Выпуск 21 (1), 2022: Информатика и автоматизация

Современные методы решения задач планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах характеризуются наличием ограничений на их размерность, невозможностью гарантированного получения лучших результатов в сравнении с фиксированными пакетами при различных значениях входных параметров задачи. В статье автором решена задача оптимизации составов пакетов заданий, выполняющихся в многостадийных системах, с использованием метода ветвей и границ. Проведены исследования различных способов формирования порядков выполнения пакетов заданий в многостадийных системах (эвристических правил упорядочивания пакетов заданий в последовательностях их выполнения на приборах МС). Определен способ упорядочивания пакетов в последовательностях их выполнения (эвристическое правило), обеспечивающий минимизацию общего времени реализации действий с ними на приборах. На основе полученного правила сформулирован способ упорядочивания типов заданий, в соответствии с которым их пакеты рассматриваются в процедуре метода ветвей и границ. Построена математическая модель процесса реализации действий с пакетами на приборах системы, которая обеспечивает вычисление его параметров. Выполнено построение метода формирования всех возможных решений по составам пакетов заданий для заданного их количества. Решения по составам пакетов заданий разных типов интерпретируются в процедуре метода ветвей и границ с целью построения оптимальной их комбинации. Для реализации метода ветвей и границ сформулирована процедура ветвления (разбиения), предполагающая формирование подмножеств решений, включающих пакеты разных составов заданий одного типа. Построены выражения для вычисления нижних и верхних оценок значений критерия оптимизации составов пакетов для сформированных в процедуре ветвления подмножеств. Процедура отсева предполагает исключение подмножеств, нижняя оценка которых не меньше рекорда. Для поиска оптимальных решений применена стратегия поиска в ширину, предусматривающая исследование всех подмножеств решений, включающих различные пакеты заданий одного типа, полученных в результате процедуры разбиения подмножеств заданий, не исключенных из рассмотрения после реализации процедуры отсева. Разработанные алгоритмы реализованы программно, что позволило получить результаты планирования выполнения пакетов заданий в многостадийной системе, являющиеся в среднем на 30 % лучшими, чем для фиксированных пакетов.

При решении задач управления объектом с запаздыванием часто необходимо аппроксимировать звено чистого запаздывания минимально фазовым звеном, чтобы обеспечить возможность использования аналитических методов для проектирования регулятора. Существует множество методов аппроксимации, основанных на разложении в ряд Тейлора, а также модифицированных методов. Наиболее известен метод аппроксимации Паде. Известные методы аппроксимации имеют существенные недостатки, которые выявляет данная работа. Однако существуют и другие способы формирования других типов фильтров, которые могут служить лучшим приближением при определении соотношения задержек, хотя они и не используются для этих целей. В частности, известны способы формирования искомого дифференциального уравнения замкнутой системы заданного порядка методом численной оптимизации. В этом случае замкнутая система ведет себя как фильтр соответствующего порядка, числитель которого равен единице, а указанный полином стоит в знаменателе. Моделирование показало, что такой фильтр является эффективной альтернативной аппроксимацией звена задержки и может использоваться для тех же целей, для которых предполагалось использовать аппроксимацию Паде. Полиномиальные коэффициенты в литературе рассчитывались только до 12-го порядка. Чем выше порядок полинома, тем точнее аппроксимация.

Приемо-передающие тракты современных систем радиосвязи строятся на основе открытой структуры, обеспечивающей иерархическое разграничение доступа к предоставляемым телекоммуникационным услугам. Однако такой подход не исключает возможность доступа к передаваемому контенту со стороны несанкционированных пользователей. Скрытие информации методами криптографической защиты в такой ситуации только активизирует дополнительный интерес к передаче, поэтому наиболее прагматичным решением является использование сигналов сложной структуры, существенно затрудняющих или даже исключающих извлечение из них информации сторонними пользователями. Проблема регламентирования селекции доступа при разработке и проектировании элементов радиосистем является достаточно многогранной и обладает высокой степенью сложности. Одно из направлений решения задач данной предметной области базируется на известных подходах расширения базы сигналов, однако алгоритмы их практической реализации получены без учета ограничений на выделенный ресурс и без учета самого факта применения этих алгоритмов. На основе теории систем и общей теории связи разработан подход к формированию сигнальных конструкций сложной структуры, обеспечивающий повышение свойств их структурной скрытности по отношению к несанкционированным пользователям. При этом были уточнены известные решения на физическом уровне сигнальных пространств, что позволило формализовать процедуры формирования радиосигналов, обладающими заданными свойствами. Обоснован метод формализации функции отображения пространства сигналов на основе выделения стохастических свойств псевдослучайных последовательностей, что позволило обеспечить неопределенность их структуры при несанкционированной обработке. Апробация предлагаемого подхода приведена на примере формирования сигналов квадратурной модуляции с учетом последующего анализа их свойств с различных позиций легитимных и нелегитимных пользователей. Полученные результаты подтверждают возникшую неопределенность при нелегитимной обработке при незначительном ухудшении свойств помехоустойчивости систем радиосвязи. В целом это позволяет сделать вывод об адекватности теоретических решений. В качестве примера представлены констеляционные диаграммы сигналов на выходе квадратурного приемника. Представленная в работе совокупность предлагаемых технических решений определяет новизну данного подхода. Решаемая научная задача относится к классу задач синтеза сигналов сложных структур.

При построении автономных систем реального времени (СРВ) необходимо решать задачу оптимальной многозадачной загрузки ряда параллельно функционирующих цифровых сигнальных процессоров. Одним из резервов достижения необходимого результата выступает реализация выборок из сигналов датчиков информации о величине сигнала наиболее редко во времени. При этом необходимо обеспечивать линейную или ступенчатую аппроксимацию сигнала по выборкам с допустимой погрешностью восстановления. Одной из системных задач этих процессоров является фильтрация сигналов или ограничение спектра до частоты среза. Отличительной особенностью предлагаемого в статье подхода является выполнение условия: если измерение этой частоты затруднено (например, в электромеханических средствах СРВ), то для таких сигналов предложено согласовывать максимальные величины параметров гармонической полуволны: погрешность аппроксимации, скорость и ускорение. Исследование открывает перспективу применения новых подходов по дискретизации времени сигналов в амплитудно-временной области и определение для таких сигналов эквивалентной частоты среза спектра сигнала. В настоящей статье получены зависимости величины единицы системного времени ввода-вывода данных от степени согласования между собой максимальных величин параметров сигнала. Математическая модель экстремального поведения сигнала между двумя соседними выборками задана в виде гармонической полуволны. Исследование распространено также на выпуклые составные гармонические функции, по которым сигнал может отклоняться от результатов линейной или ступенчатой аппроксимации сигнала по этим выборкам. Проведено сравнение моделей по величине относительных интервалов дискретизации времени, зависящих от степени согласования максимальных параметров гармонической полуволны. При сравнении, кроме этих максимальных параметров, учтена связь максимальной скорости сигнала с погрешностью аппроксимации выборок ступеньками и связь максимального ускорения сигнала с максимальной погрешностью линейной аппроксимации. Результаты позволяют определять длительности интервалов равномерной дискретизации времени сигнала по результатам обследования объекта управления, обосновывают существенное увеличение интервала дискретизации времени или аналогичное увеличение числа решаемых задач в единицу системного времени.

Предложен подход к техническому диагностированию сложных технических систем по результатам обработки телеметрической информации внешней системой контроля и диагностирования с использованием гибридных сетевых структур. Рассмотрен принцип построения диагностических комплексов сложных технических систем, обеспечивающий автоматизацию процесса технического диагностирования и основанный на использовании при обработке телеметрической информации моделей в виде гибридных сетевых структур, включающих многослойные нейронные сети и дискретные байесовские сети со стохастическим обучением. Разработаны модель изменения параметров технического состояния сложных технических систем на основе многослойных нейронных сетей, позволяющая сформировать вероятностную оценку отнесения текущей ситуации функционирования сложной технической системы к множеству рассмотренных ситуаций функционирования по отдельным телеметрируемым параметрам, и многоуровневая иерархическая модель технического диагностирования сложных технических систем на основе дискретной байесовской сети со стохастическим обучением, позволяющая агрегировать полученную от нейросетевых моделей информацию и распознавать текущую ситуацию функционирования сложной технической системы. В условиях нештатных ситуаций функционирования сложной технической системы по результатам обработки телеметрической информации локализуются неисправные функциональные узлы и формируется объяснение причины возникновения нештатной ситуации. Детализированы этапы реализации технического диагностирования сложных технических систем с использованием предложенных гибридных сетевых структур при обработке телеметрической информации. Представлен пример использования разработанного подхода к решению задач технического диагностирования бортовой системы космического аппарата. Показаны преимущества предлагаемого подхода к техническому диагностированию сложных технических систем в сравнении с традиционным подходом, основанном на анализе принадлежности значений телеметрируемых параметров заданным допускам.

Активное внедрение систем машинного обучения ставит актуальную задачу обеспечения их защиты от различных типов атак, направленных на нарушение свойств конфиденциальности, целостности и доступности как обрабатываемых данных, так и обучаемых моделей. Одним из перспективных направлений защиты является разработка конфиденциальных систем машинного обучения, использующих гомоморфные схемы шифрования для защиты моделей и данных. Однако такие схемы могут обрабатывать только полиномиальные функции, что в свою очередь ставит задачу построения полиномиальных аппроксимаций используемых в нейросетевых моделях нелинейных функций. Целью настоящей работы является построение наиболее точных аппроксимаций некоторых широко используемых функций активаций нейронных сетей, а именно ReLU, логистического сигмоида и гиперблолического тангенса, при ограничениях на степень аппроксимирующего полинома, а также оценка влияния точности такой аппроксимации на результат работы нейронной сети в целом. В отличие от опубликованных ранее работ рассматриваются и сравниваются различные способы построения аппроксимирующих полиномов, вводятся метрики точности приближения, приводится конкретный вид аппроксимирующих полиномов, а также соответствующие значения точности приближения. Проводится сравнение с аппроксимациями, приведенными в опубликованных ранее работах. В заключение для простейшей нейронной сети экспериментально оценено влияние точности приближения аппроксимирующего полинома на величину отклонения значений выходных нейронов такой сети от соответствующих значений выходных нейронов исходной сети. Результаты показывают, что для функции ReLU наилучшее приближение может быть получено с помощью численного метода, а для логистического сигмоида и гиперболического тангенса – с помощью полиномов Чебышева. При этом наилучшее приближение из трех рассмотренных функций получено для функции ReLU. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы при построении аппроксимаций функций активации в конфиденциальных системах машинного обучения.

Методы одновременной локализации и картографирования (SLAM) являются решением проблемы навигации сервисных роботов. Мы представляем графовую систему SLAM, основанную на скрытых марковских моделях (HMM), где показания датчиков представлены различными символами с использованием ряда методов кластеризации; затем символы объединяются в один для повышения точности с использованием двойных HMM. Универсальность нашей системы позволяет работать с датчиками разных типов или комбинировать датчики, а также реализовать активную или пассивную графовую систему SLAM. В подходе Graph-SLAM, предложенном Karto Robotics International в Cartographer, узлы представляют положение робота, а ребра представляют ограничения между ними. Узлы обычно задаются по непрерывным узлам, за исключением случаев обнаружения замыкания цикла, когда вводятся ограничения на несмежные узлы, что корректирует весь граф. Обнаружение цикливания не является тривиальным; в реализации ROS сопоставление сканирования выполняется с использованием регулировки положения разреженности (SPA). Картограф использует карту занятости, чтобы оценить положение, в котором карта отображается с помощью Gmapping. Робот Toyota HSR (Human Support Robot) использовался для создания набора данных как в реальных, так и в смоделированных условиях соревнований. В нашем представлении SLAM есть оценка одометрии колес в соответствии с начальным положением робота, 2D-лидарное сканирование Hokuyo для наблюдений, а также контроль сигналов и оценка карты окружающего пространства. Мы протестировали нашу систему в задаче о похищенном роботе, обучили начальную модель, затем улучшили ее в онлайн режиме и, наконец, решили задачу SLAM.