автоматизированная система управления
advertisement
Для заказа доставки данной работы сделайте запрос через форму обратной связи по ссылке http://www.mydisser.com/ru/contact.html НАЦИОНАЛЬНЫЙ АВИАЦИОННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ На правах рукописи ЮДИН Александр Константинович УДК 658.52 МЕТОДЫ СТРУКТУРНОГО КОДИРОВАНИЯ ДАННЫХ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ Специальность:05.13.06 - Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени доктора технических наук Научный консультант Член корреспондент НАН Украины, доктор технических наук, профессор КИЕВ – 2007 Бабак В.П. СОДЕРЖАНИЕ ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 5 ВВЕДЕНИЕ 6 РАЗДЕЛ 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Методы 1.1 кодирования информационных 15 потоков в автоматизированных системах управления 1.2. Критерии оценки эффективности 15 технологий компактного представления данных 33 1.3. Технологии компактного представления данных 36 1.4. Постановка задачи 40 Выводы 47 РАЗДЕЛ 2. МЕТОДЫ СТРУКТУРНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ 49 2.1. Структурная избыточность при кодировании информационных потоков 49 2.2. Кодирование двоичных чисел по ограниченному количеству серий единиц 51 2.3. Восстановление данных на основе структурного декодирования по числу серий единиц 2.4. Оценка эффективности однопризнакового структурного кодирования данных Выводы 70 89 117 РАЗДЕЛ 3. МЕТОДЫ ДВУХПРИЗНАКОВОГО СТРУКТУРНОГО КОДИРОВАНИЯ ДВОИЧНЫХ ДАННЫХ 119 3.1. Методы увеличения степени сжатия двоичных данных без внесения погрешности 119 3.2. Методы двухпризнакового структурного кодирования 130 3.3. Взаимооднозначность двухпризнакового структурного кодирования двоичных данных 137 3.4. Методы двухпризнакового структурного декодирования 146 3.5 Эффективность компактного представления двухпризнаковых структурных чисел 157 Выводы 174 РАЗДЕЛ 4 МЕТОДЫ СТРУКТУРНОГО ПАРАЛЛЕЛЬНО-РЕКУРЕНТНОГО КОДИРОВАНИЯ И ДЕКОДИРОВАНИЯ ДАННЫХ 178 4.1. Система правил последовательно-рекуррентного двухпризнакового структурного кодирования 179 4.2. Параллельно-рекуррентное двухпризнакового кодирование 203 4.3. Система правил последовательно-рекуррентного восстановления двухпризнаковых двоичных чисел 4.4. Процедуры 207 параллельно-рекуррентного двухпризнакового декодирования 212 Выводы 218 РАЗДЕЛ 5. ОЦЕНКА ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ СТРУКТУРНЫХ КОДОВЫХ КОНСТРУКЦИЙ 222 5.1. Методики оценки помехоустойчивости кодовых конструкций структурных чисел 222 5.2. Помехоустойчивость кодовых конструкций с учетом поэлементной деструктуризации 237 5.3. Оценка помехоустойчивости двухпризнакового структурного кодирования 243 5.4. Оценка временных затрат на реализацию процесса двухпризнакового структурного кодирования и декодирования данных 260 Выводы 265 РАЗДЕЛ 6. ТЕХНОЛОГИЯ ОРГАНИЗАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТОМ 271 6.1. Технология организации, структура и классификация АСУ транспорта. 271 6.2 Классификация информационных потоков в АСУ транспорта. 287 6.3 Место и роль подсистемы структурного кодирования данных в АСУ транспорта. 291 6.4 Опыт разработки и внедрения подсистемы сжатия данных. 298 Выводы 307 ВЫВОДЫ 310 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 313 Приложение А. Примеры 330 Приложение Б. Фотографии обрабатываемых изображений 361 Приложение С. Акты внедрения результатов исследований 372 ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ автоматизированная система управления АСУ АСПИУ- автоматизированная система переработки информации и управления АЭС - атомные электростанции БИС - бортовая информационная система БПЛА - беспилотные летательные аппараты внешнее запоминающее устройство ВЗУ ДСК - двоичный симметричный канал ЖД железная дорога ИТС - информационно-телекоммуникационные системы КА космический аппарат КС канал связи МП микропроцессор МПК метод структурного кодирования МСУ многозональные сканирующие устройства ОК - объекты контроля ОП - ортогональные преобразования ОСШ отношение сигнал/шум ОУ объекты управления - ПЛА - пилотируемые летательные аппараты ПСД подсистема сжатия данных ПК показатель качества - РТВК ТС радиотелевизионный комплекс телекоммуникационные системы ЭВМ - электронные вычислительные машины ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы. Современный этап развития общества, характеризуется возрастающей ролью автоматизированных систем управления в информационной сфере - совокупностью информации, информационной инфраструктуры, субъектов, которые осуществляют формирование, распространение, обработку и использование информации, а также системы регулирования и принятия решений в общественных отношениях, которые возникли при этом. Автоматизированные системы управления - есть системно образующий фактор жизни общества, который активно влияет на состояние политической, экономической, оборонной и других составляющих безопасности государства. Одно из направлений улучшения качества управленческих, эксплуатационных и производственно-хозяйственных процессов в разных областях деятельности человека состоит в повышении эффективности функционирования автоматизированных систем управления (АСУ). Данное направление в первую очередь связано с взаимодействием АСУ и групп территориально распределенных космических аппаратов, обработкой информации полученной от средств аэрокосмического мониторинга с целью обеспечения эффективной работы разных министерств, ведомств, обеспечением безопасности и эффективности функционирования транспортной, нефтегазовой и энергетической области. Для обеспечения выполнения указанных направлений современные АСУ содержат в себе подсистемы сбора, передачи, обработки, хранения, анализа, выдачи и отображения информации. Базируясь на анализе требований к АСУ показано, что одной из приоритетных характеристик ее функционирования есть своевременная обработка, повышение степени полноты и качества информации, доведение необходимого количества полезных данных с заданной степенью достоверности к потребителю. Это приводит к тому, что скорость роста объемов информационных потоков на несколько порядков превышает темпы увеличения скорости передачи данных по каналу связи. Это одна из основных проблемных сторон функционирования автоматизированных систем обработки информации и управления. При этом, информация может представляться в виде: видеоданных (статические и динамические изображения); аудиоданных; речевых данных; текстовой информации, представленной в виде исходных текстовых документов или в заархивированном виде; числовых данных; файлов графических форматов и архивов текстовой информации. Таким образом, есть очевидным существование противоречия между объемами информационных потоков, которое необходимо передавать с малой погрешностью в реальном масштабе времени, и ограниченными техническими существующих информационно-коммуникационных систем и сетей возможностями АСУ. Наиболее экономично выгодным направлением решения данного противоречия есть - компактное представление полезной информации, путем использованных оптимальных алгоритмов сжатия информационных потоков и неискаженная передача полезных данных в указанные временные сроки. Основные причины увеличения времени обработки и передачи информации состоят в: резком повышении объемов информационных потоков (потоков бит) до порядка 10 3 Гбит/с; ограниченной скорости передачи и распределения данных в телекоммуникационных системах; большом взаимном пространственном расположение отдельных уровней АСУ; увеличении степени интенсивности загрузки каналов связи. Однако, анализ существующих технологий компактного представления выявил, что: - они не обеспечивают своевременную передачу реалистических изображений и файлов, содержащих документы представленные в графических форматах, исходный объем которых превышает 10 Мбит. Суммарное время на обработку и передачу данных изменяется от нескольких десятков секунд до нескольких часов; - существующие технологии архивирования данных обеспечивают незначительное сжатие до 2 раз для файлов формата bmp. Для файлов форматов jpeg в результате архивации происходит увеличение первоначальных объемов в среднем на 2%. Проблемный анализ процессов функционирования существующих технологий компактного представления показал, что: - технологии сжатия статических и динамических изображений, обеспечивают наибольшие степени сжатия за счет сокращения психовизуальной избыточности и последующего статистического кодирования компонент трансформант ортогональных преобразований. Это сопровождается: потерями информации; зависимостью эффективности сжатия от характеристик источника информации; - технологии, обеспечивающие обработку различных типов данных без потери информации реализуются на основе различных типов архиваторов. Основными недостатками существующих архиваторов являются: сильная зависимость степени сжатия данных от количества и размеров областей, содержащих одинаковые элементы, от степени неравномерности распределения вероятности появления символов алфавита; то, что отдельные этапы обработки данных в архиваторах совпадают с этапами обработки данных на основе технологий сжатия изображений. Следовательно, архивация файлов, полученных с выхода кодеров статических, динамических изображений, приводит к увеличению первоначального объема; низкая помехоустойчивость кодовых комбинаций к ошибкам в канале связи. Это обусловлено сильной степенью размножения ошибок в канале связи на значительную часть восстанавливаемых данных. Существующие технологии компактного представления данных не обеспечивают необходимую степень сжатия информационных потоков, полученных от разных источников информации, которая необходима для своевременного доведения информации и эффективного принятия решений в АСУ. Большой вклад в развитие методов сжатия информации внесли отечественные ученые. Среди них: Акушинский И.Я., Александров В.В., Витих В.А., Королев А.В., Котельников В.А., Мановцев А.П., Билецкий А.Я., Прокопенко И.Г., Стеклов В.К., Косенко Г.Г., Поляков П.Ф. и др. Из зарубежных исследователей большой вклад внесли Девисон Л.Д., Зив Дж., Кунт М., Прете У.К., Шенон К., Хартли Р.Л., Хаффман Д.А., Хеминг Р.В. и др. Для повышения степени сжатия и сохранения заданной достоверности передачи полезной информации, создаваемые методы компактного представления данных должны удовлетворять следующим требованиям: организовывать процесс сжатия данных на основе устранения структурной избыточности; учитывать в процессе сжатия структурные закономерности одновременно по нескольким признакам; обрабатывать двоичные данные с целью универсализации представления информационных потоков от разных источников. Выбор структурных признаков должен быть обусловлен: возможностью, которая позволяет исключить информационную структурную избыточность без потери качества; количественной мерой характеристик с учетом закономерностей структуры; уменьшением, или полным исключением зависимости относительно знаний априорной информации для реализации процесса кодирования. Однако, методы сжатия на основе структурного кодирования в двоичном структурном просторные отсутствуют. Таким образом, диссертационная работа посвящена решению важной научно-технической проблемы: повышению эффективности функционирования АСУ на основе новейших методов сжатия информационных потоков. Связь работы с научными программами, планами, темами. Работа выполнена в Национальном авиационном университете, согласно планам научно-исследовательских работ, из тем 011 ДБ-01( №101U 002730), 152 ДБ -04 (№0104U003740), 140 ДБ -04 (№0104U003783), 165 Х-04 (№0104U004865), 15866-Д-«Тор-1» (№ 0101U000615). Цель работы. Целью диссертационной работы есть разработка методов повышения эффективности структурного кодирования данных в автоматизированных системах управления на базе двухпризнаковых технологий обработки и передачи информации. Достижение поставленной цели предусматривает решение таких задач: Провести анализ процессов и технических требований к автоматизированным системам управления на его 1. основе разработать критерии эффективности и показатели качества функционирования АСУ, которые позволяют сформировать тип задач, определяющих быстродействие обработки и передачи потоков данных без потерь полезной информации. Разработать методы однопризнакового представления двоичных данных с 2. заданной степенью достоверности информации в информационно- телекоммуникационных сетях АСУ. Создать методы двухпризнакового представления данных в двоичном 3. пространстве без снижения необходимой степени достоверности. Разработать методы последовательно-рекуррентного двухпризнакового структурного кодирования и 4. декодирования двоичных данных без потерь информации. Разработать 5. методы параллельно-рекуррентного двухпризнакового представления двоичных данных без внесения потерь информации с сокращением времени обработки информационных потоков. Разработать 6. двухпризнаковых методы кодовых оценок и коррекции конструкций к ошибкам помехоустойчивости в информационно– телекоммуникационных сетях АСУ. Разработать технологию повышения эффективности функционирования автоматизированных систем 7. управления на основе методов двухпризнакового структурного кодирования данных с целью обеспечения необходимого времени обработки и достоверной передачи информации. На основе разработанных технологий, методов двухпризнакового структурного кодирования данных, 8. методов оценок и коррекции помехоустойчивости двухпризнаковых кодовых конструкций разработать программноаппаратный комплекс подсистемы сжатия информационных потоков в составе АСУ транспортом. Объект исследования. Процессы преобразования и передачи данных в автоматизированных системах обработки информации и управления. Предмет исследования. Методы повышения эффективности обработки информационных потоков на основе двухпризнакового структурного кодирования данных, а также методы оценки и коррекции помехоустойчивости кодовых конструкций. Методы исследований. Проведенные исследования базируются на современных методах теории информации и кодирования, методах теории вероятностей, математической статистики, комбинаторного анализа, методах теории сложных систем и методах математического и компьютерного моделирования. Научная новизна. В работе получены такие научные результаты: 1. Разработаны методы структурного кодирования данных в информационно-телекоммуникационных сетях АСУ, которые базируются на ограничениях числа серий единиц в двоичных последовательностях произвольного источника сообщений. 2. Разработаны методы однопризнакового структурного представления двоичных данных на основе устранения структурной избыточности источников сообщений различных классов с заданной степенью достоверности информационного потока в информационно-телекоммуникационных сетях АСУ. 3. Разработаны методы двухпризнакового представления двоичных данных в основу которых положено структурное кодирование и декодирование информации в АСУ с обеспечением повышения степени сжатия информационных потоков без потерь полезной информации. 4. Разработаны методы последовательно-рекуррентного двухпризнакового структурного кодирования и декодирование двоичных данных, которые обеспечивают сокращение общего времени обработки и передачи данных относительно известных методов сжатия. 5. Разработаны методы параллельно-рекуррентного декодирования двоичных данных с двухпризнакового структурного кодирования и обеспечением повышения степени сжатия произвольного источника сообщений и дополнительным сокращением суммарного времени обработки информации. 6. Разработаны методы оценок и коррекции помехоустойчивости кодовых конструкций структурных чисел, которые базируются на двухпризнаковом структурном представлении данных и свойствах двоичных последовательностей, а также обеспечивают достоверную передачу информации без потерь. 7. Разработана технология повышения эффективности функционирования АСУ на основе методов двухпризнакового структурного кодирования с обеспечением необходимого времени обработки и неискаженной передачи заданных объемов данных (битовых потоков) сформированных от различных источников информации. 8. Разработан и внедрен программно-аппаратный комплекс подсистемы сжатия информационных потоков в составе АСУ транспортом на основе разработанных технологий, методов двухпризнакового структурного кодирования данных, методов оценок и коррекции помехоустойчивости двухпризнаковых кодовых конструкций с целью повышения эффективности функционирования АСУ и оптимизации процесса перевозок в регионе управления. Практическое значение полученных результатов исследований заключается в том, что: 1. Разработаны методики и программно-аппаратный комплекс подсистемы сжатия информационных потоков разных классов на основе двухпризнакового структурного кодирования и восстановления различных типов данных в двоичном пространстве, которые предназначены для обеспечения эффективной степени сжатия без потери полезной информации в информационных сетях АСУ. 2. Разработаны технологии и программно-аппаратный комплекс параллельно-рекуррентного двухпризнакового структурного кодирования двоичных данных в АСУ при обработке и передаче информационных потоков. 3. Создана технология повышения эффективности функционирования автоматизированных систем управления и программно-математический комплекс для определения количественных значений оценок эффективности компактного представления данных и помехоустойчивости кодовых конструкций в АСУ. Разработанные технологии, программно-аппаратные комплексы используются во время проведения исследований на предприятиях и организациях: Государственное научно-производственное объединение «Коммунар» НТ СКБ «ПОЛІСВІТ» г. Харьков, Государственное предприятие завод «АРСЕНАЛ» г. Киев, УГППС «УКРПОШТА» г. Киев, Государственное ТОО «Південно-західна залізниця», в реализации программноаппаратного комплекса защиты информации Государственной службы специальной связи и защиты информации Украины, а также в учебном процессе Национального авиационного университета. Личный вклад автора. Основные положения и результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно. Работы, выполненные вместе с соавторами, приведены в перечне публикаций. Из работ, которые опубликованы в соавторстве, используются результаты, полученные лично соискателем. Апробация диссертации. Результаты практических и теоретических исследований, изложенные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на 8 международных научно-технических конференциях. В том числе: ІV Международная научно-практическая конференция «Безопасность информации в информационно-телекоммуникационных системах» (Киев 2001 г.); VI Международная научно-практическая конференция “Системы и средства передачи и обработки информации” (Одесса, 2002 г.); Международная научная конференция «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». (Харьков 2003 г.); VIII Международная научно-практическая конференция “Системы и средства передачи и обработки информации”(Одесса, 2004 г.); Х Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике, менеджменте и бизнесе» Европейского университета. (Киев 2005 г.); ІХ Международная научнопрактическая конференция “Системы и средства передачи и обработки информации”, (Черкассы 2005 г.); VII Международная научно-техническая конференция “АВІА-2006“ (Киев НАУ, 2006 г.); VІІІ научно-практическая конференция “Комплексные системы безопасности объектов информационной и хозяйственной деятельности“ (Киев 2006 р). Публикации. По теме диссертации опубликовано более 60 научных работ, в том числе 2 монографии и 31 статья в специализированных журналах, из них 7 в единоличном авторстве, включая научную монографию. Перечень основных 38 публикаций приведен в автореферате. ВЫВОДЫ 1. Разработаны критерии эффективности и показатели качества функционирования АСУ, которые позволили сформировать тип задач, определяющих быстродействие обработки и передачи потоков данных без потерь полезной информации. 2. Разработаны методы ограниченным числом серий компактного единиц представления двоичных на основе структурного данных с кодирования и взаимооднозначного декодирования данных в двоичном пространстве, что разрешило формировать код-номер двоичной последовательности чисел по заданным значениям числа серий единиц и по заданным ограничениям на количество допустимых зон. Это дало возможность получить уровень минимального значения коэффициента сжатия данных без потери информации на базе однопризнакового структурного кодирования в пределах 2,2 раза для информационно-телекоммуникационных сетей АСУ. 3. Впервые разработаны методы двухпризнакового структурного кодирования данных без потерь информации на основе сокращения структурной избыточности в информационных потоках АСУ, что дало возможность повысить степень компактного представления данных и уменьшить время на процесс кодирования (относительно однопризнакового структурного метода) на основе наложения дополнительных ограничений на комбинации серий единиц в допустимых зонах. 4. Впервые разработаны методы двухпризнакового структурного декодирования на основе взаимооднозначности представления двоичных данных, что позволило без потерь информации по заданному значению кода-номера и значениям структурных признаков, восстановить элементы двухпризнаковой последовательности чисел. 5. Разработаны методы последовательно-рекуррентного двухпризнакового структурного представления двоичных данных на основе учета зависимости между весовыми коэффициентами соседних элементов двухпризнаковой последовательности, что дало возможность сократить количество операций вычисления и уменьшить общее время обработки информации в информационных сетях АСУ. 6. Впервые разработаны методы параллельно-рекуррентного двухпризнакового кодирования данных в двоичном пространстве на основе проведения рекуррентной обработки допустимых зон двоичной параллельно- двухпризнаковой последовательности структурных чисел, что дало возможность сократить общее время обработки и передачи информации в информационно-телекоммуникационных сетях АСУ на 80% относительно однопризнакового структурного кодирования. 7. Разработаны методы параллельно-рекуррентного восстановления элементов двоичной двухпризнаковой последовательности чисел с позонной обработкой на базе структурного декодирования, что дало возможность получить выигрыш по времени обработки и передачи информации в АСУ для разработанного метода относительно известных в среднем от 2,1 до 4,2 раз. 8. Разработаны методы оценок и коррекции помехоустойчивости двухпризнаковых двоичных последовательностей, которые кодовых слов и процесса декодирования повысить помехоустойчивость учитывают особенности формирования структурных чисел, что дало возможность структурных кодовых конструкций, локализовать влияние и сделать возможным самокоррекцию ошибок, которые возникли в кодовых словах при передаче данных в информационных сетях АСУ. 9. Впервые разработана технология повышения эффективности функционирования АСУ на основе методов двухпризнакового структурного кодирования, которая позволила обеспечить необходимое время обработки и неискаженную передачу заданных объемов данных (битовых потоков) сформированных от разных источников информации. 10. На основе разработанных технологий, методов двухпризнакового структурного кодирования данных, методов оценок и коррекции помехоустойчивости двухпризнаковых кодовых конструкций разработан и внедрен программно-аппаратный комплекс подсистемы сжатия информационных потоков в составе АСУ транспортом УГППС «УКРПОШТА» и Государственного ТОО Південно-західна залізниця, что позволило обеспечить степень сжатия данных без потерь информации в пределах от 2,2 до 6,25 раз и обеспечить дополнительное повышение степени сжатия относительно известных технологий в среднем в 2,5 раза. Внедрение программно-аппаратного комплекса подсистемы сжатия информационных потоков позволило повысить эффективность функционирования АСУ и оптимизировать процесс перевозок в регионе управления. 1. СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ Азарсков В. Н. Надежность систем управления и автоматики: учебное пособие .- К.: НАУ, 2004. -164 с. 2. Акушский И.Я., Заболоцкий В.Н. О комбинаторном подходе к идее сжатия информации // Цифровая вычислительная техника и программирование. — 1971.—№6.— С. 5—17. 3. Александров Є.Є., Козлов Е.П. Автоматичне керування рухомими об’єктами і технологічними процесами: підручник.– Харків, 2002. – 491 с. 4. 192 с. Александров В.В., Горский Н.Д. Представление и обработка изображений. Рекурсивный подход. Л.: Наука, 1985. 5. Алексанкин Я.Я., Жданов В.А. и др. Автоматизованое проектирование систем автоматического управления // Под ред. В.В. Солодивникова. – М.: Машиностроение, 1990. -332 с. 6. Амелькин В.А. Методы нумерационного кодирования. — Н-ск: Наука, 1986.— 160 с. 7. Ансон Л., Барнсли М. Фрактальное сжатие изображений // Мир ПК. 1992. №4. С. 23 27. 8. Бабак В.П., Баранник В.Р., Юдин А.К. Обоснование возможности повышения степени сжатия на основе изотопного кодирования изображений // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова. – К.: 2006.- Вип. 33.С. 112-120. 9. Бабак В.П., Василенко В.С., Юдін О.К. Оцінка впливу параметрів каналу зв’язку на відносну швидкість обміну даними // Вісник НАУ.– 2005. – №4 (26). - С. 3-7. 10. Бабак В.П., Корченко О.Г. Інформаційна безпека та сучасні мережеві технології: Англо-українсько-російський словник термінів /. – К.: НАУ, 2003. – 670 с. 11. Бабіченко А.К., Ташинсткий В.І., Михайлов В.С. Промислові засоби автоматизації. Навчальний посібник. Частина 1. За ред. Бабіченко А.К. – Харків: НТУХПІ, 2001 – 441 с. 12. Бабкин В. Ф. Метод универсального кодирования источников независимых сообщений не экспоненциальной трудоемкости // Проблемы передачи информации. – 1971. – № 4. – С. 13 – 21. 13.Бабкин В.Ф., Крюков А.Б. Кодирование дискретных функций с заданной суммой значений // Кодирование в сложных системах. — М.: Наука. — 1974. — С. 107—112. 14.Баранник В.В., Гринев Д.В. Метод цветоразностного сжатия изображений // Системи обробки iнформацiї. — Харкiв: ХВУ. — 2003. — Вип. 5. — С. 52—55. 15.Баранник В.В., Юдин А.К. Востановление двоичных полиадических чисел с ограниченным количеством серий единиц // Радиоэлектроника и информатиика. - Х.: ХНУРЭ, 2005. - №4(33) . - С. 95-102 16.Баранник В.В., Юдин А.К. Двоичное полиадическое кодирование по количеству серий единиц // Радиоэлектроника и информатиика.- Х.: ХНУРЭ, 2005. - №2(31) . - C. 56-63 17.Баранник В.В., Юдин А.К. Двопризнаковое структурное кодирование массивов двоичных данных // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики.Х.:ХНУРЭ, 2005. - №133. – C. 64-72 18.Баранник В.В., Юдин А.К. Двухпризнаковое структурное двоичное полиадическое декодирование // Открытые информационные и кормпьютерные интегрированные технологи. – Х.: Национальный аэрокосмический университет “ХАИ“, 2006.- Вып. 32. – С. 96-100 19.Баранник В.В., Юдин А.К. Метод быстрого двухпризнакового кодирования в двоичном полиадическом структурного пространстве // Авиационно-космическая техника и технология.- Х.: ХАИ, 2006. - №6(32). - С.71-73. 20.Баранник В.В., Юдин А.К. Метод восстановления двухпризнаковых двоичных чисел в полиадическом пространстве // Радіоелектронні і комп‘ютерні системи.- Х.: ХАІ, 2006.- №4. - С. 40-42 21.Баранник В.В., Юдин А.К. Оценка эффективности структурного кодирования двоичных данных в полиадическом пространстве // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті.- Х.: 2006. - №3. - С. 3-11 22.Баранник В.В., Юдин А.К. Реккурентное кодирование в направлении начиная с младших разрядов двухпризнаковых полиадических чисел // Авиационно-космическая техника и технология.- Х.: ХАИ, 2006. - №5.- С.68-70. 23.Баранник В.В., Юдин А.К. Рекуррентное двухпризнаковое структурное полиадическое декодирование // Радіоелектронні і комп‘ютерні системи.- Х.: ХАІ, 2006.№3 (15).- С. 8-11. 24.Баранник В.В., Юдин А.К. Рекуррентное двухпризнаковое двоичное полиадическое кодирование // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологи. – Х.: Национальный аэрокосмический университет “ХАИ“.- 2006. –Вып. 33. – С. 70-74 25.Баранник В.В., Юдин А.К., Оценка помехоустойчивости двухпризнаковых структурных кодових конструкцій // Системи обробки інформації.- Х: Харьковский университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба, 2007. – №2. - С. 20-26 26.Беркман Л.Н., Костич Б.Я., Юдин А.К. Многокритериальная оптимизация систем управления разнородными телекоммуникационными сетями // Труди 8 международной научно-практической конференции “Системы и средства передачи и оброботки информации“. – О.: 2004. - С.16-17 27.Богуш В.М., Юдін О.К. Інформаційна безпека держави. Навчальний посібник. – К.: “Мк-Пресс“, 2005. –432 с. 28.Борисенко А.А., Зубань Ю.А. Сжатие информации методом локальных срезов // Вiсник Сум ДУ, 2000. - № 16. — С. 70— 72. 29.Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Под ред. Т.С. Хуанга. — М.: Радио и связь, 1984. — 224 с. 30. Валюх О. А., Максимів В.М. Елементи теорії автоматичного керування: Навч. посібник. – Львів: Афіша, 2002. – 124 с. 31. Варжапетян А.Г., Анохин В.В., Коршунов Г.И. Системы управления.- Москва: Вузовская книга, 2001. – 316 с. 32.Василенко В.С., Юдін О.К. Аналіз загроз інформаційним потокам в розподілених автоматизованих системах та мережах // Матеріали VII Міжнародної науково-технічної конференції “АВІА-2006“.- К.: НАУ, 2006.- Т.1.- С.12.37-12.42 33.Василенко В.С., Юдін О.К. Теорія інформації. Навчальний посібник - К.: НАУ, 2006 .– 230 с. 34.Василенко В.С., Юдін О.К. Узагальнений завадостійкий код умовних лишків в задачах забезпечення цілісності // Радиотехника.- Х.: ХНУРЭ, 2007.- Вып. №148. – С. 228-233 35.Василенко В.С., Юдін О.К. Цілісність інформаційних об’єктів в багатофазних системах захисту // Четверта науково-технічна конференція “Правове, нормативне та метрологічне забезпечення системи захисту інформації в Україні“: тези доповідей. - К.: ЧП “ЕКМО“, НДЦ “ТЕЗІС“ НТУУ “КПІ“, 2006.- С. 45-46 36. Ватолин В.И. Алгоритмы сжатия изображений. – М.: МГУ, 1999. – 76 с. 37. Ватолин В.И., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. – М.: ДИАЛОГ – МИФИ, 2002. – 384 с. 38.Вебер Д.Р. Экономический аспект проблемы сжатия данных // Достижения в области телеметрии / Под ред. А.П. Мановцева и Р.М. Беляева. — М.: Мир. — 1970.—С. 144—151. 39. Величкин А.И. Передача аналоговых сообщений по цифровым каналам связи. М.: Радио и связь, 1978. 180 с. 40.Виттих В.А. Сжатие данных при экспериментальных исследованиях // Вопросы кибернетики. Сжатие данных —1974. — С. 5 — 23. 41.Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет — преобразования. — СПб.: ВУС, 1999. — 203 с. 42. Галай М.В. Теорія автоматичного керування: Навч. посібник. – Полтава: Полтава, 1997. – 456 с. 43. Галлагер Р.Г. Адаптивный код Хаффмена // ТИИЭР. 1978. №6. С. 668 674. 44. Герасименко В.А. Защита информации в автоматизированных системах обработки данных. – М.: Энергоатомиздат, 1994, Кн.1 и 2. 45.Горелов Г.В., Кудряшов В.А., Шмытинский В.В. и др. Телекоммуникационные технологии на железнодорожном транспорте: Учебник для вузов ж. - д. транспорта / / Под ред. Г.В. Горелова. — М.: УМК МПС России, 1999. — 576 с. 46.Горелов Г.В., Фомин А.Ф., Волков А.А., Котов В.К. Теория передачи сигналов на железнодорожном транспорте — М.: Транспорт, 1999. — 415 с. 47.Гулак Г.Н., Баранник В.В., Юдин А.К. Метод многоуровневого изотопного кодирования изображений // интегрированные технологи. Открытые информационные и компьютерные – Х.: Национальный аэрокосмический университет “ХАИ“.- 2006. – Вып. 30.- С 189-197 48. Дворкович В.П., Зубарев Ю.В. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. М.: Международный центр научной и технической информации, 1997. 212 с. 49. Девиссон Л.Д. Влияние ошибок канала на сжатие данных //Передача информации. Экспресс информация. М.: ВИНИТИ. 1968. – №20. С. 105 110. 50. Девиссон Л.Д. Теоретический анализ систем сжатия данных // ТИИЭР. 1968. №2. С. 46 58. 51. Джайн А.К. Сжатие видеоданных: Обзор // ТИИЭР. 1981. №3. С. 71 117. 52. Дорф Р. Современные системы управления, пер. с англ. – Москва: Лаборатория базовых знаний, 2002. – 832 с. 53. Емельянов С.В., Михайлевич В.С. Автоматика и управление в техн.системах // Учеб. пособие для вузов по спец. “Автоматика управл. в техн. системах”. – Киев: Вища шк., 1990 54. Ефорев А. А. Теория автоматического управления: Учебник. – Санкт-Петербург: Политехника, 2001. – 303 с. 55.Жихарев В.Я., Луханин М.И., Чумаченко И.В. Алгебраические методы проектирования устройств сжатия информации // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. — 2000. — С. 73 — 76. 56. Зайцев Г.Ф., Стеклов В.К., Бріцький О.І. Теорія Автоматичного управління/. – Київ.: Техніка, 2002. – 124 с. 57. Залмазон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. – М.: Наука, 1989. – 496 с. 58. Зив Дж. Алгоритм универсального сжатия данных // Проблемы передачи информации. 1996. №2. С. 47 55. 59. Зив Дж. Арифметический код // ТИИЭР. 1994. №11. С. 102 104. 60. Зив Дж. Лемпел А. Сжатия данных переменным кодом // ТИИЭР. 1978. №5. С. 530 536. 61. Зив Дж. Лемпел А. Универсальный алгоритм сжатия данных // ТИИЭР. 1977. №3. С. 337 343. 62.Золотарев В.В. Коды и кодирование // Радиоэлектроника и связь. — М.: Знание, 1990. — № 9. — 62 с. 63.Калинин В.Н. Резников Е.И. Теория систем и оптимальное управление. Понятие модели, методы и алгоритмы оптимального выбора. — МО СССР, 1988. — 410 с. 64.Капелини В. Некоторые бортовые системы переработки информации, предназначенные для сжатия полосы частот и кодирования с коррекцией // Управление в космосе. — М.: Наука, 1971. — С. 130 — 138. 65. Ким Д.П. Теория автоматического управления: учебное пособие. – Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -288 с. 66.Кларк Дж. мл., Кейн Дж. Кодирование с исправлением ошибок в системах цифровой связи: Пер. с англ. / Под ред. Б.. Цыбакова. — М.: Радио и связь, 1987. —391 с. 67.Козелков С.В., Столбов В.Ф. Модели квитирования сигнально-кодовых конструкций в спутниковых сетевых потоках передачи информации // Системи обробки iнформацiї. — Харкiв: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. — 2001. — Вип. 6(16). — С.261—263. 68. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия “количества информации” // Проблемы передачи информации. 1965. №1. С. 4 11. 69. Конахович Г.Ф., Климчук В.П., Паук С.М., Потапов В.Г. Защита информации в телекоммуникационных системах. – К.: МК – Пресс, 2005. – 288 с. 70.Концепция построения и модернизации цифровой сети и передачи данных железнодорожного транспорта. — К.: Укрзалізниця, 1999. — 78 с. 71.Корнієнко Б.Я., Юдін О.К., Галата Л.П. Аналіз технологій міжмережних екранів // Вісник НАУ.- К.: НАУ – 2006.- №2 (28). – С. 18-25 72.Корнієнко Б.Я., Юдін О.К., Галата Л.П. Дослідження технологій програмних міжмережних екранів. Защита информации: сборник научных трудов.– К.:НАУ, 2006.Вып. 13.- С. 11-15 73.Корнієнко Б.Я., Юдін О.К., Галата Л.П., Кобилкіна О.О. Захист інформації в комп’ютерних системах та мережах. Навчально-методичне видання - К.: НАУ, 2006. –78 с. 74.Корнієнко Б.Я., Юдін О.К., Галата Л.П., Щербак Л.М. Захист інформації в комп’ютерних системах та мережах. Навчально-методичне видання - К.: НАУ, 2006. –82 с. 75.Королев А.В. Версификационная избыточность изображений // Інформацiйнокеруючi системи на залiзничному транспортi. — 2002. — № 2. — С. 26—30. 76.Королев А.В. Метод быстрого восстановления двоичных данных // Системи обробки iнформацiї. — Харкiв: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. — 2002. — Вип. 4(20). —С. 25—29. 77.Королев А.В. Метод восстановления длин одноцветных областей изображений по числу двоичных серий // Авiацiйно-космiчна технiка i технологiя. — Харкiв: НАУ ”ХАІ” — 2002. — № 29. — С. 84— 88. 78.Королев А.В. Оценка информативности изображений по ограниченному числу двоичных серий в длинах одноцветных областей // АСУ и приборы автоматики. —2002. —Вып. 121.—С. 65— 73. 79.Королев А.В. Способ быстрого кодирования двоичных данных // Системи обробки iнформацiї. — Харкiв: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. — 2003. — Вип. 1(22). — С. 3—8. 80.Королев А.В. Теоретические основы компактного представления изображений на основе исключения версификационной избыточности: Дис..докт. техн. наук: 05.12.02. — Х., 2003. —363 с. 81.Королев А.В., Баранник В.В. Модифицированный метод адаптивного нумерационного кодирования изображений // Iнформацiйно-керуючi системи на залiзничному транспортi. — 1999. — №4. — С. 19 — 27. 82.Королев А.В., Гришко А.В., Рубан И.В. Гибридный способ сжатия // Информационные системы. — Харьков: НАНУ, ПАНИ, ХВУ. — 1995. — Вып. 2. — С. 9—12. 83.Королев А.В., Лебедев С.М., Паржин Ю.В. Компактное кодирование бинарной информации // Радиотехника. Респ. междувед. науч.-техн. сб.— Харьков: Вища шк. — 1984. — Вып. 70. — С. 3 — 9. 84.Королев А.В., Лебедев С.М., Паржин Ю.В. Методы сжатия графической информации. Тез. докл. ХIII Всесоюз. симпозиума по пробл. избыточности в информ. системах. — Л.: ЛИАП. — 1983. — Ч.6. — С. 82— 84. 85.Королев А.В., Лебедев С.М., Паржин Ю.В. Методы сжатия информационной модели полетной обстановки // Радиоэлектроника летательных аппаратов. —Харьков: ХАИ.—1984.—Вып.13.—С. 177—185. 86.Королев А.В., Малахов С.В., Рубан И.В. Метод сжатия видеоданных посредством преобразований // Электрон, моделирование. — 1999. — № 4. — С.47—55. 87.Королев А.В., Новиков В.И., Рубан И.В. Сжатие видеоинформации за счет комбинирования методов с сохранением и потерей информации // Системы обработки информации. — Харьков: НАНУ, ХВУ. — 1998. — С. 96— 99. 88.Королев А.В., Огарок А.Л. Обобщенный алгоритм удаления невидимых поверхностей при формировании изображений в моделир. системах // Электрон. моделирование.—1990.—№3.—С. 9— 15. 89.Королев А.В., Огарок А.Л. Сокращение избыточности информационных моделей отображаемых объектов. Тез. докл. Х Всесоюз. симпозиума по пробл. избыточности в информ. системах.— Л.: ЛИАП.— 1989. — Ч. 2. — С. 104 — 107. 90.Королев А.В., Петухов В.А. Алгоритм адаптивного кодирования видеоинформации. Тез. докл. Всесоюз. НТК “Методы и средства обработки сложной граф. информации”.— Горький.—1988. —Ч.1.— С. 124— 125. 91.Королев А.В., Петухов В.А. Метод кодирования видеоинформации цифровых цветных изображений // Радиотехника. Респ. междувед. науч.-техн. сб.— Харьков.: Вища шк., 1989. — Вып.91. — С. 71 — 76. 92.Королев А.В., Петухов В.А. Построчно-весовое кодирование графических изображений // Автоматизированные системы управления. — Харьков: ХАИ. — 1987.— С. 56—62. 93.Королев А.В., Петухов В.А., Огарок Ал.Л. Сокращение избыточности многоградационных изображений. Тез. докл. Х Всесоюз. симпозиума по пробл. избыточности в информ. системах.— Л. :ЛИАП.— 1989. —Ч. 2. — С. 100 — 103. 94.Королев А.В., Родионов А.Г., Ярош К.С. Формирование графических изображений. МО СССР, 1987. —208 с. 95.Королев А.В., Рубан И.В. Сжатие видеоданных сериями граничных элементов // Электрон. моделирование. — 1997. — № 5. — С. 31 — 40. 96.Королев А.В., Рубан И.В., Малахов С.В., Головко В.И. Метод повышения качества восстановления изображения // Информационно- управляющие системы на ж.д. транспорте. — 1997. — № 4. — С. 41 — 45. 97.Королев А.В., Сорока Л.С., Андрущенко А.Г. Надежное воспроизведение информации в АСУ. МО СССР, 1986. —116с. 98.Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. — М.: Госэнергоиздат, 1956. — 151 с. 99. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений. Теория передачи изображений и ее приложения. М.: Радио и связь, 1986. 248 с. 100. Кричевский Р.Е. Сжатие и поиск информации. — М.: Радио и связь, 1989.— 168 с. 101. Кунт М., Икономопулос А., Кошер М. Методы кодирования изображений второго поколения // ТИИЭР. 1985. №4. С. 73 78. 102. Кунцевич В.М. Управление в условиях неопределенности: проект «Наукова книга». – Киев: Наукова думка, 2006. – 232 с. 103. Малайчук В. П. Идентификация и оценивание сигналов и объектов управления: учебное пособие. Днепропетровск: изд-во ДГУ, 1991 – 91 с. 104. Малоземов В.Н. Певный А.Б. Третьяков А.А. Быстрое вейвлетное преобразование дискретных периодических сигналов и изображений // ППИ. - 1998.- №2.- С. 86 - 94. 105. Малюк А.А. Информационная безопасность: концептуальные и методологические основы защиты информации: Учеб. пособие. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 280 с. 106. Малюк А.А., Пазизин С.В., Погожин Н.С. Введение в защиту информации в автоматизированных системах: Учеб. пособие. – М.: Горячая линия - Телеком, 2005. – 147 с. 107. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 4. Алгоритм LZW // Монитор. 1994. №2. С. 8 11. 108. Мастрюков Д. Алгоритмы сжатия информации. Часть 2. Арифметическое кодирование // Монитор. 1994. №1. С. 20 23. 109. Матов О.Я., Василенко В.С., Юдін О.К. Методи захисту інформації в комп’ютерних системах і мережах // Реєстрація, зберігання і обробка даних.- К.:ІПРІ НАН України, 2006. – Т. 8, №2. – С.80-92 110. Методы передачи изображений. Сокращение избыточности. / Под. ред. У.К. Прэтта. М.: Радио и связь, 1983. 263 с. 111. Миркин Л.И. Измерение статистических характеристик изображений // Вопросы кибернетики.-М.: Наука, 1978. — №38. — С. 14— 19. 112. Митчелл О.Р. Усеченное блочное кодирование многоуровневой информации // ТИИЭР. — 1980. — №7. — С. 75 — 84. 113. Михайлов С.Ф., Петров В.А., Тимофеев Ю.А. Информационная безопасность. Защита информации от несанкционированного доступа в автоматизированных системах. Основные концепции: Учеб. пособие. – М.: МИФИ, 1995. – 182 с. 114. Назаров Л.Е. Назарова З.Т. Нейросетевой, фрактальный и JРЕG алгоритмы сжатия // Информационные технологии. — 2001. — № 1. — С. 2—9. 115. Николаев Ф.А., Фолин В.И., Хохлачев Л.М. Проблемы повышения достоверности в информационных системах. — Л.: Энергоатомиздат, 1982. — 138 с. 116. Олешко Т.І., Хорошко В.О., Юдін О.К. Оцінка параметрів небезпечного сигналу // Захист інформації.- К.: 2001. - №1.- С.5-10. 117. Орищенко В.И., Сонников В.Г., Свириденко В.А. Сжатие данных в системах сбора и передачи информации. М.: Радио и связь, 1985. 184 c. 118. Осипов Л.А. Обработка сигналов на цифровых процессорах. — М.: Горячая линия — Телеком, 2001. — 112 с. 119. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработка изображений.-М.: Радио и связь, 1986. 400 с. 120. Пархоменко І.І., Юдін О.К., Крилов Є.В. Реалізація служб Інтернету для підприємств і організацій на базі операційної системи FreeBSD // Системні технології.Дніпропетровськ, 2005.- №5(40).- С. 120-126 121. Пивоваров А.М. Методы обеспечения достоверности информации в АСУ. — М.: Радио и связь, 1982. — 144 с. 122. Поляков П.Ф., Черниш Л.Г., Юдін О.К. Критичні помилки в операційних системах Windows NT/2000/XP і їхній вплив на мережну безпеку цих операційних систем // Телекомунікаційні системи та мережі на залізничному транспорті.- Х.: 2006. – Вип. №78. –С. 112-125 123. Поляков П.Ф., Юдін О.К., Яковенко О.Л. Аналіз процедур несанкціонованого доступу до інформаційних ресурсів відкритих систем згідно з еталонною моделлю ISO/OSI // Телекомунікаційні системи та мережі на залізничному транспорті.-– Х.: 2006. – Вип. №78.- С. 130-138 124. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Том 1, 2. M.: Мир, 1985. 736 с. 125. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений. — М.: Мир, 1972. —324 с. 126. Розробка методiв та засобiв оптимiзацiї структур систем телекомунiкацiї вiдеоданих. Шифр “Тор”: Звiт про НДР / МОУ, ХВУ. № 3822; Інв. № 13078. —Харкiв, 2002.— 110 с. 127. Рябко Б.Я. Дважды универсальное кодирование //Проблемы передачи информации. 1984. №3. С. 9 15. 128. Рябко Б.Я. Сжатие данных с помощью мнимого скользящего окна // Проблемы передачи информации. 1996. №2. С. 7 10. 129. Свириденко В.А. Анализ систем со сжатием данных М.: Связь, 1977. 184 с. 130. Ситняковская Е.И. Построение эффективных побуквенных кодов для словарных методов сжатия данных // Проблемы передачи информации. 1998. №2. С. 47 55. 131. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение / Пер. с англ. – М.: Изд. дом Вильямс, 2004. – 1104 с. 132. Соколов А.В., Шаньгин В.Ф. Защита информации в распределенных корпоративних сетях и системах. – М.: ДМК Пресс, 2002. – 656 с. 133. Стахов А.П. Кодирование данных в информационно — регистрирующих системах. — К.: Технiка, 1985. — 128 с. 134. Стеклов В.К. Проектування систем автоматичного керування: Навч. посібник. – К.: Вища школа, 1995. – 232 с. 135. Стеклов В.К., Беркман Л.Н., Кільчицький Є.В., Юдін О.К., Принцип управління телекомунікаційними мережами // Вісник Українського Будинку економічних та науково – технічних знань.- К.: Товариство “Знання“ України, 2002. - № 2. – С. 49-55. 136. Стеклов В.К., Беркман Л.Н., Охрущак О.В., Юдин А.К. Анализ влияния возмущений на дополнительный контур управления двухконтурной итерационной системы ФАП // VІ Международная научно-практическая конференция “Системы и средства передачи и обработки информации”: тезисы докладов. - О.: ОНАЗ, 2002. -С. 2628. 137. Стеклов В.К., Беркман Л.Н., Юдин А.К. Инвариантность в системах управления при неполной априорной информации // Зв‘язок.- К.:ДВІА “Зв‘язок”, 2002.- №6(38).- С. 43-45 138. Стеклов В.К., Беркман Л.Н., Юдин А.К. Проектирование систем управления при неполной априорной информации // Международная научная конференция “Теория и техника передачи, приёма и обработки информации“: тезисы докладов. - Х.: 2003. - С.6263 139. Стеклов В.К., Беркман Л.Н., Юдин А.К. Синтез алгоритму оптимального когерентного прийому багатопозиційних багаточастотних групових сигналів // Международная научная конференция ”Теория и техника передачи, приёма и обработки информации”: тезисы докладов. - Х.: 2003. - С.41-44 140. Стеклов В.К., Юдин А.К., Руденко А.А. Комбинированные системы фазовой автоподстройки. - К.: Техніка, 2004.- 328с. 141. Стеклов В.К., Юдін О.К., Варфоломієва О.Г., Чумак О.І. Ефективні канали зв‘язку на базі багатоканальних модемів. Навчальний посібник для студентів вищих навчальних закладів за напрямком «Телекомунікації» - К.: ДП УНДІЗ, 2002.- 86 с. 142. Стеклов В.К., Юдін О.К., Оксіюк О.Г. Синтез систем управління різнорідними телекомунікаційними мережами // Вісник Українського Будинку економічних та науково – технічних знань.– К.: Товариство “Знання“ України, 2004. -№ 1. - С. 62-69 143. Тимченко Л.И., Грудин М.А., Кутаев Ю.Ф. и др. Параллельно - иерархический подход для обработки изображений // Электрон. моделирование. 1999. №4. С. 35 46. 144. Трофимов Б.Е., Куликовский О.В. Передача изображений в цифровой форме. — М.: Связь, 1980. — 130 с. 145. Уинтц К. Кодирование изображений по средствам преобразований. // Обработка изображений при помощи ЦВМ.- М.: Мир,1973.- 98 с. 146. Урсул А.Д. Нестатистические подходы в теории информации // Вопросы кибернетики.-1967.-№2.- С. 88-93. 147. Фано Р. Передача информации. Статистическая теория связи. М.: Мир, 1965.316 с. 148. Федюшин Ю.М. Информатизация железнодорожного транспорта Украины // Информационно—управляющие системы на железнодорожном транспорте.— 1996.— №4.—С.7— 12. 149. Харатишвили Н. Г. Цифровое кодирование с предсказанием непрерывных сигналов.-М.: Радио и связь, 1986.-140 с. 150. Хэмминг Р.В. Теория кодирования и теория информации / Под. ред. Б.С. Цыбакова. Пер. с англ. С.И. Гельфанда. М.: Радио и связь, 1983. 176 с. 151. Чернега В.С. Сжатие информации в компьютерных сетях. – Севастополь: Изд – во СевГТУ, 1997. – 214 с. 152. Черниш Л.Г., Юдін О.К. Загальний підхід до побудови систем віддаленого адміністрування, автоматичного оновлення і супроводу програмних продуктів // Право і безпека.- К.: НУВС, 2005. - Т.4, №4. - С. 185-188 153. Шавров А. В., Коломиец А. П. Автоматика: Учебное пособие. – М.: «Колос», 2000. – 261 с. 154. Шелухин В.И., Шелухин О.И., Косилов Р.А. Телевидение и радиолокация на железнодорожном транспорте / Под ред. В.И. Шелухина. — М.: Транспорт, 1994. — 176 с. 155. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд - во иностр. лит - ры, 1963. – 793 с. 156. Шерепа І.В, Рудик Л.В., Редько О.І., Юдін О.К. Методи фільтрації в пристроях зв‘язку. Навчальний посібник для студентів вищих навчальних закладів за напрямком «Телекомунікації» – К.: ДП УНДІЗ, 2003.- 93 с. 157. Шлихт Г.Ю. Цифровая обработка цветных изображений. – М.: ЭКОМ, 1997. – 336 с. 158. Шматок С.О., Шматок О.С., Юдін О.К. Теоретичні засади аналітичних методів криптоаналізу марковських блочних шифрів // Открытые информационные и кормпьютерные интегрированные технологи.- Х.: Национальный аэрокосмический университет “ХАИ“, 2005. – Вып. 28. – С. 167-176 159. Юдин А.К. Двухуровневое однопризнаковое кодирование данных в двоичном полиадическом пространстве // Труды IX Международной научно-практической конференции “Системы и средства передачи и обработки информации“ : тезисы докладов. – Ч.:ЧГТУ, 2005. – С. 109-110 160. Юдин А.К. Оценка степени компактного представления двухпризнаковых полиадических чисел // Збірка наукових праць інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є.Пухова. Спецвипуск “Сучасні тренажерно-навчальні комплекси та системи“ .- К.:2006.- Т. 2.- С.70-76 161. Юдин А.К., Баранник В.В., Усеченное представление двоичных данных с ограниченным числом серий в полиадическом пространстве // Авиационно-космическая техника и технология.- Х.: ХАИ, 2006. - №2(28).- С.87-92. 162. Юдин А.К., Варфоломеева О.Г., Лесная Н.Н. Применение векторных критериев оптимальности для построения систем управления телекоммуникационными сетями // Сборник научных трудов по материалам 1-го Международного радиоэлектронного Форума “Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития“, часть 1. – Х.: 2002. –С. 251-259 163. Юдин А.К., Охрущак Д.В., Недашковський А.Л. Итерационная оптимальная по быстродействию двухконтурная система фазовой автоподстройки с одним устройством управления // Вісник Українського Будинку економічних та науково – технічних знань.К.: Товариство “Знання“ України, 2002. - № 2. – С. 147-152. 164. Юдин А.К., Пуха Д.А. Методы и алгоритмы эффективного сжатия видеоданных на базе стандарта JPEG 2000 // Защита информации: сборник научных трудов.- К.:НАУ, 2006. – Вып. №13. – С. 209-214 165. Юдін О.К. Алгоритми ідентифікації сигналів та керуючих повідомлень у телекомунікаційних системах і мережах // Моделювання та інформаційні технології. К.:2006.- Вип. №37.- С.9-16 166. Юдін О.К. Кодування в інформаційно-комунікаційних мережах:-Монографія. К.: НАУ, 2007.-308с. 167. Юдін О.К. Обґрунтування взаємооднозначності двоознакового структурного представлення двійкових даних у поліадичному просторі // Вісник НАУ.- К.: НАУ – 2007. - №1. – С. 38-42 168. Юдін О.К. Обгрунтування ефективності двоознакового структурного кодування у двійковому поліадичному просторі // Проблеми інформатизації та управління . - К.:НАУ, 2006.- Вип. 2(17).- С.137-141 169. Юдін О.К. Послідовний критерій аналізу інформативності параметрів сигналів // Вісник НАУ.- К.: НАУ – 2006.- №1 (27). – С. 18-21 170. Юдін О.К., Василенко В.С. Дослідження та використання параметрів процедур обміну інформацією в задачі маршрутизації в АС з розподіленою обробкою // Моделювання та інформаційні технології. - К.:2006.- Вип. №39. - С.8-16 171. Юдін О.К., Іванов О.М., Гордієнко С.Б. Комп‘ютерна телефонія. Навчальний посібник. –К.:ДП УНДІЗ, 2002 .- 140 с. 172. Юдін О.К., Оніщенко П.П. Проблеми захисту інформації в глобальній мережі Інтернет // Повні труди 10 Міжнародної науково-практичної конференції “Інформаційні технології в економіці, менеджменті і бізнесі“. – К.: Вид-во Європ. ун-ту, 2005. - С. 154161 173. Юдін О.К., Терещенко Н.М. Основні напрямки і проблеми інтеграції мереж // Вісник Українського Будинку економічних та науково – технічних знань.- К.: Товариство “Знання“ України, 2003. - № 1. – С. 86-91 174. Юдін О.К., Чумак О.І., Скоблілова Н.М. Аналіз методів виявлення сигналів в системах управління рівнорідними телекомунікаційними мережами // Сборник научных трудов по материалам 1-го Международного радиоэлектронного Форума “Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития“, часть 1.– Х.: 2002 - С. 406-422 175. Bamsley M.F. Hurd L.P. Fractal Image Compression / A.K. Peters Ltd. Wellesley Massachusetts, 1993. 176. Clark G.C.,Cain G.B. Error-Correction Coding for Digital Communications. - Plenum Press, New Jork, 1981. 177. Coifman R.R., Wickerhauser M.V. Entropy—based algorithms for best basis selection / IEEE Trans. on Inf. Theory. — 1992. — Vol. 38, №2. — P. 713—718. 178. Couch L..W. Digital and Analog Communication System. – Macmillan Publishing Company, New Jork, 1982. 179. Cover Storv. Современные технологии сжатия видеоданных // BYTE/РОССИЯ. – 2000. – №11. – С.14 20. 180. Daubechies I. Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets //Comm. Pure Appi. Math/ 1988. V. 41.№7. P. 909-996. 181. Haykin S. Communication System. - John Wiley & Sons, New Jork, 1983. 182. Jacobs E.W. Fisher Y. Boss R.D. Image compression: A study of the iterated transform method // Signal Processing.-1992.-№29.-P. 251-263. 183. Korn I. Digital Communications. – Van Nostrand Reinhold Company, New Jork, 1983. 184. Korolyov A.V., Ruban I.V. Intraframe and Interframe Coding of Digital Colour Images // Enginering Simulation. - 1997. - Vol. 14, pp. 449-457. 185. Lee W.Y.C. Mobil Cellular Communications. – McGraw-Hill Book Co., New Jork, 1989. 186. Mallat S. A theory for multire solution signal decomposition: the wavelet representation // IEEE Pattern Anal. and Machine Intell. — 1989. — Vol. 11, №7. — P. 674 — 693. 187. Pritchard W.L., Sciulli J.A. Satellite Communication Systems Engineering. – Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs., N. J., 1986. 188. Yudin O.K. The parallel bi-indication encoding end renewal of data in binary polyadic space // Вісник НАУ.- К.: НАУ – 2006. – №4.- С. 3-7 Для заказа доставки данной работы сделайте запрос через форму обратной связи по ссылке http://www.mydisser.com/ru/contact.html
