CC BY
65
УДК 629.78.05.001.2
Ю.А. Г еложе, П.П. Клименко, А.Н. Евтушенко
ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ В КАНАЛЕ КРЕНА АВТОПИЛОТА С ГИБКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ В КРИТИЧЕСКИХ
РЕЖИМАХ
Объектом исследования является канал крена автопилота с астатизмом первого порядка, гибкой обратной связью и дополнительным управлением. Характеристика датчика угла крена - пилообразная.
Цель работы - исследование процессов в нелинейном автопилоте при больших кратковременных возмущениях.
Исследование проводилось с помощью метода анализа в пространстве состояний путем моделирования на ЭВМ в системе МаЙаЬ.
Проведенное моделирование на ЭВМ выявило особенности процессов в классическом автопилоте в условиях воздействия на летательные аппараты больших кратковременных возмущений. Доказана устойчивость в «большом» системы с дополнительным управлением при значительном изменении параметров системы. Выполнено сравнение показателей качества переходных процессов с процессами в системах с линейной характеристикой датчика углов. Для систем с оптимальными параметрами наименьшая длительность переходных процессов наблюдается в гипотетической линейной системе, что обусловлено неограниченным ресурсом управления и высоким демпфированием. При существенном уменьшении запасов по фазе (до 20 - 30 градусов) длительности переходных процессов в системах становятся сопоставимыми. Наибольшая длительность переходных процессов в большинстве случаев наблюдается в нелинейной системе с линейной характеристикой позиционного датчика. В отличие от систем с пилообразной характеристикой, устанавливающих заданный угол крена на первой же ветви, на которой удалось рассеять энергию, эти системы заставляют совершать вращение летательного аппарата в обратную сторону, более чем в два раза увеличивая время нахождения летательного аппарата в критическом режиме.
УДК 621.396
А.П. Горбенко МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ
Продолжается поиск эффективных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне комбинированных помех в условиях априорной неопределенности статистических характеристик последних. В [1] был проанализирован алгоритм обнаружения сигнала на фоне релеевских и импульсных помех. При этом предполагалось, что длительность импульсной помехи совпадает с интервалом разрешения РЛС. Однако это условие не всегда выполнимо, а также в некоторых случаях более точной аппроксимацией распределения гладкой помехи является не релеевское, а, например, логнормальное [2]. В этом случае возникают сложности с расчетом кривых обнаружения и целесообразно использовать моделирование алгоритма обнаружения.
При разработке модели считалось, что обнаружение сигналов ведется в соответствии с критерием Неймана-Пирсона. На первом этапе производилось определение порога обнаружения (Т). Исходя из требуемой вероятности ложной тревоги (F) определялось минимальное число статистических испытаний (N). Задавался требуемый диапазон отношений сигнал/шум (q). Для q = 0 проводилось N испытаний и рассчитывалась оценка F. Эта процедура повторялась для различных значений F. Полученная градуировочная кривая F(T) использовалась на втором этапе моделирования, на котором определялась оценка вероятности правильного обнаружения D как функция от q. В результате многократного моделирования получаем характеристики обнаружения D(q) при различных значениях F. Проведенное моделирование показало работоспособность алгоритма, предложенного в [1], при указанных выше отклонениях от исходной модели смеси гладкой и импульсной помех.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Бакулев П.А., Горбенко А.П., Степин В.М. Анализ процедуры обнаружения сигналов, устойчивой к воздействию импульсных помех // Тезисы докладов ВНТК «Применение методов теории информации для повышения эффективности и качества сложных радиоэлектронных систем». - М., 1984. - С. 10-11.
2. Гайдамакин Н.А. Моделирование эхо-сигналов морской поверхности при малых углах скольжения луча РЛС // Радиотехника. 1994. № 12. С. 9-12.
УДК 621.391.83(07)
П.А. Дятлов
МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕМОДУЛЯТОРОВ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ
В цифровых средствах связи широкое распространение получили фазомани-пулированные сигналы (ФМС). При этом одним из важных этапов обработки таких сигналов является демодуляция.
Демодулятор является составной частью модема. В зависимости от уровня априорной информации о параметрах ФМС в процессе демодуляции используются следующие типы структур. Так, при демодуляции детерминированных ФМС используются когерентные демодуляторы, для демодуляции квазидетерминирован-ных ФМС с неизвестной фазой используются некогерентные демодуляторы (НДем), а для демодуляции квазидетерминированных ФМС с неизвестной частотой используются квазикогерентные демодуляторы (КДем) по схемам Костаса и Пистолькорса, особенности моделирования которых описываются в данной работе.
Моделирование осуществлялось на основе пакета прикладных программ «Micro-Cap (5-8)». Начальным этапом моделирования является этап формирования макромоделей функциональных узлов (ФУ), входящих в демодуляторы (Дем) и их тестирование. Затем на основе подготовленных ФУ составляются функциональные схемы Дем.
Далее в режиме временного анализа осуществляется проверка принципа действия путем анализа прохождения ФМС с заданными характеристиками на выходах всех ФУ и Дем в целом. По результатам моделирования осуществляется оптимизация параметров ФУ. На заключительном этапе осуществляется моделирование прохождения аддитивной смеси ФМС и шума через ФУ и Дем в целом.
