Выпуск 18 (2), 2019: Труды СПИИРАН

Применение скоординированных групп автономных подводных роботов представляется наиболее перспективной и многообещающей технологией, обеспечивающей решение самого широкого спектра океанографических задач. Групповое выполнение комплексных широкомасштабных миссий, как правило, связано с длительным пребыванием роботов в заданной акватории, что в условиях ограниченной энергоемкости аккумуляторных батарей возможно только при наличии специализированных док-станций для ее пополнения. С целью обеспечения высокого уровня работоспособности действующей группировки возникают две параллельные задачи: эффективно распределить задания миссии между членами группы и определить порядок подзарядки роботов на длительном промежутке времени. При этом необходимо учитывать, что реальные робототехнические системы функционируют в динамической подводной среде, а значит, могут подвергаться влиянию непредвиденных событий и различного рода неполадок. В данной статье предлагается двухуровневый подход к динамическому планированию групповой стратегии, основанный на декомпозиции миссии на последовательность рабочих периодов с обязательным сбором действующей группировки по окончанию каждого из них. Задача планировщика на верхнем уровне заключается в составлении такого расписания циклов зарядки для всех аппаратов в группе, которое обеспечивало бы своевременное пополнение батарей при недопущении одновременной зарядки большого количества роботов. На основе выбранного расписания осуществляется декомпозиция миссии таким образом, чтобы каждый сбор группы сопровождался либо выходом робота из группы для осуществления подзарядки, либо возвращением в группу уже заряженного аппарата. Такая схема позволяет отслеживать статус группы и осуществлять оперативное перепланирование при изменении ее состава. Маршрутизация группы на каждом рабочем периоде осуществляется низкоуровневым планировщиком, работающим на графе целей и учитывающим технические возможности всех аппаратов в группе, а также все действующие ограничения и требования к выполнению конкретных задач. В статье предлагается эволюционный подход к децентрализованной реализации обоих планировщиков с применением специализированных эвристик, процедур улучшения решений и оригинальных схем кодирования и оценки решений; приводятся результаты вычислительных экспериментов.

На сегодняшний день перечень прикладных задач, требующих точного оперативного позиционирования, постоянно растёт. К таким задачам относятся: задачи управления группами автономных мобильных роботов, геодезические задачи высокоточного позиционирования, задачи навигации и мониторинга в интеллектуальных транспортных системах. Источником данных для оперативного позиционирования в таких задачах являются спутниковые навигационные системы. На сегодняшний день активно используются глобальные и локальные спутниковые навигационные системы: GPS, GLONASS, BeiDou, Galileo. Их характеризует разная полнота развёртывания спутниковой группировки, что определяет точность оперативного позиционирования в конкретной географической точке, которая зависит числа доступных для наблюдения спутников, а также характеристик приёмника, особенностей ландшафта, погодных условий и возможности использования дифференциальных поправок. Повсеместное использование дифференциальных поправок на данный момент невозможно ввиду того что количество стабильно работающих опорных станций ограничено - Земля покрыта ими неравномерно; надёжные сети передачи данных, необходимые для передачи дифференциальных поправок также развёрнуты не повсеместно; широкое применение нашли бюджетные версии одноканальных приёмников навигационного сигнала, не позволяющие использовать дифференциальные поправки. В этом случае возникает задача оперативного выбора системы или комбинации систем спутникового позиционирования, предоставляющей наиболее точные навигационные данные. В данной работе приведено сравнение статического и динамического методов выбора системы или комбинации систем спутникового позиционирования, обеспечивающих наиболее точное определение собственных координат объекта при использовании одноканального приёмника навигационных сигналов в автономном режиме (без использования сторонних поправок). Выбор осуществляется на основе статистического анализа данных, получаемых от систем спутникового позиционирования. При проведении анализа выполнялось сравнение результатов, сформированных при постобработке данных, полученных от спутниковых навигационных систем и уточнённых с применением дифференциальных поправок навигационных данных.

Мероприятия по получению достоверной информации о текущем состоянии транспортных потоков являются необходимыми для реализации эффективных методов управления, предлагаемых современными интеллектуальными транспортными системами. Часто встречающейся проблемой при получении характеристик транспортных потоков с технических устройств является потеря исходных данных, которая приводит к необходимости решения задачи анализа неэквидистантных временных рядов. Эффективным подходом к исследованию неэквидистантных данных выступает спектральный анализ, требующий приведения неэквидистантного процесса к равномерному виду, например, восстановлением пропущенных отсчетов, что ведет к появлению погрешности датирования. Таким образом, цель работы — разработка метода и программного обеспечения для вейвлет-анализа характеристик транспортных потоков в частотной и временной областях без восстановления пропущенных отсчетов. Для анализа и интерпретации нестационарных неэквидистантных временных рядов, полученных из систем мониторинга транспортных потоков, предлагается использовать метод вейвлет-преобразования с подстройкой интервалов дискретизации, результатом которого является частотно-временная развертка с равномерным представлением. Вейвлет-анализ применен к макроскопическим характеристикам транспортного потока, описывающим динамическое состояние транспортной сети в масштабе города или области. Программное обеспечение, реализующее предложенный метод вейвлет-анализа характеристик транспортных потоков, разработано с использованием атрибутно-ориентированного подхода на фреймворке интеллектуальной транспортной геоинформационной системы ITSGIS. Интеграция разработанного программного обеспечения с интеллектуальной транспортной системой выполняется на трех уровнях: уровень данных — получение исходных данных от систем мониторинга; уровень бизнес-логики — представление обработанных данных для сервисов интеллектуальной транспортной системы; уровень представления пользователю — встраивание визуальных компонентов в пользовательские интерфейсы ITSGIS. Вейвлет-анализ характеристик транспортных потоков проведен с использованием вейвлетов Морле на примере трех различных по интенсивности и скорости движения участков автодорог в городе Орхус (Дания). В качестве набора данных для анализа выступает недельный интервал с понедельника по воскресенье. Выполнен анализ данных о средней скорости, числе транспортных средств и среднем времени прохождения участка улично-дорожной сети. Построены и проанализированы вейвлет-спектры и скейлограммы, выявлены общие зависимости в частотном расположении экстремумов, выявлены различия в спектральной мощности.

В результате анализа выявлено, что социальные сети (Вконтакте, Facebook), тематические сообщества в сетях микроблогинга (Twitter), ресурсы для путешественников (TripAdvisor), транспортные порталы (Autostrada) являются источником актуальной и оперативной информации о дорожно-транспортной обстановке, качестве предоставляемых транспортных услуг и степени удовлетворенности пассажиров уровнем транспортного обслуживания. Однако существующие системы транспортного мониторинга не содержат программных инструментов, способных осуществлять сбор и анализ дорожно-транспортной информации в среде Интернет. В настоящей работе рассматривается задача построения системы автоматического извлечения и классификации дорожно-транспортной информации с транспортных интернет-порталов и апробация разработанной системы для анализа транспортных сетей Крыма и города Севастополя. Для решения этой задачи проанализированы библиотеки с открытым исходным кодом для тематического сбора и исследования данных. Разработан алгоритм для извлечения и анализа текстов. Осуществлена разработка краулера с использованием пакета Scrapy на языке Python3 и собраны отзывы пользователей с портала http://autostrada.info/ru о состоянии транспортной системы Крыма и города Севастополя. Для лемматизации текстов и векторного преобразования текстов были рассмотрены методы tf, idf, tf-idf и их реализация в библиотеке Scikit-Learn: CountVectorizer и TF-IDF Vectorizer. Для обработки текстов были рассмотрены методы Bag-of-Words и n-gram. В ходе разработки модели классификатора рассмотрены наивный байесовский алгоритм (MultinomialNB) и модель линейного классификатора с оптимизацией стохастического градиентного спуска (SGDClassifier). В качестве обучающей выборки использовался корпус объемом 225 тысяч размеченных текстов с ресурса Twitter. Проведено обучение классификатора, в ходе которого использовалась стратегия кросс-валидации и метод ShuffleSplit. Проведено тестирование и сравнение результатов тоновой классификации. По результатам валидации лучшей оказалась линейная модель со схемой n-грамм [1, 3] и векторизатором TF-IDF. В ходе апробации разработанной системы был проведен сбор и анализ отзывов, относящихся к качеству транспортных сетей республики Крым и города Севастополя. Сделаны выводы и определены перспективы дальнейшего функционального развития разрабатываемого инструментария.

Задача мониторинга параметров геомагнитного поля и его вариаций преимущественно решается сетью магнитных обсерваторий и вариационных станций, однако значимым препятствием при обработке и анализе получаемых таким образом данных наряду с их пространственной анизотропией являются пропуски (или полное отсутствие) достоверных значений и частичное несоответствие установленному формату. Неоднородность и аномальность данных исключает (существенно усложняет) возможность их автоматической интеграции и применения к ним инструментария для частотного анализа. Известные решения по интеграции разнородных геомагнитных данных базируются преимущественно на модели консолидации и лишь частично решают данную проблему. Получаемые в результате наборы данных, как правило, не соответствуют требованиям IAGA (International Association of Geomagnetism and Aeronomy — Международной ассоциации геомагнетизма и аэрономии), рекомендуемым к представлению результатов геомагнитных наблюдений. При этом пропуски во временных рядах устраняются известными средствами обработки геомагнитных данных путем исключения отсутствующих или аномальных значений из конечной выборки, что, очевидно, может привести как к потере актуальной информации о ходе изменения параметров геомагнитного поля и его вариаций, нарушению шага дискретизации, так и к неоднородности временного ряда. Предлагается подход к созданию единого пространства геомагнитных данных, основанный на комбинировании моделей консолидации и федерализации, включающий предварительную обработку исходных временных рядов с опционально доступной процедурой их восстановления и верификации, ориентированный на применение технологий облачных вычислений и иерархического формата с целью повышения вычислительной скорости обработки больших объемов данных и, как следствие, обеспечивающий получение пользователями более качественных и однородных данных.

Статья посвящена изучению возможностей использования глобальных моделей высот рельефа SRTM (Shuttle radar topographic mission – радиолокационная топографическая миссия шаттла) для оценки обобщенных характеристик лесных насаждений – средних высот и запасов. Известно, что при выполнении радарных съемок растительный покров препятствует корректному определению высоты земной поверхности. Поверхность, фиксируемая датчиками над покрытой лесом территорией (фаза рассеяния), располагается в верхней части древесного полога. Обзор публикаций подтверждает актуальность данного направления исследований в мире. На основе обзора литературы приведены краткие теоретические основы съемки SRTM, рассмотрены факторы, определяющие значения высот и связанные с ними ошибки, указана возможность определения высоты лесного полога на основе моделей высот. В качестве модельной территории выбрана часть Учебно-опытного лесничества Ленинградской области. Исходными материалами для выполнения исследования служили геоинформационные базы данных лесоустройства, данные радарной съемки SRTM и топографические карты. Модельная территория разбита регулярной сетью на ячейки с шагом 1 км. Большая часть территории относится к площади, покрытой лесной растительностью. Моделирование рельефа выполнено на основе оцифрованных топографических карт масштаба 1:25000 путем интерполяции методом TIN. Выполнено визуальное и статистическое сравнение двух моделей высот – модели поверхности (на основе данных радарной съемки SRTM) и модели рельефа (на основе топографических карт). С помощью построения профилей выполнена оценка характера изменений высот моделей рель-ефа и поверхности. Отмечено, что для большей части модельной территории расхождения высот между моделями поверхности и рельефа составляют 15-20 м. Сближение графиков высот отмечается на участках, не покрытых лесной растительностью. Получен набор линейных регрессионных зависимостей между средними высотами фазы рассеяния (независимая переменная) и средними высотами или запасами насаждений (зависимая переменная) в пределах границ лесотаксационных выделов, сгруппированных по преобладающим породам. Выявлено влияние на тесноту связи и значение коэффициента регрессии величины относительной полноты, коэффициента состава, преобладающей древесной породы. Установленные закономерности могут использоваться в целях совершенствования теории и практики инвентаризации лесов, а также для решения иных задач, связанных с оценкой природных ресурсов на региональном и глобальном уровне (национальная инвентаризация лесов, определение запасов углерода, оценка биомассы).

Сохранение культурного и исторического наследия разных народов мира и их тщательное изложение - это долгосрочное обязательство ученых и исследователей, работающих во многих областях. На протяжении веков каждое поколение стремится вести учет своего труда, чтобы его могли пересмотреть и изучить следующие поколения. За последние пару лет были разработаны новые информационные и мультимедийные технологии, которые представили новые методы сохранения, обслуживания и распространения огромного количества собранного материала. Эта статья призвана представить виртуальный музей, передовую систему, управляющую разнообразными коллекциями цифровых объектов, которые по-разному организованы с помощью сложной специализированной функциональности. Управление цифровым содержанием требует хорошо продуманной архитектуры, которая включает в себя сервисы для представления, управления и администрирования содержания. Все элементы архитектуры системы взаимосвязаны, поэтому точность каждого элемента имеет большое значение. Эти системы страдают от недостатка инструментов для интеллектуального курирования данных с возможностью проверки данных из разных источников и повышения ценности данных. В этой статье предлагается решение для интеллектуального курирования данных, которое может быть реализовано в виртуальном музее, чтобы предоставить возможность надлежащим образом наблюдать ценные исторические образцы. Решение сфокусировано на процессах валидации и верификации, чтобы предотвратить дублирование записей цифровых объектов, чтобы гарантировать целость данных и более точный поиск знаний.

В настоящее время не используются адекватные математические средства для анализа расположения компонентов в массивах естественно упорядоченных данных различной природы, в том числе – слов или букв в текстах, нотных знаков в записях музыкальных произведений, символов в знаковых последовательностях, данных мониторинга, чисел, отображающих упорядоченные результаты измерений, компонентов в генетических текстах. Поэтому затруднены или невозможны измерение и сравнение порядка следования сообщений, выделенных в длинных информационных цепях. Основные подходы при сравнении символьных последовательностей используют вероятностные модели и статистический инструментарий, попарное и множественное выравнивание, позволяющее определить степень сходства цепей с помощью мер редакционного расстояния. В некотором роде экзотическим являются использование псевдоспектрального и фрактального представления символьных последовательностей. Следует особо отметить «проклятие априорного неосознаваемого знания» об очевидной упорядоченности цепи, которое широко распространено в математической лингвистике, биоинформатике (математической биологии) и других аналогичных областях науки. Отмеченные подходы почти не уделяют внимания исследованию и обнаружению закономерностей конкретного расположения всех знаков, слов, компонентов массивов данных, составляющих отдельную целостную последовательность. Объектом исследования в наших работах является специальным образом организованный числовой кортеж – расположение компонентов (строй) в символьных или числовых последовательностях. При этом в качестве основы для количественного отображения строя цепи используются интервалы между ближайшими одинаковыми её компонентами. Перемножение всех интервалов или суммирование их логарифмов позволяет получить числа, которые однозначно отображают расположение компонентов в конкретной последовательности. Эти числа, в свою очередь, позволяют получить целый набор нормированных характеристик строя, среди которых средний геометрический интервал и его логарифм. Такие характеристики на удивление точно отражают расположение компонентов в знаковых последовательностях. В данной работе представлен подход для количественного сравнения построений массивов естественно упорядоченных данных (информационных цепей) произвольной природы. Предложены меры сходства-расхождения и процедура сравнения строя цепей, основанные на выделении списка совпадающих и сходных по характеристикам строя подпоследовательностей (компонентов). При этом для быстрого выделения списка совпадающих компонентов используются ранговые распределения. В работе представлен инструментарий для сравнения построений информационных цепей и продемонстрированы некоторые его возможности при исследовании строя нуклеотидных последовательностей.

Предлагаются новые варианты задания задачи дискретного логарифмирования в скрытой группе, которая представляет интерес для построения постквантовых криптографических протоколов и алгоритмов. Данная задача формулируется над конечными ассоциативными алгебрами с некоммутативной операцией умножения. В известном варианте данная задача формулируется как суперпозиция операций возведения в степень и автоморфного отображения алгебры, представляющей собой конечное некоммутативное кольцо с глобальной двухсторонней единицей, и называется конгруэнц логарифмированием. Ранее было показано, что последняя задача, заданная в конечной алгебре кватернионов, сводится к задаче дискретного логарифмирования в конечном поле, которое является расширением простого поля, над которым задана конечная алгебра кватернионов, и дальнейшие исследования задачи конгруэнц логарифмирования как примитива постквантовых криптосхем следует проводить в направлении поиска новых ее носителей, для которых такое сведение окажется вычислительно нереализуемым. В данной статье представлен ряд новых конечных ассоциативных алгебр, обладающих существенно различающимися свойствами в сравнении с алгеброй кватернионов, в частности в них отсутствует глобальная двухсторонняя единица. Это отличие потребовало новой формулировки задачи дискретного логарифмирования в скрытой группе, отличной от варианта конгруэнц логарифмирования. Предложено несколько вариантов такой формулировки, в которых используются локальные единицы различных типов. Рассматриваются левые, правые и двухсторонние локальные единицы, в качестве которых выступают обратимые и необратимые элементы алебры. Предложены два общих способа построения конечных ассоциативных алгебр с некоммутативным умножением. Первый способ относится к заданию алгебр, имеющих произвольное натуральное значение размерности m > 1, второй  к заданию алгебр произвольных четных размерностей. Впервые разработаны алгоритмы цифровой подписи, основанные на вычислительной трудности задачи дискретного логарифмирования в скрытой группе.