CC BY
123
УДК 621.396.6
АДАПТИВНАЯ ПОДСТРОЙКА ВЕСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ
В АНТЕННОЙ РЕШЕТКЕ
А.В. Новиков
Представлена бесконфликтная структура данных для организации параллельного процесса вычисления корреляционной матрицы адаптивной антенной решетки. Предложена параллельная программа итерационного процесса подстройки весовых коэффициентов решетки.
Ключевые слова: адаптация, антенная решетка, цифровой фильтр, весовые коэффициенты, макрооперация, алгоритм.
В условиях разнообразной и случайным образом изменяющейся внешней обстановки, обусловленной мешающими излучениями (активными помехами), для обеспечения требуемой эффективности систем связи, многофункциональных РЛС все более широкое применение получают адаптивные антенные решетки (ААР) [1]. Основным их элементом является цифровой адаптивный фильтр, предназначенный для формирования коэффициентов Wi,...,Wm, с которыми взвешиваются сигналы АР, предварительно преобразованные в цифровую форму в аналогово-цифровых приемных модулях.
Градиентный метод адаптации весовых коэффициентов в антенных решетках является широко известным в силу своей простоты и универсальности [1-3]. Рассмотрим ^-элементную антенную решетку, выходной сигнал которой определяется выражением:
y(t ) = WTx(t). (1)
Здесь WT - вектор комплексных весовых коэффициентов антенной решетки, x(t) - вектор-столбец входных сигналов x(t) = [x1(t), X2(t),... XN(t)]T. Обозначив через d(t) ожидаемый (опорный) сигнал, сигнал ошибки e(t) можно представить как:
e (t ) = d (t)-WTx (t). (2)
Для минимизации ошибки используется рекуррентный метод подстройки вектора весовых коэффициентов W (k), описываемый следующим выражением:
W (k +1)= W (k)- 2As (RxxW (k)- rTd ) (3)
где Yxd = [[x1(t)*d(t), X2(t)*d(t),..., XN(t)*d(t)]T ] - вектор коэффициентов корреляции входных сигналов решетки Xi(t) с опорным сигналом d(t), Rxx -корреляционная матрица входных сигналов антенной решетки:
В соответствии с данным выражением задача подстройки вектора весовых коэффициентов разбивается на две самостоятельные процедуры. На первом этапе вычисляется корреляционная матрица Rxx и вектор-столбец Г хс, на втором - выполняется процедура адаптации весовых коэффициентов решетки.
На рис. 1 представлена бесконфликтная структура данных для организации параллельного процесса вычисления корреляционной матрицы
Не
1
2 3
Х|
XI.L
X1.L+I xl,L+2 *1,L+3
X1,2L-I
XljiL+l xUL+2 Xl,nL+3
4,(n+l)L-l
*2 x2,2
x2,3
X2,L
x2,L+2 *2,L+3
X2,2L-I
x2,nL+l x2.nL+2 X2,nL+3
x2,(n+l)L-l
xN.I XN,2 *N,3
XN,L
XN.L+1 xN,L+2 XN.L+3
XN,2L-1
xN.nL< I xN.nL+2 XN,nL+3
xN,(n+])L-l
L+l L+2 L+3
2L
At;
Xl,
Xii
X1,L+I
X],L+2
Xi,2L-l
xI,nL+! X l,n L+2 X[,nLf3
Xl,(n+1)L-I
X2.l
x2,2 *2,3
X2.L
X2,L+! X2,L+2 Xi.L+3
X2.2L-I
x2,nL+l
X2,nL+2 X2,nL+3
X2,(n+I)L-I
Xn,! *N,2 *n,3
xn,l
XN.L+I
Xn,L+2
X-N.L+3
XN.2L-1
XN.JIL+I
XN,nL+2
XN,iiL+3
XM,(n+l)L-1
1 2.
К
K+l K.+ 2........... 2 К
NK+1 NK+2......(N+1)K
Рис. 1. Структура данных для вычисления корреляционной матрицы
Параллельная программа для вычисления корреляционной матрицы имеет следующий вид:
DCL X,Y(L VEC,T/L STREAM,N STREAM), c REG; for i=1 to N for j=1 to N; cadr init; c=0 ;
cadr corr;for k=1 to T/L do;c=c+pirsum (Y(*,k,i)*X(*,k,J); end; D(i,j)=c;end;end corr;end;
В соответствии с предложенной структурой данных из массивов X и Y выполняются циклы чтения данных и запись вычисленных коэффициентов корреляции в квадратный массив D. При структурно-процедурной реализации двойной цикл чтения будет реализован следующим образом. В цикле по i данные будут читаться из обоих массивов по адресам от 1 до A=T/L, где T - длительность радиолокационного сигнала, принимаемого антенной решеткой. Далее, в следующем цикле чтения в массиве X произойдет наращивание начального адреса на 1, а в массиве Y - возвращение к начальному адресу, и цикл чтения повторится снова. Процедура чтения повторяется до тех пор, пока не будет прочитан весь массив X. В цикле по J начальный адрес чтения массива Y последовательно наращивается на величину T/L. Запись вычисленных коэффициентов корреляции производится также двойным циклом. В цикле по i формируются i-t элементы строки, в цикле по j - формируется j-я строка массива. В данной задаче квадратная конфигурация массива D необходима для того, чтобы обеспечить максимальное распараллеливание вычислений, поскольку требования к быстродействию системы при решении задачи адаптивной настройки коэффициентов решетки являются чрезвычайно жесткими. Это связано с тем, что процесс адаптации занимает до нескольких сотен итераций, которые необходимо выполнять, чтобы итерационный процесс завершился.
Ниже приводится параллельная программа итерационного процесса подстройки весовых коэффициентов решетки:
DCL RXX(N VEC,N STREAM) ,W1,W2(N VEC,N stream) MEM, RXD(N STREAM) d(1, VEC) MEM; C,Dd(N VEC) COM; j=0
q: j=j+i;
cadr init_1;for k=1 to N by 1 do; c(k)=W1(k,k); end; end init_1;cadr adapt_odd;
for i=1 to N by1 do; for k=1 to N by1 do;
dd(k)=c(k)* RXX(k,i); W2(k,i) = (pirsum(dd(k)) - RXD(i))*delta -c(k)); end; end; end adapt_odd;
cadr init_2; for k=1 to N by 1 do; c(k)=W2(k,k) ; end; end init; cadr adapt_even ;
for i=1 to N by1 do; for k=1 to N by1 do; dd(k)=c(k)* RXX(k,i); W1(k,i) = (pirsum(dd(k)) - RXD(i))*delta -c(k)) ; end; end; end adapt_even;
cadr init_3;for k=1 to N by 1 do; c(k)=W2(k,k) ; end; end init_3; cadr convergence;
for k=1 to N; f= conv(c(k),W2(k,k); d(1)=pir_or(f); end; end convergence;
if d(1)=1 then go to q else end;
В кадре тй_1 в регистры макроопераций adapt_w1 из массива '1 записываются константы - веса антенной решетки. В кадре adapt_odd, реализующем выполнение итерации с четным номером, из массива ЯХХ читаются векторы элементов корреляционной матрицы, а из массива ЯХБ -элементы функции взаимной корреляции. Обработка информации выполняется на векторе макроопераций adapt_w1, а также макрооперации adapt_w2 и р^Биш. С выходов у2 макроопераций adapt_w1 результаты вычислений записываются в массив '2, при этом новые вычисленные веса будут расположены по диагонали данного массива. Аналогичным образом выполняется итерация с нечетным номером. На рис. 2 представлены граф-схемы макроопераций, используемых в процедуре вычисления весовых коэффициентов.
Рис 2. Граф-схемы макроопераций, используемых в процедуре вычисления весовых коэффициентов
Проведены вычисления для сравнения числа операций, при выполнении одной итерации алгоритма на последовательной и параллельной вычислительных структурах, на основе разработанной параллельной программы итерационного процесса подстройки весовых коэффициентов решетки.
Из результатов следует существенное преимущество параллельной реализации алгоритма рекуррентного вычисления вектора весовых коэффициентов при адаптации АР.
В заключение отметим, что при параллельной обработке необходимо увеличить на М 2 числа ячеек оперативной памяти для хранения результатов промежуточных вычислений.
Список литературы
1. Вендик О.Г., Парнес М.Д. Антенны с электрическим сканированием. Введение в теорию // под ред. Л. Д. Бахраха. 2001. 250 с.
2. Воскресенский Д.И. Антенны с обработкой сигнала. М.: Сайнс-Пресс, 2002. 80 с.
3. Курбатский С.А., Новиков А.В., Хомяков Д.А. Алгоритм вычисления вектора весовых коэффициентов в адаптивной антенной решетке //
Известия ТулГУ. Технические науки. Вып.11. Ч. 1. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. С. 261-268.
4. Акиншин Р.Н., Хомяков А.В., Новиков А.В. Оценки погрешностей при выборе математических моделей диаграмм направленности и рассеяния антенны // Журнал «Антенны». №12. 2013. С. 14-19.
Новиков Александр Валериевич, начальник сектора, rts@cdbae.ru, Россия, Тула, ОАО Центральное конструкторское бюро аппаратостроения
ADAPTIVE ADJUSTMENT OF WEIGHT FACTORS IN ARRAY
A.V. Novikov
A conflict-free data structure for organizing a concurrent process of calculation of an adaptive array correlation matrix has been presented. A concurrent program of weight factor adjustment iterative process has been offered.
Key words: adaptation, array, digital filter, weight factors, macro, algorithm.
Novikov Alexandr Valeriyevich, head of sector, rts@,cdbae.ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering
УДК 621.391
ПСЕВДОМЕДИАННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ОПТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Н.С. Акиншин, А.В. Андреев, А.И. Кальной
Поставлена и решена задача подавления спекл-шумов на оптических изображениях на основе псевдомедианной фильтрации. Предложена параллельная программа и набор макроопераций, реализующих итерационную процедуру кластерной группировки данных в задачах обработки оптических изображений.
Ключевые слова. нелинейная фильтрация, спекл-шум, оптическое изображение, псевдомедианная фильтрация, макрооперация, матрица изображения.
Процедура нелинейной фильтрации используется при решении задач обработки и анализа изображений [1]. При выполнении нелинейной фильтрации элемент выходного изображения у(ш, п) связан с входными x(m, п) следующим операторным соотношением [1]:
у(ш, п) = F{x(m - и п - j)}, (1)
где i = 0, ..., p, j = 0, ..., p, k = 1, ..., Q, l = 1, ..., Q, m = 1, ..., n п = 1, ..., N.
Для подавления спекл-шумов на оптических изображениях в системах с синтезированием апертуры антенны в качестве операции Б использу-
