Разработка средств оценки эффективности алгоритмов поиска и обнаружения целей прицельных радиоэлектронных комплексов

сведения об апробации работы.

В первом разделе проанализирован состав и принципы построения типичных

прицельных РЭК, выявлены их особенности. Сформулированы требования к

прицельным РЭК и рассмотрены особенности их применения. В результате

качественного анализа для проведения исследований сформирован полный набор

средств поиска и обнаружения целей прицельных РЭК. Для формирования

конкретных вариантов применен подход прототипного проектирования:

разрабатываемый вариант может включать как полный так и неполный набор

средств, полученный путем исключения из полного набора отдельных РЭС.

Рассмотрена задача выбора показателей эффективности прицельных РЭК. В

качестве показателя для количественной оценки эффективности варианта АПОЦ

выбрана вероятность выполнения задачи комплексом, а ограничивающим условием

– допустимое значение среднего времени выполнения задачи. АПОЦ комплекса

является входной информацией для проведения исследований в данной

диссертационной работе.

Для решения задач системотехнического этапа проектирования прицельных

РЭК необходимо проводить многочисленные исследования и расчеты для оценки

показателей эффективности различных вариантов их построения для выбора

структуры РЭК и определить необходимые значения параметров для РЭС и АПОЦ с

учетом того, что комплексы используются в условиях конфликта.

При построении адекватной математической модели АПОЦ для учета наряду с

функциональным аспектом и надежностного, в наборе параметров модели

необходимо иметь показатели надежности РЭС. Современные РЭС прицельных РЭК

проектируются со свойством отказоустойчивости, которое обеспечивается

комбинированным структурным резервированием или использованием мажоритарных

структур способных к реконфигурации. В государственных и отраслевых

стандартах для таких структур отсутствуют соответствующие математические

модели, а поэтому необходимо разработать средства их анализа. Разработанные

средства должны учитывать все возможности обеспечения отказоустойчивости

таких структур и адекватно отображать их поведение при появлении отказов.

Вместе с этим необходимо иметь математические модели отказоустойчивых

структур, в которых учитывается эффект старения аппаратных средств и

произвольные вероятностные законы распределения для продолжительности

процедур технического обслуживания.

При решении проектных задач на этапе системотехнического проектирования

РЭК достоверность результатов обеспечивается использованием двух разных

методов моделирования объекта проектирования. Указанным выше требованиям

отвечают: метод пространства состояний и метод логико-вероятностного

траекторного моделирования.

В разделе сформулирован перечень задач, которые решены в данной работе.

Во втором разделе разработаны две математические модели АПОЦ прицельных

РЭК и методика для исследования эффективности вариантов этих алгоритмов.

Проведена апробация методики на примере конкретного прицельного РЭК.

Первая модель – марковская в виде системы дифференционных уравнений

Колмогорова-Чепмена построенная с использованием метода пространства

состояний, вторая – логико-вероятностная.

Получение марковской модели в виде системы дифференционных уравнений и

логико-вероятностной модели осуществляется с использованием новой

технологии, которая предусматривает два этапа: на первом этапе создается

программная модель, а на втором этапе с помощью программной модели

формируются математические модели.

Первой задачей, решенной в данном разделе есть разработка структурно-

автоматной модели (САМ) АПОЦ прицельного РЭК. Эта модель необходима для

формализованного представления объекта моделирования, которая разрешает без

известных трудностей получить марковскую и логико-вероятностную модели

АПОЦ. Для этого разработаны компоненты САМ: вектор состояния и дерево

правил модификации.

Вектор состояния (ВС) использован для кодирования пространства

состояний, в которых может находиться прицельный РЭК в процессе выполнения

задачи. В известных методиках построения марковских моделей РЭК с

использованием метода состояний и переходов модель отображает только

надежностное поведение РЭК. На основе проведенного анализа функциональной и

надежностного поведения прицельного РЭК в процессе поиска и обнаружения

цели в работе предложена следующая структура ВС: номер выполняемого

операционного блока; номер РЭС, которая служит источником информации;

количество повторных обращений к источнику целеуказания; количество

градаций порога обнаружения; количество попыток захвата цели; количество

зон обнаружения.

В процессе выполнения задачи прицельным РЭК вектор состояния изменяется

определенным образом. Для отображения собственно изменений и их

последовательности согласно методике автоматизированного построения

марковських моделей сформировано дерево правил модификации ВС. Для этого

решены следующие подзадачи: установлено множество событий, разработаны

правила формирования множества условий, сформированы формулы расчета

интенсивностей переходов, разработаны правила формирования формул расчета

вероятностей альтернативных переходов, разработаны правила модификации

вектора состояния. Полученная САМ в виде ВС и дерево правил модификации

разрешают построить программную модель (АПОЦ).

Марковська модель в виде графа состояний и переходов АПОЦ прицельного

РЭК формируется из перечня состояний и матрицы интенсивностей переходов,

которые получаются в результате компиляции программной модели. На основе

полученной матрицы интенсивности переходов с использованием формализованных

процедур формируется система дифференционных уравнений Колмогорова-Чепмена.

Решение этой системы уравнений дает распределение вероятности пребывания в

каждом состоянии, из которых и формируется избранный показатель

эффективности, в данном случае вероятность выполнения комплексом

поставленной задачи.

Вторая модель АПОЦ комплекса в данной работе построена с использованием

логико-вероятностного метода траекторного моделирования. Данный метод

разрешает определить значения вероятности и среднего времени выполнения

задачи. Оценка вероятности выполнения и времени выполнения задачи АПОЦ

осуществляется с помощью транзитивных вероятностей альтернативных переходов

pmn от m-го блока к n-му. Для этого используется графовая модель АПОЦ, в

которой вершины отвечают операционным блокам, а дуги - переходам. Если

предоставить каждой дуге значения вероятности перехода по ней pmn, то

каждому маршруту алгоритма L можно поставить в соответствие вероятность его

существования и время прохождения

[pic] , (1)

[pic], (2)

где TBm - время выполнения m-го операционного блока, который лежит на

данном маршруте.

В свою очередь вероятность РУВ и среднее время ТУВ выполнение задачи

комплексом определяются так:

[pic] , (3)

[pic], (4)

где LУВ - множество путей, которые ведут к блоку, фиксирующему

выполнение задачи.

В процессе прохождения каждого маршрута “накапливаются“ значение

вероятностей и времени согласно формулам (1), (2). В момент достижения

операционного блока, который символизирует выполнение задачи, результаты в

нем “сбрасываются“ и осуществляется возвращение к последнему разветвлению.

В этом операционном блоке результат “накапливается“ в соответствии с

формулами (3), (4). После прохождения всех возможных маршрутов LУВ,

получаем значения вероятности выполнения задачи и среднего времени

выполнения задачи при заданных начальных условиях.

На основе созданных САМ, марковской и логико-вероятностной моделей

разработана методика исследования эффективности вариантов построения АПОЦ

прицельных РЭК и таким образом решена вторая задача. Согласно методике

входными данными для построения модели АПОЦ прицельного РЭК являются:

состав и структурная схема прицельного РЭК; параметры РЭС, которые входят в

состав РЭК; блок-схема АПОЦ комплекса; средние времена и дисперсии

выполнения каждого операционного блока АПОЦ; вероятности принятия решения

“ДА” и “НЕТ” для каждого блока сравнения АПОЦ. Методика построения моделей

и исследование эффективности вариантов построения АПОЦ предусматривает

последовательное выполнение следующих пунктов:

1. Формирование эквивалентного АПОЦ.

2. Формирование САМ алгоритма поиска и обнаружения целей прицельных РЭК.

2. Построение ВС.

2. Формирование множества формальных параметров.

2. Формирование множества событий.

2. Формирование множества условий.

2. Формирование формул расчета интенсивностей переходов.

2. Формирование формул расчета вероятностей альтернативных переходов.

2. Формирование правил модификации ВС.

2. Формирование дерева правил модификации ВС.

2. Построение марковской модели АПОЦ прицельного РЭК.

3. Построение логико-вероятностной модели прицельного РЭК.

Разработанная методика апробирована при анализе эффективности варианта

построения алгоритма поиска и обнаружения целей прицельного комплекса

“АФАЛИНА”. Построено САМ, марковскую модель с ограниченным пространством

состояний(далее модель № 1) и логико-вероятностную модель(далее модель № 2)

и проведены исследования прицельного РЭК “АФАЛИНА” при различных исходных

данных. По результатам исследований дана количественная оценка влияния на

показатели эффективности прицельного РЭК следующих факторов: квалификации

оператора при введении сообщенных данных и захват целей на экране;

количества целей; отказов аппаратных средств; неточности предоставления

целеуказания (ЦУ); способа получения ЦУ. Марковская модель имеет 647

состояний и 1805 переходов. На основе полученной модели сформирована

система дифференционных уравнений Колмогорова-Чепмена. Процедуры

формирования и решения системы дифференционных уравнений автоматизированы.

Исходные данные, при которых проведены исследования, представленные в

табл.1.

Таблица 1

Исходные данные

|№|Количество |Время захвата заданного |Обозначение |

| |захватываемых целей для|количества целей для |характеристики на |

| |РЛС, |РЛС |рис.1а, 1б. |

| |телевизионно-оптическог|телевизионно-оптического| |

| |о визира и телевизора. |визира и телевизора, с. | |

|1|3;3;3 |8;8;8 (квалификация |P1, p1 |

| | |низкая ) | |

|2|3;3;3 |4;4;4 (квалификация |P2, p2 |

| | |высокая ) | |

|3|4;4;4 |8;8;8 (квалификация |P3, p3 |

| | |низкая ) | |

|4|4;4;4 |4;4;4 (квалификация |P4, p4 |

| | |высокая ) | |

|5|5;5;5 |8;8;8 (квалификация |P5, p5 |

| | |низкая ) | |

|6|5;5;5 |4;4;4 (квалификация |P6, p6 |

| | |высокая ) | |

Вероятности выполнения задачи и время, которое необходимо оператору для

выполнения задачи от количества целей и от квалификации оператора, получены

с помощью модели №1 с характеристик представленых на рис.1а в виде

дифференциального и на рис.1б в виде интегрального закона распределения для

времени выполнения алгоритма. Расчитанные средние значения времен

выполнения (Tci) и вероятностей успешного выполнения (Рваi) задачи,

приведены в табл. 2.

Таблица 2

Средние значения времен выполнения и вероятности выполнения задачи

|№ |Обозначение |Рваi | Tci |

| |характеристики | | |

|1 | p1 |0,9940|34,3971|

| | |14 |96 |

|2 | p2 |0,9940|18,3972|

| | |14 |07 |

|3 | p3 |0,9930|42,3971|

| | |2 |51 |

|4 | p4 |0,9930|22,3972|

| | |2 |04 |

|5 | p5 |0,9920|50,3969|

| | |25 |39 |

|6 | p6 |0,9920|26,3972|

| | |27 |04 |

На рис.2а и рис.2б приведены зависимости времени выполнения и

вероятность выполнения задачи прицельным РЭК от вероятности того, что

погрешность ЦУ в виде сообщения оператору (>1.50.

Модель №1 разрешает получить зависимость вероятности выполнение задачи

комплексом от уровня надежности аппаратных средств из которых построен РЭК

(рис. 3). С помощью модели № 2 были проведенные аналогичные исследования,

результаты которых приведены в табл. 3

На рис.4а и 4б приведены результаты исследования зависимости

вероятности выполнение задачи прицельным РЭК в зависимости от выбора РЭС в

качестве основного источника информации (модель №1): 1-РЛС, 2-ТОВ, 3-ТПВ, 4-

равновероятный выбор РЭС, 5-преимущество РЛС. На рис.5а приведена

зависимость вероятности выполнение задача от выбора типа РЭС в качестве

источника информации. На рис.5б приведены результаты исследований

вероятности выполнение задачи от вероятности обнаружения целей РЛС (эта

вероятность изменялась от 0,65 до1).

Представленные результаты иллюстрируют возможности использования

разработанных средств оценки эффективности АПОЦ прицельных РЭК в процессе

проектирования.

В практике проектирования РЭС для прицельных РЭК нашли использования

отказоустойчивые структуры с комбинированным структурным резервированием

(КСР) и мажоритарные структуры (МС) способные к реконфигурации. Как показал

информационный поиск, а также анализ государственных и отраслевых

стандартов, математические модели для таких отказоустойчивых структур

отсутствуют. В третьем разделе решается задача построения математических

моделей для проектирования отказоустойчивых структур РЭС с комбинированным

структурным резервированием и мажоритарных структур способных к

реконфигурации, в которых учтены: логика поведения системы после появления

отказа, способность к реконфигурации, наличие средств контроля и

диагностики (СКД), различные виды структурного резервирования, средства

коммутации, техническое обслуживание и ремонт при наличии ограниченного или

неограниченного ЗИПа. В данных моделях заложено условие об экспоненциальном

характере закона распределения для интервалов времени пребывания во всех

состояниях, которое разрешает получить предельные оценки показателей

надежности.

Необходимость разработки таких моделей обусловленно потребностью иметь

достоверные значения показателей надежности отказоустойчивых РЭС, которые

используются для проведения исследований на базе математических моделей

АПОЦ прицельных РЭК разработанных в разделе 2. Вместе с этим разработанные

модели могут использоваться для проектирования отказоустойчивых структур

РЭС.

Поскольку поведение отказоустойчивых систем при появлении нарушений

работоспособности представляется соответствующим алгоритмом, то для

построения их математических моделей использован подход, примененный в

разделе 2 для построения марковских моделей АПОЦ прицельных РЭК. В

результате применения такого подхода проектировщик получает модель

отказоустойчивой системы в виде системы дифференционных уравнений

Колмогорова-Чепмена. Решение этой системы дает вероятности пребывания

отказоустойчивой структуры в любом из состояний. С полученных вероятностей

формируются показатели надежности проектируемой отказоустойчивой системы.

Первой подзадачей решенной в разделе является разработка универсальной

САМ отказоустойчивой системы с комбинированным структурным резервированием

(КСР). Типичная система с КСР состоит из N - однотипных модулей основной

конфигурации и скользящего резерва. Кроме того предусмотрено применене

резервирующих систем, которые осуществляют общее резервирование.

Резервирующая система включается в таких случаях: в момент отказа основной

конфигурации после исчерпания скользящего резерва; на время подключения

модулей скользящего резерва; при отказах комутирующих элементов скользящего

резерва. Поскольку в системах с КСР применяют различные виды резервирования

одновременно, средства коммутации, средства контроля и диагностики (СКД),

различные стратегии технического обслуживания, поэтому в отдельности

разработаны модели отказов элементов при разных видах резервирования, в

отдельности модели СКД и средств коммутации и из этих моделей построено

универсальную модель.

Формирование универсальной САМ системы с комбинированным структурным

резервированием обусловило разработку следующих структур данных.

1. Вектор состояния : Компонента ВС V1 отображает текущее количество

работоспобных модулей. Начальное значение компоненты V1 равно общему

количеству элементов N. Компонента V2 - счетчик восстановлений. Компонента

V3 - количество работоспособных резервирующих систем. Компонента V4 равная

1, если на нагрузку работают модули основной конфигурации, и равная 2, если

на нагрузку работает одна из резервных систем.

Страницы: 1, 2, 3