НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

УДК 003.26.004.7.004.9

Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана

tamaravol@gmail.com

genrih.gertz@gmail.com

afinogenov.evgeniy@gmail.com

Введение

Основой настоящей статьи являются результаты проведенных исследований по разработке средств автоматизированного проектирования системного программного обеспечения и программ для наземных и бортовых комлексов воздушной разведки (БКР) и дистанционного зондирования Земли.  Авторы обобщают эти результаты в настоящей статье.

Публикация строятся на материалах цикла из двух статей. В первой статье [1] авторы провели обзор и анализ комплексов, включающих пилотируемые и беспилотные ЛА – носители средств воздушной разведки. Во второй статье [2] рассматрены вопросы учета режимов воздушной разведки, в частности, режимы функционирования аэрофотоаппаратуры (АФА), систем стабилизации положения АФА на различных носителях и средств привязки аэрофильмов к той или иной системе координат.

При проведении исследований, результаты которых опубликованы в этих статьях, сделана попытка применить системный анализ комплексов воздушной разведки, построенных на основе применения аэрофотоаппаратов АФА и, в частности, цифровых АФА. Целями  анализа являлись:

·обеспечение разработки (проектирования) полетного задания для ЛА разведки, находящихся в эксплуатации;

·обеспечение процесса проектирования перспективных комплексов с учетом реальных условий эксплуатации.

Поэтомы задачи настоящей публикации решаются на основе обзора[1-4]:

·типичных самолетов – носителей средств навигации и воздушной разведки;

·аппаратуры воздушной разведки;

·основных факторов навигации ЛА и свойств аппаратных средств, определяющих качество разведданных при различных режимах воздушной разведки;

·особенностей предварительной обработки разведданных на борту ЛА;

·особенностей наземных информационных систем обработки разведданных и подготовки разведдонесений;

·средств защиты разведданных, передаваемых по беспроводным каналам передачи сообщений для комплексов наземных информационных систем обработки разведданных и подготовки разведдонесений.

1.     Комплекс средств воздушной разведки

Достачно полный обзор указанных комплексов проведен в [1-4]. Это позволяет установить гипотетическую конфигурацию аппаратных средств перспективных комплексов навигации и воздушной разведки.

В таблице 1 приводится возможный перечень указанных средств. В перечне учтены все исторически сложившиеся, но обладающие новыми ТТХ аппаратные средства. Их анализ, в свою очередь, позволил выработать требования к специализированному АРМ для проектирования компонент программного обеспечения, обеспечивающего функционирование аппаратных средств и обработку разведданных на борту самолета-разведчика.

Таблица 1. Перечень и основные характеристики устройств регистрации информации  комплекса средств воздушной разведки максимальной конфигурации

Необходимо подчекнуть, что при разработке специализированного АРМ учтена не только вышеприведенная кофигурация, но и режимы функционирования средств воздушной разведки. Особое внимание уделено снабжение АРМ средствами компенсации возможной дефокусировки и смаза, которым подвержена аппаратура легких беспилотных ЛА [1, 2].

2.     Анализ прототипов специализированного АРМ

При разработке специализированного АРМ, учтено что оно должно позволять разрабатывать программное обеспечение как для бортовых комплексов навигации и воздушной разведки, так и для наземных комплексов формирования разведдонесений по разведданным, поступающим с борта самолета. Многие задачи, которые должен решать наземный комплекс, учтены в геоинформационных системах (ГИС). Некоторые компоненты известных ГИС приняты за прототип при разработке специализированного АРМ. Для проведения обзора отобраны самые распространенные в настоящее время ГИС, в значительной степени решающие часть задач, поставленных к ПО, которое необходимо разрабатывать в среде специализированнного АРМ. К ним можно отнести: ПО PHOTOMOD, PHOTOMODGeoMosaic, "PHOTOMAP - MAKER", «Панорама-редактор», AutopanoPro, «Талка»,  Отобранные ГИС характеризуются общим свойством – модульность структуры. ЭтоГИС, реализующие либо применимые для реализации технологий «prototyping». При разработке специализированного АРМ учтены также специализированные ГИС для работы с данными, продуцируемыми различной регистрирующей аппаратурой воздушной разведки: PhotoTransformatorProfessional, Z_SPACE, ERDAS IMAGINE. Учтены также и  типичные технологические средства сопровождения ГИС: ER Mapper, Autodesk Map, Bentley Geospatial Desktop,

3.               Обзор бортовых и стационарных вычислительных средств, на которые ориентировано программное обеспечение, продуцируемое с помощью специализированного АРМ [5, 6]

3.1. Комплексы, применимые для наземной обработки данных воздушной разведки

Вычислительные комплексы (ВК) «Эльбрус-90микро» в конструктиве СPCI в настольном исполнении выполнены в конструктиве «Евромеханика» (см. таблицу 5) в соответствии с требованиями стандарта СPCI, являются высокопроизводительными многопроцессорными вычислительными системами, обеспечивающими многопользовательский, многозадачный режим вычислений в реальном масштабе времени. Предназначены для использования в стационарных системах управления и обработки информации. Ориентированы также на применение в системах с жесткими условиями эксплуатации.

Аппаратура вычислительных комплексов имеет сетевое оборудование для обменов с другими ВК аналогичного типа или с другими ВК и ЭВМ, а также рядом ВК и ЭВМ, а также рядом интерфейсов как параллельного, так и последовательного типа.

Комплексы могут поставляться в двух вариантах конструктивного исполнения корпусов: встраиваемом и настольном. Встраиваемые конструкции могут дополняться конструктивными узлами для автономной отладки. Вычислительные комплексы данного конструктивного исполнения используют систему воздушного охлаждения открытого типа. Устройство охлаждения может располагаться в аппаратуре пользователя или быть встроено в корпус поставляемого комплекса.

Таблица 2. Структурная схема и характеристики вычислительного комплекса в конструктиве «Евромеханика»

Отмеченная возможность комплексирования нескольких ЭВМ (например, создание кластеров) существенно повышает производительность, что позволит обеспечить требуемые ресурсы наземных комплексов подготовки разведдонесений.

3.2. Вычислительные средства, применимые для оперативной обработки данных, регистрируемых бортовой навигационной и разведывательной аппаратурой

3.2.1. Бортовая ЭВМ «Багет-53»

Эта ЭВМ имеет открытую архитектуру.

Системная шина - VME-bus, выполнена в соответствии с IEEE 1014-87.

Конструктив модулей - «Евромеханика 6U» выполнен в соответствии с механическим стандартом IEEE 1101.2 с размером платы 160х233,35 мм.

Габаритные и установочные размеры ЭВМ разработаны по ГОСТ 26765.16-87 (4К, 3К, 2К) в вариантах расположения разъемов, как на передней панели, так и на задней (врубной разъем).

Системное программное обеспечение:

Операционная система реального времени ОС РВ Багет 2.0.

Тесты встроенного, расширенного и автономного контроля; библиотеки ввода-вывода.

Основные технические характеристики ЭВМ "Багет-53-30":

Модуль центрального процессора БТ33-205 ЮКСУ.467450.008-01 имеет следующие характеристики:

центральный процессор – КОМДИВ;

внешняя тактовая частота – 33 МГц;

внутренняя 82,5 МГц.

На сегодяшнем уровне задач, которые ставятся для обработки изображений такой производительности явно недостаточно.

Объем ОЗУ – 16 МБ, ширина доступа 32 разряда. Относительно малые объем и разрядность ОЗУ также усложняют требования, предъявляемые к соответствующему программному обеспечению.

3.2.2. Встраиваемые ЭВМ серии «Багет-83В»

Встраиваемые малогабаритные ЭВМ «Багет-83В» ЮКСУ.466225.028, «Багет-83В-01» ЮКСУ.466225.028–01 и «Багет-83В-02» ЮКСУ.466225.028–02 предназначены для применения в комплексах управления оружием, средствами разведки и телекоммуникаций различных видов ВС РФ в качестве центрального бортового вычислителя для решения задач сбора данных и управления объектом и встраиваемой управляющей ЭВМ для управления бортовыми подсистемами; встраиваемого интеллектуального контроллера для создания портативных приборов и навигационных систем.

3.2.3.  БЦВМ серий Ц400, Ц600

Советские/российские серии бортовых ЭВМ, сигнальные процессоры, разработанные НИИСИ РАН и производящиеся КБ «Корунд-М». Следует отаетить, что Ц400 (получивший также индекс «Багет-55-02») выполняет операцию «бабочка» для процедуры быстрого преобразования Фурье со скоростью 40 млн оп./с. Это свойство можно считать существенным при разработке программного обеспечения бортового комплекса навигации и воздушной разведки. Очевидно, что ядром этого обеспечения являются быстрые спектральные алгоримы (преобразование Фурье, вейвлет-преобразования, преобразование Карунена – Лоэва).

4. Описание структуры и состава программного обеспечения специализированного АРМ

На рис. 1 приведены основные компоненты, входящие в состав разработанного АРМ, и отражен способ их организации. ПО специализированного АРМ построено по модульному принципу. Это обеспечивается самым простым способом. Управление и инициализация прикладных программм осуществляется пользователем через ПО пользовательского интерфейса с помощью управляющей программы по общей шине команд (на рис 1. отмечено серыми рамками соответствующих блоков). Передача данных  осуществляется через буфер – общую шину данных.

Рис. 1. Структура ПО специализированного АРМ

Таким образом, комплекс является открытым по управлению, дополнительному ПО, данным и возможным периферийным аппаратным средствам. Последнее обеспечивается группой ПО, позволяющим осуществлять полунатурное моделирование с применением реальных, либо эмулированных датчиков разведданных (на рис. 1 помечены сплошным серым полем). Открытой является и библиотека программ распознавания. Понятно, что такого рода библиотеки не могут быть замкнутыми – множество методов распознавания образов непрерывно расширяется [7 – 18].

Струтура базового комплекта приведена на рис. 2.

Рис. 2. Структура открытой библиотеки алгоритмов распознавания

Результаты аналитического обзора основных стохастических и эвристических методов распознавания приведены в таблице 3.

Таблица 3. Краткий обзор стохастических и эвристических методов распознавания [19-25]

Таблица 4. Краткий обзор эвристических  методов распознавания [17]

Программная реализация подавляющего большинства эвристических и стохастических алгоритмов требует значительных ресурсов ЭВМ. Поэтому они предпочтительнее для применения в наземных комплексах воздушной разведки. Именно в этих комплексах разумно реализовать программы с обучением, типовой алгоритм применения которых приведен на рис. 3.

.

Рис. 3. Процедура обучения

Группа программ, объединенных в ПО обработки спектрозональных изображений включает в себя

·       программы компарирования изображений, зарегистрированных в различных спектральных диапазонах электромагнитного излучения;

·       программы компарирования изображений, зарегистрированных в различных спектральных поддиапазонах видимого излучения;

·       программы совмещения изображений, зарегистрированных в различных спектральных диапазонах электромагнитного излучения.

В програмах первой и второй группы реализуются известные способы сравнения изображений.

Программы совмещения изображений  отличаются тем, что реализуют совмещение либо в координатной, либо в частотной областях.

ПО устранения геометрических искажений включает себя:

·       программу устранения искажений, регистрируемых средствами переднего обзора;

·       программу устранения искажений, регистрируемых средствами бокового обзора.

Заключение

Проведенные аналитический обзор и описание разработанного авторами специализированного АРМ позволили заключить, что продуцируемые с его помощью программные средства основываются на базе разных алгоритмов и по разному реализуются в бортовых и наземных комплексах воздушной разведки. Для бортовых комплеков, ориентированных на отечественные спецЭВМ, предпочтительнее использовать скоростные спектральные алгоритмы. При этом один из разумных путей оптимизации таких программ является переход к микропрограммированию и частичное применение аппаратной реализации путем разработки микроконтроллеров, либо использование ПО для наземных комплексов, которое реализуется в UNIX- подобных средах (LINUX) и специализированных системах ОС-РВ.

Список литературы

1. Афиногенов Е.И., Волосатова Т.М., Сельвесюк Н.И., Чичварин Н.В.  Метод системного анализа аппаратуры и режимов аэрофоторазведки // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э Баумана. Электрон. Журн. 2011. № 11. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/261314.html (дата обращения 08.05.13). Работа выполнена при поддержке Гранта Президента РФ № МД-1248.2011.8 
2. Афиногенов Е.И., Волосатова Т.М., Сельвесюк Н.И., Чичварин Н.В. Метод системного анализа комплексов аэрофоторазведки // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э Баумана. Электрон. Журн. 2011. № 12. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/239824.html  (дата обращения 08.05.13). Работа выполнена при поддержке Гранта Президента РФ № МД-1248.2011.8 
3. Афиногенов Е.И., Волосатова Т.М., Сельвесюк Н.И., Чичварин Н.В. Анализ методов и средств контроля систем дистанционного зондирования Земли // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э Баумана. Электрон. Журн. 2012. № 2. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/322927.html  (дата обращения 08.05.13). Работа выполнена при поддержке Гранта Президента РФ № МД-1248.2011.8 
4. Афиногенов Е.И., Волосатова Т.М., Сельвесюк Н.И., Чичварин Н.В. Системный подход к проектированию алгоритмов информационно-управляющей системы летательного аппарата с учетом противодействия информационным подсистемам // Информационные технологии. 2012. № 10. С. 34-44.
5. Бортовые ЭВМ. Режим доступа: http://www.arms-expo.ru/049050049055124050057051052057.html (дата обращения 08.05.13).
6. Эльбрус-90 микро. Режим доступа: russianarms.ru›forum/index.php/topic,11641.0.html (дата обращения 08.05.13).
7. Белобородова М.Н., Волосатова Т.М. Программа для распознавания образов на аэрофотоснимках преобразованием Хафа // XI МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2009 г.): материалы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 34 -36.
8. Волосатова Т.М., Татьян Т.С. Обзор алгоритма SIFT // XI МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2009 г.): материалы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 31-33.
9. Волосатова Т.М., Горин Я.А. Синтез изображений из фрагментов видеоизображений в системах мониторинга и разведки // XII МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2010 г.): материалы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 145 -147.
10. Волосатова Т.М., Горин Я.А., Марченков А.М. Разработка программного обеспечения для формирования и обработки стереоизображений // XII МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2010 г.): материалы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 78-81.
11. Волосатова Т.М., Шмакова Н.А. Построение статического 3D изображения с использованием корреляционного метода // XIII МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2011 г.): тез. докл. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 192-195.
12. Волосатова Т.М., Краснов А.С. Метод минимизации пространства информационных признаков в задачах таксономии // XIII МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2011 г.): тез. докл. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 176-178.
13. Афиногенов Е.И., Волосатова Т.М. Отслеживание положения камеры системы компьютерного зрения в трехмерном пространстве в режиме реального времени // XIV МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2012 г.): материалы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 76-79.
14. Симанков В.С., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Режимдоступа: victor-safronov.narod.ru›systems-analysis/books/ (датаобращения 08.05.13).
15. Волосатова Т.М., Воронов А.В., Чичварин Н.В. Математическое и программное обеспечение решения задачи синтеза для САПР оптико-электронных систем // Информационные технологии. Приложение к журналу. 2008. № 4. С. 2-32.
16. Афиногенов Е.И., Волосатова Т.М. Программа для восстановления дефокусированных изображений методом регуляризации // XI МНТК «Наукоемкие Технологии и Интеллектуальные Системы» (Москва, 2009 г.): материалы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. С. 53 -56.
17. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1975. 242 с.
18. Брудно А.Л. Грани и оценки для сокращения перебора вариантов // Проблемы кибернетики. 1963. Вып. 10. С. 141-150.
19. Донской М.В. О программе, играющей в шахматы // Проблемы кибернетики. 1974. Вып. 29. С. 169-200.
20. Адельсон-Вельский Г.М., Арлазаров В.Л., Донской. М.В. Программирование игр. М.: Наука, 1978. 263 с.
21. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Физматгиз, 1967. 183 с.
22. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Poзоноер Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970. 343 с.
23. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения. М.: Наука, 1974. 274 с.
24. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений: учеб. пособие для студентов вузов. М.: Высшая школа, 1983. 185 с.
25. Василенко Г.И., Цибулькин Л.М. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979. 378 с.