Обобщенная схема работы оптико-электронной системы
На рис.1 представлена обобщенная схема работы ОЭС. Источник излучения естественного или искусственного происхождения создает материальный носитель полезной информации об объекте - поток излучения, поступающий после прохождения среды распространения на вход ОЭС. При пассивном методе работы системы используется собственное и/или отраженное, создаваемое посторонним источником, излучение обнаруживаемого, наблюдаемого или исследуемого объекта (цели).
При активном методе работы источник излучения, часто входящий в состав ОЭС дополняется передающей оптической системой, которая направляет поток на исследуемый объект или непосредственно в приемную оптическую систему.
Помимо исследуемого объекта на рис.1 показаны и возможные на практике посторонние излучатели - фоны, помехи. Часто деление излучателей, находящихся в угловом поле ОЭС, на цели, помехи и фоны является сугубо условным, например, при проектировании или исследовании ОЭС, предназначенных для визуализации или картографирования случайного неоднородного («пестрого») поля объектов, излучающих в невидимых глазу участках оптического диапазона.
Совокупность излучателей, находящихся в пространстве объектов, а также среда распространения оптических сигналов, создаваемых этими излучателями, образуют так называемую фоноцелевую обстановку (ФЦО).
Приемная оптическая система собирает поток, излучаемый наблюдаемым объектом или отраженный от него, формирует этот поток и направляет его на приемник излучения, который преобразует оптический сигнал в электрический.
Источник излучения (с передающей оптической системой), приемная оптическая система, приемник излучения или фотоприемное устройство, а иногда и первые узлы следующего за приемником электронного тракта образуют систему первичной обработки информации (СПОИ) ОЭС. Назначением её является получение сигнала от наблюдаемого или исследуемого объекта и преобразование его к виду, связанному определенным функциональным образом с параметрами и характеристиками объекта и удобному для дальнейшей обработки или использования в системе вторичной обработки информации (СВОИ), которая окончательно формирует выходной сигнал, по своим параметрам удовлетворяющий требованиям получателя информации.
оптический электронный компьютерный моделирование
Рис. 1. Обобщенная схема работы ОЭС, работающей активным методом: ОС - оптическая система; ФПУ - фотоприемное устройство.
Краткие общие сведения о моделировании систем [4, 12, 18, 24, 29, 38, 39, 54, 60, 61, 62, 66, 71, 73, 77, 81, 95, 96 и др.]
Моделирование - процесс исследования объектов, явлений, процессов (объектов-оригиналов) путем создания и исследования их моделей.
Предметом моделирования является описание условий работы ОЭС, её структуры, функционирования отдельных её звеньев, обеспечиващих поставленную перед системой цель.
Различают экспериментальный метод моделирования, при котором используются физические модели, и теоретический, когда используются различного рода знаковые модели (абстракции), т.е. физические и математические (абстрактные) модели.
При физическом моделировании ОЭС подобие модели объекту-оригиналу обеспечивается путем разработки специальных установок или макетов, по которым исследуются свойства реальной системы. Различают три вида подобия, используемого при создании физической модели: прямое, косвенное и условное подобие.
Прямое подобие устанавливается в результате последовательности действий, устанавливающих взаимосвязь между объектом-оригиналом и моделью, например, масштабированные макеты приборов.
Косвенное подобие обнаруживается в близости моделей двух различных объектов-оригиналов. Например, в медицине подопытные животные принимаются за аналоги организма человека; при моделировании электромеханических систем - ряд закономерностей электрических и механических процессов описывается одинаковыми закономерностями и уравнениями, но с различной интерпретацией входящих в них переменных.
Условное подобие - способ материального воплощения моделей, при котором устанавливается соглашение (условие) на использование модели, например, географические координаты определяют модели местности.
Математические (абстрактные) модели описывают объект-оригинал формализованными математическими символами и знаками. При этом используется такая форма познания, как абстракция, основанная на выделении существенных свойств и связей объекта-оригинала и отвлечении от других частных его свойств и связей. На разных этапах моделирования используются разные типы абстракции.
Выделяют следующие основные типы абстракции:
- изолирующая абстракция, выделяющая исследуемые явления или объекты из некоторой целостности;
- обобщающая абстракция, дающая обобщенные картины явлений или описаний объектов;
- идеализация - замещение реального эмпирического явления или объекта идеализированной схемой.
Математическое моделирование - это метод исследования реальных явлений, объектов и процессов путем построения их математических моделей в виде чисел, переменных, множеств, матриц и т.п., отношений между ними (уравнений) и исследования этих моделей посредством вычислительного эксперимента. Вычислительный эксперимент предполагает, что вслед за построением математической модели проводится её численное исследование, позволяющее «проиграть» поведение исследуемого объекта-оригинала в различных условиях или модификациях.
В зависимости от формы представления моделей различают: инвариантную форму, когда математическое описание объекта-оригинала инвариантно к методу решения уравнений; алгоритмическую форму, при которой запись соотношений модели и выбранного метода решения имеет форму алгоритма; аналитическую форму, когда запись соотношений, связывающих входную информацию с выходной имеет аналитический вид; схемная (графическая форма) - представление модели на графическом языке в виде графов. При моделировании ОЭС обычно используются алгоритмическая и аналитическая формы.
Определение места разрабатываемой математической модели во всем многообразии вариантов, а также методов моделирования позволяет ограничивать и сужать область поиска информации по интересующему виду модели и методу моделирования. Для этого необходимо иметь классификации способов моделирования, видов моделей, математического описания и т.п. Знание классификации позволяет разрабатывать модель объекта-оригинала последовательно (поэтапно), а также помогает предусматривать и планировать возможные перспективы развития модели. Классификацию методов математического моделирования можно представить следующим образом (рис.2).
Рис.2. Классификация методов математического моделирования
В настоящее время при разработке сложных систем особенно актуальны и широко применяются методы и средства компьютерного моделирования, которые по сравнению с методами натурного и полунатурного физического моделирования обладают явными преимуществами по ресурсным и временным затратам на проектирование. Сущность методологии компьютерного моделирования состоит в замене исходного объекта-оригинала - математической моделью и в дальнейшем изучении этой модели с помощью реализуемых на компьютерах вычислительно-логических алгоритмов. Такой подход позволяет относительно быстро и зачастую значительно дешевле, чем при физическом моделировании, исследовать свойства и поведение системы в любых теоретически реализуемых вычислительной техникой условиях её работы. Вычислительные (компьютерные, симуляционные, имитационные) эксперименты с моделью объекта-оригинала позволяют изучать, предсказывать и корректировать его свойства.
Компьютерная модель - это математическая модель, написанная на каком-либо языке программирования для компьютера. Компьютерное моделирование осуществляется в компьютерной программе для моделирования (КПМ), которая представляет собой совокупность алгоритмов, операций и программных средств, позволяющих моделировать систему. Она содержит инструменты и средства моделирования системы (объекта-оригинала): алгоритмы, операторы и т.п. Системы, подлежащие моделированию, могут иметь свою специфику описания и моделирования. Требования и методология формирования КПМ ОЭС, учитывающие специфические особенности ОЭС, будут рассмотрены в последующих главах.
В зависимости от математического аппарата, используемого при моделировании, и способа организации вычислительных экспериментов выделяют два вида компьютерного моделирования: аналитическое и имитационное.
При аналитическом моделировании обеспечивается подобие параметров и характеристик системы и её модели. Аналитические модели описываются некоторыми алгебраическими, интегральными, дифференциальными, логическими условиями и др. в виде системы уравнений, отображающих в общем виде связи между выходными, внутренними и внешними параметрами системы. Они являются наиболее формализованными с математической точки зрения.
При имитационном моделировании подобны процессы, протекающие в модели и в реальной системе. Под процессом имитации следует понимать не только конструирование модели, но и её испытания и применение с целью изучения исследуемых процессов и предсказания их результатов. Имитация, в частности, позволяет определить достоверность работоспособности ОЭС в заданных эксплуатационных условиях. Имитационные модели, в отличие от аналитических, с помощью средств вычислительной техники воспроизводят текущее функционирование системы в некоторых условиях, например, в заданном масштабе времени.
В [29] отмечается, что аналитические модели позволяют произвести наиболее полное исследование только в том случае, если получены явные аналитические зависимости, связывающие в полной мере вход и выход системы при известных начальных условиях, что возможно для сравнительно несложных (простых) систем. Для сложных же систем, в которых происходящие в них процессы характеризуются многими параметрами и весьма многообразны, аналитическое моделирование часто не обеспечивает достаточно эффективных результатов, так как применяемые математические модели не позволяют заранее вычислить или предсказать поведение реальной системы. В этом случае для предсказания поведения системы необходим эксперимент с моделью, т.е. имитация на модели. Соответственно, необходимо применить имитационное моделирование при заданных исходных данных, являющееся более универсальным инструментом, чем аналитическое моделирование.
Можно выделить следующие отличительные особенности имитационного моделирования:
1. В имитационной модели сложной системы законы функционирования всей системы в целом могут быть неизвестны; для моделирования достаточно знания алгоритмов, описывающих поведение отдельных элементов системы и связей между ними;
2. В имитационной модели определяются связи между параметрами и характеристиками системы, а значения исследуемых характеристик определяются в ходе имитационного эксперимента на компьютере.
Различают структурные и функциональные имитационные математические модели. Структурные имитационные математические модели отображают только структурные свойства объекта и не учитывают особенностей физических процессов, происходящих в объекте-оригинале. Функциональные модели отображают структуру и процессы функционирования объекта. Они чаще всего имеют форму систем уравнений. При функциональном моделировании осуществляется разбиение модели на функциональные моделирующие блоки.
Если модели представляются системами уравнений, то обычно при их практической реализации используются численные методы. Такие модели называют численными или алгоритмическими. При численном моделировании для построения компьютерной модели используются методы вычислительной математики, когда вычислительный эксперимент заключается в численном решении математических уравнений.
В результате моделирования, учитывающего случайные факторы, определяются статистические данные о функционировании моделируемой системы. При этом могут использоваться закономерности, которые распространяются на поведение системы с определенной вероятностью, оцениваемой с помощью методов, изучаемых в математической статистике.
Существуют и другие классификации моделей, например:
- по динамике процессов, которые они описывают, различают статические и динамические модели;
- по используемому математическому аппарату - линейные, дифференциальные и др.;
- по способу получения модели - теоретические и эмпирические;
- стационарные и нестационарные модели, в которых их параметры соответственно не изменяются и изменяются во времени;
- модели с распределенными и сосредоточенными параметрами, соответственно с изменяющимися и не изменяющимися параметрами моделей в пространстве и др.
По виду целевой функции, характеризующей качество моделируемого объекта, и зависящей от одной или нескольких переменных, называемых управляемыми переменными (или управляемыми параметрами), и ограничений детерминированные модели делятся на линейные, нелинейные, динамические и графические.