Архив статей журнала
Цель. Разработка схемы и адаптивного алгоритма работы интеллектуальной человеко-машинной системы пользовательского интерфейса инвалидной коляски-вертикализатора, учитывающего физиологические особенности оператора, колесной платформы и внешней среды. Задачи. Изучение физиологических особенностей человеко-машинного взаимодействия у людей с повреждением опорно-двигательного аппарата. Разработка конструкции и математическое описание джойстика как компонента человеко-машинной системы. Разработка адаптивного алгоритма и математического обеспечения системы пользовательского интерфейса инвалидной коляски-вертикализатора.
Методы. Использование метода конечных автоматов для описания алгоритма переключения режимов движения. Применение полиномиальных функций с целью получения гладких законов изменения задающих значений для приводов устройства. Использование нелинейных коэффициентов чувствительности рукоятки джойстика для обеспечения адаптивных режимов движения коляски-вертикализатора.
Результаты. В ходе исследования были разработаны и описаны режимы движения инвалидной коляски-вертикализатора. Представлены и описаны схема конструкции и принцип работы джойстика. Математически и графически описаны режимы функционирования человеко-машинной системы. Предлагаемые в работе адаптивные алгоритмы системы пользовательского интерфейса инвалидной коляски-вертикализатора интерпретируют наклоны джойстика в задающие сигналы для регуляторов приводов коляски. Описано использование нелинейных коэффициентов чувствительности рукоятки джойстика для обеспечения адаптивных режимов работы коляски, учитывающих особенности движения рук людей с нарушениями функций опорно-двигательного аппарата, движение коляски и состояния внешней среды.
Заключение. Разработанные в рамках работы адаптивные алгоритмы человеко-машинной системы и режимы движения инвалидной коляски-вертикализатора позволяют повысить безопасность и плавность движения за счет использования нелинейных коэффициентов чувствительности рукояти джойстика и гладких законов задающих воздействий, полученных на основании полиномиальных функций.
Целью исследования является модификация метода выборки по значимости Коула для поиска треппин-сетов (Trapping Sets) в LDPC-коде, позволяющая ускорить их поиск.
Методы. Коул предложил метод поиска треппин-сетов в LDPC-коде путем использования метода выборки по значимости - метода Монте-Карло со смещенной оценкой, провоцирующего отказ алгоритма декодирования в узлах, потенциально содержащихся в треппин-сетах. Его метод позволяет ускорить исследование эффективности LDPC-кодов средней длины в области больших SNR. Модифицированный метод использует свойства автоморфизмов графов Таннера, позволяющие исключить из перебора значительное число символьных узлов. Также модифицированный метод предусматривает упорядоченный перебор по подграфам, содержащим циклы.
Результаты. Предложенный метод позволил ускорить поиск треппин-сетов в PEG(1008, 504) LDPC-коде Маккея в 5027 раз по сравнению с методом Веласкеса-Субрамани, в 43 раза быстрее по сравнению с оригинальным методом Коула. В случае (2640, 1320) LDPC-кода Маргулиса предложенный метод в 28 раз быстрее квазициклического метода Веласкеса-Субрамани и в 134 раза быстрее, чем оригинальный метод Коула.
Заключение. Результат экспериментальных исследований показал возможность при помощи разработанного метода улучшить спектр связности, увеличить кодовое расстояние QC-LDPC кодов. Это позволило уменьшить вероятность ошибки на бит на выходе декодера на порядки при высоких отношениях сигнал/шум в АБГШ-канале.