Розвинуто концепцію керування стохастичними об'єктами на базі байєсівського підходу, за якою підтверджується принципова можливість ефективного використання байєсівських оцінок для реалізації задач параметричної та структурної ідентифікації моделей об'єктів, а також прогнозування дрейфу їх параметрів та станів. Уперше запропоновано сукупність методів ефективного субоптимального керування з різними типами обмежень: на енергетику, позиційних та у вигляді лінійних рівнянь. Показано доцільність використання прискореної часової шкали для поточної корекції настроюваних коефіцієнтів процедур керування. Удосконалено байєсівські процедури вибору структури, оцінювання параметрів та станів квазістаціонарних стохастичних систем. Удосконалено методи синтезу стохастично еквівалентних та обережних субоптимальних регуляторів. Теоретично обгрунтовано використання для цих регуляторів базової кореневої процедури. Для стохастично еквівалентних стратегій керування запропоновано модифікацію, що дає змогу оперативно брати до уваги прогноз можливого тренду коефіцієнтів матриці параметрів стохастичної моделі. Удосконалено методи настроювання пускових параметрів та фільтрації виходу субоптимальних регуляторів.

  Скачати повний текст

У дисертаційній роботі запропоновано рішення актуальної науковопрактичної задачі розробки гібридних методів локалізації та навігації мобільних колісних роботів з застосуванням нечітких та нейромережевих моделей, що можуть бути ефективно використані у середовищах зі змінними властивостями. Об'єктом дослідження в роботі є процеси локалізації та навігації мобільних об'єктів із застосуванням методів обчислювального інтелекту. Методи дослідження в роботі основані на використанні методів локалізації рухомих об'єктів з використанням радіосигналів, методів оптимізації маршрутів на графах, методів фільтрації Калмана і Байєса, методів нечіткої логіки, методів машинного навчання з підкріпленням та методів нейромережевого моделювання. В роботі запропоновано метод локалізації та навігації роботів в середовищі зі змінними властивостями за умов обмежених можливостей для дистанційного керування, що передбачає можливість перемикання режиму керування роботом в стан автономної навігації. Запропоновано метод автономної навігації роботів в невідомому середовищі з комбінованим застосуванням нечіткої моделі і RL-методів, який дозволяє покращувати набір нечітких правил, використовуючи сигнали підкріплення. Запропоновано удосконалення методу локалізації мобільних об'єктів з використанням технології iBeacon та даних акселерометра у просторі з відомими картами приміщень, що дозволяє скоротити кількість необхідних для локалізації передавачів. Запропоновано удосконалення методу локалізації роботів із застосуванням процедур фільтрації Калмана і фільтрації Байєса, який дозволяє враховувати особливості локалізації положення робота за умов наявності або відсутності пропріоцептивних даних. Запропоновано удосконалення методу автономної навігації роботів в невідомому середовищі з обходом перешкод із застосуванням нечіткої моделі, який дозволяє реалізувати різні типи поведінки робота в умовах наявності і відсутності пропріоцептивної інформації. В роботі набув подальшого розвитку метод визначення маршруту руху мобільних об'єктів з використанням модифікованого алгоритму Jump Point Search, що дозволяє зменшити кількість необхідних обчислень в порівнянні з базовими алгоритмами. Практичне значення роботи полягає в тому, що отримані теоретичні результати реалізовано за допомогою нових інтелектуальних процедур локалізації та навігації мобільних об'єктів, що забезпечує можливість їх ефективного використання в системах керування роботом в середовищі зі змінними властивостями за умов обмежених можливостей для дистанційного керування. Результати тестування запропонованих методів та відповідних обчислювальних процедур підтверджують її працездатність та перспективи практичного застосування. Окремі положення, висновки та рекомендації дисертаційної роботи використано в навчальному процесі для підготовки та модифікації курсу «Вбудовані системи в інтелектуальній робототехніці», а також у курсовому та дипломному проектуванні на кафедрі електронних обчислювальних машин Харківського національного університету радіоелектроніки, що підтверджується відповідним актом.^UIn dissertation work the solution of the actual scientific and practical task of developing hybrid methods of localization and navigation of mobile wheel robots with the use of fuzzy and neural network models that can be effectively used in environments with variable properties is proposed. The object of research in work is the processes of localization and navigation of mobile objects with the use of methods of computing intelligence. Methods of research in work are based on the use of: methods of localization of moving objects in using radio signals, methods of optimizing routes in graphs, Kalman and Bayes filtration methods, methods of fuzzy logic, methods of machine learning with reinforcements and methods of neural network modeling. The paper proposes a method of localization and navigation of MPs in a medium with variable properties under the conditions of limited possibilities for remote control, which provides for the possibility of switching the mode of control of the robot to the state of autonomous navigation. The method of autonomous navigation of MR in an unknown environment with combined application of fuzzy model and RL-methods is proposed, which allows to improve the set of fuzzy rules using reinforcement signals. The improvement of the method of localization of mobile objects using iBeacon technology and accelerometer data in space with known maps of premises is proposed, which allows to reduce the amount of transmitters necessary for localization. The improvement of the method of localization of AMP with the use of Kalman filtration and Bayes filtration procedures, which allows taking into account the features of localization of the robot's position in the presence or absence of proprioceptive data, is proposed. The improvement of the method of autonomous navigation of MR in an unknown environment with obstacle bypassing with the use of fuzzy model, which allows to realize different types of behavior of the robot in the presence and absence of proprioceptive information. In this work, the method for determining the route of mobile objects movement using the modified Jump Point Search algorithm has been further developed, which allows reducing the number of computations required in comparison with the basic algorithms. The practical value of the work is that the obtained theoretical results are realized with the help of new intelligent procedures of localization and navigation of mobile objects, which ensures the possibility of their effective use in control systems of the MR in a medium with variable properties under the conditions of limited possibilities for remote control. The results of the testing of the proposed methods and the corresponding computational procedures confirm its efficiency and prospects of practical application. Some provisions, conclusions and recommendations of the dissertation work are used in the educational process for the preparation and modification of the course "Embedded Systems in Intellectual Robotics", as well as in course and graduation designing at the Department of Electronic Computing Machines of the Kharkiv National University of Radio Electronics, which is confirmed by the relevant act.

Об'єкт дослідження – процес визначення положення об'єктів за зображеннями, що сегментовані на цифрових кадрах. Мета роботи – підвищення точності оцінки положення об'єктів в просторі за даними цифрових зображень за рахунок розробки нових і вдосконалення відомих обчислювальних методів сегментації та оцінки кутового положення об'єктів в просторі, які враховують умови астрономічних спостережень та особливості формування цифрових кадрів. Методи дослідження отримані на основі використання теорії чисельних методів, морфологічної обробки зображень, теорії математичної статистики, параметричного оцінювання та теорії оптимізації, що дозволили розробити: обчислювальні методи сегментації зображень одиночних, яскравих, протяжних і компактних груп об'єктів на цифрових астрономічних зображеннях; оцінки параметрів зображення фонової підкладки на цифрових зображеннях при наявності аномальних пікселів; метод оцінки кутового положення об'єктів в просторі при прямій і зворотній координатній редукції дискретних зображень. Наукова новизна роботи полягає в такому: вперше запропоновано обчислювальний метод сегментації зображень одиночних об'єктів на цифрових зображеннях з попереднім використанням згладжуваючого цифрового фільтру низьких частот та вирівнюванням яскравості цифрового кадру; вперше запропоновано обчислювальний метод сегментації протяжних зображень об'єктів на цифрових зображеннях, що дозволяє здійснювати сегментацію вхідних протяжних зображень, де присутні різні типи зображень локальних об'єктів (одиночних, компактної групи, протяжних) при обчислювальних витратах, близьких до мінімальних; удосконалено метод оцінювання параметрів фонової підкладки цифрового зображення об'єкта при наявності аномальних пікселів, що дозволяє враховувати умови астрономічних спостережень для покращення показників точності оцінки положення об'єктів у просторі; отримали подальший розвиток обчислювальні методи оцінки кутового положення об'єктів в просторі з використанням прямої та зворотної координатної редукції дискретних зображень, що дозволило поліпшити якість апроксимації аберації для короткофокусних та довгофокусних оптичних систем спостереження та підвищити загальну точність визначення координат об'єктів. Практичне значення одержаних результатів полягає у тому, що розроблені обчислювальні методи апробовані на практиці і впроваджені в блоці внутрішньокадрової обробки програмного комплексу автоматизованого виявлення астероїдів і комет CoLiTec, одним з розробників якого є здобувач. Розроблені обчислювальні методи сегментації зображень дозволили здійснювати виділення всіх типів об'єктів на цифрових астрономічних кадрах з обчислювальними витратами, близькими до мінімальних. Запропоновані в роботі обчислювальні методи прямої і зворотної координатної редукції дозволили значно підвищити показники точності визначення кутових положень об'єктів. Наприклад, отримані значення середньоквадратичного відхилення екваторіальних координат опорних зірок відповідають вимогам Центру малих планет до точності оцінки кутових положень астероїдів на цифрових зображеннях. Розроблені обчислювальні методи можуть бути використані в різних програмних комплексах обробки цифрових зображень для сегментації і визначення кутових положень об'єктів з високою точністю (зокрема, в програмних комплексах для зоряної фотометрії, автоматизованого виявлення астероїдів і комет, ПЗ для контролю космічного простору). Результати дисертаційного дослідження були використані в Одеській астрономічній обсерваторії Odessa-Mayaki (с. Маяки, Одеська обл., Україна), в лабораторії космічних досліджень при Ужгородському національному університеті, в Західноукраїнському центрі космічних досліджень Державного космічного агентства України (м. Мукачево, Україна).^UThe object of research is the process of determining the position of objects on images that are segmented in digital frames. The purpose of the work is to increase the accuracy of estimating the position of objects in space based on digital images by developing new and improving known computational methods of segmentation and estimating the equatorial position of objects in space, which takes into account astronomical observations and specific of digital frames. The research methods are based on the use of numerical methods theory, morphological image processing, mathematical statistics theory, parametric estimation and optimization theory, which allowed to develop: computational methods of image segmentation of single, bright, long and compact group of objects on digital astronomical images; evaluation of the image parameters of the background substrate on digital images in the presence of anomalous pixels; method of estimating the angular position of objects in space with direct and inverse coordinate reduction of discrete images. The scientific novelty of the work is as follows: for the first time a computational method for segmenting images of single objects on digital images with the prior use of a smoothing digital low-pass filter and equalizing the brightness of the digital frame; for the first time a computational method of segmentation of long images of objects on digital images is proposed, which allows segmentation of input long images, where there are different types of images of local objects (single, compact group, long) at computational costs close to minimum; improved the method of estimating the parameters of the background substrate of the digital image of the object in the presence of anomalous pixels, which allows to take into account the conditions of astronomical observations to improve the accuracy of estimating the position of objects in space; computational methods for estimating the angular position of objects in space using direct and inverse coordinate reduction of discrete images were further developed, which improved the quality of aberration approximation for short-focus and long-focus optical observation systems and increased the overall accuracy of determining the coordinates of objects. The practical significance of the obtained results is that the developed computational methods have been tested in practice and implemented in the in-frame processing unit of the software complex for automated detection of asteroids and comets CoLiTec, one of the developers of which is the applicant. Developed computational methods of image segmentation have made it possible to select all types of objects on digital astronomical frames with computational costs close to the minimum. The computational methods of direct and inverse coordinate reduction proposed in the work allowed to significantly increase the accuracy of determining the equatorial positions of objects. For example, the obtained values of the standard deviation of the equatorial coordinates of the reference stars meet the requirements of the Center for Small Planets to accurately estimate the equatorial positions of asteroids in digital images. The developed computational methods can be used in various software systems for digital image processing for segmentation and equatorial positioning of objects with high accuracy (in particular, in software systems for stellar photometry, automated detection of asteroids and comets, space control software). The results of the dissertation research were used in the Odessa Astronomical Observatory Odessa-Mayaki (Mayaki village, Odessa region, Ukraine), in the space research laboratory at Uzhgorod National University, in the Western Ukrainian Center for Space Research of the State Space Agency of Ukraine (Mukachevo, Ukraine).

Об'єкт дослідження – процеси резонансного розсіяння і генерації хвиль в нелінійних шарових електродинамічних структурах. Метою дисертаційної роботи є побудова обчислювальних методів дослідження процесів резонансного розсіяння і генерації хвиль в нелінійних шарових електродинамічних структурах.У дисертаційній роботі запропоновано рішення актуальної науково-практичної задачі розробки математичної моделі та обчислювальних методів розв'язання в резонансному діапазоні частот крайових задач розсіяння і генерації хвиль третьої гармоніки нелінійних шарових електродинамічних структур. Задача базується на вирішенні еквівалентної системи комплексних нелінійних інтегральних рівнянь Гаммерштейна, яка за допомогою квадратурних формул зводиться до системи комплексних нелінійних алгебраїчних рівнянь другого роду. Основою запропонованого в роботі підходу до її рішення є самоузгоджений метод, тобто ітераційний метод, побудований на базі блокових ітераційних процедур. У роботі також удосконалено метод аналізу на частотах випромінювання спектральних задач з індукованою діелектричною проникністю нелінійного шару. Об'єднання самоузгодженого методу і спектрального аналізу дозволило вперше в межах єдиного підходу дослідити нелінійні резонансні процеси на частотах резонансного розсіяння і генерації коливань, вибираючи в якості частот збудження величини, що визначаються дійсними частинами комплексних власних частот індукованих спектральних задач. Наведено критерії оцінки достовірності обчислень: умови виконання балансу енергії; критеріїв обумовленості матриць для задач випромінювання на чутливість до похибок обчислення та перевірки індукованих спектральних задач на виродження.Розроблені в дисертаційній роботі математичні моделі та здобуті результати впроваджені у держбюджетні науково-дослідні роботи: «Генерація, посилення, детектування та розповсюдження терагерцового випромінювання: електродинамічне моделювання та експеримент», «Нові теоретичні та експериментальні методи в електродинамічному моделюванні, генерації та випромінюванні електромагнітних хвиль гігагерцового та терагерцового діапазонів частот», що виконувалися в рамках тематичних планів науково-дослідних робіт у відділі теорії дифракції та дифракційної електроніки ІРЕ ім. О.Я. Усикова НАНУ, також в навчальному процесі при підготовці аспірантів, що навчаються за дисципліною «Вибрані питання сучасної теоретичної радіофізики» в ІРЕ ім. О.Я. Усикова НАНУ. Здобуті в роботі результати пов'язані з реалізацією міжнародних програм, що спільно проводились НАН України та Шведським Інститутом по програмі Вісбі, назва проекту: "Розширені методи вирішення великомасштабних задач, спрямованих на суперкомп'ютери та паралельні обчислення".^USolving problems of scattering and generation waves by means of nonlinear layered electrodynamic structures in the resonant frequency range. To the dissertation purpose is construction of computational methods and process research of scattering and generation waves by means of nonlinear layered electrodynamic structures in the resonant frequency range.In the dissertation, a solution to a challenging scientific and practical problem of developing a mathematical model and computational methods for solving boundary value problems of scattering and generation of third harmonic waves by means of nonlinear layered electrodynamic structures in the resonant frequency range is proposed. The problem is based on solving an equivalent system of complex nonlinear integral Hammerstein equations, which, using quadrature formulas, is reduced to a system of complex nonlinear algebraic equations of the second kind. The developed algorithm for the numerical analysis is based on a self-consistent approach, that is, an iterative method based on block-iterative procedures.In the work, algorithms are also constructed and the induced spectral problems are investigated at the frequencies of radiation (scattering and generation) - that is spectral problems with layers of induced dielectric permeability.The combination of self-consistent and spectral analysis made it possible, for the first time, within the framework of a unified approach, to study nonlinear resonance processes at the frequencies of resonant scattering and generation of oscillations, choosing as the excitation frequencies the quantities determined by the real parts of the complex eigen frequencies of the induced spectral problems.Criteria for evaluating the reliability of calculations are given: conditions for fulfilling the energy balance law; estimates of the condition number of the matrices of the radiation problems via the sensitivity of the self-consistent analysis to computational errors, as well as investigation of the matrices of induced spectral problems for degeneracy.Developed in the dissertation mathematics models and obtained results implemented in the scientific research of state budget on themes: "Generation, amplification, detection and propagation of terahertz radiation: electrodynamic modeling and experiment", "New theoretical and experimental methods in electrodynamic modeling, generation and radiation of electromagnetic waves of the GHz and THz (terahertz) range" which used within themes plans scientific research works in department of diffraction theory and diffraction electronics O.Ya. Usikov Institute for Radiophysics and Electronics National Academy of Sciences of Ukraine (IRE NASU) also in educational process in preparation of postgraduate students which study in the discipline "Selected issues of modern theoretical radiophysics" in IRE O.Ya. Usikov NASU. The results obtained in this work are related to the implementation of international programs jointly conducted by the National Academy of Sciences of Ukraine and the Swedish Institute. Grant the Visby Program of the Swedish Institute, Project title: "Advanced solution techniques for large – scale problems aimed at supercomputers and parallels computations".

У дисертаційній роботі запропоновано вирішення актуальної науковопрактичної задачі розробки методів інтелектуальної обробки просторових даних в геоінформаційних системах екологічного моніторингу, які дозволяють підвищити якість формування ландшафтних цифрових зображень для подальшого аналізу стану зон моніторингу. В роботі запропоновано: метод категорійної класифікації об'єктів в задачах комп'ютерного аналізу аерознімків; метод нейромережевої обробки зашумлених цифрових зображень, які можуть містити викривлені фрагменти, заснований на використанні нейроеволюційної моделі шумопригнічуючих автоенкодерів; метод сегментації та виділення контурів просторових цифрових зображень, заснований на використанні марковських моделей, який дозволяє враховувати характер околу аналізованого пікселя і задавати залежність між класами сусідніх пікселів; метод нейромережевої обробки зашумлених картографічних даних ГІС, який передбачає реалізацію на паралельних обчислювальних структурах процедур попередньої фільтрації напівтонових просторових зображень та завадостійкого детектування контурів об'єктів зображень; метод корекції кольорових картографічних зображень з метою поліпшення їх якості, яке здійснюється за допомогою гамма-корекції; метод стиснення растрових даних, де використовується комбіноване застосування генетичної оптимізації та фрактальних методів компресії просторових зображень. Практичними результатами використання проведених досліджень є алгоритми, прикладні програми та інформаційна технологія, що реалізують розроблені методи інтелектуальної обробки цифрових зображень в ГІС екологічного моніторингу.^UIn dissertation work the solution of the actual scientific and practical task of working out of methods of intellectual processing of spatial data in geoinformation systems of ecological monitoring, which allows to improve the quality of formation of landscape digital images for further analysis of the state of monitoring zones, is proposed. The paper proposes: a method of categorical classification of objects in the tasks of computer analysis of aerial photographs; a method of neural network processing of noisy digital images that may contain distorted fragments, based on the use of a neuroevolutionary model of noise-suppressing auto-encoders; the method of segmentation and allocation of spatial digital images, based on the use of Markov models, which allows to take into account the nature of the area of the analyzed pixel and to set the relationship between the classes of neighboring pixels; the method of neural network processing of noisy cartographic data GIS, which provides implementation of parallel computing structures of pre-filtering of Half-Ton spatial images and noise-proof detection of contours of image objects; Method of correction of color cartographic images in order to improve their quality, which is carried out by means of gamma correction; raster data compression method where combined use of genetic optimization and fractal methods of compression of spatial images is used. The practical results of using the conducted research are algorithms, applied programs and information technology, implementing the methods of intellectual processing and digital images in the GIS of environmental monitoring.