Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 2164,   статей на доработке: 286 отклонено статей: 938 
Библиотека
Статьи и журналы | Тарифы | Оплата | Ваш профиль

Вернуться к содержанию

Метод численной оценки технической интероперабельности
Гришенцев Алексей Юрьевич

доктор технических наук

доцент, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики

197101, Россия, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, 49

Grishentsev Aleksei Yur'evich

Doctor of Technical Science

Associate Professor, St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics

197101, Russia, St. Petersburg, Kronverkskiy prospect, d. 49

grishentcev@ya.ru
Коробейников Анатолий Григорьевич

доктор технических наук

заместитель директора по науке, Санкт-Петербургский филиал, Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В. Пушкова, Российская академия наук

199034, Россия, г. Санкт-Петербург, линия Менделеевская, 1

Korobeinikov Anatolii Grigor'evich

Doctor of Technical Science

Deputy Director of Science, St. Petersburg Branch of the Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation of the Russian Academy of Sciences

199034, Russia, Saint Petersburg, liniya Mendeleevskaya, 1

Korobeynikov_A_G@mail.ru
Дукельский Константин Владимирович

кандидат технических наук

доцент, Санкт-петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики

197101, Россия, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, 49

Dukel'skii Konstantin Vladimirovich

PhD in Technical Science

Associate Professor, St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics

197101, Russia, g. Saint Petersburg, Kronverkskii prosp., 49

kdukel@mail.ru
Аннотация. Предмет исследований является метод оценки качества средств технической интероперабельности открытых информационных систем в соответствии с моделью интероперабельности по ГОСТ Р 55062–2012. В работе предложен метод расчёта оценочных характеристик технической интероперабельности на основе оценки детектирования и преобразования форматов данных узлами открытой информационной системы. В качестве иллюстрации в работе выполнены практические оценки технической интероперабельности, по критериям детектирования и преобразования форматов, некоторых программных пакетов обработки графических изображений. В работе отмечено, что при необходимости наблюдений за эволюцией интероперабельности информационной системы, необходимо сохранение методической основы формирования исходных параметров. Предложенный метод оценки базируется на законах теории информации и определяется формальной моделью позволяющей вычислить частную и общую информационную энтропию, характеризующую техническую интероперабельность как способность исследуемой информационной системы детектировать данные в различных форматах и способность исследуемой информационной системы производить корректные преобразования данных в различных форматах. Основным результатом исследований является разработанный метод оценки технической интероперабельности позволяющий производить численную оценку свойств технической интероперабельности с точки зрения детектирования и преобразования форматов. Практическим результатом работы является получение возможности численной оценки интероперабельности, наблюдение за динамикой интероперабельности различных систем в условиях взаимодействия с непрерывно изменяющимся межсистемным информационным пространством.
Ключевые слова: интероперабельность, открытые информационные системы, информационная энтропия, Преобразование форматов, модель оценки интероперабельности, численная оценка интероперабельности, уровни интероперабельности, детектирование формата, преобразование данных, MATLAB
УДК: 004.5:004.7
DOI: 10.25136/2306-4196.2017.3.23540
Дата направления в редакцию: 08-07-2017

Дата рецензирования: 14-07-2017

Дата публикации: 26-07-2017

Abstract. The object of study involves the method for assessing the quality of technical interoperability means in the open information systems in accordance with the model of interoperability under the GOST R 55062-2012. The author proposes a method for calculating the estimated characteristics of technical interoperability based upon the evaluation of detection and transformation of data formats by nodes of an open information system. As an example the article includes  practical assessments of technical interoperability based upon  the criteria for detecting and converting formats, and some software packages for processing graphic images. It is noted in the article that if there is need to observe the evolution of the interoperability of the information system, it is then necessary to preserve the methodological basis for the formation of the initial parameters. The proposed estimation method is based upon the laws of information theory and it is determined by a formal model allowing to calculate the particular and general information entropy characterizing the technical interoperability as the ability of the information system under investigation to detect data in various formats and the ability of the information system under investigation to produce correct data transformations in various formats. The main result of the research is the developed method of estimating technical interoperability that allows to make a numerical estimation of the properties of technical interoperability allowing for the format detection and transformation. The practical result of the study is that it enables the numerical evaluation of interoperability, allowing one to monitor the dynamics of interoperability of various systems under conditions of interaction with a continuously changing inter-system information space.

Keywords: interoperability, open information systems, information entropy, data conversion, interoperability assessment model, numerical estimation of interoperability, levels of interoperability, format detection, convert formats, MATLAB

Введение

В системах агрегирующих большие количества различных и разнородных данных [1-3], в системах с большим числом внешних (межсистемных) взаимодействий [3-5], в распределённых системах [6] использующих разнообразные каналы связи [2,4,6] форматы [3-6] и формы транспорта [4, 5] данных существенной задачей является повышение качества интероперабельности [7]. Устоявшаяся модель определения интероперабельности в отечественной практике исследования открытых систем сформировалась к 2012 году в результате чего был опубликован ГОСТ Р 55062–2012 [8], разработанный специалистами «Института радиотехники и электроники Российской академии наук им. В. А. Котельникова РАН». Значительный вклад в формирование модели интероперабельности внесли следующие отечественные исследователи: В. К. Батоврин, Ю. В. Гуляев, А. Я. Олейников. Следует отметить, что в зарубежной стандартизации ISO определено как минимум три модели интероперабельности [7]:

1. ISO/IEC 24765:2009, Systems and Software Engineering – Vocabulary;

2. ISO/IEC 19500-2:2003 Information technology – Open Distributed Processing;

3. ISO/IEC 2382-1:1993 Information technology – Vocabulary.

Учитывая наличие отечественного ГОСТа определяющего модель интероперабельности и соответствующий терминологический аппарат, в исследованиях будем использовать, в качестве базовой, модель рассмотренную в ГОСТ Р 55062–2012 и модель предшествующая выходу ГОСТ опубликованную в работе [7].

Существуют частные качественные решения численной оценки интероперабельности [9-11], но нет общепринятых, достаточно универсальных количественных оценок. Так авторы работы [9] предлагают комплексную ранговую модель оценки интероперабельности. Авторы работы [10] предлагают разработанные ими варианты шкал для оценивания интероперабельности на основе модели нечёткой логики с учётом весов влияющих факторов. В работе [11] предложены наборы показателей и варианты шкал для оценки приемлемости решений при выборе стандартов открытых систем. Основой формирования показателей оценивания предложенных методик является экспертные заключения.

Существует значительно число работ в области исследования технической совместимости различных устройств и информационных систем. Что более относится к оценке родственных с интероперабельностью направлений [8], такие как совместимость на уровне протоколов передачи данных (Coexistent), способность к соединению (Interconnectable), взаимодействию (Interworkable) и т.д. Так в работе [12], в соответствии с ГОСТ 22315-77 КС определены следующие виды совместимости: конструктивная, технологическая. В руководящем документе РД 50-726-92 [13] предлагается производить комплексную оценку совместимости (технических средств размещённых на морских подвижных объектах) на основе совокупного анализа электромагнитных излучений, условий размещения и эксплуатации, что больше относится к обеспечению снижения искажений в процессе информационного обмена, чем, например, к оценке совместимости информационных каналов. Близкий, по сути, способ оценки технической совместимости предложен в работе [14]. В отечественной печати практически отсутствуют публикации ориентированные на количественную оценку технической интероперабельности как уровня эталонной модели интероперабельности по ГОСТ Р 55062–2012.

В то же время, в работе [7] отмечается что «теория интероперабельности ждёт своего развития с учётом достижений теории информации К. Шенона и В. А. Котельникова…», здесь возможно, добавить выдающегося учёного А. Н. Колмогорова, внёсшего значительный вклад в развитие теории информации. Таким образом, желательно иметь метод, базирующийся на основах теории информации для численной оценки интероперабельности.

Целью исследований является разработка метода численной количественной оценки технической интероперабельности в смысле оценки детектирования и преобразования форматов данных и протоколов информационной поддержки.

Предлагается способ численной оценки интероперабельности базирующийся на методах и положениях теории информации.

Определение объектов оценивания

Для разработки модели оценивания необходимо определить объекты оценивания в общей структуре эталонной модели интероперабельности [8]. Предлагается построение модели оценки детектирования формата (или протокола) и возможности преобразования данных из одного формата (или протокола) в другой.

Под термином детектирование формата будем понимать возможность определения, что некоторый информационный пакет имеет вполне определённый формат соответствующий заданным стандартам и/или требованиям.

Под термином преобразование данных будем понимать возможность корректного преобразования данных из одного или нескольких детектируемых форматов в другой или другие детектируемые форматы.

Необходимо определить к каким уровням модели интероперабельности относятся параметры: детектирование и преобразование формата.

В соответствии с эталонной моделью межсистемного обмена информацией и интероперабельности принятой по стандарту ГОСТ Р 55062–2012 [8], определено несколько иерархических уровней отвечающих за эволюционные качества интероперабельности. В соответствии с [8], термин интероперабельность определяется как способность двух или более систем, или компонентов к обмену информацией и к использованию информации, полученной в результате обмена.

Из определения трёх уровней (технический, семантический, организационный) эталонной модели интероперабельности по ГОСТ Р 55062–2012 вполне очевидно, что детектирование формата, относится к техническому уровню интероперабельности.

Преобразование данных выходит за определённый в ГОСТ Р 55062–2012 уровень технической интероперабельности. Преобразование данных может быть достаточно сложной не всегда обратимой процедурой. Например, в системах САПР ориентированных на картографию и мониторинг окружающего пространства (геоинформационные системы) [6,15,16], при преобразовании форматов данных, может потребоваться достаточно сложный анализ и обработка данных (например, распознавание образов, решение дифференциальных и интегральных уравнений, интеграция данных из нескольких форматов в один, разделение данных одного формата на данные в многих форматах и др.).

Таким образом, системе преобразования необходимо принимать корректные решения, возможно, на основе информации содержащейся в преобразуемых данных, что относится к способности взаимодействующих в процессе коммуникации информационных систем одинаковым образом понимать смысл информации [8], которой они обмениваются, т.е. семантической интероперабельности [17,18], а с учётом прагматических аспектов преобразования, безусловно, затрагивает и организационный уровень интероперабельности в информационном обмене [19-23].

В модели интероперабельности, рассмотренной в работе [7] и опирающейся на исследования [18, 25-27], содержится девять видов интероперабельности: техническая, синтаксическая, семантическая, прагматическая, динамическая, организационная, концептуальная, на основе обмена, интеграционная. В соответствии с этой моделью преобразование форматов в большей степени относится к синтаксическому виду интероперабельности, т.е. способности к обмену данными. В модели ГОСТ Р 55062–2012 синтаксический уровень, как отдельный вид интероперабельности, отсутствует и включён в состав технического уровня.

В данной работе будем считать, что детектирование и преобразование форматов, в большей степени относится к виду технической интероперабельности. При решении практических задач, следует учитывать рекомендации ГОСТ Р 55062–2012 «для систем конкретных классов на базе эталонной модели интероперабельности должны создаваться проблемно-ориентированные модели интероперабельности, которые могут иметь большее число уровней».

В работе предлагается модель оценки способности информационной системы детектировать форматы данных и производить преобразования форматов данных, что в большей степени относится к техническому уровню интероперабельности. Детектирование и преобразование данных является неотъемлемыми частями любого информационного обмена [19-24], поэтому с практической стороны их оценка возможна и полезна.

Оценка детектирования форматов

Предположим, что в межсистемной информационной среде (МИС) допустимо присутствие форматов из упорядоченного множества F= (f1, f2, f3, …, fN), тогда мощность множества |F | = N будет равна числу допустимых форматов.

Пусть каждый формат МИС из множества F имеет, вполне определённую (экспериментально или иначе) вероятность присутствия в информационном обмене. Запишем эти вероятности в виде диагональной матрицы [28, 29] вероятностей размером N×N: , причём вероятности с индексами соответствуют вероятности присутствия в информационном обмене формата. Суммарная вероятность присутствия в информационном обмене, допустимых форматов равна единице, т.е. .

Пусть для оценки детектирования и преобразования форматов определено упорядоченное множество узлов информационных систем (УИС) , могут быть и другие УИС взаимодействующие с МИС но не входящие в подлежащее оценке множество УИС. Пусть каждый УИС, взаимодействующий с МИС имеет ограниченное упорядоченное множество детектируемых форматов , причём и все детектируемые форматы образующие кортеж взяты из упорядоченного множества , т.е. . Признак детектирования формата является бинарным.

Введём множество бинарных признаков детектирования форматов для всех УИС из , с помощью матрицы признаков, строки которой будут соответствовать различным УИС, а столбцы различным форматам:

.

Тогда вероятности встречи детектируемого формата в потоке информационного обмена для всех УИС () возможно, рассчитать как произведение матриц: . УИС могут получать и не детектируемые форматы, т.к. не детектируемые форматы УИС не могут отличить друг от друга, то возможно определить общую вероятность получения, не детектируемого формата для каждого УИС как: . Таким образом, суммарная вероятность получения детектируемых и не детектируемых форматов будет: . Если УИС, из множества форматов F, не детектирует один единственный формат, то эта ситуация эквивалентна детектированию всех форматов, т.к. в данном случае формат распознаваем методом исключения, т.е. детектируем, достаточно лишь знать что не детектируемый формат единственный. Строки матрицы характеризуют вероятностную способность определённого УИС идентифицировать форматы из всего множества F, столбцы матрицы характеризуют вероятностную способность идентифицировать определённый формат из множества F, всем множеством узлов .

Далее можно рассчитать информационную энтропию [30, 31] каждого УИС:

, здесь и далее логарифм берётся по основанию 2. Используя свойство аддитивности энтропии [31], энтропию всего множества УИС, вычислим как: .

Показатели и предлагается рассматривать как относительные оценки детектирования форматов множеством УИС взаимодействующих в общем информационном пространстве. В соответствии со свойствами информационной энтропии [31] максимальные значения энтропии возможны, когда все детектируемые форматы в информационном пространстве равновероятны и вероятность отлична от нуля.

В качестве дополнительного показателя оценки детектирования различных форматов различными УИС возможно использовать визуализацию матрицы на матричной или трёхмерной диаграмме типа scatter plot.

Оценка преобразования форматов

Для оценки преобразования форматов необходимо определить матрицу условных вероятностей , формата необходимого преобразования от формата получения в спросе и предложении информационного обмена. Определить такую матрицу можно различными способами, например, экспериментальным наблюдением за значительным множеством преобразований с последующим расчётом статистики. Так же возможна теоретическая оценка, различными способами. При необходимости наблюдений за эволюцией технической интероперабельности информационной системы, необходимо сохранение методической основы формирования матрицы взаимных вероятностей, т.к. взаимные вероятности могут быть вычислены различными способами. Это связанно с тем, что получаемые информационные характеристики (энтропия) могут значительно варьироваться при различных распределениях вероятности. При сохранении методики расчёта вероятностей, распределение вероятности будет меньше подвержено вариабельности в результате методической ошибки, т.е. ошибки измерений или моделирования. Поэтому необходимо сохранять методику расчёта вероятностей, если имеется необходимость сравнительных наблюдений.

Предлагается следующая методика расчёта матрицы условных вероятностей.

Вероятность получения системой формата из множества F, известна, она задана диагональной матрицей . Для вычисления – матрицы условных вероятностей преобразования форматов, необходимо определить матрицу вероятностей преобразования данных в формат при получении данных в формате : .

Далее возможно рассчитать матрицу условных вероятностей получения данных в формате и преобразования в формат , как: .

В результате получим матрицу взаимных вероятностей преобразования форматов, обладающую следующими свойствами:

– сумма вероятностей матрицы будет равна единице, т.е.: ;

– сумма каждой строки матрицы , равна вероятности преобразования формата в форматы для («один ко многим»);

– сумма каждого столбца матрицы , равна вероятности преобразования в формат при получении данных в форматах для («многие к одному»).

При решении практических задач значения элементов матрицы может быть вычислить затруднительно, при этом мы не можем гарантировать, но можем предположить, что эти условные вероятности взаимных преобразований хорошо соотносятся с вероятностями вычисленными как: , где – матрица размером N×N значения всех элементов которой равны единице.

Учитывая, что в реальных системах не все форматы преобразуемы друг в друга, необходимо ввести матрицу признаков преобразования форматов, что возможно, сделать при помощи бинарной матрицы:

.

Каждую строку матрицы , возможно, рассматривать как упорядоченные множества признаков преобразования формата с индексом в форматы с индексами , или в терминологии реляционной алгебры строка матрицы выражает возможность преобразования как «один ко многим». Каждый столбец матрицы выражает признаки возможности преобразования многих форматов с индексами , в один формат с индексом (для каждого столбца), или в терминологии реляционной алгебры столбцы матрицы выражают возможность преобразования как «многие к одному». Понятно, что на главной диагонали матрицы всегда будут единицы.

Зачастую, в практических задачах, ситуация обстоит следующим образом. Система получает множество данных, из определённого класса, в различных форматах. Обработка данных при этом производится в одном (или нескольких) заданном формате, причём часто этот формат не выходит за пределы информационной системы, т.е. является внутренним форматом. Поэтому для получения результатов обработки системе необходимо иметь возможность преобразования различных форматов в тот (или те) в которых производится обработка, что собственно относится к преобразованиям «многие к одному». Если информационная система производит экспорт данных, то скорее всего возникнет необходимость преобразования форматов данных как «многие к одному», так и «один ко многим».

Далее возможно перейти к расчёту частных информационных энтропий:

– «один ко многим»: ;

– «многие к одному»: .

Общая информационная энтропия .

Показатели , и предлагается рассматривать в качестве обобщённых оценок преобразования форматов.

Так же как и при оценке детектирования при оценке преобразования форматов в качестве дополнительного показателя оценки преобразования различных форматов, возможно, использовать визуализацию матрицы , с учётом признаков преобразования , используя матричные или трёхмерные диаграммы типа scatter plot.

Модели оценки технической интероперабельности, предлагаемые в данной работе, построены с применением методов теории информации, в частности для оценки детектирования и преобразования форматов использована информационная энтропия, соответственно сохраняющая все свойства энтропии известные из теории информации.

Пример оценки технической интероперабельности программных микросистем

В качестве примера рассмотрим сравнительные оценки технической интероперабельности распространённых графических программных систем (Potoshop CS2 9.0, GIMP 2.8.14, Paint 5.1) работающих OS Windows, каждую из которых будем рассматривать как узел информационной системы требующей оценки качества технической интероперабельности (рис. 1). Расчёты производились в программной среде MatLab [32-34].

imag2.png

Рисунок 1. Структура УИС взаимодействующих в информационной среде

В результате анализа читаемых и конвертируемых форматов, было выявлено, что все рассматриваемые программы практически позволяют выполнить взаимно-обратную конвертацию определённых форматов:

– мощность множества форматов Potoshop CS2 ;

– мощность множества форматов GIMP2 ;

– мощность множества форматов Paint 5 .

Мощность объёдинённого множества форматов . Следует отметить, что каждый из продуктов способен идентифицировать все форматы из множества , это обусловлено тем что данные системы являются системами с интерфейсом пользователя-человека (автоматизированными системами), т.е. идентификация форматов производится пользователем с помощью средств интерфейса программ. В автоматических системах распознавание форматов производится только машинными средствами, без вмешательства пользователя человека. Будем считать, что в данном случае, что уровень квалификации пользователя позволяет произвести детектирование форматов МИП.

Взаимное пересечение множеств форматов, возможно, определить на диаграмме Эйлера-Вена как (рис. 2). В частности, и , т.е. множество форматов не содержит формат применяёмый для создания графических меток-логотипов изображений в настольных и сетевых приложениях.

._2_05

Рисунок 2. Диаграмма отношений множеств форматов

Первичную оценку произведём исходя из предположения, что все форматы равновероятны в информационной среде. При мощности множества , вероятности в матрице главной диагонали будут равны , для .

В результате оценки технической интероперабельности получим равную для всех УИС энтропию, и общую энтропию .

Для каждого УИС, сформируем матрицы учитывая, что программные пакеты позволяют производить взаимные преобразования по всем форматам, т.е. обладают полнотой взаимных преобразований, получим, что при равных вероятностях взаимных преобразований и условии полного взаимного преобразования форматов, значения частных энтропий для определённого узла УИС «один ко многим» будут равны значениям «многие к одному»: при (рис. 3). Отметим, что для удобства всем форматам присвоены условные номера, порядок нумерации форматов не влияет на конечный результат – оценку, но определяет вид диаграммы распределения. Поэтому в случае использования характера диаграмм распределения для формирования эволюционной или сравнительной оценки необходимо сохранять выбранный ранее порядок соответствия номер-формат.

Рисунок 3. Распределение частных энтропий

от номера формата для различных УИС

Полные энтропии УИС имеют следующие значения:

– Potoshop CS2 ;

– GIMP2 ;

– Paint 5 .

Таким образом, уровень технической интероперабельности графической системы GIMP2 почти в три раза превосходит уровень технической интероперабельности системы Potoshop CS2 и почти в 40 раз уровень технической интероперабельности графического редактора Paint 5.

Далее произведём оценку технической интероперабельности тех же УИС с учётом фактической вероятности присутствия форматов в информационном обмене. В качестве общего МИП использовалась файловая база данных, хранящая 175127 файлов с графической и смежной информацией в различных форматах. Из 49, используемых программными пакетами форматов, в МИП выявлено 10 форматов данных, так же выявлено 17 форматов не преобразуемых программными пакетами (рис.4).

Рисунок 4. Общее распределение форматов в логарифмическом масштабе, присутствующих в МИП, форматы разделены на две группы: преобразуемые УИС и не преобразуемые УИС

Далее есть смысл исключить из рассмотрения форматы, которые отсутствуют в МИП, а значит по условию, что обмен информацией между УИС производится через МИП, отсутствуют и в информационном обмене. В результате получим 27 рассматриваемых форматов данных. Далее, учитывая, что детектирование формата производится в автоматизированном режиме, т.е. с участием человека-оператора, рассчитаем информационную энтропию, характеризующую техническую интероперабельность каждого УИС. Полученное значение равное для всех УИС, и общую энтропию . Очевидно, что по сравнению с предыдущими расчётами, значение энтропии снизилось, что является следствием использования реальной плотности распределения форматов (а не равномерной предполагаемой) и уменьшения числа форматов до фактически присутствующих в МИП.

Следующим действием произведём оценку преобразования форматов, учитывая, что рассматриваемые УИП обладают свойством полноты преобразования форматов то: , при (рис. 5).

Рисунок 5. Распределение по форматам частных энтропий

«один ко многим» и «многие к одному» для различных УИС

Полные энтропии УИС имеют следующие значения:

– Potoshop CS2 ;

– GIMP2 ;

– Paint 5 .

По сравнению с расчётами без учёта реального распределения форматов в МИП заметно, что существенно изменились абсолютные значения полных энтропий и величины их взаимных отношений, при этом общая тенденция «больше-меньше» сохранилась. Наибольшая величина информационной энтропии, характеризующая преобразование форматов, осталась у программного пакета GIMP2, затем Potoshop CS2 и на последнем месте Paint 5.

Заключение

В работе выполнен анализ методов оценки интероперабельности в соответствии с эталонной моделью по ГОСТ Р 55062–2012 и методов технической совместимости узлов информационных систем. Выявлено отсутствие практического инструментария количественной оценки технической интероперабельности. В соответствии с целью исследований произведена разработка метода численной оценки детектирования и преобразования форматов данных, что в большей степени относится к уровню технической интероперабельности. Предложенный в работе метод базируется на основах теории информации.

Авторы не претендуют, на то что предлагаемый метод предоставляет возможность произвести оценку технической интероперабельности в полном объёме, в соответствии с эталонной моделью по ГОСТ Р 55062–2012, при этом предлагаемый метод предоставляет исследователю готовый математический аппарат оценки детектирования и преобразования форматов, что относится к технической интероперабельности.

Библиография
1.
Проскуряков Ю. Распределенные системы учета энергоресурсов//Беспроводные технологии. 2009, № 4. – С. 28-31
2.
Якушев В. В. Точное земледелие: теория и практика //СПб.: Из-во: Агрофизический научно-исследовательский институт РАСХН, 2016. – 364 с.: ил.
3.
Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Проектирование и технологическая подготовка сетей станций вертикального зондирования ионосферы//Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 3 (85). С. 61-66.
4.
Schowengerdt R. A. Remote sensing models and methods for image processing. Third edition. Elsevier INC of 200 Wheeler Road, 6th floor, Burlington MA-1803 USA, 2007. –560 P.
5.
NOAA's National Geophysical Data Center (NGDC) [Electronic resource] / – Mode of access: http://www.ngdc.noaa.gov/, free, by password. – Title from the screen.-Lang.Eng.
6.
Laurini R., Yetongnon K., Benslimane D. GIS Interoperability, from Problems to Solutions // Advanced Geographic Information Systems, – Vol. II. http://www.eolss.net/Sample-Chapters/C01/E6-72-05.pdf.
7.
Батоврин В. К., Гуляев Ю. В., Олейников А. Я. Обеспечение нтероперабельности – основная тенденция в развитии открытых систем//Информационные технологии и вычислительные системы. 2009, №5. С.: 7-15. URL: http://www.jitcs.ru/images/stories/2009/05/7_15.pdf.
8.
ГОСТ Р 55062–2012 Системы промышленной автоматизации и их интеграция интероперабельность//М.: Стандартинформ, 2012. – 20 c.
9.
Петров А. Б., Стариковская Н. А. Методика сравнительной оценки интероперабельности информационных систем//Информационные технологии и вычислительные системы. 2009, №5. – С. 82-90
10.
Батоврин В. К., Королев А.С. Способ количественной оценки интероперабельности// Информационные технологии и вычислительные системы. 2009, №5. – С. 91-96
11.
Батоврин В. К. Количественная оценка приемлемости решений при создании открытых информационных систем//Информационные технологии. – М.: Новые технологии, 2007 – №3. – С.20-26.
12.
Носенков А. А., Медведев В. И., Муллин А. М. Некоторые виды и проблемы технической совместимости//Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева, 2005, №3. – С.: 239-245
13.
Совместимость технических средств, размещаемых на морских подвижных объектах, электромагнитная нормы, правила обеспечения и методы комплексной оценки. РД 50-726-92//М. Издательство стандартов, 1993. – 57 с.
14.
Свядощ Е. А., Вишневский А. М., Копченов В. П., Горшков А. И., Сагайдаков Ф. Р., Галушин С. И. Способ оценки электромагнитной совместимости корабельных технических средств и аппаратурный комплекс для его реализации// Патент RU 2374654, Заявка: 2007149436/09.
15.
Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г., Гурьянов А. В., Шукалов А. В. Автоматизация проектирования распределённых геоинформационных систем. Учебное пособие//С-Пб, Университет ИТМО. 2017. – 96 с.: ил. https://elibrary.ru/download/elibrary_28974855_98841988.pdf
16.
Коробейников А.Г., Гришенцев А.Ю. Увеличение скорости сходимости метода конечных разностей на основе использования промежуточного решения// Кибернетика и программирование. — 2012.-№ 2.-С.38-46. DOI: 10.7256/2306-4196.2012.2.13864. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_13864.html.
17.
Гуляев Ю. В., Журавлев Е. Е., Олейников А. Я. Методология стандартизации для обеспечения интероперабельности информационных систем широкого класса. Аналитический обзор//Журнал радиоэлектроники. 2012, №3. URL: jre.cplire.ru/jre/Mar/12/2/text /pdf.
18.
Олейников А. Я., Разинкин Е. И. Особенности подхода к обеспечению интероперабельности в области электронной коммерции//Информационные технологии и вычислительные системы. 2012, № 3. – С. 82-92.
19.
Muguira A., Tolk A. Applying a Methodology to Identify Structural Variances in Interoperations//JDMS: The Journal of Defense Modeling and Simulation, Volume 3, Issue 2, April 2006, p.p. 77–93.
20.
Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Средства интероперабельности в распределенных геоинформационных системах//Журнал радиоэлектроники. 2015. № 3. С. 19. URL: http://jre.cplire.ru/iso/mar15/7/text.html
21.
Tolk A. Beyond Technical Interoperability – Introducing a Reference Model for Measures of Merit for Coalition Interoperability. 8th International Command and Control Research and Technology Symposium. – Washington, June 17-19, 2003. Washington DC: Command and Control Research Program, 2003.
22.
Гришенцев А. Ю. Эффективное сжатие изображений на базе дифференциального анализа//Журнал радиоэлектроники. 2012. № 11. С. 10. URL: http://jre.cplire.ru/jre/nov12/1/text.html
23.
Гришенцев А. Ю., Коробейников А. Г. Понижение размерности пространства при корреляции и свертке цифровых сигналов//Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 3. С. 211-218.
24.
Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Методы и модели цифровой обработки изображений. – СПб. : Изд.-во Политехн. ун-та, 2014. – 190 с.
25.
Бездушный А. А., Нестеренко А. К., Сысоев Т. М. и др. Возможности технологий ИСИР в поддержке Единого Научного Информационного Пространства РАН. //Российский научный электронный журнал. Электронные библиотеки. – 2004. – т.7. – вып.6.
26.
European Interoperability Framework for Pan-European E-government Services. Draft for Public Comments – As Basis for EIF 2.0-15/07/2008.
27.
Seligman L., Rosenthal А. A Framework for Information Interoperability // The Edge Mitre's Advanced Technology Newsletter. – 8(1). – 2004. – p.p 3-4.
28.
Анго А. Математика для электро-и радиоинженеров // М.: Наука, 1967. – 780 с.: ил.
29.
Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. – М.: из-во «Наука», 1967. – 576 с.: ил.
30.
Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов. Избранные труды // Т.6. Мат. ин-т им. В. А. Стеклова РАН. – М.: Наука, 2005. – 263 с.
31.
Клюев Н. И. Информационные основы передачи сообщений // М.: из-во «Советское радио», 1966. – 360 с.: ил.
32.
MatLab. MathWorks//Официальный сайт, дата обращений 07.07.2017. URL: https://www.mathworks.com/
33.
Коробейников А.Г. Разработка и анализ математических моделей с использованием matlab и maple. Учебное пособие.-СПб: СПбГУ ИТМО, 2010.-144 с. https://elibrary.ru/download/elibrary_26121333_45044686.pdf.
34.
Коробейников А. Г. Проектирование и исследование математических моделей в средах MATLAB и MAPLE. – СПб: СПбГУ ИТМО, 2012. – 160 с. https://elibrary.ru/download/elibrary_26120684_30011269.pdf
References (transliterated)
1.
Proskuryakov Yu. Raspredelennye sistemy ucheta energoresursov//Besprovodnye tekhnologii. 2009, № 4. – S. 28-31
2.
Yakushev V. V. Tochnoe zemledelie: teoriya i praktika //SPb.: Iz-vo: Agrofizicheskii nauchno-issledovatel'skii institut RASKhN, 2016. – 364 s.: il.
3.
Grishentsev A. Yu., Korobeinikov A. G. Proektirovanie i tekhnologicheskaya podgotovka setei stantsii vertikal'nogo zondirovaniya ionosfery//Nauchno-tekhnicheskii vestnik informatsionnykh tekhnologii, mekhaniki i optiki. 2013. № 3 (85). S. 61-66.
4.
Schowengerdt R. A. Remote sensing models and methods for image processing. Third edition. Elsevier INC of 200 Wheeler Road, 6th floor, Burlington MA-1803 USA, 2007. –560 P.
5.
NOAA's National Geophysical Data Center (NGDC) [Electronic resource] / – Mode of access: http://www.ngdc.noaa.gov/, free, by password. – Title from the screen.-Lang.Eng.
6.
Laurini R., Yetongnon K., Benslimane D. GIS Interoperability, from Problems to Solutions // Advanced Geographic Information Systems, – Vol. II. http://www.eolss.net/Sample-Chapters/C01/E6-72-05.pdf.
7.
Batovrin V. K., Gulyaev Yu. V., Oleinikov A. Ya. Obespechenie nteroperabel'nosti – osnovnaya tendentsiya v razvitii otkrytykh sistem//Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy. 2009, №5. S.: 7-15. URL: http://www.jitcs.ru/images/stories/2009/05/7_15.pdf.
8.
GOST R 55062–2012 Sistemy promyshlennoi avtomatizatsii i ikh integratsiya interoperabel'nost'//M.: Standartinform, 2012. – 20 c.
9.
Petrov A. B., Starikovskaya N. A. Metodika sravnitel'noi otsenki interoperabel'nosti informatsionnykh sistem//Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy. 2009, №5. – S. 82-90
10.
Batovrin V. K., Korolev A.S. Sposob kolichestvennoi otsenki interoperabel'nosti// Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy. 2009, №5. – S. 91-96
11.
Batovrin V. K. Kolichestvennaya otsenka priemlemosti reshenii pri sozdanii otkrytykh informatsionnykh sistem//Informatsionnye tekhnologii. – M.: Novye tekhnologii, 2007 – №3. – S.20-26.
12.
Nosenkov A. A., Medvedev V. I., Mullin A. M. Nekotorye vidy i problemy tekhnicheskoi sovmestimosti//Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta imeni akademika M. F. Reshetneva, 2005, №3. – S.: 239-245
13.
Sovmestimost' tekhnicheskikh sredstv, razmeshchaemykh na morskikh podvizhnykh ob''ektakh, elektromagnitnaya normy, pravila obespecheniya i metody kompleksnoi otsenki. RD 50-726-92//M. Izdatel'stvo standartov, 1993. – 57 s.
14.
Svyadoshch E. A., Vishnevskii A. M., Kopchenov V. P., Gorshkov A. I., Sagaidakov F. R., Galushin S. I. Sposob otsenki elektromagnitnoi sovmestimosti korabel'nykh tekhnicheskikh sredstv i apparaturnyi kompleks dlya ego realizatsii// Patent RU 2374654, Zayavka: 2007149436/09.
15.
Grishentsev A. Yu., Korobeinikov A. G., Gur'yanov A. V., Shukalov A. V. Avtomatizatsiya proektirovaniya raspredelennykh geoinformatsionnykh sistem. Uchebnoe posobie//S-Pb, Universitet ITMO. 2017. – 96 s.: il. https://elibrary.ru/download/elibrary_28974855_98841988.pdf
16.
Korobeinikov A.G., Grishentsev A.Yu. Uvelichenie skorosti skhodimosti metoda konechnykh raznostei na osnove ispol'zovaniya promezhutochnogo resheniya// Kibernetika i programmirovanie. — 2012.-№ 2.-S.38-46. DOI: 10.7256/2306-4196.2012.2.13864. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_13864.html.
17.
Gulyaev Yu. V., Zhuravlev E. E., Oleinikov A. Ya. Metodologiya standartizatsii dlya obespecheniya interoperabel'nosti informatsionnykh sistem shirokogo klassa. Analiticheskii obzor//Zhurnal radioelektroniki. 2012, №3. URL: jre.cplire.ru/jre/Mar/12/2/text /pdf.
18.
Oleinikov A. Ya., Razinkin E. I. Osobennosti podkhoda k obespecheniyu interoperabel'nosti v oblasti elektronnoi kommertsii//Informatsionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy. 2012, № 3. – S. 82-92.
19.
Muguira A., Tolk A. Applying a Methodology to Identify Structural Variances in Interoperations//JDMS: The Journal of Defense Modeling and Simulation, Volume 3, Issue 2, April 2006, p.p. 77–93.
20.
Grishentsev A. Yu., Korobeinikov A. G. Sredstva interoperabel'nosti v raspredelennykh geoinformatsionnykh sistemakh//Zhurnal radioelektroniki. 2015. № 3. S. 19. URL: http://jre.cplire.ru/iso/mar15/7/text.html
21.
Tolk A. Beyond Technical Interoperability – Introducing a Reference Model for Measures of Merit for Coalition Interoperability. 8th International Command and Control Research and Technology Symposium. – Washington, June 17-19, 2003. Washington DC: Command and Control Research Program, 2003.
22.
Grishentsev A. Yu. Effektivnoe szhatie izobrazhenii na baze differentsial'nogo analiza//Zhurnal radioelektroniki. 2012. № 11. S. 10. URL: http://jre.cplire.ru/jre/nov12/1/text.html
23.
Grishentsev A. Yu., Korobeinikov A. G. Ponizhenie razmernosti prostranstva pri korrelyatsii i svertke tsifrovykh signalov//Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Priborostroenie. 2016. T. 59. № 3. S. 211-218.
24.
Grishentsev A.Yu., Korobeinikov A.G. Metody i modeli tsifrovoi obrabotki izobrazhenii. – SPb. : Izd.-vo Politekhn. un-ta, 2014. – 190 s.
25.
Bezdushnyi A. A., Nesterenko A. K., Sysoev T. M. i dr. Vozmozhnosti tekhnologii ISIR v podderzhke Edinogo Nauchnogo Informatsionnogo Prostranstva RAN. //Rossiiskii nauchnyi elektronnyi zhurnal. Elektronnye biblioteki. – 2004. – t.7. – vyp.6.
26.
European Interoperability Framework for Pan-European E-government Services. Draft for Public Comments – As Basis for EIF 2.0-15/07/2008.
27.
Seligman L., Rosenthal A. A Framework for Information Interoperability // The Edge Mitre's Advanced Technology Newsletter. – 8(1). – 2004. – p.p 3-4.
28.
Ango A. Matematika dlya elektro-i radioinzhenerov // M.: Nauka, 1967. – 780 s.: il.
29.
Gantmakher F. R. Teoriya matrits. – M.: iz-vo «Nauka», 1967. – 576 s.: il.
30.
Kolmogorov A. N. Teoriya informatsii i teoriya algoritmov. Izbrannye trudy // T.6. Mat. in-t im. V. A. Steklova RAN. – M.: Nauka, 2005. – 263 s.
31.
Klyuev N. I. Informatsionnye osnovy peredachi soobshchenii // M.: iz-vo «Sovetskoe radio», 1966. – 360 s.: il.
32.
MatLab. MathWorks//Ofitsial'nyi sait, data obrashchenii 07.07.2017. URL: https://www.mathworks.com/
33.
Korobeinikov A.G. Razrabotka i analiz matematicheskikh modelei s ispol'zovaniem matlab i maple. Uchebnoe posobie.-SPb: SPbGU ITMO, 2010.-144 s. https://elibrary.ru/download/elibrary_26121333_45044686.pdf.
34.
Korobeinikov A. G. Proektirovanie i issledovanie matematicheskikh modelei v sredakh MATLAB i MAPLE. – SPb: SPbGU ITMO, 2012. – 160 s. https://elibrary.ru/download/elibrary_26120684_30011269.pdf