2,1 Мб

ОПТИМИЗАЦИЯ ПО БЫСТРОДЕЙСТВИЮ ВИРТУАЛЬНОГО ПРИБОРА ПОЛИГАРМОНИЧЕСКОЙ
ЭКСТРАПОЛЯЦИИИ В СМЕШАННОЙ СРЕДЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ С++ И LabVIEW
В.В.Баданов, И.В.Баданов, А.П.Евсеев
Нижегородский госуниверситет
Проблема получения максимально точной и быстрой оценки неизвестной (недоступной для наблюдения) части функции
(временного или пространственного ряда) по известному отрезку весьма актуальна во многих отраслях человеческой
деятельности: от составления экономических прогнозов до поражения маневрирующей цели зенитным снарядом.
В предыдущих публикациях были рассмотрены вопросы применения алгоритма полигармонической экстраполяции(АПГЭ)
для различных моделей сигналов и выявлены условия возникновения погрешностей [1,2,3]. Поиски путей уменьшения
погрешностей экстраполяции привели к модификациям алгоритма с существенным увеличением времени расчета
экстраполируемого интервала. Это обстоятельство, наряду с объективно существующей потребностью в быстродействующих
алгоритмах экстраполяции, явилось причиной предлагаемого исследования.
В качестве отправной точки был взят вариант программной реализации АПГЭ в среде графического программирования
"LabVIEW" и выявлены основные затраты времени в расчетном цикле. На основании этой оценки определилась часть
виртуального прибора (ВП-АПГЭ) требующая перекодировки на языке, позволяющем более экономно использовать
вычислительный ресурс. Однако, переход на язык более низкого уровня лишает исследователя возможности гибкого управления
некоторыми параметрами АПГЭ (чем выгодно отличается "LabVIEW"), поэтому при разработке программы на С++ были
заложены все необходимые детали интерфейса с выходом в основную программу. В структуре программы была учтена
возможность её дальнейшей модификации с минимальными переделками.
Тестовые расчеты для исходного и модернизированного алгоритмов показывают улучшение быстродействия в 10-15 раз при
количестве точек предыстории 1000 отсчетов и выигрыш 250-300 раз при количестве точек предыстории 10000. При этом
экстраполяция производилась на интервал 10% от предыстории. Время расчета экстраполированного интервала в первом случае
составило около 2-х миллисекунд и во втором случае около 20 миллисекунд.
На рисунке показан вид графического интерфейса модернизированного варианта виртуального прибора
"ПОЛИГАРМОНИЧЕСКИЙ ЭКСТРАПОЛЯТОР". На верхнем графике отображается реализация сигнала представляющего из
себя суперпозицию отрезка синусоиды размером 0,75 периода и 25 периодов меандра, на нижнем – сравнение экстраполяции
этого сигнал на 300 точек и истинного сигнала построенного по его модели.
Проведенная модернизация значительно улучшила потребительские свойства программного продукта и заложила запас по
быстродействию для дальнейшего усложнения АПГЭ, например, в направлении адаптивных вариантов.
[1] Евсеев А.П. //В кн. Сб. тезисов межреспубликанской конференции.
–Н.Новгород: ННИПИ “КВАРЦ”, 1992, с.31.
[2] Евсеев А.П., Баданов В.В. //В кн. Труды шестой научной конференции по радиофизике. 7 мая 2002г. /Ред. А.В.Якимов. –
Н.Новгород: ТАЛАМ, 2002, с.169.
[3] Евсеев А.П., Евсеев Д.А., Баданов В.В. //В кн. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия
Радиофизика. Вып. 1(2). Н.Новгород: Изд-во ННГУ , 2004. с. 249-255
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ АЛГОРИТМА ПОЛИГАРМОНИЧЕСКОЙ
ЭКСТРАПОЛЯЦИИ И СРАВНЕНИЕ С АЛГОРИТМОМ ЛИНЕЙНОГО ПРЕДСКАЗАНИЯ
М.А. Бовыкин, А.А. Богатов, А.П. Евсеев
Нижегородский госуниверситет
В предыдущих публикациях были сделаны выводы об основных источниках погрешностей алгоритма полигармонической
экстраполяции (АПГЭ) и очерчены классы сигналов с хорошей, удовлетворительной и неудовлетворительной точностью
требуемых оценок [1, 2]. Прозрачный физический механизм АПГЭ позволяет увидеть причины возникновения ошибок и
предложить пути их уменьшения. В силу ограничения объёма данной публикации отсылаем за подробным обоснованием АПГЭ в
[1].
В большинстве случаев модель сигнала, опираясь на выводы теоремы Вольда, можно представить в виде аддитивной
комбинации квазидетерминированных компонент и белого гауссова шума. Из-за принципиальной непредсказуемости белого
гауссова шума он представляется серьезным источником ошибок, а при большой его относительной доле и основным.
Как следует из соотношений для выходного сигнала полигармонического экстраполятора
A3() = 2A2() – A1(),
 3() = 2 2() –  1(),
S3(x) = F-1[A3()exp(–j 3()]
мощность некоррелированного шума в составе экстраполированного сигнала - удваивается [1]. Это обстоятельство должно
рассматриваться как избыточная ошибка алгоритма
Для уменьшения его вклада в общую ошибку экстраполяции можно использовать различия в спектрах шумовых и
регулярных сигналов. Амплитудно-частотный спектр квазирегулярных сигналов представляет из себя набор пиков, в то время
как амплитудно-частотный спектр шумовой компоненты не имеет выраженных пиков и является набором отсчетов относительно
низкого уровня равномерно распределенных по частотной оси. Если применить нелинейное преобразование амплитудночастотного спектра, состоящее в отсечении компонент с низким уровнем, не снижая при этом уровень интенсивных компонент,
то мощность шума на выходе снизится, следовательно ошибка экстраполяции уменьшится.
Изложенный подход был осуществлен путем модернизации виртуального прибора реализующего АПГЭ с помощью
введения в функциональную схему соответствующих блоков. Проводился параллельный расчет одного и того же сигнала по
исходному и модернизированному алгоритму Для оценки выигрыша в графическом интерфейсе был введен числовой индикатор.
Уровень порога ограничения мог регулироваться в процессе работы прибора. Вид графического интерфейса приведен на
рисунке, где для исследовательских целей выведены графики преобразованного амплитудно-частотного спектра.
Проведенные вычислительные эксперименты показали снижение избыточной ошибки экстраполяции вызванной
присутствием некоррелированного шума
[4] Евсеев А.П. //В кн. Сб. тезисов межреспубликанской конференции. Н.Новгород: ННИПИ КВАРЦ, 1992, с.31.
[5] Евсеев А.П.. Кирьянов К.Г., Шабельников А.В. //В кн. Сб. тезисов межреспубликанской конференции. Н.Новгород: ННИПИ
КВАРЦ, 1992, с.32.
[6] Евсеев А.П., Снегирев В.С. //В кн. Труды третьей научной конференции по радиофизике. 7 мая 1999г./ Ред. А.В.Якимов,
Н.Новгород: ННГУ, 1999, с.163.
МЕТОД МЕЖПЕРИОДНОЙ ОБРАБОТКИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ
И.В.Душко1), П.В.Михеев2), Е.С.Фитасов2), Д.Л.Захаров2)
1)Нижегородский
госуниверситет, 2)ФГУП ННИИРТ
Как известно, одним из этапов первичной временной обработки сигналов в импульсных радарах обзорного типа является
межпериодная фильтрация принимаемой смеси, связанная с необходимостью селекции полезных и мешающих сигналов по
частоте Доплера. [1]. Для эффективного подавления пассивной помехи и при этом когерентного накопления всей азимутальной
пачки импульсов, необходимо обеспечить низкий уровень боковых лепестков (УБЛ) в полосе частот, занимаемой сильной
помехой, тогда как вне этого интервала УБЛ может быть значительно выше. Такая частотная характеристика реализуется, как
известно, с помощью весового вектора [1]
W = R-1S(f0).
(1)
Здесь R – корреляционная матрица пассивной помехи и собственного шума размерности N∙N (N
– количество импульсов в принимаемой пачке); S(f0) – вектор полезного сигнала; f0 – частота
Доплера полезного сигнала. Фильтрация (1) является оптимальной по критерию максимума
отношения сигнал/(пассивная помеха + собственный шум) при любом статистическом
распределении мешающих сигналов, и – оптимальной в байесовском смысле при их гауссовом
распределении [1].
Применение вектора (1), однако, предполагает использование конкретной матрицы R, которая далеко не всегда известна в
силу априорной неопределенности относительно формы спектра мощности пассивной помехи. С другой стороны, при
реализации радара задается, как правило, требование глубокой режекции в некотором диапазоне доплеровских частот
независимо от формы спектра подавляемых сигналов. В связи с этим в настоящей работе предлагается квазиоптимальный подход
к реализации алгоритма (1), основанный на следующих соображениях.
Аппроксимируем пассивную помеху набором М комплексных синусоид вида
e j 2  f T 
 j 2  f 2T 
S ( f )  e



j 2 f N T
e

(2)
с частотами Доплера f1, f2, …, fM и случайными амплитудами a1, a2, …, aM (M«N; T – период зондирования). Тогда при условии
интенсивной помехи обратную по отношению к R матрицу можно представить в виде проектора на ортогональное пассивной
помехе подпространство [2]
R - 1 ≈ E – S (S H S ) - 1 S H ,
(3)
где E – единичная матрица, S – матрица, составленная из вектор-столбцов S(f1), …, S(fM); «H» – знак эрмитова сопряжения.
Частотная характеристика когерентного накопителя, соответствующая алгоритму (1), (3), определяется выражением
F ( f ) = | S H ( f ) (E – S (S H S ) - 1 S H ) S (f 0 ) | .
(4)
График этой функции при конкретных значениях параметров (N = 140, M = 7) приведен
на рисунке (по оси абсцисс для удобства отложена радиальная скорость). Видна глубокая зона
режекции в диапазоне скоростей ± 8 м/с, а также – главный пик, соответствующий
радиальной скорости V0 полезного сигнала. Везде вне зоны режекции УБЛ приближенно
соответствует закону sin(x)/x, и ширина главного пика частотной характеристики (4) не
претерпевает сколь угодно заметных изменений по сравнению со случаем согласованной
фильтрации. Следует отметить, что (3) не зависит от мощностей синусоид, составляющих
пассивную помеху, вследствие чего отпадает необходимость в каких-либо априорных
предположениях о форме ее спектра. При этом параметры зоны режекции регулируются
только количеством и расстановкой частот f1, f2, …, fM. При необходимости можно организовать несколько зон режекции, выбрав
соответствующим образом частоты f1, f2, …, fM.
Также в данной работе был проведен сравнительный анализ полученного алгоритма с известными способами
квазиоптимальной межпериодной обработки. Показаны преимущества нового способа, объясняющиеся тем, что повышенные
требования к УБЛ предъявляются только в диапазоне частот пассивной помехи. Это позволяет когерентно накапливать всю
азимутальную пачку импульсов, эффективно подавляя при этом пассивную помеху.
Таким образом, в условиях априорной неопределенности относительно формы спектра пассивной помехи, что обычно имеет
место на практике, предлагаемый способ формирования частотной характеристики доплеровского фильтра представляется
эффективным инструментом синтеза. Вытекая из оптимального способа доплеровской фильтрации при замене в нем априори
неизвестной корреляционной матрицы пассивной помехи и собственного шума ее реалистической аппроксимацией,
предлагаемый способ является весьма близким к оптимальному и превосходит по качеству наиболее распространенные способы
квазиоптимальной межпериодной обработки, применяемые в условиях воздействия пассивных помех.
[1] Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. –М.: Радио и связь,
1981, 416c.
[2] Ланкастер П. Теория матриц: Пер. с англ. –М.: Наука, 1982, 270с.
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ЗАМИРАНИЙ В ПРИЗЕМНОМ КАНАЛЕ СВЯЗИ С
ДВИЖУЩИМСЯ ОБЪЕКТОМ
Д.И.Городов, А.П.Евсеев
Нижегородский госуниверситет
В последнее время классическая задача оценки надежности приземных каналов связи приобретает повышенную
актуальность. Это вызвано широким распространением технологии мобильной связи и систем дистанционного управления
подвижными объектами. На практике требуется оценка передаточных свойств канала прохождения энергии сигнала от
передатчика к приемнику в зависимости от их взаиморасположения и движения, а также и статистика (а для адаптивных
протоколов и динамика!) уровня сигнала от времени. Зачастую, этот канал образуют несколько нестационарных лучей,
интерферирующих между собой. В основе изменений АЧХ такого канала во времени лежат классические законы волновой
физики [1]. При этом, для фиксированной ситуации физическая картина и количественные соотношения вполне прозрачны.
Однако, в случае сложной геометрии переотражающих поверхностей и меняющихся параметров движения, аналитический
расчет распределения энергии сигнала в плоскости частота-время для точки расположения приемника весьма затруднителен. В
то же время, знание качественных и количественных параметров этого распределения необходимо для оценки надежности связи
и эффективного использования частотно-временного ресурса.
Для решения поставленной задачи предложено использование имитирующей модели в среде “LabVIEW”. Модель позволяет
наблюдать на яркостном индикаторе скользящего спектра результат сложной интерференции волнового поля при
распространении широкополосного помехового сигнала от источника к приемнику вблизи отражающей поверхности [2, 3].
Параметры взаиморасположения излучателя, приемника и их движения управляются курсором или автоматически на правом
окне виртуального прибора. Количество источников может изменяться, а также имеется возможность устанавливать их
взаимокогерентность. В процессе работы с моделью была проведена её верификация, т.е. установлено совпадение простейших
ситуаций с классическими представлениями об интерференции монохроматических когерентных волн, а также подтверждено
интуитивное предположение о существовании локально-квазирегулярных областей неравномерного распределения энергии в
плоскости частота-время. При этом исходный спектр помехи был равномерным по частоте и постоянным во времени. Глубина
интерференционного рельефа, естественно, зависела от коэффициента отражения подстилающей поверхности. Наблюдалось
изменение наклона “хребтов” и “впадин” помехового рельефа в зависимости от скорости движения источника помех.
Одним из широко применяемых способов снизить вредное влияние колебаний уровня принимаемых сигналов является
организация двух каналов связи, разнесенных по несущей частоте или(и) в пространстве. Пространственно-частотный разнос
передатчиков (приемников) уменьшает взаимокорреляцию колебаний уровня сигналов в каналах, что позволяет, после их
объединения (суммирования) получить более постоянный уровень сигнала. Для оценки необходимой величины
пространственно-частотного разноса при различных практических конфигурациях подстилающей поверхности и коэффициенте
отражения была проведена модификация виртуального прибора описанного в [2].
Усовершенствованный вариант программы имитирует интерференционные колебания в пункте приема при синхронном
движение двух передатчиков работающих на разнесенных несущих частотах в пределах 10% от средней. Пространственный
масштаб и скорость движения задаются через единицу длины волны.
Графический интерфейс виртуального прибора приведен на рисунке.
Осциллограммы на левой части передней панели виртуального прибора отображают колебания уровня принимаемого
сигнала при прохождении заданной трассы от передатчиков телеметрии. Модуль коэффициента отражения подстилающей
поверхности устанавливается с помощью движкового регулятора в правом углу лицевой панели. Угол подхода и скорость
движения также задаются соответствующими органами управления.
[1] Горелик Г.С. Колебания и волны. -М.: ГФМЛ, 1959, 572 с.
[2] Городов Д.И., Касаткин С.В., Евсеев А.П.//В кн. Труды восьмой научной конференции по радиофизике 7 мая 2004г. /Ред.
А.В.Якимов. –Н.Новгород: ТАЛАМ, 2004, с.265.
[3] Евсеев А.П., Городов Д.И., Касаткин С.А., Кузьмин В.В.//В кн. Материалы Международной научно-практической
конференции "Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments”–
М.: Изд-во РУДН, 2005.- 392 с.; илл.
СИНТЕЗ АКТИВНЫХ ФИЛЬТРОВ С МНОГОПЕТЛЕВОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ
С.В Зайцев, Н.Е. Земнюков
ОАО «Завод им. Г.И. Петровского», г. Нижний Новгород
В условиях сложной помеховой гидроакустической обстановки гидроакустические приемные устройства должны обладать
высокими избирательными свойствами. При синтезе данных устройств с цифровой обработкой сигналов задача избирательности
аналогового приемного тракта решается блоком активных фильтров. В этом случае активные фильтры, кроме хороших
избирательных свойств в частотной области должны иметь линейную ФЧХ (для минимизации искажений при приеме
шумоподобных сигналов) и осуществлять коррекцию нелинейности АЧХ предшествующего им аналогового тракта
(гидроакустической антенны и предварительных усилителей). Осуществление последнего требования значительно облегчает и
удешевляет расчет и изготовление гидроакустических антенн, так как при расчете гидроакустической антенны можно снизить
жесткие требования к линейности АЧХ антенны в заданном частотном диапазоне, а при изготовлении самой гидроакустической
антенны достаточно добиться, с заданной точностью, повторяемости параметров образцов.
В ходе проводимых работ рассматривалась схема с многопетлевой обратной связью (МОС). Одним из требований к блоку
активных фильтров была минимизация количества звеньев в фильтре. Данное требование объяснялось следующими причинами:
— минимизацией энергопотребления (фильтр предназначался для автономной аппаратуры);
— недостатком каскадного построения схемы при больших порядках фильтра, где в качестве звеньев используется схема с
МОС. Данный недостаток проявляется в неустойчивости параметров АЧХ и ФЧХ фильтра к отклонениям номиналов резисторов
и конденсаторов от рассчитанных значений.
Схема с МОС (рис.1) была применена для осуществления фильтра нижних частот (ФНЧ-фильтра) с частотой среза 40 кГц, с
линейной фазой в полосе пропускания. Данный фильтр корректировал нелинейность АЧХ гидрофона (рис.2) и предварительного
усилителя и был реализован на 4-х каскадно-соединенных звеньях. АЧХ данного ФНЧ фильтра представлены на рис. 3. Данная
задача была решена дискретным синтезом по ряду 192 с помощью пакета ЛИПС 4.0.
Рис. 1
Рис. 2
Рис. 3
Фильтр был осуществлен на операционном усилителе (ОУ) MAX4254. В ходе проведенных работ была синтезирована
модель данного ОУ.
В исследуемом сигнале основная информация находилась в полосе до 40 кГц, а в диапазоне 27-33 кГц – сигнал активного
гидролокатора. На рис.2 представлена АЧХ чувствительности гидрофона, где наблюдается резонанс в диапазоне 36 – 50 кГц.
Нелинейность данной АЧХ в полосе 0 – 40000 Гц составляет порядка 8 дБ относительно нулевого уровня. На рис.3 представлена
АЧХ корректирующего ФНЧ-фильтра. На рис.4 представлена результирующая АЧХ всего аналогового тракта,
скорректированная ФНЧ-фильтром. ФЧХ аналогового тракта линейна в полосе 0 – 40000 Гц. Заданное ФНЧ-фильтром усиление
составляет около 6 дБ, резонанс в диапазоне 36 – 50 кГц скомпенсирован. Относительно данного уровня нелинейность АЧХ
составляет около 3 дБ, в диапазоне 27-33 кГц – 0,5 дБ. Точность расчетных и практических данных составила менее 5% и
определялась, главным образом, точностью подбора номиналов резисторов и конденсаторов.
Основным недостатком схемы каскадного построения фильтров с
МОС является, как уже указывалось, неустойчивость параметров АЧХ и
ФЧХ фильтра к отклонениям номиналов резисторов и конденсаторов от
рассчитанных значений. Этот недостаток устраняется выбором рядов
номиналов элементов. Так, для данного фильтра, был использован ряд 192:
резисторы имели отклонение 0,5%, конденсаторы – 1%.
Рис. 4
[1] Джонсон Д., Джонсон Дж., Мур Г. Справочник по активным фильтрам. – М: Энергоатомиздат, 1983.
[2] Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры. – М: Мир, 1982.
ДИСКРЕТНЫЙ СИНТЕЗ АКТИВНЫХ ПОЛИНОМИНАЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ
С.В Зайцев, Н.Е. Земнюков
ОАО «Завод им. Г.И. Петровского», г. Нижний Новгород
При больших порядках фильтра каскадное построение структуры активного фильтра, где в качестве звеньев используются
схемы с многопетлевой обратной связью (МОС) (рис. 1) имеет недостаток, проявляющийся в неустойчивости параметров АЧХ и
ФЧХ фильтра к отклонениям номиналов резисторов и конденсаторов от рассчитанных значений. Для уменьшения данного
нежелательного эффекта в настоящее время используют связно-каскадные структуры активных фильтров, где в качестве звена
используют так называемую полиноминальную схему (рис. 2).
Рис.1
Рис.2
Как показали эксперименты, полиноминальная схема имеет лучшие частотно-избирательные свойства по сравнению со
схемой с МОС. Данное схемотехническое решение было применено для синтеза полосового фильтра в диапазоне 290–3450 Гц.
Фильтр представляет собой сочетание ФНЧ и ФВЧ полиноминальных звеньев, его схема приведена на рис. 3. На рис. 4
приведена его АЧХ
Рис. 3
Рис. 4
Данная задача была решена дискретным синтезом по ряду 192 с помощью пакета ЛИПС4.0. При этом учитывался
максимальный выпускаемый номинал емкости конденсаторов – 44,2 нФ.
По сравнению со структурой с МОС, данная связно-каскадная структура более устойчива к отклонениям номиналов
резисторов и конденсаторов от рассчитанных значений. Так резисторы и конденсаторы могут иметь допуск до 10%. Другое
преимущество связно-каскадной структуры, по сравнению с МОС-структурой, является возможность регулировки усиления и
полосы фильтра при изменении номиналов минимального количества резисторов. Например, для изменения усиления
необходимо изменить только резистор R8, для изменения полосы пропускания в сторону – резисторы R4, R6, R7 для регулировки
нижнего среза и резисторы R12, R13, R14, R16 для регулировки верхнего среза. При этом, неравномерность АЧХ в полосе
пропускания остается удовлетворительной.
Еще одно важное преимущество полиноминальных схем, входящих в состав связно-каскадных структур, по сравнению с
МОС-схемами, проявляется в снятии жестких ограничений на величину резисторов обратной связи. В схемах с МОС эта
величина, чаще всего, не должна превышать 1 МОм (резистор R3 рис.1), в противном случае фильтр работает неустойчиво.
Указанный номинал резистора обратной связи определяется конструктивными особенностями операционных усилителей и
схемой их подключения в МОС-звеньях. В полиноминальных звеньях величина сопротивления обратной связи распределяется
между резисторами R2 и R3(рис.2), поэтому величины номиналов более 1 МОм не оказывают негативного влияния на работу
схемы.
Устойчивость к погрешностям номиналов элементов и относительная легкость изменения полосы пропускания с
сохранением неравномерности АЧХ позволяет применять связно-каскадные структуры активных фильтров в аппаратуре со
сканирующей частотной полосой. Например, в системах охраны трубопроводов, являющихся адаптивными системами в
частотной области. Резисторы R4, R6, R7, R12, R13, R14, R16 в данном случае, заменяются цифровыми потенциометрами
(например AD8400-AD8404), управляемыми встроенным PIC-контроллером. Выбор частотной полосы осуществляется на основе
данных первичной обработки сигналов.
При степени интеграции и минимизации современных микросхем активные фильтры занимают небольшой аппаратурный
объем. Так, для реализации рассматриваемого полиноминального фильтра на микросхемах типа MAX4254 или 544УД14Р3
необходимо две микросхемы.
[1] Джонсон Д., Джонсон Дж., Мур Г. Справочник по активным фильтрам – М: Энергоатомиздат, 1983.
[2] Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры – М: Мир, 1982.
ОЦЕНКА ВЫИГРЫША В ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ ДЛЯ РАДИОСИСТЕМ СВЯЗИ И ЛОКАЦИИ С АДАПТИВНЫМ
УПРАВЛЕНИЕМ В ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ ПЛОСКОСТИ
С.В.Касаткин, А.П.Евсеев
Нижегородский госуниверситет
При решении задач адаптивного управления частотно-временными параметрами сигналов связных и локационных систем в
сложной помеховой остановке может эффективно использоваться алгоритм полигармонической экстраполяции [1]. Адаптивное
управление частотой, моментом излучения и, в общем случае, законом модуляции излучаемых сигналов по критерию
минимального пересечения областей локализации энергии принимаемых сигналов с интенсивными помехами требует решение
задачи оперативного прогноза частотно-временного распределения энергии помех, что обусловлено принципиальным разносом
во времени моментов излучения и приема. Имеет смысл пояснить, что, в отличие от радиолокационной системы, где способ
включение экстраполятора в функциональную схему очевиден, в системах радиосвязи подразумевается использование
вспомогательного узкополосного канала связи для передачи информации о желательных моментах и несущих частотах передачи
между корреспондентами так как управление происходит в другой точке местонахождения относительно точки, где происходит
измерение и оперативный прогноз частотно-временного рельефа помеховой ситуации.
Определим показатель выигрыша Q дб как десятичный логарифм отношения средней спектральной плотности мощности
помех N(w,t) по частотно-временному интервалу используемому системой к среднему уровню мощности N(w,t) в пределах
области локализации энергии сигналов принимаемых радиосистемой. При этом во втором случае усреднение производится по
достаточно большому количеству тактов работы системы. Очевидно, что в случае отсутствия какой-либо корреляции
(синхронизации) между колебаниями уровня спектральной плотности мощности помех и распределением моментов излучения и
несущих частот излучаемых сигналов, т.е. отсутствии закономерного управления, средний уровень помехи действующей на вход
приемника будет одинаков для обоих случаев. В этом случае Q дб = 0, т.е. выигрыш отсутствует.
Продолжая рассуждения, можно сделать вывод об отсутствии выигрыша для любого закона управления при равномерном
распределении помех в плоскости частота-время или, если частотно-временной масштаб неравномерности помех значительно
меньше частотно-временного масштаба используемого сигнала.
Таким образом надеяться на ощутимый выигрыш в снижении действующего уровня помех в моменты приема полезных
сигналов можно при выполнении трех условий:
1. достаточной неравномерности распределения спектральной плотности мощности помех усредненной с характерным
частотно-временным масштабом области локализации энергии собственных сигналов;
2. наличии алгоритма оперативного прогноза с необходимым упреждением и точностью;
3. возможностью быстрого управления частотно-временными параметрами собственных сигналов в пределах превышающих
характерный масштаб частотно-временной неравномерности помех.
Далее перейдем от использования терминологии частотно-временной плоскости к имитационному моделированию на
фиксированной несущей частоте т.е. адаптация предполагается на временной оси. Это не меняет принципиальной сути дела, но
одномерный экстраполятор работает существенно быстрее двухмерного и моделирование упрощается.
Виртуальный прибор состоит из двух основных блоков – генератора широкого класса помеховых ситуаций в виде
положительно определенных временных рядов с различным соотношением сигнал/шум и экстраполятора этих рядов с заданным
упреждением [2]. Алгоритм его работы состоит в вычислении отношения среднеквадратичного уровня сформированной помехи
к среднеквадратичному уровню помехи в точке её минимума, найденного в пределах разрешенного интервала поиска на
экстраполированном участке. Заметим, что усреднение во втором случае должно производиться по достаточно большому числу
тактов работы системы (в нашем случае – по 50 циклам). При этом, в силу неизбежных ошибок экстраполяции, предсказанный
момент и уровень минимума помехи не обязательно совпадает с действительным значением помехи в этой точке на оси времени.
Вычислительный эксперимент, проведенный для большого набора модельных сигналов, подтвердил основные
предположения взятые в качестве исходных предпосылок к постановке исследования. Подтверждена монотонная зависимость
выигрыша в помехоустойчивости как функции "изрезанности" помехового рельефа, а также от величины допускаемого маневра в
моменте выбора излучения сигнала, от величины заданного упреждения и уровня шумовой компоненты (обратная
пропорциональность). Получены для разных ситуаций значения выигрыша от долей децибела до десятков децибелов. Последняя
цифра характерна для мощной, квазидерминированной помехи.
Следует заметить, что область применимости алгоритма полигармонической экстраполяции не ограничивается системами
радиолокации и связи. Этот подход может найти успешное использование в различных сложных технических системах,
работающих в условиях нестационарных внешних воздействий при ограниченности располагаемых ресурсов.
[4] Евсеев А.П., Городов Д.И., Касаткин С.А., Кузьмин В.В.//В кн. Материалы Международной научно-практической
конференции "Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments”–
М.: Изд-во РУДН, 2005.- 392 с.; илл.
[5] Касаткин С.В., Евсеев А.П.//В кн. Труды девятой научной конференции по радиофизике 7 мая 2005г. /Ред. А.В.Якимов. –
Н.Новгород: ТАЛАМ, 2005, с.110.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРОПОСФЕРНОГО ГРАДИЕНТА ТЕМПЕРАТУРЫ РАДИОМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ
А.А.Караганов, А.Г.Кисляков
Нижегородский госуниверситет
Тропосфера – самый нижний слой атмосферы до 12-15 км над уровнем моря  содержит около 80% всей массы атмосферы
[1]. Обычно ей присуще падение температуры с высотой, хотя нередко наблюдаются заметные отклонения от этого закона.
Тропосфера сильнее всех других слоев атмосферы подвержена влиянию энергетических превращений, происходящих у
поверхности Земли при конденсации и процессах теплопередачи. Эти процессы создают вертикальные и горизонтальные
градиенты, приводящие к развитию неустойчивости и к движениям воздушных масс. По величине градиента температуры
(адиабатического или псевдоадиабатического) можно судить о характере процессов, происходящих в тропосфере.
В настоящей работе предлагается оценивать градиент температуры в тропосфере по особенностям ее нисходящего теплового
радиоизлучения, измеряемого с помощью радиометра. Действительно, в приближении плоскослоистой атмосферы ее
радиоизлучение в «окне прозрачности» – в интервале частот между молекулярными линиями поглощения – может быть описано
приближенной формулой [2]:
Ta ()  T0 (1  e   )  w H э s (  ) e   ,
(1)
где Ta – эффективная температура излучения атмосферы, T0 – температура в приземном слое атмосферы,  =  sec - оптическая
толщина атмосферы в направлении  (  оптическая толщина в зените), w – вертикальный градиент температуры воздуха, Hэ –
эффективная длина пути (ЭДП) в атмосфере и функция s()   при   1. Соотношение (1) выведено в предположении, что
затухание радиоволн в атмосфере определяется каким-либо одним газом (O2 или H2O) и гидрометеоры отсутствуют.
Дифференцируя выражение (1) по , получим формулу
Ta/ ()   e   tg  T0  w H э (   1).
(2)
Нетрудно убедиться, что формула (2) имеет максимум по , положение и высота которого зависят от  и w. На этом основан, в
частности, метод определения величины , предложенный в [2], путем сканирования диаграммы направленности антенны
радиометра. При этом предполагалось, что параметры w и Hэ известны. Здесь мы полагаем, что частота, на которую настроен
приемник радиометра, приходится на склон линии кислорода и оптическая толщина , как и эффективная длина пути Hэ, могут
быть рассчитаны (см., например, [3]).
На Рис. 1 сравниваются функции Ta/(), рассчитанные для изотермичной атмосферы (сплошная кривая соответствует w = 0)
и для случая адиабатического градиента w = 10 C/км в сухой атмосфере (штриховая кривая). Из графиков видно, что появление
градиента температуры в тропосфере приводит к 2-м эффектам: к смещению максимума радиоизлучения атмосферы по углу и к
уменьшению максимальной температуры излучения.
Графики рассчитаны для следующих параметров атмосферы: T0=290 K, оптическая толщина атмосферы в зените  = 1, и ЭДП
Hэ= 5 км. Как показали расчеты, с уменьшением оптической толщины  происходит резкое увеличение максимума кривой Ta/()
и его смещение в область бóльших значений . Это затрудняет нахождение максимума кривой Ta/(), т.к. требуется высокое
угловое разрешение. Кроме того, следует учитывать, что плоскослоистое приближение для атмосферы, принятое в расчетах,
справедливо при   85.
Представляет интерес определить оптимальный диапазон  для измерения градиента температуры. Это помогает сделать
график Рис. 2, где представлены приращения функции Ta/() при изменении w от 0 до 10 в функции =0,252. На правой оси
ординат показана зависимость max(). Анализ этих кривых показывает, что для оценки w наиболее подходит интервал =0,4-0,8,
где достаточно легко нахождение max и приращение Ta/() еще велико.
Рис. 1
Рис. 2
[1] Хргиан А.Х. Физика атмосферы. Ленинград: Гидромет, 1969, с.103.
[2] Кисляков А.Г. // Радиотехника и Электроника. 1968. Т.13, №7. С.1161.
[3] Кисляков А.Г., Наумов А.И. // Изв. АН СССР. Сер «Физика атмосферы и океана». 1970. Т.6, №3. С.239.
АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ НЕЛИНЕЙНОЙ ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ В ЗАДАЧЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕННОЙ
ЗАДЕРЖКИ СИГНАЛОВ С ФАЗОВОЙ И ЧАСТОТНОЙ МАНИПУЛЯЦИЕЙ
А.А.Логинов, О.А.Морозов, В.Р.Фидельман
НИФТИ ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Задача цифровой фильтрации сигналов возникает во многих областях прикладной физики и техники. В частности, при
обработке фазоманипулированных сигналов, цифровая фильтрация может быть использована для выделения фазовых разрывов
(информационной составляющей сигнала). В работе предлагается алгоритм нелинейной цифровой фильтрации информационных
пакетов с фазовой манипуляцией. Алгоритм рассматривается на примере задачи определения временной задержки сигналов при
многоканальном распространении.
В основе предлагаемого алгоритма лежит подход минимальной дисперсии Кейпона, заключающийся в минимизации
дисперсии сигнала на выходе некоторого линейного фильтра при ограничении на его частотную характеристику. МД-фильтр
осуществляет подавление мощности всех частот кроме заданной, с минимизацией средней мощности выходного сигнала на всех
частотах. На основе линейного МД-фильтра может быть построен квадратичный фильтр, сохраняющий основные, необходимые
для решения поставленной задачи свойства линейного фильтра. Выбор квадратичного фильтра позволяет не только повысить
спектральное разрешение, но и снизить уровень боковых лепестков частотной характеристики фильтра по сравнению с МДфильтром. В отличие от МД-фильтра, квадратичный фильтр может работать и с вырожденной автокорреляционной матрицей. В
этом случае она должна быть заменена псевдообратной матрицей. В частности, увеличение размерности автокорреляционной
матрицы сигнала, приводящее к ее искусственному вырождению, может позволить приблизить частотную характеристику
квадратичного фильтра к желаемой форме. Например, обусловленное эффектом Доплера изменение несущей частоты
обрабатываемых сигналов приводят к необходимости создания фильтра, частотная характеристика которого должна без
значительных искажений пропускать все частоты в некотором желаемом диапазоне и, насколько возможно, подавлять
компоненты спектра вне этого интервала. В данной ситуации необходимая ширина частотной характеристики, определяемая
максимальным смещением несущей частоты сигнала, может быть получена выбором соответствующего значения размерности
автокорреляционной матрицы. Реализация квадратичного фильтра основана на процедуре инверсии автокорреляционной
матрицы, и не требует априорного знания частоты сигнала. Вместе с тем, в случае известной частоты полученный фильтр может
быть построен без использования эмпирических данных.
[1] Stoica P., Li. J., Wang Z. // IEEE Trans. Signal Process. 2003. Vol. 51, No. 7. P. 1702.
ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕСТОВЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ ПРИ ИСПЫТАНИЯХ СЛОЖНЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ
СИСТЕМ
С.А.Минеев, А.В.Пряничников
Нижегородский госуниверситет
В процессе производства авиационной и космической техники проводится большое количество различных по сложности
испытаний — начиная с проверок отдельных блоков и заканчивая летными испытаниями. По мере повышения требований к
характеристикам бортовой аппаратуры и ее усложнения роль испытаний в процессе изготовления космической техники
становится все более значительной. Это приводит к росту объема необходимых проверок и, следовательно, к увеличению
времени, требуемого на их выполнение. Поэтому одной из ключевых задач при планировании испытаний является оптимизация
трудоемкости последовательности проверок, чаще всего, временных и людских ресурсов. Таким образом, планирование
программы проверки должно быть направлено на автоматизацию испытаний (уменьшение или устранение роли оператора) и
построение оптимального плана испытаний.
Цель данной работы заключается в разработке методики и прототипов программных средств для создания тестовых и
диагностических программ, выполняющих требуемый объем автоматизированных испытаний аппаратуры за минимальное время.
Это программное обеспечение предназначено для использования при создании плана испытаний. При этом предполагается, что
взаимодействие с испытываемой аппаратурой (т.е. выдача управляющих команд и измерение параметров) может осуществляться
в автоматическом режиме: без участия оператора.
Выбранное решение проблемы базируется на концепции контрольно–измерительных трактов. Контрольно-измерительный
тракт представляет собой совокупность аппаратных средств и программных модулей, содержащих логику управления
контрольно-измерительной аппаратурой и сбора данных. Логически КИ-тракт является поименованным контейнером сигналов.
Каждый сигнал предназначается для выполнения определенной задачи: например, измерение спектра, включение/выключение
определенного блока аппаратуры, получение телеметрии и т.п. Сигнал имеет одну или несколько ролей: команда, параметр или
событие — т. е. данные выдаются на аппаратуру, измеряются, или сигнал служит для асинхронного извещения о событии.
Суть предложенной оптимизации заключается в следующем. Различные проверки в ходе своего выполнения задействуют
одни и те же команды; и в некоторых случаях выдача команды может быть излишней, т. к. эта команда была выдана ранее и до
сих пор является актуальной. Таким образом, избавление от излишних операций может сократить время, требуемое на
проведение проверок. Следовательно, необходимо построить такую последовательность проверок, при которой использование
предыстории выданных на аппаратуру команд будет максимальным.
Был разработан следующий прототип системы. Сценарий проверки представляет собой список проверок, необходимых к
выполнению. Специализированное программное средство — библиотека «Испытатель», — получая информацию о
последовательности проверок, например, вектор имен, составляет последовательность команд, использующихся в каждой
проверке, и определяет, какие команды остаются актуальными по завершении проверки. И если актуальная команда должна
выдаваться в процессе следующей проверки (например, для перевода аппаратуры в исходное состояние), выдача не происходит.
За счет этого и осуществляется сокращение трудоемкости, т. е. времени выполнения проверки. Другой программный модуль —
«Оптимизатор тестовых последовательностей» — имея вектор имен и соответствующее ему значение трудоемкости (полученное
от библиотеки «Испытатель»), переставляет элементы последовательности таким образом, чтобы добиться оптимального или
приемлемого значения. На основе этой оптимальной последовательности можно построить новый сценарий проверки.
«Оптимизатор» предлагает пользователю различные методы оптимизации. Очевидно, что при небольшой размерности
задачи, т.е. при небольшом количестве проверок, метод прямого перебора даст оптимальный результат (минимум трудоемкости)
за приемлемое время; использование этого метода при большем количестве проверок недопустимо. В этих случаях необходимо
применять другие подходы: метод имитации отжига, генетические или нейросетевые алгоритмы. Таким образом, «Оптимизатор
тестовых последовательностей» рекомендует метод оптимизации, основываясь на статистике временных затрат на поиск
решения каждым из доступных методов.
Таким образом, был разработан прототип программного обеспечения, позволяющего построить оптимальный план
испытаний, основываясь на предыстории выданных на аппаратуру команд. В настоящее время предложенная методика
находится на стадии реализации и отладки.
СРАВНЕНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ И ОПРЕДЕЛЕННЫХ В НАТУРНОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ ДИЭЛЕКТРИЧЕСКИХ
ПАРАМЕТРОВ УСТОЙЧИВОЙ НЕФТЕВОДНОЙ ЭМУЛЬСИИ
П.Б.Шавин, В.П.Бирульчик, И.Н.Мордвинкин, М.Ю.Советкин
ФГУП «НПП «Полёт», г. Нижний Новгород
В течение последних 10 лет в ФГУП «НПП «Полёт» проводятся работы по созданию техники для экологического
мониторинга, в частности приборов для обнаружения и определения количества нефти, разлитой на поверхности воды при
авариях систем транспортировки нефтепродуктов [1]. В основе методик по определению толщины слоя нефти на поверхности
воды лежит метод поляризационных микроволновых радиояркостных контрастов, предложенный в [2]. Одной из основных
проблем, влияющих на точность измерения толщины слоя при этом является необходимость получения точной информации о
диэлектрических параметрах нефти. Как показано в литературе, например в [3], нефть легко образует эмульсию с водой, при
этом следует ожидать существенных изменений диэлектрической проницаемости получившейся смеси из-за существенно
различных диэлектрических параметров воды и нефти в миллиметровом диапазоне длин волн.
Эксперименты по отработке методик и отладке приборов, проводимые в ФГУП «НПП «Полёт» в форме разливов
определённого количества нефти в тестовую ёмкость, наполненную водой, с последующей фиксацией отражённого от
получившейся слоистой среды радиотеплового излучения неба позволили решить обратную задачу по определению
диэлектрической проницаемости нефти. Поскольку в ходе экспериментов нефть использовалась многократно (после сбора с
поверхности тестовой ванны с последующим отстаиванием), то, очевидно, происходило постепенное образование устойчивой
нефтеводной эмульсии. При этом было зафиксировано постепенное изменение диэлектрической проницаемости нефти от
=1.77+j0.01 для товарной нефти до =2.0+j0.1. В ходе экспериментов нефть находилась в условиях, практически исключающих
её биологическую деградацию, поэтому причиной данного изменения следует признать образование нефтеводной эмульсии.
Очевидно, что при разливе нефти тонким слоем в теплое время года происходило испарение лёгких фракций, входящих в её
состав, однако подобный эффект не может привести к увеличению поглощения радиоизлучения микроволнового диапазона в
нефти, выразившемуся в увеличении мнимой части диэлектрической проницаемости.
В связи с этим возникла необходимость экспериментального определения количественных характеристик влагосодержания в
нефти. Для этого в нескольких прозрачных мерных емкостях нефть смешивалась с водой в пропорциях 2,5; 5,0; 7,5; 10,0; 15,0; 20;
25,0; 30,0%. После этого образцы выдерживались закрытыми сверху для исключения испарения в течение 2-3 суток, что
соответствует реальному времени проведения измерений на нефтеразливах, после чего количество выделившейся из смеси воды
сравнивалось с изначально налитым в соответствующую тестовую ёмкость. Зафиксировано, что максимальное количество
неотделяемой от нефти воды составляет величину порядка 5%, т.е. при естественном разливе нефти на воду образуется
устойчивая эмульсия с 5% содержанием воды.
Аналогичные эксперименты были проведены с минеральными моторными маслами типа М6 – 14Г и М8 и
трансмиссионным маслом ТАД – 17И. Было обнаружено, что поведение смеси моторного масла с водой существенно отличается
от эволюции смеси воды и нефти. Начиная с объемного содержания воды в 2,5% под слоем масла образуется субстанция
существенно отличающаяся по своим физическим свойствам (цвет, структура) от исходных компонентов, причем
количественные параметры ее явно не линейно зависят от концентрации воды. В отличие от моторного масла поведение
трансмиссионного масла ТАД – 17И весьма схоже с нефтью. При отстое образованной смеси в ней остается порядка 3% воды.
Таким образом, при проведении экспериментальных работ возможно использование масла типа ТАД- 17И, так как его
существенно легче утилизировать, чем сырую нефть.
Для расчета диэлектрических характеристик смесей существует порядка 20 теоретических, эмпирических и
полуэмпирических моделей [4], рассматривающих различные варианты сочетания сред – полярные, неполярные, со
сферическими и шаровыми включениями.
В работе [3] показано, что для мелкодисперсных, по сравнению с длиной волны, эмульсий наилучшие результаты дают
модели Максвелла-Гарнета и Лихтенеккера. Проведённые расчёты показали, что значения диэлектрической проницаемости
смеси воды и нефти , определённые формулам Рэлея, Левина и Тинге [4] практически совпадают. Однако эти модели по
сравнению с моделью Лихтенеккера дают значение мнимой части диэлектрической проницаемости в несколько раз меньше и
несколько меньшую реальную часть, чем получено в ходе экспериментов, рассмотренных выше.
Таким образом, диэлектрические параметры нефтеводной смеси в микроволновом диапазоне длин волн могут быть описаны
следующей формулой:
lnсмеси=Wводыlnводы+(1-Wводы)lnнефти
где Wводы – объёмная концентрация воды в смеси.
[1] Бирульчик В.П. и др.// В кн.: Труды XII межд. конф. «Радиолокация, навигация, связь» –Воронеж: Изд. НПФ «Саквоее»,
2006, т. 3, с.1917.
[2] Pelyushenko S.A. //Spill Science & Technology Bull. 1995. V.2, No.4. p.249.
[3] Мериакри В.В., Никитин И.П., Чигряй Е.Е..//Радиотехника, 1996, № 2, с.98.
[4] Tinga W.R., Voss W.A.G. //J. Appl. Phys., Vol. 44, No 9, September 1973, p.3897.
СТАБИЛИЗАЦИЯ ЧАСТОТЫ ВРАЩЕНИЯ ОБТЮРАТОРА ИК-ПИРОМЕТРА
И.А.Никифоров
Нижегородский госуниверситет
Метод дистанционного измерения температуры представляет значительный интерес в разнообразных научных и
практических приложениях, как метод неразрушающего контроля. Важной задачей является повышение точности и
производительности таких измерений.
В качестве термочувствительного элемента целесообразно использовать пиродатчик, т.к. он имеет малые шумы, высокую
интегральную чувствительность и высокое быстродействие. Однако коэффициент усиления пиродатчика зависит от частоты
модуляции падающего излучения, т.е. от частоты вращения обтюратора и дрейф частоты вносит погрешность в измерения.
Точность вращения обтюратора не достигается по целому ряду причин, в том числе нестабильность источника питания и
температурный дрейф схемы управления микродвигателем, при этом, вариации частоты могут достигать десятых герца и
несколько герц соответственно.
Чтобы уменьшить погрешность, связанную с флюктуациями частоты, был предложен и исследован метод стабилизации
частоты вращения обтюратора. Этот метод основан на изменение скважности ШИМ-сигнала в зависимости от частоты вращения
обтюратора. Для этого был сконструирован прибор и экспериментально определены технические характеристики
измерительного тракта и схемы управления, что позволило найти их оптимальность.
Оптическое излучение от светодиода модулируется механическим модулятором и поступает на вход фотопреобразователя. В
качестве фотопреобразователя был взят распространенный датчик Vishay TCUT1200, используемый, к примеру, в компьютерных
мышах и трекболах. Сигнал с фотопреобразователя поступают на не инвертирующий вход аналогового компаратора МК. На
инвертирующий вход подается опорное напряжение, соответствующее фоновому излучению. Выход аналогового компаратора
настроен в качестве источника входного сигнала для схемы захвата фронтов 16 разрядного таймера счетчика. При срабатывании
захвата, возникает системное прерывание и в процедуре обработке прерывания сохраняется состояние таймера счетчика. Это
значение используется для подсчета частоты вращения обтюратора. Если измеренное значение меньше заданного, значит,
частота вращения увеличилась и необходимо уменьшить скважность ШИМ-сигнала.
Для увеличения стабильности предусматривается диск, на котором расположено максимальное число прорезей. В этом
случае одному обороту модулятора будет соответствовать большое количество импульсов отдатчика.
Управление микродвигателем осуществляет МК, генерируя ШИМ-сигнал. ШИМ-сигналы основываются на базовом
принципе – чем больше скважность импульсов, тем больше среднее значение напряжения. Зависимость среднего значения от
напряжения является линейной: Vср=скважностьVmax, где скважность ШИМ сигнала- это некий эквивалент амплитуды
аналогового сигнала.
ШИМ-сигнал подается на ФНЧ для выделения постоянной составляющей. В некоторых
случаях применение фильтра необязательно – например, при большой инерционности
мотора у него есть некоторая постоянная времени, и если период ШИМ меньше этой
постоянной, то отклика мотора не будет. Естественно, чем меньше период ШИМ, тем
"глаже" будет аналоговый сигнал, но уменьшение периода ведёт к тому, что увеличивается
дискретность регулирования скважности.
Градуировка прибора проводилась на компьютере, при этом принималось во внимание
нелинейность и инерционность микродвигателя и схемы управления. Тактовая частота
ШИМ-последовательности
определяется
степенью
инерционности
микромотора.
Инерционность определяется так: мотор раскручивается на максимальном для него
напряжении, а затем напряжение питания отключается. Период ШИМ-последовательности должен быть в 30-50 раз меньше (для
хорошей фильтрации) времени до полной остановки мотора. Для увеличения стабильности предусматривается диск, на котором
расположено максимальное число прорезей.
Еще одним важным фактором, влияющим на точность измерения, является наличие шума во входном сигнале. Если во
входном сигнале компаратора присутствует шум, то на выходе может происходить дребезг в те моменты, когда напряжение на
входе проходит через точку переключения. При этом частота определяется неправильно. В разработанном приборе используется
подавитель шума. Подавитель шума позволяет повысить помехозащищенность за счет использования простой схемы цифровой
фильтрации. Для изменения выходного состояния подавителя шума необходимо, чтобы на его входе совпало значение четырех
выборок, т.е. происходит системная задержка на 4 такта.
Рассмотренный метод позволяет улучшить массогабаритные и стоимостные характеристики тепловизионных приборов,
упростить конструкцию и облегчить условия его эксплуатации, тем самым расширить сферу применения ИК-устройств.
Применение стабилизации позволяет уменьшить погрешность радиофизических измерений. Контрольные измерения показали,
что абсолютная погрешность не превышает сотых герца на частоте 22.2Гц.
[1] Афанасьев А.В., Орлов И.Я.// ПТЭ.2003. .№1. С.149.
[2] Афанасьев И.// Компоненты и технологии. 2004. №4. С.84.
СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ ПАРАМЕТРИЗАЦИИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ФОНЕМ
П.Е.Овчинников
Нижегородский госуниверситет
Введение
Распознавание звуков – составная часть задачи распознавания речи [1]. Эффективность распознавания существенно зависит
от способа параметризации – выбора характеристик сигнала, поступающих на вход классификатора, поскольку в речевом
сигнале кроме информации о фонемах содержится информация о голосе, интонации, среде распространения звука. Задача
параметризации состоит в выделении значимой для распознавания фонем информации. Целью данной работы является выбор
оптимального способа параметризации звукового сигнала для распознавания звуков при помощи нейронной сети.
Сравнение методов параметризации при помощи персептрона
В качестве входных данных персептрона использовались коэффициенты вейвлет-преобразования, зависящие от времени
коэффициенты линейного предсказания, энергии в частотных полосах, кепстральные коэффициенты. При этом соблюдалось
требование одинаковости общей длины речевого сигнала, используемого для всех способов параметризации, то есть все наборы
характеристик вычислялись по отрезкам сигнала одинаковой длины. При вычислении вейвлет-преобразования весь отрезок
сигнала использовался сразу, а в остальных случаях, для получения зависимостей от времени, применялся набор малых окон
внутри этого отрезка сигнала. Используемые в работе речевые сигналы дискретизованы с частотой 22050 Гц.
Тестовая задача – распознавание двадцати восьми звуков. В работе использовались изолированные слова русского языка.
При помощи двухслойного персептрона производилось распознавание первого звука в слове. Для обучения и распознавания
использовались неперекрывающиеся наборы слов.
Измерения коэффициента правильного распознавания (доли правильно распознанных фонем) проводились на сети,
обученной до порогового значения общей ошибки E распознавания для обучающей выборки. С математической точки зрения
процесс обучения нейронной сети эквивалентен отысканию экстремума функции многих переменных. Для обучения персептрона
используется быстрый итерационный алгоритм обратного распространения ошибки, по сути являющийся градиентным. Функция
как правило имеет большое число экстремумов [2], и в зависимости от выбора начальной точки в пространстве аргументов
можно попасть в разные экстремальные точки, поэтому вычислялось среднее значение коэффициента распознавания по
некоторому ансамблю начальных значений параметров.
Результаты и обсуждение
Для отыскания оптимального способа параметризации речевого сигнала был проведен сравнительный эксперимент.
Поскольку исходная информация (речевой сигнал) была одинаковой для всех способов параметризации, то по результатам
сравнения эффективности распознавания можно судить об адекватности того или иного способа задаче распознавания речи.
Были получены следующие средние значения коэффициента правильного распознавания в зависимости от способа
параметризации: коэффициенты вейвлет-преобразования – 0,8, зависящие от времени коэффициенты линейного предсказания –
0,58, энергии в частотных полосах – 0,86, логарифмы от энергий в частотных полосах – 0,88, кепстральные коэффициенты – 0,87.
Чтобы объяснить полученные результаты, было проведено сравнение способов параметризации при помощи
самоорганизующихся карт Кохонена. Сеть Кохонена использовалась для проведения кластеризации наборов данных,
полученных путем извлечения характеристик речевого сигнала названными выше способами. В работе использовалась
двумерная самоорганизующаяся карта размером 50 на 50 узлов. Для обучения использовался алгоритм с модификацией весов у
группы узлов, соседних с узлом-победителем [3]. После обучения сетей Кохонена получилось, что признаки на основе линейного
предсказания образуют большое число мелких кластеров. Для банка фильтров и других способов параметризации число
кластеров заметно меньше, а сами кластеры имеют большие размеры. Такие результаты согласуются с результатами
классификации персептроном. Пространство с большим количеством кластеров требует для аппроксимации большее число
нейронов. При фиксированном числе нейронов качество аппроксимации, а значит и классификации, выше для способа
параметризации, порождающего меньшее число кластеров в пространстве параметров.
Заключение
Сравнение различных процедур распознавания фонем, основанных на использовании искусственных нейронных сетей,
показало, что эффективность распознавания звуков нейронной сетью зависит от способа параметризации речевого сигнала.
Результаты сравнения эффективности распознавания согласуются с результатами кластеризации. Лучшие результаты
распознавания фонем получены при использовании в качестве входных данных нейронной сети характеристик, вычисляемых на
основе банка фильтров.
[1] Rabiner N., Juang L.Y. Fundamentals of Speech Recognition. –Englewood Cliffs NJ: Prentice Hall PTR, 2001, 507с.
[2] Veelenturf L.P.J. Analysis and Applications of Artificial Neural Networks. –London: Prentice Hall, 1995, 258с.
[3] Kohonen T., Oja E., Simula O., Visa A., Kangas J. // Proceedings of the IEEE. 1996. Vol.84, No.10. P.1358.
УСТАНОВЛЕНИЕ ВЗАИМНОЙ ЗАВИСИМОСТИ ПАРАМЕТРОВ ВЗРЫВЧАТОГО ВЕЩЕСТВА
В.В.Пархачёв
Нижегородский госуниверситет
Наиболее важным параметром процесса детонации является средняя скорость ее распространения, а также разброс её
мгновенных значений. Общепринятый метод измерения скорости распространения детонации основан на применении
контактных датчиков, устанавливаемых на тестируемом образце. Недостатками этого метода следует считать принципиальное
присутствие возмущений, вносимых датчиками в объект исследования, а также измерение только средних значений скорости на
интервалах между соседними датчиками. Альтернативным методом измерения скорости детонации является
радиоинтерферометрический метод [1,2]. Преимуществами интерферометрического метода является отсутствие вносимых
возмущений и непрерывность получения информации о значениях мгновенной скорости зондируемого объекта. Необходимым
условием применимости метода является знание диэлектрической проницаемости () среды распространения радиоволн, которая
обычно измеряется независимыми методами [3].
В эксперименте [1], на результаты которого опирается данная работа, с помощью интерферометра 3 мм диапазона длин волн
зондировался пруток взрывчатого вещества (ВВ) диаметром 6 мм. Независимый от этого эксперимента результат измерения
диэлектрической проницаемости ВВ резонансным методом показал =2,77±0,01. В самом эксперименте контактными датчиками
была измерена средняя скорость распространения детонации V = 781841 м/с.
Многомодовый характер распространения волн в прутке обусловил многомодовую структуру спектра интерферограммы, что
дало возможность для одновременной оценки и  и V. Методом максимального правдоподобия соответствия экспериментального
спектра теоретически рассчитанному на основе оцениваемых параметров была получена оценка ε = 2,71±0,001,
V = 7922 м/с  0,01 мм/с. Указанный допустимый интервал оценок соответствует не реальной, а потенциально достижимой
точности при имеющемся уровне шумов.
Полученный результат имеет расхождение с результатами независимых измерений (НИ) в 1,5%. Смоделированные в
соответствии с НИ спектральные линии не соответствуют положениям максимумов экспериментального спектра. Данный факт
позволил предположить, что в случае флуктуаций ε относительно среднего значения в стержне, и функциональной связи ε и V
(например, линейной), среднее значение частоты интерферограммы окажется смещённым относительно среднего значения оной,
соответствующей модели с нефлуктуирующими параметрами.
Конкретно, сделав допущение о нормальном распределение n с СКО σn и средним значением 2,771/2 (по НИ) и линейной
связи V = k(n-2,771/2)+7818 м/с, где n2 = ε, k – коэффициент линейной связи, произвели моделирование поведения среднего
значения частоты интерферограммы. Моделирование подтвердило предположение, показав значительное сближение частотных
максимумов спектра НИ и модельного. Оптимальные значения σn и k находились путём минимизации невязки двух указанных
выше спектров. Теоретически можно показать, что таким путём определяется лишь произведение kσn2. Зависимость невязки от
этих параметров при моделировании продемонстрировала то же самое. Минимум невязки имел место при kσn2 = 12,5 м/с.
Среднеквадратичное отклонение скорости детонации σv составило порядка 1000 м/с. Для раздельного уточнения k и дисперсии n
необходимы экспериментальные данные о связи между этими величинами.
Таким образом, была установлена связь между скоростью детонации и ε ВВ, а также получены некоторые количественные
характеристики этой связи, о которой ранее был известен лишь факт её существования.
[1] Михайлов А.Л., Костюков В.Е., Орехов Ю.И. и др.// Сб. тезисов докл. междунар. конф. «7 Харитоновские тематические
научные чтения. Экстремальные состояния вещества. Детонация. Ударные волны». 14-18 марта 2005. Саров. – Саров: РФЯЦВНИИЭФ. 2005, с. 287.
[2] Баталов С.В., Филин В.П., Шапошников В.В.// ФГВ. 1991. Т.27, №6, С.107.
[3] Брандт А.А. Исследование диэлектриков на сверхвысоких частотах. – М.: Физматгиз, 1963,
403с.
ФОРМИРОВАНИЕ ТЕСТ-СИГНАЛОВ С ПОМОЩЬЮ КОМБИНИРОВАННОЙ ЧАСТОТНО-ИМПУЛЬСНОЙ
МАНИПУЛЯЦИИ.
Э.Л.Привер
ФГУП «НПП «Салют», г. Н.Новгород
Современные многоканальные радиоимпульсные супергетеродинные приемные устройства могут содержать в своем составе
систему тестирования и калибровки. Типовая структурная схема формирования тест-сигналов для системы содержит
стабилизированный на частоте генератор промежуточной частоты (fпч ), импульсный модулятор, ступенчатый аттенюатор и
смесители сдвига по частоте, на которые подаются напряжения гетеродинных частот и радиоимпульсы fпч ; таким образом
формируются тест-сигналы для всех приемных каналов устройства.
К звеньям схемы предъявляются следующие требования:
– ступенчатый аттенюатор должен иметь диапазон регулирования, равный по величине динамическому диапазону приемных
каналов;
– импульсный модулятор должен иметь величину подавления сигнала в паузе, существенно превышающую величину
динамического диапазона.
При схемно-конструктивной реализации формирования тест-сигналов может возникнуть ряд затруднений: например, если
диапазон регулирования ступенчатого аттенюатора превышает 60 дБ, то подавление в паузе должно превышать 100дБ. При
невыполнении этого требования либо уменьшится диапазон регулировки тест-сигнала, либо расширится шумовая дорожка в
паузе.
В принципе возможна реализация импульсных модуляторов с подавлением в паузе более 100 дБ, однако из-за внутренних
паразитных связей в малогабаритных приемных устройствах достигнуть требуемого уровня суммарного подавления даже при
наличии идеального модулятора весьма затруднительно, а зачастую и невозможно. Очевидное решение проблемы – применение
тригерных делителей частоты. Например, если заменить генератор fпч на генератор удвоенной fпч (2fпч), включить между
импульсным модулятором и аттенюатором делитель частоты на 2, то на время прохождения радиоимпульса 2fпч триггер
запускается и выдает радиоимпульс fпч, а в паузе – не запускается. При этом паразитное прохождение сигнала с 2fпч не оказывает
существенное влияние на калибровку.
Однако, при экспериментальной отработке такой схемы выяснилось, что переход триггера из «спящего» режима в активной
сопровождается переходными процессами, искажающими форму радиоимпульса, что в большинстве случаев недопустимо. В
данной работе предлагается другая (комбинированная) структурная схема формирования тест-сигналов 2fпч :
Схема содержат генератор учетверенной промежуточной частоты (4fпч)1, триггерный делитель частоты с управляемым
коэффициентом деления (f : 2/f : 4) 2, импульсный модулятор 3 и буферный усилитель 4, она работает следующим образом:
напряжение 4fпч поступает на делитель частоты, во время прохождения импульса коэффициент деления: Кд= 4 и f = fпч, а в паузе:
Кд = 2 и f = 2fпч, далее – на вход импульсного модулятора, подавляющего напряжение 2fпч в паузе. Требования к импульсному
модулятору здесь не слишком жесткие (подавление в паузе – порядка величины динамического диапазона), т.к. дальнейшее
подавление осуществляется в фильтрах сосредоточенной селекции, находящихся в составе каналов приемного устройства. Таким
образом, схема осуществляет формирование импульсов тест-сигнала с помощью комбинированной частотно-импульсной
манипуляции.
Согласно приведенной структуре разработана принципиальная схема и изготовлен экспериментальный образец
формирователя тест-сигнала. Делитель частоты реализован на микросхеме МС12093 (Motorola, USA), импульсный модулятор –
на микросхемах SW-439 (M/A Com, USA), схема управления делителем частоты и модулятором – на микросхеме 74HCT04
(Motorola, USA).
Эксперименты показали, что переходные процессы переключения коэффициента деления не оказывают никакого
дополнительного влияния на форму тест-импульса, схема работоспособна и может использоваться для практических
применений.
ИССЛЕДОВАНИЕ МНОГОСЛОЙНЫХ ДИЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СТРУКТУР МЕТОДАМИ МИЛЛИМЕТРОВОГО
ПАССИВНО - АКТИВНОГО БЛИЖНЕГО РАДИОВИДЕНИЯ
И.В.Ракуть
Научно - исследовательский радиофизический институт
Исследования проводились на базе пассивно - активного радиометрического комплекса дистанционного ближнего
радиовидения 8-мм диапазона [1]. Получены промежуточные результаты в поиске аппарата математической обработки
взаимодействия фокусирующей антенны радиовизора с многослойными диэлектрическими структурами в медицинской
диагностике [2] и поиске неоднородностей внутри различных сред [1]. Комплекс работает в двух режимах: 1) пассивном (рП),
для определения интенсивности собственного излучения среды, и 2) пассивно-активном (рПА), с подсветкой среды через
приёмную антенну генератором шумового сигнала (ГШ1), для получения отражательных характеристик среды. Человеческое
тело состоит из множества слоёв с отличными диэлектрическими свойствами, различной толщиной и расположением друг
относительно друга. Поэтому для моделирования использовался набор плоских диэлектрических пластин (стёкло) различной
толщины. В режиме рП система из набора пластин стекла (ПС), с набираемой толщиной L, располагалась между внешним
генератором шума (ГШ2) (с выходом в виде стандартного волновода с фланцем) и антенной. Это позволило получить
характеристики прохождения излучения через такую структуру (рис.1 - рП (фокус антенны находился: 1 - на поверхности выхода
ГШ1, 2 - выше на 20мм, 3 – выше на 40мм, кр.4 - теоретическая), рис.2 - рПА). Ось антенны вертикальна, поверхность одной из
пластин горизонтальна. Моделирование воздушных полостей между слоями, их размера и наклона создавалось двумя
пластинами стекла, толщиной 2.8мм.
Рис. 1
Рис. 2
Рис. 3
Рис. 4
Рис. 5
Рис. 6
Имелась система перемещения нижнего стекла (С1) относительно верхнего (С2): а) параллельно (рис.3, 6 - рП, рис.4 - рПА,
где L - расстояние между С1 и С2 по всей поверхности), б) с изменением наклона (кр. 1 рис.5 - рПА, кр. 2 и 3 рис.5 - рП, причём,
для кривой 3 - наклон С1 осуществлялся от положения L12.14мм между стеклами с удалением грани С1 от грани С2, а для
кривой 2 - при L162.8мм с приближением грани С1 к грани С2) так, что плоскость угла между пластинами была параллельна
вектору Е волновода приёмника и генераторов (L - расстояние между разводимыми параллельными гранями). Для рис.1,3,6
расстояние между выходом ГШ1 и верхней поверхностью С2: L2=77.5мм. Для рис.2 в рПА измерялись сигналы отражения от
стопы стекла толщиной L при проходе фокуса антенны по вертикали через стекло. Полученные максимальные значения
нормированных сигналов отмечены кругами. На рис.1, 2, 3, 4 линии без символов – теоретические значения. По рис.2, 4
получены значения 1 = 6.4 (действительная) и 2 = 0.15 (мнимая) для стекла и использовались для расчёта рис.1,2,3,4. Для рис.3
фокус антенны на поверхности верхнего стекла, а на рис.6 - три его положения: ромб - на стекле, круг - ниже на 20мм,
треугольник – ниже стекла на 40мм, что показывает стабильность метода.
Также проводилось исследование влияние на сигнал в рП и рПА смены взаимного положения пластин стекла в стопе общей
толщиной 18.7мм. Разброс значений коэффициентов прохождения (Кпро) и отражения (Котр) составил 0.05 и 0.08.
Выводы: 1. Наличие многослойной среды даёт относительно высокие флуктуации в сигнале прохождения и отражения,
особенно при близком расположении слоёв. 2. При увеличении общей толщины увеличивается несовпадение формулы для
плоской волны с практическим значением, что с учётом более высокой диэлектрической проницаемости для живой ткани
человеческого тела, делает необходимым совершенствование формул для применения фокусирующей антенны в медицинской
диагностике. 3. Описанная система из двух пластин диэлектрика в сочетании с представленным радиовизором [1,2], внешним
ГШ1, точностью системы перемещения пластин и полученными расчётными формулами для пяти слоёв позволяет определять 1
и 2 как для применяемых пластин, так и для среды между ними в любом агрегатном состоянии, в частности, для
нефтепродуктов.
[1] Ракуть И.В. и др.//Известия вузов. Радиофизика. 2005. Т.48, №10-11. С.890
[2] Кисляков А.Г. и др. //В кн.: Сб. док. Межд. конф. Радиоэлектроника в Медицинской диагностике. 17-19 окт.1995. –М., 1995,
с.99
НЕГАТИВНЫЕ ФАКТОРЫ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ЛЮДЕЙ МЕТОДАМИ БЕСКОНТАКТНОЙ ТЕРМОМЕТРИИ
И.В.Ракуть
Научно - исследовательский радиофизический институт
Диагностические измерения состояния объекта нацелены на получение информации именно об этом объекте. На их
результаты в первую очередь влияет состояние измерительной аппаратуры. Поэтому её характеристики либо делают высоко
стабильными, либо проводится частая калибровка и соответствующий учёт изменений, либо осуществляется быстрое измерение.
Однако состояние окружающей среды, внутри которой находится и объект исследования, и сама аппаратура, также изменяется.
Но влияние этого фактора на аппаратуру учитывается (см. выше), а непосредственное воздействие на объект исследования даже
в диагностических помещениях, как правило, остаётся без внимания. Видимо, считается, что проведённые когда-то
организационные мероприятия при создании диагностического помещения, являются достаточными для обеспечения
высокостабильных условий в пространстве и времени для отсутствия отрицательного внешнего воздействия или обеспечения его
изотропности и постоянства. Так же могут надеяться на то, что при быстром измерении влияние среды будет ниже уровня
принятой ошибки. Однако всем известно, что в помещении практически редко наблюдается пространственная и временная
изотропность излучения даже в инфракрасном диапазоне, что ощущается без специальных приборов. Это связано с наличием в
помещении с работающими людьми окон освещения для обеспечения дневным светом и свежим воздухом, дверей для входа и
выхода, системы принудительной вентиляции, т.к. в диагностическом тепловизионном центре стена с окнами заделывается
плотными чёрными шторами. Обязательно наличие системы централизованного водяного отопления, что не позволяет
поддерживать температуру в конкретном помещении на постоянном уровне даже в целом, и тем более в различных точках
помещения, т.к. батареи отопления установлены достаточно компактно. Могут присутствовать и системы мобильного
дополнительного отопления в виде каминов разной конструкции и кондиционеров. Имеются осветительные устройства
различной конструкции с возможностью смены положения. В помещении работает различная радиоэлектронная измерительная и
другая специализированная техника, насыщенность которой постоянно растёт. Также всё активнее распространяется мобильная
телефония, засоряющая пространство электромагнитным излучением, влияющим и на диагностическую аппаратуру и на
человека. Эти многочисленные факторы создают в помещении потоки воздуха, локальные температурные и электромагнитные
аномалии непосредственно или опосредованно (при переотражении теплового излучения через различные предметы) как в
пространстве помещения, так и на теле пациента. Ситуация усложняется при появлении ИК тепловизоров более чувствительных
и удобных для получения данных измерения в любых условия, т.к. в неприспособленных помещениях наличие прямых и
опосредованных тепловых потоков воздуха и излучений, приводящих к появлению температурных аномалий на теле пациента,
становится гораздо больше. Причём, более чувствительная техника, реагирует на температурные аномалии, не замечаемые ранее
используемыми приборами, под которые организовывалось диагностическое пространство.
К термографированию относится и развиваемое длительное время радиотепловидение. Но для дистанционного
радиовидения проблема анизотропии излучения среды ещё серьёзнее, т.к. коэффициент отражения поверхности тела человека в
радиодиапазоне гораздо больше, чем в ИК диапазоне. Поэтому защитные мероприятия для ИК диапазона не эффективны даже
для короткого радиодиапазона, т.к. шторы и стекло хорошо его пропускает. Автором проведены разносторонние исследования на
пассивно - активном радиометрическом комплексе дистанционного ближнего радиовидения 8-мм диапазона [1] и выявлены
описанные выше факторы, которые при термометрии тела человека могут привести к ложному диагнозу о наличии патологии
внутренних органов. Работа в радиодиапазоне осложняется тем, что для построения одного изображения требуется гораздо
больше времени, чем в ИК диапазоне, где быстрота получения изображений позволяет мобильно менять положение пациента и
аппаратуры и выявлять внутреннюю или внешнюю причину температурной аномалия на теле пациента. Поэтому наличие
неучтённого аномального излучения на диагностическом изображении делает работу дистанционного радиовизора
неэффективной и усложняет установление правильного диагноза, что мешает развитию этого направления диагностики.
Только создание описанного комплекса при активном участии автора, предложенного им метода фиксирования
пространственных излучений с необходимостью мелкомасштабных пространственным измерений и большим временем на
построение каждого радиоизображения, после многочисленных измерений на моделируемых объектах впервые удалось
визуализировать аномальные радиоизлучения в помещении и на исследуемом объекте. На представленном радиоизображении
лица человека на лбу под волосяным покровом наблюдается белое пятно. Оно имеет высокую отрицательную температурную
аномалию за счёт отражения от тела человека излучения неба, проникающего в комнату через две застеклённые рамы окна.
Имеются результаты наблюдения эффекта влияния на исследуемый объект излучением внутри помещения от присутствующих
рядом людей, осветительных приборов, батарей отопления, электрокаминов, разности подсвечиваемых излучений со стороны
комнаты и оконных проёмов.
Предлагаю обеспечивать диагностические приборы металлическими зеркальными
отражателями по форме исследуемых поверхностей для проведения мобильной калибровки
излучения помещения для конкретного объекта, чтобы учесть пространственную анизотропию в
конкретных условиях, например, методом вычитания соответствующих точек изображений
исследуемого тела и фона.
[1] Ракуть И.В. и др.//Известия вузов. Радиофизика. 2005. Т.48, №10-11. С.890
ЗАВИСИМОСТЬ ОПРЕДЕЛЯЕМЫХ МЕХАНИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГЛАЗНОГО ЯБЛОКА ОТ СИЛЫ ПРИЖАТИЯ И
ДИАМЕТРА ТЕСТИРУЮЩЕГО ШТАМПА
Е.С.Соколова, Е.В.Еремин, Е.М.Тиманин
Институт прикладной физики РАН
Установка для регистрации частотных зависимостей динамической жесткости и механического импеданса интактного глаза
человека состоит из специализированного миниатюрного вибродатчика, электронного блока формирования сигналов и
управляющей программы. Контактный штамп вибродатчика, колеблющийся шумоподобным образом, поджимается к закрытому
глазу рукой с дозированной силой, которая удерживается на заданном уровне за счет звуковой биологической обратной связи.
Сигналы ускорения штампа и силы сопротивления тканей деформированию вводятся в компьютер через стерео вход стандартной
звуковой платы.
Проведена серия измерений по регистрации жесткости и импеданса глаза штампами двух разных диаметров d = 5,7 и 8,0 мм,
поджимаемых силами F = 0,10, 0,15, 0,20, 0,25 и 0,30 Н.
Для каждой пары d и F измерения повторялись трехкратно и
регистрировались частотные зависимости жесткости и импеданса в диапазоне
30 – 300 Гц. Полученные данные аппроксимировались соотношением для
комплексной жесткости двухконтурной механической модели глаза (рис.1) и
находились шесть ее параметров. Соответствующие одним и тем же условиям
наборы параметров усреднялись. Полученные итоговые графики приведены на
рис. 2.
Рис. 1
Kˆ  k  m 2  ir 
(k  ir ) 2
( K  k )  M 2  i (r  R)
(1)
Определенные численные значения параметров модели, в первую очередь, величины масс, включенных в разные контура,
позволяют дать интерпретацию их природы. Величина M ≈ 9 г близка к значению массы глазного яблока, а величина m ≈ 0,25 г
имеет тот же порядок величины, что и присоединенная масса в модели эквивалентного механического резонансного контура при
аналогичных измерениях на поверхностных тканях тела человека. Таким образом, низкочастотный резонансный контур (K, R,
M), по-видимому, связан с резонансом глазного яблока на подлежащих тканях, а высокочастотный контур (k, r, m) связан с
резонансом присоединенной к штампу массы на контактной упругости.
Из приведенных на рис.2 графиков видно, во-первых, что параметры низкочастотного контура не различаются достоверно
ни при вариации диаметра штампа, ни при вариации силы его прижатия к глазу, особенно в области прижатий более 0,2 Н, что
подтверждает сделанное ранее предположение о связи этого контура с резонансом всего глазного яблока на подлежащих тканях.
Рис. 2
Видно, во-вторых, что параметры высокочастотного контура существенно зависят от диаметра штампа. Это также
подтверждает сделанное предположение об их контактной природе. Кроме того, наличие такой зависимости при фиксированной
силе прижатия говорит о наличии полного контакта использованных штампов с поверхностью глаза, что является существенным
фактом при разработке физической модели природы измеряемых параметров.
Третьим существенным свойством, которое может быть отмечено по полученным данным, является тенденция к насыщению
параметров контура (K, R, M) и массы m при увеличении силы прижатия выше 0,2 Н. По-видимому, это можно интерпретировать
как выбор податливости каких-то последовательных упругих элементов в исследуемой системе при таких давлениях. На
основании этого свойства можно рекомендовать для измерений с практическими целями использовать прижатие штампа силой
0,2 Н.
АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЗАИМНЫХ ВРЕМЕННЫХ ЗАДЕРЖЕК СИГНАЛОВ
Е.М.Сорохтин, М.М.Сорохтин
Нижегородский госуниверситет
Поиск сигнала специального вида на фоне шумов является одной из главных задач в таких областях, как акустика,
радиосвязь, геофизика, диагностика и неразрушающий контроль, радиолокация. Как правило, в приведенных областях задача
ставится таким образом: для определения местоположения объекта излучается специальный импульс и регистрируется
отраженный от объекта сигнал. В принятом сигнале требуется найти излученную ключевую последовательность импульсов.
В условиях возможного изменения параметров исследуемого сигнала, в частности частоты заполнения импульса, надежный
алгоритм анализа сигналов может быть реализован на основе метода построения функции неопределенности [1] – функцию
согласования двух сигналов. Задача формулируется следующим образом. Для двух сигналов, принимаемых независимыми, но
синхронизированными по времени датчиками, необходимо определить временную задержку t0.
1t   At sin f 1, t   t   n1t  ,
~
 2 t   At  sin  f  2 , t  t 0    2 t   n2 t  ,
где ν1(t) – исходный сигнал, ν2(t) – регистрируемый сигнал.
Алгоритм обработки, основанный на анализе сечений тела неопределенности, для компенсации возможного частотного
сдвига в исследуемом сигнале, использует коррелирование спектров вместо традиционного коррелирования сигналов. На каждом
временном шаге Δt вычисляется функция взаимной корреляции спектра V1(ω) сигнала v1(t) и V2(ω) сигнала v2(t) Получаемая
таким образом функция G(Δω, Δt) называется функцией неопределенности Вудворда.
G(, t )  F1t  F 2 t  t   F1t   2 t  t  .
Если в исследуемом сигнале содержится искомый фрагмент, то на поверхности G(Δω, Δt) будет присутствовать явно
выраженный экстремум в точке (Δω, Δt).
Программная реализация данного алгоритма, исполняемая на персональном компьютере, является вычислительно емкой
задачей. Из-за накладываемых на процесс анализа внешних временных ограничений область применения такой реализации будет
достаточно узкой. Если от системы анализа сигналов требуется высокая производительность или многоканальность, то
реализация должна быть основана на использовании встраиваемой вычислительной системы, оснащенной интерфейсом какоголибо магистрально-модульного стандарта передачи данных.
Для реализации вышеописанного алгоритма разработан модуль стандарта VXI [2]. Функционально архитектуру модуля
можно разделить на следующие элементы.

Устройство оцифровки и хранения входного сигнала.

Устройство определения временной задержки и частотного сдвига.

Устройство управления.
Все устройства модуля имеют отладочные интерфейсы, позволяющие имитировать подачу на входы тестовых данных и
считывать из выходных буферов результаты преобразования. При использовании таких отладочных средств возможно
проведение исследования работы устройства на различных, как модельных, так и реальных сигналах.
[4] Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. Т. 1, 2. –М.: Мир, 1983, 568 с.
[5] Леньшин В.Н. // Мир компьютерной автоматизации. №4. 1995. С.13.
МОДИФИЦИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕННОГО И ЧАСТОТНОГО СДВИГА КОРОТКИХ ФМСИГНАЛОВ В УСЛОВИЯХ СИЛЬНЫХ ШУМОВ
М.М.Сорохтин, О.А.Морозов, Е.М.Сорохтин
ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Задача определения параметров многоканального распространения сигналов, таких как временной и частотный сдвиги,
возникает во многих областях современной техники. Как правило, в приложениях, где исследование среды распространения
сигналов является единственной задачей разрабатываемой системы, используются специальные виды сигналов и кодовых
последовательностей, обладающих определенными корреляционными свойствами и специальные методы их обработки,
приводящие к сжатию информации и повышению отношения сигнал/шум. При обработке сигналов систем радиосвязи, такая
возможность, как правило, отсутствует. В условиях приема и исследования сигналов, специфических для систем связи, в
частности – короткой длительности и с относительно узкой полосой частот на фоне шумов высокого уровня, разработка
алгоритмов определения параметров многоканального распространения является актуальной задачей.
В условиях возможного изменения параметров исследуемого сигнала, в частности частоты заполнения, надежный алгоритм
обнаружения может быть реализован на основе методов компенсация смещения спектра сигнала, например, на основе анализа
функции неопределенности [1] или методов обобщенной корреляции.
Задача формулируется следующим образом: для двух сигналов v1 (t) и v2 (t) необходимо определить временную задержку τ0
и частотный сдвиг Δf0. Применительно к данной задаче традиционно используемая функция неопределенности может быть
записана следующим образом:
G(f , )  {v1(t )  v2 (t   )} ,
где

обозначает операцию преобразования Фурье.
В работе предлагается модификация метода определения временного и частотного сдвига сигналов на основе использования
нелинейного спектрального оценивания методом максимальной энтропии с явным получением множителей Лагранжа.
В основе алгоритма построения функции неопределенности лежит спектральное преобразование. Наиболее известные
подходы к получению оценок спектральной плотности мощности (СПМ) связаны с применением преобразования Фурье.
Существенным их недостатком является вытекающая из принципа неопределенности несовместность требований состоятельной
оценки СПМ, и высокой разрешающей способности. Использование традиционных линейных алгоритмов спектрального
оценивания на основе быстрого преобразования Фурье (БПФ) является наиболее простым для технической реализации, но
накладывает ограничения на эффективность обнаружения в случае работы с короткими выборками сигналов, которые часто
используются в современных системах цифровой радиосвязи и радиолокации.
Эти ограничения могут быть ослаблены путем использования нелинейного метода максимальной энтропии (МЭ). С
математической точки зрения метод МЭ сводится к оптимизации функционала информационной энтропии в форме Берга или
Шеннона с ограничениями в виде учтенных посредством лагранжевых множителей априорных данных, в данном случае –
корреляционных ограничений:
 ( λ )    P ( f ) ln P ( f ) df 
 k Rk   ek ( f ) P( f ) df   opt ,
M
k 0
где P(f) – спектральная плотность мощности, λ – вектор неопределенных множителей Лагранжа λk, M – длина
автокорреляционной последовательности, en (f)=exp(2πinf). Далее решается вариационная задача и ее результат подставляется в
корреляционные ограничения, решение получаемой системы нелинейных уравнений сводится к медленно сходящейся процедуре
многомерной оптимизации.
В работе предлагается использовать метод МЭ с определением множителей Лагранжа в явном виде [2]. Данный метод
позволяет свести количество операций к фиксированному значению и получить повышенное спектральное разрешение на
коротких выборках данных.
Решение вариационной задачи метода МЭ можно переписать в матричном виде следующим образом:
p  exp ( Eλ ) , Enk  exp(2ikfn ) ,
где p – вектор-столбец значений спектральной оценки, λ – вектор-столбец неопределенных множителей Лагранжа, E – матрица
комплексных экспонент с элементами Enk. Корреляционные ограничения можно записать в следующем виде:
r  ET p  ET exp( Eλ ) ,
где r – вектор-столбец отсчетов автокорреляционной последовательности. Отсюда можно получить с помощью несложных
преобразований:
λ  E 1 ln((ET ) 1 r )  E  ln((ET )  r ) ,
поскольку E – матрица комплексных экспонент, и для нее обращение можно заменить на эрмитово сопряжение.
Численное моделирование предложенного алгоритма и сравнение результатов определения временного сдвига показали, что
использование метода МЭ с явным вычислением множителей Лагранжа позволяет повысить эффективность при обработке
коротких выборок сигналов, характеризуемых отношением сигнал/шум хуже -6 дБ при сравнимых вычислительных затратах.
[1] Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. Т. 2 – М.:Мир, 1983, с.199
[2] Аратский Д.Б., Морозов О.А., Солдатов Е.А., Фидельман В.Р. //Радиоэлектроника. 1992. №11. с.45.
ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ АСИММЕТРИЯ ФИЛЬТРОВ НА СОСРЕДОТОЧЕННЫХ ЭЛЕМЕНТАХ
С.Д. Ханов
Нижегородский госуниверситет
На современном этапе развития техники СВЧ сложилась тенденция к миниатюризации радиотехнических устройств. Это
возможно при:

применении новых материалов;

синтезе новых структур;

использовании новых методов оптимизации.
Так, классические фильтры Чебышева и Баттерворта, весьма широко применяются, так же, как и фильтры схожие по
структуре, но подвергшиеся методам оптимизации. Все эти фильтры имеют электрическую симметрию, что упрощает их
реализацию и оптимизацию [1].
В докладе представлены данные синтеза электрически симметричных полосовых фильтров Чебышева рис.1а., рис.1б. и
Баттерворта рис.2а., рис.2б., а также фильтр, электрически асимметричный рис.3.
Рис.1а
L1=L26
L27=L37
L2=L25
L28=L36
...
...
L13=L14
L31=L33
C1=C24
C25=C37
C2=C23
C26=C36
...
...
Табл. 1а
C12=C13
C30=C32
C2=C12
...
Табл. 1б
C6=C8
C2=C6
C9=C12
Табл. 2а
C3=C5
C10=C11
Рис.1б
L1=L13
L2=L12
...
L6=L8
C1=C13
Рис.2а
L1=L8
L9=L13
L2=L7
L10=L12
L3=L6
L4=L5
C1=C7
C8=C13
Рис.2б
L1=L7
L2=L6
L3=L5
C1=C7
C2=C6
Табл. 2б
C3=C5
Рис.3
Табл. 3
L1L3
C1C4
C2C3
L4L8
L5L7
C5C8
C6C7
Полученные результаты обосновывают актуальность использования асимметрии для миниатюризации фильтров на
сосредоточенных элементах.
[1] Randall R.// Microwave Journal. 2001. March. P.100
АНАЛИЗ ПЕРЕХОДНОГО ПРОЦЕССА В ЧАСТОТОМЕРЕ
Е.В.Прокофьев, А.А.Шведов
Нижегородский госуниверситет
В статье анализируется реакция управляющего напряжения W контура АИФАПЧ частотомера [1], на скачкообразное, в виде
«ступеньки», изменение частоты на входе. Линеаризованная математическая модель контура представлена в виде:
W  
ak
k
2k
W 
W  2akF  
F.
 0 RC
Tu 0 RC
Tu
Как уже отмечалось в [1] симметричный вид кусочно-линейной зависимости Ц выходного напряжения ФД от разности
дробных частей мгновенных фаз подстраиваемого Фп и измеряемого Ф колебаний (рис. 1) обеспечивает нулевые погрешности по
подстраиваемым частоте и фазе. Для Ф0=9/π В/рад. – масштаб моделирования фазы, а – масштабный коэффициент усиления в
АЗ, Ти=0,05с и RC=0,0016 с – постоянные времени в АЗ и ГПН, k=9/ В/рад. – крутизна характеристики ФД, начальное условие
W(0)=-2πФ0RCF0 с помощью преобразования Лапласа [2] решаем уравнение и получаем для входного воздействия в виде
«ступеньки» такую зависимость выходного отклика
W(t)=Aexp(bt)+Bexp(ct)-2πФ0RC(F0+∆F)
На рис.2 представлен переходный процесс W(t) при переключении частоты (рассчитан на ПЭВМ). Напряжение W=-4,5В
соответствует частоте 50Гц, а W=-9В – 100 Гц, также по графику можно определить время переходного процесса: для а=10 оно
соответствует 1,5мс, а для а=50 – 0,5мс, что много меньше периода колебаний.
Рис. 1
Рис. 2
Вывод:
1. По быстродействию исследуемый частотомер многократно превосходит типовые ча0стотомеры [3], для которых
сравнительно большее время измерения является той дорогой ценой, которую приходится платить за высокую точность.
2. Время установления в переходном процессе соизмеримо с периодом измеряемого процесса, в связи с чем, целесообразен
учет эффекта запаздывания из-за дискретизации мгновенной фазы измеряемого по частоте сигнала.
3. Высокая точность измерения частоты гарантируется вторым порядком астатизма по частоте.
[1] Прокофьев Е.В. //В кн.: Тр. 9-й научн. конф. по радиофизике. 7 мая 2005 г. /Ред. А.В. Якимов. –Нижний Новгород: ТАЛАМ,
2005, с.152.
[2] Баскаков С. И. Радиотехнические цепи и сигналы. –Москва: Высш. шк., 1988, с.210.
[3] Благов В.А., Домбровский А.С. Аппаратура для частотных и временных измерений. –Москва: Сов. радио,1971.