Способ консолидированной обработки координатно-объектной информации как возможное решение проблем интеграции разновидовых автоматизированных систем освещения обстановки Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА

УДК 681.51

СПОСОБ КОНСОЛИДИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ КООРДИНАТНО-ОБЪЕКТНОЙ ИНФОРМАЦИИ КАК ВОЗМОЖНОЕ РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМ ИНТЕГРАЦИИ РАЗНОВИДОВЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОСВЕЩЕНИЯ ОБСТАНОВКИ

© 2013 г. И.Е. Волков

Филиал Военного учебно-научного центра The Navy Military Research

Военно-морского флота and Training Center

«Военно-морская академия», г. Владивосток «Naval Academy» (Vladivostok branch)

Рассмотрен способ консолидированной обработки координатно-объектной информации, поступающей от разновидовых автоматизированных систем освещения обстановки как возможное решение некоторых проблем интеграции таких систем в обеспечении принятия управленческих решений.

Ключевые слова: консолидированная обработка координатно-объектной информации; автоматизированные системы освещения обстановки; избыточность информации; информационный ресурс.

The article describes the method of consolidated processing of coordinate object information from different types of automatic situation surveillance systems as possible solution of some integration problems of such systems in provision of decision making.

Keywords: consolidated processing of coordinate object information; automatic situation surveillance systems; redundancy of information; information resource.

Современные системы управления (СУ) сложными социально-технологическими структурами от промышленных предприятий и коммерческих организаций до систем государственного (ведомственного или регионального) управления характеризуются широким внедрением средств автоматизации процессов управления и огромным количеством информационных ресурсов (ИР), циркулирующих в данных системах.

Управление такими системами производится из центров управления: ситуационных центров, диспетчерских залов, центров мониторинга, командных пунктов и т.д., в которых происходит сбор, обработка, хранение информации об объектах управления и процессах, протекающих в системе, а также производится принятие управленческих решений, формирование управляющих воздействий для поддержания системы в требуемом состоянии и контроль за их исполнением. Автоматизация вышеперечисленных процессов производится с применением автоматизированных систем управления (АСУ). Одним из элементов АСУ являются автоматизированные системы освещения обстановки (АСОО), которые обеспечивают визуальное представление на пунктах управления (ПУ) информации об обстановке (складывающейся ситуации). Под обстановкой, в данной статье, понимается совокупность координатно-объектной информации об объектах или явлениях, находящихся в поле деятельности системы управления (СУ флота), и подлежащих учёту и контролю, нанесённых на картографическую основу [1]. АСОО позволяют производить мониторинг среды, в которой находятся объекты управления (корабли, суда, летательные аппараты и др.), их позиционирование и состояние. Данные системы находят широкое

применение на ПУ различных министерств и ведомств (МЧС, МВД, МО РФ и др.). Представление информации в АСОО, как правило, производится на средствах отображения коллективного пользования (видеостенах, видеокубах, проекционных системах) [2].

Объём отображаемой информации зависит от режимов работы системы управления, которые делятся на повседневный режим функционирования и режим функционирования в чрезвычайных ситуациях. При повседневном режиме АСОО обеспечивают представление небольшого количества информации, которое легко воспринимается лицом, принимающим решение (ЛПР). В случае функционирования в чрезвычайных ситуациях количество информации и плотность её представления на средствах отображения резко возрастает. При освещении районов большой протяжённости это приводит к тому, что картографические обозначения и формуляры (подписи) объектов при их близком расположении накладываются друг на друга, чем снижается качество восприятия отображаемой информации [3].

Применение на одном ПУ различных АСОО характеризуется параллельным способом представления информации об обстановке на средствах отображения (рис. 1), что вызывает необходимость последовательного восприятия информации ЛПР и как следствие -способствует увеличению временных затрат на оценку обстановки. Также происходит дублирование информации, поступающей от различных систем, что порождает избыточность представляемых данных.

Кроме того, применяемые АСОО, разработанные в интересах различных ведомств, имеют отличные

друг от друга картографические основы (электронные карты) и алфавиты картографических условных знаков (КУЗ), что вынуждает ЛПР обладать знаниями по этим КУЗ.

Рис. 1. Схема параллельного представления информации на ПУ

Вышеперечисленные недостатки в порядке представления и отображения информации об обстановке, а также существующие концепции создания Единой государственной системы освещения надводной и подводной обстановки (ЕГСОНПО), Интегрированной АСУ Военно-морского флота (ВМФ) определяют актуальность и практическую значимость проводимых в данной области научных исследований.

Анализ способов решения проблем интеграции и отображения картографической информации, представляемой разновидовыми АСОО, позволил сформулировать три возможных варианта:

1. Создание единой интегрированной АСОО по всем видам.

2. Модернизация существующих АСОО, которая позволит произвести их унификацию и привести данные к единому формату.

3. Разработка способов обработки поступающей от АСОО информации, позволяющих привести её к одному требуемому виду (формату).

Первые два способа решения проблемы в полном объёме соответствуют современным концепциям развития АСУ и создания единой интегрированной АСОО. Однако, как показывает опыт, эти способы оказались дорогостоящими и наукоёмкими, а также потребовали значительного времени на разработку, согласование и реализацию. Данные разработки ведутся на протяжении последнего десятилетия, однако окончательных, готовых к внедрению проектов на ведомственных ПУ до сих пор не появилось.

Поэтому автором предложен способ консолидированной обработки информации, поступающей от разновидовых АСОО, позволяющий привести её к требуемому виду с минимальными финансовыми и временными затратами, присущими вышеприведённым способам.

Термин «консолидация информации» (лат. сожо-lidatio - объединение, слияние, укрепление) широко применяется в финансово-аналитических системах управления и практически впервые используется в

понимании интеграции информационных ресурсов (ИР), обрабатываемых в АСУ [4].

В данной статье способ консолидированной обработки координатно-объектной информации рассматривается как пользователецентрический последовательный процесс объединения данных, поступающих от разновидовых АСОО в единую базу данных, позволяющий производить их анализ, обработку, формировать запросы на выдачу требуемой в данный момент информации, производить вывод (картографирование) обработанных данных на средства отображения. Этот процесс позволит преодолеть трудности обработки большого объёма поступающей информации и минимизировать её избыточность при отображении, что способствует повышению оперативности оценки обстановки и принятия решений в целом.

В качестве модели, позволяющей описать такой процесс обработки данных, взят алгоритм, характеризующий конкретные этапы обработки информации об обстановке.

Алгоритм состоит из следующих этапов:

- формирование единого массива данных об объектах обстановки D из массивов данных А, В, С, поступающих от разновидовых АСОО;

- исключение дублирующейся информации (проведение операции её свёртки), поступающей от различных систем и формирование множества Z={Zi} недублирующихся объектов;

- группировка объектов (сжатие информации), характеристики которых совпадают по определённым параметрам (координатам, элементам движения, предназначению), и формирование множества одиночных и групповых объектов У={У,};

- сегментирование данных об обстановке по определённым параметрам (данные о надводных объектах; воздушных объектах; объектах, выполняющих ту или иную задачу) и формирование множества объектов Х={Х}, соответствующих запросу ЛПР в соответствии с поставленными задачами;

- картографирование информации, т.е. присвоение каждому из объектов КУЗ, соответствующих применяемому ведомственному формату, и нанесение обработанной информации и сегментированной по параметрам, заданным запросом ЛПР, на картографическую основу соответствующего масштаба.

Схематически процедуры, производимые на всех этапах последовательной обработки, представлены на рис. 2.

Модель процесса последовательной обработки информации, реализованная в топологии древовидного графа, где каждый уровень его вершин (разветвлений) соответствует перечисленным ранее этапам, представлена на рис. 3.

На рисунке обозначена цепь формирования отображаемой информации об обстановке в процессе прохождения всех этапов ее последовательной обработки. Она показывает, что из всего объёма выделяется сегмент полезных (требуемых представления для обеспечения принятия решения) данных в соответствии с запросом ЛПР.

Рис. 2. Схема процесса последовательной обработки информации

Рис. 3. Модель процесса последовательной обработки информации

На первом этапе производится формирование общего массива информации D, складывающегося из множеств А, В, С объектов, отображаемых разновидо-выми АСОО.

D = (А и В и С).

На втором этапе из всего массива данных, обозначенного как D(A, В, С) и определяемого множествами ^х объектов обстановки, отражаемых разновидовыми АСОО А = {А}, В={В}, С={С}, исключаются дублируемые различными системами ^е объекты и формируется массив, состоящий из множества недублирую-щихся объектов Z = {2}.

2 = (А и В и С )\(( А п В) и (В п С) и (А п С)).

Эта процедура реализуется путём сравнительного анализа входных параметров и результатов опознавания. Каждой из АСОО передается информация в виде параметров, характеризующих отображаемый объект

управления: п1, п2, п3,..., п6 (координаты, элементы движения, результаты опознавания - идентификационный или бортовой номер). Каждый элемент множества D можно представить в виде

( ={щ, п2, п3, п4, п5, п6} ,

где п1, п2, п3 - широта, долгота и высота соответственно; п4 и п5 - курс и скорость соответственно; п6 -параметр, характеризующий однотипность объектов по результатам опознавания.

Если выполняется условие:

(г [п1 ]= (г+1 [п1 ]= .. = (к [п1 ], (г [п 2 ]= (г +1 [п 2 ]= - = (к [п 2 ],

(г [п 6 ]= (г +1 [п 6 ]= - = dk [п 6 ],

где k - количество элементов множества D, то можно утверждать, что все ( объекты, удовлетворяющие

данному условию, являются одним и тем же (дублирующимся в различных АСОО) объектом, который преобразуется в объект zi множества Z.

Следующий этап - группировка объектов с одинаковыми входными и запрашиваемыми классификационными параметрами (например, имеющие одинаковое предназначение, тип или принадлежность) и формирование множества одиночных и групповых объектов множества Y.

Аналогично предыдущему этапу каждый элемент множества Z можно представить в виде

2 = {п^^n4,n5,пв}.

Если задать классификационные признаки по принадлежности, типу и предназначению через параметры dl, dъ (свой, принадлежащий другому государству, неопределённый); л2, s3 (надводный, подводный, воздушный объект); сь с2, с3, с4, с5 (параметры, характеризующие определённый классификационный признак), тогда каждый элемент множества Z можно представить в виде:

= \пх, П2, П3, П4, П5, П6 , $1, $ 2, $ з,

s1, s2, s3, c1, c3, С 4, С5 > . (1)

В (1) параметров с1, с2, ... и т.д. может быть различное количество, которое зависит от сложности и типа классификации. Например, в нашем случае была рассмотрена международная классификация судов, в которой все суда подразделяются на пять основных классов: суда государственного значения, коммерческие, пассажирские, рыболовные и суда прибрежной зоны.

На данном этапе при выполнении условия:

[п1 ]= +1 [п1 ] = ••• = Ч [п1 ], 2 [П2 ] = 2 +1 [п2 ] = ••• = Ч [п2 ],

zi [«5 ]= 2 +1 [n5 ] = - = [n5 ]> 2 [d1 ] = 2 +1 [d1 ] = - = [d1 ]>

2 [С5 ] = 2+1 [С5 ]= •• = Ч [С5 ] ,

где k - количество элементов множества Z, объекты ъ1, ъ2 ... удовлетворяющие данному условию, группируются в объект у-множества Y.

Если объекты ъ1, ъ2, ..., не удовлетворяют данному условию, то они преобразуются в объекты у1, у2, ..., у)с множества Г Таким образом, формируется множество объектов Y = {у1, у2, ..., ут}, где т -количество сгруппированных и одиночных элементов множества.

Такая группировка объектов может быть необходимой в случаях нахождения однотипных объектов одинаковой принадлежности в одной точке и при воспроизведении на средствах отображения, накладывающихся друг на друга.

На четвёртом этапе производится сегментирование объектов, принадлежащих множеству Y, по определённым параметрам, характеризующим объекты обстановк^

Для сегментирования объектов, соответствующих конкретному параметру, формируется запрос о выборке элементов множества Y, соответствующих заданному параметру (параметрам) Пример выборки элементов обстановки по объектам, принадлежащим Российской Федерации (принадлежность определяется параметром $1), представлен ниже. То есть, если выполняется условие

У- ] = У-+1 К ] = ••• = Ут ],

где т - количество элементов множества Y, то объекты у1, у2, ..., ут, удовлетворяющие данному условию, формируют множество Xd1. Аналогичным образом можно формировать множества объектов, соответствующих любому из заданных параметров. Параметр, по которому производится выборка объектов обстановки, задаётся ЛПР в соответствии с поставленными задачами или складывающейся ситуацией Обозначив запрашиваемые параметры через а, в, у, можно выделить различные группы объектов, необходимые для представления на средствах отображения. На рис 2 и 3 представлен пример сегментирования (выборки) объектов по параметру

Пятый этап обработки - этап картографирования. На данном этапе объекты множества Ху, сформированного по запросу, наносятся на картографическую основу в соответствии с их координатами Обозначения объектов выбираются из базы данных алфавита условных обозначений для каждого из возможных объектов обстановки, которые соответствуют картографическим условным знакам (КУЗ), применяемым в том или ином ведомстве (организации)

Таким образом, формирование массива отображаемой информации об обстановке будет заключаться в выборке и нанесении на картографическую основу объектов, соответствующих запросу ЛПР.

Предлагаемый способ последовательной обработки информации, поступающей от разновидовых АСОО, реализуется путём обработки данных об объектах обстановки и их выборки из всего массива информации Данные об объектах обстановки задаются матрицей входных и классификационных параметров, фрагмент (пример) которой представлен в форме таблицы (табл. 1) Таблица может быть расширена путём введения других классификационных признаков, таких как предназначение, районы плавания, размеры, тип главного двигателя и род движителя, архитектурно-конструктивный тип, вооружение и других.

Из табл. 1 видно, что объекты под номерами 1 и 4 являются дублирующимися и в соответствии со вторым этапом предлагаемого способа обработки информации преобразуются в один объект

Объекты под номерами 7 и 8, а также 11 и 12 имеют между собой одинаковые входные параметры п1, п2, п3, п4, п5, $2, $3, s1, s2, s3, с1, с2, с3, с4, с5 и формируют два отдельных групповых объект

Дальнейшая обработка данных зависит от запроса ЛПР, по какому из параметров производить выборку. Данный запрос в свою очередь зависит от решаемых задач (целей управления). Например, если ЛПР необходимо принять решение относительно объектов обстановки, принадлежащим Российской Федерации, тогда выборка объектов будет производиться по соответствию параметра (1, который должен быть равен 1.

Все объекты, соответствующие данному значению выбранного параметра, и будут составлять множество отображаемой информации.

Таким образом, после проведенной обработки данных и в соответствии с запросом по отображению

объектов, принадлежащих РФ, табл. 1 будет представлена в виде табл. 2.

На завершающем этапе обработки информации производится присвоение каждому из объектов условных обозначений (КУЗ) в соответствии с классификационными признаками, которые наносятся на электронную карту с учётом имеющихся входных параметров (координат и элементов движения).

Техническим решением способа консолидированной обработки координатно-объектной информации является включенная в существующую систему представления и отображения информации (СПОИ) подсистема обработки данных (рис. 4).

Таблица 1

Фрагмент матрицы входных и классификационных параметров объектов

№ объекта «1 «2 «3 «4 «5 «6 d, d2 d3 «1 «2 «3 C1 C2 C3 C4 C5

1 39о10 131о25 0 45 8 2733163 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0

2 48о08 122о40 0 62 12 3167205 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0

3 34о09 134о58 0 313 7 4310356 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0

4 39о10 131о25 0 45 8 2733163 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0

5 49о00 140о31 0 314 4 2733564 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0

6 48о04 140о10 0 39 8 9615643 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0

7 46о37 148о40 0 30 12 715 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0

8 46о37 148о40 0 30 12 066 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0

9 42о45 132о56 0 132 5 2733234 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1

10 40о00 145о10 0 280 15 DDG-56 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0

11 41о35 140о00 0 0 0 4310356 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0

12 41о35 140о00 0 0 0 4310357 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0

13 38о12 141о29 0 272 20 4310325 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0

14 48о13 141о29 0 164 9 2733560 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0

15 21о14 157о49 0 124 8 3166786 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1

16 43о00 132о05 0 140 11 2734320 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0

17 43о02 131 о49 0 39 2 2733450 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0

18 52о10 158о55 0 220 3 - 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0

Таблица 2

Фрагмент обработанных данных об объектах обстановки

№ объекта П1 П2 П3 n4 П5 n6 di

1 39о10.50' 131о25.00' 0 45 8 273316311 1

5 49о00.34' 140о31.20' 0 314 4 273356427 1

7 46о37.20' 148о40.10' 0 30 12 715, 066 1

9 42о45.15' 132о56.16' 0 132 5 273323421 1

14 48о13.37' 141о29.50' 0 164 9 273356045 1

16 43о00.07' 132о05.25' 0 140 11 273432016 1

17 43о02.54' 131о49.55' 0 39 2 273345063 1

Примечание: щ - широта; п2 - долгота; п3 - высота; п4 - курс; п5 - скорость; п6 - идентификационный номер; ( - принадлежность к РФ; ¿2 - принадлежность к другим государствам; ¿3 - принадлежность не определена; ^ - надводный; ^ - подводный; sз - воздушный; с - суда государственного значения; с2 - коммерческие суда; с3 - пассажирские суда; с4 - рыболовные суда; с5 - суда прибрежной зоны.

Рис. 4. Схема включения подсистемы обработки данных в СПОИ

Подсистема обработки данных состоит из графического сервера, обеспечивающего приём от разнови-довых АСОО и формирования единого потока картографических данных, а также АРМ оператора, где осуществляется процесс обработки, формирование запросов на выдачу той или иной информации и передача через матричный коммутатор подсистемы управления полученных данных об объектах обстановки, нанесённых на картографическую основу, на средства отображения.

Если процесс оценки обстановки характеризовать параметром затрачиваемого времени, то очевидно, что он напрямую будет зависеть от количества отображаемой информации, т.е. количества представляемых на средствах отображения объектов [5]. Процесс консолидированной обработки информации об объектах обстановки позволяет снизить объём информации, таким образом снижая временные затраты на оценку складывающейся ситуации.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что информация, представляемая различными автоматизированными системами освещения обстановки имеет различные форматы отображения и обладает определённой степенью избыточности, возникающей вследствие дублирования данных об одних и тех же объектах различными системами и отсутствия алгоритмов формирования объема информации, востребованного в конкретной ситуации, что влияет на процесс восприятия такой информации и увеличивает время, затрачиваемое на принятие решения на ПУ различных ведомств.

Применение способа консолидированной обработки координатно-объектной информации позволяет решить данные проблемы путем исключения дублирующихся данных, возможности группировки отображаемых объектов и выборки необходимых для отображения объектов по запросу, в соответствии с выполняемыми задачами. Таким образом, предложенный способ позволяет сократить время, затрачиваемое на оценку обстановки и принятие управленческих решений, а также произвести объединение информационных ресурсов, представляемых разновидовыми АСОО, тем самым обеспечив определённую степень их интеграции.

Литература

1. Современные проблемы управления ВМФ. Теория и практика. Состояние и перспективы / под общ. ред. В.И. Куроедова. СПб., 2006. 432 с.

2. Волков И.Е. Средства отображения информации в обеспечении поддержки принятия решений // Пути повышения уровня подготовки специалистов высших учебных заведений: сб. материалов XIII ежегодной межвуз. науч.-практ. конф. Калининград, 2010. С. 188 - 190.

3. Мясоедов П.Г., Соколов А.Ф. Отображение информации. М., 1971. 264 с.

4. Деревянко А.С., Солощук М.Н. Технологии и средства консолидации информации: учеб. пособие. Харьков, 2008. 432 с.

5. Рубан И.В. Модель представления и обработки изображений в системах целенаправленного поиска объектов / Системы управления, навигации и связи: сб. науч. тр. Вып. 4. Харьков, 2007. С. 35 - 39.

Поступила в редакцию

14 мая 2012 г.

Волков Илья Евгеньевич - адъюнкт, кафедра «Боевое применение средств связи»; Филиал Военного учебно-научного центра Военно-морского флота «Военно-морская академия имени Н.Г. Кузнецова». E-mail: ieae.volkovi@mail.ru

Volkov Ilya Evgenyevich; - postgraduate officer of Department of communication equipment combat application. The Navy Military Research and Training Center «Naval Academy» (Vladivostok branch). E-mail: ieae.volkovi@mail.ru