Формирование алгоритмов адаптации при исследовании и функционировании специализированных устройств адаптивной цифровой обработки сигналов с высокой эффективностью можно осуществлять средствами машинного моделирования. Эффективность использования машинного моделирования для формирования алгоритмов адаптации определяется такими его чертами, как универсальность, гибкость, возможность расширения, низкая удельная стоимость проведения машинных экспериментов.
Моделирование является мощным инструментом, позволяющим повысить эффективность разработки специализированных вычислительных устройств (СВУ). Проектирование вычислительного устройства представляет собой многоэтапный процесс. На каждом этапе проектирования решаются свои специфические задачи проектирования, причем на каждом очередном этапе проектирования осуществляется более глубокая и подробная разработка проекта. Поскольку вычислительные устройства рассматриваются как системы, состоящие из двух взаимосвязанных частей: технической и математической, при их проектировании решаются задачи разработки технической части и внутреннего программного обеспечения. Эти задачи решаются одновременно на всех этапах проектирования вычислительного устройства. Выделяют следующие этапы проектирования специализированных вычислительных устройств [1]:
− системное проектирование;
− структурное проектирование;
− логическое проектирование;
− конструкторско-технологическое проектирование.
Особое значение приобретает этап системного проектирования, на котором производится анализ и выбор методов и алгоритмов обработки информации.
Анализ и выбор методов и алгоритмов обработки информации в СВУ наиболее удобно выполнять путем имитационного моделирования. Применение имитационного моделирования на этапе системного проектирования позволяет анализировать различные методы и варианты алгоритмов обработки информации, определять их устойчивость к погрешностям исходных данных, оценивать вычислительную сложность алгоритмов.
Таким образом, на различных этапах проектирования СВУ требуется проведение имитационного моделирования. Модели, применяемые на каждом из этапов, отличаются между собой уровнем детализации и степенью ответственности за принятие решений. Так, например ошибочный или неоптимальный выбор алгоритма обработки информации в СВУ влияет в дальнейшем на все этапы проектирования и, в итоге, на качество конечного продукта — разрабатываемого СВУ. Поэтому исследование алгоритмов обработки информации должно включать в себя анализ их точности и устойчивости при различных уровнях погрешностей исходных данных и разнообразных конфигурациях взаимного расположения первичных преобразователей информации с протоколированием результатов моделирования. Выбор алгоритма обработки информации определяет множество алгоритмов функционирования СВУ, каждый из которых в свою очередь порождает варианты микропрограмм и/или программ работы узлов устройства, т. е. алгоритм обработки 
порождает множество алгоритмов функционирования 
и структур 
которые порождают микро-алгоритмы и/или микропрограммы 
работы СВУ: 
.
Из сказанного можно сделать вывод о необходимости декомпозиции имитационного моделирования на этапы, соответствующие уровням детализаций моделей алгоритмов преобразования данных в СВУ. Верхним уровнем моделирования при этом является моделирование алгоритмов обработки информации на системном уровне с предположением, что СВУ представляет собой «черный ящик».
При адаптивной обработке, сигналов многоэлементных первичных преобразователей имитационное моделирование целесообразно применять для определения решающих правил (алгоритмов адаптации), позволяющих по совокупности измеренных и/или заданных признаков системы (объекта) принять решение, например, о выборе того или иного метода (алгоритма) обработки сигнала в СВУ или значениях параметров устройства восстановления сигнала. Признаками системы (объекта), определяющими решение, могут служить уровень шумов при регистрации сигналов, ограничения накладываемые на минимальные и максимальные значения измеряемых величин, состав и конфигурация системы первичных преобразователей, их характеристики, сложность реализации каждого алгоритма обработки. В процессе имитационного моделирования меняют признаки системы и исследуют влияние признака или взвешенной совокупности признаков на выбранный критерий качества обработки сигнала. Критерием (показателем) качества может быть точность, скорость, стоимость обработки или их сумма, а также любые другие, существенные с точки зрения проектировщика характеристики вычислений.
Имитационное моделирование алгоритмов обработки сигналов при минимальных затратах на проведение экспериментов позволяет дать качественную и количественную оценку различных алгоритмов обработки сигналов и сформулировать алгоритмы адаптации устройства обработки к условиям регистрации сигналов.
Основной целью моделирования алгоритмов обработки данных в специализированных адаптивных вычислительных устройствах является формирование алгоритма адаптации на основе анализа и учета свойств алгоритмов обработки. Для достижения основной цели целесообразно разделить процесс моделирования на три этапа:
1) ввод данных и режимов моделирования (ВДР);
2) моделирование алгоритмов обработки (МАО);
3) анализ и вывод результатов моделирования (АВР).
Каждый из этапов реализуется соответствующими подсистемами системы моделирования. Для управления процессом моделирования и связи всех подсистем и файлов данных в единую систему формируется специальная управляющая процедура — модуль управления системой моделирования (УСМ).
На подсистему ВДР возлагаются следующие функции. Во-первых, это ввод параметров, характеризующих моделируемую систему обработки сигналов. Такими параметрами могут быть, например, количество и расположение первичных преобразователей, конфигурация и размеры антенн (групп первичных преобразователей), тип алгоритма обработки сигналов.
Во-вторых, функцией подсистемы ВДР является ввод параметров, характеризующих существенные для обработки свойства среды распространения сигнала. Например, скорости распространения продольных и поперечных составляющих сигнала, уровень шума, количество источников сигналов.
В-третьих, в подсистеме ВДР вводятся режимы и исходная информация для моделирования. Представляется целесообразным обеспечить функционирование моделирующей системы в трех режимах:
1) режим решения тестового примера;
2) режим численного моделирования по заданному плану;
3) режим обработки экспериментальных данных.
Кроме того, могут задаваться режимы, определяющие объем и полноту статистического анализа, а также форму вывода результатов моделирования на печать или магнитный носитель. Исходная информация определяется режимом функционирования моделирующей системы. Так, например, в режиме решения тестового примера исходной информацией являются координаты источников сигналов и сами сигналы с известными параметрами.
В режиме обработки экспериментальных данных исходной информацией служат данные, полученные экспериментальным путем; в режиме численного моделирования по заданному плану исходная информация содержит параметры плана, например, законы изменения расположения источников сигналов, приемных преобразователей, уровни шумов, последовательность перебора алгоритмов обработки сигналов.
В подсистеме ВДР может также осуществляться формирование значений исходных данных и режимов, определяемых по умолчанию (не заданных в явном виде в управляющем файле).
Подсистема МАО должна содержать программные модули, реализующие исследуемые алгоритмы обработки сигналов. Состав модулей и структура связей между ними определяется степенью детализации алгоритмов и конкретной исследуемой областью применения обработки сигналов.
В подсистеме АВР осуществляется анализ результатов моделирования алгоритмов обработки сигналов, формирование и вывод в указанном режиме данных анализа в виде графиков, таблиц, рекомендаций по применению алгоритмов.
Таким образом, формирование алгоритма адаптации СВУ обработки сигналов заключается в проведении испытаний и выборе по их результатам алгоритмов обработки сигналов первичных преобразователей, обеспечивающих оптимальное функционирование СВУ по совокупности или одному из выбранных критериев качества: быстродействие, вычислительная сложность, точность обработки. Программная система моделирования алгоритмов обработки сигналов должна содержать модули, обеспечивающие ввод управляющей информации, исходных данных, формирование тестового примера, генерации шума (для повышения адекватности моделирования); модули, непосредственно реализующие исследуемые алгоритмы обработки сигналов; модули, осуществляющие анализ и вывод результатов моделирования в нескольких режимах.
Литература:
- Верлань А. Ф., Москалюк С. С. Математическое моделирование непрерывных динамических систем. — Киев: Наук. думка, 1988. – 288 с.
