Обнаружение манёвров надводных судов с учётом косвенных признаков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Захаров, Климент Валерьевич

• Захаров, Климент Валерьевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Захаров, Климент Валерьевич

Оглавление

Введение

Глава 1. Анализ систем обеспечения безопасности мореплавания

1.1. Сбор информации для предотвращения столкновений

1.2. Оценка опасности столкновения судов

1.3. Служба управления движением судов

1.4. Обнаружение манёвров и безопасность мореплавания

1.5. Выявление манёвра как задача обнаружения нарушения

1.6. Косвенные признаки манёвра курсом

1.7. Схема событий

Выводы по главе 1

Глава 2. Фильтрация данных о траектории надводного судна

2.1. Описание процесса маневрирования курсом судна

2.2. Модель источника данных для систем судовождения и управления судном

2.3. Стандартный фильтр Калмана

2.4. Сравнительный анализ эффективности устойчивых ковариационных алгоритмов

2.5. Стандартный алгоритм расширенного фильтра Калмана

2.6. Устойчивая реализация расширенного фильтра Калмана

Выводы но главе 2

Глава 3. Разработка последовательного алгоритма обнаружения

манёвра с динамической границей срабатывания

3.1. Обнаружение манёвра при помощи банка фильтров Калмана

3.2. Последовательные алгоритмы обнаружения нарушений

3.3. Косвенные признаки маневрирования курсом

3.4. Настройка динамической границы срабатывания

3.5. Банк фильтров Калмана с динамической границей срабатывания

3.6. Алгоритм обобщённого отношения правдоподобия с динамической границей срабатывания

Выводы по главе 3

Глава 4. Реализация программного комплекса для проведения экспериментальных исследований

4.1. Имитационное моделирование траектории судна

4.2. Программный комплекс

4.3. Эксперимент 1: сравнение стратегий исключения фильтра из банка фильтров

4.4. Эксперимент 2: обнаружение манёвра при помощи банка фильтров Калмана

4.5. Эксперимент 3: обнаружение манёвра алгоритмом с динамической границей срабатывания

4.6. Обсуждение экспериментов №2 и №3

4.7. Методика внедрения результатов исследования при создании и модернизации береговых систем наблюдения за судами

Выводы по главе 4

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Список алгоритмов

Список иллюстративного материала

Список таблиц

Приложение А. Акт о внедрении результатов Приложение Б. Информационная карта АИП

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обнаружение манёвров надводных судов с учётом косвенных признаков»

Введение

Актуальность исследования

Рост интенсивности судоходства в отдельных морских районах, связанный с увеличением объёма морских перевозок по всему миру, делает обеспечение навигационной безопасности мореплавания повседневной задачей судоводителей и прибрежных служб [7, 34, 35, 53, 56, 90]. В настоящее время множество стран принимают участие в комплексном решении этой задачи: созданы международные правила предупреждения столкновений судов, разрабатывается и применяется глобальная система связи при бедствиях на море, принимаются локальные нормативные акты, обеспечивающие порядок движения судов в акваториях с интенсивным судоходством.

Общее повышение уровня автоматизации в процессах современного судоходства [10] приводит к уменьшению влияния человеческого фактора и снижению риска возникновения аварийных ситуаций. Береговые системы последнего поколения характеризуются высокой степенью интеграции различных служб, что создаёт предпосылки к построению комплексных решений в области мониторинга морской обстановки и обеспечения безопасности мореплавания [57].

Получение актуальной и точной информации о текущих параметрах движения судов в акватории, управляемой береговой службой, входит в число необходимых условий успешного функционирования береговой системы управления движением судов. Эффективность мероприятий по предотвращению опасных ситуаций зависит от точности и быстроты получения информации о скорости и направлении движения судов. Так, анализ столкновений судов показывает, что действия, необходимые для избежания столкновения, но предпринятые с опозданием, зафиксированы в 35% происшествий1. Задача скорейшего обнаружения

1 Например, столкновения теплохода «Холмогоры» с речным буксиром-толкачом «Полярный» (19 сентября 1971 г.) и теплохода «Оленегорск» с теплоходом «Балтийск» б октября 1975 г. [59].

манёвра наблюдаемого судна напрямую связана с обеспечением безопасности мореплавания.

К настоящему моменту разработано большое число моделей подвижных объектов, позволяющих решать задачу слежения за их траекториями [65, 78, 83]. Модели движения, применяемые при слежении за объектом, обычно универсальны и не привязаны к особенностям движения конкретного, а не среднестатистического, объекта. Включение универсальной модели в алгоритм обнаружения нарушения, т. е. «разладки» процесса, создаёт основу для построения алгоритмов обнаружения манёвра, которые, как следствие, также не учитывают характеристические особенности движения объектов конкретного класса. Подобный подход, применяемый в настоящее время, обусловлен тем, что физические характеристики наблюдаемого объекта в условиях реального наблюдения, как правило, неизвестны. К характеристическим особенностям конструкции наблюдаемого судна относятся: размерения корабля, форма обводов корпуса, расположение центра поворотливости и центра тяжести, остойчивость и другие. При существующем подходе появляется возможность применять известный принцип «разделяй и властвуй»: вначале исследовать алгоритмы и оценивать их эффективность без привязки к классу наблюдаемых объектов, а затем применять к конкретной ситуации лучший с теоретической точки зрения алгоритм.

В отличие от первичных, физических характеристик каждого наблюдаемого судна, вторичные особенности, проявляемые при его маневрировании как косвенные признаки манёвра судов этого класса, в целом, известны. К ним, например, относятся: снижение скорости при циркуляции, крен, изменение ракурса, изменение интенсивности отражённого сигнала (вследствие изменения площади отражающей поверхности повернувшегося судна). Имеются патенты, в которых обосновывается возможность применения этой дополнительной информации для принятия решения о манёвре наблюдаемого судна. Однако алго-

ритмы обнаружения манёвра, использующие данную дополнительную информацию о судне, в открытых источниках не упоминаются.

В то же время естественно предположить, что задержка обнаружения манёвра судна может быть уменьшена с включением в алгоритм обнаружения манёвра некоторых специальных процедур анализа дополнительных (качественных) признаков манёвра надводных судов.

Вопрос о том, может ли учёт указанных специфических признаков манёвра в модели наблюдаемого объекта компенсировать недостаток точных количественных данных о физических и динамических характеристиках объектов и тем самым повысить скорость обнаружения манёвра, в настоящее время не изучен. Его решение представляется актуальной задачей, открывающей перспективу повышения навигационной безопасности мореплавания.

Объектом исследования являются алгоритмы обнаружения манёвра морского судна, включающие анализ косвенных, специфических признаков манёвра.

Предметом исследования выступают свойства и вычислительная эффективность алгоритмов, а также их применимость в береговых системах обеспечения безопасности судоходства. Цели и задачи работы

Цель диссертационного исследования заключается в снижении временных задержек обнаружения манёвра надводного судна посредством анализа косвенных, специфических признаков манёвра.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать модель движения судна, адекватную поставленным целям исследования и намеченным задачам опоры на фильтрацию Калмана.

2. Выполнить анализ численных методов фильтрации траекторных данных

и построить алгоритм нелинейной устойчивой фильтрации координатных данных судна.

3. Разработать способ динамической настройки последовательного решающего правила в соответствии с наблюдаемыми косвенными признаками манёвра.

4. Разработать алгоритм, включающий анализ косвенных признаков манёвра и исследовать его эффективность при различных траекториях наблюдаемого судна.

5. Создать программный комплекс для проведения вычислительного эксперимента и обработки данных в режиме модельных испытаний.

Методы исследования

Исследование опирается на общую методологию математического моделирования и вычислительного эксперимента. Используются методы теории вероятностей, случайных процессов и математической статистики (статистическая теория оценивания и различения гипотез), численные методы (устойчивые алгоритмы последовательного оценивания параметризованных моделей состояния) и общие методы системного анализа применительно к многомерным (multiple-input-multiple-output, MIMO) системам. В программной реализации применяются методы структурного и объектно-ориентированного программирования. Научная новизна

В работе предложен алгоритм динамической настройки границы срабатывания последовательного решающего правила. На этой основе создан новый алгоритм обнаружения манёвра, граница срабатывания которого изменяется при появлении косвенных признаков манёвра. Предложено новое применение вычислительного метода дискретной фильтрации, который соединяет в себе работу с нелинейной MIMO-моделыо движения и наблюдения, скаляризован-ную обработку вектора измерений и численно устойчивую квадратно-корневую

фильтрацию. Разработан оригинальный программный комплекс для проведения вычислительного эксперимента. Положения, выносимые на защиту

1. Многорежимная математическая модель системы «подвижный объект-внешний наблюдатель» для обнаружения любого из возможных режимов маневрирования объекта по данным наблюдения.

2. Устойчивый численный метод оценивания траекторий, соединяющий в себе три качества:

а. расширенный (линеаризованный) алгоритм фильтрации для анализа исходной нелинейной модели движения,

б. квадратно-корневой алгоритм фильтра Калмана (в стиле Поттера) для численной устойчивости процесса оценивания,

в. скаляризация векторных измерений при их вводе и обработке в алгоритме фильтрации для численной устойчивости и экономии вычислений.

3. Метод и алгоритм автоматической настройки границы срабатывания последовательных решающих правил для принятия решения с учётом косвенного признака начала манёвра (снижение скорости).

4. Вычислительный алгоритм обнаружения манёвра, обладающий динамической границей срабатывания на основе анализа косвенных признаков, для ускоренного принятия решений о начале маневрирования.

5. Программный комплекс, реализующий многорежимную математическую модель системы, устойчивый численный метод оценивания траекторий и вычислительный алгоритм обнаружения манёвра, для генерации результатов модельных испытаний и проработки новых проектных (инженерных) решений в области систем безопасного судовождения.

Общетеоретическая значимость исследований

Включение процедур анализа косвенных, специфических признаков нарушения в алгоритмы обнаружения разладок расширяет границы теоретического анализа таких алгоритмов и открывает новые практические возможности повышения их качества. Полученные результаты могут быть использованы при разработке алгоритмов для других приложений, в частности, для обнаружения манёвров воздушных объектов. Практическая ценность исследований

Проектировщики систем обеспечения безопасности судовождения получают в своё распоряжение новые инструменты совершенствования этих систем. Результаты, полученные в ходе диссертационного исследования и изложенные в диссертации, подтверждают эти возможности. Они могут найти применение при разработке программного обеспечения береговых систем управления движением судов, предназначенного для обнаружения манёвров судов. Результаты диссертационного исследования внедрены в производственную деятельность ФНПЦ ОАО «НПО «Марс» (г. Ульяновск), что подтверждается соответствующим актом о внедрении. Достоверность результатов

Достоверность результатов, приведённых в диссертационной работе, обеспечена строгим доказательным стилем их математического обоснования, широтой вычислительного эксперимента и статистической обработкой результатов компьютерного моделирования, выполненного при помощи специального программного комплекса, разработанного в рамках исследования. Апробация работы

Основные результаты диссертации докладывались на И-й Международной научной заочной конференции «Актуальные вопросы современной техники и технологии» (Липецк, 2 октября 2010 г.), на Молодежной научно-технической конференции «Автоматизация процессов управления» (Ульяновск, 13-14 декабря 2011 г.) и на Чешско-Российском семинаре (Чехия, г. Острава, 25-28 ноября

2013 г.), а также на ряде рабочих семинаров кафедры, где выполнялась эта

работа.

Публикации

Материалы диссертации опубликованы в 14 печатных работах [17-27, 46, 47, 93], из них 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК, и 3 статьи в сборниках трудов конференций. Личный вклад автора

Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, выражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Постановка задачи исследования осуществлена научным руководителем. Все представленные в диссертации результаты получены лично автором. Структура и объём диссертации

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы, списка алгоритмов, списка иллюстративного материала и списка таблиц, а также двух приложений. Общий объём диссертации составляет 167 страниц, основной текст изложен на 146 страницах и включает 24 рисунка и 13 таблиц. Библиография включает 93 наименования на 9 страницах.

12

Глава 1

Анализ систем обеспечения безопасности

мореплавания

Настоящая глава носит вводный характер и представляет обзор существующих решений в области безопасности мореплавания. Целью этого обзора является обоснование необходимости создания нового алгоритма обнаружения манёвра, способного учитывать косвенные признаки манёвра судна. В главе приводится краткое описание действующих средств сбора данных о морской обстановке, рассматриваются алгоритмы оценки опасности столкновения и применяемые в настоящее время алгоритмы обнаружения манёвров, затрагивается тема наблюдения за судами при помощи береговых систем управления движением судов. Глава завершается обоснованным выводом о необходимости дополнения алгоритмов слежения за траекторией судна анализом косвенных признаков манёвра.

1.1. Сбор информации для предотвращения столкновений

Стремление снизить опаснось столкновения с незамеченным судном или с судном, параметры курса которого оценены неверно, заставляют судоводителя вести тщательное наблюдение за окружающим морским пространством. От надлежащего несения вахты на море зависит, по существу, предупреждение морских аварий: столкновений с другими судами или посадок на мель [29]. Большое значение наблюдению за обстановкой придают и Международные правила предупреждения столкновений судов: «Каждое судно должно постоянно вести надлежащее визуальное и слуховое наблюдение, так же, как и наблюдение с помощью всех имеющихся средств, ...» (Правило 5 МППСС-72 [31]).

Оборудование современного морского судна позволяет вести несколько видов наблюдений за морской обстановкой [40]:

• визуальное (зрительное),

• слуховое,

• радиотехническое,

• радиолокационное,

• гидроакустическое,

• электрооптическое.

Визуальное наблюдение является основным видом наблюдения на флоте [40]. Визуальное наблюдение ведётся либо невооруженным глазом, либо при помощи оптических приборов. Визуально могут быть определены пеленг1 другого судна, его ракурс, расстояние до судна (при помощи дальномера [37]), направление движения, а также - по огням и знакам, выставленным в соответствии с правилами части С «Огни и знаки» МППСС-72 - элементы текущего состояния судна (нахождение на якоре, на ходу, буксировка другого судна, дноуглубительные работы, ловля рыбы и т.п.).

Слуховое наблюдение имеет важное для обнаружения опасности значение при движении в условиях плохой видимости. Кроме того, звуковые сигналы применяются при манёвроуказании, обгоне и в других случаях, предусмотренных МППСС-72.

Для обеспечения непрерывности получаемой информации на судне организуется круглосуточная служба визуально-слухового наблюдения пространства

1 Истинный пеленг — угол в плоскости истинного горизонта между северной частью истинного меридиана наблюдателя и направлением на ориентир (судно, объект). Пеленг измеряется в круговой системе счёта направлений от 0° до 360° [48].

вокруг судна. Осуществление надлежащего наблюдения является важным элементом безопасного несения ходовой вахты [31]. Требования к безопасному несению ходовой вахты приведены в главе VIII Кодекса ПДМНВ-78.

Радиотехнические средства наблюдения включают радиопеленгаторы, аппаратуру связи, специальные приёмники, в т. ч. аппаратуру Автоматической Идентификационной Системы (АИС).

Радиолокационное оборудование предназначено для сканирования окружающего пространства при помощи радиоимпульсов и оценки обстановки на основе отраженных сигналов. Базовым оборудованием является радиолокационная станция (PJIС). К PJIC могут быть подключены дополнительные модули анализа обстановки, например, система автоматической радиолокационной прокладки (САРП).

Гидроакустическое наблюдение ведётся при помощи шумопеленгаторов, гидролокаторов и эхолотов. Данный вид наблюдения важен при слежении за подводными объектами.

Средства электрооптического наблюдения включают приборы, работающие в инфракрасном диапазоне, что позволяет следить за нагретыми телами.

Местоположение наблюдаемого судна с высокой точностью можно определить при помощи радиолокационных средств и АИС. Далее эти средства рассматриваются подробно.

1.1.1. Судовая РЛС

При помощи РЛС можно с высокой точностью определить относительное положение наблюдаемого судна и навигационных ориентиров, в том числе, в условиях плохой видимости. Кроме того, РЛС может применяться при навигации в стеснённых условиях и для обнаружения опасных метеорологических явлений (тайфунов, ураганов, шквалов, снежных зарядов и т.п.).

РЛС состоит из трёх основных приборов: антенны, приёмопередатчика и индикатора. Передатчик РЛС генерирует высокочастотные электромагнитные

колебания, которые излучаются антенной в виде узкого луча, форму которого называют диаграммой направленности. Отразившиеся от объектов эхо-сигналы принимаются той же антенной, поступают в приёмник, усиливаются, после чего отображаются на индикаторе кругового обзора. Антенна РЛС равномерно вращается с частотой 15-40 об/мин, облучая окружающее пространство. Синхронно с антенной на экране индикатора вращается направление радиуса развёртки электронного луча, поэтому в любой момент оно совпадает с направлением излучения и приёма антенны. В результате на экране последовательно высвечиваются все окружающие объекты. Пеленг или курсовой угол на объект измеряется в результате направленного приёма эхо-сигнала антенной РЛС, а дальность определяется путём измерения промежутка времени между посылкой импульса и приёмом эхо-сигнала.

Современные судовые РЛС работают, в основном, на длинах волн 10 см и 3.2 см: на этих длинах волн наблюдается наименьшее затухание сигналов в атмосфере [15]. В стационарных, береговых системах находят применение РЛС с миллиметровыми волнами; с уменьшением длины волны растёт точность определения местоположения наблюдаемого объекта, что имеет большое значение при управлении судами в стеснённых условиях порта.

Отображение обстановки на экране РЛС может осуществляться как в относительном, так и в истинном движении. При изображении обстановки в относительном движении место своего судна неподвижно, находится в центре индикатора. При изображении обстановки в истинном движении место своего судна на индикаторе перемещается по экрану в направлении и со скоростью, которые соответствуют фактическим параметрам движения.

Изображение на экране РЛС может быть ориентировано относительно диаметральной плоскости судна («по курсу»; курсовая черта судна направлена вертикально вверх) или относительно гирокомпасного меридиана(«по норду»; курсовая черта судна направлена по линии гирокомпасного курса) [48].

1.1.2. Система автоматической радиолокационной прокладки

Функции современных РЛС не ограничены отображением видимых целей на экране кругового обзора; все суда, оборудованные РЛС, должны обеспечивать радиолокационную прокладку на экране РЛС. Средства радиолокационной прокладки в зависимости от степени автоматизации подразделяют на электронные средства прокладки (ЭСП), средства автосопровождения (САС) и средства автоматической радиолокационной прокладки (САРП). САРП совместно с РЛС предназначены для повышения безопасности мореплавания в районах интенсивного судоходства, в сложных навигационных и метеоусловиях [15].

САРП позволяет производить [15]:

• ручной и автоматический захват целей и их сопровождение;

• отображение на экране индикатора векторов относительного и истинного.

перемещения целей;

выделение опасно сближающихся целей по дистанции и времени кратчайшего сближения;

индикацию на буквенно-цифровом табло основных параметров движения и элементов сближения целей;

проигрывание манёвра курсом и скоростью для безопасного расхождения;

автоматизированное решение навигационных задач: счисление пути судна, определение суммарного сноса;

• отображение элементов содержания навигационных карт;

• определение обсервованных координат местоположения судна на основе радиолокационных измерений.

В качестве датчиков информации в САРП применяются одно- и двухдиа-пазонные судовые РЛС, лаг и гирокомпас. От РЛС поступают текущее значение курсового угла антенны, видеосигналы об окружающей обстановке и импульсы синхронизации. От лага и гирокомпаса поступает, соответственно, информация о скорости и курсе собственного судна.

В режиме автоматической радиолокационной прокладки (АРП) РЛС, выполняя обычные функции, является одновременно основным датчиком информации о наблюдаемой обстановке.

Импульсы синхронизации в дальнейшем используются для синхронизации каналов синхронизатора. Информация о курсовом угле антенны после преобразования и кодирования используется в ряде трактов САРП.

Данные лага о скорости и гирокомпаса о курсе судна после преобразований используются для формирования вектора скорости собственного судна, для вычисления навигационных параметров наблюдаемых целей. В некоторых типах САРП, кроме АРП, предусмотрена возможность ручного ввода данных о скорости судна (в случае отсутствия лага или выхода его из строя) [15].

В большинстве САРП на мониторе устройства отображения совмещается отображение первичной информации об окружающей обстановке и вторичной - графической и цифровой.

С помощью РЛС и САРП можно получить следующие навигационные параметры цели:

• дистанцию до цели;

• азимут на цель;

• координаты цели;

• скорость движения цели;

• курс цели;

• ракурс цели;

• дистанция кратчайшего сближения с целью;

• время кратчайшего сближения с целью.

Практика показывает, что применение только РЛС или САРП для наблюдения за морской обстановкой не является достаточным. Так, при столкновении парохода «Адмирал Нахимов» и теплохода «Пётр Васёв» 31 августа 1986 года капитан теплохода, «... сосредоточив своё внимание на работе с САРПом, ... полностью отключился от визуального контроля развивающейся обстановки, не предпринимал никаких мер, чтобы уступить дорогу п/х „Адмирал Нахимов" заблаговременно» [16]. Обоснованные решения не могут приниматься на основе «неполной информации, особенно радиолокационной» (пункт (с) Правила 7 МППСС-72).

При ведении радиолокационного наблюдения манёвр наблюдаемого судна обнаруживается в среднем через 1.5 минуты после его начала. При повороте порядка 90 градусов разность между значением значением курса наблюдаемого судна, рассчитываемым с помощью алгоритма сглаживания, и фактическим значением может достигать 50 градусов. Кроме того, возможна ошибочная оценка картины маневрирования гружёного большого танкера с надстройкой на корме. Его радиолокационная засечка соответствует корме, но перемещение этой части судна во время манёвра курсом отличается от движения центра массы (расположенного ближе к передней части судна), что приводит к задержке выявления манёвра [9].

1.1.3. Автоматическая идентификационная система

Дополнительным средством сбора информации является аппаратура Автоматической идентификационной системы (АИС). Назначением АИС, устанавливаемой на судне, является приём и передача информации об опознавательном

позывном судна, его типе, текущем местоположении, курсе, скорости, а также других навигационных данных, контроль и слежение за другими судами по принятым от них данным, а также обмен данными с береговыми службами. АИС применяется как судами, так и береговыми постами регулирования движения судов (ПРДС), входящими в системы управления движением судов (СУДС). Для передачи информации АИС применяется протокол SOTDMA; данные передаются через УКВ-эфир.

В соответствии с конвенцией COJIAC 2, оборудование АИС является обязательным для судов водоизмещением свыше 300 регистровых тонн 3, совершающих международные рейсы, судов водоизмещением более 500 регистровых тонн, не совершающих международные рейсы, и всех пассажирских судов [89]. В главе 5 Конвенции указаны сроки оснащения судов аппаратурой АИС. Обязательное оснащение некоторых типов судов АИС, введенное в морское законодательство, упрощает наблюдение за такими судами, поскольку информация, полученная визуальным и радиолокационным способом, дополняется данными АИС из УКВ-эфира.

Информации, передаваемая морским судном через АИС, достаточно для идентификации и определения координат судна; точность ограничивается аппаратурой определения координат, имеющейся на самом судне, передающем данные о себе. В некоторых случаях АИС может становиться единственным средством определения координат судна (например, при отсутствии судна в пределах прямой видимости, когда применение PJ1C и визуального наблюдения невозможно). Такие параметры, как текущий курс судна и скорость его изменения, при их верном измерении на самом судне будут более точными, чем полученные в результате расчётов, основанных на наблюдении за судном с помощью PJIC; соответственно, при передаче этой информации через АИС

2 СОЛАС — Международная конвенция по охране человеческой жизни на море (от апгл. SOLAS, Safety of Life at Sea), известна также как СОЛ AC-74.

3 Регистровая тонна — мера объёма, равная 100 кубическим футам, или 2.83м3.

окружающие суда и береговые службы получат более точные сведения об окружающей морской обстановке.

Вместе с тем, применение АИС для передачи информации о судне может сопровождаться и ошибками, которые без дополнительных данных сложно отследить на принимающей стороне. Так, в [74] рассмотрено влияние человеческого фактора на точность передаваемых данных. Были проанализированы несколько сотен тысяч сообщений, переданных кораблями в эфир посредством аппаратуры АИС. В результате проведённого исследования выявлены случаи некорректной настройки аппаратуры АИС, сопровождавшиеся выдачей в эфир неверного идентификационного номера, названия, типа, ширины, длины, статуса корабля. В отдельных случаях передавалась некорректная информация о координатах судна. В другом исследовании [60], посвящённом применению АИС, установлено, что 80% сообщений АИС содержат ошибки или неточности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Захаров, Климент Валерьевич, 2014 год

Список литературы

1. Авербах Н. В., Баранов Ю. К. Определение маневренных элементов морского судна и поправки лага. 2-е, перераб. и доп. изд. Л.: Морской транспорт, 1962.

2. Адаптивные системы фильтрации, управления и обнаружения / Под ред. проф. И. В. Семушина. Ульяновск: УлГУ, 2011.

3. Антонов В. А., Письменный M. Н. Теоретические основы управления судном. Учебное пособие. 2-е изд., иерераб. и доп. Владивосток: МГУ им. Адм. Г.И. Невельского, 2007.

4. Береговая РЛС миллиметровых воли «НЕВА-Б» [Электронный ресурс]. URL: http ://www.mkis.su/tovar?gnt=5&gn=18.

5. Бойко H. Г., Т.А.Устименко. Теория и методы инженерного эксперимента: Курс лекций. Донецк: ДонНТУ, 2009. 158 с.

6. В. Н. И. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М.: Наука, 1983.

7. Вагущенко Л. Л., Вагущепко А. Л. Изобразительная модель для оценки опасности столкновения // Судовождение: Сб. науч. трудов ОНМА, Вып. 17. 2009. С. 17-20.

8. Вагущенко Л. Л., Вагущенко А. Л. Повышение информативности судовых систем предупреждения столкновений // Судовождение: Сб. науч. трудов ОНМА, Вып. 16. 2009. С. 18-26.

9. Вагущенко Л. Л., Вагущенко А. Л. Поддержка решений по расхождению с судами. Одесса: Фешкс, 2010. 229 с.

10. Вагущенко Л. Л., Цымбал H. Н. Системы автоматического управления движением судна. 3-е изд., перераб. и доп. Одесса: Фешкс, 2007. 348 с.

11. Васильев А. В. Управляемость судов: Учеб. пособие. Л.: Судостроение, 1989. 328 с.

12. Дидык А. Д., Усов В. Д., Титов Р. Ю. Управление судном и его техническая

эксплуатация. М.: Транспорт, 1990. 320 с.

13. Донцов С. В. Основы теории судна. Латстар, 2001. 136 с.

14. Драчёв В. Н. Учет циркуляции при плавании в стесненных районах. Монография. Владивосток, 2008.

15. Дуров А. А., Кан В. С., Ничипорснко Н. Т., Устинов Ю. М. Судовая радиолокация. Судовые радиолокационные системы и САРП. Учебник для вузов. Изд. 2-е, переработанное и исправленное. П.-Камчатский: КамчатГ-ТУ, 2005. 280 с.

16. Заключение экспертов от 4 сентября 1986 года [Электронный ресурс]. URL: http://admiral-nakhimov.net.ru/ad_expert.htm.

17. Захаров К. В. Метод последовательной диагностики в задаче обнаружения манёвра корабля // Научная перспектива. 2010. № 9. С. 101-104.

18. Захаров К. В. Обнаружение изменения курса корабля с помощью алгоритмов CUSUM и GMA // Актуальные вопросы современной техники и технологии: Сборник докладов Н-й Международной научной заочной конференции (Липецк, 2 октября 2010 г.). Изд. центр. «Де-факто», 2010. С. 29-34.

19. Захаров К. В. Применение метода экспоненциального сглаживания к задаче обнаружения манёвра корабля // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2010. № 10. С. 28-31.

20. Захаров К. В. Динамическая настройка алгоритма обнаружения маневра морской цели // Автоматизация процессов управления. 2011. № 4 (26). С. 23-30.

21. Захаров К. В. Модуль динамической настройки границы срабатывания в алгоритме обнаружения манёвра морского судна // Научная перспектива. 2011. № 10. С. 93 95.

22. Захаров К. В. Настройка фильтров Калмана при обнаружении манёвра корабля // Научная перспектива. 2011. № 9. С. 88-90.

23. Захаров К. В. Новый метод формирования банка фильтров Калмана // Научный обозреватель. 2011. № 9. С. 52 54.

24. Захаров К. В. Применение косвенных признаков маневра при анализе траектории судна-цели // Автоматизация процессов управления: сборник докладов Молодежной научно-технической конференции. ФНПЦ ОАО «НПО «Марс», 2011. С. 41-44.

25. Захаров К. В. Применение косвенных признаков манёвра при обнаружении изменения курса или скорости корабля // Отраслевые аспекты технических наук. 2011. № 9. С. 17-18.

26. Захаров К. В. Динамическая настройка алгоритма обнаружения манёвра надводного судна на основе представления процесса наблюдения в виде байесовской сети // Отраслевые аспекты технических наук. 2013. № 12(36). С. 34-40.

27. Захаров К. В. Программная реализация алгоритма обнаружения манёвра с динамической границей срабатывания // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2014. № 1. С. 38-44.

28. Кацман Ф. М., Ершов А. А. Судоводителю о маневренных характеристиках судна: Учебное пособие. СПб.: ГМА им. адм. Макарова, 2001. 60 с.

29. Кейхилл Р. А. Столкновения судов и их причины. Пер. с англ. М.: Транспорт, 1987. 240 с.

30. Кибзун А. И., Горяинова Е. Р., Наумов А. В., Сиротин А. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами / Учебн. пособие. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 224 с.

31. Коккрофт А. Н., Ламеер Д. Н. Ф. Руководство по Правилам предупреждения столкновения (МППСС-72). Пер. с англ. Шайхутдинова Н.Т. и Щиго-лева К.В. СПб.: ООО «МОРСАР», 2005. 320 с.

32. Лентарёв А. А. Морские районы систем обеспечения безопасности мореплавания: Учеб. пособие. Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2004. 114 с.

33. Мальцев А. С. Маневрирование судов при расхождении. Одесса: Морской тренажерный центр, 2002. 208 с.

34. Мальцев А. С., Бень А. П., Шон Н. Т. Способ оценки опасности столкнове-

ния в системах управления движением судов // Судовождение: Сб. научн. трудов ОНМА, Вып. 16. 2009. С. 97-104.

35. Мальцев А. С., Шон Н. Т. Особенности решения задачи расхождения судов в море береговыми системами управления движением // Судовождение: Сб. научн. трудов ОНМА, Вып. 17. 2009. С. 100-112.

36. Маттис А. В. Оптимальное управление движением морских подвижных комплексов // Автоматизация процессов управления. 2011. № 1(23).

37. Михайлов В. С., Кудрявцев В. Г., Давыдов В. С. Навигация и лоция [Электронный ресурс]. Киев, 2009. URL: http://www.maritime.kiev.ua/bookl/ index.html.

38. Пат. 2359860 Российская Федерация, МПК В63В 43/18. Способ дистанционной регистрации переложения руля морского судна по радиолокационным наблюдениям / Дорожко В. М.; патентообладатель Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук. - № 2007138792/11; заявл. 18.10.2007; опубл. 27.06.2009, Бюл. № 18. 29 с.

39. Положение о региональной СУДС залива Петра Великого [Электронный ресурс]. URL: http://www.norfes.ru/REGpolog.aspx?12m=l.

40. Принципы наблюдения на море [Электронный ресурс]. URL: http:// sea-library.ru/nesenie-fahti/290-nablyudenie-na-more.html.

41. Программа AgileShip [Электронный ресурс]. URL: http://www.ds-t.com/ software-cd/softwares/proteus/agileship/texte/agileship.html.

42. Сейдж Э., Меле Д. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. Пер. с англ. под ред. проф. Б.Р. Левина. М.: «Наука», 1976. 496 с.

43. Семушин И. В. Численные методы алгебры: учеб. пособие для вузов. Ульяновск: УлГТУ, 2006.

44. Семушин И. В. Вычислительные методы алгебры и оценивания. Ульяновск: УлГТУ, 2011.

45. Семушин И. В., Кроливецкая Ю. М., Петрова Е. С. Ориентированная на

фильтрацию Калмана математическая модель установившейся циркуляции для анализа траектории цели // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4(34). С. 14-20.

46. Семушин И. В., Цыганова Ю. В., Захаров К. В. Устойчивые алгоритмы фильтрации для систем судовождения и управления судном // Автоматизация процессов управления. 2012. № 1 (27). С. 37 46.

47. Семушин И. В., Цыганова Ю. В., Захаров К. В. Устойчивые алгоритмы фильтрации - обзор и новые результаты для систем судовождения // Информационные технологии и вычислительные системы. 2013. № 4. С. 90-112.

48. Сидоров В. И., Романов В. В. Морская навигация. Учебное пособие. М.: Ад фонтас, 2003. 192 с.

49. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

50. Финкелыптейн М. И. Основы радиолокации. М.: Радио и связь, 1983. 536 с.

51. Циркуляция судна [Электронный ресурс]. URL: http://seaworm.narod. ru/Albatros/cirkuliacij а.doc.

52. Цыганова Ю. В. Метод обнаружения факта нарушения и его диагностика в линейных стохастических системах в процессе фильтрации // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С. П. Королёва (национального исследовательского университета). 2009. С. 163-171.

53. Цымбал Н. Н., Булгаков М. А., Байрак В. В. Определение группы взаимодействующих судов в ситуации опасного сближения // Судовождение: Сб. научн. трудов ОНМА, Выи. 16. 2009. С. 193-197.

54. Шарлай Г. Н. Управление морским судном. Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2011. 543 с.

55. Ширяев А. Н. Статистический последовательный анализ. Главная редакция физико-математической литературы издательствао «Наука», 1976. 272 с.

56. Шон Н. Т. Исследование точности оценки параметров расхождения в системах управления движением судов // Вестник Одесского национального морского университета: Сб. научн. трудов, выпуск 25. 2009.

57. Шон Н. Т. Перспективная береговая навигационная система безопасного управления движением судов // Судовождение: Сб. научн. трудов ОНМА, Вып. 18. 2010.

58. Юдович А. Б. Столкновения морских судов, их причины и предупреждение. М.: Транспорт, 1972. 112 с.

59. Юдович А. Б. Предотвращение навигационных аварий морских судов. 2-е, дополненное изд. М.: Транспорт, 1988. 224 с. п. 4.7 - про 35 процентов.

60. Bailey N. Training, Technology and AIS: Looking Beyond the Box. // Proceeding of The Seafarers International Research Centre's Fourth International Symposium, Cardiff University, UK, 7th July. 2005.

61. Bar-Shalom Y., Li X. R., Kirubarajan T. Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory, Algorithms, and Software. New York: Wiley, 2001.

62. Basseville M., Nikiforov I. Detection of Abrupt Changes: Theory and Applications. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1993. 528 p.

63. Bierman G. J. Factorization methods for discrete sequential estimation. New York, San Francisco, London: Academic Press, 1977.

64. Casti J. L. Reality Rules: Picturing the World in Mathematics. New York: Wiley, 1992.

65. Cheng Q., Varshney P. K. A novel approach to distributed maneuver detection // IEEE Radar Conference. New York: Apr. 2006.

66. Chiang C.-H., Shaughnessy P., Livingston G., Grinstein G. Visualizing Graphical Probabilistic Models: Tech. Rep. 2005-017: UML CS, 2005.

67. Daowang F., Teng L., Tao H. Square-root second-order extended Kalman filter and its application in target motion analysis // IET Radar, Sonar and Navigation. 2010. no. No. 4. P. 329-335.

68. Davis P. V., Dove M. J., Stockel С. T. A computer simulation of marine traffic

using domains and arenas // The Journal of Navigation. 1980. Vol. 33(1). P. 215-222.

69. Gomes J. В. B. An Overview on Target Tracking Using Multiple Model Methods. Master's thesis, Universidata T'ecnica de Lisboa, 2008.

70. Goodwin E. M. A Statistical Study of Ship Domains // The Journal of Navigation. Vol. 28, no. 03. P. 328-344.

71. Grewal M. S., Andrews A. P. Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB, Second Edition. John Wiley and Sons, 2001.

72. Grewal M. S., Andrews A. P. Historical Perspectives - Applications of Kalman Filtering in Aerospace 1960 to the Present // IEEE Control Systems Magazine. 2010. Vol. 30.

73. Gustafsson F. Adaptive Filtering and Change Detection. Wiley, 2000.

74. Harati-Mokhtari A., Wall A., Brooks P., Wang J. Automatic Identification System (AIS): A Human Factors Approach [Электронный ресурс] // The Nautical Institute AIS Forum. 2007. 11 p. URL: http://www.nautinst.org/ais/PDF/ AIS_Human_Factors.pdf.

75. Lai T. L. Sequential Changepoint Detection in Quality Control and Dynamical Systems // J. R. Statist. Soc. 1995. Vol. 57(4). P. 613-658.

76. Lai T. L. Sequential Analysis: Soma Classical Problems and New Challenges // Statistica Sinica. 2001. Vol. 11(2001). P. 303-408.

77. Lai T. L., Xing H. Sequential Change-point Detection When the Pre- and Post-change Parameters are Unknown: Tech. rep.: Department of Statistics, Stanford University.

78. Li X. R., Jilkov V. P. A Survey on Maneuvering Target Tracking—Part IV: Decision-Based Methods // Proceedings of SPIE Conference on Signal and Data Processing of Small Targets. Orlando, FL, USA: April 2002.

79. Li X. R., Jilkov V. P. Survey of Maneuvering Target Tracking. Part I: Dynamic Models // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Vol. 39. October 2003.

80. Lorderi G. Procedures for Reacting to a Change in Distribution // The Annals of Mathematical Statistics. 1971. Vol. 42, no. 6. P. 1897 1908.

81. Niedermayer D. An Introduction to Bayesian Networks and their Contemporary Applications. 1998. URL: http://www.niedermayer.ca/papers/bayesian.

82. Novak R. Lecture 10: Composite Hypothesis Testing // ECE 830 Fall 2010 Statistical Signal Processing [Электронный ресурс]. URL: http: //nowak. ece . wise.edu/ece830/ece830_fallll_lecturel0.pdf.

83. Ru J., Bashi A., Li X. R. Performance Comparison of Target Maneuver Onset Detection Algorithms //In Proc. 2004 SPIE Conf. on Signal and Data Processing of Small Targets. 2004.

84. Ru J., Jilkov V. P., Li X. R., Bashi A. Sequential Detection of Target Maneuvers //In Proc. 8th International Conference on Information Fusion. 2005.

85. Semoushin I., Tsyganova J., Kulikova M. Fault Point Detection with the Bank of Competitive Kalman Filters // Proceedings of the 2003 international conference on Computational science: PartIL ICCS'03. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2003. P. 417-426.

86. Semoushin I. V., Tsyganova J. V. An Efficient Way to Evaluate Likelihood Functions in Terms of Kalman Filter Variables // Adaptive, Cooperative and Competitive Processes in Systems Modelling, Design and Analysis / Ed. by A. Murgu, G. E. Lasker; The International Institute for Advanced Studies in Systems Research and Cybernetics. University of Windsor, Windsor, Ontario, Canada: 2001. P. 67 74.

87. Siegmund Т., Vcnkatraman E. S. Using the Generalized Likelihood Ratio Statistics for Sequential Detection of a Changepoint: Tech. rep.: Department of Statistics, Stanford University.

88. Siegmund Т., Venkatraman E. S. Using the Generalized Likelihood Ratio Statistic for Sequential Detection of a Change-point // The Annals of Statistics. 1995. Vol. 23, no. 1. P. 255-271.

89. SOLAS Chapter V. Safety of navigation [Электронный ресурс]. URL:

http: //www. imo . org/ourwork/f acilitation/documents/solas°/,20v0/, 20on%20safety%20of%20navigation.pdf.

90. Su C.-M., Chang K.-Y., Cheng C.-Y. Fuzzy Decision on Optimal Collision Avoidance Measures for Ships in Vessel Traffic Service // Journal of Marine Science and Technology. 2012. Vol. 20, no. 1. P. 38-48.

91. Wald A. Sequential Analysis. New York: Wiley, 1947.

92. Wolkenhauer 0. Data Engineering. Fuzzy Mathematics in System Theory and Data Analysis. New York / Chichester / Weinheim / Brisbane / Singapore / Toronto: Wiley, 2001.

93. Zakharov K. The Use of Collateral Signs in Maneuver Detection // Ostrava University. IRAFM Seminar Proceedings. 25 Nov. - 28 Nov. 2013, Trojanovice, Czech Republic. Ostrava: University of Ostrava, 2013. P. 127 133.

Список алгоритмов

3.1 Алгоритм исключения фильтра из банка фильтров (стратегия А) 72

3.2 Новый алгоритм исключения фильтра из банка фильтров (стратегия Б)..................................................................73

3.3 Последовательный алгоритм обнаружения манёвра........ 75

3.4 Алгоритм обнаружения манёвра с динамической границей срабатывания ..................................................................97

4.1 Алгоритм генерации траектории циркуляции судна [27]......107

4.2 Функция моделирования траектории судна (С++).........112

Список иллюстративного материала

1.1 Схема наблюдения за судами..........................................34

2.1 Траектория циркуляции судна........................................37

2.2 Соотношение моделирования между естественной системой 05 и формальной моделью Ш [64, 92]......................................40

2.3 Геометрия движения судна при выполнении циркуляции [27] ... 41

3.1 Иллюстрация работы последовательных алгоритмов................82

3.2 Байесовская сеть, отражающая процесс обнаружения манёвра судна 85

3.3 Изменение апостериорной вероятности манёвра при событии Л . . 86

3.4 Изменение апостериорной вероятности манёвра при событии Л . . 86

3.5 Байесовская сеть с косвенным признаком манёвра..................87

3.6 Условные вероятности состояний узла «Косвенный признак» ... 87

3.7 Байесовская сеть с косвенным признаком манёвра (4 состояния) . 88

3.8 Эффект снижения границы срабатывания при обнаружении косвенного признака манёвра..............................................95

4.1 Загрузка траекторий судна......................113

4.2 Траектории судна смоделированы..................114

4.3 Параметры (1).............................114

4.4 Параметры (2).............................115

4.5 Параметры (3).............................115

4.6 Параметры (4) .............................116

4.7 Запуск эксперимента [27] .......................117

4.8 Результаты моделирования [27]....................118

4.9 Исходная траектория [47].......................123

4.10 Траектория под воздействием волнения, ветра и течений [47] . . . 123

4.11 Моделирование шума наблюдения [47]................123

4.12 Результаты фильтрации траектории банком фильтров [47] .... 123

Список таблиц

2.1 Общий вид таблицы маневренных элементов судна (фрагмент) . . 38

2.2 Число операций для расчётов по формулам экстраполяции и обработки измерения на одном шаге ([2, стр. 162])......................57

2.3 Число операций на одном шаге при п = 5, т = 2, в = 2..............58

4.1 Обнаружение манёвра банком фильтров, стпе^е = 1м........125

4.2 Обнаружение манёвра банком фильтров, сг^с = Зм........126

4.3 Обнаружение манёвра банком фильтров, <7Пш3е = 5м........127

4.4 Обнаружение манёвра банком фильтров, о"по^е = 7м........128

4.5 Обнаружение манёвра банком фильтров, <7П0}8е = 10м.......129

4.6 Обнаружение манёвра алгоритмами вЬЯ, <тпСц8С = Зм.......134

4.7 Обнаружение манёвра алгоритмами СЫ1, сг110^ве = 5м.......135

4.8 Обнаружение манёвра алгоритмами вЬЯ, ег1Ю1Ве — 7м.......136

4.9 Обнаружение манёвра алгоритмами вЬЯ, О"по1нс = Юм.......137

4.10 Обнаружение манёвра алгоритмами СЬЯ, сгпо;зе = 15м.......138

165

Приложение А Акт о внедрении результатов

Экз. №1

УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор

Ю «Марс», к.т.н. л В.А. Маклаев

01.

2014

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Захарова Климента Валерьевича

Научно-техническая комиссия в составе Председателя:

заместителя генерального директора по науке второго направления

работ - начальника КНИО-2 В.Г. Типикина, членов комиссии:

- главного научного сотрудника, д.т.н. А.К. Иванова,

- начальника отделения, к.т.н Е С. Кукина,

составила настоящий акт о внедрении следующих результатов диссертационной работы Захарова К.В на тему «Обнаружение манёвров надводных судов с учётом косвенных признаков», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук:

1. Алгоритм обнаружения манёвра с динамической границей срабатывания.

2 Программный комплекс для проведения вычислительного эксперимента

Результаты диссертационного исследования использованы в унифицированном программном комплексе ведения обстановки, входящем в состав изделия 83т60/99, разрабатываемого ФНПЦ ОАО «НПО «Марс» в интересах ВМФ РФ

Председатель комиссии

заместитель генерального директора по науке

второго направления работ - начальник КНИО-2^ Типикин Члены комиссии

главный научный сотрудник, д т н начальник отделения, к.т.н.

А.К. Иванов Е С. Кукин

166

Приложение Б Информационная карта АИП

11120224104110

ИКАП

7839 Тип ЭВМ

*0|3 Информационная 5418 Исходящий ьзрга ЛИП номер 1ата_

50

7092 Инвентарный номер ФАП_

5436 Инвентарный номер В ПТИЦ

502012 50306

7902 Тип и версия ОС

5715 Инстр)ментальное ПО

7848 Оперативная память

7965 Разновилность ПС 46 Программный «олыь 55 Про1рамма 64 Пакет программ 19 Комплект программ

1BV1 PC Windows ХР Qt SDK 256000

73 Библиотека пршрамм 82 Программная система 9) Программный компзеьс 28 Информационная структура 37 Прочее

5679 Kol программы по 1.СПД

7884 Объем программы 534

7362 Срок окончания разработки 2012 02 15

7947 Описание программы 7956 Описание применен»: 7974 РГО

4956 Распространение ЦП 45 1 1 Сертификация

35 Опганизаиня-разработчик'34 Сертифицирована 44 Организация, ведущая ФА1143 Не сертифицирована

Сведения об организации, предоставляющей ЛИП во ВНТИЦ

2457 Кол ОКПО 2934 Тезефон 2394 Телефакс 2754 Город

12562696

41-20-88

412088.412997

Ульяновск

1332 Сокращенное название министерства ("ведомства)

2403 Код ВНТИЦ

Минобрнауки России

0203025310365

2151 Полное наименование организации

Федеральное государственное бюд/кетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ульяновский государственный университет"

2358 Сокращенное наименование организации 2655 Адрес организации

У л ГУ

Сведения об организации-разработчике

2988 Телефон 3087 Телефакс 27811 ород

41-20-88

412088,412997

Ульяновск

2187 Наименование организации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшею профессионального образования "Ульяновским государственный университет"

2385 Сокращенное наименование opi анизации 2682 Адрес организации

У л ГУ

4 52017 г Утьяновск vi Льва То (стого 42

6183 Авторы (разработчики ПС)

¡Захаров К.В. i

!

i

9045 Наименование программы

Оценка эффективности применения косвенных признаков маневра при слежении за надводным судном

9117 Реферат

Программный комплекс опенки эффективности применения косвенных признаков маневра при слежении за надводным судном предназначен для проведения вычислительных экспериментов с целью оценки эффективности включения анализа косвенных признаков маневра в алгоритм обнаружения маневра надводного судна. Программный комплекс может использоваться при проектировании систем наблюдения за морской обстановкой в части разработки алгоритмов анализа траекторий движения судов.

В процессе работы комплекс моделирует зашумленную траекторию судна (имитация шума наблюдения при получении данных от радиолокационной станции), выполняет фильтрацию зашумленной траектории при помощи расширенного квадратно-корневого фильтра Калмана, определяет (раницу срабатывания последовательного алгоритма обнаружения маневра (статическую и динамическую, изменяющуюся при появлении косвенного признака маневра, каковым является снижение скорости судна), а также вычисляет среднее время обнаружения маневра судна алгоритмами со статической и с динамической границами срабатывания. Эксперимент может быть выполнен целиком или поэтапно. Эксперимент может быгь сохранен во внешний файл и загружен из внешнего файла. Результаты эксперимента могут быть сохранены в файл HTML.

Программный комплекс может использоваться как в портативном варианте (без установки; запускается при помощи вызова исполняемого файла Hydra.exe), так и с установкой на персональный компьютер (в операционной системе регистрируется новый тип файла "Эксперимент Hydra"; в файлах такого типа программа сохраняет текущее состояние эксперимента). Работа с программным комплексом возможна на компьютере, имеющем процессор уровня не ниже Pentium IV и оперативную память объемом не менее 256 мегабайт. Операционная система: Windows ХР / Windows Vista / Windows 7.

¡"'«¿¿.iс

ш

Фамилия, инициалы Должность

Руководитель организации Костишко Б.М. Ректор ЧЩ^ШШЧШ?!

Руководит, разр. (ФАЛ) Семушин И.В. Профессор

5634 Индексы УДК

7434 Дата

7506 Входящий номер

656 6 08

/<¿03 Л/

11120224104110

5616 Коды тематических рубрик

73.34.17

83.03.03

55.45.91

cn.v ^¿Hij. информационных технологий

И СИСТ¿м Оргзнрр nrrnHH4TPi|k4pi¡¡ ЕЛЗСГИ'

5643 Ключевое слово

оонаружение маневра

Зарегистрировано инфор.

'■'аиицни

государственном ч ¿онде неолуошованных до.'-ywertiob--

косвенные признаки маневра

, динамическая фаница сраоатывания

ш