Для проверенных двух РЛС формируется два неполных столбца матрицы, представленной на рис. 5,  со значениями элементов B, соответствующими именам целей, которая регистрирует общий результат отождествления по всем РЛС с учетом подсписка объектов, которым уже приписаны системные имена.

Рис.5. Формирование «словаря» (матрицы) системных имён

В матрице с демонстрационными целями показано, что после решения задачи отождествления для первой и второй РЛС гипотеза H0 не подтвердилась для объектов с именами B11  и  B12, обнаруженных РЛС1, и для ряда объектов  (..., B2 M-1,  B2M), обнаруженных РЛС2. Остальные объекты, обнаруженные РЛС2  и РЛС2, оказались тождественными.

Первый столбец матрицы предназначен для регистрации всех (различных) объектов, обнаруженных всеми РЛС. По этой причине для имён объектов (..., B2 M-1,  B2M) вводятся синонимы, роль которых выполняют их новые системные имена, регистрируемые в первом столбце (как показано на рис. 5).

Следующие действия по формированию матрицы имён связаны с внесением в неё результатов отождествления для РЛС1 и РЛС3. В общем случае такого отождествления результат может оказаться подобным первому отождествлению, то есть гипотеза не подтвердится для ряда объектов, обнаруженных РЛС1 и для ряда объектов, обнаруженных РЛС3. В этом случае произойдёт перенос в первый столбец имён объектов от РЛС3, для которых не подтвердилась гипотеза  H0.

Подобные действия производятся для всех различных пар РЛС, после чего матрица имён будет заполнена так, что каждая её строка будет содержать имена отождествлённых объектов, а  первый столбец будет определять системные имена всех объектов, наблюдаемых в окружающей обстановке судна.

Для решения задачи группирования Z3(({Obk}) в диссертации разработан и запрограммирован метод многагентного численного группирования, в применении которого задействованы агенты объектов и Ch-агенты.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Задача группирования для надводных объектов решена в следующей обобщённой формулировке:

Как и задача отождествления, задача группирования решена в двух версиях – задачи предварительного группирования Z2(({Obk}) и задачи уточнённого группирования Z2(({Obk}) как для надводных, так и для воздушных объектов (в трехмерном пространстве для ограничения групп используется не круг, а шар). Обе задачи  дополняют друг друга и решены эвристически с ориентацией на распараллеливание вычислений и их программную реализацию с помощью агентов.

Так как в методе группирования использованы эвристики, то в число новых результатов в диссертации включается параллельный численный расчёт, псевдокодовая схема которого имеет следующий вид:

Через нормативный промежуток времени повторяется активизация агента-ChPG, управляющего порождением агентов-GA4j. Если в процессе работы агента-ChPG обнаруживаются условия U1, указывающие на существование очередной группы (надводных или воздушных) динамических объектов, то порождается очередной агент-GA4j, овечающий за имитацию и визуализацию группы, Иначе Переход к работам по п. 4. Активизируется процесс работы очередного агента-GA4j, исполняемый код которого встаёт в общую очередь на своё исполнение  параллельно с продолжением работы агента-ChPG. Если  в процессе работы агента-ChPG обнаруживаются условия U2, указывающие на группирования во второй версии, то порождается событие для активизации  агента-ChG, управляющего формированием уточнённых групп объектов Иначе Переход к работам по п. 6. Активизация  процесса работы очередного агента-GA4j, исполняемый код которого встаёт в общую очередь на своё исполнение  параллельно с продолжением работы агента-ChG, перешедшего в своей активности к п. 7.  Если агентом ChPG порождён очередной агент-GA4j или активизирован в очередной раз агент ChPG, то Переход к работам по п. 2, Иначе Переход к работам по п. 1. После завершения работ агент-ChOj исключается из общей очереди к центральному процессору и переходит в состояние ожидания повторных вызовов.

В любой момент времени на интервале (t2, t1) открыт интерактивный доступ к любым QA-данным, которые ещё используются или уже использовались

В четвёртом разделе раскрываются вопросы реализации СММООС как приложения, разработанного в вопросно-ответной моделирующей среде  . Представлены архитектурные решения и программные расширения. Детали реализации сосредоточены на средствах для моделирования воздушной обстановки и средствах изометрического представления пространства ООС.

На рис. знаком «+» отмечены компоненты, которые «заимствованы» СММООС из базового набора средств системы . Создание СММООС потребовало расширения выделенного набора средств дополнительными средствами, которые включаются в состав СММООС как компонентные  и агентные расширения.

Рис. 6. Состав средств СММООС

В составе средств выделены средства надводного моделирования, заимствованные из приложения «Система экспертного мониторинга для предупреждения столкновения судов» только с позиций движения надводных динамических объектов.

Реализация СММООС осуществлена для тренажёрного режима, причём в основном из-за сложностей имитации группы РЛС с учётом реальной практики идентификации целей. По этой причине функциональности слоя ИС-агентов для режима эксплуатации придётся перепрограммировать, что можно осуществить с помощью средств псевдопрограммирования агентов, встроенных в инструментарий .

В разработанном программном комплексе для снижения зависимости времени обработки потоков информации от ограничений реального времени, кроме распараллеливания работ на уровне программных агентов, доступно распараллеливание на уровне клиент-серверной структуризации вычислений.  На рис. 7 приведена диаграмма размещения для распараллеливания обработки информационных потоков, в котором  для агентов каждого слоя выделен отдельный клиентский компьютер.

Рис. 7. Клиент-серверная реализация СММООС

В представленной клиент-серверной версии СММООС наибольший объём вычислений приходится на «клиента», выполняющего визуализацию ООС. К этому «клиенту» по расходам времени на вычисления близок «клиент», выполняющий отождествления и группирования. Работы этих клиентов не ограничены одним тактом системного времени, что позволяет утверждать, что многоагентное моделирование снижает время обработки информационных потоков не менее, чем в два раза.

Основную часть программного кода, который был создан при разработке СММООС, составил код, обеспечивающий воздушное моделирование.  В разработках экранных форм такого моделирования использовались аналоги обстановки на экране локатора, дополненные указателями на эшелоны. Один из скриншотов, раскрывающий воздушную обстановку, представлен на рис. 7.

Рис. 7 Имитация воздушной обстановки

Для создания интегральной картины ООС в состав средств визуализации введено её изометрическое представление (рис. 8), которое можно комбинировать как с надводной, так и с воздушной обстановкой ООС. В визуализации ООС предусмотрены средства визуального оценивания расстояний до движущихся объектов (числовая разметка эшелонов с её цветовой гаммой, эталон масштабной единицы.)

Рис. 8. Интегральное представление ООС

Все разработанные средства прошли проверку в условиях стендовых испытаний в «МАРС» в рамках программы исследований по модернизации продукции.

Основные результаты работы

Подводя обобщающий итог диссертационному исследованию и практическим разработкам, реализованным на базе результатов исследований, можно утверждать следующее:

Цель исследований, связанная с созданием системы многоагентных средств, обеспечивающих улучшение спецификаций реального времени и повторное использование комплексов программных средств для адекватного освещения ООС при обязательном использовании единого информационного источника данных,  достигнута. Предложена, исследована  и проверена совокупность новых моделей, на базе которых создана многоагентная программная система, предназначенная для моделирования окружающей обстановки морского судна.

Получены новые научные результаты:

Математическая модель информационных потоков в ООС, обеспечивающая унификацию в информационные представления характеристик объектов, поступающих из различных и дублирующих источников, а также их привязку к системному времени таким образом, что обработку информационных потоков можно распараллелить, нацелив её на формирование единого источника данных об ООС. Система типовых программных агентов, осуществляющих обработку информационных потоков об ООС и моделирующих не только надводные и воздушные объекты, находящиеся в текущий момент времени в  ООС, но и их информационные характеристики, в форме, обеспечивающей единообразное представление и взаимодействие агентов  с их программным окружением, что упрощает оперативную настройку системы обработки информации на реально доступные источники первичной информации. Метод многоагентного расчётного отождествления информационных представлений динамических объектов, поступающих от совокупности  радилокационных станций, в основу которого положены проверка статистических гипотез и решение задачи о приписывании системных имён венгерским методом, что повышает  вероятность корректной идентификации объектов. Метод многоагентного расчётного группирования, выявляющего группы надводных и воздушных объектов и специфицирующего характеристики групп объектов, в который включены эвристические решения способствующие распараллеливанию вычислений метода для исполнения совокупностью программных агентов. Набор визуальных моделей окружающей обстановки судна,  представляющих её интегрально и разделяющих интегральную картину на надводную и воздушную составляющие, каждая из которых способствует визуальному оцениванию и интерактивному доступу к объектам обстановки.

Практическую ценность составляет.

Разработанное в инструментальной среде приложение «Система Многоагентного Моделирования Окружающей Обстановки Судна (СММООС)», обеспечивающее его использование в тренажёрном режиме и открытое для построения на его базе эксплуатационной версии, в котором время обработки информационных потоков снижается не менее, чем в два раза.

ПУБЛИКАЦИИ

. . Многоагентное моделирование и визуализация окружающей обстановки морского судна. Автоматизация процессов управления, №2(20) 2010. – с. 3-12 (Статья в журнале из списка ВАК). . . . Вопросно-ответный подход к задачам принятия решений. Автоматизация процессов управления, №2(12) 2008. – с. 25-33 . . Вопросно-ответное  программирование  методик человеко-компьютерного решения задач. Информационные технологии: межвузовский сборник научных трудов. Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 194 с. – с. 105-110 E. D. Pavligin. Algorithm of object grouping for monitoring of ship tactical situation. Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human - Computer Interaction. Volume III. - Collection of scientific papers. - Ulyanovsk: UlSTU, 2009. - 468 p. – p. 144-148   E. D. Pavligin.  Package of tools for identification of data from shipborne and remote identification and measurement sources.  Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human - Computer Interaction. Volume III. - Collection of scientific papers. - Ulyanovsk: UlSTU, 2009. - 468 p. – p. 155-159 E. D. Pavligin  P. I. Sosnin.  Multi-agent approach to identifying, grouping and visualizing in environment of the sea vessel.  Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human - Computer Interaction. Volume III. - Collection of scientific papers. - Ulyanovsk: UlSTU, 2009. - 468 p. – p. 160-163. . . Идентификация воздушных объектов в окружающей обстановке морского судна. Информатика, моделирование, автоматизация проектирования: сборник научных трудов / под ред. . – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 284 с. – с. 98-103.   .  Комплекс средств отождествления данных от корабельных и выносных идентификационно-измерительных источников. Информатика, моделирование, автоматизация проектирования: сборник научных трудов / под ред. . – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 284 с. – с. 178-183. . Алгоритм группирования объектов в задаче мониторинга окружающей обстановки морского судна. Информатика, моделирование, автоматизация проектирования: сборник научных трудов / под ред. . – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 284 с. – с. 184-188. , , . . Способ цифрового сжатия первичной радиолокационной информации для передачи по каналу обмена. Патент на изобр.   , , Многоуровневая, многопроцессорная корабельная информационно-управляющая система. Заявка на изобретение.  Решение  о выдаче патента по заявке № 000 от 8.05.2009

ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АВТОРЕФЕРАТ

Многоагентное моделирование окружающей обстановки морского судна

Подписано в печать __.__._____. Формат 60x84/16

Бумага писчая. Усл. п. л. 1,17.

Уч.-изд. л. 1,00. Тираж 100 экз.  Заказ №

Типография УлГТУ. 432027. Ульяновск, Сев. Венец, 32



Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5