автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Методы и алгоритмы оперативного контроля бортовых радиотехнических средств КА

Введение.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО

СОСТОЯНИЯ БОРТОВЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ КА

1.1. Анализ возможностей оперативного оценивания технического состояния бортовых радиотехнических средств при испытаниях и эксплуатации

1.1.1. Содержание задачи целевого функционирования бортовых радиотехнических средств КА.

1.1.2. Методы контроля бортовых радиотехнических средств обеспечения управления при испытаниях и эксплуатации КА.

1.1.3. Особенность решения задачи оперативного контроля бортовых радиотехнических средств КА как задачи распознавания.

1.1.4. Анализ перспективных программных и технических средств контроля бортовых систем К А.

1.2. Анализ достоверности результата контроля при распознавании технического состояния КА.

1.2.1. Оценивание зависимости наблюдаемых параметров в процессе контроля.

1.1.2. Выбор признаков наблюдаемого состояния при контроле бортовых радиотехнических средств КА.

1.1.3. Достоверность результата при решении задачи контроля технического состояния КА методом распознавания.

1.3. Постановка задачи контроля технического состояния с использованием нелинейного преобразования.

Выводы по главе.

ГЛАВА 2. ВЫБОР НЕЛИНЕЙНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ КОНТРОЛЯ

БОРТОВЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ КА.

2.1. Обоснование структуры нелинейного преобразования контролируемых параметров.

2.2. Решение задачи синтеза нелинейного преобразования контролируемых параметров.

2.3. Оценка достоверности при контроле технического состояния бортовых радиотехнических средств КА с использованием нелинейного преобразования.

Выводы по главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ

СОСТОЯНИЙ БОРТОВЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

3.1. Разработка алгоритмов контроля бортовых радиотехнических средств КА.

3.1.1 Алгоритм подготовки данных.

3.1.2 Алгоритм сжатия контролируемых данных.

3.1.3 Алгоритм распознавания изображений на базе нелинейного преобразования.

3.2. Численное исследование разработанной методики с использованием аппаратуры 17Н86.

3.2.1 Обоснование методики моделирования.

3.2.2 Численное исследование методики с использованием подсистемы функционального контроля из состава аппаратуры 17Н86.

3.2.3 Проведение эксперимента и обсуждение результатов.

Выводы по главе.

Опубликованный в 2001 году доклад "Комиссии по оценке управленческих и организационных аспектов космической деятельности Соединенных Штатов в интересах национальной безопасности" содержал выводы о росте требований к научно-техническим программам разработки и развертывания новых типов космических средств и необходимости увеличения сроков активного существования существующих типов КА на основе модернизации.

Сложность КА, разнообразие решаемых ими задач, как следствие -контролируемых параметров и процессов, появление требований по обеспечению необходимого уровня самореконфигурации с целью обхода отказавших элементов, способность обеспечить плавную деградацию параметров, работа в режиме реального времени - вот далеко не полный перечень задач, которые необходимо решать при обеспечении приемлемого ресурса активного существования КА на орбите. Так, по данным координационного научно-исследовательского центра МО РФ (КНИЦ МО РФ) при гарантийном времени активного существования КА типа ГЛОНАСС, ГЛОНАСС-М в 36 месяцев и фактической средней наработке в 52,6 месяцев, для КА типа ГЛОНАСС-К ставится перспективная задача, чтобы срок активного существования в системе составлял 12 лет [34]. В тоже время, запущенные в 1991 и 1993 году аппараты "Метеор - 3" и "Метеор - 2", выработав гарантийный ресурс, на сегодняшний момент выполняют целевую задачу с ограничениями - на них уже не функционируют отдельные системы и приборы. Это сказывается на качестве поступающей с аппаратов целевой информации. Перечисленные выше задачи решаются или должны решаться с привлечением аппарата контроля. На сегодняшний день в практической эксплуатации находятся системы, обеспечивающие на борту КА контроль функционирования, контроль работоспособности, диагностический и тестовый контроль, а так же элементы прогнозирующего и функционального контроля.

По отдельности эти методы в полном объеме перечисленные задачи решить не могут, требуется комбинация методов, иначе необходимо увеличивать массо-габаридные характеристики системы контроля или же на время контроля выводить КА из режима решения целевой задачи.

Таким образом, необходимо искать принципиально иные технические решения, инструментом и научной базой которых будет являться теория распознавания образов.

Технические состояния бортовых радиотехнических средств (ТС БРС) КА как образы подлежащие распознаванию, обладают изменчивостью, обусловленной как самим процессом наблюдений, так и их внутренними структурными свойствами. Это создает серьезные трудности при синтезе алгоритмов распознавания. Иными словами их конкретная реализация зависит как от способа контроля, используемого на борту КА, так и от этапа эксплуатации КА. В качестве примера можно привести следующие виды контроля требующие различных исходных данных для синтеза алгоритма: аппаратный, программный, функциональный, допусковый контроль, контроль целевого алгоритма. Среди этапов эксплуатации КА можно выделить следующие, предъявляющие специфические требования к организации контроля: ввод в эксплуатацию (в состав орбитальной группировки), штатная эксплуатация КА, этап деградации параметров. В общем случае на перечисленных этапах алгоритмы контроля различны и как правило включаются в работу при отсутствии целевой задачи КА. Поэтому с точки зрения минимизации массо-габаритных характеристик бортовой аппаратуры контроля, желательно добиться такой универсализации алгоритмов распознавания изображений ТС БРС КА, чтобы можно было использовать один и тот же алгоритм на различных этапах эксплуатации не выводя КА из процесса решения целевой задачи.

Значительный вклад в решение теоретических и прикладных аспектов описываемой проблемы внесли Ф. Розенблатт, А. Новиков, У. Гренандер, С. Ватанабэ, К. Фукунага, И. Гуревич, Ю. Журавлев, В. Вапник, А. Червоненкис, А. Дмитриев, Р. Юсупов, А. Мальцев. В работах этих авторов [3, 14, 15, 24, 28, 83] получено теоретическое обоснование результатов исследований, предложены практические методы и алгоритмы решения задачи контроля, как задачи распознавания. Однако при решении задач распознавания исследователь часто не располагает информацией о виде законов распределения значений наблюдаемых параметров, обучающая выборка имеет минимальные размеры, исследуемые параметры разноплановы, время решения задачи распознавания обычно ограничено.

В этом случае преимущество отдается использованию непараметрических методов оценивания [40, 63, 73, 80], не зависящих от вида распределений. Расплата за универсальность в данном случае - усложнение вычислений. В то же время, опыт решения практических задач распознавания [44, 67] свидетельствует о том, что нередко основная «различающая» информация заключена не в отдельных признаках, а в их сочетаниях. Используя результаты приведенные в работах [64, 90], можно предположить, что двоичные векторы неисправностей достаточно редко расположены в признаковом пространстве, которому принадлежат, а наблюдаемые изображения ТС БРС КА несут существенно избыточную информацию. Используя принцип «сжимающих отображений» [69], необходимо выделить наиболее информативные признаки или их сочетание. Ряд авторов [37, 41, 83] для этого предлагает использовать нелинейное преобразование признакового пространства. При контроле технического состояния методами, основанными на распознавании в условиях ограничения на время наблюдения, степень доверия к результатам контроля, то есть достоверность метода требует оценки с позиций эффективности определения вида ТС данным способом. Использование при формировании вектора наблюдаемых параметров сжимающего отображения позволяет установить «неподвижную точку» [23,69] для характерного признака - эталон. Однако говоря о достоверности результата распознавания, необходимо допустить случай, когда при построении разделяющих плоскостей для различения реакций, кривые распределения реакций достаточно близки или совпадают. Целесообразно реакции распознавания близких реализаций разных классов максимально разнести, а реакции на реализации одного класса максимально сблизить. Линейное преобразование принципиально не может выполнить эту задачу [40, 83]. Исследование нелинейного преобразования позволяет решить задачу максимального сближения реакций на реализации одного класса и разнести реализации различных классов. Таким образом, выход здесь может быть один - необходим универсальный набор разделяющих признаков, допускающий относительно простое выделение и интерпретацию, с помощью которого задача распознавания ТС БРС КА на различных этапах эксплуатации КА должна решаться по одному и тому же алгоритму. Следовательно, актуальной научной задачей является разработка метода оперативного контроля ТС БРС КА на базе нелинейного преобразования, в частности алгоритмов подготовки данных, сжатия контролируемых данных, распознавания изображений.

Цель исследования состоит в разработке методики оперативного контроля бортовых радиотехнических средств обеспечения управления КА на основе нелинейного преобразования. На основе методики требуется синтезировать алгоритмы распознавания ТС БРС КА пониженной вычислительной сложности, инвариантные к способу получение данных контроля, этапу эксплуатации КА, допускающие возможность комплексной обработки контролируемых параметров, получаемых от датчиков различной физической природы.

Для достижения поставленной цели в работе были сформулированы и решаются следующие задачи.

1. Исходя из анализа задачи целевого функционирования БРС КА предложить модель процесса телеконтроля КА.

2. Используя модель и учитывая специфику задач, решаемых БРС КА сформировать алгоритмы сжатия и обработки информации на борту КА.

3. Сформулировать условия и решить задачу синтеза оператора нелинейного преобразования для распознавания ТС БРС КА.

4. Оценить достоверность результата при решении задачи контроля ТС БРС КА с использованием нелинейного преобразования для случая, когда вектор состояния попадает в область пересечения классов.

5. На базе синтезированного оператора нелинейного преобразования, разработать алгоритмы подготовки данных, сжатия данных контроля и распознавания в условиях априорной неопределенности наблюдаемых параметров.

6. Провести оценку эффективности предлагаемых алгоритмов оперативного контроля ТС БРС КА с помощью моделирования.

Научная новизна работы заключается в том, что предлагается новая модель процесса телеконтроля КА, сформированы ограничения и решена задача распознавания ТС БРС КА по сжатому сообщению с использованием нелинейного преобразования признакового пространства.

Научная значимость работы состоит в дальнейшем развитии математических методов исследования и решения задач распознавания, а именно раздела алгебраического подхода к задачам распознавания и классификации.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложены и реализованы новые технические решения для моделирования процесса телеконтрля КА, алгоритмов сжатия и обработки данных, диагностической системы на основе аппарата сигнатурного анализа. Кроме того, разработанный метод распознавания изображений на базе нелинейного преобразования может быть использован как средство точного исследования при решении плохо определенных задач. Например на этапе эксплуатации КА, характеризующимся деградацией контролируемых параметров.

На защиту выносятся следующие положения:

- разработанная модель телеконтроля позволяет получить оценку целесообразной глубины контроля, опираясь на структуру решающего правила;

- использование предложенного оператора нелинейного преобразования наблюдаемой реализации позволяет компенсировать недостаточную эффективность непараметрической оценки в условиях ограничения времени наблюдения;

- разработанная методика оценки эффективности распознавания состояния бортовых средств, позволяет оценить качество классификации и дать оценку пороговым свойствам алгоритма распознавания.

Основные результаты исследований реализованы в виде технических решений в А.С. 318169, 1672502 А1, 1742842 А1, 1837349 А1, в КБ АО «Ростовский оптико-механический завод» в качестве математической модели оперативного контроля на этапе проектирования в рамках темы "Ехидна" для разработки контрольной аппаратуры, при проведении стендовых испытаний образца изделия малогабаритная строчная ИК- камера, Военной академии им. Петра Великого, Московском государственном авиационном институте (техническом университете).

Апробация и публикация результатов. Материалы диссертации докладывались, обсуждались и одобрены на заседаниях научно-технических семинаров проводимых ИИЕТ РАН, Серпуховским ВВКИУ РВ, на научно-технических конференциях РВ (В.А. им. Петра Великого), на XX межведомственной НТК в г. Серпухове, совместном семинаре ФВО МАИ и кафедры радиолокации и радионавигации МАИ в 2002 году.

Основные результаты работы опубликованы в учебном пособии, семи сборниках материалов научно-технических семинаров и конференций, девяти отчетах о НИР, четырех бюллетенях ВНИИПИ ГК по изобретениям и открытиям.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения. Во введении обоснована актуальность работы, изложены цели и задачи, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, перечислены основные положения выносимые на защиту. Первая глава посвящена анализу задачи целевого функционирования БРС КА при испытаниях и эксплуатации, предложена модель телеконтроля КА, алгоритмы сжатия и обработки данных, рассмотрены существующие методы контроля БРС КА, проанализированы перспективные программные и технические средства контроля КА, на основании особенностей решения задачи оперативного контроля БРС КА как задачи распознавания, выявлены условия и выработаны рекомендации по организации контроля ТС БРС КА с позиций достоверности результата контроля. Во второй главе осуществлен выбор и обоснование структуры нелинейного преобразования контролируемых параметров, решена задача синтеза нелинейного преобразования контролируемых параметров, проведена оценка достоверности контроля ТС БРС КА для случая попадания вектора параметров в область неопределенности двух классов технических состояний. В третьей главе представлены алгоритмы подготовки данных, сжатия контролируемых данных, распознавания, полученные на основе модели телеконтроля и разработанной методики. Приведены результаты численного моделирования, отражены вопросы бортовой реализации. Заключение содержит формулировку научных и практических результатов, отражает их новизну, значимость и область использования. Приведены сведения по апробации, реализации и публикации основных результатов диссертации. Список использованной литературы включает 98 названий.

Основные результаты работы внедрены в А.С. №№ 318169, 1742842А1, 1672502А1, 1837349А1, на этапе проектирования в рамках темы «Ехидна № 4/20394», при проведении стендовых испытаний изделия «малогабаритная строчная ИК-камера» в КБ АО «РОМЗ» г. Ростов, при реализации НИР «Правдолюбие» и «Гибрид-9» в 1991 году в Военной академии им. Петра Великого, в НИР по теме № 71250-00180 в Московском государственном авиационном институте в 1996 году, в учебном процессе по дисциплине Д-41 для ВУС 481900.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В результате проведенных в работе исследований разработана методика и алгоритмы оперативного контроля бортовых радиотехнических средств обеспечения управления КА на основе нелинейного преобразования признакового пространства. Научной базой предлагаемого метода является теория распознавания образов, в частности раздел использующий алгебраический подход к решению задач распознавания и классификации. На основе предлагаемой методики решена актуальная задача, возникающая в ходе разработки и эксплуатации современных БРС КА - разработаны новые алгоритмы подготовки данных, сжатия контролируемых данных и распознавания, новизна первых двух подтверждается запатентованными техническими решениями. Отличительной особенностью предлагаемой методики является способность формализовать и организовать комплексную обработку параметров различной физической природы, характеризующих состояние аппаратной части, программного обеспечения, исполняемого целевого алгоритма за счет использования в синтезированном нелинейном преобразовании вместо характеристик исследуемых параметров, статистическое описание соответствующих компонент их реализаций.

К основным научным результатам работы следует отнести следующее:

1. На основании анализа задачи целевого функционирования БРС КА автором предложены:

- модель процесса телеконтроля КА, представленная в виде технического решения, защищенного авторским свидетельством;

- известный подход к построению модели целевого функционирования специальный аппаратуры, описывающий последнюю в виде совокупности модели динамики состояния БЗУ КА, модели переориентации бортовой съемочной аппаратуры и модели временных интервалов съемки земных объектов и сеансов связи, дополнен для случая, когда из-за недостаточной емкости БЗУ, при нахождении КА вне зоны радиовидимости ОКИК, часть специальной информации теряется. Предложенное решение позволяет за счет реализации компромисса между объемом записываемой в БЗУ КА информации и точностью восстановления ее на приемной стороне потребителем, записывать значительно больший объем данных в ВЗУ КА. Новизна технического решения подтверждается авторским свидетельством.

2. В результате приведения постановки задачи контроля ТС БРС КА в рамках статистической теории распознавания образов к формализму:

- решена задача синтеза нелинейного преобразования контролируемых параметров, позволяющая вместо построения гиперплоскости, разделяющей области распознаваемых классов в пространстве непараметрических оценок, для компенсации недостаточной эффективности последних в условиях ограничения на время наблюдения, используя относительные частоты попадания выборочных данных в интервалы группирования, поставить в соответствие наблюдаемому параметру значение реакций распознающего устройства, распределение которых может быть параметризировано;

- доказана лемма относительно распределения реакций распознающего устройства на интервале наблюдения [0,Т] —> Т*, описываемая выражением к rfx )AtAx

S(x) = Т^q(xk) ——^--q0, показано, что для каждого класса ТС БРС КА k=l Т распределение приближается к нормальному;

- получена теоретическая оценка достоверности контроля ТС БРС КА методом распознавания с использованием нелинейного преобразования, показано, что достоверность контроля предложенной методикой зависит от условий наблюдения контролируемых параметров, свойств наблюдаемых параметров, методологии контроля. Анализ полученных теоретических зависимостей позволяет выдвинуть гипотезу о том, что применение синтезированной модели оператора нелинейного преобразования способствует уменьшению погрешности адекватности оценки вероятности ошибки и таким образом повышает достоверность контроля ТС БРС КА. Для рассмотренного в работе случая, предельным значением вероятности безошибочного распознавания, является величина 0.996.

Для оценки эффективности предлагаемой методики и алгоритмов, была проведена сравнительная оценка с штатным тестовым контролем И-МЭУ из состава аппаратуры 17Н86 и возможностями БААС из состава И-МЭУ, реализующего алгоритм функционального контроля. Результаты сравнения реакций показали преимущество предлагаемой методики при распознавании неисправности типа «конфликт алгоритмов» и значительное уменьшение длительности процесса эбучения устройства распознавания. Количественно, для проведённого в работе примера, выигрыш достигает 12%.

Таким образом, значимость полученных научных результатов выражается в дальнейшем развитии математических методов исследования и решения задач распознавания, расширении ее области применения там, где раньше накладывались ограничения, связанные с недетерминистскими свойствами объектов.

Практические результаты работы и значимость практических результатов заключается в следующем:

1. Предложенное решение в А.С. № 318169 было использовано при реализации модели оперативного контроля на этапе проектирования в теме «Ехидна», № 4/203-94 при разработке контрольной аппаратуры, предназначенной для проведения испытаний на этапе проектирования и проведения стендовых испытаний образца малогабаритной строчной ИК-камеры.

2. Технические решения А.С. № 1742842, А.С. № 1672502А1 использовались при разработке методики оценки целесообразной глубины контроля с учетом ограничений на объем передаваемого сообщения и достоверности результатов оперативного контроля функционирования прибора ИК-камера по вторичным диагностическим признакам.

3. Предложенная методика распознавания ТС БРС КА на основе нелинейного преобразования, позволяет вместо построения гиперплоскости, разделяющей области распознаваемых классов в пространстве непараметрических оценок, при использовании относительной частоты попадания выборочных данных в интервалы группирования, поставить в соответствие наблюдаемому параметру значение реакций распознающего устройства, распределение которых может быть при определенных условиях параметризировано.

4. Бортовые алгоритмы оценки ТС БРС КА, построенные на основе разработанного метода распознавания изображений и подтвердившие свою работоспособность по результатам моделирования и позволяют в силу своих свойств:

- получить результат контроля в режиме реального времени;

- добиться дополнительного эффекта - «закрыть» от несанкционированного использования информацию в сети информационного обмена. 5. Доведение до практической реализации в учебном процессе технического решения приведенного в А.С. №318169 позволило для студентов обучающихся по ВУС 481901 проводить б'"1 часовую практическую работу, что повышает практическую направленность и эффективность учебного процесса по дисциплине Д-41 кафедры применения космических комплексов.

Полученные в работе результаты исследований целесообразно использовать в дальнейшем: а) метод распознавания изображений ТС на основе нелинейного преобразования -на предприятиях промышленности при разработке систем распознавания различного назначения, работающих в режиме реального времени, а так же в ходе проведения научно-исследовательских работ по созданию новых образцов вооружения; б) бортовые алгоритмы, модель телеконтроля КА - в НИИ, на полигонах и в заказывающих управлениях при оценке тактико-технических требований и составлении технических заданий на разработку перспективных систем контроля БРС КА; в) алгоритм распознавания изображений - на предприятиях производителях при разработке блоков распознавания факсимильных и читающих автоматов.

1. Авдеев Б. Л., Фремке А.В. под ред. А.В. Фремке. Адаптивные телеизмерительные системы. Л.: Энергоиздат, 1981,- 248с.

2. А. Александров. Применение космических систем стран НАТО в ходе боевых действий против Югославии.// Зарубежное военное обозрение №5 1999, с26-28.

3. Горелик А.Л., Скринник В.А. Методы распознавания. -М.: Высшая школа, 1984. -208с.

4. Альянах Н.Н. Моделирование вычислительных систем. -М.: Машиностроение, 1988. -224с.

5. Борисов Ю.П. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств. -М.: Радио и связь, 1985. -160с.

6. Боровков А.А. Математическая статистика: Оценка параметров. Проверка гипотез, -М.: Наука, 1984. 472с.

7. Бурый А.С., Орлов В.П. Метод сжатия сообщений на основе сигнатурного анализа. СБ. Вопросы повышения эффективности специальных систем. М.: МО СССР, 1991.

8. Бурый А.С. Орлов В.П. Диагностическая система на основе аппарата сигнатурного анализа. Пол. реш. №4964023/24 от 11.10.1991.

9. Бурый А.С. Орлов В.П. Контроль технического состояния малых ИЗС по вторичным диагностическим признакам. Труды XVI научных чтений по космонавтике «Прикладная небесная механика и управление движением». М.: ИИЕТРАН, 1992.

10. Бурый А.С., Вуколов С.В., Орлов В.П. Устройство для моделирования процесса телеконтроля К А. А.С. 318169, 1990.

11. Бурый А.С., Орлов В.П. Телеметрическая система со сжатием информации. А.С. 1672502 А1., заяв. 7.09.1989.

12. Бурый А.С., Орлов В.П. Устройство для сжатия и обработки информации. А.С. 1742842 А1., заяв. 22.2.1990.

13. Бурый А.С., Лиханский В.И., Орлов В.П. Телеизмерительная система со сжатием информации. А.С. 1837349 А1., заявл. 12.05.1991.

14. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения. М., Наука, 1974. - 416с.

15. Василевский В.В., Анненков В.И. Моделирование системы управления космическими аппаратами / Депонированная рукопись. -М.: ВИНИТИ, 1996, №10690 ВД6, -14с.

16. Вей ТУ, Дж. X. Джонсон и др. Система связи и слежения многоразового транспортного корабля Space Shuttle. НИИЭР, т. 75, №43, 101-117с.

17. Гаек Я., Шидак 3. Теория ранговых критериев /Под ред. JI.H. Болынева. -М.: Наука, 1971.-375с.

18. Голяков А.Д., Миронов В.И., Смирнов В.В. Испытания систем ракетно-космической техники. -Санкт-Петербург.: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1992. -398с.

19. Гордон Г., Надиг Г. Локализация неисправностей в микропроцессорных системах при помощи шестнадцатеричных ключевых кодов // Электроника. -1977. -Т50. -№5. -с. 23-33.

20. Гренадер У. Лекции по теории образов. -М.: Мир Т 1^-3, 1979.

21. Дидэ Э. Методы анализа данных. М.: Финансы и статистика, 1985. - 357с.

22. Дмитриев А.К., Юсупов Р.П. Идентификация и техническая диагностика. Учебное пособие. МО СССР, 1997.

23. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. - 511с.

24. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Л.: Энергоиздат, 1988.

25. Изделие 17Н86. Инструкция по эксплуатации. Часть III. ГМС. ЯУ 1.600.060-01 ИЭ2.

26. Изделие 17Н86. Инструкция по эксплуатации. Часть IV. И-МЭУ,С-Ш1-МЦУ, С-Ш1-МЭУ. ЯУ 1.600.060-01 ИЭЗ.

27. Изделие 17Н86. Инструкция по эксплуатации. Часть V. П-Ш1-МЭУ. ЯУ 1.600.060-01 ИЭ4.

28. Изделие 17Н86. Инструкция по эксплуатации. Часть VII. В-МЦУ. ЯУ 1.600.060-01 ИЭ7.

29. Изделие 17Н86. Инструкция но эксплуатации. Часть VIII. Д-Ш1-МЭУ. ЯУ 1.600.060-01 ИЭ7.

30. Изделие 17Н86. Техническое описание И-МЭУ. ЯУ 1.700.051.ТО.

31. Имитационное моделирование производственных систем./Под ред. А.А. Вавилова. -М.: Машиностроение, 1983. -416с.

32. Исследование принципов построения экспертных систем, использующих встроенные имитационные модели сетевых структур. Этап 1. / Под научным руководством В.М. Гришина. Отчёт о НИР. Тема №03727. -М.: МАИ, 1990. -135с.

33. В. Истомин и др. Международная космическая станция // Новости космонавтики №5.-2001.-с. 12-31.

34. Калашников И.Д., Курмаев А.Ж. и др. Комплекс средств «Пирит» для построения информационно вычислительных систем. Машиностроение. «Приборы и системы управления» N 8, N 9. 1993.

35. Калинин В.Н., Резников Б.А., Варакин Е.И. Теория систем и оптимального управления. Часть 2. Понятия, модели, методы и алгоритмы оптимального выбора. -М.: МО СССР, 1988. -589с.

36. Киселев Н.В., Сечкин В.А. Метод нелинейного преобразования сигналов в задаче классификации случайных процессов. Изд. ЛЭТИ им. В.И. Ленина, 1974. Вып. 151, 180- 188с.

37. Кондратенко Г.С. и др. радиолокационные станции обзора Земли. -М.: Радио и связь, 1983.-272с.

38. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1974. 834с.

39. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. -М.: Наука, 1978.-328с.

40. Кочетков Д.В. Распознающие алгоритмы, инвариантные относительно преобразований пространства признаков. // Распознавание, классификация, прогноз: Математические методы и их применение. -М.: Наука 1989. Вып. 1. 82-113с., Вып. 2. 178-206с.

41. Крамер Г. Математические методы статистики. -М.: Мир, 1975.

42. Кэнделл Морис Дж. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975. - 214с.

43. Лаврова Н.П. Космическая фотосъёмка. -М.: Недра, 1983. -288с.

44. Лебедев А.А., Нестеренко О.П. Космические системы наблюдения. Синтез и моделирование. -М.: Машиностроение, 1991.

45. Мельников П.П., Очерчин Г.А. Математическая статистика. Пакет научных подпрограмм. ПЛ/1. -М.: МО СССР, 1990. -223с.

46. Мерпл мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. -М.: Мир, 1990. -584с.

47. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование динамических систем (обзор), А и Т, 1980, N 8, 96 121с.

48. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование линейных динамических систем, А и Т, 1979, N 8, 120 -128с.

49. Научно-исследовательская работа "Гибрид 9". Рук. Глазов Б.И. Этапный отчёт. -М. МО СССР, 1991.

50. Научно-исследовательская работа "Правдолюбие". Рук. Глазов Б.И. Итоговый отчёт. -М. МО СССР, 1990.

51. Научно-исследовательская работа "Ехидна". Итоговый отчёт КБ АО РОМЗ. Рук. Майоров Е.А. Ростов, 1993.

52. Неронский Л.Б., Кобориченко В.Г., Зраенко С.М. Цифровое формирование радиолокационных изображений земной поверхности в РЛ с С А К А "Алмаз".// Исследование Земли из космоса. 1993. №4.

53. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник / Под ред. А.Я. Савельев. -М.: Высшая школа, Головное изд-во, 1986. -303с.

54. Орлов В.П., Юров Н.Н. Оптимизация процесса оперативного контроля средств АСУ на основе использования вторичных диагностических признаков. СБ. Материалы XIII НТК СВВКИУ РВ. Серпухов, МО РФ. 1995.

55. Орлов В.П., Юров Н.Н. Достоверность контроля технического состояния бортового оборудрования по вторичным диагностическим признакам. СБ. Материалы XIII НТК СВВКИУ РВ. Серпухов, МО РФ. 1995.

56. Орлов В.П. Методика диагностики малогабаритной строчной ПК камеры. СБ. «Вопросы эффективной эксплуатации бортового оборудования». Ростов, КБ АО «РОМЗ», 1994.

57. Обработка изображений // ТИИЭР. -1981. -Том 69. -№5.

58. Основы синтеза систем летательных аппаратов / Под ред. А.А. Лебедева. -М.: Машиностроение, 1996.-440с.

59. Охлопков К.Б. Сокращение объёма и сложности диагностических словарей на основе сигнатур. // СБ. Автоматизация проектирования микроэлектронной аппаратуры. -М.: МАИ, 1988. -сбб-70.

60. Павшковский Г.М. Задачи оптимального обнаружения и поиска отказов в РЭА. /под ред. И.А. Ушакова/ -М.: Радио и связь, 1981.

61. Пенин П.И. Радиотехнические системы передачи информации. -М.: Радио и связь, 1984.-256с.

62. Платоненко И.М. О реализации алгоритмов типа «Кора» с помощью решения систем булевых уравнений спектрального вида. М.: ВЦ АН СССР, 1983. -21с.

63. Пеппель М. Моделирование сигналов и систем. -М. Мир, 1991.

64. Пугачев B.C. Лекции по функциональному анализу. М.: МАИ, 1996. - 743с.

65. Пытоев Ю.П. Курс теории вероятностей и математической статистики для физиков. -М.: МГУ, 1983. -252с.

66. Разорёнов Г.Н. Введение в теорию оценивания состояния динамических систем по результатам измерений. М.: МО СССР, 1981. - 272с.

67. Разработка концепции создания системы дистанционного зондирования Земли, на основе малых космических аппаратов. НТО-МАИ, ЦНИЛ "АСТРА", ГКНПЦ им. Хруничева, 1999.

68. Разработка методических рекомендаций по увеличению надёжности радиоэлектронных и электромеханических систем КА. Рук. Геращенко А.Н. Итоговый отчёт о НИР по теме 71250-00180.-МАИ, 1996.

69. Райбман Н.С. и др. Дисперсионная идентификация. -М.: Наука, 1981.

70. Смирнов В.В., Данилов А.И. и др. Автоматизированный испытательный комплекс 11Н426. Часть 1. -Санкт-Петербург. ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1993. -259с.

71. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. -М.: Высшая школа, 1985. -217с.

72. Соколов С.В., Погорелов В.А. Синтез оптимального управления стохастическими наблюдениями на основе априорной информационной модели измерения // Проблемы управления и информатики, 1998, №3.

73. Соллогуб А.В., Аншаков Г.П., Данилов В.В. Космические аппараты систем зондирования поверхности Земли: Математические модели повышения эффективности КА. -М.: Машиностроение, 1993. -368с.

74. Состояние работ проводимых в США по проблеме обеспечения функционирования КА: Приложение к отчету о НИР шифр «Заряд», 1985. 144с.

75. Справочник по спутниковой связи и вещанию / Под ред. Л.Я. Кантора. -М.: Радио и связь, 1988. -344с.

76. Тарасенко Ф.П. Непараметрическая статистика. -Томск: ТГУ, 1976.

77. Устойчивые статистические методы оценки данных / Под ред. Р.Л. Лонера. -М.: Машиностроение, 1984.

78. Фор, Ален. Восприятие и распознавание образов. /Под ред. Г.П. Катыся. -М.: Машиностроение, 1989.-272с.

79. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. -М.: Наука, 1979.-368с.

80. Ханцеверов Ф.Р., Остроухов В.В. Моделирование космических систем изучения природных ресурсов Земли. -М.: Машиностроение, 1989.-264с.

81. Харамик Р. Структурное распознавание образов, гомоморфизмы и размещения // Кибернетический сборник. -1983. -№19.

82. Хуторцев В.В. Оптимальное управление наблюдениями в комплексных информационных системах. -Ростов.: МО РФ, 1993.

83. Хуторцев В.В., Соколов С.В., Шевчук П.С. Современные принципы управления и фильтрации в стохастических системах. -М.: Радио и связь, 2001. -808с.

84. И. Чёрный. Boeing, NRO и разведывательные спутники будущего. // Новости космонавтики №7. -2001. -с.38-39.

85. Чжен Г., Мэннинг Е., Межу Г. Диагностика отказов цифровых вычислительных систем.-М.: Мир, 1972.

86. Ю.Шибанов Г.П. Распознавание в системах автоконтроля. М.: Машиностроение, 1973. -424с.

87. А. Шлядинский. Китайский корабль с точки зрения российского аналитика // Новости космонавтики №3. -2001. -с. 15-16.

88. Ярмолин В.Н. Контроль и диагностика цифровых узлов. -Минск: Наука и техника, 1988.

89. А1АА-9201477/ Vehicle Health Management Tethnology Needs. Dr. Walter E. Hammond and W. Glen Jones; George C. Marshall Space Flight Center, A1 35812.

90. M.A1 AA-92-0870. Fault Management for the space station freedom control centre. Colin Clark, Steven Howers, Robert McNennd; McDonnell Douglas Spase Sustems Compamy. Chris Culbert, Sarak Kurby, Janet Lauritsen; NASA Johnson Spase Control Centre. Houston.

91. A1AA-92-1320. Use of a knowlebge based system for fault manadement. Carlos B. Valrand. International Business Machines Corporation. Houston.

92. The Vechicle Health Management Technology Needs Definition Document beiny development by Sverdrup breaks down as follows: Fugure 4. VHM Technology Needs Defenition Docement. George C. Marchall Space Fleght Center, 1992.

93. Л.Aerospace Ametica. 1985 vol 23 № 2., p. 74-76.

94. Diagnosting Multiple Faults in Digital Systems. Tin A. Nguyen, pto CASE Corporation 3130 De La Gruz Blend, Suita 100. Daniel Weise. Department of Electrical Engeneering. Stanford University.