Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Методы и способы получения ДКФ сигнала 15
1.1. Обзор существующих методов и способов получения ДКФ 15
1.1.1. Принцип формирования ДКФ в реальном времени 17
1.1.2. Сравнительный анализ существующих методов получения ДКФ 19
1.2. Способ вычисления ДКФ в реальном времени 35
1.2.1. Алгоритм вычисления ДКФ 35
1.2.2. Ограничения на применение алгоритма 39
1.2.3. Оценка вычислительных затрат при получении ДКФ 43
1.2.4. Оценка потерь при получении ДКФ 46
1.3. Выводы 50
ГЛАВА 2. Получение отношения сигнал/шум на выходе квадратурного коррелятора при стохастическом входном сигнале .52
2.1. Получение математического ожидания огибающей КФ 52
2.2. Получение дисперсии шума на выходе коррелятора 62
2.3. Получение отношения сигнал/шум на выходе коррелятора 67
2.4. Потенциальная точность измерения предложенным способом разности хода и разности доплеровского сдвига сигналов 69
2.5. Выводы 76
ГЛАВА 3. Методы и способы подавления ”антикорреляционных сигналов при двумерной корреляционной обработке 77
3.1. Определение ”антикорреляционных” сигналов 77
3.2. Основные типы и характеристики ”антикорреляционных” сигналов 79
3.3. Методы и способы подавления ”антикорреляционных” сигналов в двумерном корреляторе при цифровой обработке 82
3.4. Исследование АК помех с корреляционной обратной связью. 3.4.1. Структурная схема и описание АК 88
3.4.2. Выбор элементов схемы и моделирование АК 91
3.4.3. Исследование подавления АК при различных типах помех 93
3.5. СК узкополосных сигналов.. 100
3.5.1. Структурная схема и описание СК 100
3.5.2. Техническая реализация СК 104
3.6. Выводы 105
ГЛАВА 4. Аппаратно-программая реализация дкф в реальном масштабе времени 107
4.1. Исходные данные для аппаратной реализации систем корреляционной обработки сигналов 107
4.2. Реализация ДКФ на ПЛИС и ГП 1
4.2.1. Устройство, схема и параметры стенда корреляционной обработки 109
4.2.2. Алгоритм вычисления и формирования матрицы КФ 112
4.2.3. Алгоритм вычисления ДКФ 115
4.3. Реализация ДКФ на ГП 119
4.3.1. Устройство, схема и параметры стенда корреляционной обработки 119
4.3.2. Алгоритм вычисления ДКФ на основе ГП 1
4.4. Конструктивная реализация корреляционной обработки на основе ГП 127
4.5. Выводы.. 133
Заключение .135
Список используемых сокращений .138
Список литературы
- Сравнительный анализ существующих методов получения ДКФ
- Получение дисперсии шума на выходе коррелятора
- Методы и способы подавления ”антикорреляционных” сигналов в двумерном корреляторе при цифровой обработке
- Устройство, схема и параметры стенда корреляционной обработки
Введение к работе
Актуальность темы. В радиотехнических задачах требуется исследовать свойства сигнала, определить его основные параметры, в том числе временной и частотный сдвиг. Традиционно эти параметры измеряются с помощью одномерной корреляционной обработки, т.е. получают корреляционную функцию (КФ) и определяют либо временной, либо частотный сдвиг. В случае одновременного измерения двух параметров сигнала целесообразно использовать двумерную корреляционную функцию (ДКФ) или функцию неопределенности, введенную Ф.М. Вудвордом в середине прошлого века. ДКФ %(т, Ф) имеет вид:
+СО +00
X(T,0)=\u(f)V\f + 0)ej2KfTdf или xir,0)=\u(t)v\t + T)e-]2n0tdt^ (1)
— 00 —00
где t - текущее время; г– время задержки; /- частота; Ф - частотный сдвиг; u(t) -сигнал первого приемного канала; v(t) - сигнал второго приемного канала; U(f) -спектр сигнала первого приемного канала; V(f) - спектр сигнала второго приемного канала; * - знак комплексного сопряжения.
ДКФ определяет взаимную связь временной структуры сигнала и его спектра. От ширины спектра сигнала зависит разрешающая способность и погрешность измерения задержки и частотного сдвига. Таким образом, получение ДКФ становится одним из важных направлений исследований в теории обработки и обнаружения сигналов в области радиотехнических разработок.
В решении задачи получения ДКФ при цифровой обработке сигналов (ЦОС) на основе традиционных корреляционных методов и согласованной фильтрации возникает ряд трудностей.
Во-первых, существование зависимости огибающей ДКФ от нескомпенсированной задержки (ошибки) в одном из приемных каналов и нескомпенсированного частотного сдвига.
Во-вторых, получение ДКФ связанно с большим объемом вычислений. Так, при вычислении ДКФ корреляционным методом для 1024 отсчетов по задержке и 128 отсчетов по частоте необходимо выполнить порядка 109 операций сложения и умножения. Например, если обрабатывать сигнал с полосой 10 МГц в реальном времени, то вычислитель должен иметь производительность не ниже 200 Гфлопс. Это требует либо применения несколько десятков сигнальных процессоров, либо программируемых интегральных схем (ПЛИС) последних поколений (типа Virtex-VII), что экономически затратно.
Эти трудности ограничивают применение традиционных подходов получения ДКФ и обуславливают актуальность разработки новых способов и алгоритмов, сокращающих объем вычислений. Это позволит реализовать ДКФ в реальном времени на вычислителях средней производительности (от 20 до 200 Гфлопс), тем самым сократив себестоимость аппаратной реализации как при разработке новых, так и при модернизации существующих средств ЦОС.
Получению ДКФ в реальном времени уделялось мало внимания как российскими, так и зарубежными исследователями. Работы, посвященные этой проблеме, немногочисленны, в отличие от одномерной обработки. Стоит
отметить работы О.А. Морозова, М.М. Сорохтина, Р.А. Ершова, В.Р. Фидельмана из национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. Многие теоретические аспекты ДКФ в значительной степени исследованы, однако, например, вопросы ее реализации проработаны недостаточно.
Объектом исследования являются методы и алгоритмы получения ДКФ, позволяющие получить оценку величины задержки и частотного сдвига в широком диапазоне для двумерного корреляционного анализа.
Предметом исследования является разработка способа и алгоритма получения ДКФ в присутствии аддитивных помех с целью реализации ее в реальном времени на вычислителях средней производительности.
Основной целью работы является повышение эффективности
корреляционной обработки и частотной фильтрации при получении ДКФ в
реальном времени в присутствии аддитивных помех (под эффективностью
понимают: %, где Nt – общее число отсчетов накопления на
интервале Тх; к0 - количество операций затраченных для вычисления ДКФ).
Задачи диссертационной работы:
анализ существующих методов и способов получения ДКФ в реальном времени;
разработка способа и алгоритма получения ДКФ для заданных диапазонов задержки и частотного сдвига;
проверка эффективности разработанного способа по сравнению с другими методами и способами получения ДКФ, а также его применимость;
верификация разработанного способа с целью проверки достоверности полученных результатов;
получение отношения сигнал/шум (С/Ш) на выходе квадратурного коррелятора (КВК), как составной части системы для вычисления ДКФ;
предложения по построению и исследованию системы подавления ”антикорреляционных” сигналов (помех) и боковых лепестков ДКФ;
реализация предложенного способа на современной и перспективной многоядерной элементной базе (ЭБ), в частности, на ПЛИС и графическом процессоре (ГП).
Научная новизна работы заключается в следующем:
разработан способ получения ДКФ, который является модификацией
корреляционно-фильтрового метода обработки, заключающийся в корреляционном
анализе на последовательности временных интервалов накопления и матричной
обработки результатов вычислений;
получены аналитические выражения для определения среднего значения,
дисперсии и соответственно отношения С/Ш по мощности на выходе КВК при
воздействии на входе стохастического сигнала и некоррелированных шумов с
учетом доплеровского сдвига частоты сигнала;
получены количественные характеристики подавления боковых лепестков ДКФ и
различных типов “антикорреляционных” сигналов (помех) при помощи
автокомпенсатора с корреляционной обратной связью (АК).
Практическая значимость работы заключается в том, что предложенный способ и алгоритм получения ДКФ предназначен для широкого круга технических и радиотехнических приложений. В частности:
в электронных устройствах - для идентификации технических систем путем снятия их характеристик в процессе нормального функционирования; для настройки радиоэлектронной аппаратуры;
в энергетике - для исследования энергетических и электротехнических систем при флуктуациях активной мощности в энергосети;
в термоядерной физике - для определения корреляционно-частотных связей неэлектрических величин, например, при исследовании колебания плазмы;
в механике - для технической диагностики механических узлов и агрегатов;
в радиотехнических системах - для определения параметров сигналов источников радиоизлучения (ИРИ) в гиперболических разностно-дальномерных, корреляционно-пеленгационных разнесенных пассивных радиотехнических системах с целью повышения их эффективности и уменьшения стоимости аппаратуры.
Результаты работы также могут применяться для активных систем, где в качестве второго приемного канала выступает копия сигнала и для построения устройств отождествления принятого сигнала и копии, распознавания типов сигналов ИРИ по форме ДКФ.
Предложенный способ получения ДКФ повышает эффективность
двумерных корреляционных измерений в сотни раз (относительно известного
когерентного способа с компенсацией частотного сдвига). Это позволяет
реализовать ДКФ в реальном времени на вычислителях средней
производительности, тем самым сократив в десятки раз себестоимость аппаратной реализации как при разработке новой, так и при модернизации существующей аппаратуры ЦОС.
В работе предложен принцип построения аппаратуры ЦОС для корреляционной обработки на ГП, работающей в жестких условиях эксплуатации (индустриальном диапазоне механических и климатических воздействий), что в свою очередь, открывает возможность широкого применения этой ЭБ для построения технических, радиотехнических, пассивных и активных систем.
Апробация результатов. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и получили положительные отклики на 8-и всероссийских и 3-х международных научно-технических конференциях.
Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 14 работах, из которых 3 статьи в журналах из Перечня ВАК.
Внедрение результатов работы. На основе предложенного способа и
результатов исследований были разработаны два варианта стенда
корреляционной обработки сигналов для пассивных комплексов
радиотехнического контроля, предназначенного для выполнения научно-исследовательской и опытно-конструкторской работы в ЗАО «МАК-СКАЛА» и ОАО «НПК «ТРИСТАН».
При практической реализации построения конструктивов для аппаратуры ЦОС были применены различные конструктивные новшества, защищенные патентами РФ на полезную модель: №79645, №80068, 2009 г.; №132625, 2013 г.; №142213, 2014 г. Конструктивы выпускаются в виде серийных блоков на предприятиях АО «Лантан» и АО «НПО «ЛЭМЗ». Акты реализации и внедрения прилагаются к диссертации.
Достоверность полученных научных результатов подтверждена сравнением экспериментальных результатов, полученных при практической аппаратно-программной реализации стендов корреляционной обработки с расчетными результатами (расхождение не превышает 1,5%).
Методы исследования. Теоретическую и методическую базу исследования составили методы математического дискретного анализа и матричных операций, теория случайных процессов, методы математического моделирования, а также экспериментальные исследования.
Основные положения, выносимые на защиту:
способ и алгоритм получения ДКФ за счет перехода от когерентного накопления к субкогерентному позволяет уменьшить требования к ресурсам вычислителя и повысить эффективность, в зависимости от количества точек накопления, т.е. при Nt=256 в 1612 раз, а при 7VT=4096 в 84 раза;
отношение С/Ш на выходе КВК при получении ДКФ пропорционально квадрату коэффициента корреляции сигналов на входе, коэффициенту накопления и
функции [sin(x)/x]2, где х - произведение времени накопления и разности доплеровских частот полезного сигнала;
АК подавляет боковые лепестки ДКФ для широкого класса “антикорреляционных” сигналов (помех). При стохастическом полезном сигнале, гармонической и частотно-модулированной (ЧМ) помехе средний коэффициент подавления боковых лепестков составляет 16 дБ (/>=0,92 (р - коэффициент корреляции основного и вспомогательного каналов)), а при шумовой помехе средний коэффициент подавления составляет 14 дБ (р=0,89). Структура и объем диссертации.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и шести приложений. Общий объем диссертации составляет 218 страниц, включая 82 рисунка и список литературы из 173 наименований.
Сравнительный анализ существующих методов получения ДКФ
Рассмотрим методы получения ДКФ [11,20] и применимость их для реализации в реальном масштабе времени при ЦОС. Первые три метода относятся к алгоритмам оптимальной фильтрации. Основу которых составляет набор задержек и оптимальных фильтров, перекрывающих заданный диапазон частотных сдвигов [7,8,123,124] и обеспечивающих максимально возможное отношение С/Ш. Каждый такой фильтр для фиксированного значения задержки и частоты образует канал фильтрации, при этом обработка осуществляется на нулевой частоте. Для определения максимальной загруженности вычислителя, рассмотрим сигнал с большой базой [12-16]. Необходимо выполнить обработку сигнала длиной NT отсчётов в ограниченном диапазоне задержек NT«NT и сдвигов частоты Nd«NT, как в положительной области значений, так и в отрицательной (для определения направления на ИРИ). 1 метод. Алгоритм корреляционной обработки, который реализуется в соответствии с (1.1) (рисунок 1.2), где показан один канал фильтрации для фиксированного значения задержки и набора частот. При этом изменяется частота Фq, проверяется наличие сигнала во всём диапазоне частотных сдвигов и содержит следующие этапы обработки: - перемножение комплексного сигнала одного канала приёма с комплексно-сопряженным сигналом, задержанным на время распространения; - полосовая фильтрация; - накопления выборок и получения элементов ДКФ; - получение полной ДКФ в координатах ”время-частота”. При этом может применяться схема отбора элементов, амплитуда которого превышает определённый порог.
Вычисление элемента ДКФ прямым методом без применения БПФ производится с использованием следующей формулы: NT-1 г = /umvm+ п[соъ(2л:ЗФдЗш) — j ът(2л:ЗФдЗш)] , m=0 где и - отсчёт первого входного сигнала в момент времени Stm ; /+ - комплексно-сопряженный отсчёт второго входного сигнала в момент времени St(m + р); St - дискрет по времени; 8Ф - дискрет по частоте; т - дискретный временной индекс: т=0, 1, ..., (Л г -1); р - дискретный временной индекс по задержке: р=0, 1, ..., (NT -1); q - дискретный частотный индекс: q=0, 1, ..., (Л -1), 0=qS0=0q. Nz-l Полная ДКФ определяется как: %{т, Ф) = 2 XP,q р=0 Сравнительную оценку производительности вычислителя проведём на конкретном примере. Возьмём следующие исходные данные (в дальнейшем будем оперировать этими цифрами): обрабатываемый сигнал: комплексный с полосой Д/=5 МГц, сформированный на этапе преобразования сигнала в цифровую форму [19]; диапазон задержек: 100 мкс; максимальный частотный сдвиг: w=5 кГц; общее число отсчётов NT возьмём кратное 2, в целой степени: #7 131072; В соответствии с этими исходными данными определим параметры вычислителя: тактовая частота: Fr=10 МГц (St = 1 /Ft =0,1 мкс); интервал времени накопления: Тх = NTSt = 131072 0,1 10"6 « 0,01 с; дискрет по частоте: 5Ф = Е(1 NT =1/7 100 Гц. Число отсчётов по частоте 2Ф 10-Ю3 Nd = = = 100. Возьмем ближайшее целое число кратное 2, т.е. 7У =128. оФ 100 Количество отсчётов по задержке возьмём целое число кратное 2,7Vr=1024. При этом получаем, что диапазон задержек равен 102,4 мкс. 21 Число операций для получения одного канала ДКФ: Xp,q= =7Vr+27Vr7Vrf=3,36107 (здесь и далее число операций считается по количеству комплексных умножений и без учёта расходов на полосовую фильтрацию). Поправка по частоте осуществляется в каждом дискрете. Так как, количество каналов равно NT, тогда общее число операций равно 3,41010. Формула для расчёта количества комплексных умножений (без учёта затрат на фильтрацию): (NT +2NTNd)NT. Производительность вычислителя при расчёте ДКФ в реальном времени равна: 3,41010/0,01=3,41012 оп/с.
Подобная структура (рисунок 1.2) обладает достаточно высоким уровнем параллелизма, что позволяет использовать идентичные независимые вычислители для организации параллельных каналов.
Результат корреляционной обработки (рисунок 1.2) зависит не только от временного сдвига сигналов, но и от разности их начальных фаз. Чтобы исключить влияние неизвестной начальной фазы, необходимо использовать схему квадратурной обработки [28]. Если время задержи сигналов неизвестно, то необходимо применять набор таких схем. При этом на умножители будут поступать сигналы с различными задержками, что усложняет аппаратную реализацию.
Недостаток этого метода заключается в большом количестве операций и соответственно жёстким требованиям, предъявляемым к вычислителю. Для сокращения количества операций переходим от дискретной корреляции к корреляции при помощи двойного БПФ, через спектральное представление входных сигналов [39]. Структурная схема одного канала фильтрации для фиксированного значения частоты и диапазона задержек показана на рисунке 1.3 и содержит следующие этапы обработки: - компенсация сдвига частоты при помощи “поддува”, т.е. смещение спектра V(M+q) (где М - частотный индекс; q=0, 1, ..., (Nd-l)) одного из сигналов на частоту Фд; - полосовая фильтрация; - получение спектров комплексных сигналов первого и второго приёмных каналов при помощи операции БПФ.
Получение дисперсии шума на выходе коррелятора
Из (2.7) и (2.8) видно, что среднее значение на выходе КВК стационарно и представляет собой постоянное напряжение, пропорциональное коэффициенту накопления, зависит от разности доплеровских частот и нескомпенсированной задержки. Множитель sin c АФТ q г при фиксированном накоплении Тг является функцией разностной доплеровской частоты (рисунок 2.3, а). Множитель [AOOA (АсоАт)2 sin c и ехр X при полосе сигнала Асо является функцией 161п2 нескомпенсированной задержки (ошибки) (рисунок 2.3, б). Из рисунков видно, что при наличии невыравненности разности хода и доплеровского сдвига частоты огибающая КФ имеет резкий спад. Для устранения этого эффекта необходимо ввести переменную компенсирующую задержку и произвести поправку по частоте.
При изменении величины произведения ФЧТГ в 2 раза, ширина главного лепестка огибающей КФ на плоскости частоты по уровню 0,5 уменьшается приблизительно в 2 раза, при этом возрастает в 3 раза количество боковых лепестков.
Сравнения главных лепестков огибающих КФ на плоскости задержки показало, что КФ при АЧХ фильтра Н{со) гауссовского вида по уровню 0,5 уже в 1,5 раза, по сравнению с АЧХ прямоугольного вида, также уменьшается уровень первого бокового лепестка более чем в 2 раза.
Процедура нахождения дисперсии связана с вычислением второго момента выходного процесса коррелятора и представляет достаточно трудоемкую операцию. При нормальных случайных процессах момент любого порядка можно выразить через моменты первого и второго порядка. Дисперсия (флуктуация выходного процесса) находится как: DR {р, q) = кОГ {р, q) - \кОГ {р, q)f . Известно (2.3), что RХ(p,q) = 2Rl(p,q), отсюда RХ (p,q) = 4Rl (p,q) При перемножении двух комплексных величин получим:
Так как случайные величины центрированы, тогда 2тхтхтхтх = 0.
Первое произведение представляет собой взаимную КФ при г = 0 (i?(0)), второе-автокорреляционную функцию (АКФ) двух сигналов, третье- взаимную КФ.
Так как сигнал и шум некоррелированны и их мощность в приёмных каналах неодинакова, то согласно (П3.1) получаем:
Видно, что компоненты третьего слагаемого RX2(p,q)и RУ2(p,q) состоят из фазовых множителей, частотной характеристики и взаимной спектральной плотности мощности полезного сигнала Wuv, которые имеет малую величину по сравнению с Wш1 и Wш2 . Таким образом, третье произведение вносит малый вклад в дисперсию и им можно пренебречь.
При АЧХ фильтра р ( я) имеющий прямоугольный вид дисперсия равна: DR(р,о) = \_(fflu + ш )][( v + Wш )] Сн, (2.11) 1 2 если АЧХ фильтра Н{со) имеет гауссовский вид: / г, ттг ч-т/ттг ттг С \ /О Ю\ д\Р- ч)= YiWu + "ш )JL("v+ "ш )] нл к лі) 1 2 V8xln2 Дисперсия зависит от мощности входного процесса и от коэффициента накопления.
Оценка энергетических характеристик КВК проводится по такому параметру, как отношение С/Ш по мощности на его выходе, которое определяется через отношение квадрата среднего значения выходного процесса к дисперсии: коэффициента корреляции входного процесса; Кф – коэффициент формы, для гауссовой аппроксимации Кф=1,5; qв2х1 , qв2х2 – отношение С/Ш по мощности на входах приёмных каналов.
Анализ полученных выражений (2.13), (2.14) и (2.15) показывает, что отношение С/Ш по мощности на выходе КВК прямо пропорционально коэффициенту накопления, квадрату коэффициента корреляции (при слабом отношении С/Ш на входе), коэффициенту потерь возникающих из-за невыравненности по разности хода и различия доплеровских частот полезного сигнала на входе приёмных каналов и коэффициенту формы (в случае, когда АЧХ приёмных трактов отлична от прямоугольной).
Для проверки полученных выражений (2.14), (2.15) была разработана математическая модель ( -модель) корреляционной обработки и проведено моделирование в среде Matlab с применением пакета Simulink, с накоплением достаточной статистики при 7 =1024 и полосой сигнала А/=5 МГц. Применялся КИХ фильтр с гауссовской характеристикой и БИХ фильтр с оконной функции Чебышева. Результаты моделирования показали, что отношение С/Ш по мощности на выходе КВК соответствует аналитическому выражению (2.13). На рисунке 2.4 показаны потери в отношении С/Ш при АЧХ приёмного тракта гауссовского вида к отношению С/Ш при АЧХ приёмного тракта прямоугольного вида, при изменении величины ошибки разности хода . Из рисунка 2.4 следует, что отношение С/Ш на выходе КВК при АЧХ приёмного тракта гауссовского вида больше в 1,2…1,5 раза, чем отношение С/Ш при АЧХ прямоугольного вида. С увеличением ошибки (расстройки) отношение С/Ш на выходе КВК уменьшается. Это связано с тем, что АЧХ гауссовского вида имеет большую площадь, чем АЧХ прямоугольного вида и при корреляции сигналов возрастает уровень амплитуды КФ.
Методы и способы подавления ”антикорреляционных” сигналов в двумерном корреляторе при цифровой обработке
“Антикорреляционные” сигналы (помехи) делятся на несколько типов [55]: узкополосная помеха- это помеха, у которой эффективная ширина непрерывного энергетического спектра существенно меньше полосы пропускания приёмного тракта корреляционной системы [56]. Этот тип помехи является одной из опасных, так как в узкой полосе сосредоточена большая мощность и имеется широкая КФ, которая занимает много элементов разрешения во временной плоскости, при этом сильно ухудшается точность измерений параметров. Примером такой помехи являются сигналы дальномера с применением многочастотного гармонического сигнала для измерения дальности фазовым методом, связные и измерительные сигналы, работающие на приёмных и смежных частотных диапазонах, полоса которых не более десятков кГц; периодическая помеха (стационарная) имеет многопиковую периодическую КФ [7,9] во временной плоскости. При воздействии такой помехи на коррелятор получается неоднозначность в определении параметров сигнала, ухудшается разрешение. КФ такой помехи представляет собой искажённый сигнал с тем же периодом и эти искажения тем больше, чем шире спектр исходного сигнала [9]. Одним из распространенных и быстро реализуемым типом такой помехи является гармонический синусоидальный сигнал, который является как узкополосным, так и периодическим. Примером получения такой помехи являются измерительные системы с модулированным синусоидальным сигналом для измерения доплеровской скорости. КФ имеет вид cos сот [52] (где г- задержка сигнала) во временной плоскости и является самой опасной помехой, так как переводит временной коррелятор в режим насыщения, переполняя разрядную сетку вычислителя; непериодическая помеха или помеха специального типа имеет многопиковую периодическую КФ, либо по форме близкую к ней, которая приводит к неоднозначному определению параметров сигнала. К этим помехам можно отнести “скользящую” по частоте помеху (нестационарную) типа ЧМ. В зависимости от параметра такой помехи неоднозначность получается в двух плоскостях [7].
Амплитудно-частотно-модулированная шумовая помеха представляет собой продукт модуляции по амплитуде и частоте независимыми шумовыми сигналами. Воздействие такой помехи на приёмный тракт, когда полоса помехи равна полосе пропускания приёмного тракта, в известной мере аналогично воздействию шума с распределением отличного от нормального. АКФ шума с равномерным распределением и ограниченной полосой- 3 МГц показано на рисунке 3.1. Во временной области АКФ (рисунок 3.1, а) имеет треугольный вид с главным пиком посередине. Такая структура сигнала может дать неоднозначность при наложении коррелированных шумов и помех, при этом образуются пики, которые могут повышаться и достичь основного пика. В частотной области отсутствует неоднозначность по частоте (рисунок 3.1, б). Спектр был получен с применением оконной функции Чебышева. Эта операция даёт незначительное повышение отношения С/Ш и сужение полосы центрального пика. Рисунок 3.1 - АКФ шумового сигнала с равномерным распределением “пачечная” помеха имеет многопиковую периодическую КФ в двух плоскостях при длительности пачки тПач=Тг. Обобщенным примером такой помехи является последовательность равностоящих шумовых гауссовских сигналов, смещённых на тСЛ т0, где т0 - время корреляции. АКФ шумовой пачки, состоящей из 10 шумовых сигналов, каждый из которых смещён на 100 дискретов (интервалов дискретизации сигналов) один относительно другого, показан на рисунке 3.2. В АКФ во временной области (рисунок 3.2, а) амплитуды пиков убывают по треугольному закону. В центре имеется главный пик. Побочные пики АКФ могут быть приняты за основные пики слабых сигналов. При действии коррелированных шумов и помех боковые пики могут превышать главный пик слабого полезного сигнала, что может привести к неоднозначности. В частотной области (рисунок 3.2, б) получаем неоднозначность по всем элементам частоты. Спектр получен с применением оконной функции Чебышева.
Первый способ. Сущность способа состоит в том, чтобы подавить помеху до корреляции адаптивным фильтром. Анализатором спектра определяется частота и полоса помехи. Подавление осуществляется адаптивным перестраиваемым цифровым фильтром (рисунок 3.3), например, режекторным фильтром второго порядка (рисунок 3.4) [144]. На рисунке 3.3 и далее показан один из приёмных каналов коррелятора. Анализатор спектра измеряет спектр мощности помехи. Для построения анализатора применяют скользящий спектральный анализ [71,72] или используют набор узкополосных фильтров [73,74]. Так как спектры мощности узкополосных и периодических помех имеют большую величину в ограниченном диапазоне, то эти сигналы могут легко обнаруживаться на фоне других сигналов.
Коэффициент передачи режекторного фильтра: /ox 1 т \ + 2K,e J6} + e j2a} H(eJ ) =(1 + А2) 2 \ + Kl(\ +К2)е J6}+К2е j2a} Если необходимо, чтобы на частоте со\ коэффициент передачи фильтра был равен нулю, числитель приравнивается к нулю и решая это уравнение, получаем значения коэффициентов К] и Kf. Кх — — COS со - задает частоту режекции, _ - sm(A/) _ задает ширину полосы /. Адаптивно изменяя коэффициенты Ki cos(A/") и К2, можно вырезать необходимую частоту и полосу помехи. Данным способом можно подавить узкополосные и периодические помехи, которые занимают не более 1/2 ширины спектра полезного сигнала. Достоинство способа: легко программно реализуем, большой коэффициент подавления.
Недостатки: для определения частоты подавления необходимо иметь анализатор спектра и установить уровень порога; при подавлении помехи искажается спектр полезного сигнала; количество фильтров равно количеству помех; невозможность подавления ”скользящей” по частоте помеху. Метод хорошо применим при наличии априорных сведений о помехах.
Второй способ. Заключается в том, чтобы ограничить уровень помехи до корреляционной обработки либо во временной (рисунок 3.5), либо в частотной области (рисунок 3.6). В первом случае вся полоса частот разбивается при помощи фильтров на узкие участки и в них поддерживается постоянное значение мощности помехи в каждом канале, а затем снова собирается весь исправленный спектр и подаётся на корреляционную обработку. Полоса пропускания каждого канала: AFK = AfT I п, где А/г - полоса приёмного тракта; п - число каналов. Этот способ позволяет ограничивать мощные узкополосные и периодические помехи в случае использования дискретного коррелятора.
Устройство, схема и параметры стенда корреляционной обработки
Блок обработки сигналов и информации (блок) для построения корреляционных систем- это комплекс различных деталей, узлов и программного обеспечения, определённым образом объединённых электрически, механически и программно друг с другом и выполняющих заданные функции в заданных условиях и режимах эксплуатации. От правильного выбора деталей и материалов, правильного их размещения и закрепления, зависят конструктивные характеристики блока: объём, масса, допустимые условия эксплуатации, надежность, стоимость. От правильного выбора ЭБ, электрического монтажа и размещения составных единиц, алгоритмов и программного обеспечения зависят электрические характеристики блока: потребляемая мощность, производительность, объём, стоимость.
При построении блока решаются следующие основные задачи: выбор и оптимизация методов и алгоритмов реализации двумерной корреляционной обработки в реальном времени; выбор ЭБ для реализации алгоритмов корреляционной обработки сигналов; выбор конструкции блока (конструктива), выполнение требований по механическим и климатическим воздействиям; выбор методов охлаждения для конкретного варианта блока и обеспечение теплового режима; выбор электропитания и выполнение электромагнитной совместимости внутри блока: рассмотрение вариантов построения источников питания, пути уменьшения помех от работы источников питания и составных единиц, методы монтажа, разводки силовых шин и информационных каналов в блоке. Все эти вопросы были проработаны, изучены и нашли отражение в том или ином объёме в данной работе. В главе 1 был предложен новый алгоритм получения ДКФ и описана его структура. Алгоритм позволяет минимизировать вычислительные требования, предъявляемые к вычислителю. Представляется целесообразным рассмотреть несколько вариантов реализаций, предложенного алгоритма, на доступных и готовых аппаратно-программных системах и перспективных типов ЭБ. В результате этого рассмотрения, необходимо оценить эффективность и целесообразность применения того или иного варианта построения.
Выбор ЭБ является одним из главных вопросов построения блока, так как от правильного выбора ЭБ зависит, в конечном итоге будут ли выполнены требования к параметрам обработки и в каком объёме [21]. Анализ выбора существующей и перспективной ЭБ для систем корреляционной обработки приведён в Приложении 4. Из этого материала следует, что архитектурные особенности ПЛИС, как нельзя лучше приспособлены для конвейерной реализации разных типов операций таких как фильтрация, спектральный анализ, модуляция, демодуляция, преобразование сигналов, детектирование, свертка, корреляция, в том числе с помощью двойного БПФ. Поэтому ПЛИС рационально использовать для предварительной обработки сигнала и корреляционного анализа потока входных данных. ГП приспособлен для обработки изображений, т.е. для двух или трехмерной обработки, обработки массивов информации, выполнения векторно-матричных операций. ГП присуще следующее правило: чем больше объём задачи, тем выше производительность. Выполнение последовательных арифметических вычислений на ГП нецелесообразно.
К сожалению, решить задачу получения ДКФ в реальном времени на одном вычислителе средней производительности довольно трудно. Необходимо решить вопрос с конвейерной обработкой, поскольку ГП не позволяет обрабатывать параллельно разнотипные задачи, а ПЛИС требует очень больших ресурсов при двумерной обработке. Предлагается один из вариантов реализации: использовать комбинацию ПЛИС для корреляционной обработки сигналов и ГП для выполнения векторно-матричных операций, а УП для отображения и управления. Разделение задач позволяет использовать ПЛИС и ГП средней производительности. Это существенно удешевляет реализацию, поскольку ПЛИС большого объёма и мощный ГП стоит достаточно дорого.
Для дальнейшего исследования предлагается рассмотреть второй вариант реализации, который заключается в том, чтобы использовать высокопроизводительный ГП для корреляционной обработки и одновременно производить на нём частотную фильтрацию, а УП применить для подготовки данных, отображения и управления.
Кратко коснёмся вопросов аппаратного построения блока, т.е. вопросов конструктива, питания, тепловыделения и электромагнитной совместимости. Как известно [86,87] в результате совместного действия вычислительных средств как по тепловыделению, так по взаимным помехам по питанию могут возникать сбои и отказы аппаратуры.
4.2 Реализация ДКФ на ПЛИС и ГП 4.2.1 Устройство, схема и параметры стенда корреляционной обработки
Один из вариантов реализации ДКФ в реальном времени по предложенному алгоритму (раздел 1.2.1) был исследован при помощи отладочной платы ЦОС Development Kit-4 фирмы Nallatech [145]. Основу которой составляет ПЛИС серии Virtex-IV фирмы Xilinx. Плата ЦОС и персональная ЭВМ образуют стенд корреляционной обработки (рисунок 4.1) приёмной позиции пассивного комплекса радиотехнического контроля. Стенд совместно с ВЧ приёмником даёт возможность исследователю производить приём и обработку сигналов радиоэфира с двух антенных систем, позволяет выполнять разработку и отладку как аппаратного, так и программного обеспечения системы.
В плату ЦОС входят: двухканальный АЦП серии AD6645, двухканальный цифро-аналоговый преобразователь и ФД- AD9772, ПЛИС обработки типа xc4vsx35, интерфейсный контроллер на основе ПЛИС Spartan-II, память типа SRAM- 512 кБ32 бит, управляемый тактовый генератор- Virtex-II, источник вторичного питания. Плата ЦОС соединяется с ЭВМ через PCI шину с пропускной способностью 33 МГц\32 бит.
ЭВМ состоит из: УП типа Intel Core 2 Duo E6750 2,6 ГГц (2 ядра) и графической платы GeForce 8600GT (ГП–G84) фирмы Nvidia [146], соединённой с ЭВМ шиной PCI Express. Структурная схема процесса вычисления ДКФ показана на рисунке 4.2.