Научная статья на тему 'Модель многоканальной системы охранной сигнализации на основе нейросетевых технологий'

Модель многоканальной системы охранной сигнализации на основе нейросетевых технологий Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
360
52
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МОДЕЛЬ / MODEL / СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ОХРАННОЙ СИГНАЛИЗАЦИИ / THE STRUCTURE OF THE BURGLAR ALARM SYSTEM / НЕЙРОСЕТЬ / NEURAL NETWORK / ТЕХНИЧЕСКОЕ СРЕДСТВО ОБНАРУЖЕНИЯ / THE PHYSICAL MEANS OF DETECTION / ФИЗИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЪЕКТОВ ВТОРЖЕНИЯ / PHYSICAL CHARACTERISTICS OF THE OBJECTS OF INTRUSION

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Цимбал Владимир Анатольевич, Андреев Андрей Сергеевич, Ефремов Антон Алексеевич

В статье рассматривается перспективная модель многоканальной структуры системы охранной сигнализации на основе нейросетевых технологий, учитывающая физические характеристики объектов вторжения.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Цимбал Владимир Анатольевич, Андреев Андрей Сергеевич, Ефремов Антон Алексеевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Модель многоканальной системы охранной сигнализации на основе нейросетевых технологий»

УДК 629.76.358.1

МОДЕЛЬ МНОГОКАНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОХРАННОЙ СИГНАЛИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В.А. Цимбал

заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор кафедры Автоматизированных систем боевого управления филиала ВА РВСН им. Петра Великого Адрес: г. Серпухов. E-mail: tsimbalvaQmail.ru

A.C. Андреев

кандидат технических наук, доцент кафедры Эксплуатации автоматизированных систем управления РВ

филиала ВА РВСН им. Петра Великого Адрес: г. Серпухов. E-mail: Andreev_777Qmail.ru

A.A. Ефремов

кандидат технических наук, доцент, заместитель начальника кафедры Тактики подразделений и частей ядерного обеспечения

филиала ВА РВСН им. Петра Великого Адрес: г. Серпухов. E-mail:efremjv-aaQbk.ru

Аннотация. В статье рассматривается перспективная модель многоканальной структуры системы охранной сигнализации на основе нейросетевых технологий, учитывающая физические характеристики объектов вторжения.

Ключевые слова: модель, структура системы охранной сигнализации, нейросеть, техническое средство обнаружения, физические характеристики объектов вторжения. Цитирование: Цимбал В.А., Андреев A.C., Ефремов A.A. Модель многоканальной системы охранной сигнализации на основе нейросетевых технологий // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2018. № 2 (37). С. 73-79.

Разработка систем охранной сигнализации (далее - СОС) идёт в направлении интеллектуальных систем. Перспективным является разработка системы на основе нейросетевых технологий, в частности - рассматривается построение многоканальных структур в которых, наряду с традиционным каналом обработки информации, присутствует нейросе-тевой канал [1,2,3].

Исследования, проводимые авторами показали, что значения основных показателей качества СОС меняются нелинейно и зависят от формируемой структуры СОС. Существует тенденция наращивания количества рубежей обнаружения [3,4], однако с увеличением количества рубежей обнаружения уменьшаются темпы прироста основных показателей СОС, при этом стоимость СОС увеличивается пропорционально количеству рубежей обнаружения. Целесообразно не увеличивать количество рубежей обнаружения, а усложнять

алгоритмы обработки с учётом взаимосвязей информации, поступающей от большого количества чувствительных элементов (далее -ЧЭ) технических средств обнаружения (далее - ТСО) площадных и объёмных зон обнаружения (вместо точечных и линейных) [1,2].

При формировании структуры СОС выбираются ТСО, работающие на различных физических принципах. В таблице 1 приведены характеристики различных ТСО, где обозначены:

физические принципы работы ТСО, их взаимосвязи с физическими характеристиками объекта вторжения (далее - ОВ);

физические характеристики ОВ, которые оказывают влияние на сигналообразование в СОС, обозначенные символами hi~ h\4 и учитываются при выборе ТСО из перечня разработчика или определяются заказчиком при формировании структуры СОС.

Таблица 1 - Физические характеристики объектов вторжения, оказывающие влияние на сигналообразование в средствах обнаружения

Условное обозначение Физические характеристики объектов вторжения, оказывающие влияние на сигналообразование в средствах обнаружения Средства обнаружения

Вибрационные Индуктивные Сейсмические Ультразвуковые Инфразвуковые Акустические Ик-пассивные Гравиметрические Магнитометрические Ёмкостные Радиоволновые На основе ЛВВ Тепловизоры Ик-активные Фотолучевые Радиолучевые двухпозиц. Радиолучевые одопозиц.

hi Масса тела 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0

h2 Длина (тела) 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

ha Высота (в холке) 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

h4 Ширина (груди) 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

h-5 Длина конечностей 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1

h6 Площадь опоры 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

hr Частота шагов 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

hs Частота дыхания 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

hg Объём тела 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0

hio Плотность сложения 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0

hii Площадь поверхности тела 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1

hi2 Температура тела 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1

hi3 Теплоизоляция 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

hi4 Ферромагнитные свойства 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0

Оценка и учёт взаимосвязей, разработка алгоритмов, учитывающих взаимосвязи информации о нарушителях в структуре СОС относятся к труцноформализованным или неформализованным оценкам, при которых получить алгоритм обработки информации общепринятыми методами затруднительно. Разработка сложных алгоритмов для труд-ноформализованных или неформализованных оценок, учитывающих взаимосвязи информации с разных ТСО, позволит оценить не только факт нарушения но и: 1) тип нарушителя; 2) способ воздействия ОВ; 3) характеристики нарушителя; 4) применение нарушителями определённой тактики проникновения и др., что позволит повысить вероятность обнаружения.

Разработка алгоритмов возможна с использованием интеллектуальных систем (далее - ИС) на основе искусственных нейронных сетей (далее - ИНС), исходя из следую-

щих предположений [5]:

обучение интеллектуальных систем, на основе нейросетевых технологий, позволит учесть взаимосвязи информации, поступающей от ЧЭ ТСО, так как обучение осуществляется на примерах срабатывания ТСО;

в результате реализации процедуры обучения интеллектуальных систем синтезируется алгоритм классификации нарушителя;

применение интеллектуальных систем позволит более полно использовать информацию о спектре помех воздействия внешней среды;

областью применения нейросетевых технологий являются трудноформализованные и неформализованные случаи оценки обстановки.

При разработке интеллектуальной системы, на основе нейросети, главным аспектом является реализация процедуры обучения, в результате которой нейросеть настраивается на определённые условия охраняемого объек-

Цимбал В.А., Лндрссп А.С., Ефремов А.А.

та, последовательность обучения определяет достижение требуемых показателей интеллектуальной системы.

Использование интеллектуального канала обработки информации на основе искусственной нейронной сети позволит [6|:

осуществить быструю настройку к любым изменениям окружающей среды, к условиям действия помех;

провести интеграцию с существующими системами обнаружения нарушителя;

осуществить прогнозирование намерений действий нарушителя.

Многоканальноеть использования интеллектуальной системы охранной сигнализации важных государственных объектов гражданской обороны позволяет обеспечить [7|:

наибольшее значение основного показателя СОС (вероятности обнаружения на-

рушителей): достигается выбором структуры традиционного канала, на основе бинарно логической обработки информации;

минимальное значение ложных тревог: обеспечивается использованием интеллектуальной системы на основе нейроеетевых технологий;

идентификацию тина нарушителей; формирование сигнала логической схемой обработки информации (далее ЛСОИ) о наличии нарушителя «Тревога», по аналогии с существующей системой;

адаптацию системы к меняющимся условиям эксплуатации, полю помех.

Может быть предложена обобщенная структурная схема перспективной многоканальной интеллектуальной системы охранной сигнализации, представленная на рисунке 1 [81.

Рисунок 1 Перспективная обобщенная структурная схема многоканальной интеллектуальной

системы охранной сигнализации

Обобщенная структурная схема многоканальной интеллектуальной системы охранной сигнализации содержит: ТСО, с которых информация одновременно поступает в многоканальную систему логической обработки информации (далее - СЛОИ) в m из п входов бинарно-логического канала (п - количество рубежей обнаружения, m - количество сигналов поступающих от ТСО, необходимых для формирования обобщенного сигнала «Трево-

га» СОС); информационно-советующую систему, включающую нейроеетевой канал обработки информации.

Обобщенная структурная схема многоканальной интеллектуальной системы охранной сигнализации работает следующим образом:

информация с ТСО одновременно поступает на многоканальную СЛОИ, в т из п входов традиционного канала и информационно советующую систему, включающую нейро-

сетевой канал обработки информации;

сигнал с выхода СЛОС традиционного канала, будет поступать также на вход информационно-советующей системы - нейро-сетевой канал;

нейросетевой канал, после обучения нейро-сети и получения информации с традиционного канала, способен идентифицировать тип нарушителя: одиночный, групповой, вооружённый, невооружённый и т. д.;

лицо, принимающее решение (далее -ЛПР), может получать информацию с выхода нейросети об идентифицированном нарушителе.

Заметим, что при этом бинарно-логический канал обеспечивает фиксацию ограниченного числа (одного, двух) физических характеристик ОВ.

В то же время, СОС с использованием нейросетевых технологий может фиксировать большое количество физических характеристик ОВ - за счёт возможного объединения фрагментов в единый образ. Распознавание образа ОВ в нейросетевом канале достигается на основе процедуры обучения [9].

Взаимосвязь информации, поступающей с технических средств обнаружения, будет заключаться в том, что при воздействии нарушителя на чувствительные элементы различных ТСО, представленных в таблице 1, одновременно будут фиксироваться физические характеристики ОВ разными ТСО, например физическая характеристика «длина тела», одновременно фиксируется ТСО работающими на физическом принципе (вибрационном, на основе линии вытекающей волны, радиолучевом). Следовательно, детализацию информации о групповом и вооружённом нарушителе, показанной на рисунке 1, можно представить в виде множества физических характеристик объектов вторжения, представленных в таблице 1.

Обработка и учёт всего объёма информации позволит выдать достоверную информацию о нарушителе, что обеспечит принятие правильного решения по противодействию ОВ

с максимальной эффективностью.

Показателем качества интеллектуальной СОС является ошибка, в процентах, отклонения значений выходного вектора и эталонного вектора ожидаемых значений. Компенсация помех основывается на том, что:

1. Воздействие нарушителя событие редкое, в основную часть времени на ЧЭ ТСО будут воздействовать помехи из окружающей среды. При воздействии возмущающих факторов (помехи - воздействия окружающей среды) формирование обучающей выборки происходит за некоторый конечный временной интервал - период помехи - т , включается устройство, фиксирующее помеху, информация обрабатывается в блоке подготовки данных и поступает в блок коррекции параметров нейросети.

2. В ходе воздействия возмущающих факторов контролируется отсутствие нарушителя (личным составом караула, телевизионными системами наблюдения) и информация на выходе нейросети. Таким образом, заведомо зная, что нарушителя во временной интервал воздействия помехи нет, происходит запись состояния помех и формирование обучающей выборки (рисунок 2).

3. Фиксация помех осуществляется постоянно, решая таким образом, задачу построения адаптивной системы, приспосабливающейся к изменяемой помеховой обстановке, при этом сам процесс коррекции нейросети к изменяемой помеховой обстановке окружающей среды занимает незначительный временной интервал. Предлагается коррекцию параметров нейросети проводить в строго определённые интервалы времени, указанные в инструкции по эксплуатации [10].

Таким образом, предлагается модель адаптивной нейросетевой системы охранной сигнализации важных государственных объектов гражданской обороны к изменяемому полю помех, с участием лица принимающего решение для фиксации изменения поля помех и коррекции параметров нейросети.

Цимбал В.А., Лнлрссп A.C., Ефремов A.A.

Рисунок 2 Запись состояния номех в нейросети

Объединение всей информации, поступающей от ТСО, как через бинарно логический канал структуры СОС, так и через нейро-сетевой канал обработки информации, ком-нлексирование информации от средств обна-

ружения, интеллектуальная обработка информации, поддержка принятия решения, позволит минимизировать количество ложных тревог при воздействии ноля номех и повысить эффективность СОС.

Литература

1. Андреев A.C. Обоснованно рациональной структуры подсистемы обнаружения автоматизированной системы охраны важных государственных и военных объектов : монография / A.C. Андреев. Серпухов 2012. ИЗ с.

2. Андреев A.C. Обоснование совокупности типов технических средств обнаружения / A.C. Андреев // Труды МИТ Научно-технический сборник Том №7 Часть 1. 2004. С. 86 90.

3. Андреев A.C. Общие принципы выбора технических средств обнаружения нарушителя в структуре системы обнаружения. ACO / A.C. Андреев. А.М. Романов // Сб. тр. XXXIII межведомственной НТК. Часть 2.' Серпухов: ФВА РВСН, 2014. С. 42 45с.

4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Автоматизированный выбор структуры системы обнаружения нарушителя с требуемыми показателями качества при рациональной стоимости [Текст] / Андреев A.C.: заявитель и патентообладатель ФВА РВ № 2015663686 дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 28.12.2015.

5. Дараган. А.Д. Интеллектуальные физические датчики первичной информации : монография / А.Д. Дараган. Серпухов: ФВАРВСН, 2013 182 с.

6. Андреев A.C. Модель гибридной многоканальной интеллектуальной системы обнаружения нарушителя на основе нойросотовых технологий / A.C. 33. Андреев // Сб. тр. XXXIV межведомственной НТК. Серпухов: ФВА РВСН, 2015. С. 5 9.

7. Андреев A.C. Методика формирования рациональной структуры гибридной интеллектуальной системы обнаружения ACO / A.C. Андреев // Сб. тр. XXXIV межведомственной НТК. Серпухов: ФВА РВСК 2015. С. 10 13.

8. Андреев A.C. Рекомендации по применению ТСО в подсистемах обнаружения ACO / A.C. Андреев // Информ. сб. Москва ВА им Петра Великого, 2005. - 8 С.

9. Андреев A.C. Математическая модель процессов обучения нейросетевого канала многоканальной системы обнаружения нарушителя / A.C. Андреев, А.Д. Дараган, A.A. Ефремов, A.M. Руденко // Сб. тр. XXXVI межведомственной НТК. - Серпухов: ФВА РВСН, Часть 1, 2017. - С. 259-265.

10. Андреев A.C. Особенности компенсации помех в интеллектуальных системах охранной сигнализации / A.C. Андреев, А.Д. Дараган, // Сб. тр. XXXVI межведомственной НТК. - Серпухов: ФВА РВСН, Часть 1, 2017. - С. 259-265.

LEGAL SECURITY IN EMERGENCY SITUATIONS IN THE ARCTIC ZONE OF

RUSSIA

Vladimir TSIMBAL

Honored Scientist of the Russian Federation, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department

Automated combat control systems

branch of the Strategic Missile Force Of Peter the Great

Address: Serpukhov. E-mail:tsimbalvaömail.ru

Audrey ANDREEV

Candidate of technical sciences,

associate professor of the department

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

The operation of automated control systems RV

branch of the Strategic Missile Force. Of Peter the Great

Address: Serpukhov. E-mail: Andreev_777© mail.ru

Anton EFREMOV

Candidate of technical sciences,

associate professor,

Deputy Head of Department

Tactics of units and parts of nuclear security

branch of the Strategic Missile Force. Of Peter the Great

Address: Serpukhov. E-mail:efremjv-aaQbk.ru

Abstract. In the article the analysis of normative-legal framework in line with international law in this field. The authors assessed the international legal initiatives of the Ministry of emergency situations of Russia in the Arctic Council's activities for the prevention, preparedness and response to various emergency situations; analyzed the legal regime established on the territory of reference zones and the integrated rescue centers. On the basis of this study, the authors formulated a number of proposals to the Draft Law «On the development of the Arctic zone of the Russian Federation». Keywords: Arctic zone of the Russian Federation, providing comprehensive security, the international organization «the Arctic Council», the legal status, legal basis of activities of integrated rescue centers, main development zones, ecosystems of the Northern seas, Arctic shelf. Citation: Vedysheva O.N., Vedysheva N.O. (2018) Problemy pravovogo obespecheniya bezopasnosti Arkticheskoj zony Rossii ot chrezvychajnyh situacij [Legal security in emergency situations in the Arctic zone of Russia]. Scientific and educational problems of civil protection, no. 2 (37), pp. 73-79 (in Russian).

References

1. Osnovy gosudarstvennoj politiki Rossijskoj Federacii v oblasti voenno-morskoj deyatel'nosti na period do 2030, utv. Prezidentom Rossijskoj Federacii 20.06.2017, № Pr-327 [The fundamentals of the state policy of the Russian Federation in the field of naval activities for the period up to 2030, President of the Russian Federation on 20.06.2017, No. Pr-327]. Available at: http://kremlin.ru/acts/bank/42117 (accessed 12 January 2018) (in Russian).

2. Osnovy gosudarstvennoj politiki Rossijskoj Federacii v oblasti obespecheniya yadernoj i radiacionnoj bezopasnosti na period do 2025 goda, utv. Prezidentom Rossijskoj 01.03.2012, №539 [The fundamentals of the state policy of the Russian Federation in the field of ensuring nuclear and radiation safety for the period up to 2025, President of the Russian Federation 01.03.2012, No. 539]. Available at: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70190228/ (accessed 12 January 2018) (in Russian).

Цимбал В.А., Андреев А.С., Ефремов А.А.

3. Ob utverzhdenii Koncepcii postroeniya i razvitiya APK «Bezopasnyj gorod», utv. Rasporyazheniem Pravitel'stva Rossijskoj Federacii 03.12.2014, №2446-r. [On the approval of the Concept of construction and development of the AIC «Safe City», approved By the Order of the Government of the Russian Federation on 03.12.2014, No. 2446-r.]. Available at: http://14.mchs.gov.ru/document/2632303 (accessed 12 January 2018) (in Russian).

4. O razvitii Arkticheskoj zony Rossijskoj Federacii [On the development of the Arctic zone of the Russian Federation]. Available at: http://government.ru/news/27241/ (accessed 12 January 2018) (in Russian).

5. Morskaya doktrina Rossijskoj Federacii, utv. Prezidentom Rossijskoj Federacii [The Maritime Doctrine of the Russian Federation, President of the Russian Federation]. Available at: http://static.kremlin.ru/media/events/files/ru/uAFi5nvux2twaqjftS5yrIZUVTJan77L.pdf (accessed 12 January 2018) (in Russian).

6. Ob utverzhdenii gosudarstvennoj programmy «Social'no-ehkonomicheskoe razvitie Arkticheskoj zony Rossijskoj Federacii na period do 2025 goda», utv. postanovleniem Pravitel'stva Rossijskoj Federacii ot 31.08.2017 № 1064. [On the approval of the state program «Socio-economic development of the Arctic zone of the Russian Federation for the period until 2025», approved. Decree of the Government of the Russian Federation of August 31, 2017 No. 1064]. Available at: http://docs.cntd.ru/document/436764489 (accessed 12 January 2018) (in Russian).

7. Soglashenie o sotrudnichestve v aviacionnom i morskom poiske i spasanii v Arktike, (g. Nuuke 12.05.2011) [Agreement on cooperation in aviation and marine search and rescue in the Arctic, (Nuuk 12.05.2011)]. Available at: http://docs.cntd.ru/document/902395150 (accessed 12 January 2018) (in Russian).

8. Soglashenie o sotrudnichestve v sfere gotovnosti i reagirovaniya na zagryaznenie morya neft'yu v Arktike, (g. Kirun 15.05.2013) [Agreement on cooperation in the field of preparedness and response to marine oil pollution in the Arctic, (Kiruna 15.05.2013)]. Available at: http://docs.cntd.ru/document/499065181 (accessed 12 January 2018) (in Russian).

9. Ob obespechenii razrabotki obshchej koncepcii postroeniya i razvitiya APK «Bezopasnyj gorod», Poruchenie Prezidenta Rossijskoj Federacii ot 27.05. 2014, № Pr.-l 175 [On ensuring the development of a general concept for the construction and development of the AIC «Safe City», the Order of the President of the Russian Federation of 27.05. 2014, No. Pr-1175]. Available at: https://goo.gl/rYuHvq (accessed 12 January 2018) (in Russian).

10. Alaev E.B. (2006) Ponyatijno-terminologicheskij slovar' [Conceptually-terminological dictionary]. Moscow: ROSMAN (in Russian).

11. Baranov N.N. Region i territorial'naya struktura [Baranov N.N. Region and territorial structure]. Available at: http://nicbar.ru/politology/study/kurs-politicheskaya-regionalistika/181-lektsiya-2-region-kak-ob-ekt-uroven-politicheskogo-analiza (accessed 15 January 2018) (in Russian).

12. ZHukov M.A. O razvitii Arkticheskoj zony Rossijskoj Federacii [Zhukov M.A. On the development of the Arctic zone of the Russian Federation]. Available at: http://rareearth.ru/ru/pub/20161128/02717.html (accessed 15 January 2018) (in Russian).

13. Naumova T.E. Arkticheskij Sovet i roP MCHS Rossii [Naumova T.E. Arctic Council and the role of EMERCOM of Russia]. Available at: http://gugn.ru/work/574678/Arkticheskij-sovet-i-rol (accessed 25 January 2018) (in Russian).

14. Puchkov V.A. MCHS Rossii i Arktika segodnya [Puchkov V.A. EMERCOM of Russia and the Arctic today]. Available at: http://tass ru/obschestvo/4858853/ (accessed 25 January 2018) (in Russian).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.