Введение к работе
Актуальность темы. В последние годы наблюдается повышенный интерес к разработке и применению новых высокоэффективных информационных систем. Информационные системы становятся основным инструментом повышения эффективности управленческих решений. Основу таких современных систем составляют системы связи.
Повысить эффективность работы систем связи возможно за счет перехода к цифровой обработке сигналов (ЦОС). Использование методов цифровой обработки сигналов позволяет относительно легко обеспечить высокую помехоустойчивость систем обработки данных, необходимую точность и разрешающую способность, простое сопряжение подсистемы обработки сигналов с каналами связи, стабильность параметров трактов обработки данных и ряд других преимуществ.
Однако процедуры ЦОС обладают повышенной вычислительной сложностью и требуют высокой скорости и точности вычислений. При этом на эффективность реализации цифровой обработки сигналов оказывает влияния множество факторов, среди которых можно выделить сферу применения и математическую модель ЦОС, структуру и разрядность обрабатываемого сигнала, количество и частоту снятие отсчетов. Таким образом очевидно, что выбор и реализация того или иного алгоритма ЦОС, характеризуются довольно высокой сложностью и требуют значительных затрат.
Эффективно решить данную слабоструктурированную задачу можно на основе применения методов системного анализа. Известно, что в центре методологии системного анализа находится операция количественного сравнения, которая выполняется с целью выбора альтернативы, подлежащей последующей реализации. Основным отличием системного анализа от других подходов к решению проблемных ситуаций является то, что он рассматривает все теоретически возможные альтернативные методы и средства достижения целей, осуществляя правильную их комбинацию.
Однако в области цифровой обработки сигналов применение данного аппарата не нашло пока широко применения. Как правило, при решении вопросов обеспечения высокой скорости обработки сигналов предлагается применять только математическую модель цифровой обработки сигналов в поле комплексных чисел, не обращая внимания на другие математические модели цифровой обработки сигналов. В то же самое время реализация методов ЦОС в позиционной системе счислений (ПСС) вызывает ряд проблем, определяемых традиционным представлением операндов. Среди таких проблем можно выделить относительно низкое быстродействие выполнения базовых операций ЦОС, наличие двух вычислительных трактов для действительной и мнимой части спектра, значительные мультипликативные погрешности из-за использования иррациональных чисел.
Именно это обуславливает активизацию работ в области поиска новых методов и алгоритмов организации параллельных вычислений с использованием нейро-подобных вьшислительных устройств, позволяющих максимально использовать все возможности современной микроэлектронной технологии. Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования обусловлена тем, что, с одной стороны, в настоящее время повысились требования к качеству проведения цифровой обработки сигналов, а, с другой стороны, недостаточно используются методы ЦОС, позволяющие на основе реализации параллельно-конвейерного ортогональных преобразований сигналов в кольце полиномов обеспечить максимальное быстродействие и требуемую точность вычислений.
Целью диссертационных исследований является повышение скорости первичной обработки сигналов для систем передачи и обработки информации за счет применения параллельно-конвейерной нейросетевой структуры, основанной на математической модели ЦОС, реализованной в кольце полиномов.
Объектом диссертационного исследования являются методы и алгоритмы построения высокоскоростных параллельных систем ЦОС, реализованных с использованием алгебраической системы обладающей свойством кольца.
Предметом диссертационных исследований являются:
научно-методический аппарат решения задач системного анализа при разработке высокоскоростных систем цифровой обработки сигналов;
математическая модель систем первичной цифровой обработки сигналов с пространственно-временным распределением вычислительного процесса, функционирующего в полиномиальной системе классов вычетов (ПСКВ).
математические модели, алгоритмы и аппаратные реализации в нейросетевом базисе модульных и немодульных операций полиномиальной системы классов вычетов.
Научная задача исследований состоит в применении научно-методического аппарата решения задач системного анализа при разработке структуры высокоскоростной нейросетевой системы цифровой обработки сигналов с параллельно-конвейерной структурой.
Методы исследований. Для решения поставленных в диссертационной работе научных задач использованы методы системного анализа, теории цифровой обработки сигналов, теории полей Галуа, теории кодирования, теории нейронных сетей.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе результатов и формулируемых на их основе выводов обеспечивается строгостью производимых математических выкладок, базирующихся на аппарате системного анализа, теории цифровой обработки сигналов, теории полей Галуа, теории кодирования, теории нейронных сетей. Справедливость выводов относительно эффективности предложенных решений подтверждена теоретическим сравнением с уже существующими.
Научная новизна исследований заключается в следующем
Впервые осуществлены постановка и решение задачи системного анализа при разработке высокоскоростной системы первичной цифровой обработки сигналов с параллельно-конвейерной организацией вычислений.
Разработана математическая модель систолических вычислений ортогональных преобразований сигналов в кольце полиномов, характеризующаяся меньшими временными затратами на обработку сигналов по сравнению с ранее известными.
Разработаны нейросетевые алгоритмы для реализации модульных и немодульных операций в полиномиальной системе классов вычетов.
Осуществлена разработка методики построения систем цифровой обработки сигналов, применение которой позволило реализовать СП ЦОС с параллельно-конвейерной структурой, максимально использующий все возможности современной микроэлектронной технологии.
Практическая значимость результатов данной работы:
1. Разработана методика построения высокоскоростных систем первичной циф
ровой обработки сигналов.
2. Произведена разработка структуры быстродействующей систолической
нейросетевой системы цифровой обработки сигналов, функционирующего в кольце по
линомов с заданной точностью и максимальной скоростью обработки сигнала.
3. Проведен синтез нейросетевых устройств, выполняющих модульные и немодульные операции, обладающих высоким быстродействием и предназначенных для первичной обработки сигналов.
Основные положения, выносимые на защиту:
Постановка задачи системного анализа при разработке структуры высокоскоростной системы ЦОС с параллельно-конвейерной структурой.
Математическая модель систолических вычислений ортогональных преобразований сигналов в кольце полиномов, которая за счет применения систолического метода вычислений позволяет повысить скорость обработки сигналов по сравнению с ранее известными.
Нейросетевые алгоритмы выполнения модульных и немодульных операций в полиномиальной системе классов вычетов, реализация, которых характеризуется минимальными временными затратами.
Методика построения высокоскоростных систем цифровой обработки сигналов с параллельно-конвейерной структурой.
Решение задачи системного анализа, которое позволило разработать структуру высокоскоростной нейросетевой системы цифровой обработки сигналов с параллельно-конвейерной организацией вычислений.
Реализация результатов. Теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы и реализованы в радиочастотном центре ЮФО (акт внедрения, 13.05.2011), а также в учебном процессе на кафедре «Защита информации» (акт внедрения, 17.05.2011), что подтверждается соответствующими актами реализации.
Апробация работы. Основные результаты диссертационных исследований докладывались на международной научно-технической конференции «Инфокоммуника-ционные технологии в науке и технике» (СевКавГТУ, г. Ставрополь 2006г.), на всероссийской конференции «Фундаментальные исследования (г. Москва, 2008г.), на всероссийской конференции «Перспектива 2009» (г. Таганрог, 2009г.).
Публикации. Основные результаты диссертации достаточно полно изложены в 17 печатных работах, из них две статьи в журналах рекомендованных ВАК («Инфо-коммуникапионные технологии», г. Самара, 2009 г. , №2, и Нейрокомпьютеры: разработка, применение, г. Москва, 2011 г., №5), 5 патентов РФ на изобретения.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырёх разделов, заключения и двух приложений, списка литературы, содержащего 148 наименований. Основная часть работы содержит 171 страницы машинописного текста.
