№ 2 (18) – 2022

КРИТЕРІАЛЬНІ ПОКАЗНИКИ ЯКОСТІ ОБРОБКИ МУЛЬТИСЕНСОРНОЇ ІНФОРМАЦІЇ В УМОВАХ ДЕСТАБІЛІЗУЮЧИХ ВПЛИВІВ 
 
https://doi.org/10.37129/2313-7509.2022.18.119-126
 
завантаження Д.О. Котов

 
 
 

Цитувати (ДСТУ 8302:2015)
Котов Д. О. Критеріальні показники якості обробки мультисенсорної інформації в умовах дестабілізуючих впливів. Збірник наукових праць Військової академії (м. Одеса). 2022. № 2 (18). С. 119–126. https://doi.org/10.37129/2313-7509.2022.18.119-126 
 

Анотація
Розглянуто підхід до визначення критеріальних показників якості обробки цифрової інформації в багатосенсорній інформаційно-керуючій системі автомобіля в умовах впливу дестабілізуючих факторів. Встановлено, що процес обробки інформації, яка поступає в інформаційно-керуючу систему в цифровому вигляді з різних датчиків, передбачає обчислення дискретних згорток матриць відповідних операторів і масивів початкових даних. Даний процес включає в себе процедури формування масиву відкликів інформаційного потоку, що спостерігається, масиву відкликів відновленого (реставрованого) інформаційного потоку, та формування умови відновлення (реставрації) інформаційного потоку, що спостерігається.
Проаналізовано підхід до оцінки якості обробки цифрової інформації в частині визначення суб’єктивної та об’єктивної оцінок та методів їх отримання. В основі даних методів лежить процедура прямого обернення оціночної кореляційної матриці випадкових реалізацій багатовимірного інформаційного процесу, що спостерігається. Системи з інверсним оператором обробки багатовимірного інформаційного масиву є достатньо чутливим до дестабілізуючих впливів: до випадкових збурень коефіцієнтів оператора відновлення (обробки) і внутрішніх шумів системи поряд з внутрішньо системними збуреннями. Необхідність врахування дестабілізуючих впливів в процесі обробки цифрової інформації в інформаційно-керуючій системі автомобіля обумовлює необхідність розробки загальної методики дослідження впливу факторів дестабілізації на якість обробки зображень.
На основі застосування методів інверсного синтезу запропоновано аналітичні вирази для критеріальних показників якості обробки цифрових зображень, які не обмежуються верхньою межею оцінки якості та дозволяють аналітично оцінити і кількісно визначити рівень якості дискретних зображень, реставрованих прямою інверсією на етапі синтезу системи.
 

Ключові слова
автомобіль, інформаційно-керуюча система, зображення, реставрація, оператор реставрації, критеріальні показники, мультисенсорна інформація, якість обробки інформації. внутрішній шум, дестабілізуючі фактори. 
 

Список бібліографічних посилань
  1. Скачков В. В. Анализ эффективности адаптивной обработки сигналов в условиях дестабилизирующих воздействий. Радиотехника. 1998. № 11. С. 17–23.
  2. Скачков В. В., Павлович В. И. Проблема повышения качества измерения информативных параметров радиосигналов в условиях аддитивных шумов. Метрологія, технічне регулювання та забезпечення якості : зб. тез доп. V міжнар. наук.-практ. конф., м. Одеса, 8-9 жовт. 2015 р. Одеса, 2015. С.96–99.
  3. Клименко В.В., Сакно О.П., Мойся Д.Л., Котов Д.О. Проблема устойчивости решений информационных задач в системах технического зрения автомобилей. Збірник наукових праць Військової академії ( м. Одеса). 2018. Вип.2(10). С. 79–87.
  4. Визначення та дослідження основних напрямків забезпечення ефективності функціонування інформаційно-керуючих каналів тилового наземного роботизованого комплексу в умовах дестабілізуючих впливів: звіт про НДР (проміжний звіт) Шифр “Бар’єр”/Військова академія; кер. В.Скачков; викон.: В.Чепкій [та ін.]. Одеса, 2017. 134 с.: іл.. Інв. № 0101U002533.
  5. Скачков В. В., Манько В. А., Ефимчиков А. Н., Лещенко О. И. Внутрисистемные возмущения и их источники в информационных радиотехнических системах: доповідь. Інформаційно-вимірювальні технології в метрології, технічне регулювання та менеджмент якості: зб. тез доп. міжнар. наук.-практ. конф., Одеса, 2013. С. 121–124.
  6. Скачков В. В., Братченко Г. Д., Манько В. А., Лещенко О. И. Источники внутрисистемных возмущений в информационных радиотехнических системах. Метрологія та прилади. Харків, 2013. № 2(41).С. 222–225.
  7. Скачков В. В., Чепкий В. В., Братченко Г. Д., Ефимчиков А. Н. Энтропийный подход к исследованию информационных возможностей адаптивной радиотехнической системы при внутрисистемной неопределённости. Известия вузов. Радиоэлектроника. 2015. № 6. С. 3–12.
  8. Клименко В.В, Сухін О.В., Котов Д.О., Сердюк О.В. Аналіз джерел та причин виникнення дестабілізуючих факторів в інформаційно-керованій системі безпілотного автомобіля. Системи озброєння і військова техніка. Харків, 2019. №2(58). С.111–121. DOI: https://doi.org/10.30748/soivt.2019.58.14.
  9. КлименкоВ. В. Адаптивная регуляризированная реставрация дискретных изображений в системах обработки информации: дис….кан. тех. наук : 05.13.06. Одесса. 2004. 161 с.
  10. Скачков В. В., Чепкий В. В., Ефимчиков А. Н., Коркин А. Ю., Гончарук А. А. Решение проблемы формирования устойчивых и состоятельных оценок корреляционной матрицы наблюдений методом динамической регуляризации.Кибернетика и системный анализ. 2021. №1(57).С. 94–103.
  11. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М. : Мир, 1982. Кн.2. 310 с.
  12. Уэбб С. Физика визуализации изображений в медицине. В 2 т.: Пер. с англ. М. : Мир, 1991. 408 с.
  13. Василенко Г. И., Тараторин А. М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. 304 с.
  14. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование / пер. с англ. И. М. Быховской и Б. Т. Вавилова. Москва : Мир, 1975. 534 с.
  15. Фадеев Д. К., Фадеева В. Н. Вычислительные методы линейной алгебры. Москва : Гос. издат. физ-мат. лит-ры, 1962. 734 с.
  16. Ван Трис Г. Теория обнаружения оценок и модуляции: Пер. с англ. / Под ред. В. И. Тихонова. М.: Советское радио, 1972. Т.1. 744 с.
  17. Мусхелишвили Н. И. Сингулярные интегральные уравнения. М.: Наука, 1962. 599 с.
 
 
 

References
 
  1. Skachkov, V. V. (1998). Analysis of the efficiency of adaptive signal processing in conditions of destabilizing influences. Radiotekhnika, 11, 17-23 [in Russian].
  2. Skachkov, V.V., & Pavlovich, V.I. (2015). The problem of improving the quality of measuring the informative parameters of radio signals in conditions of additive noise. Metrology, technical regulation and quality assurance, Proceedings of the 5th International Scientific and Practical Conference, October 8-9, 2015. (pp. 96-99). Odesa [in Russian].
  3. Klimenko, V.V., Sakno, O.P., Moisya, D.L., & Kotov, D.O. (2018). The problem of stability of solutions to information problems in technical vision systems of cars. Collection of scientific works of Odesa Military Academy, 2(10), 79-87 [in Russian].
  4. Skachkov,V.V.& Chepkiy, V.V. (2017). Vyznachennia ta doslidzhennia osnovnykh napriamkiv zabezpechennia efektyvnosti funktsionuvannia informatsiyno-keruyuchykh kanaliv tylovoho nazemnoho robotyzovanoho kompleksu v umovakh destabilizuiuchykh vplyviv (№ ДР 0101U002533). Odesa:Military Academy.
  5. Skachkov, V. V., Man'ko, V. A., Yefimchikov, A. N., & Leshchenko, O. I. (2013). Intrasystem disturbances and their sources in information radio engineering systems: additional information. Information and measurement technologies in metrology, technical regulation and quality management: Proceedings of the 3th International Scientific and Practical Conference, 2013. (pp. 121-124). Odesa [in Ukrainian].
  6. Skachkov, V. V., Bratchenko, H. D., Man'ko, V. A., & Leshchenko, O. Y. (2013).Sources of intrasystem disturbances in information radio engineering systems.Metrolohiya ta prylady, 2(41), 222-225 [in Russian].
  7. Skachkov, V. V., Chepkyi, V. V., Bratchenko, H. D., & Efymchykov, A.N. (2015). Entropic approach to the study of information capabilities of an adaptive radio engineering system with intrasystem uncertainty. Izvestiya vuzov. Radioelektronika, 6, 3-12[in Russian].
  8. Klymenko, V.V, Sukhin, O.V., Kotov, D.O., & Serdiuk, O.V. (2019). Analysis of sources and causes of destabilizing factors in the information-controlled system of an unmanned vehicle.Systemy ozbroyennya i viysʹkova tekhnika, 2 (58), 111-121. DOI: https://doi.org/10.30748/soivt.2019.58.14 [in Ukrainian].
  9. Klymenko, V.V. (2004).Adaptive Regularized Restoration of Discrete Images in Information Processing Systems. (Candidate’s thesis). Odesa [in Russian].
  10. Skachkov V. V., Chepkyi V. V., Efymchykov A. N., Korkyn A. Y., & Honcharuk A. A. (2021). Solving the Problem of Forming Stable and Consistent Estimates of the Correlation Matrix of Observations by the Dynamic Regularization Method. Kybernetyka y systemniy analiz, 1(57), 94-103. [in Russian].
  11. Prett, U. (1982). Digital image processing.[in Russian].
  12. Uebb, S. (1991). Physics of imaging in medicine.[in Russian].
  13. Vasilenko, H. Y,. & Taratorin, A. M. (1986). Image Recovery. Radio y sviaz Publ. [in Russian].
  14. Khimmel'blau, D. (1975). Applied nonlinear programming.(I.M. Bykhovskoy, B.T. Vavilova, Trans.). Moscow: Mir Publ.[in Russian].
  15. Fadeev, D.K., & Fadeeva, V.N. (1962).Computational methods of linear algebra. Moscow: Gos. izdat. fiz-mat. lit-ry Publ.[in Russian].
  16. Van Tris H., & Tikhonova, V. Y. (Ed.). (1972). Estimation and modulation detection theory. Sovetskoe radio Publ. 1972 [in Russian].
  17. Muskhelishvili, N. Y. (1962). Singular integral equations. Moskva: Nauka Publ. [in Russian].
Copyright 2014 18.119-126 (укр) А. Розроблено ІОЦ ВА
Templates Joomla 1.7 by Wordpress themes free