«Системы и средства информатики»
Том 36, Выпуск 3, 2026г.

Оглавление | Об авторах

Аннотации и ключевые слова

Прогнозирование рисков неблагоприятных событий в сетях передачи и обработки данных

• В. Ю. Королев  Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, vkorolev@es.msu.ru
• Д. Ю. Волканов  Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, volkanov@asvk.es.msu.ru
• Т. Д. Герасин   Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, timger2357@gmail.eom

Аннотация: Предложен алгоритм прогнозирования рисков неблагоприятных событий, связанных с аномальными изменениями характеристик качества обслуживания (КО) в каналах связи, на основе модифицированного РОТ (Peaks-Over-Threshold) метода. Рассматриваются данные, представляющие собой временной ряд значений четырех показателей качества обслуживания: пропускная способность, задержка при передаче пакета, джиттер и доля потерь пакетов, агрегированных за единицу времени (посекундно). Эти показатели были рассчитаны на основе информации, собранной в реальной сети передачи и обработки данных (СПОД). В качестве неблагоприятных событий рассмотрены перегрузки, потери пакетов и недопустимые значения задержки в СПОД. Предложенный метод позволяет прогнозировать риски неблагоприятных событий - вычислять вероятности их осуществления в течение заданных интервалов времени или оценивать распределение длины интервала времени до их наступления. Метод ориентирован на применение в оконном режиме, что позволяет использовать его для анализа неоднородных и нестационарных процессов и/или потоков событий. Цель прогнозирования заключается в выборе оптимального канала связи с учетом соответствующих требований к качеству передачи и состояния сети, гарантирующих заданные значения параметров качества обслуживания.

Ключевые слова: сети передачи и обработки данных; качество обслуживания; обобщенная теорема Реньи; теорема Балкемы- Пикандса- Де Хаана; РОТ-метод; прогнозирование рисков неблагоприятных событий

Критерий стационарности системы обслуживания с неидентичными серверами и заявками разных классов

• Е. В. Морозов  Институт прикладных математических исследований Карельского научного центра Российской академии наук; Петрозаводский государственный университет, emorozov@krc.karelia.ru

Аннотация: Приведено новое короткое доказательство критерия стационарности многосерверной стохастической системы обслуживания вида M/G/m с неограниченным буфером для ожидания и заявками разных классов, времена обслуживания которых зависят как от класса заявки, так и от назначенного ей сервера. Доказательство опирается на теорию регенерирующих процессов и соотношение баланса для числа заявок в системе, в отличие от найденного ранее доказательства, использовавшего балансовое соотношение для величины незавершенной работы в системе. Критерий формулируется в конструктивном виде и имеет следующую очевидную вероятностную интерпретацию: интенсивность входного потока заявок должна быть меньше надлежащим образом определяемой максимальной пропускной способности системы. Кроме того, в доказательстве показаны все основные шаги регенеративного метода анализа стационарности стохастических систем обслуживания.

Ключевые слова: многосерверная система обслуживания; регенерация; неидентичные серверы; заявки разных классов; критерий стационарности

Алгоритм управления перегрузкой с использованием экспоненциальной векторной авторегрессии

• Фэнжуй Го  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, guofengrui@lvk.cs.msu.ru
• Р. Л. Смелянский   Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, smel@cs.msu.ru

Аннотация: Предложен комбинированный алгоритм управления перегрузкой TCP (Transmission Control Protocol), основанный на совместном использовании традиционного реактивного алгоритма управления размером Cwnd (Congestion Window) и метода прогнозирования Cwnd с помощью экспоненциальной векторной авторегрессии (Exponential Vector Autoregression, EVAR). После возникновения перегрузки метод EVAR используется для прогнозирования размера Cwnd на следующем интервале наблюдения, а полученный прогноз применяется в качестве нового значения Cwnd с целью получения большего объема доступной пропускной способности (ДПС). Кроме того, в работе вводится безопасный порог RTT (Round-Trip Time), который ограничивает использование прогнозируемого значения и позволяет избежать ситуации, когда слишком быстрое восстановление размера Cwnd приводит к возникновению дополнительных событий перегрузки. Предложенный алгоритм исследуется на экспериментальном стенде ns-З при сопоставлении с NewReno, CUBIC и BBRVI. Результаты показывают, что по сравнению с базовыми алгоритмами управления перегрузкой предложенный алгоритм позволяет получить дополнительно не менее 0,5 Мбит/с ДПС.

Ключевые слова: управление перегрузкой TCP; экспоненциальная векторная авторегрессия; прогнозирование окна перегрузки; доступная пропускная способность; моделирование в ns-З

Эффективность квантового распределения ключей в спутниковой оптической связи

• М. В. Сапожников  Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", msapozh@jscc.ru
• С. Ю. Казанцев  Московский технический университет связи и информатики, s.i.kazantsev@mtuci.ru
• Ю. Б. Миронов  Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", ymironov@jscc.ru
• Б. М. Шабанов  Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", jscc@jscc.ru
• А. Е. Матюнин  Московский технический университет связи и информатики, alexmatu7@yandex.ru

Аннотация: Проводится оценка возможности применения квантового распределения ключей (КРК) в задачах спутниковой оптической связи. Верифицирована методика расчета показателей эффективности спутникового КРК, включающая общую эффективность пропускания такого канала связи. Верификация методики выполнена путем качественного сопоставления полученных результатов с данными натурного эксперимента по спутниковому КРК между квантовым спутником Micius и наземной станцией, расположенной в Звенигороде. Проведена оценка предельной эффективной длины спутникового канала при трех стандартных длинах волн: 850, 1310 и 1550 нм. Для длины волны 850 нм выполнен расчет показателей эффективности КРК с учетом протоколов ВВ84 и В92. Проведенное исследование подтверждает принципиальную возможность применения КРК в задачах спутниковой оптической связи.

Ключевые слова: спутниковая оптическая связь; квантовое распределение ключей; эффективность квантового распределения ключей; скорость регистрации фотонов; скорость темновых отсчетов

Оценка риска в задаче обращения преобразования Радона при использовании непрерывных пороговых функций

• А. А. Кудрявцев  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Московский центр фундаментальной и прикладной математики, aakudryavtsev@cs .msu.ru
• О. В. Шестаков  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Московский центр фундаментальной и прикладной математики; Федеральный исследовательский центра "Информатика и управление" Российской академии наук; oshestakov@cs.msu.ru

Аннотация: Методы вейвлет-анализа широко используются при решении задач реконструкции томографических изображений, возникающих в медицине, биологии, астрономии и других областях. Их привлекательность заключается в быстроте алгоритмов, адаптации к особенностям изображений и возможности реконструкции локальных участков изображения по неполным проекционным данным. Это имеет важное значение, например для медицинских приложений, где пациента нежелательно подвергать лишней дозе облучения. Анализ погрешностей этих методов представляет собой важную практическую задачу, поскольку позволяет оценить качество как самих методов, так и используемого оборудования. В работе рассматривается задача реконструкции функции изображения при обращении оператора Радона. Исследуются асимптотические свойства оценки риска при пороговой обработке коэффициентов вейвлет-вейглет-разложения функции изображения. Приводятся условия, при которых имеет место асимптотическая нормальность и сильная состоятельность несмещенной оценки риска.

Ключевые слова: преобразование Радона; вейвлет-вейглет-разложение; пороговая обработка; оценка риска

Количественный анализ растрескивания в полимерных композиционных материалах по данным компьютерной томографии

• А. В. Пантелеев  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Институт "Компьютерные науки и прикладная математика", avpanteleev@inbox.ru
• Н. В. Турбин  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Институт "Передовая инженерная школа", turbinnv@mai.ru
• Н. А. Тучков  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Институт "Компьютерные науки и прикладная математика", tuchkov.nik@bk.ru
• Р. Л. Талья  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Институт "Компьютерные науки и прикладная математика", r.talya@list.ru
• К. В. Акчупанов  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Институт "Авиационная техника", akchupanovkv@mai.ru
• К. К. Ибришев  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Институт "Авиационная техника", ibrishevkk@mai.ru

Аннотация: Представлены результаты анализа растрескивания полимерного композиционного материала (ПКМ), выполненного с использованием разработанного метода определения плотности трещин по данным компьютерной томографии (КТ). Метод позволяет осуществлять автоматическое обнаружение и отслеживание микротрещин на последовательных томографических срезах. Алгоритм, лежащий в основе метода, построен на базе современных представлений в области компьютерного зрения. Исследован углепластик авиационного класса с укладкой, состоящей из 33 слоев, и схемой, представительной для основных компонентов конструкции крыла самолета, таких как несущие панели и лонжероны. Растрескивание матрицы в образцах ПКМ возникало в результате приложения циклических растягивающих нагрузок. Перед циклическим нагружением проводились квазистатические испытания на растяжение для определения предела прочности образцов. Число приложенных циклов нагрузки выбиралось опытным путем из условий сохранения целостности образца, с одной стороны, и значительного развития растрескивания матрицы в слоях - с другой. Алгоритм поиска трещин по томографическому изображению состоит из нескольких этапов, включающих определение ориентации и границ слоев по толщине, обнаружение областей с трещинами и корректировку выявленных трещин по данным, полученным в смежных слоях. Для обработки томографических изображений применены фильтры Шарра, Собеля, морфологические операции и бинаризация.
В результате применения метода для исследованного ПКМ получены распределения плотности трещин в слоях, соотношения длинных и коротких трещин, а также статистические характеристики полученных распределений, представляющие собой базу для анализа трещиностойкости ПКМ, необходимую для качественной обработки результатов его квалификационных испытаний.

Ключевые слова: композиционный материал; растрескивание; компьютерная томография; фильтрация; бинаризация; морфологические преобразования

Вейвлет-нейросетевой синтез билинейной стохастической системы

• И. Н. Синицын  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sinitsin@dol.ru
• В. И. Синицын  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), vsinitsin@ipiran.ru
• Э. Р. Корепанов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, ekorepanov@ipiran.ru
• Т. Д. Конашенкова   Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, tkonashenkova64@mail.ru

Аннотация: Разработано методическое и алгоритмическое обеспечение вейв- лет-нейросетевого синтеза оптимальной по критерию минимума среднеквадратичной ошибки (СКО) наблюдаемой многомерной билинейной стохастической системы (БЛСтС). Данная БЛСтС описывается уравнениями В. С. Пугачёва для входного и требуемого выходного стохастических процессов (СтП), зависящих от случайных параметров. В состав входного СтП входит нормальная случайная помеха, не зависящая от случайных параметров. Вектор случайных параметров задан плотностью распределения. Линейный оператор СКО-оптимальной системы находится при аналитическом решении операторного уравнения, связывающего начальный второй момент входного СтП и смешанный начальный второй момент входного и требуемого выходного СтП. Разработан алгоритм приближенного решения операторного уравнения с применением теории кратномасштабного анализа (КМА) и вейвлет-нейрон- ной сети (ВНС). Случайная помеха аппроксимируется вейвлет-каноническим разложением (ВЛКР), построенным на основе ортонормированного базиса вейвлетов с компактными носителями. Названное ВЛКР случайной помехи строится на основе ВНС и обозначается как каноническое разложение (КР) ВНС (КРВНС). Входной СтП аппроксимируется приближенным СтП в виде линейной комбинации базисных вейвлетов со случайными коэффициентами. Оценка СКО-оптимального выходного СтП строится также в виде линейной комбинации базисных вейвлетов со случайными коэффициентами. Получены формулы для оценки точности метода в виде математического ожидания, второго начального момента и ковариационной матрицы ошибки СКО-опти- мальной оценки выходного СтП.

Ключевые слова: билинейная стохастическая система; вейвлет; вейвлетканоническое разложение; вейвлет-нейронная сеть; моделирование; оптимальная оценка; среднеквадратичный критерий; стохастический процесс; стохастическая система

Интерпретируемое статистическое моделирование качества документации и его временной динамики

• А. А. Сачко  Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Научно-образовательный центр ВКО "Алмаз-Антей" им. академика В. П. Ефремова", aasachko@almaz-antey.ru
• А. М. Сачко  Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Научно-образовательный центр ВКО "Алмаз-Антей" им. академика В. П. Ефремова", nastja-9900@mail. ru
• В. Ю. Поздышев   Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Научно-образовательный центр ВКО "Алмаз-Антей" им. академика В. П. Ефремова", pozvalerij@yandex. ru

Аннотация: Качество документации на специализированных отраслевых предприятиях остается одним из факторов, влияющих на сроки выполнения заказов, устойчивость производственных процессов, себестоимость и эксплуатационные характеристики продукции. При этом существующие подходы к контролю документации преимущественно ориентированы на выявление уже возникших несоответствий и в ограниченной степени используют методы статистического анализа для поддержки управленческих решений, особенно в сфере выявления закономерностей и прогнозирования рисков. Цель настоящего исследования - разработка и апробация методики статистического анализа качества документации для совершенствования систем поддержки принятия решений специализированных отраслевых предприятий. Исследование выполнено на основе анализа сплошной выборки из 6739 документов, прошедших процедуру нормоконтроля на отдельном специализированном отраслевом предприятии за 12 кварталов в период с первого квартала 2023 г. по четвертый квартал 2025 г. Документы были распределены по четырем типам (конструкторская, программная, графическая документация и извещения об изменении) и трем уровням качества ("хорошее", "среднее", "плохое"}. Использовались методы анализа таблиц сопряженности (критерий х2 Пирсона, коэффициент V Крамера, стандартизированные остатки) с бутстрап-оценкой устойчивости результатов; моделирование временного тренда логит-преобразованной доли качественных документов с диагностикой остатков (тесты Шапиро-Уилка, Бройша-Пагана, Дарбина-Уотсона) и прогнозированием; тест Чоу для выявления структурных сдвигов; ковариационный анализ (analysis of covariance, ANCOVA); анализ сезонности и корреляционный анализ.

Ключевые слова: статистический анализ; качество документации; система поддержки принятия решений; таблицы сопряженности; логит-модель; ковариационный анализ; корреляция; прогнозирование

Интеграция методов и решений искусственного интеллекта в сетецентрических системах управления

• А. А. Грушо  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
• Н. А. Грушо  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, info@itake.ru
• М. И. Забежайло  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, m.zabezhailo@yandex.ru
• А. А. Зацаринный  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, AZatsarinny@frccsc.ru
• В. О. Писковский   Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, vpvp80@yandex.ru

Аннотация: Обсуждаются некоторые аспекты истории, а также современные возможности применения сетецентрических (СЦ) технологий в системах управления и поддержки принятия решений. Особое внимание уделено проблеме интеграции методов и решений искусственного интеллекта (ИИ) в СЦ системах управления (СЦСУ). Сформулирован ряд актуальных проблем, характеризующих использование методов и технологий на базе ситуационного управления (СУ) в современных СЦСУ для поддержки принятия решений в динамически меняющейся обстановке. Рассмотрен ряд особенностей современного подхода к созданию СЦ систем (СЦС) военного управления. С учетом современных достижений в развитии информационно-технологической (ИТ) инфраструктуры и широкого использования новых перспективных решений в области ИИ обсуждаются возможности использования СЦСУ как площадки для интеграции различных методов и средств представления и интеллектуального анализа данных, в том числе с целью поддержания ситуационной осведомленности (СО) лиц, принимающих решения (ЛПР).

Ключевые слова: сетецентрические системы управления; искусственный интеллект; анализ данных и принятие решений; ситуационная осведомленность; интеграция методов и решений