Способы, модели и алгоритмы автоматизированной оценки состояния наземных подвижных групповых объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Кошкин, Руслан Петрович

• Кошкин, Руслан Петрович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кошкин, Руслан Петрович

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

АНАЛИЗ УСЛОВИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ МОНИТОРИНГОВОЙ СЕТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ГРУППОВЫХ ОБЪЕКТОВ.

1.1 Характеристика задач мониторинга угроз локальной безопасности в социально-экономической сфере.

1.2 Характеристика высокомобильных групповых объектов и условия распознавания их состояния.

1.3 Оценка результативности существующих способов поиска групповых объектов на дорожной сети

1.4 Обобщенная структурно-функциональная организация автоматизиро ванной системы слежения за состоянием ГО

Выводы.

2. РАЗРАБОТКА СПОСОБА И ДВУХЭТАПНОЙ ПРОЦЕДУРЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОПЕРАТИВНО-ВАЖНЫХ ОДИНОЧНЫХ ОБЪЕКТОВ

2.1 Процедуры предварительной обработки и преобразования изображений одиночных объектов.

2.1.1 Выбор диапазона дальностей функционирования устройства распознавания телевизионных изображений и размеров анализируемого кадра

2.1.2 Выделение информативного для распознавания фрагмента контура боковой проекции одиночного объекта.

2.1.3 Определение диапазона изменений размеров и углов наклона силуэта объекта в кадре изображения.

2.2 Разработка моделей и устройств для распознавания ОО по их изображениям в условиях неопределенности взаимного положения телевизионной камеры и объекта.

2.2.1 Синтез нейросетевого устройства распознавания оперативно-важных одиночных объектов по фрагменту контура.

2.2.2 Модель одиночного объекта в признаковом пространстве — моментов сплайна, интерполирующего верхнюю часть контура.

2.3 Разработка способа и двухэтапной процедуры распознавания, инвариантных к условиям взаимного положения одиночного объекта и датчиков средства наблюдения. 2.3.1 Описание одиночного объекта в пространстве структурных признаков на основе функций доверия.

2.3.2 Двухэтапная процедура распознавания одиночных объектов, инвариантная к взаимному расположению объекта и датчиков средства наблюдения.

Выводы.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ щ РАСПОЗНАВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ГРУППОВЫХ ОБЪЕКТОВ.

3.1 Исследование возможностей распознавания целевого назначения и состояния группового подвижного объекта в условиях его импликантного наблюдения средствами АРМС.

3.2 Метод многоуровневого распознавания и оценки состояния группового объекта в условиях его импликантного наблюдения на дорожной сети.

3.3 Разработка нечеткого описания группового объекта.

3.4 Способ, алгоритм обнаружения колонны в общем потоке техники при неполных априорных данных о параметрах ее движения.

3.4.1 Способ, алгоритм обнаружения колонны в условиях изменения параметров ее движения.

3.4.2 Обнаружение колонны при прогнозировании параметров ее движения.

Выводы.

4. РАЗРАБОТКА СПОСОБА, АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ

РАЦИОНАЛЬНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ МОНИТОРИНГОВОЙ СЕТИ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И СЛЕЖЕНИЯ ЗА ГРУППОВЫМИ ОБЪЕКТАМИ.

4.1 Вопросы создания АРМС обнаружения и слежения за перемещением

ГО в районе поиска.

4.1.1 Анализ внешних факторов, влияющих на определение пространственной структуры АРМС.

4.1.2 Анализ пространственной структуры дорожных сетей в районе поиска.

4.2 Способ, обобщенный алгоритм рационального размещения средств наблюдения АРМС для гарантированного обнаружения передислокации

4.3 Итерационный алгоритм расчета размещения средств наблюдения АРМС.

4.4 Методика рационального размещения элементов АРМС на вероятных маршрутах движения ГО.

4.5 Способ прогнозирования направления движения ГО в условиях его импликантного наблюдения средствами АРМС.

Выводы.

5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДА, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ГО.

5.1 Экспериментальная проверка алгоритма и методики определения рациональной пространственной структуры АРМС для обнаружения ГО в районе поиска.

5.2 Экспериментальная оценка процедуры определения направления движения ГО.

5.3 Экспериментальная проверка моделей и алгоритмов распознавания ГО в условиях его импликантного наблюдения на дорожной сети.

5.3.1 Экспериментальная оценка результативности предложенного способа обнаружения колонны наземной техники.

5.3.2 Проверка достоверности распознавания целевого назначения ГО средствами АРМС.

5.4 Оценка достоверности и оперативности обработки, доведения данных, получаемых в условиях применения АРМС.

5.4.1 Оценка достоверности распознавания одиночных объектов средствами из состава АРМС.

5.4.2 Оценка достоверности и оперативности добывания, обработки, доведения информации в условиях применения АРМС.

5.5 Ориентировочная оценка создания и внедрения автоматизированной распределенной мониторинговой сети.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Способы, модели и алгоритмы автоматизированной оценки состояния наземных подвижных групповых объектов»

В соответствии с принятой и практически реализуемой Концепцией национальной безопасности Российской Федерации в решении ряда вопросов жизнедеятельности происходит смещение центра тяжести с федерального на региональный уровень [ 9, 52, 83 ]. Особую значимость для региональной (локальной) безопасности в современных условиях приобретает поддержание требуемого уровня стабильности в социально-экономической сфере, требующее оперативного реагирования на возникающие угрозы.

Усиливающаяся нестабильность в социально-экономической сфере ряда регионов связана, в первую очередь, с возможностью проведения террористических акций, проникновением на территорию регионов криминальных групп, возрастающим количеством нелегальных переходов регламентированных границ государства и границ приграничных регионов, регионов вооруженного противоборства мобильными криминальными группировками, увеличением преступлений на дорожной сети, а также количества краж стратегических ресурсов (нефти, газа, леса и др.) [9, 12, 58, 70 ]. Действия этих мобильных группировок отличаются высокой маневренностью, что обусловлено широким применением ими автотранспортных средств и др. техники.

В этих условиях существенно возрастают требования к эффективности процессов управления силами и средствами подразделений Государственной инспекции безопасности дорожного движения (ГИБДД), Федеральной пограничной службы (ФПС), таможенных структур и др. силовых структур на территории регионов России. Управление осуществляется через пункты управления действиями поисковых подразделений (ПУПП) взаимодействующими в рамках единой автоматизированной информационной системы дежурно-диспетчерской службы (перспективной системы мониторинга чрезвычайных ситуаций региона) [ 46, 59, 60, 67 ].

Важнейшим этапом повышения эффективности управления силами поисковых подразделений региона является мониторинг в районах кризисных (чрезвычайных) ситуаций, деятельности мобильных группировок в целях своевременного реагирования на возникающие угрозы. Своевременное принятие решений руководством региональных ПУПП требует распознавания состояния мобильных группировок (далее - групповых объектов) в момент выдвижения их в предполагаемые районы oneративных действий, места постоянной и временной дислокации. С целью формализации дальнейшего описания входящие в состав групповых объектов колонны автотранспорта (техники) далее будем называть простыми групповыми объектами (ПГО). В то же время под одиночными объектами понимается как автотранспорт (техника) входящий в состав ПГО, так и автотранспорт, покидающий район совершения несанкционированных действий и пр.

В настоящее время результативность деятельности поисковых подразделений регионов на основе существующих технологий и методов обнаружения и распознавания, особенно в плане слежения за передвижением групповых объектов, остается недостаточной. Вместе с тем существующие методы сбора, обработки сведений при ограниченном ресурсе привлекаемых дежурных сил приводят к задержкам в оценке характера деятельности (далее - состояния) групповых объектов, а следовательно, к задержкам при принятии соответствующих управляющих решений. Под текущим состоянием групповых объектов в данном случае следует понимать направление его выдвижения.

Таким образом, в настоящее время имеет место противоречие между необходимостью повышения эффективности управления поисковыми силами на основе решения задач по своевременной и достоверной оценке состояния групповых объектов и существующими оперативно-техническими возможностями сил и средств поисковых подразделений. Разрешение этого противоречия возможно путем повышения результативности процесса поиска и оценки состояния групповых объектов на основе создания автоматизированной распределенной мониторинговой сети (АРМС).

Одним из основных этапов создания такой сети является реализация автоматического распознавания как одиночных так и ГО в соответствующих физических полях (оптическом, сейсмическом, магнитном и т.д.). Наиболее информативным остается распознавание одиночных объектов по визуальным признакам, проявляющимся в оптическом и ИК-диапазоне длин волн.

Вопросы распознавания одиночных объектов по их изображениям рассмотрены в работах Захарова И.С. [ 10 ], Титова B.C. [ 50, 57 ] , Юхно П.М. [ 57, 91 ], Прэтта У. [ 71 ] и др. Однако распознавание одиночных объектов в условиях мониторинга ГО на дорожной сети имеет ряд специфических особенностей (скрытное расположение телевизионного средства наблюдения позволяет получать изображение только бокового ракурса объекта; наличие меняющихся фоновых условий наблюдения и условий освещенности, кратковременное нахождение объекта в зоне наблюдения и т.д.), что требует разработки способов и систем распознавания, учитывающих эти особенности.

Вопросы поиска одиночных объектов в непрерывном пространстве рассматривались в работах Абчука В.А. [ 1 ], Атакищева О.И. [ 3 ], Суздаля В.Г. [ 1 ], Сизова А.С. [ 41, 78 ] и др. Методы оценки состояния объектов поиска изложены в работах Поспелова Д.А. [ 69 ], Клыкова Ю.И. [ 30 ] и др. Однако следует отметить, что задача автоматизированного поиска и оценки состояния распределенного группового объекта (ГО) в пространстве дорожной сети произвольной топологии на основе сведений, поступающих от постов наблюдения и поисковых подразделений региона, еще окончательно не решена.

Поэтому в качестве объекта исследований выступают средства мониторинга поисковых подразделений для оценки характера деятельности групповых объектов, а предмета исследований - методы и способы автоматизированного распознавания и оценки состояния групповых объектов, учитывающие вышеизложенные особенности проявления объекта на входе распознающей системы.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления мероприятиями поисковых подразделений путем автоматизации оценки состояния групповых объектов на основе создания распределенной мониторинговой сети.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ особенностей и технических предпосылок создания АРМС для оценки состояния ГО и определение ее структурно-функциональной организации.

2. Разработка способа распознавания одиночных объектов.

3. Разработка метода, моделей и алгоритма распознавания целевого назначения и состояния ГО в условиях его импликантного наблюдения.

4. Разработка способа обнаружения и слежения за ГО на основе АРМС.

5. Экспериментальная проверка метода и алгоритмов оценки состояния типовых ГО.

Методы и математический аппарат исследования. В работе использованы методы теории эффективности, поиска, графов, распознавания образов, теории вероятностей, математической статистики, теории сетей, методы экспертного анализа, теории нечетких множеств, теории функций доверия.

Границы исследования. Поиск, распознавание и оценка состояния ГО в условиях его наблюдения на дорожной сети произвольной топологии.

Научная новизна работы заключается в разработке:

1. Аналитических моделей поиска объектов постами наблюдения и подвижными патрулями на дорожной сети произвольной топологии, базирующихся на дифференциальных уравнениях, описывающих динамику приращения вероятности их обнаружения, и обеспечивающих расчет значений вероятности обнаружения для оценки результативности различных вариантов поиска.

2. Способа распознавания одиночных объектов (00) на основе функций доверия и двухэтапной процедуры последовательной обработки векторов пространства признаков, обеспечивающих распознавание, инвариантное к взаимному расположению в пространстве объекта и датчиков средства наблюдения.

3. Метода многоуровневого распознавания ГО и его состояния при движении по дорожной сети произвольной топологии, учитывающего нечеткость описания признаков на каждом иерархическом уровне и позволяющего обеспечить требуемую для практики достоверность и своевременность распознавания.

4. Способа и алгоритма обнаружения колонны наземной техники в условиях неполных априорных данных о параметрах ее движения, особенностью которого является адаптация к динамике движения колонны путем постоянного уточнения ее основных параметров на основе текущих измерений параметров движения отдельных элементов колонны, позволяющего автоматизировать обнаружение колонн со структурно-временными параметрами движения, отличающимися от стандартных.

5. Способа и обобщенного алгоритма обнаружения ГО в условиях априорной неопределенности его местоположения и характера движения по дорожной сети, отличающегося наблюдением за дорогами, входящими в минимальное сечение графа, и обеспечивающего заданную вероятность обнаружения объекта.

Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты позволили:

- уменьшить объем проектных работ и финансовых средств на создание автоматизированной системы Единой дежурно-диспетчерской службы (ЕДДС) в Курской области и других субъектах РФ;

- сократить временные затраты на сбор и обработку информации по сравнению с использовавшимися в Управлении ГИБДД по Курской области технологиями информационной поддержки деятельности должностных лиц.

Основные результаты, полученные в работе внедрены в Управлении ГИБДД по Курской области, в в/части 25714 и учебном процессе Курского ГТУ по специальности 010502 - «Прикладная информатика в экономике» (дисциплина - «Информационные технологии»).

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Способ распознавания движущейся техники по данным от датчиков средств наблюдения на основе функций доверия, инвариантный к взаимному расположению в пространстве объекта и датчиков.

2. Метод многоуровневого распознавания целевого назначения и состояния ГО в условиях его импликантного наблюдения на дорожной сети произвольной топологии.

3. Способ и обобщенный алгоритм обнаружения ГО, базирующиеся на наблюдении за дорогами, входящими в минимальное сечение графа, отображающего всевозможные пути между оперативно важными пунктами.

Апробация и публикации по теме диссертации. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях в/части 25714, Курского ГТУ. По теме диссертации опубликовано 15 работ, в том числе: 7 статей, 6 тезисов докладов, 2 раздела отчетов по НИР.

Личный вклад автора. Аналитические модели для оценки результативности поиска объектов на дорожной сети; способ распознавания одиночных объектов; метод многоуровневого распознавания целевого назначения и состояния ГО; способ и алгоритм обнаружения колонны наземной техники; способ и обобщенный алгоритм обнаружения ГО при движении по дорожной сети произвольной топологии, а также результаты экспериментальных исследований получены автором лично.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка использованной литературы (92 наименования). Текст диссертации включает 173 страницы, из них 128 страниц основного текста.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Кошкин, Руслан Петрович

Выводы

1. Экспериментальная проверка показала возможность и целесообразность автоматизации процесса оценки состояния ГО на дорожной сети за счет создания АРМС.

2. Полученные на основе имитационного моделирования оценки вероятности правильного распознавания одиночных объектов показали, что применение предложенного метода, базирующегося на двухэтапной процедуре последовательной обработки векторов пространства признаков, описывающих информативный элемент структуры объекта и его структуру, а также применении методов теории функций доверия, обеспечивает распознавание, инвариантное к реально существующим условиям взаимного положения датчиков средства наблюдения и объекта.

3. Расчетно-теоретическим путем показано, что достигнутые вероятности правильного распознавания составных частей ГО на дорожной сети, а также полнота контроля за районами возможной передислокации соответствуют в условиях применения АРМС современным оперативным требованиям, что обеспечит достоверное распознавание оперативно-тактического назначения и состояния ГО. Полученные оценки оперативности добывания, обработки и доведения информации на ПУПП соответствует современным требованиям. При этом достигается выигрыш более чем в 5 раз в оперативности добывания, обработки и доведения разведывательной информации на ПУПП, а в целом в оперативности управления дежурными силами — более чем в 1,4 раза.

Показано, что применение АРМС рациональной топологии позволит обеспечить своевременное и достоверное принятие решения о состоянии ГО, находящегося в движении на дорожной сети.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Особую значимость для региональной (локальной) безопасности в современных условиях приобретает поддержание требуемого уровня стабильности в социально-экономической сфере, требующее оперативного реагирования на возникающие угрозы, в том числе на действия мобильных криминальных группировок.

Одним из актуальных направлений повышения оперативно-технических возможностей системы локальной безопасности региона является создание и развертывание АРМС, обеспечивающей требуемую своевременность и достоверность оценки состояния ГО.

В этом плане в работе получены следующие основные результаты:

1. Показано, что одним из основных путей повышения эффективности управления социальными процессами является нейтрализация действий мобильных криминальных группировок на основе слежения за их состоянием с применением АРМС, базирующейся на средствах распознавания и оценки их состояния. Обоснована структурно-функциональная организация АРМС.

2. Разработаны аналитические модели поиска объектов постами наблюдения и подвижными патрулями на дорожной сети произвольной топологии, базирующиеся на дифференциальных уравнениях, описывающих динамику приращения вероятности их обнаружения, и обеспечивающие расчет значений вероятности обнаружения для оценки результативности различных вариантов поиска.

3. Разработан способ распознавания движущейся наземной техники на основе двухэтапной процедуры обработки векторов пространства признаков, описывающих структуру объекта распознавания и применении для распознавания методов теории функций доверия, обеспечивающий распознавание, инвариантное к взаимному расположению в пространстве объекта и датчиков средства наблюдения. —

4. Разработаны способ и алгоритм обнаружения колонны наземной техники в условиях неполных априорных данных о параметрах ее движения, особенностью которого является адаптация к динамике движения колонны путем постоянного уточнения ее основных параметров на основе текущих измерений параметров движения отдельных элементов колонны, позволяющий автоматизировать обнаружение колонн со структурно-временными параметрами движения, отличающимися от стандартных.

5. Предложен метод многоуровневого распознавания целевого назначения и состояния ГО при движении по дорожной сети произвольной топологии, особенностью которого является учет нечеткости описания признаков на каждом иерархическом уровне.

6. Разработаны способ и обобщенный алгоритм обнаружения ГО, базирующиеся на наблюдении за дорогами, входящими в минимальное сечение графа, отображающего всевозможные пути между оперативно-важными пунктами, суммарная вероятность движения через которые удовлетворяет современным оперативным требованиям.

7. Результаты имитационного моделирования показали, что в условиях близких к реальным, двухэтапная процедура обеспечивает требуемую вероятность распознавания оперативно важных одиночных объектов в условиях существующей неоднозначности во взаимном положении объекта и датчиков средств наблюдения АРМС.

Проведена экспериментальная проверка и доказана возможность применения разработанных методов, моделей и алгоритмов при оценке состояния группового объекта на дорожной сети. Показано, что применение АРМС позволит обеспечить достоверное и своевременное распознавание состояния ГО. При этом достигается выигрыш (не менее чем в 5 раз) в оперативности добывания, сбора, обработки и доведения информации средствами из состава АРМС по сравнению с существующими возможностями поисковых подразделений, а выигрыш в оперативности управления дежурными силами - не менее, чем в 1,4 раза.

V*

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кошкин, Руслан Петрович, 2005 год

1. Абчук, В. А. Поиск объектов Текст./ В. А. Абчук, В.Г.Суздаль — М.: Сов.радио, 1977.

2. Альберг, Дж. Теория сплайнов и ее приложения Текст./ Дж. Альберг, Э. Нильсон, Дж. Уолш М.: Мир, 1972.

3. Атакищев, О.И. Метаграмматики и особенности их применения для формального описания сигналов документальных служб связи и передачи данных Текст. / О.И.Атакищев // Телекоммуникации. — 2002. № 1,2

4. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении: Учебное пособие Текст./ B.C. Анфилатов [и др.]; под редакцией А.А. Емельянова.- М.: Финансы и статистика, 2002.

5. Безопасный город Москва. Российский опыт Текст. //Системы безопасности. 2002. № 5.

6. Браверманн, Э.М. Структурные методы обработки эмпирических данных Текст. / Э.М. Браверманн, И.Б. Мучник М.: Наука, 1983.

7. Вентцель, Е.С. Теория вероятности Текст./ Е.С. Вентцель. — М. Радио и связь, 1972.

8. Вентцель, Е.С. Прикладные задачи теории вероятностей Текст. /Е.С. Вентцель, JI.K. Овчаров. — М.: Радио и связь, 1983.

9. Возженников, А.В. Современные проблемы национальной безопасно-{0 сти России на региональном уровне Текст. / А.В. Возженников,

10. А.А. Пригожев //Информационный сборник «Безопасность». — 1999. №11,12.

11. Волковский, H.JI. Энциклопедия современного оружия и боевой техники Текст. Т.2 / H.JI. Волковский. СПб.: Издательство «Полигон», 2000.

12. Голубев, Ю.Н. О необходимости внедрения информационных технологий в практику контроля автомобильного транспорта Текст. / Ю.Н. Голубев // Военная мысль. — 2005. № 1.

13. Грибовский, Г.И. Новый статус телефона «01» в Единой дежурно-диспетчерской службе Курской области успехи и проблемы Текст. / Г.И. Грибовский, В.М. Добров, В.Н. Зубков // Технологии гражданской безопасности. — 2005. № 1.

14. Городецкий, В.И. Статистические методы в прикладной кибернетике: учебное пособие Текст. / В.И. Городецкий, А .Я. Иоффе, JI.M. Морозов [и др.] М.: МО СССР, 1980.

15. Гороховатский, В.А., Ересько Ю.Н., Путятин Е.П, Стрельченко В.И.

16. Динер, И.Я. Исследование операций Текст. / И.Я. Динер. — JL: ВМА, 1969.

17. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р.Дуда, П. Харт.-М.: «Мир», 1976.

18. Соколов, Е.Е. Основные принципы построения современных комплексов технических средств охраны Текст./ Е.Е. Соколов, Е.Г. Соколов // «Каталог Системы безопасности». — 2001. № 1.

19. Завьялов, Ю.С. Сплайны в инженерной геометрии Текст. / В.А.Леус, В.А.Скороспелов. — М.: Машиностроение, 1985.

20. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений Текст. / Л. Заде. — М.: Мир, 1976.

21. Зыков, А.А. Теория конечных графов Текст. / А.А. Зыков. — Новосибирск: Наука, 1969.

22. Катыс, Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой Текст. / Г.П. Катыс. — М.: Машиностроение, 1986.

23. Кендал, М. Геометрические вероятности Текст. / М. Кендал, П. Мо-ран.-М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1972.

24. Ким, Д.П. Методы поиска и преследования подвижных объектов Текст. / Д.П. Ким. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989.

25. Клир, Д. Системология. Автоматизация решения системных задач Текст. / Д. Клир. М.: Радио и связь, 1990.

26. Клочко, В.К. Последовательное выделение изображений в задаче распознавания образов Текст./ В.К. Клочко, К.К.Клочко, Е.П.Чураков // Приборостроение. 1997. № 6.

27. Клыков, Ю.И. Ситуационное управление большими системами Текст. / Ю.И. Клыков. М.: Энергия, 1974.

28. Козьминых, С.И. Методологические принципы проектирования интегрированных систем безопасности Текст. / С.И. Козьминых, С.В. За-бияко // Конфидент. 2002. № 1.

29. Кошкин, Р.П. Автоматизированная система диагностического обеспечения телекоммуникационных систем Текст. /Р.П. Кошкин, А.В. Потапов // Известия Тульского ГУ. Том 1. Вып.2. Тула: Издательство Тульского ГУ, 2005.

30. Кошкин, Р.П. Формализация процессов сбора и обработки данных для диагностического обеспечения телекоммуникационных систем Текст. /Р.П. Кошкин // Известия Тульского ГУ. Том 1. Вып.2. — Тула: Издательство Тульского ГУ, 2005.

31. Кошкин, Р.П. Процедура оперативного изменения структуры сети телевизионного наблюдения Текст. /Р.П. Кошкин // НТСб в/ч 45807—РЯ1. -Курск, 2004.-№2.

32. Кошкин, Р.П. Классификация автомобильной техники на основе ней-росетей Текст. / Р.П. Кошкин, А.С. Сизов, Д.А. Стребков // НТСб в/ч 45807-P/II. Курск, 2004. № 2.

33. Кошкин, Р.П. Модели поиска мобильных объектов Текст. /Р.П. Кошкин, А.С. Сизов, Д.А. Стребков //НТСб в/ч 45807-P/II. Курск, 2004. -№2.

34. Кошкин, Р.П. Способ обучения тактике применения технических средств обеспечения на основе программных тренажеров. Текст. / Р.П. Кошкин, А.С. Сизов, Д.А. Стребков, М.Н. Смирнов // Тез. докл. на 25-ой НТК в/ч 45807-P/II. Курск, 2004.

35. Кошкин, Р.П. Способ построения нечеткой модели действий движущегося объекта в контролируемой датчиком-анализатором зоне Текст. / Р.П. Кошкин, А.С. Сизов, Д.А. Стребков, С.Ю. Челышов // Тез. доклада на 25-й НТК в/ч 45807-P/II. Курск, 2004.

36. Кошкин, Р.П. Модель оценки результативности применения комплексов охранно-сигнализационной аппаратуры при ведении поиска на дорожной сети Текст. / Р.П. Кошкин, А.С. Сизов, Д.А. Стребков // Тез. доклада на 25-й НТК в/ч 45807-РЛ1. Курск, 2004.

37. Крылов, В.М. ALPHA и OMEGA интегрированных систем безопасности. Методологические принципы проектирования интегрированных систем безопасности Текст. / В.М. Крылов, Ю.М.Левин. // Конфидент. -2002. №5.

38. Куликов, Л.С. Автоматизированная система Единой дежурно-диспетчерской службы г. Курска и Курской области (АС ЕДДС-К). Текст. Технический проект в 2 кн. Кн. 2. / Л.С.Куликов [и др.] — М.: ВНИИГОЧС, 1998.

39. Ларин, A.M. Исследование эффективности нейросетевых алгоритмов Хопфиллда при распознавании изображений Текст. / А.М.Ларин, С.Л.Мазилов, С.М.Огреб, П.М.Юхно // Радиотехника и электроника. — 1999. № 8.

40. Летяго, А.Г. Основы проектирования цифровых информационных систем Текст. / А.Г.Летяго, B.C. Титов; под ред. А.Г. Летяго. — Курск, 2002.

41. Лопин, В.И. Распознавание объектов по их тепловизионным образам Текст. / В.И.Лопин, И.А.Хаталах // Измерительная техника. — 2000. №8.

42. Лифанов, Ю.С. Системы обнаружения движущихся объектов по их собственным физическим излучениям Текст. / Ю.С.Лифанов, С.Н.Ананьев, П.Ф.Хорев // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники . — 1998. № 10.

43. Мачкин, П.И. Анализ и оценка локальной безопасности социально-экономического развития регионов России (субъектов РФ) Текст. / П.И.Мачкин // Проблемы управления безопасностью сложных систем. — М.: ИПУ РАН, 2001.

44. Мелихов, А.Н., Применение графов для проектирования дискретных устройств Текст. / А.Н.Мелихов, Л.С.Берштейн, В.М.Курейчик. — М.: Наука, 1974.

45. Мосалев, В. Системы дистанционного наблюдения за полем боя на базе разведывательно-сигнализационных приборов Текст. / В. Мосалев // Зарубежное военное обозрение. — 2000. № 2.

46. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения Текст. / под ред. P.P. Ягера.- М. Радио и связь, 1986.

47. Огреб, С.М. Особенности обнаружения пространственных объектов в присутствии пространственно-временного шума Текст. /С.М.Огреб, П.М.Юхно // Радиотехника и электроника. — 1998. № 6.

48. Основные направления дальнейшего развития Единых дежурно-диспетчерских служб городов Российской Федерации Текст. // Системы безопасности. — 2002. № 5.

49. Отчет о НИР «Коммюнике» / М.: 3 ЦНИИ МО РФ, 1995.

50. Отчет о НИР «Притирка-1 К»/ войсковая часть 25714; рук. С.П.Ющенко. Курск, 2003.

51. Отчет о НИР «Эксперт-К» / войсковая часть 25714; рук. С.П.Ющенко. — Курск, 2002.

52. Петров, А.В. Применение ситуационных центров в региональном управлении Текст. / А.В.Петров, М.М.Тихомиров, Ю.Г.Федулов — М.: РАГС, 1999.

53. Понькин, В. А. Оценка качества обнаружения пространственно-протяженных объектов по их изображениям Текст./ В.А. Понькин, В.Н. Поветко // Радиотехника и электроника. 1993. Т.38. № 4.

54. Попело, В.Д. Алгоритм фильтрации случайных полей изображений на двумерных сетках произвольной формы Текст. /В. Д.Попело, П.С.Русинов, А.А.Сирота // Радиотехника. — 1999. № 8.

55. Попов, А.П. Основные направления дальнейшего развития Единых де-журно диспетчерских служб городов Текст. / А.П.Попов //Системы безопасности. — 2002. № 5.

56. Поспелов, Д.А. Принципы ситуационного управления Текст. / Д.А.Поспелов // Изв. АН СССР. «Техническая кибернетика» — 1971, №2.

57. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика Текст. / Д.А.Поспелов. М.: Наука, 1986.9 70. Противодействие терроризму. Реалии и перспективы Текст. // «Каталог Системы безопасности». 2001. № 1.

58. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений Текст. В 2 кн./ У.Прэтт — М.: Мир, 1982.

59. Рогинский, В.Н. Теория сетей связи Текст. / В.Н.Рогинский [и др.] — М.: Радио и связь, 1981.

60. Саати, Т. Принятие решений: метод анализа иерархий Текст. / Ф Т.Саати. М : Радио и связь, 1993.

61. Сагдулаев, Ю.С. Распознавание оптических изображений Текст. / Ю.С.Сагдулаев, В.С.Титов, С.В.Дегтярев. Ташкент: ТЭИС, 2000.

62. Салов, С.С. Концептуальные положения по совершенствованию государственной системы управления в условиях чрезвычайных ситуаций Текст. / С.С.Салов //Проблемы управления безопасностью сложных систем. М.: ИГГУ РАН, 2001.Ф

63. Самохвалов, Ю.А. Совершенствование метода анализа иерархий как методологической основы СППР Текст. / Ю.А.Самохвалов // Управляющие системы и машины. 1996. № 1/2.

64. Сборник образцов документов по гражданской обороне и защите от чрезвычайных ситуаций Текст. В 2 кн. Кн.2. / под. ред. Г.Н.Кириллова.

65. Сизов, А.С. Алгоритм размещения датчиков системы слежения в интересах обеспечения прогнозирования местоположения групповых подвижных объектов Текст. / А.С.Сизов, Д.А.Стребков // НТСб в/ч 45807-P/II. Курск, 2004. - №2.

66. Силов, В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке Текст. / В.Б.Силов. М.: ИНПРО-РЕС, 1995.

67. Стребков, Д.А. Построение нечеткой модели группового подвижного объекта Текст. / Д.А.Стребков. // НТСб в/ч 45807-P/II. Курск, 2002. -№1.

68. Трахтенгерц, Э.А. Агентно-ориентированные информационные технологии управления проектами Текст. / Э.А.Трахтенгерц. — М.: ИПУ РАН, 1999.

69. Третьяков, М.Е. Принятие решений по выбору гипотез в технических системах в условиях нечеткой среды Текст. / М.Е.Третьяков // Информационные технологии. — 2001. № 10.

70. Указ Президента Российской Федерации от 10 января 2000 года №24 «О Концепции национальной безопасности Российской Федерации».

71. Уоссерман, Н. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика Текст. / Н.Уоссерман.; пер с англ. Ю.А.Зуева. М.: Мир, 1992.

72. Ушакова, Н.Н. Коррекция цифровых космических изображений на основе верифицирующего моделирования: дисс.канд.тех.наук. / Ушакова Н.Н. Белгород, 2002.

73. Федеральный закон Российской Федерации «О безопасности», 1992 г.

74. Федеральный Закон Российской Федерации «Об информации, информатизации и защите информации», 1995 г.

75. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К.Фу. — М.: Наука, 1977.

76. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов Текст. /К.Фукунага. -М.: Наука, 1979.

77. Хеллман, О. Введение в теорию оптимального поиска Текст. / О.Хеллман; под ред. Н.Н. Моисеева. — М.: Наука. Главная редакция физ.-мат.лит., 1985.

78. Юхно, П.М. Форма объектов и качество их автоматического обнаружения и различения Текст. / П.М.Юхно, С.М.Огреб, Я.Л.Марек. // Радиотехника и электроника. — 2001. № 10.

79. Ющенко, С.П. Информационные проблемы обеспечения социально-политической безопасности РФ Текст. / С.П. Ющенко [и др.] // Социально-политическая безопасность: федеральный и региональные аспекты Курск: РАГС, Курский филиал, 1999.