Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Однопунктовые методы местоопределения молниевых разрядов 13
1.1 Математическая модель проблемы однопунктового определения местоположения молниевого разряда 13
1.2 Очаг"2П"... 19
1.3 Фазовые методы 24
1.4 Линейный экстремальный метод 27
1.5 Нелинейный экстремальный метод. 29
1.6 Прямой метод 31
1.7 Выводы 34
Глава 2 Экстремальный параметрический метод 35
2.1 Основы метода 35
2.2 Определение параметров 38
2.3 Реализация основных алгоритмов 41
2.3.1 Экстремальный параметрический метод 41
2.3.2 Цифровая фильтрация 48
2.4 Система имитационного моделирования 50
2.4.1 Моделирование ЭМИ молниевого разряда 50
2.4.2 Указание пространственной ориентации диполя 51
2.4.3 Добавление шумов 52
2.5 Вычислительный эксперимент 53
2.5.1 Сравнительный эксперимент 53
2.5.2 Влияние гауссова шума 56
2.6 Структура аппаратной части АГПД 57
2.7 Выводы 61
Глава 3 Программное обеспечение АГПД 63
3.1 Процесе разработки программного обеспечения 63
3.2 Видение системы 67
3.2.1 Введение 67
3.2.2 Словарь понятий 68
3.2.3 Эскиз архитектуры 70
3.3 Определение требований и анализ 72
3.3.1 Исполнители 72
3.3.2 Прецеденты 72
3.3.3 Модель понятий предметной области 78
3.3.4 Нефункциональные требования 79
3.3.5 Уточнение требований к подсистемам 80
3.4 Модель проектирования ядра системы 83
3.4.1 Прием сигналов 85
3.4.2 Тестирование 90
3.4.3 Совместная обработка сигналов 91
3.4.4 Оценка дальности 97
3.4.5 Подсистема имитации сигналов 98
3.4.6 База данных 100
3.5 Стендовые и полевые испытания пилотного образца 100
Заключение 102
Список литературы 105
Приложение
- Линейный экстремальный метод
- Реализация основных алгоритмов
- Модель понятий предметной области
- Совместная обработка сигналов
Введение к работе
В настоящее время наблюдение грозовой обстановки наиболее часто осуществляется многопунктовыми системами, основанными на мониторинге электромагнитного поля Земли в СДВ и УКВ диапазонах (NLDN в США, SAFIR в Зап. Европе).
Данные системы, прежде всего, разрабатывались для метеорологического обеспечения полетов в авиации и космонавтике, для локализации аварий и отключений ЛЭП, вызванных грозой (40-65% случаев). Вследствие интенсивного развития пассивных многопунктовых систем местоопределения молниевых разрядов, предоставляемая ими информация о грозовой активности стала доступной для менее крупных потребителей. В производстве указанные системы используются для предупреждения персонала, проводящего наружные работы, для принятия мер по временной грозозащите объектов. В страховом деле - для подтверждения факта удара молнии, а также для определения страховой суммы с учетом многолетней статистики грозоактивности в данном районе. Интересным примером, свидетельствующим о высокой научно-технической разработанности данных систем, является их применение в сфере телекоммуникаций, где ежеминутная информация о грозовой активности позволяет автоматически перенаправлять потоки данных, минуя коммуникационные узлы, находящиеся в зоне грозовой активности, а также автоматически обесточивать критические узлы сети связи. Применение данных систем не ограничено прикладными областями, но также связано с решением актуальных проблем таких областей фундаментальной науки как геология, метеорология, физика атмосферы.
К недостаткам многопунктовых систем следует отнести высокую стоимость, необходимость иметь массовые коммуникационные сети, обеспечивающие обмен информацией между разнесенными пунктами, а также средств синхронизации с сетью единого времени.
В России, где испытывался недостаток в повсеместно развитых и доступных системах связи, наибольшее внимание уделялось разработкам однопункто-вых грозопеленгаторов-дальномеров. К достоинствам однопунктовых систем определения местоположения молниевого разряда следует отнести, во-первых, более простое по сравнению с многопунктовыми системами техническое исполнение, что обуславливает их относительно невысокую стоимость, во-вторых, автономность и мобильность.
Задача местоопределения молниевого разряда состоит в локализации источника электромагнитного поля по результатам наблюдения в некоторых точках и относится к классу обратных задач. Основная сложность при локализации источника из одной точки заключается в построении устойчивых (т.е. малочувствительных к погрешностям моделирования) алгоритмов.
В настоящее время в России разработаны несколько серийных приборов. Грозодальномер ФАГ-1, основанный на фазовом одночастотном Н-методе пеленгации, обеспечивает интервальную оценку дальности в диапазоне расстояний 0-70 км с шагом 10 км. Грозопеленгатор-дальномер "Очаг-2П", основанный на амплитудном ЕЯ-методе, показал возможность применения однопунктовых систем, однако из-за невысоких точностных и вероятностных характеристик широкого применения не получил. Причиной этого явилась принятая при разработке этой системы гипотеза о вертикальности эквивалентного дипольного источника излучения, предопределившая высокую погрешность определения координат разряда.
Более адекватной моделью задачи местоопределения молниевого разряда является задача определения координат точки размещения произвольно ориентированного электрического диполя, размещенного над бесконечно проводящей плоскостью, по результатам однопунктового наблюдения индуцируемого им электромагнитного поля. Данный факт имеет теоретическое обоснование [16J и подтвержден многочисленными практическими экспериментами, проведенными ГГО им. А.И. Воейкова.
Стремительное развитие цифровой техники дает новые возможности реализации систем и алгоритмов однопунктового местоопределения молниевых разрядов. Однако многочисленные попытки получения устойчивых алгоритмов местоопределения произвольно ориентированного электрического диполя оказались неудачными. Наиболее подходящим можно считать прямой метод [47]. Данный метод был выведен в предположении, что в уравнениях математической модели задачи имеют место точные равенства. В силу неидеальности моделей и наличия шумов в наблюдаемых сигналах, приходится допускать наличие невязок в уравнениях математической модели. Поэтому, с интуитивной точки зрения, целесообразно попытаться применить принцип наименьших квадратов для минимизации невязки. Кроме того, для применения прямого метода необходимо использовать всю временную область, в которой сигнал от источника излучения отличен от нуля. Это не позволяет, в частности, исследовать влияние ионосферы на значения измеряемых параметров.
Цель и основные задачи диссертационной работы. Целью работы является разработка однопунктовой системы местоопределения молниевых разрядов, которая по сравнению с аналогами, во-первых, использует более адекватную модель задачи, во-вторых, имеет более высокие точностные характеристики определения дальности до молниевого разряда, в-третьих, дает гарантированные оценки угловых координат эквивалентного диполя.
В связи с поставленной целью решаются следующие задачи:
Анализ методов однопунктового определения дальности до молниевого разряда.
Исследование применения принципа наименьших квадратов для минимизации невязки в уравнениях модели задачи.
Анализ и выбор средств реализации.
Выработка требований к аппаратному обеспечению.
Разработка программного обеспечения грозопеленгатора-дальномера.
Проведение лабораторных и полевых испытаний разработанного программного обеспечения в составе грозопеленгатора-дальномера.
Методы исследования. Для исследования применяются методы математического анализа, имитационного моделирования на ЭВМ, цифровой обработки сигналов.
Научная новизна состоит в следующем:
Разработан и численно исследован робастный экстремальный параметрический алгоритм определения дальности до молниевого разряда в ближней зоне (до 100 км), основанный на импульсном электромагнитном методе и реализующий принцип наименьших квадратов для минимизации невязки в уравнениях исходной математической модели задачи.
Реализована библиотека методов однопунктового определения дальности до молниевого разряда, содержащая, в том числе эффективную реализацию экстремального параметрического метода.
Создана система имитационного моделирования на ЭВМ молниевого разряда в ближней зоне.
Предложен способ проверки влияния ионосферы на адекватность математической модели задачи, основанный на данных натурного эксперимента.
Разработана структура аппаратной и программной части системы однопунктового определения дальности в СДВ диапазоне до молниевого разряда в ближней зоне.
Реализована программная часть системы однопунктового определения дальности в СДВ диапазоне.
Разработаны цифровые методы предобработки регистрируемых сигналов.
Связь работы с государственными и международными программами. Работа выполнена при поддержке конкурсного центра по грантам в области энергетики и электротехники Минобразования РФ (грант номер 45Гр-98, номер гос. регистрации отчета 01.980006959), Российского фонда фундаментальных исследований (проект 01-07-90161), Международного научно-технического центра (проект 1822).
Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные экстремальный параметрический метод, программное обеспечение однопунктовой
системы определения дальности до молниевого разряда, методы цифровой предобработки сигналов используются в грозопеленгаторе-дальномере нового поколения, разрабатываемом в Российско-Американском проекте.
Апробация работы. Основные результаты и положения работы докладывались и обсуждались на следующих научных мероприятиях:
5-ая национальная конференция по атмосферному электричеству, Владимир, сентябрь 2003 г.
международная конференция ICLP - 2002, Краков, сентябрь 2002 г.
всероссийская научная конференция "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках", Тамбов, май 2002 г.
международный конгресс «Молодежь и Наука - третье тысячелетие», Москва, апрель 2002 г.
Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике, Йошкар-Ола, декабрь 2001 г.
конференция Ассоциации математического программирования, Екатеринбург, февраль 1999 г.
ежегодных научно-технических конференциях ЮУрГУ.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ. В их числе: зарегистрированных программ для ЭВМ - 1; статей в журналах РАН - 1; статей в сборниках Минобразования - 2; тезисов докладов - 3.
В первой главе производится постановка задачи однопунктового местооп-ределения молниевых разрядов в ближней зоне (до 100 км). Общепринятой математической моделью при использовании для измерений диапазона СДВ (длина волны не меньше 100 км) является проблема определения местоположения произвольно ориентированного электрического диполя, размещенного над бесконечно проводящей плоскостью по горизонтальной составляющей магнитного поля и вертикальной составляющей электрического поля в некоторой точке О этой плоскости. Данная проблема сводится к задаче идентификации трёх параметров системы обыкновенных дифференциальных уравнений по заданным
функциям ez(t), Щї) и hy(t), представляющим наблюдаемые компоненты электромагнитного поля. Один параметр данной системы даёт оценку дальности, два других позволяют находить гарантированные интервальные и вероятностные оценки угловых координат эквивалентного диполя.
Далее в главе в хронологическом порядке рассматриваются методы определения дальности до молниевого разряда, использующие описанную модель или её частные случаи. Более ранние методы используют более простые варианты данной модели. В ряде случаев диполь предполагается вертикальным, в других для описания пространственной ориентации диполя используется один параметр, применяемый для снятия систематической погрешности при определении дальности, позволяющий судить лишь о факте отклонения эквивалентного диполя от вертикали.
Основные трудности, возникающие при разработке методов пассивного местоопределения гроз, связаны с тем, что изменения параметров сигналов при распространении, используемые в целях дальнометрии, зачастую сравнимы с изменениями тех же параметров, определяемыми вариациями источников. Это требует разработки алгоритмов местоопределения, инвариантных к функции источника излучения.
Идея электромагнитного метода, использующего различную зависимость электрической и магнитной составляющих поля молниевого разряда от расстояния для определения дальности, высказана И.И. Кононовым. Основное преимущество анализа двух компонент поля для оценки расстояния заключается в возможности исключения или, по крайней мере, существенного уменьшения фактора, связанного с вариациями в источнике излучения.
Ярким примером широкополосного (импульсного) Н-дальномера является серийно выпускавшаяся отечественная однопунктовая система местоопределения молниевых разрядов ближней зоны «ОЧАГ-2П». Данная система показала возможность повышения эффективности служб грозового оповещения за счет ее использовании, несмотря на предположение о вертикальности эквивалентного диполя. Однако результаты численного исследования и многочислен-
ные натурные эксперименты свидетельствуют о том, что отклонение ионизированного канала молнии от вертикали является основным источником погрешностей дальнометрии, препятствующих широкому распространению данной системы.
Фазовые методы дальнометрии относятся к узкополосным Н-методам и используют соотношения для фазы электрической и магнитной составляющих электромагнитного излучения. Эти методы подразделяются на моночастотные, в которых определение дальности производится по результатам измерения дополнительной фазы на одной частоте, и фазоспектральные, в которых исходными измеряемыми величинами являются значения фазы на двух и более частотах или их линейные комбинации. Рассмотренные фазовые методы используют од-нопараметрическую характеризацию пространственной ориентации дипольного источника. В работе приведены оценки влияния различных факторов на. погрешность измерения фазовых параметров. Отмечена возможность неудовлетворительной оценки дальности фазовых методов дальнометрии.
Все последующие рассматриваемые в работе методы используют наиболее общую математическую модель проблемы, т.е. модель, характеризующую пространственную ориентацию диполя с помощью двух параметров.
Экстремальные методы дальнометрии относятся к импульсным ЕН-методам. Они допускают наличие невязок в уравнениях исходной системы, применяя принцип наименьших квадратов для нахождения искомых параметров. Однако непосредственное использование условия экстремума Ах=0, как в линейном экстремальном методе, приводит к плохой обусловленности задачи. Нелинейный экстремальный метод улучшает обусловленность задачи за счет учета нелинейных связей, но также оказывается недостаточно устойчивым.
Прямой метод относится к импульсным Н-методам и состоит в непосредственном вычислении оценок по формулам, полученным из соотношений, связывающих идентифицируемые параметры с коэффициентами системы уравнений. Приведены результаты аналитического исследования прямого метода, ка-
сающиеся вероятностных характеристик относительной погрешности определения координат точки размещения диполя.
Для установления причин неудовлетворительной работы линейного и нелинейного экстремальных методов во второй главе проведен спектральный анализ матрицы А.
Анализ матрицы А показывает, что минимальное ненулевое собственное значение близко к нулю. Поэтому задача определения собственного вектора, соответствующего минимальному собственному числу, является плохо обусловленной. С другой стороны, остальные собственные значения хорошо разделены, поэтому вычисление соответствующих им собственных векторов представляет хорошо обусловленную задачу. Данный факт положен в основу экстремального параметрического метода.
Для проведения вычислительного эксперимента и возможного использования в грозопеленгаторе-дальномере была разработана библиотека методов определения дальности до молниевого разряда. С целью проведения вычислительного эксперимента также была разработана система имитационного моделирования на ЭВМ молниевого разряда в ближней зоне. Система имитации на основе параметров эквивалентного дипольного источника электромагнитного излучения генерирует сигналы e(t), hjt), hy(t), представленные целочисленными или действительными отсчетами мгновенных значений в дискретные моменты времени. Выходные сигналы, представленные целочисленными отсчетами, содержат шум квантования, который используется для оценки робастности исследуемых алгоритмов. Кроме того, имеется возможность моделирования гауссова шума и добавление его в сигналы с действительными отсчетами мгновенных значений.
Для анализа точности и устойчивости экстремального параметрического алгоритма, а также сравнения его характеристик с прямым алгоритмом был проведен вычислительный эксперимент. Из-за сложности аналитического описания погрешностей моделирования, для их имитации используется шум квантования при цифровом представлении принимаемых сигналов. Исследование
влияния шума квантования на характеристики алгоритма проводилось посредством изменения амплитуды моделируемых сигналов.
Проведенный вычислительный эксперимент позволяет определить требования к аппаратуре. Достаточен шаг дискретизации по времени 5 мкс при числе уровней квантования 212. При этом 27 уровней необходимы для состоятельной оценки и 25 дополнительных уровней необходимы для вариации амплитуды сигналов.
В заключение главы предлагается проект программно-аппаратного комплекса однопунктового местоопределения молниевых разрядов. Рассматривается структура и общая функциональная схема аппаратной части.
В третьей главе рассматривается программное обеспечение (ПО) автономного грозопеленгатора-дальномера (АГПД), разработанное в ходе работ по проекту МНТП, 1822 "Разработка и исследование однопунктовой системы местоопределения гроз в диапазоне сверхдлинных волн".
В начале главы устанавливается процесс разработки ПО, описывается принятая модель жизненного цикла ПО. Формулируются требования к программной системе. Отражены этапы анализа и проектирования системы. Глава завершается результатами стендовых испытаний ПО.
Линейный экстремальный метод
Погрешности измерения фазовых параметров приводят к ошибкам определения дальности, величины которых отличаются для разных фазовых методов дальнометрии. Поэтому для анализа точности рассматриваемых методов целесообразно перечислить факторы, влияющие на вариации измеряемых фазовых параметров: 1) вариации формы дипольного момента; 2) вариации ориентации эквивалентного диполя; 3) аппаратурные ошибки, связанные как с наличием атмосферных и индустриальных шумов, так и с наличием вариаций амплитуды сигналов из одного очага. В работе [16] приведены экспериментальные оценки указанных факторов. Так, суммарная ошибка измерения фазовых параметров для алгоритмов, не учитывающих как нестабильность источника, так и наклон, составляет 15, для алгоритмов, не учитывающих только наклон источника 10. Вариации измеряемого фазового параметра от изменений формы излучаемого импульса достигают значительной величины 35.
Согласно результатам эксперимента, опубликованным в работе [16], измеряемые фазовые параметры Ф, распределены по нормальному закону, поэтому если заданы функциональные зависимости Ф,. от оцениваемых /?,., то, используя линеаризованные соотношения между измеряемыми и оцениваемыми величинами, можно получить оценку погрешности R S по известным погрешностям 5Ф.
Фазовый Н-метод, основанный на соотношении (1.25), не зависит от вариаций фазы в источнике. Если диполь предполагается вертикальным (т0 =1), то для нахождения дальности достаточно измерять разность фаз между Е и Н-компонентами на одной частоте. Погрешность измерения фазы аф будет определяться аппаратурной ошибкой (сгд=3) и вариациями фазы, связанными с неизвестным наклоном источника. Результаты численного исследования, опубликованные в работе [16], показывают, что совместная оценка расстояния и коэффициента поляризации при измерениях на двух частотах не дает выигрыша при отклонении эквивалентного диполя от горизонтали более чем на 30 и погрешности измерения фазы 3. Фазовые однокомпонентные (Е или Н) методы основаны на измерении фаз на одной или кратных частотах. При этом //-методы, например (1.28), являются нечувствительными к пространственным вариациям излучателя, что следует из (1.18). В то же время им присуща прямая зависимость вариаций измеряемого фазового параметра от изменений формы излучаемого импульса, которые, как .это уже было отмечено, достигают величины -35 . Один из вариантов подобных методов (одночастотный //-метод) реализован в серийном приборе ФАГ-1 [33], в котором осуществляется интервальная оценка дальности в диапазоне расстояний 0...70 км с шагом 10 км.
Изначально был разработан для отыскания параметров а и т0 системы (1.18) [32], но может быть расширен для идентификации параметров и, v, a уравнений (1.12), (1.13) более общей модели. Идея линейного экстремального метода состоит в минимизации невязки уравнений рассматриваемой модели. Рассматриваемый метод относится к числу параметрических, т.к. неизвестная функция источника q(t) не включается в процесс оптимизации.
Так как rang(C) 5, система функций s является линейно зависимой. С другой стороны, легко проверить, что, во-первых, любой минор четвертого порядка матрицы С отличен от нуля, во-вторых, система функций q является линейно независимой, поэтому любая подсистема системы функций s является линейно независимой. Замечая теперь, что матрица А является матрицей Грамма для системы функций s, заключаем, что rang(A) = 4. Это означает, что нетривиальное решение однородной системы линейных алгебраических уравнений (1.38) единственно с точностью до постоянного множителя. Таким образом, вектор х может быть найден как решение указанной системы уравнений, удовлетворяющее условию (1.36). Однако, проведенный вычислительный эксперимент [47] показал высокую чувствительность таких алгоритмов к ошибкам вычисления элементов матрицы А.
Следовательно, непосредственное использование условия экстремума приводит к плохой обусловленности задачи.
Решение данного многочлена имеет, по крайней мере, один действительный корень, если действительный корней больше одного, то выбирается максимальный корень. Результаты имитационного моделирования [47] показывают, что рассмотренный метод улучшает обусловленность задачи по сравнению с линейным экстремальным методом, но все-таки оказывается недостаточно устойчивым.
Отношение En/Es можно интерпретировать как относительную погрешность относительной погрешности оценки дальности не превосходит относительной погрешности моделирования. Если же и — 0 то дисперсия D{Sp}— о. Однако, наличие оценки параметра и позволяет в каждом случае оценить не только расстояние до источника излучения, но и дисперсию оценки, и в зависимости от полученных моделирования. Рассматриваемый алгоритм вполне устойчив при определении параметра и. Дисперсия DJJ } оценки дальности существенно зависит от величины параметра и. Тем не менее, при значениях параметра и 27-Ю-3 дисперсия результатов принять адекватное решение о возможном месте его размещения.
Данный алгоритм был выведен в предположении, что в системе (1.12), (1.13) имеют место точные равенства. В силу неидеальности моделей и наличия шумов в наблюдаемых сигналах, приходится допускать наличие невязок в уравнениях (1.12), (1.13). Кроме того, для применения прямого метода необходимо использовать всю временную область, в которой сигнал от источника излучения отличен от нуля. Поэтому, с интуитивной точки зрения, искомые параметры предпочтительнее определять, используя принцип наименьших квадратов.
Наибольшую вычислительную сложность в реализации представляет решение полной симметрической проблемы собственных значений матрицы квадратичной формы. Кроме того, точность и устойчивость метода решения указанной проблемы в значительной степени определяет точность и устойчивость экстремального параметрического метода.
Основное достоинство метода Якоби заключается в том, что при выполнении каждого плоского вращения уменьшается сумма квадратов внедиаго-нальных элементов; сходимость этой суммы к нулю по мере увеличения числа шагов гарантирует сходимость процесса диагонализации. Метод обладает квадратичной сходимостью. Доказательство и оценка сходимости метода Якоби даны в работах [10, 11].
Необходимо отметить, что хотя метод Якоби достаточно компактен и изящен и вычисление с его помощью собственных векторов не представляет затруднений, он требует большего времени для вычислений, чем сочетание процедуры преобразования к трехдиагональной форме с последующим вычислением собственных значений трехдиагональной матрицы. Поэтому при больших порядках исходных матриц предпочтительнее использовать этот метод вместо процедуры Якоби. Однако в нашем случае порядок матрицы невелик и равен пяти и время работы алгоритма оказывается приемлемым.
После решения полной симметрической проблемы собственных значений матрицы квадратичной формы определяются миноры третьего порядка матрицы, столбцы которой соответствуют трем ее наибольшим собственным значениям. Миноры вычисляются непосредственно по определению, поскольку имеют невысокий порядок.
С целью проведения вычислительного эксперимента по анализу точности и устойчивости разработанного метода была создана программная система имитационного моделирования молниевого разряда в ближней зоне, вошедшая в комплекс программ [26]. Система имитации на основе параметров эквивалентного дипольного источника электромагнитного излучения генерирует сигналы Ф) hx(t), hy(t), соответствующие вертикальной составляющей электрического поля и горизонтальным составляющим магнитного поля, индуцированным в точке наблюдения. Значения параметров А и А2, В для различных типов атмосфериков, соответствующих классификации Тейлора приведены в табл. 2.1. Значения параметров А\, Аг даны для случая, когда время измеряется в микросекундах.
Основными параметрами модели являются расстояние до молниевого разряда (от 10 до 150 км), азимутальный пеленг и параметры пространственной ориентации эквивалентного диполя. Сигналы e(t), hjt), h t) являются суперпозициями функции дипольного момента, а также ее первой и второй производной, вычисленных аналитически. Вышеперечисленные основные параметры модели являются коэффициентами при слагаемых. При моделировании также указывается интервал дискретизации, амплитуда и длительность сигналов. Выходные сигналы, представленные целочисленными отсчетами, содержат шум квантования, который используется для оценки робастности исследуемых алгоритмов. Кроме того, имеется возможность моделирования гауссова шума и добавление его в сигналы с действительными отсчетами мгновенных значений. Разработано три способа задания пространственной ориентации дипольного источника.
В работе [24] было проведено аналитическое исследование прямого метода, результаты которого свидетельствуют о его устойчивости. Поэтому оказалось целесообразным провести также численное исследование прямого метода и сравнить результаты вычислительных экспериментов.
Цель эксперимента - исследование точности и устойчивости экстремального параметрического метода при зашумленном сигнале. Для генерации сигналов e(t), h(t) использована программа-имитатор из библиотеки [26]. Сигналы е(t), h(t) представлены целочисленными отсчетами мгновенных значений в дискретные моменты времени, шаг дискретизации по времени - At = 2-10-6сек, время наблюдения сигнала - 2048-10-6 сек. Исследование влияния шума на характеристики алгоритма проводилось посредством изменения амплитуды некоррелированных шумов, добавляемых к сигналам e(t), h(t). Результаты работы алгоритма по определению дальности при амплитуде шума, составляющей 1,3, 5 и 10 % от амплитуды сигнала, представлены на рис. 2.12. Схема эксперимента аналогична схеме предыдущего.
Задачей, на решение которой направлена предлагаемая однопунктовая система молниевых разрядов, является, повышение точности определения место -58 положения молниевого разряда, обеспечение непрерывного контроля работоспособности устройства, обеспечение возможности гибко наращивать функции системы, повышение технологичности изготовления за счет сокращения используемого нестандартного оборудования [48].
Поставленная техническая задача решается тем, что в однопунктовую систему местоопределения гроз в ближней зоне, содержащую антенную систему с электрической и взаимно перпендикулярными рамочными антеннами, введены полосовые фильтры по числу антенн, блок предобработки сигналов с аналого-цифровыми преобразователями по числу антенн, канал связи и компьютер, выполняющий функции сбора и обработки полученных сигналов, фонового и целенаправленного тестирования системы, предоставляющий средства для анализа грозовой активности, причем выходы антенн через полосовые фильтры соединены с входами соответствующих аналого-цифровых преобразователей блока предобработки, который через канал связи соединен с компьютером.
Введение полосовых фильтров и блока предобработки сигналов с тремя аналого-цифровыми преобразователями и удаленного компьютера позволило разделить функции приема сигналов и функции расчета, отображения, ведения архива. Кроме того, указанная декомпозиция позволила привлечь стандартные средства вычислительной техники и использовать разработанное программное обеспечение [26] для задачи определения местоположения молниевых разрядов, гибко наращивать функции по управлению системой (например, непрерывное фоновое тестирование системы для контроля работоспособности системы), по обработке, хранению и передаче принятых сигналов, по визуализации и мониторингу грозовой активности.
Модель понятий предметной области
Нашей целью является разработка архитектуры программного комплекса и реализация его "системной" части. Далее приводится описание реализации программы управления, ядра системы, базы данных регистрации наблюдений, а также протокола взаимодействия программы визуализации и ядра системы. Реализация программы визуализации связана с решением проблем вторичной обработки сведений о местоположении молниевых разрядах, в первую очередь с кластеризацией молниевых разрядов в грозовой очаг. Решение этих проблем не входит в цели работы, поэтому описание реализации программы визуализации в работе не приводится.
Программа управления является Windows-приложением с графическим интерфейсом, выполняющим следующие функции: 1. Индикация состояния ядра системы (запущено/остановлено). Программа управления работает независимо от ядра системы. Поэтому программа при запуске опрашивает текущее состояние ядра системы и отображает его, а при завершении не останавливает ядро. 2. Запуск/останов ядра системы. При запуске ядра указываются параметры сеанса, которые приводятся в описании требований к ядру системы. 3. Отображение событий, происходящих в ядре системы: графики последних принятых сигналов (в том числе тестовых), результаты тестирования, сведения об исключительных ситуациях. Данная информация не сохраняется после завершения работы программы управления, поскольку более мощные средства для анализа сигналов предоставляет программа визуализации в режиме постобработки, а полные сведения о критических событиях содержатся в журнале работы системы. 4. Определение смещения нуля в каждом аналоговом контуре антенного блока с целью его компенсации при приеме реальных и тестовых сигналов. 5. Одиночное тестирование. Администратор выдает запрос на тестирование и сразу получает ответ. Существует два способа тестирования: с помощью сигнала-эхо и тестового сигнала. Во 2-ом случае принятый сигнал отображается. В обоих случаях отображаются сведения о результатах тестирования. 6. Групповое тестирование. Тестирование производится с помощью тестового сигнала. Есть три параметра теста: пеленг, дальность, признак пространственной ориентации. При групповом тестировании задается набор значений для каждого из параметров и выполняется тестирование для всех сочетаний значений этих параметров. В результатах тестирования приводятся промежуточные итоги, и дается окончательный итог. Число тестов с конкретным сочетанием параметров может быть задано больше единицы для усреднения найденных параметров. 7. Интерфейс к функциям установки параметров системы. В случае многоканального подключения администратор может выполнять тестирование, как на отдельных каналах, так и на всех каналах при совместной обработке сигналов, алгоритм выполнения которой поясняется ниже.
Реализовано в виде консольного Windows-приложения, которое может работать как служба Windows 2000/ХР и предоставляет функции как СОМ-объект: 1. Запуск с заданными параметрами и останов. 2. Уведомление о текущем состоянии (запущено/остановлено). 3. Прием первичной информации, получения на ее основе вторичной информации, сохранение как первичной, так и вторичной информации в базе данных, уведомление программы визуализации. Функция регистрации первичной информации в базе данных является обязательной. Остальные функции опциональны и устанавливаются в параметрах сеанса. 4. Обработка запросов на тестирование и самотестирование. Управляется параметрами сеанса. 5. Ведение журнала работы системы. 6. Установка параметров системы. Список параметров сеанса: 1. Список СОМ-портов в порядке увеличения коэффициентов усиления в каналах, к которым они подключены. 2. Параметры подключения к базе данных. 3. Время дискретизации сигнала в микросекундах. 4. Наибольшее допустимое время ожидания прихода сигналов по всем каналам с момента получения первого сигнала в миллисекундах. 5. Каталог, в котором сохраняются файлы журнала работы системы. 6. Перечень параметров тестирования. Для каждого тестового сигнала помимо дальности, коэффициента поляризации и пеленга указывается время первого срабатывания, период повторения. Если время первого срабатывания отрицательно, то оно задано относительно текущего момента (момента запуска ядра системы). Если период повторения равен нулю, значит тест непериодический. Аналогичные временные установки используются для тестирования с помощью сигнала-эхо. 7. Указание на необходимость вычисления вторичной информации. 8. Указание на метод из библиотеки методов, с помощью которого будет выполняться местоопределение молниевых разрядов. 9. Указание на необходимость уведомления пользователя о регистрации нового сигнала. В список параметров системы входят географические координаты станции: широта и долгота.
Ядро системы разработано в объектно-ориентированном стиле на языке программирования C++ [36]. На этапе объектного проектирования после определения требований разрабатывается логическое решение на основе объектно-ориентированной парадигмы. Основной задачей этого этапа является создание диаграмм взаимодействия, иллюстрирующих взаимодействие объектов в процессе выполнения системных требований, основу которых задают прецеденты использования системы [7].
Принято считать [22], что диаграммы взаимодействий являются одним из наиболее важных артефактов, создаваемых при объектно-ориентированном анализе и проектировании. Диаграммы взаимодействия показывают как реализуются функциональные требования к системе в терминах взаимодействующих объектов. При их создании осуществляется выделение новых классов, распределение обязанностей между новыми классами и/или уже выделенными. Данная деятельность в наибольшей степени определяет качество программной сие -84 темы. Отметим, что отправной точкой для выделения классов является этап анализа, основным артефактом которого является диаграмма понятий предметной области. Как правило, каждому прецеденту соответствует одна или более диаграмм взаимодействия.
Совместная обработка сигналов
Наличие нескольких каналов связи с антенным блоком вносит существенные изменения в логику обработки сигналов по сравнению с одноканальным подключением. Совместная обработка сигналов возникает при обработке реальных сигналов и тестовых сигналов. Подключение к антенному блоку осуществлялось по двум каналам, однако это подключение с точки зрения логики совместной обработки, а, следовательно, и с точки зрения ядра системы, принципиально не отличается от подключения по большему числу каналов. Совмест -92 ной обработкой сигналов мы называем процесс группировки всех сигналов от одного источника, переданных по различным каналам. Получение вторичной информации на основе группы сигналов мы называем совместной оценкой.
Пусть первый канал это канал с большим усилением сигнала, а второй канал, соответственно, с меньшим усилением. Сигналы от одной молнии могут придти в следующих сочетаниях: 1. Есть сигналы в обоих каналах. Если разряд достаточно мощный, тогда возможно переполнение в первом канале. 2. Есть сигнал в первом канале. Во втором канале сигнал отсутствует. Это возможно в случае слабого сигнала, когда сигнал во втором канале не превышает порог срабатывания.
Другого варианта быть не может. Если он возник, то необходимо сообщить об ошибке. Полученные сигналы обрабатываются по правилу совместной оценки: если есть сигнал в первом канале и не было переполнения АЦП, то вторичную информацию следует находить на его основе. В противном случае вторичная информация определяется по сигналу из второго канала. Данное правило легко распространить на случай большего числа каналов. Более сложное правило обработки, когда из сигналов, принятых по разным каналам, формируется новый сигнал, и на его основе вычисляется вторичная информация, в ряде случаев может быть полезно, но пока не реализовано.
Поскольку сигналы по различным каналам передаются независимо друг от друга (общими являются только источник излучения и антенна), при их совместной обработке необходимо уметь отвечать на вопрос относятся ли сигналы, поступившие по разным каналам к одному источнику. Данная задача решается введением времени ожидания сигналов. При поступлении первого сигнала запускается таймер. Все сигналы, принятые до срабатывания таймера из различных каналов относятся к одному источнику. Сигналы оцениваются совместно по вышеопределенному правилу. При поступлении очередного сигнала таймер запускается снова.
-93 На рис. 3.11 изображена диаграмма состояний, иллюстрирующая совместную обработку сигналов при двухканальном подключении. Диаграммы состояний изображают все возможные состояния, в которых может находиться конкретный объект, а также изменения состояния объекта, которые происходят в результате влияния некоторых событий на этот объект. На данной диаграмме изображены состояния ядра система, относящиеся только к совместной обработке сигналов.
Время срабатывания таймера задается администратором при запуске ядра системы, определяется характеристиками антенного блока и должно быть меньше минимального интервала передачи сигналов по одному каналу.
На рис. 3.12 изображена диаграмма деятельности - "блок-схема", иллюстрирующая дополнительные аспекты совместной обработки сигналов.
Совместная обработка тестовых сигналов, т.е. обработка ответов на множественный запрос, имеет много общего с совместной обработкой реальных сигналов (см. рис. 3.13). Отличия связаны с обработкой ошибок. Например, при обработке реальных сигналов несовпадение контрольной суммы для кадра данных в некотором канале не приводит к возврату системы в исходное состояние, т.к. вторичная информация может быть найдена по другому сигналу. При обработке тестовых сигналов любая ошибка приводит к возврату в исходное состояние, т.к. целью этого режима является тестирование, и ошибка уже выявлена.
Подсистема оценки местоположения является частью ядра системы. Подсистема реализует алгоритмы идентификации параметров u,v,a,(p системы дифференциальных уравнений по заданным функциям e(t), h t) и hy(t), представляющим измеренные соответственно вертикальную составляющую электрического поля и горизонтальные составляющие магнитного поля.
