Введение к работе
Актуальность работы. Автоматизация проектирования - неотъемлемая составляющая современного научно-технического прогресса. Она значительно снижает длительность, трудоемкость и стоимость создания математического обеспечения систем сбора и обработки информации при одновременном повышении его качественного уровня. Учитывая то, что на создание программно-алгоритмического обеспечения уходит больше средств, чем на создание всей системы, снижение трудоемкости разработки и, следовательно, ее стоимости является очень важным аргументом на пути применения систем автоматизированного проектирования (САПР) при разработке математического обеспечения. Работы В.И. Анисимова, В.М. Курейчика, И.П. Норенкова, Л.С. Понтрягина оказали существенное влияние на развитие САПР и послужили базой для создания новых подходов в совершенствовании систем автоматизированного проектирования. Один из направлений создания САПР систем сбора и обработки информации (ССОИ) связан с разработкой множеств задач САПР, охватывающих отдельные задачи проектирования и объединения их в общую сеть. Он имеет ряд недостатков: трудности при модификации, интеграции САПР, единая система оказывается недостаточно эффективной. Второе направление связано с построением базовой системы, на основе которой создаются ее подсистемы, ориентированные на конкретные прикладные задачи. Такой подход оказывается значительнее эффективнее. В диссертационной работе предлагается развитие САПР ССОИ на основе базовой концепции.
Системы сбора и обработки информации получили широкое распространение в научных исследованиях и на производстве. Возрастающие возможности компьютерной техники обеспечивают высокую эффективность сбора, обработки и преобразования данных в информационных, измерительных и управляющих системах. Одной из важных проблем, существующих в ССОИ, является оптимизация обработки по заданному критерию, которым может быть точность, быстродействие и другие характеристики, зависящие от условий эксплуатации и задач, решаемых системой.
Существует достаточно обширная литература, посвященная методам оптимальной (в смысле точности) обработки (фильтрации/оценивания) сигналов (Р.Е. Калман, П. Эйкофф, А. Голд, Э.П. Сейдж, Р.Л. Стратонович и др.). И задача построения оптимального фильтра для изучаемых процессов может быть в принципе решена, однако, учитывая необходимость компромисса между точностью и быстродействием фильтрации, необходимо проанализировать, насколько простые в реализации, но неоптимальные фильтры, в условиях, близких к наблюдающимся на практике, проигрывают в точности оптимальным фильтрам. Это позволит из ряда алгоритмов фильтрации для конкретных ситуаций выбирать наилучший фильтр с учетом и точности его работы, и загрузки им вычислительных устройств при его многократном применении, что ведет к необходимости разработки
(>ОС. ЧЛЦИОНАЛ ьнля БИБЛИОТЕКА С Петербург у л
математического обеспечения, позволяющего оценить эффективность применения методов фильтрации.
Разработанные системы автоматизированного проектирования применяются в различных областях, например, при исследованиях магнитного поля Земли, которые с течением времени получают все большую значимость для многих отраслей науки, таких как: навигация, геотектоника и общая геология, геофизика и другие. Требуется получение максимально точных данных о геомагнитном поле, что приводит к необходимости применения в области геомагнетизма ССОИ, способных за короткие сроки обрабатывать полученные данные о геомагнитном поле, обеспечивая оптимизацию по заданному критерию качества.
Перечисленные выше проблемы делают актуальной научную задачу разработки системы автоматизированного проектирования математическою обеспечения ССОИ, позволяющего осуществить выбор оптимального, с точки зрения заданного критерия качества, метода обработки полученной информации и оценить эффективность применения методов оценивания и фильтрации.
Целью диссертационной работы является разработка методов автоматизированного проектирования математического обеспечения ССОИ, позволяющего осуществлять выбор способов оценивания/фильтрации, для повышения качества и эффективности процессов обработки информации.
Задачи исследования. Для достижения указанной цели решаются следующие задачи:
анализ методов фильтрации/оценивания сигнала в ССОИ,
исследование математических моделей процессов сбора и обработки
информации.
разработка методики выбора метода фильтрации/оценивания данных в
ССОИ в условиях различной априорной информации и в зависимости
от заданного критерия качества,
разработка и исследование математических моделей автоматизированной ССОИ,
разработка метода' автоматизированного проектирования
математического обеспечения ССОИ,
разработка структуры и определение основных функций
проектируемого ППП для ССОИ о геомагнитном поле,
разработка структуры ССОИ.
Методы исследований. Методы исследования базируются на использовании теории и методов САПР, принципов системного подхода, аппарата линейной алгебры, теории алгоритмов, теории идентификации и оценивания, теории вероятности и математической статистики, теории методов принятия решений, теории и методов измерения геомагнитного поля.
Научная новизна заключается в разработке автоматизированного выбора методов обработки результатов измерений в зависимости от условий измерений, полученных данных и заданного критерия качества. В процессе достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
проведен анализ методов обработки информации в ССОИ; разработаны оценки таких характеристик вычислительных алгоритмов, как точность, быстродействие, скорость сходимости вычислительного алгоритма, наличие априорной информации;
разработана автоматизированная методика выбора алгоритма обработки от заданного критерия качества;
разработано математическое обеспечение ССОИ, которое предназначено для сбора и обработки информации, в зависимости от заданного критерия качества;
разработана структура автоматизированной ССОИ. Основные положения, выносимые на защиту:
-
Автоматизированные методы проектирования систем сбора и обработки информации
-
Методика исследования математических моделей процессов сбора и обработки информации.
-
Методика выбора метода обработки информации в ССОИ.
-
Методы и алгоритмы идентификации математических моделей процессов сбора и обработки информации.
-
Алгоритмы автоматизированного проектирования математического обеспечения процессов сбора и обработки информации, позволяющие в рамках одного ППП сочетать анализ процессов обработки, как объекта автоматизации, анализ и синтез математической модели, синтез алгоритма управления.
-
Структура автоматизированной ССОИ.
Практическая значимость работы. Эффект использования результатов диссертационной работы заключается:
-
В сокращении сроков проектирования математического обеспечения для автоматизированных систем сбора и обработки информации.
-
В оптимизации процедуры обработки информации в ССОИ.
-
В сокращении времени и увеличении точности обработки.
Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались на научно-технических конференциях и семинарах. Среди них: XXX н.-т. конференции профессорско-преподавательского состава "Автоматизация проектирования, технология элементов и узлов компьютерных систем" 25-28 января, СПб., 1999, Межвузовский научно-технический семинар с международным участием "Автоматизация проектирования, технология элементов и узлов компьютерных систем" (апрель 1998). Полное содержание диссертации обсуждалось на расширенных заседаниях кафедры "Проектирование компьютерных систем" СПбГИТМО (ТУ).
Публикации. Теоретические и практические результаты представленные в диссертации, отражены в 9 печатных работах, список которых приведен в конце автореферата.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 159 наименований. Основная часть работы изложена на 249 страницах машино-
писного текста, иллюстрированного 19 рисунками, 2 таблицами и приложения.
