Разработка статистической модели и исследование адаптивных алгоритмов защиты от комбинированных помех

Для повышения эффективности подавления АШП на частоте сигнала используется измеритель разности фаз, который вырабатывает напряжение, пропорциональное разности фаз АШП на выходах фильтров помехи дополнительного канала. Сформулированное напряжение через усилитель с коэффициентом передачи, равным , поступает на фазовращатель Фвр, который меняет фазу АШП на выходе фильтра сигнала в соответствии с (1.22). Это позволяет устранить различие фазовых сдвигов АШП между основной и компенсационными антеннами на частотах фильтров помехи Ф и сигнала Ф, что приводит к увеличению коэффициента подавления АШП на частоте сигнала. Так как настройка автокомпенсатора осуществляется на частотах, не совпадающей с частотой сигнала, то это исключает влияние пассивной помехи на качество работы автокомпенсатора активных помех.

, (1.22)

где: и . Устранение фазовых сдвигов АШП между основной и компенсационной антеннами на частотах фильтров помехи Ф и сигнала Ф практически исключает потери коэффициента подавления и обеспечивает эффективное подавление помехи независимо от угла визирования постановщика помех .

Для защиты от комбинированных помех необходимо последовательно с устройством компенсации АШП (рисунок 1.19) включить компенсатор пассивных помех, рисунок 1.20.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Рисунок 1.20 - Устройство защиты от комбинированных помех.

При этом на вход компенсатора пассивных помех будут приходить сигналы, свободные от воздействия активной помехи, которая предварительно компенсируется каналом подавления АШП [11].

2. Разработка статистической модели и исследование адаптивных алгоритмов защиты от комбинированных помех

2.1 Принципы статистического (имитационного) моделирования измерительных радиолокационных систем в условиях воздействия комбинированных помех

Как отмечалось во введении к дипломной работе, экспериментальная проверка (исследование) быстродействующих алгоритмов защиты с оценкой обратной корреляционной матрицы помех, связана со значительными техническими трудностями. В то же время, имеющиеся в настоящее время современные вычислительные средства с соответствующим программно-математическим обеспечением и быстродействием позволяют обойтись без весьма затратных натурных экспериментов и провести достоверную экспериментальную проверку синтезированных алгоритмов и измерительных устройств на основе технологии имитационного моделирования и верифицированных статистических моделей.

В ряду существующих методов статистического моделирования сложных систем важнейшую роль играет имитационное моделирование (ИМ), в основе которого лежит замена реальной физической системы (процесса) ее приближенным отображением в виде математической модели, моделирующего алгоритма и соответствующего программного обеспечения, в своей совокупности реализующих воспроизведение на ЭВМ интересующих аспектов функционирования исходной системы. Важно подчеркнуть, что ИМ это не теория, и даже не методология, а пока лишь синтетический (обобщенный, интегральный) метод исследования, опирающийся на эксперимент с цифровой моделью реальной системы [6].

Имитационному моделированию измерительных радиолокационных систем в условиях воздействия помех (т.е. в условиях радиоэлектронного конфликта с внешней средой) присущ ряд характерных особенностей:

a) высокая степень связанности с моделями радиоэлектронных и нерадиоэлектронных систем (надсистем), в интересах которых создаются и функционируют рассматриваемые радиолокационные системы (например, система ПВО). Это определяет необходимость достаточно полного учета на уровне исходных данных пространственно-временных характеристик динамики конфликта надсистем, в которых радиоэлектронные системы выполняют основные функции по информационному обеспечению активных действий и противодействий;

б) статистический, вероятностный характер моделей, используемых при описании радиолокационных систем. Данная особенность есть прямое следствие вероятностного характера процессов, происходящих в радиолокационных систем в ходе конфликтного информационного взаимодействия, и, прежде всего, наличия элементов случайности при изменении состояний объектов взаимодействия, а также наличия помех в каналах обмена информацией;

в) необходимость полномасштабного воспроизведения радио-электронной обстановки и насыщенного потока сигналов на входе измерительных радиолокационных систем, которые создаются большим количеством разнородных источников радиоизлучений; часть из них является объектами информационного взаимодействия, а другая часть создает мешающий фон. При этом практически отсутствует возможность моделирования процессов взаимодействия с каждым источником в отдельности, так как входные потоки сигналов от разных источников имеют сильное перекрытие по частотно-пространственно-временным параметрам.

С учетом этих особенностей рассмотрим основные принципы разработки цифровых имитационных моделей измерительных радиолокационных систем.

Существо ИМ состоит в воспроизведении процесса функционирования радиолокационной системы (РЛС) во взаимодействии с внешней средой с целью определения показателей эффективности для исходных данных, которыми был задан вариант построения системы. С учетом вероятностного характера исследуемого процесса воспроизведение одной или небольшого количества реализаций не позволяет сделать обоснованные выводы относительно свойств измерительной радиолокационной системы. Поэтому исследование систем на имитационной модели часто связывают с реализацией метода Монте-Карло, в основе которого лежит осуществление следующих действий:

а) проведение большого количества одинаковых по исходным данным актов имитации процесса функционирования РЛС во взаимодействии с внешней средой;

б) формирование на этой основе соответствующего количества независимых реализаций случайных величин, характеризующих те или иные исходы функционирования РЛС в смысле решения внешнеобусловленных задач;

в) усреднение и другая обработка формируемых совокупностей реализаций случайных величин с целью получения статистически значимых выводов относительно значений показателей эффективности РЛС (в рассматриваемом случае - систематическую и флуктуационную ошибки измерения угловых координат цели в условиях помех).

При имитации большого количества независимых реализаций исходных величин, характеризующих «хорошие» и «плохие» исходы процесса функционирования системы, искомые показатели эффективности (упомянутые ошибки) обычно оцениваются как средние значения по полученным экспериментальным данным. В соответствии с изложенным общая структурная схема имитационной модели РЛС представлена на рисунке 2.1. В рамках представленной схемы модель содержит следующие основные части (блоки):

а) модель внешней среды -- радиоэлектронной обстановки, формируемой множеством объектов информационного взаимодействия (источников активных помех);

б) модель алгоритмов обработки и преобразования сигналов и информации в измерительной радиолокационной системе;

в) блок, осуществляющий предварительную обработку, запоминание и накопление результирующих данных имитационного эксперимента;

г) блок формирования итоговых результатов оценки показателей эффективности РЛС.

Первые три из выделенных частей модели должны охватываться общим циклом по числу независимых реализаций испытания при одних и тех же исходных данных. Внутри цикла по реализациям должен быть организован цикл по числу шагов или точек на временной оси в пределах временного интервала, отведенного для однократного воспроизведения процесса функционирования РЛС. Наконец, внутри последнего цикла организуется цикл по числу источников активных помех (ИАП) , в рамках которого в каждой реализации и для каждого момента времени имитируется (с определенной степенью абстракции) процесс функционирования радиолокационной системы. Одновременно в этой части модели проводится формирование результирующего входного воздействия от всей совокупности ИАП и пассивной помехи путем накопления данных входных воздействий, полученных от каждого ИАП в отдельности, и последующего их преобразования с целью учета взаимного влияния при обработке в радиолокационной системе.

Таким образом, сначала необходимо сформировать неискаженную входную совокупность сигналов (их модельных эквивалентов) от всех источников помех и нешумящей цели, затем - систему адаптивной пространственной обработки сигналов в условиях воздействия комбинированных помех.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Рисунок 2.1 - Общая схема имитационного моделирования РЛС.

Далее - сформировать фильтр подавления комбинированных помех и блок оценки показателей качества подавления и быстродействия. При ИМ поведение радиолокационной системы воспроизводится на некотором отрезке времени . Воспроизведение времени в любой ИМ связано с заданием «модельного времени». Оно требуется для синхронизации последовательности событий, происходящих в модели системы, и организации «квазипараллелизма» при имитации одновременного функционирования основных элементов системы. В силу дискретного характера функционирования ЭВМ, а также скачкообразного характера изменения состояний элементов систем, текущее время в имитационной модели задается путем дискретного приращения временных отрезков. При этом выделяют два основных способа задания модельного времени:

а) способ , при котором приращение (продвижение во времени) осуществляется с фиксированным интервалом ;

б) способ , при котором в моделирующем алгоритме приращение модельного времени производится в момент наступления очередного события, заключающегося в изменении состояния любого из элементов внешней среды или системы.

В первом случае цикл точек на временной оси достаточно организовать как обычный цикл от 1 до , а во втором случае точки на временной оси определяются приращением случайного интервала между событиями, заключающимися в скачкообразном изменении состояний: При построении имитационной модели возможна также и комбинация способов .

Выбор способа модельного времени важен с позиций рационального использования вычислительного ресурса ЭВМ, достижения требуемой точности моделирования и сложности моделирующего алгоритма. Во многом этот выбор определяется характером функционирования РЛС. Так, например, при исследовании радиолокационной системы в условиях конфликта, где эта система работает как в импульсном режиме излучения сигналов, так в непрерывном, более эффективным представляется использование способа , а для исследования оценки параметров одного сигнала, предпочтительным представляется использование способа на некотором ограниченном интервале.

Сложность и разномасштабность во времени принимаемых сигналов, необходимость достаточно детального воспроизведения радиоэлектронной обстановки, создаваемой комбинированными помехами, актуализируют проблему придания процессу исследований обозримого характера. При этом важнейшей задачей является задача анализа закономерностей влияния обработки, реализуемой на различных уровнях модели наблюдений (МН), на общую результирующую эффективность системы. Поэтому при разработке имитационной модели в конкретной ситуации целесообразно использовать принцип функционального моделирования, в соответствии с которым в ходе разработки имитационной модели необходимо сосредоточиться на наиболее существенных особенностях построения системы, обеспечивающих оценку ее качества в интересующем исследователя аспекте. При этом моделирование отдельных элементов может проводиться независимо. Получаемые точностные, вероятностные и временные характеристики реализуемых процедур обработки сигналов и информации используются далее для описания их функциональных эквивалентов при анализе результирующей эффективности системы. В частности, при декомпозиции (детализации) процесса радиолокационного наблюдения принято использовать иерархию внутриобусловленных задач с выделением подсистем первичной, вторичной и третичной обработки. При этом естественным образом обеспечивается определение частных показателей эффективности функционирования отдельных подсистем и модулей, имеющих самостоятельное значение и оказывающих одновременно существенное влияние на интегральную эффективность системы.

На основании изложенного выше подхода перейдем к разработке и описанию статистической (имитационной) модели алгоритмов защиты от комбинированных помех.

2.2 Разработка статистической модели адаптивной РЛС с линейной ФАР

Смысл имитационного моделирования адаптивной РЛС состоит в разработке программы цифрового радиолокатора, близкого к реальному, с последующим воспроизведением соответствующих процессов обработки сигналов в условиях наличия большинства внешних мешающих факторов[8]. Такая модель технологически отличается от реальной системы только тем, что в ней реальная фазированная антенная решетка заменена ее цифровым статистическим аналогом, а принимаемые ФАР сигналы и внутренние шумы аппаратуры обработки заменены соответствующими моделями. Остальные процедуры обработки сигналов, по причине применения в большинстве современных радиолокаторов цифровой обработки сигналов, практически совпадают. В тоже время, такая модель наделена важным исследовательским преимуществом, позволяя варьировать внешними факторами, алгоритмами обработки сигналов, параметрами элементов ФАР. Модель позволяет также оценивать показатели качества подавления помех, характеристики совместного распределения параметров сигнала, взаимозависимость информативных и неинформативных параметров и пр. по усмотрению исследователя.

Амплитудно-фазовое распределение по пространственным координатам ФАР должно выбираться следующим образом [8] как показано в формуле (2.1):

, (2.1)

где m = 1…М, ;

М - количество элементов линейной ФАР;

- угловое направление на источник полезного сигнала, отсчитываемое от нормали к антенне;

- расстояние между элементами ФАР.

В статистической модели предусмотрена возможность изменения интенсивностей и угловых положений источников помех, что позволяет проводить анализ степени искажения диаграммы направленности адаптивной ФАР в зависимости от сложности помеховой обстановки, а также производить оценку величины систематической и флуктуационной ошибок, коэффициента подавления и степени «перекрытия» полезного и мешающего сигналов по измеряемой координате (в рассматриваемом случае - азимута).

В модели также предусмотрено формирование от датчика случайных чисел случайных значений матрицы внутренних шумов ХS с единичной дисперсией и нулевым математическим ожиданием размера МхТ, учитывающего шумы приемных элементов ФАР и ее амплитудно-фазового распределения. Здесь Т - количество выборок внутреннего шума (размер массива шумов) во времени.

Для каждого элемента случайного вектора внешних источников помех SР, в соответствие с соотношением (2.1), формируется своё амплитудно-фазовое распределение. В результате чего происходит формирование матрицы шумовых помех ХР размера МхТ, содержащей аддитивную смесь шумовых помех от N различных источников со своими интенсивностями и амплитудно-фазовыми распределениями.

Далее предусмотрено формирование t-ой матрицы помеховых воздействий YPt, представляющую собой аддитивную смесь t-ой матрицы шумовых помех ХР и t-ой матрицы внутренних шумов ХS.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Рисунок 2.2 - Алгоритм работы алгоритма подавления комбинированных помех.

На основании сформированного массива шумов и помеховых воздействий в соответствии с тем или иным алгоритмом адаптации формируется оценка матрицы обратной корреляционной матрице помех и вычисляется по формуле (2.2)

, (2.2)

Блок формирования массива полезного сигнала YS размера МЧТ предусматривает возможность формирования всех М выборок одной реализации с одинаковыми начальной фазой и амплитудой, значения которых от выборки к выборке в пределах массива по времени Т задаются с помощью датчика случайных чисел, что соответствует модели сигнала со случайной начальной фазой и амплитудой, отраженного от цели с равноценными блестящими точками. В следующем блоке формируется массив (матрица) входных воздействий Y=YP+YS размера МЧТ, представляющий собой аддитивную смесь шумов элементов ФАР, шумовых помех от N источников, пассивных помех и полезного сигнала, принимаемого в направлении нормали к ФАР. Суммирование матрицы (массива) сигнала с матрицей (массивом) внутренних шумов и помех после формирования оценки ОКМП имитирует что мощность эхо-сигнала существенно ниже спектральной плотности мощности помеховых колебаний и влиянием полезного сигнала на оценку этой матрицы можно пренебречь.

2.3 Исследование алгоритмов защиты от комбинированных помех

Исследованию подвергся алгоритм защиты от комбинированных помех, осуществляющий разделение обработки на пространственную и временную с последующим накоплением сигналов в оптимальном фильтре на фоне собственных шумов.

Для исследования алгоритма задаем количество шагов итерации по времени, перебор по времени, количество элементов ФАР и перебор по элементам, количество точек распределения функции полезного сигнала по оси доплеровских частот и перебор по точкам. Форму полезного сигнала отраженного от цели с наилучшей доплеровской скоростью. Форму и закономерность пассивной помехи, собственных шумов, активной помехи, количество источников активных помех их интенсивность и направление на антенну. Вычисляем ОКМП и перемножаем ее с матрицей ожидаемого амплитудно-фазового распределения для пространственной области и с матрицей ожидаемого время-частотного распределения для временной обработки.

Исследуем обработку в пространственной области. Результаты представлены на графиках - это рисунки 2.3, 2.4 и 2.5.

Рисунок 2.3- результат пространственной обработки только при воздействии активных помех.

На рисунке 2.3 синей (сплошной) линией показан идеальный результат пространственной обработки (безпомеховая обстановка). Остальными линиями показан результат пространственной обработки при воздействии источника помех в направлении 0.5 полуширины характеристики направленности антенны. По графику видно, что активная помеха полностью подавляется , а амплитуда полезного сигнала на выходе устройства пространственной обработки существенно уменьшается, что соответствует уменьшению дальности обнаружения РЛС. Ухудшаются так же и показатели радиолокационного измерения - появляется систематическая ошибка измерения, составляющая примерно 0,3 полуширины характеристики направленности антенны углового измерителя.

Рисунок 2.4 - результат пространственной обработки только при воздействии пассивной помехи.

Рисунок 2.4 представляет результат пространственной обработки только при воздействии пассивной помехи большой интенсивности, что обычно наблюдается при обнаружении и сопровождении воздушных целей на фоне местных предметов в горных районах. По графику видно что полезный сигнал полностью исказился и потерял свою информативность, это говорит о том что пассивная помеха не подлежит обработке в пространственной области. Поэтому мы и исследуем алгоритм с разделением обработки.

Рисунок 2.5 - результат пространственной обработки при воздействии комбинированной помехи.

Результат пространственной обработки при воздействии комбинированной помехи в виде аддитивной смеси пассивной и активных помех представлен на рисунке 2.5. Синей (сплошной) линией, так же показан, идеальный результат, остальными линиями результат при обработке смеси сигнала с помехой на каждом шаге итерации по времени. Лучшими результатами, как видно из графиков, являются результаты обработки на первых четырёх шагах итерации по времени (коэффициент подавления активной помехи уменьшился до 23 дБ), при последующей адаптации происходит значительное искажение характеристики направленности антенны радиолокационной станции. Так же как и при наличии, только активной шумовой помехи происходит существенное уменьшение уровня полезного сигнала на выходе устройство пространственной обработки, особенно начиная с пятого шага итерации (до 20 дБ).

На последующих рисунках показаны результаты обработки во временной области.

Рисунок 2.6- результат обработки во временной области: - идеальный случай (безпомеховая обстановка); - при наличии собственных шумов; - при наличии активных помех; - при наличии активных помех; - при наличии аддитивной смеси активной и пассивной помех.

Лучший результат накопления (обработки во временой области), показанный на рисунке 2.6, при наличии собственных шумов и активных помех наступает при максимальном фазовом отклонении - (или ). При приёме полезного сигнала с тем же фазовым сдвигом () на фоне комбинированных помех происходит существенное искажение фазовой характеристики - полезный сигнал накапливается со сдвигом фазы .

Результат обработки при наличии пассивной помехи представлен на рисунке 2.7. При наличии только пассивной помехи полезный сигнал после пространственной обработки накапливается без изменения фазовой характеристики. Существенное уменьшение полезного сигнала связано с подавлением полезного сигнала в устройстве пространственной обработки. При этом достигается и максимальный коэффициент подавления пассивной помехи . При воздействии на РЛС комбинированной помехи коэффициент подавления помеховой составляющей, вызванной пассивной помехой составляет

Рисунок 2.7 - результат временной обработки при наличии пассивной помехи.

Из результатов исследования можно сделать вывод что помимо алгоритмов защиты от помех в РЛС необходимо включить алгоритмы оценивания помеховой обстановки для точного определения вида взаимодействующих помех и включения более оптимального алгоритма обработки и подавления взаимодействующих помех.

3. Технико-экономическое обоснование работы

Современный этап развития радиолокационных систем характеризуется наличием широкого класса внешних активных и пассивных помех, а так же их разнообразных комбинаций, т.е. комбинированными помехами. Защита РЛС различного назначения от радиопомех представляет собой одну из важнейших проблем, возникающих как при разработке, так и при использовании в боевой работе. Данная проблема обусловлена прежде всего увеличением количества радиоэлектронной аппаратуры и разнообразием выполняемых ее задач, вследствие чего возрос уровень взаимных помех. Разработанные и используемые алгоритмы оптимальной раздельной фильтрации активных и пассивных помех, не справляются с поставленной задачей подавлять комбинированные помехи.

В дипломной работе исследуются современные алгоритмы защиты от комбинированных помех, обладающие высокими коэффициентами подавления и быстродействия. Данные алгоритмы будут использоваться в современных РЛС.

3.1 Структура затрат на элементы входящие в систему

Таблица 1 - Структура затрат на элементы входящих в систему

Состав затрат на элементы входящих в систему.	Вес каждого элемента в стоимости системы, %
Линейная АФАР	40
Модули управления элементами линейной АФАР	21
Схема управления модулем	16
Блок цифровой обработки	11
Программное обеспечение	6
Автоматизированное рабочее место	6
	100 %

Структура показывает сколько необходимо элементов (оборудования) для реализации исследуемых алгоритмов и их вес от общей стоимости системы.

Таблица 2 - Различия в стоимости структуры в зависимости от исследуемого алгоритма

	ОбФ-КН	РФ	РжФ
Линейная АФАР	+0	+0	+0
Модули управления элементами линейной АФАР	+0	+0	+0
Схема управления модулем	+0	+0	+0
Блок цифровой обработки	+10	+5	+0
Программное обеспечение	+0	+0	+0
Автоматизированное рабочее место	+0	+0	+0
	110%	105%	100%

3.2 Оценка экономической эффективности исследуемых алгоритмов экспертным методом

Для оценки экономической эффективности используются экспертные методы [16]. Они позволяют оценить уровень оптимальности алгоритмов по качественным и стоимостным показателям по сравнению друг с другом.

Оценка оптимальности исследуемых алгоритмов выполняется по системе показателей с оценкой их значимости.

Для определения значимости параметров качества метода может быть использована матрица приоритетности, в которой осуществляется попарно сравнение параметров метода (каждый с каждым) но не по величине, а по их значению, влиянию на качество, технический уровень, потребительские свойства изделия.

Исследуемые алгоритмы подавления комбинированной помехи обладают следующим набором характеристик:

Х1 - Коэффициент подавления;

Х2 - Коэффициент быстродействия;

Х3 - Простота программирования;

Х4 - Количество комбинаций подавляемых помех;

Х5 - Затраты на комплектующие для реализации;

Х6 - Затраты на эксплуатацию;

Х7 - Затраты на разработку.

Сравнивая попарно все параметры, составляют квадратную матрицу смежности (таблица 1), где знаки >, < = заменяются коэффициентами предпочтительности аi (соответственно: 1.5, 0.5, 1.0).

Затем последовательно находятся абсолютные значимости Bi параметров, затем эти значения нормируются - B`i вычисляются в долях единицы.

Заполняя матрицу определим значения Вi, B`i.

Bi - абсолютная значимость параметра, определяется построчным суммированием коэффициентов предпочтительности (aj).

B`i - искомая, относительная значимость параметров.

Сумма Bi (по столбцу) должна быть равна n*n (если n=7, то В=7*7=49), где n - количество анализируемых параметров. Значение B'i определяется по формуле: B'i=Bi / B.

Для дальнейшего анализа и определения наиболее оптимального алгоритма необходимо осуществить бальную оценку каждого параметра для каждого из вариантов изделия (количество баллов от 1 до 5). Далее заполняем таблицу 4, указав в одной из строк относительную значимость параметров. При этом введем следующее обозначение :

А - Обеляющий фильтр с когерентным накопление отфильтрованных сигналов;

В - Решетчатый фильтр;

С - Режекторный фильтр.

Таблица 3 - Расчет значимости параметров системы

	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5	Х6	Х7	Вi	B'i
Х1	= 1,0	> 1,5	> 1,5	< 0,5	< 0,5	> 1,5	> 1,5	8	0,163
Х2	< 0,5	= 1,0	> 1,5	> 1,5	< 0,5	> 1,5	> 1,5	8	0,163
Х3	< 0,5	< 0,5	= 1,0	< 0,5	< 0,5	< 0,5	< 0,5	4	0,083
Х4	> 1,5	< 0,5	> 1,5	= 1,0	< 0,5	< 0,5	< 0,5	6	0,122
Х5	> 1,5	> 1,5	> 1,5	> 1,5	= 1,0	> 1,5	> 1,5	10	0,204
Х6	< 0,5	< 0,5	> 1,5	> 1,5	< 0,5	= 1,0	< 0,5	6	0,122
Х7	< 0,5	< 0,5	> 1,5	> 1,5	< 0,5	> 1,5	= 1,0	7	0,143
сумма		49	1

Таблица 4 - Бальная оценка значимости параметров систем

B'i для Xi Алгоритм	0,163	0,163	0,083	0,122	0,204	0,122	0,143
	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7
A	5	3	3	5	3	5	3
B	3	4	4	4	4	5	4
C	1	5	5	3	5	5	5

Показатель оптимальности для каждой из анализируемых систем может быть найден как сумма произведений соответствующих значений B'i на соответствующее бальное значение параметра модели:

, (3.1)

где - показатель оптимальности j-ой модели;

- относительная значимость i-го параметра;

- бальное значение i-го параметра для j-ой модели.

Для данных из таблиц 3 и 4, используя формулу (3.1) получим:

Модель с максимальным значением показателя «К» (оптимальности) наиболее предпочтительна. В данном случае наиболее оптимальным оказался алгоритм А.

Для получения более точного результата, необходимо провести оценку оптимальности алгоритмов другим способом, позволяющим определить их приоритетность по каждому из выбранных , и лишь в том случае принимать определенное решение.

Для этого целесообразно применить методику расчета показателя оптимальности по приоритетности вариантов, позволяющую более точно (в отличие от бальной) определить значимость параметров качества методов.

В работе определяется приоритетность каждой модели по каждому из выбранных параметров системы. С этой целью заполняется такое количество матриц смежности, которое соответствует количеству выбранных для анализа параметров (таблицы 5 - 11).

Таблица 5 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х1»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	>1,5	>1,5	4	0,445
B	<0,5	=1	>1,5	3	0,333
C	<0,5	<0,5	=1	2	0,222
сумма				9	1

Qi - абсолютная значимость (приоритетность) каждой модели по анализируемому параметру.

qi - относительная (искомая) значимость модели по анализируемому параметру.

Таблица 6 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х2»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	<0,5	<0,5	2	0,222
B	>1,5	=1	<0,5	3	0,333
C	>1,5	>1,5	=1	4	0,445
сумма				9	1

Таблица 7 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х3»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	<0,5	<0,5	2	0,222
B	>1,5	=1	<0,5	3	0,333
C	>1,5	>1,5	=1	4	0,445
сумма				9	1

Таблица 8 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х4»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	>1,5	>1,5	4	0,445
B	<0,5	=1	=1	2,5	0,278
C	<0,5	=1	=1	2,5	0,278
сумма				9	1

Таблица 9 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х5»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	<0,5	<0,5	2	0,222
B	>1,5	=1	<0,5	3	0,333
C	>1,5	>1,5	=1	4	0,445
сумма				9	1

Таблица 10 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х6»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	=1	=1	3	0,333
B	=1	=1	=1	3	0,333
C	=1	=1	=1	3	0,333
сумма				9	1

Таблица 11 - Анализ приоритетности устройств по показателю «Х7»

Модель Изд	A	B	C	Qi	qi
A	=1	<0,5	<0,5	2	0,222
B	>1,5	=1	<0,5	3	0,333
C	>1,5	>1,5	=1	4	0,445
сумма				9	1

В таблице 12 выполнено сравнение вариантов использование методов по системе критериев. Вместо баллов приведены значения qi по моделям и параметрам.

Таблица 12 - Сводная таблица исходной информации для расчета конкурентоспособности методов

B'i для Xi Алгоритм	0,163	0,163	0,083	0,122	0,204	0,122	0,143
	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7
A	0,445	0,222	0,222	0,445	0,222	0,333	0,222
B	0,333	0,333	0,333	0,278	0,333	0,333	0,333
C	0,222	0,445	0,445	0,278	0,445	0,333	0,445

Используя данные таблицы 12, определим показатели оптимальности «К» для каждой из анализируемых моделей:

В результате расчета показателей оптимальности двумя разными методами, были получены схожие результаты.

Исследуемый алгоритм «С» превосходит другие алгоритмы по следующим параметрам:

Коэффициент быстродействия (Х2);

Простота программирования (Х3);

Затраты на комплектующие для реализации (Х5);

Затраты на разработку (Х7)

Все вышеперечисленные параметры являются одними из важнейших для алгоритмов защиты от комбинированных помех. По остальным параметрам исследуемый алгоритм либо незначительно уступает, либо не хуже аналогов. Из таблицы 2 так же видно что данный алгоритм потребует меньше экономических затрат, так как необходим менее быстродействующий блок ЦОС, а в следствии менее дорогостоящий. Из чего можно сделать вывод о том, что исследуемый в данной работе алгоритм будет экономически выгоднее внедрять в систему защиты РЛС от комбинированных помех.

4. Безопасность и экологичность

Одним необходимых условий комфортной деятельности человека явля-ется обеспечение в рабочей зоне благоприятного микроклимата, который оп-ределяется температурой, влажностью, атмосферным давлением, интенсив-ностью излучения нагретых поверхностей. Микроклимат оказывает сущест-венное влияние на функциональную деятельность человека, его здоровье.

В помещениях операторов современной РЛС необходимо соблюдать оптимальные микроклиматические условия. Они обеспечивают общее и локальное ощущение теплового комфорта во время выполнения поставленной задачи при минимальном напряжении механизмов терморегуляции, не вызывают отклонений в состоянии здоровья, создают предпосылки для высокого уровня работоспособности.

4.1 Влияние параметров микроклимата на самочувствие человека

Параметры микроклимата оказывают непосредственное влияние на тепловое самочувствие человека и его работоспособность.

Исследованиями установлено, что при температуре воздуха более 300С работоспособность человека начинает падать. Переносимая человеком температура, как и его теплоощущение, в значительной мере зависит от влажности и скорости окружающего воздуха. Чем больше относительная влажность, тем меньше испаряется пота в единицу времени и тем быстрее наступает перегрев тела. Особенно неблагоприятное воздействие на тепловое самочувствие человека оказывает высокая влажность при температуре 300С, так как при этом почти вся выделяемая теплота отдается в окружающую среду при испарении пота. При повышении влажности пот не испаряется, а стекает каплями с поверхности кожного покрова. Возникает так называемое «проливное» течение пота, изнуряющее организм и не обеспечивающее необходимую теплоотдачу.

Недостаточная влажность воздуха также может оказываться неблагоприятной для человека вследствие интенсивного испарения влаги со слизистых оболочек, их пересыхания и растрескивания, а затем и загрязнение болезнетворными микроорганизмами.

Длительное воздействие высокой температуры особенно в сочетании с повышенной влажностью может привести к значительному накоплению теплоты в организме и развитию перегревания организма выше допустимого уровня - гипертермии - состоянию, при котором температура тела поднимается до 38…390С.

При пониженной температуре, большой подвижности и влажности воздуха, может быть охлаждение и даже переохлаждение организма - гипотермия.

Атмосферное давление оказывает существенное влияние на процесс дыхания и самочувствие человека. Если без воды и пищи человек может прожить несколько дней, то без кислорода - всего несколько минут. Основным органом дыхания человека является трахеобронхиальное дерево и большое число легочных пузырей (альвеол), стенки которых пронизаны густой сетью капиллярных сосудов. Через стенки альвеол кислород поступает в кровь для питания тканей организма.

Наиболее успешно диффузия кислорода в кровь происходит при парциальном давлении кислорода в пределах 95…120 мм рт. ст. Изменение давления вне этих пределов приводит к затруднению дыхания и увеличению нагрузки на сердечнососудистую систему [17].

4.2 Нормирование параметров микроклимата

Нормы производственного микроклимата установлены Санитарными правилами и нормами СанПиН 2.2.4.548-96 [18]. Они едины для всех производств и всех климатических зон.

Санитарные правила устанавливают гигиенические требования к показателям микроклимата рабочих мест производственных помещений с учетом интенсивности энерготрат работающих, времени выполнения работы, периодов года и содержат требования к методам измерения и контроля микроклиматических условий. Показатели микроклимата должны обеспечивать сохранение теплового баланса человека с окружающей средой и поддержание оптимального или допустимого теплового состояния организма.

Работу операторов РЛС дудем относить к категории Iб. К категории Iб относятся работы с интенсивностью энерготрат 121 - 150 ккал/ч (140 - 174 Вт), производимые сидя, стоя или связанные с ходьбой и сопровождающиеся некоторым физическим напряжением.

Оптимальные условия микроклимата

Оптимальные микроклиматические условия установлены по критериям оптимального теплового и функционального состояния человека. Они обеспечивают общее и локальное ощущение теплового комфорта в течение 8-часовой рабочей смены при минимальном напряжении механизмов терморегуляции, не вызывают отклонений в состоянии здоровья, создают предпосылки для высокого уровня работоспособности и являются предпочтительными на рабочих местах. Оптимальные величины показателей микроклимата необходимо соблюдать на рабочих местах производственных помещений, на которых выполняются работы операторского типа, связанные с нервно - эмоциональным напряжением (в кабинах, на пультах и постах управления технологическими процессами, в залах вычислительной техники и др.). Перечень других рабочих мест и видов работ, при которых должны обеспечиваться оптимальные величины микроклимата, определяется Санитарными правилами по отдельным отраслям промышленности и другими документами, согласованными с органами Государственного санитарно-эпидемиологического надзора в установленном порядке.

Оптимальные параметры микроклимата на рабочих местах должны соответствовать величинам, приведенным в табл. 1, применительно к выполнению работ различных категорий в холодный и теплый периоды года. Перепады температуры воздуха по высоте и по горизонтали, а также изменения температуры воздуха в течение смены при обеспечении оптимальных величин микроклимата на рабочих местах не должны превышать 2° C и выходить за пределы величин, указанных в табл. 1 для отдельных категорий работ.

Таблица 13 - оптимальные условия микроклимата.

Период года	Категория работ по уровню энергозатрат, Вт	Температура воздуха, 0С	Температура поверхностей, 0С	Относительная влажность воздуха, %	Скорость движения воздуха, м/с
Холод-ный	Iб (140 - 174)	21 - 23	20 - 24	60 - 40	0,1
Теп-лый	Iб (140 - 174)	22 - 24	21 - 25	60 - 40	0,1

Допустимые условия микроклимата

Допустимые микроклиматические условия установлены по критериям допустимого теплового и функционального состояния человека на период 8-часовой рабочей смены. Они не вызывают повреждений или нарушений состояния здоровья, но могут приводить к возникновению общих и локальных ощущений теплового дискомфорта, напряжению механизмов терморегуляции, ухудшению самочувствия и понижению работоспособности. Допустимые величины показателей микроклимата устанавливаются в случаях, когда по технологическим требованиям, техническим и экономически обоснованным причинам не могут быть обеспечены оптимальные величины. Допустимые величины показателей микроклимата на рабочих местах должны соответствовать значениям, приведенным в табл. 2 применительно к выполнению работ различных категорий в холодный и теплый периоды года. При обеспечении допустимых величин микроклимата на рабочих местах:

- перепад температуры воздуха по высоте должен быть не более 3° C;

- перепад температуры воздуха по горизонтали, а также ее изменения в течение смены не должны превышать:

при категории работ Iб - 4° C.

При этом абсолютные значения температуры воздуха не должны выходить за пределы величин, указанных в табл. 2 для отдельных категорий работ. При температуре воздуха на рабочих местах 25° C и выше максимально допустимые величины относительной влажности воздуха не должны выходить за пределы:

70% - при температуре воздуха 25° C;

65% - при температуре воздуха 26° C;

60% - при температуре воздуха 27° C;

55% - при температуре воздуха 28° C.

При температуре воздуха 26 - 28° C скорость движения воздуха, указанная в табл. 2 для теплого периода года, должна соответствовать диапазону:

0,1 - 0,3 м/с - при категории работ Iб.

Таблица 14 - допустимые условия микроклимата.

Период года	Категория работ по уровню энергозатрат, Вт	Температура воздуха, °С	Температура поверхностей, 0С	Относительная влажность воздуха, %	Скорость движения воздуха, м/с
		диапазон ниже оптимальных величин	диапазон выше оптимальных величин			для диапазона ниже оптимальных величин, не более	для диапазона выше оптимальных величин, не более
Холодный	Iб (140 - 174)	19,0 - 20,9	23,1 - 24,0	18,0 - 25,0	15 - 75	0,1	0,2
Теплый	Iб (140 - 174)	20,0 - 21,9	24,1 - 28,0	19,0 - 29,0	15 - 75	0,1	0,3

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе дипломной работы было выполнено:

Патентное исследование, в ходе которого были определены следующие способы защиты от комбинированных помех:

Защита одновременно от всех видов помех выполняемое в одном устройстве без разделения на последовательную или параллельную структуру.

Защита от комбинированных помех путем разделения обработки в пространственной и временной областях с последующим накоплением сигналов в оптимальном фильтре на фоне собственных шумов.

Осуществление подавления активной помехи на фоне пассивной за счет различий спектров принимаемых сигналов с последующим подавлением пассивной помехи.

Первый способ является трудным и практически нереализуемым как программно так и аппаратно, по причине невозможности создания полной идентичности всех многоканальных компенсационных устройств. По этой причине самые распространенные второй и третий способы. Первый способ является трудным и практически нереализуемым как программно так и аппаратно, по причине невозможности создания полной идентичности всех многоканальных компенсационных устройств. По этой причине самые распространенные второй и третий способы.

Во втором способе последовательно при обработке в пространственной области осуществляется компенсация активной составляющей комбинированной помехи (активная помеха). В последующем осуществляется подавление пассивной составляющей комбинированной помехи во временной области.

При реализации третьего способа так же при пространственной обработке осуществляется компенсация активной помехи, но в отличие от второго способа обеспечивается минимальное изменение в спектральной составляющей пассивной помехи.

Разработка статистической модели адаптивной РЛС с линейной ФАР. Проведено статистическое (имитационное) моделирование первого способа (алгоритма) защиты от комбинированных помех на персональной ЭВМ. Экономическое обоснование затрат на реализацию исследуемых алгоритмов в различных условиях воздушной и помеховой обстановки, а также основные принципы обеспечения безопасности (оптимального и допустимого микроклимата) технического персонала (операторов), осуществляющего боевую работу.

Специфика рассмотренной исследовательской проблемы алгоритма защиты от комбинированных помех, осуществляющий раздельную обработку в пространственной и временной областях, в условиях взаимодействия различных типов помех (как активных, пассивных, так и комбинированных помех) связана с тем, что при действии на РЛС только активной или пассивной помех и обработки (подавления) этих помех в исследуемом алгоритме, возникают дополнительные ошибки и разрушение фазовой структуры полезного сигнала во время оптимального накопления. Для исключения данных недостатков желательно дополнительно в схему алгоритма включить устройство (алгоритм) измерения (определения) помеховой обстановки для переключения работы алгоритма только на обработку в пространственной или временной областях.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Теоретические основы радиолокации / Ширман Я.Д., Голиков В.Н., Бусыгин И.Н. и др.; ред. Ширмана Я.Д. - М.: Сов.радио, 1970. - 560 с.

Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех.- М.: Радио и связь, 1981. - 416 с.

Ботов М.И., Вяхирев В.А. Теоретические основы радиолокационных систем РТВ: Учебн. Пособие / Ботов М.И., Вяхирев В.А. - Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2007. - 346с.

Радиоэлектронные системы. Основы построения и теория: справочник / Я.Д. Ширман, Ю.И. Лосев, Н.Н. Минервин и др.; ред. Я.Д. Ширман. - М.: ЗАО «МАКВИС», 1998. - 828 с: ил.

Защита радиолокационных систем от помех. Состояние и тенденции развития. / Под ред. А. И. Канащенково и В. И. Меркулова. - М.: Радиотехника, 2003. - 416 с.: ил.

Радзиевский В.Г. Теоретические основы радиолокационной разведки / Радзиевский В.Г., Сирота А.А. - М.: Радиотехника, 2004. - 432 с.

Лосев Ю.И., Бердников А.Г. и др. Адаптивная компенсация помех в каналах связи / Ю.И. Лосев, А.Г. Бердников и др.; Под ред. Ю.И. Лосева. - М.: Радио и связь, 1988. - 208 с.

Ботов М.И., Вяхирев В.А. Метод статистического моделирования в задачах синтеза и верификации сложных радиолокационных комплексов / Материалы Международной конференции «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании». Том 9, часть 1. «Вычислительные технологии» - Алматы - Новосибирск, 2004. - С. 324 - 330.

Лозовский И.Ф. Построение и эффективность адаптивной обработки сигналов в условиях воздействия комбинированных помех / Успехи современной радиоэлектроники №1, 2010.

Лозовский И.Ф. Адаптивная обработка пачки сигналов с вобуляцией периода в условиях комбинированных помех / Радиотехника №2, 2008.

Анохин В.Д. Обработка радиолокационных сигналов на фоне комбинированных помех / Радиотехника №5, 2009.

Бакулев П.А. Радиолокационные системы. Учебник для вузов. - М.: Радиотехника, 2007. - 320с., ил.

Уилдроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер с англ. - М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.: ил.

Современная радиоэлектронная борьба. Вопросы методологии / под ред. В.Г. Радзиевского. - М.: Радиотехника, 2006.

Григорьев Л.Н. Цифровое формирование диаграммы направленности в фазированных антенных решетках. - М.: Радиотехника, 2010.

Леонов, А. И. Моделирование в радиолокации / А. И. Леонов, В. Н. Васенев и др. под ред. А. И. Леонова / М.: Сов. Радио,1979, 264 с.

Быков, В. В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике М.: Сов. Радио,1971, 328 с.

Методические указания для выполнения лабораторных работ по дисциплине «ОПиПО».

Безопасность жизнедеятельности: Учебник для вузов/ С.В. Белов, А.В. Ильницкая, А.Ф. Козьяков и др.; Под общ. ред. С.В. Белов. 7-е изд., стер. - М.: Высш. шк. 2007. - 616с.: ил.

Санитарные правила и нормы. СанПиН 2.2.4.548-96 «Гигиенические требования к микроклимату в производственных помещения».

Размещено на www.allbest.