РКС 2022 4

РКС РОССИЙСКИЕ КОСМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ Научно-технический журнал РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ Том 9. Выпуск 4. 2022

РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2022, т. 9, вып. 4 Содержание Системный анализ, управление космическими аппаратами, 3 обработка информации и системы телеметрии. Дистанционное зондирование Земли 9 17 Состояние и перспективы развития орбитальных группировок малогабаритных КА с радиолокаторами 26 с синтезированной апертурой зарубежных коммерческих операторов 36 Кучейко А. А., Тушавина О. В., Зайцев С. Э., Костюк Е. А. 47 59 Полумарковская модель деятельности злоумышленника при реализации атаки спуфинга в подсистеме единого времени 67 76 Канаев А. К., Опарин Е. В., Опарина Е. В. 92 Об интерпретации информации ДЗЗ, получаемой в результате многозональной съемки в инфракрасном диапазоне, как температуры излучения Зайцев А. А. Влияние импульсных помех на качество данных и информационных продуктов ДЗЗ Марков А. Н., Васильев А. И., Евлашкин М. А., Гончаров А. К., Ежов C. А. Некоторые аспекты предобработки данных телеизмерений на телеметрируемом объекте Воронцов В. Л. Космические навигационные системы и приборы. Радиолокация и радионавигация Алгебраические основы обработки измерений при высокоточном абсолютном местоопределении с разрешением целочисленной неоднозначности псевдофазовых измерений по сигналам ГЛОНАСС с частотным разделением каналов Бабурин А. А. Радиотехника и космическая связь Обнаружение и оценки параметров сигналов и сигнально-кодовых конструкций Бердников В. М., Ватутин В. М., Ежов С. А., Григорьев Р. К. Твердотельная электроника, радиоэлектронные компоненты, микро- и наноэлектроника, приборы на квантовых эффектах Параметры и состояния объекта при формировании прототипа цифрового двойника технологии многослойных СВЧ-плат Калашников А. Ю., Жуков А. А. Методика применения сверточных нейронных сетей в задаче дефектоскопии интегральных микросхем Вирясова А. Ю., Климов Д. И., Антонова А. А., Хромов О. Е., Орешко В. В. Динамическая модель изменения структурного микрорельефа на поверхности кремниевой пластины под воздействием технологического процесса высокотемпературного водородного отжига Романов Ю. А., Приходько П. С., Тарасов Д. В.

ROCKET-SPACE DEVICE ENGINEERING AND INFORMATION SYSTEMS 2022, Vol. 9, Iss. 4 Contents Systems Analysis, Spacecraft Control, Data Processing, and Telemetry Systems. Earth Remote Sensing Current Status and Development Prospects of Small Spacecraft Orbital Constellations with Synthetic Aperture 3 Radars of Foreign Commercial Operators Kucheiko A. A., Tushavina O. V., Zaytsev S. E., Kostyuk E. A. A Semi-Markov Model of Attacker Activity When Implementing Spoofing Attacks in a Common Time Subsystem Kanayev A. V., Oparin E. V., Oparina E. V. 9 On the Interpretation of Remote Sensing Information Obtained as a Result of Multi-Zone Surveying 17 in the Infrared Range as a Temperature of Radiation Zaytsev A. A. Impact of Impulse Noise on the Quality of Remote Sensing Data and Information Products 26 Markov A. N., Vasilyev A. I., Evlashkin M. A., Goncharov A. K., Ezhov S. A. Some Aspects of Preprocessing of Data Telemetry at the Telemetry Object 35 Vorontsov V. L. Space Navigation Systems and Devices. Radiolocation and Radio Navigation 47 Algebraic Issues of Integer Precise Point Positioning with GLONASS FDMA Signals Baburin A. A. Radio Engineering and Space Communication 59 Detection and Estimation of Signal Parameters and Signal-Code Sequence Berdnikov V. M., Vatutin V. M., Ezhov S. A., Grigorjev R. K. Solid-State Electronics, Radio Electronic Components, 67 Micro- and Nanoelectronics, Quantum Effect Devices 76 92 Parameters and States of the Object when Forming a Digital Twin Prototype of Multilayer Microwave Board Technology Kalashnikov A. Yu., Zhukov A. A. Methodology for the Application of Convolutional Neural Networks in the Problem of Defectoscopy of Integrated Circuits Virjasova A. Y., Klimov D. I., Antonova A. A., Khromov O. E., Oreshko V. V. Dynamic Model of Structural Microrelief Changes on the Surface of a Silicon Wafer under the Influence of the High-Temperature Hydrogen Annealing Process Romanov Yu. A., Prihodyko P. S., Tarasov D. V.

РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2022, том 9, выпуск 4, c. 3–8 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ КОСМИЧЕСКИМИ АППАРАТАМИ, ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И СИСТЕМЫ ТЕЛЕМЕТРИИ. ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ УДК 621.396.969 DOI 10.30894/issn2409-0239.2022.9.4.3.8 Состояние и перспективы развития орбитальных группировок малогабаритных КА с радиолокаторами с синтезированной апертурой зарубежных коммерческих операторов А. А. Кучейко, к. т. н., [email protected] АО «Российские космические системы», Москва, Российская Федерация О. В. Тушавина, к. т. н., [email protected] ФГБОУ «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Российская Федерация С. Э. Зайцев, д. т. н., [email protected] ГК «Роскосмос», Москва, Российская Федерация Е. А. Костюк, к. т. н., [email protected] АО «Российские космические системы», Москва, Российская Федерация Аннотация. Рассмотрены состояние и перспективы развития коммерческих группировок малогабаритных космических аппара- тов с радиолокаторами с синтезированной апертурой операторов из США, стран Европы, Японии и Китая. Основные аспекты: технические, финансовые, маркетинговые, приведены технические решения и маркетинговая политика, двойной характер приме- нения. Несмотря на инвестиционный характер коммерческих проектов, основным заказчиком являются госструктуры и силовые ведомства. Показано, что основными тенденциями развития рынка РЛИ до середины 2020-х годов будут наращивание орбитальных группировок КА с РСА, миниатюризация и совершенствование техники РСА и методов радиолокационной съемки (двухчастот- ные РСА, круговая и квадрополяризации, улучшение пространственного разрешения, расширение полосы частот сигналов, но- вые режимы съемки — InSAR, видео, наблюдение движущихся сцен, томографическая съемка и др.), повышение оперативности процедур заказа и получения РЛИ, совершенствование методов и технологий автоматизированной обработки массивов РЛИ сов- местно с оптическими изображениями и другими данными на основе методов анализа больших данных и машинного обучения. Ключевые слова: коммерческий оператор, орбитальная группировка, КА с РСА

РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2022, том 9, выпуск 4, c. 3–8 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ КОСМИЧЕСКИМИ АППАРАТАМИ, ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И СИСТЕМЫ ТЕЛЕМЕТРИИ. ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ Current Status and Development Prospects of Small Spacecraft Orbital Constellations with Synthetic Aperture Radars of Foreign Commercial Operators A. A. Kucheiko, Cand. Sci. (Engineering), [email protected] Joint Stock Company “Russian Space Systems”, Moscow, Russian Federation O. V. Tushavina, Cand. Sci. (Engineering), [email protected] Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russian Federation S. E. Zaytsev, Dr. Sci. (Engineering), [email protected] State Space Corporation ROSCOSMOS, Moscow, Russian Federation E. A. Kostyuk, Cand. Sci. (Engineering), [email protected] Joint Stock Company “Russian Space Systems”, Moscow, Russian Federation Abstract. The state and prospects for the development of commercial constellations of small-sized spacecraft with synthetic aperture radars of operators from the USA, Europe, Japan and China are considered. Main aspects: technical, financial, marketing. Technical solutions and marketing policy considering the dual nature of the application are provided. Despite the investment nature of commercial projects, the main customers are government agencies and law enforcement agencies. It is shown that the main trends in the development of the radar image market until the mid-2020s will be the increase in the orbital constellations of spacecraft with SAR, the miniaturization and improvement of SAR technology and radar survey methods (dual-frequency SAR, circular and quadruple polarization, improvement of spatial resolution, expansion of the signal frequency band, new modes shooting — INSAR, video, observation of moving scenes, tomographic imaging, etc.), increasing the efficiency of procedures for ordering and receiving radar images, improving methods and technologies for automated processing of arrays of radar images together with optical images and other data based on Big Data analysis and machine learning methods. Keywords: commercial operator, constellation, spacecraft with SAR

СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОРБИТАЛЬНЫХ ГРУППИРОВОК МАЛОГАБАРИТНЫХ КА 5 В последние годы наблюдается увеличение чис- Рис. 2. Запуски гражданских КА с РСА в 2018–2021 гг., ла космических аппаратов (КА) с радиолокатора- в том числе коммерческих ми с синтезированной апертурой (РСА), прогресс в технологиях съемки и обработки радиолокацион- габаритным характеристикам, принципам финанси- ных изображений. Проведена классификация дей- рования и применения данных ДЗЗ и техническим ствующих КА с РСА и показано направление их решениям. Среди существующих КА с РСА мож- развития. но выделить четыре основные группы на основе массогабаритных, целевых и финансовых факторов Представленные данные получены в резуль- (таблица). тате обобщения информации из доступных баз космических аппаратов, основные среди них — Целевые, конструктивные каталог eoPortal [1] и база Гюнтера Креббса и организационно-финансовые https://space.skyrocket.de/directories/sat.htm), дан- аспекты ные компаний-операторов КА с РСА Capella Space, ICEYE и др. [2, 3]. «По состоянию на 01.01.2022 на орбите находилось около 66 КА с действующи- ми радиолокаторами с синтезированием апертуры (РСА). Среди них 39 КА с РСА гражданских, ком- мерческих и двойного назначения и 27 КА с РСА, эксплуатируемых в интересах оборонных ведомств. Операторами 66 современных КА с РСА является сравнительно небольшая группа из 14 государств и международных организаций. Самые крупные группировки КА с РСА созданы в США, Китае, Японии и странах Европы» [4] (рис. 1). Рис. 1. Состав национальных группировок КА с РСА «В первую группу входят крупноразмерные КА различных стран на май 2021 г. Синим цветом показаны массой 1–3 т, предназначенные для регулярной национальные группировки гражданские, коммерческие съемки обширных регионов (океанских и морских акваторий, ледяного покрова в Арктике, лесных и двойного назначения и сельскохозяйственных регионов) со средним и вы- соким разрешением» [4]. Используемая ширина «Ежегодный темп запусков КА с РСА состав- полосы сигналов 45–100 МГц (величина, опре- ляет по 7–14 новых спутников с РСА различного деляющая разрешение по дальности). К таким назначения. С 2018 года начались запуски мало- программам можно отнести КА Sentinel-1A/B, габаритных коммерческих КА с РСА массой 100– ALOS-2, RADARSAT-2, GaoFen-3, RСМ (ранее — 150 кг, созданных на новых принципах венчурного финансирования, причем их доля среди граждан- ENVISAT-1, RADARSAT-1), которые оснащены ских КА с РСА ежегодно растет» [4] (рис. 2). РСА диапазонов C- и L- с крупноразмерными АФАР и с большой продолжительностью работы Новое поколение коммерческих КА с РСА вы- на витке (до 20–30 минут). деляется среди традиционных спутников по массо- Средняя стоимость КА с РСА массой 1–3 т со- ставляет 300–500 млн долл. США, спутники фи- нансируются в основном из средств госбюджета, радиолокационные изображения (РЛИ) распростра- няются бесплатно как открытые данные ДЗЗ или по номинальной стоимости, что позволяет частично компенсировать операционные расходы. Случаи успешной коммерческой деятельности на мировом РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

6 А. А. КУЧЕЙКО, О. В. ТУШАВИНА, С. Э. ЗАЙЦЕВ, Е.,А. КОСТЮК Т а б л и ц а. Классификация современных гражданских, коммерческих и двойного назначения КА с РСА Параметр Крупноразмерные Среднеразмерные Малоразмерные Коммерческие КА глобального КА детального КА детального миниразмерные наблюдения КА детального мониторинга наблюдения 0,7–2 т наблюдения Масса КА с РСА 1–3 т 0,3–0,6 т 0,05–0,2 т X- X-, S- Диапазон частот РСА L-, C- X-, C-, Ku- 160–250 млн 65–150 млн Стоимость, долл. США 300–500 млн 5–50 млн 0,25–40 м 0,35–30 м Пространственное 1–3–100 м 0,25–15 м разрешение 6–10 мин TSX/TDX, PAZ, Рабочий цикл РСА 15–30 мин 2–10 мин 1–3 мин (до 10 мин) COSMO, Типовые КА RADARSAT-2, Sen- IGS-Radar, TechSAR, ICEYE-X, Capella, tinel-1, ALOS-2, KOMPSAT-5 RISAT-2BR, QPS-SAR, Strix, SAR-Lupe, NovaSAR, HiSea-1, Qilu-1 RISAT-1, SAOCOM, ASNARO-2 GaoFen-3 рынке единичны, относятся к КА RADARSAT-1 (3 КА), SAR-Lupe (5 КА), серий COSMO-SkyMed (Канада), где успех достигнут благодаря созданию (5 КА) и IGS-Radar (> 4 КА). крупнейшей международной сети приемных стан- ций компаний-дистрибьюторов в ходе 17-летней Средняя стоимость КА второй группы 160– эксплуатации, а также КА RADARSAT-2 благо- 250 млн долл. США, проекты финансируются за даря многофункциональному радиолокатору, рабо- счет средств госбюджета или по схеме частно-го- тающему в 20 режимах. Спутники первой группы сударственного партнерства. Для решения задач обеспечивают работу сервисов контроля океанов мониторинга операторы систем КА эксплуатируют и суши, оценки последствий изменения климата, группировки из 2–5 КА, размещенных в одной или формирования и обновление мозаичных покрытий нескольких орбитальных плоскостях. Стоимость регионов и всего мира, а также карт просадок поч- РЛИ сверхвысокого разрешения самая высокая на вы на всю территорию крупных стран. Наибольшее рынке, но операторы не преследуют задачи дости- распространение в современных сервисах и в науч- жения окупаемости, часть ресурсов КА закупа- ных исследованиях получили бесплатные данные ют оборонные ведомства. Распространена практи- КА Sentinel-1A/B. ка международной кооперации в распределении ре- сурсов КА на арендной основе среди разных стран. «Вторую группу составляют среднеразмерные Наиболее совершенный в группе — КА COSMO КА массой 0,7–2 т, которые предназначены для 2nd Generation (Италия) с РСА Х-диапазона, кото- высокодетальной съемки районов и объектов, мо- рый работает с сигналами шириной полосы частот ниторинга изменений, в том числе интерферомет- 1100 МГц и обеспечивает съемку с разрешением рическим методом. Основная полезная нагрузка — 0,3–0,5 м (РЛИ доступны на мировом рынке). РСА Х-диапазона с шириной полосы сигналов до 300–400 МГц, которые при сравнительно неболь- «Третью группу составляют миниразмерные шой продолжительности работы на витке (4–10 ми- КА массой 0,3–0,6 т, которые появились с начала нут) позволяют получать РЛИ со сверхвысоким про- 2010-х годов в результате первых попыток ради- странственным разрешением до 0,25–0,5 м. Спут- кальным образом снизить массу и стоимость КА ники запускаются с начала 2000-х годов в составе с РСА благодаря прогрессу в миниатюризации группировок и по целевому назначению относятся подсистем (иногда КА называют Small SAR Mis- к системам двойного назначения и оборонным» [4]. sion)» [4]. Основу группы составляют КА с РСА К данному классу относятся КА серии TerraSAR-X Х-диапазона, разработанные в Израиле (совместно с Индией запущено 6 КА), Японии и проект бри- РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОРБИТАЛЬНЫХ ГРУППИРОВОК МАЛОГАБАРИТНЫХ КА 7 танской компании SSTL по созданию мини-спут- Space — 4 из 36 КА, R2 Space 1 из 8 КА (обе — ника для морских применений с РСА S-диапазона США), iQPS — 2 из 36 КА и Synspective 1 из 25 КА NovaSAR-1. По целевому назначению спутники (обе — Япония), Spacety Aerospace — 1 из 56 КА третьей группы аналогичны КА второй группы и Шаньдунский институт промышленных техноло- (мониторинг объектов со сверхвысоким разреше- гий — 1 из 20 КА (оба оператора — Китай). В США нием), но стоимость существенно снижена до 65– регулятор выдал лицензии на запуски группиро- 140 млн долл. США. Тем не менее развернутые вок малогабаритных КА с РСА компаниям Umbra спутники применяются прежде всего в оборонных Lab, Ursa Space, PredaSAR, XpressSAR, Trident целях. К данной категории относятся КА клас- Space, York Space Systems, Earth Observing System. са TechSAR-X (6 КА типа Ofeq и RISAT-2,-2BR), Аналогичные проекты анонсировали еще несколь- ASNARO-2, NovaSAR-1 (S-диапазона). ко компаний из стран Европы, Китая и Японии. Сложившуюся ситуацию с запуском группировок «Наконец, четвертую группу составляют новые миниразмерных КА с РСА в мире вполне можно коммерческие многоспутниковые группировки из назвать как «бум радиолокации». КА массой 50–200 кг (иногда называют New Space По расчетам сочетание низкой стоимости КА, SAR), созданные на принципах инвестиционного сравнительно высокой съемочной производительно- финансирования и предназначенные для монито- сти РСА при высоких потребительских свойствах ринга объектов с высокими частотой съемки и опе- РЛИ и сервисов позволяет рассчитывать на окупа- ративностью представления данных потребителю емость проектов новых коммерческих группировок в интересах решения широкого круга задач (биз- с РСА. Так, по приведенным расчетам [5], не самый нес-разведка, агромониторинг, страхование, строи- малый КА массой 300 кг и стоимостью 42 млн долл. тельство и энергетика, добывающие отрасли, транс- США обеспечивает в течение срока эксплуатации порт) и с потенциальным разрешением до 0,1 м. получение РЛИ общей площадью 44 млн км2 сум- Несмотря на низкую массу, спутники оснащены марной стоимостью 440 млн долл. США (при цене РСА с крупногабаритными антеннами. Благодаря РЛИ 10 долл. США/км2). Однако практика показы- применению сигналов шириной 1100–1200 МГц вает, что бизнес-планы не всегда реализуются. и реализации длинной синтезированной апертуры антенны (до 500 км при времени когерентного на- Анализ контрактов ведущих компаний-старта- копления до 60 секунд) спутники четвертой груп- пов в области ДЗЗ из США показывает, что ком- пы обеспечивают съемку с разрешением 0,2–1 м. мерческие продажи пока не дают ощутимого до- Кроме того, разбиение сверхдлинной синтезирован- хода, государственные оборонные структуры по- ной апертуры антенны на субапертуры позволяет прежнему оказываются главными рынками стар- представлять данные наблюдения в формате видео- тапов с РСА. Компании-стартапы из Китая акку- съемки или реализовывать многократное некоге- мулируют средства из бюджета экономически раз- рентное накопление сигнала, обеспечивающее вы- витых провинций страны, а также опираются на сокие радиометрические характеристики радиоло- технологические разработки государственных кор- кационных изображений, изобразительные свойст- пораций электронной промышленности. Китайский ва которых приближаются к изображениям опти- миниспутник HiSea-1 массой 185 кг стал первым ческого диапазона» [4]. в своем классе с РСА С-диапазона. Японские ком- пании-стартапы используют технологические раз- Оценочная стоимость спутников 5–20 млн работки национальных университетов. долл. США, что позволяет развертывать много- Перспективы развития спутниковые группировки с высокой частотой об- зора при существенном снижении стоимости всей космической радиолокации системы. По прогнозам компании Northern Sky Research С 2018 года до 01.05.2021 года семь компаний- NSR [6], мировой рынок РЛИ будет расти еже- стартапов запустили первые КА-прототипы или уже годно на 12,4 %. К 2026 году соотношение между серийные миниспутники: ICEYE — 7 КА (всего в си- стеме планируется 18 КА) из Финляндии, Capella РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

8 А. А. КУЧЕЙКО, О. В. ТУШАВИНА, С. Э. ЗАЙЦЕВ, Е.,А. КОСТЮК данными РСА и ОЭС составит 23 % и 77 % соответ- новые режимы съемки — InSAR, видео, наблюдение ственно. Основными потребители — до 44 % объе- движущихся сцен, томографическая съемка и др.), ма рынка — по-прежнему будут структуры обороны повышение оперативности процедур заказа и полу- и безопасности, а также органы государственной чения РЛИ, совершенствование методов и техноло- власти. Основными областями тематического при- гий автоматизированной обработки массивов РЛИ менения РЛИ останутся морские сервисы, прогно- совместно с оптическими изображениями и другими зирование и смягчение последствий ЧС, сельское данными на основе методов анализа больших дан- и лесное хозяйства, нефтегазовая и добывающая ных и машинного обучения. промышленности, инфраструктура, страхование. Список литературы Согласно провозглашенным концепциям, груп- пировки КА с РСА станут элементами общей си- 1. Satellite Missions catalogue. eoPortal. стемы глобального непрерывного и всепогодного https://www.eoportal.org/satellite-missions (Дата об- мониторинга районов и объектов, где КА с обзор- ращения 05.05.2021). ными оптическими и радиолокационными датчи- ками будут играть роль, аналогичную периферий- 2. ICEYE Product Documentation. https://iceye- ному зрению человека в режиме широкоугольного ltd.github.io/product-documentation/5.0/ (Дата обра- обзора, а новые системы КА с РСА будут анало- щения 05.05.2021). гами узкоугольного детального зрения. При оцен- ке перспектив применения РСА следует учесть два 3. Capella Space SAR Imagery Products. фактора: существуют прикладные задачи, которые https://support.capellaspace.com/hc/en-us/categories/ могут быть решены с высокой результативностью 360002612692-SAR-Imagery-Products (Дата обраще- только с помощью РСА (контроль океанов, мони- ния 05.05.2021). торинг зон затопления при ЧС, оценка смещений почвы методами InSAR и оперативная разработка 4. Нафиева Е. Н., Гречищев А. В. Кучейко А. А. Совре- ЦМР); развитие информационных сервисов с сов- менные космические радиолокационные системы мо- местной обработкой детальных оптических сним- ниторинга Земли // Экология. Экономика. Информа- ков и РЛИ для задач мониторинга. тика. Серия: Геоинформационные технологии и кос- мический мониторинг, 2021, т. 2, № 6. С. 74–80. Основными тенденциями развития рынка РЛИ до середины 2020-х годов будут наращивание орби- 5. Trident Space’s challenge: Standing out from the crowd тальных группировок КА с РСА, миниатюризация of SAR satellite startups. Space News/ August 22, и совершенствование техники РСА и методов радио- 2018. Режим доступа: https://spacenews.com/trident- локационной съемки (двухчастотные РСА, круговая spaces-challenge-standing-out-from-the-crowd-of-sar- и квадрополяризации, улучшение пространственно- satellite-startups/ (Дата обращения: 05.05.2021). го разрешения, расширение полосы частот сигналов, 6. EO SAR: Trick or Treat? https://www.nsr.com/eo-sar- trick-or-treat/ (Дата обращения 05.05.2021). РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2022, том 9, выпуск 4, c. 9–16 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ КОСМИЧЕСКИМИ АППАРАТАМИ, ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И СИСТЕМЫ ТЕЛЕМЕТРИИ. ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ УДК 621.39 DOI 10.30894/issn2409-0239.2022.9.4.9.16 Полумарковская модель деятельности злоумышленника при реализации атаки спуфинга в подсистеме единого времени А. К. Канаев, д. т. н., профессор, [email protected] Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Санкт-Петербург, Российская Федерация Е. В. Опарин, к. т. н., [email protected] Гипротранссигналсвязь — филиал АО «Росжелдорпроект», Санкт-Петербург, Российская Федерация Е. В. Опарина, к. т. н., доцент, [email protected] Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Санкт-Петербург, Российская Федерация Аннотация. В статье приведен анализ процесса функционирования систем единого времени в составе телекоммуникационной си- стемы. Выделены основные средства генерирования, распространения и передачи сигналов единого времени. Приведены основные риски для систем связи при нарушении процесса функционирования. На основе анализа процесса функционирования и выделен- ных рисков сформированы основные угрозы системам единого времени со стороны организованных злоумышленников. В особый класс угроз выделены атаки спуфинга. Для атак спуфинга разработана типовая модель действий злоумышленника при реализа- ции атаки. Для разработки данной модели использовался аппарат полумарковских процессов. Представленная модель спуфинга послужила основой для оценки стационарных характеристик процесса проведения атаки. Данная модель также использовалась для анализа процесса противоборства систем безопасности и организованных злоумышленников. В процессе анализа были рас- смотрены различные сценарии противоборства в зависимости от имеющихся в наличии противоборствующих сторон ресурсов. Показателем ресурсов при проведении моделирования использовалась интенсивность воздействий противоборствующими сторо- нами. Результаты моделирования позволили отразить конечный итог противоборства, оценить деятельность противоборствующих сторон, а также состояние системы единого времени в зависимости от результатов противоборства. Ключевые слова: полумарковская модель, система единого времени, телекоммуникационная система, атака, уязвимость, злоумышленник, спуфинг A Semi-Markov Model of Attacker Activity When Implementing Spoofing Attacks in a Common Time Subsystem A. K. Kanayev, Dr. Sci. (Engineering), Prof., [email protected] Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University, St. Petersburg, Russian Federation E. V. Oparin, Cand. Sci. (Engineering), [email protected] Giprotranssignalsvyaz — branch of JSC “Roszheldorproject”, St. Petersburg, Russian Federation E. V. Oparina, Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, [email protected] Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University, St. Petersburg, Russian Federation Abstract. The article analyzes the process of functioning of common time systems as a part of telecommunications system. The main means of generating, distributing, and transmitting single time signals are given. The main risks for communications systems in case of violating the process of functioning are presented. Based on the analysis of the process of functioning and identified risks, the main threats to common time systems from organized attackers are formed. Spoofing attacks are singled out as a special class of threats. A typical model of an attacker’s actions during an attack is developed for spoofing attacks. The semi-Markov process apparatus was used to develop this model. The presented spoofing model was used as the basis for estimating the stationary characteristics of the attack process. This model was also applied to analyze the process of confrontation between security systems and organized attackers. The analysis considered different confrontation scenarios depending on the resources available to the confronting parties. The resource metric used in the simulation was the intensity of the opposing parties. The results of the simulation allowed us to reflect the outcome of the confrontation and assess the activities of the opposing parties, as well as the state of a common time system depending on the results of the confrontation. Keywords: semi-Markov model, common time system, telecommunications system, attack, vulnerability, attacker, spoofing

10 А. К. КАНАЕВ, Е. В. ОПАРИН, Е. В. ОПАРИНА Введение Функционирование подсистемы Система единого времени (СЕВ) является од- единого времени ной из ключевых и значимых подсистем современ- ных и перспективных сетей связи, определяющих под воздействием атак их надежное и устойчивое функционирование. организованных злоумышленников Многие процессы, происходящие в телекомму- никационных системах (ТКС), зависят от моментов Для распространения сигналов точного време- времени и очередности прохождения информацион- ни используется множество средств, которые вклю- ных сигналов, а также от их длительности. При чают в себя глобальные навигационные спутнико- этом различие показаний времени в различных ин- вые системы, системы спутниковой связи, радио- формационных автоматизированных системах сни- станции длинно- и коротковолнового диапазона, жает эффективность и надежность их функцио- волоконно-оптические линии связи, системы пере- нирования, сводит к минимуму их совместимость дачи плезиохронной и синхронной цифровой иерар- и возможность интеграции. Функционирование под- хии, а также сети передачи данных с использова- системы СЕВ влияет также на качество принятия нием протоколов NTP и РТР [2–4]. управленческих решений и решения задач по про- гнозированию процесса функционирования ТКС. Основными угрозами для подсистемы СЕВ со стороны организованных злоумышленников яв- Сложную задачу представляет собой организа- ляются: манипуляция и спуфинг временных меток, ция процесса функционирования подсистемы СЕВ изменение настроек в устройствах системы едино- в территориально-распределенных комплексах, по- го времени, DoS-атаки, атаки на генераторное обо- скольку необходимо передавать сигналы точного рудование и источники сигналов точного времени, времени на значительные расстояния [1, 2]. а также сетевая разведка [6, 7]. В настоящее время число устройств и уз- При описании атаки спуфинга в системах пе- лов в телекоммуникационных системах непрерывно редачи единого времени чаще всего обращают вни- возрастает, а также возрастает число систем, при мание на спуфинг атаки в системах, функцио- эксплуатации которых необходимы сигналы точ- нирующих на основе глобальных навигационных ного времени. При возникновении отказов в под- спутниковых систем (ГНСС). В основе данных системе СЕВ нарушается процесс функционирова- атак лежат воздействия на навигационные сигна- ния различных технологических систем, снижается лы специально сформированными сигналами, кото- уровень их управляемости, возможна потеря дан- рые структурно подобны исходным сигналам. Тем ных контроля и мониторинга, возникают допол- не менее подобного рода атаки могут быть реали- нительные ошибки в системах передачи, анализа зованы в различных подсистемах СЕВ, независимо и обработки информации [3–5]. от применяемых источников сигналов точного вре- мени, средств и протоколов распространения сиг- Из-за указанных свойств подсистемы СЕВ дан- налов, а также средств формирования и хранения ная подсистема является вероятным объектом ата- локальных шкал времени. ки со стороны организованных злоумышленников. Опасность воздействия на подсистему СЕВ заклю- В данной статье предлагается обобщенная мо- чается в том, что нарушение процесса функциони- дель действий злоумышленника при реализации рования подсистемы СЕВ приводит к последующим атаки спуфинга в подсистеме СЕВ. Данная модель отказам ТКС или отдельных ее частей. содержит все основные этапы воздействия, неза- висимо от применяемых технологических решений При воплощенных атаках происходит общее при ее построении. снижение надежности ТКС, а также понижение ее живучести, что в конечном счете сказывается Следует отметить, что при реализации дан- на уменьшении ее устойчивости, причем как струк- ной атаки злоумышленник должен иметь в своем турной, путем изменения топологии и межэлемент- распоряжении узел, способный по своим характе- ных связей, так и функциональной, путем сниже- ристикам выполнять функции полноценного узла ния качества предоставляемых услуг. подсистемы СЕВ. РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

ПОЛУМАРКОВСКАЯ МОДЕЛЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЗЛОУМЫШЛЕННИКА 11 При спуфинговых атаках в подсистеме СЕВ S2 — получение злоумышленником исходных функционирует узел-генератор сообщений сигна- данных о структуре СЕВ и принципах ее функцио- лов точного времени, который маскируется под ле- гитимный узел в сети. Данный узел может соз- нирования; давать сообщения, содержащие сигналы точного времени. S3 — обработка злоумышленником исходных данных и выбор сегмента атаки; При реализации атаки спуфинга возможны два сценария [8, 9]: S4 — разрыв соединения и передачи сообще- ний в выбранном сегменте атаки; – злоумышленник выдает себя за ведущее ус- тройство, что позволяет ему распространять лож- S5 — идентификация злоумышленником свое- ную информацию времени в подсистеме СЕВ; го узла в подсистеме СЕВ; – злоумышленник выдает себя за подчинен- S6 — злоумышленник осуществляет аутенти- ное или промежуточное устройство, что позволяет фикацию своего узла в подсистеме СЕВ; ему отправлять вредоносные сообщения легитим- ным ведущим устройствам, и заставлять таким об- S7 — злоумышленник осуществляет авториза- разом ведущие устройства реагировать, что мо- цию своего узла в подсистеме СЕВ; жет вызвать нарушения при функционировании ве- дущих устройств, а также привести к тому, что S8 — злоумышленник проводит действия, на- ведущие устройства впоследствии могут отвечать правленные на поддержание своего легитимного остальным легитимным устройствам сообщениями, в основе которых лежит ложная информация. присутствия в подсистеме СЕВ; Реализация спуфинговых атак S9 — злоумышленник осуществляет генериро- в подсистеме единого времени вание вредоносных сообщений, содержащих сигна- Проведенный анализ различных сценариев лы точного времени, перенаправление проходящего проведения атаки спуфинга в подсистеме СЕВ поз- воляет сформировать полумарковскую модель дей- трафика и другие воздействия в соответствии со ствий злоумышленника, указанную на рис. 1. своими намерениями; Указанная модель отражает все основные эта- пы атаки спуфинга в подсистеме СЕВ и включает S10 — состояние завершения атаки, когда зло- в себя следующие состояния [13]: умышленник покидает подсистему СЕВ или его S1 — исходное состояние, характеризуемое действия локализованы. функционированием подсистемы СЕВ в соответ- ствии с нормативными значениями; Действия злоумышленника в подсистеме СЕВ при реализации атаки спуфинга следующие. В ис- ходном состоянии S1 подсистема СЕВ работоспособ- на и функционирует в соответствии с нормативны- ми значениями. Примем, что злоумышленник имеет в своем распоряжении узел связи, способный выпол- нять функции узла СЕВ, пропускать через себя тра- фик СЕВ и генерировать временные метки. В состо- янии S2 злоумышленник осуществляет сбор исход- ных данных об объекте атаки, включая технологи- ческие решения и методы передачи сигналов вре- мени. В состоянии S3 осуществляется выбор сег- мента атаки в соответствии с целями и задачами, Рис. 1. Модель действий злоумышленника, реализующего атаку спуфинга в подсистеме СЕВ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

12 А. К. КАНАЕВ, Е. В. ОПАРИН, Е. В. ОПАРИНА которые ставит перед собой злоумышленник. Сос- Оценка стационарных тояние S4 характеризуется тем, что злоумышлен- характеристик процесса атаки ник разрывает соединение в выбранном сегменте спуфинга с целью внедрения в цепь передачи сигналов вре- мени своего узла. Например, при атаках на ГНСС Выделим необходимые стационарные характе- системы злоумышленник транслирует поддельный сигнал с аналогичными характеристиками, но с бо- ристики процесса реализации атаки спуфинга: лее высоким уровнем передачи, чем истинный. При использовании других средств доставки сиг- – вероятности πi нахождения в каждом из со- налов точного времени злоумышленником может стояний Si, быть использована атака «человек посередине». Действия злоумышленника в состояниях S5, S6 – среднее время атаки TA. и S7 направлены на то, чтобы легитимизиро- Для вычисления указанных стационарных ха- вать свой узел в структуре СЕВ. В состоянии S5 узел злоумышленника идентифицируется в систе- рактеристик необходимо иметь в наличии следую- ме СЕВ, далее аутентифицируется и авторизуется с ролью ведущего или ведомого устройства. Напри- щие исходные данные: мер, в атаках на ГНСС системы атакуемое устрой- ство настроено таким образом, что осуществляет 1. Матрицу переходных вероятностей Π = (pij). выбор сигнала с лучшим качеством; таким обра- 2. Матрицу функций распределения условных зом, злоумышленник перехватывает управление. При использовании других технологий злоумыш- случайных времен нахождения в каждом из Si со- ленники подбирают ключи шифрования и аутен- стояний Fij(t); тификации. Чтобы не допустить своего обнаруже- ния, злоумышленнику необходимо постоянно сле- Стационарную вероятность нахождения в каж- дить за текущей ситуацией в системе СЕВ, кор- ректируя свои воздействия, данному состоянию со- дом из состояний Si определим по формуле (1) [14]: ответствует состояние S8. В ГНСС системах это соответствует тому, что злоумышленник изменя- πi = PiTi (i, j = 1, . . . , 10; i, j ∈ S; πi = 1), ет местоположение шаг за шагом, чтобы атакуе- Pj Tj мое устройство не заблокировало злоумышленника i∈S как источника помех. При передаче сигналов точ- j∈S ного времени в локальных сетях СПД злоумыш- (1) ленник может изменять файлы регистрации собы- тий, добавлять на узлы дополнительные файлы, ор- где Pi, Pj — стационарные вероятности пребывания ганизовывая при этом тайные сетевые каналы. Сос- вложенной однородной марковской цепи в состоя- тояние S9 представляет собой наиболее активную фазу атаки, в которой злоумышленник генерирует ниях Si и Sj, Ti, Tj — математические ожидания вредоносные сообщения и отправляет их смежным безусловного времени пребывания процесса атаки узлам, перенаправляет и видоизменяет проходящий трафик, задерживает сообщения, содержащие сиг- спуфинга в каждом состоянии. налы точного времени. Действия злоумышленника продолжаются до состояния S10, пока не будут до- Для оценки математических ожиданий ис- стигнуты поставленные цели или злоумышленник не будет обнаружен и локализован, после чего си- пользуем следующие выражения (2), (3) [14]: стема СЕВ возвращается к исходному режиму ра- боты до атаки. Ti = pij Tij, (2) (3) j∈S ∞ Tij(t) = [1 − Fij(t)] dt, 0 где Tij — математическое ожидание условного вре- мени нахождения в каждом из состояний. Для оценки стационарных вероятностей пре- бывания вложенной однородной марковской цепи в Si состояниях используем следующие выраже- ния (4), (5) [14]: Pi = Di , (4) n Dj j=1 РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

ПОЛУМАРКОВСКАЯ МОДЕЛЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЗЛОУМЫШЛЕННИКА 13 где Di(Dj) — минор, получаемый вычеркиванием В качестве примера приводится оценка стацио- соответствующих строк и столбцов матрицы D нарных характеристик процесса атаки спуфинга. Матрица Π имеет следующий вид (9): ⎛ −p12 ... −p110 ⎞ D = ⎜⎝⎜1−−.p.p2.111 1 − p22 ... −p210 ... ⎟⎠⎟. (5) Π= 0⎞ ... ... ⎛0 1 0 0 0 0 0 0 0 −p101 −p102 . . . 1 − p1010 = ⎜⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜00000000 0 1 0 0 0 0 0 0 00,000000,435⎟⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟. Для вычисления среднего времени атаки раз- 0,1 0 0,9 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 делим множество состояний S на два непересекаю- 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0,1 0 0,9 0 0 щихся подмножества: состояния, в которых зло- 0 0 0 0,1 0 0 0,9 0 0 0 0 0 0 0 0 0,7 умышленник проводит активные действия, SA ⊂ S, 0 0 0 0 0 0 0,1 0,45 и состояния, в которых злоумышленник пасси- 1000 000 0 0 0 вен, SA ⊂ S. Множество SA будет включать в себя состоя- (9) ния S1–S9, а множество SA соответственно состоя- В качестве распределений времени пребыва- ние S10. ния в состояниях принято экспоненциальное рас- Таким образом, среднее время атаки и среднее пределение со следующей матрицей интенсивно- время восстановления от последствий проведения стей переходов (10): атаки можно вычислить по следующим выражени- ям (6), (7): PiTi Λ= 0,005 0 0 0 0 0 0 0 0 ⎞ ⎛ TA = i∈SA , (6) 0 0 2 0 0 0 0 0 0 00,,000000000088⎟⎟⎟⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟, pij (7) = ⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜ 0 0,0055 0 10 0 0 0 0 0 Pi 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 i∈S+ j∈SA 0 0 0 0 5,5 0 6 0 0 0 0 0 0 5,8 0 0 0,4 0 PiTi 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0,45 2 TВ = i∈SA , 0 0 pij Pi i∈S− j∈SA где S+ и S− — подмножество граничных состояний 0,05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 между множествами SA и SA. Подмножество S+ включает состояния S8 и S9. ч−1. (10) Подмножество граничных состояний S− определя- ется состоянием S10. После дальнейшего расчета получены следую- Стационарные вероятности πi позволяют опре- делить коэффициент исправного действия Kи под- щие стационарные вероятности пребывания в каж- системы СЕВ, который характеризует ее устойчи- дом из состояний Si (11): вость в процессе нормального функционирования πi = (0,54 1,5 · 10−3 0,05 5,4 · 10−4 8,34 · 10−4 и под воздействием атак [6]. В этой связи коэф- 5,61 · 10−4 6,8 · 10−3 0,12 0,22 0,05). (11) фициент исправного действия Ku подсистемы СЕВ равен (8): (8) Среднее время атаки равно (12): Kи = πi. i=1,...,9 PiTi В состоянии S10 подсистема СЕВ не функцио- TA = i∈SA = нирует вследствие проведения восстановительных pij Pi и настроечных работ. i∈S+ j∈SA РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

14 А. К. КАНАЕВ, Е. В. ОПАРИН, Е. В. ОПАРИНА = P1T1 + P2T2 + P3T3 + P4T4 + P5T5 + P6T6+ + P7T7 + P8T8 + P9T9 / (P8 + P9)(p89 + p810) = = 179,2 ч ≈ 7,5 сут. (12) Среднее время восстановления составляет (13): PiTi TВ = i∈SA = P10T10 = 20 ч. (13) pij P10p1 Pi i∈S− j∈SA Таким образом, для выбранных для приме- Рис. 3. Зависимость времени восстановления системы ра расчета переходных вероятностей атака будет СЕВ от активности деятельности служб безопасности осуществляться в течение 7,5 сут. По истечении данного времени предполагается обнаружение зло- Исследования зависимостей коэффициента ис- намеренных действий и восстановление норматив- правного действия системы СЕВ от интенсивности ного процесса функционирования. Среднее время атаки и интенсивности реакции службы безопасно- восстановления последствий атаки, согласно (13), сти приведены на рис. 4–5. составит 20 ч. Коэффициент исправного действия Kи систе- мы СЕВ составляет (14): Kи = πi = 0,95. (14) i=1,...,9 Оценим влияние интенсивности действий зло- умышленника на среднее время атаки и влияние интенсивности деятельности службы безопасности на среднее время восстановления системы. Резуль- таты моделирования приведены на рис. 2–3. Рис. 4. Зависимость коэффициента исправного действия системы СЕВ от активности деятельности злоумышлен- ника Рис. 2. Зависимость среднего времени атаки от актив- По результатам моделирования можно сделать ности деятельности злоумышленника следующие выводы: – анализ рисунков показывает, что увеличение интенсивности действий злоумышленника снижа- ет коэффициент исправного действия системы СЕВ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022







































34 А. Н. МАРКОВ, А. И. ВАСИЛЬЕВ, М. А. ЕВЛАШКИН, А. К. ГОНЧАРОВ, C. А. ЕЖОВ чается от значений смежных пикселей; 2) импульс- ные помехи равномерно распределены на изображе- нии; 3) количество импульсных помех определяет- ся показателем достоверности. На основе критериев 1 и 2 допустимо считать, что две смежные импульсные помехи на растро- вом изображении маловероятны. В таком случае для обнаружения импульсных помех, существен- но отличающихся от окрестности, будем применять алгоритм [4] в следующем виде R(i, j) = θ F (i, j) − n · σ(U ∗(i, j)) , F (i, j) = min Ii,j − J , J∈U ∗(i,j) Рис. 9. ROC-кривая качества обнаружения импульсных помех, где TPR — вероятность корректной класифика- где R(i, j) — решающее правило, обеспечивающее ции, FPR — ошибка второго рода, AUC — площадь под определение помехи для заданного пикселя с коор- кривой (графиком) динатами (i, j); при ошибках II рода не более 2,5 %. При этом для F (i, j) — метрика оценки разности величин 2/3 ненайденных помех характерна корреляция бо- лее 0,9 либо отличие от фона не более 5 % средней цифровых отсчетов для заданного пикселя с ко- яркости окрестности. ординатами (i, j) и пикселей его окрестности U ∗; Применительно к изображениям спектральных Ii,j — значение цифрового отсчета для задан- каналов выполнено обнаружение импульсных по- ного пикселя с координатами (i, j); мех и восстановлены значения цифровых отсчетов на основе билинейной интерполяции. Для резуль- U (i, j) = Ii+p,j+q|p ∈ {−1 . . . + 1}, q ∈ {−1 . . . тирующего информационного продукта ДЗЗ прове- . . .+1} — множество значений цифровых отсчетов дена оценка качества в виде интегрального рас- пределения процентного количества соответствий окрестности рассматриваемого пикселя; в зависимости от коэффициента кросс-корреляции U ∗(i, j) = U (i, j)\\Ii,j — подмножество множе- для различных показателей достоверности (пока- зан цветом) после детектирования импульсных по- ства U (i, j), для которого исключено значение циф- мех и восстановления значений на основе интерпо- ляции (см. рис. 10), демонстрирующая повышение рового отсчета центрального пикселя; качества по отношению к результатам обработки J — элемент множества U ∗; медианным фильтром (см. рис. 8). Кроме того, ми- θ( ) — функция Хевисайда (кусочно-постоян- нимально допустимый размер окрестности, для ко- торой наблюдается процент брака менее 10 %, со- ная функция, равная нулю для отрицательных зна- ответствует объектам 4 × 4 пикселей. чений аргумента и единице — для положительных); σ( ) — оператор вычисления среднеквадрати- ческого отклонения для множества; n — параметр алгоритма (в экспериментах ис- пользовались значения в интервале 2. . .8). На основе критерия 3 допустимо оценивать пре- дельное количество детектируемых помех с приме- нением показателя достоверности N = ξ · W · H, где W , H — пиксельные размеры растрового изоб- Заключение ражения спектрального канала данных ДЗЗ, В статье рассматриваются вопросы приема кос- ξ — показатель достоверности. мической информации на антенные комплексы в ус- Качество работы предлагаемого эвристического ловиях отсутствия помехозащищающего кодирова- детектора импульсных помех приведено на рис. 9. ния радиолиний. Данное обстоятельство обуслов- Соответственно данный классификатор обеспечи- ливает высокие требования к достоверности при- вает обнаружение более 70 % импульсных помех РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

ВЛИЯНИЕ ИМПУЛЬСНЫХ ПОМЕХ НА КАЧЕСТВО ДАННЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ 35 в том числе с учетом снижения требований к до- стоверности принимаемой информации; 2) разра- ботка более совершенных алгоритмов детектиро- вания (например, с использованием аппарата ней- ронных сетей), обеспечивающих обнаружение бо- лее 99 % импульсных помех, оказывающих влияние на качество данных и формируемых на их основе информационных продуктов ДЗЗ. Список литературы Рис. 10. Гистограмма интегрального распределения про- 1. Pratt W. K. Median filtering, in Semiannual Report, центного количества соответствий в зависимости от ко- Image Processing Institute, Univ. of Southern Califor- nia. P. 116–123, Sept. 1975. эффициента кросс-корреляции 2. Buades A., Coll B. and Morel J. M. A review of im- нимаемой информации с целью уменьшения доли age denoising algorithms, with a new one // SIAM импульсных помех на данных и формируемых на Multiscale Modeling and Simulation, 2005, vol. 4. их основе информационных продуктах ДЗЗ. P. 490.530. Для оценки влияния импульсных помех на ка- 3. Katkovnik V., Egiazarian K. and Astola J. Adaptive чество данных и формируемых на их основе инфор- window size image denoising based on intersection of мационных продуктов ДЗЗ в зависимости от мас- confidence intervals (ICI) rule // J. of Math. Imaging штаба исследуемого объекта/явления выполнено со- and Vision, 2002, vol. 16. P. 223–235. поставление изображений с учетом моделируемых помех для различных показателей достоверности 4. Garnett R., Huegerich T., Chui C. and He W.-J. A uni- и изображения без помех. По результатам сопостав- versal noise removal algorithm with an impulse detec- ления предлагается функциональный показатель ка- tor // IEEE Transactions on Image Processing, 2005, чества изображения в виде процентного распреде- vol. 14. P. 1747–1754. ления количества окрестностей импульсных помех в зависимости от величины кросс-корреляции. 5. Черепанов А. С. Вегетационные индексы // Геома- тика, 2011, 2, С. 98–102. https://sovzond.ru/upload/ С целью сокращения доли окрестностей, чув- iblock/f46/2011_02_017.pdf (2022) ствительных к импульсным помехам, рассматри- ваются две типовых стратегии устранения сбоев: 6. Sishodia Rajendra P., Ray Ram L., Singh Sudhir K. фильтр и детектор. Демонстрируется существен- Applications of Remote Sensing in Precision Agricul- ное улучшение качества изображений после до- ture // A Review. Remote Sensing, 2020, 12(19). полнительной обработки. Кроме того, достигается уменьшение размеров окрестностей, чувствитель- 7. Селин В. А., Марков А. Н., Васильев А. И., Кор- ных к импульсным помехам. шунов А. П. Геоинформационный сервис «Банк ба- зовых продуктов» // Ракетно-космическое приборо- Таким образом, влияние импульсных помех, на- строение и информационные системы, 2019, т. 6, блюдаемых на изображениях спектральных каналов, вып. 1. С. 40–48. допустимо нивелировать путем дополнительной об- работки. В результате возможно снижение требова- 8. Васильев А. И., Стремов А. С., Коваленко В. П. ний к достоверности принимаемой космической ин- Исследование данных комплекса широкозахватной формации. мультиспектральной аппаратуры КА «Ресурс-П» для решения спектрометрических задач // Современ- Дальнейшее развитие тематики данной работы ные проблемы дистанционного зондирования Земли планируется вести в двух направлениях: 1) апроба- из космоса, 2017, т. 14, № 4. С. 36–51. ция предлагаемых решений на реальных данных, 9. Васильев А. И., Стремов А. С., Коваленко В. П., Ми- хеев А. А. Методика сопоставления базовых продук- тов МСС КА «Канопус-В» и Landsat ETM+ // Со- временные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2018, т. 15, № 4. С. 36–48. РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2022, том 9, выпуск 4, c. 36–46 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ КОСМИЧЕСКИМИ АППАРАТАМИ, ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И СИСТЕМЫ ТЕЛЕМЕТРИИ. ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ УДК 621.396 DOI 10.30894/issn2409-0239.2022.9.4.36.46 Некоторые аспекты предобработки данных телеизмерений на телеметрируемом объекте В. Л. Воронцов, к. т. н., [email protected] АО «Российские космические системы», Москва, Российская Федерация ФГБОУ «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Российская Федерация Аннотация. Представленные результаты исследования являются результатами развития предыдущих работ автора, касающих- ся построения рациональных систем информационно-телеметрического обеспечения отработки средств выведения (СИТОСВ). Проанализированы возможности купирования риска потерь телеметрической информации при возникновении полетной аварии, приводящей к метрологическим отказам датчикопреобразующей аппаратуры и элементов бортовой радиотелеметрической си- стемы (БРТС), причем исследованы возможности обеспечения преимуществ представления данных телеизмерений, связанных с циклическим опросом датчиков. Исследованный ранее (в других работах автора) подход, заключающийся в применении повышенной (учитывающей динамику развития аварийной ситуации) частоты опроса датчиков и в последующем безусловном сжатии полученных данных телеизмерений традиционными методами, имеет недостатки, связанные с необходимостью форми- рования адресных данных существенных данных телеизмерений, обозначающих их местоположение в блоке данных, а также с влиянием дестабилизирующих факторов разной природы, делающим уровни первичных сигналов «размытыми», все это су- щественно ухудшает возможности сжатия данных. Разработанный алгоритм предобработки данных телеизмерений позволяет представить данные телеизмерений относительно компактно и в таком же виде, как и в существующих отечественных БРТС, исключив необходимость формирования вышеупомянутых адресных данных и повысив (фильтрацией/сглаживанием данных) точность измерений. Описанные нюансы, связанные с представленными практическими примерами проявления метрологиче- ских отказов, актуальны при решении практических задач развития СИТОСВ. Ключевые слова: бортовая информационно-телеметрическая система, бортовая радиотелеметрическая система, данные теле- измерений, телеметрируемый объект, телеметрируемый параметр, телеметрическая информация Some Aspects of Preprocessing of Data Telemetry at the Telemetry Object V.L. Vorontsov, Cand. Sci. (Engineering), [email protected] Joint Stock Company “Russian Space Systems”, Moscow, Russian Federation Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russian Federation Abstract. The presented results of the study are the results of development of the author’s previous works concerning the con- struction of rational systems of information and telemetry support of the development of launch vehicles (SITOLV). The possibilities of telemetry information of loss risk reduction in case of a flight accident, which leads to metrological failures of transducers and elements of the onboard radio telemetry system (ORTS), were analyzed, and the possibilities of providing the advantages of teleme- try data presentation associated with cyclic sensor interrogation were investigated. The approach studied earlier (in other works of the author) consists in application of the raised (considering dynamics of development of an emergency situation) frequency of interrogation of sensors and in the subsequent unconditional compression of the received telemetry data by traditional methods has lacks connected with necessity of formation of the address data of the essential telemetry data designating their location in the data block, and also with the influence of destabilizing factors of different nature making levels of primary signals “blurred”. All this essentially influences on the data accuracy. The developed algorithm of data preprocessing allows one to present the telemetry data relatively compactly and in the same form, as in existing domestic ORTSs eliminating the need to form the above-mentioned address data and increase (by filtering/smoothing the data) the accuracy of measurements. The described nuances related to the presented practical examples of metrological failures manifestation are relevant in solving practical tasks of development of SITOLV. Keywords: onboard information and telemetry system, onboard radio telemetry system, telemetry data, telemetry object, telemetry parameter and telemetry information

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРЕДОБРАБОТКИ ДАННЫХ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ 37 Исследованные в настоящей работе аспекты времени при безаварийном функционировании те- предобработки касаются управления избыточностью леметрируемого объекта [2]; данных телеизмерений с целью построения ра- циональных систем информационно-телеметриче- Рис. 1. График, иллюстрирующий сбой работы локаль- ского обеспечения отработки средств выведения ного коммутатора (ЛК) (кратковременное — менее 1 се- (СИТОСВ) [1], функционирующих в условиях не- кунды — одинаковое скачкообразное изменение уровней определенного поведения телеметрируемых пара- метров (ТМП) и метрологических отказов средств всех ТМП ЛК) измерений, размещенных на телеметрируемом объекте [2]. Рис. 2. Типичный случай выхода значений телеметри- руемого параметра за границы ожидаемого диапазона Рассмотрены [1] потери телеметрической ин- измерений (РН «Протон-М» от 7.04.2001, параметр осе- формации (ТМИ) на телеметрируемом объек- те [2] вследствие метрологического отказа. вых перегрузок) Метрологический отказ — это отказ средства измерений, состоящий в потере его метрологиче- ской исправности [3, 4]. Под метрологической ис- правностью понимается состояние средства изме- рений, определяемое соответствием его нормируе- мых метрологических характеристик установлен- ным требованиям [3, 4]. В случае метрологического отказа датчикопре- образующей аппаратуры и/или элементов борто- вой радиотелеметрической системы (БРТС) [2], относящихся к отдельному (i-му) ТМП, эта аппа- ратура и/или эти элементы находятся в состоянии метрологической непригодности [1, 3, 4]. Это озна- чает, что данные телеизмерений i-го ТМП недосто- верны, их нельзя использовать по целевому назна- чению, имеют место потери ТМИ [1]. Признаком метрологической непригодности является аномаль- ное (т. е. отличающееся от обычного поведения, от ожидаемого) поведение ТМП (практические приме- ры представлены на рис. 1–5). По продолжительно- сти состояние метрологической непригодности мо- жет быть кратковременным (сбой; см. рис. 1), пере- межающимся (то возникает, то исчезает; см. рис. 2) и устойчивым (см. рис. 3–5). Аномальное поведение ТМП обычно является следствием следующих причин: – полетная авария телеметрируемого объек- та [2] (в том числе с разрушением его конструк- ции) и потери ТМИ вследствие недостаточной ча- стоты опроса датчика (рис. 6) [1]; – случайные отказы датчикопреобразующей аппаратуры (см. рис. 4) и элементов БРТС (см. рис. 1, 3), проявляющиеся в произвольные моменты РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

38 В. Л. ВОРОНЦОВ Рис. 5. График значений параметра Т1 (тангаж) в виде двойной линии, отображающий результат аномального функционирования устройства согласования 17-го кана- ла ЛК7 (РН «Союз» от 01.10.2005, ЛК7, каналы ЛК7 1, 17, 33, 49). При увеличении масштаба обнаруживается отклонение от нормы каждой четвертой точки графика (измерения 17-го канала) Рис. 3. График, иллюстрирующий отказ локального ком- мутатора (падение уровней всех ТМП этого ЛК ниже уровня 0 % шкалы измерений, другой ЛК функциони- рует нормально) Рис. 6. Графики, иллюстрирующие потери ТМИ из-за недостаточной частоты опроса датчика (тонкие пунк- тирные линии — верхний и нижний пределы измерений, толстые пунктирные — некоторые варианты возможных переходов, сплошные линии с квадратными маркера- ми — значения параметра до и после аварии, причем левый маркер соответствует моменту опроса датчика до, а правый — после аварии) Рис. 4. График, иллюстрирующий отказ датчика уровня – ошибки в выборе ожидаемого диапазона из- 100 % шкалы измерений локального коммутатора мерений ТМП (сигнал с выхода датчика, или пер- вичный сигнал [2], или находится на уровне шума, или выходит за уровни 0 % и 100 % шкалы измере- ний ТМП; см. рис. 2); – условия эксплуатации датчика (физические перегрузки, температура окружающей среды и т. д.), не соответствующие предъявляемым требованиям к применяемой датчикопреобразующей аппаратуре и БРТС; при этом возможно физическое поврежде- ние датчикопреобразующей аппаратуры и элементов БРТС (возможны обрывы или короткие замыкания); РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРЕДОБРАБОТКИ ДАННЫХ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ 39 – ошибки при подготовке датчикопреобразую- ничений материальных ресурсов на решение за- щей аппаратуры и БРТС к применению (на рис. 5 дач информационно-телеметрического обеспечения показан частный случай, связанный с неправиль- (ИТО), разработаны [1] стратегии управления из- ной настройкой канала локального коммутатора). быточностью данных телеизмерений, реализующие возможности существенного замедления роста сум- Следует заметить, что потери ТМИ вследствие марной скорости передачи данных телеизмерений ошибок в выборе ожидаемого диапазона измере- по каналам «борт–Земля» и сокращения количества ний ТМП и вследствие недостаточной частоты опро- каналов разнесения при увеличении количества те- са датчика связаны с неопределенным поведени- леметрируемых параметров. При их осуществлении ем ТМП. в части существенного сокращения потерь ТМИ вследствие ошибок в выборе ожидаемого диапа- Чтобы уменьшить эти потери, делают поправ- зона измерений ТМП и вследствие недостаточ- ку на вышеупомянутую неопределенность, что, ной частоты опроса датчика на телеметрируемом в свою очередь, порождает избыточность данных объекте [2] создается повышенная, по сравнению телеизмерений [1], которая оказывается чрезмер- с существующей, избыточность данных телеизме- ной (до 95 % от общего количества телеизмерений рений, обеспечивающая существенное сокращение избыточны [5]). потерь ТМИ в случае аварийных ситуаций и устра- няемая в дальнейшем [1]. С увеличением количества ТМП пропорцио- нально увеличивается количество комплектов БРТС В этой связи исследована [1] природа мет- и лавинообразно (из-за необходимости разнесенного рологических отказов, являющихся следствием по- приема ТМИ) — количество наземных программно- летной аварии, и сформулированы рекомендации по технических средств (ПТС) в составе телеметри- безутратному накоплению ТМИ в бортовой инфор- ческого комплекса космодрома (ТК), прежде все- мационно-телеметрической системе (БИТС) [2]. го приемно-регистрирующих станций (ПРС) [1]. Экспериментально доказано [1], что датчики, раз- Вследствие разнотипности ракет космического на- мещенные в эпицентре аварии (на j-й ступени РН), значения (РКН) (и, соответственно, значительных приходят в состояние метрологических отказов отличий по количеству ТМП) велик разброс коли- за единицы миллисекунд, а элементы БРТС, разме- чества ПРС, задействуемых по их пускам [1]. При щенные на последующих ступенях (на (j + 1)-й этом значительная часть ПТС ТК зачастую оказы- или (j + 2)-й) могут оставаться исправными де- вается избыточной [обычно пуски ракет-носителей сятки и даже сотни секунд. Интересен следую- (РН) типа «Союз» с относительно малым количе- щий факт, характеризующий спасательные воз- ством ТМП осуществляют значительно чаще, чем можности накопленных в БИТС данных телеиз- РН типа «Энергия» с существенно б´ольшим коли- мерений: при взрыве двигательной установки пер- чеством ТМП] [1]. вой ступени РН «Зенит» до отрыва РКН от Зем- ли, с разрушением стартовых конструкций (пуск Обосновано [1], что сокращение потерь ТМИ от 04.10.1990) элементы БРТС второй ступени путем дальнейшего традиционного увеличения из- оставались исправными около 6 секунд [1]. быточности данных телеизмерений не годится, т. к. при его осуществлении недопустимо разрастет- Способы существенного сокращения потерь ся ТК и, соответственно, возрастет избыточность ТМИ вследствие ошибок в выборе ожидаемого диа- ПТС в его составе, а необходимое сокращение по- пазона измерений ТМП достаточно полно описа- терь не будет обеспечено. Ситуация, касающаяся ны [1, 6, 7]. Что касается потерь ТМИ вследствие сокращения потерь ТМИ и увеличения избыточно- недостаточной частоты опроса датчика (см. рис. 6), сти данных телеизмерений, такова, что существу- то предложенный [1] подход по их существенному ющая отечественная телеметрия является телемет- уменьшению связан со значительным увеличением рией нормального пуска, в то время как ТМИ наи- частоты опроса датчиков, создающим значительную более ценна в случае нештатных и аварийных си- избыточность данных телеизмерений, и с последую- туаций [1]. щим ее уменьшением (например, рекомендуемыми Чтобы получать необходимую информацию об аварийных ситуациях в условиях жестких огра- РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

40 В. Л. ВОРОНЦОВ для практического применения методами сжатия данных телеизмерений (см. результаты экспери- данных [8, 9]). ментального исследования [1]). В этой ситуации проявляется преимущество циклического опроса Актуальны пояснения некоторых аспектов это- датчиков без последующего сжатия данных теле- го подхода, касающихся следующих нюансов. измерений (без привнесения вышеупомянутой ис- кусственной избыточности), если при относитель- Во-первых, метрологическая непригодность но низкой частоте опроса обеспечивается требуе- датчикопреобразующей аппаратуры и элементов мая точность измерений ТМП. БРТС, их физические повреждения могут возни- кать как в случае аварийной ситуации, так и при Задача заключается в предобработке данных безаварийном функционировании телеметрируе- телеизмерений на телеметрируемом объекте, мого объекта [2] (см. рис. 1–4). Однако в пер- обеспечивающей компактное представление данных вом случае пользователям ТМИ по ее целевому телеизмерений путем применения пониженной ча- назначению (т. е. анализаторам) важно знать по- стоты циклического опроса датчика, соответствую- ведение ТМП в процессе развития аварийной си- щей степени динамичности телеметрируемого пара- туации и для этого необходимо соответствующее метра, а также повышение точности измерений за увеличение частоты опроса датчиков, а во втором счет фильтрации (сглаживания) первичного сигна- случае возможностей существующей телеметрии ла перед применением вышеупомянутой понижен- достаточно (увеличения частоты опроса датчиков ной частоты опроса датчика. не требуется). Во-вторых, в случае полетной ава- рии с разрушением конструкции телеметрируе- При решении задачи осуществляется иден- мого объекта [2] некоторая датчикопреобразую- тификация [1] степени динамичности отдельного щая аппаратура и элементы БРТС, расположенные (i-го) ТМП: относительно далеко от эпицентра аварии, функ- ционируют нормально единицы, десятки, а порой sид_i = {sстац_i, sнестац_i, sав_i}, (1) и сотни секунд [1]. Увеличения частоты опроса со- ответствующих датчиков не требуется. В-третьих, где sстац_i — телеметрируемый процесс, близкий первичный сигнал [2], кроме полезной составля- к стационарному; sнестац_i — нестационарный про- ющей, зачастую содержит шум вследствие влия- цесс; sав_i — аварийная ситуация. ния дестабилизирующих факторов разной природы, действующих на телеметрируемом объекте [2] Соответственно устанавливается частота опро- (рис. 7), что значительно ухудшает возможности сжатия данных телеизмерений. Актуальны меры по са i-го датчика: купированию этого влияния. В-четвертых, обычно при устранении избыточности существующими ме- fопр_стац_i fопр_нестац_i fопр_ав_i. (2) тодами сжатия данных приходится вводить искус- При этом обычно ственную избыточность (например, для обозначе- ния номера существенного измерения [5], т. е. вво- ΔTстац_i ΔTнестац_i ΔTав_i, (3) дить адресные данные), что значительно ухудшает возможности компактного представления сжатых где ΔTстац_i (ΔTнестац_i, ΔTав_i) — суммарные вре- менны´е интервалы, для которых идентифицировано sстац_i (sнестац_i, sав_i). Рис. 7. График (зеленый) телеметрируемого параметра, подвергшегося влиянию дестабилизирующих факторов, проявляющемуся в его «размытости» РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРЕДОБРАБОТКИ ДАННЫХ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ 41 Для существующих отечественных БИТС ха- 4.2.1. Если обеспечивается требуе- рактерна устанавливаемая неизменная частота мая точность интерполяции, то QТМИ_1 := опроса fопр_нестац_i, что (см. (2) и (3)), с одной сто- := QТМИ_ФНЧ_опр_стац; роны, создает большую избыточность данных теле- 4.2.2. Если точность интерполяции хуже тре- измерений, а с другой стороны, не предотвраща- буемой, то QТМИ_1 := QТМИ_ФНЧ_опр_нестац. ет потери ТМИ в случае полетной аварии, когда Примечание: действия прекращают, если сфор- необходима частота опроса fопр_ав_i. Поэтому целе- сообразно устанавливать частоту опроса датчика мированы данные QТМИ_1 (QТМИ_1 — выходные (fопр_стац_i, fопр_нестац_i или fопр_ав_i (2)) в зависимо- данные). сти от степени динамичности относящегося к нему Рассмотрены особенности, касающиеся осуще- ТМП (1). ствления методов M etразлад обнаружения разлад- При решении задачи осуществляют следую- ки [10], с целью идентификации состояния sав (1) щие действия (выполняют алгоритм Aпредобр_ТМИ): ТМП. В частности, рассмотрены следующие при- 1. Опрос датчика с частотой fопр_ав и форми- знаки разладки: рование соответствующей последовательности дан- – повышенная степень динамичности телемет- ных телеизмерений QТМИ_0, причем частота fопр_ав настроена на аварийную ситуацию; рируемого параметра, свидетельствующая о воз- можной полетной аварии: 2. Фильтрация (сглаживание) данных QТМИ_0 ΔUi(Δt) < ΔUi_max, (4) (используется фильтр низких частот (ФНЧ) с поло- где ΔUi — разница значений i-го ТМП за время Δt, сой пропускания FФНЧ, причем FФНЧ = Fнестац, где ΔUi_max — максимальное ожидаемое значе- Fнестац — максимальная (априори известная) час- тота спектра первичного сигнала в случае неста- ние ΔUi при безаварийном функционировании те- леметрируемого объекта; ционарного процесса (sнестац)); в результате филь- трации (сглаживания) данных QТМИ_0 формируют – выход значений ТМП за границы 0 % и/или данные QТМИ_ФНЧ; 100 % шкалы его измерений (см. рис. 1, 2, 4): 3. Сравнение данных QТМИ_0 и QТМИ_ФНЧ с использованием методов M etразлад обнаруже- Ui(tj) < U0 %, Ui(tj) > U100 %, (5) ния разладки случайных процессов [10] (результат где Ui(tj) — значение i-го ТМП в момент време- сравнения — данные QТМИ_разлад); ни tj; 3.1. Если разладка выходит за пределы допус- U0 % (U100 %) — значение шкалы измерений 0 % (100 %) i-го ТМП; ка, то QТМИ_разлад = QТМИ_0, QТМИ_1 := QТМИ_0 (знак «:=» означает «присваивают значения»); – характеристики разладки, вычисленные с ис- 3.2. Если разладка находится в пределах до- пользованием известных [10] научно-методических основ построения методов M etразлад определе- пуска, то QТМИ_разлад = QТМИ_ФНЧ; ния скачкообразных изменений среднего значения 4. Формируют данные QТМИ_ФНЧ_опр «проре- сигнала. живанием» данных QТМИ_ФНЧ (QТМИ_ФНЧ_опр = ={QТМИ_ФНЧ_опр_стац, QТМИ_ФНЧ_опр_нестац}, где дан- Следует заметить, что вышеупомянутые [10] методы M etразлад ориентированы на разнообразное ные QТМИ_ФНЧ_опр_стац ориентированы на состоя- поведение параметров системы и предназначены ние sстац, а QТМИ_ФНЧ_опр_нестац — на sнестац_i (1), причем для идентификации ее различных состояний. Они 4.1. Осуществляют интерполирование данных развиты и применены в отечественной телеметрии QТМИ_ФНЧ_опр_стац, получая при этом данные QТМИ_ФНЧ_опр_стац_интер; [11, 12 и др.]. При этом сохранены их свойства от- 4.2. Осуществляют сравнение данных носительной универсальности, обусловленные уче- QТМИ_ФНЧопр_стац_интер и QТМИ_ФНЧ; том разнообразного поведения ТМП и необхо- димостью идентификации относительно многочис- ленных состояний телеметрируемого объекта. РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

42 В. Л. ВОРОНЦОВ Акценты сделаны [11, 12] на скачки значений на- Mпредобр_ТМИ — множество ТМП, относящихся к данным телеизмерений, выбранным для предоб- блюдаемых ТМП, не выходящие за допустимые работки по алгоритму Aпредобр_ТМИ. (за ожидаемые) пределы, характеризующие осо- Информацию об исправности/неисправности элементов БРТС целесообразно использовать бенности функционирования телеметрируемого не только при определении состава ТМП множе- объекта. Описанные [10–12] методы M etразлад от- ства Mпредобр_ТМИ в полетное время (не только для носительно сложны (требуют значительного объе- выполнения условий (6) и (7)), но и для после- ма вычислений), что влечет весьма жесткие огра- дующего анализа функционирования БРТС. Чтобы ничения, связанные с их осуществлением, критич- не потерять эту ТМИ, соответствующие данные те- леизмерений, например, о состоянии k-го ЛК долж- ные для условий размещения относящихся к ним ны передаваться по каналам j-го и/или m-го ЛК, а j-го ЛК — по каналам k-го и/или m-го ЛК ПТС на телеметрируемом объекте (в случае ре- (k = j, k = m); данные телеизмерений о состоянии r-го комплекта БРТС — через l-й комплект (r = l). шения настоящей задачи). Рассмотренные [11, 12] Из практического опыта следует, что доля слу- методы M etразлад предназначены для реализации чайно отказавших в полетное время отдельных в наземных ПТС. элементов датчикопреобразующей аппаратуры (от- Предназначенные для решения настоящей за- дельных датчиков) при безаварийном функциони- дачи методы M etразлад нацелены прежде всего на идентификацию состояний sав (1) отдельных ровании телеметрируемого объекта (типа отка- ТМП. Однако использование для этого более про- за датчика, показанного на рис. 4) мала по срав- нению с общим количеством датчиков, установ- стых критериев (4) и (5) при осуществлении ал- ленных на телеметрируемом объекте. Поэтому горитма Aпредобр_ТМИ не исключает ошибочную идентификацию состояний sав (1) в количестве возможны ситуации, когда разработчики СИТОСВ Nпредобр_ТМИ_ош_ав ТМП при случайных отказах будут исходить из безусловного выполнения усло- элементов БРТС в произвольные моменты време- вия (6), полагая издержки от ошибочных иденти- фикаций состояний sав (1), связанные со сформи- ни при безаварийном функционировании телемет- рованными избыточными и бесполезными данными рируемого объекта (см., например, рис. 1, 3). телеизмерений, незначительными. Последствия такой ошибочной идентификации — Так как в множество Mпредобр_ТМИ (7) не нуж- но включать все ТМП телеметрируемого объек- формирование избыточных данных телеизмерений та, то актуален предварительный (дополетный) от- (т. к. fопр_ав_i fопр_нестац_i (2), i = 1, 2, . . . бор ТМП в его состав. Для этого необходим анализ . . . , Nпредобр_ТМИ_ош_ав), причем за короткий проме- сущностей развития возможных полетных аварий жуток времени развития полетной аварии [1]. По- с учетом выявленных потенциальных эпицентров этому нужно стремиться, чтобы в полетное время аварий, местоположения отдельных (конкретных) выполнялось следующее условие: датчиков на телеметрируемом объекте и т. д. [1] (такая задача выходит за рамки настоящей работы). Nпредобр_ТМИ_ош_ав ∼ 0. (6) В то же время имеются возможности сужения Уменьшение Nпредобр_ТМИ_ош_ав (с целью вы- множества Mпредобр_ТМИ (7) путем более полного полнения условия (6)) возможно постоянным ди- учета особенностей некоторых ТМП и соответству- агностированием исправности элементов БРТС в полетное время и своевременным исключением ющих им элементов датчикопреобразующей аппа- ТМП, относящихся к отказавшим элементам БРТС ратуры. Предобработка данных телеизмерений ря- (см., например, рис. 1, 3), из множества ТМП, от- да ТМП по алгоритму Aпредобр_ТМИ не требуется, носящихся к данным телеизмерений, выбранным в частности: для обработки по алгоритму Aпредобр_ТМИ: – в случае применения ФНЧ для ограниче- MТМП_отк_k ⊂ Mпредобр_ТМИ, (7) ния полосы спектра частот первичного сигнала [2] где MТМП_отк_k — множество ТМП, относящихся к отказавшему (k-му) элементу БРТС (например, к k-му ЛК); РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРЕДОБРАБОТКИ ДАННЫХ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ 43 (такое ограничение обычно применяют для виб- окна при формировании данных QТМИ_разлад, может быть равным Nокно_ФНЧ_i: ропараметров) максимальная скорость измене- ния ΔUi_max (4) ограничена полосой пропускания Nокно_разлад_i = Nокно_ФНЧ_i. (10) этого ФНЧ, в этом случае критерий (4) не годится При функционировании алгоритма Aпредобр_ТМИ (рис. 8); накапливаемые данные задержаны с учетом по- Рис. 8. Схема подключения вибродатчика, иллюстрирую- правки на осуществление методов скользящего ок- щая ограничение частоты спектра первичного сигнала на (рис. 9). Сглаженные данные QТМИ_ФНЧ (их ско- полосой пропускания фильтра низких частот рость следования соответствует частоте опроса – исходя из сущностей контактных (сигналь- датчика fопр_ав_i (2)) прореживают в Nпрореж_стац_i и в Nпрореж_нестац_i раз, получая при этом ных) датчиков, для соответствующих им телемет- данные QТМИ_ФНЧ_опр_стац и QТМИ_ФНЧ_опр_нестац (см. выше описание алгоритма Aпредобр_ТМИ). рируемым параметрам критерии (4), (5), а так- Скорости следования данных QТМИ_ФНЧ_опр_стац же описанные [10] методы M etразлад определения и QТМИ_ФНЧ_опр_нестац соответствуют частотам скачкообразных изменений среднего значения сиг- опроса датчика fопр_стац_i и fопр_нестац_i (2): нала не годятся. fопр_стац_i = fопр_ав_i/Nпрореж_стац_i, (11) В отдельном блоке данных, формируемом fопр_нестац_i = fопр_ав_i/Nпрореж_нестац_i. БИТС, могут находиться данные телеизмерений Одновременно с накоплением сформированных отдельного (i-го) ТМП, соответствующие только одному состоянию из множества sид_i (1), в количе- данных QТМИ_ФНЧ_опр_стац_i и QТМИ_ФНЧ_опр_нестац_i стве или NБД_стац_i, или NБД_нестац_i, или NБД_ав_i. решается задача накопления и идентификации ава- При этом желательно, чтобы скорость vБИТС_ус по- ступления данных телеизмерений с выхода усовер- рийного состояния sав_i (1) i-го ТМП (возможно использование данных телеизмерений скользяще- шенствованной БИТС (в ней реализован алгоритм Aпредобр_ТМИ) была не больше скорости vБИТС_сущ го окна Nокно_разлад_i, выбранных с учетом усло- существующей (традиционно применяемой) БИТС: вия (10)). vБИТС_ус vБИТС_сущ (8) Пусть характеристики разладки связаны с критерием (с условием) (5). Положим также, что состояние sав_i (1) i-го ТМП оказывается иденти- фицированным в случае и – соответственно — не больше объемы VБД_ус Nокно_вне_i_k > Nокно_вне_i_доп, (12) и VБД_сущ блоков данных, формируемых БИТС: где Nокно_вне_i_k — количество данных телеизмере- VБД_ус VБД_сущ. (9) ний, относящихся к скользящему окну, значения Один из способов формирования данных которых выходят за пределы U0 % и U100 % (5); k — текущий номер смещения окна (за один такт смеще- QТМИ_ФНЧ и QТМИ_разлад связан с использовани- ем метода скользящего окна. При этом количе- ния окно смещается на одно данное телеизмерений); ство Nокно_ФНЧ_i данных телеизмерений i-го ТМП, Nокно_вне_i_доп — допустимое для безаварий- характеризующее размер окна при формировании ного состояния количество данных Nокно_вне_i_k среди Nокно_разлад_i. данных QТМИ_ФНЧ, выбирают из условия FФНЧ = = Fнестац (см. выше п. 2 описания алгорит- Если при k-м смещении окна выполняется ма Aпредобр_ТМИ), а количество Nокно_разлад_i данных телеизмерений i-го ТМП, характеризующее размер условие (12), то накопленные в течение передачи j-го блока данные телеизмерений передают в тече- ние передачи данных (j + 1)-го блока (см. рис. 9). РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

44 В. Л. ВОРОНЦОВ Интерполирование Сравнение данных Накопление формируемых дан- данных QТМИ_ФНЧ_опр_стац_интер Передача выходных ных QТМИ_ФНЧ_опр_стац и QТМИ_ФНЧ и выдача дан- данных (QТМИ_1 := QТМИ_ФНЧ_опр_стац ных QТМИ_ФНЧ_опр_стац, если := QТМИ_ФНЧ_опр_стац) и получение данных обеспечивается требуемая QТМИ_ФНЧ_опр_стац_интер точность интерполяции Накопление формируемых дан- Хранение накопленных данных QТМИ_ФНЧ_опр_нестац Передача выходных ных QТМИ_ФНЧ_опр_нестац и их выдача для последующей передачи, если данных (QТМИ_1 := := QТМИ_ФНЧ_опр_нестац) не обеспечивается требуемая точность интерполяции Накопление данных QТМИ_0 Передача выходных данных QТМИ_1 и одновременное сравнение их (QТМИ_1 := QТМИ_0), если разладка вне пределов допуска с данными QТМИ_ФНЧ по методу M etразлад обнаружения разладки Передача текущего j-го блока Передача текущего (j + 1)-го блока данных Передача текущего данных (j + 2)-го блока данных Рис. 9. Циклограмма накопления и предобработки поступающих данных телеизмерений по алгоритму Aпредобр_ТМИ Следует заметить, что если fопр_нестац_i — Пусть длительность TБД блока данных, фор- обычно устанавливаемая частота опроса i-го дат- мируемого БИТС, составляет 80 мС (субкадр оте- чественной БИТС типа БРС-4, TБД = 80 мС), дан- чика, то в случае частоты fопр_стац_i объем выход- ные телеизмерений представлены в виде восьмиби- ных данных телеизмерений i-го ТМП уменьшится товых слов, частота опроса i-го ТМП fопр_нестац_i = = 100 Гц. (см. (11)) в Kсж_стац_i раз: Положим Nпрореж_стац_i = 16 и Nпрореж_нестац_i = Kсж_стац_i = Nпрореж_стац_i/Nпрореж_нестац_i = (13) = 4 (11). Это означает, что fопр_стац_i = 25 Гц, = fопр_нестац_i/fопр_стац_i, fопр_ав_i = 400 Гц (11); NБД_стац_i = 2, NБД_нестац_i = = 8, NБД_ав_i = 32. а в случае частоты fопр_ав_i — увеличится в 1/Kсж_ав_i раз (Kсж_ав_i < 1): Тогда для передачи выходных данных телеиз- мерений i-го ТМП при возникновении аварийной Kсж_ав_i = fопр_нестац_i/fопр_ав_i. (14) ситуации (sав_i (1)) понадобится, если не увеличи- вать количество телеметрических каналов для их Если исходить из кратковременности развития аварийной ситуации [1] (и, соответственно, кратко- передачи и выполнить при этом условия (8) и (9), временности влияния условия (14) на выбор часто- ты опроса i-го датчика), то условия (8) и (9) выпол- в 4 раза больше времени (4TБД) по сравнению нимы. Однако для их выполнения необходимо от- с временем передачи TБД одного блока данных носительно оперативно идентифицировать состоя- (при sнестац_i (1)). Такое увеличение времени пе- ние устойчивого послеаварийного метрологичес- редачи данных (до 4TБД) может оказаться при- кого отказа (см., например, рис. 6), когда значения емлемым ввиду кратковременности влияния усло- данных телеизмерений i-го ТМП находятся вне вия (14) на выбор частоты опроса i-го датчика диапазона измерений (5) и они уже не несут ин- (см. выше). формации пользователю (анализатору). (Такая за- дача выходит за рамки настоящей работы.) Возможен также подход, заключающийся в бо- Ниже представлен пример, поясняющий фор- лее полном использовании преимуществ компакт- мирование выходных данных QТМИ_1 (QТМИ_1 := := QТМИ_ФНЧ_опр_стац, QТМИ_1:= QТМИ_ФНЧ_опр_нестац, ного представления данных телеизмерений форми- QТМИ_1 := QТМИ_0) в соответствии с рассмотрен- рованием NБД_стац_i, суть которого описана фор- ным выше способом формирования. мульным выражением nТМПNБД_нестац_i = NБД_ав_i + nТМПNБД_стац_i, РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ ПРЕДОБРАБОТКИ ДАННЫХ ТЕЛЕИЗМЕРЕНИЙ 45 из которого следует: пользовании «нулей» (0) и «единиц» (1) для обо- nТМП = NБД_ав_i/(NБД_нестац_i − NБД_стац_i), (15) значения признаков вышеупомянутых данных. На- где nТМП — количество датчиков (количество пример, если значение признака равно 0, то име- ТМП) с частотой опроса fопр_нестац_i, причем по- лучаемое от этих датчиков в течение времени TБД ем однобитовое данное (оно соответствует событию количество данных телеизмерений такое же, как «меньше U0 %»/«больше U100 %» (5)); если значение и суммарное количество данных телеизмерений, признака равно 1, то имеем восьмибитовое данное получаемое в течение времени TБД от nТМП дат- чиков с частотой опроса fопр_стац_i и от одного дат- (для этого данного условие (5) не выполняется). чика с частотой опроса fопр_ав_i. Так как значение NБД_ав_i в течение всего Если следовать представленному выше приме- полетного времени неизменно, то объем данных ру, то nТМП = 6 (nТМП = 32 : (8 − 2) ≈ 5,3). При этом с целью бо´льшего уплотнения данных те- вышеупомянутых признаков также не изменяется, леизмерений возможно пропорциональное увеличе- ние группируемых данных телеизмерений, в частно- а эти данные могут быть размещены в определен- сти в 3 раза. Тогда (см. (15)) в одном блоке дан- ных (в одном субкадре) могут быть размещены дан- ном месте блока данных (субкадра). ные телеизмерений 16 датчиков с частотой опро- са fопр_стац_i и 3 датчиков с частотой опроса fопр_ав_i. Если NБД_ав_i = 32 (см. пример выше), то объем данных-признаков равен 32 битам, а объем В случае идентификации аварийного состоя- ния sав_i (1) i-го ТМП при, положим, k-м смещении информационных данных в несжатом виде — скользящего окна (12) целесообразно сократить VБД_ав_несжат_i = 256 битам (8 битов ×32 данных = объем выходных данных использованием, в частно- = 256 битов). сти более коротких кодовых комбинаций, чем для остальных данных, для представления данных те- Пусть Nокно_разлад_i = Nокно_ФНЧ_i = 32 (10), леизмерений, значения которых выходят за грани- а Nокно_вне_i_доп = 16 (12). Тогда если сре- цы U0 % и U100 % (5). ди NБД_ав_i данных телеизмерений находится Nокно_вне_i_доп данных, для которых выполняется Возможности вышеупомянутого уменьшения условие (5), и объем данных-признаков составляет избыточности выходных данных связаны с важ- NБД_ав_i битов, то после их компактного представ- ностью констатации факта выхода их значений ления их объем VБД_ав_сжат_i (включая объем дан- за пределы диапазона измерений (факта выпол- ных-признаков) составит 176 битов (VБД_ав_сжат_i = нения условия (5)), точность измерений при этом = 8 битов × 16 данных + 1 бит × 16 данных + не важна. Поэтому, например, если значение дан- + 32 бита = 176 битов), что примерно в 1,5 раза ного меньше U0 %, то его можно представить в ви- меньше, чем при представлении в несжатом виде де 0, а если больше U100 % — то в виде 1. При вы- (Kсжат_ав_i = 256 : 176 ≈ 1,5). боре Nокно_вне_i_доп (12) достаточно большим по от- ношению к размеру окна Nокно_разлад_i (10) и к раз- В случае компактного представления данных меру применяемых блоков данных сжатие данных телеизмерений датчика с частотой опроса fопр_ав_i окажется существенным. их количество уменьшится с 32 до 22 (176 би- тов : 8 битов = 22 данных, см. пример выше), что Для обеспечения возможности выделения на позволяет соответственно уменьшить количество приемной стороне данных, закодированных «0» nТМП (15) до четырех (nТМП = 22 : (8 − 2) ≈ и «1», соответствующих событиям «меньше U0 %» ≈ 3,7). Причем при увеличении группируемых дан- и «больше U100 %», а также для выделения осталь- ных телеизмерений в 3 раза (как это было рас- ных данных принятого блока (пусть размер каж- дого из них составляет 8 битов) предложен (как смотрено ранее) в одном блоке данных (в одном один из вариантов) способ, заключающийся в ис- субкадре) могут быть размещены данные телеиз- мерений 11 датчиков с частотой опроса fопр_стац_i и 3 датчиков с частотой опроса fопр_ав_i. Следует заметить, что точность привязки от- дельных данных телеизмерений ТМП к временн´ой шкале, формируемой наземными ПТС ТК, состав- ляет примерно ±7 мС. Исходя из относительно ко- роткого времени развития аварийной ситуации [1] РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

46 В. Л. ВОРОНЦОВ для получения необходимых сведений о хроно- 2. ГОСТ 19619-74. Оборудование радиотелеметриче- логии ее развития нужно соответствующим об- ское. Термины и определения. М., 1988. 26 с. разом упорядочить данные телеизмерений отдель- ных ТМП в блоке данных, формируемом в БИТС, 3. Мороз В. И. Адаптация к метрологическому состо- т. е. нужно установить местоположение этих дан- янию измерительных систем при оперативном кон- ных телеизмерений, согласованное с хронологией троле объектов // Межотраслевой научно-техниче- развития полетной аварии. ский сборник, сер. «Контроль и диагностика», 1991, вып. № 2. С. 44–50. Выводы 4. Васильев В. В., Мороз В. И., Рогатовский И. П. – Представленные результаты исследования, Управление метрологическим состоянием телемет- касающиеся уменьшения потерь телеметрической рических радиотехнических средств. В сб.: Инфор- информации при возникновении полетной аварии, мационные сети, системы и методы / Под общ. приводящей к метрологическим отказам датчико- ред. О. П. Новикова. М.: Военная академия имени преобразующей аппаратуры и элементов бортовой Ф. Э. Дзержинского, 1996. С. 213–215. радиотелеметрической системы, позволяют суще- ственно улучшить общие (обобщенные) показате- 5. Ольховский Ю. Б., Новоселов О. Н., Мановцев А. П. ли эффективности системы информационно-теле- Сжатие данных при телеизмерениях / Под ред. метрического обеспечения отработки средств вы- В. В. Чернова. М.: Сов. радио, 1971. 304 с. ведения; 6. Воронцов В. Л. Возможности алгоритма преобразо- – разработанный алгоритм предобработки дан- вания первичных сигналов в бортовой информаци- ных телеизмерений актуален для совершенствова- онно-телеметрической системе // Приборы и систе- ния разработанных ранее стратегий управления из- мы управления, 1998, № 8. С. 68–71. быточностью данных телеизмерений, обеспечиваю- щих построение рациональных систем информа- 7. Артемьев В. Ю., Воронцов В. Л. Анализ точност- ционно-телеметрического обеспечения отработки ных возможностей алгоритма преобразования пер- средств выведения; вичных сигналов в бортовой информационно-теле- метрической системе // Измерительная техника, – показанные способы компактного представ- 2012, № 1. С. 20–23. ления выходных данных телеизмерений, сформи- рованных с использованием разработанного алго- 8. Lossless Data Compression, Recommendation for ритма предобработки, в дальнейшем целесообразно Space Data System Standards CCSDS 121.0-B-1, использовать при решении задач развития выше- Issue 1, Blue Book, Consultative Committee for Space упомянутых стратегий управления избыточностью Data Systems, May 1997. данных телеизмерений; 9. Lossless Data Compression, Report Concerning Space – полученные результаты настоящего исследо- Data System Standards CCSDS 120.0-G-1, Issue 1, вания базируются на результатах анализа практи- Green Book, Consultative Committee for Space Data ческих случаев метрологических отказов датчико- Systems, May 1997. преобразующей аппаратуры и элементов бортовой радиотелеметрической системы, что в значитель- 10. Бассвиль М., Вилски А., Банвенист А. и др. Об- ной мере способствует обеспечению их достовер- наружение изменения свойств сигналов и динамиче- ности и обоснованности. ских систем. Под ред. М. Бассвиль, А. Банвениста / Пер. с англ. И. Б. Вильховченко и др. М.: Мир, 1989. Список литературы 278 с. 1. Воронцов В. Л. Система информационно-телеметри- 11. Каргин В. А., Скороходов Я. А., Николаев Д. А., ческого обеспечения отработки средств выведения. Шовкалюк А. П. Алгоритмы оценивания вероят- Стратегии усовершенствования и применения. М.: ностных характеристик информационных процес- Горячая линия–Телеком, 2021. 236 с. сов по статистикам превышений уровней // Труды МАИ, 2015, вып. 84. С. 1–21. 12. Андреев А. М., Дяченко С. И., Махров К. Б., Федо- ренко М. Ю. Экспериментальное исследование мето- да обнаружения существенных изменений в телемет- рируемых параметрах. Тезисы доклада в материалах отраслевой НТК приборостроительных организаций Роскосмоса «Информационно-управляющие и изме- рительные системы-2012», Королев, 2012. С. 11–13. РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 2022, том 9, выпуск 4, c. 47–58 КОСМИЧЕСКИЕ НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ПРИБОРЫ. РАДИОЛОКАЦИЯ И РАДИОНАВИГАЦИЯ УДК 629.78 DOI 10.30894/issn2409-0239.2022.9.4.47.58 Алгебраические основы обработки измерений при высокоточном абсолютном местоопределении с разрешением целочисленной неоднозначности псевдофазовых измерений по сигналам ГЛОНАСС с частотным разделением каналов А. А. Бабурин, [email protected] АО «Российские космические системы», Москва, Российская Федерация Аннотация. Рассматриваются алгебраические основы решения задачи определения высокоточных абсолютных координат по- требителя по сигналам ГЛОНАСС с частотным разделением каналов с использованием высокоточных корректирующих попра- вок. При обработке осуществляется разрешение неоднозначности целочисленностей псевдофаз. Это позволяет резко сократить время, необходимое для достижения сантиметровой точности местоопределения. Используется линейная аппроксимация фазо- частотной характеристики навигационной аппаратуры потребителя ГЛОНАСС. Для устранения влияния различия кодовых межлитерных задержек сигналов ГЛОНАСС используются измерения приемников одного производителя. Продемонстрировано значительное (в 8 раз) уменьшение времени сходимости до сантиметрового уровня точности и уве- личение надежности решения (уменьшение вероятности появления аномальных ошибок) при совместном использовании ГЛОНАСС и GPS. Ключевые слова: спутниковая навигация, ГЛОНАСС, целочисленные высокоточные абсолютные местоопределения (целочис- ленное ВАМО), сигналы с частотным разделением, разрешение целочисленной неоднозначности псевдофазовых измерений Algebraic Issues of Integer Precise Point Positioning with GLONASS FDMA Signals A. A. Baburin, [email protected] Joint Stock Company “Russian Space Systems”, Moscow, Russian Federation Abstract. This article considers algebraic issues of integer precise point positioning with GLONASS FDMA signals. Precise orbits and satellite clocks are used. Ambiguity resolution is carried out to reduce the convergence time. Linear approximation for GLONASS phase response is used. To eliminate the influence of different GLONASS inter-frequency code biases, measurements of receivers of the same manufacturer are used. A significant (by a factor of 8) decrease in the convergence time to the centimeter level of accuracy and an increase in the reliability of the solution (decrease in the probability of anomalous errors) are demonstrated when using GLONASS and GPS in conjunction. Keywords: satellite navigation, GLONASS, integer precise point positioning (integer PPP, PPP-AR), FDMA signals, phase ambi- guity resolution (AR)

48 А. А. БАБУРИН Математические модели измерений симированных линейными функциями частоты (но- псевдодальностей и псевдофаз мера литеры litj) (1) и начальных фаз приемника, в ГЛОНАСС одинаковых для всех спутников ГЛОНАСС при вы- ражении в циклах: Основной проблемой целочисленного высоко- ψНj АП1 = ψа0п1 + ψ˙ап1 · Δf1 · litj + ψ1, j = 1, Ji, точного абсолютного местоопределения (целочис- ψНj АП2 = ψа0п2 + ψ˙ап2 · Δf2 · litj + ψ2, (2) ленного ВАМО, integer PPP, PPP-AR) по сигна- лам ГЛОНАСС является различие аппаратурных где ψ1, ψ2 — начальные фазы НАП в циклах в диа- кодовых и фазовых задержек в измерениях раз- пазонах L1, L2 соответственно, одинаковые для всех ных спутников. Это различие возникает вследствие используемого в ГЛОНАСС частотного разделения спутников при выражении в циклах в одном диа- каналов (ЧРК) [1]. Для преодоления проблемы различия фазовых аппаратурных задержек в на- пазоне частот, но в общем случае отличающиеся стоящей статье предлагается использовать допу- щение о линейности фазочастотной характеристи- для L1 и L2 (ψ1 = ψ2). Выразим фазовые задерж- ки навигационной аппаратуры потребителя (НАП) ки (2) как функции частоты несущих колебаний. ГЛОНАСС [2–4]: ψНj АП1 = ψ˙ап1(f 10 + Δf1 · litj)+ j = 1, Ji. (3) + ψ1 + (ψа0п1 − ψ˙ап1f 10), ψаjп1 = ψа0п1 + ψ˙ап1 · Δf1 · litj, j = 1, Ji, (1) ψаjп2 = ψа0п2 + ψ˙ап2 · Δf2 · litj, ψНj АП2 = ψ˙ап2(f 20 + Δf2 · litj)+ + ψ2 + (ψа0п2 − ψ˙ап2f 20), где j = 1, Ji — номер навигационного космиче- Введем обозначения ψ01 = ψ1 +(ψа0п1 −ψ˙ап1f 10) ского аппарата (НКА) ГЛОНАСС; Ji — число от- и ψ02 = ψ2 + (ψа0п2 − ψ˙ап2f 20), которые являют- ся неизвестными константами, и учтем, что f 10 + слеживаемых НАП спутников ГЛОНАСС в i-й мо- + Δf1 · litj = f 1j и f 20 + Δf2 · litj = f 2j. Тогда мент времени; ψаjп1, ψаjп2 — фазовые аппаратурные выражение для суммы фазовых задержек в НАП задержки на частотах f 1j = f 10 + Δf1 · litj = = Δf1(2848 + litj) Гц, f 2j = f 20 + Δf2 · litj = ГЛОНАСС, выраженной в циклах, принимает же- = Δf2(2848 + litj) Гц; litj – номер частотного ка- нала (литеры), используемого j-м НКА, одинако- лаемый вид: вый для одного и того же спутника в двух частот- ψНj АП1 = ψ˙ап1f 1j + ψ01, j = 1, Ji. (4) ψНj АП2 = ψ˙ап2f 2j + ψ02, ных диапазонах L1, L2, litj = −7 . . . + 6; Δf1 = = 562 500 Гц и Δf2 = 437 500 Гц — частот- При выражении (4) в метрах: ные сдвиги между соседними частотными канала- λ1jψНj АП1 = c · ψ˙ап1 + λ1jψ01, ми ГЛОНАСС соответственно в первом L1 и вто- λ2jψНj АП2 = c · ψ˙ап2 + λ2jψ02, j = 1, Ji, (5) ром L2 диапазонах; ψа0п1, ψа0п2 — фазовые задержки где c = 299 792 458 м/с — скорость света; λ1j = на частотах f 10 = 1602 МГц, f 20 = 1246 МГц = c/f 1j = c/ Δf1(2848 + litj) , λ2j = c/f 2j = = c/ Δf2(2848 + litj) — длины волн несущих ко- соответственно, при этом в общем случае пола- лебаний, излучаемых j-м спутником ГЛОНАСС. гается, что ψа0п1 = ψа0п2; ψ˙ап1, ψ˙ап2 — наклоны фазочастотных характеристик НАП в первом L1 Принятое допущение (1) позволяет c исполь- и втором L2 диапазонах ГЛОНАСС соответствен- зованием (5) записать математические модели для измерений псевдодальностей ρ1j.i, ρj2.i и псевдофаз но, при этом в общем случае предполагается, что L1j.i, Lj2.i на исходных частотах в ГЛОНАСС с раз- ψ˙ап1 = ψ˙ап2. Для ГЛОНАСС известно отношение личными кодовыми и фазовыми аппаратурными за- f 10 частот [1] f 20 = Δf1 = 9 = n1 , где далее n1 = держками на спутниках и в НАП в виде, представ- Δf2 7 n2 ленном в таблице. = 9, n2 = 7. Сумма фазовых задержек в НАП ГЛОНАСС складывается из аппаратурных задержек, аппрок- РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022

АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ ИЗМЕРЕНИЙ 49 Т а б л и ц а. Математические модели измерений псевдодальностей ρj1.i, ρ2j.i и псевдофаз Lj1.i, Lj2.i на исходных частотах в двух диапазонах ГЛОНАСС с различными кодовыми и фазовыми аппаратурными задержками [7] Кодовые Кодовые Ионо- и фазовые Пара- Геомет- Влажная Смещение аппаратурные Смещение и фазовые сферные Цело- Ошибки метр рия тропо- показаний задержки шкалы задержки задержки численные измере- сфера времени в аппара- в диапа- часов в НАП НКА неодно- ний туре зонах значности НАП НКА L1, L2 ρj1.i = Rij +wij ΔDi +dTi −bjап1 −dtij −bρj 1 +I1j.i −λ1jN 1j +ξρj1.i ρ2j.i = Rij +wij ΔDi +dTi −bjап2 −dtji −bρj 2 +γI1j.i −λ2jN 2j +ξρj2.i Lj1.i = Rij +wij ΔDi +dTi −c · ψ˙ап1 − λ1j ψ01 −dtij −λ1j ψ0j1 −I1j.i +ξLj 1.i Lj2.i = Rij +wij ΔDi +dTi −c · ψ˙ап2 − λ2j ψ02 −dtji −λ2j ψ0j2 −γI1j.i +ξLj 2.i Примечание. Нижний индекс i обозначает номер момента времени, к которому относятся измерения Здесь Rij — расстояние (м) между фазовым ионосферосвободные линейные комбинации изме- центром антенны НАП, координаты x, y, z ко- рений на исходных частотах. К измерениям необхо- торого являются искомыми величинами, и фазо- димо добавить третью ионосферосвободную комби- нацию Мельбурна–Вуббена для того, чтобы умень- вым центром антенны j-го спутника ГЛОНАСС шить вероятность появления аномальных ошибок в i-й момент времени; ΔDi — нескомпенсированная (неправильного разрешения целочисленных неод- часть влажной составляющей вертикальной тропо- нозначностей псевдофазовых измерений) [2, 6, 7]: сферной задержки (м) в точке расположения НАП; ρjif r.i = n21ρj1.i − n22ρj2.i , wij — функция отображения влажной составляю- n21 − n22 щей вертикальной тропосферной задержки в на- Ljif r.i = n12Lj1.i − n22L2j.i , (6) клонную в соответствии с углом места j-го спут- n21 − n22 ника на i-й момент времени; γ = (f 1j/f 2j)2 = = (λ2j/λ1j)2 = (n1/n2)2 ≈ 1,653. Остальные обо- mwij = n1L1j.i − n2Lj2.i − n1ρj1.i + n2ρj2.i . значения указаны в таблице. n1 − n2 n1 + n2 Модели, представленные в таблице, относятся Для трех рассмотренных комбинаций ρjifr.i, Lijfr.i, mwij справедливы следующие математиче- к измерениям, в которые внесены поправки на ос- ские модели: новную часть наклонной тропосферной задержки, ρijfr.i = Rij + wij ΔDi + dTρ.ifr.i− (7) − bаjп,if r − dtρj .if r.i + ξρj.if r.i, приливные эффекты (твердотельные, океанические, Ljifr.i = Rij + wij ΔDi + dTL.ifr.i − λijfrψifr− полярные), смещения фазовых центров антенн НАП − dtjL.if r.i − λijf rNijf r + ξLj .if r.i, и НКА, релятивистские эффекты, гравитационные mwij = Bmw − (n1 + n2)λjifrψmw − bjNL− − bjmw − (n1 + n2)λjifrNmj w + ξmj w.i, смещения в измерениях, смещения в фазовых из- где dTρ.if r.i = dTi; dTLj.if r.i = dTi − n12cψ˙ап1 − n22cψ˙ап2 , мерениях, определяемые взаимной ориентацией ан- n12 − n22 тенн НКА и НАП (wind-up эффект), систематиче- j = 1, Ji — смещение показаний ионосферосвобод- ское смещение в измерениях, связанное с неточ- ных кодовых и фазовых часов НАП на i-й момент ностью знания орбит НКА. Алгоритмам вычисления этих поправок посвящена обширная литература, на- пример [5]. Многолучевые искажения измерений в данной работе не рассматриваются. Предполага- ется, что они подавляются аппаратурными и орга- низационными методами. Для исключения влияния ионосферы в ГЛОНАСС обычно образуют так называемые РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ т. 9 вып. 4 2022