Software & Systems

В настоящее время задача целераспределения в штабах военных округов выполняется в ручном режиме, что не дает возможности оперативно реагировать на резкие изменения обстановки и вносить коррективы в процесс целераспределения. При резком повышении мобильности войск снижение временных затрат на планирование их действий является не только актуальной, но и одной из самых важных задач военной науки [1].

В рамках выполнения научно-исследователь­ской работы в Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского (г. Санкт-Петербург) был разработан макет автоматизированного комплекса целераспределения объектов поражения противника (АК ЦОПП), который прошел апробацию на совместных стратегических учениях «Запад-2013». Данный программный комплекс позволил поднять работу группы планирования огневого поражения на новый качественный уровень и повысить оперативность принятия решения командиром.

Как и в работе [2], модель штатного режима работы программного комплекса разрабатывается экспертами в соответствии с техническим заданием на создаваемую систему до ввода ее в эксплуатацию. Программный комплекс представляет собой совокупность серверной части, включающей СУБД, а также БД с набором хранимых процедур и триггеров, и клиентской части, включающей в себя ряд подсистем. Например, «Подсистема ввода и редактирования справочной информации» должна обеспечивать ввод и редактирование редко меняющейся информации (условные знаки объектов и средств поражения, типы объектов поражения и др.). Другие подсистемы должны обеспечивать возможность отображения условных знаков на электронной карте.

Обязательным условием для формирования в геоинформационной системе пространственных данных субъектами, осуществляющими их создание, является наличие классификаторов, разработанных с учетом ГОСТ Р 52439-2005. Таким образом, разработка макета программного комплекса с системой визуализации на электронной карте, технологии применения и его апробация обусловили необходимость принятия решения об использовании нескольких известных классификаторов или о создании нового цифрового классификатора.

В соответствии с ГОСТ Р 52571-2006, для предметных областей уровня Российской Федерации, для которых существуют утвержденные классификаторы объектов, их использование является обязательным условием.

Цифровой классификатор – это совокупность описания слоев векторной карты, видов объектов и их условных знаков, видов семантических характеристик и принимаемых ими значений, представленных в цифровом виде. В общем виде это набор средств для идентификации, описания, структурирования и кодирования всех используемых понятий в виде иерархического дерева. Классификатор карты в цифровом виде хранится в файле RSC. Путь к общей директории классификаторов устанавливается в INI-файле приложения в разделе [DATAPATH] в строке «Rsc = ».

Процесс создания цифрового классификатора начинается с подготовительных работ, в ходе которых определяют вид, базовый масштаб и назначение электронной карты, для которой создаются классификатор, перечень условных знаков, их вид, состав характеристик, деление на слои, способ кодирования и так далее.

При проведении подготовительных работ необходимо было собрать следующие сведения:

-      для описания слоев (сегментов) карты: название слоя (до 32 символов), ключ (16 символов), номер слоя (от 1 до 256), приоритет при отображении на дисплее (от 0 до 255);

-      для описания объектов карты: название объекта (до 32 символов), ключ (до 32 символов), классификационный код объекта (11 знаков), характер локализации (линейный, площадной, точечный, подпись, векторный, шаблон), номер слоя, направление цифрования, масштабируемость, границы видимости объекта, список обязательных семантических характеристик, список допустимых семантических характеристик, список характеристик, значения которых влияют на вид объекта при его отображении, виды условных знаков, соответствующие объекту;

-      для описания семантических характеристик: название характеристики (до 32 символов), ключ (до 16 символов), классификационный код характеристики (от 1 до 65 535), тип значения (символьное, числовое, код из классификатора значений), единица измерения (7 символов), значение характеристики, признак повторяемости характеристики;

-      для описания классификатора значений семантических характеристик: классификационный код характеристики (от 1 до 65 535), классификационный код значения характеристики (от 1 до 65 535), значение характеристики (до 32 символов);

-      для описания палитры: цвета, названия палитр;

-      для описания используемых шрифтов: названия шрифтов, кодовые страницы.

Структурная схема системы визуализации результатов решения одной из расчетных задач разработанного программного комплекса показана на рисунке 1. До последнего времени при использовании известных классификаторов невозможно было решить все поставленные задачи, стоящие перед программным комплексом целераспределения объектов поражения противника.

Использование не одного, а нескольких классификаторов условных знаков существенно усложнило бы алгоритм работы системы визуализации. Поэтому с целью отображения обстановки и результатов решения расчетной задачи целераспределения в программе с помощью условных знаков был создан свой классификатор Rigel.

Классификатор Rigel может быть использован в автоматизированных процедурах ввода, хранения, обработки и выдачи всех видов информации, представленных в сложных программных комплексах, включая ввод планово-картографических документов, создание баз геоинформационных данных и вывод информации в цифровой и графической формах.

Общими характеристиками классификатора Rigel являются: количество слоев – 13, количество условных знаков – 190, количество семантик – 57.

В основе слоев классификатора Rigel в основном применялись условные знаки из известных классификаторов: «Violit 2003», «emercom», «mili­tary», «violitВАГШ2005temp» и «Violit2009GOM». Условные знаки, отсутствующие в известных классификаторах, были доработаны. В состав классификатора Rigel были включены 13 слоев, среди которых системы промышленно-производ­ственного комплекса, энергетического комплекса, объектов повышенной опасности, газонефтекомплекса, транспортная, ПВО и авиации, морского судоходства, разведки и радиоэлектронной борьбы, управления и оповещения, а также свои силы и средства поражения; командные пункты, пункты управления, штабы; линии; системный слой.

Условные знаки используются для вывода визуальной информации на электронную карту как до, так и после результатов целераспределения, а также для выборки и модификации картографической информации об объектах, средствах поражения в базе данных программного комплекса. Примеры разработанных условных знаков приведены на рисунке 2.

Условные знаки классификатора входят в состав программного модуля «Ввод и редактирование условных знаков», применяемого для взаимодействия системы актуализации с базой данных программного комплекса [3].

В настоящее время программный комплекс, применяющий цифровой классификатор Rigel, находится на этапе тестирования. В процессе тестирования комплекса предполагается использовать метод планирования, предложенный в работе [4].

Оценка эффекта от применения предлагаемого программного комплекса может быть рассчитана с помощью показателей, предложенных в [5]:

-      оперативность нанесения обстановки на электронную карту;

-      оперативность решения задачи целераспределения;

-      точность результатов решения задачи целераспределения;

-      достоверность информации о свойствах объектов поражения;

-      эксплуатационные затраты.

Таким образом, создание своего классификатора Rigel позволило создать все необходимые условные обозначения для решения поставленной задачи, обеспечить корректное отображение тактических знаков на карте по масштабу и возможность поворота знаков в нужном направлении, а также упростить алгоритм работы программного комплекса в целом.

Литература

1.     Калиниченко С.В., Хомоненко А.Д. Подход к поиску и устранению дублированной противоречивой информации при интеграции данных в распределенных автоматизированных системах критического назначения // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2012. № 4. С. 47–60.

2.     Войцеховский С.В., Хомоненко А.Д. Выявление вредоносных программных воздействий на основе нечеткого вывода // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2011. № 3. С. 81–91.

3.     Лохвицкий В.А., Калиниченко С.В., Нечай А.А. Подход к построению системы автоматизированной интеграции информации в базу данных для ее своевременной актуализации // Мир современной науки. 2014. № 2. С. 8–12.

4.     Тырва А.В., Хомоненко А.Д. Метод планирования тестирования сложных программных комплексов на этапах проектирования и разработки // Науч.-технич. ведомости СПб гос. политехнич. ун-та. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2009. Т. 4. № 82. С. 125–131.

5.     Нечай А.А., Матвеев С.В., Сафонов В.М. Выбор и обоснование показателей эффективности решения задачи распределения объектов по средствам поражения // Мир современной науки. 2014. № 2. С. 13–16.

References

1.     Kalinichenko S.V., Khomonenko A.D. An approach to search and elimination of duplicated inconsistent information when integrating data in distributed critical appointment automated systems. Problemy informatsionnoy bezopasnosti. Kompyuternye sistemy [Information security problems. Computer systems]. 2012, no. 4, pp. 47–60 (in Russ.).

2.     Voytsekhovskiy S.V., Khomonenko A.D. Revealing harmful program influences based on fuzzy conclusions. Problemy informatsionnoy bezopasnosti. Kompyuternye sistemy [Information security problems. Computer systems]. 2011, no. 3, pp. 81–91 (in Russ.).

3.     Lokhvitskiy V.A., Kalinichenko S.V., Nechay A.A. An approach to the construction of an automated system of information integration into a database for timely update. Mir sovremennoy nauki [The world of modern science]. 2014, no. 2, pp. 8–12 (in Russ.).

4.     Tyrva A.V., Khomonenko A.D. Planning method for testing difficult program complexes at design and development stages. Nauch.-tekhnich. vedomosti SPb gos. politekhnich. un-ta. Informa­tika. Telekommunikatsii. Upravlenie [St. Petersburg State Polytech­nical University Journal. Computer Science. Telecommunications and Control Systems]. 2009, vol. 4, no. 82, pp. 125–131 (in Russ.).

5.     Nechay A.A., Matveev S.V., Safonov V.M. Selection and justification of performance for solving the problem of distribution facilities by destruction means. Mir sovremennoy nauki [The world of modern science]. 2014, no. 2, pp. 13–16 (in Russ.).