Анализ и разработка моделей и алгоритмов обнаружения сигналов со скрытой периодичностью для технических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Аунг Пхио Вин

• Аунг Пхио Вин
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Аунг Пхио Вин

Введение.

Глава 1. Анализ задачи поиска скрытых периодичностей сигналов, выявление проблемной ситуации.

1. 1 Обзор областей и проблема анализа поиска скрытых периодичностей.

1.1.1 Области с проблемой скрытых периодичностей.

1.1.2. Известные исследования и результаты.

1.1.3. Выбор предметной области.

1.2. Проблематика анализа скрытых периодичностей в выбранной предметной области.

1.2.1. Формирование и получение сигналов со скрытыми периодичностями в выбранной предметной области.

1.2.2. Проблема нахождения периодичности несинусоидальных (импульсных) сигналов.

1.2.3. Разнообразие методов нахождения периодичности.

1.2.4. Важность распределенных вычислительных систем для нахождения периодичности.

Выводы по главе 1.

2.1. Подход к решению задачи.

2.2. Анализ решаемой задачи на сигнальном уровне.

2.3. Аналитической подход для решения задачи в случае синусоидальных сигналов.

2.3.1. Определение верхней границы регулярной составляющей.

2.3.2. Анализ статистических свойств случайной составляющей.

2.3.3. Совместный учет регулярной и случайной компонент.

2.3.4. Определение рациональной величины интервала наблюдения.

2.4. Снятие ограничения на фазу и частоту.

2.4.1. На что влияет данное ограничение.

2.4.2. Как преодолеть ограничение на несовпадение фаз и частот.

Глава 3. Моделирование предложенного метода поиска периодичности скрытых сигналов.

3.1. Моделирование предложенного метода при синусоидальных сигналах.

3.2. Моделирования в среде MATLAB.

3.3. Моделирование предложенного метода при несинусоидальных сигналах.

3.3.1 Получение доступного зашумленного сигнала.

3.3.2. Генерирование настраиваемого опорного сигнала, подобного ожидаемому идеальному сигналу.

3.3.3. Получение промежуточного сигнала путем перемножения доступного и опорного сигнала.

3.3.4. Усреднение полученного массива на интервале [0,Т] и формирование результата Z(t).

3.3.5. Наглядное представление экспериментальных результатов со статистической обработкой данных.

3.4. Средства моделирования для сравнения различных методов.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Анализ распределенной вычислительной системы и разработка оценки ее эффективности.

4.1. Введение.

4.2 Организация поиска скрытых периодичностей с помощью распределенной вычислительной системы.

Выводы по главе 4.

Глава 5. Исследование эффективности предложенного алгоритма по сравнению с другими методами обнаружения скрытых периодичностей.

5.1 Результаты метода Фурье-анализа.

5.2. Результаты метода автокорреляционного анализа.

5.3. Результаты метода фазового анализа.

5.4 Результаты метода разработанного алгоритма.

Выводы по главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ и разработка моделей и алгоритмов обнаружения сигналов со скрытой периодичностью для технических систем»

Актуальность темы диссертации. Поиск сигналов со скрытой периодичностью является распространенной задачей во многих технических приложениях. Так, поиск работ по этой тематике через Интернет дает почти 65000 ссылок. Их частичная обработка уже по первой сотне наименований позволяет выявить не менее 12 областей технических знаний, в которых эта проблематика рассматривается. Это астрофизика, инженерное дело и механика, адаптивное управление, информационно-управляющие системы, радиолокация и радиоэлектроника, энергетика и телекоммуникация, экология и другие.

Поскольку сигналы со скрытой периодичностью, как правило, присутствуют в окружении других, обычно более мощных сигналов, последние выступают в рассматриваемой задаче как помеха, и вся задача в целом примыкает к проблеме выделения сигналов на фоне помех. Решением подобных задач занимались такие ученые, как А.Н. Колмогоров, Н. Винер, Д. Миддлтон, В.Б Давеннпорт и B.JI. Рут, а затем -Дж. Бендат, Б.Р. Левин, Ю.Г. Сосулин, И.С. Гоноровский и др. Случайный характер помех потребовал привлечение статистических методов анализа (Г. Крамер), и соответственно, теории вероятностей и теории случайных процессов. Применительно к задачам, возникающих в технических системах, основополагающими считают работы А .Я. Хинчина, B.C. Пугачева, В.И. Сифорова, Ф.М. Вудворда, и др. Особенности применения теории случайных процессов для обработки данных в присутствии помех, рассматривались В.И. Бунимовичем, JI.A. Вайнштейном и В.Д. Зубаковым, Г.Г. Галустовым, В.М. Трояновским и др.

Однако для задачи поиска скрытых периодичностей, помимо помех, существенными являются частичная потеря полезного сигнала, априорная неопределенность относительно частоты и фазы исследуемого сигнала, что в итоге дополняет проблемную ситуацию в области объекта исследования, затрудняя создание универсальных методов для решения рассматриваемой задачи. Так в астрофизике, по мнению акад. B.JI. Гинзбурга, изучение пульсаров и наблюдение периода пульсации их излучения относят к одной из 24 особенно важных и интересных проблем.

Привлечение широкого круга специалистов и разнообразных методов анализа лишь подчеркивает нерешенность проблемы и позволяет уверенно говорить об актуальности выбранной темы исследования.

Объект и предмет исследований

Объектом исследований является широкий класс технических систем, где наличие периодических сигналов несет важную информацию, но сами сигналы в силу различных причин скрыты в потоке поступающих данных.

Предметом исследований являются модели и алгоритмы обнаружения сигналов со скрытой периодичностью в таких системах.

Проблемная ситуация, сложившаяся в области объекта исследований, определяется совместной (системной) нерешенностью проблем создания количественно обоснованной методики и алгоритма нахоэ/сдения скрытой периодичности в условиях ограниченной длины реализации, значительных помех и частичной потери полезного сигнала, априорной неопределенности относительно частоты и фазы исследуемого сигнала и возможности преодоления последних трудностей с помощью параллельной системы обработки информации.

Цель и задачи исследований

Целью исследований является преодоление отмеченной проблемной ситуации. Здесь - это критический анализ средств и методов поиска сигналов со скрытой периодичностью, выбор и количественный анализ эффективности методов и алгоритмов, позволяющих реализовать соответствующие информационные системы, ориентированные на потребности практики в технических приложениях.

Для достижения поставленной цели решаются следующие научные задачи, отраженные в названиях глав диссертации:

1. Анализ задачи поиска скрытых периодичностей сигналов, выявление проблемной ситуации, включающим:

• обзор областей и проблема анализа поиска скрытых периодичностей сигналов;

• проблематику анализа скрытых периодичностей в выбранной предметной области.

2. Разработка алгоритма обнаружения скрытых периодичностей зашумленного сигнала методом синхронного детектирования в виде следующих этапов:

• аналитической подход для решения задачи в случае синусоидальных сигналов, включающий:

• определение мажоранты регулярной составляющей;

• анализ статистических свойств случайной составляющей;

• совместный учет регулярной и случайной компонент;

• определение рациональной величины интервала наблюдения;

• снятие ограничений на фазу и частоту исходного сигнала.

3. Моделирование предложенного метода обнаружения периодичности скрытых сигналов.

4. Разработка алгоритма организации обнаружения скрытых периодичностей с помощью распределенной вычислительной системы.

5. Исследование эффективности предложенного алгоритма по сравнению с другими методами обнаружения скрытых периодичностей.

Методы исследования. Теоретическую и методическую базу исследования составили методы математического анализа, теория автоматического управления, теория сигналов и радиотехнических систем, теория случайных процессов, проверка результатов с помощью компьютерного моделирования.

Научная новизна работы состоит в совокупности научно обоснованных технических решений, направленных на создание новых аналитических зависимостей, методик и алгоритмов для решения проблем обнаружения скрытой периодичности при следующих условиях:

• учет ограниченной длины реализации;

• работа в условиях значительных помех и частичной потери полезного сигнала;

• априорная неопределенность относительно частоты и фазы исследуемого сигнала.

Научная новизна исследований проявляется в следующих новых научных результатах.

I. Установлено, что:

1) Известные методы анализа скрытых периодичностей, как правило, не учитывают требования совместного учета ограничений, связанных с наличием помех, ограниченных интервалов наблюдения, априорной неопределенности относительно частоты и фазы исследуемого сигнала. Наиболее близко к рассматриваемой задаче подходит метод выделения сигнала с помощью согласованного фильтра.

II. Получены:

2) Выражения для совместного описания и количественной оценки регулярной и случайной компонент сигнала на выходе согласованного фильтра, в явном виде учитывающее частоты сигналов, наличие помехи и интервал усреднения.

3) Выражение для мажоранты регулярной составляющей, а также выражение для дисперсии случайной составляющей сигнала на выходе согласованного фильтра и ее мажоранты.

4) Выражения, определяющие «коридоры», куда с 95% вероятностью попадут значения сигнала на выходе согласованного фильтра при совпадении и несовпадении частот исходного и опорного сигнала.

III. Промоделированы:

5) Влияние на выходной сигнал фильтра таких факторов как: несовпадение частот исходного и опорного сигналов, величины относительного уровня помех и уровня потерь сигнала.

6) Процесс сходимости ансамбля реализаций и зависимость величины коридора сходимости от длины реализации.

IV. Разработаны:

7) Алгоритмы и программы для моделирования и графического представления процесса поиска скрытых периодичностей в условиях ограниченной длины реализации, значительных помех и частичной потери полезного сигнала, априорной неопределенности относительно частоты и фазы исследуемого сигнала.

Достоверность новых научных результатов подтверждена математическим обоснованием полученных результатов и компьютерным моделированием.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Привлечение методов математического анализа и теории случайных процессов позволяет получить количественные соотношения для статистических свойств метода синхронного детектирования синусоидальных сигналов.

2. Компьютерное моделирование показывает работоспособность метода не только при синусоидальных, но и при импульсных сигналах, а также при частичной потере импульсов.

3. Предложенные способ организации распределенной вычислительной системы и алгоритм решения задачи позволяют преодолеть трудности, связанные с большим объемом вычислений и априорными неопределенностями при поиске скрытых периодичностей.

Практическая ценность работы заключается в создании реальных основ для решения практических задач обнаружения скрытых периодичностей в технических приложениях на основе количественных оценок эффективности разработанного метода и алгоритмов. Теоретические и методические разработки соискателя использованы при преподавании в МИЭТ учебных дисциплины «Программное обеспечение управляющих систем» и «Системный анализ и математическое моделирование».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены на 8 международных, всероссийских, и межвузовских форумах:

1. 14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика

2007» Москва, апрель 2007.

2. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий систем» Москва, 2007.

3. Вторая Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция : Тезисы докладов — МИЭТ, Москва, 2008.

4. Научная сессия МИФИ - Москва, 2009.

5. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2009» Москва, 2009.

6. 13-я Международная научно-техническая конференция «Современные информационные технологии — 2009» Москва, 2009.

7. Третья всероссийская межвузовская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании» — МИЭТ, Москва, 2009.

8. Международная научно-техническая конференция «Современные информационные технологии» (Contemporary information technologies). - Пенза, 2009.

Публикации.

Основные результаты диссертации представлены в 14 печатных работах соискателя (3 работы - без соавторов), в том числе:

- 2 статья в центральных изданиях, входящих в перечень ВАК;

- 5 статей в реферируемых журналах и сборниках;

- 7 статей и тезисов в трудах международных, всесоюзных и всероссийских конференций.

Личный вклад автора.

Новые научные результаты диссертации получены соискателем самостоятельно. Из них главными являются:

1. Разработка количественных статистических оценок алгоритма поиска скрытых периодичностей по реализациям ограниченной длины.

2. Подтверждение эффективности предложенного алгоритма поиска скрытых периодичностей по сравнению с известными - путем компьютерного моделирования.

3. Разработка алгоритма для реализации предложенного подхода в распределенной вычислительной системе.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, списка литературы и приложений. Диссертация изложена на 125 страницах, включает 47 рисунков и 2 таблицы. Список литературы содержит 78 источника.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Аунг Пхио Вин

Основные результаты диссертации заключаются в следующем.

Проведено совместное решение проблем создания количественно обоснованной помехоустойчивой методики и алгоритма нахождения скрытой периодичности в условиях ограниченной длины реализации, значительных помех и частичной потери полезного сигнала, априорной неопределенности относительно частоты и фазы исследуемого сигнала.

Для достижения этой цели решены следующие задачи:

1. Проведен анализ задачи поиска скрытых периодичностей сигналов и выявлена проблемная ситуация, для чего: о проведен обзор областей и проблемы анализа поиска скрытых периодичностей сигналов; о проведен анализ проблематики скрытых периодичностей в выбранной предметной области.

2. Проведена разработка алгоритма поиска скрытых периодичностей зашумленного сигнала методом синхронного детектирования и определены доверительные интервалы, для чего: о методами математического анализа для синусоидальных сигналов: о определена мажоранта регулярной составляющей; о проведен анализ статистических свойств случайной составляющей; о проведен совместный учет регулярной и случайной компонент; о получено соотношение для рациональной величины интервала наблюдения; о разработан алгоритм для снятия ограничений на фазу и частоту исходного сигнала.

3. Проведено моделирование предложенного метода поиска периодичности скрытых сигналов.

4. Разработан алгоритм организации поиска скрытых периодичностей с помощью распределенной вычислительной системы.

5. Проведено сопоставление предложенного алгоритма с другими методами поиска скрытых периодичностей.

Таким образом, можно констатировать, что все поставленные задачи решены, цель исследования достигнута.

Заключение

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Аунг Пхио Вин, 2010 год

1. Хинчин А. Я. Теория корреляции стационарных стохастических процессов //УМН. 1938. № 5. С. 42-51.

2. Колмогоров А.Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей // Известия академии Наук СССР. 1941. Т.З, Вып. 14. С. 6-7.

3. Колмогоров А. Н. Кривые в гильбертовом пространстве, инвариантные относительно однопараметрической группы движений // ДАН СССР. 1940. Т. 26, Вып 1. С. 6—9.

4. Колмогоров А. Н. Спираль Винера и некоторые другие интересные кривые в гильбертовом пространстве // ДАН СССР. 1940. Т. 26, Вып 2. С. 115—118.

5. Яглом А. М., Пинскер М. С. Случайные процессы со стационарными приращениями порядка // ДАН СССР. 1953. Т. 90, Вып. 5, С. 731— 734.

6. Пинскер М. С., Яглом А. М. О линейном экстраполировании случайных процессов со стационарными приращениями // ДАН СССР. 1954. Т. 94, Вып. 3. С. 385-388.

7. Яглом А. М. Корреляционная теория процессов со случайными стационарными приращениями // Мат. сб., 1955. Т. 37, Вып. 79. С. 141—196.

8. Бендат Дж. Основы теории случайных шумов и ее применения. М.: 1964. Издательство «Наука»,464 с.

9. Гоноровский И.С., Демин В.П. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Совет. Радио. 1994. №15. 672 с.

10. Кловский Д. Д., Шилкин В. А. Теория электрической связи. М.: Сов. радио, 1990. 280 с.

11. Кулаичев А.П. Компьютерной контроль процессов и анализ сигналов. М.: Информатика и компьютеры. 1999. 330 с.

12. Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. М.: Мир, 1988. Т. 1. 336 с.

13. Шмелев А.Б. Основы марковской теории нелинейной обработки случайных полей // МФТИ. 1998. 208 с.

14. Солонина А.И., Улахович Д.А., Яковлев JI.A. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.464 с.

15. Болкунов А.А, Кзираций Ю.Л, Кущев С.С, Мазилов, Паринов M.JI. Модель частотного поиска сигналов в условиях помеховых воздействий. М.: Издательство Радиотехника. 2008 С. 70-73.

16. Булычева Ю.Г, Бородин Л.Н., Головской В. А. Дискретно-непрерывная фильтрация на основе быстрого преобразования Фурье и срезывающей функции. М.: Издательство Радиотехника. 2008. С. 17-22.

17. Сахаров С.Л., Рюмшин Р.И. Решение задачи обнаружения сигналов на основе совместного применения процедур пересечения и объединения. М.: Издательство Радиотехника. 2008. С. 39-41.

18. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов М.: Сов. Радио, 1978. 320 с.

19. Гутников B.C. Фильтрация измерительных сигналов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд., 1990. 192 с.

20. Владимиров В.И., Амруш Б. Влияние параметров закона распределения отношения помеха-сигнала на входе приемников навероятность подавления линии радиосвязи // Радиотехника, 2008. № 11. С-15-20.

21. Журавлев В.И. Системы передачи информации, использующие автокорреляционные и родственные им методы обработки сигналов с прямым расширением спектра // Радиотехника, 2006. № 2. С-30-32.

22. Саватеев Ю.И., Назаров О.В., Скворцов Ю.В. Синтез оптимальных алгоритмов многоканального приема бинарных и непрерывных сигналов на фоне непрерывной помехи и шума // Радиотехника, 2008. №4. С-13

23. Сосулин Ю.Г, Костров В.В. Оценочно-корреляционно-компенсационная обработка сигналов на фоне помех. // Радиотехника и электроника. 2006. Vol. 51, № 9. — С. 1027-1065.

24. Антипенский Р.В., Козирацкий IO.JI. Оценка ошибки детектирования частотно-модулированных сигналов в присутствии помех // Радиотехника. 2008. № 11. С. 21-25.

25. Фалькович С.Е. Оценка параметров сигнала.- М.: Сов. Радио, 1970. 336 с.

26. Куликов Е.И., Трифонов А.П, Оценка параметров сигнала на фоне помех. М.: Сов. Радио, 1978. 296 с.

27. Радзиевский В.Г., Сирота А.А. Информационное обеспечение радиоэлектронных систем в условиях конфликта. М.: ИПРЖР, 2001.456 с.

28. Кревецкий А.В., Мельников А.Д. Разрешение обнаружение сигналов на базе сопряженных согласованных фильтров // Радиотехника, 2007г.№ 4. С. 3-8.

29. Волкова Н.Ю., Никитин К.В., Фарбер В.Е., Фатхуллин P.M., Подход к решению задачи фильтрации в присутствии неоднозначных измерений. Радиотехник. 2007. № 4. С. 66-69.

30. Карпов И.Г., Овсянников С.В. Прием слабых импульсных оптических сигналов с учетом совокупности мультипликативных и аддитивных помех, Радиотехника, 2007. № 5. С. 101-104.

31. Авдеев А.В., Колтышев Е.Е., Янковский В.Т. Оценка задержки флуктуирующих радиосигналов, совместно наблюдаемых на фоне некоррелированной помехи // Радиотехника. 2007. № 8. С. 69-71.

32. Юрий Георгиевич Сосулин // Радиотехника. 2006. № 11. С. 53-55.

33. Бакитько Р.В., Полщиков В.П., Шилов А.И., Хацкелевич Я.Д., Болденков Е.Н. Использование весовых функций для предварительной обработки шумоподобных сигналов при наличии сильных интерференционных помех // Радиотехника, 2006. №6. С. 13-17.

34. Галустов Г.Г., Рыжов В.П. Квазиоптимальная фильтрация частотно-модулированных сигналов // Радиотехника. 2006. №2. С. 70-72.

35. Данилов В.А., Жабинский Ю.В. Оптимальное обнаружение сигналов в присутствии гармонических помех // Радиотехника, 2006. №1. С. 17-21.

36. Алешекин A.M., Бондаренко В.Н., Кокорин В.И. Помехоустойчивость корреляционного приемника шумоподобного сигнала с минимальной частотной манипуляцией // Радиотехника, 2006. № 12.

37. Григорьев С.В. Решение задач экстраполяции и интерполяции для одного нестационарного процесса // Ученые записки Казанского гвс. университета, 1967. Т. 127, Вып. 3. С. 41-61.

38. Сифоров В.И. О влиянии помех на прием импульсных сигналов // Радиотехника. 1946. №1. 296 с.

39. Гинзбург B.JL, Догель В.А. Некоторые проблемы гамма-астрономии //Успехи Физических Наук. 1989. Т. 158, Вып.1. С. 3-58.

40. Гутников B.C. Фильтрация измерительных сигналов. JL: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1990. 192с.

41. Трояновский В.М. Информационно-управляющие системы и прикладная теория случайных процессов / Учебное пособие. — М.: «Гелиос-АРВ», 2004. 304 с.

42. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Сов. Радио и связь, 1983. 320 с.

43. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. Радио. 1989. 653 с.

44. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. Учебник для вузов. Изд. 3-е, перераб. и доп. М., «Сов. радио», 1977, 608 с.

45. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь, 1991. 608 с.

46. Л.А. Вайнштейн, В.Д. Зубаков. Выделение сигналов на фоне случайных помех. М., Сов. радио, 1960.

47. Гинзбург В.Л. Какие проблемы физики и астрофизики представляются сейчас особенно важными и интересными? //Успехи физические наук. 1981. Т. 134, Вып.З. 517с.

48. Степанян А. А., Зыскин Ю. Ю. И., Владимирский JI., Нешпор Б. М., Фомин В. П., Шитов В. Г. Многозеркальная установка Крымской астрофизической обсерватории для регистрации черенковских вспышек ШАЛ. Космические лучи, №25, 1988, с. 76-86.

49. Ю. Л. Зыскин, Д. Б. Муканов. Периодичность гамма- излучения источника 2CG 195+4. Известия Крымской астрофиз. обсерватории, т.69, с.67, 1984.

50. Ю. Л. Зыскин, Ю. И. Нешпор, А. А. Степанян, Б. М. Владимирский. Переменность Cyg Х-3 в диапазоне гамма-излучения сверхвысоких энергий. Известия Крымской астрофиз. обсерватории, т.69, с.59. 1984.

51. Липунов В.М. В мире двойных звезд. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1986.-208с.

52. Stanford Linear Accelerator Center. Periodicity Search Methods for Gamma-Ray Pulsars // GLAST DC-II kick-off, G. Kanbach, Mar 2, 2006. (http://wwwglast.slac.stanford.edu/software/DataChallenges/DC2/MarchWorkshop/)

53. Аунг П.В., Зыскин Ю.Л. Анализ различных алгоритмов поиска периодичности в Гамма-излучении, Издательство «Компания Спутник+». «Естественные и технические науки», № 6, 2008. С.38-39.

54. Deeming T.J. Fourier Analysis with Unequally-Spaced Data. Astrophysics and Space Science, 1975. Vol. 36, p. 137-158.

55. Jurkevich I. A Method of computing periods of cyclic phenomena -Astrophys. Space Sci., 1971. Vol.13, p.154.

56. Richard В. S., Aimo Sillanpaa. Test of Periodicity in the quasar OJ 287 // The Astrophysical Journal. 1996. P. 13-15.

57. Buccheri R. The problem of period detection in sources of hard gamma-ray emission. //Space Science Reviews. Italy. 1988. C.197-206.

58. Buccheri R., De Jager O.C. Detection and description of periodicities in sparse data. Suggested solutions to some basic problems. Procceedings of the ASI-NATO conference on Timing Neutron Stars, Izmir, Turkey. 1988.

59. Gibson, A. I. et al.: 1982, Proc. Int. Workshop on VHEGRA, Oataeamund, p. 97.

60. Nickolayev О. Y., Roth P. C., Reed D. A. Real-time Statistical Clustering for Event Trace Reduction // Journal of Supercomputing Applications and High-Performance Computing, spec, issue. 1997. Vol. 11, No. 2, P. 149159.

61. Distributed computing: http://carbon.cudenver.edu/csprojects/CSC5 809S01/Dist/dir.html

62. Balaton Z., Kacsuk P., Podhorszki N., Vajda F. Comparison of Representative Grid Monitoring Tools // Report of the Laboratory of Parallel and Distributed Systems, LPDS-2/2000. (http://web.datagrid.cnr.it/pls/portal30/docs/1445.PDF)

63. Gomb'as G., Balaton Z. A Flexible Multi-level Grid Monitoring Architecture // 1st European Across Grids Conference, Universidad de Santiago de Compostela, Spain, Feb. 2003.

64. Balaton Z., Gomb'as G. Detailed Architecture Specification // GridLab-11-D 11.2-01 internal report. 2002. P. 14. (http://www.gridlab.org/Resources/Deliverables/Dl 1.2.pdf)

65. Balaton Z., Gomb'as G. Resource and Job Monitoring in the Grid // Proceedings of 9th International Euro-Par Conference, Klagenfurt, Austria. 2003. P. 404-411.

66. Geist A., Beguelin A., Dongarra J., Jiang W., Manchek В., Sunderam V. PVM: Parallel Virtual Machine A User's Guide and Tutorial for Network Parallel Computing // MIT Press. Cambridge. MA. 1994. P. 279.

67. Gropp W., Lusk E., Skjellum A. Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message Passing Interface // MIT Press. Cambridge, MA, 1994. P. 377.

68. Haring G., Lindemann C., Reiser M. Performance Evaluation // Origins and Directions. Springer State-of-the- Art Survey. 2000. Vol. 1769. P. 548.

69. N'emeth Zs., Sunderam V. Characterizing Grids // Attributes, Definitions, and Formalisms. Journal of Grid Computing. 2003 .Vol. 1, No.l,P. 9-23.

70. Reed D. A. Experimental Analysis of Parallel Systems // Techniques and Open Problems. Proceedings of the 7th Int. Conf. on Modelling

71. Techniques and Tools for Computer Performance Evaluation, Vienna. 1994. P. 25-51.

72. Ribler R. L., Vetter J. S., Simitci H., Reed D. A. Autopliot Adaptive Control of Distributed Applications // Proceedings of the 7th IEEE Symposium on High-Performance Distributed Computing, Chicago, IL, July 1998. P. 172-179.

73. Ribler R. L., Simitci H., Reed D. A. The Autopilot Performance-Directed adaptive Control System // Future Generation Computer Systems, Spec. Issue on Performance Data Mining. 2001. Vol. 18, No.l, P. 175-187.

74. Спектральный (Фурье) анализ: http://www.statsoft.ru/home/portal/applications/ForecastingAdvisor/Meth ods/Fur%27e/fur%27e.htm.

75. Свешников A.A. Прикладные методы теории случайных функций. -М.: Наука, 1968. 463 с.78. , David L., DuPuy, Glenn А.Н. A Jurkevich period search program //

76. Department of Physics, Virginia Military Institute Lexington. 1969. P. 117.

77. Опубликованные работы автора СТАТЬИ в лицензированных журналах ВАК

78. Аунг Пхио Вин, Зыскин IO.JL, Анализ различных алгоритмов поиска периодичности в Гамма-излучении, Издательство «Компания Спутник+». «Естественные и технические науки», № 6, 2008. С.38-39.

79. Аунг Пхио Вин, Трояновский В.М. Сравнение методов определения периодичности стохастических сигналов. Известия вузов. Электроника. № 2 (82), 2010. С.85-86.

80. СТАТЬИ в реферируемых журналах и сборниках

81. Аунг Пхио Вин, Зыскин Ю.Л. Технология Грид и распределенная вычислительная система. М.: Издательство «Компания Спутник+». «Естественные и технические науки », № 2, 2007. С. 228-229.

82. Аунг Пхио Вин, Зыскин Ю.Л. Анализ Технологии Грид и Значения Виртуальной Организации Грид. Сб. трудов под ред. Бархоткина. М.: МИЭТ, 2007. С. 220-223.

83. Аунг Пхио Вин, Зыскин Ю.Л. Программно — аппаратное обеспечения для поиска периодичности в данных с отношением сигнал / шум «1. Сб. трудов под ред. Бархоткина. М.: МИЭТ, 2007. - С. 182-184.

84. СТАТЬИ И ТЕЗИСЫ В ТРУДАХ МЕЖДУНАРОДНЫХ,

85. ВСЕРОССИЙСКИХ И МЕЖВУЗОВСКИХ КОНФЕРЕНЦИЙ

86. Аунг Пхио Вин. Влияние интервала наблюдения на мажоранту регулярной составляющей сигнала на выходе синхронного детектора-обнаружителя, Издательство «Компания Спутник+». «Техника и технология», № 2, 2010. С.