Метод підвищення ефективності управління інформаційними потоками в системі управління повітряним рухом

Abstract

Оберемок С.О. Метод підвищення ефективності управління інформаційними потоками в системі управління повітряним рухом. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.22.13 “Навігація та управління рухом”. – Льотна академія Національного авіаційного університету Міністерство освіти і науки України, Кропивницький, 2019. Дисертація спрямована на вирішення актуального наукового завдання, пов'язаного з дослідженнями комутаційних можливостей інформаційно-телекомунікаційних мережах для забезпечення раціонального вибору її структури і апаратної складової з метою підвищення оперативності вирішення завдань збору, обробки передачі інформації в автоматизованій системі управління повітряним рухом. Удосконалено модель комутації пакетів у вузлах інформаційної телекомунікаційної мережі яка, на відміну від відомих, враховує вплив пульсації трафіку на імовірносно-часові характеристики доставки пакетів і дозволяє оцінювати завантаження порту комутаційного вузла мережі автоматизованої системи управління повітряним рухом в умовах виникнення пікових навантажень. Удосконалено метод управління потоками даних мережі автоматизованої системи управління повітряним рухом, який, на відміну від існуючих, враховує пульсацію трафіка, що дозволяє мінімізувати інформаційні та часові втрати в інформаційній телекомунікаційної мережі за рахунок адаптивного перерозподілу пакетів даних при їх буферизації по портах комутаційного вузла мережі. Отримала подальшого розвитку модель побудови інформаційної телекомунікаційної мережі автоматизованої системи управління повітряним рухом, яка, на відміну від відомих, враховує пульсації трафіку що дозволяє забезпечити необхідний рівень операційних можливостей мережі. Практичне значення одержаних результатів полягає у тому, що отримані в роботі математична модель і метод являють собою науково-методичну основу для побудови алгоритмів, призначених для комплексного вирішення завдань обробки даних в умовах істотно більш широких варіацій параметрів комп'ютерної мережі автоматизованої системи управління повітряним рухом. У результаті забезпечується можливість вирішення нових актуальних практичних завдань, причому з необхідною оперативністю і точністю, а також зі зниженням витрат на обслуговування ІТКМ автоматизованої системи управління повітряним рухом. Запропоновані моделі дозволяють оцінити ефективність функціонування комутаційних вузлів мережі АСУ повітряним рухом. При дослідженні моделі комутатора з повнозвя’зною топологією встановлено, що на час втрати пакета впливає завантаженість буфера і співвідношення вхідних і вихідних бітових швидкостей. Запропонована модель процесу комутації дозволила оцінити час комутації пакетів в залежності від ймовірності мультиплексування. Отримані результати показали, що для забезпечення стійкої роботи комутаційного вузла АСУ повітряним рухом в умовах максимального завантаження коефіцієнт співвідношення бітових швидкостей вихідного і вхідних портів повинен приймати значення  1. Проведене моделювання показало, що для забезпечення квазірівноважного стану вхідної черги, які свідчать про відсутність відмов в обслуговуванні, необхідно щоб n вх вих i 1t t    . Побудована модель комутації пакетів з адаптивним перерозподілом навантаження дозволить визначити можливості трафіку між комутаційними вузлами, це дозволяє її використовувати як елемент інформаційної технології побудови комутаційних вузлів мережі, розрахованих на пікові завантаження. Проведений аналіз впливу ймовірності втрати пакетів на проміжних вузлах комутації на тимчасові характеристики процесу передачі даних свідчить про те, що збільшення цієї ймовірності призводить до зростання відносного середнього часу доставки повідомлень для широкого діапазону параметрів. Oberemok S.O. The method of improving the efficiency of information flow management in an air traffic management system. - Qualifying scientific work on the rights of the manuscript. Dissertation for the degree of a candidate of technical sciences in specialty 05.22.13 "Navigation and traffic management". - Flight Academy of the National aviation university Ministry of education and science of Ukraine, Kropivnitsky, 2019. The dissertation is aimed at solving the actual scientific problem of improving the methods and information technology of automated forecasting of unfavorable aviation events in flight based on methods and models of in-depth training to improve the quality of risk assessment for flight safety. For the first time, the method of forecasting unfavorable aviation events in flight based on convolutional and recurrent neural networks has been developed. Unlike the well-known, the classification of unfavorable aviation events is based on the use of a convolutional neural network, and for the initial setup of the vector layer of the hybrid model of forecasting, a pre-trained layer of recurrent neural network. The method for forming a training sample for training the deep hybrid neural network for forecasting unfavorable aviation events in flight, which, unlike the known ones, provides the construction of a dictionary of text messages about unfavorable aviation events, using the measure of the importance of words and the vector model of text messages about adverse aviation events on the labeled a data set using a vector representation of words. The information technology of automated forecasting of unfavorable aviation events in the flight, which, unlike the known ones, is based on the knowledgeoriented representation of the stages of risk assessment for flight safety, has been further developed. This enables intelligent data processing to improve the accuracy and completeness of the automated classification of adverse aviation events in flight. The combination of advanced methods is the scientific essence of the formalization of the processes of automated forecasting of adverse aviation events in the flight. Using the results of the study will improve the quality of risk assessment for flight safety through the introduction of automated prediction of unfavorable aviation events in flight in automated air traffic control systems. The results of the performed calculations and simulation modeling of the evaluation of the effectiveness of the methods and models, as well as the practical implementation of the results, confirmed the adequacy of the proposed methods and information technology of automated prediction of adverse aviation events in the flight based on the methods and models of in-depth training. Realization of the developed method of forecasting unfavorable aviation events in flight on the basis of convolutional and recurrent neural networks allowed to automate the process of forecasting unfavorable aviation events. The implementation of the advanced method for forming a training sample for training a deep hybrid neural network for forecasting adverse aviation events in flight allowed the use of the vector model of the training sample as the basis for studying the deep hybrid neural network for forecasting unfavorable aviation events. Implementation of information technology for automated forecasting of adverse aviation events in flight in the subsystem of risk assessment for flight safety has allowed gain in accuracy and completeness of the classification of unfavorable aviation events on average up to 5%.