Практически все современные системы связи в настоящее время основаны на использовании оптических волокон, как среды и технического средства цифровой передачи информации. Не только теоретичесие вопросы передачи оптических сигналов по оптическим волокнам, но и отлаженные высокие технологии производства волокон и всего комплекта сопутствующего конструктивного обрамления (оптические кабеля в мощной защитной оболочке, допускающие прокладку хоть в океанских глубинах; коннекторы; усилители; устройства ввода и вывода информации; мультиплексоры и дешифраторы и т.д.). гарантируют, что оптоволоконная техника является реальной основой техники связи нашего времени и ближайшего будущего. Тем более, что эта техника, как выяснилось обладает огромным потенциальным запасом дальнейшего очень существенного повышения реальной пропускной способности линий связи (по крайней мере на два порядка- что уже сейчас требуется для повышения устойчивой работы широкополосного интернета и других приложений реального масштаба времени)

На протяжении нескольких лет в Институте ведутся исследования в области разработки формальных моделей и методов анализа и синтеза типовых модульных систем обработки данных, в том числе и систем обработки данных реального времени. В результате были созданы формализованные модели и методы для решения задач анализа и синтеза оптимальных модульных систем обработки данных (СОД) и СОД реального времени (СОД РВ), которые приведены в многочисленных публикациях и монографиях [1, 3, 4, 5-13]. В данной работе в краткой форме изложены основные особенности данных задач применительно к распределенным СОД РВ (РСОД РВ), показаны отличительные черты таких систем, работающих в реальном времени и построенных на основе распределенных вычислительных систем.

Рассмотрена задача построения наблюдателя для дискретной динамической системы. Описана техника приведения произвольного динамического компенсатора к форме наблюдателя Люенбергера.

Рассмотрена задача робастной фильтрации для линейной дискретной стационарной системы

Задачи формирования составов и расписания движения грузовых поездов могут быть сформулированы как задач и теории расписаний. Многие из этих задач являются NP-трудными, в связи с чем возникает проблема поиска приближенного решения таких задач. Предлагается метод, основанный на введении метрики для пространства параметров задачи, позволяющий за полиномиальное время находить решение задачи с гарантированной абсолютной погрешностью целевой функции. Метод подробно рассматривается на примере задачи минимизации суммарного запаздывания. Эффективность метода подтверждается численными экспериментами.