Эволюционные процессы информационных технологий

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО
ОБРАЗОВАНИЯ
МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
«ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
(«МГОТУ»)
ЭВОЛЮЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ 
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Сборник трудов по материалам
II-й межвузовской научно-технической конференции
с международным участием
25 апреля 2017 г.
Королев
2024

УДК 004 
ББК 32.81
Э15
Рецензенты:
Самаров К.Л., д.ф-м.н., профессор;
Соляной В.Н., с.н.с., доцент.
Научный редактор:
Артюшенко В.М. – д.т.н., профессор
Э15
Эволюционные  процессы  информационных  технологий 
[Текст]  / под науч. ред. док. техн. наук, проф. В.М. Артюшенко. – М.:  
Издательство «Научный консультант», 2024. – 124 с.
ISBN 978-5-9909964-5-8
Предлагаемый сборник научных трудов по материалам II-й межвузовской 
научно-технической конференции с международным участием «Эволюционные 
процессы информационных технологий», прошедшей 25 апреля 2017 г. на базе 
кафедры информационных технологий и управляющих систем государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования Московской области «Технологический университет» («МГОТУ»), стал результатом 
творчества ученых, профессорско-преподавательского состава, сотрудников, 
студентов связанных с информационными технологиями в различных областях 
деятельности.
Сборник рассчитан на преподавателей, аспирантов, магистров и бакалавров, а также для широкого круга специалистов в области информационных систем.
УДК 004  
ББК 32.81
Сборник научных статей участников конференции
Подготовлен по материалам, представленным
в электронном виде. Ответственность за содержание
материалов несут авторы.
ISBN 978-5-9909964-5-8
‹ «МГОТУ». Коллектив авторов, 2024 
‹ Оформление. Издательство «Научный
консультант», 2024

Содержание
Введение……………………………………………………………..5
Воловач В.И. Модели плотности распределения вероятностей 
сигналов отраженных от пространственно-распределенных 
объектов………………………………………………………………
6
Логачева Н.В., Исаева Г.Н. Информационные технологии как 
инструменты управления компанией………………………………
15
Исаева Г.Н., Логачева Н.В. Облачные технологии в 
современном образовании………………………………………….21
Сидорова Н.П. Распределенные базы данных: состояние 
и перспективы…………………………………………………………
26
Кучеров Б.А. Бесконфликтность управления группировкой 
космических аппаратов в условиях ресурсных ограничений……33
Поспелов В.Г. Совместимость WiMAX-сетей, построенных 
на основе стандарта IEEE 802.16m, с сетями стандарта 
IEEE 802.16e…………………………………………………………40
Стреналюк Ю.В., Штрафина Е.Д. Методика подготовки 
научных работ студентов……………………………………………
44
Ковалева О.В. Факторы, влияющие на выбор системы 
электронного документооборота…………………………………..50
Струкова А.В. Разработка метода и алгоритмов
обнаружения и предотвращения опасных сближений 
в составе перспективной системы организации воздушного 
движения…………………………………………………………….58
Аббасова Т.С., Дадашев Р.Р., Иванов О.В., Талицин С.И. 
Аппаратные средства для модернизации мобильных 
измерительных пунктов морского базирования…………………..65
Строганова С.М., Ефимов А.С. Перспективы развития 
робототехники в России…………………………………………….
72
Теодорович Н. Н., Иванов О.В., Талицин С.И., Дадашев Р.Р. 
Повышение эффективности бортовой аппаратуры 
видеотелеметрии…………………………………………………….79
Ковалева О.В., Талицин С.И., Иванов О.В., Дадашев Р.Р. 
Анализ проблем глобальной информационной сети России…….86
3

Теодорович Н.Н., Строганова С.М., Буляк И.С. 
Совершенствование организации защиты информации 
на этапе подготовки к участию в рекламно-выставочной 
деятельности предприятия…………………………………………93
Теодорович Н.Н., Строганова С.М., Комиссаров Д.С. 
Электронные устройства перехвата информации и методы 
их обнаружения………………………………………………………
100
Теодорович Н.Н., Строганова С.М., Комиссаров Д.С. 
Совершенствование подсистемы информационной 
безопасности на основе применения дезинформационных 
программно-аппаратных средств……………………………………
107
Масленников Е.С. Краткий анализ одномодовых оптических
волокон………………………………………………………………
111
Аббасова Т.С., Польшин С.Н. Чат-боты и нейронные сети………
115
4

ВВЕДЕНИЕ
Интенсивное развитие современного общества невозможно себе 
представить без эволюционных процессов в такой важнейшей области современной науки как информационные технологии.
В предлагаемом сборнике научных трудов рассматривается широкий круг вопросов, связанных с рассмотрением моделей плотности 
распределения вероятностей сигналов отраженных от пространственно-распределенных объектов, особенностями применения информационных технологий как инструментами управления компанией, бесконфликтностью управления группировкой космических аппаратов в 
условиях ресурсных ограничений. Проанализированы вопросы связанные с применением облачных технологий в современном образовании, распределенными базами данных, их состояние и перспективы. Рассмотрены основные подходы в подготовке специалистов в 
высшем 
профессиональном 
образовании 
по 
информационнотехнологическим направлениям, факторы, влияющие на выбор системы электронного документооборота.
Проанализированы проблемы развития и использования информационных технологий при построении WiMAX-сетей, разработке
методов и алгоритмов обнаружения и предотвращения опасных 
сближений в составе перспективной системы организации воздушного движения. Рассмотрены вопросы, связанные с анализом, особенностями и перспективами применения аппаратных средств для модернизации мобильных измерительных пунктов морского базирования,
повышением эффективности бортовой аппаратуры видеотелеметрии,
совершенствования подсистемы информационной безопасности на 
основе применения дезинформационных программно-аппаратных 
средств, перспективы развития робототехники в России, проведен 
анализ проблем глобальной информационной сети России.
Материалы данного сборника будут интересны не только бакалаврам и магистрам таких специальностей как: «Информационные 
системы и технологии», «Управление в технических системах», 
«Прикладная информатика», но и аспирантам специальностей «Системный анализ, управление и обработка информации», «Теоретические основы информатики», а также для широкого круга специалистов в области информационных технологий.
5

МОДЕЛИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 
ВЕРОЯТНОСТЕЙ СИГНАЛОВ ОТРАЖЕННЫХ ОТ 
ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
Воловач В.И.
д.т.н., доцент, 
Поволжский государственный университет сервиса («ПВГУС»)
Россия, г. Тольятти
Рассмотрены вопросы, связанные с выбором моделей плотности распределения вероятностей сигнала отраженного от пространственно-распределенных радиолокационных объектов. Показано, что выбранные модели хорошо 
совпадают с результатами экспериментальных исследований.
Ключевые слова: плотности распределения вероятностей огибающей сигнала, негауссовская помеха, многолучевость, протяженный объект.
Для синтеза и анализа радиотехнических систем и устройств, 
служащих для измерения параметров движения протяженных объектов, необходима адекватная модель плотности распределения вероятностей (ПРВ) сигнала отраженного от таких объектов, а так же воздействующих на него помех. Имеется достаточно большое количество математических моделей, описывающих доплеровский сигнал, отраженный от пространственно-протяженных радиолокационных целей: самолетов, кораблей, автомашин и т.д. [1-4]. Проведем выбор и 
обоснование моделей ПРВ сигналов отраженных от протяженного 
объекта близких к реальным.
Как известно, при радиолокации на малых расстояниях лоцируемый объект обычно рассматривается как сложный, протяженный, 
состоящий из совокупности N отражающих элементов [5-9].
Результирующий сигнал на входе приемного устройства от протяженной цели можно записать в виде:
ݏ(ݐ, O
ሬԦ) = σ
Re
ே
௜ୀଵ
ݏ௜(ݐ, O
ሬԦ),
(1)
где  ݏ௜(ݐ, O
ሬԦ) =  Re{D௜(ݐ)ܷ(ݐ – W௜)exp݆[(Z୭ –  ȟ݂
ˇ.௜)ݐ – Z୭W௜ – 4௜]}
–
сигнал, принимаемый от произвольной i-ой точки объекта; D௜(ݐ) – коэффициент ослабления «амплитуды» принятого сигнала (по сравнению с излучаемым в момент времени t от i-ой точки; ܷ(ݐ) =
 ݂(ݐ)exp[݆M(ݐ)] – комплексная огибающая сигнала; ݂(ݐ) и M(ݐ) –
функции, отображающие законы амплитудной и фазовой (частотной) 
6

модуляции; W௜– время запаздывания сигнала от i-ой «блестящей» 
точки; Z୭– несущая частота; ȟ݂
ˇ.௜ – доплеровское смещение частоты 
от i-ой «блестящей» точки; 4௜– фаза сигнала, отраженного от i-ой 
«блестящей» точки,  обычно равномерно распределенная в интервале 
[– Ɏ, Ɏ]; O
ሬԦ – векторный параметр, характеризующий совокупность параметров Z୭, ݂(ݐ), M(ݐ), D(ݐ), W и ȟ݂
ˇ. Величины D௜(ݐ) и 4௜считаются 
случайными и взаимно независимыми.
Возможно большое разнообразие частых видов моделей сигналов (1). Так, для описания многолучевого характера отраженного от 
протяженной цели сигнала в [1] рассмотрена модель:
ݏ(ݐ, O
ሬԦ) = Re{σ ܷ(ݐ)exp݆[(Z୭ݐ+  4(ݐ)]} 
௜
,
(2)
в которой, в явном виде, введена огибающая принимаемого сигнала 
ܷ(ݐ) и результирующая фаза 4(ݐ). Наибольший интерес представляет 
плотность распределения вероятностей мгновенных значений, огибающей (амплитуды) (ПРВА) и фазы (ПРВФ) принимаемого сигнала.
Используя результаты [10], можно показать, что отраженный от 
протяженного объекта сигнал (2) может быть хорошо описан обобщенной моделью ПРВА ܹ
ˑ˄(ʏ;  Ƚ, ݎ
௫௬, ܽ, 4ˑ) (табл. 1), где ߝ௡= 1 при 
݊= 0, ܫ௡(. ) – функция Бесселя I-го рода n-го порядка; где ߝ௡= 2 при 
്݊0, ܫଶ௡(. ) – функция Бесселя II-го рода n-го порядка; ʏ =
 ܷ/(ɐ௫
ଶɐ௬
ଶ)଴,ହ,
ܽ = ܷ଴/(ɐ௫
ଶɐ௬
ଶ)଴,ହ
–
нормировочные 
величины; 
ܷ଴= (ݔ଴
ଶ+ݕ଴
ଶ)଴,ହ, 4଴= arctg(ݕ଴/ݔ଴) – модуль и аргумент детерминированной составляющей сигнала; ɐଶ= ɐ௫
ଶ= ɐ௬
ଶ– дисперсия квадратурных составляющих сигнала; ݔ଴и ݕ଴– детерминированные квадратурные составляющие сигнала; ݎ
௫௬– коэффициент взаимной корреляции между квадратурными составляющими компонент сигнала 
ݏ(ݐ, O
ሬԦ), D = (ɐ௫
ଶെɐ௬
ଶ)/(ɐ௫
ଶ+ɐ௬
ଶ) – параметр не стационарности изменяющийся в пределах [1, –1].
Как видно, ПРВ огибающей в общем случае зависит от четырех 
параметров Ƚ, ݎ
௫௬, ɚ, и 4ˑ, при изменении которых меняется форма 
кривой ПРВА. Числовые характеристики ПРВА описываются соотношением (табл. 1) ݉஺
ఔ(Ƚ, ݎ
௫௬, ܽ, 4ˑ).
Введение сложных аналитических выражений для ПРВА и ȣ-х 
начальных моментов огибающей могут быть аппроксимированы более простыми выражениями.
Хорошие результаты, в частности, дает ПРВ Накагами и его начальные моменты [11-13].
7

Таблица 1 – Обобщенная модель ПРВА 
и ее числовые характеристики
Характеристики
Аналитическая запись выражения
ܹ
ˑ˄(ʏ;  Ƚ, ݎ
௫௬, ܽ, 4ˑ)
஺
ଶ൫ଵି௥ೣ೤
మ൯(ଵି஑మ)బ.ఱ
ൠσ
ɂ௡
ஶ
௡ୀ଴
ܫ௡×
൫ଵି௥ೣ೤
మ൯
బ.ఱexp ൜
ି஺మି௔మൣଵି஻൫஑,௥ೣ೤൯ୡ୭ୱۃଶ4ˑିஒ൫஑,௥ೣ೤൯ۄ൧
×
൤
஺మ஻൫஑,௥ೣ೤൯
ଶ൫ଵି௥ೣ೤
మ൯(ଵି஑మ)బ.ఱ൨ܫଶ௡൤
஺௔
ଵି௥ೣ೤
మቀݎ
௫௬
ଶ+ ʐଶ(Ƚ, 4ˑ)
ଶ௥ೣ೤ୱ୧୬ଶ4ˑ
(ଵି஑మ)బ.ఱቁ
଴.ହ
൨
™cos2݊ߥ൫Ƚ, ݎ
௫௬, 4ˑ൯
݉஺
ఔ(Ƚ, ݎ
௫௬, ܽ, 4ˑ)
ൣ൫1 െݎ
௫௬
ଶ൯(1
െȽଶ)൧
଴.ହ exp ቊെܽଶൣ1 െܤ൫Ƚ, ݎ
௫௬൯cosۃ24ˑ െȾ൫Ƚ, ݎ
௫௬൯ۄ൧
2൫1 െݎ
௫௬
ଶ൯(1 െȽଶ)଴.ହ
ቋ×
௡
ቂ
ே൫஑,௥ೣ೤,௔,4ˑ൯
ܯିಕ
మ൫Ƚ, ݎ
௫௬൯σ
ɂ௡
ஶ
௡ୀ଴
൤
௉൫஑,௥ೣ೤൯
ଶ
ቃ
ଶୡ୭ୱ௡ఔ൫஑,௥ೣ೤,4ˑ൯
ʒ(ଶ௡ାଵ)
ଶெమ൫஑,௥ೣ೤൯൨
ଶ୩
× σ
ʒ(ഌ
మାଶ௡ାଶ௞ାଵ)
ଵܨ
ଵ൤
ఔ
ஶ
௞ୀ଴
൤
௉൫஑,௥ೣ೤൯
ଶ+ 2݊+ 2݇+
ʙ!ʒ(௡ା௞ାଵ)
ଶெ൫஑,௥ೣ೤൯൨
+1; 2݊+ +1;
ேమ(஑,௥ೣ೤,௔,4ˑ)
ସெ൫஑,௥ೣ೤൯൨
Обозначение: ܤ൫Ƚ, ݎ
௫௬൯= ቀȽଶ+ ݎ
௫௬
ଶ(1 െȽଶ)ቁ
଴.ହ
; Ⱦ൫Ƚ, ݎ
௫௬൯= arctg ቂ
௥ೣ೤(ଵି஑మ)బ.ఱ
஑
ቃ;
Ȼ(Ƚ, 4ˑ) = ቀ
ଵି஑
ଵା஑ቁ
଴.ହ
cosଶ4ˑ + ቀ
ଵା஑
ଵି஑ቁ
଴.ହ
sinଶ4ˑ;
ߥ൫Ƚ, ݎ
௫௬, 4ˑ൯= ߂൫Ƚ, ݎ
௫௬, 4ˑ൯െ
ஒ൫஑,௥ೣ೤൯
ଶ
;
ቋ;
߂൫Ƚ, ݎ
௫௬, 4ˑ൯= arctg ቊ
ቀభశಉ
భషಉቁ
బ.ఱ
ୱ୧୬4ˑି ௥ೣ೤ୡ୭ୱ4ˑ
ቀభశಉ
భషಉቁ
బ.ఱ
ୡ୭ୱ4ˑି ௥ೣ೤ୱ୧୬4ˑ
ܯ(Ƚ, ݎ
௫௬) =  0,5 (1 െݎ
௫௬
ଶ)(1 െȽଶ)଴.ହ;
ܰ(Ƚ, ݎ
௫௬, ܽ, 4ˑ) = 
௔
ଵି௥ೣ೤
మቂݎ
௫௬
ଶ+ ʐଶ(Ƚ, 4ˑ) െ 
ଶ௥ೣ೤ୱ୧୬ଶ4ˑ
(ଵି஑మ)బ.ఱቃ.
ܹ(ܷ) = (2/ʒ(݉))(݉/ȳ)௠ܷଶ௠ିଵexp{െܷ݉ଶ/ȳ}, ܷ൒ 0,
(3)
где m и ȍ – параметры распределения.
݉ = ȳଶ/ۃ(ܷଶെȳଶ)ଶۄ ൒0.5; ȳ = ۃܷଶۄ;
(4)
Ƚ() – гамма функция;
݉௎
జ= ʒ(݉ +  ߭/2)/ ʒ(݉)(ȳ/݉)–జ/ଶ
(5)
Формулы, связывающие параметры m и ȍ с параметрами 
Ƚ, ݎ
௫௬, ܽ, 4଴, имеют вид:
݉=
൫ଵା௔మ൯మ
൫ଵାൣ௥ೣ೤
మ஺ା஑మ൧൯ାଶ௔మൣଵା(௥ೣ೤
మ஺ା஑మ)బ,ఱୡ୭ୱ൫ଶ4బିୟ୰ୡ୲୥௥ೣ೤஺బ,ఱ/D൯൧
(6)
8

ȳ = ɐଶ(1 + ܽଶ),
(7)
где ʏ = (1 െܽଶ)
Используя данные выражения, можно определить связь между 
параметрами m, ȍ и D, ݎ
௫௬, ɚ, 4଴(и наоборот), которую необходимо 
знать при переходе от одного распределения к другому.
В табл. 2 представлены результаты аппроксимаций огибающих 
сигнала (2) распределением Накагами, где без нарушения общности 
фаза детерминированной составляющей, принята равной нулю 
(4଴= 0).
Таблица 2 – Связь параметров ПРВ огибающих отраженного 
сигнала с параметрами ПРВ Накагами
Вид 
распределения
Параметры 
распределения
Связь :с
параметрами
Связь mс
параметрами
Пределы 
изменения 
m
Распределение 
Релея
ı2 = ıx
2= ıy
2
: = 2ı2
–
m = 1
1< P’
a, ı2 = ıx
2= ıy
2
: = 2ı2(1+
a2)
݉ = (1 + ܽଶ)ଶ
1 + 2ܽଶ
Обобщенное 
распределение 
Релея
0,5< m<1
Распределение
Хойта
Į, ı2 = ıx
2+ ıy
2
: = ı2
݉ =
1
(1 + Ƚଶ)
0,5< P’
Į; a; ı2 = ıx
2+
ıy
2
: = ı2(1+ a2)
݉ =
(ଵା௔మ)మ
ଵାଶ௔మ(ଵା஑)ା஑మ
Обобщенное 
распределение 
Хойта
0,5< P’
U - распределение
rxy; ı2 = ıx
2+ ıy
2
: = 2ı2
݉ =
1
൫1 + ݎ
௫௬
ଶ൯
0,5< P’
rxy; a; ı2 = ıx
2=
ıy
2
: = 2ı2(1+
a2)
݉ 
=
(1 + ܽଶ)ଶ
Обобщенное
U - распределение
1 + 2ܽଶ+ ݎ
௫௬
ଶ
Обобщенная 
ПРВА
Į;rxy; a;
ı2 = ıx
2+ıy
2
: = ı2(1+ a2)
(Wоб) при
4о = 0
0,5< P’
Į = 1;rxy = 1;
: = ıx
2
–
m = 0.5
Односторонняя 
гауссовская 
ПРВА
При использовании распределения Накагами (3) вопрос о выборе распределения фаз остается открытым. В большинстве исследований обычно предполагают, что фазы отдельных компонент отраженного сигнала независимы от их огибающих и распределены либо равномерно в интервале [–ʌ, ʌ], либо по нормальному закону:
9

ܹ(ܷ, 4) = ܹ
௠(ܷ)ܹ(4)
(8)
где ܹ
௠(ܷ) определена (3).
В [1] рассмотрены статистические характеристики мгновенных 
значений негауссовских сигналов (2), амплитуда U которых описывается обобщенной моделью ПРВА (табл.1). Если величина U = (x2 + y2)
и 4 = arctg(y/x), где y и x – квадратурные составляющие сигнала, независимы между собой, а распределение фазы равновероятно, то ПРВ 
мгновенных значений сигнала ܹ(ݏ௖) определяется соотношением, 
представленным в табл. 3, где Ƚ() – гамма функция; 1F1() –
вырожденная гипергеометрическая функция.
Таблица 3 – Обобщенная модель ПРВ и ее частные случаи 
для широкого класса негауссовских сигналов
Закон
распределения
Аналитическое выражение плотности 
вероятности
Числовые 
характеристики 
ПРВ
݉ఔ=
Į
2
2
Обобщенная 
модель ПРВ
е
f
ୣ୶୮൬ିJమ
Ȗ
Ȗ
మE൰
k
c
c
k
0
 
¦
s
W s
k
k
ȕ / 2
ȕ
1
exp
!Г Į
2
2
2
ʌ


§
·
§
·
 

 
u
¨
¸
¨
¸

©
¹
©
¹
Eቁ
஝/ଶ
×
ξS
ቀ
ଶ
 




2
2 Į
1




s
s
k
ȕ
1
1
,Į
k
c
c
σ
ʒቀ஑ା௞ାಕ
మቁʒቀಕ
మା଴.ହቁ
,
2
2
,
2
ஶ
௞ୀ଴
§
·
u
<


¨
¸
©
¹
௞!ʒ(஑ା௞)ʒቀಕ
మାଵቁ
S






× ቀ
J
1
1
1
1
1
, ,
1
,
,
, ,
sin
Г 1
Г
Г
Г 2
b
F
a b z
F
a b b
z
a b z
z
b
a b
b
a
b
ଶEቁ
୩
, где ɋ =2, 4, 

  
  


-
½
 
 
°
°
<
 

®
¾
S
 

°
¯
°
¿
6…
–
ܹ(ݏ௖) = =
ቀ೘
:ቁ
೘
ʒ(௠)ξS  exp ቀെ
௠௦೎
మ
: ቁ|ݏ௖|ଶ௠ିଵ×
W(U) –
ПРВ Накагами
(Ƚ = ݉,
Ⱦ =
ଶ௠
× ߖ(0,5,m + 0,5,msୡ
ଶ/:)
: , J = 0)
–
ܹ(ݏ௖) =
ଵ
ଶ஢మቁ|ݏ௖| ×
  ଶ஢మξS  exp ቀെ
௦೎
మ
× ߖ(0,5, 3/2, sୡ
ଶ/2ɐଶ)
W(U) –
описывается 
ПРВ Релея (m
=1, : = 2ı2)
–
ܹ(ݏ௖) =
ଵ
ଶ஢మቁ, где ߖ(.) –
  ଶ஢మξS  exp ቀെ
௦೎
మ
W(U) –
описывается 
ПРВ Гаусса
функция, выраженная через полином 
Эрмитта
Как видно из анализа приведенной таблицы, выражение ܹ(ݏ௖)
является базовым и может служить исходным при определении ПРВ 
мгновенных значений радиосигнала для широкого класса вероятностных моделей негауссовских процессов ݏ௖(ݐ).
10