Свойства гармонических и составных полуволн, определение интервала равномерной дискретизации времени цифровых сигнальных процессоров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

При построении автономных систем реального времени (СРВ) необходимо решать задачу оптимальной многозадачной загрузки ряда параллельно функционирующих цифровых сигнальных процессоров. Одним из резервов достижения необходимого результата выступает реализация выборок из сигналов датчиков информации о величине сигнала наиболее редко во времени. При этом необходимо обеспечивать линейную или ступенчатую аппроксимацию сигнала по выборкам с допустимой погрешностью восстановления. Одной из системных задач этих процессоров является фильтрация сигналов или ограничение спектра до частоты среза. Отличительной особенностью предлагаемого в статье подхода является выполнение условия: если измерение этой частоты затруднено (например, в электромеханических средствах СРВ), то для таких сигналов предложено согласовывать максимальные величины параметров гармонической полуволны: погрешность аппроксимации, скорость и ускорение. Исследование открывает перспективу применения новых подходов по дискретизации времени сигналов в амплитудно-временной области и определение для таких сигналов эквивалентной частоты среза спектра сигнала. В настоящей статье получены зависимости величины единицы системного времени ввода-вывода данных от степени согласования между собой максимальных величин параметров сигнала. Математическая модель экстремального поведения сигнала между двумя соседними выборками задана в виде гармонической полуволны. Исследование распространено также на выпуклые составные гармонические функции, по которым сигнал может отклоняться от результатов линейной или ступенчатой аппроксимации сигнала по этим выборкам. Проведено сравнение моделей по величине относительных интервалов дискретизации времени, зависящих от степени согласования максимальных параметров гармонической полуволны. При сравнении, кроме этих максимальных параметров, учтена связь максимальной скорости сигнала с погрешностью аппроксимации выборок ступеньками и связь максимального ускорения сигнала с максимальной погрешностью линейной аппроксимации. Результаты позволяют определять длительности интервалов равномерной дискретизации времени сигнала по результатам обследования объекта управления, обосновывают существенное увеличение интервала дискретизации времени или аналогичное увеличение числа решаемых задач в единицу системного времени.

Об авторах

Б. Г Майоров

АО "Научно-производственное предприятие "Рубин"

Email: bgmayorov@yandex.ru
ул. Байдукова 2

Список литературы

  1. Никифоров В.В., Баранов С.Н. Статическая проверка корректности разделения ресурсов в системах реального времени // Труды СПИИРАН. 2017. №3(52). С.137-156.
  2. Ровелли К. Срок времени / Пер. с итал. Д. Баюка // М.: Издательство ACT: CORPUS. 2020. 224 c.
  3. Apte S.D. Signals and systems: Principles and applications // Cambridge: Cambridge University Press. 2016. 768 p.
  4. Лазарев В.Л. Робастное управление в биотехнологической промышленности // СПб.: Университет ИТМО; ИХиБТ. 2015. 196 с.
  5. Контрольно-измерительное оборудование R&S 2019.‒ Каталоги Rohde& Schwarz, 2019. 256 c. https://www. Rohdeschwarz.com/ru/top_topics_russia /catalogs/ catalogs_231625.html (дата обращения: 12.03.2019).
  6. Якимов Е.В. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие // Томск: Издательство ТПУ. 2011. 168 с.
  7. Кестер У., Брайэнт Д. Проектирование систем цифровой и смешанной обработки сигналов. / Пер. под ред. А.А. Власенко // М.: Техносфера. 2010. 384с.
  8. Сенкевич Ю.И., Марапулец Ю.В., Луковенкова О.О., Солодчук А.А. Методика выделения информативных признаков в сигналах геоакустической эмиссии // Тр. СПИИРАН. 2019. №5(18). С.1066–1092.
  9. Петренко В.И. и др. Прогнозная оценка траектории руки оператора для решения обратной задачи динамики при копирующем управлении // Труды СПИИРАН. 2019. №1(18). С. 123–147.
  10. Demydyuk М.V., Hoshovs’ka N. Parametric optimization of the transport operations of a two-link manipulator // J. Math. Sci. 2019. vol. 238. no. 2. pp.174–188.
  11. Manyam S.G. Optimal dubins paths to intercept a moving target on a circle. // Proc. Am. Control Conf. 2019. (July 2019). pp.828–834.
  12. Poulsen D.R., Davis J.M., Gravagne I.A. Optimal Control on Stochastic Time Scales. IFAC-PapersOnLine. 2017. Vol. 50. no. 1. pp. 14861–14866.
  13. Майоров Б.Г. Способ непрерывной оптической связи с низколетящей целью // Патент RU №2 715 499 С1. 28.02.2020.
  14. Vavilov S.A., Lytaev M.S. Calibration and verification of models defining radar visibility zones in marine geoinformation systems // Proceedings of the 8th international Symposium on Information Fusion and Intelligent Geographic Information Systems (IF&IGIS'17). 2018. pp. 115–125.
  15. Кузнецов О.П., Базенков Н.И., Болдышев Б.А. Асинхронная дискретная модель химических взаимодействий в простых нейронных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 2. С. 3–20.
  16. Kar N.R. Production and Applications of Radiopharmaceuticals: A Review // Int. J. Pharm. Investigation. 2019. vol. 9. no. 2. pp. 36–42.
  17. Фельдбаум А.А. Оптимальные процессы в системах автоматического регулирования // Автоматика и телемеханика. 1953. № 6(14). С. 712–728.
  18. Uneyama T., Miyaguchi T., Akimoto T. Relaxation Functions of the Ornstein Uhlen-beck Process with Fluctuating Diffusivity. Physical Review. 2019. vol. 99. no. 3. pp. 21–27.
  19. Хлистунов В.Н. О погрешности аппроксимации дискретных методов измерения // Приборостроение. 1960. №5. С. 3–5.
  20. Майоров Б.Г. Обобщенный критерий наибольшего отклонения входных сигналов систем управления // Автоматика и Телемеханика. 2005. №10. С. 148–155; англ. пер.: B.G. Maiorov. The generalized maximum deviation criterion for imput signals of control systems. //Autom. Remove Control. 66:10 (2005). pp. 1666–1672.
  21. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / Пер. с англ. // М.: Издательство иностранной литературы. 1963. 830 c.
  22. Котельников В.А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи // Материалы к I Всесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности. М.: Редакция управления связи РККА. 1933. С. 4−5.
  23. Nyguist H. Certain topics in telegraph transmission theory // Trans. AIEE. 1928. vol. 47. iss. 2. pp. 617–644.
  24. Хлистунов В.Н. О применении теоремы Котельникова к дискретной измерительной технике // Измерительная техника. 1961. № 3. С. 15−28
  25. Майоров Б.Г. Исследование теоремы Котельникова и применение результатов для определения величины дискретизации по времени входных сигналов систем управления // Высокопроизводительные вычислительные системы и микропроцессоры // Сб. научных трудов ИМВС РАН. 2004. №7. С. 76–82.
  26. Майоров Б.Г. Восстановление сигнала в системах реального времени по равномерным выборкам с уменьшением интервала Найквиста // Системы и средства информатики. 2019. №2(29). С. 95–112.
  27. Табачук И.С., Ташкеев Л.Л. Угрозы с предельно малых высот // Воздушно-космическая оборона. 2007. №1. С. 50–57.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».