Система процедури статистичних правил прийняття рішення у задачах ідентифікації повної кодової конструкції з слабо відмінними параметрами

1. Система процедури статистичних правил прийняття рішення у задачах ідентифікації повної кодової конструкції з слабо відмінними параметрами, що містить в собі блок розрахунку мінімально достатньої кількості інформації та формує пороги згідно з класичними критеріями Котельникова, Байєса, Шеннона, Фішера, Кульбака, яка відрізняється тим, що в неї введені блоки 3 В сучасній статистичній теорії для вирішення поставленої задачі, відомі наступні математичні апарати, обрані за прототипи, а саме: Котельникова, Байеса, Шеннона, Фішера, Кульбака. Данні системи дають можливість використання критеріїв й процедур ідентифікації інформаційних сигналів на базі мінімально достатньої кількості інформації (x) (x) Ik визначеними порогами прийняття рішень Vk [1,2,3]. В даному випадку поріг прийняття рішення (1) Vk для кількості гіпотез від 3 до 10, змінюється в межах 0.67-0.2 [3]. Однак, існуючі системи та правила прийняття рішення розроблені для ідентифікації сигналів сформованих від різних класів інформаційних об'єктів з різко відмінними інформаційними параметрами (боїнг чи спортивний літак) та мають конкретні недоліки при вирішенні багато альтернативної задачі: - по-перше, у визначених правилах не беруться до уваги сцени, де можлива ситуація появи двох або взагалі десяти однакових гіпотез одночасно, а також інформаційних об'єктів з схожими параметрами (слабо відмінні); - по-друге, визначені статистичні пороги, що сформовані на базі мінімально-достатньої кількості інформації, при збільшенні кількості альтернативних гіпотез (N = 50-1000) втрачають фізичний зміст та практично дорівнюють нулю. Класичні багато альтернативні правила прийняття рішення не адекватні у разі застосування для задач, що вирішуються з метою ідентифікації (відновлення) повної кодової конструкції при вирішення багато альтернативної задачі (з кількістю гіпотез більше 10 ). В даному випадку зазначені пороги прийняття рішення по критеріям Котельникова, Байеса, Шеннона, Фішера, Кульбака статистично не досяжні та їх процедури стають не робочими. Розглянуті класичні правила прийняття рішення в свою чергу не забезпечують мінімально достатньої кількості інформації при прийнятті остаточного рішення у розв'язанні задач ідентифікації слабо відмінних кодових конструкцій. Вирішення даного протиріччя між зростаючою кількості альтернативних гіпотез N  2048 та порогом прийняття рішення можливе на основі досягнення мінімально достатньої міри кількості інформації, що сформовані з урахуванням найбільш інформативних параметрів інформаційних сигналів при побудові системи процедур вирішення складних задач з урахуванням присутності альтернативних гіпотез з слабо відмінними параметрами. Під інформативними параметрами сигналу будемо розуміти спектральне представлення послідовності кодових слів. Даний вид представлення параметрів сигналу є найбільш інформативним для формування порогів прийняття рішення на базі мінімально-достатньої кількості інформації. Також введення блоку 2 визначення інформативних складових («частотних вікон»  fi) дозволяє побудувати послідовну систему процедури прийняття рішення. Під «частотним вікном» розуміють ефективну ширину спектру сигналу з умов енергетичного або інформаційного вкладу його гармонійних складових в розрахунок апостеріорної ймовір 59534 4 ності правильної ідентифікації. Використання визначених «частотних вікон» достатньо для побудови ефективної системи процедури прийняття рішення на базі накопичення достатньої кількості інформації. На основі цього визначено можливість зупинки послідовної процедури декодування на основі забезпечення достатньої кількості інформації. Тобто, відбувається підвищення швидкості ідентифікації повної кодової конструкції при заданій достовірності. У результаті використання визначеного способу: зменшується час, який затрачується на аналіз і обробку всього спектру, підвищується ефективність та результативність розробленої послідовної процедури прийняття рішення за рахунок використання тільки інформативних складових частотного спектру. На кресленні зображена блок-схема системи процедури статистичних правил прийняття рішення у задачах ідентифікації повної кодової конструкції з слабо відмінними параметрами. Запропонована система процедури статистичних правил прийняття рішення у задачах ідентифікації повної кодової конструкції з слабо відмінними параметрами містить блок 1 прямого перетворення Фур'є, блок 2 визначення інформативних складових, базу 3 даних кодових конструкцій, блок 4 розрахунку умовної щільності ймовірності розподілу, блок 5 розрахунку апостеріорної ймовірності правильної ідентифікації, блок 6 розрахунку мінімально-достатньої кількості інформації, підсистему 7 прийняття рішення, блок 8 критеріїв та вимог, блок 9 вибору вирішального правила, блок 10 вибору порогів прийняття рішення. Система працює таким чином. На вхід блока 1 прямого перетворення Фур'є надходять цифрові сигнали, які представляються як 16-32 бітові архітектури. У блоці 1 відбувається пряме перетворення Фур'є, тобто даний інформаційний сигнал представляють у вигляді суми гармонічних коливань з різними частотами. Під інформативними параметрами сигналу розуміють спектральне представлення послідовності кодових слів. Даний вид представлення параметрів сигналу є найбільш інформативним для формування порогів прийняття рішення на базі мінімальнодостатньої кількості інформації. Далі спектральне представлення набору бітових архітектур поступає на перший вхід блоку 2 визначення інформативних складових. У блоці 2 визначається ефективна ширина спектру сигналу («частотні вікна») з умов енергетичного або інформаційного вкладу його гармонійних складових в розрахунок апостеріорної ймовірності правильної ідентифікації відповідно до правила. Далі «частотні вікна», які беруть участь при ідентифікації повної кодової конструкції поступають на перший вхід блоку 4 розрахунку умовної щільності ймовірності розподілу. На другий вхід блоку 4 поступають кодові конструкції з бази даних, які беруть участь при розрахунку умовної щільності ймовірності розподілу. Знайдена умовна щільність розподілу поступає на вхід блоку 5 розрахунку апостеріорної ймовірності правильної ідентифікації інформаційного сигналу на основі Байесовського виразу. Розрахована апостеріорна ймовірність правильної ідентифікації поступає на 5 59534 блок 6 розрахунку мінімально-достатньої кількості інформації яка відповідає кожній гіпотезі, а далі розрахована кількість інформації поступає на перший вхід підсистеми 7 прийняття рішення. На другий вхід підсистеми 7 поступає сформований поріг прийняття рішення блоку 10 вибору порогів прийняття рішення. Формування порогів прийняття рішення відбувається в залежності від вхідного набору кодових конструкцій інформація про які поступає на другий вхід блоку 10 та вибраного правила прийняття рішення в блоці 9, які поступають на перший вхід блоку 10. Вибір вирішального правила, формування порогів та прийняття рішення відбувається в залежності від вимог та критеріїв, щодо підвищення ефективності процедури прийняття рішення на базі мінімально-достатньої кількості інформації сформованих в блоці 8. Підсистема прийняття рішення 7 має два виходи. Перший вихід підсистеми 7 прийняття рішення про ідентифікацію прийнятої послідовності при вико Комп’ютерна верстка Г. Паяльніков 6 нанні умови Ik[P(Hk / Si(xj))]> Vmax є виходом системи. Другий вихід підсистеми 7 при виконанні умови Ik[P(Hk / Si(xj))]< Vmax поступає на другий вхід блоку 2, де відбувається повторне визначення та накопичення «частотних вікон» з умов енергетичного або інформаційного вкладу його гармонійних складових в розрахунок апостеріорної ймовірності правильної ідентифікації. Джерела інформації 1. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. 2-е издание. Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2003.-1104 с. 2. Юдін O.K. Кодування в інформаційнокомунікаційних мережах -Монографія. - К.: Книжкове видавництво НАУ, 2007. - 302 с. 3. Косенко Г.Г. Критерии информативности при различении сигналов. - М: Радио и связь, 1982. - 216 с, ил. - с. 30-48. Підписне Тираж 24 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601