Общие вопросы компьютерного моделирования оптико

Размещено на http://www.allbest.ru/

Общие вопросы компьютерного моделирования оптико-электронных систем



1. Роль компьютерного моделирования на отдельных этапах проектирования оптико-электронных систем

Создание высокоточных и надежных ОЭС является многоэтапным и многофакторным процессом. Разработка ОЭС включает в себя теоретические и экспериметальные исследования, проектирование, производство и испытания. При этом целесообразно использование компьютерных средств с развитым функциональным математическим обеспечением высокого уровня.

В начале проектирования ОЭС можно выделить два этапа: внешнее проектирование и внутреннее проектирование [48, 62, 65, 69]. Внешнее проектирование заключается в обосновании исходных данных к системе, а внутреннее подразумевает выбор структуры ОЭС, параметров и характеристик отдельных элементов структуры, удовлетворяющих требованиям технического задания. Полностью формализовать и сделать автоматическим оба этапа проектирования обычно не представляется возможным, поскольку в большинстве своем проектирование ОЭС - процесс творческий, и создавать единый автоматический алгоритм проектирования нецелесообразно. По этой причине компьютерное моделирование уместно рассматривать как инструмент, используемый в ряде отдельных работ в процессе проектирования.

Приведем некоторые общепринятые определения и понятия, применяемые в системотехнике и используемые в дальнейшем:

1. Элемент системы - объект с однозначно определенными и известными свойствами; отдельные элементы или их совокупности могут составлять подсистему;

2. Среда - окружение, с которой взаимодействует система (это тоже система);

3. Открытая система - система, взаимодействующая со средой;

4. Закрытая или замкнутая система - система, не имеющая среды;

5. Состояние системы - упорядоченная совокупность значений внутренних и внешних параметров, определяющих ход процессов в системе;

6. Поведение системы - развернутая во времени последовательность реакций системы на внешнее воздействие.

Следует отметить основные принципы, отражающие методологию системного подхода как к проектированию ОЭС [32, 70], так и моделированию:

1. Принцип физичности - всякой системе вне зависимости от её природы присущи физические законы, определяющие внутренние причинно-следственные связи, существование и функционирование. Никаких других законов (кроме физических) для объяснения действия ОЭС не требуется.

2. Принцип моделируемости - любая ОЭС представима конечным множеством моделей, каждая из которых отображает определенную грань её сущности.

3. Принцип целенаправленности - фунциональная тенденция, направленная на достижение системой некоторого состояния, либо на усиление (сохранение), реализацию некоторого процесса. Принцип целенаправленности позволяет поставить в соответствие любой сложной ОЭС некоторый функционал, описывающий её существовование как целого.

Различают следующие основные уровни проектирования: функциональный (структурный), включающий в себя информационно-логический, системотехнический и схемотехнический уровни, а также конструкторский и технологический [69]. При этом надо отметить, что конструкторское проектирование идет обычно параллельно функциональному (или с некоторым отставанием), и его результаты могут оказывать существенное влияние на процесс оптимизации структуры, которое также может проводиться с использованием КМ ОЭС.

Информационно-логический уровень проектирования заключается в определении конкретной структуры разрабатываемой ОЭС, в определении связи элементов или подсистем между собой и установлении требований технических заданий (ТЗ) на их проектирование, исходя из требований ТЗ на систему в целом. Техническое задание на проектирование тех или иных элементов или подсистем содержит требования к сигналам, информации и командам, вырабатываемым ими.

На системотехническом уровне производится проектирование отдельных подсистем, состоящих из взаимосвязанных узлов. Все эти узлы рассматриваются на этом уровне как преобразователи сигналов. Задачами данного уровня проектирования являются: выявление физических законов и математических соотношений, на основе которых должна функционировать ОЭС; определение возможных функциональных и параметрических ограничений на подсистемы и систему в целом; определение оптимального состава и параметров узлов; определение требований к преобразованию сигналов отдельными узлами.

Системотехнический уровень проектирования обеспечивается на основании известного ТЗ на всю систему с последующей выработкой частных ТЗ на подсистемы. Для этого необходимо выполнить прогнозирование результатов проектирования, которое эффективно в значительной степени осуществляется посредством моделирования и заключается [5, 13, 29]:

1) в составлении иерархической структуры ОЭС, базирующемся на классификации ОЭС и на выявлении физических законов и математических соотношений, на основании которых должна функционировать ОЭС;

2) в прогнозировании результатов и определении возможных функциональных и параметрических ограничений на подсистемы и систему в целом путем теоретических и экспериментальных исследований и моделирования;

3) в рассмотрении и обосновании технической реализуемости системы и подсистем, что также предусматривает возможность заимствования известных частных схемных решений из ОЭС данного класса;

На схемотехническом уровне в соответствии с требованиями, полученными на предыдущем уровне проектирования, производится проектирование отдельных узлов, входящих в состав подсистем, и определение их элементной базы. Здесь определяются структурные схемы узлов, состав и взаимодействие элементов в этих схемах, параметры отдельных элементов.

На начальных этапах проектирования ОЭС, например при параметрическом анализе, наиболее удобны аналитические модели, связывающие в явном виде вход и выход системы через параметры и характеристики ОЭС, а на следующих этапах, включая конструирование, теоретические и экспериментальные исследования, приемо-сдаточные испытания ОЭС и др., удобнее пользоваться имитационными моделями, как наиболее наглядными с точки зрения оценки функционирования многих ОЭС.

Обычно проектирование ОЭС основывается на блочно-иерархическом подходе, поскольку большинство ОЭС относится к сложным системам. Этот же подход полезен и при моделировании ОЭС. Он заключается в разделении представлений об объекте проектирования на несколько иерархических уровней (ИУ). В результате такого разделения происходит замена малого числа сложных проектных задач большим числом менее сложных подзадач, что следует учитывать при составлении модели. На рис. 5 приводится пример структурирования ОЭС на отдельные ИУ.

Основными положениями, на которых базируется этот подход, являются: разбиение, локальная оптимизация, абстрагирование и повторяемость [18].

Разбиение объекта-оригинала на отдельные структурные части (СЧ) позволяет представить сложную модель объекта-оригинала - ОЭС более простыми субмоделями отдельных её СЧ с учетом их взаимодействия. Операция разбиения целого на части (декомпозициия) оказывается очень полезной при моделировании ОЭС. Процесс декомпозиции целесообразно проводить постепенно от сложного к простому. Процесс разбиения продолжается до тех пор, пока объект-оригинал (ОЭС) и его модель не будут представлены в виде структур, представляющих собой совокупность СЧ: подсистем, узлов, элементов (рис. 4.) а также их моделей (субмоделей).

Деление системы на подсистемы, узлы, элементы является относительным и условными (например, фотоприемное устройство (ФПУ) можно отнести к узлу «Электронный тракт (ЭТ)», а можно его выделить в отдельную подсистему.

Части системы, которые представляются как неделимые, будем называть элементами структуры, а те СЧ, которые состоят из двух и более элементов и решают внутри структуры одну (выделенную подцель или задачу) - подсистемами и узлами. Описывающие их математические модели часто называют субмоделями. На рис. 4 приведены возможные обозначения структурных частей моделируемой системы.

Основные ошибки при структурировании системы могут быть двух видов: объединение в систему тех структурных частей, которые не имеют между собой связей, и разделение на структурные составляющие тех СЧ, которые нельзя разделить без нарушения целостности. При структурировании и разбиении модуля на ИУ целесообразно руководствоваться возможной мотивацией обращения проектировщика ОЭС к КМ ОЭС.

Локальная оптимизация модели подразумевает оптимизацию структурных частей ОЭС - подсистем, узлов, элементов.

Абстрагирование заключается в использовании такого математического описания всего объекта-оригинала или отдельных его СЧ, которое отражало бы только значимые в данных условиях их свойства. Абстрагирование сопровождается упрощением, под которым понимается пренебрежение несущественными деталями (свойствами) или принятие предположений о более простых зависимостях, описывающих ОЭС и условия её работы, нежели это имеет место в действительности. Например, часто используемое представление ОЭС в качестве линейной системы является упрощенной трактовкой реальности. Использование в этом случае линейных моделей составляет наиболее развитый раздел математического моделирования, и для них известны стандартные методы решения. Степень упрощения может оцениваться адекватностью модели или ее СЧ, которая будет рассматриваться ниже (см. главу 4).

Каждому уровню абстрагирования или ИУ присущ свой алгоритм исследования и свой математический аппарат для построения модели. Соответственно, на каждом ИУ может существовать своя компьютерная модель объекта-оригинала или субмодель СЧ объекта-оригинала. Так, одной из СЧ на n-ом уровне проектирования ОЭС является подсистема «Оптическая система» (рис. 4.), а на n+1-ом уровне она представляется в виде совокупности отдельных узлов, например, объектива, анализатора, модулятора и др. Подсистема «Электронный тракт» представляется на n+1-ом уровне в виде совокупности отдельных элементов - усилителя, фильтра и т.д.

Уровни абстрагирования различаются степенью детализации представлений об объекте-оригинале и описываются соответствующей этому объекту-оригиналу (в нашем случае - это ОЭС) компьютерной моделью. При этом части объекта-оригинала в процессе проектирования, рассматриваемые как элементы на некотором n-м иерархическом уровне, на более низком (n+1)-м уровне могут описываться в виде системы структурных частей этого элемента. В соответствии с этим компьютерные модели этих частей могут описываться более детализированными их субмоделями. Необходимость таких действий обусловлена ещё и тем, что для отдельных СЧ объекта существенно проще предложить математическое описание, чем для объекта в целом.

Кроме декомпозиции структуры объекта-оригинала и его модели по степени детализации его конструктивных особенностей возможно разделение этих структур по характеру отображаемых свойств отдельных элементов ОЭС (физической их природе), т.е. структурирование ОЭС на физически однородные системы.

В ОЭС можно выделить оптическую, электронную и другие подсистемы. Соответствующие им описания в модели могут быть выражены, например, через спектр сигнала, пространственно-частотные характеристики, динамические характеристики и др.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 4 Иерархические уровни ОЭС: ОС- оптическая система, ФПУ- фотоприемное устройство, ЭТ-электронный тракт, ВБ-выходной блок

Каждому уровню абстрагирования свойственно использование определенного математического аппарата. При моделировании целесообразно совместное использование представлений разных уровней абстрагирования для разных СЧ в общей модели системы. Подобные модели систем называют многоуровневыми. Использование многоуровневых моделей дает дополнительные возможности при оптимизации системы.

Повторяемость подразумевает использование существующего опыта моделирования объекта-оригинала и разработанных ранее субмоделей его отдельных СЧ. Так, процесс синтеза структуры модели можно представить в виде последовательности этапов, связывающих описание свойств элементов объекта-оригинала в единую компьютерную модель объекта-оригинала. Часто этот процесс идет по восходящей, начинаясь с решения задач моделирования на более низком иерархическом уровне и постепенно переходя на более высокие иерархические уровни. Процесс создания компьютерной модели для анализа ОЭС, напротив, начинается с верхнего иерархического уровня и постепенно переходит на более низкие уровни.

Наиболее распространенные у нас в стране и за рубежом модели ОЭС, как правило, решают какую-либо частную задачу, что в значительной степени ограничивает возможности их использования при решении новых задач, возникающих на практике. Трудности создания единой математической модели, позволяющей решать разноплановые задачи, в значительной степени объясняются большой вариативностью возможных ситуаций, в которых может работать ОЭС и которые необходимо предусмотреть при описании алгоритма работы системы. Кроме того, реализация модели ОЭС, учитывающей все многообразие энергетических, динамических, геометрических и других параметров и характеристик источников излучения, сред распространения оптических сигналов и отдельных звеньев собственно ОЭС потребует практически неосуществимого времени моделирования и объема памяти компьютера.

Кроме того, зависимости, описывающие работу ОЭС, зачастую бывают весьма сложными, и даже с учетом возможностей современной вычислительной техники анализ их сопряжен со значительными трудностями. Поэтому часто приходится выбирать эти зависимости так, чтобы они учитывали лишь основные особенности исследуемой ОЭС.

В то же время целесообразно создание обобщенных моделей ОЭС, о чем уже говорилось выше. Достаточно обобщенная для отдельного класса или группы ОЭС (измерительных, следящих, строящих изображение и некоторых других) компьютерная модель должна отображать самые важные особенности функционирования таких ОЭС и описывать наиболее общие их конструктивные признаки. Она является основой для проектирования систем отдельного класса.

Отметим еще раз особенности моделирования таких сложных систем, которыми являются ОЭС. К ним относятся:

- существенные различия природы и способов описания многомерных оптических сигналов в отдельных участках широкого оптического диапазона;

- большое разнообразие условий работы и, в частности, фонов и помех, свойственное условиям работы многих ОЭС, а также часто встречающаяся невозможность достаточно адекватного априорного описания этих условий;

- сложность математического аппарата, используемого для описания сигналов и алгоритмов их обработки;

- сложность обобщенного описания ОЭС, решающих различные задачи, то есть существенные различия структурных схем, конструкции, условий эксплуатации и других признаков систем конкретного назначения;

- сложность достижения адекватности модели ОЭС для многих практических случаев.

Кроме того, при разработке КМ некоторых ОЭС следует учитывать такие факторы, как нестационарность отдельных параметров системы, т.е. нестабильность параметров и характеристик отдельных узлов и элементов ОЭС.

Помимо перечисленных особенностей моделированию систем отдельных классов или групп ОЭС присущи свои специфические черты. Так, для ОЭС визуализации, например, тепловизионных систем (ТВС), необходим надлежащий учет субъективного фактора при описании зрительного аппарата человека-наблюдателя и вероятностного характера процессов обнаружения, распознавания и оценки зрительных образов. Для ТВС, работающих в «смотрящем» режиме и использующих многоэлементные приемники излучения (МПИ), для которых особое значение имеет моделирование процессов пространственной и пространственно-временной выборки сигналов. При этом имеется ряд особенностей, связанных, например, с аналого-цифровым преобразованием сигналов, с их квантованием и реконструкцией, с ограничениями спектров передаваемых сигналов частотой Найквиста, с корреляцией сигналов, получаемых с разных элементов МПИ, с увеличением влияния неоднородностей параметров отдельных элементов приемника (геометрического шума) [79, 138].

При моделировании ТВС должны учитываться также особенности тепловизионных изображений, влияющие на процесс их обработки и восприятия, как многообразие форм и размеров объектов, малый контраст изображений, дискретная структура изображения, анизотропность и неинвариантность к взаимному перемещению объектов, зависимость свойств изображений одного и того же объекта от условий его наблюдения (сезон, время суток, среда, наличие маскировки) и др.

Реализация принципа комплексирования в единой системе каналов или блоков сложных ОЭС, решающих одновременно задачи обнаружения, слежения, измерения и распознавания, также заметно сказывается на особенностях их моделирования.

Одним из этапов формирования структуры ОЭС является оптимизация - выбор свойств системы и отдельных её узлов, обеспечивающих их заданное качество функционирования ОЭС при заданных ограничениях, или локальная оптимизация, которая, как говорилось выше, выполняется не по всей совокупности показателей качества объекта оптимизации, а по одному (или нескольким). При синтезе ОЭС перед разработчиком встает задача выбора наилучшего варианта системы из множества возможных. Этот же вопрос требуется решить при анализе готовой системы (она может быть не наилучшей с точки зрения критериев оптимальности).

Трудность оптимизации объясняется рядом факторов, например, условностью меры критерия качества системы, так как может не существовать точный способ выражения мнения потребителей о качестве аппаратуры, или неточностью математических моделей ОЭС, или целенаправленным упрощением этих моделей, или погрешностью решения оптимизационной задачи [75]. Алгоритмы оптимизации можно найти в [11.]. Примеры использования численных методов оптимизации с целью повышения эффективности ОЭС, в частности, тепловизионных, приведены в [9, 10].

Составляя модель собственно ОЭС, разработчик обычно задается вопросом о задании пределов изменения тех или иных параметров или характеристик систем и её отдельных узлов. В ряде случаев задание максимального и минимального значений параметров определяется с учетом элементной и технологической базы или возможности воплощения разработанной модели в реальную конструкцию, финансовых возможностей, анализа уже известных разработок ОЭС.

Например, уже на системотехническом уровне требуется в ряде случаев подобрать оптимальную комбинацию показателя эффективности, например, отношения сигнал/шум и минимальной стоимости системы. Задачу оптимизации в этом случае можно сформулировать следующим образом: для гарантированного уровня функционирования, а именно, для достижения заданного отношения сигнал/шум на выходе ОЭС необходимо определить параметры системы, при которых стоимость этой ОЭС будет минимальна.

Современный подход к многокритериальной оптимизации сложных систем, изложенный в [58, 65] подразумевает формирование множества эффективных неулучшаемых решений, т.е. для данного множества нельзя одновременно улучшить значения всех целевых функций, так как хотя бы одна из них будет ухудшаться. Приемлемое для каждого конкретного случая решение из указанного множества выбирается компромиссно разработчиком системы.



2 Требования, предъявляемые к программным средствам компьютерной модели оптико-электронных систем

Сформулируем общие требования, которым должна отвечать компьютерная программа для моделирования (КПМ) обобщенной КМ ОЭС, и рассмотрим возможные варианты её реализации.

Специфика работы и область применения ОЭС накладывают свой отпечаток на способы получения, хранения и обработки информации, необходимой для успешного применения КМ ОЭС при проектировании систем. Разнородность информации, используемой при проектировании ОЭС, её объем предъявляют ряд требований к организации этой информации в модели. Информация должна быть систематизирована в базе данных (БД) КМ ОЭС.

Программные средства должны при минимальном вмешательстве человека-оператора обеспечивать возможность изменения структуры модели и обновления баз данных, использовать стандартные поисковые функции, систему управления и поиска информации в различных информационных источниках.

Программное обеспечение должно создаваться с учетом принципа модульности, иерархичности, вложенности модулей друг в друга; оно должно обеспечивать взаимодействие с БД, разработанными в других программных средах.

Компьютерная программа должна обеспечивать возможность пользователя отслеживать преобразования сигнала по мере его прохождения через программные модули, представляя и сохраняя его промежуточные формы для последующего анализа. Она должна обеспечивать возможность управления очередностью выполнения операций (например, прохождение сигнала, минуя некоторые звенья, например ОС с оптическим фильтром, или с диспергирующими элементами). Например, когда пользователю требуется какая-то ограниченная и вполне определенная информация об объекте проектирования, например, о показателе качества функционирования отдельной СЧ, или о спектре сигнала после фильтра с заданной частотной характеристикой и т.п. Последовательность прогона КПМ должна отображать физический процесс обработки сигнала в ОЭС (например, восприятия изображения), который может объединять спектральную, пространственную и временную обработку сигналов в ОЭС.

В КПМ при любом наборе исходных данных перечень и последовательность алгоритмов, а также субмоделей, используемых при моделировании, не всегда устанавливаются заранее и однозначно. Практически, ход процесса моделирования определяется операторами управления, в качестве которых могут выступать промежуточные результаты вычислений, получаемые в ходе работы КПМ. Ими могут быть также порядки рассчитанных величин, шаг дискретизации, требования к точности задания или вычисления параметров с использованием субмоделей и др.

Необходимо, чтобы КПМ формировала протокол испытаний модели и на основании входных данных генерировала «путь прогонов», содержащих перечень операторов, которые воздействуют в определенной последовательности на входной сигнал. Каждый оператор (математическая модель) представляет физический процесс (например, смаз изображения в оптической системе, шумы ФПУ, шум квантования в аналого-цифровом преобразователе и др.).

Полезной является возможность исключения тех или иных операторов в текущем прогоне программы КПМ ОЭС для последующей оценки их влияния на результат работы системы и при выполнении процедуры оптимизации и анализа работы моделируемой ОЭС.

В КПМ должна быть предусмотрены:

- система организации БД, обеспечивающая простой и эффективный поиск и и использование данных;

- рациональные средства формализации и воспроизведения свойств моделируемой ОЭС;

- возможности имитации стохастических систем, т.е. процедуры генерирования и анализа случайных величин и временных рядов.

Программа должена иметь специализированные средства, содержащие в своем составе язык описания объекта моделирования, средства обработки языковых конструкций, управляющую программу моделирования, осуществляющую имитацию во времени, а также набор стандартных програмных средств, реализующих дополнительные возможности по организации модельных экспериментов.

В ГОИ разработан и широко используется комплекс программ WinDEMOS (Design, Evaluation and Modeling of Optical Systems), который ориентирован на комплексную поддержку работы оптика-разработчика, начиная с этапа синтеза исходной оптической схемы или поиска аналога, включая автоматизированную оптимизацию и анализ полученных решений и дальнейшее сопровождение в процессе изготовления и испытаний создаваемой оптической системы [23].

Комплекс программного обеспечения WinDEMOS предназначен для проектирования, анализа и моделирования оптических систем с произвольно расположенными в пространстве элементами. Программа позволяет проектировать децентрированные системы с обычными, голографическими и другими оптическими элементами.

Основные возможности WinDEMOS:

- дружественный пользовательский интерфейс;

- удобный язык для текстового описания оптических систем;

- база данных оптических систем (около 3000 патентов);

- анализ и оптимизация многофигурационных систем;

- анализ и оптимизация систем с произвольным расположением элементов;

- расчет функции рассеяния точки, оптической передаточной функции;

- 8 каталогов оптических материалов для инфракрасной и ультрафиолетовой оптики;

- анализ габаритов пучков;

- расчет растровых и др. нестандартных оптических элементов;

- разнообразные типы и виды асферических поверхностей, включая произвольно деформированные поверхности;

- расчет многослойных покрытий и поляризационные расчеты;

- синтез, анализ и оптимизация голографических оптических элементов, включая киноформные оптические элементы;

- моделирование голографической коррекции аберраций;

- моделирование адаптивных оптических систем;

- термобарический анализ оптических систем;

- расчет оптических систем с градиентными и геодезическими элементами;

- расчет систем с учетом дифракционного распространения излучения;

- моделирование протяженных изображений с учетом цвета или в условных цветах;

- 2D и 3D графика;

- интерфейс с программами обработки интерферограмм и CAD-системами, генерация обменного файла с данными по оптической системе в формате STEP-NODIF.

Применение универсальных языков программирования в имитационном моделировании позволяет достигнуть наибольшей гибкости при разработке, отладке и испытании модели ОЭС. Однако при этом затрачиваются большие усилия на собственно программирование модели. Поэтому часто целесообразно применять специализированные средства моделирования, которые обладают определенными преимуществами перед универсальными. К таким преимуществам относятся: меньшие затраты времени на программирование, более эффективные методы выявления ошибок имитации; точность выражения понятий, характеризующих имитационные процессы; возможность для некоторой конкретной предметной области исследований предварительного построения стандартных компонентов, которые могут применяться пользователями при построении необходимых имитационных моделей данного вида; возможность автоматического формирования типов данных, соответствующих принятому способу имитации и необходимых в процессе имитационного моделирования; удобство накопления и представления выходных данных, а также возможность распределения памяти ЭВМ в процессе эксперимента.

Для каждого выбранного способа организации модели используется свой язык формализации и своя методика составления компьютерного описания ОЭС, а также методика реализации КПМ. Значительнуая часть перечисленных выше требований к КПМ обеспечивается рациональной организацией интерфейса.

Как правило, модель должна использовать хорошо освоенное широким кругом пользователей программное обеспечение, включающее в себя многоуровневый дружественный интерфейс пользователя. В общем случае нтерфейс должен обеспечивать следующие операции при работе с моделью: ввод и формирование исходных данных; преобразовывание элементов КМ ОЭС к виду, пригодному для использования в модели; изменение вида и характера связей между элементами системы; обработка и анализ результатов моделирования; возможность управления порядком работы с КМ ОЭС. компьютерный моделирование оптический электронный

Все задачи, которые должен обеспечивать интерфейс пользователя невозможно предусмотреть в начале разработки КПМ. Они накапливаются в процессе этих работ, а затем наиболее рациональным способом алгоритмизируются, программируются и объединяются в интерфейс компьютерной программы для моделирования.

Одним из средств создания модели может являться система MatLab, созданная фирмой The Math Works, Inc. и являющаяся мировым стандартом в области научных и технических расчетов [33]. Возможности системы MatLab, позволяют производить матричный анализ, обработку сигналов и изображений, решение типовых задач математической физики и оптимизационных задач, обработку и визуализацию данных и многие другие. В MatLab реализованы классические численные алгоритмы решения уравнений, задач линейной алгебры, нахождения значений определенных интегралов, интерполяции, решения дифференциальных уравнений и др.

Специализированные средства собраны в пакеты, называемые ToolBox, и могут быть выборочно установлены вместе с MatLab. В состав многих ToolBox входят приложения с графическим интерфейсом пользователя, которые обеспечивают быстрый и наглядный доступ к основным функциям. Пакет Simulink, поставляемый вместе с MatLab, предназначен для интерактивного моделирования нелинейных динамических систем, состоящих из стандартных блоков.

MatLab интегрируется с Microsoft Word и Excel. Связь MatLab и Word обеспечивает возможность написания в редакторе Word интерактивных документов, так называемых М-книг, основанных на специальном шаблоне. Пользователь, работающий с М-книгой, может запускать блоки команд MatLab непосредственно из документа Word, причем результат выполнения команд отображается в М-книге.

Надстройка Excel Link существенно расширяет возможности Excel, обеспечивая доступ пользователя к функциям MatLab и ToolBox. Подготовка данных осуществляется непосредственно в электронных таблицах, а обращение к функциям производится либо из ячеек рабочего листа, либо в модуле, написанном на Visual Basic.

Информация, хранящаяся в базах данных многих популярных форматов, может быть импортирована в MatLab, нужным образом обработана и исследована при помощи функций MatLab, а затем экспортирована в какую-либо другую базу данных.

Простой встроенный язык программирования позволяет легко создавать собственные алгоритмы. Простота языка программирования сопровождается огромным множеством функций MatLab и ToolBox. Данное сочетание позволяет достаточно быстро разрабатывать эффективные программы, направленные на решение практически важных задач.

Визуальная среда GUIDE (Graphical User Interface) системы MatLab предназначена для написания приложений с графическим интерфейсом пользователя. Работа в среде GUIDE достаточно удобна; она предоставляет возможность создавать визуальную среду для проведения исследований, что значительно облегчает работу и существенно экономит время. Например, она позволяет пользователю работать, подтверждая установки по умолчанию, или выполнять частичную или полную перезапись параметров (тем самым облегчая замену параметров для вводимой конфигурации, например, объекта), приглашает пользователя продвигаться далее по процедурам и алгоритмам КПМ, где также предусмотрена возможность соглашаться с данными по умолчанию или вводить новые.

В MatLab предусмотрены группы пакетов программ для обработки сигналов - Signal Processing Toolbox и проектирования цифровых фильтров - Filter Design Toolbox, а также для реализации операций с фиксированной точкой - Fixed-Point Blockset и цифровой обработки сигналов и данных - Digital Signal Processing Blockset.

Для обработки изображений предназначен пакет программ Image Processing Toolbox, а для импульсной декомпозиции сигналов и изображений - пакет программ Wavelet Toolbox.

У каждой КПМ должна быть своя идентифицированная метрика, из которой можно было бы узнать:

- общие положения о КМ ОЭС: условия применимости программы, принятые допущения и упрощения, а также количественные значения критериев, характеристик и свойств, которым отвечает модель ОЭС, разработанная в КПМ;

- исходные данные об объекте моделирования (особенности конструкции, режимы работы, условия работы ОЭС);

- исходные данные о всех модулях, узлах, которые потребуются в процессе работы с моделью.

Для дальнейшего использования разработанную КМ ОЭС полезно характеризовать, составив её информационное обеспечение - «паспорт пригодности», который формируется по результатам проведенных экспериментов - системы операций, воздействий и (или) наблюдений, направленных на получение информации об объекте при исследованиях и испытаниях модели.



Библиография

1. ГОСТ 25645.153-90. Излучение атмосферы Земли рассеянное. Модель пространственного распределения. М.: Изд-во стандартов, 1991. 69 с.

2. ГОСТ 8.009-84 «Нормируемые метрологические характеристики средств измерений» - М.: Изд-во стандартов, 1984. 42 с.

3. ГОСТ 8.508-84 «Метрологические характеристики средств измерений и точностные характеристики средств автоматизации ГСП». М.: Изд-во стандартов, 1984. 40 с.

4. Автоматизация проектирования аналого-цифровых устройств / Под ред. Э.И. Гитиса. М.: Энергоатомиздат, 1987. 184 с.

5. Автоматизация проектирования оптико-электронных приборов: Учеб. пособие для вузов / Л.П.Лазарев, В.Я. Колючкин, А.Н. Метелкин и др. М.: Машиностроение, 1986. 216 с.

6. Алеев Р. М., Иванов В. П., Овсянников В. А. Основы теории анализа и синтеза воздушной тепловизионной аппаратуры. Казань: Казанский ун-т, 2000. 252 с.

7. Алеев Р. М., Иванов В. П., Овсянников В. А. Несканирующие тепловизионные приборы. Казань: Казанский ун-т, 2000. 228 с.

8. База данных обобщенной компьютерной модели оптико-электронной системы / Н.Ф.Максимова, К.И.Сагитов, И.П.Торшина, Ю.Г.Якушенков. Свидетельство об официальной регистрации Роспатента РФ, № 2003620073 от 10.04.2003 г.

9. Балоев В.А., Горбунов Д.А., Моисеев В.С. Распределенная САПР тепловизионных приборов // Вестник Казанского гос. техн. ун-та - 2000. №3. С. 21-26.

10. Балоев В.А., Моисеев В.С., Клочков С.А. Синтез оптимальной структурной схемы тепловизионного прибора // Оптический журнал. 2002. № 4. С.38-41.

11. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988. 128 с.

12. Батанов Л.А. Автоматизация проектирования цифровых вычислительных систем. М.: Энергия, 1978. 80 с.

13. Белова Д.А., Кузин Р.Е. Применение ЭВМ для анализа и синтеза автоматических систем управления. М.: Энергия, 1979. 264 с.

14. Блох А.Г. Основы теплообмена излучением. М.: Госэнергоиздат, 1962. 331 с.

15. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1986. 544 с.

16. Бугаенко А.Г. Аппаратура для оценки характеристик тепловизионных систем // Оптич. журнал. 2002. №4. С. 19-25.

17. Бугаенко А.Г., Михайлов Е.Н. Тепловая заметность военнослужащих в различной экипировке // Оборонная техника. 2007. № 1-2. С. 44-47.

18. Бусленко Н.П. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. 239 с.

19. Валиахметов И.Р., Тымкул Л.В. Компьютерное моделирование работы приборов ночного видения в поляризованном и неполяризованном свете // Сб. материалов IV Междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2008», Новосибирск. Т. 4. Специализированное приборостроение, метрология, теплофизика, микротехника. Ч.2. Новосибирск: СГГА, 2008. С. 161-164.

20. Вафиади А.В. Аналитические модели сканирующих тепловизионных приборов // Оптич. журнал. 1997. №1. С. 32-36.

21. Волков Н.Н., Мухин С.В., Снегов К.Г., Торшина И.П., Якушенков Ю.Г. Компьютерное моделирование оптико-электронных систем 3-го поколения // Барнаул: Ползуновский альманах. 2007. №3. С. 34-35.

22. Галиакберов Д.Ш. Критерий качества приемников излучения для тепловизионных приборов // Оптико-механическая промышленность. 1979. № 8. С. 12-14.

23. Ган М.А. Вычислительная оптика в ГОИ // Оптический вестник. 2008. № 12. С. 16-18.

24. Городецкий А.Е., Тарасова И.Л., Артеменко Ю.Н. Интерференционно-кодовые преобразователи. С. Пб.: Наука, 2005. 472 с.

25. Грицкевич Е.В., Малинин В.В. Вычислительная модель объектно-фоновой ситуации для автоматизированного анализа ОЭП наблюдения // Сб. «Вопросы повышения точности и автоматизации аэрофотосъемочных и фотограмметрических работ». Новосибирск: НИИГАиК, 1988.

26. Грицкевич Е.В., Малинин В.В. Разработка программного обеспечения вычислительной модели ОЭП наблюдения // Межвуз. сб «Автоматизация проектирования оптических приборов». Новосибирск: НИИГА иК, 1991.

27. Гудмен Дж. Статистическая оптика. М.: Мир, 1988.528 с.

28. Дейрменджан Д. Рассеяние электромагнитного излучения сферическими полидисперсными частицами. М.: Мир, 1971. 166 с.

29. Демин А.В., Копорский Н.С. Имитационное моделирование информационно-измерительных и управляющих систем. С. Пб.: С. ПбГУ ИТМО, 2007. 139 с.

30. Демин А.В., Копорский Н.С. Имитационное моделирование систем наведения // Изв.вузов. Приборостроение. 2006. №6. С. 30-34.

Размещено на Allbest.ru

...