Bài viết trình bày một số kết quả nghiên cứu trong xây dựng giải pháp kiểm tra tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc cho một số khối chức năng trong tổ hợp tác chiến điện tử trên tàu M. Để thực hiện, các tín hiệu đầu vào và nguồn được tạo ra và cấp cho khối chức năng, hệ thống kiểm tra sẽ tiến hành đo các tín hiệu đầu ra và phân tích tương quan với các tín hiệu đầu ra chuẩn đã thống kê trước đó.
Trang 1GIẢI PHÁP KIỂM TRA MỘT SỐ KHỐI CHỨC NĂNG TRONG TỔ HỢP TÁC CHIẾN ĐIỆN TỬ TRÊN TÀU M SỬ DỤNG PHƯƠNG
PHÁP PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Phạm Văn Hòa*, Vũ Lê Hà, Đặng Việt Hùng
Tóm tắt: Bài báo trình bày một số kết quả nghiên cứu trong xây dựng giải pháp
kiểm tra tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc cho một số khối chức năng trong tổ hợp tác chiến điện tử trên tàu M Để thực hiện, các tín hiệu đầu vào và nguồn được tạo ra và cấp cho khối chức năng, hệ thống kiểm tra sẽ tiến hành đo các tín hiệu đầu ra và phân tích tương quan với các tín hiệu đầu ra chuẩn đã thống
kê trước đó Các kết quả mô phỏng Monte-Carlo trên Matlab sẽ làm rõ thêm tính hiệu quả của giải pháp đề xuất và đưa ra một số khuyến nghị khi áp dụng
Từ khóa: Tàu M; Tác chiến điện tử; Kiểm tra hoạt động; Đánh giá hỏng hóc; Phân tích tương quan
1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Tổ hợp tác chiến điện tử (TCĐT) trang bị trên các tàu M của Quân chủng Hải quân do Liên bang Nga chế tạo, có chức năng: Trinh sát phát hiện sớm, phân tích
và phân loại các mục tiêu vô tuyến điện (VTĐ), chế áp bằng nhiễu xung tích cực tới các mục tiêu nguy hiểm, chỉ thị mục tiêu cho tổ hợp gây nhiễu thụ động trên tàu… nhằm bảo vệ tàu trước sự trinh sát VTĐ và tấn công bằng tên lửa, pháo có điều khiển của đối phương [4] Sau thời gian sử dụng, nhiều thành phần của tổ hợp TCĐT này trên các tàu M đã xuống cấp, một số tổ hợp đã hỏng hóc nặng Vừa qua, một số đơn vị đã tiếp cận, nhưng chưa có hướng giải quyết tổng thể, khả thi và lâu dài Trước yêu cầu của các đơn vị Hải quân, Viện Điện tử/Viện KH-CN quân sự đã
tổ chức nhiều đoàn khảo sát trực tiếp trên tàu, xây dựng và chủ trì đề tài cấp Bộ Quốc phòng, đang tập trung lực lượng để giải quyết Trong đó, việc chế tạo hệ thống kiểm tra cho các thành phần của tổ hợp TCĐT trên tàu M là cần thiết, cho phép kiểm tra tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc cho số lượng lớn các khối
và mô đun chức năng trong tổ hợp, phục vụ công tác nghiên cứu làm chủ, kiểm tra trước và sau khi sửa chữa khôi phục cũng như trong quá trình nghiên cứu chế tạo vật tư thay thế tương đương cho tổ hợp
Trên cơ sở khảo sát cấu trúc và phân tích một số dạng tín hiệu đặc trưng trong
tổ hợp TCĐT, bài báo sẽ đề xuất một mô hình hệ thống và giải pháp kiểm tra tình trạng hoạt động, đánh giá hỏng hóc cho một số khối chức năng trong tổ hợp Các kết quả mô phỏng Monte-Carlo trên Matlab sẽ làm rõ thêm tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của giải pháp sử dụng hàm tương quan (CF - Correlation Function)
và sai số trung bình bình phương (MSE - Mean Squared Errors) đã đề xuất
2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG KIỂM TRA MỘT SỐ KHỐI CHỨC
NĂNG CỦA TỔ HỢP TÁC CHIẾN ĐIỆN TỬ TRÊN TÀU M
2.1 Cấu trúc và các dạng tín hiệu trong tổ hợp tác chiến điện tử trên tàu M
Tổ hợp TCĐT trên tàu M được tổ chức và có cấu trúc như trên hình 1, gồm 4 thiết bị thành phần: Trinh sát VTĐ, Chế áp VTĐ, Thiết bị điều khiển, Thiết bị nguồn điện Mỗi thiết bị được xây dựng dựa trên các tủ máy, mỗi tủ máy gồm các khối chức năng, trong mỗi khối lại bao gồm các mô đun chức năng
Trang 2TRẠM ANTEN
TRINH SÁT
MẠN TRÁI
THIẾT BỊ TRINH SÁT VTĐ THIẾT BỊ CHẾ ÁP VTĐ
`
THIẾT BỊ ĐIỀU KHIỂN
`
TRẠM ANTEN TRINH SÁT MẠN PHẢI
TỦ MÁY ĐỊNH HƯỚNG
VÔ TUYẾN ĐIỆN
TỦ MÁY ĐỒNG BỘ
VÀ TƯƠNG THÍCH
ĐIỆN TỪ TRƯỜNG
TRẠM ANTEN CHẾ ÁP MẠN TRÁI
TRẠM ANTEN CHẾ ÁP MẠN PHẢI
TỦ MÁY TÁI TẠO TẦN
SỐ VÀ TẠO NHIỄU
TỦ MÁY KHUẾCH ĐẠI CÔNG SUẤT NHIỄU
BÀN TRẮC THỦ
TỦ MÁY ĐIỀU KHIỂN PHÁT NHIỄU
TỦ MÁY TẠO DẠNG MỤC TIÊU KỸ THUẬT VTĐ
BIẾN TẦN
THIẾT BỊ NGUỒN ĐIỆN
BẢNG NGUỒN ĐIỆN
Nguồn 3 pha 380V/50 Hz
Khóa thông gió Điều khiển cấp nguồn 220V/400Hz Đến các thiết bị
Các khí tài
ra đa trên tàu
Hình 1 Cấu trúc của tổ hợp tác chiến điện tử trên tàu M
Qua nghiên cứu khảo sát trên tàu M, tổ hợp TCĐT gồm một số lượng lớn các khối và mô đun chức năng, các tín hiệu vào/ra trên mỗi khối và mô đun chức năng cũng khá phức tạp, gồm nhiều dạng tín hiệu khác nhau có tương quan về thời gian với nhau (một số BUS số liệu có tới hơn 60 đường), mỗi tín hiệu lại có độ dài lớn, Việc sử dụng các máy đo thông thường và quan sát bằng mắt sẽ rất khó để đánh giá được tình trạng hoạt động của một khối chức năng Do đó, cần phải xây dựng một hệ thống cho phép tạo giả các tín hiệu đầu vào và kiểm tra các tín hiệu đầu ra của từng khối chức năng để kiểm tra hoạt động và đánh giá hỏng hóc cho các khối của tổ hợp Tín hiệu vào/ra của các khối có thể phân loại bao gồm các dạng sau:
- Tín hiệu cao tần: Xuất hiện trên các khối cao tần có dải tần từ 4 - 18 GHz và các khối trung gian có dải tần từ 875 - 1125MHz (trong các trạm anten, tủ máy định hướng VTĐ, các tủ trong thiết bị chế áp) Việc tạo giả các tín hiệu này để đưa tới đầu vào các khối chức năng có thể sử dụng các máy tạo tín hiệu, việc đo và phân tích tín hiệu có thể sử dụng máy phân tích tín hiệu, máy đo công suất,
- Tín hiệu thị tần, tín hiệu tương tự: Xuất hiện sau các mô đun tách sóng và trên các mô đun khuếch đại Video, biến đổi tương tự số ADC (trong trạm anten, tủ máy định hướng VTĐ, các tủ trong thiết bị chế áp), độ rộng xung thị tần từ 0,1 - 150s Việc tạo giả và đo đạc, phân tích các tín hiệu này có thể thực hiện dựa trên các mạch ADC và DAC được điều khiển bằng FPGA hoặc vi điều khiển tốc độ cao;
- Tín hiệu số: Xuất hiện trên đầu ra các mô đun khuếch đại video, biến đổi ADC hoặc trên cả đầu vào/ra của các mô đun xử lý tín hiệu và điều khiển số trong hầu hết các tủ máy của tổ hợp, mức tín hiệu từ 0 - 27VDC Các tín hiệu này hoàn toàn
có thể tạo giả và đo đạc, phân tích dựa trên các mạch FPGA hoặc vi điều khiển;
- Nguồn cung cấp: Xuất hiện trên các mô đun nguồn và hầu hết các khối và mô đun chức năng trong tổ hợp Các nguồn 380V/50Hz, 200V/400Hz và các nguồn một chiều (5V, 9V, 12V, 15V, 27V) có thể tạo ra bằng các mô đun nguồn Việc đo đạc hoàn toàn có thể thực hiện bằng các mô đun ADC và vi điều khiển Việc phân tích các dạng tín hiệu, dự kiến phương pháp tạo giả các tín hiệu đầu vào và đo đạc, đánh giá các tín hiệu đầu ra của các khối sẽ là cơ sở để xây dựng
mô hình hệ thống và giải pháp kiểm tra các khối chức năng của tổ hợp
Trang 32.2 Xây dựng mô hình hệ thống kiểm tra
Với chức năng kiểm tra tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc cho các khối chức năng trong tổ hợp TCĐT trên tàu M, hệ thống kiểm tra có nhiệm vụ:
- Tạo giả các tín hiệu đầu vào và nguồn cung cấp cho khối cần kiểm tra;
- Đo các tín hiệu đầu ra và các tín hiệu trung gian (nếu cần) bên trong các khối;
- Phân tích tương quan các tín hiệu ở đầu ra đo được với tín hiệu đầu ra chuẩn
Mô đun FPGA/
Tạo tín hiệu số
Nguồn
Điều khiển tạo tín hiệu
ĐO TÍN HIỆU ĐẦU RA
Mô đun FPGA/
Xử lý số
TẠO GIẢ TÍN HIỆU ĐẦU VÀO
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN TÍN HIỆU
Máy tạo tín hiệu
Máy tạo tín hiệu/
Mô đun DAC
Máy đo CS/
Phân tích t.hiệu
Máy hiện sóng/
Mô đun ADC
Cao tần
Thị tần
BUS số
TÍN HIỆU ĐẦU RA CHUẨN
Kết quả
kiểm tra
Cao tần
Thị tần
BUS số
KHỐI/MÔ ĐUN CẦN KIỂM TRA
Hình 2 Mô hình hệ thống kiểm tra các khối chức năng trong tổ hợp
Trên cơ sở phân tích các dạng tín hiệu vào/ra của các khối trong tổ hợp TCĐT ở trên, mô hình hệ thống kiểm tra được xây dựng như trên hình 2 Với mỗi khối chức năng cần kiểm tra có các thông số kỹ thuật, các dạng tín hiệu và bài kiểm tra đã xác định, các mức nguồn sẽ được tạo và cung cấp phù hợp, khối tạo giả tín hiệu tạo
ra các tín hiệu đầu vào gồm các dạng tín hiệu như đã trình bày ở trên (cao tần, thị tần, tín hiệu số điều khiển và kích thích) tương ứng đi kèm là các phương pháp tạo tín hiệu (máy tạo tín hiệu, mô đun DAC, tạo tín hiệu số) Khi đó, các tín hiệu đầu
ra và tín hiệu trung gian (nếu cần kiểm tra sâu) trên khối sẽ được đo và trích xuất dựa trên các thiết bị như: máy phân tích tín hiệu, máy đo công suất, máy hiện sóng
số, mô đun ADC, mô đun xử lý số, tương ứng với từng loại tín hiệu Các tín hiệu đầu ra tức thời này sẽ được phân tích tương quan với tập tín hiệu đầu ra chuẩn tương ứng đã được thống kê, lưu trữ từ trước (dựa trên các khối hoạt động tốt và đúng chức năng) để đánh giá mức độ tương quan (giống nhau) giữa chúng Giải pháp phân tích tương quan được đề xuất gồm hàm tương quan CF và sai số trung bình bình phương MSE sẽ được trình bày chi tiết trong các nội dung phía dưới Giả sử khối chức năng cần kiểm tra bao gồm m tín hiệu đầu ra, mỗi tín hiệu sau khi được số hóa gồm n mẫu Do đó, các tín hiệu đầu ra của mỗi khối có thể biểu
diễn dưới dạng ma trận gồm (m x n) phần tử Gọi SC và SR là các ma trận có cùng
kích thước (m x n) tương ứng biểu diễn tập tín hiệu đầu ra chuẩn và tín hiệu đầu ra thực tế đo được khi tiến hành kiểm tra một khối chức năng, ta có:
(1, 1), (1, 2), , (1, n) (1, 1), (1, 2), , (1, n)
(2, 1), (2, 2), , (2, n) (2, 1), (2, 2), , (2, n)
,
(m, 1), (m, (m, 1), (m, 2), , (m, n)
(1)
Trang 4Để kiểm tra mỗi khối chức năng, ma trận tín hiệu chuẩn SC cần được xác định trước đặc trưng cho khối, dựa trên thống kê các số liệu đo đạc trên các khối hoạt động tốt của tổ hợp Số hàng m của ma trận tương ứng với m tín hiệu đầu ra, n phần tử trên mỗi hàng là số lượng mẫu đủ để đặc trưng cho mỗi đường tín hiệu
BẮT ĐẦU
Xác định mã hiệu của khối cần kiểm tra
Chuẩn bị các mức nguồn và các tín hiệu đầu vào
cho khối cần kiểm tra, xác định số mẫu thống kê p
Lấy m vector tín hiệu đầu ra chuẩn của khối, nạp
cho ma trận tín hiệu chuẩn (m x n) phần tử S C
Cấp các mức nguồn và các tín hiệu đầu vào cho
khối cần kiểm tra, khởi tạo biến lặp k = 0
Đo và số hóa m tín hiệu đầu ra của khối, nạp cho
ma trận tín hiệu đầu ra (m x n) phần tử S R
k = k + 1
k > p
Xác định giá trị tương quan giữa 2 ma trận tín hiệu
cùng kích thước (m x n) phần tử: S C và S R
Đánh giá tình trạng hoạt động của khối cần kiểm tra
KẾT THÚC
S Đ
Hình 3 Lưu đồ thuật toán kiểm tra các khối chức năng trong tổ hợp
Với những phân tích nguyên tắc hoạt động của hệ thống ở trên, lưu đồ thuật toán kiểm tra các khối chức năng được xây dựng như trên hình 3 Việc kiểm tra một khối chức năng có thể được thực hiện với nhiều dạng tín hiệu đầu vào, ở các tần số khác nhau, Tổng hợp thống kê các kết quả tại mỗi lần kiểm tra có thể đưa
ra kết luận về tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc của khối cần kiểm tra Đối tượng kiểm tra có thể thực hiện ở mức độ các khối lớn (khi đó có thể phải kiểm tra các tín hiệu trung gian bên trong khối) hoặc kiểm tra cho từng mô đun con trong mỗi khối chức năng của tổ hợp
3 GIẢI PHÁP KIỂM TRA CÁC KHỐI CHỨC NĂNG TRONG TỔ HỢP 3.1 Giải pháp phân tích tương quan tín hiệu
Tình trạng hoạt động hay khả năng hỏng hóc của một khối điện tử bất kỳ có thể xem là một trạng thái ngẫu nhiên, các tín hiệu đầu ra của chúng là các biến ngẫu nhiên, có thể thay đổi tuyến tính hoặc thăng giáng ngẫu nhiên Do đó, việc đánh giá trạng thái hoạt động của khối chức năng bằng cách kiểm tra các tín hiệu đầu ra
và tín hiệu trung gian cũng cần dựa trên các phương pháp tính toán thống kê Trong mô hình hệ thống kiểm tra đã đề xuất, phương pháp thống kê được sử dụng
là phân tích tương quan giữa tín hiệu đầu ra đo được với tín hiệu chuẩn dựa trên 2 đại lượng: sai số trung bình bình phương MSE và hàm tương quan CF
Áp dụng lý thuyết xác suất thống kê cho bài toán phân tích tương quan tín hiệu,
sai số trung bình bình phương MSE của hai ma trận SC và SR có dạng [1, 3-5]:
2 2
1
m n
Trang 5Hàm tương quan tuyến tính Pearson của hai ma trận SC và S R là [1, 3-5]:
,
C R
R
(3)
( , )
C
S
( , )
R
S
S E S ,S R E S( R) là giá trị trung bình các phần tử của các ma trận SC và SR
Theo tính chất của đại lượng sai số trung bình bình phương (2), nếu giá trị MSE
càng nhỏ (càng gần 0) thì hai ma trận tín hiệu SC và S R càng giống nhau, MSE càng
lớn thì SC và SR càng khác nhau Còn với hàm tương quan (3), giá trị |R| càng gần 1 thì SC và SR càng giống nhau, ngược lại nếu |R| càng gần 0 thì SC và SR càng khác nhau Nếu |R| = 0 thì SC và S R là khác xa nhau (không tương quan) [1, 2]
3.2 Mô phỏng giải pháp phân tích tương quan tín hiệu trên Matlab
Như đã trình bày ở trên tùy theo tình trạng của khối cần kiểm tra, yếu tố hỏng
hóc nếu có sẽ làm cho tín hiệu đầu ra SR có sự sai lệch (ở dạng tuyến tính hoặc thăng giáng ngẫu nhiên) so với tín hiệu đầu ra chuẩn SC Giải pháp phân tích tương
quan sử dụng đại lượng MSE và CF với mỗi dạng tín hiệu đầu ra, mức độ sai khác
so với tín hiệu chuẩn sẽ được thống kê dựa trên mô phỏng Monte-Carlo theo hình
4 Trong đó, ma trận tín hiệu đầu ra SR được tạo giả dựa trên tín hiệu chuẩn S C sau
khi được cộng với yếu tố sai lệch N Giá trị tương quan sẽ được tính cả bằng MSE
và CF tương ứng theo biểu thức (2) và (3) Việc thống kê sẽ được thực hiện với p mẫu tương ứng với các biên độ sai lệch (mức độ hỏng hóc) khác nhau [1, 2]
Vector tín hiệu đầu ra
Vector tín hiệu chuẩn
Yếu tố sai lệch
Phân tích tương quan
Thống
kê giá trị tương quan theo
p mẫu
p mẫu thống kê
S R
S C
+
N
Hình 4 Sơ đồ mô phỏng thống kê Monte-Carlo
Các kết quả mô phỏng dưới đây thực hiện với p = 1000 mẫu, biên độ sai lệch từ
0 – 1000mV, tham số n được chọn trong dải từ 1.000 – 1.000.000 (biểu diễn độ dài tín hiệu khoảng 1 giây, tùy theo loại tín hiệu) Tham số m là số đường tín hiệu đầu
ra cần phân tích, do đó, dựa trên thực tế các khối và mô đun trong tổ hợp TCĐT, m được chọn gồm: m = 2 với tín hiệu tương tự, m = 4 với tín hiệu nguồn, m = 64 với
Trang 6tín hiệu số Trong các đồ thị biểu diễn MSE và CF theo biên độ yếu tố sai lệch tác động đến tín hiệu đầu ra của khối, độ dốc của đồ thị có ý nghĩa rất quan trọng, độ dốc càng lớn thì giá trị tương quan càng nhạy với yếu tố sai lệch, do đó cho phép lựa chọn phương pháp phân tích tương quan phù hợp cho từng trường hợp
Dưới tác tác động của yếu tố tuyến tính Nc đến tín hiệu đầu ra như trên hình 5,
các kết quả mô phỏng cho thấy: Với các dạng tín hiệu khác nhau (thị tần, nguồn hoặc tín hiệu số), các đồ thị biểu diễn giá trị MSE và CF không khác nhau nhiều;
Tuy nhiên, giá trị CF không đổi trong khi MSE tăng theo Nc (mV) Điều này phản
ánh đúng lý thuyết về tính chất của các đại lượng MSE và CF đã trình bày ở trên
Do đó, dưới tác động của sai lệch tuyến tính, sử dụng MSE hiệu quả hơn CF
Hình 5 Ảnh hưởng của sai lệch tuyến tính các dạng tín hiệu đến MSE và CF
Với tác động của yếu tố thăng giáng ngẫu nhiên Nf, hình 6 là kết quả mô phỏng
tác động của mức biên độ thăng giáng đến tín hiệu thị tần, có thể nhận thấy: Hàm
tương quan CF có độ dốc khá lớn khi biên độ thăng giáng Nf < 200mV), do đó, sử dụng hàm CF hiệu quả hơn đại lượng MSE; Với biên độ Nf = 200 400mV, độ dốc của 2 hàm CF và MSE gần ngang nhau, do đó hiệu quả sử dụng tương đương
nhau; Với Nf > 400mV, MSE có độ dốc lớn hơn nên sử dụng MSE hiệu quả hơn hàm CF Kết quả mô phỏng cho tín hiệu số trên hình 7 cho thấy: Sử dụng hàm CF
hiệu quả hơn MSE khi Nf < 100mV; Hiệu quả của 2 hàm CF và MSE gần ngang nhau với Nf = 100 200mV; Với Nf > 200mV, MSE hiệu quả hơn CF
Hình 6 Ảnh hưởng của thăng giáng tín hiệu thị tần đến MSE và CF
Trang 7Hình 7 Ảnh hưởng của thăng giáng tín hiệu số đến MSE và CF
Như vậy, khi kiểm tra các khối chức năng của tổ hợp TCĐT trên tàu M, nếu hỏng hóc trong khối làm cho tín hiệu đầu ra hoặc tín hiệu trung gian bên trong khối
có sai lệch tuyến tính so với tín hiệu đầu ra chuẩn, phân tích tương quan sử dụng đại lượng sai số trung bình bình phương MSE sẽ hiệu quả hơn nhiều so với hàm tương quan CF Khi có sai lệch dạng thăng giáng ngẫu nhiên tác động đến từng dạng tín hiệu đầu ra, hiệu quả sử dụng của hàm CF hay MSE sẽ phụ thuộc vào biên
độ thăng giáng, nhưng nhìn chung hàm CF hiệu quả với biên độ thăng giáng nhỏ, MSE hiệu quả với biên độ thăng giáng lớn Do đó, tùy từng trường hợp thực tế, để mang lại khả năng phát hiện hỏng hóc tốt nhất, hệ thống kiểm tra cần sử dụng phương pháp phân tích tương quan thích hợp
4 KẾT LUẬN
Bài báo trình bày một số kết quả nghiên cứu trong xây dựng giải pháp kiểm tra cho một số khối chức năng trong tổ hợp TCĐT trên tàu M sử dụng đại lượng sai số trung bình bình phương MSE và hàm tương quan CF để phân tích tương quan giữa tín hiệu đầu ra thực tế đo được của khối với tín hiệu đầu ra chuẩn đã thống kê và lưu trữ trước đó Các kết quả mô phỏng đã làm sáng tỏ thêm tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của mô hình hệ thống kiểm tra cũng như giải pháp phân tích tương quan trong các trường hợp thực tế khác nhau Các kết quả nghiên cứu là cơ sở để thiết kế, chế tạo hệ thống kiểm tra cho các thành phần của tổ hợp TCĐT, phục vụ công tác nghiên cứu làm chủ, sửa chữa khôi phục và chế tạo vật tư thay thế cho tổ hợp TCĐT trên các tàu M
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Phạm Văn Hòa, “Về một phương pháp giải bài toán tự động định vị cho máy bay không người lái theo bản đồ địa phương”, Luận án tiến sĩ, Viện KH-CN
quân sự (2018)
[2] Đặng Việt Hùng, “Nghiên cứu giải pháp kiểm tra một số mô đun trong thiết bị
đo cao vô tuyến PBЭ trên tên lửa Kh-35E sử dụng hàm tương quan cực trị”,
Luận văn cao học, Học viện Kỹ thuật quân sự (2019)
[3] D Nikolic et al, "Scaled correlation analysis: a better way to compute a cross-correlogram" European Journal of Neuroscience (2012), pp 1–21
Trang 8[4] G J Székely et al, "Measuring and testing independence by correlation of distances" Annals of Statistics, Vol 35, No 6 (2007), pp 2769–2794
[5] J L Rodgers et al, "Thirteen ways to look at the correlation coefficient" The
American Statistician, Vol 42, No 1 (1988), pp 59–66
ABSTRACT
A SOLUTION TO TEST SOME THE FUNCTIONAL BLOCKS
IN THE ELECTRONIC WARFARE COMPLEX ON M-SHIPS
USING THE CORRELATION ANALYSIS METHOD
In this article, some research results in building a solution to test the operational status and evaluate the faults of some functional blocks in the electronic warfare complex on M-ships are presented To accomplish, the input signals and powers are generated and provided to the blocks, the testing system measures the output signals and analyzes the correlation between them and the standard output signals that have been stored statistically before The Monte-Carlo simulation results on Matlab will further clarify the effect of the solution and give some recommendations to apply
Keywords: M-ship; Electronic warfare; Test operational status; Evaluate fault; Correlation analysis
Nhận bài ngày 16 tháng 4 năm 2020 Hoàn thiện ngày 31 tháng 7 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 28 tháng 8 năm 2020
Địa chỉ: Viện Điện tử/Viện KH-CN quân sự;
*Email: phamhoa.vdt@gmail.com
