Подход к обработке данных о воздушно-космических групповых объектах в информационной системе с ограниченными возможностями Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ

УДК 621.396

DOI 10.26732/2618-7957-2018-1-53-60

ПОДХОД К ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ О ВОЗДУШНО-КОСМИЧЕСКИХ ГРУППОВЫХ ОБЪЕКТАХ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ

С. А. Семенов, В. С. Семенов, В. В. Поддубский, Е. Н. Жидков

Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г. К. Жукова,

г. Тверь, Российская Федерация

В условиях наличия большого числа объектов в зоне ответственности информационной системы возможно возникновение информационной перегрузки. В работе на основе формализации процесса отображения обстановки в зоне ответственности информационной системы рассмотрен подход и на его основе предложены метод и алгоритм агрегирования данных о воздушно-космических групповых объектах в информационной системе с ограниченными ресурсами. Показано, что для анализа процессов, происходящих при отображении отношений между объектами в группе в информационной системе в условиях временных и ресурсных ограничений, целесообразно использовать аппарат теории нечетких множеств. Приводится структура разработанного метода, требуемые для его реализации вычислительные ресурсы и предлагается усечённый вариант алгоритма, реализующего предложенный метод, а также приводятся результаты оценки качества функционирования разработанного усеченного алгоритма. Расчёты показывают, что разработанный алгоритм обеспечивает существенное снижение потерь информации и повышает информационные возможности системы в условиях перегрузки в несколько раз. Основная цель работы - предложить способ минимизации потерь информации реального масштаба времени в условиях информационной перегрузки сложной иерархической системы с ограниченными возможностями на основе агрегирования данных об объектах, действующих компактными группами.

Ключевые слова: агрегирование, информационная система с ограниченными возможностями, воздушно-космические групповые объекты, отображение данных.

Пусть имеется сложная иерархическая информационная система осуществляющая отображение данных о воздушно-космических групповых объектах, действующих в зоне ее ответственности. Система включает технические и эргатические элементы. Совокупность технических элементов представлена измерительными элементами, каналами обмена информацией и средствами ее обработки:

= У ^ >

N

где п = [1, Л] - п-й элемент системы.

Пусть X - универсальное множество объектов, действующих в границах зоны ответственности информационной системы. Элементом этого множества является отдельный объект х е X, который характеризуется векторами параметров V, определяющих его положение в пространстве

© Семенов С. А., Семенов В. С,, Поддубский IB. В., Жидков Е. Н., 2018

параметров на момент времени t = [0, T] и признаков p, т. е. x = Xj (v, p, t).

Тогда

X в U хг (v, р, t),

i

где I - количество объектов, находящихся в границах зоны ответственности информационной системы, или мощность универсального множества Х, card X = I.

Осуществляя отображение обстановки в зоне ответственности, система воздействует на нее оператором RS, который в соответствии с [1] представляет со бвй с истемный операто р

RS□ RB х S, гдеR = { )<, рб,у;) и I х Рв0р хPs: [g% = 1,tm = = l}, Vn = [1, =V], q e q} - оператор отображения об-становкина 5и-м элементесистемы.

Том 2

54

Элементами кортежей, входящих во множество Rs, являются:

- алгоритм asn е As, принадлежащий подмножеству реализованных на элементе системы алгоритмов;

- потребные для его реализации вычислительный ресурсы по типам ресурсов p^,

- наличные ресуХсы по типам ресурсов psnq.

Результатом воздействия оператора является множество XR, описывающее информацию об обстановке в зоне ответсивинности в представляющее собой отображение про о браза мм оже с та а X.

Ху = Уо ({X}) =УоН{Р1 c,Hv, В,0}) =

о

= и хУМ (vxс -у. пыX сум к ХУс 0 • тас Х ^ ХУс

м

Xi (v, p, t) ^ xRk (vR,pR, и У

где carВ XR = К - мо щно сть подмножества отображенных системой оУеетов, т.е. множу ств о opm еыо к от объектов, информация о кмторых отображается в системе сбора и обработки; k = [1, K] - номер объекта; xRk (vR, pR, tR) e XR - информация о k-м объекте, отображаемая в системе; обора и обработии.

В связи с тем, что элбмбнты информацион-с ной системы обладают вполне определенными наличными ресурсами Ps и характеризуют-ся соответствующей гвюизсндвсельтвсеью NB, в ппре-деленных условиях на различных уровнях системы возникает ситуация информационной перегрузки, когда количество объектов, информация о которых имеется на входах сиотвутствующих элементов системы и потребителей информации превышает их возможности по обработке, т. е. card XR = K > N'.

В условиях информационной перегрузки в системе хроиснсуят понерс инфсросасм, т. е . данные о части объектов не поступают в систему сбора и обработки или определенному потребителю, увеличиваются задержки информации, она «стареет», тхуошзстся ее каке ство и роотхотсттующим образом снижается эффективносо ь информационной системы.

Цель исоледрвания - предложитс псдсор к минимизецби оотерь информацик ренльногб месa штаба времени в уело виях информационной пере; грузки сложной иерархической системы с вграни-ченными возмохнистями ]за отновк ;регирорания данныс иб нбъепзсх, дейсив^к^п^ип: сомпсстными группами.

Пусть в зоне ответственности сиетемы находится множество объектов, действующих J компактными группами и ре -лающих общую задачу Z. Общую задачу можно декомпрзхуовать на совокупность частных задач, каждая из которых Zj решается группой или одиночным объектом:

Мнежестар рбъеетов X = {x,}, x t e Xраспре-деияется пе J еруппам в сррттетртвии с частными задача мв:

с,.

X,.

Х} с X, X ^ Ж, Х} ^ а},

Ж.

Можно утверждать, что отдельные объекты в группе нахрдятся между собой в определенном отношении, которое характеризует степень участия каждрго из составляющих группу в рештнии орщей ее задачи и тзаимнот отношение при ее решении между состастяющими грутпу.

При выполнении задач множество объектов подвергается воздействию совокупности факто-рсв Т (уредсхасбемых и непредткузуыеых), изме -няющих исходное их распререлснех пе задаеам и группам:

ХаЫ = Уы> РУ}а{б,} = У ыю У^У Я = УТЫ1

Пусет ф т р —► Х^ - заданное отображение, получаемое при воздействии опетатора обоаРот-ки Я3, а Хц - подмножество отметок от объекте в, являющееся результатом обработки, т. е. обнаружена у оценки их еинематическич параметров и признвкoв.

Тогда

е рЖу с Z, т.е. •иаут т Р Ми у^К], -1, О - .

Ж ира,, j и [1,О].

Рассмотрим, как отношение между объектами в группе отображается информационной системой.

Процесс отображения данных об обстановке связан с актуализацией целого ряда неопределенностей, имеющих различную природу. Процесс и результат отображения базируются на применении формальных и логических методов, специальных технических «языков», в которых используются системы цифровых кодов, бинарная логика, соответствующий алфавит символов и т.п., описывающих в информационной системе внешние воздействия. Этим языкам свойственна так называемая «омонимическая» или семантическая неопределенность. Поэтому одной из составляющих неопределенности является неопределенность, носящая лингвистический характер. Отображение отношения между объектами в группе и представление их в системе осуществляются с использованием «технического языка». В этом случае лингвистическая неопределенность доминирует в «свертке» неопределенностей, влияющих на результат отображения. В условиях временных ресурсных ограничений, отсутствия возможности точного определения решаемой группой задачи и ограничений, свойственных собственно использу-

е мым «ябыкам», их «алфавиту », нео преде ле нность такого °юда носит хораосгер нечеткости. Поэтому для обахиза процессов, происходящих при отображении отношений мбязду объектами в :г^;рбб^лпате; в бн»оомиционной снстеме в условиях времео-оых и реиурсиых ограничений, целе сообрхнб ис-пользовать аппорат иеории нечетких множеств.

Пусть Xj - некоторое подмножлобво (груп-пс объектов) множестра X, нйхорящееся в ощзе-деленнсм игиошении, которое нараксеризуется функцией принадлежнтсти ц(х). В соответствии с принципом обобщения [2, 3, 4] об^аз X. при ото -брминии (() опродо лоетоя ир оечерко е подмножество мобжества XjRs, предстатляющее (тисо во -ку пн о ста пар оид б

»сОо = { (»ОоИ с( лОб ч р};

з Лро, о с (Лро чч и (рз х), о (л)), *б X,

оде оо: И---- —► 1] - функция принадлежности образа.

Функцию принадлежности цк можно записать в виде

О о ( хо ) = s-P 1° ( х); xr е xkr,

)бр(С( хч)

где множество 9-1(xR) для любого фиксированного

xR е XR имеот вид

9-1(xr) = {х е х/Ф(х) = xr},

т. е. предстовляет собой множество всех элементов х е Х, образом каждого из которых при отображении ф является элемент xR.

В случае нечеткого отображения

р :хИИ Н»р.

Описывается нечеткое отображение функцией вида

^ : x х Xr -[0,1],

нечетким отношением R, причем значение xr) определяет отношениеотображенияобъекта x.

Функция ^R(x, xR) есть функция принадлежности нечеткого множества отображения в подмножество XR, представляющего собой нечеткий образ объекта x (т.е. нечеткое подмножество) при данном отображении.

То есть в ходе отображения информации в системе могут возникать ошибки, приводящие к дублированию, размножению данных и появлению ложной информации. Это, в свою очередь, также создает предпосылки для информационной перегрузки и увеличению потерь информации в системе.

Несмотря на возникающие при отображении ошибки, необходимо, чтобы отображение

=ыло адекватным или влияние ошибок и потерь информации при отображе нии в условиях временных и ресурсных ограничений было несущественным, т. т.

кбs О к .

т По множеству тотображаемых реальных по ложных отметок от объеетов вп различных уровнях информационной системы осуществляется оценка обстановки, определение совокупности решаемых объектами и их группами задач и2б с Кб8т формирование и выдача соответствующей информации потребителю для реализации своевременных и точных воздействий по объектам. Причем от адекватности, т. е. от полноты, точности и достоверности отображения, зависит степень достижения цели функционирования системы и надсистем, ею обеспечиваемых, или их качество иэффективность.

Если К - показатель качества или адекватности отображения обстановки в зоне ответственности системы, то в соответствии с целевым предназначением информационной системы показатель эффективности системы можно представить следующим образом:

э = ж

В условиях временных и ресурсных ограничений из-за информационной перегрузки и возникающих ошибок, потерь информации при отображении эффективность системы снижается.

Потери информации в системе сбора и обработки можно определить следующим образом: а = (1 - К).

Основными направлениями, обеспечивающими сохранение требуемой эффективности системы в условиях информационной перегрузки и возникающих при этом потерь информации, являются:

- повышение информационных возможностей системы за счет увеличения вычислительных возможностей технических средств;

- повышение информационных возможностей системы за счет реализации соответствующих алгоритмов обработки информации, обеспечивающих эффективное функционирование системы в условиях информационной перегрузки.

Наиболее привлекательным с экономической точки зрения [5, 6] является второе направление, в рамках которого один из возможных путей, снижающих остроту проблемы перегрузки, состоит в разработке и реализации в системе методов и алгоритмов обработки агрегирования, учитывающих групповые действия объектов при удовлетворении требований потребителей информации к ее качеству.

В формализованном виде это означает, что если множество X можно разбить на J непересекающихся подмножеств:

ло

Том 2

56

и = №Л X=0' Xj={xy' Oj }

J J

то пр едCTавлe ние каждого подмножества Xjcr X одним показателем

а=zw, о-=i, и

м есть агрмги[раваниеинформоции.

Таким образом, для певышения эффективности системы в умловиху тиформацоонной пере р грузки множе ство метод о в агрегинования и о бр а-ботки агре оированной информацим ижулизуе -мых в системе, должно обеспечиоь минимгоацию потерь мнИорнации при удовлееавгрннии рребо р вансй ]к митоду и пот.ебигелесй информсции к не кач осаву:

А° м Пгм min нТПУ = {П а П0 | н(П) =

ПаПв

м m i д н Т П')},

Пс и

a(A) = F(A, gs, as, n\, Xr, 0),

где 0 - множество требований к алгоритмам обработки информации; А0 - множество методов, удовлетворяющих требованиям потребителей информации; a(A) = 1 - KA - потери информации в системе при выбранном множестве методов и алгоритмов агрегирования A; gs, As, - точность, разрешающая способность и пропускная способность системы сбора и обработки информации о воздушной обстановке.

Для агрегирования информации при обеспечении минимизации ее потерь необходимо выделить некий агрегированный признак, характеризующий группы отметок - отображений объектов. Таким признаком для отдельной группы отметок может быть признак, характеризующий боевой порядок или взаимное расположение отметок в пространстве. Для его выделения необходимо формально описать боевой порядок группы отметок. Это можно сделать путем составления отношения, описывающего связи между объектами, характеризующие общность решаемых задач, в данном случае связи между отметками в группе.

Отношение является самой общей формой описания связей между объектами. Отношением, построенным на множестве объектов и групп объектов, можно характеризовать их распределение в пространстве параметров и признаков.

Обозначим это отношение символом Яг и рассмотрим его на множеств-Х°

Отношением Rz на множестве отображенных отметок от объектов Xr представляет собой подмножество декартова произведения Xr*Xr. Задать отношение не множе жесе XR ознаижет уса-зать все пары элементов х, у е XR, такие, что х и у связаны отношением Rz, т. е. xRzy.

Отношение, характеризующее ^уппы отметок от объектов в рамках подхода формализации нечетсости, б,бруеещегося на обобщении понятия элемента подмножеству группы объектов, можно представхть в оиде нехетсозх отнхшение хходохвх

Л = {(х, у, / (х, у ) е X х X, х, у) = [0,3 ]},

у = ^з^тРпХ У = У Оы 0 0 Ры )о у> У 0 30

где п = [1, ^]-номер объекта.

В соотвеегетвии с трзбосаниями потребителей представление определенной группы отметок от обьеигов должно осуществляться в виде конечного счетного множества. Поэтому удобно вос-поль зо вать се пснятием муоУеотеа уровня на нечетком отношении принадлежности (второй под-жщ к фура у изауиа нечетвос ти):

, с { (у с у) / (у, У) оРГаХ, У) > в} °

МОД

где в - уровень значимости множества Щ на не-четкомотношении сходствагруппы отметок.

Допустим, что агрегирование данных проведено без потерь. В сложной иерархической информационной системе осуществляется обработка этих данных на каждом из уровней иерархии. В ходе обработки возникают ошибки и в результате соответствующие потери информации. Определим требования к методу агрегирования с точки зрения минимизации потерь информации в системе при преобразовании и обработке агрегированных данных, т.е. требования к методу, обеспечивающему минимизацию мощности множества ошибок О, возникающих при обработке агрегированной информации.

В общем случае обработка информации в системе состоит в объединении данных, поступающих в различные моменты времени. Пусть в тх и тх + 1 моменты в систему обработки поступает информация о]-м агрегированном групповом объекте, которая представлена в виде пространственно протяженных объектов и описывается подмножествами Х^^ и (рис. 1).

В результате обработки (формируется объединенная информация о ]-м пространственно протяженном групповом воздушно-космическом объекте X

X

щ ■

КА/ = У {ХРА/т } = {Хщш П Хдд/тш} У

} т

и {ХКА/т1 П ХкА/т1+1 }и {ХЯА/т1 П ХЯА]т1+1 }•

Из выражения видно, что подмножество ошибки, возникающей при объединении информации о ^м агрегированном воздушно-космическом объекте, поступающей в различные моменты времени, является подмножеством пересечения

КАрн1+1

57

Рис. 1

множеств агрегированных данных о воздушно-космических о&ьектах:

0е — { Мичект И мичект+т\ к Ы Мичек;

к

к к [кт,кт + 1].

Пусть в систему обоабооки нк т-м обр^отки постегают урегиртванные каииые по /-му групповой}, объекту. Для всех М1 сообщений о /-мобъекте на т-м периодеобработки

ю^—ИИ Хичмк ^ Mь]■

мь

Очевидно, что когда пересечение множеств твляется пкытыи о с>ь^ик1са мтнтмaльнм) т. о.

ИМ Ые КХ = 0 ° 0° ют к 0.

Мс

Доптсоим, втв в равные моменты ¡^^^кеки на т-е периодв обработкк в смктему ^работки поступают агрегированные данные о J к N1= воздушно-космическом объекте. Мо гда

ЫН ИИМткк1в =Ып И]ХЩы С

в [м! ) м1 I а 1

Если

ИИ О) ММым 1 = 0,0 = 0 гсвгсУЮиНВ.

Мс у а 1

То есть ошибки при объединении втуутству-ют, когда множество пере сечения агра гированд в1х подмнижеств групп отметоы пуытыы.

Пусть X - универсамьное множество альтернатив, т.е. универсальная совокупность всевозможных вариантов агрегирования. Нечеткой целью в X является нечеткое подмножество, ко-тгрое будем обо вначать Xв., т.е. нечеткое подмножество близких по координатам отметок.

Опишем нечеткую цель функцией принадлежности Цв/ X — [0, 1]. Ограничения определяют множество допустимых альтернатив и также описываются подмножествами множества X.

В качестве подмножеств ограничений определим кодмножестмо ограничмний по мкорости передвижемия обьекиыв и подмножество неп+ю-{ович^т^ и тотаи еретмя ы(йседижиик отметот в группыпризнаков.

Подмножество ограничений по скорости является нечетком и оИСЫБ^а^тая фуИкциий тсршс^к лежносто ц^ Хк =0, к],

ПодJитжество непротиворечивых гк)изна-ков является четким и описывается функцией принадлежности, принимающей только два значения: цр: X —> И, если признвки протиооречивы, и в-p.Xмо = сел и вор ивн вки не орт тиворечииы с тыч-кизрения объединения обьекимв в идау орумпу

Мможесово mемy^тиJыи ыльыеpнmтие опрт-деляется с исоользованием чеикого огоаноиения по непротивореи^икости признаков и ограничения но скортрои. ]=а нем втроитсо соответствующве отноыxoыcтмa

иМ = Ь(0УЫyЖxym^XдxXyд

Се ев -сов; У в С = [0,1]}.

(и точки зртюи о^единеник отмвток от обьд ексо в в одну группу известную совокупность при -знаковможноразделитьна следующиеклассы:

- противоречивые признаки;

- непротивор ечивыепризнаки;

- вронок^ оапртщмюсцне вбввданение объекта в уруппу.

С учетом проведенной классификации вы-ражвние для расчета функции принадлежности четмого подмyджecовa дгpaнтдeнмй по признако-вой информациивыглядитследующим образом:

Оп(хв; У в[ = тао {Оз(хв[; 0 з (У в[; 0 н (хв; У в[};

Том 2

где цЗ(хВ), цЗ(уВ) - функция принадлежности четкого ограничения по признакам, запрещающим объединение данных об объектах хВ, уВ в группу со ответствен но; рр} уВ) - фу нкция прин адлеж-ности четпсрго ограничения по непротиворечивости остальных признаков.

С учетом признаковой информации подмножество но-естимых ернтернанио веплядит снесу" ющиве яНразом:

Дв(хве У в)н min {ДBk (хве Ув)е ДPv (хве Ув)} •

58 Прр этом яа множястяе внех осмнто к от воз-

душно-космического объекта проведено формирование групп отметок по координатам и признаковой информации, т. е. выделены классы сходства отметок. Щля окончатеконой клсссиМинацнн, т. е. длс рыделнннн сиа-е1рнных во времени групп отметок, необхсдимо учесть ограничение по скорости.

Прежде чем это осуществить, необходимо предстанихь агрегих о еанную инфор мацию в в уде подмноже свва жпервсевающився квассвв и опр)е-делить эталон для каждого. Для чего преобразуем поцтроенное отношндие сходотва в нечихкое отно -шение втрвгого предпочтения и выделим на нем аетко недоминируемые альтернативы:

ДН (хве иН - SUP [Дв(У в' хве -Дв (хве У ве].

хв еУв<=ов

Утвчнв ние получвнной класснфиквцив проведем с учетом нечеткого ограничения по скорости:

Д в (хве У в е и min { ДH в (хве У в )е Ду (хве У в еа •

Таким образом, метод агрегирования информации о воздушно-космической обстановке, обеспечивающий минимизацию ее потерь в условиях информационной перегрузки, при удовлетворении требований потребителей информации к ее качеству состоит:

- в формировании нечеткого отношения сходства на множестве отметок трасс воздушно-космических объектов;

- в определении множеств нечетко определенной цели при нечетких множествах ограничений нечетких подмножеств групп;

- в преобразовании матрицы нечеткого отношения сходства с выделенными на нем подмножествами групп в нечеткое отношение строгого предпочтения и выделении на нем четко недоминируемых альтернатив;

- в уточнении сформированных групп с учетом нечеткого ограничения по скорости.

В дальнейшем в зависимости от ограничений в информационных возможностях системы (например, по производительности) и требований потребителей данные о сформированной группе объектов могут быть представлены:

- эталонами - наиболее связанными в пространстве параметров и признаков объектами с остальными составляющими группу и косвенно характеризующими боевой порядок и обобщенными данными об остальных составляющих группу;

- эталонами и данными о составляющих группу в относительной системе координат группы с началом отсчета, совмещенным с координатами эталона без изменения масштаба относительной системы координат или с измененным масштабом.

Одним из основных требований к алгоритму с точки зрения реализации является требование, связанное с минимизацией потребных для реализации алгоритма вычислительных ресурсов и функционирования в реальном масштабе времени, что позволяет минимизировать задержки информации при обработке и соответственно ее потери за счет ухудшения качества.

Проведенные предварительные оценки показали, что алгоритм, полностью реализующий разработанный метод, может потребовать вычислительный комплекс с быстродействием, превышающим 10 млрд операций в секунду. Средний современный процессор имеет производительность на уровне 1-3 млрд операций в секунду, поэтому очевидна проблематичность реализации полного алгоритма. В связи с этим при разработке алгоритма потребуется рационализация, «усечение», упрощение метода, что является оправданным, особенно если алгоритм должен обеспечить снижение влияния неопределенности в условиях перегрузки системы.

Упрощение метода осуществлялось путем замены ресурсоемкой операции транзитивного замыкания на совокупность близких по результату операций, обеспечивающих хорошую сходимость и приемлемую точность, но являющейся значительно более экономичной [7, 8].

Проведенные оценки показали, что реализация подобных операций потребует значительно меньше ресурсов по сравнению с существующими в системе классическими алгоритмами и на несколько порядков меньше, чем операция транзитивного замыкания.

Результаты оценки качества функционирования разработанного усеченного алгоритма приведены на рис. 2. В ходе математического эксперимента оценивались информационные потери а и агрегированность (сжатость) информации. Агрегированность информации оценивалась двумя показателями - вероятностью (или частостью) правильного агрегирования Рпр и коэффициентом сжатия информации Ксж.

Результаты оценки разработанного алгоритма показывают, что [9, 10]:

- алгоритм обладает высокой устойчивостью к влиянию ошибок оценки координат объектов

и наличию ложной информации. Качество его функционирования снижается, когда ошибки становятся соизмеримыми с расстояниями между группами объектов. Ложная информация при обработке не возникает из-за формирования непересекающихся групп, а возникшая до агрегирования не участвует в формировании траекторий движения объектов, а влияет только на обобщенные характеристики агрегированных объектов, не расходуя вычислительные ресурсы; алгоритм обеспечивает достаточно высокую вероятность правильного агрегирования и сжатие информации в количество раз, соответству-

ющее соотношению числа неагрегированных и агрегированных объектов.

Таким образом, предлагаемый подход и разработанный метод позволяют обеспечить обработку данных о воздушно-космических групповых объектах в информационной системе с ограниченными ресурсами. Разработанный на основе предложенного метода усеченный алгоритм агрегирования обеспечивает достаточное качество агрегирования в широком диапазоне изменения ошибок оценки координат воздушно-космических объектов и повышает возможности системы в условиях информационной перегрузки в несколько раз.

Список литературы

1. Семенов С. А., Новоселов П. В., Бреслер И. Б. Методический подход к оценке эффективности автоматизированной системы, создаваемой на основе разнородных компонентов // Журнал в журнале «Конфликтно-устойчивые радиоэлектронные системы». М. : Радиотехника, 2005. № 5.

2. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М. : Наука. Гл. ред. физмат. лит., 1981.

3. Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств / пер. с фр. В. Б. Кузьмина ; под ред. С. И. Травкина. М. : Радио и связь, 1982.

4. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М. : Мир, 1976.

5. Остапенко С. М. и др. Методы технико-экономического обоснования ЗУР : науч.-метод. пособие. М. : Воениздат, 2001.

6. Смилтниекс А. Групповой полет - полет особый // Авиация и космонавтика. 1989. № 5.

7. Турбович И. Т. Об оптимальном методе опознавания образов при взаимно корреллированных признаках // Опознавание образов. М. : Наука, 1965.

8. Богданчук В. З. Оценивание и классификация параметров объектов в условиях неопределенности. Рига : Зинанте, 1987.

9. Семенов С. А., Новоселов П. В., Пильщиков Д. Е. Метод формирования траекторий групп воздушных объектов // Журнал в журнале «Конфликтно-устойчивые радиоэлектронные системы». М. : Радиотехника, 2005. №2 5.

10. Кореньков В. М., Мойсеенко П. Г., Семенов С. А. Время нового подхода. Агрегирование информации - эффективный способ борьбы с информационными перегрузками // Воздушно-космическая оборона. 2006. № 3 (28).

История статьи

Поступила в редакцию 20 марта 2018 г.

Принята к публикации 5 апреля 2018 г.

№ 1 (23) 2018

TOM 2

THE APPROACH TO PROCESSING AEROSPASE GROUP OBJECTS DATA INTO INFORMATION SYSTEM WITH LIMITED CAPABILITIES

S. A. Semenov, V. S. Semenov, V. V. Poddubsky, E. N. Zhidkov

Military Aerospace Defense Academy, Tver, Russian Federation

In the presence of a large number of objects in the area of responsibility of the information system, information overload may arise. In the work on the basis of the formalization of the process of mapping the situation in the area of responsibility of the information system, an approach is considered and on its basis a method and algorithm for aggregating data on aerospace group objects in an information system 60 with limited resources is proposed. It is shown that for the analysis of processes occurring when map-

ping relations between objects in a group in an information system under conditions of time and resource constraints, it is expedient to use the apparatus of the theory of fuzzy sets. The structure of the developed method is described, the computational resources required for its implementation are proposed and a truncated version of the algorithm realizing the proposed method is proposed, as well as the results of the estimation of the quality of the functioning of the developed truncated algorithm. Calculations show that the developed algorithm provides a significant reduction in information losses and increases information capabilities of the system under conditions of overload several times. The main goal of the work is to propose a way to minimize the loss of real-time information in conditions of information overload of a complex hierarchical system with limited capabilities on the basis of aggregation of data on objects operating

in compact groups.

Keywords: aggregation, information system with limited capabilities, aerospace group objects, reflection

of data.

References

1. Semenov S. A., Novoselov P. V., Bresler I. B. Metodicheskij podhod k ocenke effektivnosti avtomatizirovannoj sistemy, sozdavaemoj na osnove raznorodnyh komponentov [A methodical approach to assessing the effectiveness of an automated system based on heterogeneous components]. Zhurnal v zhurnale «Konfliktno-ustojchivye radiojelektronnye sistemy». Moscow, Radiotehnika Publ., no. 5, 2005. (In Russian)

2. Orlovskij S. A. Problemyprinjatija reshenijpri nechetkoj ishodnoj informacii [Decision-making problems with fuzzy source information]. Moscow, Nauka. Glavred. fizmat. lit. Publ., 1981.

3. Kofman A. Vvedenie v teoriyu nechetkih mnozhestv [Introduction to the theory of fuzzy sets]. Moscow, Radio i sviaz Publ., 1982.

4. Zade L. A. Ponyatiye lingvisticheskoi peremennoi I ego primenenie kprinyatiyu pribligennih reshenii [The concept of a linguistic variable and its application to making approximate decisions]. Moscow, Mir Publ., 1976.

5. Ostapenko S. M. Metody tehniko-jekonomicheskogo obosnovanija ZUR [Methods of feasibility study of SAM]. Moscow, Voenizdat Publ., 2001.

6. Smiltnieks A. Gruppovoi polet -polet osobii [Group flight - a special flight]. Aviaciya i kosmonavtika, 1989, no. 5. (In Russian)

7. Turbovich I. T. Ob optimal'nom metode opoznavanija obrazovpri vzaimnokorellirovannyhpriznakah [On the optimal method of pattern recognition for mutually correlated characters]. V sb. «Opoznavanie obrazov». Moscow, Nauka Publ., 1965. (In Russian)

8. Bogdanchuk V. Z. Ocenivanie I klassifikaciya pparametrov ob'ektov v usloviyah neopredelennosti [Estimation and classification of parameters of objects in conditions of uncertainty]. Riga, Zinante Publ., 1987.

9. Semenov S. A., Novoselov P. V, Pil'shhikov D. E. Metodformirovaniya traektorijgrupp vozdushnyh ob"ektov [The method of forming trajectories of groups of air objects]. Zhurnal v zhurnale «Konfliktno-ustojchivye radiojelektronnye sistemy», Moscow, Radiotehnika, 2005, no. 5. (In Russian)

10. Korenkov V. M., Moiseenko P. G., Semenov S. A. Vremya novogo podhoda. Agregirovanie informacii - effektivnii sposob borbi s informacionnimi peregruzkamy [Time for a new approach. Aggregation of information is an effective way to combat information overloads]. Vozdushno-kosmicheskaya oborona, 2006, no. 3 (28). (In Russian)

Article history

Received 20 March 2018 Accepted 5 April 2018