автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Алгоритмические модели и структуры узлов специализированных процессоров цифровой обработки сигналов с векторизацией вычислений

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ДОСТИЖЕНИЙ В ОБЛАСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.

1. 1. ХАРАКТЕРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗАДАЧ И ПРИЛОЖЕНИЙ

ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ (ЦОС) И ТРЕБОВАНИЯ К

РЕАЛИЗУЮЩЕЙ ИХ АППАРАТУРЕ.

1.2. ИСТОРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИЙ ОПТИМИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ЦОС.

1.3. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ В ОБЛАСТИ СОЗДАНИЯ ЭЛЕМЕНТНОЙ БАЗЫ СПЕЦПРОЦЕССОРОВ ЦОС.

1.4. КРАТКИЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗРАБОТКИ СТРУКТУР СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОРОВ ЦОС.

ВЫВОДЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

2.СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ УЗЛОВ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ ДЛЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ.

2.1. УНИФИЦИРОВАННЫЙ ПОДХОД К ОПИСАНИЮ, СИНТЕЗУ И РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОРОВ ЦОС НА ОСНОВЕ ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ.

2.2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ УЗЛОВ ДЛЯ ВЕКТОРИЗОВАННОЙ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗОВЫХ ОПЕРАЦИЙ МАТРИЧНОЙ АЛГЕБРЫ.

2.3. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОПРОСОВ ВЕКТОРИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ УМНОЖЕНИИ МАТРИЦ.

2.4 СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ УЗЛОВ СПЕЦПРОЦЕССОРОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ЛИНЕЙНО-АЛГЕБРАИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ НАД МАТРИЦАМИ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОРОВ ДЛЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТИПОВЫХ ЗАДАЧ ЦОС.

3.1. СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОРОВ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ЛИНЕЙНОЙ СВЁРТКИ И КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ ДЛЯ ОДНОМЕРНЫХ ДАННЫХ.

3.2. ОБОБЩЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕШЕНИЙ НА СЛУЧАЙ ВЫЧИСЛЕНИЯ ДВУМЕРНОЙ СВЁРТКИ И КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ.

3.3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОРОВ БЫСТРОГО ВЫЧИСЛЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ДИСКРЕТНЫХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

4. СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.

4.1. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОРНЫХ МОДУЛЕЙ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОСНОВНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛОВ.

4.2. СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ И ОСОБЕННОСТИ ИХ СТРУКТУРНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ.

4.3. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОРОВ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА.

4.4. СИНТЕЗ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОРОВ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

5. РАЗРАБОТКА ВАРИАНТОВ РЕАЛИЗАЦИИ СТРУКТУР УЗЛОВ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЦОС.

5.1. СТРУКТУРА И ПРИНЦИПЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОРНОГО МОДУЛЯ ДЛЯ ПОЭЛЕМЕНТНОГО И РЕДУКЦИОННОГО СУММИРОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ВЕКТОРОВ.

5.2. СИНТЕЗ СТРУКТУРЫ ПРОЦЕССОРНОГО МОДУЛЯ ДЛЯ АППАРАТНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ УМНОЖЕНИЯ ВЕКТОРОВ.

5.3. РАЗРАБОТКА ВАРИАНТОВ СТРУКТУР ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫХ И МАТРИЧНО-МАТРИЧНЫХ ПЕРЕМНОЖИТЕЛЕЙ.

5.4. СИНТЕЗ СТРУКТУР СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5.

6. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОПРОСОВ АППАРАТНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ УЗЛОВ И МОДУЛЕЙ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ МУЛЬТИКОНВЕЙЕРНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ НА БАЗЕ СОВРЕМЕННЫХ МИКРОЭЛЕКТРОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

6.1. ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ БАЗОВОГО НАБОРА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ УЗЛОВ ДЛЯ АППАРАТНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ТИПОВЫХ ОПЕРАЦИЙ ОБРАБОТКИ ЧИСЛОВЫХ МАССИВОВ.

6.2. ВАРИАНТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ СБИС ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ УЗЛОВ НАБОРА И ИХ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ.

6.3. ТЕХНИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ И ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ КОМПЛЕКТА ПОЛУЗАКАЗНЫХ СБИС ДЛЯ СПЕЦПРОЦЕССОРОВ ЦОС С ПОРАЗРЯДНО-МУЛЬТИКОНВЕЙЕРНОЙ ОБРАБОТКОЙ ОПЕРАНДОВ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 6.

Непрерывное развитие научных исследований во всех областях человеческой деятельности, когда при изучении или использовании того или иного объекта или явления анализируются, преобразуются или формируются сопутствующие им или генерируемые ими сигналы, стимулировало применение и совершенствование методов и средств обработки сигналов. Обработка аналоговых сигналов цифровыми методами находит сегодня широкое применение во многих областях науки и техники. Хотя разнообразие аналоговых методов и средств обработки сигналов и достигло высокого совершенства, развитие научных исследований выдвинуло перед учёными такие задачи, решение которых этими средствами оказалось либо затруднительным, либо малоэффективным. Поэтому наиболее универсальным подходом с развитием микроэлектронных технологий стал подход, предусматривающий преобразование аналоговой информации в дискретную и последующую её обработку в цифровом виде. Это позволило в значительной степени унифицировать средства обработки сигналов, повысить точность и упростить организацию этой обработки.

Развитию, совершенствованию и популяризации методов и средств цифровой обработки информации посвящены работы классиков отечественной вычислительной техники: Бабаяна Б.А., Баранова С.И., Балашова Е.П., Бурцева B.C., Глушкова В.М., Евреинова Э.В., Кагана Б.М., Каляева A.B., Карцева М.А., Королёва JI.H., Майорова С.А., Малиновского Б.Н., Новикова Г.И., Прангишвили И.В., Преснухина Л.Н., Прижиялковского В.В., Пузанкова Д.В., Пухова Г.Е., Самофалова К.Г., Смолова В.Б., Хорошевского В.Г. и других специалистов.

Следует всё же отметить, что ещё 40 лет назад цифровые методы обработки сигналов не могли эффективно конкурировать с аналоговыми и пользовались у разработчиков весьма малой популярностью. Это объяснялось тем, что цифровая обработка сигналов известными в то время методами, использующими дискретное представление обрабатываемых сигналов, в особенности при обработке больших массивов данных, требовала значительных временных затрат. Последнее вынуждало разработчиков цифровых методов и средств анализа сигналов идти не только по пути повышения быстродействия аппаратуры, но и по пути поиска более эффективных алгоритмов обработки информации, позволяющих уменьшить объём вычислений при реализации различных задач цифровой обработки сигналов и как следствие - временные затраты на получение конечного результата.

Появление алгоритмов быстрых дискретных ортогональных преобразований (БДОП), требующих существенно меньших, чем все известные к тому времени алгоритмы, объемов вычислений, открыло новую страницу в области обработки сигналов цифровыми методами.

Развитию методов цифровой обработки сигналов посвящены исследования таких специалистов, как Билинский И .Я., Власенко В.А., Лаппа Ю.М., Вольперт JT.A., Зенцов В.А., Канатов И.И., Кухарев Г.А., Кренкель Т.Э., Лабунец В.Г., Ланнэ A.A., Мельник А.А, Микельсон А.К.,Очин Е.Ф., Петровский A.A., Садыхов Р.Х., Солодовников А.И., Спиваковский A.M., Трахтман A.M., Тропченко А.Ю., Шмерко В.П., Ярославский Л.П., Agarwal R.C., Bluestein L.I., Cooley J.W., Gold В., Good I.J., McClellan J.H., Nussbaumer HJ., Oppenheim A.V., Preuss R.D., Rabiner L.R., Rader C.M., Shafer R.W., Stokham T.G., Thomas L.H., Tukey J.W., Winograd S. и многих других энтузиастов этого направления.

Возрастающие требования к времени решения реальных задач обработки сигналов предопределили на современном этапе развития науки и техники использование для этих целей вычислительных супертехнологий. Появление СБИС со сверхвысокой плотностью упаковки отдельных компонент сделали технически целесообразным, практически осуществимым и экономически выгодным применение в современных средствах цифровой обработки сигналов (ЦОС), методов и техники распараллеливания вычислений.

Развитие микроэлектронных технологий способствовало появлению целого ряда новейших проектов параллельных процессоров для цифровой обработки сигналов. Эта проблема нашла и находит в настоящее время поддержку и внимание к ней правительств разных стран, мирового научного и технического сообщества.

Здесь также имеется уже множество достижений, школ и направлений.

Среди множества работ, целесообразно выделить, прежде всего, результаты работ коллективов, руководимых Бандман О.Л., Вальковским В.А., Воеводиным В.В., Грициком В.В., Евдокимовым В.Ф., Каляевым A.B., Каневским Ю.С., Луцким Г.М., Миренковым H.H., Рябовым Г.Г.,Седухиным С.Г., Стасюком А.И., Фетом Я.Е., В.П. Якушем, а также работы зарубежных учёных, таких как J.L. Aravena, M. Chen, J. Fortes, H. Kung, S. Kung, S. Li, R.W. Linderman, D. Moldovan и др.

Разработаны систолические, волновые, потоковые, ассоциативные, и множество других разновидностей структур специализированных процессоров ЦОС, отличающиеся различными подходами к конвейеризации и векторизации обработки данных.

Анализ алгоритмических и структурных методов организации специализированных процессоров для высокоскоростной обработки сигналов показывает, что в существующих подходах использованы всё же не все возможности распараллеливания вычислительных процессов на пространственном уровне, т.е. векторизации. Это обусловленно тем, что практически во всех развиваемых подходах размерность массива одновременно обрабатываемых данных не превышает величины N - числа отсчётов оцифрованного сигнала. Именно эта величина во всех существующих подходах накладывает жёсткие ограничения на величину задержки получения конечного результата обработки сигнала и не позволяет даже при дополнительном наращивании операционного ресурса спецпроцессора сократить время вычислений меньше определённого значения. В связи с этим имеется ряд нерешённых вопросов, связанных с разработкой таких алгоритмических и структурных решений, которые потенциально могли бы обеспечить производительность систем обработки сигналов большую, чем позволяют существующие.

Анализ современного состояния исследований в этой области показывает, что алгоритмические вопросы и вычислительные аспекты методов синтеза и реализации специализированных процессоров ЦОС, основанные на обработке массивов данных, размерность которых превышала бы N, практически не рассматривались.

В результате выполненного анализа, а также оценки перспектив использования методов и средств распараллеливания вычислений в задачах ЦОС сделан следующий вывод: для практического решения проблемы создания алгоритмических моделей и структур спецпроцессоров ЦОС с распараллеливанием вычислений необходим комплексный подход, учитывающий различные аспекты их представления, синтеза и реализации, создающий основу для проектирования быстродействующих технических средств обработки сигналов, ориентированный на обработку массивов данных, размерность которых может превышать начальную размерность задачи или массива исходных данных и определяющий разработку принципов, методов построения и реализации спецпроцессоров ЦОС с векторизацией вычислений.

Предметом исследования являются способы распараллеливания процессов обработки данных при реализации алгоритмов ЦОС, а также алгоритмические модели и структуры процессоров ЦОС, ориентированные на минимизацию времени вычислений.

Цель диссертации заключается в разработке методов и аппаратных средств ЦОС, позволяющих оптимизировать организацию вычислений и структуры операционных устройств, с точки зрения минимизации времени вычислений, за счет введения большего, по сравнению с известным, параллелизма обработки данных, а также унифицировать проектирование спецпроцессоров ЦОС на основе использования ограниченного набора функциональных модулей, реализующих базовые операции обработки данных.

Задачи исследования:

• разработка единого методологического и математического подхода для комплексного решения вопросов представления, синтеза и реализации алгоритмических моделей специализированных процессоров ЦОС;

• разработка на основе этого подхода и исследование алгоритмических моделей и структур специализированных процессоров для решения основных задач ЦОС, позволяющих оптимизировать организацию вычислений и структуру процессоров, с точки зрения минимизации времени готовности результатов обработки данных;

• синтез векторно-матричных вычислительных процедур, адекватно описывающих процессы преобразования данных при реализации разработанных алгоритмов;

• оценка производительности и объёмов аппаратных затрат при реализации разработанных алгоритмических моделей и структур, позволяющая определить границы применимости параллелизма обработки данных и находить приемлемое решение при проектировании спецпроцессоров;

• определение принципов организации базового набора функциональных узлов и модулей, позволяющего унифицировать и тем самым упростить и ускорить разработку и реализацию спецпроцессоров ЦОС;

• разработка структур и схемотехнических решений основных узлов и модулей специализированных процессоров, предназначенных для реализации разработанных алгоритмов;

• аппаратная реализация набора микроэлектронных процессорных модулей, позволяющих унифицировать проектирование специализированных вычислителей для цифровой обработки сигналов.

Научная новизна: Разработаны новые принципы построения алгоритмических моделей и структур специализированных процессоров ЦОС, основанные на супервекторизации вычислений обрабатываемых массивов данных.

1. Разработан новый методологический подход, позволивший с единых позиций рассмотреть методы представления, синтеза и реализации алгоритмов ЦОС с расширенной, по сравнению с традиционными, размерностью вектора одновременно обрабатываемых данных;

2. Предложен ряд новых алгоритмических моделей для класса спецпроцессоров, реализующих базовые операции и задачи ЦОС, синтезированы эффективные алгоритмы дискретной одномерной и двумерной свёртки; ряда задач линейной алгебры; дискретных ортогональных преобразований, вычисления основных статистических характеристик, корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа сигналов. В отличие от известных алгоритмы позволяют существенно снизить итерационность вычислительных процессов и минимизировать время обработки данных.

3. Дано матричное описание разработанных моделей, рассмотрены способы формирования матриц, входящих в соответствующие векторно-матричные вычислительные процедуры.

4. Синтезированны алгоритмы дискретных ортогональных преобразований, являющиеся обобщающими для ряда известных алгоритмов - БПФ, рекуррентных алгоритмов, алгоритмов дискретного преобразования Фурье - и сводящиеся при изменении степени параллелизма обработки данных к упомянутым алгоритмам.

5. Показана и теоретически доказана возможность обобщения синтезированных параллельных алгоритмов дискретных преобразований на широкий класс систем базисных функций.

6. Получены оценки производительности и объёма аппаратных затрат при реализации разработанных алгоритмических моделей и структур, позволяющие оценить границы применимости параллелизма обработки данных и найти приемлемое решение при проектировании спецпроцессоров;

7. Разработаны варианты структур процессоров для реализации векторно-матричных преобразований.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

Совокупность полученных результатов развивает и обобщает теоретические основы методов и принципов построения эффективных параллельных алгоритмов и вычислительных средств использующих механизмы конвейеризации и векторизации обработки данных.

2. Разработаны векторно-матричные вычислительные процедуры и векторизованные алгоритмы ЦОС, которые могут быть непосредственно реализованы на векторных и матричных ЭВМ с использованием матричных операторов современных алгоритмических языков.

3.Синтезированы алгоритмические модели алгоритмов ЦОС и структур спецпроцессоров, предназначенные для использования на этапах системного проектирования спецпроцессоров ЦОС.

4. Предложен набор базовых модулей и функциональных узлов для построения спецпроцессоров, ориентированный на использование современных и перспективных технологий производства схемных компонент.

5.Разработаны новые алгоритмические и структурные подходы к организации вычислений при решении основных задач ЦОС, ориентированные на достижения микроэлектроники и техники параллельных вычислений, что позволяет проектировать высокоскоростные системы ЦОС с мультиконвейерной реализацией вычислений, совмещением ввода-вывода и обработки данных. б.Разработан набор микросхем на основе СБИС базовых матричных кристаллов, ориентированный на аппаратную реализацию предложенных алгоритмических моделей и структур на основе поразрядно-конвейерного принципа обработки операндов.

Полученные результаты нашли применение при проектировании высокопроизводительных спецпроцессоров цифровой обработки сигналов различного назначения, а также в учебном процессе.

На защиту выносятся: • единый методологический и математический подход к представлению, синтезу и реализации алгоритмических моделей параллельных процессоров цифровой обработки сигналов, заключающийся в предельно-допустимой векторизации исходного и обрабатываемого массивов данных, структурно-модульной декомпозиции анализируемых процессов вычислений, синтезе векторно-матричных вычислительных процедур, описывающих процессы обработки данных с учётом проведённой векторизации и отображения алгоритмической структуры реализуемых вычислительных процессов, на двумерное пространство в виде графо-структурных моделей, состоящих из ограниченного набора типовых функциональных модулей и реализующих стандартные операции над векторами и матрицами; ' синтезированные на основе развиваемого подхода алгоритмические модели спецпроцессоров, ориентированных на решение основных задач ЦОС: одно- и двумерной свёртки, дискретных ортогональных преобразований, обращения, умножения, (Ь-^-разложения матриц, решения системы линейных уравнений, статистической обработки данных; векторно-матричные вычислительные процедуры, описывающие распараллеливание процессов обработки данных, а также способы формирования матричных конструкций, входящие в состав соответствующих выражений.

• варианты структур специализированных процессоров, реализующих разработанные в диссертации алгоритмические модели;

• оценки производительности и объёма аппаратных затрат при реализации разработанных алгоритмических моделей и структур, позволяющие оценить границы применимости параллелизма обработки данных и найти приемлемое решение при проектировании спецпроцессоров;

• принципы организации набора базовых узлов и функциональных модулей для аппаратной реализации мультиконвейерных спецпроцессоров ЦОС;

• схемные решения ряда узлов спецпроцессоров ЦОС, разработанные на основе существующей элементной базы.

• разработанный на основе СБИС базовых матричных кристаллов комплект микросхем с поразрядно-конвейерной обработкой операндов, предназначенный для построения спецпроцессоров ЦОС с векторизацией вычислений.

Апробация работы. Основные результаты диссертации доложены и обсуждались на конференции „Новые электронные приборы" (г. Москва 1980г.); Всесоюзной конференции „Приборное оснащение и автоматизация научных исследований в биологии"(г. Кишинёв 1981г.); региональных семинарах „Системы и средства интегрированной обработки информации" (г. Кишинёв 1981г.); „Проблемы создания и внедрения АСУ ТП" (г. Кишинёв 1981г.); ежегодных научно-технических конференциях Кишинёвского политехнического института им. С. Лазо (г. Кишинёв 1979-1984гг.); Всесоюзной конференции „Цифровая обработка сигналов в системах управления" (г. Днепропетровск 1982г.); Всесоюзном постоянно действующем семинаре „Теория и методы цифровой обработки сигналов" (г. Москва 1983г.); на конференциях „Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов" (г. Рига 1983, 1986, и 1989 гг.); „У-ой, У1-Й, и УИ-й Всесоюзных школах-семинарах

Распараллеливание обработки информации" (г. Львов 1985, 1987, и 1989 гг.), научно-практической конференции „Системы автоматизированного проектирования в машино- и приборостроении"^. Кишинёв 1986г.); краткосрочном семинаре „Системы цифровой обработки сигналов" (г. Ленинград 1988г.); научно-технических конференциях „Применение вычислительной техники и математических методов в научных и экономических исследованиях" (г. Киев 1988г. и г. Севастополь 1990г.); втором Всесоюзном совещании „Конвейерные вычислительные системы" (г. Киев 1988г.); школе-семинаре им. М.А. Гаврилова „Развитие теории дискретных систем и проблемы логического проектирования СБИС" (г. Кишинёв 1988г.); Всесоюзной конференции „Оптико-электронные измерительные приборы и устройства" (г. Томск 1989г.); республиканском научно-техническом школе-семинаре „Теория и практика построения функционально-ориентированных систем обработки информации (ФОС-90)"(г. Каменец-Подольск 1990г.); 1-й Всесоюзной конференции „Однородные вычислительные среды и систолические структуры" (г. Львов 1990г.); конференции „Системы контроля параметров электронных устройств и приборов (г. Яремча 1990 г.); VI-ом международном семинаре „Распределённая обработка информации" (г. Новосибирск 1998г.), международной конференции „Информационные и электронные технологии: Эффективность безопасность конфликты" (г. Кишинёв 1998г.), на международной конференции "ACS-2000" (г.Щецин, 2000г.)

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 59 работах, включая монографию и 12 авторских свидетельств.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и списка цитируемой литературы. Материал содержит 368 страниц машинописного текста, 96 рисунков и 24 таблиц. Список литературы включает 249 наименований на 24 листах.

Основные результаты сводятся к следующему: . Разработан единый методологический подход к комплексному решению задачи синтеза и реализации алгоритмических моделей и структур специализированных процессоров ЦОС с увеличенной степенью распараллеливания вычислений, основанный на предельно-допустимой векторизации исходного и промежуточных массивов данных. . Разработаны векторизованные способы реализации набора базовых операций алгебры матриц и доказан ряд теорем, определяющих в матричной трактовке процессы распараллеливания вычислений результатов этих операций. . Синтезированы алгоритмические модели и структуры спецпроцессоров ЦОС, реализующих основные операции и задачи ЦОС: линейнуюй свёртку (для одномерного и двумерного случая); векторно-матричное перемножение; вычисление дискретных ортогональных преобразований; процедуры линейной алгебры; вычисление статистических характеристик сигналов, выполнение корреляционного, дисперсионного, регрессионного анализа сигналов. Разработаны векторно-матричные процедуры, соответствующие предлагаемым моделям, синтезированы структуры и определены способы формирования матриц, входящих в соответствующие вычислительные процедуры. При этом существенно развита векторно-матричная форма представления векторизованных вычислительных процессов. >. Снтезированы алгоритмы БДОП, являющиеся обобщающими для целого ряда известных, таких как БПФ, рекуррентные алгоритмы ДПФ, параллельные алгоритмы дисекретного преобразования Фурье, и при изменении параметров, характеризующих степень параллелизма обработки данных, могут быть преобразованы в указанные алгоритмы. >. Получены оценки производительности и объёма аппаратных затрат при реализации разработанных структур процессоров ЦОС, позволяющие оценить границы применимости параллелизма обработки данных и найти при проектировании спецпроцессоров ЦОС приемлемое решение. '. Предложена организация набора базовых узлов и модулей для аппаратной реализации параллельно-конвейерных спецпроцессоров ЦОС. . Оценены варианты схемных решений ряда типовых узлов спецпроцессоров ЦОС, разработанные на основе существующей элементной базе.

Разработан комплект микросхем с поразрядно-конвейерной обработкой операндов на основе СБИС БМК (базовых матричных кристаллов), предназначенный для аппаратной реализации спецпроцессоров ЦОС с векторизацией вычислений.

В целом совокупность представленных результатов можно ассматривать, как новые научно обоснованные технические решения, недрение которых вносит значительный вклад в ускорение научно-зхнического прогресса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Главный результат заключается в разработке новых алгоритмических и труктурных принципов организации специализированных процессоров для истем высокоскоростной цифровой обработки сигналов, допускающих величение, по сравнению с известными подходами, степени аспараллеливаничя обработки данных и позволяющих достичь более высокой роизводительности вычислений.

1. Агарвал P.C., Кули Дж. У. Алгоритм дискретного преобразования Фурье со смешанным основанием для векторных ЭВМ. ТИИЭР 1987. т. 75, №9 С.-162-172.

2. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.Н. Гранта.- М.: Мир, 1988.-392с.

3. Алгоритмы, математическое обеспечение и архитектура многопроцессорных вычислительных систем. / Под ред. А.П. Ершова. М.: Наука, 1982.-336с.

4. Алексеев А.Б. Сложность умножения матриц. Обзор Кибернетический сборник, Москва, 1988, т.25, стр. 189-236.

5. Арифметика, принципы организации, диагностика и формализованное проектирование вычислительных структур и устройств / В.П.Тарасенко, Н.В. Черкасский, Ю.С. Каневский и др. -К. : Высш. шк., 1989.-343с.

6. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.- с.488.

7. Ахмед Н., Pao К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов: Пер. с англ. / Под ред. И.Б Фоменко. М.: Связь, 1980.-248с.1.. Ахо А., Хонкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир,1984.-264с.

8. Баклицкий В.К. и др. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации / В.К. Баклицкий, А.Н. Бочкарев, М.П. Мусьяков; Под ред. В.К. Баклицкого М.: Радио и связь, 1986.-216с.

9. Балашов Е.П., Пузанков Д.В. Проектирование информационно-управляющих систем. М.: Радио и связь, 1987.-256с.

10. Бартенев В.Г., Медведев В.Н. ALTERA предлагает создать свой сигнальный процессор. Chip News, 1997, №7-8, с. 39-41.

11. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы: Учебное пособие. М.: Наука. Гл. ред. физ. -мат. лит., 1987.-600с.

12. Белецкий В.Н. Многопроцессорные и параллельные структуры с организацией асинхронных вычислений. Киев: Наукова думка, 1988.-240с.

13. Белоус А.И., Подрубный О.В., Журба В.М. Полупроводниковый комплект БИС серии К1815 для цифровой обработки сигналов: Справочник / Под ред. А.И. Сухопарова. М.: Радио и связь, 1992.-c.253.

14. Бендат Дж, Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа: Пер. с англ. М.:Мир, 1983.-312с.

15. Билинский И.Я., Микелсон А.К. Стохастическая цифровая обработка непрерывных сигналов. Рига: Зинатне, 1983.- с.292.

16. Бшошицкий A.B., Локтпсова Т.Н., Мельник Э.А., Царюв А.П. Паралельш алгоритми двовим1рно'1 згортки// BicTHbiK Ж1Т1. -1999.-№ 11. с. 153-157.

17. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-448с.

18. Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли: Пер. с англ. М.: Мир, 1990.-175с.

19. Буймов А.Г. Корреляционно-экстремальная обработка изображений. -Томск: Изд-во том. ун-та, 1987.-134с.

20. Булеков В.П., Лапшин Б.И, Кириллов В.Ю. Ускоренная цифровая обработка случайных сигналов // Изв. вузов. Приборостр.-1988.- т.31.- № 10.- с.3-7.

21. Бырин В.Н. Акустическая эмиссия и техническое диагностирование. -Приборы и системы управления, 1976, №11, с. 22-24.

22. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. / Т.С Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г.Дж. Нуссбаумер и др.; Под ред. Т.С. Хуанга: Пер. с англ. М.: Радио и связь,1984.-224с.

23. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления. Пер. с англ.- М.: Мир, 1985.-456с.

24. Вариченко Л.В., Лабунец В.Г., Раков М.А. Абстрактные алгебраические системы и цифровая обработка сигналов. Киев: Наук, думка, 1986.-248с.

25. Вербовецкий A.A. Нетрадиционные методы построения оптических цифровых устройств перемножения матриц//Радиотехника. 1997.- №4. -с. 50-53.

26. Вербовецкий A.A. Нетрадиционные оптические методы построения цифровых конвейерных спецпроцессоров матричных операций/УРадиотехника. 1997.- №1. - с. 89-92.

27. Вербовецкий A.A. Современные методы создания оптической цифровой вычислительной техники//3арубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 1999. - №6. - с. 27- 35.

28. Вероятностные методы в вычислительной технике / Под. ред. А. Н. Лебедева, Е. А. Чернявского : Уч. пос. М.: Высшая школа, 1986.-c.312.

29. Вишенчук H.H., Черкасский Н.В. Алгоритмические операционные устройства и супер-ЭВМ -К.: Техника, 1990.-197с.

30. Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1983.-302с.

31. И. Высокоскоростные вычисления. Архитектура, производительность, прикладные алгоритмы и программы супер-ЭВМ: Пер с англ./ Под ред. Я. Ковалика. М.: Радио и связь, 1988. -432с.

32. Вышинский В.А., Рабинович З.Л. О создании высокопроизводительных универсальных ЭВМ, работающих в алгебре матриц. // Автоматика. -1983.- №5, с.80-84.

33. Голд Р., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов.: Пер. с англ. / Под ред. A.M. Трахтмана. М. : Советское радио, 1973, 368 с.

34. Голуб Н.Д., Гричук В.В., Капчеля О.Л., Царёв А.П., Чепурняк В.Г. Устройство для определения экстремальных чисел// Авторское свидетельство СССР № 1661754.

35. Голуб Н.Д., Гричук В.В., Царёв А.П., Чепурняк В.Г. vV-входовой сумматор// Авторское свидетельство СССР № 1596320.

36. Голуб Н.Д., Гричук В.В., Царёв А.П., Чепурняк В.Г. Устройство для выделения экстремальных чисел// Авторское свидетельство СССР № 1388845.

37. Гольденберг JI.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Уч. пос. М.: Радио и связь, 1990.- с.256.

38. Гольденберг JI.H., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник. М.: Радио и связь, 1985.-312с.

39. Грешников В.А., Дробот Ю.В. Акустическая эмиссия. М.: Издательство стандартов, 1976, с. 271.

40. Грибанов Ю.И., Мальков B.JI. Выборочные оценки спектральных характеристик стационарных случайных процессов. М.: Энергия, 1978, с.152.

41. Грибанов Ю.И., Веселова Г.П., Андреев В.Н. Автоматические цифровые корреляторы. М.: Энергия, 1971.- с.240.

42. Грибачев С. TMS-320C6X от Texas Instruments революция в технологии цифровой обработки сигналов. Chip News, 1997, №4, с. 40-42.

43. Гричук В.В. , Романенко A.B., Царев А.П. Многоканальное устройство для определения координат дефектов в конструкциях. В сб.: Материалы конференции " Новые электронные приборы и устройства ", М.,1980, с. 200-202.

44. Гричук В.В., Царёв А.П, Чебан И.И., Шенешеуцкий А.Г. Устройство для вычисления скалярного произведения векторов. Авторское свидетельство СССР, №1683033. Опубл. Бюл. №37.

45. Гришин Ю.П., Казаринов Ю.Н., Катиков В.Н. Микропроцессоры в радиотехнических системах / Под ред. Ю.Н.Казаринова.- М.: Радио и связь, 1982.-280с.

46. Грищенков В.А., Калалб А.Д., Царёв А.П. Устройство для умножения матриц// Авторское свидетельство СССР № 1471201.

47. Губарев В.В. Алгоритмы статистических измерений.-М.: Энергоатомиздат, 1985.- с 212.

48. Дагман Э.Е., Кухарев Г.А. Быстрые дискретные ортогональные преобразования.-Новосибирск: Наука, 1983.-232с.

49. Даджион Д., Нерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов: Пер. с англ.- М.: Мир, 1988.- 488с.

50. Дорфман В.Ф., Иванов J1.B. ЭВМ и ее элементы. Развитие и оптимизация.- М.: Радио и связь, 1988.-240с.

51. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х т. М.: Статистика, 1973.- с.392.

52. Дубров Я.А. Категорно-функторное моделирование параллельных систем и вычислений.// В кн.: 131., с. 149-173.

53. Дубров Я.А. Элементы алгебраического аппарата исследования информационных систем // В кн.: Локальные и распределённые системы обработки данных. Киев. 1984, с. 40-46.

54. Евдокимов В.Ф., Стасюк А.И. Параллельные вычислительные структуры на основе разрядных методов вычислений. Киев: Наукова думка, 1987.-с.312.

55. Журавлёв A.A., Царёв А.П. Структурно-алгоритмические аспекты параллельной реализации специализированного процессора для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений// „Управляющие системы и машины". № 5. 1991.-е. 10-14.

56. Загороднюк В.Д., Царев А.П. Структурно-алгоритмические аспекты организации процессоров для корреляционного анализа данных // Деп. в МолдНИИНТИ 30.11.88, № 1050.-17с.

57. Загороднюк В. Д., Царев А.П. Алгоритмическая структура высокопроизводительных процессоров для дисперсионного анализа данных // Деп. в МолдНИИНТИ 30.12.88, № Ю57.-.27с.

58. Загороднюк В.Д., Царев А.П. Алгоритмические аспекты структурной реализации вычислителей основных статистических характеристик // Деп. в МолдНИИНТИ 29.09.88, № 1028.-18с.

59. Загороднюк В.Д., Царев А.П. Высокопроизводительные процессоры корреляционного анализа данных // Вопросы построения коммутационных сетей / Под ред. Я.А.Дубова.-Львов, 1990.-С.23-26.-(Препр./ Ин-т прикл. пробл.мех. и матем. АН УССР; № 7-90).

60. Загороднюк В. Д., Царев А.П. Организация вычислений при регрессионном анализе данных // Деп. в МолдНИИНТИ 30.12.88 , № 1058.-11с.

61. Информационные системы: Табличная обработка информации / Е.П. Балашов, В.П. Негода, Д.В. Пузанков и др.: Под ред. Е.П. Балашова и В.Б. Смолова. Л.: Энергоатомиздат. Ленинград, отд-ние, 1985.-184с.

62. Каляев A.B. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой.- М.: Радио и связь, 1984.-240с.

63. Каляев A.B., Гречишников А.И., Гузик В.Ф., Николаев И.А., Станишевский О.Б. Многопроцессорные вычислительные системы с программируемой архитектурой// Вкн.131.,с.100-148.

64. Каляев A.B., Гузик В.Ф., Турута E.H. Системы на основе транспьютеров и язык OCCAM для них // Заруб, радиоэлектроника. 1987.- № 7.- с.52-70.

65. Каппелини В., Константинидис А.Дж., Эмилиани П. Цифровые фильтры и их применение.- М.: Энаргоатомиздат, 1983.-360с.

66. Карцев М.А., Брик В.А. Вычислительные системы и синхронная арифметика. М.: Радио и связь, 1981.-360с.

67. Катыс Г.П. Восприятие и анализ оптической информации автоматической системой. М.: Машиностроение, 1986,- 416с.

68. Компьютеры на СБИС: В 2-х кн. Кн.1: Пер с япон. / Мотоока Т.,Томита С., Танака X и др. М.: Мир, 1988.-392с.

69. Компьютеры на СБИС: В 2-х кн. Кн.2: Пер. с япон. / Мотоока Т., Хорикоси X., Сакаути М. и др. М.: Мир, 1988.-336с.

70. Корягин Л.Н., О.Б. Макаревич, Б.Г. Спиридонов. Интегральные схемы на целой пластине. Зарубежная электронная техника, 1988, N5, с.3-66. Коуги П.Н. Архитектура конвейерных ЭВМ: Пер с англ. М.: Радио и связь, 1985.-360с.

71. Кравченко В.Ф., Крот A.M. Методы и микроэлектронные средства цифровой фильтрации сигналов и изображений на основе теоретикочисловых преобразований. Успехи современной радиоэлектроники, 1997, №6, с. 3-29.

72. Красиленко В.Г., Заболотная Н.И., Евтихиев H.H., Долгий В.А., Савицкий A.B. Варианты реализации векторного блока для перемножителя матриц// Радиотехника, 1993, №10-12, С.-64-70.

73. Краснов С.А. Транспьютеры, транспьютерные вычислительные системы и OCCAM // Вычислит, процессы и системы. 1990.-Вып.7.- с.3-93.

74. Куликов Е.И. Методы измерения случайных процессов. М: Радио и связь, 1986.- с.272.

75. Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. с англ.- М.: Мир, 1991.-672с, ил.

76. Купер Д., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. М.: Мир, 1989.-c.376.

77. Куприянов М.С., Матюшкин Б.Д. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования. СПб.: Политехника, 1999.- 592с.

78. Кухарев Г.А., Тропченко А.Ю., Шмерко В.П. Систолические процессоры для обработки сигналов. Мн.: Беларусь, 1988.-127с.

79. Кухарев Г.А., Майоров С.А. Представление и реализация многомерных дискретных преобразований Фурье одномерными преобразованиями в базисах функций Виленкина и Хаара.//Изв. вузов.- Приборостроение 1984, №11, с. 35-39.

80. Лабунец В.Г. Алгебраическая теория сигналов и систем (цифровая обработка сигналов).- Красноярск: Изд-во Красноярск, ун-та, 1984.-244с.

81. Лабунец В.Г., Царёв А.П. Параллельные быстрые алгоритмы ортогональных преобразований.// Автоматизация проектирования радиоэлектронной аппаратуры и средств вычислительной техники. -Свердловск: изд-во УПИ, 1983. -с. 41-47.

82. Леурдо Ю.Н., Царёв А.П., Чёрная Т.Н. Устройство для преобразования последовательного кода в параллельный// Авторское свидетельство СССР № 1501030.

83. Лосев В.В., Бродская Е.Б., Коржик В.И. Поиск и декодирование сложных дискретных сигналов / Под ред. В.И. Коржика. М.: Радио и связь, 1988.-224с.

84. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1982.- с.224.

85. Майоров С.А., Новиков Т.Н. Структура электронных вычислительных машин. -Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1979, с. 384.

86. Макклеллан Дж., Рейдер Ч.М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов: Пер. с англ. / Под ред. Ю.И.Манина.- М.: Радио и связь, 1983.-264с.

87. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983.- Т1.312с.

88. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер с франц. М.: Мир, 1983.- Т2.256с.

89. Максимов В.П., Егоров И.В., Карасев В.А. Изменение, обработка и анализ быстропеременных процессов в машинах. М.: Машиностроение. 1987.-208с.

90. Малиновский Б.Н., Боюн В.П., Козлов Л.Г. Введение в кибернетическую технику. Параллельные структуры и методы. Киев : Наукова думка, 1989.-c.248.

91. Марасанов В.В., Романенко A.B., Гричук В.В., Царев А.П. Многоканальное устройство для определения координат развивающейся трещины. Авторское свидет-во СССР № 847189.

92. Мельник Э., Чебан И., Царёв А. Алгоритмические аспекты перемножения цепочки матриц// Труды УНИИРТ, т.З, Одесса 1999, с. 66-68.

93. Мирский Г.Я. Аппаратурное определение характеристик случайных процессов. М.: Энергия, 1972.- с.454.

94. Мэйкдоналд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике. Пер. с англ. / Под ред. Е.З.Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1988.-350с.

95. Назаров М.В., Прохоров Ю.Н. Методы цифровой обработки и передачи речевых сигналов. М.: Радио и связь, 1985.-176с.

96. Никонов В.В., Кравцов С.Г., Самошин В.Н. Систолическая обработка информации: Элементная база и алгоритмы // Заруб, радиоэлектроника.-1987.-№7.- с.34-51.

97. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985.-248с.

98. Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. / Под ред. С.Я. Шаца. М.: Связь, 1979.- 419с.

99. Ортега Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем: Пер с англ.М.: Мир, 1991, 361с.

100. Охрименко В. Новые горизонты DSP-архитектуры. Электронные компоненты и системы. 1999, №4, с. 31-34

101. Очин Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображений.- Л.: Энергоатомиздат. Ленингр.отд-ние, 1989.-136с.

102. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986.- 400с.

103. Параллельная обработка информации./ В 5-ти томах, Том1. Распараллеливание алгоритмов обработки информации./ Под ред. А.Н. Свенсона.- Киев: Наук, думка, 1985.-280с.

104. Параллельная обработка информации: В 5-ти томах, Том2. Параллельные методы и средства распознавания образов./ Под ред. А.Н. Свенсона. -Киев: Наук.думка, 1985.-280с.

105. Параллельная обработка информации: В 5-ти томах, Том 4. Вычислительные системы, структуры и среды для решения задач большой размерности./ Под ред. В.В. Грицыка.- Киев Наук.думка.-1986.-288с.

106. Пелед А., Лиу Б. Цифровая обработка сигналов. Киев: Вища школа , 1979, с. 263.

107. Петровский A.A. Методы и микропроцессорные средства обработки широкополосных и быстропротекающих процессов в реальном времени / Под ред. Г.В. Римского. Минск: Наука и техника, 1988.- с.272.

108. Погрибной В.А. Бортовые системы обработки сигналов. Киев:- Наук, думка, 1984.-216с.

109. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики / Пер. с англ. B.C. Занадворова: Под ред. и с предисл. Е.Н.Четыркина. М.: Финансы и статистика, 1982.-344с.

110. Преснухин В.В., Пискова Г.К. Транспьютер перспективный стандартный блок нового класса вычислительной техники // Информатика и вычислительная техника за рубежом. - 1990.- № 1.- с. 16-25.

111. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Э. Опенгейма; пер. с англ. / Под ред. A.M. Рязанцева М.: Мир, 1980, 552с.

112. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир 1982.-Кн.1.- 312с.

113. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982.-Кн2.-480с.

114. Ю. Пухов Г.Е., Бардаченко В.Ф., Королев Ю.В. Вычислительные устройства на скаляторах. К.: Техника, 1983. -145с.

115. Рабинер JL, Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов.: пер. с англ. /Под ред. Ю.Н. Александрова. -М.: Мир, 1978, с.848.

116. Рабинович 3.JL, Вышинский В.А. Некоторый новый подход к повышению производительности ЭВМ. // УСИМ, 1983, №4, С.-23-26.

117. Романенко В.В., Царев А.П. Унификация построения вычислительных комплексов для высокоскоростной параллельной обработки сигналов на базе микро-ЭВМ. В сб.: „Тезисы докладов республиканского семинара" Проблемы создания и внедрения АСУ ТП ",1981, С. 97-99.

118. Садыхов Р.Х., Чеголин П.М., Шмерко В.П. Методы и средства обработки сигналов в дискретных базисах. Мн.: Наука и техника, 1987. -296с.

119. Самофалов К.Г., Луцкий Г.М. Основы теории многоуровневых конвейерных вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1989.-272с.

120. СБИС для распознавания образов и обработки изображений: Пер. с англ./ Под ред. К.Фу. М.: Мир, 1988.-248с.

121. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов Пер. с англ. / Под. ред. С. Гуна, X. Уайтхауса, Т. Кайлата. М: Радио и связь, 1989.- с.472.

122. Системы параллельной обработки: Пер. с англ./ Под ред. Д. Ивенса.- М.: Мир, 1985.-416с.

123. Словарь по кибернетике/ Под ред. B.C. Михалевича.-2-е изд.- К.: Гл.ред УСЭ им. М.П. Бажана, 1989.- 751с.

124. Солонина А., Улахович Д., Яковлев Л. Цифровые процессоры обработки сигналов фирмы MOTOROLA. СПб. БХВ-Петербург, 2000, - 128с.

125. Специализированные процессоры для высокопроизводительной обработки данных./ Бандман О.П., Миренков H.H., Садухин С.Г. и др. -Новосибирск: Наука, 1988.-208с.

126. Степаненко В.Б. ПЛИС фирмы ALTERA: проектирование устройств обработки сигналов.- М. ДОДЭКА, 2000, 128с.

127. Степанов М.В. Оптические нейрокомпьютеры: современное состояние и перспективы. Зарубежная радиоэлектроника, 1997, № 2. с.32-56.

128. Техническое обеспечение цифровой обработки сигналов. Справочник// Куприянов М.С., Матюшкин Б.Д., Иванова В.Е., Матвиенко Н.И., Усов Д.Ю. СПб. "ФОРТ", 2000, - 752с.

129. Тимохин В.И. Применение ЭВМ для решения задач распознавания образов: Учеб. пособие. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1983.-216с.

130. Трахтман А.Н., Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М.: Советское радио, 1975, с. 208.

131. Фет Я.И. Параллельные процессоры для управляющих систем. М.: Энергоатомиздат, 1981.-160с.

132. Фрир Дж. Построение вычислительных систем на базе перспективных микропроцессоров: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990, 413с.

133. Хьюстон А. Дисперсионный анализ.- М.: Статистика, 1971.-88с.

134. Царев А.П. Параллельный алгоритм ускоренного вычисления ДПФ, позволяющий сочетать прием информации с ее обработкой // Изв. вузов. Приборостроение. 1982.- № 5.- с.36-39.

135. Царев А.П. О распараллеливании вычислений при определении коэффициентов ДПФ.- В сб.: Полупроводниковые структуры и системы контроля технологических процессов. Вопросы электроники. Кишинев, Штиинца, 1982, с. 124-127.

136. Царев А.П. Адаптация параллельного алгоритма ускоренного вычисления ДПФ для его реализации на векторных ЭВМ// Изв. вузов. Радиоэлектроника.-1985.- № 11.- с.98-100.

137. Царёв А.П. Алгоритмические основы векторизации вычислений над массивами числовых данных// Acta Academia (Proceedings of International informatization ACADEMY), 1997.- c. 67-99.

138. Царев А.П. Алгоритмический синтез СБИС-процессоров со структурной реализацией вычислений // Развитие теории дискретных систем ипроблем логического проектирования СБИС: Тез. докл. XXX Всес. школы -семинара им. М.А. Гаврилова. Кишинев, 1988.- с.82-84.

139. Царёв А.П. Высокопроизводительный процессор регрессионного анализа данных// Роботизация технологических процессов в машиностроении и приборостроении: Тез. докл. III области, межотрасл. конф. (г. Житомир).-Житомир, 1989.-С.44-45.

140. Царёв А.П. Параллельный алгоритм быстрого дискретного преобразования в базисе функций Виленкина-Крестенсона// Применение ортогональных методов при обработке сигналов и анализе систем. -Свердловск: изд-во УПИ, 1984, с.48-52.

141. Царев А.П. Алгоритмы и структуры устройств вычисления коэффициентов ДПФ для высокоскоростной обработки сигналов. Дисс. на соискание уч. степени к.т.н. по спец. 05.13.13. Л., 1984, 280с.

142. Царев А.П. О распараллеливании процедуры свёрнутого умножения векторов в системах обработки сигналов. //Программное и математическое обеспечение ЭВМ: „Математические исследования", вып. 115.-с. 108-114.

143. Царев А.П. Параллельные алгоритмы совмещения изображений // Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов: Тез. докл. конф. Рига, 1986.- Т2.- с.647-650.

144. Царёв А.П. Параллельный классификатор образов// Распараллеливание обработки информации: Тез. докл. VII Всесоюзной школы-семинара. Часть II. г. Львов, 1989.- с 101.

145. Царёв А.П. Параллельные алгоритмы двумерной свёртки// "Отбор и обработка информации", 1990, № 5(81), с.104-108.

146. Царёв А.П. Принципы организации однородных процессоров выбора стратегий// Организация потоковых вычислений. 1989.-е. 24-28. (Препр./ Ин-т прикл. пробл. мех. и матем. АН УССР; № 23-89).

147. Царев А.П. Принципы организации параллельных процессоров быстрых дискретных ортогональных преобразований. В сб.: Тезисы докладовреспубликанского семинара "Проблемы создания и внедрения АСУ ТП", Кишинев, 1981, с. 99-100.

148. Царёв А.П. Принципы организации параллельных цифровых оптимизаторов. // Вопросы разработки вычислительной техники: Тез. докл. респ. научно-техн. конф. (г. Кишинёв, 16-17 мая 1989 г.). Кишинёв: изд-во КПИ им. С. Лазо, 1989.-е. 25-26.

149. Царев А.П. Процедуры быстрых дискретных ортогональных преобразований для обобщенного спектрального анализа. КПИ им. С. Лазо, Кишинев, 1980, 20с., ( рукопись депон. в Молд. НИИНТИ 21 марта 1980 г.).

150. Царёв А.П. Распараллеливание вычислений операций векторной алгебры// „ВОТ" серия 8, вып. 2(58), с.3-7.

151. Царёв А.П. Реализационные аспекты построения арифметических устройств с параллельной организацией вычислений// Распараллеливание обработки информации: Тез. докл. VI Всесоюзной конференции. Часть II. Львов. 1987.- с. 350-351.

152. Царев А.П. Алгоритмические модели и структуры высокопроизводительных процессоров цифровой обработки сигналов// Szczecin, Poland: Informa, 2001,237с.

153. Царев А.П., Гричук В.В., Романенко A.B., Марасанов В.В. Многоканальное устройство для определения координат развивающейся трещины. Авторское свидетельство СССР № 894556.

154. Царёв А.П., Журавлёв A.A. Параллельный алгоритм численного дифференцирования// „Электронное моделирование", 1991, т. 13, № 4.- с. 69-72.

155. Царёв А.П., Журавлёв A.A. Параллельный алгоритм численного дифферинцирования// Вопросы построения коммутационных сетей/ Под ред. Я.А. Дуброва.- Львов, 1990.-е. 27-30. (Препр./ Ин-т прикл. пробл. мех. и матем. АН УССР; № 7-90).

156. Царёв А.П., Журавлёв A.A. Процессор для решения системы дифференциальных уравнений// Вопросы разработки вычислительной техники: Тез. докл. респ. научно-техн. конф. (г. Кишинёв, 16-17 мая 1989 г.). Кишинёв: изд-во КПИ им. С. Лазо, 1989.-е. 11.

157. Царёв А. П., Журавлёв A.A. Специализированный вычислитель для решения дифференциального уравнения.// Распараллеливание обработки информации: Тез. докл. VII Всесоюзной школы-семинара. Часть III. г. Львов, 1989.- с 20.

158. Ю. Царёв А.П., Загороднюк В.Д. Быстродействующий процессор для статистической обработки контрольно-измерительной информации // Системы контроля параметров электронных устройств и приборов:

159. Матер, конф. ( г. Яремча, 24-28 апреля 1990 г.). М.: ЦНИИТЭИ, 1990.-с.3-4.

160. Царёв А.П., Чебан И.И. Алгоритмическая структура однородного СБИС-процессора для обращения матриц. // Систолические вычислители/ Подред. Я.А. Дуброва. Львов, 1988.-е. 26-28. (Препр./ Ин-т прикл. пробл. мех. и матем. АН УССР; № 23-88).

161. Царёв А.П., Чебан И.И. Высокопроизводительный процессор калмановской фильтрации. // Распараллеливание обработки информации: Тез. докл. VII Всесоюзной школы-семинара. Часть II. г. Львов, 1989.- с 114.

162. Царёв А.П., Чебан И.И. Об алгоритмической структуре специализированных устройств для обращения матриц// „Электронное моделирование", 1989.- №4.- с. 100-102.

163. Царёв А.П., Чебан И.И. Параллельные алгоритмы решения задач линейной алгебры// Мир компьютеров, и мир людей взаимодействия и конфликты: Труды междунар. Симпозиума. Кишинёв 1999,- с. 130-131.

164. Царёв А.П., Чебан И.И. Параллельные алгоритмы решения задач линейной алгебры. // Acta Academia (International informatization ACADEMY Proceedings), 2000.- c. 53-66.

165. Царёв А.П., Чебан И.И., Чепурняк В.Г. Устройство для решения систем линейных алгебраических уравнений// Авторское свидетельство СССР № 1569846.

166. Царёв А.П., Чебан И.И., Чепурняк В.Г. Устройство для обращения матриц// А.с. СССР № 1575204.- Опубл. 30.06.1990, Бюл. №24.

167. Царёв А.П., Чебан И.И. Устройство для ¿¿/-разложения матриц// А. с. СССР № 16613033.- Опубл. 07.07.1991, Бюл. №25.

168. Царёв А.П., Чебан И.И., Чёрная Т.Н. Параллельный детектор контуров изображений. // Системы технического зрения/ Под ред. Д.Е. Охоцимского, М. Наука, 1991.- с. 180-184.

169. Царёв А.П., Чебан И.И., Чёрная Т.Н., Янаки С.И. Устройство для выделения контуров изображений объектов// Авторское свидетельство СССР №1628070.

170. Царёв А.П., Чёрная Т.Н. Применение микропроцессора К1815 ВФЗ для построения типовых узлов мультиконвейерных систем цифровой обработки сигналов// Деп. в УкрНИИНТИ 12.08.88 №1950-Ук-88.- 19с.

171. Цифровые фильтры в электросвязи и радиотехнике / Брунченко A.B., Бутыльский Ю.Т., Гольденберг JI.H. и др.; Под ред. JI.H. Гольденберга. -ML: Радио и связь, 1982.-224с.

172. Цифровые фильтры и устройства обработки сигналов на интегральных микросхемах: Справочное пособие / Ф.Б. Высоцкий, В.И. Алексеев, В.Н. Пачин и др.; Под ред. Б.Ф. Высоцкого. М.: Радио и связь, 1984.-216с.

173. Шипулин С.Н., Храпов В. Ю. ПЛИС выходят на рынок устройств цифровой обработки сигналов. Chip News, 1997, №5-6, с. 51-53.

174. Шило В.Л. Популярные цифровые микросхемы: Справ. Челябинск: Металлургия, 1989.- 352с.

175. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио, 1979.-312с.

176. Ярославский JI.П. Единое представление используемых в цифровой обработке сигналов ортогональных матриц и быстрые алгоритмы. Радиотехника и электроника, 1979, № 1.

177. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь, 1987-296с.: ил.

178. Ясинявичюс Р.Ю. Параллельные пространственно-временные вычислительные структуры. Вильнюс: Мокслас, 1988.-183с.

179. Aravena J.L. Triple matrix product architectures for fast signal processing. IEEE Trans, on circuits and systems. 1988, v.35, Nol, p.l 19-122.

180. Ackland. B. A single-chip 1.6 billion, 16-b MAC/S multiprocessor DSP. IEEE Journal of solid-state Circuits, 2000, v.35, № 3, p. 412-424.

181. Bernard Bosi, Guy Bois. Reconfigurable Pipelined 2-D Convolvers for Fast Digital Signal Processing. IEEE Trans. On VLSI SYSTEMS, 1999, v.7, №3, p.299-308.

182. Bursky Dave. Extreme levels of parallelism escalate DSP horsepower. Electronic Design, 1999, v.47, №. 24, p. 71-72.

183. Chen Т., Sunada G., Jian J. COBRA: A lOO-MOPS Single-Chip Programmable and Expandable FFT. IEEE Trans, on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems. 1999,v.7,№ 2, p 174-182.

184. Frantz Gene. Digital Signal and Processor Trends. "IEEE Micro". 2000, v.20, № 6, p.52-59.

185. Hinrichs Willm. A 1,3-GOPS parallel DSP for high-performance image-processing applications. IEEE Journal of Solid State Circuits H.W. Wilson -AST.; Jul 2000; Vol. 35, № 7; p. 946-954.

186. Hinton O.R., Kim H.-C. A bit-sequential VLSI „pixel-kernel-processor" for image processing. Proc. Soc. Photo. Opt. Instrum. Eng. 1985, v.596, p. 14-20.

187. Linderman R.W. Signal Processing Application of 70 Mhz Bit-Serial Hardware Proc. Soc. Photo. Opt. Instrum. Eng. 1987, v.598, p. 113-118.

188. Lu Fang, Samueli Henry. A 200-Mhz CMOS pipelined multiplier-accumulator using a quai-domino dynamic full-adder cell design// IEEE J. Solid-State Circuits. 1993.-28, №2, p. 123-132.

189. Marcus Levy. 2000 DSP-architecture directory. EDN, 2000, v.45, №7, p.60-61.

190. Moharir P.S. Batterfly and simmetric function transforms. J. Inst. Electron.and Telecommun. Eng., 1978, v. 24, № 12, p. 529-533.

191. Preparato F., Vuillemin J. Area time optimal VLSI networks for parallel matrix multiplication - Inform. Process Lett., 1980, v. 11, No2, p77-80.

192. Rodney W. Johnson, Aileen M. McLoughlin. Noncommutative bilinear algorithms for 3><3 matrix multiplication. SIAM JOURNAL ON COMPUTING, 1986, v.15, No2, p.595-604.

193. Savege John E. Area time tradeoffs for matrix multiplication and related problems in VLSI models - J. Comput. and system Sci., 1981. V.22, p 230242.

194. Scannell Robert K., Hagge John K./ Development of a multichip module DSP// Computer.- 1993. -26, №4, p. 13-21.

195. Shively R. R., Morgan E.B., Coplev T. W., Gorin A.L./A high performance reconfigurable parallel processing architecture//Supercomput.'89: Conf. Proc., Reno, Nrv.,Nov. 13-17, 1989.-New York (N.Y.),1989.-p.505-509.368

196. Tsaryov Alexandr P. Algorithmical VLSI-processor structure for edge detection of digital images/ Proceedings of the International Conf. „Advanced Computer Systems: ACS-2000, Szczecin, 35-27 oct. ", Szczecin, 2000, pp.548551.

197. Tsaryov Alexandr P. The parallel algorithm for a correlation function computing/ Computer Science Jornal of Moldova, 2000, №3, pp.22-31.