автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмическое обеспечение информационной поддержки оценивания динамической ситуации в многосенсорных системах при автоматическом сопровождении надводных объектов

Введение

1. Методологические аспекты оценивания динамических ситуаций в многосенсорных системах автосопровождения надводных объектов

1.1. Динамическая ситуация как задача распознавания и автосопровождения НО

1.2. Анализ средств наблюдения, применяемых в многосенсорных системах автосопровождения НО.

1.3. Структуризация методов объединения информации в многосенсорных системах

Выводы

2. Формализация процедуры автоматического сопровождения маневрирующих объектов

2.1. Рекуррентные фильтры с преобразованием координат

2.2. Многомодельный алгоритм фильтрации параметров траектории маневрирующих целей

2.3. Вероятностный алгоритм фильтрации маневрирующих целей

2.4. Обобщенный фильтр Калмана с использованием информации об амплитуде сигнала

2.5. Сравнительное оценивание алгоритмов по результатам моделирования.

Выводы

3. Алгоритмизация и информационное обеспечение автосопровождения целей в многосенсорных системах

3.1. Особенности информационного обеспечения в синхронных многосенсорных системах

3.2. Алгоритмизация слежения за маневрирующими целями в многосенсорных системах в условиях априорной неопределенности

3.3.Анализ влияния взаимосвязи ошибок измерения в различных датчиках на точность вычисления

3.4.Алгоритм обработки информации по данным оценок состояния отдельных сенсоров

3.5.Обработка информации в многосенсорных системах с разнородными датчиками

3.6. Использование информации о радиальной скорости цели в многосенсорных системах автосопровождения

Выводы

4. Основы принятия решений при распознавании информационных образов как динамических ситуаций

4.1. Взаимосвязь задач обнаружения, оценивания и распознавания

4.2. Модели надводных объектов

4.2.1. Распределенная модель

4.2.2. Дискретная модель

4.2.3. Комбинированная модель

4.3. Методы формирования и представления информационных образов надводных объектов

4.4. Алгоритмы распознавания и классификации пространственно-распределенных надводных объектов

4.5. Оптимизация структуры информационного образа надводных объектов

Выводы

5. Обратная задача распознавания как метод управления информационным образом объекта

5.1.Информационное пространство эталонов при решении обратной задачи распознавания

5.2.Оптимизация процедуры управления информационными образами . 187 5.3. Методы управления информационными образами надводных объектов.

5.3.1. Технология управления информационными образами

5.3.2. Система оперативного изменения ИО объектов на базе уголковых отражателей

5.3.3. Система оперативного изменения ИО объекта на базе с помощью экранирования

5.3.4. Система оперативного управления ИО объекта с использованием поглотителей электромагнитных волн

5.4.Формирование банка данных методов управления информационным образом объекта

5.5.Структуризация процессов изменения информационных образов надводных объектов

Выводы

6. Модели оценивания работоспособности систем информационной поддержки принятия решения

6.1. Система информационной поддержки принятия решения как объект диагностики

6.1.1. Модель подсистемы аппаратно-программной реализации

6.1.2. Модель контроля работоспособности конструкций механических СИП

6.1.3. Модель контроля работоспособности электронных узлов СИП.

6.2. Управление техническим обслуживанием САЦ

6.2.1. Алгоритмизация контроля работоспособности САЦ

J 6.2.2. Анализ эффективности методики контроля работоспособности

6.2.3. Аппаратно-программная реализация САЦ

6.3. Оценивание технического состояния механических конструкций САЦ 292 ' 6.3.1. Концепция вибродиагностики механических конструкций САЦ.

6.3.2. Снижение размерности пространства признаков

6.3.3. Адаптивная фильтрация сигналов в задачах вибродиагностики.

6.3.4. Аппаратно-программный комплекс системы вибродиагностики

6.4. Алгоритмизация прогнозирования и контроля работоспособности электронных систем по результатам экспресс - оценок показателей качества функционирования отдельных блоков

6.4.1. Принципы анализа и прогнозирования работоспособности электронных устройств САЦ

6.4.2. Прогнозирование состояния работоспособности электронных систем на основе модели, учитывающей информацию датчиков различных типов

6.4.3. Модели оценки работоспособности РЛС

Выводы

Актуальность проблемы. Одной из основных составляющих мировой транспортной системы является водный транспорт как наиболее дешевый, надежный и грузоподъемный. Более 30 % мирового грузопотока осуществляется с помощью транспортных средств морского и речного флотов, а транспортировка товаров при этом оценивается в развитых странах до 10 % валового продукта. В связи с этим вопросы управления транспортными потоками, оптимизации маршрутов движения судов, диспетчеризация движения с учетом погрузки и разгрузки, информатизация компьютерных технологий контроля и оценивания динамической ситуации состояния флота (как своего, так и конкурирующей стороны), распознавание и идентификация отдельных судов (надводных объектов) на основе распределенных информационных систем приобретают первостепенную важность.

Для решения указанных проблем необходимо создание информационных систем оценивания динамической ситуации сопровождаемых надводных объектов в регионах различного масштаба. Под динамической ситуацией следует понимать изменение во времени координат сопровождаемого объекта, определяющего траекторию его движения, а также изменение взаимного расположения (ракурса) сопровождаемого объекта и наблюдателя, определяющее структуру информационного образа объекта на этапе распознавания. Таким образом, неотъемлемыми составляющими информационных систем оценивания динамической ситуации надводных объектов являются подсистема их автоматического сопровождения и подсистема распознавания и идентификации надводных объектов, в том числе среди однотипных, по информации, поступающей от различных технических средств контроля и наблюдения в заданном водном регионе. Однако не каждое судно или корабль заинтересовано в том, чтобы о нем (о его конфигурации и типе) была получена точная информация. Иными словами, на объектах необходимо иметь подсистемы автоматизированного изменения информационного образа надводного объекта, т.е. изменения информации о своей визуальной структуре настолько, чтобы любая система контроля и обнаружения принимала ошибочное решение о его типе и назначении.

В настоящее время существует целый ряд специализированных автоматизированных систем управления водным транспортом. Это системы управления судов при проходе к порту, системы проводки судов через разводные мосты, шлюзы и т.д. Эти системы весьма дорогостоящие, решают, как правило, частные задачи, а действие их распространяется на ограниченной акватории. В работе для оценивания динамической ситуации надводных объектов предлагается использовать многосенсорную структуру построения системы управления, где в качестве отдельных датчиков информации используются штатные радиоэлектронные средства наблюдения (радиолокаторы, гидролокаторы, теплолокаторы, оптолокаторы, радиопеленгаторы и т.д.), расположенные вдоль путей следования транспортных средств и предназначенные для решения других (оборонных, экологических, метеорологических и т.д.) задач. Объединение информации в многосенсорных системах в едином процессоре позволяет решать поставленную задачу более эффективно как с точки зрения точности оценивания динамической ситуации надводных объектов, так и с точки зрения уменьшения объема вычислений и материальных затрат.

Несмотря на огромное число исследовательских работ, и публикаций в области создания систем автоматического сопровождения объектов, систем распознавания и маскировки, построение систем оценивания динамической ситуации надводных объектов в многосенсорных системах представляет весьма сложную проблему. Эта проблема связана с тем, что решение конкретной прикладной задачи всегда носит комплексных характер, связанный с необходимостью исследования структуры источников информации, исследованием носителей информации, выделением информации, связанной непосредственно с распознаванием или определением местоположения сопровождаемого объекта, выбором метода построения систем принятия решения. Основные сложности решения перечисленных подзадач связаны с исходной априорной неопределенностью знаний о модели движения объекта, его маневренных свойствах, помеховой обстановки, а также априорной неопределенностью условий формирования распознаваемого сигнала, в том числе связанной с каналом распространения.

Разработанные в диссертации теоретические положения, математическое, алгоритмическое и программное обеспечение использовалось применительно к решению конкретных задач многосенсорных систем автоматического сопровождения надводных объектов, построенных на базе рекуррентных фильтров, а также систем распознавания, идентификации и изменения информационных образов надводных объектов в радиолокационном поле.

Весь комплекс научных исследований по разработке и внедрению информационных технологий, а также практических мероприятий по совершенствованию процессов управления транспортными потоками представляются как крупная научно-техническая проблема, имеющая большое народно-хозяйственное значение.

Целью диссертационной работы является решение важнейшей научной проблемы - повышение эффективности автоматизированных систем поддержки принятия решения в задачах контроля и оценивания динамических ситуаций при неуправляемом перемещении множества надводных объектов на основе использования информационных технологий и алгоритмов многосенсорного автоматического сопровождения и распознавания.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены, обоснованы и решены следующие задачи:

1. Концепция построения структур распределенных многосенсорных систем автосопровождения целей на базе датчиков различной физической природы и средств распознавания надводных объектов.

2. Математическое и алгоритмическое обеспечение процедуры объединения информации в многосенсорных системах автосопровождения целей, обеспечивающее качественно новый уровень решения проблемы повышения точности определения координат надводных объектов.

3. Методы и способы совершенствования алгоритмов калмановской фильтрации в задачах автоматического сопровождения быстроманеврирующих надводных объектов при наличии внешних помех высокой интенсивности.

4. Теоретические аспекты и алгоритмы создания информационных образов надводных объектов, а также их техническое обеспечение в различных информационных полях.

5. Математические модели управления информационными образами надводных объектов с помощью различных технических средств и алгоритмизация моделирования в выбранном информационном поле на основе программно-моделирующего комплекса.

6. Аппаратно-программная реализация управления техническим обслуживанием многоканальных систем автосопровождения целей, обеспечивающая возможность непрерывного сопровождения всех заданных целей при нарушении режимов работы или полном выходе из строя отдельных звеньев или каналов систем.

Объектом исследования являются автоматизированные системы поддержки принятия решения при оценивании динамической ситуации перемещения надводных объектов с помощью многосенсорных систем сопровождения и распознавания.

Предметом исследования диссертации являются методологические положения и алгоритмические основы информационной поддержки автоматизированных многосенсорных систем сопровождения совокупности надводных целей с оценкой их динамических свойств и конфигураций.

Методы исследования. Методологической основой и общей теоретической базой диссертационного исследования являются теория управления, теория информации, теория распознавания образов, теория алгоритмизации, методы анализа и обработки сигналов в различных информационных полях и теория радиолокации. Используются методы статистической обработки сигналов и алгоритмы имитационного моделирования.

Исследования опираются на различные департаменты Министерства транспорта и Министерства обороны России, специальную математическую и техническую литературу.

Научная новизна. В результате проведенных исследований осуществлено теоретическое, экспериментальное и модельное обоснование и решение ключевых задач теории управления транспортными потоками в части автоматического сопровождения, распознавания и противодействию распознавания надводных объектов.

В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты, которые выносятся на защиту.

1. Разработан общий подход к построению систем управления транспортными потоками на морских и речных акваториях, позволяющий использовать результаты распознавания и идентификации надводных объектов в многосенсорных системах автоматического сопровождения целей.

2. Разработаны новые алгоритмы процедуры автоматического сопровождения маневрирующих объективов в условиях воздействия внешних помех, основанные на использовании модифицированных многомодельных уравнений движения объектов и информации об отраженном от цели сигнале.

3. Предложена методология построения многосенсорных систем автоматического сопровождения надводных объектов и разработано математическое обеспечение для объединения информации от отдельных датчиков.

4. Предложено методическое обеспечение формирования информационных образов надводных объектов в различных физических полях и оптимизации параметров измерительных систем, обеспечивающих их реализацию.

5. Разработаны принципы автоматизации процессов изменения информационного массива данных о надводных объектах, позволяющие повысить вероятность распознавания однотипных объектов или противодействовать их распознаванию.

6. Разработаны структура, метод и алгоритмы для управления техническим состоянием системы автоматического сопровождения надводных объектов, обеспечивающие непрерывное функционирование системы при выходе из строя отдельных ее каналов или звеньев.

Практическая ценность результатов работы заключается в создании методологических основ решения задач оценивания конкретной динамической ситуации в многосенсорных системах автоматического сопровождения морских и речных надводных объектов.

По результатам проведенных исследований и при участии автора разработаны модели, алгоритмы, структуры и программы, предназначенные для автоматического сопровождения надводных объектов и их распознавания, реализованные на базе современных компьютерных систем.

Реализация. Разработанные в диссертации алгоритмы автосопровождения надводных объектов, методики формирования и изменения информационных образов надводных объектов, а также проблемно-ориентированные машинные программы апробированные на экспериментальных данных, полученных в результате натурных исследований, проводимых на морских судах и кораблях, и используются в научных исследованиях в НИИ проблем автоматизации, а также в организациях Министерства обороны. Разработанные методики, алгоритмы и схемные решения внедрены в учебном процессе Российского государственного гидрометеорологического университета.

Апробация работы. Основные положения работы по мере их выполнения представлялись на отечественных и международных конференциях, семинарах, симпозиумах и выставках, в том числе на Международной НТК по информатике и управлению в 1997 г., Международных НТК ТРАНСКОМ в 1997, 1999 годах, IX Международной конференции «Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования Мирового Океана» в 1994 г., Всероссийском симпозиуме «Радиолокационные исследования природных сред» в 1994 г., Всесоюзной конференции по проблеме «Океан» в 1987 г., Всесоюзной конференции «Обработка локационных сигналов, отраженных протяженными объектами» в 1981 г., Всесоюзной НТК по прогнозированию надежности изделий электронной техники, П-ой Ленинградской конференции по распознаванию образов в 1978 г., Ежегодных Научно-технических Конференциях профессорско-преподавательского состава ЛЭТИ в 1971 - 1997 годах, Ежегодных НТК профессорско-преподавательского состава РГГМУ в 1999-2001 годах.

Публикации. Основное содержание диссертации опубликовано в 82 научных работах, в том числе в четырех монографиях: «Радиооборудование кораблей»; «Моделирование и испытание судового радиооборудования»; «Построение судового радиооборудования»; «Измерение информационных образов надводных объектов», шести авторских свидетельствах, 56 научных статьях, 14 учебных пособиях.

Структура и объем работы. Диссертация представлена в форме рукописи, состоящей из введения и шести глав. Общий объем работы составляет 350 страниц, в том числе 98 рисунков, 4 таблиц и список использованных источников из 165 наименований.

Выводы

В результате проведенных исследований были получены следующие основные результаты:

1. Проанализирована структура систем информационной поддержки оператора; осуществлена детализация СИП как объекта диагностирования; предложены модели всех подсистем с позиции технической диагностики и процедуры управления их техническим состоянием.

2. Разработано методическое обеспечение экспресс-контроля работоспособности САЦ путем непрерывного сравнения результатов вычислений в каждом из рабочих каналов системы с результатами вычислений в проверочных каналах. При этом разработаны структура автоматизированного комплекса для управления техническим состоянием САЦ, алгоритмы контроля и компьютерная программа на языке С"4", реализующая этот алгоритм.

3. Получены математические соотношения между заданным числом каналов САЦ, допустимой вероятностью достоверности информации о состоянии работоспособности каналов САЦ, темпом поступления входной информации, требуемым числом проверочных и запасных каналов.

4. Предложена концепция контроля работоспособности механических конструкций СТС, основанная на исследовании спектральных характеристик сигналов вибраций отдельных элементов конструкций. Разработан алгоритм адаптивной фильтрации сигналов вибродатчиков с целью максимизации на его выходе отношения сигнал-шум. Разработан и изготовлен восьми канальный аппаратно-программный комплекс для контроля работоспособности механических конструкций. и

5. Разработаны методы анализа и прогнозирования состояния работоспособности мобильных РЛС по результатам экспресс-оценок показателей качества функционирования отдельных подсистем и узлов. Для оперативного контроля выбрано ограниченное количество наиболее информативных параметров.

7. Разработан алгоритм прогнозирования выходных характеристик РЛС и единого сводного показателя. Приведены некоторые экспериментальные резульаты.

Заключение

Анализ существующих методов и способов совершенствования систем управления транспортных потоков надводных объектов, а также их информационного обеспечения, показал, что имеются достаточные резервы повышения эффективности их функционирования за счет внедрения распределенных многосенсорных систем автоматического сопровождения объектов с использованием результатов их распознавания и идентификации, а также новых технологий обработки поступающей информации.

В работе решена научно-техническая проблема, имеющая важное народнохозяйственное значение - повышение эффективности автоматизированных систем поддержки принятия решения в задачах контроля и оценивания динамических ситуаций при неуправляемом перемещении множества надводных объектов на основе использования информационных технологий и алгоритмов многосенсорного автоматического сопровождения и распознавания.

Решение этой проблемы в рамках данного научного направления позволило определить цели исследований диссертационной работы и, в соответствии с ними, получено теоретическое обоснование и практическая реализация структурных методов, математических моделей и алгоритмов теории принятия решений при управлении надводными объектами. Научные результаты, полученные в работе, представляют методологию управления транспортными потоками надводных объектов на основе системного подхода к структурной, алгоритмической и объектно-ориентированной реализации и новых информационных технологий на этапе автоматического сопровождения объектов, их распознавания и идентификации или противодействия распознаванию.

Основными научными результатами являются: 1. Концепция построения многосенсорных систем автоматического сопровождения надводных объектов включающая: • принципы объединения систем автоматического сопровождения надводных объектов и их распознавания и идентификации; структуры систем объединения информации от различных датчиков в процессе их совместной обработки; анализ влияния параметров отдельных датчиков на эффективность функционирования всей системы.

2. Методы и алгоритмы автоматического сопровождения маневрирующих целей в условиях априорной неопределенности включающие: анализ точностных характеристик фильтров при представлении уравнений движения в различной системе координат; разработку интерактивного многомодельного алгоритма фильтрации и методики определения вероятностей перехода системы из одного состояния в другое; анализ функционирования системы автосопровождения надводных объектов в условиях воздействия внешних помех; разработку параметрического и непараметрического вариантов вероятностного фильтра адаптивного к воздействию внешних помех с пуассоновским и диффузным законом распределения; разработку обобщенного алгоритма фильтрации, использующего особенности многомодельного и вероятностного фильтров, а также информацию о величине амплитуды сигналов датчиков; разработку типовых моделей уравнений движения надводных объектов, позволяющих в различных наборах осуществлять с помощью обобщенного алгоритма фильтрации эффективное слежение за целями с различными маневренными свойствами в условиях априорной неопределенности; модельные эксперименты по анализу и сравнительной оценке точностных характеристик разработанных алгоритмов.

3. Структуры и информационные технологии многосенсорных систем автоматического сопровождения надводных объектов включающие: анализ информационного обеспечения синхронных многосенсорных систем параллельного и последовательного действия; исследование влияния кросс-ковариации отдельных датчиков многосенсорных систем автосопровождения на ошибки оценивания в объединенной системе; математическое обеспечение для вычисления ошибок сглаживания и экстраполирования и их ковариаций на выходе центрального процессора многосенсорной системы автосопровождения целей по данным оценок и их ковариаций локальных процессоров без непосредственного использования результатов измерений; методику обработки информации в многосенсорных системах автосопровождения целей с физически разнородными датчиками; математическое обеспечение обработки информации в многосенсорных системах автосопровождения в условиях априорной неопределенности; методику использования информации о радиальной скорости, полученной от когерентных датчиков, с имеющейся в системе информацией о векторе скорости, позволяющую повысить точность сглаживания координат надводного объекта; результаты модельных экспериментов по оценке точностных характеристик разработанных математического и алгоритмического обеспечения.

4. Основы принятия решений при распознавании информационных образов как динамических ситуаций содержащие: обобщенное выражение функции среднего риска для решения задач обнаружения, оценивания и распознавания через стоимость решения указанных задач; анализ типовых моделей информационных образов надводных объектов; методы формализации и представления информационных образов надводных объектов, получаемых от физически разнородных датчиков; методику оптимизации разрешающей способности датчиков по пространственным координатам, обеспечивающую максимальную вероятность правильного распознавания надводных объектов при заданной помеховой обстановки; алгоритм распознавания надводных объектов по данным измерений от двухкоординатных датчиков с высоким разрешением.

5. Теоретические основы методов изменения информационных образов при решении задач повышения вероятности распознавания или его противодействия включающие: решение обратной задачи распознавания, позволяющей по заданному значению изменения вероятности правильного распознавания определить требуемое значение изменения параметров информационного образа; методику наложения ограничений, обеспечивающих единственность решения обратной задачи распознавания; алгоритмическое и программное обеспечение, позволяющее оптимизировать процедуру распределения изменения информационного образа по элементам разрешения распознаваемого объекта с учетом существующих ограничений и функций штрафа; математические модели процессов управления информационными образами надводных объектов в радиолокационном и инфракрасном полях; процедуру формирования банка данных методов управления информационными образами надводных объектов; структуризацию процессов изменения информационных образов надводных объектов в различных физических полях. 6. Алгоритмическое обеспечение управления техническим обслуживанием систем принятия решения при автоматическом сопровождении надводных объектов содержащее: модели систем информационной поддержки принятия решения как объектов диагностирования; алгоритмы контроля работоспособности и управления техническим обслуживанием аппаратно-программной реализации автосопровождения множества целей; математические соотношения между заданным числом каналов системы автосопровождения, допустимой вероятностью достоверности информации о состоянии работоспособности каналов, темпом поступления входной информации и требуемой функциональной избыточностью системы; методику контроля работоспособности механических конструкций системы автосопровождения, основанная на исследовании спектральных характеристик сигналов вибраций отдельных элементов конструкции;

• методику анализа и прогнозирования работоспособности электронных блоков системы автосопровождения по результатам экспресс - оценок показателей качества функционирования отдельных подсистем и узлов;

• методику снижения размерности пространства признаков в задачах распознавания классов работоспособности технических объектов;

• результаты натурных и модельных экспериментов оценки работоспособности системы автосопровождения надводных объектов.

Полученные в диссертации научные и практические результаты показали высокую эффективность их применения и были внедрены в Научно-исследовательском институте проблем автоматизации, НИИ Математики и механики им. академика В.И. Смирнова, Специализированном центре программных систем «Спектр», Российском государственном гидрометеорологическом университете и в ряде организаций Министерства обороны России.

1. Хелман, Олава Введение в теорию оптимального поиска. М.: Наука, 1985 г. -325с.

2. Морз Ф. Теория поиска. Исследование операций. Т.1. Методологические основы и математические методы. / Под ред.Дж. Моудера. М.: Мир, 1981 г. — 341с.

3. Ким Д.П. Методы поиска и преследования подвижных объектов. М.: Наука, 1989 г.-336с.

4. Попович В.В, Моделирование, оценка эффективности и оптимизация систем наблюдения ВМФ. СПб.: BMA им. Н.Г. Кузнецова, 2000 г. - 410с.

5. Кейлер Г., Чэн Ч.Ч. Теория моделей. М.: Мир, 1977 г. - 244с.

6. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. — М.: Радио и связь, 1989 г., -656 с.

7. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохатичности сигналов. М.: Сов. радио, 1978 г., - 320 с.

8. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977г.,-431 с.

9. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. М.: Сов. радио, 1974 г., 360 с.

10. Ю.Бескид П.П., Викторов А.Д., Винокуров В.И. Построение судовогорадиооборудования Л.: Судостроение, 1982 г. - 260с.

11. Бескид П.П. Радиооборудование кораблей. СПб.: Поликом, 1998 г. - 240 с.

12. Кузьмин С.З. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Радио о связь, 1986 г. - 350с.

13. Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. М.: Сов. Радио, 1978 г. - 380с.

14. Бескид П.П., Бубнов A.A. К использованию фильтра Калмана в комплексе РЛС-ЭВМ. Известия ЛЭТИ, 1984 г., вып. 158, с.72 - 80.

15. Бескид П.П. Повышение эффективности цифрового сглаживающего фильтра. В сб.: "Повышение эффективности и надежности радиоэлектронных систем". Л.: 1982 г., вып. 4, с.73-77.

16. Зингер P.A. Оценка характеристик оптимального фильтра для слежения за пилотируемой целью. Зарубежная радиоэлектроника, 1972 г., № 8, с.40 - 57.

17. Зингер P.A., Бепке Е.К. Выбор фильтров сопровождения в реальном масштабе времени для тактических систем вооружения. Зарубежная радиоэлектроника, 1975 г., № 1, с.44-59.

18. Бескид П.П., Викторов А.Д. Управление транспортным потоком малоразмерной авиации. Тезисы докладов Международной научно-технической конференции "Транском 99". СПб.: 1999 г., с. 163 - 166.

19. Бескид П.П. Повышение эффективности цифрового сглаживающего фильтра. В Сб. "Повышение эффективности и1 надежности радиоэлектронных систем" Вып. 4, J1, 1976 г., с.27-34.

20. Бескид П.П. Метод вторичной обработки информации судовых PJIC кругового обзора. Известия ЛЭТИ, Вып. 128, 1973 г., с.41-52.

21. Бескид П.П. Применение методов планирования эксперимента в задачах вторичной обработки радиолокационной информации. Известия ВУЗов, Серия "Радиоэлектроника" № 12, 1984 г., с.42-53.

22. Бескид П.П. Радиолокационное обеспечение проводки судов на внутренних водных путях. Труды Всесоюзной конференции по проблеме "Океан", Севастополь, 1987 г., с.32-40.

23. Бескид П.П. Радиолокационное обеспечение высокоточной проводки судов. Сб. "Радиооборудование кораблей", Вып.5, ЛЭТИ, 1988 г.

24. Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем. Под ред. М. Бассвиль. М.: Мир, 1989 г.25.0суга С. Обработка знаний. Пер. с англ. М.: Мир, 1989 г.

25. Грант П.М., Коуэн К.Ф. Адаптивные фильтры. м.: Мир, 1988 г. - 395с.

26. Фомин В.Н. Реккурентное оценивание и адаптивная фильтрация. М.: Наука, 1984 г.

27. Ракитин В.Д., Сикарев A.A. Концепция радионавигационного обеспечения безопасности плавания на ВСП России. Тезисы докладов Международной НТК "Транском 97" СПб., 1977 г., с.93 - 95.

28. Белинский Б.И., Ярыгин Г.А. Модели принятия решений в интеллектуальных системах. В сб. "Системы, методы обработки данных". Ташкент, 1997 г.

29. Мельников Б.Г. Статистический синтез радиотехнических измерителей навигационных параметров. М.: Воениздат, 1982 г. - 182 с.

30. Казаринов Ю.М., Соколов А.И., Юрченко Ю.С. Проектирование устройств фильтрации радиосигналов. JL: Изд. ЛГУ, 1985 г.

31. Чумаков Н.М., Серебряный Е.И. Оценка эффективности технических устройств. М.: Сов. радио, 1980 г. - 329с.

32. Катиков В.М., Гришин Ю.П. Совместное обнаружение и оценивание случайных сигналов. / Зарубежная радиотехника, 1992 г., № 6.

33. Новоселов О.Н., Фомин А.Ф. Основы теории и расчета информационно — измерительных систем. -М.: Машиностроение, 1991 г. 332с.

34. Копанев A.A., Попов С.А„ Францев Р.Э. Информационное обеспечение транспортных систем. Тезисы докладов V-ой Международной конференции "Региональная информатика 96". - СПб., 1996 г., с.318 -323.

35. Жуков Ю.И., Плотников A.M. Концепция логистической информационной сети транспортного мультимодального комлекса Балт-терминал. Тезисы докладов 5-ой Международной конференции "Региональная информатика 96". - СПб., 1996г.,с.321 -323.

36. Саблин В.В., Шапошников В.И. Вопросы создания и применения радиолокационных средств нового поколения. Радиотехника. 1995, № 1, с.50-53

37. Левин Б.Р., Шварц В. Вероятностные модели и методы в системах связи и управления. М.: Радио и связь, 1985 г. 312с.

38. Обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем. Пер. с англ. / Под ред. М. Бассвиль. М.: Мир, 1989 г.

39. Черняк B.C. Многопозиционная радиолокация. М.: Радио и связь, 1993 г.

40. Ларин В.Б. Методы решения алгебраических уравнений Рикатти. Техническая кибернентика, 1983 г., № 2, с. 186 - 199.

41. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оцценок и модуляции, т. 1-3. М.: Сов. радио, 1972 г.

42. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. М.: Сов. радио, 1975 г. - 704с.

43. Стратонович Р.Л. Условные марковские процессы и их применение к теории оптимального уравнения. М.: Сов. радио, 1966 г. - 319с.

44. Ривкин С.С. Метод оптимальной фильтрации Калмана и его применение в инерциальных навигационных системах. Л.: Изд. ЛГУ, 1973 г.

45. Венгеров A.A., Щаренский В.А. Прикладные вопросы оптимальной фильтрации. М.: Мир, 1982 г. - 192с.

46. Бескид П.П. Повышение эффективности вторичной обработки радиолокационной информации. В сб. "Повышение эффективности и надежности радиоэлектронных систем". Международный сборник научных трудов. Вып.2, -Л.: 1979 г.

47. Кудряшов В.Е., Лукомский Ю.А. Использование элементов теории игр в системе информационной поддержки судоводителя. Изв. ТЭТУ. Сборник научных трудов. Вып. 484. - СПб.% 1995 г., с.35 - 41.

48. Крассовский Н.Н., Субботин А.И. Позиционные дифференциальные игры. М.: Наука, 1974 г.

49. Айзеке Р. Дифференциальные игры. -М. Мир, 1967 г. -433с.

50. Попович В.В„ Шпак В.Ф. Модель оценки эффективности комплексного применения средств обнаружения. Морской сборник № 6, 1995 г.

51. Макаров С.Б., Попов Е.А. Распределение значений комплексной огибающей случайной последовательности многопозиционных спектрально-эффективных сигналов Радиотехника № 1, 2001 г.

52. Ланкастер П. Теория матриц. М.: 1978 г. - 280с.

53. Коростелев А.А. Пространственно-временная теория радиосистем. М.: Радио и связь, 1987 г. - 320с.

54. Ибрагимов И.А., Хаслинский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. — М.: Наука, 1979 г. 528с.

55. Оводенко А.А, Робас тные локационные устройства. Л.: ЛГУ, 1981 г. — 182с.

56. Koopman В.О. Theory of search: 2. Target detection. Operations Research. -1966, v.4, № 5.

57. Толстое Е.Ф., Яковлев A.M. Радиолокационный комплекс аппаратуры наблюдения в программе "Открытое небо"ю / Радиотехникаю 1995 г., № 11, сю54 57.

58. Катиков В.М., Гришин Ю.П. Совместное обнаружение и оценивание случайных сигналов // Зарубежная радиоэлектроника, 1987 г., № 6, с.З 25.

59. Фалькович С.Е., Хомяков Э.Н. Статистическая теория измерительных радиосистемю М.: Радио и связь, 1983. - 288с.

60. Руководство пользователя по сигнальным процессорам семейства ADSP-2100. Перевод с анг. / Под ред. А.Д. Викторова. СПб.: Поликом, 1997 г.

61. Бескид П.П., Комова В.А., Нилов М.А. Особенности использования радиолокаторов систем управления движением судов для обнаружения нефтяных загрязнений акваторий порта. Труды 3-ей международной НТК "Экология и общество" СПб.: 2001 г., с.301 - 306

62. Бескид П.П. Моделирование радиолокационных целей при широкополосном зондирующем сигнале. Известия ЛЭТИ, вып. 387, 1987 г.

63. Киселев С.З. Проектирование судовых РЛС Учеб. пособие./ЛЭТИ, Л., 1983 г. -48 с.

64. Бескид П.П., Винокуров В.И. Исследование характеристик отраженных сигналов от надводных объектов и взволнованной морской поверхности. Труды Всесоюзной конференции "Обработка локационных сигналов, отраженных протяженными объектами". Свердловск, 1981 г.

65. Антипов В.Н., Горяинов В.Т., Кулин А.Н. и др. Радиотехнические станции с цифровым синтезированием апертуры антенны. М.: РаДио и связь, 1988 г., 304 с.

66. West James С., Moore Richard К., holtzman Julian С. Syntetic-aperture-radar imagin of the océan surface using the slightly-rough facet model and a full surface-wave spetrum. Int. J. Remote Sens., 1990-11-8.

67. Hirose Т.К., Mnuft L., Paterson J.S. A study of textural and tonal information for classifyring sea ice from SAR imagery. / IGARSS 89.: Vancouver, Juïy 10 14, 1989. Vol. 2 New-York,1989.

68. Plobnig M., Kropath W.G., Stroll D. SHERLOCK Supports the geooding of SAR. / IGARSS 89.: Vancouver, July 10-14, 1989. Vol. 2 New-York,1989.

69. Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин B.A. Современное состояние проблем распознавания. М.: Радио и связь, 1989 г. - 160с.

70. Горелик А.Л., Барабаш Ю.Л., Кривошеее О.В. и др. Селекция и распознавание на основе локационной информации. Под ред. Горелика А.Л. М.: Радио о связь, 1990 г.-240с.

71. Бескид П.П., Погодин А.А. Передаточные характеристики объектов, представленных набором блестящих точек. Радиотехника, № 3, 1990 г.

72. Бескид П.П., Шишкин А.Д. Программная реализация алгоритма классификации и обработки данных. Труды IX Международной конференции "Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования Мирового Океана".-СПб.: 1994 г.

73. Бескид П.П. Выбор оптимального числа элементов разрешения информационного портрета по дальномерной координате в задачах распознавания. Известия ГЭТУ, вып. 328, СПб., 1995 г.

74. Островитянов Р.В., Басалаев Ф.А. Статистическая теория радиолокации протяженных целей. М.: Радио о связь, 1982 г. - 310с.

75. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, физматизд., 1979 г. — 408с.

76. Шишкин А.Д. Методы классификации распределенных целей. Тезисы докладов. В сб. "Обработка сигналов от распределенных целей". Свердловск: 1977 г., с.64-66.

77. Варенцов В.А., Красюк Н.П., Тупицин JI.A. Определение признаков для радиолокационного распознавания объектов. Труды СЗПИ № 2, 1972 г., с.47 -56.

78. Андерсен Т. Введение в многомерный статистический анализ. Пер. с англ., Физматгиз, 1963 г.-420с.

79. Пересадка В.П. Автоматическое распознавание образов. М.: Энергия, 1970 г.

80. Бескид П.П. "Повышение эффективности работы системы распознавания надводных объектов". Судостроение, № 6, 1977 г.

81. Айвозян С.А., Бежаева 3 Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974 г.

82. Барабаш Ю.Л. Коллективные статистические решения при распознавании. — М.: Радио и связь, 1983 г.

83. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьев Г.В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решения. М.: Радио и связь, 1989 г. - 300с.

84. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992 г. - 200с.

85. Геппенер В.В., Манохин Н.С. Оценивание формативных траекторий при помощи режекторного фильтра. / Сб. тезисов докладов Всесоюзной школы -семинара. "Автоматическое распознавание слуховых образов". Киев, 1982 г. -с.83 86.

86. Денисов ДА. Компьютерные методы анализа видеоинформации. Красноярск: Гос. Университет, 1993 г.

87. Девис М.Х.А. Линейное оценивание и стохастическое управление. М.: Наука, 1984 г.

88. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в РО и кластер анализе. Пер. с англ. Под ред. Дж. Вэн Райзина - М.: Мир, 1980 г., с.208 - 274.93.3акревский А.Д. Логика распознавания. — Минск: Наука и техника, 1988г. -118с.

89. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных. Новосибирск: Изд-во Института математики, 1999., 270с.

90. Марпл мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Пер. с англ. - М.: Мир, 1990 г.

91. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. — М.: Мир, 1978 г.

92. Макаров С.Б., Попов Е.А. Статистические свойства сигналов с протяженными амплитудными траекториями. Тезисы докладов НТК "Методы и технические средства обеспечения безопасности информации". СПб., Изд. СПбГТУ, 1998 г.

93. Зегжда Д. П., Ивашко А.М, Технология создания безотказных систем обработки информации на основе защищенной операционной системы. / Проблемы информационной безопасности № 2., 1999 г. с.59 74.

94. Небабин В.Г. Выбор параметров РЛС для распознавания. / Радиотехника, 1990 г., №5, с.16- 18.

95. Тихонов Т.Н., Уфимцев М.В. Статистическая обработка результатов экспериментов. М.: Из-во МГУ, 1988 г. - 174с.

96. Феоктистов Ю.А. Статистические подходы к проблеме радиолокационного распознавания. / Зарубежная радиоэлектроника, 1992 г., № 10 с.41 - 48.

97. Геппенер B.B. Деревья решений в задачах распознавания образов. \ Proceedings jf SCM '99 (International Conference on Soft Computing and Measurements), v2-CI16., 1998 г., c.130- 133.

98. Астанин Л.Ю., Викторов А.Д. Обнаружение и классификация мощных объектов на основе обработки данных СШП геолокатеров. Тезисы докладов конференции "Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций"., СПб., 1999 г.

99. Алсахан A.M. Использование нечетких граф-схем при построении распознающих систем. Тезисы докладов 2-ой Всероссийской конференции стран СНГ "Распознавание образов и анализ изображений". Ульяновск, 1995 г., с.65-67.

100. Алсахан A.M. Геппенер В.В. Нечеткая система распознавания на основе деревьев решений. Тезисы докладов Второй международной конференции "Интеллектуальные системы". СПб., 1996 г., т.2, с.190 -196.

101. Черниченко Д.А. Алгоритм обнаружения изменений свойств сигналов и динамических систем применительно к задачам мониторинга ОС. Тезисы докладов конференции "Мониторинг и прогнозирование ЧС". СПб., 1999 г., с.24-28.

102. Пирумов B.C., Червинский P.A. Радиоэлектроника в войне на море. — М.: Воениздат, 1987 г.

103. Геппенер В.В., Кафтасьев В.Н. Кластер программный комплекс поддержки разработки систем классификации. — Изв. ЛЭТИ, вып.319, с.39 - 45.

104. Бескид П.П. Использование дискретного разбиения признаков в задачах диаг-ностики. В сб. "Вопросы технической диагностики". Вып. 12. Ростов-на-Дону, 1984 г.

105. Беляков С.С. Бескид П.П. Учет влияния метеоусловий на точность измерения информационных образов. В сб. "Повышение эффективности и надежности радиоэлектронных систем". Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 8. Л.: 1984 г.

106. Бескид П.П. Радиолокационный комплекс для измерения информационных образов надводных объектов. / Радиооборудование кораблей. Научно-информационный сб. № 5. Л.: 1985 г.

107. Бескид ПЛ., Леонтьев В.В. Классификация методов измерения рассеивающих свойств надводных объектов. Изв. ЛЭТИ, Вып. 348, 1986 г.

108. Бескид П.П., Леонтьев В.В., Винокуров В.И. Распространение и рассеяние волн. Учебное пособие. СПб., ТЭТУ, 1994 г. - 180 с.

109. Давыдов Н.С. Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем. М.: Радио и связь, 1988 г. - 256с.

110. Гаскаров Д.В., Мозгалевский A.B., Волынский В.И. Техническая диагностика судовой автоматики. Л.: Судостроение, 1982 г. - 224с.

111. Бескид П.П., Виноградов Е.М., Винокуров В.И. Моделирование и испытание радиооборудования. Л.; Судостроение, 1981 г., 280с.

112. Бескид П.П., Шишкин А. Д. Программная реализация алгоритма классификации и обработки данных. Труды IX Международной конференции "Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования Мирового Океана". С.Пб., 1994 г., с.82-88.

113. Бескид П.П., Баглаев С.Б. Оценка информационности признаков в задачах распознавания надводных объектов. Известия ТЭТУ, Вып. 331, 1996 г., с. 1723.

114. Бескид П.П. Методика измерения ЭПР целей в натурных условиях. Радиотехника № 5, 1981 г., с.37-46.

115. Бескид П.П., Леонтьев В.В. Динамические измерения ЭПР целей. Радиотехника № 2, 1983 г.

116. Бескид П.П., Баглаев С.Б. Устройство управления информационными образами морских объектов Известия ТЭТУ, Вып.332, 1996 г., с.56-62.

117. Бескид П.П. Оптимизация системы управления информационными образами надводных объектов. Известия ТЭТУ № 334, С.Пб., 1995 г., с.47-53.

118. Бескид П.П., Леонтьев В.В. Радиолокационное распознавание характеристик разливов нефтепродуктов. Мониторинг. Безопасность жизнедеятельности. №3, 1996 г., с.22-32.

119. Бескид П.П., Рогалев Ю.Н. Управление информационными образами надводных объектов в задачах распознавания. Сб. "Информационные технологии на транспорте". С.Пб., АВК, 1996 г.

120. Бескид П.П., Леонтьев B.B. Опыт применения акустического моделирования для решения задач радиолокационного распознавания. Труды научно-технической конференции "Физика и техника ультразвука", С.Пб., ТЭТУ, 1997 г., с.28-36.

121. Бескид П.П. Управление характеристиками рассеяния морских объектов для решения задач совместимости портовых РЛС. Труды Ш-его международного симпозиума по электромагнитной совместимости. С.Пб., 1997 г., с.82-93.

122. Бескид П.П., Сайдун Мефти Метод снижения размерности пространства признаков в задачах вибродиагностики. Управление и информационные технологии на транспорте. Тезисы докладов Международной НТК "Транском-97". С.Пб., 1997 г., с.90-93.

123. Beskid P.P. The solution of reciprocal recognition problem ad a method for control the information pattern of marine objects. Proceedings of the International Conference of Informaties and Control. St. Petersburg, Russia, 1997

124. Бескид П.П. Измерение характеристик вторичного излучения надводных объектов. В Сб. "Проблемы развития современной элементной базы систем

125. Г\ судовой РЭ и вычислительной техники"., Л.:, Судостроение, 1977 г.

126. Бескид П.П., Леонтьев В.В. Оптимизация динамического диапазона приемника РЛС при изменении радиолокационного портрета надводных объектов". Радиотехника № 3,1983 г.

127. Бескид П.П. Леонтьев В.В. Оценка устойчивости информационного образа тела сложной формы при изменении частоты падающего облучения. В Сб. "Рассеяние электромагнитных волн", Вып.4, Таганрог, 1984 г.

128. Бескид П.П., Гаскаров Д.В. Диагностика схем дискретного действия. Радиотехника, т.27, 1974, № 5, с.28-37.

129. Бескид П.П., Гаскаров Д.В. Устройство для определения работоспособности элементов и систем электрорадиоавтоматики. АС 328471 от 12.11.74 г.

130. Бескид П.П., Дмитриенко Л.Л. Автоматический классификатор степени работоспособности объектов определенного класса. Известия ЛЭТИ, Вып. 118,ч.Н, 1974 г.

131. Бескид П.П. Статистическая обработка данных радиолокационного f ^ наблюдения. Тезисы докладов Ленинградской НТК по узловым проблемамрадиотехники., Л.: 1974, с.51-53.• <

132. Бескид П.П. Применение теории распознавания к прогнозированию технического состояния элементов и систем. Сб. "Проблемы кибернетики". ЛДНТП, Ленинград, 1973, с.28-31.

133. Бескид П.П. О диагностики релаксационных схем. Труды III Всесоюзной НТК по проблемам повышения надежности систем. Вып.2, Тбилиси, 1970 г., с.45-51.

134. Бескид П.П. Определение оптимальных сроков профилактики систем по данным их эксплуатации. Труды III Всесоюзной НТК по проблемам повышения надежности систем. Вып.З, Тбилиси, 1970 г., с. 18-25.

135. Бескид П.П. Диагностическая оценка работоспособности простой системы. Известия ЛЭТИ, Вып.98, 1977 г.

136. Бескид П.П., Гаскаров Д.В. О выборе информативных признаков для прогнозирования состояния технических объектов. Труды Всесоюзной межвузовской НТК по прогнозированию надежности изделий электронной техники. Киев, 1979 г., с.85-91.

137. Бескид П.П. Устройство для измерения радиолокационных портретов летательных аппратов. АС 161279 от 03.07.81 г.

138. Бескид П.П., Леонтьев В.В. Измерение радиолокационных портретов подвижных объектов. РИО ЛЭТИ, 1990 г., 101с.

139. Небабин В.Г., Белоус О.И. Методы и техника противодействия радиолокационному распознаванию. / Зарубежная радиоэлектроника, № 2, 1987г.

140. Бескид П.П,, Гаскаров Д.В. Устрой для определения работоспособности элементов и систем электрорадиоавтоматики. АС328471 от 12.11.73 г.

141. Гаскаров В.Д., Шнуренко А.А, Информационное обеспечение управления СРЗ. СПб.: Судостроение, 2000 г. - 311с.

142. Chee-Yee-Chony Architectures and algorithms for track association and fussion. IEEE Aerospace and Electronio. System. Volume 15, №1, 2000

143. S. Mori, W.H. Barker Track association and track fussion with non-deterministic target dynamics. Pros. 2nd International Conf. on Information fussion., 2000

144. Y. Bar-Shalom. Multitarget multisensor tracking: Advanced application. Norwood, MA: Arteck House, 1990

145. C.Y. Chony. Hierarchical Estimation. Pros. M1T/ONR Workshop. Monterey, C.A. 1979

146. O.E. Drimmond. A Hybrid sensor fussion algorithm and tracklets. Pros. SPIE, Signal and Date Proceseing of Small Targets. Vol. 3163, 1997

147. Y. Bar-Shalom. Multitarget multisensor tracking. Principles and Techniques. New Orlean. 1995

148. Y. Bar-Shalom. Estimation and Tracking: Principles, Techniques, Software. Arteck House, Boston, M.A. 1993

149. W.D. Blair Toward the Integration and Signal Processing for Phased Array Radar. In Proc. 1994 SPIE Conf. fignal and Date Processing of Small Targets, Vol. 2235, Orlando, FL, Apr. 1994

150. K.R. Pottipati, S. Deb, Y. Bar-Shalom. A new Relaxation Algorithm and Passive Sensor Date Association. IEEE Trans, Automatic Cantrol, AC-37. Feb. 1992

151. P.L. Bogler. Radar Principles with Applications to Tracking System. Wiley 1990

152. J.N. Chung, D.L. Gustafson. Extended Solution to Multiple Maneuvering Target Tracking IEEE. Trans. Aerospace and Electronic System. AES-26: 876-887, Sept. 1990

153. A.Averduch, S. Itzirowitz. Radar Target Tracking Viterbi versus IMM. IEEE. Trans Aerospace and Electronic System. AES - 27: 550 - 563, May 1991

154. S.S. Blackman. Multiple Target Tracking with Radar Applications. Artech Youse, Norwood, M.A. 1986

155. S.B. Colegrove. Multiple Tracking in a Cluttered Enviroment. In ISSPA 87, Brisbaane, Australif, Aug. 1987

156. O.E. Drummond, S.S Blackman. Tracking Clusterc of Extended Objects with Multiple Sensors. In Proc. SPIE Conf. 1305, pages 362 371, 1990

157. J.E. Holmes. The development of algorithms for the formation and Uptating of Tracks. In Proc. IEEE 1977 Intn'l Radar Conf. London, Jet. 1977

158. E.W. Kameu. Multiple Target Tracking Based on Symmetric Measurement Equations. In Proc. 1989 American Control Conf. Pittsburg, PA, June 1989

159. Макс Ж. Методы и техникаобработки сигналов при физических измерениях. -М.: Мир, 1959

160. Кинни P. JI., Райфа X. Принятие решения при многих критериях предпочтения. М.: Радио и связь, 1981