вестник южно уральского-государственного_университета._серия_компьютерные_технологии,_управление,_радиоэлектроника_№3_2013

Учредитель – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования «Южно-Уральский государственный университет» (национальный исследовательский университет)

Редакционная коллегия: д.т.н., профессор Шестаков А.Л. (отв. редактор); д.т.н., профессор Казаринов Л.С. (зам. отв. редактора); к.ф.-м.н., доцент Сагадеева М.А. (зам. отв. редактора); к.т.н., доцент Плотникова Н.В. (отв. секретарь). Редакционный совет: д.т.н., профессор Войтович Н.И.; д.т.н., профессор Даровских С.Н.; ГРЦ им. акад. В.П. Макеева Дегтярь В.Г.; д.ф.-м.н., профессор Жиков В.В.; д.т.н., профессор Карманов Ю.Т.;

д.ф.-м.н., профессор Ковалев Ю.М.; д.т.н., профессор Логиновский О.В.; чл.-корр. РАН, генеральный конструктор зам. главного конструктора радиоконцерна «Вега» Меркулов В.И.; д.т.н., профессор Поляк Б.Т.; д.т.н., профессор Радев Х.; д.ф.-м.н., профессор Свиридюк Г.А.; д.ф.-м.н., профессор, чл.-кор. РАН Ушаков В.Н.; д.ф.-м.н., профессор Фурсиков А.В.; к.т.н., генеральный директор НПО автома-тики им. акад. Н.А. Семихатова Шалимов Л.Н.; д.т.н., профессор Ширяев В.И.; д.т.н., профессор Штессель Ю.Б.

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

© Издательский центр ЮУрГУ, 2013

СОДЕРЖАНИЕ

ЛАПИН А.П., ДРУЖКОВ А.М. Выбор и исследование двухфакторной модели функции преобразования вихреакустических расходомеров ..................................................................... 4 ЛАСЬКОВ В.В., СИМОНОВ Е.Н. Моделирование артефактов и методы их фильтрации в рентгеновской компьютерной томографии ............................................................................... 13 ВОРОБЬЕВ М.С., КУДРИН Л.П., ХАШИМОВ А.Б. Разработка передающей телевизион-ной антенны с диаграммой направленности заданного вида ..................................................... 23 КАКУШКИН С.Н., КАДЧЕНКО С.И. Математическое моделирование нахождения значе-ний собственных функций задачи гидродинамической теории устойчивости Орра – Зом-мерфельда методом регуляризованных следов ........................................................................... 30 ЗЕЛЕНКОВ Ю.А. Сервисно-ориентированная модель ИТ-службы крупной организации .... 37 САДОВ В.Б. К вопросу автоматического управления приводом глубинного штангового насоса ............................................................................................................................................... 46 АСТАХОВА Л.В., ЛУЖНОВ В.С. Проблемы организации защищенного электронного до-кументооборота с использованием электронной подписи на предприятиях малого бизнеса ... 54 МОКЕЕВ В.В., ТОМИЛОВ С.В. Об эффективности анализа и распознавания изображений методом главных компонент и линейным дискриминантным анализом .................................. 61 КУРОПАТЕНКО В.Ф., БАЙДИН Г.В., ЛУПАНОВ И.В. О предельных решениях разност-ных уравнений, содержащих оператор Лапласа .......................................................................... 71 СИМОНОВ Е.Н., КУЗНЕЦОВ К.Н. Реконструкция объемных изображений в рентгенов-ской компьютерной томографии с применением голографических методов .......................... 77 ЛОГИНОВСКИЙ О.В., ЗЕЛЕНКОВ Ю.А. О методологии стратегического управления раз-витием корпоративных информационных систем в условиях неопределенности ................... 83 ДАРОВСКИХ С.Н., ВДОВИНА Н.В., НИКИТИН Н.С. Проблемы экспликации понятия «информация» и обоснование предложений по их преодолению ............................................... 92 НЕВОЛИН В.И., ИВАНЕЕВ Д.В. Робастные методы обработки космических радиолока-ционных сигналов и изображений .................................................................................................... 96 КОВАЛЕВ Ю.М., ШЕСТАКОВСКАЯ Е.С. Численное исследование распространения ци-линдрических ударных волн в гетерогенных средах ..................................................................... 102 ЗЕЛЕНКОВ Ю.А. Использование модели скользящих слоев для обеспечения адаптивно-сти корпоративной информационной системы ............................................................................... 109 ПОВАЛЯЕВ С.В. Исследование цифровых способов формирования радиосигналов с ли-нейной частотной модуляцией в современных радиолокационных измерителях уровня жидкости ................................................................................................................................................ 117 АСТАХОВА Л.В., САПОЖНИКОВ Я.А. Особенности защиты персональных данных в ор-ганах судебно-медицинской экспертизы ......................................................................................... 122

Краткие сообщения ЗАПЕВАЛОВ В.В. Полифазный фильтр-дециматор типа CIC .................................................. 128 ПОДИВИЛОВА Е.О., ШИРЯЕВ В.И. О подходе к оцениванию состояния динамических систем как к решению системы линейных неравенств ............................................................... 133 НИКОЛАЕВ А.Н. Выбор поворачивающих множителей в алгоритме монобитного быстрого преобразования Фурье ................................................................................................................... 137 ЗАЛЯЦКАЯ И.И. Моделирование алгоритмов пеленгования источников радиоизлучения фазокорреляционными пеленгаторами ........................................................................................ 141 ПИСКОРСКИЙ Д.С., ВДОВИНА Н.В. Oсобенности математического моделирования сложных радиотехнических систем (РТС) ................................................................................... 145

Черноруцкий Георгий Севирович: к 100-летию со дня рождения ............................................ 150


CONTENTS

LAPIN A.P., DRUZHKOV A.M. Selection and research of two-factor model for conversion function of vortex sonic flowmeters ................................................................................................. 4 LAS’KOV V.V., SIMONOV E.N. Computed tomography artifacts analysis, simulation and reduction ........................................................................................................................................... 13 VOROB’EV M.S., KUDRIN L.P., KHASHIMOV A.B. Design of radiating TV antenna for given pattern ..................................................................................................................................... 23 KAKUSHKIN S.N., KADCHENKO S.I. Mathematical modeling the values of eigenfunctions finding for Orr-Sommerfeld’s problem of hydrodynamical stability theory via the method of regularized traces .............................................................................................................................. 30 ZELENKOV Yu.A. Service-oriented model of IT division of large organization .......................... 37 SADOV V.B. To the question of automatic control of the drive sucker rod pump ......................... 46 ASTAKHOVA L.V., LUZHNOV V.S. Problems of organization of protected electronic docu-ment circulation using electronic digital signature at the small business enterprises ....................... 54 MOKEYEV V.V., TOMILOV S.V. On effectiveness of image analysis and recognition by prin-cipal component method and linear discriminant analysis ............................................................... 61 KUROPATENKO V.F., BAIDIN G.V., LUPANOV I.V. On a supreme solutions of difference equations enclosing the Laplace operator ......................................................................................... 71 SIMONOV E.N., KUZNETSOV K.N. The reconstruction of three-dimensional images in x-ray computed tomography using holographic methods .......................................................................... 77 LOGINОVSKY O.V., ZELENKOV Yu.A. On methodology of strategic management of enter-prise information systems development in uncertain conditions ...................................................... 83 DAROVSKIKH S.N., VDOVINA N.V., NIKITIN N.S. Problems explication of concepts “information” substantiation of proposals to address them .............................................................. 92 NEVOLIN V.I., IVANEEV D.V. Robust processing methods of space radar signals and images ... 96 KOVALEV Yu.M., SHESTAKOVSKAYA E.S. Numerical analysis of cylindrical shock waves in heterogeneous environments ........................................................................................................ 102 ZELENKOV Yu.A. Leveraging shearing layers model for providing of agility of enterprise information system ........................................................................................................................... 109 POVALYAEV S.V. Investigation of digital ways of formation radio signals with linear frequen-cy modulation in modern radar liquid level gauge ........................................................................... 117 ASTAKHOVA L.V., SAPOZHNIKOV J.A. The peculiarities of a personal data protection in the bodies for forensic medical examination ................................................................................ 122

Brief reports ZAPEVALOV V.V. Polyphase CIC decimation filter ..................................................................... 128 PODIVILOVA E.O., SHIRYAEV V.I. On the approach of dynamic system state estimation as solving linear inequalities system ..................................................................................................... 133 NIKOLAEV A.N. Selection of a rotation factors in monobit fast Fourier transform ...................... 137 ZALYATSKAYA I.I. Modeling of algorithm for direction finding of radio-frequency radiation sources by phase correlation direction finders ................................................................................. 141 PISKORSKY D.S., VDOVINA N.V. Features of mathematical modelling of complex of radio engineering systems (RES) .............................................................................................................. 145

Chernorutsky Georgy Sevirovich: to the 100-th birth anniversary .................................................. 150


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника» 4

Введение Большое число исследований вихревых расходомеров направлено на увеличение диапазона,

а также точности измерений [1–4]. У вихревых расходомеров с ультразвуковым детектированием вихрей (вихреакустические расходомеры) чувствительность значительно выше, чем у традици-онных вихревых расходомеров [5], поэтому возможно увеличение диапазона измерений в сторо-ну малых расходов. Однако на малых расходах линейность функции преобразования (ФП), опи-санной в работе [6], нарушается. Для повышения точности измерения на малых расходах, необ-ходимо учитывать особенности течения жидкости в проточной части расходомера при малых скоростях потока.

1. Постановка задачи В работе [7] на основе данных с серийного производства вихреакустических расходомеров

были исследованы простые однофакторные модели функция преобразования Q (f), зависящие от частоты вихреобразования f за телом обтекания. Была доказана необходимость включения в функцию преобразования статистически значимого фактора – температуры измеряемой среды.

При серийном выпуске продукции испытания проводятся при постоянной (стендовой) тем-пературе измеряемой среды. Для построения модели двухфакторной функции преобразования Q (f, t), где результирующий расход Q зависит от частоты срыва вихрей f и от температуры изме-ряемой среды t, необходимо иметь сведения об испытаниях расходомеров при различных темпе-ратурах измеряемой среды. Для этого была составлена специальная методика испытаний и про-ведены опыты на специальной расходомерной установке, позволяющей осуществлять нагрев из-меряемой среды (водопроводная вода по ГОСТ 2874–82).

По результатам испытаний был получен набор данных о различных режимах расхода при определенных температурах измеряемой среды. На основе полученных экспериментальных дан-ных проведены исследования двухфакторной модели.

2. Экспериментальные данные Летом 2012 года были проведены специальные эксперименты на установке для поверки

счетчиков жидкости УПСЖ 15/50. Технические особенности используемой установки дают воз-можность нагрева измеряемой среды в широком диапазоне температур, но не позволяют осуще-ствить ее охлаждение. Всего испытаниям подверглись девять образцов одной марки вихреакусти-ческих расходомеров двух различных диаметров условного прохода (Ду): 25 мм, 32 мм. Экспери-менты проводились при семи различных значениях температуры измеряемой среды: от 30 до 90 °С,

УДК 681.2

ВЫБОР И ИССЛЕДОВАНИЕ ДВУХФАКТОРНОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ВИХРЕАКУСТИЧЕСКИХ РАСХОДОМЕРОВ А.П. Лапин, А.М. Дружков

Представлена методика поиска двухфакторной математической модели функ-ции преобразования вихреакустического расходомера по результатам специальных испытаний. В соответствии с предложенной моделью результирующий расход зави-сит от частоты образования вихрей за телом обтекания и температуры измеряемойсреды. Выбор модели выполнен с помощью метода всех возможных регрессий, рас-чет коэффициентов производился по взвешенному методу наименьших квадратов.

Предложен способ адаптации найденной двухфакторной функции преобразо-вания для использования ее при серийном производстве расходомеров. Приведены результаты применения предлагаемой функции на примере данных с серийного производства вихреакустических расходомеров.

Ключевые слова: вихреакустические расходомеры, функция преобразования, взвешенный метод наименьших квадратов, метод всех возможных регрессий.


Выбор и исследование двухфакторной модели функции преобразования вихреакустических расходомеров

2013, том 13, № 3 5

с шагом в 10 °С (табл. 1). Точность установки температуры измеряемой среды ±3 °С. На каждой из температур проводились измерения на 9 режимах расхода. Данные, полученные в результате испытаний, были разделены на две группы. Часть результатов испытаний была использована для построения модели функции преобразования (градуировка), а другая часть данных – для провер-ки (верификация) качества построенной модели ФП.

Таблица 1 Разбиение экспериментальных данных

Температура, °С Ду 25 Ду 32 30 Градуировка Градуировка 40 Верификация Верификация 50 Градуировка Градуировка 60 Верификация Верификация 70 Градуировка Градуировка 80 Верификация Верификация 90 Градуировка Градуировка

В результате проведенных испытаний был получен массив информации, необходимый для

исследования двухфакторной модели функции преобразования Q (f, t). Структура массива пред-ставлена в табл. 2.

Таблица 2 Структура массива данных для исследования двухфакторной функции преобразования

Температура измеряемой среды, °С Частота вихреобразования, Гц Расход измеряемой среды, м3/ч

t30

f30, 1 Q30, 1 f30, 2 Q30, 2 … …

f30, 9 Q30, 9 … … …

t90

f90, 1 Q90, 1 f90, 2 Q90, 2 … …

f90, 9 Q90, 9 3. Выбор вида математической модели двухфакторной функции преобразования Для поиска двухфакторной модели функции преобразования вихреакустических расходоме-

ров был использован метод всех возможных регрессий [8]. В качестве полной модели выбрана полиномиальная двухфакторная модель вида (1) с максимальными показателями степени равны-ми 3, как по частоте образования вихрей f , так и температуре измеряемой среды t

2 3 2 3 2 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9( , )Q f t b b f b f b f b t b t f b t f b t f b t b t f

2 2 2 3 3 3 3 2 3 310 11 12 13 14 15 ,b t f b t f b t b t f b t f b t f (1)

где b0, b1, …, b15 – коэффициенты математической модели. Согласно методу всех возможных регрессий необходимо, последовательно исключая коэф-

фициенты модели (1), исследовать все возможные варианты ФП и выбрать модели, удовлетво-ряющие заданной предельно допустимой относительной погрешности измерения расхода. При использовании полной модели вида (1) число возможных частных моделей ФП составляет W = 2(3+1)(3+1) = 65 536.

Наиболее известным методом построения математических моделей является метод наи-меньших квадратов (МНК). В работе [9] было проведено сравнение стандартного МНК и взве-шенного метода наименьших квадратов (ВМНК), применительно к задаче поиска модели функ-ции преобразования вихреакустических расходомеров с широким диапазоном измерений. Было показано, что частота образования вихрей f за телом обтекания вихреакустического расходомера является величиной гетероскедастичной. Применение ВМНК позволяет преодолеть неоднород-ность дисперсий измеряемой величины (гетероскедастичность) на всем диапазоне изменений.


А.П. Лапин, А.М. Дружков


4. Результаты исследования моделей функции преобразования Для проведения исследований математических моделей двухфакторной ФП вихреакусти-

ческого расходомера методом всех возможных регрессий была составлена программа в среде Matlab 7.11. В программе для каждого исследуемого расходомера было найдено 65 536 различ-ных математических моделей функции преобразования с использованием ВМНК. Каждая модель была построена по экспериментальным данным, предназначенным для градуировки, и проверена в точках верификации. Затем отобраны и сохранены модели ФП, которые обеспечивают установ-ленный класс точности исследуемых расходомеров. Количество отобранных моделей ФП для каждого диаметра условного прохода расходомера приведено в табл. 3.

Таблица 3 Результаты исследований двухфакторных математических моделей

функции преобразования вихреакустического расходомера

Ду Серийный номер датчика

Количество моделей ФП, обеспечивающих класс точности Количество общих моделей ФП

25

…0414 3971

2149

11

…0415 12686 …0416 8082 …0417 12491 …0418 11072

32

…0419 10777

115 …0420 14118 …0421 11906 …0422 397

Среди отобранных моделей был произведен поиск общих математических моделей для каж-

дого исследуемого типоразмера расходомера. Для расходомеров Ду 25 и Ду 32 было найдено значительное количество общих ФП для каждого типоразмера и одиннадцать общих моделей, подходящих одновременно для двух типоразмеров.

Таким образом, проведенные исследования показали принципиальную возможность исполь-зования двухфакторной модели ФП для вихреакустических расходомеров и позволили уточнить вид общих моделей ФП.

5. Адаптация модели функции преобразования для серийного производства Рассмотрим более подробно наиболее простую модель вида (2) из одиннадцати общих моде-

лей ФП, подходящих одновременно для двух типоразмеров всех исследованных расходомеров. 2 3 2 3 2 3 3

0 1 2 3 5 6 7 9 12 13( , )Q f t b b f b f b f b t f b t f b t f b t f b t b t f . (2) Как уже было отмечено ранее, при серийном производстве расходомеров нет возможности

проводить испытания при различных температурах измеряемой среды, так как это приводит к значительному удорожанию продукции и увеличению времени испытаний. В связи с этим необ-ходимо определить температурную зависимость для всех расходомеров одного типоразмера.

Адаптацию модели ФП вида (2) для серийного производства продемонстрируем на примере вихреакустических расходомеров с диаметром условного прохода 32 мм.

По результатам испытаний 4 расходомеров (см. табл. 3) при различных температурах изме-ряемой среды были найдены значения коэффициентов b5, b6, b7, b9, b12, b13 математической моде-ли вида (2), определяющие температурную зависимость. Так как коэффициенты модели ФП для исследуемых расходомеров одного типоразмера незначительно отличаются друг от друга, было принято решение об усреднении этих коэффициентов. Таким образом, мы получили единую тем-пературную зависимость для всех расходомеров исследуемого типоразмера.

Особенность испытаний при серийном производстве, как указывалось ранее, заключается в том, что испытания проводятся при одном значении температуры измеряемой среды и пяти ре-жимах расхода (табл. 4).

В связи с этим алгоритм поиска остальных коэффициентов математической модели ФП вида (2) можно разбить на ряд этапов в соответствии со схемой алгоритма на рис. 1.



2013, том 13, № 3 7

Таблица 4 Данные испытаний при серийном производстве расходомеров

Расход, м3/ч Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Температура

измеряемой среды, °С Частота вихреобразования, Гц f1 f2 f3 f4 f5 t

Рис. 1. Схема алгоритма нахождения значений коэффициентов модели ФП

Первый этап: построение однофакторной модели. На основе данных испытаний из табл. 4

находим значения коэффициентов однофакторной модели ФП вида 2 3

0 1 2 3( ) f f f fQ f b b f b f b f , (3) где b0f, …, b3f – коэффициенты модели.

Второй этап: в модель вида (3) «встраиваем» температурную зависимость, найденную с по-мощью специальных испытаний при различных температурах измеряемой среды (см. табл. 2). Для этого представим математическую модель (2) в виде

3 2 3 2 30 12 1 5 9 13 2 6 3 7( , ) ( ) ( ) ( )Q f t b b t b b t b t b t f b b t f b b t f , (4)

Коэффициенты b5, b6, b7, b9, b12, b13 модели (2) были приняты нами ранее как средние значе-ния для всех расходомеров исследуемого типоразмера. Из сопоставления уравнений (3) и (4) видно, что остальные коэффициенты модели ФП вида (2), а именно b0, b1, b2, b3 можно найти в соответствии с уравнениями:




30 0 12

2 31 1 5 9 13

2 2 6

3 3 7

;

;

;

,

f

f

f

f

b b b t

b b b t b t b t

b b b t

b b b t

(5)

где t – температура измеряемой среды при серийных испытаниях Описанный алгоритм поиска коэффициентов математической модели ФП вида (2) был про-

верен на данных серийных испытаний расходомеров, проведенных в 2011 году. Выборка пред-ставлена результатами испытаний 186 вихреакустических расходомеров с широким диапазоном измерений (от Qmax/100 до Qmax, где Qmax – верхний предел измерения расхода). Для всех расхо-домеров были использованы одинаковые значения коэффициентов b5, b6, b7, b9, b12, b13, опреде-ляющих температурную зависимость, и по результатам серийных испытаний для каждого расходо-мера были найдены индивидуальные значения коэффициентов b0, b1, b2, b3 для модели ФП вида (2).

6. Применение адаптированной модели функции преобразования в серийном производстве При серийном выпуске, перед испытанием расходомера, в память микроконтроллера записы-

вают значения коэффициентов модели функции преобразования, обеспечивающие установлен-ный класс точности для большинства расходомеров одного типоразмера, такие коэффициенты будем называть начальными. Затем проводят испытания, с целью установления соответствия ис-пытуемого расходомера заданному классу точности. В случае превышения допустимой погреш-ности проводят корректировку значений коэффициентов модели ФП и повторное испытание рас-ходомера. Алгоритм проведения испытаний при производстве расходомеров описан схемой ал-горитма на рис. 2.

Важной задачей является подбор таких начальных значений коэффициентов модели функции преобразования, чтобы большинство расходомеров соответствовало заданному классу точности. В связи с этим значения коэффициентов b0, b1, b2, b3 для всех расходомеров одного типоразмера были найдены как медианы выборок индивидуальных значений коэффициентов для каждого из 186 испытанных в 2011 году расходомеров.

Полученная модель при использовании таких начальных значений коэффициентов позволяет обеспечить выход расходомеров, соответствующих установленному классу точности после пер-вого испытания, более 95 % (177 расходомеров из 186 исследованных). Перед повторным испы-танием расходомера проводится корректировка коэффициентов модели функции преобразования путем определения индивидуальных коэффициентов ФП данного расходомера. В результате все 100 % испытуемых расходомеров соответствуют установленному классу точности.

Для иллюстрации пригодности математической модели вида (2) в табл. 6 приведены резуль-таты серийных испытаний 10 расходомеров. Серийные испытания расходомеров проводились на пяти режимах расхода, лежащих в диапазоне измерения расходомера. Начинают эксперимент при больших значениях расхода измеряемой жидкости (режим 1), заканчивают на малых расхо-дах (режим 5). В качестве показателя качества модели ФП использовалась относительная по-грешность, рассчитанная согласно выражению (6), где Qэт – показания эталонного расходомера при проведении испытаний, Qмодели – значение расхода по показаниям испытанного расходомера, рассчитанного согласно модели ФП вида (2), м3/ч

эт модели

эт100 %

Q QQ

. (6)

В табл. 6 приведены значения относительных погрешностей измерения для 10 расходомеров, из них один расходомер (серийный номер 1871) не удовлетворяет заданному классу точности, так как имеет место превышение предельно допустимой погрешности. Согласно алгоритму испыта-ний (см. рис. 2), данный расходомер был отправлен на корректировку коэффициентов и повтор-ное испытание. В табл. 7 приведены погрешности измерения этого расходомера после повторных испытаний, которые уже соответствуют заявленному классу точности.

Для сравнения в этой же таблице приведены и погрешности остальных расходомеров, для которых также были проведены повторные испытания. Налицо существенное снижение приве-



2013, том 13, № 3 9

денной погрешности расходомеров, что можно расценивать как значительное повышение метро-логического запаса по этой погрешности.

Рис. 2. Схема алгоритма испытаний при серийном производстве расходомеров

Таблица 6

Результаты серийных испытаний 10 расходомеров с использованием начальных значений коэффициентов модели ФП вида (2)

Серийный номер Режимы расхода

1 2 3 4 5 Относительные погрешности измерения расхода, %

…1730 –0,34 –0,93 –0,73 –0,05 1,61 …1728 –0,04 –0,31 –0,07 0,28 –1,02 …1729 –0,35 –0,47 –0,71 0,58 2,07 …1865 –0,11 0,19 –0,14 0,55 1,53 …1871 –1,15 –0,93 –1,04 –0,48 –1,28 …1862 –0,31 –0,19 –0,19 0,27 0,72 …1861 –0,18 0,01 –0,24 0,27 –0,69 …1867 0,20 0,24 0,09 –0,13 1,02 …1866 –0,31 –0,16 –0,37 –0,53 –0,71 …1870 –0,37 0,06 0,19 0,23 –0,19

Предельно допустимая погрешность, % 1 1 1 1,5 3




Таблица 7 Результаты серийных испытаний 10 расходомеров с использованием индивидуальных значений

коэффициентов модели ФП вида (2)

Серийный номер Режимы расхода

1 2 3 4 5 Относительные погрешности измерения расхода, %

…1730 0,00 –0,01 0,05 –0,06 0,02 …1728 –0,01 0,04 –0,27 0,36 –0,13 …1729 0,00 0,01 –0,07 0,11 –0,05 …1865 0,00 0,01 –0,05 0,07 –0,03 …1871 –0,01 0,04 –0,27 0,40 –0,16 …1862 0,00 0,01 –0,05 0,08 –0,03 …1861 –0,01 0,05 –0,29 0,41 –0,16 …1867 0,01 –0,03 0,22 –0,35 0,16 …1866 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 …1870 0,00 0,01 –0,07 0,10 –0,04

Предельно допустимая погрешность, % 1 1 1 1,5 3

7. Дальнейшие пути повышения точности измерения расхода Проведение повторных испытаний для всех расходомеров при серийном производстве при-

ведёт к удорожанию продукции. Однако использование индивидуальных коэффициентов, полу-ченных при повторных испытаниях, дает возможность значительно повысить точность измере-ния расхода. Выделение признаков, влияющих на значения коэффициентов функции преобразо-вания, и выбор определенных коэффициентов для каждого значения признака таким образом, чтобы они были наиболее близки к индивидуальным значениям, может привести к существенно-му повышению точности расходомеров.

Классификация расходомеров на несколько групп, еще на стадии производства, даст воз-можность использовать определенный набор коэффициентов для каждой группы. Это, в свою очередь, позволит, не увеличивая количество испытаний, повысить точность измерения расходо-меров, а также увеличить число расходомеров, удовлетворяющих заданному классу точности уже после первого испытания. Для создания такой классификации необходимо провести комплекс исследований по выделению основных признаков, влияющих на функции преобразования расхо-домера и степени их влияния, и, возможно, провести моделирование проточных частей вихреаку-стических расходомеров.

Заключение Проведены исследования двухфакторной функции преобразования вихреакустических рас-

ходомеров на основании данных специальных испытаний при различных температурах измеряе-мой среды. Доказана принципиальная возможность применения полиномиальной математиче-ской модели ФП. Найдена модель, удовлетворяющая заданному классу точности исследуемых расходомеров, при всех температурах измеряемой среды.

Проведена адаптация полной полиномиальной модели к условиям производства и показано успешное применение полученной модели для серийного производства вихреакустических рас-ходомеров.

Литература

1. Ghaoud, T. Modelling and tracking a vortex flow-meter signal / T. Ghaoud, D.W. Clarke // Flow Measurement and Instrumentation. – 2002. – No. 13. – P. 103–117.

2. On measurement uncertainty of a vortex flowmeter / J.J. Miau, C.F. Yeh, C.C. Hu, J.H. Chou // Flow Measurement and Instrumentation. – 2005. – No. 16. – P. 397–404.

3. Improvement of the HHT method and application in weak vortex signal detection / Dandan Zheng, Tao Zhang, Juan Xing, Jianqiang Mei // Measurement science and technology. – 2007. – No. 18 – P. 2769–2776.

4. De-ming, H. A Vortex Flowmeter Based on Multiprocessor Technique / Huang De-ming, Li Wen-jun,



2013, том 13, № 3 11

Zheng Yong-jun // International Conference on Networking and Information Technology. – 2010. – P. 322–325.

5. Volker, H. Comparison of pressure and ultrasound measurements in vortex flow meters / Hans Volker, Harald Windorferb // Measurement – 2003. – No. 33. – P. 121–133.

6. Кремлевский, П.П. Расходомеры и счетчики количества: справ. / П.П. Кремлевский. – Л.: Машиностроение, 1989. – 701 с.

7. Лапин, А.П. Выбор модели функции преобразования вихреакустических расходомеров / А.П. Лапин, А.М. Дружков // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2012. – Вып. 17. – № 35 (294). – С. 161–164.

8. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ: в 2 ч. / Н. Дрейпер, Г. Смит. – М.: Финан-сы и статистика, 1986. – Ч. 2, кн. 2. – 351 с.

9. Лапин, А.П. Применение взвешенного метода наименьших квадратов при исследовании функции преобразования вихреакустических расходомеров / А.П. Лапин, А.М. Дружков // Вест-ник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 12, № 2. – С. 109–113.

Лапин Андрей Павлович, канд. техн. наук, доцент кафедры информационно-измерительной

техники, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Дружков Александр Михайлович, аспирант кафедры информационно-измерительной тех-

ники, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Bulletin of the South Ural State University Series “Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics”

2013, vol. 13, no. 3, pp. 4–12

SELECTION AND RESEARCH OF TWO-FACTOR MODEL FOR CONVERSION FUNCTION OF VORTEX SONIC FLOWMETERS A.P. Lapin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.M. Druzhkov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The paper presents a method of searching the two-factor mathematical model conver-sion functions of vortex sonic flowmeters based on the results of special tests. In the pro-posed model resulting flow depends on the frequency of vortex shedding behind bluff body and the temperature of the liquid. Model selection was done using the method of all possible regression, coefficients was calculation made based on the weighted least squares method.

We propose a method for adapting a two-factor conversion functions for use in flowmeter series production. The results of the proposed functions usage are shown on the example data from the production of vortex sonic flowmeters.

Keywords: vortex sonic flowmeters, convertion functions, weighted least squares me-thod, all-possible regressions method.

References

1. Ghaoud T., Clarke D.W. Modelling and Tracking a Vortex Flow-meter Signal. Flow Measure-ment and Instrumentation, 2002, no. 13, pp. 103–117.

2. Miau J.J., Yeh C.F., Hu C.C., Chou J.H. On Measurement Uncertainty of a Vortex Flowmeter. Flow Measurement and Instrumentation, 2005, no. 16, pp. 397–404.

3. Dandan Zheng, Tao Zhang, Juan Xing, Jianqiang Mei. Improvement of the HHT Method and Application in Weak Vortex Signal Detection. Measurement Science and Technology, 2007, no. 18, pp. 2769–2776.

4. Huang De-ming, Li Wen-jun, Zheng Yong-jun/ A Vortex Flowmeter Based on Multiprocessor Technique/ International Conference on Networking and Information Technology, 2010, pp. 322–325.




5. Volker Hans, Harald Windorferb. Comparison of pressure and ultrasound measurements in vor-tex flow meters. Measurement, 2003, no. 33, pp. 121–133.

6. Kremlevskiy, P.P. Raskhodomery i schetchiki kolichestva: Spravochnik [Flowmeters and Coun-ters: hand-book], Leningrad, Mashinostroenie, 1989. 701 p.

7. Lapin, A.P., Druzhkov A.M. Selection of Model for Convertion Function of Vortex Sonic Flow-meters. Bulletin of the South Ural State University. Series «Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics», 2012, vol. 17, no. 294, pp. 161–164. (in Russian)

8. Draper N. Prikladnoy regressionnyy analiz: V 2 ch. Ch. 2: Kniga 2 [Applied regression analysis]. Moscow, Finansy i statistika, 1986. 351 p.

9. Lapin, A.P., Druzhkov A.M. Usage of weighted least squares method conversion functions for vortex sonic flowmeters research [Primenenie vzveshennogo metoda naimen'shikh kvadratov pri issle-dovanii funktsii preobrazovaniya vikhreakusticheskikh raskhodomerov] Bulletin of the South Ural State University. Series «Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics», 2013, vol. 13, no. 2, pp. (in Russian)

Поступила в редакцию 28 мая 2013 г.


2013, том 13, № 3 13

Введение Существенная часть вычислений, связанных с созданием изображений медицинской рентге-

новской компьютерной томографии (КТ), относится к подавлению и удалению артефактов изо-бражений.

Теоретически любой артефакт изображения может быть определен как какое-либо различие между реконструированными значениями линейных коэффициентов ослабления рентгеновского излучения на изображении и истинными их значениями объекта исследования.

В сравнении с традиционной медицинской рентгенологией системы КТ являются более под-верженными артефактам. Изображение КТ строится с большим числом проекций (более тысячи). В типичной системе КТ каждая проекция содержит порядка тысячи канальных измерений, опре-деляемых количеством единичных детекторов. В результате, для формирования томографическо-го изображения используется более миллиона независимых измерений.

Из-за особенностей процесса реконструкции изображения по проекциям и его сложности каждое измерение в проекции усредняется («размазывается») в виде прямой линии на изображе-нии, и ошибка в измерении проекции не локализуется, как в случае традиционной рентгенологии.

Артефакты могут сильно искажать томографическое изображение и приводить в итоге к по-становке ошибочного диагноза.

1. Основные типы артефактов Согласно монографии [1], в общем случае артефакты изображений КТ можно классифициро-

вать по четырем основным категориям: строки, затенения, кольца и полосы. На рис. 1 представ-лены томографические изображения, содержащие артефакты различных типов.

Строки часто появляются как яркие прямые линии (не обязательно параллельные) на изо-бражении. Они могут быть как светлыми, так и темными. Во многих случаях светлые и темные строки появляются парами из-за структуры «ядра» фильтрации алгоритма реконструкции.

Артефакты затенения появляются возле областей объекта с высоким контрастом. Например, они появляются либо возле воздушных карманов, либо в области мягких тканей, около которых имеются плотные структуры. Артефакты затенения создают непредсказуемые скачки чисел КТ (чисел Хаунсфилда) на изображении и могут привести к неправильной диагностике, если они не были ранее идентифицированы.

УДК 519.6

МОДЕЛИРОВАНИЕ АРТЕФАКТОВ И МЕТОДЫ ИХ ФИЛЬТРАЦИИ В РЕНТГЕНОВСКОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ В.В. Ласьков, Е.Н. Симонов

Проведен анализ артефактов проекционных данных и изображений в рентге-новской компьютерной томографии. Определен механизм моделирования артефак-тов, для чего разработан универсальный программный реконструктор томографиче-ского изображения методом обратного проецирования с фильтрацией сверткой на произвольное количество ракурсов облучения (проекций) и единичных детекторов (отсчетов, измерений в проекции) с различными сворачивающими функциями для любой конфигурации сечения объекта. Реконструктор позволяет решать как пря-мую задачу томографии – определение проекций, так и обратную – восстановление изображения по проекциям. Моделирование артефактов позволяет разрабатывать фильтры для подавления артефактов и оценивать эффективность применяемых фильтров. Разработан эффективный метод уменьшения артефактов на томографиче-ском изображении, основанный на фильтрации проекционных данных. Разработан-ный метод позволяет учесть особенности получения проекционных данных с детек-торов, проводить оптимальную фильтрацию искаженных проекций по матрице про-екционных данных и, в итоге, подавлять многие типы артефактов на томографиче-ском изображении.

Ключевые слова: компьютерная томография, артефакты, метод фильтрации.


В.В. Ласьков, Е.Н. Симонов


Рис. 1. Различные типы артефактов томографических изображений

Кольца и полосы, как следует из названия, появляются как кольца или полосы, наложенные

на оригинальную структуру изображения объекта. Они могут быть как целыми кольцами, так и арками. Кольца и полосы вызываются ошибками (сбоями и неисправностями) в одном или не-скольких измерительных каналах детекторной системы томографа, распространяемыми на широ-кий диапазон чисел КТ изображения.

Было проведено исследование, целью которого являлось изучение возможности применения «классических» методов фильтрации [2] для подавления артефактов томографического изобра-жения: линейная пространственная фильтрация с различным размером маски фильтрации (метод скользящего среднего, метод взвешенного среднего), нелинейная пространственная фильтрация с различным размером маски фильтрации (медианная, метод первой производной, метод второй производной, эквализация, комбинированные фильтры), адаптивная пространственная фильтра-ция (адаптивные локальные фильтры, адаптивные медианные фильтры, рекурсивные фильтры, адап-тивные оптимальные фильтры), частотная фильтрация (фурье-фильтрация, вейвлет-фильтрация).

Однако результаты фильтрации оказались неудовлетворительными. Данный факт позволяет сделать вывод о том, что требуется разработка другого подхода фильтрации, который использо-вал бы особенности получения проекционных данных с детекторов и особенности алгоритма ре-конструкции томографического изображения по проекционным данным. Для реализации такого подхода требуется моделирование условий возникновения артефактов и анализ их проявления на изображении.

Так как артефакты на томографическом изображении, как правило, вызваны неправильной работой детектирующей системы КТ (артефакты в виде полос и колец), то эффективным методом их определения и локализации является моделирование данной ситуации на проекционных дан-ных и анализ их преобразования в артефакт на томографическом изображении при его реконст-рукции по этим проекционным данным.

Для проведения моделирования был разработан универсальный реконструктор томографиче-ского изображения методом обратного проецирования с фильтрацией сверткой на произвольное количество ракурсов облучения (проекций) и единичных детекторов (отсчетов, измерений в про-екции), для любой конфигурации сечения объекта [3, 4]. Реконструктор позволяет решать как прямую задачу томографии – определение проекций, так и обратную – восстановление изобра-жения по проекциям.

Прямая задача томографии – вычисление интенсивности каждого луча, прошедшего через объект. Лучи распространяются в объекте вдоль прямой линии l , определяемой уравнением:

cos sin 0,x y s где s – расстояние от соответствующего луча до начала координат.

Интенсивность луча на выходе из объекта равна интегралу от искомой функции ,u x y вдоль траектории луча l :

, , cos sin ,p s u x y x y s dxdy

где – дельта-функция.

,p s называется радоновским образом, а преобразование – преобразованием Радона.


Моделирование артефактов и методы их фильтрации в рентгеновской компьютерной томографии

2013, том 13, № 3 15

Проекционные данные для «карандашного» рентгеновского луча на основе закона Бугера – Ламберта – Бера рентгеновского излучения:

0

,, ln

I sp s

I

, (1)

где ,I s и 0I – интенсивность рентгеновского излучения, соответственно, после объекта ис-следования и до объекта.

Проекционные данные ,p s представляются обычно в виде цифровой матрицы М N (рис. 2), где М – количество ракурсов (углов) облучения объекта исследования, обычно М = 6001200, N – количество единичных детекторов в системе детектирования (отсчетов), обычно N = 5121024; и s – соответственно, размер единичного ракурса и детектора, j и i – соответственно, их индексы.

Обратная задача томографии – восстановление ,u x y при известных проекционных данных

,p s . Проекция ,p s функции двух переменных ,u x y для каждого угла представляет од-

номерную функцию. Ее можно преобразовать в двумерную, зафиксировав угол и выполнив обратное проецирование по всей плоскости ,x y в соответствии с выражением

, cos sin , .p x y p x y Далее складываются все обратные проекции ,p x y для 0 . В результате получается

суммарное изображение, которое используется в качестве оценки функции плотности ,u x y . Суммарное изображение определяется соотношением

0

0

, cos sin , , или

, ' , ,

u x y p x y d

u x y g s s p s dsd

21 ,

4iwsg s w K w e dw

(2)

где K w – функция окна, ' cos sin .s x y Томографическое изображение ,u x y представляется обычно в виде цифровой матрицы

Мx My (рис. 3) значений серо-белого (256 градаций), где Мx, My – количество пикселей изобра-

жения, соответственно, по оси Х и Y, обычно матрица Мx My равна 512 512 или 1024 1024

пикселей.

Рис. 2. Матрица проекционных данных ,p s Рис. 3. Матрица томографического изображения

,u x y




Учитывая, что обратная задача томографии относится к классу некорректных задач, для ее регуляризации используют функции окна ( )K w , для которых получают различные сворачиваю-щие функции g s , например, функции Ромачандрана – Лакшминараянана, Шеппа – Логана, Ханна, Хемминга, Римана и т. д.

Для прямоугольного окна:

пр0

пр

1, при ,( )

0, при .

w wK w

w w

Для этого случая сворачивающая функция примет вид: пр

пр

02 21 1( ) ( ) .

4 4

wiws iws

w

g s w K w e dw w e dw

Такой интеграл уже был рассмотрен выше, он равен следующему выражению: пр пр пр2

пр2 2 2 21 1( ) cos( ) sin( ) sin .

22 20

w w w sg s w ws dw w s

s s

(3)

Эту функцию называют сворачивающей функцией Ромачандрана – Лакшминараянана.

Ее можно представить в дискретном виде. Если принять s k , прw

, тогда

при 0k :

22 2 2 2 20

2

2 2 2 2 20 0

10 lim sin sin22

sinsin1 1 1 1 12lim lim ;2 4 2 4 4

2

k

k k

kg kk k

kk

kk

при k четном:

22 2 2 2

sin sin 0,2

1 1sin sin 0;22

kk

kg k kk k

при k нечетном:

2

sin 0,

sin 1,2

k

k

22 2 2 2 2 2 2

1 1 1sin sin .22kg k k

k k k

(4)

Реконструктор – программа, разработанная с применением формул (1)–(4), для моделирова-ния проекционных данных и реконструкции по ним изображения (обратная задача томографии), а также для моделирования изображения и получения по нему проекционных данных (прямая задача).

Реконструктор позволяет создавать проекционные данные из изображений для параллельной геометрии сканирования и для веерной геометрии сканирования.

На рис. 4 представлены «идеальные» проекционные данные и «идеальное» томографическое изображение, восстановленное по этим проекционным данным [5].


Моделирование артефактов и методы их фильтрациив рентгеновской компьютерной томографии

2013, том 13, № 3

а) б)

Рис. 4: а – «идеальные» проекционные данные; б ленное по этим проекционным данным; в г – трехмерная визуализация «идеального» томографического изображения, восстановленного по этим проекционным данным

1.1. Артефакты в виде полосПричина появления артефактов в виде полос

торной системы во время измерения проекций.На рис. 5, а представлена матрица проекционных данных, содержащая семь сбоев единичн

го канала детекторной системы, прского изображения по этим проекционным данным представлена на рис. 5, б.

а) б)

Рис. 5: а – матрица проекционных данных с единичными сбоями канала; б ние, восстановленное по этим проекционным данным; в ных данных; г – трехмерная визуализация восстановленного изображения

Семь сбоев отобразились в семь прямых линий на реконструируемом изображении. 1.2. Артефакты в виде колецПричина появления артефактов в виде полных колец

нала или группы каналов детекторной системы во время сбора проекций.На рис. 6 показаны проекционные данные с неисправностью единичного канала и реконс

рукция томографического изображения по этим проекционным данным.Канальная неисправность на проекции отобразилась в артефакт в виде колец на реконстру

ции. Следует отметить, что положение артефакта в виде кольца на реконструкции позволяет лкализовать дефекты на матрицеканала и его предварительную фильтрацию перед реконструкцией. Также заметно существенное понижение яркости и контраста на реконструируемых изображениях.

Проекционные данные на рис. 7,распространяющиеся на все ракурсы облучения. Проекционные данные на рисложительные постоянные ошибки, проекционные данные на риспостоянные ошибки. Реконструкции предс


в)

«идеальные» проекционные данные; б – «идеальное» томографическое изображение, востаноленное по этим проекционным данным; в – трехмерная визуализация «идеальных» проекционных данных;

трехмерная визуализация «идеального» томографического изображения, восстановленного по этим

иде полос Причина появления артефактов в виде полос – однократные сбои единичного канала дете

торной системы во время измерения проекций. а представлена матрица проекционных данных, содержащая семь сбоев единичн

го канала детекторной системы, представленных белыми точками. Реконструкция томографичского изображения по этим проекционным данным представлена на рис. 5, б.

в)

матрица проекционных данных с единичными сбоями канала; б – томографическое изображановленное по этим проекционным данным; в – трехмерная визуализация матрицы проекцио

трехмерная визуализация восстановленного изображения

Семь сбоев отобразились в семь прямых линий на реконструируемом изображении.

олец Причина появления артефактов в виде полных колец – неисправность (устойчивый сбой) к

нала или группы каналов детекторной системы во время сбора проекций. На рис. 6 показаны проекционные данные с неисправностью единичного канала и реконс

фического изображения по этим проекционным данным. Канальная неисправность на проекции отобразилась в артефакт в виде колец на реконстру

ции. Следует отметить, что положение артефакта в виде кольца на реконструкции позволяет лкализовать дефекты на матрице проекционных данных и провести локализацию неисправного канала и его предварительную фильтрацию перед реконструкцией. Также заметно существенное понижение яркости и контраста на реконструируемых изображениях.

Проекционные данные на рис. 7, а, б содержат неисправности каналов детекторной системы, распространяющиеся на все ракурсы облучения. Проекционные данные на рисложительные постоянные ошибки, проекционные данные на рис. 7, б содержат отрицательные постоянные ошибки. Реконструкции представлены на рис. 7, д, е.

17

г)

ое изображение, востанов-трехмерная визуализация «идеальных» проекционных данных;

трехмерная визуализация «идеального» томографического изображения, восстановленного по этим

однократные сбои единичного канала детек-

а представлена матрица проекционных данных, содержащая семь сбоев единично-едставленных белыми точками. Реконструкция томографиче-

г)

томографическое изображе-трехмерная визуализация матрицы проекцион-

Семь сбоев отобразились в семь прямых линий на реконструируемом изображении.

неисправность (устойчивый сбой) ка-

На рис. 6 показаны проекционные данные с неисправностью единичного канала и реконст-

Канальная неисправность на проекции отобразилась в артефакт в виде колец на реконструк-ции. Следует отметить, что положение артефакта в виде кольца на реконструкции позволяет ло-

проекционных данных и провести локализацию неисправного канала и его предварительную фильтрацию перед реконструкцией. Также заметно существенное

еисправности каналов детекторной системы, распространяющиеся на все ракурсы облучения. Проекционные данные на рис. 7, а содержат по-

б содержат отрицательные


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные техноло18

а) б)

д) е)

Рис. 6: а, б – матрицы проекционных данных с неисправным каналом; в, г матриц проекционных данных; д, е онным данным; ж, з – трехмерные визуализации восстановленных изображений

а) б)

д) е)

Рис. 7: а, б – матрицы проекционных данных с неисправностями каналов; в, г матриц проекционных данных; д, е ным данным; ж, з – трехмерные визуализации восстановленных изображений

Канальные неисправности на проекциях отобразились в артефакты в виде колец на реконс

рукциях. Следует обратить внимание на порядок следования колец: для положительной ошибки канала внешнее кольцо является белым, внутреннее ветственно, наоборот.

Также следует отметить, что амплитуда колец (значение ярколения от центральных каналов.


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»

в)

ж)

матрицы проекционных данных с неисправным каналом; в, г – трехмерные визуализации матриц проекционных данных; д, е – томографические изображения, восстановленные по этим

трехмерные визуализации восстановленных изображений

в)

ж)

матрицы проекционных данных с неисправностями каналов; в, г – трехмерные визуализации матриц проекционных данных; д, е – томографические изображения, восстановленные по этим проекцио

трехмерные визуализации восстановленных изображений

Канальные неисправности на проекциях отобразились в артефакты в виде колец на реконскциях. Следует обратить внимание на порядок следования колец: для положительной ошибки

канала внешнее кольцо является белым, внутреннее – черным, для отрицательной ошибки, соо

Также следует отметить, что амплитуда колец (значение яркости) уменьшается по мере отдления от центральных каналов.


гии, управление, радиоэлектроника»

г)

з)

трехмерные визуализации томографические изображения, восстановленные по этим проекци-

г)

з)

трехмерные визуализации томографические изображения, восстановленные по этим проекцион-

Канальные неисправности на проекциях отобразились в артефакты в виде колец на реконст-кциях. Следует обратить внимание на порядок следования колец: для положительной ошибки

рным, для отрицательной ошибки, соот-

сти) уменьшается по мере отда-



2013, том 13, № 3 19

2. Предлагаемый алгоритм Был разработан метод фильтрации проекционных данных, содержащий следующие этапы: 1. Сжатие Для сокращения времени вычисления и уменьшения влияния канальных ошибок, которые

требуется удалить, выполняется сжатие в проекционном направлении. Сжатие осуществляется арифметическим усреднением K проекций, то есть созданием новой синограммы, содержащей M/K проекций:

1 1

1, , .j K

l K jj i P l i

K

Comp (5)

Значение K выбирается таким образом, чтобы расстояние между двумя сжатыми проекциями соответствовало углу разворота примерно 3° или 120 проекциям на один полный разворот.

2. Высокочастотная фильтрация Применение высокочастотного фильтра в канальном направлении позволяет отфильтровать

длинноволновой профиль объекта и выделить резкие изменения изображения. Эти изменения обу-словлены наличием высокочастотных структур, которые являются либо острыми краями объектов и устраняются на шаге принятия решения, либо высокочастотными ошибками каналов и устраня-ются в конце метода вычитанием корректирующей матрицы проекционных данных из исходной.

2

2, , .

L

l Lj i j i l l

Highpass Comp hp (6)

3. Низкочастотная фильтрация 1 Применение низкочастотной фильтрации в проекционном направлении позволяет уменьшить

амплитуду коротких структур и сохранить амплитуду длинных колец.

2

2, , .

L

l Lj i j l i l

Lowpass1 Highpass lp (7)

4. Блок дифференцирования Для определения структур, которые точно не являются артефактами колец и характеризуют-

ся значительными разрывами в проекционном направлении, применяется дифференцирование в проекционном направлении. После дифференцирования остаются различимыми структуры сигнала, не ориентированные в проекционном направлении.

, , 1, .j i j i j i Diff Lowpass1 Lowpass1 (8) 5. Блок принятия решений Решение, принадлежит ли точка кольцу, принимается по двум пороговым значениям. Если амплитуда значения дифференцированного сигнала ,j iDiff не превышает порога

градиента 4 0S , предполагается, что точка данных входит в кольцо, амплитуда которого была рассчитана по проекционной матрице ,y kLowpass1 . В ином случае это значение устанавлива-ется равным 0.

Если амплитуда значения проекционной матрицы ,y kLowpass1 превышает амплитудное пороговое значение 3 0S , то значение ограничивается 3S . Этот шаг предпринимается для уменьшения эффекта неточных коррекций.

Пороговые значения описываются следующим образом:

, , , если , 4;, 0, если , 4;, 3, если , 3;, 3, если , 3.

j i j i j i Sj i j i Sj i S j i Sj i S j i S

Dec Lowpass1 DiffDec DiffDec Lowpass1Dec Lowpass1

(9)

Пороговое значение S3 не зависит от номера канала, а значение S4 зависит: для области цен-тральных каналов применяется пороговое значение S4i, для периферийных каналов – пороговое значение S4a. Устанавливается равенство S4i = 2*S4a, так как условия обнаружения для внешних каналов жестче, чем в области центральных каналов. Это связано с тем, что внутренняя область проекций обычно содержит данные структур более высоких частот.




6. Низкочастотная фильтрация 2 Низкочастотная фильтрация 2 в проекционном направлении предназначена для смягчения

внезапных изменений амплитуд, создаваемых операциями присваивания пороговых значений. На этом шаге в большом объеме удаляются эффекты острых краев, описанные ранее. Для области центральных каналов фильтрация выполняется при L = 25, для периферийных каналов при L = 9.

2

2, , .

L

l Lj i j l i l

Lowpass2 Dec lp2 (10)

7. Декомпрессия Если в начале метода проводилось сжатие, то следует провести декомпрессию как обратную

процедуру по отношению к сжатию. 8. Коррекция Данные, содержащиеся в ,j iLowpass2 , представляют корректирующую проекционную

матрицу, которая на данном шаге вычитается из исходной проекционной матрицы. В этом случае каждая корректирующая проекция comp,*jLowpass2 применяется к K входных проекций:

1 * 1, 1 * 1, , .j K i P j K i j i Summ Lowpass2 (11) На рис. 8 представлены проекционные данные, отфильтрованные разработанным методом

(формулы (5)–(11)), и восстановленные изображения.

а) б) в) г)

д) е) ж) з)

и) к) л) м)

Рис. 8: а, б – изображения с единичными ошибками каналов; в, г – изображения с многократной ошибкой единичного канала; д–з – изображения с неисправным каналом; и–м – изображения с множественными неисправными каналами



2013, том 13, № 3 21

Можно сделать вывод о том, что метод позволяет обнаруживать и подавлять ошибки кана-лов, распространяющиеся на одну или несколько проекций (вплоть до угла разворота в 30°) и проявляющиеся как артефакты колец на восстановленных изображениях.

Заключение Проведенные исследования по моделированию артефактов томографического изображения

показали, что все без исключения рассмотренные артефакты существенным образом ухудшают качество получаемого изображения.

Получены признаки проявления артефактов для различных состояний детектирующей сис-темы КТ.

Классификация признаков проявления артефактов на изображении является инструментом для возможной их фильтрации как на этапе сбора проекционных данных, так и на этапе реконст-рукции изображения.

Для исследования типовых артефактов разработан реконструктор томографического изобра-жения, позволяющий моделировать условия возникновения артефактов и моделировать прямую и обратную задачи томографии.

Выявлено, что применение «классических» методов фильтрации на выходном этапе реконст-рукции томографических изображений не позволяет получить удовлетворительные результаты.

Разработан метод фильтрации, позволяющий учесть особенности получения проекционных данных с детекторов. Метод позволяет проводить оптимальную фильтрацию искаженных проек-ций по матрице проекционных данных и подавлять многие типы артефактов.


1. Computed Tomography: Principles, Design, Artifacts, and Recent Advances. SPIE Press Mono-graph Vol. PM114 by Jiang Hsieh, 2003.

2. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2005. – 1070 с.

3. Симонов, Е.Н. Физико-математические основы проектирования томографических рент-геновских компьютерных комплексов / Е.Н. Симонов. – М.: Российская Академия Естествозна-ния, 2011. – 410 с.

4. Симонов, Е.Н. Томографические измерительные информационные системы. Рентгенов-ская компьютерная томография / Е.Н. Симонов. – М.: НИЯУ МИФИ, 2011. – 440 с.

5. Симонов, Е.Н. Физика визуализации изображений в рентгеновской компьютерной томо-графии / Е.Н. Симонов. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2013. –505 с. – В печати.

Ласьков Вячеслав Валерьевич, соискатель, инженер-программист ФГУП «РФЯЦ-ВНИИТФ

им. акад. Е.И. Забабахина»; [email protected]. Симонов Евгений Николаевич, д-р техн. наук, профессор кафедры радиотехники, Южно-

Уральский государственный университет, филиал в г. Кыштыме; [email protected].





2013, vol. 13, no. 3, pp. 13–22

COMPUTED TOMOGRAPHY ARTIFACTS ANALYSIS, SIMULATION AND REDUCTION V.V. Las’kov, FSUE “RFNC-VNIITF”, Russian Federation, [email protected], E.N. Simonov, Branch of South Ural State University in Kyshtym, Russian Federation, [email protected]

The analysis of the artifacts of projection data and images in the X-ray computed to-mography has been done. The mechanism for modeling artifacts, which developed a uni-versal software reconstructor tomographic images using filtered back projection convolu-tion into several angles of exposure (projections) and single detector (counts and mea-surements in projection) with different functions for any configuration section of the ob-ject, has been proposed. Reconstructor allows to solve direct problem – defining projec-tions and inverse problem – image reconstruction from projections. Modeling artifacts allows developing filters to suppress artifacts and assess the effectiveness of filters used. An effective method to reduce artifacts in tomographic images based on filtering the pro-jection data has been proposed. The developed method allows to take into account pecu-liarities of obtaining projection data from the detectors to conduct optimal filtering dis-torted projections from the matrix of the projection data and, eventually, to suppress many types of artifacts in the tomographic image.

Keywords: computed tomography, artifacts, filtering procedure.

References 1. Computed Tomography: Principles, Design, Artifacts, and Recent Advances. SPIE Press Mono-

graph Vol. PM114 by Jiang Hsieh, 2003. 2. Gonzalez R., Woods R. Tsifrovaya obrabotka izobrazheniy. Translated from English [Digital

image processing]. Moscow, Technosfera, 2005. 1070 p. 3. Simonov E.N. Fiziko-matematicheskie osnovy proektirovania tomograficheskikh rentegenovskikh

komp'yuternykh kompleksov [Physical and Mathematical Basis of the Design of X-ray Tomographic Computer Systems]. Moscow, Russian Academiya of Natural History, 2011. 410 p.

4. Simonov E.N. Tomograficheskie izmeritelnye informatsionnye sistemy. Rentgenoskaya komp'yu-ternaya tomografiya [Tomographic Measuring Information System. X-ray Computed Tomography]. Moscow NRNU MiFi, 2011. 440 p.

5. Simonov E.N. Fizika vizyalizatsii izobrazheniy v rentgenovskoy komp'yuternoy tomografii [Phy-sics of Imaging Visualization in X-ray Computer Tomography]. Chelyabinsk, Publishing Center of SUSU, 2013. 505 p. In print.

Поступила в редакцию 7 апреля 2013 г.


2013, том 13, № 3 23

При проектировании передающих телевизионных (ТВ) антенн необходимо учитывать ряд требований по согласованию входного сопротивления антенны с фидерным трактом (как прави-ло, это ограничение коэффициента стоячей волны по напряжению (КСВН) величиной не более 1,2 в рабочей полосе частот), обеспечению необходимого коэффициента усиления в направлении максимума диаграммы направленности (ДН), ограничению массо-габаритных характеристик. Но главным требованием является формирование заданной зоны обслуживания ТВ вещательного центра, которая определяется ДН антенны в горизонтальной плоскости. Зона обслуживания оп-ределяется характером рельефа местности, плотностью застройки территории, местом установки ТВ-антенны. При этом нередко возникают проблемы качественного приема телевизионного (ТВ) сигнала при совместном функционировании нескольких радиотелевизионных передающих цен-тров (РТПЦ), работающих в перекрывающихся частотных диапазонах и при относительно близ-ком расположении друг от друга. Следовательно, такая совместная работа требует формирования глубоких провалов (до –30 дБ) ДН в горизонтальной плоскости для угловых секторов с перекры-вающимися помехами. Решение такой сложной задачи зависит от очень большого количества внешних и внутренних факторов. Типовой вариант размещения передающей ТВ-антенны на башне (или мачте) РТПЦ предполагает известную геометрию сечения башни, которая выступает в качестве основного ограничения в формировании ДН. Это связано с тем, что элементы башни (пояса, растяжки, кабель-росты с фидерными линиями) вносят в формирование общей ДН ан-тенны значительный вклад, который существенно зависит от рабочей поляризации антенны. Влияние электромагнитных полей рассеяния от этих элементов в ряде случаев значительно пре-вышает заданный уровень поля излучения антенны в зоне подавления. Кроме того, в непосредст-венной близости от проектируемой антенны часто располагаются другие ТВ-антенны, антенны систем мобильной связи, антенны-ретрансляторы. Влияние таких антенн также приводит к появ-лению помеховых полей рассеяния. Проектирование антенны с ДН заданного вида требует пере-хода к многоэлементным антенным системам, так как только с помощью вариации функций ам-плитудно-фазового распределения (АФР) между отдельными излучателями системы можно ре-шить многопараметрическую задачу оптимизации ДН. К числу внутренних факторов, влияющих на решение задачи, можно отнести взаимное влияние излучателей антенной системы, рассогла-сование входного сопротивления антенной системы с фидерным трактом вследствие появления в структуре антенной системы делителей с заданными комплексными коэффициентами передачи в полосе частот.

Рассмотрим постановку следующей задачи. Пусть для обеспечения заданных требований электромагнитной совместимости необходимо разработать антенную систему с ДН в горизон-тальной плоскости, вид которой показан на рис. 1. Поляризация поля излучения – горизонталь-ная; частотный диапазон 206…210 МГц; КСВН в полосе частот ст 1,2UK ; коэффициент усиле-ния (КУ) антенной системы G 6,3 дБи; объект установки – мачта РТПЦ, сечение мачты на вы-соте установки 1750 × 1750 мм2.

УДК 621.396.6(07), 537.8(07)

РАЗРАБОТКА ПЕРЕДАЮЩЕЙ ТЕЛЕВИЗИОННОЙ АНТЕННЫ С ДИАГРАММОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ ЗАДАННОГО ВИДА М.С. Воробьев, Л.П. Кудрин, А.Б. Хашимов

Предложены математические модели панельных излучателей, размещаемых на башне радиотелевизионного передающего центра. Строгие электродинамические соотношения, основанные на интегральных уравнениях Фредгольма II рода, позво-ляют определить тонкие эффекты взаимного влияния излучателей в антенне. Пока-зано, что применение предложенных математических моделей позволяет получить диаграмму направленности антенны, соответствующей заданным требованиям с высокой точностью.

Ключевые слова: математическая модель, интегральные уравнения, панельнаяантенна.


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление,24

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

240

270

300

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

Рис. 1. ДН антенной системы с привязкой к объекту установки Для получения ДН, максимально

рационально использовать панельные излучатели, которые размещаются на гранях мачты. Пнельные излучатели представляют собой полуволновые симметричные вибраторные антенны, расположенные над панелью

меры панельного излучателя приводят к тому, что вследствие дифракции электромагнитного поля вибраторных излучателей уровень поля изможет превышать заданный уровень в зоне подавления. Кроме того, характерной панельных излучателей является наличие металлической поверхности конечной толщины

Рис. 2. Панельный излучатель

М.С. Воробьев, Л.П. Кудрин, А.Б. Хашимов

Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление,

0

30

60

120

150

180

210

240

300

330

Рис. 1. ДН антенной системы с привязкой к объекту установки

Для получения ДН, максимально приближенной к заданной, и обеспечению требуемого КУ рационально использовать панельные излучатели, которые размещаются на гранях мачты. Пнельные излучатели представляют собой полуволновые симметричные вибраторные антенны, расположенные над панелью-рефлектором, которая из соображений минимизации массо

габаритных характеристик и уменьшения ветровой нгрузки проектируется решетчатой (рис. 2). Несущий каркас панели-рефлектора и узлы крепления вибратоных излучателей выполняются из уголкового алюмниевого профиля, ширина и частота расположения плос выбирается из условий необходимого коэффициета экранирования электромагнитного поля в теневой области рефлектора.

Для получения небходимого коэффициента усилния антенной системы достаточно использования двух этажей вибраторных излучателей, расстояние между которыми в вертикальной плоскости обычно выбираеся в пределах 0,65 0,7 .

Заданная ДН в горизонтальной плоскости имеет ряд специфических особенностей, главная из которых заключается в очень малом уровне в зоне подавления. Это приводит к необходимости использования строгой электродинамической постановки задачи формирования общего поля излучения антенной системы, так как прближенные методы, использующие концепцию бескнечного идеально проводящего экрана, дают достатоно большие ошибки для поля излучения в теневой ласти. Необходимо подчеркнуть, что ограниченные ра

меры панельного излучателя приводят к тому, что вследствие дифракции электромагнитного поля вибраторных излучателей уровень поля излучения в теневой области (за панельным излучателем) может превышать заданный уровень в зоне подавления. Кроме того, характерной панельных излучателей является наличие металлической поверхности конечной толщины

Рис. 2. Панельный излучатель



90

Рис. 1. ДН антенной системы с привязкой к объекту установки

приближенной к заданной, и обеспечению требуемого КУ рационально использовать панельные излучатели, которые размещаются на гранях мачты. Па-нельные излучатели представляют собой полуволновые симметричные вибраторные антенны,

тором, которая из соображений минимизации массо-габаритных характеристик и уменьшения ветровой на-грузки проектируется решетчатой (рис. 2). Несущий

рефлектора и узлы крепления вибратор-ных излучателей выполняются из уголкового алюми-

иля, ширина и частота расположения по-лос выбирается из условий необходимого коэффициен-та экранирования электромагнитного поля в теневой

Для получения небходимого коэффициента усиле-ния антенной системы достаточно использования двух

й вибраторных излучателей, расстояние между которыми в вертикальной плоскости обычно выбирает-

Заданная ДН в горизонтальной плоскости имеет ряд специфических особенностей, главная из которых

малом уровне в зоне подавления. Это приводит к необходимости использования строгой электродинамической постановки задачи формирования общего поля излучения антенной системы, так как при-ближенные методы, использующие концепцию беско-

его экрана, дают достаточ-но большие ошибки для поля излучения в теневой об-ласти. Необходимо подчеркнуть, что ограниченные раз-

меры панельного излучателя приводят к тому, что вследствие дифракции электромагнитного поля лучения в теневой области (за панельным излучателем)

может превышать заданный уровень в зоне подавления. Кроме того, характерной особенностью панельных излучателей является наличие металлической поверхности конечной толщины t ,

Север

Юг


Разработка передающей телевизионной антенны с диаграммой направленности заданного вида

2013, том 13, № 3 25

в некоторых случаях достаточно малой в сравнении с длиной волны . В первом приближении для математического моделирования поля излучения панельного излучателя можно считать, что поверхность панели-рефлектора является сплошной. В работе [1] показано, что переход к обос-нованной геометрии решетчатой панели-рефлектора не приводит к заметному расхождению ре-зультатов, но существенно уменьшает временные затраты математического моделирования. С другой стороны, в ряде случаев толщина металлической поверхности может принимать боль-шие значения, например, для обеспечения заданной механической прочности конструкции ан-тенны. В связи с этим необходимо использование унифицированного подхода к построению ма-тематических моделей (ММ) рассматриваемых антенн, общего для металлических поверхностей разной толщины t и произвольной геометрии. Кроме того, ММ рассматриваемых антенн должны учитывать влияние металлических поверхностей сложной формы на характеристики согласова-ния в заданной полосе частот, поляризационные свойства поля излучения, параметры электро-магнитной совместимости.

Широко используемый приближенный подход к решению задачи учета влияния металличе-ских поверхностей на поле излучения вибраторных антенн основан на применении метода зер-кальных изображений. Этот метод позволяет получить некоторые оценки поля излучения рас-сматриваемых антенн, но детальные характеристики можно анализировать только на основе строгих электродинамических соотношений. Электрические размеры рассматриваемых панель-ных излучателей позволяют эффективно использовать метод интегральных уравнений (ИУ). Для тонких поверхностей t широко используются ИУ I рода с гиперсингулярным ядром [2]. Для решения таких ИУ разработаны эффективные численные методы выделения особенности в ядре. Необходимо отметить, что неформальная процедура предельного перехода в системе ИУ I рода требует очень точного соответствия погрешностей численного решения, определяемых соответствующим методом дискретизации и детализации геометрии металлической поверхности. Кроме того, процедура проверки устойчивости численного решения системы требует проведения ряда предварительных вычислительных экспериментов. В этом плане для численного исследова-ния ММ рассматриваемых антенн удобнее ИУ II рода, у которых ядро имеет интегрируемую сла-бую особенность. Вместе с тем, использование ИУ II рода затруднительно для очень малых зна-чений t , особенно для плоских пластин. Это связано с тем, что для определенного расположения точек наблюдения и источников ядро ИУ стремится к нулю, что требует очень высокой точности вычисления подынтегральных функций для выбранного метода перехода к дискретной схеме. В связи с этим большой практический интерес представляет исследование предельной величины t , при которой численное решение ИУ II рода для тонких металлических пластин произвольной геометрии соответствует заданным требованиям к точности решения. В работе [3] такое исследо-вание проведено для двумерных задач, с помощью которого получены важные для практического использования оценки предельной толщины t , при которой наблюдается устойчивое численное решение ИУ II рода. В данной работе получены критерии устойчивого решения ИУ II рода для трехмерных задач. В качестве примера введем систему ИУ II рода для вибраторного излучателя:

2

2

2

2

1 1grad grad ;2 2

4 4 ,

L

s p s p x xS L

Li

sx x p sy y p sz z p x x x xc cS L

j n j ds n I i dx

ik ikj K j K j K ds I K dx EZ Z

(1)

где s x sx y sy z szj i j i j i j

– распределение поверхностного тока на рефлекторе; exp ;ikr r

2k ; 2 2 2r x x y y t ; t – толщина рефлектора; S – поверхность рефлектора;

L – длина вибратора; xI – амплитудно-фазовое распределение (АФР) тока на вибраторе, которое

определяется заданным возбуждением ixE и решением ИУ Поклингтона – второе слагаемое второ-

го уравнения системы (1); cZ – волновое сопротивление среды. В первом уравнении системы (1) точка наблюдения располагается на поверхности рефлектора, во втором уравнении – на вибрато-




ре, при этом АФР тока xI учитывает влияние поля рассеяния от поверхности рефлектора на воз-буждение вибратора. Это дает возможность анализировать характеристики согласования антенны в заданной полосе частот. Конкретный вид компонент ядра ИУ системы (1) определяется строги-ми соотношениями для векторов напряженности электрического и магнитного поля.

Численное решение системы (1) позволяет определить распределение торцевых токов реф-лектора. Кроме того, определение поверхностных токов рефлектора требуется и на «теневой» поверхности, что усложняет вычислительные процедуры анализа ММ антенны. Но если относи-тельная толщина рефлектора t имеет конечное значение, то такой подход соответствует стро-гой электродинамической задаче, решение которой позволяет оценить тонкие эффекты взаимо-действия в рассматриваемой антенне. Определение минимального значения t , при котором не нарушаются физически достоверные результаты моделирования, можно получить с помощью процедуры динамической стабилизации. Для этого выбирается начальное значение параметра t , находится численное решение системы (1). Необходимо подчеркнуть, что для вычислений мат-ричных элементов, следующих из выбранного метода дискретизации задачи, требуется использо-вание квадратурных формул повышенной точности. Вычислительные эксперименты показывают, что приемлемые результаты можно получить с помощью квадратурных формул Гаусса – Лежан-дра с числом узлов от 16 до 32 в зависимости от величины параметра t . Затем производится пошаговое уменьшение параметра t с одновременным контролем устойчивости численного решения до резкого изменения АФР поверхностных токов рефлектора. Численные эксперименты показывают, что такой пошаговый процесс является достаточно монотонным и нарушения ста-бильного изменения токовых распределений начинаются со значений 0,005t . Эти оценки хо-рошо согласуются с результатами, полученными в [3]. Например, для диапазона 880…1100 МГц толщина рефлектора составляет от 1,3 до 1,7 мм, что вполне соответствует параметрам практиче-ских конструкций антенн.

Для численного решения системы (1) используется метод коллокации на подобластях с им-пульсными базисными функциями, параметры которых определяются с помощью специальной оптимизационной процедуры. Использование квадратурных формул Гаусса – Лежандра обеспе-чивает высокую точность и устойчивость численного решения. На рис. 3 приведены результаты расчетов ДН панельного излучателя в вертикальной и горизонтальной плоскости для следующих размеров рефлектора и вибратора: 0,7 ;xL 0,62 ;yL 0,007 ;t 2L .

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,00

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

ДН в вертикальной плоскости ДН в горизонтальной плоскости

Рис. 3. Точные ДН панельного излучателя



2013, том 13, № 3 27

Расчетные ДН, соответствующие строгим электродинамическим соотношениям, отличаются от ДН вибраторных антенн над бесконечным идеально проводящим экраном, которые обычно используют для приближенного определения поля излучения антенной системы. Особенно силь-но эти отличия проявляются в угловых областях, соответствующих геометрической тени панель-ного излучателя, но именно эти угловые области находятся в области подавления поля, поэтому формирование общей ДН антенной системы обязательно должно производиться с учетом точной структуры поля излучения каждого панельного излучателя.

Формирование общей ДН антенной системы производится с учетом геометрических разме-ров сечения башни на высотной отметке места размещения панельных излучателей [4]. Конфигу-рация антенной системы с учетом требований к заданной ДН представлена на рис. 4.

Рис. 4. Размещение панельных излучателей на гранях башни

Для оптимизации ДН антенной системы используются функция АФР возбуждения и углы

наклона панельных излучателей относительно граней башни. Ограниченные размеры поперечно-го сечения башни не дают возможности заметного изменения положения панельных излучателей на гранях, поэтому центры излучателей совпадают с центрами граней. Кроме того, требования унификации узлов крепления панельных излучателей к элементам башни предполагают одинако-вые углы наклона 1 2 3, , , что упрощает формулировку целевой функции для оптимизацион-ной процедуры. Структуру целевой функции определяют амплитуды и фазы возбуждения излу-чателей и угол , минимизируемый параметр – величина среднеквадратичного отклонения оп-тимизируемой ДН от заданной. В качестве оптимизационной процедуры используется программ-ный комплекс fminunc MATLAB.

Расчет поля излучения антенной системы производится по следующему выражению:

1 2 3 3 2E F f F f F f , (2)

где 1,2,3 1,2,3 1,2,3 1,2,3 1,2,3exp cos sin ;F A i k x y f – точная ДН панельного из-

лучателя, включающая в себя фазовое распределение поля излучения. На рис. 5 представлены результаты расчета оптимизированной ДН.




0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,00

30

60

90

120

150

180

210

240

270

300

330

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

Рис. 5. Оптимизированная ДН антенной системы Полученная ДН антенной системы соответствует заданным требованиям с необходимой точ-

ностью. При этом параметры АФР возбуждения, отвечающие требованиям проектирования ши-рокополосного делителя мощности и в наибольшей степени приближенные к оптимальным, вы-браны следующими: 1,2,3 1A ; 1 2 32; 3 2; . Оптимальный угол наклона панельно-го излучателя к грани башни 25 º. Расчетный КУ G 6,9 дБи;

Выводы 1. Построение математических моделей панельных излучателей с использованием ИУ II рода

позволяет исследовать практические варианты антенн с конечной толщиной и произвольной конфигурацией рефлектора. Точные расчеты поля излучения панельных излучателей значитель-но повышают точность математического моделирования антенных систем, формирующих ДН в горизонтальной плоскости с заданными свойствами.

2. Оптимизационные процедуры с целевыми функциями, в состав которых входят не только функции АФР возбуждения, но и геометрические характеристики антенной системы, существен-но расширяют возможности проектирования антенных систем с заданными требованиями к полю излучения.


1. Воробьев, М.С. Исследование эффективности экранирования панельных излучателей / М.С. Воробьев, Л.П. Кудрин, А.Б. Хашимов // Цифровые радиоэлектронные системы. – 2002. – С. 67–73. – http://www.drts.susu.ac.ru/~rvm/

2. Пименов, Ю.В. Линейная макроскопическая электродинамика / Ю.В. Пименов. – Долго-прудный: Издательский дом «Интеллект», 2008. – 536 c.

3. Инспекторов, Э.М. Численный анализ электромагнитного возбуждения проводящих тел / Э.М. Инспекторов. – Минск: Изд-во Университетское, 1987. – 117 с.

4. Войтович, Н.И. О соответствии асимптотических решений двумерных и трехмерных за-дач в антенной технике / Н.И. Войтович, А.Б. Хашимов // Радиотехника и электроника. – 2010. – Т. 55, № 12. – С. 1471–1476.

Север

Юг



2013, том 13, № 3 29

Воробьев Михаил Степанович, канд. техн. наук, доцент кафедры инфокоммуникационных технологий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Кудрин Леонид Петрович, канд. техн. наук, доцент кафедры конструирования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Хашимов Амур Бариевич, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры конструирования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Bulletin of the South Ural State University

Series “Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics” 2013, vol. 13, no. 3, pp. 23–29

DESIGN OF RADIATING TV ANTENNA FOR GIVEN PATTERN M.S. Vorob’ev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], L.P. Kudrin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], A.B. Khashimov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The paper presents mathematical models of panel radiators, placed on the tower broadcasting center. The rigorous electromagnetic formulations are based on Frefholm integral equation of II kind and possible to determine the precise effects of mutual coupling of the antenna radiators. It is shown that the application of the proposed mathematical models provides the antenna pattern corresponding high-precision specified requirements.

Keywords: mathematical model, integral equations, panel radiator.

References 1. Vorob'yev M.S., Kudrin L.P., Khashimov A.B. The Investigation of Efficiency of Screening Pan-

el Radiators [Issledovanie effektivnosti ekranirovania panelnykh izluchateley].Digital Radioelectronic Systems [Tsifrovye radioelektronnye sistemy], 2002, pp. 67–73, available at: www.drts.susu.ac.ru/~rvm/

2. Pimenov Yu.V. Lineynaya makroskopicheskaya elektrodinamika [Linear Macroscopic Electro-dynamics]. Dolgoprudnyi, Publishing House Intellect, 2008. 536 p.

3. Inspektorov E.M. Chislennyi analiz electromagnitnogo vozbuzhdenia provodyashchikh tel [Nu-merical Analysis of the Electromagnetic Excitation of Conducting Objects], Minsk. University P., 1987. 117 p.

4. Voytovich N.I., Khashimov A.B. On the Correspondence of Asymptotic Solutions to 2D and 3D Problems in Antenna Engineering [O sootvetstvii asimptoticheskikh resheniy dvumernykh i trekhmer-nykh zadach v antennoy tekhnike]. Journal of Communications Technology and Electronics, [Radio-technika i elektronika], 2010, vol. 55, no. 12, pp. 1471–1476.

Поступила в редакцию 11 июня 2013 г.



Введение В последнее время приобретают большое значение вопросы математического моделирования

нахождения собственных чисел и собственных функций возмущенных самосопряженных опера-торов [1–3]. В работе В.А. Садовничего и В.В. Дубровского [4] впервые были высказаны идеи нового метода регуляризованных следов (РС) вычисления собственных чисел возмущенных дис-кретных операторов. Метод РС активно развивался в работах С.И. Кадченко (например, [5]), где были получены вычислительно эффективные формулы нахождения собственных чисел дискрет-ных полуограниченных снизу операторов. В дальнейшем в работах [6, 7] был разработан новый метод РС для вычисления значений собственных функций возмущенных самосопряженных опе-раторов.

Сложности, связанные с течением вязкой жидкости в линейной теории устойчивости, возни-кают в связи с математической проблемой вычисления собственных чисел и значений собствен-ных функций несамосопряженных операторов. Спектральная задача Орра – Зоммерфельда явля-ется трудной задачей вычислительной математики, поэтому новый метод регуляризованных сле-дов вычисления значений первых собственных функций возмущенных самосопряженных опера-торов применим к этой задаче.

1. Математическая модель плоскопараллельного течении вязкой несжимаемой жидкости Рассмотрим плоскопараллельное течение вязкой несжимаемой жидкости между двумя бес-

конечными параллельными плоскостями, которые могут быть неподвижными, а могут двигаться с постоянными скоростями, параллельно друг другу. Линеаризованное уравнение малых возму-щений имеет вид:

22 2 2

2 22 2 2

d d d Ui R U cdy dy dy

или

УДК 519.624.3

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАХОЖДЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ СОБСТВЕННЫХ ФУНКЦИЙ ЗАДАЧИ ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ УСТОЙЧИВОСТИ ОРРА – ЗОММЕРФЕЛЬДА МЕТОДОМ РЕГУЛЯРИЗОВАННЫХ СЛЕДОВ С.Н. Какушкин, С.И. Кадченко

Рассматривается математическая модель вычисления значений собственных функций оператора Орра – Зоммерфельда. Используя метод регуляризованных сле-дов, получены простые формулы, позволяющие находить значения первых собст-венных функций возмущенных самосопряженных операторов. Разработанные алго-ритмы позволяют, вычислять значения собственной функции возмущенного опера-тора независимо от того, известны предыдущие значения собственной функции или нет. Получены оценки остатков сумм функциональных рядов «взвешенных» попра-вок теории возмущений дискретных операторов, и доказана их сходимость. Для вы-числительной реализации метода, найдены эффективные алгоритмы нахождения «взвешенных» поправок теории возмущений, используя которые можно прибли-жать суммы функциональных рядов Рэлея – Шредингера нужным количеством чле-нов. Проведенные численные эксперименты вычисления значений собственных функций задачи гидродинамической теории устойчивости показывают, что метод хорошо согласуется с другими известными методами (А.Н. Крылова и А.М. Дани-левского). Метод регуляризованных следов показал свою надежность и высокую эффективность.

Ключевые слова: задача Орра – Зоммерфельда, собственные числа, собствен-ные функции, теория возмущений, метод регуляризованных следов.


Математическое моделирование нахождения значений собственных функций задачи гидродинамической теории устойчивости Орра – Зоммерфельда…

2013, том 13, № 3 31

2 0,o o oT U T (1)

где 2

22o

dTdy

; 2

2o od UU i R UTdy

; i Rc – комплексный спектральный параметр;

2

– волновое число; – длина волны возмущения [8]. Скорость основного течения вязкой

жидкости в безразмерной форме запишем в виде [9]: * *

( ) 4 ( 1) , 0 1.c sU UU y y y y yU U

Здесь

sU – скорость движения верхней плоскости относительно нижней, cU – скорость в середине

расстояния между плоскостями ( 1)y , в случае, когда плоскости неподвижны; *1 ,2 s cU U U –

характерная скорость основного течения, R – число Рейнольдса [8]. При 0y и 1y выполняются условия прилипания вязкой жидкости на твердой поверхно-

сти [10]: ( , , ) ( , , ) 0,x y t x y tx y

из которых для функции ( )y получаем граничные условия:

0,10,1

( )( ) 0.yy

d yydy

(2)

Введем оператор 2o o o oG T U T , заданный в сепарабельном гильбертовом пространстве

2[0,1]L . К области определения oGD оператора oG отнесем все функции класса

44 1

24(0,1) [0,1], [0,1]dC C Ldy , удовлетворяющие граничным условиям (2):

44 1

2 0,140,1

( )(0,1) [0,1], [0,1], ( ) 0 .oG y

y

d d yD C C L ydydy

Таким образом, при исследовании на устойчивость плоскопараллельного течения вязкой несжимаемой жидкости между двумя параллельными бесконечными плоскостями, приходим к спектральной задаче Орра – Зоммерфельда (1), (2) о нахождении значений собственных функ-ций ( )y .

2. Метод регуляризованных следов Рассмотрим дискретный полуограниченный снизу оператор T и ограниченный оператор P,

заданные в сепарабельном гильбертовом пространстве H с областью определения в D. Предпо-ложим, что известны собственные числа 1{ }n n

оператора T, занумерованные в порядке возрас-

тания их действительных величин, и ортонормированные собственные функции 1{ ( )}n nv x , отве-

чающие этим собственным числам. Пусть собственные функции ( )nv x образуют базис в H. Обо-значим через 0n количество всех собственных чисел n , которые лежат внутри окружности

0nT

радиуса 0 00

1

2n n

n

с центром в начале координат комплексной плоскости. Пусть 1{ }n n –

собственные числа оператора T+P, пронумерованные в порядке возрастания их действительных частей, а 1{ ( )}n nu x

– соответствующие им собственные функции. Если для всех 0n n выпол-

няются неравенства 1

21n

n n

Pq

, тогда 0n собственных функций оператора T+P будут яв-

ляться решениями системы уравнений [4]:


С.Н. Какушкин, С.И. Кадченко


0 0( ) ( )

0 01 1 1

( ) ( ) ( ) ( ) ( , , ) ( , , )n n t

pp p pj jj j j j tk

j j ku x u y v x v y n x y n x y

. (3)

Здесь 0

( )0

( 1)( , , ) [ ( , , ) ] ( , , ) ;2 k

n

kp p k

T k z T kkT

n x y K x z P K z y di

– k-е поправки теории возму-

щений к «взвешенной» спектральной функции оператора T+P целого порядка p; ( , , )TK x y –

ядро резольвенты ( )R T оператора T; ( )( , , ) ( , , ) ( , , ) .zD

K P Q x y K x z P Q z y dz Через

( ) ( )0 0

1( , , ) ( , , ),p p

t mm t

n x y n x y

t N обозначены остатки сумм функциональных рядов Рэлея –

Шредингера. Правые части системы уравнений (3) явно выражаются через характеристики невозмущенно-

го оператора T и возмущающего оператора P, а «взвешенные» поправки теории возмущений ( )

0( , , )pk n x y вычисляются с помощью теории вычетов. Система уравнений (3) лежит в основе

численного метода РС, позволяющего находить собственные функции возмущенных самосопря-женных операторов. В следующей теореме получены формулы, удобные для нахождения «взве-шенных» поправок теории возмущений ( )

0( , , )pk n x y . Доказательство теорем, приведенных в

данном пункте, можно найти, к примеру, в работах [6, 7].

Теорема 1. Если T – дискретный полуограниченный снизу оператор, а P – ограниченный оператор, действующие в сепарабельном гильбертовом пространстве H и для всех 0n n выпол-

няются неравенства 1nq , тогда «взвешенные» поправки теории возмущений ( )0( , , )p

k n x y для любых натуральных k, p, и 0n находятся по формулам:

0

11 11 1

( ) ( )0 1 1

1 ,..., 1 1( , , ) ( ) ( ) ( , ,..., )k m m

k

n kp p

jj k j jk kn j j m

n x y v x v y r n j j V

, (4)

где ( )1 1

1

1 1

1

0, , 1, 1;

1 lim , 1;!

( , ,..., )

1 lim , 0 ;( 1)!

( )

n

n

m

mk

pk

pkk

l p

l k l

jm

j n m k

d l kk d

r n j j

d l kl d

, ( , )i j i jV Pv v – скалярное произведение; l – число совпадений mj n , 1, 1m k . В случае, если норма возмущающего оператора невелика, суммы функциональных рядов

Рэлея – Шредингера достаточно приближать первыми «взвешенными» поправками теории воз-мущений. Оценим остатки сумм функциональных рядов Рэлея – Шредингера.

Теорема 2. Пусть T – дискретный полуограниченный снизу оператор, а P – ограниченный оператор, действующие в сепарабельном гильбертовом пространстве H. Если для всех 0n n вы-полняются неравенства 1nq , то для остатков сумм функциональных рядов Рэлея – Шредингера

( )0( , , )p

t n x y оператора T+P справедливы оценки:

000

0

1( ) 40 0( , , )

1

tnpp

t nnn

qn x y C S P

q

.



2013, том 13, № 3 33

Здесь 0

0

0

2

1

1sup ,| |i

ni n i

i n

S

0 sup ( )ix D

C v x

, 1,i .

Для нахождения собственных чисел n удобно применять простые формулы, полученные методом регуляризованных следов (РС) в работе С.И. Кадченко [5]. Следующая теорема позво-ляет найти значения произведений собственной функции ( )nu x возмущенного оператора T+P на ее сопряженную ( )nu y без непосредственного решения системы нелинейных уравнений (3), что значительно упрощает вычислительный процесс.

Теорема 3. Пусть T – дискретный полуограниченный снизу оператор, а P – ограниченный оператор, действующие в сепарабельном гильбертовом пространстве H, с областью определения в D, и для любого 0n n выполняются неравенства 1nq , то значение произведения собствен-ной функции ( )nu x на ее сопряженную ( )nu y можно найти по формулам:

(1) (1) (1)

1

1( ) ( ) ( ) ( ) ( , , ) ( 1, , ) ( , , ),t

n nn n n tk kkn

u x u y v x v y n x y n x y n x y

(5)

где для (1) ( , , )t n x y справедливы оценки:

(1) 4 20 0

2( , , ) , , 1, .

1

t

t n nn

P qn x y C S t N n nq

Здесь

2

1

1sup| |i

ni n ii n

S

, 0 sup ( )ix D

C v x

1,i , 1

max nnq q

.

В работе [7] приведен алгоритм нахождения значений собственных функций возмущенного оператора T+P из произведений вида ( ) ( )nnu x u y .

Применять разработанный метод РС для нахождения значений первых собственных функций

спектральной задачи (1), (2) нельзя, так как оператор 2

2 ,o od UU i R UTdy

входящий в (1), не

является ограниченным на 2[0,1]L . В работе [11] построена вспомогательная задача, в которой множества собственных чисел и собственных функций совпадают с множествами собственных чисел и собственных функций спектральной задачи (1), (2), и к которой применим метод РС. Опишем эту задачу. Для этого рассмотрим неоднородную краевую задачу

1( ), 0 1,oT f y y (0) (1) 0,

где 1

22

2odTdy

– дифференциальный оператор с областью определения

1

44 1

2 0,14(0,1) [0,1], [0,1], ( ) 0 .oT y

dD C C L ydy

Сделаем замену 11

oT f , тогда 12 1

o o o o oG T U T T f . Справедливо равенство:

1 12 1 1

o o o o o o o oG T U T T f T U T f .

Следовательно, уравнение (1) можно записать в виде ,o oT P f f где 1of T ,

2

2 ,o od UU i R UTdy

i Rc . Граничные условия 0,1( ) 0yy остаются неизменными, а




граничные условия 0,1

( ) 0y

d ydy

примут вид 1

1

0,1

( )0o

y

dT f ydy

.

Очевидно, что множества собственных чисел спектральной задачи ,

oo o TT P f f f D , (6)

где 112

222

0,1

( )(0,1), [0,1], 0

o

oT

y

dT f yd fD f f C Ldydy

, и задачи (1), (2) совпадают, а их

собственные функции связаны соотношениями 11

oT f и 1of T . При этом оператор

11

oT име-ет вид:

1

11

0 0

1 sh( ) sh (1 ) ( ) sh ( ) ( ) .sh( )

y

oyT f f d y f d

(7)

3. Вычислительный эксперимент Был проведен численный эксперимент по нахождению значений собственных функций f

спектральной задачи (6) методом РС и методом А.Н. Крылова. При этом в методе РС суммы функциональных рядов Рэлея – Шредингера приближались четырьмя «взвешенными» поправками по формулам (4), а значения произведений 0( ) ( ), 1,n nf x f y n n были найдены по формулам (5). Проинтерполировав полученные значения и воздействовав слева на полученные функции опера-тором

11

oT по формулам (7), найдены значения собственных функций ( )y исходной задачи (1), (2). Результаты вычисления пятнадцатой собственной функции 15( )y приведены в таблице. При этом через 15ˆ ( )y обозначены значения, полученные новым методом РС, а через 15( )y – значе-ния, полученные методом А.Н. Крылова.

Значения пятнадцатой собственной функции задачи (1), (2),

вычисленные при 0sU , 1cU , 5R и 1

j jy 15ˆ ( )jy 15 ( )jy 15 15ˆ| ( ) ( ) |j jy y 15 15

15

ˆ| ( ) ( ) |%

| ( ) |j j

j

y yy

1 0,095 311,511 – 0,343i 309,383 + 0,589i 2,323 0,751 2 0,142 –549,396 + 0,321i –549,936 + 0,127i 0,574 0,104 3 0,190 564,863 + 0,281i 565,384 – 0,781i 1,183 0,209 4 0,238 –275,652 – 0,534i –275,756 + 2,037i 2,573 0,933 5 0,285 –96,783 + 0,491i –96,488 – 2,091i 2,599 2,693 6 0,333 314,817 – 0,339i 315,916 + 0,623i 1,461 0,462 7 0,381 –288,613 + 0,432i –288,645 + 0,373i 0,331 0,114 8 0,428 114,837 – 0,013i 114,238 – 0,993i 1,149 1,006 9 0,476 22,748 – 0,007i 22,923 + 0,693i 0,721 3,147

10 0,524 –24,500 + 0,791i –24,371 + 0,018i 0,129 0,530 11 0,571 –75,419 – 0,001i –75,427 – 0,168i 0,167 0,222 12 0,619 141,439 – 0,137i 141,935 – 0,664i 0,723 0,509 13 0,667 –58,678 + 0,259i –58,499 + 1,600i 1,352 2,310

Заключение В статье на основе метода регуляризованных следов построена математическая модель вы-

числения значений собственных функций спектральной задачи Орра – Зоммерфельда. Проведен-ный численный эксперимент показал, что значения собственных функций, найденные методом РС, хорошо согласуются со значениями, найденными известным методом (А.Н. Крылова). При этом метод РС показал свою надежность и вычислительную эффективность.



2013, том 13, № 3 35

Литература 1. Свиридюк, Г.А. Задача Коши для линейного сингулярного уравнения типа Соболева /

Г.А. Свиридюк // Дифференциальные уравнения. – 1987. – Т. 23, № 12. – С. 2169. 2. Свиридюк, Г.А. Разрешимость задачи термоконвекции вязкоупругой несжимаемой жид-

кости / Г.А. Свиридюк // Известия высших учебных заведений. Математика. – 1990. – № 12. – С. 65.

3. Свиридюк, Г.А. Численное решение систем уравнений леонтьевского типа / Г.А. Свири-дюк, С.В. Брычев // Известия высших учебных заведений. Математика. – 2003. – № 8. – С. 46–52.

4. Садовничий, В.А. Замечание об одном новом методе вычислений собственных значений и собственных функций дискретных операторов / В.А. Садовничий, В.В. Дубровский // Тр. семина-ра им. И.Г. Петровского. – М.: МГУ, 1994. – Вып. 17. – С. 244–248.

5. Кадченко, С.И. Численный метод нахождения собственных значений дискретных полуог-раниченных снизу операторов / С.И. Кадченко, Л.С. Рязанова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Мате-матическое моделирование и программирование». – 2011. – Вып. 8, № 17 (234). – С. 46–51.

6. Кадченко, С.И. Численные методы нахождения собственных чисел и собственных функ-ций возмущенных самосопряженных операторов / С.И. Кадченко, С.Н. Какушкин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Математическое моделирование и программирование». – 2012. – Вып. 13, № 27 (286). – С. 45–57.

7. Кадченко, С.И. Вычисление значений собственных функций дискретных полуограниченных снизу операторов методом регуляризованных следов / С.И. Кадченко, С.Н. Какушкин // Вестник СамГУ. Естественнонаучная серия. – 2012. – № 6 (97). – C. 13–21.

8. Линь, Ц.Ц. Теория гидродинамической устойчивости / Ц.Ц. Линь. – М.: ИЛ, 1958. – 195 с. 9. Лойцянский, Л.Г. Механика жидкости и газа / Л.Г. Лойцянский. – М.: Наука, 1973. – 840 с. 10. Розе, Н. Г. Теоретическая гидромеханика / Н.Г. Розе, И.А. Кибель, Н.Е. Кочин. – М.: ТТЛ,

1937. – 584 с. 11. Кадченко, С.И. Новый метод вычисления собственных чисел возмущенных самосопря-

женных операторов: дис. … д-ра физ.-мат. наук / С.И. Кадченко. – М., 2003. Какушкин Сергей Николаевич, аспирант кафедры прикладной математики и вычислитель-

ной техники, Магнитогорский государственный университет (г. Магнитогорск); kakushkin-sergei @mail.ru.

Кадченко Сергей Иванович, д-р физ.-мат. наук, профессор, заведующий кафедрой при-кладной математики и вычислительной техники, Магнитогорский государственный университет (г. Магнитогорск); [email protected].



MATHEMATICAL MODELING THE VALUES OF EIGENFUNCTIONS FINDING FOR ORR-SOMMERFELD’S PROBLEM OF HYDRODYNAMICAL STABILITY THEORY VIA THE METHOD OF REGULARIZED TRACES S.N. Kakushkin, Magnitogorsk State University, Magnitogorsk, Russian Federation, [email protected], S.I. Kadchenko, Magnitogorsk State University, Magnitogorsk, Russian Federation, [email protected]

In this paper the mathematical model of computing the values of the eigenfunctions of the Orr-Sommerfeld’s operator. Using the method of regularized traces, we obtain sim-ple formulas to find the values of the first eigenfunctions of the perturbed self-adjoint op-erators. The algorithms make it possible to calculate the values of the eigenfunction of the




perturbed operators matter known to the previous values of their eigenfunctions or not. We obtain estimates of residual sums of functional series “weighted” perturbation theory corrections discrete operators, and prove their convergence. For the numerical implemen-tation of the method found effective algorithms for finding “weighted” perturbation theory corrections, which can be approximated using the sum of series of functions of Rayleigh-Schrodinger right amount of members. The numerical experiments computing the values of eigenfunctions of hydrodynamic stability theory show that the method is consistent with other known methods (A.N. Krylov and A.M. Danilevsky). The method of regular-ized traces showed its reliability and high efficiency.

Keywords: Orr-Sommerfeld’s problem, eigenvalues, eigenfunctions, perturbation theory, the method of regularized traces.

References

1. Sviridyuk G.A. The Cauchy Problem for a Singular Linear Equations of Sobolev Type [Zadacha Koshi dlya lineynogo singulyarnogo uravneniya tipa Soboleva]. Differentsial'nye uravneniya [Differen-tial equation], 1987, vol. 23, no. 12, pp. 2169.

2. Sviridyuk G.A. Solubility of the Thermal Convection of Viscoelastic Incompressible Fluid [Ra-zreshimost' zadachi termokonvektsii vyazkouprugoy neszhimaemoy zhidkosti]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Matematika [Proceedings of the higher education institutions. Mathematics], 1990, no. 12, p. 65.

3. Sviridyuk G.A., Brychev S.V.The Numerical Solution of Leontief Type Equation Systems [Chislennoe reshenie sistem uravneniy leont'evskogo tipa ]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Matematika [Proceedings of the higher education institutions. Mathematics], 2003, no. 8, pp. 46–52.

4. Sadovnichiy V.A., Dubrovskiy V.V. Note on a New Method of Computing Eigenvalues and Ei-genfunctions of the Discrete Operators [Zamechanie ob odnom novom metode vychisleniy sobstven-nykh znacheniy i sobstvennykh funktsiy diskretnykh operatorov]. Trudy seminara I.G. Petrovskogo [Proceedings of the Seminar I.G. Petrovsky], 1994, no. 17, pp. 244–248.

5. Kadchenko S.I., Ryazanova L.S. A Numerical Method for Finding the Eigenvalues of the Dis-crete Semi-bounded From Below Operators [Chislennyy metod nakhozhdeniya sobstvennykh znacheniy diskretnykh poluogranichennykh snizu operatorov] Bulletin of the South Ural State University. Series «Mathematical Modeling, Programming & Computer Software», 2011, vol. 8, no 17 (234), pp. 46–51. (in Rissian)

6. Kadchenko S.I., Kakushkin S.N. Numerical Methods for Finding the Eigenvalues and Eigenfunc-tions of the Perturbed Self-adjoint Operators [Chislennye metody nakhozhdeniya sobstvennykh chisel i sobstvennykh funktsiy vozmushchennykh samosopryazhennykh operatorov ]. Bulletin of the South Ural State University. Series «Mathematical Modeling, Programming & Computer Software», 2012, vol. 13, no. 27 (286), pp. 45–57. (in Russian)

7. Kadchenko S.I., Kakushkin S.N. The Calculation of the Natural Functions Values of Discrete Semi-bounded from below by the Regularized Traces Operators [Vychislenie znacheniy sobstvennykh funktsiy diskretnykh poluogranichennykh snizu operatorov metodom regulyarizovannykh sledov]. Vest-nik SamGU – Estestvennonauchnaya seriya [SSU Herald-Natural Science series], 2012, no. 6 (97), pp. 13–21.

8. Lin' Ts.Ts. Teoriya gidrodinamicheskoy ustoychivosti [The Theory of Hydrodynamic Stability]. Moscow, 1958. 195 p.

9. Loytsyanskiy L.G. Mekhanika zhidkosti i gaza [Fluid Mechanics]. Moscow, 1973. 840 p. 10. Roze N.G. Teoreticheskaya gidromekhanika [Theoretical Fluid Mechanics ]. Moscow, 1937.

584 p. 11. Kadchenko S. I. Novyy metod vychisleniya sobstvennykh chisel vozmushchennykh samoso-

pryazhennykh operatorov [A New Method for Calculating Eigenvalues of the Perturbed Self-adjoint Operators]. Moscow, 2003.



2013, том 13, № 3 37

Введение Современные условия ведения бизнеса характеризуются постоянным изменением внешней

среды, непрерывным возрастанием ее неопределенности. Этот вопрос находится в центре внима-ния многих исследований в рамках теории организации. В частности, П. Друкер [1] считает, что поиск перемен и превращение их в новые возможности для компании – основная задача совре-менного менеджмента. Нестабильность окружения накладывает ограничения и на стратегическое планирование бизнеса. Широкое признание получили принципы формирования корпоративной стратегии Г. Минцберга [2], который отметил, что выраженные вслух намерения (отношение ор-ганизации к внешней среде – позиция и планы на ее основе) формируются на основе укоренив-шихся, формально не декларируемых способа восприятия внешнего мира внутри организации (перспективы) и устойчивых характеристик поведения (паттернов). Два принципа (стратегия как план и как принцип поведения) совершенно равноправны: организации разрабатывают планы на будущее и выводят принципы поведения из своего прошлого, которые постепенно изменяются вместе с новыми ситуациями.

Применительно к корпоративным информационным системам (ИС) ряд аналогичных кон-цепций предложил К. Сиборра [3]. В частности, он выделил подход к развитию ИС, названный им bricolage или импровизация, – постепенное улучшение уже существующих систем, вовлече-ние работников операционного уровня в этот процесс, обучение через действие, метод проб и ошибок. В результате создаются уникальные операционные практики, которые не могут быть легко декодированы и воспроизведены конкурентами. Данный подход противоречит более тра-диционному представлению об инновациях за счет внедрения ИС, предполагающему радикаль-ную замену существующих компетенций новыми на основе предварительного анализа, проекта и плана. На обширном фактическом материале Сиборра и его последователи показали, что даже если проект внедрения ИС планируется в соответствии со вторым способом, реализуется он в соответствии с первым [3, 4].

На основании этих соображений автором данной статьи в работе [5] был предложен подход к стратегическому управлению развитием корпоративных информационных технологий (далее ИТ-стратегия) на основе сочетания перспективы (разделяемой точки зрения внутри организации на роль ИТ в ее деятельности) и паттерна (шаблона стратегического поведения). Перспектива определяет направления развития, их приоритеты и ограничения. Паттерн определяет повторяю-щиеся действия, которые выполняются при возникновении новой инициативы, связанной с изме-нением существующих или внедрением новых информационных систем и технологий. Состав-ными компонентами паттерна стратегического поведения являются:

УДК 65.014

СЕРВИСНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ ИТ-СЛУЖБЫ КРУПНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ Ю.А. Зеленков

Рассматривается модель ИТ-службы, обеспечивающей непрерывное развитие и поддержку корпоративной информационной системы (ИС). Предложена модель ИС, описывающая ее как сеть взаимодействующих друг с другом инфраструктурных сервисов, сервисов поддержки бизнес-приложений и бизнес-процессов. Рассмотрен общий процесс согласованного развития всех сервисов, предложены модели про-цессов инкрементального развития и значительного изменения ИС. Установлено,что в общем случае организация ИТ-службы, ориентированной на предоставление сервисов, может включать следующие структурные единицы: группы развития сер-висов, реализующие процессы изменений; группу развития корпоративной инфор-мационной платформы (или несколько таких групп, если не удается ограничиться использованием только одной платформы); комитет по стратегическому развитию ИС и ИТ в организации.

Ключевые слова: корпоративная информационная система, разработка и экс-плуатация информационных систем, организация ИТ-службы.


Ю.А. Зеленков


метод принятия решений о реализации возникающих инициатив [6]; метод измерения эффекта от их реализации [7]; методы поддержания высокой степени адаптивности информационной системы организа-

ции [8]. В этой группе методов выделены распространение методов гибкой (agile) разработки на корпоративный уровень, использование единой корпоративной технологической информацион-ной платформы, организация ИС в виде сервисов.

Согласно определению ISO/ГОСТ [9], ИС – это система обработки информации, работающая совместно с организационными ресурсами, такими как люди, технические средства и финансо-вые ресурсы, которые обеспечивают и распределяют информацию. Аналогичные идеи развива-ются в работе [10], которая базируется на социотехнической теории. Согласно модели организа-ционных изменений [11], созданной в рамках этой теории, любую социотехническую систему, в том числе и ИС, необходимо рассматривать как сочетание четырех взаимодействующих согласо-ванных компонентов:

структура (нормативный и поведенческий аспекты системы – коммуникации, управление и бизнес-процессы);

акторы (разработчики и пользователи ИС, любые другие заинтересованные лица, которые могут на нее влиять);

технологии (инструменты, используемые при решении задач); задачи (цели и способы, которыми они достигаются). На ИС непрерывно воздействуют внешние события, связанные с изменением окружающей ее

среды, которые нарушают согласованность компонентов системы. Под воздействием потока внешних событий система большую часть времени развивается эволюционно, при этом инкре-ментально изменяются ее компоненты. Длительные периоды эволюционного развития прерыва-ются революционными изменениями, когда система радикально изменяет за короткий промежу-ток времени свою структуру и правила связывания компонентов. В целом поведение системы является хаотическим [10].

В рамках социотехнической теории ИТ-служба рассматривается как часть корпоративной информационной системы. Поэтому вопросы ее оптимальной организации, построения эффек-тивных процессов сопровождения и развития имеют не меньшее значение, чем, скажем, опреде-ление целей информатизации, выбор технологий и т. д. В данной статье рассматривается модель ИТ-службы, ориентированная на предоставление сервисов поддержки различных функциональ-ных сфер деятельности крупной организации.

1. Сервисная модель предоставления ИТ-услуг Сервисная модель предполагает концентрацию не на функциях ИС и не на поддержке биз-

нес-процессов, а на предоставлении сервисов. Сервис можно трактовать как бизнес-процесс с подписанным соглашением об уровне сервиса, где указаны поставщик и потребитель, ключевые параметры оказания услуги, включая стоимость, время восстановления и т. д. Разница в подхо-дах, ориентирующихся на процесс и на сервис, исследована в работе [12] (табл. 1). В целом такой подход следует социотехнической теории, которая в качестве реакции на непредсказуемость внешней среды рекомендует не повышать внутреннюю сложность организации, а уменьшать внутренний контроль и координацию (так называемая стратегия простой организации и сложных задач [13]). Следствием этого подхода является замена традиционной иерархии полуавтономны-ми группами, которые полностью отвечают за все операции в рамках определенного сервиса.

Таблица 1

Сравнение процессного и сервисного подходов

Процесс Сервис Результат Выходные параметры процесса Ценность для потребителя Потребитель Внутри или вне организации

поставщика Вне организации поставщика

Измерение Не обязательно Требуется Стоимость Не обязательно Требуется Учет Внутренний, метрики поставщика Внешний, метрики потребителя


Сервисно-ориентированная модель ИТ-службы крупной организации

2013, том 13, № 3 39

В соответствии со сказанным автором настоящей статьи, в [8] предложена модель оценки зрелости организации ИТ-сервисов на основе их сопоставления с уровнями архитектуры пред-приятия (табл. 2).

Таблица 2

Уровни зрелости ИТ-сервисов

Уровень зрелости Описание Потребители

сервиса Кто контролирует

0 Обеспечивается общее функционирование ИТ-инфраструктуры и информационных систем без формального соглашения об уровне сервиса (SLA)

Явно не опре-делены

Руководитель ИТ-подразделения

1 Предоставляются инфраструктурные серви-сы (сервисы технической архитектуры – электронная почта, управление файлами и печатью и т. д.)

Сотрудники организации

Руководитель ИТподразделения

2 Предоставляются сервисы поддержки биз-нес-приложений


Владельцы приложений

3 Предоставляются сервисы поддержки биз-нес-процессов для пользователей органи-зации


Владельцы процессов

4 Сервисы поддержки бизнес-процессов пре-доставляются не только внутри, но и вне организации, включаются партнеры, по-ставщики и клиенты

Сотрудники организации, ее партнеров, поставщиков, клиентов

Владельцы процессов

Корпоративная информационная система как единое целое включает в себя все виды серви-

сов: инфраструктурные, поддержки бизнес-приложений и бизнес-процессов, между которыми формируются различные связи. Инфраструктурные сервисы (например, резервное копирование или электронная почта) могут обеспечивать выполнение некоторых функций бизнес-приложений и элементов бизнес-процессов. Точно так же в рамках одного бизнес-процесса могут использо-ваться различные бизнес-приложения.

2. ИТ-стратегия как план повышения адаптивности ИТ-сервисов Предложенный подход к выделению сервисов позволяет рассматривать стратегию развития

ИТ как план повышения уровня адаптивности. На основании табл. 2 в корпоративной ИС могут быть выделены не только инфраструктурные сервисы, но и сервисы поддержки бизнес-приложе-ний и бизнес-процессов, для каждого из них может быть определен достигнутый и требуемый уровни зрелости. Это позволяет сформировать план действий по повышению зрелости ИС в це-лом, пример такого плана приведен на рис. 1.

План повышения зрелости позволяет сформировать институциональную основу стратегиче-ского управления развитием корпоративной ИС (рис. 2). Создание такого плана должно нахо-диться в ведении органа, ответственного за координацию и планирование развития ИС. Если обеспечена независимость сервисов (т. е. отсутствуют функциональные требования, общие для двух и более сервисов), их развитие можно поручить различным группам, использующим мето-дологию гибкой разработки (agile методы), которые обеспечивают быстрое изменение сервисов в соответствии с меняющимися требованиями. Отметим, однако, что методы гибкой разработки, безусловно, эффективны на фазе инкрементального развития сервисов. На фазе их революцион-ного изменения (полная замена, создание новых), возможно, целесообразнее применять традици-онные методы управления проектами, опирающиеся на предварительную спецификацию и гра-фик реализации. Два варианта процесса изменения системы будут рассмотрены в следующем разделе.


Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»40

Рис. 1. Пример плана повышения адаптивности ИТ

Рис. 2. Процесс стратегического развития корпоративной ИС


Рис. 1. Пример плана повышения адаптивности ИТ-сервисов




сервисов



Сервисно-ориентированная модель ИТ

2013, том 13, № 3

Наличие единой корпоративной информационной платформы обеспечивает повторное ипользование объектов, созданных разными группами, а также их унифицированное представлние в пользовательском интерфейсе прикладных систем, облегчает интеграцию данных разлиных приложений, процессов и бизнес

Отметим, однако, что модель, представленная на рис. 2, в нзуема на практике, особенно в крупных организациях. Это связано с тем, что сегодня на рынке отсутствуют программные продукты, которые могут претендовать на роль корпоративной иформационной платформы, обеспечивающей простое создавиды деятельности многопрофильной организации. Поэтому, в ближайшей перспективе предлженная модель поддержания адаптивности, скорее всего, будет реализовываться в подразделенях, отвечающих за тот или иной относительно обо

3. Процессы изменения ИСС точки зрения социотехнической теории возможны два вида изменений информационной

системы – инкрементальные и революционные [10]. Рассмотрим возможные варианты реализции этих процессов, которые осуществляются в рамках групп по развитию соответствующих сервисов.

Рис. 3. Процесс инкрементального изменения системы

На рис. 3 представлен процесс, обеспечивающий постоянное инкрементальное изменение системы в фазе ее эволюционного развития.системы. При обнаружении ошибки или при необходимости незначительного эволюционного изменения функциональности системы они формируют заявки на доработку, которые поступают в общую очередь. Все заявки должны пдля каждой из них в зависимости от ее важности должен быть установлен приоритет и срок ре

ориентированная модель ИТ-службы крупной организации

Наличие единой корпоративной информационной платформы обеспечивает повторное исозданных разными группами, а также их унифицированное представл

ние в пользовательском интерфейсе прикладных систем, облегчает интеграцию данных разлиных приложений, процессов и бизнес-областей.

Отметим, однако, что модель, представленная на рис. 2, в настоящий момент труднореалзуема на практике, особенно в крупных организациях. Это связано с тем, что сегодня на рынке отсутствуют программные продукты, которые могут претендовать на роль корпоративной иформационной платформы, обеспечивающей простое создание сервисов, поддерживающих все виды деятельности многопрофильной организации. Поэтому, в ближайшей перспективе предлженная модель поддержания адаптивности, скорее всего, будет реализовываться в подразделенях, отвечающих за тот или иной относительно обособленный функциональный сегмент бизнеса.

3. Процессы изменения ИС С точки зрения социотехнической теории возможны два вида изменений информационной

инкрементальные и революционные [10]. Рассмотрим возможные варианты реализкоторые осуществляются в рамках групп по развитию соответствующих

Рис. 3. Процесс инкрементального изменения системы

На рис. 3 представлен процесс, обеспечивающий постоянное инкрементальное изменение системы в фазе ее эволюционного развития. Инициаторами изменений становятся пользователи системы. При обнаружении ошибки или при необходимости незначительного эволюционного изменения функциональности системы они формируют заявки на доработку, которые поступают в общую очередь. Все заявки должны периодически (например, еженедельно) рассматриваться, для каждой из них в зависимости от ее важности должен быть установлен приоритет и срок ре

41

Наличие единой корпоративной информационной платформы обеспечивает повторное ис-созданных разными группами, а также их унифицированное представле-

ние в пользовательском интерфейсе прикладных систем, облегчает интеграцию данных различ-

астоящий момент труднореали-зуема на практике, особенно в крупных организациях. Это связано с тем, что сегодня на рынке отсутствуют программные продукты, которые могут претендовать на роль корпоративной ин-

ние сервисов, поддерживающих все виды деятельности многопрофильной организации. Поэтому, в ближайшей перспективе предло-женная модель поддержания адаптивности, скорее всего, будет реализовываться в подразделени-

собленный функциональный сегмент бизнеса.

С точки зрения социотехнической теории возможны два вида изменений информационной инкрементальные и революционные [10]. Рассмотрим возможные варианты реализа-

которые осуществляются в рамках групп по развитию соответствующих

На рис. 3 представлен процесс, обеспечивающий постоянное инкрементальное изменение Инициаторами изменений становятся пользователи

системы. При обнаружении ошибки или при необходимости незначительного эволюционного изменения функциональности системы они формируют заявки на доработку, которые поступают

ериодически (например, еженедельно) рассматриваться, для каждой из них в зависимости от ее важности должен быть установлен приоритет и срок реа-



лизации. Соглашение о приоритетах и сроках должно устанавливаться совместно представителми команды развития системы (специалисты ИТ) и ее пользователями. Поэтому на стороне зказчика желательно выделить одного ключевого пользователя (владельца приложения или влдельца процесса), который может принять решение в случае спорной ситуации.

Очередь заданий с установленныподдержки и развития системы (отметим, что это аналог backlog в методе гибкой разработки scrum). Системный архитектор при необходимости связывается с автором заявки, уточняет воникшую проблему и формируновление, созданное разработчиком, тестируется архитектором и, в случае успеха, помещается в хранилище готовых объектов. Периодически (например, каждую ночь) система обновляется. Пользователь, сформировавший заявку, получает уведомление о ее реализации. Если он потверждает, что его потребности удовлетворены, процесс прекращается, в противном случае он создает дополнение к ранее открытой заявке.

Это очень общая модель процесса инкрементального улучусловий конкретной организации она может быть дополнена различными элементами. Например, можно предусмотреть ежедневные короткие собрания всей команды развития для обмена иформацией о текущих задачах, как это предписывает sотдает явное предпочтение тем или иным механизмам мотивации сотрудников, эти вопросы таже должны решаться при внедрении процесса в конкретной организации.

Рассмотрим теперь процесс значительного изменения информацивыпуска релизов (рис. 4).

Рис. 4. Процесс обновления системы за счет выпуска релизов Данный процесс строится вокруг той же приоритезированной очереди заявок на изменение

или устранение дефектов, которая является входом для процесса инкрементальных изменений. Может сложиться такая ситуация, когда некое множество заявок целесообразно реализо


лизации. Соглашение о приоритетах и сроках должно устанавливаться совместно представителемы (специалисты ИТ) и ее пользователями. Поэтому на стороне з

казчика желательно выделить одного ключевого пользователя (владельца приложения или влдельца процесса), который может принять решение в случае спорной ситуации.

Очередь заданий с установленными приоритетами является входным буфером для команды поддержки и развития системы (отметим, что это аналог backlog в методе гибкой разработки scrum). Системный архитектор при необходимости связывается с автором заявки, уточняет воникшую проблему и формирует задание разработчику в терминах системы на «языке ИТ». Оновление, созданное разработчиком, тестируется архитектором и, в случае успеха, помещается в хранилище готовых объектов. Периодически (например, каждую ночь) система обновляется.

рмировавший заявку, получает уведомление о ее реализации. Если он потверждает, что его потребности удовлетворены, процесс прекращается, в противном случае он создает дополнение к ранее открытой заявке.

Это очень общая модель процесса инкрементального улучшения системы. В зависимости от условий конкретной организации она может быть дополнена различными элементами. Например, можно предусмотреть ежедневные короткие собрания всей команды развития для обмена иформацией о текущих задачах, как это предписывает scrum. Кроме того, предложенная модель не отдает явное предпочтение тем или иным механизмам мотивации сотрудников, эти вопросы таже должны решаться при внедрении процесса в конкретной организации.

Рассмотрим теперь процесс значительного изменения информационной системы при помощи

Рис. 4. Процесс обновления системы за счет выпуска релизов

Данный процесс строится вокруг той же приоритезированной очереди заявок на изменение или устранение дефектов, которая является входом для процесса инкрементальных изменений. Может сложиться такая ситуация, когда некое множество заявок целесообразно реализо



лизации. Соглашение о приоритетах и сроках должно устанавливаться совместно представителя-емы (специалисты ИТ) и ее пользователями. Поэтому на стороне за-

казчика желательно выделить одного ключевого пользователя (владельца приложения или вла-дельца процесса), который может принять решение в случае спорной ситуации.

ми приоритетами является входным буфером для команды поддержки и развития системы (отметим, что это аналог backlog в методе гибкой разработки scrum). Системный архитектор при необходимости связывается с автором заявки, уточняет воз-

ет задание разработчику в терминах системы на «языке ИТ». Об-новление, созданное разработчиком, тестируется архитектором и, в случае успеха, помещается в хранилище готовых объектов. Периодически (например, каждую ночь) система обновляется.

рмировавший заявку, получает уведомление о ее реализации. Если он под-тверждает, что его потребности удовлетворены, процесс прекращается, в противном случае он

шения системы. В зависимости от условий конкретной организации она может быть дополнена различными элементами. Например, можно предусмотреть ежедневные короткие собрания всей команды развития для обмена ин-

crum. Кроме того, предложенная модель не отдает явное предпочтение тем или иным механизмам мотивации сотрудников, эти вопросы так-

онной системы при помощи

Рис. 4. Процесс обновления системы за счет выпуска релизов

Данный процесс строится вокруг той же приоритезированной очереди заявок на изменение или устранение дефектов, которая является входом для процесса инкрементальных изменений. Может сложиться такая ситуация, когда некое множество заявок целесообразно реализовывать



2013, том 13, № 3 43

одним пакетом, например, потому, что их взаимное влияние очень велико и независимая разра-ботка невозможна. Подобная ситуация может сложиться также при обновлении технологической платформы, на которой построена система, при значительном добавлении новой функционально-сти и т.п. В этом случае представитель заказчика (напомним, что это владелец приложения или владелец процесса) и руководитель группы развития системы могут принять решение о выпуске новой версии (или релиза) системы. Они определяют границы релиза, т.е. множество заявок, ко-торые он будет закрывать, и сроки его реализации.

Системные архитекторы в этом случае рассматривают релиз целиком и декомпозируют его на отдельные задания для разработчиков. По мере завершения разработки производится тестиро-вание интеграции и функциональности вновь создаваемых модулей. Для этого целесообразно развернуть специальную тестовую среду, повторяющую окружение промышленной системы. К такому тестированию могут быть привлечены и ключевые пользователи. Когда внутреннее тес-тирование релиза завершается, он переносится в промышленную систему, о чем уведомляются пользователи, заявки которых реализованы в данном обновлении. Они также должны подтвер-дить удовлетворение их требований.

Отметим, что подготовка нового релиза выполняется параллельно с процессом инкремен-тальных изменений, причем одновременно в разработке может находиться несколько релизов, которые будут выпускаться последовательно.

Заключение Таким образом, в общем случае организация ИТ-службы, ориентированной на предоставле-

ние сервисов, может включать следующие структурные единицы: Группы развития сервисов, реализующие процессы изменений, представленные на рис. 3 и 4.

Отметим, что подобные группы могут создаваться для развития любых видов сервисов (инфра-структурные, поддержка приложений, поддержка бизнес-процессов) или даже их комбинаций. Конкретный способ выделения таких групп должен определяться общим уровнем зрелости ИС-организации.

Группу развития корпоративной информационной платформы (или несколько таких групп, если не удается ограничиться использованием только одной платформы). Изменение платформы ведется также в соответствии с процессами, представленными на рис. 3 и 4, но источниками за-просов на изменение при этом являются не конечные пользователи, а группы, отвечающие за развитие сервисов.

Комитет по стратегическому развитию ИС и ИТ в организации (см. рис 2). Данный комитет должен включать руководителей всех упомянутых выше групп, руководство ИТ-службы, пред-ставителей пользователей ИС (владельцев бизнес-приложений и бизнес-процессов). В задачи данного комитета входит разработка, обновление и контроль выполнения плана, представленного на рис. 1.

Отметим, что предложенная модель обеспечивает более высокий уровень гибкости ИТ-службы. В частности, в предлагаемой модели передача части функций по развитию сервисов на аутсорсинг будет производиться гораздо легче, чем в функциональной или матричной структу-рах.


1. Друкер, П. Задачи менеджмента в XXI веке / П. Друкер. – М.: Вильямс, 2007. – 286 с. 2. Минцберг, Г. Стратегический процесс: Концепции, проблемы, решения / Г. Минцберг,

Дж.Б. Куин, С. Гошал. – СПб.: Питер, 2001. – 688 с. 3. Ciborra, C. The labyrinths of information / C. Ciborra. – New York: Oxford University Press,

2004. – 212 p. 4. Elbanna, A. Rigid technology and improvised implementation: The case of ERP systems / A. Elban-

na // Bricolage, Care and Information. Claudio Ciborra’s Legacy in Information Systems Research. – New York: Palgrave Macmillan, 2009. – P. 327–347.

5. Зеленков, Ю.А. О согласовании ИТ и бизнеса / Ю.А. Зеленков // IT Менеджер. – 2012. – № 9. – С. 16–20; № 10. – С. 32–34.

6. Зеленков, Ю.А. О стратегическом планировании развития информационных технологий в




корпорации / Ю.А. Зеленков // Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычислительная математика и инфор-матика». – 2012. – Вып. 1, № 46 (305). – С.73–87.

7. Зеленков, Ю. А. Об измерении эффективности бизнес-процессов и поддерживающих их информационных систем / Ю.А. Зеленков // Управление большими системами / ИПУ РАН. – 2013. – Вып. 41. – С. 146–161.

8. Зеленков, Ю.А. Адаптивность корпоративных информационных систем / Ю.А. Зеленков // Вестник РГАТУ им. П.А. Соловьева. – 2012. – № 2 (23). – С. 161–168.

9. ГОСТ ИСО/МЭК 2382-1–99. Межгосударственный стандарт. Информационная техноло-гия. Словарь. Часть 1. Основные термины. – Минск: Гос. ком. по стандартизации Респ. Бела-русь, 2000. – 40 с.

10. Lyytinen, K. Explaining information systems change: a punctuated socio-technical change model / K. Lyytinen, M. Newman // European Journal of Information Systems. – 2008. – No. 17. – P. 589–613.

11. Leavitt, H.J. Applied organization change in industry: structural, technical, and human approaches / S. Cooper, H. Leavitt, K. Shelly (Eds.) // New perspectives in organizational research – Chichester, UK: Wiley, 1964. – P. 55–71.

12. Uram, M. Services are the language and building blocks of an agile enterprise / M. Uram, B. Stephenson // The agile enterprise: reinventing your organization for success in an on demand world / N. Pal, D.C. Pantaleo (Eds.). – New York: Springer – 2005. – P. 49–86.

13. Sitter, L. U. From complex organizations with simple jobs to simple organizations with complex jobs / L.U. Sitter, J.F. Hertog, B. Dankbaar // Human Relations. – 1997. – 50 (5). – P. 497–536.

Зеленков Юрий Александрович, канд. физ.-мат. наук, директор по информационным тех-

нологиям, ОАО «НПО «Сатурн»; [email protected].


2013, vol. 13, no. 3, pp. 37–45

SERVICE-ORIENTED MODEL OF IT DIVISION OF LARGE ORGANIZATION Yu.A. Zelenkov, “NPO “Saturn”, Russian Federation, [email protected]

This paper describes model of IT division that provides permanent development and support of enterprise information system (IS). Model of IS which is described it as a net-work of interacting infrastructure services, services of business application support, and services of business processes support is given. Common process of coordinated devel-opment of all services is discussed, as well as processes of incremental development and radical transformation of IS. It is established that generally the IT organization of the ser-vice focused on providing services, can include the following structural units: groups of development of the services, realizing processes of changes; group of development of a corporate information platform (or some such groups if it isn't possible to be limited to use of only one platform); committee on strategic development of IS and IT in the organiza-tion.

Keywords: enterprise information system, information system’s development and support, IT division structure.

References

1. Drucker P. Zadachi menedzhmenta v XXI veke [Management Tasks in XXI]. Moscow, Williams, 2007. 286 p.

2. Mintzberg H., Queen J.B., Goshal S. Strategicheskiy protsess: koncepcii, problemy, resheniya [Strategic Process: Concepts, Problems, Solutions]. Sanct-Petersburg, Piter, 2001. 688 p.

3. Ciborra, C. The Labyrinths of Information. New York, Oxford Univ. Press, 2004. 212 p.



2013, том 13, № 3 45

4. Elbanna, A. Rigid Technology and Improvised Implementation: The Case of ERP Systems. Bri-colage, Care and Information. Claudio Ciborra’s Legacy in Information Systems Research. New York, Palgrave Macmillan, 2009, pp. 327–347.

5. Zelenkov Yu.A. On Alignment of IT and Business [O soglasovanii IT i bisnesa]. IT Menedzher [IT Manager], 2012, no. 9, pp. 16–20, no. 10, pp. 32–34.

6. Zelenkov Yu.A. About Strategic Planning of Information Technology Development in Corpora-tion [O strategicheskom planirovanii razvitiya informatsionnyh tehnologiy v korporacii]. Bulletin of the South Ural State University. Series «Computational Mathematics & Informatics», 2012, no. 46 (305), pp. 73–87. (in Russian)

7. Zelenkov Yu.A. On Measurement of the Efficiency of Business Processes and their Supporting Information Systems [Ob izmerenii effectivnosti bisnes-protsessov i podderzhivayushchikh ikh infor-matsionnykh system]. Upravlenie bol'shimi sistemami [Large Sysytems Management], 2013, no. 41, pp.146–161.

8. Zelenkov Yu.A. Agility of Enterprise Information System [Adaptivnost' korporativnyh informat-sionnyh system], Vestnik RGATU [RGATU Bulletin], 2012, no. 2 (23), pp. 161–168.

9. GOST ISO/MEC 2382-1-99. Mezhgosudarstvennyi standart. Infromatsionnaya technologiya. Slovar'. Chast 1. Osnovnye terminy [International Standard. Information Technology. Dictionary. Part 1. Main definitions]. Minsk, Goskomitet po standartizatsii respubliki Belarus, 2000. 40 p.

10. Lyytinen K., Newman M. Explaining Information Systems Change: a Punctuated Socio-technical Change Model. European Journal of Information Systems, 2008, no.17, pp. 589–613.

11. Leavitt H.J. Applied Organization Change in Industry: Structural, Technical and Human Ap-proaches. New perspectives in organizational research. Chichester, Wiley, 1964, pp.55–71.

12. Uram M., Stephenson B. Services are the Language and Building Blocks of an Agile Enterprise. The Agile Enterprise: Reinventing your Organization for Success in an on Demand World. New York: Springer, 2005, pp.49–86.

13. Sitter L. U., Hertog J.F., Dankbaar B. From Complex Organizations with Simple Jobs to Simple Organizations with Complex Jobs. Human Relations,1997, no. 50 (5), pp. 497–536.




Введение С точки зрения управления приводом глубинного штангового насоса, существуют следую-

щие величины, характеризующие результаты нефтедобычи и ее процесс: 1. Дебит скважины q . 2. Давления в устьевой и затрубной полостях у з,P P . 3. Количество двойных ходов механизма в минуту n . 4. Закон движения полированного штока ( )U t . 5. Усилия на полированном штоке мгновенные P , максимальные и минимальные, средние

по фазам движения. 6. Уровень жидкости в скважине 1H . Также мы можем анализировать данные по усилиям на полированном штоке на периоде

движения полированного штока (динамограмму). В качестве управляющих воздействий можно использовать 2, 3, 4. Основная величина, ха-

рактеризующая результат нефтедобычи, – дебит – есть величина либо расчетная, либо получае-мая на основе информации с датчиков, находящихся вне контура управления приводом глубин-ного штангового насоса.

Результаты моделирования, приведенные в [1], показали, что прямое управление дебитом с изменением только количества двойных ходов в минуту невозможно по причине отсутствия у графика дебита четко выраженного экстремума. В этом случае для синтеза управления нам необ-ходимо проанализировать систему «скважина – глубинный насос».

Моделирование системы «скважина – глубинный насос» Рассмотрим систему, приведенную на рис. 1. Здесь Д ( )h t – динамический уровень жидкости

в скважине; H – глубина погружения насоса, НКТH – длина напорно-компрессорной трубы (НКТ), ПH – глубина до просечек в обсадной трубе, 0P – пластовое давление.

Расход жидкости можно вычислить по формуле Пуазейля

41 2

8P Pq R

l

, (1)

УДК 622.276: 519.688

К ВОПРОСУ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРИВОДОМ ГЛУБИННОГО ШТАНГОВОГО НАСОСА В.Б. Садов

Рассматривается задача автоматического управления приводом глубинного штангового насоса. Рассмотрены параметры нефтедобычи, характеризующие ее ре-зультаты и ее процесс. Приведены основные формулы моделирования системы «скважина – глубинный штанговый насос», отражающие процесс поступления жид-кости в скважину в ходе добычи нефти глубинными штанговыми насосами. Рас-смотрены результаты моделирования. Приведена структура системы нефтедобычи, состоящая из медленной и быстрой динамических составляющих. Выделены само-организующиеся параметры нефтедобычи и составляющие управления и показаны необходимые ограничения при управлении. Сформулирован и на основании обзора существующих подходов обоснован экономический критерий управления нефтедо-бычей. Дана организационно-информационная структура системы управления неф-тедобычей из малодебитных скважин, выделены основные функции каждой состав-ляющей этой структуры и показаны все необходимые организационные и информа-ционные связи.

Ключевые слова: управление, моделирование, нефтедобыча.


К вопросу автоматического управления приводом глубинного штангового насоса

2013, том 13, № 3 47

где ( 1 2P P ) – разность давлений; l – длина тру-бы; – плотность жидкости; R – радиус трубы; – гидродинамическая вязкость жидкости.

Можно переписать эту формулу в виде q c P , (2)

где P – разность давлений на входе и выходе трубы; c – коэффициент.

Выражение для притока жидкости из нефтя-ного пласта в полость обсадной трубы будет иметь вид

П 1 0 П Дq c P gH gh t . (3) Выражение для притока жидкости к насосу

(текущая добыча) записывается как

Н 2 НКТ Д12

q c gH gh t , (4)

причем для насоса длина трубы, вычисляемая со-гласно (1), имеет вид НКТl H H . В (4) коэффи-циент 1/2 появился из-за того, что жидкость в на-сос поступает только при ходе плунжера насоса вверх, а ход вверх равен примерно 1/2 от общего времени движения при одном двойном ходе.

Запишем уравнение для динамического уровня Д Н П

0

dh t q qdt F

, (5)

где 0F – площадь сечения между обсадной трубой и НКТ. Приравнивание (5) к нулю дает нам уравнение равновесного состояния при постоянной добыче

Н Пq q . (6) Подставляя в это выражение (3) и (4), имеем

1 0 П Д 2 НКТ Д12

c P gH gh t c gH gh t . (7)

Отсюда формула для установившегося уровня ДУh имеет вид

2 НКТ 1 П 1 0ДУ

1 2

12

12

c gH c gH c Ph

g c c

. (8)

При просчете (8) необходимо учесть, что величина Нq по (4) имеет ограничения сверху и снизу, определяемые характеристиками насоса и количеством двойных ходов.

Суточная теоретическая подача установки вычисляется как пл пл1440Q S F n , (9)

где плS – величина хода плунжера насоса; плF – площадь плунжера насоса; n – количество двойных ходов в минуту; – коэффициент подачи (от 0 до 1).

Вычисленная величина Нq по (4) не должна быть больше, чем полученная по (9). Если же это не так, то требуется коррекция ДУh исходя из значений Пq , т. е. ДУh может быть вычисле-на как

1 П 1 0ДУ

1

Q c gH c Phgc

. (10)

Было произведено моделирование по приведенным формулам. Результаты моделирования

Рис. 1. Система «скважина – глубинный насос»


В.Б. Садов


процесса добычи с целью выявления закономерностей изменения уровня и текущего дебита до-бычи в зависимости от изменения количества двойных ходов приведены на рис. 2.

Результаты изменения динамического уровня во времени приведены на рис. 3.

Рис. 2. Динамический уровень и подача насоса

Рис. 3. Изменение динамического уровня во времени



2013, том 13, № 3 49

Видно, что график уровня жидкости в скважине в зависимости от количества двойных ходов (рис. 2) практически повторяет график подачи насоса. Но следует отметить, что коэффициенты

1c и 2c из (3) и (4) есть величины нестационарные, поэтому вести управление по величине дина-мического уровня нецелесообразно, так как этот показатель позволяет только косвенно оценить уровень добычи нефти. В то же время величина динамического уровня ограничивается сверху и снизу технологическими параметрами глубинного оборудования. Поэтому при управлении необ-ходимо учитывать эти ограничения. Из рис. 3 видно, что процессы изменения динамического уровня очень медленные. В нашем случае изменение уровня от 500 до 865 м произошло за время, примерно равное 10 часам. В то же время при данном количестве двойных ходов измерение те-кущего дебита возможно через 15 секунд, а управление изменением количества двойных ходов можно вести непрерывно практически с любым шагом по времени.

Синтез структуры системы управления Система «скважина – глубинный насос» является самоорганизующейся, так как ее параметры

автоматически выставляются на новый уровень при изменении параметров движения полирован-ного штока. Исходя из подхода синергетического управления [2], можно, используя принцип подчинения, представить нашу систему управления в виде иерархической системы, состоящей из совокупности динамических подсистем. В математическом плане принцип подчинения базирует-ся на методе адиабатического приближения или идее разделения исходной системы на медлен-ные и быстрые подсистемы. В данном случае наверху будет медленная система стабилизации уровня жидкости в скважине, а внизу – достаточно быстрая система регулирования дебита сква-жины. В качестве параметра порядка можно принять закон движения полированного штока. Причем в этом случае медленная система подстраивается под быструю, то есть изменение, на-пример, количества двойных ходов приводит к медленной стабилизации уровня жидкости в скважине на определенном уровне. То есть для регулирования системы можно менять только ко-личество двойных ходов, при этом необходимо контролировать давления для поддержания их в определенных пределах и уровень жидкости в скважине.

Структура системы регулирования представлена на рис. 4.

Рис. 4. Структура системы регулирования

При реализации данной системы необходимо учесть ограничения на уровень жидкости в

скважине 1min 1 1maxH H H , ограничения на давления в трубных полостях з min з з maxP P P ,

у min у у maxP P P . Причем регулировки у з,P P выходят из цепи регулирования, так как произво-дятся вручную, и могут быть рассмотрены как внешние возмущения в системе. При выходе уровня жидкости в скважине 1H за установленные границы можно поменять уставки по мини-мальному и максимальному значениям количества двойных ходов minn и maxn без изменения логики управления.


В.Б. Садов


Формирование критерия управления В известных системах управления, например, фирмы Lufkin [3], изменение количества двой-

ных ходов привода привязано к изменению параметров нефтедобычи, в частности, к величине «хвоста» расчетной плунжерной динамограммы с явными признаками недостатка притока жид-кости в скважину. В контроллере фирмы Lufkin Automation этот «хвост» настраивается в преде-лах 5–10 %. Результаты исследования системы управления фирмы Lufkin [3] показывают, что при применении контроллера Lufkin Controller Well Manager RPC в среднем снижается на 20 % по-требляемая установкой мощность, на 25 % уменьшаются затраты на обслуживание скважины и установки, и только на 1–4 % увеличивается добыча и снижаются простои оборудования. К не-достаткам данного способа формирования критерия управления относится его «непрозрачность» с точки зрения основного результата автоматизации нефтедобычи – снижения расходов добычи одной тонны нефти.

Для регулирования целесообразно использовать комплексный критерий, включающий в себя экономические составляющие нефтедобычи. Для рассмотрения можно включить только прямые производственные составляющие, то есть те составляющие, на которые влияет дебит скважины:

– Расходы на электроэнергию в ходе добычи. В структуре издержек затраты на энергоресур-сы составляют 10–15 % [4, с. 229]. При этом наблюдается тенденция к ее росту, например, в бо-лее поздней литературе [5] приведена цифра 20–25 %. В нашем случае ее можно оценить как площадь динамограммы за единицу времени, умноженную на время двойного хода. В [6] приве-дены примеры увеличения числа ходов на двух скважинах. При этом на первой при увеличении числа двойных ходов с 5,9 до 6,5 (увеличение на 10,2 %) потребление электроэнергии увеличи-лось с 6,6 до 9 кВт (увеличение на 36,4 %), а дебит увеличился с 14 до 16 м3/сут (увеличение на 14,3 %). На второй при увеличении числа двойных ходов с 4,8 до 6,4 (увеличение на 33,3 %) по-требление электроэнергии увеличилось с 6,5 до 10,5 кВт (увеличение на 61 %), а дебит увеличил-ся с 18,2 до 23,4 м3/сут (увеличение на 28,6 %). Это говорит о том, что потребление электроэнер-гии может увеличиваться большими темпами, чем количество двойных ходов. Исходя из этого, примем закон изменения энергопотребления от количества двойных ходов с линейной и квадра-тичными составляющими. Увеличение же количества двойных ходов приводит к пропорцио-нальному (теоретически так же) увеличению дебита скважины. В комментарии к статье специа-листа А. Клусова говорится о том, что при автоматизации надо реализовывать так же функцию снижения дебита для достижения меньшего энергопотребления и снижения затрат на ремонт скважины.

– Расходы на обслуживание глубинного оборудования (глубинного штангового насоса). Его износ пропорционален количеству двойных ходов в минуту, так как скорость перемещения плунжера глубинного насоса также пропорциональна количеству двойных ходов.

– Расходы на обслуживание привода глубинного штангового насоса. Они также пропорцио-нальны количеству двойных ходов, так как его увеличение приводит к пропорциональному уве-личению скорости движения полированного штока и всех механизмов привода и, как следствие, к их износу. Сумма расходов на обслуживание глубинного штангового насоса и его привода со-ставляет до 65 % от расходов на добычу.

– Амортизационные расходы на скважину. Эта величина является условно постоянной, так как очень слабо зависит от величины дебита скважины. Сумма амортизационных расходов со-ставляет до 10 % от расходов на добычу.

– Заработная плата производственных рабочих. Эта величина также слабо зависит от дебита скважины и составляет до 5 % от расходов на добычу.

В суммарный критерий, таким образом, включаются составляющие дебита, расходов на электроэнергию и расходов на обслуживание глубинного оборудования и привода штангового насоса:

21 2G q k n n k n , (11)

где q – оценка величины текущего дебита в единицу времени; 21 ( )M k n n – расходы на

электроэнергию в единицу времени; 2D k n – расходы на обслуживание глубинного оборудо-вания и привода штангового насоса в пересчете на единицу времени.


К вопросу автоматического управленияприводом глубинного штангового насоса

2013, том 13, № 3

Постоянные величины 1 2, ,k kменяться в зависимости от цены на нефть (цены добычи нефти), цены на электроэнергию, цены и стоимости обслуживания глубинного оборудования и насосной установки.

Оптимальный режим управления достигаетсянии оптимального количества двойных ходов

min maxn n n , так как определенное значение может выходить за технологические рамки кокретной скважины.

В ходе управления необходимо также анализировать состояние скважинного оборудования, например, в контроллере системы управления [7]. Появление, например, четких признаков ндостатка притока жидкости в скважину будет говорить о необходимости умдвойных ходов, так как такое его значение может быть нерационально, то естьреализации (11) могут накладываться как цеховыми технологами, так и экономическими критриями нефтедобычи и даже системой контроля в контроллерштангового насоса.

Общая структура системы управления нефтедобычейМожно предложить структуру системы управления нефтедобычей, показанную на рис.

Рис. 5. Иерархическая структура системы управления нефтедобычей


1 2, ,k k можно получить на основе экспертных оценок. Они могут меняться в зависимости от цены на нефть (цены добычи нефти), цены на электроэнергию, цены и стоимости обслуживания глубинного оборудования и насосной установки.

Оптимальный режим управления достигается при максимуме этого критерия. При определнии оптимального количества двойных ходов n необходимо учитывать ограничения типа

, так как определенное значение может выходить за технологические рамки ко

В ходе управления необходимо также анализировать состояние скважинного оборудования, например, в контроллере системы управления [7]. Появление, например, четких признаков ндостатка притока жидкости в скважину будет говорить о необходимости уменьшения количества двойных ходов, так как такое его значение может быть нерационально, то естьреализации (11) могут накладываться как цеховыми технологами, так и экономическими критриями нефтедобычи и даже системой контроля в контроллере системы управления привода

Общая структура системы управления нефтедобычей Можно предложить структуру системы управления нефтедобычей, показанную на рис.


51

можно получить на основе экспертных оценок. Они могут меняться в зависимости от цены на нефть (цены добычи нефти), цены на электроэнергию, цены и

при максимуме этого критерия. При определе-необходимо учитывать ограничения типа

, так как определенное значение может выходить за технологические рамки кон-

В ходе управления необходимо также анализировать состояние скважинного оборудования, например, в контроллере системы управления [7]. Появление, например, четких признаков не-

еньшения количества двойных ходов, так как такое его значение может быть нерационально, то есть ограничения при реализации (11) могут накладываться как цеховыми технологами, так и экономическими крите-

е системы управления привода

Можно предложить структуру системы управления нефтедобычей, показанную на рис. 5.



В.Б. Садов


Эта структура подразумевает наличие единой цеховой сети, с которой связаны все системы управления установок добычи нефти (СУ УДН). СУ УДН производит управление всеми меха-низмами привода насоса, контролирует рабочие параметры насоса и установки, производит съем или расчет динамограмм (ваттметграмм) и при запросах с цеховой сети передачу всех данных в цех. Также контроллер СУ УДН производит предварительную обработку динамо-грамм с целью диагностики глубинного оборудования и привода насоса и выдает эту информа-цию для обработки в цех. Окончательный вывод по дефектам делается в цеховых компьютерах после передачи им данных динамограмм. В цеховых компьютерах обработка динамограмм мо-жет производиться по различным методикам, и вывод по дефектам должен быть более точным, чем в контроллере СУ УДН. Такая структура позволяет оценить на месте дефекты оборудова-ния и технологические параметры добычи и уменьшить расходы на обслуживание вследствие уменьшения количества выездов на скважину и увеличения срока службы глубинного оборудо-вания и привода насоса.

Относительно существующих систем новыми в этой структуре являются данные, передавае-мые с ЦДНГ по параметрам управления установками добычи нефти, и расчет и регулирование скорости добычи в СУ УДН, что позволяет использовать почти полностью автоматический ре-жим добычи нефти.

Выводы При формировании критерия автоматического управления скважиной необходимо учитывать

как технические, так и экономические составляющие процесса нефтедобычи. Данное исследование приводит к необходимости построения иерархической структуры всей

системы нефтедобычи с выделением функций каждой из ее составляющих. Прослеживается чет-кое разделение на техническую и экономическую составляющие в каждом из ее уровней.


1. Садов, В.Б. Оценка параметров нефтедобычи и управление насосной установкой с исполь-зованием динамограмм / В.Б. Садов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2013. – Т. 13, № 2. – С. 33–41.

2. Колесников, А.А. Синергетическая теория управления / А.А. Колесников. – Таганрог: ТРТУ; М.: Энергоатомиздат. – 1994. – 344с.

3. Зубаиров, И.Ф. Интеллектуальная скважина – повышение эффективности механизиро-ванной добычи / И.Ф. Зубаиров // Инженерная практика. – 2011. – № 5. – С.84–89.

4. Байков, И.Р. Методы анализа надежности и эффективности систем добычи и транс-порта углеводородного сырья / И.Р. Байков, Е.А. Смородов, К.Р. Ахмадуллин. – М.: ООО «Недра-Бизнесцентр», 2003. – 275 с.

5. Сакаев, А.Ф. Системы и алгоритмы энергосберегающего управления частотно-регули-руемыми электроприводами штанговых скважинных насосных установок: дис. … канд. техн. наук. / А.Ф. Сакаев. – СПб., 2009. – 148 с.

6. Локтев, А. Испытание станций управления с преобразователем частоты Danfoss для УШГН в ОАО «ТНК-Нижневартовск» / А. Локтев, И. Болгов, Д. Косилов // Новатор. – 2012. – № 1 (47). – С. 16–20.

7. Садов, В.Б. Определение дефектов оборудования нефтяной скважины по динамограмме / В.Б. Садов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектрони-ка». – 2013. – Т. 13, № 1. – С. 61–71.

Садов Виктор Борисович, канд. техн. наук, доцент кафедры систем управления, Южно-

Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



2013, том 13, № 3 53


2013, vol. 13, no. 3, pp. 46–53

SELECTION AND RESEARCH OF TWO-FACTOR MODEL FOR CONVERSION FUNCTION OF VORTEX SONIC FLOWMETERS V.B. Sadov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The problem of automatic control by a drive sucker rod pump is considered. The pa-rameters of oil extracting describing its results and process are considered. Basic formulas of system simulation “a chink – sucker rod pump”, reflecting the liquid giving process in a chink are resulted during the oil recovery of sucker rod pumps. Simulation results are con-sidered. The system structure of the oil extracting, consisting of slow and fast dynamic components is resulted. Self-organizing parameters of oil extracting and component con-trol are allocated and necessary restrictions are shown at the control. The economic crite-rion of control is formulated and proved on the basis of the existing approaches review of oil extracting. The organizational – information structure of the control system by oil ex-tracting from low-output of oil well chinks is given, the basic functions of each structure component are allocated and all necessary organizational and information communica-tions are shown.

Keywords: control, simulation, oil extracting.

References 1. Sadov V.B. Parameters Estimation of Oil Extracting and Control of Pump Installation by Dyna-

mometer Cards Using [Otsenka parametrov neftedobychi i upravlenie nasosnoy ustanovkoy s is-pol’zovaniem dinamogramm]. Bulletin of the South Ural State University. Series «Computer Technolo-gies, Automatic Control, Radio Electronics», 2013, vol. 13, no. 2, pp. 33–41. (in Russian)

2. Kolesnikov A.A. Sinergeticheskaya teoriya upravleniya [Synergetic Theory of Control]. Taga-nrog-Moscow, 1994. 344 p.

3. Zubairov I.F. Intellektual’naya skvazhina – povyshenie effektivnosti mekhanizirovannoy dobychi [Intellectual Chink – increase of Efficiency of the Mechanized Eextraction]. Inzhenernaya praktika [Engineering Practice], 2011, no. 5, pp. 84–89.

4. Baykov I.R., Smorodov E.A., Akhmadullin K.R. Metody analiza nadezhnosti i effektivnosti sis-tem dobychi i transporta uglevodorodnogo syr’ya [Analysis Methods of the Systems Reliability and Efficiency of Extraction and Transport of Hydrocarbonic Raw Material]. Moscow, 2003. 275 p.

5. Sakaev A.F. Sistemy i algoritmy energosberegayushchego upravleniya chastotno-reguliruemymi elektroprivodami shtangovykh skvazhinnykh nasosnykh ustanovok [Systems and Algorithms of Low-energy Control of Frequency – adjustable Electric Drives of Sucker Rod Pump Installations]. Disserta-ciya na soiskanie uchenoy stepeni kandidata tekhnicheskikh nauk [Dissertation]. S-Petersburg, 2009.

6. Loktev A., Bolgov I., Kosilov D. Ispytanie stanciy upravleniya s preobrazovatelem chastoty Dan-foss dlya UShGN v OAO “TNK-Nizhnevartovsk” [Test of stations of management with the converter of frequency Danfoss for sucker rod pump installations in Open Society “TNK-NIZHNEVARTOVSK”]. Novator [Novator], 2012, no. 1 (47), pp. 16–20.

7. Sadov V.B. Opredelenie defectov oborudovaniya neftyanoy skvazhiny po dinamogramme [Defi-nition of Defects of Equipment of Oil Well on Dynamometer Card]. Bulletin of South Ural State Uni-versity. Series “Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics”, 2013, vol. 13, no. 1, pp. 16–25. (in Russian)

Поступила в редакцию 14 марта 2013 г.



Введение Основой для ведения деятельности любой коммерческой организации является качественно

организованный процесс движения документов между ее структурными подразделениями. По мере своего развития организация усложняет существующие и вводит новые бизнес-процессы, что неминуемо ведет к росту объемов ее документооборота.

С развитием информационных технологий проблема роста объемов бумажной документации получила решение в виде перехода к системам электронного документооборота (СЭД). Специ-фика такого перехода за последние 15 лет связана с тем, что до середины 2000-х годов на рынке информационных продуктов были представлены СЭД, ориентированные на предприятия крупно-го бизнеса. Это объясняется, в первую очередь, высокой стоимостью разработки систем, а, сле-довательно, нерентабельностью их для среднего и малого бизнеса; повышенной сложностью СЭД; отсутствием возможности создания универсальных решений, способных удовлетворить потребности широкого круга организаций.

На сегодняшний день рынок СЭД претерпел некоторые изменения[9]: значительно увеличи-лось количество доступных решений; у организаций сформировалось четкое понимание положи-тельных и отрицательных эффектов от внедрения СЭД; разработчики, используя усовершенство-ванные технологии, смогли повысить степень универсальности своих продуктов и их доступно-сти широкому кругу потребителей.

Тем не менее, многие из проблем продолжают оставаться актуальными, в особенности для предприятий малого бизнеса. В первую очередь, это рентабельность внедрения СЭД. Несмотря на широкий выбор продуктов, организация часто отказывается от их приобретения в силу высо-кой стоимости. Кроме того, сам процесс внедрения защищенной СЭД требует привлечения не просто квалифицированных специалистов по защите информации, а специалистов широкого профиля, что зачастую оказывается весьма сложной, а порой и невозможной задачей. Дело в том, что увеличение количества малых и средних инновационных компаний в современной высоко-технологичной российской экономике резко повысило требования к системной целостности, универсальности и широте подготовки специалиста по защите информации, который, как инже-нер в начале прошлого века, оказывается одновременно в роли ученого, технического эксперта и руководителя подразделения по защите информации [4]. Кроме того, в отличие, например, от специалиста по защите информации в банковской сфере [5], на малом предприятии такой спе-циалист выполняет комплекс целей, связанных с пожарной, экономической, информационной, кадровой (информационно-психологической, социальной) безопасностью, что расширяет зону

УДК 004.4.056 + 658.1:004.056

ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ ЗАЩИЩЕННОГО ЭЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБОРОТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭЛЕКТРОННОЙ ПОДПИСИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МАЛОГО БИЗНЕСА Л.В. Астахова, В.C. Лужнов

Обоснован комплекс типовых программных решений для предприятий малого бизнеса, которые позволили бы им самостоятельно организовать защищенный элек-тронный документооборот с минимальными экономическими затратами, адекват-ной сложностью разработки и сопровождения. С учетом нынешнего уровня разви-тия информационных технологий, появления новых механизмов глобального взаи-модействия большого числа разработчиков и ориентированности на минимизацию затрат в качестве основы для формирования набора решений было выбрано про-граммное обеспечение с открытым исходным кодом.

Ключевые слова: электронный документооборот, защита информации, от-крытое программное обеспечение, электронная подпись, облачные технологии, ма-лый бизнес.


Проблемы организации защищенного электронного документооборота с использованием электронной подписи на предприятиях малого бизнеса

2013, том 13, № 3 55

его ответственности и требует от него не только системного видения защищаемых объектов [2, 3, 4], но и построения и эксплуатации самих этих объектов, к которым относятся СЭД.

И все же главная функция такого специалиста – это обеспечение безопасности документо-оборота. В частности, речь идет о защищенном канале передачи документов, а также о необхо-димости гарантированно подтверждать авторство и целостность электронной документации. Удовлетворение этих потребностей также ведет к усложнению СЭД, и, как следствие, к сужению круга продуктов, доступных для выбора, и их общему удорожанию.

Таким образом, можно утверждать о существовании противоречия: с одной стороны, малый бизнес в своем развитии пришел к необходимости организации качественного и защищенного документооборота; с другой стороны, рынок не готов удовлетворить потребности таких органи-заций – решения либо слишком упрощенные, либо их разработка не соответствует финансовым возможностям компаний.

Целью данной работы является формирование комплекса типовых решений для предприятий малого бизнеса, которые позволили бы им самостоятельно организовать защищенный электрон-ный документооборот с минимальными экономическими затратами, адекватной сложностью раз-работки и сопровождения.

Пути решения проблемы Анализ публикаций о СЭД [12], о критериях выбора оптимальной СЭД в соответствии с тре-

бованиями заказчика и алгоритмах выбора [13] привел нас к выводу о том, что при подборе ре-шений для организации СЭД на малом предприятии необходимо руководствоваться потребно-стями бизнеса. В общем виде это: минимальная стоимость; простота разработки, внедрения и со-провождения; безопасность; гибкость; прозрачность и контролируемость документооборота; уп-рощение управленческих процессов.

При этом важно понимать, что специфичным для малого бизнеса является ориентирован-ность на простоту применяемых решений. В частности, это значит, что бизнес готов отказаться от многих функций, предусмотренных в существующих СЭД, в силу отсутствия необходимости в них. Поэтому подход, применяемый в данной работе, базируется на следующих основных поло-жениях:

для обеспечения гибкости и удовлетворения максимально широкого круга потребностей итоговый набор решений должен обладать модульностью, т. е. независимостью каждого компо-нента набора и возможностью комбинировать компоненты в любых вариациях;

минимальные затраты являются главным критерием формирования набора решений; безопасность и защищенность всех процессов является обязательным условием; степень сложности решений должна быть такой, чтобы с сопровождением системы мог

справиться специалист средней квалификации, не обладающий специальными навыками. С учетом нынешнего уровня развития информационных технологий, появления новых меха-

низмов глобального взаимодействия большого числа разработчиков и ориентированности на ми-нимизацию затрат в качестве основы для формирования набора решений было выбрано про-граммное обеспечение с открытым исходным кодом.

Положительные стороны такого подхода выражаются в следующем: бесплатность программного обеспечения; открытый исходный код, исключающий недекларированные возможности; неограниченные возможности по расширению функционала собственными силами; регулярная поддержка и обновление; подробная, регулярно обновляемая документация. Необходимо также отметить мнение экспертов в области информационной безопасности по

данному вопросу, поскольку существует стереотип об уязвимости указанного программного обеспечения именно из-за его открытости. Консультант по безопасности компании Cisco, автори-тетный эксперт по вопросам информационной безопасности А.В. Лукацкий в своем личном блоге неоднократно [7, 8] обозначал свою позицию по вопросу безопасности ПО с открытым исходным кодом: не существует сколь бы то ни было весомой корреляции между безопасностью програм-мы и степенью открытости ее исходного кода, с учетом чего нет никаких ограничений по исполь-зованию таких программ. Крупнейшая корпорация в мире по разработке программного обеспе-


Л.В. Астахова, В.C. Лужнов


чения, Microsoft, открыто заявила [5], что пересмотрит свою политику в сторону интеграции про-грамм с открытым исходным кодом в свои продукты.

Можно добавить кроме этого, что Правительство РФ своим Распоряжением от 17 декабря 2010 г. №2299-р «О плане перехода федеральных органов исполнительной власти и федеральных бюджетных учреждений на использование свободного программного обеспечения (2011–2015 годы)» [10] законодательно одобрило использование подобных программ на всех уровнях госу-дарственного управления.

Документооборот. Для организации движения документов внутри организации предлагается использовать:

Системы управления версиями (VCS, Version Control System); Системы управления заданиями (TMS, Task Management System). Рассмотрим каждый вариант в отдельности. Системы управления версиями представляют собой программное обеспечение, позволяющее

осуществить полный контроль над всеми версиями документа в системе (включая обеспечение доступа к каждой из версий после любых изменений), дистанционный обмен документами между пользователями внутри локальной сети, учет вносимых изменений, подсистему разграничения прав доступа отдельных пользователей.

Различают два вида реализации таких систем: клиент-серверные (требующие существования в локальной сети центрального сервера-хранилища, через который происходит обмен данными между всеми пользователями) и распределенные (на каждом рабочем месте хранится история обо всех изменениях документов другими пользователями, история синхронизируется по локальной сети между каждым клиентом, не требуя наличия сервера).

При этом положительными сторонами использования такого ПО являются: Простота установки и использования; В качестве сервера может выступать любой персональный компьютер в локальной сети; При использовании распределенной версии системы сервер как таковой в принципе не тре-

буется – система будет активна до тех пор, пока в ней функционирует хотя бы одна рабочая станция;

Выход из строя оборудования любого участника обмена (будь то клиент или сервер) никак не влияет на целостность документов;

Осуществляется полный учет изменений документа с возможностью вернуться к любой предыдущей его версии;

Система разграничения прав позволяет организовывать маршруты обмена любой сложно-сти, включая обмен конфиденциальной информацией только между заинтересованными лицами.

На сегодняшний день существует множество бесплатных систем управления версиями с от-крытым исходным кодом, крупнейшими из которых являются системы SubVersion (SVN) и Git. Установка этих систем не требует от администратора каких-либо специальных навыков и полно-стью сопровождается подробной документацией.

Традиционно системы управления версиями применяются разработчиками программного обеспечения для контроля за ходом процесса разработки; системы дают возможность привлекать к одному проекту нескольких программистов и обеспечивают качественный менеджмент про-граммного кода. Использование VCS в качестве систем документооборота – пока что довольно редкое явление в практике, однако положительные стороны такого подхода и рост популярности открытого ПО постепенно формируют представление, как можно организовать управление пото-ком документации на основе контроля версий.

На сегодняшний день вопросами практического использования VCS в контексте документо-оборота занимается Региональный Финансово-Экономический Институт [11]. В существующей при институте школе бизнес-информатики читается курс «Контроль версий с использованием Git» [6], который, помимо прочего, оговаривает аспекты внедрения VCS как системы управления документацией.

Системы управления заданиями представляют собой программное обеспечение для распреде-ления задач между пользователями, контроля над их исполнением и отчетности по результатам.

Применимость таких систем в контексте организации документооборота выражается в воз-можности сопровождать каждую задачу документацией различного рода, что обеспечивает дви-



2013, том 13, № 3 57

жение документов между структурными подразделениями и отдельными сотрудниками органи-зации.

Данные системы существуют в виде специализированного программного обеспечения либо в виде веб-приложения, устанавливаемого на локальный сервер. Независимо от типа исполнения ПО предусматривает контроль за движением документации, учет вносимых изменений и отчет-ность по каждому сотруднику, вовлеченному в документооборот.

С технической точки зрения данные системы могут устанавливаться как отдельная програм-ма на каждое рабочее место (децентрализованный вариант коммуникации «клиент – клиент») ли-бо как приложение на сервер с возможностью подключения через веб-интерфейс. Последний ва-риант требует наличия в локальной сети организации сервера с дополнительной установкой про-граммных модулей, обеспечивающих работу веб-приложения (веб-сервер (Apache, Nginx) и ин-терпретатор языка программирования, на котором написано приложение (PHP, Ruby, Perl)). Са-мыми известными на сегодняшний день системами управления заданиями являются системы Redmine, JIRA, TeamLab, Google Calendar.

Электронная подпись и шифрование. Центральным элементом электронного документо-оборота является обеспечение гарантии авторства документа и его целостности при передаче внутри сети, а также исключение несанкционированного доступа. Первая задача решается путем использования электронной подписи, вторая – путем применения криптографических методов защиты.

Федеральный закон Российской Федерации от 6 апреля 2011 г. N 63-ФЗ «Об электронной подписи» [14] допускает применение внутри корпоративной локальной сети электронной подпи-си, реализованной на базе любого криптографического алгоритма, гарантированно обеспечи-вающего подтверждение авторства и целостности документа. При этом, несмотря на расхожее заблуждение, не требуется прибегать к услугам лицензированных удостоверяющих центров или получать какие-либо разрешающие документы.

Основополагающим требованием для организации обмена документами, подписанными электронной подписью, является наличие единого «удостоверяющего центра» – т. е., в контексте данной работы все подписи, выдаваемые сотрудникам организации, должны быть выданы одним и тем же центром (например, ПО, установленным на рабочем месте руководителя).

Самым известным на сегодняшний день открытым программным обеспечением, реализую-щим, помимо прочего, механизм работы с электронными подписями, является программа GnuPG. Основными преимуществами ее использования являются:

Наличие понятного графического интерфейса, позволяющего быстро подписать документ; Реализация функций выдачи, проверки и отзыва электронных подписей (при наличии рабо-

чего места, выступающего «центром»); Реализация большого набора алгоритмов шифрования документов, позволяющих обеспе-

чить конфиденциальность передаваемой информации (поддержка симметричных и асимметрич-ных шифров по стандартам IEEE P1363, ГОСТ Р 34.10-2012, Kerberos и другим).

При использовании систем управления заданиями в виде веб-приложений для обеспечения защищенного обмена может применяться протокол SSL. Протокол использует асимметричную криптографию для аутентификации ключей обмена, симметричное шифрование для сохранения конфиденциальности и коды аутентификации сообщений для целостности сообщений. Данный протокол поддерживается всеми современными веб-обозревателями. Для его реализации необхо-димо осуществить выпуск SSL-сертификата и его установку на сервер, который обеспечивает работу веб-приложения. Выпуск сертификата обеспечивается функциями большинства совре-менных операционных систем (Microsoft Windows, UNIX-based системы).

Облачные решения. Кроме оговоренных решений для организации документооборота в ло-кальной сети предприятия, необходимо отдельно отметить возможность использования очень популярных сегодня технологий облачного хранения данных (облачных вычислений).

Кроме исполнения в виде «частного облака» (на ресурсах организации) существует огромное количество предложений от различных провайдеров по предоставлению доступа к облачной ин-фраструктуре посредством сети Интернет.

В контексте организации документооборота существует несколько крупных облачных реше-ний. Положительными сторонами их использования является низкая стоимость, отсутствие необ-




ходимости в каком-либо стороннем программном обеспечении, высокая степень дружелюбности к пользователям с любым уровнем квалификации.

Корпорации Google и Microsoft предлагают собственные системы по контролю за оборотом и хранением документов – Google Drive (в прошлом – Google Docs) и Microsoft SkyDrive (с допол-нительным инструментарием WebOffice).

Оба указанных решения обеспечивают хранение любых объемов документации, гибкое управление политикой доступа пользователей к ресурсам, оперативную маршрутизацию доку-ментационных потоков. Кроме этого, для непосредственной работы с документами нет необхо-димости устанавливать какое-либо ПО, кроме веб-обозревателя – весь стандартный инструмен-тарий так называемых «офисных пакетов» доступен конечному пользователю.

Нельзя не сказать о недостатках облачных решений. Самый главный из них – особенно в контексте информационной безопасности – это тот факт, что вся документация организации на-ходится под контролем сторонней компании. Использование облачных решений для работы с конфиденциальными сведениями, несмотря на гарантии об обеспечении безопасности данных от разработчиков систем, является очень рискованным, так как создает предпосылки для утечки и несанкционированного доступа информации.

Кроме вопросов безопасности существует «проблема регулярной связи»: так как доступ к «облаку» осуществляется посредством сети Интернет, любой выход из строя коммутационного оборудования или неполадки в линии связи могут привести к полной остановке документооборо-та в компании. Да и обучение пользователей в виртуальных образовательных средах представля-ет собой непростую задачу [1].Обращение к облачным технологиям оправдано, если финансовый эффект от их применения значительно превышает объем рисков от такого применения.

Заключение Таким образом, обоснованный в статье набор решений позволяет оперативно и с минималь-

ными затратами внедрить в организации систему электронного документооборота, оптимальную как для сопровождения, так и для дальнейшего расширения. Использование программного обес-печения с открытым исходным кодом дает возможность при необходимости адаптировать систе-му под индивидуальные нужды организации силами штатного разработчика. На сегодняшний день отсутствуют аналоги применения обоснованного в статье набора решений для организации защищенного документооборота, что и обусловливает научную новизну и практическую значи-мость результатов представленной работы.


1. Астахова, Л.В. Виртуальная образовательная среда: сущность понятия / Л.В. Астахова, Н.С. Запускалова // Сибирский педагогический журнал. – 2011. – № 12. – С. 63–68.

2. Астахова, Л.В. Герменевтический психологический метод исследования в деятельности по обеспечению информационной безопасности: педагогический аспект / Л.В. Астахова, Т.В. Хар-лампьева // Вестник Челяб. гос. пед. ун-та.– 2010. – № 4.– С. 5–11.

3. Астахова, Л.В. Информационно-психологическая безопасность в регионе: культурологиче-ский аспект / Л.В. Астахова // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. – 2011. – № 2.– С. 40–47.

4. Астахова, Л.В. Развитие управленческой компетенции будущего специалиста по защите информации в вузе / Л.В.Астахова // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 6. – С. 330.

5. Астахова, Л.В. Совершенствование подготовки кадров как важнейшее условие преду-преждения операционных рисков в банковской деятельности / Л.В. Астахова // Финансы и кре-дит. – 2009. – № 45. – С. 34–36.

6. Контроль версий с использованием Git. – М.: Региональный Финансово-Экономический Институт: Бизнес-Школа информационных технологий. – http://it.rfei.ru/~13

7. Лукацкий, А.В. Анализ качества кода / А.В. Лукацкий. – М.: Официальный сайт Лукацкого А.В., 2013. – http://lukatsky.blogspot.ru/2013/03/blog-post_5.html

8. Лукацкий, А.В. Открытый исходный код / А.В. Лукацкий. – М.: Официальный сайт Лукац-кого А.В., 2012. – http://lukatsky.blogspot.ru/2010/12/blog-post_13.html



2013, том 13, № 3 59

9. Позиция Microsoft в отношении Open Source. – М.: Портал свободного программного обеспечения OpenNet, 2008. – http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=17672

10. Правительство РФ. Распоряжение от 17 декабря 2010 г. №2299-р «О плане перехода федеральных органов исполнительной власти и федеральных бюджетных учреждений на ис-пользование свободного программного обеспечения (2011–2015 годы)» // Собрание законодатель-ства Российской Федерации от 27 декабря 2010 г. N 52 (часть I), ст. 7181.

11. Региональный Финансово-Экономический Институт. – М.: Официальный сайт. –http://rfei.ru/

12. Сабаева, А.А. Алгоритм и модель выбора системы электронного документооборота для коммерческой компании / А.А. Сабаева, М.А. Семенов, В.В. Скоморохов // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. – 2012. – № 11.– С. 263–270.

13. СЭД (Рынок России). – М.: Аналитическое агентство TAdviser, 2012. – http://www.tadviser.ru/index.php

14. Федеральный закон от 6 апреля 2011 г. N 63-ФЗ «Об электронной подписи». – http://base.garant.ru/12184522

Астахова Людмила Викторовна, д-р пед. наук, профессор, профессор кафедры безопасности

информационных систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Лужнов Василий Сергеевич, студент кафедры безопасности информационных систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



PROBLEMS OF ORGANIZATION OF PROTECTED ELECTRONIC DOCUMENT CIRCULATION USING ELECTRONIC DIGITAL SIGNATURE AT THE SMALL BUSINESS ENTERPRISES L.V. Astakhova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], V.S. Luzhnov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The article grounds of the complex model of software solutions for small business enterprises, which would enable them to independently organize protected electronic doc-ument circulation with minimum economic cost and with adequate complexity of software development and support. Taking into account the current level of development of infor-mation technologies, the emergence of new mechanisms of global interactions of a large number of developers and the orientation on the minimization cost, software with open source code was selected as the basis for creating a set of decisions.

Keywords: electronic document management, information security, open source software, electronic signature, cloud-based technology, small business.

References

1. Astakhova L.V., Zapuskalova N.S. Virtual educational environment: the essence of the concept [Virtual'naja obrazovatel'naja sreda: sushhnost' ponjatija]. Sibirskij pedagogicheskij zhurnal [Siberian pedagogical magazine], 2011, no. 12, pp. 63–68.

2. Astakhova L.V., Harlamp'eva T.V. Hermeneutic psychological method of research in information security activities: pedagogical aspect [Germenevticheskij psihologicheskij metod issledovanija v deja-tel'nosti po obespecheniju informacionnoj bezopasnosti: pedagogicheskij aspect]. Vestnik Cheljabinsko-




go gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta [Bulletin of the Chelyabinsk state pedagogical University], 2010, no. 4, pp. 5–11.

3. Astakhova L.V. Information-psychological security in the region: the culturological aspect [Informacionno-psihologicheskaja bezopasnost' v regione: kul'turologicheskij aspekt] Vestnik The Ural Federal district. Security in the information sphere [Vestnik UrFO. Bezopasnost' v informacionnoj sfere], 2011, no. 2, pp. 40–47.

4. Astakhova, L.V. The Development of Managerial Competence of Future Specialist for the Pro-tection of the Information in the University [Razvitie upravlencheskoj kompetencii budushhego specia-lista po zashhite informacii v vuze]. Sovremennye problemy nauki i obrazovanija [Modern Problems of Science and Education], 2012, no. 6, p. 330.

5. Astakhova L.V. Improving the training as an important condition for prevention of operational risks in the banking [Sovershenstvovanie podgotovki kadrov kak vazhnejshee uslovie preduprezhdenija operacionnyh riskov v bankovskoj dejatel'nosti]. Finance and credit [Finansy i kredit], 2009, no. 45, pp. 34–36.

6. Kontrol' Versij s Ispol'zovaniem Git [Version Control Using Git]. Available at: http://it.rfei.ru/~13 (accessed 11 May 2013).

7. Lukatsky, A.V. Analiz Kachestva Koda [The Analysis of the Quality of the Code]. Available at: http://lukatsky.blogspot.ru/2013/03/blog-post_5.html (accessed 11 May 2013).

8. Lukatsky, A.V. Otkrytyj Ishodnyj Kod [An Open Source Code]. Available at: http://lukatsky.blogspot.ru/2010/12/blog-post_13.html (accessed 11 May 2013).

9. Pozicija Microsoft v Otnoshenii Open Source [The Position of Microsoft in Respect of Open Source]. Available at: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=17672 (accessed 11 May 2013).

10. The Government of the Russian Federation. The Ordinance of 17 December 2010. №2299-R “On the Transfer of Federal Bodies of Executive Authority and the Federal Budgetary Institutions on the Use of Free Software (2011–2015)” [Pravitel'stvo RF. Rasporjazhenie ot 17 dekabrja 2010 g. №2299-r “O plane perehoda federal'nyh organov ispolnitel'noj vlasti i federal'nyh bjudzhetnyh uchrezh-denij na ispol'zovanie svobodnogo programmnogo obespechenija (2011–2015 gody)”]. Collected legis-lation of the Russian Federation [Sobranie zakonodatel'stva Rossijskoj Federacii], 2010, December 27, no. 52 (part I), art. 7181.

11. Regional'nyj Finansovo-Jekonomicheskij Institut [Regional Financial And Economic Institute]. Available at: http://rfei.ru (accessed 11 May 2013).

12. Sabaeva A.A., Semenov M.A., Skomorokhov V.V. The Algorithm and the Model of Choice of the System of Electronic Document Circulation for a Commercial Company [Algoritm i model' vybora sistemy jelektronnogo dokumentooborota dlja kommercheskoj kompanii]. Vestnik Irkutskogo gosu-darstvennogo tehnicheskogo universiteta [Vestnik of the Irkutsk State Technical University], 2012, no.11, pp. 263–270.

13. SJeD (Rynok Rossii) [The ERMS (Russian Market)]. Available at: http://www.tadviser.ru/index.php (accessed 11 May 2013).

14. Federal'nyj zakon Rossijskoj Federacii ot 6 aprelja 2011 g. N 63-FZ “Ob Jelektronnoj Podpisi” [Federal law of of the Russian Federation 6 April 2011. N 63-FZ “On electronic signature”]. Available at: http://base.garant.ru/12184522 (accessed 11 May 2013).



2013, том 13, № 3 61

Введение Одной из важнейших проблем измерения и обработки информации является проблема распо-

знавания объектов. Автоматизация процесса распознавания объектов ведёт к ускорению работы систем измерения и обработки данных и повышению их эффективности. Большой интерес к дан-ной проблеме в различных областях науки и техники обусловлен многообразием прикладных задач, в которых используются либо сами изображения, либо результат их обработки. Необходи-мость в обработке и анализе изображений возникает не только при распознавании объектов, но и при изучении природных ресурсов Земли из космоса, управлении движущимися объектами, ко-личественной оценке параметров объектов и т. п.

При анализе и распознавании изображений отдельное изображение представляется в виде вектора признаков, каждый из которых отражает значение яркости одного пикселя. Таким обра-зом, если изображение описывается матрицей пикселей a b , размерность вектора равна произ-ведению a на b . Поскольку вектор каждого изображения имеет достаточно большую размер-ность, задача обработки большого количества изображений является нетривиальной.

Большинство систем анализа изображений основывается на методах построения пространст-ва признаков меньшей размерности. Задача снижения размерности важна еще и потому, что сложность большинства алгоритмов экспоненциально возрастает с увеличением размерности изображений, а практическая реализация таких алгоритмов требует мощных вычислительных средств. Одним из широко распространенных методов сокращения размерности изображений является метод главных компонент (МГК). В настоящее время для решения задачи поиска и рас-познавания лиц предлагаются множество алгоритмов, использующих МГК.

Идея использования главных компонент для представления изображений лиц описывается в работе [1]. Любой набор изображений лиц может быть приблизительно восстановлен с помощью небольшого набора главных компонент и весовых коэффициентов для каждого изображения. По-скольку главные компоненты имеют ту же самую размерность, что и исходные изображения лиц, их часто называют «собственными лицами» или «собственными изображениями». Весовые ко-эффициенты, описывающие каждое изображение, будем называть главными факторами. Изобра-жение хранится как набор главных факторов в базе данных в форме, которая может использо-ваться в качестве ключа поиска. В этом случае каждый фактор отображает не единичный пик-сель, а группу пикселей, которые могут быть представлены в виде изображений (собственных лиц). Когда главные компоненты определяются на основе всех изображений, они создают полное

УДК 004.93

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ АНАЛИЗА И РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ И ЛИНЕЙНЫМ ДИСКРИМИНАНТНЫМ АНАЛИЗОМ В.В. Мокеев, С.В. Томилов

Рассматриваются некоторые аспекты применения метода главных компонент и линейного дискриминантного анализа для решения задачи распознавания изобра-жений. Технология распознавания изображений на основе этих методов состоит из двух этапов: сначала изображение лица проецируется из исходного пространства признаков в редуцированное подпространство главных компонент, а затем линей-ный дискриминантный анализ используется для построения классификатора. В ста-тье основное внимание сосредоточено на разработке эффективного алгоритма вы-числения главных компонент для больших наборов изображений. Метод линейной конденсации представляет новую технологию расчета главных компонент больших матриц. Для повышения эффективности метода линейной конденсации предлагает-ся использовать процедуру блочной диагонализации матрицы. Оценивается точ-ность и быстродействие разработанного алгоритма.

Ключевые слова: распознавание лиц, метод главных компонент, линейный дис-криминантный анализ, собственный вектор.


В.В. Мокеев, С.В. Томилов


пространство базисных векторов, то есть необходимая точность описания любого изображения достигается путем увеличения количества главных компонент. Если в качестве главных компо-нент используются все собственные вектора, то изображение восстанавливается точно.

Линейный дискриминантный анализ является мощной технологией распознавания лиц, пре-образующей исходное пространство изображений в низкоразмерное пространство признаков, в котором изображения классов группируются вокруг их центров, а центры классов удаляются друг от друга настолько, насколько это возможно [2–4].

В работе [5] предложен подход, состоящий из двух шагов. На первом шаге используется ме-тод главных компонент для сокращения размерности изображений. На втором шаге применяется ЛДА для преобразованных данных. Для вычисления главных компонент формируется учебная выборка, состоящая из изображений, сгруппированных в классы. Изображения одного класса описывают лицо одного человека. Один класс может содержать десятки и даже сотни изображе-ний одного лица.

Вычисление главных компонент сводится к задаче собственных значений больших матриц. Известно, что вычисление собственных значений для небольших матриц практически закрытая проблема. Однако в случае больших матриц задача перестает быть тривиальной.

Методы понижения порядка матриц (конденсации) являются эффективным средством нахо-ждения собственных векторов больших матриц, так как целью конденсации является получение матрицы меньшего порядка, которая была бы подобна исходной матрице в том смысле, что соб-ственные значения этих матриц в заданном диапазоне совпадали бы с заданной точностью. Раз-личные схемы конденсации (частотно-динамическая конденсация [6], частотная конденсация [7], линейная конденсация [8]) были предложены для повышения точности решений. Метод линей-ной конденсации используется для получения решений в заданном интервале собственных зна-чений. В данной работе для повышения точности линейной конденсации предлагается использо-вать процедуру блочной диагонализации матрицы.

Распознавание изображений на основе МГК и ЛДА Метод, основанный на МГК и ЛДА, состоит из 2 шагов: сначала мы проецируем изображе-

ние лица из исходного пространства признаков в подпространство собственных лиц с помощью метода главных компонент, затем используем ЛДА, чтобы получить линейный классификатор. Допустим, существует набор изображений, каждое из которых описывается вектором ix ( i = 1, 2, 3, …, m ), где m – число различных изображений в обучающем наборе. Размерность n вектора ix равна числу пикселей изображения. Таким образом, все изображения могут быть представлены в виде матрицы, столбцы которой являются векторами ix . Средний вектор обу-

чающих изображений 1 m

ii

= xm

вычитается из каждого изображения в обучающем наборе. Та-

ким образом, получается новое пространство 0 0 0 01 2 mx x x X , где 0

i ix x .

Подход МГК плюс ЛДА можно рассматривать как линейное преобразование исходной про-странства изображений в проекцию пространства главных компонент, то есть

0TZ W X , (1) где Z – p m матрица главных компонент, W – n p матрица преобразования.

Как известно, метод главных компонент является техникой снижения размерности, основан-ной на извлечении желаемого числа главных компонент из многомерных данных. Первая главная компонента представляет линейную комбинацию исходных признаков, которая имеет макси-мальную дисперсию, а n -я главная компонента является линейная комбинация с самой высокой дисперсией среди 1m n главных компонент и ортогональной 1n первых главным компо-нентам.

Известно, что матрица 0X может быть представлена в виде сингулярного разложения. 0 T

pca pcaX U Λ V , (2)

где pcaU ( m p ) и pcaV ( n p ) – матрицы левых и правых собственных векторов 0X , Λ – диа-


Об эффективности анализа и распознавания изображений методом главных компонент и линейным дискриминантным анализом

2013, том 13, № 3 63

гональная матрица ( p p ), диагональные элементы которой 1 2, , , p являются положитель-

ными собственными значениями матрицы 0X . Здесь p – ранг матрицы 0X . Ключевым моментом МГК является вычисление матрицы главных компонент pcaV . Матри-

ца главных компонент pcaV формируется из правых собственных векторов 0iv , которым соот-ветствуют наибольшие собственным значениям i .

Матрица собственных векторов pcaV может определяться как 1 0T T

pca pcaV Λ U X . (3)

Матрица левых собственных векторов pcaU образуется из собственных векторов уравнения

0 0m m A I u , (4)

где mI – единичная матрица с порядком m , 0iu – собственный вектор, а 2i i – собственное

значение матрицы 0 01 Tm =

mA X X .

Обозначим средний вектор класса k как k , а среднее значение всех изображений как

1

1 νkm

kk i

k i= z

m ;

1

1 1νkmK

ki

kk i= z

K m .

Здесь K – число классов, а km – число изображений лиц в классе k . Матрица межклассовых различий bA может быть вычислена как

1 1

1 kmK Tk ki k i k

k iz z

m

A . (5)

Матрица внутриклассовых различий определяется как

1 K Tb k k k

km

m A . (6)

С помощью ЛДА ищется такое преобразование, которое максимизирует межклассовые и ми-нимизирует внутриклассовые различия

arg maxn r

Tb

lda TR

V

V A VV

V A V. (7)

Чтобы определить ldaV , решается задача собственных значений

0v 0ldab A A . (8)

Решение уравнения (8) представляет обобщенную задачу собственных значений. Комбинируя МГК и ЛДА, мы получаем матрицу линейного преобразования, которая прое-

цирует изображение сначала в подпространство собственных лиц Z , а потом в пространство классификации

lda pcaW V V , (9)

где ldaV – линейное дискриминантное преобразование в пространстве главных факторов. После такого линейного преобразования распознавание изображения выполняется в пространстве дискриминантных факторов с использованием различных метрик, например, Евклидова рас-стояния.

Вычисление главных компонент больших наборов данных Разработка систем распознавания лица требует компромисса между универсальностью, тре-

буемой точностью и быстродействием. Когда задача распознавания лиц ограничена небольшим набором людей, достаточно небольшого количества собственных лиц, чтобы описать интере-сующие лица. Однако если систему нужно обучить новым лицам или представить в ней значи-




тельное число людей, потребуется больший набор собственных лиц. В этом случае необходимо решить проблему собственных значений для больших матриц.

Задача вычисления наибольших собственных значений уравнения (4) сводится к задаче на-хождения наименьшего собственного значения уравнения

0v 0m m I A , (10) где 1/ .

Мы делим вектор 0v на две части, а именно, вектор основных и вспомогательных перемен-ных. Вектор основных переменных содержит признаки, которые сохраняются при сокращении матрицы. Вектор вспомогательных переменных включает признаки, которые удаляются. В соот-ветствии с таким делением уравнение (10) переписывается в разделенной форме следующим об-разом

0 0

0 0

v0

vrrr rr rs r

s sss sr ss

I 0 A Avv0 I A A

, (11)

где индекс r относится к основным признакам, а индекс s – к вспомогательным признакам. Ис-пользуя нижнее уравнение системы (11), можно определить связь вектора вспомогательных и ос-новных переменных

0 0vs ss ss sr r v I A A . (12)

Путем подстановки вектора вспомогательных переменных (12) в уравнение (11) мы получаем 0v 0rr rrrr r AI D , (13)

где 12A A ATrr ssrs ss sr

D I .

Сокращение матрицы mA осуществляется путем аппроксимации матрицы rr D выраже-нием

**rr rr rr D AI . (14)

Коэффициенты подматриц *rrА и *

rrI определяются из условия совпадения матриц rr D и **

rr rrAI в граничных значениях заданного диапазона собственных значений ( 1 , 2 ). Это соот-

ветствует линейной аппроксимации матрицы rr D . В этом случае матрицы *rrА и *

rrI опреде-ляются по следующим формулам:

1 2*1 1

1 2

1 2*

1 2

;

.

rr rrrr rr

rr rrrr

D DI D

D DA

(15)

Когда 1 = 0, соотношения (15) записываются следующим образом

*

2*

2

0;rr

rrrr

I

DA

. (16)

После сокращения матрицы mA уравнение (10) можно записать в виде

* *0 0r r r I A v , (17)

где *r rr rr A A A и *

r rr rr I I I . В случае, когда 1 = 0, решение уравнения (17) является стан-дартной задачей собственных значений; в случае, если 1 > 0, решение уравнения (17) представ-ляет обобщенную задачу собственного значения.

Решение уравнения (17) является приближенным решением уравнения (10). Причиной ошиб-



2013, том 13, № 3 65

ки в решении является то, что матрица ( )rr D аппроксимируется линейным матричным выраже-

нием. Ошибка аппроксимации матрицы ( )rr D определяется как

* *rr rr rr rr I AE D . (18)

Значение коэффициента rrd достигает бесконечности для s , где s – собственное

значение матрицы ssA . Таким образом, коэффициенты матрицы rr Е достигают бесконечно-сти при s .

Оценка максимальной величины ошибки собственных значений может быть получена на ос-нове нормы матрицы rr Е . Чтобы получить такую оценку, вычтем из уравнения (13) уравне-

ние (16), считая *0 0v vr r , в результате получается следующее уравнение

0v 0r rr r A E . (19) Оценка величины ошибки собственных значений может быть получена в виде

1r rr A E . (20)

Учитывая тот факт, что коэффициенты матрицы ошибок достигают максимального значения внутри диапазона 1 2 , середину диапазона 1 2 2m можно использовать для оценки максимальной ошибки. Подставляя m в соотношение (20), получим оценку максимальной ошибки собственных значений. Для 1 = 0 соотношение (20) будет иметь вид

12

2( m

r rr m rr

A D D . (21)

Если s (собственное значение матрицы ssA ) лежит в диапазоне 1 2 , то становится равным бесконечности, так как матрица ss ss A I становится вырожденной. В качестве крите-рия, характеризующего величину , можно использовать фактор 2s .

Метод линейной конденсации реализуется в форме алгоритма многоуровневой линейной конденсации, суть которого заключается в том, что признаки исключаются не все сразу, а груп-пами. Алгоритм многоуровневой линейной конденсации включает пять шагов, которые описаны в работе [8]. Первый шаг представляет собой многоуровневую процедуру понижения порядка матриц, которая начинается с того, что все признаки сортируются в порядке убывания диаго-нальных коэффициентов ковариационной матрицы A . На первом уровне выбирается группа при-знаков с минимальными диагональными коэффициентами iia . Блок удаляемых формируется из признаков с наименьшими диагональными коэффициентами. Решение об исключении выбран-ных признаков принимается при выполнении условия

min 2ck . (22) Здесь min – наименьшее собственное значение блока удаляемых переменных, ck называется фактором отсечения.

Таким образом, степень сжатия матриц уравнения (4) зависит от значений диагональных коэф-фициентов. Для повышения эффективности процедуры понижения порядка матриц предлагается использовать блочные вращения, диагонализирующие матричные блоки, лежащие на диагонали.

Процедура диагонализации выполняется до начала понижения порядка матриц. Пусть мат-рица *A разбита на f блоков

11 12 1

21 22 2

1 2

f

ff

f f ff

A A A

A A AA

A A A

. (23)




Пусть имеется ортогональная матрица iP , диагонализирующая матричный блок iiA , т. е. *T

i ii i iiP A P Σ , где iiΣ – диагональная матрица.

Тогда вектор pcau можно представить в виде

11

2 20

0 00 0

0 0

tr

trpca tr

trf f

uPP u

u Pu

P u

. (24)

Подставляя (24) в уравнение (4) и умножая справа на матрицу TP и учитывая, что T

m mP I P I , получим

0tr trm A I u , (25)

где *tr TA P A P . С учетом блочного разбиения матрица trA может быть представлена в виде

11 1 12 2 1 1

2 21 1 22 2 2

1 1 2 2

T Tf f

T Ttr f f

T Tf f f f ff

Σ P A P P A P

P A P Σ P A PA

P A P P A P Σ

.

Нетрудно заметить, что ортогональная матрица iP может быть получена из решения сле-дующего уравнения

0ii i i A I P . (26)

Экспериментальные исследования В экспериментах используется подмножество базы данных FERET [9]. Подмножество состо-

ит из 1731 изображения 121 человека в оттенках серого цвета. Каждый человек представлен в наборе минимум 10 образцами. Размер изображений 112196 пикселей. Эти изображения охва-тывают широкий спектр вариаций освещения, выражений лиц, наклонов и поворотов головы. Предварительная обработка изображений не выполняется. Рис. 1 показывает некоторые примеры использованного подмножества.

Рис. 1. Некоторые образцы из базы данных FERET



2013, том 13, № 3 67

Исследуется влияние точности вычисления главных компонент алгоритмом многоуровневой линейной конденсации на качество распознавания лиц. Для этого используется подмножество изображений из базы FERET, которое разделено на 2 набора данных: обучающий набор и тесто-вый набор. Обучающий набор состоит из 1089 образцов. Тестовый набор состоит из 642 образ-цов. Совпадений между двумя наборами нет.

Главные компоненты обучающего набора вычисляются с использованием метода линейной конденсации с различным значением фактора отсечения. Рассматриваются три вариации фак-тора отсечения: 1,5; 2 и 2,5. Точность главных компонент вычисляется по формуле

*0 0 0v v vi i i i , где *

0v i – главные компоненты, вычисляемые алгоритмом линейной конден-

сации, а 0v i – главные компоненты, полученные методом Хаусхолдера. На рис. 2 показана зависимость ошибки главных компонент ( i ) от их номера ( i ). Как видно

из рисунка погрешность расчета достигает максимальных значений лишь для небольшого коли-чества главных компонент. В то время как средняя погрешность главных компонент, как прави-ло, на порядок меньше максимальных значений ошибки.

Рис. 2. Зависимость ошибки вычисления главных компонент от их номера

В таблице представляются максимальные значения ошибки расчета главных компонент при

различных значениях фактора отсечения. Из таблицы видно, что чем больше значение фактора отсечения, тем меньше максимальная ошибка вычисления главных компонент.

Зависимость максимальной ошибки расчета главных компонент от фактора отсечения

Фактор отсечения 1,5 2 2,5 Ошибка расчета главных компонент 0,58 0,127 0,00862

Как видно из таблицы, наибольшая ошибка вычисления главных компонент достигается, ко-

гда значение фактора отсечения равно 1,5. Однако при значении фактора отсечения 2,5 величина ошибки уже незначительна.

Для оценки точности распознавания изображений используется тестовый набор, содержащий 642 изображения. В экспериментах для каждого обучающего набора вычисляются главные ком-поненты, которые используются при вычислении дискриминантных компонентов. Классифика-тор ближайшего центра класса используется для распознавания лиц. Этот классификатор исполь-




зует среднее арифметическое всех изображений одного класса в качестве прототипа класса. Квадрат расстояния от x до класса i определяется по формуле i id x x . Если расстояние между x и классом i минимально, то решением классификатора ближайшего центра класса яв-ляется то, что x принадлежит классу i .

На рис. 3 представлена зависимость коэффициента распознавания изображений тестового набора testK от числа дискриминантных компонент ( r ). Зависимости получены для 140 главных компонент, которые используются для вычисления дискриминантных компонент. Сплошная ли-ния показывает результаты, полученные с использованием главных компонент, вычисленных ме-тодом Хаусхолдера. Коэффициенты распознавания, полученные при использовании главных компонент, вычисленных с помощью алгоритма линейной конденсации, изображены пунктирной линией (CF = 1,5), штриховой линией (CF = 2), штрихпунктирной линией (CF = 2,5). Здесь CF (Cut-off Factor) – фактор отсечения.

Рис. 3. Зависимость коэффициента распознавания тестового набора от числа дискриминантных ком-понент: метод Хаусхолдера ( сплошная линия), линейная конденсация ( CF = 1,5 – пунктирная линия; CF =2 – штрихпунктирная линия; CF =2,5 – штриховая линия )

Как видно из рис. 3, использование метода линейной конденсации для вычисления главных

компонент не приводит к снижению точности распознавания. Для демонстрации эффективности разработанной процедуры диагонализации вычисляются

главные компоненты набора, состоящего из 1731 изображения, с использованием блоков различ-ных размеров. Размеры блока диагонализации ( L ) варьировались от 50 до 600. Время вычисле-ния главных компонент сравнивается с временем расчета главных компонент методом Хаусхол-дера. Рис. 4 показывает относительное время c hT T T для вычисления 167 главных компонент в зависимости от размера блока диагонализации L . Здесь cT – время вычисления главных компо-нент методом линейной конденсации, hT – время для вычисления главных компонент методом Хаусхолдера.

Как видно из рис. 4, увеличение размера блока диагонализации способствует уменьшению времени расчета главных компонент, но только до определенных пределов. После того, как раз-мер блока диагонализации превысил величину 350, относительное время вычисления начинает расти.

84

86

88

90

92

15 19 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59 63 67 71 75 79



2013, том 13, № 3 69

Рис. 4. Относительное время вычисления главных компонент в зависимости от размера

блока диагонализации Заключение В статье рассмотрены некоторые аспекты использования метода главных компонент и ли-

нейного дискриминантного анализа для распознавания изображений. Основное внимание сосре-доточено на вычислении главных компонент больших наборов изображений алгоритмом много-уровневой линейной конденсации. Алгоритм многоуровневой линейной конденсации использует аппроксимацию, позволяющую сократить порядок матриц с сохранением собственных значений в заданном диапазоне. Описана процедура блочной диагонализации матрицы, позволяющей по-высить эффективность алгоритма. Демонстрация быстродействия разработанного алгоритма вы-полнена на примере обработки изображений базы данных FERET.


1. Kirby, M. Application of the KL procedure for the characterization of human faces / M. Kirby, L. Sirovich // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1990. – Vol. 12, no. 1. – P. 103–108.

2. Lu, J. Face Recognition Using LDA-Based Algorithms / J. Lu, K.N. Plataniotis, A.N. Venelsano-poulos // IEEE Trans, on Neural Networks. – 2003. –Vol. 14, no. 1. – P. 195–200.

3. Martinez, А.М. РСА versus LDA / А.М. Martinez, А.С. Kak // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2001. – Vol. 23, no. 2. – P. 228–233.

4. Etemad, K. Discriminant Analysis for Recognition of Human Face Images / K. Etemad, R. Chel-lappa // Journal of the Optical Society of America A. – 1997. – Vol. 14, no. 8. –P. 1724–1733.

5. Belhumeur, P.N. Eigenfaces vs.Fisherfaces: recognition using class specific linear projection / P.N. Belhumeur, J.P. Hespanha, D.J. Kriegman // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1997. – Vol. 19. – P. 711–720.

6. Гриненко, Н.И. О задачах исследований колебаний конструкций методом конечных эле-ментов / Н.И. Гриненко, В.В. Мокеев // Прикладная механика. – 1985. – 21 (3) – С. 25–30.

7. Мокеев, В.В. О задаче нахождения собственных значений и векторов больших матричных систем / В.В. Мокеев // Журнал Вычислительной Математики и Математической Физики. – 1992. – 32 (10). – C. 1652–1657.

8. Мокеев, В.В. О повышение эффективности вычислений главных компонент в задачах ана-лиза изображений / В.В. Мокеев // Цифровая обработка сигналов. –2011. – № 4. – C. 29–36.

9. The FERET evaluation methodology for face recognition algorithms / P.J. Phillips, H. Moon, P.J. Rauss, S. Rizvi // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 2000.– Vol. 22, no. 10. – P. 1090–1104.




Мокеев Владимир Викторович, д-р техн. наук, заведующий кафедрой информационных систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Томилов Станислав Владимирович, аспирант кафедры информационных систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



ON EFFECTIVENESS OF IMAGE ANALYSIS AND RECOGNITION BY PRINCIPAL COMPONENT METHOD AND LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS V.V. Mokeyev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], S.V. Tomilov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

In paper, some aspects of image analysis based on principal component analysis and li-near discriminant fnalysis are considered. The image recognition technique on base this methods consists of two steps: first we project the face image from the original vector space to a reduced subspace of principal components, second we use LDA to obtain a linear classi-fier. Main attention is focused on the development of efficient algorithm for computing principal components for large image set. A linear condensation method is used as a new technique to calculate the principal components of a large matrix. To improve the efficiency of the linear condensation method is proposed to use a process of block diagonalization of the matrix. The accuracy and high performance of the developed algorithm is evaluated.

Keywords: face recognition, principal component analysis, linear discriminant ana-lysis, eigenvector.

References

1. Kirby M., Sirovich L. Application of the KL Procedure for the Characterization of Human Faces. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, 1990, vol. 12, no. 1, pp. 103–108.

2. Lu J., Plataniotis K.N., Venelsanopoulos A. N. Face Recognition Using LDA-Based Algorithms. IEEE Trans, on Neural Networks, 2003, vol. 14, no. 1, pp. 195–200.

3. Martinez А.М., Kak А.С. РСА versus LDA. IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intel-ligence, 2001, vol. 23, no. 2, pp. 228–233.

4. Etemad K., Chellappa R. Discriminant Analysis for Recognition of Human Face Images. Journal of the Optical Society of America A, 1997, vol. 14, no. 8, pp. 1724–1733.

5. Belhumeur P.N., Hespanha J.P., Kriegman D.J. Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, 1997, vol. 19, pp. 711–720.

6. Grinenko N.I., Mokeev V.V. Problems of Studying Vibrations of Structures by the Finite-element Method [O zadachakh issledovaniy kolebaniy konstruktsiy metodom konechnych elementov]. Priklad-naya mechanika [International Applied Mechanics], 1985, vol. 21, no 3, pp. 231–236.

7. Mokeyev V.V. On the Problem of Finding the Eigenvalues and Eigenvectors of Large Matrix Sys-tems, Arising in Use a Finite Element Method [O zadache nakhozhdeniya sobstvennykh znacheniy i vektorov bolshikh matrichnykh sistem]. Zhurnal vychislitelnoy matematiki i matematicheskoy fiziki] [Computational Mathematics and Mathematical Physics], 1992, vol. 32, no 10, pp. 1652–1657.

8. Mokeyev V.V. On Effectiveness Increase of Principal Components Computation in Image Analy-sis Problem [O povyshenii effektivnosti vychisleniy glavnykh komponent v zadachakh analiza izobra-zheniy] [Tsifrovaya obrabotka signalov], Digital Signal Processing, 2011, no 4, pp. 29–36.

9. Phillips P.J., Moon H., Rauss P. J., Rizvi S. The FERET Evaluation Methodology for Face Re-cognition Algorithms. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, 2000, vol. 22, no 10, pp. 1090–1104.



2013, том 13, № 3 71

Введение Погрешность аппроксимации дифференциальных уравнений разностными в самом общем

случае имеет вид бесконечного ряда

1

11

11 !

kk

kk

fh hk x

.

Ограничение погрешности аппроксимации h M приводит к тому, что в областях с большими значениями производных приходится уменьшать шаги h сетки. И наоборот, там, где производные малы, можно увеличивать шаги сетки с целью сокращения количества вычисли-тельных операций. Таким образом, естественно возникает необходимость в применении неодно-родной (адаптивной) сетки, в которой соседние сеточные ячейки различаются. Есть также и дру-гая причина применения адаптивных сеток – наличие разномасштабных элементов в моделируе-мой конструкции или процессе.

В соответствии с [7] будем обозначать дифференциальные операторы, действующие на функцию f , через Lf , а разностные операторы – через f . В [8] показано, что разностные урав-нения вида

0f (1) после разложения сеточных функций в ряды Тейлора могут быть представлены в виде

0f Lf h , (2)

где h – шаг сетки, h – погрешность аппроксимации, Lf – члены, не содержащие шагов сетки и на равномерной сетке совпадающие с аппроксимируемым дифференциальным уравнением

0Lf . (3) Опыт показывает, что на неравномерной сетке вместо оператора Lf в (2) возникает оператор

1L f Lf . Иными словами, разностный оператор f аппроксимирует не исходный дифференци-

УДК 519.6

О ПРЕДЕЛЬНЫХ РЕШЕНИЯХ РАЗНОСТНЫХ УРАВНЕНИЙ, СОДЕРЖАЩИХ ОПЕРАТОР ЛАПЛАСА В.Ф. Куропатенко, Г.В. Байдин, И.В. Лупанов

Бурное развитие вычислительной техники облегчило применение математиче-ского моделирования во многих областях человеческой деятельности. В настоящее время математическим моделированием занимается огромное количество специали-стов, использующих уже известные и хорошо обоснованные численные методы. При обосновании ряда методов были доказаны теоремы эквивалентности [1–4] о связи сходимости численного решения к точному с аппроксимацией и устойчиво-стью, а также теорема [5] об условиях монотонности численного решения. Следует, однако, помнить, что все эти теоремы были доказаны для линейных или линеаризо-ванных уравнений на равномерных сетках. В случае же нелинейных уравнений и при применении неоднородных (адаптивных) сеток погрешность аппроксимации может оказаться несходящейся и предельное решение при сколь угодно большом увеличении числа точек сетки N может отличаться от точного решения. На возник-новение несходящейся аппроксимации уравнения теплопроводности разностным уравнением на неравномерной сетке было обращено внимание в [1, 2]. В механике жидкости и газа нарушение равномерности сетки приводит к образованию «энтро-пийных» следов [6, 7]. В работе рассматривается проблема различия точного реше-ния и предельного при N решения нелинейного уравнения теплопроводности и уравнения электростатики в случае, когда соседние ячейки сетки сильно различа-ются.

Ключевые слова: уравнение Лапласа, адаптивно-встраиваемая сетка, аппрок-симация, сходимость.


В.Ф. Куропатенко, Г.В. Байдин, И.В. Лупанов


альный оператор Lf , а некоторый другой оператор 1L f . Естественно, что эти операторы имеют разные решения. Решение уравнения 0Lf является точным, а решение уравнения 1 0L f яв-ляется предельным при 0h . Итак, предельное решение, получаемое на неравномерной сетке, может отличаться от точного решения, не зависящего от сетки. Этот эффект особенно ярко про-является в разностных уравнениях, содержащих разностный оператор Лапласа. К таким уравне-ниям, например, относятся:

1. Уравнение теплопроводности

0vTLT C k Tt

, (4)

где T – температура, vC – теплоемкость, k – коэффициент теплопроводности. 2. Уравнение электростатики

0L , (5) где – потенциал электрического поля.

3. Уравнение движения вязкой жидкости

0dU P Udt

, (6)

где U – скорость, – плотность, P – давление, – коэффициент вязкости. На примере уравне-ния теплопроводности и уравнения электростатики оценим погрешности, возникающие из-за применения неоднородных сеток и различия между точными и предельными при 0h реше-ниями.

1. Разностное уравнение теплопроводности на неравномерной сетке Рассмотрим для простоты краевую задачу для одномерного уравнения теплопроводности

T Tkt x x

, (7)

когда коэффициент теплопроводности является степенной функцией от температуры 0k k T . Это так называемая задача о прогреве среды, имеющая точное (автомодельное) решение [9]. На-чальная температура в области полагается нулевой, а зависимость температуры от времени на левой границе при 0x задается выражением

12

00, при 0D tT t t

k

. (8)

Решением задачи является функция, претерпевающая разрыв на фронте бегущей темпера-турной волны при x Dt

1

0при 0 ,,

0 при .

D Dt x x DtT x t kx Dt

(9)

Перейдем к рассмотрению разностного уравнения, аппроксимирующего уравнение (7) на не-равномерной сетке. Разностный шаблон изображен на рисунке.

Разностный шаблон

0,5n

iT 0,5n

iT 1,5n

iT

2ix 1ix ix1ix

nt

1nt

t

x


О предельных решениях разностных уравнений, содержащих оператор Лапласа

2013, том 13, № 3 73

Температуры заданы в серединах сеточных ячеек. Умножив (7) на dxdt , проинтегрировав по ячейке ( 1

1, n ni ix x x t t t

) и применив теорему о среднем значении, получим разностное уравнение

* * * * * *11 1,5 0,5 0,5 0,50,5 0,5 0

0,5 1,5 0,5 0,5 0,50

0,5 0,5

n ni i i i i ii i

i i i i i

T T T T T TT T kTh h h h h

. (10)

Ограничимся рассмотрением явной разностной схемы, в которой * nt t и вспомогательные величины берутся в момент времени nt . Значения температуры на вертикальных гранях сеточной ячейки определяются линейной интерполяцией

0,5 1,5 1,5 0,5

0,5 1,5

n ni i i in

ii i

h T h TT

h h

, (11)

0,5 0,5 0,5 0,51

0,5 0,5

n ni i i in

ii i

h T h TT

h h

. (12)

Представив все сеточные значения T в виде рядов Тэйлора в точке 0,5,nit x , запишем (10)

в виде

1,5 0,5 0,50

0,5

2, 0

4i i i

i

h h hT TT k T ht h x x

. (13)

На неравномерной сетке отношения 1,5ih и 0,5ih к 0,5ih остаются постоянными при из-

мельчении сетки. Если сетка равномерная ( 0,5 0,5 1,5i i ih h h ), то коэффициент перед произ-водной по x

1,5 0,5 0,5 0,52 4i i i iZ h h h h (14)

равен единице. В этом случае 0 при 0 , 0h и 0T LT . Если же сетка неравно-мерная, то 1Z и 1 0T L T . При этом уравнения 1 0L T и 0LT различны. Решение урав-нения 0LT является точным решением задачи (9). Обозначим

1 0k k Z . (15) В этом случае решение уравнения (7) (предельное решение) с граничным условием (8) имеет вид

1

11 1

1

1

при 0 ,,

0 при .

D D t x x D tT x t kx D t

(16)

Значения 1 1,D k и 0 0,D k связаны соотношением 2 20 0 1 1D k D k . (17)

Решения (9) и (16) на равномерной сетке (при 1Z ) совпадают, на неравномерной сетке (при 1Z ) различаются. Оценим эти различия.

Из (15) и (17) следует, что

1 0D D Z . (18) Для случая 1Z слабый разрыв в предельном решении находится в точке

1 0x D t Z . (19) Следовательно, ширина участка 0 1D t x D t равна

0 1x D t Z . (20)

Погрешность предельного решения на этом участке составляет 100 %, так как в точном ре-шении на этом участке 0T , а в приближенном 0T .




Для интегральной оценки точности введем величину J T x dx . (21)

Интеграл от точного решения равен

0 1

100

00 1

D x DJ T x dx D tk

. (22)

Интеграл от предельного решения равен

1 1

1 1 201 1 0

00 1

D x DJ T x dx D t Zk

. (23)

Таким образом относительная погрешность зависит от Z 1J J Z . (24)

В случае сетки, заданной по геометрической прогрессии с показателем 2, 9 8Z и относи-тельная погрешность 0,06J J .

2. Расчет электрического поля В электростатике уравнения Максвелла для электрического поля принимают вид уравнений

Пуассона или Гельмгольца [10]. И в том, и в другом уравнении центральное место занимает опе-ратор Лапласа. Рассмотрим уравнение для напряженности электрического поля r в цилинд-рической области 1 2r , z

0L rr r

. (25)

На границах этой области заданы 0 при 1r и 1 при 2r . Точное решение уравне-ния (25) имеет вид

1,4427ln r . (26) Рассмотрим теперь разностное уравнение, аппроксимирующее (25)

1,5 0,5 0,5 0,5

10,5 1,5 0,5 0,5 0,5

1 00,5 0,5

i i i ii i

i i i i ir r

h h h h h

. (27)

Значения ir и 1ir свяжем с серединой интервала 0,5i

1 0,5 0,50,5i i ir r h , 0,5 0,50,5i i ir r h . (28) Представив входящие в уравнение (27) значения в виде рядов Тэйлора и подставив их

в (27), получим 1 0L h . (29)

При 0h уравнение (29) принимает вид предельного дифференциального уравнения 2

1 2 0L rZr r

, (30)

решение которого имеет вид

1 11 2 1Z Z Z Zr . (31)

В случае, когда сетка задана по геометрической прогрессии со знаменателем 2, множитель 9 8Z . В этом случае решение (31) таково

1 91 12,4907 1r . (32)

Интегральное различие между точным и предельным решениями имеет вид

2 2

11 1

1J J r rdr r rdr

. (33)


О предельных решениях разностных уравнений, содержащих оператор Лапласа

2013, том 13, № 3 75

После нахождения интегралов, получим 0,01J J . Конечно, это малая относительная по-грешность. Но не следует забывать, что она получена для конкретной сетки, когда соседние ячейки отличаются в два раза. В реальной действительности сетки могут быть очень разными и относительная погрешность может возрасти.

Заключение Проведено исследование влияния неравномерной сетки на различие между точным решени-

ем исходного дифференциального уравнения и точным решением предельного при N урав-нения, т. е. предельным решением. Проведенные расчеты и оценки свидетельствуют о том, что отличие предельного решения от точного конечно и эта разница зависит от степени неравномер-ности выбранной сетки.


1. Самарский, А.А. Теория разностных схем / А.А. Самарский. – М.: Наука, 1977. – 615 с. 2. Вычисления на квазиравномерных сетках / Н.Н. Калиткин, А.Б. Альшин, Е.А. Альшина,

Б.В. Рогов. – М.: Физматлит, 2005. 3. Lax, P. Hyperbolic systems of conservations laws / P. Lax // Communs Pure and Appl. Math. –

1957. – No. 10. – Р. 537–566. 4. Рихтмайер, Р. Разностные методы решения краевых задач / Р. Рихтмайер, К. Мортон. –

М.: Мир, 1972. 5. Годунов, С.К. Разностный метод численного расчета разрывных решений гидродинамики /

С.К. Годунов // Мат. сб. – 1959. – № 47 (89). – С. 271–306. 6. Куропатенко, В.Ф. О разностных методах для уравнений гидродинамики / В.Ф. Куропа-

тенко // Тр. мат. ин-та им. В.А. Стеклова АН СССР. – М., 1966. – Т. 74. – С. 107–137. 7. Яненко, Н.Н. Системы квазилинейных уравнений и их применение в газовой динамике /

Н.Н. Яненко, Б.Л. Рождественский. – М.: Наука, 1978. – 687 с. 8. Куропатенко, В.Ф. Локальная консервативность разностных схем для уравнений газовой

динамики / В.Ф. Куропатенко // Журн. вычисл. математики и мат. физики. – 1985. – Т. 25, № 8. – С. 1176–1188.

9. Самарский, А.А. Разностные схемы газовой динамики / А.А. Самарский, Ю.П. Попов. – М.: Наука, 1980. – 352 с.

10. Вайнштейн, Л.А. Электромагнитные волны / Л.А. Вайнштейн. – М.: Радио и связь, 1988. Работа поддержана РФФИ. Грант №13-01-00072. Куропатенко Валентин Федорович, д-р физ.-мат. наук, профессор кафедры вычислитель-

ной механики сплошных сред, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); главный научный сотрудник, РФЯЦ-ВНИИТФ (г. Снежинск); [email protected].

Байдин Григорий Васильевич, канд. физ.-мат. наук, старший научный сотрудник, РФЯЦ-ВНИИТФ (г. Снежинск); [email protected].

Лупанов Илья Викторович, научный сотрудник, РФЯЦ-ВНИИТФ (г. Снежинск); bkmz_2010@ mail.ru.





2013, vol. 13, no. 3, pp. 71–76

ON A SUPREME SOLUTIONS OF DIFFERENCE EQUATIONS ENCLOSING THE LAPLACE OPERATOR V.F. Kuropatenko, South Ural State University, Chelyabinsk, RFNC VNIITF, Snezhinsk, Russian Federation, [email protected], G.V. Baidin, RFNC VNIITF, Snezhinsk, Russian Federation, [email protected], I.V. Lupanov, RFNC VNIITF, Snezhinsk, Russian Federation, [email protected]

The rapid IT development facilitated the math simulation application at various

branches of human activity. In present, the huge amount of specialists are dealing with math simulations, that using well known and substantiated numerical algorithms. There were proved some equivalence theorems [1–4] about coupling of numerical solutions convergency with the approximation and stability. So was the theorem of the solution sta-bility conditions [5]. One must remember, however, that all was proved under linearity equations and uniform meshes assumptions. While for nonlinear equations and nonuni-form adaptive meshes the approximation errors may be nonconvergency and the supreme solution may differ from exact solution at unlimit growth of number mesh points N. The appearance of nonconverging approximation for the equation of thermal conduction by fi-nite-difference equation at nonuniform meshes was pointed early at [1, 2]. The violation of meshes uniforming leads to entropic trace appearencing at liquid and gas mechanics [6, 7]. In the paper there is treating the problem of difference between exact and supreme so-lutions of nonlinear equation of thermal conduction or electrostatic equation in the case of strong difference between size of neighbour meshes cells.

Keywords: Laplas equation, adaptive mesh refinement, approximation, convergency.

References 1. Samarski A.A. Teoriya raznostnykh sistem [Difference Scheme Theory]. Moscow, Nauka, 1977.

615 p. 2. Kalitkin N.N., Al’snin А.B., Al’snina Е.А., Rogov B.V. Vychislenia na kvaziravnomernykh

setkakh [The Calculations on Quaziregular Meshes]. Moscow, Fizmatlit, 2005. 3. Lax P. Hyperbolic Systems of Conservations Laws, 11. Communs Pure and Appl. Math, 1957,

no. 10, pp. 537–566. 4. Richtmayer R., Morton К. Raznostnye metody reshenia kraevych zadach [The Difference Me-

thods of Boundary Tasks Solving]. Moscow, Мir, 1972. 5. Godunov S.К. The Difference Methods of Numerical Solving of Discontinuous Hydrodynamic

Solutions [Raznostnyi metod chislennogo rascheta razryvnykh resheniy gidrodinamiki], Matem. sb. [Math. Coll.], 1959, no. 47 (89), pp. 271–306.

6. Kuropatenko V.F. On Difference Methods for Hydrodynamic Equations [O raznostnykh meto-dakh dlya uravneniy gidrodinamiki]. Trudy matem.instituta im.V.A. Steklova AN SSSR [Works MIAN]. Moscow, 1966, Vol.74, pp. 107–137.

7. Yanenko N.N., Rozhdestvenski B.L Sistemy kvazilineynykh uravneniy i ikh primenenie v gazovoy dinamike [The Systems of Quazilinear Equations and their Applications in Hydrodynamic]. Moscow, Nauka, 1978. 687 p.

8. Kuropatenko V.F. The local conservation of difference schemes for hydrodynamic equations [Localnaya konservativnost' raznostnykh skhem dlya uravneniu gazovoy dinamiki], Zhurnal vychisl. Matem. i mat.fiziki [J. of CM and Mph.], 1985, Vol. 25, no. 8, pp. 1176–1188.

9. Samarski A.A., Popov Yu.P. Raznostnye schemy gazovoy dinamiki [Difference schemes of hydrodynamics]. Moscow, Nauka, 1975. 352 p.

10. Vainstain L.А. Electromagnitnye volny [Electromagnetic waves]. Moscow, Radio I Svyaz’, 1988.



2013, том 13, № 3 77

Введение Можно выделить общие черты в томографическом и голографическом методах получения

изображения и их принципиальные отличия. Томографические и голографические методы получения изображения имеют общие черты: в

тех и других методах решается обратная задача по реконструкции (визуализации) изображения некоторых физических параметров объекта исследования.

Эти методы имеют и принципиальное различие. Томографические методы решают обратную задачу получения изображения внутренней сре-

ды объекта. Они основаны на восстановлении (определении) некоторой физической функции на линиях или плоскостях внутреннего сечения объекта по множеству ракурсов облучения объекта с применением преобразования Радона. Например, для рентгеновской компьютерной томографии этой функцией является линейный коэффициент ослабления рентгеновского излучения точки сечения объекта, который интегрально «связывает» интенсивности излучения до объекта и после по закону Бугера – Ламберта – Бера. Лучевые суммы линейного коэффициента ослабления по многим ракурсам облучения объекта посредством преобразования Радона дают возможность опре-делить (реконструировать) в любой точке сечения (объема) объекта линейный коэффициент ослаб-ления, тем самым решить обратную задачу получения изображения внутренней среды объекта.

Оптические голографические методы восстанавливают распределение физической функции поверхности объекта исследования, например, интенсивности рассеянного от объекта излучения, с одного ракурса облучения на основе восстановления фронта объектной волны, предварительно записывая объектную волну на голограмму в виде поля, описываемого интегралом Кирхгофа. Восстановление распределения физической функции на основе поля, записанного на голограмму (это и есть решение обратной задачи в классической голографии), как правило, проводится опти-ческими (аппаратными) методами, в отличие от томографии, где решение обратной задачи про-водится математическими (вычислительными) методами.

Наиболее близко с голографией связаны методы дифракционной томографии [1]. Помимо чисто схемных совпадений, таких, как многоракурсное освещение (зондирование)

объекта, регистрация рассеянного поля голографическим способом, накопление информации и последующее восстановление, существует связь, заключающаяся в том, что в обоих случаях

УДК 519.6

РЕКОНСТРУКЦИЯ ОБЪЕМНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В РЕНТГЕНОВСКОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГОЛОГРАФИЧЕСКИХ МЕТОДОВ Е.Н. Симонов, К.Н. Кузнецов

Сформулированы варианты решения обратной задачи рентгеновской томогра-фии по реконструкции внутренней структуры объектов с применением голографи-ческих методов визуализации объемных изображений. Рассматривается вариант решения: томографическая реконструкция внутренней структуры сечений объекта в рентгеновских лучах (показателя поглощения) на основе двумерного преобразова-ния Радона с последующим получением голограмм этих сечений для оптической реконструкции объемного изображения (для макрообъектов исследования). Для ре-шения задачи проведено численное моделирование по получению томограмм (сло-ев) математического фантома на разработанном программном реконструкторе то-мографических изображений с последующим получением цифровых голограмм этих слоев и синтезированием из них объемного изображения. Исследования пока-зали возможность получения объемных изображений на основе томографической реконструкции внутренней структуры сечений объекта в рентгеновских лучах (по-казателя поглощения) с применением двумерного преобразования Радона с после-дующим получением цифровых голограмм этих сечений.

Ключевые слова: синтез томограмм, синтез голограмм, реконструкция изо-бражений, суммарная голограмма.


Е.Н. Симонов, К.Н. Кузнецов


(в голографии и дифракционной томографии) решается задача обращения поля, рассеянного объ-ектом. Однако различие в исследуемых характеристиках объектов и, как следствие, особенности алгоритмов обработки разделили эти методы.

В голографии простота оптической реализации восстановления практически вытеснила циф-ровое восстановление голограмм. Успехи компьютерной томографии, в свою очередь, сузили область применения оптического восстановления изображений внутренней структуры.

Можно отметить основные задачи, возникающие при восстановлении томограммы, которых нет в голографическом отображении информации.

Прежде всего, голограмма, полученная под одним ракурсом, позволяет восстановить трехмер-ное изображение. При увеличении числа ракурсов только расширяется поле зрения и возникает эффект кругового обзора. При этом каждая голограмма отвечает за свой участок объекта. В томо-графии для восстановления принципиально необходимо многоракурсное зондирование, так как размерность проекции всегда меньше восстанавливаемой функции. Для получения томограммы необходимы все проекции одновременно, так как каждая из них участвует в восстановлении сече-ния. По-видимому, это принципиальное отличие голографии от томографии, которое порождает основные трудности при оптической реализации восстановления внутренней структуры объекта.

Ставится вопрос: возможно ли математическое и физическое сочетание этих двух методов для получения изображения физической величины (или нескольких величин) в сечении или объеме объекта исследования, например, для рентгеновского излучения? Иными словами, возможно ли одновременное решение двух обратных задач по восстановлению (реконструкции) физической функции в сечении и на поверхности объекта, как бы «раздевая» объект по объемным слоям?

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо было рассмотреть следующие варианты решения обратной задачи рентгеновской томографии по реконструкции внутренней структуры объектов с применением голографических методов визуализации объемных изображений.

Вариант № 1. Томографическая реконструкция внутренней структуры сечений объекта в рентгеновских лучах (показателя поглощения) на основе двумерного преобразований Радона с последующим получением голограмм этих сечений для оптической реконструкции объемного изображения (для макрообъектов исследования).

Вариант № 2. Реконструкция внутренней структуры сечений объекта в фазоконтрастной рентгеновской томографии (показатель преломления) на основе трехмерного преобразования Ра-дона с применением осевой голографии по принципу Габора (для микрообъектов).

В настоящей статье показаны вычислительные алгоритмы для первого варианта получения объемных голограмм, позволяющие проводить математическое моделирование процесса рекон-струкции томографических и голографических изображений.

Для решения задачи была разработана математическая модель фантома (рис. 1). Проекционные данные (рис. 2) сечений модели фантома были получены на основании сле-

дующей формулы:

;

, ,L l

P l x y dl

, (1)

т. е. на основании преобразования Радона над функцией µ(x, y), где µ(x, y) – линейный коэффици-ент ослабления рентгеновского излучения в точке (x, y) сечения.

На основе проекционных данных, решая обратную задачу томографии [2, 3] с применением формулы обращения двумерного преобразования Радона

2

210

,1,4

P lx y d dl

l l l

, (2)

получены модельные томографические изображения фантома. Вычисления по формуле (2) про-водились с использованием разработанного программного реконструктора томографических изо-бражений.

На рис. 3 показана восстановленная реконструктором томограмма одного из сечений модели фантома.

Суммированием томограмм можно получить объемное изображение фантома (рис. 4). По томограммам сечений модели фантома были получены цифровые голограммы Фурье этих

томограмм (рис. 5), по следующей формуле [4]:


Реконструкция объемных изображений в рентгеновской компьютерной томографии с применением голографических методов

2013, том 13, № 3 79

,

2, , expx y

ix y x y dxdyd , (3)

где λ – длина волны излучения, d – расстояние. Поскольку голограммы были синтезированы в среде Matlab, был использован алгоритм бы-

строго преобразования Фурье.

Рис. 1. Модель фантома

Рис. 2. Проекционные данные сечения модели фантома Рис. 3. Реконструированная томограмма одного из сечений модели фантома




Рис. 4. Объемное изображение модели фантома, полученное по томограммам сечений

Рис. 5. Цифровая голограмма Фурье одной из томограмм модели фантома

Из цифровых голограмм для томограмм сечений модели фантома путем «сложения» волно-

вых полей [4, 5] была получена «суммарная» голограмма модели фантома (рис. 6):

1

, , ,M

n n nn

z

. (4)

Из «суммарной» цифровой голограммы путем обратного преобразования Френеля получено объемное (трехмерное) изображение модели фантома с отражением внутренней его структуры (рис. 7).

Рис. 6. Цифровая «суммарная» голограмма модели фантома

Рис. 7. Объемное изображение модели фантома, полученное по голограммам сечений

Сравнение объемных изображений, полученных путем суммирования томограмм и восста-

новления «суммарной» цифровой голограммы (рисунки 4 и 7), показывает достаточную иден-тичность методов.

В ходе численного эксперимента с моделью фантома были синтезированы проекционные данные для 45 сечений объекта исследования, по ним восстановлены томограммы этих сечений.


Реконструкция объемных изображений в рентгеновской компьютерной томографии с применением голографических методов

2013, том 13, № 3 81

Для каждой из 45 томограмм в среде Matlab была получена цифровая голограмма Фурье, из ко-торых была получена «суммарная» голограмма.

Выводы Результаты исследований показали, что томографическая реконструкция внутренней струк-

туры сечений объекта в рентгеновских лучах (показателя поглощения) на основе двумерного преобразования Радона с последующим получением голограмм этих сечений для оптической ре-конструкции объемного изображения, разработанные алгоритмы и программное обеспечение (реконструктор томографических изображений) позволяют для макрообъектов:

получать томографические рентгеновские изображения; преобразовывать томографические изображения в цифровые голограммы на основе преоб-

разования Френеля или Фраунгофера; проводить «сложение» цифровых голограмм (по амплитуде или по фазе) отдельных цифро-

вых голограмм отдельных томограмм (сечений) с целью получения «суммарной» цифровой голо-граммы для последующей ее визуализации в виде объемного изображения с выделением внут-ренней структуры объекта (фантома);

визуализировать объемное изображение из «суммарной» цифровой голограммы путем ма-тематической реконструкции на основе обратного преобразования Френеля или Фраунгофера.


1. Bronnikov, A.V. Theory of quantitative phase-contrast computed tomography / A.V. Bronnikov // J. Opt. Soc. Am. A. – 2002. – Vol. 19, no. 3/March. – P. 472–480.

2. Симонов, Е.Н. Рентгеновская компьютерная томография: моногр. / Е.Н. Симонов. – Снежинск: Изд-во РФЯЦ-ВНИИТФ, 2002. – 364 с.

3. Симонов, Е.Н. Физика визуализации изображений в рентгеновской компьютерной томо-графии / Е.Н. Симонов. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2013. –505 с. – В печати.

4. Ярославский, Л.П. Цифровая голография / Л.П. Ярославский, Н.С. Мерзляков. – М.: Наука, 1982. – 219 с.

5. Левин, Г.Г. Оптическая томография / Г.Г. Левин, Г.Н. Вишняков. – М.: Радио и связь, 1989. – 256 с.

Симонов Евгений Николаевич, д-р техн. наук, профессор кафедры радиотехники, Южно-

Уральский государственный университет, филиал в г. Кыштыме; [email protected]. Кузнецов Константин Николаевич, сотрудник, «НПП ТомоКвант» (г. Снежинск); k.kostya.ne

@gmail.com.


2013, vol. 13, no. 3, pp. 77–82

THE RECONSTRUCTION OF THREE-DIMENSIONAL IMAGES IN X-RAY COMPUTED TOMOGRAPHY USING HOLOGRAPHIC METHODS E.N. Simonov, Branch of South Ural State University in Kyshtym, Russian Federation, [email protected], K.N. Kuznetsov, “NPP TomoKvant”, Snezhinsk, Russian Federation, [email protected]

The article investigates the version of solution of the inverse problem of X-ray tomo-graphy for reconstructing the internal structure of macroscopic objects using holographic methods for visualization of volumetric images. Considered the following solution: tomo-graphic reconstruction of the internal structure of the object sections in X-rays (absorption index) based on the two-dimensional Radon transform, with subsequent obtaining holo-




grams of these sections for optical three-dimensional image reconstruction (for macros-copic objects). To solve the problem, there was numerical simulation to obtain tomograms of the mathematical phantom in developed programmatic reconstructor of tomographic images with subsequent receipt of digital holograms of these layers and synthesis of vo-lumetric image from these layers. Researches have shown the possibility of obtaining vo-lumetric images based on the tomographic reconstruction of the internal structure of the object sections in X-rays (absorption index) using two-dimensional Radon transform fol-lowed by obtaining digital holograms of these sections.

Keywords: synthesis of tomograms, synthesis of holograms, image reconstruction, cumulative hologram.

References

1. Bronnikov A.V. Theory of Quantitative Phase-contrast Computed Tomography. J. Opt. Soc. Am. A, March 2002, vol. 19, no. 3, pp. 472–480.

2. Simonov E.N. Rentgenovskaya komp'yuternaya tomografia [X-ray Computer Tomography]. Snezhinsk, Izdatel'stvo RFYATS-VNIITF, 2002. 364 p.

3. Simonov E.N. Fizika vizyalizatsii izobrazheniy v rentgenovskoy komp'yuternoy tomografii [Phy-sics of Imaging Visualization in X-ray Computer Tomography]. Chelyabinsk, Publishing Center of SUSU, 2013. 505 p. In print.

4. Yaroslavskiy L.P., Merzlyakov L.S. Tsifrovaya golografia [Digital Golography]. Moscow, Nau-ka, 1982. 219 p.

5. Levin G.G., Vishnyakov G.N. Opticheskaya tomografia [Optic Tomography]. Moscow, Radoi i svyaz', 1989. 256 p.



2013, том 13, № 3 83

Введение Современные условия ведения бизнеса характеризуются высокой непредсказуемостью

внешней среды. В [1] отмечено, что невозможно представить себе универсальную систему мер, придерживаясь которой менеджмент предприятия всегда будет успешно решать стратегические задачи управления. Его задача – найти средства и методы, которые бы позволили сделать управ-ление менее ситуационно зависимым и легче просчитываемым во всех аспектах управленческой деятельности. В обстоятельствах, когда долгосрочное планирование невозможно по причине больших неопределенностей в состоянии внешней среды или самого предприятия, на первый план управления выходят такие стратегические характеристики организации, как инновацион-ность, предпринимательский стиль, глобальное мышление. Важную роль при этом играет корпо-ративная информационная система (КИС), которая, во-первых, позволяет повысить операцион-ную эффективность [2], а во-вторых, служит основным инструментом поддержки принятия ре-шений [1].

Создание и дальнейшее развитие КИС осуществляется в рамках реализации стратегии разви-тия информационных технологий на предприятии (ИТ-стратегии). В [3] на основе анализа пуб-ликаций в ведущих научных журналах за последние 20 лет выделены три концептуальных под-хода к ИТ-стратегии:

1. ИТ-стратегия как использование КИС для поддержки бизнес-стратегии, основным инст-рументом при таком подходе является «согласование» ИТ и бизнеса (IT and business alignment в зарубежной литературе);

2. ИТ-стратегия как план реализации ИТ-функций, основной инструмент ее создания – кор-поративное управление ИТ (IT governance);

3. ИТ-стратегия как общая точка зрения на роль КИС в организации, очень часто такой под-ход опирается на архитектуру предприятия (enterprise architecture).

В работе [3] также установлена связь выделенных концепций с широко известными принци-пами формирования стратегии Г. Минцберга [4]: план, прием, паттерн, позиция и перспектива (пять «П»). Выделенные концепции представляют собой, соответственно, позицию (отношение организации к внешней среде), план (набор осуществляемых намерений) и перспективу (разде-ляемый способ восприятия внешнего мира внутри организации). Минцберг и его коллеги [4] также отмечают, что выраженные вслух намерения (позиция и планы на ее основе) формируются на основе укоренившихся, формально не декларируемых перспективы и устойчивых характери-стик поведения (паттернов). Два принципа (стратегия как план и как принцип поведения) совер-шенно равноправны: организации разрабатывают планы на будущее и выводят принципы поведе-

УДК 65.01

О МЕТОДОЛОГИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ О.В. Логиновский, Ю.А. Зеленков

Рассматривается методология стратегического управления развитием корпора-тивной информационной системы организации, ведущей деятельность в постоянно изменяющейся непредсказуемой внешней среде. Предлагаемая методология не тре-бует наличия формализованной бизнес-стратегии и опирается на сочетание разде-ляемой точки зрения на роль ИТ в организации (перспектива) и шаблонов стратеги-ческого поведения (паттернов). Среди паттернов выделены: метод принятия реше-ний о реализации инициатив в области ИТ, метод измерения эффекта от реализо-ванных инициатив и методы поддержания адаптивности информационных систем. Также предложена методика комплексной оценки эффективности инвестиций в ИТ. Результаты использования предложенной методологии продемонстрированы на примере машиностроительной компании ОАО «НПО «Сатурн».

Ключевые слова: ИТ-стратегия, корпоративная информационная система, стратегическое поведение, эффективность инвестиций в ИТ.


О.В. Логиновский, Ю.А. Зеленков


ния (паттерны, в эволюционной экономической теории также используется термин «рутины» [5]) из своего прошлого, которые постепенно изменяются вместе с новыми ситуациями [4].

Обзор упомянутых выше практических методов формирования ИТ-стратегии (согласование ИТ и бизнеса, управление ИТ и архитектура предприятия) приведен в работе [6]. Там же отмече-но, что все эти методы предполагают наличие формальной бизнес-стратегии, понимаемой в дан-ном случае как план действий организации в целом, но в крупной корпорации крайне редко уда-ется обнаружить априорные заявления (формализованную бизнес-стратегию), которым она дей-ствительно следует [4]. Это объясняется тем, что стратегия имеет в основном дело не с неопреде-ленными, а с неизвестными факторами.

Важнейшим вопросом при разработке ИТ-стратегии является прогнозирование и оценка эф-фекта от инвестиций в ИТ. Обзор современного состояния научных подходов к оценке эффек-тивности инвестиций в ИТ приведен в сборнике [7]. Там отмечено, что эффекты от использова-ния информационных технологий выявляются и успешно оцениваются только тогда, когда ИТ встроены в технологические процессы, например, заменяют человеческий труд более производи-тельными компьютерами. Предпринимательские эффекты от инвестиций в ИТ, связанные с из-менением процессов, комбинацией ИТ с другими инновациями, прежде всего организационны-ми, представляют наибольший интерес для организаций, но механизмы формирования таких эф-фектов не очевидны.

В настоящее время понимание роли ИТ в повышении эффективности организации базирует-ся на следующих ключевых идеях. ИТ являются технологией общего назначения [8], т. е. могут быть ключевыми функциональными компонентами различных систем. Главная особенность тех-нологии общего назначения заключается в том, что она сама по себе не повышает производи-тельность, но способствует созданию новых прикладных технологий, которые и влияют на эф-фективность. Современная организация может рассматриваться как комплекс комплиментарных активов [9], т. е. дополняющих друг друга таким образом, что увеличение инвестиций в один ак-тив вызывает рост эффективности другого, поэтому их необходимо развивать совместно. Таким образом, для повышения эффективности организации необходимо одновременно развивать до-полняющие друг друга ИТ-сервисы, организационные практики и человеческий капитал. Изме-нения в комплиментарных активах появляются в процессе «со-изобретения» новых применений технологии, включая необходимые для этого изменения в организационной деятельности [10]. Данные концепции формируют качественную модель возникновения эффекта от ИТ, но в прак-тической деятельности очень важно опираться на количественные показатели, однако общепри-нятые методики в настоящее время отсутствуют.

Основываясь на приведенных выше рассуждениях, можно сделать вывод, что задача разра-ботки методологии стратегического управления развитием КИС в условиях неопределенности является чрезвычайно важной. Существующие методы, ориентированные на стабильную бизнес-среду и формализованную бизнес-стратегию, не удовлетворяют современным требованиям. Важ-нейшим вопросом также является оценка эффекта от реализации ИТ-стратегии. В 2010–2012 гг. авторами настоящей статьи был выполнен ряд исследований различных аспектов стратегическо-го управления корпоративными ИТ с учетом растущей неопределенности среды функционирова-ния. Цель предлагаемой работы – обобщить полученные результаты в единую методологию, а также предложить методику оценки эффективности создания и реализации ИТ-стратегии.

1. Проблемы формирования ИТ-стратегии Рассмотрим основные проблемы стратегического планирования развития КИС в условиях

нестабильной среды ведения бизнеса. Информационные системы внедряются для поддержки различных групп бизнес-процессов и предназначены для сокращения затрат на их выполнение. Тем самым, ИС/ИТ становятся частью существующих шаблонов поведения фирмы. С этим свя-зано широкое распространение тиражируемых ИС с более-менее стандартной функционально-стью (PDM, MES, ERP, CRM и т. д.). С приобретением такой системы предприятие также полу-чает возможность внедрить некие «лучшие практики» управления. С другой стороны, внедрен-ные информационные системы часто препятствуют изменению уже адаптированных практик управления, поскольку изменение самой ИС также требует значительных затрат. Поэтому возни-кает проблема выбора такого набора систем, которые одновременно обеспечивали бы и сокраще-


О методологии стратегического управления развитием корпоративных информационных систем в условиях неопределенности

2013, том 13, № 3 85

ние затрат на выполнение текущей модели бизнес-процессов и простой незатратный переход на новые модели.

В нестабильных условиях ведения бизнеса модели управления ИТ также должны непрерыв-но изменяться, следуя изменениям внешней среды и самой компании. Если все вокруг непрерыв-но изменяется, почему ИТ-процессы должны быть стабильны? Насколько целесообразно, напри-мер, буквально следовать рекомендациям таких широко известных стандартов, как ITIL, CobIT по организации процессов управления ИТ?

Аналогичные рассуждения касаются и архитектуры предприятия. Задача полного описания архитектуры предприятия в таких условиях даже с помощью специализированной информацион-ной системы (например, Aris, Mega и т. п.) является очень сложной, особенно в условиях, когда структура предприятия, распределение функций между подразделениями постоянно меняются, осваиваются новые виды деятельности и соответствующие бизнес-процессы, приобретаются но-вые компании. Очевидно, что в такой ситуации жесткое следование тому или иному формально-му подходу не приносит выгод предприятию, но в тоже время требует значительных затрат на сопровождение данных об архитектуре и их постоянную актуализацию. Неизбежно встают во-просы – каков должен быть объем минимально необходимых знаний об архитектуре предпри-ятия, каким образом они должны быть зафиксированы?

В статье [3] отмечено, что наиболее эффективной концепцией стратегического управления является «ИТ-стратегия как перспектива». ИТ-стратегия определяется при этом как общая точка зрения организации (т.е. перспектива) на инвестиции в ИС и ИТ, их развертывание, использова-ние и управление ими. Другими словами, перспектива должна определять направления развития, их приоритеты и возможные ограничения.

В то же время этот подход имеет очевидный недостаток – он предполагает определение це-лей и задач «сверху-вниз» [3]. Из этого следует вывод, что данную концепцию необходимо до-полнить механизмами формирования стратегии «снизу-вверх», которые реализуются в виде пат-тернов [4]. Поэтому методологию формирования ИТ-стратегии необходимо строить на основе комбинации перспективы и паттерна.

2. Паттерны стратегического поведения В [6] предложена модель эволюции организации в изменяющейся внешней среде, описы-

вающая генерацию, отбор и адаптацию новых принципов поведения и построенная на основании положений эволюционной экономической теории [11]. Согласно этой теории, организации ис-пользуют стандартные рутины для реакции на события во внешней среде, поэтому непрерывный поиск новых, более эффективных рутин – ключ к лидерству. В то же время результат использо-вания любой рутины непредсказуем, поскольку внешние условия всегда полностью неизвестны, т. е. поведение организации является ограниченно рациональным. В статье [12] сделаны важные замечания о виде принципов поведения. Для отраслей с относительно медленной динамикой это традиционные рутины, определение которых введено Нельсоном и Винтером [5], т. е. достаточно сложные процессы и практики. Чем выше динамика рынка, тем более простыми и менее стабиль-ными становятся поведенческие шаблоны. Там же отмечено, что наиболее эффективные фирмы, относящиеся к различным отраслям, демонстрируют схожесть поведенческих реакций (упомяну-тые «лучшие практики»). Например, ключевым фактором динамичности процесса разработки новых продуктов для разных отраслей (машиностроение, разработка программного обеспечения, производство продуктов массового потребления и др.) является наличие кросс-функциональной команды и вовлечение потребителя. Это означает, что эффективные организации приходят к по-хожим результатам, эволюционируя различными путями из разных начальных условий.

Применительно к стратегическому управлению развитием ИТ инвариантный набор шабло-нов стратегического поведения, который был бы достаточно универсален с одной стороны и все-таки практически полезен с другой, должен включать в себя:

Модель принятия решений (делаем/не делаем) по поводу различных инициатив в области ИТ, которые могут появляться как внутри организации, так и вне ее [13]. Данную модель (рис. 1) предлагается построить на основании сопоставления архитектуры предприятия (которая пред-ставляется как сочетание четырех доменов: бизнес-процессы, данные, приложения и техническая инфраструктура) с оценкой сложности реализации рассматриваемой инициативы. Сложность



реализации определяется видом затрат, на снижение которых направлена инициатива. Эторядке возрастания сложности, мацией, затраты на координацию внутри организации и затраты на координацию с внешними партнерами. Надо отметить, что реализация проектов, направленных на сокращение затрат более «высокого» уровня, возможна толления «нижележащих» уровней уже созданы. Так, система электронного документооборота не может быть создана, если у пользователей отсутствуют ПК, офисные пакеты, сеть и т.в качестве примера перечислены некоторые варианты различных организационных и техничских решений, относящихся к различным доменам архитектуры предприятия и соответствующие различным уровням инноваций.

Рис. 1. Модель принятия решений о реализации инициатив в области

Количественные метрики оценки эффекта от реализации выбранных инициатив [2]. Очень важно понимать, приводят ли выбранные действия к реальному улучшению ситуации. Под улучшением ситуации в данном случае понимается общее снижение неопределенности, повышние предсказуемости результатов действий, снижение ошибок при принятии решений. Внедрение КИС, прежде всего, имеет целью повысить количество и качество информации о процессах в оганизационной системе и снизить неопределенность при принятии решений, что в дит к сокращению затрат. Неопределенность состояния системы характеризуется информационой энтропией. Таким образом, вычисляя информационную энтропию случайной величины, кковой может являться значение любого параметра системы, мы можем оценитсказуемости – чем меньше энтропия, тем более предсказуема система. Тем самым, фиксируя именение значения информационной энтропии до, во время и после внедрения КИС (или ее элментов), можно судить о степени ее эффективности. Для этого предующую формулу [2]:

1

1 lnln

n

i ii

H t p x p xn

где xi – результат измерения исследуемого параметра системыв общем числе процессов, выполненных за период времени можных исходов процессов, выполненных за период времени случае информационных систем, поддерживающих выполнения бизнеспараметра xi целесообразно выбирать отклонение фактической даты завершения процесса от плановой.



реализации определяется видом затрат, на снижение которых направлена инициатива. Это – трансформационные затраты, затраты на управление трансфо

мацией, затраты на координацию внутри организации и затраты на координацию с внешними партнерами. Надо отметить, что реализация проектов, направленных на сокращение затрат более «высокого» уровня, возможна только в том случае, если все элементы инфраструктуры и упраления «нижележащих» уровней уже созданы. Так, система электронного документооборота не может быть создана, если у пользователей отсутствуют ПК, офисные пакеты, сеть и т.

мера перечислены некоторые варианты различных организационных и техничских решений, относящихся к различным доменам архитектуры предприятия и соответствующие различным уровням инноваций.

Рис. 1. Модель принятия решений о реализации инициатив в области

Количественные метрики оценки эффекта от реализации выбранных инициатив [2]. Очень важно понимать, приводят ли выбранные действия к реальному улучшению ситуации. Под улучшением ситуации в данном случае понимается общее снижение неопределенности, повышние предсказуемости результатов действий, снижение ошибок при принятии решений. Внедрение КИС, прежде всего, имеет целью повысить количество и качество информации о процессах в оганизационной системе и снизить неопределенность при принятии решений, что в дит к сокращению затрат. Неопределенность состояния системы характеризуется информационой энтропией. Таким образом, вычисляя информационную энтропию случайной величины, кковой может являться значение любого параметра системы, мы можем оценит

чем меньше энтропия, тем более предсказуема система. Тем самым, фиксируя именение значения информационной энтропии до, во время и после внедрения КИС (или ее элментов), можно судить о степени ее эффективности. Для этого предлагается использовать сл

lni iH t p x p x ,

результат измерения исследуемого параметра системы, p(xi) – доля процессов с исходом в общем числе процессов, выполненных за период времени t, 1 1n

ii p x

можных исходов процессов, выполненных за период времени t. В работе [2] показано, что в случае информационных систем, поддерживающих выполнения бизнес-процессов, в качестве

целесообразно выбирать отклонение фактической даты завершения процесса от



реализации определяется видом затрат, на снижение которых направлена инициатива. Это, в по-ционные затраты, затраты на управление трансфор-

мацией, затраты на координацию внутри организации и затраты на координацию с внешними партнерами. Надо отметить, что реализация проектов, направленных на сокращение затрат более

ько в том случае, если все элементы инфраструктуры и управ-ления «нижележащих» уровней уже созданы. Так, система электронного документооборота не может быть создана, если у пользователей отсутствуют ПК, офисные пакеты, сеть и т. д. На рис. 1

мера перечислены некоторые варианты различных организационных и техниче-ских решений, относящихся к различным доменам архитектуры предприятия и соответствующие

Рис. 1. Модель принятия решений о реализации инициатив в области ИТ

Количественные метрики оценки эффекта от реализации выбранных инициатив [2]. Очень важно понимать, приводят ли выбранные действия к реальному улучшению ситуации. Под улучшением ситуации в данном случае понимается общее снижение неопределенности, повыше-ние предсказуемости результатов действий, снижение ошибок при принятии решений. Внедрение КИС, прежде всего, имеет целью повысить количество и качество информации о процессах в ор-ганизационной системе и снизить неопределенность при принятии решений, что в итоге и приво-дит к сокращению затрат. Неопределенность состояния системы характеризуется информацион-ной энтропией. Таким образом, вычисляя информационную энтропию случайной величины, ка-ковой может являться значение любого параметра системы, мы можем оценить степень ее пред-

чем меньше энтропия, тем более предсказуема система. Тем самым, фиксируя из-менение значения информационной энтропии до, во время и после внедрения КИС (или ее эле-

длагается использовать сле-

доля процессов с исходом xi 1 , n – количество воз-

. В работе [2] показано, что в процессов, в качестве

целесообразно выбирать отклонение фактической даты завершения процесса от



2013, том 13, № 3 87

Принципы поддержания адаптивности созданной информационной системы [14]. Как было сказано, важно понимать, не создается ли «монумент» в виде информационной системы, который будет препятствовать любым дальнейшим изменениям бизнеса. Среди этих принципов в [14] вы-делены: распространение методов гибкой (agile) разработки на корпоративный уровень; исполь-зование технологической программной платформы, на базе которой развиваются синхронно эво-люционирующие прикладные информационные системы; переход на оказание сервисов под-держки бизнес-процессов.

Описанная выше методология стратегического управления развитием ИТ и, в частности, пат-терны стратегического поведения были использованы в ОАО «НПО «Сатурн» (г. Рыбинск), рос-сийской компании, работающей на рынке авиационного газотурбинного двигателестроения, при создании корпоративной информационной системы в 2002–2010 гг. (подробнее см. [15]) и даль-нейшем ее развитии.

Отметим, что на ранних стадиях развития (до 2007 г.) создаваемая КИС была ориентирована в основном на поддержку продуктовых инноваций, повышение ключевых компетенций в проек-тировании и производстве. Основные акценты были сделаны на внедрении систем, поддержи-вающих процессы разработки новой продукции [16]. На более поздних этапах главной задачей развития КИС стало повышение операционной эффективности, акцент сместился в сторону соз-дания систем управления материальными и финансовыми потоками. Это вызвало соответствую-щие изменения в структуре бюджета затрат на информационные технологии. Если в начале 2000-х годов затраты на создание новых систем составляли 90 %, а затраты на поддержку – только 10 % бюджета, то к 2013 г. доля затрат на развитие снизилась до 55 %. В целом такая структура затрат соответствует среднеотраслевым показателям для российского крупного бизнеса [17], но отлича-ется от показателей зарубежных компаний, которые сегодня на развитие систем направляют не более 36 % ИТ-бюджета [18]. Это различие объясняется тем, что западные компании в большин-стве уже реализовали более совершенные практики управления, поддерживаемые соответствую-щими КИС, отечественные предприятия все еще находятся в процессе адаптации управленческих систем к рыночным требованиям.

3. Эффективность стратегического управления корпоративными ИТ Для разработки методики оценки эффективности стратегического планирования развитием

ИТ воспользуемся результатами работ Э. Бриньолфссона и Л. Хитт [19,20] и П. Страссмана [21]. В [19] для анализа влияния инвестиций в ИТ на производительность компании на основании тео-рии производства было предложено разделить все затраты на накопленный компьютерный капи-тал (т. е. результат всех капитальных инвестиций в ИТ, включая приложения, коммуникационное и вычислительное оборудование) и затраты на труд ИТ-специалистов (включают не только опла-ту труда штатных специалистов компании, но и приобретение услуг во внешних организациях). В [20] было показано, что затраты на компьютерный капитал генерируют большую выручку, чем за-траты на другие виды капитала, точно так же вложения в ИТ-персонал дают больший эффект, чем вложения в персонал, не связанный с ИТ. В [21] доказано, что определяющее влияние на ИТ-затраты оказывает количество сотрудников, работающих с информацией, т. е. пользователей КИС.

Таким образом, для оценки общего эффекта от развития корпоративной информационной сис-темы целесообразно рассматривать динамику затрат на ИТ-персонал и накопленного ИТ-капитала, приходящихся на одного пользователя КИС. Для этого воспользуемся следующими относитель-ными показателями:

0

1 %1 100

ITi

i ITi

LlL

; 0

1 %1 100

ITi

i ITi

CcC

,

где ITiL – затраты на ИТ-персонал и услуги внешних организаций в i-м году, 0

ITL – те же затраты

в первом году рассматриваемого периода, ITiC – накопленный ИТ-капитал в i-м году, 0

ITC – на-копленный ИТ-капитал на начало рассматриваемого периода. Поскольку российская экономика характеризуется достаточно большим уровнем инфляции, введен коэффициент увеличения цен к началу периода i . Накопленный ИТ-капитал рассчитывается с учетом срока амортизации и вы-бытия активов, приобретенных в предшествующие рассматриваемому годы:



1

0

11n

IT ITi i k

kC k I

n

.

Здесь n – срок использования компьютерного и коммуникационного оборудования и списания нематериальных активов на себестоимость (лет), i k -м году. Для ОАО «НПО «Сатурн», как и для большинства российских предприятий, фактческий срок использования компьютерных активов составляет 5 лет, несмотря на то, что правлами бухгалтерского учета установлен срок амортизации 3 года, потому для отражения объетивной ситуации в дальнейших расчетах принято

Рис. 2. Изменение накопленного ИТприходящихся на одного пользователя КИС, в 2003

Рис. 3. Изменение числа пользователей КИС, приходящихся на одного специалиста по

Динамика относительных показателей

Приведенные данные свидетельствуют, что в результате использования описанной здесь методлогии ОАО «НПО «Сатурн» за 10 лет удалось значительно сократить затраты на одного пользвателя КИС (на 40 % затраты на ИТколичество пользователей КИС увеличилось более чем в 1,6 раза, количество ИТсократилось в 1,5 раза, средняя оплата труда одного штатного ИТ3,5 раза. На рис. 3 представлен график изменения численности пользователей КИС, приходящи



срок использования компьютерного и коммуникационного оборудования и списания нематериальных активов на себестоимость (лет), IT

i kI – инвестиции в компьютерный капитал в «НПО «Сатурн», как и для большинства российских предприятий, факт

ческий срок использования компьютерных активов составляет 5 лет, несмотря на то, что правлами бухгалтерского учета установлен срок амортизации 3 года, потому для отражения объе

ции в дальнейших расчетах принято n = 5.

Рис. 2. Изменение накопленного ИТ-капитала и затрат на ИТ персонал, приходящихся на одного пользователя КИС, в 2003–2012 гг.

Рис. 3. Изменение числа пользователей КИС, приходящихся на одного специалиста по ИТ в 2003–2012 гг.

Динамика относительных показателей il и ic для ОАО «НПО «Сатурн» представлена на рис. 2. Приведенные данные свидетельствуют, что в результате использования описанной здесь метод

«НПО «Сатурн» за 10 лет удалось значительно сократить затраты на одного польззатраты на ИТ-капитал и на 55 % затраты на ИТ-персонал). При этом общее

количество пользователей КИС увеличилось более чем в 1,6 раза, количество ИТсократилось в 1,5 раза, средняя оплата труда одного штатного ИТ-специалиста увеличилась в 3,5 раза. На рис. 3 представлен график изменения численности пользователей КИС, приходящи



срок использования компьютерного и коммуникационного оборудования и списания инвестиции в компьютерный капитал в

«НПО «Сатурн», как и для большинства российских предприятий, факти-ческий срок использования компьютерных активов составляет 5 лет, несмотря на то, что прави-лами бухгалтерского учета установлен срок амортизации 3 года, потому для отражения объек-

капитала и затрат на ИТ персонал,

для ОАО «НПО «Сатурн» представлена на рис. 2. Приведенные данные свидетельствуют, что в результате использования описанной здесь методо-

«НПО «Сатурн» за 10 лет удалось значительно сократить затраты на одного пользо-персонал). При этом общее

количество пользователей КИС увеличилось более чем в 1,6 раза, количество ИТ-персонала специалиста увеличилась в

3,5 раза. На рис. 3 представлен график изменения численности пользователей КИС, приходящих-



2013, том 13, № 3 89

ся на одного ИТ-специалиста. Следует также отметить, что при этом доля услуг по развитию и сопровождению КИС, закупаемых во внешних организациях, сократилась в общем объеме затрат на ИТ-персонал с 20 до 5 %. Это связано с отсутствием вне столичного региона адекватных предложений по ИТ-услугам, а также со значительными требованиями НПО «Сатурн» к обеспе-чению информационной безопасности.

Заключение Представленные выше результаты доказывают, что предложенная методология стратегиче-

ского планирования развития ИТ позволяет эффективно управлять процессами создания и разви-тия КИС в условиях неопределенности, которые характерны для современного бизнеса. Предло-женная методология не требует наличия формализованной бизнес-стратегии, позволяет прини-мать решения по мере возникновения необходимости, переносит акцент на создание систем с вы-соким уровнем адаптивности. Это позволяет сократить затраты на ИТ, которые приходятся на одного пользователя КИС.


1. Логиновский, О.В. Управление промышленным предприятием / О.В. Логиновский, А.А. Мак-симов. – М.: Машиностроение, 2006. – 576 с.

2. Зеленков, Ю.А. Об измерении эффективности бизнес-процессов и поддерживающих их информационных систем / Ю.А. Зеленков // Управление большими системами / ИПУ РАН. – 2013. – Вып. 41. – С. 146–161.

3. Information systems strategy: reconceptualization, measurement, and implication / D.Q. Chen, M. Mocker, D.S. Preston, A. Teubner // MIS Quarterly. – 2010. – 34 (2). – P. 233–259.

4. Минцберг, Г. Стратегический процесс: Концепции, проблемы, решения / Г. Минцберг, Дж.Б. Куин, С. Гошал. – СПб.: Питер, 2001. – 688 с.

5. Nelson, R. An Evolutionary Theory of Economic Change / R. Nelson, S. Winter. – Cambrige, MA: Harvard University Press, 1982. – 437 p.

6. Зеленков, Ю.А. Стратегическое планирование развития ИТ. Часть 1. Обзор методов фор-мирования ИТ-стратегии / Ю.А. Зеленков // Information Management. – 2012. – № 3. – С. 24–38.

7. Эффективность инвестиций в ИТ. Альманах лучших работ // Information Management. – 2013. – № 8–10. – 193 с. – http://infomanagement.rucio.ru/

8. David, P. Dynamo and the Computer: An Historical Perspective to the Modern Productivity Pa-radox / P. David // American Economic Review. – 1990. – 80 (2). – P. 355–361.

9. Milgrom, P. The Economics of Modern Manufacturing: Technology, Strategy, and Organization / P. Milgrom, J. Roberts // American Economic Review. – 1990. – 80 (3). – P. 511–528.

10. Bresnahan, T. Technical Progress and Co-Invention in Computing and in the Uses of Computers / T. Bresnahan, S. Greenstein // Brookings Papers of Economic Activity: Microeconomics. – 1996. – P. 1–83.

11. The evolutionary foundations of economics / K. Dopfer (ed.). – Cambridge: Cambridge Univer-sity Press, 2005. – 577 p.

12. Eisenhardt, K.M. Dynamic capabilities: what are they? / K.M. Eisenhardt, J.A. Martin // Stra-tegic Management Journal. – 2000. – 21. – P. 1105–1121.

13. Зеленков, Ю.А. О стратегическом планировании развития информационных технологий в корпорации / Ю.А. Зеленков // Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычислительная математика и инфор-матика». – 2012. – Вып. 1, № 46 (305). – С. 73–87.


15. Зеленков, Ю.А. ИТ-стратегия на практике / Ю.А. Зеленков // Открытые системы. – 2010. – № 9. – С. 42–45.

16. Шмотин, Ю.Н. Виртуальная среда проектирования / Ю.Н. Шмотин, П.В. Чупин, Ю.А. Зе-ленков // Открытые системы. – 2010. – № 7. – С. 42–45.

17. Потребности крупного российского бизнеса в ИТ-решениях на перспективу до 2015 г. // Headwork Analytics. – 2013. – www.headwork.ru

18. Guevara, J. Gartner IT Key Metrics Data 2012: IT Enterprise Summary Report / J. Guevara, E. Stegman, L. Hall // Gartner, Inc. – 2012. – http://itsurvey.gartner.com/




19. Hitt, L. Productivity, Business Profitability and Consumer Surplus: Three Different Measures of Information Technology Value / L. Hitt, E. Brynjolfsson // MIS Quarterly. – 1996. – 20 (2). – P. 121–142.

20. Brynjolfsson, E. Paradox Lost: Firm-Level Evidence on the Returns to Information Systems Spending / E. Brynjolfsson, L. Hitt // Management Science. – 1996. – 42 (4). – P. 541–558.

21. Strassmann, P.A. The Squandered Computer – Evaluation the Business Alignment of Informa-tion Technologies / P.A. Strassmann. – New Chanaan, CN: Information Economics Press, 1997. – 426 p.

Логиновский Олег Витальевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой инфор-

мационно-аналитического обеспечения управления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Зеленков Юрий Александрович, канд. физ.-мат. наук, директор по информационным тех-нологиям, ОАО «НПО «Сатурн»; [email protected]


2013, vol. 13, no. 3, pp. 83–91

ON METHODOLOGY OF STRATEGIC MANAGEMENT OF ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS DEVELOPMENT IN UNCERTAIN CONDITIONS O.V. Loginоvsky, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], Yu.A. Zelenkov, “NPO “Saturn”, Russian Federation, [email protected]

This paper presents methodology of strategic management of enterprise information system development in organization which acts in constantly changed unpredictable external environment. Presented methodology does not require a formalized business strategy and is based on combination of shared view on IT role in organization (perspec-tive) and strategic behavior patterns. Following patterns are distinguished: a decision making method for IT initiatives, a method of measurement of efficiency for realized initiatives, and methods of maintaining agility of information systems. Method of estima-tion of efficiency of IT investment is also proposed. Results of usage of proposed metho-dology are demonstrated on example of manufacturing company JSC Saturn.

Keywords: IT strategy, enterprise information system, strategic behavior, efficiency of investment in IT.

References

1. Loginivsky O.V., Maksimov A.A. Upravlenie promyshlennym predpriyatiem [Manufacturing Enterprise Management]. Moscow, Mashinostroenie, 2006. 576 p.

2. Zelenkov Yu.A. On Measurement of the Efficiency of Business Processes and their Supporting Information Systems [Ob izmerenii effectivnosti bisnes-processov i podderzhivayuschih ih informatsion-nyh system]. Upravlenie bolshimi sistemami [Large System Management], 2013, no. 41, pp.146–161.

3. Chen D.Q., Mocker M., Preston D.S., Teubner A. Information Systems Strategy: Reconceptuali-zation, Measurement, and Implication. MIS Quarterly, 2010, no. 34(2). pp. 233–259.

4. Mintzberg H., Queen J.B., Goshal S. Strategicheskiy process: koncepcii, problemy, resheniya [Strategic Process: Concepts, Problems, Solutions]. Sanct-Petersburg, Piter, 2001. 688 p.

5. Nelson R., Winter S. An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambrige, Harvard Univer-sity Press, 1982. 437 p.

6. Zelenkov Yu.A. Strategic Planning of IT Development. Part 1. Review of IT-Strategy Develop-ment Methods [Strategicheskoe planirovanie razvitiya IT. Chast 1. Obzor metodov formirovaniya IT-strategii]. Information Management, 2012, no. 3, pp. 24–38.



2013, том 13, № 3 91

7. Efficiency of Investment in IT. Almanac of Best Papers. [Effectivnost investiciy v IT. Almanakh luchshikh rabot]. Information Management, 2013, no. 8–10, available at: http://infomanagement.rucio.ru/

8. David P. Dynamo and the Computer: An Historical Perspective to the Modern Productivity Para-dox. American Economic Review, 1990, no. 80 (2), pp. 355–361.

9. Milgrom P., Roberts J. The Economics of Modern Manufacturing: Technology, Strategy, and Organization. American Economic Review, 1990, no. 80 (3), pp. 511–528.

10. Bresnahan T., Greenstein S. Technical Progress and Co-Invention in Computing and in the Uses of Computers. Brookings Papers of Economic Activity: Microeconomics, 1996, pp. 1–83.

11. The Evolutionary Foundations of Economics. Cambridge, Cambridge University Press, 2005. 577 p.

12. Eisenhardt K.M., Martin J.A. Dynamic Capabilities: what are they? Strategic Management Journal, 2000, no. 21, pp. 1105–1121.

13. Zelenkov Yu.A. About Strategic Planning of Information Technology Development in Corpora-tion [O strategicheskom planirovanii razvitiya informatsionnykh tehnologiy v korporacii]. Bulletin of the South Ural State University. Series «Computational Mathematics & Informatics», 2012, no. 46 (305), pp.73–87. (in Russian)

14. Zelenkov Yu.A. Agility of Enterprise Information System [Adaptivnost' korporativnykh infor-matsionnykh system], Vestnik RGATU [Bulletin of RG[, 2012, no. 2 (23), pp. 161–168.

15. Zelenkov Yu.A. IT Strategy in Practice [IT strategiya na praktike]. Otkrytye sistemy, 2010, no. 9, pp. 42–45.

16. Shmotin Yu.N., Chupin P.V., Zelenkov Yu.A. Virtual Design Environment [Virtual'naya sreda proektirovaniya]. Otkrytye sistemy, 2010, no. 7, pp. 42–45.

17. Requirements of Big Russian Business in IT Solutions in Perspective till 2015 [Potrebnosti krupnogo rossiyskogo bisnesa v IT resheniyakh na perspectivu do 2015 g.]. Headwork Analytics, 2013, available at: www.headwork.ru

18. Guevara J., Stegman E., Hall L.. Gartner IT Key Metrics Data 2012: IT Enterprise Summary Report. Gartner, Inc., 2012, available at: http://itsurvey.gartner.com/

19. Hitt L., Brynjolfsson E. Productivity, Business Profitability and Consumer Surplus: Three Dif-ferent Measures of Information Technology Value. MIS Quarterly, 1996, no. 20 (2), pp. 121–142.

20. Brynjolfsson, E., Hitt L. Paradox Lost: Firm-Level Evidence on the Returns to Information Sys-tems Spending. Management Science, 1996, no. 42 (4), pp. 541–558.

21. Strassmann P. A. The Squandered Computer – Evaluation the Business Alignment of Informa-tion Technologies. New Chanaan, Information Economics Press, 1997. 426 p.




Введение Одной из актуальных проблем при оценке характера и результата взаимодействия сложных

систем является проблема корректности применения основного понятия теории информации: «информация» и его производных. Противоречивость экспликации этого понятия зачастую ле-жит в основе ошибочных обобщений о механизмах взаимодействий объектов материального ми-ра. Следствием таких обобщений является потенциальное несовершенство принимаемых реше-ний, с ними связанных [1]. Сказанное выше обуславливает актуальность исследования проблемы экспликации понятия «информация» и обоснование предложений по их преодолению.

Проблемы экспликации понятия «информация» и обоснование предложений по их преодолению В настоящее время не существует единого общепризнанного определения понятия «инфор-

мация» (от лат. informatio – осведомление, разъяснение, изложение). С точки зрения различных областей знания, это понятие, не затрагивая своей сущности, определяется, главным образом, специфическим набором классификационных признаков: по способу восприятия (визуальная, аудиальная, тактильная, и т. д.), по форме представления (текстовая, числовая, графическая и т. д.), по источнику происхождения (природная, антропогенная) и др. Существуют высказывания, что «информация – это такая же философская категория, как пространство, время, материя, энергия» [2]. Но общепризнанное философское толкование этой категории до сих пор отсутствует. Известное определение понятия «информация», данное Н. Винером: «Информация есть информация, а не материя и не энергия» [3], отражает всю сложность проблемы всестороннего его толкования. Этой проблеме посвящено большое число исследований [4–9].

Существует два общепризнанных подхода к трактовке понятия «информация» [4]. В их ос-нове лежат очень близкие по смыслу слова «неопределенность» и «неразличимость».

Согласно первому из них, под «информацией» понимается такая совокупность сведений, ко-торая уменьшает или снимает существовавшую до ее получения неопределенность. В дальней-шем возможность вероятностной оценки степени неопределенности послужила основой разра-ботки К. Шенноном статистической теории информации [7]. Несмотря на широкую ее примени-мость в технических системах инфокоммуникаций, она практически не используется в биологии и медицине. Причина одна: статистическая теория информации оперирует понятием «количество информации», не предусматривающим какой-либо семантики в информационных взаимодейст-виях. При этом само понятие «информация» рассматривается как мера того количества неопре-деленности, которое ликвидируется после получения ее потребителем.

УДК 621

ПРОБЛЕМЫ ЭКСПЛИКАЦИИ ПОНЯТИЯ «ИНФОРМАЦИЯ» И ОБОСНОВАНИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЙ ПО ИХ ПРЕОДОЛЕНИЮ С.Н. Даровских, Н.В. Вдовина, Н.С. Никитин

Проведен анализ различных трактовок понятия «информация» и проблем, с ними связанных. Исследованы два общепризнанных подхода к трактовке понятия «информация», в основе которых лежат очень близкие по смыслу слова «неопреде-ленность» и «неразличимость». Установлено, что существующие определения по-нятия «информация» в той или иной мере объединяют такие разные понятия как «информация», «информационное взаимодействие», «результат информационного взаимодействия» и другие. На основании философского подхода обоснована право-мерность предложенных авторами статьи определений основных понятий теории информации: «информация», «информационное взаимодействие» и «результат ин-формационного взаимодействия». Определения указанных выше понятий содержат отличительные содержательные признаки, определяющие их правомерность приме-нения в различных областях науки и техники инфокоммуникаций.

Ключевые слова: информация, информационное взаимодействие, результат информационного взаимодействия.


Проблемы экспликации понятия «информация» и обоснование предложений по их преодолению

2013, том 13, № 3 93

В концепции «неопределенностного» подхода к понятию «информация» рассматривается и термодинамическая его интерпретация. В этом варианте трактовки «информация» рассматри-вается как отрицательная энтропия (негэнтропия) [4]. Несмотря на всю привлекательность «термодинамического» определения понятия «информация», оно также не позволяет учесть такие очень важные свойства информации, как ее полезность (ценность), разнородность и ряд других.

Но есть и другая точка зрения на толкование понятия «информация», согласно которому «информация» есть не что иное, как «отраженное разнообразие» [4]. В ее основе лежит утвер-ждение, что «информация» – это атрибут материи, непосредственно связанный с многообразием ее свойств [8, 9]. Считается, что информация есть там, где имеется неоднородность и разнообра-зие. Единицей измерения информации можно считать элементарное различие между двумя эле-ментами в каком-либо объекте. Чем больше в объекте отличных друг от друга элементов, тем больше этот объект содержит информации. Информация есть там, где присутствует различие между хотя бы двумя элементами, и ее нет, если элементы объективно неразличимы.

Использование концепции «отраженного разнообразия» позволяет перейти от истолкова-ния «информации» как «снятой» неопределенности к «информации» как «снятой» неразличи-мости [4]. Данный подход к понятию «информация» позволяет учесть не только адекватность ее отражения объектом, на который она направлена, но и определить в дальнейшем ее ценность, разнородность и т. п.

Однако общим недостатком рассмотренных подходов к определению понятия «информа-ция» является тот факт, что они в той или иной мере объединяют такие разные понятия как «информация», «информационное взаимодействие», «результат информационного взаимодей-ствия» и др.

Вышеуказанные проблемы, связанные с толкованием понятия «информация», могут быть разрешены, если воспользоваться следующим определением: информация – это многообразие свойств (различий), присущих объекту материального мира. Информация – это не материя, но без материи существовать не может.

Потенциально указанное многообразие свойств (различий) одного объекта (информация объекта) может быть адекватно или неадекватно отражено в другом объекте материального мира в результате взаимодействия между ними, получившем название «информационное взаи-модействие».

В информационном взаимодействии организмов с окружающей средой особая роль принад-лежит «посредникам» («переносчикам») информации от одного объекта к другому (другим). Они представляют собой различные виды материи, которые позволяют объектам материального мира взаимодействовать друг с другом. Такими «посредниками» информации (видами материи) между взаимодействующими объектами являются вещество и поля различной физической природы, ко-торые в свою очередь обладают своим набором свойств (информацией), их характеризующих. Именно эти «посредники» и являются носителями определенной части информации, которая пе-редается от одного объекта к другому. Информационное взаимодействие нельзя осуществить без указанных «посредников». Передаваемая с помощью «посредников» информация об объекте мо-жет содержаться в структуре вещества, характеристиках полей и их излучениях. В процессе взаимодействия между объектами «посредник» одного объекта будет оказывать воздействие на другой объект, который по отношению к первому объекту («передатчику» информации) можно рассматривать потенциально как «приемник» информации. В этой связи является важным спо-собность «приемника» к приему информации. Воздействие, содержащее передаваемую инфор-мацию от одного объекта к другому, очень часто называется «сообщением». Результат информа-ционного взаимодействия зависит от искажений различного происхождения, которые вносятся в сообщение при его прохождении от «передатчика» к «приемнику» и (или) при его обработке не-посредственно в «приемнике».

Представленное выше определение понятия «информация» и сущность процесса информа-ционного взаимодействия позволяет дать определение понятию «информационное взаимодейст-вие»: информационное взаимодействие – это процесс отражения свойств одного объекта ма-териального мира в другом. При этом важным является то, что в процессе информационного взаимодействия сама информация взаимодействующими объектами не теряется.


С.Н. Даровских, Н.В. Вдовина, Н.С. Никитин


И последнее определение. Результат информационного взаимодействия – это степень аде-кватности отражения свойств одного объекта материального мира в другом. Насколько высо-ка достоверность принятой информации (степень адекватности отраженных свойств одного объ-екта в другом), настолько правильно может быть оценена ее ценность, полезность, актуальность и т. д. для объекта, который является потребителем информации.

Приведенные выше определения являются выражением идей У. Эшби по толкованию основ-ного понятия «информация» и его производных [9]. Они отражают не только содержательную составляющую объектов материального мира, но и сущность их взаимодействия, и его результат. Указанная выше формулировка понятия «информация» дает основание утверждать, что если «пространство» и «время» – есть формы существования материи, то «информация» отражает со-бой сущность (содержание) материи во всем ее многообразии. Такая философская трактовка понятия «информация» позволяет устранить существовавшую в течение почти 100 лет1 многова-риантность его толкования применительно к различным областям науки и техники.

Заключение Проведенный в статье анализ различных трактовок понятия «информация» и проблем с ними

связанных, привел к необходимости использования философского подхода к его экспликации. Предложенные авторами статьи определения основных понятий теории информации: «информа-ция», «информационное взаимодействие», «результат информационного взаимодействия» обу-словлены стремлением внести отличительные содержательные признаки в вышеперечисленные понятия, широко используемые в настоящее время в различных областях науки и техники инфо-коммуникаций.


1. Даровских, С.Н. Основы построения устройств информационной электромагнитной те-рапии / С.Н. Даровских. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2011. – 138 с.

2. Абдеев, Р.Ф. Философия информационной цивилизации / Р.Ф. Абдеев. – М.: ВЛАДОС, 1994. – 336 с.

3. . Wiener, N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine / N. Wiener. – 2nd revised ed. – Paris, (Hermann & Cie) & Camb. Mass. (MIT Press), 1961.

4. Управление, информация, интеллект / под ред. А.И.Берга и др. – М.: Мысль, 1976. – 383 с. 5. Бриллюэн, Л. Наука и теория информации / Л. Бриллюэн. – М.: Наука, 1960. – 392 с. 6. Кульбак, С. Теория информации и статистика / С. Кульбак. – М.: Наука, 1967. – 408 с. 7. Шеннон, К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. – М.: Изд-во

иностр. лит., 1963. – 830с. 8. Урсул, А.Д. Проблема информации в современной науке / А.Д. Урсул. – М.: Наука, 1975. –

288 с. 9. Эшби, У. Введение в кибернетику / У. Эшби. – М.: Изд-во иностр. лит., 1959. – 432 с. Даровских Станислав Никифорович, д-р техн. наук, профессор кафедры инфокомму-

никационных технологий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Вдовина Надежда Владимировна, преподаватель кафедры инфокоммуникационных техно-логий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Никитин Николай Сергеевич, студент кафедры инфокоммуникационных технологий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

1 Впервые термин «информация» в 1921 г. ввел английский математик Роналд Фишер.


Проблемы экспликации понятия «информация» и обоснование предложений по их преодолению

2013, том 13, № 3 95


2013, vol. 13, no. 3, pp. 92–95

PROBLEMS EXPLICATION OF CONCEPTS “INFORMATION” SUBSTANTIATION OF PROPOSALS TO ADDRESS THEM S.N. Darovskikh, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], N.V. Vdovina, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], N.S. Nikitin, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The article analyzes the various interpretations of the concept of “information” and the problems associated with them. Investigated two generally accepted approach to the interpretation of the concept of “information”, which are based on very similar within the meaning of the word “uncertainty” and “indistinguishability”. It is established that the existing definition of “information” in some way combine such disparate concepts as “information”, “information cooperation”, “the result of information exchange” and others. On the basis of the philosophical validity of the proposed approach is justified by the authors of definitions of basic concepts of information theory, “information”, “infor-mation cooperation” and “the result of information exchange”. The definitions of the above concepts provide meaningful distinctive features that determine the validity of their application in various fields of science and technology information communications.

Keywords: information, informational interaction, the result of information inter-action.

References

1. Darovskikh S.N. Osnovy postroeniya ustroystv informatsionnoy elek-tromagnitnoy terapii [Fun-damentals of Building Information Electromagnetic Therapy Devices]. Chelyabinsk, Izdatel'skiy tsentr YuUrGU, 2011. 138 p.

2. Abdeev R.F. Filosofiya informatsionnoy tsivilizatsii [Philosophy of Information Civilization]. Moscow,VLADOS, 1994. 336 p.

3. Wiener N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Paris, (Hermann & Cie) & Camb. Mass. (MIT Press); 2nd revised ed., 1961.

4. Upravlenie, informatsiya, intellekt [Management, Information, Intelligence], Pod red. A.I. Berga i dr., Moscow, Mysl', 1976. 383 p.

5. Brillyuen L. Nauka i teoriya infirmatsii [Science and Information Theory]. Moscow, Nauka, 1960. 392 p..

6. Kul'bak S. Teoriya informatsii i statistika [Information Theory and Statistics]. Moscow, Nauka, 1967. 408 p.

7. Shennon K. Raboty po teorii informatsii i kibernetike [Work on Information Theory and Cyber-netics]. Moscow, Izd. Inostr. Lit.,1963. 830 p.

8. Ursul A.D. Problema informatsii v sovremennoy nauke [The Problem of Information in Modern Science]. Moscow, Nauka, 1975. 288 p.

9. Eshbi U. Vvedenie v kibernetiku [Introduction to Cybernetics]. Moscow, Izd-vo inostrannoy lit., 1959. 432 p.




Введение В современных телекоммуникационных системах широко используемые методы обработки

информации являются недостаточно эффективными. Поэтому предлагается использовать робаст-ный подход [1], который для многих задач идентификации был развит в [2], для обработки ин-формации, который основывается на критериях робастного варианта леммы Неймана – Пирсона, в данном случае – для обработки радиолокационных сигналов и изображений.

Радиолокационные системы землеобзора космического базирования являются эффективным средством получения оперативной и долговременной информации о состоянии и динамике объ-ектов и районов земного шара в глобальных и региональных масштабах независимо от метеоро-логических условий и времени суток. Спутниковая радиолокация является одним из важных и наиболее успешно динамично развивающихся направлений дистанционного зондирования Земли из космоса [3].

Основу спутниковой радиолокации составляют разработки методов и аппаратуры, обеспечи-вающих формирование радиолокационных изображений земной поверхности с высоким про-странственным разрешением, которые служат информационным обеспечением при решении ши-рокого круга задач научного, народно-хозяйственного и оборонного характера. Получение таких радиолокационных изображений стало возможным вследствие разработки и практического ос-воения специфического метода радиолокации − метода синтезирования апертуры антенны.

Немаловажными являются задачи радиолокационного наблюдения земной и морской по-верхности, наземных и надводных объектов, характеризуемые общим термином «землеобзор», который включает в себя дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ), мониторинг хозяйственной деятельности и природных воздействий, радиовидение.

В [3] изложены теоретические основы и имеющийся научно-технический задел для проекти-рования космических систем радиолокационного землеобзора, совершенствования методов по-лучения и обработки радиолокационной информации с учетом опыта разработок коллектива ОАО Концерн «Вега», а также современные подходы к тематической обработке радиолокацион-ной информации, формированию банка радиолокационных данных, автоматизации процесса ин-терпретации радиолокационной информации. Приведены алгоритмы моделирования процессов преобразования сигналов в тракте радиолокаторов с синтезированной апертурой антенны (РСА), методы оценки качества изображения, вопросы калибровки выходного информационного про-дукта и коррекции аппаратурных искажений.

Рассмотрены основные аппаратурные решения при создании современных РСА, дан ретро-спективный обзор развития космических средств радиолокационного землеобзора и обнаружения объектов.

УДК 62-51

РОБАСТНЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ КОСМИЧЕСКИХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ В.И. Неволин, Д.В. Иванеев

Рассматриваются робастные методы обработки космических радиолокацион-ных сигналов и изображений, позволяющие повысить помехоустойчивость радио-технических систем на фоне мощных аддитивных помех. Приводится численное математическое моделирование нелинейного робастного обнаружителя, синтезиро-ванного с помощью построения отдельных парциальных каналов, а также представ-лены его рабочие характеристики. Анализируются полученные результаты, основы-вающиеся на явлении стохастической накачки и характеризующиеся более высокой информативностью по сравнению с известными оптимальными байесовскими ли-нейными методами. Отмечается более высокая помехоустойчивость по сравнению с согласованной фильтрацией.

Ключевые слова: помехоустойчивость, обнаружитель, робастная обработка.


Робастные методы обработки космическихрадиолокационных сигналов и изображений

2013, том 13, № 3

Особое внимание уделено алгоритмам моделирования преобразования сигналов в сквозном тракте РСА с использованием экспериментальных комплексных изображений. Они могут быть эффективно применены при проектировании РСА, наземной отработке аппаратуры, при анализе нештатных ситуаций в процессе эксплуатации РСА, а также интерпретации данных радиолокционного зондирования.

Высокая помехоустойчивость робастного нелинейного обнаружителя позволит обрабатывать сигналы в сложной помеховой обстановке и тем самым даст возможкосмические изображения. Вследствие апробированной цифровой реализации структуры алгритмов обработки сигналов, к основным достоинствам предлагаемого метода также можно отнсти возможность практического применения.

Математическое моделирование робастной системы обработкиМатематическая модель, описывающая нелинейную динамическую систему как робастный

алгоритм обработки сигналов, будет представлять собой стохастическое дифференциальное уравнение второго порядка, которое

2

21 1 1 1C ud u du du

RC u dt C u u dt LC u LC udt

Здесь R, C u – сопротивление и нелинейная ёмкость;системы.

Уравнение может быть записано в виде ний первого порядка

12

2 2 1 1

;du udt

du u u dudt RC u LC u C u u dt LC u

где ,s t

– сигнал; n t – шум.

Функциональная схема моделирования, удолетворяющая робастному алгоритму обработки информации (1)–(2), представлена на рис. 1.

Дифференцирующее звено в электрической схеме, представленной на рис.1, необходимо для получения робастных свойств исследуемой нлинейной стохастической динамической систмы. Параметры фильтра можно считать констатами. Воздействие на систему eсобой смесь полезного сигнала (в данном случае это прямоугольный видеоимпульс) и белого шма n(t).

Статистическое математическое моделирование проводилось с использованием метода Рунге Кутты четвертого порядка с конечными разностями [4]. В скими и вычислительными ресурсами приходится ограничиваться только рабочими характерстиками исследуемой системы. Ниже представлены семейства рабочих характеристик (РХ) нелнейного робастного обнаружителя со значениями СКОвдвое меньше исходных значений (рис. 3).

Процесс моделирования РХ предполагает использование статистического метода, который используется для получения большого числа реализаций (порядка 10

На графиках представлены РХ нелинейных алгоритмов сумма sum (в случае sum1 один канал, а именно ный d71_nel и согласованный линейный фильтр

Робастные методы обработки космических радиолокационных сигналов и изображений

обое внимание уделено алгоритмам моделирования преобразования сигналов в сквозном тракте РСА с использованием экспериментальных комплексных изображений. Они могут быть эффективно применены при проектировании РСА, наземной отработке аппаратуры, при анализе нештатных ситуаций в процессе эксплуатации РСА, а также интерпретации данных радиолок

Высокая помехоустойчивость робастного нелинейного обнаружителя позволит обрабатывать сигналы в сложной помеховой обстановке и тем самым даст возможность получать более точные космические изображения. Вследствие апробированной цифровой реализации структуры алгритмов обработки сигналов, к основным достоинствам предлагаемого метода также можно отнсти возможность практического применения.

ое моделирование робастной системы обработки сигналовМатематическая модель, описывающая нелинейную динамическую систему как робастный

алгоритм обработки сигналов, будет представлять собой стохастическое дифференциальное уравнение второго порядка, которое будет выглядеть следующим образом:

21 1 1 1 .C ud u du du t

RC u dt C u u dt LC u LC u

сопротивление и нелинейная ёмкость; L – индуктивность;

Уравнение может быть записано в виде системы стохастических дифференциальных уравн

22 2 1 1

1

,1 ,s t n tC udu u u du

dt RC u LC u C u u dt LC u

шум.

Функциональная схема моделирования, удов-етворяющая робастному алгоритму обработки

(2), представлена на рис. 1. Дифференцирующее звено в электрической

й на рис.1, необходимо для получения робастных свойств исследуемой не-линейной стохастической динамической систе-мы. Параметры фильтра можно считать констан-

e(t) представляет собой смесь полезного сигнала (в данном случае это прямоугольный видеоимпульс) и белого шу-

Статистическое математическое моделирование проводилось с использованием метода Рунге Кутты четвертого порядка с конечными разностями [4]. В связи с недостаточными математичскими и вычислительными ресурсами приходится ограничиваться только рабочими характерстиками исследуемой системы. Ниже представлены семейства рабочих характеристик (РХ) нелнейного робастного обнаружителя со значениями СКО = 0,7 и Um = 0,5 (рис. 2) и со значениями вдвое меньше исходных значений (рис. 3).

Процесс моделирования РХ предполагает использование статистического метода, который используется для получения большого числа реализаций (порядка 105) стохастического процес

На графиках представлены РХ нелинейных алгоритмов d4_nel, d5_nel, 1 один канал, а именно d8_nel, вычитается), а также представлен лине

и согласованный линейный фильтр SF.

Рис. 1 Электрическая схема робастного фильтра: e(t) – воздействие на систему; фильтра; d/dt – дифференцирующее звено

97

обое внимание уделено алгоритмам моделирования преобразования сигналов в сквозном тракте РСА с использованием экспериментальных комплексных изображений. Они могут быть эффективно применены при проектировании РСА, наземной отработке аппаратуры, при анализе нештатных ситуаций в процессе эксплуатации РСА, а также интерпретации данных радиолока-

Высокая помехоустойчивость робастного нелинейного обнаружителя позволит обрабатывать ность получать более точные

космические изображения. Вследствие апробированной цифровой реализации структуры алго-ритмов обработки сигналов, к основным достоинствам предлагаемого метода также можно отне-

сигналов Математическая модель, описывающая нелинейную динамическую систему как робастный

алгоритм обработки сигналов, будет представлять собой стохастическое дифференциальное

(1)

индуктивность; t – воздействие

системы стохастических дифференциальных уравне-

(2)

Статистическое математическое моделирование проводилось с использованием метода Рунге – связи с недостаточными математиче-

скими и вычислительными ресурсами приходится ограничиваться только рабочими характери-стиками исследуемой системы. Ниже представлены семейства рабочих характеристик (РХ) нели-

0,5 (рис. 2) и со значениями

Процесс моделирования РХ предполагает использование статистического метода, который ) стохастического процесса.

, d6_nel, d8_nel и их , вычитается), а также представлен линей-

Рис. 1 Электрическая схема робастного фильтра:

воздействие на систему; L, R, C, − параметры дифференцирующее звено


В.И. Неволин, Д.В. Иванеев


Рис. 2. Рабочие характеристики: значение СКО = 0,7; амплитуда прямоугольного импульса Um = 0,5

Рис. 3. Рабочие характеристики: значение СКО = 0,7/2; амплитуда прямоугольного импульса Um = 0,5/2

Исходя из полученных рабочих характеристик исследуемой динамической системы, можно

сделать вывод, что многоканальная робастная обработка информационных сигналов работает эффективнее согласованного и квазиоптимального линейного фильтра, который в основном при-меняется в радиотехнических системах для обработки радиолокационных сигналов. Такое повы-шение помехоустойчивости робастных методов обработки сигналов обусловлено автоматической стохастической накачкой за счет шума.

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

d4_neld5_neld6_neld71_neld8_nelsumsum1SF

Вероятность ложной тревоги

Вер

оятн

ость

пра

виль

ного

обн

аруж

ения

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1



Вер

оятн

ость

пра

виль

ного

обн

аруж

ения



2013, том 13, № 3 99

Согласно рис. 2, а также рис. 3 повышение помехоустойчивости для многоканальной робаст-ной обработки (кривая sum1) составляет порядка 2 дБ по сравнению с согласованной фильтраци-ей (кривая SF) и более 3 дБ для парциальных робастных каналов.

Интересно, что помехоустойчивость отдельных каналов (d4_nel, d5_nel, d6_nel, d8_nel), согласно результатам моделирования, остается хуже согласованной фильтрации и линейного алгоритма.

На рис. 4 и 5 представлены РХ системы, в которой за счет уменьшения амплитуды сигнала и уменьшения разброса шума реализовано меньшее влияние нелинейности. Как видно из рис. 4, 5, все нелинейные каналы, а также их сумма, сходятся в одну кривую.



0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1



Вер

оятн

ость

пра

виль

ного

обн

аруж

ения

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1



Вер

оятн

ость

пра

виль

ного

обн

аруж

ения


В.И. Неволин, Д.В. Иванеев


При многократном уменьшении значения среднеквадратичного отклонения(СКО) и ампли-туды сигнала наблюдается полная сходимость РХ нелинейных алгоритмов.

Таким образом, можно сказать, что при малом значении СКО и амплитуды сигнала нелиней-ные свойства системы будут проявляться крайне слабо. То есть нелинейная робастная система в таком случае будет стремиться к линейной. Это свойство может использовано, например, в РЛС с малыми вероятностями ложных тревог [5].

Выводы Метод робастной многоканальной нелинейной обработки сигналов может применяться для

повышения помехоустойчивости в радиотехнических системах или других системах обработки информации, где необходимо высокое соотношение сигнал/шум. В частности, могут применяться для обработки радиолокационных сигналов и изображений.

Применение такого простого опорного сигнала как прямоугольный видеоимпульс и исполь-зование многоканальной робастной обработки дает прирост помехоустойчивости за счет автома-тической стохастической накачкой шумом. В то время как использование сложных сигналов, на-пример, таких, как радиоимпульс, даст еще больший прирост. Из всего этого следует, что роба-стные многоканальные методы обработки информации наиболее эффективны по сравнению с существующими методами и в перспективе могут быть применены для обработки космических радиолокационных сигналов в сложных радиотехнических системах.

В статье приведено моделирование и исследование четырехканальной робастной парциаль-ной стохастической системы обработки сигналов на фоне белого шума. На основании рабочих характеристик можно сделать вывод о том, что повышение помехоустойчивости составило около 2–3 дБ.


1. Хьюбер, Дж. Робастность в статистике: пер. с англ. / Дж. Хьюбер. – М.: Наука, 1984. – 304 c.

2. Неволин, В.И. Робастные информационные системы. Методы синтеза и анализа / В.И. Не-волин. − М.: Радио и связь, 2008. − 312 с.

3. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования / B.C. Верба, Л.Б. Не-ронский, И.Г. Осипов, В.Э. Турук. – М.: Радиотехника, 2010. – 680 с.

4. Волков, Е.А.Численные методы / Е.А. Волков. – Спб.: Лань, 2008. – 248 c. 5. Идентификация сигналов изображения робастными системами со стохастической на-

качкой / В.И. Неволин, М.Б. Меренков, Д.В. Иванеев, М.А. Зуйкова // Журнал радиоэлектроники: электрон. журн. – 2013. – № 1. – http://jre.cplire.ru/jre/jan13/10/text.pdf

Неволин Владимир Иванович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой радиотех-

ники, Южно-Уральский государственный университет, филиал в г. Кыштыме; [email protected]. Иванеев Дмитрий Владимирович, аспирант кафедры радиотехники, Южно-Уральский

государственный университет, филиал в г. Кыштыме; [email protected].


2013, vol. 13, no. 3, pp. 96–101

ROBUST PROCESSING METHODS OF SPACE RADAR SIGNALS AND IMAGES Nevolin V.I., Branch of South Ural State University in Kyshtym, Russian Federation, [email protected], Ivaneev D.V., Branch of South Ural State University in Kyshtym, Russian Federation, [email protected]



2013, том 13, № 3 101

The robust processing methods of the space radar signals and images that improve the noise-immunity of radio systems on the powerful noise background is described. The numerical mathematical simulating of nonlinear robust detector synthesized by the design of separate partial channels as well as its performances are represented. The ob-tained results based on the phenomenon of the stochastic pumping and described higher informativity in comparison with the known Bayesian optimal linear approaches are represented. The more improved noise immunity in comparison with the matched filter is registered.

Keywords: noise-immunity, detector, robust processing.

References 1. Peter J. Huber. Robastnost' v statistike. Perevod. s angl. [Robust Statistics. Translating from Eng-

lish]. Moscow, Science Publ., 1984. 304 p. 2. Nevolin V.I. Robastnye informacionnye sistemy. Metody sinteza i analiza. [Robust Information

System. Methods of the Synthesis and Analysis]. Moscow, Radio and Connection Publ., 2008. 312 p. 3. Verba B.C., Neronskiy L.B., Osipov I.G., Turuk V.E. Radiolokacionnye sistemy zemleobzora

kosmicheskogo bazirovaniya. [Radar Space-Based Systems of the Earth's Surface Observation]. Mos-cow, Radio Engineering Publ., 2010. 680 p.

4. Volkov E.A. Chislennye metody. [The Numerical Methods]. St. Petersburg. Lan’ Publ., 2008. 248 p.

5. Nevolin V.I., Merenkov M.B., Ivaneev D.V., Zuykova M.A. The Identification of the Image Sig-nal Using the Robust Systems with the Stochastic Pumping. Radio Electronics Magazine, 2013, no. 1, available at: http://jre.cplire.ru/jre/jan13/10/text.pdf




Введение Исследование процессов, связанных с изучением распространения цилиндрических удар-

ных волн в гетерогенных слоях, представляет практический интерес по ряду причин: оценка последствий взрывов болидов в атмосфере Земли, анализ эффективности воздействия ударных волн c тепловыми и химическими неоднородностями [1, 2], разработка систем гашения удар-ных волн [3] и т. д.

Сложность рассматриваемых в работе процессов связана с необходимостью решения ком-плекса задач: построение математической модели двухфазной среды, модификация численных методов расчета, адаптированных для расчета гетерогенных сред, разработка алгоритмов пере-стройки расчетных сеток, представленных в виде законченных компьютерных технологий, по-зволяющих эффективно проводить расчеты многомерных задач по распространению сильных разрывов в гетерогенных средах. Решение всего этого комплекса задач будет представлено ниже на примере распространения цилиндрической ударной волны (УВ) и взаимодействия ее с гетеро-генным слоем.

1. Постановка задачи и математическая модель В настоящей работе проведено численное исследование взрыва цилиндрического заряда

взрывчатого вещества (ВВ) (рис. 1) над плоской поверхностью (поверхностью Земли) и над пло-ской поверхностью с прилегающим к ней слоем гетероген-ной среды (поверхность Земли, покрытая лесом; городской массив и т. д.) с различной объемной долей конденсиро-ванной фазы (к-фазы).

Пусть цилиндрический заряд ВВ расположен вдоль оси Oz на определенной высоте h над поверхностью Зем-ли (см. рис. 1). Вблизи поверхности Земли располагается слой двухфазной гетерогенной среды высотой H. Задача является симметричной относительно плоскостей xOy и yOz, поэтому будем рассматривать только область x 0.

Законы сохранения, описывающие динамику распро-странения УВ в двухфазной среде с неподвижной, неде-формируемой к-фазой и инвариантные относительно пре-образования Галилея [4], в лагранжевых массовых пере-менных имеют следующий вид

Рис. 1. Схема проведения расчетов

УДК 533.6.011.51+533.6.011.72+532.529.5

ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ УДАРНЫХ ВОЛН В ГЕТЕРОГЕННЫХ СРЕДАХ Ю.М. Ковалев, Е.С. Шестаковская

Проведено численное исследование распространения цилиндрической ударной волны и ее взаимодействие с прилегающим слоем гетерогенной двухфазной среды. Для решения уравнений сохранения двухфазной среды была применена модифика-ция метода Неймана – Рихтмайера, адаптированная для расчетов течений гетероген-ных сред. Сложности расчета течений, содержащих разрывы типа ударных волн, связаны с необходимостью постоянного пересчета расчетных сеток в области высо-ких градиентов давления. Совокупность задач: построение математической модели двухфазной среды, модификация численного метода расчета, алгоритмы перестрой-ки расчетных сеток представлены в виде законченной компьютерной технологии, позволяющей эффективно проводить расчеты многомерных задач по распростране-нию сильных разрывов в гетерогенных средах.

Ключевые слова: численное исследование, математическая модель, гетероген-ная среда, расчетная сетка, ударная волна.


Численное исследование распространения цилиндрических ударных волн в гетерогенных средах

2013, том 13, № 3 103

,1 d u vdt x y

(1)

,xdu p fdt x

,ydv p fdt y

(2)

,dx udt

,dy vdt

4 ,df c v vd

0,03,dc

(3)

,dE dpdt dt

1 .p E (4)

Здесь – плотность газа; p – его давление; 1 – удельный объем; E – удельная внутренняя энергия газа; – показатель адиабаты; u и v – x и y компоненты вектора скорости соответственно ( { , }v u v ); fx и fy – x и y компоненты силы межфазного взаимодействия; – объемная доля

к-фазы. Система уравнений (1)–(4) решалась численно модифицированным методом Неймана – Рихт-

майера [5]. На нижней и левой границах расчетной области (в силу симметрии задачи) задавались граничные условия для жесткой стенки.

В расчетах моделировался взрыв цилиндрического заряда диаметром D = 3 см, находящегося на высоте h = 1 м от поверхности земли. Вблизи поверхности земли задавался слой двухфазной гетерогенной среды высотой H = 0,5 м, так что взрыв заряда происходил над гетерогенным слоем. Диаметр частиц к-фазы выбирался равным d = 0,1 мм. При моделировании заряда ВВ были ис-пользованы данные работы [6]. Расчеты проводились для различных объемных концентраций частиц к-фазы в гетерогенном слое.

2. Численный метод Классическим методом решения уравнений механики сплошной среды для разрывных тече-

ний является разностный метод Неймана – Рихтмайера [5]. Данный метод является методом сквозного счета и для дистракции (сглаживания) сильных разрывов в нем используется псевдо-вязкость (искусственная вязкость) как добавка к давлению, а переменные Лагранжа позволяют легко описывать контактные разрывы.

В данной работе проведено обобщение подхода, изложенного в работе [5], на случай двух-фазной гетерогенной среды.

Запишем систему уравнений в разностном виде. Полагаем, что плотность, давление, внут-ренняя энергия, сила сопротивления со стороны к-фазы и псевдовязкость относятся к центрам ячеек, а координаты и скорости – к узлам сетки. При интегрировании по времени используем схему с перешагиванием, когда скорости считаются на полушаге по времени tn+1/2, а остальные величины – в моменты времени tn.

Используя формулу Грина для интегрального определения частных производных, запишем уравнения движения (2) следующим образом

,y xS L

u dS p dl S ft

(5)

.x yS L

v dS p dl S ft

(6)

Для построения разностной схемы уравнения (5) и (6) интегрируются по некоторой площад-ке, состоящей из частей ячеек, окружающих рассматриваемый узел сетки, причем давление и плотность считаются постоянными в каждой ячейке. При этом получаются уравнения сохранения импульса для каждой указанной ячейки.

Пусть в расчетной области построена четырехугольная сетка. В некоторый момент времени tn известны величины un–1/2, vn–1/2, xn, yn, fx

n, fyn во всех узлах сетки и величины n, n, pn, En – в цен-

трах четырехугольников, образующих сетку. Получим разностные соотношения для определения этих величин внутри и на границе расчетной области в моменты времени tn+1/2 = tn + /2 – для ско-ростей и tn+1 = tn + – для остальных величин, где – шаг по времени.


Ю.М. Ковалев, Е.С. Шестаковская


Внутренний узел сетки. Любой внутренний узел сетки окружен че-тырьмя четырехугольниками (рис. 2). При интегрировании уравнений (5), (6) для данного узла в качестве площадки интегрирования S выберем четырех-угольник, ограниченный линиями, про-ходящими через середины общих сто-рон и отсекающими от соседних с уз-лом ячеек четверть площади.

Будем считать, что сумма p + по-стоянна внутри каждой ячейки. Заме-нив производные по времени разност-ными отношениями, получим для оп-ределения скоростей в момент tn+1/2 в точке {x0,y0}:

41/2 1/2 1/2

0 0 10 1

,2

n n n n n n ni i i i x

iu u p y y F

m

(7)

4

1/2 1 1/2 1/20 0 1

0 1,

2n n n n n n

i i i i yi

v v p x x Fm

(8)

где при i = 4 индекс i = 1 полагаем равным единице. Масса m0, связанная с узлом, определяется по формуле

4

01

1 ,4

n ni i

iS

m dS S

(9)

где niS – площадь i-го четырехугольника. Величина m0 остается неизменной в ходе расчетов, но

меняется при перестройке сетки, рассмотренной далее. В уравнениях (7), (8) введены обозначения Fx и Fy для компонент удельной силы межфазного

взаимодействия

2 21/2 1/2 1/2 1/20 0 0

0

4 ,n

n n n nxx d

fF c u v u

d

(10)

2 21/2 1/2 1/2 1/20 0 0

0

4 .n

yn n n ny d

fF c u v v

d

(11)

Добавки (10) и (11) к разностным уравнениям движения (7), (8) учитывают наличие конден-сированной фазы с объемной долей . Из уравнений (3) получаем новые координаты узлов сетки

1 1/20 0 0 ,n n nx x u

1 1/20 0 0 .n n ny y v (12)

Граничные узлы. На границах расчетной области используется условие на жесткой стенки. Вдоль жестких стенок возможно только скольжение вещества. В численном алгоритме [5] это достигается за счет введения фиктивных ячеек.

Уравнение энергии и уравнение состояния (5), как и в [5], записываем в разностном виде и разрешаем относительно pn+1 и En+1

1 1

1

1

21 ,1

1

n n n n n n n

n

n n

p pp

(13)

11

1 .( 1)

nn

npE

(14)

Рис. 2. Расчетная схема



2013, том 13, № 3 105

Для определения плотности ρn+1 в новый момент времени воспользуемся тем, что полная масса газа, заключенного в ячейке, не меняется в ходе расчетов

11 ,

nn n

nS

S

(15)

где S – площадь рассматриваемой счетной ячейки (четырехугольника). Выбор шага интегрирования уравнений по времени осуществляется исходя из условия ус-

тойчивости Куранта [5], где в качестве линейного масштаба расчетной ячейки выбирается d min – наименьшая диагональ четырехугольника.

В двумерных расчетах с использованием лагранжевых координат сетка может сильно иска-жаться. Если не проводить перестройку сетки, расчеты на искаженной сетке могут дать очень большую погрешность, что, как правило, приводит к неустойчивости решения.

В данной работе используется алгоритм перестройки сетки, предложенный в работе [7]. Пе-рестройка сетки осуществляется на всей расчетной области. Пересчет термодинамических пара-метров среды со старой сетки на новую сетку основан на применении законов сохранения массы, импульса и энергии, для вычисления скоростей в узлах новой сетки используется закон сохране-ния импульса [7]. Реализация на практике описанного в [7] метода перестройки сетки показала, что он обеспечивает выполнение законов сохранения массы, импульса и энергии с точностью не хуже 1 % даже при решении задач, требующих выполнения нескольких десятков процедур пере-стройки. В качестве критерия перестройки сетки в наших расчетах выступало резкое уменьшение временного шага. Тестирование разработанной программы расчетов было проведено на решении задач, предложенных в работе [5], и получено удовлетворительное совпадение результатов.

Рассмотрим взаимодействие УВ с гетерогенным слоем при = 0,001 (рис. 3).

Рис. 3. Эволюция поля давления при взрыве шнурового заряда над гетерогенным слоем = 0,001 Полученные результаты показывают, что, входя в гетерогенный слой, УВ испытывает тор-

можение. Так как объемная доля частиц мала, УВ частично отражается от поверхности слоя, проходит через него и отражается от плоской поверхности. Со временем регулярное отражение переходит в нерегулярное (маховское). При этом ножка Маха формируется на поверхности Зем-ли. Фронт УВ деформируется в гетерогенной области, однако его форма остается близкой к ци-линдрической.

При большей объемной доле к-фазы = 0,01 (рис. 4) наблюдается более существенное отра-жение УВ от поверхности гетерогенного слоя, и формирование ножки Маха происходит уже на поверхности гетерогенного слоя. В пристеночном гетерогенном слое образуется область повы-

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.500.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

4.50

0.002.004.006.008.0010.0012.0014.0016.0018.0020.0022.0024.0026.0028.0030.0032.00

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.500.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

4.50

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

8.00

9.00

10.00

t=0.65 mc t=1.5 mc




шенного давления. Величина давления в этой области уменьшается существенно медленнее, не-жели происходит эволюция УВ в чистом воздухе, тем самым увеличивая передаваемый на по-верхность Земли импульс и область разрушений.

Рис. 4. Эволюция поля давления при взрыве шнурового заряда над гетерогенным слоем = 0,01

Заключение В работе представлена комплексная технология, позволяющая проводить численное иссле-

дование динамики распространения цилиндрических УВ в областях, заполненных гетерогенными смесями. Проведение расчетов в лагранжевых переменных позволяет выделять сильные и кон-тактные разрывы, что очень важно при анализе динамики изменения структуры УВ, а пересчет расчетной сетки дает возможность увеличивать расчетную область без потери точности.

Результаты проведенных расчетов показывают, что структура ударной волны в гетерогенной среде становится существенно сложнее, чем в чистом газе. Происходит запирание УВ внутри слоя и увеличение передаваемого УВ поверхности Земли импульса, что приводит к значительно-му увеличению масштабов разрушения.


1. Гришин, А.М. Об усилении ударных волн при их взаимодействии с фронтом лесного пожа-ра / А.М. Гришин, Ю.М. Ковалев // ДАН СССР. – 1990. – Т. 312, № 1. – С. 50–54.

2. Ковалев, Ю.М. Ослабление воздушных ударных волн системой решеток / Ю.М. Ковалев, А.Ю. Черемохов // Вопросы атомной науки и техники. Сер. «Мат. моделирование физ. процес-сов». – 1997. – Вып. 3. – С. 39–43.

3. Ковалев, Ю.М. Взаимодействие плоской ударной волны с нагретым слоем газа / Ю.М. Ко-валев, А.Ю.Черемохов // Доклады РАН. – 1999. – Т. 367, № 6. – С. 769–771.

4. Ковалев, Ю.М. Анализ инвариантности относительно преобразования Галилея некото-рых моделей математических многокомпонентных сред / Ю.М. Ковалев, В.Ф. Куропатенко // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Математическое моделирование и программирование». – 2012. – Вып. 13, № 27 (286). – С. 69–73.

5. Софронов, И.Д. Методика расчета нестационарных двумерных задач газовой динамики в лагранжевых координатах / И.Д. Софронов, Н.А. Дмитриев, Л.В. Дмитриева, Е.В. Малиновская // Теоретические основы и конструирование численных алгоритмов задач математической физи-ки. – М.: Наука, 1979. – С. 175–201.

6. Моделирование взрыва шнурового заряда в пологе леса при отсутствии пожара / В.А. Ан-тонов, А.М. Гришин, Ю.М. Ковалев, Л.Ю. Наймушина // ФГВ. – 1993. – Т. 29, № 4, – С. 115–123.

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.500.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

4.50

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

16.00

18.00

20.00

22.00

24.00

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.500.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

4.50

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

t=0.65 mc t=1.5 mc



2013, том 13, № 3 107

7. Яловец А.П. Расчет течений среды при воздействии интенсивных потоков заряженных частиц / А.П. Яловец // Журнал прикладной механики и технической физики. – 1997. – № 1. – C. 51–66.

Работа выполнена при поддержке РФФИ грант №13 – 01 – 00072. Ковалев Юрий Михайлович, д-р физ.-мат. наук, профессор, заведующий кафедрой вы-

числительной механики сплошных сред, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Шестаковская Елена Сергеевна, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры вычислительной механики сплошных сред, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].



NUMERICAL ANALYSIS OF CYLINDRICAL SHOCK WAVES IN HETEROGENEOUS ENVIRONMENTS Y.M. Kovalev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], E.S. Shestakovskaya, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

In this paper, a numerical study of propagation of cylindrical shock wave and its inte-

raction with the adjacent layer of a heterogeneous two-phase medium is held. To solve the conservation equations of two-phase medium was used a modification of the method of Neumann-Richtmyer, adapt to calculations for heterogeneous environments. The com-plexity of the calculation of flows containing discontinuities such as shock waves dues to the necessity of translation computational grids in the high pressure gradients. Set of prob-lems: the construction of a mathematical model of two-phase medium, the modification of the numerical method of calculation algorithms for restructuring computational grids are presented in the form of a complete computer technology, which effectively carry out cal-culations for the dissemination of multi-dimensional problems of strong discontinuities in heterogeneous environments.

Keywords: numerical analysis, mathematical model, heterogeneous medium, the computational grid, the shock wave.

References

1. Grishin А.М., Kovalev Yu.М. About the Strengthening Shock Waves through their Interaction with the Front of a Forest Fire [Ob usilenii udarnykh voln pri ih vzaimodeystvii s frontom lesnogo pozhara] Doklady akademii nauk [Academy of Sciences of the USSR Doklads], 1990, vol. 312, no.1, pp. 50–54.

2. Kovalev Yu.М., Cheremokhov A.Yu. The Weakening of the System of Air Shock Wave Gratings [Oslablenie vozdushnykh udarnykh voln sistemoy reshetok] Voprosy atomnoy nauki i tekhniki. Seriya “Matematicheskoe modelirovanie fizicheskikh protsessov” [Problems of Atomic Science and Technolo-gy. Series «Mathematical modelling of physical processes», 1997, no. 3, pp. 39–43.

3. Kovalev Yu.М., Cheremokhov A.Yu. The Interaction of a Plane Shock Wave with a Hot Gas layer [Vzaimodeystvie ploskoy udarnoy volny s nagretym sloem gaza] Doklady akademii nauk [Acade-my of Sciences of the USSR Doklads], 1999, vol. 44, no. 8, pp. 582–584.

4. Kovalev Yu.М., Kuropatenko V.F. Analysis of the Invariance under the Galilean Transformation of Some Mathematical Models of Multi-media [Analiz invariantnosti otnositel'no preobrazovaniya Gali-leya Nnekotorykh Modeley matematicheskikh mnogokomponentnykh sred] Bulletin of the South Ural




State University. Series “Mathematical modelling, Programming & Computer Software”, 2012, no. 27, pp.69–73. (in Russian)

5. Sofronov I.D., Dmitriev N.А., Dmitrieva L.V., Malinovskaya Е.В. Method of Calculation of Non-stationary Two-dimensional Gas Dynamics in Lagrangian Coordinates [Metodika raschyeta nestat-sionarnykh dvumernykh zadach gazovoy dinamiki v lagranzhevykh koordinatakh] V kn.: Teoreticheskie osnovy i konstruirovanie chislennykh algoritmov zadach matematicheskoy fiziki [In a book : Theoretical foundations and construction of numerical algorithms for problems of mathematical physics]. Moscow, Nauka, 1979, pp. 175–201.

6. Antonov V.А., Grishin А.М., Kovalev Yu.М., Naimushina L.Yu. An Explosion Modeling of the Flexing Charge within Wood’s Curtains in Absenting Fire [Modelirovanie vzryva shnurovogo zaryada v pologe lesa pri otsutstvii pozhara] Fizika goreniya i vzryva [J. The Physics of Combustion and Explo-sion], 1993, vol. 29, no. 4, pp. 115–123.

7. Yalovets А.P. Calculation of Fluid Flow under the Influence of Intense Beams of Charged Par-ticles [Raschet techeniy sredy pri vozdeystvii intensivnykh potokov zaryazhennykh chastits ] Zhurnal prikladnoy vtkhaniki i fiziki [J. of Applied Mechanics and Technical Physics], 1997, no. 1, pp. 51–66.



2013, том 13, № 3 109

Введение Современное предприятие ведет свою деятельность в условиях непрерывного возрастания

неопределенности. Пять движущих сил, выделенных Майклом Портером (власть покупателя, власть поставщика, угроза появления на рынке новых игроков, угроза появления новых продук-тов и сервисов, соперничество существующих конкурентов) [1], а также действия регуляторов, развитие технологий, изменение социальных приоритетов формируют условия для конкуренции, заставляют соперничающие фирмы постоянно искать новые модели. Существование компании в изменчивой внешней среде требует способности к адаптации и от самой фирмы. Наиболее часто адаптивность (в зарубежной литературе используется термин agility) компании определяется как способность организации обнаруживать изменения во внешней среде и эффективно реагировать на эти изменения [2].

Отметим, что устоявшегося русскоязычного термина, соответствующего английскому «agility», еще нет. Здесь и далее используется термин «адаптивность», предложенный в [3], хотя в отечественной литературе также встречается термин «гибкость», который скорее является перево-дом «flexibility». В зарубежной литературе между этими понятиями проводится четкая граница [4]: flexibility – это плановый ответ на изменившуюся ситуацию, agility – изменение фундаменталь-ных принципов организации для обеспечения возможности изменяться в любом направлении.

Идея адаптивной организации вытекает из исследования роли случайности и непредвиден-ных обстоятельств в организационной теории. Результаты этих исследований [5] показали, что не существует единого универсального способа управления компанией, сам стиль этого управления зависит от ситуационных ограничений среды, в которой осуществляется деятельность. Таким образом, для поддержания эффективности организация должна все время адаптироваться к не-предсказуемым изменениям.

Исходя из этих соображений, можно сделать вывод, что внедрение новых информационных систем (ИС), направленное на совершенствование операционных процессов, не должно препят-ствовать дальнейшему изменению этих процессов. Однако на практике с развитием системы по-вышается ее функциональность, сложность, ценность для бизнеса и снижается адаптивность (рис. 1). Поэтому очень важно иметь такие ИС, которые позволяют очень легко изменять процес-сы компании. В идеальном случае это должно происходить за счет переконфигурирования ИС, или, в крайнем случае, при помощи частичной замены некоторых старых модулей на новые. При этом необходимо избегать ситуации, когда потребуется полная замена ИС из-за ее несовмести-мости с новыми принципами работы, поскольку это ведет к значительным затратам.

УДК 65.01

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ СКОЛЬЗЯЩИХ СЛОЕВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ АДАПТИВНОСТИ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Ю.А. Зеленков

Рассматривается вопрос обеспечения адаптивности корпоративной информа-ционной системы (ИС), которая определяется как способность обнаруживать изме-нения в окружающей среде (например, изменения в функциональных требованиях) и эффективно реагировать на эти изменения. В качестве основного способа обеспе-чения адаптивности исследуется разделение системы на относительно слабо свя-занные модули, которые могут развиваться независимо. Корпоративная ИС рас-сматривается как комбинация нескольких слоев, которые существуют в различных масштабах времени, и связи между ними сведены к минимуму. Обсуждаются вари-анты разделения корпоративной ИС на такие слои, показано как этот подход допол-няет более традиционные взгляды на ИС, базирующиеся на архитектуре предприя-тия, при проектировании адаптивных систем.

Ключевые слова: корпоративная информационная система, разработка и экс-плуатация информационных систем, модель скользящих слоев.


Вестник ЮУрГУ. Серия 110

Рис. 1. Изменение адаптивности и функциональности ИС в течение ее жизненного Таким образом, для эффективного использования ИС надо обеспечивать управляемую эв

люцию системы [6], которая должна комбинировать непрерывное увеличение ее ценности для бизнеса с непрерывным увеличением адаптивности. Этому соответствует движение наточки А в точку B, все модификации ИС при этом должны происходить в рамках определенных границ.

В работе [7] автором настоящей статьи предложена модель адаптивной информационной системы, выделены способы обеспечения адаптивности (среди которых дов гибкой разработки на корпоративный уровень, использование технологических платформ, сервис-ориентированная организация ИС), предложен метод измерения достигнутого уровня адаптивности. Тем не менее, проблема создания адаптивных ИС ний. В частности, необходимо рассмотреть вопросы их проектирования, особенно в случае, когда корпоративная ИС строится за счет интеграции нескольких предметно

1. Модель скользящих слоев в строительствеСамый простой путь к обеспечению адаптивности не только информационной, но и любой

другой системы – это разделение ее на относительно слабо связанные модули, которые могут развиваться независимо. Поэтому проблема проектирования и управления модульными систми с адаптивным поведением является центральной в исследованиях по теории организации. Онако, как отмечено в работе [8], при этом собственно вопросу оптимального выделения модулей уделяется мало внимания. Проектировщики сложных систем имеют дело с четышений:

1) разделение системы на «правильное» количество модулей;2) «правильное» отображение параметров проектирования на модули;3) «правильная» организация взаимодействия элементов внутри модуля;4) «правильная» организация интерфейсов между модулями. Общего решения этой задачи для систем любого вида, видимо, не существует. Тем не менее,

в некоторых областях человеческой деятельности достигнут определенный успех в формализции разделения системы на модули. В частности, в строительстве и архитектуре сущцепция скользящих слоев (shearing layers), выдвинутая британским архитектором Ф. Даффи, оновное внимание в своих работах уделяющим гибкому использованию рабочего пространства. Широкую известность этот подход получил после выхода книги С. Брендание: что происходит после того, как оно построено» [9].

Согласно этой концепции, здание рассматривается как комбинация нескольких слоев, котрые существуют в различных масштабах времени, и обмен энергией, веществом и информацией между ними сведен к минимуму (табл. 1). Вследствие этого развитие таких слоев происходит атономно, без взаимодействия друг с другом. В быстрых слоях осуществляется поиск новых воможностей, медленные обеспечивают непрерывность, они служат инфраструктурой. Здание


Рис. 1. Изменение адаптивности и функциональности ИС в течение ее жизненного

Таким образом, для эффективного использования ИС надо обеспечивать управляемую эвлюцию системы [6], которая должна комбинировать непрерывное увеличение ее ценности для бизнеса с непрерывным увеличением адаптивности. Этому соответствует движение наточки А в точку B, все модификации ИС при этом должны происходить в рамках определенных

В работе [7] автором настоящей статьи предложена модель адаптивной информационной системы, выделены способы обеспечения адаптивности (среди которых – распространение метдов гибкой разработки на корпоративный уровень, использование технологических платформ,

ориентированная организация ИС), предложен метод измерения достигнутого уровня адаптивности. Тем не менее, проблема создания адаптивных ИС требует дальнейших исследовний. В частности, необходимо рассмотреть вопросы их проектирования, особенно в случае, когда корпоративная ИС строится за счет интеграции нескольких предметно-ориентированных систем.

Модель скользящих слоев в строительстве Самый простой путь к обеспечению адаптивности не только информационной, но и любой

это разделение ее на относительно слабо связанные модули, которые могут развиваться независимо. Поэтому проблема проектирования и управления модульными систми с адаптивным поведением является центральной в исследованиях по теории организации. Онако, как отмечено в работе [8], при этом собственно вопросу оптимального выделения модулей уделяется мало внимания. Проектировщики сложных систем имеют дело с четы

разделение системы на «правильное» количество модулей; «правильное» отображение параметров проектирования на модули; «правильная» организация взаимодействия элементов внутри модуля;«правильная» организация интерфейсов между модулями.

Общего решения этой задачи для систем любого вида, видимо, не существует. Тем не менее, в некоторых областях человеческой деятельности достигнут определенный успех в формализции разделения системы на модули. В частности, в строительстве и архитектуре сущцепция скользящих слоев (shearing layers), выдвинутая британским архитектором Ф. Даффи, оновное внимание в своих работах уделяющим гибкому использованию рабочего пространства. Широкую известность этот подход получил после выхода книги С. Брендание: что происходит после того, как оно построено» [9].

Согласно этой концепции, здание рассматривается как комбинация нескольких слоев, котрые существуют в различных масштабах времени, и обмен энергией, веществом и информацией

ими сведен к минимуму (табл. 1). Вследствие этого развитие таких слоев происходит атономно, без взаимодействия друг с другом. В быстрых слоях осуществляется поиск новых воможностей, медленные обеспечивают непрерывность, они служат инфраструктурой. Здание


«Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»

Рис. 1. Изменение адаптивности и функциональности ИС в течение ее жизненного цикла

Таким образом, для эффективного использования ИС надо обеспечивать управляемую эво-люцию системы [6], которая должна комбинировать непрерывное увеличение ее ценности для бизнеса с непрерывным увеличением адаптивности. Этому соответствует движение на рис. 1 из точки А в точку B, все модификации ИС при этом должны происходить в рамках определенных

В работе [7] автором настоящей статьи предложена модель адаптивной информационной распространение мето-

дов гибкой разработки на корпоративный уровень, использование технологических платформ, ориентированная организация ИС), предложен метод измерения достигнутого уровня

требует дальнейших исследова-ний. В частности, необходимо рассмотреть вопросы их проектирования, особенно в случае, когда

ориентированных систем.

Самый простой путь к обеспечению адаптивности не только информационной, но и любой это разделение ее на относительно слабо связанные модули, которые могут

развиваться независимо. Поэтому проблема проектирования и управления модульными система-ми с адаптивным поведением является центральной в исследованиях по теории организации. Од-нако, как отмечено в работе [8], при этом собственно вопросу оптимального выделения модулей уделяется мало внимания. Проектировщики сложных систем имеют дело с четырьмя видами ре-

«правильная» организация взаимодействия элементов внутри модуля;

Общего решения этой задачи для систем любого вида, видимо, не существует. Тем не менее, в некоторых областях человеческой деятельности достигнут определенный успех в формализа-ции разделения системы на модули. В частности, в строительстве и архитектуре существует кон-цепция скользящих слоев (shearing layers), выдвинутая британским архитектором Ф. Даффи, ос-новное внимание в своих работах уделяющим гибкому использованию рабочего пространства. Широкую известность этот подход получил после выхода книги С. Бренда «Как обучается зда-

Согласно этой концепции, здание рассматривается как комбинация нескольких слоев, кото-рые существуют в различных масштабах времени, и обмен энергией, веществом и информацией

ими сведен к минимуму (табл. 1). Вследствие этого развитие таких слоев происходит ав-тономно, без взаимодействия друг с другом. В быстрых слоях осуществляется поиск новых воз-можностей, медленные обеспечивают непрерывность, они служат инфраструктурой. Здание мо-


Использование модели скользящих слоев для обеспечения адаптивности корпоративной информационной системы

2013, том 13, № 3 111

жет адаптироваться к изменяющимся условиям, если обеспечено свободное «скольжение» слоев друг относительно друга, т. е. изменение быстрых слоев не затормаживается влиянием более медленных, и быстрые слои не деформируют медленные. Именно это обеспечивает максималь-ную адаптивность.

Таблица 1 Скользящие слои здания

Слой Описание Жизненный цикл

Сайт (site) Географический пункт, местоположение в городе, юридически определенный объект, чьи границы и контекст превосходят время жизни сменяющих друг друга поколений зданий

Вечно

Структура (structure)

Фундамент и несущие элементы, изменение которых либо не-возможно, либо связано с очень большими затратами 30–300 лет

Наружная поверхность (skin)

Внешние поверхности здания 20 лет

Сервисы (services)

Рабочие «кишки» здания – кабельные коммуникации, электро-проводка, системы пожаротушения, вентиляция, кондициони-рование и отопление, движущиеся части, такие как лифты и эскалаторы

7–15 лет

Планировка (space plan)

Элементы внутреннего интерьера – ненесущие стены, перего-родки, полы, двери 3–30 лет

Оборудование (stuff)

Стулья, столы, телефоны, кухонное оборудование, картины – все вещи, которые перемещаются ежедневно

Изменяются постоянно

2. Модель скользящих слоев применительно к ИС Возможность применить аналогичную модель для описания адаптивных свойств информа-

ционной системы выглядит очень привлекательно, поскольку практика подсказывает, что эле-менты ИС также имеют различные жизненные циклы. Наиболее общий пример – различие между моделью данных и собственно данными. Данные изменяются постоянно, в то время как модель остается относительно стабильной долгое время. Ключевая проблема при создании аналогичной модели для ИС – выделение слоев, изменяющихся в разном масштабе времени, любой обмен ме-жду которыми минимален.

Авторы работы [10], рассматривая задачу управления требованиями при разработке про-граммных систем, выделили четыре элемента, которые изменяются с разными скоростями. В по-рядке перечисления от наиболее стабильных элементов к более изменчивым это:

Паттерны – элементы функциональности, которые остаются неизменными в течение значи-тельного времени. Они инкапсулируют данные, базовые общие функции (такие, как add, find, get и т. д.) и основные функции, специфичные для конкретного домена данных, например, «зарезер-вировать» для паттерна «товар».

Функциональные ограничения, которые связаны с поддержкой выполнения пользователя-ми их задач, и остаются неизменными, пока не меняются бизнес-процессы.

Нефункциональные ограничения, которые диктуются требованиями качества (например, время реакции, доступность и т. д.). Изменения этих ограничений не зависят от функционально-сти и возникают тогда, когда система перестает удовлетворять возрастающим требованиям по качеству, например, при увеличении числа пользователей.

Бизнес-правила, которые меняются наиболее часто, т.к. именно они обеспечивают реакцию организации на изменения во внешней среде. Например, руководство компании может решить сократить нормативное время обработки заказа от покупателя с 1 дня до 4 часов.

Такая классификация слоев, безусловно, представляет практическую ценность, но она при-менима только к программным системам. Если мы обсуждаем корпоративную информационную систему как единое целое, необходимо расширить рамки рассмотрения.


Вестник ЮУрГУ. Серия 112

Корпоративная ИС может ра(ERP, PDM и др.), которые работают совместно и формируют единое целое. Каждая подсистема имеет связи с ресурсами и другими подсистемами, что приводит к сложному взаимодействию между ними. Можно выделить три сети, обеспечивающие связь между системами (рис. 2) [11].Физическая сеть связывает элементы оборудования и обеспечивает передачу данных между ситемными платформами. Программная сеть предоставляет инструменты для трансформации пердаваемых данных в информацию, которая совместно используется сотрудниками организации. Социальная сеть обеспечивает взаимодействие людей, которые также являются компонентом корпоративной системы. Изменения в любой сети, вызванные внешними причинами, должны сопровождаться соответствующими изменениями в других сетях. Поэтому каждая подсистема может рассматриваться как состоящая минимум из трех частей граммное обеспечение и пользователи. Отметим, что это близко к традиционному представлению архитектуры предприятия [12] в виде четырех доменов (бизнестехническая архитектура [13]), но в данном случае домен данных и приложений объединен в один. К сожалению, такой таксономии недостаточно, поскольку она не позволяет выменты с различными циклами изменения.

Развитием этого подхода в ИТ отрасли является широкое распространение виртуализации.

В основном, это отделение слоя программного обеспечения от технического. Это сколько упростить процессы развертывания и миграции приложений, но на упрощение изменния самих приложений никак не влияет.

Также следует заметить, что в большинстве организаций подсистемы проектируются, реалзуются и оптимизируются для решенивует единый взгляд на их сочетание как корпоративную систему. Это объясняется тем, что не существует информационных систем, способных обеспечить все потребности достаточно круной организации, приходится комбинировать продукты нескольких поставщиков. В результате подсистемы используют различные форматы и семантику данных, созданы с использованием разных языков программирования, реализуют несогласованные модели бизнесбуют несовместимых программных платформ. Все это приводит к проблеме интеграции. В [14] выделено пять уровней интеграции:

на уровне организации (согласование целей); на уровне процессов (координация); на уровне приложений (интероперабельность);


Корпоративная ИС может рассматриваться как набор проблемно-ориентированных подсистем (ERP, PDM и др.), которые работают совместно и формируют единое целое. Каждая подсистема имеет связи с ресурсами и другими подсистемами, что приводит к сложному взаимодействию

делить три сети, обеспечивающие связь между системами (рис. 2) [11].Физическая сеть связывает элементы оборудования и обеспечивает передачу данных между ситемными платформами. Программная сеть предоставляет инструменты для трансформации пер

ых в информацию, которая совместно используется сотрудниками организации. Социальная сеть обеспечивает взаимодействие людей, которые также являются компонентом корпоративной системы. Изменения в любой сети, вызванные внешними причинами, должны

ся соответствующими изменениями в других сетях. Поэтому каждая подсистема может рассматриваться как состоящая минимум из трех частей – техническое обеспечение, прграммное обеспечение и пользователи. Отметим, что это близко к традиционному представлению

хитектуры предприятия [12] в виде четырех доменов (бизнес-процессы, данные, приложения и техническая архитектура [13]), но в данном случае домен данных и приложений объединен в один. К сожалению, такой таксономии недостаточно, поскольку она не позволяет выменты с различными циклами изменения.

Рис. 2. Подсистемы корпоративной ИС

Развитием этого подхода в ИТ отрасли является широкое распространение виртуализации. В основном, это отделение слоя программного обеспечения от технического. Это сколько упростить процессы развертывания и миграции приложений, но на упрощение изменния самих приложений никак не влияет.

Также следует заметить, что в большинстве организаций подсистемы проектируются, реалзуются и оптимизируются для решения относительно локальных проблем, очень редко присутсвует единый взгляд на их сочетание как корпоративную систему. Это объясняется тем, что не существует информационных систем, способных обеспечить все потребности достаточно кру

я комбинировать продукты нескольких поставщиков. В результате подсистемы используют различные форматы и семантику данных, созданы с использованием разных языков программирования, реализуют несогласованные модели бизнес

граммных платформ. Все это приводит к проблеме интеграции. В [14] выделено пять уровней интеграции:

на уровне организации (согласование целей); на уровне процессов (координация); на уровне приложений (интероперабельность);


«Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника»

ориентированных подсистем (ERP, PDM и др.), которые работают совместно и формируют единое целое. Каждая подсистема имеет связи с ресурсами и другими подсистемами, что приводит к сложному взаимодействию

делить три сети, обеспечивающие связь между системами (рис. 2) [11]. Физическая сеть связывает элементы оборудования и обеспечивает передачу данных между сис-темными платформами. Программная сеть предоставляет инструменты для трансформации пере-

ых в информацию, которая совместно используется сотрудниками организации. Социальная сеть обеспечивает взаимодействие людей, которые также являются компонентом корпоративной системы. Изменения в любой сети, вызванные внешними причинами, должны

ся соответствующими изменениями в других сетях. Поэтому каждая подсистема техническое обеспечение, про-

граммное обеспечение и пользователи. Отметим, что это близко к традиционному представлению процессы, данные, приложения и

техническая архитектура [13]), но в данном случае домен данных и приложений объединен в один. К сожалению, такой таксономии недостаточно, поскольку она не позволяет выделить эле-

Развитием этого подхода в ИТ отрасли является широкое распространение виртуализации. В основном, это отделение слоя программного обеспечения от технического. Это позволяет не-сколько упростить процессы развертывания и миграции приложений, но на упрощение измене-

Также следует заметить, что в большинстве организаций подсистемы проектируются, реали-я относительно локальных проблем, очень редко присутст-

вует единый взгляд на их сочетание как корпоративную систему. Это объясняется тем, что не существует информационных систем, способных обеспечить все потребности достаточно круп-

я комбинировать продукты нескольких поставщиков. В результате подсистемы используют различные форматы и семантику данных, созданы с использованием разных языков программирования, реализуют несогласованные модели бизнес-процессов и тре-

граммных платформ. Все это приводит к проблеме интеграции. В [14]



2013, том 13, № 3 113

на уровне данных (общее использование или data sharing); на сетевом уровне (физическая совместимость аппаратных платформ и операционных сис-

тем). Каждая подсистема имеет собственное множество пользователей, которое может пересекать-

ся с множествами пользователей других подсистем. Изменения требований пользователей явля-ются одной из причин изменения подсистем, другая причина – это развитие технологий. Однако возможность изменений подсистемы ограничена необходимостью взаимодействовать с другими подсистемами. В результате изменение, возникшее в одной подсистеме, может повлиять и на другие и даже на всю корпоративную систему.

Поскольку каждая система развивается в контексте корпоративной среды, мы можем про-вести аналогию между информационной подсистемой в организации и отдельным зданием, контекст для которого определяет город. Для того чтобы определить скользящие слои инфор-мационной системы, рассмотрим функции компонент здания и выделим соответствующие ком-поненты в ИС.

Оборудование (stuff) используют работники организации («пользователи здания») для вы-полнения своих повседневных задач и достижения операционных целей. Проблемно-ориентированная подсистема корпоративной ИС предоставляет для этой цели такие инструмен-ты, как формы, используемые для создания и манипулирования информационными объектами, и отчеты для консолидации и анализа данных. Этому слою принадлежат также бизнес-правила и нефункциональные ограничения, которые выделены в [10]. Интеграционный механизм на этом уровне – согласование операционных целей, которые в данном случае следует отличать от стра-тегических. Последние согласуются на уровне организации.

В слое планировки (space plan) создаются рабочие пространства, которые предназначены для совместного размещения организационных подразделений, рабочих групп, работников, выпол-няющих схожие операции, обеспечения им доступа к совместно используемой информации и изоляции их от других групп сотрудников и принадлежащих им информационных объектов. С одной стороны, рабочее пространство в корпоративной ИС создают персональные устройства (ПК, ноутбуки, планшеты и т. д.) с клиентским программным обеспечением, поддерживающим доступ к различным функциям при помощи меню, гиперссылок, панелей задач и т. п. С другой стороны, рабочее пространство связано с ролью пользователя, которая управляется системой контроля доступа. Функциональные ограничения, диктуемые необходимостью поддерживать выполнение пользователями их задач, должны рассматриваться на этом уровне. Интеграция здесь осуществляется на уровне координации процессов.

Слой сервисов (services) обеспечивает поддержку функционирования рабочих пространств (например, кондиционирование) и оборудования (например, телефонная сеть). Аналогиями в ИС являются элементы, формирующие ядро приложений: библиотеки, схемы данных, корневые объ-екты, паттерны в терминах статьи [10]. На данном уровне интеграционные возможности не вы-деляются, они полностью определены функциями следующего слоя.

Наружная поверхность (skin) определяет, как здание вписывается в общий архитектурный облик города, и как оно использует элементы городской инфраструктуры. В случае ИС можно сказать, что этот слой отвечает за репрезентацию подсистемы с точки зрения других подсистем, другими словами, за ее интеграцию в общее целое. Эти функции обеспечиваются интеропера-бельными свойствами системы, включая интерфейсы, протоколы, возможности интеграции с корпоративным ПО промежуточного уровня. Интеграционный уровень здесь либо интеропера-бельность приложений, обеспечиваемая использованием таких механизмов как промежуточное ПО, шины данных, либо простой экспорт–импорт данных.

Структура (structure) здания – это фундамент, несущие стены и другие силовые элементы, которые невозможно заменить за время существования здания. Они соответствуют технической инфраструктуре, которая формирует фундамент ИС. Это может быть: центр данных и его инфра-структура, основные серверы, системы хранения данных, ядро сети, СУБД, программные плат-формы (такие как Java и .Net). Интеграция соответствует сетевому уровню.

В случае ИС сайт (site) – это организация, которая формирует контекст для всех корпоратив-ных систем, включая информационные, управленческие, систему распространения знаний и т. д. Все эти рассуждения обобщены в табл. 2.




Таблица 2 Скользящие слои информационной системы

Слой Компонент подсистемы ИС Компоненты программной

архитектуры [10]

Уровень интеграции [14]

Сайт (site) Организация – Согласование страте-гических целей

Структура (structure)

Аппаратные и программные платформы – Физическая гетеро-

генность Наружная поверхность (skin)

Интеграционные возможно-сти, включая ПО промежу-точного слоя

– Интеграция приложе-ний, совместное ис-пользование данных

Сервисы (services)

Корневые объекты, фрейм-ворки, схемы данных Паттерны –

Планировка (space plan)

Персональные устройства, рабочие пространства, меню, гиперссылки, списки задач

Функциональные ограничения

Координация процес-сов

Оборудование (stuff)

Формы для манипулирования объектами, отчеты для кон-солидации и анализ данных

Нефункциональные ограничения, бизнес-правила

Согласование опера-ционных целей

Предложенная модель скользящих слоев корпоративной ИС позволяет сделать несколько за-

ключений о том, как ее подсистемы адаптируются к изменяющимся условиям. Изменения могут быть индуцированы бизнес-требованиями или новыми возможностями, которые предоставляет развитие технологий. Большинство новых идей появляется в наиболее изменчивых слоях – это «Оборудование» и «Планировка». Эти слои обеспечивают выполнение повседневных обязанно-стей, организуют размещение и предоставление доступа к соответствующим инструментам, формируют пространство для пользователей с одинаковыми функциями или в соответствии с бизнес-процессом. Именно за счет изменения этих слоев информационной системы осуществля-ется поиск и реализация новых возможностей. Однако надо заметить, что объекты слоя «Обору-дование» (операционные цели, бизнес-правила, нефункциональные ограничения и, следователь-но, формы и отчеты) меняются гораздо интенсивнее, чем объекты «Планировки» (процессы, функциональные ограничения, роли пользователей, рабочие пространства, персональные устрой-ства). Это можно объяснить тем, что изменения первых вызываются, в основном, турбулентно-стью социальной составляющей организации. Эти изменения происходят ежедневно и непрерыв-но. Изменения вторых порождаются в большей степени появлением новых технологий. Основы-ваясь на скорости появления новых персональных устройств, обновлении их операционных сис-тем и соответствующих средств разработки, можно утверждать, что цикл изменений слоя «Пла-нировка» составляет от 1 года до 3 лет.

Слои «Сервисы» и «Структура» значительно стабильнее, поскольку их изменения связаны с большими затратами, и технологии, которые являются основными драйверами изменений, также обновляются с меньшей интенсивностью. На основе истории развития инфраструктуры вычисле-ний (мейнфрейм, миникомпьютер с терминалами, ПК в среде «клиент – сервер», персональное устройство в облаке) можно сделать заключение, что средний период значительных изменений в слое «Структура» – 15 лет. Минорные изменения «Структуры» (такие как появление новых вер-сий серверных операционных систем или систем управления базами данных) могут происходить чаще, каждые 3–5 лет. «Сервисы» также зависят от технологий (COBOL, 4GL и реляционные ба-зы данных, программные платформы) и достаточно стационарных бизнес-требований, реализо-ванных как библиотеки и фреймворки. Скорость их изменения составляет примерно 5 лет.

Изменения «наружной поверхности» ИС определяются развитием таких технологий, как Message-Oriented Middleware (MOM), Enterprise Service Bus (ESB), Service-Oriented Architecture (SOA) и происходят каждые 5–7 лет.

«Сайт», который представляет организацию в целом, может существовать десятки или даже сотни лет. Ее цикл изменений гораздо больше, чем цикл информационных систем.



2013, том 13, № 3 115

Заключение Существует несколько традиционных способов рассмотрения сложных корпоративных ИС,

которые строятся за счет интеграции предметно-ориентированных систем. Во-первых, согласно подходу, базирующемуся на архитектуре предприятия [12], выделяются домены (как правило, это бизнес-процессы, данные, приложения и технические компоненты [13]), которые могут рас-сматриваться относительно независимо. Во-вторых, каждая предметно-ориентированная подсис-тема (или приложение в терминах архитектуры предприятия), входящая в корпоративную ИС, может рассматриваться как набор функциональных компонент (СУБД, сервер приложений, под-система безопасности и т. п.). В-третьих, очень часто выделяется специальная подсистема инте-грации, основанная, например, на корпоративной шине данных, служащая для объединения предметно-ориентированных подсистем.

Здесь предложен дополнительный подход на основе выделения в корпоративной ИС слоев, изменяющихся с разной скоростью, причем эти слои могут объединять элементы, относящиеся к различным доменам архитектуры предприятия. Например, слой «Планировка» включает персо-нальные устройства и средства навигации в приложениях, которые в архитектуре предприятия относятся к доменам «Техническая архитектура» и «Архитектура приложений» соответственно. Основная ценность предложенного подхода заключается в том, что он позволяет разделить тре-бования, относящиеся к различным слоям подсистем. Соответственно, реализация этих требова-ний также должна быть разделена, что в итоге обеспечит возможность независимого изменения слоев и, как результат, высокую степень адаптивности всей корпоративной ИС.


1. Porter, M. The Five Competitive Forces that Shape Strategy / M. Porter // Harvard Business Review. – 2008. – 1. – P. 25–40.

2. Newman, D. Achieving agility: how enterprise information management overcomes information silos / D. Newman, D. Logan. – Gartner, Inc, 2006. – ID Number: G00137817.

3. Федюкин, В.К. Управление качеством процессов / В.К. Федюкин. – СПб.: Питер, 2004. – 208 с.

4. Cunha, M.M. Agile virtual enterprises: implementation and management support / M.M. Cunha, G.D. Putnik. – Hershey, PA: Idea Group Publishing, 2006. – 381 p.

5. Donaldson, L. The contingency theory of organization / L. Donaldson. – London: Sage Publica-tions, 2001. – 326 p.

6. Murer, S. Managed Evolution. A Strategy for Very Large Information Systems / S. Murer, B. Bo-nati, F.G. Furrer. – Berlin: Springer, 2011. – 264 p.


8. Ethiraj, S.K. Modularity and Innovation in Complex Systems / S.K. Ethiraj, D. Levinthal // Management Science. – 2004. – 50 (2). – P. 159–173.

9. Brand, S. How Buildings Learn: What Happens After They’re Built / S. Brand. – New York: Viking, 1994. – 243 p.

10. Soo, L.L. Anticipating Change in Requirements Engineering / L.L. Soo, A. Finkelstein // Rela-ting Software Requirements and Architecture / P. Avgeriou, J. Grundy, J.G. Hall, P. Lago, I. Mistrik (Eds.). – Berlin: Springer, 2011. – P. 17–34.

11. Hevner, A. Design Research in Information Systems Theory and Practice / A. Hevner, S. Chat-terjee. – New York: Springer, 2010. – 320 p.

12. Zachman, J.A. A framework for information-systems architecture // IBM Systems Journal. – 1987. – 26 (3). – P. 276–292.

13. TOGAF Introduction. The Open Group Architecture Framework. – http://www.opengroup.org/ architecture/togaf8-doc/arch/

14. Research Framework for Operationalizing Measures of Enterprise Integration / R.E. Giachetti, P. Hernandez, A. Nunez, D.P. Truex // Knowledge Sharing in the Integrated Enterprise: interoperability strategies for the enterprise architect / P. Bernus, M. Fox (Eds.). – New York: Springer, 2005. – P. 237–247.




Зеленков Юрий Александрович, канд. физ.-мат. наук, директор по информационным тех-нологиям, ОАО «НПО «Сатурн»; [email protected].



LEVERAGING SHEARING LAYERS MODEL FOR PROVIDING OF AGILITY OF ENTERPRISE INFORMATION SYSTEM Yu.A. Zelenkov, “NPO “Saturn”, Russian Federation, [email protected]

Issue of providing of agility of enterprise information system (IS) which is defined as an ability to detect changes in external environment (for example changes of functional requirements) and effectively react to these changes is discussed. System’s splitting to re-lative weakly bound modules which can develop independently is considered as a main manner to provide agility. Enterprise IS is considered as a combination of few layers that exist in different time scales and relationships between them are minimal. Variants of such splitting are discussed, it is shown how this approach complements the more traditional views on IS which is based on enterprise architecture in the design of agile systems.

Keywords: enterprise information system, information systems development and sup-port, shearing layers model.

References

1. Porter M. The Five Competitive Forces that Shape Strategy. Harvard Business Review, 2008, no. 1, pp. 25–40.

2. Newman D., Logan D. Achieving agility: How Enterprise Information Management Overcomes Information Silos. Gartner, Inc., 2006, ID Number: G00137817.

3. Fedyukin V.K. Upravlenie kachestvom protsessov [Management of Quality of Processes]. Sanct-Peterburg, Piter, 2004. 208 p.

4. Cunha M.M., Putnik G.D. Agile Virtual Enterprises: Implementation and Management Support. Hershey, Idea Group Publishing, 2006. 381 p.

5. Donaldson L. The Contingency Theory of Organization. London: Sage Publications, 2001. 326 p. 6. Murer S., Bonati B., Furrer F.G. Managed Evolution. A Strategy for Very Large Information Sys-

tems. Berlin, Springer, 2011. 264 p. 7. Zelenkov Yu.A. Agility of Enterprise Information System [Adaptivnost' korporativnykh infor-

matsionnykh system], Vestnik RGATU [RGATU Bulletin], 2012, no. 2 (23), pp. 161–168. 8. Ethiraj S.K., Levinthal D. Modularity and Innovation in Complex Systems. Management Science,

2004, no. 50 (2), pp. 159–173. 9. Brand, S. How Buildings Learn: What Happens after They’re Built. New York, Viking, 1994.

243 p. 10. Soo L.L., Finkelstein A. Anticipating Change in Requirements Engineering. Relating Software

Requirements and Architecture. Berlin, Springer, 2011, pp. 17–34. 11. Hevner A., Chatterjee S. Design Research in Information Systems Theory and Practice. New

York, Springer, 2010. 320 p. 12. Zachman J.A. A Framework for Information-systems Architecture. IBM Systems Journal, 1987,

no. 26 (3), pp. 276–292. 13. TOGAF Introduction. The Open Group Architecture Framework. available at:

http://www.opengroup.org/architecture/togaf8-doc/arch/ 14. Giachetti R.E., Hernandez P., Nunez A., Truex D.P. Research Framework for Operationalizing

Measures of Enterprise Integration. Knowledge Sharing in the Integrated Enterprise: Interoperability Strategies for the Enterprise Architect. New York, Springer, 2005, pp. 237–247.



2013, том 13, № 3 117

Введение В настоящее время в различных отраслях промышленности для оперативного бесконтактно-

го измерения уровня заполнения технологических резервуаров широко используются радиолока-ционные уровнемеры, построенные на основе частотно-модулированного дальномера.

Для достижения высокой точности измерения такого прибора требуется перестройка частоты в широком диапазоне с высокой линейностью модуляционной характеристики [1–4]. Сущест-вующие аналоговые СВЧ генераторы не обеспечивают требуемой линейности перестройки час-тоты, поэтому актуальной задачей является исследование возможности применения цифровых способов формирования радиосигналов с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ) в радиолока-ционном уровнемере.

Использование современных цифровых технологий синтеза радиосигналов позволяет фор-мировать ЛЧМ радиосигналы с высокой линейностью и стабильными характеристиками [5–9]. Однако их применение должно основываться на исследовании зависимости точности измерения расстояния до поверхности жидкости от значения параметров цифрового синтезатора ЛЧМ ра-диосигнала.

Описание исследования Для проведения указанного исследования была разработана компьютерная модель радиоло-

кационного измерителя уровня жидкости. Формирование зондирующего ЛЧМ радиосигнала производится цифровым вычислительным синтезатором путем переноса квадратурного ЛЧМ сигнала из низкочастотной области в требуемую область частот с помощью квадратурного моду-лятора [10]. Оценка расстояния до поверхности жидкости вычисляется в измерительном модуле, построенном на базе спектрального метода обработки сигнала биений.

В ходе исследования с компьютерной модели снимались векторы оценок расстояния до по-верхности жидкости. Полученные оценки использовались для построения зависимостей средне-квадратической погрешности (СКП) расстояния от значения параметров цифрового вычисли-тельного синтезатора (ЦВС).

На рис. 1 приведена зависимость СКП расстояния от величины тактовой частоты ЦВС. Ана-лиз полученной зависимости показывает, что увеличение тактовой частоты ЦВС приводит к по-явлению колебаний СКП расстояния. Колебания происходят относительно значения СКП рас-стояния, соответствующего величине тактовой частоты, выбранной несколько большей удвоен-ного значения верхней границы рабочего диапазона частот.

УДК 621-37

ИССЛЕДОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ СПОСОБОВ ФОРМИРОВАНИЯ РАДИОСИГНАЛОВ С ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТОТНОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ В СОВРЕМЕННЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗМЕРИТЕЛЯХ УРОВНЯ ЖИДКОСТИ С.В. Поваляев

Рассматривается применение метода прямого цифрового синтеза частоты для формирования зондирующего радиосигнала с линейной частотной модуляцией в современном радиолокационном измерителе уровня жидкости. Приведены резуль-таты исследования влияния основных параметров цифрового вычислительного син-тезатора на среднеквадратическую погрешность измерения расстояния до поверх-ности жидкости. Сформулированы рекомендации по выбору значений параметров цифрового вычислительного синтезатора, позволяющие минимизировать средне-квадратическую погрешность измерения расстояния в радиолокационном измерителе уровня жидкости. Работа выполнена в Научно-исследовательском институте цифро-вых систем обработки и защиты информации ЮУрГУ под руководством д-ра техн. наук, профессора кафедры инфокоммуникационных технологий Карманова Ю.Т.

Ключевые слова: прямой цифровой синтез, линейная частотная модуляция, жидкость, среднеквадратическая погрешность.


С.В. Поваляев


Рис. 1. Зависимость СКП расстояния от величины тактовой частоты ЦВС

Зависимость СКП расстояния от количества разрядов цифро-аналогового преобразователя

ЦВС приведена на рис. 2. На графике четко выделяются две области: начальный участок, где СКП расстояния резко меняется (от 2 до 6 разрядов ЦАП) и участок, где погрешность практиче-ски не меняется при увеличении количества разрядов ЦАП (более 8 разрядов).

Рис. 2. Зависимость СКП расстояния от количества разрядов ЦАП

цифрового синтезатора

На рис. 3 приведено семейство зависимостей СКП расстояния от значения частоты среза сглаживающего ФНЧ, полученное для фильтров четырех типов: Баттерворта, Чебышева, инверс-ного Чебышева и эллиптического. На графиках выделяются два участка. Границей между участ-ками служит значение частоты среза, равное четверти величины тактовой частоты ЦВС. На пер-вом участке (от 100 до 250 МГц) СКП расстояния изменяется достаточно резко. На втором участ-

500 1000 1500 2000 250016.5

17

17.5

18

18.5

19

19.5

20

Тактовая частота ЦВС, МГц

СКП

рас

стоя

ния,

мм

0 5 10 15 20 25 30 3510

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Разрядность ЦАП, бит

СКП

рас

стоя

ния,

мм


Исследование цифровых способов формирования радиосигналов с линейной частотной модуляцией в современных радиолокационных измерителях уровня жидкости

2013, том 13, № 3 119

ке СКП расстояния меняется слабо при изменении частоты среза. В точке, соответствующей по-ловине тактовой частоты ЦВС, достигается минимальное значение СКП расстояния.

Рис. 3. Зависимость СКП расстояния от значения частоты среза

сглаживающего ФНЧ Семейство зависимостей СКП расстояния от значения затухания в полосе задерживания

сглаживающего ФНЧ приведено на рис. 4. По графикам видно, что изменение величины затуха-ния в полосе задерживания для фильтра Баттерворта и инверсного фильтра Чебышева практиче-ски не оказывает влияния на значение СКП расстояния. В то же время для фильтра Чебышева и эллиптического фильтра наблюдается возрастание СКП расстояния при увеличении величины затухания в полосе задерживания.

Рис. 4. Зависимость СКП расстояния от значения затухания

в полосе задерживания сглаживающего ФНЧ

100 150 200 250 300 350 400 4500

50

100

150

200

250

Частота среза ФНЧ, МГц

СКП

рас

стоя

ния,

мм

БаттервортаЧебышеваИнверсныйЧебышеваЭллиптический

10 20 30 40 50 60 70 805

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Затухание в полосе задерживания ФНЧ, дБ

СКП

рас

стоя

ния,

мм

БаттервортаЧебышеваИнверсныйЧебышеваЭллиптический


С.В. Поваляев


Выводы На основании полученных практических результатов можно сформулировать следующие

выводы и рекомендации: 1. Применение метода прямого цифрового синтеза частоты зондирующего ЛЧМ радиосигна-

ла в совокупности со спектральной обработкой сигнала биений обеспечивает получение точности измерения расстояния до поверхности жидкости в резервуаре в несколько десятков миллиметров. Дальнейшего снижения погрешности измерения расстояния можно добиться путем оптимизации алгоритмов спектральной обработки сигнала биений.

2. Повышение тактовой частоты ЦВС приводит к появлению колебаний среднеквадратической погрешности расстояния относительно значения, соответствующего удвоенной верхней частоте рабочего диапазона. В связи с этим рабочее значение тактовой частоты ЦВС должно выбираться выше минимально допустимого и уточняться в ходе выполнения опытно-конструкторских работ.

3. При малых значениях числа разрядов ЦАП цифрового вычислительного синтезатора (ме-нее 6 разрядов) наблюдается максимальная СКП расстояния. Начиная с 8 разрядов ЦАП, по-грешность достигает минимального значения и практически не меняется при дальнейшем повы-шении разрядности ЦАП. Поэтому на практике рекомендуется использовать в цифровом вычис-лительном синтезаторе ЛЧМ радиосигнала ЦАП с разрядностью не менее 8 бит.

4. Экспериментальное исследование влияния характеристик ФНЧ разного типа на СКП рас-стояния показывает, что наилучшие результаты получаются при использовании ФНЧ Баттервор-та. При использовании фильтров данного типа в ЦВС рекомендуется выбирать значение частоты среза фильтра вблизи значения половины тактовой частоты ЦВС. Затухание в полосе задержива-ния ФНЧ Баттерворта практически не сказывается на величине среднеквадратической погрешно-сти расстояния, поэтому конкретное значение данного параметра должно выбираться исходя из соображений наименьшей сложности реализации фильтра.

Работа выполнена при поддержке гранта Промышленной группы «Метран» по теме «Исследо-

вание цифровых способов формирования радиосигналов с линейной частотной модуляцией в совре-менных радиолокационных измерителях уровня жидкости».


1. Комаров, И.В. Основы теории радиолокационных систем с непрерывным излучением час-тотно-модулированных колебаний / И.В. Комаров, С.М. Смольский. – М.: Горячая линия – Теле-ком, 2010. – 392 с.

2. Проблема шумов и нелинейности модуляционной характеристики передатчика в прецизи-онных промышленных системах ближней частотной радиолокации / Б.А. Атаянц, В.В. Езерский, С.М. Смольский, Б.И. Шахтарин // Успехи современной радиоэлектроники. – 2008. – № 3. – С. 3–29.

3. Brumbi, D. Low Power FMCW Radar System for Level Gaging / D. Brumbi // IEEE MTT-S International Microwave Symposium Digest. – 2000. – Vol. 3. – P. 1559–1562.

4. Jamkiraman, M. Design of Multi-Frequency CW Radars / M. Jamkiraman. – SciTech Publishing, 2007. – 350 p.

5. Методы формирования сверхширокополосных линейно-частотно-модулированных сигна-лов / В.Н. Кочемасов, А.В. Голубков, В.Г. Голубков и др. // Обмен опытом в области создания сверхширокополосных РЭС: материалы IV общерос. науч.-техн. конф. – 2012. – С. 113–124.

6. Рябов, И.В. Цифровой синтез сложных широкополосных сигналов // И.В. Рябов, П.М. Юрь-ев // Вестник МарГТУ. – 2007. – № 1. – С. 61–67.

7. Plata, S. FMCW Radar Transmitter Based on DDS Synthesis / S. Plata // International Confe-rence on Microwaves, Radar and Wireless Communications. – 2006. –P. 1179–1183.

8. Scheiblhofer, S. High-Speed FMCW Radar Frequency Synthesizer with DDS Based Linearization / S. Scheiblhofer // Microwave and Wireless Components Letters, IEEE. – 2007. – Iss. 5. – P. 397–399.

9. FPGA Controlled DDS Based Frequency Sweep Generation of High Linearity for FMCW Radar Sys-tems / S. Ayhan, V. Vu-Duy, P. Pahl et al. // The 7th German Microwave Conference (GeMiC). – 2012. – P. 1–4.

10. Vankka, J. Direct Digital Synthesizers: Theory, Design and Applications / J. Vankka, A.I. Halo-nen. – Springer, 2001. – 193 p.

Поваляев Сергей Валентинович, аспирант кафедры инфокоммуникационных технологий,

Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]


Исследование цифровых способов формирования радиосигналов с линейной частотной модуляцией в современных радиолокационных измерителях уровня жидкости

2013, том 13, № 3 121


2013, vol. 13, no. 3, pp. 117–121

INVESTIGATION OF DIGITAL WAYS OF FORMATION RADIO SIGNALS WITH LINEAR FREQUENCY MODULATION IN MODERN RADAR LIQUID LEVEL GAUGE S.V. Povalyaev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The paper discusses the application of direct digital synthesis method for probe sig-nal formation with linear frequency modulation in a modern radar liquid level gauge. The results of investigation describe influence basic parameters of direct digital synthesizer on distance root mean square error to liquid surface. Recommendations on the choice of parameter values of direct digital synthesizer that minimize distance root mean square error in the radar liquid level gauge are formulated. The paper is done in Scientific Re-search Institute of Digital Processing Systems and Information Security of the South Ural State University under the guidance of Doctor of Engineering, Professor of Information and Communication Technologies Karmanov Y.T.

Keywords: direct digital synthesis, the linear frequency modulation, liquid, root mean squared error.

References

1. Komarov I.V., Smol'skiy S.M. Osnovy teorii radiolokatsionnykh sistem s nepreryvnym izluche-niem chastotno-modulirovannykh kolebaniy [Fundamentals of the Theory of Radar Systems with Conti-nuous Pulse Frequency-Modulated Oscillations]. Moscow, Hotline, Telecom, 2010. 392 p.

2. Atayants B.A., Ezerskiy V.V., Smol'skiy S.M. Shakhtarin B.I. The Problem of Noise and Non-Linearity of the Transmitter Modulation Performance in Precision Industrial Applications Near Fre-quency Radar [Problema shumov i nelineynosti modulyatsionnoy kharakteristiki peredatchika v pretsi-zionnykh promyshlennykh sistemakh blizhney chastotnoy radiolokatsii]. Uspekhi sovremennoy radio-elektroniki [Successes of Modern Radio Electronics], 2008, no. 3, pp. 3–29.

3. Brumbi, D. Low Power FMCW Radar System for Level Gaging. IEEE MTT-S International Microwave Symposium Digest, 2000, vol. 3, pp. 1559–1562.

4. Jamkiraman, M. Design of Multi-Frequency CW Radars. SciTech Publishing, 2007. 350 p. 5. Kochemasov V.N., Golubkov A.V., Golubkov V.G., Cherkashin A.A., Yankovskiy E.V. Me-

thods of Formation Ultra-Wideband Linear Frequency-Modulated Signals [Metody formirovaniya sverkhshirokopolosnykh lineyno-chastotno-modulirovannykh signalov]. Materialy IV obshcherossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii “Obmen opytom v oblasti sozdaniya sverkhshirokopolosnykh RES” [Proceedings of IV All-Russian Scientific Conference “Exchange of Experience in the Field of Ultra-Wideband Radio Electronic Systems”]. Omsk, 2012, pp. 113–124.

6. Ryabov I.V., Yur'ev P.M. Digital Synthesis of Complex Wideband Signals [Tsifrovoy sintez slozhnykh shirokopolosnykh signalov]. Vestnik MarGTU [Bulletin of the Mari State Technical University], 2007, no. 1, pp. 61–67.

7. Plata, S. FMCW Radar Transmitter Based on DDS Synthesis. International Conference on Mi-crowaves, Radar and Wireless Communications, 2006, pp. 1179–1183.

8. Scheiblhofer, S. High-Speed FMCW Radar Frequency Synthesizer with DDS Based Lineariza-tion. Microwave and Wireless Components Letters, IEEE, 2007, Iss. 5, pp. 397–399.

9. Ayhan S., Vu-Duy V., Pahl P., Scherr S., Hubner M., Becker J., Zwick T. FPGA Controlled DDS Based Frequency Sweep Generation of High Linearity for FMCW Radar Systems. The 7th Ger-man Microwave Conference (GeMiC), 2012, pp. 1–4.

10. Vankka, J. Direct Digital Synthesizers: Theory, Design and Applications. J. Vankka, A.I. Halo-nen. Springer, 2001. 193 p.




Введение Недооценка проблемы обеспечения защиты персональных данных ставит под угрозу реали-

зацию конституционных прав на свободу и личную неприкосновенность, достоинство личности, неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну, а также иных прав и свобод че-ловека и гражданина. В органах судебно-медицинской экспертизы эта проблема имеет особенно-сти, связанные с угрозами сотрудникам этих органов со стороны информационной среды.

Для успешной судебно-экспертной деятельности необходима качественная информационная среда, под которой мы понимаем «качество потребляемой информации, защищённость субъектов от негативных информационных воздействий (информационно-психологическая безопасность) и защищённость их информации (безопасность информации), обеспечивающее полное удовлетво-рение информационных потребностей субъектов» [2]. Информационно-психологическая безо-пасность – это состояние субъекта информационного взаимодействия, при котором он защищен от негативных информационно-психологических воздействий, а также безопасно преобразует информационную среду» [3]. Под «негативными информационно-психологическими воздейст-виями» будем понимать «манипулятивные воздействия, которые могут осуществляться государ-ством (в том числе иностранными), органами власти и управления и другими государственными структурами; различными общественными, экономическими, политическими организациями, в том числе зарубежными; различными социальными группами и отдельными личностями при по-мощи знаково-символических и образных средств, соответствующих основным модальностям органов чувств и ощущений человека, через средства массовой информации, литературу, искус-ство, образование, воспитание, личное общение, применение которых приводит к искажению информационно-ориентировочной основы жизнедеятельности, снижению психологического по-тенциала личности и другим негативным последствиям» [1].

Озабоченность государства проблемой обеспечения информационно-психологической безо-пасности нашла свое отражение во многих документах: «Доктрине информационной безопасности Российской Федерации» (2000), «Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации» (2008), «Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 го-да» (2009), Федеральном законе «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоро-вью и развитию» (2010) и др. В начале 2000-х был также разработан проект Федерального закона «Об информационно-психологической безопасности». В проекте понятие «информационно-психологическая безопасность» определено как состояние защищенности отдельных лиц и (или) групп лиц от негативных информационно-психологических воздействий и связанных с этим иных жизненно важных интересов личности, общества и государства в информационной сфере. К сожалению, проект закона был снят с рассмотрения Государственной Думой, поэтому следует заключить, что специальных, конкретных нормативных правовых решений обозначенной про-блемы в России нет.

УДК 004.353 + 159.9 + 340.6

ОСОБЕННОСТИ ЗАЩИТЫ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ОРГАНАХ СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ Л.В. Астахова, Я.А. Сапожников

Выявлены особенности защиты персональных данных в органах судебно-медицинской экспертизы. Особенности обусловлены угрозами негативных инфор-мационно-психологических воздействий на экспертов в ходе осуществления ими профессиональной деятельности. Разработаны организационные меры по решению проблемы обеспечения информационно-психологической безопасности сотрудни-ков органов судебно-медицинской экспертизы и перспективы их внедрения в прак-тику защиты информации.

Ключевые слова: персональные данные, защита информации, информационно-психологическая безопасность, негативные информационно-психологические воз-действия, манипуляция, судебно-медицинская экспертиза.


Особенности защиты персональных данных в органах судебно-медицинской экспертизы

2013, том 13, № 3 123

Однако нельзя сказать, что государство обошло вниманием вопросы информационных воз-действий на экспертов судебной экспертизы. Согласно Федеральному Закону «О государствен-ной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации» (2001 год), деятельность любого органа судебно-медицинской экспертизы основывается «на принципах законности, соблюдения прав и свобод человека и гражданина, прав юридического лица, а также независимости эксперта, объективности, всесторонности и полноты исследований, проводимых с использованием совре-менных достижений науки и техники» [6]. Анализ нормативной базы показал, что требование о независимости эксперта дано в статье 7 названного Федерального закона: «При производстве су-дебной экспертизы эксперт независим, он не может находиться в какой-либо зависимости от ор-гана или лица, назначивших судебную экспертизу, сторон и других лиц, заинтересованных в ис-ходе дела. Эксперт дает заключение, основываясь на результатах проведенных исследований в соответствии со своими специальными знаниями. Не допускается воздействие на эксперта со сто-роны судов, судей, органов дознания, лиц, производящих дознание, следователей и прокуроров, а также иных государственных органов, организаций, объединений и отдельных лиц в целях получе-ния заключения в пользу кого-либо из участников процесса или в интересах других лиц» [6]. Одна-ко механизмы, которые могли бы качественно обеспечить выполнение этого требования, на зако-нодательном уровне не определены.

В Федеральном законе «О персональных данных» также не определены конкретные требова-ния к обеспечению защиты сотрудников организации от информационно-психологических воз-действий. Не разработаны и типовые отраслевые решения в области защиты персональных дан-ных, в которых могли бы быть учтены выявленные особенности.

Как показал анализ практики, выявленное противоречие становится причиной того, что в ор-ганах судебно-медицинской экспертизы выполнение статьи 7 обеспечивается в основном путем запрета пребывания в экспертных лабораториях заинтересованных в исходе дела лиц. Что каса-ется организации обеспечения информационно-психологической безопасности, то она если и есть, то носит неформализованный характер и не встраивается ни в общую систему информаци-онной безопасности, ни в систему защиты персональных данных органов судебно-медицинской экспертизы. Это приводит к уязвимости судебно-медицинских экспертов, увеличивая опасность негативных информационно-психологических воздействий на них.

Пути решения проблемы Рассматривая процесс обеспечения информационно-психологической безопасности в орга-

нах судебно-медицинской экспертизы с точки зрения деятельностной методологии, мы имеем возможность определить цель, объект, субъект, процессы, средства и результаты обеспечения информационно-психологической безопасности экспертов.

Целью и результатом деятельности по обеспечению информационно-психологической безо-пасности в органах судебно-медицинской экспертизы является состояние защищенности инфор-мационного пространства органов судебно-медицинской экспертизы (сотрудники, технические средства, системы обеспечения функционирования технических средств, технологические про-цессы). Процессами деятельности по обеспечению информационно-психологической безопасно-сти в органах судебно-медицинской экспертизы являются: 1) обеспечение защиты сотрудников от негативных информационно-психологических воздействий; 2) обеспечение недопущения не-гативных информационно-психологических воздействий со стороны сотрудников. Объектом вы-ступает информационное пространство органа судебно-медицинской экспертизы. Субъектом яв-ляется специалист по защите информации (совместно с кадровой службой и службой безопасно-сти), организующий в экспертных органах обеспечение информационной безопасности, в частно-сти – защиты персональных данных. Средствами обеспечения информационно-психологической безопасности служащих органов судебной экспертизы являются, в основном, организационно-правовые средства.

Первый шаг – информировать каждого сотрудника о том, что существуют злоумышленники, которые могут манипулировать ими. Служащие должны знать, какая информация нуждается в защите, и как эту защиту осуществлять. Однажды поняв, как можно поддаться манипуляциям извне, они будут находиться в намного более выгодной позиции, чтобы распознать атаку. Для


Л.В. Астахова, Я.А. Сапожников


этого необходимо провести обучение каждого сотрудника политике и процедурам по защите ин-формации – это необходимые и обязательные правила, которые описывают поведение сотрудни-ков для защиты информационной системы и информации. Кроме этого, необходимо убедиться, что все понимают причину принятия того или иного положения этих правил, а потому не попы-таются обойти эти правила ради материальной выгоды. Кроме того, незнанием всегда может вос-пользоваться злоумышленник.

Главная цель обучающей программы состоит в том, чтобы заставить сотрудников сменить их отношение к информационной безопасности, мотивировать их желание защитить информацию ограниченного доступа органа судебно-медицинской экспертизы. Основным направлением, ко-торого следует придерживаться при разработке программы, является фокусировка на мысли, что служащие могут подвергнуться информационно-психологическому нападению в любое время. Цель органа судебно-медицинской экспертизы может считаться достигнутой, если его сотрудни-ки будут иметь убеждение в том, что: защита информации – часть их работы; атаки злоумыш-ленников реальны; разглашение, модификация или потеря информации может угрожать не толь-ко органу, но персонально каждому из них, их работе и благосостоянию, а также могут быть на-рушены права и свободы человека и гражданина.

Второй шаг – разработка и проведение тренингов. Для эффективного внедрения программы в орган судебно-медицинской экспертизы необходимо выделить специфические требования для отдельных групп сотрудников, к которым относятся эксперты, руководство, IT-сотрудники, об-служивающий персонал, администрация, служба безопасности. Содержание тренингов следует определять в зависимости от ключевых особенностей выделенных категорий сотрудников. Пе-риодически тренинг необходимо обновлять и дополнять, но главное – проводить его с опреде-ленной периодичностью. Для проверки уровня подготовки сотрудников можно проводить тести-рование.

Третий шаг – поддержание состояния бдительности служащих. Один из методов сохранения безопасности основой мышления работника заключается в том, чтобы сделать информационную безопасность своеобразной работой, обязанностью каждого в органе. Это мотивирует сотрудни-ка, он чувствует себя одной из частей слаженного механизма безопасности организации. Однако может возникнуть и тенденция «безопасность – не моя работа, мне за нее не платят». Программа по поддержанию бдительности должна быть как можно более интерактивной и использовать лю-бые доступные каналы для передачи сообщений, помогающих сотрудникам постоянно помнить о хороших привычках безопасности. В процессе работы следует использовать все доступные тра-диционные и нетрадиционные каналы и способы. К примеру, реклама, юмор и вредные советы – традиционные способы. Использование различных слов и написаний одних и тех же сообщений-напоминаний предохраняет их от привыкания и последующего игнорирования. Список возмож-ных действий для выполнения этой программы может включать:

публикации статей, рассылки, напоминания, календари и даже комиксы; публикацию наиболее надежного работника месяца; специальные плакаты в рабочих помещениях; доски объявлений; печатные вкладыши в конвертах с зарплатой; рассылки с напоминаниями по электронной почте; хранители экрана и экранные заставки с напоминаниями; специальные наклейки на телефонах; системные сообщения в компьютерной сети; постановку вопроса безопасности одним из постоянных на собраниях, пятиминутках; использование локальной сети для напоминаний в картинках, анекдотах и в виде любой

другой информации, которая сможет заинтересовать пользователя и прочитать текст; распространение буклетов и брошюр и др. Занятия по повышению осведомленности служащих и общего уровня их знаний в области

безопасности могут снизить риск подвергнуться атаке злоумышленника [5]. В органах судебно-медицинской экспертизы критически важными субъектами манипуляций

с точки зрения информационно-психологической безопасности являются, в первую очередь, экс-



2013, том 13, № 3 125

перты и руководство. Это связанно с тем, что именно они принимают решения, которые могут повлиять на жизнь и судьбу человека и гражданина, который не по своей воле вынужден пользо-ваться услугами органов судебно-медицинской экспертизы. Поэтому для них необходимо углу-бить тренинг, уделив внимание умению обнаруживать негативные информационно-психологи-ческие воздействия. Это умение может быть сформировано на чувственном и рациональном уровнях. Задача обучения на чувственном уровне состоит в создании особого чувственного сред-ства обнаружения опасности. Им может стать некое ощущение, которому специально (намерен-но) придается смысл средства восприятия. На рациональном уровне проводится анализ механиз-мов негативного информационно-психологического воздействия. Как это часто и случается, ни тот, ни другой способы сами по себе не позволяют удовлетворительно решать поставленную за-дачу, поэтому и необходимо изучение обоих [4].

Необходимость данной методики обусловлена родом деятельности с одной стороны, и воз-можностью воздействия злоумышленника именно на эти категории сотрудников, – с другой. Владея данной методикой, они смогут не только обнаружить угрозу, но и полностью избежать морального ущерба, сумев оказать достойное противодействие манипулятору. Полагаем, что обучение данной методике всех сотрудников является нецелесообразным, поскольку требует су-щественных затрат.

Обоснованные организационные меры должны сопровождаться разработкой как минимум трех локальных нормативных документов:

1. Перечень сведений, знание которых поможет злоумышленнику реализовать негативное информационно-психологическое воздействие, с указанием носителей этих сведений и мест их хранения;

2. Политика информационно-психологической безопасности (на основе составленного Пе-речня);

3. Программа тренинга сотрудников, содержащая, кроме теоретических знаний, конкретные примеры воздействий, которые могут произойти или происходили в органе, а также технологии противодействия названным воздействиям.

Заключение Таким образом, основная угроза информационной безопасности в органах судебно-медицин-

ской экспертизы – зависимость экспертизы, которая может быть реализована как извне – со сто-роны судов, судей, органов дознания, лиц, производящих дознание, следователей и прокуроров, а также иных государственных органов, организаций, объединений и отдельных лиц, так и изнутри – сотрудниками органа судебно-медицинской экспертизы. Исполнение Федеральных Законов Рос-сийской Федерации «О персональных данных» (2006) и «О государственной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации» (2001) требует решения проблемы обеспечения инфор-мационно-психологической безопасности сотрудников органов судебно-медицинской эксперти-зы. Обоснованные в настоящей статье организационные меры должны стать частью системы ор-ганизационной защиты персональных данных, системы борьбы с коррупцией, а также системы кадровой работы в органах судебно-медицинской экспертизы. Внедрение этих мер может стать не только важным шагом по снижению вероятности реализации угрозы негативных информаци-онных воздействий на сотрудников органов судебно-медицинской экспертизы с целью несанк-ционированного доступа к защищаемой информации, но также действенным антикоррупцион-ным средством и одним из методов охраны труда сотрудников этих органов, гармонизации усло-вий их профессиональной деятельности.


1. Астахова, Л.В. Герменевтический психологический метод исследования в деятельности по обеспечению информационной безопасности: педагогический аспект / Л.В. Астахова, Т.В. Хар-лампьева // Вестник Челяб. гос. пед. ун-та.– 2010. – № 4.– С. 5–11.

2. Астахова, Л.В. Информационно-психологическая безопасность в регионе: культурологиче-ский аспект / Л.В. Астахова // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. – 2011. – № 2.– С. 40–47.


Л.В. Астахова, Я.А. Сапожников


3. Астахова, Л.В. Критическое мышление как средство обеспечения информационно-психологической безопасности личности: моногр. / Л.В. Астахова, Т.В. Харлампьева. – М.: РАН, 2009. – 141 с.

4. Астахова, Л.В. Развитие управленческой компетенции будущего специалиста по защите информации в вузе / Л.В. Астахова // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 6. – С. 330.

5. Ахметвалиева, А.А. Развитие культуры информационно-психологической безопасности студентов вуза: дис. … канд. пед. наук / А.А. Ахметвалиева. – Челябинск, 2011. – 189 с.

6. Доценко, Е. Л. Психология манипуляции: феномены, механизмы и защита / Е.Л. Доценко. – М.: ЧеРо: Изд-во МГУ, 1997. – 344 с.

7. Митник, К.Д. Искусство обмана / К.Д. Митник, В.Л. Саймон. – М.: Изд-во Компания АйТи, 2004. – 360 с.

8. Федеральный закон Российской Федерации от 31 мая 2001 г. N 73-ФЗ «О государственной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации». – http://base.garant.ru/12123142

Астахова Людмила Викторовна, д-р пед. наук, профессор, профессор кафедры безопас-

ности информационных систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].

Сапожников Ярослав Александрович, студент кафедры безопасности информационных систем, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].


2013, vol. 13, no. 3, pp. 122–127

THE PECULIARITIES OF A PERSONAL DATA PROTECTION IN THE BODIES FOR FORENSIC MEDICAL EXAMINATION L.V. Astakhova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], Sapozhnikov Ya.A., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The peculiarities of a personal data protection in the bodies for forensic medical examination are identified in the article. Peculiarities are associated with threats of nega-tive information and psychological influence on the experts in the course of their profes-sional activities. Organizational measures to address the problems of ensuring information and psychological security of the employees of the forensic medical examination, and the prospects of their introduction in practice of information protection were developed.

Keywords: personal data, information protection, information and psychological security, negative information and psychological influence, manipulation, forensic medical examination.

References

1. Astakhova L.V., Harlamp'eva T.V. Hermeneutic psychological method of research in information security activities: pedagogical aspect [Germenevticheskij psihologicheskij metod issledovanija v deja-tel'nosti po obespecheniju informacionnoj bezopasnosti: pedagogicheskij aspect]. Vestnik Cheljabinsko-go gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta [Bulletin of the Chelyabinsk state pedagogical University], 2010, no. 4, pp. 5–11.

2. Astakhova L.V. Information-psychological security in the region: the culturological aspect [In-formacionno-psihologicheskaja bezopasnost' v regione: kul'turologicheskij aspekt] Vestnik The Ural



2013, том 13, № 3 127

Federal district. Security in the information sphere [Vestnik UrFO. Bezopasnost' v informacionnoj sfere], 2011, no. 2, pp. 40–47.

3. Astakhova L.V., Harlamp'eva T.V. Critical Thinking as a Means of Ensuring Information and Psychological Security of Personality [Kriticheskoe Myshlenie kak Sredstvo Obespechenija Informa-cionno-psihologicheskoj bezopasnosti Lichnosti]. Moscow, RAS, 2009. 141 pp.

4. Astakhova, L.V. The Development of Managerial Competence of Future Specialist for the Pro-tection of the Information in the University [Razvitie upravlencheskoj kompetencii budushhego specia-lista po zashhite informacii v vuze]. Sovremennye problemy nauki i obrazovanija [Modern Problems of Science and Education], 2012, no. 6, p. 330.

5. Ahmetvalieva A. A. The Development of A Culture of Information-Psychological Security of the Students of the University: dis. ... kand. ped. nauk. [Razvitie Kul'tury Informacionno-psihologicheskoj Bezopasnosti Studentov Vuza: dis. ... kand. ped. nauk.]. Chelyabinsk, 2011. 189 pp.

6. Dotsenko, E. L. The Psychology of Manipulation: Phenomena, Mechanisms and Protection [Psi-hologija Manipuljacii: Fenomeny, Mehanizmy i Zashhita]. Moscow, CheRo, Publishing house of Mos-cow state University, 1997. 344 pp.

7. Mitnick K.D., Simon V.L. The Art of Deception [Iskusstvo Obmana]. Moscow, Publishing house of the Company services, Inc., 2004. 360 pp.

8. The Federal Law of 31 may 2001. N 73-FZ “On the State Judicial-expert activity in the Russian Federation” [Federal'nyj Zakon Rossijskoj Federacii ot 31 maja 2001 g. N 73-FZ “O Gosudarstvennoj Sudebno-jekspertnoj Dejatel'nosti v Rossijskoj Federacii”]. Available at: http://base.garant.ru/12123142/ (accessed 13 May 2013).




Введение При решении задач цифровой обработки сигналов нередко возникает задача создания ци

ровых фильтров низкой частоты. Широко известны такие типы фильтров, как БИХ и КИХ с бесконечной и конечной импульсной характеристикой. Данные фильтры реализуются с помщью операций задержки, умножения и сложения. Алгоритмы фильтрации могут реализовыватьна микроконтроллерах, цифровых сигнальных процессорах и программируемых логических миросхемах (ПЛИС). Применение ПЛИС позволяет обрабатывать широкополосные сигналы ввиду того, что ПЛИС дает возможность реализовать параллельную обработку отчётов входногТаким образом, при однофазной обработке ширина полосы обрабатываемого сигнала определяется максимальной тактовой частотой умножителя в ПЛИС. В настоящее время производительность блоков умножения в ПЛИС семейства при квадратурной обработке сигнала можно обрабатывать сигнал с шириной полосы 350

Для обработки более широкополосных сигналов последнее время применяется полифазная обработка сигналов – при разделении отчетов сигнала на четныеполосу обрабатываемого сигнала вдвое, а при разделении на 4 фазы время доступны высокопроизводительные АЦП с производительностью 3,6 в секунду) – например, ADC12D1800 фирмы полифазной обработки – актуальная проблема цифровой обработки сигналов.

Не все алгоритмы цифровой обработки сигнала можно реализовать по полифазной архитетуре. Довольно просто реализуется полифазный КИХне может быть реализован подобным образом ные КИХ-фильтры успешно применяются, однако с помощью алгоритмов КИХчески невозможно построить узкополосный фильтр ввиду того, его порядком – например, при тактовой частоте 250 МГц и частоте среза ФНЧ 1,6дим фильтр 250-го порядка. Для построения узкополосных ФНЧ могут быть использованы фильтры, или фильтры Хогенауэра. В настоящей статции полифазной структуры CIC

1. Цифровые CIC-фильтрыДля увеличения производительности проектируемого фильтра и уменьшения занимаемых

ресурсов ПЛИС предлагается в качестве ФНЧ использовать фильтр. Этот фильтр представляет собой последовательное соединение интегратора и гребенчатого фильтра. Структурная схема фильтра такого типа изображена на рис

Краткие сообщения УДК 621.37

ПОЛИФАЗНЫЙ ФИЛЬТРВ.В. Запевалов

Предлагается способ построения полифазных децимирующих Ключевые слова:

мация, CIC


При решении задач цифровой обработки сигналов нередко возникает задача создания цировых фильтров низкой частоты. Широко известны такие типы фильтров, как БИХ и КИХ с бесконечной и конечной импульсной характеристикой. Данные фильтры реализуются с помщью операций задержки, умножения и сложения. Алгоритмы фильтрации могут реализовыватьна микроконтроллерах, цифровых сигнальных процессорах и программируемых логических миросхемах (ПЛИС). Применение ПЛИС позволяет обрабатывать широкополосные сигналы ввиду того, что ПЛИС дает возможность реализовать параллельную обработку отчётов входногТаким образом, при однофазной обработке ширина полосы обрабатываемого сигнала определяется максимальной тактовой частотой умножителя в ПЛИС. В настоящее время производительность блоков умножения в ПЛИС семейства Stratix V фирмы Altera оценивается в 350при квадратурной обработке сигнала можно обрабатывать сигнал с шириной полосы 350

Для обработки более широкополосных сигналов последнее время применяется полифазная при разделении отчетов сигнала на четные и нечетные можно увеличить

полосу обрабатываемого сигнала вдвое, а при разделении на 4 фазы – вчетверо. В настоящее время доступны высокопроизводительные АЦП с производительностью 3,6

например, ADC12D1800 фирмы Texas Instruments [9]. Таким образом, алгоритмы актуальная проблема цифровой обработки сигналов.

Не все алгоритмы цифровой обработки сигнала можно реализовать по полифазной архитетуре. Довольно просто реализуется полифазный КИХ-фильтр, однако полифазный фильтр БИХ не может быть реализован подобным образом – данный фильтр имеет обратные связи. Полифа

фильтры успешно применяются, однако с помощью алгоритмов КИХчески невозможно построить узкополосный фильтр ввиду того, что полоса фильтра определяется

например, при тактовой частоте 250 МГц и частоте среза ФНЧ 1,6. Для построения узкополосных ФНЧ могут быть использованы

фильтры, или фильтры Хогенауэра. В настоящей статье рассматривается возможность реализCIC-фильтра.

фильтры Для увеличения производительности проектируемого фильтра и уменьшения занимаемых

ресурсов ПЛИС предлагается в качестве ФНЧ использовать CIC (Cascaded integфильтр. Этот фильтр представляет собой последовательное соединение интегратора и

Структурная схема фильтра такого типа изображена на рис

Рис. 1. CIC-фильтр первого порядка

Краткие сообщения

ПОЛИФАЗНЫЙ ФИЛЬТР-ДЕЦИМАТОР ТИПА CIC

Предлагается способ построения полифазных децимирующих Ключевые слова: цифровая обработка сигналов, цифровая фильтрация, дец

CIC-фильтр, полифазная обработка.


При решении задач цифровой обработки сигналов нередко возникает задача создания циф-ровых фильтров низкой частоты. Широко известны такие типы фильтров, как БИХ и КИХ – с бесконечной и конечной импульсной характеристикой. Данные фильтры реализуются с помо-щью операций задержки, умножения и сложения. Алгоритмы фильтрации могут реализовываться на микроконтроллерах, цифровых сигнальных процессорах и программируемых логических мик-росхемах (ПЛИС). Применение ПЛИС позволяет обрабатывать широкополосные сигналы ввиду того, что ПЛИС дает возможность реализовать параллельную обработку отчётов входного сигнала. Таким образом, при однофазной обработке ширина полосы обрабатываемого сигнала определяется максимальной тактовой частотой умножителя в ПЛИС. В настоящее время производительность

я в 350 МГц [8], то есть при квадратурной обработке сигнала можно обрабатывать сигнал с шириной полосы 350 МГц.

Для обработки более широкополосных сигналов последнее время применяется полифазная и нечетные можно увеличить

вчетверо. В настоящее время доступны высокопроизводительные АЦП с производительностью 3,6 GS/s (млрд выборок

[9]. Таким образом, алгоритмы актуальная проблема цифровой обработки сигналов.

Не все алгоритмы цифровой обработки сигнала можно реализовать по полифазной архитек-нако полифазный фильтр БИХ

данный фильтр имеет обратные связи. Полифаз-фильтры успешно применяются, однако с помощью алгоритмов КИХ-фильтра практи-

что полоса фильтра определяется например, при тактовой частоте 250 МГц и частоте среза ФНЧ 1,6 МГц необхо-

. Для построения узкополосных ФНЧ могут быть использованы CIC-ье рассматривается возможность реализа-

Для увеличения производительности проектируемого фильтра и уменьшения занимаемых (Cascaded integrator-comb)

фильтр. Этот фильтр представляет собой последовательное соединение интегратора и цифрового Структурная схема фильтра такого типа изображена на рис. 1.

Предлагается способ построения полифазных децимирующих CIC-фильтров. обработка сигналов, цифровая фильтрация, деци-


Полифазный фильтр-дециматор типа CIC

2013, том 13, № 3 129

Передаточная характеристика CIC-фильтра первого порядка определяется как 퐻(푧) = ,

где D – задержка фильтра. Как показано в [1, 2] в CIC-фильтре первого порядка уровень подавления боковых лепестков

составляет –13 дБ. Для достижения больших порядков требуется последовательное включение k звеньев CIC-фильтра, при этом передаточная характеристика для CIC-фильтра k-го порядка бу-дет иметь вид

퐻 (푧) = . Коэффициент усиления будет определяться как 퐻(0) = 푘 ∙ 20 ∙ lg(퐷), дБ. Уровень подавления боковых лепестков соседнего канала: 훾 ≈ 퐾 − 13 ∙ 푘, дБ. АЧХ и ФЧХ CIC-фильтра приведены на рис. 2, 3.

Рис. 2. АЧХ CIC-фильтра 3-го порядка при D = 4

Рис. 3. ФЧХ CIC-фильтра 3-го порядка при D = 4.

Можно отметить, что при нечетных порядках ФЧХ фильтра получается кусочно-линейной, а

при чётных – строго линейной. Линейность ФЧХ крайне важна в тех случаях, когда полезная ин-формация содержится в фазе принятого сигнала – при фазовой пеленгации, в системах связи с фазоманипулированными сигналами, а также в аудиотехнике. Крутизна ФЧХ зависит от коэффи-циента задержки D. CIC-фильтр нередко совмещают с дециматором. Подробно CIC-фильтры описаны в работах [1, 2].

2. Способы построения полифазных CIC-фильтров Полифазная обработка подразумевает разделение цифровых отчетов входного сигнала на не-

сколько фаз. Обработка всех фаз происходит параллельно, благодаря чему достигается повыше-ние производительности системы ЦОС пропорционально числу фаз. О полифазной обработке сигналов подробно описано в [7].


В.В. Запевалов


Для построения полифазного CIC-фильтра предлагается применить схему, изображенную на рис. 4.

Рис. 4. Схема полифазного CIC-фильтра-дециматора 1-го порядка

В результате получается CIC-фильтр с коэффициентом задержки D и коэффициентом деци-

мации, равным количеству фаз обработки сигнала. Однако фильтр-дециматор первого порядка в ряде случаев неприемлем по причине малого уровня подавления боковых лепестков зеркального канала. Для большего порядка затухания необходим фильтр больших порядков. В работах [3, 4] приведен метод построения полифазных CIC-фильтров высших порядков, однако данный способ предполагает применение либо аппаратных умножителей либо выбор особых случаев с триви-альными коэффициентами, когда умножение можно заменить двоичным сдвигом и сложением.

Рис. 5. Полифазный CIC-фильтр 2-го порядка


Полифазный фильтр-дециматор типа CIC

2013, том 13, № 3 131

Чтобы построить полифазный CIC-фильтр 2-го порядка, предлагается организовать перекрест-ные связи между фазами обработки, заменив интегратор сумматором, второй вход которого под-ключается к предыдущей фазе, что эквивалентно задержке на один отчет. Кроме того, для вырав-нивания задержек после сумматоров введены линии задержки на (N – m) тактов, где m – номер фа-зы. Структура полифазного CIC-фильтра-дециматора 2-го порядка представлена на рис. 5.

Следует заметить, что предложенная схема позволяет строить фильтры больших порядков и таким образом добиваться большего подавления по боковым лепесткам фильтра. Для коррекции формы АЧХ может быть разработан специальный корректирующий КИХ-фильтр [5].

Данная схема была смоделирована в пакете MATLAB. Результаты моделирования подтвер-ждают работоспособность предложенного решения.

Заключение Фильтр такого типа позволяет обрабатывать сигнал с шириной частотной полосы, в несколь-

ко раз превышающей аппаратные возможности (тактовую частоту) тракта цифровой обработки сигнала. Применение полифазного CIC-фильтра совместно с полифазным переносчиком частоты позволяет реализовать узкополосную фильтрацию широкополосного сигнала. Данный фильтр может быть применен для решения задач обнаружения, измерения и мониторинга широкополос-ных радиосигналов.


1. CIC фильтры Хогенауэра и их характеристики. – www.dsplib.ru/content/cic/cic.html 2. Hogenauer, E.B. An economical class of digital filters for decimation and interpolation / E.B. Ho-

genauer // IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. – 1981. – Vol. ASSP-29, no. 2 (April). – P. 155–162.

3. Gao, Y. A Partial-Polyphase VLSI Architecture for Very High Speed CIC Decimation Filters / Yonghong Gao, Lihong Jia, Hannu Tenhunen // Proc. the 12th Annual 1999 IEEE International ASIC/SOC Conference, Washington, 1999. – P. 391–395.

4. Gao, Y. Low-Complexity High-Speed Decimation Filters / Yonghong Gao, Lihong Jia, Hannu Tenhunen. – Stockholm, Electronic System Design Laboratory Royal Institute of Technology, 1999. – www.ict.kth.se/ECS/esd/doc/ar99/gao/decimator_isic99.pdf

5. AN455. Understanding CIC Compensation Filters. Altera Corporation, 2007. 6. Candan, C. Optimal Sharpening of CIC Filters and An Efficient Implementation Through Sara-

maki-Ritoniemi Decimation Filter Structure / C. Candan. – Ankara, Department of Electrical Engineer-ing, METU. – www.eee.metu.edu.tr./~ccandan/pub-dir

7. Vaidyanathan, V.V. Multirate digital filters, filter banks, polyphase networks, and applications: A tutorial / V.V. Vaidyanathan // Proc. of the IEEE. – 1990. – Vol. 78, no. 1.– P. 56–93.

8. Stratix, V. Device Handbook / V. Stratix. – Altera Corporation, 2012. 9. ADC12D1800 12-Bit, Single 3.6 GSPS Ultra High-Speed ADC. Texas Instruments, 2012. –

www.ti.com/lit/ds/snas500n/snas500n.pdf Запевалов Виталий Валерьевич, зав. сектором цифровой обработки радиосигналов НИИЦС,

Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].


2013, vol. 13, no. 3, pp. 128–132

POLYPHASE CIC DECIMATION FILTER V.V. Zapevalov, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The article deals with proposed a polyphase architecture for CIC decimation filters. Keywords: digital signal processing, digital filters, decimation, CIC filters, multirate

processing, polyphase processing.


В.В. Запевалов


References 1. CIC filters and their technical characteristics. Available at: www.dsplib.ru/content/cic/cic.html 2. Hogenauer E.B. An economical class of digital filters for decimation and interpolation.

IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1981, vol. ASSP-29, no. 2 (April), pp. 155–162.

3. Yonghong Gao, Lihong Jia, and Hannu Tenhunen. A Partial-Polyphase VLSI Architecture for Very High Speed CIC Decimation Filters. Proc. the 12th Annual 1999 IEEE International ASIC/SOC Conference, Washington, 1999, pp. 391–395.

4. Yonghong Gao, Lihong Jia, and Hannu Tenhunen. Low-Complexity High-Speed Decimation Fil-ters. Electronic System Design Laboratory Royal Institute of Technology Stockholm, Sweden, 1999. Available at: www.ict.kth.se/ECS/esd/doc/ar99/gao/decimator_isic99.pdf

5. AN455. Understanding CIC Compensation Filters. Altera Corporation, 2007. 6. Candan, C. Optimal Sharpening of CIC Filters and An Efficient Implementation Through Sara-

maki-Ritoniemi Decimation Filter Structure. Cagatay Candan Department of Electrical Engineering, METU, Ankara, Turkey. Available at: www.eee.metu.edu.tr./~ccandan/pub-dir

7. Vaidyanathan P.P. Multirate digital filters, filter banks, polyphase networks, and applications: A tutorial. Proc. of the IEEE, 1990, vol. 78, no. 1, pp. 56–93.

8. Stratix V Device Handbook. Altera Corporation, 2012. 9. ADC12D1800 12-Bit, Single 3.6 GSPS Ultra High-Speed ADC. Texas Instruments, 2012.

Available at:www.ti.com/lit/ds/snas500n/snas500n.pdf



2013, том 13, № 3 133

Введение Рассмотрим задачу оценивания состояния динамической системы, когда статистическая ин-

формация о возмущениях и помехах, действующих на систему, отсутствует, но известны множе-ства их возможных значений [1–3, 7]. Эти множества являются многогранниками и заданы сис-темами линейных неравенств (СЛН). Работа продолжает исследования [4, 5].

1. Минимаксный фильтр Процессы в системе управления описываются уравнениями:

1 ,k k kx Ax w 1 1 1,k k ky Gx Hv 0,1, , 1,k N (1) где n

kx R , kw , mky R , kv – векторы состояния системы, возмущения, измерения, ошибок из-

мерений на k -м шаге соответственно; A , , G , H – известные матрицы. Известно, что началь-ное состояние 0x и неопределенные воздействия kw и kv на k -м шаге могут принимать любые значения из некоторых заданных выпуклых многогранных множеств:

0 00 0 0: ,x xx X A x b : ,k w k ww W A w b : ,k v k vv V A v b 0,1, , 1,k N . (2) Задача гарантированного оценивания состояния системы состоит в построении последова-

тельности информационных множеств 1kX , 0,1, , 1k N , внутри которого находится ис-тинное значение вектора состояния kx [1, 4]:

1/ ,kk kX AX W 0,1, , 1k N , (3)

1 1[ ] , ,nk kX y x R Gx v y v V

0,1, , 1k N , (4)

1 1/ 1[ ],k k k kX X X y 0,1, , 1k N . (5) Рассмотрим алгоритм нахождения системы линейных неравенств, описывающей информа-

ционное множество kX для 1k . 1. Найдем систему линейных неравенств, описывающих множество прогнозов 1/0X .

0 1 1:AX A x b , где 0

11 xA A A , 1b =

0xb ;

2 2:W A w b , где 12 ГwA A , 2b = wb ;

1 1/0 0 Г .x X AX W

УДК 517.977

О ПОДХОДЕ К ОЦЕНИВАНИЮ СОСТОЯНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ КАК К РЕШЕНИЮ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ НЕРАВЕНСТВ Е.О. Подивилова, В.И. Ширяев

Рассматривается построение гарантированных оценок вектора состояния дина-мической системы в условиях неопределенности. Минимаксный фильтр применяет-ся, когда статистическая информация о возмущениях и помехах отсутствует и из-вестны множества их возможных значений. Рассмотрены методы выполнения опе-раций над множествами, возникающих при реализации минимаксного фильтра, в случае, когда множества описаны системами линейных неравенств. Описан алго-ритм точного построения множества прогнозов методом свёртки системы линейных неравенств Фурье – Черникова. Рассмотрен метод пересечения множеств, который заключается в выявлении в системе избыточных неравенств на основе теоремы Минковского – Фаркаша. Приведён численный пример, демонстрирующий работуалгоритма.

Ключевые слова: гарантированное оценивание, минимаксный фильтр, система линейных неравенств.


Е.О. Подивилова, В.И. Ширяев


Получаем систему линейных неравенств:

0

111

2 2

Г 0Г 0

0 0

0 0

A Ex

A Ew

bAx

A b

.

Проведем свертку системы, обнуляя коэффициенты при 0x и w . Получим систему

1/0 1/01x xA x b .

2. Найдем СЛН, описывающую множество, совместимое с измерением, 1[ ]X y :

1 11 [ ] 1 [ ][ ] : X y X yX y A x b , где 1[ ]X y vA A ,

1[ ] 1X y v vb A y b .

3. Найдем СЛН, описывающую информационное множество 1X . Для этого объединим сис-темы

1/0 1/01x xA x b и 1 1[ ] 1 [ ]X y X yA x b и исключим из полученной системы избыточные неравенст-

ва, используя теорему Минковского – Фаркаша [5]. Для каждого неравенства cx d из этой сис-темы решим задачу линейного программирования min

Ax bcx

. Если будет найдено решение x ,

при котором cx d , то данное неравенство является избыточным. При построении минимаксного фильтра в качестве оценки *

kx вектора состояния kx систе-

мы (1) рассматривается чебышевский центр информационного множества kX [4, 5]. 2. Пример

а) б)

в) г)

Информационные множества kX : а – 1k ; б – 5k ; в – 10k ; г – 15k


О подходе к оцениванию состояния динамических систем как к решению системы линейных неравенств

2013, том 13, № 3 135

0,9976 0,04639,

0,09278 0,8584A

3

3

0,1189 10

4,639 10

, 1 00 1

H

, 1 00 1

G

.

Множества:

0 :X 0

1 0 0,000750 1 0,03

0,000751 00,030 1

x

, :W 1 1,51 1,5

w

, :V

1 0 0,0001450 1 0,0228

.0,0001451 00,02280 1

v

Начальное состояние системы 0 0x , а kw и kv меняются внутри множеств W и V . Полу-

ченные в результате работы фильтра информационные множества kX , k 1, 5, 10, 15 приведены на рисунке.

Заключение Задача построения множественных оценок состояния динамической системы в условиях не-

определённости сведена к решению системы линейных неравенств. Рассмотрен алгоритм точного построения множества прогнозов методом свёртки системы линейных неравенств. Существен-ным недостатком применения свертки в алгоритме минимаксной фильтрации является то, что в промежуточных вычислениях появляется большое число избыточных неравенств, в связи с чем увеличивается вычислительная сложность алгоритма. Для уменьшения вычислительных ресурсов применяют алгоритмы аппроксимации множеств прогнозов сверху, например, методом сдвига граней [7] или параллелотопами.


1. Кац, И.Я. Минимаксная многошаговая фильтрация в статистически неопределенных си-туациях / И.Я. Кац, А.Б. Куржанский // Автоматика и телемеханика. – 1978. – № 11. – С. 79–87.

2. Кунцевич, В.М. Управление в условиях неопределенности: гарантированные результаты в задачах управления и идентификации / В.М. Кунцевич. – Киев: Наукова думка, 2006. – 264 с.

3. Филимонов, Н.Б. Идентификация состояния и внешней среды дискретных динамических объектов методом полиэдрального программирования / Н.Б. Филимонов // Мехатроника, авто-матизация, управление. – 2003. – № 2. – С. 11–15.

4. Подивилова, Е.О. Сравнение оценок минимаксного фильтра и фильтра Калмана / Е.О. По-дивилова, В.И. Ширяев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Математическое моделирование и програм-мирование». – 2012. – Вып. 14, № 40 (299). – С. 182–186.

5. Уханов, М.В. Алгоритмы построения информационных множеств при реализации мини-максного фильтра / М.В. Уханов, В.И. Ширяев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Математика. Физика. Химия». – 2002. – Вып. 2, № 3. – С. 19–33.

6. Черников, С.Н. Линейные неравенства / С.Н. Черников. – М.: Наука, 1968. – 488 с. 7. A New Nonlinear Set Membership Filter Based on Guaranteed Bounding Ellipsoid Algorithm /

Bo Zhou, Kun Qian, Xu-Dong Ma, Xian-Zhong Dai // Acta Automatica Sinica. – 2013. – Vol. 39, no. 2. – P. 146–154.

Подивилова Елена Олеговна, аспирант кафедры систем управления, Южно-Уральский го-

сударственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Ширяев Владимир Иванович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой систем

управления, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]


Е.О. Подивилова, В.И. Ширяев



2013, vol. 13, no. 3, pp. 133–136

ON THE APPROACH OF DYNAMIC SYSTEM STATE ESTIMATION AS SOLVING LINEAR INEQUALITIES SYSTEM E.O. Podivilova, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], V.I. Shiryaev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The article describes guaranteed estimation of dynamic system state vector under condition of uncertainty. Minimax filter is used when statistic information about distur-bances and noises is absent but sets of their possible values are available. Methods of per-forming set operations while minimax filter realization are described when sets are given by linear inequalities systems. The algorithm of accurate construction of feasible sets with convolution of systems of linear inequalities Fourier-Chernikov is presented in the article. The article describes algorithm of performing intersection of sets which consists of re-vealing extra inequalities in the system basing on Minkowski-Farkash theorem. The nu-merical example showing described algorithms is presented.

Keywords: guaranteed estimation, minimax filter, linear inequalities systems.

References 1. Kats I.YA., Kurzhansky A.B. Minimax Multistep Filtration in Statistically Undefined Situations

[Minimaksnaya mnogoshagovaya filtratsiya v statisticheski neopredelennyKh situatsiyaKh] Avtomatica i telemekhanica [Automatic & Telemechanics], 1978, no. 11, pp. 79–87.

2. Kuntsenich V.M. Control under Condition of Uncertainty: Guaranteed Results in Control and Identification Problems [Upravleniye v usloviyakh neopredelennosti: garantirovannye rezultaty v zada-chakh upravleniya i identificatsii], Naukova Dumka, 2006. 264 p.

3. Philimonov N.B. Identification of Discrete Dynamic Objects State and Environment by Polyhe-dral Programming Method [Identificatsiya sostoyaniya i vneshney sredy dinamicheskikh ob’ektov me-todom poliedral’nogo programmirovaniya], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravleniye [Mechatronics, Automation, Control], 2003, no. 2, pp. 11–15.

4. Podivilova E.O., Shiryaev V.I. Comparison of Minimax Filter and Kalman Filter Estimations [Sravnenie ocenok minimaksnogo fil'tra i fil'tra Kalmana], Bulletin of the SouthUral State Universi-ty.Series “Mathematical Modeling,Programming & Computer Software”, 2012, vol. 14, no. 40 (299), pp. 182–186. (in Russian)

5. Ukhanov M.V., Shiryaev V.I. Algorythms of Construction Informational Sets while Minimax Fil-ter Realization [Algoritmy postroeniya informatsionnykh mnozhestv pri realizatsii minimaksnogo fil'tra], Bulletin of the SouthUral State University. Series “Mathematics. Physics.Chemistry”, 2002, vol. 2, no. 3, pp. 19–33.

6. Chernikov S.N. Linear Inequalities [Lineynye neravenstva]. Moscow, Nauka, 1968. 488 p. 7. Bo Zhou, Kun Qian, Xu-Dong Ma, Xian-Zhong Dai A New Nonlinear Set Membership Filter

Based on Guaranteed Bounding Ellipsoid Algorithm. Acta Automatica Sinica, 2013, vol. 39, no. 2, pp. 146–154.



2013, том 13, № 3 137

Введение Алгоритм монобитного быстрого преобразования Фурье (БПФ), предложенный и исследо-

ванный в [1–8], позволяет сократить число требуемых ресурсов при реализации на ПЛИС за счет исключения операций умножения. Поворачивающие множители в алгоритме монобитного БПФ могут принимать значения из наборов:

{1, j, –1, –j} или

{1 + j, –1 + j, –1 – j, 1 – j}. Автор [1, 3] отмечает, что объединение этих наборов значений поворачивающих множителей

в один набор {1, 1 + j, j, –1 + j, –1, –1 – j, –j, 1 – j} позволит улучшить качество преобразования, выраженное в уменьшении уровня нежелательных (паразитных) составляющих в спектре анали-зируемого сигнала. Однако количественных показателей такого улучшения не приводится.

В настоящей статье приведена оценка влияния выбора набора поворачивающих множителей на уровень нежелательных составляющих в спектре анализируемого сигнала, а также результаты расчета ресурсов ПЛИС, необходимых для реализации различных вариантов алгоритма.

1. Постановка задачи Суть алгоритма монобитного БПФ сводится к следующему. В дискретном БПФ

푋(푘) = ∑ 푥(푛)푒 . поворачивающие множители W kn = exp(–jπkn/N) заменяются наборами:

W kn = 1 + j, 0 ≤ θ < π/2; W kn = –1 + j, π/2 ≤ θ < π; W kn = –1 – j, π ≤ θ < 3π/24; W kn = 1 – j, 3π/2 ≤ θ < 2π

или: W kn = 1, –π/4 ≤ θ < π/4; W kn = j, 3π/2 ≤ θ < π/4; W kn = –1, –3π/4 ≤ θ < 3π/4; W kn = –j, –3π/4 < θ ≤ –π/4.

УДК 621.37

ВЫБОР ПОВОРАЧИВАЮЩИХ МНОЖИТЕЛЕЙ В АЛГОРИТМЕ МОНОБИТНОГО БЫСТРОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ А.Н. Николаев

Приводятся результаты исследования алгоритма монобитного быстрого преоб-разования Фурье. Рассматриваются варианты реализации алгоритма на основе раз-личных наборов поворачивающих множителей. Выбор поворачивающих множите-лей влияет на качество результата монобитного быстрого преобразования Фурье и на ресурсы ПЛИС, необходимые для реализации алгоритма. Количественная оценка такого влияния в открытой литературе не приводится. Предметом исследования яв-ляется уровень нежелательных составляющих в спектре анализируемого сигнала. Приводятся результаты расчетов числа ресурсов ПЛИС, требуемых для реализации различных вариантов алгоритма монобитного быстрого преобразования Фурье. Расчеты проведены для 1024-точечного преобразования. Результаты исследований могут быть использованы при разработке и практической реализации устройств цифровой обработки сигналов на ПЛИС, использующих алгоритм монобитного бы-строго преобразования Фурье.

Ключевые слова: монобитное БПФ, ПЛИС.


А.Н. Николаев


Графически это можно представить так как показано на рис. 1. Объединение этих наборов в один иллюстрирует рис. 2.

а) б) Рис. 2. Объединенный набор пово-

рачивающих множителей моно-битного БПФ Рис. 1. Графическое представление поворачивающих множителей

монобитного БПФ

Сигнал на входе исследуемого алгоритма представляется последовательностью знаков его отсчетов:

sign(x) = x / |x|, где x = cos(2πfcnΔt) – отсчеты тестового гармонического сигнала.

В ходе исследований была поставлена задача оценки уровня нежелательных составляющих в спектре анализируемого сигнала для различных вариантов наборов поворачивающих множите-лей. Была разработана программа на языке VHDL для исследования требуемых для реализации алгоритма ресурсов ПЛИС.

2. Результаты моделирования и расчетов Результаты оценки уровня нежелательных составляющих в спектре анализируемого сигнала,

полученные с применением пакета Matlab, приведены в табл. 1. Таблица 1

Результаты моделирования

Набор поворачивающих множителей Уровень нежелательных составляющих, дБ, относительно полезной составляющей

{1, j, –1, –j} –10,075 {1 + j, –1 + j, –1 – j, 1 – j} –10,71 {1, 1 + j, j, –1 + j, –1, –1 – j, –j, 1 – j} –16,33

Результаты расчета ресурсов ПЛИС, необходимых для реализации различных вариантов ал-

горитма (число точек преобразования – 1024), приведены в табл. 2. Таблица 2

Результаты расчетов

Набор поворачивающих множителей Число логических элементов ПЛИС {1, j, –1, –j} 49 155 {1 + j, –1 + j, –1 – j, 1 – j} 61 955 {1, 1 + j, j, –1 + j, –1, –1 – j, –j, 1 – j} 82 504

Заключение Анализ полученных результатов позволяет сделать следующие выводы. 1. С точки зрения уровня нежелательных составляющих в спектре анализируемого сигнала,

первые два варианта наборов поворачивающих множителей дают практически одинаковые ре-зультаты. Использование объединенного набора поворачивающих множителей улучшает соот-ношение полезной и нежелательных составляющих на 6 дБ.

jIm

Re1

-j

-1


Выбор поворачивающих множителей в алгоритме монобитного быстрого преобразования Фурье

2013, том 13, № 3 139

2. При одинаковом уровне нежелательных составляющих набор {1, j, –1, –j} поворачиваю-щих множителей требует наименьшего числа ресурсов при реализации на ПЛИС. Улучшение соотношения полезной и нежелательных составляющих в спектре анализируемого сигнала, кото-рое можно достичь путем применения объединенного набора {1, 1 + j, j, –1 + j, –1, –1 – j, –j, 1 – j} поворачивающих множителей, требует увеличения числа ресурсов ПЛИС на 40 % по сравнению с первым вариантом.


1. Tsui, J.B.Y. Digital Techniques for Wideband Receivers / J.B.Y. Tsui – 2nd ed. – SciTech Pub-lishing Inc, 2004. – 571 p.

2. Flynn, J.E. GPS coarse acquisition using the monobit FFT algorithmin a broadband receiver / J.E. Flynn. – Wrighte state university, 2008. – 97 p.

3. US Patent No. 7,440,989 B1, Kernel function approximation and receiver / J. Tsui, J.M. Emmert, S.L. Hary, D.M. Lin, N.A. Requignot, K.M. Graves. – 21 Oct., 2008.

4. US Patent No. 5,917,737, Fourier transform mechanization using one bit Kernel function / J. Tsui, J. Schamus. – 29 June 1999.

5. US Patent No. 5,963,164, Monobit Kernel function electronic warfare receiver for characterizing two input signals / J. Tsui, D.H. Kaneshiro, J. Schamus. – 5 Oct., 1999.

6. US Patent No. 6,448,921 B1, Channelized monobit electronic warfare radio receiver / J. Tsui, J.N. Hedge, V.D. Chakravathy, K.M. Graves. –10 Sept., 2002.

7. US Statutory Invention Registration No. H2109 H, Passive microwave direction finding with mo-nobit Fourier transformation receiver and matrix coupled antenna / J. Tsui, K.M. Graves. –7 Sept., 2004.

8. US Patent No. 5,793,323, Two signal monobit electronic warfare receiver / J.B.Y. Tsui. – 11 Aug. 1998.

Николаев Андрей Николаевич, старший преподаватель кафедры инфокоммуникационных

технологий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].


2013, vol. 13, no. 3, pp. 137–140

SELECTION OF A ROTATION FACTORS IN MONOBIT FAST FOURIER TRANSFORM A.N. Nikolaev, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The article presents the results of a study of the monobit fast Fourier transform algo-rithm. Variants of the algorithm on the basis of different sets of rotation factors. Choosing rotation factors affect the quality of the result monobit fast Fourier transform on FPGA resources needed to implement the algorithm. Quantitative assessment of this impact in the open literature are given. The subject of the study is the rate of unwanted components in the spectrum of the analyzed signal. The results of calculation of the number of the FPGA resources required for the implementation of different versions of the monobit fast Fourier transform algorithm. The calculations were made for the 1024-point conversion. The research results can be used in the development and practical implementation of digi-tal signal processing on FPGA, using an monobit fast Fourier transforms algorithm.

Keywords: monobit FFT, FPGA.


А.Н. Николаев


References 1. Tsui J.B.Y. Digital Techniques for Wideband Receivers. 2nd ed. SciTech Publishing Inc, 2004.

571 p. 2. Flynn J.E. GPS Coarse Acquisition Using the Monobit FFT Algorithmin a Broadband Recei-

ver.Wrighte state university, 2008. 97 p. 3. Tsui J., Emmert J.M., Hary S.L., Lin D.M., Requignot N.A., Graves K.M. US Patent

No. 7,440,989 B1. Kernel Function Approximation and Receiver, 21 October, 2008. 4. Tsui J.B.Y., Schamus J. US Patent No. 5,917,737, Fourier Transform Mechanization Using One

Bit Kernel Function, 29 June 1999. 5. Tsui J., Kaneshiro D.H., Schamus J. US Patent No. 5,963,164, Monobit Kernel Function Elec-

tronic Warfare Receiver for Characterizing Two Input Signals, 5 October, 1999. 6. Tsui J., Hedge J.N., Chakravathy V.D., Graves K.M.US Patent No. 6,448,921 B1, Channelized

Monobit Electronic Warfare Radio Receiver, 10 September, 2002. 7. Tsui J.B.Y., Graves K. M. US Statutory Invention Registration No. H2109 H, Passive Microwave

Direction Finding with Monobit Fourier Transformation Receiver and Matrix Coupled Antenna, 7 Sep-tember, 2004.

8. Tsui, J.B.Y., US Patent No. 5,793,323, Two Signal MonobitElectronic Warfare Receiver, 11 Au-gust 1998.



2013, том 13, № 3 141

Введение Цифровые технологии обработки СВЧ-радиосигналов позволяют реализовать пеленгацию

источника радиоизлучения (ИРИ) в широком частотном диапазоне при произвольном располо-жении элементов пеленгационной антенной решетки в пространстве. Это упрощает размещение таких пеленгаторов на малоразмерных объектах (самолеты, дистанционно пилотируемые лета-тельные аппараты, ракеты и т. д.) и создает предпосылки для повышения качества их функцио-нирования [1].

Для получения высокой точности расчета пеленга ИРИ необходимо оптимально проектиро-вать расположение элементов пеленгационных антенных решеток (АР). Современные вычисли-тельные средства позволяют создать математические и компьютерные модели таких пеленгато-ров и промоделировать их работу с различными вариантами построения.

В настоящей статье проводится исследование пеленгационных характеристик трех вариантов пространственных решеток методом математического моделирования.

1. Постановка задачи 1.1. В пространстве выбрана заданная система декартовых координат ZXY с началом в точке O

(z = 0, x = 0, y = 0). 1.2. В пространстве действует ИРИ на длине волны λ. ИРИ расположен в точке Мu (z = zu,

x = xu, y = yu). 1.3. Существует пеленгационная система в виде фазокорреляционного пеленгатора с произ-

вольным расположением элементов пеленгационной решетки. Она включает в себя [2, 3]: − опорную антенну, диаграмма направленности которой равномерна в секторе нахождения

ИРИ; − N пеленгационных измерительных антенн, их диаграммы подобны диаграмме направлен-

ности опорной антенны. Пеленгационная система в процессе пеленгации ИРИ проводит измерение фазовых сдвигов

между радиосигналами, принимаемыми i-й пеленгационной антенной и опорной антенной – i(u, u), 1,i N , зависящие от азимута u и угла места u ИРИ.

По измеренным значениям фазовых сдвигов i(u, u) в пеленгационной системе вычисляют-ся значения ij

= i – j, i ≤ j, 1,i N , которые используются в пеленгационной системе для оцен-

ки значений – (u, u).

УДК 621.372.542

МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ПЕЛЕНГОВАНИЯ ИСТОЧНИКОВ РАДИОИЗЛУЧЕНИЯ ФАЗОКОРРЕЛЯЦИОННЫМИ ПЕЛЕНГАТОРАМИ И.И. Заляцкая

Рассмотрено влияние расположения элементов пространственной антенной решетки на величину области потенциального нахождения пеленга при использова-нии фазокорреляционного алгоритма пеленгования. Произведено компьютерное моделирование для трех вариантов построения плоских пеленгационных антенных решеток. Результаты моделирования приведены в виде пеленгационных характери-стик. Наглядно показаны возможности оптимизации пеленгационных антенных ре-шеток путем компьютерного моделирования. При разнесении элементов исходной антенной решетки удалось уменьшить область потенциального нахождения пеленга более чем в два раза. Работа выполнена в научно-исследовательском институте цифровых систем обработки и защиты информации ЮУрГУ, научный руководитель д-р техн. наук, профессор Карманов Ю.Т.

Ключевые слова: алгоритм пеленгования, пеленгационная антенная решетка, фазокорреляционный пеленгатор.


И.И. Заляцкая


Исследуемая пеленгационная антенная решетка (АР) состоит из двух идентичных линейных решеток (назо-вем их подрешетка А и подрешетка Б), расположенных перпендикулярно друг к другу (рис. 1).

Требуется провести исследование влияния располо-жения элементов пеленгационной АР для минимизации ошибок определения пеленга.

2. Исследование пеленгационных характеристик В соответствии с математической моделью [4] были

созданы компьютерные модели [5, 6], которые позволи-ли получить пеленгационную характеристику в виде изолиний, значение уровней измерено в дБ. Площадь

области, ограниченной уровнем 1 дБ, определяет точность вычисления пеленга (чем она меньше, тем точнее мы можем вычислить пеленг).

На рис. 3, а приведена пеленгационная характеристика сигнала со следующими параметрами: λ = 10 см, истинный пеленг – (xu1

= 60°, yu1 = –10°).

Оптимизацию АР проведем путем сравнения пеленгационной характеристики исходной АР (см. рис. 1) с двумя вариантами модифицированных АР (рис. 2). Модифицированные АР состоят из двух плоских решеток (рис. 2, а, б). Обозначим АР на рис. 2, а – II АР, на рис. 2, б – III АР.

а) б)

Рис. 2. Модифицированная конфигурация АР Для того, чтобы сравнить пеленгационные характеристики II и III АР с исходной, выберем те

же параметры ИРИ. Полученные пеленгационные характеристики представлены на рис. 3, б, в.

а) б) в)

Рис. 3. Пеленгационные характеристики АР

5

5

5

510

10

10

10

10

15

15

15

15 15

15

15

15

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

25

25

25

252525

25

25

25

25

25

25

25

25

25

25

25

25

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

y

x

=10 cm, xu=60, yu=-10, sko = 0, min=0, ayi=-10, axi=60

1

13

3 3

3

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

13

y

x


10

1010

10

10

10

10

10

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

20

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

3030

30

30

30

30 30 30

30

3030

30

30

3030

3030

30

30

3030

30

30

3030

30 30

30

30

3030

30 30

3030

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

13

5

1010

10

10

10

10

10

10

y

x


10 10

10

10

10

10

10

10

2020

20

20

20

20

20

2020

20

202020

20

20

20

20

20

20

20

20

2020

20

20

20

2020

20

30 3030

303030

30 30

30

30

30 30

30

30

3030

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30 30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

30

3030

30

3030

30

30

30

30

30

3030

30

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

Рис. 1. Конфигурация АР


Моделирование алгоритмов пеленгования источников радиоизлучения фазокорреляционными пеленгаторами

2013, том 13, № 3 143

Так как точность пеленгования напрямую зависит от ширины области, ограниченной поро-гом, принятым 1 дБ, то проводить анализ эффективности принятых решений будем по этому па-раметру (см. таблицу).

Зависимость ширины (Δαx) и длины зоны (Δαy) ниже уровня 1 дБ

от координаты точки и конфигурации АР

Номер АР Координаты точки xu = 60°, yu

= –10° I x

= 30°, y = 30°

II x = 13°, y

= 11° III x

= 10°, y = 10°

С разнесением отдельных элементов исходной АР были получены существенные улучшения

потенциальной точности вычисления пеленга. Вследствие разнесения элементов АР были получены следующие результаты: − значительное уменьшение области нахождения истинного пеленга (до 56 % для II решетки

и 66,7 % для III решетки); − вынесение половины элементов на 30 см значительных улучшений не принесло. Уменьше-

ние области, окруженной уровнем 1 дБ, составило около 23 %. Заключение Приведенные результаты оптимизации пеленгационных решеток методом математического

моделирования демонстрируют хорошие возможности повышения точности пеленгования фазо-корреляцонных пеленгаторов.


1. Золотарев, И.Д. Фазовые пеленгаторы в условиях радиоэлектронной борьбы / И.Д. Золо-тарев, В.А. Березовский // Омский научный вестник. – 2009. – Т. 83, № 3. – С. 264–268.

2. Рембовский, А.М. Радиомониторинг: задачи, методы и средства / А.М. Рембовский, А.В. Ашихмин, В.А. Козьмин. – М.: Горячая линия – Телеком., 2006. – 492 с.

3. Денисов, В.П. Фазовые радиопеленгаторы: моногр. / В.П. Денисов, Д.В. Дубинин. – Томск: Томский гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники. – 2002. – 251 с.

4. Карманов, Ю.Т. Математическая модель алгоритмов пеленгования источников радиоиз-лучения фазо-корреляционными пеленгаторами с пространственным распределением элементов пеленгационной решетки / Ю.Т. Карманов, И.И. Заляцкая // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компью-терные технологии, управление и радиоэлектроника». – 2012. – Вып. 17, № 35 (294). – С. 21–24.

5. Дьяконов, В.П. MATLAB и SIMULINK для радиоинженеров / В.П. Дьяконов. – М.: ДМК Пресс, 2011. – 976 с.

6. Герман-Галкин, С.Г. MatLab & Simulink. Проектирование мехатронных систем на ПК / С.Г. Герман-Галкин. – СПб.: КОРОНА-Век, 2008. – 368 с.

Заляцкая Инна Ивановна, аспирант кафедры инфокоммуникационных технологий, Южно-

Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].


И.И. Заляцкая



2013, vol. 13, no. 3, pp. 141–144

MODELING OF ALGORITHM FOR DIRECTION FINDING OF RADIO-FREQUENCY RADIATION SOURCES BY PHASE CORRELATION DIRECTION FINDERS Zalyatskaya I.I., South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The space antenna array elements position influence on value of potential bearing area with using phase-correlation algorithm for direction finding are considered. Compu-ter simulations for the three variants of construction direction-finding antennas were per-formed. The results of the simulation are shown in the form of direction-finding features. The wide possibilities of optimizing direction-finding antenna arrays by computer simula-tion are shown. The area of potential bearing was reduced more than two times with the original array. The work was done at the Research Institute of digital processing systems and information security of SUSU, supervisor Prof. Y.T. Karmanov.

Keywords: algorithm of direction finding, direction finding antenna array, phase correlation direction finder.

References

1. Zolotarjov I.D., Berezovskiy V.A. Fazovye pelengatory v usloviyakh radioelektronnoy bor'by [Phase Direction Finders Underconditions of Electronic Warfare]. Omskij Nauchnyj Vestnik [Sience bul-letin of Omsk], 2009, vol. 83, no 3, p. 264–268.

2. Rembovskiy A.M. Radiomonitoring: zadachi, metody i sredstva [Radio Monitoring: Tasks, Me-thods and Tools]. Moscow, 2006. 492 p.

3. Denisov V.P. Fazovye radiopelengatory: monografiya [Phase Direction Finders: Monograph]. Tomsk, 2002. 251 p.

4. Karmanov Yu.T., Zalyatskaya I.I. Mathematical Models of Algorithms for Direction Finding of Radio-frequency Radiation Sources by Phase Correlation Direction Finders with Spatial Distribution of Direction Finding Array Elements [Matematicheskaya model algoritmov pelengovaniya istochnikov ra-dioizlucheniya fazo-korrelyatsionnymi pelengatorami s prostranstvennym raspredeleniem elementov pelengatsionnoy reshetki]. Bulletin of South Ural State University . Serial ‘Computer Technology, Con-trol and Electronics’], 2012, vol. 17, no 35, p. 21–24. (in Russian)

5. Dyakonov V.P. MATLAB i SIMULINK dlya radioinzhenerov [MATLAB and SIMULINK for Ra-dio Engineers]. Moscow, 2011. 976 p.

6. German-Galkin S.G. MatLab & Simulink. Proektirovanie mehatronnykh sistem na PK [MatLab & Simulink. Designing mechatronic systems on PC]. St. Petersburg, 2008. 368 p.



2013, том 13, № 3 145

Введение В процессе разработки сложных радиотехнических систем (РТС) единственным способом

позволяющим оценить качество их функционирования до проведения натурных испытаний явля-ется математическое и компьютерное моделирование [1]. Кроме того, моделирование на этапе проектирования позволяет облегчить синтез и анализ алгоритмов обработки сигналов, реализа-ция которых предполагает использование цифровых вычислительных устройств [2], а также оп-тимизировать и отладить алгоритмы (механизмы) управления и внешнего взаимодействия с дру-гими системами.

Под радиотехнической системой будем понимать систему, действие которой основано на не-посредственном использовании высокочастотных электромагнитных колебаний радиодиапазона и предназначенной для сбора, передачи, извлечения, обработки или хранения информации. По ин-формационному назначению РТС принято делить на четыре основных класса [4]:

1. РТС передачи информации (радиосвязь, радиовещание, телевидение). 2. РТС извлечения информации (обнаружение и измерение – РЛС, РНС, радиоастрономия

и т. п.). 3. РТС радиотелеуправления (БПЛА). 4. РТС разрушения информации (радиопротиводействие). Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия

реальному объекту некоторой математической модели и исследования, проведенные на этой мо-дели, позволяющие получить новую информацию о реальном объекте. Выбор того или иного ме-тода построения математической модели зависит как от природы реального объекта, так и от за-дач исследования объекта, а также требуемой достоверности и точности решения этой задачи [3]. Выделяют четыре основных этапа моделирования любых объектов или явлений [1]:

1. Постановка задачи моделирования. 2. Составление математических и компьютерных моделей на ПЭВМ, включающих програм-

мирование и отладку моделирующей программы. 3. Проведение намеченных исследований на модели для заданных ситуаций. 4. Обработка и интерпретация полученных результатов моделирования. 1. Проблемы построения математических моделей сложных РТС Современные радиотехнические системы имеют следующие особенности, усложняющие за-

дачи их исследования и проектирования методом моделирования [1, 2]:

УДК 621.37

OСОБЕННОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ (РТС) Д.С. Пискорский, Н.В. Вдовина

Рассмотрены вопросы построения математических и компьютерных моделей сложных радиотехнических систем, позволяющих оценить качество их функциони-рования на этапе проектирования, до проведения натурных испытаний. Выделены особенности современных радиотехнических систем, усложняющие задачи их ис-следования и проектирования методом моделирования. К таким особенностям от-носятся: программная и аппаратная сложность РТС, стохастический характер про-текающих в РТС процессов, сочетание высокой скорости изменения радиосигна-лов с относительно низкой скоростью информационного потока. Приведены спе-циальные способы, позволяющие облегчить процесс построения математических моделей сложных радиотехнических систем, радиолокационных сигналов и по-мех. Описана общая последовательность действий для создания математической модели радиотехнической системы и проведения на ней исследований с помощью ПЭВМ.

Ключевые слова: радиотехническая система, математическое моделирование, исследование на модели.


Д.С. Пискорский, Н.В. Вдовина


– программная и аппаратная сложность. РТС – многомерные системы с большим количест-вом элементов и сложными функциональными связями между ними. Следует отметить, что РТС могут работать в составе или под управлением еще более сложных систем (комплексов), что не-обходимо учитывать при разработке модели;

– стохастический характер процессов, протекающих в РТС. Данные системы постоянно на-ходятся под воздействием случайных факторов (шумов, помех), сбоев аппаратуры, изменений параметров во времени и т.п. Это означает, что в общем случае РТС можно изучить лишь по-средством многократно повторяемых исследований, позволяющих получить достаточный ан-самбль исследуемых характеристик и критериев качества системы. Надо принять во внимание, что при этом увеличивается время проведения исследований;

–– РТС – быстродействующие системы реального времени, в которых сочетается высокая скорость изменения радиосигналов и относительно низкая скорость информационных потоков.

2. Специальные методы упрощения математических моделей РТС Вышеназванные обстоятельства приводят к тому, что моделирование сложных систем на

ПЭВМ оказывается практически невозможным без применения специальных методов упрощения их математического описания [5]. Рассмотрим эти методы подробнее.

1. Декомпозиция (расчленение) процесса разработки модели РТС заключается в разделении сложной РТС на ряд подсистем, выполняющих определенные функции, которые, в свою очередь, делятся на еще более мелкие элементы. Пример декомпозиции РТС приведен на рис. 1.

2. Полученная таким образом модель, имитирующая функции отдельного звена, может быть сравнительно не сложной. При этом необходимо учитывать связи каждого такого звена системы с другими элементами РТС, внешней средой и системами, взаимодействующими с данной РТС. Про-стейшей частью РТС (см. рис. 1) является элементная база, однако математические модели этого уровня при моделировании системы на ПЭВМ оказываются слишком детальными и сложными.

3. Специализация математической модели заключается в том, что строится не одна сложная модель РТС, учитывающая все свойства оригинала, а несколько простых моделей, позволяющих оценить эффективность проектируемой РТС по заданному показателю качества.

4. Стандартизация моделирующих программ. Некоторые компоненты моделируемых под-систем, относящихся ко второму уровню иерархической структуры РТС (см. рис. 1), хорошо изу-чены и могут быть представлены в виде стандартных (элементарных) моделей, при комбиниро-вании которых получаются модели подсистем третьего иерархического уровня [2].

5. Ограничение диапазона изменения параметров и некоторые допущения, в рамках которых становится возможным линеаризировать сложное математическое описание нелинейной подсис-темы или исключить из рассмотрения (когда это целесообразно) малые воздействия [1].

Использование предложенных методов позволяет облегчить процесс создания математиче-ских и компьютерных моделей сложных РТС.

Рис. 1. Пример декомпозиции РТС для построения модели


Особенности математического моделирования сложных радиотехнических систем (РТС)

2013, том 13, № 3 147

3. Моделирование радиолокационных сигналов и помех При использовании ПЭВМ в качестве инструмента моделирования РТС приходится также

решать задачи, связанные с реализацией моделей используемых в них сигналов и помех. В этом случае основная сложность заключается в отыскании алгоритмов, позволяющих формировать на ПЭВМ дискретные реализации исходных непрерывных сигналов без потери информации.

Математические модели радиотехнических помех удобно типизировать, используя следую-щую классификацию:

по способу возникновения помехи делят на внешние (атмосферные, космические, индуст-риальные и т. п.) и внутренние, обусловленные процессами, происходящими при работе самой РТС;

по воздействию на полезный сигнал s(t) помехи r(t) делят: на аддитивные: z(t) = s(t) + r(t) – когда мощности сигнала и помех складываются. К ним от-

носят: космические, индустриальные шумы, отражение от объектов, не подлежащих наблюде-нию, специальные радиоизлучения (активные помехи);

мультипликативные: z(t) = s(t) · k(t) – обусловлены случайными изменениями параметров аппаратуры радиоканала;

в реальных каналах передачи информации обычно имеет место сочетание аддитивных и мультипликативных помех: z(t) = s(t) · k(t) + r(t);

по изменению параметров распределений в течение приема (если изменения имеют место, то помеха нестационарная, если нет, то стационарная) [7];

по плотности распределения вероятностей помехи (гауссовы, негауссовы); по отношению ширины спектра помехи к ширине спектра сигнала (узкополосные, широко-

полосные) [7]. Математические модели шумов и помех должны, с одной стороны, достаточно точно описы-

вать реальные помехи и шумы, с другой стороны, не быть слишком сложными, чтобы не затруд-нять синтез и анализ работы моделируемой РТС.

4. Моделирование с помощью ПЭВМ С учетом описанных особенностей сложных радиотехнических систем и рекомендаций по по-

строению их математических моделей составим общую последовательность действий (методику) для построения модели РТС и проведения на ней исследования с помощью ПЭВМ (рис. 2).

1. Постановка задачи моделирования. Как видно из рис. 2, на первом этапе необходимо четко определить (сформулировать) задачи моделирования, которые должны включать:

совокупность новых сведений о радиотехнической системе (объекте моделирования), ко-торые необходимо получить в результате моделирования;

определение границ моделирования; совокупность ограничений и допущений, при которых будет проводиться моделирование. Это один из наиболее трудных и нестандартных этапов моделирования. 2. На втором этапе осуществляется сбор и оценка априорной информации об объекте моде-

лирования. Объем этой информации должен быть достаточным для построения состоятельной математической модели.

3. На третьем этапе необходимо сформировать математическую модель объекта исследова-ния. Построение математической модели сложной РТС является нетривиальной задачей, для ре-шения которой необходимо использовать специальные методы упрощения.

4. На следующем этапе полученную математическую модель необходимо реализовать на ПЭВМ, провести отладку.

Далее необходимо оценить, соответствует ли разработанная модель оригиналу. Оценка адек-ватности модели оригиналу позволяет довести до приемлемого уровня степень уверенности, с которой можно судить по результатам моделирования, насколько корректны выводы о функцио-нировании реального объекта. Если оценка адекватности модели неудовлетворительна, то необ-ходимо ее уточнить, собрав дополнительную априорную информацию или пересмотреть этапы формирования и реализации модели на ПЭВМ.


Д.С. Пискорский, Н.В. Вдовина


Пятый этап – планирование исследований. Позволяет организовать моделирование таким образом, чтобы за минимальное время получить всю необходимую информацию об объекте исхо-дя из поставленных задач моделирования.

5. На следующем этапе (см. рис. 2) необхо-димо задать начальные параметры и условия проведения исследований.

6. Выполнить исследования на модели, за-ключающиеся в проведении серии эксперимен-тов согласно запланированным исследованиям.

7. Последний этап – обработка и интерпрета-ция результатов. Как было отмечено, одной из особенностей радиотехнических систем является постоянное воздействие на них случайных факто-ров. Поэтому результаты моделирования будут также носить случайный характер. Следовательно, для обработки таких результатов необходимо ис-пользовать статистические методы оценки. Учи-тывая, что время эксперимента и объем получен-ных данных ограничены, необходимо так обраба-тывать результаты, чтобы получаемые оценки наилучшим образом давали представление о свой-ствах и параметрах моделируемых объектов.

Интерпретация результатов моделирования за-ключается в построении выводов о функциониро-вании системы. Если полученных данных недоста-точно для решения поставленной задачи моделиро-вания, то необходимо провести еще исследования или выполнить ревизию предыдущих этапов моде-лирования. Если полученных данных достаточно, то необходимо завершить исследование.

Заключение В заключение хотелось бы отметить, что, не-

смотря на все сложности, связанные с построени-ем моделей РТС для проведения на ней исследо-ваний, особенно на этапе разработки, когда нет возможности провести качественные натурные эксперименты, единственный выход для разра-

ботчика – проведение математического и компьютерного моделирования. Такой эксперимент является экономически выгодным способом проверить качество функционирования радиоэлек-тронной аппаратуры на этапе ее проектирования, модернизации и отладки.


1. Борисов, Ю.П. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств / Ю.П. Борисов, В.В. Цветнов. – М.: Радио и связь, 1985. – 176 с.

2. Монаков, А.А. Основы математического моделирования радиотехнических систем: учеб. пособие / А.А. Монаков. – СПб.: ГУАП СПб, 2005. – 100 с.

3. Советов, Б.Я. Моделирование систем: учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. – М.: Высш. шк., 2001. – 343 с.

4. Нефедов, В.И. Основы радиоэлектроники и связи: учеб. пособие / В.И. Нефедов, А.С. Си-гов; под ред. В.И. Нефедова. – М.: Высш. шк., 2009 – 735 с.

5. Smith, Jon M.. Mathematical Modeling and Digital Simulation for Engineers and Scientists / Jon M. Smith. – 2nd ed. – New York; Chichester: Wiley, 1987. – 430p.

Рис. 2. Методика создания модели и проведения

исследования на ПЭВМ


Особенности математического моделирования сложных радиотехнических систем (РТС)

2013, том 13, № 3 149

6. Карманов, А.Ю. Математические модели радиосигналов и помех в задачах обеспечения приема радиосигналов во время излучения электромагнитных колебаний / А.Ю. Карманов // Циф-ровые радиоэлектронные системы. – Вып. 6. – 2006.

7. Голубков, А.П. Проектирование радиолокационных приемных устройств / А.П. Голубков, А.Д. Далматов, А.П. Лукошкин; под ред. М.А. Соколова. – М.: Высш. шк., 1984. – 335 с.

Пискорский Дмитрий Сергеевич, старший преподаватель кафедры инфокоммуникационных

технологий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected]. Вдовина Надежда Владимировна, преподаватель кафедры инфокоммуникационных техно-

логий, Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск); [email protected].


2013, vol. 13, no. 3, pp. 145–149

FEATURES OF MATHEMATICAL MODELLING OF COMPLEX OF RADIO ENGINEERING SYSTEMS (RES)

D.S. Piskorsky, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected], N.V. Vdovina, South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, [email protected]

The article deals with the construction of mathematical and computer-dimensional

models of complex radio systems, allowing to estimate the quality of their functioning, at the design stage, before carrying out natural tests. The features of modern radio systems, complicating the task of their research and design by simulation. These features include: hardware and software complexity of the RTS, the stochastic nature of the proceeding in the RTS, the processes, the combination of a high rate of change of radio signals with a relatively low rate of information flow. Provides specific ways to facilitate the process of constructing mathematical models of complex radio systems, radio signals and radar inter-ference. A general sequence of steps for creating mathematical model of the radio system and conducting research with the help of the PC.

Keywords: radio systems, mathematic modeling, research on the model.

References 1. Borisov Yu.P., Tsvetnov V.V. Matematicheskoe modelirovanie radiotekhnicheskikh sistem i

ustroystv [Mathematical Modeling of Radio-technical Systems and Devices]. Moscow, Radio i svyaz', 1985. 176 p.

2. Monakov A.A. Osnovy matematicheskogo modelirovaniya radiotekhnicheskikh sistem: ucheb. po-sobie [Fundamentals of Mathematical Modeling of Radio Engineering Systems]. GUAP SPb, 2005. 100 p.

3. Sovetov B.Ya. Yakovlev S.A. Modelirovanie system [Systems Simulation]: ucheb. dlya vuzov. Moscow, Vyssh. shk., 2001. 343 p.

4. Nefedov V.I., Sigov A.S. Osnovy radioelektroniki i svyazi [Fundamentals of Radio Electronics and Communication]: ucheb. posobie. Pod red. V.I. Nefedova. Moscow, Vyssh. shk., 2009. 735 p.

5. Smith Jon M. Mathematical Modeling and Digital Simulation for Engineers and Scientists. 2nd ed. New York; Chichester: Wiley, 1987. 430 p.

6. Karmanov A.Yu. Matematicheskie modeli radiosignalov i pomekh v zadachakh obespecheniya priema radiosignalov vo vremya izlucheniya elektromagnitnykh kolebaniy [The Mathematical Models of Signals and Interference in the Tasks of Ensuring the Reception of Radio Signals at the Time of Emis-sion of Electromagnetic Oscillations] Tsifrovye radioelektronnye sistemy [Digital Radioelectronic Sys-tem], vyp. 6. 2006.

7. Golubkov A.P., Dalmatov A.D., Lukoshkin A.P. Proektirovanie ra-diolokatsionnykh priemnykh ustroystv [The Design of Radar Receivers]. Pod red. Sokolova M.A. Moscow, Vyssh. shk., 1984. 335 p.




Черноруцкий Георгий Севирович (07.06.1913, Архан-гельск – 04.03.1999, Челябинск), ученый, специалист в области стохастических систем автоматического управле-ния, доктор технических наук (1966), профессор (1967), Заслуженный деятель науки и техники РСФСР (1973). С 1932 по 1948 год работал в Ленинграде инженером по электрооборудованию промышленных предприятий. Во время войны участвовал в проектировании и монтаже электрооборудования строящихся оборонных предприятий Сибири. В 1948 г. окончил Ленинградский заочный инду-стриальный институт и поступил в аспирантуру Ленин-градского электротехнического института им. В.И. Улья-нова (Ленина), которую успешно закончил в 1952 году и был направлен на преподавательскую работу в Дальнево-сточный политехнический институт им. В.В. Куйбышева.

В 1955 г. доцент, канд. техн. наук Черноруцкий Г.С. начал свою научно-педагогическую деятельность в Челя-бинском политехническом институте. С 1956 г. – заве-дующий первой на приборостроительном факультете ка-

федры автоматики и телемеханики, с 1962 г. – заведующий вновь организованной кафедры сис-тем автоматического управления. Кафедра под руководством Черноруцкого Г.С. выпускала спе-циалистов в областях автоматического управления баллистических ракет, автоматизированных и робототехнических систем. В 1966 г. Черноруцкий Г.С. защитил докторскую диссертацию, в 1967 г. утвержден в ученом звании профессора. Основное направление научной деятельности – теория стохастических систем и разработка инженерных методов расчета систем автоматическо-го управления со случайными параметрами.

Г.С. Черноруцкий и руководимый им коллектив были тесно связаны с рядом крупнейших оборонных научно-исследовательских и промышленных организаций. В отраслевой лаборатории «Система», открытой при кафедре, были разработаны и внедрены на предприятиях страны 18 ди-намических стендов для полунатурного моделирования движения подвижных объектов. Черно-руцким Г.С. создана научная школа по различным направлениям теории системуправления, под его руководством 69 аспирантов и соискателей защитили кандидатские диссертации, а 14 из них стали докторами наук. Опубликовано две монографии, более 200 печатных работ, получено 35 авторских свидетельств и патентов. Его научные работы получили международное признание.

За время его руководства кафедрой получено более 200 авторских свидетельств и патентов, запатентованных в 11 странах, выпущено 2 монографии, 15 сборников научных трудов, опубли-ковано более 300 статей в центральных изданиях, более 500 статей в региональных изданиях, проведено 2 научные конференции, получено несколько дипломов на международных конферен-циях. Георгий Севировичвоспитал талантливых последователей, родственных по духу и научно-педагогической одержимости: Сибрин А.П., Цыганков В.А., Шестаков А.Л.

Черноруцкий Г.С. активно занимался общественно-научной деятельностью: был заместите-лем председателя территориального Комитета по системному анализу при президиуме АН СССР, председателем регионального совета по комплексной проблеме «Роботы и робототехнические системы», членом учебно-методических советов Минвуза СССР, членом и руководителем Сове-тов по защите кандидатских и докторских диссертаций. В 1973 г. Указом Президиума Верховно-го Совета РСФСР присвоено звание «Заслуженный деятель науки и техники РСФСР». Награжден орденом Трудового Красного Знамени (1971) и пятью медалями. По решению ученого Совета университета Черноруцкому Георгию Севировичу присвоено звание «Почетный профессор ЧГТУ» (1996). Установлен памятный бюст в мемориальной галерее ЮУрГУ (2001).

ЧЕРНОРУЦКИЙ ГЕОРГИЙ СЕВИРОВИЧ: К 100-ЛЕТИЮ СО ДНЯ РОЖДЕНИЯ


СВЕДЕНИЯ ОБ ИЗДАНИИ

Серия основана в 2001 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-26455 выдано 13 декабря 2006 г. Федеральной службой

по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия.

Журнал включен в Реферативный журнал и Базы данных ВИНИТИ. Сведения о журнале ежегодно публикуются в международной справочной системе по периодическим и продолжающимся изданиям «Ulrich’s Periodicals Directory».

Решением Президиума Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Рос-сийской Федерации от 19 февраля 2010 г. № 6/6 журнал включен в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук».

Подписной индекс 29008 в объединенном каталоге «Пресса России». Периодичность выхода – 4 номера в год.

ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ АВТОРОВ

1. Тематика. В журнале публикуются статьи по следующим научным направлениям: управление в раз-личных отраслях техники, а также в административной, коммерческой и финансовой сферах; математическое, алгоритмическое, программное и аппаратурное обеспечение компьютерных технологий, в том числе компью-терных комплексов, систем и сетей; измерительные системы, приборостроение, радиоэлектроника и связь.

2. Структура статьи. Статья содержит УДК, название (не более 12–15 слов), список авторов, аннотацию (не более 300 знаков), список ключевых слов, введение, основной текст (структурированный по разделам), заключение (обсуждение результатов), литературу (в порядке цитирования, по ГОСТ 7.1–2003). В конце статьи следуют элементы на английском языке: название, аннотация, список ключевых слов, литера-тура (references). Бумажная версия статьи подписывается всеми авторами.

3. Параметры набора. Размеры полей: левое – 3 см, правое – 3 см, верхнее и нижнее – по 3 см. Текст статьи набирать шрифтом Times New Roman размером 14 пт. Выравнивание абзацев – по ширине. Отступ первой строки абзаца – 0,7 см. Междустрочный интервал – полуторный. Включить режим автоматического переноса слов. Все кавычки должны быть угловыми («»). Все символы «тире» должны быть среднего раз-мера («–», а не «-»). Ключевые элементы статьи – шапка, заголовки разделов – следует выделять полужир-ным. Знак разделения целой и десятичной части числа – запятая. Между числом и единицей измерения должен стоять неразрывный пробел (Ctrl + Shift + Пробел).

4. Формулы. Набираются в Microsoft Equation либо MathType с отступом 0,7 см от левого края. Размер обычных символов – 10 пт, размеры индексов первого порядка – 71 %, индексов второго порядка – 58 %. Но-мер формулы размещается за пределами формулы, непосредственно после нее, в круглых скобках.

5. Рисунки и таблицы. Рисунки имеют разрешение не менее 300 dpi. Рисунки нумеруются и имеют названия (Рис. 1. Здесь следует название рисунка). Таблицы нумеруются и имеют названия (Табли-ца 1. Здесь следует название таблицы).

6. Адрес редакции. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76, корп. 3б, 4-й этаж – деканат ПС/КТУР-факультета, зам. отв. ред. д.т.н., проф. Л.С. Казаринову. Адрес электронной почты ответственного секре-таря журнала: [email protected]

7. Подробные требования к оформлению. Полную версию требований к оформлению статей и при-мер оформления можно загрузить с сайта ЮУрГУ (http://www.susu.ac.ru), следуя ссылкам: «Наука», «Вест-ник ЮУрГУ», «Серии».

8. Плата с аспирантов за публикацию рукописей не взимается.

Издательский центр Южно-Уральского государственного университета

Подписано в печать 01.07.2013. Формат 6084 1/8. Печать цифровая. Усл. печ. л. 17,67. Тираж 500 экз. Заказ 162/422.

Отпечатано в типографии Издательского центра ЮУрГУ. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76.


Internet

вестник южно уральского-государственного_университета._серия_компьютерные_технологии,_управление,_радиоэлектроника_№3_2013