Бао Нгуен Фунг – кандидат технических наук (1996); инженер по специальности "Радиолокационные системы" (1982, Киев, УССР). Автор 26 научных работ и двух национальных авторских лицензий. Сфера научных интересов – радиолокационная обработка информации; радиоэлектронная и радиолокационная технология, системотехника.
ул. Хоанг Куок Вьет, д. 236, Ханойпр. Чыонг Чинь, д. 176, ХанойE-mail: nguyenphungbao@lqdtu.edu.vn
Nguyen Phung Bao, Cand. Sci. (Eng.) (1996); engineer specializing in "Radar systems" (1982 in Kiev, Ukraina, SSR). Author of 26 scientific works and two national licenses. Area of expertise: radar information processing; radio-electronic and radar technology, systems engineering.
36 Hoang Quoc Viet St., Hanoi176 Truong Chinh Pr.,Hanoi
Данг Куанг Хиеу – магистр техники и технологии по направлению "Телекоммуникации"; старший исследователь названного университета. Автор 6 научных работ. Сфера научных интересов – радиолокация и радионавигация; телекоммуникации.
пр. Чыонг Чинь, д. 176, Ханой
Dang Quang Hieu, Master of Science in Radio Engineering, Chief Researcher of named University. The author of 6 scientific publications. Area of expertise: radiolocation and radio navigation; telecommunications.
176 Truong Chinh Pr., Hanoi
Введение. С каждым годом становится сложнее совершенствовать процесс обработки информации о траекториях движения объектов, получаемой из сенсорной сети. Этот процесс имеет особое значение для центров обработки информации и данных (ЦОИД), в которых осуществляется контроль и управление, так как возникает вопрос сопоставления информации и формирования истинных траекторий объектов в области пересечения зон обнаружения сети. При использовании традиционных подходов к решению данной проблемы возникают вопросы, связанные с обеспечением эффективного предоставления пользователем выходной достоверной траекторной информации в реальном времени. В данной статье предложен новый подход к решению этого вопроса на основе теории интеллектуального анализа данных (data mining) с помощью методов кластеризации данных.
Цель работы. Разработка обобщенной схемы траекторной обработки (ТО) в ЦОИД и синтез алгоритма ТО с использованием методов кластеризации данных.
Материалы и методы. Теория кластеризации данных, теория системотехники, теория обработки радиолокационной информации (РЛИ), методы математического моделирования и практического исследования.
Результаты. На основе анализа сущности процесса обработки РЛИ в ЦОИД и его сходства с процессом кластеризации данных синтезирован алгоритм траекторной обработки объектов, проверенный моделированием и экспериментально. Помимо алгоритма синтезирована структурная схема ТО для ЦОИД, полученной из сенсорной сети.
Заключение. Предложены обобщенная структурная схема и алгоритм ТО для ЦОИД. Они могут эффективно применяться для различных системных моделей ТО, таких, как централизованная, иерархическая и децентрализованная. Синтезированный алгоритм может обеспечивать предоставление выходных данных об истинных отождествленных траекториях по многим показателям системы обработки информации (СОИ).
Introduction. Requirements for the quality of information about the trajectory of moving objects provided by sensor networks are increasingly becoming more stringent. For Information and Data Processing Centers (DPC) at control and management command posts, the issue of information mapping and forming the true trajectories of moving objects in the area of intersection of network detection zones is of particular importance. The use of conventional approaches to solving this problem involves issues related to ensuring the efficient provision of users with complete and reliable information about trajectories in real time. In this article, wee propose a new approach to solving this problem using data mining theory, in particular, the methods of data clustering theory. Based on an analysis of the process of processing radar data in a DPC and its similarity with that of data clustering, we synthesized an algorithm for processing the trajectories of moving objects. The algorithm was verified by modelling and experimental research.
Aim. To develop a generalized scheme for processing object trajectories (TP) in a DPC and to synthesized a TP algorithm using the methods of data clustering theory.
Materials and methods. Data Clustering theory, Systems Engineering theory, Radar Data processing theory (RD), methods of mathematical modelling and experimental research.
Results. Based on an analysis of the essence of radar data processing (RD) in a DPC and its similarity with the process of data clustering, an algorithm for processing the trajectories of moving objects was synthesized and verified by modelling and experimental research. A generalized scheme for processing the trajectories of moving objects in a DPC and a TP algorithm for a DPC were synthesized.
Conclusions. An algorithm for processing object trajectories was proposed based on a new approach of data clustering theory. A generalized scheme and an algorithm for processing object trajectories (TP) in a DPC were suggested. These developments can be effectively applied in various models, e.g. centralized, hierarchical and decentralized. The synthesized algorithm can provide output information about the true identified trajectories in terms of various indicators of data processing systems (DPS).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.