автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.15, диссертация на тему:Модели и алгоритмы функционирования вычислительных систем регистрации радиолокационной информации

На правах рукописи

ТАРАНЦЕВ Евгений Константинович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РЕГИСТРАЦИИ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ

05.13.15- Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 1 ДЕК 2011

005005431

ПЕНЗА 2011

005005431

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» на кафедре «Вычислительная техника».

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

КОННОВ Николай Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

САВЕЛЬЕВ Борис Александрович;

кандидат технических наук, доцент УСТИНОВ Владимир Иванович

Ведущая организация: ОАО «Научно-исследовательский институт

физических измерений» (г. Пенза).

Защита диссертации состоится «22» О -€^СС< ¿у7 2011 г., в часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.01 в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет». Автореферат размещен на сайте Министерства образования и науки РФ.

Автореферат разослан » №ОЛО2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор ^ Е. И. Гурин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. При отладке и испытаниях радиолокационных станций (PJIC) авиационных комплексов дальнего радиолокационного обнаружения (АК ДРЛО) используются технологические вычислительные системы, которые обеспечивают запись на накопитель радиолокационного сигнала с различных этапов его обработки. Зарегистрированная информация в дальнейшем используется для оценки качества работы тракта приемо-обработки PJ1C, отладки новых алгоритмов обработки сигнала и построения «виртуальных испытательных полигонов». Все это позволяет значительно сократить сроки разработки новых образцов радиолокационной техники и затраты на разработку за счет уменьшения количества летных испытаний.

В работах А. В. Васильева, М. И. Чернышева, Н. Н. Коннова, В. В. Гладкова, В. И. Устинова, Д. В. Пащенко, Ни Jian-ping, D. Sirmans, S. L. Durden, M. Browning и других заложены концепция и методологическая база построения аппаратно-программных комплексов регистрации сигналов PJIC.

Регистрация радиолокационного сигнала представляет собой сложную техническую проблему из-за высокой скорости поступления данных, больших объемов регистрируемой информации и жестких условий эксплуатации. В связи с этим актуальна разработка алгоритмов сжатия радиолокационной информации для снижения нагрузки на каналы передачи данных и увеличения объема зарегистрированной информации.

Алгоритмы сжатия сигналов радиолокационных комплексов с синтезированной апертурой и метеорологических спутников рассмотрены в работах S. Rane, С. Li, G. А. Ташшапа, Y. F. Zheng, R. L. Ewing, N. Agrawal, К. Venugopalan и других. Данные алгоритмы производят сжатие с потерей части информации, что при настройке и отладке радиолокационных комплексов не допустимо. В связи с этим целесообразна разработка алгоритма сжатия радиолокационной информации без потерь.

Кроме того, при проектировании вычислительных систем регистрации необходимо определить требования к размерам буферов, алгоритмам обработки и производительности отдельных компонентов вычислительной системы. Эта проблема может быть решена методами имитационного моделирования. Поэтому актуально создание имитационных моделей, позволяющих исследовать взаимное влияние потока регистрируемой информации и потоков данных, формируемых штатными системами PJIC, а также вероятностно-временные характеристики вычислительной системы.

Целью работы является улучшение эксплуатационных характеристик вычислительных систем регистрации радиолокационной информации за счет разработки и внедрения алгоритмов обработки информации, а также совершенствование технической базы исследования и проектиро-

вания вычислительных систем регистрации за счет создания имитационных моделей.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

1. Анализ функционирования вычислительной системы регистрации радиолокационной информации с целью построения модели системы.

2. Разработка имитационных моделей, позволяющих исследовать вычислительную систему регистрации радиолокационной информации.

3. Анализ существующих алгоритмов сжатия информации и разработка алгоритма сжатия радиолокационной информации без потерь, определение возможности программно-аппаратной реализации разработанного алгоритма.

4. Разработка алгоритма разбора записей радиолокационного сигнала, повышающего надежность обработки данных за счет частичного восстановления данных при наличии ошибок.

5. Разработка компонентов программного обеспечения обработки зарегистрированной радиолокационной информации.

Объектом исследования диссертационной работы является вычислительная система регистрации радиолокационной информации.

Предмет исследования: модели и алгоритмы функционирования вычислительной системы регистрации радиолокационной информации.

Методы исследования: аппарат математической статистики, элементы теории информации, теория кодирования, теория ортогональных преобразований, математический аппарат недетерминированных автоматов, математический аппарат временных иерархических раскрашенных сетей Петри.

Научная новизна работы:

1. Впервые разработаны имитационные модели компонентов вычислительной системы регистрации (источника информации, канала передачи, регистратора) на базе цветных иерархических временных сетей Петри, позволяющие исследовать взаимное влияние потока регистрируемой информации и рабочих потоков РЛС, а также вероятностно-временные характеристики вычислительной системы регистрации.

2. Разработан алгоритм сжатия радиолокационной информации, отличающийся тем, что он учитывает структуру кадра данных импульсно-допплеровской РЛС, а также использует линейное предсказание сигнала с последующим арифметическим кодированием ошибки предсказания, благодаря чему сжатие производится без потерь.

3. Разработан алгоритм разбора записей зарегистрированного радиолокационного сигнала, обеспечивающий частичное восстановление данных при наличии ошибок и отличающийся ориентированностью на параллельную обработку информации в многопроцессорной вычислительной системе.

Практическая значимость работы:

1. Разработанные имитационные модели компонентов вычислительной системы регистрации позволяют определить требования к размерам буферов, алгоритмам обработки и производительности компонентов вычислительной системы регистрации при ее проектировании.

2. Разработанный комплекс сервисных программ в математическом пакете МаНаЬ позволяет проводить статистическую обработку результатов моделирования вычислительной системы регистрации.

3. Разработанный алгоритм сжатия радиолокационного сигнала обеспечивает сжатие регистрируемой информации в 2,6-3,7 раза без потерь, за счет чего снижается нагрузка на каналы передачи информации и обеспечивается регистрация большего объема информации при неизменной емкости накопителя. Кроме того, ориентированность алгоритма на покадровую обработку данных делает возможным его реализацию с учетом требований реального времени.

4. Предложена структура аппаратного компрессора, использующего разработанный алгоритм сжатия, и проведена оценка ресурсов ПЛИС, требуемых для его реализации.

5. Разработанное программное обеспечение на основе предложенного алгоритма разбора записей зарегистрированного радиолокационного сигнала позволяет сократить время разбора записей в 1,5 раза.

6. Разработанное программное обеспечение позволяет имитировать цифровую обработку сигнала в приемном тракте РЛС на зарегистрированных радиолокационных данных. Предложенные решения нашли применение при создании технологического комплекса для АК ДРЛО нового поколения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Имитационные модели компонентов вычислительной системы регистрации (источника информации, канала передачи, регистратора) радиолокационной информации, построенные на базе цветных иерархических временных сетей Петри.

2. Алгоритм покадрового сжатия радиолокационной информации импульсно-допплеровской РЛС, использующий линейное предсказание сигнала с последующим арифметическим кодированием ошибки предсказания.

3. Алгоритм разбора записей зарегистрированного радиолокационного сигнала.

4. Комплекс программ, реализующих алгоритмы разбора радиолокационной информации и алгоритмы цифровой обработки радиолокационного сигнала в приемном тракте РЛС.

5. Комплекс сервисных программ в математическом пакете МаНаЬ для статистической обработки результатов моделирования вычислительной системы регистрации.

Реализация и внедрение результатов работы. Диссертация является теоретическим обобщением научно-исследовательских работ, выполненных автором в Пензенском государственном университете, а также в ОАО «НПП «Рубин» (г. Пенза) при выполнении опытно-конструкторской работы по заказу ОАО «Концерн радиостроения «Вега» (г. Москва), что подтверждено соответствующими документами.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, сформулированных в диссертации, обеспечивается использованием методов исследования, адекватных предмету, цели и задачам работы, проверкой алгоритмов на тестовых и реальных данных, результатами имитационного моделирования, результатами опытной эксплуатации созданных программно-аппаратных средств, использующих научные результаты диссертации, а также апробацией на международных конференциях.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-технических конференциях: XXVI научно-технической конференции молодых ученых и специалистов «Датчики и системы» (Пенза, 2007); Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2007, 2008); Международной научно-практической конференции «Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-21)» (Саратов, 2008); Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2008, 2010); XXII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-22)» (Псков, 2009); 3-й Всероссийской научно-технической конференции «Перспективные системы и задачи управления» (Таганрог, 2008); Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов «Будущее машиностроения России» (Москва, 2008); 17-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 2010); Всероссийской конференции с элементами научной школы «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации» (Ульяновск, 2009); VIII Всероссийской научно-технической конференции «Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов» (Пенза, 2010).

Магистерская диссертация автора по теме «Разработка метода сжатия радиолокационной информации» получила диплом за 3-е место во Всероссийском конкурсе выпускных квалификационных работ по специальности «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» (2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, из них 6 - в журналах, входящих в перечень ВАК РФ. Зарегистрировано 2 программных продукта в Роспатенте.

Все результаты работы, составляющие содержание диссертации, получены автором самостоятельно. Работы [1, 3,10,12,13,18] опубликованы в соавторстве с научным руководителем, которому принадлежат разработка концепции решаемой проблемы и постановка задачи исследования. В зарегистрированных программных продуктах (работы [20, 21] выполнены в соавторстве) диссертантом разработаны алгоритмы и подпрограммы разбора радиолокационной информации, цифровой обработки зарегистрированного радиолокационного сигнала. Все программное обеспечение аппаратно-программных комплексов регистрации радиолокационной информации, описанное в приложениях к диссертации, разработано диссертантом самостоятельно.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем работы: 145 страниц основного машинописного текста, 49 рисунков, 25 таблиц, 6 приложений на 21 странице. Список литературы содержит 153 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цели и основные задачи работы, методы исследования, научная новизна и практическая значимость, а также представлены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ задач, возникающих при регистрации информации бортовых радиолокационных комплексов.

Определено, что вычислительная система регистрации радиолокационной информации в перспективном АК ДРЛО включает:

- компонент формирования потока (или источник информации);

- компонент передачи потока;

- компонент регистрации - регистратор (рисунок 1).

Источником информации является специализированный вычислитель, который производит цифровую обработку радиолокационного сигнала и позволяет выводить данные на регистрацию с одного из этапов обработки в цифровой форме. Наибольшей интенсивностью, достигающей сотен мегабит в секунду, обладает поток данных, снимаемых с первого этапа обработки - цифрового понижающего преобразования частоты (digital down converting - DDC). Передача по бортовой сети и сохранение на накопителе такого объема информации представляют трудности. Поэтому для уменьшения объема передаваемых данных было предложено сжимать информацию без потерь в реальном масштабе времени. Сжатию сигнала посвящена глава 2.

В качестве компонента передачи потока используется существующая сеть стандарта Gigabit Ethernet бортовой информационно-управляющей

системы. В сети, кроме потока регистрации, циркулирует поток рабочей информации, критичный к задержкам. В связи с этим необходимо оценить влияние потока регистрации на рабочий поток и свести его к минимуму.

Рисунок 1 - Структура вычислительной системы регистрации

Компонент регистрации представляет собой вычислительную машину. Так как темп поступления данных соизмерим с производительностью самой машины, для обеспечения заданной производительности необходимо определить требования к отдельным компонентам и алгоритмам обработки информации в регистраторе.

Для исследования пропускной способности компонентов вычислительной системы регистрации предложено создать единое инструментальное средство на основе имитационной модели. Созданию такого средства посвящена глава 3.

Вторая глава посвящена вопросам сжатия радиолокационного сигнала.

Исследования проводились для сигнала импульсно-допплеровской РЛС, работающей в режиме квазинепрерывного излучения. Источником сигнала является цифровой специализированный вычислитель.

Модель радиолокационного сигнала описывается следующим образом:

«О'.;') = «и) + Р(и) + п(и), (1)

где g(i,j) - значение сигнала для ;-й строки дальности, j-го отсчета дальности; s(i,j) - отраженный от цели сигнал;p{i,j) - помеха; n(i,j) - шум.

Все компоненты модели одинаково информативны для потребителя регистрируемых данных. Поэтому подавление шума при сжатии сигнала не допустимо, следовательно, сжатие должно производиться без потерь.

Для оценки целесообразности введения этапа сжатия рассчитывалась максимально достижимая степень сжатия данных. Максимальной степени сжатия можно добиться на сигнале, несущем в себе наименьшее количество информации. В таком сигнале отсутствует сигнал цели s(i, j) и помеха p(i,f), а имеется только шум n{i,j). Независимо от наличия сигнала цели и помехи исходный сигнал g(i,j) кодируется фиксированным числом бит.

Степень сжатия блока данных определяется как Ксж = ScAi, где So -размер блока несжатых данных в байтах; Si - размер блока сжатых данных в байтах.

Анализ экспериментальных данных показал, что шум исследуемого радиолокационного сигнала близок по своим характеристикам к белому гауссовскому шуму. Исходя из теоремы Шеннона о кодировании источника, закона распределения и среднего квадратического отклонения шума (до 4 единиц младшего разряда), была определена максимальная теоретически достижимая степень сжатия радиолокационного сигнала - 4 раза.

При наличии сигнала цели, амплитуда которого достигает 215 единиц младшего разряда, степень сжатия радиолокационного сигнала ухудшается. Поэтому сжатие было решено проводить в два этапа. На первом этапе -сокращать избыточность представления сигнала цели; на втором - сжимать полный сигнал статистическим кодером.

В качестве предварительной обработки были рассмотрены следующие алгоритмы:

-словарный алгоритм сжатия Лемпеля - Зива - Велча (Lempel -Ziv- Welch, LZW);

- предсказание сигнала с использованием шаблонов;

- ортогональные преобразования (дискретное косинусное преобразование, а также вейвлет-преобразование);

- линейное предсказание сигнала.

Для сравнения алгоритмов были разработаны подпрограммы для математического пакета Matlab. Результаты сравнения представлены в таблице 1. В качестве исходных данных использовались данные, полученные при летных испытаниях комплекса АК ДРЛО.

Алгоритм LZW показал низкую эффективность при сжатии радиолокационного сигнала. Это объясняется его ориентированностью на сжатие повторяющихся цепочек символов, которые в исследуемом сигнале практически отсутствуют.

Таблица 1 - Сравнительная характеристика алгоритмов предварительной обработки

Вид предварительной обработки данных Степень сжатия* (раз) ско ошибки (в квантах) Временная сложность о (/к» Временная сложность при ТУ = 128 (в тактах)

Без предварительной обработки 2,3-3,6 0 0 0

Словарный метод \JLVJ 1,8-2,3 0 N 128

Предсказание сигнала с использованием шаблонов 2,3-2,9 0 8N\Og2N + Ш 8448

Дискретное вейвлет-преобразование Хаара 2,5-5 1 2(ЛГ-1) 254

Дискретное косинусное преобразование 3,5-5,9 1 А' 1оя2У 896

Линейное предсказание методом Юла - Уолкера 2,6-3,7 0 А'2 + 2Ы 16640

*для оценки степени сжатия в качестве второго этапа использовался энтропийный кодер.

Алгоритм предсказания сигнала с использованием шаблонов, разработанный автором, строится на предположении о том, что сигнал цели представляет собой гармоническое колебание. Определив параметры колебания, можно вычесть его из исходного сигнала, сократив тем самым избыточность информации. Для исследуемого сигнала предложенный алгоритм также оказался недостаточно эффективным вследствие непостоянства параметров колебания на протяжении одной выборки.

Применение дискретных ортогональных преобразований (дискретного косинусного преобразования и дискретного вейвлет-преобразования Хаара) позволяет значительно улучшить степень сжатия. Однако недостатком данных методов является наличие вносимой ошибки при округлении коэффициентов.

Анализ различных алгоритмов линейного предсказания сигнала показал, что методы Юла - Уолкера, Берга, ковариационный и модифицированный ковариационный практически не различаются по качеству предсказания сигнала. Все они хорошо описывают сигнал цели и не вносят ошибки. Недостатком их является высокая вычислительная сложность алгоритма определения параметров фильтра - порядка /V2.

В результате в качестве алгоритма предварительной обработки было выбрано линейное предсказание сигнала. Для учета специфики сигнала были введены дополнительные шаги при определении коэффициентов авторегрессионного фильтра: предварительная фильтрация сигнала и отбрасывание первых строк дальности, на которых присутствует переходной процесс фиксированной длительности (рисунок 2).

100

Исходный сигнал Предсказанный сигнал Ошибка предсказания

-100

-200

0 20 40 60 80 100 120 140 160 Рисунок 2 - Линейное предсказание сигнала методом Юла - Уолкера: по оси у - значение сигнала (в единицах младшего разряда), по оси х - номер отсчета

Далее был проведен сравнительный анализ статистических кодеров, для того чтобы определить, какой из них наиболее эффективно сжимает исследуемый сигнал (таблица 2). В качестве показателя эффективности использовано отношение степеней сжатия исследуемого кодера и энтропийного.

Таблица 2 - Сравнительная характеристика алгоритмов статистического кодирования

Способ кодирования Средняя длина кода (бит) Эффективность Степень сжатия кадра с шумом

Энтропийный кодер 4.03 1 3,97

Арифметический кодер 4,08 0,99 3,92

Код Хаффмена (8кгейищ) 4,16 0,97 3,85

Старт-шаг-стоп коды 4,93 0,82 3,24

Гамма-коды Элиаса 5,06 0,80 3,16

Коды Ивэн - Родэ 5.21 0,78 3,07

Дельта-коды Элиаса 5,57 0,73 2.87

Омега-коды Элиаса 5,57 0,73 2,87

LZW кодер 13,3 0,30 1,20

Выявлено, что арифметический кодер позволяет добиться максимальной степени сжатия.

В итоге использование метода линейного предсказания сигнала совместно с арифметическим кодером позволило сжать исследуемый сигнал в 2,6-3,7 раза.

По результатам исследования предлагается следующий алгоритм для сжатия сигнала с выхода ББС РЛС, работающей в режиме квазинепрерывного излучения:

1. Транспонировать матрицу кадра:

М = £>7,

где И - матрица кадра радиолокационной информации.

2. Выполнить шаги с 3 по 5 для

У/еОДГ-Ь

где N0 - число отсчетов дальности.

3. Произвести выборку и переупорядочивание одноименных отсчетов дальности:

где г = О, /V, -1; к = -1 - /; - число строк дальности.

4. Произвести фильтрацию выборки фильтром нижних частот:

щ-1

Д»я)= X Ь^зЦ-т),

т=О

где Ада1' - коэффициенты фильтра Баттерворта пятого порядка; Ик - число коэффициентов фильтра Ик = 5.

5. Вычислить автокорреляционную функцию фильтрованной выборки радиолокационного сигнала:

1=0

6. Рассчитать коэффициенты фильтра предсказателя Ьт с учетом минимизации СКО ошибки предсказания, для чего решить алгебраическую систему уравнений:

1

£ ЬтЯх(т-к) = Ях(к), ш=О

где к- Ыа - число коэффициентов предсказывающего фильтра

(7^ = 4).

7. Округлить коэффициенты Ьт:

где [.] - операция округления до ближайшего целого значения.

8. Вычислить ошибку предсказания:

na-\

e(i) = s(i) ~ £ hPrs{i-m).

m=0

9. Сжать ошибку предсказания арифметическим кодером:

Р =АС(е).

Разработанный алгоритм сжатия ориентирован на покадровую обработку радиолокационной информации, что позволяет проводить ее сжатие в реальном времени. Предложения по аппаратной реализации разработанного алгоритма на ПЛИС приведены в главе 4.

Третья глава посвящена разработке имитационных моделей компонентов вычислительной системы регистрации радиолокационной информации.

Для улучшения выразительных свойств модели было принято решение — строить ее в виде иерархической сети и вести разработку методом нисходящего проектирования. В моделях применялись два типа цветов: цвета, обозначающие передаваемые данные, и служебные цвета, используемые для управления переходами и учета размеров очередей.

Компоненты вычислительной системы регистрации формализованы с использованием математического аппарата недетерминированных автоматов (НДА), что позволило представить их описание наглядно и компактно.

На базе формального описания подсистемы регистрации, с использованием событийного подхода, была построена имитационная модель. В качестве математического аппарата моделирования выбраны иерархические раскрашенные временные сети Петри. В качестве инструментального средства моделирования использовалась программа CPN Tools.

Модель, так же как и вычислительная система регистрации, состоит из трех компонентов: источника информации (SIGNAL SOURCE), канала передачи данных (NET) и регистратора (REGISTRATOR). Верхний уровень модели представлен на рисунке 3. Внутреннее содержимое сложных переходов SIGNAL SOURCE, NET и REGISTRATOR приведено в диссертации.

На рисунке 4 изображена модель источника информации. В модели присутствуют три потока информации, сходящиеся в выходном порту сетевого контроллера, обозначенного в модели в виде сложного перехода MUX. Структура имитационной модели близка к структуре графа НДА. Подробное описание модели приведено в диссертации.

Первый поток - поток данных - генерируется позицией SV_data совместно с переходом gen_data. Второй поток - поток формуляров специализированного вычислителя (ФСВ) - генерируется в модели позицией INK и переходом genFSV. Третий поток - поток формуляров первичной обработки (ФПО) - генерируется на основе потока формуляров ФСВ. Накопление заданного числа формуляров ФСВ происходит в позиции cntlO, испол-

няющей роль счетчика формуляров. Сетевой порт играет роль мультиплексора, пропускающего на выход пакеты в зависимости от приоритетов. Он представлен в модели сложным переходом MUX.

Рисунок 3 - Верхний уровень модели

cnt О

Имитационная модель источника информации генерирует входные воздействия для имитационных моделей канала передачи данных и регистратора в соответствии с характеристиками информационных потоков PJIC.

Разработанная имитационная модель канала передачи данных, реализованного на базе транспортной среды Gigabit Ethernet, позволяет оценить динамику заполнения буферов, время пребывания пакетов в очереди, вероятность потери пакетов и сделать выводы о необходимости введения дисциплины приоритетного обслуживания для потока регистрации и фонового потока.

Имитационная модель регистратора позволяет описать характеристики ЭВМ регистратора в виде параметров и испытать при различных ин-тенсивностях поступления данных.

Для анализа статистических данных, генерируемых моделью, разработан комплекс программ для математического пакета Matlab, производящих считывание статистических данных, их селекцию и вывод на экран в виде таблиц и графиков.

В качестве примера использования модели и инструментальных средств анализа результатов, на рисунке 5,а представлена полученная зависимость джиттера прихода пакетов фонового канала от загрузки канала для различных дисциплин обслуживания. На рисунке 5,6 представлена гистограмма загрузки буферов коммутатора с приоритетной дисциплиной обслуживания.

Таким образом, разработаны имитационные модели компонентов вычислительной системы регистрации, позволяющие исследовать взаимное влияние информационных потоков регистрируемых данных и служебной информации, определять требования к размерам буферов, дисциплинам обслуживания. В совокупности с разработанными программами обработки статистических данных предложенные модели являются мощным средством исследования и проектирования вычислительных систем регистрации.

Четвертая глава посвящена разработке программных и аппаратных компонентов, связанных с регистрацией радиолокационной информации.

Для последующей обработки записи зарегистрированного радиолокационного сигнала должны быть представлены в иерархической форме, обеспечивающей быстрый доступ к любому кадру. В процессе разбора записей должны быть идентифицированы и отброшены «битые» кадры. Выявление таких кадров производится на основе маркеров, разделяющих кадры в записи. Так как объемы записей велики, их разбор является трудоемкой операцией.

Разработан алгоритм разбора записей, распределяющий нагрузку на несколько вычислительных процессов. Диаграмма взаимодействия для двух процессов приведена на рисунке 6.

а)

б)

§ 40

20

10

¡5 а

ч

о О.

и

—•— равноправные потоки —о— приоритетное обслуживание --------

-------- -------

л /1

1

20 40 60 80

Общая загрузка канала (%)

100

загрузка буфера потока регистрации Е_П загрузка буфера рабочего потока___

ш

__!

2 3 4 5 6 7 8 длина очереди (в пакетах)

Рисунок 5 - Анализ результатов моделирования

Дерево

Чтение заголовка записи Создание директорий

Создание листа

J готов

Завершение работы

проверка готовности

проверка готовности проверка готовности г-Ц

100 мс 100 мс

чтение листа

обработка листа

проверка готовности

чтение листа

обработка листа

проверка готовности

чтение листа

обработка листа

Рисунок 6 - Диаграмма взаимодействия двух процессов при разборе записи

Первый процесс просматривает запись и строит древовидную информационную структуру (далее - дерево), в которой указываются смещение каждого кадра в записи и его длина. Если при разборе встречается кадр, для которого маркеры смещены, принимается решение, что кадр «битый», определяется начало следующего кадра и делается пометка в дереве записи.

Второй процесс считывает из дерева информацию о кадре, создает файлы и переписывает в них кадры. Оба процесса работают одновременно. Вместо второго процесса могут использоваться несколько процессов.

На базе предложенного алгоритма было разработано программное обеспечение, позволившее сократить время разбора записи на вычислительной машине с двухъядерным процессором в среднем в 1,5 раза.

Таким образом, разработанный алгоритм позволяет распределять вычислительную нагрузку на несколько вычислительных процессов и ориентирован на многопроцессорную ЭВМ.

Разработанный алгоритм сжатия радиолокационной информации может быть реализован в виде аппаратного компрессора. Предложена структура компрессора на базе ПЛИС. Для повышения пропускной способности компрессора и удовлетворения требованиям реального времени предложена конвейерная реализация алгоритма сжатия (рисунок 7).

Номер

кадра 1 1 1 Передача сжатого кадра

¡+1 Вычисл. ошибки предсказания, А рифм, кодер

¡+2 Определение коэф. фильтра предсказания

¡+3 Прием кадра ______

^ 'приема 1'

Рисунок 7 - Этапы работы конвейера при сжатии информации

На первой стадии конвейера производится прием кадра, на второй -определение коэффициентов предсказывающего фильтра, на третьей - вычисление ошибки предсказания и сжатие арифметическим кодером, на четвертой - передача кадра. Время выполнения одного этапа конвейера ограничивается временем приема одного кадра.

Была произведена оценка возможности реализации компрессора на базе ПЛИС ХШпх У1Лех 5. Оценка занимаемых ресурсов показала, что данная аппаратная платформа достаточна для реализации компрессора требуемой производительности.

Кроме того, было разработано программное обеспечение, реализующее алгоритмы цифровой обработки сигнала в трактах когерентной и некогерентной обработки сигнала РЛС. Данное программное обеспечение позволяет имитировать обработку, проводящуюся в специализированном бортовом вычислителе на зарегистрированных данных. Данное программное обеспечение внедрено и используется для оценки качества работы приемного тракта РЛС.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы.

В приложении А приведены характеристики тестовых кадров радиолокационных данных, используемых при сравнении алгоритмов сжатия. В приложении Б приведены данные об интенсивности потоков регистрируемой информации в вычислительной системе регистрации, используемые для задания характеристик информационных потоков в имитационных моделях. В приложении В приведены характеристики вычислительных машин, использовавшихся в качестве прототипов при построении имитационной модели регистратора. В приложении Г приведены тексты подпрограмм математического пакета Ма(1аЬ, реализующие рассмотренные алгоритмы сжатия радиолокационной информации методами шаблонов, дискретного вейвлет-преобразования Хаара, дискретного косинусного преобразования, с использованием линейного предсказания сигнала. В приложении Д приведены тексты программ математического пакета Ма11аЬ, используемые для обработки статистических данных, полученных в результате имитационного моделирования вычислительной системы регистрации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

При выполнении диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. На основе проведенного анализа функционирования вычислительной системы регистрации радиолокационной информации предложена структура модели, состоящая из источника информации, канала передачи информации и регистратора, а также определены характеристики информационных потоков. Система формализована с использованием математического аппарата недетерминированных автоматов.

2. Впервые на базе цветных иерархических временных сетей Петри разработаны и апробированы имитационные модели функционирования компонентов вычислительной системы регистрации радиолокационной информации, позволяющие исследовать вероятностно-временные характеристики компонентов вычислительной системы регистрации и определять требования к их параметрам.

3. Разработан алгоритм покадрового сжатия радиолокационной информации без потерь, который отличается тем, что учитывает структуру кадра импульсно-допплеровской РЛС, использует алгоритмы линейного предсказания сигнала с последующим арифметическим кодированием ошибки предсказания, что позволяет сокращать объем передаваемых и регистрируемых данных в 2,6-3,7 раза. Предложена структура аппаратного компрессора, реализующего разработанный алгоритм сжатия, и проведена оценка требуемых ресурсов ПЛИС.

4. Разработан алгоритм разбора записей радиолокационного сигнала, обеспечивающий частичное восстановление данных при наличии ошибок и использующий принцип параллельной обработки информации в многопроцессорной вычислительной системе.

5. На базе предложенного алгоритма разбора записей разработано программное обеспечение, позволившее сократить время разбора записей радиолокационного сигнала в 1,5 раза по сравнению с существующим программным обеспечением. Кроме того, разработаны подпрограммы, имитирующие цифровую обработку сигнала в приемном тракте РЛС на зарегистрированных радиолокационных данных.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Таранцев, Е. К. Способы повышения производительности программно-аппаратных комплексов РЛС импульсно-допплеровского типа / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов // Телекоммуникации. - 2011. - № 5. -С. 25-33.

2. Таранцев, Е. К. Оценка максимально достижимой степени сжатия радиолокационного сигнала в зависимости от дисперсии шума / Е. К. Таранцев // Телекоммуникации. - 2011. - № 7. - С. 14-19.

3. Таранцев, Е. К. Сравнительный анализ способов сжатия радиолокационного сигнала / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов, А. А. Папко // Датчики и системы. - 2011 .-№ 5. - С. 34-37.

4. Таранцев, Е. К. Моделирование цветными сетями Петри процесса регистрации радиолокационной информации / Е. К. Таранцев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -2011.-№ 1.-С. 70-78.

5. Таранцев, Е. К. Исследование информационных потоков регистратора радиолокационной информации методом имитационного моделирования / Е. К. Таранцев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2011. - № 2. - С. 30-38.

6. Таранцев, Е. К. К вопросу повышения производительности синтезатора радиолокационного сигнала / Е. К. Таранцев // Известия Пензенско-

го государственного педагогического университета им. В. Г. Белинского. -2011.-№ 4.-С. 118-123.

Публикации в других изданиях

7. Таранцев, Е. К. Блок обработки информации: принцип действия, структурная схема / Е. К. Таранцев // Датчики и системы : материалы XXVI научно-технической конференции молодых ученых и специалистов / под ред. акад. Академии проблем качества РФ А. В. Блинова. - Пенза : Изд-во ФГПЦ ФГУП НИИФИ, 2007. - С. 44-46.

8. Таранцев, Е. К. Имитационная модель блока обработки информации / Е. К. Таранцев // Современные информационные технологии : сборник трудов Международной научно-технической конференции. — Вып. 6. -Пенза : Приволжский дом знаний, 2007. - С. 74-77.

9. Таранцев, Е. К. Модель блока обработки информации / Е. К. Таранцев // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-21) : сборник трудов Международной научно-практической конференции. - Саратов : Изд-во СГТУ, 2008. - Т. 7. - С. 23-28.

10. Коннов Н. Н. Сжатие радиолокационной информации / Н. Н. Коннов, Е. К. Таранцев // Современные информационные технологии : сборник трудов Международной научно-технической конференции. -Вып. 9. - Пенза : Приволжский дом знаний, 2008. - С. 74-76.

11. Таранцев, Е. К. Блок сжатия передаваемой телеметрической информации / Е. К. Таранцев // Перспективные системы и задачи управления : материалы Третьей Всероссийской научно-практической конференции. -Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - Т. 2. - С. 76-78.

12. Коннов, Н. Н. Способ сжатия радиолокационного сигнала / Н. Н. Коннов, Е. К. Таранцев // Новые информационные технологии и системы : труды VIII Международной научно-технической конференции. -Пенза : Изд-во ПТУ, 2008. - С. 200-205.

13. Таранцев, Е. К. Оценка влияния амплитуды шума на степень сжатия радиолокационного сигнала без потерь / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов // Современные информационные технологии : труды Международной научно-технической конференции. - Вып. 8. - Пенза : Изд-во ПГТА, 2008. -С. 63-66.

14. Таранцев, Е. К. Способ оптимизации объема передаваемой информации в системах высокой готовности / Е. К. Таранцев // Будущее машиностроения России : сборник трудов Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов. - М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. -С. 248-249.

15. Таранцев, Е. К. Анализ причины возникновения гармонических компонент в шуме радиолокационного сигнала / Е. К. Таранцев // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-22) : сборник трудов

XXII Международной научно-практической конференции : в 10 т. -Псков : Изд-во Псковск. гос. политехи, ин-та, 2009. - Т. 8. - С. 177-179.

16. Таранцев, Е. К. О сжатии радиолокационного сигнала при его регистрации / Е. К. Таранцев // Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации : материалы Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи : в 4 т. -Ульяновск : Изд-во УлГТУ, 2009. - Т. 1. - С. 126-133.

17. Таранцев, Е. К. Реализация алгоритма сжатия радиолокационной информации на ПЛИС / Е. К. Таранцев // Микроэлектроника и информатика — 2010 : тезисы докладов 17-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов. - М. : Изд-во МИЭТ, 2010.-С. 220.

18. Таранцев, Е. К. Способы повышения производительности аппаратно-программного комплекса регистрации и анализа РЛС / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов // Современные методы и средства обработки пространственно-временных сигналов : сборник статей VIII Всероссийской научно-технической конференции. - Пенза : Приволжский дом знаний, 2010. -С. 66-70.

Регистрация программного продукта

19. Таранцев, Е. К. Функциональное программное обеспечение подсистемы анализа радиотехнических сигналов РДПИ.01092-01 : свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2009614787. Зарег. 4 сентября 2009 г. / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов, М. В. Логунов, К. В. Попов, Р. Н. Федюнин, Т. В. Шершакова. - М.: Роспатент, 2009.

20. Таранцев, Е. К. Функциональное программное обеспечение подсистемы анализа радиотехнических сигналов РДПИ.01092-02 : свид. о регистрации программы для ЭВМ № 2011614499. Зарег. 13 апреля 2011 г. / Е. К . Таранцев, Н. Н. Коннов, М. В. Логунов, К. В. Попов, Р. Н. Федюнин, Р. И. Голутвин, Е. П. Фирстова, Т. В. Ембулаева. -М.: Роспатент, 2011.

Научное издание

ТАРАНЦЕВ Евгений Константинович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ РЕГИСТРАЦИИ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность 05.13.15 - Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети

Подписано в печать 17.11.2011. Формат 60x84'/, Усл. печ. л. 1,16. Заказ № 710. Тираж 100.

Пенза, Красная, 40, Издательство ПГУ Тел./факс: (8412) 56-47-33; e-mail: iic@pnzgu.ru

введение.

глава 1. анализ задач, возникающих при регистрации радиолокационной информации.

1.1. Общие характеристики объекта исследова1 тя.

1.2. Подсистема регистрации.

1.2.1 Общая структура подсистемы регистрации.

1.2.2. Компонент формирования потока.

1.2.3. Компонент передачи потока.

1.2.4. Компонент регистрации.

1.3. Подсистемы анализа и синтеза.

1.4. Задачи дальнейших исследований.

глава 2. сжатие радиолокационной информации.

2.1. Анализ сигнала.

2.2. Оценка статистических параметров шума.

2.3. Энтропийная оценка степени сжатия файла.

2.4. Предварительная обработка сигнала.

2.4.1. приме11е11ие ортогональных преобразова11ий.

2.4.2. Применение линейного предсказания сигнала.

2.4.3. метод шаблонов.63

2.4.4. Применение алгоритмов семейства ьгУ/.

2.5. Выбор статистического кодера.

2.6. Выводы по главе.

глава 3. моделирование структур и алгоритмов регистрации радиолокационной информации.

3.1. Выбор средства моделирования.

3.2. Построение модели верхнего иерархического уровня.

3.3. Разработка модели источника радиолокационной информации.

3.4. Разработка модели транспортной среды.

3.5. Разработка модели регистратора.

3.6. Анализ результатов моделирования.

3.7. Выводы по главе.

глава 4. реализация отдельных компонент.

4.1. Разработка программного обеспечения анализа зарегистрированных данных.

4.2. Разработка программного обеспечения разбора записей зарегистрированной информации.

4.3. Разработка программного обеспечения воспроизведения радиолокационного сигнала.

4.4. Предложения по аппаратной реализации компрессора.

4.5. выводы по главе.

Основные результаты и выводы

При выполнении диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. На основе проведенного анализа функционирования вычислительной системы регистрации радиолокационной информации предложена структура модели, состоящая из источника информации, канала передачи информации и регистратора, а также определены характеристики информационных потоков. Система формализована с использованием математического аппарата недетерминированных автоматов.

2. Впервые на базе цветных иерархических временных сетей Петри разработаны и апробированы имитационные модели функционирования компонентов вычислительной системы регистрации радиолокационной информации, позволяющие исследовать вероятностно-временные характеристики компонентов вычислительной системы регистрации и определять требования к их параметрам.

3. Разработан алгоритм покадрового сжатия радиолокационной информации без потерь, который отличается тем, что учитывает структуру кадра импульсно-допплеровской РЛС, использует алгоритмы линейного предсказания сигнала с последующим арифметическим кодированием ошибки предсказания, что позволяет сокращать объем передаваемых и регистрируемых данных в 2,6-3,7 раза. Предложена структура аппаратного компрессора, реализующего разработанный алгоритм сжатия, и проведена оценка требуемых ресурсов ПЛИС.

4. Разработан алгоритм разбора записей радиолокационного сигнала, обеспечивающий частичное восстановление данных при наличии ошибок и использующий принцип параллельной обработки информации в многопроцессорной вычислительной системе.

5. На базе предложенного алгоритма разбора записей разработано программное обеспечение, позволившее сократить время разбора записей радиолокационного сигнала в 1,5 раза по сравнению с существующим программным обеспечением. Кроме того, разработаны подпрограммы, имитирующие цифровую обработку сигнала в приемном тракте РЛС на зарегистрированных радиолокационных данных.

1. Верба, B.C. Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. — М. : Радиотехника, 2008. 432 с. : илл.

2. Авиационные радиолокационные комплексы и системы : учебник для слушателей и курсантов вузов ВВС / Под ред. П.И. Дудника. М. : Изд. ВВИА им. проф. Жуковского, 2006. - 1112 с.

3. Автоматизированные системы управления воздушным движением: Новые информационные технологии в авиации. P.M. Ахмедов, А.А.Бибутов, A.B. Васильев и др.; под ред. С.Г. Пятко и А.И. Красова. СПб.: Политехника, 2004. - 446 е.: ил.

4. Вопросы перспективной радиолокации: Коллективная монография / Под ред. A.B. Соколова. М. : Радиотехника, 2003. - 512 с. : илл.

5. Modern radar systems / Hamish Meikle Artech House - London - 2008. -701 c.

6. Антипов, B.H. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны / В.Н. Антипов, В.Т. Горяинов, А.Н. Кулин; Под ред. В.Т. Горяинова. М. : Радио и связь, 1988. - 304 с.

7. Трухачев, A.A. Радиолокационные сигналы и их применения. М. : Воениздат, 2005. - 320 с. : илл.

8. Гандурин, В.А Структура и алгоритмы пространственно-временной обработки сигналов в импульсно-допплеровской РЛС дозора, расположенной на самолёте / В.А Гандурин, А.А Трофимов, М.И. Чернышев // Радиотехника. 2009. - № 3. - С. 90 -95.

9. Бобров, Д.Ю. Цифровая обработка сигналов в многофункциональных РЛС. Часть 1. / Бобров Д.Ю., Доброжанский А.П., Зайцев Г.В., Маликов Ю.В., Цыпин И.В.// Цифровая обработка сигналов. -№4.-2001.-С.2-11.

10. Brandwood, David. Fourier transforms in radar and signal processing. -Artech House London - 2003. - 212 p.

11. Белоцерковский, Г.Б. Основы радиолокации и радиолокационные устройства. — М.: Сов. радио, 1975. 336 с.

12. Финкельштейн, М.И. Основы радиолокации. М : Радио и связь, 1983-536 с.

13. Гурин, Е.И. Регистратор радиолокационной информации. Современные проблемы радиоэлектроники : Сборник научных трудов / Е.И. Гурин, H.H. Коннов, A.B. Кучин, А.Н. Москвитин, А.И. Волынский. Ростов н/Д: РГУ, 2006.

14. DSPCon System 3311 www.dspcon.com

15. High Speed Digital Radar Recording White Paper DSPCon, Incorporated Bridgewater, New Jersey, 2004

16. Signatec http://www.signatec.com/products/systems/daq-dsp-dac-systems-sig-series.html

17. High-Speed Real-Time Recording Systems. Pentek. http://www.pentek.com/systems/SystemsPrd.cfm19.84th Radar Evaluation Squadron, Hill Air Force Base, Utah. http://www.rades.hill.af.mil/

18. Ampex TuffServ 480 Solid State File Server And Airborne Recorder http://www.ampex.com/tuffserv480-data.html

19. Data Acquisition System of an Airborne Radar Recorder HU Jian-ping CHEN Xian-e PANG Zhi-feng - Modern Radar, 2002-04, China

20. Tanelli, S.; Im, E.; Durden, S.L.; Giuli, D.; Facheris, L.; Spaceborne Doppler radars for atmospheric dynamics and energy budget studies, Radar Conference, 2008 pp. 1 6

21. Sirmans, D.; Watts, W.L.; Horwedel, J.H. Weather Radar Signal Processing and Recording at the National Severe Storms Laboratory. IEEE Transactions on Geoscience Electronics, 1970 vol. 8, pp. 88 94

22. Browning, D.J.; Summers, J.E.; Computer modelling of the effects of ground clutter upon airborne radar. IEEE Radar-97, 1997, pp.770 774

23. ЗАО Инструментальные системы, http://www.insys.ru.

24. ООО "Фаствел" (г.Москва) http://www.fastwel.ru/

25. Никольцев, В. "Электронный полигон" универсальная технология тренинга, моделирования, проектирования // Военный парад. - 2001. - № 1. -С. 102-103.

26. Устинов В.И. Об имитации информационной среды для мобильных средств радиолокационной воздшной разведки.

27. Гладков, В.В. Разработка и реализация моделей компонент радиолокационного канала. «Новые информационные технологии» Тезисы докладов XIII Международной студенческой школы-семинара. М. : МГИЭМ, 2005.

28. Liang Cao, Xiaodan Xie Design of Virtual Target Proving Ground Simulation Platform Framework - Third International Conference on Information and Computing (ICIC), 2010, Beijing, China, PP. 179 - 181.

29. Авиационная и морская электроника Имитатор радиолокационного сигнала http://www.nppame.ru/main.htm

30. Патент на Комплексный имитатор радиолокационных сигналов (2002) № 2178571, № 2193215, № 2193214, № 2186407.

31. Имитатор радиолокационной обстановки кафедра телекоммуникации ульяновского государственного технического университета, http://tk.ulstu.ru/work.php

32. РПиРПУ НГТУ http:/^irpu.narod.ru/staff/kiselev.html

33. Репин, В. Состояние и перспективы моделирования. ОАО МАК «Вымпел», http://www.vimpel.ru/

34. Алёшин, В.П. Методы компьютерной графики и индуцированного виртуального окружения в задачах обработки некоординатной информации, http ://www. vimpel.ru/aleshinmetodi .htm

35. ГосНИИАС цифровой имитатор радиолокационных сигналов (ЦИРС) http://www.gosniias.ru/serv-kom.html

36. Загураев, A.A. Математическое моделирование радиолокационных сигналов, отражённых от морской поверхности, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, Россия.

37. Пащенко, Д.В. Системы объективного контроля авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения/Д. В. Пащенко; науч. ред. В. И. Волчихин. 2011

38. Коннов, H.H. Программный комплекс для анализа сигналов PJIC / H.H. Коннов, Р.Н. Федюнин, Е.К. Таранцев, М.И. Чернышев // Новые информационные технологии и системы : Труды IX Междунар. науч.-техн. конф. Ч. 2. Пенза, 2010. - С. 195 - 200.

39. Ватолин, Д. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин. М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 384 с.

40. Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука. М. : Техносфера, 2004. - 368 с.

41. Shannon, С.Е. A mathematical Theory of Communication, Bell System Technical Journal, vol. 27, 1948, pp. 379-423; 623-656.

42. Голдман, С. Теория информации. М.: Иностранная литература, 1957.-446 с.

43. Wootton Cliff. A Practical Guide to Video and Audio Compression -Elsevier USA 2005. - 800 p.

44. Introduction to information theory and data compression / Darrel R. Hankerson, Greg A. Harris, Peter D. Johnson.-Chapman & Hall/CRC Press, 2003. 366 p.

45. Improved Huffman Coding Using Recursive Splitting. Karl Skretting, John Hakon Husoy and Sven Ole Aase. Norsig 1999 (IEEE Nordic Signal Processing Symposium) http://www.ux.uis.no/~karlsk/proj99/index.html

46. Karl Skretting Huffman Coding and Arithmetic http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/2818-huffman-coding-and-arithmetic-coding

47. Dunkan, Barclay LZW Compression/Decompression http://www.mathworks.ch/matlabcentral/fileexchange/15428-lzw-compressiondecompression

48. Архиватор 7-Zip http://www.7-zip.org.

49. The JPEG committee homepage http://www.jpeg.org

50. S. Rane, P. Boufounos, A. Vetro and Y. Okada, Low-complexity rate-efficient SAR raw data compression, SPIE Defense and Security, Algorithms for Synthetic Aparture Radar Imagery XVIII, Orlando, FL, April 2011.

51. Navneet Agrawal and K. Venugopalan Analysis of Complex SAR Raw Data Compression, Progress In Electromagnetics Research Symposium, Cambridge, USA, 2008

52. Gowtham Tammana Wavelet based methods for SAR raw data compression and image de-noising, Ohio State University, 2006 p.l 18

53. Tammana, G.A.; Zheng, Y.F.; Ewing, R.L. Synthetic aperture radar raw data compression using wavelet packet transform and trellis coded quantization, 48th Midwest Symposium on Circuits and Systems, Ohio State Univ., USA 2005, pp. 1705-1708.

54. Gowtham A. Tammana and Yuan F. Zheng Wavelet Packet and TCQ Coding for SAR Raw Data Compression Journal of Wavelet Theory and Applications. Volume 1 Number 1 (2007), pp. 97-114.

55. Wei-hua Ai, Wei Yan, and Xiang Li Efficient Lossless Compression of Weather Radar Data, World Academy of Science, Engineering and Technology. Number 56 (2009), pp. 179-182.

56. S. Rane, Y. Wang, P. Boufounos and A. Vetro, Wyner-Ziv Coding of Multispectral Images for Space and Airborne Platforms, Picture Coding Symposium (PCS 2010), Nagoya, Japan, December 2010.

57. Lakshmanan V. Lossless Coding and Compression of Radar Reflectivity Data / 30-th International Conference on Radar Meteorology, (Munich), 2001, PP. 50-52.

58. Guner Arslan, Magesh Valliappan Synthetic Aperture Radar (SAR) Image Compression - Multidimensional Signal Processing - 1998.

59. Zhen Zhou Data compression for radar signals: an SVD based approach - Thesis for the degree of master of science - University of New York -Binghamton - 2001

60. Al Wegener Samplify: High-Speed Compression And Decompression Of Bandlimited Signals For Software-Defined Radio - Proceeding of the SDR 05 Technical Conference and Product Exposition - 2005, PP. 341 - 347.

61. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. : Питер, 2002. - 608 с.: илл.

62. Скляр, Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. М. : Издательский дом "Вильяме", 2003. - 1104 с. : ил. Component based Colored Petri Net model for Ethernet based Networked Control Systems / Abouelabbas Ghanaim and Georg Frey.

63. Лайонс, P. Цифровая обработка сигналов : Пер. с англ. 2-е изд. М.: ООО «Бином-Пресс», 2006 г. - 656 с.: илл.

64. Stein J.Y. Digital Signal Processing: A Computer Science Perspective. -Published by John Wiley & Sons,- 2000. 869 p.

65. Марпл, C.Jl. Цифровой спектральный анализ и его приложения. -М.: Мир, 1990.-584 с.

66. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. - 406 с.

67. Дженкинс, Г. Ватте, Д. Спектральный анализ и его приложения : Пер. с англ. -М., 1971. -318 с.

68. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. М.: Физматлит, 2003. - 784 с.

69. Ахмед, Н. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов : Пер. с англ. / Н. Ахмед, K.P. Pao; Под ред. И. Б. Фоменко. М. : Связь, 1980.-248 с.: илл.

70. Федосеев, В.А. Компрессия изображений с помощью дискретных ортогональных преобразований, определенных на развертках двумерных областей // Компьютерная оптика. Вып. 28, 2005. - С. 132 - 136.

71. Радченко, Ю.С. Сравнение алгоритмов сжатия изображений на основе чебышевского (GDCT) и дискретного косинусного (DCT) ортогональных преобразований / Ю.С. Радченко, Т.А. Радченко, A.B. Булыгин // Цифровая обработка сигналов. 2006. - № 1. - С. 363 - 365.

72. Zixiang Xiong, Kannan Ramchandran, Michael T. Orchard, and Ya-Qin Zhang A Comparative Study of DCT and Wavelet-Based Image Coding // IEEE transactions on circuits and systems for video technology, vol. 9, no. 5, 1999, PP. 692-695.

73. Красников, A.B. Алгоритм обработки сигнала в двухпозиционной PJIC с применением вейвлет-анализа / А.В. Красников, Е.Е. Андрющенков, А.В. Соколов // Цифровая обработка сигналов. 2006. - № 1. - С. 303 - 306.

74. Воробьёв, В.И. Теория и практика вейвлет-преобразования / В.И. Воробьёв, В.Г. Грибушин. СПб. : Изд-во ВУС, 1999. - 208 с.

75. Новиков, JI.B. Основы вейвлет-анализа сигналов : Учеб. пособие. — СПб. : МОДУС, 1999. 152 с.

76. Martin Vetterli "Wavelets, Approximation, and Compression." IEEE Signal Processing Magazine, september 2001, стр. 59-73

77. Блаттер, К. Вейвлет-анализ. Основы теории. М. : Техносфера, 2006.-351 с.

78. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам. М.; Ижевск : НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2001. - 464 с.

79. Смоленцев, Н.К. Вейвлет-анализ в MATLAB. М. : ДМК Пресс, 2010.-448 с.

80. Астафьева, Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. Успехи физических наук. М. : ИКИ РАН, 1996. - Том 166, № 11-С. 1145-1170.

81. Курочкин, С.С. Многоканальные счетные системы и коррелометры. М. : Энергия, 1972. - 344 с.

82. Зайцев, С. Цифровые методы время-частотных измерений // Современная электроника. № 6. - 2009. - С. 34 - 37.

83. Мясникова, М.Г. Измерение параметров электрических сигналов на основе метода Прони : Автореф. дисс. канд. техн. наук: 05.11.01. Пенза : ПГУ, 2007.

84. Виноградов, В. Структура современных встраиваемых модульных систем с сетевой архитектурой // СТА. 2008. - № 2. - С. 6 - 18.

85. Рыбаков, А. Компьютерные встраиваемые технологии тенденции развития / А. Рыбаков, Н. Слепов // Электроника: НТБ. - 2006. - № 3. - С. 24 - 32; № 4. - С. 44-49.

86. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем / Под ред. Ю.М. Смирнова. М.: Высшая школа, 1984.-359 с.

87. Таненбаум, Э. Архитектура компьютера. 5-е изд. - СПб. : Питер, 2007. - 844 с.: илл.

88. Анатомия ПК. Всё о компьютерном железе / Чистяков В.Д. М. : НТ Пресс, 2007. - 106 с.: илл.

89. Пахомов, С. Скоростная память DDR3: стоит ли игра свеч? // КомпьютерПресс. 2008. - № 3. - С. 104 - 114.

90. Эндрюс, Г.Р. Основы многопоточного, параллельного и распределенного программирования : Пер. с англ. М. : Издательский дом "Вильяме", 2003. - 506 с.

91. Антонов, A.C. Параллельное программирование с использованием технологии ОрепМР : Учебное пособие. М.: Изд-во МГУ, 2009. - 77 с.

92. Антонов, А.С. Параллельное программирование с использованием технологии MPI: Учебное пособие. М. : Изд-во МГУ, 2004. - 71 с.100. FFTW http://www.fftw.org/

93. Intel Signal Processing Library. Reference Manual. Intel Corporation2000

94. Jimmy Pettersson, Ian Wainwright Radar Signal Processing with Graphics Processors (GPUs), SAAB technologies, 2010

95. Tauseef ur Rehman, John Melonakos, Gallagher Pryor, James Malcolm Visual computing made easy - military embedded systems, 2009

96. Перекалин, A. CUDA быстрее. Chip. - 2009. - № 7. - C. 70-73.

97. Michael Holzrichter and Donald Small Video game technology speeds synthetic aperture radar images - Sandia National Laboratories Albuquerque, NM -2007

98. Stephen Bash, David Carpman, and David Holl Radar Pulse Compression Using the NVIDIA CUDA SDK, HPEC 2008

99. Rodger, H. Hosking FPGA Cores Enhance Radar Pulse Compression -COTS Journal October 2003

100. Олифер, В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы : Учебник для вузов / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. 4-е изд. - СПб. : Питер, 2010.-С. 944.

101. Слепов, Н. RapidIO коммутационная структура последовательного типа // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. -2006. -№ 6. -С. 50- 65.

102. Сорокин, С. Шина PCI в специальных приложениях // СТА. 1998. -№ 3. - С. 14-26.

103. Филимонов, А. Построение мультисервисных сетей Ethernet. -СПб. : БХВ-Петербург, 2007. 592 с. Шварц, М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х ч. Ч. 1; Пер с англ. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1992. - 335 с.

104. Телекоммуникационные системы и сети: Учебное пособие; В 3 томах. Том 3. Мультисервисные сети / В.В. Величко, Е.А. Субботин, В.П. Шувалов, А.Ф. Ярославцев; под ред. профессора В.П. Шувалова. — М. : Горячая линия Телеком, 2005. - 592 с.: илл.

105. Breyer R., Riley S. Switched, Fast, and Gigabit Ethernet / MacMillan Technical Pub., 1999. 618 p.

106. Rob Kraft lOGbE: Well Suited for Demanding New C4ISR Apps -System Development - COTS Journal - 2009.

107. Прокофьева, Л.П. Компоненты для построения бортовых и полевых локальных волоконно-оптических сетей / Прокофьева Л.П., Щербаков В.В., Файнберг Д.Л. // ЗАО Центр ВОСПИ. http://www.centervospi.ru/articles/255.

108. Прокофьева Л.П. Волоконно-оптическая связь в военной технике, http ://■www. centervospi .ru/articles/259.

109. Шейнин, Ю.Е. Технология SpaceWire для параллельных систем и бортовых распределённых комплексов / Шейнин Ю.Е., Солохина Т.В., Петричкович Я.Я. // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2006. - № 5. - С. 64-75.

110. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука: Пер. с англ. / Под ред. Е.К. Масловского. - М.: Мир, 1978. - 420 с.

111. Шварц, М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х ч. Ч. 1: Пер. с англ. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1992. - 336 с.

112. Котов, В.Е. Сети Петри. М. : Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1984. - 160 с.

113. Горбатов, В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. Информационная математика.-М.:Наука,Физматлит,2000.-544 с.

114. Сирота, A.A. Компьютерное моделирование и оценка эффективности сложных систем. М.: Техносфера, 2006. - 280 с.

115. Крылов, В.В. Теория телетрафика и ее приложения / В.В.Крылов, С.С. Самохвалова. СПб. : БХВ-Петербург, 2005. - 288 с. : илл.

116. Имитационное моделирование и его приложения / В.А. Балаш,

117. С. Кузнецова, С.Н. Купцов. РГИУ. - 2008. - 64 с.: илл.

118. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS. / В.Кельтон, A. Jloy. 3-е изд. - СПб.: Питер; Киев : Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.: илл.

119. Томашевский, В. Н. Имитационное моделирование в среде GPSS / В. Н. Томашевский, Е. Г. Жданова. М.: Бестселлер, 2003. - 416 с.

120. Шрайбер, Т. Дж. Моделирование на GPSS / Т. Дж. Шрайбер. М.: Машиностроение, 1980. - 593 с.

121. Теория автоматов / Ю.Г. Карпов. -СПб.: Питер, 2003.-208 е.: илл.

122. Вашкевич, Н.П. Недетерминированные автоматы в проектировании систем параллельной обработки (гриф У МО). Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. - 280 с.

123. Механов, В.Б. Преобразование конечного автомата в цветную сеть Петри / Механов В.Б., Коннов Н.Н., Кизилов Е.А. // Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2010», Том

124. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. - С. 238.

125. Питерсон, Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем : Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 264 с.: илл.

126. Jensen, К. Kristensen, L. Coloured Petri Nets: modelling and validation of concurrent systems. -Springer-Verlag, 2009. 384 p.

127. Beaudouin-Lafon M., Mackay W.E., Jensen M. et al. CPN Tools: A Tool for Editing and Simulating Coloured Petri Nets. LNCS 2031: Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 2001, 574-580. (http://www.daimi.au.dk/CPNTools).

128. Механов, В.Б. Применение сетей Петри для моделирования телекоммуникаций с поддержкой качества обслуживания // Труды XVII

129. Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2010», Том 1. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. - С. 283.

130. Домнин, JI.A. Моделирование механизмов QoS в коммутаторах Ethernet цветными сетями Петри / Домнин JI.A., Кизилов Е.А., Пушкарев В.А. // Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2010», Том 1. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. - С. 29.

131. Зайцев, Д.А. Измерительные фрагменты в моделях Петри телекоммуникационных сетей // Зв'язок. 2005. - № 2(54). - С. 65 - 71.

132. Zaitsev, D.A. Switched LAN simulation by colored Petri nets. Mathematics and Computers in Simulation, vol. 65, no. 3, 2004, 245-249.

133. Mustafa Imran Ali, Performance Evaluation of Gigabit Ethernet and Myrinet for System-Area-Networks. Computer Networks (COE-540) Term paper, 2005

134. Таранцев, E. К. Способы повышения производительности программно-аппаратных комплексов РЛС импульсно-допплеровского типа / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов // Телекоммуникации. 2011. - № 5. - С. 25-33.

135. Таранцев, Е. К. Оценка максимально достижимой степени сжатия радиолокационного сигнала в зависимости от дисперсии шума / Е. К. Таранцев // Телекоммуникации. 2011. - № 7. - С. 14-19.

136. Таранцев, Е. К. Сравнительный анализ способов сжатия радиолокационного сигнала / Е. К. Таранцев, Н. Н. Коннов, А. А. Папко // Датчики и системы. 2011. - № 5. - С. 34-37.

137. Таранцев, Е. К. Моделирование цветными сетями Петри процесса регистрации радиолокационной информации / Е. К. Таранцев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2011. -№ 1. - С. 70-78.

138. Таранцев, Е. К. Исследование информационных потоков регистратора радиолокационной информации методом имитационного моделирования / Е. К. Таранцев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2011. -№ 2. - С. 30-38.

139. Таранцев, Е. К. К вопросу повышения производительности синтезатора радиолокационного сигнала / Е. К. Таранцев // Известия Пензенского государственного педагогического университета им. В. Г. Белинского. 2011. - № 4. - С. 118-123.

140. Коннов H.H. Сжатие радиолокационной информации / H.H. Коннов, Е. К. Таранцев // Современные информационные технологии : сборник трудов Международной научно-технической конференции. -Вып. 9. Пенза : Приволжский дом знаний, 2008. - С. 74-76.

141. Коннов, Н. Н. Способ сжатия радиолокационного сигнала / H.H. Коннов, Е.К. Таранцев // Новые информационные технологии и системы : труды VIII Международной научно-технической конференции. Пенза : Изд-во ПТУ, 2008. - С. 200-205.