А. В. Гулай, В. М. Зайцев

Белорусский национальный технический университет, Минск, Беларусь

ТЕХНОЛОГИИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Непрерывное наращивание функциональных возможностей цифрового электронного оборудования, общие мировые тенденции применения микропроцессоров, компьютерной техники и программных средств при создании современных технологических комплексов определяют существенное расширение степени реального учета разнообразных факторов и причинно-следственных связей в процессах функционирования сложных технических объектов. В состав таких объектов вводятся системы обработки информации, в которых применяются нечеткие алгоритмы выработки решений, при этом неотъемлемой составляющей данных процессов выступает обоснованный и осмысленный выбор между различными вариантами. Это приближает структуры реализации процессов подготовки возможных решений к искусственному мышлению. Эффективным воплощением указанных технологий обработки информации в практику является создание интеллектуальных систем различного функционального назначения.

По используемым математическим основам технологий обработки информации и областям практического приложения интеллектуальные системы технического назначения объединяются в следующие самостоятельные группы: системы обработки сигналов; системы обработки цифровых и символьных данных [1]. При выделении различных классов интеллектуальных систем технического назначения помимо их функциональной ориентации учитываются также применяемые семантические и логические схемы выработки системных решений. Принципиально различаются дедуктивная и индуктивная схемы, возможности использования которых в системах с искусственным интеллектом обсуждаются со второй половины XX века [2].

Разделение интеллектуальных систем по функциональному признаку на классы позволяет в группе систем обработки сигналов выделить цифровые измерительно-информационные системы, цифровые системы анализа спектров сигналов, цифровые системы управления регуляторами и исполнительными механизмами, системы обеспечения требуемой достоверности передачи цифровой информации по каналам связи в условиях помех. В группе интеллектуальных систем обработки данных выделяются следующие классы систем, имеющих самостоятельное практическое применение: системы адаптивной динамической маршрутизации информационных и материальных потоков для обеспечения удаленного взаимодействия технических объектов через коммуникационные сети; системы информационной поддержки процессов эффективного функционирования органов управления; экспертные технические системы для обеспечения выработки и принятия адекватных управляющих решений при наличии нечетких правил или неопределенностей.

Рис. 1. Особенности проектирования интеллектуальных систем технического назначения.

Практическое проектирование интеллектуальных систем тех или иных классов требует привлечения соответствующих профильных специалистов, которые должны иметь комплексную подготовку по вопросам общей системотехники, по архитектурному построению и схемотехнике микропроцессоров и интегральных микросхем, по требуемым разделам математики и программирования. Процесс проектирования интеллектуальных систем любого класса предполагает предварительное решение и документальное оформление последовательности задач, которые, по сути, определяют технический облик создаваемой системы (рис. 1).

Одна из первостепенных задач в проектировании интеллектуальных систем ориентирована на предварительную выработку детальных технических требований, которые охватывают:

●  семантическую и логическую схемы построения и функционирования системы;

●  виды и способы представления информации в цифровой форме для использования в вычислительных средствах системы;

●  состав основных арифметических операций над числовыми данными в формах с фиксированной и с плавающей точкой, а также логических операций над логическими символьными операндами;

●  возможность усечения состава операций в процедурно-ориентированных RISC–архитектурах процессоров;

●  методы вычисления функциональных зависимостей с помощью разложений в аппроксимирующие ряды Тэйлора и Фурье;

●  необходимость применения символьных блоков формализованных и неформализованных данных и их представления в виде символьных строк переменной длины;

●  алгоритмы процедур упаковки разнородных данных для их оформления в виде записей необходимой структуры и алгоритмы процедур распаковки записей для выделения данных в атомарном виде;

●  способы динамического буферирования записей;

●  способы и процедуры организации накопления, хранения, поиска и построения ассоциативных связей между записями, если это требуется по условиям функционирования системы;

●  способы и процедуры организации отображения, накопления, хранения и поиска знаний и фактов, если этого требуют условия функционирования системы.

Одной из последующих задач в проектировании интеллектуальной системы является выбор ее вычислительной платформы, для чего необходима подготовка и использование набора исходных технических характеристик. В набор технических характеристик микропроцессоров вводятся такие основные параметры, как разрядность, состав команд, производительность, тактовая частота, объем памяти команд, объем памяти данных, состав портов для обмена данными, наличие сопроцессора, энергоемкость, механические и климатические условия эксплуатации. При этом для группы систем цифровой обработки сигналов целесообразно рассмотреть основные варианты построения процессорных архитектур вычислительных средств, оценить необходимость применения гарвардской архитектуры, супергарвардской архитектуры или архитектуры фон Неймана [3, 4]. Набор технических характеристик для выбора компьютеров включает следующие основные параметры: разрядность процессора, состав команд, ядерность процессоров, производительность, тактовая частота, объем оперативной памяти, объем энергонезависимой памяти, состав портов для обмена данными, состав периферийного оборудования, возможность подключения уникальных технических средств.

Следующей задачей, которая решается в процессе проектирования интеллектуальной системы технического назначения, является выбор операционной платформы для оснащения микропроцессоров и компьютеров создаваемой системы [5]. На данном этапе разработки интеллектуальной системы в набор необходимых функциональных характеристик вводятся такие операционные механизмы, как управление прерываниями процессора, управление параллельными программными процессами, управление переключением и синхронизацией программных процессов, управление памятью, управление вводом–выводом информации, работа с интервалами времени и с программными процессами в реальном времени поступления транзакций, управление файлами и каталогами, технология программирования, технология отладки и переноса программ.

В процессе решения указанных задач рассматривается целесообразность применения концепции построения платформы переносимых операционных систем POSIX. Решение данных задач позволяет сформировать семантический, логический, технический и операционный базисы для детального проектирования внутренних системных процессов создаваемой интеллектуальной системы.

В различных технических приложениях цифровой обработки сигналов, в том числе в интеллектуальных системах, возникает потребность в обеспечении определенной фильтрации сигналов. Это наиболее массовые технологии интеллектуальных систем обработки сигналов, в результате применения которых обеспечивается функциональное преобразование сигналов, взаимное разделение двух и более сигналов или восстановление сигналов на фоне помеховой обстановки. Цифровые фильтры по своим параметрам существенно превосходят аналоговые, при этом они эффективно обеспечивают следующие характеристики: частотную равномерность сигнала в полосе пропускания; высокую крутизну спада частотной характеристики на частотах среза.

В решении практических вопросов инженерного проектирования наибольшее распространение получили фильтры Чебышева, Баттерворта и Бесселя. Наиболее высокую частотную равномерность сигнала в полосе пропускания дает применение фильтра Баттерворта, а наибольшее значение крутизны спада частотной характеристики обеспечивает использование фильтра Чебышева. Фильтр Бесселя отличается способностью сохранять форму сигнала при его представлении во временной области, а также обладает низкой колебательностью переходных характеристик, что делает его использование более предпочтительным в трактах управления исполнительными механизмами.

При реализации технологий цифровой обработки информации сигналов большое значение имеет процесс учета и оценки возможных ошибок обработки. Эти ошибки возникают либо в виде случайных составляющих результатов измерений сигналов, либо в виде ошибок округления значений обрабатываемых величин на конечной разрядной сетке процессоров. Наиболее вредоносными являются ошибки округления, так как они имеют тенденцию к накоплению и трудно поддаются компенсации. Данное обстоятельство при проектировании интеллектуальных систем необходимо постоянно держать под контролем, особенно при реализации программными средствами различных рекуррентных алгоритмов [6].

Организация цифровой обработки предполагает в каждом конкретном случае системный выбор между двумя возможными технологиями фильтрации сигналов — между применением фильтров с конечной импульсной характеристикой (так называемых КИХ-фильтров) и применением рекурсивных фильтров с бесконечной импульсной характеристикой (так называемых БИХ-фильтров). Сущность вопроса заключается в том, что реализация КИХ-фильтров основывается на вычислении прямых сверток решетчатых функций сигналов и решетчатых импульсных характеристик тракта обработки. Это позволяет получать высокую точность преобразований, но требует определенных затрат времени. БИХ-фильтры используют обратные связи и являются более скоростными, однако они склонны к возникновению колебательности, их применение приводит к снижению точности [4].

Особенностью любой технологии помехоустойчивого кодирования является то, что для ее реализации процессор вычислительного устройства интеллектуальной системы может обладать крайне ограниченным набором операций: логическими сдвигами (включая знаковый бит) влево и вправо с сохранением сдвиговых разрядов, поразрядным логическим сложением и умножением, а также поразрядной инверсией. Это обстоятельство определило перспективность применения в интеллектуальных системах обеспечения достоверности передачи информации программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). ПЛИС относятся к элементной базе с высокой степенью интеграции и с помощью программных компонентов позволяют за сравнительно короткое время создавать развитые средства специализированной обработки сигналов.

Процесс разработки интеллектуальных систем на основе ПЛИС предполагает применение определенных систем автоматизации проектирования (например, систем с внешними интерфейсами OrCAD, Vtrilog или VHDL) [3]. При этом процесс проектирования приобретает черты разработки средств программного обеспечения: выполняется описание схем обработки информации при помощи выбранного языкового интерфейса, производится разложение процесса на несколько корпусов ПЛИС с закреплением конкретных сигналов за выводами схем, вырабатываются таблицы прошивок ПЛИС, указанные таблицы с помощью программатора переносятся в схемы. Известен опыт реализации интеллектуальных систем с помощью ПЛИС и умножителей процессов быстрого преобразования Фурье [3].

В настоящее время при создании интеллектуальных систем обработки данных все большее внимание уделяется вопросам переносимости программного обеспечения. С одной стороны, это обусловлено высокой стоимостью разработки программных средств, а с другой стороны,— степенью отладки и достоверности корректного выполнения заданных функций. Среди обширного парка современных системных технологий наибольшее распространение получили оконные технологии операционных систем Windows-NT, Windows-2000 компании Microsoft, платформно конфигурируемые технологии операционных систем семейства Unix лаборатории Bell Labs компании AT&T и технологии операционной системы с открытыми кодами Linux, которая разработана Линусом Торвальдсом [4, 7]. В смысле переносимости программного обеспечения только системы Unix и Linux удовлетворяют требованиям операционных вызовов стандарта POSIX (IEEE 1003.1–2004) и могут быть рекомендованы для построения перспективных интеллектуальных систем с планируемым длительным жизненным циклом.

Литература

1. Гулай А. В., Зайцев В. М. Интеллектуальные системы технического назначения: функциональная классификация. — Материалы IX международной научно-практической конференции «Ключевые проблемы современной науки». — 17–25 апреля 2013. — Прага.

2. Ледли Р. С. Программирование и использование вычислительных машин. — М.: Мир, 1966.

3. Сперанский В. С. Сигнальные микропроцессоры и их применение в системах телекоммуникаций и электроники — М.: Горячая линия–Телеком, 2008.

4. Литюк В. И., Литюк Л. В. Методы цифровой многопроцессорной обработки ансамблей радиосигналов — М.: Салон-Пресс, 2007.

5. Лав Р. LINUX. Системное программирование. — СПб.: Питер. — 2008.

6. Гусак А. А. Приближение функций. — Минск: Университетское, 1989.

7. Танненбаум Э. Компьютерные сети. — М., СПб.: Питер, 2006.