Развитие алгоритмических методов определения параметров радиосигналов в задачах испытаний для гибких технологий производства радиотехнических устройств и систем Поздняков Александр Дмитриевич

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Поздняков Александр Дмитриевич. Развитие алгоритмических методов определения параметров радиосигналов в задачах испытаний для гибких технологий производства радиотехнических устройств и систем : Дис. ... д-ра техн. наук : 05.12.04 Владимир, 2005 358 с. РГБ ОД, 71:06-5/85

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1, Аналитический обзор, постановка задач и выбор риоритетных принципов автоматизации экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга радиосистем 16

1.1. Задачи экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга радиосистем 17

1.2. Классификация автономных систем экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга 24

1.3. Аппаратно-программные средства компьютерных систем экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга 30

1.4. Аналитический обзор методов алгоритмических измерений и синтеза испытательных сигналов 35

1.5. Классификация рабочих областей частот стробирующего аналого-цифрового преобразования 47

1.6. Методология проектирования систем испытаний 58

Глава 2. Исследование, развитие и математическое моделирование алгоритмов спектрального анализа сигналов при несинхронизированном стробировании 65

2.1. Перенос гармоник сигнала в область промежуточных частот при несихронизированном стробировании 66

2.2. Диапазон рабочих частот при несинхронизированном стробировании 71

2.3. Особенности спектрального анализа сигналов на основе дискретного преобразования Фурье 77

2.4. Анализ амплитудного спектра 87

2.4.1. Анализ амплитудного спектра и оценка среднеквадратического значения сигнала на основе преобразования Фурье 87

2.4.2. Особенности оценки амплитуды первой гармоники сигнала при приближении к границам диапазона промежуточных частот 93

2.4.3. Исследование возможностей БПФ для оценки амплитуды основной гармоники по короткой реализации сигнала 97

2.5. Анализ частотного спектра 105

2.5.1. Оценка частоты периодического сигнала на основе преобразования Фурье 105

2.5.2. Алгоритмы определения номера и частоты любой гармоники сигнала при реализации преобразования Фурье 111

2.5.3. Особенности оценки частоты сигнала при приближении к границам диапазона промежуточных частот 116

2.5.4. Исследование возможностей БПФ для оценки частоты по короткой реализации сигнала 119

2.6. Анализ фазового спектра 124

2.6.1. Оценка начальной фазы основной гармоники периодического сигнала на основе преобразования Фурье 124

2.6.2. Особенности оценки начальной фазы сигнала при приближении к границам диапазона промежуточных частот 129

2.6.3. Исследование возможностей БПФ для оценки начальной фазы по короткой реализации сигнала 132

2.7. Комплексный алгоритм спектрального анализа 137

2.8. Выводы по главе 2 139

Глава 3. Исследование, развитие и математическое моделирование алгоритмических методов оценки характеристик сигналов , 142

3.1. Сравнение алгоритмических методов оценки среднеквадратического значения сигнала...! 143

3.2. Комбинированный алгоритм оценки частоты по короткой реализации цифрового сигнала 151

3.3. Оценка разности фаз сигналов 163

3.3.1. Оценка разности фаз сигналов в частотной области на основе преобразования Фурье 163

3.3.2. Применение преобразования Гильберта для уменьшения модуляционных шумов при оценке разности фаз сигналов 169

3.3.3. Оценка разности фаз сигналов во временной области 171

3.4. Оценка параметров модуляции сигнала 176

3.4.1. Оценка параметров модуляции на основе преобразований Фурье и Гильберта 176

3.4.2. Оценка параметров гармонической модуляции по среднеквадратическому значению и с фильтрацией шумовых спектральных компонент огибающей 181

3.4.3. Сравнение методов оценки параметров модуляции 186

3.5. Восстановление формы сигнала при несинронизированном стробировании 190

3.6. Оценка нелинейных искажений сигнала 199

Глава 4. Исследование, развитие и математическое моделирование алгоритмических методов анализа частотных характеристик устройств и каналов передачи 206

4.1. Методологические аспекты исследования частотных характеристик цепей, устройств и каналов передачи 207

4.2. Адаптация полосы качания испытательного сигнала при исследовании АЧХ избирательных устройств 215

4.3. Использование преобразований Фурье и Гильберта в задачах исследования частотных характеристик 224

4.4. Исследование частотных характеристик при использовании внешних широкополосных генераторов качающейся частоты и маркерных меток 240

4.4.1. Использование стабильного электронного частотного масштаба 240

4.4.2. Использование перестраиваемого электронного частотного масштаба для повышения точности определения граничных частот 244

4.4.3. Определение амплитудных параметров и функционалов методом стробируемого сравнения сигналов 248

4.5. Использование сигнала с линейчатым спектром в качестве испытательного при измерении АЧХ широкополосных линейных четырёхполюсников 253

4.6. Формирование маркерных меток в устройствах частотного сканирования 258

4.6.1. Анализ методов формирования частотных меток 258

4.6.2. Адаптивное формирование частотных меток 262

4.6.3. Формирование видеоимпульсов электронного частотного масштаба 269

4.6.4. Методы повышения разрешающей способности формирователей электронного частотного масштаба 273

4.7. Выводы по главе 4 278

Заключение 281

Список литературы 285

Приложения... 303

Классификация автономных систем экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга
Диапазон рабочих частот при несинхронизированном стробировании
Оценка разности фаз сигналов
Адаптация полосы качания испытательного сигнала при исследовании АЧХ избирательных устройств

Введение к работе

Актуальность темы

Современное производство радиоаппаратуры характеризуется непрерывным обновлением выпускаемой продукции. По оценке специалистов фирмы National Instruments в секторе бытовой электроники и систем связи временной интервал стабильности технологического процесса производства за последние годы сократился с 18 до 6 месяцев. В условиях жесткой конкуренции производитель вынужден непрерывно обновлять продукцию и осваивать выпуск новых видов изделий, улучшая их качество. Для этого технологический процесс должен быть максимально гибким, быстро адаптируемым к новым задачам. При таких темпах развития для снижения общих затрат необходимо непрерывно модернизировать не только продукцию, но и технологию испытаний, искать пути сокращения издержек на контроль качества, доля которых может достигать 50% от общих производственных расходов.

Технологический процесс предусматривает проведение тренировки радиотехнических систем (РТС) с проверкой функционирования и различные виды испытаний: сравнительные, определительные, контрольные, климатические, приемо-сдаточные, периодические, технологические, полигонные, стендовые и др. Определяющим фактором эффективности производства становится использование компьютерных автоматизированных систем контроля, испытаний и мониторинга (СКИМ). Но испытаниям РТС и их компоненты подвергаются не только на стадии производства, но также на других этапах жизненного цикла: в процессе исследований, разработки, проектирования и эксплуатации. На стадии проектирования выполняются исследовательские, доводочные, предварительные, приемочные и другие испытания. На этапе эксплуатации основными задачами является контроль работоспособности, диагностика, прогнозирование.

Таким образом, задача управления качеством РТС комплексная и должна решаться в виде комплекса методических и технических средств. При этом следует опираться на принципы технологичности, унификации и преемственности. Стратегия гибкости и унификации определяет пути развития СКИМ на всех стадиях жизненного цикла РТС. Сегодня нужны такие СКИМ, которые могут изменять свои возможности в соответствии с совершенствованием выпускаемой продукции, они должны быть многофункциональными, модернизируемыми, перепрограммируемыми и при этом недорогими, быстро создаваемыми и доступными для отечественного производителя РТС. Перечисленные требования являются противоречивыми. Разрешить противоречия можно путем использования алгоритмических методов оценки параметров РТС, унифицированных аппаратных средств и программного обеспечения, модульного по структуре и адаптируемого к успмротной заданої' Исследования показали, что поставленные задачи могут бі іть'^<рги№МвгЧЙ¹оУ1М6^,Цхнологий

gS3j

Cfletcp4te»ri_«i - I

виртуальных приборов (ВП) с использованием развитых процедур цифровой обработки данных, т.е. не на аппаратном, а на программном уровне, поэтому алгоритмизация - это главный вектор развития СКИМ РТС.

Активно работающие в области испытаний зарубежные компании, такие как Hewlett-Packard, National Instruments, Tektronix, предлагают унифицированные комплексы аппаратно-программных средств компоновки СКИМ. Однако предлагаемое ими оборудование и программное обеспечение не предназначено для совместной работы с отечественными инструментальными средствами, оно дорогое и не всегда эффективное. В частности уровень алгоритмизации измерений, представленный в программных пакетах LabVeiw и HPVEE, не может удовлетворить все специфические требования контроля, испытаний и мониторинга РТС.

Направление алгоритмизации измерений развивается давно, но наибольший интерес к нему возник сравнительно недавно в связи с появлением средств цифровой обработки (микропроцессоров, сигнальных процессоров и компьютеров). Значительный вклад в алгоритмизацию измерений внесли творческие коллективы ряда высших учебных заведений и научно-исследовательских институтов, а также известные ученые: Арутюнов П.А., Голд Б., Гольденберг Л.М., Желбаков И.Н., Минц М.Я., Найденов А.И., Ор-натский П.П., Попов B.C., Рабинер Л.Р., Сретенский В.Н., Трифонов А.П., Шафер Р.В., Шинаков Ю.С., Шувалов В.П., Уидроу Б., Чмых М.К. и др.

В настоящее время опубликовано большое количество работ, освещающих различные теоретические и практические вопросы цифровой обработки в задачах оценки характеристик РТС. Однако, в связи с быстрым совершенствованием средств вычислительной техники методология, алгоритмизация и программное обеспечение систем обработки отстают в своем развитии от возможностей современных персональных компьютеров (ПК). Многие решенные ранее задачи на сегодняшнем уровне могут решаться иначе, так как быстродействие ПК позволяет осуществлять необходимые преобразования в реальном времени. Таким образом, в настоящее время существует актуальная техническая и научная проблема развития базы вычислительных методов оценки параметров РТС.

Цели и задачи исследований

Основной целью диссертации является развитие алгоритмических методов экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга радиосистем, в основу которых положены принципы цифровой обработки данных дискретных отсчетов, позволяющие создавать СКИМ для гибких технологий производства радиотехнических устройств и систем.

Основными задачами диссертационной работы являются

Выбор и обоснование приоритетных принципов построения СКИМ для разных стадий жизненного цикла радиотехнических устройств и систем, включая их проектирование, производство и эксплуатацию.
Развитие базы алгоритмических методов определения параметров радиосигналов "На основе гибкости и унификации архитектуры, аппаратных средств, алгоритмической базы и программных модулей СКИМ РТС.

Создание программ компьютерного моделирования предложенных методов и алгоритмов для оптимизированного выбора параметров и режимов обработки данных дискретных отсчетов, получаемых в результате аналого-цифрового преобразования.
Выработка предложений и рекомендаций по расширению рабочего диапазона частот аналого-цифрового преобразователя (АЦП), по применению созданных методов и алгоритмов обработки данных.
Создание программных средств обработки цифровых данных, которые можно объединять и адаптировать в соответствии с индивидуальными задачами пользователей.
Создание, апробация и внедрение специализированных компьютерных комплексов и систем оценки характеристик РТС, реализующих контрольно-измерительные процедуры на алгоритмическом уровне.

Объект и предмет исследований

Объектом исследований является алгоритмическая и инструментальная база автоматизации испытаний и мониторинга РТС. Предметом исследований являются методы и алгоритмы обработки цифровых данных, эффективно функционирующие в реальном времени испытаний и обеспечивающие метрологические характеристики, достаточные для практических задач оценки параметров сигналов и радиотехнических систем.

Предварительные исследования показали, что задачи унификации и гибкости, простоты и доступности аппаратно-программных средств, низкой стоимости и быстроты создания СКИМ широкого и специального назначения могут быть решены на основе технологий виртуальных приборов с использованием процедур комплексной цифровой обработки данных дискретных отсчетов. Приоритетным является направление развития методов алгоритмических измерений, так как компьютерные технологий позволяют с наименьшими затратами обеспечить гибкость и достоверность испытаний.

Суть предлагаемого подхода построения СКИМ заключается в комплексной алгоритмизации, при которой сведения о совокупности характеристик РТС получаются путем обработки единого массива данных, т.е. на программном уровне при минимуме аппаратных средств. Основой СКИМ становится компьютер, который дополняется адаптерами ввода-вывода.

Методы исследований

Для решения поставленных задач использован аппарат математического анализа и имитационного моделирования созданных методов и алгоритмов работы в условиях влияния искажений сигнала, внешних шумов и конечной разрядности АЦП. В работе применены методы математической статистики и теории вероятности, ортогональных преобразований Фурье и Гильберта, стробоскопического преобразования Основные теоретические результаты проверены путем моделирования на ЭВМ, а также в ходе экспериментальных исследований, испытаний и эксплуатации созданных систем и комплексов.

Научная новизна диссертационной работы состоит в развитии алгоритмических методов определения параметров радиосигналов в задачах испытаний для гибких технологий производства радиотехнических устройств и

систем. Предложены методы и алгоритмы, позволяющие создавать СКИМ на основе принципов: технологичности, унификации и преемственности аппаратно-программных средств; приоритетного использования компьютерных приборов; приоритета вычислительных процедур над аппаратными решениями; комплексной обработки массива цифровых данных. Создан комплекс взаимно сочетаемых и объединяемых методов цифровой обработки данных дискретных отсчетов для экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга радиосистем на разных этапах их жизненного цикла. Диссертантом впервые предложены методы

- тиражирования для оценки частоты на одном периоде сигнала с применени-

ем преобразований Фурье и Гильберта;

- оценки фазового сдвига с преобразованием опорного и измерительного дис-

кретизированного сигнала по Фурье и Гильберту, а также вырезанием модуляционных шумов;

- определения параметров модуляции на основе преобразований Фурье-

Гильберта (по патенту РФ № 2248000), а также новый метод оценки гармонической модуляции по среднеквадратическому значению (СКЗ) и с фильтрацией шумовых спектральных составляющих огибающей;

- оценки функционалов протяженности и положения АЧХ путем усреднения

данных по шагам «вверх-вниз» (по а.с. № 1205071);

- адаптации полосы качания испытательного сигнала в пределах полосы про-

пускания избирательной цепи (по а.с. № 1087924);

- комплексного анализа АЧХ, ФЧХ и характеристики ГВЗ (ХГВЗ) на основе

преобразований Фурье и Гильберта;

- определения функционалов положения и протяженности АЧХ (по а.с. №

437984) путем подсчета импульсов частотного масштаба;

- исследования АЧХ с применением перестраиваемого электронного частот-

ного масштаба (по ах. № 499536);

- стробируемого сравнения огибающих входного и выходного сигналов ис-

пытуемого модуля на заданной частоте (по а.с. № 525898) для определения амплитудных параметров и функционалов;

- исследования АЧХ широкополосных схем на основе трансформации линей-

чатого спектра испытательного сигнала (по а.с. № 618694);

- адаптивного формирования маркерного видеоимпульса в центре сигнала

"нулевых биений" (по а.с. № 559186);

- импульсного формирования частотных меток с адаптацией к закону измене-

ния частоты испытательного сигнала (по а.с. № 453644);

- совмещения маркерного и испытательного сигналов на выходе генератора

качающейся частоты (по а.с. № 471548).

Практическое значение диссертации определяется следующими основными результатами:

1. Созданы комплексы компьютерных приборов (ККП) специального и широкого применения, предназначенные:

для оценки характеристик радиосигнала и РТС;

для мониторинга замираний в радиоканале;

для мониторинга качества электроэнергии;

для обучения студентов.

Замена комплекса автономных приборов на виртуальные аналоги позволяет уменьшить затраты от 3 до 10 раз.

Разработан комплекс средств, позволяющих в соответствии с индивидуальными потребностями пользователя конфигурировать и программировать СКИМ приемо-передающих РТС с установкой границ допусков, с выбором структуры и последовательности испытаний и т.д.
Созданы алгоритмы, позволяющие восстанавливать сигнал во временной области по массиву цифровых данных, получаемых с помощью АЦП в диапазоне несинхронизированного стробирования (ДНС).
Создано 11 специализированных программ, реализующих предложенные методы и алгоритмы обработки цифровых данных, а также 34 интерактивные программы моделирования, которые позволяют оптимизировать режимы обработки данных и минимизировать погрешности.
Сформулированы предложения и рекомендации, позволяющие оптимизировать выбор структуры СКИМ и алгоритмов обработки данных.
Предложены методы и алгоритмы, обладающие достаточными для практического использования характеристиками, в частности показано, что:

- при оценке СКЗ в ДВК и ДНС метод Фурье имеет методические погрешно-

сти на уровне 10", однако он проигрывает методу интегрирования в ДИС и ДСС, а для больших шумов также в ДВК и ДНС;

- при оценке параметров модуляции по СКЗ огибающей и с фильтрацией шу-

мов для 16-битного АЦП и шума 6 бит погрешности оценки глубины AM снижаются с 0.3% до 0.02%,-а девиации с 2% до 0.01%;

- при комплексном анализе АЧХ и ФЧХ на основе преобразований Фурье и

Гильберта суммарные погрешности для гармонической ЧМ, объема выборки 1024, шумов +2 бита и 16 разрядного АЦП не превышают по уровню 0.02%, по фазе 0.01, по частоте 10"⁴;

- при оценке ГВЗ для линейной ЧМ достижимы значения погрешности на

уровне 0.01 -0.1 мкс. Внедрение

Теоретические и практические результаты работы внедрены на предприятиях и в учреждениях, а также используются в учебном процессе: 1 Комплекс аппаратно-программных средств автоматизированных приемосдаточных испытаний радиостанции «Фазан» внедрен в ОАО «Владимирский завод «Электроприбор».

Специализированный комплекс вычислительных компьютерных приборов внедрен на ФГУП «Крона» (г. Владимир).
Специализированный комплекс компьютерных приборов (ККП) внедрен в ОАО «Владимирский завод «Электроприбор». Принято решение о тиражировании ККП.
Специализированный комплекс виртуальных приборов для мониторинга качества электроэнергии внедрен во «Владимирском филиале учебно-методического и инженерно технического центра Мосгосэнергонадзора».

Комплекс для автоматизированных приемо-сдаточных испытаний радиостанции «РС-46М» внедрен в ОАО «Владимирский завод «Электроприбор».
Комплекс аппаратно-программных средств испытаний интерфейсов КОП и RS232 внедрен в ОАО «Владимирский завод «Электроприбор».
«Устройство для автоматического измерения параметров амплитудно-частотных характеристик четырехполюсников» по авторскому свидетельству №525898, внедрено на предприятии п/я А-7217.
«Автоматизированная цифровая установка для измерения амплитудно-частотных характеристик четырехполюсников» внедрена на предприятии п/я А-7956.
«Цифровой измеритель амплитудно-частотных характеристик линейных четырехполюсников» внедрен на заводе "Электроприбор" (г. Владимир).

10.Материалы научно-исследовательской работы «Исследование и разработка методов построения цифровых ИАЧХ» внедрены в Каунасском научно-исследовательском институте радиоизмерительной техники (КНИИРИТ, Литва).

11.Научные и практические результаты кандидатской диссертации «Исследование и разработка методов построения цифровых электронных устройств для измерения амплитудно-частотных характеристик линейных четырехполюсников» внедрены в КНИИРИТ (Литва).

12.Научные и практические результаты докторской диссертации используются в учебном процессе на кафедре радиотехники и радиосистем Владимирского государственного университета (ВлГУ), в том числе внедрены:

- комплекс программных средств моделирования алгоритмических методов

оценки характеристик РТС;

- аппаратно-программный комплекс виртуальных приборов.

На защиту выносится комплекс научно обоснованных технических решений, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие радиопромышленности, а именно:

Развитие методологии алгоритмизации экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга радиосистем на основе принципов унификации, комплексирования, совместимости, гибкости, технологичности и преемственности для стадий разработки, производства и эксплуатации РТС.
Методы и алгоритмы оценки характеристик РТС (амплитуды и СКЗ сигнала, частоты, начальной фазы, сдвига фаз, нелинейных искажений, параметров модуляции, АЧХ, ФЧХ, ХГВЗ) путем комплексной обработки массива цифровых данных во временной и в частотной области.
Методы анализа частотных характеристик путем: адаптации полосы качания; усреднения «вверх-вниз»; формирования частотного масштаба; трансформации линейчатого спектра; стробируемого сравнения; совмещения маркерного и испытательного сигналов.
Совокупность методов формирования частотного масштаба и маркерных импульсов в системах частотного сканирования.

Пакет программ моделирования и полученные на их основе предложения и рекомендации для оптимизации параметров алгоритмических преобразований в СКИМ РТС, включая выбор окна взвешивания, количества оцифрованных периодов сигнала, числа учитываемых спектральных линий.
Комплекс созданных аппаратно-программных средств конфигурирования, экспериментального исследования, испытаний и мониторинга сигналов, устройств и радиосистем.

Личное участие и вклад автора диссертации

В диссертации приведены материалы, обобщающие теоретические исследования автора и опыт практической реализации методов цифровой обработки дискретизированных сигналов в задачах оценки параметров радиосистем. Основные теоретические и практические результаты диссертации были получены автором в ходе выполнения научно-исследовательских работ, проводимых на кафедре радиотехники и радиосистем ВлГУ в период с 1971 по 2005 гг.

Все основные виды работ выполнялись лично автором или осуществлялись под его руководством. Автору принадлежит: постановка задач исследований; классификация архитектур СКИМ РТС и областей рабочих частот АЦП; выработка методологических принципов построения СКИМ; создание методов и алгоритмов оценки характеристик РТС; анализ и обобщение результатов моделирования; интерпретация теоретических и экспериментальных результатов; выводы и рекомендации по материалам исследований.

Работа потребовала участия помощников при проведении моделирования и экспериментальных исследований, а также при создании и внедрении специализированных комплексов аппаратно-программных средств, что нашло отражение в совместных публикациях.

Апробация работы

По материалам работы автором сделано 42 доклада, в том числе 28 на международных конференциях и симпозиумах. Основные положения диссертации докладывались и опубликованы в материалах и трудах:

- «Международного симпозиума по электромагнитной совместимости». -

Санкт-Петербург, 1993; -«Международного симпозиума по электромагнитной совместимости и

электромагнитной экологии». - Санкт-Петербург, 1995; -международного симпозиума в г. Москве, (1998 г.) «Padagogische Probleme

in der Ingenieurausbildung»: Referate des 27. Internationalen Symposiums

"Ingenieurpadagogik 98". - Alsbach/Bergstrasse: Leuchtturm-Verlag, 1998;

- международного симпозиума в г. Санкт-Петербурге (2002 г.) "Ingenieur des

21. Jahrhuderts'VDas Sankt-Peterburger staatliches Bergbauinstitut (Technische Universitat);

- международного симпозиума в г. Владимире (2003 г.) «Information and

Communication Technologies: Chances and Challenges»; -LVI научной сессии Российского НТО РЭС им. А.С. Попова (г. Москва, 2001 г.);

- международных НТК «Перспективные технологии в средствах передачи

информации». - Владимир: 1995, 1997, 1999, 2001, 2003, 2005;

- международной НТК «Физика и радиоэлектроника в медицине и биотехно-

логии». - Владимир, 1998;

- международных НТК «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии».

- Владимир: 2000, 2002, 2004;

- Всесоюзного семинара-совещания "Метрология в радиоэлектронике". Мо-

сква, 1975;

VI научно-техн. конф. «Радиоизмерения». - Каунас - Вильнюс, 1975; -республиканского совещания «Проблема теории чувствительности электронных и электромеханических устройств и систем».- Владимир, 1976;

Всесоюзной научно-техн. конф. "Метрология в радиоэлектронике". Москва,

ВНИИФТРИ, 1981;

- V Всесоюзной конф. «Проблемы метрологического обеспечения систем об-

работки измерительной информации». - Москва, 1984;

- Всесоюзной НТК «Развитие и внедрение новой техники радиоприемных

устройств». - Москва, 1985;

- VI Всесоюзной конф. «Проблемы метрологического обеспечения систем об-

работки измерительной информации». - Москва, 1987;

- Всесоюзн. научно-техн. конф. «ЭМС судовых технических средств». - Ле-

нинград, 1990;

- межреспубликанской конференции «Анализ сигналов и их спектров в ра-

диоизмерениях». - Нижний Новгород, 1992; -Всероссийской научно-технической конференции «Разработка и применение САПР ВЧ и СВЧ электронной аппаратуры. - Владимир: 1994;

- научно-практического семинара «Методы и средства измерений и цифровой

обработки информации». - Владимир, 1999; -научной сессии «Радиофизические методы дистанционного зондирования Земли». - Владимир, 2001.

Публикации по работе

По тематике исследований подано две заявки на патенты и опубликовано 80 работ, в том числе 1 монография, 2 учебных пособия, 12 статей в центральных журналах, 28 статей в трудах международных конференций и симпозиумов; получено 9 авторских свидетельств СССР на изобретения и патент Российской Федерации.

Структура и объем и работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, имеющего 226 наименований отечественных и зарубежных источников, в том числе 80 работ автора. Общий объем диссертации с приложениями 358 страниц. В основной части диссертации 236 страниц текста, 9 таблиц и 197 рисунков на 48 страницах, а также 18 страниц списка литературы.

Классификация автономных систем экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга

Компьютерные технологии автоматизации испытаний основаны на унификации интерфейсов, аппаратных и программных средств [94,177,209,211, 213,223]. В настоящее время в эксплуатации находятся тысячи измерительных приборов и систем, управляемых ПК, аппаратное и программное обеспечение для которых поставляют сотни фирм [45]. Основой современного этапа развития СКИМ является алгоритмизация измерений, совершенствование элементной базы, использование модульных структур [69]. Создание телекоммуникационных систем 3-го поколения потребовало адекватного обновления техники испытаний и измерении [74]. Для промышленных применений предложена распределенная архитеїоура [87], которая базируется на иерархических уровнях связи: fieldbus, intranet, и Internet. Приггципьі объединения систем встроенного и внешнего контроля рассматриваются в [114], а в [112] описана аппаратура встроенного контроля, содержащая высокоскоростной АЦП.

В работе [131] предложен метод создания прикладного ПО, который базируется на абстрактном описании работы модулей системы. В основу положены рекомендации VISA и технология plug and play. В статье [98] предложена модель системы сбора данных, а в [92] рассмотрены принципы дистанционной калибровки системы с использованием удаленного ПК.

Варианты архитектур СКИМСовременные технологии и техника испытаний чрезвычайно разнообразны, поэтому при построении СКИМ особенно полезно понимание общей классификации архитектурных решений [149,199,204,206,208,214,224].

Все автономные СКИМ можно разделить на следующие классы: 1. Приборно-модульные системы (ПМС) строятся на основе серийных приборов с использованием интерфейса IEEE-488 (ГОСТ 26.003-80) и унифицированного программного обеспечения [23,116,149,183,210]. Вариант ПМС, содержащей 9 автономных приборов, приведен на рис. 1.2.1.

Системы гибкие, управляемые ПК, перепрограммируемые, относительно быстро создаваемые. Их преимуществом является наличие метрологического обеспечения для каждого модуля-прибора, который может использоваться автономно. Интерфейс нормируется ГОСТ 26.003-80 и именуется в России как канал общего пользования (КОП). Без дополнительных аппаратных средств к одному ПК можно подсоединить до 15 устройств с общей длиной магистрали до 20 м. Применение шинных расширителей позволяет увеличить число приборов-модулей до 961. Специальные удлинители позволяют увеличить магистраль до 300 м, а при использовании модемов - до километров.

Вместе с тем, системы с интерфейсом IEEE-488 обладают аппаратной и функциональной избыточностью, они громоздкие, энергоемкие, имеют эксплуатационные возможности, граниченные характеристиками модулей.2. Крейтовые модульные системы (КМС) строятся на основе серийньгх модулей, вставляемых в общий корпус - крейт . Широко используемыми в крейтовых системах являются шины VME и VXI [24,25,226], которые сегодня опередили по всем основным характеристикам шину САМАС. Вариант компоновки крейтовой системы приведен на рис. 1.2.2. Шина VXI является основой для нового поколения автоматического тестового оборудования одноплатных приборов. Открытость архитектуры, малые габариты, высокая производительность оборудования, взаимозаменяемость и совместимость модулей разных производителей характеризуют VXI. Сегодня получают также развитие крейто-вые системы с шинами PXI [106] и SCXI, которые более дешевые.

Крейтовые системы практически лишены избыточности [79], они имеют малые габариты, высокую производительность и надежность, однако на сегодняшний день стоимость таких систем неоправданно велика, а гибкость ограничена возможностями модулей.3. Комплексы компьютерных приборов (ККП) [17,38,61,66,156,157,205, 225] строятся на базе ПК. Благодаря современным аппаратно-программным средствам и возможностям графического представления данных компьютер легко преобразуется в виртуальный прибор (ВП) и испытательный комплекс. Для этого достаточно оснастить его быстродействующими, эффективно функционирующими в реальном масштабе времени преобразователями и формирователями, как показано на рис. 1.2.3.Входы I А Выходыобеспечения (ПО). Использование серийных ПК закладывает основу относительно низкой ККП, которые имеют к тому же малые габариты. Аппаратная и программная база ККП в настоящее время очень интенсивно развивается. Главной проблемой и формальным ограничением широкого использования ВП может стать законодательная база в виде действующих стандартов, в которых не предусмотрено применение ВП.4. Сервисные комплексы приборов (СКП) сегодня достаточно широко распространены, их также называют сервисными мониторами. Они представляют собой комплекс конструктивно объединенных приборов, предназначенных для автоматизированного измерения параметров заданного класса радиоаппаратуры, например, средств связи. Портативные СКП могут объединяться с внешним ПК, по сравнению с ПМС и КМС они более простые и дешевые. Основными недостатками СКП являются ограниченные метрологические возможности отдельных встроенных приборов, а также трудности реконфигурации и расширения функций.5. Индивидуальные специализированные системы (ЯСС) предназначены для решения конкретных задач. ИСС имеют жесткую программу контроля ограниченного круга параметров в заданном диапазоне значений и содержат спе-циализироваш-Еые и, как правило, простые преобразователи и схемы сравнения. Оправдано это лишь в условиях серийного или массового производства изделий, а также для обслуживания заданной серии сложной аппаратуры или для построения мобильных систем со специальными эксплуатационными возможностями по климатическим, ударным и вибрационным нагрузкам, по электромагнитным и радиационным воздействиям.

ИСС оптимизированы по всем основным характеристикам, поэтому они конструктивно простые, надежные, но имеют ограниченные возможности. Их разработка и изготовление обходится дорого, требует значительных затрат времени. ИСС не позволяют гибко изменять и наращивать возможности, хотя нередко управляются с помощью серийного ПК.

Диапазон рабочих частот при несинхронизированном стробировании

Как было показано выше, ДНС имеет наиболее широкую полосу рабочих частот, которая сужается из-за растекания и взаимопроникновения компонент спектра сигнала. С целью количественной оценки рабочего диапазона частот сигнала и облегчения выбора частоты дискретизации АЦП была создана моделирующая программа «Диапазон для одной частоты дискретизации» (см. рис. 2.2.1). Алгоритм определения диапазона рабочих частот сигнала для заданной частоты дискретизации АЦП содержит следующие шаги: 1. Выбирается рабочий диапазон сигнала от минимальной до максимальной частоты, число учитываемых гармоник, шаг изменения частоты сигнала в расчетах, частота дискретизации и объем выборки. 2. Устанавливаются начальные значения переменных цикла расчета: і 1=0, 12=0. Расчет начинается с минимального заданного значения частоты сигнала f=fmin. Для каждой гармоники находится частота в ДПЧ от 0 до f J2\ fm[ ifc- nfd, где n=ent(ifjf$ - целое число; і - номер гармоники Значение/,,,,- записывается в массив промежуточных частот F„,,[i]=fm,-. 4. Шаги 2-4 повторяются для всех гармоник сигнала. При этом создается массив, который сортируется по возрастанию F,J4[/]. 5. Проверяются граничные условия и отсутствие наложение спектральных составляющих сигнала после их переноса в ДПЧ с учетом растекания на ±d дискретов сетки частот (в программе d=3): A) F„,,[l] dfi/N — первая после сортировки в диапазоне ПЧ компонента (это может быть любая по номеру гармоника сигнала) расположена по оси частот относительно нуля выше не менее чем на d шагов сетки частот; Б)/Й /2 — F„4[H] dfa/N - последняя (номер Н) после сортировки в диапазоне ПЧ компонента расположена по оси частот относительно/ /2 ниже не менее, чем на d шагов сетки частот; B) F„„[z4-1] - F„,,[/] 2dfi/N, где 1 / Н - перенесенные в область ПЧ компоненты спектра сигнала разнесены не менее чем на 2d шагов сетки частот.6. Выполнение всех условий означает, что гармоники данной частоты сигнала попадают в рабочую область частот АЦП и данная точка расчета записывается как разрешенная в массив і2=і2+1. Если какое-либо условие не выполняется, то происходит наложение спектральных компонент и точка записывается в массив запрещенных частот.7. Увеличение счетчика циклов на 1: il=il+l. Расчет возвращается в пункт 2 для следующего значения частоты сигнала, изменяемой с шагом df: f=f+df. Повторяются все шаги 2-7 для новой частоты. Цикл продолжается до граничного значения f =fmax.8. Использование частотного диапазона АЦП в ДНС вычисляется в процентах по конечным значениям переменных 12 и И: Р = і2/гУ 100.

На рис. 2.2.1 показано, как влияет выбор полосы частот сигнала. На рис. 2.-1.1а полоса частот первой гармоники сигнала может изменяться от 0 до 50 МГц при /д= 10 МГц. С учетом того, что выбрано 2 гармоники полная полоса спектра сигнала лежит в диапазоне от 0 до 100 МГц. По этим данным следует, что АЦП работает в ДНС, захватывая ДСС и ДВК. Шаг расчета выбран 0,1 кГц. При этом относительный диапазон разрешенных частот (ОДРЧ) АЦП (см. нижнее окно программы) составляет 93,8% от полного диапазона. Запрещенные частоты показаны низким уровнем, т.е. провалами на линии рабочих частот.

На рис. 2.2.1 б полоса частот сигнала уменьшена на порядок от 0 до 5 МГц при полной полосе от 0 до 10 МГц. При этом ОДРЧ АЦП (см. нижнее окно программы) не изменился и составляет по-прежнему 93,8% от полного диапазона. Более того, провалы на участке 0-5 МГц повторяют соответствующий участок на рис. 2.2.1 а и зеркальны участку fJ2 - f6, что является известным следствием дискретного гетеродинного преобразования. Из этого следует важный вывод, что при анализе ОДРЧ достаточно исследовать участок полосы частот протяженностью 0 - ft/2. Воспользуемся этим в дальнейшем для удобства визуального анализа, считая, что АЦП работает в ДНС.

На рис. 2.2.2 показано, как возникают запрещенные частоты сигнала. Для лучшего визуального представления объем выборки уменьшен до 128. Ограничение полосы сверху и снизу составляет dfJN, поэтому, чем меньше объем выборки, тем шире полоса запрещенных частот. На рис. 2.2.2 а при выборе только первой гармоники ограничения одинаковые сверху и снизу. На рис. 2.2.2 б выбрано 2 гармоники сигнала, и это привело к расширению зоны вблизи 0 и появлению двух провалов в середине диапазона частот. Двукратное расширение зоны вблизи 0 обусловлено тем, что в области низких частот сигнала 1-я и 2-я гармоники еще не «разъехались» на 2d компонент. Первый более узкий провал в центре обусловлен тем, что вблизи f(/4 вторая гармоника «наезжает» на f /2. Второй более широкий провал обусловлен тем, что для частоты f,/3, вторая гармоника равна 2/ /3 и она зеркально переносится в область ПЧ, т.е. гармоника (ГОН) накладывается на гармонику 1 (ГПН). На рис. 2.2.3 показано влияние числа гармоник и объема выборки. Для объема выборки 512 при увеличении числа гармоник с 2 до 5 и далее до 18 диапазон частот АЦП уменьшился с 93,8% до 85,4% и далее до 48,6%, одновременно заметно увеличилось число зон запрещенных частот. На рис. 2.2.3 в показано как увеличение объема выборки с 512 до 2048 сужает запрещенные зоны и увеличивает процент (D) использования диапазона рабочих частот АЦП с 48,6% до 87,1%, т.е. почти в два раза. На рис. 2.2.4 приведены построенные по результатам моделирования графики D в зависимости от числа рабочих гармоник сигнала (п) для разных объемов выборки (7V). Полученные данные показывают, что увеличение объема выборки повышает степень использования диапазона рабочих частот АЦП.

Оценка разности фаз сигналов

Рассмотренный в главе 2 метод и алгоритм оценки начальной фазы сигнала может быть использован для определения разности фаз двух сигналов uj(t) и u2(t). Как показано в монографии [147] его можно существенно упростить. Главное отличие состоит в том, что начальные фазы гармоник сигнала не опре деляются. Находится сразу разность фаз для пары центральных компонент спеїсгров опорного и измерительного каналов. Более детально алгоритм работы может быть представлен в виде следующих шагов:1. Входные сигналы itj(t) и щ(і) оцифровывают с частотой дискретизации я и получают два массива данных и і [# ], i\i/fd\ по N элементов.2. Накладывают на полученные массивы U] [i/fd\ и U2[i/fd] временное окно.3. От полученных массивов вычисляют прямые преобразования Фурье, получая комплексные спектры Si y/A FFTM;// ]) и S2[?//7V]=FFT(u2[;/7d]) 4. В комплексном спектре S і [if /JSTj определяют номер М компоненты, амплитуда которой максимальна.5. Находят фазы фі и ф2 спектральных компонент Si[M//V] и 2\М/$/Щ через реальные и мнимые составляющие $іш\_М/дЩ, Szv&lMf N] nulMf N], $2ш[ЦШ:лирования, которая позволяет оценить влияние следующих факторов: частот дискретизации и сигнала, уровня и частоты паразитной AM (ПАМ) и ЧМ (ПЧМ), уровня нелинейных искажений по второй гармонике (КНИ2), начальной разницы фаз, объема выборки, вида окна (Кайзера, Хэмминга, Ханна), разрядности АЦП, уровня приведенных к входу АЦП шумов (бит).

Рабочий интерфейс созданной интерактивной программы «Погрешность оценки сдвига фазы на основе БПФ» приведен на рис. 3.3.1. Приведенный график для выбранных условий работы соответствует методической погрешности. Также не стоит метка в окне «Учет ПАМ», что свидетельствует о работе базового, представленного выше алгоритма расчета сдвига фазы. Когда метка поставлена, реализуется усложненный алгоритм (см. параграф 3.3.2), исключающий влияние ПАМ.

Программа моделирования строит график максимальной погрешности оценки сдвига фазы в зависимости от величины ПЧ трансформированного сигнала. Расчет погрешности ведется в 1024 частотных точках. На каждой частоте находится максимальная погрешность по 36 оценкам разности фаз сигналов для различных начальных фаз, изменяемых с шагом 10. В каждой точке начальной фазы, приведенные к входу АЦП шумы, распределены равномерно в полосе ПЧ. Моделирование проводилось с целью оценки возможностей метода, определения его ограничений, а также оценки наиболее рациональных параметров работы. Приведенный на рис. 3.3.1 график показывает, что в установленной полосе частот для окна Ханна и объема выборки 512, отсутствия ПЧМ, ПАМ и нелинейных искажений, методическая погрешность не превышает в градусах величины 1,7 10" . На рис. 3.3.2 приведены рабочие окна программы моделирования для реальных условий работы присутствия нелинейных искажений, ПЧМ и ПАМ. В результате совокупного действия влияющих факторов при ПАМ на уровне 1 % погрешность не превышает 0,4, а для тех же условий, но при увеличении ПАМ до 10% погрешность возросла до 0,8, т.е. в два раза.

При анализе исследовалось влияние окна: Ханна, Хемминга и Кайзера. Анализировалось также влияние на погрешность числа отсчетов /V и разрядности АЦП. Данные моделирования показывают, что в диапазоне частот сигнала от 0,02/, до 0,48/;, при отсутствии нелинейных искажений для JV=4096 методическая погрешность оценки фазового сдвига не превышает 0,01. Полученные данные свидетельствуют, что предлагаемый способ может успешно работать в широком диапазоне частот со смещенными и искаженными сигналами, т.к. при этом не изменяются характеристики спектральных компонент, по которым вычисляются фазы сигналов фі и ф2.

Заметим, что для метода, описание которого приведено в [52], аналогичная погрешность оценки 0.01 достигается тогда, когда мгновенные уровни сигналов измерены с пофешностью не более 0,02%, что трудно реализуемо на практике. Предложенный способ обеспечивает такую же точность при значительном снижении требований к шумам и разрядности АЦП.

Детальный анализ влияние отдельных факторов: измеряемой разности фаз, параметров окна, нелинейных искажений сигнала, объема выборки, паразитной AM (ПАМ), паразитной ЧМ (ПЧМ), частоты f/f(h разрядности АЦП, -представлен в монографии [147].

Графики, которые приведены на рис. 3.3.3, показывают влияние шумов на точность оценки фазового сдвига. Сравнивая «идеальные» данные, приведенные на рис. 3.3.1 без учета разрядности АЦП, с реальными данными, приведен -5ными на рис. 3.3.3, можно заметить, что погрешность с 1,7 10" градуса возросла до 1,2 10" градуса при 2 битах шума для 16-битного АЦП. Дальнейшее уве-личение шумов до 6 бит привело к росту погрешности до 2,3 10 градуса, т.е. более чем на порядок.

С использованием созданной компьютерной программы моделирования построены семейства графиков абсолютной погрешности. На рис. 3.3.4 и 3.3.5 приведены графики для 16-битного АЦП при объеме выборки 512 и 2048 для разных окон: 1 - Хэмминга; 2 - Кайзера; 3 - Ханна. Искажения сигнала, ПЧМ и ПАМ отсутствуют. При малых шумах худшим является окно Хэмминга, а лучшими - Ханна и Кайзера. При больших шумах все окна работают приблизительно одинаково. Увеличение объема выборки более заметно улучшило работу с окном Хэмминга при малых шумах, при больших шумах погрешность снизилась в 2 раза, в то время как объем выборки возрос в 4 раза. Полученный результат вполне ожидаемый. На рис. 3.3.6 приведены графики погрешности в зависимости от объема выборки для окна Ханна и разного уровня шума.

Результаты моделирования предложенного способа оценки фазового сдвига показывают его работоспособность в широком диапазоне изменений влияющих факторов. Выбором рабочей частоты дискретизации и разрядности АЦП можно уменьшить влияние многих причин, однако высокий уровень низкочастотной ПАМ приводит к значительному росту погрешности оценки фазо вого сдвига, т.к. из за ограниченного разрешения по частоте (faN) компонента ПАМ накладывается на сигнальную составляющую. При выборе окна предпочтение следует отдать окну Ханна или Кайзера.

Адаптация полосы качания испытательного сигнала при исследовании АЧХ избирательных устройств

При исследовании узкополосных схем предлагается автоматически устанавливать среднюю частоту ГКЧ (/Ьгкч) равной средней частоте АЧХ испытуемого устройства (ИУ), а девиацию (FA) пропорциональной ширине полосы пропускания на заданном уровне АЧХ. Адаптация полосы качания сигнала в пределах исследуемого участка на заданном уровне АЧХ позволяет решать следующие задачи автоматизации измерений узкополосньгх схем [221]:- поиск исследуемой АЧХ в диапазоне рабочих частот;- установка и стабилизация средней частоты и девиации сигнала; - измерение частотных пааметров и функционалов АЧХ узкополосных схем по параметрам сигнала.

Принцип работы при реализации гармонической частотной модуляции (ГЧМ) с установкой девиации, равной половине величины полосы пропускания ИУ, поясняет временная диаграмма, представленная на рис. 4.2.1.

В начальный момент качание осуществляется во всем рабочем диапазоне частот ГКЧ. Это режим поиска АЧХ и адаптации параметров испытательного сигнала. Для симметричного закона качания частоты сигнала набег фазы за период модуляции Гм равен набегу фазы немодулированного колебания за это же время. Тогда уравнение определения средней частоты ИУ может быть записано в виде:выражения следует, что методическая погрешность отсутствует.

Измерять пропорциональную девиации полосу пропускания ИУ молено методом электронно-счетного частотомера (см. [221]), выделяя разностную частоту iop(t) с помощью управляемого гетеродина, автоматически настраиваемого на/огкч,

Схема, содержащая схему автоматической установки центральной частоты и полосы качания ГКЧ, приведена на рис. 4.2.2. Сигнал качающейся частоты: f &(/игкч;/ш-(сч) с выхода ГКЧ поступает на входы ИУ и схемы измерения и индиїїации (СИ). Выход ИУ соединен с входами панорамного индикатора (ПИ) и схемой управления (СУ).

В процессе регулировки ИУ параметры сигнала изменяются в соответствии с изменением Fcp и AF. В результате осуществляется стабилизация средней частоты ГКЧ по средней частоте ИУ. Если на ПИ вычерчивается анализируемая часть АЧХ за период качания, то на экране можно наблюдать динамические искажения АЧХ ИУ Скорость изменения частоты испытательного сигнала максимальна в центре АЧХ, т.е. в интервале пологого участка, и равна нулю на границах полосы пропускания, где крутизна АЧХ, как правило, максимальна. Это способствует уменьшению динамических искажений.

Механизм адаптации может быть реализован с помощью ПК, который анализирует массив данных, получаемых АЦП, находит максимальное значение огибающей и оценивает частоты точек, расположенные на заданном уровне АЧХ, например, на уровне —3 дБ. В установившемся режиме можно работать в узкой полосе, когда /огкч Рср, FA=AF /2.

Главным преимуществом вычислительного компьютерного синтеза испытательного сигнала с помощью ЦАП является наличие информации о частоте в любой момент времени. Требуется лишь синхронизация обработки выходного сигнала в соответствии с известными параметрами испытательного сигнала. Кроме того, ЦАП позволит реализовать на программном уровне рассмотренный выше алгоритм адаптации полосы качания в пределах рабочего участка АЧХ, облегчив поиск и регулировку испытуемого канала.

Метод адаптации при работе с автономным ГКЧВо многих практических задачах не всегда молено заменить ГКЧ на ЦАП. Это может быть связано с полосой рабочих частот сигнала или требованиями чистоты спектральной линии. При построении компьютерного анализатора АЧХ в комплекте с автономным ГКЧ (см. рис. 4.2.3) возникают проблемы управления и оценки мгновенной частоты сигнала, которая в каждый момент времени однозначно не известна. Рассмотрим некоторые варианты оценки частотных параметров и функционалов АЧХ при работе с автономным ГКЧ. Управление колебаниями может осуществляться с помощью ЦАП.

На рис. 4.2.4 приведены диаграммы, поясняющие метод адаптации в установившемся режиме работы для сигнала с ЛЧМ. Особенностью данного варианта работы является использование одинаковых алгоритмов оценки функционалов положения и протяженности АЧХ путем определения средней частоты за интервал времени, который симметричен относительно точки равенства мгновенной частоты сигнала и искомого значения.

Выходной сигнал ИУ после формирования огибающей АЧХ сравнивается с заданным пороговым уровнем Un, при превышении которого формируется интервал счета UQ средней частоты полосы пропускания. В установившемся режиме /огкч =F , а Д/7=/ д. Измерив значения /Ьгкч и Flb можно определитьFcp и AF. Однако измеряется не девиация, а средние значения частот за интервалы Uc , UB И UH- При этом измерение частоты может осуществляться методом дискретного счета. Центры импульсов Uc , UB И Un соответствует равенству частоты ГКЧ значениям Fcp, FB и FH. В режиме измерения полосы пропускания оценивается разность FB - FH . Определить полосу пропускания ИУ в установившемся режиме можно методом оценки девиации, рассмотренным в параграфе 3.4. A v/ = 2wdrv/ /тт , где тт - число, не имеющее размерности. Полосе пропускания ИУ при Fd = AF /2 соответствует набег фазы ДФ = 2u)d7 ; т.е. для измерения необходимо реализовать умножение на число . При синхронизации момента начала счета с заранее выбранным значением фазы модулирующего напряжения, например, нулевым, ЭСЧ должен считать в течение трех целых периодов и добавки Тач, определяемой из уравненияувеличение времени счета Л Г,, / Тт а 0,1,Более интересным представляется метод, не требующий привязки фазы модулирующего сигнала, основанный на установлении завышенного значения Fa AF/2. Заданное число периодов модуляции соответствует набегу фазыАФ = 2ыдТм = п2шдТм Ы , где п = 1, 2, 3. Откуда необходимая девиация д UJr)7Y 7? Поясняющая диаграмма представлена на рис. 4.2.5.