ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ОСНОВЕ ЗНАНИЙ В СОЕДИНЕНИЯХ ВООРУЖЕННЫХ СИЛ
Аннотация
Предметом исследования являются методы интеллектуализации автоматизиро-
ванных систем и комплексов в ВС РФ на базе использования моделей и технологий, осно-
ванных на знаниях, а также реагирующих беспроводных сенсорных сетей (RWSN), которые
имеют большую перспективу применения особенно при проведении локальных спецопераций
силами мобильных тактических групп. Актуальность работы связана с тем, что динами-
ка современного боестолкновения предполагает оперативную концентрацию всех видов
информации при принятии адекватных боевой ситуации решений, что позволяет реализо-
вать новый подход к ведению боевых действий, основанный на интеграции систем всех
уровней и родов войск. Формой интеграции является тактическая группа. Реализация под-
хода требует при принятии решений построение цикла знаний, включающего этапы вос-
приятия, представления, осознания и их пополнения на базе новых архитектур построения
и использования информационных технологий. Целью работы является исследование воз-
можности построения информационной системы обеспечения данными одного из ключе-
вых этапов – этапа приобретения знаний из распределенных источников при использовании
в качестве первичного элемента системы реагирующих сенсорных сетей. Основные результаты. Исследования показали, что наиболее эффективное решение основано на ис-
пользовании средств SCADA и сенсорных сетей путем их интеграции, а также гибридиза-
ции со знаниями экспертов. Предложена архитектура информационной системы такти-
ческой группы, обеспечивающая ситуационную осведомленность на всем тактическом
спектре боевых операций и принятие решений в условиях жестких временных ограничений.
Подобная система может рассматриваться как один из основных ключевых факторов для
создания превосходства над противником. Приведен обзор возможных вариантов приме-
нения RWSN в военных областях. Показана их высокая эффективность при выполнении
боевых задач. Практическая значимость. Обоснована целесообразность применения по-
лученных результатов при проектировании RWSN.
Литература
povedeniya avtonomnykh agentov i ee rasshireniya [Basic ontology of collective behavior of
autonomous agents and its extensions], Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy [Proceedings of the
Russian Academy of Sciences, Theory and Systems], 2015, No. 5.
2. Kalyaev I.A., Gayduk A.R., Kapustyan S.G. Metody i modeli kollektivnogo upravleniya v
gruppakh robotov [Methods and models of collective management in groups of robots]. Moscow:
Fizmatlit, 2009, 280 p.
3. Red’ko V.G., Anokhin K.V., Burtsev M.S., Manolov A.I., Mosalov O.P., Nepomnyashchikh
V.A., Prokhorov D.V. Project «Animat Brain»: Designing the animat control system on the basis
of the functional systems theory, In: Butz M.V., Sigaud O., Pezzulo G., Baldassarre G.
(Eds.), Anticipatory Behavior in Adaptive Learning Systems: From Brains to Individual and
Social Behavior. LNAI 4520. Berlin, Heidelberg: Springer Verlag. 2007, pp. 94-107.
4. Zhdanov A.A. Metod avtonomnogo adaptivnogo upravleniya [The method of autonomous
adaptive control], Izvestiya akademii nauk. Teoriya i sistemy upravleniya [Proceedings of the
Academy of Sciences. Theory and control systems], 1999, No. 5, pp. 127-134.
5. Sovremennye tekhnologii. Kiberfizicheskie sistemy: ucheb. posobie [Modern technologies.
Cyberphysical systems: a textbook], authors-compilers: E.I. Gromakov, A.A. Sidorova.
Tomsk: Izd-vo Tomskogo politekhnicheskogo universiteta, 2021, 166 p.
6. Gorodetskiy V.I. Povedencheskie modeli kiber-fizicheskikh sistem i gruppovoe upravlenie:
osnovnye ponyatiya [Behavioral models of cyber-physical systems and group management:
basic concepts], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences],
2019, No. 1, pp. 144-162.
7. Kaneman D., Slovik P., Tverski A. Prinyatie resheniy v neopredelennosti: Pravila i predubezhdeniya
[Decision-making in uncertainty: Rules and Biases]. Khar'kov: Gumanitarnyy tsentr, 2005.
8. Vinogradov G.P., Shmatov G.P., Borzov D.A. Formirovanie predstavleniy agenta o
predmetnoy oblasti v situatsii vybora [Formation of agent's ideas about the subject area in a
choice situation], Programmnye produkty i sistemy [Software products and systems], 2015,
No. 2 (110), pp. 83-94.
9. Kupriyanovskiy V.P., Namiot V.E., Sinyagov S.A. Kiberfizicheskie sistemy kak osnova
tsifrovoy ekonomiki [Cyber-physical systems as the basis of the digital economy], International
Journal of Open Information Technologies, 2019, No. 4, pp. 31-42.
10. Vinogradov G.P., Prokhorov A.A., Shepelev G.A. Patterny v sistemakh upravleniya
avtonomnymi robototekhnicheskimi kompleksami [Patterns in control systems of autonomous
robotic complexes], Myagkie izmereniya i vychisleniya [Soft measurements and calculations],
2020, No. 12.
11. Winkler M., Tuchs K.-D., Hughes K., and Barclay G. Theoretical and practical aspects of military
wireless sensor networks, in Journal of Telecommunications and Information Technology,
2008, No. 2, pp. 37-45.
12. Lamont L., Toulgoat M., Déziel M., and Patterson G. Tiered wireless sensor network architecture
for military surveillance applications, Proc. of the 5th International Conference on Sensor
Technologies and Applications, SENSORCOMM 2011, Nice, France, August 21-27, 2011.
13. Cannon P.S. and Harding C.R. Future military wireless solutions, Ch. 8 in Wireless Communications:
The Future. Editor William Webb, John Wiley & Sons, 2007.
14. Vinogradov G.P., Emtsev A.S., Fedotov I.S. Besprovodnye sensornye seti v
zashchishchaemykh zonakh [Wireless sensor networks in protected areas], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2021, No. 1, pp. 19-30.
15. Tafa Z. and Milutinović V. Evaluating and improving the area coverage and detectability in the
large-scale surveillance networks, IEEE Communications Surveys & Tutorials (submitted).
16. Vinogradov G.P. Patterns in Intelligent Systems. Russian Advances in Fuzzy Systems and Soft
Computing, Selected contributions to the 8-th International Conference on Fuzzy Systems, Soft
Computing and Intelligent Technologies (FSSCIT-2020), June 29 – July 1, 2020, Smolensk,
Russia. CEUR Workshop Proceedings, 2020, 2782, pp. 208-216.
17. Vinogradov G.P., Konyukhov I.A., Shepelev G.A. Podkhod k proektirovaniyu programmnogo
obespecheniya sistem upravleniya iskusstvennymi sushchnostyami [An approach to the design
of software for artificial entity management systems], Programmnye produkty i sistemy [Software
products and systems], 2021, No. 1 (34).
18. Merrill W.M. et al. Defense systems: self-healing land mines, Ch. 18 in Wireless Sensor Networks:
A System Perspective, Editors N. Bulusu and S. Jha, Artech House, 2005.
19. Naz P., Hengy S., Hamery P. Soldier detection using unattended acoustic and seismic sensors,
SPIE. Orlando, USA, 2012, 8389-28.
20. Rippin B. Pearls of wisdom: wireless networks of miniaturized unattended ground sensors,
SPIE. Orlando, USA, 2012, 8388-17.
