменить базовую карту, выбрав один из вариантов. Карта подгружается в режиме онлайн от одного из трех ГИС-поставщиков: Google, Яндекс и Bing. Для каждого поставщика есть три вариации карты: спутниковое изображение местности, векторная карта с обозначениями и гибридная карта, совмещающая спутниковое изображение и обозначения на карте.
Рис. 5. Визуальная система мониторинга данных
Заключение. Таким образом в настощей работе авторами на основании анализа структуры протяженных и площадных объектов, перечня возможных угроз таким объектам определена структура системы сбора и обработки данных охранной системы и структура информационного обеспечения.
Научную новизну исследования составляют разработанная гиперграфовая модель и программная реализация средств сопряжения такой модели и базы данных. Представленная нечеткая гиперграфовая акторная модель позволяет распределять и перераспределять ресурсы в системе охраны в соответствии с режимами работы системы, возможными угрозами и состоянием компонентов комплекса.
Выполнена программная реализация взаимодействия базы данных и подсистемы моделирования построена на основе платформы облачного хранилища данных Microsoft Windows Azure. Предложенные в статье подходы позволяют организовать взаимодействие подсистемы моделирования, основанной на использовании гиперграфовой модели H', и базы данных, созданной с применением станартных технологий БД SQL, где помимо традиционных параметров объектов добавляются географическое положение и общая геометрия объекта.
В дальнейшем на основании потребностей информационного обмена системы будет определена архитектура комплекса технических средств и решены проблема функционирования в системе единого времени.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Утекалко В.К., Бирзгал В.В., Вечер Н.А., Дарашкевич В.П., Крючков А.Н., Маршалович В.Е., Скрицкий С.А. Геоинформационные системы военного назначения. - Минск: Изд-во учреждения образования «Военная академия Республики Беларусь», 2004. - 252 с.
2. Мыльников Д.Ю. Геоинформационные платформы. Обзор ГИС платформ. - URL: https://www.politerm. com/articles/ comnet/obzor_gis/.
3. Основные сведения о типах пространственных данных. - URL: https://msdn.microsoft.com/ ru-ru/library/ bb964711 .aspx.
4. OpenGIS® Implementation Standard for Geographic information. - URL: http://www.opengeospatial.org/standards/ sfa.
5. Coordinate reference systems implementation. - URL: http://docs. geotools.org/latest/javadocs/ org/geotools/ referencing/crs/Abstract CRS.html
6. Сергеев Н.Е, Мунтян Е.Р. Представление объектов сложных технических систем в моделях на основе нечетких графов // Тр. Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT'19». - Таганрог: Изд-во Ступина С.А. 2019. - Т. 2. - С. 20-23.
7. Kolodenkova A.E., Muntyan E.R., Korobkin V. V. Modern approaches to modeling of risk situations during creation complex technical systems // Advances in Intelligent Sys-tems and Computing. - 2018. - Vol. 875. - P. 209-217. - DOI: 10.1007/978-3-030-01821-4_22.
8. Latour B. Politics of nature. How to bring the sciences into democracy. - Cambridge: Harvard University Press, 2004. - 320 p.
9. Малов Е.А. О концепции «актор-сети» Бруно Латура // Идеи и идеалы. - 2014. - Т. 2, № 1 (19). - С. 127-134.
10. Рассел Дж., Кон Р. Модель акторов. - VSD, 2012. - 102 с.
11. Муравьев А.А. Некоторые подходы к определению эффективности сетевой структуры и реализация рентоориентированного поведения актора в сети // Вестник КГУ. - 2011.
- № 2. - С. 330-333.
12. Srinivasan S., Mycroft A. Kilim: Isolation-Typed Actors for Java // Europe Conf. on Object Oriented Program. ECOOP, 2008. - Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2008. - P. 104-128.
13. Мунтян Е.Р. Особенности использования графов при моделировании сложных технических систем // Системный синтез и прикладная синергетика: Сб. науч. тр. IX Всерос. на-учн. конф. - Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2019. - С. 228-233.
14. Хохлов М.В. Алгоритм определения локальной топологической избыточности телеизмерений на гиперграфе измерений // Энергосистема: управление, конкурен-ция, образование: Сб. докладов III международной научно-практической конференции. - Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. - Т. 1. - С. 423-427.
15. Старостин Н.В., Балашов В.В. Использование гиперграфовой модели для гибкой трассировки соединений специализированных больших интегральных схем // Математическое моделирование и оптимальное управление. Вестник Нижегородского университета.
- 2007. - № 6. - С. 134-139.
16. Мунтян Е.Р. Реализация нечеткой модели взаимодействия объектов сложных технических систем на основе графов // Программные продукты и системы. - 2019. - Т. 32, № 3. - С. 411-418. - DOI: 10.15827/0236-235X.127.411-418.
17. Berge C. Hypergraphs: combinatorics of finite sets. - North-Holland, 1989. - 255 p.
18. ЗыковА.А. Гиперграфы // Успехи математических наук. - 1974. - Т. 29, № 6. - С. 89-154.
19. Сергеев Н.Е., Мунтян Е.Р. Интерпретация социальных отношений в гиперграфо-вых моделях // Тр. Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT'18». Научное издание в 3-х т. Т. 2. - Таганрог: Изд-во Ступина С.А., 2018. - С. 79-87.
20. Kolodenkova A.E. and Muntyan E.R Researches of Interaction of Actors with Use Fuzzy Hypergraph and Cognitive Modeling // 2018 XIV Int. Scientific-Technical Conf. on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE): IEEE, 2018. - P. 127-131. - DOI: 10.1109/APEIE.2018.8545550.
REFERENCES
1. Utekalko V.K., Birzgal V.V., Vecher N.A., Darashkevich V.P., Kryuchkov A.N., Marshalovich V.E., Skritskiy S.A. Geoinformatsionnye sistemy voennogo naznacheniya [Geoinformation systems for military purposes]. Minsk: Izd-vo uchrezhdeniya obrazovaniya «Voennaya akademiya Respubliki Belarus'», 2004, 252 p.
2. Myl'nikov D.Yu. Geoinformatsionnye platformy. Obzor GIS platform [Geoinformation platforms. Overview of GIS platforms]. Available at: https://www.politerm. com/articles/ comnet/obzor_gis/.
3. Osnovnye svedeniya o tipakh prostranstvennykh dannykh. Available at: https://msdn.microsoft.com/ ru-ru/library/ bb964711.aspx.
4. OpenGIS® Implementation Standard for Geographic information. Available at: http://www.opengeospatial.org/standards/ sfa.
5. Coordinate reference systems implementation. Available at: http://docs. geotools.org/latest/ javadocs/org/geotools/ referencing/crs/Abstract CRS.html.
6. Sergeev N.E, Muntyan E.R. Predstavlenie ob"ektov slozhnykh tekhnicheskikh sistem v modelyakh na osnove nechetkikh grafov [Object representation of complex technical systems in models based on fuzzy graphs], Tr. Kongressa po intellektual'nym sistemam i informatsionnym tekhnologiyam «IS&IT19» [Proc. of Int. Conf. on Intelligent Systems and Information Technologies «IS&IT'19»]. Taganrog: Izd-vo Stupina S.A. 2019, T. 2, pp. 20-23.
7. Kolodenkova A.E., Muntyan E.R., Korobkin V. V. Modern approaches to modeling of risk situations during creation complex technical systems, Advances in Intelligent Sys-tems and Computing, 2018, Vol. 875, pp. 209-217. DOI: 10.1007/978-3-030-01821-4_22.
8. Latour B. Politics of nature. How to bring the sciences into democracy. Cambridge: Harvard University Press, 2004, 320 p.
9. Malov E.A. O kontseptsii «aktor-seti» Bruno Latura [On the concept of "actor-network" Bruno Latour], Idei i ideally [Ideas and ideals], 2014, Vol. 2, No. 1 (19), pp. 127-134.
10. RasselDzh, KonR. Model' aktorov [The actor model]. VSD, 2012, 102 p.
11. Murav'ev A.A. Nekotorye podkhody k opredeleniyu effektivnosti setevoy struktury i realizatsiya rentoorientirovannogo povedeniya aktora v seti [Some approaches to determining the effectiveness of the network structure and the implementation of rent-oriented behavior of the actor in the network], VestnikKGU [Vestnik KSU], 2011, No. 2, pp. 330-333.
12. Srinivasan S., Mycroft A. Kilim: Isolation-Typed Actors for Java, Europe Conf. on Object Oriented Program. ECOOP, 2008. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2008, pp. 104-128.
13. Muntyan E.R. Osobennosti ispol'zovaniya grafov pri modelirovanii slozhnykh tekhnicheskikh sistem [Features of the use of graphs in the modeling of complex technical systems], Sistemnyy sintez i prikladnaya sinergetika: Sb. nauch. tr. IX Vseros. nauchn. konf. [Proc. of 9th All-Russ. Sci. Conf. on System Synthesis and Applied Synergetics]. Rostov-on-Don; Taganrog: Izd-vo YuFU, 2019, pp. 228-233.
14. Khokhlov M.V. Algoritm opredeleniya lokal'noy topologicheskoy izbytochnosti teleizmereniy na gipergrafe izmereniy [An Algorithm to Evaluate the Topological Local Redundancy of Measurements Using Hypergraph Model], Energosistema: upravlenie, konkurentsiya, obrazovanie: Sb. dokladov III mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [.Power System: Management, Competition, Education. Proc. of 3rd Int. Scientific and Technical Conf.]. Ekaterinburg: UGTU-UPI, 2008, Vol. 1, pp. 423-427.
15. Starostin N.V., Balashov V.V. Ispol'zovanie gipergrafovoy modeli dlya gibkoy trassirovki soedineniy spetsializirovannykh bol'shikh integral'nykh skhem [Use of hypergraphic model for flexible tracing of connections of specialized large integrated circuits], Matematicheskoe modelirovanie i optimal'noe upravlenie. Vestnik Nizhegorodskogo universiteta [Mathematical modeling and optimal control. Bulletin ofNizhny Novgorod University], 2007, No. 6, pp. 134-139.
16. Muntyan E.R. Realizatsiya nechetkoy modeli vzaimodeystviya ob"ektov slozhnykh tekhnicheskikh sistem na osnove grafov [Realization of fuzzy model of objects interaction inside a complex technical systems based on graphs], Programmnye produkty i sistemy [Software & Systems], 2019, Vol. 32, No. 3, pp. 411-418. DOI: 10.15827/0236-235X.127.411-418.
17. Berge C. Hypergraphs: combinatorics of finite sets. North-Holland, 1989, 255 p.
18. Zykov A.A. Gipergrafy [Hypergraphs], Uspekhi matematicheskikh nauk [Successes of mathematical Sciences], 1974, Vol. 29, No. 6, pp. 89-154.
19. Sergeev N.E., Muntyan E.R. Interpretatsiya sotsial'nykh otnosheniy v gipergrafovykh modelyakh [Interpretation of social relations in hypergraph models], Tr. Kongressa po intellektual'nym sistemam i informatsionnym tekhnologiyam «IS&IT'18». Nauchnoe izdanie v 3-kh t. T. 2 [Proc. of Int. Conf. on Intelligent Systems and Information Technologies «IS&IT18». Scientific publication in 3 vol. Vol. 2]. Taganrog: Izd-vo Stupina S.A., 2018, pp. 79-87.
20. Kolodenkova A.E. and Muntyan E.R. Researches of Interaction of Actors with Use Fuzzy Hypergraph and Cognitive Modeling, 2018 XIV Int. Scientific-Technical Conf. on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE): IEEE, 2018, pp. 127-131. DOI: 10.1109/APEIE.2018.8545550.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор Я.Е. Ромм.
Сергеев Николай Евгеньевич - Южный федеральный университет; е-mail: nesergeev@sfedu.ru; 347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44; тел.: 88634371656; кафедра вычислительной техники; д.т.н., профессор.
Костюк Андрей Иванович - е-mail: aikostyk@sfedu.ru; тел.: 8(8634)371608; кафедра вычислительной техники; к.т.н., доцент.
Мунтян Евгения Ростиславна - е-mail: ermuntyan@sfedu.ru; тел.: 8(8634)371608; кафедра вычислительной техники; доцент.
Самойлов Алексей Николаевич - е-mail: asamoilov@sfedu.ru; тел.: 88634371656; кафедра вычислительной техники; к.т.н.; зав. кафедрой вычислительной техники.
Sergeev Nikolai Evgenievich - Southern Federal University; е-mail: nesergeev@sfedu.ru; 44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia; phone: +78634371656; the department of computer science; doct. of eng. sc.; professor.
Kostyuk Andrey Ivanovich - е-mail: aikostyk@sfedu.ru; phone: +78634371608; the department of computer science; cand. of eng. sc.; associate professor.
Muntyan Evgenia Rostislavna - е-mail: ermuntyan@sfedu.ru; phone: +78634371608; the department of computer science; associate professor.
Samoylov Alexey Nikolaevich - е-mail: asamoilov@sfedu.ru; phone: +78634371656; the department of computer science; cand. of eng. sc.; head of computer science department.
УДК 621.382.3 DOI 10.23683/2311-3103-2019-5-175-183
П.Г. Грицаенко
КОНСТРУКТИВНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ВАРИАНТ ДЛЯ СБИС НА ОСНОВЕ ИНЖЕКЦИОННО-ПОЛЕВОЙ ЛОГИКИ
В настоящее время КМОП - основной элементный базис при производстве СБИС. Объемы производства СБИС на КМОП растут. Тем не менее, при всех преимуществах КМОП-элементной базы у нее есть существенный недостаток - тонкий подзатворный окисел, снижающий процент выхода и надежность СБИС на основе КМОП. В работе рас-
