Повышение надежности функционирования систем цифровой идентификации пассажиров на базе алгоритма помехоустойчивого кодирования с элементами когнитивной обработки данных

Размещено на http://www.allbest.ru/

Повышение надежности функционирования систем цифровой идентификации пассажиров на базе алгоритма помехоустойчивого кодирования с элементами когнитивной обработки данных

А. А. Гладких¹, Ан. К. Волков¹, Ал. К. Волков¹

Аннотация. В работе описана новая концепция организации пассажиропотоков в аэропортах на основе цифровой идентификации личности. Представлены основные компоненты данной концепции. Выявлены ее основные преимущества и недостатки. Основным недостатком является фактор изменчивости биометрических характеристик, который может породить возникновение ошибок в процедуре идентификации личности. Предложен новый подход к повышение надежности функционирования систем цифровой идентификации пассажиров на базе алгоритма помехоустойчивого кодирования с элементами когнитивной обработки данных. Алгоритм включает в себя использование недвоичных кодов Рида-Соломона, с одновременной интеграцией в модель перестановочного декодера когнитивной карты. Предложенный алгоритм позволяет получать значительный выигрыш в ускорении вычислений за счет исключения арифметических действий в процедуре поиска эквивалентного кода.

Ключевые слова: биометрическая информация, цифровая идентификация, помехоустойчивое кодирование, недвоичные коды Рида-Соломона, когнитивная карта.

IMPROVING THE RELIABILITY OF FUNCTIONING OF DIGITAL IDENTIFICATION SYSTEMS OF PASSENGERS ON THE BASIS OF THE ALGORITHM OF NOISING STABLE CODING WITH ELEMENTS OF COGNITIVE DATA PROCESSINGA

A. A. Gladkih¹, An. K. Volkov¹, Al. K. Volkov¹

¹Ulyanovsk Civil Aviation Institute (UCAI), Ulyanovsk, Russian Federation

Abstract. The paper describes a new concept of organizing passenger traffic at airports based on digital identification. Presents the main components of this concept. Revealed its main advantages and disadvantages. The main disadvantage is the variability factor of biometric characteristics, which can cause the occurrence of errors in the procedure of identification. A new approach is proposed to improve the reliability of the operation of digital passenger identification systems based on a noise-resistant coding algorithm with elements of cognitive data processing. The algorithm involves the use of non-binary Reed-Solomon codes, with simultaneous integration of a cognitive map permutation decoder into the model. The proposed algorithm allows to obtain a significant gain in speeding up the calculations by eliminating arithmetic operations in the search procedure for the equivalent code.

Keywords: biometric information, digital identification, error-correcting coding, non-binary Reed-Solomon codes, cognitive card.

1. Введение

Совершенствование организации пассажиропотоков на уровне авиакомпаний и аэропортов тесно связано с внедрением комплексных автоматизированных решений на базе новой концепции цифровой идентификации авиапассажиров по биометрическим параметрам: лицевому изображению, голосу, отпечаткам пальцев и др. Основные преимущества применения предлагаемой концепции заключаются в следующем: повышение пропускной способности точек контроля, сокращение количества обслуживающего персонала, повышение эффективности обеспечения авиационной безопасности. Идентификационное устройство (терминал) состоит из специального сканера, считывающего те или иные биометрические параметры пассажира и метода сравнительного анализа, полученных параметров с достоверным шаблоном [1]. Терминал самообслуживания представляет собой терминал для регистрации пассажиров, использование которого устраняет необходимость в наземном обслуживающем персонале. Если раньше авиакомпании были вынуждены иметь специальные стойки с персоналам, текущие технологии позволяют обслуживать заявки на регистрацию для нескольких авиакомпаний. Использование данных терминалов способствует как рациональному использованию пространства аэровокзала, так и снижению финансовых расходов. По результатам проверки личности пассажира формируется его цифровой проездной документ, который после сдачи багажа дополняется данной информацией. В совокупности с терминалом «быстрого выхода на посадку», автоматизировано проверяющим посадочный талон, пассажир самостоятельно садится на борт воздушного судна. В данном случае персонал службы досмотра не акцентирует свое внимание на пассажирах, успешно прошедших все этапы идентификации личности, что позволяет в большей мере уделить внимание высокорисковым пассажирам. Одним из важных недостатков предлагаемой концепции является то, что извлекаемые биометрические параметры по ряду причин не идентичны при каждой процедуре взятия образца. Большинство регистрируемых параметров стабильны, но некоторые подвержены определенным изменениям по причине возраста и других факторов. Это может породить возникновение ошибок в идентификации. По этой причине использование алгоритмов помехоустойчивого кодирования является лучшим способом исправления незначительных изменений и ошибок. Требования по высокой скорости обработки информации в таких системах не позволяют использовать длинные избыточные коды [2,3]. Некоторые результаты применения алгоритмов помехоустойчивого кодирования в системах цифровой идентификации отражены в работах [4-7]. При этом в предыдущих исследованиях отсутствовали научно обоснованные подходы к организации помехоустойчивого кодирования в системах обмена данными с применением когнитивных принципов. Указанные положения, позволяют обосновать актуальность выбранной темы.

2. Методы исследования

Предлагаемая концепция когнитивной обработки биометрических данных в системе перестановочного декодирования (ПД) заключается в том, что часть надёжных символов кодового слова длины n переставляются на место k информационных разрядов, где n<k, и эти разряды кодируются эквивалентным кодом [8]. Данная процедура осуществляешься в приемнике. Поскольку данные такого кода не передаются по телекоммуникационным системам с высоким уровнем помех, то вероятность ошибочного декодирования эквивалентного кода оказывается на уровне внутренних сбоев вычислительной системы приемника. Главным препятствием на пути реализации указанного метода является сложная процедура получения порождающих матриц эквивалентных кодов, которая должна проводиться для каждой уникальной перестановки символов, каждого кодового вектора [8]. Число перестановок для кода длины n оценивается как n!.

В предлагаемом методе ПД защиты данных от ошибок предлагается использовать недвоичные коды Рида-Соломона (РС), как наиболее приспособленные для защиты оцифрованных изображений. Суть когнитивного подхода проста: если декодер вычислил хотя бы один раз некоторую порождающую матрицу эквивалентного кода, то она заносится в когнитивную карту (КК) декодера и при повторении подобной перестановки из карты извлекается готовый результат. Этот прием позволяет избежать сложных повторяющихся вычислений и решить задачу поддержания высокой скорости обработки данных сервером. На примере кода РС (7,3,5) можно показать, что предложенный метод обладает рядом свойств, позволяющих снизить объем памяти КК, что важно для кодов большой длины, например, для двоичных полей Галуа восьмой степени расширения.

3. Результаты интеграции когнитивной карты в перестановочный декодер

Пусть в системе обмена данными используется недвоичный код РС с параметрами (7,3,5). Порождающая матрица G этого кода в систематической форме имеет вид, и столбцы матрицы нумеруются обычным образом слева направо

, (1)

цифровой идентификация помехоустойчивый кодирование

здесь и далее б - примитивный элемент поля GF(2³).

Пусть надежными символами в некотором принятом кодовом векторе кода РС будут символы с номерами (2 4 5), а менее надежные символы в порядке убывания значений K_пр располагаются в последовательности вида (6 7 1 3). Тогда из выражения (1) следует

. (2)

Задача заключается в том, чтобы матрицу (2) перевести в систематическую форму. Принципиально для этого используются классические методы матричных вычислений известные как линейные преобразования. Обозначим подобную процедуру через выражение вида . Тогда

. (3)

В ходе оперативной обработки данных сочетание надежных символов кодовой комбинации вида (2 4 5) с высокой долей вероятности может повторяться. Для экономии в будущем вычислительного ресурса декодера целесообразно сохранить этот результат в памяти и использовать его при возможных перестановках с номерами (2 4 5). Матрица, представленная на рисунке 1, со строго возрастающей последовательностью номеров строк называется канонической, и сама матрица является эталонной.

Рис. 1. Структура эталонной матрицы в каноническом виде по системе надежных символов.

Следуя принципам когнитивной обработки данных, декодер, получив, например, кортеж значений K_пр в виде (5 2 4) для первых k надежных символов принятой комбинации и оставшихся менее надежных символов в виде (3 7 1 6), формирует матрицу G_пер исходя из структуры эталонной матрицы, как показано ниже

. (4)

В ходе исследований установлено, что при сохранении номеров позиций в перестановках k надежных и ненадежных символов следует на первом шаге переставлять строки матрицы (4), а на втором шаге - столбцы этой новой матрицы.

Перестановочное декодирование таких кодов приводит к снижению вычислительной сложности декодера за счет образования константных структур в вычислительном процессе декодирования, характерных для всего цикла работы устройства. Применение когнитивных процедур дает дополнительный выигрыш в процедуре минимизации вычислительной сложности. Проведенными исследованиями установлено, что свойство цикличности кодовых комбинаций позволяет в n раз уменьшить требования к объему памяти декодера. Например, для кода РС (7,3,5) вместо 35 эталонных матриц необходимо будет использовать только 5. Пусть сортировка надежных символов привела к последовательности (6 2 7) и некоторой последовательности ненадежных символов вида (3 5 1 4). Канонический вид первой последовательности дает (2 6 7). Становится ясно, что следует обрабатывать эталонную матрицу с нумерацией строк (6 7 2) и нумерацией столбцов (1 3 4 5) и последующей их перестановкой.

.

Таблица 1. Результаты вычисления матрицы эквивалентного кода

Применение принципов когнитивной обработки данных в декодере недвоичного кода обеспечивает снижение сложности реализации процедуры декодирования за счет использования системы быстрых матричных преобразований (БМП), не требующих арифметических действий.

Согласно таблице 1 при использовании предложенного метода достигается значительный выигрыш в ускорении вычислений за счет исключения арифметических действий в процедуре поиска эквивалентного кода по классическому сценарию и замены ее при работе декодера тривиальной сортировкой строк и столбцов эталлоной матрицы, извлекаемой из памяти КК, в соотвествии с перестановками надежных и ненадежных символов кодового вектора.

Таблица 2 показывает возможность хранения данных эталонных матриц когнитивной карты в оперативной памяти типовых программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Это позволяет поддержать высокие темпы обработки данных приемником, поскольку нет необходимости затрачивать временной ресурс для обращения к внешней памяти процесса приемника.

Таблица 2. Возможность реализации когнитивной карты декодера

4. Заключение

В данной работе описана новая концепция организации пассажиропотоков в аэропортах на основе цифровой идентификации личности и представлены ее основные компоненты. Выявлены преимущества и недостатки данной концепции. Основным недостатком является фактор изменчивости биометрических характеристик, который может породить возникновение ошибок в процедуре идентификации личности. Предложен новый подход к повышение надежности функционирования систем цифровой идентификации пассажиров на базе алгоритма помехоустойчивого кодирования с элементами когнитивной обработки данных. Алгоритм включает в себя использование недвоичных кодов Рида-Соломона, с одновременной интеграцией в модель перестановочного декодера когнитивной карты. Предложенный алгоритм позволяет получать значительный выигрыш в ускорении вычислений за счет исключения арифметических действий в процедуре поиска эквивалентного кода.

Литература

1. Тюкалова Н. М., Разувакин А. А. Современная концепция цифровой идентификации авиапассажиров. // Научный вестник МГТУ ГА, 2018, № 21 (04). - С. 39-47.

2. Гладких А. А., Ал-Тамими Т. Ф. Х. Концепция когнитивной обработки данных в системе перестановочного декодирования недвоичного избыточного кода. // Электросвязь, 2018, № 9. - С. 69-74.

3. Gladkikh A. A, Mishin D. V., Chilikhin N. Y. Improving efficiency of fiber optic communication systems with the use of lexicographic decoding of polar codes. Proceedings of SPIE. Optical Technologies for Telecommunications, 2018, Vol. 10744. pp. 1-15.

4. Hao F., Anderson R., Daugman J. Combining Crypto with biometrics effectively. IEEE Transactions on Computers, 2006, Vol. 55, No. 9. pp. 1081-1088.

5. Alawi A. Al-Saggaf. Secure Method for Combining Cryptography with Iris Biometrics. Journal of Universal Computer Science, 2018, Vol. 24, No. 4. pp. 341-356.

6. Peng L., Xin Y., Hua Q., Kai C., Eryun L., Jie T. An effective biometric cryptosystem combining fingerprints with error correction codes. Expert Systems with Applications, 2012, Vol. 39. pp. 6562-6574.

7. Haitham W., Abdel-Moneim W., Aliaa A. A. Y. Cryptosystem from multiple biometric modalities. European Scientific Journal, 2013, Vol. 9, No. 30. pp. 242-256.

8. Carrasco R. A., Johnston M. Non-binary error control coding for wireless communication and data storage. John Wiley & Sons, Ltd, 2009. 322 p.

References

1. Tyukalova, N. M., Razuvakin, A. A. The modern concept of digital identification of air passengers. // Scientific Bulletin of MSTU GA, 2018, Vol. 21, No. 4. - Pp. 39-47.

2. Gladkih, A. A., Al-Tamimi, T. F. H. The concept of cognitive data processing in a permutation decoding system of a non-binary redundant code. // Telecommunication, 2018, Vol. 9. - Pp. 69-74.

3. Gladkikh A. A, Mishin D. V., Chilikhin N. Y. Improving efficiency of fiber optic communication systems with the use of lexicographic decoding of polar codes. Proceedings of SPIE. Optical Technologies for Telecommunications, 2018, Vol. 10744. pp. 1-15.

4. Hao F., Anderson R., Daugman J. Combining Crypto with biometrics effectively. IEEE Transactions on Computers, 2006, Vol. 55, No. 9. pp. 1081-1088.

5. Alawi A. Al-Saggaf. Secure Method for Combining Cryptography with Iris Biometrics. Journal of Universal Computer Science, 2018, Vol. 24, No. 4. pp. 341-356.

6. Peng L., Xin Y., Hua Q., Kai C., Eryun L., Jie T. An effective biometric cryptosystem combining fingerprints with error correction codes. Expert Systems with Applications, 2012, Vol. 39. pp. 6562-6574.

7. Haitham W., Abdel-Moneim W., Aliaa A. A. Y. Cryptosystem from multiple biometric modalities. European Scientific Journal, 2013, Vol. 9, No. 30. pp. 242-256.

8. Carrasco R. A., Johnston M. Non-binary error control coding for wireless communication and data storage. John Wiley & Sons, Ltd, 2009. 322 p.

Размещено на Allbest.ru