Синтез управления гражданским воздушным судном с использованием эмпирических данных и квантовой фильтрации
Специалисты ГосНИИАС и МГППУ разработали новый подход к решению задачи синтеза управления гражданского воздушного судна, опирающийся на методы обеспечения интеллектуальной поддержки и оценки уровня подготовки экипажа. Его появление обусловлено необходимостью разработки способов вывода самолета из сложных пространственных положений в автоматическом режиме.
Данный подход предполагает представление лётных манёвров многомерными нестационарными моделями движения с дискретным временем, параметры которых идентифицируются по эмпирическим данным. Согласно этому подходу, при выполнении лётного манёвра в реальном времени распознаётся его тип, после чего из специализированной БД извлекается паттерн, который обеспечивает корректный выход из создавшейся лётной ситуации. Этот паттерн является наиболее близким к выполняемому манёвру в релевантных метриках, что позволяет вычислять последовательность векторов параметров управления по желаемому изменению последовательности состояний ВС. Метрики, обеспечивающие приемлемую дискриминацию анализируемых фрагментов полётов различных типов и качества исполнения, являются важными компонентами полученных результатов. Известные ранее метрики подобный результат не обеспечивали.
Наиболее интересная в математическом отношении и перспективная с точки зрения практического применения метрика правдоподобия траекторий собственных значений, опирающаяся на представление динамики лётных характеристик с помощью марковских процессов и наилучшим образом вписывающаяся в концепцию предлагаемого подхода, обеспечила, тем не менее, худшие результаты распознавания, чем другие. В данной работе выявляются причины появления такой проблемы, и предлагается метод её устранения — квантовая фильтрация на основе анализа спектров матричных преобразований параметров полёта, представляющих поведение ВС.
Квантовая фильтрация является новым вариантом применения квантовых представлений для решения прикладных задач. Эффективность таких представлений при моделировании марковских процессов, используемых для решения диагностических задач, обусловлена тем, что квантовые структуры являются обобщением традиционных вероятностных конструкций (поэтому они лучше отвечают имеющимся результатам наблюдений), а число используемых кубитов обычно намного меньше, чем число состояний соответствующей марковской модели. Целесообразность применения квантовой фильтрации вызвана необходимостью очистки результатов вычислений от случайного «шума», обусловленного ошибками выборочного наблюдения.
Важно отметить, что, при всей эффективности марковских процессов для решения диагностических, прогностических и других задач, работа со сложными процессами этого типа с достаточно большим числом состояний предполагает сбор большого объема эмпирической информации, а также трудоемких вычислений. Диагностика в этом случае обычно требует детальной информации о наблюдаемых переходах между многочисленными состояниями и поэтому нуждается в огромном объёме эмпирических данных, которых часто нет в наличии, что сформировало запрос на разработку квантовых представлений.
Следуя субъективной интерпретации вероятностной конструкции вместо частотной, новый подход дает новую гибкую форму для представления поведения прикладных вероятностных систем, существенно расширяя возможности их анализа. Квантовые представления являются чисто теоретическими построениями и не требуют для своей реализации специальных вычислительных инструментов, обеспечивающих квантовые вычисления в привычном понимании. Допустимость такого подхода опирается на теорему Готтсмана—Книлла.
Рассмотренные далее результаты практического применения свидетельствуют о перспективности использования представленного подхода и об эффективности квантовой фильтрации при решении диагностических задач в различных прикладных областях.
Авторы статьи: Куравский Лев Семенович - декан факультета «Информационные технологии», заведующий кафедрой «Прикладная информатика и мультимедийные технологии» факультета «Информационные технологии», профессор кафедры, член Ученого совета МГППУ, главный редактор журнала «Моделирование и анализ данных»; Грешников Иван Игоревич, кандидат технических наук, начальник сектора, Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем (ФГУП «ГосНИИАС»), аспирант МГППУ (ФГБОУ ВО МГППУ); Юрьев Григорий Александрович — Заведующий Кафедрой «Цифровое образование» МГППУ, доцент кафедры прикладной информатики и мультимедийных технологий МГППУ, заместитель декана факультета информационных технологий по научной работе МГППУ, заведующий лабораторией математической психологии и прикладного программного обеспечения центра информационных технологий для психологических исследований факультета информационных технологий МГППУ; Златомрежев Валентин Игоревич — заведующий лаборатории, Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем («ГосНИИАС»)
Материал опубликован на основании статьи: Kuravsky L.S., Greshnikov I.I., Yuryev G.A., and Zlatomrezhev V.I. «Synthesis of Civil Aircraft Control Using Empirical Data and Quantum Filtering,» Lobachevskii J. Math., 44 (6), 2079–2100. (2023). DOI: 10.1134/S1995080223060276