Кузьмин С.З. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации (1974) (1186213), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Это число также непосредственно связано с характером (сложностью) алгоритма обработки и,кроме того, зависит от следующих факторов:— способа преобразования многомерной пространственно-временной обстановки в зоне обзора РЛС (многомерного образа) в одномерную' временную последовательность требований, подлежащих обработке;— способа записи входящих сообщений (требований) и результатов промежуточных вычислений в ОЗУ;— критерия очистки ОЗУ от устаревшей информации.Обычно число исходных данных и промежуточных результатов, которые необходимо хранить при реализации алгоритма, изменяется случайным образом от реализаци к реализации.
Следовательно, загрузкаОЗУ является случайной величиной и задача в конечном счете состоитв определении закона распределения этой случайной величины, чтоПОсоответствует определению закона распределения числа занятых каналов в многоканальной системе массового обслуживания.Поскольку ЦВМ одновременно может обрабатывать только односообщение, то все последующие сообщения, поступившие в интервалевремени, когда машина занята, должны быть записаны в БЗУ, откудаони выбираются для обработки в заданной последовательности. Припроектировании ЦВМ возникает задача выбора объема БЗУ исходя изтого, чтобы при заданном потоке требований и известном времени обработки-каждого из них вероятность потери новых требований из-заограниченного объема БЗУ была мала.Эта задача также относится к классу задач массового обслуживания.Aо—»zВ соответствии с обоснованными здесь1основными параметрами ЦВМ, подлежащими оценке методами теории массовогообслуживания, в дальнейшем будем представлять ЦВМ в виде трехузловой системы массового обслуживания, структурная Рис.
3.7. ПредставлениеЦВМ в виде трехуэловойсхема которой приведена на рис. 3.7.системы массового обслуУзел Аг этой системы моделирует рабоживания.ту буферного запоминающего устройства(БЗУ). Требования входящего потока записываются в БЗУ в порядке поступления. Выбор сообщений из БЗУ для дальнейшей обработки производится в порядке простой очереди. При анализе БЗУсчитается безынерционным-устройством (время записи и считыванияравно нулю)..Узел Л а моделирует работу АУ и является одноканальным прибороммассового обслуживания.
Функционирование узла Аг заключаетсяв обработке требований, выбираемых из БЗУ. Эта обработка сводится,в основном, к идентификации нового требования с ранее поступившимии хранящимися в ОЗУ. При анализе АУ принимается, что программывычислений записаны в специальном ЗУ и время на выбор и ввод программ не расходуется.Узел Л з моделирует работу ОЗУ. В ОЗУ хранятся только результаты промежуточных вычислений. Время занятости многоразрядной ячейки ОЗУ определяется продолжительностью хранения промежуточныхрезультатов обработки по каждому сигналу (траектории) и являетсяслучайной величиной. Поэтому ОЗУ можно считать многоканальнойсистемой массового обслуживания с потерями.*. Таким образом, ЦВМ можно рассматривать как систему массовогообслуживания, в которой:— возможны потери требований из-за ограниченной емкости БЗУи ОЗУ;— требования, записанные в БЗУ, обязательно обслуживаются;— время ожидания обслуживания в очереди есть случайная величина, зависящая от интенсивности входящего потока и скорости обслуживания.Такие системы называются системами массового обслуживанияс ограниченной очередью (ограниченным временем ожидания).л••шСПИСОКЛИТЕРАТУРЫ1.
Г н е д е н к о В. В., К о в а л е н к о И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М., «Наука», 1966.2. Г о л у б е в - Н о - в о ж и л о в Ю. С. Многомашинные комплексы вычислительных средств. М., «Сов. радио», 1967.3. К о н т о р о в Д. С, Г о л у б е в - Н о в о ж и л о в Ю. С. Введениев радиолокационного системотехнику. М., «Сов. радио», 1971.4.
К у з ь м и н С. 3. Цифровая обработка радиолокационной информации.М., «Сов. радио», 1967.5. П е_р о в В. П. Статистический синтез импульсных систем. М., «Сов.радио», 19о9.6. Ц в е т к о в Л. Г, Принципы количественной оценки эффективностирадиоэлектронных средств. М., «Сов. радио», 1971.7. Ц ы п к и н Я.
3. Теория импульсных систем. М^, Физматгиз, 1959.8. К о ф м а н А., К р ю о н Р. Массовое обслуживание. Теория и приложение. Пер. с франц. Под ред. И. Н. Коваленко. М., «Мир», 1965.9. К о к с Д., С м и т В. Теория очередей. Пер. с англ. Под ред. А. Д. Соловьева. М., «Мир», 1966.10. Н ь ю т о н Д., Г у л д Л., К а й з е р Д. Теория линейных следящих систем. М., Физматгиз, 1961.11. Ф е д о р о в С.
М., Л и т в и н о в А. П. Автоматические системыс цифровыми управляющими машинами. М., «Энергия», 1965.12. Ф у р м а н Я. А. Нахождение траекторий целей по данным радиолокационного наблюдения при учете связи между соседними отсчетами. — В кн.:Теория и техника радиолокации. М., «Машиностроение», 1968.13. Brookner E. Recurrent Events in a Markov Chain — «^Information andControl».
1966, v. 9, Xs 3.14. У а к с Н. Улучшение отношения сигнал/шум и статистика семействследов траекторий. — «Вопросы радиолокационной техники», 1956, Xs 1.4.ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИРАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИМЕТОДОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯНА УНИВЕРСАЛЬНЫХ ЦИФРОВЫХВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИНАХ (ЦВМ)4.1. Общие вопросы статистического моделированиясложных системЛюбая сложная информационная система, к каковым относитсяи система обработки радиолокационной информации, функционируетв условиях воздействия целого ряда случайных факторов, учет которых затруднителен при проведении аналитического исследования.Поэтому наряду с аналитическими методами получили широкое признание и распространение методы исследования таких систем путем статистического . моделирования на универсальной быстродействующейЦВМ.По теории и практике моделирования сложных систем имеется большое число опубликованных работ [1,5 и др.].
В данном параграфе излагаются основные сведения о методе статистического моделированиясложных систем, применительно к задачам, решаемым в процессеобработки радиолокационной информации.112АЛЛ. Статистическое моделирование как методисследования сложных системВ общем случае под статистическим моделированием понимаетсялюбая процедура, включающая искусственное формирование статистической выборки и ее обработку для приближенного решения физических и математических задач.
Возможности практической реализации статистического моделирования связаны с появлением быстродействующих цифровых вычислительных машин.Применительно к исследованию сложных систем реализация мето-.да статистического моделирования на ЦВМ сводится к решению следующих задач:— выбор алгоритма, имитирующего процесс функционированияисследуемой системы;АлгоритмполученияреализаииаВходныхсигмллпЗ— >Аторцтм _исследуемойсистемы—*•АлгоритмобработкирездлататрдмоделированияРис. 4.1.
Простейшая функциональная схема алгоритма статистического моделирования.— имитация выборок случайных входных сигналов с заданнымистатистическими характеристиками;— многократная реализация исследуемого алгоритма под воздействием выборок случайных входных сигналов;— статистическая обработка полученных результатов.Простейшая функциональная схема алгоритма статистического моделирования изображена на рис.
4.1. Первый блок этой схемы предназначен для получения реализаций входных сигналов, подлежащихобработке, Обычно эти сигналы содержат как регулярную, так и-елучайную составляющие. Тенденция современного развития рассматриваемого метода состоит в том, что обе эти составляющие получаются спомощью реализации специальных программ на ЦВМ.Второй блок представляет собой программно-реализованную систему (алгоритм), подлежащую исследованию. В процессе исследованияобычно ставится задача сравнительной оценки различных вариантовпостроения алгоритмов с целью выявления; во-первых, их работоспособности, а во-вторых, с целью, определения качественных характеристик, не поддающихся аналитическому исследованию.Третий блок схемы на рис. 4.1 выполняет функции измерительногоприбора, фиксирующего результаты моделирования.
Результаты, полученные при однократной реализации алгоритма, в силу действияслучайных факторов будут реализациями случайного процесса и взятые в отдельности не могут объективно характеризовать исследуемыйалгоритм. Поэтому искомые характеристики при исследовании алгоритмов методом статистического моделирования получаются путемусреднения по большому числу реализаций.ИЗМетод статистического моделирования на ЦВМ является, вообщеговоря, специальным образом построенным численным методом решения, главным образом, вероятностных задач.
Однако в отличие отобычных численных методов, при статистическом моделировании сохраняется логическая структура исследуемой системы, последовательность протекания во времени процессов ее функционирования, характери состав информации о состояниях системы. С этой точки зрения имеетместо некоторая аналогия между исследованием системы методом статистического моделирования и методом натурного эксперимента.Метод статистического моделирования основан на самых общих теоремах теории вероятности (теорема Чебышева, теорема Бернулли)и является универсальным методом исследования сложных систем.Если исследуемый процесс удается описать с помощью некоторой системы математических соотношений {формул, логических условий, операторов и т.
д.), то статистическое моделирование этого процесса не представляет принципиальных трудностей и не налагает дополнительныхограничений на вышеуказанные соотношения.Основным преимуществом метода статистического моделированияявляется возможность решения задач исключительной сложности, недоступных решению аналитическими методами. Необходимо также отметить удобство, быстроту и относительную дешевизну этого метода,так как при моделировании не требуется создавать специальную аппаратуру.Вместе с тем, метод обладает существенным недостатком, состоящимв том, что полученные решения носят частный характер, соответствующий фиксированному значению параметров и начальных условий.
Этоприводит к необходимости многократного моделирования даже для качественного анализа характеристик исследуемой системы в некоторомдиапазоне условий. Поэтому наиболее разумным является совместноеприменение упрощенных аналитических методов анализа, позволяющих учесть характер влияния различных факторов, и метода статистического моделирования, позволяющего производить более точныеоценки в ограниченной области.4.1.2. Методы моделирования на ЦВМпоследовательности случайных чисел-При статистическом моделировании задача получения случайных воздействий с заданными статистическими характеристиками является первостепенной, так как от его успешного решения зависит успех решения задачи в целом.Для формирования значений случайной величины с заданными статистическими характеристиками обычно в качестве исходных используют числа с равномерным распределением в интервале (0,1).
Имеется, по крайней мере,.три способаполучения последовательности случайных чисел, распределенных по законуравной вероятности: 1) выборка из таблицы случайных чисел, 2) использованиефизических датчиков случайных чисел/ 3) генерирование псевдослучайных чисел на ЭЦВМ.Таблицы случайных чисел используются только при прикидочных расчетахвыполняемых, как правило, на клавишных машинах или вручную. Физическиедатчики случайных чисел хотя и находят применение при моделировании на ЦВМ,однако обладают существенным недостатком, состоящим в том, что в них HMeetместо трудно контролируемый «дрейф распределения».114Наиболее распространен в практике моделирования метод генерации такназываемых псевдослучайных чисел с равномерным законом распределения непосредственно на ЦВМ. Для этого предложено большое число алгоритмов, учитывающих особенности конкретных ЦВМ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
