СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
METHOD TO IDENTIFY MULTI-PARAMETRE OBJECTS

Изобретение относится к средствам контроля работы электронного оборудования и может быть использовано для контроля и идентификации сложных многопараметрических объектов (МПО), характеризующихся наличием излучаемого ими электромагнитного поля.
Известен способ обнаружения и идентификации несанкционированно установленных на объекте электронных устройств, согласно которому электронную установку обнаруживают, анализируя излучаемый ею в окружающее пространство электромагнитный сигнал, который принимают, усиливают и разделяют на спектральные составляющие и фиксируют только составляющие, превышающие заданный порог (US 3992666 A, G01R 23/16, 16.11.76).
Недостатки данного аналога состоят в низкой достоверности результирующей информации, обусловленной влиянием помех, и неоднозначности определения типа идентифицируемого электронного устройства, что обусловлено применением ограниченной совокупности признаковых описаний анализируемого радиочастотного сигнала.
Известен также способ обнаружения и идентификации несанкционированно установленных на объекте электронных устройств по патенту РФ №2150120 "Способ обнаружения и идентификации скрытых электронных установок и устройство для его осуществления", класс G01R 29/08, заявл. 1999.11.09, согласно которому анализу подвергают побочное излучение вспомогательных генераторов электронной установки, при этом несанкционированно установленных на объекте электронных устройств (НУОЭУ) обнаруживают, анализируя излучаемый ею в окружающее пространство электромагнитный сигнал, который принимают, усиливают и разделяют на спектральные составляющие, сравнивают полученные спектральные составляющие с частотами из априорно определенных частотных спектров побочных генераторных излучений известных электронных установок и по результатам сравнения идентифицируют НУОЭУ.
Недостатком данного аналога является низкая достоверность обнаружения и идентификации МПО, а именно, указанный МПО может быть не обнаружен в случае совпадения частоты его радиоизлучения и расписания его работы соответственно с частотой излучения и расписанием работы санкционировано установленных на объекте электронных установок.
Наиболее близким к предложенному способу является способ обнаружения и идентификации МПО по патенту РФ №2150120 "Способ обнаружения и идентификации несанкционированно установленных на объекте электронных устройств", класс G01R 29/08, заявл. 2006.06.19. Способ-прототип заключается в том, что предварительно формируют базу данных о спектральных составляющих побочных генераторных излучений известных МПО, которые могут быть установлены несанкционированно и базу данных о спектральных составляющих радиоизлучений санкционировано установленных на объекте МПО, и расписании их работы. Затем анализируют в заданном частотном диапазоне все радиосигналы от МПО на объекте, для чего принимают эти сигналы, усиливают их и выделяют их спектральные составляющие, превышающие заданный пороговый амплитудный уровень. Выделенные спектральные составляющие сравнивают с предварительно сформированными данными о спектральных составляющих санкционировано и несанкционированно установленных на объекте МПО. В случае их совпадения делают вывод о наличии на объекте несанкционированно установленного МПО и идентифицируют его, в противном случае делают вывод о наличии на объекте неидентифицированного МПО.
По сравнению с аналогами способ-прототип может быть использован в для идентификации большего числа МПО, когда не только обнаруживается несанкционированно установленное на объекте МПО, но и определяется его тип в случае совпадения измеренных параметров принятого от него сигнала с параметрами, предварительно записанными в базе данных.
Недостатком прототипа является относительно невысокая точность и вероятность идентификации МПО по принятому от него электромагнитному сигналу при анализе большого числа разнородных МПО. Кроме того, в случае обнаружения на объекте сигналов от МПО с параметрами, отличающимися от параметров, предварительно записанными в базе данных, возникает неопределенность относительно его типа, т.к. в прототипе применяют ограниченную совокупность признакового пространства. В случае выхода даже одного из измеряемых параметров идентифицируемого МПО за пределы изменения эталонных параметров в прототипе происходит остановка процесса идентификации обнаруженного МПО. Таким образом, прототип не отвечает требованиям по эффективности обнаружения и идентификации разнородных МПО.
Целью заявленного технического решения является разработка способа идентификации МПО, обеспечивающего повышения вероятности идентификации разнородных МПО.
Возможность повышения вероятности идентификации разнородных МПО обеспечивается путем использования механизмов анализа, позволяющих выявлять незначительные изменения нескольких контролируемых параметров идентифицируемых МПО, и возможности при этом их достоверной идентификации.
Заявленное техническое решение расширяет арсенал средств данного назначения.
m
p,m
p,m
p,m
p,m
p,m
m
р
p,m
n
n
n
Поставленная цель достигается тем, что предварительно для каждого из известной совокупности многопараметрических объектов запоминают по N эталонных параметров, характеризующих электромагнитное поле их излучений, принимают электромагнитный сигнал идентифицируемого многопараметрического объекта, измеряют его параметры, сравнивают их с ранее запомненными и по результатам сравнения идентифицируют многопараметрический объект. Затем предварительно группируют совокупность известных многопараметрических объектов на М≥2 классов по признакам их предназначения. В каждом m-ом классе, где m=1,2,…, М выделяют по P≥2 подклассов многопараметрических объектов по признакам принципа их работы. При этом каждый из которых включает в себя D многопараметрических объектов, где р=1,2,…,Р. Причем для каждого d многопараметрического объекта р-го подкласса, принадлежащего m-му классу, где d=1,2,…,D предварительно запоминают по N≥2 эталонных параметров  где n=1,2,… N, характеризующих излучаемое им электромагнитное поле. После чего выделяют максимальные значения  и  n-го эталонного параметра из совокупности значений этого n-го эталонного параметра, принадлежащих соответственно всем М классам и каждому m-му классу многопараметрических объектов. Затем нормируют значения n-ых эталонных параметров  принадлежащих каждому d многопараметрическому объекту p-го подкласса m-го класса относительно ранее запомненного максимального значения . Далее вычисляют для полученных нормированных эталонных параметров  их центр тяжести . После чего нормируют значения n-х эталонных параметров  принадлежащих m-му классу, относительно ранее запомненного максимального значения  Затем вычисляют для полученных нормированных эталонных параметров  их центр тяжести . Вычисленные значения центров тяжести  и  запоминают. Далее после измерения N параметров электромагнитного сигнала, принятого от идентифицируемого многопараметрического объекта, их значения a нормируют относительно ранее запомненного максимального значения . После чего вычисляют для полученных нормированных значений параметров  и их центр тяжести C. Затем последовательно сравнивают его с запомненными ранее значениями центров тяжести эталонных параметров  каждого из М классов. После чего выявляют принадлежность идентифицируемого многопараметрического объекта к одному из М классов. Далее повторно нормируют значения измеренных параметров a идентифицируемого многопараметрического объекта относительно ранее запомненного максимального значения . Затем вычисляют для полученных нормированных значений параметров  их центр тяжести С. Значение этого центра тяжести последовательно сравнивают с центрами тяжести эталонных параметров  многопараметрических объектов, принадлежащих ранее выявленному классу многопараметрических объектов. Далее выявляют принадлежность идентифицируемого многопараметрического объекта к одному из Р подклассов. После чего последовательно сравнивают N значений измеренных параметров a идентифицируемого многопараметрического объекта с ранее запомненными N эталонными параметрами каждого d многопараметрического объекта, принадлежащего выявленному p-му подклассу m-го класса. Причем факт идентификации многопараметрического объекта определяют по минимальному отклонению параметров идентифицируемого многопараметрического объекта от эталонных. Далее записывают в базу данных параметры идентифицированного многопараметрического объекта.
p,m
Для нормирования n-ых параметров каждого многопараметрического объекта из Р подклассов делят все значения эталонных n-ых параметров d-х многопараметрических объектов из p-го подкласса m-го класса на ранее запомненное максимальное значение :
где  - значение эталонного нормированного параметра. Затем для вычисления центра тяжести  эталонных нормированных параметров многопараметрических объектов p-го подкласса m-го класса предварительно вычисляют среднее арифметическое  эталонных нормированных значений каждого из N параметров, принадлежащих p-му подклассу. Центр тяжести  эталонных нормированных параметров многопараметрических объектов p-го подкласса m-го класса вычисляют как среднее геометрическое значений  каждого из N параметров многопараметрических объектов, принадлежащих p-му подклассу:
m
Для нормирования n-ых эталонных параметров D-ых многопараметрических объектов, принадлежащих m-му классу, делят все значения  n-ых эталонных параметров многопараметрических объектов, входящих в m-ый класс, на ранее запомненное максимальное значение одного из n-ых параметров :
Для вычисления центра тяжести  эталонных нормированных параметров многопараметрических объектов m-го класса предварительно вычисляют среднее арифметическое эталонных нормированных значений  каждого из N параметров, принадлежащих m-му классу. Центр тяжести  эталонных нормированных параметров многопараметрических объектов m-го класса вычисляют как среднее геометрическое эталонных значений  каждого из N параметров многопараметрических объектов, принадлежащих m-му классу:
n
Для нормирования в пределах всей совокупности известных многопараметрических объектов измеренных N параметров электромагнитного сигнала, принятого от идентифицируемого многопараметрического объекта, делят все значения n-ых параметров a идентифицируемого многопараметрического объекта на максимальное значение  n-го эталонного параметра из всех ранее запомненных максимальных значений этого параметра за все классы :
m
После чего вычисляют центр тяжести C нормированных параметров  идентифицируемого многопараметрического объекта как их среднее геометрическое:
m
n
Сравнение центра тяжести C идентифицируемого многопараметрического объекта с предварительно вычисленными центрами тяжести эталонных параметров М классов выполняют путем вычисления разностей между ними. Принадлежность идентифицируемого многопараметрического объекта к классу выявляют по минимальной разности. Для повторного нормирования параметров идентифицируемого многопараметрического объекта в пределах выявленного класса делят все значения n-го параметра a идентифицируемого многопараметрического объекта на запомненное ранее максимальное значение этого эталонного параметра в m-ом классе :
p
Далее повторно вычисляют центр тяжести C нормированных параметров  идентифицируемого многопараметрического объекта как среднее геометрическое значений  каждого из N параметров многопараметрических объектов:
После чего сравнивают центр тяжести нормированных параметров идентифицируемого многопараметрического объекта с центрами тяжести эталонных параметров каждого из Р подклассов, принадлежащих выявленному классу, путем нахождения их разности. Принадлежность идентифицируемого многопараметрического объекта к подклассу выявляют по минимальной разности. После чего последовательно сравнивают N параметров идентифицируемого многопараметрического объекта с каждым из N эталонных параметров многопараметрических объектов, принадлежащих выявленному подклассу, путем нахождения их разностей. Факт идентификации многопараметрического объекта определяют по минимальной средней сумме этих разностей.
Благодаря новой совокупности существенных признаков в заявленном способе обеспечивается повышение вероятности идентификации МПО, снимается неопределенность относительно типа, подкласса, класса МПО при его обнаружении и идентификации за счет учета: новых введенных показателей: центров тяжести параметров классов, подклассов МПО, использования механизмов нормировки и поэтапного сравнения центров тяжести параметров классов, подклассов эталонных и идентифицируемого МПО, которые позволяют выявлять принадлежность идентифицируемого МПО соответственно к классу, подклассу и типу МПО даже в случае выхода нескольких измеряемых параметров идентифицируемого МПО за пределы изменения эталонных параметров, адаптивной идентификации к возникновению неопределенности в изменениях технических параметров МПО.
Задача идентификации МПО с заданной вероятностью с помощью анализа характеристик параметров излучаемого им электромагнитного поля осложняется тем, что нестабильность этих параметров (вызванная различными техническими причинами) приводит к существенным их отклонениям, выходящими за возможные (допустимые) пределы их идентификации, что часто приводит к относительно низкой вероятности идентификации, а во многих случаях исключает ее.
Использование дополнительных параметров и их анализ известными методами (приемами) сравнения также не решает проблем и, более того, резко усложняет процедуру идентификации, т.о. имеет место противоречие между необходимостью повышения вероятности идентификации и отсутствием технологии, обеспечивающей надежную идентификацию МПО. Указанное противоречие и разрешается заявленным способом, в котором реализовано: идентификация МПО с параметрами, отличающимися от эталонных параметров, предварительно записанных в базе данных, снимается неопределенность относительно класса, подкласса и типа МПО при его идентификации, что обуславливает более высокую точность и вероятность идентификации разнородных МПО.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:
Фиг.1 - таблица, поясняющая известную совокупность многопараметрических объектов с эталонными параметрами, характеризующими электромагнитное поле их излучений;
Фиг.2 - рисунок, иллюстрирующий схему системы контроля защищенности информации, реализующей способ идентификации МПО;
Фиг.3 - рисунок, иллюстрирующий группировку совокупности известных МПО на классы, подклассы и типы МПО;
Фиг.4 - таблица, поясняющая результаты определения максимальных эталонных параметров МПО 1-го класса;
Фиг.5 - таблица, поясняющая результаты нормирования эталонных значений параметров МПО 1-го подкласса 1-го класса;
Фиг.6 - таблица, поясняющая результаты определения средних арифметических значений нормированных параметров МПО 1-го подкласса 1-го класса;
Фиг.7 - таблица, поясняющая результаты определения значений центров тяжести подклассов 1-го класса;
Фиг.8 - таблица, поясняющая результаты определения максимальных эталонных значения параметров МПО 1-го класса;
Фиг.9 - таблица, поясняющая результаты определения нормированных эталонных значений параметров МПО 1-го класса;
Фиг.10 - таблица, поясняющая результаты определения средних арифметических значений нормированных параметров МПО 1-го класса;
Фиг.11 - таблица, поясняющая результаты определения значений центров тяжести М классов;
Фиг.12 - рисунок, поясняющий спектральный анализ принятого МПО;
Фиг.13 - таблица, поясняющая результаты определения нормированных значений параметров идентифицируемого МПО;
Фиг.14 - таблица, поясняющая факт определения принадлежности идентифицируемого МПО к классу МПО;
Фиг.15 - таблица, поясняющая результаты повторного нормирования значений параметров идентифицируемого МПО;
Фиг.16 - таблица, поясняющая факт определения принадлежности идентифицируемого МПО к подклассу 1-го класса МПО;
Фиг.17 - таблица, поясняющая факт определения принадлежности идентифицируемого МПО к типу 1-го подкласса 1-го класса МПО;
Фиг.18 - рисунок, поясняющий достигнутый эффект в заявленном способе по сравнению со способом-прототипом.
Последовательность реализации способа рассмотрим на примере идентификации разнотипных несанкционированно установленных радиотехнических устройств типа специальных МПО: радиомикрофоны, телефонные радиоретрансляторы, миниатюрные видеокамеры с радиоканалом, характеризующиеся совокупностью параметров излучаемого ими электромагнитного поля.
Пусть задана совокупность, включающая двадцать семь МПО: радиомикрофоны со стабилизацией тока (РМ СТ), с широкополосной (РМ ШЧМ) и узкополосной частотной модуляцией (РМ УЧМ), телефонные ретрансляторы с инверсией (TP ИС) и без инверсии спектра (TP БИС), с повышенной стабильностью частоты (TP СЧ), видеокамеры с радиоканалом со стабилизацией (ВК РК СИ) и без стабилизации изображения (ВК РК БСИ), а также с повышенной помехозащищенностью (ВК РК ПЗ) (фиг.1).
На фиг.2 представлена схема системы контроля защищенности информации, которая включает в себя совокупность МПО 1, антенна 2, радиоприемное устройство 3, анализатор спектра 4, блок идентификации 5, база данных 6, автоматизированное рабочее место администратора безопасности 7.
Всю имеющуюся совокупность МПО 1 предварительно запоминают в базе данных 6 по эталонным параметрам, характеризующим ЭМП их излучений (фиг.2). В ней также хранятся данные о расписании работы санкционировано установленных на объекте МПО.
На фиг.3 показан принцип группировки совокупности известных МПО 1 классы МПО 8, подклассы МПО 8.1, типы МПО 8.1.1.
0
Предварительно совокупность известных МПО 1 группируют на классы 8 (на фиг.3). Группировка осуществляется одним из известных способов группировки, а именно по признакам их предназначения, например, на следующие классы РПУ: радиомикрофоны, телефонные радиоретрансляторы, миниатюрные видеокамеры с радиоканалом. Затем в каждом классе МПО 8 выделяют подклассы 8.1 по признакам принципа их работы (как показано на фиг.3), при этом каждый подкласс 8.1 включает в себя типы МПО 8.1.1 (как показано на фиг.3). В качестве измеряемых параметров ЭМП, излучаемого МПО могут быть использованы, например, мощность сигнала - ΔР, несущая частота - f, девиация частоты - Δf, ширина спектра - ΔF и др.
В первом классе МПО 8 (радиомикрофоны) выделяют следующие три подкласса МПО 8.1 по признакам принципа их работы (фиг.1):
1-й - радиомикрофоны (РМ) со стабилизацией тока (СТ);
2-й - радиомикрофоны с широкополосной частотной модуляцией (ШЧМ) сигнала;
3-й - радиомикрофоны с узкополосной частотной модуляцией (УЧМ) сигнала.
Во втором классе МПО 8 (телефонные радиоретрансляторы) выделяют следующие три подкласса МПО 8.1 по признакам принципа их работы (фиг.1):
1-й - телефонные радиоретрансляторы (TP) с инверсией спектра (ИС);
2-й - телефонные радиоретрансляторы без инверсии спектра (БИС);
3-й - телефонные радиоретрансляторы с повышенной стабильностью частоты (СЧ).
В третьем классе МПО 8 (миниатюрные видеокамеры с радиоканалом) выделяют следующие три подкласса МПО 8.1 по признакам принципа их работы (фиг.1):
1-й - обычные миниатюрные видеокамеры (ВК) с радиоканалом (РК) без стабилизации изображения (БСИ);
2-й - миниатюрные видеокамеры с радиоканалом со стабилизацией изображения (СИ);
3-й - миниатюрные видеокамеры с радиоканалом с повышенной помехозащищенностью (ПЗ).
0
После чего нормируют параметры МПО каждого из Р подклассов 8.1. Нормировка представляет собой перевод значений параметров, таких как: мощность сигнала - ΔР, несущая частота - f, девиация частоты - Δf, ширина спектра - ΔF, представленных в разных единицах измерения, в условные безразмерные величины.
Существует несколько известных способов нормирования параметров. [Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988 г. - 176 с.; ил.]. Для наиболее простого способа нормирования параметров делят все значения n-ых эталонных параметров МПО p-го подкласса 8.1 m-го класса 8 на ранее запомненное максимальное значение  по формуле (1).
Ранее запомненные максимальные значения , например, для МПО 1-го класса 8 приведены на фиг.4. Например, нормированное значение параметра мощность сигнала 1-го МПО 1-го подкласса 8.1 1-го класса 8 равно: . Значения нормированных параметров МПО 1-го подкласса 8.1 1-го класса МПО 8 приведены на фиг.5.
После этого вычисляют среднее арифметическое нормированных эталонных значений каждого из N параметров (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра), принадлежащих p-му подклассу 8.1. Например, среднее арифметическое значение нормированного 1-го параметра МПО (мощность сигнала), принадлежащего 1-му подклассу 8.1 1-го класса МПО 8 равно .
Средние арифметические значения нормированных 4-х параметров МПО, принадлежащих 1-му подклассу 8.1 1-го класса МПО 8 приведены на фиг.6.
Далее вычисляют центр тяжести  каждого из Р подклассов МПО 8.1 как среднее геометрическое значении  каждого из N параметров МПО, принадлежащих p-му подклассу МПО 8.1 по формуле 2, например, центр тяжести 1-го подкласса МПО 8.1 1-го класса МПО 8 равен:
Значения центров тяжести подклассов МПО 8.1 1-го класса МПО 8 приведены на фиг.7.
Затем нормируют значения n-ых параметров (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра) МПО, принадлежащих m-му классу МПО 8, для чего делят все значения  n-ых эталонных параметров МПО, входящих в m-ый класс МПО 8 на ранее запомненное максимальное значение одного из n-ых параметров  по формуле 3.
Ранее запомненные максимальные значения , например, для МПО 1-го класса 8 приведены на фиг.8. Например, нормированное значение параметра: мощность сигнала 1-го типа МПО 8.1.1 1-го подкласса МПО 8.1 1-го класса МПО 8, равно: . Нормированные параметры всех МПО 1-го класса 8 приведены на фиг.9.
Далее вычисляют среднее арифметическое значение нормированных значений  каждого из N параметров (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра), принадлежащих m-му классу МПО 8. Например, среднее арифметическое значение нормированных значений  1-го параметра (мощность сигнала) МПО, принадлежащих 1-ому классу 8, равно:
Средние арифметические значения нормированных 4-х параметров МПО, принадлежащих 1-му классу 8, приведены на фиг.10.
После этого вычисляют центр тяжести  всех МПО, входящих в каждый из М классов МПО 8. Известно несколько способов вычисления центра тяжести [Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988 г. - 176 с.; ил.], Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических сгущений: Пер. с фр. / Кол. авт. под рук. Э.Диде; Под ред. и с предисл. С.А.Айвазяна и В.М.Бухштабера. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 357 с., ил.] и др.
В предлагаемом способе для упрощения вычислений центр тяжести предлагается вычислять как среднее геометрическое значений  каждого из N параметров МПО, принадлежащих m-му классу МПО 8 по формуле 4, например, центр тяжести 1-го класса МПО 8 равен:
Значения центров тяжести классов МПО 8 приведены на фиг.11. Затем запоминают в базу данных 6 вычисленные значения центров тяжести параметров всех классов МПО 8 и подклассов МПО 8.1, а также максимальные значения  и  n-ых параметров соответственно для каждого m-го класса МПО 8 и за все классы МПО 8.
После этого в системе контроля защищенности информации (СКЗИ), функционирующей на объекте информатизации (ОИ), электромагнитные сигналы от совокупности МПО 1 принимают и усиливают в радиоприемном устройстве 3 (фиг.2). Далее в анализаторе спектра 4 (фиг.2) измеряют параметры сигнала (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра), принятого от МПО, и проводят спектральный анализ (фиг.2, фиг.12а). Например, приняли сигнал со следующими измеренными параметрами: мощность сигнала: 1.2 мВт, несущая частота 78 МГц, девиация частоты: 15 кГц, ширина спектра: 25 кГц.
Методы приема и спектрального анализа сигналов описаны, например, в книге Воллернера Н.Ф. Аппаратурный спектральный анализ сигналов. - М.: Сов. Радио, 1977. Методы преобразования сигнала с целью формирования первичных признаков для решения задач распознавания сигналов описаны, например, в книге Алексеева А.А. и Кириллова А.Б. Технический анализ сигналов и распознавание радиоизлучений, - СПб.: ВАС, 1998, с.24-31, Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1990, с.43-67.
Затем выделяют их спектральные составляющие, превышающие заданный пороговый амплитудный уровень (фиг.12б, в). После чего в блоке идентификации 5 (фиг.2) сравнивают выделенные спектральные составляющие с ранее запомненными, хранящимися в базе данных 6 (фиг.12г). Блок идентификации 5 обычно исполняется программно. Методы сравнения и обнаружения изменений сигналов описаны, например, в книге «Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем» (Под редакцией М.Бассвиль и А.Банвениста. - М.: Мир, 1989, с.28-43).
В случае их совпадения делают вывод о наличии на объекте установленного МПО и идентифицируют его (фиг.12г), в противном случае делают вывод о наличии на объекте неидентифицированного МПО (фиг.12д).
n
m
Далее нормируют параметры сигнала (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра), принятого от идентифицируемого МПО в пределах всей совокупности известных МПО 1, для чего делят все значения a параметров идентифицируемого МПО на максимальное значение  n-го параметра из всех ранее запомненных максимальных значений этого параметра за все классы 8 по формуле (5). Например, нормированное значение 1-го параметра (мощность излучения) равно:  Нормированные значения 4-х параметров представлены на фиг.13. После этого вычисляют центр тяжести C нормированных параметров идентифицируемого МПО как их среднее геометрическое по формуле (6). Например, центр тяжести нормированных параметров идентифицируемого МПО равен:
.
Затем сравнивают центр тяжести с предварительно вычисленными центрами тяжести параметров М классов 8 путем вычисления разностей между ними (фиг.12е). После чего выявляют принадлежность идентифицируемого МПО к классу 8 по минимальной разности (фиг.12ж). Результаты сравнения (минимальные дельты) приведены на фиг.14, анализ которых говорит о том, что идентифицируемый МПО принадлежит к 1-му классу 8, а именно к радиомикрофонам.
n
р
После этого повторно нормируют все параметры (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра) идентифицируемого МПО в пределах уже выявленного класса 8, для чего делят все значения n-го параметра a идентифицируемого МПО на запомненное ранее максимальное значение этого параметра в m-ом классе 8  по формуле (7). Например, повторно нормированное значение 1-го параметра (мощность излучения) равно:  Повторно нормированные значения 4-х параметров идентифицируемого МПО представлены на фиг.15. Затем повторно вычисляют центр тяжести С нормированных параметров  идентифицируемого МПО как среднее геометрическое значений  каждого из N параметров многопараметрических объектов по формуле 8. Например, центр тяжести нормированных параметров идентифицируемого МПО равен:
.
После чего сравнивают его с центрами тяжести параметров Р подклассов 8.1, принадлежащих выявленному классу 8 (фиг.12з) путем нахождения их разности. Далее выявляют принадлежность идентифицируемого МПО к подклассу 8.1 по минимальной разности (фиг.12и). Результаты сравнения (минимальные дельты) приведены на фиг.16, анализ которых говорит о том, что идентифицируемый МПО принадлежит к 1-му подклассу МПО 8.1 1-го класса МПО 8, а именно к радиомикрофонам со стабилизацией тока.
После определения подкласса МПО 8.1 определяется факт идентификации исследуемого МПО методом сравнения каждого из 4-х значений параметров (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра) идентифицируемого МПО с каждым из 4-х эталонных параметров МПО, записанных в базе данных 6, принадлежащих выявленному подклассу МПО 8.1 (фиг.12к). При этом факт идентификации МПО определяется по минимальной средней сумме разностей значений параметров (мощность сигнала, несущая частота, девиация частоты, ширина спектра) идентифицируемого МПО и эталонных (фиг.12л). Результаты сравнения приведены на фиг.17, анализ которых говорит о том, что идентифицируемый МПО принадлежит к 1-му типу 8.1.1 1-го подкласса 8.1 1-го класса МПО 8, а именно к радиомикрофонам со стабилизацией тока 1-го типа МПО 8.1.1.
Далее записывают в базу данных 6 параметры идентифицированного МПО (фиг.2).
Таким образом, из рассмотренной сути способа следует, что способ обеспечивает повышение достоверности и вероятности идентификации несанкционированно установленных на объекте МПО, что необходимо для своевременного и оперативного их обнаружения, идентификации и локализации на объекте информатизации.
Возможность получения положительного эффекта при использовании предлагаемого способа была подтверждена моделированием и сравнением способа-прототипа и заявленного способа. Результаты сравнения представлены на фиг.18.
В процессе моделирования использовались различные известные МПО: радиомикрофоны, телефонные ретрансляторы и видеокамеры с радиоканалом. Были активированы поочередно представители трех классов МПО 8: радимикрофон, телефонный ретранслятор и видеокамера с радиоканалом. После измерения их параметров и проведения последующих процедур идентификации, реализованных на программном уровне, они были правильно идентифицированы с вероятностью идентификации, равной 1, т.е. были отнесены в свои соответственно классы 8, подклассы 8.1 и определены их типы 8.1.1. По способу-прототипу данные МПО были также были идентифицированы, так как их параметры точно совпадали с занесенными в базу данных 6.
После чего были проведены эксперименты (количеством повторов не менее 100 раз) по активации МПО различных классов 8, но с предварительно измененными 2-я параметрами (мощность и ширина спектра излучения) на 5, 10, 20% от эталонного значения при всех остальных одинаковых параметрах (фиг.18).
Результаты обработки статистических данных показали, что данный тип МПО 8.1.1 был идентифицирован по предлагаемому способу с вероятностью идентификации, равной единице (фиг.18). По способу-прототипу (при том же количестве повторов экспериментов) данные МПО были правильно идентифицированы с меньшей вероятностью идентификации, равной соответственно 0.6, 0.38, 0.2, так как они с измененными параметрами (по способу-прототипу измеряются лишь два параметра: мощность и ширина спектра излучения) были отнесены к разным классам 8 и подклассам 8.1.
При изменении одновременно трех и четырех параметров на 5, 10, 20% от эталонного значения по заявляемому способу МПО были правильно идентифицированы с вероятностью идентификации, близкой к единице.
По способу-прототипу при изменении одновременно трех и четырех параметров на 5% от эталонного значения моделируемые МПО практически не идентифицировались, т.е. вероятность идентификации была равна 0. Так как в способе-прототипе измеряются лишь два параметра: мощность и ширина спектра излучения, то моделируемые МПО не были правильно отнесены к своим классам МПО 8 и подклассам МПО 8.1. Так, например, моделируемый МПО подкласса 8.1 радиомикрофон со стабилизацией тока 1-го типа МПО 8.1.1 с параметрами: мощность сигнала: 1.2 мВт, несущая частота 78 МГц, девиация частоты: 15 кГц, ширина спектра: 25 кГц по способу прототипу был ошибочно отнесен к подклассу МПО 8.1 телефонных ретрансляторов с инверсией спектра 3-го типа МПО 8.1.1 с эталонными параметрами: мощность сигнала: 1 мВт, несущая частота 75 МГц, девиация частоты: 20 кГц, ширина спектра: 8 кГц.
Таким образом, результаты моделирования показали существенное повышение вероятности идентификации МПО, достигнутое в заявленном способе по сравнению со способом прототипом, что указывает на возможность достижения запланированного результата с помощью предлагаемого технического решения.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ
1. Воллернера Н.Ф. Аппаратурный спектральный анализ сигналов. - М.: Сов. Радио, 1977. - 236 с.
2. Алексеев А.А. и Кириллов А.Б. Технический анализ сигналов и распознавание радиоизлучений. - СПб.: ВАС, 1998, с.24-31.
3. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1990, с.43-67.
4. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988 г. - 176 с.
5. Методы анализа данных: подход, основанный на методе динамических сгущений: Пер. с фр. / кол. авт. под рук. Э.Диде; под ред. и с предисл. С.А.Айвазяна и В.М.Бухштабера. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 357 с.