Аннотация. 

В статье в развитие моделей информационного противоборства в структурированном социуме предложена стохастическая модель фильтрации оценок информационного противоборства. Для простоты представления формируемых решений фильтрации оценок рассмотрена модель информационного противоборства в одногрупповом социуме при одноэтапном переходе индивидов в адепты. Сформированное решение применимо при наличии нескольких разнородных правил измерения параметров модели информационного противоборства. Алгоритмические решения основываются на модели ансамблевого расширенного фильтра Калмана. Уточнены основные этапы алгоритмической реализации составленной стохастической модели фильтрации оценок информационного противоборства. Работоспособность и предпочтительность полученных результатов проверена при проведении серий вычислительных экспериментов для конкретных тестовых задач.

Ключевые слова: 

оценка информационного воздействия, стохастические модели информационного противоборства, ансамблевый расширенный фильтр Калмана, алгоритм, стохастическое дифференциальное уравнение.

Стр. 80-89.

DOI: 10.14357/20790279230208

 

 

Литература

1. Михайлов А.П., Петров А.П.Ч. Математические модели системы «человек-общество». М.: Физматлит. 2022. 456 с.

2. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Физматлит. 2010. 228 с.

3. Бызов Л.Г., Губанов Д.А., Козицин И.В., Чхартишвили А.Г. Идеальный политик для социальной сети: подход к анализу идеологических предпочтений пользователей // Проблемы

управления. 2020. №4. С.15-26. DOI: 10.25728/pu.2020.4.2

4. Михайлов А.П., Петров А.П., Прончева О.Г. Модель информационного противоборства в социуме с кусочно-постоянной функцией дестабилизирующего воздействия // Математическое моделирование. 2018. Т. 30, № 7. С. 190-197. DOI: mi.mathnet.ru/mm3984.

5. Михайлов А.П., Петров А.П., Маревцева Н.А., Третьякова И.В. Развитие модели распространения информации в социуме // Математическое моделирование. 2014. Т. 26 №. 3. С. 65-74. DOI: mi.mathnet.ru/mm3459.

6. Полянский И.С., Логинов К.О., Ильин Н.И., Великих А.С. Математическая модель оценки информационного воздействия на электорат в социальных медиа при проведении выборных кампаний // Математическое моделирование. 2022. Т. 33, № 12. С. 590-598. DOI: mi.mathnet.ru/mm4341.

7. Ильинский А.С., Полянский И.С., Логинов К.О., Архипов Н.С. К вопросу численной оценки информационного воздействия на электорат при проведении выборных кампаний // Прикладная Математика и информатика: Труды факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова. М.: МАКС Пресс. 2021. Т. 68. С.15-28.

8. Полянский И.С., Полянская И.В., Логинов К.О. Алгоритмические решения в задаче оценки информационного воздействия на электорат при проведении выборных кампаний // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2021. Т. 24. № 4. С. 72-80. DOI: 10.18469/1810-3189.2021.24.4.72-80.

9. Пугачев В.С., Синицин И.Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. Изд. 2-е. М. : Наука. 1990. 642 с.

10. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь. 1983. 320 с.

11. Логинов К.О. Численное решение задачи фильтрации оценок информационного воздействия на электорат // Информатика и автоматизация. 2022. Вып. 21. Т. 3. С. 624-652. DOI: 10.15622/ia.21.3.7.

12. Рыбаков К.А. Приближенное решение задачи оптимальной нелинейной фильтрации для стохастических дифференциальных систем методом статистических испытаний // Сибирский журнал вычислительной математики. 2013. Т. 16. № 4. С. 377-391. DOI: mi.mathnet.ru/sjvm525

13. Логинов К.О. Оценка интенсивности информационного влияния социальных медиа при проведении предвыборной кампании // Сборник материалов IX Международной научно-практической конференции «Современные проблемы цивилизации и устойчивого развития в информационном обществе». 2022. С. 173–179.

14. Amirhossein Taghvael, Jana de Wiljes, Prashant G. Mehta, Sebastian Reich. Kalman filter andits modern extensions for the continuous-time nonlinear filtering problem // Journal of Dynamic Systems Measurement and Control. 2018. 140(3). DOI: 10.1115/1.4037780

15. Полянский И.С., Полянская И.В., Фам Т.З. Математическая модель фильтрации канонических параметров спутника-ретранслятора при орбитальном движении // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2019. Т. 22, № 4. С. 50-57. DOI: 10.18469/1810-3189.2019.22.4.50-57

16. Полянский И.С., Фам Т.З., Тихонов А.В., Катыгин Б.Г. Алгоритм фильтрации координат наземного источника несанкционированного радиоизлучения в системе спутниковой связи с прямой ретрансляцией // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2021. Т. 24, № 1. С. 67-77. DOI: 10.18469/1810-3189.2021.24.1.67-77

17. Bergemann K., Reich S. An ensemble Kalman-Bucy filter for continuous data assimilation //Meteorologische Zeitschrift. 2012. V. 21. P. 213-219. DOI: 10.1127/0941-2948/2012/0307

18. Полянский, И.С., Патронов Д.Ю. Максимально правдоподобная оценка дисперсионно-ковариационной матрицы // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 1. URL:

https://science-education.ru/ru/article/view?id=8516

19. Полянский И.С., Архипов Н.С., Мисюрин С.Ю. О решении проблемы оптимального управления адаптивной многолучевой зеркальной антенной // Автоматика и телемеханика. 2019. №1. С. 83-100. DOI: 10.1134/S0005231019010069

20. Wenhui Dong, Xue Luo, Stephen S.-T. Yau. Solving Nonlinear Filtering Problems in Realtime by Legendre Galerkin Spectral Method // IEEE Transactions on Automatic Control. 2020. V 66. Issue 4. P. 1559–1572. DOI: 10.1109/TAC.2020.3002979