Модульная имитационно-эволюционная система для автоматизации многоканальной обработки гидроакустических сигналов тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

АКАДЕМИЯ НАУК СССР ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ И ЭЛЕКТРОНИКИ

11а правах рукописи

КИПЯТКОВ Владимир Аркадьевич

УДК 681.3

МОДУЛЬНАЯ ЙМИТАЦИОННО-ЭВОЛЩИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ МНОГОКАНАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ПЩГОАКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

Зшципльность: 01.04.01 - техника ¡£:зического эксперимента, [шзкка приборов, автоматизация физических исследований

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата ^юнко-математических наук

Москва - 1991

Работа выполнена в Ордена Трудового Красного Знамени Институте радиотехники и электроники АН СССР.

Научный руководитель: - доктор физико-математических наук,

старший научный сотрудник Букатова И.Л. Официальные оппоненты: - доктор технических наук,

старший научный сотрудник Олейников А.Я. - кандидат технических наук, старший научный сотрудник Ольшевский В.В.

Ведущая организация - Центральный Научно-исследовательский

Институт Радиоэлектронных Систем ( ЦНИИРЭС, г.Москва )

Защита состоится "/3 «о е&аЫ 1991г. в1^часов на заседании специализированного совета Д 002.74.03 при Институте радиотехники и электроники АН СССР по адресу: 103907, Москва, ГСП-3, проспект Маркса,18.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИРЭ АН СССР.

Автореферат разослан " _ " _ 1991 г.

Ученый секретарь Специализированного совета и

к.ф.-м.н. Е-Журавлев.

, ' . ; ощдя risotsî

• ' -1Л »

Актуальность работа. Современный этап развитая теорап я практика изучения гндрсфззячэсхпх полай я проектировался !шого-

КЕНаЛЬЕНХ Процессоров | Еф^ЗКТПЕПЫХ в уСЛСЕЗЛХ ПаССПЕПОЗ ."СКВЦП характеризуется топдзпцдзЗ к создания азтойатпгпрозЕГплп. спс?г:: сбора я обработки гэдроекустпчэскоЗ пвфорйацпп . Отличительно:! особенностью автспатизпрозелЕцх систем паучппх ксслэдоваппЛ (ÂCŒI) в области гидроакустика является то, что в них пнтэгрзру-втся болызое количество гдатодпс, алгорптг«ов, процодур л инитсци-ОШШХ годолой с одпоя стоеош, а тежгэ приборов, ггикропрсцзссо-рсв, глпсро-SE!! и средств сспряпэппя с друге Л сторспн, "отсриэ необходима для репення задач обнаружения, еосстепсзлэппл, оцзют персятров гидроакустических сигналов. Такая интеграция пороз-д&зт проблегш слопноЗ п грс*:оздкоЗ АСИ!, связашшэ с ео тгэлсЗ надагнсстьи, педоступностьзэ пирокому кругу пользователей, гдлоЗ ппСкостыз при регэшгн класса задач п больгоЗ сгосиосты).

Эта пробл9!и ее,е болеэ ослогаяэтся в связи со спецп?и::сЗ !Зор?с1ровглня, списания п обрЕСсгкл изгзргег-п гидроакустических сигналов. Сложность п неоднородность капала распространи, :се:гое131 является реадыпЗ охэан, Сольное количество разнообразиях пугав ( изотропный пуп :;орсяса среди, шппстрсппиЗ погзрх-ностпаЗ пун, горская ровэрСэрацяя, пума гэхгпзгмоз л :.:сзгз госп-телл ептенпы, иугл от лехалыпк двизупихся исггп7Н?со, а тс.:™э наличие других пумов), ггмголучевость рзезроотргпэпзл сстзэяя о? лекзлыих источников, днпегзка гсдсг^З,

1:с:с2~гпиэ спектров п друг.яэ с.г.о пэесззгстг.э тлззстзггя гглл егг-еряегах спгвагаз - есэ ото приводи? з тгауссснссп нз ¿подэ &HT9S1I а к нэустропгхЗ гг¿орлаппггсЗ гзсп^вд- ч^ггостз с5

спглахэ . Поо?сг7 щп презктероззпиз '.z прсцэссороз псслэдпгэ три дэсятндэгхя ргзрг.5аг:ппотсп гг'.З

подход . В розультато sxo привело :: 6r.-:cvpc~* рост/ ^го-

пар'_':етр-ич9с:;оЗ адг^лтецпи, с цзльз сйр-.бт..:'л спгпалов, в бодотзгстзэ сдухгзз гзусссгнх л гэ

В кеночпегл счзте, при сксплуатг-щл

слоггоЗ АСЕЙ я провздопта натурного пУхул гтелггалъпого с::спэ-ринзнта стздкпззэтея с ряде:* трудгостсЗ:

- сбора атрпсрпсЗ

- многомодельностью сегнально-помеховых обстановок и многовариантностью процессов обработки,

- выбора конкретного алгоритма обработки, эффективного в реальной сигнально-помеховой обстановке,

- синтеза решающего задачу научного исследования правила или синтеза структуры имитационной модели,

- согласования требований исслэдователя-гидрофизика с априорной информацией, имеющейся у разработчика.

С целью преодоления вышеперечисленных проблем и с ориентацией на широкий спектр прикладных задач является актуальной разработка подхода к изучению гидрофизических полей и проектированию многоканальных процессоров, обеспечивающего как структурную адаптацию элементов системы обработки к реальной сигнально-помеховой обстановке, так и сравнительный анализ мнокества алгоритмов параметрической адаптации, причем в условиях неустранимой информативной неопределенности.

Это требует создания новой информационной технологии решения прикладных задач гидроакустики, характеризующейся использованием декларативных и процедурных знаний, структурной адаптацией и гибкостью по отношению к задачам предметной области. С этой целью является актуальной разработка алгоритмов эволюционного синтеза имитационных моделей, обеспечиваюещх поиск эффэк-тивных решений в условиях информативной неопределенностью и их реализация в виде модульной имитационно- эволюционной системы.

Цель и задачи исследования.

Целью исследования является разработка математического и программного обеспечения модульной имитационно-эволзщяонной системы для автоматизации многоканальной обработки гидроакустических сигналов , эффективной в условиях сложности и неоднородности канала распространения, многолучевости измеряемых сигналов, наличии различных шумов и пространственно распределенных двияу-пцпсся локальных источников полезного и помеховых сигналов.

Для достижения поставленной цели необходимо реиить следующие задачи:

1. Развить имитационно-эволюционный подход для решения задач автоматизации многоканальной обработки, включающий формирование имитационных моделей сигналов на входе приемной антенны и имитационных моделей процессов обработки.

2. Создать средство автоматической генерации эффективных программных систем из программных модулей при их многовариант-

юсти в условиях параметрической и структурной информативней ^определенности.

3. Разработать имитационную модель сигнально-помеховнх обе-гановок, адекватных реальным, включающую модели сигналов с варьируемым типом энергетического спектра, многолучевых сигналов г звремэнным коэффициентом корреляции и поля помех с пзкэнявкху видом корреляционной функции.

4. Разработать икатационнуя модель адекватных процессов обработки, Еклячающгю набор адаптиких алгоритмов. несколько тагов коп?чгургший вптенял, аддитивную и мультзотлккаг.П'нгл обра-Зоткя и ряд функций сценки еффектавпостл обработки.

Метода исследования

Исследования проподаиись с исполъзовг\ткч методов эгол-лг-ь эгаого моделирования, статистической теергзг плеекгкол ¿опьцгк, акустической статистической теор'.ги, теории нагфявт ястсато«, методов случайного поиска, методов матемятечлекой очатнетикп.

Изучим Ч НОЕПРВЗ.

1. разработаны структура, состав, злгорпт*пч8скаэ w nporpc&w •. нее обеспвченлз модульной: гаштзигогао-эвояицйошоЧ систе/и сбог-ботки гидроакустических сигналов , ггозво.в^'г.оз проводи ь ntns:: • масштабные вычислительные эксперименты ас нзучввуп пш о!'!г-:г;«.ч-кнх полей и сравнительному чжштеу апгорл-vos пзра«от>гл'гоо!го-.г : структурной адаптации влдовятев устройств о^рр.<отя*1.

2. Создано инструментаеьнзо срэдстзо геп'.п'гч го^ул-^а:' программных систем на основе банков прикладни прогрп-.-'Шх модулей под реиегото задач проектирования даогскавальзого ягсцэсссрч, характаризугЕцееся использованном эпажй проокткроБгг-лш о';;:оо:*-тельно вариантов входя и альтерлзтпвнмх с'нпченнй hjxo,v прогрск-15ШХ модулей.

3. Разработан и теоретически обоснован озодаггчяазгД алгоритм направленного структурного случайного поиска на копвчпосз-томатиых моделях , пгозволякзй регулировать поправ гючекч в зависямэсти от поведения критерия качества прогрэ?~ятсЯ систега и принять ресание о выборе реяз.'.а измоиения звтем.атз на с.-?дуп-¡це» саге пояска.

4. Разработан аппарат частотных матриц кокечьчхх автоматов, позволяющей учитывать вклад каздого состояния ан?с-;,"лг: и сопэ-и/пность выходных слов.

Практическая нешюсть.

Работ1) вгаолксса в соответствии с шкнюч иаучио-техякчр-к, '

работ ИРЭ АН СССР .

Основные практические результаты работа заключаются в следующем:

- полученные результаты были использованы при решении зада* пассивного обнаружения маломощного широкополосного многолучевогс сигнала на фоне случайных нестационарных помех, построении сравнительного аскперимента по выбору эффективной адаптивной многоканальной обработки сигналов, определении эффективной многоканальной адаптивной пространствэннэ-времэнной обработки многокомпонентных гидроакустических сигналов при различных структурам приемных трактов многоэлементных антенных решеток. Выданы конкретные рекомендации по использованию алгоритмов параметрической и структурной адаптации при создании многоканального процессора.

- разработанное программное обеспечение модульной имитационно-эволюционной системы обработки гидроакустических сигналов использовано в плановой научно-исследовательской работе гос. рег.Я.27287.

Ка защиту выносятся следующие положения:

1. Разработанное инструментальное средство генерации позволяет синтезировать эффективные под задаваемый пользователем критерий программные системы.

2. Разработанная процедура направленного структурного поиска позволяет регулировать направлением поиска в зависимости от поведения функции качества, что придает структурному случайному поиску адаптивность.

3. Созданная модульная имитационно-эволюционная система позволяет проводить широкомасштабные эксперименты, учитывающие механизмы формирования отвалов на измерителях и подбирать адекватные процессы обработки.

4. Эффективность обработки с использованием структурной адаптации процесса обработки возрастает на 40-60%.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и сОсувдались на:

- Всесоюзном научно-практическом семинаре "Опыт использования распределенных систем управления технологическими процессами и производством" (г.Новокузнецк, 1986г.);

- Всесоюзном научно-техническом семинаре "Статистические методы оптимизации конструкций" (г.Владимир, 1987г.);

- 2 Всесоюзном Межотраслевом акустическом семинаре "Модели, алгоритмы, принятие решений" (г.Ленинград, 1988г.);

- 23 Всесоюзном научно-методическом семинаре "Теория и про-ктирование радиосистем" (г.Москва, 1990г.);

- 2 Всесоюзном симпозиуме "Методологические проблемы инфор-шттси.информатигационной технологии и информатизации общества" г.Обнинск, 1990г.);

- 10 Всесоюзной конференции по информационной акустике г.Москва, 199011.);

- 2 Всесоюзной конференции по искусственному интеллекту г.Минск, 1990г.).

- Международном координационном Совещании "Случайный поиск :ак метод адаптации и оптимизации сложных систем" (г.ДиЕногорск, шрт, 1991г.).

Модульная имитационно-эволюционная система демонстрирова-¡ась на межотраслевом семинаре по автоматизации научных исследо-¡аний в гидролокации (г.Ленинград, 1990г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, [яти глав и заключения, изложенных на 145 страницах машинописно-•о текста, содержит 30 рисунков, 5 таблиц, список использован-их источников и три приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы дассертации, сформулированы цель и задачи исследования, научная ювизна и практическая ценность полученных результатов, дается ¡труктура и краткий обзор содержания диссертации.

В первой главе рассматриваются актуальные задачи автомати-|ации научных исследований в гидролокации. С этой целью дается 1бзор работ по механизмам формирования и описания гидроакусти-геских сигналов, эффективной обработай сигналов пассивной лока-[ия, методам проектирования эффективных устройств приема и сов-юменным системам автоматизации научных исследований.

Работы по автоматизация! научных иссэдоваетй в области пас-:ивной гидролокации и проектировании эффективного з различных !игнально-псмэховых ситуациях многоканального устройства обработки сталкиваются с рядом проблем:

- сложностью и громоздкостью создггп^тгг. АС"?!;

- малой наделлостыо слохянх АСК-Г;

- НЕДОСТУПНОСТЬ*) ШЯрОТССМУ кругу и'С.7ЬЗСП2Т?.-::^;

- малой гибкостью при решении класса задач;

- сбора и полноты априорной информации;

- согласования параметров, операторов, функций, модулей I подпрограмм сложной АСШ;

- внделв!шя (синтеза) структуры АСШ под конкретную задач} исследования;

- отсутствие эффективных средств общения "человек-ЭВМ" и, следозательно, проблема эффективной эксплуатации АСШ1;

- большой стоимостью.

Эти проблемы еще более осложняются в связи со спбцифжо£. формирования, описания и обработки измеряемых гидроакустических сигналов.

В сеязи с этим, становится очевидным, что в океане существует широкий диапазон слоеных сигнально-помеховых ситуаций и, соответственно, их многопаракетричность и многомодельность. С другой стороны, сбор полной информации оЗ измеряемом сигнале существенно затруднен , что приводит к неустранимой информативной неопределенности (как структурной, так п параметрической) о его характеристиках и существенно затрудняет его обработку и решение задач гидроакустики.

Поэтому прп многоканальной обработке сигналов последние три десятилетия разрабатывается адаптивный подход. Многочисленные исследования по многоканальной адаптивной обработке , начиная с разработок Уидроу к заканчивая разработкой адаптивных многомерных фильтров , адаптивных классификаторов , адаптивных компенсаторов помех , адапткзных систем идентификации и обучавшихся систем управления , привели к быстрому росту числа адаптивных 8лгоргл",;оз, с целью обработки кошсре^ых сигналов, в большинстве случаев нэадзгазатяых реальным.

с целью эффективного решения задач гидроакустики и проектировали аппаратуры, реальная практика требует адекватного подбора (ш синтеза) алгоритма обработки сложной сигнально-помеховоЯ ситуации.В сеязи с этим в первой главе показана необходимость всестороннего исследования характеристик и свойств множества алгоритмов параметрической адаптации в различных сигнально-помзховше ситуациях п необходимость структурной адаптации элементов устройства обработки к реальной сигнально- помеховой сц-туацил.что не обеспечивается современными АСШ! в области гидроакустики в связи с вышеперечисленными проблемами.

В результате анализа известных методов автоматизации проек-

нрования эффективных систем обработка показано, что как срав-ительный анализ так и структурная адаптация возможны липь с спользованием интеллектуальных технологий научных исследований, рамках интеллектуальных технологий задается только постановка адачи в виде описания требуемого результата и условий его полу-епия, а последовательность операций для доптапэшя цели опреде-яется решающей задачу системой. Разработка такой технологии аучного исследования предложена И.Л.Букатовой в виде шитацион-о-зволюционного подхода. В работе развиваэтся этот подход по вправлению создания интеллектуальной технологии научных нссле-ований в области пассивной гидролокации. В связи с этим формируются основные задачи исследования.

Во второй главе описывается структура и состав модульной митационно-эволюционной системы (?Л*ЭС) для автоматизации многоанальной обработки гидроакустических сигналов в различных снг-ально- помеховых ситуациях. Принципиальная схема К!ЭС изобразз-а на рисунке 1. МИЗС представляет собой программный вычислите-ьный комплекс, который включает в себя банк данных (ЦЦ), состоящий из банка программных модулей (ЕГО^> натурных данных и банка рограммных модулей входных многокомпонентных сигналов, банк рограм.?ных модулей процессов пространственно-временной обрвбот-и, банк программных модулей обработки результатов эксперимента, нструменталъное средство генерации срогрс:.?.гпнх спстем, иуаэчвв-ее блотш формирования штаыодели программной система, эвогаци-нного синтеза и генерации эволюционных программ, базу знаний решетной области , а такге интеллектуальный пнтерфзйс обгоняй пользователем.

Банки програсдпл. модулей (ПШ) црсцзссоп обрсботга п ЕД ормаруются пользователем и представляет1 собой мэтодакп, алго-птка, наборы натурных доппых, которое пзобход2.*н для рэшзппя адач гидролокации н состоят из следущзх Б1ГЛ: Б1Г.! данннх; Б1Г5, ормирущих коглюнэнтн сигнала; БШ процессов пространстЕвппо-рекенноЯ обработки; БГШ антенных рэпэток; Б!?.! алгоритмов эдап-ацил; БПЧ обработки результатов эксперт-акта; и Е121 сертса. В оответстзш с эволюционным подходом в БГГ5 п ЕД выделяется свободные и стохастические параметры, а такие операторы различных одулей из БПМ, варьирование которых приводит к имитации больше-'о числа много тампонентшх сигналов близких реальным и процессов 'бработкп с максимальной перестранваемостью их состава и харак-'эристик. Данные натурных экспериментов представлены в виде со-

БАЗА ЗНАКЕ!

эффективные кютаццозныв снстош

УПРАВЛЕНИЕ

генерация ЭВОЛЮЦИОННЫХ

програ.^

эволюционный

структурной синтез

формирование

¡¿этЕг.к>дзлзй

ЕШТвЦДОНЕаХ систем

Г

£

банк программных модулей натурных из;;.эрзнЕй

Е

баш: программных модулей многокомпонентных входных сигналов

Г

БАНК ДАНШХ

Е

бенк програм-

дулей пространственно-временной обработки

банк программных дулеЬ обработки результатов эксперимента

J

Рис. I

" С. ' ': ...... - - у ■ - г — - ~ ; - - ■■ ■ .....- . * '

ел™:* х- , с.""" 17".'= с:.гг-~',".озскмсгнссти

нол.соззтб.г1; по р-эпр-з\::л: з^.-'л п г.гр-Н1?ру пгс.'.здзгг^й? в

д8еноэ Сб"СС7И.

Этгпсхктй подход ь его копкрс-гпс~ предхолагс-

зт с однс* стороны, как отмзчепо гита, впрьг^розспп«? параметров Екитацлснннх модэлей в процессе активного даалога с пользователем, с другой упревлпег.'нй сзштез структур нодедай варьированием состеза програ^дпк кодугэ"», объэд;1йен:шх в НО и БД. последоее осуг.зствллется з рспуптато рЕ'отл :шетру;:?1ггзлыюго средства гетрецпи прогр""лгих систем под в:сспзрл.!зат. Известно, что ин-стругзнталыкэ срздстза тзрсзстзргзуш'ся напгшел входного яси-сш:с"::!л прсгрг.:г':»х '' прокутсх-п логического нквода

р:гз::мл. Ргзрлбэтекюе пнструпоктальЕЗ средство использует в качестве входного языка специальное копечкоавтоматное списание.С этоЗ целью з блоке форглтровакая штачодэля йяггшцузнес!! программной систем, прогресяая система представляется з виде гхз-темодэлл - конечного автомата с Евделенпум состоянием . При этом каядоо состояние автомата соответствует определенному модулю ий БПМ, а выделе- иное состояние - незф^ктжпхзз по 0 состояниям снстсмп, опредэлг.ет.сл.5 незнанием пользователя.

В цело:.! построение мзтг.:."одзлл основано па пспользовяпы знашй пользователя относительно вариантов входа п альтернатпз-ных значешй! еыходв каждого программой модуля В процессе актст-ного диалога пользователе?',, для каждого гадуля задается таблица "альтернативных" параметров, в строках которой пользователь указывает список параметров, необходим для работы модуля, а по столбцам их Еозмогзше значения При этом пользователь

текг.е задает вероятности р({,/Д) Еыбора £-сЗ альтернат:^ „,'-гс параметра 1-го ¡гад/ля для достижения 0. Входк-'о слова длл каждого модуля фзр'ифуотся двоччным кодированием столбцов таблицы.

г г

Если € С 1-к/ 2 ,1-(к+1 )/ 2 1 , то а(1,./,1) соотпэтст-

г

вует двоичный вид натурального числе 2 -к , где г-дггт вхоггого слова. Выходные слова у каждого модуля (состояния автомата) формируются на основе мнсяэствэ модулей из БПМ в ЕГ.Д9 дазъ'агс'гпнкой функции

Н

УН) = \/ Z. , J=1 *

где Р. определяется вероятностным распределением и выбора моду-

1 + 1

лей из БШ, задаваемым пользователем. Если и, € 3 1-к/ 2 .1 г+1

(кИ)/ 2 1 , то критериальная выходная функция содержит й-

г+1

слов двоичного вида соответствующих натуральных чисел 2 -1

г+1 г+1

2 -2 ,..., 2 -к , а 2 кодируют в двоичном виде множеств"

В классе таких метаьюделой ь одноименных блоках осуществля ется эволюционный структурный синтез системы под выполнение се рш экспериментов в заданных пользователем условиях. Е работ! рассматриваются такие базовые режимы изменения (Рй) как удалит; состояние из структур; автомата и добавить состояние в структур; автомата,композиция которых определяет замену одного модуля про гралашой системы не другой. При этом, в частность, на основ« эволюционного синтеза конечноавтоматной метамодели в блохе генерации эволюционных программ осуществляется проверка гипотезы <

соответствии структуры сформированного автоката некоторому "эта* « * *

лонному" значении д = а ( Б ,а ) критерия а в заданно« интервал' * «

(а,ЪЗ, где В и а - эффективные по 0 структура и параавяр соответственно. При этом если сделано N изменений структуры автомата, путем замены модулей из соответствующих БШ, то сравнивая выходные слова у1 .....ун с некоторым "эталонным" получим I

значений функции отличия .....Рн ,где .

Р(А,В,Т> = Е 2 « + ( В(х))4 )шол(2) , (1)

2 ,-р х 1=1

Теореыа 1. Если с ростом Н количество малых степеней отлитая Р растет, то есть в [а,Ь] концентрируется большое количестве значений критерия 0 , то правдоподобность гипотезы падает. Причем, чем меньше величина [а,Ы , тем больие падает правдоподобность.

Разделим отличия на Т+1 непересекающихся классов Я,

,(=1,141 . Будем считать, что попали те Р^ , которые равнь £/Т (У , =0>ртах =')- Таким образом, строя зависимость попадания частот Р^ , „'=1 , N » Т , в кавдый из Т+1 классов получаем диаграмму распределения частот на координатной оси. По оси а откладываются номера классов или значения отличий О, 1/Т, 2/1,...,1 ,а по оси у частоты попадания в данный класс за И

испытаний.

Таким образом, полагая, что т{ значения функции распределения частот, полученных в процессе сравнения у,.....ун и уэт ,а

аг - ожидаемое распределение частот, то составляя статистику

2 Н -Х = А

2

и пользуясь соответствующая* таблице!,и для % получаем уровень

значимости с которнм гшотеза о соответствии "эталонной" струк-*

туры ч ( (] может быть принята. Таким образом в интерактивном рогпмэ удается обойти проблему вычисления критерия 0 на катодом пате итерации и адаптивно сформировать состав имитационной системы , достаточно эффективной по 0, под ту или иную задачу, кото-рут) резает Ш!ЗС.

Формирование базы знаний МИЭС осуществляется поэтапно в процессе увеличения числа решаемых и решенных задач, их услов-нения в сторону независимости содергащяхся в них знаний от обрабатывающих програш и их целостности, а тике расширения БД.

3 третьей главо теоретически обосновывается и описывается процедура направленного эволюционного поиска эффективной по критерию 0 структуры конечноавтоматной мета-юдоли, которая допускает вероятностный выбор регама изменения (РН) структур! автомата (удалить состояние, добавить состояние) вероятностную реализации шбрвнного режима п оценку реализации того или иного рвагма пз-мэнепия на слэдугщем шаге поиска.

Если автомат В получен из автомага А с помэзьи РИ, то оче-вгда, что Р(А,В,Т) (сч.фэрдулу 1) оценивает степень га^энэння А и, тем сагягм, непосредственно характеризует РИ. В связи с этим в работе проведено априорное теоретическое исследование РН, еыяв-ляпцао диапазон изменения Р(А,В,Т) , В соответствш со структурой построенной конечноавтоматной метамодэли будем рассматривать автомата с выделенной вершной.

Определение 1. Назовем состояние J автомата А выделенном по

структуре, если для любого другого состояния автомата < / / + +

выполнено условие: 3, / 0. ^ 1 / И(гг; , где Н(п.) = [2-п / с] ,

б{- число связей (дуг), входящих в £ -ув верзняу» г. - число состояний автомата, с - константа.

Однако исследование автоматов с выделенной вераппей ляль на

ос.:от.• p"cn¡K.;.;;/ • • .. > nj все;.

sk:: состоятся и ?(a,li,v> .

данная e работе ослого спзцп-

апьЕо разработанного шз:,., чатго-ших {.:атр::ц шгзчшж автоматов. Элог-захц частотно;: г^гр.-л^; D - ( й ) находятся слодущш.: образам:

dÍJ ^ J. • dt-7 , { ' (2>

где J - xic:.:op cocsosí^í: ъ í -c£ строке штрлцц D = ( d . ) ; 1

t-t

< j i¡ !I ; t > 0, nrr.riíi» £ d, . = 2 ;a,t - агахеити матрицу

сняго!

На ociior-o частого" г. >~ ¿lOoio пройдено тчгсрэглчоскоа ксслздазая^о F« с дежезег;: теэрэьл .еняв-чялдно дашааос нпя ?(А,В,Т) .Пусть од5:аьрс.-еЕпо &орцрзшся выходные слова ас-томатов A ¿ В по входной' слову х длина Т. Будем считать t -е

асштанлэ автоматов А е Б успеглшм (A(x)t =(В(х)^ ,í=1,T . Вероятность этого ссбутпл со обозначал чзрез pt . Вероятностное ргс-продэлэнпе числе "yccsson" (ieí сспатапхяг, при входное слл::э л н E3B3CÍES pt , оародоля^гся схемой Пуассона, прп Т > 1.

Лвасла К Цустъ í'-'i: свазш» ОБХоглатц А и В. Для (¡-дсспроргн-еого схозг х £cxzüTrora4sc:íoe равенство (3), где

I30fx,l Е2б£рСА>?СЯ OüpLGO:.!, ЧТО ЕЗ}ЮКТНОСТЬ pfll = n0íx; из

вероятностного раохгрзделзкгя Пуассона при кзвэстшх р , будет нанбольдэй.

X /V IV

2 (( + ( В{ xt))BOd(2) е T-n0fx; (3) ,

t — Í fV

Теорема 2. Пусть дани связные автоматы А и В к nQ(x) ( 1 £ ¡■•0(х) й í ) выбирается техшд образом, что вероятность рГц = тл0(х) ев вороягаостлого распредёлэния Пуассона при известных вероятностях "успеха" pt , события о , будет наибольшей, тогда

f(a,b,t) <1 - ( н0 / т ) , т - <» ,

где U0 = min m0(x) .

X

Теорэма 3 (нигляя оценка F(i,B,T) ). При фиксированных А и

ри1

1 1- it— i

1 > f(a.b.t) > —

2 2 И { a • С p - p

'=t 1 j=1

г 2 -Г

, +

-- 1 + P,. pg • eZJ. p;_1tJ } ,

да pf, p0, p„ - Езроятносет шявлоппл G 2.73 1 з ~<хо.зс"! сктсэ 3TC!'.2'i'CB А Л 3 COOiPOiO'iEOHHO, C* Ь ./"ü., , - Ъ' / b[ . . ,

'i-f.j = ' 2" ' P-lsj = ' • ^-f..

элнкэнту пптр.ги частот азто.-татсз А д Б ссстгогстг.етпю .

Тзор? тт ~ с' г,-:..г'огму-:;рс:':.гь 7г;:от-~ ?;л,3,Т) j: .::?: чг то-

сгр7::гуг:г Л. ОС-озку.-::: '^т^з РЛ1 Осзсгю; РЛ

нпа "у.гэ.т":') -г----.'—л -.....: ттрзз

добзыт;. -•"/:- ■-■■•■ ~ -".•.".

Теор~" - г.:.-: * -ггз ?(А,3,7) з с.-у-

ав FÜ1 }. Пусть гвтсчзт Ь полу-^п :...-. .vr; Л -у*

::я P!i1 и - частот Л. q,

даллс-г.сз сссуог;~э а:;тс:';тз v. Тогда, :-с.-л d„ ~ .lir: е.. , r.v

-•'о ' "'

(4,3,1) - ги^лальпое.

Тэорз!'5 5.(ьеобгодглтез • лт*:-"-^:"-! •:•

ао РП2 ). гдат^ч" norjt'tvn Л г; •:

усть Вг п D^ ¡'"Tf'.r.:-' частот, а ч ■■■"■V'1

и ß соотгзтст~^1~:о. Пусть d,,. = :ttn d., . Гот, осл-.

j "J

^Uj = 0 • ■>' - -о •

- = ^ • ro

C™ - 2'1 / K+i . «и;,,. = njn ^

(A.B.7) , - t спиральное ( N - число состоя"-::! an?cr;ava).

ТЭОрЗ!'Л 4 Я 5 ПОЗВОЛЯЕТ КС^!ф9ТПггрС20?Ь , ПОДХОД cc!!os2hrti3 гз :?СПОЛЬЗОН?ППЛ "2тгт1ц частот,

рсследпть Р1СЛ2Д отдэлышг eocTomsi.? оптелтз з o^zce слозэ п кгСег:ать s34kc.tgi=i9 фуккцда от.тгвтя ср-:г:г втоматов как ирэобразователэй Яв! , дополнив структур^ по-ск np-oöki^ai пягр.?.я.

Ка осноЕЭ т:»г-п1слпт0льшх экспэр^.'зитор в работе показано. то, з розультауе веодз в ос?дую exeэва.з^ешюго статзза irpo-здура лрпрпвлэ1пюго оволкцяокного поиска, сс;5экт:"х-ность эволе-■Ю1ШОГО поиска для автемьтоз с вэделзхпдл« состо.ипгзм

вается ии 30 40%.

В четвертой главе описывается математическое обеспечение программой системы обработки гидроакустических сигналов,сформированной на базе разработанного инструментального средства генерации программных систем и состоящей из имитационной модели входной ситуации (ИМВС) и имитационной модели процессов обработки (И5ЯЮ).

ИМВС описывает (включает) моделирование пространственно распределенных локальных источников, моделирование сигналов с заданным энергетическим спектром, моделирование многолучевых сигналов и моделирование поля помех с заданной функцией корреляции. Предполагается, что сигналы от источников представляются некоррелированными дискретными выборками, а дискретные случайные выборки, соответствующие лучам одного сигнала, имеют заданные коэффициенты корреляции p{J , i,J= Т71 ,где Ь - число лучей сигнала, на элементах антенной решетки (АР). При формировании некоррелированных дискретных выборок , п=1 ,Ы, где N -число элементов АР, используется известный метод скользящего суммирования , предполагающей вычисление коэффициентов Фурье на основе заданного спектра сигнала.

Требуемый спектр сигнала задается пользователем с экрана терминала. Энергетический спектр сигнала в точке приема в общем виде зависит от передаточной функции океанской среды, имеющей слоистую структуру и Еключагщэй различные неоднородности. Поэтому задаются следующие параметра: мощность сигнала в точке излучения, функциональный вид спектра, коэффициент пространственного затухания акустических волн в водной средо, количество лучей сигнала (в случав многолучевости), вертикальные угла прихода плоской волны на АР и др. По келанию пользователь осуществляет контроль вычисленного заданного спектра по нормированным среднеквадратичным отклонениям и визуально (по кривым на экране терка-кала), а такие его коррекцию.

Имитация многолучевого сигнала с коррелированными лучаш на элементах АР базируется на описанном вытпе формировании некоррелированных выборок и последующей реализации преобразования, обратного известному методу "выбеливания" :

С = В £ (4) где С = (£■,.....£„) , £ = .....Ен) , N - число элементов антенны. Матрица В в выражении (4) является нишетреугольной матрицей в следующем представлении ковариационной матрицы И мнс-го-

1уч9вого сигнала на элементах антенны

т

R = В • В . (5)

Совариационная матрица R учитывает фазовые задержки на элементах штенны и коэффициенты корреляции p{m , t,m = Т7Г , мевду отде-гышми лучами R = Ф Л Фт. Матрица Ф (размерности N-L ) является ¡атркцей фазовых переходов, учитывающей все лучи Ф=| exp(J'(pih) | где q>lh = • t{Jj - фаза, - несущая частота для ь-го луча, :{k - временная задержка на í -м элементе антенны для ь-го луча, i результате элементы матрицы R вычисляется в виде

г*х =,5, I Pim ехР [ -М \t-<*t + > ] •

i=! п= 1 L J

Предусмотрен визуальный контроль коррелированности модели-)уемых выборок по функции взаимной корреляции и ее коррэ1сция гедбором параметров энергетического спектра прл работе в режиме [налога.

В И1ВС допускается имитация других составляющих суммарного ¡ходного сигнала: I) теплового шума антенны с нормированной кор-юляционной функцией вида дельта-функцпа: 2) пума носителя ан-■енны с корреляционной функцией вида з1п(х)/т; 3) динамического [зотропного тука океана с функцией корреляции па элементах АР :акгв вэда otn(x)/x; 4) даншяпэского анизотропного шума океана : функцией коррэ-шцта двух ткпов: функцией Бесселя нулевого п первого порядка.

При моделировании этих составляющих формирование киинетре-толышх матриц в каздом случае осуществляется но выражению (4), i котором ковариационная матрица R вычисляется по соответствующему виду корреляционной функции. Для получения в точке кзмере-З1я дискретных выборок шумов такта используется метод схсльзяще-'0 суммирования.

Нетрудно заметить, что IÜ55C предполагает на только задание : варьирование различных пэраметроз, но и операторов: функцнена-ъного гида энергетических спектров, пвредаточшис функция толпе*): реды, конфигурация антегаш, a такие состава су:с:арного входного пгнада,- которые задаются пользователем в процессе активного залога средствами интеллектуального интерфейса.

¡2.310 описывает (включает) банк адаптивных алгоритмов, га.ш-С1ц:ю прострэпстгоп:о-грзг."лшой фзльтрацип п модели оценки сф-ектшшости фильтрации. С цзлью имитации реальных гидроакустп-еских сигналов па вгодз ентоины рассматривается, согласование

; . омг ¡рии антенной решетки с плоским волновым фронтом. Описань «ияшалая, плоская, цилиндрическая и сферическая антенны. ИМПС реализует традиционную схему многоканальной адаптивной обработю широкополосных сигналов при их временном представлении . Отметим некоторые особенности реализации функциональной схемы ИМПО.

Предполагается линейная интерполяция сигналов на элементам АР и в отводах трансЕерсального фильтра .

При адаптивной обработке моделируется широкополосный пространственно-временной фильтр с отводами на каждый элемент (иле подрошетку, или канал обработки). С целью исследования эффективной обработки случайных многолучевых сигналов с наличием корреляционной связи мевду лучами предусмотрена также схема обработки с перекрывающимися подрешетками. При этом число число подреше-ток,номера элементов антенны, входящих в подрешетки и число элементов в подрешетках задаются матрицей А размерности (К«М), где К - число элементов в подрешетке, М - число подрешеток. В /ны столбце матрицы стоят номера элементов антешш, входящих в J-г подрешетку. Матрицу А в ходе или начале эксперимента задает пользователь.

При мультипликативной обработке реализуется схема широко известного "внутриклассного" коррелятора. С целью исследования адаптивного подавления сигналов локальных источников на фоне различного состава шумов, предусмотренных в ИМВС, для определения эффективной адаптивной пространственной фильтрации в широком диапазоне сигнально-помеховых ситуаций и прием ных антенн различной конфигурации в ИМПО реализуется следующий набор известных алгоритмов адаптации весовых коэффициентов пространственно-временного фильтра: фроста, Уидроу, Лакосса, Гриффютса, Шварца, Кейпона.

Эффективность адаптивной пространственно-временной фильтрации оценивается вычислением следующих характеристик: характеристики направленности антенны, частотных характеристик сигнала, помех и фильтра при воздействии нескольких помех, индикаторной картины сигнально-помеховой ситуации.

В целом ИМПО также включает варьирование как параметров, так и операторов, отражающих, в частности, конфигурацию антенны, структуру и количестве подрешеток, адаптивные алгоритмы, тэазлич-!::;е характеристики оценки эффективности фильтрации. Часть из них угоняется пользователем в процесса ячтивиого диалога, другие подбираются автоматически при работе инструментального средства

■•енэрации.

В пятой главе описываются результаты сравнительных экспери-«ентов по банку алгоритмов параметрической адаптации, вклтающе-«у алгоритмы Гриффитса, Фроста, Уядроу и пространственно- вро-юнной обработки гидроакустических сигналов при различных струк-'урах приемных трактов многоэлементных антенных решеток (структурная адаптация)

Результаты вычислительных экспериментов по сравнительному шализу алгоритмов параметрической адаптации отражены в таблице . При этом рассматривались следующие помехо-сигналыше ситуации :игкально-гомеховые обстановки.

Модель I. Выборки сигнала и помехи моделировались как то-[альный сигнал.

х = А•з{п(ш.-(п-/)•йí + Ф„).

п и 'и

Модель 2. Выборки сигнала и помехи моделировались как нор-

[ально распределенные случайные числа с нулевым средним и еди-ичной дисперсией.

Модель 3. . Сигнал от цели и две направленные помехи моде-¡ировались широкополосными гауссовыми случайными процессами, оторые представлены своими амплитудными спектрами вида

С(ш) = с •ехр( -Соьш )2-с ). де ш0 = 2•х•Г0 -несущая частота.

Модель 4. Моделировались сигнал и 2-е направленные помехи с бщим видом энергетического спектра

2 -о2 1 0) С(ш) = - • - , х = - ,

"о Из2 шо

В результате этого исследования сделан вывод о том,что па-аметрическая адаптация не дает желаемого разрешения полезного игнала на фоне случайных помех. Поэтому в работе провэдепа се-ия экспериментов по структурной адаптации приемных трактов 100-ленентной цилиндрической АР в различных (варьировались число игналов от локальных источников,число дучей отдельного сигнала коэффициент корреляции меаду лучами) сигнально помеховых обс-ановках. При варьировании структур приемных трактов использова-ась метода группирования элементов антенной решетки в подрешет-и с перекрытием на К-1 элемент ( К- число элементов в подреиет-э по вертикали ), на К-2 элемента с различным числом горизонта-ьных секторов, а также без перекрытия. При моделировании сигна-ьно-помеховых обстановок осуществлялся контроль полученных вы-

модель й тип антенш число эл-тов теп алгоритма адаптации число итераций степень подавления помех СКО

М1 линейная 4 Фрост, Гриффите, Уидроу 1000 нет —

К12 линейная 4 Фрост 200 8 дБ —

12 линейная 4 Гри$ф:тс, Уидроу 1100 3 дБ —

из линейная 4 Гриф£атс 1000 3 дБ 0.12

из линейная 4 Уидроу 1300 2 дБ 0.12

т линейная 4 Срост 400 8 дБ —

М4 плоскость 4 Срост 400 5 дБ —

М4 плоскость 4 ГрИффИТС, Уцдроу 10001200 3 дБ —

;..!4 линейная 12 Фрост 400 12 дБ —

}.!4 плоскость 24 Фрост 450 22 дБ —

К4 плоскость 24 Гриффите 900 6 дБ —

М4 линейная 40 Срост 350 1215 дБ —

М4 линейная 40 Уидроу 1000 4 ДБ —

Таблица I

)рок сигналов и шумов на коррелированность и правильность вычи юния их спектральных характеристик. Различные эксперименты по ютию индикаторных картин сигнально-помеховых обстановок при фьировании как структур приемных трактов, так и моделей на гаде позволяют сделать ниже следуйте выводы.

При имитации на входе АР сложной помехо-сигнальной обста-)вки с наличием коррелированных лучей эффективность алгоритмов ¡раметрической адаптации повышается ,в случае использования 1Тода формирования подре¡соток из перекрывающихся групп элемен-)в,на 40-602.

"^фиктивность выделения полезного сигнала по индикаторной |рткн0 возрастает,если перекрытие по вертикальным элементам ¡уществляется на К-1 элемент. Дальнейшее увеличениа эффоктив-1сти сопровождается увеличением числа горизонтальных секторов.

Оценки временных затрат устанавливают возмошость эф$ектив-1Го проведения имита циопных экспериментов на ИСОГАС при испо-■зовании ЭВМ типа 1БМ РС АТ (386-й процессор). При этом на мелирование слоеных сигнально-помеховых ситуаций ( < 10 спгна-|В, ^ 4 лучей каздого сигнала, $ 102 элементов АР, ^ 103 Ерэ-нных дискрет сигнала) и соответствующих процессов обработки ( 6 подрешеток, < 50 элементов в подростках, ^ 6 отводов (£хльт-, $ 500 итераций адаптации, (15x15) дискрет ПК) требуется не лее 5-6 часов счетного времени.

В заключении сформулировали основные результаты работы:

1 Разработаны структура, состав, алгоритмическое и прегргл-ое обеспечение модульной имитациопно-эволЕЦисипоЯ системы об-ботки гидроакустических сигналов как вычислительного комплекса

базе ПЭВМ.

2 Разработана имитационная модель входных ситуаций, которая зволяет рассматривать сигнально-псмехоЕые ситуации, близкие альным и характеризущкеся сложностью и неоднородностью канала спространепия, многолучевостыэ сигналов, взаимной корреляцией чей сигналов и наличием шумов различного происхоядэшя.

3 Разработана имитационная ¡-.о до ль процессов етогоканальной • вптиеной пространственно-временной обработки, позволялся стать сравнительные эксперименты как по параметрической, так а руктурной адаптации элементов процессора к реальной сигнально-'•эхоеой обстановке.

4- Поставлена и решена задача разработки инструментального эдетва генерации эффективных программных систем из многовари-

антных програшных модулей, использующего в диалоговом pesa; знание пользователя относительно критериев качества.

5 Разработана и теоретически обоснована процедура напра: ленного эволюционного структурного поиска на конечных автомата основанная на введенном аппарате частотных матриц конечных авт матов и процедуре пробных шагов вероятностной реализации рехкы изменений.

6. йаггационнш экспериментом показано,что достижение э фектнвности обработки в сложных сигнально-поиеховых ситуаци возмогаю лезь с использования структурной адаптации цроцес обработки. Так при применении штода форьарования подресеток пэрекрывавдзася группами элементов, получено повнзение Еффект: еностн алгоритмов параьютрпческой адаптации на 6-20 дБ (30-40%

Основные результаты работы приведены в следуидих публн

циях:

1. Кипятков В.А. Философские основания штода эеолюционео: моделирования // Естествознание п философия. Ii. :ИРЭ . СССР, 1989. С.9-10.

2. Кипятков В.А. Адаптивная синтез Еффзктивпых интеллектуал: них систем // Тезисы докладов «зддународаого косрдпдацпо. пого совещания "СлучаГагш! поиск как штод адаптации п опт; азацпи слогиых систем". (Дивногорск, 18-22 i.:apra, 1991 Красноярск.: KEIT, 1991. С.53-58.

3. Букатоза ПЛ., Кипятков В.А., Подгайский В.П., Шаров А.! Вычислительная технология как инструмент исследования ка гопанальиой обработки сигналов. Пр-эпринт й 21(550). LL: II АН СССР, ISS0. 23 с.

Зукатова II.JT., Кпиятков В.А. Теоретический анализ эболхц: сизого структурного поиска .Препринт Ji 2(461). Ы.: ПРЭ . СССР, IS37. БСс.

5. Букатова II.Л., Кипятков В.А. Оптимизация эволюционного с руктурпого поиска при адаптивном управлении слоаагш сист<

// Нэтода информатики в радиофизических исследовала окруаащой среды. IJ.: Паука, 1989. С.84-106.

6. Букатова ИЛ., Кипятков В.А., Подгайский Ю.П., Шаров А.1 -Имитационная система обработки гидроакустической ивфориац!

// Рекламный проспект. U.: ИРЭ АН СССР, I9S0. 4с.

7. Букатова И.Л., Кипятков В.А., Иаров A.U. Имитационно- эе< лзщионная технология многоканальной обработки сигналов ,

Вопросы радиоэлектроники. Серия электронная вычислительная техника. Вып.З, 1991. С.5-26.

!. Букатова И.Л., Кипятков В.А. Эволюционный структурный синтез с пробными шагами // Тезисы докладов Всесоюзнойго научно- практического семинара "Опыт использования распределенных систем управления технологическими процессами а производством". U.: Willi, IS2S. С. 179-180.

Букатова И.Л., Кипятков В.А. Структурный поиск в задаче оптимизации эволюционного синтеза конечноавтоматннх ?лоделей // Тезисы докладов научно-технического ce^¿инapa "Статистические методы оптимизации конструкций". Владкар: БШ!. 1987. С.7-8.

. Букатова И.Л., Кипятков В.А. п др. Применение пмптсциопной вычислительной технологии при проектирования многоканального процессора // Тезисы докладов Второго межотраслевого акустического семинара "Модели, алгорнтгы, принятие реге-ний". М.: АКШ, 1988. С.90.

цписано в печать 10.10.1991 г.

эмат 60x84/16. Объем 1,39 усл.п.л. Тираж 100 экз.

гапринт ИРЭ АН СССР. Зак.226.