CC BY
23
УДК 629.01
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-9-232-238
ВИРТУАЛЬНАЯ ИМИТАЦИОННО-МОДЕЛИРУЮЩАЯ СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОВЕДЕНИЯ ИСПЫТАНИЙ СПЕЦИАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
И.В. Щербаков
В статье рассматриваются подходы к построению виртуальной имитационно-моделирующей системы автоматизированного проведения испытаний программного обеспечения автоматизированных систем организации управления воздушным движением. Изложены концептуальные основы создания виртуальной имитационно-моделирующей системы, описана структура системы и предлагается информационный подход для оценивания потенциальных возможностей успешного решения задач разрабатываемой виртуальной имитационно-моделирующей системой.
Ключевые слова: автоматизированное рабочее место, виртуальная имитационно-моделирующая система, Индустрия 4.0, квалиметрия программного обеспечения, специальное программное обеспечение.
Разработка новых и модернизация существующих автоматизированных систем организации управления воздушным движением (АС ОУВД) завершаются сложнейшими наземными испытаниями. Специальное программное обеспечение (СПО) является неотъемлемой частью АС ОУВД. Оно обеспечивает обработку различных видов информации и выполняет решение прикладных задач в реальном масштабе времени. СПО влияет на эффективность применения АС ОУВД и безопасность управления воздушными судами. Следовательно, качеству испытаний программного обеспечения должно уделяться повышенное внимание [1-6]. Общая идея создания виртуальной имитационно-моделирующей системы (ВИМС) основана на том, что для испытаний СПО, реализованного непосредственно на управляющей электронной вычислительной машине (ЭВМ) из состава АС ОУВД, необходимо моделировать управляемый процесс и имитировать поступление в ЭВМ информации об этом процессе, в том числе и от моделей внешней среды.
В последнее десятилетие предприятия авиационной промышленности стали уделять большое внимание вопросам перехода к устойчивому развитию. Устойчивое развитие - процесс изменений, ориентированных на получения конкурентных преимуществ, за счет внедрения в процесс создания авиационной техники радикальных изменений [7], в основе которых лежат современные информационные технологии Индустрии 4.0: горизонтальная интеграция систем, вертикальная интеграция систем, большие данные, имитационное моделирование, кибербезопасность, облачные вычисления, промышленный интернет вещей (ПИВ), автономная роботизация (рис. 1).
Рис. 1. Ключевые технологические тенденции Индустрии 4.0
Эффективно применяемые в настоящее время при испытаниях автоматизированных систем управления различного назначения моделирующие комплексы были разработаны в конце 80-х годов прошлого столетия. Достижения в области микроэлектроники позволили модернизировать и нарастить функциональные возможности моделирующих комплексов, перевести их на новую элементную базу.
Однако, проблемы, связанные с сокращением объемов и сроков испытаний программного обеспечения АС ОУВД с помощью применения современных информационных технологий Индустрии 4.0, не могут быть решены средствами моделирующих комплексов без их существенных доработок.
Одним из путей решения задачи проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД в минимальные сроки, с высоким качеством и при минимуме затрат является автоматизация процессов испытаний. С расширением спектра решаемых задач СПО новейших систем управления воздушным движением предъявляются более жесткие требования к моделирующим комплексам, используемым при испытаниях. Применение технологий ПИВ, интеллектуальных датчиков, облачных вычислений, больших данных и имитационного моделирования является одним из возможных путей качественного изменения существующих моделирующих комплексов и построения на их базе ВИМС автоматизированного проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД.
Согласно [8] технология ПИВ предполагает оснащение встроенными датчиками все большее количество физических объектов («вещей»), что позволит обеспечить передачу больших объемов данных как между машинами, так и централизованными системами контроля, осуществить децентрализацию систем аналитики и принятия решений, реализуя работу в режиме реального времени. В свою очередь «вещи» обладают возможностью осуществлять коммуникации. Таким образом, ПИВ представляет собой вычислительную сеть физических объектов, в которые заложены технологии сбора и передачи информации в совокупности с устройствами и технологиями хранения и интеллектуальной обработки информации.
Полнота и объективность результатов испытаний АС ОУВД достигается при условии создания в процессе выполнения экспериментов среды, соответствующей той, в которой объекту испытаний предстоит функционировать. Для этого необходимо обеспечить требуемую воздушную обстановку с привлечением целого ряд служб по управлению воздушным движением, а именно: радиолокационные станции (РЛС), радиомаяки, наземные компоненты навигационных систем (НК НС), управляемые воздушные объекты (ВО).
Исходя из того, что применение всего перечня указанных объектов влечет за собой существенные материальные затраты, а в случае отсутствия требуемых изделий, как таковых бывает вообще неосуществимо, целесообразно применение имитационного моделирования в совокупности с технологиями ПИВ, интеллектуальных датчиков, облачных вычислений, больших данных и к процессу испытаний программного обеспечения АС ОУВД, что представляется реализуемым.
Концепция проектирования виртуальной имитационно-моделирующей системы. Для систем со сложным и многоаспектным характером поведения, каковыми являются системы управления воздушным движением, одним из подходов к испытанию программного обеспечения является использование методов моделирования, в частности методов имитационного моделирования [9-11]. Важное место в системе моделирования занимают имитационно-моделирующие стенды, обеспечивающие автоматизацию процессов подготовки и проведения испытаний.
На начальном этапе разработки ВИМС в рамках единой инфраструктуры уже существующих моделирующих комплексов необходимо сформировать теоретические основы проектирования. Для достижения поставленной цели предлагается использовать декомпозицию задач проектирования (рис. 2).
Рис. 2. Функциональная схема решения комплекса задач при проектировании ВИМС: ПиМ - программа и методики, САПР - система автоматизированного проектирования, PLM - Product Life-cycle Management, CAD - Computer Aided Design, CAE - Computer Aided Engineering, CAM - Computer Aided Manufacturing, PDM - Product Data Management
На рис. 2 представлена взаимосвязь задач при проектировании ВИМС. Каждый, вынесенный в отдельный функциональный блок комплекс задач представляет собой отдельные теоретические и практические проблемы и является одним из этапов разработки. Исходными данными для начала проектиро-
233
вания ВИМС служат ПиМ испытаний программного обеспечения АС ОУВД. Однако, даже после изготовления и ввода в эксплуатацию ВИМС предусмотрена ее дальнейшая модернизация в соответствии с новыми предъявляемыми требованиями.
Содержание ПиМ испытаний определяет типы и количество объектов, участвующих в их реализации, и является первоочередным для формирования оптимальной архитектуры системы. Структуру ВИМС целесообразно реализовать в виде совокупности аппаратно-программных средств и систем виртуальной реальности. Основной задачей на этом этапе является анализ возможных вариантов построения ВИМС, когда в уже существующие моделирующие комплексы путем использования технологий облачных вычислений интегрируется хранилище библиотек моделей, участвующих в испытаниях АС ОУВД объектов.
Задача определения технических характеристик ВИМС, включает формирование требований к таким параметрам, как максимальная пропускная способность средств приема и передачи информации, мощность и другие характеристики вычислительных ресурсов для обработки информации, допустимая нагрузка на каналы связи, а также возможности кабельной сети с учетом внешних подключений по проводным и беспроводным каналам.
На этапе определения качественных характеристик ВИМС, формируются требования к таким показателям, как: надежность системы в целом, возможность дистанционного доступа к ресурсам, удобство интерфейсов операторов, соответствие современным технологиям проведения испытаний.
Решение задачи проектирования реальных и виртуальных объектов, с одной стороны решает вопросы минимизации финансовых затрат при проведении испытаний программного обеспечения АС ОУВД, а с другой - максимизирует критерий полноты выполнения программы испытаний в максимально сжатые сроки.
Детальная проработка каждой представленной задачи с полученными выходными результатами позволяют сформировать общую концепцию по созданию аппаратной и программной составляющих ВИМС, позволяющих эффективно решать задачи по подготовке и проведению испытаний СПО.
На основе изложенного разработана структура ВИМС.
Виртуальная имитационно-моделирующая система автоматизированного проведения испытаний СПО. Структура предлагаемой ВИМС автоматизированного проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД условно разделена на три уровня (рис. 3).
Уровень организации - изготовителя СПО АС ОУВД является первым уровнем ВИМС. С целью недопущения отставания от сроков проведения испытаний и обеспечения возможности главному конструктору и разработчику программного обеспечения своевременно получать сведения, необходимые для скорейшего устранения выявленных недостатков в СПО для данного уровня на основе технологий ПИВ и Big Data (большие данные) создан слой виртуализации, позволяющий удаленно обращаться к полученным первичным результатам испытаний. В целях информационной безопасности и соблюдения требований по доступу к обработанным результатам испытаний (РИ), хранящимся на сервере информационного обеспечения испытаний (ИОИ) в информационном фонде (ИФ) РИ предприятие-изготовитель не имеет доступа в локальную вычислительную сеть (ЛВС) имитационно-моделирующего стенда.
Уровень организации, проводящей испытания является вторым уровень ВИМС. Применяемый на этом уровне имитационно-моделирующий стенд обеспечивает решение задач по подготовке сценариев испытаний, конфигурированию среды моделирования с помощью библиотеки моделей взаимодействующих объектов, проведению испытаний, анализу и обработке результатов испытаний. Имитацион-но-моделирующий стенд реализован в виде совокупности аппаратно-программных средств, объединенных в ЛВС.
Рис. 3. Структура ВИМС испытаний СПО с применением технологий Индустрии 4.0: ССИ - старший специалист-испытатель; СИ(о) - специалист-испытатель (оператор); СИ ОиА - специалист-испытатель по обработке и анализу результатов испытаний; ППР - поддержка принятия решений; СИ -сценарий испытаний; ЭЗ - эталонные значения
234
Средства приема и передачи информации (СППИ) предназначены для обеспечения информационного обмена между автоматизированными рабочими местами (АРМ) имитационно-моделирующего стенда и моделями взаимодействующих объектов с ЭВМ из состава АС ОУВД.
Структура кодограмм приема и передачи данных определяется протоколом информационно-логического сопряжения. Для обеспечения возможности предварительной обработки и анализа информации с целью ее ранжирования, преобразования и передачи (приема) в составе СППИ применяются интеллектуальные датчики (ИД). Структура ИД, а именно наличие микропроцессора, контроллера, запоминающего устройства, интерфейса ввода-вывода информации позволяет использовать их в основе источников получения информации распределенных и беспроводных систем и сетей, что создает основу для создания ВИМС.
Для проверки программно-алгоритмического функционирования АС ОУВД в условиях наиболее близким к натурным, а также для проверки многочисленных вариантов решения информационных задач, которые при натурном эксперименте реализовать очень сложно, имитационно-моделирующий стенд был модернизирован. В его состав введены следующие имитаторы: модель РЛС, модель радиомаяка, модель НК НС, модель управляемого ВО. Загружая сведения из библиотеки моделей взаимодействующих объектов, комплект имитаторов позволяет реализовать необходимую конфигурацию для различных проверок и режимов работы АС ОУВД.
АРМ ССИ предназначено для планирования экспериментов и подготовки соответствующих исходных данных для АРМ СИ(о). Рабочее место позволяет формировать сценарии испытаний и задавать эталонные значения количественных и качественных данных оцениваемых показателей. Сценарий испытаний - это формализованное представление последовательности действий, направленных на получение количественных и качественных данных оцениваемых показателей СПО объекта испытаний при решении каждой прикладной задачи.
С помощью АРМ СИ(о) оператор анализирует сценарии, определяет требуемые последовательности действий, формирует набор входных данных для расчета оценки решения каждой прикладной задачи, определяет задачи для вызова специальных программ работы с СПО объекта испытаний, обеспечивает контроль выполнения плана проведения испытаний. Состав формализованных массивов данных, командно-программной информации, перечень и последовательность выполнения разовых команд регламентируются разработанными в методиках испытаний алгоритмами. Программное обеспечение АРМ СИ(о) должно полностью задавать требуемые варианты реализации информационного взаимодействия и обеспечить последовательную загрузку потока входной информации в ЭВМ АС ОУВД. Имитируемый поток входной информации подается на вход испытываемого СПО и инициирует его функционирование для решения каждой прикладной задачи.
АРМ ОиА обеспечивает считывание с жесткого диска ЭВМ АС ОУВД количественных и качественных показателей, характеризующих правильность решения прикладных задач, загрузку необходимых сведений в ИФ ППР, выполняет функции ведения ИФ РИ, просмотра результатов текущего решения прикладных задач СПО и результатов испытаний из соответствующего ИФ, анализа РИ путем сравнения фактических результатов с эталонными значениями и оценкой их приемлемости, также дает возможность оформления протоколов и акта по испытаниям, печать материалов по испытаниям. Создаваемый для проведения испытаний ИФ ППР предназначен для обеспечения эффективной обработки результатов испытаний, за счет правильного поддержания содержащихся в базах данных показателей и за счет поддерживаемой структуры данных. Требуемый результат заключается в снижении затраченного времени и количества ошибок при вводе информации в базы данных за счет автоматизации процесса благодаря устройству ввода сведений в ИФ ППР.
Разработанные сценарии проведения испытаний, эталонные значения оцениваемых показателей, результаты испытаний хранятся в информационных фондах на сервере ИОИ.
Неоспоримым достоинством применения имитационного моделирования является то, что любые изменения в сценариях проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД влияют только на конфигурацию среды моделирования и не требуют сложных организационных и зачастую время-затратных мероприятий, характерных для натурных экспериментов.
Уровень организации - разработчиков моделей является третьим уровень ВИМС. Программные комплексы информационной поддержки процессов жизненного цикла изделий (ИПИ) [12] могут выступать в роли исходных данных для создания виртуальных моделей объектов, взаимодействующих с АС ОУВД. ИПИ составляет основу методологий и стандартов, в которых реальные процессы моделируются в виртуальных информационных средах, а объект представляется с помощью электронной информации, которая полностью описывает изделия.
Рассмотренные принципы уже реализованы в программных системах комплексной поддержки этапов жизненного цикла. В них используется концепция управления жизненным циклом продукта (Product Life-cycle Management (PLM). Цифровое описание объекта, необходимое для создания его виртуальной модели, возможно выполнить с помощью базовых систем, обеспечивающих реализацию стратегии PLM на стадиях его проектирования и подготовки к производству [13-15]. Базовыми могут выступать: системы компьютерного проектирования и изготовления - Computer Aided Design / Computer Aided Manufacturing (CAD/CAM), управления данными о продукте - Product Data Management (PDM) и компьютерного инженерного анализа - Computer Aided Engineering (CAE).
В формируемой предприятиями-изготовителями библиотеке моделей взаимодействующих объектов присутствуют типовые комплексы (изделия), обеспечивающие имитацию требуемой воздушной обстановки и ряда служб для управления воздушным движением. Библиотека моделей создается на принципах открытой архитектуры. Это обеспечивает возможность выбора целесообразной степени детализации каждой отдельно взятой модели. В первую очередь это касается перспективных и разрабатываемых комплексов (изделий), для которых окончательно не определены тактико-технические характеристики. Со временем разработанные модели детализируются и усложняются по мере изготовления данных объектов.
Представленная на рис. 3 структура ВИМС является примером реализации подхода к автоматизации процесса испытаний программного обеспечения АС ОУВД с применением технологий Индустрии 4.0. Конечный облик системы может быть сформирован только после детальной проработки предложенных решений и проведении ее апробации в рамках испытаний АС ОУВД.
Информационный подход к оцениванию виртуальной имитационно-моделирующей системы. Под испытанием СПО следует понимать экспериментальное определение количественных и качественных характеристик свойств программного обеспечения при его функционировании. Таким образом, процесс проведения испытаний является процессом получения, обработки и передачи информации о результатах решения СПО прикладных задач. Поскольку результаты решения прикладных задач являются носителем информации об объекте испытаний, то к исследованию процессов получения количественных и качественных характеристик свойств программного обеспечения и оценок ВИМС возможно применение теории информации.
Значимость выбора правильного подхода для квалиметрии ВИМС очень высока. Классический подход дает возможность разработки системы критериев качества функционирования ВИМС. Применение информационного подхода в свою очередь позволит свести многомерный критерий к одномерному, что упрощает решение задачи по определению возможности успешного решения задач разрабатываемой ВИМС.
В качестве основы для разработки информационных критериев предлагается принять количество информации [16-18]. В основе информационной теории, предложенной К. Шенноном [16], лежит понятие энтропии, являющееся мерой неопределенности и мерой недостатка информации об объекте испытаний.
Объект испытаний У характеризуется вектором состояния У(Уг.Ут), параметры которого определяются по результатам решения отдельной прикладной задачи 2(2\...2т).
Составляющие вектора У выбираются разработчиком ВИМС исходя из конкретного эксперимента с учетом наиболее полного описания объекта. При этом вектор результатов решения отдельной прикладной задачи 2 должен быть функционально связан с У: 2=/(У).
ВИМС выдает информацию о векторе 2 с погрешностью I: 2'=¥(2,1).
Результат решения отдельной прикладной задачи Ь' уменьшает неопределенность знаний о состоянии объекта, то есть уменьшает энтропию Б(У) до величины Б(У\2'), что является условной энтропией вектора У относительно вектора 2'.
В таком случае, результат решения отдельной прикладной задачи 2 содержит количество информации
О (2', У) = Б(У) - Б (У, 2'). (1)
Количество информации, определяемое (1), лежит в основе разработки информационных критериев, необходимых для исследования, как самих процессов определение количественных и качественных характеристик свойств программного обеспечения, так и самой ВИМС для испытаний программного обеспечения. Выбор критериев может быть осуществлен как по отношению к конкретной задаче испытаний, так и к комплексу задач, где конкретная количественная оценка из программы испытаний учитывалась бы со своим весовым коэффициентом.
Если полученное в результате определения количественных и качественных показателей количество информации меньше требуемого
О(2', У) < От, (2)
то полученного количества информации о векторе X состояния объекта недостаточно для проведения исследований, в противном случае имеется некоторый избыток информации. В соответствии с этим в [10] вводится понятие показателя информативности средств, используемых для получения количественных и качественных показателей к конкретной задаче испытаний СПО
4 = О( 2', У)/ От . (3)
Показатель информативности (3) целесообразно применять при решении вопроса о приоритетности выбора средств, используемых для получения количественных и качественных показателей к конкретной задаче испытаний СПО. Для сравнения различных средств, используемых для получения количественных и качественных показателей, предлагается использовать нормированный показатель информационной эффективности
1 - О(2',У)/°-1 . (4)
в
тах {О(Г, У)/ От } 236
Показатели информативности и информационной эффективности связаны соотношением
Г1/1 , при О(I ',7) > О Ш =\ * (5)
8 [ I*, при О(I', 7) < От ■
Важно при получении конкретных формул для расчета показателей I* и Ш* иметь четкую формулировку задачи испытаний, для решения которой используется информация от средств, используемых для получения количественных и качественных показателей, характеризующих правильность решения прикладных задач. Наиболее рационально формулировать эту задачу как задачу определения набора характеристик объекта испытаний, необходимых к определению в конкретном эксперименте.
Выводы. Испытания программного обеспечения АС ОУВД предусматривают выполнение таких мероприятий, как: разработка программ и методик, оценивание выполнимости соответствующих требований к качеству программного продукта, обработка, анализ и оценивание результатов испытаний, оформление отчетных материалов. Выполненные исследования показали актуальность создания перспективной ВИМС, способной обеспечить автоматизацию процессов подготовки и проведения испытаний.
Предложенная концепция проектирования ВИМС с применением информационных технологий Индустрии 4.0 направлена на создание возможности переноса значительной части мероприятий процессов подготовки и проведения испытаний в цифровое пространство для проведения виртуальных испытаний [19]. Применение моделирования позволит расширить условия испытаний, уменьшить количество необходимых натурных испытаний и значительно сократить материальные ресурсы, требуемые для проведения испытаний. Рассмотренная структура ВИМС позволит обеспечить всестороннее исследование объекта испытаний путем проведения полунатурных экспериментов, создание единого информационного пространства для подготовки и проведения испытаний программного обеспечения АС ОУВД.
Представленные предложения целесообразно использовать при формировании направлений научно-исследовательских работ по созданию систем автоматизированного проведения испытаний программного обеспечения образцов авиационной техники военного назначения, так как одним из важнейших аспектов проведения виртуальных испытаний является их скрытность и возможность создания множества различных условий для выполнения проверок по определению соответствия объекта испытаний требованиям заказчика.
Список литературы
1. Тобин Д.С. Информационно-логическая модель процессов разработки программной платформы в органах военного управления // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 9. С. 337 - 348.
2. Голосовский М.С. Моделирование жизненного цикла специального программного обеспечения // Сборник трудов II Всероссийской научно-практической конференции «Южно-Уральская молодежная школа по математическому моделированию». Челябинск: ЮУрГУ, 2015. С. 55 - 62.
3. Tobin D., Bogomolov A., Golosovskiy M. Model of organization of software testing for cyber-physical systems // Studies in Systems, Decision and Control. 2022. Vol. 418. Pp. 51 - 60.
4. Larkin E.V., Bogomolov A.V., Ivutin A.N. Statistical estimations of transaction flows in multi-component information systems // Distributed computer and communication networks: control, computation, communications (DCCN-2017). Материалы Двадцатой международной научной конференции. под общ. ред. В.М. Вишневского. 2017. С. 596 - 603.
5. Голосовский М.С. Информационно-логическая модель процесса разработки программного обеспечения // Программные системы и вычислительные методы. 2015. № 1. С. 59 - 68.
6. Богомолов А.В., Климов Р.С. Автоматизация обработки информации при проведении коллективных сетевых экспертиз // Автоматизация. Современные технологии. 2017. Т. 71. № 11. С. 509 -512.
7. Лисовский А.Л. Оптимизация бизнес-процессов для перехода к устойчивому развитию в условиях четвертой промышленной революции // Экономика и бизнес. Стратегические решения и риск менеджмент. 2018 № 4. С. 10 - 18.
8. Андреев Ю.С., Третьяков С.Д. Промышленный интернет вещей. СПб.: Университет ИТМО, 2019. 54 с.
9. Сирота А.А. Компьютерное моделирование и оценка эффективности сложных систем. М.: Техносфера, 2006. 280 с.
10. Ягольников С.В., Смирнов А.А. Имитационное моделирование ВКО // Воздушно-космическая оборона. Искусство и наука 2013. № 4. С. 44 - 51.
11. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. М.: Мир, 1978. 424 с.
12. Яблочников Е.И., Фомина Ю.Н., Саломатина А.А. Компьютерные технологии в жизненном цикле изделия. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. 188 с.
13. Голосовский М.С. Алгоритмы автоматизированного выявления связей между элементами проекта разработки программного обеспечения // Кибернетика и программирование. 2017. № 6. С. 38 -49.
14. Тобин Д.С., Богомолов А.В., Голосовский М.С. Организация испытаний программного обеспечения для различных моделей его жизненного цикла // Математические методы в технологиях и технике. 2021. № 7. С. 132- 135.
15. Голосовский М.С. Модель расчета оценок трудоемкости и срока разработки информационных систем на начальном этапе жизненного цикла проекта // Программная инженерия. 2016. Т. 7. № 10. С. 446 - 455.
16. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Иностранная литература, 1963. 832 с.
17. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: учебник для вузов. 10-е изд., стер. М.: Высшая школа, 2006. 575 с.
18. Гальцов Е.М., Минаев В.Н., Тунгушпаев А.Т. Методология обоснования задач испытаний и перспектив развития полигонного испытательного комплекса Министерства обороны Российской Федерации. М.: ВИМИ, 2007. 260 с.
19. Солдатов А.С. Концепция создания перспективной информационно-измерительной системы для летных испытаний авиационной техники с применением технологий Индустрии 4.0 // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2021. № 20. С. 167 - 177.
Щербаков Иван Владимирович, старший инженер-испытатель, gniiivm.s@ya.ru, Россия, Щелково, Государственный летно-испытательный центр имени В.П. Чкалова
VIRTUAL SIMULATION AND MODELING SYSTEM FOR AUTOMATED TESTING OF SPECIAL SOFTWARE
I.V. Shcherbakov
The article discusses approaches to building a virtual simulation-and-modeling system for automated testing of software for automated systems for organizing air traffic control. The conceptual foundations for creating a virtual simulation system are outlined, the structure of the system is described, and an informational approach is proposed for evaluating the potential for successful problem solving by the virtual simulation system being developed.
Key words: workstation, virtual simulation system, Industry 4.0, qualimetry software, special software.
Shcherbakov Ivan Vladimirovich, senior test engineer, gniiivm.s@ya.ru, Russia, Shchelkovo, Chkalov State Flight Test Center V.P.
УДК 623.618
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-9-238-244
ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ ЗАЩИТЫ СОВРЕМЕННЫХ СРЕДСТВ РАДИОСВЯЗИ УКВ-ДИАПАЗОНА ОТ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИМПУЛЬСНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ
БОЛЬШОЙ МОЩНОСТИ
С.С. Соколов, С.А. Шинкарев, Ю.В. Федулов, А.К. Зобнин
В статье на основе анализа схем приемного тракта и прямого преобразования обобщенной структуры защиты приемных трактов средств радиосвязи (СРС) разработана структура защиты приемных трактов СРС в условиях воздействия электромагнитных импульсных воздействий большой мощности с учетом возникновения высокочастотных колебаний, воздействующих на последующие каскады приемного тракта. Представлена структура многокаскадных цепей защиты, обеспечивающая постепенное ограничение воздействующего импульса и возможность управления уровнями защиты для обеспечения требуемых значений избирательности, в частности восприимчивости по блокированию, не предъявляемых к УКВ радиоприемникам по существующим стандартам.
Ключевые слова: электромагнитные излучения большой мощности, сверхширокополосные воздействия, радиоэлектронные средства, антенно-фидерные устройства, средства радиосвязи.
В настоящее время существует множество методов борьбы с отдельными группами и видами помех, однако проблема защиты современных средств радиосвязи (СРС) от импульсных воздействий большой мощности далека от своего решения.
Ослабление влияния индустриальных и взаимных помех достигается разносом несущих частот, расположением антенн, кодированием сигналов, применением средств подавления помех, усовершенствования методов компенсации помех, экранированием и т.д.
