All issues

В работе рассматриваются особенности статистического распределения Райса, обусловливающие возможность его эффективного применения при решении задач высокоточных фазовых измерений в оптике. Дается строгое математическое доказательство свойства устойчивости статистического распределения Райса на примере рассмотрения разностного сигнала, а именно: доказано, что сумма или разность двух райсовских сигналов также подчиняются распределению Райса. Кроме того, получены формулы для параметров райсовского распределения результирующего суммарного или разностного сигнала. На основании доказанного свойства устойчивости распределения Райса в работе разработан новый оригинальный метод высокоточного измерения разности фаз двух квазигармонических сигналов. Этот метод базируется на статистическом анализе измеренных выборочных данных для обоих амплитуд сигналов и амплитуды третьего сигнала, представляющего собой разность сопоставляемых по фазе сигналов. Искомый фазовый сдвиг двух квазигармонических сигналов определяется исходя из геометрических соображений как угол треугольника, сформированного восстановленными на фоне шума значениями амплитуд трех упомянутых сигналов. Тем самым предлагаемый метод измерения фазового сдвига с использованием разностного сигнала основан исключительно на амплитудных измерениях, что существенно снижает требования к оборудованию и облегчает реализацию метода на практике. В работе представлены как строгое математическое обоснование нового метода измерения разности фаз сигналов, так и результаты его численного тестирования. Разработанный метод высокоточных фазовых измерений может эффективно применяться для решения широкого круга задач в различных областях науки и техники, в частности в дальнометрии, в системах коммуникации, навигации и т. п.

The paper concerns the study of the Rice statistical distribution’s peculiarities which cause the possibility of its efficient application in solving the tasks of high precision phase measuring in optics. The strict mathematical proof of the Rician distribution’s stable character is provided in the example of the differential signal consideration, namely: it has been proved that the sum or the difference of two Rician signals also obey the Rice distribution. Besides, the formulas have been obtained for the parameters of the resulting summand or differential signal’s Rice distribution. Based upon the proved stable character of the Rice distribution a new original technique of the high precision measuring of the two quasi-harmonic signals’ phase shift has been elaborated in the paper. This technique is grounded in the statistical analysis of the measured sampled data for the amplitudes of the both signals and for the amplitude of the third signal which is equal to the difference of the two signals to be compared in phase. The sought-for phase shift of two quasi-harmonic signals is being calculated from the geometrical considerations as an angle of a triangle which sides are equal to the three indicated signals’ amplitude values having been reconstructed against the noise background. Thereby, the proposed technique of measuring the phase shift using the differential signal analysis, is based upon the amplitude measurements only, what significantly decreases the demands to the equipment and simplifies the technique implementation in practice. The paper provides both the strict mathematical substantiation of a new phase shift measuring technique and the results of its numerical testing. The elaborated method of high precision phase measurements may be efficiently applied for solving a wide circle of tasks in various areas of science and technology, in particular — at distance measuring, in communication systems, in navigation, etc.

В работе решается задача вычисления параметров случайного сигнала в условиях распределения Райса на основе принципа максимума правдоподобия в предельных случаях большого и малого значения отношения сигнала к шуму. Получены аналитические формулы для решения системы уравнений максимума правдоподобия для искомых параметров сигнала и шума как для однопараметрического приближения, когда рассчитывается только один параметр задачи — величина сигнала, в предположении априорной известности второго параметра — дисперсии шума, так и для двухпараметрической задачи, когда оба параметра априорно неизвестны. Непосредственное вычисление искомых параметров сигнала и шума по формулам позволяет избежать необходимости ресурсоемкого численного решения системы нелинейных уравнений и тем самым оптимизировать время компьютерной обработки сигналов и изображений. Представлены результаты компьютерного моделирования задачи, подтверждающие теоретические выводы. Задача является значимой для целей обработки райсовских данных, в частности, в системах магнитно-резонансной визуализации.

The paper provides a solution of a task of calculating the parameters of a Rician distributed signal on the basis of the maximum likelihood principle in limiting cases of large and small values of the signal-tonoise ratio. The analytical formulas are obtained for the solution of the maximum likelihood equations’ system for the required signal and noise parameters for both the one-parameter approximation, when only one parameter is being calculated on the assumption that the second one is known a-priori, and for the two-parameter task, when both parameters are a-priori unknown. The direct calculation of required signal and noise parameters by formulas allows escaping the necessity of time resource consuming numerical solving the nonlinear equations’ s system and thus optimizing the duration of computer processing of signals and images. There are presented the results of computer simulation of a task confirming the theoretical conclusions. The task is meaningful for the purposes of Rician data processing, in particular, magnetic-resonance visualization.

В работе решается двухпараметрическая задача совместного расчета параметров сигнала и шума в условиях распределения Райса методами математической статистики: методом максимума правдоподобия и вариантами метода моментов. Рассматриваемые варианты метода моментов включают в себя совместный расчет сигнала и шума на основе измерений 2-го и 4-го моментов (ММ24) и на основе измерений 1-го и 2-го моментов (ММ12). В рамках каждого из рассматриваемых методов получены в явном виде системы уравнений для искомых параметров сигнала и шума. Важный математический результат проведенного исследования состоит в том, что решение системы двух нелинейных уравнений с двумя неизвестными — искомыми параметрами сигнала и шума — сведено к решению одного уравнения с одной неизвестной, что важно с точки зрения как теоретического исследования метода, так и его практического применения, позволяя существенно сократить необходимые для реализации метода вычислительные ресурсы. Задача является значимой для целей обработки райсовских данных, в частности, в системах магнитно-резонансной визуализации. В результате проведенного теоретического анализа получен важный практический вывод: решение двухпараметрической задачи не приводит к увеличению требуемых вычислительных ресурсов по сравнению с однопараметрическим приближением. Теоретические выводы подтверждаются результатами численного эксперимента.

The paper provides a solution of the two-parameter task of joint signal and noise estimation at data analysis within the conditions of the Rice distribution by the techniques of mathematical statistics: the maximum likelihood method and the variants of the method of moments. The considered variants of the method of moments include the following techniques: the joint signal and noise estimation on the basis of measuring the 2-nd and the 4-th moments (MM24) and on the basis of measuring the 1-st and the 2-nd moments (MM12). For each of the elaborated methods the explicit equations’ systems have been obtained for required parameters of the signal and noise. An important mathematical result of the investigation consists in the fact that the solution of the system of two nonlinear equations with two variables — the sought for signal and noise parameters — has been reduced to the solution of just one equation with one unknown quantity what is important from the view point of both the theoretical investigation of the proposed technique and its practical application, providing the possibility of essential decreasing the calculating resources required for the technique’s realization. The implemented theoretical analysis has resulted in an important practical conclusion: solving the two-parameter task does not lead to the increase of required numerical resources if compared with the one-parameter approximation. The task is meaningful for the purposes of the rician data processing, in particular — the image processing in the systems of magnetic-resonance visualization. The theoretical conclusions have been confirmed by the results of the numerical experiment.

В работе развивается новый математический метод решения задачи совместного расчета параметров сигнала и шума в условиях статистического распределения Райса посредством метода моментов, основанного на анализе данных для начальных моментов 1-го и 3-го порядков случайной райсовской величины. Получена в явном виде система уравнений для искомых параметров сигнала и шума. В предельном случае малой величины отношения сигнала к шуму получены аналитические формулы, позволяющие рассчитать искомые параметры задачи без необходимости численного решения уравнений. Развитый в работе метод обеспечивает эффективное разделение информативной и шумовой компонент анализируемых данных в отсутствие каких-либо априорных предположений, лишь на основе обработки результатов выборочных измерений сигнала. Задача является значимой для целей обработки райсовских данных, в частности, в системах магнитно-резонансной визуализации, в системах ультразвуковой визуализации, при анализе оптических сигналов в системах дальнометрии, в радиолокации и т. д. Как показали результаты исследований, решение двухпараметрической задачи разработанным методом не приводит к увеличению объема требуемых вычислительных ресурсов по сравнению с решением однопараметрической задачи, решаемой в предположении априорной известности второго параметра. В работе приведены результаты компьютерного моделирования разработанного метода. Результаты численного расчета параметров сигнала и шума разработанным методом подтверждают его эффективность. Проведено сопоставление точности определения искомых параметров развитым в работе методом и ранее разработанным вариантом метода моментов, основанным на обработке измеренных данных для низших четных моментов анализируемого сигнала.

The paper develops a new mathematical method of the joint signal and noise parameters determination at the Rice statistical distribution by method of moments based upon the analysis of data for the 1-st and the 3-rd raw moments of the random rician value. The explicit equations’ system have been obtained for required parameters of the signal and noise. In the limiting case of the small value of the signal-to-noise ratio the analytical formulas have been derived that allow calculating the required parameters without the necessity of solving the equations numerically. The technique having been elaborated in the paper ensures an efficient separation of the informative and noise components of the data to be analyzed without any a-priori restrictions, just based upon the processing of the results of the signal’s sampled measurements. The task is meaningful for the purposes of the rician data processing, in particular in the systems of magnetic-resonance visualization, in ultrasound visualization systems, at the optical signals’ analysis in range measuring systems, in radio location, etc. The results of the investigation have shown that the two parameter task solution of the proposed technique does not lead to the increase in demanded volume of computing resources compared with the one parameter task being solved in approximation that the second parameter of the task is known a-priori There are provided the results of the elaborated technique’s computer simulation. The results of the signal and noise parameters’ numerical calculation have confirmed the efficiency of the elaborated technique. There has been conducted the comparison of the accuracy of the sought-for parameters estimation by the technique having been developed in this paper and by the previously elaborated method of moments based upon processing the measured data for lower even moments of the signal to be analyzed.

В настоящее время интенсивное развитие получило направление в рамках теории распределенных вычислений, когда вычислительные задачи решаются распределенно коллективом ресурсно ограниченных устройств. На практике такой сценарий реализуется при обработке данных в системах интернета вещей, когда с целью снижения латентности систем и загруженности сетевой инфраструктуры данные обрабатываются на вычислительных устройствах края сети, в то время как стремительный рост и распространение систем интернета вещей ставят вопрос о необходимости разработки методов снижения ресурсоемкости производимых вычислений. Ресурсная ограниченность вычислительных устройств ставит следующие вопросы распределения вычислительных ресурсов: во-первых, необходимость учета ресурсной стоимости транзита данных между решаемыми на различных устройствах задачах, во-вторых, необходимость учета ресурсной стоимости непосредственно процесса распределения вычислительных ресурсов, что особенно актуально для групп автономных устройств (роботы различных типов, сенсорные сети и др.). Анализ современных публикаций, представленных в открытом доступе, продемонстрировал отсутствие предложенных моделей или методов распределения вычислительных ресурсов, которые бы совместно учитывали перечисленное, что делает создание новой математической модели организации распределенных вычислений в системах интернета вещей и методов ее решения актуальными.

В данной статье предложены новая математическая модель распределения вычислительных ресурсов и эвристические методы решения получаемой задачи оптимизации, что в комплексе реализует организацию распределенных вычислений в системах интернета вещей. Рассматривается сценарий, когда в группе устройств имеется лидер, который принимает решение о распределении вычислительных ресурсов, в том числе и собственных, для распределенного решения вычислительных задач с наличием информационных обменов. Также предполагается, что отсутствует априорная информация о том, какому устройству назначена роль лидера, и о маршрутах миграции вычислительных задач на устройства.

Результаты экспериментального исследования продемонстрировали целесообразность использования предложенных моделей и эвристических методов: достигается распределение вычислительных ресурсов со снижением ресурсной стоимости решения вычислительной задачи до 52 % при учете ресурсной стоимости транзита данных, экономия ресурсов до 73 % при дополнении основных критериев оптимизации распределения задач критерием минимизации количества и расстояний миграций подзадач вычислительной задачи (ВЗ), а также снижение ресурсной стоимости решения задачи распределения вычислительных ресурсов до 28 раз со снижением качества полученного распределения до 10 %.

Currently, a significant development has been observed in the direction of distributed computing theory, where computational tasks are solved collectively by resource-constrained devices. In practice, this scenario is implemented when processing data in Internet of Things systems, with the aim of reducing system latency and network infrastructure load, as data is processed on edge network computing devices. However, the rapid growth and widespread adoption of IoT systems raise questions about the need to develop methods for reducing the resource intensity of computations. The resource constraints of computing devices pose the following issues regarding the distribution of computational resources: firstly, the necessity to account for the transit cost between different devices solving various tasks; secondly, the necessity to consider the resource cost associated directly with the process of distributing computational resources, which is particularly relevant for groups of autonomous devices such as drones or robots. An analysis of modern publications available in open access demonstrated the absence of proposed models or methods for distributing computational resources that would simultaneously take into account all these factors, making the creation of a new mathematical model for organizing distributed computing in IoT systems and its solution methods topical. This article proposes a novel mathematical model for distributing computational resources along with heuristic optimization methods, providing an integrated approach to implementing distributed computing in IoT systems. A scenario is considered where there exists a leader device within a group that makes decisions concerning the allocation of computational resources, including its own, for distributed task resolution involving information exchanges. It is also assumed that no prior knowledge exists regarding which device will assume the role of leader or the migration paths of computational tasks across devices. Experimental results have shown the effectiveness of using the proposed models and heuristics: achieving up to a 52% reduction in resource costs for solving computational problems while accounting for data transit costs, saving up to 73% of resources through supplementary criteria optimizing task distribution based on minimizing fragment migrations and distances, and decreasing the resource cost of resolving the computational resource distribution problem by up to 28 times with reductions in distribution quality up to 10%.

Рассматриваются основные положения и выводы динамической теории информации (ДТИ). Показано, что ДТИ дает возможность выявить два существенно важных типа информации: объективную (безусловную) и субъективную (условную). Выделяется два способа получения информации: рецепция (восприятие уже существующей информации) и генерация информации (производство новой). Показано, что процессы генерации и рецепции информации должны происходить в двух разных подсистемах одной когнитивной системы. Обсуждаются основные положения естественно-конструктивистского подхода к моделированию мышления. Показано, что любой нейроморфный подход сталкивается с проблемой «провала в описании «Мозга» и «Разума»», т. е. провала между объективно измеримой информации об ансамбле нейронов («Мозг») и субъективной информацией о сознании человека («Разум»). Обсуждается естественно-конструктивистская когнитивная архитектура, разработанная в рамках данного подхода. Она представляет собой сложную блочно-иерархическую комбинацию, собранную из разных нейропро-цессоров. Основная конструктивная особенность этой архитектуры состоит в том, что вся система разделена на две подсистемы (по аналогии с полушариями головного мозга). Одна из подсистем отвечает за восприятие новой информации, обучение и творчество, т. е. за генерацию информации. Другая подсистема отвечает за обработку уже существующей информации, т. е. рецепцию информации. Показано, что низший (нулевой) уровень иерархии представлен процессорами, которые должны записывать образы реальных объектов (распределенная память) как отклик на сенсорные сигналы, что представляет собой объективную информацию (и относится к «Мозгу»). Остальные уровни иерархии представлены процессорами, содержащими символы записанных образов. Показано, что символы представляют собой субъективную (условную) информацию, создаваемую самой системой и обеспечивающую ее индивидуальность. Совокупность высоких уровней иерархии, содержащих символы абстрактных понятий, дает возможность интерпретировать понятия «сознание», «подсознание», «интуиция», относящиеся к области «Разума», в терминах ансамбля нейронов. Таким образом, ДТИ дает возможность построить модель, позволяющую проследить, как на основе «Мозга» возникает «Разум».

The main statements and inferences of the Dynamic Theory Information (DTI) are considered. It is shown that DTI provides the possibility two reveal two essentially important types of information: objective (unconventional) and subjective (conventional) informtion. There are two ways of obtaining information: reception (perception of an already existing one) and generation (production of new) information. It is shown that the processes of generation and perception of information should proceed in two different subsystems of the same cognitive system. The main points of the Natural-Constructivist Approach to modeling the cognitive process are discussed. It is shown that any neuromorphic approach faces the problem of Explanatory Gap between the “Brain” and the “Mind”, i. e. the gap between objectively measurable information about the ensemble of neurons (“Brain”) and subjective information about the human consciousness (“Mind”). The Natural-Constructive Cognitive Architecture developed within the framework of this approach is discussed. It is a complex block-hierarchical combination of several neuroprocessors. The main constructive feature of this architecture is splitting the whole system into two linked subsystems, by analogy with the hemispheres of the human brain. One of the subsystems is processing the new information, learning, and creativity, i.e. for the generation of information. Another subsystem is responsible for processing already existing information, i.e. reception of information. It is shown that the lowest (zero) level of the hierarchy is represented by processors that should record images of real objects (distributed memory) as a response to sensory signals, which is objective information (and refers to the “Brain”). The next hierarchy levels are represented by processors containing symbols of the recorded images. It is shown that symbols represent subjective (conventional) information created by the system itself and providing its individuality. The highest hierarchy levels containing the symbols of abstract concepts provide the possibility to interpret the concepts of “consciousness”, “sub-consciousness”, “intuition”, referring to the field of “Mind”, in terms of the ensemble of neurons. Thus, DTI provides an opportunity to build a model that allows us to trace how the “Mind” could emerge basing on the “Brain”.

В данной работе приводятся результаты численного моделирования сверхпроводящей магнитной фокусирующей системы. При моделировании этой системы проводился дополнительный контроль точности аппроксимации условия u(∞)=0 с использованием метода Ричардсона. В работе представлены также некоторые результаты сравнения расчетного распределения магнитного поля с проведенными измерениями поля модифицированного магнита СП-40 физической установки «МАРУСЯ». Полученные результаты расчетов магнитных систем используются для проведения компьютерного моделирования физических установок и эксперимента на них, а в последующем, после проведения сеансов набора физических данных, будут использованы для обработки эксперимента.

This work gives results of numerical simulation of a superconducting magnetic focusing system. While modeling this system, special care was taken to achieve approximation accuracy over the condition u(∞)=0 by using Richardson method. The work presents the results of comparison of the magnetic field calculated distribution with measurements of the field performed on a modified magnet SP-40 of “MARUSYA” physical installation. This work also presents some results of numeric analysis of magnetic systems of “MARUSYA” physical installation with the purpose to study an opportunity of designing magnetic systems with predetermined characteristics of the magnetic field.

WS-BPEL — это широко распространённый стандарт для спецификации распределенных и параллельных бизнес-процессов. Этот стандарт не подходит для алгебраических парадигм и парадигм направленных графов Петри. Исходя из этого, легко определить бизнес-процесс WS-BPEL с нежелательными особенностями. Именно поэтому проверка бизнес-процессов WS-BPEL очень важна. Цель этой статьи состоит в том, чтобы показать некоторые возможности для преобразования процессов WS-BPEL в более формальные спецификации, которые могут быть проверены. CSP и система обозначений Z используются как формальные модели. Система обозначений Z полезна для спецификации абстрактных типов данных. Web-сервисы могут рассматриваться как своего рода абстрактные типы данных.

WS-BPEL is a widely accepted standard for specification of business distributed and parallel processes. This standard is a mismatch of algebraic and Petri net paradigms. Following that, it is easy to specify WS-BPEL business process with unwanted features. That is why the verification of WS-BPEL business processes is very important. The intent of this paper is to show some possibilities for conversion of a WS-BPEL processes into more formal specifications that can be verified. CSP and Z-notation are used as formal models. Z-notation is useful for specification of abstract data types. Web services can be viewed as a kind of abstract data types.

В статье рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

The article deals with the problem of a distributed system operation reliability. The system core is an open integration platform that provides interaction of varied software for modeling gas transportation. Some of them provide an access through thin clients on the cloud technology “software as a service”. Mathematical models of operation, transmission and computing are to ensure the operation of an automated dispatching system for oil and gas transportation. The paper presents a system solution based on the theory of Markov random processes and considers the stable operation stage. The stationary operation mode of the Markov chain with continuous time and discrete states is described by a system of Chapman–Kolmogorov equations with respect to the average numbers (mathematical expectations) of the objects in certain states. The objects of research are both system elements that are present in a large number – thin clients and computing modules, and individual ones – a server, a network manager (message broker). Together, they are interacting Markov random processes. The interaction is determined by the fact that the transition probabilities in one group of elements depend on the average numbers of other elements groups.

The authors propose a multi-criteria dispersion model of risk assessment for such systems (both in the broad and narrow sense, in accordance with the IEC standard). The risk is the standard deviation of estimated object parameter from its average value. The dispersion risk model makes possible to define optimality criteria and whole system functioning risks. In particular, for a thin client, the following is calculated: the loss profit risk, the total risk of losses due to non-productive element states, and the total risk of all system states losses.

Finally the paper proposes compromise schemes for solving the multi-criteria problem of choosing the optimal operation strategy based on the selected set of compromise criteria.

Компактный мюонный соленоид (CMS) — высокоточная детекторная установка на Большом адронном коллайдере (LHC) в ЦЕРН. Для осуществления обработки и анализа данных в CMS была разработана система распределенного анализа данных, предполагающая обязательное использование современных грид-технологий. Модель компьютинга для CMS — иерархическая (в смысле создания вычислительных центров разного уровня). Объединенный институт ядерных исследований (ОИЯИ) принимает активное участие в эксперименте CMS. В ОИЯИ создается центр 1-го уровня (Tier1) для CMS c целью обеспечения необходимой компьютерной инфраструктурой ОИЯИ и российских институтов, участвующих в эксперименте CMS. В работе описаны основные задачи и сервисы центра Tier1 для CMS в ОИЯИ и представлены статус и перспективы его развития.

The Compact Muon Solenoid (CMS) is a high-performance general-purpose detector at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. A distributed data analysis system for processing and further analysis of CMS experimental data has been developed and this model foresees the obligatory usage of modern grid-technologies. The CMS Computing Model makes use of the hierarchy of computing centers (Tiers). The Joint Institute for Nuclear Research (JINR) takes an active part in the CMS experiment. In order to provide a proper computing infrastructure for the CMS experiment at JINR and for Russian institutes collaborating in CMS, Tier-1 center for the CMS experiment is constructing at JINR. The main tasks and services of the CMS Tier-1 at JINR are described. The status and perspectives of the Tier1 center for the CMS experiment at JINR are presented.