CC BY
8
В. И. Парфенов, М. М. Жуков
доктор технических наук, профессор
СИНТЕЗ И АНАЛИЗ КОМПЛЕКСНОГО АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СЕНСОРНЫХ ОХРАННЫХ СИСТЕМАХ ПРИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ОТНОСИТЕЛЬНО ХАРАКТЕРИСТИК КАНАЛА СВЯЗИ
SYNTHESIS AND ANALYSIS OF INTEGRATING ALGORITHM OF INFORMATION PROCESSING IN SENSOR SECURITY SYSTEMS AT THE UNCERTAINTY CONCERNING THE COMMUNICATION CHANNEL CHARACTERISTICS
Использование совокупности сенсоров при охране объектов является необходимым условием современного этапа развития охранных систем. Это, в свою очередь, приводит к необходимости разработки новых методов и принципов обработки информации, поступающей от отдельных сенсоров. В работе выполнен синтез такого комплексного алгоритма, а также исследована его эффективность. Показано, как влияет на эффективность незнание условий распространения радиоволн в канале связи. Определены условия повышения эффективности функционирования разработанного алгоритма.
Use of the set of sensors controls at protection of objects is a necessary condition of a present stage of development of security systems. It, in turn, results in necessity of development of new methods andprinciples of information processing actingfrom separate sensor. In article the synthesis of such complex algorithm is executed, and also its efficiency is investigated. It was shown as the ignorance of conditions of radiowaves distribution in the communicational channel influences on the efficiency. The conditions of increase of efficiency offunctioning of the developed algorithm are determined.
Введение. В настоящее время при разработке охранных систем четко прослеживаются следующие тенденции [1]. Во-первых, современные системы охраны все больше переходят на автоматизированную обработку информации, то есть участие человека, как
самого ненадежного звена, сводится к минимуму. Во-вторых, для охраны объектов, особенно протяженных, все чаще используют совокупность охранных сенсоров, вследствие чего возникает насущная необходимость совместной (комплексной) обработки информации, поступающей от них. В-третьих, передача информации от сенсоров к центральному узлу (ЦУ), которая раньше осуществлялась в основном по телефонным линиям, теперь осуществляется по радиочастотным каналам связи. Все перечисленные, а также другие тенденции, характерные для современного этапа развития охранных систем, свидетельствуют о необходимости совершенствования принципов обработки информации в таких системах.
Модель охранной системы. В данной работе основное внимание будет уделено исследованию влияния характеристик радиочастотного канала связи между сенсором и ЦУ на эффективность комплексной системы обработки информации, используемой в ЦУ. Итак, решаемую задачу можно сформулировать следующим образом. Предположим, что наблюдение за некоторым объектом осуществляется совокупностью К сенсоров. Эти сенсоры прошли калибровку, поэтому считаются известными их вероятности ошибок первого и второго рода [2]. Обозначим через щ и Д вероятности ошибок первого и второго рода для /-го сенсора /' = \,...К . Эти вероятности для разных сенсоров могут быть разными, могут быть одинаковыми: все зависит от типа сенсоров, их расположения относительно объекта наблюдения и пр. В данном случае это не принципиально, принципиально то, что они для нас являются известными. Далее каждый из сенсоров должен по определенному заложенному в нем алгоритму вынести бинарное решение (типа «да» или «нет», т.е. обнаружено или нет проникновение на охраняемый объект) и передать его в ЦУ по выделенному радиоканалу. Для этого используются соответствующие радиосигналы и методы множественного доступа [3]. В ЦУ на основе принятых сигналов от всех сенсоров и используемого комплексного алгоритма обработки должно быть вынесено окончательное решение о наличии или отсутствии проникновения на охраняемый объект. Такая задача может быть решена известными методами (см., например, [4—6]), однако для этого должны быть известны характеристики используемого канала связи, т.е. в ЦУ должны быть известны вероятности ошибок при приеме сигналов от сенсоров. На этом этапе и возникает наиболее существенная проблема, требующая своего решения. Действительно, для определения вероятностей ошибок необходимо знать, как мощность принимаемого в ЦУ сигнала зависит от расстояния между передатчиком и приемником.
Рассмотрим, как может быть решена поставленная задача. Как известно [7—9], принятая мощность сигнала в изотропных каналах обратно пропорциональна оу, где Д — расстояние между передатчиком и приемником, а у — некоторый коэффициент,
характеризующий условия среды распространения, принимающий значения от 1,5 до 6,5 в зависимости от вида среды распространения. Для примера в таблице приведены значения этого параметра у для разных типов среды (эта таблица взята из [9]).
Представим отношение сигнал/шум (ОСШ) в ЦУ аналогично [7, 8] в виде
где д — ОСШ при нулевом расстоянии между передатчиком и приемником, £ — некоторая константа: чем она больше, тем быстрее убывает мощность сигнала с расстоянием.
(1)
ц
Отметим, что чаще эту формулу записывают как г. = ___ Однако, записав ее как в (1),
мы имеем возможность применять ее даже при расстояниях, близких к нулю. Когда расстояние Д велико, т.е. еДу >> 1, то различие между этими формулами становится минимальным. В дальнейшем будем считать, что расстояния Д известны априори, а вот коэффициент у — неизвестен.
Зависимость коэффициента у от вида среды распространения
Тип среды Значение коэффициента у
Свободное пространство 2
Сотовая радиосвязь в городской местности 2,75...3,5
Затененная сотовая радиосвязь в городской местности 3...5
В здании на линии прямой видимости 1,6.1,8
В здании с препятствиями на линии распространения радиосигнала 4.6
На предприятиях с препятствиями на линии распространения радиосигнала 2.3
Синтез комплексного алгоритма обработки. Перейдем теперь к комплексному алгоритму обработки, используемому в ЦУ для вынесения окончательного решения. На основании вышеизложенного считаем, что для канала связи «/-й сенсор — ЦУ» вероятность ошибки первого рода Аг может считаться известной (в простейшем случае она может определяться лишь внутренними шумами приемника), а вероятность ошибки второго рода Д. должна рассматриваться как функция от у : Д (у) . Тогда, используя подход, развитый в [4—
6], можно записать алгоритм комплексной обработки бинарной информации в следующем виде. Необходимо формировать решающую статистику вида
к
М (у) = 2 (У)и , (2)
1=1
определять ее максимальное (наибольшее) значение тах М (у), сравнивать это значение с некоторым порогом обнаружения И. Если порог превышен, то выносится окончательное решение об обнаружении проникновения на охраняемый объект и отсутствии такого проникновения в противном случае. В (2) обозначено: и — решение, выносимое в ЦУ после принятия и обработки сигнала от /-го сенсора. Причем, и = 1, если по принятому от сенсора сигналу ЦУ выносит решение, что этим сенсором передавалась информация о наличии проникновения на объект; или и =~1, если по принятому от сенсора сигналу ЦУ выносит решение о том, что сенсор передал информацию об отсутствии проникновения на объект (в простейшем случае при этом сенсор может вообще ничего не передавать в ЦУ). Таким образом, в ЦУ по принятому от /-го сенсора колебанию должна решаться либо задача различения двух сигналов, либо задача обнаружения сигнала на фоне шума. В дальнейшем для определенности рассматривалась вторая ситуация. Отметим,
что порог обнаружения h определялся исходя из выбранного критерия оптимальности. Для определенности был выбран критерий идеального наблюдателя [2]. Кроме того, в (2) обозначено:
Итак, алгоритм обработки на основе известных значений величин ц, Д, Аг и фор-
формировать значения М(/) (2) для всех /е [/^п ] и находить то из них /т, при котором значение М (ут ) максимально. Здесь Ф(-) — интеграл вероятностей [2]; пороги Hi находятся по заданным вероятностям Аг; границы априорного интервала возможных значений неизвестного параметра были выбраны следующим образом: /п = 1,5; = 6,5 ; шаг дискретизации по этому параметру равнялся 0,1. Далее для вынесения окончательного решения о наличии или отсутствии несанкционированного доступа к объекту найденное значение М (ут) необходимо сравнить с порогом h. Дополнительно может быть определена оценка /т параметра /, которая характеризует среду
распространения. Эта информация может быть весьма полезна, особенно в случае динамического изменения условий наблюдения, что может иметь место, например, в случае движения либо сенсоров, либо ЦУ.
Анализ эффективности комплексного алгоритма. Следующим этапом после этапа синтеза комплексного алгоритма обработки является этап анализа эффективности синтезированного алгоритма. Так как мы выбрали, что порог h должен находиться по критерию идеального наблюдателя, то эффективность рассматриваемого алгоритма, естественно, будем описывать минимальным значением вероятности полной ошибки Р = (А +ВЕ )/2, где А и ВЕ — вероятности ошибок первого и второго рода комплексного алгоритма соответственно. К сожалению, аналитических формул для этих вероятностей в настоящее время не существует. В связи с этим они определялись методом компьютерного моделирования. С этой целью на основе выбранных заранее значений вероятностей ошибок (ц = 0,1, Д = 0,01, А = 0 01), а также вероятностей р(0)(/0) и <р(1)(/0), где было принято, что /0 = 3 — фиксированное истинное значение параметра /, формировались значения и, т.е. решения, выносимые отдельными сенсорами. Затем на их основе формировалось множество значений М(/) (2) для всех / е [/^п; ] и находилось то из них /т , при котором значение М (ут ) максимально. Далее путем перебора определялся порог ^ при котором достигается минимальное значение вероятности полной ошибки. Одновременно определялось значение /т, являющееся оценкой неизвестного параметра /. Подобные вычисления повторялись не менее 1000 раз, в результате чего были найдены усредненные по большому количеству реализаций вероятности полной ошибки и рассеяния оценки /т . На
С (/)
(
О
мулы для вероятности ошибки второго рода В = Ф(Н - ^ ) = Ф Н--
V
должен
рис. 1 и 2 приведены некоторые результаты моделирования. Так, на рис. 1 приведены зависимости вероятностей полной ошибки Ре от значения параметра q, который, как отмечалось ранее, представляет собой ОСШ при нулевом расстоянии между передатчиком и приемником. Аналогично на рис. 2 приведены зависимости нормированного рассеяния оценки ут
неизвестного параметра V (ут )/у% также от параметра q. Эти зависимости построены при разном количестве используемых сенсоров (К=3... 8).
1
• Ч # ч
£ ОД 0,01 ч, * ч >
ч ч ■ N ч Ч ч N. * N. Ч ч ч — • -К 5 --К 8
4 5 6 7 8 9 10 q
Рис. 1. Зависимость вероятности полной ошибки от ОСШ q при разном количестве сенсоров К
Рис. 2. Зависимость нормированного рассеяния оценки параметра у от ОСШ q
при разном количестве сенсоров К 179
Анализ приведенных зависимостей свидетельствует о следующем. Во-первых, что совершенно очевидно, вероятность полной ошибки уменьшается с ростом ОСШ q. Во-вторых, что менее очевидно, рассеяние оценки параметра у имеет минимум при некотором значении ОСШ q. Это можно объяснить тем, что информация о неизвестном оцениваемом параметре заключается в решениях Ut в ЦУ, следовательно, при больших отношениях сигнал/шум все локальные сенсоры могут вынести только решения о наличии цели при любом значении неизвестного параметра: U = 1. Это приводит к потерям информации об оцениваемом параметре. В-третьих, с ростом числа используемых сенсоров улучшаются как эффективность обнаружения (уменьшается вероятность полной ошибки), так и точность оценки неизвестного параметра (уменьшается рассеяние оценки). Изменение априори выбранных величин параметров типа a, Д, Аг и у, очевидно, приведет к количественному изменению приведенных зависимостей, однако качественно эти зависимости не изменятся.
Заключение. Таким образом, в работе выполнен синтез комплексного алгоритма, используемого в ЦУ для обнаружения проникновения на охраняемый объект, и исследована эффективность такого алгоритма. Разработанный алгоритм, с одной стороны, является чрезвычайно простым в реализации, а с другой — обладает высокой эффективностью. Показано, за счет чего можно повышать эту эффективность, в частности, определено, как влияет на эффективность количество используемых сенсоров и их собственные показатели эффективности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Урманов Д., Болдова О. Беспроводные сенсорные системы для обеспечения безопасности подвижных и неподвижных объектов // Электроника: наука, технология, бизнес. — 2013. — № 3 (125). — С. 128—134.
2. Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. — М. : Радио и связь, 1983. — 320 с.
3. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение.
— М. : Вильямс, 2003. — 1104 с.
4. Niu R, Varshney P. K. Decision fusion in a wireless sensor network with a random number of sensors // IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. — 2005. — Vol. 4. — P. 861—864.
5. Парфенов В. И., Ле Ван Донг. Алгоритмы комплексирования информации в беспроводных сенсорных сетях с учетом вероятности выхода сенсоров из строя // Радиотехника. — 2019. — № 12(19). — С. 53—59.
6. Парфенов В. И., Ле Ван Донг. Оптимальный алгоритм комплексирования информации в беспроводных сенсорных сетях с учетом влияния помех в канале радиосвязи // Телекоммуникации. — 2020. — № 2. — С.12—17.
7. Decision fusion in a wireless sensor network with a large number of sensors / Niu R. [et al.] // Proc. 7th IEEE International Conference on Information Fusion (ICIF '04). — Stockholm, Sweden, 2004.
8. Robustness of the counting rule for distributed detection in wireless sensor networks / A. Goel [et al.] // IEEE Signal Processing Letters. — 2018. — № 8. — Vol. 25. — P. 1191—1195.
9. Чикрин Д. Е. Сети и системы телекоммуникаций : курс лекций. — Казань : Казанский университет, 2013. — 146 с.
REFERENCES
1. Urmanov D., Boldova O. Besprovodnyie sensornyie sistemyi dlya obespecheniya be-zopasnosti podvizhnyih i nepodvizhnyih ob'ektov // Elektronika: nauka, tehnologiya, biznes.
— 2013. — # 3 (125). — S. 128—134.
2. Tihonov V. I. Optimalnyiy priem signalov. — M. : Radio i svyaz, 1983. — 320 s.
3. Sklyar B. Tsifrovaya svyaz. Teoreticheskie osnovyi i prakticheskoe primenenie. — M. : Vilyams, 2003. — 1104 s.
4. Niu R, Varshney P. K. Decision fusion in a wireless sensor network with a random number of sensors // IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. — 2005. — Vol. 4. — P. 861—864.
5. Parfenov V. I., Le Van Dong. Algoritmyi kompleksirovaniya informatsii v be-sprovodnyih sensornyih setyah s uchetom veroyatnosti vyihoda sensorov iz stroya // Radio-tehnika. — 2019. — # 12(19). — S. 53—59.
6. Parfenov V. I., Le Van Dong. Optimalnyiy algoritm kompleksirovaniya informatsii v besprovodnyih sensornyih setyah s uchetom vliyaniya pomeh v kanale radiosvyazi // Tele-kommunikatsii. — 2020. — #2. — S.12—17.
7. Decision fusion in a wireless sensor network with a large number of sensors / R. Niu [et al.] // Proc. 7th IEEE International Conference on Information Fusion (ICIF '04). — Stockholm, Sweden, 2004.
8. Robustness of the counting rule for distributed detection in wireless sensor networks / A. Goel [et al.] // IEEE Signal Processing Letters. — 2018. — # 8. — Vol. 25. — P. 1191—1195.
9. Chikrin D. E. Seti i sistemyi telekommunikatsiy : kurs lektsiy. — Kazan : Kazanskiy universitet, 2013. — 146 s.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Парфенов Владимир Иванович. Профессор кафедры радиотехники и электроники. Доктор физико-математических наук, профессор.
Воронежский институт МВД России.
E-mail: vip@phys.vsu.ru.
Россия, 394065, г. Воронеж, проспект Патриотов, 53. Тел. (473) 200-52-53.
Жуков Михаил Михайлович. Начальник кафедры радиотехники и электроники. Кандидат технических наук.
Воронежский институт МВД России.
E-mail: mzhukov25@mvd.ru.
Россия, 394065, Воронеж, проспект Патриотов, 53. Тел. (473) 200-52-54.
Parfenov Vladimir Ivanovich. Professor of the chair of Radio Engenering and Electronics. Doctor of Sciences (Physical and Mathematical), Professor.
Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia.
Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 2005253.
Zhukov Mikhail Mikhailovich. The chef of the chair of Radio Engenering and Electronics. Candidate of Technical Sciences.
Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia.
Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 200-52-54.
Ключевые слова: сенсорные охранные системы; комплексный алгоритм обработки; эффективность приема; критерий идеального наблюдателя.
Key words: sensor security systems; complex processing algorithm; receiving efficiency; ideal observer criterion.
УДК 621.391
