Содержание к диссертации
Введение
1 Обзор алгоритмов и методов линейной и нелинейной фильтрации. Постановка задачи . 7
1.1 Общая структура обработки информации 7
1.2 Алгоритмы линейной и нелинейной фильтрации при наличии аномальных и неинформативных измерений 14
1.2.1 Рекуррентные алгоритмы линейной фильтрации 14
1.2.2 Нелинейная фильтрация при наличии неинформативных наблюдений 17
1.2.3 Алгоритмы фильтрации при наличии неоднозначных измерений 22
1.2.4 Оценка вероятности появления аномальных измерений 23
1.3 Алгоритмы фильтрации потоков разрешённых объектом 25
1.3.1 Определение апостериорных характеристик потока 26
1.3.2 Задача фильтрации случайного потока 27
1.4 Постановка задачи исследования 29
2 Разработка оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов траекторной обработки 30
2.1 Разработка квазиоптимальных алгоритмов фильтрации потоков разрешённых объектов 30
2.1.1 Постановка задачи фильтрации 30
2.1.2 Определение апостериорных характеристик потока 32
2.1.3 Соотношения оптимальною фильтра 33
2.1.4 Соотношения квазиоптимального фильтра 35
2.2 Оптимальные и кпазиоптимальные алгоритмы нелинейной фильтрации при наличии неоднозначних измерений 38
2.2.1 Постановка задачи 38
2.2.2 Байесовский подход 39
2.2.3 Применение адаптивного байесовского подхода 41
2.3 Оценка вероятности появления аномальных измерений 45
2.3.1 Анализ аномальных измерений дальностной координаты в приёмнике максимального правдоподобия 45
2.3.2 Обобщение на случай измерения координат нескольких обьектов 48
2.3.3 Оценка вероятности правильного распределения единичных замерен 50
2.3.4 .Алгоритмы распределения камерой 54
3 Особенности- аппаратной и программной реализации системы траекторией обработки РЛК в современных системах с открытой архитектурой . 59
3.1. Вопросы построения открытых систем обработки радиолокационной информации 59
3.1.1 Стандарты открытых систем 59
3.1.2 Обзор современных электронных компонентов вычислительного комплекса 64
3.1.3 Общая структура вычислительных средств радиолокационного комплекса 68
3.2 Построение программно-аппаратного комплекса траекторной обработки обзорной РЛС 70
3.2.1 Задачи, решаемые ВК обзорной РЛС 70
3.2.2 Структура комплекса, алгоритмы сигнальной обработки 72
3.2.3 Выбор аппаратных и программных средств, реализация и результаты испытаний 79
3.3 Вычислительный комплекс РЛС с ФАР 87
3.3.1 Структура и аппаратные решения комплекса 87
3.3.2 Реализация алгоритмов траекторной обработки 87
Заключение 92
Литература 94
Приложение 101
- Нелинейная фильтрация при наличии неинформативных наблюдений
- Применение адаптивного байесовского подхода
- Оценка вероятности правильного распределения единичных замерен
- Структура комплекса, алгоритмы сигнальной обработки
Введение к работе
Актуальность темы
Задачи, стоящие перед современными радиолокационными и радионавигационными средствами и системами непрерывно усложняются. С одной стороны, усложняется целевая обстановка — потоки объектов становятся более плотными, увеличивается число маневрирующих и разделяющихся объектов, в зоне ответственности радиолокационного комплекса присутствуют объекты разных классов. G другой стороны, усложняется радиолокационная техника — широко применяются сложные сигналы с многолепестковыми функциями неопределённости, разрабатываются много-позиционные радиолокационные комплексы и т.д. Это приводит к неоднозначности единичных измерений, появлению аномальных ошибок и, как следствие — к существенному усложнению алгоритмов вторичной обработки. Наконец, с расширением области применения радиолокационных средств, появляются новые потребители радиолокационной информации — навигационные и диспетчерские комплексы, устройства автоматизации управления транспортными средствами, охранные системы.
Таким образом, совершенствование алгоритмов вторичной обработки радиолокационной информации является насущной исследовательской задачей, представляющей большой научный, технический и практический интерес.
С другой стороны, развивается электронная и вычислительная техника. Соответственно возростают возможности обработки информации, в том числе - радиолокационной. Появляются более эффективные средства обработки радиолокационной информации, что. в свою очередь, повышает эффективность решения прикладных задач. В таких условиях экономически и технически оправдано на этапе проектирования радиолокационных средств закладывать возможность их модернизации в течение периода эксплуатации. Одним из путей реализации такого подхода является построение комплекса но принципу открытой системы [38). Такой принцип подразумевает модульность, унификацию составных мастей комплекса и широкое использование в конструкции стандартизованных решений1.
Цель работы
Основной целью настоящей работы является разработка алгоритмов, аппаратного и программного обеспечения для построенного по принципу открытой системы комплекса цифровой обработки информации многофункциональной РЛС.
Методы исследования
В процессе предпринятых в диссертации исследований использовались: теория оценок, байесовский подход, адаптивный байесовский подход и теория случайных потоков. При разработке отдельных алгоритмов использованы эвристический синтез, численное моделирование и результаты отработки в реальных условиях.
Научная новизна
Развиты методы и получены соотношения дли организации нелинейной фильтрации в многоцелевой обстановке:
Предложена структура и разработаны квазиоптимальные алгоритмы фильтрации процессов при наличии неоднозначных измерений. Разработаны пригодные для аппаратной и программной реализации методы и алгоритмы нелинейной фильтрации при наличии неоднозначных измерений.
Получены удобные для практического использования соотношения для опенки вероятностей формирования пеинформативных измерений дальности и приёмнике максимального правдоподобия и в процессе распределения единичных замеров при высокой плотности потока радиолокационных объектов.
Понятие открытой системы допускает различные толкования, однако, для однозначности, п настоящей работе принято да основу определение, данное IEEE: "Открытая система это исчерпывающая и последовательная совокупность международных стандартов в области информационных технологий и функциональных профилей стандартов, которая специфицирует интерфейсы, службы и поддерживаемые форматы дня достижения взаимодействия и переносимости приложений, данных и персонала",
Практическая ценность
Синтезированные в работе алгоритмы квазиоптимальной фильтрации могут быть применены в различных радиолокационных комплексах автосопровои<дения, как кругового обзора, так и с ФАР, и при различных тинах используемых сигналов, н том числе — с многолопестковой функцией неопределенности.
Разработаны замкнутые системотехнические решения но обеспечению траекторией обработки информации в РЛС кругового обзора и многоканальных РЛС с ФАР
Рекомендации по распределению задач обработки радиолокационной информации между специальными и универсальными вычислительными средствами могут быть использованы при построении программно-аппаратных комплексов РЛС.
Технические решения, положсипые в основу общего и частных алгоритмов траєкторной обработки информации, отработанные по реальным радиолокационным объектам к составе РЛС кругового обзора.
Приведенные ri работе исследовании вопросов реализации разработанных алгоритмов на современных вычислительных средствах с открытой архитектурой позволяют существенно снизить затраты на разработку, промзводетно, обслуживание и модернизацию вычислительных комплексов РЛС автосопровождения.
Предложенная общая структура информационного взаимодействия компонентов радиолокационного комплекса позволяет разрабатывать радиолокационные средства для рушения широкого класса задач автоматического сопровождения при максимально возможном повторном использовании отработанных аппаратных и алгоритмических решений.
Изложенные в работе технические решения использованы при разработке;
Цифрового комплекса обработки информации некогерентньтх РЛС "ПКН-Радйофизика";
Универсального комплекса обработки радиолокационной информации ''Наблюдатель" для региональной информационной сети "Полоеа-ПВ";
Вычислительного комплекса МРЛС "Лама-М" с ФАР.
Основные положения, выносимые на защиту
Квазиоптимальный алгоритм нелинейной фильтрации, учитывающий вероятность появления сбойной информации к процессе распределения единичных замеров.
Оптисмалышс и квазиоптимальные алгоритмы нелинейной фильтрации при наличии неоднозначных измерений.
Системотехнически увязанные решения по организации сопровождения объектов в РЛО кругового обзора.
Апробация: работы и публикации
Основные результаты работы докладывались па конференциях, проводившихся ОАО "Радиофизика'1. Московским физико-техническим институтом и Федеральной пограничной службой России [62, 63, 64, 6о, 66, 67, 68, 69|.
Основные материалы диссертации опубликованы и работах [65, 66, 67, 69].
Объём и структура работы
Работа состоит из введения, трёх глав и заключения. Общий объем работы составляет 100 страниц, 15 риеункон, 3 таблицы. Список литературы содержит 70 наименований,
Нелинейная фильтрация при наличии неинформативных наблюдений
Задавая различные значения весовым коэффициентам WQ И WI ИЗ области устойчивости, можно и широких пределах нлиять на характеристики фильтра. Гак, например, при Щ = /Щ - Wl/2 обеспе чивается минимум дисперсии ошибки оценки, а при выборе этих значений в соответствии с (1.2). фильтр с эффективной конечной памятью аппроксимирует фильтр с конечной памятью, равной N.
Аналогичные соотношения могут быть использованы для сглаживания пара-метров равноускоренного движения (я также других гипотез); и в различных системах координат.
Алгоритмы сопровождения существенно усложняются и еду чао если объект может совершать манёвр. К настоящему времени опубликовано значительное количество работ, посвященных синтезу и анализу оптимальных и квазиоптимгыьпых алгоритмов определения параметров движения маневрирующих объектов.
В работе [36] синтезирован и исследован алюритм, построенный на базе серии фильтров Калмана, настроенных на гипотезы о различных значениях интенсивности маневра. На каждом такте работы на выходе алгоритма формируются оценки координат цели применительно к каждой из гипотез. Обладая хорошими точностными характеристиками, такой алгоритм, тем не менее, очень сложен для реализации на ЦВМ.
Рассмотренный в [35, 36 переключающийся алгоритм оцепки параметров маневрирующей цели состоит ал грех составляющих: подалгоритма сглаживания па участке необнаруженного манёвра, подалгоритма сглаживания на участке обнаруженного манёвра и подалгоритма обнаружения манёвра. Последний может быть построен па основе методов оптимальной нелинейной фильтрации, либо на основе анализа текущего значения динамической ошибки экстраполяции координат. Переключающийся алгоритм является более простым в реализации, по обладает тем недостатком, что обнаружение начала и окончания манёвра осуществляется с задержкой.
После обнаружения манёвра алгоритм сопровождения должен быть модифицирован. Это достигается либо путём укорочения памяти фильтра, либо с помощью пидоходн на. Тнілее ъысяжии темп оослтжшїаігая, либо тгутем перехода нн фильтр с более сложной структурой.
Другие возможные подходы к построению алгоритмов опенки параметров движения маневрирующих целей описаны в [37]. Там же приведена и довольно полная библиография по этой проблеме.
При рошений задачи фильтрации обычно предполагается, что результаты наблюдений всегда содержат информацию об оцениваемом процессе. В радиолокации механизм наблюдений таков, что чисть измерений может не содержать информации о наблюдаемом объекте. Современные радиолокационные измерительные устройства реализуют оптимальные или близкие к оптимальным процедуры выделения сигналов из шумов на основе анализа апостериорного распределения или отношения правдоподобия определяемых сигналов. Если априорная область определяемых параметров полика по сравнению с интервалом разрешения по этим параметрам, то при формировании замеров возникают неинформативные результаты наблюдений, связанные с принятием выброса шума в априорной области за сигнал.
Па необходимость учёта достоверности определения параметров сигнала указано в [13]. Там же приведена приближённая методика оценки достоверности приёма по методу максимума апостериорной плотности вероятности. В (14 показано, что апостериорную плотность вероятности на шкале определяемого параметра можно разделить па два участка: участок сигнального пика и участок шумовой дорожки, состоящий из последовательности случайных выбросов. Указанные структурные особенности апостериорной плотности вероятности были учтены в 15, 16] для оценки вероятности появления неинформативных результатов наблюдений, В работе [17 подробно исследовано решение задачи фильтрации в условиях наличия к результатах наблюдений неинформативных замеров. Для этого рассмотрена система, описываемая нелинейным стохастическим уравнением где ХІ n-мерный вектор состояния системы, Ф(ХІ) — n-мерная вектор-функция, G(xi) - матричная функция размера п х л, {щ} — последовательность 5-мерных независимых гауссовских случайных векторов с нулевыми математическими ожиданиями и корреляционными матрицами Q,, т.е ь , v N(Q,Qi). Предполагается, чш х0 -Л (яо, Ко). Наблюдаемые в моменты времени ,/-2,... случайные вектора у(іі),у(і-2),-описываются выражением: Здесь уі — р-мершай случайный вектор результатов наблюдений. Н(х$) — р-морная нелинейная векторная функция, {«»} и {щ} —поонсдоватольности независимых гаус-совских случайных векторов: ь\ iVKhft), г ІУ(ДІ,5Ї), {т } марковская последовательность случайных величин, принимающих лишь два значения: 0 или 1. Переходная матрица Р [7 = j7t-i — Щ (j fc — 0,1) предполагается игшестной. Кроме того. предполагается, что последовательности {u- }, {Vi}, {щ}, {ji} и случайный вектор Хц взаимно статистически независимы. Из (1.4) следует, что результаты наблюдений н каждый дискретный момент кремени могут принадлежать одной из двух моделей: стандартной модели }(уі\хі) — N(h{xi),Ri или альтернативной /(jfc) = /(%) — ЩД;,5;), которая соответствует неинформативным наблюдениям. В 17 ставится задача нахождении на основе априорной информации и результатов наблюдений Yj = {2/1 ,-..,&} оценки x,j вектора расстояния х .
Применение адаптивного байесовского подхода
Можно увидеть, что такая реализация алгоритма не учитывает возможности разделения объек 1 Oii или перекрытия их зон связи. В первом случае объект, отделившийся от сопровождаемого, будет обнаружен только после выхода из зоны связи текущего объекта. Во втором случае первая из траекторий исключит из СПИСКИ, замеров все, попаншие в её зону связи. Среди этюс замеров может оказаться принадлежащий второму объекту.
Как вариант алгоритма 1 можно предложить независимую обработку замеров для каждой траектории (в этом случае дія каждой траектории выбирается ближайший к ней замер, независимо от того, был ли он ранее выбран длн какой-либо другой траектории). Недостатки такого варианта заключаются в сложности выявления не распределённых к траекториям замеров, а также необходимость выявления соні гадающих траекторий (возможна завязка нескольких траекторий по одному и тому же объекту, не приносящая полезной информации, но загружающая аппаратуру).
Недостатки простых алгоритмов распределения можно видеть в ситуации, которая приведена на рисунке 2.4: замер А относится к траектории 1, замер В — к 2.
В случае, когда первой обрабатывается траектория 1, для неё выбирается зал мер В, При этом, в соохис іетнии с шагом 5 алгоритма 2.3, замер Л исключается из списка, и траектория 2 не получает информатишош замера. Если же исключения из списка вообще не производится, траектория 2 получит замер В, который уже выбран для траектории 1. Наконец, если исключать из списка только замеры, распределенные к траекториям, то в даппой ситуации траектория 2 получает замер Л, то есть обе траектории получают ошибочные замеры. Справедливость требует отметить, что в случае, когда первой обрабатывается траектория 2, ошибки не происходит.
Несмотря на указанные недостатки, алгоритм 1 хороши себя зарекомендовал при разреженных потоках замеров, которые имеют место, например, при работе СУДОВОЙ РЛС в открытом морс. Главное преимущество рассмотренного алгоритма -простота программно-аппаратной реализации. При высокой плотности радиолокационных объектов требуются более сложные алгоритмы, учитывающие ситуации перекрытия зон связи. Поскольку алгоритм, производящий формирование функции правдоподобия всех возможных вариантов отнесения М замеров к N траекториям и выбор максимально правдоподобной комбинации, при сравнительно больших М и N требует значительных вычислительных затрат, целесообразно рассмотреть возможности реализации упрощённых алгоритмов с подобной структурой. Алгортим 2.4 Распределение замеров при плотном потоке объектов 1. Составляется М х N матрица обобщённых невязок каждого замера от каждой из траекторий (вопрос вычисления обобщённой невязки рассматривается. ниже). 2. Находится наименьший элемент матрицы, соответствующая ему пара "замер-траектория" выбирается. в. Столбец и строка, в которых находится найденный элемент исключаются Ш дальнейшего рассмотрения1. 4- Предыдущие два пункта повторяются до тех пор, пока не закончится матрица, либо гюка вновь найденный минимум не превысит пороговое значение невязки (размер зоны связи). В общем случае в качестве невязки может быть принята любая мера про числения невязки определяется как применяемыми вычислительными средствами, так и априорной информацией о характере радиолокационной обстановки. 13 качестве В случае селекции в одномерном стробе и при условии справедливости предположения о том, что аамер с большей дальностью не может Относиться к траектории с меньшей дальностью, HJ рассмотрения могут быть исключены также левый нижний и правый верхний квадраты матрицы. сравнительно простого способа вычисления невязки можно предложить расстояние между замером и экстраполированным значением координат объекта. Оптимальным можно считать такое вычисление невязки, при котором зависимость невязки от функции правдоподобия монотонно убывает. Алгоритм 2.4 требует сравнительно высоких вычислительных затрат. Значительная часть непроизводительных вычислительных затрат связана с многократным перебором элементов матрицы, невязка в которых превосходит размер зоны связи, однако в прямоугольной матрице присутствие таких элементов неизбежно. Алгоритм 2.4 может быть эффективно применён только в случае, когда число траекторий невелико. В этой связи возможен вариант, когда пеі ед распределением замеров определяются траектории, зоны связи которых перекрываются, и для распределения замеров между ними используется алгоритм 2.4, а для остальных алгоритм 2.3. Приведённый способ позволяет несколько снизить издержки, однако фактически не является кардинальным решением проблемы, поскольку при больших размерах зон связи и высокой плотности объектов большая часть зон связи будет перекрываться. Для решения указанных проблем разработан несколько более логически сложный алгоритм, в котором пары "замер-траектория" рассматриваются только в том случае, когда замер попадает в зону связи этой траектории. Алгортим 2.5 Быстрое распределение замеров при плотном потоке объектов На вход алгоритма поступают список замеров радиолокационных объектов и список сопровождаемых траекторий 1. Для текущей траектории определяется зона связи. 2. Определяется, какие из замеров находятся внутри зоны связи текущей траектории. 3. Если в зоне связи нет замеров - траектория получает фиктивный неинформативный замер и исключается из дальнейшего рассмотрения. 4- Для всех находящихся внутри зоны связи замеров вычисляется невязка (в качестве которой может выступать вычисляемое на шаге 2 расстояние). 5. Вычисленные невязки вместе с идентификаторами иамероо и траекторий заносятся в общий список невязок. 6. Пункты 1 4 повторяются для всех сопровождаемых траекторий. 7. Производится сортировка полученного списка невязок. 8. Выбирается первый (наименьший) элемент списка. Соответствующий ему замер распределяется к траектории с указанным идентификатором. 9. Выбранный замер исключается из списка нераспределённых замеров. 10. Из списка исключаются все элементы, содержащие совпадающие с текущим идентификаторы замера или траектории. 11. Пункты 8 20 повторяются до тех пор, пока список не закончится. 12. Оставшиеся единичные замеры передаются на обнаружение. Нетрудно убедиться, тгто при условии достаточной эффективности процедур, используемых в пунктах 7 и 10 алгоритм 2.5 даёт существенный выигрыш в скорости вычислений по сравнению с 2.4.
Оценка вероятности правильного распределения единичных замерен
В настоящее время в России и за рубежом эксплуатируется большое количество радиолокационных станций (РЛС) кругового обзора. Одна из наиболее крупных областей их применения — судовая навигация, в которой оснащение судна современным навигационным радиолокационным комплексом позволяет качественно повысить безопасность плавании, Так, если ранее обзорными радиолокационными комплексами оснащались только крупные грузовые и пассажирские суда, в основном служащие дли международных перевозок, н последнее время установка РЛС стала обязательной для многих морских судов среднего и малого водоизмещения, а также для ряда речных судов. Учитывая значимость развития и использования в судовой навигации автоматизированных радиолокационных средств (СЛРП, ARPA. Automated Radar Plotting Aids). Международная Морская организация (ЇМО) выработала требования к основным параметрам таких комплексов \ Л\.
Подавляющее большинство судовых навигационных систем оснащается цифровыми устройствами обработки радиолокационной информации. Возможности выделения радиолокационных объектов в сложной сигналі но-поме\овой обстановке, прогноза возможных столкновений, а также встроенного функционального контроля цифровых вычислительных средств принципиально шире, чем у аналоговых устройств. Современная тепдепция в развитии цифровых комплексов обработки информации судовых РДО — повышение уровня автоматизации управления ими и их интеграция с другой бортовой аппаратурой (гирокомпас, лаг. средства связи, радио и спутниковые навигационные системы). Аналогичные требования предъявляются и к береговым системам, в частости, к пограничным (объединение береговых средств наблюдения в единую сеть с передачей информации на командный пункт) и диспетчерским.
Рассмотрим основные проблемы, возникающие при разработке автоматизированного комплекса морской обзорной РЛС. 1. Б соответствии с требованиями TMO, РЛС должна наблюдать поверхность и режиме кругового обзора, что определяет низкий темп обслуживания радиолокационных объектов. В типовых FJIC период обзора составляет от 2 до 5 секунд, что соизмеримо со временем манёвра малого судна. Таким образом, алгоритм сопровождения должен учитывать .возможное значительное изменение параметров траектории за интервал времени между последовательными обзорами. 2. Низкая точность определения угловых координат объектов при относительно небольшой их скорости приводит к существенной погрешности вычисления параметров траектории, и, как следствие к неустойчивой работе траекторных фильтров. 3. Задача обеспечения работы комплекса в полностью автоматическом режиме подразумевает разработку и использование адаптивных алгоритмов выделения сигнала и осуществление обнаружения, завязки траектории и сопровождения без участия оператора. 4. В районах с интенсивным судоходством сигнально-ломехоная обстановка значительно усложняется наличием большого количества радиопомех и объектов, что может приводить к ошибкам распределения замеров по траекториям (1іпе-репутывапию"; траекторий). Вблизи береговой линии, представляющей собой совокупность объектов с высокой плотностью и амшшіудой. ситуация ещё более усложняется. В частности, простой адаптивный фильтр не может обнаруживать находящиеся вблизи берега объекты с малой амплитудой отраженного сигнала. Кроме того, возможны завязка ложных траекторий на берегу и срывы сопровождения объектов. 5. Интеграция радиолокационного комплекса с различной бортовой и береговой аппаратурой требует его высокой универсализации (как показывает практика.. в таком случае себестоимость системы резко возрастает, а надёжность и время морального старения снижаются), или построении по принципу открытой системы, допускающей расширения архитектуры, что требует серьёзной переработки подхода к построению таких систем. Ниже описывается программно-аппаратный комплекс автоматического сопровождения обзорной РЛС морских и речных объектов, который может быть применён как в береговых, так и в судовых комплексах. Приведённые разработки были реализованы м комплексах "ЦКН Радиофизика" [62], "Наблюдатель" [65] (устройство сбора радиолокационной информации для системы Полоса-ПВ) и апробированы с различными РЛС сантиметрового и миллиметрового диапазонов. В разделе 3.2.3 описан программно-аппаратный комплекс РЛС обзора лётного поля "Арго-ОЛП".
Структура комплекса, алгоритмы сигнальной обработки
Разработка комплекса па основе методологии объектно-ориентированного проектировании и программирования и широкое использование стандартов на открытые системы позволили параллельно и независимо нести работы по созданию аппаратных средств и разработку программного обеспечения на имеющейся в наличии аппаратной платформе. Окончательная компоновка и пусконаладочные работы были произведены в течение 10 рабочих дней. В общей сложности, использованные методы проектирования позволили сократить время и себестоимость разработки более. чем вдвое.
В окончательном варианте комплекс состоит из трёх плат, установленных в соотис гсткующий индустриальным стандартам на условия эксплуатации бокс с пассивной объединительной платой PCIMG.
Плата сопряжения выполнена в формате ISA и осуществляет согласование сигналов РЛС с нходными параметрами платы цифровой сигнальной обработки, а также выдачу управляющих сигналов на аппаратуру РЛС. Наличие развитого цифрового и аналогового интерфейса позволяет осуществлять стыковку с различными радиолокационными станциями, а выделение устройства сопряжении в Отдельную плату снижает затраты на доработку для взаимодействие с РЛС, имеющих суще-огненно отличающийся интерфейс.
Плата цифровой сигнальной обработки с сигнальным процессором TMS320c62Q2 и ПЛИС Altera Flex lOklOO выполнена в формате PCI и осуществляет аналого-цифровое преобразование, фильтрацию и формирование вектора единичных замеров. Реализация алгоритмов межимпульсной обработки на ПЛИС позволяет по только реализовать достаточно эффективные методы обработки, но и существенно снизить себестоимость системы.
Одноплатный компьютер на основе центрального процессора Intel Сеіешп/Pentium ІЇ/ІІІ с тактовой частотой 400-700 МІІЙ обеспечивает выполнение взаимодействия с оператором и сервером командного пункта, а также исполнение программного комплекса алгоритмов траекторной обработки. Плата имеет развитые внешние интерфейсы -ISA, PCI, ATA, SVGA. RS -232. RS 485, 1KKE-128-1. USB, PS/2. Ethernet 100BaseTX.
Расположенные на пассивной объединительной плате соединительные разъёмы шин ISA и РС1 позволяют наряду с перечисленными компонентами устанавливать дополнительные модули, в том числе - аппаратуру передачи данных (АПД), коптроллируюнгую физическую Доставку информации между ВК РЛС и командным пунктом.
Для обеспечения переносимости программных решений, конфигурация ПЛИС спроектирована па языке описания VIIDL. программное обеспечение сигнального процессора разделено на аппарагно-зависимую часть и аппаратно-независимую, взаимодействие между которыми осуществляется через стандартные интерфейсы программирования (API).
В качестве операционной системы для центрального процессора выбрала соответствующая основным требованиям стандарта POSIX ОС Linux. Пользовательский интерфейс выполнен на основе XFreeSfi открытой реализации X Window System. Алгоритмы траекторной обработки реализованы на объектно-ориентированном языке программирования С I -, с использованием утверждённых стандартом POS1X библиотек.
Результаты автономных испытаний комплекса "Наблюдатель" аналогичны полученным па ВК "ЦКН-Радиофизика". Совместные испытания комплекса в составе сети "Полоса ПВ" признаны успешны ми. Реализованные н комплексе "Наблюдатель алгоритмические, аппаратные и программные решения были использованы при разработке ВК обзора лётного поля "АргО-ОЛП". Успешно отработанные в реальной радиолокационной обсіановке алгоритмы сопровождения были положены в основу программно-алгоритмического обеспечения МРЛС "Лама-М" ВК обзора лётного поля "Арго-ОЛП"
Комплекс состоит из системы обработки радиолокационной шк}юрмациіг (СО) и рабочего места, оператора (РМ). Предусмотрено включение в комплекс резервных СО, функционирующих и режиме "горячего резервирования" и дополнительных РМ, осуществляющих полный набор функций управления РЛК и отображения информации. Структура комплекса представлена на рисунке ІІ.7, цветом выделены необязательные компоненты.
Элементы комплекса объединяются в локальную сеть общей протяжённостью до 100 м без ограничения количества (X) и РМ. Протяжённость локальной сети может быть увеличена до нескольких километров за счёт применении сетевых повторителей или ретрансляторов. Такое построение комплекса позволяет комплектовать сравнительно педорогие РЛК с возможностью последующего расширения функциональных возможностей без доработки существующий аппаратуры и ПО.
Разделение СО и РМ по отдельным функциональным блокам нопыщает надёжность и ремонтопригодность комплекса и позволяют снизить себестоимость системы за счёт снижения требований по производительности компонентов.
СО выполнят функции сбора радиолокационной информации, сигнальной обработки (включая подавдйние импульсной помехи и селекции движущихся целей), формирования информационных пакетов и фиксации информации на жёстком диске или другом носителе. Ведущая СО также является сервером локальной сети; а резервные СО осуществляют контроль состояния сети и перехват функций сервера в случае отказа, ведущей СО. Критерием отказа является отсутствие корректных информационных пакетов в течение установленного интервала времени. СО выполняется в отвечающем климатическим и механическим условиям эксплуатации и ЭМС конструктиве (РС1: Compact- PCL VMTC).
РМ осуществляет отображение радиолокационной информации и позволяет в полной мере контролировать функции СО, включая параметры сигнальной обработки. При отображении информации может быть применён весь спектр графических возможностей X Window System, включая отображение всей картинки или сё части в неизотропиой СК, наложение нескольких изображений, многооконный интерфейс. РМ представляет собой РС-совместнмый компьютер на базе процессора Pentium-233 ММХ или последующих поколений, оборудованный стандартным сетевым адаптером, жёстким диском ёмкостью 1 GB и SVGA-картой, ііо;уіерживаюшей выбранный графический режим (типовой - 1280X1024. True Color - требует объёма графической памяти не менее 8 МБ). РМ может быть выполнено на базе типового PC, или в промышленном исполнении.
