Обнаружение радиосигналов с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты

0

Министерство образования Российской Федерации

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Радиотехнический факультет

 

Кафедра                       радиотехники                                                             

Специальность            “Радиотехника”                                                          

 

 

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

 

Тема дипломной работы    Обнаружение радиосигналов с псевдослучайной  перестройкой рабочей частоты                                                                      

 

Пояснительная записка

 

Разработала                                                                Г. В. Наливайко          

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

Зав. кафедрой,  к.т.н.,  проф.                                               Г. В. Макаров             

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

Руководитель,  к.т.н.,  доц.                                         А. Б. Токарев              

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

Консультанты:                                                            В. И. Попов                 

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

                                                                                     А. М. Гольцев             

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

                                                                                                                         

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

                                                                                                                         

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

Нормоконтроль провел                                                       А. Б. Токарев              

Подпись, дата                                       Инициалы, фамилия                           

 

Воронеж  2005

 

 

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Радиотехнический факультет

Кафедра                       радиотехники                                                             

Специальность            “Радиотехника”                                                          

Студентка группы       РТ-011у                                                                                                            Наливайко Галина Васильевна                                 

 

ЗАДАНИЕ
на выпускную квалификационную работу

 

  1. Тема дипломной работы Обнаружение радиосигналов с псевдослучайной                                       перестройкой рабочей частоты                    
    утверждена распоряжением по факультету  №                   от                     2005 г.
  2. Технические условия Ширина подлежащего анализу диапазона частот – 100…1000 МГц; время перестроения приемника на новую частоту – 4 мс;        
    полоса одновременного анализа приемника – 4,8 МГц; число частотных позиций, используемых системой ППРЧ – 32…256; продолжительность использования текущей позиции – 1…10 мс; отношение сигнал/шум по мощности в точке приема – не менее 3;  продолжительность выхода в эфир – 10…30 сек.
  3. Содержание (разделы, графические работы, расчеты и проч.) Расчетные формулы и моделирующая программа для анализа времени наблюдения сигналов ППРЧ системой радиомониторинга. Вероятностная модель и программа моделирования обнаружения узкополосных радиосигналов при панорамном спектральном анализе. Расчетные формулы и моделирующая программа для исследования частоты регистрации факта присутствия ППРЧ-сигналов в области контроля системы радиомониторинга. Разработка рекомендаций по оптимизации обработки при изменении области контроля и/или параметров обнаруживаемых сигналов.                                                                                   

 

 

  1. План выполнения дипломной работы

с “     “                           2005 г.   по  “     “                                     2005 г.

Название элементов
проектной работы

%

Сроки

% выпол­нения

Подпись рук., консульт.

Разработка вероятностной модели

20

01.03.05

20

 

Анализ времени наблюдения ППРЧ-сигнала системой радиомониторинга

10

10.03.05

30

 

Расчет вероятности регистрации этих сигналов системой радиомониторинга

20

01.04.05

50

 

Оптимизация параметров системы радиомониторинга

10

10.04.05

60

 

Работа над экономической частью дипломной работы

20

01.05.05

80

 

Исследование вопросов безопасности жизнедеятельности

10

12.05.05

90

 

Оформление пояснительной записки

10

25.05.05

100

 

Руководитель дипломной работы

                                               Токарев Антон Борисович                              

(Подпись)                                                             ( Фамилия, имя, отчество )                

  1. Дипломная работа закончена

“     “                                         2005 г.                                                                      

                                                              (Подпись дипломника)                       

  1. Пояснительная записка и все материалы просмотрены

Оценка руководителя                                                                                     

Консультанты:                                         В. И. Попов                                   

(Подпись)                                             ( Фамилия, имя, отчество )                

                                                                  А. М. Гольцев                                

(Подпись)                                             ( Фамилия, имя, отчество )                

                                                                                                                         

(Подпись)                                             ( Фамилия, имя, отчество )                

                                                                                                                         

(Подпись)                                             ( Фамилия, имя, отчество )                

  1. Допустить дипломника Наливайко Г. В.                             
    к защите дипломного проекта в Государственной аттестационной комиссии (протокол заседания кафедры №                      от                                  2005 г.)
  2. Назначить защиту на “ “                                 2005 г.

Заведующий кафедрой                                                                  Г. В. Макаров    

(Подпись)                                             ( Инициалы, фамилия )

Декан факультета                                                                 А. В. Муратов   

(Подпись)                                             ( Инициалы, фамилия )       

РЕФЕРАТ

 

         Пояснительная записка 102 с., 21 рисунок, 18 таблиц, 7 источников, 3 приложения.

         Ключевые слова:         РАДИОМОНИТОРИНГ, ППРЧ-СИГНАЛЫ, РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТИ ОБНА­РУЖЕНИЯ,  ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ

         Объект исследования или разработки – широкополосная система радиомониторинга.

         Цель работы – повышение вероятности обнаружения факта использования ППРЧ-сигналов для передачи информации в области контроля широкополосной системы радиомониторинга.

         Метод исследования – статистические методы анализа радиотехнических систем; статистическое моделирование.

         Полученные результаты и их новизна – разработанный метод расчета и программы моделирования позволяют оценивать показатели, характеризующие способность системы радиомониторинга обнаруживать ППРЧ-сигналы. Как следствие, появляется возможность оптимизации параметров системы радиомониторинга.

         Степень внедрения – результаты работы рекомендованы для использования в аппаратуре ОАО “Иркос”.

        

 

 

Содержание

Введение. 7

1  Свойства ППРЧ-сигналов и систем широкополосного радиомони­торинга  9

1.1 Общая характеристика систем радиомониторинга. 9

1.2 Статистические свойства спектральных характеристик случай­ных процессов  10

1.3 Одноканальные методы обнаружения узкополосных радиосигна­лов  15

2  Исследование возможности регистрации используемых системой ППРЧ частотных позиций. 19

2.1 Физические условия, при которых производится попытка        регистрации активной частотной позиции сигнала ППРЧ. 19

2.2 Анализ продолжительности наблюдения частотных позиций        сигналов ППРЧ при широкополосном радиомониторинге. 20

2.3  Расчет полной вероятности регистрации отдельной произвольно выбираемой частотной позиции сообщения. 22

2.4 Вероятностный анализ числа многократно регистрируемых  частотных позиций. 24

3  Оптимизация параметров системы радиомониторинга для вскрытия факта использования ППРЧ сигналов в контролируемой области частот. 27

4 Организационно-экономическая часть. 37

4.1 Прогнозная оценка НИР. 37

4.2 Организация и планирование НИР. 38

4.3 Определение   целесообразности   проведения  НИР и  общенаучного эффекта  51

5 Безопасность и экологичность работы оператора ЭВМ.. 53

5.1 Безопасность работы оператора ЭВМ.. 53

5.2 Экологичность. 67

Заключение. 72

Список литературы.. 73

Приложение А. Оценка характеристик одноканального алгоритма обнаружения узкополосных сигналов. 74

Приложение Б. Исследование частоты наблюдения позиций ППРЧ сигналов на панорамном спектроанализаторе. 84

Приложение В. Исследование вероятности многократной регистрации позиций ППРЧ. 91


Введение

Для обеспечения надежной связи в условиях воздействия организованных и непреднамеренных помех, а также многостанционного доступа при работе в пакетных радиосетях современные системы передачи информации часто используют сигналы с расширением спектра. Под расширением спектра понимается способ передачи информации, при котором сигнал занимает полосу частот более широкую по сравнению с полосой, минимально необходимой для передачи информации; расширение полосы частот сигнала обеспечивается специальным кодом, который не зависит от передаваемой информации; для последующего сжатия полосы частот сигнала и восстановления данных на приемной стороне также используется специальный код, аналогичный коду в передатчике и синхронизированный с ним.

Методы расширения спектра могут базироваться на модуляции любого из параметров сигнала: амплитуды, фазы, частоты, временного положения (задержки) сигнала. Основными, широко применяемыми методами расширения спектра являются в настоящее время:

1) метод непосредственной модуляции несущей псевдослучайной последовательностью (ПСП);

2) метод псевдослучайной перестройки рабочей частоты (ППРЧ);

3) метод псевдо-временной импульсной модуляции (ПВИМ);

4) метод совместного (комбинированного) использования различных методов расширения спектра.

Важнейшими особенностями, отличающими системы радиосвязи, в которых применяются сигналы с расширением спектра, являются:

1) повышенная помехоустойчивость;

2) энергетическая скрытность;

3) возможность обеспечения кодового разделения сигналов при многостанционном доступе;

4) способность противостоять преднамеренным помехам;

5) повышенная пропускная способность;

6) возможность высокоточного измерения времени прихода сигналов.

Перечисленные особенности, являющиеся безусловным плюсом для самих систем передачи информации, одновременно являются факторами, существенно осложняющими работу систем радиомониторинга. Не только вскрытие алгоритма перестройки параметров сигналов, но даже задача выявления факта применения подобных сигналов оказывается очень сложной. Проявляется это в том, что типовые системы радиомониторинга, как правило, регистрируют работу систем передачи информации, использующих сигналы с расширенным спектром, как некоторые помехи. Для выделения же из громадного множества естественных и искусственных помех тех сложноструктурированных сигналов, которые используются для передачи информации, требуется весьма быстродействующая аппаратура и специальные алгоритмы обработки данных.

Целью данных исследований является оценка возможности использования уже имеющихся систем радиомониторинга для выявления факта использования для передачи информации в некотором диапазоне частот сигналов с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты (ППРЧ). При использовании подобных сигналов скрытность достигается за счет попеременного использования для передачи информации большого набора частотных позиций. В результате, средняя (на большом интервале времени) мощность, приходящаяся на каждую подобную позицию, оказывается сопоставимой с естественным аддитивным шумом, что является существенным препятствием для обнаружения подобных сигналов. Вместе с тем, мгновенная мощность, сопровождающая передачу информации на данной частоте, является достаточно большой, чтобы быть зафиксированной системой радиомониторинга, что открывает возможность фиксации факта применения для передачи информации ППРЧ-сигналов. Задачей дипломного проектирования является оценка вероятности того, что при наличии достаточно большого времени наблюдения используемые в некотором диапазоне частот ППРЧ-сигналы будут зарегистрированы и верно классифицированы.

1  Свойства ППРЧ-сигналов и систем широкополосного
              радиомониторинга

Данный раздел содержит общую характеристику систем радиомониторинга, свойств ППРЧ-сигналов, а также базовые математические соотношения, определяющие возможность фиксации системой радиомониторинга радиочастотного всплеска, вызванного активизацией отдельной частотной позиции.

1.1 Общая характеристика систем радиомониторинга

Под радиомониторингом обычно понимают [ 1 ] комплексное исследование радиообстановки, включающее:

1) определение числа сигналов в анализируемой полосе частот;

2) оценку параметров обнаруженных сигналов;

3) накопление, хранение и статистическую обработку этой информации.

Наиболее важные задачи радиомониторинга относятся к области широкополосной обработки. Именно такой подход позволяет одновременно оценивать количество и параметры всех действующих в данный момент сигналов, исследовать корреляцию между моментами их появления в эфире и на этой основе определять их принадлежность и выявлять взаимодействующие источники радиоизлучения (ИРИ).

По отношению к полосам одновременного контроля современных систем радиомониторинга излучения многих современных систем передачи информации могут рассматриваться как относительно узкополосные. В частности, при передаче информации с использованием ППРЧ-сигналов общая полоса частот может составлять сотни мегагерц, однако в каждый отдельный момент времени для радиоизлучения задействуется какая-то конкретная частотная позиция, а потому мгновенная ширина спектра составляет уже десятки - сотни килогерц, что позволяет характеризовать подобное колебание как локально-узкополосное. В связи со сказанным, для оценки возможности использования широкополосных систем радиомониторинга для обнаружения ППРЧ-сигналов необходимо уточнить способность подобных систем регистрировать узкополосные радиоимпульсы.

В большинстве используемых для передачи информации радиодиапазонов уже в настоящее время радиообстановка является весьма сложной и с каждым годом загруженность оси частот радиоизлучениями лишь возрастает. По этой причине даже в небольшой (порядка 2...10 МГц)  полосе частот могут сосуществовать десятки и сотни узкополосных радиосигналов. В связи с этим, для разделения данных, относящихся к различным ИРИ, системы радиомониторинга очень часто оперируют с данными спектрального анализа обстановки в контролируемой полосе частот. Следовательно, начать анализ свойств ППРЧ-сигналов и систем радиомониторинга следует с исследования их спектральных характеристик.

1.2  Статистические свойства спектральных характеристик
        случайных процессов

1.2.1 Особенности формирования спектральных характеристик

Если анализируемый процесс uвх(t) представлен совокупностью N отсчетов uвх(kT), взятых с интервалом дискретизации T, то основной его спектральной характеристикой будет результат дискретного преобразования Фурье (ДПФ)

= .

(1.1)

Получаемые в соответствии с (1.1) величины  являются коэффициентами комплексного ряда Фурье, характеризующими спектральные составляющие процесса uвх(t) на частотах  f = n/NT  (0≤n<N).  При вещественном входном сигнале эти коэффициенты формально позволяют производить спектральный анализ процесса uвх(t) в полосе частот шириной 1/2T (для более высоких частот, соответствующих N/2 ≤ n < N, формула (1.1) дает комплексно-сопряжен­ные значения = ). Эта полоса может примыкать к нулевой частоте или располагаться в высокочастотной области. Радиосигнал um(t) с частотой fm и полосой dfm характеризуется при этом

dnm = NT ∙ dfm

(1.2)

спектральными отсчетами  =  (0 ≤ q < dnm),  где  nm – номер начального отсчета, определяемый частотой fm.

1.2.2 Статистические свойства ДПФ шумовой выборки

Пусть анализируемый процесс uвх(t) получен в результате дискрети­зации лишь нормального шума ξ(t), причем интервал дискретизации T выбран так, что отсчеты  uвх(kT)  можно считать некоррелированными друг с другом [ 2 ]. Последова­тельность отсчетов ξ(k) в этом случае будет стационарной, обладающей нулевым математическим ожиданием и эффективным значением .

В подобном случае реальная часть преобразования

ζ1 = Re{ } =

(1.3)

и мнимая часть преобразования

ζ 2 = Im{  } =

(1.4)

оказываются независимыми нормальными случайными величинами с нулевым математическим ожиданием и дисперсией  Dζ = 0.5∙/N  при всех  n  за исключением  n=0 и n=N/2, при кото­рых  ζ2 = Im{ } ≡ 0, а реальная часть ζ1 обладает удвоенной дисперсией D0 = /N.

Доказательство:

Во-первых, учитывая, что uвх(kT) = ξ(k),  и что  m1{ξ(k)} = 0, имеем

m1{ ζ1 } =   =  = 0.

Во-вторых, несложно убедиться, что при n ≠ 0 и n ≠ N/2

  =   =  N / 2.

(1.5)

 

 

Учитывая нулевое математическое ожидание величин ζ1 и ζ2, запишем

D{ ζ1 } =  = . 

Так как все отсчеты исходной последовательности имеют одинаковую дисперсию , то с учетом (1.5), получаем

D{ ζ1 } =  = 0.5∙ / N.

(1.6)

Дисперсия ζ2 рассчитывается аналогично и имеет совпадающее с (1.6) значение.

Можно также доказать, что реальная и мнимая части ДПФ нормальной дискретной последова­тельности независимы друг по отношению к другу. Для определения взаимной корреляции отсчетов ДПФ определим

m1{ × } =  =

       =   =

Нулевое значение взаимной корреляции подтверждает, что спектральные отсчеты различ­ных частот являются друг по отношению к другу независимыми случайными величинами. Ненулевой же результат, соответствующий случаям n+m = 0  и  n+m = N,  является следствием хорошо известного свойства ДПФ, согласно которому отсчеты ДПФ с номерами  n  и  (–n),  а также  n  и  (N–n)  являются комплексно-сопряженными величинами.

1.2.3 Статистические свойства ДПФ смеси полезных сигналов и шума

Если анализируемый процесс uвх(t) представляет собой смесь шума с набором узкополосных сигналов, то отсчеты uвх(kT) будут некоррелированными нормальными случайными величинами с математическим ожиданием, изменяющи­мся в соответствии с uсигн(t) =. Поскольку преобразование Фурье является линейным, то отсчеты ДПФ смеси можно рассчитывать как сумму величин , соответствующих шуму, и значений

 = = ,

(1.7)

где Sn – амплитуда, Ψn – фаза спектральной составляющей суммарного колебания на частоте  fn = n / NT.  Амплитуда Sn может быть значительной, если частота  fn  принадлежит спектру хотя бы одного из сигналов  um,  или нулевой,  если  fn  соответствует промежутку между спектрами сигналов.

Итак, отсчеты БПФ смеси сигналов и шума можно считать независимыми нормальными случайными величинами, которые по статистическим свойствам делятся на два класса:

шумовые отсчеты

m1{ ζ1(r)(n) } = m1{ ζ2(r)(n) } = 0,

D{ ζ1(r)(n) } = D{ ζ2(r)(n) } =  = σζ2

(1.8)

и сигнальные отсчеты

m1{ζ1(n)} = Re{},  m1{ζ2(n)} = Im{},

D{ ζ1(n) } = D{ ζ2(n) } =  = σζ2 .

(1.9)

 

1.2.4 Статистические характеристики энергетического спектра процесса

Если объектом спектрального анализа выступает распределение амплитуд спектральных составляющих, а фазовый спектр сигнала не представляет интереса, то вместо комплексного спектра (1.1)  при обработке выгоднее использовать усредненный энергетический спектр

XR (n) = ,

(1.10)

где                          =

(1.11)

- комплексный спектр отдельной  r-й  выборки (1 ≤ r ≤ R),  R – число усредняемых спектров, определяемое числом независимых выборок анализируемого случайного процесса  uвх(t).

Особенностью усредненного спектра (1.10) является возможность эффективно накапливать информацию из многих выборок, что позволяет существенно снизить дисперсию получаемых значений по сравнению со случаем R = 1.

Применительно к воздействию, состоящему из шума и набора узкополосных сигналов, возможный вид энергетического спектра показан на рисунке 1.

Рисунок 1 - Пример усредненного энергетического спектра анализируемого случайного процесса для полезных сигналов с равномерной по частоте спектральной плотностью мощности

Для определения статистических свойств усредненного энергетического спектра учтем, что согласно [ 3, c. 363 ] сумма вида

Ψ( λ, J, a1, …aL ) =

где  – независимые стандартные нормальные случайные величины, подчиняется нецентральному ( a, λ, J, δ ) – распределению с  J  степенями свободы  и  параметром нецентральности

δ = .

Учитывая (см. (1.8), (1.9)), что реальные и мнимые части отсчетов спектра имеют одно и то же эффективное значение σζ  сумму (1.10) можно представить в виде

XR (n) = .

С учетом определяемой (1.8) и (1.9) разницы в математических ожиданиях при разных  n,   приходим к следующему заключению:

  1. Для шумовых отсчетов усредненный энергетический спектр представляет собой случайную величину, подчиняющуюся центральному –распределению с J = 2×R степенями свободы и параметром

λ = = .

(1.12)
  1. Применительно к сигнальным отсчетам спектр (1.10) подчиняется нецентральному –распределе­нию с параметрами

a = 0,    λ = = ,   J = 2×R,   δ =  = ,

(1.13)

где Sn – амплитуда сигнальной составляющей спектра на частоте  fn = n / NT.

1.3  Одноканальные методы обнаружения узкополосных радиосигналов

1.3.1    Базовый алгоритм обнаружения узкополосных сигналов

С учетом проведенного выше анализа статистических свойств спектральных характеристик можно утверждать, что если в некотором частотном поддиапазоне действует лишь шум (гипотеза H0), то совместная плотность вероятности соответствующих спектральных отсчетов имеет вид

,

(1.14)

где  - центральное –распределение с 2×R степенями свободы и параметром распределения λ, определяемым (1.12);

Если же в поддиапазоне частот имеется некоторый узкополосный сигнал, то плотность вероятности принимает вид

,

(1.15)

где  - нецентральное   – распределение с 2×R степенями свободы и параметрами, определяемыми (1.13).

Тогда логарифм отношения правдоподобия гипотез H1 и H0 [ 4 ] приобретает вид

,

(1.16)

где  - обобщенная гипергеометрическая функция

= .

(1.17)

Итак, оптимальное правило регистрации радиосигнала в некотором частотном поддиапазоне заключается в том, что для совокупности полученных отсчетов  xn  обобщенного спектра (1.10) рассчитывается статистика (1.16) и сопоставляется с некоторым порогом. При превышении порога принимается решение о наличии сигнала, а при малом значении величины  L(x) – считается, что в этом диапазоне наблюдается лишь шум.

1.3.2    Проблемы практической реализации обнаружения сигналов

Практическое применение полученного выше правила (1.16) осложняется тем, что для расчета статистики  ln L(x)  необходимо знать интенсивность шума, на фоне которого происходит обнаружение, ширину спектра обнаруживаемого сигнала, а также распределение интенсивности сигнала по его спектру. С другой стороны, если бы подобные сведения были практически доступны, то надобность в радиомониторинге фактически бы исчезла, а без перечисленных данных на основе максимизации статистики (1.16) можно построить оптимальный алгоритм обнаружения-оценивания параметров сигнала. Но подобный алгоритм неизбежно будет обладать очень низким быстродействием из-за необходимости сопоставлять огромное число потенциально допустимых гипотез (математически это выражается в виде поиска глобального максимума сложной функции большого числа аргументов).

Вместе с тем, применительно к наиболее узкополосным сигналам, спектр которых включает лишь один спектральный отсчет, использование статистики (1.16) сводится к сравнению с некоторым порогом этого одного отсчета, а обнаружение более широкополосного сигнала можно выполнять путем предварительного выделения подмножества сигнальных отсчетов и их последующего объединения (группирования), как это показано в [ 1 ]. Там же можно найти и способ оценивания интенсивности шума, на фоне которого выполняется поиск сигналов.

Для оценки вероятностей правильного обнаружения сигналов подобным способом воспользуемся статистическим моделированием. Используя программу, приведенную в приложении А, можно получить кривые обнаружения для сигналов, спектры которых имеют ширину в  1…20  отсчетов дискретного спектра.  Некоторые из таких графиков представлены на рисунках 2 и 3. Из представленных данных видно, что даже при не слишком большом отношении сигнал/шум   h2min ≥ 10 ∙ log10( 14 ) ≈ 11,5 дБ  (без усреднения спектра)  или
h2’min ≥ 10 ∙ log10( 4,5 ) ≈ 6,5 дБ  (с усреднением спектра)  вероятность пропуска полезного сигнала становится малой. Как следствие, при обнаружении ППРЧ-сигналов, суть проблемы заключается не в регистрации отдельных всплесков интенсивности, порождаемых использованием конкретной частотной позиции, а в выявлении расположения этих позиций на оси частот и в объединении зарегистрированных всплесков в единый ППРЧ-сигнал.

Рисунок 2 - Качественные характеристики одноканального алгоритма обнаружения сигнала, спектр которого представлен dnm = 4  отсчетами при использовании малого числа усреднений  R

Рисунок 3 - Качественные характеристики одноканального алгоритма обнаружения сигнала, спектр которого представлен  dnm = 4 отсчетами при использовании различного числа усреднений  R

2  Исследование возможности регистрации
             используемых системой ППРЧ частотных позиций

2.1  Физические условия, при которых производится попытка
       регистрации активной частотной позиции сигнала ППРЧ

Пусть в области частот шириной ∆F = 100…1000 МГц  время от времени помимо регулярных радиосигналов с длительностями, превышающими
1 секунду, может наблюдаться передача информации с использованием сигналов ППРЧ. Особенность этих сигналов в том, что для передачи сообщения используется не одна несущая, а M = 32…256 разнесенных по отношению друг к другу частот, хаотично располагающихся в некотором частотном диапазоне шириной ∆FППРЧ = 50…150 МГц. При общей длительности сообщения  Tс =
= 1…10 секунд  каждая частота используется кратковременно  τизл 1 = 0,5…10 мс (плюс пауза на смену частотной позиции до 10 % τизл 1); при этом ширина занимаемого одномоментно канала связи (частотной позиции) составляет ориентировочно десятки килогерц, т.к. излучается не косинусоида, но сложное по структуре колебание, соответствующее передаваемой информации. При длительной работе в эфире системы ППРЧ с неизменным набором частотных позиций спектральные всплески на частотах этих позиций станут повторяющимися, что позволит классифицировать их именно как принадлежащие ППРЧ сигналам, однако из-за ограниченной длины сообщения обнаружить указанные повторения весьма проблематично.

Для вскрытия факта передачи сообщения с использованием ППРЧ производится циклический панорамный анализ спектра в контролируемой полосе частот ∆F, однако из-за ограниченных возможностей аппаратуры полоса одновременного анализа Пf составляет лишь малую часть контролируемой области частот (для аппаратуры ОАО “Иркос”, например, это величина порядка Пf ≈ 4,8 МГц, причем временные отсчеты берутся с частотой дискретизации Fд = 12,8 МГц, а интервал между отсчетами спектра составляет f1 = 6,25 кГц).  Для повышения достоверности результатов спектрального анализа может выполняться накопление  R  идущих подряд спектральных оценок, после чего производится перестроение приемника на новую полосу анализа. Учитывая время накопления временной выборки, преобразование отсчетов в спектральную область и паузу на перестроение приемника можно полагать, что на обработку каждой из полос анализа  Пf  уходит

τобр 1 = τперестр + R ∙ τвыб ,

(2.1)

где τперестр ≈ 4 мс – время перестроения приемника системы радиомониторинга на новую частоту,  τвыб ~ 0,32 мс – время взятия (и обработки) отдельной выборки.

В описанных условиях попытаемся оценить, сколь вероятной окажется регистрация спектрального всплеска, порождаемого использованием частотной позиции, при панорамном спектральном анализе.

2.2  Анализ продолжительности наблюдения частотных позиций
       сигналов ППРЧ при широкополосном радиомониторинге

Выберем из общего числа используемых системой ППРЧ частотных позиций  M  какую-то произвольную  m-ю  по порядку и рассмотрим один произвольный по порядку случай активности этой частотной позиции. Если он совпал по времени с моментом взятия выборки в соответствующей полосе частот, то максимально возможная продолжительность фрагмента радиосигнала, “захваченного” системой радиомониторинга, составит

τmax = min ( τизл 1 ; R ∙ τвыб ),

(2.2)

а при рассогласовании моментов начала анализа и перестроения системы ППРЧ  это время будет меньше.

Продолжительность наблюдаемой выборки радиосигнала на  m-й  частотной позиции при очередном ее выходе в эфир – это случайная величина. Обозначим ее ξ.  Для выяснения ее закона распределения учтем, что как момент выхода в эфир радиосигнала, так и момент перехода к анализу нужной полосы частот – случайны. Для удобства расчетов привяжем ось времени к моменту контроля именно той  (l-й)  полосы частот, которая содержит  m-ю  частотную позицию, а выход в эфир сигнала будем полагать равновероятным в пределах цикла анализа системы радиомониторинга, составляющего по продолжительности

τцикла = L ∙ τобр 1,

(2.3)

где  L – число полос в области обзора;  τобр 1 – время обработки отдельной полосы анализа, определяемое (2.1).

Подобный подход проиллюстрирован на рисунке 4. При попадании момента активизации  m-й  частотной позиции в интервал от  минус τизл 1  до  R∙τвыб  период использования этой частотной позиции хотя бы частично совпадает с временем анализа  l-й  полосы спектра и, следовательно, потенциально возможна регистрация данного факта. Если же активизация позиции придется на прочую часть цикла, то из-за неперекрытия интервалов излучения и контроля наблюдение частоты принципиально невозможно. Полное перекрытие области контроля и интервала выхода частоты в эфир возможно наблюдать на протяжении  τmax  миллисекунд,  а все прочие (промежуточные) значения оказываются между собой равновероятными. Обобщая изложенное, в соответствии с геометрическим методом расчета вероятностей для плотности вероятности СВ  ξ  получаем в итоге выражение

Wξ (x) = ,
для  0 ≤ x ≤ τmax.

(2.4)

Рисунок  4 – К расчету распределения времени наблюдения активной позиции

Округляя время наблюдения  ξ  до целого числа выборок  η,  для случайной величины  η  на основании (2.4) можно получить следующие вероятности:

 

(2.5)
 

(2.6)

где                      

(2.7)

– максимальное возможное число выборок в интервале перекрытия, [∙] – знак взятия целой части числа.

Для проверки корректности проделанных рассуждений была создана моделирующая программа, приведенная в приложении Б.  Ее результаты подтверждают правильность соотношений (2.4) – (2.7).

2.3  Расчет полной вероятности регистрации отдельной произвольно выбираемой частотной позиции сообщения

Для регистрации факта использования частотной позиции недостаточно лишь перекрытия временных интервалов излучения и контроля. Необходимо также, чтобы порожденный этим излучением спектральный всплеск оказался выше порога обнаружения. Естественно, протяженность  ξ  временного интервала, а значит и число выборок  η,  на протяжении которых наблюдается данная частотная позиция, влияют на возможность ее регистрации.

Первоначально рассмотрим вариант, при котором перестроение приемника системы радиомониторинга с одной полосы анализа на другую производится после снятия и обработки  R  выборок, однако каждая из этих выборок обрабатывается независимо от остальных, а решение о наличии на каких-то частотах сигналов принимается, если порог обнаружения превышается хотя бы в одной из этих  R  выборок. Согласно анализу, проведенному в п. 2.2,  число выборок  η,  на протяжении которого при очередном выходе в эфир системой радиомониторинга будет наблюдаться некоторая  m-я  частотная позиция, является целочисленной случайной величиной.  Случай  η = 0  соответствует, например, несовпадению по частоте позиции излучения и области контроля и, как следствие, условная вероятность регистрации частотной позиции для этого случая равна нулю.  Случай  η = 1  означает наблюдение частотной позиции в течение одной выборки и, соответственно, условная вероятность ее регистрации для различных соотношений сигнал/шум определяется кривыми, аналогичными помеченным  “R = 1”  на рисунке 2.  Наконец, учитывая отсутствие усреднения спектра и независимую обработку каждой из выборок, случаю  η = r > 1  соответствует условная вероятность

P{ ЧП будет зарегистрирована | η = r } = ,

(2.8)

где  p0 – определяемая по аналогии с рисунком 2 (линии  “R = 1”) вероятность регистрации спектрального всплеска по отдельной выборке.

Объединяя перечисленные случаи на основе формулы полной вероятности, для безусловной вероятности регистрации  m-й  частотной позиции при ее очередном выходе в эфир получаем выражение

Pрег 1 = P{ ЧП будет зарегистрирована } = .

(2.9)

где вероятность  P{ η = r }  в зависимости от значения величины  τизл 1  рассчитывается либо по формуле (2.5), либо согласно (2.6).

Рассмотрим теперь альтернативный случай, когда в системе радиомониторинга используются усредненные спектры, рассчитываемые по всем  R  выборкам, накапливаемым между перестроениями приемника. Из-за рассинхронизации моментов излучения и контроля, излучаемая сигналом ППРЧ
m-я частотная позиция вместо интервала  R∙τвыб  наблюдается лишь в течение случайного времени  ξ.  В связи с этим, порождаемый активностью данной  позиции спектральный всплеск будет иметь меньшую интенсивность. Конкретному значению  ξ  времени наблюдения, будет соответствовать эффективная интенсивность, уменьшенная в   ξ / (R∙τвыб)  раз, и, как следствие, меньшая вероятность регистрации частотной позиции.  В связи со сказанным, параметры нецентрального –распределе­ния каждого из отсчетов спектра ППРЧ-сигнала составляют

a = 0,    λ = = ,   J = 2×R,   δ =  = ,

(2.10)

а вероятность регистрации соответствующего спектрального всплеска (вероятность превышения порога хотя бы одним из  dnm  отсчетов) составляет

,

(2.11)

где параметры распределения пересчитываются из амплитуд составляющих  Sn  в соответствии с (2.10).

Некоторые из вероятностей (2.11) могут быть получены непосредственно по рисункам 2, 3, а другие рассчитаны по аналогии с ними.

2.4  Вероятностный анализ числа многократно регистрируемых
частотных позиций

Основой решения о наличии в контролируемой области частот ППРЧ сигналов является многократная регистрация на большой совокупности частот кратковременных спектральных всплесков с похожей шириной спектра. При передаче в разное время сигналами ППРЧ различных сообщений число позиций  Mрег,  которые реально удастся зарегистрировать, конечно, будет случайным образом изменяться. Попытаемся оценить вероятностные свойства этой случайной величины.

Если длительность передаваемого сообщения составляет  Tc  миллисекунд, то общее число частотных позиций, которые будут хаотично сменяя друг друга появляться и исчезать в эфире, составит

A = .

(2.12)

Рассмотрим очередной  a-й  отрезок сообщения длительностью в одну частотную позицию. Вероятность того, что на этом отрезке будет использована и (более того) зарегистрирована конкретная  m-я  частотная позиция равна

p1 = ,

(2.13)

где  Pрег 1 – безусловная вероятность регистрации частотных позиций при их очередном выходе в эфир, рассчитываемая в соответствии с (2.9) или (2.11).

Учитывая малую величину вероятности  p1  и большое общее число частотных позиций, составляющих передаваемое сообщение,  можно прийти к выводу, что случаи регистрации конкретной  m-й  частотной позиции будут представлять собой пуассоновский поток событий. В соответствии с этим, для общего числа  ς  случаев регистрации конкретной  m-й  частотной позиции за время передачи всего сообщения будут справедливыми следующие вероятности  [ 6 ]

 

(2.14)

– вероятность того, что  m-я  позиция не будет зарегистрирована ни разу;

 

(2.15)

–  m-я  позиция будет зарегистрирована только  1  раз.

В результате, вероятность того, что конкретная  m-я  позиция будет зарегистрирована по меньшей мере дважды  может быть рассчитана по формуле

p2 =  .

(2.16)

         Наконец, обратим внимание на тот факт, что вероятность (2.16) относится в равной мере ко всем  M  используемым ППРЧ-сигналом частотным позициям, а их регистрации происходит относительно независимо друг от друга. В результате, общее число частотных позиций  Mрег ,  которые удастся зарегистрировать за время передачи текущего сообщения, будет представлять собой биномиальную случайную величину, характеризуемую рядом распределения

.

(2.17)

Для проверки правильности данного результата было создано тестовое приложение, моделирующее процесс регистрации частотных позиций ППРЧ сигнала, приведенное в приложении В.  Полученные с помощью этого приложения гистограммы весьма точно сходятся с результатами расчетов по формулам (2.16), (2.17), что служит доказательством корректности произведенного анализа. Наиболее важные из полученных результатов будут рассмотрены и проанализированы ниже (в главе 3) при исследовании возможностей оптимизации параметров системы радиомониторинга для поиска в контролируемой области частот ППРЧ-сигналов.

 

3  Оптимизация параметров системы радиомониторинга для вскрытия факта использования ППРЧ сигналов в контролируемой области частот

Как показывают результаты статистического моделирования, осуществляемого на основе программы из приложения В, успешность поиска ППРЧ-сигналов в контролируемой области частот существенно зависит от продолжительности сообщений, размера области поиска, числа используемых для передачи информации частотных позиций, интенсивности ППРЧ-сигнала (хотя и не столь значительно, как ожидалось)  и еще ряда параметров. Большинство из перечисленных параметров не могут быть изменены разработчиком (или оператором), т.к. определяются внешними обстоятельствами. Однако есть и параметры, выбираемые на этапе проектирования и/или использования системы. В частности, характеристики работы системы радиомониторинга существенно улучшаются при использовании приемника с меньшим временем перестроения на новую частоту, т.к. время, затрачиваемое на завершение переходных процессов, оказывается сопоставимым или даже превышающим время накопления (обработки) данных. Выигрыша по данному параметру можно добиться и, например, используя два (и более) независимых тракта приема, управляемых единым блоком управления, и поочередно подключаемых в качестве источников исходных данных. Понятно, однако, что подобный экстенсивный подход связан с существенно большей стоимостью используемой аппаратуры.

Вместе с тем, есть и еще один важный параметр, существенно влияющий на результаты статистического моделирования, изменение которого не требует никаких материальных затрат. Это число выборок  R,  обрабатываемых системой радиомониторинга до перестроения на новую частоту. Рассмотрим поподробнее результаты статистического моделирования, представленные на рисунках 5-9  и характеризующие попытку регистрации слабого
( h2 = 3 ), но продолжительного ( Ts = 40 сек ) ППРЧ-сигнала.

Рисунок 5 – Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при первом наборе параметров моделирования и R = 3

Рисунок 6 – Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при первом наборе параметров моделирования и R = 6

Рисунок 7 – Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при первом наборе параметров моделирования и R = 10

Рисунок 8 – Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при первом наборе параметров моделирования и R = 16

Рисунок 9 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при первом наборе параметров моделирования и R = 20

Как видно, за счет регулировки числа усредняемых спектральных выборок можно добиться того, что более половины (а именно, 17…18  из  M = 32)  частотных позиций ППРЧ-сигнала окажутся, как правило, по меньшей мере дважды зарегистрировано системой радиомониторинга. Для понимания зависимости наиболее вероятного числа многократно зафиксированных позиций  Mрег  от  R  полезно учесть следующие эффекты:

1) при малом числе усредняемых выборок  R  значительная доля всего времени наблюдения тратится на перестроение с частоты на частоту, т.к. интервал перестроения приемника  τперестр  многократно превышает время наблюдения и обработки спектральной выборки  τвыб;

2) при увеличении числа усредняемых выборок до  R ≈ τизл 1 / τвыб  доля времени, непроизводительно затрачиваемого на перестроение приемника, уменьшается, а вероятность корректной регистрации спектрального всплеска возрастает, что позволяет получить близкое к максимуму значение  Mрег;

3) дальнейшее увеличение параметра  R  сопровождается с одной стороны все лучшим соотношением времени обработки данных ко времени перестроения приемника по частоте, но, с другой стороны, энергия кратковременно наблюдаемого фрагмента  ППРЧ-сигнала теперь “растягивается на всю длину совокупности усредняемых спектров”, что влечет уменьшение эффективного соотношения сигнал/шум. В результате, формируется протяженный участок значений  R,  в пределах которого  Mрег  почти не меняется.

4) наконец, при избыточно большом R влияние снижения эффективного соотношения сигнал/шум, определяемое (2.10), “перевешивает” увеличение времени взятия выборок и эффективность работы системы начинает существенно падать.

Итак, при использовании усредненного спектра (1.10) в качестве основы выявления частотных позиций, используемых ППРЧ-сигналами, наблюдается достаточно большой диапазон рекомендуемых значений параметра R, обеспечивающих близкое к максимально возможному число многократно регистрируемых частотных позиций Mрег.

Для завершения рассмотрения данного случая полезно сопоставить полученные данные с результатами, получаемые при индивидуальной обработке каждой из  R  выборок, т.е. при отказа от усреднения спектров. Соответствующие результаты моделирования показаны на рисунке 10. Полученные данные свидетельствуют о наличии проигрыша по  Mрег  (наиболее вероятное значение уменьшилось до  7,3  вместо  11, 1).  Подобный проигрыш вызывается малой вероятностью обнаружения слабых сигналов  ( h2 = 3 )  при использовании неусредненного спектра.

С целью проверить работу системы радиомониторинга в других условиях повторим совокупность проведенных экспериментов, сократив длительность сигнала ППРЧ и увеличив соотношение сигнал/шум. Соответствующие данные иллюстрируются рисунками 11-17.

Рисунок 10 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при первом наборе параметров моделирования,  R = 20  и отказе от использования усредненного спектра

 

Рисунок 11 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при втором наборе параметров моделирования и R = 2

Рисунок 12 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при втором наборе параметров моделирования и R = 4

Рисунок 13 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при втором наборе параметров моделирования и R = 10

Рисунок 14 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при втором наборе параметров моделирования и R = 16

Рисунок 15 - Результаты анализа числа зарегистрированных частотных позиций ППРЧ сигналов при втором наборе параметров моделирования и R = 20

Из приведенных данных видно, что наличие большого диапазона допустимых значений параметра  R  сохраняется и в этом случае, однако наиболее вероятное число регистрируемых частотных позиций  Mрег оказывается (из-за уменьшения продолжительности ППРЧ-сигнала) значительно меньшим.

Рисунок 16 - Число регистрируемых частотных позиций ППРЧ сигнала при втором наборе параметров,  R = 16  и отказе от усреднения спектров

Рисунок 17 - Число регистрируемых частотных позиций ППРЧ сигнала при втором наборе параметров,  R = 24  и отказе от усреднения спектров

Сведения, приведенные на рисунках 16-17, в отличие от данных с рисунка 10, показывают, что при втором наборе параметров отказ от усреднения спектра влечет увеличение  Mрег,  т.е. повышение эффективности работы системы радиомониторинга. Причиной подобного отклонения является то, что независимый анализ выборок ликвидирует характерный для усредненного спектра негативный эффект “уменьшения эффективного значения сигнал/шум”.  С другой стороны при большом отношении сигнал/шум вероятность успешной регистрации спектрального всплеска даже по одной выборке оказывается относительно большой, что и позволяет успешно обходиться без усреднения.

Итак, проведенные в главах 2…3 исследования и приведенная в приложении В  моделирующая программа позволяет количественно анализировать способность системы радиомониторинга выявлять частотные позиции, используемые ППРЧ сигналами.  На этой основе можно не только оценивать способность системы радиомониторинга выявлять факты использования ППРЧ-сигналов в контролируемой области частот, но и оптимизировать параметры этой системы для наиболее эффективного решения подобной задачи.


4 Организационно-экономическая часть

4.1 Прогнозная оценка НИР

Проблема оценки эффективности НИР возникает при планировании научной работы и при подведении итогов проведенного исследования. Необходимость предварительного определения научного, технического и экономического уровня исследований обуславливается ограниченностью ресурсов сферы науки, неопределенностью результатов и, в то же время, требованием получения наибольшей отдачи. Сложно заранее количественно оценить уровень научно-технической разработки, а, следовательно, и перспективность самой НИР. В силу этих обстоятельств, для предварительной оценки уровня НИР использован экспертный метод.

В таблице 1 приведены выявленные группой экспертов критерии и оценки научной перспективности исследования.

Таблица 1 - Критерии и оценки перспективности НИР

Критерий

Шкала критерия

Оценка критерия, балл

Имеющийся опыт работы в этой области

Частично работали в данном направлении

-1

Вероятность решения поставленной задачи

Более 80%

+2

Возможность и широта внедрения результатов НИР

Результаты могут быть широко внедрены в будущем, но потребуется реклама и информационная работа

+1

Всего

-

+2

Сумма набранных оценок (баллов), как видно из таблицы 1, положительна, следовательно, можно сделать вывод о том, что проводимая НИР является эффективной.

 

5.2 Организация и планирование НИР

Планирование НИР проводится с целью определения средств и ресурсов, требуемых для ее проведения, расчета трудоемкости и цены темы, а также сроков выполнения отдельных работ с помощью метода сетевого моделирования.

5.2.1 Расчет трудоемкости НИР

Работы НИР, связанные с теоретическими изысканиями, не поддаются нормированию, поскольку включают в большей мере практически неповторяющиеся работы, отличающиеся высокой степенью новизны. Это предполагает использование при определении трудовых затрат только укрупненных методов.

В данной работе проводятся исследования, имеющие вычислительную направленность, результаты получаются при помощи математического моделирования, поэтому трудоемкость определена исходя из затрат времени на проведение одного этапа НИР – создания программного продукта, что дает вполне удовлетворительную точность оценки.

Составляющие затрат труда можно определить через условное число операторов в разрабатываемом программном изделии .

Условное число операторов (Qy) в программе рассчитывается по формуле

,

(4.1)

,

где  Qп – предполагаемое число операторов;

        С – коэффициент сложности программы, характеризует относительную сложность задачи разрабатываемого программного изделия по отношению к так называемой типовой задаче, сложность которой принята равной единице;

        р – коэффициент коррекции программы в ходе её разработки, характеризует увеличение объёма работ за счёт внесения изменений в алгоритм либо программу решения задачи по результатам уточнения её постановок и описания, изменения состава и структуры информации, а также уточнений, вносимых разработчиком для улучшения качества самой программы без изменения постановки задачи (на практике при разработке программного продукта в среднем вносится 3-5 коррекций, каждая из которых ведёт к переработке от 5 до 10 % готовой программы).

Далее приведём расчётные формулы определения трудоёмкости разработки программного продукта.

Подготовка описания задачи, исследование алгоритма решения задачи с учётом описания и квалификации программиста

,

(4.2)

,

где  В – коэффициент увеличения затрат труда вследствие того, что задачи, как правило, требуют уточнения и некоторой доработки, он принимается равным от 1,2 до 1,5;

         К – степень подготовленности исполнителя к порученной ему работе, определяется в зависимости от стажа работы и составляет для работающих до двух лет – 0,8, от 2 до трёх лет – 0,1, от 3 до пяти лет – 1,1-1,2, от 5 до семи лет – 1,3-1,4, свыше 7 лет – 1,5-1,6.

Разработка алгоритма решения задачи

,

(4.3)

.

Составление программы по готовой схеме

.

(4.4)

.

Отладка программы на ЭВМ (Тот):

при автономной отладке одной задачи

,

(4.5)

,

при комплексной отладке задачи

,

(4.6)

.

Тогда получаем

Тот=Тот.а + Тот.к. ,

(4.7)

.

Подготовка документации по задаче (Тд):

затраты труда на подготовку материала в рукописи:

,

(4.8)

,

затраты труда на редактирование, печать и оформление документации:

,

(4.9)

.

,

(4.10)

.

Составляющие затрат труда разработки программного изделия определены через условное число операторов в разрабатываемом программном изделии. Полученные при проведении расчета численные значения составляющих затрат труда, а также общая трудоемкость НИР сведены в таблицу 2.

Таблица 2 – Расчет трудоемкости разработки программного продукта

Стадия

Удельный вес, %

Трудоёмкость, чел/ч

1 Подготовка описания задачи, исследование алгоритма решения задачи с учетом описания и квалификации программиста

2,1

60

2 Разработка алгоритма решения задачи

5,9

160

3 Составление программы по готовой схеме

5,9

160

4 Отладка программы на ЭВМ

73,3

2000

4.1 При автономной отладки одной задачи

29,3

800

4.2 При комплексной отладке задачи

44

1200

5 Подготовка документации по задаче

12,8

350

Всего

100

2730

Затраты времени на тестирование программного продукта составляют 60% от затрат времени на проведения НИР, отсюда следует, что трудоемкость темы составляет 4550 чел/ч.

5.2.2 Распределение трудоемкости разработки программного продукта по исполнителям

Поскольку проводимая НИР не является прикладной, то есть она не направлена на создание модифицированных радиоизделий определенного параметрического ряда, производилось распределение только трудоемкости создания программного продукта.

Распределение по исполнителям было выполнено исходя из содержания работ, соотношения категорий, квалификационных характеристик и возможностей кафедры радиотехники. Результаты приведены в таблице 3.

5.2.3  Построение   и   расчет   сетевого  графика  создания  программного изделия

Календарное планирование разработки программного продукта выполнено методом сетевого планирования и управления (СПУ), который позволяет четко представить связи между отдельными работами, их последовательность, зависимость и длительность.

Сетевая модель дает возможность оптимальным образом выбрать программу и образ действий при выполнении НИР, выявить возможные проблемы с согласованием сроков выполнения различных работ  и устранить их еще до начала разработки.

Задача построения сетевого графика была решена для стадии создания программного продукта.

Перечень работ, их трудоемкость, длительность и разработчики представлены в таблице 4.

Таблица 3 - Расчет трудоемкости разработки программного продукта по исполнителям в человеко-часах

Трудоёмкость

Код исполнителя

В том числе по исполнителям:

1 Руководитель темы

 

400

 

А

2 Радиоинженер 1 категории

500

Б

3 Инженер-программист 2 категории

1000

В

4 Старший лаборант

830

Г

Общая

2730

-

Таблица 4 - Перечень и длительность работ сетевого графика

Код работ

Содержание работ

Трудо-емкость,

чел.-ч

Шифры исполнителей

Длитель-ность, кал.дней

1

2

3

4

5

1-2

Сбор отечественной и зарубежной научно-технической информации о возможных способах достижения поставленных целей, о требованиях к выбору путей задачи

40

БГ

3,2

Продолжение таблицы 4

1

2

3

4

5

2-3

Изучение и анализ собранной научно-технической информации

110

БГ

9,0

2-4

Анализ патентной информации

20

Г

3,0

3-4

Составление обзора по изученным материалам

30

БГ

2,0

3-5

Разработка технико-экономического обоснования темы, предварительная оценка эффективности НИР

40

АБ

3,2

4-5

Уточнение задачи исследования, анализ возможных путей и способов положительного решения задачи

30

 

В

5,0

4-6

Определение состава исполнителей и соисполнителей темы

20

АБ

1,0

5-6

Составление программ и графиков разработки

 

40

 

ВГ

 

3,0

6-7

Расчет договорной цены

30

БГ

2,3

7-8

Разработка методики исследования

70

АБ

6,3

8-9

Формирование портфеля идей, выявленных из информационных источников либо выработанных исполнителями темы

110

АБВГ

4,0

9-10

Выбор оптимального решения

50

АБ

4,0

9-11

Моделирование и расчет новых схем

50

ВГ

4,0

10-11

Составление алгоритма решения задачи

650

БВ

56,0

10-12

Составление программы по готовому алгоритму

400

ВГ

35,0

10-13

Тестирование и отладка программного продукта

200

ВГ

17,0

 

Продолжение таблицы 4

1

2

3

4

5

11-13

Разработка плана проведения цикла экспериментов

50

АБ

4,0

12-13

Проведение цикла экспериментов

260

БВГ

15,0

12-14

Обработка результатов, полученных в результате выполнения цикла экспериментов

90

АБГ

5,0

13-14

Сопоставление полученных результатов с разработанными теоретическими положениями

50

АБ

4,0

14-15

Корректировка разработанных схем

70

БВГ

4,0

14-16

Корректировка программы с учетом законченных экспериментов

60

БВГ

3,0

15-17

Корректировка расчетов

20

БВГ

1,0

16-17

Составление отчетов о проведении циклов экспериментов

20

ВГ

1,0

17-19

Составление отчетов об испытаниях

20

ВГ

1,0

16-18

Обоснование результатов по теме, оценка качества и эффективности принятых решений

80

АБВГ

3,0

18-19

Составление научного отчета о выполненной НИР, полученных результатах и выводах

70

БВГ

4,0

19-20

Определение возможности использования проведенных исследований в последующих работах

50

АБ

4,0

Итого

2730

 

 

Сетевой график рассчитан по специальной комплексной программе с одновременной его оптимизацией на ЭВМ IBM 486 кафедры МЭОП.

Результаты расчетов параметров приведены в таблице 5.

Таблица 5 - Расчет сроков выполнения работ

Код работ

Длитель­ность

Полный резерв

Свободный резерв

Поздний срок

Коэф-нт

загрузки

1-2

3

0

0

0

1

2-3

9

0

0

3

1

2-4

3

8

8

11

0,27

3-4

2

0

0

12

1

3-5

3

4

4

16

0,43

4-5

5

0

0

14

1

4-6

1

7

7

21

0,13

5-6

3

0

0

19

1

6-7

2

0

0

22

1

7-8

6

0

0

24

1

8-9

4

0

0

30

1

9-10

4

0

0

34

1

9-11

4

56

56

90

0,07

10-11

56

0

0

38

1

10-12

35

10

0

48

0,78

10-13

17

43

43

81

0,28

11-13

4

0

0

94

1

12-13

15

10

10

83

0,6

12-14

5

24

24

97

0,17

13-14

4

0

0

98

1

14-15

4

4

0

106

0,5

14-16

3

0

0

102

1

15-17

1

4

0

110

0,2

Продолжение таблицы 5

16-17

1

5

1

110

0,17

17-19

1

4

4

111

0,2

16-18

3

0

0

105

1

18-19

4

0

0

108

1

19-20

4

0

0

112

1

Длительность критического пути сетевой модели составила 116 дней:

1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-13-14-16-18-19-20.

Результаты расчета резервов работ представлены в таблице 6.

Таблица 6 - Расчет резервов работ

Событие

Поздний срок наступления событий

Ранний срок наступления событий

Полный резерв времени событий

1.      

0

0

0

2.      

3

3

0

3.      

12

12

0

4.      

14

14

0

5.      

19

19

0

6.      

22

22

0

7.      

24

24

0

8.      

30

30

0

9.      

34

34

0

10.            

38

38

0

11.            

94

94

0

12.            

83

73

10

13.            

98

98

0

14.            

102

102

0

 

Продолжение таблицы 6

15.            

110

106

4

16.            

105

105

0

17.            

111

107

4

18.            

108

108

0

19.            

112

112

0

20.            

116

116

0

При оптимизации сетевого графика перевод 8,08 человек даст возможность сократить критический путь на 9,69 дней.

Сетевая модель разработки программного продукта представлена на рисунке 18.

Рисунок 18 – Сетевой график разработки программного продукта

5.2.4 Построение линейной диаграммы сетевого графика

Эпюру загрузки исполнителей работ формируют на основе сетевого графика, построенного в масштабе времени. Вначале строится на оси абсцисс критический путь. Все остальные пути и отдельные работы можно отложить выше критического пути (рисунок 19), дублируя начальное событие критического пути и конечное, пунктирами обозначаются резервы времени.

Рисунок 19 - Линейная диаграмма сетевого графика

5.2.5 Расчет договорной цены НИР

Договорная цена темы определена исходя из стоимости создания программного продукта, которая рассчитана по методике, нормативам и статьям затрат, действующим в апреле 2005 г. в ВГТУ.

Результаты расчетов сведены в таблицы 7 - 9.  

Таблица 7  Расчет стоимости материалов и покупных изделий

Наименование

Количество, шт.

Цена за единицу, р.

Сумма, р.

1 Компакт-диск для ЭВМ

1

100

100

2 Дискета для ЭВМ

5

10

50

3 Пачка бумаги (200 листов)

2

80

160

4 Картридж

1

210

210

Итого

-

-

520

Всего с учетом транспортно-заготовительных расходов

-

-

800

 

Таблица 8  Расчет заработной платы исполнителей

Исполнители

Трудоемкость, чел.-ч

Часовая оплата, р.

Зарплата по теме, тыс. р.

1 Руководитель темы

400

28,2

11,3

2 Радиоинженер 1 категории

500

11,6

5,8

3 Инженер-программист 2 категории

1000

11,6

11,6

4 Старший лаборант

830

6,5

5,4

Итого

2730

-

35,0

 

 

Таблица 9 - Расчет договорной цены разработки программного продукта

в тысячах рублей

Наименование затрат

Сумма

Примечание

1 Оплата исполнителей

35,0

по смете

2 Единый социальный налог

9,1

государственный норматив 26.0 % от п.1

3 Спецоборудование

-

по смете

4 Комплектующие изделия и материалы

0,8

по смете

5 Командировки

-

по смете

6 Контрагентские расходы

-

по смете

7 Накладные расходы:

10,0

20% от п. 8

7.1 Содержание и управление НИСа

3,5

7 % от объёма

7.2 Развитие корпоративной компьютерной сети ВГТУ

2,5

5 % от объёма

7.3 Компенсация расходов производственно-технических подразделений, содействующих выполнению НИР и рекламная деятельность

 

1,5

 

3 % от объёма

7.4 Поддержка патентно-организаци­онной деятельности

0,5

1 % от объёма

 

7.5 Содействие научной работе аспирантов, докторов, студентов (орг.взносы, командировочные расходы и др.)

 

0,8

 

1.5 % от объёма

 

7.6 Издательская деятельность

1,0

2 % от объёма

7.7 Оплата работы студентов, участвующих в выполнении научных работ

0,3

1 % от объёма

8 Договорная цена

50,0

-

Поскольку цена разработки программного продукта – 50 тыс. р., то цена темы – 84 тыс. р., так как  удельный вес создания программного изделия составляет 60 % стоимости темы.

5.3  Определение   целесообразности   проведения  НИР
и  общенаучного эффекта

Для НИР, несущих большой информационный потенциал, результаты могут быть непосредственно использованы лишь в дальнейших исследованиях и разработках.

Так как количественных экономических показателей, однозначно и достоверно оценивающих результаты НИР, не существует, то апостериорная оценка выполненной работы позволяет лишь сделать выводы о том, достаточно ли велика вероятность достижения положительного результата.

Для оценки целесообразности и ценности полученных результатов определена величина общенаучного эффекта, представляющего собой совокупность значений некоторых смысловых критериев по определенной балльной системе.

Общенаучный эффект характеризуется приростом новой научно-технической информации, полученной в результате проведения исследования и предназначенной для дальнейшего развития науки.

После завершения НИР показатель общенаучного эффекта определен экспертным методом, при этом единицей измерения выбранных и “взвешенных” критериев является балл.

Результаты расчетов сведены в таблицу 10.

Коэффициент эффективности рассчитан как отношение научного эффекта к нормативному его значению, равному 10.

При проведении НИР показатель общенаучного эффекта  определяется как:

,

где - показатель ценности научной информации; - показатель уровня распространения информации; 0,6 и 0,4 – весовые коэффициенты распространения информации.

Показатель уровня распространения информации определяется по формуле: 

,

где - показатель уровня представления резервов НИР в научных публикациях; - показатель уровня представления резервов НИР в научных конференциях; 0,56 и 0,44 – весовые коэффициенты.

 

Таблица 10 - Расчет общенаучного эффекта выполненной НИР

Показатель

Скорректированное значение, балл

1 Показатель ценности научной информации

6

2 Показатель уровня распространения информации

4,6

2.1 Показатель относительной важности какого либо вида публикаций

5

2.2 Показатель относительной важности какого либо вида конференций

1

3 Показатель общенаучного эффекта

5

4 Расчётный коэффициент эффективности НИР

0,5

 

Расчетное значение абсолютной экономической эффективности () составило 0.5, что превысило его нормативное значение (0.33).Таким образом, можно сделать вывод, что разработанная НИР эффективна, а результатом является научный эффект, представляющий собой новые научные знания.


5 БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭКОЛОГИЧНОСТЬ РАБОТЫ ОПЕРАТОРА ЭВМ

5.1 Безопасность работы оператора ЭВМ

5.1.1 Анализ вредных и опасных факторов на рабочем месте оператора ЭВМ

Работа операторов и программистов непосредственно связана с компьютерами, а следовательно с дополнительными вредными воздействиями целой группы факторов, что существенно снижает производительность их труда и повышает риск заболевания профессиональными болезнями.

Рассмотрим подробнее влияние на человека некоторых вредных фак­торов возникающих при работе в вычислительном центре (ВЦ) и способы защиты.

5.1.2 Микроклимат в рабочей зоне

Производственный микроклимат оказывает существенное влияние на операторов ЭВМ. Значительная выраженность отдельных факторов микроклимата в рабочей зоне может быть причиной ряда физиологических сдви­гов в организме работников, а иногда – патологических состояний и профес­сиональных заболеваний.

Тепловое равновесие зависит от характера трудовой деятельности человека, температуры воздуха, температуры предметов труда, используемых чело­веком, подвижности воздуха, его влажности, характера одежды человека и ее теплозащитных свойств.

Постоянно совершающийся в организме человека обмен веществ связан с непрерывным расходом и потреблением энергии и может происходить только при строгом постоянстве внутренней среды.

Постоянство внутренней среды человеческого организма обеспечивает­ся регулирующей деятельностью мозга. Терморегуляция - один из видов этой деятельности. При изменении температуры в помещении человеческий организм с помощью нервной системы осуществляет обмен с внешней средой – теплоотдачу. Активизируется деятельность потовых желез, сердечно­-сосудистой системы и органов дыхания. Организм отдает тепло путем излучения, конвекции и испарения.

Отдача тепла излучением – физиологически наименее обременитель­ный для организма путь. Излучение тепла пропорционально разности чет­вертых степеней абсолютных температур кожи человека и окружающих по­верхностей. Конвекция - передача тепла через подвижную воздушную сре­ду, зависит от разности температур тела человека и окружающего воздуха. Отдача тепла испарением зависит от скорости движения воздуха и его влажности и происходит при испарении влаги как с поверхности кожи, так и с дыхательных путей.

Параметры микроклимата в производственных помещениях регламентируются ГОСТ 12.1.005-88.

В таблице 11 приведены оптимальные и допустимые нормы температуры, относительной влажности, скорости движения воздуха с учетом периода года.

Таблица 11 - Оптимальные и допустимые нормы микроклимата

Наименование

параметра

Холодный и переходный период (до 10 °С)

Теплый период

оптимальные

допусти­мые

оптимальные

допустимые

1 Температура воздуха, °С

20-22

18-20

20-25

28

2 Скорость движения воздуха, м/с

0,2

0,3

0,5

0,3

3 Влажность воздуха, %

40-60

70

40-60

70-50

К теплому периоду относят период года, характеризующийся среднесуточной температурой наружного воздуха + 10 °С и выше. При температуре на­ружного воздуха ниже + 10 °С период считается холодным.

Обеспечение оптимальных для жизнедеятельности человека пара­метров микроклимата и воздушной среды осуществляется с помощью об­ширного комплекса методов и средств.

В ВЦ наиболее эффективной мерой защиты является вентиляция. Системы вентиляции обеспечивают не только нормальные метеорологические параметры в помещении, но и соответствующий состав воздушной среды.

По характеру сил, вызывающих перемещение воздуха различают естественную и искусственную (механическую) вентиляции.

Естественная вентиляция экономична и проста в эксплуатации, но обладает недостатком: приточный воздух вводится в помещение без предварительного нагрева и очистки.

При механической вентиляции воздухообмен осуществляется с помощью системы воздухопроводов и вентиляторов. Она может быть приточно-вытяжной, приточной, вытяжной. При этом воздух, поступающий в по­мещения может при необходимости подогреваться, охлаждаться увлажнятся или осушаться. Наиболее перспективным средством, обеспечивающим нормальный микроклимат, является кондиционирование, то есть создание ис­кусственного климата в ВЦ с помощью кондиционирующих установок.

5.1.3 Электромагнитные излучения

На работающих в ВЦ оказывают действие электромагнитные поля (ЭМП), которые при определенных условиях могут казаться очень опасными для человеческого организма.

ЭМП радиочастот имеют большой диапазон длин волн – от 3 км до 1мм. Степень вредного воздействия ЭМП радиочастот на человека зависит от ин­тенсивности, времени действия и длины волны источника.

Влияние на организм человека ЭМП большой интенсивности связано в основном с тепловым эффектом и приводит к усиленному кровотоку в органах, предохраняя их от чрезмерного перегрева. Наиболее чувствительны к такому перегреву органы с недостаточно развитой сетью кровоснабжения.

Биологическая активность ЭМП возрастает с уменьшением длины вол­ны, самая высокая активность ЭМП – в области СВЧ.

В целях обеспечения здоровья работающих и предупреждения профессиональных   заболеваний предельно допустимые значения напряженности и плотности потока энергии электромагнитных полей регламентируют­ся ГОСТ ССБТ 12.1.006 - 84 “Электромагнитные поля радиочастот. Общие требования безопасности” для нормирования в ближней зоне и для населения. Нормирование для рабочих осуществляется по энергетической нагрузке , .

Все высокочастотные радиоустановки должны быть оборудованы та­ким образом, чтобы на рабочих местах и в местах возможного нахождения персонала, связанного профессионально с воздействием ЭМП, интенсивность облучения в диапазоне частот 60 кГц – 300 МГц не превышала предельно допустимых значений, представленных в таблице 4.2.

Таблица 12 - Допустимая интенсивность излучения

Электрическая составляющая

Магнитная составляющая

Частоты

Напряженность, В/м

Частоты

Напряженность, А/м

5-2000 Гц

5000

5 - 2000 Гц

8000,0

60 кГц - 3 МГц

50

60 кГц -1,5 МГц

5,0

2 МГц – 30 МГц

20

30 МГц-50 МГц

0,3

30 МГц – 50 МГц

10

-

-

50 МГц-300 МГц

5

-

-

При эксплуатации высокочастотного оборудования внутри помещений снижение напряженности электромагнитного излучения достигается путем экранирования источников излучения и устранение неплотностей во фланце­вых соединениях волноводного тракта, щелей в обшивке корпусов ЭВМ. Для экранирования можно использовать листы или сетки из материала, обладающего высокой электропроводимостью (алюминий, медь, латунь) и магнитной проницаемостью (сталь).

Электромагнитное излучение мониторов представляет главную опасность. Для защиты от излучений используются специальные фильтры, уста­навливаемые перед экраном. Различают три разновидности экранных фильтров: сеточные, пленочные и стеклянные. Все без исключения фильтры затемняют экран, однако стеклянные и пленочные повышают контрастность и четкость изображения и, кроме того, уменьшают его мерцание.

Стеклянные и сеточные фильтры снижают электростатический заряд и предохраняют поверхность экрана от оседания заряженной пыли. От низкочастотного электромагнитного излучения защищают только стеклянные фильтры. Наилучшую защиту обеспечивают стеклянные поляризационные фильтры.

5.1.4 Воздействие шума

Шум, даже когда он не велик (при уровне 50-60 дБ), создает значительную нагрузку на нервную систему человека. Сильный шум вредно отражается на здоровье работоспособности человека, вызывает общее утомление, ухудшение слуха, глухоту, нарушает процесс пищеварения.

Шум на рабочих местах не должен превышать допустимых уровней, значения которых приведены в ГОСТ 12.1.003-83 и отражены в таблице 13.

Таблица 13 - Допустимые уровни шума

Рабочие места

Уровни звукового давления в дБ со среднегеометрическими частотами, Гц

63

125

250

500

1000

Помещения КБ, места программистов

71

61

54

49

45

Помещения управлений

79

70

68

58

55

Постоянные рабочие места и рабочие зоны в производственных помещениях

88

76

68

65

60

Для снижения шума можно применить следующие методы: уменьшение шума в источнике; изменение направленности излучения; рациональная планировка цеха; акустическая обработка помещений; уменьшение шума на пути его распространения.

5.1.5 Освещение

Свет является естественным фактором жизнедеятельности человека, играющим важную роль в сохранении здоровья и высокой работоспособ­ности. Действие света на организм человека чрезвычайно многообразно. Уровень освещенности оказывает действие на состояние психических функ­ций и физиологические процессы в организме. Особое значение освещение имеет для операторов ЭВМ, так как для них зрительная система играет важную роль в трудовой деятельности, испытывает большие нагрузки и является источником ошибок.

Согласно действующим строительным нормам и правилам СНиП 23-05-95 для искусственного освещения регламентирована наименьшая допустимая освещенность рабочих мест, а для естественного и совмещенного – коэффициент естественной освещенности (КЕО). Нормы освещенности зависят от принятой системы освещения. Так, при комбинированном искусственном освещении как более экономичном, нормы выше, чем при общем. Освещенность, создаваемая светильниками общего освещения, должно составлять
10 % от нормируемой для комбинаци­онного освещения. При этом наибольшее и наименьшее значения освещен­ности для люминесцентных ламп должны составлять 500 и 150 лк, а для ламп накаливания -100 и 50 лк.

Кроме количественных, нормируются и качественные показатели освещенности. Так, для ограничения неблагоприятного действия пульсирующих световых потоков газоразрядных ламп установлены предельные значения коэффициентов пульсации освещенности рабочих мест К в пределах 10-20 % в зависимости от разряда зрительных работ. Рекомендуемая освещенность для работы с экраном дисплея составляет 200 лк, а при работе с экраном в сочетании с работой над документами – 400 лк. Рекомендуемые яркости в поле зрения операторов должны лежать в пределах 1:5-1:10.

Самые общие правила организации освещения заключаются в следующем:

1) Следует избегать большого контраста между яркостью экрана и окружающего пространства.

2) Запрещается работа с компьютером в темном или полутемном помещении.

Освещение в помещениях с компьютерами должно быть смешанным: естественным – за счет солнечного света – и искусственным.

Оптимальным считается, если окна, обеспечивающие естественное освещение выходят на север. Если такой возможности нет, то необходимо обеспечить чтобы свет из окон не мешал работе. Это можно сделать путем оборудования окон жалюзями, занавесями, внешними козырьками.

В качестве источников общего  искусственного освещения лучше использовать осветительные приборы, которые создают равномерную освещенность путем рассеянного или отраженного светораспределения и исключают блики на мониторе и клавиатуре. В соответствии с санитарными нормами, это должны быть преимущественно люминесцентные лампы типа ЛБ с рассеивателями или экранирующими решетками. Пульсации света люминесцентных ламп действуют раздражающе на зрение и нервную систему операторов, поэтому для уменьшения коэффициента пульсации лучше использовать лампы, укомплектованные высокочастотным пускорегулирующим аппаратом.

Источники света необходимо равномерно распределять по комнате, компонуя в сплошные или прерывистые линии. Линии должны располагаться сбоку от рабочих мест параллельно линии зрения пользователя – при рядном размещении компьютеров; локализовано над рабочим столом – при размещении рабочих мест по периметру помещения.

Если деятельность пользователя является комбинированной, то есть предполагает работу, как с компьютером, так и с документами, на рабочие места необходимо установить источники местного освещения – настольные лампы с регулируемым наклоном плафона и регулируемой яркостью. В этом случае надо следить, чтобы свет о лампы не действовал раздражающе и не создавал бликов на экране.

5.1.6 Опасность поражения электрическим током

Электрический ток, воздействуя на организм человека, может вызвать поражения. Степень таких поражений зависит от рода и силы тока, времени действия, пути прохождения в теле.

Человек начинает ощущать воздействие проходящего через него пере­менного тока промышленной частоты 50 Гц силой 0,6–1,5 мА и постоянного тока 5–7 мА. При увеличении тока, проходящего через тело человека, его воздействие усиливается и при значении переменного тока промышленной частоты 10 мА (60–80 мА постоянного тока) происходит непроизвольное сокращение мышц (судороги) рук, в результате чего человек не может разжать руку, в которой зажата токоведущая часть, то есть он не в состоянии самостоятельно нарушить контакт с токоведущей частью. При больших значениях то­ка руки парализуются, затрудняется дыхание. Чем больше ток, тем скорее нарушается работа легких и сердца. При токе промышленной частоты 100 мА и более прекращается работа легких и сердца, причем поражение сердца наступает через 2-3 секунды  с начала воздействия тока.

ГОСТ 12.1.038-82 установлены предельно допустимые уровни напряжений прикосновения и силы токов, протекающих через тело человека и возникающих в электроустановках произвольного и бытового назначения постоянного и переменного тока частотой 50 и 400 Гц при времени нахождения под напряжением 10 мин. (таблица 14).

 

Таблица 14  Предельно допустимые уровни напряжений прикосновения и токов

Частота, Гц

Напряжение, В

Ток, мА

0

2

0,3

50

3

0,4

400

8

1,0

ВЦ отличается большим разнообразием используемых видов сетей, уровнем их напряжения и рода тока. Так, основное питание ВЦ осу­ществляется от трехфазной сети частотой 50 Гц, напряжением 380/220 В. Для питания же отдельных устройств используются однофазные сети как пере­менного, так и постоянного тока с напряжением от 5 до 380 В.

Технические мероприятия, проводимые на ВЦ для защиты от пораже­ния электрическим током проводятся в соответствии с действующими “Правилами технической эксплуатации электроустановок потребителей и правила техники безопасности при эксплуатации электроустановок потреби­телей” (ПТЭ и ПТБ потребителей) и “Правилами устройства электроустано­вок” (ПУЭ).

При проведении работ в электроустановках в целях предупреждения электротравматизма очень важно строго выполнять и соблюдать органи­зационные и технические мероприятия. К организационным мероприятиям относят:

- оформление работы нарядом или устным распоряжением;

- допуск к работе;

- надзор во время работы;

- оформление перерыва в работе;

- переводов на другое рабочее место, окончание работы.

К техническим мероприятиям, обеспечивающим безопасность работ, относят:

- отключение оборудования на участке, выделенном для производства работ, и принятие мер против ошибочного или самопроизвольного включе­ния;

- ограждение при необходимости рабочих мест и оставшихся под на­пряжением токоведущих частей;

- вывешивание предупредительных плакатов и знаков безопасности;

- проверка отсутствия напряжения;

- использование заземления, зануления.

Защитное заземление представляет собой преднамеренное соединение с землей или ее эквивалентом металлических нетоковедущих частей, которые могут оказаться под напряжением. В соответствии с ПУЭ сопротивление системы защитного заземления в любое время года для установок с напряжением до 1000 В не должно превышать 4 Ом.

Заземление осуществляется при помощи трубчатых заземлителей. Схема размещения одиночного трубчатого заземлителя приведена на рисунке 20.

Рисунок 20 - Схема размещения одиночного трубчатого заземлителя

Определим сопротивление растекания тока единичного трубчатого заземлителя  из следующего соотношения:

 

где r = 600  - удельное сопротивление грунта.

При выбранных параметрах заземлителя l = 3 м, t = 2 м, d = 0,05 м вычисленное значение  составило 127 Ом. Скорректируем эту величину с учетом коэффициента сезонности, равного 1,1. Тогда получим значение , составляющее 140 Ом.

Определим теперь требуемое количество заземлителей n:

где  - допустимое значение сопротивления системы защитного заземления; h = 0,8 – коэффициент использования заземлителей.

Произведя вычисления, находим, что необходимо использовать 44 заземлителя. Располагая их в ряд и полагая расстояние между заземлителями равным 1,5 м, находим длину соединительной полосы ; она составляет 64,5 м.

Определим теперь сопротивление растеканию тока соединительной полосы  используя формулу

где b = 0,05 м и h = 0,015 м – высота и ширина поперечного сечения  соединительной полосы соответственно.

Вычисленное значение  составило 24 Ом. С учетом коэффициента сезонности получаем величину , равную 26,4 Ом.

Сопротивление растеканию тока n заземлителей  определим из следующего соотношения:

Получаем, что сопротивление  равно 4 Ом. Теперь можно найти общее сопротивление растеканию тока системы защитного заземления :

Вычисленное значение сопротивления системы составило 3,5 Ом.

Вывод: полученное значение сопротивления системы защитного заземления меньше, чем 4 Ом, что соответствует ПУЭ.

5.1.7 Пожарная безопасность

Причиной возникновения пожаров в ВЦ могут быть также токи корот­ких замыканий, нагревающие проводники до высокой температуры, при ко­торой может произойти воспламенение их изоляции, а также значительные перегрузки проводов и обмоток различных устройств, плохие контакты в местах соединения проводов, когда вследствие большого переходного сопротивления выделяется большое количество тепла.

Для большинства помещений ВЦ установлена категория пожарной опасности В.

В зависимости от пределов огнестойкости строительных конструкций СНиП 2.01.02-85 “Противопожарные нормы” установлены восемь степеней огне­стойкости зданий. Учитывая высокую стоимость электронного оборудования ВЦ, а также категорию их пожарной опасности, здания для ВЦ и части зданий другого назначения, в которых предусмотрено размещение ЭВМ, должны быть I или II степеней огнестойкости.

Мероприятия, устраняющие причины пожаров и взрывов, подразделяются на: технические, эксплуатационные, организационные, режимные.

К техническим мероприятиям относится соблюдение противопожарных норм при сооружении зданий, выборе и монтаже электрооборудования, устройстве молниезащиты и т. п.

Эксплуатационные  мероприятия  предусматривают  правильную эксплуатацию производственных машин, компрессорных, и других силовых установок и электрооборудования, правильное содержание зданий и территорий предприятия. К организационным мероприятиям относятся обучение производственного персонала противопожарным правилам и издание необходимых инструкций и плакатов. Режимными мероприятиями являются ограничение или запрещение в пожароопасных местах применения открытого огня, курения, выполнение электро- и газосварочных работ.

Существуют различные средства, предназначенные для тушения пожаров.

Наиболее дешевым и распространенным средством тушения пожаров является вода. Однако для тушения электроустановок, находящихся под напряжением, нельзя применять воду без специальных мер защиты людей от поражения электрическим током через струю воды. Тушение пожара водой допускается только в открытых для обзора ствольщика электроустановках без снятия напряжения (при напряжении до 10 кВ). При этом ствол должен быть заземлен, а ствольщик – работать в диэлектрических сапогах и перчатках и находиться на расстоянии не менее 3,5 – 4,5 м при диаметре спрыска 13 мм и  4–8 м при диаметре спрыска 19 мм в зависимости от напряжения электроустановки. Для тушения пожаров в закрытых помещениях рекомендуется применять водяной пар.

При тушении пожара эффективно применение химической пены, образуемой в результате взаимодействия с водой пеногенераторных порошков, состоящих из кислотной и щелочной частей. Однако, для тушения электроустановок, находящихся под напряжением, пенный огнетушитель не может быть использован, так как пена обладает свойством электропроводности.

Эффективным химически средством тушения огня является углекислота. При быстром испарении углекислоты образуется снегообразная масса, которая, будучи направлена в зону пожара, снижает концентрацию кислоро­да и охлаждает горящее вещество. Огнетушители с таким составом предназ­начены для тушения небольших очагов пожара, применяются в закрытых помещениях и могут быть использованы в электроустановках, находящихся под напряжением, вследствие низкой электропроводности углекислоты.

В ВЦ противопожарные преграды в виде перегородок из несгораемых материалов используются между машинными залами, помещениями для размещения сервисной и периферийной аппаратуры, для хранения информации, для персонала, осуществляющего эксплуатацию ЭВМ.

Кратковременность процесса вынужденной эвакуации достигается правильным устройством эвакуационных путей и выходов, число, размеры и конструктивно-планировочные решения которых регламентированы строительными нормами СНиП 2.01.02-85.

План эвакуации при возникновении пожара в ВЦ показан на рисунке 21.

 

1 – огнетушитель углекислый; 2 – пожарный стенд

Рисунок 21 - План эвакуации ВЦ при возникновении пожара

 

5.1.4 Режим труда и отдыха операторов компьютера

По характеру решаемых с помощью компьютера задач деятельность операторов делится на три группы:

  • группа А – считывание информации с экранов дисплеев;
  • группа Б – ввод информации;
  • группа В – творческая работа в режиме диалога с компьютером.

Кроме того, выделяют три категории тяжести и напряженности работы. Категорию тяжести определяют:

       - суммарное число считываемых знаков за смену – в группе А;

       - суммарное число считываемых или вводимых знаков – в группе Б;

       - суммарное время непосредственной работы с компьютером - в группе В.

В течение рабочего дня, чтобы избежать нервного напряжения, утомления зрительной и опорно-двигательной системы, следует устраивать перерывы. Уровень нагрузки и время перерывов для каждой группы и каждой категории приведен в таблице 15.

 

 

 

Таблица 15 - Режим работы оператора компьютера

Категория работы

Уровень нагрузки за рабочую смену

Суммарное время
перерывов, мин

Группа А,

кол. знаков

(тыс.)

Группа Б,

кол. знаков

(тыс.)

Группа В,

час.

При 8-час.

смене

При 12-час. смене

I

20

15

2

30

70

II

40

30

4

50

90

III

60

40

6

70

120

          Время перерывов в течение рабочего дня для 8-часовой смены распределяется следующим образом:

  • для I категории – 2 перерыва по 15 мин. через 2 часа после начала смены и после обеденного перерыва;
  • для II категории – через два часа после начала смены и через 1,5 – 2 часа после обеденного перерыва по 15 мин. каждый или по 10 мин. через каждый час работы;
  • для III категории – через 1,5 –2 часа после начала смен и через 1,5-2 часа после обеденного перерыва по 20 мин. каждый или по 15 мин. через каждый час.

При 12-часовой смене перерывы в первые восемь часов такие же, как и при 8-часовой смене, в течение последних четырех часов, независимо от категории и вида работ, - каждый час по 15 мин.

Не рекомендуется работать за компьютером больше двух часов подряд без перерыва. В процессе работы по возможности, чтобы уменьшить отрицательное влияние монотонности, следует менять тип и содержание работы.

5.2 Экологичность

В настоящее время проблема экологической безопасности является одной из самых важных и требующих особого внимания. Постоянное  развитие науки и техники привело к увеличению числа вредных факторов влияющих на окружающую среду. На данный момент существует комплекс мероприятий необходимых для сохранения природы, представляющий собой, различные очистные сооружения для очистки воды, воздуха и так далее.

Назначение всех очистных сооружений сводится к тому, чтобы обеспечить наличие вредных веществ в воде и воздухе не превышающее предельно допустимых концентраций (ПДК).

ПДК вредных веществ в атмосферном воздухе населённых пунктов и в водоёмах регламентируются ГОСТ 12.1.005-88.

Таблица 16 ПДК вредных веществ в воздухе

Вещество

ПДК в воздухе населённых пунктов, мг/м3

Класс опасности

Агрегатное состояние

Средне-суточные

Максимально

разовая

Ацетон

0.35

0.35

3

П

Бензин растворитель

1.5

5

4

П

Дихлоретан

1

3

2

П

Свинец и его неорганические

0.0003

 –

1

А

Соединения

 

 

 

 

Спирт метиловый

0.5

1.0

3

П

В производственных помещениях, в которых работа с компьютером является основной,  должны обеспечиваться оптимальные параметры микроклимата.

Для повышения влажности воздуха в помещениях с компьютерами следует применять увлажнители воздуха, заправляемые ежедневно дистиллированной или прокипяченной питьевой водой.

 

Таблица 17 - Оптимальные нормы микроклимата для помещений с компьютерами

Период года

Категория работ

Температура воздуха,

не более, Со

Относит. влажность, %

Скорость движения воздуха, м/с

Холодный

Легкая - 1а

22 –24

40 - 60

0,1

 

легкая - 1б

21 – 23

40 - 60

0,1

Теплый

легкая - 1а

23 – 25

40 - 60

0,1

 

легкая - 1б

22 – 24

40 - 60

0,2

Примечание: к категории 1а относятся работы, производимые сидя и не требующие физического напряжения, при которых расход энергии составляет до 120 ккал/ч; к категории 1б относятся работы, производимые сидя, стоя или связанные с ходьбой и сопровождающиеся некоторым физическим напряжением, при которых расход энергии составляет от 120 до 150 ккал/ч.

Таблица 18 Уровни ионизации воздуха помещений при работе с компьютерами

Уровни

Число ионов в 1 см3 воздуха

n+

n-

Минимально необходимые

400

600

Оптимальные

1500 -  3000

300 - 5000

Максимально допустимые

50000

50000

Обеспечение указанных в табл. 5.8, 5.9 параметров микроклимата позволяет увеличить время работы программиста за компьютером без существенного снижения его производительности.

Для оценки возможных нарушений работоспособности состояния электрорадиоизделий и аппаратуры при воздействии ионизирующих и электромагнитных излучений необходимо располагать информацией о возможных видах радиационных эффектов. Принято выделять следующие радиационные эффекты: смещения, перенос заряда и ионизационные.

Эффекты смещения представляют собой перемещение атомов из своего нормального положения в кристаллической решетке материала. Долговременные эффекты смещения проявляются в необратимом, сохраняющемся по истечении некоторого времени после облучения изменении различных параметров полупроводниковых приборов. Это изменение зависит от интегрального потока частиц и дозы гамма-излучения, их энергетического спектра и температурных условий облучения.

Эффекты переноса заряда обусловлены передачей кинетической энергии ионизирующего излучения (ИИ) вторичным частицам и проявляются в виде неустановившихся токов, а также захваченного диэлектриком заряда. При движении вторичных заряженных частиц создаются электрические и магнитные поля, а также неустановившиеся токи, зависящие от мощности дозы облучения. Эти эффекты могут привести к появлению мощных сигналов и сбоев в аппаратуре или пропаданию полезных сигналов, а также при недостаточной электрической прочности входных и выходных цепей – к их перегоранию.

Ионизированными называются эффекты, вызванные низкоэнергетическими заряженными носителями. Ионизационные эффекты проявляются в виде переходных эффектов (эффектов свободных носителей): промежуточных, релаксационных, долговременных эффектов захваченных носителей и химических. Таким образом, ионизационные эффекты в ЭМИ при воздействии гамма- и нейтронных излучений вызывают образование избыточных зарядов, появление которых в диэлектриках и изоляторах понижает их изолирующие свойства, приводит к возникновению токов утечки, а в полупроводниках – к образованию ионизационных токов. В результате возникают обратимые изменения параметров аппаратуры, находящейся во включенном состоянии, что может приводить к временной потере ее работоспособности, ложным срабатываниям, сбоям и пропаданию полезного сигнала.

При воздействии ЭМИ на изделия электронной техники имеют место следующие эффекты:

- проникновение ЭМИ внутрь корпусов и искажение внутренних электрических и магнитных полей изделий,

- возникновение ЭДС и токов на корпусах, выводах, металлизации и других проводящих элементах,

- воздействие на изделия электрических импульсов, приходящих с других элементов РЭА – паразитных антенн.

В настоящее время считают, что при разработке радиационно стойких изделий необходимо соблюдать следующие наиболее общие правила: уменьшение отношения числа активных элементов изделия к числу пассивных, уменьшение рассеиваемой в компонентах изделия мощности, повышение универсальности компонентов, т.е. расширение числа функциональных возможностей, снижение зависимости выходных параметров управляющих компонентов изделия от коэффициента усиления входящих в ее состав транзисторов.

 

 


Заключение

Теоретический анализ и проведенное статистическое моделирование показали:

  1. На основе широкополосного спектрального анализа можно разработать алгоритм, позволяющий надежно регистрировать радиоизлучения отдельных фрагментов ППРЧ-сигнала, при условии, что соответствующая частотная позиция находится внутри текущей полосы анализа системы радиомониторинга.
  2. Выявление факта присутствия в контролируемой области частот ППРЧ-сигналов возможно даже без априорной информации о положении на оси частот используемых частотных позиций, однако успешность подобной обработки существенно зависит от продолжительности и интенсивности ППРЧ-сигнала, а также параметров работы системы радиомониторинга.
  3. При большом размере контролируемой области частот, большом числе используемых сигналами ППРЧ частотных позиций и малой их длительности вероятность выявления факта использования подобных сигналов без дополнительной априорной информации (об их частотной привязке) оказывается очень малой.
  4. Применительно к ППРЧ-сигналам малой интенсивности ( h2 < 4 ) более эффективным оказывается выявление используемых частотных позиций по усредненному энергетическому спектру. При этом существует довольно широкий диапазон числа усредняемых выборок, гарантирующий близкое к максимально возможному число выявляемых частотных позиций. Для определения границ этого диапазона можно использовать моделирующую программу, приведенную в приложении В.
  5. При выявлении ППРЧ-сигналов, характеризуемых большим соотношением сигнал/шум ( h2 > 5 ) предпочтительнее не усреднять спектральные данные, но регистрировать спектральные всплески, соответствующие частотным позициям, независимо по любой из R подряд обработанных выборок. В этом случае эффективность выявления ППРЧ-сигналов при росте R монотонно возрастает.  Вместе с тем, большое число выборок  R, обрабатываемых без перестроения по частоте, означает снижение скорости просмотра всей контролируемой системой радиомониторинга области частот, а потому потенциально влечет снижение эффективности решения ее других технических задач.

 

Список литературы

  1. Автоматизированный радиомониторинг на основе одноканальной и двухканальной обработки данных // Рембовский А. М., Токарев А. Б. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение” – 2004. - №3. С. 42-61
  2. Марпл.-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1990. - 584 с.
  3. Губарев В. В. Вероятностные модели: Справочник. В 2 ч. – Новосибирск: Новосиб. электротехн. ин-т, 1992. 421 с.
  4. Трифонов А.П., Шинаков Ю.С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. - М.: Радио и связь, 1986. - 264 с.
  5. Справочник по специальным функциям. Под ред. М. Абрамовица и И. Стиган. – М., Наука, 1979. 830 с.
  6. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга первая. М., Советское радио, 1974. 552 с.

 

 

 

Приложение А

(обязательное)

Оценка характеристик одноканального алгоритма
      обнаружения узкополосных сигналов

Приведенный в главе 1 пояснительной записки теоретический анализ одноканального обнаружения сигналов показывает, что расчет качественных показателей обнаружителя оказывается достаточно громоздким. В связи с этим для приблизительной оценки качественных показателей одноканального порогового алгоритма обнаружения узкополосных сигналов было разработано тестовое приложение, внешний вид которого представлен на рисунке А1.

Рисунок А1 – Внешний вид результатов работы моделирующей программы

Суть работы данного приложения заключается в многократном повторении набора однотипных экспериментов, в каждом из которых:

  • формируется массив временных отсчетов, соответствующих сумме шума и набора косинусоид, представляющих в совокупности обнаруживаемый узкополосный радиосигнал;
  • сформированный набор отсчетов преобразуется в спектральную область;
  • при заданном количестве накоплений R, превышающем 1, две предыдущие операции повторяются R  раз,  результаты спектральных расчетов накапливаются, формируя в итоге усредненный спектр, соответствующий выражению (1.10);
  • отдельно рассчитывается порог разделения отсчетов на шумовое и сигнальные подмножества, который должен (теоретически) обеспечить заданную вероятность ложного обнаружения сигналов;
  • элементы рассчитанного в п. 3 массива спектральных отсчетов поочередно сопоставляются с порогом из п. 4. Если отсчеты из области, соответствующей сформированному узкополосному сигналу, все оказываются меньшими, чем выбранный порог, то фиксируется факт пропуска полезного сигнала (что, в конечном итоге, будет определять выдаваемую приложением вероятность Pпс1). Если же превышающими порог оказываются отсчеты из “шумовой” области, то фиксируется факт ложного обнаружения (что, в итоге, определяет измеренную экспериментально вероятность Pло).

Так как шум предполагается равномерным и, следовательно, его мощность, приходящаяся на один спектральный отсчет, в  N  раз меньше общей (где N – размерность дискретного преобразования Фурье), то для регулировки соотношения сигнал/шум амплитуда косинусоидальных составляющих сигнала рассчитывается по правилу

,

где Pшум – полная мощность шума;  h2 – отношение сигнал/шум по мощности.

 

Прочие особенности расчета можно понять из приведенного ниже текста расчетного модуля Unit1.cpp:

 

 

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

 

#include "Unit1.h"

#include "Gist.h"

#include "Random.h"

#include "complex.h"

#define nsp_UsesAll

#include "nsp.h"

 

typedef complex<double> Cplx;

 

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm1 *Form1;

 

const int N = 1024;

const int orderN = 10;

 

TGistogram * gs0, * gs1;

 

double signal[ N ];

  // сигнал, наблюдаемый в канале alpha

double arNull[ N ];

    

  if ( stop_l > start_m )

    {

    double curr_t = min( stop_l, stop_m ) - max( start_l, start_m );

    if ( curr_t > 0 )

      {

      int r = round( curr_t / TauWyb );   fixedCount[ num_m ][ r ]++;

      }

    }

  }

 

void __fastcall TForm1::DoAfterCreateForm( TMessage Message )

  {

  ClearResults();              int numOfCycles = 2000000;

  ProgressBar1->Position = 0;  ProgressBar1->Max = numOfCycles / 20000;

 

  for ( int m = 0; m < M_MAX; m++ )

    {

    usedPosition[ m ] = r_ravnInt( 0, L - 1 );
      // расставляем для текущего эксперимента

    usedCount[ m ] = 0;                        

      // обнуляем

    for ( int r = 0; r < R_MAX; r++ )

      fixedCount[ m ][ r ] = 0;

    }

  start_m = stop_m = 0.0;

    // предшествующая позиция была справедлива до stop_m;

  num_l = r_ravnInt( 0, L - 1 );

    //

      // хаотично перестраиваем передатчик на новую частотную позицию

    start_m = stop_m + Tau1 * Gamma;  // учли время перестроения передатчика

    stop_m = start_m + Tau1;  // время актуальности текущей частотной позиции

    usedCount[ num_m ]++;

 

    do                      // перепроверим фиксацию установленной позиции

      {новую полосу обзора

        start_l = stop_l + TauPrm;

          // учли время перестроения приемника на новую частоту (мс)

        stop_l = start_l + R * TauWyb;

          // время обработки отдельной выборки в примнике (мс)

        if ( usedPosition[ num_m ] == num_l )

          // передатчик излучает позицию в пределах текущей полосы обзора?

          fixTime( stop_l, stop_m, start_l, start_m );

        }

      }

      while( stop_l <= stop_m );

 

    if ( all_m / 20000 != ProgressBar1->Position )

      ProgressBar1->Position = all_m / 20000;

    Form1->Update();

    }

 

  for ( int r = 0; r <= R; r++ )

    {

    int fixed_r = 0;

    for ( int m = 0; m < M_MAX; m++ )

      {

      fixed_r += fixedCount[ m ][ r ];

      }

    double rPercent = (double) fixed_r / (double)numOfCycles;

    OutSG->Cells[ 0 ][ r ] = AnsiString( r );

    OutSG->Cells[ 2 ][ r ] = FormatFloat( "#0.000000", rPercent );

    }

 

  double TauCycle = L * ( TauPrm + R * TauWyb );

    // длительность цикла прохода по полосам обзора (мс)

  OutSG->Cells[ 1 ][ 0 ] = FormatFloat( "#0.000000", TauWyb / TauCycle );

    // константа на (0.5*Tau1)

 

  double TauMax = min( Tau1, R * TauWyb );

    // максимально возможная продолджительность регистрации (мс)

  double tau = 0.5 * TauWyb;

  int r = 1;

  while( (tau + TauWyb) < TauMax )

    {

    OutSG->Cells[1][r++] = FormatFloat( "#0.000000", 2 * TauWyb / TauCycle );

      // константа на Tau1

    tau += TauWyb;

    }

 

  OutSG->Cells[ 1 ][ r ] = FormatFloat( "#0.000000",

    (

  else

    {

    LEdit->Text = AnsiString( L );

    ActiveControl = LEdit;

    }

  }

 

 

 

void __fastcall TForm1::REditExit(TObject *Sender)

  {

  int tmp = REdit->Text.ToInt();

  if (( tmp > 0 ) && ( R <= R_MAX ))

    {

    R = tmp;   ClearResults();

    }

  else

    {

    REdit->Text = AnsiString( R );  ActiveControl = REdit;

    }

  }

 

void __fastcall TForm1::MEditExit(TObject *Sender)

  {

  int tmp = MEdit->Text.ToInt();

  if (( tmp > 0 ) && ( M <= M_MAX ))

    {

************************ ЧАСТЬ ЛИСТИНГА СКРЫТА ОТ ПУБЛИЧНОГО ПРОСМОТРА****************************

 

 

void __fastcall TForm1::EnterKeyDown( TObject* Sender, WORD &Key, TShiftState Shift )

  {

  if ( Key == VK_RETURN )

    DoAfterCreateForm( NullMessage );  //    ActiveControl = OutSG;

  }

 

void __fastcall TForm1::RecalcButtonclick(TObject *Sender)

  {

  DoAfterCreateForm( NullMessage );

  }

 

Результаты моделирования для пары случайно выбранных совокупностей исходных данных приведены на рисунках Б2, Б3.

Рисунок Б2 – Пример результатов анализа времени наблюдения частотных позиций ППРЧ сигналов при длительности излучения позиции, превышающей совокупную протяженность контроля полосы частот  R∙τвыб

Примечание: время анализируется с точностью до числа выборок  η  системы радиомониторинга, на протяжении которых наблюдается данной частотная позиция ППРЧ-сигнала.

Рисунок Б3 – Пример результатов анализа времени наблюдения частотных позиций ППРЧ сигналов при совокупной протяженности контроля полосы частот  R∙τвыб   превышающей длительность излучения позиции

 

 

Приложение В

(обязательное)

  Исследование вероятности многократной регистрации позиций ППРЧ

Если в контролируемой частотной полосе существует некоторая группа частот, на которых время от времени удается регистрировать кратковременные спектральные всплески активности, то вполне разумно предположить, что эти всплески соответствуют работе системы передачи информации, использующей ППРЧ сигналы. Таким образом, возможность выявления системой радиомониторинга факта использования ППРЧ-сигналов определяется ее способностью многократно регистрировать спектральные всплески, порождаемые активизацией частотных позиций. Теоретический анализ вероятностных характеристик, связанных с этой задачей, проводился в разделе 2.3 главы 2 пояснительной записки. Здесь же приведено тестовое приложение, предназначенное для проверки корректности результатов этого анализа.

Разработанная программа моделирует параллельную работу системы радиомониторинга и системы ППРЧ и фиксирует случаи многократной (т.е. по меньшей мере двойной) регистрации выхода в эфир некоторой частотной позиции. Суммарное количество подобных частот, зафиксированных за время передачи сообщения, и определяет способность системы радиомониторинга  обнаруживать факт присутствия в контрольной полосе частот ППРЧ-сигналов.

Результаты работы разработанного тестового приложения для нескольких случайно выбранных исходных условий показаны на рисунках В1–В3. Флажок “Используем усреднение”  слева в центральной части формы приложения позволяет переключиться из режима использования усредненного спектра в режим многократного тестирования R отдельно обрабатываемых выборок. Таблица, отображаемая в правой части окна приложения отображает вероятности того, что произвольно выбираемая  m-я  частотная позиция  при очередном  a-м  случае активизации будет зарегистрирована на протяжении  r  выборок спектра системы радиомониторинга (Для случая, показанного на рисунке В1, выполняется  0 ≤ r ≤ 2).  В нижней части окна приложения представлена экспериментальная и теоретическая гистограммы для числа многократно зарегистрированных частотных позиций. Так, по рисунку В1 видно, что (применительно к установленным исходным данным) наиболее вероятно зафиксировать не более  3  частотных позиций. Случаев, когда многократно удавалось зарегистрировать более  4  позиций было лишь около 5 %.

Рисунок В1 – Пример результатов анализа вероятности регистрации частотных позиций ППРЧ сигналов при длительности излучения позиции, превышающей совокупную протяженность контроля полосы частот  R∙τвыб

Результаты моделирования, приведенные на рисунке В2, соответствуют несколько иному набору исходных данных. Теперь система радиомониторинга каждую из полос анализа контролировала многократно  (R = 16). Конечно, при этом заметно ниже оказывалась скорость просмотра всей области анализа, но меньше были и потери времени на перестроение приемника по частоте. В итоге, по сравнению с предыдущим случаем, наиболее вероятное число многократно зарегистрированных позиций оказалось заметно выше (от 2 до 6). Этот эффект более подробно анализируется в главе  3  пояснительной записки к дипломной работе.

Рисунок В2 – Пример результатов анализа вероятности регистрации частотных ППРЧ сигналов при совокупной продолжительности контроля полосы частот  R∙τвыб   превышающей длительность излучения позиции

Рисунок В3 – Пример результатов анализа вероятности регистрации частотных ППРЧ сигналов при совокупной продолжительности контроля полосы частот  R∙τвыб   превышающей длительность излучения позиции

Наконец, на рисунке В3 приведены результаты моделирования, соответствующие обработке данных без усреднения спектра. Из приведенных данных видно, что наиболее вероятное число многократно зарегистрированных позиций несколько уменьшилось, так как при небольшом соотношении сигнал/шум использование неусредненного спектра влечет меньшую вероятность корректной регистрации соответствующего спектрального всплеска.

Для более детального анализа сути выполняемого моделирования полезно рассмотреть приведенный ниже листинг основного расчетного модуля моделирующей программы:

 

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

 

#include <stdlib.h>

#include <math.h>

 

#include "Unit1.h"

#include "Gist.h"

#include "Random.h"

#include "common_f.h"

 

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm1 *Form1;

 

unsigned long int myrand;

TMessage NullMessage;

 

int L = 100;

  // количество полос спектрального анализа в области обзора

int R = 8;

  // количество накоплений спектра

int M = 32;

  // количество частотных позиций, используемых в ППРЧ

double TauPrm = 4.0;

  // время перестроения приемника на новую частоту (мс)

double TauWyb = 0.32;

  // время обработки отдельной выборки в приемнике (мс)

double Tau1 = 2.42;

  // длительность непрерывного использования одной частотной позиции (мс)

double Gamma = 0.1;

  // коэффициент запаса на перестроение передатчика ППРЧ

double Ts = 10000.0;

  // длительность отдельного сообщения ППРЧ (мс)

double Prb1 = 0.9;

  // вероятность правильной фиксации ЧП системой радиомониторинга

double h2 = 0.0;

  // отношение сигнал/шум по мощности

double Band = 4.0;

  // число отсчетов, занимаемых сигналом ППРЧ по частоте

bool stopFlag = false;

 

#define M_MAX 256

#define R_MAX 600

#define L_MAX 1000

 

TGistogram * used2 = NULL;

  // гистограмма, накапливающая результаты эксперимента

int usedPosition[ M_MAX ];

  // хранит номер той полосы анализа (из L), которой принадлежит  m-я  ЧП

int fixedCount[ M_MAX ][ R_MAX ];

  // число случаев, когда использование  m-й  ЧП

  // регистрировалось в течение  r  периодограмм

int fixed_Sum[ R_MAX ];

  // суммарное число регистраций произвольной ЧП на протяжении r периодограмм

double teor_Prb[ R_MAX ];

  // теоретические вероятности регистрации ЧП в течение  r  периодограмм

 

int num_m;

  // номер частотной позиции, активной на данном временнОм интервале

int all_m;

  // счетчик протестированных частотных позиций

double start_m, stop_m;

  // время начала и окончания излучения передатчиком на данной ЧП

int num_l;

  // номер полосы обзора, используемой в текущий момент на приемной стороне

double start_l, stop_l;b )

              cnt2++;

          }

        }

      else

*************** ЧАСТЬ ЛИСТИНГА СКРЫТА ОТ ПУБЛИЧНОГО ПРОСМОТРА ***************************

  for ( int r = 0; r < R_MAX; r++ )

    teor_Prb[ r ] = 0.0;

  }

 

// Интерфейсные процедуры данного приложения аналогичны тем, что приводятся в

// приложениях 1 и 2 и потому из листинга программы изъяты

 

Скачать: pz_1.rar

Категория: Дипломные работы / Дипломные работы по электронике

А также:
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
 

Привет студент

Copyright © 2012-2023 PRIVETSTUDENT.COM
Образовательный сайт
Правообладателям
Наверх