2.1.1 Обеспечение качества оперативной информации с непрерывным опросом датчиков без прогнозирования

Время нахождения объекта в состоянии j (j=1,…,S) является случайной величиной T_dj с определенным законом распределения с математическим ожиданием m и дисперсией ϭ. Случайные величины T_dj взаимно независимы. В системе переработки информации реализован непрерывный метод слежения за состоянием объекта. Время обработки информации в системе является случайной величиной с заданным законом распределения с мат ожиданием m и дисперсией ϭ.

В соответствии с алгоритмом на компьютере с использованием входных значений математического ожидания и дисперсии для каждого состояния моделируются N реализаций случайных процессов изменения состояний. Используя математическое ожидание и дисперсию для времени, затрачиваемого на обработку и передачу информации о состоянии объекта в систему, моделируется процесс отображения информации в системе. Сравнивая полученные два процесса, собирается статистика о пребывании информации в адекватном и неадекватном состоянии и на экран выводится графическое отображение этой информации. Такой алгоритм действий выполняется для всех реализаций. После чего собирается статистика для каждого момента времени (в пределах требуемой детализации и степени точности) нахождения информации в определенном состоянии и строится график функции совпадения Г_с(t) с использованием формулы:

(2.1)

где N_адекв - это число реализаций, при которых в момент сканирования отображаемое в информации состояние объекта совпадает с реальным,

N – это общее число реализаций случайного процесса;

и вычисляется среднее значения функции по формуле:

(2.2)

где t_мод – интервал, на котором осуществлялось моделирование [1].

2.1.2 Обеспечение качества оперативной информации с непрерывным опросом датчиков с прогнозированием

В этом случае входные данные остаются те же, что используются при обеспечении качества оперативной информации с непрерывным опросом датчиков без прогнозирования.

Прогнозирование осуществляется следующим образом: на вход системы поступает сообщение об изменении состояния объекта и времени изменения этого состояния. Время нахождения объекта в очередном состоянии откладывается от момента изменения предыдущего состояния объекта с использование данных о математическом ожидании нахождения объекта в очередном состоянии.

На рисунке 2.2 изображена одна из реализаций моделирования 4-х последовательных состояний объекта.

Рисунок 2.2 Прогнозирование с учетом математического ожидания времени пребывания объекта в очередном состоянии

Далее по такому же алгоритму, как и в методе без прогнозирования, происходит сравнение процесса реального и отображаемого состояний объекта для каждой реализации.

После чего для каждого момента времени собирается статистика о нахождении информации в определенном состоянии и строится график функции совпадения Г_с(t) с использованием формулы (2.1) и вычисляется среднее значения функции совпадения по формуле (2.2).

2.1.3 Обеспечение качества оперативной информации с циклическим опросом датчиков без прогнозирования

В данном случае входные данные дополняются информацией о периоде опроса датчиков ∆t. На входе системы сигнал фиксируется только в том случае, если изменилось состояние датчика за интервал времени между двумя последовательными моментами опроса.

Используя математическое ожидание и дисперсию для времени, затрачиваемого на обработку и передачу информации о состоянии объекта в систему, моделируется процесс отображения информации. Сравнивая полученный процесс с реальным, собирается статистика о пребывании информации в адекватном и неадекватном состоянии и на экран выводится графическое отображение. Такой алгоритм действий выполняется для всех N реализаций. После чего собирается статистика для каждого момента времени нахождения информации в определенном состоянии и строится график функции совпадения Г_с(t) с использованием формулы (2.1) и вычисляется среднее значения функции совпадения по формуле (2.2).