Розробка методу підвищення оперативності передачі інформації в мережах спеціального призначення

Автор(и)

  • Олег Ярославович Сова Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-7200-8955
  • Григорій Данилович Радзівілов Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут, Україна https://orcid.org/0000-0002-6047-1897
  • Андрій Володимирович Шишацький Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Дмитро Георгійович Шевченко Національний університет оборони України імені Івана Черняховського, Україна https://orcid.org/0000-0002-5321-3144
  • Богдан Валентинович Молодецький Науково-дослідний інститут Міністерства оборони України, Україна https://orcid.org/0000-0002-2704-7963
  • Віталій Васильович Стригун Державний науково-дослідний інститут випробувань і сертифікації озброєння та військової техніки , Україна https://orcid.org/0000-0003-3483-1315
  • Юрій Васильович Ївженко Державна наукова установа «Інститут модернізації змісту освіти», Україна https://orcid.org/0000-0001-5879-0226
  • Євген Олександрович Степаненко Військовий інститут Київського національного університету імені Тараса Шевченка, Україна https://orcid.org/0000-0003-1993-2441
  • Надія Михайлівна Протас Полтавський державний аграрний університет, Україна https://orcid.org/0000-0003-0943-0587
  • Олексій Леонідович Налапко Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України, Україна https://orcid.org/0000-0002-3515-2026

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.259727

Ключові слова:

системи передачі спеціального призначення, оперативність обробки інформації, обчислювальні потужності системи

Анотація

Особливості сучасних воєнних конфліктів вимагають суттєво підвищують вимоги з оперативності визначення раціонального маршруту передачі інформації. Необхідно проводити розробку алгоритмів (методів та методик) які здатні за обмежений час та з високим ступенем достовірності визначити раціональний маршрут передачі інформації в складних ієрархічних системах передачі інформації. В дослідженні вирішені завдання: проведено постановку завдання з передачі інформації в мережах спеціального призначення; визначено алгоритм реалізації методу підвищення оперативності передачі інформації; проведено моделювання процесу передачі інформації в мережах зв’язку угруповання військ (сил). Сутність запропонованого методу полягає в використанні мурашиного алгоритму та подальшому їх навчанні.

Метод має наступну послідовність дій: введення вихідних даних; визначення ступеня невизначеності та зашумленості вихідних даних, визначення множини допустимих рішень, визначення належності до певного класу. Наступним кроком є визначення маршруту передачі інформації з урахуванням впливу дестабілізуючих факторів з урахуванням обчислювальних потужностей та навчання мурах.

Новизна методу полягає в врахуванні типу невизначеності та зашумленості даних та врахуванні наявних обчислювальних ресурсів системи мережі зв’язку. Новизна методу також полягає у використанні удосконалених процедур навчання з використанням апарату штучних нейронних мереж, що еволюціонують та вибірковим задіянням ресурсів системи за рахунок підключення тільки необхідних кількості агентів (мурах).

Метод дозволяє побудувати раціональний маршрут передачі інформації з урахуванням впливу дестабілізуючих факторів. Використання методу дозволяє досягти підвищення оперативності передачі інформації на рівні 11–16 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур

Біографії авторів

Олег Ярославович Сова, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Доктор технічних наук, старший науковий співробітник, начальник кафедри

Кафедра автоматизованих систем управління

Григорій Данилович Радзівілов, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут

Кандидат технічних наук, доцент, заступник начальника інституту з наукової роботи

Андрій Володимирович Шишацький, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

Кандидат технічних наук, старший дослідник, старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ розвитку засобів радіоелектронної боротьби

Дмитро Георгійович Шевченко, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського

Кандидат військових наук

Кафедра зв’язку та автоматизованих систем управління

Інститут забезпечення військ (сил) та інформаційних технологій

Богдан Валентинович Молодецький, Науково-дослідний інститут Міністерства оборони України

Кандидат технічних наук, начальник науково-дослідного відділу

Науково-дослідний відділ

Віталій Васильович Стригун, Державний науково-дослідний інститут випробувань і сертифікації озброєння та військової техніки

Старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ випробування зразків озброєння та військової техніки

Юрій Васильович Ївженко, Державна наукова установа «Інститут модернізації змісту освіти»

Кандидат педагогічних наук, завідувач сектору

Сектор наукового та навчально-методичного забезпечення підготовки фахових молодших бакалаврів в системі фахової передвищої освіти відділу науково-методичного забезпечення професійної освіти

Євген Олександрович Степаненко, Військовий інститут Київського національного університету імені Тараса Шевченка

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник

Науково-дослідний центр

Надія Михайлівна Протас, Полтавський державний аграрний університет

Кандидат сільськогосподарських наук, доцент

Кафедра інформаційних систем та технологій

Олексій Леонідович Налапко, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

Доктор філософії, старший науковий співробітник

Науково-дослідна лабораторія автоматизації наукових досліджень

Посилання

  1. Bashkyrov, O. M., Kostyna, O. M., Shyshatskyi, A. V. (2015). Rozvytok intehrovanykh system zviazku ta peredachi danykh dlia potreb Zbroinykh Syl. Ozbroiennia ta viiskova tekhnika, 1, 35–39. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ovt_2015_1_7
  2. Dudnyk, V., Sinenko, Y., Matsyk, M., Demchenko, Y., Zhyvotovskyi, R., Repilo, I. et. al. (2020). Development of a method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (105)), 37–47. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.203301
  3. Sova, O., Shyshatskyi, A., Salnikova, O., Zhuk, O., Trotsko, O., Hrokholskyi, Y. (2021). Development of a method for assessment and forecasting of the radio electronic environment. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 30–40. doi: https://doi.org/10.21303/2461-4262.2021.001940
  4. Pievtsov, H., Turinskyi, O., Zhyvotovskyi, R., Sova, O., Zvieriev, O., Lanetskii, B., Shyshatskyi, A. (2020). Development of an advanced method of finding solutions for neuro-fuzzy expert systems of analysis of the radioelectronic situation. EUREKA: Physics and Engineering, 4, 78–89. doi: https://doi.org/10.21303/2461-4262.2020.001353
  5. Zuiev, P., Zhyvotovskyi, R., Zvieriev, O., Hatsenko, S., Kuprii, V., Nakonechnyi, O. et. al. (2020). Development of complex methodology of processing heterogeneous data in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (106)), 14–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.208554
  6. Shyshatskyi, A. (2020). Complex Methods of Processing Different Data in Intellectual Systems for Decision Support System. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 9 (4), 5583–5590. doi: https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/206942020
  7. Yeromina, N., Kurban, V., Mykus, S., Peredrii, O., Voloshchenko, O. et. al. (2021). The Creation of the Database for Mobile Robots Navigation under the Conditions of Flexible Change of Flight Assignment. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 11 (5), 37–44. doi: https://doi.org/10.46338/ijetae0521_05
  8. Rotshteyn A. P. (1999). Intellektual'nye tekhnologii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti. Vinnitsa: “UNIVERSUM”, 320.
  9. Alpeeva, E. A., Volkova, I. I. (2019). The use of fuzzy cognitive maps in the development of an experimental model of automation of production accounting of material flows. Russian Journal of Industrial Economics, 12 (1), 97–106. doi: https://doi.org/10.17073/2072-1633-2019-1-97-106
  10. Zagranovskaya, A. V., Eissner, Y. N. (2017). Simulation scenarios of the economic situation based on fuzzy cognitive maps. Modern economics: problems and solutions, 10 (94), 33‒47. doi: https://doi.org/10.17308/meps.2017.10/1754
  11. Simankov, V. S., Putyato, M. M. (2013). Issledovanie metodov kognitivnogo analiza. Sistemniy analiz, upravlenie i obrabotka informatsii, 13, 31‒35.
  12. Ko, Y.-C., Fujita, H. (2019). An evidential analytics for buried information in big data samples: Case study of semiconductor manufacturing. Information Sciences, 486, 190–203. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.079
  13. Ramaji, I. J., Memari, A. M. (2018). Interpretation of structural analytical models from the coordination view in building information models. Automation in Construction, 90, 117–133. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.02.025
  14. Pérez-González, C. J., Colebrook, M., Roda-García, J. L., Rosa-Remedios, C. B. (2019). Developing a data analytics platform to support decision making in emergency and security management. Expert Systems with Applications, 120, 167–184. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.11.023
  15. Chen, H. (2018). Evaluation of Personalized Service Level for Library Information Management Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Procedia Computer Science, 131, 952–958. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.233
  16. Chan, H. K., Sun, X., Chung, S.-H. (2019). When should fuzzy analytic hierarchy process be used instead of analytic hierarchy process? Decision Support Systems, 125, 113114. doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113114
  17. Osman, A. M. S. (2019). A novel big data analytics framework for smart cities. Future Generation Computer Systems, 91, 620–633. doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2018.06.046
  18. Gödri, I., Kardos, C., Pfeiffer, A., Váncza, J. (2019). Data analytics-based decision support workflow for high-mix low-volume production systems. CIRP Annals, 68 (1), 471–474. doi: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2019.04.001
  19. Harding, J. L. (2013). Data quality in the integration and analysis of data from multiple sources: some research challenges. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-2/W1, 59–63. doi: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-2-w1-59-2013
  20. Kosko, B. (1986). Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies, 24 (1), 65–75. doi: https://doi.org/10.1016/s0020-7373(86)80040-2
  21. Gorelova, G. V. (2013). Kognitivniy podkhod k imitatsionnomu modelirovaniyu slozhnykh sistem. Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki, 3, 239–250.
  22. A Koshlan, A., Salnikova, O., Chekhovska, M., Zhyvotovskyi, R., Prokopenko, Y., Hurskyi, T. et. al. (2019). Development of an algorithm for complex processing of geospatial data in the special-purpose geoinformation system in conditions of diversity and uncertainty of data. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (101)), 35–45. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.180197
  23. Mahdi, Q. A., Shyshatskyi, A., Prokopenko, Y., Ivakhnenko, T., Kupriyenko, D., Golian, V. et. al. (2021). Development of estimation and forecasting method in intelligent decision support systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (111)), 51–62. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.232718
  24. Emel'yanov, V. V., Kureychik, V. V., Kureychik, V. M., Emel'yanov, V. V. (2003). Teoriya i praktika evolyutsionnogo modelirovaniya. Moscow: Fizmatlit, 432.
  25. Gorokhovatsky, V., Stiahlyk, N., Tsarevska, V. (2021). Combination method of accelerated metric data search in image classification problems. Advanced Information Systems, 5 (3), 5–12. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.3.01
  26. Levashenko, V., Liashenko, O., Kuchuk, H. (2020). Building Decision Support Systems based on Fuzzy Data. Advanced Information Systems, 4 (4), 48–56. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.07
  27. Meleshko, Y., Drieiev, O., Drieieva, H. (2020). Method of identification bot profiles based on neural networks in recommendation systems. Advanced Information Systems, 4 (2), 24–28. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.2.05
  28. Kuchuk, N., Merlak, V., Skorodelov, V. (2020). A method of reducing access time to poorly structured data. Advanced Information Systems, 4 (1), 97–102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
  29. Shyshatskyi, A., Tiurnikov, M., Suhak, S., Bondar, O., Melnyk, A., Bokhno, T., Lyashenko, A. (2020). Method of assessment of the efficiency of the communication of operational troop grouping system. Advanced Information Systems, 4 (1), 107–112. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.16
  30. Raskin, L., Sira, O. (2016). Method of solving fuzzy problems of mathematical programming. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (83)), 23–28. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.81292
  31. Lytvyn, V., Vysotska, V., Pukach, P., Brodyak, O., Ugryn, D. (2017). Development of a method for determining the keywords in the slavic language texts based on the technology of web mining. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (86)), 14–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.98750
  32. Stepanenko, A., Oliinyk, A., Deineha, L., Zaiko, T. (2018). Development of the method for decomposition of superpositions of unknown pulsed signals using the second­order adaptive spectral analysis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (92)), 48–54. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.126578
  33. Gorbenko, I., Ponomar, V. (2017). Examining a possibility to use and the benefits of post-quantum algorithms dependent on the conditions of their application. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (86)), 21–32. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.96321
  34. Lovska, A. (2015). Peculiarities of computer modeling of strength of body bearing construction of gondola car during transportation by ferry-bridge. Metallurgical and Mining Industry, 1, 49–54. Available at: https://www.metaljournal.com.ua/assets/Journal/english-edition/MMI_2015_1/10%20Lovska.pdf
  35. Lovska, A., Fomin, O. (2020). A new fastener to ensure the reliability of a passenger car body on a train ferry. Acta Polytechnica, 60 (6). doi: https://doi.org/10.14311/ap.2020.60.0478

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-06-30

Як цитувати

Сова, О. Я., Радзівілов, Г. Д., Шишацький, А. В., Шевченко, Д. Г., Молодецький, Б. В., Стригун, В. В., Ївженко, Ю. В., Степаненко, Є. О., Протас, Н. М., & Налапко, О. Л. (2022). Розробка методу підвищення оперативності передачі інформації в мережах спеціального призначення. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4 (117), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.259727

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти