Методика повышения оперативности прогнозирования движения космических объектов за счет параллельной обработки данных
Читать статью полностью
Методика повышения оперативности прогнозирования движения космических объектов за счет параллельной обработки данных(1010,41 KB)Аннотация
В целях безопасного использования ближнего космоса необходимо прогнозирование опасных сближений всех объектов в околоземном космическом пространстве, включая элементы космического мусора. Для прогнозирования движения космических объектов необходимо оперативно решать задачу построения и уточнения их орбит, выполняемую вычислительными комплексами. В работе проведен анализ использования возможности перераспределения нагрузки вычислительного комплекса на основе оценки качества обрабатываемой информации.
Ключевые слова:
Вычислительный комплекс – com- puter complex; космический объект – spacecraft; алгоритм – algorithm; сервер – server; нагрузка – load; ситуационное управление – situational control.
Список литературы
1. Буренин, А. Н. Теоретические основы управления современными телекоммуникационными сетями / А.Н. Буренин, В.И. Курносов. – Москва : Наука, 2011. – 464 с.
2. Антонов, Д. А. Концептуальная модель автоматизированной системы поддержки принятия решений должностными лицами органа управления / Д.А. Антонов, В.В. Оркин, С.А. Платонов / Труды ВКА им. А.Ф. Можайского. – 2023. – № 686. – С. 136–143.
3. Гольдин, В. В. Математические модели планирования ресурсов вычислительных кластеров / В.В. Гольдин, А.Л. Козловский // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. – 2010. – № 1. – С. 211–214.
4. Антонов, Д. А. Моделирование процесса распределения вычислительных ресурсов при автоматизированном обнаружении, распознавании и каталогизировании космических объектов // Д.А. Антонов, О.Е. Нестеренко, В.В. Оркин / Информация и Космос. – 2021. – № 4. – С. 83–87.
5. О возможности автоматизации процесса обработки радиолокационной некоординатной информации в интересах распознавания космических объектов / М.Н. Волков, Р.А. Гудаев, В.Ю. Маслов, Ш.И. Шаймухаметов // Сборник трудов военно-научной конференции «Актуальные научнотехнические аспекты разработки, испытаний и эксплуатации средств ракетно-космической обороны» Военнокосмической академии им. А.Ф. Можайского // под общ. ред. д. т. н. профессора Ю.В. Кулешова. – Санкт-Петербург : ВКА им. А.Ф. Можайского, 2019. – С. 31–36.
6. Сравнение различных подходов к распределению ресурсов в центрах обработки данных // П.М. Вдовин, И.А. Зотов, В.А. Костенко [и др.] / Известия РАН. Теория и системы управления. – 2014. – № 5. – С. 71.
7. Pepple, K. Deploying OpenStack / K. Pepple. – Sebastopol CA : O’Reilly Media, 2011. – 88 p.
8. Plakunov, A. V. Data Center Resource Mapping Algorithm Based on the Ant Colony Optimization / A.V. Plakunov, V.A. Kostenko // Proc. Intern. Conf. on Networks 2014 : SDN&NFV. – 2014. – P. 6995596.
9. Алгоритм формирования плана распределения задач распознавания космических объектов по вычислительным ресурсам // Д.А. Антонов, В.В. Оркин, О.Е. Нестеренко, Д.Г. Попов / Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2022. – № 4. – С. 140–147.
10. Коновалов, А. А. Основы траекторной обработки радиолокационной информации [В 2 ч.]. Ч. 1 / А.А. Коновалов. – Санкт-Петербург : Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2013. – 164 с.
11. Бакулев, П. А. Радиолокационные системы : Учебник для вузов / П.А. Бакулев. – Москва : Радиотехника, 2007. – 375 с.
12. Монич, Ю. И. Оценки качества для анализа цифровых изображений / Ю.И. Монич, В.В, Старовойтов // Искусственный интеллект. – 2008. – № 4. – С. 376–386.
13. Johnson, J. Analysis of image forming systems / J. Johnson // Image intensifier symposium, Fort Belvoir, VA, 6 October 1958. – P. 249–274.
14. Программно-алгоритмический комплекс динамического распределения вычислительных ресурсов при поступлении разнородной информации. Программа для ЭВМ // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022615411, 2022 ; заявка 16.03.2022 ; зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.03.2022.