Информационно-управляющие системы

Гибридный алгоритм глобального планирования и локального взаимодействия для перехвата целей роем БПЛА

Андрей Анатольевич Акимов — 2025-12-26

Введение: перехват целей роем БПЛА при отсутствии централизованного управления требует сочетания быстрого сближения с целями и строгого контроля междроновых дистанций. При этом алгоритмы глобальной оптимизации не всегда учитывают локальные ограничения, а поведенческие правила ограничены в возможности управления сложными сценариями. Цель: разработать алгоритм децентрализованного управления роем БПЛА, который обеспечит сокращение времени перехвата и одновременно исключит столкновения между агентами в рое. Методы: объединены алгоритм серых волков и модель Boids. Глобальный модуль алгоритма серых волков направляет дроны к целям, локальные правила Boids регулируют относительное движение дронов и предотвращают сближения ниже допустимой дистанции. Результаты: разработан гибридный алгоритм, обеспечивающий устойчивое выполнение задач перехвата в сценариях с неподвижной и движущейся целью. Медианное время захвата составляет 10–15 итераций для стационарной цели и 30–40 итераций для движущейся. Минимальная междроновая дистанция во всех экспериментах оставалась выше допустимой (5 м). Доказано условие безопасности через коэффициент разделения, гарантирующее отсутствие коллизий при сближении агентов. Для работы с несколькими объектами предложена кластеризация, которая позволяет разделять рой на группы и координировать перехват даже при разнесенном расположении целей. Практическая значимость: алгоритм использует малое число параметров, масштабируется по числу агентов и пригоден для бортовой реализации в реальном времени. Обсуждение: результаты показывают, что гибридный алгоритм сочетает преимущества глобальной оптимизации и локальной координации, обеспечивая баланс между скоростью перехвата и безопасностью. Это создает основу для дальнейших исследований в трехмерной динамике и для сценариев со сложными препятствиями.

Метод фильтрации признаков по критериям стабильности и значимости

Ольга Сергеевна Исаева — 2025-12-26

Введение: анализ сетевого трафика интернета вещей осложнен высокой размерностью, избыточностью и нестабильностью признаков. Наблюдается сильная корреляция, мультиколлинеарность и шум, что снижает качество кластеризации и затрудняет интерпретацию. Кроме того, легитимный и аномальный трафик часто перекрываются, что осложняет формализацию границ между классами. В этой связи требуется метод отбора признаков, обеспечивающий устойчивость, компактность и семантическую интерпретируемость. Цель: разработать и экспериментально оценить новый метод для построения устойчивого и интерпретируемого признакового пространства в задачах кластеризации сетевого трафика – Progressive Feature Filtering with Stability and Significance (PFF-SS, PF²S). Методы: описан пошаговый алгоритм PF²S, сочетающий анализ линейных (корреляция, VIF) и нелинейных (взаимная информация) зависимостей с оценкой стабильности и информативности. На каждом этапе исключаются избыточные, слабо значимые или нестабильные признаки. Результаты: применение PF²S к датасету сетевого трафика интернета вещей позволило сократить число признаков с более чем 300 до 17, сохранив высокую информативность. Сравнение с пространствами, редуцированными методом главных компонент и методом рекурсивного исключения признаков показало, что PF²S обеспечивает более высокие метрики стабильности, интерпретируемости и качестве кластеризации. Метод не преобразует признаки, как метод главных компонент, а сохраняет их исходную семантику. По сравнению с методом рекурсивного исключения признаков, PF²S обеспечил отсутствие мультиколлинеарности, более низкую сложность модели и на 17,6 % более высокий силуэтный коэффициент. Кластеры, построенные на основе PF²S-пространства, оказались устойчивыми (высокий скорректированный индекс Рэнда) и семантически интерпретируемыми. Практическая значимость: PF²S формирует компактное и устойчивое признаковое пространство, пригодное для систем обнаружения аномалий в сетевом трафике интернета вещей. Обсуждение: перспективным направлением является адаптация PF²S для потоковой обработки данных и интеграция с сигнатурными методами выявления аномалий и онтологиями сетевого трафика.

Метаалгоритм управления процессами синтеза моделей машинного обучения

Наталия Александровна Жукова — 2025-12-26

Введение: методы автоматизированного машинного обучения позволяют автоматизировать синтез моделей машинного обучения, адаптированных к обработке конкретных данных. Однако эти методы требуют значительных временных и вычислительных затрат. Цель: разработать метаалгоритм управления процессами синтеза моделей машинного обучения, позволяющий снизить вычислительную сложность автоматического построения моделей машинного обучения. Результаты: предложен общий метаалгоритм управления процессами синтеза моделей машинного обучения и частный алгоритм, предусматривающий ограничение пространства поиска за счет использования метаобучения. Предлагаемый частный алгоритм основан на использовании метасвойств данных и онтологии, содержащей правила выбора алгоритмов машинного обучения в зависимости от метасвойств обрабатываемых данных. Наполнение онтологии выполняется за счет предварительной обработки результатов ранее синтезированных моделей машинного обучения. Для частного алгоритма разработан алгоритм формирования обучающей выборки и алгоритм построения онтологии для сокращения пространства поиска. Проведенные экспериментальные исследования показали, что использование предложенного частного алгоритма позволило снизить время синтеза моделей машинного обучения на 41,12 %. Кроме того, у полученных моделей повысились значения достоверности (+0,54 %), полноты (+0,34 %) и AUC (+1,85 %). Практическая значимость: частный алгоритм, разработанный на основе метаалгоритма, помогает снизить вычислительную сложность процесса автоматического построения моделей машинного обучения, что облегчает применение машинного обучения в предметных областях, требующих оперативного построения и адаптации моделей машинного обучения к новым данным и новым задачам.

Оценка характеристик модели распределенных транзакционных приложений с микросервисной архитектурой и параллельными узлами

Анастасия Владимировна Горбунова — 2025-12-26

Введение: микросервисная архитектура, позволяющая создавать приложения как набор независимых микросервисов для совместной работы над выполнением некоторого общего клиентского запроса, стала в последнее время основой, или даже стандартом, для развертывания сложных систем, затрагивающих множество физических структур и устройств. Кроме того, внедрение в подобные системы, особенно системы с высокой загрузкой, параллельные сценарии обслуживания, позволяет повысить их эффективность и производительность. Цель: разработать математическую модель распределенных транзакционных приложений с микросервисной архитектурой и параллельными узлами и оценить такой показатель ее функционирования, как среднее время отклика. Результаты: представлена математическая модель распределенных транзакционных приложений с микросервисной архитектурой в виде сети массового обслуживания с последовательными узлами, один из которых имеет параллельную структуру с несколькими подузлами, число которых больше двух. На основе метода декомпозиции для анализа сетей массового обслуживания предлагается подход к оценке среднего времени отклика рассматриваемой системы с использованием известных результатов для оценки отдельных узлов сети типа G/G/1, а также узлов с разделением и параллельным обслуживанием. Результаты вычислительных экспериментов позволяют сделать выводы о допустимости использования предложенного подхода, а также получить рекомендации относительно применимости формул для различных уровней загруженности системы, в частности тех, для которых средняя погрешность аппроксимации не превышает 10 %. Практическая значимость: предложенная в работе модель и метод ее исследования могут быть использованы для первичной оценки и прогнозирования среднего времени отклика транзакционных приложений с параллельными узлами при разных уровнях загруженности системы и, как следствие, способствовать поддержанию необходимого качества обслуживания пользователей транзакционных приложений.

Применение метода компактного описания подстановки для модификации схемы цифровой подписи на основе протокола аутентификации Штерна

Иван Сергеевич Ниткин — 2025-12-26

Введение: схема аутентификации без разглашения Штерна – один из востребованных протоколов для построения схемы цифровой подписи на основе корректирующих кодов. Важным недостатком формирования схемы подписи на основе таких протоколов является значительный размер подписи. Цель: разработать оптимизированную по памяти версии квантово-устойчивой схемы электронную подпись, основанную на схеме Штерна. Результаты: исследована схема подписи на основе протокола аутентификации Штерна, размеры блоков элементов структуры подписи, взаимосвязь размеров блоков со значениями открытых параметров схемы подписи. Сделан вывод, что наибольший объем памяти необходим для хранения значений случайных подстановок. Выполнена оценка криптостойкости схемы подписи на основе протокола аутентификации Штерна с использованием модели наилучшей известной атаки. Разработан метод компактного описания подстановки с использованием информационного вектора, который применен для модификации схемы подписи на основе протокола аутентификации Штерна. Выполнена оценка уровня криптографической стойкости в модели наилучшей известной атаки модифицированной схемы подписи на основе протокола аутентификации Штерна. Проведено теоретическое и экспериментальное сравнение функциональных характеристик схемы цифровой подписи на основе протокола аутентификации Штерна и ее модифицированной версии. Предложенная модификация позволяет значительно снизить размеры подписи, при этом, с учетом выбранной модели оценки, общий уровень криптографической стойкости схемы подписи не снижается. Практическая значимость: полученные в рамках исследования результаты могут быть использованы для оптимизации по памяти схем подписи на основе других протоколов аутентификации без разглашения на основе корректирующих кодов, а также для разработки других методов оптимизации по памяти схемы цифровой подписи на основе протокола аутентификации Штерна.

Методика построения информационных совокупностей с неравномерным разбиением для исправления пакетов ошибок

Мария Николаевна Исаева — 2025-12-26

Введение: задача исправления ошибок является актуальной для современных систем связи и хранения данных, особенно в каналах, для которых характерно группирование ошибок в пакеты. Малоизученной остается задача исправления более чем одного пакета ошибок, образующегося при передаче блока данных. Цель: разработать и проанализировать методику генерации множества информационных совокупностей для исправления двукратных пакетов ошибок. Результаты: в ходе исследования установлено, что плотные информационные совокупности, исследовавшиеся ранее для исправления однократных пакетов ошибок, применимы для исправления двукратных пакетов только для кодов с малой скоростью. Для кодов с более высокими скоростями проанализированы методики построения множества информационных совокупностей с различными критериями разбиения и предложена методика, использующая динамическое неравномерное разбиение. Полученные с ее помощью информационные совокупности делают возможным исправление любых комбинаций из не более чем двукратных пакетов ошибок, длина которых находится в рамках модифицированной границы Рейгера. Практическая значимость: результаты работы имеют практическое значение в проектировании систем связи для передачи по каналам с памятью, где частота появления пакетов достаточно велика для образования множественных пакетов за время передачи одного кодового слова. Предложенная методика позволяет повысить помехозащищенность таких каналов и может быть использована для разработки вычислительно эффективных декодеров. Обсуждение: результаты работы получены в предположении, что любые последовательные позиции кодового слова образуют информационную совокупность, а также что длины исправляемых пакетов лежат на модифицированной границе Рейгера. Можно ожидать, что эти два эффекта в некоторой степени компенсируют друг друга с точки зрения требований ко множествам информационных совокупностей для конкретных кодов, однако оценка параметров множеств информационных совокупностей и построение декодеров на их основе для отдельных классов кодов является направлением дальнейших исследований.

Сравнительный анализ алгоритмов случайного множественного доступа с ранней обратной связью, построенных на базе АЛОХА

Артем Андреевич Бурков — 2025-12-26

Введение: одним из вариантов повышения пропускной способности системы случайного множественного доступа является использование ранней обратной связи, под которой понимается быстрый ответ базовой станции после приема преамбул. В работе ранняя обратная связь рассматривается для систем множественного доступа, использующих разные алгоритмы на базе АЛОХА. Цель: провести сравнительный анализ зависимости максимальной пропускной способности от числа уникальных преамбул алгоритмов случайного доступа на основе алгоритма АЛОХА с ранней обратной связью. Результаты: рассмотрены алгоритм АЛОХА с фазой исследования, 2-шаговый алгоритм АЛОХА и комбинация двух этих алгоритмов. Проведен сравнительный анализ алгоритма АЛОХА с фазой исследования, 2-шагового алгоритма АЛОХА и комбинированного алгоритма для варианта с известным числом уникальных абонентов и варианта с оценкой числа активных абонентов. Показано, что использование процедуры оценки числа активных абонентов позволяет достичь аналогичных значений зависимости максимальной пропускной способности от числа уникальных преамбул, что и для первого варианта с известным числом активных абонентов. Также демонстрируется, что использование фиксированного параметра, влияющего на процедуру оценки, равного оптимальному значению этого параметра для бесконечного числа преамбул, имеет проигрыш, не превышающий 6 % для любого числа преамбул и 0,2 % при 30 и более преамбулах. Практическая значимость: предложен новый алгоритм на базе АЛОХА с ранней обратной связью, позволяющий повысить максимальную пропускную способность системы по сравнению с ранее известными алгоритмами этого класса. Данный алгоритм может быть использован в канале случайного доступа сетей будущих поколений. Обсуждение: в рамках проведенного анализа не учитывалось влияние числа каналов, используемых в системе, что может быть дальнейшим направлением исследования.

Сведения об авторах

. . — 2025-12-26