авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |

«ФГУП ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ «АЭРОНАВИГАЦИЯ» ISSN 1992-4860 СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ ...»

-- [ Страница 3 ] --

i = 0.45 и r = Результаты расчета 0, 2 (сплошные линии), Результаты 1 моделирования (пунктирные линии) ln 1 2 3 5 10 20 30 68 Л.Е. Рудельсон когда ЗВП переполняют ограниченный БН и теряются в сеансах обслуживания неприори тетных заявок. В такой постановке удается формализовать задачу и получить аналитиче ские выражения для оценки вероятностей отказа по каждому входному потоку. Расчетные формулы распространены на случай произвольного количества каналов СМО и проверены методом статистического моделирования (рис. 3).

Вероятность k потери заявки для k-го потока k (1 + ) ( ) k r 1+ 2 k r, где i = µ1 /µi – со i 2 i если k k i = i 1 i k i i =1 i = i =1 i = k, отношение параметров обслуживания или об k ( ) r 1+ 2 k + ратных им величин среднего времени Ti хра i k i=1 1 i i нения заявки в БН i = Ti /T1.

i = k ( ) r 1+ 2 k i k k r (1 + 2 ) j i k k i = i 1 i m i i =1 i = i=1 + jk j k k i =, (1 + 2 ) j k k r (1+ ) + 1 + i 2 i j =k k i =1 k 1 i i i = i= ( ) ( ) k 1 k если 1 + 2 j i r 1 + 2 j i, где jk – символ Кронекера;

i =1 i i =1 i {} j, k = 1, m, m – количество входных потоков.

Создатели авиационной электросвязи k i понимали, что каждая телеграмма должна (1 + 2 ) j i r. поступить к адресату, но в реальной системе k k = i =, если i =1 i k 1 + i достичь стопроцентной вероятности невозможно.

i = Были разработаны инженерные идеи, позво лившие решить проблему за счет перезапросов пропущенных телеграмм и повторных за просов некорректных сообщений. Как следствие, потерь телеграмм практически нет, но если система организована плохо, то она сама себя перегружает потоком повторных за просов. И задача состоит в том, чтобы рационально организовать процесс сбора и обра ботки, чтобы перезапросов было минимальное количество, чтобы вероятности потери зая вок стремились к минимуму и были упорядочены по приоритетам.

3. Взаимодействие секторов на трассах и вне трасс Сложность алгоритмического распределения полетной информации по рейсам, попе ременно затрагивающим ВП на трассах и вне трасс, состоит в том, что границы секторов задаются как геометрические тела, внутри которых проложены трассы. Хранящиеся в сис теме параметры не дают ответа на вопрос, принадлежат ли точки, координаты которых известны, трассам или маршрут пересекает трассу. На полетных картах границы секторов образуют мозаику прилегающих друг к другу без зазоров многоугольников. Каждый мно гоугольник содержит ВП вне трасс, внутри которого человек (пилот или диспетчер) может безошибочно определить реальное трассовое ВП. Для разработки алгоритмов совместного регулирования ИВП авиацией всех видов нужно создать и научно обосновать методы про граммной поддержки диспетчеров единого военно-гражданского органа ОВД.

При описании структуры ВП границы секторов ГА задаются системе как грани объ Методические аспекты модернизации системы… емных геометрических тел (рис. 4), внутри которых проложены трассы. Во внешний па раллелепипед условного сектора вне трасс вписаны секторы С1 – С4 и район аэродрома (РА), принадлежащие ГА. В центре рисунка расположен РА на высотах от 0 до 5700 мет ров. Над РА изображены секторы ГА: С1 (диапазон высот 5700 – 12000 м);

С2 и С3 (5700 – 7500);

С4 (7500 – 12000 м). Слева размещены секторы С2 (1000 – 7500 м) и С (7500 – 12000), справа – секторы С3 (1000 – 7500) и С4 (7500 – 12000), сзади - сектор С (1000 – 12000). Как правило секторы ГА занимают меньший объем, чем секторы государ ственной авиации, вследствие большей интенсивности полетов и загрузки диспетчерского персонала. Для математического решения задачи распределения полетной информации картографических данных недостаточно. Трассы представлены линиями, а линии и плос кости (грани призмы) не обладают свойством принадлежности разделяемым областям ВП, они являются их границами.

Нельзя заимствовать известные схемы определения принадлежности точки подсекто ру, потому что тогда нужно каждый участок трассы представлять не линией, а коридором, и подсекторов в зоне ответственности каждого РЦ будет не 20-30, как сейчас, а сотни, и перебор вариантов окажется не под силу даже современным компьютерам.

Предлагается работать только с точ ками пересечения трасс и определять, какому ВП (на трассах или вне трасс) они принадлежат, т.е. сортировать их.

Если точки маршрута принадлежат известной трассе, описанной в БАИ, – это сектор ГА, иначе это ВП государ ственной авиации. Если следующие подряд точки принадлежат разным трассам или геометрически попадают на участки трасс, это пересечение ВП ГА рейсом государственной авиации.

4. Централизованная организа ция потоков воздушного движения Рис. 4. Плоская проекция, вертикальный разрез Специфика ОрВД такова, что оп и трехмерная модель условной зоны управления тимальный по любому критерию план ИВП начинает устаревать уже с момента своего составления. Анализ опыта предшествен ников позволяет указать причину недостаточной действенности достигнутых результатов.

Она состоит в слабой ориентации на задачи УВД. Формальное сходство составления сводного плана полетов (на территории аэродрома, района, зоны, страны) с транспортной задачей линейного программирования породило методы, в которых целевой функцией для оптимизации выбирались экономические показатели. Однако специфика авиаперевозок связана с нестабильностью коэффициентов целевой функции и ограничений. Инструмен ты математического программирования не удовлетворяют требованиям поиска решений на фоне флуктуаций параметров АС УВД вследствие высокой чувствительности к изме няющимся условиям (пропускной способности элементов ВП). Любые переносы и отмены рейсов, реализация срочных (незапланированных) полетов, обходные маршруты приводят к потере оптимальности и к необходимости нового распределения. Ситуации УВД требу ют от алгоритмов планирования возможности адаптации к складывающейся обстановке.

Для задач ОрВД нужно на фоне общих типических свойств процесса анализировать его индивидуальные черты. Такой возможности не предоставляют методы теории систем 70 Л.Е. Рудельсон и исследования операций. Однако практика показывает, что с задачей регулирования по токов справляется человек, диспетчер планирования, руководствуясь профессиональными навыками. В сложной обстановке он находит верные решения, согласует их с взаимодей ствующими центрами, ставит во главу угла критерии безопасности и минимального вме шательства в действия пилотов. Основная проблема – это невозможность оценить послед ствия принимаемых решений на всю глубину полета. Необходимо создать программное средство, способное вырабатывать рекомендации по корректировке полетных заданий с учетом интересов всех центров ОВД на протяжении регулируемых маршрутов.

Создаваемый инструмент должен обладать рядом свойств, важнейшим из которых яв ляется однозначность описания процессов ОрВД, т.е. их формализация. Программы под держки деятельности диспетчера должны использовать тот же формальный язык, на кото ром общаются специалисты, диспетчеры и пилоты. Такой язык существует – это описание структуры ВП, представленное либо в виде полетных карт, либо в виде табличного зада ния характеристик ВП. Нужно сформировать в компьютерной памяти модель ВП России, которая включает в себя все его объемные элементы: ЗЦ, РЦ, секторы УВД, районы аэро дромов и секторы подхода, круга, старта и посадки. Каждый элемент модели характеризу ется загрузкой обслуживаемыми полетами во времени, связями (участками трасс) с дру гими элементами и пропускной способностью этих связей. Мы как бы строим натурный макет, на котором моделируем развитие ситуации, и это согласуется с действиями диспет чера. Разница в том, что диспетчер работает с мысленным образом воздушной обстановки, а мы пользуемся компьютерной моделью, ее информационным образом (ИО).

Рассмотрим подход к задаче регулирования потоков ВС, суть которого наглядно от ражает следующее описание. Пусть имеем макет сети трасс России в виде разветвленного электрического контура. В точках пересечения смонтированы лампочки. Проводимость соединений управляется извне данными о текущей пропускной способности соответст вующих участков трасс. Если установить полюсы источника тока на «аэродромах» вылета и назначения, то самой яркой «гирляндой» высветятся на макете путь «наименьшего со противления» и близкие к нему по проводимости. На рис. 5 приведена экранная форма фрагмента схемы трасс России. Схема может быть представлена разветвленным электри ческим контуром, а также графом, вершины которого соответствуют аэродромам и пунктам обязатель ных донесений, а ребра – соеди няющим их участкам трасс и кори доров связи аэродромов с трассами.

Исходя из приведенной анало гии, построим метод анализа элек трической цепи, учитывающий ко лебания во времени значений раз ности потенциалов узлов, тока и проводимости каждой ее ветви, а также появление и удаление ветвей, соответствующих полетам государ ственной авиации по спецзаданиям.

Рис. 5. Перераспределение потоков движения ВС Решение оптимизационных задач с нестабильными коэффициентами и ограничениями основано на методах динамического программирования. Его аппарат позволяет отыскивать потенциалы узлов, дающие в своей совокупности максимум функции распределения мощностей на элементах цепи. Метод нацелен на поиск векторов напряжений e и потенциалов x, максимизирующих целевую функцию специального вида e, учитывающую (со знаком плюс) поступающую от Методические аспекты модернизации системы… источников мощность и (со знаком минус) ее рассеяние на проводимостях:

где I – матрица-столбец источников тока;

eR – матрица-столбец напряжений на сопротив лениях;

eI – матрица-столбец напряжений на источниках тока.

= eT G e R + I T e при N T x = e.

R e 2 I Напряжения на ветвях схемы (ребрах графа) представляются разностями потенциалов узлов, тогда функция e последовательно в порядке обхода M узлов цепи записывается через потенциалы xim узлов, напряжения Em на сопротивлениях и через сопротивления Rm участков цепи 1 M (x1,m x1,m1 Em ) (x1,m x 2,m Em ) (x 2,m1 x 2,m E m ) (1) 2 (2 ) 2 (3 ) e = + + + Rm1) ( Rm2 ) ( Rm3) ( 2 m= (x ) + (x ) x 2,m 1 E m4 ) ( x 2,m E m5 ) ( M 2 (( ) + I (1) x x1,m 1 E m1) + ( m 1,m 1, m + 1, m Rm4 ) ( Rm5 ) ( m = + I m2 ) (x1,m x2,m Em2) ) + I m3) (x2,m1 x2,m Em3) ) + I m4) (x1,m x2,m Em4 ) ) + I m5) (x1,m1 x2,m Em5) )).

( ( ( ( ( ( ( ( i, m = 1, M.

Индексы i, m изменяются от единицы до M узлов цепи в порядке их обхода Далее из условий экстремума Ф Ф (M ) (M ) =0 и = 0 получаем значения токов и по e e x1, M x2, M тенциалов через известные параметры электрической цепи, двигаясь от конечного узла к начальному. На основе сделанных пояснений построены функции оптимальности для схем произвольного вида и разработаны алгоритмы прокладки кратчайших обходных маршрутов, позволяющие обеспечить совместное использование ВП рейсами государст венной и гражданской авиации. Результаты выдаются на экран диспетчеру планирования в виде рекомендаций по перераспределению потоков ВС.

Быстродействие метода линейно зависит от количества M узлов вследствие замены переборных операций вычислением производных. Вспомним, что эталонный алгоритм Дейкстра имеет квадратичную зависимость.

Заключение В статье кратко рассмотрены основные направления теоретических исследований, вы званных к жизни нерешенными проблемами реформирования ЕС ОрВД. К ним относятся создание условий, гарантирующих всем пользователям ВП доступ к ресурсам АНИ, раз работка автоматизированных систем ПИВП, организация ЦСОПП, централизация ОПВД и компьютерная поддержка взаимодействия секторов на трассах и вне трасс.

72 Л.Е. Рудельсон ЛИТЕРАТУРА 1. Постановление Аэронавигационного совета (Коллегии) № 2 от 12.09.07 г.

2. О концепции федеральной целевой программы «Модернизация Единой системы организации воз душного движения Российской Федерации (2009 - 2015 гг.)»: распоряжение Правительства РФ № 1974-р от 29.12.2007 г.

3. О федеральной аэронавигационной службе: указ Президента РФ от 24.09.2007 г. № 1274.

Сведения об авторе Рудельсон Лев Ефимович, 1944 г. р., окончил МЭИ (1968), доктор технических наук, про фессор МГТУ ГА, автор более 150 научных работ, область научных интересов – программное обеспечение автоматизированных систем организации воздушного движения.

E-mail: slad@atminst.ru НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ГосНИИ «АЭРОНАВИГАЦИЯ» № УДК656.7.052.001. ESTIMATING THE PROBABILITY OF COLLISION WITH THE EARTH OR DAMAGING LOW-ALTITUDE FLIGHT Doctor of Technical Sciences, professor Ovcharov V.E.

In the application of aviation focuses on low-altitude flight. This increases the risk of collision with natural or artificial obstacles.

Keywords: low-altitude flight, the risk of collision, the artificial barrier.

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ СТОЛКНОВЕНИЯ ВОЗДУШНОГО СУДНА С ЗЕМЛЁЙ ИЛИ ПРЕПЯТСТВИЕМ В МАЛОВЫСОТНОМ ПОЛЁТЕ Овчаров В.Е.

При применении боевой авиации большое внимание уделяется маловысотному полёту, поскольку на малой высоте снижается угроза поражения средствами ПВО противника Ключевые слова: маловысотный полёт, риск столкновения, искусственное препятствие.

Как известно, вероятность поражения самолёта средствами ПВО существенно зависит от высоты полёта. При этом зависимость этой вероятности примерно имеет вид, показанный на нижеприведенном графике (рис.1).

+1, +0, +0, +0, +0, ПВО +0, вероятность поражения P +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, +0, 0, 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 + высота геом geom Рис. 74 В.Е. Овчаров Поэтому предпочтительней выбирать малую высоту полёта. Однако при этом повышается риск столкновения с естественными или искусственными препятствиями. Это обстоятельство требует повышенной точности управления, что достигается автоматизацией полёта и оценивается при моделировании на стендах или натурных испытаниях. Во втором случае предпринимаются специальные меры безопасности эксперимента.

Вероятность столкновения с землёй в маловысотном полёте может быть вычислена при условии стационарности режима одним из 2-х способов по формуле Райсса: [1;

2].

По результатам эксперимента регистрируется hгеом и вычисляется дисперсия по формуле Т D1= = Dh = {hгеом M [hгеом ]} T D2= 22 = D[dhгеом]= dt { dhdt } dhгеом -M[ ], геом dt где Т- продолжительность маловысотного полёта;

М - операция определения математического ожидания;

dhгеом dt - истинная (геометрическая) вертикальная скорость.

{ } hбез M [ hгеом ] P ( hгеом hбез ) = D1 Т exp D2 2 или, в случае технических затруднений при дифференцировании реализации hгеом использовать формулу { } hбез M [ hгеом ] R ( ) / = P0 ( hгеом hбез ) = d Т exp d { } hбез M [ hгеом ] P( hгеом hбез ) = d R( 0 ) Т exp, d где R();

М [hгеом (t)-Мhгеом (t+)] автокорреляционная функция изменения геометрической высоты;

hбез - безопасная геометрическая высота с учётом естественных (рельеф, вершин деревьев) и искусственных препятствий (столбы, строения).

Вероятность поражения средствами ПВО противника можно оценить по формуле h M [ hгеом ] P(h h )= d 2R ( 0 ) exp Т 2.

d геом ПВО Вычисленное значение вероятности «выброса» выше значения h0 следует умножить на значение вероятности Рпво из приведенного выше графика (рис.1) для h0 и тогда вероятность сохранения самолёта может быть определена как Рбез=-1{[Рпво·РгеомПВО]+Р0}.

Оценка вероятности столкновения воздушного судна… ЛИТЕРАТУРА 1.Свешников А.А. Прикладные методы теории случайных функций. – М.: Наука, 1968.

2. Овчаров В.Е.. Специальные методы оценки процесса пилотирования. – М., 2000.

Сведения об авторе Овчаров Всеволод Ефимович, 1935 г.р., окончил ВВИА им. проф. Н.Е.Жуковского (1959), доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник ГосНИИ АН, автор 98 научных работ, область научных интересов – эргономика, безопасность полетов, системы автоматического управления полетом, математическая статистика.

E-mail: slad@atminst.ru НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ГосНИИ «АЭРОНАВИГАЦИЯ» № УДК 62-192.001. DETERMINATION OF INITIAL RELIABILITY MEASURES OF AUTOMATED AIR TRAFFIC CONTROL SYSTEMS Kubitskiy V.I.

Methods for determination of software reliability during the development of automated systems are proposed. Re liability measures of automated air traffic control systems exploited and developed in Russia are provided.

Keywords: reliability, automated systems, air traffic control.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАЧАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ АC УВД Кубицкий В.И.

Предлагаются методы определения показателей надёжности программного обеспечения на этапе разра ботки автоматизированных систем. Приводятся показатели надёжности эксплуатируемых и разрабатываемых в России АС УВД.

Ключевые слова: надёжность, автоматизированные системы, управление воздушным движением.

Введение Важной характеристикой качества работы автоматизированных систем (АС) управления воздушным движением (УВД) является надёжность.

Надёжность АС УВД непосредственно влияет на безопасность полётов воздушных су дов. Отказы и сбои в аппаратном и программном обеспечении автоматизированных систем могут привести к необходимости ввода ограничений или запрета на использование воздуш ного пространства, а при соответствующем масштабе или слишком большой частоте их воз никновения могут вызвать отказ пользователей воздушного пространства от полётов в зоне ответственности таких автоматизированных систем. Тем самым наносится колоссальный ущерб как самому предприятию, обслуживающему воздушное движение, так и пользовате лям воздушного пространства.

Низкая надёжность оборудования или программного обеспечения обычно является след ствием низкого технического уровня разработки, производства и эксплуатации аппаратных и программных средств автоматизации.

В [1;

2] определены основные причины, приводящие к снижению качества работы АС УВД и показано, что большая доля этих причин приходится на отказы и сбои технических средств. Значительная доля отказов вызвана сбоями и отказами программного обеспечения.

В [3] для систем и средств УВД в проблематике надёжности определены основные зада чи, требующие решения:

1) получение количественных показателей надёжности оборудования и программного обеспечения системы и её компонентов;

2) инженерный расчёт надёжности.

Эти задачи необходимо решать как при разработке системы, так и в процессе её эксплуа тации.

В процессе эксплуатации приведённые задачи решаются в результате выполнения работ, определённых в [2;

4]. При этом показатели надёжности системы вычисляются расчётно экспериментальным методом на основе схем расчёта надёжности и математических моделей расчёта с использованием статистических данных о работе компонентов системы. Количест венные показатели надёжности компонентов оборудования и программного обеспечения системы определяются путём сбора и первичной обработки статистических данных о работе этих компонентов. Для сбора данных должна быть создана на объекте эксплуатации система Определение начальных показателей надёжности … сбора, обработки и учёта информации о надёжности, обеспечивающая полноту, достовер ность и непрерывность информации.

При разработке автоматизированной системы показатели надёжности системы должны определяться расчётным методом. Количественные показатели надёжности компонентов оборудования и программного обеспечения системы определяются способами, отличными от способов, используемых в процессе эксплуатации. Показатели надёжности компонентов оборудования системы получают от поставщика этих компонентов либо используют показа тели надёжности аналогов.

В отношении получения показателей надёжности программного обеспечения (ПО) си туация складывается сложнее.

В данной статье рассматриваются методы получения показателей надёжности ПО на этапе разработки системы, а также приводится начальные показатели надёжности эксплуати руемых и разрабатываемых в России систем.

1. Термины и определения надёжности Приведём некоторые известные и введём новые термины и определения из области на дёжности.

Надежность АСУ – свойство системы сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность системы выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях эксплуатации [5].

Надёжность программного обеспечения (ПО) АСУ – количественное свойство ПО АСУ, представляющее собой совокупность свойств ПО АСУ, проявляющихся в процессе его функционирования в составе АСУ и оказывающих влияние на надёжность АСУ [5].

Показатель надёжности – количественная характеристика одного или нескольких свойств, составляющих надёжность объекта [6].

Расчётный показатель надёжности – показатель надёжности, значения которого опре деляются расчётным методом [6].

Эксплуатационный показатель надёжности – показатель надёжности, точечная или ин тервальная оценка которого определяется по данным эксплуатации [6].

Начальный показатель надёжности – показатель надёжности, значение которого опре деляется в результате разработки. В исключительных случаях в качестве начального показа теля надёжности может быть взят показатель надёжности, значение которого получено за несколько лет нормальной эксплуатации (установившегося периода эксплуатации).

Ошибки в программном обеспечении – скрытые дефекты ПО, проявляющиеся в том, что во время функционирования ПО (обработки входных наборов) программа доходит до такого состояния, при котором при продолжении обработки по нормальному алгоритму неминуем сбой или функциональный отказ [7].

Тестирование программного обеспечения – процесс выполнения программы (или части программы) с намерением (или целью) найти ошибки [8].

Сбой программного обеспечения АСУ – событие, состоящее во временной утрате работо способности ПО АСУ и приводящее к невыполнению или неправильному выполнению в те чение времени, установленному нормативно-технической и (или) конструкторской (проект ной) документацией, одной или нескольких функций АСУ, выполнение которых обеспечива ет нормальное применение системы по назначению. Работоспособность ПО АСУ при сбое самовосстанавливается или требует незначительного вмешательства оператора.

Отказ программного обеспечения АСУ – событие, состоящее в утрате работоспособно сти ПО АСУ и приводящее к невыполнению или неправильному выполнению в течение вре мени, установленного нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) доку ментацией, одной или нескольких функций АСУ, выполнение которых обеспечивает нор мальное применение системы по назначению. Отказом ПО АСУ являются также неодно 78 В.И. Кубицкий кратные сбои ПО АСУ, возникающие в течение времени, установленного нормативно технической и (или) конструкторской (проектной) документацией.

Работоспособность ПО АСУ – состояние ПО, при котором значения всех параметров, характеризующих способность ПО обеспечивать реализацию всех функций АСУ, выполне ние которых обеспечивает нормальное применение системы по назначению, соответствуют требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации.

2. Надёжность программного обеспечения В основополагающей работе Г. Майерса [8] надёжность программного обеспечения оп ределяется как вероятность его безотказной работы в течение заданного интервала времени.

Слово «вероятность» в определении означает вероятность того, что в систему не будет введён некоторый конкретный набор данных, выводящий систему из строя.

Надёжность измеряют также длительностью бесперебойной работы до первого отказа (наработка на отказ).

Хотя желание выразить надёжность программного обеспечения некоторой функцией времени вполне разумно, следует понимать, что в действительности она от времени не зави сит. Надёжность ПО является функцией числа ошибок, их значимости и расположения, а также того, как система используется.

Для лучшего понимания надёжности программного обеспечения сравним её с надёжно стью аппаратуры.

Возможны три причины отказа некоторого устройства: ошибка проектирования, произ водственный дефект и сбой. Ошибки проектирования – это дефект, который с самого начала присутствует в каждом экземпляре изделия. Производственный дефект – это ошибка, имею щаяся в одном или нескольких экземплярах изделия из-за неверного изготовления этих эк земпляров. Сбои – это дефекты, первоначально не присутствующие в изделии, но возникаю щие в процессе его функционирования. Исследования надёжности аппаратуры концентри руются в первую очередь на сбоях в период нормальной эксплуатации. В этот период сбои случайны и описываются пуассоновским законом распределения.

Надёжность программного обеспечения существенно отличается от надёжности аппара туры. Программы не изнашиваются, поломка программы невозможна. Производственные дефекты (как, например, ошибки при копировании системы на носитель) не имеют значения, поскольку они относительно редки и быстро обнаруживаются. Таким образом, надёжность программного обеспечения – следствие исключительно ошибок программного обеспечения, т. е. ошибок, внесённых в процессе разработки. Ошибки в программе проявляются как сис тематические и являются далеко не случайными событиями.

Из основных факторов, влияющих на надёжность программных средств, можно выде лить следующие:

- надёжность операционной системы;

- надёжность прикладного программного обеспечения.

Операционная система весьма чувствительна к конкретным приложениям. Поэтому при её выборе для разрабатываемой АСУ необходимо учитывать специфику этой системы и то, как зарекомендовала себя данная ОС в функционирующих АСУ.

Надёжность прикладного программного обеспечения – это основной фактор, опреде ляющий надёжность АСУ в целом. Поэтому остановимся на его рассмотрении.

Как правило, в техническом задании на создание системы задаётся требование, чтобы программные средства обеспечивали выполнение функций, перечисленных в техническом задании. Разумеется, это совершенно не гарантирует надёжность. Требования, в которых оговаривается отдельно надёжность программного обеспечения, в техническом задании от сутствуют. Причиной этому является специфика программного обеспечения как изделия, не позволяющая сколько-нибудь объективно измерять этот фактор до начала разработки систе Определение начальных показателей надёжности … мы. Однако задаются общие требования по надёжности системы и её компонентов с учётом надёжности аппаратных средств и программного обеспечения.

Поэтому в процессе разработки автоматизированной системы необходимо определять количественные показатели надёжности программного обеспечения.

Из всех неизвестных параметров надёжности программного обеспечения, вероятно, са мым важным является число ошибок, оставшихся в программе. Если бы разумная его оценка была известна при тестировании, это помогло бы решить, когда можно закончить процесс.

Если знать число оставшихся ошибок в устанавливаемой системе, можно было бы опреде лить также уровень доверия к программе.

Другими параметрами, для которых желательно иметь оценки, являются:

• надёжность программы – вероятность, что программа будет выполняться в течение данного интервала времени, прежде чем обнаружится ошибка заданной степени сложности;

• среднее время между отказами программы.

Для того чтобы оценить качество проектирования и «эффект ряби» (какое влияние вызо вет изменение данного модуля на другие части программы), также были бы полезны показа тели сложности программы. Оценка «эффекта ряби» помогла бы определить, какие проверки необходимо проводить при дополнительной сертификации изделия по причине изменений в ПО.

В области надёжности аппаратуры создан ряд математических методов, позволяющих предсказывать надёжность аппаратного средства. Эти математические методы (главным об разом в форме вероятностных моделей) широко применяются во многих инженерных облас тях. Некоторые из этих методов приведены в [4] и используются при проведении работ по прогнозированию работоспособности эксплуатируемых АС УВД [2;

9]. Так как теория на дёжности аппаратуры достаточно полно развита, естественно попытаться применить её и к надёжности программного обеспечения.

Рассмотрим несколько вероятностных моделей надёжности.

2.1. Модели надёжности программного обеспечения Модели надёжности программных средств подразделяются на аналитические и эмпири ческие [10].

Аналитические модели дают возможность рассчитать количественные показатели на дёжности, основываясь на полученных данных о поведении программы в процессе тестиро вания. Аналитические модели представлены двумя группами: динамические и статические. В динамических моделях поведение ПО (появление отказов) рассматривается во времени. В статических моделях появление отказов не связывают со временем, а учитывают зависи мость количества ошибок либо от числа тестовых прогонов (модели по области ошибок), ли бо от характеристики входных данных (модели по области данных).

Эмпирические модели базируются на анализе структурных особенностей программ. К классу эмпирических относятся прогнозные модели, которые используются для предвари тельной оценки вновь разрабатываемого программного обеспечения, анализа компонентного взаимодействия и эмерджентных свойств. Такие модели надёжности основаны на измерении технических характеристик создаваемой программы: длина, сложность, число циклов и сте пень их вложенности, количество ошибок на страницу операторов программы и др.

Самой известной моделью надёжности программного обеспечения является модель, раз работанная Джелински и Морандой [11] и Шуманом [12]. Эта модель опирается на теорию надёжности аппаратуры и позволяет предсказать среднее время между отказами и полное число ошибок. Однако эта модель строится на многих предположениях, и все они спорны.

Одно из первых предположений состоит в том, что все ошибки одинаково серьёзны (на пример, отказ системы и орфографическая ошибка в сообщении одинаково важны). Такое 80 В.И. Кубицкий предположение легко снять, если разбить ошибки на классы в соответствии с их сложностью и дать разные оценки для всех классов.

Второе предположение – ошибка исправляется немедленно (или программа не использу ется до тех пор, пока найденная ошибка не будет исправлена).

Третье предположение – программа не изменяется (за исключением исправления оши бок).

Четвёртое предположение – при всех исправлениях найденная ошибка исправляется, и новых ошибок не вносится. Миямото [13] учёл фактор внесения ошибки.

Основное предположение – это предположение о том, что каждая ошибка уменьшает функцию риска z(t) (здесь z(t) – условная вероятность того, что ошибка проявится на интер вале от t до t+t при условии, что до момента t ошибок не было), демонстрируя некоторый рост надёжности. Но это не всегда имеет место в реальных программах даже в случаях, когда исправления не увеличивают число ошибок.

Рассмотренная модель надёжности программного обеспечения получила название моде ли роста надёжности. Модели Джелинского-Моранды и Шумана являются аналитическими динамическими моделями. К этой группе аналитических динамических моделей относятся также модели Ла Падула, Шика-Волвертона, Муса, переходных вероятностей.

Кроме модели роста надёжности известны несколько других, которые исключают неко торые предположения, принятые для этой модели. Например, Байесова модель учитывает возможность того, что z(t) может не уменьшаться при каждом исправлении ошибки из-за возможного внесения при этом новых ошибок [13]. Шнейдевинд [14] отказывается от пред положения, что исправления выполняются сразу после обнаружения, и предлагает модель, в которой распределение исправлений пропорционально распределению обнаружений оши бок, но отстаёт во времени. В [15] предложены модели на основе марковского процесса, со стояния которого изменяются при всяком обнаружении или исправлении ошибки, а вероят ности переходов представлены частотами обнаружения и исправления ошибок.

Более общий подход был предложен Шнейдевиндом [16;

17], который показал, что среда (т. е. условия, в которых программа используется) – более существенный фактор, чем число оставшихся ошибок. Это привело к выводу, что модель надёжности должна быть своей для каждой программы и конкретных условий её использования.

Миллс в [18] разработал статическую модель, в которой не используются никакие пред положения о поведении функции риска z(t). Сначала программа «засоряется» некоторым ко личеством известных ошибок. Эти ошибки вносятся в программу случайным образом, а за тем делается предположение, что для её собственных и внесённых ошибок вероятность об наружения при последующем тестировании одинакова и зависит только от их количества.

Тестируя программу в течение некоторого времени и отсортировывая собственные и внесён ные ошибки, можно оценить первоначальное число ошибок (N) в программе. Кроме величи ны N модель Миллса позволяет определить меру доверия к модели (C) – вероятность того, что модель будет правильно отклонять ложное представление. Модель Миллса математиче ски проста и интуитивно понятна. Процесс внесения ошибок является самым слабым местом модели. Однако по сравнению с проблемами, стоящими перед другими моделями надёжно сти, эта проблема кажется относительно несложной и вполне разрешимой.

В поисках средств прогнозирования надёжности программного обеспечения разработано несколько простых моделей для оценки числа ошибок [8]. Из-за их простоты им уделяется недостаточно внимания. Но они основаны на более слабых предположениях, чем сложные модели, и могут оказаться очень полезными. Эти модели называют простыми интуитивными моделями. К группе аналитических статических моделей относятся также модели Липова, последовательности испытаний Бернулли, Нельсона.

Из-за неопределённостей во всех рассмотренных моделях разумно воспользоваться не сколькими моделями сразу и объединить их результаты.

Определение начальных показателей надёжности … Приведённые модели позволяют получить количественные оценки показателей надёж ности, но требуют наличия ПО и полномасштабного доступа к нему для проведения тестиро вания.

2.2. Контроль качества разработки программ К сожалению, разработка программ во многих организациях выполняется без должного контроля. Между тем существует серия стандартов ISO 9000, определяющая принципы орга низации контроля качества.

В соответствии с ISO 9000 существует 3 основных принципа контроля качества: кон троль на всех этапах изготовления продукции (ISO 9001), входной и выходной контроль (ISO 9002), выходной контроль (ISO 9003). Для контроля качества продукции на предпри ятии разрабатывается внутренний стандарт качества, регламентирующий все мероприятия, связанные с контролем качества, а для осуществления этих мероприятий создается специ альное подразделение по качеству.

Для успешности тестирование должно производиться специальными группами специа листов, причем они не должны принимать участие в разработке тестируемых продуктов.

Только здоровая конкуренция между разработчиками и тестировщиками (в пределах одной фирмы-разработчика, конечно) может привести к появлению программного продукта с ми нимальным числом ошибок. Тестирование может выполняться также опытными пользовате лями.

Должны быть разработаны специальные программные средства описания сценариев тес тирования, позволяющие выполнять комплексы тестов автоматически. Это особенно важно для программных комплексов, небольшие изменения в которые вносятся часто, а надёжность критична.

Тестированию подвергается программный продукт как в процессе его создания (кон троль при изготовлении продукции), так и после его создания (выходной контроль).

Контроль при изготовлении продукции необходимо проводить для обнаружения ошибок с целью их исправления.

Выходной контроль должен проводиться после завершения изготовления программного продукта для определения количества ошибок и их влияния на работоспособность про граммного продукта. Этим определяется надёжность ПО.

Ошибки в ПО не являются внутренним его свойством. Это значит, что как бы долго и пристально не тестировать программу, никогда не удастся найти в ней все ошибки.

Поскольку проявление ошибок в программе вызывается входными данными системы, множество которых для АС УВД не является бесконечным, то при тестировании можно до биться перебора максимального количества входных данных. Часть из этого количества вы зовет сбои/отказы, количеством которых определяется максимально обнаруженное количе ство ошибок ПО, приводящих к сбоям/отказам.

Следует отметить, что на уменьшение количества ошибок в ПО влияет использование разработчиками ПО современных средств и технологий разработки программ, выбранных с учётом специфики прикладной области.

3. Показатели надёжности комплексов и систем УВД В качестве показателей работоспособности выберем показатели безотказности (наработ ка на отказ То – для восстанавливаемых изделий), ремонтопригодности (время восстановле ния Тв) и комплексный показатель (коэффициент готовности Кг).

В настоящее время нет единой методики определения показателей надёжности систем.

Практически для каждой разрабатываемой и эксплуатируемой системы, в связи с их индиви дуальными особенностями, требуется своя методика оценки надёжности. Поэтому для вы 82 В.И. Кубицкий числения начальных показателей надёжности комплексов и систем УВД, приведённых в табл. 1, были разработаны отдельные методики [3, 19–22].

Для АС УВД комплекса «ТЕРКАС» количественные начальные показатели надёжности компонентов оборудования системы получены в результате нескольких лет нормальной экс плуатации.

Таблица Начальные показатели надёжности комплексов и систем УВД Название То Тв Кг Примечание комплекса и системы (час.) (час.) АС УВД комплекса [9;

23] С учётом «ТЕРКАС»:

ТУК и ПГС.

1027448,251) 0,31561) 0,9999996931) - АДЦ 1029234,672) 0,31592) 0,9999996932) 395161,081) 0,32561) 0,9999991761) - РДЦ 395327,562) 0,32572) 0,9999991762) ПАК СУВД «Индра»: [3] С учётом ПО и ТУК - рабочее место ДПК не 2,38E+06 0,274 0, служит резервом рабочему месту ДРУ - рабочее место ДПК 12E+06 0,330 0, служит резервом рабочему месту ДРУ КСА УВД «Альфа» 6575369,711 0,34548067 0,999999947 [20] (рабочее место ДПК служит резервом рабочему месту ДРУ) АРАС УВД «Альфа» 3791093,055 0,303037236 0,99999992 [20] (рабочее место ДПК С учётом служит резервом рабочему СКРС и месту ДРУ) КСПД АС ОрВД (Москва) Для рабочих (рабочее место ДПК слу- станций жит резервом рабочему месту ДРУ):

- КСА УВД:

а) при резервировании 130420 0,999996 [21;

22] СОРИ сервером «by-pass»

б) без резервирования 88972 0,9999944 [21] СОРИ сервером «by-pass»

- АС ОрВД 120781 0,9999959 [21] С учётом СКРС 1) – начальные показатели надёжности до модернизации системы (до 2010 г.).

2) – начальные показатели надёжности после модернизации системы (2010 г.).

Определение начальных показателей надёжности … Примечание.

В табл. 1 введены следующие аббревиатуры:

АДЦ – аэродромный диспетчерский центр;

РДЦ – районный диспетчерский центр;

ТУК – техническое управление и контроль;

ПГС – подсистема голосовой связи;

СКРС – система коммутации речевой связи;

ДРУ – диспетчер радиолокационного управления;

ДПК – диспетчер процедурного контроля;

СОРИ – сервер обработки радиолокационной информации.

Заключение Выполненный обзор моделей надёжности программного обеспечения показал возмож ность определения начальных показателей надёжности ПО в процессе разработки автомати зированных систем. Для этого потребуется ПО, надёжность которого необходимо опреде лить, и средства его тестирования. Для успешности тестирование должны проводить специа листы, не принимающие участие в разработке тестируемых продуктов. Введение на пред приятии отлаженной системы контроля качества продукции позволит не только определять надёжность ПО, но и улучшать её показатели. На уменьшение количества ошибок в ПО влияет также использование разработчиками ПО современных средств и технологий разра ботки программ, выбранных с учётом специфики прикладной области.

Полученные расчётным методом начальные показатели надёжности эксплуатируемых и разрабатываемых в России АС УВД позволяют провести сравнительный анализ этих систем.

ЛИТЕРАТУРА 1. Кубицкий В.И. Анализ причин снижения достоверности выходной информации в АС УВД // Опыт эксплуатации и его использование при оценке функционирования автоматизированных систем управления воз душным движением. – М.: Воздушный транспорт, 1989. – С. 115-119.

2. Проведение исследования по прогнозированию работоспособности Московских АС УВД комплекса “ТЕРКАС”: отчеты. – М.: ГосНИИ «Аэронавигация», 2008-2009.

3. Кубицкий В.И. Математическая модель и расчет надежности комплекса средств обработки и отобра жения АС УВД с учетом резерва и переключателя // Научный вестник ГосНИИ “Аэронавигация”, серия Про блемы организации воздушного движения. Безопасность полетов. - 2007. - №7. – С. 131-144.

4. Кубицкий В.И., Галкин П.В., Белицкий А.И. Подход к определению и оценке работоспособности автоматизированных систем управления воздушным движением // Научный вестник ГосНИИ “Аэронавигация”, серия Проблемы организации воздушного движения. Безопасность полетов. - 2010. - №10 - С. 42-52.

5. ГОСТ 24.701-86. Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Надежность ав томатизированных систем управления. Основные положения.

6. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения.

7. ОСТ 54 50007-87. Система стандартов на автоматизированные системы управления воздушным дви жением. Автоматизированные системы управления воздушным движением. Математическое обеспечение. Экс плуатационная надежность программного обеспечения.

8. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. – М.: Мир, 1980.

9. Проведение исследования по оценке работоспособности Московских АС УВД комплекса “ТЕРКАС”:

отчет. – М.: ГосНИИ «Аэронавигация», 2011-2012.

10. Благодатских В.А., Волнин В.А., Поскакалов К.Ф. Стандартизация разработки программных средств: учеб. пособие /под ред. О.С. Разумова. – М.: Финансы и статистика, 2003.

11. Jelinski Z., Moranda P.B. Software Reliability Research, in W. Freiberger, Ed., Statistical Computer Per formance Evaluation. New York: Academic Press, 1972, p.p. 465-484.

12. Shooman M.L. Operation Testing and Software Reliability Estimation during Program Development, Rec ord of the 1973 IEEE Symposium on Computer Software Reliability, New York: IEEE, 1973, p.p. 51-57.

13. Littlewood B., Verrall J.L. A Bayesian Reliability Growth Model for Computer Software, Record of the 1973 IEEE Symposium on Computer Software Reliability. New York: IEEE, 1973, pp. 70-77.

84 В.И. Кубицкий 14. Schneidewind N.F. Analysis of Error Processes in Computer Software, Proceedings of the 1975 Internation al Conference on Reliable Software. New York: IEEE, 1975, pp. 337-346.

15. Trivedi A.K., Shooman M.L. A Many-State Markov Model for the Estimation and Prediction of Computer Software Performance Parameters, Proceedings of the 1975 International Conference on Reliable Software. New York:

IEEE, 1975, pp. 208-215.

16. Schneidewind N.F. A Methodology for Software Reliability Prediction and Quality Control, NPS 55SS72111A, Naval Postgraduate School, Monterey, Ca., 1972.

17. Schneidewind N.F. An Approach to Software Reliability Prediction and Quality Control, Proceedings of the 1972 Fall Joint Computer Conference. Montvale, N. J.: AFIPS, Press, 1972, pp.837-847.

18. Mills H.D. On the Statistical Validation of Computer Programs, FSC-72-6015, IBM Federal Systems Div., Gaithersburg, Md., 1972.

19. Проведение исследования по прогнозированию работоспособности Московских АС УВД комплекса “ТЕРКАС”: отчет. Этап 2: Расчёт эталонных показателей надёжности АС УВД комплекса «ТЕРКАС». – М.:

ГосНИИ «Аэронавигация», 2008.

20. Методика оценки показателей надежности и сбора статистических данных работы АРАС УВД «Аль фа», утв. зам. руководителя Департамента государственного регулирования ОрВД ГС ГА Минтранса России 22 апреля 2003 г. и главным конструктором АРАС УВД «Альфа» 15 декабря 2002 г.

21. Автоматизированная система организации воздушного движения (ОрВД) Московского укрупненного центра ЕС ОрВД. Технический проект. Пояснительная записка. Ч. 1. – СПб.: ВНИИРА, 2011. – Кн.1.

22. Автоматизированная система организации воздушного движения (ОрВД) Московского укрупненного центра ЕС ОрВД. Технический проект. Пояснительная записка. Комплекс средств автоматизации управления воздушным движением АС ОрВД Московского укрупненного центра ЕС ОрВД. Основные сведения и техниче ские решения. Часть 2. Книга 1. Том 1 (продолжение 2). – СПб.: ВНИИРА, 2011.

23. Проведение исследования по прогнозированию работоспособности Московских АС УВД комплекса “ТЕРКАС”: отчет. Этап 4: Анализ данных обследования технического состояния АС УВД комплекса «ТЕР КАС». – М.: ГосНИИ «Аэронавигация», 2009.

Сведения об авторе Кубицкий Валерий Иванович, 1951 г. р., окончил КИИГА (1973), начальник сектора ФГУП ГосНИИ «Аэронавигация», автор более 50 научных работ, область научных интересов – проектиро вание, эксплуатация, надёжность, помехоустойчивость АС УВД и компьютерных сетей.

E-mail: vkubitski@atminst.ru Рецензент – доктор технических наук, профессор Рудельсон Л.Е.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ГосНИИ «АЭРОНАВИГАЦИЯ» № УДК 656.7.052.001. A VERBAL DEFINITION OF THE INTEGRITY AND INFORMATION INTEGRITY RISK CONCEPTS IN COMMUNICATION, NAVIGATION AND SURVEILLANCE SYSTEMS Dupikov V.V., Tarakanov A.A.

The paper analyses ICAO and RTCA documents underlying definitions of concepts of integrity and integrity risk of information with regard to Communication, Navigation and Surveillance Systems Keywords: integrity, integrity risk, communication, navigation, surveillance.

ВЕРБАЛЬНОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЙ ЦЕЛОСТНОСТИ И РИСКА ЦЕЛОСТНОСТИ ИНФОРМАЦИИ СИСТЕМ СВЯЗИ, НАВИГАЦИИ И НАБЛЮДЕНИЯ Дупиков В.В., Тараканов А.А.

В статье проведен анализ документов ИКАО и RTCA, на основе которых были сформулированы определения понятий целостности и риска целостности информации систем связи, навигации и наблюдения.

Ключевые слова: целостность, риск целостности, связь, навигация, наблюдение.

Непрерывное развитие международной гражданской авиации требует разработки, внедрения и применения новых концептуальных решений, направленных на оптимизацию использования воздушного пространства. Одним из таких решений является использование концепции эксплуатационных характеристик, предлагаемой ИКАО. На сегодняшний день уже разработаны или находятся в процессе разработки следующие концепции:

– RCP (требуемые характеристики связи);

– PBN (навигация, основанная на характеристиках), ранее упоминаемая в нормативных документах ИКАО как RNP (требуемые навигационные характеристики);

– RSP (требуемые характеристики наблюдения).

Каждая из вышеперечисленных концепций представляет собой обобщенную спецификацию требований к эксплуатационным характеристикам систем связи, навигации и наблюдения (табл. 1).

Такие понятия, как точность, готовность, непрерывность, частота обновления данных, пропускная способность, время транзакции однозначно определены и используются при описании эксплуатационных характеристик и показателей надежности для различного оборудования гражданской авиации. В то же время понятие целостности информации ранее не использовалось. Оно появилось в рамках концепции эксплуатационных характеристик и является одним из важнейших факторов, влияющих на безопасность полетов ВС.

Существующие в различных нормативных документах (ИКАО, RTCA) определения этого понятия не обеспечивают четкого представления сущности целостности. Отсутствие однозначного понимания целостности может привести к противоречивым попыткам ее формализации, что в свою очередь может влиять на результаты научных исследований, в том числе связанных с безопасностью полетов. Кроме того в настоящее время в Российской Федерации отсутствуют нормативные документы, определяющие понятие целостности информации систем связи, навигации и наблюдения.

86 В.В. Дупиков, А.А. Тараканов Таблица Спецификации требуемых характеристик связи, навигации и наблюдения Концепция – Спецификации требуемых характеристик – Время транзакции связи, целостность, непрерывность, готовность RCP – Точность, целостность, непрерывность, готовность, PBN функциональность – Точность, целостность, непрерывность, готовность, частота RSP обновления данных, пропускная способность С учетом вышесказанного, целью настоящей статьи является вербальное определение целостности на основе анализа нормативных документов ИКАО и RTCA.

Итак, рассмотрим ряд формулировок, приведенных в документах ИКАО. Рассмотрим определение параметра целостности, приведенное в [1]:

«Целостность. Вероятность того, что ошибки не будут обнаружены. Это может иметь место, когда правильное сообщение показывается как содержащее одну или несколько ошибок или когда сообщение, содержащее одну или несколько ошибок, показывается как правильное.

Примечание. Целостность отражает доверие, которое может иметь место в отношении правильности предоставляемой информации».

В приведенном определении имеются некоторые противоречия. Для наглядности на рис. 1 показана поясняющая схема.

Рис 1. К определению понятия целостности Итак, подразумевается, что некоторая система выдает пользователю сообщения. При этом сообщения могут содержать ошибки. Для обнаружения этих ошибок на выходе основной системы работает система контроля, выявляющая ошибки, содержащиеся в сообщениях, выдаваемых основной системой. Контролирующая система способна предупреждать пользователя о наличии одной или нескольких ошибок в текущем сообщении. В процессе принятия решения системой контроля о наличии ошибок в проверяемом сообщении, в свою очередь, возможны ошибки первого и второго рода:


– ошибка первого рода, заключающаяся в том, что правильное сообщение показывается как содержащее одну или несколько ошибок;

– ошибка второго рода, заключающаяся в том, что сообщение, содержащее одну или несколько ошибок, показывается как правильное.

Таким образом, в соответствии с данным определением целостность понимается как вероятность возникновения ошибок первого и второго рода, возникающих при контроле сообщений, выдаваемых основной системой. То есть целостность характеризует ошибки в работе системы контроля. Таким образом, с точки зрения пользователя, вероятность того, что ошибки не будут обнаружены (целостность), должна быть по возможности очень маленькой величиной. В то же время указано, что «целостность отражает доверие». Налицо Вербальное определение понятий целостности..

явное противоречие: с одной стороны целостность, как вероятность возникновения ошибки должна быть очень маленькой величиной, с другой стороны, как показатель доверия – быть по возможности большой (вероятность стремиться к единице). С этой точки зрения первое определение содержит логические ошибки и не может быть использовано.

Следующее определение целостности представлено в [2]:

«...4.2.2.1. Целостность – мера доверия к точности информации, выдаваемой всей системой в целом. Целостность включает способность системы предупреждать пользователя о том, что систему не следует использовать для предполагаемого вида эксплуатации (или фазы полета). Необходимый уровень целостности для каждого вида эксплуатации установлен в соответствующих специальных продольных/боковых (а для некоторых заходов на посадку и вертикальных) порогах срабатывания сигнализации. Когда расчетная целостность выходит за данные пороги, пилот должен получить предупреждение в течение предписанного временного интервала…».

Первое, на что следует обратить внимание, что данное определение не устанавливает единицу измерения «меры доверия». Подобно рассмотренному выше, целостность определяется как мера доверия к информации. Однако определение также содержит неясности. Действительно, «Целостность – мера доверия к точности информации», «необходимый уровень целостности….установлен в соответствующих специальных продольных/боковых….порогах срабатывания сигнализации». Из сказанного выше не ясно, каким образом уровень доверия к точности информации может определяться порогом срабатывания сигнализации. Скорее всего, может идти речь об уровне корректности информации, который и в самом деле может быть задан порогом срабатывания сигнализации. В то же время уровень доверия, как в предыдущем определении, должен быть выражен вероятностью необнаруженной ошибки, превышающей допустимый порог срабатывания сигнализации. Существенное различие между двумя приведенными выше определениями заключается в том, что в последнем определении понятие целостности не накрывает собой ошибки первого рода (ложные тревоги). Согласно данному определению, целостность характеризует качество информации именно основной системы, прошедшей процедуру проверки на наличие неприемлемых ошибок в системе контроля.

Далее рассмотрим определение целостности, приведенное в [3]:

«Целостность. Мера доверия, которая может быть отнесена к правильности информации, выдаваемой системой в целом. Целостность включает способность системы обеспечить пользователя своевременными и обоснованными предупреждениями (срабатываниями сигнализации)».

Представленное определение является более общим, по сравнению с предыдущим, и, в целом, не противоречит им. Однако можно сделать одно важное замечание. Понятие целостности, качество информации, выдаваемой системой в целом, характеризуется двумя обстоятельствами (рис. 1):

1. Частотой возникновения неприемлемых ошибок в информации, выдаваемой основной системой.

2. Частотой пропусков обнаружения неприемлемых ошибок системой контроля.

Рассмотренные определения не позволяют сделать однозначное и четкое определение целостности.

Далее рассмотрим формальное определение, предложенное организацией RTCA в [4].

RTCA предложила для понимания понятия целостности вначале определить понятие риска целостности. Под риском целостности понимается вероятность события, при котором ошибка определения местоположения ВС превышает некий заранее определенный порог (containment radius, Rc) в течение интервала времени, большего _ (time-to-alert), и при этом она не обнаружена (рис. 2а). То есть, риск целостности IR P ошибка не обнаружена в течение T _ и ошибка 88 В.В. Дупиков, А.А. Тараканов Тогда под целостностью понимается вероятность события обратного риску целостности, а именно события, при котором ошибка определения местоположения ВС не превышает порог Rc или ошибка обнаружена в течение интервала времени T _ (рис. 2б).

1 IR P ошибка обнаружена в течение T _ Целостность или ошибка RC RC Рис 2. Ошибки определения фактического местоположения ВС системой АЗН-В На основе рассмотренных определений понятия целостности можно сделать ряд выводов:

Целостность характеризует меру доверия к информации. Доверие выражается в виде 1.

вероятности того, что информация, поступающая пользователю, не содержит недопустимые ошибки.

2. Говоря о целостности информации, выдаваемой какой-либо системой, необходимо понимать, что должен осуществляться контроль недопустимых ошибок, содержащихся в ней.

Пользователь должен быть уведомлен о наличии ошибок, посредством подачи сигнала тревоги. При этом существуют временные ограничения на подачу сигнала тревоги. Так продолжительность времени с момента появления недопустимой ошибки в выходной информации, поступающей пользователю, и до момента ее обнаружения и подачи сигнала тревоги имеет строго определенное нормативное значение.

3. Существуют определенные критерии оценки качества информации, выдаваемой пользователю. В соответствии с этими критериями пользователь определяет состояние информации, когда в ней содержатся недопустимые ошибки. Другими словами, в соответствии с критериями качества можно однозначно определить, какие ошибки приемлемы для пользователя, а какие недопустимы для предполагаемого вида применения этой информации.

4. На основе требований пользователя, предъявляемых к качеству информации, система контроля в рамках концепции целостности гарантирует, что пользователь будет получать информацию требуемого уровня качества с заданной вероятностью – мерой доверия. При этом, если информация содержит недопустимые ошибки, система контроля подает пользователю сигнал тревоги в течение времени T _.

Обобщая ранее сделанные выводы, целесообразно сформулировать определения целостности и риска целостности:

Вербальное определение понятий целостности..

Целостность – это мера доверия к качеству информации, выдаваемой какой-либо системой, выраженная вероятностью того, что информация не содержит необнаруженных неприемлемых ошибок.

Риск целостности – это мера осторожности, выраженная вероятностью того, что информация, выдаваемая какой-либо системой, содержит необнаруженные неприемлемые ошибки.

ЛИТЕРАТУРА 1. Doc. 9694-AN/995. Руководство по применению линии передачи данных в целях обслуживания воздушного движения. – 2-е изд., 1999.

2. Doc.9849-AN/457. Руководство по глобальной спутниковой навигационной системе (GNSS). – 1-е изд. – Монреаль, ИКАО, 2005.

3. Приложение 10 к Конвенции о международной гражданской авиации. Авиационная электросвязь. // Радионавигационные средства. – 6-е изд. - 2006. – Т. 1.

4. Minimum Aviation System Performance Standards (MASPS) for Traffic Information Service – Broadcast (TIS-B) – RTCA, DO-286B, 2007.

Сведения об авторах Дупиков Валентин Владимирович, 1982 г.р., окончил МГТУ ГА (2005), начальник сектора ФГУП ГосНИИ «Аэронавигация», автор более 30 научных работ, область научных интересов – системы связи, навигации и наблюдения/организации воздушного движения, моделирование.

E-mail: dupikov@atminst.ru Тараканов Андрей Александрович, 1985 г.р., окончил МГТУ ГА (2008), старший научный сотрудник ФГУП ГосНИИ «Аэронавигация», автор более 20 научных работ, область научных интересов – системы наблюдения при организации воздушного движения, безопасность воздушного движения.

E-mail: tarakanov@atminst.ru Рецензент - доктор технических наук Спрысков В.Б.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ГосНИИ «АЭРОНАВИГАЦИЯ» № УДК 351.814. THE APPROACH TO DEVELOPMENT REQUIREMENTS FOR RELIABILITY OF INFORMATION IN AUTOMATED AIR TRAFFIC CONTROL SYSTEMS Kubitskiy V.I., Semenov S.S.

It is proposed to use methods of modeling the transfer of information to determine requirements for the reliability of the information in the automated ATC systems.

Keywords: reliability of the information, simulation, automated system, air traffic control ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ТРЕБОВАНИЙ К ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В АС УВД Кубицкий В.И., Семенов С.С.

Предлагается использовать методы моделирования процессов передачи информации для определения тре бований к достоверности информации в АС УВД.

Ключевые слова: достоверность информации, моделирование, автоматизированная система, управление воздушным движением.

Введение Основным средством, осуществляющим автоматизацию процессов управления и плани рования воздушного движения, является автоматизированная система управления воздуш ным движением (АС УВД).

В последние годы наблюдается увеличение интенсивности воздушного движения и объ ёмов обслуживаемого АС УВД воздушного пространства (ВП). Для увеличения пропускной способности ВП сокращены интервалы вертикального эшелонирования при полётах воздуш ных судов по правилам полётов по приборам. Создание в России укрупнённых центров (УЦ) Единой системы организации воздушного движения (ЕС ОрВД), имеющих максимальные размеры до 25002500 км по площади и от 0 до 20000 м по высоте, приводит к увеличению территории размещения средств наблюдения за воздушной обстановкой (ВО), информация от которых передаётся в центр управления и планирования (ЦУП), где установлена АС УВД.


Кроме необходимости передачи информации от источников в ЦУП, требуется также осуще ствлять обмен информацией с другими объектами и средствами как данного укрупнённого центра, так и смежных укрупнённых центров ЕС ОрВД.

Сокращение минимальных интервалов эшелонирования, увеличение территории разме щения средств наблюдения требует наличия каналов передачи данных, обеспечивающих пе редачу информации с необходимой достоверностью. Стандарты международных организа ций МСЭ-Т и МОС устанавливают требования к достоверности, которая должна обеспечи ваться каналами передачи данных для различных приложений. Однако не установлено явля ются ли эти требования необходимыми и/или достаточными для АС УВД.

В статье описывается подход к разработке требований к достоверности информации в АС УВД для обеспечения требуемого уровня безопасности полётов.

Подход к разработке требований к достоверности информации … 1. Влияние точности и своевременности получения информации о воздушной об становке на безопасность полётов Результаты расследования авиакатастроф свидетельствуют о том, что последние являют ся результатом стечения ряда обстоятельств и имеют несколько причин. Авиакатастрофа яв ляется лишь завершающей фазой процесса, приведшего к столкновению ВС с землей, пре пятствием или другим ВС. Авиакатастрофа возникает, как правило, в результате случайного (в смысле наличия неопределенности) наложения или сочетания нескольких нарушений, ка ждое из которых в отдельности возможно и не привело бы к трагическому финалу.

Диспетчер, принимая непосредственное участие в процессе УВД, сталкивается с боль шим числом проблемных ситуаций. Важнейшую роль при разрешении этих ситуаций играет информация о ВО. Она формирует у диспетчера представление о ВО в текущий момент вре мени и даёт возможность оценки развития ситуации. От того, насколько точным будет это представление, зависит правильность принимаемого диспетчером решения, а значит и уро вень безопасности полётов.

На точность получаемой информации в первую очередь влияют точностные характери стики источников и надёжность каналов передачи данных, подверженных воздействию раз ного рода помех, вызывающих ошибки. Анализ исследований показывает, что около 50% ошибок в принимаемом сообщении, а также повреждений происходят в каналах передачи [1]. Для правильности принятия решения диспетчером важна также своевременность полу чения информации о воздушной обстановке. Для этого должна быть принята такая техноло гия обмена информацией и такие методы защиты от ошибок, которые исключали бы или сводили бы к минимуму задержки в каналах передачи данных.

2. Сети и каналы передачи информации в АС УВД АС УВД в соответствии с классификацией вычислительных сетей относиться к террито риальной вычислительной сети, поскольку охватывает значительное географическое про странство. Кроме того, АС УВД является не только информационной сетью, как вычисли тельная сеть, но и решает задачи управления воздушным движением в экстремальных усло виях, непрерывно в течение всего периода эксплуатации управляемого объекта, и информа ционный обмен в ней осуществляется в реальном времени. Поэтому АС УВД можно отнести к классу информационно-управляющих систем критического применения (ИУС КП). Значит требования к АС УВД, в том числе по достоверности информации и к каналам передачи дан ных, необходимо разрабатывать, исходя из этого. Требования к верности передачи, ввода, обработки и хранения информации в АС УВД должны быть выше, чем в обычных производ ственных или коммерческих системах.

АС УВД, строящиеся на базе ЭВМ и каналов передачи данных, имеют большое разнооб разие (как по числу, так и по качеству) звеньев прохождения информации и различную дос товерность информации в каждом из этих звеньев. Искажение информации в каждом из звеньев системы может быть вызвано различными причинами (отказами и сбоями техниче ских средств, ошибками человека при вводе данных, воздействием помех и др. [2]) и может привести к недостоверности информации на выходе системы. Это в свою очередь приведёт к снижению качества функционирования системы.

Для передачи информации от источников в ЦУП, а также для обмена информацией меж ду объектами и средствами укрупнённых центров используются различные каналы передачи, как наземные, так и спутниковые, достоверность передаваемой информации в которых раз ная. При этом передача и обмен информацией поддерживается рядом стеков протоколов, та ких как TCP/IP, Х.25, Frame Relay, АТМ. Сети, использующие эти стеки протоколов, являют ся сетями с коммутацией пакетов.

92 В.И. Кубицкий, С.С. Семенов Стек протоколов TCP/IP используется благодаря построению на его основе сети Internet.

Протокол TCP (Transport Control Protocol) является байтовым дуплексным транспортным протоколом с установлением соединения и возможностью повторной передачи пакета. Его функции: упаковка и распаковка пакетов на концах транспортного соединения;

установление виртуального канала;

контроль правильности передачи пакетов – получатель подтверждает правильность полученных данных;

управление потоком;

возможность управления скоростью передачи.

Протокол IP (Internet Protocol) – дейтаграммный сетевой протокол без установления со единения. Его функции: фрагментация и сборка пакетов при прохождении через промежу точные сети, имеющие другие протоколы;

маршрутизация;

проверка контрольной суммы за головка (правильность передачи всего пакета проверяется на транспортном уровне, т.е. с по мощью TCP, в конечном узле);

управление потоком – сброс дейтаграммы при превышении заданного времени жизни.

Cтек протоколов Х.25 включает дуплексные бит-ориентированные протоколы физиче ского, канального и сетевого уровней и является одним из самых популярных решений для сетей, когда-либо стандартизованных. Он рекомендуется Евроконтролем для обмена данны ми между локальными сетями [3].

На сетевом уровне используется коммутация пакетов с установлением соединения. Сети Х.25 являются низкоскоростными (до 64 кбит/с), т. к. в сетевом протоколе Х.25 значительное внимание уделено контролю ошибок. Контроль ошибок производится при инкапсуляции и вос становлении пакетов (во всех коммутаторах, а не только в конечном узле, как в протоколе IP). Но зато сети Х.25 можно реализовать на каналах связи с низкой помехоустойчивостью. Сети X.25 получили распространение в России, поскольку хорошо приспособлены к работе на те лефонных каналах невысокого качества, составляющих в России значительную долю кана лов связи. С помощью сетей Х.25 удобно соединять локальные сети в территориальную сеть, устанавливая между ними мосты Х.25.

При использовании протоколов Х.25 на физическом уровне телефонных каналов для подключения к сети достаточно иметь компьютер и модем.

Протоколы сетей Frame Relay (FR) являются бит-ориентированными протоколами транспортного уровня с установлением соединения. В сетях Frame Relay, в отличие от сетей Х.25, обеспечивается большая скорость за счёт исключения контроля ошибок в промежуточ ных узлах. Контроль, адресация, инкапсуляция и восстановление пакетов выполняется в оконечных пунктах, т.е. на транспортном уровне. В промежуточных узлах ошибочные паке ты могут только отбрасываться, а запрос на повторную передачу происходит от конечного узла средствами уровня, выше сетевого. Поэтому сети FR хорошо работают только на поме хоустойчивых каналах передачи данных. Наиболее подходящая сфера применения FR – объ единение совокупности локальных вычислительных сетей, находящихся на значительном расстоянии друг от друга.

Распределение полосы пропускания в сетях FR в соответствии с заказанным качеством обслуживания позволяет, в отличие от сетей Х.25, не только передавать данные, но также оцифровывать речь (для передачи речи требуется режим реального времени).

Сети FR получают широкое распространение в России по мере развития помехоустойчи вых каналов связи, так как облегчён переход к ним от сетей Х.25.

Радикальное повышение скоростей передачи интегрированной (данных, речевых и ви деосигналов) информации связывается с внедрением сетей АТМ (Asynchronous Transfer Mode), которые относятся к сетям с установлением соединения. В АТМ введены 3 уровня протоколов: адаптационный (аналогичен транспортному уровню), АТМ, физический.

Подход к разработке требований к достоверности информации … 3. Методы повышения достоверности передачи информации Для защиты информации от воздействия помех применяются методы помехоустойчиво го кодирования, позволяющие улучшить многие важные характеристики систем передачи данных. Существует множество кодов, предназначенных для контроля и исправления оши бок в процессах передачи информации [4;

5].

Простейшим примером кодов для обнаружения ошибок в пакетах является контрольная сумма бит пакета или проверка на чётность. Но это недостаточно надёжно, особенно при по явлении пачек ошибок. Поэтому в большинстве сетевых приложений применяются более сложные, но и более надёжные циклические коды, к числу которых относятся коды CRC (Cyclic Redundancy Code), способные обнаруживать как независимые ошибки, так и серии ошибок в последовательно расположенных битах, и гарантировано обнаруживают серии ошибок длины r (где r=4, 8, 16, 32) [6].

Среди протоколов с обнаружением ошибок можно выделить канальные протоколы пере дачи данных по телефонным каналам, такие как протокол XModem – использует контроль ную сумму, протоколы XModem-CRC, XModem-1k, YModem, ZModem – используют цикли ческий код с 16-разрядной проверяющей комбинацией.

Для обнаружения потерянных пакетов могут использоваться протоколы, предусматри вающие в структуре пакета его номер. Реализацию порядковой нумерации пакетов данных обеспечивают, например, протоколы RTP, IP, входящие в стек протоколов TCP/IP.

После обнаружения ошибочных и потерянных пакетов включаются механизмы восста новления пакетов с использованием протоколов, основанных на наличии обратного канала.

Примером протоколов с использованием обратного канала являются протоколы с гарантиро ванной доставкой данных, такие как TCP (Transmission Control Protocol), FTP (File Transfer Protocol), HTTP (Hypertext Transfer Protocol) и другие. Позитивное подтверждение с повтор ной передачей, положенное в основу рассмотренных протоколов, является одним из методов, гарантирующих надёжную доставку данных.

Однако в приложениях, работающих в режиме реального времени и подверженных рис ку потерь пакетов при передаче, протоколы с гарантированной доставкой данных не приме няются, так как используемая в них повторная пересылка данных приводит к увеличению задержек. А в этих приложения введены жёсткие ограничения на максимально допустимую задержку данных в цепи «отправитель-получатель». Для таких приложений используются протоколы с негарантированной доставкой пакетов, такие как IP (Internet Protocol), UDP (User Datagram Protocol), RTP (Real-time Transport Protocol), не использующие повторную пересылку данных в случае потерь. Протоколы с негарантированной доставкой пакетов раз рабатывались для приложений, для которых приемлемы потери пакетов и ошибки передачи, поэтому они не могут полностью исключить такие события. В то же время для многих при ложений (в т. ч. для АС УВД) недопустимы потери данных, как и повторный запрос.

Как было отмечено, контрольная сумма и коды CRC используются для обнаружения ошибок в пакетах. Для исправления ошибок в пакете используют корректирующий код Хэм минга, при этом обратный канал не используется.

В сетевом протоколе X.25 используются циклические коды для обнаружения ошибок в передаваемых сообщениях. В поле FCS кадра заносится значение контрольной суммы, вы числение которой производится методом циклического кодирования с помощью полинома x16 + x12 + x 5 + 1 [7].

Стандартом ASTERIX также предусмотрено наличие проверочной области, которая со стоит из двух байтов и формируется путём деления поля блока данных на образующий по лином x16 + x12 + x 5 + 1.

94 В.И. Кубицкий, С.С. Семенов В протоколе TCP контроль правильности передачи пакетов в конечном узле (на транс портном уровне) осуществляется с помощью контрольной суммы (16 бит) и подтверждением получателем правильности принятых данных.

Протоколом IP предусмотрена проверка контрольной суммы заголовка с помощью кон трольного кода CRC (16 бит) (правильность передачи всего пакета проверяется на транс портном уровне, т.е. с помощью TCP, в конечном узле).

В сетях FR для контроля правильности передачи пакетов в конечном узле (на транспорт ном уровне) используется циклический контрольный код (2 байта) и подтверждение получа телем правильности принятых данных.

В сетях АТМ контрольный код (четырёхбайтный циклический) по информационной час ти сообщения имеется только в конце последнего пакета сообщения, что характерно для раз новидности АТМ, называемой AAL5. В других разновидностях АТМ, ориентированных на передачу мультимедийного трафика, потери отдельных ячеек вообще некритичны. Для кон троля правильности заголовков используется один байт в заголовке ячейки, в котором раз мещается контрольный код Хэмминга для заголовка. Искажённые и не восстановленные по Хэммингу ячейки отбрасываются. Это может быть неприемлемо для АС УВД.

Как правило, применяемые в рассмотренных сетях коды не учитывают байтовую струк туру данных и не приспособлены для восстановления пакетов (недвоичных символов или блоков информации) без повторной передачи.

Не могут решить проблему восстановления всего стёртого (потерянного) пакета другие классические помехоустойчивые коды: свёрточные коды исправляют отдельные битовые ошибки, многие блоковые коды способны исправлять пачки ошибок в отдельно взятом паке те [4]. Если символы РС-кода, состоящие из m бит, рассматривать как пакеты сообщения, то этот код может быть использован для доставки сообщений в канале со стираниями. Однако для него, как и для других классических кодов, невозможно добавить "на лету" (on-the-fly, on-line) несколько контрольных символов без повторного вычисления всех ранее вычислен ных контрольных символов. Это можно сделать, основываясь на работе [8], для полиноми альных кодов Лагранжа, обеспечивая тем самым возможность адаптации кода к степени за шумлённости канала передачи данных. В [9] предложен метод кодирования массивов ин формации при передаче в вычислительных сетях, в [10] разработаны основанные на этом ме тоде процедуры и алгоритмы кодирования и восстановления стёртых пакетов без запросов на повторную передачу.

4. Определение цели и этапов моделирования Для определения необходимого уровня достоверности принимаемой информации в АС УВД можно использовать методы моделирования процессов передачи информации. Модель позволит оценить влияние искажений информации на формирование у диспетчера представ ления о ВО и, как следствие, на правильность принятия решений в сложившейся ситуации.

Исходной информацией при построении математических моделей процессов передачи информации служат данные о назначении и условиях работы исследуемой системы.

Цель моделирования заключается в определении степени влияния достоверности полу чаемой информации о ВО на безопасность полётов на этапах тактического планирования ис пользования ВП и оперативного УВД.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие научно-технические задачи:

- идентификация реальных объектов;

- выбор вида модели;

- построение математической модели;

- машинная реализация модели;

- взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента.

Подход к разработке требований к достоверности информации … Выделяются три основных этапа моделирования [11]:

1. Построение концептуальной модели исследуемого процесса и её формализация.

Решаются задачи идентификации реальных объектов, выбор вида модели и строится не посредственно математическая модель. Определяются характеристики существующих кана лов передачи данных, описывается модель источника ошибок в канале и модель сетевого трафика.

2. Алгоритмизация модели процесса и её машинная реализация.

На этом этапе математическая модель, сформированная на первом этапе, воплощается в конкретную машинную реализацию. При построении машинной реализации необходимо предусмотреть возможность взаимодействия с моделью в процессе эксперимента с целью внесения изменений в неё.

3. Получение и интерпретация результатов моделирования.

Проводятся расчёты по составленной и отлаженной на втором этапе программе. Путём анализа результатов этих расчётов определяется взаимосвязь между характеристиками дос товерности передаваемой информации и безопасностью полётов.

5. Модель трафика Важным элементом модели процесса передачи информации в АС УВД является модель передаваемого потока информации – трафика.

Модель трафика определяется:

– законом распределения интервала времени между моментами поступлений информа ционных сообщений (пакетов);

– классом приоритетности, определяемым в общем случае скоростью доставки;

– законом распределения числа пакетов в информационном сообщении;

– ценностью информации;

– адресом источника и адресом получателя информации и т. д.

Всю информацию, содержащую сведения о ВО, можно условно разделить на три типа:

информация средств наблюдения, плановая и метеорологическая информация. Наивысшим приоритетом в АС УВД обладает информация наблюдения за воздушной обстановкой. При моделировании источника информации наблюдения поток ВС следует рассматривать как упорядоченное движение материальных тел в реальном пространстве.

Все ВС движутся в воздушном пространстве с конечными скоростями. Они должны вы держивать безопасные интервалы эшелонирования. Поскольку всякий элемент воздушного пространства имеет ограниченный объём, то, следовательно, он может одновременно «вме стить» ограниченное количество воздушных судов [12].

Измеритель с некоторым периодом T выдаёт набор данных, соответствующих точкам пространственно-временной траектории. Можно считать, что эти данные представляют со бой четвёрки чисел ti, xi, yi, zi ;

(i = 1, N ), где ti – момент времени получения i-го замера;

xi, yi, zi – координаты ВС в этот момент времени.

Для радиолокатора под xi и zi понимаются координаты ВС в прямоугольной системе координат, а под координатой yi – высоту hi. В этом случае для обеспечения требуемой точности координаты и время необходимо представить в формате 32- разрядных двоичных чисел, а hi – 16-разрядного двоичного числа [12]. Таким образом, четвёрка чисел (или одна точка пространственно-временной траектории) будет иметь объём 14 байт.

Данные передаются кадрами (рис. 1).

96 В.И. Кубицкий, С.С. Семенов Рис. 1. Структура кадра протокола ASTERIX Кадр содержит [3] открывающий и закрывающий флаги по 2 байта каждый, блок данных и проверочную область (ПО), состоящую из двух байт. Блок данных содержит поле катего рии (один байт), поле длины блока данных в байтах (два байта), поля одной или более запи сей данных одной категории. Каждая запись в свою очередь состоит из поля спецификации (СП) и одного или нескольких полей данных (ПД). Поле спецификации определяет, какие поля данных и в какой последовательности находятся в записи.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.