dxdt.blog: занимательный интернет-журнал

Пишут, что проект “утопического” города California Forever пока что так и остаётся утопическим: видимых изменений в статусе проекта журналистам выявить не удалось – всё в состоянии “заморозки”. Я в прошлом году упоминал этот занятный проект. Если это вообще не прикрытие для каких-то особенных финансовых операций, то планируется построить что-то вроде древнегреческого города-государства, но, так сказать, с корпоративным уклоном. Внутри обещают “новое сообщество” и рабочие места в “опенспейсе”, а вокруг, – так же, как и у древних прообразов, – фермерские территории (и ещё авиабаза, на всякий случай).

Очень интересный проект. Особенно, если рассматривать его с точки зрения прогнозов на период постапокалипсиса: свой собственный малый город с сообществом и фермами (и не забывайте про авиабазу) выглядит куда как более надёжным вариантом в долгосрочной перспективе, чем изолированный подземный бункер на совсем небольшое количество обитателей. И вовсе не обязательно, что город будет обязательно разрушен в ходе резкого, – что называется, стратегического, – изменения ситуации, а секретный бункер – и тут уцелеет. Во-первых, не факт, что предусмотрены какие-то резкие сдвиги – переход может происходить относительно плавно. Во-вторых, небольшой город в Калифорнии всё равно потеряется на фоне других потенциальных целей, даже если рядом с городом авиабаза. В-третьих, город – не отменяет бункеров, построенных в том же городе.

Исследователи предполагают (англ.), что некоторые из зверей могут воспринимать инфракрасное излучение при помощи специальных шерстинок-антенн: так, мелкие грызуны, которые рассматриваются в исходной работе, несут подобные шерстинки на шкурке со стороны спины.

Если такая схема работает, то она могла бы помогать при обнаружении приближающегося хищника. Специальные шерстинки имеют внутреннюю структуру, которая служит фильтром, выделяющим подходящую часть ИК-спектра. Впрочем, всё равно не очень понятно, как компенсируется тот факт, что само животное-носитель теплокровное, а поэтому нагрето и образует неплохую помеху. Зато пишут, что, например, кошки оснащены технологией “Стелс” для снижения ИК-заметности с наиболее актуальных при охоте на мышей ракурсов, это подтверждается замечательной ИК-иллюстрацией из исходной работы (там ещё и сипуха).

В недавней записке про методы геолокации передатчиков при помощи сети приёмников сказано, что речь про наземные опорные станции. Но все описанные в той записке методы, с некоторыми изменениями, можно применять и с борта спутника, находящегося на околоземной орбите. Особенно, если это не один спутник, а сеть из многих аппаратов. У спутника достаточно стабильная траектория, чтобы правильно учитывать движение с опережением по времени. Особенности, которые относятся именно к спутниковым измерениям, касаются, прежде всего, доплеровского сдвига частот: практические значения скоростей в такой сети могут быть очень большими (многие километры в секунду). Зато сети спутников на низкой орбите дают высокую точность определения координат.

Собственно, именно низкоорбитальные спутники предлагают в качестве платформы для космической связи через “обычный смартфон”. Но тут можно вспомнить и другое, отдельное направление – использование космических аппаратов для определения характеристик работы космической же системы связи. Понятно, что раз находящийся на орбите аппарат может принимать сигналы не просто наземной станции, но даже “обычного смартфона”, то почему это должен быть именно аппарат штатной сети связи? Нет, не должен: сигналы могут принимать и другие спутники, которые “просто пролетают рядом” и немного зависли на подходящей орбите. Если бы речь шла о специальной наземной станции, то можно было бы что-то предложить из области скрытых сигналов (LPI/LPD – Low Probability of Interception/Detection), использующих особую модуляцию. Но к “обычному смартфону” это не применимо, поэтому детектировать и определять координаты работающих со спутниковой системой смартфонов можно из космического пространства – то есть, над любой частью поверхности Земли.

Всё больше появляется проектов космических аппаратов и систем, предназначенных для захвата и перемещения других аппаратов, находящихся на околоземной орбите. С одной стороны, такие системы, очевидно, не просто полезны, но и необходимы для удаления “космического мусора”. С другой стороны, мешающими аппаратами, нарушающими какие-нибудь очередные “распоряжения и санкции”, могут быть назначены произвольные искусственные спутники. На следующем шаге эти спутники официально, быстро и плавно сводятся с орбиты в направлении атмосферы Земли, вне зависимости от желания оператора спутника. Тут важный момент в том, что такой принудительный увод с орбиты является результатом последовательных действий, выполняемых по заранее подготовленным техническим нормам – понятно, что сбить-то спутник и так можно.

Конечно, целевой спутник, почуяв, – по подсказке с Земли, – угрозу принудительной “отставки”, может попробовать убежать от приближающегося “демонтажника”, однако это потребует расхода топлива, что, по своему действию, может оказаться эквивалентным “отставке”. Отдельный интерес представляет ситуация, когда группа “демонтажников” в нужный момент удаляет с орбиты сразу несколько ключевых аппаратов: “демонтажники” выводятся на орбиту сильно заранее, поэтому никаких пусков ракет-носителей непосредственно перед основным событием не потребуется.

Заголовок новости начинается словами “В KDE устранены крахи” (дальше там про улучшение поддержки Wayland). Конечно, пусть KDE и весьма неплохая оболочка, но нравится не всем.

С “червём” CrowdStrike, конечно, странная история, но не менее странно и то, что уж в корпоративной-то Windows-среде есть все штатные способы настроить тестовую зону для раскатки обновлений. То есть, обновления должны сперва локально раздаваться только на некоторые машины, где отдельная служба может проверить, что оно не сломало всё, куда дотянулось, а только потом, когда некоторая уверенность появилась, обновления можно попробовать применять дальше. Наверное, с CrowdStrike ситуация другая. Наверное, можно так устроить программу-агента с центральным управлением, что она сломается только после того, как расползётся по достаточному количеству компьютеров.

Да, понятно, что описанный способ администрирования, с контролируемым изменением системного ПО, как и многие смежные технологии, это сейчас скорее из области теории, поскольку на практике, когда у вас есть внешний “непогрешимый ИИ”, управляющий “безопасностью ИТ-решений”, то этот ИИ может сам центрально раздать любой код на любые машины, где работают его “пробники”, поскольку windows-операторы свою часть уже сделали в самом начале: “прокликали Next->Next->Next до Finish”.

(Касается, кстати, и мониторинговых решений с агентами для линукс-систем. Тут, конечно, ситуация получше, но, вообще-то, в корпоративных средах предпочитают расставить на все машины, до которых удалось дотянуться, предположим, Zabbix-агент, и не задумываться о том, что это за программа и каковы её возможности.)

Забавно, что доступ на веб-сайт компании CrowdStrike, которая при помощи своей “программы для защиты ПК” удачно, – то есть, автоматически и удалённо, – обрушила кучу Windows-систем в разных мировых корпорациях, для российских IP-адресов заблокирован.

Не ясно, кстати, почему опять привычно обвиняют Microsoft, если ПК, как пишут, поломались в результате модной CI/CD-деятельности CrowdStrike.

Наземная сеть радиоприёмников, – например, базовых станций мобильной связи, – может быть использована для определения координат (геолокации) передатчиков. Типовой пример передатчика – мобильный терминал. Для такой геолокации не требуется связь со спутниками GNSS (GPS, в частности), как не требуется и прямое участие самого терминала: главное, чтобы этот терминал излучал сигнал с известной модуляцией. То есть, терминал может работать с какой-то “внешней” системой, – даже со спутниковой, – но определять его местоположение может совсем другая сеть.

Задача, в общем случае, формулируется следующим образом: пусть есть набор узлов (обычно, пассивных приёмников), координаты которых в заданной системе известны с достаточной точностью; эти узлы далее называются “опорными”; кроме опорных – есть узлы, называемые “определяемыми”, для которых и требуется вычислять координаты и определять местоположение (то есть, это те самые терминалы). По условию задачи, опорные узлы принимают сигналы, излучаемые определяемыми узлами.

В этой задаче могут двигаться любые узлы, а не только определяемые, как можно подумать. Конечно, обычно опорные узлы будут неподвижны (в заданной системе координат), но, вообще-то, это не так важно: главное, чтобы траектории опорных узлов были известны с достаточной точностью. Идеальный вариант, если траектория известна ещё и с опережением по времени, но это уже детали, хоть данный аспект и позволяет использовать те же методы на базе спутниковых приёмников.

Заметьте, что в некоторых частных, но интересных, случаях данной задачи, как только координаты определяемого узла вычислены, этот узел, вне зависимости от степени участия в сети, может стать дополнительным “подсвечивающим” узлом и, тем самым, начнёт помогать в работе опорным узлам сети (этот момент отдельно рассмотрен ниже).

Узкая практическая интерпретация задачи: определение координат пользовательских терминалов, работающих с той или иной мобильной сетью. Естественно, в качестве источника сигнала может выступать не только типовой радиомодуль смартфона 4G/5G – годится и какой-нибудь WiFi-сигнал или Bluetooth. Данный технологический “сеттинг” легко переносится и на сценарии с прочими передатчиками. При этом, например, в самых современных стандартах мобильной связи, обычно называемых 5G, для непрерывной, точной геолокации терминалов, что называется, и методы определены, и специальные сигналы выделены: определение местоположения терминала имеет решающее значение для сети. Конечно, геолокация, без привязки к GNSS, доступна и в более ранних системах сотовой связи (LTE).

Методов определения координат для решения только что описанной задачи неожиданно много, а если определяемое устройство в той или иной мере “кооперативное”, то есть, помогает измерять свои координаты, то и методов становится больше. Но и для “не кооперативного” случая методов не мало.

Необходимо уточнить важный момент: предполагается, что приёмники имеют возможность точной атрибуции сигналов. То есть, принимаемый сигнал заведомо соответствует одному, – так сказать, точечному, – передатчику (антенне). Это обеспечивается разными способами, которые зависят от используемой модуляции и других характеристик сигналов (вплоть до “дрейфа фазы” и прочих нетривиальных методов “фингерпринтинга”). Но если речь идёт о системах типа современной сотовой связи, то достаточно принять во внимание один архитектурный момент: сеть, обеспечивающая передачу данных, просто должна иметь возможность точно различать передатчики – иначе возникнут трудности с диспетчеризацией и управлением доступной полосой (“бюджетом” радиоканала, как часто говорят). Поэтому протоколы в этой области и проектируются так, что можно различить передатчики на уровне радиоканала (то есть, не на уровне самого ЭМ-сигнала). Дополнительную базу для успешной селекции сигналов конкретных передатчиков может предоставлять обмен информацией между приёмниками – базовыми узлами.

Теперь можно кратко рассмотреть основные методы геолокации, среди которых есть и редко упоминаемые.

Измерение времени распространения сигнала

Самый очевидный и самый мощный метод. Если точно известно время, затрачиваемое сигналом на преодоление расстояния между передатчиком и приёмником, то, зная скорость распространения сигнала, нетрудно вычислить расстояние. Взяв расстояния до нескольких приёмников – определяем координаты передатчика. Геометрическая основа – точки пересечения окружностей (сфер, в общем случае). Для идеального двумерного случая на плоскости – достаточно трёх приёмников. Необходимое количество может быть меньше, если применяются гибридные способы геолокации (см. ниже).

Это рабочий метод. Он лежит в основе GPS. Основная проблема тут в том, что нужно иметь общую с передатчиком схему отсчёта времени, поскольку необходимо знать, когда принятый сигнал был отправлен. То есть, необходима такая схема, метки времени из которой можно однозначно перевести в общее время сети опорных узлов-приёмников. Если передатчик не “кооперативный”, то ситуация сложнее: общие часы уже так просто не получить. Однако подходящие метки времени иногда можно вычислить из свойств самого принимаемого сигнала: например, устройство работает с какой-то своей сетью, синхронизирует с ней время, а время в этой сети – это время GPS.

(Сюда же, вообще говоря, относится и метод измерения фазы принятого сигнала (в одной точке), особенно, если речь идёт о гармонике: определив изменение фазы – можно определить расстояние, но требуется учитывать параметры генерации сигнала и то, что в дистанцию может уложиться более одного периода сигнала. Естественно, подходит и заранее известная зависимость модуляции от общего времени.)

Разработка алгоритмов коррекции ошибок по времени, которые возникают на этих направлениях, приводит к следующему методу геолокации передатчиков.

Измерение разности времени поступления сигнала

Логика метода сходна с предыдущим, но не требуется синхронизация времени передатчиком. Опорные узлы, работающие в общем, синхронном времени, могут вычислять разность времени получения одного и того же сигнала разными узлами. То есть, определение координат передатчика тут строится на вычислении множества точек, для которых постоянной является разность расстояний, а геометрической основой – гипербола.

Запрос с подтверждением

Этот метод не пассивный. Он основан на отправке опорного сигнала в сторону определяемого узла с получением ответа от этого узла. Ответ отправляется через строго заданный промежуток времени после получения запроса. Здесь сигнал ходит в обе стороны, а опорный узел может измерить дальность по суммарному времени: предполагается, что расстояния в одну и в другую сторону – одинаковые. Далее метод работает аналогично первому (или второму, в зависимости от деталей). Заданный интервал ожидания позволяет компенсировать рассогласование локальных часов.

С одной стороны, этот метод, используемый напрямую, как бы противоречит идее: он не является пассивным – измеряющая сеть должна отправить сигнал, а определяемый узел – ответить (кстати, подобрать такой сигнал, на который ответит типовой терминал, не так сложно, поскольку не требуется “содержательный” ответ, а достаточно любого). С другой стороны, можно этот метод модифицировать так, что он будет использовать штатные сигналы другой сети, с которой взаимодействует исследуемый передатчик – эти сигналы тоже может принимать опорная сеть.

Угол (направления) на приёмнике

Ещё более геометрический метод, который обычно и называют пеленгацией: определение каждым опорным узлом направления на передатчик. Это направление, в двумерном случае, принято задавать в виде угла, взятого относительно условного “севера”, который является общим для всей измеряющей сети. Построив лучи из нескольких точек, соответствующих опорным узлам, можно вычислить координаты определяемого узла по пересечению лучей.

Опорный узел может определить угол направления на передатчик, сравнивая сигнал, принимаемый на разные антенны. Либо можно использовать одну антенную решётку, так же измеряя разность фаз сигнала.

Затухание сигнала

Мощность передатчика часто известна. Не только потому, что она, предположим, определена спецификацией оборудования. Значение рабочей мощности может передаваться и в составе сигналов, обеспечивающих работу радиоканала. Зная мощность на антенне передатчика и мощность на принимающей антенне, можно вычислить расстояние по степени затухания. Так как, по условию задачи, опорных приёмников несколько, то измерение затухания позволяет определить координаты передатчика по расстояниям от нескольких опорных узлов.

Этот метод можно улучшить, если измерять не просто затухание, а “разность” затухания на нескольких опорных узлах – логика совпадает с измерением разности времени получения сигнала (см. выше).

Гибридные методы

Описанные методы не являются взаимоисключающими, так что использование данных, полученных одним методом, для “просеивания” результатов, полученных другим методом, существенно улучшает точность. Самый простой пример: измерение угла направления позволяет убрать неоднозначности координат, полученных измерением времени распространения сигнала.

***

Все описанные методы используются на практике. И все они подвержены влиянию отражений и затенения. Понятно, что в реальных условиях, – предположим, в городской застройке, – путь сигнала от передатчика до приёмника может быть замысловатым, а отражённые сигналы – накладываться. При этом опорные узлы могут использовать сигналы тех определяемых узлов, координаты которых уже известны, для уточнения координат других определяемых узлов (конечно, за вычетом возможных дефектов первичных измерений). Пусть для какого-то передатчика координаты уже известны точно (как и характеристики сигнала), но при этом некоторые опорные узлы, действуя локально, определяют для этого же передатчика другие координаты, отличающиеся от известных: соответствующая поправка позволяет определить особенности деформации сигнала в направлении этих опорных узлов, что, в свою очередь, позволяет скорректировать измерения для других определяемых передатчиков.

Естественно, если снова отказаться от полностью пассивной роли сети, то в качестве источников сигналов, по которым измеряется деформация, могут служить сами опорные узлы, координаты которых известны по определению. Собственно, в LTE, в 5G, для таких измерений даже предусмотрены отдельные сигналы. А само поле деформации, если его заранее измерить, может служить основой для навигации и определения координат.

Занятная статья в The Guardian (англ.) о том, как сделана знаменитая вчерашняя фотография президента Трампа – там особенно интересны комментарии о ситуации. А с точки зрения теории репортажной фотографии, как говорится, – “нашёл объект – ищи фон”: опытный фотограф (Evan Vucci) сумел очень быстро определить путь эвакуации Трампа со сцены, чтобы успеть не просто занять позицию и сделать снимок, когда объект виден, но и выбрать подходящий ракурс, то есть, найти идеальный фон. Странно, конечно, что не только “путь эвакуации” оказался очевидным, но и президента Трампа почему-то не скрыли из поля зрения (с помощью зонта там или обычного щита какого-то).

В статье Situational Awareness, которую я недавно упоминал, уровень “интеллекта” LLM GPT-4 (ChatGPT) неоднократно обозначен как соответствующий продвинутому старшему школьнику (smart high schooler). Появился свежий препринт (Vision Language Models are blind) на эту же тему, в котором, впрочем, выясняют, что самые продвинутые современные системы LLM – точнее, VLM, в том числе, GPT-4o, – не могут справиться с элементарными задачками, которые под силу и не особо продвинутому дошкольнику.

Впрочем, все эти задачи связаны с “картинками”, но именно поэтому в качестве предмета исследования выбраны те ИИ-системы, которые заявлены для работы с “визуальными” материалами. То есть, тут нельзя сказать, что данные системы “не имеют возможности видеть”, использовав распространённый манипулятивный способ перевода реальных проблем “интеллекта” LLM (например), возникающих с самыми элементарными задачами, в разряд “ограничений” самой технологии.

Между тем, как указано в работе, эти ИИ-системы не могут верно определить количество пересечений для двух ломаных – см. скриншот с примером из исходной работы ниже.

Не справляются представленные ИИ-системы и с другими элементарными задачами: определить выделенную букву в слове, посчитать количество окружностей, определить, пересекаются ли круги, и т.д., и т.п.

Понятно, что речь тут может идти только о стопроцентном результате, когда верно указаны все ответы. Для “продвинутого старшего школьника” подсчёт точек пересечения линий на подобной картинке – более чем элементарная задача. Угадывание же при помощи оптимизированного перебора, которое выдают за “думание” для данных систем, тут не производит никакого впечатления. Лучший результат, который приводят в работе, это угадывание в ~77% случаев, продемонстрированное VLM Sonnet-3.5; GPT-4o – лишь около 49%, при этом, по формулировке задачи, случайный выбор ответа, без учёта картинки, дал бы одну треть верно угаданных результатов.

Так что, когда следующий раз в СМИ встретится очередная восторженная публикация о том, что “новая LLM на нейросети успешно сдала экзамены в вуз”, можно смело задуматься о том, смогла ли эта LLM хотя бы заполнить регистрационную анкету и вписать ответы в нужные “окошки”.

Пятнадцать лет назад, в июле 2009 года, на dxdt.ru вышла, среди прочего, записка про навигацию по ЭМ-обстановке, без GPS: передатчиков вокруг достаточно, многие из них зафиксированы, гарантируя, тем самым, узнаваемость картины. Но нужно предварительно измерить на месте, поскольку существенным образом вмешиваются тени и отражения. Цитата:

Поэтому построить “навигационное поле”, доступное для автоматических навигационных систем, можно на базе самых разных присутствующих в интересующем районе передатчиков. GPS, опять же, не требуется. Интересно, что тут “навигационное поле” оказывается неким “паразитным” элементом.

Вообще, описанный метод пассивного определения координат, на основе измерения радиообстановки и сопоставления характеристик принимаемых сигналов с опорной картиной из некоторой базы данных, вполне себе рекомендован для сотовых сетей 4G/5G, например. (Всё собираюсь написать подробную записку про вычисление координат на основе обобщённых методов “пеленгации”.)