Оперативная коррекция веса априорной информации в байесовском алгоритме распознавания состояния информационно-измерительной и управляющей системы
- Авторы: Павлов В.И.1, Дорохова Т.Ю.1, Артемова С.В.2, Толстых С.В.1
-
Учреждения:
- ФГБОУ ВО «ТГТУ
- ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет»
- Выпуск: Том 30, № 4 (2024)
- Страницы: 573-580
- Раздел: Автоматика. Информатика. Управление. Приборы
- URL: https://bakhtiniada.ru/0136-5835/article/view/278142
- DOI: https://doi.org/10.17277/vestnik.2024.04.pp.573-580
- ID: 278142
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Предложен новый метод оперативной коррекции веса априорной информации в байесовском алгоритме распознавания состояния информационно-измерительной и управляющей системы, повышающий ее помехоустойчивость. В методе применяются так называемые индикаторы сопутствующих признаков сигналов и помех. Указан признак несоответствия действительности априорной информации в текущей сессии функционирования информационной системы. Предложенный метод является универсальным и применим, в том числе к информационным системам с открытыми входными каналами.
Полный текст
Обозначения
x – вектор фазовых координат объекта;
z – вектор сигналов измерений;
r – вектор индикации сопутствующих признаков сигналов и помех;
u – вектор управлений объектом;
ξ – вектор шумов состояния объекта;
ζ – вектор шумов измерений;
J – индикаторная функция входного сигнала;
Pr – признак сигнала (помехи);
k – шаг счета;
n – номер признака помехи;
r – выходной сигнал индикатора помехи;
σ – СКО выходного сигнала измерителя;
I – количество измеряемых фазовых координат;
s – номер сигнально-помеховой ситуации/структуры ИИУС;
N – множество сопутствующих признаков Pr воздействия помех на ИИУС;
p – матрица условных вероятностей переходов индикаторов помех;
d – оптимизируемый коэффициент;
∆τ – промежуток времени от момента изменения состояния любого из индикаторов сопутствующих признаков помех до момента изменения номера ситуации s;
– вероятность сложившейся сигнально-помеховой ситуации;
^ – знак оценки;
~ – знак априорного значения.
-----------------------------------------------------------------------
Введение
Информационно-измерительные и управляющие системы (ИИУС), получившие широкое распространение при управлении технологическими процессами, на транспорте, в системах радиолокации, связи, как правило, подвержены действию естественных и преднамеренных помех в спектральном диапазоне их датчиков информации. Из-за действия помех, особенно преднамеренных, измерения фазовых координат процессов (объектов), выполняемые ИИУС, как правило, осуществляются с ошибками [1]. Одним из приемов обеспечения помехоустойчивости ИИУС является адаптация их структуры к изменениям сигнально-помеховой обстановки, которую целесообразно выполнять методами теории систем со случайной сменой структуры в пространстве состояний [2, 3]. В соответствии с данной теорией необходимо предварительно классифицировать возможную при функционировании ИИУС сигнально-помеховую обстановку и в последующем выполнять распознавание складывающейся в текущий момент времени сигнально-помеховой ситуации.
В работе [4] разработан байесовский алгоритм распознавания сигнально-помеховых ситуаций, возникающих в результате воздействия помех на информационно-измерительную систему, в котором помимо измерителей фазовых координат объекта и априорной информации об интенсивностях смены сигнально-помеховых ситуаций используются так называемые индикаторы сопутствующих признаков (ИСП) сигналов и помех [5, 6]. Исследования алгоритма показали, что одной из причин снижения достоверности распознавания, а также увеличения задержек в принятии решения о сложившейся сигнально-помеховой ситуации является существенное несоответствие между априорной и апостериорной информацией. В данном алгоритме при задержках принятия решений предусмотрена возможность оперативной коррекции априорной информации, в том числе за счет использования ИСП помех. Достоинством алгоритма является повышение достоверности и сокращение задержки в принятии решений, недостатком – снижение веса всего массива априорной информации при принятии последующего решения.
В настоящей статье предлагается новый метод коррекции веса априорной информации в байесовском алгоритме распознавания сигнально-помеховых ситуаций. Метод рассматривается на примере бортовой радиолокационной станции подвижного объекта в силу открытости и, соответственно, подверженности помехам ее информационных каналов. Выбор примера обусловлен как высоким уровнем развития науки и техники в данной предметной области, так и разнообразием условий функционирования технических средств, в том числе из-за воздействия естественных и преднамеренных помех. Обеспечение требуемой эффективности функционирования ИИУС во многих других предметных областях может быть реализовано по аналогии или в результате упрощения.
Постановка задачи
В качестве подвижного объекта рассматривается летательный аппарат, располагающий ИИУС на базе бортовой радиолокационной станции. Векторы фазовых координат летательного аппарата x, сигналов измерений z и индикации сопутствующих признаков сигналов и помех r имеют вид моделей:
; (1)
; (2)
, (3)
где f, h – известные вектор-функции векторных аргументов; π(Jk ,Prk)– матрица условных вероятностей переходов индикаторов из rk–1 в rk состояние с элементами πn(Jk ,Prk) = πn , – входная индикаторная функция, характеризующая наличие признака преднамеренной помехи, ; Pr – регистрируемый признак, – вектор множества скалярных индексов возможных помеховых ситуаций и соответствующих им структур ИИУС; s – номер структуры (состояния) информационно-измерительной системы, S – число структур; – вектор множества скалярных значений i-й фазовой координаты подвижного объекта,
По итогам анализа возможной помеховой обстановки определены: перечень преднамеренных помех; возможные сигнально-помеховые ситуации, составляющие полную группу несовместных событий; априорные интенсивности смены из s-й в l-ю и – из l-й в s-ю сигнально-помеховых ситуаций; множество N сопутствующих признаков Pr воздействия помех на ИИУС. Вариант классификации сигнально-помеховых ситуаций при функционировании ИИУС показан в виде табл. 1, ожидаемые выходные сигналы измерителей и ИСП в соответствующих ситуациях – в табл. 2, в которых обозначены: ШШ, УШ, СШ – соответственно широкополосная, узкополосная, скользящая шумовые помехи; ХИ – хаотическая импульсная помеха; УД, УС, УН – соответственно уводящие по дальности, скорости, направлению помехи; aβ, D, V – соответственно измерители угла, дальности и скорости сближения с лоцируемым объектом; ИМ, СИ, ЧФ – соответственно индикатор мощности, счетчик импульсов, частотный фильтр, выступающие в роли индикаторов сопутствующих признаков помех. На рисунке 1 показан фрагмент графа возможных взаимных переходов между ситуациями, на рис. 2 – возможная реализация их смены.
Таблица 1
Классификация сигнально-помеховых ситуаций
s | Маскирующие помехи | Имитирующие помехи | |||||||
ШШ | УШ | СШ | ХИ | … | УД | УС | УН | … | |
1 | – | – | – | – |
| – | – | – |
|
2 | + | – | – | – |
| + | + | – |
|
… |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
s | – | – | – |
|
| + | – | – |
|
… |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
l | – | – | + | + |
| – | – | + |
|
… |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
S | – | + | – | – |
| – | + | – |
|
Таблица 2
Выходные сигналы информационных устройств
s | Измерители | Индикаторы | ||||||
αβ | D | V | … | ИМ | СИ | ЧФ | … | |
1 | αβ | D | V |
| 0 | 0 | 0 |
|
2 | αβ | σD | σV |
| 1 | 0 | 0 |
|
… |
|
|
|
|
|
|
|
|
s | αβ | Dи | Vи |
| 1 | 1 | 0 |
|
… |
|
|
|
|
|
|
|
|
l | αβ | σD | σV |
| 1 | 1 | 1 |
|
… |
|
|
|
|
|
|
|
|
S | αβ | σD | σV |
| 1 | 0 | 1 |
|
Рис. 1. Граф переходов сигнально-помеховых ситуаций
Рис. 2. Вариант реализации смены сигнально-помеховых ситуаций
Алгоритм распознавания сигнально-помеховых ситуаций
Алгоритм распознавания сигнально-помеховых ситуаций, в котором предусматривается возможность коррекции веса априорной информации, имеет вид [4]:
; (4)
; ; (5)
(6)
; (7)
, (8)
где z(i),σ(i) – соответственно выходной сигнал i-го измерителя и его СКО; – среднее значение i-й фазовой координаты в s-й сигнально-помеховой ситуации; – априорные интенсивности смены сигнально-помеховых ситуаций из s-й в l-ю и наоборот из l -й в s-ю соответственно; ∆τ – промежуток времени от момента изменения состояния любого из ИСП помех до момента изменения номера ситуации s в соответствии с критерием (8); ∆t – длительность шага счета, ∆t = tk – tk-1.
Требуется на основании (1) – (8) определить степень влияния соответствия априорных и фактических интенсивностей смены сигнально-помеховых ситуаций на эффективность принятия решения о сложившейся сигнально-помеховой ситуации и предложить рациональный вариант коррекции веса априорной информации в случаях ее несоответствия фактической.
Сущность предлагаемого варианта оперативной коррекции априорной информации
Эффективность применения байесовских алгоритмов в ИИУС существенно зависит от соответствия реальности априорной информации в текущий момент времени. Проблема заключается в том, что для значимого изменения априорной информации требуется статистика, то есть неизбежные временные затраты, что для критически важных ИИУС неприемлемо. Снижение веса всего массива априорной информации в существующем алгоритме в соответствии с выражением (5) весьма положительно сказывается на достоверности и скорости принятия решений в краткосрочной перспективе, однако при последующих решениях в случае большой интенсивности шумов измерителей из-за воздействия помех (большие значения σ(i) в выражении (7)) значимость априорной информации понижается. Сущность предлагаемого варианта оперативной коррекции априорной информации заключается в трансформации выражения (5) для априорной вероятности s-й сигнально-помеховой ситуации, включая коэффициент D и область его применения.
При изменении состояния (выходного сигнала) любого из ИСП алгоритм (1) – (8) с некоторой задержкой принимает решение (8) об изменении текущей сигнально-помеховой ситуации и, соответственно, структуры ИИУС, при этом величина задержки характеризует степень несоответствия априорной и фактической интенсивностей переходов в ту ситуацию (ситуации и, соответственно, структуры ИИУС), о которой сигнализирует ИСП. Соответствие выходных сигналов ИСП номерам сигнально-помеховых ситуаций фиксируется при предварительной классификации возможных сигнально-помеховых ситуаций в виде табл. 1 и 2. Возможные варианты оперативной коррекции веса априорной информации следующие: либо уменьшение априорных интенсивностей переходов в другие от сигнализируемой ИСП ситуации; либо повышение априорных интенсивностей переходов из других ситуаций в сигнализируемую изменившим свое состояние ИСП. Оба варианта примерно равнозначны, однако второй более предпочтителен в связи с тем, что при последующих изменениях сигнально-помеховой обстановки его применение быстрее приводит весь массив оперативно корректируемой априорной информации к соответствию фактической в текущей сессии применения ИИУС. В соответствии со вторым вариантом предлагаемой оперативной коррекции априорной информации выражение (5) имеет вид
; . (9)
В соответствии с (9) повышаются числовые значения априорных интенсивностей переходов в те сигнально-помеховые ситуации, о которых сигнализирует изменивший свое состояние ИСП, при этом остальные предварительно рассчитанные интенсивности переходов в другие сигнально-помеховые ситуации в текущий момент времени остаются неизменными. Скорректированные в соответствии с (9) числовые значения интенсивностей переходов запоминаются для последующего использования в текущей сессии применения ИИУС.
Заключение
Новые существенные признаки предлагаемого метода:
- Использование ИСП сигналов и помех для оперативной коррекции априорной информации, которой являются предварительно рассчитанные интенсивности переходов только между теми сигнально-помеховыми ситуациями, о которых сигнализируют индикаторы в текущий момент времени;
- Повышение числовых значений априорных интенсивностей переходов только между теми сигнально-помеховыми ситуациями, о которых сигнализируют индикаторы в текущей сессии применения ИИУС;
- Повышение степени соответствия априорной и фактической интенсивностей переходов между сигнально-помеховыми ситуациями при очередном изменении состояния какого-либо из индикаторов для текущей сессии применения ИИУС.
Информационные системы с открытыми входными каналами весьма часто функционируют в условиях сложной и изменчивой сигнально-помеховой обстановки. Для корректного функционирования информационных систем априорная информация о характеристиках помех становится особенно актуальной при их большой интенсивности. Для случая, когда априорная информация является ложной, в статье предложен метод оперативной коррекции ее веса в алгоритме распознавания сложившейся в текущий момент времени сигнально-помеховой ситуации и, соответственно, управления структурами информационной системы. Поиск правил решения (алгоритмов обработки информации), обеспечивающих минимизацию условного риска при изменяющихся параметрах сигналов и помех в процессе функционирования ИИУС объектов (процессов), является актуальной задачей.
Об авторах
Владимир Иванович Павлов
ФГБОУ ВО «ТГТУ
Автор, ответственный за переписку.
Email: vpavl@mail.ru
доктор технических наук, профессор кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»
Россия, ТамбовТатьяна Юрьевна Дорохова
ФГБОУ ВО «ТГТУ
Email: vpavl@mail.ru
кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»
Россия, ТамбовСветлана Валерьевна Артемова
ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет»
Email: vpavl@mail.ru
доктор технических наук, профессор кафедры КБ-1 «Защита информации»
Россия, МоскваСергей Владимирович Толстых
ФГБОУ ВО «ТГТУ
Email: vpavl@mail.ru
аспирант кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем»
Россия, ТамбовСписок литературы
- Баранов, И. В. Влияние помех на алгоритмы обработки сигнала разностной частоты дальномера ближнего действия / И. В. Баранов, В. В Езерский // Цифровая обработка сигналов. – 2022. – № 1. – С. 14 – 18.
- Казаков, И. Е. Анализ систем случайной структуры / И. Е. Казаков, В. М. Артемьев, В. А. Бухалёв. – М. : Физматлит, 1993. – 272 с.
- Муромцев, Д. Ю. Анализ и синтез радиосистем на множестве состояний функционирования / Д. Ю. Муромцев, Ю. Л. Муромцев // Вест. Тамб. гос. техн. ун-та. – 2008. – Т. 14, № 2. – С. 241 – 251.
- Bayesian Recognition of Amovingobjectin Formation-Measuring System State: Аprioriin Formation Weight Correction / S. М. Muzhichek, G. G. Sebryakov, V. I. Pavlov, S. V. Tolstych, M. В. Kenzhekhanova // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering: 2020 Workshopon Materials and Engineeringin Aeronautics (MEA2020). – P. 1 – 5.
- Бухалёв, В. А. Рекуррентные алгоритмы распознавания и оценивания состояния динамического объекта по информации от измерителей и индикаторов / В. А. Бухалёв // Известия Академии Наук СССР. Техническая кибернетика. – 1992. – № 1. – С. 148 – 156.
- Павлов, В. И. Оптимальное обнаружение изменения свойств случайных последовательностей по информации измерителя и индикатора / В. И. Павлов // Автоматика и телемеханика. – 1998. – № 1. – С. 86 – 94.
