Современные радиолокационные технологии [1], использующие активную фазированную антенную решетку, позволяющие осуществлять генерацию сигналов произвольной формы и регулировать направление излучения и форму диаграммы направленности, стали основой систем, способных оптимизировать сигналы передачи и обработку радиолокационной информации для текущей помехо-целевой обстановки и сценария работы. В ответ на это была предпринята попытка разработать методы, основанные на когнитивных способностях, которые управляют этими новыми степенями свободы, используя восприятие окружающей среды. Такое восприятие генерируется в реальном времени с использованием обнаруженных радиолокационных данных в сочетании со знаниями, извлеченными из внешних источников или полученными в ходе предыдущих действий. В когнитивном радаре система управления может сохранять знания и влиять на окружающую среду, что приводит к оптими-зированной производительности в пределах ограничений доступных ресурсов [2]. Таким образом, когнитивные многофункциональные радиолокационные станции могут значительно повысить производительность в широком спектре современных радиолокационных применений.

Основные определения и постановка задачи

Согласно [3], когнитивная технология – это система методов воздействия на способы обработки знаний. Под когнитивным подходом в [4] понимается решение традиционных для данной науки проблем методами, учитывающими когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный подход в любой предметной области акцентирует внимание на знаниях, вернее, на процессах их представления, хранения, обра-ботки, интерпретации и производстве новых знаний. Когнитивный радар (КР) – это радиотехническая система, использующая технологию, которая позволяет системе получать знания об оперативной обстановке, географических условиях, установленных алгоритмах распределения ресурсов и внутреннем состоянии, динамически и автономно корректировать свои эксплуатационные параметры и протоколы в соответствии с полученными знаниями для достижения заранее определенных целей и учиться на полученных результатах [5]. По сравнению с адаптивным радаром КР учится адаптировать рабочие параметры, а также параметры обработки и может планировать свою работу на более длительные периоды времени. Из этих определений можно выделить основные функции системы управления, необходимые для того, чтобы она считалась когнитивной, а именно: планирование, память, обучение и решение.

Радиолокационная система не бывает полностью когнитивной во всех аспектах либо полностью некогнитивной, поэтому предлагается разделить диапазон возможных радиолокационных систем таким образом, чтобы можно было четко понять их функциональные возможности. В рамках полной классификационной схемы, в диапазоне от 0 до 10 [6], представлена градация от минимально полностью адаптивной до полностью когнитивного радара. При этом, чтобы радар рассматривался как полностью когнитивный, он должен каким-то образом уравновешивать краткосрочные выгоды с долгосрочными от, казалось бы, неоптимального краткосрочного действия.

Однако представленный выше подход классификации не предполагает определения степени выраженности такой характеристики, как целенаправленность поведения, в результате которой предпринимаются действия для устранения несоответствия между ситуацией и целью.

Метакогнитивный подход

Для решения данной задачи предполагается взять за основу метакогнитивный подход оптимизации характеристик радара, предложенный в [7]. Метакогнитивный подход формально определяется как мышление более высокого порядка, которое активно управляет когнитивными процессами, участвующими в обучении. Это определение обобщает метапознание как познание об обучении или знание о знании. В основе метакогнитивной системы лежат четыре компонента: получение знаний об окружающей среде, мониторинг различных методов познания, стратегия использования полученной информации, перенос усвоенной стратегии в новую среду.

Задача состоит в том, чтобы разработать модель целенаправленного поведения, которая выбирает наиболее выгодную стратегию на основе анализа изменяющейся окружающей среды и оценки эффективности действий в реальном времени [8]. Следовательно, КР должен включать в себя множество стратегий с их собственными когнитивными циклами. Выбор соответствующей стратегии осуществляется с помощью метапознания. Это достигается путем сопоставления нескольких когнитивных циклов или целей в системе для различных сценариев и выбора наиболее подходящего для конкретной ситуации. Таким образом, когнитивный подход предполагает наличие целенаправленного поведения, в результате которого предпринимаются действия для устранения несоответствия между ситуацией и целью. Из-за своей центральной роли в процессе выбора действий выбор цели существенно влияет на эффективность поведения. Такая спецификация требуемой производительности ориентирует оптимизацию на решение конкретной задачи. Тем самым предотвращает слепую оптимизацию до лучшей, чем требуемая производительность, потенциально освобождая ресурсы для решения других задач.

Целенаправленное поведение

Целенаправленность – характеристика деятельности, направленной на достижение определенного конечного результата, цели [9]. Если охарактеризовать цель как активность, направленную на удовлетворение некоторого критерия, то можно определить результат как такое состояние системы, в котором она оказывается при удовлетворении критерия [10]. Если принять гипотезу о направленности любых рефлексов на минимизацию раздражений и затрат времени (энергии) для ответа на них и на борьбу с последствиями от них, то можно вывести критерий выживаемости, уравновешивающий краткосрочные выгоды с долгосрочными выгодами от, казалось бы, неоптимального краткосрочного действия.

Целенаправленная деятельность стремится к удовлетворению некоторой потребности. Смысл активности и деятельности – изменить текущее внешнее и внутреннее состояния для достижения результата. Таким образом, когнитивная система целенаправленно функционирует в цикле «восприятие–действие», сравнивая текущее состояние с целевым – принимая решения, планируя выбор действий, записывая в базу знаний (БЗ) наиболее полезные действия, выполнение которых приближает ее к цели. И проявляет способность к самонаблюдению, то есть осознанию собственного состоянии [11].

Процесс принятия решений должен учитывать вероятность достижения цели в данной ситуации, затраты энергетических, временных и вычислительных ресурсов для реализации того или иного способа достижения цели, наличие существующих знаний (продукционных правил поведения) и возможность получения новых в случае, когда имеющихся недостаточно для принятия решения.

Классификация функций КР

На основе классификационной схемы когнитивной радиолокационной системы, предложенной в [12], к таким категориям, как планирование, память, обучение и решение, добавлена цель (см. таблицу), которая позволяет учитывать целенаправленность для оценки по степени выраженности когнитивных функций КР.

Действие, которое предпринимает система, зависит не только от ситуации как таковой, но и от цели, то есть от той ситуации, которой система стремится достигнуть. Действие системы определяется в результате сравнения ситуации и цели и направлено на устранение несоответствия между ними. Через блок сравнения ситуация определяет действие [13]. Уровни постановки цели (см. таблицу) можно условно разделить на три группы: 0–5 – цель постоянна и задана извне; 6–7 – цель задана извне, но корректируется системой; 8–10 – система сама способна формировать цель, анализируя ситуацию. При этом повышается степень автономности системы.

Память и обучение рассматриваются как способность изучать и получать доступ к знаниям, используя БЗ для хранения и извлечения данных. Предполагается, что в КР используется динамическая БЗ, способная к обучению, то есть обновляемая новыми знаниями в режиме реального времени.

Механизм принятия решений является центральным элементом интеллектуальной си-стемы. Качество принятых решений основано на целостном восприятии информации из окру-жающей среды и БЗ. Процесс принятия решений может также основываться на реализации продукционных правил использования эвристик, которые пытаются обеспечить более гибкую реакцию, применяя простую базу правил, или полного процесса оптимизации, который обеспечивает оптимальное решение с учетом всей имеющейся информации.

В аспекте планирования уровень когнитивных способностей повышается с увеличением временного интервала, на который система способна планировать действия. Информация, полученная из предыдущих ситуаций и преобразованная в знания, позволяет принимать решения и применять их в будущем.

Длительный период планирования расширяет адаптивность, давая системе возможность выбирать краткосрочные действия, которые кажутся неоптимальными на короткой перспективе, но обеспечивают долгосрочный выигрыш.

Реальное время и вычислительны ресурсы

Ограничение масштаба времени и вычислительная мощность также могут быть рассмотрены как характеристики когнитивной системы. Способность системы обрабатывать большой объем информации и возможность в реальном времени реагировать на изменения окружающей среды и внутреннего состояния путем распределения ресурсов и действий системы может использоваться в качестве меры выраженности когнитивных способностей. Это обусловлено прежде всего тем, что от этих аспектов напрямую зависит качество принятия решений при нехватке ресурсов радара в условиях быстро меняющейся помехо-целевой обстановки.

Заключение

Таким образом, когнитивный подход предполагает наличие целенаправленного поведения, в результате которого предпринимаются действия для устранения несоответствия между ситуацией и целью. Действия базируются на принципе наименьших затрат ресурсов и на методах, учитывающих когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания.

Дальнейшее исследование будет направлено на конкретную (конечную) реализацию предлагаемых методов и их интеграцию в единую систему управления ресурсами.

Литература

1.    Charlish A., Bell K., Goodman N., Smith G.E. Guest editorial: cognitive radar Source. IET Radar Sonar & Navigation, 2018, vol. 12, no. 12, pp. 1361–1362. DOI: 10.1049/iet-rsn.2018.5568.

2.    Moo P.W., Ding Z. Adaptive Radar Resource Management. Academic Press Publ., 2015, 158 p.

3.    Кудашов В.И. Социальные технологии в обществе знания: когнитивные аспекты // Вестн. ТГУ. Философия. Социология. Политология. 2012. Т. 4. № 1. С. 58–64.

4.    Трембач В.М. Когнитивный подход к созданию интеллектуальных модулей организационно-технических систем // Открытое образование. 2017. № 2. С. 78–87. DOI: 10.21686/1818-4243-2017-2-78-87.

5.    Отчет МСЭ-R SM.2152. Определения системы радиосвязи с программируемыми параметрами (SDR) и системы когнитивного радио (CRS). 2009. URL: https://www.itu.int/pub/R-REP-SM.2152-2009 (дата обращения: 26.09.20).

6.    Huang H.-M., Pavek K., Albus J.S., Messina E. Autonomy levels for unmanned systems (ALFUS) framework: An update. Proc. SPIE, 2005. DOI: 10.1117/12.603725.

7.    Mishra K.V., Shankar M.R., Ottersten B. Toward metacognitive radars: Concept and applications. Proc. IEEE Intern. Radar Conf., 2020, pp. 77–82. DOI: 10.1109/RADAR42522.2020.9114713.

8.    Martone А.F., Sherbondy K.D., Kovarskiy J.A., Kirk B.H., Thornton C.E., Owen J.W. et al. Metacognition for radar coexistence. Proc. IEEE Intern. Radar Conf., 2020, pp. 55–60. DOI: 10.1109/RADAR42522.2020.9114775.

9.    Борзенков В.Г. Функция. Целенаправленность. В кн.: Энциклопедия эпистемологии и философии науки. М.: Канон+, 2009. 1248 с.

10. Витяев Е.Е. Целенаправленность как принцип работы мозга // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2014. Т. 18. № 4/3. C. 1172–1183.

11. Солодов А.А., Трембач В.М. Разработка и использование модели когнитивной системы для решения задач целенаправленного поведения // Статистика и Экономика. 2019. Т. 16. С. 77–86. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-6-77-86.

12. Horne C., Ritchie M., Griffiths H. Proposed ontology for cognitive radar systems. IET Radar, Sonar & Navigation, 2018, vol. 12, no. 12, pp. 1363–1370. DOI: 10.1049/iet-rsn.2018.5280.

13. Турчин В.Ф. Феномен науки: кибернетический подход к эволюции. М.: ЭТС, 2000. 368 с.

References

1. Charlish A., Bell K., Goodman N., Smith G.E. Guest editorial: cognitive radar source. IET Radar Sonar & Navigation, 2018, vol. 12, no. 12, pp. 1361–1362. DOI: 10.1049/iet-rsn.2018.5568.
2. Moo P.W., Ding Z. Adaptive Radar Resource Management. Academic Press Publ., 2015, pp. 109–135.
3. Kudashov V.I. Social technologies in the knowledge society: cognitive aspects. Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science, 2012, vol. 4, no. 1, pp. 58–64 (in Russ.).
4. Trembach V.M. Cognitive approach to the creation of intelligent modules of organizational and technical systems. Open Education, 2017, no. 2, pp. 78–87 (in Russ.). DOI: 10.21686/1818-4243-2017-2-78-87.
5. Report. SM.2152-0. Definitions of SDR and CRS, 2009. Available at: https://www.itu.int/pub/R-REP-SM.2152-2009 (accessed 26.09.20).
6. Huang H.-M., Pavek K., Albus J.S., Messina E. Autonomy levels for unmanned systems (ALFUS) framework: An update. Proc. SPIE, 2005. DOI: 10.1117/12.603725.
7. Mishra K.V., Shankar M.R., Ottersten B. Toward metacognitive radars: Concept and applications.
   Proc. IEEE Intern. Radar Conf., 2020, pp. 77–82. DOI: 10.1109/RADAR42522.2020.9114713.
8. Martone А.F., Sherbondy K.D., Kovarskiy J.A., Kirk B.H., Thornton C.E., Owen J.W. et al. Metacognition for radar coexistence. Proc. IEEE Intern. Radar Conf., 2020, pp. 55–60. DOI: 10.1109/RADAR42522.
   2020.9114775.
9. Borzenkov V.G. Function. Purposefulness. In: Encyclopedia of Epistemology and Philosophy of Science. Moscow, 2009, 1248 p. (in Russ.).
10. Vityaev E.E. Purposefulness as the principle of brain activity and functional systems theory. Vavilov Journal of Genetics and Breeding, 2014, vol. 18, no. 4/3, pp. 1172–1183 (in Russ.).
11. Solodov A.A., Trembach V.M. Development and use of a model of the cognitive system for solving the tasks of purposeful behavior. Statistics and Economics, 2019, vol. 16, pp. 77–86 (in Russ.). DOI: 10.21686/
    2500-3925-2019-6-77-86.
12. Horne C., Ritchie M., Griffiths H. Proposed ontology for cognitive radar systems. IET Radar, Sonar & Navigation, 2018, vol. 12, no. 12, pp. 1363–1370. DOI: 10.1049/iet-rsn.2018.5280.
13. Turchin V.F. Phenomenon of Science: A Cybernetic Approach to Evolution. Moscow, 2000, 368 p.
    (in Russ.).