Геоинформационный метод представления и анализа территориальной обстановки в системах охранного мониторинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.35, кандидат технических наук Мирошниченко, Владимир Алексеевич

• Мирошниченко, Владимир Алексеевич
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мирошниченко, Владимир Алексеевич

Список сокращений и обозначений.

Введение.

1. Анализ современного состояния вопроса распознавания геоситуаций в системах охранного мониторинга местности (ОММ)

1 1. Современное состояние вопроса построения отечественных и зарубежных средств и систем ОММ.

12 Особенности организации многоуровневой обработки геоинформации в системах ОММ.

1 3. Обобщенная модель процесса вторичной обработки геоинформации в системах мониторинга территорий.

1.4 Метод распознавания движущихся объектов по нечеткой и неполной исходной информации и постановка задачи исследования.

1.5. Выводы по главе 1.

2 Разработка геоинформационных моделей неопределенности условий вторичного отождествления и распознавания движущихся территориальных объектов в охранном мониторинге местности.

2.1. Обобщенная модель геоинформационного пространства охранного мониторинга местности.

2.2. Геоинформационная модель условий вторичного распознавания движущихся геообъектов на уровне КСУ.

2 3. Геоинформационные модели условий вторичного отождествления и распознавания движущихся территориальных объектов на уровне группы КСУ.

2 4 Выводы по главе 2.

3 Разработка описаний, моделей представления знаний и алгоритмов вторичного распознавания движущихся Т0по неполной и нечеткой исходной Г&Зинформации.

3 1. Формализованное описание движущихся одиночных и групповых территориальных объектов на уровне их вторичных информационных признаков.

3.1 1 Формализованное описание движущихся одиночных территориальных объектов.

3.1.2 Формализованное описание движущихся групповых территориальных объектов.

3.2. Модели представления знаний для распознавания движущихся одиночных и групповых ТО по их вторичным геоинформационным признакам.

3 2.1 Модель представления геоинформации для распознавания движущихся одиночных ТО.

3 2 2 Модель представления знаний для распознавания движущихся групповых ТО.

3 3. Алгоритмы многоуровневого отождествления движущихся одиночных и групповых территориальных объектов.

3.3.1 Алгоритм отождествления движущихся территориальных объектов по их геоинформационным особенностям.

3 3 2 Алгоритм отождествления движущихся территориальных объектов по их структурно-параметрическим особенностям.

3 4. Алгоритмы вторичного распознавания движущихся одиночных и групповых территориальных объектов.

3.4.1 Алгоритм нечеткого логического вывода, использующий обобщенное дерево структуры геоситуации.

3.4.2 Алгоритм распознавания движущихся одиночных и групповых территориальных объектов.

3.5. Выводы по главе 3.

Проверка работоспособности разработанных /~-£фмоделей Разработка системы имитационного моделирования вторичной обработки информации в ОММ.

4 1. Структура системы имитационного моделирования вторичной обработки геоинформации в ОММ.

4.2. Аналитико-имитационные модели процессов и алгоритмы первичного обнаружения и распознавания движущихся ТО на уровне сигнализационного устройства.

4.3. Обобщенный алгоритм моделирования вторичной обработки в ОММ.

4.4. Методика проведения и результаты экспериментального исследования эффективности распознавания движущихся территориальных ТО по неполной и нечеткой исходной геоинформации.

4 5 Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Геоинформационный метод представления и анализа территориальной обстановки в системах охранного мониторинга»

Актуальность. Земная поверхность (ЗП) является объектом исследования специалистов различных предметных областей, связанных с территориальным распределением и функциональной активностью в пределах географической оболочки Земли.

Важную роль в территориальных исследованиях ЗП играют различные системы охранного мониторинга местности (ОММ). В них постоянно обрабатывается большое количество разнородной априорной и оперативной геоинформации (ГИ) о самих охраняемых геообъектах (ГО), контролируемой территории и субъектах-нарушителях.

Решения задач освещения оперативно-тактической обстановки в охраняемой территориальной зоне различных оборонных, административных, промышленных и других ГО становится актуальным в связи с возрастающими в настоящее время угрозами терроризма и техногенных катастроф.

Системы охраны территориальных объектов (ТО) осуществляют мониторинг расположенных на ЗП подконтрольных и других ТО в зоне ответственности, и при этом обрабатывают большие объемы априорной и оперативной геоинформации.

Представление и анализ геоинформации (ГИ) о территориальной обстановке в зоне охранного мониторинга постоянно усложняется в связи с возрастанием количества охраняемых ТО и увеличением организационных и функциональных уровней систем охраны ТО.

Для повышения адекватности представления и оперативности решения задач пространственного анализа в настоящее время широко внедряются средства геоиформатики - геоинформационные системы (ГИС) и геоинформационные технологии (ГИТ).

Развивающиеся возможности ГИТ обеспечивают более эффективное решение задач сбора, представления, анализа и выработки управленческих решений в различных сферах деятельности человека, где используется быстро меняющаяся оперативная информация. Однако среди множества программных продуктов, используемых сегодня на рынке полноценных ГИС, в полной мере решение задач безопасности охраняемых ТО, не обеспечивается ни одной из них. Описательный характер моделей ГО, значимых в теории и практике применения ОММ и их пространственно-логических связей в известных ГИС не может быть эффективно использован без существенных изменений принципа представления ГО.

Функционирование ОММ базируется на использовании ГИ от различных источников априорной и оперативной информации. Основой оперативной ГИ является сеть автономных источников информации (АИИ) об обстановке - так называемых контрольно-сигнализационных устройств (КСУ).

Однако, на основе только первичной информации от источников, которая, как правило, противоречива, нечетка и неточна, без специальной ее семантической и прагматической (интеллектуальной) обработки невозможно решить задачу распознавания обнаруженных на охраняемой территории целей и в целом - задачу освещения обстановки с отображением ее на электронной карте (ЭК). В настоящее время эти задачи обработки и идентификации контрольной ГИ решаются операторами на основе их индивидуальных особенностей и ранее полученного опыта, что делает результат решения зависимым от субъективных факторов. При этом время дешифровки полученных сигналов (распознавания целей) от сети источников информации (ИИ) может быть значительным и не соответствовать требованиям систем территориального наблюдения.

Вторичная обработка ГИ является основой многих современных автоматизированных комплексов управления различными природно-техническими системами, в том числе систем мониторинга территорий, решающих задачи распознавания объектов и ситуаций обстановки для различных приложений, например, ОММ крупных промышленных предприятий, оборонных объектов, административных центров или природоохранного мониторинга (охрана лесов от пожаров).

Современные автоматизированные системы мониторинга территорий представляют собой сложные технические комплексы, имеющие структурную (общая зона ответственности для нескольких технических комплексов средств наблюдения за обстановкой) и информационную (получение информации об объекте по совокупности независимых каналов различной физической природы) избыточность. Характерной особенностью такого вектора первичной информации является его непостоянство как по компонентному составу (количеству каналов поступления информации), так и качеству исходной для принятия решений информации (неполнота, нечеткость, а иногда и ее противоречивость) в процессе решения отдельных либо групповых практических задач.

Эффективность таких систем во многом определяется не только уровнем автоматизации управления, избыточностью, но и, самое главное, качеством обработки информации, определяющим решение задачи оперативного обнаружения и классификации подвижных и неподвижных объектов по неполной, нечеткой и противоречивой информации, получаемой одновременно или в различное время от сосредоточенных или пространственно разнесенных источников различной физической природы (радиолокационные, оптические, тепловизионные, акустические, сейсмические и др.) в перекрываемых зонах их ответственности.

Вторичная обработка ГИ различного качества от разнородных источников для решения задач автоматического обнаружения и классификации одиночных и групповых территориальных объектов (ТО) в интегрированных системах мониторинга территорий является актуальной научно-технической проблемой. Основная сложность ее решения обусловлена отсутствием приемлемых для практического использования научно обоснованных подходов и методов комплексирования информации от разнородных источников с целью компенсации недостатка информации, получаемой от каждого источника в отдельности при решении задач классификации подвижных или временно неподвижных объектов.

Данный недостаток современных ОММ в условиях повышения к ним требований со стороны территориальных АСУ обусловливает наличие противоречия между требуемой и существующей эффективностью такого класса систем. Способом его разрешения является поиск новых методов повышения эффективности существующих или разработка перспективных комплексов на новых принципах обработки ГИ, базисом для разработки которых могут служить результаты отечественных и зарубежных научных школ и ученых в области:

- информационных систем, систем распознавания образов и принятия решений;

- базовых информационных технологий, среди которых особое значение для специальных охранных приложений имеет ГИТ получения и использования цифровой картографической информации (ЦКИ).

В связи с вышеизложенным разработка геоинформационных методов распознавания и представления геообстановки по динамически изменяемому вектору исходной контрольной ГИ, обладающему принципиальной нечеткостью и противоречивостью ГИ, представляется практически значимой.

Научная актуальность диссертационной работы обусловлена необходимостью развития теоретических основ решения прикладной проблемы распознавания территориальных одиночных, групповых объектов и геоситуаций по исходной ГИ от разнородных источников, учитывающих различные факторы социальной и природной геосреды для информационного обеспечения автоматизированных систем классификации и представления на ЭК локальных ситуаций геообстановки.

Целью исследования является разработка геоинформационных моделей, метода и алгоритмов обработки нечеткой и противоречивой ГИ от сети АИИ для повышения эффективности распознавания и представления движущихся объектов в ОММ.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие научные задачи:

1. Анализ принципов построения и методов обработки информации в существующих отечественных и зарубежных ОММ, анализ современных методов обнаружения и классификации динамических ТО по неполной и нечеткой исходной ГИ.

2. Разработка формализованных описаний и представлений динамических ТО, геомоделей представления знаний и алгоритмов вторичного распознавания динамических ТО по неполной и нечеткой исходной ГИ.

3. Разработка геомоделей условий обнаружения и распознавания динамических ТО в ОММ.

4. Разработка метода распознавания динамических ТО по нечеткой и неполной исходной ГИ.

5. Проверка работоспособности и эффективности разработанных научных результатов.

Методы исследования. Геомоделирование, системный и функциональный анализ, теория систем искусственного интеллекта, теория анализа геоситуаций в нечетких задачах выбора, нечеткая логика, имитационное и аналитико-имитационное моделирование.

На защиту выносится совокупность научных результатов в области обработки ГИ в ОММ, составляющих ядро алгоритмического и программного обеспечения типовой территориальной АСУ, реализующей основанную на знаниях ГИТ:

1. Модели динамических ТО и геоситуаций на основе их вторичных информационных признаков.

2. Методика и алгоритмы вторичного распознавания динамических ТО по нечеткой и противоречивой ГИ от сети АИИ - КСУ.

Научная новизна полученных в диссертации научных результатов заключается в том, что в ней предложены и реализованы:

1. Модели динамических ТО и геоситуаций на основе их вторичных информационных признаков отличаются учетом структурных свойств пространственно-временных характеристик системы «динамические ТО - геосреда - сеть ИИ», что позволяет учитывать главные компоненты внешней геосреды, влияющие на эффективность ОММ, которые принципиально не могут быть отслежены и компенсированы на уровне только ИИ.

2. Методика и алгоритмы вторичного распознавания движущихся объектов по нечеткой и противоречивой ГИ от сети автономных ИИ отличаются комплексной ситуативной обработкой ГИ от ИИ, баз данных ЭК, внешних условий функционирования ОММ, что позволяет обеспечивать заданные его системные показатели эффективности по исходной ГИ низкого качества.

Достоверность сформулированных научных положений и выводов подтверждена корректным применением методов и моделей прикладного исчисления предикатов, имитационным и аналитико-имитационным моделированием; изготовлением и проверкой макета ОММ на испытательных полигонах, внедрением разработанных результатов в НИОКР.

Практическая значимость. Полученные в диссертации выводы и рекомендации являются научной базой для конструкторского проектирования ОММ, реализующих основанные на знаниях ГИТ:

- обработки ГИ в ОММ, способ формализации и модели представления знаний, аналитические и логические условия различимости геоситуаций в ОММ, алгоритмы вторичного распознавания динамических ТО по нечеткой и противоречивой ГИ от сети автономных ИИ - теоретическая, методическая и вычислительная база построения автоматизированной системы проектирования ОММ;

- базовые модели обработки ГИ от сети ИИ, алгоритмы отождествления и распознавания, способ формализации и банк формализованных описаний вторичных информационных признаков движущихся основных групповых ТО, алгоритмы имитационного моделирования отдельных компонентов ОММ - основа проектирования опытных образцов ОММ различного назначения.

Достоверность и значимость практических результатов были подтверждены при испытаниях макетного образца интеллектуальной системы обработки вторичной ГИ в ОММ на базе отечественной ГИС ВН «Панорама» на полигонах МО РФ и в 3-м ЦНИИ МО РФ (Москва); использованием разработанных моделей, методов и алгоритмов ГНИНГИ МО РФ, предприятиями «Вектор» (Санкт-Петербург), «ВНИИС» (Воронеж) в НИОКР, выполняемых ими по государственным заказам, в учебном процессе СПбГЭТУ (ЛЭТИ), ГМА, МГА, ВМИРЭ. Внедрение результатов подтверждается соответствующими актами.

Апробация. Результаты диссертации докладывались на девяти научно-технических конференциях СПбГЭТУ (ЛЭТИ), ВМИРЭ, СПБВМИ, ВСОК ВМФ, ГНИНГИ МО РФ, РИРВ, ГМА им. адм. С.О. Макарова, на X Международной конференции «Региональная информатика - 2006», в период с 2004 - 2006 г.г.

Публикации. Результаты исследований отражены в 17 опубликованных работах, в том числе: 6 научных статьях, 11 тезисах научных докладов, а также в 3 отчетах по НИР.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав с выводами, заключения, списка использованной литературы, включающего 125 наименований, 2-х приложений. Основная часть диссертации изложена на 174 страницах машинописного текста. Диссертация содержит 43 рисунка и 7 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Геоинформатика», Мирошниченко, Владимир Алексеевич

Основные результаты работы состоят в следующем.

Теоретические результаты:

Разработан метод вторичного распознавания движущихся ТО по нечеткой и противоречивой информации от сети автономных КСУ, впервые учитывающий геофакторы и совокупность внешних условий.

Практические результаты:

Разработаны новые средства (модели, алгоритмы) для распознавания однослойных и многослойных моделей оперативно-тактической обстановки по неполной и нечеткой исходной информации.

Экспериментальные и прикладные результаты:

На практическом материале проверена конструктивность идей и инженерная пригодность метода и алгоритмов отождествления и распознавания одиночных и групповых движущихся ТО в ОММ.

Осуществлено внедрение основных положений теории, практики и выводов построения подсистемы вторичной обработки информации в ОММ на основе интеллектуальной геоинформационной технологии в учебный процесс двух вузов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мирошниченко, Владимир Алексеевич, 2007 год

1. Авалиани Г.В. Эвристические методы в распознавании образов. -Тбилиси: Мецниереба, 1988. 75 с.

2. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985. 487с.

3. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

4. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Юнити, 1998. - 1023 с.

5. Андрейчиков А.В, Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование в экономике. М: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

6. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2003. - 368 с.

7. Берлянт A.M. Геоиконика. М.: Астрея, 1996, 208 с.

8. Бондаренко Н.И. Методология системного подхода к решению проблем. -СПб.: СПбУЭиФ, 1997.

9. Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. Киев: Наукова думка, 1983.-422 с.

10. Ю.Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник/ 4-е изд, стереотип. М.: Наука, 1969. - 576 с.

11. Вентцель Е.С. Теория вероятностей и её инженерные приложения. М.: Высшая школа, 2000. - 480 с.

12. Верхаген К, Дёйн Р., Грун Ф. и др. Распознавание образов: состояние и перспективы. М.: Радио и связь, 1985. - 104 с.

13. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник. -СПб: Питер, 2001.-752 с.

14. Гасфилд Д. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах: Информатика и вычислительная биология. СПб.: Невский диалект; БХВ-Петербург, 2003. - 654 с.

15. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1977. 479 с.

16. Горелик А.Д., Скрипкин В.А. Построение систем распознавания. М.: Советское радио, 1974. - 224 с.

17. П.Горелик A.JI. и др. Селекция и распознавание на основе локационной информации. М.: Радио и связь, 1990. - 240 с.

18. Горский Н., Анисимов В., Горская JI. Распознавание рукописного текста: от теории к практике. СПб.: Политехника, 1997. - 126 с.

19. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

20. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.

21. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. СПб.: Питер, 2001. -368 с.

22. Информационно-управляющие человеко-машинные системы: Исследование, проектирование, испытания: Справочник / А.Н. Адаменко, А.Т. Ашеров, И.Л. Бердников, и др.; Под общ. ред. А.И. Губинского и В.Г. Евграфова. М.: Машиностроение, 1993. - 528 с.

23. Жукова А.И., Рог А.И., Степанян Н.А. Использование методов математической статистики в медико-биологических исследованиях. -Воронеж: ВГТУ. 196 с.

24. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Справочник. Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

25. Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

26. Лурье И.К. Основы геоинформатики и создание ГИС. / Дистанционное зондирование и географические информационные системы. М.: Инэкс, 2002.

27. Мартыненко А.А. Три периода развития военной картографии: разработка новых концепций и технологий // Геодезия и картография. 1996. -№7. - с. 44-47.

28. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272с.

29. Мосалёв В. Системы дистанционного наблюдения за полем боя на базе разведывательно-сигнализационных приборов. // Общие Военные проблемы «Зарубежное военное обозрение». -М.: 2000, №2.

30. Мосалёв В. Средства охраны ВС США и перспективы их развития. // «Зарубежное военное обозрение». М.: 2001, №3-4.

31. Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Пер. с англ./ Под ред. Рональда Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

32. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.

33. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.-232 с.

34. Прикладные нечёткие системы / Под. ред. Т. Тэрано, М. Сугэно. М: Мир, 1993.-368 с.

35. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера. Киев: Техника, 1975.-768 с.

36. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 1056 с.

37. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1985.-271 с.

38. Темников Ф.Е., Афонин В.А., Дмитриев В.И. Теоретические основы информационной техники. М.: Энергия, 1971. - 424 с.

39. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.

40. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Инфра-М, Финансы и статистика, 1995.

41. Цветков В. Я. Геоинформационные системы и технологии. -М.: Финансы и статистика, 1998.

42. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 183.- 184 с.

43. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы в управлении. -М.: Дело, 2002.-440 с.

44. Anderson J.R., Hardy Е.Е., Roach J.T., Witmer R.E. A Land Use and Land Cver Classification for Use with Remote Sensor Data. Gelogical Survey Professional Paper 964, U.S. Gelogical Survey Washigton, D.C.: U.S. Goverment Printing Office.

45. Anquettil E., Lorette G. On-line Handwriting Character Recognition System Based jn Hierarhical Qualitative Fuzzy Modellling. Proc. Jf the Fifth Int. Workshop on Frontiers m Handwriting Recognition, University of Essex, England, 1996, pp. 47-53.

46. Burrough P.A., McDonnell R.A. Principes of Geografical Information Systems. Oxford University Press. 1998. 333 pp.

47. Chawla S., Shekhar S. Spatial Databases: A Tour . New Jersey, 2002.

48. DeMers N. Michael Fundamentals of Geographic information systems. New Mexico State University, 1998.

49. Document Image Analysis. Eds. O'Gorman L., Kasturi R. N.Y.: IEEE Computer Society Press, 1995.

50. Faloutsos C., Sellis T. Analysis of object oriented spatial accesss methods. In Proceedings of the 1987 ACM SIGMOD international Conference on management of Data, pp. 426-439.

51. Fedorowicz J., Williams G.B. Representing Modeling Knowledge in an Intelligent Decision Suppport System. // Decisin Support System. 1986. - №2. pp.3-14.

52. Ford F.N. Decision Suppport Systems and Expert Systems: A Comparison. // Inform, and Management. 1985. - №8. pp.21-26.

53. Trier O., Jain A.K., Taxt T Feature Extraction Methods for Character Recognition A Survey. Pattern Recognition, 1996. Vol.29, No.4, pp. 641-662.

54. Научно-технический отчёт о НИР «Поисковые исследования по математическим методам и алгоритмам обобщения данных для информационных комплексов с целью повышения их ТТХ». // Шифр «Жердь-РВО». СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001 г.

55. А1. Геомоделирование в системах управления навигационным и гидрографическим обеспечением в зоне ответственности ГС флота // Записки по гидрографии. 2004, № 265а, - С. 19-26. (соавтор Биденко С.И.)

56. А2. Классификация территориальных объектов в системе наблюдения района гидрографической службы // Записки по гидрографии. 2005, № 266а, - С. 18-24. (соавтор Биденко С.И.)

57. А5. Имитационное моделирование системы охранного мониторинга местности // Труды научно-теоретич. конф. «Современное состояние военно-морского образования». СПб: СПбВМИ, 2004, - С. 35-37. (соавтор Биденко С.И.)

58. А6. Геомоделирование территориальной обстановки в системе наблюдения гидрографической службы // Навигация и гидрография 2004, № 8, - С. 29-33. (соавтор Биденко С.И.)

59. А10. Обработка координатно-временной информации от датчиков охранного мониторинга // Труды РИРВ, Сер. 1 (Навигация), № 4с, (33), 2005,-С. 218-224. (соавторы Биденко С.И., Семенов Г.А.)

60. All. Пространственная модель представления территориальной ситуации в системе освещения обстановки в ближней и средней зонах // Политехника, № 6, 2005,- С. 23-29. (соавторы Биденко С.И., Самотонин Д.Н.)

61. А12. Геоинформационный метод отображения и оценки обстановки в интересах управления сложными территориальными объектами // Труды научно-технич. конф. ГМА им. адм. С.О. Макарова, СПб: Изд-во ГМА, 2006,-С. 112-114.

62. А13. Моделирование геоситуаций в АСУ территориальными объектами // Труды научно-технич. конф. ГМА им. адм. С.О. Макарова, СПб: Изд-во ГМА, 2006,- С. 115-119. (соавтор Биденко С.И.)

63. А14. Принципы обработки нечёткой контрольной геоинформации в распределённых системах наблюдения // Труды X Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика-2006», СПб: Изд-во СПОИСУ, 2006,- С. 257-258. (соавтор Биденко С.И.)

64. А17. Аналитико-имитационная модель процессов распознавания движущихся территориальных объектов // Межвузовский сборник научных трудов. Вып. 14 / Под ред. С.И. Биденко. СПб: Изд-во ГМА, 2007,- С. 35-39. (соавтор Биденко С.И.)