ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ПОДСИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ КОГНИТИВНОЙ РАДИОСИСТЕМЫ РОБОТОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА

  • В.А. Головской Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования «Краснодарское высшее военное училище им. гене- рала армии С.М. Штеменко» Министерства обороны Российской Федерации (КВВУ)
Ключевые слова: Функциональная модель, алгоритм, робототехнический комплекс, массовая проблема, когнитивное радио, радиосистема, радиоэлектронный конфликт

Аннотация

Исследование посвящено повышению эффективности функционирования робототех-
нических комплексов (РТК) за счет повышения конфликтной устойчивости их радиосистем
передачи данных (РС). Наличие устойчивой тенденции к усложнению условий функциониро-
вания РТК обуславливает ужесточение требований к характеристикам РС РТК. Также на
эти возрастающие требования накладывает ограничения необходимость функционирования
в условиях сложного радиоэлектронного конфликта, под которым понимается одновремен-
ное наличие антагонистического, коалиционного и индифферентного конфликтных электро-
магнитных взаимодействий. Предлагается для обеспечения требуемой конфликтной устой-
чивости наделить РС РТК когнитивными способностями, которые позволят осуществлять
адаптацию ресурсов РС РТК к динамично изменяющимся условиям среды функционирования,
в том числе – к перспективным. Цель работы – разработка функциональной модели подсис-
темы управления ресурсами когнитивной РС РТК, формализация которой позволит анализи-
ровать взаимосвязь структуры модели и свойств моделируемой системы. Приведена функ-
циональная модель предлагаемой подсистемы управления телекоммуникационными ресурса-
ми когнитивной РС РТК. Предложенная декомпозиция общей модели позволяет с конструк-
тивистских позиций рассматривать алгоритм управления рассматриваемой подсистемой.
Предложенный подход к построению указанного алгоритма базируется на теории финит-
ных комбинаторных процессов Поста, эквивалентной другим известным подходам к форма-
лизации алгоритмов. Выбор указанной модели обоснован и согласован с актуальными подхо-
дами к построению баз знаний, предлагаемых для использования в развиваемой подсистеме.
Выдвинутая гипотеза о потенциальной конфликтной устойчивости РС РТК подтверждена
примером, в качестве которого рассмотрен конфликт с информационно-технической сис-
темой, способной осуществлять целевые электромагнитные воздействия. При этом рас-
смотрение комплексного понятия конфликтная устойчивость ограничено анализом одной из
его ключевых составляющих – радиоэлектронной защищенности. Предложено рассмотрение
указанного конфликта как экземпляра массовой проблемы. Доказана неразрешимость пред-
ложенной массовой проблемы прогнозирования путем сведения к ней известной проблемы
останова детерминированной машины Тьюринга.

Литература

1. Ichetovkin V.V. Faktory, opredelyayushchie soderzhanie sposobov primeneniya robototekhnicheskikh
kompleksov (sredstv) v boevykh deystviyakh [Factors determining the content of
methods of using robotic complexes (means) in combat operations], Voennaya mysl'
[Voennaya mysl'], 2022, No. 7, pp. 110-114.
2. Gorskiy A.S., Dem'yanov V.V., Zhukov A.O. Problemnye voprosy sozdaniya nazemnykh
robototekhnicheskikh kompleksov [Problem of creation ground robotics vehicle], Robototekhnika i
tekhnicheskaya kibernetika [Robotics and technical cybernetics], 2022, Vol. 10, No. 2, pp. 154-160.
3. Romanyuta A.E. Sostoyanie i perspektivy razvitiya robototekhnicheskikh kompleksov voennogo
naznacheniya [The state and prospects of development of robotic complexes for military purposes],
Robotizatsiya Vooruzhennykh Sil Rossiyskoy Federatsii: Sb. statey V voenno-nauchnoy konferentsii,
Anapa, 29–30 iyulya 2020 g. [Robotization of the Armed Forces of the Russian Federation: Collection
of articles of the V Military Scientific Conference], Anapa, 29–30 iyulya 2020]. Anapa: FGAU
«Voennyy innovatsionnyy tekhnopolis «ERA», 2020. Vol. 1, pp. 20-24.
4. U.S. Ground Forces Robotics and Autonomous Systems (RAS) and Artificial Intelligence
(AI): Considerations for Congress, 20.11.2018 // Project on Government Secrecy Federation of
American Scientists. – URL: https://fas.org/sgp/crs/weapons/R45392.pdf.
5. Sharif H. Calfee Delivering Advanced Unmanned Autonomous Systems and Artificial Intelligence
for Naval Superiority, 25.05.2021, The Center for Strategic and Budgetary Assessments.
Available at: https://csbaonline.org/research/publications/delivering-advanced-unmannedautonomous-
systems-and-artificial-intelligence-for-naval-superiority/publication/1.
6. Mahnken T.G., Sharp T., Kim G.B. Deterrence by Detection: A Key Role for Unmanned Aircraft
Systems in Great Power Competition, 2020. Available at: https://csbaonline.org/research/
publications/deterrence-by-detection-a-key-role-for-unmanned-aircraft-systems-in-great-power
-competition.
7. Clark B., McNamara W.M., Walton T.A. Capability Analysis - Winning the Invisible War:
Gaining an Enduring Advantage in the EMS. – 2020. Available at: https://csbaonline.org/ uploads/
documents/CIMSEC_Winning_the_Invisible_War__Gaining_an_Enduring_Advantage_
in_the_EMS.pdf.
8. Golovskoy V.A., Chernukha Yu.V., Semenyuk D.B. Formalizatsiya zadachi postroeniya sistemy
peredachi dannykh robototekhnicheskogo kompleksa, funktsioniruyushchego v usloviyakh
antagonisticheskoy kiberelektromagnitnoy deyatel'nosti [Formalization of the problem of creating
a data transmission system in a robotic system operating in conditions of antagonistic
cyber-electromagnetic activity], Voprosy kiberbezopasnosti [Voprosy kiberbezopasnosti],
2019, No. 6 (34), pp. 113-122.
9. Haigh K.Z., Andrusenko J. Cognitive Electronic Warfare: An Artificial Intelligence Approach.
Boston: Artech House, 2021, 288 p.
10. Nagovitsin A.I., Molotkova B.B., Azimov D.U. Avtomatizirovannaya sistema kontrolya za
naznacheniem radiochastot na osnove risk-orientirovannogo podkhoda pri planirovanii
radiosvyazi v podrazdeleniyakh robototekhnicheskikh kompleksov voennogo naznacheniya
[Automated control system for the assignment of radio frequencies based on a risk-based approach
in the planning of radio communications in the units of military robotic complexes],
Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2022, No. 1
(225), pp. 59-70.
11. Artemov M.L., Borisov V.I., Makoviy V.A., Slichenko M.P. Avtomatizirovannye sistemy
upravleniya, radiosvyazi i radioelektronnoy bor'by. Osnovy teorii i printsipy postroeniya [Automated
control systems, radio communications and electronic warfare. Fundamentals of theory
and principles of construction]. Moscow: Radiotekhnika, 2021, 556 p.
12. Sokolov S.M. Ontologicheskiy podkhod v sozdanii robototekhnicheskikh kompleksov s
povyshennoy stepen'yu avtonomnosti [An ontological approach to the creation of robotic complexes
with an increased degree of autonomy], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya
SFedU. Engineering Sciences], 2022, No. 1 (225), pp. 42-59.
13. Gudkov M.A., Dvornikov A.S., Sorokin K.N. Primenenie kognitivnykh radiosistem dlya
obespecheniya svyazi s robotizirovannymi platformami voennogo naznacheniya [Application
of cognitive radio systems for communication with military robotic platforms], Trudy II
Voenno-nauchnoy konferentsii «Robotizatsiya Vooruzhennykh Sil Rossiyskoy Federatsii»
[Proceedings of the II-th Military Scientific Conference "Robotization of the Armed Forces of
the Russian Federation"]. Moscow, 2017, pp. 440-444.
14. Golovskoy V.A., Filinov V.S. Predlozheniya po sozdaniyu kognitivnykh sistem peredachi
dannykh dlya robototekhnicheskikh kompleksov [Proposals for the creation of cognitive data
transmission systems for robotic complex] T-Comm: Telekommunikatsii i transport [T-Comm:
Telecommunications and transport], 2019, Vol. 13, No. 9, pp. 22-29.
15. Report ITU-R SM.2152. Definitions of Software Defined Radio (SDR) and Cognitive Radio
System (CRS). Available at: https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-SM.2152-
2009-PDF-e.pdf.
16. Mitola J., Maguire G.Q. Cognitive radio: making software radios more personal, IEEE Personal
Communications, 1999, Vol. 6, Issue 4, pp. 13-18.
17. Golubinskiy A.N. Primenenie iskusstvennoy neyronnoy seti v vide mnogosloynogo perseptrona
dlya formirovaniya reytinga chastotnykh kanalov v sisteme kognitivnogo radio [Application of
an artificial neural network in the form of a multilayer perceptron to form a rating of frequency
channels in the system of cognitive radio], Teoriya i tekhnika radiosvyazi [Theory and technology
of radio communication], 2020, No. 2, pp. 64-73.
18. Eappen G., Shankar T. Hybrid PSO-GSA for energy efficient spectrum sensing in cognitive
radio network, Physical Communication, 2020, Vol. 40. Available at: https://doi.org/10.1016/
j.phycom.2020.101091.
19. Giral D., Hernández C., Salgado C. Spectral decision for cognitive radio networks in a multiuser
environment, Heliyon, 2021, Vol. 7, Issue 5. Available at: https://doi.org/10.1016/
j.heliyon.2021.e07132.
20. Peter G., Livin J. Hybrid optimization algorithm based optimal resource allocation for cooperative
cognitive radio network, Array, 2021, No. 12. Available at: https://www.
sciencedirect.com/science/article/pii/S2590005621000400.
21. Alnabelsi S.H., Salameh H.B., Saifan R.R., Darabkh K.A. A multi-layer hyper-graph routing
with jamming-awareness for improved throughput in full-duplex cognitive radio networks,
Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, 2022. Available at:
https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.01.003.
22. Matyszkiel R., Kaniewski P., Polak R., Laskowski D. Selected methods of protecting wireless
communications against interferences, 2019 International Conference on Military Communications
and Information Systems (ICMCIS). Budva: IEEE, 2019, pp. 1-5.
23. Bharti B., Thakur P., Singh G. A framework for spectrum sharing in cognitive radio networks
for military applications, IEEE Potentials, 2021, Vol. 40, No. 5, pp. 39-47.
24. Tuukkanen T., Couturier S. Buchin B., Bräysy T., Krygier J., Verheul E., Le Nir V., Smit N.
Assessment of cognitive radio networks through military capability development viewpoint,
2018 International Conference on Military Communications and Information Systems
(ICMCIS), 2018, pp. 1-8.
25. Mourougayane K., Srikanth S. A tri-band full-duplex cognitive radio transceiver for tactical
communications, IEEE Communications Magazine, 2020, No. 58, pp. 61-65.
26. Cognitive Radio in NATO. STO technical report IST077/RTG-035. 2014. Available at:
https://www.sto.nato.int/publications/STO%20Technical%20Reports/STO-TR-IST-
077/$$$TR-IST-077-ALL.pdf.
27. Field Manual 3-12. Cyberspace and electronic warfare operations. Department of the Army.
Washington, DC, April 2017. – URL: https://www.cyberwar.nl/d/fm3_12.pdf.
28. Golovskoy V.A. Printsipy sozdaniya bazy znaniy konfliktno-ustoychivoy sistemy pere-dachi
dannykh robototekhnicheskikh kompleksov voennogo naznacheniya [Principles of creating a
knowledge base of a conflict-resistant data transmission system of robotic complexes for military
purposes], Informatsionnaya bezopasnost' – aktual'naya problema sovremennosti.
Sovershenstvovanie obrazovatel'nykh tekhnologiy podgotovki spetsialistov v oblasti
informatsionnoy bezopasnosti [Information security - an actual problem of modernity. Improvement
of educational technologies for training specialists in the field of information security],
2020, Vol. 1, № 2-1 (13), pp. 46-51.
29. Golovskoy V.A. O modelyakh v issledovaniyakh kognitivnykh radiosistem [On models in research
of cognitive radio systems], Tr. Severo-Kavkazskogo filiala Moskovskogo
tekhnicheskogo universiteta svyazi i informatiki [Proceedings of the North Caucasus Branch of
the Moscow Technical University of Communications and Informatics]. Rostov-on-Don: SKF
MTUSI, 2022, pp. 8-11.
30. Zhozhikashvili A.V. Kategornaya tekhnologiya sozdaniya i razvitiya intellektual'nykh sistem,
osnovannykh na znanii [Сategory-Theoretic Technology of Creation and Development of
Knowledge-Based Intelligent Systems], Informatsionnye protsessy [Information processes],
2016, Vol. 16, No. 4, pp. 312-332.
31. Golovskoy V.A. Ob identifikatsii modeli oslableniya pri rasprostranenii radiovoln [On the identification
of the attenuation model in the propagation of radio waves], Naukoemkie tekhnologii
v kosmicheskikh issledovaniyakh Zemli [High technologies in Earth space research. H&ES Research],
2022, Vol. 14, No. 5, pp. 38-44.
32. Golovskoy V.A. O razreshimosti i perechislimosti mnozhestv v zadachakh kognitivnogo radio
[On the solvability and enumerability of sets in cognitive radio problems], Prikladnaya
matematika i informatika v sovremennom mire: Mater. Vserossiyskoy NPK, posvyashchennoy
50-letiyu nachala podgotovki spetsialistov v oblasti programmirovaniya i prikladnoy
matematiki na Kubani [Applied Mathematics and Computer science in the modern world: Materials
of the All-Russian RPC dedicated to the 50th anniversary of the beginning of training
specialists in the field of programming and applied mathematics in the Kuban]. Krasnodar,
2022, pp. 124-129.
33. Hopcroft J.E., Motwani R., Ullman J.D. Introduction to Automata Theory, Languages, and
Computations. 3rd ed. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., 2006, 535 р.
34. Report ITU-R SM.2405-1. Spectrum management principles, challenges and issues related to
dynamic access to frequency bands by means of radio systems employing cognitive capabilities.
Available at: https://www.itu.int/pub/R-REP-SM.2405-1-2021.
Опубликован
2023-04-10
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ IV. СВЯЗЬ, НАВИГАЦИЯ И НАВЕДЕНИЕ