CC BY
22
УДК 004.75; 629.783
ПЛАНИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В ПЕРСПЕКТИВНЫХ ОРБИТАЛЬНЫХ ГРУППИРОВКАХ МИКРОСПУТНИКОВ
А.С. Васильев, В.В. Широбоков
Рассмотрен подход к организации информационных процессов на основе технологий функционально-распределенных вычислений в перспективном кластере микроспутников с одним или несколькими выделенными космическими аппаратами, снабженными высокопроизводительными вычислительными бортовыми системами.
Ключевые слова: функционально-распределенные вычисления, кластер микроспутников, бортовая вычислительная система, энергосберегающая обработка информации.
Введение. В настоящее время одним из персептивных направлений развития космических технологий является создание и применение многоспутниковых орбитальных группировок (ОГ), обеспечивающих дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) на базе микроспутников (МС) - кластеров. Под кластером следует понимать совокупность однотипных МС или МС различного целевого назначения, которые совместно решают общие задачи и воспринимаются потребителем как единое целое («виртуальный» космический аппарат). В настоящей статье представлен кластер типа «фрагмен-тированный космический аппарат». Таким образом его можно рассматривать как распределенную систему [1], в которой решение информационно-вычислительных задач разделено между МС. Этот подход, реализуемый в распределенных вычислительных системах и позволяющий гибко координировать распределение ресурсов среди динамических наборов пользователей [2], повышает эффективность применения кластера МС. Выделив в кластере один или несколько МС, обладающих мощной бортовой вычислительной системой, можно организовать распределенную обработку информации по технологии «облачных вычислений» [3]. При этом большая часть аппаратуры МС будет выполнять основную целевую функцию кластера, например, ДЗЗ, расходуя на это основную часть ограниченного энергоресурса бортовых источников питания.
Концепция энергосберегающих функционально-распределенных вычислений. Расширение масштабов использования кластеров МС влечет за собой необходимость повышения автономности их функционирования [4]. Увеличение числа МС в ОГ приводит к перегрузке системы управления КА, а также необходимости обработки больших объемов целевой информации. Таким образом, суммарный эффект от применения МС с одновременным увеличением их числа в ОГ без использования новейших технологий управления и информационных систем может оказаться не всегда оправданным. В этом случае необходима оптимизация МС по массе, с целью распределения полезной нагрузки, и по количеству в ОГ, в зависимости от решаемой целевой задачи.
Решением данной задачи является подход, в основу которого положены две технологии: технологии консолидации информационно-вычислительных ресурсов на выделенном МС-«сервере» (МС-С) кластера и технологии распределения задач между МС целевого назначения (наблюдения, навигации, связи и т. д.) и МС, осуществляющим обработку и передачу информации на Землю. Данный подход позволяет минимизировать требования к аппаратно-программным ресурсам МС-«клиентов» (МС-К), выполняющих роль сенсоров (приемников информации ДЗЗ), благодаря переносу части информационно-вычислительной нагрузки на один или несколько МС-С, выступающих, в данном случае, в роли центра обработки данных (ЦОД).
Перемещение большей части функций обработки данных на высокопроизводительный и высоконадежный МС-С позволяет, с одной стороны, рационально расходовать дорогой энергоресурс МС-К, затрачиваемый на работу бортового компьютера, а, с другой, минимизировать аппаратное обеспечение МС-К, повысив тем самым его надежность и сократив требуемый энергоресурс [6]. При таком функционально-распределенном построении кластера МС-К выполняют роль автономных агентов с минимальным объемом задач, а, следовательно, и с минимальными энергозатратами.
Модель энергосберегающих функционально-распределенных вычислений в кластере микроспутников. Представленная ниже модель отражает основные информационные процессы в кластере МС ДЗЗ, оцениваемые показателями производительности, оперативности и ресурсоёмкости его функционирования на некотором периоде времени (витке) Т , состоящем из интервалов Т1, Т2,..., Тк .
Производительность к наблюдения кластера МС на периоде функционирования т можно определить следующим образом:
К (Т) = Ци. (т )• м Т), (1)
к=1 .=1
где м, (Тк) - значение показателя важности данных наблюдения 1-м МС-К на интервале Тк, . = 1,...,М, ] = 1,...,К,; и1 (Тк) - управляющая булева переменная, определяющая задействование .-го МС-К на интервале Тк:
Г0, если МС-К не задействован в наблюдении;
и1 (Тк) = <
[1, если МС-К задействован в наблюдении,
и, (Т) е {0,1} , . = 1,...,М, ] = 1,.,К.
Важность данных наблюдения должна учитывать объем полезной информации, получаемой МС-К в процессе ДЗЗ, остаточный энергоресурс бортовых источников питания и текущую надежность бортовой аппаратуры:
м (Т ) = / ((Тк), е, (тк), щ, (тк)), (2)
где /к (...) - функция, определяющая важность данных на интервале Тк, 0 < /к (...)< 1; я, (Тк) - площадь поверхности к-го участка, наблюдаемая ,-м МС-К, в пределах подлежащей съемке площади; (Тк) - энергоресурс бортовых источников питания МС-К на интервале Тк; щ, (Тк) - наработка бортовой аппаратуры ,-го МС-К к началу интервала Тк .
В простейшем случае функцию /к (...) можно представить аддитивной сверткой трех взвешенных величин:
5пз к
м, (Тк )= /к (...)= к, • w¡ • + -Т- + кз (Тк+), (3)
где - площадь пересечения отснятого , -м МС-К участка с запланированной для наблюдения площадью 5д к-го участка; мук - показатель важности информации о к-м участке; г/(Тк) - количество МС-К, способных наблюдать к-й участок; с (Тк +) - готовность бортовой системы энергоснабжения обеспечить требуемым энергоресурсом бортовую аппаратуру МС-К на следующем интервале наблюдения при условии задействования ее на текущем интервале (связана с оперативностью заряда бортового аккумулятора), с(Тк + )е{0,1}; к1..к3 - коэффициенты, определяющие значимость перечисленных выше величин.
Оперативность наблюдения (момент времени выдачи результатов наблюдения к-го участка поверхности Земли кластером МС) определяется временем завершения обработки данных в соответствии с планом (расписанием) ¥ (Тк) вычислений в БВС МС-С на основе выражения:
X ( ¥ (Тк)) = тах (С (Тк) + Т1 (ул , ^)) + С ( ¥ (Тк)) (4)
где t°c (Tk) - время окончания съемки i -м МС k -го участка; rfp ( ¥(Tk)) - длительность обработки данных (длина расписания) в БВС МС-С согласно плану ¥; t (vk, dk) - длительность передачи данных между МС-К и МС-С, зависящая от объема vkk передаваемых данных i-м МС-К по наблюдению за k-м участком, d k - расстояние между МС-К и МС-С.
Ресурсоемкость наблюдения кластером МС k-го участка определяется[7]
1) расходом энергоресурса на интервале Tk:
а) i-го МС-К: ut (Tk )-(es-t* (Tk ) + ep (Tk)) , ¿e(1,...,M), (5)
б) БВС МС-С: epr (Tk) + Eob (¥(Tk)), (6) где ss - потребляемая мощность аппаратуры наблюдения МС-К; f (Tk) - длительность интервала времени наблюдения i-м МС-К на интервале Tk; sp - потребляемая мощность передатчика МС-К; t (Tk) - длительность приема данных от i-го МС-К по межспутниковому каналу связи; epr - энергоресурс, затраченный МС-С на прием данных от множества МС-К на интервале Tk; Eob (¥(Tk)) - величина расхода энергоресурса БВС МС-С
на обработку заданий от МС-К в соответствии с расписанием параллельного вычислительного процесса ¥ (Tk),
2) надежностью (текущей наработкой) бортовой аппаратуры МС-К:
щ,. (Tk-1)+ щ t (Tk )s (Tk) , i = 1,..., M , (7)
где щt (Tk) - время наработки бортовой аппаратуры i-го МС-К к началу интервала Tk; S (Tk) - переменная, идентифицирующая состояние i-го МС к началу интервала Tk, s (Tk) е {0,1}, принимающая два возможных значения 0 - неисправно или 1 - исправно.
Результаты имитационного моделирования функционально-распределенной обработки информации в кластере микроспутников. Показателем качества моделируемых процессов в кластере МС был выбран коэффициент А, характеризующий относительный прирост производительности сп наблюдения при использовании предлагаемого подхода по сравнению с производительностью с наблюдения при традиционном подходе:
А = ^^ = 1-—. (8)
сп сп
пп
На рисунке представлена зависимость среднего значения относительного прироста в производительности наблюдения от доли заданий, обрабатываемых в МС-К к директивному сроку выдачи данных обработки.
Зависимость прироста производительности кластера от доли заданий,
обрабатываемых в МС-С за заданное время
527
Анализ результатов имитационного моделирования функционирования кластера МС показал, что прирост в производительности наблюдения при применении разработанного подхода достигает 50% в зависимости от ограничений на время обработки данных наблюдения МС-С(количества обработанных заданий).
Заключение. Применение предлагаемого подхода позволяет организовать ресурсосберегающую обработку информации в кластере МС, которая обеспечит необходимую производительность кластера МС ДЗЗ.
Анализ результатов имитационного моделирования показал, что прирост в производительности кластера МС ДЗЗ при применении разработанного подхода достигает 50% в зависимости от ограничений на время обработки данных ДЗЗ (количества обработанных заданий). Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы при организации энергосберегающей обработки данных в мобильных автономных сетевых структурах.
Список литературы
1. Карсаев О.В. Обзор традиционных и инновационных систем планирования миссий КА // Труды СПИИРАН, 2016. №5(48). C. 151-181.
2. Басыров А.Г., Дудкин А.С., Широбоков В.В. Организация распределенной обработки информации в динамически изменяющейся вычислительной среде // Труды Военно-космической академии имени А.Ф.Можайского, 2015. СПб.: ВКА имени А.Ф.Можайского. № 649. С. 64-71.
3. Городецкий В.И. Управление коллективным поведением роботов в автономной миссии // Робототехника и техническая кибернетика, 2016. №1(10). С. 40-54.
4. Herz E. Onboard Autonomous Planning System // Proceedings of the 14-th International Conference on Space Operations. SpaceOps AIAA, 2014.
Васильев Алексей Сергеевич, канд. техн. наук, доцент, заместитель начальника кафедры, alserwas@yandex. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского,
Широбоков Владислав Владимирович, канд. техн. наук, начальник лаборатории - старший научный сотрудник военного института (научно-исследовательского), 17126vladagmail. com, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф.Можайского
PLANNING OF FUNCTIONALLY DISTRIBUTED INFORMATION PROCESSES IN PERSPECTIVE ORBITAL GROUPS OF MICROSPUTNIKI
A.S. Wasilev, V.V. Schirobokov
The article describes the approach to the organization of information processes based on the technology of functionally distributed computing in a promising cluster of microsatellites with one or more dedicated spacecraft equipped with a high-performance onboard computing system.
Key words: functionally distributed computing, microsatellite cluster, on-board computer system, energy-saving processing of information.
Wasilev Alexey Sergeevich, candidate of technical sciences, docent, deputy head of department, alserwasayandex.ru, Russia, Mozhaisky Military Space Academy,
Schirobokov Vladislav Vladimirovich, candidate of technical sciences, head of laboratory - senior researcher of the Military Institute, 17126vladagmail.com, Russia, Mozhaisky Military Space Academy
УДК 355.54
ТИПОВЫЕ СЦЕНАРИИ ИНТЕРАКТИВНЫХ ЗАНЯТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НОВЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ ОБУЧЕНИЯ
С.В. Новгородцев, И.В. Трапезников, С.В. Никольский
Вариант компьютерных обучающих программ, представленный в статье виде сценария, где описаны и взаимосвязаны действия преподавателя и обучающихся в течение всего занятия, продолжающиеся на самостоятельной работе с переходом на следующее занятие, включает в себя преимущества традиционных способов проведения занятий и заложенные в компьютерные тренажеры возможности.
Ключевые слова: компьютерные обучающие программы, сценарий, взаимодействие, преподаватель, обучающие.
Использование учебно-тренировочных средств (УТС) в подготовке военнослужащих в настоящее время становится нормой [1,2]. Учебно-тренировочных средств меняют традиционный вид занятий. Формируется новая методика проведения занятий. Возможности преподавателя расширяются [3]. Порядок взаимодействия преподавателя с обучающими прописывается компьютерными обучающими программами (КОП). Компьютерная обучающая программа по структуре напоминает план проведения занятия.
Целью статьи является разработка занятия для компьютерно обучающей программы раскрывающей возможности учебно-тренировочных средств, не упуская методические требования к проведению занятий.
Отличительная особенность занятий, с использованием учебно-тренировочных средств, это возможность постоянного взаимодействия преподавателя с каждым обучающимся [4]. Обучающие выполняя задания, в ходе занятия, взаимодействуют с преподавателем [5]. Порядок взаимодействия стал шире. Форму проведения занятия, выполняемую КОП, назовем сценарием.
В табл. 1 представлен сценарий процессов взаимодействия преподавателя с обучающимися. Действия преподавателя и обучающихся различаются. Например, в кратком анализе готовности, на экран обучающихся выводятся итоги ответов на контрольные вопросы по пройденному ранее материалу, а на экран преподавателя выводиться итоги по всем обучающимся, присутствующим на занятии. Разница в действиях имеется и в основной части занятия. Для удобства понимания описываемого процесса вводится понятие кадр. Кадр - это картинка экрана с частью учебного материала отображаемого ЭВМ.
Из табл. 1 следует, что действия участников сценария отличаются. Часть сценария подается на компьютер (АРМ, ноутбук, планшетник) преподавателя, а другая часть на экраны обучающихся. Если кроме компьютеров, используется и интерактивная доска, на нее выводится часть сценария обучающихся.
На этапе компоновки предусмотрена разбивка учебного материала на логически завершенные части, для формирования у обучающихся в течение двух академических часов целостной картины представленного материала, с поддержанием высокой работоспособности у всей группы в течение всего занятия.
529
