Информационно-управляющая система устройствами согласования антенно-фидерного комплекса с фазированной антенной решёткой

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Информационно-измерительные и управляющие системы
Страниц:
159


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Актуальность темы исследования.

При создании нового поколения антенн в современных условиях особое внимание уделяется разработке фазированных антенных решеток (ФАР) с возможностью размещения в неподготовленных специально местах, включая площадки с ярко выраженной неоднородностью подстилающей поверхности антенны по геометрическим и (или) электрофизическим свойствам. Применение нескольких устройств согласования (УС) для излучателей, которые находятся в ближней зоне друг друга, приводит к повышению сложности систем управления и алгоритмов их работы. В этих условиях необходимым и актуальным является создание методики построения численных моделей для нескольких устройств согласования, входящих в состав антенно-фидерного комплекса (АФК) с ФАР, а также быстродействующих алгоритмов управления, обеспечивающих согласование каждого из излучателей ФАР с выходом передатчика. Актуальность подобной научно-технической проблемы была отмечена в [2,6,11,12,21,47,64,73,80].

Степень разработанности представленной темы диссертации определяется развитием основных подходов к решению данной проблемы, среди которых можно выделить вычислительный и поисковый.

Вычислительный подход заключается в электродинамическом анализе конструкции излучателей, входящих в состав ФАР. Эти вопросы рассматривались в трудах Г. З. Айзенберга, Е. Галлена (Е. Hallen), Р. Ф. Харрингтона (R.F. Harrington), В. В. Юдина и других ученых. Основа этих методов состоит в создании математических моделей на основе дифференциальных и интегральных уравнений с точным ядром, а также интегральных уравнений фредгольмовского типа первого и второго рода. Несмотря на то, что решения этих уравнений позволяют получать значения комплексных сопротивлений излучателей, а также не имеют ограничений на параметры сред, в которых находятся антенные устройства, они являются неудобными с точки зрения их практической реализации в конкретных условиях функционирования мобильной ФАР. Их неудобство заключается в сложности создания адекватных физической реальности математических моделей и их последующей идентификации [93].

Поисковый подход основан на том, что происходит плавное изменение (или последовательная коммутация) значений элементов согласующей цепи на всем множестве состояний функционирования УС с последующим измерением характеристик согласования антенны. Разработкой практических методик, основанных на данном подходе, занимались В. Ю. Бабков, В. В. Полевой, И. Ю. Хлопушин и др.

При относительной простоте подобной методики, ее недостатком для АФК с ФАР является большое пространство поиска оптимальных управляющих воздействий (УВ) даже при небольшом количестве излучателей в антенной решетке. Подобное свойство поисковых методов приводит к увеличению времени, которое затрачивается на развертывание и подготовку радиостанции к работе, и к потере контроля допустимых величин коэффициентов передачи УС, что делает практически недопустимым их использование в мобильных комплексах связи.

В значительной части эти исследования охватывают вопросы определения состояний функционирования УС, обеспечивающих допустимый режим бегущих волн в фидере, не учитывая при этом их передаточные характеристики, при найденных управляющих воздействиях.

Объектом исследования является информационно-управляющая система устройствами согласования, входящими в состав мобильных АФК с ФАР.

Предметом исследования является методическое, алгоритмическое и программное обеспечение информационно-управляющей системы устройствами согласования мобильных АФК с ФАР, и работающих в неподготовленных специально местах, включая площадки с неоднородностью подстилающей поверхности излучателей по геометрическим и (или) электрофизическим свойствам.

Целью диссертационной работы является повышение суммарного коэффициента передачи устройств согласования, входящих в состав мобильного АФК с ФАР, которое достигается в результате новой постановки задачи определения УВ устройств согласования, а также разработки методического, алгоритмического и программного обеспечения ИУС УС мобильных АФК с ФАР, позволяющего находить ее решение. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— произвести структурный анализ параметров АФК с ФАР в процессе управления устройствами согласования-

— сформулировать задачу определения управляющих воздействий устройств согласования АФК с ФАР-

— разработать методику решения задачи определения управляющих воздействий устройств согласования мобильных АФК с ФАР-

— разработать ИУС устройствами согласования мобильных АФК с ФАР, ее алгоритмическое и программное обеспечение, реализующее методику решения задачи определения управляющих воздействий устройств согласования АФК с ФАР.

Методы исследования.

В работе использованы методы электродинамического моделирования антенных структур, основы теории нейронных сетей, методы эволюционной стохастической оптимизации, метод наведенных ЭДС, приемы когнитивной графики, системного анализа.

Научная новизна.

1. Сформулирована задача определения управляющих воздействий устройств согласования, представленная в виде задачи оптимизации, решение которой определяет состояния функционирования АФК с ФАР, характеризуемые согласованием каждого из излучателей антенной решетки с выходом передатчика и повышенным суммарным коэффициентом передачи устройств согласования.

2. Разработана методика определения управляющих воздействий устройств согласования, обеспечивающая решение сформулированной задачи в результате сокращения области поиска, осуществляемого нейросетевой моделью АФК при изменении свойств подстилающей поверхности ФАР.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение информационно-управляющей системы, реализующее методику определения управляющих воздействий устройствами согласования мобильных АФК с ФАР, предусматривающее последовательное выполнение двух этапов: а) этапа поиска состояний функционирования АФК, при которых управляющие воздействия принадлежат области возможного решения задачи- б) оптимизации управляющих воздействий устройств согласования методом дифференциальной эволюции.

4. Разработана информационно-управляющая система устройствами согласования мобильных АФК с ФАР, включающая блоки, реализующие алгоритмическое обеспечение процесса решения задачи определения управляющих воздействий.

Теоретическая значимость исследования обоснована тем, что: разработана структурная модель взаимного влияния параметров АФК с ФАР в процессе управления УС- сформулирована задача определения управляющих воздействий устройств согласования АФК с ФАР- изложены и раскрыты основные этапы методики решения задачи определения УС АФК с ФАР. Применительно к проблематике диссертации результативно использован комплекс существующих базовых методов исследования, а именно методов системного анализа, многомерной оптимизации, теории нейронных сетей Практическая значимость.

Разработано программное обеспечение для имитационных исследований АФК с ФАР, которое было использовано в учебном процессе кафедры & laquo-Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем& raquo- при проведении практических занятий по дисциплинам & laquo-Устройства автоматики в системах радиосвязи& raquo- и & laquo-Автоматические устройства согласования антенн& raquo-.

Разработано программное обеспечение ИУС, реализующее методику определения управляющих воздействий УС мобильных АФК с ФАР, позволяющее проводить исследования в области:

— архитектурных решений, применяемых при создании нейросетевых моделей (НС) АФК с ФАР-

— алгоритмов идентификации НС моделей и их влияния на скорость и качество обучения нейронных сетей- детального определения влияния параметров метода дифференциальной эволюции (МДЭ) на результат решения сформулированной задачи оптимизации при различных видах дестабилизирующих воздействий на излучатели антенных решеток-

— применимости отличных от представленного метода решения сформулированной задачи оптимизации, а также оценки их влияния на скорость и качество получаемого решения.

Реализация работы. Результаты исследований использовались при решении практических задач в ОАО & laquo-Тамбовский научно-исследовательский институт радиотехники & laquo-Эфир»-, ОАО & laquo-Тамбовский завод & laquo-Ревтруд»- и ОАО & laquo-Тамбовский завод & laquo-Октябрь»-, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

Положения, выносимые на защиту:

1. Постановка задачи определения управляющих воздействий устройств согласования мобильных АФК с ФАР.

2. Методика решения задачи определения управляющих воздействий устройств согласования мобильных АФК с ФАР.

3. Алгоритмическое обеспечение информационно-управляющей системы устройств согласования мобильных АФК с ФАР.

4. Информационно-управляющая система устройствами согласования мобильных АФК с ФАР.

Степень достоверности обусловлена сходимостью результатов теоретического исследования с результатами имитационного моделирования.

Апробация работы.

Основные результаты работы обсуждались на 1-й международной научно-практической конференции & laquo-Наука и бизнес: пути развития& raquo-, 2009 г., Тамбов, П-ой международной научно-практической конференции & laquo-Прогрессивные технологии и перспективы развития& raquo- 2010 г, Тамбов.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 15 работ, из них: 7 статей (6 статей в изданиях из перечня ВАК для публикации научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наук), 3 тезиса доклада, 5 свидетельств о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, списка используемых источников и приложений. Работа изложена на 130 страницах, содержит 49 рисунков, 2 таблицы и 5 приложений. Список используемых источников состоит из 113 наименований.

Выводы по третьей главе

1. Предложено в качестве быстродействующей модели, которая позволяла бы определять значения КСВ каждом из каналов, по значениям вперед устройств согласования использовать искусственные нейронные сети.

2. Для исследуемого в диссертации АФК с ФАР проведены следующие этапы идентификации НС модели:

— сбор данных для обучения-

— подготовка и нормализация данных-

— определение архитектуры НС-

— обучение НС-

— проверка результатов обучения-

3. В результате исследования зависимости значения средней абсолютной ошибки НС модели (е) от объема обучающей выборки установлено, что:

— при объеме обучающей выборки 1800 примеров величина е не превышает значение 0,05. При условии, что НС модель обучается впервые для ФАР с & laquo-идеально»- расположенными излучателями-

— при смещении некоторых из излучателей, относительная ошибка ранее полученной НС модели может превышать 10%-

— при повторной идентификации ранее обученной НС модели этот процесс протекает быстрее. Для случая ФАР с измененным положением излучателей (рисунок 38) средняя абсолютная ошибка сети с не превышает уровня 0. 08 при объеме обучающей выборки в 400 примеров.

4. Предложено идентификацию нейросетевой модели и поиск СФ с ОВР осуществлять при помощи алгоритма, блок-схема которого представлена на рисунке 40. Особенность разработанного алгоритма состоит в том, что обучение нейронной сети и последующее ее использование в качестве функциональной модели для определения СФ с ОВР, представлены в виде двух параллельных процессов.

5. Для рассматриваемого объекта исследования получена матрица СФ с ОВР, представленная в приложении В.

6. Предложено решить сформулированную задачу оптимизации УВ методом дифференциальной эволюции, структурная схема использования которого представлена на рисунке 42. Для этого разработан алгоритм кодирования управляющих воздействий, блок-схема которого изображена на рисунке 41.

7. Проведено исследование влияния параметров метода дифференциальной эволюции на скорость определения оптимальных значений УВ. В результате которого можно установлено, что количество итераций управляющих воздействий устройствами согласования АФК с ФАР определяется:

— количеством найденных СФ с ОВР-

— ЧИСЛОМ поколений gmax',

— количеством индивидуумов популяции & lt-2Р.

При этом выбор значений коэффициента, управляющего усилением дифференциальных вариаций (Р) и коэффициента, управляющего вероятностью выбора мутированного значения (Сг) необходимо также осуществлять в зависимости от размерности матрицы СФ с ОВР.

8. На основе алгоритмического обеспечения разработана структурная схема ИУС устройствами согласования АФК с ФАР и определены режимы ее работы.

9. В результате исследования ИУС УС на численной модели АФК с ФАР установлено: а) ее применение обеспечивает согласование выхода передатчика с излучателями рассматриваемой кольцевой ФАР- и б) при решении задачи оптимизации УВ повышается суммарный коэффициент передачи на 4,65%, по сравнению с аналогичным показателем, полученным на этапе поиска СФ с ОВР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения диссертационной работы:

1. Сформулирована задача определения управляющих воздействий устройств согласования, представленная в виде задачи оптимизации, решение которой определяет состояния функционирования АФК с ФАР, характеризуемые согласованием каждого из излучателей антенной решетки с выходом передатчика и повышенным суммарным коэффициентом передачи устройств согласования.

2. Приведен структурный анализ параметров АФК с ФАР в процессе управления устройствами согласования и получена математическая модель взаимодействия параметров АФК в процессе управления УС ФАР.

3. Разработана и реализована в программном виде численная модель АФК с ФАР, позволяющая получать параметры каждого из каналов АФК при:

— наличии модели ФАР, созданной в программе БирегИЕС 2. 9-

— заданных управляющих воздействиях для каждого из устройств согласования.

4. Разработана методика определения управляющих воздействий устройств согласования, обеспечивающая решение сформулированной задачи в результате сокращения области поиска, осуществляемого нейросетевой моделью АФК при изменении свойств подстилающей поверхности ФАР.

5. Разработано алгоритмическое обеспечение информационно-управляющей системы, реализующее методику определения управляющих воздействий устройствами согласования мобильных АФК с ФАР, предусматривающее последовательное выполнение двух этапов: а) этапа поиска состояний функционирования АФК, при которых управляющие воздействия принадлежат области возможного решения задачи- б) оптимизации управляющих воздействий устройств согласования методом дифференциальной эволюции.

6. Разработана информационно-управляющая система устройствами согласования мобильных АФК с ФАР включающая блоки, реализующие алгоритмическое обеспечение процесса решения задачи определения управляющих воздействий.

7. Проведено исследование применения разработанной ИУС УС на численной модели АФК с ФАР. Исследования показали, что использование методики определения УВ УС АФК с ФАР и разработанной на ее основе информационно-управляющей системы позволяют повысить на 4,65% суммарный коэффициент передачи устройств согласования кольцевой ФАР, по сравнению со значением, полученным при применении поискового алгоритма определения управляющих воздействий УС.

В результате выполнения диссертационной работы решена задача определения управляющих воздействий УС АФК с ФАР, обеспечивающая повышение суммарного коэффициента передачи устройств согласования.

Решение научной задачи соответствует области исследования, согласно пункту 6 паспорта специальности 05. 11. 16 «Информационно-измерительные и управляющие системы& raquo- (технические науки).

Основным результатом диссертационной работы является разработанная методика решения задачи определения УВ УС мобильных АФК с ФАР. Алгоритм работы ИУС, работающей с использованием данной методики, отличается от вычислительных и поисковых алгоритмов и состоит в том, что первоначально выделяются множества управляющих воздействий, при которых обеспечивается допустимый режим бегущих волн в фидерной системе. Затем в результате решения задачи оптимизации из найденного множества выделяются управляющие воздействия, при которых суммарный коэффициент передачи максимален.

Использование нейронной сети в качестве настраиваемой модели АФК с ФАР, с практической точки зрения, позволяет располагать излучатели неподготовленных специально местах, включая площадки с ярко выраженной неоднородностью подстилающей поверхности антенны по геометрическим и (или) электрофизическим свойствам, что является повышением адаптивных свойств антенно-фидерного комплекса с ФАР в целом.

Предложенные алгоритмы решения задачи определения УВ УС АФК с ФАР обладают синергетическим эффектом, поскольку использование только стохастических методов оптимизации на объекте управления требует больших временных затрат. Построение прогнозирующей модели на базе нейросетевых технологий с последующим поиском оптимальных значений УВ (а не СФ с ОВР, как предложено в диссертации) для УС АФК с ФАР является сложной задачей, для решения которой необходим либо большой объем обучающей выборки (влияющей на время решения поставленной задачи), либо подбор и исследование специальных архитектурных решений при построении нейронной сети.

Предметом дальнейших исследований могут служить: — архитектурные решения, применяемые при создании нейросетевой модели АФК с ФАР и границы их применимости-

— методики идентификации НС моделей и их влияние на скорость и качество обучения-

— более детальное исследование влияния параметров МДЭ на результат решения сформулированной задачи оптимизации и формулировка практических рекомендаций по их выбору-

— исследование отличных от представленного метода решения сформулированной задачи оптимизации и их влияние на скорость и качество получаемого решения.

ОСНОВНЫЕ УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

DDS — Direct Digital Synthesizers-

АФК — антенно-фидерный комплекс-

БД — база данных-

БУ — блок управления-

ГА — генетический алгоритм.

ДМ — делитель мощности-

ДН — диаграмма направленности-

ИУС — информационно-управляющая система-

КБВ — коэффициент бегущей волны-

КСВ — коэффициент стоячей волны-

КФАР — кольцевая фазированная антенная решетка-

МДЭ — метод дифференциальной эволюции-

НС — нейронная сеть-

ОВР — область возможного решения-

ОП — обучающие примеры.

ПК — персональный компьютер-

ПРД — передатчик-

СУБД — система управления базами данных-

СУС — совокупность устройств согласования-

СФ — состояние функционирования-

СЦ — согласующая цепь-

УВ — управляющее воздействие-

УС — устройство согласования-

ФАР — фазированная антенная решетка-

ФВ — фазовращатель-

ФНЧ — фильтр нижних частот-

ШСУ — широкополосное согласующее устройство-

ЭДС — электродвижущая сила.

ПоказатьСвернуть

Содержание

1 ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ УСТРОЙСТВАМИ СОГЛАСОВАНИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Характеристика и анализ устройств согласования АФК с ФАР.

1.2 Обзор существующих информационно-управляющих систем УС.

1.3 Постановка задачи исследования.

2 РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ УСТРОЙСТВ СОГЛАСОВАНИЯ АФК С ФАР.

2.1 Анализ взаимодействия параметров АФК в процессе управления устройствами согласования ФАР.

2.1.1 Структурная модель взаимодействия параметров АФК в процессе управления устройствами согласования ФАР.

2.1.2 Определение входных сопротивлений системы излучателей

КФАР.

2.2 Постановка задачи определения управляющих воздействий устройств согласования АФК с ФАР.

2.3 Математическая модель взаимодействия параметров АФК в процессе управления устройствами согласования ФАР.

2.4 Численное моделирование АФК с ФАР.!.

2.5 Методика решения задачи определения управляющих воздействий устройств согласования мобильных АФК с ФАР.

Выводы по второй главе.

3 АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ УСТРОЙСТВАМИ СОГЛАСОВАНИЯ

АФК С ФАР.

3.1 Нейросетевая модель мобильной АФК с ФАР.

3.2 Алгоритм решения задачи поиска СФ с ОВР.

3.3 Методика решения задачи оптимизации управляющих воздействий устройств согласования мобильных АФК с ФАР.

3.3.1 Алгоритм кодирования управляющих воздействий УС АФК с

3.3.2 Применение метода дифференциальной эволюции при решении задачи оптимизации управляющих воздействий УС мобильных АФК с ФАР.

3.4 Структурная схема ИУС УС мобильных АФК с ФАР.

3.5 Результаты применения ИУС УС с использованием численной модели АФК с ФАР.

Выводы по третьей главе.

Список литературы

1. Айзенберг, Г. З., Антенны для магистральных коротковолновых радиосвязей. / Г. З. Айзенберг. М.: Связьиздат, 1948 г. — 464 с.

2. Айзенберг, Г. З. Коротковолновые антенны / Г. З. Айзенберг, С. П. Белоусов М.: & laquo-Радио и связь& raquo-.- 1985 — 535с.

3. Алексеев, О. С. Математическая модель антенной системы с электронным управлением лучом, особенности построения и результаты управления / Алексеев, О.С., Грибанов А. Н., Крылов П. К. // Антенны. 2005 г. — № 2. С. 51 — 57.

4. Ануфриев, И.Е. MATLAB 7. / И. Е. Ануфриев, А. Б. Смирнов, E.H. Смирнова. СПб.: БХВ — Петербург, 2005. — 1104 с.

5. Ашихмин, А. В. Обзор принципов построения, возможностей и эффективности программных средств численного электродинамического моделирования / A.B. Ашихмин, Ю. Г. Пастернак, И. В. Попов, Ю. А. Рембовский // Антенны. 2007 г. — № 3, С. 64 — 80.

6. Бабков, В. Ю. Высокочастные тракты автоматизированных комплексов радиосвязи / В. Ю. Бабков. Л.: ВАС, 1989. — 176 с.

7. Бабков, В. Ю. Основы построения устройств согласования антенн / В. Ю. Бабков, Ю. К. Муравьев Л.: ВАС. — 1990. — 193 с.

8. Белоцерковский, Г. Б. Основы радиотехники и антенны. Ч. 1.: Основы радиотехники/ Г. Б. Белоцерковский. — М.: Советское радио, 1979. — 367 с.

9. Борзенко, И. М. Адаптация, прогнозирование и выбор решений в алгоритмах управления технологическими объекатми. / И. М. Борзенко. -М. :Энергоатомиздат, 1984. 144 с.

10. Бояринов, А. И. Методы оптимизации в химической технологии / Бояринов, А.И., Кафаров, В.В. -М: & laquo-Химия»-. 1969 г. 283 с.

11. Бузов, А. JI. Принципы построения антенно — фидерных устройств корпоративных сетей подвижной радиосвязи / А. JI. Бузов // Радиотехника. 2001. — № 9. — С. 71 — 74.

12. Бузов, А. JI. Разработка, проектирование и внедрение антенно-фидерных устройств корпоративных сетей подвижной радиосвязи / A. JI. Бузов, С. И. Бухов, М. А. Зеленков и др // Радиотехника. 2001. -N9. — С. 75−78.

13. Вендик, О.Г., Антенны с электрическим сканированием. Введение в теорию. /О.М. Вендик, М. Д. Парнес М.: Радиотехника, 2001. -352с.

14. Вершков, М. В. Судовые антенны. / М. В. Вершков, О. Б. Миротворский. — Д., Судостроение, 1990. — 304 с.

15. Виноградов, А. Д. Синтез частотно независимой диаграммы направленности фазированной трехэлементной эквидистантой кольцевой антенной решетки./ А. Д. Виноградов // Антенны. — № 7 2007 г. -(122), с. 3−8.

16. Воеводин, В. В. Параллельные вычисления. / В. В. Воеводин, Вл.В. Воеводин. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 602 с.

17. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры в разработке военной техники США. /А.И. Галушкин// Зарубежная радиоэлектроника, 1995, № 6, с. 421.

18. Галушкин, А. И. Нейронные сети: основы теории. — М.: Горячая Линия Телеком, 2010. — 496с.

19. Галушкин, А. И. Оценка производительности нейрокомпьютеров. / А. И. Галушкин, А. И. Крысанов. // Успехи современной радиоэлектроники, 1998. № 4, с. 3−17.

20. Гаскаров, Д. В. Интеллектуальные информационные системы. / Д. В. Гаскаров. М.: Высш. шк., 2003. — 431 с.

21. Головин, О. В. Системы и устройства коротковолновой радиосвязи / О. В. Головин, С. П. Простов М.: & laquo-Горячая линия — Телеком& raquo-, 2006.

22. Голубев, Е. А. Использование КВ диапазона в региональных системах передачи пакетной информации. Технологии электронных коммутаций: спутниковые системы, системы подвижной связи / Е. А. Голубев М., 1993. — № 42. — С. 76 — 92.

23. Гончаренко, И. В. Антенны УКВ. Компьютерное моделирование. ММАИА / И. В. Гончаренко М.: ИП РадиоСофт, Журнал & laquo-Радио»-. -2004.- 128с.

24. Горбань, А. Н. Обучение нейронных сетей. / А. Н. Горбань. — М.: С П Параграф, 1990. 160 с.

25. ГОСТ 19. 701−90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. — Введ. 1992−01−01. М.: Изд-во стандартов, 1990. — 19 с.

26. ГОСТ 21 655–87. Каналы и тракты магистральной первичной сети единой автоматизированной системы. Электрические параметры и методы измерений. Введ. 1989−01−01. М.: Изд-во стандартов, 1987. -106 с.

27. ГОСТ Р 50 736−95. Антенно-фидерные устройства систем сухопутной подвижной радиосвязи. Типы, основные параметры, технические требования и методы измерений. Введ. 1996−01−01. М.: Изд-во стандартов, 1995. — 22 с.

28. ГОСТ Р 7.0. 11−2011 Диссертация и автореферат диссертации. Структура и правила оформления. Введ. 2012. 09. 01. Москва: Стандартинформ, 2012. — 12 с.

29. Гостюхин, B. JI. Вопросы проектирования активных ФАР с использованием ЭВМ. / В. Л. Гостюхин, К. И. Гринева, В. Н. Трусов -М.: Радио и связь, 1983. -248с.

30. Денисов, A.A. Теория больших систем. / A.A. Денисов, Д. Н. Колесников. М. :Энергоиздат, 1982. — 288 с.

31. Директер, С. Введение в теорию систем. / С. Директер, Д. Рорер. — М: Мир, 1974. -464 с.

32. Дифференциальная эволюция Электронный ресурс.: Электрон, энциклопедия. — Режим доступа: http: //ru. wikipedia. org/wiki/Диффepeнциaльнaяэвoлюция

33. Дьяконов, В. П. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов. — СПб. Питер, 2001. -480 с.

34. Евменов, В. П. Интеллектуальные системы управления. / В. П. Евменов. — М.: Либроком, 2009. — 304 с.

35. Емельянов, B.B. Теория и практика эволюционного моделирования. В. В. Емельянов, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. М.: ФШМАТЛИТ, 2003. — 432 с.

36. Ермаков, С. М. Метод Монте-Карло в вычислительной математике. / С. М. Ермаков. СПб.: Изд-во & laquo-Невский диалект& raquo-, 2009. -192 с.

37. Ерышов, А. Е. Информационно-управляющая система процессами сушки в многосекционных аппаратах: дис. на соиск. степени канд. техн. наук: 05. 11. 16/ Ерышов Алексей Евгеньевич. Тамбов, 2008. — 184 с.

38. Жуков, В. М. Анализ работы дискретного автоматического антенного согласующего устройства с распределенными параметрами / В. М. Жуков // Техника средств связи, серия ТРС. — 1987 № 3. — С. 95 — 100.

39. Жуков, В. М. Моделирование и исследование характеристик кольцевой автоматической фазированной антенной решетки в диапазоне метровых волн. / В. М. Жуков, A.A. Шилов // Радиотехника, 2011, В. 12. -С. 35−40.

40. Жуков, В. М. Сверхширокополосная ФАР системы связи КВ-диапазона. / В. М. Жуков, А. Ф. Харин, А. Н. Сысоев, A.A. Шилов // Антенны, 2009, В. 6. С. 31−33.

41. Жуков, В. М. Устойчивость многосвязных систем автонастройки устройств согласования антенн./ Беседин А. Б., Дубровин С. В., Корякин А. П., Пугин А. В// Антенны, 2008, В. 12 (139). С. 51 — 55

42. Игнатов, В.В., Бабков В. Ю. Обоснование технических параметров техники радиосвязи / В. В. Игнатов, В. Ю. Бабков Л.: ВАС. — 1990. -112с.

43. Изерман, Р. Цифровые системы управления /Р. Изерман. — М. :Мир, 1984. -541 с.

44. Козлов, Ю. М. Беспоисковые самонастраивающиеся системы. / Ю. М. Козлов, P.M. Юсупов. М. :Наука, 1969. — 456с.

45. Комашинский, В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи./ В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов. М.: Горячая линия-Телеком, 2003. — 94 с.

46. Концепция развития связи Российской Федерации. Технологии электронных коммутаций, т. 61 / Под ред. Булгака В.Б.- М., 1996.

47. Корякин, А. П. Метод расчета П-образного согласующего устройства с применением круговых диаграмм // Антенны. — 2010. № 11. с. 5−8.

48. Кочержевский, Г. Н. Антенно-фидерные устройства. Учеб. / Г. Н. Кочержевский, Г. А. Ерохин Г. А., Н. Д. Козырев. М.: М.: Радио и связь, 1989. -352с.

49. Круглов, В. В. Нечеткая логики и искусственные нейронные сети./ В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. М.: Изд-во Физико-математической литературы, 2001. — 224 с.

50. Логовский, A.C. Использование нейронных сетей для решения комбинаторных задач с полным перебором. / A.C. Логовский. // Нейрокомпьютер, 1994. № 3, с. 41−50.

51. Маттей, Д. Л. Фильтры СВЧ, согласующие цепи и цепи связи. / Д. Л. Маттей, Л. Янг, Е. М. Джонс. Tl. М.: Издательство & quot-Связь"-, 1971. -439 с.

52. Медведев, B.C. Нейронные сети. Matlab 6. / B.C. Медведев, В. Г. Потемкин. М.: Диалог МИФИ, 2002. — 496 с.

53. Методы оптимизации (базовый курс) Электронный ресурс.: Автоматизированная обучающая система. Режим доступа: http: //bigor. bmstu. ru/?cnt/?doc=MO/base. cou

54. Многокритериальная оптимизация Электронный ресурс.: Электрон. энциклопедия. — Режим доступа: http: //m. wikipedia. org/wiki/Mнoгoкpитepиaльнaяoптимизaция.

55. Молочков, Ю. Б. Авиационные антенно-фидерные устройства. / Ю. Б. Молочков М.: Изд. ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 1983, 287 с.

56. Муромцев, Д. Ю. Автоматизированное рабочее место проектировщика антенно-фидерных устройств / Д. Ю. Муромцев, O.A. Белоусов, A.A. Шилов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 011 613 506, 5 мая 2011 г. ч

57. Муромцев, Д. Ю. Автоматизированное рабочее место проектировщика передающих устройств / Д. Ю. Муромцев, O.A. Белоусов, A.A. Шилов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 011 613 504, 5 мая 2011 г.

58. Муромцев, Д. Ю. Автоматизированное рабочее место проектировщика приемных устройств / Д. Ю. Муромцев, O.A. Белоусов, A.A. Шилов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 011 613 507, 5 мая 2011 г.

59. Муромцев, Д. Ю. Расчет значений комплексных сопротивлений для П-образного согласующего устройства антенн / Д. Ю. Муромцев, A.A. Шилов, В. М. Жуков, O.A. Белоусов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 011 613 505, 5 мая 2011 г.

60. Муромцев, Д. Ю. Расчет значений комплексных сопротивлений для Т-образного согласующего устройства антенн / Д. Ю. Муромцев, A.A. Шилов, В. М. Жуков, O.A. Белоусов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № № 2 011 613 508, 5 мая 2011 г.

61. Муромцев, Ю. Л. Моделирование и оптимизация технических систем при измерении состояний функционирования / Ю. Л. Муромцев, Л. Н. Ляпин, О. В. Попова Воронеж: ВГУ, 1992 — 164 с.

62. Муромцев, Ю. Л. Функционирование кольцевой ФАР в условиях негативных внешних воздействий / Ю. Л. Муромцев, А. Ф. Харин, А. Н. Сысоев // Антенны. 2009. — № 2. — С. 63 — 67.

63. Мухин, В. И. Исследование систем управления: учебник/ В. И. Мухин. — М.: Издательство & laquo-Экзамен»-, 2006. — 2-е изд., доп. и перераб. -479, с.

64. Нейронная сеть Электронный ресурс.: Электрон, энциклопедия. — Режим доступа: http: //ru. wikipedia. org/wiki/HefipoHHaflceTb

65. Нефедов, В. И. Электрорадиоизмерения: Учебник./ Сигов A.C., Битюков В .К. М.: Форум: ИНФРА-М, 2004. — 384 с. :ил

66. Николаев, В. А. Алгоритм реализации заданного возбуждения излучателей в активной передающей фазированной антенной решетке КВ-диапазона / В. А. Николаев // Антенны. — 2007. № 1. С. 27 — 29.

67. Оленев, H.H. Параллельное программирование MATLAB и его приложения / H.H. Оленев, Р. В. Печенкин, A.M. Чернецов. — М.: ВЦ РАН, 2010. -120 с.

68. Описание работы П5В-Мк (АСУ) по структурной схеме Электронный ресурс.: Интернет портал, посвященный радиосвязному оборудованию воздушных судов. — Режим доступа: http: //radioair. ru/mikron/Mikron-P5^VMk-strukturnayashema. html

69. Панченко, Т. В. Генетические алгоритмы. / Т. В. Панченко. — Астрахань: Изд-во & laquo-Астраханский университет& raquo-, 2003. 87 с.

70. Пападимитриу, X. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность./ X. Попадимитриу, К. Стайглиц. — М. :Мир, 1982. — 512 с.

71. Петров, В. Н. Принципы построения и проектирования самонастраиающихся систем управления. / В. Н. Петров, В. Ю. Рутковский, С. Д. Земляков. — М. Машиностроение, 1972. 260 с.

72. Пискунов, Н. С. Дифференциальное и интегральное исчисления. Учеб. в 2-х т. / Н. С. Пискунов. СПб. :Мифрил, 1996. — Т. 1. — 417 с.

73. Попов, К. Н. Военная техника радиосвязи / К. Н. Попов, В. Ф. Пивоваров, Н.П. Скрипник// М.: Радио и связь. 1988. — 441 с.

74. Преимущества нейронных сетей Электронный ресурс.: Портал искусственного интеллекта. — Режим доступа: http: //www. aiportal. ru/articles/neural-networks/advantages. html

75. Проектирование фазированных антенных решеток. / под ред. Д. И. Воскресенского. — М.: Радиотехника, 2003. -632с.

76. Рапопорт, Э. Я. Оптимальное управление системами с распределенными параметрами. / Э. Я. Рапопорт. — М.: Высшая школа, 2009. 680 с.

77. Растригин, Л. А. Введение в идентификацию объектов управления / Л. А. Растригин, Н. Е. Маджаров. М.: Энергия, 1977. — 216 с.

78. Ридико, Л.И. БОБ: прямой цифровой синтез частот./ Л. И. Ридико. // Компоненты и технологии № 76, 2001. — с. 50−54.

79. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. -М.: Горячая линия Телеком, 2006. — 452 с.

80. Соболь, И. М. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями./ И. М. Соболь, Р. Б. Статников. — М.: Дрофа, 2006. -176 с.

81. Сысоев, А. Н. Антенно-согласующее устройство КФАР КВ диапазона. VI Молодежная научно-техническая конференция & laquo-Радиолокация и связь — перспективные технологии& raquo- / А. Н. Сысоев, В. М. Жуков, А. Ф. Харин -М.: ОАО & laquo-Радиофизика»-. 2008 г.- С. 3941.

82. Сысоев, А. Н. Математическая модель передающей КФАР / А. Н. Сысоев // Антенны. 2010. — № 10. с. 28−29.

83. Сысоев, А. Н. Синтез оптимальной ДН кольцевой ФАР. / А. Н. Сысоев, А. Ф. Харин, А. А. Шилов // Сборник материалов 1-й международной научно-практической конференции & laquo-Наука и бизнес: пути развития& raquo- Тамбов, 2009 г., с. 219−221.

84. Тарасов, В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. / В. Б. Тарасов. М.: Эдиториал УРСС, 2002. — 352 с.

85. Taxa, Х. А. Введение в исследование операций 7-е изд.: Пер. с англ./ Х.А. Taxa. — M.: Издательский дом & quot-Вильяме"-, 2005. — 912 с.

86. Трофимов, А. П. Исследования и разработка методик анализа, синтеза и проектирования автоматизированных антенно-фидерных устройств ДКМВ диапазона: дис. на соиск. степени канд. техн. наук: 05. 12. 07/ Трофимов Алексей Павлович. — Самара, 2009. — 267 с.

87. Усков, A.A. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. / A.A. Усков, A.B. Кузьмин. М.: Горячая линия-Телеком, 2004. — 144 с.

88. Фуско В., СВЧ цепи. Анализ и автоматизированное проектирование: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1990. 288 е.: ил.

89. Хабаров, А. В. Программа для синтеза антенных решеток / A.B. Хабаров // Антенны. 2006 г. — № 7, с. 58−63.

90. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд./ С. Хайкин. — М.: Вильяме, 2006. 1104 с.

91. Черемных, C.B. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум. / C.B. Черемных, И. О. Семенов, B.C. Ручкин. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 192 с.

92. Шилов, A.A. Адаптивная система управления фазированными антенными решетками декаметрового диапазона. / A.A. Шилов // журнал & laquo-Антенны»-, 2010, В. 11. С. 38−40.

93. Шилов, A.A. Интеллектуальная система управления фазированными антенными решетками КВ-диапазона. / A.A. Шилов, O.A. Белоусов // Информационные процессы и управлениеM

94. Электронный журнал. Тамбов: ТГТУ, 2008. — № 3. Режим доступа: http: //www. tstu. ru/ipu/2008−3/031. pdf.

95. Шилов, А.А. Информационно-управляющая система согласующими устройствами кольцевых фазированных антенных решеток декаметрового диапазона. / А. А. Шилов, О. А. Белоусов, Н. А. Кольтюков // журнал & laquo-Радиотехника»-, 2011, В. 12. С. 53−59.

96. Шилов, А. А. Особенности построения адаптивных систем управления устройствами согласования для мобильных фазированных антенных решеток декаметрового диапазона // Антенны. — 2010. № 11.с. 4144.

97. Шилов, А. А. Расчет сопротивления излучения связанных вибраторов, входящих в состав фазированной антенной решетки, методом наведенных ЭДС // Успехи современной радиоэлектроники. 2009 г. №Ц. с. 28−31.

98. Штойер, Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения./ Р. Штоер. М.: Радио и связь, 1992. — 504 с.

99. Юдин, В. В. Кольцевые антенные решетки: схемно-пространственная мультиплексия и направленное излучение / В. В. Юдин М.: Радио и связь. — 2001. — 189 с.

100. Differential Evolution Электронный ресурс.: Электронная энциклопедия MATLAB с биб-кой — депозитарием. — Режим доступа: www. mathworks. com/matlabcentral/fileexchange/18 593-differential-evolution

101. Ingber, L. Adaptive simulated annealing (ASA): Lessons learned, Control and Cybernetics, Vol. 25 No. 1. pp. 33−54, 1996.

102. Ingber, L. Very Fast Simulated Re-Annealing. / L. Ingber. Mathl. Comput. Modelling, Vol. 12 No. 8, pp. 967−973, 1989

103. Murphy, E. Direct Digital Synthesis (DDS) Controls Waveforms in Test, Measurement, and Communications. //E. Murphy, C. Slattery// Researchgate. August, 2005. — p. 1−4.

104. Orfanidis, S.J. Electromagnetic waves and antennas, NJ: Piscataway, 2008 r. — 785 p.

105. Storn, R. Differential Evolution- A Simple and Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization over Continuous Spaces. R. Storn, K. Price. Technical Report TR-95−012, ICSI, March 1995.

106. SuperNEC версия 2.5 Электронный ресурс. :/ Сайт ЗАО & quot-НЛП & quot-РОДНИК"-. Режим доступа: http: //www. rodnik. ru/product/sapr/saprsvch/PoyntingSoftware/supernec/

Заполнить форму текущей работой