CC BY
27КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
УДК 004.94
DOI 10.26732/^12020.2.05
СОЗДАНИЕ ГЕТЕРОГЕННОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ КОМАНДНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА
О. С. Исаева®, Л. Ф. Ноженкова, А. В. Мишуров,
А. Н. Камышников, В. В. Евстратько, А. В. Черниговский
Институт вычислительного моделирования СО РАН, ФИЦ КНЦ СО РАН,
г. Красноярск, Российская Федерация
В статье представлены программные инструменты, предназначенные для построения гетерогенных моделей путем программной интеграции логических моделей, методы работы которых заданы в базах знаний и инженерных моделей, созданных в среде технического моделирования. Для построения логических моделей используется разработанное авторами программное обеспечение «Программно-математическая модель бортовой аппаратуры командно-измерительной системы». Инженерные модели строятся в среде графического программирования LabVIEW. Описаны функции разработанного программного обеспечения для создания графических схем моделей, разработки структур данных и пакетов телеметрической информации, формирования базы команд и задания методов работы элементов модели в правилах баз знаний. Построен пример гетерогенной модели, имитирующей логику функционирования бортовой аппаратуры командно-измерительной системы космического аппарата, который включает библиотеку виртуальных приборов для моделирования приемо-передающе-го тракта и базу знаний с правилами взаимодействия бортовых систем при приеме, передаче, отработке и квитировании команд. Приведенный пример демонстрирует точки интеграции логических имитаторов и виртуальных приборов. Модель позволяет выполнять оценку параметров приемо-передающего тракта и влияния дестабилизирующих факторов на обеспечение качества линии связи, имитировать формирование и преобразование сигнала, поступающего от источника информации - наземного сегмента - в бортовую аппаратуру, и при обеспечении необходимого уровня сигнала моделировать логическое взаимодействие систем. Каждый элемент модели может быть изменен и переработан специалистом предметной области в зависимости от
специфики решаемых задач.
Ключевые слова: бортовая аппаратура, командно-измерительная система, космический аппарат, имитационное моделирование, виртуальный прибор, база знаний.
Введение
В сфере космического приборостроения разрабатываются и успешно внедряются технологии, обеспечивающие имитационное моделирование сложных технических комплексов и систем для
Н isaeva@icm.krasn.ru
© Ассоциация «ТП «НИСС», 2020
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Красноярского края в рамках научного проекта № 18-47-242007 «Технология интеллектуальной поддержки конструирования бортовых систем космического аппарата на основе гетерогенных имитационных моделей».
поддержки жизненного цикла производства высокотехнологичного оборудования [1; 2]. Научные исследования включают два актуальных направления: построение или модификацию существующих имитационных моделей и создание сред имитационного моделирования, универсальных или адаптированных под заданную предметную область. Выбор среды моделирования определяется многими факторами [3]. Так универсальность и широта возможностей одних систем влечет сложность их адаптации к конкретной предметной области, а специализированность других хоть и обеспечивает простоту освоения и применения, но ограничивает специалистов в круге решаемых задач. Достичь компромисса между универсаль-
io8
ностью и применимостью позволяют методы, обеспечивающие интеграцию различных реализаций моделей в рамках единой предметно-ориентированной среды моделирования. Технологии интеграции моделей, их переносимости и совместного использования получили широкое применение для задач проектирования и технического конструирования. Интеграция моделей, разрабатываемых распределенными группами специалистов, позволяет создавать комплексные гетерогенные системы, включающие знания о функциональных и технических характеристиках исследуемых объектов [4]. Применение моделей снижает проектные риски, сокращает время, требуемое на формирование решений и согласование параметров разрабатываемых систем, а также способствует автоматизации подготовки и проведения испытаний оборудования [5].
Целью данной работы является создание подхода и программных инструментов, позволяющих интегрировать и совместно использовать имитационные модели, в основе которых лежат базы знаний, описывающие логику взаимодействия исследуемых устройств, и модели, построенные в универсальной среде технического моделирования и позволяющие имитировать протекающие в них физические процессы.
Для демонстрации предложенного подхода построена гетерогенная имитационная модель функционирования бортовой аппаратуры командно-измерительной системы (КИС) космического аппарата, позволяющая формировать правила взаимодействия бортовых систем, описывать логику отработки и квитирования команд, имитировать формирование и преобразование сигнала, поступающего от источника информации - наземной станции КИС - в бортовую аппаратуру КИС. Командно-измерительная система - радиотехническое средство наземного автоматизированного комплекса управления в совокупности с бортовой аппаратурой космического аппарата, предназначенное для измерения параметров движения космических аппаратов, приема и передачи различных видов информации, формирования и передачи на космические аппараты команд и программ управления, стандартных частот и сигналов времени для синхронизации работы бортового комплекса управления [6].
В качестве предметно-ориентированной среды применяется программное обеспечение «Программно-математическая модель бортовой аппаратуры командно-измерительной системы» (ПММ БА КИС) [7], разработанное в Институте вычислительного моделирования СО РАН. Программное обеспечение в своем составе имеет развитые инструменты графического моделирования, формирования структур команд и телеметрической информации, построения баз знаний,
Том 4
проведения имитационных экспериментов, формирования сценариев подготовки и проведения испытаний оборудования посредством контрольно-проверочной аппаратуры [8] и др. Структуры данных и методы работы модели реализованы на основании технической документации, полученной в рамках проекта по созданию высокотехнологичного производства современной бортовой аппаратуры командно-измерительной системы в стандартах, основанных на рекомендациях международного консультационного комитета по космическим системам данных (CCSDS), для использования на негерметичных космических аппаратах [9] и стандартов ESA - PSS-04-107 [10] для телекоманд и PSS-04-106 [11] для телеметрии. Инженерные модели радиотехнических систем реализованы в среде графического программирования LabVIEW [12].
1. Программные инструменты логического моделирования
Программное обеспечение ПММ БА КИС представляет собой графическую среду для анализа информационного уровня функционирования бортовой аппаратуры (рис. 1). Разрабатывая программные инструменты, авторы постарались не только учесть специфику решаемых задач предметной области, но и обеспечить конструктора бортовой аппаратуры удобными высокоуровневыми средствами визуального моделирования, не требующими дополнительного освоения или адаптации.
Рис. 1. Программное обеспечение ПММ БА КИС
Построение модели заключается в визуальном размещении и настройке конфигурации элементов модели, представляющих аппаратную часть бортовых систем, задании коммутационных интерфейсов, связей и параметров моделируемого оборудования, участвующих в информационном взаимодействии, формировании команд и струк-
О. С. Исаева, Л. Ф. Ноженкова, А. В. Мишуров и другие
Создание гетерогенной имитационной модели командно-измерительной системы
тур телеметрической информации. В состав программных инструментов входят редакторы пакетов данных (рис. 2) и правил базы знаний (рис. 3).
Редактор пакетов данных позволяет создавать команды по образцу, загружать их из внешних файлов, формировать пакеты, используя значения по умолчанию и пр. Полученные в результате базы команд применяются для моделирования и проведения испытаний.
Рис. 2. Редактор пакетов данных
Рис. 3. Редактор правила базы знаний
Редактор правила базы знаний позволяет создавать методы работы имитационной модели в виде правил (condition-action rules [13]), которые представляют собой конструкции вида: «Если Условие то Действие». Условия описывают состояния элементов модели, действия изменяют эти состояния. Применение правил для задания методов работы моделей позволяет обмениваться знаниями между группами специалистов, имеющих большой опыт в различных аспектах решаемых задач [14].
В представленном примере имитационная модель описывает информационное взаимодействие командно-измерительной системы (на логическом уровне) с сопряженными устройствами и окружением. Созданы правила получения, квитирования и выполнения команд командно-измерительной системой (РККИС), команд бортово-
го управления бортового комплекса управления (РКБУ БКУ), правила формирования и передачи пакетов телеметрической информации бортовым цифровым вычислительным комплексом, а также правила получения и анализа телеметрии в имитаторе наземного сегмента [15]. Специалист предметной области может задавать различные последовательности команд и изменять правила их контроля, получая тем самым знания, необходимые для подготовки испытаний.
Для имитационного моделирования реализован классический алгоритм логического вывода, дополненный возможностью выполнения правил по таймерам, позволяющим задавать периодическое выполнение действий (например, формирование телеметрии). На каждом шаге моделирования выбираются действия, определяемые набором правил, применимых к текущему состоянию модели. Выполнение действий изменяет состояние модели в зависимости от принятых пакетов данных, активизирует таймеры или вызывает процесс передачи пакетов через заданный в модели интерфейс. Проведение имитационных экспериментов позволяет наглядно представить методы функционирования бортовой аппаратуры. Функции служат основой для программных имитаторов, формирующих ответы от бортовой аппаратуры при автономных испытаниях.
Для расширения функций программного обеспечения предложено включить в состав программных инструментов модели, созданные в среде технического моделирования LabVIEW. Проблема в данном случае заключалась в разработке самих моделей и их интеграции с моделями, реализованными в собственном программном обеспечении и использующими для своей работы базы знаний. В данной статье авторы предполагают, что специалист предметной области сможет самостоятельно создавать инженерные модели в популярной среде технического моделирования и представляют программный инструмент для включения таких моделей в предметно-ориентированное программное обеспечение ПММ БА КИС, позволяющее моделировать логику взаимодействия бортовых систем. Далее данный подход продемонстрирован на примере моделирования приемо-передающего тракта. Разработка детальных моделей выполняется специалистом предметной обрасти и не является ключевой задачей представленного исследования.
2. Примеры инженерных моделей приемо-передающего тракта кома ндно -измери тельной системы
Моделирование приемо-передающего тракта [16], включающего устройства и среду переда-
109
Том 4
110
чи данных, выполнено в виде виртуальных приборов. Структура модели приведена на рис. 4.
Модель показывает работу основных узлов приемо-передающих устройств: смесителя, гетеродина, усилителя мощности, входного и выходного фильтров. Модель выполняет имитацию следующих процессов: генерацию сигнала; усиление и ослабление сигнала; формирование смеси сигнал-шум; полосовую фильтрацию (фильтры Баттерворта, Бесселя, Чебышева с изменяемым порядком); внесение нелинейных искажений в сигнал (экспоненциальная, квадратурная рабочая характеристика и жесткое ограничение сигнала); отображение созвездия и спектра сигнала. Результатом моделирования являются параметры: BER (Bit Error Rate) - вероятность появления ошибок при прохождении сигнала и MER (Modulation Error Ratio) - величина отклонения полученной
модуляции от переданной, которые применяются для оценки работоспособности различных конфигураций приемника и передатчика. Модель учитывает влияние собственных шумов, расстройки гетеродина, нелинейных искажений усилителя, полосы пропускания, характеристик атмосферы и проч. на обеспечение качества линии связи [17; 18].
Разработана библиотека виртуальных приборов и выполнена их интеграция с логическими моделями в программном обеспечении ПММ БА КИС, результатом которой является гетерогенная модель. Объединение моделей потребовало существенной доработки программного обеспечения ПММ БА КИС, поскольку реализация моделей выполнена в разных средах программирования, в их основе лежат разные принципы моделирования и существенно разные методы работы с данными, событиями, памятью и проч.
Рис. 4. Структура модели приемо-передающего тракта
3. Программные инструменты интеграции моделей
Для создания программных инструментов интеграции моделей выполнена следующая последовательность действий: выделены точки соединения моделей; разработана схема интеграции; сформировано семантическое описание элементов модели в программном обеспечении ПММ БА КИС (созданы структуры данных, команды и параметры); реализованы логические модели; созданы виртуальные приборы в качестве примера инженерных моделей; выполнена интеграция
параметров моделей; созданы правила базы знаний для описаний реакций модели на изменение параметров. Фрагмент схемы интеграции логических моделей и виртуальных приборов показан на рис. 5.
Гетерогенная модель выполняет имитацию формирования и преобразования сигнала, поступающего в бортовые системы космического аппарата. Модель имитирует заданный уровень помехоустойчивости линии передачи данных и при различных режимах работы оборудования. Выходными параметрами виртуальных приборов являются: вероятность появления ошибок - BER и величина
Рис. 5. Фрагмент схемы интеграции моделей
Создание гетерогенной имитационной модели командно-измерительной системы
отклонения модуляции - MER. Полученные параметры передаются в логические модели и управление моделированием переходит от вириальных приборов к базам знаний. Построенная схема интеграции моделей реализована в программном обеспечении ПММ БА КИС.
Рассмотрим подробнее пошаговый алгоритм работы пользователя - специалиста предметной области по построению и применению гетерогенной модели:
1) Для модели построена графическая схема, включающая взаимодействующие элементы бортовой аппаратуры и наземного сегмента КИС, определены коммутационные интерфейсы и пути информационного обмена. В графической структуре приемо-передающие устройства, реализованные виртуальными приборами, представлены крупными блоками без детализации на отдельные подсистемы (рис. 6). Необходимая детализация устройств выполнена в библиотеке виртуальных приборов. В ее состав входят модуляторы/демодуляторы, кодеры/декодеры, источники шума, генераторы и смесители, позволяющие произвести кодирование и модуляцию сигнала, внесение в него искажений и затуханий, а также демодуляцию и декодирование. В рассматриваемом примере для графической модели дополнительная детализация не требуется, пользователь при необходимости может расширять модель, используя удобные визуальные инструменты ПММ БА КИС.
■ Параметры передатчика _ О X
Передатчик
Общие параметры
Выходная частота 10,0 МГц
Выходной КСВН (в худшем случае) 1,4
Выходная мощность (>) 1,0 дБ м
Частотная стабильность
Кратковременная стабильность частот.. 10,0 ppm
Модуляция
Модуляция BPSK
Частота манипуляции 5,0 МГц
Тип помехоустойчивого декодера вен
Кодер
Число информационных символов, поступающих за один такт на вход кодера 7
Скорость 1/2
Рассчитать
Рис. 6. Элемент графической модели
2) Для каждого логического элемента заданы правила в базе знаний, описывающие методы его работы. Создано подключение библиотеки виртуальных приборов к графическим блокам приемо-передающих устройств. Пользователь может изменять правила работы модели, используя редактор правила, дополнять базу команд, настраивать структуру телеметрического кадра, дорабатывать, детализировать или заменять виртуальные приборы.
3) Моделирование начинается после ввода пользователем необходимых характеристик оборудования и параметров влияния атмосферы. Окно для ввода данных показано на рис. 7.
Рис. 7. Параметры для моделирования передатчика
4) Программное обеспечение ПММ БА КИС передает параметры в библиотеку виртуальных приборов, где вызываются методы формирования оптимальных настроек и определяются отклонения величин от их номинальных значений с целью получения настроек для наихудшего случая (например, отклонение несущей частоты с учетом заданной кратковременной частотной нестабильности или выбор минимально допустимой мощности сигнала из заданного в спецификации диапазона значений).
5) Виртуальные приборы настраиваются на основании полученных от пользователя и рассчитанных данных. По завершению настроек процесс моделирования прохождения сигнала запускается автоматически, по результатам моделирования производится анализ вероятности появления ошибок BER и величины отклонения модуляции MER.
6) Выполняется графическая визуализация результатов моделирования. Пример констелляци-онной диаграммы и спектра сигнала, прошедшего все блоки имитационной модели показан на рис. 8. В данном примере: увеличение мощности шумов в имитаторе атмосферы с -20 dBm до -60 dBm приводит к уменьшению значения MER на приемной стороне с 33 дБ до 28 дБ; увеличение мощности собственных шумов в имитаторе атмосферы не приводит к срыву приема, поскольку значение BER равно 0 (битовых ошибок при приеме не зафиксировано); увеличение затухания в имитаторе атмосферы с -60 dBm до -80 dBm приводит к уменьшению значения MER на приемной стороне с 33 дБ до -2,4 дБ, что влечет за собой срыв приема сигнала, при этом значение BER становится равным 1 (величина битовых ошибок при приеме 100 %).
7) Полученные в результате моделирования параметры передаются в логическую модель, управление моделированием переходит к базам знаний. Созданы правила анализа параметров при-емо-передающего тракта. В случае, если значения BER и MER находятся в допустимом диапазоне, в правилах принимается решение о передаче сигна-
iii
112
ла на имитаторы бортовых систем, в противном случае формируется сообщение о потере сигнала.
8) Имитаторы бортовых систем моделируют логику информационного взаимодействия и используют цифровое представление получаемых моделью данных. Моделируется передача и отработка пакетов команд, квитирование, формирование и передача телеметрической информации, контроль ответов бортовых систем на поступающие команды.
б
Рис. 8. Графические результаты моделирования: а) констелляционная диаграмма сигнала, б) спектр сигнала
Том 4
Моделирование сводится к выполнению логического вывода по базе знаний: выбираются правила, применимые к текущему состоянию модели, выполняются действия, имитируются процессы формирования и передачи пакетов данных, визуализируется отработка команд, отображаются параметры телеметрической информации и критерии контроля.
Заключение
Представленный в работе подход и программные инструменты предназначены для поддержки конструирования командно-измерительных систем космических аппаратов. Создание примера гетерогенной модели показало актуальность и применимость подхода к интеграции различных реализаций моделей в рамках единого проблемно-ориентированного программного обеспечения. Выполнено объединение инженерных моделей, созданных в среде технического моделирования и логических моделей, функции которых заданы в базах знаний в оригинальном программном обеспечении ПММ БА КИС. Гетерогенная модель может применяться для анализа и верификации конструкторских решений на этапах проектирования бортовой аппаратуры и являться основой аналитических методов поддержки испытаний. Модель позволяет исследовать границы приема сигнала, выполнять оценки влияния шумов, атмосферы и возникновения искажений при передаче данных, определять оптимальные параметры конфигурации приемопередающего тракта и допустимые отклонения от оптимальных значений. Логическая составляющая модели содержит широкий набор команд, параметров телеметрии и правил, описывающих различные задачи функционирования и имитации командно-программного взаимодействия бортовой аппаратуры космического аппарата.
Дальнейшее развитие предложенного подхода заключается в повышении универсальности программных инструментов интеграции и расширении типов используемых моделей.
а
Список литературы
[1] Eickhoff J. Simulating Spacecraft System. Berlin : Springer, 2009. 376 p.
[2] System engineering general requirements. ECSS-E-ST-10-03C. Noordwijk : ESA Requirements and Standards Division, 2012. 100 p.
[3] Девятков В. В. Методология и технология имитационных исследований сложных систем: современное состояние и перспективы развития : монография. М. : ИНФРА-М, 2013. 448 с.
[4] Strzepek A., Esteve F., Salas S., Millet B., Darnes H. A training, operations and maintenance simulator made to serve the MERLIN mission // Proceedings of the 14th International Conference on Space Operations. NY, American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2016. pp. 1736-1746.
[5] Stanley G. M. Experiences using knowledge-based reasoning in online control systems // Symposium on computer aided design in control systems. Swansea, UK. 1991. pp. 11-19.
[6] ГОСТ Р 53802-2010 «Системы и комплексы космические. Термины и определения». М. : Стандартинформ, 2011.
Создание гетерогенной имитационной модели командно-измерительной системы
[7] Ноженкова Л. Ф., Исаева О. С., Грузенко Е. А. Программно-математическая модель бортовой аппаратуры командно-измерительной системы // Исследования наукограда. № 4 (14). 2015. С. 50-59.
[8] Панько С. П., Мишуров А. В. Пути оптимизации при проектировании контрольно-проверочной аппаратуры сложных радиотехнических систем // Исследования наукограда. № 4 (14). 2015. С. 33-35.
[9] Техническое задание на выполнение НИОКТР «Создание высокотехнологичного производства современной бортовой аппаратуры командно-измерительной системы в стандартах, основанных на рекомендациях международного консультационного комитета по космическим системам данных (CCSDS), для использования на негерметичных космических аппаратах». ТЗ 220-2746-13 [Электронный ресурс]. URL: https://4science.ru/project/02-G25-31-0041 (дата обращения: 05.08.2020).
[10] Packet Telecommand Standard ESA PSS-04-107. Issue 2: European space agency (ESA), 1992, P. 166.
[11] Packet Telemetry Standard ESA PSS-04-106. Issue 1: European space agency (ESA), 1988, P. 73.
[12] LabVIEW function and VI reference manual. Texas, National Instruments Corporation, 2003. 349 p.
[13] Russel S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach // 3rd Edition. Prentice Hall. 2010. 1152 p. 113
[14] Hernandez J. A., Peters T. J. Intelligent decision support for assembly system design // The 3rd conference on innovative applications of artificial intelligence. California, The AAAI Press. 1991. pp. 135-156.
[15] Ноженкова Л. Ф., Исаева О. С., Евсюков А. А. Инструменты компьютерного моделирования функционирования бортовой аппаратуры космических систем // Труды СПИИРАН. 2018. Вып. 56. C. 144-168. doi: 10.15622/sp.56.7.
[16] Isaeva O. S., Koldyrev A. Yu., Chernigovskiy A. S., Mishurov A. V., Kamyshnikov A. N., Evstratko V. V. Automated support for spacecraft onboard equipment design on the basis of a heterogeneous model // Journal of Physics: Conference Series, vol. 1353, no. 1, 2019, pp. 012011, doi:10.1088/1742-6596/1353/1/012011.
[17] Жгун А. В., Голубятников М. А., Мишуров А. В. Программно-аппаратный комплекс разработки и отладки методов формирования перспективных сигналов систем спутниковой связи // XV Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых. Красноярск : СФУ, 2019. С. 1889-1892.
[18] Gorchakovsky A., Evstratko V., Kamyshnikov A., Panko S., Sukhotin V., Mishurov A. Automatic equipment for testing of complex multiparametric intelligent devices // 2017 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2017.
CREATION OF THE SPACECRAFT'S COMMAND-AND-MEASUREMENT SYSTEM'S HETEROGENEOUS SIMULATION MODEL
O. S. Isaeva, L. F. Nozhenkova, A. V. Mishurov,
A. N. Kamyshnikov, V. V. Evstratko, A. S. Chernigovskiy
Institute of Computational Modeling SB RAS, FRC KSC SB RAS,
Krasnoyarsk, Russian Federation
This article presents software tools designed for construction of heterogeneous models by software integration of logical models having their work methods set in the knowledge bases and engineering models created in a technical simulation environment. In order to build logical models we use our software «Software-and-mathematical model of the command-and-measurement system's onboard equipment». Engineering models are built in the graphical programming environment of the LabVIEW. The software functions are described for creation of graphical schemes of models, data structures and telemetry data packages design, creation of the command base and setting of the methods of the model's elements work in the knowledge bases' rules. We provide an example of a heterogeneous model simulating the logics of the spacecraft's command-and-measurement system's onboard equipment operation including the library of virtual devices for the receiving and transmitting path simulation and the knowledge base with the rules of the onboard system's interaction during reception, transmission, execution and confirmation of commands. This example demonstrates
TOM 4
the points of integration of logical simulators and virtual devices. The model allows to assess the parameters of the receiving and transmitting path and the influence of destabling factors on communication line's quality, simulate generation and transformation of the signal coming from the source of information - ground segment - to the onboard equipment and simulate logical interaction of the systems if the necessary signal level is provided. Each element of the model can be transformed and processed by the subject area's specialist depending on
the specifics of the solved tasks.
Keywords: onboard equipment, command and measurement system, spacecraft, simulation,
virtual instrument, knowledge base.
114 References
[1] Eickhoff J. Simulating Spacecraft System. Berlin : Springer, 2009. 376 p.
[2] System engineering general requirements. ECSS-E-ST-10-03C. Noordwijk : ESA Requirements and Standards Division, 2012. 100 p.
[3] Devyatkov V. V. Metodologiya i tekhnologiya imitacionnyh issledovanij slozhnyh sistem: sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya [Methodology and technology for simulation studies of complex systems: current status and development prospect]. Moscow, INFRA-M, 2013. 448 p. (In Russian)
[4] Strzepek A., Esteve F., Salas S., Millet B., Darnes H. A training, operations and maintenance simulator made to serve the MERLIN mission // Proceedings of the 14th International Conference on Space Operations. NY, American Institute of Aeronautics and Astronautics. 2016. pp. 1736-1746.
[5] Stanley G. M. Experiences using knowledge-based reasoning in online control systems // Symposium on computer aided design in control systems. Swansea, UK. 1991. pp. 11-19.
[6] GOSTR 53802-2010 «Sistemy i kompleksy kosmicheskie. Terminy i opredeleniya» [GOST R 53802-2010 Space systems and stations. Terms and definitions]. Moscow, Standartinform, 2011. (In Russian)
[7] Nozhenkova L. F., Isaeva O. S., Gruzenko E. A. Program and mathematical model of the spacecraft command-measuring system's onboard equipment // The Research of the Science City, 2015, no. 4 (14), pp. 50-59.
[8] Panko S. P., Mishurov A. V. Optimization ways in the design of control and testing equipment of complex radio engineering systems // The Research of the Science City, 2015, no. 4 (14), pp. C. 33-35.
[9] Tekhnicheskoe zadanie na vypolnenie NIOKTR «Sozdanie vysokotekhnologichnogo proizvodstva sovremennoj bor-tovoj apparatury komandno-izmeritel'noj sistemy v standartah, osnovannyh na rekomendaciyah mezhdunarodno-go konsul'tacionnogo komiteta po kosmicheskim sistemam dannyh (CCSDS), dlya ispol'zovaniya na negermetich-nyh kosmicheskih apparatah». TZ 220-2746-13 [Creation of high-tech production of modern on-board equipment for command and measuring system in standards based on the recommendations of the International Consultative Committee on Space Data Systems (CCSDS) for use on unpressurized spacecraft]. Available at: https://4science.ru/ project/02-G25-31-0041 (accessed 05.08.2020).
[10] Packet Telecommand Standard ESA PSS-04-107. Issue 2: European space agency (ESA), 1992, P. 166.
[11] Packet Telemetry Standard ESA PSS-04-106. Issue 1: European space agency (ESA), 1988, P. 73.
[12] LabVIEW function and VI reference manual. Texas, National Instruments Corporation, 2003. 349 p.
[13] Russel S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach // 3rd Edition. Prentice Hall, 2010. 1152 p.
[14] Hernandez J. A., Peters T. J. Intelligent decision support for assembly system design // The 3rd conference on innovative applications of artificial intelligence. California, The AAAI Press. 1991. pp. 135-156.
[15] Nozhenkova L. F., Isaeva O. S. Evsyukov A. A. Instrumenty komp'yuternogo modelirovaniyafunkcionirovaniya bor-tovoj apparatury kosmicheskih sistem [Tools of computer modeling of the space systems' onboard equipment functioning] // SPIIRAS Proceedings, 2018, vol. 1, issue 56, pp. 144-168. doi: 10.15622/sp.56.7 (In Russian)
[16] Isaeva O. S., Koldyrev A. Yu., Chernigovskiy A. S., Mishurov A. V., Kamyshnikov A. N., Evstratko V. V. Automated support for spacecraft onboard equipment design on the basis of a heterogeneous model // Journal of Physics: Conference Series, vol. 1353, no. 1, 2019, pp. 012011, doi:10.1088/1742-6596/1353/1/012011.
[17] Zhgun A. V., Golubyatnikov M. A., Mishurov A. V Programmno-apparatnyj kompleks razrabotki i otladki metodov formirovaniya perspektivnyh signalov sistem sputnikovoj svyazi [Hardware and software complex for the development and debugging of methods for the formation of promising signals of satellite communication systems] // XV International conference of students, graduate students and young scientists. Krasnoyarsk, Siberian Federal University, 2019, pp. 1889-1892. (In Russian)
[18] Gorchakovsky A., Evstratko V., Kamyshnikov A., Panko S., Sukhotin V., Mishurov A. Automatic equipment for testing of complex multiparametric intelligent devices // 2017 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2017.
Создание гетерогенной имитационной модели командно-измерительной системы
Сведения об авторах
Евстратько Владислав Владимирович - старший преподаватель Сибирского федерального университета. Окончил Сибирский федеральный университет в 2011 году. Область научных интересов: космическая техника, системы связи.
Исаева Ольга Сергеевна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник Института вычислительного моделирования СО РАН. Окончила Красноярский государственный университет в 1998 году. Область научных интересов: системный анализ, информационные системы, базы данных, искусственный интеллект.
Камышников Алексей Николаевич - ассистент Сибирского федерального университета. Окончил Сибирский федеральный университет в 2015 году. Область научных интересов: космическая техника, системы связи, моделирование систем связи. 115
Мишуров Андрей Валериевич - старший преподаватель Сибирского федерального университета. Окончил Сибирский федеральный университет в 2009 году. Область научных интересов: космическая техника, системы связи.
Ноженкова Людмила Федоровна - доктор технических наук, профессор, заведующий отделом прикладной информатики Института вычислительного моделирования СО РАН. Область научных интересов: информационные технологии, интеллектуальные системы, интегрированные системы, оперативная аналитическая обработка данных, геоинформационные экспертные системы, поддержка принятия решений, поддержка конструирования бортовой аппаратуры.
Черниговский Алексей Сергеевич - программист первой категории отдела прикладной информатики Института вычислительного моделирования СО РАН. Окончил Сибирский федеральный университет в 2015 году. Область научных интересов: программное обеспечение, высоконадежные программные системы, ОЬЛР-технологии, анализ данных.
