Academic Journal
КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ ПРИКЛАДНОЙ ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОИСКОВЫХ КОРРЕЛЯЦИОННО-ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИСТЕМ АВТОНОМНОЙ НАВИГАЦИИ
| Title: | КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ ПРИКЛАДНОЙ ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОИСКОВЫХ КОРРЕЛЯЦИОННО-ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИСТЕМ АВТОНОМНОЙ НАВИГАЦИИ |
|---|---|
| Publisher Information: | Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2022. |
| Publication Year: | 2022 |
| Subject Terms: | корреляционно-экстремальная навигационная система, съемочная система, neural network, parallel computing, прикладная географическая информационная система, распознавание образов, pattern recognition, cloud computing, mathematical modeling, scene analysis, stress testing of the system, learning machines, стрессовое тестирование системы, облачные вычисления, нейронная сеть, applied geographic information system, shooting system, анализ сцен, обучающиеся машины, correlation-extreme navigation system, параллельные вычисления, математическое моделирование |
| Description: | Изложена концепция создания прикладной географической информационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных навигационных систем (ПГИС КЭНС) для управления движущимися объектами. Показано, что развитие и массовое внедрение систем автономной навигации данного типа как единственной альтернативы спутниковым навигационным системам в настоящее время может базироваться на предметно-ориентированных информационных технологиях. С помощью ПГИС КЭНС могут быть собраны модели широкого спектра КЭНС и макеты технологий их настройки на работу в заданных районах с проведением необходимых вычислительных экспериментов. Для определения состава требуемых программных компонентов, структуры хранилища и особенностей интерфейса построена общая математическая модель, которая при сохранении всей специфики поисковых алгоритмов КЭНС охватывает не только известные алгоритмы совмещения изображений, но и включает в себя схему синтеза поисковых алгоритмов КЭНС нового типа, использующих методы распознавания образов и анализа сцен, кластеризации, обучения нейросетей, облачных технологий обработки данных. Важнейшим видом вычислительного эксперимента с моделями КЭНС является стрессовое тестирование. Построена математическая модель стрессовых воздействий для частного случая, обеспечивающая различные условия функционирования КЭНС, включая ее фатальные отклонения от нормального функционирования. This paper presents a conceptual applied geographic information system (AGIS) for modeling search correlation-extreme navigation systems (CENSs) to control moving objects. As demonstrated below, the development and mass implementation of autonomous navigation systems of this type as the only alternative to satellite navigation systems can currently be based on subject-oriented information technology. The AGIS can be used to assemble models of a wide range of CENSs and models of technologies for adjusting their operation in specified areas with necessary computational experiments. The required software components, storage structure, and interface features are determined by constructing a general mathematical model. While preserving all specifics of the search algorithms of CENSs, this model covers the well-known image combining algorithms and, moreover, includes a synthesis scheme for search algorithms of new-type CENSs using pattern recognition and scene analysis, clustering, neural network training, and cloud data processing. Stress testing is the most important type of computational experiments with CENS models. A mathematical model of stress effects is constructed for a particular case. It describes various operating conditions for CENSs, including fatal deviations from normal operation. Проблемы управления, Выпуск 1 2022, Pages 54-66 |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.25728/pu.2022.1.4 |
| Accession Number: | edsair.doi...........3d6c55aa34bcac83cc92f2cdee21b39f |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.25728/pu.2022.1.4 |
|---|