Классифицированы все линейные полностью регулярные коды с радиусом покрытия ρ = 2, дуальные коды которых являются антиподальными. Для этого вначале приводится ряд свойств для таких дуальных кодов, являющихся кодами с двумя расстояниями d и n.
Двусторонний профиль расстояний (ДПР) сверточного кода определяется как минимум из профилей расстояний этого кода и соответствующего ему “инверсного” кода. Представлены таблицы кодов с оптимальным ДПР (ОДПР-кодов), минимизирующих среднюю сложность алгоритмов двустороннего последовательного декодирования. Компьютерный поиск можно ускорить благодаря тому, что коды с оптимальным профилем расстояния (ОПР) большей памяти имеют в качестве своих префиксов ОПР-коды меньшей памяти, а также тому, что ОДПР-коды можно получать путем конкатенации ОПР- и инверсных ОПР-кодов с меньшей памятью. С помощью моделирования проводится сравнение производительности ОДПР-кодов и других кодов.
Предлагается подход для обобщения полученных авторами ранее формул для первого и второго моментов очереди в системе массового обслуживания с неординарным пуассоновским входным потоком, одним прибором и постоянным временем обслуживания на случай переменного времени обслуживания. Время обслуживания предполагается случайной величиной с конечным множеством значений. Эта модель адекватна для широкого класса систем пакетной передачи информации, так как в реальных системах время передачи пакета может принимать только конечное число значений.
Сделана попытка дать точную математическую интерпретацию соотношения неопределенностей “энергия-время”.
Временная синхронизация является одной из ключевых проблем, которые должны быть решены в процессе создания системы квантового распределения ключей (КРК). Точная синхронизация времени позволяет не только правильно присвоить порядковый номер каждому событию детектирования, но также увеличивает соотношение сигнал/шум. В спутниковой связи временная синхронизация затруднена особенно, ввиду таких факторов как высокие потери, замирание сигнала и эффект Доплера. В данной статье приводится описание простого, эффективного и надежного алгоритма для синхронизации времени. Алгоритм был протестирован в ходе реальных экспериментов по КРК между Micius, первым в мире спутником для квантовой связи, и приемной наземной станцией, расположенной на территории России. Полученная точность синхронизации лежит в диапазоне от 467 до 497 пс. Автор сравнивает свой алгоритм с использовавшимися ранее методами. Предлагаемый подход может применяться и для наземных систем КРК.
Основной проблемой анализа кодов с малой плотностью проверок на четность является оценка чрезвычайно низкого уровня ошибок, возникающего при высоком отношении сигнал/шум. Популярным подходом к решению этой проблемы является метод выборки по значимости. В существующих работах в качестве выборочного распределения метода выборки по значимости используется нормальное распределение со смещенным средним значением, что приводит к большой дисперсии оценки. В свою очередь, равномерное распределение имеет равновероятные выборки во всем диапазоне, что может снизить дисперсию, но приведет к смещенной оценке. Мы предлагаем модифицированный метод выборки по значимости, который позволяет рассматривать равномерное распределение в качестве выборочного, и показываем, что эта оценка лучше, чем традиционная, основанная на нормальном распределении. Также показано, что существующие критерии невозможно применить для оценки точности метода выборки по значимости с равномерным распределением во всем диапазоне отношений сигнал/шум. Для решения этой проблемы предложена новая метрика, которая использует только скорость сходимости и не зависит от истинных данных.
Показана актуальность создания интеллектуальных роботов различного назначения, способных эффективным образом решать сложные многоэтапные задачи целенаправленной деятельности в априори неописанных проблемных средах. Предложены оригинальные по содержанию элементы продукционной модели представления знаний безотносительно к конкретной предметной области. Построенная таким образом модель представления знаний позволяет интеллектуальным роботам автоматически планировать целенаправленную деятельность в условиях неопределенности, опираясь на обобщенное описание возможных закономерностей проблемной среды. Разработаны процедуры автоматического синтеза графа “видимости”, определяющего формальным образом воспринимаемый интеллектуальным роботом участок проблемной среды. Это, в свою очередь, позволяет роботу автоматически формировать локально-оптимальный маршрут целенаправленного перемещения в априори неописанных условиях функционирования. Синтезированы процедуры автоматического планирования интеллектуальным роботом целенаправленной деятельности, связанной с преобразованием текущей ситуации проблемной среды в заданную целевую ситуацию в условиях неопределенности.
Предлагается метод диагностирования линейных динамических систем, описываемых дискретными моделями при наличии внешних возмущений, на основе интервальных наблюдателей. Приводятся соотношения, позволяющие построить интервальный наблюдатель, формирующий два значения невязки так, что если число нуль находится между этими значениями, то дефекты, на обнаружение которых рассчитан наблюдатель, в системе отсутствуют. Случай, когда нуль не попадает между этими значениями, квалифицируется как появление дефекта. Теоретические результаты иллюстрируются примером.
Рассматривается множество обратимых механических систем с колебаниями одного периода и индивидуальными фазовыми сдвигами в них. Решается задача агрегирования связанной системы с притягивающим циклом. Развивается подход с выбором ведущей (управляющей) системы, которая через односторонную связь-управление действует на остальные (ведомые) системы: в агрегированной системе непосредственные связи между ведомыми системами отсутствуют. Применяются универсальные связи-управления. Особое внимание уделяется консервативным системам. Даются возможные сценарии функционирования агрегированной системы.
Анализируется механизм смешанного финансирования мегапроекта, состоящего из нескольких проектов. Одна часть средств на выполнение проекта поступает от руководителя мегапроекта, другая часть от исполнителя проекта. При распределении средств на выполнение проектов руководитель мегапроекта учитывает информацию о размере собственных средств исполнителя на выполнение проекта. Исполнители проектов стремятся получить больше средств от руководителя мегапроекта, в свою очередь, руководитель мегапроекта заинтересован в привлечении большего размера средств от исполнителей проекта. Для достижения этой цели руководитель мегапроекта использует различные процедуры распределения финансовых средств. Соответственно, исполнители проекта для увеличения выделяемых для них средств используют информацию, сообщаемую руководителю мегапроекта. Анализируются процедуры прямых и обратных приоритетов распределения в механизме смешанного финансирования. В ситуации равновесия по Нэшу определяется процедура распределения финансовых средств, которая стимулирует исполнителей проекта выделять больший объем собственных средств на выполнение проекта.