DEVELOPMENT OF AN ADVANCED METHOD OF FINDING SOLUTIONS FOR NEURO-FUZZY EXPERT SYSTEMS OF ANALYSIS OF THE RADIOELECTRONIC SITUATION

Nowadays, artificial intelligence has entered into all spheres of our life. The system of analysis of the electronic environment is not an exception. However, there are a number of problems in the analysis of the electronic environment, namely the signals. They are analyzed in a complex electronic environment against the background of intentional and natural interference. Also, the input signals do not match the standards due to the influence of different types of interference. Interpretation of signals depends on the experience of the operator, the completeness of additional information on a specific condition of uncertainty. The best solution in this situation is to integrate with the data of the information system analysis of the electronic environment and artificial neural networks. Their advantage is also the ability to work in real time and quick adaptation to specific situations. These circumstances cause uncertainty in the conditions of the task of signal recognition and fuzzy statements in their interpretation, when the additional involved information may be incomplete and the operator makes decisions based on their experience. That is why, in this article, an improved method for finding solutions for neuro-fuzzy expert systems of analysis of the electronic environment is developed. Improving the efficiency of information processing (reducing the error) of evaluation is achieved through the use of neuro-fuzzy artificial neural networks that are evolving and learning not only the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. High efficiency of information processing is also achieved through training in the architecture of artificial neural networks by taking into account the type of uncertainty of the information that has to be assessed and work with clear and fuzzy products. This reduces the computational complexity of decision-making and absence of accumulation of an error of training of artificial neural networks as a result of processing of the arriving information on an input of artificial neural networks. The use of the proposed method was tested on the example of assessing the state of the electronic environment. This example showed an increase in the efficiency of assessment at the level of 20–25 % on the efficiency of the processing informatio

Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку

A method of integrated estimation of channel state in multiantenna radio communication systems was developed. The distinguishing feature of the proposed method is estimation for several indicators, namely the bit error probability in the channel, frequency and pulse response of the channel state. After obtaining of the channel estimate for each indicator, a generalized channel state estimate is formed. Formation of the channel state estimate for each of the estimation indicators takes place in a separate layer of the neural network using the apparatus of fuzzy sets after which a generalized estimate is formed at the neural network output. Development of the proposed method was determined by necessity to raise speed of estimation of the channel state in multiantenna radio communication systems at an acceptable computational complexity. According to the results of the study, it has been established that the proposed method makes it possible to increase speed of estimation of channel state in multiantenna systems on average up to 30 % depending on the channel state while accuracy of the channel state estimation decreases by 5‒7 % because of reduced informativeness of estimation (because of using the apparatus of fuzzy sets) and is able to adapt to the signaling situation in the channel by training the neural network. Neural network training takes place on the basis of a training sequence and completes adaptation to the channel state after 10‒12 iterations of training. It is advisable to apply this method in radio stations with a programmable architecture to improve their interference immunity by reducing time for making decision on the channel state.Разработан метод комплексной оценки состояния канала многоантенных систем радиосвязи. Отличительная особенность предлагаемого метода заключается в оценке состояния канала многоантенных систем радиосвязи по нескольким показателям, а именно: вероятность битовой ошибки канала, частотная характеристика состояния канала и импульсная характеристика состояния канала. После получения оценки канала по каждому показателю происходит формирование обобщенной оценки состояния канала. Формирование оценки состояния канала по каждому из показателей оценки происходит на отдельном слое нейронной сети с использованием аппарата нечетких множеств, после чего на выходе нейронной сети формируется обобщенная оценка. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью повышения скорости оценивания состояния канала многоантенных систем радиосвязи с приемлемой вычислительной сложностью. По результатам исследования установлено, что предложенный метод позволяет повысить скорость оценки состояния канала системы многоантенных систем в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала, при этом отмечается ухудшение точности оценки состояния канала на уровне 5–7 % за счет уменьшения информативности оценивания (это обусловлено использованием аппарата нечетких множеств) и способен адаптироваться к сигнальной обстановки в канале за счет обучения нейронной сети. Обучение нейронной сети происходит на основе учебной (тренировочной) последовательности и на 10–12 итерации обучения полностью завершает адаптацию к состоянию канала. Указанный метод целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет уменьшения времени на принятие решения о состоянии каналаРозроблено метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Відмінна особливість запропонованого методу полягає в оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за декількома показниками, а саме: ймовірність бітової помилки каналу, частотна характеристика стану каналу та імпульсна характеристика стану каналу. Після отримання оцінки каналу по кожному показнику відбувається формування узагальненої оцінки стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю підвищення швидкості оцінювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю.За результатами дослідження встановлено, що запропонований метод дозволяє підвищити швидкість оцінювання стану каналу багатоантенних систем в середньому до 30 % в залежності від стану каналу, при цьому відмічається погіршення точності оцінки стану каналу на рівні 5-7% за рахунок зменшення інформативності оцінювання (це обумовлене використанням апарату нечітких множин) та здатний адаптуватися до сигнальної обстановки в каналі за рахунок навчання нейронної мережі. Навчання нейронної мережі відбувається на основі навчальної (тренувальної) послідовності та на 10–12 ітерації навчання повністю завершує адаптацію до стану каналу. Зазначений метод доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок зменшення часу на прийняття рішення щодо стану канал

Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку

A method of integrated estimation of channel state in multiantenna radio communication systems was developed. The distinguishing feature of the proposed method is estimation for several indicators, namely the bit error probability in the channel, frequency and pulse response of the channel state. After obtaining of the channel estimate for each indicator, a generalized channel state estimate is formed. Formation of the channel state estimate for each of the estimation indicators takes place in a separate layer of the neural network using the apparatus of fuzzy sets after which a generalized estimate is formed at the neural network output. Development of the proposed method was determined by necessity to raise speed of estimation of the channel state in multiantenna radio communication systems at an acceptable computational complexity. According to the results of the study, it has been established that the proposed method makes it possible to increase speed of estimation of channel state in multiantenna systems on average up to 30 % depending on the channel state while accuracy of the channel state estimation decreases by 5‒7 % because of reduced informativeness of estimation (because of using the apparatus of fuzzy sets) and is able to adapt to the signaling situation in the channel by training the neural network. Neural network training takes place on the basis of a training sequence and completes adaptation to the channel state after 10‒12 iterations of training. It is advisable to apply this method in radio stations with a programmable architecture to improve their interference immunity by reducing time for making decision on the channel state.Разработан метод комплексной оценки состояния канала многоантенных систем радиосвязи. Отличительная особенность предлагаемого метода заключается в оценке состояния канала многоантенных систем радиосвязи по нескольким показателям, а именно: вероятность битовой ошибки канала, частотная характеристика состояния канала и импульсная характеристика состояния канала. После получения оценки канала по каждому показателю происходит формирование обобщенной оценки состояния канала. Формирование оценки состояния канала по каждому из показателей оценки происходит на отдельном слое нейронной сети с использованием аппарата нечетких множеств, после чего на выходе нейронной сети формируется обобщенная оценка. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью повышения скорости оценивания состояния канала многоантенных систем радиосвязи с приемлемой вычислительной сложностью. По результатам исследования установлено, что предложенный метод позволяет повысить скорость оценки состояния канала системы многоантенных систем в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала, при этом отмечается ухудшение точности оценки состояния канала на уровне 5–7 % за счет уменьшения информативности оценивания (это обусловлено использованием аппарата нечетких множеств) и способен адаптироваться к сигнальной обстановки в канале за счет обучения нейронной сети. Обучение нейронной сети происходит на основе учебной (тренировочной) последовательности и на 10–12 итерации обучения полностью завершает адаптацию к состоянию канала. Указанный метод целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет уменьшения времени на принятие решения о состоянии каналаРозроблено метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Відмінна особливість запропонованого методу полягає в оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за декількома показниками, а саме: ймовірність бітової помилки каналу, частотна характеристика стану каналу та імпульсна характеристика стану каналу. Після отримання оцінки каналу по кожному показнику відбувається формування узагальненої оцінки стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю підвищення швидкості оцінювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю.За результатами дослідження встановлено, що запропонований метод дозволяє підвищити швидкість оцінювання стану каналу багатоантенних систем в середньому до 30 % в залежності від стану каналу, при цьому відмічається погіршення точності оцінки стану каналу на рівні 5-7% за рахунок зменшення інформативності оцінювання (це обумовлене використанням апарату нечітких множин) та здатний адаптуватися до сигнальної обстановки в каналі за рахунок навчання нейронної мережі. Навчання нейронної мережі відбувається на основі навчальної (тренувальної) послідовності та на 10–12 ітерації навчання повністю завершує адаптацію до стану каналу. Зазначений метод доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок зменшення часу на прийняття рішення щодо стану канал

Розробка алгоритму навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processingРазработан алгоритм обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемого алгоритма заключается в том, что он проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также при использовании предложенного алгоритма не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанный алгоритм обучения обеспечивает в среднем на 16–23 % больше высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный алгоритм позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Также разработанный алгоритм позволит повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Предложенный алгоритм уменьшает использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений. Использование разработанного алгоритма позволит выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей, и повысить оперативность обработки информацииРозроблено алгоритм навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованого алгоритму полягає в тому, що він проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також при використанні запропонованого алгоритму не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначений алгоритм навчання забезпечує в середньому на 16–23 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений алгоритм дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Також розроблений алгоритм дозволить підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Запропонований алгоритм зменшує використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень. Використання розробленого алгоритму дозволить виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж, та підвищити оперативність обробки інформаці

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка алгоритму комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних

The algorithm of complex processing of geospatial data in special-purpose geoinformation systems in the conditions of diversity and uncertainty of data is developed. The novelty of the algorithm is to ensure the functioning of the geoinformation system in conditions of scarcity of computing resources, taking into account the uncertainty about the status of the monitoring object (exploration object). This algorithm takes into account the coefficient of relative significance of occurring events in the processing of geospatial data circulating in the special-purpose geoinformation system. The proposed algorithm uses the developed complex indicator of occurring events, which characterizes the probability of performing the tasks by the geoinformation system, the completeness of their solution for the management cycle and taking into account the significance of emerging events. Complementary approaches to resource management of special-purpose geoinformation systems are proposed. The development of the proposed algorithm is due to the need to increase the speed of processing various types of information in geoinformation systems with acceptable computational complexity. The proposed algorithm allows to increase the efficiency of geoinformation systems due to complex processing of geospatial data circulating in it. This algorithm should be used in the development of software for special-purpose geoinformation systems to improve their efficiency by increasing the speed of information processing in special-purpose geoinformation systems. The proposed algorithm improves the processing speed of information in special-purpose geoinformation systems from 16 to 20 % depending on the amount of information about the monitoring objectРазработан алгоритм комплексной обработки геопространственных данных в геоинформационных системах специального назначения в условиях разнотипности и неопределенности данных. Новизна алгоритма заключается в обеспечении функционирования геоинформационной системы в условиях дефицита вычислительных ресурсов с учетом неопределенности о состояния объекта мониторинга (объекта разведки). Указанный алгоритм учитывает при обработке геопространственных данных, циркулирующих в геоинформационной системе специального назначения коэффициент относительной значимости событий, которые возникают. Предложенный алгоритм использует разработанный комплексный показатель возникающих событий, характеризующий вероятность выполнения геоинформационной системой поставленных перед ней задач, полноту их решения за цикл управления и учете значимости возникающих событий. Предложено взаимодополняющие друг друга подходы к управлению ресурсами геоинформационных систем специального назначения. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью повышения оперативности обработки разнотипной информации в геоинформационных системах с приемлемой вычислительной сложности. Предложенный алгоритм позволяет повысить эффективность функционирования геоинформационных систем за счет комплексной обработки геопространственных данных, которые в ней циркулируют. Данный алгоритм целесообразно использовать при разработке программного обеспечения для геоинформационных систем специального назначения для повышения их эффективности за счет повышения оперативности обработки информации в геоинформационных системах специального назначения. Предложенный алгоритм позволяет повысить оперативность обработки информации в геоинформационных системах специального назначения от 16 до 20 % в зависимости от количества информации об объекте мониторингаРозроблено алгоритм комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних. Новизна алгоритму полягає в забезпеченні функціонування геоінформаційної системи в умовах дефіциту обчислювальних ресурсів з врахуванням невизначеності про стану об’єкту моніторингу (об’єкту розвідки). Зазначений алгоритм враховує при обробці геопросторових даних, що циркулюють в геоінформаційній системі спеціального призначення коефіцієнт відносної значущості подій, що виникають. Запропонований алгоритм використовує розроблений комплексний показник виникаючих подій, який характеризує ймовірність виконання геоінформаційною системою поставлених перед нею завдань, повноту їх вирішення за цикл управління і врахуванні значимості виникаючих подій. Запропоновано взаємодоповнюючі один одного підходи до управління ресурсами геоінформаційних систем спеціального призначення. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю підвищення оперативності обробки різнотипної інформації в геоінформаційних системах з прийнятною обчислювальною складністю. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити ефективність функціонування геоінформаційних систем за рахунок комплексної обробки геопросторових даних, що в ній циркулюють. Зазначений алгоритм доцільно використовувати при розробці програмного забезпечення для геоінформаційних системах спеціального призначення для підвищення їх ефективності за рахунок підвищення оперативності обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити оперативність обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення від 16 до 20 % в залежності від кількості інформації про об’єкт моніторинг

Розробка методики підвищення завадозахищеності засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти

The development of a technique for increasing the interference immunity of frequency-hopping spread spectrum radio communication equipment has been carried out. The essence of the proposed method is the rational distribution of operating frequencies among the frequency-hopping spread spectrum radio communication devices, taking into account the mutual influence of transceivers on each other. The technique takes into account the strategies of the electronic warfare complex, predicts the signal-interference environment, chooses the parameters of the frequency-hopping spread spectrum, depending on the parameters of the frequency range. The existing scientific-methodical apparatus is intended only for use in radio directions and does not take into account a number of important parameters that does not allow it to be used with a lack of radio resources and active electronic countermeasure. According to the results of the research, it has been found that the proposed method allows increasing the interference immunity of frequency-hopping spread spectrum radio communication equipment on average up to 30 %, depending on the state of the channel. However, an increase in computing complexity at the level of 10 % is noted due to the introduction of additional procedures. Additional procedures in the developed method are the distribution of frequencies in the network, calculation of the mutual influence of transceivers of frequency-hopping radio communication devices on each other, prediction of the signal-interference situation and selection of frequency-hopping parameters. It is advisable to use this methodology in radio stations with programmable architecture to increase their interference immunity due to the rational distribution of operating frequencies of frequency-hopping spread spectrum radio communication devices in the network and forecasting of the signal situationПроведена разработка методики повышения помехозащищенности средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты. Сущность предлагаемой методики заключается в рациональном распределении рабочих частот между средствами радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты с учетом взаимного влияния приёмопередатчиков друг на друга. В методике учитываются стратегии комплекса радиоэлектронной борьбы, прогнозируется сигнально-помеховая обстановка, выбираются параметры псевдослучайной перестройки рабочей частоты в зависимости от параметров частотного диапазона. Существующий научно-методический аппарат предназначен только для использования в радионаправлениях и не учитывает ряд важных параметров, что не позволяет его использовать при дефиците радиоресурса и активном радиоэлектронном подавлении. По итогам исследования установлено, что предложенная методика позволяет повысить помехозащищенность средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала. Однако отмечается повышение вычислительной сложности на уровне 10 % за счет введения дополнительных процедур. Дополнительными процедурами в разработанной методике являются: распределение частот в сети, расчет взаимного влияния приемопередатчиков средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой друг на друга, прогнозирования сигнально-помеховой обстановки и выбор параметров перестройки частот. Указанную методику целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет рационального распределения рабочих частот средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты в сети и прогнозирования сигнальной обстановкиПроведено розробку методики підвищення завадозахищеності засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти. Сутність запропонованої методики полягає в раціональному розподілі робочих частот між засобами радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти з урахуванням взаємного впливу прийомопередавачів один на одного. В методиці враховується стратегії комплексу радіоелектронної боротьби, прогнозується сигнально-завадова обстановка, обирається параметри псевдовипадкової перестройки робочої частоти в залежності від параметрів частотного діапазону. Існуючий науково-методичний апарат призначений тільки для використання в радіонапрямку та не враховує ряд важливих параметрів, що не дозволяє його використовувати при дефіциті радіоресурсу та активному радіоелектронному подавленні. За результатами дослідження встановлено, що запропонована методика дозволяє підвищити завадозахищеність засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти в середньому до 30 % в залежності від стану каналу. Проте відмічається підвищення обчислювальної складності на рівні 10 % за рахунок введення додаткових процедур. Додатковими процедурами в розробленій методиці є: розподіл частот в мережі, розрахунок взаємного впливу прийомопередавачів засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою один на одного, прогнозування сигнально-завадової обстановки та вибір параметрів перестройки частот. Зазначену методику доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок раціонального розподілу робочих частот засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти в мережі та прогнозування сигнальної обстановк

Розробка методики підвищення завадозахищеності засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти

The development of a technique for increasing the interference immunity of frequency-hopping spread spectrum radio communication equipment has been carried out. The essence of the proposed method is the rational distribution of operating frequencies among the frequency-hopping spread spectrum radio communication devices, taking into account the mutual influence of transceivers on each other. The technique takes into account the strategies of the electronic warfare complex, predicts the signal-interference environment, chooses the parameters of the frequency-hopping spread spectrum, depending on the parameters of the frequency range. The existing scientific-methodical apparatus is intended only for use in radio directions and does not take into account a number of important parameters that does not allow it to be used with a lack of radio resources and active electronic countermeasure. According to the results of the research, it has been found that the proposed method allows increasing the interference immunity of frequency-hopping spread spectrum radio communication equipment on average up to 30 %, depending on the state of the channel. However, an increase in computing complexity at the level of 10 % is noted due to the introduction of additional procedures. Additional procedures in the developed method are the distribution of frequencies in the network, calculation of the mutual influence of transceivers of frequency-hopping radio communication devices on each other, prediction of the signal-interference situation and selection of frequency-hopping parameters. It is advisable to use this methodology in radio stations with programmable architecture to increase their interference immunity due to the rational distribution of operating frequencies of frequency-hopping spread spectrum radio communication devices in the network and forecasting of the signal situationПроведена разработка методики повышения помехозащищенности средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты. Сущность предлагаемой методики заключается в рациональном распределении рабочих частот между средствами радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты с учетом взаимного влияния приёмопередатчиков друг на друга. В методике учитываются стратегии комплекса радиоэлектронной борьбы, прогнозируется сигнально-помеховая обстановка, выбираются параметры псевдослучайной перестройки рабочей частоты в зависимости от параметров частотного диапазона. Существующий научно-методический аппарат предназначен только для использования в радионаправлениях и не учитывает ряд важных параметров, что не позволяет его использовать при дефиците радиоресурса и активном радиоэлектронном подавлении. По итогам исследования установлено, что предложенная методика позволяет повысить помехозащищенность средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала. Однако отмечается повышение вычислительной сложности на уровне 10 % за счет введения дополнительных процедур. Дополнительными процедурами в разработанной методике являются: распределение частот в сети, расчет взаимного влияния приемопередатчиков средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой друг на друга, прогнозирования сигнально-помеховой обстановки и выбор параметров перестройки частот. Указанную методику целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет рационального распределения рабочих частот средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты в сети и прогнозирования сигнальной обстановкиПроведено розробку методики підвищення завадозахищеності засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти. Сутність запропонованої методики полягає в раціональному розподілі робочих частот між засобами радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти з урахуванням взаємного впливу прийомопередавачів один на одного. В методиці враховується стратегії комплексу радіоелектронної боротьби, прогнозується сигнально-завадова обстановка, обирається параметри псевдовипадкової перестройки робочої частоти в залежності від параметрів частотного діапазону. Існуючий науково-методичний апарат призначений тільки для використання в радіонапрямку та не враховує ряд важливих параметрів, що не дозволяє його використовувати при дефіциті радіоресурсу та активному радіоелектронному подавленні. За результатами дослідження встановлено, що запропонована методика дозволяє підвищити завадозахищеність засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти в середньому до 30 % в залежності від стану каналу. Проте відмічається підвищення обчислювальної складності на рівні 10 % за рахунок введення додаткових процедур. Додатковими процедурами в розробленій методиці є: розподіл частот в мережі, розрахунок взаємного впливу прийомопередавачів засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою один на одного, прогнозування сигнально-завадової обстановки та вибір параметрів перестройки частот. Зазначену методику доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок раціонального розподілу робочих частот засобів радіозв’язку з псевдовипадковою перестройкою робочої частоти в мережі та прогнозування сигнальної обстановк

Розробка моделі розподілу ресурсів автоматизованої системи управління спеціального призначення в умовах недостатності інформації про розвиток оперативної обстановки

The paper considers the task of allocating the resources of an automated control system for special purposes in conditions of insufficient information on the development of the operational situation. The object of research is an automated control system for special purposes in the face of uncertainty in the operational environment and limited computing resources. One of the most problematic places in the distribution of resources of an automated control system is the low quality of planning, distribution and use of resources of an automated system in conditions of insufficient information about the operational situation and the inability to predict the actions of the enemy. This reduces the efficiency of both the system itself and its application. The scientific problem is solved with the help of developing a model for the distribution of system resources with the possible appearance of a lot of perturbations at the input, taking into account the features of the current operational situation in the course of the armed conflict and allows forecasting the state of the automated control system. In the course of the study, the authors of the work used the basic principles of queuing theory, automation theory, the theory of complex technical systems, as well as general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. The novelty of the proposed model lies in the fact that it allows to justify the decomposition of the system. This allows to present a solution to the vector optimization problem in the binary relations of conflict, assistance and indifference. It also takes into account the operational environment and allows predicting the state of the system taking into account external influences, constructing utility functions and guaranteed payoff, as well as a numerical optimization scheme on this set. The proposed model will improve the efficiency of information processing due to its distribution and rational use of available computing resources. It is advisable to use the research results when planning the configuration of the data transmission system and at the stage of operational control of the resources of these systems.В работе рассмотрена задача распределения ресурсов автоматизированной системы управления специального назначения в условиях недостаточности информации про развитие оперативной обстановки. Объектом исследования является автоматизированная система управления специального назначения в условиях неопределенности оперативной обстановки и ограниченности вычислительных ресурсов. Одним из самых проблемных мест при распределении ресурсов автоматизированной системы управления является низкое качество планирования, распределения и использования ресурсов автоматизированной системы в условиях недостаточности информации про оперативную обстановку и отсутствие возможности прогнозирования действий противника. Это снижает эффективность как самой системы, так и ее применения. Научная задача решена с помощью разработки модели распределения ресурсов системы при возможном появлении на входе множества возмущений, учитывающих особенности текущей оперативной обстановки протекания вооруженного конфликта и позволяет провести прогнозирование состояния автоматизированной системы управления. В ходе проведенного исследования авторами работы были использованы основные положения теории массового обслуживания, теории автоматизации, теории сложных технических систем, а также общенаучные методы познания, а именно анализа и синтеза. Новизна предложенной модели заключается в том, что она позволяет обосновать декомпозицию системы. Это позволяет представить решение векторной задачи оптимизации в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия. А также учитывает оперативную обстановку и позволяет провести прогнозирование состояния системы с учетом внешних воздействий, построить функции полезности и гарантированного выигрыша, а также численную схему оптимизации на этом множестве. Предложенная модель позволит повысить оперативность обработки информации за счет ее распределения и рационального использования имеющихся вычислительных ресурсов. Результаты исследования целесообразно использовать при планировании конфигурации системы передачи данных и на этапе оперативного управлении ресурсами указанных систем.У роботі розглянута задача розподілу ресурсів автоматизованої системи управління спеціального призначення в умовах недостатності інформації про розвиток оперативної обстановки. Об'єктом дослідження є автоматизована система управління спеціального призначення в умовах невизначеності оперативної обстановки та обмеженості обчислювальних ресурсів. Одним з найбільш проблемних місць при розподілі ресурсів автоматизованої системи управління є низька якість планування, розподілу та використання ресурсів автоматизованої системи в умовах недостатності інформації про оперативну обстановку та відсутність можливості прогнозування дій противника. Це знижує ефективність як самої системи, так і її застосування. Наукове завдання вирішено за дпомогою розробки моделі розподілу ресурсів системи за умови можливої появи на вході безлічі збурень, що враховує особливості поточної оперативної обстановки протікання збройного конфлікту та дозволяє провести прогнозування стану автоматизованої системи управління. В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії масового обслуговування, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Новизна запропонованої моделі полягає в тому, що вона дозволяє обґрунтувати декомпозицію системи. Це дозволяє представити рішення векторного завдання оптимізації в бінарних відношеннях конфлікту, сприяння та байдужності. А також враховує оперативну обстановку та дозволяє провести прогнозування стану системи з урахуванням зовнішніх впливів, побудувати функції корисності та гарантованого виграшу, а також чисельну схему оптимізації на цій множині. Запропонована модель дозволить підвищити оперативність обробки інформації за рахунок її розподілу та раціонального використання наявних обчислювальних ресурсів. Результати дослідження доцільно використовувати під час планування конфігурації системи передачі даних та на етапі оперативного управління ресурсами зазначених систем

Розробка алгоритму комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних

The algorithm of complex processing of geospatial data in special-purpose geoinformation systems in the conditions of diversity and uncertainty of data is developed. The novelty of the algorithm is to ensure the functioning of the geoinformation system in conditions of scarcity of computing resources, taking into account the uncertainty about the status of the monitoring object (exploration object). This algorithm takes into account the coefficient of relative significance of occurring events in the processing of geospatial data circulating in the special-purpose geoinformation system. The proposed algorithm uses the developed complex indicator of occurring events, which characterizes the probability of performing the tasks by the geoinformation system, the completeness of their solution for the management cycle and taking into account the significance of emerging events. Complementary approaches to resource management of special-purpose geoinformation systems are proposed. The development of the proposed algorithm is due to the need to increase the speed of processing various types of information in geoinformation systems with acceptable computational complexity. The proposed algorithm allows to increase the efficiency of geoinformation systems due to complex processing of geospatial data circulating in it. This algorithm should be used in the development of software for special-purpose geoinformation systems to improve their efficiency by increasing the speed of information processing in special-purpose geoinformation systems. The proposed algorithm improves the processing speed of information in special-purpose geoinformation systems from 16 to 20 % depending on the amount of information about the monitoring objectРазработан алгоритм комплексной обработки геопространственных данных в геоинформационных системах специального назначения в условиях разнотипности и неопределенности данных. Новизна алгоритма заключается в обеспечении функционирования геоинформационной системы в условиях дефицита вычислительных ресурсов с учетом неопределенности о состояния объекта мониторинга (объекта разведки). Указанный алгоритм учитывает при обработке геопространственных данных, циркулирующих в геоинформационной системе специального назначения коэффициент относительной значимости событий, которые возникают. Предложенный алгоритм использует разработанный комплексный показатель возникающих событий, характеризующий вероятность выполнения геоинформационной системой поставленных перед ней задач, полноту их решения за цикл управления и учете значимости возникающих событий. Предложено взаимодополняющие друг друга подходы к управлению ресурсами геоинформационных систем специального назначения. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью повышения оперативности обработки разнотипной информации в геоинформационных системах с приемлемой вычислительной сложности. Предложенный алгоритм позволяет повысить эффективность функционирования геоинформационных систем за счет комплексной обработки геопространственных данных, которые в ней циркулируют. Данный алгоритм целесообразно использовать при разработке программного обеспечения для геоинформационных систем специального назначения для повышения их эффективности за счет повышения оперативности обработки информации в геоинформационных системах специального назначения. Предложенный алгоритм позволяет повысить оперативность обработки информации в геоинформационных системах специального назначения от 16 до 20 % в зависимости от количества информации об объекте мониторингаРозроблено алгоритм комплексної обробки геопросторових даних в геоінформаційних системах спеціального призначення в умовах різнотипності та невизначеності даних. Новизна алгоритму полягає в забезпеченні функціонування геоінформаційної системи в умовах дефіциту обчислювальних ресурсів з врахуванням невизначеності про стану об’єкту моніторингу (об’єкту розвідки). Зазначений алгоритм враховує при обробці геопросторових даних, що циркулюють в геоінформаційній системі спеціального призначення коефіцієнт відносної значущості подій, що виникають. Запропонований алгоритм використовує розроблений комплексний показник виникаючих подій, який характеризує ймовірність виконання геоінформаційною системою поставлених перед нею завдань, повноту їх вирішення за цикл управління і врахуванні значимості виникаючих подій. Запропоновано взаємодоповнюючі один одного підходи до управління ресурсами геоінформаційних систем спеціального призначення. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю підвищення оперативності обробки різнотипної інформації в геоінформаційних системах з прийнятною обчислювальною складністю. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити ефективність функціонування геоінформаційних систем за рахунок комплексної обробки геопросторових даних, що в ній циркулюють. Зазначений алгоритм доцільно використовувати при розробці програмного забезпечення для геоінформаційних системах спеціального призначення для підвищення їх ефективності за рахунок підвищення оперативності обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення. Запропонований алгоритм дозволяє підвищити оперативність обробки інформації в геоінформаційних системах спеціального призначення від 16 до 20 % в залежності від кількості інформації про об’єкт моніторинг