Введение к работе
Актуальность работа. Ссврэгйнннй этап развития теорап я практика изучения гадрсфззачесхпх полей и проектяровапая їшого-канальЕнх процессоров, Ефективних в услсЕзлх пассивной лскацаа характеризуется тзпдэацдей к ссзданазэ азтойатазаровеапых. састегз сбора я обработки гздроекустачэскоЗ азфорйацаа . Отлачптельпсл особенностью азтсаатазароваапих спетом паучпах асслэдовепал (ІСІИ) в области гадроахустата является то, что в них ннтэгрзру-втея болызое количество методек, алгоритмов, процодур п ааатацз-опнах гзэделой с одпоЯ сторопз, а таагэ араберса, гаафоарецзесо-рсв, глпсро-2Е!1 п средств ссаряазшія с друге Л сторона, котсраэ аеобходгап для раненая задач ебяаруаэпая, ЕосстЕасзлэная, оцзааз персаэтров гпдроахустпчесипх сигналов. Такая интеграция пороз-д&зт проблеаи слоааой .а грсаоздкоЗ АСИ!, связанане с ео аалеп вадегнестьи, педоступностьа пирокому кругу пользователей, галой габаостыз при реаепаз клгеса задач а болью! стоіахзстья.
дТЛ Пр0бЛ9!« ЄС.9 бОЛСО ОСЛОШІЯЗТСЯ В СВЯЗИ СО СПеїСЗ^ЗСЛ
іЗор?сгровгзня, списаюя и обработка азтаряеаах гадроакустачосаах сигналов. Сложность а кеодюроднэсть капала р^спростр^гзхи, кеяоеізі является раальшз окэан, Солкзоо количество рззасобрзз-ira ауаоз ( азотрошаїд пут» :;орс:сса среди, гапаютреппап погзра-постлал ауи, аорская реверберация, пуіяі аэхтаззасз а аелгз носителя гятсЕНЫ, аутл от лсааяьпах дваауаахся асто'гаакез, а тсааз налачае других ауаов), гаїсголучевость раезростргнэаал елгаалез о? лскалыих источников, л^сза анеаазклааата'тзсаах уелсаал, аскаагааэ спектров л другаз р.г.о пэапззеагаэ азаста:::а Ограароаз-ала ас-т-ряемве сагпалез - есэ сто аравода? а кзгаусосассга аз аходэ ьнт-эаги и к нэусхроаааса аа'орллтаааса алсареа" аааоста с5 ас"эр,~с>"са спгаалэ . Гозгсг'гу ара презктаронзаал '"г.ггаг-аї.'аааа процессоров псслэдааэ тра дзсглалетгаї ргзрг.баг:ппотсп ел-'-'"-'.!! подход . В рззультато sxo прааэло :: с'мсгрс""' peer/ аасаэ гтто-ааа.ісз пара:этрнч9с:;оЗ адаптсігл, с цзльз cCptCr.aa ::с:::га.:\:Х сагаалоз, в бодьааасгаэ сдуїгзз гаусесгнх л гэ гада*:-?. р-З""-
В ксаочасгл счзтэ, Есагэ^оватоль-гадрс-Х'^агс ара сасплуатаааа слоааоа ЛСІ21 л проЕэд-зааи натурного а/ала ггаїслатальаого саспэ-рааэнта сталказзэтея с рядса трудаостсл:
- сбора аарасраса aapcpataiaa,
многомодельностью сигнально-помеховых обстановок и многовариантностью процессов обработки,
выбора конкретного алгоритма обработки, эффективного в реальной сигнально-помеховой обстановке,
синтеза решающего задачу научного исследования правила или синтеза структуры имитационной модели,
согласования требований исслэдователя-гидрофизика с априорной информацией, имеющейся у разработчика.
С целью преодоления вышеперечисленных проблем и с ориентацией на широкий спектр прикладных задач является актуальной разработка подхода к изучению гидрофизических полей и проектированию многоканальных процессоров, обеспечивапцего как структурную адаптацию элементов системы обработки к реальной сигнально-помеховой обстановке, так и сравнительный анализ мнокества алгоритмов параметрической адаптации, причем в условиях неустранимой информативной неопределенности.
Это требует создания новой информационной технологии решения прикладных задач гидроакустики, характеризующейся использованием декларативных и процедурных знаний, структурной адаптацией и гибкостью по отношению к задачам предметной области. С этой целью является актуальной разработка алгоритмов эволюционного синтеза имитационных моделей, обеспечиваюцЕХ поиск эффективных решений в условиях информативной неопределенностью и их реализация в виде модульной имитационно- эволюционной системы.
Цель и задачи исследования.
Целью исследования является разработка математического и программного обеспечения модульной Емптационно-эволщяонной системы для автоматизации многоканальной обработки гидроакустических сигналов , эффективной в условиях сложности и неоднородности канала распространения, многолучевости измеряемых сигналов, наличии различных шумов и пространственно распределенных двияу-иихся локальных источников полезного и помеховых сигналов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Развить нмитацжлшо-эволюционный подход для решения задач автоматизации многоканальной обработки, включающий формирование имитационных моделей сигналов на входе приемной антенны и имитационных моделей процессов обработки.
-
Создать средство автоматической генерации эффективных программных систем из программных модулей при их многовариант-
юста в условиях параметрической и структурной информативней теопределенноста.
-
Разработать имитационную модель енгнально-помеховнх обе-гановок, адекватных реальным, включающую модели сигналов с зврь-груьмым тішом энергетического спектра, мнзголучевих сигналов г .теременным коэффициентом корреляции и поля помех с измэняемуу видом корреляционной функции.
-
Разработать ккятационнум модель адекватных процессов эбработкп, включающую набор адептикшх алгоритмов, несколько типов конфигураций яптенни, аддитнвнуп и мультталикативнуа обработки и ряд функцій! сцчнки эффективности обработки.
Методы исследования
Исследования проводились с использовавшее методов ЭВОЛЮЦИОННОГО ї'.ОДеЛИрОЕЗІШЯ, СЇЗТЛСТІїЧЄСІСС" ТЄСр~: ІІЛССИВКОЛ ЛОКЬ'ЦГ/.,
акустической статистической теорія, теории кот-єчніії,: япїс^ятоб, методов случайного поиска, методов математической статистики. Научим і невпвиз.
-
Разработаны структура,состав,алгоритмическое и прогрета-, нее обеспечение модульной і2тіітацноРно-зЕо.гмш;он:<от"і споте».'ц сбое-ботші гидроакустических сигналов , позволило" ігроволкчь :::кран масштабные вычислительные эксперименты не изучетт» гидіоїнг-нчое ких полей и сравнительному анализу ялгоріиг-тои параметрической : структурно.* адаптации элементов устрейс?}.;- о'рМотт.
-
Создано клегруноктаггьпоо средстве го:'і;.гнии году.г-.'нг" програвших систем на основе банков ггриглацікх програ\"них г'оду-лей под реиенгте задач проектирования многоканального процессора, характеризуицееся использованием знаний проектпроЕїт-жа о';;.'ос:--тельно вариантов входя и альтернативных значений hjxo,v програм~ і «них модулей.
-
Разработан и теоретически обоснован авэленноннил алгоритм направленного структурного случайного поиска на коиечисав-томаткых моделях , поззоллілий регулировать направі;енчл<і поиска в зависіегастн от поведения критерия качества програ^/лей снете?"-: и принять решение о выборе реяз.'.а ног/оизния звтената на с.-едуп-щем саге пояска.
-
Разработан аппарат частотних матриц кокечьчлх автоматов, гі"ізеоляк"дий учитывать вклад каздого состояния ан?с.-;,"ла в совокупность ВЧХОДНЫХ слов.
Практическая тюшюсть.
Работа внполнег.з в соответствии с плацем науннс-техяпче~к, -
работ ИРЭ АН СССР .
Основные практические результаты работы заклвчаются в следующем:
полученные результаты были использованы при решении зада* пассивного обнаружения маломощного широкополосного многолучевогс сигнала на фоне случайных нестационарных помех, построении сравнительного аскперимента по выбору эффективной адаптивной многоканальной обработки сигналов, опроделении эффективной многоканальной адаптивной пространствэннэ-времэнной обработки многокомпонентных гидроакустических сигналов при различных структурам приемных їрактов многоэлементных антенних решеток. Выданы конкретные рекомендации по использованию алгоритмов параметрической и структурной адаптации при создании многоканального процессора.
разработанное программное обеспечение модульной имитационно-эволюционной системы обработки гидроакустических сигналов использовано в плановой научно-исследовательской работе гос. per.Я.27287.
Ка защиту выносятся следующие полохения:
-
Разработанное инструментальное средство генерации позволяет синтезировать эффективные под задаваемый пользователем критерий программные системы.
-
Разработанная процедура направленного структурного поиска позволяет регулировать направлением поиска в зависимости от поведения функции качества, что придает структурному случайному поиску адаптивность.
3. Созданная модульная имитационно-эволюционная система
позволяет проводить широкомасштабные эксперименты, учитывающие
механизмы формирования сигаалов на измерителях и подбирать адек
ватные процессы обработки.
4. Эффективность обработки с использованием структурной
адаптации процесса обработки возрастает на 40-60%.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:
Всесоюзном научно-практическом семинаре "Опыт использования распределенных систем управления технологическими процессами и производством" (г.Новокузнецк, 1986г.);
Всесоюзном научно-техническом семинаре "Статистические методы оптимизации конструкций" (г.Владимир, 1987г.);
2 Всесоюзном Межотраслевом акустическом семинаре "Модели, алгоритмы, принятие решений" (г.Ленинград, 1938г.);
23 Всесоюзном научно-методическом семинаре "Теория и про-ктирование радиосистем" (г.Москва, 1990г.);
2 Всесоюзном симпозиуме "Методологические пробломы инфор-іатики.информатигационной технологии и информатизации общества" г.Обнинск, 1990г.);
10 Всесоюзной конференции по информационной акустике г.Москва, 1990г.);
2 Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту Г.Минск, 1990г.).
Международном координационном Совещании "Случайный поиск як метод адаптации и оптимизации сложных систем" (г.Дишогорск, шрт, 1991г.).
Модульная имитационно-эволюционная система демонстрирова-шсь на межотраслевом семинаре по автоматизации научных исследо-іанпй в гидролокации (г.Ленинград, 1990г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ.
Структура и объем работы, диссертация состоит из введения, йти глав и заключения, изложенных на 145 страницах мапшнописно-о текста, содержит 30 рисунков, 5 таблиц, список использован-их источников и три приложения.
