Scientific journal

Modern problems of science and education

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

Технические системы охраны (ТСО) в настоящее время активно развиваются в связи с угрозой террористических актов и энергичным развитием информационных технологий. Первичным источником информации о факте проникновения нарушителя на охраняемые объекты являются периметровые средства охраны, которые служат важнейшим элементом интегрированной системы безопасности. Радиолучевые ТСО (РЛТСО) одни из наиболее распространенных периметровых ТСО. Это определяется: высокой вероятностью обнаружения; устойчивостью к изменению метеоусловий; простотой эксплуатации и монтажа по сравнению с другими ТСО. Принцип работы РЛТСО заключается в создании электромагнитного поля в пространстве между приемником и передатчиком – зоне охраны (ЗО), и регистрации изменений параметров этого поля при пересечении его нарушителем [4].

Среди широкого спектра РЛТСО важное значение имеют частотные однопозиционные системы, в которых для обнаружения нарушителя применяется частотный метод радиолокации. В пространство излучается линейно-частотно модулированный (ЛЧМ) сигнал. Непериодический ЛЧМ-сигнал представляет собой сложный радиоимпульс с длительностью T_M и внутренней частотной модуляцией. В работе [5] представлена структурная схема РЛТСО с ЧМ, показан принцип работы, который заключается в излучении в пространство ЗО ЛЧМ-сигнала и приеме задержанного ЛЧМ-сигнала, отраженного от нарушителя. Основным элементом структурной схемы является синхронный детектор, в котором формируются биения с частотой, прямо пропорциональной дальности до нарушителя. Измерение частоты биений и определение дальности до нарушителя выполняется с помощью узкополосных фильтров низкой частоты.

В работе [2] показано, что применяя вейвлет-преобразование при обработке ЛЧМ-сигнала в РЛТСО с ЧМ, можно существенно улучшить их технические характеристики. В первую очередь увеличивается отношение сигнал/шум. Это позволит увеличить вероятностные характеристики системы, увеличить протяженность ЗО, снизить мощность излучения. Кроме того, появляется возможность определить количество нарушителей, так как наблюдается существенное сжатие отраженного сигнала после вейвлет-преобразования.

Далее оценим параметры вейвлет-преобразования с целью определения средства реализации на аппаратном уровне. Основными условиями при реализации мобильных РЛТСО являются: малые массогабаритные характеристики, малое энергопотребление, а также высокая надежность системы. Всем этим требованиям в разной степени удовлетворяет современная элементная база цифровых устройств обработки информации в виде программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), а также в виде сигнальных процессоров (СП). Для эффективного выбора данных элементов необходимо знать параметры исходного сигнала, а также параметры дискретного вейвлет-преобразования.

Оценка времени пребывания нарушителя в зоне обнаружения

ЗО для однопозиционных РЛТСО аппроксимируется эллиптическим параболоидом (рис. 1). При этом главными характеристиками являются максимальная высота h, ширина r, а также длина l.

Рис. 1. Зона обнаружения однопозиционной РЛТСО

Средняя скорость бегущего человека в быстром темпе примерно равна VH = 32 км/ч (9 м/с), примем это значение за максимальную скорость нарушителя. Отсюда, зная ширину r, можно вычислить примерное время пребывания нарушителя в ЗО: .

В реально выпускаемых РЛТСО ширина ЗО равна 2 м. Тогда минимальное время пребывания нарушителя в ЗО будет равно

(1)

Определение числа отсчетов для выполнения вейвлет-преобразования

Известно, что процедура превращения непрерывных сигналов в цифровые состоит из двух этапов: дискретизации и квантования. Всегда важно правильно выбрать интервал дискретизации. Задача о выборе интервала дискретизации наиболее просто решается для сигналов с ограниченным спектром на основе теоремы Котельникова [4]. ЛЧМ-сигнал относится именно к таким сигналам. В соответствии с теоремой Котельникова непрерывный сигнал , в спектре которого не содержится частот выше , полностью описывается выборочными значениями , отсчитанными через интервалы времени .

ЛЧМ-сигнал (рис. 2) описывается центральной частотой , частотой девиации и частотой модуляции . При смещении спектра ЛЧМ-сигнала в область низких частот максимальная частота будет примерно равна .

Тогда интервал дискретизации будет равен , и частота дискретизации – . Частоту дискретизации необходимо брать с запасом из-за неточности гетеродинирования и невысоких порядков входных фильтров

. (2)

Рис. 2. ЛЧМ-сигнал, используемый в РЛТСО с ЧМ

Для выполнения вейвлет-преобразования (ВП) необходимо к временному отрезку TМ, равному одному периоду передаваемого ЛЧМ-сигнала, прибавить время задержки, т.е. , которое определяется дальностью до объекта и максимальное значение которого для получения однозначного результата не может быть больше (рис. 2). С учетом этого возьмем время ВП с запасом, т.е.

. (3)

Определим число отсчетов ВП с учетом (2) и (3):

. (4)

В таблице 1 показана зависимость числа отсчетов ВП от частоты девиации и частоты повторения ЛЧМ . Для реализации ВП можно применить быстрое преобразование Фурье (БПФ). БПФ вычисляется из числа отсчетов, кратных степени 2, поэтому в таблице 1 приведено округление числа отсчетов до ближайшей степени 2, что приводит к увеличению числа отсчетов и времени ВП: . В последнем столбце таблицы 1 приведены значения числа отсчетов ВП, получаемые за интервал нахождения нарушителя в ЗО (1):

. (5)

Таблица 1

Число отсчетов для разных параметров ЛЧМ-сигнала

Для вычисления БПФ нам необходимо накопить необходимое число отсчетов, время сбора которых равно . Величина косвенно определяет вероятность и достоверность обнаружения нарушителя. Из таблицы 1 видно, что наиболее оптимальный ЛЧМ-сигнал будет с параметрами = 12кГц, = 170 МГц. При этом мы получаем лучший в группе показатель по числу выборок с не слишком высокой частотой дискретизации.

Время выполнения БПФ на различной элементной базе

В цифровой обработке сигналов (ЦОС) преимущественно используются СП и ПЛИС. Изначально СП были более универсальной платформой для разработки приложений ЦОС. Они имели архитектуру, схожую с микроконтроллерами, и ряд библиотек, что упрощало проектирование.

В настоящее время на рынке присутствует множество фирм, выпускающих СП, одной из них является фирма Analog Devices. Для вычисления БПФ в библиотеках, распространяемых Analog Devices, есть специальный модуль. В таблице 2 приведено время выполнения преобразования на различных сигнальных процессорах фирмы Analog Devices.

Таблица 2

Время выполнения БПФ на СП

Применение СП хоть и сокращает время разработки, но для больших объемов обрабатываемых данных не подходит из-за длительных вычислений преобразования. Кроме того, для вычисления БПФ с числом точек более 1024 требуется дополнительная внешняя память, работа с которой еще больше увеличит время преобразования.

Реализация БПФ на ПЛИС требует более глубоких знаний цифровой схемотехники, машинной арифметики, на разработку проекта затрачивается больше времени и ресурсов. Несмотря на это, скорость выполнения БПФ на ПЛИС на порядки превышает скорость программной реализации на СП. В настоящее время для ПЛИС также существует ряд библиотек - как свободных, так и распространяемых самими производителями ПЛИС. Главные производителями ПЛИС являются фирмы Xilinx и Altera. Altera для своих продуктов предлагает ядро FFT MegaCore, а Xilinx LogiCORE IP Fast Fourier Transform (таблица 3). Как видно из таблицы 3, функциональные возможности у обоих ядер примерно одинаковы. Время преобразования приводится для ПЛИС среднего класса Xilinx - Spartan 6 и Altera - Cyclone III. Время преобразования для 65536 точек не приводится, но можно аппроксимировать время, умножив время преобразования 32768 точек на 4, что не должно превышать 4 мс.

Таблица 3

Характеристики ядер БПФ

Рецензенты:

Бабич М.Ю., д.т.н., главный специалист ОАО «НПП «Рубин», г. Пенза;

Бутаев М.М., д.т.н., профессор, ученый секретарь НТС ОАО «НПП «Рубин», г. Пенза.