Статья

Название статьи ОСОБЕННОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Автор А.А. Кочкаров, Д.В. Яцкин, О.А. Рахманов
Рубрика РАЗДЕЛ II. СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ И БОРТОВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛИ
Месяц, год 02, 2016
Индекс УДК 004.021
DOI
Аннотация Формулируется задача мониторинга ограниченного пространства. Устанавливается связь между мониторингом пространства и обнаружением объектов на этом пространстве. После введения некоторых допущений делается вывод о необходимости решения задачи покрытия множества (связного пространства). Характерной особенностью рассматриваемой задачи является наличие в зоне мониторинга препятствий. Под препятствием понимается связная область пространства, в каждой точке которого невозможно размещение какого-либо объекта. Тем не менее, поскольку препятствия могут лежать в зоне мониторинга, решение задачи предполагает покрытие зоны мониторинга в том числе и в точках препятствий. Предлагается использование одноранговой сети мобильных роботов для решения поставленной задачи. Преимуществом такого подхода является высокий уровень адаптивности к изменению внешних параметров, а также устойчивости к выходу из строя отдельных элементов сети. Задача покрытия описывается математически, делается вывод о необходимости дискретизации задачи. Все функции и параметры заменяются на дискретные аналоги, при этом шаги дискретизации выбираются малыми по сравнению с характерными размерами задачи. Формулируется и доказывается ряд лемм, посредством которых исследуются свойства и признаки разного рода покрытий. Вводятся определения минимального и наименьшего покрытий, устанавливается отношение между ними. Предлагается механизм решения задачи покрытия посредством построения полного нагруженного графа по определенным правилам и анализа этого графа. Изучаются достаточные условия для построения наименьшего покрытия. Формулируется алгоритм построения наименьшего покрытия при помощи децентрализованной одноранговой сети мобильных роботов. Работоспособность алгоритма следует из сформулированных ранее лемм и утверждений. Оценивается трудоемкость алгоритма. Делается вывод о применимости подобного алгоритма для решения реально возникающих задач, связанных с мониторингом пространства.

Скачать в PDF

Ключевые слова Мониторинг; задача обнаружения; теория множеств; покрытие множества; алгоритмы покрытия; теория графов; дискретная оптимизация; мобильный робот; групповое управление.
Библиографический список 1. Enck W. et al. TaintDroid: an information-flow tracking system for realtime privacy monitoring on smartphones // ACM Transactions on Computer Systems (TOCS). – 2014. – Vol. 32, No. 2. – P. 5.
2. Moore J.W., Ramamoorthy S. Heavy metals in natural waters: applied monitoring and impact assessment. – Springer Science & Business Media, 2012.
3. Heyer R. et al. (ed.). Measuring and monitoring biological diversity: standard methods for amphibians. – Smithsonian Institution, 2014.
4. Liu Y. et al. Mining frequent trajectory patterns for activity monitoring using radio frequency tag arrays // Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on. – 2012. – Vol. 23, No. 11. – P. 2138-2149.
5. Крысин Л.П. Толковый словарь иноязычных слов. – М.: Эксмо, 2008. – 944 с.
6. Израэль Ю.А Глобальная система наблюдений. Прогноз и оценка окружающей природной среды. Основы мониторинга // Метеорология и гидрология. – 1974. – № 7. – С. 3-8.
7. Кондратьев А.Д., Королева Т.В., Пузанов А.В., Черницова О.В., Ефременков А.А., Шарапова А.В., Горбачев И.В., Двуреченская Е.Б. Совершенствование системы экологического мониторинга районов падения отделяющихся частей ракет-носителей // МНКО. – 2012. – № 6 (37).
8. Кульба В.В., Сомов Д.С., Кочкаров А.А. Применение структурно-интегрированных индикаторов в мониторинге сложных технических систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 3 (116). – С. 52-64.
9. Chen X. et al. Aircraft detection by deep belief nets //Pattern Recognition (ACPR), 2013 2nd IAPR Asian Conference on. – IEEE, 2013. – P. 54-58.
10. Hailong L. Study on the dust particles parameter with rocket detection in Earth's mesopause // Antennas, Propagation & EM Theory (ISAPE), 2012 10th International Symposium on. – IEEE, 2012. – P. 1026-1028.
11. Lobell D.B. et al. Satellite detection of earlier wheat sowing in India and implications for yield trends //Agricultural Systems. – 2013. – Vol. 115. – P. 137-143.
12. Held D., Levinson J., Thrun S. A probabilistic framework for car detection in images using context and scale // Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on. – IEEE, 2012. – С. 1628-1634.
13. Hlawatsch F. Time-frequency analysis and synthesis of linear signal spaces: time-frequency filters, signal detection and estimation, and Range-Doppler estimation. – Springer Science & Business Media, 2013. – Vol. 440.
14. Ramнrez D. et al. Detection of rank-signals in cognitive radio networks with uncalibrated multiple antennas // Signal Processing, IEEE Transactions on. – 2011. – Vol. 59, No. 8. – P. 3764-3774.
15. Yang X. et al. Blind detection for primary user based on the sample covariance matrix in cognitive radio //Communications Letters, IEEE. – 2011. – Vol. 15, No. 1. – P. 40-42.
16. Hu D., Ronhovde P., Nussinov Z. Phase transitions in random Potts systems and the community detection problem: spin-glass type and dynamic perspectives // Philosophical Magazine. – 2012. – Vol. 92, No. 4. – P. 406-445.
17. Ventresca M. Global search algorithms using a combinatorial unranking-based problem representation for the critical node detection problem //Computers & Operations Research. – 2012. – Vol. 39, No. 11. – P. 2763-2775.
18. Fan C. M. et al. Numerical solutions of boundary detection problems using modified collocation Trefftz method and exponentially convergent scalar homotopy algorithm // Engineering Analysis with Boundary Elements. – 2012. – Vol. 36, No. 1. – P. 2-8.
19. Яцкин Д.В. Самоорганизация и командно-информационное взаимодействие абонентов в децентрализованных сетевых системах // Материалы семнадцатого научно-практического семинара “Новые информационные технологии в автоматизированных системах”, Москва, 2014.
20. Thompson Joe F., Warsi Z.A., Mastin C., Numerical Grid Generation, Foundations and Applications. – Amsterdam: North-Holland, 1985.

Comments are closed.