Математическое моделирование проектируемых радиосистем существенно отличается от моделирования отдельных устройств, входящих в систему. Эти отличия заключаются в следующем:

• моделирование функционирования системы в целом следует выполнять с учетом различных взаимосвязей ее элементов, только в этом случае можно исследовать ее системные свойства, которыми не обладают части, рассматриваемые по отдельности, другими словами, систему нельзя моделировать диакоптически (по отдельным составляющим ее устройствам), так как это не позволит выявить все особенности работы радиосистемы, обусловленные взаимосвязями частей;

• следует учитывать высокие размеренности векторов переменных (фазовых координат, управляющих и возмущающих воздействий и др.), входящих в модель системы;

• радиосистемы характеризуются большой сложностью (большим числом компонентов) при слабой структурированности теоретических и фактических знаний как о системе в целом, так и о ее компонентах;

• элементы системы физически разнородны, в их основе лежат различные принципы действия, протекающие в них процессы имеют разную природу;

• на функционирование системы влияет большое число воздействий и факторов, характеризующихся случайностью и неопределенностью; отдельные связи между компонентами носят стохастический характер;

• большинство процессов, протекающих в системе, отличаются быстродействием, в качестве носителей информации используются разного вида сигналы, в том числе на сверхвысоких частотах;

• качество функционирования системы оценивается большим числом частных показателей.

Таким образом, ММ на системном уровне должны отражать все взаимосвязи многочисленных устройств системы радиосвязи, их характеристики, различного рода внутренние и внешние факторы.

Например, на решение с использованием ММ таких важных задач, как оценка дальности действия и точности системы радиосвязи, большое влияние оказывает взаимодействие (согласование характеристик) передающего, антенно-фидерного и приемного устройств, а также наличие естественных и искусственных помех.

Математические модели на системном уровне широко применяются при проектировании РЭС для решения задач оценки эффективности работы в различных состояниях функционирования. Наиболее важной задачей моделирования является проверка выполнения требований к радиосистеме, содержащихся в техническом задании, в частности по характеристикам целевого назначения системы, надежности, помехозащищенности и т. д. Применение ММ позволяет имитировать работу системы в различных ситуациях до изготовления макетов и опытных образцов, сократить число дорогостоящих экспериментов на действующей системе, определить предельные условия работы системы без ее разрушения и др.

Процесс моделирования радиосистемы выполняется на ЭВМ и включает следующие основные этапы:

• формализация проектных задач, которые предполагается решать с использованием ММ;

• разработка требований к модели;

 • построение обобщенной математической модели системы;

• планирование и организация вычислительных экспериментов;

• разработка программного обеспечения для проведения вычислительных экспериментов и проверка адекватности разработанной модели;

• выполнение машинных экспериментов;

• обработка результатов вычислительных экспериментов и использование их для решения проектных задач.

При разработке модели на системном уровне сначала строится формальная аналитическая модель на основе знаний о проектируемой системе, затем по аналитической модели разрабатывается программа для ЭВМ, т. е. машинная модель. Формальные, или алгоритмические, модели применяются на разных уровнях моделирования радиосистем. В зависимости от степени детализации системы и описываемых свойств выделяют:

• модели потенциальной предельной достижимости;

• системотехнические (имитационные) модели;

• функциональные модели;

• схемотехнические модели и др.

Модели потенциальной предельной достижимостистроятся на основе фундаментальных физических законов, они позволяют оценить показатели эффективности проектируемой системы.

Системотехнические, или имитационные, модели делятся на дискретные, непрерывные и комбинированные. Для разработки имитационных моделей обычно применяется агрегативный подход [30], в соответствии с которым радиосистема декомпозируется на ряд подсистем (компонентов) с сохранением взаимосвязей. Функционирование компонентов описывается математическими агрегатами. Каждый агрегат представляется многополюсником с входными и выходными зажимами, соответствующие поступающие и снимаемые сигналы называются входными и выходными. Состояние агрегата в каждый момент времени определяется вектором фазовых координат (вектором состояния). Связь между переменными агрегата определяется двумя операторами, аналогичными операторам динамической системы. Для описания соединений агрегатов составляется таблица, в которой единицы означают наличие связи между агрегатами, а нули — отсутствие. В ходе моделирования агрегаты обмениваются сигналами согласно таблице соединений, имитируя работу системы.

Широкими возможностями для исследования радиосистем обладают дискретные имитационные модели (ДИМ), позволяющие отразить разные аспекты динамики работы системы. Имитируемый процесс функционирования такой системы представляет собой упорядоченную во времени последовательность событий или действий. Под действием понимается изменение состояния компонентов или всей системы, а событие определяет начало или конец действия. Предполагается, что состояние системы может изменяться только в моменты времени совершения событий. В зависимости от способа организации действий выделяют четыре подхода к построению ДИМ [2 , 30].

1. Событийный подход основан на следующих предположениях: действия всех компонентов, изменяющих состояние системы, одинаковы; связи между отдельными действиями, выполняемыми независимо одно от другого, отсутствуют; в результате одних и тех же событий происходят одинаковые действия. При данном подходе разработка ДИМ заключается в описании взаимосвязи событий между собой и временных характеристик действий компонентов. Построенная таким образом ДИМ позволяет имитировать функционирование системы в виде выполнения упорядоченной во времени последовательности событий.

2. Сканирование активностей* предполагает описание действий компонентов, которые могут быть различными. ( Активность — это элементарная работа по переводу системы из одного состояния в другое.)В зависимости от заданных условий каждое действие в системе вызывает определенное событие. Основу модели составляют наборы процедур, моделирующих действия, и процедур проверки условий начала и окончания действий. Условия проверяются на каждом шаге имитационного времени для всего множества действий, т. е. выполняется операция сканирования. Имитация работы системы с помощью ДИМ, использующих данный подход, требует больших временных затрат по сравнению с моделями событийного подхода, но вместе с тем позволяет полнее исследовать моделируемую систему.

3. Процессно-ориентированный подход применяется для построения ДИМ систем, у которых функциональные действия отдельных компонентов существенно различаются. При этом для разных компонентов имеет место своя последовательность элементарных действий. Имитационная модель системы строится как композиция описаний процессов компонентов и управляющих связей между ними. Такая модель наглядно и полно отражает физические процессы и архитектуру проектируемой системы, она удобна при выявлении узких мест в работе системы при различных ситуациях.

4. Транзактный подход в основном используется при построении ДИМ систем, состоящих из однотипных компонентов, которые выполняют простые операции. При моделировании системы необходимо учитывать последовательности выполнения действий. Процессы функционирования таких систем аналогичны процессам в системах массового обслуживания, моделирование которых связано с рассмотрением потока заявок на обслуживание, называемых транзактами. Заявки поступают в случайные моменты времени, время их обслуживания также обычно считается случайным.

При проектировании систем выделяют традиционные технологии моделирования, алгоритмическое моделирование, «мягкое» моделирование, учитывающее свойство нечеткости систем, моделирование, использующее методы искусственного интеллекта, когнитивное моделирование, множественное моделирование на основе формализма алгоритмических сетей и др.

С развитием науки и техники объектами исследования становятся все более сложные системы, которые нельзя исследовать только в предположении их нормальной работоспособности, или нормального функционирования. В сложных системах вследствие исключительно большого числа элементов, их многофункциональности, введения различных видов избыточности происходят изменения состояний работоспособности элементов без прекращения функционирования системы.