авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

«ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИННОВАЦИИ В НАЦИОНАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ УНИВЕРСИТЕТАХ Материалы Всероссийской научно-методической конференции ...»

-- [ Страница 2 ] --

Е|| (1 v / c)U / х 0 E|| 0 (1 v / c), где знак соответствует искажению информации сзади и впереди движу щегося заряда. Аналогичный результат получим и для E. Поскольку среда должна как-то на это искажение реагировать и ее реакция должна быть однозначной, то происходит арифметическое усреднение анизотропии по ля. В результате этого получаем Е Е 0 ( E 0 v ) / 2c (v E 0 ) / 2c Е 0, то есть результирующее поле движущегося заряда остаётся таким же, как и в статике - центральным, а не сгущается по бокам заряда.

Таким образом, использование правильной методологии позволяет избежать возникновение ошибок при построении теоретических моделей физических явлений.

Литература:

1. Фейнман Р., Лейтон Р., Сэндс М. Фейнмановские лекции по физи ке: Вып. 6:Электродинамика: Учебное пособие. Пер. с англ. / Под ред.

Я. А. Смородинского. Изд.4-е.-М.:Издательство ЛКИ, 2008.-352 с.

2. Денисов А. А. Мифы теории относительности. / А. А.Денисов.-2-е изд., доп.-СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – 96 с.

3. Денисов А. А. Единая (общая) теория поля. Конспект лекций. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2005.-15 с.

Круглый стол:

Актуальные проблемы реализации требований ФГОС в учебном процессе по общей физике О ДИСЦИПЛИНЕ «ФИЗИКА И ЕСТЕСТВОЗНАНИЕ» В ФГОС- ДЛЯ НАПРАВЛЕНИЯ «ИННОВАТИКА»

Вавилова О. С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Рабочий учебный план дисциплины «Физика и естествознание» для направления 222000 «Инноватика» разработан на кафедре эксперимен тальной физики для трех кафедр факультета инноватики. Общая трудоем кость дисциплины составляет 288 часов, длительность – два семестра.

Дисциплина изучается во втором и третьем семестрах. По видам учебной работы предполагается следующая трудоемкость дисциплины «Физика и естествознание»:

2 часа лекций в неделю в течение двух семестров (в общей сложно сти 72 часа), 1 час лабораторных работ в неделю в течение двух семестров, (всего 36 часов), 1 час практических занятий в неделю в течение первого семестра (всего 18 часов) На самостоятельную работу студентов отводится 126 часов: 72 часа в первом и 54 часа во втором семестре. В конце первого семестра прово дится зачет, в конце второго – экзамен.

Значительное сокращение трудоемкости дисциплины «Физика и ес тествознание» в ФГОС-3 по сравнению с ФГОС-2 поставило серьезные вопросы, связанные с пересмотром содержания лекций и формы проведе ния практических занятий.

Основное внимание студентов на лекциях об ращается на фундаментальные закономерности современной физики и ес тествознания, таких, например, как законы сохранения, статистические за кономерности макросистем. Для студентов направления «Инноватика» ин терес может представлять курс лекций, в котором концентрируется вни мание на аналогии в природных закономерностях, нестандартность подхода при открытии законов природы, а также обозначаются возможные пути развития современной физики и естествознания. Отсутствие во вто ром семестре практических занятий повышает роль лабораторных занятий, что по нашему мнению является важнейшим видом учебной нагрузки при изучении дисциплины «Физика и естествознание».

ФИЗИКА И ЛОГИКА. ПРОБЛЕМА ЛОГИЧЕСКОЙ КОГЕРЕНТНОСТИ В КУРСЕ ОБЩЕЙ ФИЗИКИ Ильин Н. П.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет 1. В неклассической физике XX столетия вышел на первый план «принцип, согласно которому следует сделать теорию настолько матема тически изящной, насколько это возможно» (П. Дирак). В то же время критерий рациональности (или логической когерентности, по терминоло гии К. Хюбнера) научной теории отступил на задний план, а, по мнению ряда ученых и специалистов по истории науки (Г. Дингл, Г. Примас и др.) фактически нарушается в ряде известных физических концепций.

2. Указанное обстоятельство наложило свой отпечаток на курсы об щей физики, где внимательное отношение к математическому и экспери ментальному обоснованию нередко сочетается с достаточно небрежным отношением к логической точности и стройности изложения. В данном докладе сделана попытка выделить комплекс проблем, связанных с прин ципом логической когерентности при изложении таких традиционных разделов физики, как механика, термодинамика и электродинамика.

3. В качестве основных проблем в докладе рассмотрены: проблема определения (дефиниции) физических понятий;

проблема физической аксио матики (выбора законов, принимаемых за постулаты в том или ином разделе курса), проблема физических соглашений (на значение которой указал А. Пуанкаре) и проблема внутренней взаимосвязи различных разделов курса.

Все названные проблемы поясняются конкретными примерами.

4. В заключение доклада затрагивается проблема понимания (физи ческой герменевтики) в связи с усвоением материала общей физики.

ПРЕПОДАВАНИЕ ФИЗИКИ В «НАУЧНОЙ МЕККЕ»

Кожевников Н. М.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В истории науки Геттинген имеет выдающееся, можно сказать, са кральное значение. Здесь жили и творили десятки ученых, чьи имена впи саны в анналы естествознания. На местном кладбище покоятся М. Планк, М. Борн и другие «революционеры», сокрушившие классическую физику.

Поэтому знакомство с кафедрой физики Геттингенского университета сродни паломничеству на Святую Землю.

Прежде всего, поражает то внимание, которое уделяется на кафедре физики эмпирическому компоненту этой дисциплины. Главное в препода вании физики – это физический практикум и лекционный эксперимент.

Теоретические вопросы в курсе общей физики занимают значительно меньше места, чем у нас. Считается, что для изучения этих вопросов суще ствует теоретическая физика.

Такой подход является типичным для западных университетов, но не для России, где экспериментальная база, увы, сохранилась лишь в считанном числе высших учебных заведений. Многие учебные лаборатории физики в Геттингенском университете оснащены экспериментальными установками фирмы PHYWE. К сожалению, внедрение этой аппаратуры в наш физический практикум происходит с трудом.

Сильное впечатление производят лекционные аудитории кафедры физики, оснащенные современными аудиовизуальными средствами по по следнему слову техники. Поражает количество портативных видеокамер, которыми буквально «нашпигованы» лекционные аудитории.

И, наконец, нельзя не отметить великолепный музей физики, с боль шой любовью созданный на кафедре. Старинные экспериментальные ус тановки, портреты тех, кто работал в университете, соседствуют с инфор мационными стендами о последних достижениях в области физики и тех ники.

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ УСТАНОВОК ФИРМЫ PHYWE В ОПТИЧЕСКОЙ ЛАБОРАТОРИИ ФИЗИЧЕСКОГО ПРАКТИКУМА Липовская М. Ю., Яшин Ю. П.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет PHYWE – известная немецкая фирма по изготовлению лаборатор ных установок, предназначенных для использования в школах и вузах, в частности, в учебном процессе по общей физике. Предлагаемые комплек ты оборудования охватывают практически все темы, изучаемые в курсе общей физики. На кафедре экспериментальной физики СПбГПУ использу ется несколько таких установок в лаборатории оптики для физических по токов.

Установка «Электрооптический эффект Керра» выполнена на ориги нальной среде – нелинейной PLZT-керамике, где можно получить значе ние постоянной Керра на два порядка выше, чем в нитробензоле. В про цессе проведения измерений становится понятным принцип работы элек трооптического модулятора света.

Для исследования продольной и поперечной когерентности ртутной лампы фирмой PHYWE предлагается интерферометр Майкельсона и ком плект парных узких щелей (модификация опыта Юнга). Интерферометр Майкельсона компактен и удобен в настройке, интерференционная карти на прекрасно видна. Возможно, для многих студентов это является самым достоверным подтверждением волновой природы света. К сожалению, крайне неудобно использовать один и тот же источник света для двух час тей работы, при изменении положения лампы необходима каждый раз но вая настройка.

Несомненно, подобные лабораторные установки, выполненные на высоком техническом уровне, украсят любую оптическую лабораторию, однако, требуют определенной адаптации, в частности, в первой из рас сматриваемых работ пришлось поставить ограничитель на источник высо кого напряжения, а во второй – установить регулируемую щель.

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ РАБОЧИХ ПРОГРАММ ДИСЦИПЛИНЫ «ФИЗИКА»

Насрединов Ф. С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Переход на государственные образовательные стандарты третьего поколения (ФГОС-3) вызвал появление множества основных образова тельных программ, включающих в себя рабочие программы дисциплин (РПД). Недостаточная определенность требований ФГОС-3 к трудоемко сти дисциплин и произвол в их разбиении на аудиторные занятия и само стоятельную работу студентов приводит к разработке большого числа ва риантов РПД, практически идентичных по содержанию учебного процесса и отличающихся техническими деталями, но, тем не менее, требующих отдельного оформления и утверждения. Это, во-первых, противоречит принципу модульности построения образовательных программ. Во вторых, излишне большое число РПД требует больших затрат квалифици рованного труда составителей, технических средств и материальных ре сурсов. В связи с этим возникает необходимость снижения вариативности близких по содержанию РПД, упрощению их структуры и уменьшения объема сопутствующей документации.

Проведенный анализ принятых в СПбГПУ форм РПД дисциплины «Физика» выявил наличие в них несодержательных разделов, исключение которых позволяет заметно сократить объем РПД. Предлагается выделить в отдельные модули программу аудиторных занятий и программу самостоя тельной работы студентов. Это позволит разработать несколько универсаль ных модулей аудиторных занятий (например, по одному на факультет или на группу «родственных» факультетов вместо нынешнего соотношения - одна РПД на одну основную образовательную программу). Различающиеся объе мом самостоятельной работы студентов части программ могут быть выделе ны во вторую группу модулей, которые тоже допускают унификацию.

Результаты этого анализа могут касаться РПД не только физики, но и других дисциплин, прежде всего, относящихся к базовой части естествен нонаучного цикла.

ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРЕЗЕНТАЦИЙ В ЛЕКЦИОННОМ КУРСЕ Перлин Е. Ю.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В докладе обсуждаются некоторые особенности использования ком пьютерных презентаций при изложении лекционного материала, насы щенного сложными формулами, графиками, схемами и т. п. Доклад осно ван на многолетнем опыте автора.

В докладе рассматриваются следующие вопросы:

- основные преимущества и недостатки «презентационного метода»

изложения лекционного материала;

- общие правила оформления слайдов;

- особенности работы со сложными математическими формулами;

- использование прикладных математических или графических про грамм во время презентации;

- использование анимаций;

- работа с двумя проекторами;

- изменение стиля изложения материала при использовании презен таций;

- использование подключений к Интернету;

- особенности работы студентов на лекции с использованием презен таций;

- интерактивный характер работы во время «презентационной» лекции.

О ЛАЗЕРАХ В КУРСЕ ОБЩЕЙ ФИЗИКИ Привалов В. Е.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Известно, что курс общей физики достаточно консервативен и не всегда мгновенно откликается на новое в науке и технике. Порой проходят годы, пока те или иные технические инновации займут свое место в учебных программах. Отмечающие полувековой юбилей оптические кван товые генераторы – лазеры – такое место в курсе физики получили уже давно. Лазеры отличаются от источников спонтанного излучения, прежде всего, когерентностью излучения. Более доступной для понимания студен та является временная когерентность, связанная с монохроматичностью излучения.

На монохроматичность влияют и активная среда, и резонатор. Излу чение возникает в активной среде, поэтому начинать раздел о лазерах сле дует с оптических свойств вещества, с возможности создать в нем инвер сию населенностей и, таким образом, сделать из него активную среду.

Указанное выше определяет место лазеров в курсе физики: материал надо излагать после знакомства со свойствами атома, его энергетической струк туры, поведением электронов атома на основном и возбужденных энерге тических уровнях.

Резонатор лазера целесообразно рассматривать в такой последова тельности: колебательный контур, полуволновый отрезок линии, полый резонатор, у которого убираются стенки.

Важную методическую роль играют лекционные демонстрации ком понентов работающего лазера и свойств лазерного излучения. Во многих случаях только наблюдение реальных лазерных эффектов приводит к по ниманию того, что такое лазер.

РЕЙТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ ОТЧЕТОВ ФИЗПРАКТИКУМА ДЛЯ ФГОС- Приходько А. В., Коньков О. И.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Целью работы является анализ условий для адаптации лабораторно го физического практикума к новому образовательному стандарту ФГОС-3, формирование уровней обучения в современной физической ла боратории, разработка приемов рейтинговой оценки качества обучения студентов. При анализе использовались критерии оценки уровней обуче ния на основе компетенций, изложенных в ФГОС-3.

Для оценки принадлежности рабочего протокола и отчета к определенному уровню обучения использовались две методики. Первая, так называемая методика «тонких срезов», основана на практически мгновенном интуитивном психологическом анализе протокола на соответствие уровней обучения. Вторая, относящаяся к психологическому методу «толстых срезов», основана на последовательной оценке всех пунктов заполнения протокола – отчета в соответствии с методическими рекомендациями.

Примеры анализа протоколов - отчетов по двум методам показывают не только уровень обучения для различных потоков, но и рейтинг отдельного преподавателя. Отметим, что рейтинговые исследования такого рода с использованием психологических оценок проведены нами впервые и в дальнейшем могут быть использованы для улучшения работы современной учебной и исследовательской лаборатории.

САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ С ОПИСАНИЯМИ К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ ФИЗИЧЕСКОГО ПРАКТИКУМА Хрущева Т. А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Важное место в преподавании физики занимает лабораторный прак тикум, где у студентов формируются умения и навыки сбора, обработки и анализа экспериментальных результатов. Необходимым этапом подготов ки к выполнению лабораторных работ является самостоятельное изучение методических описаний. Здесь возникает масса трудностей из-за того, что студенты имеют разные уровни подготовки, темы лабораторных работ не всегда согласованы с лекционным курсом (а, значит, студенты далеко не всегда представляют себе ожидаемый результат), в отсутствие навыков измерений (в школах часто эксперимент проводится учителем) формиру ется страх перед приборами и экспериментом в целом.

В связи с этим перед авторами методических описаний стоит труд ная задача написать текст максимально простым для понимания, и в то же время не лишенным физических терминов и логики языком. Теоретиче ское введение должно включать в себя лишь краткое описание исследуе мого явления, поясняющие иллюстрации, фотографии, формулы без выво да. Не следует забывать, что, как указывалось выше, студент готовится к работе самостоятельно, часто «забегая вперед» в изучении физики.

Основное внимание в описании стоит уделить разделу, описываю щему экспериментальную установку и ход выполнения работы. Уместно поместить фотографию или подробную схему, которая соответствует той, с которой будет проводиться работа. И, конечно, стоит подробно осветить ход работы, разъяснить действия студента, последовательность и форму записи измеренных величин.

Критерием качества методического пособия можно считать появле ние у студентов желания выполнить лабораторную работу, понимание це ли и смысла работы, встраивание этой работы в комплекс знаний, умений и навыков по общей физике.

СЕКЦИЯ Информационные технологии и вычислительные системы МОДЕЛИРОВАНИЕ И РАСЧЕТ СИНТЕЗАТОРОВ ЧАСТОТ С ДРОБНЫМ КОЭФФИЦИЕНТОМ ДЕЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДЕЛЬТА-СИГМА МОДУЛЯТОРОВ Ахметов Д. Б., Коротков А. С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Введение В приемо-передающих устройствах для формирования несущего ко лебания используются синтезаторы частот, построенные, как правило, на основе системы фазовой автоподстройки частоты (ФАПЧ). Особый инте рес представляют синтезаторы частот с дробным коэффициентом деления на основе -модуляторов, позволяющих повысить уровень подавления фазовых шумов ГУН и уменьшить время перестройки по частоте, по срав нению с синтезаторами с целочисленным коэффициентом деления [1]. Од нако физический принцип формирования дробного коэффициента деления приводит к появлению в спектре сигнала ГУН паразитных гармоник, что ухудшает характеристики синтезатора. В работе представлена модель и приведены результаты моделирования данного типа синтезаторов частот в среде Simulink. Проведен анализ эффекта появления паразитных гармоник в спектре выходного сигнала ГУН и дана оценка значений частот паразит ных гармоник.

1. Основные параметры синтезатора частот Рассмотрим основные параметры синтезаторов частот на примере требований стандарта IEEE 802.15.4 к приемо-передающим устройствам.

Стандарт предусматривает три рабочих диапазона частот. Выберем открытый для нелицензированного использования диапазон 2400,0-2483,5 МГц. Диапазон перестройки по частоте ГУН составит f 83.5 МГц. Время переключения между режимами приема и передачи составляет не более 192 мкс. Целесообразно выбрать время перестройки по частоте tlock в несколько раз меньшим данной величины, например, пусть tlock 50 мкс. Также необходимо задать частоту f ref опорного генера тора. При этом типичные значения частот лежат в пределах 20–50 МГц.

Положим f ref 32 МГц. Коэффициенты деления частоты nd, в общем слу чае, принимают дробные значения и рассчитываются на основании выра жения f c f ref nd.

2. Модель синтезатора частот На рис. 1 приведена структурная схема синтезатора частот, где K d - крутизна характеристики фазового детектора (ФД), F ( p ) - передаточный импеданс фильтра нижних частот (ФНЧ), представ ленный в операторной форме, K o - крутизна характеристики перестройки ГУН, nd - коэффициент деления программируемого делителя частоты. Для управления делителем частоты используется выходной сигнал U MASH ( p) -модулятора со структурой типа MASH 1-1-1. Определим основные па раметры синтезатора. Полагаем, что выход фазового детектора подключен к цепи накачки. Обозначим через I pump ток накачки, тогда:

I pump А/рад.

Kd Для расчета и моделирование выбрано типичное значение K d 100 / 2 мкА/рад. Минимальное значение K o составляет:

K o f / Vdd Гц/В, где Vdd - напряжение питания. Пусть Vdd 1,8 В, тогда:

K o 46,4 50 МГц/В.

Обычно используются ФНЧ третьего порядка с F ( p) :

41,71 10 3 p 7 U LPF ( p) b1 p, F ( p) a2 p 3 a1 p 2 a0 p 10,04 10 22 p 4 44,90 10 15 p 3 68,73 10 9 p I PD ( p) где I PD ( p) - ток на входе ФНЧ, U LPF ( p) - напряжение на выходе ФНЧ. Рас чет коэффициентов F ( p) и других параметров синтезатора выполнен на основании методик, изложенных в [2, 3]. -модулятор MASH 1-1-1 пред ставляет цифровое устройство. В состав входят три цифровых аккумуля тора и цепь формирования огибающей шума квантования. Выходными сигналами аккумуляторов служат импульсы, соответствующие сигналу пе реполнения аккумуляторов, т. е. значения старшего разряда. Представим nd в виде суммы целой nint и дробной частей. Пусть nd 75,25, тогда nd nint 75 0,25.

Дробная часть рассчитывается как:

k k, 2N amax где k - целое число, записываемое в аккумулятор на каждом такте выход ного сигнала делителя частоты u d (t ), amax - максимальное число, хранимое в аккумуляторе, N - разрядность аккумулятора. Значение N было выбрано равным 8.

Рис. 1. Структурная схема синтезатора частот 3. Результаты моделирования Моделирование схемы проводилось в среде Simulink. Для оценки времени перестройки по частоте формировалось несущее колебание на частоте f c1 2408 МГц с последующей перестройкой на частоту f c 2 2440 МГц. Значение t lock составило 45 мкс. На рис. 2, 3 представлены спектры выходного сигнала ГУН и u LPF (t ) при формировании сигнала на частоте f c1. Помимо гармоники на частоте f c1 спектр сигнала ГУН содер жит паразитные составляющие на частотах f p f c1 mf m, где m 1, 2, 3,....

Спектр u LPF (t ) содержит постоянную составляющую и гармоники на часто тах mf m. В данном случае значение f m равно 4 МГц. Появление паразит ных гармоник вызвано периодичностью выходного сигнала модулятора U MASH ( p). Для расчета f m необходимо определить период выходного сиг нала каждого аккумулятора, поскольку период сигнала модулятора будет определяться максимальным из периодов сигналов аккумуляторов. Период T1 сигнала первого аккумулятора рассчитывается согласно выражению:

kzclk z1 _ ovf amax 0, (1) где zclk количество тактов u d (t ), z1 _ ovf - количество переполнений аккуму лятора. Перепишем выражение (1) в виде:

z1 _ ovf k k. (2) N amax z clk Согласно выражению (2) значение T1 для нечетных k равно:

T1 Td z clk Td 2 N, (3) где Td - период сигнала u d (t ), примерно равный Tref в режиме удержания.

При этом z1 _ ovf k. Для случая четных k представим k k 2 L, где k - не кратный 2 множитель. Период T1 составит:

T1 Td zclk Td 2 N L. (4) Тогда, количество переполнений аккумулятора z1_ ovf k. Для расчета пе риода T2 сигнала второго аккумулятора необходимо рассчитать сумму чи сел, записанных в него за T1 или T1. Рассмотрим случай нечетных k. Так как первый аккумулятор суммирует одинаковые числа, то на выходе обра зуется сигнал, который до момента переполнения можно представить в форме последовательности членов арифметической прогрессии. Тогда, сумма чисел, записанных во второй аккумулятор за T1, составит:

z 1 a zovf az i, A1 n clk clk max z1 _ ovf 2 i где an - n -ый член арифметической прогрессии. Первое слагаемое пред ставляет сумму членов арифметической прогрессии, второе слагаемое – вносит поправку, учитывающую переполнение аккумулятора. Составим выражение для определения T2 аналогично (2), тогда:

2N A. (5) z 2 _ ovf amax В результате подстановки выражений (3) или (4) в (5) z 2 _ ovf будет иметь дробное значение. Однако z 2 _ ovf становится целым при удвоении A1. Сле довательно, требуется дополнительно zclk тактов, чтобы значение аккуму лятора вернулось к исходному. Таким образом, период T2 равен T2 2T1.

Дальнейший анализ показывает, что период T3 выходного сигнала третье го аккумулятора также равен 2T1. Таким образом, определим f m :

1 1 1 ( k - нечетное), f m ( k - четное).

fm 2T1 2Td 2 N L N 2T1 2Td Рис. 2. Спектр выходного колебания Рис. 3. Спектр выходного ГУН управляющего сигнала ГУН u LPF (t ) На рис. 4 приведен ток I PD (t ) и соответствующая последовательность значений nd. Частота повторения импульсов равна 4 МГц.

Рис. 4. Последовательность импульсов тока на выходе ФД и последовательность значений коэффициента деления nd Выводы Моделирование показало, что в спектре выходного сигнала ГУН присутствуют паразитные гармоники, частоты которых зависят от частоты опорного сигнала и дробной части формируемого коэффициента деления.

Литература:

1. Retz G. et al., Radio transceivers for wireless personal area networks using IEEE 802.15.4 // IEEE Communications Mag., vol. 47, Sept. 2009, pp. 150-158.

2. А. А. Куркин, А. С. Коротков, Моделирование синтезатора частот с целочисленным коэффициентом деления // Труды научно-технического семинара «Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов для связи и вещания», ЯрГУ, 1-3 июля 2008, с. 74-76.

3. А. А. Куркин, Методика расчета фильтра нижних частот для син тезатора частот с дробным коэффициентом деления на основе -модулятора // Инновационные разработки молодых ученых: материалы конференции-выставки, СПб, 28 июня 2008, с. 60-65.

ПОДГОТОВКА ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Боброва Л. В.

Санкт-Петербургский государственный горный университет Переход на двухуровневую систему образования на основе ФГОС ВПО третьего поколения и комплексное внедрение инструментария Болонского процесса требуют проведения большой работы по переподго товке преподавателей. Внедрение в учебный процесс инновационных тех нологий сейчас происходит в большинстве вузов, но основной сложно стью при этом является не оснащение аудиторий вуза современным обо рудованием, а подготовка преподавателей к методически и дидактическо му грамотному использованию этого оборудования.

Особенно остро проблема внедрения ИКТ и, соответственно, обуче ния преподавателей, стоит перед техническими вузами, работающими с географически распределенной аудиторией, в частности, перед Северо Западным государственным заочным техническим университетом - СЗТУ (в настоящее время объединенным с Горным университетом). В СЗТУ функционируют 39 филиалов и представительств, лекции на распределен ную аудиторию читаются для четырнадцати структурных подразделений университета.

По мере приобретения преподавателями опыта по подготовке и про ведению занятий с использованием ИКТ, появилась необходимость диф ференцирования их обучения, включения в состав образовательной про граммы новых направлений (разработка тестовых баз данных и балльно рейтинговой системы, создание и использование виртуальных лаборатор ных работ и т. д.).

В связи с этим была внедрена модульная система обучения препода вателей на ФПКП. Слушатели, только начинающие приобщаться к исполь зованию ИКТ, включаются в изучение полного образовательного курса объемом 160 часов. Преподаватели, уже имеющие определенный опыт ра боты с инновационными технологиями, имеют возможность строить ин дивидуальную образовательную траекторию, выбирая отдельные модули образовательной программы: «Дидактика интегрированных информаци онных технологий (подготовка УМК)» - 72 часа, «Педагогика информаци онных технологий при проведении занятий для распределенной аудито рии» - 40 часов, «Современные технологии в образовании. Преподаватель дистанционного обучения» - 40 часов, «Методические и дидактические основы создания системы оценки учебных достижений студентов (подго товка тестовых баз данных)» - 40 часов, «Основы разработки виртуальных лабораторных работ» - 40 часов. Каждый слушатель для завершения обу чения на ФПКП должен набрать 160 часов (8 часов отводится на защиту выпускной работы и сдачу зачетов по прослушанным курсам). Образова тельная программа, построенная таким образом, позволяет учитывать уро вень подготовки преподавателей и обеспечивает получение каждым слу шателем знаний в том направлении, которое его интересует.

Для обеспечения непрерывности процесса повышения квалификации преподавателей в образовательную программу необходимо ежегодно вводить новые модули. Только непрерывное повышение квалификации преподавате лей может гарантировать высокий уровень процесса обучения в вузе и позво лит обеспечить процесс непрерывного обучения специалистов.

ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕЙ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ НЕЧЕТКИХ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ ВО ВСТРАИВАЕМЫХ МИКРОКОНТРОЛЛЕРНЫХ СИСТЕМАХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ Васильев А. Е., Донцова А. В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Встраиваемые интеллектуальные системы управления (ВИСУ) име ют, как правило, иерархическую структуру, включающую исполнитель ный, тактический и стратегический уровни. Одним из базовых математи ческих аппаратов для встроенного программного обеспечения тактическо го и стратегического уровней ВИСУ является аппарат теории нечетких множеств. При этом наиболее часто используемым классом аппаратных вычислительных средств для таких систем являются микроконтроллерные и микропроцессорные платформы.

С учетом сложности задач, решаемых на стратегическом и тактиче ском уровнях, и ограничениями на вычислительную производительность аппаратных платформ встраиваемых систем, особое внимание при проек тировании следует уделять эффективности вычислений (в смысле миними зации времени вычислений и объема используемой памяти).

Авторами предлагается графовая модель нечеткого преобразователя – «нечеткая сеть», в узлах которой расположены элементарные нечеткие вычислители. Такое представление позволяет свести проблему синтеза не четкого преобразователя к построению системы связей между элементами («коммуникационной подсистемы») и позволит создавать на относительно простой и недорогой технической базе достаточно сложные структуры с нечеткой обработкой информации.

Подобный подход применяется, в частности, в задачах синтеза циф ровых комбинационных схем на функционально полном базисе (напри мер, на базисе элементов с логической функцией «2И-НЕ»), а также в за дачах композиции конечных автоматов при построении сложных уст ройств. Предлагаемый метод синтеза отличается областью определения функций, характерной для нечетких множеств. Наиболее близкой к рас сматриваемой является идея организации нечетких элементов в сети, вы сказанная ранее, в частности, Кофманом. Однако сети нечетких элементов Кофмана включают произвольные элементы и ориентированы на анализ функций нечетких переменных. Данная работа отличается предложением использовать только элементарные нечеткие преобразователи и обеспе чить автоматизацию формального синтеза графовых моделей, вычисляю щих заданные передаточные функции.

В качестве элементарного нечеткого вычислителя может выступать «линейный» преобразователь, генерирующий линейную зависимость «вход-выход» с операциями изменения интенсивности наклона переда точной характеристики и ее смещения. Такой элементарный вычислитель обладает также возможностью каскадирования.

Элементарный вычислитель может иметь также иную базу нечетких вычислений (базис), что позволяет реализовать сетевые структуры, опти мальные (в смысле точности вычислений и сложности вычислительной схемы) для конкретной задачи преобразования.

Для примера рассмотрим применение указанного подхода для по строения нечеткой сети, реализующей вычисление зависимости (1):

(1) Представив требуемую нелинейную зависимость в виде совокупно сти кусочно-линейных участков (рис. 1), создадим нечеткую сеть, реали зующую аналогичные вычисления (рис. 2). В качестве среды моделирова ния сети будем использовать Model Vision Studium;

элементарный нечет кий контроллер эмулируется системой Fuzzy51.

Результат вычислений нечеткой сети представлен на рис. 3.

Рис. 1. Требуемая зависимость (1) и схема ее вычислений Рис. 2. Вариант структуры нечеткой сети для нелинейного базиса Рис. 3. Результат вычислений зависимости (1) нечеткой сетью Приведенный пример иллюстрирует возможность применения опи санного выше подхода для решения ряда задач обработки информации и управления и целесообразность дальнейших исследований по данной про блематике. Дополнительная информация о лаборатории ВИСУ и деятель ности ее коллектива доступна в Интернет:

http://aivt.ftk.spbstu.ru/education/labs/intelsys/ и http://famous scientists.ru/12041/. С авторами статьи можно связаться по электронной почте avasil@aivt.ftk.spbstu.ru.

СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ РАЗВИТИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ В ВУЗЕ Вертешев С. М., Мотайленко Л. В., Полетаев Д. И.

Псковский государственный университет В современных условиях внедрения Федерального государственного образовательного стандарта (ФГОС) в образовательный процесс возникает необходимость качественной оценки предоставляемых вузами профессио нальных компетенций, с одной стороны, и приобретенной компетентности выпускников с другой.

Для проведения оценок качества необходимо овладеть методиками распознавания компетенций в направлении обучения, в своей дисциплине каждым преподавателем, с одной стороны, определить усвоение компетенций студентами по мере их обучения, с другой, и в итоге обработать весь поток информации, чтобы оценить компетентность выпускников.

Создавая информационную технологию процесса развития профес сиональных компетенций студентов (ИТР ПКС), предлагается, при фор мировании компетентностной модели дисциплины и модели направления, использовать экспертные оценки преподавателей с учетом трудоемкости дисциплины. При оценке качества приобретенной компетентности студен тов учитывается не только оценка их знаний преподавателем, но и уровень приобретенной компетентности.

ИТР ПКС реализуется в виде автоматизированной информационной системы (АИС), которая состоит из трёх компонент: администраторской, пользовательской и системы управления базами данных (СУБД). Система поддерживает наиболее популярные СУБД: Ms Access, Firebird, MySQL, SQLite. АИС использует информацию ФГОС, учебных планов, информа цию, полученную от преподавателей, о том, как они видят распределение освоения навыков в рамках своего курса и информацию от студентов об освоении навыков в результате изучения дисциплины. Анализ полученных данных позволяет оценить динамику развития навыков студентов, охват компетенций направлением, достаточность и качество усвоения компетен ций, и другие данные в числовом и графическом виде.

ИССЛЕДОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ ХАОТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖИТЕЛЯ К ИЗМЕНЕНИЮ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОМЕХИ Ветринский Ю. А., Гладкова Е. О.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Ряд практически значимых приложений современной радиотехники предусматривает решение задачи обнаружения сигналов на фоне негаус совых помех. Задачи подобного типа в настоящее время решаются на базе непараметрических ранговых обнаружителей, обеспечивающих заданную вероятность ложной тревоги при изменении законов распределения помех.

В работе исследуется принципиально иной подход к непараметрическому обнаружению, в основе которого лежит инвариантность некоторых систем с хаотической динамикой к закону распределения входной помехи.

Целью работы является сравнительный анализ характеристик хаотиче ского и рангового обнаружителей при изменении распределения помехи.

Концепция хаотического обнаружения предусматривает использова ние в качестве чувствительного элемента детектора слабых сигналов не линейного осциллятора с хаотической динамикой, состояние которого анализируется тем или иным способом [1]. Как правило, в качестве хаоти ческой системы используется осциллятор Дуффинга (Дуффинга-Холмса), а анализ его состояния производится по знаку старшего показателя Ляпунова [2].

Осциллятор Дуффинга описывается системой уравнений вида:

dx dt y, (1) dy x x3 0,5 y 0,81cos(t ) s(t ) n(t ), dt где x (0) 1, y (0) 1 - начальные условия;

s (t ) A cos( t ) - внешний сиг нал;

0,81 cos( t ) - сигнал накачки осциллятора;

n(t ) - внешняя помеха.

При воздействии помехи система переходит в состояние хаотиче ских колебаний с фазовым портретом в виде странного аттрактора (рис. 1, а). Совместное воздействие помехи и сигнала, когерентного с сиг налом накачки, приводит к качественному изменению динамики системы – она становится периодической, а фазовый портрет ее состояния пред ставляет собой тор, расширяющийся при усилении мощности помехи (рис. 1, б). Идентификация текущего состояния осциллятора проводится на основе анализа знака старшего показателя Ляпунова – при воздействии помехи знак показателя становится асимптотически положительным (рис. 1, в), при воздействии смеси сигнала и помехи – отрицательным (рис. 1, г).

Рис. 1. Фазовые портреты и показатель Ляпунова осциллятора Дуффинга Для проведения сравнительного анализа характеристик хаотическо го и рангового обнаружителей выполнено статистическое моделирование их работы при обнаружении отрезка полностью известного гармоническо го сигнала на фоне помех. Статистические испытания проведены для че тырёх законов распределения помехи: нормального, лапласовского, рав номерного и бимодального полигауссовского. Параметры метода числен ного интегрирования были выбраны так, чтобы обеспечить абсолютную точность решения системы уравнений (1) не хуже 104. Шаг интегрирова ния выбран в 10 раз меньше периода опорного сигнала, с таким же шагом произведена дискретизация внешнего сигнала и помехи. Расчет вероятно сти правильного обнаружения проведен усреднением 103 результатов ста тистических испытаний – таким образом, погрешность статистического моделирования обнаружения не превышает ± 0,05 при доверительной ве роятности 0,99.

Характеристики обнаружения хаотического обнаружителя (ХО) и рангового обнаружителя Вилкоксона для перечисленных распределений помехи приведены на рис. 2. Анализ показывает, что для широкополосной помехи характеристики обнаружения ХО уступают показателям рангового обнаружителя. При этом наблюдается практически полная инвариантность характеристик ХО к изменению закона распределения помехи – на рис. 2 ха рактеристики обнаружения ХО для четырех типов помех слились в одну.

Рис. 2. Характеристики рангового и хаотического обнаружителей для четырех типов некоррелированных помех С учетом того, что практическую ценность представляют не широко полосные, а узкополосные помехи на выходе линейного тракта, проведено статистическое моделирование работы ХО и рангового обнаружителей в ус ловиях воздействия узкополосных коррелированных помех, образованных в результате прохождения широкополосных помех через полосовой фильтр.

Характеристики обнаружителей при приёме известного сигнала на фоне уз кополосных коррелированных помех приведены на рис. 3.

Анализ показывает качественное изменение вида характеристик ХО – вместо плавного роста вероятности правильного обнаружения происхо дит ее резкий скачок практически до 1. Помехоустойчивость рангового обнаружителя ожидаемо снижается и, начиная с порогового отношения С/Ш, равного минус 34 дБ, ХО превосходит ранговый, выигрывая по по мехоустойчивости до 7 дБ. При этом реакция исследуемых обнаружителей на изменение закона распределения помехи практически отсутствует, что обусловлено нормализацией случайных процессов в полосовом фильтре.

Рис. 3. Характеристики рангового (а) и хаотического (б) обнаружителей для четырех типов коррелированных помех Результаты исследований позволяют сделать вывод о перспективно сти практического использования хаотических обнаружителей в условиях изменения закона распределения входной помехи.

Литература:

1. Ветринский Ю. А., Корзунов Д. Ю. Об использовании хаотическо го осциллятора в качестве чувствительного элемента робастного обнару жителя // XXXIX межд. науч.-практ. конф. «Неделя науки СПбГПУ»: ма териалы докладов.– СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011.

2. Jalilvand, A. The application of Duffing oscillator in weak signal de tection / A. Jalilvand, H. Fotoohabadi // ECTI Transactions on Electrical eng., electronics and communications.– 2011.– Vol. 9.– № 1.

ЛОГИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА САЙТА Викторенкова С. В.

Санкт-Петербургский гуманитарный университет профсоюзов Романова Е. П.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Эффективность сайта зависит от многих факторов, в том числе, от правильной логической структуры сайта. При выборе структуры необхо димо учитывать цели сайта и потребности его целевых потребителей. Сей час для оценки эффективности сайта используется англоязычный крите рий «юзабилити». Дословно слово «юзабилити» (usability) означает «воз можность использования» и позволяет косвенно оценивать удобство для потребителя структуры, навигации и внешнего вида сайта.

Можно выделить четыре основных типа структуры сайта, которые наиболее часто используются в настоящее время, а именно: «линейный», «решетка», «дерево» и «паутина». Также существуют различные комбина ции на базе основных типов сайтов.

Линейная структура сайта позволяет посетителям сайта переходить только от предыдущей страницы к последующей, и никак иначе. Достоин ством такого представление информации является облегченный процесс взаимодействия с посетителями. Создатели сайта могут достаточно точно предсказать поведение посетителей. Недостатком структуры является то, что организация структуры сайта не оставляет посетителям свободы выбо ра, что может им не понравиться. Поэтому на практике линейная структу ра сайта применяется с некоторыми видоизменениями, такими как про пуск определенных страниц, боковые ответвления. Применяется линейная структура сайта для различных онлайн-презентаций, описания пошаговых процессов. Линейная структура не эффективна для сайтов с большим объ емом информации. Для более рационального представления значительных объемов информации используются другие типы логической структуры, например, «решетка».

Логическая структура сайта «решетка» часто встречается при орга низации интернет-магазинов. «Решетка» представляет собой двунаправ ленную линейную структуру, в которой присутствуют и горизонтальные, и вертикальные взаимосвязи между страницами. Например, если в каталоге товары объединены в категории по виду (брюки, куртки, платья) и в кате гории по цене (дешевые, средние по цене, дорогие), то такая структура по зволяет посетителям просматривать товары по обоим признакам.

Логическая структура сайта «дерево» - наиболее распространенный тип организации сайта. «Дерево» – иерархическая структура – позволяет посетителям сайта управлять глубиной посещения сайта. Потребители мо гут заходить на страницы только верхних уровней иерархии или же «спус титься» к нижним уровням. При этом свобода выбора посетителей зависит от «ширины дерева». При «узком дереве» посетителям для достижения конечной цели необходимо сделать значительное количество шагов (щелч ков мыши). Поэтому посетители могут покинуть сайт. Слишком широкое «дерево», основанное на чрезмерно большом количестве вариантов выбо ра, вынуждает посетителей потратить много времени на изучение предос тавленных вариантов. Это также может вызвать раздражение посетителей и их уход с сайта.

Если логическая структура сайта запутана и непонятна, то такой тип сайта принято называть «паутиной». Эта структура может появиться вследствие неправильного проектирования сайта или же для обеспечения более выразительного представления информации. К примеру, статьи о технических изделиях могут ссылаться на схемы этих изделий, нормы и требования к производству изделий, ряд других документов. Такой подход позволяет посетителям получить максимально полную информацию.

Если логическая структура сайта соответствует потребностям посе тителей, то эффективность и юзабилити и такого сайта будут высокими.

Поэтому к выбору типа структуры сайта следует подойти самым тщатель ным образом.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ АГЕНТОВ В ДИНАМИЧЕСКОЙ ИГРОВОЙ СРЕДЕ Елисеева Т. В., Сорокин К. С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Ключевые слова: генетический алгоритм, обучение, игровые аген ты, оптимизация поведения.

Аннотация: Рассмотрена возможность применения генетических алгоритмов для оптимизации функций поведения игровых агентов. Опре делены понятия стадий и объектов программирования, смоделирована структура хромосомы агента, проведено имитационное моделирование с целью обучения игровых агентов оптимальному поведению в разных иг ровых ситуациях.

Введение Существует огромное количество инструментов планирования и ор ганизации поведения динамических объектов, однако часто возникают трудности, связанные со сложностью и объемом вычислений. Например, при использовании стандартных методов расчет всех возможных вариан тов действий, даже при сравнительно небольшом количестве состояний, является сложной задачей и требует значительных вычислительных мощ ностей.

Решить данную проблему более эффективно можно используя ин теллектуальные методы, такие как обучение с подкреплением, нейросети или генетические алгоритмы. Они позволяют принимать решения в усло виях неопределенности, оптимизировать сценарии и действия при большом количестве возможных состояний, в том числе, используя обуче ние и самообучение.

Генетическое программирование, частным случаем которого являет ся генетический алгоритм (ГА), реализующий метод случайного поиска с мета-эвристиками, позволяет генерировать оптимальное решение постав ленной задачи. Отличительной чертой ГА является симуляция процессов природной эволюции, таких как селекция, мутация, кроссовер.

В терминологии генетического программирования индивидуумом (особью) называется один из вариантов решения задачи [1]. По сути, особь кодируется хромосомой, и зачастую может быть представлена в бинарном виде. В нашем случае используется триарное кодирование в виде [0,1,2].

Каждый элемент хромосомы – ген. Начальная популяция, сформированная намеренно или случайно, проходит отбор по заданным параметрам. В слу чае если достигнут введенный критерий окончания процесса, происходит вывод результатов. Если же этого не случилось, происходит отбор множе ства родительских особей по заданным условиям (селекция), после чего осуществляется операция кроссовера (скрещивания). Для улучшения пока зателей популяции и уменьшения вероятности вырождения некоторое число вновь получившихся особей подвергается операции мутации. В не которых случаях формируется n особей с совершенно новой комбинацией генов. Данные особи называются иммигрантами. Вновь сформированная популяция подвергается селекции путем расчета пригодности (фитнеса) и выделения родительских особей нового поколения по максимальному фитнесу.

В качестве примера в работе рассмотрена возможность применения генетического алгоритма для оптимизации действий и обучения агента в динамической среде на примере агента-футболиста.

Реализация:

Рассмотрим пример обучения агента-футболиста при командном взаимодействии с партнером и наличии противодействия со стороны двух противников. Начальная ситуация владения мячом генерируется случай ным образом. Для использования генетического алгоритма множество те кущих ситуаций среды кодируется хромосомой.

Для кодирования хромосомы были выбраны следующие возможные состояния среды: наличие мяча у особи, дистанция до ворот, до игрока противника или дружественного игрока (различаются игроки с мячом и без него).

Таблица Структура хромосомы агента S1 S2 S3 S4 S5 S Состояние Действие F F F F F F Ai, i = 1… N Причем каждое состояние задается одним из трех возможных значе ний (0,1,2). Например, такой параметр, как мяч, может быть равен F={0,1,2}, где 0 – состояние, когда мяч не виден;

1 – агент видит мяч и 2 – агент владеет мячом. Такое число параметров выбрано для простоты описания и сокращения размера хромосомы.

Действие А в каждом состоянии выбирается в начальной популяции случайным образом из следующего множества:

техничный удар;

сильный удар;

пас;

движение к штрафной;

блокирование игрока;

защита ворот;

следование за партнером.

Исходя из того, что конечной целью игрока является забитый гол, предложено расчет фитнеса осуществлять по следующей формуле:

(1) где числовые значения берутся из анализа текущей ситуации:

G – забит гол – 1, не забит – 0;

B – мяч отобран – 1, не отобран – 0;

M – максимальное время проведения эксперимента (до 5-ти секунд);

T – время от начала эксперимента до гола (от 0 до 5-ти секунд);

R – зона штрафной (50 условных единиц при размере поля 400*200 единиц);

D –расстояние между мячом и центром ворот.

Следует отметить влияние на результативность игры и таких пара метров, как умение не упустить мяч или привести его как можно ближе к вражеским воротам, а также время от начала игры до момента попадания мяча в ворота. Именно поэтому в формулу расчета фитнеса включены пе ременные B, D и T.

Для исследования эффективности обучения агента-футболиста с ис пользованием ГА была разработана программа в среде Microsoft XNA Game Studio, позволяющая моделировать игровые ситуации. Для одного агента (в данном случае происходила тренировка нападающего) проводил ся один эпизод игры (условием остановки является гол) длительностью не более 5 секунд. Если в течение этого времени условие остановки не вы полнено, производится оценка функции фитнеса по параметру расстояния от мяча до ворот. После испытания всех агентов одного поколения, пове дение которых кодировано хромосомами, проводился отбор, кроссовер (скрещивание двух индивидуумов) и мутация. Далее симуляция для сле дующего поколения проводились заново.

В каждом поколении было испытано по 20 особей, всего поколений 50. В каждом поколении одна особь (5 % поколения) является мутантом (у которого с вероятностью 2 % может измениться каждый ген), другая особь (тоже 5 %)– иммигрант (хромосома с абсолютно новыми значения ми генов). 10 % лучших особей переходят в следующее поколение без из менений, и 80 % - скрещиваются между собой с помощью одноточечного кроссовера.

Моделирование показало, что фитнес лучшей особи поколения при ближается к максимально возможному значению уже во втором десятке поколений. Далее наблюдаются выпады значений, что можно объяснить таким явлением, как вырождение поколений. В данной работе не было за дано условие останова – тест проводился на 50 поколений, что позволило определить не только максимальный фитнес, но и проследить динамику развития популяций.

Заключение:

Исследования показали, что благодаря использованию генетическо го программирования можно избавиться от необходимости ручного пере бора вариантов – даже при сравнительно небольших объемах возможных действий и ситуаций такое построение взаимодействий агент-среда явля ется достаточно объемной и сложной работой. Тем не менее, не было про игрыша в результативности – максимальное значение фитнеса было дос тигнуто.


Рис. 1 Результат работы ГА Литература:

1. Панченко Т. В. Генетические алгоритмы / под. ред. Ю. Ю. Тарасе вича. – Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007.

– 87 [3] c.

2. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудин ского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.: ил.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ С РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АРХИТЕКТУРОЙ Кашликов С. А.

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения Автоматизированная разработка программного обеспечения для од нокристальных решений осуществляется в CASE-системах [1] класса Workbench или Environment. Эти CASE-системы представляют собой сре ды разработки, использующие как текстовое структурное и объектно-ориентированное программирование, так и визуальное програм мирование на основе автоматного подхода. К первым относятся, напри мер, Keil uVision, IAR Embedded Workbench, CrossWorks, ко вторым – IAR visualSTATE и QP Framework.

Однако приведенные выше среды не позволяют разрабатывать программы для микропроцессорных систем с распределенной архитекту рой - для каждого микроконтроллера необходимо создать собственный проект и работать с ним, как с обособленной системой. Указанный недостаток возникает из-за отсутствия единого пространства разработки, которое бы объединяло все элементы системы (и программные, и аппаратные) в иерархическую структуру и влечет за собой другие недос татки:

1. Отсутствие автоматического документирования распределенной микропроцессорной системы.

2. Трудоемкость быстрого прототипирования распределенной сис темы, то есть быстрого создания ее демонстрационной модели.

3. Сложность применения политики администрирования, необходи мой для распределения прав доступа специалистов различной квалифика ции к определенным частям проекта разрабатываемой системы.

В связи с этим предлагается подход, включающий два уровня проек тирования системы:

1. Разработка программ отдельных микропроцессорных узлов сис темы. На данном уровне предлагается использовать визуальное автомат ное программирование совместно с событийно-ориентированным [2] под ходом.

2. Разработка графической спецификации проектируемой системы, а именно последовательное графическое описание подсистем, устройств и связей между ними по заданному техническому заданию.

Единое пространство разработки достигается применением графиче ской спецификации, а также методик, позволяющих связывать элементы системы между собой через информационные каналы передачи данных.

Одна из таких методик - это привязка данных, которая заключается в син хронизации данных между подсистемами на всех уровнях распределенной архитектуры.

Предлагаемый подход позволяет проектировать систему на более высоком, интуитивно-понятном уровне. При этом явное определение спе цификации уже представляет собой полное описание проектируемой сис темы, что в значительной степени позволит упростить составление доку ментации. Сочетание единого пространства разработки, методологии при вязки данных и автоматного программирования позволят быстро создать шаблон проекта, что является основой для быстрого прототипирования сложных систем.

Литература:

1. A. Fuggetta. A classification of CASE technology // Computer. 1993.

Vol. 26 (12), P. 25-38.

2. С. А. Кашликов. Событийно-ориентированный подход к построе нию модульных систем автоматического управления // Завалишинские чтения: Сб. докл. / СПб ГУАП. 2011. С. 142-146.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫСОКОЙ ЗАЩИЩЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ Коноплев А. С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Одна из проблем обеспечения информационной безопасности в грид-системах - отсутствие гарантированности защиты ресурсов от не санкционированного доступа (НСД), что обусловлено особой природой ИТКС распределенных вычислений [1].

Для нейтрализации угроз превышения полномочий пользователями, приложениями или службами грид-систем необходимо иметь возможность устанавливать отношения разделения между любыми потенциальными участниками вычислительного процесса [2]. Предлагается подход на осно ве математического аппарата цветных функциональных сетей Петри, по зволяющий обеспечить защиту от НСД к ресурсам грид-систем, учиты вающий свойства грид-систем: гетерогенность, совместное владение ин фраструктурой, высокая динамика состояний. С целью решения комплекса прикладных задач, направленных на обеспечение высокого уровня надеж ности и защищенности ИТКС распределенных вычислений введен опера тор : U,M,Rights,Relations {0,1}, где U – множество пользователей, M – множество меток сети Петри, моделирующей процесс распределения запросов пользователей грид-систем, Rights – ограничения политики безо пасности;

Relations – действующие отношения доступа.

Построенная модель позволяет выполнять распределение запросов пользователей грид-систем в соответствии с требованиями политик безо пасности и их верификацию в среде с предустановленными отношениями.

При финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» (гос. контракт № 02.740.11.0659/140808001 от 29 марта 2010 г.) Литература:

1. I. Foster, C. Kesselman. The Grid: Blueprint for a New Computing In frastructure (2nd Edition). – Morgan Kaufmann, 2004. – 748 pp.

2. М. О. Калинин, Я. А. Марков. Верификация требований политик информационной безопасности в grid-системах. - Проблемы информаци онной безопасности. Компьютерные системы. -2011. - 2. – 21 с.

СИСТЕМА СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ АКУСТООПТИЧЕСКОГО СПЕКТРОАНАЛИЗАТОРА Круглов С. К., Тряпицын В. Л.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В последние годы актуальность мониторинга концентрации различ ных компонент атмосферы Земли и создания соответствующей современ ной диагностической аппаратуры значительно возросла. Это связано с от четливо проявившимися неблагоприятными тенденциями в состоянии за щитного озонного слоя атмосферы Земли. Дистанционное зондирование атмосферного озона на миллиметровых радиоволнах является одним из наиболее эффективных методов мониторинга. Для этого создаются спе циализированные многоканальные спектральные комплексы, которые позволяют реализовать необходимые для мониторинга широкие полосы анализа, высокое временное и частотное разрешение, а также высокую чувствительность. На рис. 1. представлена обобщенная структурная схема такого спектрального комплекса [1].

A М о д у л ято р F М ОД СВЧ АОС ПК С С ОД пр ием ник Рис. 1. Обобщенная схема спектрального комплекса В его состав входит антенна (А), модуляционный приемник (модуля тор, СВЧ приемник), акустооптический спектроанализатор (АОС), система сбора и обработки данных (ССОД) и персональный компьютер (ПК).

Эффективное использование возможностей модуляционного прием ника и АОС во многом определяется ССОД [2], которая должна выполнять функции низкочастотной спектрального комплекса, то есть обеспечить управление фотоприемником по заданному алгоритму, аналого-цифровое преобразование сигнала, синхронную демодуляцию полезного сигнала, предварительную цифровую обработку данных и его накопление для всех спектральных каналов, и передачу накопленных данных в персональный компьютер для регистрации. На рис. 2 представлена структурная схема ССОД для акустооптического спектроанализатора.

На вход ССОД поступает сформированное акустооптическим спек троанализатором распределение освещенности, связанное со спектраль ным распределением мощности входного радиосигнала. В ССОД на ПЗС-фотоприемнике выполняется пространственная дискретизация и пре образование в электрический сигнал это распределение. Далее на АЦП производится амплитудная дискретизация сигнала, и полученные данные через интегратор поступают в ЦСП и после предварительной обработки передается по сети в ПК.

ФПЗС ПЛИС EPM А О Интегратор АЦП ЦСП ВУ ADSP- С AD Пуск АЦП CLK Диспетчер ROG ПЗС SHUT контроллер Fм Сетевой Схема контроллер управления IIM7010A сетевого контроллера Локальная сеть Ethernet к ПК Рис. 2. Структурная схема ССОД для акустооптического спектроанализатора ССОД выполнена на базе цифрового сигнального процессора (ЦСП) и ПЛИС, что позволяет гибко настраивать алгоритмы работы ССОД, как программным, так и аппаратным способом, реализовать обработку сигна лов в реальном времени при большом числе каналов, легко изменять по следовательность и длительности управляющих сигналов АЦП и ПЗС-фотоприемников различных типов.

В качестве ЦСП был выбран процессор ADSP-2181 фирмы Analog Devices, ориентированный на высокоскоростную обработку данных. Не обходимость надежного доступа к ССОД от ПК потребовало разработки специального канала связи. За основу аппаратной реализации канала связи была выбрана специализированная микросхема W3100A компании WIZnet, в которой аппаратно реализованы стек сетевых протоколов TCP/IP и протокол канального уровня Ethernet. Это позволило разработать и реализовать связь с ПК по локальной сети Ethernet 10/100BaseT.

Схема управления приема данных с АЦП (интегратор), интерфейс между ЦСП и модулем WizNet, ПЗС-контроллер выполнены на базе ПЛИС фирмы ALTERA EPM3256. Использование ПЛИС дает возможность гибко и оперативно изменять алгоритм взаимодействия отдельных частей ССОД.

Проект для ПЛИС выполнен на языке VHDL и может обновляться при из менении алгоритма работы ССОД. При этом удалось улучшить следующие характеристики ССОД: надежность, гибкость, простоту перенастройки ал горитма работы аппаратуры, компактность конструкции и малое энерго потребление. Временные диаграммы работы ССОД представлены на рис. 3. Основными сигналами управления ПЗС-фотоприемника в ССОД являются: CLK - фазовый сигнал сдвига, ROG - сигнал переноса, который задаёт время накопления сигналов в массиве фоточувствительных элемен тов, Пуск АЦП - сигнал пуска АЦП, SHUT-сигнал, определяющий время экспозиции [2].


В соответствии с алгоритмом работы модуляционного СВЧ-приемника накопление заряда в ПЗС-фотоприемнике выполняется синхронно с частотой модуля (Fм), которая задается модулятором. В чет ный полупериод накапливается сигнал, соответствующий сигналу с антен ны Uк(A), а в нечетный период накапливается сигнал с эквивалента Uк(E). Общее время накопления сигнала определяется частотой модуля ции Fм = 1/Тм и числом циклов накопления n.

Tm Tm Tm 2 Fм t Время TINT накопления t t tROG ROG t Накапливаемый заряд t Рис. 3. Временные диаграммы работы ССОД Синхронное накопление сигнала с антенны и эквивалента дает результирующий сигнал U(A) и U(E):

n n U ( E ) Uk ( E ), U ( А) Uk ( А).

k 1 k Детектируемый (разностный) сигнал имеет вид:

U ( I ) U ( A) U ( E ) При использовании механического модулятора трудно достичь вы сокой точности времени накопления в ПЗС-фотоприемнике, равенства времен накопления в четном и нечетном полупериодах частоты модуля ции, а также учесть переходные процессы при переключении сигналов с антенны и эквивалента. Для решения этих проблем был предложен и реа лизован новый режим работы ССОД, который предусматривал исключе ния временных интервалов переходного процесса и накопления сигнала только в установившемся режиме. Точность времени накопления в пред ложенном режиме уже определялась точностью кварцевого генератора ЦСП. Временные диаграммы нового режима работы ССОД представлены на рис. 4.

Tm Tm Tm 2 Fм t T IN T t tF R SHU T t t Вр е м я Н ак а пл и ва е м ы й н а ко п ле н ия за р яд t t ROG tN t Рис. 4. Временные диаграммы работы ССОД при исключении переходных процессов Реализация нового режима работы ССОД потребовало больших вре менных ресурсов ЦСП и поэтому функции управления ПЗС-фотоприемником были реализованы аппаратно на ПЛИС в ПЗС-контроллере. При этом сохранилась гибкость управления временны ми параметрами ССОД, которые могут изменяться оператором.

Литература:

1. Есепкина Н. А., Круглов С. К., Розанов С. Б., Саенко И. И. и др.

Характеристики акустооптического спектрометра для дистанционного зондирования атмосферы на миллиметровых радиоволнах // Письма в ЖТФ,- 2002, т. 28, вып. 10,- С. 35-40.

2. Иванов С. И., Круглов С. К., Митрофанов А. В. Цифровая система сбора и обработки данных с дистанционным управлением для радиомет рического режима работы радиотелескопа // Вычислительные, измери тельные и управляющие системы: Сборник научных трудов / Под ред.

Ю. Б. Сениченкова.- СПб: Изд-во Политехнического университета, 2006.

С. 54-59.

3. Есепкина Н. А., Иванов С. И., Круглов С. К. Цифровые спецпро цессоры для акустооптических спектрометров для радиоастрономии // Те зисы докладов конференции «Радиотелескопы РТ-2002».- Пущино.- 2002. С. 43.

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ПРИ ОЦЕНКЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ С КЭШ-ПАМЯТЬЮ ПО КРИТЕРИЮ НАДЁЖНОСТЬ-ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ Мамутова О. В., Филиппов А. С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Для работы в условиях космического излучения и специальных воз действий необходимы высоконадёжные вычислительные системы. В таких жестких условиях часто имеет место выход из строя памяти [1]. Поэтому одна из важных сопутствующих задач в процессе проектирования высоко надёжных систем – проведение оценок вычислительных узлов с кэш памятью по совокупному критерию надёжность-производительность (СНП) [2]. Такие оценки следует проводить на всех этапах проектирования – от этапа выбора структуры системы и архитектуры процессора до физических испытаний прототипов готовых устройств. Однако, в зависи мости от этапа проектирования или особенностей применения конечной системы, исходная информация для анализа может не обладать достаточ ной полнотой, что снижает точность получаемых оценок. Очевидно, что наиболее остро проблема недостаточной полноты информации стоит на самых ранних этапах проектирования. В данной работе рассматриваются проблемы, с которыми сталкивается разработчик высоконадёжной систе мы, работая с исходными данными для проведения оценок СНП на самых ранних этапах проектирования.

К методам, позволяющим проводить раннюю оценку СНП, относят ся аналитический анализ и методы имитационного моделирования. Мето ды имитационного моделирования являются более гибкими с точки зрения удобства использования и способны предоставить большую точность за счёт возможности учёта большего числа деталей. Однако в настоящее время недостаточно развита методология имитационного моделирования для проведения оценок СНП. Более того, не существует специализирован ных подходов к проведению таких оценок для вычислительных узлов с кэш-памятью, особенно при работе с неполными исходными данными.

Исходные данные – входные параметры имитационной модели, можно разделить на три группы: свойства окружающей среды, параметры аппара туры вычислительного узла и параметры вычислительной нагрузки.

Свойства окружающей среды – это свойства потока значимых воз действий на систему из внешней среды, в частности попадание на кри сталл микросхемы памяти тяжёлых частиц высокой энергии. При прове дении оценок СНП, как правило, этот процесс рассматривается как про стейший поток, каждое событие которого – это смена значения одного или нескольких битов памяти. Изменение интенсивности этого потока зависит от множества факторов и никогда не известно точно. Зная статистику сбо ев и отказов для подобных систем и экспертным мнением, можно предска зать требуемую интенсивность. Так как для предварительной оценки СНП важным является сравнительный анализ различных вариантов организа ции системы, то нет необходимости в очень большой точности получае мых оценок. Поэтому предлагается методика проведения сравнительных оценок СНП с использованием относительных значений интенсивностей на базе опорных величин, характерных для выбранной технологии произ водства. В данной работе выбрано типичное значение такой опорной ве личины для современной элементной базы 10-6 сбоев/с.

Параметры аппаратуры вычислительного узла задаются разработчи ком в рамках возможностей, предоставляемых имитационной моделью.

При этом сложность задания этих параметров состоит в том, что часто они не являются независимыми, что сложно отразить в модели. В этом случае возникает необходимость проведения дополнительных исследований для выявления вида этих зависимостей. В частности, предполагается, измере ние времени доступа к накристальной памяти при реализации различных помехоустойчивых кодов.

Параметры вычислительной нагрузки при оценке СНП – это пара метры потока обращений в память: чтение/запись, данные/команды, попа дание/промах. На ранних этапах проектирования, как правило, отсутствует весь комплект программного обеспечения, исполняемого системой, одна ко уже известен характер вычислительной нагрузки, особенно в случае систем реального времени. Вычислительная нагрузка в самом простом случае может задаваться в виде усреднённых вероятностей различных об ращений процессора к памяти: вероятности записи, вероятности обраще ния к данным, вероятности промаха. Однако такое грубое представление сильно снижает качество оценки, поскольку оценка СНП значительно за висит от вычислительной нагрузки. Использование же трасс исполнения представляется невозможным из-за их длины, множества комбинаций и сложности получения. В некоторых имитационных моделях используют модель локальности обращений в память. Однако в контексте систем ре ального времени, когда происходит периодическое исполнение небольших участков кода с заданными крайними сроками исполнения, такой модели оказывается недостаточно. Предлагается представлять вычислительную нагрузку в виде графа задач с усреднёнными показателями интенсивно стей различных обращений для каждого типа задач.

Дополнительная сложность при задании параметров вычислитель ной нагрузки состоит в существовании зависимостей между ними и пара метрами аппаратуры. Предлагается, используя опыт предыдущих разрабо ток, оценить те из них, которые оказывают несущественное влияние на снижение точности оценок СНП. Остальные требуется учитывать в имита ционной модели. Например, интенсивность промахов существенно зави сит от размера кэш-памяти и степени ассоциативности, что должно быть отражено в имитационной модели. И та же интенсивность не так сильно зависит от размера строки, поэтому этой зависимостью можно пренебречь.

Таким образом, разработан подход к выбору исходных данных для имитационного моделирования высоконадёжной вычислительной системы с целью оценки СНП на ранних этапах проектирования.

Литература:

1. Soft errors in modern electronic systems. Vol. 41 of Frontiers in elec tronic testing / Nicolaidis M. - New York: Springer, 2011. - 368 p.

2. Мамутова О. В., Филиппов А. С. Разработка модели иерархиче ской оперативной памяти вычислительной системы // Научно-технические ведомости СПбГПУ, серия «Информатика. Телекоммуникации. Управле ние», 4(128)/2011, СПбГПУ, 2011, – С. 75-81.

СИСТЕМА ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ПРОВЕДЕНИЯ ЛЕКЦИЙ Маховиков А. Б.

Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»

Отличительной особенностью многих высших учебных заведений, как государственных, так и негосударственных, является наличие большо го числа удаленных филиалов, в которых организуется учебный процесс.

Примером может служить Северо-Западный государственный заочный технический университет, присоединенный недавно к Санкт Петербургскому государственному горному университету, который меняет название на Национальный минерально-сырьевой университет «Горный».

Указанный университет имеет филиалы в различных точках Российской Федерации, начиная от Буденновска и заканчивая Мурманском. В данных филиалах должен быть организован учебный процесс, причем уровень преподавания должен быть не ниже уровня преподавания в главном учеб ном центре.

Основная сложность в решении данной задачи состоит в обеспече нии филиалов высококвалифицированным профессорско преподавательским составом. И если для проведения практических и ла бораторных занятий, особенно по общеобразовательным дисциплинам, преподавателей найти можно, то найти высококвалифицированных про фессоров и доцентов для чтения лекций часто очень затруднительно. Ре шение данной проблемы может заключаться в организации чтения лекций для студентов филиалов непосредственно из главного учебного центра.

Для этого должна быть использована система для организации Internet конференций. Про одну из таких систем, разработкой которой я руково дил, и будет рассказано в данной статье.

Система SAVii 5 (Synchronized Audio Video Interactivity through Internet, version 5), как подавляющее большинство сервисов сети Internet, построена по технологии клиент-сервер.

Клиентская часть системы представлена приложениями для Microsoft Windows. Также существует облегченная Java-версия клиента для мобильных устройств на базе операционной системы Android. В каче стве «only-audio» клиентов могут выступать стационарные, мобильные и IP-телефоны.

Серверная часть системы представляет собой совокупность серве ров, прокси и шлюзов, функционирующих под управлением Linux или Microsoft Windows. Она включает:

- Web-портал управления системой SAVii 5, который отвечает за ав торизацию пользователей, планирование лекций, рассылку студентам при глашений, запуск клиентов системы и т.п.

- Систему управления базой данных (СУБД), предназначенную для хранения информации о клиентах SAVii 5, проведенных лекциях и т. п.

- Прокси базы данных, предназначенный для создания шифрованно го канала обмена данными между СУБД и остальными компонентами сер верной части.

- Медиа-сервер, представляющий собой основной трансляционный компонент серверной части. Именно к нему производится подключение клиентов и именно через него осуществляется передача данных. В задачи Медиа-сервера также входит архивирование лекций и воспроизведение их по запросам клиентов.

- HTTP-прокси, предназначенный для подключения клиентов, кото рые не смогли подключиться к Медиа-серверу напрямую из-за наличия файрвола. Работа клиента с HTTP-прокси производится по протоколу HTTP, который пропускается всеми файрволами.

- SIP-гейт, представляющий собой шлюз IP-телефонии. К нему под ключаются провайдеры IP-телефонии, принимающие звонки от «only audio» клиентов и аудио-частей Java-версий клиентов для мобильных уст ройств.

- Mobile-прокси, обслуживающий облегченные Java-версии клиентов для мобильных устройств.

Порядок работы с системой SAVii 5 может быть описан следующим образом. Преподаватель входит на управляющий Web-портал, используя имя и пароль, полученные при регистрации. Там он планирует лекцию, на значая ее время и приглашая студентов. Каждому студенту отсылается электронное письмо-приглашение, содержащее ссылку для запуска клиен та и телефонный номер с пинкодом для подключения через телефон. В на значенное время преподаватель запускает клиента и ожидает подключения студентов. Студенты, в свою очередь, также запускают клиентов и под ключаются к лекции. Те, которые имеют компьютер, оборудованный зву ковой картой, микрофоном и динамиками, запускают полноценного кли ента. Остальные или запускают клиента в «глухонемом» режиме и дозва ниваются до конференции по телефону, или используют мобильное уст ройство. После подключения достаточного количества студентов, препо даватель начинает лекцию. Он включает свой микрофон и, если считает необходимым, видеокамеру, размещает на рабочем столе презентацион ные материалы, выделяет их рамкой и включает захват экрана. При необ ходимости он имеет возможность рисования маркером внутри захваты ваемой области. Студенты смотрят презентацию преподавателя и, если их микрофоны не заблокированы, могут говорить с ним и другими студента ми. Чтобы привлечь внимание преподавателя студент может «поднять ру ку», нажав специальную кнопку. Если преподаватель считает нужным, то он может передать право ведения лекции одному из студентов, чтобы тот мог показать свою презентацию. Лекция может быть записана в архив, доступный для последующего просмотра.

О качестве разработанной системы говорит тот факт, что два года подряд (в 2008 и 2009) TMC's Unified Communications Magazine называл ее в списке лучших мировых продуктов в области телекоммуникаций [1, 2].

В настоящее время система SAVii 5 применяется в двух канадских университетах MacMaster и University of Waterloo для организации дис танционных курсов обучения. Она доступна для ознакомительного ис пользования через сайт www.saviimeeting.com.

Литература:

1. 2008 Unified Communications Product of the Year Award Winners. http://www.tmcnet.com/news/2009/03/12/4051798.htm 2. 2009 Unified Communications Product of the Year Award Winners. http://unified-communications.tmcnet.com/topics/unified communications/articles/81558-tmcs-unified-communications-magazine announces-2009-product-the.htm ОДНОРАЗРЯДНЫЙ СУММАТОР С ПОВЫШЕННЫМ БЫСТРОДЕЙСТВИЕМ Морозов Д. В., Пилипко М. М.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Одним из компонентов арифметико-логических устройств вычисли тельных систем является одноразрядный сумматор. Схема двоичного сум матора имеет входы A, B – двух слагаемых, C – переноса из предыдуще го разряда и выходы S – суммы, CO – переноса в следующий разряд. Ак туальными являются схемотехнические решения сумматора с повышен ным быстродействием. Сопоставление схем сумматоров, ориентирован ных на МОП технологию, проведено в [1]. Среди российских авторов сле дует отметить работы В. В. Шубина [2-7]. В большинстве предложенных решений цепь формирования сигнала суммы является нагрузкой для цепи формирования сигнала переноса, что ограничивает быстродействие схем.

Среди ориентированных на МОП технологию схем наиболее рас пространен одноразрядный КМОП сумматор [1] на основе 28 транзисто ров. Сигнал суммы формируется с использованием сигнала из цепи пере носа:

CO (A B) C A B, S (A B C) CO A B C.

В патенте на изобретение [2] и работе [5] предлагается схема, со держащая 28 транзисторов, двухвходовые элементы И-НЕ A B и ИЛИ-НЕ A B, что в сумме составляет 36 транзисторов. Сигнал суммы формирует ся с использованием элементов И-НЕ и ИЛИ-НЕ и сигнала из цепи пере носа, реализованной аналогично [1]:

CO (A B) C A B, S (A B) CO ( A B A B A B) C.

Развитием [2, 5] является схема из патента на изобретение [3], со держащая 32 транзистора. С помощью 8 транзисторов согласно известным схемам реализованы элементы И-НЕ A B и ИЛИ-НЕ A B. Сигнал сум мы формируется с использованием сигналов из цепи переноса, которая от носительно [1] усложнена 4 транзисторами:

CO A B A B C A B, S (A B) CO ( A B A B A B) C.

В патенте на изобретение [4] предлагается схема, отличающаяся от [3] лишь тем, на какой из входных узлов подается сигнал A, а на какой сигнал B. Однако перестановка местами сигналов этих двух слагаемых не оказывает влияния на быстродействие.

Развитием [2-5] является схема из патента на изобретение [6], со держащая 22 транзистора, двухвходовые элементы исключающее ИЛИ A B и исключающее ИЛИ-НЕ A B. Для реализации двухвходовых элементов автор допускает любые схемотехнические решения. Сигнал суммы формируется с использованием указанных двухвходовых элемен тов и сигнала из цепи переноса, реализованной аналогично [1]:

CO (A B) C A B, S (A B) CO A B C.

В патенте на изобретение [7] предлагается схема, отличающаяся от [6] тем, что элемент исключающее ИЛИ-НЕ A B заменен инвертором, подключенным к выходу элемента исключающее ИЛИ A B.

Предлагаемое схемотехническое решение сумматора Предлагаемое схемотехническое решение сумматора показано на рис. 1. Схема содержит 24 транзистора и состоит из отдельных цепей формирования сигналов переноса и суммы:

CO (A B) C A B, S (A B) C A B C.

Рис. 1. Предлагаемое схемотехническое решение сумматора Цепь формирования сигнала переноса реализована на транзисторах T1–T12. Для повышения быстродействия, во-первых, цепь переноса не ис пользуется для формирования сигнала суммы, что уменьшает емкостную нагрузку в узле, где соединяются стоки T4–T7 и затворы T11 и T12. Во вторых, подложки T4 и T5 отключены от положительной шины питания + Епит и соединены с истоками этих транзисторов, что позволяет исклю чить паразитные емкости исток-подложка.

Цепь формирования сигнала суммы реализована на транзисторах T13–T24. Повышение быстродействия обеспечивается схемотехническим решением, не требующим сигнала из цепи переноса и состоящим из по следовательного соединения двух ячеек исключающее ИЛИ [1, 8] – первой на транзисторах T13–T18 и второй на транзисторах T19–T24. Чтобы ис ключить паразитные емкости, подложки T14 и T20 отключены от положительной шины источника питания и соединены с истоками этих транзисторов.

Результаты моделирования Моделирование схем [1-7] и рис. 1 проводилось с помощью про граммного обеспечения Virtuoso IC5.1.41 компании Cadence Design Systems с использованием аналогичной [5] тестовой схемы и параметров 0,18 мкм МОП технологии UMC 180 nm mixedmode/RF при питании 1,8 В.

Результаты моделирования схемы рис. 1 во временной области показаны на рис. 2, соответствуют таблице истинности одноразрядного двоичного сумматора и подтверждают правильность работы предложенного решения.



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.