автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Алгоритмы комбинированной обработки сигналов и управления для радиоэлектронных приборных комплексов охраны с активными датчиками

На правах рукописи

Янакова Елена Сергеевна

Алгоритмы комбинированной обработки сигналов и управления для радиоэлектронных приборных комплексов охраны с активными датчиками

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в приборостроении)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

О

Москва-2014

15 сен т

005552491

Работа выполнена в компании закрытого акционерного общества «Электронно-вычислительные информационные и инструментальные системы».

Научный консультант: Петричкович Ярослав Ярославович,

доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: Васильев Олег Валерьевич,

доктор технических наук, профессор, главный научный специалист ОАО «БАНС»

Зинченко Людмила Анатольевна, доктор технических наук, профессор кафедры ИУ 4 «Проектирование и технология

производства электронной аппаратуры» МГТУ им. Н. Э. Баумана

Сиренко Владимир Григорьевич,

доктор технических наук,

генеральный директор ОАО «НИИ «Субмикрон»

Ведущая организация: Открытое акционерное общество «Головное

системное конструкторское бюро Концерна ПВО «Алмаз-Антей» им. академика A.A. Расплетина»

Защита состоится часов

на заседании диссертационного совета Д.212.134.02 по адресу: Зеленоград, проезд 4806, дом 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национального исследовательского университета «МИЭТ» и на сайте www.rniet.ru.

Автореферат разослан

т» о.9 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, доцент

А. В. Гуреев1

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Одной из важнейших тенденций развития современных приборных комплексов является применение быстроразвивающихся цифровых технологий в системах сигнальной обработки. Это связано, прежде всего, с известными преимуществами применения цифровых сигналов: высокой потенциальной помехоустойчивостью, возможностями оптимизации, решениями задачи быстрой адаптации параметров системы к управляющему воздействию, перспективами применения универсальных аппаратных и программных решений.

Одним из решающих факторов, оказывающих влияние на развитие современных активных датчиков и повышение их эффективности, является разработка новых высокоскоростных методов обработки сигналов. Под активным датчиком в составе информационно-измерительной системы понимается измерительный прибор, посредством которого информация получается за счет передачи, приема радиоволн.

В настоящее время цифровые устройства, к которым относятся цифровые фильтры (ЦФ), находят широкое применение в приборных информационно-измерительных системах, решая задачи сжатия данных, анализа спектра, адаптивной корреляционной обработки и т. п. Основные преимущества использования ЦФ по сравнению с аналоговыми обусловлены большими возможностями практической реализации заданных технических характеристик и созданием на их базе различных технических систем. В то же время ЦФ свойственны специфические недостатки, связанные с операциями квантования и округления чисел при проведении вычислений.

Существующий уровень систем обработки сигналов, разработок микроэлектронной элементной базы очень высок, так как достижения таких лидеров в области средств обработки информации, как компании Intel, Texas Instruments, Analog Devices, обеспечивают практически любые потребности в обработке информации. В создание новейших архитектур высокопроизводительных процессоров для обработки информации, сигналов и изображений, теории и практики использования процессоров, а также в области практической реализации новых процессоров в виде интегральных схем, большой вклад внесли российские компании: ИТМ ВТ им. С.А.Лебедева, НИИСИ РАН, НТЦ «Модуль», ЗАО МЦСТ, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения», НПЦ «ЭЛВИС» и отечественные ученые: Ю. В. Гуляев, В. Б. Бетелин, К. А. Валиев, Б. А. Бабаян, Э. Е. Иванов,

A. Л. Стемпковский, А. Г. Шипунов. Л. Н. Преснухин, В. А. Бархоткин,

B. А. Шахнов, Г. Я. Гуськов, В. Н. Филатов, Я. Я. Петричкович и др.

Повышение интеграции микросхем, уменьшение технологических ограничений привело к возникновению новых классов процессоров и систем обработки информации, таких как: «системы на кристалле», «сети на кристалле» (СнК), гетерогенные и гомогенные многоядерные процессоры. Вычислительные системы на кристалле, которые содержат ядра с различной архитектурой, называются гетерогенными. Технические и экономические свойства таких элементов обработки информации, как правило, исследованы недостаточно, либо известны только для относительно узких областей применения, для которых они создавались. Исследование системных свойств новейшего класса микроэлектронных изделий -многоядерных «систем на кристалле» позволяет реализовать принципиально новый подход к построению систем цифровой обработки сигналов активных датчиков.

сочетающих новые функциональные свойства, технические и экономические преимущества по отношению'к существующим на рынке системам.

Успешное воплощение перспектив развития микроэлектроники во многом базируется на достижениях цифровой обработки сигналов (ЦОС), призванной решать задачи приема, формирования, обработки и передачи информации в реальном масштабе времени. Осуществление сложных алгоритмов ЦОС требует, в свою очередь, применения эффективных базовых алгоритмов ЦОС (фильтрации, спектрального анализа и синтеза сигналов), экономично использующих соответствующие технические ресурсы. Основная научная проблематика в области ЦОС заключена в разработке путей преодоления ограничений, обусловленных имеющимися ресурсами: возможностями элементной базы, допустимой величиной программно-аппаратных затрат.

Теория цифровой обработки информационных сигналов характеризуется многими научными достижениями. Вопросы передачи и обработки дискретных сигналов, включая построение эффективных алгоритмов обработки, рассматривались в работах М. Беланже, Б. Голда, А. Константинидеса, Г. Лэма, Дж. Макклелана, А. Оппенгейма, Т. Паркса, JI. Рабинера, Р. Хемминга, А. Феттвейса. В разработку теории обработки цифровых сигналов активных датчиков и построения новых вычислительных систем существенный вклад внесли российские ученые: В. А. Котельников, Я. Д. Ширман, Ю. В. Гуляев, А. С. Бугаев, С. А. Лебедев, В. С. Бурцев, А. Я. Хетагуров, Л. Н. Преснухин, А. И. Галушкин, Ю. С. Шинаков, Ю. Г. Сосулин, П. А. Бакулев, A.C. Сигов, А. В. Ефимов, Л. Г. Гагарина и многие другие. В теорию и технику создания приборных комплексов информационно-измерительных систем (ИИС) и аппаратуры большой вклад внесли отечественные ученые А. Л. Минц, А. И. Берг, А. А. Расплетин, Б. В. Бункин, В. П. Ефремов, В. И. Сифоров, Б. Ф. Высоцкий, В. В. Витязев, Л. М. Гольденберг, Д. И. Попов, Н. А. Кузнецов. В. К. Левин, Л. Е. Варакин, Ю.Б.Зубарев, И.Б.Федоров, Ю.Н.Александров, Н. Н. Удалов, Н. Д. Девятков, С. И. Ребров, Р. А. Валитов, и др.

Устойчивое развитие современных радиоэлектронных приборных комплексов обеспечивается под влиянием таких решающих факторов, как наличие научно-технического задела в области создания высокоэффективных радиоэлектронных систем и зарождение новых технологий, определяющих развитие и смещение приоритетов научно-технической направленности.

Одним из направлений решения общих проблем построения радиоэлектронных приборных комплексов является повышение технической и экономической эффективности цифровой обработки сигналов как путем обеспечения высокого качества обработки, так и при реализации архитектуры вычислительных средств. Реализация цифровых методов обработки сигналов на встраиваемых решениях позволяет существенно увеличить быстродействие систем в реальном времени, а также в ряде случаев сократить аппаратные затраты по сравнению с вариантами, использующими для этого универсальные ЭВМ.

Выделение полезных сигналов на фоне помех является важнейшим назначением радиоэлектронных приборных комплексов. Под радиоэлектронными приборными комплексами понимается программно-аппаратные комплексы, предназначенные для преобразования эхо-сигналов в информацию, понятную для получателя, в основу

функционирования которых положены принципы радиотехники и электроники. Одним из алгоритмов выделения полезной информации является комбинированная обработка. Под комбинированной обработкой сигналов понимается способ обработки, при котором используются одновременно два и более физических параметра. От качества и эффективности ее выполнения зависят тактико-технические характеристики системы.

Процедура обработки сигналов является одним из важнейших процессов выделения полезной информации. Алгоритмы обработки сигнала - это составная часть получения информации. На основании анализа функций обработки информации осуществляется синтез устройств и алгоритмов ее обработки. Дальнейшее повышение технико-экономической эффективности цифровой обработки сигналов связывается с синтезом достоинств программного и аппаратного подходов, при этом программное обеспечение основывается на алгоритмах обработки сигнала и реализуется в архитектуре вычислительных устройств, а аппаратное - в параметрах и архитектуре специализированных БИС.

В связи с вышесказанным крайне актуальной является проблема необходимости повышения эффективности малогабаритных радиоэлектронных приборных комплексов по обнаружению полезных сигналов на фоне неоднородных помех с уменьшением времени принятия решения в условиях параметрической неопределенности.

Объектом исследования в данной работе являются радиоэлектронные приборные комплексы обнаружения подвижных целей на фоне неоднородных пассивных помех посредством активных датчиков, а предметом исследования -разработка новых алгоритмов управления и обработки сигналов для создания эффективного программно-алгоритмического обеспечения для малогабаритных радиоэлектронных приборных комплексов.

Исходя из анализа существующих в данной области проблем, были сформулированы следующие цели и задачи работы.

Целью диссертационной работы является исследование, разработка и развитие алгоритмов управления и комбинированной обработки для обнаружения полезных сигналов на фоне неоднородных помех с уменьшением времени принятия решения в условиях параметрической неопределенности, проведения комплекса теоретических и экспериментальных работ, результаты внедрения которых должны обеспечить повышение эффективности радиоэлектронных приборных охранных комплексов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- исследовать, развить теоретическую основу, разработать алгоритмы реализации оптимальной обработки широкополосных сигналов от активных датчиков с минимальными временными задержками;

- разработать схемы и алгоритмы обнаружения полезных сигналов от активных датчиков в условиях параметрической неопределенности, повышающие вероятность правильного обнаружения при ограниченном времени наблюдения и фиксированной вероятности ложной тревоги;

- разработать критерий оптимального обнаружения сигналов на основе комбинированной многоканальной обработки для поддержки принятия решения в условиях параметрической неопределенности;

- разработать алгоритм обнаружения полезных сигналов на фоне неоднородных помех с гауссовским распределением в условиях параметрической неопределенности с постоянным уровнем ложной тревоги;

- разработать теоретически обоснованные алгоритмы программного управления последовательно-параллельной комбинированной обработкой сигналов на основе гетерогенных систем на кристалле;

- разработать алгоритм управления радиоэлектронными приборными комплексами в информационно-измерительных системах реального времени для повышения тактико-технических характеристик системы;

- для практической оценки эффективности разработанных алгоритмов комбинированной обработки сигналов провести экспериментальные исследования их возможностей с реализацией на гетерогенных системах на кристалле;

- внедрить разработанные алгоритмы комбинированной обработки и управления на основе гетерогенных систем на кристалле в радиоэлектронные приборные комплексы с активными датчиками.

Методы исследования. Теоретические и практические решения поставленных задач выполнены с применением теории и методов цифровой обработки сигналов, методов дискретной математики, теории множеств, теории параллельных вычислительных систем, теории информационных систем, теории ошибок, теории вероятности и математической статистики.

Научная новизна работы. При выполнении диссертационной работы получены следующие новые научные результаты.

1. Предложено и теоретически обосновано решение задачи оптимальной обработки широкополосных сигналов с минимальными временными задержками. Разработаны теоретические основы оптимальной обработки сигналов с линейной частотной модуляцией, быстрый алгоритм которой на 85 % эффективнее по быстродействию и всего на 0,2 дБ уступает по качественным характеристикам методу прямой свертки сигналов. Созданы быстрый алгоритм и схема реализации оптимальной обработки сигналов с фазо-кодовой манипуляцией, которые в '' раз эффективнее прямого метода оптимальной фильтрации, где

- количество отсчетов импульсной характеристики фильтра.

2. Впервые разработан алгоритм управления радиоэлектронным приборным комплексом, позволяющий увеличить дальность действия активного датчика по обнаружению целей в 2-3 раза, уменьшить мертвую зону и повысить вероятность правильного обнаружения при сложной целевой обстановке. Предложены алгоритмы реализации многоканальных реконфигурируемых оптимальных фильтров на основе гетерогенных систем на кристалле, решающие задачу автоматической перестройки алгоритмов сигнальной обработки под сигналы управляющей системы в реальном времени.

3. Предложены эффективные алгоритм и схема реализации комбинированной обработки сигналов, позволяющие использовать расширенные характеристики сигналов, повысив вероятность правильного обнаружения на 25-30 % при фиксированной вероятности ложной тревоги.

4. Разработан критерий оптимального обнаружения на основе комбинированной многоканальной обработки сигналов для принятия решения в условиях параметрической неопределенности. Развита теория анализа и оценки результатов обработки на основе нечеткого метода Дельфи с трехальтернативным обнаружением.

5. Для повышения вероятности правильного обнаружения сигналов от активных датчиков и реализации комбинированной обработки сигналов разработан алгоритм с когерентным накоплением и адаптивной схемой оценки дисперсии шума, который гарантирует постоянный уровень ложных тревог и обеспечивает трехальтернативное обнаружение с равномерным ранжированием значений условной вероятности правильного обнаружения в установленных границах условной вероятности ложной тревоги.

6. Разработаны новые алгоритм и схема робастного обнаружения полезных сигналов от активных датчиков на фоне неоднородной гауссовской помехи в условиях параметрической неопределенности с постоянным уровнем ложных тревог, позволяющие достигать вероятности правильного обнаружения 0,99 при отношении сигнал/помеха, равном 12 дБ, по 12 реализациям эхо-сигнала.

7. Предложен эффективный алгоритм постадийной конвейеризации последовательно-параллельной комбинированной обработки сигналов на основе гетерогенных систем на кристалле. Теоретический анализ гетерогенных СнК позволил создать систему программно-аппаратного управления обработкой информации, результаты экспериментального исследования которого полностью соответствуют закону Амдала о предельных значениях ускорения при параллельной реализации алгоритмов обработки данных.

Практическая значимость работы состоит в следующих достижениях.

- Разработанный алгоритм управления приборным комплексом информационно-измерительной системы с активным датчиком и алгоритмы реализации многоканальных реконфигурируемых оптимальных фильтров на основе гетерогенных многоядерных систем на кристалле позволили в 2 раза увеличить дальность действия системы по обнаружению малоподвижных целей при фиксированной пиковой излучаемой мощности сигнала.

- Разработанная прикладная библиотека спектрального анализа действительных и комплексных сигналов в формате плавающей точки (стандарт IEEE 754) и блочной плавающей точки (fractional, 16+jl6) под названием «LihFFT» позволяет эффективно выполнять спектральный анализ, свертку и корреляцию сигнала на сигнальных контроллерах серии «Мультикор».

- Результаты экспериментального исследования алгоритма постадийной конвейеризации для решения задачи комбинированной обработки на гетерогенных многоядерных системах на кристалле полностью соответствуют закону Амдала о предельных значениях ускорения при параллельной реализации алгоритмов обработки данных. Загруженность вычислительных ядер при параллельной обработке составляет 81-92%.

- Разработанный эффективный алгоритм комбинированной обработки сигналов от активного датчика позволяет с вероятностью 0,99 решать задачу обнаружения движущихся целей на фоне неоднородной подстилающей

поверхности в приборной информационно-измерительной системе на основе радиолокационной станции (РЛС) «ОгшеИ-Я», что подтверждается результатами натурных испытаний с заказчиками.

- На основе созданного автором диссертации программно-алгоритмического обеспечения разработан приборный радиоэлектронный комплекс системы сигнальной обработки РЛС «Ог\\'е11-1Ъ> с применением отечественных импортозамещающих гетерогенных систем на кристалле серии «Мультикор», разработанных в НПЦ «ЭЛВИС».

- Разработанные эффективные программно-алгоритмические средства позволили создать на базе отечественной универсальной программируемой многоядерной архитектуры устройства, осуществляющие комбинированную обработку сигналов в реальном времени с характеристиками производительности, соответствующими современному мировому уровню.

- Разработано программно-алгоритмическое обеспечение для анализа технического состояния и диагностики приборного радиоэлектронного комплекса серийной РЛС «ОпуеН-Я» ЛЦКБ.464412.002, статистика по поставкам и отказам которой показывает высокий уровень качества изделия, а также полноту и достоверность проверки в процессе производства.

- Радиоэлектронный приборный комплекс на базе РЛС «Ог\уе11-11» внедрен на 27 важнейших объектах государственного значения и рекомендован для оснащения объектов Минобороны России и принятию на снабжение Вооруженных Сил Российской Федерации.

Анализ результатов внедрения показал, что современный уровень развития программируемых гетерогенных многоядерных систем на кристалле соответствует требованиям задач комбинированной обработки сигналов активных датчиков.

В соответствии с государственной стратегией развития приборостроительной, электронной и радиоэлектронной промышленности выполненная работа непосредственно связана с планом научных исследований предприятия ЗАО «ЭЛВИИС» и является важной для повышения обороноспособности страны ввиду возможности создания на основе полученных в ней результатов высокоэффективных отечественных информационно-измерительных систем и комплексов управления. Автор диссертации проводил исследования в рамках приоритетных направлений развития науки, технологий и техники РФ «Безопасность и противодействие терроризму», утвержденных указом Президента Российской Федерации ст 07 июля 2011 г. № 899.

Достоверность результатов работы подтверждена теоретическими расчетами и моделированием, хорошей сходимостью теоретических оценок с результатами экспериментальных исследований и испытаний, многолетним опытом эксплуатации на стратегических объектах Российской Федерации информационно-измерительных охранных систем на основе приборного комплекса РЛС «Опл/еИ-Я», разработанного на базе теоретических и технических идей данной работы.

Внедрение результатов работы. С использованием предложенных в диссертации новых научных положений было создано устройство комбинированной обработки сигналов для радиоэлектронного приборного комплекса серийной РЛС «Оги'еП-Я» ЛЦКБ.464412.002 на основе отечественных гетерогенных систем на кристалле «Мультикор» (НПЦ «ЭЛВИС»), что

а

подтверждено актами о внедрении соответствующих изделий на предприятии ЗАО «ЭЛВИИС» г. Москва. Информационно-измерительная система на базе РЛС «Orwell-R» предназначена для круглосуточного наблюдения и охраны объектов в угловом секторе обзора 360° и на дальности до I км. По результатам государственных испытаний радиоэлектронный приборный комплекс на основе РЛС «Orwell-R» рекомендован для оснащения объектов Минобороны России и принятию на снабжение Вооруженных Сил Российской Федерации.

По результатам испытаний в ОАО «Аэропорт Сургут» вышеуказанный информационно-измерительный охранный комплекс рекомендован для применения в системах обеспечения безопасности полётов, для обзора летного поля аэропортов и для создания автоматизированных систем безопасности в качестве системы обнаружения целей (человек, автомобиль, животное). По результатам оценки ФГУП ГосНИИ «Аэронавигация» электромагнитной совместимости радиолокационной станции «Orwe!l-R» с оборудованием радиотехнических средств обеспечения полетов и связи аэродрома Шереметьево приборный информационно-измерительный охранный комплекс установлен в аэропорту Шереметьево, при этом обеспечивая электромагнитную совместимость с радиотехническими системами Аэропорта.

Радиоэлектронный приборный охранный комплекс на основе РЛС «Orwell-R» был внедрен на 27 предприятиях. Среди них можно выделить стратегические объекты Российской Федерации: Бурейская ГЭС, Иркутская ГЭС, Усть-Илимская ГЭС, Новосибирская ГЭС, Саяно-Шушенская ГЭС, порт Махачкала, порт Приморск, порт Ейск, объекты XXII зимних Олимпийских игр (г. Сочи), аэропорт Шереметьево и многие другие.

Достигнутые в диссертации результаты также были внедрены в программно-аппаратный приборный комплекс охранной радиолокационной станции «MRS-1000» ЖНКЮ 464412.001 НПФ «Микран», что подтверждается актом внедрения.

Новизна разработанного при непосредственном участии автора диссертации программно-аппаратного обеспечения приборного комплекса РЛС «Orwell-R» и РЛС «MRS-1000» зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ): свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2008613850 «Прикладная библиотека элементарных функций для ELcore-XX» от 12.08.2008, свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013611443 от 09.01.2013, свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2012660850 от 09.10.2012, свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2012660836 «Orwell-R RadarVAM» от 04.10.2012, свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2012619209 «Orwell-R RadarDSP» от 27.08.2012, свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2012619210 «Orwell-R Plugin» от 27.08.2012, патент на полезную модель «Система и способ трехмерной визуализации яркостной радиолокационной карты местности» №124820 от 10.02.2013, патент на полезную модель «РЛС с программируемой временной диаграммой» № 070301 от 13.05.2013.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные положения в рамках диссертационной работы, теоретические и экспериментальные исследования и разработки выполнены автором лично. Автор диссертации активно участвовал во

внедрении результатов работы, внеся значительный вклад в освоение радиоэлектронных приборных комплексов с активными датчиками в серийное производство.

Кроме того, автор участвовал в подготовке и проведении натурных испытаний информационно-измерительного радиоэлектронного приборного комплекса на основе РЛС «ОпуеП-Я» и испытаниях с заказчиком, в разработке программной и эксплуатационной документации.

На защиту выносятся:

- быстрые алгоритмы и схемы реализации оптимальной обработки широкополосных сигналов с минимальными временными задержками, отличительной особенностью которых является использование свойств сигнала для минимизации количества арифметических операций;

- алгоритм и схема реализации комбинированной обработки для обнаружения полезных сигналов на фоне помех, отличительной особенностью которых является использование когерентной и некогерентной обработки в условиях параметрической неопределенности в задачах выделения полезной информации;

- критерий оптимального обнаружения на основе комбинированной многоканальной обработки сигналов для принятия решения в условиях параметрической неопределенности; развитие теории анализа и оценки работы комбинированной обработки на основе нечеткого метода Дельфи с трехальтернативным обнаружением, который позволяет повысить вероятность правильного обнаружения сигналов при фиксированной вероятности ложной тревоги;

- алгоритм обнаружения сигналов с когерентным накоплением и адаптивной схемой оценки дисперсии помехи, который гарантирует постоянный уровень ложных тревог и обеспечивает трехальтернативное обнаружение с равномерным ранжированием значений условной вероятности правильного обнаружения в установленных границах условной вероятности ложной тревоги;

- алгоритм и схема робастного обнаружения сигналов от активных датчиков, отличающиеся возможностью выделения полезных сигналов на фоне неоднородных гауссовских помех с постоянным уровнем ложных тревог;

- алгоритм постадийной конвейеризации последовательно-параллельной комбинированной обработки сигналов на основе гетерогенных многоядерных систем на кристалле, позволивший создать систему программно-аппаратного управления обработкой информации;

- алгоритм управления приборным комплексом, позволяющий увеличить дальность действия активного датчика по обнаружению целей в 2-3 раза, уменьшить мертвую зону и повысить вероятность правильного обнаружения при сложной целевой обстановке, а также алгоритмы реализации многоканальных реконфигурируемых оптимальных фильтров, решающих задачу автоматической перестройки алгоритма сигнальной обработки под сигналы управляющей системы в реальном времени;

- программно-алгоритмическое обеспечение системы сигнальной обработки в составе информационно-измерительного приборного комплекса РЛС «Огше11-1Ъ> ЛЦКБ.464412.002 на основе отечественных импортозамещающих гетерогенных систем на кристалле серии «Мультикор», а также материалы,

ю

перечисленные в разделах научной новизны, практической значимости и

внедрения результатов.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на II Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем - 2006 (МЭС-2006)», Истра, ИППМ РАН; III Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем - 2008 (МЭС-2008)», Истра, ИППМ РАН; IV Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем - 2010 (МЭС-2010)» , Истра, ИППМ РАН; V Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем - 2012 (МЭС-2012)» , Истра, ИППМ РАН; б-й международной конференции «Авиация и космонавтика-2007», Москва, МАИ; Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем 2007», Москва, МИЭТ; XXXIV Международной научной конференции «Гагаринские чтения - 2008». Москва, МАТИ; Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем - 2008», Москва, МИЭТ; 7-й международной конференции «Авиация и космонавтика-2008», Москва, МАИ; Окружной научно-практической конференции, посвященной 50-летию полета в космос Ю.А. Гагарина «Зеленоград-космосу», Москва, филиал ФГУП «ГНП РКЦ «ЦСКБ-ПРОГРЕСС»- «НПП «ОПТЕКС»; 11-й международной конференции «Авиация и космонавтика-2012», Москва, МАИ; 5-й Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике — 2012», Москва, МИЭТ.

По теме диссертации опубликовано 73 научные работы. Из них в ведущих рецензируемых журналах, входящих в перечень, утвержденный ВАК - 23, тезисов докладов на всероссийских и международных конференциях -15,6 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ, 2 патента на полезную модель, 27 статей в научно-технических журналах. Без соавторов опубликованы 52 работы.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, семи глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Объем основного текста диссертации — 298 страниц. В работе содержится 117 рисунков и 35 таблиц. Список литературы содержит 225 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формулируются цели и задачи работы, перечисляются элементы научной новизны и практической значимости, дается краткое содержание глав работы.

В главе 1 «Методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов в приборных информационно-измерительных комплексах активных датчиков» определены актуальные проблемы построения приборных комплексов информационно-измерительных систем с активным датчиком.

В разделе 1.1 показано,, что задача создания эффективных и практически реализуемых адаптивных алгоритмов обнаружения целей на фоне пассивных помех является актуальной и требует дальнейших исследований. Сформулированы

основные проблемы обработки сигналов, связанные с повышением чувствительности аппаратно-программных компонентов системы, решением задачи адаптации алгоритмов сигнальной обработки в условиях параметрической неопределенности, разработкой систем обнаружения сигналов, стабильно работающих и незначительно теряющих свои свойства при изменении законов распределения вероятности помех и обеспечением устойчивой работы программно-аппаратного обеспечения ИИС.

В разделе 1.2 проведен анализ современных подходов к оптимальной обработке сигналов активных датчиков и классификация оптимальных (квазиоптимальных) цифровых фильтров. Показано, что задача оптимального обнаружения сигналов при комбинированной обработке и фиксированном времени наблюдения (обнаружения), учитывающая совместное решение независимых измерений, недостаточно исследована. Необходимо провести дополнительное исследование для выявления совместного критерия оптимального обнаружения полезного сигнала на фоне пассивных помех при независимой многоканальной обработке.

Анализ предметной области алгоритмов фильтрации пассивных помех в разделе 1.3 и 1.4 показал, что основным фактором, влияющим на обнаружение движущихся целей на фоне пассивных помех, является степень подавления помех в цифровом тракте обработки сигналов, а также алгоритм принятия решения о наличии или отсутствии цели в зоне обзора. Разработка помехоустойчивых алгоритмов обнаружения движущихся целей имеет важное значение для радиоэлектронных приборных комплексов ИИС.

Несмотря на существующие робастные и устойчивые алгоритмы обнаружения сигналов на фоне неоднородной гауссовской помехи, вопросы накопления статистики по пассивным помехам, принятия решения по недостаточной статистике в многоканальном обнаружителе недостаточно исследованы. Практически не исследованными остаются вопросы, связанные с обнаружением малоподвижных целей в алгоритмах с постоянным уровнем ложной тревоги.

В разделе 1.5 в качестве вычислительных средств реализации цифровой согласованной фильтрации были проанализированы современные изделия микроэлектроники. В работе показано, что в настоящее время существуют два типа перспективной элементной базы, на основе которой может строиться устройство цифровой обработки сигналов. Первое аппаратное решение основывается на сочетании цифровых процессоров обработки сигналов и универсальных процессоров с И^С-подобной архитектурой и второе - это многоядерные системы на кристалле (СнК), объединяющие в себе универсальные ШБС-подобные ядра и специализированные процессорные ядра для обработки сигналов. Показано, что в качестве аппаратной основы целесообразно и перспективно рассматривать гетерогенные многоядерные системы на кристалле. Они обладают высокой производительностью и масштабируемой архитектурой, отвечают требованиям к устройствам реального времени, соответствуют экономическим показателям и климатическим условиям эксплуатации.

Поставлены цели и задачи диссертационной работы, состоящие в развитии теории, исследовании, разработке и развитии алгоритмов комбинированной обработки сигналов для обнаружения малоподвижных целей на фоне помех, проведения комплекса теоретических, экспериментальных работ, результаты

внедрения которых должны обеспечить разработку малогабаритных устройств комбинированной обработки сигнала для мобильных приборных информационно-измерительных комплексов различного назначения.

В главе 2 «Исследование и разработка алгоритмов оптимальной согласованной обработки сигналов с минимальными временными задержками» рассмотрены теоретические вопросы, связанные с расчетом вычислительной сложности алгоритмов цифровой обработки сигналов, влияния конечной разрядности вычислительных устройств на качество выполнения обработки сигналов. Предлагается решение задачи оптимальной согласованной обработки сигналов с минимальными временными задержками. Под временем задержки в оптимальной обработке понимается время между поступлением отсчетов сигнала на вход фильтра и их появлением на выходе. В алгоритмах цифровой оптимальной обработки минимальное время задержки не должно превышать времени приема отсчетов сигнала, равное числу отсчетов импульсной характеристики фильтра, и не должно зависеть от числа отсчетов эхо-сигнала.

В разделе 2.1 сформулированы задачи оптимальной обработки широкополосных сигналов, которые заключаются в формировании импульсной характеристики оптимального фильтра, согласованной фильтрации (СФ) сигналов произвольной длины, согласованной- фильтрации особо длинных сигналов, СФ сигналов с минимальными временными задержками, уменьшающей время реакции системы на изменение окружающей среды.

В разделе 2.2 установлено влияние аппаратных ограничений арифметико-логических устройств на реализацию алгоритмов согласованной фильтрации. Показана зависимость вычислительной эффективности алгоритма цифровой обработки сигналов от структуры алгоритма и командного конвейера.

На основе обзора методов и алгоритмов реализации оптимальной согласованной обработки сигналов, учитывая количество отсчетов обрабатываемого сигнала и задач, поставленных перед цифровой системой обработки сигналов, приведена классификация алгоритмов реализаций согласованной фильтрации. Выделяются следующие алгоритмы согласованной фильтрации:

- согласованная фильтрация методом прямой свертки или фильтр с конечной импульсной характеристикой в прямой форме (КИХ - фильтр в прямой форме);

- согласованная фильтрация на основе быстрых алгоритмов высокочастотной свертки (КИХ - фильтр на основе быстрых алгоритмов Фурье или Хартли);

- КИХ - фильтр на основе алгоритмов свертки с малым временем задержки;

- многомерный КИХ - фильтр, основанный на взаимно-простых делителях;

- КИХ - фильтр на основе полиномиальных алгоритмов.

Приведены расчетные формулы количества арифметических операций алгоритмов реализации СФ, которые позволяют определить предварительные требования к производительности устройства согласованной фильтрации. Рассчитана зависимость количества арифметических операций от количества отсчетов обрабатываемого сигнала.

Анализ вычислительной сложности алгоритмов согласованной фильтрации (СФ) показал, что для задачи СФ сигнала «на лету» с минимальными временными задержками существующие решения не всегда применимы в приборных комплексах информационно-измерительных системах с активным датчиком. Для обеспечения

устойчивого сопровождения высокоскоростных и маневрирующих целей в ИИС с АД необходимо сократить время реакции системы на изменение помехово-целевой обстановки.

В разделе 2.3 предлагается решение задачи оптимальной обработки широкополосных сигналов с минимальными временными задержками. Для повышения быстродействия согласованной фильтрации линейно-частотно модулированных (ЛЧМ) сигналов с минимальными временными задержками в работе предлагается метод подапертур. Под апертурой в методах обработки (фильтрации) сигнала понимается длина импульсной характеристики (порядок) фильтра, с которым фильтр работает непосредственно в данный момент времени. В методе подапертур апертура (импульсная характеристика) согласованного фильтра для ЛЧМ - сигнала равномерно разбивается на линейные компоненты во временной области (по свойству сигнала данная операция эквивалентна разделению полосы сигнала на д равных интервалов в частотной области) - подапертуры, частота сигнала аппроксимируется линейной функцией (рисунок 1).

Апертура фильтра

Рисунок 1 - Параметры ЛЧМ-сигнала: а) график изменения фазы <р; б) график

изменения частоты /, где - количество отсчетов сигнала Одной из главных характеристик метода является количество подапертур (2 фильтра, которое напрямую зависит от допустимой фазовой ошибки (рисунок 2).

При фазовой ошибке количество подапертур СФ определяется формулой

о)

Аппрокснмаиионная частота

Фаза подапертуры

f

Максимальная фазовая ошибка

Рисунок 2 — Фазовая ошибка метода подапертур

Фильтрация осуществляется перемещением окна (апертуры) фильтра, состоящего из (2 подапертур по отчетам сигнала. В каждом положении апертуры выполняются однотипные действия, которые определяют так называемый отклик фильтра.

Количество отсчетов подапертуры фильтра определяется формулой (2).

(2)

Структурная схема СФ ЛЧМ-сигнала на основе метода подапертур представлена на рисунке 3, блок-схема алгоритма - на рисунке 4. Отсчеты сигнала последовательно поступают на каждую подапертуру, начиная с номера / = <2-1. Далее, согласно импульсной характеристике фильтра фаза сигнала сдвигается на фазу подапертуры е, и в накопителе 55, суммируются Лг„ отсчетов. На последнем этапе накопленные значения в подапертурах складываются, учитывая начальные фазы подапертур с,.

¡=0-1

Рисунок 3 - Структурная схема СФ на основе метода подапертур

К преимуществам метода подапертур можно отнести минимальное время задержки получения результатов согласованной фильтрации; количество арифметических операций в раз меньше, чем в методе прямой свертки;

минимальное взаимное влияние отсчетов сигнала, что повышает качественные характеристики фильтра, особенно при использовании целочисленной арифметики.

15

Рисунок 4 — Схема алгоритма работы согласованного фильтра методом подапертур

Для повышения быстродействия согласованной фильтрации ЛЧМ-сигнала предложена дополнительная модификация метода подапертур к характеристикам сигнала. Число отсчетов подапертуры и число подапертур £? выбираются таким образом, чтобы фаза сигнала <р в пределах одной подапертуры изменилась на угол, кратный л. Зависимость фазы от длины подапертуры выражается равенством (3). Следует отметить, что фазовая ошибка Е(ф) не зависит от выбора точки аппроксимации в пределах подапертуры (4), поэтому выбирается нулевое начальное значение фазы (рисунок 5).

. рг „ , 71 ДЯг- лД/Тг л -V,/ , Л ,

<Р = 2Я—= 7фГ =-=-;-=-7 (— )" =--Г

2 й Г Т- ДТ к/

где = О,..,-V,, -1, / = О.....Г.

£(ср) = л(;- +/ + 0.5) - л(0.5 + /)"=-,

4

где /- номер подапертуры.

(4)

1т(2к1)

Фаза ЛЧМ-сигнала

(¡+0.5)Т (¡+1)Т I

Рисунок 5 — Аппроксимация фазы в пределах подапертуры

_¡С_.....

У(п)

Рисунок 6 — Структурная схема согласованной фильтрации методом подапертур на основе метода подапертур для приборного комплекса системы «ОтеИ-И.»

Согласно принятым особенностям разделения сигнала на подапертуры, предлагается следующая модификация схемы СФ для ЛЧМ-сигналов (рисунок 6). В схеме представлено восемь подапертур. Линия задержки длиной Л^ = 20 для каждой подапертуры сохраняет предыдущие значения отсчетов сигнала. Так как сигнал циклически умножается на коэффициент, учитывающий фазу подапертуры, без сохранения результатов умножения (отсутствует вторая линия задержки по сравнению со схемой на рисунке 3), и фаза в пределах подапертуры изменяется на я, то для компенсации накопления фазы отсчеты сигнала умножаются на коэффициенте"'*, что эквивалентно умножению на "-1". Разница фаз между подапертурами компенсируется умножением на с, =±1 на выходе каждой подапертуры. Модифицированный метод подапертур при допустимой фазовой ошибке л/4 увеличивает быстродействие согласованной фильтрации на 85%

по сравнению с методом прямой свертки и на 17% по сравнению с СФ на основе алгоритмов быстрого преобразования Фурье (БПФ). ухудшая качественные характеристики фильтра всего на 0,2 дБ.

Для повышения быстродействия согласованной фильтрации сигналов с фазо-кодовой манипуляцией (ФКМ) сигналов с минимальными временными задержками предлагается метод кодовых скользящих сумм. В ФКМ-сигнале фаза несущего колебания ф(г) принимает Ф псевдослучайных значений, уравнение прямой свертки (5) преобразуется к виду (6):

(5)

л «о

(6)

у(п) = £5 >вп(л/ )Е *(" - *) >

1*0 к-0

где 1- количество областей в Ф последовательности с одинаковым знаком; К,-длина /-ой области. Количество областей I в импульсной характеристике фильтра определяется следующим равенством (7):

ч/1 + 4^-1 (7)

2

где Nь - количество отсчетов импульсной характеристики фильтра.

Рисунок 7 — Структурная схема реализации алгоритма СФ ФКМ-сигналов методом

кодовых скользящих сумм Структурная схема и алгоритм СФ методом кодовых скользящих сумм представлены на рисунках 7 и 8. Отсчеты сигнала последовательно поступают на каждую ю область длины К,, начиная с номера ¡-1-1. Далее, учитывая знак области (-1)', накапливаются в накопителях . На последнем этапе все значения областей складываются.

Преимущества метода кодовых скользящих сумм: результат согласованной фильтрации получается с минимальными временными задержками; количество арифметических операций в раз меньше, чем в методе прямой свертки;

минимальное взаимное влияние отсчетов сигнала, равное количеству отсчетов импульсной характеристики фильтра Ык, а также отсутствие операций умножения, повышает качественные характеристики фильтра, особенно при использовании

18

целочисленной арифметики.

Рисунок 8 — Схема алгоритма реализации согласованного фильтра методом кодовых

скользящих сумм

Для оценки характеристик разработанных методов кодовых скользящих сумм и подапертур проведен сравнительный анализ алгоритмов реализации СФ сигналов (рисунок 9). Помимо разработанных алгоритмов для сравнения были взяты метод прямой свертки и метод быстрой свертки на основе алгоритмов БПФ. Расчетные формулы количества арифметических операций на один выходной дискретный отсчет сигнала представлены ниже (8)- (11), БПФ и ОБПФ - это алгоритмы прямого и обратного быстрого преобразования Фурье. Согласно рисунку 9, метод подапертур является эффективным, так как уменьшает количество арифметических операций для СФ сигналов, база которых не превышает Л^,, = 256, метод кодовых скользящих сумм - для сигналов с базой не выше Nl, = 4096.

Количество операций для СФ методом прямой свертки:

комплексное умножением сложение

Количество операций для СФ на основе БПФ:

5*1о8,(2ЛГ„)*2Л'„+ 6'2А\ + 5 * 1о82(2ЛГ,,) * 2Л\

Нкпф = -

liiMn.ii.Ki.iiix V мнижсшш

Количество операций для СФ методом подапертур:

= 2 2 ^+ (4 + 4

- = 201О82(2Л',,) + 12

южсниА сложсинП

I,; и..г::!.. |-стерди1Н-1шпфснттЕ_сложсШ{с^пП1>дапсрр

Количество операций для СФ методом кодовых скользящих сумм:

(9) (10) (П)

СФ методом прямой саерт ки -^

СФ методом подапертур -ч

СФ нз основе БГО> ----

СФ методом кодовых -З^С^^ч \ скользящих а мм

\ \ -— • •■ —

Рисунок 9 — Сравнительная характеристика различных алгоритмов реализации СФ

широкополосных сигналов

В разделе 2.4 разработан алгоритм формирования импульсной характеристики согласованного фильтра, который позволил качественно улучшить характеристики фильтра, тем самым повысив качество сигнальной обработки. Качественное улучшение отношения уровня главного лепестка к боковым зависит от временных и частотных параметров сигнала и может достигать 2 дБ. Разработанный алгоритм адаптирован к параметрам цифрового вычислительного синтезатора, что позволяет в реальном времени изменять параметры сигнала и адаптировать систему сигнальной обработки приборного радиоэлектронного комплекса.

В разделе 2.5 предложено эффективное с точки зрения производительности решение задачи одномерной СФ для сигналов с произвольным количеством отсчетов многомерными методами. Предложенное решение эффективнее по количеству арифметических операций на 30% по сравнению с одномерными алгоритмами на основе БПФ. Алгоритмическое решение адаптировано под современные процессорные ядра путем использования модульной адресации и сочетания «коротких» полиномиальных сверток и «длинных» на основе алгоритма БПФ.

В главе 3 «Разработка критерия оптимального обнаружения сигналов на основе комбинированной обработки» рассматриваются проблемы, связанные с алгоритмами построения комбинированной обработки сигналов, принятия решения в условиях параметрической неопределенности и обеспечения устойчивой работы приборного комплекса.

В разделах 3.1 и 3.2 на основе анализа методов комбинированной фильтрации показано, что методы полной комбинированной обработки сигналов позволяют достичь наибольшей эффективности при организации последовательно-параллельной сигнальной обработки для решения задачи многомерной фильтрации, под которой понимается способ обработки, при котором используется одновременно два и более физических параметра для выделения полезного сигнала на фоне помех.

В разделе 3.3 впервые разработан критерий оптимального обнаружения сигналов на основе комбинированной обработки, который является частью порогового устройства последовательного обнаружения с ограниченным временем наблюдения на основе критерия Неймана-Пирсона и критерия Вальда.

Пространство входных реализаций Г■ является областью возможных значений случайной величины х. Оптимальное правило решений разбивает область Г на две подобласти Г0,Г,. в которых справедливы гипотезы Я0,Я, соответственно (в случае двухальтернативного обнаружения), или на три подобласти Г0,Г,,ГЯ(в случае трехальтернативного обнаружения), где Я,- гипотеза о наличии цели; Я0 -гипотеза об отсутствии цели.

Признаки эхо-сигнала, на основании которых строится алгоритм обнаружения, статистически независимы и однородны, описываются плотностями вероятностей к(хк | в), где в = 0,1. Последовательный многоканальный обнаружитель является оптимальным в том смысле, что он минимизирует (ограничивает) время наблюдения (обнаружения) Ттб1 в классе тех обнаружителей (13), для которых вероятности ошибочных решений Р/а, (1 —фиксированы (Р, - условная вероятность правильного обнаружения). Критерий оптимального многоканального обнаружения основан на последовательном анализе статистик по правилам с>,(х*) и <^(«0, реализуя на первом этапе правило (13), на втором этапе - правило (14) в решающем устройстве (РУ), принимая окончательное решение (¿0(Я0) или ¡^(Я,)).

ЩТп,гЪ | в = 0] = гап, М[Г„„-, | в = 1] = тт , ¿'о(Я0), если Ак<Т,

(12)

31{хк) = \^„(Н„), если Г<Д,<Г,, к = 1,2,...

(13)

¿\(Я,), если \к>Тш, где М[|- среднее время наблюдения.

Рисунок 10 - Структурная схема последовательного многоканального обнаружителя с ограниченным временем наблюдения (ПУ - пороговое устройство,

РУ - решающее устройство)

Структурная схема последовательного обнаружителя с ограниченным временем

« Мхк П)

наблюдения, которая представлена на рисунке 10, Л, =----отношение

/ 0)

правдоподобия для ¿-ого канала обнаружения; пороги решения; ¿(Я,),

¿(Я0), <1(Нн) - решения на основе гипотез Я,,Я0 и Нк. Для каждого канала обнаружения используется три подобласти в пространстве наблюдения: две подобласти принятия окончательного решения и одна подобласть, в которой окончательное решение не может быть принято на основании статистики по анализируемой характеристике сигнала, необходим дополнительный анализ статистики по другим признакам. При совместном анализе статистики всех каналов обнаружения комбинированной обработки принимается одно из двз'х решений: 1) принять гипотезу Я,; 2) принять гипотезу Я0.

Впервые разработан алгоритм анализа и оценки работы комбинированных фильтров на основе нечеткого метода Дельфи (раздел 3.4). В случае принятия решения в РУ схемы последовательного многоканального обнаружения сигнала (рисунок 10) предлагается использовать нечеткий метод Дельфи с вычислением функции принадлежности множества на основе операции объединения второго типа (15) в алгебре нечетких множеств и определения по ней самого лучшего и самого худшего уровней статистики.

А(г) = (Л^/?2)(г) = тт[1,Д,+/?2] VgeG (15)

)

где й - произвольное множество; P(g) - характеристическая функция вероятности обнаружения. Расширение нечеткого метода Дельфи основано на нечетких числах, где каждое значение принадлежит интервалу р е [0,1], числа «0» и «1» принадлежат множеству четких чисел. Нечеткое множество первого типа (НМТ1) определяется как множество упорядоченных пар вида; < /?, ил (¡3) >, где Р является элементом некоторого универсума В, а м,(/?)- функция принадлежности, которая ставит в соответствие каждому элементу Р е в некоторое действительной число из интервала [0,1]: и.,(/?) : В—»[0,1].

Треугольные нечеткие числа являются наиболее подходящим инструментом для описания многоитерационного процесса принятия решения, так как могут быть легко получены в результате работы обнаружителей полезных сигналов. Они

ЛДаДс) =

содержат три величины: минимальное значение, максимальное и наиболее правдоподобное (вероятное, возможное) значения. Максимальное значение всегда соответствует максимальному значению условной вероятности правильного обнаружения. Функция принадлежности непрерывного нечеткого множества первого типа имеет вид:

О, Р<а (,р-а)!(Ь-а), а< р <Ь (с-0)(с-Ь), Ь< р<с О, с < р

где а,Ь,с - некоторые числовые параметры, принимающие произвольные действительные значения и упорядоченные соотношением: айь<с.

Алгоритм на базе нечеткого метода Дельфи применительно к анализу результатов работы комбинированной обработки состоит из следующих шагов:

1) на этапе проектирования фильтров - обнаружителей полезных сигналов Ег(г = \,п) задается критерий определения минимального наиболее правдоподобного а'ц и максимального а\ значения оценки работы фильтра, оценки представляются в виде треугольных нечетких чисел: аг = (а{,а[,,а[) ,г = и?;

2) вычисляется совместное треугольное нечеткое число /)„„, =(ш„пц,,т2)на основе треугольных нечетких чисел результатов работы всех фильтров:

"I г=| " ^

?

если оценка параметров аа,т на основе дефаззификации непрерывных НМТ1 соответствует требуемой вероятности правильного обнаружения, то принимается двухальтернативное решение. В противном случае для каждого фильтра-обнаружителя ^вычисляется значение отклонения между лга/„ и лг, которое определяется как:

I Л п | п

Асом -Лг=(т, - а[, тм - а'м, т2 - агг) = (- ]Г,а[ - а\, тш[:I, £,агм ] - а'м, - У аг2 - а'г )

" г-1 г=| и Г=1

величина а^, -аг передается для анализа и уточнения результатов;

3) на базе каждого фильтра е, проводится дополнительный анализ, на основе которого предлагается новое треугольное число: Аг=(а[,а;,,а$);

этот процесс (шаги 2-3) повторяется до тех пор, пока не будет получено та:сое решение л„т, параметры которого будут достаточно близки для принятия двухальтернативного решения.

Дефаззификация результирующего треугольного нечеткого числа выполняется на основе пороговой оценки выдвигающей требования к параметрам

обнаружения (вероятности правильного обнаружения), которая аналитически записывается следующим неравенством:

Я=(Я0. тМ<*.пах(^) (17)

В разделе 3.5 проведен анализ функциональных возможностей гетерогенных СнК для построения устройств комбинированной обработки сигналов. Показано,

что методы полной обработки позволяют достичь наибольшей эффективности при организации последовательно-параллельной сигнальной обработки, так как оператор приема реализует оператор многомерной фильтрации полезного сигнала на фоне мешающих помех, что способствует сбалансированной загрузке аппаратных ресурсов на гетерогенных многоядерных системах на кристалле. В главе 4 «Разработка алгоритмов комбинированной обработки сигналов и принятия решения в условиях параметрической неопределенности» рассмотрены теоретические вопросы, связанные с разработкой алгоритмов и схем реализации двухканальной комбинированной обработки сигналов.

В разделе 4.1 проведен параметрический синтез когерентного обнаружителя для комбинированной обработки сигналов в приборных комплексах с адаптивной схемой оценки дисперсии помехи. Задача оценки дисперсии шума имеет принципиальное значение для схемы с трехальтернативным обнаружением при реализации одного из каналов многоканальной комбинированной обработки.

Рисунок 11 — Структурная схема трехальтернативного обнаружителя сигналов с когерентным накоплением (КН) Данная задача решается добавлением блока автоматического анализа дисперсии шума на основе алгоритма череспериодного вычитания. Схема трехальтернативного обнаружителя сигналов с когерентным накоплением и алгоритм представлены на рисунках 11 и 12 соответственно. Вместо фиксированного порогового коэффициента на пороговое устройство поступает дисперсия шума ст2. В зависимости от установленной условной вероятности ложной тревоги Р/а и правильного обнаружения Р, в пороговом устройстве принимается трехальтернативное решение согласно следующим соотношениям:

Н--

я0,

а

"г(1)

(Ъ)

(18)

Ни

где ^ - отношение сигнал/шум на выходе порогового устройства; 5 {Р,) -а

минимальный порог, определяемый условной вероятностью ложных тревог Р/а; 5гт.ч - максимальный порог, определяемый условной вероятностью правильного обнаружения.

с

Начало

Рисунок 12 — Схема алгоритма трехальтернативного обнаружителя сигналов

с когерентным накоплением В разделе 4.2 разработан робастный алгоритм обнаружения сигналов в системах с активным датчиком в условиях параметрической неопределенности с постоянным уровнем ложных тревог (ПУЛТ), в котором для анализа дисперсии независимых случайных величин, распределенных по закону Пирсона, применяют /^-статистику, основанную на следующем соотношении:

3 7,) (19)

^(Л-'/г),

где /,, /2- степени свободы случайных величин, в данном случае при анализе огибающей комплексного сигнала /, = /2 =2...2Ь; )]1, ;/2- параметр нецентральности статистики. При гипотезе Нл F- статистика будет представлять собой центральное распределение Фишера (20), при гипотезе Н1 - нецентральное р - распределение с параметром нецентральности Г]1.

х\ (/2.0)

Х22(/2,0)

•н „

'Я,

(20)

КвТдГН^ лз

Блок оценки уровня пассивные помех

р„ Л, Р, ' />,

1 ; 1 1 1

Сортировка

\Р1 р

1- ОД с, —' о. >г, *

Гте<Мап„{Л}, 4 = 1

к= 0

Схема сравнения

е {0.1} Н,

Рисунок 13 — Структурная схема обнаружителя полезных сигналов на фоне неоднородных помех Алгоритм некогерентной фильтрации сигналов с ПУЛТ основан на введении блока адаптивной оценки уровня пассивных помех. Структурная схема обнаружителя полезных сигналов на фоне неоднородных помех представлена на рисунке 13, где СФ - согласованный фильтр с импульсной характеристикой И(!). Блок-схема робастного алгоритма обнаружения полезных сигналов представлена на рисунке 14.

Алгоритм обнаружения полезных сигналов на фоне неоднородных помех работает следующим образом. На вход схемы алгоритма поступает пачка эхо-сигналов:

хи) = М1) + 4(.1)г (21)

где у - 0 при гипотезе Н0 и у = 1 при гипотезе Я,; ¿(г) - обнаруживаемый сигнал с неизвестной амплитудой; £(/) - пассивная гауссовская помеха с неизвестной дисперсией и нулевым средним.

Мощность Р эхо-сигнала формируется с помощью квадратичного детектора (Кв.Д) после прохождения согласованного фильтра каждым сигналом из пачки. Начальная обработка пачки сигналов выполнена посредством алгоритма некогерентного суммирования, в котором результаты квадратичного детектирования подаются на линию задержки с Ь отводами через время повторения

импульсов где формируется средний уровень мощности эхо-сигнала для

установленного элемента дальности:

на фоне неоднородных помех

Результат некогерентного накопления сравнивается с установленным порогом в схеме сравнения для анализируемого пространственного элемента разрешения. В зависимости от принятого решения о наличии или отсутствии целей на основе гипотез и Я. соответственно, усредненная мощность эхо-сигнала подается на схему оценки уровня мощности пассивных помех.

Для уменьшения влияния полезного сигнала на оценку дисперсии помех

используются следующие принципы:

- при формировании эталонной выборки {Р)м в структурной схеме алгоритма используется ключ управления, который разрешает подачу мощности отраженного сигнала (тестовый сигнал) на линию задержки по формированию

эталонной выборки {Р)м тогда, когда принято решение об отсутствии полезного сигнала (гипотеза Н0) в тестовом образце мощности Р; _ оценка дисперсии помех выполняется по усеченной сверху (на тг элементов) и снизу (на т1 элементов) эталонной отсортированной в порядке возрастания

выборки {P}\i- Если дисперсия помех превышает порог 7j, то данный элемент разрешения считается «с превышенным уровнем шума» и требует дополнительного анализа. Если дисперсия помех не превышает порог Г,, то медиана эталонной выборки Z с учетом порогового множителя -„ сравнивается с тестовым образцом мощности Р. На начальном этапе (этап инициализации) тестовый образец сравнивается с максимально возможным уровнем мощности ■

В разделе 4.3 определяются требования к размеру апертуры медианного фильтра и алгоритму обнаружения движущихся целей. Неравенство (23) устанавливает зависимость размера апертуры медианного фильтра от минимальной скорости перемещения цели на элементе пространственного разрешения (для трехмерного случая).

Т max(c57? ,SR ,SR.) (23)

М = —1— > g-:-—,

Г Т V

по о/и HOCH! ГШ II

гДе т„о«г - период повторения излучения импульса; Tliail - суммарное время наблюдения за элементом пространственного разрешения активного датчика; rmin -минимальная скорость перемещения потенциальных целей, rmh*0; -

пространственные характеристики элемента разрешения; g - коэффициент, характеризующий время присутствия и отсутствия в элементе разрешения движущейся цели (g > 2).

Анализ статистических свойств случайной величины на выходе каждого из каналов обнаружителя показал, что вероятность ложных тревог остается величиной постоянной и не зависит от дисперсии мощности помехи.

Характеристики обнаружителя с ПУЛТ рассчитываются при помощи обобщенного F-распределения по следующим формулам:

», (24)

, (25)

,=о J- F0„(r0|/1+2>,/,))

где - бета-функция.

Рисунок 15 - Зависимость вероятности ложных тревог Р/п от порога обнаружения 20 при различном количестве усредняемых отсчетов

Рисунок 16 - Зависимость вероятности правильного обнаружения от отношения сигнал/помеха в зависимости от количества усредняемых отсчетов

На рисунке 15 приведена зависимость вероятности ложных тревог от пороговой константы 2(| для /, и /2, где /,=/,. Приведенные кривые позволяют определить пороговую константу по вероятности ложных тревог. Зависимость вероятности правильного обнаружения сигнала от отношения сигнал/помеха ql при различном количестве усредняемых отсчетов представлена на рисунке 16.

Анализ численных результатов показывает, что характеристики обнаружителя резко улучшаются при увеличении количества усредняемых отсчетов /, =/2<12 (степеней свободы ^-распределения). Так, например, при отношении сигнал/помеха равным Я =ЗдБ увеличение вероятности правильного обнаружения при 7 и 12 усредняемых отсчетах изменилась на 6%, при 12 и 17 - на 3%. При дальнейшем увеличении количества усредняемых отсчетов /, = /, >12 происходит еще более медленное улучшение вероятности правильного обнаружения.

При постепенном изменении свойств стационарной пассивной помехи алгоритм переходит к новой статистике, фильтруя единичные случайные выбросы.

Устойчивость предложенного робастного алгоритма определяется размером апертуры медианного фильтра и величиной 71, ограничивающей дисперсию пассивной помехи, а также способом формирования эталонной выборки.

В разделе 4.4 предлагается синтез алгоритмов двухканальной комбинированной обработки сигналов. На рисунке 17 предлагается общая структурная схема двухканальной комбинированной обработки сигналов, где КО - схема когерентного обнаружителя, НКО - схема некогерентного обнаружителя, Д - схема детектора огибающей сигнала, ПУ - пороговое устройство; РУ - решающее устройство.

Рисунок 17 - Структурная схема двухканальной комбинированной обработки на основе алгоритма когерентной и некогерентной обработки сигналов

а)

¿(Я,)

¿(Я,)

б)

в)

Рисунок 18 — Структурные схемы реализации двухканальной комбинированной обработки: а) схема реализации полной комбинированной обработки; б) схема алгоритма реализации независимой комбинированной обработки; в) схема реализации взаимозависимой комбинированной обработки

Способ объединения каналов, а также последовательность операций объединения и подавления пассивных помех, определяют несколько вариантов построения многоканальных комбинированных фильтров на базе когерентной и некогерентной обработки пачки сигналов (рисунок 18). Структурная схема полной многомерной комбинированной обработки сигнала представлена на рисунке 18 а, где ОФ — схема оптимальной фильтрации. Такую схему комбинированной обработки эффективно использовать в приборных комплексах информационно-измерительных систем с распределенной параллельной системой сигнальной обработки, что позволяет достичь потенциально возможной эффективности (по

быстродействию) для заданной структуры. Задача подавления пассивных помех выполняется на основе схемы некогерентной или когерентной обработки. На рисунке 18 б представлена схема реализации полной независимой последовательно-параллельной обработки сигналов. В схемах на рисунках 18 а и 18 б объединение выходных сигналов каналов осуществляется в решающем устройстве (РУ) путем совместного анализа результатов параллельной обработки сигналов. Взаимозависимая комбинированная обработка, схема которого представлена на рисунке 18 в, получена эвристическим путем, упрощением схемы алгоритма 18 б. Некогерентная обработка выполняется с учетом результатов когерентной обработки, решение о наличии или отсутствии целей в зоне обзора формируется вРУ.

Разработанные схемы позволяют использовать расширенные свойства сигналов, решить проблему «слепых» скоростей обнаруживаемых целей в случае достаточной статистики для некогерентного обнаружения, тем самым повысить вероятность правильного обнаружения на 25-30 %.

В главе 5 «Формализация и разработка алгоритмов управления комбинированной обработкой сигналов на гетерогенных системах на кристалле» в разделе 5.1 для построения устройства комбинированной фильтрации предлагается использовать схему функционирования, представленную на рисунке 19. Ее принципиальной отличительной особенностью является применение модели взаимодействия «ведущего и ведомого устройства»; объединение в «ведомом устройстве» множества проблемно-ориентированных процессорных ядер (выполняющих алгоритмы комбинированной обработки); использование для задач приема, передачи и сортировки данных контроллера прямого доступа к памяти.

Рисунок 19 - Схема функционирования СнК при комбинированной обработке

сигналов

Для эффективного использования внутренних узлов многоядерной системы в разделе 5.2 проведена теоретико-множественная формализация задачи эффективного управления устройством комбинированной фильтрации на основе гетерогенных СнК. К функциям системы управления (СУ) /су (26) относятся: функции принятия решений {/,}, функции обработки информации функции обмена информацией {/„}. Для эффективного управления устройством комбинированной фильтрации необходимо минимизировать дисбаланс времени загрузки вычислительных ядер (27), внутренних информационных обменов (28) -приема и передачи информационных сигналов и время подготовительных операций

31

/су = {{/Л, {/"„}, (Л,}),

/су({/с}4/,}):

ЦП

/суШМ

[ * т/ои! , I 1,

—> тт

(26)

(27)

(28) (29)

гДе Т,„1<„„- время внутренних информационных обменов в одном цикле комбинированной фильтрации; 7"„„ - время цикла комбинированной обработки сигналов; 7;(1) - время выполнения задания I на одном процессорном ядре, Г,(1)-время выполнения задания I на ц процессорных ядрах; т'ч - время подготовительных операций каждой из частей задания 1(не зависит от количества частей задания ).

Рисунок 20 - Цифровой тракт обработки сигнала в информационно-измерительной

системе с активным датчиком

В разделе 5.4 проведен анализ алгоритмов комбинированной обработки сигналов с точки зрения конвейеризации и управления обработкой в вычислительных системах. Цифровой тракт обработки сигналов разделяется на линейный или квазилинейный и аналитический этапы (рисунок 20). К основным функциям блока ЦОС линейной или квазилинейной обработки, не требующей сложной статистической оценки, относятся: согласованная фильтрация, спектральный анализ, амплитудное (энергетическое) обнаружение сигналов, стабилизация вероятности ложной тревоги, пороговое обнаружение, обработка сигналов по заданным критериям, формирование координат и параметров движения обнаруженных целей. Распределение задач между процессорными ядрами гетерогенных СнК основано на принципе «класс задачи - назначение ядра».

В разделе 5.4 разработана модель функционирования вычислительных узлов в многоядерном устройстве комбинированной обработки сигналов. Последовательность вычислений задается набором алгоритмов к, (согласно схеме на рисунке 21), где * = 1..у - максимальное число этапов последовательной обработки, и формируется управляющим ядром в соответствии с текущим этапом конвейерной обработки сигналов в комбинированном фильтре.

п (П- ) >

IV' 1 1 1 Л 0 1 Конвейерная фильтрация сигнала

1 у m 1 k*\>

i .Сортирован. . ..} перестановка данных.

транспонирование матриц

Рисунок 21 - Формирование конвейерной обработки входных и промежуточных данных Схема построена таким образом, чтобы множество выходных данных ¿-ого этапа /-ого аппаратного потока являлось множеством входных данных {xttl"'} для {к +1) -ого этапа т-ото потока конвейерной обработки сигнала (<-<v). При этом возможны связи входных и выходных потоков данных типа «один ко многим», «многие к одному». Такое представление позволяет обозначить информационный поток в системе. Например, множество выходных данных ();. } характеризуется вектором структур, содержащих информацию о текущей целевой обстановке в зоне обзора датчика; {.v0'} - множество входных отсчетов цифровых эхо-сигналов и соответствующих им атрибутов (текущие угловые координаты, телеметрическая информация).

Временная модель функционирования программно-аппаратного устройства комбинированной обработки (УКО) определяется рядом факторов:

П=< П.1 {-Vosi IJ {.V/щ}| J {Л'/ио! IJ <Л';/я>I•'!>, (30)

где |{Л'СФ}|- общее число входных отсчетов эхо-сигнала для выполнения задания согласованной фильтрации сигнала \СФ\ |!Л'ЛО!1- число комплексных отсчетов сигнала, сформированных по результатам обработки задания \сф через период следования 7;,„„лд'а.0 для задания iKO\ |{л'„а0>|- число отсчетов сигнала, сформированных по результатам обработки задания ice через период тпо,„кНКО для задания \нко; iiiN^xN^.xN^) - максимальная доля элементов пространственного разрешения, в которых потенциально может присутствовать «полезный» сигнал; \{хПр)\ - число полезных сигналов на входе блока принятия решения о наличии целей в зоне обзора.

Задаче анализа производительности современных устройств комбинированной фильтрации достаточно хорошо удовлетворяет модель (31).

t, = max( NK0, NHK0 )ТСФ [N{R)] + та* а + Tm [N(R)],ß + THm[N{R)] + Tnp{Nobj), (31) где гд - время формирования одного выходного кадра, содержащего информацию о целевой обстановке в зоне обзора углового и азимутального пространственного разрешения на N^R^^) элементах дальности; Л~K0,NHK0 - число эхо-сигналов в пачке импульсов для когерентной и некогерентной обработки; Г„[ЛГ(Л)] " вРемя выполнения согласованной фильтрации для N(R) отсчетов цифрового эхо-сигнала; а, ß - время, затраченное на перестановку, сортировку данных для выполнения когерентной и некогерентной обработки пачки импульсов;

- время когерентной и некогерентной обработки пачки

импульсов; ^„ДЛу - время, необходимое для принятия решения о наличии целей в зоне обзора. Выражение (31) наглядно отражает объективные алгоритмические аспекты этапов линейной, аналитической обработки, связанные с разбиением входных данных пачки сигналов, отраженных от разных элементов пространственного разрешения, но не полностью отражает все аспекты сигнальной обработки применительно к задаче синтеза алгоритма управления многоядерной системой: диапазон значений Тпр^оЬ1) для некоторых типов местности варьируется

в широком диапазоне, поэтому необходимо модифицировать модель (31) с учетом (30), что обосновывает целесообразность применения эвристического подхода к решению задачи с использованием некоторых оценок значений N оЬ] и

апостериорной балансировки ведомых вычислительных ядер.

Для балансировки загрузки вычислительных ядер ведущее ядро на нескольких этапах обработки выполняет статистическую оценку времени выполнения нелинейных этапов обработки. В простейшем случае выделяется математическое ожидание соответствующих случайных функционалов временной модели, основанной на модели (31):

Г(1„а0 ) = Т,'{ко + Т!т>* | {Хнко> I -ЛГ/Ум,, (32>

где Тпко - оценка времени некогерентной обработки пачки эхо-сигналов,

П.^црН _р

отраженных от одного элемента разрешения; ьтЦкр= (Т»ко-тЦко), ТЦК0 - реальное

время некогерентной обработки пачки эхо-сигналов, отраженных от одного элемента разрешения. По аналогии с (32) получаем временные оценки для г(1га) и Шпг)-

Ш ко) = По + т"ко> | (Л-Ю > | -\т£а, (33)

где т'ко - оценка времени когерентной обработки пачки эхо-сигналов,

1!Л",п!1 _

отраженных от одного элемента разрешения; дг/„ = (трко-т£0), - реальное

время когерентной обработки пачки эхо-сигналов, отраженных от одного элемента разрешения.

т(\пР) = 77,, +трпг' I {Хпр) | -и-',., (34)

где Тпр - оценка времени принятия решения о наличии объекта в рассматриваемом элементе пространственного разрешения; ат£р = 2_, (т"р-т^р), т%р

г* 1

- реальное время принятия решения о наличии объекта в рассматриваемом элементе пространственного разрешения.

Параметры Дт,ржо, дт£0, &т£Р характеризуют отклонения соответствующих оценок модели (г то, Тко, Тпр) от реальных показателей системы (ТЦК0, т£а, т^,) и определяют точность принятой модели. Выбор модели (32)-(34) обоснован двумя причинами:

- ввиду минимума исходных данных достаточно задать законы распределения значений отклонений тЦК0, т£а, ТЦР, а также значения т'жо, т'ко, Т^;

- векторная обработка данных алгоритмами НКО и КО обеспечивает малое

влияние на время обработки параметра rj.

Задачей алгоритма управления будет являться формирование множеств I И {-^лю) И {Хнко}\,\ а также выбор таких оценок Тнко, Тки, Tw, чтобы

были выполнены критерии (27)-(29). Задавая распределение значений т,рко, т(а, ТЦ,,, значения т'нко, т'ко, Т'п/, а также правило для определения ДТЦко, АТ£0, можно моделировать работу многоядерной гетерогенной СнК, производить оценку полученных алгоритмов управления и выбирать наилучшее решение.

В разделе 5.5 разработан алгоритм постадийной конвейеризации и алгоритм конвейеризации на уровне процессорных ядер, который позволяет решить обозначенные проблемы организации вычисления в гетерогенной многоядерной СнК. используя условие оптимума (29) и критерии эффективного управления (27) и (28).

Суть алгоритма постадийной конвейеризации заключается в том, что после каждой стадии классической структуры конвейера добавляется одна или несколько стадий конвейера последующих кадров. Такой подход обеспечивает время ведущему ядру для обработки результатов, обеспечивая функционирование вычислительных ядер без простоев. Рассмотрим синтез алгоритмов постадийной конвейеризации и конвейеризации на уровне процессорных ядер для управления многоядерным СнК для решения задачи комбинированной фильтрации. Предлагаемый синтез алгоритмов управления рассмотрим на многоядерной СнК с параллелизмом по MIMD-типу (рисунок 22).

Пусть СнК состоит из одного ведущего ядра и четырех вычислительных ядер общего назначения s¡, s2, s3, s^. Для организации постадийной конвейеризации в конвейере системы должна находиться информация достаточная для формирования трех выходных кадров. На вход системы обработки поступают вектора отсчетов цифрового сигнала с определенным периодом Тпмт. Для первого этапа, этапа оптимальной фильтрации (на рисунке 22 обозначено ОФ), поступают входные кадры на вычислительное ядро S/ и s2 (см. рисунок 22 а). В связи с тем, что алгоритм согласованной фильтрации и алгоритм когерентного накопления является линейными, то временная диаграмма работы вычислительных ядер Si и s2 строго детерминирована: череспериодная согласованная фильтрация входных данных и когерентное накопление фрагмента исходного множества |{-VAU)| осуществляется каждым ядром. Размер фрагмента множества |{-VA0}| выбирается таким, чтобы время обработки не превысило двойного периода поступления кадров TI10SI!. После того, как одно из ядер st или s2 завершит выполнение задания согласованной фильтрации, в управляющем ядре может быть инициализирован процесс сортировки и перестановки полученных результатов, а по мере окончания работы каждого ядра над своим заданием назначается соответствующая часть задания комбинированной обработки сигналов (рисунки 22 б, 22 в). Таким образом вычислительные ядра s, или s2 организуют алгоритм конвейеризации на уровне процессорных ядер. Вычислительное ядро s3 и sv выполняют нелинейную часть когерентной обработки, этап некогерентной обработки и этап принятия решения о наличии целей в зоне обзора (ПР). В связи с тем, что на вход этапа ПР поступают результаты этапов КО и НКО с предыдущей стадии конвейера обработки, то в

рассматриваемом примере алгоритм постадийной конвеиеризации является трехуровневым, где на третьем этапе получаем окончательные результаты комбинированной фильтрации сигналов.

Номер

!Щ|» I

5.1 и (л-знимо-ж„-1) |

5.11(П-ЗЯь!„.!П.2Н„-1)

б)

В)

Условные обозначения:

ВЗ-оф |

ЕИ]-нко I

I 1-

- накладные расходы

посгадииная конвейеризация

конвеиеризация на уровне проессорных ядер

Рисунок 22 - Временная диаграмма работы алгоритма постадийной конвейеризации для выполнения задачи комбинированной фильтрации По окончании обработки последнего этапа задачи комбинированной обработки имеется возможность определить фронт времени окончания обработки ядрами каждого нелинейного этапа (детерминированные процессы не представляют интереса), в соответствии с которыми осуществляется перераспределение задач между ядрами и, возможно, разбиение множества исходных данных на более

мелкие подмножества. Процесс разбиения множества фрагментов производится управляющим ядром параллельно другим этапам обработки. После выполнения последнего задания начинается первый этап конвейерной обработки с новыми исходными данными заново (рисунок 22 в).

Среди преимуществ предложенного алгоритма постадийной конвейеризации важно отметить: вычислительные ядра выполняют обработку данных без простоя; нежелательные результаты отклонений прогнозируемых оценок принятой временной модели системы нивелируются преимуществами постадийной конвейеризации и соответствующей апостериорной балансировки вычислительных ядер; отсутствуют дополнительные задержки получения результатов комбинированной обработки, все доступные вычислительные ресурсы направлены на завершение текущего этапа обработки для получения результата с минимальной задержкой. Недостатки алгоритма постадийной конвейеризации проявляются тогда, когда ошибка математической модели превысит некоторый порог, в этом случае возможны две ситуации. Первая ситуация заключается в том, что к началу какой-либо стадии обработки управляющее ядро не успело провести сортировку или перестановку входных данных, что может отразиться на простое вычислительных ядер. Вторая ситуация заключается в нехватке вычислительных ресурсов, что приведет к пересмотру временных оценок алгоритмов обработки или оптимизации реализации алгоритмов на заданных процессорных ядрах.

Глава 6 «Разработка и анализ алгоритмов управления приборными комплексами активных датчиков» посвящена вопросам эффективного управления приборными комплексами активных датчиков.

В разделе 6.1 и 6.2 показано, что для управления приборными комплексами активных датчиков с целью увеличения дальности обнаружении целей необходимо реализовать управление временной диаграммой работы датчика, которое позволяет определять характеристики сигнальной обработки по обнаружению движущихся объектов и настраивать информационно-измерительную систему под особенности охраняемого объекта, улучшая ее информационные характеристики.

V" >'<™-Ч 1пщI Строб приема и. *

Период повторения

/ /_Защитный интервал

/ Длительность зондирующего импульса

Рисунок 23 - Временная диаграмма работы активного датчика

Временная диаграмма (ВД) - это циклическая последовательность событий, в соответствии с которой выполняется излучение радиоволны. Временная диаграмма импульсного датчика состоит из набора параметров, определяющих свойства излучаемого сигнала и взаимное положение временных стробов передающего и приемного устройств. Период ВД - это период повторения зондирующих импульсов.

К свойствам сигнала относятся длительность зондирующего импульса, тип и параметры модуляции. К параметрам взаимного положения временных стробов передающего и приемного устройств относятся, помимо длительности импульса, защитный интервал, длительность строба приема и период повторения (рисунок 23).

В разделе 6.3 предлагается гибкое решение проблемы улучшения тактико-технических характеристик по дальности обнаружения целей (патент № 070301 на полезную модель «РЛС с программируемой временной диаграммой»), задачей которой является создание активного датчика с программируемой в реальном времени временной диаграммой и зондирующим сигналом с увеличенной универсальностью в смысле выполняемых ею задач. Программируемая ВД позволяет снять многие ограничения системы обработки сигнала, обеспечив выполнение ряда новых задач, к которым относятся: увеличение дальности действия активного датчика при ограниченной пиковой мощности передающего устройства; повышение вероятности обнаружения малоразмерных целей на фоне неоднородной подстилающей поверхности за счет улучшения селекции по спектральным признакам с использованием сложных сигналов разной базы; уменьшение мертвой зоны для обнаружения близко расположенных целей.

Рисунок 24 - Схема управления формированием зондирующих сигналов в реальном

времени

Обобщенная схема и алгоритм управления формированием зондирующих сигналов в реальном времени представлены на рисунках 24 я 25. Режим работы цифрового вычислительного синтезатора сигналов (ЦВС, DDS, direct digital synthesizer) задается параметрами сигнала, которые устанавливаются по каналу управления как в реальном времени, так и во время настройки приборного комплекса. Сформированные параметры сигнала синхронно поступают на вход ЦВС и блока цифровой сигнальной обработки посредством цифровых каналов управления, тем самым обеспечивая решение задачи реконфигурируемости датчика в реальном времени.

Параметры временной диаграммы и сигнала задаются так называемыми профилями временной диаграммы. Каждый профиль полностью определяет параметры зондирующего сигнала и временную диаграмму работы приемно-передающего тракта приборного комплекса. Последовательность применяемых

профилей может иметь следующую структуру:

<номер профиля>: <количество импульсов>, <номер профиля>: <количество импульсов> ...

Рисунок 25 - Схема алгоритма управления временной диаграммой работы и профилями сигнала активного датчика

Рисунок 26 - Схема реализации многоканальной обработки, где ОФ - оптимальный фильтр, КОС - комбинированная обработка сигналов

В разделе 6.4 разработан алгоритм многоканальной оптимальной обработки сигналов для приборных комплексов (рисунок 26). В разработанной схеме многоканальной обработки эхо-сигнала активного датчика каждый канал содержит согласованную и комбинированную обработки сигналов (рисунок 26). Каждый (к-й) оптимальный фильтр настроен на определенную длительность импульса Ти, полосу

частот А/ и промежуточную частоту сигнала Fm

Установка длительности и частотной полосы зондирующего сигнала при соблюдении аппаратных и программных ограничений, прежде всего пропускной способности каналов связи, требования к которым определяются выражением (35), производительности системы обработки и частотной полосы высокочастотного тракта (36) позволяют оптимизировать приборный комплекс активного датчика под разные условия применения. Частота АЦП Fm определяется частотной полосой сигнала (по теореме Котельникова) (37). В свою очередь, частотная полоса сигнала довольно часто совпадает с частотной полосой радиочастотного тракта AF, что устанавливает требования к пропускной способности каналов связи. , Тпрм * FAUn * /р (35)

' = -. (36)

'поет

max min'

Faijjj > 2&f » FAUjj > 2AF,

где Г - время приема сигнала, Д/ - частотная полоса сигнала, Гц; /„количество информации, требуемой для кодирования сигнала, бит; Тют - период повторения; Ти - длительность импульса.

Схема алгоритма многоканальной комбинированной обработки с учетом профиля сигнала представлена на рисунке 27. На начальном этапе алгоритма происходит его инициализация, при которой считываются временные слоты и профили сигналов. На основании профилей сигналов рассчитываются импульсные характеристики фильтра для каждого канала. Далее на вход алгоритма в режиме реального времени поступают отсчеты сигнала. Каждый вектор отсчетов сигнала характеризуется номером профиля сигнала, временной отметкой и другой дополнительной телеметрической информацией. По номеру профиля определяются параметры фильтра для оптимальной согласованной и комбинированной обработки сигналов. Этапы алгоритма формирования яркостной карты и когерентной и некогерентной обработки могут выполняться как в параллельном режиме, так и в последовательном. По результатам комбинированной обработки сигналов, состоящей из когерентной и некогерентной обработки, принимается решение о наличии или отсутствия целей в зоне обзора датчика.

В разделе 6.5 приведены результаты экспериментальных исследований, которые показали, что предложенный алгоритм управления приборными комплексами активных датчиков на основе программируемой временной диаграммы позволяет улучшить тактико-технических характеристики системы по обнаружению целей на фоне неоднородной подстилающей поверхности, адаптировать работу информационно-измерительных систем под особенности подстилающей поверхности, а также на базе существующего аппаратного обеспечения активных датчиков улучшить технических характеристики системы в несколько раз.

40

Вывод результатов обработки эхо_сигналов

С

х

Конец

I)

Рисунок 27 - Схема алгоритма многоканальной комбинированной обработки с учетом профилей сигналов

Глава 7. «Экспериментальные исследования и испытания, анализ результатов внедрения» посвящена применению разработанных в диссертации алгоритмов, моделей и программ для решения задачи комбинированной обработки сигналов активных датчиков для обнаружение малоподвижных целей на фоне пассивных помех, сформулированных в главе 1.

В разделе 7.1 показана реализация представленного в работе подхода к построению устройства комбинированной обработки (УКО) на основе гетерогенных многоядерных систем на кристалле, а также разработанные автором программно-алгоритмические средства высокоскоростной обработки сигналов и управления приборных комплексом охранной радиолокационной системы «Опл-еП-Я». Архитектура программного обеспечения сигнальной обработки приведена на рисунке 28. Структура разработанных алгоритмов и программ позволяет приборному комплексу РЛС «ОгитИ-Я» функционировать в реальном времени с загрузкой вычислительных ОЭР-ядер процессора МУСот-02 81% и 92% с тактовой частотой 240 МГц.

Встраиваемая система сигнальной обработп«

Модуль МУС от

СФ

Когерентная ;обработка

Серверная система сигмальной обработки Модуль Йа4аг

Блок формирования •

радиолокационной карты .

1 Л Блок амплитудной ; фильтрации Принятие решети о.

наличии или

» Блок Доплеров с кой |; ..фильтрации Н,(Р) отсутствии. объекта

Фильтрация :! коррелированных помех |

; Автосопровождение,; ■. 'объекта: ;

Рисунок 28 - Обобщенная структурная схема сигнальной обработки приборного комплекса РЛС «Ог\уе11-11»

В разделе 7.2 представлены результаты практического применения алгоритмов сигнальной обработки для верификации приборного комплекса при производстве серийной РЛС «ОтеИ-Я». Сформулированы критерии определения эффективности работы активного датчика в виде требований к узлам системы. Суть критериев заключается в оценке относительного непостоянства случайных колебаний мощности помех и ее вклада в допуски условной вероятности правильного обнаружения АР^ и ложной тревоги функционалы которых представлены

ниже:

Р^=МТ.Ре.Рй), (38)

Рл,=МТ,Р„),

(39)

ЬР^ЬР.

(40)

йР„

(41)

¿Рп

(42)

Р„ '

где Р^ - вероятность правильного обнаружения; Р(а - вероятность ложной тревоги;/',. - уровень мощности сигнала; Р„ - уровень мощности помехи; ДР„ -абсолютная нестабильность помехи г; М- пороговое решение по определенному критерию. Предложен коэффициент относительного непостоянства уровня случайных колебаний мощности помехи в зависимости от времени обработки сигнала, который описан следующим отношением (43):

А/„, (43)

<т„

где а„- среднеквадратичное отклонение случайных колебаний мощности помех; А<т„(т) - изменение уровня отклонения случайных колебаний мощности помех за время г; М„ - пороговое решение по определенному критерию.

В работе предлагаются критерии оценивания фазовых межпериодных нестабильностей на когерентном временном интервале и нестабильности амплитуды на временном некогерентном интервале обработки г. Критерий допустимого уровня нестабильности фазы А<р(т) задается следующим

неравенством (44): Др(г)<-

гДе ^п» " минимальная радиальная скорость цели; Л - длина волны; Т,11И„<т<Ть, - временной интервал для межпериодного анализа.

Нестабильность амплитуды, согласно (45) характеризуется следующим выражением:

Яи(.т) = АЩ1)АЩ1+т), (45)

где [/(/) и ио + т) - амплитуды эхо-сигнала в моменты времени / и (г + т). Нестабильность амплитуды оценивается на временном интервале г. Величина нестабильности амплитуды сигнала не должна превышать определенного порогового значения. На основании допусков к пользовательским характеристикам РЛС (44) и (45) для оценки уровня нестабильности аппаратных узлов при выполнении алгоритмов комбинированной обработки сигналов разработано программное обеспечение для верификации аппаратного обеспечения серийной РЛС «0™е11-1Ъ>.

^^ Начали ^^

Ввод потоковых да иных

Апа1ухг1тп- Нзп(11е(1

Декодирование данных

1

Форм1фивднле яркостноП карты

1

Анализ цел с во«

^ расшифровка заголовка кадра, копирование данных

прсоора'юяанле Фурье, квадратичны (1 детектор

выделение полезного сигнала

Сжатие данных - прореживание (децкыацця)

__[_| |^Даниъг(, сжатие вядсокодском

Вывод потовых данных

^^_Конец ^^

Рисунок 29 - Схема алгоритма обработки сигналов в приборном комплексе

РЛС «МЯБ-ЮОО»

В разделе 7.3 представлены результаты внедрения алгоритма некогерентной обработки сигналов с постоянным уровнем ложных тревог в приборный комплекс радиолокационной станции «МКБ-ЮОО» ЖНКЮ 464412.002 производства НПФ «Микран» г. Томск. Основной единицей программного блока является модуль с главной функцией обработки Напс11е() (см. рисунок 29). Обработка разбита на четыре модуля: модуль декодирования данных, модуль формирования яркостной карты, модуль анализа целевой обстановки, модуль сжатия данных. Результаты натурных испытаний на территории аэропорта «Томск» и на территории города

43

Зеленограда показали, что максимальная дальность автоматического обнаружения целей с ЭПР более 3 м" на дороге превышает 2 км.

В разделе 7.4 представлены результаты натурных испытаний приборного комплекса РЛС «ОгоеИ-Я» для обнаружения движущихся объектов на фоне неоднородной подстилающей поверхности посредством алгоритмов комбинированной обработки. Результаты натурных испытаний приборного комплекса РЛС «Ог\\'с11-1Ъ> обнаружения человека на фоне низкой травы, дороги, воды посредством алгоритмов комбинированной обработки полностью соответствуют теоретическим оценкам с высокой вероятностью правильного обнаружения (0,99). В разделе 7.5 приведены результаты совместных испытаний с заказчиком приборного комплекса РЛС «Ог\уе11-11» ЗАО «ЭЛВИИС» с ООО «Питер Газ» в губе Териберская и РЛС «Ого-еИ-Я» ЗАО «ЭЛВИИС» с ОАО «Курская АЭС», которые показали, что приборный комплекс РЛС «ОтоеИ-Я» соответствует своим эксплуатационным характеристикам в части дальности обнаружения.

В приложениях приведены акты внедрения результатов диссертационной работы, основные технические характеристики приборного комплекса РЛС «ОпуеИ-Я» ЛЦКБ.464412.002 и состав типового комплекта поставки изделия, программа и методика испытаний и опытной эксплуатации станции радиолокационной «Отое11-Я» с поворотной телекамерой, копии акта государственных испытаний изделия «ОтоеП-Я» совместно с министерством обороны Российской Федерации и решения по акту, копии протоколов испытаний приборного комплекса станции радиолокационной «ОпуеИ-Я», демонстрационные материалы проведения испытаний станции «Опл-еП-Я» с заказчиком, фрагменты программ управления и обработки сигнала для активного датчика «Ог^еП-Я», блок-схема алгоритма управления фильтрацией сигналов на гетерогенной системе на кристалле МУСот-02, перечень предприятий, внедривших информационно-измерительный комплекс на основе РЛС «ОгшеП-Я», результаты работы программного обеспечения при контроле качества приборного комплекса РЛС «Ог\уе11-Я» ЛЦКБ.464412.002 в серийном производстве, патенты и свидетельства об интеллектуальной собственности, полученные с участием автора диссертации и использованные при создании приборного комплекса РЛС «ОгшеИ-Я».

В заключении сформулированы наиболее значимые результаты выполненной диссертационной работы в рамках решения поставленной научно-технической проблемы исследования, разработки алгоритмов управления и комбинированной обработки сигналов для повышения эффективности радиоэлектронных приборных комплексах на основе гетерогенных систем на кристалле для обнаружения малоподвижных целей на фоне помех, которые состоят в следующем. 1. Для уменьшения времени принятия решения о наличии целей в зоне действия активного датчика разработаны и теоретически обоснованы новые быстрые алгоритмы оптимальной обработки сигналов с минимальными временными задержками. Разработаны теоретические основы алгоритма оптимальной обработки сигналов с линейной частотной модуляцией, который на 85 % эффективнее по быстродействию и всего на 0,2 дБ уступает по качественным характеристикам методу прямой свертки сигналов. Созданы алгоритм и функциональная схема реализации оптимальной обработки сигналов с фазо-

кодовой манипуляцией, которые в Л^,"'3 раз эффективнее прямого метода оптимальной фильтрации, где Nь - количество отсчетов импульсной характеристики фильтра.

2. Впервые разработан эффективный алгоритм управления приборным комплексом, позволяющий увеличить дальность действия активного датчика по обнаружению целей в 2-3 раза, уменьшить мертвую зону и повысить вероятность правильного обнаружения при сложной целевой обстановке. Предложены алгоритмы реализации многоканальных реконфигурируемых оптимальных фильтров на основе гетерогенных многоядерных систем на кристалле, решающие задачу автоматической перестройки алгоритма сигнальной обработки под сигналы управляющей системы в реальном времени.

3. Для повышения вероятности правильного обнаружения подвижных целей на 2530% разработаны новые схемы комбинированной многоканальной обработки сигналов, отличительной особенностью которых является использование когерентной и некогерентной обработки сигналов в условиях параметрической неопределенности.

4. Разработан критерий оптимального обнаружения для принятия решения в условиях параметрической неопределенности при комбинированной многоканальной обработке сигналов. Развита теория анализа и оценки работы комбинированной обработки на основе нечеткого метода Дельфи с трехальтернативным обнаружением, который позволяет повысить вероятность правильного обнаружения при фиксированной вероятности ложной тревоги.

5. Разработаны эффективные схема и алгоритм робастного обнаружения сигналов на фоне неоднородных гауссовских помех в условиях параметрической неопределенности с постоянным уровнем ложных тревог, позволяющие обнаруживать цели на неоднородной подстилающей поверхности.

6. Предложен алгоритм постадийной конвейеризации последовательно-параллельной комбинированной обработки сигналов на основе гетерогенных систем на кристалле. Теоретический анализ гетерогенных многоядерных СнК позволил создать систему программно-аппаратного управления обработкой сигналов, результаты экспериментального исследования которого полностью соответствуют закону Амдала о предельных значениях ускорения при параллельной реализации алгоритмов обработки данных.

7. На основе созданных автором диссертации программно-алгоритмического обеспечения комбинированной обработки сигналов для радиоэлектронных приборных комплексов разработана система сигнальной обработки серийной РЛС «Ото'еП-Я» на основе отечественных импортозамещающих систем на кристалле серии «Мультикор», характеристики которой сопоставимы или превосходят лучшие мировые аналоги.

8. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение для анализа технического состояния и диагностики приборного комплекса серийной РЛС «Ог\\'е11-Т1» ЛЦКБ.464412.002, статистика по поставкам и отказам которой показывает высокий уровень качества изделия. Информационно-измерительная система на основе РЛС «Оте11-Я» внедрена на 27 объектах государственного значения и рекомендована для оснащения объектов Минобороны России и принятию для снабжения Вооруженных Сил Российской Федерации.

Таким образом, представленная диссертация является научно-квалификационной работой, проведенной в соответствии с планом НИР предприятия и в рамках приоритетных направлений развития науки, технологий и техники РФ «Безопасность и противодействие терроризму», утвержденных указом Президента Российской Федерации от 07 июля 2011 г. № 899, в которой, на основании выполненных автором исследований, разработаны теоретические положения, совокупность которых можно квалифицировать как научно обоснованные технические решения, направленные на обеспечение разработки алгоритмов и программных средств комбинированной обработки и управления, повышающие эффективность приборных радиоэлектронных комплексов с активными датчиками, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие экономики страны и повышение ее обороноспособности.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

(в 2006 году автор сменила фамилию с Колобанова на Янакова)

Статьи в центральных журналах перечня ВАК

1. Янакова Е. С. Методы согласованной фильтрации широкополосных сигналов с минимальными временными задержками // IV Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем - 2010 (МЭС-2010)». Сб. трудов / под общ. ред. акад. А. Л. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2010. - С. 478 - 481.

2. Янакова Е. С. Алгоритм анализа и оценки работы комбинированных фильтров на основе нечеткого метода Дельфи // Естественные и технические науки. - 2013. -№4. - С. 230 - 234.

3. Петричкович Я. Я., Янакова Е. С. Синтез алгоритмов согласованной фильтрации для построения фильтра произвольной длины // Естественные и технические науки. - 2013. -№1,- С. 264-268.

4. Александров Ю. Н., Солохина Т. В., Янакова Е. С. Адаптация сигнальных микропроцессоров серии "Мультикор" к радиолокации // Вопросы радиоэлектроники. Серия радиолокационная техника. - 2001. - №1. - С. 170 -

178.

5. Петричкович Я. Я., Янакова Е. С. Повышение эффективности управления гетерогенными вычислительными структурами для решения задач фильтрации радиолокационных сигналов в реальном времени И Естественные и технические науки. - 2013. - № 6. - С. 390 - 397.

6. Александров Ю. Н., Янакова Е. С. Применение метода кодовых скользящих сумм для согласованной фильтрации ФКМ сигналов // Естественные и технические науки. — 2013. — №4. — С. 225 - 229.

7. Александров Ю. Н., Кучинский А. С., Зинченко О. Н., Колобанова Е. С., Солохина Т. В. Характеристики СнК серии «Мультикор» по выполнению алгоритмов БПФ в реальном времени и их применение в радиолокации // II Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2006». Сб. трудов / под общ. ред. акад. А. Л. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2006. - С. 408 - 411.

8. Янакова Е. С. Модель функционирования вычислителей в многоядерном устройстве комбинированной обработки сигналов активных систем // Естественные и технические науки. — 2014. — №1. — С. 241 - 244.

9. Янакова Е. С. Критерии оптимального обнаружения сигналов на основе комбинированной обработки в приборных информационно-измерительных активных системах // Естественные и технические науки - 2014 - №1 - С 237 -240.

10. Янакова Е. С. Теоретико-множественная формализация задачи управления гетерогенными системами на кристалле для реализации алгоритма комбинированной обработки сигналов // Естественные и технические науки -2014.-№1,- С. 245 -248.

П.Александров Ю. Н., Зинченко О. Н„ Колобанова Е. С. Цифровой охранный радиолокатор Ku-диапазона // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая. - 2006. - №2. - С. 115 - 126.

12.Янакова Е.С. Многомерный подход в одномерных свертках для обработки радиолокационных сигналов на процессорах серии «Мультикор» // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая. - 2008. - № 3 - С. 70 - 76.

13. Янакова Е. С. Целочисленный яркостный алгоритм обнаружения радиолокационных объектов на фоне неоднородной подстилающей поверхности // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая. - 2012. - №2 С 116 -

124.

14. Петричкович Я. Я., Александров Ю. Н., Зинченко О. Н., Янакова Е.С. Программируемая PJIC «Orwell-R» с перестраиваемой временной диаграммой // Естественные и технические науки. - 2013. -№ 2,- С. 208 - 214.

15. Янакова Е.С. Анализ ошибки определения координат объекта радиолокационной станцией с секторным сканированием // Естественные и технические науки.-2013.-№1. - С. 258 -263.

16. Александров Ю. Н„ Янакова Е. С. Формирование импульсной характеристики согласованного фильтра для программируемой PJIC // Естественные и технические науки. - 2013. - № 6.-С. 385 -389.

17. Александров Ю. Н., Янакова Е.С. Эффективные метод согласованной фильтрации радиолокационных сигналов с минимизацией количества арифметических операций // Естественные и технические науки - 2013 - №4 -С. 216 -224.

18. Янакова Е.С. Особенности цифровой обработки сигналов на процессорах серии «Мультикор» в современных многофункциональных PJIC. // Ш Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2008». Сб. трудов / под общ. ред. акад. A. JI. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2008. - С. 486 - 489.

19. Янакова Е. С. Влияние просачивания сигнала на результаты согласованной фильтрации в радиолокационных станциях с непрерывным излучением // V Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро и наноэлектронных систем - 2012 (МЭС-2012)». Сб. трудов / под общ. ред. акад. А. Л. Стемпковского. - М.' ИППМ РАН 2012 -С. 557 - 560.

20. Янакова Е. С. Многоскоростная обработка сигнала в РЛС с перестраиваемой временной диаграммой // 6-я Всероссийская научно-техническая конференция "Радиолокация и радиосвязь". Доклады Российской академии нау к. Том 1. — М.: ФГБУН "Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН",

2012.-С. 65 - 70.

21. Янакова Е. С. К вопросу селекции радиолокационных эхо-сигналов на неоднородной подстилающей поверхности // Труды МАИ. - 2013. - № 65. - 7 с.

22. Янакова Е. С. Алгоритм некогерентной фильтрации радиолокационных сигналов с постоянным уровнем ложных тревог // Естественные и технические науки. - 2013. - №4. - С. 235 - 242.

23. Янакова Е. С. Алгоритм постадййной конвейеризации управления системами на кристалле для решения задачи комбинированной фильтрации радиолокационных сигналов // Естественные и технические науки. - 2013. - №4. - С. 242 - 247.

Свидетельства об интеллектуальной собственности в ФС по интеллектуальной

собственности

24. Петричкович Я.Я., Сомиков В.П., Солохина T.B., Никольский В.Ф., Крымов A.A., Янакова Е.С., Кучинский A.C. Прикладная библиотека элементарных функций для ELcore-XX. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2008613850 от 12.08.2008.

25. Зинченко О.Н., Янакова Е.С., Ким Д.С. Orwell-R Monitor Base. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013611443 от 09.01.2013.

26. Зинченко О.Н., Янакова Е.С., Ким Д.С. Orwell-R Micran. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2012660850 от 09.10.2012

27. Петричкович Я. Я., Зинченко О. Н„ Янакова Е. С. РЛС с программируемой временной диаграммой. Патент на полезную модель № 070301 от 13.05.2013.

28. Зинченко О.Н., Янакова Е.С., Ким Д.С. Orwell-R RadarVAM. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2012660836 от 04.10.2012.

29. Петричкович Я.Я., Зинченко О.Н., Янакова Е.С. Система и способ трехмерной визуализации яркостной радиолокационной карты местности. Патент на полезную модель № 124820 от 10.02.2013.

30. Зинченко О.Н., Янакова Е.С. Orwell-R RadarDSP. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2012619209 от 27.08.2012.

31 Зинченко О.Н., Янакова Е.С. Orwell-R Plugin. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2012619210 от 27.08.2012.

Статьи в научно-технических журналах

32. Янакова Е.С. Синтез алгоритмов вторичной обработки радиолокационных сигналов на основе теории нечетких множеств // Оборонная техника. - 2012. -№ 4 - 5. - С. 70-73.

33. Янакова Е.С. Параметрический синтез алгоритма работы когерентного обнаружителя для комбинированной обработки сигналов в приборных комплексах активного датчика // Техника и технология. - 2014. - № 2. - С. 22 -26.

34. Янакова Е. С. Синтез робастного алгоритма обнаружения сигналов в условиях параметрической неопределенности в приборных комплексах активного датчика //Актуальные проблемы современной науки.-2014,-№2.-С. 256-261.

35. Янакова Е. С. Оценка эффективности алгоритма управления приборным комплексом информационно-измерительной системы с активным датчиком // Техника и технология. -2014. -№ 2. - С. 18-21.

36. Янакова Е. С. Разработка алгоритмов БПФ для гетерогенных сигнальных

контроллеров серии «Мультикор» // Техника и технология. - 2008 5. -С. 44-45.

37. Янакова Е. С. Алгоритм трехмерной визуализации радиолокационной информации //Техника и технология.-2012. -№ 2. - С. 18-21.

38. Янакова Е. С. Физические и аналитические информационные характеристики перспективных охранных PJIC // Техника и технология - 2012 - № 2 - С 22 -23. '•

39. Юдинцев В., Янакова Е. С.. Цифровая обработка сигнала в гидролокаторах. Современные решения // Электроника: наука, технология, бизнес - 2010 -№5,-С. 68 - 75.

40. Янакова Е. С. Основные требования к тактико-техническим характеристикам охранных радиолокационных систем // Оборонная техника - 2011 -№8 - С 58-61. ' • - • •

41. Янакова Е. С. Критерий определения идентичности объектов в охранных многолокаторных системах // Оборонная техника. -2011. -№ 8. - С. 61 - 64.

42. Янакова Е. С. Обнаружение радиолокационных объектов на фоне неоднородной подстилающей поверхности // Оборонная техника. - 2012. - № 4 - 5. - С. 66 - 69.

43. Янакова Е. С. Обнаружение объектов на железнодорожных путях наземными радиолокационными комплексами на основе методов геометрической оптики // Оборонная техника.-2011.-№ 6 - 7.-С. 79 - 82.

44. Янакова Е. С. IP-сервер обнаружения радиолокационных целей для мобильных охранных РЛС на основе отечественной СнК NVCom-01 // Оборонная техника -2011.-№6-7.-С. 76 -79.

45. Янакова Е. С. Эффективное обнаружение объектов с помощью когерентной РЛС с гомодинным приемом в условиях аэропорта // Оборонная техника -2012 -№6-7.-С.31 -35.

46. Янакова Е. С. Принципы комбинированного выделения радиолокационных сигналов в условиях неопределенности // Оборонная техника - 2012 - № 6 - 7 -С. 28 -30. • - .

47. Янакова Е. С. Оператор преобразования когерентных сигналов для обнаружения объектов на фоне гауссовских помех в однолучевых РЛС // Актуальные проблемы современной науки. - 2013. -№ 1. - С. 152 - 156.

48. Янакова Е. С. Оптимальный обнаружитель эхо-сигналов от распределенных объектов // Актуальные проблемы современной науки. - 2013. - № 1. - С. 162165.

49. Янакова Е. С. Оптимальный алгоритм обнаружения объектов на фоне неоднородной подстилающей поверхности в гомодинных РЛС И Актуальные проблемы современной науки. - 2013. -№ 1. - С. 157 - 161.

50. Янакова Е. С. Селекция сложных распределенных объектов на основе спектрального анализа радиолокационного сигнала // Техника и технология -2013. -№ 1. - С. 29 -33.

51. Янакова Е. С. О построении программно-аппаратного обеспечения радиолокационной станции «Orwell-R» с перестраиваемой временной диаграммой //Техника и технология. -2013. -№ 1. - С. 20-22.

52. Янакова Е. С. Результаты экспериментального исследования эффективности алгоритмов комбинированной фильтрации в РЛС // Техника и технология.

-2013.-№ 1.-С.23-28.

53. Янакова Е. С. Минимизация мертвой зоны в импульсных РЛС // 1ехника и технология. -2013.-№ 1.-С. 16-19.

54. Янакова Е. С. Физические основы обработки сигналов в приборных информационно-измерительных системах с активными датчиками // Актуальные проблемы современной науки.-2014.-№ 1.-С. 180- 183.

55. Янакова Е. С. Развитие и анализ цифровой элементной базы для построения устройств и алгоритмов комбинированной обработки сигналов реального времени // Актуальные проблемы современной науки. - 2014. - № 1. - С. 175 -

179. ,

56. Янакова Е. С. Алгоритм управления временной диаграммой работы приборного комплекса радиолокационного датчика // Техника и технология. -

2014.-№ 2. -С. 12-17.

57 Янакова Е. С. Алгоритм многоканальной оптимальной обработки сигналов в информационно-измерительных приборных комплексах в реальном времени //Техника и технология. -2014.-№ 2. - С. 6 - 11.

58. Янакова Е. С. Решение и анализ задачи оптимальной обработки широкополосных сигналов с минимальными временными задержками на гетерогенных СнК // Техника и технология. - 2014. - №2. - С. 27 - 33.

Доклады на Международных и Всероссийских конференциях

59. Янакова Е.С. Оценка вычислительной эффективности алгоритмов одномерных и многомерных сверток применительно к сигнальным процессорам серии «Мультикор» //14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -2007». Тез. докл. - М„ МИЭТ. 2007. - С. 284.

60. Янакова Е. С. Формализация критерия эффективности алгоритмов обработки радиолокационных сигналов для процессоров серии «Мультикор». // XXXIV Международная научная конференция «Гагаринские чтения». Сб. трудов. Том 4. -М.:МАТИ, 2008.-С. 114-116.

61 Янакова Е.С. Метод подапертур и его применение для согласованной фильтрации широкополосных сигналов на гетерогенных СнК // Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем 2008». Тез. докл. - М.: МИЭТ, 2008.-С. 161.

62. Колобанова Е. С. Алгоритм первичной обработки радиолокационного сигнала для стационарной радиолокационной станции // 12-я Всероссийская межвузовская научно- техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2005». Тез. докл. - М.: МИЭТ. 2005. -С. 310.

63 Янакова Е. С. Секционный метод согласованной фильтрации для цифровой обработки длинных линейно частотно модулированных сигналов // 7-я международная конференция «Авиация и космонавтика-2008». Тез. докл. - М.:

МАИ, 2008.-С. 74 - 75.

64 Колобанова Е.С. Моделирование голограммы радиолокационного сигнала движущейся цели // 13-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -

2006». Тез. докл. - М.: МИЭТ, 2006. - С. 156.

65. Янакова Е.С. Эффективное применение методов многомерных сверток на сигнальных процессорах для сжатия радиолокационных импульсов // 6-я международная конференция «Авиация и космонавтика-2007». Тез. докл. - М.: МАИ, 2007.-С. 53.

66. Янакова Е. С. Перспективы использования гетерогенных многоядерных систем на кристалле для обработки радиолокационных сигналов. // Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы

информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем - 2007». Тез. докл. - М.: МИЭТ, 2007. - С. 181.

67. Янакова Е. С. Особенности применения многоядерных процессоров в многофункциональных РЛС // Всероссийская конференция молодых ученых и студентов «Информационные технологии в авиационной и космической технике-2008». Тез. докл. - М.: МАИ, 2008. - С. 57.

68. Муравьев А. Б., Янакова Е. С. Алгоритм сопровождения целей на проходе в обзорных РЛС // 20-я Всероссийская научно-практическая конференция «Микроэлектроника и информатика - 2012». Тез. докл. - М.: МИЭТ. - С. 160.

69. Янакова Е. С., Ким Д. С. Исследование задачи кластеризации радиолокационных изображений с определением типа подстилающей поверхности // 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -2012». Тез. докл. - М.: МИЭТ. 2012. -С. 173.

70. Янакова Е. С. Алгоритм обнаружения малоподвижных целей в доплеровской радиолокационной системе // Окружная научно-практическая конференция, посвященная 50-летию полета в космос Ю.А. Гагарина "Зеленоград-космосу": Материалы научной конференции. - М.:МНТОРЭС им. А. С. Попова, филиал ФГУП "ГНП РКЦ "ЦСКБ-ПРОГРЕСС"-вНПП "ОПТЕКС", 2011. - С. 78 - 81.

71.Янакова Е.С. К вопросу селекции радиолокационных эхо-сигналов на неоднородной подстилающей поверхности // 11-я международная конференция «Авиация и космонавтика -2012 ». Тез. докл. - М.: МАИ, 2012. -С.335 - 336.

72.Муравьев А.Б., Янакова Е.С. Алгоритм обработки данных РЛС Н 5-я Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2012». Тез. докл - М • МИЭТ.-С. 123.

73.Янакова Е.С. Методы аппроксимации тригонометрических преобразований согласованной фильтрации для гетерогенных «систем-на-кристалле» // 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -2009». Тез. докл - М • МИЭТ 2009.-С. 231.

Подписано в печать:

Формат 60x84 1/16. Уч.-изд. л.

Тираж fCO :,кз- Заказ X»

Отпечатано в типографии ИПК МИЭТ.

124498, г. Москва, г. Зеленоград, проезд 4806, д. 5, МИЭТ