Системная модель радиолокационной системы Детализированные модели первичной, вторичной и третичной обработки радиолокационной информации Аппаратная оптимизация моделей РЛС и генерация кода C\C++, HDL, GPU Цифровой двойник РЛС (радиолокационной станции) 


Разработка радиолокационных комплексов - длительный и сложный процесс, проекты требуют совместной работы большого числа инженеров с разной специализацией. Помимо этого, проекты не предоставляют возможности быстрой проверки прототипов и часто являются уникальными, то есть мало задействуют наработки предыдущих лет и требуют проведения новых исследований. Именно в подобных сложных системах роль моделирования становится приоритетной, а использование модельно-ориентированного подхода позволяет значительно сократить сроки и стоимость разработки.

Запрос консультации

Системная модель радиолокационной системы

Наличие системной модели РЛС позволит разработчикам:

  • Провести валидацию низкоуровневых требований к системе, что позволит избежать тупиковых ветвей разработки
  • Отработать различные варианты системных архитектур и алгоритмов обработки до этапов сборки первых прототипов
  • Проводить динамические симуляции работы системы в разнообразных сценариях
  • Автоматически генерировать исполняемый код из моделей цифровых алгоритмов
  • Осуществлять верификацию на всех этапах разработки

Однако, построение моделей столь масштабных систем связано с рядом трудностей, таких как:

  • организация «больших моделей», или large scale modelling – количество блоков в типичной модели РЛС может быть настолько большим, что читаемость модели, отслеживание связей между функциональными узлами и отладка могут быть сильно затруднены
  • повторное использование наработок, оставшихся с предыдущих проектов (математические модели на различных языках программирования, подключаемые библиотеки, программная архитектура), часто подразумевает длительный процесс интеграции или же полное переписывание подобных компонентов в новой среде
  • многие из функциональных частей модели являются уникальными, что накладывает определённые ограничения на возможности использования стандартизированных блоков, требуется возможность уточнения любого узла модели и замены его на пользовательский с возможностью верификации
  • динамическая симуляция сценария работы РЛС совместно с моделями помехо-целевой обстановки может занимать очень много времени

Специалисты ЦИТМ Экспонента готовы помочь на всех этапах построения системной модели, так как:

  • владеют техниками построения моделей любой степени детализации
  • следуют международным рекомендациями по моделированию сложных технических систем
  • имеют опыт оптимизации и ускорения работы существующих моделей
  • имеют опыт подключения сторонних программных компонентов

Детализированные модели первичной, вторичной и третичной обработки радиолокационной информации

Наличие модели РЛС открывает возможности проектирования в виртуальной среде без проведения большого количества натурных испытаний для оценки влияния изменения параметров или архитектуры системы на её работоспособность.

Впрочем, остаётся вопрос точности виртуальных двойников отдельных узлов системы. Традиционный подход - это расчёт и детализация моделей в специализированных программах обособленно от смежных узлов и без учёта работы системы во время динамического сценария.

Подобный подход хоть и позволяет получить точные модели отдельных узлов с необходимой тестовой обвязкой, но сильно замедляет тестирование совместно со смежными узлами РЛС, а также сильно усложняет или не дает интегрировать новые модели в системную.

Концепция модельно-ориентированного проектирования подразумевает непрерывный процесс дополнительных расчётов, детализации и интеграции уточнённых моделей в системную модель с постоянной верификацией и оценкой влияния узлов на параметры работоспособности и производительности РЛС.

Помимо этого, для проверки альтернативной архитектуры системы, нового алгоритма обработки, нового динамического сценария или произвольной гипотезы на модели, концепция МОП позволяет заменять части функциональных узлов модели упрощенными версиями. Это разумно в тех случаях, когда можно пожертвовать точностью моделирования явления или присутствием явления в системе ради скорости динамической симуляции.

В процессе разработки инженеры ЦИТМ Экспонента помогут быстро создать первое приближение модели, уточнить узлы, а также интегрировать и верифицировать их в рамках системы. Мы поможем:

  • Использовать готовые модели параметризованных алгоритмов или же подключать собственные библиотеки, с точки зрения моделирования первичной обработки радиолокационной информации (РЛИ).
  • Моделировать аналоговые узлы и физические явления, такие как распространение радиоволн, рассеяние на целях или влияние неидеальностей в антеннах и радиочастотном тракте.
  • Перепробовать варианты алгоритмов вторичной обработки РЛИ в связке с алгоритмами первичной обработки или же обособленно, на синтезированных траекториях.
  • Моделировать объединение или слияние данных со станций, расположенных в разных локациях и оборудованных сенсорами для уточнения траектории целей.
  • Оптимизировать использование вычислительных ресурсов, то есть смоделировать и разработать планировщик задач РЛС.
  • Автоматически генерировать исполняемый код из цифровых узлов системы.

Помимо этого, используются современные алгоритмы классификации целей, такие как техники машинного и глубокого обучения.

Инженеры ЦИТМ Экспонента помогут подключить контрольно-измерительное оборудование и организовать автоматизированный измерительный стенд, на котором проверяются аппаратные узлы РЛС, уточнить параметры узлов и тем самым повысить точность модели или же быстро протестировать серийные образцы.

Аппаратная оптимизация моделей РЛС и генерация кода C\C++, HDL, GPU

Создание цифровых алгоритмов для РЛС имеет свою специфику – отсутствие стандартизированных решений в виде кода или IP-ядер. Часто большинство узлов - это ноу-хау разработчиков в виде верифицированного на тестовых воздействиях кода.

Объём исполняемого кода велик, что увеличивает трудоемкость  традиционного ручного кодирования и отладки. Изменения спецификации, обнаружение ошибки в спецификации или в исполняемом коде происходят непредсказуемо, и это требует ещё одной итерации написания кода и тестирования на целевой платформе.

Автоматическая генерация кода исключает ошибки ручного кодирования при изменении или при обнаружении ошибки в спецификации, а также вносить правки в исполняемый код цифровых алгоритмов ещё на модели. Это упрощает процесс отладки и верификации, и в итоге сильно сокращает время итерации прототипа на целевом вычислителе.

Помимо этого, из модели можно автоматически сгенерировать тестовые воздействия для кода, что сильно сэкономит затраты на создание новой обвязки для верификации.

Также необходимо учитывать, что вычислители в РЛС - это высокопроизводительными многоканальные системы, обрабатывающими большие объёмы данных каждую секунду, и это накладывает требования к скорости работы алгоритмов и использованию аппаратных ресурсов.

Автоматическая генерация исполняемого кода из поведенческих алгоритмов без учёта особенностей реализации математических операций на целевой платформе приводит к неудовлетворительному результату. Поэтому мы учим тестировать модели цифровых алгоритмов в системной модели и оптимизировать архитектуру для аппаратной реализации.

Модельно-ориентированное проектирование подразумевает сравнение эталонных алгоритмов с моделью аппаратной реализации и сгенерированным кодом.

Инженеры ЦИТМ Экспонента имеют большой опыт в реализации цифровых алгоритмов из моделей на различных вычислителях. Мы учитываем аппаратные особенности в моделях для генерации оптимизированного кода.

Помимо этого, мы настраиваем автоматическую генерации кода для любой элементной базы, в том числе отечественного производства.

Цифровой двойник РЛС (радиолокационной станции)

На завершающих этапах разработки радиолокационных станций проводится ряд натурных испытаний и тестов, организация которых связана с новыми трудностями. Вопросы сравнения эталонных данных с реальными, подключения к отдельным точкам потока данных в действующих комплексах на различных сценариях работы, диагностика проблем и текущее обслуживание или замена узлов системы – головная боль для инженеров.

Некоторые из узлов модифицируются настройкой параметров или перепрошивкой, в то время как другие могут потребовать замены при обнаружении ошибки интеграции. Минимизация риска подобной ошибки – задача системной модели системной модели на предыдущих трех этапах. Но и на стадии тестирования, и верификации комплекса модель остаётся крайне полезной.

Помимо преимуществ моделирования РЛС для выяснения архитектуры и низкоуровневых требований к конкретным узлам системы, мульти-дисциплинарная модель может использоваться в качестве цифрового двойника действующих комплексов, что позволяет:

  • Осуществлять верификацию параметров производительности всей системы и отдельных функциональных узлов относительно эталона
  • Проводить диагностику и текущее обслуживание в случае отклонения работы комплекса от ожидаемого
  • Уточнять параметры модели на новых данных с комплекса
  • Захватывать данные из любой точки комплекса для трансляции в модель, или же передавать данные из модели в комплекс для имитации воздействия

Последний пункт относится к полунатурному моделированию. Любой узел модели можно запустить в виде модели или кода на специализированных вычислителях с необходимыми интерфейсами в режиме жёсткого реального времени.

Подключение специализированных имитаторов или полунатурных комплексов реального времени – то, в чём могут помочь специалисты ЦИТМ Экспонента. Помимо этого, мы поможем подобрать конфигурацию, скомплектовать и настроить подобный комплекс под конкретные задачи заказчика.

Выполненные проекты по радиолокации

В данном разделе вы можете ознакомиться с проектами различных компаний, связанными с радиолокационными системами, в разработке которых участвовали инженеры ЦИТМ Экспонента. В рамках сотрудничества с нами возможна реализация всех описанных выше этапов, а также решение ваших специальных и специфических задач.

${message}

${message}