Модель распознавания объектов радиомониторинга в иерархических системах управления

УДК 623.6

МОДЕЛЬ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОМОНИТОРИНГА В ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ

А. А. Гудков, Д. А. Клецков, В.В. Кузьмин, Н.П. Удальцов

Рассмотрена возможность применения модели распознавания сложных объектов радиомониторинга в условиях ограничений выделения демаскирующих признаков объектов и определения вероятных характеристик идентификации каждого признака техническими средствами радиомониторинга.

Ключевые слова: радиомониторинг, иерархическая система управления, объект, демаскирующие признаки.

Модель распознавания объектов в иерархических системах управления радиомониторинга базируется на математическом аппарате алгебры логики и теории множеств, а задача маскирующих мероприятий решается как задача распознавания объектов, образы которых искажены за счет проведенных противоборствующей стороной мероприятий маскировки или других причин. Распознавание сводится к преобразованию входной информации, в качестве которой рассматриваются некоторые признаки, параметры и характеристики объекта, в выходную информацию, представляющую собой заключение о том, к какому классу принадлежит распознаваемый объект.

В основу построения модели выдвигается гипотеза о том, что для оценки объектов в иерархических системах управления, существует априорная осведомленность о наличие у подсистемы обработки радиомониторинга определенных эталонов. При отсутствии эталонов процесс распознавания становится в принципе трудоемким, а при некоторых обстоятельствах иррациональным.

При использовании модели распознавания объектов важнейшим этапом является наличие словаря признаков, который применяется для составления априорного описания объектов, поступающего на вход распознающей системы [1].

В теории распознавания образов [2] при формировании словаря признаков вводятся следующие ограничения:

- в словарь включаются только признаки, относительно которых получена априорная информация, достаточная для описания классов;

- признаки, не обладающие разделительными свойствами, не включаются в априорный словарь (т.е. признаки для решения задач распознавания являются малоинформативными);

- признаки, которые невозможно определить (измерить) в виду отсутствия технических средств и возможностей радиомониторинга.

283

Вследствие установленных ограничений априорный словарь признаков применяется только в качестве основы построения реально используемого в системе распознавания рабочего словаря признаков, представленного в таблице.

Вариант рабочего словаря признаков объектов

Условное обозначение признака Описание признака Значение истинности признака

Х1 Объект состоит из элементов: В, С, Б. 1

Х2 Элементы В, С, Б характеризуются определенным взаимным расположением на объекте 1

• • • • • •

Хп-1 Элементы В, С, Б обладают определенными тепловыми свойствами 1

хп Элемент Б характеризуется излучением радиосигнала особого вида 1;0

Для признака хп запись в третьей графе таблицы значение истинности (1;0) означает, что данный признак на объекте может присутствовать или отсутствовать.

Таким образом, следует, что каждый объект характеризуется множеством демаскирующих признаков [3] по каждому из которых можно сделать соответствующий вывод о состоянии объекта или выделить его от других объектов. Из различных сочетаний демаскирующих признаков складываются образы данного объекта. При допустимых ограничениях, что каждый демаскирующий признак выражает одно из состояний объекта, определить, как предикат типа "объект А1 характеризуется наличием демаскирующего признака х" или объект характеризуется отсутствием демаскирующего признака хк", то рассматриваемый объект представляется в виде логической функции его демаскирующих признаков

ц Г п, —,

А = и п

/=0,к=1 ¡/

Из выражения (1) следует, что объект А{ есть объединение Ц множеств, каждое из которых является образом объекта, состоящее в свою очередь из пересечения одноточечных демаскирующих признаков х^, хк принимающих в описании образа значения истинности соответственно " 1" и "0".

В общем случае объект А1 является элементом множества А эталонов, описываемых одним и тем же множеством Х демаскирующих признаков. Для решения задач распознавания с учетом возникающих "помех"

284

множество А дополняется некоторым условным объектом, в котором

каждый элемент Аг(г = 1, т) описывается логическим отрицанием функции

Ат+1 = 4п -п Ап-пАт .

Все потенциально возможные комбинации образов получаются путем построения последовательности двоичных чисел в п-разрядном коде от 0 до (N-1), связанных между собой операцией объединения. Из данной последовательности исключается пустое множество 0 - физически невозможные комбинации вида (3), хр, хч (например, признак хд - радиостанция на объекте отсутствует, хр - радиосигнал от нее поступает),

" I-

п (

ч, р=1

Хд , Хр

) =

Относительная доля наличия (ху) или отсутствия (хч) признака в

описании каждого ¿-объекта следует из выражений

у(хуь ^ ; у(xj)=~г~>

ц

где п(х), п(ху) - количество образов в г-м объекте (г =1,т +1) в которых у-й признак принимает значения истинности соответственно м1"им0"; Ц - общее количество образов, составляющих г-й объект, с учетом исключения пустых множеств.

Степень принадлежности у-го признака г-му объекту определяется выражениями (5):

= У

г=1

— у г

=-—

т+1

Е У г

г=1

С учетом вышеизложенного общая логическая функция объекта

принимает следующий вид

ц

А = и

г=1

п

п

У к=1

'щ У

х 7

V у

хк

п

п (

р,ч=1

г

хр, хд

При распознавании происходит сравнение неизвестного образа О объекта с эталонами из множества А* (в котором включен и условный объект Ат+1). Неизвестный образ также выражается в виде логической функции его демаскирующих признаков согласно, выражению

О =П

У,к 285

Однако данной функцией отражаются оперирующей стороной (осуществляющей маскирующие мероприятия) не все, а только один образ объекта, который и представляется степенью подобия Г (О, А) образа О с объектом А1 и определяется выражением

г(о, а )=

1

и

Т 2

Ч I

2 тЛо,яи)

27

=1

п -

где Т - количество образов, описывающих 1-й объект из множества А количество демаскирующих признаков, описывающих множество А*; ^ -величина, вычисляемая по формуле (5), д7(О,Кц) - функция, показывающая, совпадает или не совпадает значение истинности 7-го демаскирующего признака в описании образа О и 1-го образа /-го объекта:

/ ч Г1, если значения истинности совпадают;

47(0, ) = ' [0 в противном случае.

Вероятность Р(Лг/О) отнесения неизвестного образа О к любому /му объекту из А* представлена выражением

Л ^ = Г

.О )

Р

т+1

2 г

/=1

Решение о принадлежности образа О к тому или иному объекту принимается в общем случае из условий

О е Л/, если тах

Р

ЛЛ

,...Р

Л

т+1

О

Р

г ЛЛ

В данном случае необходимо иметь в виду, что если для некоторого к-го объекта

для остальных объектов из множества А*

Следовательно, решение о принадлежности образа О принимает следующий вид

Ое Лг, Р

Учет условий выражений (11) - (12) значительно сокращает объемы вычислений.

Рассмотренные выражения построены из условия, что демаскирующие признаки распознаваемого образа О идентифицируются со значениями истинности "1" (если он присутствует в описании) и "0" (если его нет). При учете возможностей технических средств мониторинга необходимо ввести дополнительную величину - вероятность Рид.у идентификации 7-го признака (вероятность получения информации средствами радиомони-

1

торинга о значении истинности "1" данного признака). Для данных условий используется теорема гипотез [3]. Под гипотезой понимается появление (формирование) по результатам радиомониторинга (идентификации

демаскирующих признаков) некоторого случайного образа Gz (Z = 1,N0 , N0<N) из всей совокупности комбинаций, образованных множеством Х. Вероятность P(Hz) Z-й гипотезы имеет следующий вид

P

j=1

где f (xj) - функция, которая зависит от значения истинности j-го признака ("1" или "0") в образе Gz которая, принимает выражения (15):

f

Общее количество N0 гипотез составляет согласно формуле

N0 = 2Л-Л0,

где n0 - число признаков, вероятность идентификации которых равна нулю (т.е данный признак полностью скрыт в действительном объекте или не воспроизводится в ложном объекте). Полная вероятность P(AilG) отнесения к i-му объекту образа G, принимающего различный вид вследствие Рид. Ф 1, определяется выражением

N0

P

z=1

Полученное выражение является справедливым как для действительных, так и ложных объектов. Входящая в выражения (17) условная вероятность вычисляется по формулам (8) - (13).

Модель распознавания является универсальной по масштабности применения в различных условиях и может использоваться как для одиночных объектов, так и для групповых объектов. Универсальность модели заключается также в возможности учета в ней практически всех способов маскирующих действий по достижению скрытности объектов противоборствующей стороной.

Математический аппарат, положенный в основу данной модели, является вполне корректным. Однако достоверность результатов будет зависеть от достоверности исходной информации и, главным образом, от объективности составления рабочего словаря признаков объектов, описывающего его свойства (демаскирующие признаки) с учетом технических средств радиомониторинга.

Рассмотренная модель позволяет решать задачи по оценке эффективности маскирующих мероприятий, имитации и демонстрационным действиям проводимых на отдельных одиночных и групповых объектах. При применении данной модели возможно раздельно или в совокупности учесть и оценить "вклад" в общую эффективность проводимыми противоборствующей стороной мероприятиями. В этих целях в рабочем словаре

287

признаков, описывающем действительный и ложный объект, должны присутствовать демаскирующие признаки, подлежащие устранению (ослаблению) при маскировке или воспроизведению при имитации и демонстрационных действиях. Например, для воздушного наблюдения должны присутствовать признаки в оптическом, радиолокационном и тепловом диапазоне волн, скрываемые с помощью различного рода маскировочных покрытий и материалов общего назначения, для радиомониторинга - признаки, характеризующие работу радиоэлектронных средств.

Основная задача маскирующих мероприятий в отношении объекта [4] заключается в затруднении или, в частном случае полном исключении получением противоборствующей стороной информации о демаскирующих признаках. Поэтому наиболее приемлемым показателем Ж эффективности маскировки объекта является вероятность его не распознавания. Применительно к рассмотренной модели показатель Ж принимает следующий вид:

где Р( Л /О) - вероятность отнесения неизвестного образа замаскированного объекта А не к объекту А (или вероятность не распознавания объекта А), определяемая по формулам (4-13) для условия, когда вероятности идентификации демаскирующего признака Рид./ =1(/=1, п); Р(Лг/О) - то же для условия Риду Ф 1 с использованием выражений (12) - (15).

При имитации [4] проводится оборудование ложных объектов (пунктов управления, аэродромов, позиций). Основной задачей имитации является отвлечь внимание радиомониторинга от истинных объектов, заставить средства поражения нанести огневой удар по ложному объекту (свойственно одиночным объектам), сохранив тем самым истинный, для групповых объектов "распылить" (ввести в заблуждение) средства наблюдения по возможно большему району.

В ложном объекте имитируются все или некоторые наиболее характерные признаки истинного объекта, которые в наилучшей степени идентифицируются средствами наблюдения. Для определения структуры ложного объекта (определение оптимального набора воспроизводимых на нем признаков истинного объекта) используется алгоритм комплексной оценки характеристик объектов и установление их принадлежности к уровню управления в иерархических системах [5].

При создании ложного объекта АЛ с образом ОЛ, имитирующим некоторый истинный объект А, в качестве обобщенного показателя Ж эффективности ложного объекта применяется вероятность Р(Л/ОЛ) принятия его средствами радиомониторинга за истинный объект

Ж = Р0 (Л/О),

Ж = Р(Л/Ол) .

Порядок расчета вероятности Р(ЛЮЛ) аналогично Р(Л{/0) отнесения неизвестного образа G к любому ¿-му объекту из множества А*(в который входит и условный объект Ат+1) - формулы расчета (6-15). Естественно, что в данной ситуации множество А* состоит из действительного объекта

А=А1} и условного объекта Л =А2.

Если вероятность идентификации демаскирующего признака

Рвд. j ф 1(/ = 1,п), то для расчета полной вероятности Р0(Л/ОЛ), учитывающей

формирования множества G случайных образов при наблюдение ложного объекта, используются формулы (14-17). В данном случае выражение принимает следующий вид

Ж = Ро

Разновидностью совместных мероприятий по маскировке и имитации является легендирование важного объекта под другой, имеющий меньшую значимость, второстепенный объект - объект прикрытия [6]. В случае легендирования [4] кроме показателя эффективности выражения (18) или (19), определяющего вероятность Р( Л /О) не распознавания данного объекта А, целесообразно также вычислять показатель Ж, характеризующий вероятность Р(Лк/0) отнесения искаженного проведенными мероприятиями маскировки и имитации объекта А с образом G к объекту прикрытия Лк выражение принимает вид

Ж = Ро

Если некоторый действительный Рд объект характеризуется вероятностью его обнаружения (распознавания) и этот объект одновременно прикрывается имитирующими его N ложными объектами, каждый из которых с вероятностью Рл принимается за действительный, то за счет этого вероятность обнаружения (распознавания) РN данного объекта уменьшается и рассчитывается по формуле

PN = Рд.

Демонстративные действия [4] заключаются в осуществлении противоположной стороной преднамеренного показа деятельности объектов в частности, и иерархических систем в целом на отвлекающих направлениях специально выделенными силами и средствами. С позиции модели распознавания отдельные ситуации (объекты) демонстрационных действий трактуются как некоторые "своеобразные мероприятия по имитации", только осуществляемые другими силами и средствами.

В обоих случаях ложные признаки (свойства), ложные действия представляются как действительные. Математический аппарат универсален, различие заключается только в исходной информации, в описании этих признаков, свойств, действий. Эффективность оценивается одинаково - вероятностью принятия ложного объекта (ситуации) за истинный объект (ситуацию), вероятностью принятия ложной гипотезы за действительную гипотезу (со стороны радиомониторинга).

289

Таким образом, модель распознавания и показатели эффективности, применяемые для оценки имитации, в такой же степени могут применяться и для оценки отдельных демонстрационных действий, рассматриваемых как мероприятия, проводимые на отдельных сложных объектах (ситуациях).

Список литературы

1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Издательский Центр "Академия", 2005. 576 с.

2. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1977. 232 с.

3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высшая школа, 1979. 400 с.

4. Мацуленко В. А. Оперативная маскировка войск. М.: Воениздат, 1975. 200 с.

5. Алгоритм комплексной оценки характеристик объектов и установление их принадлежности к уровню управления в иерархических системах / В.В. Кузьмин, Н.П. Удальцов, М.С. Григоренко, И.Г. Пивкин // Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 11. С. 56-60.

6. Методы оценивания пространственных характеристик мобильных абонентов / В.Н. Маковский, И.В. Чеботарь, В.В. Кузьмин, Ю.Н. Гай-чук // Антенны. 2015. № 11. С. 38 - 42.

Гудков Алексей Александрович, магистр, адъюнкт, gudkov_aa@rambler. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. С.М. Будённого,

Клецков Дмитрий Александрович, канд. техн. наук, преподаватель, maior7786@mail.ru, Россия, Череповец, Череповецкое высшее военное инженерное училище радиоэлектроники,

Кузьмин Виталий Владимирович, адъюнкт, vitalii. kuzmin. 198 7amail. ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С. М. Будённого,

Удальцов Николай Петрович, канд. военных наук, проф., n-p-udamail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи имени Маршала Советского Союза С. М. Будённого

MODEL THE RECOGNITION OF OBJECTS OF RADIOMONITORING IN HIERARCHICAL CONTROL SYSTEMS

A.A. Gudkov, D.A. Kletskov, V. V. Kuzmin, N.P. Udaltsov

The possibility of application model of object recognition when considering compound objects in terms of restrictions highlight the telltale signs of the object and determine the likely characteristics identify each sign by means of radiomonitoring.

Key words: radiomonitoring, hierarchical control system, object, unmasking signs.

290

Gudkov Alexey Alexandrovich, master, postgraduate, gudkov_aa@rambler. ru, Russia, St. Petersburg, Military academy of communication of S.M. Budyonny,

Kletskov Dmitry Aleksandrovich, candidate of technical sciences, lecturer, major 7786@mail. ru, Russia, Cherepovets, Cherepovets highest military engineering college of radio electronics,

Kuzmin Vitaly Vladimirovich, postgraduate, vitalij. kuzmin. 198 7@mail. ru, Russia, St. Petersburg, Military academy of communication of S.M. Budyonny,

Udaltsov Nikolay Petrovich, candidate of military sciences, associate professor, n-p-ud@mail.ru, Russia, St. Petersburg, Military academy of communication of S.M. Budyonny

УДК 004.9

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАЗГРАНИЧЕНИЯ ДОСТУПА В ИНТЕРЕСАХ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ

А.В. Галанкин, М.А. Прохоров, М.Н. Квасов

В современных условиях важное значение имеют различные аспекты действенного управления. Актуальность данного материала обусловлена необходимостью автоматизации управления информационными системами специального назначения при помощи специального программного обеспечения (СПО). Обозначенное СПО рассматривается как одна из составляющих автоматизированных систем управления, а, именно, как система инициализации функций разграничения доступа к ресурсам автоматизированного рабочего места (АРМ) и средствам безопасности общего программного обеспечения, анализа и настройки характеристик АРМ. В целях разработки корректной структуры подобной системы раскрываются основные понятия, реализуемые в общем случае функции и набор требований к системе разграничения доступа.

Ключевые слова: автоматизированные системы управления, система разграничения доступа, автоматизация процессов управления информационными системами специального назначения.

В соответствии с содержанием управленческой деятельности, процесс управления информационными системами специального назначения (ИССН) в общем случае складывается из последовательной реализации взаимосвязанных этапов. Эти этапы составляют цикл управления, который охватывает комплекс мероприятий, выполняемых командирами и органами управления с учетом конкретных условий обстановки. Таким образом, основная цель автоматизации управления ИССН это приведение уровня управленческой деятельности должностных лиц органов управления и самих органов управления в соответствие с предъявляемыми требованиями за счет широкого использования современных математических методов, компьютерных технологий, комплексов средств автоматизации (КСА) и эффективных средств систем телекоммуникации.

291