ПОСТРОЕНИЕ БОРТОВЫХ КОММУТИРУЕМЫХ СЕТЕЙ МИНИМАЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ (2021)
В статье сформулирована задача построения бортовой коммутируемой сети минимальной сложности необходимой для передачи периодических сообщений в реальном времени и предложены алгоритмы ее решения: построения структуры сети и системы виртуальных каналов. Приводятся результаты апробации предложенных алгоритмов для построения бортовых сетей AFDX, предназначенных для передачи исходно заданного набора периодических сообщений.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 46120584
Современные информационно управляющие системы реального времени (ИУС РВ) являются распределенными и включают в свой состав: вычислительные ресурсы, датчики, контроллеры исполнительных устройств, устройства хранения и отображения информации, которые взаимодействуют между собой. В ИУС РВ можно выделить три уровня обработки данных: 0) уровень предобработки, 1) уровень первичной обработки, 2) уровень вторичной обработки. Для обеспечения выполнения функциональных программ в режиме реального времени наибольшая производительность и пропускная способность сети необходима на уровне первичной обработки данных.
В настоящее время осуществляется переход от ИУС РВ с федеративной архитектурой к ИУС РВ с интегрированной модульной архитектурой. Наиболее широко используемый подход к построению ИУС РВ с интегрированной модульной архитектурой известен как интегрированная модульная авионика (ИМА). Разработан ряд стандартов, регламентирующих построение ИУС РВ с архитектурой ИМА:
- ARINC 651 – основные принципы построения ИУС РВ на основе ИМА [1].
- ARINC 653 – спецификация операционных систем [2].
- FC-AE-ASM-RT – спецификация сети информационного обмена на основе коммутируемой сети Fibre Channel [3].
- ARINC 664 (AFDX) – спецификация сети информационного обмена на основе Ethernet [4].
Стандарт ARINC 651 регламентирует основные принципы построения ИУС РВ на основе ИМА. В соответствии с этим стандартом, единый бортовой вычислитель строится из набора стандартизованных вычислительных модулей.
Список литературы
- ARINC 651-1 “Design Guidance for Integrated Modular Avionics”, 1997.
- ARINC Specification 653. Airlines Electronic Engineering Committee. [PDF] (http://www.arinc.com).
- INCITS 373. Information Technology - Fibre Channel Framing and Signaling Interface (FC-FS), International Committee for Information Technology Standards, 2003.
- Aircraft DataNetwork. Part 7. Avionics Full Duplex Switched Ethernet (AFDX) Network // Aeronautical Radio, Inc. 2012.
- Костенко В.А. Архитектура программно-аппаратных комплексов бортового оборудования // Изв. вузов. Приборостроение. 2017. Т. 60. № 3. С. 229-233. EDN: YGSOYX
- Вдовин П.М., Костенко В.А. Организация передачи сообщений в сетях AFDX // Программирование. 2017. № 1. С. 5-20. EDN: XYGUNN
- Al Sheikh A. et al. Optimal design of virtual links in AFDX networks. // Real-Time Systems, 2013. V. 49. № 3. P. 308-336.
- Scharbarg J.L., Fraboul C. Methods and tools for the temporal analysis of avionic networks. // New trends in technologies: control, management, computational intelligence and network systems, 2010. P. 413-438.
- Frances F., Fraboul C., Grieu J. Using network calculus to optimize the AFDX network // European Congress ERTS Embedded real-time software, 25-27 Jan 2006. P. 1-8.
-
Bauer H., Scharbarg J.L., Fraboul C. Applying Trajectory approach with static priority queuing for improving the use of available AFDX resources // Real-time systems. 2012. V. 48. № 1. P. 101-133.
-
AFDX from component to application // URL: https://www.prosoft.ru/cms/f/467416/Презентация+про+AFDX+продуктам.pdf (15.02.2020).
Выпуск
ТЕОРИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ: ФОРМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ И СЕМАНТИКА
ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ И РАСПРЕДЕЛЕННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОИСК
КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
Другие статьи выпуска
В 2020 пандемия коронавируса затронула миллиарды людей по всему свету и заставила пересмотреть отношение к системам здравоохранения и к методам, используемым в современной медицине. Ввиду высокой нагрузки на радиологов и врачей появилась необходимость автоматических систем выявления патологий на медицинских исследованиях. Множество работ, посвященных работе с КТ-снимками пациентов с Covid-19, предполагают внедрение в системы медицинской помощи. Но улучшение по “классическим” метрикам вроде mAP или IoU по всем исследованиям не всегда отображает улучшение модели с точки зрения врачей. В данной работе было предложено считать метрики, усредняя не по всем исследованиям, а по группам в зависимости от размера патологий, а также оценивать количество ложноположительных участков найденных вне легких, поскольку наличие таких участков очень негативно оценивается врачами. Так же был предложен метод, улучшающий сегментацию патологий легких и плеврального выпота, с учетом замечаний, которые были высказаны выше.
Статья посвящена исследованию возможности автоматического выявления информационных кампаний в условиях отсутствия априорных знаний о факте проведения, целях, затрагиваемых объектах и целевой аудитории. В статье предлагается общая модель информационной кампании, а также выделяются признаки проведения скрытых информационных кампаний. Модель подходит для описания информационных кампаний как в социальных медиа, так и в традиционных СМИ, в том числе за пределами сети Интернет. На основе описанных признаков предложен метод обнаружения информационных кампаний, позволяющий решать задачу в автоматическом режиме. Для подтверждения работоспособности метода было проведено экспериментальное исследование на данных, собранных из социальных медиа. Мы привлекли экспертов в смежных областях для разметки сообщений и создания тестового корпуса. С целью анализа сложности задачи мы оценили степень их согласия. Результаты анализа подтвердили первоначальную гипотезу, что даже для профессионалов, задача обнаружения скрытых информационных кампаний является нетривиальной. Тем не менее, используя метод голосования, мы построили тестовую коллекцию на которой провели исследование отдельных признаков, а также сравнения предложенного метода с отдельными ответами экспертов. Результат экспериментов подтвердил перспективность предложенного подхода к решению задачи обнаружения информационных кампаний.
Задача классификации источников данных, обладающих высокой энтропией, в области информационной безопасности занимает одну из ключевых позиций. В настоящее время существуют способы классификации зашифрованных и сжатых последовательностей, которые в основном используют цифровые сигнатуры или служебную информацию в случае ее передачи. В работе проведен анализ исследований в области классификации зашифрованных и сжатых данных и разработана модель зашифрованных и сжатых последовательностей. Практические эксперименты свидетельствуют о высокой точности предложенного подхода и позволяют сделать вывод об улучшении существующих методов классификации зашифрованных и сжатых данных. Предложенный способ может быть внедрен в системы защиты данных от утечек либо в корпоративные системы электронной почты для анализа отправляемых за контролируемый периметр организации вложений.
Облачные инфраструктуры Amazon Web Services и Microsoft Azure поддерживают взаимодействие c IoT-устройствами (устройствами интернета вещей) по протоколу MQTT. Однако, интерфейс IoT-инфраструктуры несколько отличается, и разработка программного обеспечения для устройства, которое могло бы работать с обеими инфраструктурами, требует учета этих особенностей.
В статье показано, что кольцо целых р-адических чисел Zp может быть использовано для представления подмножеств ограниченного числового множества. Предложен подход к определению множества р-адических шаров, объединением образов которых является заданное подмножество ограниченного числового множества. Даны определения покрытия множества р-адических шаров и р‑адической плотности подмножества ограниченного числового множества. Заданы операции р‑адического пересечения, объединения и дополнения над множествами р-адических шаров, которые могут задавать соответствующую алгебру.
Издательство
- Издательство
- ИЗДАТЕЛЬСТВО НАУКА
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 121099 г. Москва, Шубинский пер., 6, стр. 1
- Юр. адрес
- 121099 г. Москва, Шубинский пер., 6, стр. 1
- ФИО
- Николай Николаевич Федосеенков (Директор)
- E-mail адрес
- info@naukapublishers.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 2767735