А.В. Лубенцов1, С.Ю. Кобзистый2

1,2 Воронежский институт ФСИН России (г. Воронеж, Россия)
1,2 lubensov@mail.ru

Постановка проблемы. Одним из ключевых факторов обеспечения безопасности информационных систем выступает сохранение целостности передаваемых данных. Особенно это актуально в чрезвычайных ситуациях. Однако сигналы могут подвергаться искажениям из-за воздействия различных случайных факторов во время передачи информации.

Цель. Разработка модели, объединяющей интерполяцию и аппроксимацию сигналов, с целью восстановления поврежденных данных и упаковки сигналов для повышения их защищенности в контексте информационной безопасности.

Метод исследования. Предлагается математическая модель, основанная на использовании фундаментальных сплайнов, учитывающих дифференциальные характеристики информационных сигналов.

Результаты. Показана целесообразность применения полиномиальных и тригонометрических сплайнов в качестве математической основы при обработке сигналов. Доказано, что использование таких подходов улучшает процесс аппроксимации и позволяет эффективно восстанавливать поврежденные фрагменты.

Практическая значимость. Предлагаемая модель показала перспективы для использования в системах связи, например, при работе с беспилотными летательными аппаратами в чрезвычайных ситуациях, что поспособствует поддержанию ее стабильной работы, увеличению эффективности и расширению функциональных возможностей, используемых сложных технических систем.

Лубенцов А.В., Кобзистый С.Ю. Синтез модели структуризации информационного потока в сетях передачи данных в сложных технических системах в условиях чрезвычайных ситуаций // Динамика сложных систем. 2025. Т. 19. № 4. С. 25−33. DOI: 10.18127/j19997493-202504-03

1. Щербаков М.А. Особенности дискретизации и восстановления сигналов в нелинейных системах // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. Пензенский государственный университет. 2023. № 4.
2. Ююкин И.В. Кибернетическая безопасность альтернативной автономной навигации с позиций сплайновой технологии // Вестник Государственного Университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2022. Т. 14. № 3. С. 346–364.
3. Козлов В.В., Фокина Е.А., Трофимов А.А. Предварительная обработка сигнала при распознавании голосовых команд методом улучшенной полной множественной декомпозиции на эмпирические моды // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2022. № 3.
4. Викулов П.Н., Вертоградов Г.Г., Шевченко В.Н. Метод частотно-временной локализации сложных сигналов. Ростов-на-Дону: ФГУП ГКБ “Связь”.
5. Мешков С.А., Богачев М.А. Разработка алгоритма автоматической регулировки усиления для обработки реальных цифровых сигналов // Аэрокосмическая техника и технологии. 2023. Т. 1. № 2. С. 108–117.
6. Ромакин В.А. Сглаживание ломаных линий составными сплайнами Безье // Вестник ЮУрГУ. Сер.: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11. № 4. С. 37–50. DOI: 10.14529/cmse220403
7. Зайнидинов Х.Н., Азимов Б.Р. Построение кубического сплайна для сигналов, измеренных в неравных интервалах // Автоматика и программная инженерия. 2020. № 1 (31).
8. Зайнидинов Х.Н., Кучкаров М.А. Моделирование геофизических полей локальными параболическими сплайнами // Автоматика и программная инженерия. 2020. № 1 (31).
9. Ююкин И.В. Синтез кубическими сплайнами искаженной изолинии в аспекте использования дифференциального режима спутниковой навигации // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2021. № 3.
10. Сорокин А.А., Бородянский И.М., Дагаев А.В. Сравнительный анализ методов восстановления пропущенных данных // Известия ЮФУ. Технические науки. 2020. № 4 (214).
11. Самохин К.С., Зайцева Т.С. Разработка ПО для решения задач методом кубической интерполяции // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2020. № 1.
12. Зайнидинов Х.Н., Нурмородов Ж.Н.У., Гофуржонов М.Р.У. Алгоритмы и программы восстановления функций с помощью кубических базисных сплайнов // Автоматика и программная инженерия. 2022. № 1 (39).
13. Хоменко Т.В., Яксубаев К.Д. Параметрический сплайн, построенный на основе оператора lspline пакета mathcad // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. 2021. № 1 (35).
14. Лубенцов А.В. Модель защиты канала связи беспилотного летательного аппарата / ВУНЦ ВВС, Всероссийский форум с международным участием. Перспективы развития видов обеспечения ВВС. VI Всероссийская НПК «Современное состояние и перспективы развития специальных видов материально-технического обеспечения авиации». Воронеж, 2023. С. 241–258.
15. Лубенцов А.В. Восстановление цифровых сигналов методом интерполяции естественным кубическим сплайном с анализом граничных условий / Радиолокация, навигация, связь. Сб. трудов XXX Междунар. научно-тех. конф. В 5 т. Воронеж, 2024.
16. Лубенцов А.В. Применение полиномиальных сплайнов для оптимизации видеоизображения, передаваемого с беспилотного летательного аппарата / Радиолокация, навигация, связь. Сб. трудов XXIX Междунар. научно-техн. конф., посвященной памяти Б.Я. Осипова. В 6 т. Воронеж, 2023. С. 328–337.
17. Лубенцов А.В. Модель трансформации и оптимизации видеопотока как составной части комплексной системы безопасности // Промышленные АСУ и контроллеры: Информационная безопасность. 2023. № 1. C. 34–41. DOI: 10.25791/asu.1.2023.1410
18. Лубенцов А.В. Программа для распознавания образа риска путем описания характеристических данных датчиков полиномиальными сплайнами. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2023684928 от 21.11 2023.
19. Лубенцов А.В. Программа для описания цифрового сигнала на основе кубических сплайнов Эрмита и вывода сигнала на монитор. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2024615426. 06.03.2024. Заявка от 29.02.2024.
20. Лубенцов А.В. Программа для расчета интерполятора цифрового сигнала на основе кубических сплайнов Эрмита и моделирования передискретизации. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2024615427. 06.03.2024. Заявка от 29.02.2024.
21. Лубенцов А.В., Душкин А.В. Комплексные системы безопасности: системный анализ, архитектура, управление жизненным циклом. Монография. Воронеж: «Научная книга». 2022. 254 с.