Методы прикладной теории наблюдения на основе информационных множеств в автоматизированных системах управления воздушным движением

• Автор: Пятко, Сергей Григорьевич
• Шифр специальности: 05.22.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 370 с. : ил.

Наблюдение в условиях неопределенности на основе информационных множеств Глава 1. Учет специфики динамики движения

2. Общий анализ характеристик метода с детерминистских и 0 вероятностных позиций

личие, например, от интегральных, являются геометрическими. Естественно, что от того, насколько достоверны предположения об ограничениях, зависит и успех всего дела. Вместе с тем, обычно, в задачах оптимизации ограничения предполагают заранее заданными также, как, впрочем, и функционалкритерий качества. С одной стороны, вынесение этих моментов за рамки решения задачи естественно. Однако, это дало право известному математику и философу Б. Расселу с иронией заметить, что формулирование критериев, как постулатов имеет те же преимущества, что и воровство перед честным трудом. Он имел в виду, конечно, что значительно проще принять некие постулаты, нежели тратить силы и время на доказательство справедливости этих утверждений. Развиваемый в работе подход к решению проблемы наблюдения и, в первую очередь, оценивания состояния наблюдаемой системы, в качестве исходных данных использует модели динамики ОН и ограничения как на параметры его движения, так и на ошибки измерений, понимаемые в детерминистском смысле.


Отметим, что требование мгновенности при дискретном поступлении информации снимается. Вовторых, можно перейти от исходного конечномерного фазового пространства к новому функциональному пространству Щ , элементами которого являются области Я. Естественно, что в этом случае вместо движений xi следует оперировать с движением областей . В дальнейшем мы будем опираться на идеологию информационных множеств областей, получившую свое развитие в таких работах, как ,,,. В этих работах изучаются задачи построения стратегий позиционного управления с использованием доступных измерению параметров. Управление осуществляется по принципу обратной связи и, следовательно, необходимо рассматривать совокупный процесс, состоящий, с одной стороны, в оценивании текущего состояния и параметров системы по результатам наблюдений, а с другой построение законов алгоритмов управления. В таком контексте динамика совокупной системы трактуется как эволюция информационных множеств в пространстве состояний. Эти процессы в ряде случаев удается представить либо в замкнутой форме в виде систем особых эволюционных уравнений, либо в форме аппроксимаций, построенных на основе решений систем обыкновенных дифференциальных или разностных уравнений ,. Прежде чем перейти к описанию и построению информационных множеств, изучению их свойств, следует привести строгие определения и, прежде всего, понятия информационного множества. Для того, чтобы это определение было универсальным, сформулируем его для динамической системы общего вида 1.