Введение к работе
Актуальность работы. 12 ноября 1974 года была подписана конвенция о регистрации объектов, запускаемых в космическое пространство. Еще до создания конвенции разрабатывались системы мониторинга околоземного космического пространства (ОКП), которые строились на основе средств вычислительной техники, основанной на универсальных и специализированных вычислительных устройствах, в том числе и многопроцессорных вычислительных системах.
Среди отслеживаемых системами контроля космического пространства (СККП) объектов в настоящее время на околоземных орбитах обращаются более 13 тыс. искусственных орбитальных объектов (ИОО). Количество не отслеживаемых ИОО оценивается в 3,5106. Таким образом, наибольшее количество объектов, находящихся в ОКП, - это не отслеживаемые ИОО (космический «мусор»).
Имеющиеся средства мониторинга ОКП преимущественно относятся к наземным средствам наблюдения (высокопроизводительным вычислительным системам/комплексам), входящим в состав СККП разных стран. Данные комплексы постоянно получают информацию об ОКП, из которой они отбирают информацию о ИОО для дальнейшей его каталогизации. Наличие средств мониторинга ОКП, находящихся непосредственно на орбите или на борту сверхвысотных самолетов-разведчиков, позволило бы с меньшими затратами позиционировать внимание комплексов СККП только на ИОО, находящиеся в ОКП, и не сканировать всю небесную сферу. Анализ существующих технических средств показал, что целесообразна аппаратная реализация бортовых средств мониторинга, не использующих ресурсы центрального бортового процессора и позволяющих реализовывать алгоритмы параллельной обработки данных, в связи с тем, что данные средства будут работать в режиме реального времени, на их вход будут поступать однотипные данные и центральный процессор летательного аппарата-наблюдателя (ЛАН) предельно загружен задачами его собственного функционирования.
Над проблемами создания средств обнаружения объектов в процессе мониторинга работали известные отечественные и зарубежные авторы Келдыш М.В., Арнольд В.И., Журавлев Ю.И., Бонгард М.М., Гонзалес Р., Розоноэр Л. И., Загоруйко Н. Г., Фомин В.Н., Барский А.Б., Джон фон Нейман, Колинз А., Валиев К.А., Евтихиев Н.Н., Каляев А.В. и многие другие.
Между тем полученные результаты не имеют приложений в специфической области мониторинга, формирования и обработки данных для обнаружения ИОО на фоне звездного неба.
Основное противоречие заключается в том, что известные методы и алгоритмы не позволяют при заданных ограничениях времени формировать треки (орбитальные портреты), необходимые для обнаружения ИОО с предварительной аннуляцией данных о естественных небесных телах. Решение задачи формирования треков осложняется динамическими микроперемещениями фотокамеры, установленной на ЛАН, которые имеют явно выраженные признаки детерминированно-хаотического поведения, что на основании тезиса А. Пуанкаре влечет за собой невозможность осуществления экстраполяции траекторий на динамическом изображении небосклона.
Основная решаемая задача данной диссертационной работы заключается в создании способа, алгоритмов и аппаратных средств формирования и обработки данных для обнаружения ИОО по их трекам.
Теоретическая часть диссертационной работы включает в себя разработку способа и алгоритмов формирования и обработки данных для обнаружения ИОО, регистрируемых фотокамерами ЛАН, и структурно-функциональной организации специализированного бортового устройства (СБУ) для их своевременного обнаружения. Практическая часть содержит разработку и исследование аппаратных и программных средств, пригодных для практического использования в системах мониторинга ОКП.
Изложенное позволяет заключить, что тема диссертации является актуальной и перспективной.
Работа выполнялась в рамках тематического плана 2009 года Министерства образования и науки РФ №1.5.09: «Создание продукционной алгоритмической системы быстрых символьных вычислений и языка программирования для реконфигурируемых многоядерных вычислительных систем», проекта 6147 мероприятие 2 «Архитектура инфокоммуникационной среды информационно-аналитического обеспечения научных исследований технического ВУЗа» по аналитической ведомственной целевой программе «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы).
Объект исследования – вычислительные бортовые устройства.
Предмет исследования – специализированные устройства для обнаружения движущихся объектов.
Цель работы заключается в повышении скорости обработки данных о ИОО путем разработки способа, алгоритмов и СБУ формирования и обработки треков.
Для достижения поставленных целей потребовалось решить следующие задачи:
-
осуществить сопоставительный анализ методов, алгоритмов и устройств обнаружения ИОО;
-
создать модель формирования кадров звездного неба с учетом условий микроперемещений ЛАН и его орбитальных характеристик;
-
разработать способ, алгоритм и архитектуру (структурно-функциональную организацию) СБУ формирования и обработки данных для обнаружения ИОО;
-
осуществить экспериментальные исследования характеристик СБУ и программных средств, обеспечивающих его функционирование.
Методы исследования основываются на положениях теории алгоритмов, дискретной математики, распознавания образов и компьютерной лингвистики, методах теоретического программирования и компьютерного моделирования, а также теории проектирования элементов и устройств вычислительной техники.
Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается: согласованностью теоретических и экспериментальных результатов; корректным использованием существующих теоретических положений, а также рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-технических конференциях, выставках и семинарах кафедры программного обеспечения вычислительной техники ЮЗГУ.
Новые научные результаты и положения, выносимые на защиту:
1. Способ формирования и обработки данных для обнаружения ИОО (свидетельство о гос. рег. программы для ЭВМ №2009615042), отличающийся тем, что используется позитивно-негативная обработка пар кадров для формирования треков ИОО, заключающийся в том, что при объединении текущей пары кадров происходит аннуляция отображений естественных объектов, что позволяет обнаруживать как искусственные объекты, ранее зарегистрированные в базе данных, так и вновь появившиеся объекты в процессе мониторинга.
2. Алгоритмы формирования и обработки данных для обнаружения ИОО, позволяющие осуществлять параллельную обработку данных в условиях не прогнозируемых микроперемещений оптических следов объектов на фото-матрице с целью разграничения классов естественных и искусственных космических объектов, и отличающиеся тем, что формируются треки только для ИОО.
3. Структурно-функциональная организация (архитектура) СБУ формирования и обработки треков ИОО (решение о выдачи патента №2010118030/08 от 21.06.2010), отличающаяся от аналога тем, что в ней используются специальные цифровые сигнальные процессоры, реализуются алгоритмы параллельной обработки координат объектов, что позволяет увеличить скорость обнаружения ИОО.
4. Результаты экспериментальных исследований для определения скоростных характеристик разработанного СБУ формирования и обработки данных.
Практическая ценность работы состоит в следующем.
1. На основе проведенных теоретических исследований разработано схемотехническое решение СБУ формирования и обработки треков с аппаратной сложностью около 9,8 млн. вентилей с учетом аппаратных затрат на реализацию 5 процессоров, блоков памяти, магистрали и блока управления, которое целесообразно использовать в качестве дополнительного бортового оборудования ЛАН для мониторинга и повышения уровня безопасности космических полетов. Разработанное устройство позволяет достигнуть скоростных показателей не меньше, чем 8 кадров в секунду, что в четыре раза превышает этот показатель аналога.
2. На основе проведенных экспериментальных исследований получены данные о скоростных характеристиках разработанного схемотехнического решения СБУ: на обработку 1 объекта в кадре требуется в среднем 93 тыс. тактов, что позволяет удовлетворить требования к существующим временным ограничениям, путем повышения скорости обработки пар кадров при ограниченном числе космических объектов в поле регистрации.
3. Разработанный способ, алгоритм и устройство формирования и обработки данных для обнаружения ИОО дают необходимые основания для постановки НИОКР по разработке специализированных устройств массового применения. Вместе с тем результаты проведенных теоретических исследований могут быть использованы в учебном процессе профильных специальностей высших учебных заведений.
Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы нашли применение в учебном процессе Юго-Западного государственного университета по кафедре программного обеспечения вычислительной техники названного университета, а также были использованы при выполнении НИР «Семилетка-1» в ФГУП «Курский НИИ».
Апробация результатов работы проводилась на международных научных и научно-технических конференциях: Международной научно-технической конференции «Физические и компьютерные технологии» (Харьков, 2008, 2010 гг., 2 доклада), Международной научно-практической конференции «Современная техника и технологии» (Томск, 2009, 2010 гг., 2 доклада), Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Курск, 2008, 2010 гг., 2 доклада), Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (Новочеркасск, 2008 г., 1 доклад), Международной научно-практической конференции «Васильевские чтения: ценности и интересы современного общества» (Курск, 2008 г., 1 доклад), Международной научно-технической конференции «Информационно-измерительные, диагностические и управляющие системы. Диагностика – 2009» (Курск, 2009 г., 1 доклад). Прошла экспертизу на региональном этапе отбора и прошла в полуфинал конкурса молодежных инновационных проектов «Зворыкинский проект», была выставлена на втором окружном инновационном конвенте, проходящем в рамках этого же конкурса.
Публикации. Результаты диссертации отражены в трех статьях (две в изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендуемых ВАК), девяти публикациях в сборниках трудов, одном свидетельстве о гос. рег. программы для ЭВМ и одном патенте.
Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1], [4], [6] и [11] автором предложен способ распознавания ИОО путем формирования их треков, в [2] и [3] автором разработана модель формирования кадров звездного неба с учетом условий микроперемещений ЛАН и его орбитальных характеристик.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 110 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 4 таблицы, список литературы из 84 наименований и приложений объемом 88 страниц. Общий объем 122 страницы.
