Архив статей журнала
Предложен двухэтапный алгоритм синхронизации на основе выбора смежной пары сегментов с максимальным суммарным отсчётом в системе КРК. В основе алгоритма известный подход к уменьшению времени вхождения в синхронизм - анализ смежных пар временных сегментов. Отличительной особенностью предложенного алгоритма является обеспечение вероятности успешного поиска и тестирования не хуже требуемого уровня. Необходимо отметить, благодаря этапу тестирования производится отбраковка ошибочных решений, принятых на этапе поиска, что позволяет минимизировать вероятность ложной синхронизации вследствие регистрации шумовых импульсов. На этапе поиска аппаратура последовательно регистрирует суммарные отсчёты со всех смежных пар сегментов. Далее выбирается пара сегментов с максимальным суммарным отсчётом, причём отсчёт в одной из пар сегментов надёжно превышает значения отсчётов со всех других пар сегментов, и аппаратура переходит к этапу тестирования. Тестирование состоит в опросе фотодетектора в течение импульса стробирования для повторной регистрации отсчёта. В случае положительного тестирования процесс «грубой» оценки момента приёма синхроимпульса считается успешно завершённым, в противном случае - аппаратура возвращается к поиску в следующем кадре. Отметим, этапам поиска и тестирования соответствуют предельно допустимые числа кадров и тестов соответственно. Получены аналитические выражения для расчёта временных и вероятностных характеристик этапов поиска и тестирования предложенного алгоритма обнаружения на основе выбора смежной пары сегментов с максимальным суммарным отсчётом, в том числе для расчёта допустимого числа кадров и тестов при обеспечении требуемых вероятностей успешного поиска и тестирования соответственно. Установлено, при увеличении среднего числа фотонов в синхроимпульсе средние числа кадров и тестов, а также среднее время успешного поиска и тестирования значительно снижаются. Например, при увеличении среднего числа фотонов в синхроимпульсе в 5 раз среднее число тестов для успешного тестирования и среднее время успешного тестирования уменьшаются в 1,5 раза, а допустимое число тестов - в 5 раз.
Приведены результаты исследований возможностей применения языка и его составляющих (текстовой и речевой) как факторов нейролингвистической идентификации и аутентификации интеллектуальных систем (ИС), носителей русского и чеченского языка. Для достижения целей исследований использовался подход, основанный на информационной виртуализации. Предполагается использование одного из путей решения проблем повышения эффективности идентификации и аутентификации, которым является применение фактора языковой нейролингвистической текстовой идентификации и аутентификации. Исследования показывают, во-первых, что при изменении языка, в случае использования интеллектуальной системы как носителей нескольких языков, наблюдается изменение параметров нейролингвистической идентификации, во-вторых, что если все интеллектуальные системы являются носителями одного языка, то при переходе от одной интеллектуальной системы к другой происходит изменение параметров нейролингвистической идентификации. Таким образом в исследовании определено, что язык интеллектуальной системы может использоваться как фактор идентификации и аутентификации. Исследованы ИС, являющиеся носителями как чеченского, так и русского языка. На первом этапе исследованы десять ИС как носители русского языка, а на втором этапе - те же десять ИС, но как носители чеченского языка. Приведены результаты зависимости основных параметров, а также зависимости производных параметров нейролингвистической текстовой идентификации интеллектуальных систем носителей русского и чеченского языка. Полученные результаты открывают принципиально новую возможность исследований в направлении нейролингвистической текстовой идентификации и аутентификации. Исследования в этом направлении представляют научный и практический интерес, как для случая идентификации интеллектуальной системы носителей одного языка, так и для случая, когда одна интеллектуальная система является носителем множества языков.