Исправляющая способность кода Рида-Маллера

Наложение шума (%)	Результат декодирования (%)
	Исправлено	Искажено
6,32	99,55	0,03
7,15	99,29	0,05
8,05	99,14	0,07
9,42	98,59	0,13
10,94	97,91	0,23
13,58	96,55	0,47
17,16	92,41	1,3
24,3	82,78	4,18
39,98	43,78	22,48
57,47	2,78	55,87
62,42	0	64,46
67,41	0	70,72
72,05	0	74,01
84,64	0	84,77

Рис. 1. Код БЧХ

Проанализировав исправляющую способность кодов можно сказать, что код БЧХ на 20 % эффективнее, чем код Рида-Маллера (рис. 2).

Преимущества кода Рида-Маллера: быстрота кодирования и декодирование; размер файла, закодированный кодом Рида-Маллера в 1,5 раза меньше чем файл, закодированный кодом БЧХ.

Преимущества кода БЧХ: на 20 % эффективнее, чем код Рида-Маллера.

Недостатки кода Рида-Маллера: имеет, относительно кода БЧХ, среднюю оценку исправляющей способности кода.

Недостатки кода БЧХ: увеличивает размер файла в три раза; имеет среднюю скорость кодирование и декодирования (относительно кода Рида-Маллера).

Рис. 2. Код Рида-Маллера

Рис. 3. Сравнение кодов БЧХ и Рида-Маллера

Преимущества и недостатки кодов

При передаче сообщения на большие расстояния, лучше всего использовать код БЧХ, так как вероятность возникновения ошибки в таких каналах связи велика.

Если же необходимо передать сообщение на относительно небольшие расстояния, то для этого в полнее подойдет код Рида-Маллера.

Литература

1. Блейхуд Р. Теория и практика кодов контролирующих ошибки. Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 576 с., ил.

Воронежский институт высоких технологий

УДК 681.3

И.А. Лозовой, А.В. Судариков

ОЦЕНКА ТЕПЛОВЫХ РЕЖИМОВ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ КАССЕТНОЙ КОНСТРУКЦИИ НА НАЧАЛЬНЫХ ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Тепловые режимы работы радиоэлектронных средств в значительной мере определяют надежность, помехоустойчивость, работоспособность, быстродействие, статические и динамические параметры радиоэлектронных устройств. Моделирование теплового режима ЭИ (первый этап теплового проектирования) заключается в адекватном определении с приемлемой погрешностью температурных полей при различных условиях охлаждения. Необходимость в моделировании температурных полей вызывается тем, что уровень температуры ЭИ в процессе функционирования определяется не только рабочей температурой окружающей среды, но и собственным температурным полем в процессе функционирования. Возникновение температурного поля обусловливается тем, что только 5–10 % потребляемой ЭИ мощности превращается в мощность полезных сигналов, остальные 90–95 % рассеиваются в виде тепловой энергии.

В связи с этим одной из основных задач при проектировании конструкций радиоэлектронных средств является обеспечение теплового режима. Для этого необходимо проводить тепловое проектирование, которое включает следующие взаимосвязанные этапы:

– моделирование теплового режима элементов и конструкции РЭС в целом;

– проектирование элементов и систем отвода теплоты (конвективно-воздушного, кондуктивно-воздушного и т.д.);

– конструирование системы эффективного охлаждения элементов и всей конструкции РЭУ.

Для проведения моделирования необходимо иметь соответствующее математическое и программное обеспечение ЭВМ.

Кассетная конструкция блоков представляет собой набор одинаковых монтажных плат (кассет), расположенных в корпусе вертикально, либо горизонтально. С точки зрения тепловых режимов блоки кассетной конструкции делятся на две группы: Группы А и группы Б, главным отличием этих групп является интенсивность переноса тепла конвекцией.

На рис. 1 изображена обобщённая тепловая модель радиоэлектронного блока кассетной конструкции. Цифрами обозначено: 1- корпус; 2- перфорационные отверстия; 3- микромодуль; 4-кассета; 5-канал; 6- радиатор.

Рис. 1. Тепловая модель блока РЭС кассетной конструкции

К группе А можно отнести все устройства, нагретая зона которых образована совокупностью горизонтально ориентированных кассет. К этой же группе относятся приборы с нагретой зоной, составленной из вертикально ориентированных кассет, если выполнено хотя бы одно из следующих условий: толщина среднего зазора между поверхностью деталей и соседней кассетой не превышает от 2 до 3 мм, отсутствует гравитация, давление внутри блока менее 10 мм рт. ст.

К группе Б относятся все радиоустройства, нагретая зона которых образована системой вертикально ориентированных кассет. При этом предполагается, что существует гравитация, средний поперечный зазор между поверхностями деталей и соседней кассетой превышает 2—3 мм, давление газа внутри блока более 10 мм рт. ст. В зазорах между кассетами, а также между нагретой зоной и герметичным либо перфорированным корпусом — теплообмен за счет конвекции.

Исследование различных радиоэлектронных устройств показало, что их тепловые режимы обладают высокой стабильностью, т.е. они зависят в основном от некоторых общих параметров (габаритных размеров блока, коэффициента заполнения, рассеиваемая мощность, особенностей охлаждения и т.д.). Для оценки влияния определяющих параметров на тепловой режим радиоаппаратуры удобно применяется коэффициентный метод.

Сущность его заключается в том, что для типовых тепловых моделей задается в справочниках базовый перегрев в зависимости от удельной мощности, который в дальнейшем поправляется коэффициентами в зависимости от особенности конструкции. При этом используется метод нагретой зоны, когда внутренняя часть объема аппарата, в котором расположены однородные элементы, представлена в виде условного изотермического тела простой геометрической формы.

Исходные данные для расчета:

- мощность, выделяемая в аппарате;

- габариты аппарата;

- температура окружающей среды .

Расчет ведется последовательно от известной температуре среды:

1) по заданной температуре окружающего воздуха (жидкости)- находится температура корпуса;

2) по температуре корпуса определяется температура нагретой зоны (перегрев нагретой зоны, т.е. температура под корпусом аппарата), которая в дальнейшем используется для выбора элементной базы и расчета теплоотвода для элементов.

Последовательность расчета:

1) сначала устройство делится на однородные зоны, и определяются геометрические размеры нагретой зоны в зависимости от числа деталей, коэффициента заполнения (это сложные конструкторские расчеты);

2) находится удельная мощность корпуса и нагретой зоны.

3) определение средней температуры корпуса по известной температуре среды, с учетом поправок на степень черноты покрытия корпуса, поправка на реальное давление поправка на реальную поверхность устройства.

4) затем определяется средняя температура нагретой зоны.

Данный метод удобно применять для моделирования тепловых процессов устройств группы А, для оценки моделирования тепловых режимов радиоэлектронных средств группы Б, необходимо учитывать ширину каналов между платами. Вводят понятия средней температуры нагретой зоны (среднеповерхностной температуры всех плат), °С, среднеобъемной температуры воздуха , °С и среднеповерхностной температуры корпуса блока , °С. При этом считают, что все каналы имеют одинаковую ширину b, м, а источники теплоты с суммарной мощностью Р_Σ, Вт распределены по всем платам равномерно. В вентилируемых блоках расход воздуха G_Σ считается равномерно распределенным по всем каналам. Кондуктивные связи пластин с корпусом через элементы конструкции не учитываются.

Стационарный тепловой режим такой упрощенной модели блока описывается системой трех уравнений теплового баланса:

- для нагретой зоны

; (1)

- для корпуса

; (2)

- для воздуха

, (3)

где – лучистая тепловая проводимость между нагретой зоной и корпусом, Вт / К;

, – конвективные тепловые проводимости между нагретой зоной и воздухом, между воздухом и корпусом, Вт / К;

– суммарная тепловая проводимость от корпуса в среду с температурой T_ср, Вт / К;

– массовый расход воздуха, входящего в блок с температурой , кг.

И первый и второй методы моделирования имеют среднюю квадратическую погрешность расчета перегрева нагретой зоны около 15 %, что вполне приемлемо для предварительной оценки температур.

В настоящее время на рынке представлен достаточно широкий выбор программного обеспечения для моделирования тепловых процессов в РЭС. В основном такие программные средства входят в комплексы САПР РЭС.

Задачи теплового анализа решаются программой BETAsoft-Board компании Dynamic Soft Analysis, программой Sauna компании Thermal Solutions и отечественной разработкой АСОНИКА-Т. В основном программное обеспечение по расчету тепловых режимов РЭС входит в более объемные пакеты САПР

С помощью АСОНИКА-Т осуществляется моделирование стационарных и нестационарных тепловых режимов конструкций РЭС при различных условиях охлаждения путем формирования системы нелинейных (в общем случае) уравнений или системы обыкновенных дифференциальных уравнений по заданным геометрическим и теплофизическим параметрам конструкции, установленных в РЭС конструктивных узлов, элементов.

Однако универсальные продукты при решении конкретных, узкоспециализированных проектировочных расчетов привносят дополнительные сложности — смоделировать разрабатываемую конструкцию либо очень сложно, либо вообще невозможно, поскольку этот процесс приведет к значительному увеличению времени расчета. Кроме того, из-за универсальности программных средств иногда проблематично быстро выполнить предварительные конструкторские расчеты для подборки необходимых характеристик.

В результате изучения было разработано специализированное программное обеспечение, позволяющего моделировать тепловые процессы в блоках кассетной конструкции при ограниченном объеме исходных данных. Программа позволяет проводить анализ тепловых режимов при изменении различных конструктивных или функциональных параметров. Может быть использована в процессе конструкторско-технологического проектирования РЭС.

С точки зрения содержания решаемых задач процесс проектирования разбивают на следующие этапы:

1. системотехническое проектирование, при котором выбираются и формулируются цели проектирования, обосновываются исходные данные и определяются принципы построения системы. При этом формируется структура проектируемого объекта, его составных частей, которыми обычно являются функционально завершенные блоки, определяются энергетические и информационные связи между составными частями. В результате формируются и формулируются частные технические задания на проектирование отдельных составных частей объекта;

2. функциональное проектирование, применительно к РЭС называемое также схемотехническим, имеет целью аппаратурную реализацию составных частей системы (комплексов, устройств, узлов). При этом выбирают элементную базу, принципиальные схемы и оптимизируют параметры (осуществляют структурный и параметрический синтез схем) с точки зрения обеспечения наилучшего функционирования и эффективного производства. При выборе элементной базы и синтезе схем стремятся учитывать конструкторско-технологические требования;

3. конструирование, называемое также техническим проектированием, решает задачи компоновки схем и размещения элементов и узлов, осуществления печатных и проводных соединений для РЭС всех уровней (модулей, ячеек, блоков, шкафов), а также задачи теплоотвода, электрической прочности, защиты от внешних воздействий и т. п. При этом стремятся оптимизировать принимаемые решения по конструктивно - технологическим, экономическим и эксплуатационным показателям. На этом этапе проектирования разрабатывают техническую документацию, необходимую для изготовления и эксплуатации РЭС;

4. технологическая подготовка производства обеспечивает разработку технологических процессов изготовления отдельных блоков и всей системы в целом. На этом этапе проектирования создается технологическая документация на основе предшествующих результатов.

Рис. 2. Этапы процесса проектирования

Разработанное программное средство позволяет оценить тепловой режим радиоэлектронного оборудования уже на первом этапе процесса проектирования, то есть сразу же после получения технического задания. Это дает возможность снизить значение погрешности на последующих этапах проектирования, а соответственно уменьшить временные и материальные затраты.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

А.А. Пирогов

АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ И ПРИНЦИПОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

И ФИЗИЧЕСКОЙ ВЕРИФИКАЦИИ СИСТЕМ НА КРИСТАЛЛЕ

Системы на кристалле (СнК) – это методология разработки заказных микросхем на основе уже готовых сложнофункциональных блоков (IP-модулей). Не все заказные схемы разрабатываются в соответствии с этой методологией. Изделия с относительно небольшим числом элементов (до одного миллиона) или с предельными требованиями к электрическим и эксплутационным параметрам целесообразно разрабатывать по традиционному маршруту одним коллективом разработчиков. Сложнофункциональные блоки, разработанные для традиционных заказных интегральных микросхем, могут быть использованы повторно при проектировании систем на кристалле. Производственной основой современных СнК является субмикронная КМОП – технология. Предельное быстродействие в СнК обычно требуется для синхрогенераторов и блоков ввода – вывода информации. Предварительную оценку возможностей техпроцесса можно сделать на основе результатов завершенных разработок.

Требуемые технические показатели системы на кристалле могут ограничиваться разными факторами: возможностями полупроводниковой технологии, конструкцией корпуса, условиями теплоотвода в аппаратуре и другими.

В большинстве случаев каждый из этих ограничивающих факторов можно изменить путем перехода на более дорогие технические решения. Например, уменьшить конструктивно - технологические размеры физической структуры кристалла, использовать многокристальные модули и принудительное охлаждение корпусов. Однако себестоимость продукции при этом может возрасти в несколько раз и сделать изделие неконкурентоспособным. Поэтому предельные параметры СнК рассматриваются в рамках конкретных конструктивно – технологических и экономических ограничений. В такой ситуации существует опасность, что требования, установленные в техническом задании, не могут быть выполнены используемыми средствами.

В традиционном маршруте проектирования все блоки разрабатываются заново и оптимизируются для конкретного применения. В маршруте СнК блоки отбираются по принципу совместимости без оптимизации их параметров для данного проекта.

Все IP-модули можно разделить на три основных класса: программные, параметризуемые и фиксированные. Программные блоки описаны на языке высокого уровня и всегда требуют доработки для каждого конкретного проекта. Параметризуемые блоки включают избыточные части, используемые для окончательной настройки. Фиксированные IP-модули оптимизированы для конкретного применения и наилучшим образом подходят для тех частей СнК, в которых требуются предельные параметры.

Несмотря на отличия в подходах к разработке составных блоков маршруты проектирования СНК и традиционных заказных БИС включают одни и те же основные этапы.

На рис. 1 представлена схема маршрута проектирования систем на кристалле.

Основные этапы маршрута проектирования систем на кристалле:

1. RTL-кодирование – разработка функционального описания блока на языках VHDL или Verilog - может выполняться как в ручном, так и в автоматизированном режимах.

2. Для моделирования используется тот же набор программных средств, что и при RTL-кодировании.

3. Логический синтез – процесс автоматизированного создания электрической (логической) схемы на базе RTL-описания и библиотек элементов логического уровня от производителя.

4. Вентильная верификация обычно сводится к статическому временному анализу списка цепей, полученному в результате логического синтеза. В отдельных случаях, когда размерность списка цепей невелика, можно выполнять моделирование на вентильном уровне.

5. Целью физического проектирования является разработка топологии кристалла интегральной микросхемы при выполнении проектных норм и требований спецификации.

6. Основная цель функциональной верификации – комплексная отладка функциональной модели совместно с программным обеспечением. Обычно, функциональная верификация не может быть выполнена только средствами САПР. Для этого не хватает времени и вычислительных ресурсов. Совместно с программной верификацией выполняется и эмуляция системы с использованием специальных макетов. Функциональная верификация проводится совместно с функциональным проектированием и составляет с ним единый итерационный цикл.

На выходе маршрута должны быть представлены: список цепей (Verilog или VHDL), производственные тесты или топология.

Рассмотрим далее наиболее распространенные среддства САПР, применяемые при проектировании и верификации топологии СнК.

Приборно-технологическая САПР «ISE Tcad» ориентирована на проектирование элементной базы СнК и позволяет осуществить сквозное моделирование, как интегральных полупроводниковых структур, так и дискретных элементов, рассчитать полный набор статических, динамических и частотных характеристик активных и пассивных элементов СнК.

Рис. 1. Маршрут проектирования систем на кристалле

Система «Tanner EDA» является универсальным пакетом программ комплексного проектирования топологии СнК и предназначена для полного цикла проектирования и верификации полученного проекта.

Средство визуализации и редактирования топологии СнК на завершающем этапе подготовки кристалла к выдаче на изготовление включает все основные функции редактирования полигонов и ячеек, масштабирования отдельных областей и коррекции ошибок с последующим сохранением файла и перезапуском DRC (design rule check)/LVS (layout versus schematic) -верификации. Обеспечивается высокая точность DRC - верификации и исчерпывающий LVS-анализ ячеек, блоков, и кристаллов в целом. Для всех существующих технологических процессов, норм и типов проектов данный программный продукт может быть наиболее оптимальным решением.

На рис. 2 представлена схема маршрута проектирования топологии систем на кристалле.

Основные этапы проектирования топологии систем на кристалле:

1. Техническое задание.

Формулирование основных требований к проектируемой топологии СнК. Требований к выходным характеристикам, условиям эксплуатации, технологии производства и т.д.

2. Проектирование элементной базы топологии СнК.

Осуществляется при помощи пакета программ «ISE Tcad» и включает в себя моделирование технологических процессов полупроводниковых структур, моделирование топографии слоев полупроводниковых приборов. Анализ тепловых процессов, статический, динамический и малосигнальный анализ полупроводниковых приборов и фрагментов схемы.

3. Проектирование топологического чертежа СнК.

Осуществляется при помощи пакета программ «Tanner EDA» (L-Edit). Исходными данными для разработки являются:

• Схема электрическая принципиальная;

• Линейные габаритные размеры элементов, используемых в схеме;

• Топологические нормы и ограничения;

• Модели полупроводниковых элементов полученных на предыдущем этапе.

2. DRC - верификация.

Создание DRC – библиотек топологических норм, на основе полученных данных технического задания. Проверка всего проекта на соответствие данным нормам.

3. LVS – верификация.

Получение Spice - описания схемы и элементов при помощи пакета «Tanner T-Spice» и «Tanner LVS», полученных из топологического чертежа и принципиальной схемы. Осуществляется проверка целостности схемы, правильности подключения элементов, проверка выходных параметров и характеристик в контрольных узлах схемы, путем сравнения Spice - кода.

4. Получение топологии в формате GDSII (Tanner L-Edit), предназначенного для использования непосредственно в процессе производства.

Рис. 2. Маршрут проектирования топологии СнК с использованием

современных САПР

С повышением степени интеграции общая тенденция проектирования цифровых СБИС заключается в стирании существующих различий между этапами чисто логического и схемотехнического проектирования. Используются новые методы разработки на основе более высокой степени абстракции, с использованием современных САПР, и новые методы структурной организации БИС, таких как система на кристалле.

Система на кристалле представляет собой размещение на одном кристалле фиксированного сложного микропроцессорного ядра, включая оперативную память для хранения программ и данных, а также достаточного объёма программируемой логики для специализации кристалла пользователем под конкретную задачу.

Комплексные платформы физической верификации топологии цифровых и аналого-цифровых систем на кристалле должны обладать высокой производительностью, точностью и допустимым объемом проекта, обеспечивая решение задачи верификации как для отдельных ячеек и блоков, так и для всего кристалла в целом.

Рассмотрим далее существующие средства физической верификации.

Средство визуализации и редактирования топологии СБИС на завершающем этапе подготовки кристалла к выдаче на изготовление. Включает все основные функции редактирования полигонов и ячеек, масштабирования отдельных областей и коррекции ошибок с последующим сохранением файла и перезапуском DRC (design rule check)/LVS (layout versus schematic) -верификации.

Он должен обеспечивать высокую точность DRC-верификации и исчерпывающий LVS-анализ ячеек, блоков, и кристаллов в целом для всех существующих технологических процессов, норм и типов проектов и быть оптимальным решением для цифровых, аналоговых и смешанных СБИС.

Средство оптимизации топологии СБИС с точки зрения повышения технологичности при изготовлении (повышения выхода годных). Обеспечивает возможность использования DRC-правил проектирования, рекомендованных изготовителями для повышения выхода годных, оценивает распределение узлов по шкале между минимальными и рекомендуемыми правилами проектирования, формируя приоритетный список узлов, подлежащих коррекции. Локализует элементы с одиночными переходными отверстиями и формирует дублирующие переходы, если это не приводит к нарушению правил проектирования, повышая, таким образом, надежность соединений. Средство, позволяющее установить прямое соответствие между топологией, принципиальной схемой, исходным нетлистом, нетлистом, полученным из топологии, и результирующим LVS файлом.

Основные возможности:

1. Обеспечивает кросс-ссылки между топологией, принципиальной схемой, исходным нетлистом, нетлистом, полученным из топологии, и результирующим LVS файлом;

2. Позволяет просмотреть в специальном окне все паразитные параметры;

3. Автоматический поиск и устранение коротких замыканий;

4. Быстрая интуитивная отладка ячеек, блоков и всего кристалла в целом;

Немаловажную роль при физической верификации играют программные средства экстракции паразитных параметров. Современный уровень проектирования субмикронных СБИС требует более детального функционального, электрического и технологического анализа, который в свою очередь требует наличия более точных параметров приборов.

Основные характеристики:

1. Экстракция паразитных параметров для всего кристалла;

2. Интеграция управляющих команд и маршрута обеспечивается через единый синтаксис. Один и тот же файл правил может управлять процессами DRC, LVS, и экстракции. Считанные данные LVS, интегрируют информацию о паразитных параметрах с конкретными элементами схемы;

3. Точная экстракция. Осуществляется детальный поиск и расчет паразитных параметров межсоединений. Он не использует предположения, сделанные на основе иерархии, особенностей трассировки или стека слоев метализации. Расчет внутренних и связанных емкостей производится на основе точных моделей для всех цепей;

4. Интеграция с маршрутом проектирования. Обеспечивается комплексная верификация и экстракция с точной привязкой к элементам принципиальной схемы. Точная экстракция паразитных параметров на транзисторном и вентильном уровне, в том числе для иерархических проектов. Учитывает субмикронные паразитные эффекты и передает их в программу моделирования.

Моделирование процесса фотолитографии. Должно обеспечивать высокую производительность, точность и выход годных для проектов от 180 до 65 нм. Средства повышения разрешающей способности в субмикронном диапазоне.

Извлечение схемотехнического описания ячейки по ее топологии рассматривается как один из этапов LVS проверки. А именно, соответствует ли разработанный топологический чертеж заданной принципиальной электрической схеме. Результатом извлечения будет схемотехническое описание устройства в виде нетлиста в формате P-Spice.

Для проверки работоспособности и свойств полученной модели, в программе схемотехнического моделирования T-Spice, того же программного комплекса составим модель для снятия передаточной характеристики. Изменяя данные топологической модели можно получить схемотехнической описание любого элемента с необходимыми параметрами достаточно высокой точности.

Использование современных САПР для проектирования микроэлектронных устройств существенно повышает производительность труда, в том числе и за счет большого числа технологических библиотек.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

О.В. Тышкевич

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ

ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СИСТЕМ РАССЕЯНИЯ

ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ВОЛН

Основой для возникновения генетических алгоритмов послужили модель биологической эволюции и методы случайного поиска. Случайный поиск возник как реализация простейшей модели эволюции, когда случайные мутации моделировались случайными шагами оптимального решения, а отбор – «устранением» неудачных вариантов.

Эволюционный поиск, с точки зрения преобразования информации – это последовательное преобразование одного конечного нечёткого множества промежуточных решений в другое. Само преобразование можно назвать алгоритмом поиска, или генетическим алгоритмом. Генетические алгоритмы – это не просто случайный поиск. Они эффективно используют информацию, накопленную в процессе эволюции.

Цель генетических алгоритмов состоит в том, чтобы:

• Абстрактно и формально объяснять адаптацию процессов в естественной системе и интеллектуальной исследовательской системе;

• Моделировать естественные эволюционные процессы для эффективного решения оптимизационных задач науки и техники.

Генетические алгоритмы осуществляют поиск баланса между эффективностью и качеством решений за счёт «выживания сильнейших альтернативных решений» в неопределённых и нечётких условиях.

Постановка задачи.

Дан объект, у которого в качестве параметров рассматривается размер электромагнитного отражателя и расстояние между объектом и электромагнитным отражателем. Задано требуемое значение рассеянного электромагнитного поля. Необходимо с использованием генетического алгоритма определить параметры объекта, при которых достигается значение мощности рассеянного поля менее заданного.

Расчет рассеянного электромагнитного поля проводится на основе метода интегральных уравнений.

Формулировка задачи в виде интегрального уравнения или системы интегральных уравнений, как правило, снижает размерность задачи и, во–вторых, сводит исходную граничную задачу в неограниченной области к задаче в ограниченной области (на поверхности или в объеме рассеивателя). В рамках данного метода точки, текущие на поверхности тела, определяются на основе решения интегрального уравнения.

Для расчета двумерных задач дифракции Е – поляризованного поля на идеально проводящей не замкнутой цилиндрической поверхности используется интегральное уравнение Фредгольма первого рода [1]

, (1)

где , а – продольная составляющая напряженности первичного электрического поля.

Двумерная эффективная площадь рассеяния объекта определяется на основе выражения [1]

, , (2)

где

, (3)

.

Объединяющей идеей при численном исследованни задач о рассеянии электромагнитных волн служит метод моментов [2]. Этот общий подход к задачам об излучении состоит по существу в сведении исследуемого интегрального уравнения к системе линейных алгебраических уравнений с N неизвестными, которые обычно представляют собой коэффициенты некоторого разложения для тока.

Решение задачи может быть получено в четыре этана:

1. Искомый вектор J разлагается в ряд по базисным функциям в области определения оператора

2. Определяется подходящее внутреннее произведение и устанавливается система весовых функций.

3. Вычисляются внутренние произведения и тем самым уравнения приводятся к матричному виду.

4. Находится решение матричного уравнения.

Генетический алгоритм, который позволяет оптимизировать характеристики рассеяния, состоит из следующих шагов:

1. инициализация, или выбор исходной популяции хромосом;

2. оценка приспособленности хромосом в популяции;

3. проверка условия остановки алгоритма;

4. селекция хромосом;

5. применение генетических операторов;

6. формирование новой популяции;

7. выбор «наилучшей» хромосомы.

Инициализация, т.е. формирование исходной популяции, заключается в случайном выборе заданного количества хромосом (особей), представляемых двоичными последовательностями фиксированной длины.

Оценивание приспособленности хромосом в популяции состоит в расчёте функции приспособленности для каждой хромосомы этой популяции. Чем больше значение этой функции, тем выше «качество» хромосомы. Форма функции приспособленности зависит от характера решаемой задачи. Предполагается, что функция приспособленности всегда принимает неотрицательные значения и, кроме того, что для решения оптимизационной задачи требуется максимизировать эту функцию. Если исходная форма функции приспособленности не удовлетворяет этим условиям, то выполняется соответствующее преобразование.

Проверка условия остановки алгоритма. Определение условия остановки генетического алгоритма зависит от его конкретного применения. В оптимизационных задачах, если известно максимальное (или минимальное) значение функции приспособленности, то остановка алгоритма может произойти после достижения ожидаемого оптимального значения, возможно – с заданной точностью. Остановка алгоритма также может произойти в случае, когда его выполнение не приводит к улучшению уже достигнутого значения. Алгоритм может быть остановлен по истечении определённого времени выполнения либо после выполнения заданного количества итераций. Если условие остановки выполнено, то производится переход к завершающему этапу выбора «наилучшей» хромосомы. В противном случае на следующем шаге выполняется селекция.

Селекция хромосом заключается в выборе (по рассчитанным на втором этапе значениям функции приспособленности) тех хромосом, которые будут участвовать в создании потомков для следующей популяции, т.е. для очередного поколения. Такой выбор производится согласно принципу естественного отбора, по которому наибольшие шансы на участие в создании новых особей имеют хромосомы с наибольшими значениями функции приспособленности. Существуют различные методы селекции. Наиболее популярным считается так называемый метод рулетки, который своё название получил по аналогии с известной азартной игрой. Каждой хромосоме может быть сопоставлен сектор колеса рулетки, величина которого устанавливается пропорциональной значению функции приспособленности данной хромосомы.

Рис. 1. Схема рассеяния электромагнитных волн на объекте сложной формы

Рис. 2. Блок-схема комбинированного алгоритма оптимизации

дифракционных характеристик

В качестве исходных данных в программе были использованы размеры элементарных отражателей, расстояние между ними, требуемые значения средней эффективной поверхности рассеяния (ЭПР). Выбирались 2 исходных значения параметров, и далее проводился расчет на основе генетического алгоритма.

Результаты расчетов ЭПР:

Рис. 3. Диаграмма результатов расчёта ЭПР (меняется длина отражателя) (L=6)

Условие: _ср<6.4

a	L	ср
4	6	6.552
5	6	6.521
6	6	6.6
7	6	6.28
8	6	6.7

Оптимальное решение: a=7, L=6

В результате выполнения работы были получены результаты оптимизации характеристик рассеяния на основе указанных выше алгоритмов.

Литература

1. Васильев Е.Н. Возбуждение тел вращения. М.: Радио и связь, 1987. 270 с.

2. Вычислительные методы в электродинамике. Под ред. Митры Р. М.: Мир, 1977. 485 с.

Воронежский институт высоких технологий

УДК 681.3

О.Н. Чирков

ПОВЫШЕНИЕ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ БЕСПРОВОДНОЙ СЕТИ УДАЛЕННОГО ДОСТУПА

Сегодня все большее число компаний используют беспроводные технологии передачи информации. Вопрос повышения помехоустойчивости систем связи всегда был и остается сейчас весьма актуальным. Современные системы удаленного доступа перешли на беспроводное соединение и относятся к цифровым системам связи. Примером такой системы является беспроводная компьютерная локальная сеть Wi–Fi (от английского Wireless Fidelity, что можно перевести как "высокая точность передачи данных по беспроводному каналу связи"), разработанная институтом ИИЭР (Институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике). Этот стандарт предусматривает несколько скоростных режимов обмена данными между приемником и передатчиком и использование частотного диапазона от 2,4 до 2,4835 ГГц. Теоретические аспекты функционирования сетей Radio Ethernet регламентированы стандартом IEEE 802.11, определяющим порядок организации беспроводных локальных сетей на уровне доступа к среде передачи данных (MAC-уровень) и на физическом уровне (FHY-уровень).

На МАС - уровне определяется базовые структуры архитектуры сети и перечень услуг, предоставляемых этим уровнем.

На физическом уровне стандартом IEEE 802.11 используются радиоканалы, различающиеся способом модуляции, но использующие одну и ту же технологию расширения спектра. Как известно, радиоволны приобретают способность переносить информацию в том случае, если они определенным образом модулируются. При этом необходимо, чтобы модуляции синусоидального несущего сигнала соответствовала требуемой последовательности информационных бит. В стандарте IEEE 802.11 для передачи сигналов используют фазовую модуляцию. При фазовой модуляции для передачи логических нулей и единиц используют сигналы одной и той же частоты и амплитуды, но смещенные относительно друг друга по фазе. Например, логический нуль передается синфазным сигналам, а единица - сигналом, сдвинутым по фазе на 180^о.

Задачу декодирования фазоманипулированных сигналов можно интерпретировать как задачу различения двух сигналов, отличающихся скачком фаз. В данной работе была поставлена задача исследовать возможность повышения помехоустойчивости системы беспроводного локального доступа на примере сети Wi-Fi. Критерием повышения помехоустойчивости будет служить снижение вероятности ошибки.

Пусть в течение фиксированного интервала времени доступна наблюдению некоторая реализация случайного процесса x(t)=s(t,l)+ . Она представляет собой аддитивную смесь полезного сигнала s(t,l) и гауссовского белого шума .

Полезный сигнал s(t,l), соответствующий двоичной фазовой манипуляции можно записать в виде .

(1)

(2)

Параметр l может принимать два возможных значения 0 или 1. Это соответствует тому, что полезный сигнал либо имеет скачок фазы — S1, либо не имеет скачка фазы — S2.

Тогда задача различения сигналов S1 и S2 равносильна задаче оценивания дискретного параметра l.

Необходимо синтезировать алгоритм работы приемного устройства, которое должно выдавать ответ , какой именно сигнал присутствует в наблюдаемой реализации. Для синтеза приемного устройства используем метод максимального правдоподобия. Согласно этому методу приемное устройство формирует функционал отношения правдоподобия (ФОП) для двух различаемых сигналов.

(3)

Выведем формульно функционалы отношения правдоподобия для сигналов S₁ и S₂ соответственно:

, (4)

Решение выносится в пользу того сигнала, ФОП которого больше, что соотвествует выражению

, (5)

где порог h=1.

По приведенным соотношениям составим структурную схему приемного устройства – рис. 1 (без блока ВП), которое способно различить наши сигналы, отличающиеся скачком фазы от гауссовского белого шума.

Рис. 1. Структурная схема оптимального приемника

В каждом канале над принятой реализаций происходят следующие преобразования:

1. вычитается половина ожидаемого сигнала;

2. затем результат перемножается с ожидаемым сигналом, усиленным в 2/N0 раз:

3. результат перемножения интегрируется на интервале наблюдения и вычисляется его экспонента.

В результате чего образуются 2 выходных сигнала, которые поступают в решающее устройство. Оно формирует решение в пользу более правдоподобного сигнала.

Найдем вероятности ошибок синтезированного алгоритма различения. При этом восспользуемся гауссовские свойства логарифма ФОП.

, , (6)

где р1 – вероятности того, что принято решение в пользу сигнала S1 при условии, что в принятой реализации присутствует (пришел) сигнал S2.

р2 – что принято решение в пользу сигнала S2 при условии, что в принятой реализации присутствует (пришел) сигнал S1.

Чтобы найти вероятности ошибок нужно вычислить математическое ожидание m, и среднее квадратическое отклонение σ.

(7)

Вычислим математическое ожидание:

(8)

Дисперсия рассчитывается по формуле

(9)

Получим

(10)

В итоге придем к выражению

(11)

Таким же способом найдем выражения для и , и заметим, что они будут равны ранее посчитанным и . Этого и следовало ожидать, ведь априорные вероятности у нас по 0,5.

Для повышения помехоустойчивости будем использовать обобщенный алгоритм максимального правдоподобия. Его суть заключается в том, чтобы использовать в выражении (5) вместо порога равного 1, некоторый порог h.

Выбирать порог h можно из критерия минимума средней вероятности ошибки

, (12)

где средняя вероятность ошибки задается формулой:

.

Тогда порог будет зависеть от отношения сигнал/шум. И в структурную схему 1 добавится блок вычисления порога ВП.

По полученной формуле вероятности ошибок обобщенного алгоритма максимального правдоподобия, можно сделать вывод, что вероятность ошибочного приема, при обработке сигнала методом максимального правдоподобия, будет представлять функцию логарифмического функционала отношения правдоподобия (ЛФОП) от отрицательного аргумента. Построим зависимости средней вероятности ошибки от отношения сигнал/шум.

Кривая 1 соответствует максимально правдоподобному алгоритму с единичным порогом, кривая 2 — с оптимизированным. Заметим, что оптимизация порога приводит к уменьшению средней вероятности ошибки (выбранный критерий исследования), а значит к увеличению помехоустойчивости.

В результате мы синтезировали обобщенный алгоритм максимального правдоподобия с оптимизацией порога различения по критерию минимума средней вероятности ошибки. Было показано, что в результате применения синтезированного алгоритма средняя вероятность ошибки различения может быть уменьшена.

Следовательно, таким методом можно добиться повышения помехоустойчивости системы удаленного доступа. Однако выигрыш в помехоустойчивости приводит к усложнению блок-схемы алгоритма различения. Приведенные результаты позволяют сделать выбор между возможным повышением помехоустойчивости и простотой реализации приемного устройства.

Рис. 2. Средняя вероятность ошибки

Развитие сетей с удаленным беспроводным доступом предполагает совершенствование методов передачи и приема данных, прежде всего, на физическом уровне. А одна из главных проблем беспроводного способа соединений заключается в том, что информационный канал не может быть ограничен физически от влияния шумов и помех. Соответственно на производстве всегда будут требоваться новые методы повышения помехоустойчивости беспроводных систем.

Литература

1. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. радио, 1978. 296 с.

2. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. Радио, 1975. М.: Сов. радио. Кн. 2, 1975. 392 с. Кн. 3, 1976. 286 с.

3. Трифонов А. П. Шинаков Ю. С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. М.: Ридио и связь, 1986. 264 с.

4. Рошан П. Основы построения беспроводных локальных сетей стандарта 802.11: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. 640 с.

5. Столингс В. Беспроводные линии связи и сети.: Перевод с англ. М.: Издательский мод «Вильямс», 2003. 296 с.

6. Куликов Е.И. Методы измерения случайных процессов. М.: Радио и связь, 1986. 272 с.

Воронежский государственный технический университет

УДК 681.3

А.М. Шамаева

НЕКОТОРЫЕ ЗАДАЧИ ПОСТРОЕНИЯ

РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В настоящее время возрастающие возможности радиолокационных сенсоров и увеличивающаяся пропускная способность каналов беспроводной связи приводят к постоянному росту объемов данных изображений, поступающих в радиолокационные центры обработки. В этих условиях все более актуальной становится автоматизация, по крайней мере, части тех операций анализа и интерпретации радиолокационных изображений, которые по сей день выполняются квалифицированными экспертами.

В радио астрономии успешно развивается техника многолучевых приемных систем, позволяющих получать многопиксельные радио изображения протяженных космических объектов по типу оптических, что существенно расширяет поле зрения радио телескопа, многократно увеличивает скорость радио картографирования заданной области неба, значительно повышает возможности исследования быстроизменяющихся объектов, таких как Солнце. Необходимость решения задачи получения радиоизображений в радио астрономии, потребность построения сотен и тысяч малогабаритных высокочувствительных приемников способствовала разработке первых малошумящих усилителей в форме микрочипов (MMIC МШУ), которые были сразу же взяты на вооружение в прикладных областях, таких как связь, в том числе спутниковая. Западные фирмы вложили огромные средства в массовое производство MMIC, стоимость которых снизилась на несколько порядков, а шумовые характеристики и ряд других параметров были существенно улучшены. Размеры чипов, состоящих из десятков активных и пассивных элементов, менее 1 мм, что позволяет вести сборку малогабаритного приемного устройства под микроскопом с применением технологии термокомпрессии. В настоящее время MMIC МШУ выпускаются на западе (США, Германия) до 100 ГГц и выше. Ведутся работы в этом направлении и в России (Зеленоград, Санкт-Петербург).

Рассмотрим постановку задачи. Объект, представленный совокупностью независимых отражателей, расположен на опорно-поворотном устройстве (рис. 1). Антенна А располагается в дальней зоне, создает поле облучения и осуществляет прием рассеянного объектом поля в наборе k = 0...N_k – 1 точек. Задачей является определение амплитудно-фазового распределения (АФР) поля вторичного излучения объекта в рабочей зоне D по массиву E_k зарегистрированных отсчетов ДОР.

Система получения радиоизображений включает рефлектор с приемной фокальной решеткой (мини радиотелескоп). Для получения радиоизображений достаточно удаленных объектов применяют параболические рефлекторы системы Кассегрена или Грегори. Исследуемый объект должен находится в дальней зоне - десятки метров от антенны. Для работы с близким объектом, расположенном на расстоянии несколько метров от системы рефлектор можно перефокусировать на конечное расстояние продольным смещением контр-рефлектора с фокальной решеткой, что несколько снижает поле зрения или применить эллиптическое зеркало, в одном из фокусов которого размещается фокальная решетка в другом - исследуемый обьект. Разрешение системы зависит от отношения длины волны к диаметру, поле зрения зависит от аберрационных свойств фокусирующей системы и числа приемных элементов, чувствительность системы зависит от апертурной эффективности антенны и чувствительности приемного элемента - радиометрического датчика.

При использовании радиоголографического подхода, с учетом изменения структуры поля облучения в процессе измерений, расчет РЛИ можно провести следующим образом [1, 2]:

, (1)

,

где x_i, y_j – точки изображения, i = 0...N_i – 1, j = 0...N_j – 1, – АФР в области D, восстанавливаемое с k-й точки наблюдения, – АФР антенны при расположении антенны в k-й точке наблюдения, – АФР плоского поля, распространяющегося в направлении  = 0, ,  – длина волны, x_k = Rcos_k, y_k=Rsin_k – координаты точки наблюдения, R- расстояние до объекта, удовлетворяющее условию дальней зоны, _k – угол наблюдения.

После подстановок (1) принимает вид

.(2)

Выражение (2) представляет основу для синтеза первого алгоритма восстановления РЛИ.

Далее, второй подход к получению РЛИ заключается в рассмотрении задачи восстановления как обратной.

Рис. 1. Схема рассеяния электромагнитных волн на объекте

Отсчеты зарегистрированного массива , k = 0.. N_k – 1, представляют «смазанный» образ РЛИ. Элементы оператора искажений А находятся из вида выражения, описывающего прямой процесс формирования поля вторичного излучения объекта.

, (3)

где – поле вторичного излучения (неизвестное) в рабочей зоне радиолокационного измерительного комплекса, s – индекс, принимающий значение 0...S – 1, S = N_i-1N_j-1

В последнем выражении

, (4)

- элементы обратного оператора, где k = 0…K, i = 0..N_i – 1.

Строится обобщенная матрица системы линейных уравнений [48]

, (5)

где  - параметр регуляризации [3]. Параметр регуляризации =10^-10.

Далее определяется восстанавливаемое изображение

J = E_s1, (6)

где E_s1 = E_s(E_k, y_k).

Рис. 2. Расположение локальных отражателей

Рис. 3. Результаты восстановления изображения на основе

первого (а) и второго (б) алгоритмов

Рис. 4. Результаты восстановления максимума второго источника

Литература

1. Воскресенский Д.И. Антенны и устройства СВЧ (Проектирование фазированных антенных решеток): Учеб. пособ. для вузов/ Д.И. Воскресенский, В.Л. Гостюхин, Р.А. Грановская; Под ред. Д.И. Воскресенского. М.: Радио и связь, 1981. 432 с.

2. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов/ Под ред. Л.Т. Тучкова. М.: Радио и связь, 1985. 235 с.

3. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986. 301 с.

Воронежский институт высоких технологий

УДК 681.3

Е.В. Щепилов

РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ СИГНАЛОВ

СЛОЖНОЙ ФОРМЫ

В настоящее время в измерительных и прикладных телевизионных системах (ТВС), вещательном телевидении широко используют цифровое преобразование изображений. Назначение цифрового преобразования изображений состоит в создании условий для улучшения восприятия изображения, формировании определённого художественного образа, выделении информативных признаков и др. Преобразование изображений осуществляют оптическими, фотохимическими (фотография) или цифровыми методами. Вместе с тем методы преобразования и анализа сигналов изображений вызывают самостоятельный интерес в технике связи, компьютерной технике, медицине, экологии, преобразовании кино - фотоизображений и в других областях. Это подтверждается многочисленными публикациями.

Актуальность данной темы обусловлена необходимостью построения помехоустойчивых алгоритмов распознавания изображений сигналов.

Цель и задачи данной работы:

- Провести анализ основных методов обработки и распознавания изображений; Разработать эффективный алгоритм распознавания изображений сигналов; Разработать программный продукт проводящей эксперименты по распознаванию сигналов сложной формы.

Предположительно, информация о степени сходства двух сигналов i (х, у) и j (х, у) проявляется при их максимальном совпадении и определяется поведением корреляционного интеграла в точке экстремума, т.е. значением интеграла и его производных (1).

₍₁₎

Для выявления параметра, содержащего требуемую информацию, проанализируем зависимость указанных характеристик корреляционного интеграла от искажения (изменения) формы изображения. Для упрощения анализа предварительно рассмотрим одномерный сигнал, прошедший через низкочастотный фильтр.

На рис. 1 представлены два в разной степени искаженных прямоугольных импульса , эталонный импульс j, их корреляционный интеграл , его первая , и вторая , производные.

Рис. 1. Определение параметра, содержащего информацию

о сходстве сигнала и эталона по форме

Рис. 2. Геометрические фигуры, предъявленные для распознавания

Рис. 3. Зависимость показателей сходства трапеции с эталонами

от степени её «размытия»

Нечетные производные в точке экстремума корреляционного интеграла равны нулю, а четные монотонно зависят от степени «размытия» импульса. Поэтому для сравнительного анализа целесообразно выделить значения корреляционного интеграла и его второй производной в точке экстремума.

В качестве показателя сходства изображения и эталона по форме целесообразно использовать модуль нормированной по контрасту второй производной корреляционного интеграла в точке экстремума.

Для удобства дальнейшего изложения обозначим: - показатель сходства изображения i и эталона j; W_v — пороговое значение показателя при , j J; J — множество (банк) эталонов; W — порог для принятия решения о соответствии предъявленного изображения i тому или иному эталону. С учетом этого правило принятия решения можно записать следующим образом (2), где q — изображение эталона, при котором показатель сходства - достигает своего максимального значения на множестве эталонов J.

₍₂₎

Надежность распознавания изображений определяется величиной порога W. Для исключения неправильной классификации порог W должен быть равен или превышать максимальный по совокупности изображений v порог W_v, где V— множество изображений объектов наблюдения, соответствующее множеству эталонов J.

₍₃₎

В этом случае несколько снижаются возможности алгоритма по распознаванию искаженных изображений. Действительно, для большинства изображений v индивидуальный порог распознавания W_v окажется меньше общего порога W, однако при W >Wig>W_v будет происходить отказ от распознавания, хотя изображение v еще может быть классифицировано правильно.

При уменьшении порога W появляется вероятность неправильного распознавания изображений, для которых W_v > W, но повышается степень искажения, при которой эти изображения могут быть правильно распознаны. Это условие (3) распространяется на все изображения, если порог W становится меньше минимального индивидуального порога W_v. Если отказ от распознавания недопустим, т.е. изображение должно быть классифицировано при любой степени искажения, порог W приравнивается к нулю.

Для сравнения возможностей исследуемого алгоритма и зрительной системы человека по классификации «размытых» изображений на рис. 4 и 5 приведены распознанные автоматическим устройством, реализованным в виде программного средства, изображения простых геометрических фигур (площадью S = 625 пикселей). Для изображений на рис. 4 порог распознавания W = W_mах, на рис. 5 изображения искажались до их индивидуальных порогов W_v. Очевидно, что изображения на рис. 4 искажены в меньшей степени, чем на рис. 5, что является платой за исключение их неправильного распознавания при W = W_mах. В целом по рис. 4 и 5 можно заключить, что в рамках данной задачи эффективность автоматического распознавания размытых изображений близка к эффективности зрительной системы человека

Таким образом, предложенный выше измеряемый показатель сходства изображения и эталона по форме обеспечивает достаточно высокую эффективность распознавания искаженных при прохождении через оптические системы или среды изображений без учета априорной информации о степени их «размытия».

Рис. 4. Изображения, искаженные до индивидуальных порогов W_v:

а — круг; б — квадрат; в — треугольник; г — ромб; д — трапеция

Для каждого вида зашумления есть некоторое значение степени зашумления, при котором программа перестает корректно определять эталонные изображения.

В результате проделанной работы, был построен эффективный алгоритм распознавания изображений сигналов, о чём свидетельствуют полученные результаты распознавания, пороги распознавания, полученные коэффициенты корреляции для различных видов шумов.

Рис. 5. Изображения, искаженные до индивидуальных порогов W_v:

а — круг; б — квадрат; в — треугольник; г — ромб; д — трапеция

С помощью программного средства были проведены эксперименты, показывающие возможности созданного продукта.

Литература

1. Миронченко С.Г., Лазарев А.С., Щепилов Е.В., Преображенский А.П. Проблемы распознавания сигналов. Теория конфликта и её приложения: Материалы 5-й Всерос. науч. – техн. конф., 2008.

2. Рогожин С.В., Миронченко С.Г., Щепилов Е.В., Преображенский А.П. Особенности аппроксимации эмпирических данных. Моделирование систем и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 6, 2009.

3. Рогожин С.В., Миронченко С.Г., Щепилов Е.В., Преображенский А.П. Интерполяция и экстраполяция сигналов. Моделирование систем и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 6, 2009.

4. Рогозин А. Мочалин А. Измерительная техника. 2002. № 4.

5. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.

6. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1986.

7. Мирошников М.М. Теоретические основы оптикоэлектронных приборов. Л.: Машиностроение, 1977.

8. Головинов С.О., Миронченко С.Г., Щепилов Е.В., Преображенский А.П. Цифровая обработка гармонических сигналов. Вестник Воронежского института высоких технологий: Научный журнал, 2009. № 4.

Воронежский институт высоких технологий

УДК 658.512

С.В. Иванов

СТРУКТУРА И АЛГОРИТМ РАБОТЫ ПРОГРАММНОГО

ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНСТУКТОРСКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ

ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПОДГОТОВКИ РЭС

В статье кратко рассмотрены структура и алгоритм работы программного обеспечения конструкторско-технологической оптимизации проектирования и подготовки производства РЭС

Проектирование и подготовка производства изделий на современных предприятиях радиоэлектронной отрасли являются основными этапами, влияющими на решение задач его успешного развития и выпуска конкурентоспособной продукции. Учитывая современные тенденции развития радиоэлектронных средств (РЭС), а также сроки проектирования и подготовки производства в сочетании с высокими техническими требованиями, следует сделать вывод о необходимости своевременного совершенствования систем автоматизированного проектирования на каждом из этапов создания электронной аппаратуры. Структура программного обеспечения (ПО) конструкторско-технологической оптимизации (КТО) проектирования и подготовки производства РЭС представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структура программного обеспечения

Данный рисунок показывает, на каких этапах проектирования и подготовки производства РЭС целесообразно использование разработанного программного обеспечения.

Рис. 2. Алгоритм конструкторско-технологической оптимизации

изготовления радиоэлектронных модулей

Алгоритм конструкторско-технологической оптимизации изготовления радиоэлектронных модулей (РМ) является основой для функциональной работы всего ПО. Данный алгоритм приведен на рис. 2. После ввода исходных данных проекта (блоки 1 – 9) необходимо произвести выбор электрорадиоэлементов (ЭРЭ) или осуществить загрузку из соответствующего файла списка ЭРЭ (блок 9). В блоке 11 возможно оптимизировать выбор ЭРЭ при помощи ПО КТО выбора ЭРЭ изделия [1].

Рис. 2. Алгоритм конструкторско-технологической оптимизации

изготовления радиоэлектронных модулей (продолжение)

Оптимизация является многокритериальной на основе методов случайного поиска – статистического метода, используемого как в отдельности, так и в сочетании с одним из градиентных методов. После ввода характеристик отобранных ЭРЭ (блоки 12 – 16) в блоках 18 и 19 производится оценка стоимости элементной базы проекта.

Рис. 2. Алгоритм конструкторско-технологической оптимизации

изготовления радиоэлектронных модулей (продолжение)

Далее в блоках 20 – 24 руководствуясь выбранной элементной базой, допустимыми тепловыми режимами элементов на пайку, с учетом ограничений на габариты печатной платы (ПП) осуществляется выбор базового конструктивного исполнения РМ. Каждому конструктивному исполнению РМ соответствует своя схема технологического процесса (ТП) изготовления РМ, состоящего из множества последовательно выполняемых операций.

В блоке 25 производится расчет площади ПП, где в случае не удовлетворительных габаритов ПП (блок 26) предусмотрена повторная оптимизация списка ЭРЭ с привлечением соответствующего ПО.

Алгоритм предусматривает расчет требуемого числа сигнальных и логических слоев, выбор класса точности и коэффициента плотности печатного монтажа ПП, выбор материала диэлектрического основания ПП и соответственно марку ПП (блоки 27 – 33). В блоках 34, 35 возможна оптимизация изготовления данной ПП. ПО КТО изготовления ПП предназначено для оптимизации полного цикла изготовления современных ПП, включающего оптимизацию выбора ТП изготовления ПП, оптимальный выбор оборудования на каждой операции ТП, выбор соответствующих материалов и инструмента. Оптимизация включает такие критерии как себестоимость изготовления ПП, временя изготовления ПП и надежность ПП. Ограничениями выступают класс точности и размеры ПП, уровень требуемой экологичности технологии изготовления ПП, диапазон рабочих частот и условия эксплуатации изделия и др. Помимо методов случайного поиска в данном ПО для решения оптимизационных задач использованы генетические алгоритмы, что в результате значительно повышает быстродействие. В блоке 36 производится расчет себестоимости ПП, при этом алгоритм предусматривает повторную оптимизацию изготовления ПП в случае не выполнения условия блока 37.

В блоке 38 осуществляется выбор ТП изготовления РМ, после чего требуется определить оптимальное оборудование для каждой операции данного ТП (блоки 40 – 51). Затем в блоках 52 – 55 производится расчет количества оборудования и коэффициентов его загрузки, амортизационные затраты и полная себестоимость. Аналогично выбирается инструмент и вспомогательное оборудование (блоки 56 – 58).

В настоящее время защита РМ от воздействия влаги окружающей среды является одной из важных задач повышения надежности и сохранности РЭС. Придание РМ требуемой влагостойкости с определенными параметрами надежности – это достаточно сложная комплексная задача. Известно, что количество отказов радиоэлектронных средств (РЭС) по причине недостаточной влагостойкости при испытаниях составляет 6-21 % и 19-42 % при эксплуатации [2]. В блоках 47, 48 алгоритма предусмотрена оптимизация процесса влагозащиты РМ. Оптимизация основана на расчете необходимой и достаточной толщины влагозащитного покрытия, в зависимости от заданных значений предельных величин поверхностного и объемного сопротивлений диэлектрического основания ПП, диэлектрической проницаемости и тангенса угла диэлектрических потерь ПП и др. При этом в качестве эксплуатационного критерия выступает время безотказной работы РМ.

Рис. 2. Алгоритм конструкторско-технологической оптимизации

изготовления радиоэлектронных модулей (окончание)

Разряд статического электричества (ESD – electrostatic discharge) представляет собой серьезную опасность для микроэлектронных изделий и при не соблюдении определенных правил защиты от электростатики наносит ощутимые убытки предприятию. Увеличиваются издержки производства, время изготовления и стоимость выпускаемой продукции, снижается надежность изделий в виде скрытых дефектов, и как следствие снижается конкурентоспособность. Выбор антистатического оснащения является одной из задач многокритериальной оптимизации подготовки производства РЭС. Данный выбор зависит от примененной элементной базы, стоимости антистатического оборудования, стоимости внедрения ESD-программ обучения и контроля, исходных производственных условий и др. В блоках 59 – 62 алгоритма решаются поставленные выше задачи.

В блоках 63 – 69 реализован выбор оптимальных материалов для изготовления РМ. Далее в блоках 70 – 72 рассчитывается расход материалов и их себестоимость. Производятся расчеты необходимого количества рабочих и операторов, затраты на заработную плату и себестоимость РМ, блоки 73, 74, 75 соответственно. Строится график зависимости стоимости РМ проекта от программы выпуска. При этом возможно нахождение приемлемой стоимости РМ и повторная оптимизация с учетом коррекции исходных данных проекта.

Разработана специальная система управления базами данных (СУБД), включающая в себя информацию о ЭРЭ, ТП, оборудовании, материалах и инструменте для изготовления ПП и РМ. Отлажен импорт и экспорт данных между СУБД и соответствующим ПО. Разработаны необходимые математические модели, алгоритмы и информационное обеспечение. Также следует отметить, что разработанные СУБД и ПО КТО проектирования и подготовки производства РЭС имеют возможность добавления новых функций работы и перенастройки существующих, в зависимости от требований конкретного предприятия и решаемых им задач.

Литература

1. Муратов А.В. Многокритериальный синтез электрических схем радиоэлектронных средств / А.В. Муратов, Н.Э. Самойленко, С.А. Донец, С.В. Иванов // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2007. № 4.

2. Уразаев В.Г. Влагозащита печатных узлов. М.: Техносфера, 2006. 344 с.

Воронежский государственный технический университет

УДК 621.3