На данном докладе мы познакомимся с новейшими методами проектирования сложных междисциплинарных систем (на примере РЛС), и посмотрим, как Модельно-Ориентированное Проектирование (МОП) помогает создавать подобные системы с меньшими трудозатратами.

1. 1© 2016 The MathWorks, Inc.
Модельно-Ориентированное
Проектирование при создании
радиолокационных систем
Марат Усс,
инженер ЦИТМ Экспонента

2. 2
Почему именно Simulink?
§ Описание модели в виде блок-схемы
§ Симуляция динамических систем
§ Аналоговые и цифровые сигналы
§ Непрерывное, дискретное и событийное время
§ Интеграция с MATLAB и другими средами
§ Модельно-Ориентированное Проектирование

3. 3
Пример сложной системы - РЛС
TX
RX
P
Переданный сигнал
Отражённый сигнал
Задержка = положение
Допплеровский сдвиг = скорость

4. 4
Радарные системы – известная технология
§ Оборонный комплекс:
– Мониторинг воздушного/морского
пространства
– Системы ПВО
§ Гражданское применение:
– Альтиметрия и управление полётами
– Радиоастрономия
– Автомобильные радары
… и многое другое

5. 5
Тренды развития радиолокационных систем
§ Повсеместное применение технологии ФАР
§ Сложные структуры решёток – конформные массивы
§ Оценка работоспособности и производительности
системы в начале проекта
§ Надёжное функционирование в условиях шумов и помех
§ Широкополосная локация и связь

6. 6
Сложности создания систем с ФАР
§ Технические
– Трудно создавать антенные решётки
– Сложные сценарии работы
– Высокое разрешение - широкая полоса
§ Управленческие
– Неэффективность коммуникации между отделами
– Нет повторного использования наработок в рамках проекта
– А также в рамках взаимодействии «заказчик-исполнитель»

7. 7
Решение - системная модель
§ Командное взаимодействие!
§ Использование модели в начале проекта:
– Помогает обнаружить ошибки и тупиковые ветви
на ранних стадиях, а значит избежать лишней
работы
§ Использование модели на поздних стадиях
проекта:
– Позволяет обосновать дополнения и изменения
системы
– Важный компонент для валидации и верификации
производительности системы

8. 8
Модельно-Ориентированное Проектирование
Разработка
на модели
Исполняемые
спецификации
Непрерывное
тестирование
и верификация
Автоматическая
генерация кода
Симуляция:
• без реальных
прототипов
• систематический
анализ «что если?»
Тестирование:
• выявление ошибок на
ранней стадии
Исполняемые модели: один «источник правды»
Автоматическая генерация кода: минимизация ошибок кодирования
Модель

9. 9
Требования к среде моделирования
§ Мульти-доменное системное моделирование
– РЧ-тракт, ЦОС, командный уровень, среда и цели и т.д.
§ Возможность уточнения и дополнения модели
– В итоге модель должна близко соответствовать
конечной системе
§ «Живая» спецификация в концепции МОП
– Повторное использование наработок на всех фазах
проекта и между проектами

10. 10
Преимущества MATLAB и Simulink
§ Модель создаётся быстро:
–Алгоритмы, инструменты, анализ и визуализация в MATLAB
–Требования фиксируются в модели, основа для верификации
–Один “язык” и интерфейс для взаимодействия различных команд
§ Повторное использование существующего кода и наработок:
–Использование существующего C, MATLAB или другого кода
–Открытый API позволяет подключать сторонние модели сред, целей
–Повторное использование созданных алгоритмов и тест-бенчей

11. 11
Пример - системная модель РЛС
Разделяет радиолокационную систему на блоки цифровой
обработки сигналов, РЧ тракта и окружения и позволяет оценить
способность системы обнаруживать цель при изменении
параметров

12. 12
Этапы развития проекта в концепции МОП
§ Первое приближение модели
– общее подтверждение работоспособности, прикидка
параметров отдельных узлов, синтезированные входные
данные
§ Уточнение модели
– подключение более продвинутых моделей компонентов
системы, использование измеренных данных, полунатурное
моделирование
§ Интеграция
– автоматическая генерация кода для цифровых модулей,
валидация и верификация работы системы

13. 13
В рамках концепции МОП
§ Разработка и тестирование на
синтезированных данных
§ Верификация и модификация на
измеренных данных

14. 14
Какие инструменты могут помочь?
Системное моделирование:
• DSP System Toolbox
• Communications System Toolbox
• Phased Array System Toolbox
• MATLAB
Физическое моделирование:
• Продукты SimScape
• RF Blockset
• Antenna Toolbox
Автоматическая генерация кода:
• MATLAB Coder Embedded Coder
• Simulink Coder HDL Coder

15. 15
История успеха: автомобильный FMCW радар
§ Принятый сигнал является задержанной копией
переданного сигнала
§ Сверхширокая полоса сигнала (>100 МГц)
§ Сверхвысокие частоты (>77 ГГц)
Машина + радар Цель

16. 16
История успеха: автомобильный FMCW радар

17. 17
§ Возможность в рамках одной модели на одном
математическом решателе отработать различные
варианты архитектуры системы, параметры отдельных
её компонентов и поведение в множестве сценариев
Создание первого приближения модели
Генератор
сигналов
λ
Передатчик
Pt
Передающая
решётка
Gt
Обработка
сигналов
Приёмник
Gr
Приёмная
решётка
Gr
Среда, цели и
помехи (L, 𝝈, 𝑹 𝒓 ,
𝑹𝒕)
Планировщик
и слежение

18. 18
Моделирование ФАР
Подмассивы
НеисправностиСинтез решёток Взаимное влияние
НеидеальностиСоздание решёток Импорт ДН антенн
Веса, прореживание

19. 19
Поддерживаемые возможности
Куб РЛ данных
CFARПространственная ОС
Поляризация
Генерация кода
HDL
Среда распространения
Визуализация сценария Широкополосная л.

20. 20
Активные и пассивные сонарные системы
§ Сонарные решётки и цели
§ Модели подводной среды
§ Примеры в документации

21. 21
SimScape – расширение Simulink для
физического моделирования
Инструменты для физического
моделирования электрических
цепей и СВЧ компонентов:
§ Simscape Electronics
§ Simscape Power Systems
§ RF Blockset *
*(не зависит от Simscape с R2017a)

22. 22
Зачем использовать RF Blockset?
Преимущества RF Blockset:
§ Решатели с большим шагом симуляции
§ Моделирование на высоком уровне абстракции
РЧ сигналы
Крайне малый
шаг симуляции
Длительное
время симуляции
~5 ГГц
~10 пс

23. 23
Трудности при разработке антенн
§ Понимание требований:
– Индивидуальные параметры антенны
– Много типов и конфигураций, произвольная геометрия
§ Оценка показателей производительности антенны:
– Анализ входных, полевых и поверхностных характеристик
– Выбор электромагнитного решателя
§ Интеграция в общую систему:
– Моделирование антенны совместно с алгоритмами
обработки сигналов

24. 24
Antenna Toolbox
§ Набор готовых антенн / антенных решеток:
– Не нужно создавать полноценный CAD-проект
§ Быстрый анализ характеристик:
– Не нужно быть экспертом в области ЭМИ
§ Интеграция с алгоритмами обработки сигналов:
– Быстрый перебор различных конфигураций антенн

25. 25
Анализ и визуализация в Antenna Toolbox
§ Входные (характеристики согласования)
– Входной импеданс, коэффициент
отражения, обратные потери, пропускная
способность…
§ Поверхностные
– Распределение тока, распределение заряда
§ Полевые
– Диаграмма направленности, ширина
основного лепестка, E-поле и H-поле,
поляризация

26. 26
Создание антенны в Antenna Toolbox
>> p = patchMicrostrip
>> p.Height = 0.01;
>> impedance(p, (500e6:10e6:2e9));
>> current(p, 1.66e9);
>> pattern(p, 1.66e9);

27. 27
Интеграция с Phased Array System Toolbox
Точно рассчитанная ДН из Antenna Toolbox
используется совместно с алгоритмами обработки
сигналов с ФАР и инструментами из Phased Array
System Toolbox
>> myantenna = dipole;
>> myURA = phased.URA;
>> myURA.Element = myantenna;
Антенный элемент
из Antenna Toolbox
Объект из Phased
Array System Toolbox

28. 28
Что если нужно учесть…
§ Взаимное влияние элементов антенны?
§ Краевые эффекты?
Перемножение ДН изолированных элементов
не всегда даёт корректный результат!
Суперпозиция ДН
изолированных элементовЭМ-решение Сравнение