Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом



Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом
Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом

 


Владельцы патента RU 2479864:

Дайер Людмила (US)
Сибирски Валери (US)
Дайер Стюарт (US)

Изобретение относится к области управления и может быть использовано для оптимизации эксплуатационных расходов при работе автоматизированных систем управления различными реальными процессами, систем поддержки принятия решений, моделирования реальных объектов. Техническим результатом является упрощение разработки алгоритма и сокращение размера системы для любого заданного критерия. Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом включает построение первоначальной модели объекта и/или процесса в виде, по меньшей мере, одной квадратной матрицы, как правило, большой размерности, в которой каждый из элементов отображает наличие либо отсутствие взаимосвязи составных частей объекта и/или действий процесса, сокращение размерности квадратной матрицы до минимальной путем одновременной перестановки строк и столбцов при условии сохранения полноты отображения объекта и/или процесса, использование полученной квадратной матрицы минимальной размерности в качестве итоговой модели объекта и/или процесса, с использованием которой обосновывают изменения, вносимые в алгоритм управления объектом и/или процессом. 6 з.п. ф-лы, 8 ил.

 

Объяснение изобретения

Настоящее изобретение относится к области автоматизированных устройств и средств управления, реализуемых на основе компьютеров.

Известные в настоящее время аппаратные средства позволяют решать, конкретные, например, экономические задачи довольно больших размеров. Однако возможны недостатки при работе аппаратных средств, обусловленные тем, что решение конкретных задач больших размеров, при Подходе Всеобщности, который не принимает во внимание структуру и/или (в самом простом случае) статистику, будет расточительным для управляемой системы. Таким образом, крайне важно, выявить структуру и/или проанализировать статистические данные (в дальнейшем - «структуру») для конкретного объекта и/или процесса, в отношении которых необходима выработка алгоритма управления, что позволит значительно упростить дальнейшее использование этого алгоритма.

Сущность изобретения

Настоящее изобретение предлагает способ построения алгоритма управления компьютерной системой или автоматизированными устройствами, который обеспечит оптимизацию управления и, следовательно, затрат при работе объекта и/или осуществления процесса и соответствующую выгоду для конечных пользователей.

Краткое описание рисунков

Рис.1А и 1В: Матрица и соответствующий ей граф непосредственных связей конкретной, например, экономической системы, в которой все элементы взаимосвязаны.

Рис.2А и 2В: Матрица и соответствующий ей граф непосредственных связей конкретной, например, экономической системы, в которой внутренние связи подсистем отсутствуют, так же как и связь с центром.

Рис.3А и 3В: Матрица и соответствующий ей граф непосредственных связей конкретной, например, экономической системы, в которой внутренние связи подсистем отсутствуют, однако некоторые подсистемы имеют связь с центром.

Рис.4А и 4В: Матрица и соответствующий ей граф непосредственных связей конкретной, например, экономической системы, в которой внутренние связи подсистем существуют, так же как и связь их с центром.

Детальное описание изобретения

В общем случае любой конкретный объект и/или процесс материального мира, например экономическую систему, включающую N элементов можно описать (то есть построить модель объекта и/или процесса) как квадратную матрицу размера N×N, где каждый ее элемент аij представляет наличие (aij=1) или отсутствие (aij=0) взаимосвязи элемента i и j. Фиксируя наличие или отсутствие связи между элементами, можно представить систему элементов с их взаимосвязями в виде графа, каждая вершина которого представляет собой элемент системы, а дуга между вершинами представляет наличие связи между ними. Используемый в настоящее время Подход Всеобщности предполагает, что все элементы системы взаимосвязаны, то есть каждый аij=1 (Рис.1А). При таком подходе анализ системы достаточно сложен, потому что рассматривается большая матрица с беспорядочным расположением нолей и единиц. В итоге структура системы не может быть выявлена.

Однако, после некоторой обработки матрицы путем одновременной перестановки строк и столбцов, структура может быть легко выявлена путем упорядочения нулей и единиц. Для этой цели мы должны перенумеровать элементы матрицы и тогда станет очевидным, какие элементы имеют много связей и которые имеют лишь несколько. Примеры матриц и соответствующих им графов после упорядочения и перенумерации элементов системы приведены на рис.3 и 4. Поступая таким образом, мы сокращаем исходную матрицу до размера, который является минимальным, но достаточным, чтобы полностью описать рассматриваемую систему. Верхние строки матрицы на рис.4 представляют собой взаимосвязи с центром, куда стянуты элементы с максимальным числом связей, диагональные блоки последовательно взаимосвязаны друг с другом, остальные элементы равны 0. При этом матрицы на рис.2 и 3 можно считать частными случаями матрицы, изображенной на рис.4. И, следовательно, модель любого конкретного объекта и/или процесса материального мира, например конкретной экономической системы, может быть представлена в виде матрицы, аналогичной матрице на рис.4.

При этом возможность отображения моделей объектов и/или процессов различного характера в виде матриц доказана и описана в научной литературе:

описано моделирование статистических (вероятностных) систем Ю.Н.Гаврилец (Gavrilets Y. N.) «The Structure of Multidimensional Random Variables and its Utilization in Social Research. Quantitative Sociology, International Perspectives on Mathematical and Statistical Modeling», 1975, ACADEMIC PRESS INC., New York - San Francisco - London;

описана возможность анализа структуры детерминированных систем

Гаврилец Ю.Н. (Gavrilets Y.N.) «Социально-экономическое планирование. Системы и модели», Москва, «Экономика», 1974,

Харчук (Дайер) Л.В. «Структура множеств и способы ее использования в конкретных задачах планирования», Сборник «Модели и методы исследования социально-экономических процессов», Центральный экономико-математический институт Академии Наук СССР, Москва, 1975.

В перечисленных публикациях показано, что непосредственные связи между элементами сложной системы, содержащей большое количество элементов, определяются главным образом внутренними связями некоторого числа ее подсистем существенно меньшей размерности и их связями с центром. Другими словами, если известно, что матрица, отображающая модель системы, имеет большое количество нулей, что характерно для конкретных (например, экономических) объектов и процессов, то ее элементы можно реорганизовать в определенный порядок, тем самым сократив размеры матрицы. То есть при разработке алгоритмов управления для объектов и/или процессов оптимальным способом является использование структуры и/или анализ статистических данных систем, описывающих эти объекты и/или процессы, а не управление ими на основе более широкого Подхода Всеобщности.

Таким образом, анализ структуры модели конкретного объекта и/или процесса позволяет значительно упростить разработку алгоритма и сократить размеры системы для любого заданного критерия. Следовательно, для решения конкретных практических задач требуется гораздо меньше информации для разработки алгоритма, написания компьютерной программы, выполнения программы, ввода данных, эксплуатации программы и вывода данных. В свою очередь, если заранее не будет проведено исследование структуры объекта и/или процессов, полученная модель объекта и/или процесса в виде матрицы будет включать значительное число элементов, равное нулю, использование такой матрицы приведет к неудобству ввода данных, снизит скорость обработки информации, усложнит анализ выходной информации и принятие итогового решения. Если же при разработке алгоритма управления объектом и/или процессом будет принята во внимание структура объекта и/или процесса, то становится возможной оптимизация программного обеспечения, а не просто использование малоэффективного Подхода Всеобщности, как было указано выше.

Использование предложенного в настоящем изобретении структурного анализа объекта и/или процесса может быть предложено в приведенных ниже примерах (а-f) из различных областей техники, в которых в настоящее время применение подобных способов неизвестно.

а) Заказ от торгового предприятия к банку на доставку бумажных купюр и монет нужного номинала для выдачи сдачи в подавляющем большинстве случаев однотипен и постоянно используется одним и тем же магазином при запросе необходимых купюр и монет на требуемую сумму. Список достоинств купюр и монет валюты США в таком требовании выглядит следующим образом: Pennies, Nickels, Dimes, Quarters, Half Dollars, Silver Dollars, Ones, Fives, Tens, Twenties. Монеты «Half Dollars» и «Silver Dollars» практически никогда не используются в реальных запросах, что приводит к потере времени специалиста, отвлекающегося на неиспользуемые наименования, чтобы добраться до следующих за ними наименований денежных единиц. Даже в крупных американских банках (например, «Wells Fargo» при конкретном телефонном автоматизированном заказе купюр клиенты банка должны пройтись через номинал купюры в два доллара, пользуясь списком: «Однодолларовые купюры»; «Двухдолларовые Купюры»; «Пятидолларовые Купюры»; «Десятидолларовые Купюры» и т.д., нажимая каждый раз определенную клавишу, чтобы отказаться от двухдолларовых купюр. Кроме потери времени клиентов игнорирование анализа статистики при программировании автоматизированного заказа вызывает установление и, как следствие, увеличение средств на оплату дополнительных телефонных линий в банках (путь решения этой проблемы приведен в примере оптимизации алгоритма I ниже по тексту описания).

b) Печать финансовых и хозяйственных отчетов осуществляется без учета того факта, что значительное число выходных параметров равно нулю, а иногда даже целые строки или столбцы документации имеют нулевые значения. Простое исключение нулевых значений, в особенности всех нулевых строк и столбцов, из отчета позволит не только продлить срок использования картриджа для принтеров, добиться экономии по поставке, закупке и хранению бумаги, хранению избыточных страниц отчетов и по истечении сроков хранения безопасного уничтожения этих страниц отчетов, а также уменьшить износ принтеров, но и значительно упростит анализ выходных данных. Например, большинство крупных магазинов и супермаркетов требуют типовой отчет под названием «Отчет по Превышению/Недостаче Кассы». Такой отчет, например за первый день месяца содержит 11 ненулевых строк и 24 нулевые строки, 61 ненулевой столбец и 25 нулевых столбцов. Используя предложенный способ простой перестановкой элементов матрицы можно добиться пятикратного сокращения использования бумаги для ежедневного вывода информации. Также в качестве примера может быть приведен «Отчет по операциям с банковскими картами», для которого матрица, отображающая информацию о снятии денег со счетов во время проведения операций по покупке товаров в магазине содержит всего 1% ненулевых значений. При этом используемый в настоящее время Подход Всеобщности к выводу информации, не принимающий во внимание структуру матрицы этих данных, приводит к расточительной печати 99% информации с нулями (путь решения этой проблемы приведен в примере оптимизации алгоритма II ниже по тексту описания).

c) Для разработки оптимального алгоритма операций по денежной кассе торгового предприятия необходимо принимать во внимание существующую статистику наличных и безналичных операций, согласно которой в США 50% сделок не включают наличные денежные средства и, соответственно, в течение 50% рабочего времени касса открывается, когда в этом нет необходимости. Кроме того, очевидно, с увеличением объемов перевода заработной платы на дебетовые банковские карты число безналичных операций в магазинах возрастет еще больше. Следовательно, операции по денежным кассам в магазинах могут быть автоматизированы так, что кассовый аппарат открывался бы только при наличных расчетах с покупателями - выгоды в сокращении времени обслуживания покупателей, повышения безопасности кассы и эффективности работы отдела по предотвращению потерь в магазине очевидны (путь решения этой проблемы приведен в примере оптимизации алгоритма IIIa ниже по тексту описания).

d) При контроле ввода данных в компьютер в специальном формате, например с использованием графического пользовательского интерфейса, в случае обнаружения ошибки в одном из полей, после того как данные были введены в компьютер для обработки, курсор должен быть расположен на поле с ошибочным значением, так как очевидно, что следующее действие пользователя будет заключаться в том, чтобы исправить запись в этом поле, а не на первом поле (путь решения этой проблемы приведен в примере оптимизации алгоритма IIIb ниже по тексту описания).

e) При использовании графического пользовательского интерфейса персонального компьютера или мобильного терминала связи используют в зависимости от удобства разработчика случайный или алфавитный порядок расположения функций интерфейса. Например, список «My Favorites» на www.yahoo.com сортируется в алфавитном порядке, что далеко от реальных предпочтений пользователя, которые могут быть легко получены из статистики частот выбора для конкретных функций пользовательского интерфейса (путь решения этой проблемы приведен в примере оптимизации алгоритма IVa ниже по тексту описания).

f) Для существующих в настоящее время графических пользовательских интерфейсов персональных компьютеров или мобильных терминалов связи характерно случайное расположение курсора или выделенной позиции выбора для следующего шага или же полное отсутствие таковых. Например, когда пользователь щелкает правой кнопкой мыши на документ Microsoft Word - открывающееся меню содержит несколько операций, но без упрощения выбора наиболее часто используемой операции, например «Open» (путь решения этой проблемы приведен в примере оптимизации алгоритма IVb ниже по тексту описания).

В целом следует отметить, что используемый в настоящее время Подход Всеобщности, не учитывающий структуру и/или статистические данные, не обеспечивает качественное построение моделей объекта и/или процесса даже в простейших случаях: обработки данных с одним элементом; обработки матрицы, состоящей из одной строки с элементами, отсортированными в определенном порядке, например отображающими частоту функции, используемую пользователем; обработки данных, состоящих исключительно из одномерных статистических величин. В свою очередь, анализ конкретных объектов и/или процессов показывает эффективность предложенного способа оптимизации алгоритма. Для приведенного примера со случайным расположением курсора Подход Всеобщности - отказ от анализа структуры объекта и/или процесса - устанавливает курсор в любом произвольном положении, хотя даже простой вопрос "Почему случайно?" приведет к пересмотру и нахождению решения об установке курсора на наиболее часто используемой функции, а значит, сэкономит время пользователя. В случае с открытием кассового аппарата только в конце расчета наличными с покупателем за покупку результатом отказа от Подхода Всеобщности будет экономия времени и электроэнергии, а также дополнительная безопасность при работе с наличными и пр.

Действия по оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом помимо выявления структуры объекта и/или процесса до определения алгоритма управления могут включать накопление статистики и определение структуры на стадии анализа прототипа или тестирования. Для практического осуществления предложенного способа также возможно использование встроенного программируемого модуля динамической оптимизации, разработанного для автоматической корректировки установок/опций программного обеспечения, описывающего разработанный алгоритм на основании данных, накопленных в процессе фактической эксплуатации программы. Другими словами, выявление или использование наилучшим образом структуры поставленной задачи, приводящее к оптимизации алгоритма управления объектом и/или процессом, обеспечения, возможно, в течение всего жизненного цикла алгоритма управления, в том числе описанного средствами компьютерных программ.

Ниже приведено несколько примеров оптимизации алгоритмов управления на некоторых различных этапах его разработки.

I. На стадии первоначальной разработки проектных решений системные разработчики взаимодействуют с конечными пользователями для определения/сбора требований системы для того, чтобы выявить структуру задачи управления объектом и/или процессом.

II. На стадии непосредственной разработки алгоритма системные разработчики разрабатывают алгоритм, необходимые для осуществления алгоритма компоненты программного обеспечения, усовершенствуют его на основе фактических данных/статистики, которые были либо собраны и предоставлены конечными пользователями, либо собраны разработчиками в результате тестирования прототипа конечного продукта. Следует отметить, что для наилучшего выявления или использования структуры поставленной задачи управления объектом и/или процессом используются данные/статистика, накопленные в реальном времени.

III. На стадии обеспечения качества/тестирования и отладки разработанный алгоритм и необходимые компоненты программного обеспечения подвергаются дальнейшему усовершенствованию на основе результатов его тестирования на стадии обеспечения качества с целью определения или использования наилучшим образом структуры поставленной задачи, при этом возможны ситуации, в которых

а) конечные пользователи тестируют управление объектом и/или процессом согласно алгоритму и предоставляют разработчикам свои комментарии и пожелания;

b) составитель технической документации при составлении руководства по эксплуатации алгоритма управления, который будет подвергнут тестированию, обозначает флажками определенные места в документации, для того чтобы поставить пользователей в известность о возможности изменения тех или иных опций, в процессе тестирования конечные пользователи уделяют особое внимание таким местам в документации и предоставляют разработчикам свои комментарии и пожелания.

IV. На стадии ввода в действие разработанного алгоритма управления, возможно:

а) использование встроенного модуля оптимизации, созданного для автоматической корректировки установок, опций и/или последовательностей алгоритма, реализованного в том числе с использованием компонентов программного обеспечения на основании данных, накапливаемых в процессе практического использования алгоритма управления, алгоритм корректируется динамически в процессе его эксплуатации;

b) в дополнение к встроенному модулю оптимизации, конечным пользователям предоставляется возможность вручную модифицировать некоторые опции и/или настройки разработанного и введенного в обеспечение алгоритма, посредством выделенного для этих целей интерфейса.

В заключение следует еще раз подчеркнуть, что при разработке алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом необходимо изучение этого объекта и/или процесса для возможности использования структуры при обосновании путей оптимизации алгоритма. Было доказано, что подобный подход всегда приносит положительные результаты. Такой же подход необходим также при разработке алгоритмов отдельных этапов управления объектом и/или процессом, и, очевидно, что упрощение конкретной задачи на основе использования ее структуры должно быть соизмеримо с выгодами от такого упрощения. Важно отметить, что предложенный подход, заключающийся в использования структуры/статистики, может быть применен не только к экономическим задачам, но и к другим проблемам. В то время как выше описанное изобретение позволяет специалистам сделать и использовать то, что считается в настоящее время лучшим, эти специалисты поймут и оценят наличие вариаций, сочетаний, эквивалентов конкретного воплощения, метода и примеров, описанных выше. Изобретение поэтому должно быть ограничено не только вышеописанными вариантами, методами и примерами, а также всеми вариантами и методами в рамках и духе изобретения.

1. Способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом, включающий
построение первоначальной модели объекта и/или процесса в виде, по меньшей мере, одной квадратной матрицы, как правило, большой размерности, в которой каждый из элементов отображает наличие либо отсутствие взаимосвязи составных частей объекта и/или действий процесса,
сокращение размерности квадратной матрицы до минимальной путем одновременной перестановки строк и столбцов при условии сохранения полноты отображения объекта и/или процесса,
использование полученной квадратной матрицы минимальной размерности в качестве итоговой модели объекта и/или процесса, с использованием которой обосновывают изменения, вносимые в алгоритм управления объектом и/или процессом.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что построение первоначальной модели объекта и/или процесса выполняют на основании анализа статистических данных, полученных при управлении объектом и/или процессом.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что построение первоначальной модели объекта и/или процесса выполняют на основании анализа структуры объекта и/или процесса.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что построение первоначальной модели объекта и/или процесса выполняют как на основании анализа структуры объекта и/или процесса, так и анализа статистических данных, полученных при управлении объектом и/или процессом.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что наличие либо отсутствие взаимосвязи между элементами/составными частями объекта и/или действий процесса отображают в виде единицы и нуля соответственно.

6. Способ по любому из пп.1-5, отличающийся тем, что указанные операции выполняют на, по меньшей мере, одном из этапов разработки объекта и/или протекания процесса, например выбранном из перечня: стадия первоначальной разработки проектных решений; стадия непосредственной разработки алгоритма; стадия обеспечения качества/тестирования и отладки; стадия ввода в действие.

7. Способ по любому из пп.1-5, отличающийся тем, что указанные операции выполняют в течение всего времени функционирования объекта и/или протекания процесса.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано:1) в высокопроизводительных вычислительных системах, в частности в системах цифровой обработки сигналов, работающих в режиме реального времени, 2) в системах управления скоротечными процессами, 3) в качестве средства повышения производительности персональных компьютеров при решении задач, связанных с упрощением вида матриц систем линейных уравнений (алгебраических и дифференциальных), реализуемого как подсхема в составе арифметического процессора или же в составе отдельного устройства (спецпроцессора).

Изобретение относится к вычислительной технике и предназначено для использования в высокопроизводительных вычислительных системах, в частности в системах цифровой обработки сигналов, работающих в режиме реального времени, в системах управления быстро протекающими процессами, в персональных компьютерах в качестве средства повышения их производительности, реализуемого как подсхема в составе арифметического процессора или же в составе отдельного устройства (спецпроцессора).

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. .

Изобретение относится к вычислительной технике и предназначено для построения однородных вычислительных сред, выполняющих сжатие массивов двоичных векторов в конвейерном режиме.

Изобретение относится к вычислительной технике и предназначено для использования в высокопроизводительных вычислительных системах, в частности в системах цифровой обработки сигналов, работающих в режиме реального времени, в системах управления быстро протекающими процессами, в персональных компьютерах в качестве средства повышения их производительности, реализуемого как подсхема в составе арифметического процессора или же в составе отдельного устройства (спецпроцессора).

Изобретение относится к области радиотехники, в частности к способу передачи-приема сигнала в многопользовательской системе радиосвязи с множеством передающих и множеством приемных антенн (MIMO-OFDM).

Изобретение относится к области вычислительной техники и предназначено для моделирования задач при проектировании вычислительных систем (ВС). .

Изобретение относится к вычислительной технике, предназначено для параллельного вычисления разрядными срезами сумм парных произведений комплексных чисел и может быть использовано для решения задач цифровой обработки сигналов, решения задач спектрального анализа и гидролокации, систем автоматического управления.

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно к устройствам обработки числовых массивов информации, и предназначено для перестановки строк двумерного массива (матрицы), хранящейся в памяти вычислительного устройства.

Изобретение относится к устройствам принятия решения в условиях неопределенности. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей устройства за счет обеспечения возможности ранжирования вариантов принятия решения. Устройство содержит сумматоры 11i (i=1,…,m), первый элемент задержки 12, второй элемент задержки 13, третий элемент задержки 14, блок выбора максимального кода (БВМК) 15, матрицу из m*n блоков умножения 8ij, стековую память 16, входные триггеры 10i, (i=1,…,m), элемент И 9ij (i=1,…,m, j=1,…,n), блоки умножения 8ij (i=1,…,m, j=1,…,n), вторые регистры 6j (j=1,…,n), третьи регистры 7ij (i=1,…,m, j=1,…,n), первый элемент И 2, элемент задержки 12, второй элемент задержки 13, сумматоры 11i (i=1,…,m), элементы И 9ij (i=1,…,m, j=1,…,n), стековую память 16, элемент И 17, схему сравнения 5. 1 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для создания арифметического ускорителя для решения больших систем линейных уравнений. Техническим результатом является уменьшение числа арифметических операций. Способ содержит этапы, на которых: производят доступ к блоку общей памяти одного или более третичных или четвертичных процессоров, выбранных из произвольного множества разнородных процессоров, выявляют свободный первичный процессор, разделяют промежуточный результат на группы, производят индексирование и записывают значения промежуточного результата в каждой группе в блок общей памяти, выявляют свободный третичный процессор и производят ранжирование индексов и по одному из трех последовательных индексов, выбранных из множества индексов, производят быстрое дискретное преобразование Фурье, записывают результаты преобразования в блок общей памяти, выявляют свободный четвертичный процессор, рассматривают значения элементов матрицы для первого индекса последовательно, производят быстрые дискретные преобразования Фурье по двум другим индексам, умножают почленно получившиеся значения по этим двум индексам на Фурье преобразования теплицевой матрицы для этих индексов, производят обратное быстрое дискретное преобразование Фурье по этим двум индексам, результаты преобразований записывают в локальную память четвертичного процессора, производят обратное быстрое дискретное преобразование Фурье по первому индексу, записывают результат в общую память. 1 ил.
Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в упрощении определения пределов защиты при помощи полной экстраполяции пределов защиты. Способ для определения для будущего момента времени пределов защиты, связанных с навигационными параметрами носителя, в котором оценивают навигационные параметры носителя в настоящий момент времени, формируют статистическую модель ошибок оценки навигационных параметров носителя в настоящий момент времени в виде ковариационной матрицы, экстраполируют статистическую модель ошибок оценки на будущий момент времени, вычисляют предел защиты для будущего момента времени на основе экстраполированной статистической модели, причем для экстраполяции статистической модели ошибок оценки используют применение постоянной положительной матрицы перехода к вектору среднеквадратичных отклонений, сформированному из квадратных корней диагональных элементов ковариационной матрицы с целью распространения на будущий момент времени среднеквадратичных отклонений навигационных параметров, полученных в настоящий момент времени, при этом указанное распространение является независимым от предыдущей динамики носителя. 2 н. и 9 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в высокопроизводительных специализированных вычислительных машинах и устройствах обработки сигналов для обращения ковариационных матриц помеховых сигналов. Техническим результатом является увеличение быстродействия за счёт учёта эрмитовых свойств ковариационной матрицы помеховых сигналов. Устройство содержит девять вычислительных модулей, два блока хранения коэффициентов и генератор тактовых импульсов. 2 ил.

Изобретение относится к методам цифровых вычислений, предназначенных для специфических функций, а именно к комплексным математическим операциям для матричных или векторных вычислений. Согласно способу сигналы, поступающие с выходов N-элементной антенной системы, оцифровывают в N аналого-цифровых преобразователях, обрабатывают в цифровом вычислителе, где формируют ковариационную матрицу, раскладывают ее на собственные векторы и собственные значения. Далее N сигналов, свободных от J мощных некоррелированных помех, при условии N>J, передают на входы устройств, предназначенных для извлечения полезной информации. Технический результат заключается в удалении помеховой составляющей из каждого приемного канала используемого устройства, обеспечивая сохранение полезной информации в каждом канале. 3 ил.
Наверх