Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Оптические адаптивные фильтры для подавления помех (состояниепроблемы) 12
Введение 12
1.1. Структурам принцип действия адаптивных фильтров 12
1.2. Классификация адаптивных фильтров 18
1.2.1. Адаптивные фильтры КИХ-типа 18
1.2.2. Адаптивные фильтры БИХ-типа 19
1.2.3. Адаптивные фильтры с преобразованием сигнала 19
1.3. Оптические адаптивные фильтры и их классификация 22
/, 3.1. Классификация оптических адаптивных процессоров 22
1.4. Оптические адаптивные подавители помех (ОАПП) 24
1.4.1. Адаптивный линейный предиктор 24
Л 4.1.1. Дискретный предиктор, синтезируемый во временной области 24
1.4.1.2. Предиктор, работающий в непрерывном времени 27
1.4.1.3. Предиктор, синтезируемый в частотной области 28
1.4.2. ОАПП, синтезируемые во временной области 31
1.4.2.1. Оптическая схема ОАПП Брауна и Роудз 31
1.4.2.2. Оптические адаптивные подавители помех лаборатории Электрооптики Пенсильванского университета 33
1.4.3. ОАПП, синтезируемые в частотной области 40
1.4.3.1. Схема Брауна и Роудз 40
1.4.2.1. Модифицированная схема Брауна и Роудз 44
1.4.2.2. Схема ОАПП на фоторефрактивном кристалле 45
1.4.2.3. Оптический адаптивны й процессор Вандер Люгта 50
Выводы 58
Глава II. Выбор и обоснование алгоритма адаптации) 59
Введение 59
2.1. Адаптивный линейный векторный сумматор 59
2.2. Выбор алгоритм адаптации 61
2.3. Адаптивный алгоритм минимума среднеквадратической ошибки (МСКО) 69
2.4. Анализ структуры и функционирования алгоритма МСКО 73
2.5. Методика расчета алгоритма МСКО 80
2.6. Основные особенности МСКО-алгоритма 82
2.7. Адаптивный фильтр, работающий по критерию минимума СКО 85
Выводы 87
Глава III. Разработка схем оптического адаптивного подавителя помех для радиолокации (ОАПП) 88
Введение 88
3.1. Постановка задачи 88
3.2. Выбор и обоснование схемы оптического адаптивного подавителя помех (ОАПП) 90
3.3. Анализ работы предложенного ОАПП и алгоритм его функционирования 98
3.4. Визуальная модель модифицированного оптического адаптивного подавителя помех 105
Выводы. 114
Глава IV. Испытание визуальной модели многоканального оптического адаптивного фильтра (МОАФ). 115
Введение 115
4.1. Испытание одноканальной модели оптического адаптивного фильтра (ОАФ) 117
4.2. Разработка технических требований к основным элементам МОАФ 124
Выводы 125
Глава V. Экспериментальные исследования основных характеристик жидкокристаллического пространственно-временного модулятора света (ЖК ПВМС) для ОАФ 127
Введение 127
5.1. Устройство, принцип работы и основные характеристики ЖК ПВМС 128
5.2. Методика измерений ЖК ПВМС 130
5.3.Исследовани характеристик ПВМС в стационарном режиме 135
5.4. Временные характеристики и пути повышения быстродействия ПВМС 137
Выводы 140
Заключение
Основные результаты работы 141
Публикации автора 142
Цитируемая литература
- Классификация адаптивных фильтров
- Адаптивный алгоритм минимума среднеквадратической ошибки (МСКО)
- Выбор и обоснование схемы оптического адаптивного подавителя помех (ОАПП)
- Разработка технических требований к основным элементам МОАФ
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время адаптивные фильтры находят все возрастающее применение в; различных областях современной: техники * [1-4]. Особый интерес представляет подавление активных широкополосных помех в радиолокационных системах (радиопротиводействие), поэтому исследование и разработка новых методов и средств для подавления активных помех в радиолокации; и связи являются весьма актуальными.
Задача выделения полезного сигнала из шума, в принципе, может быть решена методами винеровской фильтрации. Однако при синтезе винеровского фильтра необходима; априорная информация' о статистических характеристиках шума. При отсутствии таковой целесообразно использовать методы адаптивной фильтрации.
Известные к настоящему времени адаптивные фильтры [5-7] имеют сравнительно узкую полосу пропускания: и реализованы на современной электронной; элементной базе; Однако при необходимости подавления, помех: в реальном времени и в широкой полосе частот требуется высокое быстродействие, и реализация адаптивных фильтров на электронных цифровых интегральных схемах сталкивается с определенными трудностями.
В этой связи несомненный: интерес представляют оптические и акустооптические методы обработки сигналов, обладающие высокой производительностью вычислений [8-14]. Было предложено несколько различных схем оптических подавителей с синтезом адаптивных фильтров как во временной, так ив частотной областях [9, 15-22]. Предложенные оптические адаптивные фильтры для подавления помех ориентированы, главным образом, на подавление помех в фазированных антенных решетках [9, 23-25] и, в меньшей степени, в радиолокационньтх системах и; строятся по известной; схеме электронного подавителя помех, предложенной Уидроу [2]. Функционально они представляют собой предикторы текущих значений помехи (ее оценки), причем трансверсальный программируемый фильтр и корреляторы сигналов по времени и пространству реализуются средствами акустооптики и оптической обработки информации.
Несмотря1 на обнадеживающие первоначальные результаты, оптические адаптивные фильтры не получили широкого применения для подавления широкополосных помех из-за отсутствия акустооптических модуляторов (АОМ) и жидкокристаллических пространственно-временных модуляторов света (ПВМС) с требуемыми характеристиками и сложности предложенных схем.
Наибольший практический интерес из известных схем представляет многоканальная архитектура оптического адаптивного фильтра для подавления широкополосных помех [26]. К сожалению, из-за сложности схемы (три двадцати четырехканальные АО ячейки) и трудностей настройки, такой фильтр не оправдал возлагаемых на него надежд.
В этой связи разработка и- исследование сравнительно несложного многоканального оптического адаптивного фильтра для подавления1 широкополосных помех, реализуемого на отечественной элементной базе, представляется актуальной задачей.
Цель работы.. Целью работы является разработка схемы многоканального оптического адаптивного фильтра для подавления широкополосных активных помех в радиолокации,. исследование методами машинного моделирования его, потенциальных характеристик по подавлению помех, а также разработка требований к его основным функциональным элементам.
Основные задачи работы. Достижение поставленной цели предусматривает решение следующих основных задач:
Разработка схемы многоканального оптического адаптивного фильтра (МОАФ), обеспечивающего эффективное подавление широкополосных помех.
Анализ работы одноканального варианта предложенной: схемы МОАФ, составление алгоритма его функционирования и разработка машинной модели (программы) для моделирования его работы в различной помеховой обстановке.
Обоснование выбора алгоритма адаптации МОАФ.
Исследование влияния на коэффициент подавления шумовой широкополосной помехи разрешающей способности акустооптическои линии задержки (АОЛЗ) и акустических потерь в ней; постоянной времени, (времени- интегрирования) жидкокристаллического ПВМС с оптической адресацией (ЖК ПВМС); неоднородности распределения, интенсивности в лазерных пучках записи и считывания информации в оптических корреляторах с временным, и пространственным интегрированием.
5. Разработка требований к параметрам АОЛЗ, ЖК ПВМС и коллиматорам, обеспечивающим максимальное подавление помех.
6. Исследование характеристик подавления широкополосных помех многоканальным оптическим адаптивным фильтром (ОАФ).
7. Экспериментальное исследование временных характеристик и характеристик чувствительности ЖК ПВМС, важных для применения в МОАФ.
Методы исследования. При решении поставленных задач используются методы и' средства акустооптики, когерентной оптики, адаптивной фильтрации, математического моделирования и численного анализа с оценкой влияния основных функциональных элементов процессора на коэффициент подавления помехи.
Объект исследования. Оптико-электронный адаптивный процессор для подавления широкополосных шумоподобных помех в радиолокаторе.
Научная новизна. Наиболее значимые новые научные результаты работы заключаются в следующем:
1. Показаны преимущества использования оптических методов обработки информации при построении адаптивных процессоров для подавления широкополосных шумоподобных активных помех в радиолокации.
2. Разработана схема многоканального оптического адаптивного фильтра для подавления широкополосных помех.
3. Разработана математическая модель функционирования одноканального варианта предложенного МОАФ и исследовано его поведение в различной помеховой обстановке.
Исследовано влияние характеристик АОЛЗ, ЖК ПВМС и коллиматоров на коэффициент подавления. (КП) помехи. Показано, что наибольшее влияние на уменьшение КП помехи оказывают время интегрирования ЖК ПВМС и временной сдвиг между помехами б основном и опорном каналах.
Сформулированы требования к параметрам АОЛЗ, ЖК ПВМС и, коллиматорам, обеспечивающим эффективное подавление широкополосных помех.
Исследованы экспериментально временные характеристики и характеристики спектральной чувствительности образцов ЖК ПВМС, разработанных в ГОИ им. СИ. Вавилова.
Достоверность научных и практических результатов. Научные положения, выводы и рекомендации, представленные в диссертационной работе, строго аргументированы, достоверность и надежность полученных результатов обеспечивается применением разносторонних методов исследования и является установленным фактом.
Практическая значимость работы. Полученные в диссертации научные результаты и предложенные технические решения могут быть использованы при создании нового поколения адаптивных подавителей помех для радиолокации на основе использования методов и средств когерентной оптики и акустооптики, а также при разработке элементной базы для них. Оптические адаптивные подавители помех отличает высокое быстродействие при работе с широкополосными шум о подобными помехами (работа в реальном масштабе времени), малые габариты и энергопотребление и более- высокая- стойкость к внешним: радиоактивным^ воздействиям по сравнению с электронными аналогами.
Результаты работы расширяют возможности практического использования методов оптической обработки информации, а также могут быть использованы в учебном процессе при чтении курсов по адаптивным фильтрам и оптическим процессорам.
Научная новизна и практическая значимость работы были отмечены Правительством Санкт-Петербурга, Министерством образования России и Российской Академией наук, дважды (в 2002 и 2003 гг.) предоставлявшими в рамках целевой программы "Государственная поддержка высшего образования и фундаментальной науки" персональные гранты Костину К,Б. как победителю^ конкурсов грантов для студентов, аспирантов и молодых специалистов (дипломы АСП № 302283 от 2002 г. и № 303190 от 2003 г.). По результатам проделанной работы Дирекция проекта "Молодые ученые - промышленности Северо-Западного региона" наградила Костина К.Б. медалью "За преданность науке" (удостоверение №136 от 20.02.04 г.). Апробация работы.
Результаты работы были доложены на следующих национальных и международных конференциях: на военно-технической конференции "Военная радиоэлектроника: проблемы создания- и совершенствования радиоэлектронной техники, подготовка специалистов" (Санкт-Петербург, 2000), на.IV международной і конференции молодых ученых "Волновая электроника и ее применение в информационных и телекоммуникационных системах" (Санкт-Петербург, 2001), на 16 Европейском форуме "Частота и время EFTF'02" (Санкт-Петербург, 2001), на международных конференциях "Лазеры, измерения, информация - 2002" (Санкт-Петербург, 2002) и "Лазеры, измерения, информация - 2003" (Санкт-Петербург, 2003), на Международном оптическом конгрессе "Optics-XXI" (Санкт-Петербург,
2002), на Политехническом симпозиуме "Молодые ученые-промышленности Северо-Западного региона" (Санкт-Петербург, 2002), на седьмой Санкт-Петербургской Ассамблее молодых ученых и специалистов (Санкт-Петербург, 2002), на III Международной конференции студентов, молодых ученых и инженеров "Optics 2003" (Санкт-Петербург, 2003).
Научные доклады, представленные на Политехническом симпозиуме "Молодые ученые-промышленности Северо-Западного региона" (Санкт-Петербург, 2002) и: на III Международной конференции студентов, молодых ученых и инженеров "Optics 2003" (Санкт-Петербург, 2003) были признаны лучшими, что подтверждено соответствующими дипломами. Публикации.
Основное содержание диссертации отражено в 16 научных публикациях, из них — в 9 научных статьях и 7 докладах на конференциях и симпозиумах. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка цитируемых работ и приложения. Объем работы - 153 страницы, включая 46 рисунков и 3 таблицы. Содержание работы.
Во введении дано обоснование актуальности темы диссертации, определены цель работы, научная и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту. Приведены сведения об апробации работы и кратко изложено ее содержание.
В первой главе рассмотрены структура и принцип действия адаптивных фильтров и дана их классификация. Проведен анализ схем известных к настоящему времени: оптических адаптивных фильтров (ОАФ) и приведена их классификация. Рассмотрены различные типы адаптивных подавителей помех.
Во второй главе проведен анализ различных алгоритмов, адаптации, используемых для решения задачи подавления шумов. Рассмотрены особенности работы, преимущества : и недостатки алгоритмов случайного поиска, Ньютона, наискорейшего спуска, минимума средне-квадратичной ошибки (СКО). Показано, что для решения поставленной в работе задачи наиболее предпочтительным является выбор алгоритма минимума среднеквадратичной ошибки (МСКО). Подробно проанализирована структура и особенности работы этого алгоритма. Приведена обобщенная структурная схема адаптивного фильтра, реализованная на базе алгоритма МСКО и рассмотрены особенности ее работы.
В третьей главе проведено исследование. возможности создания оптико-электронного адаптивного процессора для подавления,помех, осуществлен выбор и обоснование схемы ОАПП; Проведен анализ работы предложенного ОАПП и разработан алгоритм его функционирования, сформирована визуальная, модель оптического адаптивного подавителя помех с целью дальнейшего исследования его функционирования при различной помеховой обстановке, разработана структура многоканального ОАПП (МОАПП).
В четвертой: главе представлены программа и результаты. испытаний методами машинного моделирования визуальной модели одноканального варианта предложенной схемы 8-канального ОАФ в условиях различной помеховой-обстановки,
В,; пятой. главе приведены результаты. экспериментальных исследований ЖК ПВМС для ОАПП и МОАПП. Рассмотрены временные, характеристики и характеристики спектральной чувствительности ЖК ПВМС с оптической адресацией, важные при их использовании в исследуемом процессоре; Реализована программа экспериментальных исследований и приведены ее результаты. Приведено описание экспериментальной установки а также методика проведения экспериментов. Представлены результаты экспериментов и приведен их анализ.
В заключении сформулированы основные результаты работы. Научные положения, выносимые на защиту.
Положение 1. Разработанная схема многоканального оптического адаптивного фильтра для подавления широкополосных (а полосе 20 МГц) шумовых активных помех- в радиолокации, отличающаяся, от известных аналогов, более высоким оптическим коэффициентом передачи в разомкнутой петле обратной связи, меньшим числом, многоканальных акустооптических модуляторов и простотой юстировки.
Положение 2, Математическая модель функционирования одноканального варианта предложенной схемы оптического адаптивного процессора для подавления широкополосных помех и программа для ее испытаний методами машинного моделирования.
Положение 3. Результаты исследования методами машинного моделирования влияния на коэффициент подавления помех характеристик акустооптической линии задержки, жидкокристаллического ПВМС с оптической адресацией и коллиматоров лазерного излучения записи и считывания.
Положение 4. Требования к характеристикам акустооптической линии задержки, жидкокристаллическому ПВМС и коллиматорам, обеспечивающим эффективное подавление активных широкополосных помех в полосе 20 МГц. Положение 5. Результаты экспериментальных исследований временных характеристик и характеристик чувствительности жидкокристаллического ПВМС с оптической адресацией, важные для его использования в предложенной схеме оптического адаптивного фильтра.
Классификация адаптивных фильтров
Адаптивные фильтры БИХ-типа используют рекурсивные программируемые цифровые, фильтры, которые обеспечивают более быструю сходимость, чем: их трансверсальные г аналоги. Другое преимущество фильтра с обратной связью над трансверсальным заключается в существенном сокращении объема вычислений. Однако; эти преимущества достигаются определенной ценой. С одной стороны наличие обратной связи позволяет фильтру очень низкого порядка иметь растянутую импульсную; характеристику и резкий; спад частотной характеристики. Но, с другой стороны, наличие обратной связи делает проблематичной устойчивость фильтра.
В отличие от фильтров КИХ-типа, ядро фильтра БИХ-типа не является устойчивым при произвольном выборе коэффициентов. Поэтому нельзя с уверенностью гарантировать устойчивость ядра фильтра в ходе расчета адаптивного алгоритма. Для обеспечения его устойчивости- необходима высокая точность расчета цифровой схемы. Кроме того, наличие-обратной связи делает градиент функции у(п) существенно более сложным, чем в случае фильтра КИХ-типа;
Таким образом, главным препятствием широкому использованию адаптивных фильтров БИХ-типа является отсутствие эффективных и несложных алгоритмов для. настройки искомых коэффициентов усиления- программируемого фильтра с обратной связью. Используемые в АФ БИХ-типа алгоритмы непрерывно разрабатываются и основываются на концепциях минимальной среднеквадратичной ошибки и на базе нелинейной теории устойчивости. Адаптивные фильтры этого типа; использовались в радиолокации и радиосвязи для; ослабления влияния многолучевого распространения сигнала, а; также в радиолокационных измерительных приемниках для выделения импульсов на фоне шумов. 1.2.3: Адаптивные фильтры с преобразованием сигнала;
Интерес к адаптивным фильтрам данного типа основан на двух основных преимуществах реализации, процедуры адаптации в частотной области по сравнению с временной: - можно существенно уменьшить объем вычислений; - можно улучшить свойства сходимости адаптивного процесса.
Реализуемые при этом преобразования сигнала - это быстрое преобразование Фурье (БПФ) [39,42] и преобразование Уолша [43,44]. Использование преобразования Уолша упрощает вычисления.
Структурная схема адаптивного І фильтра с обработкой сигнала в частотной области на основе круговой свертки приведена на рис. 4 [45,46]. Входной сигнал х(п) и искомый отклик d(n) накапливаются в буферных запоминающих устройствах для формирования блоков данных, содержащих по N выборок. С помощью N-мерного БПФ они преобразуются в частотную область. Каждый из выходных сигналов БПФ представляет собой набор из N комплексных чисел. Полученные значения искомого результата преобразования вычитаются из входных значений: на соответствующих частотах для получения N комплексных сигналов ошибок. В результате формируются N комплексных весовых коэффициентов, каждый из которых соответствует своей спектральной выборке. Дня-каждого блока данных производится однократная независимая корректировка каждого весового коэффициента. Взвешенные выходные сигналы поступают на блок обратного БПФ для получения выходного сигнала у(п). Для корректировки каждого весового коэффициента используется комплексный алгоритм МСКО [47].
Оценим величину уменьшения; объема вычислений при использовании адаптивного фильтра с обработкой сигнала в частотной области по сравнению с традиционной адаптивной фильтрацией во временной области. Чтобы получить N выборок выходных данных с помощью МСКО-адаптивного фильтра с N отводами, производящего обработку во временной области, требуется: 2N2 умножений вещественных чисел. Для получения того же объема выходных данных с помощью фильтра, выполняющего обработку сигнала в частотной области, требуется три N-мерных БПФ и 2N комплексных умножений- для комплексного взвешивания и корректировки. В- случае же вещественных входных данных все результаты преобразований становятся симметричными и потому можно исключить почти половину весовых коэффициентов. При этом N-мерное БПФ можно реализовать с помощью N/2-мерного БПФ при вдвое меньшем (N/2) числе комплексных умножений [42, 48]. Для N/2-мерного БПФ требуется примерно [(N/4)log2(N/2) -N/2] комплексных умножений для получения результата преобразований в двоичной: системе счисления [49]. Полагая, что для каждого комплексного умножения-необходимы четыре вещественных умножения, получаем, что для1 фильтра, выполняющего обработку в частотной области, требуется 3N log2{N/2) + 4N
Большинство схем оптических адаптивных фильтров (ОАФ), предложенных к настоящему моменту, предназначено для подавления помех и обработки сигналов в фазированных антенных решетках [19, 50-61]. Одна из особенностей такого применения заключается в том, что обработка принимаемого: сигнала и шума должна вестись в реальном времени с минимальной временной задержкой. Ввиду использования сложных радиосигналов с большой базой, использование традиционных электронных адаптивных процессоров (как аналоговых, так и цифровых) становится проблематичным. Поэтому внимание ученых и разработчиков сконцентрировано на создании специализированных ОАФ для обработки радиосигналов[22, 62-68]. В оптических процессорах время обработки сигнала не зависит от сложности сигнала благодаря параллельности обработки. Это является одной из основных причин, по которой оптическая обработка сигналов: является настолько привлекательной для применения в данной области. Тем не менее, существуют определенные трудности, которые также заслуживают внимания (например, отсутствие устройств ввода и: вывода сигналов с заданными параметрами). 1.3.L Классификация оптических адаптивных процессоров
Адаптивный алгоритм минимума среднеквадратической ошибки (МСКО)
Это и есть алгоритм минимума среднеквадратичной ошибки. Цифровой адаптивный процессор, работающий по алгоритму МСКО. должен выполнять операции (2-13) для вычисления сигнала ошибки и (2-15) для вычисления "обновленного" (пересчитанного) импульсного отклика адаптивного фильтра. Поскольку в алгоритме наименьших квадратов априори предполагается, что поверхность СКО является квадратичной, он работает лучше, чем рассмотренные выше алгоритм Ньютона и алгоритм наискорейшего спуска. Скорость сходимости алгоритма МСКО гораздо выше, поскольку этот алгоритм работает гораздо быстрее, чем алгоритмы спуска: для достижения относительного среднего значения СКО на 10% алгоритму МСКО требуется менее ста итераций, в то время как алгоритму наискорейшего спуска требуется несколько тысяч итераций. Этот факт, наряду с существенным упрощением работы процессора, сделали алгоритм МСКО наиболее предпочтительным по сравнению с другими алгоритмами.
Были предприняты попытки использования такой же оценки градиента (2-14), применяемой в методе наименьших квадратов для алгоритма Ньютона, который работает, быстрее алгоритма наискорейшего спуска, поскольку характеризуется-прямым: движением- в точку минимума. Это так называемый алгоритм: МСКО/Ньютона, который можно считать идеальным стандартом работы. Идеальным: он- считается5 потому, что предполагает априорную информацию о корреляционной: функции (матрице) шума в опорном-канале R . Стандартом же он считается ввиду, того, что демонстрирует: превосходящее качество работы по: сравнению с другими алгоритмами. Алгоритм является идеальным втом смысле, что характеристики его функционирования недостижимы в практических случаях, но к: их реализации: можно стремиться. Поэтому идеальный алгоритм является эталоном: для сравнения с ним других алгоритмов. Алгоритм МСКО/Ньютона заложил основу для алгоритма последовательной регрессии [1], который, в свою очередь, не является идеальным, поскольку здесь уже производится: оценка; R на каждой итерации. В:. остальном; алгоритм: последовательной регрессии идентичен идеальному алгоритму МСКО/Ньютона.. По качеству работы этот алгоритм можно поместить между идеальным алгоритмом и алгоритмом минимума СКО.
Для- того, чтобы классификация адаптивных алгоритмов! была полной,. необходимо: упомянуть. еще, один, класс. В отличие от перечисленных, в основе алгоритмов случайного поиска находится: поиск минимума рабочей функции случайным образом [3]. Существуют стохастические алгоритмы двух типов. Первый - линейный, алгоритм случайного- поиска - относится: к алгоритмам; выбора случайного направления движения в пространстве весовых коэффициентов, второй -к алгоритмам выбора последовательности случайных точек в пространстве весовых коэффициентов. Хотя линейный алгоритм случайного поиска1 основан на случайном изменении вектора; весовых коэффициентов, он функционирует аналогично алгоритму, наискорейшего спуска: [102]. При случайном: поиске весовые коэффициенты сходятся к Н" по закону геометрической прогрессии: с такими же постоянными- времени, как и при наискорейшем спуске. При- фиксированной: скорости; сходимости относительное: среднее значение СКО для; линейного: алгоритма случайного поиска вдвое: больше, чем для . алгоритма наискорейшего спуска.. Поэтому последний, имеет преимущество.. Однако первый алгоритм легко реализовать, — он эффективен в качестве модели естественного отбора. С точки зрения объема входных данных, линейный алгоритм случайного поиска и алгоритм наискорейшего спуска намного менее эффективны алгоритма наименьших квадратов и при заданной скорости сходимости имеют более высокое относительное среднее значение СКО. Однако их можно применять в случаях, когда алгоритм наименьших квадратов может оказаться неприменимым, т.е. когда нет входных сигналов. или регулируемые- параметры не являются весовыми коэффициентами сигналов. Линейный алгоритм случайного поиска состоит в том, что для проверки на каждой итерации выбирается: случайное направление. В [103]. для адаптивных систем разработан алгоритм проверки случайных точек в пространстве рабочих параметров. Это напоминает процесс деления и отбора клеток. Оба алгоритма случайного поиска не могут конкурировать по качеству своей работы с перечисленными ранее алгоритмами, но,, тем не менее, они полезны при теоретических1 исследованиях развития биологических систем.
В соответствии с алгоритмом адаптации (рис. 19) производится регулировка весовых і коэффициентов адаптивного линейного векторного сумматора с целью минимизации среднего квадрата ошибки. Общее выражение для среднего квадрата ошибки в функции весовых коэффициентов можно получить следующим образом. Будем считать, что входные сигналы и желаемый отклик статистически стационарны, а весовые множители фиксированы.
Выбор и обоснование схемы оптического адаптивного подавителя помех (ОАПП)
Из анализа известных к настоящему, времени схем; оптических адаптивных фильтров-для подавления: помех, приведенного в главе I, следует, что наиболее разработанными- И исследованными являются схемы, синтезируемые во временной области,, а для. подавления широкополосных: помех (в полосе 10-20 МГц), представляется целесообразным:использовать многоканальные схемы. Поэтому в. качестве прототипа- разрабатываемого ОАФ выбрана многоканальная: схема, представленная на рис. 11.Рассмотрим сначала \ одноканальный вариант, (рис. 8). Оптическая часть фильтра работает в режиме модуляции по интенсивности лазерного пучка, а не по амплитуде. Это обусловлено главным образом тем, что при амплитудной модуляции операция вычитания оценки. шума n(t) из аддитивной смеси s(t)+n(t) осуществляется на промежуточной частоте, а модуляция по интенсивности позволяет реализовать процедуру подавления помехи по огибающей. Хотя: осуществление - вычитания; на промежуточной частоте. может обеспечить более высокую точность и сохраняет всю информацию о биполярном сигнале, однако при этом требуется обеспечить нулевой фазовый сдвиг между сигналами, поступающими на; вход, дифференциального усилителя [109], Как правило, сигнал от главной антенны s(t) + n(t) поступает на дифференциальный: усилитель без: существенной, задержки, в то время как оценка шума n(t) претерпевает задержку в оптической и, электронной частях, процессора (в особенности в фотодетекторе. и предварительном усилителе). Обычно общая задержка в замкнутой петле обратной;связи весьма мала, чтобы повлиять.на фазу огибающей, однако она оказывается значительной для: фазы, сигнала на промежуточной частоте. В результате шум n(t) и: его оценка n (t) поступают на дифференциальный усилитель с заметным фазовым сдвигом на промежуточной несущей частоте, что существенно уменьшает коэффициент подавления помехи. Это обстоятельство не столь- критично при обработке узкополосных сигналов, но становится основной причиной снижения эффективности подавления помех при работе с широкополосными сигналами. Следует также отметить, что при работе в режиме модуляции по; интенсивности не требуется использовать оптическое гетеродинное детектирование, что упрощает схему процессора и уменьшает потери оптической мощности.
Недостатком режима модуляции по интенсивности является униполярность интенсивности, что заставляет вводить постоянные смещения при: обработке биполярных сигналов1 [16,69]. Это приводит к появлению паразитных низкочастотных составляющих в формируемой оценке помехи-n(t). Однако если обрабатываемый сигнал не содержит составляющих с частотами меньше, чем 1/та, то они могут быть отфильтрованы на выходе фотодетектора [69,108,109].
К недостаткам данной схемы следует отнести большие потери оптической мощности, обусловленные; малой дифракционной эффективностью двух последовательно включенных акустооптических ячеек (АОЯ) (АОМ1 и АОМ2), вследствие чего они вносят потери мощности около - 50 дБ, и потерями на отражение на поверхностях і всех оптических элементов. Другим недостатком являются высокие требования, к. точности юстировки: оптических элементов. Известно [15,16], что наиболее чувствительно к точности юстировки относится АОМЗ. Дело втом, что распределение весовых коэффициентов w(T,t), считываемое с LGLV должно быть точно совмещено с задержанными копиями опорного шума nr(t-т). При.работе на1 промежуточной частоте в полосе 20 МГц неточность совмещения не должна: превышать 5 мкм. Однако требования; к точности; совмещения: существенно уменьшаются, если широкополосный сигнал обрабатывать не в одном, а в нескольких параллельных узкополосных каналах. Так, например, при; использовании 24: каналов допустимая: неточность юстировки достигает 200 мкм: Кроме того, юстировка АОМЗ зависит также от идентичности характеристик АОМ2 и АОМЗ,; я она существенно усложняется; если их временные апертуры не идентичны, а начальные временные задержки в начале апертуры ячеек не равны друг другу. Критичной является и юстировка положения АОМ1.
Для эффективного подавления помехи, необходимо минимизировать временную задержку сигнала ошибки e(t) в замкнутой , петле обратной связи [16,17]. Начальная временная: задержка-: e(t) будет определяться частью апертуры светозвукопроводаАОЯ:от пьезопреобразователя до светового луча, падающего на; него. Следовательно, необходимо сделать ширину светового пучка,. освещающего АОМ1, как можно уже в направлении распространения акустической волны. С этой целью в схеме: процессора использована» цилиндрическая; линза. CL1, которая: фокусирует пучок:на поверхность кристалла. Очевидно, однако, что такое решение. вносит дополнительные; потери: оптической; мощности, поскольку только часть падающего; на ячейку пучка: будет удовлетворять условию дифракции Брэгга. Эти потери І можно: уменьшить, если, использовать; цилиндрические линзы с большим фокусным расстоянием или их комбинацию.
Для: эффективной работы- процессора; необходимо,, чтобы изменения дифракционной эффективности вдоль апертуры АОЯ были как можно меньшими (по крайней- мере, менее 3 дБ). Поэтому материал светозвукопровода. АОЯ; должен вносить возможно - меньшие акустические потери, а расходимость акустического пучка должна; быть минимальной. Однако: на практике невозможно полностью избежать изменений дифракционной эффективности -. по апертуре, что заставляет использовать дополнительные оптические элементы; с соответствующими характеристиками пропускания [17, 18].
Разработка технических требований к основным элементам МОАФ
В данной главе представлены результаты испытаний визуальной (машинной) модели разрабатываемого ОАФ.
Перед испытаниями визуальной модели ОАФ были поставлены две задачи:
1. Количественно; оценить влияние неидеалыгости характеристик основных функциональных элементов процессора на эффективность его функционирования (на примере одноканальнои схемы ОАФ).
2. Проверить реализуемость и эффективность адаптивного подавления; широкополосных помех при условии их разделения на узкополосные каналы.
Для оценки эффективности работы оптического адаптивного подавителя помех обычно используются следующие два критерия: - коэффициент подавления помехи (КП) - характеристика того, насколько широкополосная помеха подавляется адаптивным1 процессором в установившемся режиме. Обычно на практике; КП лежит в пределах от 40 до 50 дБ для сигналов с шириной спектра от 10 до 20 МГц [18]. - стабильность работы процессора и время сходимости. В случае широкополосных стационарных умышленно создаваемых помех, время сходимости может быть определено как период времени, в ходе которого помеха давится на 20 дБ (это значит, что остаточная помеха составляет менее 10% от порогового значения). В нестационарных условиях, когда статистика умышленно создаваемых, помех меняется, во времени, приведенное выше определение должно быть. определенным образом модифицировано. В реальной системе, время. сходимости пропорционально постоянной? времени пространственно-временного модулятора света (ПВМС), которое было принято равным 1 мсек.
Важно отметить, что скорость адаптации процессора и коэффициент подавления взаимозависимы; поскольку ограниченность времени интегрирования ПВМС приводит к наличию ненулевой помехи на выходе процессора [15]. В настоящее время, применение адаптивных фотонных процессоров с коэффициентом подавления 40-50 дБ ограничивается из-за отсутствия ПВМС и акустооптических
(АО) ячеек с требуемыми параметрами.. Действительно, ПВМС, обладающие высоким разрешением, в то же самое время характеризуются низкой дифракционной эффективностью. Вместо усиления интенсивности сигнала, последний ослабляется,, что влечет за: собой;уменьшение:коэффициента усиления: в разомкнутой петле обратной связи, а, следовательно, и-способности подавления помехи. Кроме того, в случае широкополосных помех коэффициент усиления в петле падает еще и потому, что на дифракционную эффективность АО ячейки накладываются дополнительные ограничения, обусловленные требуемым высоким значением SFDR.
Для того, чтобы решить проблему SFDR, было предложено использование многоканальных. АО ячеек: [97], В этом случае входной широкополосный, сигнал (помеха) разделяется на ряд узкополосных сигналов посредством набора полосовых фильтров: (ПФ): Например, он может быть разделен на каналы и, восстановлен следующим образом: м ni(l) = Jn(a)i, t-oOda, i=\..M .o n(t) = (4.1) где hj(t) - импульсный отклик і-го ПФ, М - число каналов.
Разделение на каналы; позволяет практически устранить: влияние SFDR на дифракционную эффективность, поскольку последний будет определяться полосой пропускания.одного ПФ; На практике набор ПФ может быть реализован как набор электронных фильтров или фильтров на поверхностных акустических волнах..
Отвлекаясь от ограничения; накладываемого на КП полосой пропускания, было обнаружено,- что для адаптивных процессоров: с высоким усилением1 в разомкнутой петле обратной связи соответствующее увеличение КП не пропорционально коэффициенту усиления: [I, И2]. Это: объясняется природой; алгоритма МСКО, который аппроксимирует градиент СКО градиентом; текущей квадратичной ошибки. В нашем случае проблема становится еще более актуальной, поскольку природа оптического адаптивного процессора5, аналоговая, вследствие -чего он подвержен.шумам, ошибкам и неточностям;весов. Короче говоря, высокий: коэффициент усиления, может скорее увеличивать различия: помех1 в основном и опорном каналах, а не усиливать коррелирующие компоненты в этих каналах.
В ходе всего эксперимента по оценке функционирования системы численные модели;: представляющие линии: задержки, разрабатывались, с учетом предполагаемых параметров - АО ячеек, в частности: временной: апертуры (10 мкс), затухания и нелинейности. Для выбранного:материала АО ячейки. (ТеОг, продольный вид колебаний) и частоты. (80 МГц), акустическое затухание составляет 10 дБ на: краю апертуры, составляющей: 10 мкс (40 мм).
Как уже упоминалось ранее, нелинейность акустооптического взаимодействия ограничивает SFDR и вносит дополнительную декорреляцию в работу АО линии задержки.: В общем случае, реальное соотношение между дифракционной эффективностью и входным напряжением зависит от режима взаимодействия (Рамана-Ната, Брэгга или промежуточного).
Испытания одного канала модели МОАФ проводилось в линейном режиме без1 учета влияния апертурных характеристик коллиматора и АОЯ (a(x/v)=l and p(x/v)=l) при отключенном канале сигнала. Полоса1 пропускания УПЧ Af=20 МГц, промежуточная частота fn4=80 МГц. Параметры АОЯ: временная апертура та= 10 не, рабочая апертура L=l см, число разрешенных положений N=Afa=100. Параметры ЖК модулятора: постоянная времени TLC=10 мс. Среда моделирования - Matlab (Simulink). Моделирование в непрерывном времени tM № Шаг Дімод определяется автоматически по алгоритму ODE45. Коэффициент усиления по напряжению в: контуре оценки шума G=10 . Коэффициент подавления помехи вычисляется по мощности в дБ. Моделирование проводилось на ЭВМ Celeron 900 МГц с ОЗУ 256 Мб: Испытания проводились для трех видов помех: 1. Синусоидальная помеха: nr(t)=Assm(27ifn4t) с амплитудой Аг=2 В; 2. Импульсная помеха: nr(t)=A„rect(t/TH)sin(2nfn4t). Длительность импульса ти=1мкс, скважность Q=2, амплитуда несущей Апч =2В. 3. Шумовая помеха: nm(t)=An4-n(t)sin(2Ttfn4t), Закон распределения шума n(t) -нормальный, дисперсия шума D=l, математическое ожидание Мо=0, интервал корреляции 1-10 не, амплитуда несущей Апч =ЮВ.
