Содержание к диссертации
Введение
1 Постановка задачи проектирования программы телеметрических измерений 13
1.1.Обзор исследований в области проектирования систем телеизмерений 13
1.2 Организация телеметрических измерений на борту 20
1.3 Постановка задачи синтеза программы телеметрических измерений 24
Выводы 34
2 Модель предметной области и метод проектирования программы телеметрических измерений 35
2.1 Описание бортоіюй системы телеметрических измерений 35
2.2 Модель бортовой системы телеметрических измерений 48
2.2Л Математическая модель 48
2.2.2 Графическое представление , 64
2.3 Метод проектирования программы телеметрических измерений 78
Выводы &6
3 Решение задачи синтеза программы телеизмерений для радиотелеметрической системы типа БИТС2Ц 87
3.1 Подбор средств первичного преобразования для измерения параметров и согласование их с измерительными входами системы 87
3.1.1 Подбор датчиков для измерения температурных параметров 91
ЗЛ.2 Распределение температурных параметров по каналам преобразователей . 100
3.2 Распределение телеметрических параметров по каналам локальных коммутаторов 103
3.2.1 Распределение температурных параметров 104
3.2.2 Распределение аналоговых параметров 107
3.23 Распределение дискретных параметров 108
3.3 Распределение каналов локальных коммутаторов и служебных параметров по канальным интервалам кадра модуля сбора сообщений 115
3.4 Формирование кадров программ сбора 118
3.4.1 Распределение адресов параметров по су б кадрам 121
3.4.2 Распределение адресов параметров, субкадров и служебной информации по кадрам программ сбора 128
Выводы 133
4 Модель данных 134
4.1 Логическая модель данных 134
4.2 Физическая модель данных 144
Выводы 147
5 Программное и лингвистическое обеспечения САПР бортовой системы телеметрических измерений 148
5.1 Программное обеспечение 148
5.1 Л Общее и базовое программное обеспечение 148
5.1.2 Прикладное программное обеспечение 155
5.2 Лингвистическое обеспечение 162
Выводы 165
Заключение 166
Список использованной литературы
- Организация телеметрических измерений на борту
- Модель бортовой системы телеметрических измерений
- Подбор датчиков для измерения температурных параметров
- Физическая модель данных
Введение к работе
Анализ состояния проблемы Актуальность работы
Интенсивное развитие систем персональной радиосвязи привело к их значительной концентрации, особенно в крупных городах [1]. Следствием этого является усложнение электромагнитной обстановки (ЭМО) и возрастание как внутрисистемных (внутри одной сети), так и межсистемных (между различными сетями) помех, что усложнило проблему совместного функционирования радиоэлектронных средств. Перспективы развития систем персональной радиосвязи, в том числе сотовых, в значительной степени зависят от корректного и рационального планирования, проводимого с помощью специальных геоинформационных систем. Однако развитие технологий планирования, включающих оценку электромагнитной совместимости (ЭМС), отстает от развития радиотелекоммуникационных систем, что усложняет развивающуюся ситуацию, и приводит к накоплению ошибок.
Совокупность электромагнитных полей в заданной точке пространства называется электромагнитной обстановкой (ЭМО). ЭМО создается различными источниками электромагнитных излучений: техническими средствами, природными электромагнитными процессами. Возможность нормального функционирования радиоэлектронных средств (РЭС) в данной точке пространства полностью определяется ЭМО и техническими характеристиками РЭС.
Ответить на вопрос: будет ли определенная сеть сотовой связи (ССС) функционировать в данной ЭМО, создаваемой излучениями базовых и мобильных станций, как данной сети, так и других ССС, а также других источников радиоизлучений и помех, с требуемым качеством, позволяет решение задачи оценки электромагнитной совместимости.
Электромагнитной совместимостью называется способность РЭС функционировать с требуемым качеством в существующей ЭМО и не создавать при этом недопустимых помех другим РЭС.
Задача оценки ЭМС возникает в процессе анализа состояния и управления частотно пространственным ресурсом и является одной из основных составляющих в процессе частотно-территориального планирования (ЧТП) систем радиосвязи - рационального назначения рабочих частот, сочетаемого с введением частотных, территориальных, временных и пространственных ограничений, накладываемых на РЭС.
Основным методом оценки ЭМС является математическое моделирование, в том числе компьютерный эксперимент, проводимый на основе математических моделей излучений радиопередатчиков (РПД), восприимчивости радиоприемников (РПМ), антенно-фидерных устройств (АФУ), распространения радиоволн, различных шумовых и помеховых воздействий, процессов взаимовлияния радиоэлектронных средств (РЭС) друг на друга.
Задача оценки ЭМС ССС требует комплексного подхода, заключающегося в наличии следующих этапов: математического моделирования РЭС, математического моделирования ЭМО, анализа реакции РЭС на ЭМО. При этом необходимо учитывать множество различных факторов, в том числе случайных. Важнейшими из них являются: особенности распространения радиоволн в приземном канале радиосвязи, способ множественного доступа, флуктуации уровней принимаемых сигналов и радиопомехи. Решение об электромагнитной совместимости РЭС, принимается на основе критерия ЭМС, определяемого неравенством [2]:
если РА РТ, ЭМС обеспечивается, если РА РТ, ЭМС не обеспечивается,
где
РА — мощность на входе приемника;
Рт— допустимая мощность на входе приемника.
Для обеспечения функционирования радиосети условие ЭМС (1) должно выполняться для всех РЭС входящих в сеть с учетом их взаимного влияния. Решение этой задачи не должно привести к нарушению ЭМС внешних РЭС не входящих в исследуемую сеть.
Существуют детерминированный и статистический подходы к оценке ЭМС Рис.1.
Детерминированному подходу, посвящены работы [2-7]. Классический детерминированный подход к оценке ЭМС РЭС заключается в анализе "дуэльных ситуаций", когда оценка ЭМС производится для двух РЭС с известными параметрами, одно из которых рассматривается в качестве приемника полезного сигнала, а второе РЭС является источником непреднамеренных радиопомех. Выделяют также "комбинационные ситуации", такие случаи, когда взаимные помехи образуются в группе из трех и более РЭС. Принципиально неустранимым, недостатком детерминированных способов оценки ЭМС является невозможность анализа большой совокупности взаимодействующих РЭС с априорно неизвестными параметрами, что характерно, например, для систем сотовой связи.
В общем случае необходимо оценивать совокупное воздействие множества независимых сигналов на РЭС, характеризующихся различными структурами и алгоритмами функционирования, а также наличием случайных параметров.
Оценка электромагнитной совместимости большой совокупности, взаимодействующих радиоэлектронных средств, связана со сложностью построения математической модели ее функционирования, характеризующейся случайными числом, временем работы и местоположением мобильных станций, случайными физическими процессами в канале радиосвязи, а для сети с кодовым разделением каналов (CDMA) и двусторонним управлением мощностью передатчиков мобильных и базовых станций.
Параметры РЭС характеризуются наличием случайных компонент. Все это обуславливает необходимость статистического подхода к решению задачи оценки ЭМС и определяет актуальность задачи.
Уровень сигналов от базовых станции (БС) в точке расположения мобильных станции (МС), как и уровень сигнала от МС в точке расположения БС, является случайной величиной. Это обусловлено рядом случайных факторов: колебаниями нагрузки, случайным местоположением МС, случайными замираниями из-за многолучевости и пространственного перемещения МС и др. Все это определяет актуальность статистического подхода к решению задачи оценки ЭМС. Совокупность взаимодействующих, в том числе мобильных РЭС, при их большом числе (десятки-сотни тысяч), можно рассматривать как сложную большую физическую систему, характеризуемую случайными процессами и случайными величинами. В этом случае наиболее адекватными математическими методами описания такой системы являются методы теории вероятности и математической статистики [8].
Статистический подход к оценке ЭМС рассмотрен, например, в работах [9-12]. Он основан на задании статистических распределений параметров РЭС (координаты, частоты, мощности излучений и др.), расчете статистических характеристик ЭМО и статистической оценке воздействия ЭМО на РЭС. Основным недостатком данных работ является существенное упрощение моделей распределения случайных параметров РЭС с целью получения их статистических характеристик аналитическими методами, что на практике приводит к некорректным статистическим выводам.
Проведение статистической оценки ЭМС с учетом множества случайных параметров радиосетей практически невозможно без использования специальных статистических методов, одним, из которых является метод Монте-Карло [13,14], позволяющий определить значение вероятности случайной величины у = У (х, (t),x2 (t),x3(t),...J, в случаях когда, получение аналитического выражения для интегральной функции распределения F(y) является затруднительным, а интегральные функции распределения случайных величин, F(xj),F(x2),... аналитически заданы.
Активное использование данного метода для решения самых разнообразных прикладных задач стало возможным благодаря развитию вычислительной техники, позволяющим резко повысить скорость расчетов.
Особенности применения данного метода к оценке ЭМС ССС содержатся преимущественно в документах [15-18].
Практическая реализация алгоритмов статистической оценки ЭМС ССС, методом Монте-Карло представлена в рекомендованных международным союзом электросвязи (МСЭ) [8-14] пакетах программ SEAMCAT-2 и SEAMCAT-3 (Spectrum Engineering Advanced Monte-Carlo Analysis Tool) [15,16] разработанным ERC (European radiocommunications committee). В SEAMCAT-2 [15,16] моделирование основано на генерации и обработке серий реализаций функционирования сети, каждая из которых представляет собой выборку случайных значений ряда статистических параметров сети на основе их заданных распределений. Вычисляются значения мощности сигнала и помех на входах РПМ. Расчетные значения отношения энергии сигнала на бит к шуму / проверяются на выполнение заданных требований по ЭМС. Результатом обработки группы реализаций является вероятность выполнения условий ЭМС. Структура SEAMCAT-2 состоит из трех основных вычислительных блоков: блока генерирования событий EGE (Event Generation Engine), блока вычисления распределения DEE (Distribution Evaluation Engine) и блока вычисления качества функционирования сети ICE (Interference Calculation Engine) (Рис. 2.).
С помощью блока EGE, генерируется значения всех случайных параметров сигналов и помех на основании их заданных распределений и вычисления значений мощностей сигнала и помех на входе ПРМ.
С помощью блока DEE определяется достаточность числа выборок, обеспечивающее необходимую точность и статистическую устойчивости результатов вычислений.
С помощью блока ICE вычисляется выборочные значения у и затем вероятность возникновения помехи путем сравнения выборочных значений у с граничными значениями.
Пакет программ SEAMCAT-2 не позволяет проводить оценку ЭМС при использовании исследуемой системой метода управления мощностью РПД с целью минимизации внутрисистемного взаимного влияния РЭС, например, ССС на основе технологии CDMA. Сети мобильной радиосвязи на основе технологии CDMA используют общую полосу частот для организации каналов трафика. Частотное разделение используется только для обеспечения дуплекса. Поэтому помехи приему сигналов базовой станции создаются сигналами других базовых станции, а помехи приему сигналов от данной мобильной станции создаются другими МС, находящимися как в данной, так и в соседних сотах. В сетях CDMA как в прямом, так и в обратном каналах осуществляется управления мощностью с целью достижения оптимального значения энергии сигнала на бит к шуму у0 в каналах трафика.
Основная проблема, возникающая при построении математической модели для сети CDMA, заключается в определении мощностей излучения в прямом и обратном каналах трафика. В реальной сети CDMA уровень излучаемой мощности МС Рмс является функцией отношения энергии сигнала на бит к шуму уБС на входе приемника БС: Рмс = f[yBC), а уровень парциальной мощности, излучаемой БС РБС, является функцией отношения энергии сигнала на бит к шуму уис на входе приемника МС: РБС=/(/Мс)-Значение у в заданной точке пространства зависит от ряда параметров в том числе и от излучаемой мощности передатчиков Р, т.е. у = р(?,....). Таким образом, получатся соотношение:
Р = /00 = /(Р(Р,....)). (2)
Решение (2) усложняет его нелинейный характер, а так же по причине, того что расчет значения у в любой точке пространства на входе РПМ требует знание о мощности Р, излучаемой всеми РПД сети, однако эта мощность не может быть вычислена, если неизвестны значения у, которые опять таки зависят от мощности Р. Получается "замкнутый круг", что исключает простое решение.
Возможность проводить оценку ЭМС для ССС на основе технологии CDMA с рядом ограничений реализована в SEAMCAT-3 [19,20]. На Рис. 3. показана структура SEAMCAT-3.
распределении МС и Реализованные в этих пакетах программ SEAMCAT методы и модели обладают следующими основными недостатками:
1. Пространственное распределение базовых станций сетей сотовой связи моделируются в виде жесткой структуры с фиксированными расстояниями между базовыми станциями, т.е. не учитываются реальные географические координаты базовых станций. Поэтому результаты моделирования не могут соответствовать реальности.
2. Используемые методы расчета уровня принимаемого сигнала не учитывают влияния рельефа местности, реальной застройки и других препятствий, что ухудшает точность прогнозирования значения уровня сигнала.
3. При моделировании механизма управления мощностью для разрыва "замкнутого круга" (2) [21] используются эмпирические зависимости парциальной мощности передатчиков базовых станций от отношения энергии сигнала на бит к шуму у. Однако данные зависимости характеризуются узким диапазоном у, что накладывает ограничения на их применимость.
4. Недостаточно полно рассмотрены вопросы влияния соседних сот (соседние соты учитываются только при моделировании механизма управления мощностью).
5. При моделировании сети CDMA учитывается либо только прямой канал (канал предачи информации от БС к МС), либо только обратный канал (канал предачи информации от МС к БС), что существенно упрощает модель сети с одной стороны, а с другой делает данную модель неадекватной реальной сети.
6. Отсутствует критерий определения необходимого числа случайных снимков, обеспечивающего статистическую устойчивость результатов оценки.
Таким образом, в настоящее время актуальной задачей является развитие методик и алгоритмов статистической оценки электромагнитной совместимости сетей сотовой связи, учитывающих эффекты медленных и быстрых замираний в каналах радиосвязи, процессы двухстороннего управления мощностью, статистические компоненты моделей радиоэлектронных средств, что в совокупности обеспечит адекватность моделей реальности и повысит достоверность оценки электромагнитной совместимости.
Следует отметить, что для решения задачи оценки ЭМС пространственно распределенной системы РЭС необходима геоинформация: географические координаты РЭС, профили трасс распространения радиоволн, направления диаграмм направленности (ДН), высоты подвеса антенн и других пространственных данных. Необходимо также интеграция методов оценки ЭМС ССС в специализированную геоинформационную систему [22] для наглядного представления результатов моделирования.
Всвязи с вышеизложенным, тема диссертации, посвященная решению задачи статистической оценки ЭМС ССС методом Монте-Карло, является актуальной.
Цели и задачи диссертации
Основная цель работы состоит в разработке методики и алгоритмов оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости сетей сотовой связи на основе метода Монте-Карло.
Для достижения данной цели было необходимо:
1. провести анализ существующих подходов к оценке электромагнитной совместимости сетей сотовой связи;
2. разработать статистическую модель электромагнитной обстановки, основанную на задании распределений случайных параметров базовых и мобильных станций, и учитывающую эффекты медленных и быстрых замираний в канале радиосвязи;
3. выполнить сравнительный анализ существующих моделей процесса управления мощностью мобильных и базовых станций;
4. разработать методики и алгоритмы статистической оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости на основе метода Монте-Карло и проверить их адекватность.
Методы исследований
Для решения поставленных в диссертационной работе задач использованы методы теории вероятностей, математической статистики, статистической радиофизики, математического моделирования, методы теории радиотехнических систем и теории распространения радиоволн.
Научная новизна:
В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты.
1. Разработана статистическая модель электромагнитной обстановки сети сотовой связи, основанная на имитации случайных параметров сети и каналов радиосвязи.
2. Предложены методика и алгоритмы статистической оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости сети сотовой связи, основанные на генерации и обработке множества случайных снимков системы.
3. Предложен критерий достаточности количества снимков.
4. Разработана модель процесса управления мощностью с адаптивным шагом приращения мощности и критерий достижения состояния равновесия сети.
5. Предложена методика сравнения расчетных и измеренных значений параметров электромагнитной совместимости сети CDMA.
Практическая ценность и внедрение результатов исследований
1. Предложенные методика и алгоритмы оценки внутрисистемной ЭМС сетей сотовой связи учитывают более полное описание электромагнитной обстановки по сравнению с известными методиками и алгоритмами оценками ЭМС.
2. Реализация полученных результатов в составе специализированной геоинформационной системы частотно-территориального планирования, позволяет проводить оценку электромагнитной совместимости различных сетей сотовой связи в реальных условиях функционирования.
3. Практические результаты диссертации, использовались для оптимизации сети IMT-MC 450, развернутой в г. Ярославле, а также используется в учебном процессе очного, заочного отделений и в рамках спецкурсов для старших курсов по кафедре радиофизики, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.
4. Результаты исследований пригодны для практического использования операторами и проектировщиками сетей сотовой связи при планировании и оптимизации сети.
Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:
1. Статистическая модель электромагнитной обстановки сети сотовой связи, основанная на имитации случайных параметров сети и каналов радиосвязи, обеспечивающая более полное описание электромагнитной обстановки.
2. Методика и алгоритмы статистической оценки электромагнитной совместимости сети сотовой связи, основанные на генерации и обработке множества случайных снимков сети методом Монте-Карло, позволяющие повысить точность оценки.
3. Критерий достаточности количества снимков, обеспечивающий статистическую устойчивость результатов оценки.
4. Модель процесса управления мощностью с адаптивным шагом приращения мощности и критерий достижения состояния равновесия сети, позволяющие уменьшить количество необходимых итераций.
5. Методика и результаты сравнения расчетных и экспериментальных значений параметров электромагнитной совместимости сети CDMA.
Апробация результатов работы. По материалам диссертации представлены и сделаны доклады на следующих международных, Всероссийских конференциях и семинарах: Всероссийская научная конференция, посвященная 200-летию Ярославского государственного университета им. П.Г, Демидова, Ярославль, 30-31 октября 2003; XI Международной научно-технической конференции Радиолокация навигация и связь, Воронеж, 12-14 апреля 2005; 5-й Всероссийской научно-практической конференции-выставке "Актуальные вопросы разработки и внедрения информационных технологий двойного применения", Ярославль, 18-20 ноября 2004; 6-й Всероссийской научно-практической конференции-выставке "Актуальные вопросы разработки и внедрения информационных технологий двойного применения", Ярославль, 12-14 октября 2005; XIII Международной научно-технической конференции Радиолокация навигация и связь, Воронеж, 17-19 апреля 2007; VII международной НТК «Перспективные технологии в средствах передачи информации», Владимир, 2007.
Материалы работы вошли в состав экспозиций на научно-промышленной выставке "Инновации. Производство. Рынок", Ярославль, 15-17 ноября 2006-2007 г.; научно-промышленной выставке "Интеллектуальные ресурсы регионов России" 18-19 ноября 2004; Международной выставке информационных технологий "CeBIT 2005"; авиасалоне "МАКС 2005" и "МАКС 2007".
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из оглавления, списка обозначений, введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 88 наименований и приложений. В приложении приведены копии актов внедрения результатов диссертационной работы. Диссертация содержит 140 страницы, в том числе 136 страницы основного текста, 63 рисунков, 10 таблиц.
Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цели и решаемые в работе задачи. Приведен анализ основных работ по теме диссертации в области оценки ЭМС. Изложены новые научные результаты, полученные в работе, показаны ее практическая ценность и апробация. Сформулированы основные положения, выносимые на защиту.
В первой главе рассмотрены модели РЭС, канала связи, обеспечивающие их статистические описания. Предложена статистическая модель ЭМО, основанная на имитационном моделировании случайных параметров сети.
Предложена методика, позволяющая моделировать городской канал, с одновременным учетом медленных и быстрых замираний. Предложена методика генерации нормальных случайных чисел, основанная на использовании конечной выборки случайных чисел равномерно распределеных на интервале [ОД] и обеспичивающая больший по сравнению с известными период повторения. Реализован генератор необходимых статистических распределений, основанный на генерация- нормальных случайных чисел.
Во второй главе предложены статистико-динамическая модель ССС, основанная на генерации и обработке множества случайных снимков системы и критерий достаточности количества снимков сети, обеспечивающий статистическую устойчивость результатов оценки. Каждый случайный снимок характеризуются совокупностью мгновенных значений параметров сети (координатами МС, числом активных каналов связи, значениями отношений энергии сигнала на бит к шуму в каналах трафика). Для сетей CDMA разработана модель процесса управления мощностью с адаптивным шагом приращения мощности, обеспечивающая наилучшие временные характеристики достижения состояния равновесия и предложен критерий достижения состояния равновесия сети.
В третьей главе предложены методика и алгоритмы статистической оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости ССС, основанью на статистико-динамической модели ССС. В качестве критерия внутрисистемной ЭМС используются значения вероятности отказа в заданной точке пространства.
В четвертой главе предложена и апробирована методика сравнения расчетных и измеренных значений параметров сети CDMA, включающая методику расчета пространственного распределения МС на основе экспериментальных данных. Проводится сравнительный анализ результатов моделирования ССС и результатов экспериментальных измерений для сети IMT-MC 450 в г. Ярославль, делаются выводы об адекватности разработанных моделей и методики анализа ЭМС.
В заключении подведены итоги диссертации.
Организация телеметрических измерений на борту
Телеметрическая информация представляет собой совокупность первичных электрических сигналов, получаемых в результате измерения датчиковой аппаратурой различных физических параметров объеклин измерений и их рабочих продуктов, и (или) потоков информации, получаемых из бортовой аппаратуры по каналам обмена. Формы представления сообщений как носителей ТМИ могут быть разнообразными и могут изменяться по мере продвижения информации от бортовых устройств к потребителю. Различают аналоговое и дискретное представление сообщений, причем последнее может быть дискретно-аналоговым или дискретно-квантованным (цифровым) [1; 2; 3], Наибольшее применение в современной телеметрии получили дискретные представления, у которых в качестве координат сообщения используются текущие значении сигнала в фиксированные моменты времени - выборки. При регулярном дискретном представлении интервалы времени между точками опроса (интервалы представления) и алгоритм формирования координат сообшений постоянны и известны заранее, при этом интервал времени называется периодом опроса, а обратная ему величина - частотой опроса. Частота опроса выбирается из условия восстановления на принимающей стороне непрерывной функции измеряемого процесса по ее выборкам (интерполяция). Возможность изменения способа представления или указанных основных сю показателей в ходе работы на разных интервалах времени предоставляют программируемые и адаптивные представления [1]. При использовании адаптивных выборок отбирается небольшое число точек опроса, не образу-шцик периодической (регулярной) последовательности, которые позволяют получить на принимающей стороне приемлемую опенку сообщения.
Радиотелеметрическая система состоит из приборов аппаратуры сбора сообшений (АСС), пространственно разнесенных по объекту контроля и предназначенных для группирования измерительных цепей отдельных пераичных сигналов с выхода СПП в групповые сигналы, состоящие из последовательности сигналов, представляющих временные выборки сообщений, и передаваемые по одной цепи, а также приборов центральной части, отвечающих за прием групповых сигналов от АСС, запоминание информации (при необходимости) и формирование сообщений для передачи потребителям, а также управление системой в це лом.
В цифровых РТС информация с выхода СПП, имеющая аналоговый вид? преобразуется в цифровую форму приборами АСС. Цифровая передача и обработка информации характеризуемся высокими качеством, скоростью, помехоустойчивостью, надежностью, гибкостью и степенью аїломаїизации (в особенности процессов обработки) [4].
При достаточно больших размерах Есоптролируемого объекта общая протяженность измерительных испей, а значит и вес: в схеме с одной ступенью группирования получается большой, а потому более рентабельной является схема организации сбора ТМИ с многосту-пенчатым группированием источников информации. При этом каждый узел группирования может объединять как отдельные источники информации, так и узлы последующих ступеней группирования- Различают методы временного, частотного и кодового уплотнения измерительных пеней [3; 2; 4], Наиболее распространенным является метод временного уплотнения, при котором несколько сообщений передаются по одной цепи в одной полосе частот путем поочередного подключения сигналов, представляющих эти сообщения. В современных РТС этот метод реализуется электронными локальными коммутаторами (ЛК), коммутирующими элементами которых являются электронные ключи, открывающие или запирающие цепь поступления сообщений в групповой канал и управляемые специальными схемами, формирующими программу коммутации.
В синхронных (циклических) системах каждый датчик опрашивается периодически с некоторой частотой, а переход от одного датчика к другому происходит в строго заданной очередности. В асинхронных, петелах опрос датчиков производится не периодически и не в заранее заданной последовательности, а проти зо г. ьным образом, например, по признаку наличия на входе информации дли считывания, который определяется анализатором активно-сти канала [4].
Требования к частотам опроса измерительных цепей определяются свойствами сообщений (измеряемых параметров) и задачей измерений. Если ориентироваться на максимальную требуемую частоту опроса, то у параметров с меньшей требуемой частотой опроса сообщения передаются с большой избыточностью, нерационально используя пропускную спо - собность радиолинии. Поэтому простейший режим коммутации с одинаковой частотой опроса всех цепей для обслуживания сложных объектов с большим числом измерительных цепей, как правило, неприемлем. Установка режима коммутации с разной частотой опроса каналов ЛК достигается группированием ("запараллеливанием") коммутируемых цепей и из-мснением графика работы распределители, формирующего селектирующие импульсы для управления ключевыми элементами коммутатора. Второй способ обеспечивает не только рациональное использование измерительных входов ЛК, но и наиболее удобное управление режимом обслуживания и возможность использования всех доступных при данном коммутаторе программ измерений. Адресные (программируемые) распределители позволяют получить все возможные изменения графика работы, который при этом полностью определяется порядком записи адресов измерительных цепей в ячейки памяти распределителя, обеспечивая в совокупности с многоступенчатой коммутацией максимальную достижимую информационную гибкость по сравнению с простыми циклическими распределителями.
Бортовому потребителю, если таковой имеется, ТМИ передастся по стандартизованным каналам обмена, например, а виде последовательного кода или по мультиплексному каналу обмена (МКО). Во втором случае БСТИ является окоЕгечным устройством из. шине МКО.
Удаленному от контролируемого объекта потребителю ТМИ передастся посредством автономной телеметрической радиолинии или через другой радиоканал, например, обратный канал командной радиолинии при отсутствии в составе БСТИ автономной радиолинии. Задачи уплотнения радиоканала связи и измерительных цепей принципиально решаются одними и теми же методами или их комбинациями, хотя виды и характеристики используемых в них сигналов существенно различаются. В системе измерений с временным разделением сигналов сообщений каждому со и чю периодически предоставляется некоторый интервал времени (канальный интервал), п течение которою групповой сигнал несет информацию только об этом сообщении. При этом вся совокупность передаваемых Б групповом сигнале сообщений называется кадром, который является квантом информации для радиолинии []; 2J, Порядок и частоты предоставления канальных интервалов (частоты опроса) отдельным сообщениям в кадре могут быть различными и определяются программой телеметрических измерений.
Модель бортовой системы телеметрических измерений
Под моделью предметной области в общем случае понимается формализованное опи-сание предметной области, выполненное па определенном уровне абстракции и служащее основой для проектирования любой сложной системы. Неформальные знания о предметной области, которые отражает ее модель, могут быть выражены формально при помощи математических формул, таблиц, графиков, схем и других доступных для понимания средств.
Математическая модель определяется как совокупность математических объектов (чисел, переменных, векторов, множеств и т.п.) и отношений между ними, которая адекватно отображает свойства проектируемого объекта [46].
Исходя из описания предметной области (раздел 2.1), можно выделить следующие существенно важные с точки зрения проекгирования программы телеметрических измерений основные объекты предметной области [53; 54]: телеметрические параметры (ТМП) систем объекта; датчики (Д); преобразователи (П) согласующие при необходимости выход датчика с информационным входом РТС (в том числе многоканальные преобразователи); ЛК второй и третьей ступеней коммутации, специализированные в зависимости от характера выходной информации СПП (аналоговой или дискретной) и скорости ее изменения (частоты опроса СПП) и предназначенные для сбора и преобразования ТМИ; МСС второй ступени коммутации, группирующие информацию с подключенных к ним ЛК третьей ступени для передачи в ОКФ; служебные параметры РТС (временная информация, кадровая синхронизация и др.), передаваемые в кадрах вместе с ТМП; адреса оперативного запоминающего устройства (ОЗУ), динамически отображающего состояние всей датчиковой сети; субкадры (СК) для передачи в кадрах медленно меняющихся ТМП (коммутируемых с частотой, менее частоты следования телеметрических кадров); кадры программ сбора ТМИ, Также стоит отдельно отметить такие характеристики канала ЛК, как шкала каната и начало отсчета шкалы для ЛКТ и пороговые уровни срабатывания и напряжения подпитки датчиков для ЛКЦ. Каждая выделенный абстрактный объект представляет собой соответствующее конечное множество [55; 56], элементами которого являются упорядоченные совокупности атрибутов. Взаимодействие сущностей между собой отражается в отношениях между соответствующими множествами и определяется программой телеметрических измерений.
Соответственно, математическая модель (структурно-параметрическое описание) БСТИ может быть описана на теоретико-множественном уровне, где в качестве базовых понятий выступают множества и отношения между ними [55-57],
Рассмотрим каждое из множеств и его значимые для разработки программы телеизме-рений характеристики (атрибуты) [56], предназначенные для квалификации, идентификации, классификации, количественной характеристики или выражения состояния сущности [53], используя определения и математический аппарат теории множеств (58; 59].
Телеметрические параметры характеризуют температуру, статическое давление газов и жидкостей, электрические токи и напряжения, углы поворотов подвижных элементов конструкции, механические нагружения (вибрации, акустические давления, линейные ускорения) внутри или снаружи какого-либо прибора или отсека изделия, состояние контактных датчиков, переключателей, цифровых регистров и т.п.
По виду выходного сигнала с СПП телеметрические параметры делятся на аналоговые, сигнальные (импульсные) и цифровые (счетно-цифровые) параметры. Сигнальные и цифровые параметры можно объединить в одну группу, называемую дискретные параметры. Среди параметров, имеющих аналоговый выходной сигнал, стоит отдельно выделить температурные параметры, Таким образом, на множестве телеметрических параметров (назовем его Par), являющимся исходным для проектирования системы измерений, выделим непересекающиеся подмножества аналоговых температурных (tParc Par), аналоговых нетемпературных (аРаг с Par) и дискретных (dPar є Par) параметров.
Также отдельно выделим параметры виброизмерений (vParc Par), измеряемые ПВИ в системах типа РТСЦ и РТСЦМ, и быстроменяющиеся параметры вибраций и акустических давлений (fPar с: Par), измеряемые в каналах БЛК системы типа РТСЦМ.
На подмножестве tPar, в свою очередь, можно выделить непересекающиеся подмножества параметров stPar с tPar, измеряемых при помощи стандартных температурных датчи 50 ков - термометров сопротивления и термопар (множество Sens), и параметров ptPar с tPar, измеряемых с более высокой точностью при помощи прецизионных температурных преобразователей (множество Conv), работающих совместно с температурными датчиками.
В дальнейшем, говоря о температурных параметрах, будем иметь в виду параметры из множества stPar, поскольку параметры из множества ptPar за счет аналогово-пифрового преобразования на выходе СПП имеют цифровую форму, характерную для дискретных па раметров.
Определим атрибуты параметров. Согласно П. Чену [60] атрибут определяется как функция, отображающая набор сущностей в набор значений (домен) или в декартово произ ведение наборов значений (доменов), составляющих область определения атрибута.
Любой телеметрический параметр/7; е Par (і {1, ... » п\], где п\ = Раг - мощность множества Par) характеризуется следующими атрибутами: - условное обозначение pCodc: Par - Ср; - наименованиеpName: Par - N ; - условный шифр (наименование) контролируемой системы (агрегата)pSys: Par - SP; - шифр схемы выходного устройства (ВУ) параметра, характеризующий тип параметра, pKittd: Par - N. (Классификация схем ВУ контролируемых параметров, кроме параметров вибраций и акустических давлений, и их обработка в РТС приведены в таблице 1); - место установки контролируемого прибора на изделии (отсек, блок) pPlace: Par - Р; - диапазон изменения: начальное и конечное значения соответственно pRange;, pRange?: Par- R; - частоты опроса в программах сбораpFreq: Par - (Prog х R), - шифр датчика, измеряющего параметр,pSensor: Par - Cs; - шифр преобразователя, измеряющего параметр, pConv: Par — Со
Кроме того, температурные параметры/?, є stPar характеризуются наименованием измеряемой среды (агрегатным состоянием объекта измерения) pEnv; stPar — Е, а дискретные параметры pt dPar характеризуются атрибутами:
Подбор датчиков для измерения температурных параметров
Роль и объем темдературггых измерений, проводимых на борту изделий РКТ: очень велики, поскольку они являются основой для изучения энергетических и прочностных характеристик агрегатов и систем изделия, оптимизации их эффективности и надежности.
Все температурные измерения можно поделить на две группы [102]: измерения температуры элементов конструкции (несущих конструкции, стенок отсеков (диапазон измерения составляет -50..+20G С), приборов (-5CL+50 С)) и измерение температуры жидкостных и газовых сред. Последние, в свою очередь, подразделяются ни: - измерения температуры спокойных и слабо перемешиваемых газов, характерные д,тя внутренних отсеков КА, а также приборных, межбаковых и двигательных отсеков ракет-носителей (-50..+150 С); - измерения температуры агрессивных газов с невысокими скоростями течения в магистралях и баках (в основном продукты наддува) и слабоперемешивасмых жидкостей (диапазон до+300 С); - измерения температуры агрессивных и неагрессивных газов с высокими скоростями течения и потоков жидкости (до +500 С); - внутрибаковые намерения температуры высококипящих и криогенных компонентов топлива, в магистралях (до +500 С), в камерах сгорания с твердотопливными двигателями (+2000..+3500 X).
Для каждой группы измерений применяются датчики определенного типа. Область возможных температурных измерений в рамках поставленной задачи ограничивается измерениями температуры элементов конструкции КА и температуры газовой среды внутри отсеков КА. Такие измерения осуществляются, как правило, датчиками с терморе-зистивным принципом преобразования, основанным на температурной зависимости активного сопротивления металлов, сплавов и полупроводников и обладающим высокой воспроизводимостью и достаточной стабильностью по отношению к разнообразным дестабилизирующим факторам, и потому получившим наибольшее распространение. К ним относятся термометры сопротивления медные ТМ (диапазон применения в силу легкой окисляемости меди ограничен ±200 С, причем в диапазоне -50..+200 С медь имеет почти линейную температурную зависимость), платиновые ТП (»250.,-f-lOOO С) [102].
Высокие температуры (выше +1000 С), например, температура поверхности и внешних устройств экрана двигательной установки КА, измеряются, как правило, датчиками с термоэлектрическим принципом преобразования - термопарами.
Ко всем используемым в практической термометрии термоэлектродным материалам предъявляются общие требования - достаточной для практической цели чувствительности, стабильности и воспроизводимости свойсгв па метрологическом уровне. Термопары, наиболее полно отвечающие этим требованиям, стандартизованы.
В диапазоне температур -273...+1100 С (+1300 С кратковременно), как правило, используются термопары из неблагородных металлов и сплавов. Наиболее часто применяются термопары хромель-алюмель (ХА), имеющие температурную зависимость термоЭДС, близкую к линейной, и устойчиво работающей в окислительной среде до температуры 1100 С длительно и до 1300 С кратковременно, и хромель-копель (ХК), являющаяся одной ш самых высокочувствительных термопар, уступающая термопаре ХА по линейности и верхнему температурному пределу (600 С длительно, 800 С кратковременно), В области низких температур (-270. ,.0 СС) используется медь-константан (МК) [102].
Для сбора информации о температурных параметрах РТС типа ЕИТС2Ц обеспечивает сопряжение со следующими СПП; - параметрические датчики сопротивления (термометры сопротивления по двух-, трех-или четырехпроводной схеме подключения с сопротивлением от 0 до 200 Ом); - i-снсраторные датчики милливольтовой шкалы (термопары с выходным сигналом от 0 до 500 мВ); - датчики отношений и датчики вольтовой (от 0 до 6,25 В) шкалы (выходные сигналы этих датчиков представляют аналоговые нетемпературные медленно меняющиеся параметры, опрашиваемые в каналах температурных коммутаторов, являющихся низкоопросными по сравнению с аналоговыми коммутаторами, и поэтому датчики этого типа здесь не рассматриваются). После выбора датчиков для измерений температурных параметров согласно приведенной выше рекомендации остается обеспечить необходимую точность измерений в условиях эксплуатации, считая, что измеряемые температурные параметры являются квазистатическими. Погрешностям измерений посвящено огромное количество монографий и публикаций, Б особенности погрешностям температурных измерений, например [109; 110]. Так, при измерении стационарных температур имеют место погрешности теплового происхождения, обусловленные различными теплофизическими характеристиками датчика и измеряемого объекта, а при измерении нестационарных температур добавляется динамическая погрешность, обусловленная тепловой инерцией термодатчика При этом в обоих случаях в погрешность вносят свой вклад побочные виды теплопередачи. Погрешности измерений температуры поверхностей элементов конструкции термометрами сопротивления и термопарами тем меньше, чем меньше размеры датчика, его собственная теплоемкость, термическое сопротивление и влияние побочных кондуктивному теплообмену видов теплопередачи- Для термометров сопротивления должна приниматься во внимание также и погрешность, связанная с возможностью нагрева чувствительного элемента термометра измерительным током. Значительна роль погрешностей при высокотемпературных измерениях, обусловленных потерей изоляции армирующих материалов. Помимо перечисленных факторов, влияющих на точность измерений, свой вклад в погрешность вносит и сама РТС как одно из звеньев информационно-измерительной системы.
Температурные измерения изделий РКТ характеризуются наличием широкого диапазона шкал изменения первичного сигнала, поэтому для обеспечения требуемой точности измерений необходимо согласовать по уровню выходной сигнал каждого температурного датчика с телеметрической шкалой измерительных каналов РТС. Существуют два варианта реализации измерения. В первом варианте выходной сигнал с каждого датчика приводится к одному уровню с помощью различных согласующих устройств (преобразователей) и поступает в измерительные каналы РТС, имеющей одну фиксированную телеметрическую шкалу для всех каналов. Во втором варианте каждый измерительный канал РТС имеет свою шкалу, настраиваемую (калибруемую) под определенный уровень сигнала с СПП. Второй вариант, реализованный в рассматриваемой РТС, является наиболее предпочтительным.
Физическая модель данных
На еще более низком уровне проектирования БД по отношению к концептуальной модели предметной области находится физическая модель данных, описываюшая данные средствами конкретной СУБД [126],
Ограничения, имеющиеся в логической модели данных, реализуются различными средствами СУБД (индексами, ограничениями целостности, триггерами, хранимыми процедурами). Принятые на данном уровне решения также определяют некоторые границы, в пределах которых можно развивать физическую модель данных и принимать различные решения. Например, отношения из логической модели данных должны быть преобразованы в таблицы, но для каждой таблиды в зависимости от конкретной СУБД можно доцол-нительно объявить различные индексы, повышающие скорость обращения к данным.
По разработанной в разделе 4.1 логической модели данных можно построить физическую модель, которая уже будет учитывать такие особенности СУБД как допустимые типы и наименования полей и таблиц, ограничения целостности и тл., и будет представлять собой прообраз конкретной БД, Сущности, определенные в концептуальной диаграмме становятся таблицами, атрибуты становятся столбцами таблиц (при этом учитываются допустимые для данной СУБД типы данных и наименования столбцов), для ключевых атрибутов создаются уникальные индексы, домены преображаются в типы данных, принятые в СУБД, связи реализуются путем миграции ключевых атрибутов родительских сущностей и создания внешних ключей.
При проектирования информационных систем необходимо выполнить следующие шаги процедуры проектирования физической модели [114]: 1. Представить каждый стержень (независимую сущность) таблицей БД (базовой таблицей) и специфицировать первичный ключ этой таблицы. 2. Представить каждую ассоциацию как базовую таблицу с внешними ключами для идентификации участников ассоциации и специфицировать ограничения, связанные с каждым из этих внешних ключей. 3. Представить каждую характеристику как базовую таблицу с внешним ключом, идентифицирующим сущность, описываемую этой характеристикой, и специфицировать ограничения на внешний ключ этой таблицы и ее первичный ключ (комбинации внешнего ключа и свойства, гарантирующего уникальность в рамках описываемой сущности), 4. Представить каждое обозначение, которое не рассматривалось в предыдущем пункте, как базовую таблицу с внешним ключом, идентифицирующим обозначаемую сущность, и специфицировать связанные с каждым таким внешним ключом ограничения. 5. Представить каждое свойство как поле Б базовой таблице, представляющей сущность, которая непосредственно описывается этим свойством. 6. Выполнить процедуру нормализации для исключения в проекте непреднамеренных нарушений каких-либо принципов нормализации, 7. Модифицировать информационную модель и повторить перечисленные шага в случае разделения каких-либо таблиц в процессе нормализации. 8. Указать ограничения целостности проектируемой БД и дать при необходимости краткое описание полученных таблиц и их полей.
Однако, как уже отмечалось, для моделирования данных предметной области удобней использовать ER-диаграммы, Наиболее популярным пакетом моделирования данных благодаря поддержке широкого спектра СУБД самых различных классов является программа ERwin [122; 123], позволяющая создавать схему БД любой сложности к генерировать ее описание на языке целевой СУБД. Информационная модель представляется в виде диаграмм "сущность-связь", отражающих основные объекты предметной области и связи между ними. Дополнительно определяются атрибуты сущностей, характеристики связей, индексы и бизнес-правила, описывающие ограничения и закономерности предметной области. После создания ER-диаіраммьі имеется возможность автоматической генерации SQL-кода для создания таблиц, индексов и других объектов БД. По заданным бизнес-правилам формируются стандартные триггеры БД для поддержки целостности данных, для сложных бизнес-правил можно создавать собственные триггеры, используя библиотеку шаблонов- Кроме того, в программе можно осуществлять реинжиниринг существующих БД, когда по SQL-текстам автоматически генерируются ER-диаграммы. Физическая модель данных предметной области с типами и наименованиями полей и таблиц, соответствующими СУБД InterBase, представлена на рисунке 4.2. Необходимый для создания схемы БД SQL-код, полученный автоматически из программы ERwin, ввиду большого объема не приводится.
В качестве способа информационного согласования частей программного обеспечении САПР БСТИ, заключающегося в обеспечении пригодности результатов выполнения одной проектной процедуры для использования другой проектной процедурой без их трудоемкого ручного преобразования пользователем выбрано создание единой БД.
Для моделирования данных предметной области применен не форм&тьный метод нормализации отношений, а так называемое семантическое моделирование, в качестве инструмента которого используются различные варианты диаграмм "сущность-связь 1 (ER-диаграмм), которые позволяют использовать наглядные графические обозначения для моделирования сущностей и их взаимосвязей.
Основное достоинство метода состоит Б том, что модель строится методом последовательных уточнении первоначальных диаграмм.
Разработанная в разделе 2.2.2 информационная модель БСТИ в виде ER-диаграммы, инвариантной к структуре данных, преобразовывается в реляционную модель данных, выполненную в нотации IDEF1X как одной из разновидностей модели "сущность-связь11, основным преимуществом которой, по сравнению с другими многочисленными методами разработки реляционных БД? является жесткая и строгая стандартизация моделирования.
Реализация методологии IDEF1X в ряде распространенных CASE-средств обеспечивает легкость внесеттия изменений и сопровождения БД, позволяет создавать схему БД любой сложности и генерировать ее описание на языке целевой СУБД за счет возможности автоматической генерации SQL-кода для создания таблиц, индексов и других объектов БД после создания ER-диаграммьг
Похожие диссертации на Статистическая оценка электромагнитной совместимости сетей сотовой связи методом Монте-Карло
