U N I VE R ZIT A OBRANY Výtisk číslo: 1 Fakulta vojenských technologií Počet listů: 39 ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA PROJEKTU SPECIFICKÉHO VÝZKUMU FVT ZA ROK 2015

Výtisk číslo: 1 Počet listů: 39

UNIVERZITA OBRANY Fakulta vojenských technologií

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA PROJEKTU SPECIFICKÉHO VÝZKUMU FVT ZA ROK 2015 I. IDENTIFIKACE PROJEKTU SPECIFICKÉHO VÝZKUMU Název projektu (česky) Implementace moderních technologií v avionických systémech 1. Název projektu (anglicky) Implementation of modern technologies in avionics systems 2.

Termín řešení (rok):

3.

Celkem uznané náklady na řešení (tis. Kč):

2014-2015 875

II. IDENTIFIKACE PŘÍJEMCE INSTITUCIONÁLNÍ PODPORY ZE STÁTNÍHO ROZPOČTU 1.

2.

Katedra: Hodnost, tituly, jméno, příjmení odpovědného řešitele:

Katedra leteckých elektrotechnických systémů pplk. Ing. Michal Dub, Ph.D.

Podpis odpovědného řešitele: Hodnost, tituly, jméno, příjmení vedoucího katedry:

plk. doc. Ing. Miloš Andrle, CSc.

Podpis vedoucího katedry: Další členové řešitelského týmu Hodnost, tituly, jméno, příjmení Ing. Bac Nghia Vu 3.

Ing. Quy Ich Pham rtm. Bc. Martin Zeinert rtm. Bc. Pavel Dyčka mjr. Ing. Petr Makula, Ph.D. mjr. Ing. Martin Polášek, Ph.D.

Odborné zaměření Palubní letecké radionavigační systémy Systémy letecké výzbroje Palubní letecké radiokomunikační systémy Palubní letecké radionavigační systémy Palubní letecké radionavigační a radiokomunikační systémy Systémy letecké výzbroje

Příslušnost Student DSP katedry Student DSP katedry Student MSP katedry Student MSP katedry AP katedry AP katedry

Obsah zprávy A: Úvodní část ......................................................................................................................................3 1. Stručná anotace celého projektu ...................................................................................................3 2. Cíle projektu a jejich eventuální změny. ......................................................................................3 3. Navrhovaný rozpočet. ..................................................................................................................3 4. Stávající stav v řešené oblasti (na začátku řešení úkolu). ............................................................4 5. Možné metody řešení. ..................................................................................................................5 6. Výběr a zdůvodnění vybrané metody řešení (metodika řešení). ..................................................5 B: Stručná technická zpráva .................................................................................................................7 1. Hlavní úkoly a výsledky - student Ing. Bac Nghia Vu.................................................................7 2. Hlavní úkoly a výsledky - student Ing. Quy Ich Pham ..............................................................12 3. Hlavní úkoly a výsledky - student rtm. Bc. Martin Zeinert .......................................................17 4. Hlavní úkoly a výsledky - student rtm. Bc. Pavel Dyčka ..........................................................24 C: Výsledky projektu .........................................................................................................................30 1. Diskuze získaných výsledků (srovnání s teoretickými, eventuálně hypotetickými předpoklady, interpretace získaných výsledků). ..................................................................................................30 2. Počty a seznam výsledků, které budou předkládány jako výsledky studentských projektů v RIVu (typ zdroje financování S = specifický vysokoškolský výzkum). ....................................32 3. Počty a seznam disertačních (diplomových) prací, které vznikly s podporou prostředků na specifický výzkum..........................................................................................................................34 4. Využitelnost dosažených výsledků ............................................................................................34 5. Další možnosti rozvoje sledované oblasti. .................................................................................35 6. Závěr - přínos pro rozvoj studijního programu, oboru, AČR.....................................................36 7. Návrh konkrétních opatření. .......................................................................................................36 D: Využití finančních prostředků .......................................................................................................37 1. Přehled o použití finančních prostředků specifického výzkumu za příslušný rozpočtový rok s podrobným komentářem s uvedením: .........................................................................................37 E. Seznam použité literatury. .............................................................................................................38

2

VLASTNÍ PROJEKT A: Úvodní část 1. Stručná anotace celého projektu Předmětem výzkumné činnosti projektu specifického výzkumu je výrazné zapojení studentů navazujícího magisterského studijního programu (MSP) a doktorského studijního programu (DSP) Katedry leteckých elektrotechnických systémů do vědecké a výzkumné práce školícího pracoviště zaměřené na implementace moderních technologií v avionických systémech v oblastech systémů letecké radionavigace, letecké radiokomunikace a letecké výzbroje. 2. Cíle projektu a jejich eventuální změny. Cíle projektu byly definovány na základě potřeby jednotlivých studentů podle jejich odborného zaměření. Vzniklo tak několik dílčích cílů: Ing. Bac Nghia Vu – Výzkumná činnost směřuje především k analýze současného stavu v oblasti algoritmů a metod výpočtu navigačního řešení umožňující zvýšení integrity družicového navigačního systému. Cílem bude implementace algoritmů ve vhodném simulačním prostředí a ověření jejich funkčnosti s ohledem na požadovanou úroveň integrity navigačního systému a dostupnosti navigačního řešení. Ing. Quy Ich Pham – Výzkumná činnost směřuje především k návrhu a testování algoritmů určených k detekci a lokaci vojensky zajímavých objektů z obrazových dat. Cílem bude implementace algoritmů v obvodech FPGA a ověření jejich funkčnosti. rtm. Bc. Martin Zeinert – Cílem je vytvořit automatizované měřící pracoviště pro posouzení vlivu spínaného zdroje a návrh a realizace testovacího superheterodynního přijímače, který bude do tohoto pracoviště začleněn. Podstatou je kvalifikovat a kvantifikovat míru rušivého vlivu spínaného zdroje na leteckou radiostanici a navrhnout metodiku měření její odolnosti s využitím běžné laboratorní měřící techniky. rtm. Bc. Pavel Dyčka – Cílem je vytvořit návrh dílčích částí testovacího přijímače signálu DME. Hlavní důraz je kladen na blok digitálního fázového závěsu, který bude vyhodnocovat fázi jednotlivých po sobě jdoucích squitterů majáku DME. Vypracovaný modul v jazyce VHDL umožní např. analýzy koherence jednotlivých squitterů a jejich případného využití při zpřesnění vyhodnocení vzdálenosti letadla od majáku s využitím fázových měření.

3. Navrhovaný rozpočet. Rok 2014: Běžné výdaje (neinvestiční prostředky): Nákup služeb (včetně školení):

62.000,- Kč 0,- Kč

Cestovné a vložné:

292.500,- Kč 56.000,- Kč

Stipendia: Celková částka:

410.500,- Kč

3

Rok 2015: Kapitálové výdaje )investiční prostředky) Běžné výdaje (neinvestiční prostředky): Nákup služeb (včetně školení): Cestovné a vložné: Stipendia:

300.000,- Kč 37.000,- Kč 0,- Kč 50.000,- Kč 78.000,- Kč

Celková částka:

465.000,- Kč

4. Stávající stav v řešené oblasti (na začátku řešení úkolu). Ing. Bac Nghia Vu: Základní princip činnosti navigačního přijímače družicových navigačních systémů spočívá v určení pseudovzdálenosti za pomocí kódových i fázových měření. Principem kódového měření je změření času zpoždění kopie pseudonáhodné posloupnosti při dosaženém maximu korelační funkce. Časové sesouhlasení přijímané pseudonáhodné posloupnosti a její kopie generované v přijímači, vede potom zároveň k měření pseudovzdálenosti i k demodulaci přijímaného signálu. Součástí přijímače je jedna nebo více sledovacích smyček, jejichž úkolem je udržovat kmitočet nebo fázi nosného signálu a pseudonáhodného kódu generované kopie v souladu s přijímaným signálem z družice. Jsou konstruovány sledovací smyčky založené ne pouze na dynamice vstupního signálu, ale pracující i s dynamikou pohybu družic a pohybu samotného přijímače. Vstupem sledovacích smyček je také signál z dalších navigačních systémů (nejčastěji z inerciálního navigačního systému) a z estimátoru polohy (většinou Kalmanův filtr). Takto jsou koncipovány sledovací smyčky s tzv. těsnou vazbou“ nebo vektorová sledovací smyčka. Ing. Quy Ich Pham: Student pokračuje v doktorském studiu v tématu zvoleném již v rámci navazujícího magisterského studia. V rámci diplomové práce studenta byly vytvořeny a otestovány základní algoritmy pro detekci vojensky zajímavých objektů v obrazových datech. K sestavení a testování algoritmů bylo použito programové prostředí MATLAB. Na začátku řešení úkolu byly k dispozici algoritmy pracující se statickými obrazy a videosekvencemi ve viditelném i infračerveném spektru. rtm. Bc. Martin Zeinert: V tuto chvíli není v učebně-výcvikové základně katedry k dispozici žádný modelový superheterodynní přijímač, který by byl uzpůsoben pro měření intermodulačního zkreslení. Rovněž není vytvořeno žádné pracoviště pro automatizované měření, které je nezbytné pro posouzení odolnosti radiového přijímače vůči rušení. Realizace dílčího úkolu umožní provádět experimenty s rušením radiových přijímačů a jejich rychlé a přesné vyhodnocení. K evaluaci výsledků reálných měření slouží simulace směšovačů v různých programových prostředích. rtm. Bc. Pavel Dyčka: V tuto chvíli není v UVZ katedry k dispozici žádný přijímač signálu majáku DME, který by umožňoval v reálném čase určovat splnění parametru koherence signálu. Z tohoto důvodu bylo rozhodnuto takový přijímač signálu majáku DME na pracovišti vytvořit. Bylo rozhodnuto takovýto přijímač zkonstruovat na bázi FPGA obvodu, který má dobré předpoklady pro využití principů digitálního zpracování signálu v časové oblasti a tudíž není nutno zpracovávaný signál převádět pomocí DFT, čímž by mohla poklesnout rychlost a zvyšovat se náročnost celého projektu. 4

5. Možné metody řešení. Ing. Bac Nghia Vu: Při řešení dílčí části projektu lze aplikovat standardní postupy vědecké práce zahrnující analýzu současného stavu s ohledem na požadované výkonnostní parametry, navržení algoritmu výpočtu navigačního řešení z GNSS podle zvolené metody ve vhodném simulačním prostředí, ověření činnosti tohoto algoritmu na reálných signálech. Ing. Quy Ich Pham: K implementaci algoritmů z prostředí MATLAB do jazyka VHDL, který je jedním z programovacích jazyků pro hradlová pole, jsou v Simulinku dostupné knihovny funkcí. Tyto funkce však nepokrývají všechny části algoritmů pro detekci objektů v obraze, a proto bude potřeba, aby tyto části algoritmů byly rovnou napsány v jazyce VHDL nebo jiném kompatibilním programovacím jazyce. Dále je nutné tyto algoritmy dále vylepšit z důvodů optimální funkčnosti i za nepříznivých obrazových podmínek. rtm. Bc. Martin Zeinert: Vlastnosti superheterodynního přijímače je možné vhodně simulovat v řadě programových prostředí jako je například Micro-Cap, MATLAB/Simulink nebo Spice. Na základě ověření teoretických předpokladů a funkce jednotlivých komponentů a typů směšovačů lze sestavit vhodnou strukturu přijímače. Vlastní přijímač je možné v podstatě realizovat pouze pomocí analogových vysokofrekvenčních polovodičových součástek nebo pomocí integrovaných analogových obvodů. Vytvoření automatizovaného měřicího pracoviště, zahrnující ovládání několika generátorů signálu a měřících přístrojů, je možné pomocí další řady programových prostředí jako je LabView, MATLAB nebo Vee Pro. rtm. Bc. Pavel Dyčka: Pro řešení tohoto projektu je možné využít vlastností kvadraturního detektoru, který je schopen podat informaci o okamžitém rozdílu fáze mezi přijímaným signálem a signálem generovaným v místním oscilátoru. Pokud budeme tento rozdíl porovnávat v čase, můžeme určit, zda je přijímaný signál koherentní, nebo nikoliv. Další možnou metodou je převedení přijímaného signálu do kmitočtové oblasti a v průběhu času sledování posunutí fáze nosné složky signálu. Toto sledování by dávalo přímý obraz o koherenci takového signálu. Vlastní přijímač DME je možné v podstatě realizovat pomocí obvodu FPGA nebo DSP.

6. Výběr a zdůvodnění vybrané metody řešení (metodika řešení). Ing. Bac Nghia Vu: V zásadě je měření vlastní polohy pomocí systému GPS založeno na zjištění vzdálenosti, resp. pseudovzdáleností od přijímače k jednotlivým družicím. Při výpočtu polohy se používají různé iterační metody (např. metoda nejmenších čtverců, vektorová sledovací smyčka). Režim sledování lze obecně rozdělit na sledování kódu, které používá smyčku závěsu zpoždění (DLL – Delay Locked Loop) a fázové sledování, které používá smyčku fázového závěsu (PLL – Phase Locked Loop). Cílem analýzy je porovnat tyto metody a zvolit vhodnou kombinaci, kterou dále implementovat a ověřit. 5

K získání reálných signálů systému GPS v základním pásmu byl použit moderní přijímač NavPort4, který VF signál převádí na mezifrekvenci 5,5 MHz a vzorkuje s rozlišením 2 bity s frekvencí 20,048 MHz. V prostředí MATLAB je k dispozici celá řada vhodných nástrojů ať už k výpočtům s maticemi, nebo k zobrazení vypočtené navigační informace na mapovém podkladu. Vzhledem k široké podpoře tohoto simulačního prostředí v podmínkách výuky na UO je jeho volba jednoznačná. Na konci projektu bude provedeno zhodnocení dosažených výsledků porovnáním výkonnosti sledovacích smyček z několika hledisek. Ing. Quy Ich Pham: Výběr prostředí MATLAB pro konverzi algoritmů do jazyka VHDL je přirozeným krokem, jelikož algoritmy byly v tomto prostředí sestaveny. Navíc tento přístup šetří čas při programování dílčích částí algoritmu v jazyce VHDL týkající se především vstupu dat, jejich uložení a případně zobrazení. Dále prostředí MATLAB umožňuje rychlé testování případných modifikací algoritmů. Modifikace budou zaměřeny především na vylepšení detekčních schopností v nepříznivých podmínkách cestou implementace a případné modifikace známých detekčních metod. rtm. Bc. Martin Zeinert: Pro simulace vlastnosti superheterodynního přijímače byl zvolen program Micro-Cap 11 evaluation. Program je volně přístupný a nabízí širokou škálu přeprogramovaných modulů a součástek, které lze relativně snadno doplnit všemi potřebnými součástkami, pomocí implementace nových knihoven. Jistým nedostatkem volně přístupné verze je ovšem omezení počtu komponent vytvářeného modelu a výpočetního výkonu. K návrhu jednotlivých bloku přijímače bylo využito programu Eagle, který je široce používaný pro návrhy desek plošných spojů. Dalším programem využitým při realizaci přijímače byl AADE Filter Design V4.5, ve kterém byl navržen mezifrekvenční filtr, pro následné ověření bylo využito opět programu Micro-Cap 11 evaluation. Pro vytvoření automatizovaného měřicího pracoviště bylo využito prostředí Vee Pro. Prostředí umožňuje kontrolu všech zvolených přístrojů pro navrhované měření a navíc Univerzita obrany využívá licenci pro plnou verzi programu. rtm. Bc. Pavel Dyčka: Pro řešení této úlohy bylo vybráno využití vlastností kvadraturního detektoru vzhledem k tomu, že bylo rozhodnuto o zpracování signálu v časové oblasti, tudíž jeho jednoduché implementaci do obvodu FPGA. Obvod FPGA jako hlavní část přijímače byl vybrán proto, že jsou poměrně široké možnosti jeho využití a především úpravy jeho funkce, což může být důležitá vlastnost jak pro samotný vývoj a testování výsledného přijímače, tak pro jeho pozdější doplnění o obvody řešící další možné úlohy zpracování signálu. Obvod FPGA má rovněž dobré předpoklady pro využití principů digitálního zpracování signálu v časové oblasti a tudíž není nutno zpracovávaný signál převádět pomocí DFT, čímž by mohla poklesnout rychlost a zvyšovat se náročnost celého projektu.

6

B: Stručná technická zpráva 1. Hlavní úkoly a výsledky - student Ing. Bac Nghia Vu V roce 2014 byla výzkumná činnost zaměřena na simulaci a implementaci algoritmu kódové vektorové sledovací smyčky v GPS přijímači. Pro účely analýzy byly vhodně použity reálné signály zachycené VF front-endem, který je k dispozici na katedře 206, a zaznamenané na harddisk pro pozdější analýzu a zpracování. Byla provedena analýza způsobu dekódování navigační informace a proveden experiment v prostředí MATLAB. Dále byly implementovány algoritmy výpočtu pseudovzdáleností k jednotlivým družicím. V počátku hodnoceného období byla použita skalární sledovací smyčka, která je založena na metodě nejmenších čtverců. Nicméně později byla implementována pokročilá metoda vektorové sledovací smyčky zpoždění s použitím Kalmanovy filtrace. V roce 2015 byla výzkumná činnost zaměřena na zrychlení algoritmu výpočtu polohy ze signálu systému GPS a na inerciální měřicí jednotku sloužící k podpoře určení polohy GPS přijímačem. Hlavní práce byla zaměřena na zlepšení přesnosti měření polohových dat inerciální měřicí jednotky pomocí fúze dat. Z důvodu nelinearity řešené úlohy byl ke sloučení navigačních informací použit rozšířený Kalmanův filtr. Pro reálná měření bylo rovněž nezbytné řídit rotační stolek s kruhovou rotující deskou umožňující kontinuální otáčení nebo polohování ve vodorovné rovině. Zdokonalený algoritmus výpočtu polohy Program simulovaného GPS přijímače obsahuje sledovací modul, který je jádrem celého přijímače, ale je také výpočetně nejnáročnější. Signál GPS je zpracováván s vzorkovací frekvencí 20,480 MHz, což znamená pro každou sekundu reálného času zpracování zhruba 20 milionů vzorků (čtení dat, generování lokálních pseudonáhodných kódů, počítání harmonických nosných vln atd.). Ke zvýšení rychlosti programu jsem používal tyto způsoby – vektorizace algoritmu, lokalizace proměnné, omezení grafických výstupů, použití paralelní nástrojové sady a úpravy původních zabudovaných funkcí MATLABu. Na obr. 1-1 a obr. 1-2 jsou zaznamenány výpočtové časy sledovací smyčky s použitím a bez použití paralelní nástrojové sady. Na obr. 1-1 je zobraz grafický výstup Matlab Profiler, kde ve srovnání s obr, 1-2 můžeme vidět časový rozdíl po optimalizaci pomocí příkazu parfor. Program potřebuje 483,781 sekund při použití příkaze for a 176,765 sekund při použití příkazu parfor. Časová výkonnost programu je zvýšena přibližně 484/177 = 2,7 krát.

Obr. 1-1: Výpočetní čas části simulace s použití použitím paralelní nástrojové sady

7

Obr. 1-2: Výpočetní čas části simulace bez použití použitím paralelní nástrojové sady Inerciální měřicí jednotka V práci používám inerciální měřicí jednotku (dále jen IMU) XSENS MTi-300 a rotační stolek s kruhovou rotující deskou. Inerciální měřicí jednotka je souprava tří akcelerometrů, tří snímačů úhlové rychlosti, tří magnetických sensorů a jednoho barometrického výškového sensoru. Tato IMU je založena na technologii MEMS a svou přesností je vhodná pro průmyslové aplikace. Tato přesnost je dostačující při použití v úloze podpůrně jednotky dalšího navigačního systému (např. GPS). Mezi výhody zvolené IMU patří softwarová podpora (řídící software, API knihovna a kalibrační pomůcky) společnosti XSENS. IMU komunikuje s řídícím softwarem přes USB protokol. Uživatel může měřená inerciální navigační data využít průběžně při výpočtech pomocí API knihovny nebo je zaznamenávat na harddisk pro následné zpracování.

Obr. 1-3: Rotační stolek s kruhovou rotující deskou s ovládacím programem

Obr. 1-4: Zpracování signálu z inerciální navigační jednotky

8

Rotační stolek umožňuje pohybovat inerciální měřicí jednotkou po určité kruhové dráze nebo rotovat určitou úhlovou rychlostí. Rotační stolek lze řídit manuálně ovládacím panelem nebo dálkově přes seriové rozhraní USB. Pomocí C ++ jazyka a .NET platformy byl vytvořen software s uživatelským rozhraním, které slouží k řízení rotačního stolku. Program umožňuje snadně řídit směr rotace, úhlovou rychlost a úhlové zrychlení kruhové rotující desky v rozmezí hodnot definovaných výrobcem. Vytvořený program výrazně usnadnil vlastní práci s inerciální jednotkou. Protože inerciální jednotka obsahuje tři senzory úhlové rychlosti ortogonálně orientované, výsledným výpočtem získáme tři polohové úhly. Jako referenční signály pro korekci výsledné polohy se využívá měření vektorů gravitačního zrychlení a magnetického pole Země, které lze v krátkém časovém intervalu považovat za neměnné. Rovnice (1) a (2) reprezentují polohové úhly systému. Budoucí parametry jsou počítány pomocí předchozích parametrů a přechodové matice. : (1)

(2)

a

Signály magnetometrů a akcelerometrů jsou použity jako měřící zdroje, které poskytují informace ke korekci polohových úhlů. Polohové úhly jsou vyjádřeny pomocí kvaternionu a přepočet měřených signálů magnetometrů a akcelerometrů ze souřadnicové soustavy systémy do zemské souřadnicové soustavy je řešen následovně: (3)

(4)

Rovnice (3) a (4) se nazývá měřicí model Kalmanova filtru. Měřící model je potom linearizován a sloučen do jednoho lineárního měřícího modelu: (5)

Schéma rozšířeného Kalmanova filtru je zobrazeno v následujícím obr. 1-5. Matice šumu R a Q jsou zvoleny heuristicky.

9

Obr. 1-5: Rozšířený Kalmanův filtr Obr. 1-6 reprezentuje hodnoty kvaternionu a polohových úhlů při umístění inerciální měřicí jednotky na rotační stolek a provedení rotace o 720o. Červené průběhy reprezentují pouze měření úhlové rychlosti bez korekce signály akcelerometrů a magnetometrů, zatímco modré průběhy reprezentují výstup z rozšířeného Kalmanova filtru při užití zmíněných korekčních signálů.

Obr. 1-6: Porovnání hodnot kvaternionu a polohových úhlů Obr. 1-7 demonstruje výkonnost algoritmu fúze sensorů ve statickém stavu. IMU byla umístěna na otočný rotační stolek bez rotace a provedeno statické měření po dobu 120 sekund. Červené průběhy reprezentují výsledné polohové úhly (ve stupních) vypočtené na základě měření úhlové rychlosti bez korekce signály akcelerometrů a magnetometrů, zatímco modré průběhy reprezentují výstup z rozšířeného Kalmanova filtru při užití zmíněných korekčních signálů. Bez použití Kalmanova filtru divergují Eulerovy úhly až o 4o za dvě minuty, zatímco při použití Kalmanova filtru jsou limitovány hodnotou 0,2o.

10

Obr. 1-7: Fuze senzorů v statickém stavu

11

2. Hlavní úkoly a výsledky - student Ing. Quy Ich Pham V první fázi projektu v roce 2014 bylo úsilí zaměřeno na implementaci metod pro zlepšení detekce zájmových objektů v obraze. Jedním ze základních úkolů detekce objektů v obraze je převod obrazu (nejčastěji šedo tónového) do binární formy. Metody, pro převod obrazu ve stupních šedi do binárního můžeme rozdělit do dvou kategorií: metody využívající globální prahování a metody využívající místní (lokální) prahování, viz [D_Ph_01], [D_Ph_02], [D_Ph_03], [D_Ph_04]. Při testování se ukázalo, že za určitých okolností jsou obě metody účinné, avšak nepostačují na široké spektrum situací, které bylo zamýšleno pokrýt. Jde především o situace, kdy se mění vlastnosti prostředí (denní doba, viditelnost apod.), anebo dochází ke změně tvaru zájmového objektu, např. při jeho pohybu ve snímané scéně. To vedlo k tomu, že původně plánovaná implementace algoritmu do obvodu s FPGA byla pozastavena a dál se pracovalo na vylepšení detekčního algoritmu. V roce 2015 byly tedy dál rozpracovávány metody detekce a rozpoznávání zájmových objektů v obraze a ve videosekvencích pro uvedený algoritmus. K testování byly využívány jak obrazy a sekvence pořízené ve viditelné tak i v infračervené oblasti spektra. Nejlépe se pro danou úlohu jevilo použití metody Template Matching, pomocí které bylo dosaženo relativně dobrých výsledků v úloze diskriminace cílů a pozadí. Každopádně z hlediska dosažení co nejlepších výsledků se jako perspektivní cesta jeví použití kombinace různých metod detekce objektů v obraze a skloubení jejich optimální spolupráce. Metoda Template Matching Jedna z metod umožňující detekovat v obraze části, které mají specifické vlastnosti, je metoda Template Matching (TM). U metody TM pak můžeme pracovat s mnoha kritérii podobnosti, které slouží k detekci, viz [L_Ph_01]. K řešení problému detekce objektů typů automobil bylo zvoleno kritérium podobnosti normalizovaná vzájemná korelace (NVK). K výpočtu koeficientu NVK byl použit vztah, viz [L_Ph_02]:

cu , v  





f  x, y   f u , v g  x  u , y  v   g



x, y



   f  x, y   f u , v   x, y

1/ 2 2 

  g x  u, y  v   g   2



kde: •

f x, y  - souřadnice obrazu,

•

g x, y  - souřadnice obrazu g,

•

g - střední hodnota souřadnice obrazu g,

•

f u ,v - střední hodnota souřadnice oblasti obrazu g.

Jednotlivé typy obrazů jsou uvedeny na obr. 2-1.

12

(1)

Obr. 2-1: Princip výběru obrazů z originálního obrazu Princip algoritmu je popsán na obr. 2-2, což je červený - zelený - modrý (RGB) snímek i ze zdroje videa. Tento snímek se načte a převede na šedo tónový snímek, viz [L_Ph_03, L_Ph_04 a L_Ph_05]. V intervalu (u, v) byla aplikována technika TM. V okamžiku kdy i = u, pomocí matlabovské funkce imcrop ořízneme vzorkový obraz g. Poté se ořízne obraz f na základě xf, yf, wf, hf. Když i > u, algoritmus automaticky porovnává vzorek obrazu g se skutečným obrazem f pomocí techniky TM. Když je souřadnice cíle změněna, je nutné upravit proměnné xf, yf, wf, hf, abychom mohli oříznout nový obraz f. Proměnné jsou vypočteny na základě změn v cílové poloze. Po celou dobu zpracování se obraz g nezmění. Objekt bude považován za potenciální cíl v případě, že algoritmus najde normalizovaný korelační koeficient maxcc, který je větší než 0.8. Pokud je maxcc větší než 0.9, cíl je okamžitě rozpoznán. V případě 0.8 < maxcc < 0.9 bude cíl uznán, pokud splňuje další podmínky. V tomto článku jsme použili podmínku polohy, která porovná nové pozice s předchozími polohami cíle.

Obr. 2-2: Princip algoritmu Navržený algoritmus byl testován pro situaci, kdy každý zpracovávaný snímek z video sekvence obsahuje pouze jeden zájmový objekt.

13

Byly testovány 3 následující případy. •

Velikost obrazu g je podobná jako obraz cíle,

•

Velikost obrazu g je větší než obraz cíle,

•

Velikost obrazu g je menší než obraz cíle.

Ve všech třech případech, velikost obrazu f je vždy dvojnásobek velikosti obrazu g. Účelem změny velikosti obrazu g je testovat rychlost zpracování a přesnost algoritmu použitím TM. Pokud je velikost obrazu g větší, než je velikost cíle, doba zpracování je vyšší. Přesnost rozeznávání cíle se však také snižuje.

Obr. 2-3: Tři testované případy velikosti obrazu g

Obr. 2-4: Výsledky testování Další experiment testoval algoritmus pro případ, kdy cíl je částečně zakrytý překážkami, např. v podobě stromů. Vlivem tohoto zakrytí se vlastnosti cíle se změní. Obr. 2-5 ukazuje u-tý originální snímek a 3 případy různých velikostí obrazu g.

Obr. 2-5: Tři používané velikosti obrazu g

14

Obr. 2-6: Výsledky testování pro případ zakrytí překážkou

Obr. 2-7: Výsledky rozpoznávání Šipka znázorňuje směr pohybu cíle a jeho délka představuje vzdálenost ujetou od 6. do 80. snímku, viz obr. 2-7. Na stejném obrázku modré, zelené a červené křivky označují směr a uraženou vzdálenost cíle určené pomocí algoritmu. Dále byl testován případ, kdy cíle se přibližuje směrem ke kameře. V tomto případě se velikost cíle změní, takže hodnota maxcc se mění také. Obr. 2-9 ukazuje výsledek algoritmu. Hodnota maxcc klesla pod 0.8 od 83. snímku. To znamená, že algoritmus nebude správně identifikovat cíl mezi snímky 83 až 200.

Obr. 2-8: Vliv pohybu cíle

15

1

Cross correlation coefficients

0.95

0.9

0.85

0.8

0.75

0.7 83th frame 0.65

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Frames

Obr. 2-9: Změna koeficientu normované vzájemné korelace pro pohybující se cíl Z těchto srovnání můžeme vyhodnotit, že technika TM může být realizována v IR video sekvenci k rozpoznání daného cíle. Změny intenzity a velikosti vzorkového obrazu má vliv na kritérium podobnosti tj. koeficient normalizované vzájemné korelace. Z výše uvedených poznatků je patrné, že při výběru velikosti vzorkového obrazu s téměř shodnou velikostí s cílem a současně výběrem velikosti obrazu f s dvou až tří násobnou velikostí vzorkového snímku g, nám dá výsledek s vysokou přesností a doba zpracování je přijatelná. V případě nepohybujícího se cíle, koeficient vzájemné korelace maxcc se mění méně ve srovnání s případem pohybujícího se cíle. V případě pohybujících se objektů, se mění směr pohybu cíle a vzdálenost cíl – kamera. Z toho plyne, že snímaný tvar cíle se také mění s časem a tím pádem se mění i korelační koeficient. Ke zlepšení detekce cíle by bylo vhodné, aby se vzorkový obraz g, po určité době, aktualizoval. Tím by se zabránilo snižování hodnoty korelačního koeficientu.

16

3. Hlavní úkoly a výsledky - student rtm. Bc. Martin Zeinert V roce 2014 byly provedeny simulace tří směšovačů v programu Micro-Cap 11 evaluation. Dvou pasivních a jednoho aktivního směšovače. Jednotlivé směšovače byly podrobeny časové simulaci a simulaci na intermodulační zkreslení, která hodnotí míru rušení při aplikaci dvou nežádoucích signálů na vstup směšovače. V první fázi byly směšovače simulovány bez přítomnosti rušivých signálů. Ve všech třech případech byl na výstupu směšovačů na požadovaném mezifrekvenčním kmitočtu pouze užitečný signál bez jakéhokoliv rušení. V druhé fázi bylo na jednotlivé směšovače aplikováno rušení, které odpovídalo vyzařování spínaného zdroje HWS50-12/A, které bylo rekonstruováno pomocí Micro-Capu. Z výsledků simulací lze říci, že všechny simulované směšovače byly sice ovlivněny rušením od spínaného zdroje, kvalita příjmu poklesla, ale příjem nebyl zcela zarušen [L_Ze_01], [L_Ze_02], [L_Ze_03]. V témže roce byl také vytvořen program pro automatizované měření v prostředí Vee Pro a otestován v konfiguraci pro ovládání jednoho, případně dvou generátorů a jednoho měřícího prvku (multimetr HP 34401A). Testování probíhalo na radiostanice LUN 3520, hodnocení parametr bylo audio ztišení (audio quieting). Pro zadání rozsahu měření je vytvořeno uživatelské rozhraní, které zároveň slouží k rychlé kontrole probíhajícího měření. Naměřená data jsou zapsána do výstupního souboru v programu Microsoft Excel a zároveň zhodnocena vzhledem k měřenému kritériu, tedy audio ztišení (audio quieting). Pro podrobnější informace o úkolech splněných v roce 2014 je možno nahlédnout do příslušné průběžné zprávy o projektu specifického výzkumu FVT za rok 2014. V roce 2015 byla provedena teoretická analýza rušení leteckých komunikačních systémů s důrazem na výkonovou elektroniku, na jejímž základě byly vybrány dva parametry k proměření. Měření intermodulace a měření rušivé odezvy. Následně byl přepracován program pro automatizované měření vytvořený v minulém roce, tak aby odpovídal požadavkům na měření těchto dvou parametrů. Nicméně hlavním úkolem pro tento rok byl návrh, realizace a ověření vybraných částí superheterodynního přijímače. Realizovaný přijímač se skládá z bloků směšovače, mezifrekvenčního filtru a bloku mezifrekvenčního zesilovače. Jednotlivé bloky byly také nasimulovány pomocí programu Micro-Cap 11 evaluation, ve kterém jsem se naučil pracovat v minulém roce v rámci tohoto projektu. Samotná realizace byla provedena na desku plošných spojů. Výsledky práce byly shrnuty v mojí diplomové práci na téma „Návrh a implementace nových metodik ověřování parametrů leteckých radiostanic s využitím automatizovaného měřicího pracoviště“. V rámci analýzy rušení leteckých komunikačních systémů jsem se zabýval možnými způsoby rušení leteckých komunikačních systémů s důrazem na vliv prvků výkonové elektroniky, jako jsou spínané zdroje a další. Uvažujeme-li o vlivu těchto prvků, přichází v úvahu dva základní způsoby pronikání nežádoucího signálu, tedy rušení, do leteckých komunikačních systémů. První případ může nastat přímo na palubě samotného letadla. Pokud se v blízkosti radiostanice vyskytuje relativně silně emitující prvek výkonové elektroniky, jeho emise mohou pronikat až do radiostanice a způsobovat rušení. Jevu lze předejít odstíněním jednotlivých prvků, jak radiostanice, tak prvku výkonové elektroniky. Další způsob spadající do této skupiny možného vzniku rušení je nedostatečné vyfiltrování signálu od spínaného zdroje, kterým je eventuálně radiostanice napájena. Tyto jevy souhrnně nazýváme Elektromagnetická kompatibilita. V druhém případě se záření emitované výkonovou elektronikou při jejím běžném provozu, které vzniká díky vysokorychlostnímu spínání s vysokými proudy, dostává na vstup přijímače přes anténu a při nedostačující filtraci nebo vysoké intenzitě těchto signálů, mohou projít tyto signály až do bloku směšovače, kde se budou směšovat s ostatními příchozími signály, následkem toho může dojít ke vzniku nežádoucího signálu, který padne do pásma propustnosti mezifrekvenčního filtru a tím způsobí rušení radiostanice. Tomuto jevu se říká intermodulační zkreslení, lze mu předejít dostatečným odstíněním prvků výkonové elektroniky. 17

S ohledem na provedenou analýzu rušení leteckých komunikačních systémů jsem tedy vybral dva výše zmíněné parametry k ověření za pomocí automatizovaného měřícího pracoviště, a to měření intermodulace a měření rušivé odezvy. Pokud chceme stanovit odolnost vůči intermodulačnímu zkreslení je zapotřebí provést měření za přítomnosti dvou nebo více nežádoucích nemodulovaných signálů. Během měření musí být vypnut umlčovač šumu, pokud je jím stanice vybavena. Po upravení standardizovaného měření pro naši problematiku jsem navrhl následující měření [L_Ze_01]. Postup měření: 

Měřící pracoviště zapojte následovně

Obr. 3-1: Schéma zapojení     

Vypněte umlčovač šumu, je-li jím přijímač vybaven. Zajistěte spojení přístrojů s počítačem přes sběrnici GPIB. Spusťte program „mereni_ruseni.vee“. Nastavte vstupní hodnoty. Po skončení měření uložte změřené hodnoty

Druhým měřením k úpravě bylo měření rušivé odezvy přijímače [L_Ze_01]. Potlačení rušivé odezvy je schopnost přijímače rozlišovat mezi užitečným modulovaným signálem na jmenovitém kmitočtu a rušivým signálem, který byl obdržen v odezvě, na jakémkoliv jiném kmitočtu. Měření bylo opět automatizováno. Postup měření: 

Zapojte měření dle následujícího schématu.

Obr. 3-2: Schéma zapojení 18

    

Připojte přístroje k počítači pomocí sběrnice GPIB. Spusťte program „mereni rusive odezvy.vee“. Zadejte vstupní hodnoty. Po provedení měření uložte naměřené hodnoty. Vyhodnocení.

Pro oba vybrané parametry bylo také připraveno automatizované měření, jak už bylo řečeno. Programy byly vytvořeny v prostředí VEE PRO verze 9.3. Programy vznikly modifikací programu vytvořeného v minulém roce v rámci tohoto projektu [L_Ze_02], [L_Ze_03]. Prvním bodem programu je inicializace, při které je operátor vyzván k zadání rozsahu měření. Následuje podprogram nastavení, který se stará o nastavení jednotlivých měřících přístrojů. Dalším bodem programu je inicializace a nastavení programu Microsoft Excel a pak už následuje samotné měření. Zápis naměřených hodnot do předem připraveného sešitu v Excelu je součástí podprogramu mereni.

Obr. 3-3: Panelové zobrazení pro řízení programu operátorem

Obr. 3-4: Nastavení měřicího přístroje pomocí uživatelské funkce V praktické části mé práce jsem se věnoval realizaci vybraných bloků radiového přijímače, které jsou nezbytné pro posouzení vybraných parametrů měření, které jsou popsány výše. Realizoval jsem tedy tyto tři základní bloky superheterodenního přijímače, směšovač s pomocí integrovaného obvodu AD 831 [L_Ze_04], mezifrekvenční filtr na bázi krystalových filtrů a mezifrekvenční zesilovač s využitím integrovaných obvodů AD 603 a OPA 692 [L_Ze_05]. Všechny bloky byly zhotoveny na desku plošných spojů. 19

Obr. 3-5: Realizované části přijímače Směšovač AD 831 je nízko šumový dvojitě vyvážený směšovač využívající Gilbertovy buňky, schopný pracovat s frekvencí až 500MHz. AD 831 dále obsahuje nízko šumový výstupní zesilovač. Při aplikacích používajících konverzi na nižší frekvenci můžeme navíc připojením dvojice kondenzátorů na výstupech směšovače získat filtr typu dolní propust, který pomůže s odfiltrováním vyšších harmonických složek vzniklých při směšování. Realizované zapojení odpovídá typickému zapojení z katalogu s duálním napájením, při využití obvodu jako směšovače s dolní konverzí. V zapojení bylo využito možnosti realizace jednoduchého filtru typu dolní propust s mezní frekvencí 24,9 MHz. Výstupní impedance bloku je nastavena na 220 Ω, z důvodu impedančního přizpůsobení na vstup mezifrekvenčního filtru. Návrh desky plošných spojů byl realizován v programu Eagle 6.5.0 Light, při návrhu bylo využito metody s rozlévanou mědí.

Obr. 3-6: Návrh DPS pro směšovač s AD 831 Pro simulaci bloku a následné porovnání naměřených hodnot se simulací jsem využil velmi podobný obvod, který pracuje na stejném principu, a to principu Gilbertovy buňky, jelikož model od výrobce pro integrovaný obvod AD 831 není dostupný, a srovnat integrovaný obvod AD 831 s ním. Z následujícího obrázku můžeme vyčíst, že simulovanému směšovači dominuje nepotlačený signál místního oscilátoru a je výrazně silnější než signál na mezifrekvenčním kmitočtu. Oproti tomu u reálného směšovače AD 831 jsou všechny frekvence potlačeny minimálně o 30 dB vůči mezifrekvenci. Průchozí útlum na mezifrekvenčním kmitočtu je 1,45 dB. Z těchto údajů lze vyvodit, že AD 831 podává mnohem lepší výkon než simulace, což je dáno především podstatně lepším zpracováním obvodu, než ze kterého vychází simulace.

20

Obr. 3-7: Srovnání simulace a realizovaného směšovače Pro realizaci mezifrekvenčního filtru jsem zvolil krystalový filtr v topologii příčkového filtru. Krystalový filtr byl zvolen z důvodů velmi dobré selektivity krystalových rezonátorů, nízké ceny jednotlivých komponentů. Jelikož je přijímač realizován pro první letecké pásmo, teda 118 – 137 MHz, byla zvolena šířka pásma mezifrekvenčního filtru, tak aby odpovídal používaným komerčním filtrům, kterých využívají stanice schopné přijímat komunikaci s kanálovým rozestupem 8,33 kHz. Návrh odpovídá průmyslovému standardu ED-23C, který udává minimální efektivní šířku pásma filtru pro rozestup kanálů 8,33 kHz. Šířka propustného pásma nesmí být menší než 2,78 kHz na poklesu o 6 dB a zároveň nesmí být širší než 7,37 kHz na úrovni -60 dB. Jako mezifrekvence byla zvolena běžně používaná frekvence 10,7 MHz. Filtr byl nejdříve navržen pomocí programu AADE Filter Design V4.5 a následně simulován v programu Micro-cap 11 kvůli ověření návrhu filtru [L_Ze_06]. Prvním krokem po návrhu a simulaci filtru je změření jednotlivých krystalových rezonátorů, přičemž je kladen velký důraz na sladění parametrů jednotlivých krystalů. Při použití nesladěných krystalů dochází k výraznému zvlnění v propustném pásmu filtru. Dalším úskalím konstrukce je samotné měření kapacity použitých kondenzátorů, které je zapotřebí provést na kmitočtu, na který je filtr navrhován, tedy 10,7 MHz. Ovšem i při takto pečlivě provedené přípravě není na místě myslet si, že výsledný filtr bude vyhovovat požadavkům hned na první pokus. Celý proces by vydal na mnoho stran a je podrobně rozebrán v mé diplomové práci.

Obr. 3-8: Schéma navrženého filtru s popisem jednotlivých dipólů

21

Obr. 3-9: Ladění filtru pomocí změny všech kapacit ve stejném poměru od 1 do 1,5 s krokem 0,1 zprava

Obr. 3-10: Rozladěný krystalový filtr v porovnání s naladěným filtrem

Obr. 3-11: Signál na vstupu filtru (vlevo) a signál na výstupu filtru (vpravo)

22

Konstrukce mezifrekvenčního zesilovače byla koncipována tak, aby bylo možno zesilovač připojit také k obvodu, na který není impedančně přizpůsoben, proto byl do řetězce mezi mezifrekvenční filtr a mezifrekvenční zesilovač přidán integrovaný video buffer OPA 692. Pro realizaci samotného zesilovače byl vybrán integrovaný zesilovač AD603, který má řiditelné výstupní zesílení. Integrovaný zesilovač AD 603 od firmy ANALOG DEVICES má lineárně řiditelný zisk v decibelech, který pro provozní pásmo široké 90 MHz nabývá hodnot -11 dB až 31 dB. Použitý zesilovač je nízkošumový, přičemž typická hodnota spektrální hustoty šumu udávaná katalogem je 1,3 nV/Hz1/2. Do návrhu DPS bylo zapotřebí zapracovat doporučení od výrobce a to především pro použití OPA 692. Dle katalogu je nezbytné umístit vazební kondenzátory maximálně 0,25 palce, tedy 6,35 mm, od pinu zařízení. Dalším krokem k zajištění požadovaného výkonu je minimalizování parazitních kapacit vůči zemi v okolí všech signálních pinů integrovaného obvodu. Toho dosáhneme vložením obrazce do návrhu DPS ve vrstvě, která je zakázaná. Uvažujeme realizaci DPS na CNC frézce, která je dostupná na katedře. Navržené schéma zapojení rámcově vychází z doporučených zapojení v katalogu a bylo ověřeno pomocí simulace v Micro-capu 11.

Obr. 3-12: Navržené schéma zapojení Při následné analýze vlastností již hotového bloku zesilovače jsem zjistil, že při maximálním zesílení 21,85 dB dochází již ke značnému zkreslení výstupního signálu vlivem vyšších harmonických frekvencí. Zesilovač je tedy použitelný pouze do zesílení 13,62 dB. Šumové číslo bloku bylo změřeno na 12,46. Podrobné informace o konstrukci a měření jednotlivých parametrů mezifrekvenčního zesilovače lze opět najít v mnou vypracované diplomové práci.

Obr. 3-13: Měření zesílení, signál na výstupu je reprezentován zelenou barvou, vstup je znázorněn žlutě (vlevo maximální zesílení 21,85 dB, vpravo zesílení 13,62 dB) 23

4. Hlavní úkoly a výsledky - student rtm. Bc. Pavel Dyčka V roce 2014 byla provedena analýza možnosti realizace měření fáze signálu DME. Ze zjištěných skutečností vyplynula základní struktura založená na kombinaci kvadraturního detektoru a normalizačního obvodu. Funkce uvedených obvodů byla simulována v programovém prostředí MATLAB-Simulink. Rovněž byla provedena simulace Costasovy smyčky, která obvšem nebyla do konečného návrhu zahrnuta. Dílčí části přijímače signálu majáku DME byly potom implementovány v zařízení FPGA obvodu Xilinx Spartan-3 [L_Dy_01], [L_Dy_02], [L_Dy_03]. Od popisu projektu prezentovaného v průběžné zprávě za rok 2014 doznal tento projekt určitých změn ve všech fázích od návrhu po realizaci. Samotné zpracování tohoto projektu probíhalo ve třech hlavních fázích. První fází bylo vytvoření návrhu algoritmu a jeho simulace v prostředí MATLAB, druhou fází byla implementace tohoto algoritmu do FPGA a poslední třetí fází bylo měření na uměle vytvořeném signálu simulujícím skutečný průběh signálu DME a s tím spojené ověření funkčnosti tohoto algoritmu a to jak jeho jednotlivých částí, tak celku. Tyto fáze jsou vzájemně propojeny a postupné změny v nich vytvořené byly vždy následkem ověřování funkčnosti ve fázi následující.

Obr. 4-1: Model signálu DME Prvním úkolem tohoto projektu byla analýza signálu vysílaného pozemním majákem DME a jeho následné modelování v prostředí MATLAB. Pro tento účel jsem vycházel z předpisu L10, který je překladem předpisu Annex 10 [L_Dy_01] a je závazný pro veškerý letecký provoz. V tomto předpisu není nijak specifikován parametr koherence signálu pro jednotlivé typy majáku. Následovalo samotné modelování signálu v prostředí MATLAB. Už dříve bylo rozhodnuto, že samotný měřící algoritmus bude využíván kmitočet nosné vlny signálu majáku DME 10,7 MHz, protože máme k dispozici radiový přijímač pracující právě s mezifrekvencí 10,7 MHz, a protože měření na této frekvenci je podstatně jednodušeji realizovatelné než v původním pásmu DME vzhledem k nutnému hardwaru [L_Dy_02]. Nicméně pro další simulaci byl vytvořen vstupní signál s náhodně definovaným nosným kmitočtem tak, aby na tomto signálu byl patrný efekt jednotlivých dále vytvořených bloků. Dále byla změněna obálka impulzu z Gaussovské na sin(x) z důvodu jednoduššího modelování a práce s tímto modelem a byl vytvořen signál jek s koherentními pulzy, tak s jedním nekoherentním pulzem, viz obr. 4-1. Tyto změny nemají vzhledem k použité architektuře žádný vliv na simulaci jako takovou a na její vyhodnocování. 24

V průběhu vývoje byly vytvořeny dva v podstatě nezávislé funkční bloky, které na sebe v samotném zpracování signálu navazují. Jedná se o blok Normalizačního algoritmu a o blok měření fáze. Funkce těchto bloků byla simulována postupně pomocí matematického aparátu, který je následně použit při implementaci do obvodu FPGA. Simulace Jako první byl vyvíjen blok Normalizačního algoritmu. Tento blok má dva účely, první je odstranění obálkové funkce signálu majáku DME a druhý v určitém rozsahu normovat velikost vstupního signálu. Odstranění obálkové funkce je důležité z toho důvodu, že obdélníkový průběh, který požadujeme, je nezbytný pro správné vyhodnocení výsledku. Pokud bychom zanechali původní Gaussovský průběh, museli bychom přesně stanovit velmi přesný bod, kde budeme vyhodnocování provádět, což je v prostředí tohoto algoritmu poměrně obtížně realizovatelné. Normování velikosti signálu je další nezbytný úkol, protože při použití dalšího funkčního bloku amplituda signálu přímo ovlivňuje výsledek [L_Dy_03] [L_Dy_04].

Obr. 4-2: Normalizační algoritmus Normalizační algoritmus pro svoji činnost využívá teorie analytického signálu, což je komplexní signál, jehož imaginární složka je Hilbertovou transformací jeho reálné složky, což je samotný vstupní signál. Hilbertovu transformaci si můžeme přiblížit jako konstantní fázový posuv o 90° v celém spektru Fourierovy transformace, což v praxi znamená, že z každé spektrální složky A*cos(ωt+φ) dostaneme touto transformací složku A*sin(ωt+φ). Další částí tohoto algoritmu je aplikace základní věty goniometrie, která zní sin2(x) + cos2(x)=1, v našem případě pomocí této věty dostaneme obálku vstupního signálu. Touto obálkou potom vstupní signál podělíme, čímž dostaneme nosnou vstupního signálu o konstantní velikosti teoreticky pro jakoukoliv amplitudu vstupního signálu. Na obr. 4-3 můžeme vidět simulované průběhy v jednotlivých částech normalizačního algoritmu. Poslední průběh, který zobrazuje výsledný signál ukazuje, že v případě, že vstupní signál je roven 0, je výsledkem matematicky nedefinované číslo, což je důsledkem dělení 0. Toto může být problém v simulaci, ale v implementaci na FPGA, kde je k dělení použit jiný algoritmus než v prostředí MATLAB je výsledkem tohoto dělení 0, kterou očekáváme.

25

Obr. 4-3: Normalizační algoritmus Druhý vyvíjený blok je blok měření fáze. Jak bylo řečeno, cílem projektu jako celku je měřit koherenci signálu majáku DME, což je prováděno s pomocí tohoto bloku tím způsobem, že měříme fázový posuv nosné vlny přijímaného signálu oproti signálu generovaného místním oscilátorem. Fázový rozdíl je potom reprezentován velikostí stejnosměrného výstupního signálu, tento převod zabezpečuje právě blok měření fáze. Blok měření fáze je postaven na bázi Costasovy smyčky, což je fázový závěs, jehož účelem je zpravidla demodulace fázově modulovaných signálů a pracuje tak, že detekuje fázové skoky ve vstupním signálu pomocí zpětné vazby. V našem případě jsme zvolili podobnou konstrukci s tím hlavním rozdílem, že jsme z obvodu odstranili zpětnou vazbu, což má za následek, že celý obvod i s místním oscilátorem se automaticky nedostavuje podle změny fáze, ale neustále porovnává fázi vstupního signálu s neměnným signálem místního oscilátoru [L_Dy_05].

Obr. 4-4: Blokové schéma detektoru fáze 26

Hlavní částí bloku detektoru fáze je tak zvaný synchronní detektor. Jedná se o diskrétní obvod, který pracuje tak, že násobí svoje vstupní signály a posléze výsledek filtruje. Obvod musí být pro správnou funkci navržen tak, aby výstupní filtr odfiltroval všechny harmonické složky s vyšším kmitočtem, než má původní signál. V případě dodržení tohoto pravidla je výstupem tohoto obvodu signál, jehož okamžitá hodnota odpovídá okamžité hodnotě fázového rozdílu obou vstupních signálů. V případě, že vstupní signály mají stejný kmitočet, dostaneme tedy nízkofrekvenční signál jehož velikost odpovídá fázovému rozdílu mezi vstupními signály.

Obr. 4-5: Simulace detektoru fáze Na obr. 4-5 můžeme vidět výsledek simulace bloku měření fáze. Jako vstupní signál pro tuto simulaci byl použit výstupní signál ze simulace bloku Normalizačního algoritmu. Rozdílný fázový posuv byl vytvořen na bloku DDS a to konkrétně 3 různé hodnoty fázového posuvu, které odpovídají třem různým průběhům výstupního signálu. Důležité je na tomto místě říci, že rozsah výstupního signálů odpovídá rozsahu 180° fázového posuvu, což znamená, že v případě, že mezi dvěma následujícími impulzy je rozdíl 180°, nebude tento rozdíl detekován, nicméně tuto situaci v případě reálného signálu alespoň dlouhodobě nepředpokládáme. Implementace Implementace probíhala ve stejné posloupnosti jako simulace, což znamená, že jako první byl implementován blok Normalizačního algoritmu a následně blok Měření fáze. Algoritmy byly implementovány do vývojové desky postavené na FPGA Xilinx Spartan 3 s pomocí programovacího jazyku VHDL. V našem případě jsou k této desce použity 12 bitové A/D a D/A převodníky s použitým vzorkovacím kmitočtem 52,5 MHz, což zaručuje dostatečný převod signálu, jak co se týče bitové hloubky tak kmitočtu, vzhledem k tomu, že používáme signál s nosnou 10,7 MHz [L_Dy_02]. Na obr. 4-6 můžeme vidět blokové schéma normalizačního algoritmu v průběhu implementace včetně znázornění šířky jednotlivých datových sběrnic a názvů jednotlivých programovacích souborů v jazyce VHDL. Dále můžeme vidět, že v tomto případě došlo k několika změnám oproti blokovému schématu pro simulaci. První změnou je zavedení dvou filtrů do tohoto schématu. První filtr typu dolní propust slouží k odstranění šumu, jehož výskyt předpokládáme v případě měření na reálném signálu. Druhý filtr typu horní propust je zařazen z toho důvodu, že v průběhu řešení algoritmu dochází k určitému zaokrouhlování, což má za následek, že velikost původního signálu a 27

obálkové funkce signálu se drobně liší, čímž pádem je výsledný signál superponován na nízkofrekvenční signál ve tvaru komplexní obálky a tento signál je nutno z výsledku odstranit.

Obr. 4-6: Implementace Normalizačního algoritmu Druhý rozdíl je implementace zpožďovacího obvodu. Tento obvod je vytvořen pomocí paměti typu Fifo, která má určitou kapacitu a při jejím naplnění je automaticky aktivován její výstup. Důvodem vytvoření této paměti je to, že průchod signálu obvodem trvá určitý počet hodinových cyklů, což má za následek časový posuv mezi výstupem tohoto obvodu a vstupního signálu, který je nutné kompenzovat právě časovým zpožděním vstupního signálu o stejný počet hodinových cyklů.

Obr. 4-7: Implementace Bloku detekce fáze Na obr. 4-7 můžeme vidět bloková schéma bloku Detektoru fáze použité pro implementaci. Blokové schéma bylo sestaveno stejným způsobem jako v případě Normalizačního algoritmu. Jednotlivé bloky násobiček a stejně tak jednotlivé bloky filtrů dolní propust jsou shodné, což odpovídá teoretickým předpokladům pro návrh tohoto typu obvodu. Měření Měření probíhalo na uměle vytvořeném signálu pomocí vektorového generátoru Agilent E4438C, který může být použit pro vytváření uživatelem definovaných modulací. V tomto případě byl modulační signál vytvořen v prostředí MATLAB, tak aby výstupem generátoru byla trojice dvou za sebou jdoucích impulzů stejně, jako je tomu u signálu DME s tím, že nosná prostředního signálu z této trojice je fázově posunuta oproti zbývajícím dvěma dvojicím. Dále byl použit nosný kmitočet všech impulzů 10,7 MHz, což je stejné hodnota jako ta, na které pracuje radiový přijímač dostupný na naší katedře. 28

Pro zobrazení výsledků byl využit digitální osciloskop Agilent DSO 1024A, který je čtyřkanálový, což umožňuje zobrazit jak vstupní signál tak několik výstupních signálů najednou, čehož bylo využíváno při ověřování správné funkce jednotlivých bloků návrhu. Na obr. 4-8 můžeme vidět blokové schéma měřícího pracoviště jako celku včetně druhého propojení měřícího obvodu s osciloskopem, které bylo použito pouze při samotném vývoji.

Obr. 4-8: Blokové schéma pracoviště Na obr. 4-9 můžeme vidět dva snímky z digitálního osciloskopu. Na prvním obrázku je znázorněn jeden dvojimpulz vstupního signálu a na druhém je znázorněn výstup měřícího obvodu pro výše popsaný vstupní signál. Můžeme na tomto obrázku vidět rozdíl ve velikosti prostředního dvojimpulzu proti ostatním dvěma, což odpovídá rozdílu fáze. Dále můžeme vidět to, že tvar jednotlivých impulzů není pravoúhlý, což je z toho důvodu, že časový posuv u normalizačního algoritmu mezi vstupním signálem a signálem obálkové funkce není přesně kompenzován, nicméně rozdíl je dostatečně malý na to, aby neměl vliv na správné vyhodnocování.

Obr. 4-9: Výsledek měření na umělém signálu

29

C: Výsledky projektu 1. Diskuze získaných výsledků (srovnání s teoretickými, předpoklady, interpretace získaných výsledků).

eventuálně hypotetickými

Ing. Bac Nghia Vu: V roce 2014 byly výsledky tohoto dílčího úkolu v plném rozsahu publikovány na prestižní konferenci Digital Avionics Systems Conference 2014, která se konala v USA v Colorado Springs. Závěry článku byly diskutovány s ostatními účastníky konference. Článek byl kladně hodnocen především pro jeho aktuálnost a inovativnost. [D_Vu_01]. Výsledky byly dále publikovány na konferenci „Mechatronika 2014“ pořádaná na VUT Brno [D_Vu_02] a „Měření diagnostika a spolehlivost palubních soustav letadel 2014“, kterou pořádala katedra Leteckých elektronických systémů FVT UO Brno [D_Vu_03]. V roce 2015 byla výzkumná činnost zaměřena na zrychlení algoritmu výpočtu polohy ze signálu systému GPS a na inerciální měřicí jednotku sloužící k podpoře určení polohy GPS přijímačem. Přes zdokonalení algoritmu je jeho běh v programovém prostředí MATLAB pořád přibližně 10x pomalejší než reálný čas, což se ve srovnání s jinými platformami například C++ považuje za nevýhodu, nicméně kódování v MATLAB je mnohem rychlejší, kód je srozumitelný a ladění algoritmu je uživatelsky příjemnější. Algoritmus fúze senzorů pomocí rozšířeného Kalmanova filtru dosahuje relativně dobré výsledky, přestože je omezeno na pohybu s menším zrychlením, protože za korekční signály neslouží jen gravitační zrychlení, ale také vlastní zrychlení systému. Výsledky dílčího úkolu byly publikovány na mezinárodních vědeckých konferencích [D_Vu_04] [D_Vu_05]. Ing. Quy Ich Pham: Vylepšení původních algoritmů, viz [Ph_01], o výše uvedené metody a jejich kombinace vedlo ke zlepšení detekčních schopností, zvláště za nepříznivých podmínek. Dále byla, pro barevné obrazy ve viditelném spektru, testována metoda template matching, kdy opět došlo ke zlepšení dosahovaných výsledků v oblasti detekce zájmových objektů. Podrobněji je tato metoda spolu s výsledky popsána v [D_Ph_02]. Vylepšení detekčních schopností je základní problém úlohy zpracovávání obrazových dat. Je tedy na místě, že je této problematice věnována zvýšená pozornost v rámci řešení tohoto projektu. S využitím uvedených algoritmů by bylo možné provádět detekci a sledování vojensky zajímavých objektů např. v oblasti ostrahy určitého území ať už statickými kamerami, nebo s využitím pohyblivých kamer na bezpilotních prostředcích. Dále je možné tyto algoritmy využít v naváděcích systémech řízených střel s obrazovými koordinátory. Výsledky práce byly v roce 2014 publikovány na celkem čtyřech konferencích, viz [D_Ph_01], [D_Ph_02], [D_Ph_03], [D_Ph_04]. V roce 2015 pokračoval vývoj algoritmu pro detekci zájmových objektů v obraze a technika Template Matching byla dále testována. Jednalo se především o zvolení optimálního vzorkového obrazu pro různé situace a možnosti jeho aktualizace v průběhu snímání scény kamerou. Mimo infračervené spektrum se stejná technika testovala i pro viditelné spektrum a pro různé velikosti rozlišení zdrojové video sekvence. Ukázalo se, že při vhodně zvolených vzorových obrazech je detekce objektů spolehlivá. Při použití vyššího rozlišení však neúměrně stoupa doba zpracování. K této problematice byly publikovány celkem tři články na konferencích, viz [D_Ph_05], [D_Ph_06], [D_Ph_07].

30

rtm. Bc. Martin Zeinert: V roce 2014 se student zúčastnil soutěže studentské tvůrčí činnosti STČ na fakultě FVT UO s prací „Automatizované měřící pracoviště pro posouzení vlivu reálných výkonových zdrojů rušení na komunikační systémy letadla“. Příspěvek pojednával především o automatizovaném měřicím pracovišti a dílčím experimentu k ověření funkčnosti programu. Hodnotící komise neměla k předložené práci zásadní připomínky věcného charakteru [O_Ze_01]. Výsledky tohoto dílčího úkolu byly dále v plném rozsahu publikovány na prestižní konferenci Digital Avionics Systems Conference 2014, která se konala v USA v Colorado Springs. Závěry článku byly diskutovány s ostatními účastníky konference. Příspěvek byl kladně hodnocen především pro jeho aktuálnost – automatizace měření a hodnocení odolnosti radiostanic proti rušení je velmi aktuální téma, kterým se zabývají mnohé mezinárodní týmy [D_Ze_01]. V roce 2015 byly dílčí výsledky prezentovány na konferenci ICMT 2015, která proběhla při příležitosti výstavy IDET 2015. Příspěvek zabýval se především návrhem a realizací směšovače pro stavěný radiový přijímač, který je popisován v rámci této závěrečné zprávy. Článek byl kladně hodnocen díky praktickému přístupu a propojení počítačových simulací se skutečným výrobkem[D_Ze_02]. V roce 2015 byly závěrečné výsledky tohoto dílčího úkolu prezentovány na prestižní konferenci Digital Avionics Systems Conference 2015, která se konala v Praze. Závěry článku byly diskutovány s ostatními účastníky konference. Také zde byl tento příspěvek kladně zejména kvůli praktickému přístupu a propojení počítačových simulací se skutečným výrobkem [D_Ze_03]. rtm. Bc. Pavel Dyčka: V roce 2014 byly výsledky tohoto dílčího úkolu v plném rozsahu publikovány na prestižní konferenci Digital Avionics Systems Conference 2014, která se konala v USA v Colorado Springs. Závěry článku byly diskutovány s ostatními účastníky konference. Také tento příspěvek byl hodnocen jako aktuální s vhodně zvoleným způsobem řešení [D_Dy_01]. V roce 2015 byly průběžné výsledky tohoto projektu publikovány na konferenci ICMT 2015, která se konala v Brně. Závěry článku byly diskutovány s ostatními účastníky konference. Také tento příspěvek byl hodnocen jako aktuální s vhodně zvoleným způsobem řešení [D_Dy_02]. V roce 2015 byly závěrečné výsledky tohoto dílčího úkolu prezentovány v plném rozsahu publikovány na prestižní konferenci Digital Avionics Systems Conference 2015, která se konala v Praze. Závěry článku byly diskutovány s ostatními účastníky konference. Také tento příspěvek byl hodnocen jako aktuální s vhodně zvoleným způsobem řešení [D_Dy_03].

31

2. Počty a seznam výsledků, které budou předkládány jako výsledky studentských projektů v RIVu (typ zdroje financování S = specifický vysokoškolský výzkum). A. Tab.: Počty výsledků, které budou předkládány jako výsledky studentských projektů

P.č. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.

Druh výsledku Audiovizuální dokument, prezentace [A] Odborná kniha [B] Kapitola v knize [C] Článek ve sborníku [D] Výsledky s právní ochranou – užitný vzor, průmyslový vzor [F] Prototyp / funkční vzorek [G] Poskytovatelem realizované výsledky - předpis, směrnice [H] Článek v periodiku [J] Zorganizování konference [M] Certifikovaná metodika, specializovaná mapa s odborným výkladem… [N] Patent [P] Software[R] Výzkumná zpráva, obsahující utajované informace [V] Aplikovaný výsledek – poloprovoz, ověřená technologie [Z] Zorganizování workshopu [W] Ostatní [O]

Počet

18

1

B. Seznam výsledků, které budou předkládány jako výsledky studentských projektů Ing. Bac Nghia Vu: [D_Vu_01] VU, Bac Nghia; ANDRLE, Miloš. Implementation of Vector Tracking Loop Algorithm in Modern GPS Receiver. In: 33rd DAC Digital Avionics Systems Conference. Designing an Air Transportation System with Multi-Level Resilience. Colorado Springs: ALR International, 2014, p. "3E1-1"-"3E1-9". ISBN 978-1-4799-5002-7. [D_Vu_02] ANDRLE, Miloš; VU, Bac Nghia. The Code and Carrier Tracking Loops for GPS Signal. In: 16-th Mechatronika 2014. Brno: University of technology, Brno, 2014, p. 569-574. ISBN 978-80-214-4817-9. [D_Vu_03] VU, Bac Nghia; ANDRLE, Miloš. Solving of Navigation Equations in GPS Receiver . In: Sborník příspěvků 14. mezinárodní vědecké konference „Měření, diagnostika a spolehlivost palubních soustav letadel 2014“. Brno: Univerzita obrany, 2014, p. 35-44. ISBN 978-80-7231-970-1. [D_Vu_04] ANDRLE, Miloš; VU, Bac Nghia; BOJDA, Petr. The Algorithm and Simulation of Crow’s Nest Antenna. In: International Conference on Military Technologies 2015. Brno: University of Defence, 2015, p. 597-601. ISBN 978-80-7231-976-3. [D_Vu_05] ANDRLE, Miloš; VU, Bac Nghia. Sensor Fusion Using Extended Kalman Filter for 9DOD IMU. In: Transport Means 2015. Kaunas, Lithuania: Kaunas University of Technology, 2015, p. 575-578. ISSN 1822-296X. Ing. Quy Ich Pham: [D_Ph_01] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. ALGORITHM FOR MILITARY OBJECT DETECTION USING IMAGE DATA. In: Designing an Air transportation system with 32

multi-level resilience. Colorado Springs: ALR International, 2014, p. "3D3-1"-"3D315". ISBN 978-1-4799-5002-7. [D_Ph_02] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. Using template matching technique for object detection in infrared images. In: Transport Means 2014. Kaunas, Lithuania: Kaunas University of Technology, Lithuania, 2014, p. 257-260. ISSN 2351-4604. [D_Ph_03] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. Using Threshold Techniques for Object Detection in Infrared Images . In: Proceedings of the 16th International Conference on Mechatronics – Mechatronika 2014. Brno: University of Technology, Brno, 2014, p. 530-537. ISBN 978-80-214-4817-9. [D_Ph_04] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. Detekce objektů v reálných obrazových datech. In: Měření, diagnostika a spolehlivost palubních soustav letadel. Brno: Univerzita Obrany, 2014, s. 221-232. ISBN 978-80-7231-970-1. [D_Ph_05] JALOVECKÝ, Rudolf; POLÁŠEK, Martin; PHAM, Quy Ich. Using Template Matching for Object Recognition in Infrared Video Sequences. In: Digital Avionics Systems Conference. Orlando, USA: Bison Optical Disc, 2015, p. "8C5-1" - "8C5-9". ISBN 978-1-4799-8939-3. [D_Ph_06] JALOVECKÝ, Rudolf; POLÁŠEK, Martin; PHAM, Quy Ich. Using template matching for object recognition in video sequences acquired in visible range. In: Transport Means 2015. Kaunas, Lithuania: Kaunas University of Technology, 2015, p. 91-94. ISSN 1822-296X. [D_Ph_07] JALOVECKÝ, Rudolf; POLÁŠEK, Martin; PHAM, Quy Ich. Rozpoznávání objektů ve video sekvencích. In: Sborník příspěvků 15. mezinárodní vědecké konference „Měření, diagnostika a spolehlivost palubních soustav letadel 2015“. Brno: Univerzita obrany, 2015, s. 184-193. ISBN 978-80-7231-434-8. rtm. Bc. Martin Zeinert: [D_Ze_01] ZEINERT, Martin; MAKULA, Petr. Impact Assessment of Power Electronics on Aircraft Communication Systems. In: 33rd DAC Digital Avionics Systems Conference. Designing an Air Transportation System with Multi-Level Resilience. Colorado Springs: ALR International, 2014, p. "5A3-1"-"5A3-7". ISBN 9781479950010. [D_Ze_02] MAKULA, Petr; ZEINERT, Martin. Impact Assessment of Power Electronics on Experimental Aircraft Receiver. In: International Conference on Military Technologies 2015. Brno: University of Defence, 2015, p. 581-585. ISBN 978-80-7231-976-3. [D_Ze_03] MAKULA, Petr; ZEINERT, Martin. Evaluation of Testing Aircraft Receiver in the Presence of Interference. In: Digital Avionics Systems Conference. Orlando, USA: Bison Optical Disc, 2015, p. "2F3-1" - "2F3-4". ISBN 978-1-4799-8939-3. [O_Ze_01] ZEINERT, Martin. Automatizované měřící pracoviště pro posouzení vlivu reálných výkonových zdrojů rušení na komunikační systémy letadla. Brno: Univerzita obrany, 2014. 10 s. Soutěžní práce studentské tvůrčí činnosti prezentována na konferenci „11. Vědecká konference studentů FVT UO“. rtm. Bc. Pavel Dyčka: [D_Dy_01] DYČKA, Pavel. DME Coherency Measurement Using a Radio Receiver Implemented on FPGA Device. In: 33rd DAC Digital Avionics Systems Conference. Designing an Air Transportation System with Multi-Level Resilience. Colorado Springs: ALR International, 2014, p. "5A5-1"-"5A5-9". ISBN 9781479950010. [D_Dy_02] MAKULA, Petr; DYČKA, Pavel. Development of DSP Algorithm for DME Coherency Measurement. In: International Conference on Military Technologies 2015. Brno: University of Defence, 2015, p. 575-579. ISBN 978-80-7231-976-3. [D_Dy_03] MAKULA, Petr; DYČKA, Pavel. Evaluation of DME Squitter Coherency. In: Digital Avionics Systems Conference. Orlando, USA: Bison Optical Disc, 2015, p. "2C6-1" "2C6-9". ISBN 978-1-4799-8939-3.

33

3. Počty a seznam disertačních (diplomových) prací, které vznikly s podporou prostředků na specifický výzkum. A. Tab.: Počty disertačních (diplomových) prací, které vznikly s podporou prostředků na specifický výzkum Počet

Druh práce Disertační práce Diplomová práce

0 2

B: Seznam disertačních (diplomových) prací, které vznikly s podporou prostředků na specifický výzkum 1) Disertační práce (Název, autor, školitel) – žádná Ing. Quy Ich Pham v roce 2015 odevzdal a úspěšně obhájil práci ke státní doktorské zkoušce s názvem: „Algorithms for object detection and identification in image data“. Ing. Bac Nghia Vu v roce 2015 odevzdal a úspěšně obhájil práci ke státní doktorské zkoušce s názvem: „Improvement the immunity of GPS receiver“. 2) Diplomové práce (Název, autor, vedoucí) – dvě rtm. Bc. Martin Zeinert v roce 2015 odevzdal a úspěšně obhájil diplomovou práci s názvem: „Návrh a implementace nových metodik ověřování parametrů leteckých radiostanic s využitím automatizovaného měřicího pracoviště“. Vedoucím práce byl mjr. Ing. Petr Makula, Ph.D. rtm. Bc. Pavel Dyčka v roce 2015 odevzdal a úspěšně obhájil diplomovou práci s názvem: „Měření koherence fáze squitteru majáku DME s použitím FPGA“. Vedoucím práce byl mjr. Ing. Petr Makula, Ph.D.

4. Využitelnost dosažených výsledků Ing. Bac Nghia Vu: Přínosy dosažených výsledků lze spatřovat ve dvou zásadních oblastech: výuce a výzkumu a vývoji, kde v prvním případě budou použity k obohacení přednášek pro studenty Katedry leteckých elektrotechnických systémů o část věnovanou moderním metodám zpracování signálu GPS a v druhé oblasti pak při vývoji a implementaci nových metod získávání polohových údajů v nepříznivých podmínkách způsobených zhoršením podmínek příjmu signálu GPS zmenšením elevační masky, zastíněním či rušením. Ing. Quy Ich Pham: Rozvoj problematicky detekci objektů v obraze umožňuje obohatit výuku v magisterském studiu. Navíc je tato problematika v současném světě dost aktuální, hlavně v oblasti letecké řízené munice, a její rozvíjení může být velikým přínosem pro současné i budoucí pracovníky a studenty katedry. Mimo vojensko-bezpečnostní a pedagogické využití, je možné použít dosažené výsledky pro civilní aplikace. Jeden z příkladů může být například automatické monitorování provozu na pozemních komunikacích a to i za ztížených meteorologických podmínek. 34

rtm. Bc. Martin Zeinert: Rozvoj problematiky automatizovaného měření přináší katedře nové možnosti především v podobě usnadnění mnohých měření a v počítačovém zpracování získaných dat. Poznatky je možné aplikovat v rámci bakalářského i magisterského studia. Výsledky simulací a způsoby hodnocení odolnosti leteckých radiostanic proti rušení lze aplikovat do studijních programů katedry. Katedra navíc získává radiový přijímač pro experimenty s rušením a pro velmi praktické ukázky přednášených poznatků, které úzce souvisí s rozvojem schopností studentů v rámci práce na měřící technice. rtm. Bc. Pavel Dyčka: Dosažené výsledky na testovacím signálu ukazují, že vytvořené měřící pracoviště s vytvořeným softwarem implementovaným do FPGA je možné použít pro měření koherence fáze skutečného signálu vysílaného pozemním majákem DME. Zároveň je možné výsledky tohoto projektu využít pro další vývoj v oblasti měření parametrů DME a dalších impulzních systému a pro vývoj v oblasti zpřesňování měření polohy letadla pomocí systému DME. 5. Další možnosti rozvoje sledované oblasti. Ing. Bac Nghia Vu: Další možnosti vývoje spočívají v dopracování algoritmu výpočtu pro zobrazení třídimenzionální trajektorie pohybu systému. Následným krokem by mohl být výběr platformy umožňující zpracování signálu v reálném čase a implementace, respektive konverze, navrženého algoritmu do této modernější platformy. Ing. Quy Ich Pham: Další možnosti vývoje spočívají v dílčích úpravách detekčního algoritmu tak, aby byl schopen reagovat na široké spektrum situací a typů cílů. Mimo detekce vozidel, či jiné bojové techniky by mohl sloužit i k např. detekci osob v nepřístupném terénu, kdy by docházelo ke zpracovávání obrazových dat z kamery, umístěné na létajícím prostředku. Další postup je ale závislý především na dostupnosti reálných dat, pomocí kterých by bylo možné algoritmus vyladit. rtm. Bc. Martin Zeinert: Další možnosti vývoje spočívají v dopracování nerealizovaných částí přijímače, tedy vstupních obvodů, místního oscilátoru, demodulátoru a nízkofrekvenčního zesilovače, případně obvodů pro samočinné řízení zesílení. Velmi vhodné by také bylo vyhotovit pro dopracovaný přijímač jednu desku plošných spojů s body pro zavedení sondy oscilátoru/analyzátoru aby bylo možné provádět měření. Dopracovaný přijímač pak bude možno testovat za skutečných podmínek bez použití generátorů pro generaci vstupních signálů a porovnat s komerčními radiostanicemi. rtm. Bc. Pavel Dyčka: Další možnosti vývoje spočívají v testování systému na skutečném majáku systému DME, což je nezbytný krok v případě pokračování vývoje. Po splnění tohoto kroku je dále možné tento systém využít pro vývoj nových palubních prostředků měřících svoji polohu s využitím DME, které budou používat metody měření fáze, popřípadě Dopplerova posuvu, ke zpřesnění stávajících metod měření polohy. 35

6. Závěr - přínos pro rozvoj studijního programu, oboru, AČR. Studenti studijního programu si prohlubují teoretických znalostí a získávají praktické zkušenosti s implementací moderních technologií v avionických systémech, které potom uplatní ve své praxi ve vzdušných silách AČR. Získané poznatky z implementace moderních technologií v oblastech systémů letecké radionavigace, letecké radiokomunikace a letecké výzbroje budou rovněž využívány ve výuce akreditovaných studijních programů Univerzity obrany i krátkodobých odborných kursů ve prospěch AČR. 7. Návrh konkrétních opatření. Řešení odborné části projektu probíhalo podle předem schváleného plánu a nebylo třeba přijímat žádná zvláštní opatření. Ve druhém roce řešení došlo ke zlepšení manažerské práce v oblasti plánování a čerpání finančních prostředků, což vedlo ke zvýšení čerpání objemu poskytnutých finančních prostředků. Publikační aktivita byla soustředěna na prestižní mezinárodní konference, oproti návrhu projektu se nepodařilo studentům doktorského studijního programu publikovat v respektovaných odborných časopisech v souladu s požadavky akreditační komise.

36

D: Využití finančních prostředků 1. Přehled o použití finančních prostředků specifického výzkumu za příslušný rozpočtový rok s podrobným komentářem s uvedením: • • •

čerpání poskytnutých finančních prostředků podle rozpočtových podpoložek, přehledu pořízeného majetku a služeb souvisejících s řešením projektu, přehledu nevyčerpaných nebo vrácených finančních prostředků,

Finanční zabezpečení se stručným zdůvodněním: Finanční zabezpečení v roce 2014 Číslo rozpočtové položky

Druh výdaje + komentář Přidělená částka na nákup z běžných prostředků

Přiděleno

Čerpáno

410 500

296 859,80

513900101

LCD monitor (Pham)

6 292,00

517300301

Zahraniční cestovné v. z. p. – letenky (konference [D_Dy_01] [D_Ze_01])

63 837,80

517600301

Zahraniční cestovné v. z. p. - ostatní výdaje (konference [D_Dy_01] [D_Ze_01]) Konferenční poplatky zahraniční (konference [D_Dy_01] [D_Ze_01])

517600301

Konferenční poplatky tuzemské (konference [D_Vu_02] [D_Ph_03])

517300301

549100301

Poplatky ve vztahu k zahraničí – víza (konference [D_Dy_01] [D_Ze_01]) Výzkumná stipendia studentů (Pham, Vu, Dyčka, Zeinert)

549100301

Stipendia studentů na podporu studia (konference [D_Vu_01] [D_Ph_01] [D_Ph_02])

517900103

23 323,28 5 968,20 16 600,00 3 638,52 56 000,00 121 200,00

V navrhovaném rozpočtu pro rok 2014 bylo požadováno celkem 410 tis. Kč, které byly projektu skutečně přiděleny. Celkové čerpání z prostředků přidělených projektu bylo 72%. Důvody nevyčerpání přidělených prostředků spočívají v:  nezakoupení požadovaného materiálu ve výši 25 tis. Kč (PL č. 4079/2014 Knihy pro zabezpečení projektu „Implementace moderních technologií v avionických systémech),  financování zakoupení požadovaného materiálu ve výši 41 tis Kč z jiného projektu (PL č. 3283/2014 Předplatné MATLAB – udržovací poplatek),  změně v systému vysílání studentů UO civilní formy studia na prezentační akce formu stipendia na podporu studia, jehož výše se stanovuje podle nové metodiky,  neočekávané změně výše některých nákladů (např. nízké studentské konferenční poplatky),  neuskutečnění některých publikačních výstupů projektu (mezinárodní časopisy).

37

Finanční zabezpečení v roce 2015 Číslo rozpočtové položky

Druh výdaje + komentář Přidělená částka na nákup z běžných prostředků

Přiděleno

Čerpáno

465 000

426 210,93

612200108

Kabelový a anténní analyzátor (Vu)

264 264,00

513600101

Zahraniční odborná literatura (Pham, Vu)

15 770,00

513600102

Vývojová deska Opal Kelly XEM3005 s příslušenstvím (Vu)

19 662,5

513700103

Přenosný PC pro vědecké výpočty a simulace

19 921,43

517300303 517600301 549100301 549100301

Tuzemské cestovné v. z. p. (konference [D_Ze_03] [D_Dy_03]) Konferenční poplatky tuzemské (konference [D_Vu_04] [D_Vu_05] [D_Ph_06] [D_Ze_02] [D_Dy_02]) Výzkumná stipendia studentů (Pham, Vu, Dyčka, Zeinert)

33 045,00

Stipendia studentů na podporu studia (konference [D_Ph_05])

12 307,00

1 241,00

60 000,00

V navrhovaném rozpočtu pro rok 2015 bylo požadováno celkem 465 tis. Kč, které byly projektu skutečně přiděleny. Celkové čerpání z prostředků přidělených projektu bylo 92%. Důvody nevyčerpání přidělených prostředků spočívají v:  zaúčtování jednoho požadavku ve výši 21 tis Kč do jiného projektu (PL č. 6979/2015).  neočekávané změně výše některých nákladů (např. levnější zahraniční literatura). Za celou dobu trvání projektu bylo požadováno celkem 875 tis. Kč, které byly projektu skutečně přiděleny. Celkové čerpání z prostředků přidělených projektu za celou dobu trvání projektu bylo 83%. Důvody nevyčerpání přidělených prostředků jsou analyzovány v předchozím textu.

38

E. Seznam použité literatury. [L_Vu_01] Mahony Robert, Hamel Tarek, Pflimlin Jean Michel, "Complementary filter design on the special orthogonal group SO(3)," in Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control, and the European Control Conference, CDC-ECC '05, 2005, pp. 1477-1484. [L_Vu_02] G. Baldwin , R. Mahony , J. Trumpf ,T. Hamel , T. Cheviron, "Complementary Filter Design on the Special Euclidean Group SE(3)," in Proc. of the European Control Conference, 2007, pp. 3763-3770. [L_Vu_03] Hanlin Sheng , Tianhong Zhang, "MEMS-based low-cost strap-down AHRS research," elsevier, september 2014. [L_Vu_04] João Luís Marins, Xiaoping Yun, "An Extended Kalman Filter for Quaternion-Based," in International Conference on Intelligent Robots and Systems, Maui, Hawaii, USA, 2001. [L_Ph_01] AHUJA, Siddhant. Normalized Cross Correlation. Wordpress.com [online]. [cit. 201406-23]. Dostupné z: http://siddhantahuja.wordpress.com/tag/normalized-crosscorrelation/ [L_Ph_02] BRUNELLI, Roberto. Template matching techniques in computer vision: theory and practice. Chichester, U.K.: Wiley, 2009, x, 338 p. ISBN 978-0-470-51706-2 [L_Ph_03] GONZALEZ, Rafael C a Richard E WOODS. Digital image processing. 3rd ed. Upper Saddle River: Pearson, c2008, xxii, 954 s. ISBN 01-316-8728-X [L_Ph_04] Nobuyuki Otsu (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. 9 (1): 62–66. doi:10.1109/TSMC.1979.4310076 [L_Ph_05] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. Using Threshold Techniques for Object Detection in Infrared Images. V: Proceedings of the 16th International Conference on Mechatronics – Mechatronika 2014. Brno: University of Technology, Brno, 2014, p. 530-537. ISBN 978-80-214-4817-9 [L_Ze_01] MAKULA, Petr. Metodika měření charakteristik leteckých komunikačních radiostanic s využitím PC. Brno, 2000. Diplomová práce. Vojenská akademie v Brně. [L_Ze_02] ZEINERT, Martin; MAKULA, Petr. Impact Assessment of Power Electronics on Aircraft Communication Systems. In: 33rd Digital Avionics Systems Conference. Designing an Air Transportation System with Multi-Level Resilience. Colorado Springs: ALR International, 2014, p. "5A3-1"-"5A3-7". ISBN 9781479950010. [L_Ze_03] ZEINERT, Martin. Návrh a implementace nových metodik ověřování parametrů leteckých radiostanic s využitím automatizovaného měřicího pracoviště. Brno: Univerzita Obrany, 2013. 94 s. Vedoucí bakalářské práce Ing. Petr Makula, Ph.D. [L_Ze_04] ANALOG DEVICES. AD 831 datasheet. Norwood: 2003. [L_Ze_05] ANALOG DEVICES. AD 603 datasheet. Norwood: 2003. [L_Ze_06] KEYSIGHT TECHNOLOGIES. Measurement Example of a Crystal [Online]. [cit 2015-05-10]. Available: http://ena.support.keysight.com/. [L_Dy_01] ÚŘAD PRO CIVILNÍ LETECTVÍ. Letecký předpis, O civilní letecké telekomunikační službě L10, Svazek I – radionavigační prostředky. Praha : Ministerstvo dopravy České republiky, 2000. č.j.: 1285/2003-220-SP/1. [L_Dy_02] DYČKA, Pavel. Digitální část moderního přijímače. Brno: Univerzita Obrany, 2013. 53 s. Vedoucí bakalářské práce Ing. Petr Bojda, Ph.D. [L_Dy_02] PROAKIS, John G. – MANOLAKIS, Dimitris G. Digital Signal Processing. 3. vydání. New Jersey: Prentice-Hall, Inc., 2006. 960 s. ISBN 0-13-394338-9. [L_Dy_04] PROAKIS, John G. Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. 3rd ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1996, xv, 968 s. ISBN 01-337-3762-4. [L_Dy_05] PATEL, Lakulish M. a Jignesh N. PATEL. Digital Implementation of Costas Loop with Carrier Recovery [online]. 2015 [cit. 2015-06-11]. Dostupné z: http://www.ijerd.com/paper/vol11-issue2/Version_1/C11021823.pdf 39