Введение к работе
Актуальность проблемы В современных приложениях теории обработки сигналов и изображений важнейшую роль играют построение высокопараллсльных вычислительных систем с дискретными информационными каналами. Бурное развитие современных систем обработки информации, критическое увеличение размерности потоков обрабатываемых данных, необхолпмрсть получения результата обработки в масштабе времени, близком к реальному, предъявляет все более высокие требования к вычислительным системам н. прежде всего, к скорости проведения вычислений над массивами данных.
Оптимхтьмым способом формирования массивов дискретных данных является их представление в виде векторов и матриц, и. следовательно, их обработка должна быть реализована при помощи алгоритмов, допускающих линенно-алгеиранческую формализацию. При этом, важнейшими математическими операциями являются операции типа умножения вектора на вектор, вектора на матрицу и матрицы на матрицу. Среди задач обработки информации, эффективное решение которых возможно только на базе высокопараллельных систем обработки массивов данных, можно выделить, как важнейшие, следующие: спектральный анализ, адаптивная обработка сигналов, распознавание сигналов и изображений п некоторые другие. Кроме того, необходимо особо выделить быстро развивающееся в последние годы новое направление развития вычислительной техники, использующее принципиально отличные методы построения вычислительных систем, заключающиеся в применении нейросстевых методов. Использование нейросстевых принципов и алгоритмов организации работы систем обработки информации, позволяет успешно решать широкий класс задач и с каждым годом находит вес большее число практических применений. Суть ненросетевого принципа организации вычислений, состоящая в обеспечении параллельной работы большого числа связанных между собой простых вычислительных элементов, также хорошо моделируется при использовании аппарата лилейной алгебры.
В связи с тем. что матричная алгебра является оптимальным способом проведения параллельных вычислений, последние семь - десять лет активно исследуются перспехтнвы создания оптических процессоров, сриенліробаяньїх КЗ выполнение операций линейной, алгебры (далее ОПЛА - оптические линейно-
алгебраические процессоры). Такие процессоры. базирующиеся на
полупроводниковых лазерах, позволяют организовать проведение параллельных вычислительных операций над большими массивами данных, что. в принципе, обеспечивает в таких системах чрезвычайно высокие скорости обработки. Огмчснные возможности обусловлены присушим оптике параллелизмом, естественным образом допускающим устойчивую организацию трехмерных связей между двумерными массивами данных. В основе работы оптических вычислительных систем лежат преобразования интенсивности в оптической вычислительной системе, что. вообше говоря, принципиально диктует аналоговый характер оптических вычислений. Однако, за счет дискретизации представления величин в системе имеется возможность достижения цифровой точности оптических вычислений, необходимой при решении большинства задач обработки сигналов и изображений. При построении же нейроподобных вычислительных систем значимость проблемы аналогового характера оптических вычислении существенно снижается, благодаря принципиальным особенностям работы нейросетей: устойчивость иейросстей к зашумленню и погрешностям работы элементов системы хорошо согласуется со спецификой оптических вычислений.
В связи с указанными обстоятельствами перспективы создания и применения оптических линейно-алгебраических процессоров вызывают неуклонно растущий интерес. Работы по исследованию методов создания и непосредственной разработке ОПЛЛ активно ведутся как за рубежом, так и в Россни.
Целью работы являлись сравнительный теоретический анализ основных типов и алгоритмов работы ОПЛЛ. с целью нахождения оптимальных, разработка принципов построения конкретных систем обработки информации на их основе и экспериментальное подтверждение полученных выводов и результатов.
В соответствии с поставленной целью работ, основной задачей исследования являлось:
проведение сравнительных оценок параметров различных архитектур я алгоритмов работы ОПЛА. определение их принципиальных ограничении, нахождение оптимальных архитектур и алгоритмов:
экспериментальные исследования элементной базы ОПЛА:
компьютерное моделирование работы ОПЛЛ с учетом влияния реальных факторов - шумов и погрешностей узлов и элемснтов.ОПЛА;
разработка методов использования ОПЛЛ при решении конкретных задач обработки информации: а) при построении гибридной иерархической ненроподобной системы распознавания изображений на базе опгоэлектронной двухслойной itefipoctnii с блоком инвариантной предобработки изображений н б) при построении контура управления. адаптивной антенной решетки на базе прецизионного оптоэлсктроппого проца-сора, реализующего прямые алгоритмы решения систем линейно "алгебраических уравнении;
экспериментальное макетирование аназогового бинарного оптического вектор-матричного перемножнтсля (далее ОВМП) и базовых узлов прецизионных ОПЛЛ.
Положення, отличающие результаты, проведенных работ от других исследований в этой области и определяющие научную новизну диссертации могут быть сформулированы следующим образом:
-
На основе проведенного теоретического анализа архитектур оптических линейно-алгебраических процессоров, показано, что наиболее оптимальными являются ОПЛЛ, строящиеся на базе архитектуры оптического вектор-матричного перемножителя. С учетом возможностей современной базы показано, что чисто аналоговый ОВМП, при вычислениях полностью сохраняющих точность результата, наиболее конкурентоспособен при бинарном представлении входных массивов, экспериментально обоснована возможность достижения скорости вычислении в таких схемах на уровне !0lJ операций в секунду. Показано, что требуемая эффективность вычислений известных точных ОВМП, использующих методы аналоговой свертки дискретных сигналов, может быть достигнута только использованием методов свертки с временным интегрированием. Впервые предложено применение нового алгоритма быстрых цифровых перемножении к вектор-.маїріїчньш перемноженням.
-
Предложны две оригинальные архитектуры точных аналого-цифровых ОВМП - схемы' с временным и пространственным интегрированием -базирующихся на принципе частотного мультиплексирования иі/на.и ахустооппеческого модулятора, обладающие преимуществом но эффективное:!! вычислений по сравнению с ранее предлагавшимися архитектурами- ОВМП.
Экспериментально показана возможность реализации предложенных схем при достижении производительности вычислений порядка 1011-101: операций в секунду.
3. На основе анализа задачи построения многослойных нейронных сетей предложена к экспериментально подтверждена ошимильная схема реализации двухслойной нейронной сели на базе бинарных аналої оных UOMfi с числом нейронов в каждом слое до 100.
А. Впервые рассмотрена и теоретически подтверждена возможность создания гибридной онтоэлектрониой системы инвариантного распознавания изображений на базе двухслойной нейронной сети, реализованной на ОВМП. и блока предобработки изображений но методу инвариантных геометрических моментов изображения. Теоретически подтверждена возможность устойчивой работы такой системы (т.е. возможность корректного распознавания) при сильном - до 30 процентов - зашумленни входных сигналов сети.
5. На основе анализа задачи обработки сигналов адаптивных антенных решеток предложена оптимальная схема сигнального процессора ЛЛР. реализующая прямые алгоритмы решения систем линейно-алгебраических уравнений и базирующаяся на точном ОВМП с временным интегрированием.
Практическая ценность полученных результатов заключается в том. чю они служат теоретической и экспериментальной основой ятя раїрабоплі и применения методов построения опшчео ' линейно-алгебраических процессоров и построения на их основе систем обработки информации. Исследования проводились в рамках межотраслевой программы "Вычислительная оптоэлектронтоса", межвузовской программы "Оптические процессоры" и федеральной программы "Информатизация России". Выгоды и результаты диссертационной работы используются в ШІІ1РО и МИФИ п внедрены в НИИРО.
Основные положения, выносимые на заддт~
1. Экспериментальное подтверждение, возможности создания на базе полупроводниковых лазеров оптических линейно-алгебраических процессоров (ОПЛА) со скоростями обработки порядка 10"- 10і"- оперший в секунду для вьгеокогсараллелъных систем обработки информации.
2. Экспериментальное и теоретическое обоснование оптимальной методики создания как чисто аналоговых, так и точных эффективных оптических линейно-алі еораичсских процессоров для решения задач адаптивного управления и распознавания образов.
. 3. Разработка архитектур точных акустооптнческнх вектор-матричных перемножителей (ОВМП), базирующихся на многоканальном многочастопюм акустооїгпічсском модуляторе. Экспериментальное подтверждение возможности их создания. Теоретические оценки параметров предлагаемых архитектур и их экспериментальное подтверждение.
4. Разработка оптимхіьной схемы реализации двухслойной нейронной сети
на базе опшческих вектор-матричных перемножнтелей. теоретическое и
экспериментальное подтверждение схемы. Подтверждение возможности
построения гибридной нейроподобнон системы распознавания изображений на
базе двухслойной нейронной сети, реализованной на ОВМП, и блока
предобработки входных изображений по методу геометрических моментов.
5. Разработка оптимальной схемы контура управления приемными
адаптивными антенными решетками, базирующейся на точном оптическом
вектор-матричном перемножнтеле с временным if итерированием.
Апробация работы: По результатом исследований сделано семь докладов: на международной конференции "Оптические вычисления" (Эдинбург, 1994), на международной конференции "Оптическая обработка информации" (Москва, 1994), на международных конференциях "Аэрокосмнческнс датчики - SPIE" (Орландо. 1995; Орландо, 1996), на всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение" (Москва, 1996), на международной конференции по оптической обработке информации SPIE (Денвер, 1996), на международной конференции "Оптическая обработка информации - SPIE" (С.Петербург, 1996).
Публикации: По материалам диссертации опубликовано 9 работ.
Структура и объем работы: Диссертация состоит из введения, пяти глав с выводами, заключения, списки цитированной литературы и приложения. Основная
часть работы изложена на 160 страницах машинописного текста и включает также 57 рисунков и 5 таблиц. Список литературы содержит 135 наименований.
