CC BY
17
ЛИТЕРАТУРА
1. Койнов А. Решения SDR для аппаратуры WiMAX: ПЛИС, DSP или нечто иное? // ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес. - 2007. - C. 76.
2. Руднев П. Технологии SDR на службе у разработчиков систем // ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес. - 2009. - C. 3.
3. Панченко А.А. Оценка возможностей мониторинга радиоэфира с помощью программно-определяемой радиосистемы на основе чипа RTL2832U // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2014. - С. 132-135.
4. Панченко А.А. Мониторинг работы генератора электромагнитного шума с помощью программно-определяемой радиосистемы под управлением ОС Astra Linux // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2015. - С. 22-28.
5. Понятие I/Q сигналов и квадратурной модуляции [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://radioprog.ru/post/415 (дата обращения 10.05.2019)
6. Тропченко А.А. Цифровая обработка сигналов. Методы предварительной обработки. Учебное пособие по дисциплине «Теоретическая информатика» // СПб: СПбГУ ИТМО. - 2009. - C. 100.
7. Боков А.С. Ретрансляционный имитатор сигналов для проверки характеристик бортовых радиолокационных систем и устройств // Надежность и качество сложных систем. - 2019. - С. 40-49.
8. Боков А.С. Учет переменных параметров линейной частотной модуляции в имитаторе отраженных сигналов для радиовысотомеров // Надежность и качество сложных систем. - 2017. - С. 60-67.
9. Матвеев Ю.Н. Цифровая обработка сигналов. Учебное пособие по дисциплине «Цифровая обработка сигналов» // СПб: СПбНИУ ИТМО. - 2013. - C. 166.
10. Capture and decode FM radio [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://witestlab.poly.edu/blog/capture-and-decode-fm-radio/ (дата обращения 16.01.2020)
11. QtCreator [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.qt.io/product (дата обращения 17.01.2020)
12. Страуструп Б. Язык программирования C++ // СПб: Невский диалект. - 1999. - C. 884.
УДК 615.035.4
Рогачёв А.И., Шайхаматов А.А., Попов Д.С.
Межвидовой центр подготовки и боевого применения войск радиоэлектронной борьбы (учебный и испытательный) , Тамбов, Россия
ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ КАНАЛА СВЯЗИ С УЧЕТОМ НЕПОЛНОТЫ ДАННЫХ
Проведен анализ различных моделей каналов связи, с целью построения обобщенной модели, в ходе которого была решена задача оценки точности модели и ее полноты. Во время работы были рассмотрены, особенности моделирования среды распространения между передающим и приемным радиоэлектронным устройством такие, как совпадение дискретности временных отсчетов моделирующего устройства и спектральная плотность распределения энергии радио и радиотехнических сигналов. Выполнен сравнительный анализ, работы с многомерными массивами данных для группирования логически коррелируемых параметров радиосигналов, каналов связи и приемопередающих радиоустройств. Возможность применения многомерными массивами данных полученных при моделировании канала связи для работы с базами данных радиосигналов. В работе учтено использование электрических и магнитных параметров среды распространения при создании естественных и антропогенных помех. Добавление корреляционной связи между физическими характеристиками среды распространения и естественными и антропогенными помехами, как инструмент добавления шумовой помехи в модели каналов связи.
Ключевые слова:
МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЭЛЕКТРО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ, РАДИОСИГНАЛЫ, МНОГОМЕРНЫЕ МАССИВЫ ДАННЫХ.
Введение
Известно, что математическое моделирование поведения радиотехнических систем существенно облегчает процесс их практического воплощения. Выбор и последующее использование системы моделирования во многом определяется условиями выполняемой задачи, объектом моделирования и установленными ограничениями и допущениями. В данной работе был применен программный пакет МАТЬАБ 2009Я. Этот выбор обусловлен развитыми возможностями по работе с матрицами, которые позволяют существенно упростить и ускорить выполнение различных математических операций с ними.
Основная часть
В процессе ведения радио- и радиотехнического контроля требуется максимально быстрая идентификация сигнала и определение его параметров. Развитие науки и техники обусловливает расширение спектра применяемых радиосигналов (РС) во всех областях радиотехники: связи, управлении, локации и навигации. Используя моделирование,
можно спрогнозировать изменение формы и параметров РС с достаточной точностью, в случае наличия данных о параметрах передающего, приемного радиоустройств (РУ) и среды распространения сигнала, которые вместе образуют канал связи. Высокая сложность моделирование канала связи проистекает из стохастической природы среды распространения РС, обусловленной действующими помехами различного вида.
В действительности параметры РУ получить достаточно просто, параметры среды распространения являются изменяемыми во времени и распределенными в пространстве, поэтому эти параметры в моделировании имеют вид статистических данных.
В таблице 1 приведены некоторые параметры среды распространения, которые можно использовать для моделирования. Например, зная характеристики телефонного провода можно рассчитать тепловые потери вследствие электрического сопротивления, как часть влияния на затухание сигнала.
Примеры статистических и детерминированных данных среды распространения
Таблица 1
№ Тип Материал Протяженность Температура окружающей среды
1 Радиотрасса 7 8% - N2 21% - 02 127 километров 2 4,4о С
2 Телефонный провод 98% - Cu 1,89% - CuO 2245,4 5±0,55 метров 2 0о С
3 Печатный проводник 24% - Cu 7 5% - Ag 15,9±0,5 миллиметров 317±0,1о К
В среде распространения сигнал подвергается воздействию помех, что уменьшает его информационную составляющую. Это воздействие может происходить различно. Выделяют аддитивные и мультипликативные помехи. Воздействие последних при-
водит к таким изменениям сигнала, которые, в отличие от аддитивных помех, нельзя представить в виде простой суперпозиции сигнала и помехи [3].
Один из способов моделирования канала связи построен на принципе, что один параметр будет имеет наибольшее влияние на форму и параметры РС, а остальные параметры канала связи только
вносят возмущения в области их воздействия, границы которой задаются чувствительностью измерительных приборов. В данном случае удобно будет ввести термин «объект возмущения» - это математическое представление материального объекта или физического явления, которое изменяет согласно своим свойствам определённую область идеализированной математической модели.
Например, пусть существует канал связи с одним передатчиком, приемником и воздушным пространством как средой распространения РС. Для создания модели этого канала связи достаточно знать координаты передатчика и приемника, мощность сигнала в первоначальный момент времени, и чувствительность приемника. Зная это можно, используя уравнения Максвелла[4], вычислить различные параметры электромагнитной волны (ЭМВ) в нужной точке. Затем поместим между приемным и передающим РУ физический объект способный отражать ЭМВ. Этот отражатель, будет выступать в роли «объекта возмущения». Теперь модель канала связи стала значительно сложней, «объект возмущений» после попадания на него ЭМВ станет ее отражать с измененными параметрами. Задав границы области возмущения можно сказать когда, на входе приемника должна быть сумма двух сигналов, а когда достаточно только одного.
Имея программно-реализованные генераторы шума (ГШ), имитирующие помехи естественного или антропогенного характера, возможно, использовать параметры «объектов возмущения» для их настройки. ГШ, добавленные к модели канала связи в роли имитаторов результирующей помехи или помех, затем будут использоваться для создания общего уровня шумовой помехи [3] в канале связи.
При моделировании каналов связи количество «объектов возмущений» будет определять достоверность модели. При работе на ЭВМ, обработка однотипных, но объемных массивов данных приводит к замедлению работы и потере эффективности. Для ускорения работы программы, массивы данных «объектов возмущений» можно объединить в многомерные массивы. Используя специализированные программы параллельной обработки данных выполняется корреляция многомерных массивов параметров «объектов возмущений» для создания итогового массива данных. В нем информация о возмущениях в среде распространения примет вид одного многомерного «объекта возмущения», чье влияние будет псевдослучайным образом влиять на сигнал. В дальнейшем будет достаточно добавить в модель канала связи параметры приемного и передающего РУ чтобы получить возможность изучать параметры сигналов [5] .
В целом, работа с многомерными массивами в программе МАТЬАБ демонстрирует их положительные стороны, облегчая работу с большим количеством однотипной информации. Недостатком их применения является резервирование памяти ЭВМ под незаполненные еще ячейки. В МАТЬАБ это не имеет особо большого значения так, как все числа записаны в памяти в формате двойной точности (216=6553 6 бит). Однако, при работе с многомерными массивами данных на других программных средах это необходимо учитывать.
Входе работ по созданию обобщенной модели канала связи, были рассчитаны параметры для целого ряда сред распространения сигналов, при условии, что основным параметром моделей будет выбран коэффициент затухания ЭМВ. В программе МАТЬАБ был создан программный модуль на внутреннем интерфейсе программирования. Основой для обобщенной модели канала связи послужили три матрицы:
- матрица значений затухания сигнала в среде распространения;
- многомерная матрица (массив), каждая размерность которой имеет информацию по значениям определенного «объекта возмущения»;
- вспомогательная многомерная матрица (массив), в которой каждая размерность содержит информацию о канале связи, а так же необходимые
коэффициенты для работы программы (преобразование декартовой системы в полярную, настройки отображения графиков, и т.д.).
Эти матрицы генерируются автоматически при вводе параметров среды распространения. Для построения матрицы значений затухания используется линейный размер моделируемого канала связи и шаг дискретизации для определения точности. Многомерная матрица строится с размерностью равной матрицы затухания сигнала, и нулевыми значениями в ячейках. После этого происходит генерация дополнительных матриц по числу введенных в среду распространения «объектов возмущений», каждая матрица строится без учета влияния остальных объектов.
Затем вводя параметры передающего и приемного РУ над многомерной матрицей следует произвести операции:
- исключения, заключается в удалении матриц влиянием которых можно пренебречь в данном канале связи;
- корреляции, заключается в создания итогового массива данных путем корреляция параметров «объектов возмущений».
Последний этап - это загрузка РС в модель канала связи. Программа MATLAB для работы использует аудиограммы сигналов в WAVE-формате. MATLAB считывает файл типа WAVE с именем и возвращает массив данных со значениями амплитуды в точках дискретизации, частоту дискретизации в герцах и разрядность кодирования звука в битах. Используя эти параметры создается модель РС и затем эта модель помещается в модель канала связи. В результате моделирования можно провести анализ сигнала в различных точках канала связи: в ближней зоне, в дальней зоне, на входе приемного РУ и т.д.
Создание модели радиотрассы в умеренно влажной равниной местности «объектами возмущений» были использованы параметры и их значения:
- тип поверхности (почва влажная);
- коэффициент неоднородности поверхности (0,98);
- распределение неоднородности поверхности (гауссовское);
- коэффициент проводимости пресная вода рек и озер (80 сим/м);
- коэффициент проводимости почва влажная (10 сим/м);
- коэффициент распределения высот (0,95);
- среднее квадратичное отклонение высоты (24,1 м);
- растительный покров (высотой не более 0,5 м) [6].
В случае данной модели канала связи был сформирован многомерный массив коэффициентов отклонения для затухания ЭМВ с учетом длинны волны РС и направлением главного лепестка диаграммы направленности передающего РУ.
При наличии четко выраженной направленности излучения в диаграмме различают главный, задний и боковые лепестки. Главным лепестком диаграммы направленности является тот, в пределах которого излучение антенны максимально. Лепесток диаграммы направленности, направление которого образует по отношению к направлению главного лепестка угол равный или близкий 180°, называется задним. Боковым лепестком диаграммы направленности является любой лепесток кроме главного и заднего [7].
Параметры передающего РУ:
- высота антенны (100 м);
- длина несущей волны (44,5 мм);
- ширина главного лепестка диаграммы направленности (10 0±10о);
- ширина побочных лепестков диаграммы направленности (30±1о);
- мощность передатчика (1 кВт).
Параметры приемного РУ:
- высота антенны (7 0 м);
- чувствительность передатчика (0,15 В).
Часто при изображении диаграмм направленности в декартовой системе координат используют логарифмический масштаб (в децибелах). Логарифмический масштаб позволяет существенно повысить наглядность изображения боковых лепестков с малым уровнем [8].
Полученная модель канала связи с передающим РУ показала, что затухание РС в ближней зоне по направлению главного лепестка диаграммы направленности не превышает 5 дБ, со среднеквадрати-ческим отклонением в 0,75 дБ, а в дальней зоне не превышает 8 дБ, со среднеквадратическим отклонением в 0,9 дБ.
В направлении противоположном главному лепестку диаграммы направленности уровень затухания в ближней зоне опустился до 7 дБ, а в дальней зоне до 15 дБ. Значение среднеквадратического отклонения для обеих зон составило приблизительно 1,4 дБ.
Боковые лепестки диаграммы направленности в данной модели КС имеют уровень затухания не превышающий 7 дБ в ближней зоне, и 9 дБ в дальней.
Заключение
Проведен анализ различных моделей каналов связи, с целью построения обобщенной модели, в ходе которого была решена задача оценки точности модели и ее полноты. Целью данной работы была обобщенная модель канала связи. Для ее построения был придуман метод построения моделей каналов связи с использованием «объектов возмущений». Это позволило отделить параметры имеющие значения для точности от параметров которыми можно пренебречь. В свою очередь данное разделение позволило проводить операции над многомерными массивами данных раздельно, что значительно улучшило точность построения модели и уменьшило общее число операции моделирования.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бекаревич, Ю. Microsoft Access 2007 [Текст]. - М.: BHV, 2012.- 720 с.- ISBN 978-5-9775-0097-
5.
2. Голенищев, Э.П. Информационное обеспечение систем управления [Текст]. - Ростов, н/Д: «Феникс», 2013. - 364 с.- ISBN 978-5-222-17051-9.
3. Монаков, А. А. Основы математического моделирования радиотехнических систем: учеб. Пособие [Текст] - А. А. Монаков - СПб.: ГУАП, 2005. - 100 с.: ил.
4. Канаков, В.А. Клюев В.Ф., Орлов И.Я. Приемно-предающие устройства в системах телекоммуникаций. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации [Текст]. - В.А. Канаков, В.Ф. Клюев, И.Я. Орлов - Нижний Новгород: ФАО НГУ им. Н.И. Лобачевского, 2007. - 95 с.
5. Козлов, В.В. Моделирование воздействия влияющих факторов на сигнал в виртуальных измерительных приборах [Текст] - В.В. Козлов, О.В. Потапов - ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» 2019 г., С. 275-178
6. Долуханов, М.П. Распространение радиоволн. Издание четвертое [Текст]. - М.: «Связь», 1972. -336 с.
7. Чирков, О.Н. Помехоустойчивый алгоритм декодирования ортогональных пространственно-временных блочных кодов систем MIMO в замирающих каналах радиосвязи [Текст] - О.Н. Чирков, И.С. Бобылкин, И.В. Свиридова, А.А. Матвеев, М.И Соболев - ФГБОУ ВО «Воронежский Государственный технический университет» - 2019 г. - С. 90-92.
8. Кубанов, В.П. Антенны и фидеры — назначение и параметры [Текст]. — Самара: ПГУТИ, 2012. -60 с., ил.
УДК 621.396.96
Башкиров А.В., Семенова П.С., Турецкий А.В., Худяков Ю.В.
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», Воронеж, Россия
МЕТОДИКА ПРОЕКТИРОВАНИЯ МОБИЛЬНЫХ АНТЕННЫХ КОНСТРУКЦИЙ С УЧЕТОМ МЕХАНИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ
Надежность радиоэлектронных конструкций, как и долговечность неотделимы друг от друга, поэтому очень важно на этапе проектирования обеспечить нужный запас прочности. Кроме того, в процессе проектирования необходимо на как можно более ранних стадиях проработки конструкции выявить недостатки и возможные места поломок.
В статье рассматриваются основные конструктивные особенности антенн, применяемых на автомобильных носителях с креплением на магнитное основание. Для ускорения процесса проектирования часто используется способ моделирования механических характеристик конструкций РЭС с применением программных продуктов CAE анализа. Одним из таких продуктов, широко применяющихся в радиоэлектронной промышленности, является сгeo Parametric, а именно его специализированный модуль Ста Parametric Mechanica, который позволяет выявить области конструкций с повышенными механическими нагрузками. Предложена методика проектирования антенных конструкций с использованием Creo Parametric, позволяющая значительно ускорить процесс проектирования и обеспечить надежность при эксплуатации, заданную требованиями технического задания.
Ключевые слова:
АВТОМОБИЛЬНЫЕ АНТЕННЫ, НАЬРУЗКА, MEХАНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Введение.
Рассмотрим подробнее конструктивные особенности автомобильных антенн на магнитном основании. Магнитное основание позволяет легко установить антенну на крышу автомобиля, возможны также варианты крепление на торец кузова. Такой способ крепления не требует, каких-либо внесений изменений в конструкцию транспортного средства, не портит лакокрасочное покрытие и обеспечивает быстрый монтаж и демонтаж антенны. В тоже время магнитное основание (рисунок 1) должно быть защищено от коррозии и должно обеспечивать надежность фиксации всей конструкции во всем диапазоне действующих нагрузок и вибраций в процессе эксплуатации.
Для предотвращения царапин на поверхности от магнитного основания на магнит приклеивается защитная резиновая прокладка или ткань [1]. Правильный расчет конструкции магнитного основания позволяет использовать антенну на скорости до 110км/ч. При необходимости можно увеличить мощность магнитов основания.
Рисунок 1
Магнитное основание
На рисунке 1 изображено магнитное основание с крепление на кузов с помощью трех магнитов, каждый магнит защищен резиновой накладкой, что позволяет его защитить от коррозии (Рисунок 2). Самыми нагруженными элементами магнитного основания являются места закрепления магнитных ножек [2].
