Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Особенности проектирования цифровой системы обработки радиоголограмм при получении радиофизического изображения в режиме съёмки по технологии ScanSAR 11
1.1 Методы обзора поверхности Земли 11
1.2 Особенности геометрии съёмки по технологии ScanSAR 19
1.3 Алгоритмы первичной обработки данных при формировании РФИ в режиме ScanSAR 26
1.3.1. Синтез апертуры 27
1.3.2 Некогерентное накопление 33
1.4 Выводы по главе 1 34
Глава 2 Облик перспективной бортовой аппаратуры обработки сигналов и изображений 36
2.1 Расчёт информационных потоков и требуемой производительности БАОСИ 36
2.2 Проблема радиационной стойкости бортовой аппаратуры космических аппаратов с длительными сроками активного существования 39
2.3 Проблема коммутации информационных потоков 44
2.4 Реализационные особенности БАОСИ и ПО БАОСИ 49
2.5 Структура и облик перспективной БАОСИ КА с гибкой архитектурой 52
2.6 Выводы по главе 2 66
Глава 3 Исследование реальных производительности и скоростей обмена данными процессора MC-24R2 69
3.1 Методика и результаты оценки реальной производительности 70
3.2 Методика и результаты оценки реальной скорости передачи данных по различным интерфейсам 74
3.3 Выводы по гл. 3 83
Глава 4 Пути повышения качества обработки траекторного сигнала 85
4.1 Оценка предельной пространственной разрешающей способности 85
4.2 Применение дробной децимации 88
4.2.1 Особенности параметров траекторного сигнала РСА космического базирования 88
4.2.2 Характеристики обработанных траекторных сигналов при малой частоте дискретизации 91
4.2.3 Использование дробной децимации при обработке траекторного сигнала 94
4.2.4 Децимация траекторного сигнала с коэффициентом прореживания 1,5 96
4.2.5 Особенности использования весовых функций для снижения УБЛ сжатого сигнала 98
4.2.6 Выбор АЧХ фильтра нижних частот 101
4.3 Влияние скорости движения целей на результаты обработки траекторного сигнала 104
4.3.1 Анализ траекторного сигнала 104
4.3.2 Устранение неоднозначности по частоте при обработке траекторного сигнала 112
4.4 Результаты моделирования ключевых фрагментов алгоритмов первичной обработки сложных сигналов 117
4.4.1 Реализация алгоритма вычисления 8-ми точечного БПФ 117
4.4.2 Реализация алгоритма вычисления 64-х точечного БПФ 118
4.4.3 Реализация алгоритма вычисления 4096-ти точечного БПФ 121
4.4.4 Разработка состава библиотек формирования и обработки сигналов 121
4.5 Выводы по главе 4 123
Заключение 125
Список использованных источников 127
Приложение А 137
Приложение Б 142
Приложение В 145
- Особенности геометрии съёмки по технологии ScanSAR
- Методика и результаты оценки реальной производительности
- Особенности использования весовых функций для снижения УБЛ сжатого сигнала
- Анализ траекторного сигнала
Введение к работе
Актуальность работы
Постоянно растущие требования к качеству космической информации и увеличивающееся количество её потребителей предъявляют все более высокие требования к бортовым техническим средствам обработки и передачи данных. Существующая в настоящее время практика передачи первичной информации в наземные центры обработки значительно ограничивается недостаточной пропускной способностью каналов связи, что снижает эффективность использования радиотехнических средств космического базирования. Временная задержка на обработку принятых данных в наземных пунктах и последующую передачу результатов потребителям может достигать до восьми суток, что часто приводит к существенному снижению ценности получаемой информации. Формирование радиофизических изображений (РФИ), включая обработку и сжатие радиосигналов с помощью вычислительных устройств на борту космического аппарата (КА), позволит снизить требования к пропускной способности каналов связи, сложности наземной аппаратуры и квалификации персонала, а также обеспечить подготовку информации для оперативного её использования конечными потребителями.
Обработка радиотехнических сигналов и формирование РФИ на борту КА требует разработки вычислителей и алгоритмов, адаптированных для реализации на современных процессорах цифровой обработки сигналов (ПЦОС), а также создания программных библиотек, как средств разработки программного обеспечения.
Решение этих задач позволит сократить стоимость и сроки разработки бортовой аппаратуры обработки сигналов и изображений (БАОСИ), целевого программного обеспечения и расширить круг задач, оперативно и эффективно решаемых с помощью космических комплексов дистанционного наблюдения поверхности Земли.
Задачи формирования РФИ решались отечественными и зарубежными разработчиками - учёными и специалистами, среди которых можно выделить Кондратенкова Г.Ф., Антипова В.Н., Горяинова В.Т., Толстова Е.Ф., Вербу В.С., Неронского Л.Б., Карпова О.Е., Лаврова А.А., Титова М.П., Орлова М.С., Самарина О.Ф., Фролова А.Ю., Каррару В.Г., Гудмана Р.С., Маевского Р.М., Камминга И.Г., Курландера Дж.К., Пилаи С.Ю. и др. Однако основное внимание авторов уделялось наземным средствам обработки, технике синтезирования апертуры антенны и формирования РФИ для систем авиационного базирования. Изложенные в известных работах подходы не позволяют реализовать оперативное извлечение информации из РФИ, особенно на подвижных объектах (корабли, самолёты, автомобили), на которых сложно организовать полномасштабную обработку траекторного сигнала.
Большое место в исследованиях Земли занимают оптические средства, которые имеют ряд существенных недостатков - большая задержка выдачи информации, зависимость результатов съёмки от погодных условий и условий освещённости.
Одним из центральных направлений в решении этих проблем является одновременное использование радиотехнических средств зондирования Земли и осуществление цифровой обработки траекторного сигнала на борту КА в режиме реального времени. Для этих целей в состав бортовой аппаратуры вводится цифровой вычислительный комплекс. Использование процессоров цифровой обработки сигналов (ЦОС) в составе БАОСИ ставит перед разработчиками целый комплекс научно-технических задач. К их числу можно отнести такие проблемы как минимизация массогабаритных характеристик, обеспечение радиационной стойкости и высокой надёжности, возможность динамической реконфигурации архитектуры, создание нового и повышение эффективности существующего программно- алгоритмического обеспечения. О сложности проблематики свидетельствует тот факт, что до настоящего времени бортовая аппаратура формирования РФИ на отечественных КА не устанавливалась, а опыт её разработки отсутствует. Однако в ближайшей перспективе существенное развитие настоящей тематики предусматривается Государственной космической программой РФ «Космическая деятельность России на 2013 - 2020 годы».
Одним из наиболее сложных и в то же время востребованных режимов землеобзора является технология ScanSAR. Основные тактико-технические характеристики режима, его реализационные особенности не нашли достаточного освещения в научной литературе. При современном развитии техники именно он позволяет формировать РФИ на борту КА и передавать его потребителю в реальном масштабе времени, поэтому задачи исследования алгоритмов обработки сигналов и формирования изображений для реализации режима ScanSAR с обработкой на борту КА является актуальными.
Объектом исследований диссертационной работы являются бортовые устройства цифровой обработки траекторного сигнала, алгоритмы обработки траекторного сигнала при формировании радиофизических изображений, а также специализированные устройства цифровой обработки сигналов.
Предмет исследований - разработка алгоритмов обработки, направленных на снижение вычислительных затрат, повышение разрешающей способности и качества формирования радиофизических изображений, а также выработка требований к бортовой аппаратуре обработки сигналов и разработка её структуры.
Целью настоящей диссертационной работы являются разработка архитектуры и структуры бортовой аппаратуры обработки сигналов и изображений КА с длительными сроками активного существования (САС), исследование характеристик специализированной отечественной элементной базы, а также разработка алгоритмов обработки радиосигналов, направленных на повышение качества формирования РФИ в режиме реального времени.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач.
-
Проведение анализа особенностей методов и алгоритмов обработки траекторного сигнала по технологии ScanSAR в различных режимах синтезирования РФИ на борту космических аппаратов.
-
Разработка архитектуры и структуры бортового цифрового вычислительного устройства обработки траекторного сигнала с возможностью реконфигурации, а также определение требований к устройствам интерфейса в системах обработки траекторного сигнала, использующих технологию ScanSAR.
-
Исследование вычислительных возможностей и пропускной способности интерфейсов отечественных сигнальных процессоров, обладающих радиационной стойкостью и предназначенных для работы в составе БАОСИ.
-
Разработка методики расчёта основных пространственно-временных параметров съёмки с учётом структуры цифровых устройств обработки траекторного сигнала.
-
Моделирование и экспериментальные исследования алгоритмов формирования РФИ с применением быстрых алгоритмов обработки сигналов.
-
Разработка состава программных библиотек формирования и первичной обработки сложных сигналов для БАОСИ космического применения и определение предъявляемых к ним функциональных требований.
Методы исследований. Поставленные задачи решались при помощи теории и методов цифровой обработки сигналов, включая методы спектрального анализа и свёртки цифровых сигналов, теории программирования, теории параллельных вычислительных систем, теории надёжности. Широко использовались методы математического моделирования на ЭВМ и экспериментальных исследований.
Научная новизна.
-
-
Разработана методика расчёта геометрических и временных характеристик съёмки для режима ScanSAR; определён комплекс требований по пропускной способности входных/выходных интерфейсов и производительности процессоров бортовой аппаратуры обработки сигналов и изображений.
-
Синтезированы архитектура и структура бортового устройства КА с длительными сроками активного существования предназначенного для цифровой обработки траєкторного сигнала при формировании РФИ по технологии ScanSAR с применением мультипроцессорных вычислительных структур для работы в реальном масштабе времени.
-
Разработаны методики измерения и получены оценки реальной производительности и эффективной скорости передачи данных процессора цифровой обработки сигналов.
-
Разработаны алгоритм дробной децимации в обработке траекторного сигнала с целью снижения вычислительных затрат, а также алгоритм обработки сигналов с вобуляцией периода повторения для снижения погрешности определения местоположения подвижных объектов.
Практическая значимость.
-
-
-
Разработанная в соответствии с определёнными в работе требованиями структура БАОСИ позволяет строить современные отказоустойчивые бортовые вычислители с гибкой архитектурой, предназначенные для выполнения цифровой обработки траекторного сигнала на борту КА в режиме реального времени.
-
Полученные численные значения реальных производительности процессора 1892ВМ8Я и пропускной способности его интерфейсов для различных задач цифровой обработки сигналов позволяют более точно априорно оценивать различные проекты бортовых систем обработки сигналов и изображений.
-
Разработанный алгоритм дробной децимации траекторного сигнала позволяет снизить требования, предъявляемые к пропускной способности интерфейсов и вычислительной мощности процессоров азимутальной обработки на 20... 50%.
-
Разработанный алгоритм устранения неоднозначности по частоте позволяет уменьшить ошибку определения местоположения движущейся цели в 2,5.3 раза.
-
Разработанное программное обеспечение позволяет выполнять формирование радиофизического изображения для режима ScanSAR в реальном масштабе времени и может быть использовано в различных радиотехнических системах.
Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены на предприятиях ОАО «НИИ «Субмикрон», ОАО МЗ РИП, ЗАО «ЭЛВИИС» при разработке алгоритмического и программного обеспечения для различных систем обработки сигналов и изображений. Основная часть проведённых в работе исследований использовалась в НИР и ОКР, выполняемых по Постановлениям Правительства РФ о Государственном оборонном заказе.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту.
1. Методика расчёта геометрических и временных характеристик режима ScanSAR, требования к аппаратуре обработки сигналов с целью реализации в режиме реального времени, реализационные особенности аппаратного и программного обеспечения.
-
-
-
-
Вычислительная среда космического аппарата с длительным сроком активного существования и структура бортовой аппаратуры обработки сигналов и изображений с гибкой архитектурой, позволяющие строить программно реконфигурируемые вычислители повышенной надёжности, интегрируемые с существующей аппаратурой КА.
-
Методики и результаты исследований реальной производительности и эффективной скорости передачи данных для сигнального процессора 1892ВМ8Я в различных задачах цифровой обработки сигналов.
-
Алгоритм дробной децимации траекторного сигнала для систем космического базирования, позволяющий снизить требования по вычислительной мощности на 20.. .50% при удовлетворительном качестве синтезируемого РФИ.
-
Алгоритм устранения неоднозначности по частоте, возникающей при наличии на РФИ наземной движущейся цели, основанный на методе вобуляции периода повторения, позволяющий в 2,5.3 раза снизить ошибку определения местоположения цели на РФИ.
Апробация работы. Основные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на 11 и 13 Международной НТК «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA) (Москва, 2009, 2011); German Radar Symposium (Berlin, 2000); 8-th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-8-2007) (Yoshkar-Ola, Russia, 2007); V Всероссийская научная конференция «Радиофизические методы в дистанционном зондировании сред» (Муром, 2012); 1 и 2 Всероссийской конференции «Всероссийские научные Зворыкинские чтения» (Муром, 2009, 2010); 1 Всероссийской конференции «Космическая радиолокация» (Муром, 2010).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 18 научных работ, среди которых: 4 статьи в периодических изданиях, рекомендованных ВАК, 3 статьи в научно-технических журналах и сборниках, 10 докладов в трудах и тезисах международных, всероссийских и отраслевых конференций, 1 свидетельство на программный продукт, а также 2 учебных пособия. В совместных публикациях автор участвовал с другими авторами в равной степени.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, библиографии из 117 наименований, 3 приложений. Содержание работы изложено на 145 стр. основного текста, включая 48 иллюстраций, 10 стр. библиографии и 9 стр. приложений.
Особенности геометрии съёмки по технологии ScanSAR
Организация съёмки по технологии ScanSAR позволяет получить широкую полосу захвата за счёт того, что вся полоса захвата разбивается на отдельные парциальные кадры, размеры которых согласуются с параметрами диаграммы направленности антенны (ДНА). Выбор кадров по дальности осуществляется путём скачкообразного изменения угломестного положения луча ДНА. Механические системы управления лучом обладают большой инерционностью, поэтому для реализации этого режима в качестве антенны используется фазированные антенные решётки (ФАР), обеспечивающие электронное сканирование по угломестной координате. Даже при этом на формирование РФИ больших территорий требуется значительное время, поэтому отводимый па синтезирование изображения отдельного кадра временной интервал уменьшается. Следствием этого является снижение пространственной разрешающей способности, в первую очередь по азимутальной координате.
Рассмотрим более подробно особенности геометрии съёмки по технологии ScanSAR. На рисунке 1.1 представлена геометрия получения радиофизического изображения по технологии ScanSAR. Космический аппарат КА движется со скоростью VKA. Далее для простоты предполагается, что VKA = const, а КА находится на круговой орбите. Для просмотра заданной полосы захвата луч ФАР дискретно перемещается в плоскости, перпендикулярной направлению движения КА. Пятно диаграммы направленности антенны (ДНА) на Земле движется со скоростью VQ И образует за один сеанс парциальный кадр, общее число парциальных кадров в полосе захвата равно Мпар. Последовательно состыкованные парциальные кадры составляют парциальную полосу во всей полосе захвата.
Методика расчёта основных геометрических параметров для режима съёмки ScanSAR не нашла достаточно полного отражения в известной литературе [14, 15, 16]. Очевидно, что основные пространственно-временные параметры съёмки непосредственно определяют параметры обрабатываемого сигнала, законы управления цифровым радиоприемным устройством, сигналы управления параметрами радиопередающего устройства, а также структуру и параметры цифровых устройств обработки траєкторного сигнала. В связи с этим задача разработки методики расчёта пространственно-временных параметров съёмки в режиме ScanSAR представляет собой неотъемлемую часть проблем организации работы цифровых устройств обработки радиосигнала.
Проведём расчёт основных геометрических соотношений для данного режима и оценим влияние параметров сканирования на характеристики получаемого РФИ. Ширина пятна ДНА па Земле по азимутальной координате для /-го парциального кадра AY, определяется соотношением v - ) где R0l — наклонная дальность от фазового центра ФАР до центра /-го парциального кадра; 005а — ширина ДНА по уровню минус 3 дБ по мощности в азимутальной плоскости.
При увеличении номера парциальной полосы величина &Y, увеличивается, поэтому при постоянном угле дискрета сканирования луча перекрытие соседних кадров по дальности и азимутальной координате увеличивается. Это используется при последующем составлении из парциальных кадров РФИ всей полосы захвата. Частичное перекрытие соседних парциальных кадров существенно облегчает совмещение отдельных изображений [17].
Максимальное время, которое отводится на просмотр всей полосы захвата, зависит от ширины парциальной полосы ДУ[ и определяется соотношением.
Вообще говоря, время синтеза увеличивается с увеличением номера кадра /, однако для простоты рассмотрения будем считать его постоянным.
За время синтеза КА перемещается на расстояние ARCWI = TCUHVQ (рисунок 1.2).
Пусть точка 1 соответствует начальному моменту съёмки парциального кадра, а точка 2 - конечному моменту. Тогда цель Ці, которая находилась в начале съёмки на краю парциального кадра, будет выходить из поля видимости пятна ДНА, а эхо-сигнал будет снижаться ниже уровня — 3 дБ. Цель Ц2, находящаяся в начале съёмки по азимуту симметрично первой цели, будет иметь в процессе съёмки нарастающий по уровню эхо-сигнал. Чтобы выровнять энергетический профиль РЛИ по азимутальной координате, целесообразно центр парциального кадра при обработке сместить на величину ARCUH /2, а размер самого кадра уменьшить на величину ARCUH.
Скорость движения луча ДНА по поверхности Земли У0 отличается от скорости движения носителя VKA. Установим взаимосвязь между скоростью движения луча V0 и параметрами зондирования. На рисунке 1.3 представлены основные геометрические построения, необходимые для вывода расчётного соотношения, определяющего V0.
По существу на рисунке 1.3 представлено сечение Земли плоскостью, проходящей через центр Земли 03, космический аппарат КА и объект наблюдения Ц.
К характеристикам положения спутника относится высота орбиты Н= {КА-А} (точка А - подспутниковая точка). Длина отрезка КА-Ц определяет наклонную дальность RH, угол /? - угол визирования (угломестное положение луча ДНА). Спутник движется по окружности с радиусом Н + Rj, а луч ДНА - по окружности с радиусом /?л={Ол-Ц}. Следовательно, скорости движения луча VQ и космического аппарата VKA связаны соотношением
Методика и результаты оценки реальной производительности
На сегодняшний день в качестве показателя производительности ядра производители заявляют пиковую производительность, выражаемую в MIPS или MFLOPS. Такие значения носят в основном справочный характер и практически не дают представления о производительности процессора при выполнении реальных задач цифровой обработки сигналов. Главным образом это вызвано тем фактом, что пиковая производительность является теоретическим максимумом быстродействия, достижимого в идеальных условиях [69]. Она рассчитывается исходя из одномоментной стопроцентной загрузки всех соответствующих формату данных ступеней конвейера, исполнительных устройств ввода-вывода и внутренних пересылок процессора. Ни одна система не способна работать с пиковой производительностью длительное время, так как в реальных задачах такой загрузки всех узлов кристалла в постоянном режиме никогда не возникает. Более того, в силу алгоритмических особенностей и особенностей выполнения используемых команд, часть команд в реализации не может выполняться параллельно, что также приводит к снижению производительности.
Среди всех известных методик оценки реальной производительности процессоров можно выделить два основных направления. Первое направление заключается в использовании синтетических тестов, которые включают в себя множества последовательностей команд наиболее характерных для реализаций алгоритмов или полных реализаций алгоритмов в конкретной области применения. Тесты такого вида разрабатываются как производителями процессоров, так и многочисленными группами специалистов. В качестве примера могут быть приведены наборы тестов компаний SPEC [70] (Standard Performance Evaluation Corporation), BDTI [71] (Berkeley Design Technology, Inc.), EEBMC [72] (The Embedded Microprocessor Benchmark Consortium). Результатом проведения тестирования обычно является индекс производительности, выраженный в некоторых относительных единицах [73], реже в качестве результата выступает время, затрачиваемое вычислителем на выполнение некоторого набора алгоритмов [74]. В любом случае, данное направление предоставляет потребителю усреднённую относительную оценку реальной производительности или иного параметра на некотором классе задач, и применяется в основном для сравнительного анализа вычислительных систем по обобщённым или производным показателям производительности между собой.
Второе направление заключается в подсчёте количества тактов на выполнение некоторых ключевых алгоритмов или их базовых элементов (отвода, бабочки, N-точечного БПФ и т.п.). Такой подход является значительно более точным, позволяя сравнить различные реализации некоторого алгоритма на одной и той же вычислительной системе или провести сравнительную оценку производительности систем при выполнении одной и той же реализации вычислительного алгоритма. В этом случае производительность оценивается как частный случай выполнения определённой реализации конкретного алгоритма на системе при заданных условиях, что не позволяет оцепить общую усреднённую реальную производительность при решении более широкого класса задач на заданной вычислительной системе.
Таким образом, оба рассмотренных направления не позволяют получить значений реальной производительности процессора ЦОС, выраженных в MIPS или MFLOPS. Однако, наличие таких значений достаточно важно при решении практических задач, поскольку они требуется для определения числа процессоров, необходимых для выполнения алгоритмов с заданными требованиями к вычислительной мощности в режиме реального времени. Для преодоления этого недостатка была разработана и предлагается оригинальная методика оценки реальной производительности процессора, построенная на анализе плотное ги исходного кода в реализациях алгоритмов цифровой обработки. Суть предлагаемой методики заключается в следующем. Под пиковым режимом работы процессора MC-24R2 понимается случай, когда в течение всего хода выполнения алгоритма осуществляется максимальная загрузка процессора путём параллельного выполнения четырёх команд (команды типа ОР1, команды типа ОР2 и двух команд пересылок с XRAM и YRAM) за один командный цикл в SISD-режиме или восьми команд за один командный цикл для SIMD-режима. Реальные реализации вычислительных алгоритмов не позволяют постоянно поддерживать столь высокую степень загрузки из-за особенностей самих алгоритмов и особенностей выполнения ряда применяемых команд. Это выражается в меньшей степени плотности кода, когда за один командный цикл выполняется менее чем четыре команды. Анализируя исходные коды различных реализаций алгоритмов цифровой обработки сигналов с учётом циклических конструкций можно оценить степень недоиспользования ресурсов процессора, а, следовательно, и степень уменьшения реальной производительности по сравнению с пиковым случаем.
Для получения оценки реальной производительности необходимо отдельно подсчитать количество строк программы, в которых выполняются одна, две, три и четыре команды за один командный цикл с учётом циклических конструкций. Затем следует умножить полученные значения на коэффициент, характеризующий степень использования ресурсов процессора, который будет равен для одной команды 0.125, для двух команд 0.25, для трёх 0.375 и 0.5 для четырёх команд, выполняемых за один командный цикл для SISD-режима. Результаты умножений следует просуммировать и разделить на общее количество тактов. Последнее утверждение является справедливым, поскольку DSP-ядро обеспечивает однотактовое выполнение инструкций. Эмпирическая формула для расчёта коэффициента использования ресурсов процессора, показывающего оценку реальной производительности процессора относительно пиковой, в SISD-режиме будет иметь вид [104]: 0.125ІУ, +0.257V-, + 0.375 ;V3+0.5N, N,+N2+N3+N,
Необходимо строго учитывать обычно фрагментарное использование SIMD-режима, при работе в котором указанные выше коэффициенты должны быть умножены на 2. Следовательно, в наихудшем случае минимальное значение оценки реальной производительности будет составлять 0,125 для SISD и 0,25 для SIMD-режима. Максимальное значение коэффициента использования будет составлять 0,5 и 1,0 для SISD и SIMD-режима соответственно. Следует заметить, что методика не учитывает срывы и блокировки конвейера, а также потери тактов на командах передачи управления. Однако эти потери также в случае необходимости могут быть включены в расчёт за счёт эквивалентного увеличения значения общего количества тактов.
Рассмотрим следующий пример: допустим, некоторый фрагмент кода обработки данных в формате 16-и разрядных чисел с фиксированной точкой содержит 7 строк с одной командой, 23 строки с двумя командами, 10 с тремя и 5 с четырьмя командами, выполняемыми за один командный цикл. Тогда производительность процессора в SISD-режиме можно оценить как (7-0,125 + 23-0,25 + 10-0,375 + 5-0,5)/45 = 0,286 относительно пиковой производительности процессора для соответствующего типа данных. Если пиковая заявленная пиковая производительность DSP-ядра составляет 1600 MIPS, то соответствующая ей реальная производительность для рассматриваемого случая составит лишь 458 MIPS. Именно полученное значение должно использоваться вместо пикового для априорного определения количества процессоров в системе, необходимых для решения задачи с заданными требованиями по производительности.
Анализ имеющихся в распоряжении реализаций основных алгоритмов цифровой обработки сигналов для процессора MC-24R2 показал, что их коды могут существенно различаться в зависимости от формата представления исходных данных, используемых макросов и библиотек, и даже стиля программирования. Одна и та же задача может быть реализована множествами способов, которые отличаются друг от друга, в том числе и по степени использования ресурсов процессора. Поэтому для получения усреднённых значений оценка реальной производительности осуществлялась не применительно к реализациям определённых алгоритмов. Вместо этого рассматривались абстрактные фрагменты кода, реализующие всю задачу целиком или некоторую законченную часть задачи. Результаты оценивания приведены в таблице 3.1.
Особенности использования весовых функций для снижения УБЛ сжатого сигнала
Одним из способов снижения помех на РФИ и повышения его качества является применение весовой обработки. Выше отмечалось, что поступающий на схему ЦОС сигнал частично оказывается взвешенным, поскольку в процессе съёмки он модулируется диаграммой направленности антенны. Основное формирование требуемого закона оконной функции осуществляется в опорной функции h(k), k = 0,l,—,N-l. Этому благоприятствует то обстоятельство, что опорная функция является симметричной.
Пусть W(k) - требуемая весовая функция, G(k) - отсчёты нормированной диаграммы направленности антенны по мощности. Тогда эквивалентная весовая функция lVe(k) определяется соотношением wXk)=Wh(k)-G(k), где Wh(k) — весовой множитель, содержащийся в опорной функции.
Поскольку для контролируемого снижения уровня боковых лепестков сжатого по азимуту сигнала должно выполняться тождество W{k)=We{k), то искомый весовой множитель опорной функции равен Wh{k) = w{k)lG{k). (4.10)
Общие вопросы применения и свойства оконных функций в цифровой обработке сигналов достаточно широко опубликованы. В данном разделе основное внимание уделяется краткому анализу влияния оконных функций после децимации сигнала.
В качестве требуемой весовой функции W(k) при моделировании была использована наиболее широко применяемая в технике ЦОС функция Хэмминга. Рассматривались два случая обработки сигналов.
На рисунке 4.12 приведён сжатый после децимации с использованием соотношений (4.9) траекторный сигнал при Fp = 1,5 A/"max, А/пах =2443 Гц. В опорную функцию в соответствии с (4.10) введён множитель Wh{k).
В таких же условиях, только без весовой обработки был получен график рисунок 4.11, поэтому проведём сравнение именно с этим графиком. Прежде всего, следует отметить, что на 3...4 дБ возрос уровень ближайших к основному импульсу составляющих. Это говорит о расширении основного лепестка сжатого сигнала. Общий уровень боковых лепестков, окружающих основной сигнал на расстоянии ±10 дискрет, снизился на 10... 13 дБ. Кроме того, на данном графике проявляется симметрирующее свойство оконной функции, которое привело к одинаковому спаду уровня нежелательных откликов вблизи основного. Менее заметным оказалось влияние весовой функции на подавление дискретных боковых лепестков. Их уровень снизился по сравнению с безвесовой обработкой на 2...2,5 дБ до минус 22,5 дБ.
В другом случае весовая обработка производилась после устройства децимации, в котором был использован интерполяционный фильтр. На рисунках 4.13 и 4.14 представлены результаты моделирования при децимации с коэффициентом 1,5. Безвесовой обработке с коэффициентом децимации 1,5 рассматриваемому случаю соответствуют рисунки 4.9 и 4.10.
Уровень сигналов, отстоящих от центрального импульса на ±1 дискрет, возрос на 5...6 дБ. Это свидетельствует о расширении главного лепестка. Сравнение графиков также показывает заметное улучшение сжатого сигнала в части снижения УБЛ. В достаточно большой области вокруг сжатого траєкторного сигнала (±20 дискрет) указанный уровень не превышает минус 56 дБ, а в области ±370 дискрет УБЛ менее 60 дБ.
Общий план обработанного азимутального сигнала (рисунок 4.14) говорит о том, что весовая обработка не устранила боковые лепестки, локализованные в точках ±380, ±760 дискрет. Однако их уровень снизился на 5,4 дБ и 13 дБ соответственно. Уровень самого мощного бокового лепестка составляет минус 33,9 дБ.
Анализ траекторного сигнала
Формирование РФИ в режиме съёмки ScanSAR при наличии подвижных наземных целей в парциальном кадре имеет ряд особенностей. Пусть максимальная скорость движения наземных целей равна Упктт- Максимальное значение доплеровского смещения частоты, вызванное этим движением в самом неблагоприятном случае, когда вектор скорости наземной цели (НЦ) лежит в визирной плоскости РСА, рассчитывается по формуле:
Полная ширина доплеровского спектра отражённого сигнала при отсутствии движения цели равна где V0 - скорость движения луча на поверхности Земли, 0О5а - ширина диаграммы направленности в азимутальной плоскости.
Данное соотношение соответствует полному прохождению луча через кадр съёмки, т.е. маршрутному режиму съёмки. Скорость изменения частоты (крутизна частотно-дальностной характеристики) в этом случае определяется соотношением где ARazl - размер /-го парциального кадра по азимутальной координате, ARa:i =TQtV0; T0t - общее время, за которое луч ДНА полностью проходит /-ый кадр по азимутальной координате в маршрутном режиме.
В режиме ScanSAR время Тсшп синтеза РЛИ і-го парциального кадра значительно меньше общего времени съёмки, поэтому девиация частоты траєкторного сигнала AFDlScanSAR меньше AFW2. Её значение можно рассчитать по соотношению bFDlScmSAR=zmVplaujT(ii. Для оценочных расчётов можно воспользоваться усреднёнными значениями времени синтеза. При оптимальном использовании энергетического потенциала станции Тсиш Тй/Мпзр, где jV/Map - число парциальных полос, Т0 - среднее время съёмки в маршрутном режиме. Отсюда следует, что среднее значение девиации частоты траєкторного сигнала д &,,хш A W ..nP Значение центральной частоты FI(ScanSAR в спектре траєкторного сигнала цели зависит от её азимутальной координаты Raj, которая отсчитывается от центра парциального кадра. При этом FRScaaSAR = x,ipi К,
При движении цели дополнительное доплеровское смещение частоты эхо-сигнала определяется вектором радиальной составляющей скорости движения цели относительно КА. В общем случае величина данного вектора изменяется, поскольку КА также движется и взаимная ориентация цели и КА меняется. Оценим изменение радиальной составляющей скорости в процессе съёмки.
Угол скольжения у при наблюдении парциального кадра является постоянной величиной, влияние которой учитывается множителем cosy. Для расчёта радиальной скорости введём угол между траверзом и направлением на цель сх, -0а5я/2 а +005а/2, а также угол между траверзом и вектором скорости цели атр_ц, \атр-„ р180. Предполагаем, что за время съёмки положение вектора скорости цели не меняется, т.е. цель в процессе наблюдения не маневрирует, поэтому угол а можно считать постоянным параметром. Проекция вектора скорости цели на траверз (радиальная составляющая относительно траверза) равна Vmp(mJ)=Vnk-cos(amp_4).
Проекция вектора скорости цели на плоскость, перпендикулярную траверзу (тангенциальная составляющая относительно траверза) равна fm/,(toK) = Vnk sin(am/,_J/).
Соответствующие проекции Vmp{nul) и VmKlag) на линию визирования определяются соотношениями Vpium = Vmp(rad)-cosa и Vpad(2) = Vmp{tai,ysma. Отсюда получаем значение радиальной скорости цели относительно направления на КА Vpad=Vpa m + VpaiK2)=Vnk .cosy-lcos(amr_J-cosa + sin(aM/,.J-sinaJ.
Из приведённых соотношений видно, что при уменьшении угла скольжения значение радиальной скорости возрастает. Это соответствует дальней от КА зоне съёмки, когда направление визирования приближается к горизонтальной поверхности Земли.
На рисунке 4.18 приведены зависимости радиальной скорости цели относительно направления на КА при различных условиях съёмки и ориентации вектора движения цели. Изменение угла между траверзом и направлением на цель а рассматривается в пределах а 5. Графики позволяют выявить ряд особенностей влияния движения цели на траекторный сигнал. Когда вектор скорости цели расположен параллельно траверзу КА (кривые 1 и 5), радиальная скорость имеет слабо выраженную параболическую зависимость от угла между траверзом и направлением на цель а, причём изменения радиальной скорости невелики и составляют не более 0,2 % от поминального значения. Отклонение вектора скорости цели от траверза (кривые 2-4 и 6-8), приводят к более заметным изменениям значения радиальной скорости, которые достигаю максимальной величины при движении цели параллельным курсом с КА (кривые 3,7). В рассматриваемом диапазоне углов а изменения достигают до 10%. Следует также отметить, что тангенс угла наклона зависимостей может быть как положительным, так и отрицательным: при движении цели встречным курсом с КА (атр_и 0) радиальная скорость сначала принимает максимальное значение, а затем плавно уменьшается (кривые 2-4); при уходящем движении цели (а 0) радиальная скорость увеличивается по мере прохождения цели луча ДНА (кривые 6-8).
Изменение радиальной скорости приводит к появлению в траекторном сигнале дополнительной частотной модуляции, которая вызывает рассогласование опорной функции, используемой при сжатии сигнала по азимутальной координате, и принимаемого сигнала.
Как показывает анализ графиков рисунка 4.18, величина рассогласования тем больше, чем шире ДНА, а вектор скорости движения цели ближе к линии, перпендикулярной траверзу. Поскольку скорость и направление движения цели являются неизвестными, то отклонение траєкторного сигнала от опорной функции приводит снижению уровня сжатого сигнала и снижению разрешающей способности (расширению основного лепестка в отклике на точечную цель).
В качестве конкретного примера рассмотрим параметры и результаты обработки траєкторного сигнала при формировании РФИ в режиме ScanSAR, осуществляемого с помощью датчика «Элсар-1» Х-диапазона. Данный датчик имеет АФАР длиной в горизонтальной плоскости 6 метров, азимутальная ширина ДНА в рассматриваемом диапазоне волн составляет #05ц=0,28 = 0,00489 радиан. Предполагается, что КА имеет высоту орбиты 750 км, что даёт скорость движения луча V0 =6540 м/с.
Некоторые геометрические и временные параметры съёмки приведены в таблице 4.2, в которой приняты обозначения: /Va3 - число зондирующих импульсов, Гсни,- время синтезирования /-го кадра, Тр - период следования импульсов, Fp - частота повторения зондирующих импульсов.
Пусть максимальная скорость цели Vnkmxi составляет 54 км/час или 15 м/с. В ближней зоне обзора угол скольжения достигает максимального значения, равного /, =50,19 градусов, и ему соответствует минимальное значение доплеровского смещения FDm3x « ±600 Гц. В дальней зоне обзора угол скольжения достигает минимального значения, равного уХ2 =34,42 градусов, и ему соответствует максимальное значение доплеровского смещения FD = ± 800 Гц.
Похожие диссертации на Алгоритмы и бортовая аппаратура обработки радиосигналов и формирования изображений систем космического базирования
-
-
-
-
-
-
