3760 ОСНОВЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ - Страница 7

Специализированные компьютерные средства

В качестве примера специализированного компьютерного средства для проектирования радиотехнической системы приведем пакет прикладных программ (ППП) «Стрела», разработанных на кафедре РТС РГРТА. ППП предназначен для проектирования и моделирования радиолокационных систем (РЛС) и устройств. Интегрированный пакет программ позволяет производить автоматизированный расчет основных тактико-технических показателей радиотехнических систем, исследовать свойства сигналов, методов их формирования и обработки, синтезировать и исследовать имитационные модели сигналов и помех.

В целом программный пакет «Стрела» можно разделить на три части: расчет основных параметров РЛС, расчет основных характеристик радиотехнических устройств, моделирование и анализ статистических характеристик сигналов и помех. Общий вид программного интерфейса приведен на рис. 5.1.

 

Рис.

5.1.

Вид интерфейса ППП «Стрела»

Входные параметры, задаваемые пользователем, сгруппированы в пределах одного окна, которое разделено на серию вкладок. Некоторые параметры, являющиеся зависимыми от других параметров, например типа РЛС или вида обработки, пересчитываются непосредственно в процессе ввода исходных данных. Входные параметры разделены на четыре группы.

I. Основные параметры РЛС: выбор типа РЛС – импульсно-доплеровская или когерентно-импульсная; в зависимости от типа РЛС задаются следующие параметры: однозначно измеряемая дальность или скорость цели, диапазон однозначно измеряемых скоростей или дальностей, тип обработки отраженного сигнала и т.д.

II. Параметры зондирующего сигнала: выбор типа сигнала – простой или сложный; для сложного сигнала задается база сигнала; длина волны.

III. Параметры цели и помехи: выбор типа цели – высотная или низколетящая; параметры цели: ЭПР, скорость; параметры помехи: ЭПР, ширина спектра флюктуаций.

IV. Энергетические, вероятностные и другие параметры радиосистемы: мощность передатчика; коэффициент усиления антенны; энергетическая дальность; разрешение по дальности; вероятность правильного обнаружения; вероятность ложной тревоги; потери при обработке; ширина сектора сканирования и разрешение в азимутальной и угломестной плоскостях или, в зависимости от выбора пользователя, время обзора сектора сканирования.

Результаты расчета параметров РЛС выводятся в отдельное окно, разделенное на четыре поля. В первом поле сообщается, решена ли задача обнаружения с указанием запаса или недостатка величины порогового сигнала. Во втором поле отображаются рекомендации для пользователя программы с целью оптимизации параметров радиосистемы. В третьем поле выводятся расчетные значения некоторых важнейших параметров системы, необходимых для обеспечения заданных условий – необходимая мощность передатчика, максимальная энергетическая дальность, разница в коэффициентах улучшения отношения сигнал‑(помеха+шум) оптимальной и рассматриваемой системы. В четвертом поле отображаются расчетные значения следующих параметров радиосистемы: мощность сигнала, помехи, шума на входе; мощность шума приемника; отношение сигнал‑помеха и отношение сигнал‑шум на входе; отношение шум‑помеха на входе; отношение сигнал‑(шум+помеха) на входе; апертура антенны; частота повторения, период следования импульсов; однозначно определяемая дальность (для импульсно-доплеровских РЛС) и скорость (для когерентно-импульсных РЛС); относительная ширина спектра помехи; время обработки в одном направлении, общее время обработки; число импульсов в пачке; выигрыш в отношении сигнал-шум; выигрыш в отношении сигнал‑(помеха+шум); пороговый сигнал с учетом потерь; разница порог – выигрыш сигнал‑(помеха+шум).

При неверном вводе входных параметров или в случае, если какие-либо их значения выходят за допустимые пределы, выдаются сообщения об ошибке и предлагаются варианты возможных значений. Для обоснования выбора параметров пользователю предлагаются графики энергетических зависимостей: максимальной энергетической дальности от числа импульсов в пачке зондирующего импульса и от мощности передатчика и вероятностных зависимостей: вероятности правильного обнаружения цели от числа импульсов в пачке зондирующего импульса и от максимальной энергетической дальности (см. рис. 5.2). Пунктирными линиями на графиках указаны значения входных параметров.

Пользователю ППП «Стрела» предоставляется возможность синтеза и анализа различных алгоритмов работы устройств обработки сигнала. Выбираются виды накопления сигналов, предусмотрена возможность перестройки периода повторения импульсов.

 

Рис.

5.2.

Энергетические характеристики РЛС

Параметры помех предусматривают задание формы энергетического спектра с заданием относительных фазы настройки и ширины спектра. Для многомодовых спектров помех задается количество мод, а также параметры каждой моды. Выходные параметры разделены на две группы: 1) частотные характеристики; 2) энергетические и вероятностные характеристики (см. рис. 5.3).


 

 

Рис.

5.3.

Выходные параметры МФ

Для характеристики частотных свойств рассчитываются и отображаются: амплитудно-частотная характеристика доплеровского фильтра, а также следующие параметры: максимальный уровень боковых лепестков АЧХ доплеровского фильтра, полоса пропускания по уровню –3 дБ АЧХ доплеровского фильтра, полоса пропускания по уровню – 6 дБ АЧХ доплеровского фильтра, максимальные потери преобразования, уровень пересечения АЧХ соседних фильтров.

Энергетические и вероятностные свойства характеризуются и отображаются как: зависимость энергетического параметра от номера канала, зависимость вероятности правильного обнаружения от номера канала, среднее значение энергетического параметра, средняя вероятность правильного обнаружения, оптимальное значение параметра параметрического окна (при оптимизации по одному из заданных критериев).

Результаты моделирования сигналов и помех выводятся в окне выходных параметров, разделенном на вкладки, отображающие реализации процесса во временной и спектральных областях. В пакете предусмотрена возможность использования выходных данных для работы с иными приложениями. С этой целью сохраняются следующие данные: отсчеты амплитудно-частотной характеристики окна, отсчеты зависимости энергетического параметра от номера канала, отсчеты зависимости вероятности правильного обнаружения от номера канала.

Лабораторный практикум по данному курсу проводится на базе ППП «Стрела» в соответствии с методическими указаниями [[ix][x]].

Таким образом, ППП «Стрела» является средством проектирования и моделирования сложной РЭС, позволяет оптимизировать основные тактико-технические параметры РЛС и системы первичной обработки сигналов.

Обработка и анализ результатов моделирования систем

Требования к алгоритмам анализа результатов моделирования

После проведения спланированного вычислительного эксперимента необходимо эффективно обработать его результаты. При обработке модельных данных необходимо учитывать следующие особенности: наличие больших выборок требует разработки правил их сегментации; недостатки априорных моделей данных частично уменьшаются при переходе к непараметрическим моделям; блочность конструкции модели предполагает наличие промежуточных реализаций входных и выходных переменных. К качеству оценок, получаемых после обработки, предъявляются общие требования теории оценок случайных процессов: 1) несмещенность M[]=g; 2) эффективность M[(– g)2] £ M[(– g)2],  – эффективная оценка,  – любая другая оценка, то есть оценка  имеет минимальный средний квадрат ошибки; 3) состоятельность, то есть сходимость по вероятности при N → ∞ к оцениваемому параметру  или .

При исследовании сложных систем при большом N в результате моделирования получается большой объём информации о состоянии модели, поэтому необходимо фиксацию и обработку результатов моделирования организовать так, чтобы оценки характеристик формировались постепенно без запоминания больших объёмов информации.

Распространенной задачей является оценка свойств стационарных процессов, являющихся, кроме того, эргодическими. При этом среднее по множеству реализаций можно заменить средним по времени. Использование одной, хотя и длинной реализации, проще с вычислительной точки зрения. Типичными задачами при обработке результатов статистического эксперимента являются задачи определения эмпирического закона распределения случайной величины, проверка однородности распределений, сравнение моментов распределения в процессе моделирования.

Определение эмпирической ФРПВ

Для качественного определения эмпирической ФРПВ FЭ(y) обычно требуется значительное количество реализаций N. Последовательность операций выглядит следующим образом. 1. Находим WВ(y) – выборочное распределение при относительно малых N. 2. Выдвигаем нулевую гипотезу H0 о принадлежности WВ(y) к одному или нескольким из известных теоретических законов распределения FТ(y). 3. Проверяем гипотезу H0 по критериям: c2, Колмогорова, Смирнова и др. 4. Наращиваем N и в процессе моделирования корректируем вид теоретического распределения FТ по гистограммам распределения, контролируя ошибку между теоретическим распределением и гистограммой.

Заключение

Использование компьютерных моделей случайных процессов с заданной ФРПВ и с заданной автокорреляционной позволяет анализировать не только свойства широкого класса сигналов и помех, но и проводить анализ методом имитационного моделирования различных устройств и систем обнаружения и обработки сигналов. На этапе проектирования имитационное моделирование значительно расширяет возможности инженеров-разработчиков РЭС. Компьютерные средства проектирования позволяют синтезировать системы и устройства РЭС на основе многокритериального подхода, предполагающего многомерную оптимизацию их параметров.

Интеллектуализация проектирования, внедрение новой информационной технологии предполагают непосредственную работу разработчика радиоэлектронной системы с компьютером, без участия программистов. Интуитивно понятный дружественный интерфейс, характерный для большинства современных сред компьютерного моделирования, дает возможность самостоятельной работы инженера с моделями сложных технических объектов, таких как системы радиолокации, радионаблюдения, радиоуправления, связи и т.д.

Контрольные вопросы для самопроверки

  1. Что такое модель? Для чего она предназначена, какие существуют виды моделей?
  2. Перечислите и охарактеризуйте этапы проектирования РЭС.
  3. Какие выделяют виды спектральных моделей сигналов и помех?
  4. Какие ФРПВ имеют датчики ПСЧ? Что такое базовое распределение?
  5. Что такое моделирующий фильтр и для чего он используется? Чем характеризуется передаточная функция линейного фильтра?
  6. Каковы структурные схемы линейных фильтров? Что такое авторегрессионный фильтр?
  7. Как рассчитать параметры фильтра авторегрессии-скользящего среднего? Что такое невязка?
  8. Что такое контрольный спектр?
  9. На чем основана методика выбора порядка моделирующего фильтра?

10.  Чем вызвана необходимость перераспределения порядков авторегрессионной и скользящего среднего частей АРСС-фильтра?

11.  Какие универсальные инструментальные компьютерные средства используются для проектирования и моделирования РЭC? В чем преимущества специализированных компьютерных средств? Что такое CASE‑технология?

12.  Для чего предназначен пакет прикладных программ «Стрела»?

13.  Какова методика моделирования случайных процессов с заданными ФРПВ? Как экспериментально определить ФРПВ?

14.  Какие требования предъявляются к алгоритмам анализа результатов моделирования?

Задание для выполнения контрольной работы

Изучив данное учебное пособие, сгенерировать в среде Mathcad приведенные на рис. 3.2 ‑ 3.6 программы и построить модель случайного процесса. По номеру V варианта задания, соответствующему порядковому номеру студента в списке группы, вычислить коэффициенты rj корреляции по формуле, приведенной на рис. 9.1. Зависимость rj(V) определяет различную для каждого варианта задания автокорреляционную последовательность rj. В сдаваемой на проверку контрольной работе необходимо привести спектры моделируемого процесса (см. рис. 3.6) и результаты их сравнения с контрольным спектром (зависимость E(pq) на рис. 3.5).