Статті

Підвищення захищеності автоматизованих наземних робототехнічних платформ в умовах радіоелектронної боротьби

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №6 2024

Останнє оновлення: 28 грудня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 24

Authors:

А.С.Янко*, orcid.org/0000-0003-2876-9316, Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», м. Полтава, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н.М.Педченко, orcid.org/0000-0002-0018-4482, Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», м. Полтава, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О.О.Крук, orcid.org/0009-0000-7503-5249, Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», м. Полтава, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (6): 136 - 142

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-6/136

Abstract:

Мета. Підвищення захищеності автоматизованих наземних робототехнічних платформ в умовах загроз електромагнітного спектру шляхом упровадження розробленої математичної моделі надійності системи обробки інформації та управління в системі залишкових класів.

Методика. Робота виконана із застосуванням нетрадиційних методів підвищення надійності обробки інформації наземних робототехнічних платформ на основі використання кодів системи залишкових класів. Досліджено процес створення надійної математичної моделі систем обробки інформації та управління, що функціонують у непозиційній системі числення в залишкових класах. У роботі використовувався комплекс методів дослідження, що включає теорію надійності й теорію завадостійкого кодування у системі залишкових класів. В основу досліджень покладена методика резервування даних непозиційних кодових структур, що передбачає наявність одночасно трьох видів резервування: структурного, інформаційного й функціонального.

Результати. Наведені розрахунки й порівняльний аналіз надійності систем обробки інформації та управління, а саме відмовостійкості за показником імовірності безвідмовної роботи тройованої мажоритарної позиційної (двійкової) системи та синтезованої на основі кодів системи залишкових класів, що становить 0,96724 та 0,99986 відповідно. Було доведено, що система обробки інформації та управління, що функціонує в системі залишкових класів з одним резервним обчислювальним трактом та автоматом надійності, має кращі показники надійності за тройовану позиційну структуру з урахуванням впливу мажоритарного органу. Результати обрахунків кількості обладнання, необхідного для реалізації розглянутої моделі, показує, що виграш складає 4, 27, 38 та 42 % для одно-, дво-, три-, чотирибайтових розрядних сіток, тобто призводить до зменшення апаратурних витрат, вартості та енергоспоживанням системи, що надзвичайно важливо для наземних робототехнічних платформ.

Наукова новизна. Запропонована надійна математична модель, яка, за умови використання функціонального резервування даних у непозиційних кодових структурах, відрізняється від аналогів можливістю заміни одного чи кількох непрацездатних інформаційних трактів одним контрольним. Це дозволяє розглядати систему обробки інформації та управління як високонадійну систему з динамічним резервуванням без зупинки обчислювального процесу, що являється досить важливим параметром для наземних робототехнічних платформ, які функціонують у режимі реального часу.

Практична значимість. Запропоноване рішення може бути використано для створення високонадійних систем обробки інформації та управління робототехнічними платформами. Використання запропонованої моделі дозволить підвищити показники живучості та стійкості до загроз електромагнітного спектра робототехнічної платформи й забезпечити високий рівень її захищеності в умовах посилення радіоелектронної боротьби. Практичне застосування запропонованої моделі, особливо зі збільшенням розрядної сітки систем обробки інформації, веде до значного зменшення кількості необхідного обладнання, що надасть можливість розробникам збалансувати вартість та якість, забезпечити необхідну функціональність із заданими показниками надійності, а також створити робототехнічну платформу, що відповідає сучасним вимогам і стандартам.

Ключові слова: робототехнічна платформа, відмовостійкість, живучість, загрози спектра, система залишків

References.

1. Yang, H., & Zhao, H. (2024). Reliability Management. Reliability Engineering of BeiDou Navigation Satellite. Satellite Navigation Technology. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-9130-3_10.

2. Shefer, O., Laktionov, O., Pents, V., Hlushko, A., & Kuchuk, N. (2024). Practical principles of integrating artificial intelligence into the technology of regional security predicting. Advanced Information Systems, 8(1), 86-93. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.1.11.

3. Grechaninov, V., Lopushansky, A., & Ieremenko, T. (2021). Development Prospects of the Software-Hardware Complex of Hierarchical Control Systems. Control Systems and Computers, 5-6 (295-296), 3-9. https://doi.org/10.15407/csc.2021.05-06.003.

4. Svіstun, L., Glushko, А., & Shtepenko, K. (2018). Organizational aspects of investment and construction projects implementation at the real estate market in Ukraine. International Journal of Engineering & Technology, 7(3.2), 447-452. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.2.14569.

5. Zdorenko, Y., Lavrut, O., Lavrut, T., & Nastishin, Y. (2020). Method of Power Adaptation for Signals Emitted in a Wireless Network in Terms of Neuro-Fuzzy System. Personal Communications, 115(1), 597-609. https://doi.org/10.1007/s11277-020-07588-5.

6. Tymochko, O., Larin, V., Osiievskyi, S., Timochko, O., & Abdalla, A. (2020). Method of processing video information resource for aircraft navigation systems and motion control. Advanced Information Systems, 4(1), 140-145. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.22.

7. Koshman, S., Krasnobayev, V., Nikolsky, S., & Kovalchuk, D. (2023). The structure of the computer system in the residual classes. Advanced Information Systems, 7(2), 41-48. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.06.

8. Liu, X., Wang, C., & Fan, X. (2023). A Real-Time Parallel Information Processing Method for Signal Sorting. In Strauss, C., Amagasa, T., Kotsis, G., Tjoa, A. M., Khalil, I. (Eds.). Database and Expert Systems Applications. DEXA 2023. Lecture Notes in Computer Science,14146, 298-303. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-39847-6_21.

9. Zhang, Y., Al-Hamdan, M., & Chao, X. (2024). Parallel Implicit Solvers for 2D Numerical Models on Structured Meshes. Mathematics, 12(14), 2184. https://doi.org/10.3390/math12142184.

10. Moghaddasi, I., & Nam, B.-G. (2024). Enhancing Computation-Efficiency of Deep Neural Network Processing on Edge Devices through Serial/Parallel Systolic Computing. Machine Learning and Knowledge Extraction, 6(3), 1484-1493. https://doi.org/10.3390/make6030070.

11. Akili, S., Purtzel, S., & Weidlich, M. (2024). DecoPa: Query Decomposition for Parallel Complex Event Processing. ACM on Management of Data, 2(3), 1-26.

12. Bosakova-Ardenska, A., & Andreeva, H. (2024). Intensification of research work using images processing by application of parallel filtering on multi-core architectures. AIP Conference Proceedings, 3063(1), 030007. https://doi.org/10.1063/5.0195739.

13. Syed, A., Raza, H., Almogren, A., Saleem, M., Abbasi, W., Arif, M., & Rehman, A. (2024). Parallel Distributed Architecture of Linear Kalman Filter for Non-stationary MIMO Communication Systems. Wireless Personal Communications, 136(3), 1-19. https://doi.org/10.1007/s11277-024-11367-x.

14. Glushko, А. (2013). Directions of Efficiency of State Regulatory Policy in Ukraine. World Applied Sciences Journal. Pakistan: International Digital Organization for Scientific Information, 27(4), 448-453. https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.2013.27.04.13656.

15. Krasnobayev, V., Koshman, S., & Kuznetsov, A. (2022). The Data Control in the System of Residual Classes. In Oliynykov, R., Kuznetsov, O., Lemeshko, O., Radivilova, T. (Eds.). Proceedings of the International Conference on Information Security Technologies in the Decentralized Distributed Networks. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 115, 263-286. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-95161-0_12.

16. Krasnobayev, V., & Kuznetsov, A. (2023). Integrating Non-Positional Numbering Systems into E-Commerce Platforms: A Novel Approach to Enhance System Fault Tolerance. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 18(4), 2033-2056. https://doi.org/10.3390/jtaer18040102.

17. Yanko, A., Krasnobayev, V., & Kruk, O. (2024). A Method of Control and Operational Diagnostics of Data Errors Presented in a Non-positional Number System in Residual Classes. Proceedings of The Seventh International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems (CMIS 2024), Zaporizhzhia, Ukraine, May 3, (pp. 389-399). https://doi.org/10.5281/zenodo.12636164.

18. Berezhnoy, V. (2022). Error Correction Method in Modular Redundant Codes. In Tchernykh, A., Alikhanov, A., Babenko, M., Samoylenko, I. (Eds.). Proceedings of the International Conference on Mathematics and its Applications in New Computer Systems (MANCS 2021). Lecture Notes in Networks and Systems, 424, 163-174. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-97020-8_15.

19. Krasnobayev, V., Kuznetsov, А., Yanko, A., & Kuznetsova, K. (2019). Correction сodes in the system of residual classes. 6 ^th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T 2019), Kyiv, October 8–11, (pp. 488-492). https://doi.org/10.1109/PICST47496.2019.9061253.

20. Feng, Z., & Ren, Q. (2017). Forecasting model with dynamical combined residual error correction. Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian/System Engineering Theory and Practice, 37(7), 1884-1891. https://doi.org/10.12011/1000-6788(2017)07-1884-08.

21. Krasnobayev, V. A., Yanko, A. S., & Kovalchuk, D. M. (2023). Control, Diagnostics and Error Correction in the Modular Number System. Proceedings of The Sixth International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems (CMIS 2023), Zaporizhzhia, Ukraine, May 3, (pp. 199-213). https://doi.org/10.32782/cmis/3392-17.

22. Cao, L., O’Leary-Roseberry, T., Jha, P., Oden, J., & Ghattas, O. (2023). Residual-Based Error Correction for Neural Operator Accelerated Infinite-Dimensional Bayesian Inverse Problems. Journal of Computational Physics, 486, 112104. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2023.112104.

23. Krasnobayev, V., Yanko, A., Kovalchuk, D., & Fil, I. (2023). Synthesis of a Mathematical Model of a Fault-Tolerant Real-Time Computer System Operating in Non-positional Arithmetic in Residual Classes. In Proceedings of the XVIII International Conference Mathematical Modeling and Simulation of Systems (MODS 2023). Lecture Notes in Networks and Systems, 1091, 1-14. Springer, Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-67348-1_14.

24. Unnikrishnan, N. N., Sankaran, P. G., & Balakrishnan, N. (2018). Reliability Theory. Reliability Modelling and Analysis in Discrete Time. Academic Press, (pp. 1-42). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-801913-9.00001-4.

25. Yanko, A., Krasnobayev, V., & Martynenko, A. (2023). Influence of the number system in residual classes on the fault tolerance of the computer system. Radioelectronic and Computer Systems, 3(107), 159-172. https://doi.org/10.32620/reks.2023.3.13.

26. Kovalev, I., Kovalev, D., Kovalev, R., Podoplelova, V., Losev, V., Borovinsky, D., Gofman, P., & Gadoeva, M. (2024). Assessing the reliability of the hardware and software complex of fault-tolerant control systems. IV International Conference on Geotechnology, Mining and Rational Use of Natural Resources (GEOTECH-2024), 525, 05001, (pp. 1-6). https://doi.org/10.1051/e3sconf/202452505001.

27. Mandziy, B. A., Volochyi, B. Y., Ozirkovsky, L. D., Zmysnyi, М. М., & Muliak, O. V. (2013). The comparative reliability evaluation for three configuration of the fault-tolerant system with majority structure. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2, 44-50. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2012-2-8.

28. Barbirotta, M., Menichelli, F., Cheikh, A., Mastrandrea, A., Angioli, M., & Olivieri, M. (2024). Dynamic Triple Modular Redundancy in Interleaved Hardware Threads: An Alternative Solution to Lockstep Multi-Cores for Fault-Tolerant Systems. IEEE Access, 12, 95720-95735. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3425579.

29. Magomedov, F. M., Melikov, I. M., Pashtaev, B. D., Bedoeva, S. V., & Kurbakov, I. I. (2022). Methods for determining the probability of failure-free operation of the engine of machines with an electronic control system. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 979, 012103, 1-6. https://doi.org/10.1088/1755-1315/979/1/012103.

• < Попередня
• Наступна >