Повышение точности оценки достоверности информации, передаваемой при автоматическом зависимом наблюдении, на основе анализа качества дополнительных данных

В процессе эксплуатации линия передачи данных подвержена воздействию различных дестабилизирующих факторов и помех. Это приводит к отклонениям параметров от номинальных значений и возникновению отказов. Для конкретного полёта отклонения параметров от номинальных значений будем считать случайными величинами, а возникающие отказы - внезапными.

Для оценки вероятности достоверной передачи информации необходимо иметь статистику по использованию составляющих линии передачи данных. Такая информация может быть получена из экспериментальных данных при проектировании приёмной и передающей аппаратуры, а также при использовании этих элементов линии передачи данных на различных воздушных судах. Следует отметить, что для точной оценки этого показателя проблематично использовать статистические данные по отказам исследуемой линии передачи данных, полученных во время её испытаний, так как объём этой статистики ограничен временным ресурсом, отведённым на испытания.

Следует заметить, что под отказом понимается ошибка при передаче или приёме информации вследствие воздействия внешних источников помех на передатчик или приёмник.

ЛИТЕРАТУРА

1. Юрков Н.К., Андреев П.Г., Жумабаева А.С. Проблема обеспечения электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», 2015, Т.1, с.2 01-2 03.

2. Бростилов С.А., Бростилова Т.Ю., Юрков Н.К., Горячев Н.В., Трусов В.А., Баннов В.Я., Бекба-улиев А.О. Исследование программных пакетов моделирования влияния электромагнитных воздействий на изделия радиоэлектронных средств. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», 2015,

Т.1, с.206-209.

3. Акиншин Р.Н., Ушаков В.А., Морозов Д.В. Методика оценки эффективности автоматизированных радиолокационных систем контроля в зоне ответственности // Научный вестник МГТУ гражданской авиации. №16 8(6). -2011. Стр.66-76.

4. Северцев Н.А. Системный анализ определения параметров состояния и параметры наблюдения объекта для обеспечения безопасности //Надежность и качество сложных систем. 2013. № 1. С. 4-10.

5. Затучный Д.А. Оценка вероятности безотказной работы при передаче информации. - Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации, 2013, №198, с.88-90.

Для оценки вероятности достоверной передачи информации такой системой сформулируем задачу. Пусть у нас имеется система связи, состоящая из приёмной аппаратуры, передающей аппаратуры и среды распространения сигнала. Введём величину Р , характеризующую параметр надёжности i-го типа элемента ( вероятность того, что не произойдёт отказ, в течение полёта ВС), i = 1,...,3 . Среду распространения сигнала будем условно считать "элементом" системы, по которому собрана статистика, например, по передаче данных с борта ВС в горных или городских районах. Вероятность безотказной работы всей системы связи характеризуется функцией R(p) - вероятности того, что вся система не откажет в течение полёта ВС. Требуется с заданной вероятностью оценки у оценить R(p) , т.е. найти величину R , такую что R = min R(p) при всех значениях параметров надёжности элементов, составляющих линию передачи данных.

УДК 621.396.98.004.1 Затучный Д.А.

Московский государственный технический университет гражданской авиации, Москва, Россия

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНКИ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ, ПЕРЕДАВАЕМОЙ ПРИ АВТОМАТИЧЕСКОМ ЗАВИСИМОМ НАБЛЮДЕНИИ, НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ

Предложен модернизированный метод оценки достоверности передаваемой при автоматическом зависимом наблюдении информации на основе полученных данных о соотношении между параметрами надёжности элементов линии передачи данных. Введён показатель качества использования дополнительной информации. Проанализирована эффективность использования данного метода для различных случаев. Сделаны выводы о том, в каких ситуациях использование подобной информации даёт преимущество при оценке достоверности.

Ключевые слова:

автоматическое зависимое наблюдение, достоверность информации, линия передачи данных, показатель качества использования дополнительной информации

Переход к режиму автоматического зависимого наблюдения предполагает передачу достоверной информации по линии передачи данных. В некоторых случаях при оценке достоверности передаваемой информации может возникнуть предположение о том, какой тип элемента надёжнее. Данные такого рода происходят из информации, где и когда произведён тот или другой элемент или использования его в других системах [1].

В этом случае задача нахождения оценки вероятности безотказной работы линии передачи данных с борта ВС заключается в нахождении максимума

функции /) по области, заданной ограничениями:

т

< А ,

г=1

I'

Zi < Z2 <... < zm , Zi > 0 , m = 3 .

Максимум функции, характеризующей отказ линии передачи данных [2], находится в одной из следующих точек:

A

A

\\

Nm-1 + Nm ) l Nm-1 + Nm

A 1 Г A

..N1 + ... + Ыт ) { N1 + ... + Ыт ,,

Верхняя оценка вероятности этого события

(обозначим её ^ ) будет находиться следующим образом [3]:

й =max{ 1^-1 ,

Nm-1 + Nm

N1 + ...Nm

Nm-1 + Nm

+... +

N1 + ... + Nm

» т у 11... 1 а, т у

В качестве показателя качества использования дополнительной информации при оценке вероятности

n

n

n

m-1

m

+

n

n

безотказной работы системы связи введём величину [4]:

3 =

0-& в

Исследуем изменение оценки надёжности при использовании дополнительной информации, то есть выполнение неравенства:

а < в

;9)

Рассмотрим случай, когда количество элементов по каждому типу в линии передачи данных равно, т.е. выполняются соотношения:

щ = П2 = Щ = 1, N < N2 < N3 .

В случае, если мы вычисляем надёжность линии

передачи данных без учёта дополнительной информации, полученной по признакам классификации, имеем [5]:

Неравенство

\П

А

щ

выполняется, п

, 21

А

М2 + м3

если п

<

а_

А

<

в

= шах

при ограничениях

N1 + Щ2 + N3 ) ( N1

В результате аналитического исследования лучается следующий результат: неравенство выполняется при выполнении трёх условий :

N < м3,

Из

Ы1г1 +N2г2 + N3z3 < А

следует, что

п >-

1п2

б = шах] ¡-А Г

N

N

N

N

1 N1

1п3

по-

Максимальное значение в1

достигается в точ-

( N + N 2 + N3 N

0,0,—

N

А

А

Очевидно если N3 , а N1 и N2 фик-

А

А

А

N + м2 + м3 N + м2 + м3 N + м2 + м3

и равняется

А

3а

сированные. Это означает, что дополнительная информация при такой ситуации даёт наилучшую оценку, если наибольший объём информации об использовании элементов линии передачи данных на других ВС или априорных испытаниях приходится на наименее надёжный тип элемента. Результаты исследований по данному случаю представлены в таблице 1. В таблице приведены данные по информации об использовании и наличии в линии передачи данных элементов двух типов (приёмной и передающей аппаратуры), т.к. информацию о среде связи можно считать фиксированной. Результаты исследований для случая равного Таблица 1

количества элементов по каждому типу в линии передачи данных

А

N2 + N3

А

N + N2 + N3

п

1

п

п

и

п

п

п

п >

ках

0

п

N1 п1 N2 п2 в1 вг

50 1 100 1 3,59*10-3 8,98*10-4

70 1 100 1 1,83*10-3 8,98*10-4

100 1 100 1 8,98*10-4 8,98*10-4

200 1 100 1 8,98*10-4 8,98*10-4

Данные, приведённые в таблице 1, подтверждают

теоретический результат, полученный выше: для данного случая показатель качества использования дополнительной информации равен нулю в случае, когда наибольший объём информации об использовании элементов линии передачи данных или априорных испытаниях приходится на наименее надёжный тип элемента или объёмы информации об использовании элементов линии передачи данных равны по каждому типу элемента. При условии, когда объём информации об использовании наиболее надёжных элементов линии передачи данных равен 7 0% от объёма информации об использовании менее надёжных элементов, показатель качества равен 0,51, а при условии, когда это соотношение равно 0,5, показатель качества равен 0,75. Можем сделать следующий вывод: дополнительная информация о параметрах надёжности элементов, составляющих линию передачи данных, даёт преимущество в случае малого объёма информации по наименее надёжному типу элемента, причём показатель качества от использования информации такого вида тем больше, чем меньше этот объём информации.

Рассмотрим теперь случай разного числа элементов всех типов в системе, когда объём информации об использовании каждого типа одинаков, т.е. N = N2 =N3= N , щ < П2 < П3 .

Из этих соотношений следует, что

а=( Г

а=-4 А п ± г +(± г (-А N ^ Г +(£ Г |

Неравенство (9) выполняется, если выполняются три условия :

N г <( А: )"

+

А

2N

А | + (А| + (А [ < ( а

,3М) +(3N) +(3N) \К I

Сопоставляя соотношения, полученные в результате исследования каждого из неравенств в отдельности, имеем следующий результат: неравен-

выполняется,

Щ < П3 ,

щ > щ +-

П3 > щ +

(п2 -пх)1п2

1п-

N

(п3 - п1)1п2

1п-

N

Так как второе и третье неравенство выполняются в любом случае, то, исходя из этих условий,

Имеем:

учитывая,

ln — < 0 ,

N

можно сделать вывод,

что в данном случае использование дополнительной информации повышает качество оценки надёжности линии передачи данных, если количество элементов хотя бы по двум признакам классификации неодинаково.

-(2 Г УN

Это возможно,

«

стремится к 0,

8^1

—У2 Мт

2 N ) У 2N )

->1.

если вычитаемое а это происходит, если Ы^^.

Таким образом, дополнительная информация в данном случае даёт наивысшее качество оценки, если объём информации по использованию всех элементов, входящих в линию передачи данных, достаточно большой. Результаты исследований по данному случаю представлены в таблице 2.

Результаты исследований для случая разного числа элементов Таблица 2

всех типов в системе, когда объём информации об использовании каждого типа одинаков

Ni ni N2 П2 tQI Q1

100 2 100 3 3,59*10-3 3,99*10-4

70 2 70 5 3,59*10-3 3,1*10-4

50 2 50 3 3,59*10-3 8,98*10-4

15 2 15 4 1,59*10-3 1,59*10-3

Данные, приведённые в таблице 2, подтверждают теоретический результат, полученный выше: для данного случая показатель качества использования дополнительной информации равен нулю в случае, когда объём информации об использовании элементов линии передачи данных достаточно мал. При условии, когда объём информации об использовании элементов линии передачи равен 50, показатель качества равен 0,75. Можем сделать следующий вывод: дополнительная информация о параметрах надёжности элементов, составляющих линию передачи данных, в случае равного объёма информации по использованию элементов, даёт преимущество в случае объёма информации по использованию хотя бы 50 элементов обоих типов, причём показатель качества использования дополнительной информации в этом случае достаточно высок.

Рассмотрим случай, когда объём информации по использованию в линии передачи данных и число элементов наиболее надёжного типа не больше, чем объём информации по использованию и числу элементов наименее надёжного типа, т.е. N1 < N2 <N3

П- < П2 < П3 .

В этом случае

{< Л ^ '

2 = шах-!

N

N

N

N

Qi = max

N

По результатам исследований получен результат: 3^1 , если N3 (N2 + N3 N + N2 + N3, т.е. 3^1 , если N3 а N1 и N2 ограничены.

Сделаем вывод: дополнительная информация в данном случае даёт оценку наивысшего качества в случае минимальной информации об использовании по двум наиболее надёжным типам элементов и очень большом объёме информации по третьему типу элемента. Результаты исследований по данному случаю представлены в таблице 3.

Таблица 3

Результаты исследований для случая, когда объём информации по использованию в линии передачи данных и число элементов наиболее надёжного типа не больше, чем объём информации по использованию и числу элементов наименее надёжного типа

N1 п1 N2 п2 QI Q1

100 2 150 3 4*10-4 4*1 0-4

50 3 150 4 1,2*10-5 8*10-6

40 2 200 4 2*10-4 2*10-5

50 1 50 3 5,99*10-2 5,99*10-2

—

+

—

+

—

N1 + N2 + N3 ) ^ N1 + N2 + N3) у N1 + N2 + N3

Неравенство (9) выполняется, если

— т3 i —

n3

N J <i N ) '

—

N2 + N3 ^

—

—

h / \ Щ

N 2 + N3 ) 1 N1

—

N1 + N2 + N3 J ^ N1 + N2 + N3

N1 + N2 + N3) у N1

\n1

— т1

Данные, приведённые в таблице 3, подтверждают теоретический результат, полученный выше: для данного случая показатель качества использования дополнительной информации равен нулю, когда объём информации об использовании наиболее надёжных элементов линии передачи данных по отношению к объёму использования другого элемента не превышает некоторую величину (в данном случае 0,33). Наивысший показатель качества по этим данным равен 90 %. Можем сделать следующий вывод: дополнительная информация о параметрах надёжности элементов, составляющих линию передачи данных, в данном случае даёт преимущество при выполнении условия ограниченного объёма информации по использованию наиболее надёжного элемента (соотношение должно быть больше 0,66).

Другими словами, использование дополнительной информации подобного типа улучшает качество оценки вероятности безотказной работы, если число элементов наиболее надёжного типа меньше числа элементов самого ненадёжного типа.

ЛИТЕРАТУРА

1. Юрков Н.К., Андреев П.Г., Жумабаева А.С. Проблема обеспечения электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», 2015, Т.1, с.2 01-2 03.

2. Бростилов С.А., Бростилова Т.Ю., Юрков Н.К., Горячев Н.В., Трусов В.А., Баннов В.Я., Бекба-улиев А.О. Исследование программных пакетов моделирования влияния электромагнитных воздействий на изделия радиоэлектронных средств. - Труды Международного Симпозиума «Надёжность и качество», 2015,

Т.1, с.206-209.

п-п

п

2

п1

(3

п

п

п

п

+

N2 + N3

N2 + N3

п

п

п

+

п

п

+

+

<

3. Акиншин Р.Н., Ушаков В.А., Морозов Д.В. Методика оценки эффективности автоматизированных радиолокационных систем контроля в зоне ответственности // Научный вестник МГТУ гражданской авиации. №16 8(6). -2011. Стр.66-76.

4. Затучный Д.А. Оценка вероятности безотказной работы при передаче информации. - Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации, 2013, №198, с.88-90.

5. Затучный Д.А., Колодий П.П. Метод оценки достоверности передаваемой информации при помощи видеосистем в гражданской авиации. - Труды международного симпозиума Надёжность и качество, 2008, Т.1, с. 309-312.

УДК 007.51

Иващенко А.В., Минаев А.А., Купер Д.В., Сподобаев М.Ю.

Филиал ФГУП НИИР - СОНИИР, Самара, Россия

РЕАЛИЗАЦИЯ ПОСРЕДНИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СЕТИ АВТОНОМНЫХ УСТРОЙСТВ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В статье предлагается мультиагентная архитектура программного обеспечения распределенной сети автономных диагностических устройств. По результатам обзора существующих исследований в области Интернета вещей предлагается новая научно-техническая задача реализации балансировки загрузки автономных устройств, реализующих сбор, обработку и передачу данных в диагностической сети, имеющей распределенную архитектуру. При построении программного обеспечения такой сети предлагается в соответствии с концепцией принципами мультиагентных технологий реализовать функциональность автономного посредника, которая включает возможности балансировки загрузки в соответствии с интенсивностью потока текущих задач устройства. Такая архитектура позволяет наделить систему сбора и обработки данных функционалом, который определяет возможность начального диагностического анализа на уровне данной системы в реальном масштабе времени. Описываются результаты имитационного моделирования, подтверждающие преимущества предложенных решений. Ключевые слова:

диагностика, Интернет вещей, мультиагентные технологии, интеллектуальная обработка данных.

Реализация распределенных систем сбора и обработки данных для задач технической или медицинской диагностики является одной из актуальных задач в области Интернета вещей (the Internet of things, IoT) [1, 2]. Современные системы сбора и обработки данных часто имеют распределенную архитектуру и строятся в виде сетей автономных устройств связи, способных взаимодействовать между собой в режиме реального времени [3, 4] . Такие сети могут изменять свою конфигурацию в ответ на события внешней среды, представлять открытые интерфейсы для подключения новых устройств и производить балансировку собственной загрузки в соответствии с возникающими потребностями.

Например, при решении задач медицинской диагностики в настоящее время широко применяются автономные диагностические устройства [5], способные к взаимодействию в беспроводной сети связи. В отличие от медицинских мониторов, они не ограничивают свободу передвижения пациента и могут быть использованы в домашних условиях. В то же время, существует проблема их комплексного применения для одновременного отслеживания параметров и жизнедеятельности пациента в режиме реального времени и проведения персональной диагностики.

Взаимодействие автономных устройств разного типа в гетерогенной открытой информационной среде может быть описано с помощью последовательности событий подключения, обмена сообщениями, идентификации и т.п. В современной распределенной диагностической системе таких событий много (большой физический объем данных), они достаточно многообразны и требуют высокоскоростной обработки. В связи с этим, задачу управления сбором и обработкой информации в системе сбора и обработки данных с распределенной архитектуры следует отнести к проблеме BIG DATA (больших данных).

При построении программного обеспечения такой сети предлагается в соответствии с концепцией принципами мультиагентных технологий реализовать функциональность автономного посредника, которая включает возможности балансировки загрузки в соответствии с интенсивностью потока текущих задач устройства.

Распределенная архитектура современной интегрированной информационной среды с учетом концепции Интернета вещей и требований интеропера-бельности часто представляется в виде сети или графа, узлами которого являются программные или аппаратно-программные компоненты, способные взаимодействовать между собой путем обмена информацией в виде сообщений и обладающие автоном-

ным поведением. Для моделирования такой архитектуры используются предлагаются Р2Р (реег-^-реег, равный с равным) модели взаимодействия [6, 7]. Среди ключевых свойств Р2Р сетей отмечается децентрализация (т.е. отсутствие единственного контролирующего органа управления), заимствование ресурсов и автономность. Р2Р сеть формируется и изменяется динамически, она может перестраиваться, сохраняя при этом свои способности по передаче информации в режиме реального времени.

Технологии программирования, позволяющие реализовать управление передачей информации в Р2Р сети, должны реализовывать принципы сетецентри-ческого управления. Этому требованию соответствуют мультиагентные технологии [8]. С одной стороны, эти технологии позволяют реализовать взаимодействие в открытой среде по аналогии с природными механизмами самоорганизации, но с другой стороны, требуют дополнительных усилий по обеспечению упомянутых выше требований надежности и высокой производительности.

Для решения этих вопросов предлагается дополнить мультиагентную архитектуру программного обеспечения пиринговой сети, реализовав функциональность посреднической деятельности по передаче информации. Вообще, понятие посредника достаточно широко используется в теории мультиа-гентных систем. При этом обычно понимают специфический тип агента, предназначение которого состоит в координации гетерогенных интеллектуальных агентов [9], представлении объектов предметной области [10] и реализации протоколов и механизмов передачи сообщений между агентами с целью обеспечения их взаимодействия [11]. В данной работе предлагается выделить функцию посредника [12] и передать ее всем агентам, имеющим различное назначение и участвующим во взаимодействии.

Для решения поставленной задачи предлагается построить программную архитектуру распределенной сети сбора и обработки данных, реализующую автономную посредническую деятельность диагностических устройств. В рамках такого подхода предлагается повысить автономность каждого датчика за счет реализации специализированного программного обеспечения, функциональность которого включает предобработку информации на стороне датчика и реализацию Р2Р взаимодействия между датчиками в процессе передачи данных. В ходе такого взаимодействия устройства сбора информации реализуют не только свое непосредственное назначение, но и участвуют в передаче информации между сторонними устройствами.

Одно из основных отличий предлагаемой архитектуры заключается в реализации предварительной