PhD képzés

Nyomtatóbarát változatPDF változat

2007 márciusában a dékáni hivatalhoz benyújtott PhD témakiírások:

Mérőrendszerek frekvenciafüggő torzításának kompenzálása inverzszűréssel
Fogalmi rendszerek (ontológiák) az informatikai rendszerek tervezésében
Szárnyrezgés (flutter) jelenségek nemlineáris modellezése
Dinamikusan átkonfigurálható számítási struktúrák
Összetett rendszerek diagnosztizálása adatbányászati és tanuló eljárások segítségével
Kernel módszerek a nemlineáris dinamikus rendszerek mérési adatok alapján történő modellezésében
Beágyazott rendszerek rádiós hálózati eszközeinek kutatása
Dinamikus rendszerek modellezése mért jelekből
Kerekítési hibák vizsgálata digitális jelprocesszorokban (DSP-kben)
Követelmények formalizálása és ellenőrzése biztonságkritikus rendszerekben
Szolgáltatásbiztos mobil rendszerek modell alapú tervezése
Adaptívan szolgáltatásbiztos rendszerek modell alapú tervezése
Kooperatív jelfeldolgozás beágyazott rendszerekben
Szoftvertechnológiai módszerek modelltranszformációk hatékony fejlesztésére
Modelltranszformációk formális helyességellenőrzése
Lágy számítási módszerek alkalmazása a képi információ feldolgozásban és 3D modellezésben
Intelligens módszerek közlekedési rendszerek biztonságának növelésére

 

Mérőrendszerek frekvenciafüggő torzításának kompenzálása inverzszűréssel

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

 

Idő vagy helytartománybeli jelek mérésénél gyakran előfordul, hogy a mérőrendszer sávszélessége nem elegendően nagy, vagy nemlineárisa nem elhanyagolható, így a mért jelalak torzul. Amennyiben a torzítás mértéke nem fogadható el, és a mérőrendszer sávszélességének kiterjesztésére ill. a nemlinearitás csökkentésére nincs mód, a mért jel digitális utófeldolgozásával lehetséges a torzult jelalak helyreállítása. Ezt a műveletet általánosságban inverzszűrésnek, lineáris és időinvariáns rendszerek esetén pedig dekonvolúciónak (konvolúció inverze) nevezik. A gyakorlatban számos területen van szükség erre. Néhány példa ezek közül: ultra gyors digitális oszcilloszkópok készítése, nagyfeszültségű lökőimpulzus mérések, szeizmikus adatok feldolgozása, rosszul fókuszált kamera képének helyreállítása, régi hangfelvételek rekonstruálása stb.

Az inverzszűrés egy rosszul kondicionált feladat, vagyis a mért jel kis megváltozása is nagy ingadozást okoz a rekonstrukcióban. A mérést mindig terhelő zaj ilyen felerősödését megfelelő szűréssel csökkenteni lehet, de csak a hasznos jel torzítása árán. A megoldást ezért olyan algoritmusok jelentik, melyek kompromisszumot nyújtanak a zaj elnyomása és a torzítás között.

A hallgató érdeklődésétől és az első féléves tapasztalataitól függően az alábbi területekkel foglalkozhat részletesen:

  • 2 dimenziós inverzszűrés rosszul fókuszált vagy bemozdult fényképfelvételek helyreállítására,
  • inverzszűrés és identifikáció együttes (globális) optimalizálása,
  • mérőeszközök nemlineáris torzításának kompenzálása.

Előzmények: A tanszéknek komoly múltja van inverz szűrési és rendszer identifikációs módszerek kidolgozásában és ipari alkalmazásában. Sok hazai és nemzetközi kutatási és fejlesztési projekt zárult le sikeresen ezekben a témakörökben.

Szükséges nyelvismeret: angol
További felvilágosítást ad: dr. Dabóczi Tamás docens
szoba: I ép. E 422
tel: 463-2065
email: daboczi@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~daboczi/

Fogalmi rendszerek (ontológiák) az informatikai rendszerek tervezésében

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

Az ontológia egy szakterület közös értelmezésének világos és részletes fogalmi modellje, tartalmazza a szakterület szakkifejezéseit a jelentésükkel együtt. Ezáltal hatékony eszköz lehet az ember-gép, gép-gép információcserében, az együttműködés kialakításában, az erőforrások újrafelhasználásában, az ismeretelemzésben, a komplex, ám megbízható rendszerek szervezésében, fuzionálásában. Az ontológia fontos tudás reprezentáció is, elengedhetetlen a tudásalapú rendszerek fejlesztésében. Hol találkozunk konkrétan az ontológiákkal az informátikában?

Információbányászat és a megszerzett tudás rendszerezése
A számítógépes tudomány - a reális szükségletek nyomására és kielégítésére - egyre több olyan feladat megoldásával találja magát szemben, melyek hátterében nagy volumenű, többségében hiányos és bizonytalan információ áll, melynek áttekintése, felhasználása feltétlenül szükséges a bonyolult problémák eredményes megoldásához. Az információ zöme nem a jól definiált adatbázisokban, hanem - a Web technológia jóvoltából - a nagy mennyiségben elérhető természetes, ill. "közel" természetes nyelvű szövegekben található, melyek információtartalmát fokozzák csatolt audiovizuális elemek (hypertext, hypermedia). Konkrét esetekben azonban az információt tömören, leszűrten és célirányosan kell tárolni és szolgáltatni. Meg kell oldani tehát a nagy volumenű és nem szükségképpen könnyen értelmezhető szöveges információ összegyűjtését, interpretálását, lényegi elemeinek kiemelését és a célrendszerbe (tudásbázis) való beolvasztását. A kutatás a strukturált szövegkörnyezetre szűkíthető, ahol olyan szövegekkel találkozunk, amelyek információtartalma függvénye a szövegben foglalt helyüknek. Ilyenek a tudományos cikkek, riportok, sajtótudósítások, önéletrajzok, orvosi leletek, zárójelentések, gazdasági kimutatások, stb. Ehhez kapcsolódik a szöveges információ hátterében húzódó fogalmi rendszerek (ontológiák) vizsgálata. A fogalmi rendszerek belső törvényszerűségeinek a megértése, a "helyes", konzisztens fogalmi rendszerek létrehozása, kiinduló pont a strukturált információ leírására alkalmas reprezentációk, az autonóm ágensek közötti magas szintű kommunikációs protokollok létesítéséhez.

Ontológiavezérelt kezelői felületek
A szoftveripar szakterületfüggő megoldásai rendkívüli élőmunka ráfordítással készülnek, komponenseik egymással lényegében sohasem csereszabatosak, és a szoftverfejlesztési munkát csak magasan kvalifikált szakértők végezhetik, betanított munkások vagy felhasználók pedig nem. A célkitűzésünk olyan megoldások elvi és architekturális alapjainak kidolgozása, ahol a felhasználók maguk szerkeszthetik az igényeiknek megfelelő alkalmazások kezelői felületét, akár manapság egy Word dokumentumot, míg a programozók előre definiált, általános, alkalmazásfüggetlen, újrafelhasználható szolgáltató komponenseket fejlesztenek. A rendszert szemantikai egységbe fogó szakterületfüggő tudást ontológiák tárolják. Bár a célul tűzött rendszer architekturális komponensei rendelkezésre állnak (pl. alkalmazásszerverek, webszolgáltatások, stb.), hiányzik két alapvető láncszem: (1) a rendszer által kezelt szakterületfüggő szemantikai tudás, amely a rendszer működését és a felhasználók munkáját vezérelheti, (2) a kezelői felület és a végrehajtási réteg teljes, szemantikus szétválasztása, hogy a kezelői felületet a végrehajtási rétegtől teljesen függetlenül lehessen szerkeszteni. A doktori munka alapvető területei: az ontológia vezérelt szoftverarchitektúrák és szoftverfejlesztési modellek vizsgálata, (2) a kezelői felületek axiomatikus komponenseinek, és ezek ortogonális kompozíciós szabályainak vizsgálata, (3) a kezelői felületen megjelenő szakterületfüggő fogalmakat rendszerező és tároló ontológiák kidolgozása és alkalmazása.

További felvilágosítást ad: dr. Dobrowiecki Tadeusz, docens,
szoba: I. ép. E437
tel: 463-2899
e-mail: dobrowiecki@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~tade

dr. Strausz György, docens
szoba: IE. ép. 423,
tel: 463-4394,
e-mail: strausz@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~strausz/indexm.html

 

Szárnyrezgés (flutter) jelenségek nemlineáris modellezése

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

A túl gyorsan haladó repülőgép ki van téve annak a veszélynek, hogy a szárnyain  flutternek nevezett  destruktív rezgések keletkezhetnek. Ha a repülő szerkezetét nem méretezték ilyen terhelésre, akkor a szárnyai akár meg is repedhetnek és leválhatnak. A rezgés szempontjából kritikus sebességet először kisméretű modelleken szélcsatornákban mérik, majd jönnek a tényleges próbarepülések. Világos azonban, hogy lényeges egy korai és megbízható tesztelési módszertan.

A repülőre vonatkozó kritikus sebességet szélcsatorna kísérletek alapján becsülik, amelyekben mérik a szárnyak rezgéseit és megkísérlik megjósolni azok destruktív hatását. Ezekben a kísérleti tesztekben rutinszerűen lineáris modellekre támaszkodnak, azonban minden jel szerint a flutter egy alapvetően nemlineáris jelenség, és ez a nemlineáris jelleg a sebességgel egyre inkább növekszik. A lineáris modell használata miatt a kritikus sebesség rutinszerűen kapott becslése túlságosan magas érték lehet hamis biztonságba ringatva a repülőgép üzemeltetőit. A kutatás célja a meglévő flatter tesztelési technika verifikálása abból a szempontból, hogy a feltételezett és használt lineáris modell helytálló-e valós környezeti feltételek mellett.

A jelöltnek először meg kell ismerkednie az egyszerű flutter modellek, valamint a rendszer identifikációs és a nemlineáris rendszer modellezés irodalmával. Ennek folytatásaként szimulációkkal ellenőriznie kell a tanult elméletet a valós mérési adatok fényében. Miután a jelölt megfelelő elméleti áttekintést nyert a probléma jellegéről és a várható nehézségekről, részt kell vennie a Brüsszeli Szabad Egyetem (Vrije Universiteit Brussel) igazi szélcsatornájában végzett kísérletek lefolytatásában (stacionárius kísérletek állandósult repülési sebességek mellett). A mérési eredmények alapján meg kell kísérelni detektálni, kvalitatív majd kvantitatív módon leírni a nemlineáris torzító hatásokat és azok hatását a szárny stabilitására (flutter megjelenése).

A kutatás utolsó fázisa az eredmények kiterjesztése periodikus környezeti zavarok (a levegőáramlásban kialakult Kármán-féle örvénysor, Kármán vortex) figyelembevételével.

A kutatás a BME MIT és a VUB ELEC (Brüsszeli Szabad Egyetem Méréstechnika Tanszéke) közös kutatása, közös PhD vezetéssel, gyakori külföldi konzultációkkal és rövidebb-hosszabb külföldi ösztöndíjakkal a flamand partnernél. Az első év alapvetően az elméleti alapozás a BME-n, ezt követi az intenzív kísérleti munka a VUB-n.

Különleges kívánalmak a jelölttel szemben: vonzalom a matematika és a kísérletezés iránt, rendszer identifikációs előismeretek, Matlab programozói tudás, angol nyelv ismerete társalgási szinten is.

További felvilágosítást ad: dr. Dobrowiecki Tadeusz, egyetemi docens
szoba: I. ép. E437
tel: 463-2899
e-mail: dobrowiecki@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~tade

Flamand konzulens: Prof. Johan Schoukens
e-mail: johan.schoukens@vub.ac.be
URL: http://wwwtw.vub.ac.be/elec/jschoukens.htm

Dinamikusan átkonfigurálható számítási struktúrák

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

A korszerű programozható eszközök a hagyományos alkalmazások mellett a nagyteljesítményű számítási struktúrák területén is megjelennek. A konfigurálható, alkalmazás specifikus számítási architektúra kialakíthatósága, a rendelkezésre álló nagymennyiségű erőforrás beépíthetősége a hagyományos megoldásokhoz képest lényegesen nagyobb hatékonyság elérését teszi lehetővé. Az általános célú processzorok és az újrakonfigurálható számítási struktúrák szoros egymáshoz rendelésével mindkét komponens legkedvezőbb tulajdonságai válnak kiaknázhatóvá. A kezdeti alkalmazások a különböző keresési, jel- és képfeldolgozási feladatok vizsgálata során gyakran egy-két nagyságrendnyi hatékonyság javulást mutattak. A finom granularitású logikai cellákból, közvetlen hardverben megvalósított adatfolyam felépítésű újrakonfigurálható processzáló egységek tervezése jelenleg a Verilog/VHDL színtű hardverleíró nyelvekkel történhet. Az elmúlt években megjelent, közvetlen C (vagy más hasonló típusú) nyelvi eszközök használata az algoritmusfejlesztést gyorsította, azonban az általuk elért minőség még gyakran nem kielégítő.

A kutatási feladat az újrakonfigurálható nagyteljesítményű számítási rendszerek kísérleti eredményeinek áttekintése, a jelenleg alkalmazott megoldások értékelése. Az FPGA eszközökön kialakítható rendszerek vizsgálata, multiprocesszoros, dedikált hardver gyorsító modulokat tartalmazó elrendezések kialakítása. A dinamikus, részleges, működés közbeni átkonfigurálás aktív használatának megvalósítása, a technológia fejlesztési eszközeinek kialakítása.

A kutatási feladat elvégzéséhez angol nyelvtudás szükséges.

További felvilágosítást ad: dr. Fehér Béla, docens
szoba: I épület E417
tel: 463-2686
e-mail: feher@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~feher

Összetett rendszerek diagnosztizálása adatbányászati és tanuló eljárások segítségével

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

Bonyolult rendszerek működésének követése, és a működés minősítése, a helyes és hibás működés felismerése a rendszer valamilyen szintű modellezését igényli. A modell lehet fizikai modell, ahol a modell tükrözi a rendszer belső felépítését is, tehát a modell struktúrája is követi a modellezendő rendszer struktúráját. Fizikai modell megalkotására sokszor nincs lehetőség vagy a rendszer nagyfokú bonyolultsága és az ismeretek nem elégséges volta miatt, vagy azért mert a fizikai modell megalkotása túl nagy erőfeszítést, túl nagy költséget jelentene. Ilyen esetekben sokszor megelégszünk viselkedési modellel vagy fekete doboz modellel, amikor nem az a cél, hogy a rendszer belső felépítését, működési mechanizmusát minél pontosabban leírjuk, hanem csupán az, hogy a rendszer kívülről látható viselkedését, a bemenet-kimenet kapcsolatát leírjuk. Ehhez a rendszer működéséről mérési adatokra van szükségünk és a modellt ezen adatok alapján tudjuk megalkotni. Sok esetben még arra sincs szükség, hogy pontos viselkedési modellt állítsunk fel, mindössze az a cél, hogy a rendszer működése során összegyűjtött mérések, megfigyelések (adatok) alapján eldöntsük, hogy a rendszer nagy valószínűséggel helyesen vagy hibásan működik-e. Ez a rendelkezésre álló adatok elemzését, az adatok között valamilyen szabályosság vagy valamilyen kapcsolat megtalálását igényli. Az ilyen megközelítésre általában az a jellemző, hogy nagymennyiségű adat áll rendelkezésünkre és ebből a nagy adathalmazból kell a hasznos információt kinyerni. A megoldás tehát részben adatokból történő tanuló eljárások alkalmazásával, illetve adatbányászati módszerek alkalmazásával lehetséges. A vázolt témán belül a doktori kutatás célja új eljárások kidolgozása, vizsgálata és autóipari alkalmazása, azon belül is váltóvezérlő diagnosztizálása.

Egy mai modern autóban több mint 80 elektromos vezérlőegység (Electrical Control Unit, ECU) kerül beépítésre, melyek együttvéve egy meglehetősen összetett rendszert alkotnak. A növekvő igények növekvő összetettséget, illetve egyre több és több hardver és szoftver komponenst eredményeznek. Ahhoz, hogy ezen vezérlők beszállítói az autógyártók minőségi követelményeinek meg tudjanak felelni, egyre több hangsúlyt kell helyezni a tesztelésre. A különböző, a váltóvezérlő által mért vagy előállított jellemzők mellett számos más vezérlőtől kapott jelek összessége, továbbá a váltóvezérlő paramétereinek beállítása komplex determinisztikus viselkedést definiál. A tesztelési fázisban tehát nagyszámú mérési eredményt kell összegyűjteni és kiértékelni, nem csak úgy, mint önálló alrendszerek eredményeit, hanem mint egy komplex rendszer viselkedését.

Ahhoz, hogy eldönthető legyen, hogy egy váltóvezérlő bizonyos részfunkciója jól működik-e, általában sok (10-100db) paramétert kell folyamatosan (kb. 100minta/mp) mérni, kb. 10-100 percen keresztül. Jóllehet a váltóvezérlő nagy része szigorúan kauzális rendszerként írható le, a teljes kiértékeléshez szükséges kritériumrendszer leírása  a feladat összetettsége miatt túlságosan bonyolult feladat lenne, vagyis a gyakorlatban ezen eredmények kiértékelésekor a nagyfokú tapasztalatra, intuitivitásra és egyedi ötletekre kell hagyatkoznunk. Számos rendszer (pl. a tanuló rendszerek, neurális hálózatok) képes arra, hogy megtanulja, hogyan kell működnie egy jól implementált rendszernek; a hibásan működő rendszerekről meg képes megállapítani azt, hogy adott valószínűséggel hibát tartalmaznak. Egy ilyen rendszer nagy arányban képes csökkenteni a szükséges emberi beavatkozás mértékét. A téma célja az általános célú módszerek kidolgozásán túl azok alkalmazása elektronikus automata sebességváltó-vezérlő funkcionalitásának tesztelésére. A munka során a PhD hallgató:

  • megvizsgál és értékel tipikus méréseket, amiket egy jól működő rendszeren végeznek el
  • esetleges előfeltevéseket gyűjt, illetve fogalmat meg, amik a tanuló rendszer bonyolultságát csökkenthetik
  • megállapítja, hogy milyen rendszer alkalmas az adott feladat ellátására
  • mutatókat határoz meg, amelyek a tanuló rendszer megbízhatóságát ill. bizonytalanságát jellemzik
  • mérésekkel igazolja, hogy az általa fejlesztett rendszer az elvárásoknak megfelel.

Angol nyelv szükséges, a német nyelv ismerete előny. A téma a Robert Bosch kft.-vel közösen kerül meghirdetésre.

További felvilágosítást ad: dr. Horváth Gábor docens
szoba: I ép. E 436
tel: 463-2677
e-mail: horvath@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~horvath

Kernel módszerek a nemlineáris dinamikus rendszerek mérési adatok alapján történő modellezésében

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

Az iparban, gazdaságban, pénzügyi tevékenységek során, stb. számos olyan feladattal találkozunk, mikor egy folyamat múltbeli viselkedése (a folyamat egy vagy több paraméterének múltbeli értékei) alapján kell megbecsülnünk, előrejeleznünk a folyamat közvetlen közeli, vagy a távolabbi jövőbeli viselkedését. Ilyen feladat lehet többek között pénzügyi mozgások (pl. árfolyam arányok, tőzsdei árfolyammozgások) előrejelzése, komplex rendszerek viselkedésének (pl. napfolt tevékenység) előrejelzése, villamosenergia-rendszereknél a várható terhelés előrejelzése, stb.

E folyamatokat általában az jellemzi, hogy az adott paraméter vagy paraméterek meghatározandó értéke számos változó pillanatnyi értékétől továbbá ezen változók régebbi értékeitől és/vagy a paraméterek régebbi értékeitől (tehát a folyamat régebbi viselkedésétől) is függ, valamint az, hogy a megfelelő kapcsolat általában zárt matematikai formában nem írható fel. Ilyen esetben járható út a kapcsolat minták alapján történő felderítése, a mintákhoz illeszkedő neuron hálós modell kialakítása. A neuron hálós modell ún. fekete doboz model, tehát a modellezendő rendszer be-kimeneti viselkedését írja le, anélkül, hogy a modell felépítése a modellezendő rendszer felépítését követné.

Az adatokból épített modellezésnél az utóbbi években kitüntetett szerepet kaptak a kernel módszerek (SVM. LS-SVM. stb.). A fekete doboz modellezésnél az adatok elsődleges fontosságúak. Ez azt jelenti, hogy "kellő számú", "kellően reprezentáns" és "elegendően pontos" adatra van szükség. A doktori kutatás célja elsődlegesen ezen fogalmak pontosítása; mikor tekinthető az adatok mennyisége elegendőnek, hogyan definiálható az adatok elegendő pontossága, stb. További fontos kutatási terület, hogy az adatok mennyiségére és minőségére vonatkozó jellemzők milyen módon hozhatók kapcsolatba a kernel gépek konstrukciójával. (Zajos, kilógó, hiányos adatok hatása, esetleges felhasználása, outlierek kiszűrése stb) E kérdések szorosan kacsolódnak ahhoz a ma igen fontos és mind elméleti, mind gyakorlati szempontból számos nyitott kérdést tarlalmazó kutatási irányhoz, hogy hogyan tanulhatunk megfigyelési adatokból.

A doktori kutatás során a kidolgozott módszereket valós feladatokra is kell alkalmazni.

A szükséges nyelv: angol

További felvilágosítást ad: dr. Horváth Gábor docens
szoba: I ép. E 436
tel: 463-2677
e-mail: horvath@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~horvath

Beágyazott rendszerek rádiós hálózati eszközeinek kutatása

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

A komplex folyamatok menedzselését végző beágyazott rendszerek egyre inkább áthatják mindennapi tevékenységünket. A beágyazott rendszerek alkalmazása a nyomonkövethetőséget biztosító automatizált gyártó rendszerektől kezdve, az intelligens épületeken át, egészen a szenzor hálózatokig terjednek. Mivel az optimális és kellően flexibilis felépítés biztosítása céljából az informatikai és számítástechnikai feladatok megoldása elosztott módon megy végbe, az adatátvitel és a hálózati feladatok megoldása minden beágyazott rendszerek tervezésének egyik alapkérdése.

A beágyazott rendszerek működéséből következik, hogy a bennük alkalmazott hálózati eszközöknek igen speciális, a hagyományos adatátviteli eszközökkel optimális módon nem, ill. egyáltalán nem kezelhető problémákat kell megoldaniuk. Ezen alkalmazások tipikus jellemzői: (a) kis adatátviteli sebesség, (b) infrastuktúra nélkül, ad hoch módon felépülő, öngyógyító képességgel rendelkező hálózatok, amelyek megfelelnek a számítógépes rendszerek hálózati viszonyait rögzítő IEEE 802 szabványnak, (c) az infrastuktúra és karbantartás nélküli üzemeltetés követelményéből következik, hogy a hálózati eszköznek évekig kell ugyanarról a telepről működniük, (d) az eszközök ára nem mehet 10USD fölé, (e) a rádiós adatátvitelt az előzetes hatósági engedélyhez nem kötött ISM frekvenciasávokban kell lebonyolítani, (f) az adatátvitelt mobil és leggyakrabban beltéri környezetben kell megvalósítani.

A beltéri és mobil kommunikáció követelménye, valamint az interferenciák kezelhető szinten való tartása miatt a beágyazott rendszerek hálózati eszközei szélessávú jelekkel üzemelnek abban az értelemben, hogy az RF modulált jel által elfoglalt sávszélesség többszöröse az adatátviteli sebesség által meghatározott sávszélességnek. A jelenleg ismert megoldások: (a) a hagyományos szórt spektrumú technikák alkalmazása (FH-SS és DS-SS), (b) impulzusokra alapozott ultra-szélessávú rádiózás (impulzus vagy UWB rádió), (c) OFDM rendszerek és (d) kaotikus vivőkre alapozott adatátvitel. A nemkoherens kaotikus adatátvitel elméletének és gyakorlatának kidolgozásával, az FM-DCSK moduláció megalkotásával tanszékünk nemzetközi szinten is vezető szerepet vívott ki magának a beágyazott rendszerek hálózati eszközeinek kutatásában.

A jelenleg használt módszerek közös hátránya, hogy azok nem egy egységes matematikai modell alapján, a csatorna viszonyok figyelembevételével szisztematikus módon levezetett algoritmusokon, hanem mérnöki meglátásokon és heurisztikus megközelítéseken alapulnak. Az egységes matematikai modell hiánya és a heurisztikus megközelítés nem teszi lehetővé az egyes adatátviteli algoritmusok és technikák (a) egzakt összehasonlítását, (b) adott csatornaviszonyokra való optimalizálását, (c) rendszerparamétereinek (BER, interferencia) zárt, analitikus alakban való meghatározását.

A doktori kutatás célja a beágyazott rendszerek rádiós hálózati eszközei egységes elméletének és gyakorlatának kidolgozása. A matematikai modell, az optimalizálási feltételek és a kidolgozott algoritmusok fejlesztése során mindig a beágyazott rendszerek által támasztott követelményekből kell kiindulni. A csatornaviszonyok figyelembevétele mellett, a már meglévő egységes, tetszőleges vivőre alkalmazható matematikai modellből kiindulva optimális modulációs eljárásokat és detekciós algoritmusokat kell kidolgozni. Minél több, olyan analitikus összefüggést kell levezetni, amelyek alapján elvégezhető egy beágyazott rendszer rádiós hálózati eszközeinek optimális kiválasztása, a rádiós hálózat és a fizikai réteg megtervezése, és a rendszerterv kialakítása.

További felvilágosítást ad: dr. Kolumbán Géza egyetemi tanár
szoba: I ép. E 415
tel. 463-3585
email: kolumban@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~kolumban

 

Dinamikus rendszerek modellezése mért jelekből

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

 

Mottó: Mit tegyünk, ha egy rendszeren csak zajos és torzított be- és kimenő jeleket tudunk mérni, de van egy jó számítógépünk?

Ha egy flexibilis robotkar vezérlőrendszerét meg akarjuk tervezni, egy épülő híd pilonjának rezgéseit aktív rezgéscsillapítóval szeretnénk csillapítani, jó autóbusz-karosszériát szeretnénk tervezni, vagy egy motor fogyasztását és szennyezőanyag-kibocsátását kell csökkentenünk, a kiindulópont mindig a rendszer matematikai modellje: differenciálegyenlet-rendszer, átviteli függvény, stb. Ezt azonban elméleti alapon meghatározni nehéz és pontatlan. Sokkal pontosabb modellt lehet felállítani a tényleges rendszeren végzett mérések alapján. A mérések azonban általában zajosak, a mérőrendszer torzítja a mért jeleket, és a mérést nem tudjuk elszigetelni a külső zavaroktól sem. Ezért a mérés megtervezése és a modell felállítása a mért jelekből gyakran valóságos művészet. Tanszékünkön részben ezzel az izgalmas kérdéskörrel foglalkozunk: mérünk, és a mért adatokból kiszűrjük a használható információt.

Mivel a számítógépek teljesítőképessége rohamosan nő, és egyre komplikáltabb számításokat lehet elfogadható időn belül elvégezni, az identifikációs módszerek kutatása az utóbbi években felgyorsult. Lehetővé vált a jelek komplex feldolgozása, a "teljes" információtartalom kinyerése.

Az identifikációval kapcsolatban sok területen folyik intenzív kutatás. Ilyenek:

  • gépkocsi-karosszériák mérése és modellezése (gerjesztés a kerekek helyén rázógéppel, vagy valódi úton haladva, a rezgések vizsgálata)
  • trükkös gerjesztőjelek és mérési elrendezések alkalmazása, a nemlinearitások és zajok hatásának csökkentése céljából
  • időben folytonos rendszerek (azaz szinte minden fizikai rendszer) modellezése folytonos ill. diszkrét időtartományban, a modellek pontossága és elvi korlátai
  • robosztus eljárások, melyek jó eredményt adnak akkor is, ha a feltételezések egy része nem teljesül, például a zaj nem Gauss-eloszlású
  • az identifikációs eljárások alkalmazása szűrőtervezésre
  • hatékony, az identifikációban eddig nem alkalmazott numerikus optimalizálási módszerek
  • stb.

A tanszéken az elmúlt évek során kifejlesztettünk egy frekvenciatartománybeli rendszeridentifikációs programcsomagot (fdident) a MATLAB programhoz, és a elkészült egy erre alapozott grafikus kezelői felület is. Ezek a munkák új, izgalmas elméleti és gyakorlati kérdéseket vetettek fel. Ilyenek például a lineáris/nemlineáris viselkedés ellenőrzése, a grafikus felületek tesztelése, felhasználóbarát fejlesztése, stb.

A doktorandusz feladata a fentiekből közösen választott kérdéskör tanulmányozása valódi mérési adatok, elméleti megfontolások és a szakirodalom alapján, a választott feladat minél jobb megoldása, és új eljárások kidolgozása.

Speciális ösztöndíj, továbbá információcsere, együttműködés is elképzelhető a Vrije Universiteit Brussel hasonló témán dolgozó kutatócsoportjával, esetleg náluk töltött részképzés. A téma részterületein már dolgoznak disszertációjukat készítő doktoranduszok, ezért csapatmunkába lehet bekapcsolódni.

További felvilágosítást ad: dr. Kollár István, egyetemi tanár
szoba: I ép. E 440
tel. 463-1774
email: kollar@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~kollar/indexm.html

 

Kerekítési hibák vizsgálata digitális jelprocesszorokban (DSP-kben)

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

Manapság szinte minden digitális. Digitális a gyerekhőmérő, a benzinkút mérőórája, a voltmérő, az ipari szabályozó, a CD, a közeljövő televíziója és persze a számítógép. A pontosság, legalábbis a számítási és a kijelzési pontosság, elképesztő. A kalkulátorok általában 8-10 jegyre "pontosan" mutatják az eredményt. A hétköznapi ember lassan elveszíti érzékét a mérési hibával kapcsolatban. A számítógépet sokan szinte fétisként tisztelik, és az eredményeket minden további nélkül elhiszik. Ezért is volt nagy sokk, amikor kiderült, hogy a Pentium processzor bizonyos esetekben 0.00006 nagyságrendű relatív osztási hibát követhet el (ezt már persze azóta kijavították).

Ha nincs is minden eszközben ilyen tervezési hiba, egy mérnök nem engedheti meg magának, hogy vakon higgyen a számítógépnek. A CD tökéletesnek tűnt megjelenése idején, ma már azonban sokan hallják a piano részek mögött a kvantálási zaj okozta sustorgást. A mai PC-ken megvalósított nagyon komplikált algoritmusok érzékenyebbek a kerekítési hibákra, mint egyszerűbb elődeik, és még az IEEE szabvány szerinti dupla számábrázolási pontosság (kb. 16 digit) sem mindig elég.

Nagy szükség van az A/D konverziós és kerekítési hibák minél pontosabb modellezésére is, hogy a jövőben tökéletesebben működő digitális eszközöket lehessen tervezni. Speciális eljárásokat kell kidolgozni, hogy a hibákat még a legrosszabb esetekben is elfogadhatóan kis szintre lehessen hozni. Ezekre szerencsére van mód, de sok szempontnak kell egyszerre eleget tenni, és ezért a tervezés nehéz. Meg kell fogalmazni a kis hiba feltételeit, és ellenőrzési módszereit. Különösen fontos témák: klasszikus A/D átalakítók jellemzése és hibáik kompenzálása; szigma-delta moduláción alapuló A/D és D/A átalakítók vizsgálata, pontosságuk elvi korlátainak meghatározása; trükkös dither-jelek generálása a torzítás és a jel-zaj korreláció csökkentése céljából; kerekítési hibák vizsgálata fixpontos és lebegőpontos számábrázolás esetén; audio alkalmazások.

A témavezető a fenti témákban készíti a kaliforniai Stanford Egyetem professzorával, Bernard Widrow-val közös könyvet "Quantization Noise" címmel (http://www.mit.bme.hu/books/quantization/), mely az elmélet összefoglalásán túl a legújabb eredményeket is tartalmazza. A tanszéken folyamatos kutatás folyik a kerekítési hibák vizsgálatára és modellezésére.

A doktorandusz feladata a kerekítési hibák tanulmányozása, ügyesen megtervezett számítógépes kísérletek, elméleti megfontolások, szimulációk és szakirodalom alapján, és új eljárások kidolgozása a hiba csökkentésére. A témán jelenleg is dolgozik doktorandusz, tehát lehetőség van az együtt-gondolkodásra is.

Speciális ösztöndíj, továbbá információcsere, tudományos együttműködés is elképzelhető a Stanford University (California) hasonló témán dolgozó kutatócsoportjával.

További felvilágosítást ad: dr. Kollár István, egyetemi tanár
szoba: I ép. E 440
tel: 463-1774
email: kollar@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~kollar/indexm.html

Követelmények formalizálása és ellenőrzése biztonságkritikus rendszerekben

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Informatikai doktori iskola

A mindennapi életben használt számítógépes rendszerek egy része biztonságkritikus (emellett gyakran valósidejű) rendszer, amelynek hibás működése balesethez, káresethez vezethet. Az ilyen rendszerek fejlesztése során különös gondot kell fordítani a követelmények precíz megfogalmazására, mert ez képezi mind a fejlesztési, mind pedig az igazolási (verifikációs) tevékenységek alapját. A szakirodalomban számos olyan, formális szemantikával rendelkező követelmény-leíró nyelv található, amely alkalmas az alapvető biztonsági követelmények (állapot invariánsok, elérhetőség, biztonságos akció-szekvenciák) valamint az ezekre vonatkozó idő- és teljesítmény elvárások megfogalmazására is. A formalizált követelmények alapján a tervezés során használt modellek formális verifikációja is megtörténhet. Jellemző példák a temporális kijelentéslogikák, sztochasztikus logikák illetve időzített logikák és a kapcsolódó modell ellenőrzés.

A formális alapokkal rendelkező specifikációs technikák a mérnöki gyakorlatban nem terjedtek el, mert használatuk az alkalmazott matematikai alapok (pl. temporális logikai operátorok) miatt specifikus tudást igényel, az elkészített specifikáció nehezen átlátható és újrafelhasználható. A modellezési nyelvek esetén már jelentős teret nyert az a megközelítés, hogy a matematikailag precíz és formálisan ellenőrizhető modelleket a gyakorlatban jól használható mérnöki modellekből (pl. UML diagramokból) nagyrész automatizálható transzformációval állítják elő. Ezen elv alkalmazása a biztonsági és időbeli követelmények leírására azt ígéri, hogy a matematikai operátorok mintegy elrejthetők a tervezők elől, megőrizve ugyanakkor a formális alapokat és biztosítva a formális verifikáció lehetőségét.

A jelölt feladata a mérnöki gondolkodásmódhoz és alkalmazáshoz közelálló diagram alapú követelmény-leíró technikák kidolgozása (adott esetben a meglévő technikák kiterjesztésével) olyan módon, hogy azok alkalmasak legyenek a fentiekben említett biztonsági, időbeli és teljesítménybeli követelmények megfogalmazására. A diagram alapú technikákhoz illesztve kidolgozandó az a leképezés, amelynek segítségével a formális verifikáció alapját képező, matematikai precizitású kifejezések előállíthatók. A követelmény-leírás kiterjesztése esetén szükségessé válhat a formális ellenőrzés technikájának adaptálása illetve átdolgozása is. A követelmény-leírások újrahasznosítását - a tervezési minták analógiájára - követelmény minták kidolgozásával célszerű támogatni.

A feladat kapcsolódik a "SafeDMI - Safe Driver Machine Interface for ERTMS Trains" EU projekthez, az "Önellenőrzés és futásidejű verifikáció számítógépes programokban" OTKA kutatáshoz valamint a "ReSIST - Resilience and Survivability for IST" NoE EU projekthez.

További felvilágosítást ad: dr. Majzik István, docens
szoba: I ép. B 421
tel: 463-3598
e-mail: majzik@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~majzik

Szolgáltatásbiztos mobil rendszerek modell alapú tervezése

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Informatikai doktori iskola

Az informatikai rendszerek fejlesztése során mindinkább előtérbe kerül a modellbázisú megközelítés. Ennek során először a rendszer specifikációját adják meg, lehetőleg platformfüggetlen módon, majd ennek alapján kerül sor (részben automatikus leképzéssel és analízissel támogatva) a platformfüggő modell és az implementáció kidolgozására. Nagyobb rendszerekben mindinkább célkitűzésként jelenik meg a komponensekből való építkezést felváltva a (web-)szolgáltatásszintű integráció. Ennek érdekében az implementáció-közeli modelleknek a szolgáltatások integrált használatát is támogatniuk kell.
Új kihívást jelent azon rendszerek megjelenése, amelyekben a rendszer egyes komponensei mobilak, azaz valamilyen hírközlési csatornán kapcsolódnak egymáshoz és a központi szolgáltatóhoz. Ezen rendszereknek közös jellemzője az erős heterogenitás, azaz mind az egyes komponensek számítástechnikai teljesítménye, a rendelkezésre álló erőforrások teljesítménye és a rendszertechnikai megoldás nagyságrendi eltéréseket mutathat, mitöbb az egyes komponensek nem teljesen felügyelhetőek, azaz a rendszerbe integrálásuk során fel kell készülni az elvárttól durván eltérő viselkedések megjelenésére is. A szolgáltatásbiztos alkalmazásoknak ennek megfelelően fel kell ismerniük az egyes komponensekben megjelenő szándékos vagy véletlen hibákat, illetve kezelniük kell a rendszer komponensei közötti kommunikáció bizonytalanságait is.

Egy elfogadott EU kutatási projekt keretében a Tanszék közreműködik mobil rendszerek feletti nagy megbízhatóságú alkalmazások szolgáltatásintegráció alapú technológiájának kutatásának és kísérleti implementálásában. Ennek keretében kidolgozásra kerül a hibatűrést garantáló szoftver-architektúra valamint az alapvető szolgáltatások helyességének vizsgálatát célzó minőségi és mennyiségi formális vizsgálati metodika.

Az akár több jelölt feladatai az alábbiak:

  • A kommunikációs bizonytalanságok hatását kompenzáló, a gyakori összekötés megszakadásokat kezelni képes tagsági algoritmusok kidolgozása és helyességük formális bizonyítása.
  • Olyan algoritmus bázisú hibatűrési (ABFT) technikák kidolgozása, amelyek képesek a beérkező információ folyam megszakadása esetén is az alapvető funkcionalitás fenntartására illetve a szándékos és véletlen hibák hatásainak kiszűrése.
  • Olyan formálisan ellenőrzött, skálázható mintagyűjtemény kialakítása, amely mind a mobil komponensek oldalán, mind pedig a központi intelligenciát biztosító integráló oldalán képes eredetileg nem hibatűrő alkalmazások szolgáltatásbiztonságának middleware útján történő megvalósítására.

Kapcsolódó projektek:
FP6-2005-IST-STREPS-26979 HIDENETS HIghly DEpendable ip-based NETworks and Services,
OMFB-00736/2005 NAP-2005 BelAmI Ambient Intelligenciára épülő ipari alkalmazások kutatás-fejlesztése magyar - német együttműködésben

További felvilágosítást ad: dr. Pataricza András, docens
szoba: I ép. B 420
tel: 463-3595
e-mail: pataric@mit.bme.hu
URL: http://home.mit.bme.hu/~pataric

Adaptívan szolgáltatásbiztos rendszerek modell alapú tervezése

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Informatikai doktori iskola

Az informatikai rendszerek fejlesztése során mindinkább előtérbe kerül a modellbázisú megközelítés. Ennek során először a rendszer specifikációját adják meg, lehetőleg platformfüggetlen módon, majd ennek alapján kerül sor (részben automatikus leképzéssel és analízissel támogatva) a platformfüggő modell és az implementáció kidolgozására. Nagyobb rendszerekben mindinkább célkitűzésként jelenik meg a komponensekből való építkezést felváltva a (web-)szolgáltatásszintű integráció. Ennek érdekében az implementáció-közeli modelleknek a szolgáltatások integrált használatát is támogatniuk kell.

Az informatikai rendszerek teljesítményoptimalizálásának illetve szolgáltatásbiztonságának garantálása kurrens megközelítése strukturális adaptivitáson alapul. A teljesítményoptimalizálás esetében a rendszerfelügyelő eszköz az egyes csomópontokba (számítógépekbe) épített érzékelők segítségével folyamatosan figyeli azok aktuális terhelését és az új feladatokat a legkevésbé terhelt csomópontokra irányítja, mitöbb a fejlettebb verziók (autonomic computing) a túlterhelés bekövetkezte előtt képesek feladatoknak terheletlen csomópontokra történő áthelyezésére taszk migrációval. A szolgáltatásbiztonságot garantáló felügyelő rendszerek ugyancsak ezen taszk migrációs mechanizmust felhasználva a csomópont meghibásodásának észlelését követően az azon futó feladatokat szétosztják a hibátlan csomópontok között esetlegesen tartalékolt erőforrásokat is bevonva (self-healing systems).

Nincs ugyanakkor igazán kialakult tervezésmetodikája az ilyen strukturálisan adaptivitást felhasználó rendszereknek. Egyrészt csak részleges megoldások születtek a rendszer-felügyeleti funkciók modell alapú tervezésére és az algoritmusok helyességének bizonyítására. A feladat ugyanakkor sok rokonságot mutat a szabályozástechnikából jól ismert holtidős szabályozások problematikájával.

Egy elfogadott EU kutatási projekt keretében a Tanszék közreműködik a meghibásodások esetében is hibátlan működést garantáló, nagy rendelkezésre állást biztosító felügyeleti rendszerek modell alapú tervezési és verifikációs metodikájának kidolgozásában.

Az akár több jelölt feladatai az alábbiak:

  • A rendszer átkapcsolási folyamatainak identifikálását és kísérleti adatok felhasználásával történő modellezését vizsgáló metodika kidolgozása, a teljesítmény és megbízhatóság szabályozás alapvető kritérium-rendszerének kidolgozása és modell alapú vizsgálati eszközrendszerének kifejlesztése.
  • A kialakított szolgáltatásbiztonságot felügyelő rendszer validációs metodikájának kidolgozása a hibátlan működést leíró modellből a hibás esetek szisztematikus számbavételét célzó transzformáció alapú hiba-injektálási és mutációgeneráló transzformációk segítségével, modellellenőrzési algoritmusok felhasználásával.

Kapcsolódó projektek:

FP6-2005-IST-IP DESEREC Dependability and Security by Enhanced Reconfigurability

További felvilágosítást ad: dr. Pataricza András, docens
szoba: I ép. B 420
tel: 463-3595
e-mail: pataric@mit.bme.hu
URL: http://home.mit.bme.hu/~pataric

Kooperatív jelfeldolgozás beágyazott rendszerekben

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki doktori iskola

Az érzékelők és beavatkozók terén tapasztalható rohamos fejlődés, valamint a beépíthető számítási kapacitás egyre nagyobb mértéke a jelfeldolgozási feladatok megoldásának egészen új vonatkozásait és megközelítését vetik fel. Hagyományosan a legkülönfélébb rendszereink felügyeletét központi eszközökre bíztuk, amiben az intelligens érzékelők és beavatkozók alkalmazása sem jelent gyökeres változást, legfeljebb a kommunikáció jellege és mértéke, ill. bizonyos rendelkezésre állási tulajdonságok lettek kedvezőbbek. Ugyanakkor az érzékelők és beavatkozók számának jelentős növekedésével - elsősorban az érzékelő hálózatok kapcsán - határozottan felmerül az igény az elosztott, sokszor erőforrásaiban korlátozott, de ennek ellenére intelligens érzékelők kooperációjára a teljesen centralizált működés helyett. A kooperáció nyilvánvaló célja a kívánt szolgáltatás megfelelő minőségű fenntartása minden körülmények között.

A kooperatív rendszerek témaköre már hosszabb ideje foglalkoztatja a kutatók fantáziáját, és szép számmal születtek eredmények ezen a területen. A jelen kiírás ezekre építve új kutatási feladatokat fogalmaz meg elsősorban méréstechnikai és jelfeldolgozási feladatok körében. A felvetett problémák mérési és jelfeldolgozási feladatok elosztott, az egyes komponensek együttműködésén alapuló megoldásához kapcsolódnak.

A tervezett kutatás főbb irányai:

  • A mérési pontosság elosztott érzékelés és feldolgozás esetén: A mért adatok interpretálásának és további feldolgozásának legnagyobb nehézsége elosztott rendszerekben az időviszonyok véges pontosságú ismerete. Ebben a témakörben az együttműködést feltételező, új modellezési és jelfeldolgozási technikák kidolgozásával érhetők el elméletileg új és gyakorlatilag is hasznos eredmények.
  • Az elosztott rendszerek pontossági viszonyainak egy másik korlátozó tényezője a komponensek közötti kommunikáció időbeni ingadozása (a jitter). A jitter, ill. hatásának csökkentése elosztott adatgyűjtés és feldolgozás esetén állandó, járulékos jelfeldolgozási feladat. Ebben a témakörben elsősorban a kommunikációra és a jelfeldolgozásra vonatkozó ismeretek összekombinálásával érhetők el új eredmények.
  • A kooperativitás - többek között - az alkalmazott jelfeldolgozási algoritmusok adaptív viselkedését teszi szükségessé. Az adaptivitás elsősorban az időviszonyok értelmezése terén, ill. az ehhez illeszkedő eredmény interpretációban kell érvényesüljön. Ezzel párosul a hibatűrő képesség érdekében jelenlevő (aktív, ill. analitikus) redundancia kezelése jelfeldolgozási szempontból. Mindkét kérdéskörben érdemes tudományos igényű vizsgálatokat végezni, mert egyrészt az adaptív eljárások irodalma szinte csak az amplitúdó viszonyokra koncentrál, másrészt a kooperativitás és a redundancia összekapcsolása ugyancsak felvet újszerű kérdéseket.

Témavezető:

Dr. Péceli Gábor, egyetemi tanár

További felvilágosítást ad: Dr. Péceli Gábor, egyetemi tanár
szoba: I ép. E 442
tel: 463-2057
email: peceli@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~peceli/

dr. Sujbert László, docens
szoba: I ép. E 426
tel: 463-4114
email: sujbert@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~sujbert/

Szoftvertechnológiai módszerek modelltranszformációk hatékony fejlesztésére

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Informatikai doktori iskola

Napjainkban a modellvezérelt tervezési módszertan egyre növekvő térhódítása figyelhető meg a szoftver- és rendszertervezés területén. A modellvezérelt tervezést egy precíz modellezési fázis vezet be, amely során számos nézőpontból vizsgáljuk meg a tervezés alatt álló rendszert, majd az integrált rendszertervet precíz matematikai analízisnek vetjük alá automatikus modelltranszformációk által. A garantált minőségű rendszertervből kiindulva az alkalmazás forráskódját és a telepítési információt automatikus kódgenerálás segítségével származtatjuk, amelyet tipikusan szintén egy speciális modelltranszformációnak tekinthetünk.

Az automatikus modelltranszformációk alkalmazása által mind a szoftvermérnökök produktivitása mind szoftverrendszerek minősége nagymértékben növekszik. A modelltranszformáció tehát igen kritikus részfeladat a szoftvertervezés során, melyet az Object Management Group QVT (Queries, Views and Transformations) szabványosítási törekvése is alátámaszt.

A modelltranszformációk alkalmazása azonban még nem tekinthető mindennapos szoftvermérnöki gyakorlatnak, mivel nagyrészt hiányoznak azok a szoftver- és rendszertervezési technikák, melyek megkönnyítenék a nagyszámú és komplex modelltranszformációk hatékony tervezését, újrafelhasználhatóságát, karbantartását stb.

A jelölt feladata tehát olyan hatékony algoritmusok, tervezési módszerek és minták kidolgozása, amelyek nagymértékben megkönnyítik a komplex modelltranszformációs problémák megoldását a szoftvermérnökök számára, többek között az alábbi területeken:

  • Rendszermérnökök által felügyelt fél-automatikus modelltranszformációk kidolgozása, amelynek során a modelltranszformáció folyamatát magasszintű tervezői döntések befolyásolják, a döntések utáni fázisok ugyanakkor automatizáltan mennek végbe
  • Modelltranszformációk újrafelhasználhatóságának növelése általános célú algoritmuskönyvtárak és tervezési minták beépítésével, mely lehetővé teszi garantált minőségű, kész modelltranszformációk beépítését az aktuális alkalmazási területen
  • Modellek és modelltranszformációk automatizált karbantartása, mely biztosítja a modellek és modelltranszformációk életciklusának jelentős meghosszabbítását.

A fenti részfeladatok szorosan kapcsolódnak a SENSORIA Európai Uniós IST integrált projektben elvégzendő kutatáshoz.

További felvilágosítást ad: Dr. Varró Dániel, adjunktus
szoba: I ép. B 421
tel: 463-3598
email: varro@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~varro

Modelltranszformációk formális helyességellenőrzése

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Informatikai doktori iskola

Napjainkban a modellvezérelt tervezési módszertan egyre növekvő térhódítása figyelhető meg a rendszertervezés területén. A modellvezérelt tervezést egy precíz modellezési fázis vezet be, amely során számos nézőpontból vizsgáljuk meg a tervezés alatt álló rendszert, majd az integrált rendszertervet precíz matematikai analízisnek vetjük alá automatikus modelltranszformációk által. A garantált minőségű rendszertervből kiindulva az alkalmazás forráskódját és a telepítési információt automatikus kódgenerálás segítségével származtatjuk, amelyet tipikusan szintén egy speciális modelltranszformációnak tekinthetünk. A modelltranszformációk specifikációjának támogatására dolgozta ki az Object Management Group a QVT (Queries, Views and Transformations) szabványtervezetet.

Automatikus modelltranszformációk alkalmazásakor azonban problémát jelent, hogy vajon mennyire megbízhatóak maguk a modelltranszformációk. Amennyiben a transzformációk specifikációi koncepcionális hibákat tartalmaznak, ezek megjelennek a modelltranszformációk végrehajtásakor is, így gyakorta maguk a modelltranszformációk jelentik a minőségi szűk keresztmetszetet. Ezt elkerülendő, egyre inkább elengedhetetlenné válik a modelltranszformációk formális helyességellenőrzése.

A jelölt feladata a gráftranszformáció paradigmájára építve olyan formálisan is megalapozott algoritmusok és döntési (vagy részleges döntési) technikák kidolgozása, mely lehetővé teszi a modelltranszformációk helyességének automatikus, vagy félautomatikus ellenőrzését továbbá az esetleges ellentmondások feltárását.

Különösen ígéretesnek tűnik az alábbi irányok kutatása:

  • Temporális gráfkényszerek ellenőrzése gráftranszformáció alapú specifikációkon, mely a jelenleg kizárólag biztonsági kritériumok ellenőrzését kiterjeszti a temporális logika teljes eszköztárára gráftranszformációs rendszerekben.
  • Gráftranszformációs rendszerek szimbolikus modellellenőrzése, mely az állapottér hatékony reprezentációját ekvivalens viselkedésű állapotok egységes kezelésével csökkenti.
  • Gráfkényszerek transzformációin alapuló tételbizonyítási technikák, mely lehetővé teszi, hogy konkrét gráfmodellektől független, általános igazságokat, következtetéseket vonhassunk le.

A fenti részfeladatok szorosan kapcsolódnak a SENSORIA Európai Uniós IST integrált projektben elvégzendő kutatáshoz.

További felvilágosítást ad: Dr. Varró Dániel, adjunktus
szoba: I ép. B 421
tel: 463-3598
email: varro@mit.bme.hu
URL: http://www.mit.bme.hu/~varro

Lágy számítási módszerek alkalmazása a képi információ feldolgozásban és 3D modellezésben

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

A képi információ feldolgozás a mérnöki alkalmazások egy jelentős részében: számítógépes grafika, biztonságtechnika, irányítástechnika, térképészet, műholdas helymeghatározás, robottechnika, geológia, műemlékvédelem stb. kulcsfontosságú. Az utóbbi években egyre nagyobb érdeklődés tapasztalható a képi információfeldolgozás nem hagyományos, elsősorban lágyszámítási módszereken - fuzzy, neurális és genetikus technikákon - alapuló módszerei iránt.

A fuzzy és egyéb lágyszámítási módszereken alapuló eljárások  szűrők, lényegkiemelők, alakfelismerők, stb.  komoly jelöltként vethetők fel a lényeges és lényegtelen információ szétválasztási illetve model-lezési feladatok megoldásánál, nemcsak jó modellezési, zajszűrő és lényegkiemelő tulajdonságaik, hanem adaptivitásuk, tanulóképességük és kedvező számítási komplexitásuk miatt is. A nemlineáris technikák általában megbízhatóbb, pontosabb eredményeket szolgáltatnak a lineáris módszerekkel szemben.

A képfeldolgozás területén az új intelligens módszerek nemcsak a hasznos információ és a zaj megkülönböztetésében jelentenek előnyt, de segítségükkel lehetőség nyílik a lényeges információ kiemelésére és ezen keresztül alak felismerési (object recognition) és információ kinyerés (information retrieval) típusú feladatok megoldására illetve képrekonstrukcióra, azaz a elrejtett képi információ elő-hívására. A lényeges információ kiemelése jelentheti pl. a lényegtelen részletek kiszűrését, amely hozzá-járulhat a képi információ könnyebb és gyorsabb értelmezéséhez, míg képrekonstrukció esetén a túl erős vagy nagyon gyenge megvilágítás (high dynamic range) okozta információvesztés illetve látvány torzulás kompenzálását az intenzitásértékeknek a látható fényintenzitás tartományba való transzformálásán keresztül. A 3D rekonstrukció területén az intelligens módszerek lehetővé teszik a modellezés fényképek alapján történő automatikus megvalósítását, lézeres mérések esetén a lézeres 3D rekonstrukciót.

Az alacsony számítási komplexitásigényű megoldások jelentőségét húzza alá az is, hogy a megoldandó feladatok egy részénél valós időben szükséges a képi információ feldolgozásának elvégzése, amely a válaszidő korlátossága mellett jelentheti az alkalmazott modellnek a pillanatnyi körülményekhez (approximációs képesség, pontosság, feldolgozási idő, stb. szempontjából) való illesztését is. Így egyre komolyabb igény jelentkezik a képi információfeldolgozás gyors algoritmusai valamint mindazon módszerei iránt, melyek az előírt pontossági követelmények betartása mellett adaptivitásukat, komplexitásukat  és így feldolgozási idejüket  tekintve kedvező tulajdonságokkal rendelkeznek.

A nemzetközi figyelemmel is kísért intenzív kutatómunkát igénylő kérdések között elsősorban a hagyományos képfeldolgozási technikák gyors algoritmusainak kutatását valamint új, nem hagyományos módszereken alapuló eljárások vizsgálatát, összehasonlító elemzését és új módszerek kifejlesztését említjük, amelyek hatékony eszközei lehetnek olyan kiemelt alkalmazási területeknek, mint a gépi látás, számítógépes grafika, objektum felismerés és modellezés, 3D helyszínek automatikus rekonstruálása, tereptárgyak, műtárgyak állapotának felügyelete és analízise, stb.

A témák kidolgozásához olyan villamosmérnök vagy műszaki informatikus végzettségű fiatal kollégák jelentkezését várjuk, akik érdeklődnek a számítógépes grafika, képfeldolgozás és intelligens módszerek fejlesztése iránt és szívesen részt vesznek a témakör tudományos igényű kutatásában is.

A téma kidolgozásához mélyebb ismereteket kell szerezni:

  • a számítógépes grafika
  • a képfeldolgozás új módszerei
  • fuzzy és más lágyszámítási technikák
  • jelfeldolgozás és zajszűrés
  • számítási komplexitás optimalizálás és gyors algoritmusok, valamint
  • modellezés

témakörökben. A kutatási téma több ponton is kapcsolódik a Tanszéken folyó kutatási munkákhoz, és eredményes kidolgozása elvezethet alapvetően új megközelítésre épülő többdimenziós információ feldolgozási eljárásokhoz.

További felvilágosítást ad: Várkonyiné Kóczy Annamária, docens
szoba: I ép. E 416
tel: 463-2576
e-mail: koczy@mit.bme.hu
URL: http://home.mit.bme.hu/~koczy

Intelligens módszerek közlekedési rendszerek biztonságának növelésére

BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék,
Villamosmérnöki és informatikai doktori iskola

A közlekedési rendszerek biztonságának és hatékonyságának növelése egyre hangsúlyosabb szerepet kap a nemzetközi kutatásokban és fejlesztésekben. A vizsgálatok többféle aspektusból közelítik a témát, kiterjedt munka folyik összetett közlekedési rendszerek modellezése, a közlekedésirányítás és optimalizálás, jármű modellezés, vezető nélküli járművek fejlesztése, autonóm navigáció, intelligens tér és a baleset/ütközés analízis területein. A téma fontosságát mutatja az is, hogy a legújabb EU-s tanulmányok szerint az európai fejlett országokban csak a forgalmi torlódások gazdasági kihatásai elérik a GDP 2%-át.

A közelmúlt kutatási eredményei azt bizonyítják, hogy a fenti területeken - a problémák összetettsége, a nehezen megfogalmazható elvárások, a bizonytalan információ miatt - az intelligens módszerek alkalmazása előnyös, sőt sok esetben kizárólag ezek a technikák használhatók, vezetnek eredményre. Ugyanakkor, bár igen bíztató kezdeti eredmények mutathatók fel, a téma nyitott, az előrelépés intenzív elméleti és gyakorlati kutatómunkát igényel.

A Tanszéken - intelligens módszerek fejlesztésére és összetett rendszerekben történő alkalmazására gondolva - az utóbbi években intenzív kutatómunka indult. Elsősorban a fuzzy és genetikus technikák, neurális hálózatok, anytime rendszerek és ezek ötvözése illetve kombinálása más matematikai, modellezési, diagnosztikai és identifikációs módszerekkel került a középpontba. A közlekedési rendszerek biztonságának növeléséhez kötődően hangsúlyos figyelmet kapott az autonóm navigáció, az intelligens tér és az ütközés analízis, mely területeken elméleti kutatás és gyakorlati fejlesztés folyik nemzetközi és hazai pályázatok keretében. Az autonóm navigáció 2 és 3D-s mozgást végző robotok navigációs algoritmusainak fejlesztését, egységes leíró keretrendszerbe történő helyezését, adaptivitásának és tanulóképességének növelését célozza.

Intelligens tér esetén az intelligencia a "tér" (közlekedési hálózat, közlekedési csomópont, aluljáró, kórház, bank, stb.) sajátossága, amely alkalmas a mozgó járművek, robotok, emberek figyelésére, azonosítására, követésére, mozgás és útvonal optimalizálásra, szokatlan események kiszűrésére, szükség esetén riasztásra.

Az ütközés analízis keretében egy olyan intelligens rendszer fejlesztése folyik, amely az ütközött járműről és környezetéről készített digitális fotók alapján az epipoláris geometria, számítógépes grafika és intelligens módszerek ötvözésével automatikusan képes a képek feldolgozására, a jármű 3D-s modelljének előállítására, az ütközés körülményeinek közelítő meghatározására (ütközés iránya, sebessége), az ütközés időbeni folyamatának rekonstruálására, és további analízisre, amely hozzájárulhat a biztonságos járműtervezéshez illetve a biztonságosabb közlekedési rendszerek kialakításához.

A témák kidolgozásához olyan villamosmérnök vagy műszaki informatikus végzettségű fiatal kollégák jelentkezését várjuk, akik érdeklődnek az intelligens rendszerek és módszerek fejlesztése iránt, és ezen belül szívesen részt vesznek a közlekedési rendszerek biztonságának növelését célzó intelligens módszerek témakörének tudományos igényű kutatásában is.

A téma kidolgozásához mélyebb ismereteket kell szerezni:

  • a modellezés, identifikáció és diagnosztika,
  • a jel- és képfeldolgozás, számítógépes grafika,
  • a lágyszámítási módszerek - ezen belül elsősorban a fuzzy technikák és neurális hálózatok,
  • a számítási komplexitás optimalizálás

témakörökben.

További felvilágosítást ad: Várkonyiné Kóczy Annamária, docens
szoba: I ép. E 416
tel: 463-2576
e-mail: koczy@mit.bme.hu
URL: http://home.mit.bme.hu/~koczy