Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Автоматизированное проектирование математического обеспечения систем сбора и обработки информации

Диссертация: Автоматизированное проектирование математического обеспечения систем сбора и обработки информации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Одной из важных проблем настоящего времени является автоматизация проектирования во всех отраслях народного хозяйства. Появление этих проблем обусловлено необходимостью сокращения сроков проектирования при повышении качества, т.к. при длительном проектировании решения морально устаревают до момента их реализации. Кроме того необходимо обеспечить уменьшение затрат труда проектировщиков. На помощь… Читать ещё >

Автоматизированное проектирование математического обеспечения систем сбора и обработки информации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. Обзор состояния вопроса и задачи автоматизации исследования и проектирования программно-алгоритмического обеспечения систем сбора и обработки информации
    • 1. 1. Обзор состояния вопроса
    • 1. 2. Концепция систем автоматизированного проектирования
    • 1. 3. Особенности проектирования программно-алгоритмического обеспечения
    • 1. 4. Методы автоматизированного проектирования программноалгоритмического обеспечения
    • 1. 5. Задачи автоматизации исследования и проектирования ПрОГраММНОалгоритмического обеспечения ССОИ
    • 1. 6. Постановка задачи автоматизации исследования и проектирования программно-алгоритмического обеспечения ССОИ о геомагнитном поле. ^
    • 1. 7. Выводы. ^
  • ГЛАВА 2. Разработка и исследование математических моделей автоматизированной ССОИ
    • 2. 1. Анализ и особенности процесса автоматизированного проектирования математических моделей
    • 2. 2. Принципы и методы разработки математических моделей ССОИ.'
    • 2. 3. Автоматизированные методы исследования математических моделей ССОИ
      • 2. 3. 1. Структура и параметры математических моделей ССОИ
      • 2. 3. 2. Структурные свойства ССОИ
    • 2. 4. Исследование методов оценивания параметров
      • 2. 4. 1. Погрешности измерений
      • 2. 4. 2. Статистическая обработка результатов преобразования
      • 2. 4. 3. Схема оценивания
      • 2. 4. 4. Свойства оценок
      • 2. 4. 5. Метод наименьших квадратов
      • 2. 4. 6. Марковские оценки
      • 2. 4. 7. Метод средневзвешенной фильтрации. ф 2.4.8. Рекуррентные байесовские соотношения
      • 2. 4. 9. Оценка максимума правдоподобия
      • 2. 4. 10. Оценивание по минимальному среднему риску
    • 2. 5. Обобщенный анализ статистических методов оценивания
    • 2. 6. Методы регуляризации
    • 2. 7. Цифровая фильтрация
      • 2. 7. 1. Фильтр Винера
      • 2. 7. 2. Фильтр Калмана. 2.8. Выводы
  • ГЛАВА 3. Разработка методов проектирования математических моделей автоматизированного выбора методов обработки информации в ССОИ
    • 3. 1. Основные требования, предъявляемые к алгоритмам обработки информации
    • 3. 2. Оценки характеристик вычислительных алгоритмов
    • 3. 3. Автоматизированный выбор метода обработки информации
    • 3. 4. Функционал качества проектирования алгоритма автоматизированного выбора методов обработки информации
    • 3. 5. Разработка алгоритма автоматизированного выбора метода обработки
    • 3. 6. Принципы построения автоматизированной ССОИ
    • 3. 7. Выбор языка программирования и структура пакета прикладных программ проектирования математических моделей ССОИ о геомагнитном поле
    • 3. 8. Разработка структуры ДГС и особенности ее программной реализации
    • 3. 9. Выводы
  • Щ
  • ГЛАВА 4. Применение разработанной методики в ССОИ о геомагнитном поле
    • 4. 1. Особенности работы с геомагнитной информацией
      • 4. 1. 1. Структура геомагнитного поля
      • 4. 1. 2. Средства измерения земного магнетизма
    • 4. 2. Методы измерения геомагнитной информации
    • 4. 3. Задачи, стоящие перед ССОИ о геомагнитном поле
    • 4. 4. Автоматизированная система сбора и обработки информации. 4.5. Структура ССОИ
      • 4. 5. 1. Монитор
      • 4. 5. 2. Банк данных
        • 4. 5. 2. 1. База данных
        • 4. 5. 2. 2. Программное обеспечение
      • 4. 5. 3. Система диалога
      • 4. 5. 4. Система получения первичной информации
      • 4. 5. 5. Система обработки информации
    • 4. 6. Выводы

Одной из важных проблем настоящего времени является автоматизация проектирования во всех отраслях народного хозяйства. Появление этих проблем обусловлено необходимостью сокращения сроков проектирования при повышении качества, т.к. при длительном проектировании решения морально устаревают до момента их реализации. Кроме того необходимо обеспечить уменьшение затрат труда проектировщиков. На помощь при решении этих проблем спешат технические средства и соответствующее математическое обеспечение, образующие одно из направлений автоматизации проектирования — систему автоматизированного проектирования (САПР), которое осуществляет получение оптимального проектирования решений и их оформление в виде различных стадий проекта. Работы В. И. Анисимова, Л. Б. Абрайтиса, Д. И. Батищева, В. М. Глушкова, Г. Г. Казеннова, В. М. Курейчика, И. П. Норенкова, Л. С. Понтрягина, А. И. Петренко, А. Ф. Прохорова и других оказали существенное влияние на развитие САПР и послужили базой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования. Разработка САПР включает: разработку пакета прикладных программ (ППП), объединенных в проблемно-ориентированные подсистемыразработку системного математического обеспечения (МО), объединяющие эти подсистемы в единую управляемую диалоговую системуреализацию в этой системе определенной иерархической процедуры проектирования, удовлетворяющей требованиям общей теории АП.

Подходы, методы и алгоритмы, разработанные в рамках создания САПР, находят применение в различных прикладных областях. Одной из них являются задачи, связанные с созданием систем сбора и обработки информации (ССОИ).

Прогресс в различных областях науки ставит новые задачи перед ССОИ, существенно возрастает количество обрабатываемой информации, получает распространение распределенная обработка и ориентировка на конечного пользователя, развиваются вопросы типизации процессов обработки, и представление процессов в виде комплексов и пакетов программ.

Анализ отечественной и зарубежной литературы [1,2, 40, 55, 81] свидетельствует, что существующие системы сбора и обработки информации (в частности, о геомагнитном поле), характеризуются, как правило, большим объемом обработки данных, содержащих случайные погрешности и грубые ошибки. Зачастую обработку в таких системах необходимо выполнять за приемлемый промежуток времени или в режиме реального времени и с максимальной точностью.

Несмотря на определенные достижения в области создания автоматизированных ССОИ, их проектирование осуществляется при построении автономных систем регулирования и управления.

Существует два основных направления создания САПР систем (в частности, ССОИ о геомагнитном поле). При первом направлении создается множество частных САПР, охватывающих отдельные виды деятельности проектирования, включенные в единую сеть. Такой подход характеризуется трудностями при модификации таких проблемно-ориентированных САПР. Единая система, полученная путем объединения отдельно разрабатываемых подсистем, как правило, не эффективна, а интеграция системы трудно реализуема. Второе направление связано с построением базовой системы, на основе которой гибко и оперативно формируются ее подсистемы, способные решать конкретные прикладные задачи в широком классе без ограничений на используемые при этом методы и методики решения.

Перспективным является создание автоматизированной ССОИ, способной охватить все этапы обработки информации и проектирования алгоритмического обеспечения, открытой для пользователя, как по расширению реализуемых функций, так и по библиотекам исследуемых алгоритмических модулей.

Постоянно возрастающие требования к качественным характеристикам систем сбора и обработки информации, интенсивно увеличивающаяся концентрация источников излучения различного назначения, и непрерывно усложняющаяся помеховая обстановка, приводят к необходимости исследования потенциальных возможностей существующих алгоритмов обработки сигналов, а также разработке их модификации, учитывающих многие факторы (такие как, априорные знания, критерии качества и т. д.).

ССОИ получили широкое распространение в научных исследованиях и на производстве. Возрастающие возможности компьютерной техники обеспечивают высокую эффективность сбора, обработки и преобразования данных в информационных, измерительных и управляющих системах, однако одной из важных проблем, стоящих перед ССОИ, является оптимизация обработки по заданному критерию, которым может быть точность, быстродействие и другая характеристика, зависящая от условий эксплуатации и задач, решаемых системой.

Существует достаточно обширная литература, посвященная методам оптимальной (в смысле точности) фильтрации сигналов, таких авторов, как Р. Е. Калман, П. Эйкофф, А. Голд, Э. П. Сейдж, Р. Л. Стратонович и др. И задача построения оптимального фильтра для изучаемых процессов может быть в принципе решена, однако, учитывая необходимость компромисса между точностью и сложностью фильтрации, необходимо проанализировать, насколько простые в осуществлении, но неоптимальные фильтры, в условиях, близких к наблюдающимся на практике, проигрывают в точности оптимальным фильтрам. Это позволит из ряда алгоритмов фильтрации для конкретных ситуаций выбирать наилучший фильтр с учетом и точности его работы, и загрузки им вычислительных устройств при его многократном применении, что ведет к необходимости разработки математического обеспечения, позволяющего оценить эффективность применения методов фильтрации.

Разработанные системы автоматизированного проектирования применяются в различных областях, например, при исследованиях магнитного поля Земли, применительно к которым в диссертационной работе будет рассмотрена эффективность разработанной методики.

Широкий спектр задач, возникающих при обработке информации, стимулировал появление разнообразных теоретических методов и подходов. Отсюда возникает проблема выбора на основе введенных критериев наилучшего алгоритма с целью формирования оптимальной процедуры решения конкретной задачи.

Актуальность. Автоматизация проектирования — неотъемлемая составляющая современного научно-технического прогресса. Она может значительно снизить длительность, трудоемкость и стоимость создания программно-алгоритмического обеспечения систем сбора и обработки информации при одновременном повышении его качественного уровня. Учитывая то, что на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит большее количество средств, чем на создание всей системы, снижение трудоемкости разработки и, следовательно, ее стоимости является очень важным аргументом на пути автоматизации программно-алгоритмического обеспечения.

Исследования в области геомагнетизма с течением времени получают все большую значимость для многих отраслей науки, таких как: навигация, геотектоника и общая геология, геофизика и другие. Требуется получение максимально точных данных о геомагнитном поле, что приводит к необходимости создания автоматизированных систем сбора и обработки информации, способных за короткие сроки обрабатывать полученные данные о геомагнитном поле, оптимальным способом фильтруя их.

Это делает необходимым создание библиотеки программ, ориентированных на решение определенных практических задач. Отсюда возникает проблема выбора на основе введенных критериев наилучшего алгоритма с целью формирования оптимальной процедуры решения конкретной задачи.

Необходимость при проверке различных гипотез применимости различных алгоритмов в процессе решения трудоемких многопараметрических задач делает актуальным разработку автоматизированных методов проектирования математического обеспечения систем сбора и обработки информации, в частности, информации о геомагнитном поле.

Предметом исследований, проведенных с помощью САПР в диссертационной работе, являются методы и алгоритмы математического моделирования, методы проектирования, синтеза и анализа законов управления процессами сбора и обработки информации.

Цель диссертационной работы — разработка метода автоматизированного проектирования математического обеспечения ССОИ, которое позволяет осуществлять выбор методов оценивания/фильтрации, для повышения качества и эффективности процессов обработки информации.

Для достижения указанной цели решаются следующие задачи: анализ методов фильтрации/оценивания сигнала в ССОИ, исследование математических моделей процессов сбора и обработки информации. разработка методики выбора метода фильтрации / оценивания сигнала в ССОИ в условиях различной априорной информации и в зависимости от заданного критерия качества, разработка и исследование математических моделей автоматизированной ССОИ, разработка метода автоматизированного проектирования математического обеспечения ССОИ, разработка структуры и определение основных функций проектируемого ППП для ССОИ о геомагнитном поле, разработка структуры ССОИ.

Методы исследования базируются на использовании теории и методов САПР, принципов системного подхода, аппарата линейной алгебры, теории алгоритмов, теории идентификации и оценивания, теории вероятности и математической статистики, теории методов принятия решений, теории и методов измерения геомагнитного поля.

Материалы диссертационной работы изложены в четырех главах.

Во введении дан анализ состояния проблемы автоматизации ССОИ, обоснована актуальность темы, сформулирована цель и задачи исследования, а также изложена практическая значимость работы и ее научная новизна, приведены сведения о реализации работы, о публикациях и структуре диссертации, представлено краткое содержание глав.

В главе первой проведен анализ состояния вопросаопределены задачи автоматизации исследования и проектирования систем сбора и обработки информациипроанализированы процессы сбора и обработки информации, как объекты автоматизациирассмотрены особенности процессов сбора и обработки информациипроведен обзор и анализ существующих САПР процессов сбора и обработки информации у нас и за рубежом, а также тенденции их развитияпроизведена постановка задачи автоматизации исследования и проектирования процессов сбора и обработки информации.

В результате анализа характерных особенностей современных ССОИ показана объективная необходимость автоматизированного проектирования математического обеспечения ССОИ, удовлетворяющего высоким требованиям, предъявляемым к процессу обработки информации.

В главе второй проведена разработка и исследование методов математического моделирования процессов сбора и обработки информации, произведен анализ процесса разработки и исследования математических моделей сбора и обработки информации, рассмотрены методы разработки и проектирования математических моделей процессов сбора и обработки информации, рассмотрены методы и алгоритмы исследования полученных математических моделей процессов сбора и обработки информации, произведено исследование методов оценивания результатов измерений

Третья глава посвящена разработке методов и алгоритмов проектирования математических моделей автоматизированного выбора метода оценивания, методам оптимизации алгоритма автоматизированного выбора эффективного метода оценивания.

В четвертой главе рассмотрена практическая реализация САПР ССОИ о геомагнитном поле.

Научная новизна заключается в разработке автоматизированного выбора методов обработки результатов измерений в зависимости от условий измерений, полученных данных и заданного критерия качества. В процессе достижения поставленной цели были выполнены следующие задачи: проведен анализ методов обработки информации в ССОИразработаны оценки характеристик вычислительных алгоритмов: по точности, быстродействию, скорости сходимости, времени реализации вычислительного алгоритма, по наличию априорной информацииразработана автоматизированная методика выбора алгоритма обработки от заданного критерия качестваразработано математическое обеспечение ССОИ, которое предназначено для сбора и обработки информации, в зависимости от заданного критерия качестваразработана структура автоматизированной ССОИ.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Автоматизированные методы и алгоритмы исследования и проектирования систем сбора и обработки информации

2. Методика исследования математических моделей процессов сбора и обработки информации.

3. Методика выбора метода обработки информации в ССОИ.

4. Методы и алгоритмы идентификации математических моделей процессов сбора и обработки информации.

5. Алгоритмы автоматизированного проектирования математического обеспечения процессов сбора и обработки информации, позволяющие в рамках одного ППП сочетать анализ процессов сбора и обработки, как объекта автоматизации, анализ и синтез математической модели, синтез алгоритма управления.

6. Структура автоматизированной ССОИ о геомагнитном поле.

Основные практические результаты работы заключаются в следующем:

1. Разработана автоматизированная методика построения и исследования математических моделей обработки результатов измерений.

2. Определена структура и разработаны математические модели процессов сбора и обработки информации.

3. Рассмотрены особенности построения и определена структура САПР процессов сбора и обработки информации.

4. Рассмотрены методы оценивания погрешностей измерений, проведен их сравнительный анализ.

5. Разработана структура системы сбора и обработки информации о геомагнитном поле.

6. Разработаны алгоритмы оценивания.

7. Разработана процедура выбора метода оценивания в зависимости от критериев оптимизации.

8. Проведена серия экспериментов с помощью разработанного ППП.

9. Получены статистические данные в ходе экспериментального проектирования о точности, скорости сходимости и других свойствах алгоритмов оценивания.

Эффект использования результатов диссертационной работы заключается:

1. В сокращении сроков проектирования программно-алгоритмического обеспечения для автоматизированных систем сбора и обработки информации.

2. В оптимизации и научном исследовании процессов сбора и обработки информации.

3. В автоматизации выбора алгоритма фильтрации информации.

Апробация результатов диссертационной работы.

Основные положения и результаты докладывались на 2 научно-технических конференциях: XXX н.-т. конференции профессорско-преподавательского состава «Автоматизация проектирования, технология элементов и узлов компьютерных систем» 25−28 января, Спб., 1999, Межвузовский научно-технический семинар с международным участием «Автоматизация проектирования, технология элементов и узлов компьютерных систем» (апрель 1998), заслушивался на заседаниях кафедры ПКС Спб ГУ ИТМО.

Теоретические и практические результаты представленные в диссертации, использованы в 9 научно-технических работах.

Структура и объем диссертационной работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 159 наименований и приложения. Изложена на 249 страницах машинописного текста, иллюстрированного 19 рисунками, 2 таблицами.

4.6. Выводы.

Разработана автоматизированная ССОИ в приложении к геомагнитному полю. Исследованы методы и средства определения магнитного поля Земли.

Разработана структура ССОИ, подробно рассмотрены ее составные части.

Разработанная ССОИ о геомагнитном поле выполняет следующие задачи: автоматический сбор информации, получаемой от различных датчиков (магнитометры и навигационные приборы) — отбраковка показаний приборов согласно заданным установкамвычисление поправок (девиационных, поправок к уровню отсчета и др.) и их введение в измеренные величиныфильтрация динамических помех, возникающих в результате движения носителя (за счет поля вихревых токов, погрешности стабилизирующих устройств и т. п.) — преобразование системы координат, необходимое при использовании метода косвенной стабилизации измерительных датчиков магнитометровстатическая обработка полученных данныхпредставление результатов измерений в удобном для пользователя видеобеспечение долговременного хранения полученной информации на внешних носителях, проведение геофизической интерпретации результатов геомагнитных измерений и другие расчеты.

Программно-алгоритмическое обеспечение ССОИ обеспечивает автоматизированное выполнение таких функций, как ввод структурывыбор и задание алгоритмов обработки информации в системе, в зависимости от конкретных условий работы и наличия определенных характеристик данныхполучение оценок качества по заданным критериямоптимизацию структуры и параметров системыотображение результатов моделирования и другое.

При решении задач обработки геофизических данных на ЭВМ основное внимание обращено на выбор наиболее эффективных алгоритмов обработки с учетом специфических особенностей решаемых задач, таких, как использование большого количества исходных данных, содержащих случайные погрешности и грубые ошибки, неоптимальное задание исходных данных и другое.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ф.И. Оптимизация вычислений в автоматизированных системах обработки данных. Автореферат. Спец. 05.13.11., Киев, 1986.
  2. А.А. О специализированных системах программирования для научных исследований. В кн. Теория программирования, ч. 1. Изд. ВЦ СО АН. СССР, Новосибирск, 1972.
  3. М.М. Системы для решения задач линейной алгебры. В кн.: Труды ВКП-1. Изд. Ин-та Кибернетики АН. УССР, Киев, 1968.
  4. И.Н., Николенко Л. Д., Кириченко М. П. Об одном пакете прикладных программ для решения системы линейных алгебраических уравнений. Кибернетика, 1972.
  5. В.И., Невельская Э. Я., Самарин B.C. Система поисковой и статистической обработки геологической информации на ЭЦВМ. В кн. Труды Всесоюзного геологоразведочного нефтяного института, 103. Изд-во геологоразведочного нефтяного института, М., 1971.
  6. Н.М. Организация обработки информации в системах программирования. В кн. Теория автоматов и методы формализованного синтеза вычислительных машин и систем, 5. Изд-ва Ин-та Кибернетики АН. УССР, Киев, 1968.
  7. .А. Архитектура прикладных программ. В кн. Системное программирование., ч.Н. Изд. ВЦ СО АН СССР, Новосибирск, 1973.
  8. К.А., Тыугу Э. Х., Унт М.И. Изд. ВУ СО АН СССР, Новосибирск, 1970.
  9. .А., Савыкина О. А., Темноева Т. А. Планирование вычислительного процесса в системах ФИХАР В кн.: Системы программирования., ч. II, Изд-во ВУ СО АН СССР, Новосибирск, 1973.
  10. П.Парсюк И. Н., Сергиенко И. В., Тукалевская Н. И. Универсально-специализированная система обработки данных на ЭВМ (система УСОД) УСИ М., 1974.
  11. В.П., Порховников В. А., Шабанов JI.B. Принцип организации и функционирования пакетов прикладных программ для анализа разветвленной системы массового обслуживания. В кн.: Труды МЭИ, 118. Изд-во Московского энергетического института, М., 1972.
  12. B.JI. Проблемы автоматизированного проектирования систем управления. В кн. Автоматизация проектирования систем управления. М., 1978, с.6−38.
  13. Э.Н. Концепция систем машинной разработки АСУ МАРС. В кн. Автоматизация проектирования систем управления. М., 1981, вып. З, с. 112−126.
  14. Teichroen D. Automation of system building. Datamation August, 71, p. 25−30.
  15. PROTEE IV Edition — La lettre de la sis, 78, № 1.
  16. B.B., Рейнер В. А. Машинный анализ АСУП. М., Статистика, 1980, 222 с.
  17. В.М., Семенов А. И. Принципы создания типовой автоматизированной системы управления. Известия Академии наук СССР. Серия экономическая., 1981, № 2, с.57−63.
  18. К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М.: Мир, 1987,480 е.-
  19. В.В., Плотников В. Н., Яковлев А. В. Основы теории и элементы систем автоматического регулирования. Учебное пособие для вузов. — М.: Машиностроение, 1985, 536с.-
  20. В. А. Управление технологическими процессами производства микроэлектронных приборов. М.: Радио и связь, 1984.-
  21. Э.Л., Колпиков Ю. Г., Любимов Ю. Б. Автоматизированный синтез алгоритмов и программ АСУ ТП для распределенной управляющей системы. «КУРС». X Всесоюзное совещание по проблемам управления. Институт проблем управления. -М.: 1986, кн.2
  22. Instrumention Reference and Catalog. Test and Measurement Industrial Automation //National Instruments, 1996
  23. В.И., Дубровский B.B., Шифрин В. Б. АСУ ТП: Автоматизация проектирования комплекса устройств автоматики. Киев: Наукова думка, 1981, 284 с.
  24. B.C., Воронков B.C. Метрологическое автосопровождение виртуальных измерительных средств.//Тр. СпбГЭТУ 1996. Вып.491.
  25. В.Н., Соболев B.C., Цветков Э. И. Интелектуальные средства измерений / под ред. д-ра техн. Наук Э. И. Цветкова / М.: Р.Ц. «Татьянин день», 1994, 280 с.
  26. Sobolev Vladimir, Tsvetcov Eric. Metrological automatic support in intelligent measurement system // Proceedings of the XIV IMECO World Congress (Tempere 1−6, June 1997) 1997 Vol. V: Finish Society of Automatien Helsinki P.139. 144.
  27. K.B., Овчаров Jl.A., Тарышкин A.H. Аналитические методы исследования систем. М.: Советское радио, 1974,240 с.
  28. Ю.П. Оптимизация систем сбора и обработки данных. Диссертация к.т.н. Новосибирск, 1970.
  29. А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. Уч. пособие для вузов. Изд. 3-е, В. Я. Арсенин, исправленное М.: Наука, Гл. ред. физ-мат. лит, 1986.
  30. Т.Б., Порохова Л. Н. Обратные задачи геофизики. Уч. пособие. Изд. ЛГУ, 1983
  31. Ф.М. Статистические модели интерпретации. М. Наука, 1971.
  32. В.М. Организация и проектирование систем автоматизации научно-технических экспериментов. Киев «Наукова Думка», 1978, 232с.
  33. Р.Е. Об общей теории систем управления, в сб. «Теория дискретных оптимальных систем» Труды I Международного конгресса ИФАК, Из-во АН СССР, т.2, 1961, стр.521−547.
  34. Проектирование цифровых вычислительных машин. Под ред. С. А. Майорова. Изд-во «Высш. школа», М., 1972
  35. П. Эйкхофф Основы идентификации системы управления. М., Изд. Мир, 1975
  36. В.Е. Болнокин, П. И. Чинаев Анализ и синтез систем автоматического управления на ЭВМ. Алгоритмы и программы. Справочник.- М.:"Радио и связь", 1991
  37. В., Гуров И. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. Спб.: БХВ Санкт-Петербург., 1998 — 240 е., ил.
  38. В.И. и др. Бортовые цифровые вычислительные машины и системы. М.: Высш. шк., 1988. — 216 е.: ил.-
  39. Метод максимального правдоподобия. В кн.: Справочник по прикладной статистике / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана — М.: Финансы и статистика, 1989, с. 281−354.
  40. С.Е., Хомяков Э. Н. Статистическая теория измерительных радиосистем. -М.: Сов. радио, 1981 -287 е., Радиотехнические системы / Под ред. Ю.М. Казаринова-М.: Высшая школа, 1990,496 с.
  41. А.А. Исчисление вероятностей. 4-е изд. — М.: ГИЗ, 1924.
  42. В.И. Основные задачи теории ошибок. М.: Гостехиздат, 1947.
  43. А.Н. К обоснованию метода наименьших квадратов // УМН. 1946. -Т.1, № 1. — С.57−70.
  44. В.В. О методе наименьших квадратов и его экстремальных свойствах «Успехи математических наук», 1954, N 9, вып. 1, стр. 41−62
  45. Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. Физматиз, 1962.
  46. А.Б., Гончарский А. В. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. -М.: Изд-во МГУ, 1989.
  47. А.Ф., Москалюк С. С. Математическое моделирование непрерывных динамических систем. Киев: Наук, думка, 1988.
  48. В.К., Васин В. В., Танана В. П. Теория линейных некорректных задач и ее приложения.-М.: Наука, 1978.
  49. M.JI., Киселев А. И., Макаренко Г. И. Интегральные уравнения. М.: Наука, 1976.
  50. М.М., Романов В. Г., Шишатский С. П. Некорректные задачи математической физики и анализа. М.: Наука, 1980.
  51. В.А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. -М.: Мир, 1990.
  52. А.Н., Гончарский А. В., Степанов В. В., Ягола А. Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990.
  53. В.Н., Гуров И. П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. Спб.: БХВ — Санкт-Петербург, 1998.
  54. А.Ф., Сизиков B.C. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. Киев: Наук, думка, 1988
  55. Ю.Е., Преображенский Н. Г., Седельников А. И. Математическая обработка эксперимента в газовой динамике. Новосибирск: Наука, 1984.
  56. А., Хо Ю-ши. Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972.
  57. В.И., Кушко В. Л. Метод наименьших модулей. М. Сер. «Мат. киберненика», «Знание», вып. 7,1971
  58. Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применение. Пер. с англ. М. «Наука», 1968
  59. А.Н. Несмещенные оценки. Изв. АН. СССР, (сер. мат.) 14 (1950)303
  60. Ван дер Варден Б. Л. Математическая статистика. Пер. с нем. Под ред. Смирнова Н. В. М., ИЛ, 1960
  61. Г. Математические методы статистики. Пер. с англ. Под ред. Колмогорова А. Н. М., ИЛ., 1978
  62. Д. Введение, а статистическую теорию связи. Т.2. Пер. с англ. М., Сов. радио, 1962
  63. В.И. Статистическая радиотехника М., Сов. радио, 1966
  64. С.Е. Оценка параметров сигналов М., Советское радио, 1970
  65. Е.И. Вопросы оценок параметров сигналов при наличии помех. М. Сов. радио, 1969.
  66. В.А., Петров В. В. Точность измерительных устройств. М.: Машиностроение, 1976
  67. Р., Бьюси Р., Новые результаты в линейной фильтрации и теории предсказания, Труды Американского общества инженеров-механиков, Техническая механика, 83, № 1 (1961)
  68. А., Рейдер Б. Цифровая обработка сигналов. М.: Советское радио, 1973
  69. И.В. Об одном подходе к классификации задач решаемых на электронных вычислительных машинах. «Кибернетика», 1967, N0 4
  70. Сейдж Э. П, МелсаДж. JI. Теория оценивания М., Связь, 916
  71. Sorenson H.W., Least-Squares Estimation: from Gauss to Kalman, IEEE Spectrum, 7, 63−68(1970).
  72. B.H. О разделении геомагнитного поля на аномальную и нормальную составляющие. «Наука», 1969,
  73. В.М. Алгоритмическое обеспечение навигационных систем по геомагнитному полю. Диссертация. Автор к.т.н. 05.11.16. Москва, 1991.
  74. Ю.В., Студенцов Н. В. и др. Магнитометрические преобразователи, приборы и установки. Л., Энергия, 1972.-
  75. И.Н., Джанджгава Г. И. и др. Основы навигации по магнитным полям. М. Наука, 1985.
  76. И.С. Адаптивные магнитометрические системы контроля пространственного положения. Л., Энергоатомиздат, 1985.
  77. .Н. Измерительная техника, 1995 № 11 стр. 34−36. Определение параметров Пуассона подвижного объекта.
  78. Г. И. Магниторазведка. М.: Недра, 1987
  79. Автоматизированная система сбора, хранения и обработки геолого-геофизических и промышленных данных. Рига, 1990. Мановицкий М. Моделирование систем сбора и обработки данных., М., 1983.
  80. Известия высших учебных заведений. Геология и разведка 1989, N9
  81. А.А., Белоглазов И. Н., Чигин Г. П. Теория корреляционно-экстремальных навигационных систем. -М.: Наука, 1979.
  82. Справочник по теории автоматического управления/ Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. Лит., 1987. — 712 с.
  83. Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975.
  84. Н.М., Гинзбург М. Я. Расчет точности систем централизованного контроля. М.: Энергия, 1970.
  85. В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматгиз, 1960.
  86. ЯЗ. Теория линейных импульсных систем. М.: Физматгиз, 1963.
  87. С.М., Жиглевский А. А. Математическая теория оптимального планирования эксперимента. М.: Наука, 1987, 190с.
  88. И.В., Парасюк И. Н., Тукалевская Н. И. Автоматизированная система обработки данных. «Наукова Думка», Киев, 1976.
  89. И.В., Парасюк И. Н., Михайлишин А.А, Тукалевская Н. И. Некоторые вопросы построения автоматизированных систем обработки статистических данных. Кибернетика, 1970, 3
  90. Автоматизированное проектирование систем управления. Сб.ст./ под ред. Трапезникова В. А. М.: Финансы и статистика., 1982, Вып.4
  91. Дж. Проектирование систем: изобретательство, анализ и принятие решения. М. Мир, 1969.
  92. Systems and computers in Japan: Formerly systems. Computers. Controls. Silver Spring (Md): Scripta techn, 85. Vol 27 № 1,1996.
  93. В.В. Проектирование математического обеспечения АСУ. М., 1977.
  94. А.К., Мамиконов А. Г., Кульба В. В. Оптимальные модульные системы обработки данных. Наука, Алма-Ата, 1981.
  95. В.М. Введение в АСУ. Киев, 1974.
  96. А.Г. Методы разработки автоматизированной системы управления. М, 1973.
  97. А.Г., Косяченко С. А., Кульба В. В., Цвиркун А. Д. Проектирование подсистем и звеньев автоматизированной системы управления. М, 1975.
  98. В.И. и др. Моделирование систем обработки данных на ЭВМ МИР-2. Пенза, 1979.
  99. Ю1.Бусленко Н. П., Калашников В. В" Коваленко И. Н. Лекции по теории сложных систем. — М.: Сов. радио, 1973.
  100. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.
  101. Основы теории подобия и моделирования. Терминология. М.: Наука, 1973.
  102. Снапелев Ю. М, Старосельский В. А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Сов. радио, 1974.
  103. Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.
  104. Д.И. Статистические модели ув управлении производством. М.: Статистика, 1973.
  105. Р. имитационное моделирование систем — искусство и наука. М.: Мир, 1978.
  106. .В., Петров В. Я. Организация вычислительных процессов ЦВМ. М.: Высш. Школа, 1977.
  107. М.В. Разработка среды непрерывно-дискретной оптимизации для конструирования специального алгоритмического обеспечения САПР. Автореферат диссертации.
  108. Хайт J1., Солдатов В., Егошин Е. Автоматизированные информационно-измерительные системы испытаний авиационных двигателей. В журнале «Современныетехнологии автоматизации», 1999,№ 1.
  109. В.П. Прикладная спектральная теория оценивания. М: Наука, 1982 -^432с.
  110. А.Н. Интегрирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей. Изв. АН СССР. Сер. математика, 1941, № 1,
  111. Wiener N Extrapolation, Interpolation and smoothing of stationary time series — N.Y., 1949
  112. Kailath T. A view of three decades of linear filtering theory IEEE Trans. IT-20, 1974, № 2, pp. 146−180
  113. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems Jorn. Basic Eng., Mar. 1960, v.82, pp. 34−45
  114. И.С., Курзенев В. П., Перов В. П. Многомерная фильтрация нестационарных случайных процессов по обобщенному критерию на основе фильтра Калмана-Бюси. Автоматика и телемеханика, 1976, № 6.
  115. Е.И. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. М.: Наука, 1975.
  116. Д. Статистические оптимальные линейные оценки и управление. М.: Энергия, 1973.
  117. Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь, 1972.
  118. .Ф. Основы статистической обработки траектории измерений. М.: Сов. радио, 1978 384 с.
  119. К.Т. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах. М.: Мир, 1980−316 с.
  120. И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояния. М.: Наука, 1977.
  121. И.Е. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. М.: Наука, 1990 630 с.
  122. А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977−392 с.
  123. И.А. Методы навигации и управления по неполной статистической информации. М.: Машиностроение, 1970,256 с.
  124. И.А. Прикладные задачи фильтрации и управления. М.:Наука, 1982, 199 с.
  125. Э. П. Уайт И.С. Оптимальное управление системами. М.: Радио и связь, 1982.-392 с.
  126. В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация . М.: Наука, 1984.-286 с.
  127. Н.А. Шелухина, К. А. Неусыпин. Коррекция навигационной информации посредством нелинейного фильтра Калмана. В журн. Автоматизация и современные технологии, 2000, № 4, стр. 43−46.
  128. Г. Введение в теорию оптимального управления. М.:Наука, 1970.
  129. Дж. Линейные оптимальные оценки и управление. М.:Мир, 1972.
  130. Г. Стохастическая устойчивость и управляемость. М.:Мир, 1969.
  131. B.C. Математические методы обработки результатов измерений: Учебник для вузов. Спб: Политехника, 2001. — 240 е.: ил.
  132. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. В 3-х томах. М. Советское радио, 1972.
  133. Алгоритмизация процессов обработки информации. Учебное пособие/ С. А. Бидихов., М., 1990.
  134. Д.В. Проектирование систем обработки данных. Пенза, 1995.
  135. К.П. Математическая обработка результатов измерений. М., 1953.
  136. Морские геомагнитные исследования на НИС «Заря». A.M. Карасик, Л. Г. Касьяненко, Б. М. Цуцкарев и др. М.: 1986.
  137. Дж.Райе Матричные вычисления и математическое обеспечение: пер с англ. -М.: Мир, 1984.
  138. Статистическая обработка результатов эксперимента на микро ЭВМ и программируемых калькуляторах. А. А. Костылев, П. В. Миляев, Ю. Д. Дорский и др. JL: Энергоатомиздат: Ленинградское отд-е, 1991 -304 с.
  139. В.И. Нормальное магнитное поле земли. М., 1984.
  140. С.Н. Разработка и исследование методов повышения точности обработки информации в системе управления воздушного движения в сложной помеховой обстановке. Автореферат. Специальность 05.13.14. Владимир, 2000.
  141. А.А. Алгоритмы предварительной обработки информации. Проектирование. Реализация.: Учебное пособие/ Южаков А. А. Перм. Гос.техн.университет.: Пермь, 1998, 74 с.
  142. B.C. Медведев. Методы оптимального оценивания, фильтрации и управления. Линейные системы: Учебное пособие. Часть 1. — М: Изд-во МГТУ, 1996.
  143. В.Н., Гуров И. А. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим система Спб.: БХВ — Спб, 1998.
  144. И.И. Диалого-графическая среда вычислительных пакетов проикладных программ для обработки экспериментальных данных. Автореферат. Специальность 05.13.11. М, 1997.
  145. П.И., Сафонов В. И. Обработка сигналов и изображений MATLAB 5.x / Под общ. ред. к.т.н. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. — 416 с. (Пакеты прикладных программ- Кн.2)
  146. М.А. Ограничения, накладываемые при проектировании алгоритмов оценивания в системе сбора и обработки информации. Тезисы докладов н.-т. семинара ГИТМО (ТУ). Спб., 1998.
  147. М.А. Методы оценивания в проектируемой системе сбора и обработки информации. Тезисы докладов, Спб. ГИТМО (ТУ). Спб, 1998.
  148. М.А. Особенности построения автоматизированной системы сбора и обработки информации о геомагнитном поле. Спб. ГИТМО (ТУ), — Спб, 1998 Деп. в ВИНИТИ.
  149. A.G. Korobeinicov, М.А. Taranenco, Yu.A. Gatchin Designing of arhitecture of software based on knowledge for technological processes of optical cristal growing// X Conferense on laser Optics, October 19−21, 1999, p 171.
  150. A.G. Korobeinicov, M.A. Taranenco, Yu.A. Gatchin Production models of knowledge representation in automated control systems of technological processes of optical cristal growing// X Conferense on laser Optics, October 19−21, 1999, p 165.
  151. Разработана автоматизированная система проектирования алгоритмов обработки информации в ССОИ о геомагнитном поле.
  152. Разработана автоматизированная методика выбора метода обработки информации.
  153. Проведено исследование методов фильтрации информации с целью определения различных факторов, влияющих на качество обработки информации.
  154. Выделен комплекс параметров анализа методов обработки информации.
  155. Разработаны алгоритмы обработки информации в ССОИ о геомагнитном поле.
  156. Разработана система сбора и обработки информации о геомагнитном поле.
  157. Приведено обоснование перспективности применения развитых методов и алгоритмов при решении задач обработки информации в ССОИ о геомагнитном поле.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!