Функциональная первая входная структура условно

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при построении арифметических устройств и выполнении арифметических процедур суммирования. Техническим результатом является повышение быстродействия процесса преобразования аргументов во входной структуре сумматора. В одном из вариантов изобретения условно «j» разряд входной функциональной структуры сумматора реализован с использованием логических элементов И, ИЛИ, НЕ, И-НЕ, ИЛИ-НЕ. 9 н.п. ф-лы.

1. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И-НЕ, f1(}&)-ИЛИ-НЕ, f1(&)-И, f2(&)-И, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ и f3(})-ИЛИ, а также логические функции f1(&)-НЕ и f2(&)-НЕ, в которых функциональные выходные связи являются первой и второй функциональной входной связью логической функции f2(})-ИЛИ, при этом функциональные входные связи логической функции f1(&)-И являются функциональными выходными связями логических функций f1(})-ИЛИ и f2(})-ИЛИ, отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f4(})-ИЛИ, f5(})-ИЛИ, f3(&)-И и f4(&)-И, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида — логическая функция f1(&)-И; — логическая функция f1(})-ИЛИ; — логическая функция f1(&)-И-НЕ; — логическая функция f1(}&)-ИЛИ-НЕ; «=&1=» — логическая функция f1(&)-НЕ изменения уровня аналогового сигнала входного аргумента.

2. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И-НЕ, f1(}&)-ИЛИ-НЕ, f1(&)-И, f2(&)-И, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ и f3(})-ИЛИ, а также логические функции f1(&)-НЕ и f2(&)-НЕ, в которых функциональные выходные связи являются первой и второй функциональной входной связью логической функции f2(})-ИЛИ, при этом функциональные входные связи логической функции f1(&)-И являются функциональными выходными связями логических функций f1(})-ИЛИ и f2(})-ИЛИ, отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f4(})-ИЛИ, f5(})-ИЛИ, f3(&)-И, f4(&)-И и f5(&)-И, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

3. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И-НЕ, f1(&)-И, f2(&)-И, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ и f3(})-ИЛИ, а также логические функции f1(&)-НЕ и f2(&)-НЕ, в которых функциональные выходные связи являются первой и второй функциональной входной связью логической функции f2(})-ИЛИ, при этом функциональные входные связи логической функции f1(&)-И являются функциональными выходными связями логических функций f1(})-ИЛИ и f2(})-ИЛИ, отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f4(})-ИЛИ, f2(&)-И-НЕ, f3(&)-И-НЕ, f4(&)-И-НЕ и f5(&)-И-НЕ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

4. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И-НЕ, f1(&)-И, f2(&)-И, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ и f3(})-ИЛИ, а также логические функции f1(&)-НЕ и f2(&)-НЕ, в которых функциональные выходные связи являются первой и второй функциональной входной связью логической функции f2(})-ИЛИ, при этом функциональные входные связи логической функции f1(&)-И являются функциональными выходными связями логических функций f1(})-ИЛИ и f2(})-ИЛИ, отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f4(})-ИЛИ, f2(&)-И-НЕ, f3(&)-И-НЕ, f4(&)-И-НЕ, f5(&)-И-НЕ и f6(&)-И-НЕ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

5. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ, f1(&)-НЕ, f2(&)-НЕ и логическую функцию f1(}&)-ИЛИ-НЕ, в которой функциональные выходные связи являются первой и второй функциональной входной связью структуры для приема аргумента слагаемых 1nj и 1mj «Уровня 1», отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f2(}&)-ИЛИ-НЕ, f3(}&)-ИЛИ-НЕ, f4(}&)-ИЛИ-НЕ, f5(}&)-ИЛИ-НЕ, f6(}&)-ИЛИ-НЕ, f7(}&)-ИЛИ-НЕ, f8(}&)-ИЛИ-НЕ, f9(}&)-ИЛИ-НЕ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

6. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ, f1(&)-НЕ, f2(&)-НЕ и логическую функцию f1(}&)-ИЛИ-НЕ, в которой функциональные выходные связи являются первой и второй функциональной входной связью структуры для приема аргумента слагаемых 1nj и 1mj «Уровня 1», отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f2(}&)-ИЛИ-НЕ, f3(}&)-ИЛИ-НЕ, f4(}&)-ИЛИ-НЕ, f5(}&)-ИЛИ-НЕ, f6(}&)-ИЛИ-НЕ, f7(}&)-ИЛИ-НЕ и f8(}&)-ИЛИ-НЕ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

7. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И, f2(&)-И, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ и f2(&)-НЕ и логическую функцию f1(&)-НЕ, в которой функциональная выходная связь является функциональной входной связью логической функции f1(&)-И, а также включает логическую функцию f1(}&)-ИЛИ-НЕ, в которой две функциональные входные связи являются функциональной входной связью структуры для приема аргумента слагаемых 2nj и 2mj «Уровня 2», отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f3(&)-И, f4(&)-И, f2(}&)-ИЛИ-НЕ, f3(}&)-ИЛИ-НЕ, f4(}&)-ИЛИ-НЕ, f5(}&)-ИЛИ-НЕ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

8. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И, f2(&)-И, f1(&)-И-НЕ, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ, f3(})-ИЛИ и логические функции f1(&)-НЕ и f2(&)-НЕ, в которых функциональная выходная связь является функциональной входной связью логической функции f1(&)-И и f2(})-ИЛИ, а также включает логическую функцию f1(}&)-ИЛИ-НЕ, в которой две функциональные входные связи являются функциональной входной связью структуры для приема аргумента слагаемых 2nj и 2mj «Уровня 2», отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f3(&)-И, f4(&)-И, f5(&)-И, f4(})-ИЛИ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

9. Функциональная первая входная структура условно «j» разряда

сумматора

fCD(Σ)RU с максимально минимизированным технологическим циклом

∆tΣ для аргументов слагаемых

±[1,2nj]f(2n) и

±[1,2mj]f(2n) формата

«Дополнительный код RU» с формированием промежуточной суммы (2Sj)1 d1/dn «Уровня 2» и

(1Sj)1 d1/dn «Уровня 1» первого слагаемого в том же формате выполнена в виде двух структур логических функций, которые включают логические функции f1(&)-И, f2(&)-И, f1(&)-И-НЕ, f1(})-ИЛИ, f2(})-ИЛИ, f3(})-ИЛИ и логические функции f1(&)-НЕ и f2(&)-НЕ, в которых функциональная выходная связь является функциональной входной связью логической функции f1(&)-И и f2(})-ИЛИ соответственно, а также включает логическую функцию f1(}&)-ИЛИ-НЕ, в которой две функциональные входные связи являются функциональной входной связью структуры для приема аргумента слагаемых 1nj и 1mj «Уровня 1», отличающаяся тем, что в структуру условно «j» разряда

введены дополнительные логические функции f4(})-ИЛИ, f2(}&)-ИЛИ-НЕ, f3(}&)-ИЛИ-НЕ и f4(}&)-ИЛИ-НЕ, при этом функциональные связи логических функций во входной структуре сумматора выполнены в соответствии с математической моделью вида

Текст описания приведен в факсимильном виде.

Организация интеллектуальной поддержки принятия решений

В настоящее время наиболее эффективным и мощным средством инженерного анализа являются методы конечных элементов (МКЭ). Однако эффективное использование этих методов в повседневной практике инженеров-расчетчиков затруднено, так как требует обширных знаний в области численных методов, средств автоматизации инженерного анализа, а также большого опыта решения практических задач. Имеется широкий спектр как универсальных, так и специализированных программных продуктов, предназначенных для автоматизации инженерного анализа МКЭ. Автоматизируемые в рассмотренных средствах задачи инженерного анализа (дискретизация геометрии исследуемого объекта, выполнение расчетов, визуализация результатов) — являются алгоритмическими. В то же время ряд ключевых задач, возникающих в процессе инженерного анализа, являются задачами принятия решений, носят неалгоритмический (эвристический) характер, не автоматизируются в современных системах инженерного анализа и решаются на основе накопленного опыта и экспертных знаний. При этом от качества решения данных задач главным образом зависит точность и надежность получаемых результатов. Поэтому актуальной задачей является организация интеллектуальной поддержки принятия решений на всех этапах процесса инженерного анализа. В основу концепции интеллектуальной поддержки инженерного анализа (ИА) должны быть положены принципы объединения возможностей численных и символьных вычислений и совместного использования количественной и качественной информации об объекте и процессе анализа. Реализация такого подхода возможна на основе применения современных методов и технологий искусственного интеллекта совместно с численными методами инженерного анализа . В рамках данной работы было проведено исследование по методологии IDEF процесса конечно-элементного анализа, целями которого явились выявление проблем, требующих интеллектуальной поддержки; выбор релевантных моделей, методов и технологий искусственного интеллекта для разработки концепции интеллектуальной поддержки инженерного анализа; формулировка требований к автоматизированной системе интеллектуальной поддержки (АС ИП), включая требования к ее отдельным компонентам: базе знаний, механизму рассуждений, процедуре взаимодействия с пользователем. Процесс конечно-элементного анализа традиционно включает в себя следующие стадии: препроцессинг, собственно вычисления по методу конечных элементов, постпроцессинг. На стадии препроцессинга должна быть построена конечно-элементная модель объекта анализа, т. е., должны быть выбраны типы конечных элементов, модели материалов, параметры конечно-элементного разбиения и ряд других необходимых характеристик. Построение конечно-элементной модели во многом зависит от опыта и знаний инженера и является слабоформализованной задачей, решение которой возможно на основе использования современных технологий и средств представления и обработки знаний. Стадия вычислений подразумевает выбор конкретного конечно-элементного алгоритма и его параметров, а также управление процессом вычислений с целью обеспечения его сходимости и устойчивости. Интеллектуальное управление конечно-элементными алгоритмами возможно, так как вычисления зависят не только от алгоритмов, но и от эвристических данных, и позволит избежать получения слабых и неверных результатов. Основной задачей постпроцессинга является интерпретация результатов вычислений, которая предполагает не только визуализацию полученных результатов, что достаточно полно реализовано в существующих системах инженерного анализа, но и их интерпретацию в терминах предметной области, что является нетривиальной интеллектуальной задачей. Основные стадии процесса инженерного анализа, их входные и выходные данные представлены на рис. 1 в виде диаграммы IDEF0. Исследование процесса конечно-элементного анализа показало, что для получения адекватных результатов необходимо реализовать еще одну предварительную стадию — стадию формальной постановки задачи, существенно влияющую на все последующие стадии анализа. Для автоматизации этой стадии необходимо, разработать во-первых модель представления знаний предметной 70 области, а во-вторых, — механизмы рассуждений (логического вывода) на этой модели. На основании анализа информационных потоков в процессе решения инженерной задачи к базе знаний АС ИП были сформулированы следующие требования: представление знаний об объектах соответствующей предметной области; представление знаний о типах решаемых задач; представление знаний о методах решения; представление знаний об успешно решенных задачах (прецедентах), включающих для каждой задачи исследуемый объект, поставленную формальную задачу, использованный метод решения; представление знаний о зависимостях между свойствами объекта, характеристиками задачи и методами решения. Среди моделей представления знаний наиболее адекватной сформулированным требованиям является формальная онтология . В настоящее время ведется разработка модели представления знаний и формирование базы знаний в выбранной предметной области на основе формальных онтологий. Рис. 1. Диаграмма процесса инженерного анализа Механизм рассуждений АС ИП должен эффективно моделировать процесс принятия решений в ходе проведения инженерного анализа. Анализ данного процесса позволил выявить следующие особенности рассуждений: активное использование знаний о решенных ранее задачах (прецедентах) для принятия решений по аналогии; использование экспертных знаний о зависимостях между свойствами исследуемого технического (физического) объекта, формальными характеристиками задачи и возможными методами ее решения и их параметрами, которые могут быть сформулированы в виде правил. Таким образом, процесс рассуждений включает как рассуждения по прецедентам, так и рассуждения, основанные на правилах, формирующих модель предметной области. Следовательно, АС ИП должна реализовывать оба эти механизма рассуждений. Современными эффективными технологиями рассуждений, удовлетворяющими сформулированным требованиям, являются рассуждения по прецедентам (Case Based Reasoning, CBR) и качественные рассуждения (Qualitative Reasoning, QR), комбинация которых позволит учесть все особенности исследуемого процесса инженерного анализа для решения поставленных задач . Совместное использование данных моделей и технологий (формальные онтологии, рассуждения по прецедентам и качественные рассуждения) ориентировано на реализацию схемы рассуждений «Конкретная инженерная задача — формальная задача — метод решения», подразумевающую связи «многие-ко-многим» между указанными компонентами, которая, как показало проведенное исследование, эффективно моделирует процесс принятия решений в ходе решения задачи инженерного анализа. 71 USED AT: AUTHOR: Роман Сливин DATE: REV: PROJECT: Процесс функционирования АС ИП 31.05.2005 31.05.2005 NOTES: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 WORKINDRAFT RECOMMENDED PUBLICATION READER DATE CONTEXT: A-0 NODE: TITLE: NUMBER: Поддержать решение задачи инженерного анализа A0 Инженер База знаний АС ИП АС ИП Описание задачи Решение задачи Формальная постановка задачи Прецеденты Свойства объекта, цель анализа Знания о типах задач, зависимостях между свойствами объекта и характеристиками задач Знания о решенных задачах Знания о зависимостях характеристиками задач и методами решения A1 0р. Извлечь свойства задачи A2 0р. Классифицировать задачу (формальная постановка задачи) A3 0р. Найти, оценить и адаптировать прецеденты A4 0р. Осуществить принятие решений в ходе инженерного анализа На рис. 2 представлена IDEF0-диаграмма обобщенного процесса функционирования АС ИП, сформированная в ходе поддержки решения задачи инженерного анализа. Рис. 2. Диаграмма функционирования АС ИП Таким образом, объединение представленных моделей, методов и технологий искусственного интеллекта с современными численными методами позволит сопровождать конечно-элементный анализ на всех уровнях моделирования, начиная от реальной системы на основе физической и математической моделей, до численной модели и интерпретации полученных результатов. Новое качество, достигаемое при этом — совместная обработка и использование алгоритмических и эвристических знаний. Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты: проведено исследование процесса инженерного анализа и выявлены проблемы, требующие интеллектуальной поддержки; выделена предварительная стадия ИА — стадия формальной постановки задачи, автоматизация которой повысит качество результатов анализа; предложен подход к организации интеллектуальной поддержки инженерного анализа на основе использования формальных онтологий и объединения технологий качественного моделирования и рассуждений по прецедентам для реализации схемы рассуждений «Конкретная инженерная задача — формальная задача — метод решения». Broad A. Case-Based Reasoning. CS3411 essay, Department of Com uter Science, University of Manchester, 1998. 7

Метод системотехнического синтеза иерархических обеспечивающих

Для обеспечения работы функциональных систем (ФС), предназначенных для решения важных задач в условиях конфликтного противодействия одной или нескольких ФС, преследующих, как правило, антагонистические цели, актуально использование обеспечивающих ФС (ОФС) . Цель применения ОФС — обеспечение эффективной работы различного назначения ФС в динамике защитных (оборонительных) и исполнительных действий (ОД, ИД) противоборствующих сторон в конфликте. Структура ОФС включает в свой состав иерархическую номенклатуру разного целевого назначения и организационной принадлежности элементов, в качестве которых возможно рассмотрение обеспечивающих организационно-технических (ООТС), технических систем (ОТС) и комплексов (ОТК). Ее синтез с целевой, экономической и технической точек зрения, принципов и модели предпочтений заказчика осуществляется на основе удовлетворения совокупности внешних и внутренних условий синтеза, разрешаемых с помощью организационно-функционального, системотехнического и технического методов синтеза (ОФМС, CMC, TMC) . В научном плане задача синтеза ОФС оказывается проблемной, методология ее синтеза только развивается на основе анализа, обобщения, разработки и объединения частных исследований в единую систему. Основным и наиболее сложным является CMC ОФС, структурно объединяющий единством цели, на основе заданных ФС (заказчиком) принципов (моделей) предпочтения, ограничений и системных установок, систему математических методов, моделей и методик: метод решения общей задачи обоснования ОФС, служащий основой общей процедуры (алгоритма) последовательного многошагового итерационного решения многоцелевой иерархической многоуровневой задачи оптимального распределения ограниченного разнородного ресурса элементов на основе технико-экономических критериев; • ·методику выбора из множества вариантов оп • тимального варианта ОФС на основе решения ма • тематической многошаговой биматричной игры на • выживание с ненулевой суммой с учетом опти • мального распределения начальных ресурсов про • тивоборствующих ФС ({А} и {В}) в динамике • конфликта за овладение тем или иным видом (ти • пом) ресурса за несколько последовательных эта • пов действий ФС методом стохастического дина • мического программирования , состоящей из • постановки математической многошаговой бимат • ричной игры на выживание с ненулевой суммой; • математической модели оценки эффективности s-\ • вариантов ОФС; методики выбора целесообразно • го состава ОФС, позволяющей сформировать до • пустимое множество оптимальных стратегий кон • фликтующих ФС ({А} и {В}); • методики технико-экономического обоснова • ния условно-оптимального состава ОТС на основе • метода погрупповой оптимизации параметров, оп • ределяющего алгоритм многошагового итерацион • ного решения частных задач обоснования состава • комплектов и комплексов средств индивидуальной, • групповой и общей защиты (КПЗ, КИЗ, КГЗ, КОЗ, в • обобщенном виде КСЗ) исполнительных (ИЭ) и обо • ронительных (ОЭ) элементов (или действий) в оди • ночных, групповых и массированных действиях • (ОД, ГД, МД) на уровнях типовых ядер конфликта • : ситуаций (соответствуют уровню исследова • ния ОТК), эпизодов (ОТС) и сценариев (ООТС); • ·методики обоснования способов применения • КГЗ и КОЗ в составе ООТС на основе методов вет • вей и границ и нормативного планирования , • определяющих алгоритмы решения задач назначе • ния ресурса КГЗ и КОЗ по объектам воздействия • (снижения эффективности) противоборствующих • ОТСиФС {В}. • ·1. Общие положения • ·Математическая модель синтеза ОФС представляется в виде иерархической многоуровневой совокупности частных задач синтеза, формулируемых как модели оптимального распределения общего ресурса. Под ресурсом ОФС понимается совокупность разнотипных средств (в некоторых случаях комплексов) исполнения (защиты, обеспечения действий и т.п.), добывания информации и управления (СИ, СДИ, СУ), выраженная в относительной доли стоимости, затрачиваемой на их производство и эксплуатацию, от общей стоимости защищаемых элементов ФС. При этом СИ, СДИ и СУ размещаются или непосредственно на защищаемых элементах (ОЭ, ИЭ), либо на специализированных образцах ФС, которые располагают ограниченным ресурсом • ·при их размещении по массе, габаритам и энергопотреблению. • ·В силу наличия большого количества разнотипных КСЗ и множества многоплановых задач, подлежащих выполнению ФС, их решение их на каждом уровне осуществляется автономно коллективом исследователей . Главными условиями разрабатываемого метода являются реализация сходимости методов решения частных и общей задач, а также обеспеченность информационно-управляющего взаимодействия между исследователями. • ·Вариант многоуровневого распределения стоимостных ресурсов при оптимизации обликовых параметров (основных тактико-технических требованийОТТТ), характеризующих состав, тактико-технические характеристики (ТТХ) и алгоритмы функционирования ОФС приведен на рисунке. Синтез ОФС осуществляется на основе принципа последовательного наращивания элементов структуры при реализации способов защиты элементов ФС на иерархических уровнях: комплексов — защита на основе ОТК (включают совокупность объединенных целью СУ, СДИ и СИ в составе КИЗ), ТС — ОТС (СУ, СДИ и СИ в составе КИЗ и КГЗ) и ОТС — ООТС (СУ, СДИ и СИ в составе КИЗ, КГЗ и КОЗ). • ·Исходя из этого, многоуровневая задача распределения общего ресурса СИ определяется иерархической структурой ФС на уровнях: общий ресурс ОФС (ар) равен сумме ресурсов ООТС при • ·реализации ОД (аМ и ИД (а2) и стоимости элементов АСУ (апу); ресурс ООТС • ·равен • ·сумме стоимостей КОЗ (^оз) элементов пункта управления (ПУ) ООТС (^2У) и ОТС ( хЈ); ресурс ОТС ((Xjc) включает сумму стоимостей КГЗ (е|Јз) , ПУ ОТС (е п2у ) и ОТК (еЈ) , включающих сумму стоимостей КИЗ образцов техники (ш^) и ПУ ОТК (ш пу ) . В принципе возможно рассмотре- • ·ние и других схем декомпозиции, но при соблюдении основного свойства — иерархического распределения ресурса на различных уровнях. • ·При этом элементами ОФС являются КИЗ, КГЗ, КОЗ, СИ, СДИ и СИ, технический облик которых определяется на более низких уровнях иерархии ТМС с учетом ограничений по размещению КСЗ на защищаемых элементах и специализированных носителях ФС. Задачи ТМС средств (комплексов) формулируются аналогично и включают уровни распределения массогабаритных и энергетических ресурсов при обосновании оптимальных ОТТТ: уровни КСЗ и входящих в их состав СИ, СДИ и СУ. • ·В обоих случаях (т.е. при CMC и ТМС ОТТТ к ОФС и ее элементам) для каждого уровня задач • ·АВИАКОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ, 2006 г. № 8 39 • ·Задача №J..; • ·Выбор шфшнта ОФС — распределение ресурса мсжду:силамн ОД (а^). ИЛ (а;) и АСУ ОФС • ·(Уровсиь-«4») • ·Выбор вариантов ООТС • ·распределение ресурса ( между КОЗ $ ОТС • ·(Уровень- • ·Задача • ·Выбор влрШНТОВ • ·распределение ре между КГЧ (5Э, • ·Схема распределения стоимостного ресурса ОФС • ·подлежат установлению зависимости целевых функционалов и функций ограничений от множества оптимизируемых вариантов ОТТТ. При этом функции ограничений при разных значениях ресурсов (стоимостного, массогабаритного, энергетического) определяют область допустимых вариантов параметров, оптимизируемых на каждом иерархическом уровне синтеза. Более того, допустимое множество параметров каждого верхнего уровня включает совокупность частных также замкнутых множеств параметров нижнего уровня. • ·Формулируемая общая задача оптимального распределения ресурса СИ сводится к определению состава ОФС и основных ее элементов при различных вариантах способов совместного применения и основных ТТХ КСЗ. Исходя из этого, общая задача от-носится к классу задач многоцелевой иерархической • ·а„=ср/с„; а,=с,/с» • · • · • ·многоуровневой оптимизации нелинейных функционалов с экстремальными ограничениями и взаимозависимыми переменными. • ·2. Принцип математической декомпозиции • ·-~4. — Г ~ • ·В основу метода математической декомпозиции положен принцип гомотопической инвариантности (или «деформации»)1 . Принцип инвариантности общего функционала с изолированной экстремалью совокупности групп разнотипных параметров применительно к рассматриваемой задаче можно сформулировать следующим образом: если в процессе деформации общего функционала его экстремаль изолирована (имеет решение), то она является точкой экстремумов всех частных функций групп параметров. • ·Поскольку существует, хотя и сложная, детерминированная или игровая монотонная взаимосвязь критериальных функционалов каждого верхнего иерархического уровня с функциями нижних уровней, то в основе подхода к решению такого класса задач допустимо использование принципа последовательного «сужения» множества эффективных точек (локальных экстремумов) от нижних уровней к верхним. • ·Рассмотрим интерпретацию данного принципа применительно к исследуемому классу задач. Пусть задано множество параметров, характеризующих количественный состав КИЗ, КГЗ и КОЗ (соответственно х, у, z), соответствующие им зависимости относительных их стоимостей (m(x),e(y),Ј(z)) и функциональные зависимости показателей эффективности от множеств параметров для рассматриваемых четырех уровней задач (ОФС, ООТС, ОТС и ОТК) в предположении, что основные ТТХ СИ, СДИ и СУ заданы (определены ТМС): • ·4-йуровень — ОФС (верхний): 1 • ·1 Гомотопическая инвариантность с позиции технической интерпретации определяет допустимые условия математического подхода к многоцелевой многоуровневой оптимизации и его сходимость. • ·40 АВИАКОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ, 2006 г. № 8 • · • ·где F4 (),/:,,()» Л; (),/!*() — общий функционал и • ·частные целевые функции соответствующих уровней решения задач по определению составов комплектов средств на уровнях ОФС, ООТС, ОТС и ОТК, включающие разнотипные КИЗ (отдельных элементов), КГЗ (объектов ТС) и КОЗ (объектов ОТС) от ИД ФС {В} при проведении соответственно ОД, ГД и МД; /, J, К — количество ОТС, ТС и отдельных элементов; ар,аотс, схтс,аэ4 — соответственно располагаемые • ·стоимостные ресурсы ОФС, ОТС, ТС (комплексов) и тдельных элементов; xln,y2m,z3, (Cn,Cm,Ct}- количество СУ п, т, 1-го типов (п = l,N, т = \,М , / -1, L), входящих в состав КИЗ, КГЗ и КОЗ, и стоимость одного средства, соответственно; СНЗ,СН2 (С^у, Спу, Сду) — стоимости носителей и ПУ (аппаратуры) КОЗ, КГЗ и КИЗ, соответственно; Col,Co2,Co3 -общая стоимость защищаемых объектов (элементов) • ·в задачах первого, второго и третьего уровней, соответственно. • ·Начальным этапом или нулевым уровнем являются задачи технического синтеза СИ, СДИ и СУ, включающие уточнение ОТТТ (по видам и параметрам СИ при реализации защиты ОЭ и ИЭ, составу и алгоритмам функционирования) с позиции их размещения на защищаемых объектах и специализированных средствах (учета ограничений) и способов совместного применения разнотипных КИЗ, КГЗ и КОЗ. Особенность формулируемой задачи обусловлена детерминированной зависимостью общего функционала от совокупности частных функциональных компонент, оптимальных по Парето2, т.е. F(Q) -» Р — opt, где Q = (x,y,z)e RN (N-мерное пространство векторов x,y,z), F(Q)-аналитическая зависимость компонент • ·Гомотопический принцип устанавливает инвариантность оптимума по Парето для аналитического функционала. Пусть (F(Q, X) — Р — opt) является невырожденной деформацией задачи (F(Q,0)- P-opt) в задачу (F(Q,l)- P-opt) и • ·если точки (Q*,0) и (П*, 1) служат точками локального Р-оптимума, а точка (fV, l) является • ·единственной, то эта точка будет локально оптимальной для любых функций ограничений параметров Пе/?» . • ·Другая особенность формулируемой задачи — • ·взаимозависимость компонент ft(fi), i = l,M не только от группы параметров х, у, z, которая обусловлена способами совместного применения средств, КИЗ, КГЗ и КОЗ, но и множеством параметров условий их применения на различных уровнях типовых дуэлей (уровень средств), ситуаций (уровень ОТК), эпизодов (уровень ОТС), сценариев (уровень ООТС) и двусторонних действий (уровень ОФС в целом). И эта зависимость обусловливает необходимость учета неопределенности этих условий. • ·3. Учет межуровневой неопределенности условий • ·При решении задач на каждом уровне исследований учитываются две степени неопределенности, обусловленные, с одной стороны, внутренними условиями рассматриваемого частного конфликта и, с другой стороны, условиями конфликта верхнего • ·2 Точка Ј1 е RM называется локально оптимальной по • Парето отображения F(/,(Ј2) /„(И)),если для всех Q • ·из окрестности V точки Ј2* выполняется условие • ·АВИАКОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ, 2006 г. № 8 41 • ·уровня, которые для элементов нижнего уровня являются внешними и определяют межуровневую неопределенность. Неопределенность, обусловленная внутренними условиями, как указывалось выше, учитывается при использовании принципа максимина при оценке эффективности применения систем защиты разного уровня и их элементов. При этом внутренние условия определяют состав и структуру ОФС и ее образующих элементов в динамике конфликта. • ·Внешние условия связаны большей частью с возможными составами и способами применения ИЭ противодействующих ФС и обеспечивающих их функционирование различного рода систем, комплексов и средств. Поэтому они определяют в большей мере неопределенность целей элементов нижнего уровня при реализации частных задач защиты. Методы учета такого рода неопределенностей в моделях конфликта лежат в области теоретико-игрового подхода. Поскольку цели сторон не всегда прямо противоположны, то для определения гарантированного результата при выборе оптимальных составов комплексов и систем защиты различных иерархических уровней целесообразно использование биматричных игр с ненулевой суммой , при этом для решения задачи самого верхнего уровня — многошаговой по этапам двусторонних действий биматричной игры . Для более ясного представления существа метода рассмотрим решение задачи на примере учета межуровневой неопределенности между 0-м и 1-м уровнями. • ·На нижнем (0-м) уровне разрабатываются предложения по составу разнотипных КСЗ для ИЗ отдельных ИЭ и ОЭ ФС при реализации задач защиты в отдельных типовых ситуациях типа «комплекс ИЭ ФС {В} н КСЗ ОФС {А}». При этом внутренними стратегиями максиминного критерия сторон являются: для ФС {А} — варианты состава СИ и их ТТХ, для ФС {В} — варианты состава средств заданного типа комплекса. Внешними условиями сторон служат: для ФС {А} — варианты массогабаритных и энергетических ограничений при оснащении ОЭ ФС индивидуальными СИ и варианты способов применения групповых СИ в совпадающих участках (диапазонах) воздействия; для ФС {В} — совокупность типов средств для каждого вида комплексов. Эти условия рассматриваются в качестве стратегий ФС {А} (/ = !,…,/ ) и ФС {В} (_/= 1,…,У ) и используются для формирования исходных матриц показателей эффективности КСЗ в интересах обеспечения применения ОЭ и ИЭ элементов ФС {А} для расчета показателей эффективности верхнего (1-го) уровня в предлагаемом методе. • ·В другом случае, когда исследования КСЗ проводились при автономном взаимодействии • ·с соисполнителями-разработчиками комплексов, возникала необходимость анализа и о

Обработка команд генерации дайджестов сообщений

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к z-архитектуре вычислительной системы. Техническим результатом является расширение данной области техники за счет дополнения новых команд или инструкций, которые могут быть включены в компьютеры данной архитектуры, а также могут эмулироваться для использования в системах с другой архитектурой. Способ заключается в следующем: выбирают из памяти команду генерации дайджеста сообщения, в ответ на выборку из памяти команды генерации дайджеста сообщения на основе предварительно заданного кода функции определяют подлежащую выполнению операцию генерации дайджеста сообщения, причем предварительно заданный код функции определяет операцию вычисления дайджеста сообщения или операцию запроса функции, если определенная подлежащая выполнению операция генерации дайджеста сообщения является операцией вычисления дайджеста сообщения, в отношении операнда выполняют операцию вычисления дайджеста сообщения, содержащую алгоритм хэширования, если определенная подлежащая выполнению операция генерации дайджеста сообщения является операцией запроса функции, в блоке параметров сохраняют биты слова состояния, соответствующие одному или нескольким кодам функции, установленным в процессоре. 3 н. и 11 з.п. ф-лы, 18 ил.

1. Способ выполнения команды генерации дайджеста сообщения, содержащей функцию запроса, в вычислительной системе, содержащей несколько регистров общего назначения и универсальный процессор, связанный с памятью вычислительной системы и содержащий одно или несколько исполнительных устройств, выполняющих команды, выбранные из памяти вычислительной системы, отличающийся тем, что он включает в себя следующие стадии:выбирают из памяти команду генерации дайджеста сообщения,в ответ на выборку из памяти команды генерации дайджеста сообщения на основе предварительно заданного кода функции определяют подлежащую выполнению операцию генерации дайджеста сообщения, причем предварительно заданный код функции определяет операцию вычисления дайджеста сообщения или операцию запроса функции,если определенная подлежащая выполнению операция генерации дайджеста сообщения является операцией вычисления дайджеста сообщения, в отношении операнда выполняют операцию вычисления дайджеста сообщения, содержащую алгоритм хэширования,если определенная подлежащая выполнению операция генерации дайджеста сообщения является операцией запроса функции, в блоке параметров сохраняют биты слова состояния, соответствующие одному или нескольким кодам функции, установленным в процессоре.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что выполнение операции вычисления дайджеста сообщения включает в себя следующие стадии:х1) получают 20-байтное значение цепочки,х2) получают 64-байтный блок операнда;х3) используя 20-байтное значение цепочки, выполняют прямое хэширование 64-байтного блока операнда с получением нового 20-байтного значения цепочки,х4) повторяют стадии х2-х3 в отношении следующих один за другим блоков операнда их5) полученное новое 20-байтное значение цепочки сохраняют.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что при хэшировании используют алгоритм SHA-1.

4. Способ по п.2, отличающийся тем, что в качестве значения цепочки сохраняют 20-байтное шестнадцатеричное значение ‘6745 2301’, ‘EFCD AB89′, ’98ВА DCFE’, ‘1032 5476’, ‘C3D2 E1F0’.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что команда генерации дайджеста сообщения состоит из команды вычисления промежуточного дайджеста сообщения или команды вычисления последнего дайджеста сообщения.

6. Способ по п.5, отличающийся тем, что если команда генерации дайджеста сообщения является командой вычисления последнего дайджеста сообщения, то при наличии у операнда менее 64 байтов получают количество байт, меньшее 64, и дополняют его байтами со значением ’00’ для создания 64-байтного операнда.

7. Способ по п.1, отличающийся тем, что команда генерации дайджеста сообщения включает в себя поле кода операции, поле R2, определяющее пару регистров общего назначения, включающую в себя первый регистр общего назначения, содержащий адрес операнда, и второй регистр общего назначения, определяющий длину операнда, причем заранее заданный код функции получают из первого заданного регистра общего назначения, входящего в число нескольких регистров общего назначения процессора, а второй заданный регистр общего назначения, входящий в число нескольких регистров общего назначения, содержит адрес в памяти блока параметров, в котором содержится значение цепочки, при этом способ включает в себя следующие дополнительные стадии:получают адрес блока параметров в памяти,из находящегося в памяти блока параметров в местоположении, определяемом полученным адресом в памяти, первоначально получают 20-байтное значение цепочки, а из первого заданного регистра общего назначения первоначально получают предварительно заданный код функции,из первого регистра общего назначения первоначально получают адрес операнда,из второго регистра общего назначения первоначально получают длину операнда ипервоначально получают 64-байтный блок операнда в местоположении, определяемом полученным адресом операнда.

8. Способ по п.7, отличающийся тем, что первым заданным регистром общего назначения является регистр 0 общего назначения, а вторым заданным регистром общего назначения является регистр 1 общего назначения.

9. Способ по п.7, отличающийся тем, что содержимое первого регистра общего назначения увеличивают согласно числу байтов операнда, обработанных на выполненных стадиях, а содержимое второго регистра общего назначения уменьшают согласно числу байтов операнда, обработанных на выполненных стадиях.

10. Способ по п.1, отличающийся тем, что при выполнении операции вычисления дайджеста сообщения только в отношении части операнда в качестве кода условия устанавливают код условия «частичное завершение», указывающий на то, что выполнение операции вычисления дайджеста сообщения не завершено, а при выполнении операции вычисления дайджеста сообщения в отношении всего операнда в качестве кода условия устанавливают код условия «нормальное завершение», указывающий на то, что выполнение операции вычисления дайджеста сообщения завершено.

11. Способ по п.1, отличающийся тем, что команда генерации дайджеста сообщения имеет формат, присущий архитектуре команд процессора.

12. Способ по п.1, отличающийся тем, что команда генерации дайджеста сообщения имеет формат, не присущий архитектуре команд процессора, при этом команды генерации дайджеста сообщения интерпретируют для определения заданной программы, предназначенной для эмуляции работы команды генерации дайджеста сообщения и содержащей множество команд, и выполняют указанную заданную программу.

13. Система для генерации дайджестов содержимого памяти вычислительной среды, включающая в себя процессор, содержащий одно или несколько исполнительных устройств, имеющих общий тракт данных, и криптографический сопроцессор, присоединенный к указанному тракту данных и обеспечивающий выполнение операций способа по любому из пп.1-12.

14. Носитель данных для использования в вычислительной среде, содержащий машиночитаемый программный код, обеспечивающий генерацию дайджестов содержимого памяти указанной вычислительной среды путем выполнения способа по любому из пп.1-12.

Настоящее изобретение относится к архитектуре вычислительной системы и, в частности, к обработке новых команд, которые расширяют z-архитектуру фирмы IBM и могут эмулироваться другими архитектурами.До появления настоящего изобретения, начиная с 60-х годов прошлого века, когда были созданы компьютеры, получившие известность под именем системы S/360, и до настоящего времени трудом многих талантливых инженеров компании IBM была создана особая архитектура, которая в силу своей естественной принадлежности к вычислительным системам получила название «мэйнфрейм» (от англ. «mainframe» — мощный универсальный компьютер), и принципы работы которой определяют архитектуру машины, описывая реализуемые в мэйнфрейме команды, которые были изобретены в компании IBM и которые с учетом их признанного за прошедшие годы значительного вклада в усовершенствование вычислительных машин, представленных мэйнфреймами, были включены в принципы работы систем компании IBM. Первое издание «Принципов работы z-архитектуры» вышло в свет в декабре 2000 г. в виде опубликованного стандартного справочного руководства SA22-7832-00.Авторами установлено, что развитию данной области техники могут способствовать новые дополнительные команды, или инструкции, которые могут быть включены в компьютеры z-архитектуры, а также могут эмулироваться другими разработчиками в более простых машинах, о чем сказано ниже.В настоящем изобретении предлагается способ генерации дайджестов (такие дайджесты также называют профилями сообщений, а также хэш-кодами или хэш-значениями) содержимого памяти вычислительной среды, заключающийся в том, что посредством команды задают единицу памяти, для которой требуется сгенерировать дайджест, и генерируют дайджест данных, хранящихся в этой единице памяти.Особенности предпочтительных вариантов осуществления изобретения станут очевидными для специалиста из приведенного ниже подробного описания изобретения, сопровождаемого чертежами, на которых показано:на фиг.1 — команда «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» (KIMD) в формате команд RRE,на фиг.2 — команда «вычисление последнего дайджеста сообщения» (KLMD) в формате команд RRE,на фиг.3 — таблица, в которой приведены коды функций для команды KIMD, показанной на фиг.1,на фиг.4 — таблица, в которой приведены коды функций для команды KLMD, показанной на фиг.2,на фиг.5 — присвоение командам KIMD и KLMD, показанным на фиг.1 и 2, значений в регистре общего назначения (GR),на фиг.6 — символ при использовании блочного алгоритма генерации дайджеста SHA-1 (алгоритм безопасного хэширования),на фиг.7 — формат блока параметров для KIMD-запроса,на фиг.8 — формат блока параметров для KIMD-SHA-1,на фиг.9 — операция KIMD-SHA-1,на фиг.10 — формат блока параметров для KLMD-запроса,на фиг.11 — формат блока параметров для KLMD-SHA-1,на фиг.12 — операция KLMD-SHA-1 при полном блоке,на фиг.13 — операция KLMD-SHA-1 при пустом блоке,на фиг.14 — операция KLMD-SHA-1 при частично заполненном блоке в случае 1,на фиг.15 — операция KLMD-SHA-1 при частично заполненном блоке в случае 2,на фиг.16 — таблица, в которой показан приоритет выполнения команд KIMD и KLMD,на фиг.17 — криптографический сопроцессор, ина фиг.18 — обобщенный предпочтительный вариант осуществления памяти компьютера, в которой хранятся команды, соответствующие предпочтительному варианту изобретения, и данные, а также механизм выборки, дешифрации и выполнения таких команд либо в вычислительной системе, в которой используются команды этой архитектуры, либо при эмуляции таких команд.Рассматриваемые в данном описании команды генерации дайджестов сообщений служат для вычисления сжатого представления сообщения или файла данных. Сначала рассматриваются команды «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» и «вычисление последнего дайджеста сообщения», после чего описана предпочтительная вычислительная система для выполнения таких команд. В качестве альтернативы рассмотрена также вторая предпочтительная вычислительная система, которая для выполнения таких команд эмулирует другую вычислительную систему.Команда «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» (KIMD)На фиг.1 представлена команда «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» (KIMD) в формате команд RRE.Команда «вычисление последнего дайджеста сообщения» (KLMD)На фиг.2 представлена команда «вычисление последнего дайджеста сообщения» (KLMD) в формате команд RRE.Выполняется функция, указываемая кодом функции в регистре 0 общего назначения.Разряды 16-23 команды и поле R1 игнорируются.Разряды 57-63 регистра 0 общего назначения содержат код функции. На фиг.3 и 4 показаны коды функций, присвоенные командам «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» и «вычисление последнего дайджеста сообщения», соответственно. Все другие коды функций свободны (не присвоены). Разряд 56 общего регистра должен быть нулевым, в противном случае определяется исключительная ситуация при нарушении заданных условий. Все остальные разряды регистра 0 общего назначения игнорируются. Регистр 1 общего назначения содержит логический адрес крайнего левого байта блока параметров, хранящегося в памяти. В режиме 24-разрядной адресации содержимым разрядов 40-63 регистра 1 общего назначения является адрес, а содержимое разрядов 0-39 игнорируется. В режиме 31-разрядной адресации содержимым разрядов 33-63 регистра 1 общего назначения является адрес, а содержимое разрядов 0-32 игнорируется. В режиме 64-разрядной адресации содержимым разрядов 0-63 регистра 1 общего назначения является адрес.На фиг.3 показаны коды функций команды «вычисление промежуточного дайджеста сообщения».На фиг.4 показаны коды функций команды «вычисление последнего дайджеста сообщения».Все другие коды функций свободны (не присвоены).Функция запроса является средством указания доступности других функций. Для функции запроса содержимое регистров R2 и R2+1 общего назначения игнорируется.Для всех остальных функций второй операнд обрабатывают в соответствии с тем, как это задано кодом функции с использованием начального значения цепочки в блоке параметров, и полученным результатом заменяют значение цепочки. Для команды «вычисление последнего дайджеста сообщения» при выполнении этой операции также используется длина сообщения в битах в блоке параметров. Операцию осуществляют до достижения местоположения конца второго операнда или обработки числа байтов, заданного центральным процессором (ЦП), в зависимости от того, что произойдет раньше. Результат указывают в коде условия.Поле R2 обозначает четно-нечетную пару регистров общего назначения и должно соответствовать регистру с четным номером, в противном случае определяется исключительная ситуация при нарушении заданных условий.Местоположение крайнего левого байта второго операнда задается содержимым регистра R2 общего назначения. Число байтов в местоположении второго операнда задается в регистре R2+1 общего назначения.При выполнении операции адрес в регистре R2 общего назначения увеличивается на число обработанных байтов из второго операнда, а его длина в регистре R2+1 общего назначения уменьшается на такое же число байтов. Формирование и обновление адреса и его длины зависит от режима адресации.В режиме 24-разрядной адресации содержимым разрядов 40-63 регистра R2 общего назначения является адрес второго операнда, а содержимое разрядов 0-39 игнорируется; разряды 40-63 обновленного адреса заменяют собой соответствующие разряды в регистре R2 общего назначения, переносы разряда 40 обновленного адреса игнорируются, а содержимое разрядов 32-39 регистра R2 общего назначения устанавливается на нуль. В режиме 31-разрядной адресации содержимым разрядов 33-63 регистра R_ общего назначения является адрес второго операнда, а содержимое разрядов 0-32 игнорируется; разряды 33-63 обновленного адреса заменяют собой соответствующие разряды в регистре R2 общего назначения, переносы разряда 33 обновленного адреса игнорируются, а содержимое разряда 32 регистра R2 общего назначения устанавливается на нуль. В режиме 64-разрядной адресации содержимым разрядов 0-63 регистра R2 общего назначения является адрес второго операнда; разряды 0-63 обновленных адресов заменяют собой содержимое регистра R_ общего назначения, а переносы разряда 0 игнорируются.В режимах как 24-разрядной, так и 31-разрядной адресации содержимым разрядов 32-63 регистра R2+1 общего назначения является 32-разрядное целое двоичное число без знака, которое задает число байтов во втором операнде, а обновленное значение заменяет собой содержимое разрядов 32-63 регистра R2+1 общего назначения. В режиме 64-разрядной адресации содержимое разрядов 0-63 регистра R2+1 общего назначения образует 64-разрядное целое двоичное число без знака, которое задает число байтов во втором операнде, и обновленное значение заменяет собой содержимое регистра R2+1 общего назначения.В режимах 24-разрядной и 31-разрядной адресации содержимое разрядов 0-31 регистров R2 и R2+1 общего назначения всегда остается неизменным.На фиг.5 показано содержимое описанных выше регистров общего назначения. В режиме адресации с использованием регистров доступа (AR) регистры доступа 1 и R2 задают адресные пространства, содержащие блок параметров и второй операнд, соответственно.Получаемый результат аналогичен результату обработки, начинаемой с левого конца второго операнда и продолжаемой вправо блок за блоком. Операция завершается, когда обработаны все исходные байты во втором операнде (что именуется нормальным завершением) или когда обработано заданное ЦП число блоков, которое меньше длины второго операнда (что именуется частичным завершением). Заданное ЦП число блоков зависит от модели и может быть различным при каждом выполнении команды. Как правило, заданное ЦП число блоков не равно нулю. В некоторых нештатных ситуациях такое число может равняться нулю, и может быть задан код условия 3 без продвижения вперед (зацикливание). Вместе с тем, ЦП обеспечивает защиту от бесконечного повторения в таком случае зацикливания.Если поле значения цепочки перекрывает любую часть второго операнда, результат, полученный в поле значения цепочки, является непредсказуемым.Для команды «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» нормальное завершение происходит в том случае, когда обработано то число байтов во втором операнде, которое задано в регистре R2+1 общего назначения. Для команды «вычисление последнего дайджеста сообщения» после того, как обработаны все байты во втором операнде, заданные в регистре R2+1 общего назначения, выполняется операция дополнения, после чего происходит нормальное завершение.Если операция закончилась ввиду нормального завершения, устанавливается код условия 0, а полученное значение в регистре R2+1 равно нулю. Если операция закончилась ввиду частичного завершения, устанавливается код условия 3, и полученное значение в регистре R2+1 не равно нулю.Когда длина второго операнда изначально равна нулю, доступ ко второму операнду не осуществляется, регистры R2 и R2+1 общего назначения не меняются, и устанавливается код условия 0. Для команды «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» доступ к блоку параметров не происходит. Вместе с тем, для команды «вычисление последнего дайджеста сообщения» осуществляют операцию дополнения пустого блока (L=0), а полученный результат сохраняют в блоке параметров.С точки зрения других ЦП и канальных программ ссылки на блок параметров и хранимые в памяти операнды могут являться ссылками с множественным доступом, доступ к таким ячейкам в памяти необязательно должен осуществляться одновременно с доступом к блоку параметров, а последовательность таких доступов или ссылок не определена.О возникновении исключительных ситуаций по доступу (исключениях из доступа) может сообщаться в отношении более крупной части второго операнда, чем часть, обрабатываемая за одну операцию выполнения команды; вместе с тем, исключения из доступа не распознаются в отношении местоположений за пределами длины второго операнда, а также местоположений, на расстоянии более 4 Кбайт от текущего обрабатываемого местоположения.Символы, используемые при описании функцийПри дальнейшем описании функций «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» и «вычисление последнего дайджеста сообщения» используются символы, приведенные на фиг.6. Более подробно алгоритм безопасного хэширования описан в публикации «Secure Hash Standard» федеральных стандартов США на обработку информации, выпуск 180-1, Национальный институт стандартов и техники (NIST), Вашингтон, 17 апреля 1995 г.KIMD-запрос (код KIMD-функции 0)Местоположения операндов и адреса, используемые данной командой, соответствуют показанным на фиг.5.На фиг.7 показан формат блока параметров KIMD-запроса.В блоке параметров хранится 128-разрядное слово состояния. Разряды 0-127 данного поля соответствуют кодам функций соответственно 0-127 команды «вычисление промежуточного дайджеста сообщения». Если разряд равен единице, соответствующая функция установлена; в противном случае функция не установлена.По завершении выполнения функции KIMD-запроса устанавливается код условия 0; код условия 3 к данной функции неприменим.KIMD-SHA-1 (код KIMD-функции 1)Местоположения операндов и адреса, используемые данной командой, соответствуют показанным на фиг.5.На фиг.8 показан формат блока параметров, используемого для функции KIMD-SHA-1.Для 64-байтных блоков сообщения в операнде 2 генерируют 20-байтный промежуточный дайджест (профиль) сообщения (или хэш-код), используя блочный алгоритм SHA-1 генерации дайджестов с 20-байтным значением цепочки в блоке параметров. Сгенерированный промежуточный дайджест сообщения, который также называют выходным значением цепочки (OCV — от англ. «Output Chaining Value»), сохраняют в поле значения цепочки блока параметров. Операция KIMD-SHA-1 показана на фиг.9.KLMD-запрос (код KLMD-функции 0)Местоположения операндов и адреса, используемые данной командой, соответствуют показанным на фиг.5.На фиг.10 показан формат блока параметров, используемого для функции KLMD-запроса.В блоке параметров хранится 128-разрядное слово состояния. Разряды 0-127 данного поля соответствуют кодам функций 0-127, соответственно, команды «вычисление последнего дайджеста сообщения». При наличии единичного разряда устанавливается соответствующая функция; в противном случае функция не устанавливается.По завершении выполнения функции KLMD-запроса применяется код условия 0; код условия 3 неприменим к данной функции.KLMD-SHA-1 (код KLMD-функции 1)Местоположения операндов и адреса, используемые данной командой, соответствуют показанным на фиг.5.На фиг.11 показан формат блока параметров, используемого для функции KLMD-SHA-1.В операнде 2 генерируют дайджест сообщения (М), используя алгоритм SHA-1 генерации дайджестов (хэширования) со значением цепочки и информации о длине сообщения в битах, хранящихся в блоке параметров.Если длина сообщения в операнде 2 больше или равна 64 байт, для каждого 64-байтного блока сообщений генерируют промежуточный дайджест сообщения, используя блочный алгоритм SHA-1 генерации дайджестов с 20-байтным значением цепочки в блоке параметров, а сгенерированный промежуточный дайджест сообщения, который также называют выходным значением цепочки (OCV), сохраняют в поле значения цепочки блока параметров. Эту операцию, которая показана на фиг.12, повторно осуществляют до тех пор, пока остающееся сообщение не станет меньше 64 байтов. Если длина сообщения или остающегося сообщения составляет ноль байтов, выполняют операцию, показанную на фиг.13.Если длина сообщения или остающегося сообщения составляет от одного байта до 55 байтов включительно, выполняют операцию, показанную на фиг.14; если длина составляет от 56 до 63 байтов включительно, выполняют операцию, показанную на фиг.15. Дайджест сообщения, который также называют выходным значением цепочки (OCV), сохраняют в поле значения цепочки блока параметров.Дополнительные обозначения, используемые в функциях KLMDПри описании функции вычисления последнего дайджеста сообщения используют следующие дополнительные обозначения:L длина в байтах операнда 2 в памятиР n-число байтов-заполнителей; крайний левый байт имеет шестнадцатиричное значение 80, все остальные байты имеет шестнадцатиричное значение 00Z<56> 56 нулевых байтов-заполнителейMb1 8-байтное значение, задающее длину в битах всего сообщенияq<64> состоящий из 56 нулевых байтов блок-заполнитель, за которым следует 8-байтное значение Mb1.Особые условия для KIMD и KLMDПри наличии любого из нижеперечисленных условий определяется исключительная ситуация при нарушении заданных условий и не предпринимаются какие-либо действия:1. Разряд 56 регистра 0 общего назначения не равен нулю.2. Разряды 57-63 регистра 0 общего назначения указывают код неприсвоенной или неустановленной функции.3. Поле R2 обозначает регистр с нечетным номером или регистр 0 общего назначения.4. Для функций «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» длина второго операнда не является кратной размеру блока данных указанной функции (для определения размера блоков данных для функций «вычисление промежуточного дайджеста сообщения», см. фиг.3). Эта исключительная ситуация при нарушении заданных условий не относится ни к функции запроса, ни к функциям «вычисление последнего дайджеста сообщения».Получаемый код условия:0 нормальное завершение1 —2 —3 частичное завершениеПрограммные исключительные ситуации:по доступу (выборка, операнд 2 и длина сообщения в битах; выборка и сохранение, значение цепочки);при выполнении операции (если не установлена вспомогательная программа засекречивания сообщений);при нарушении заданных условий.Примечания по программированию:1. Разряд 56 регистра 0 общего назначения зарезервирован для будущего расширения и должен быть установлен на нуль.2. Если задан код условия 3, адрес и длину второго операнда в регистрах R2 и R2+1 общего назначения, соответственно, и значение цепочки в блоке параметров обычно обновляют таким образом, что программа может легко вернуться к команде и продолжить выполнение операции.В нештатных ситуациях ЦП защищает от бесконечного повторения операций в случаях зацикливания. Таким образом, когда бы ни был задан код условия 3, программа может успешно вернуться к команде без зацикливания.3. Если длина второго операнда изначально не равна нулю и задан код условия 0, обновление регистров происходит таким же образом, как и при коде условия 3; значение цепочки в данном случае таково, что обработка дополнительных операндов может быть осуществлена таким же образом, как если бы они были частью той же цепочки.4. Команды «вычисление промежуточного дайджеста сообщения» и «вычисление последнего дайджеста сообщения» рассчитаны на их применение интерфейсом прикладного программирования (ИПП) системной службы защиты. Такие ИПП обеспечивают программы средствами вычисления дайджестов для сообщений практически неограниченных размеров, включая сообщения, размер которых слишком велик для того, чтобы их можно было сохранить сразу. Для этого программа может направлять сообщение в ИПП частями. Следующие далее пояснения к программированию изложены языком таких ИПП.5. Перед обработкой первой части сообщения программа должна задать начальные значения для поля значений цепочки. Для алгоритма SHA-1 начальные значения цепочки перечислены ниже:Н0=х’6745 2301’H1=x’EFCD AB89’Н2=х’98ВА DCFE’Н3=х’1032 5476’H4=x’C3D2 E1F0’6. При обработке любых частей сообщения, кроме последней, программа должна обрабатывать части сообщения, кратные 512 битам (64 байтам), и использовать команду «вычисление промежуточного дайджеста сообщения».7. При обработке последней части сообщения программа должна вычислить длину исходного сообщения в битах, поместить это 64-битное значение в поле длины сообщения в битах блока параметров и использовать команду «вычисление последнего дайджеста сообщения».8. Для команды «вычисление последнего дайджеста сообщения» не требуется, чтобы второй операнд был кратен размеру блока. В первую очередь происходит обработка полных блоков, и перед обработкой всех блоков может быть задан код условия 3. Далее, после обработки всех полных блоков осуществляют операцию дополнения, в том числе остающейся части второго операнда. Для этого может потребоваться один или несколько циклов итерации блочного алгоритма SHA-1 генерации дайджестов.9. Команда «вычисление последнего дайджеста сообщения» обеспечивает дополнения сообщений в соответствии с требованиями алгоритма SHA-1 для получения сообщений, длина которых кратна восьми битам. Если алгоритм SHA-1 нужно применить к последовательности битов, не кратной восьми битам, программа должна осуществить дополнения до нужного размера и использовать команду «вычисление промежуточного дайджеста сообщения».Криптографический сопроцессорВ предпочтительном варианте осуществления изобретения предусматривается использование криптографического сопроцессора (сопроцессор криптографической поддержки), который может использоваться в сочетании с описанными выше командами, а также для выполнения шифрованных сообщений и как вспомогательное средство для решения разнообразных задач сцепления сообщений, которые могут использоваться при сцеплении и криптографическом применении в сочетании с соответствующими командами.На фиг.17 показан криптографический сопроцессор, который непосредственно присоединен к тракту данных, общему для всех внутренних исполнительных устройств на универсальном микропроцессоре, который имеет несколько операционных конвейеров. Внутренняя шина 1 микропроцессора, которая является общей для всех остальных исполнительных устройств, соединена с криптографическим блоком 2 управления, который отслеживает на шине команды процессора, которые он должен выполнять.Криптографический блок управления служит криптографическим сопроцессором, который непосредственно связан с трактом данных, общим для всех внутренних исполнительных устройств центрального процессора на универсальном микропроцессоре, обеспечивающих доступные аппаратные средства (E0…En) или из их сочетания в предпочтительном варианте с операционными конвейерами). При появлении в регистре 3 команд криптографической команды блок 2 управления вызывает из доступных аппаратных средств соответствующий алгоритм. Данные операнда через входной регистр 4, действующий по принципу обслуживания в порядке поступления (FIFO-регистр), поступают по той же внутренней шине микропроцессора. По завершении операции в регистре 6 состояния ставится флаг, а результаты становятся доступными для чтения с выходного FIFO-регистра 5.В проиллюстрированном предпочтительном варианте осуществления изобретение рассчитано на возможность наращивания для включения стольких аппаратурных машин, сколько требуется конкретной реализацией в зависимости от задач, которые ставятся перед системой. Пути передачи данных в направлении входного и выходного регистров 7 являются общими для всех машин.В предпочтительном варианте осуществления изобретения криптографические функции реализованы в аппаратном исполнительном устройстве на ЦП, чем достигается меньшее время ожидания (задержка) при вызове и выполнении операций шифрования и повышается эффективность.За счет сокращения времени ожидания значительно расширяются возможности универсальных процессоров в системах, где часто выполняется много операций шифрования, в особенности, если при этом речь идет лишь о небольших объемах данных. Это делает возможной реализацию, способную существенно ускорить процессы, связанные с осуществлением защищенных онлайновых транзакций. Наиболее распространенные способы обеспечения безопасности онлайновых транзакций предусматривают применение набора из трех алгоритмов. Первый алгоритм используется один раз за сеанс и может быть реализован аппаратно или программно, а остальные алгоритмы вызываются при каждой транзакции во время сеанса, при этом настоящее изобретение исключает затраты времени, связанные и с задержкой при вызове внешних аппаратных средств, и с выполнением алгоритма программными средствами.На фиг.18 концептуально показана реализация предпочтительного варианта осуществления изобретения на примере мэйнфрейма с описанным выше микропроцессором, который, как доказано экспериментальным путем в компании IBM, может эффективно использоваться в массовой реализации формата команд предложенной архитектуры для компьютеров с функциональностью длинного смещения, который используют программисты, в наши дни обычно программисты, работающие на языке «Си». Такие форматы команд, которые хранятся в запоминающем устройстве, может реализовать «родной» для них сервер IBM z-архитектуры или же, как возможный вариант, вычислительные машины на базе других архитектур. Их могут эмулировать существующие и будущие серверы IBM класса мэйнфрейм и другие машины IBM (например, серверы серии р и серверы серии х). Их могут выполнять использующие оперативную систему Linux разнообразные компьютеры на базе аппаратных средств IBM, Intel, AMD, Sun Microsystems и других компаний. Помимо выполнения таким аппаратным обеспечением с z-архитектурой, Linux также может применяться в машинах, использующих эмуляцию на базе Hercules, UMX, FXI или Platform Solutions, в которых режим выполнения в целом представляет собой режим эмуляции. В режиме эмуляции осуществляют дешифрацию конкретной эмулируемой команды и формируют стандартную подпрограмму для реализации отдельной команды в виде стандартной подпрограммы или драйвера на языке С или создают драйвер для определенного аппаратного обеспечения иным способом, доступным для специалистов в данной области техники, ознакомившихся с описанием предпочтительного варианта осуществления. Различные способы осуществления на целевом компьютере эмуляции формата команд, архитектура которых разработана для исполнения на другом компьютере, а также серийно выпускаемые средства программного обеспечения, используемые в этих целях, описаны в ряде патентов, раскрывающих программные и аппаратные средства эмуляции, включая, без ограничения, патенты US 5551013, US 6009261, US 5574873, US 6308255, US 6463532 и US 5790825.В данном предпочтительном варианте осуществления изобретения форматы для несуперскалярной команды, предшествующие формату с длинным смещением, образуют адрес хранения операнда путем суммирования базового регистра и 12-разрядного смещения без знака либо базового регистра, индексного регистра и 12-разрядного смещения без знака, а новые форматы команды с длинным смещением образуют адрес хранения операнда путем суммирования базового регистра и 20-разрядного смещения со знаком либо базового регистра, индексного регистра и 20-разрядного смещения со знаком.Как показано на фиг.18, такие команды выполняются аппаратно процессором или путем эмуляции такого набора команд программным обеспечением, установленным на компьютере с другим собственным, или «родным», набором команд.На фиг.18 позицией 501 обозначена память (запоминающее устройство) компьютера, в котором хранятся команды и данные. В таком компьютере изначально хранятся описанные в настоящем изобретении команды с длинным смещением. Позицией 502 обозначен механизм выборки команд из памяти компьютера, который также может предусматривать помещение выбранных команд в местное буферное запоминающее устройство. Затем команды в исходном виде поступают в дешифратор 503 команд, который определяет тип выбранной команды. Позицией 504 обозначен механизм выполнения команд. Он может предусматривать загрузку данных в регистр из памяти 501, сохранение данных из регистра в памяти или выполнение какой-либо арифметической или логической операции. Тип такой выполняемой операции предварительно определен дешифратором команд. В данном случае выполняются описанные в настоящем изобретении команды с длинным смещением. Если команды с длинным смещением выполняются в «родной» вычислительной системе, процесс завершается, как это описано выше. Если же набор команд со структурой, содержащей команды с длинным смещением, эмулирует другой компьютер, описанный процесс будет реализован в хост-компьютере 505 программно. В этом случае упомянутые выше механизмы, как правило, будут реализованы в виде одной или нескольких стандартных системных подпрограмм в рамках эмулирующего программного обеспечения. В обоих случаях происходит вызов, дешифрация (декодирование) и выполнение команды.В частности, команды этой архитектуры можно использовать с компьютерной архитектурой, в которой применяются существующие форматы команд с 12-разрядным смещением без знака, используемым для формирования адреса хранения операнда, а также с архитектурой, в которой применяются дополнительные форматы команд, обеспечивающие дополнительные разряды смещения, предпочтительно на 20 разрядов, представляющего собой увеличенное смещение со знаком, используемое для формирования адреса хранения операнда. Команды такой архитектуры представляют собой компьютерное программное обеспечение, которое хранится в запоминающем устройстве компьютера и служит для генерации кода, исходящего из процессора, в котором используется компьютерное программное обеспечение, и содержит код команды, используемый компилятором или эмулятором/интерпретатором, хранящимся в запоминающем устройстве 501 компьютера, при этом первая часть кода команды содержит код операции, задающий операцию, которую нужно выполнить, а вторая часть назначает операнды для участия в ее выполнении. При использовании команд с длинным смещением становится возможным напрямую обращаться к дополнительным адресам.Как показано на фиг.18, такие команды выполняются аппаратно процессором или — путем эмуляции указанного набора команд — программным обеспечением, работающим на компьютере с другим собственным набором команд.В соответствии с компьютерной архитектурой, используемой в предпочтительном варианте изобретения, поле смещения состоит из двух частей, при этом наименьшая значимая часть состоит из 12 разрядов и обозначается DL, DL1 — для операнда 1 или DL2 — для операнда 2, а наибольшая значимая часть состоит из 8 разрядов и обозначается DH, DH1 — для операнда 1 или DH2 — для операнда 2.Кроме того, в предпочтительной компьютерной архитектуре формат команды таков, что коду операции соответствуют разряды с 0 по 7 и с 40 по 47, целевому регистру, называемому R1, соответствуют разряды с 8 по 11, индексному регистру, называемому Х2, соответствуют разряды с 12 по 15, базовому регистру, называемому В2, соответствуют разряды с 16 по 19, первой части состоящего из двух частей смещения, которая называется DL2, соответствуют разряды с 20 по 31, а второй части, которая называется DH2, соответствуют разряды с 32 по 39.Эта компьютерная архитектура имеет такой формат команды, что коду операции соответствуют разряды с 0 по 7 и с 40 по 47, целевому регистру, называемому R1, соответствуют разряды с 8 по 11, исходному регистру, называемому R3, соответствуют разряды с 12 по 15, базовому регистру, называемому В2, соответствуют разряды с 16 по 19, первой части состоящего из двух частей смещения, которая называется DL2, соответствуют разряды с 20 по 31, а второй части, которая называется DH2, соответствуют разряды с 32 по 39.Кроме того, предложенные для архитектуры компьютера команды с длинным смещением имеют такой формат, что коду операции соответствуют разряды с 0 по 7 и с 40 по 47, целевому регистру, называемому R1, соответствуют разряды с 8 по 11, значению маски, называемому МЗ, соответствуют разряды с 12 по 15, базовому регистру, называемому В2, соответствуют разряды с 16 по 19, первой части состоящего из двух частей смещения, которая называется DL2, соответствуют разряды с 20 по 31, а второй части, которая называется DH2, соответствуют разряды с 32 по 39.Как показано выше, предпочтительная архитектура компьютера с длинным смещением имеет такой формат команды, что коду операции соответствуют разряды с 0 по 7 и с 40 по 47, непосредственному значению, называемому 12, соответствуют разряды с 8 по 15, базовому регистру, называемому В2, соответствуют разряды с 16 по 19, первой части состоящего из двух частей смещения, которая называется DL1, соответствуют разряды с 20 по 31, а второй части, которая называется DH1, соответствуют разряды с 32 по 39.Предложенная в изобретении архитектура компьютера с длинным смещением отличается эффективностью при работе с новыми создаваемыми командами, в которых применен только формат команды с новым 20-разрядным смещением без знака.В особом варианте осуществления предложенной в изобретении архитектуры компьютера используются существующие команды, форматы которых имеют только 12-разрядное смещение без знака и которые в новых форматах определены как имеющие существующее 12-разрядное значение смещения без знака, если 8 старших разрядов в поле смещения DH являются нулевыми разрядами, или как имеющие 20-разрядное смещение со знаком, если 8 старших разрядов в поле смещения DH не являются нулевыми разрядами.Еще одной формой осуществления изобретения является устройство для генерации дайджестов содержимого памяти вычислительной среды, содержащее средства задания посредством команды единицы памяти, для которой требуется сгенерировать дайджест, и средства генерации дайджеста данных, хранящихся в этой единице памяти.

Способ и устройство для формирования

Изобретение относится к области связи. Техническим результатом является повышение качества передачи сигнала за счет ослабления энергии шума. Раскрываются способ и устройство для формирования комфортных шумов, чтобы улучшить восприятие пользователем. Способ включает в себя: вычисление соответствующего параметра затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если принятый кадр данных является кадром шума; и ослабление энергии шума на основе параметра затухания энергии, чтобы получить сигнал комфортного шума. Также предоставляется устройство для формирования комфортного шума. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 1 табл., 5 ил.

1. Способ формирования шумов, содержащий этапы, на которых:вычисляют соответствующий параметр затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если принятый кадр данных является кадром шума;причем этап вычисления содержит, по меньшей мере, один из следующих этапов:первый этап вычисления для получения параметра частоты переключения и параметра затягивания; и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания, причем параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания и обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения и заранее установленной максимальной длины затягивания;второй этап вычисления для вычисления параметра среднего интервала между кадром шума и предшествующим кадром шума, принятым ранее упомянутого кадра шума; и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра среднего интервала и заранее установленного коэффициента затухания, причем параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала; итретий этап вычисления для получения параметра частоты переключения и параметра затягивания; вычисления параметра среднего интервала между кадром шума и предшествующим кадром шума, принятым ранее упомянутого кадра шума; и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, параметра среднего интервала, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания, причем параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания и обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения, заранее установленной максимальной длины затягивания и параметра среднего интервала; и ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии.

2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых:определяют, отличается ли тип принятого в настоящее время кадра данных от типа принятого предшествующего кадра данных; иподсчитывают параметр частоты переключения, если тип принятого в настоящее время кадра данных отличается от типа принятого предшествующего кадра данных.

3. Способ по п.2, дополнительно содержащий этапы, на которых:устанавливают заранее установленную максимальную длину затягивания в параметр затягивания, если кадр данных является кадром речевого сигнала; ипостепенно уменьшают параметр затягивания до достижения заранее установленного значения, если кадр данных является кадром шума.

4. Способ по п.1, в котором перед этапом, на котором вычисляют параметр затухания энергии на основе параметра среднего интервала и заранее установленного коэффициента затухания, способ дополнительно содержит этапы, на которых:определяют, превышает ли параметр среднего интервала заранее установленный порог затухания; изапускают вычисление параметра затухания энергии на основе параметра среднего интервала и заранее установленного коэффициента затухания, если параметр среднего интервала больше заранее установленного порога затухания.

5. Способ по любому из пп.1-4, в котором этап, на котором ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии, содержит этапы, на которых:получают параметр энергии узкополосного основного слоя;умножают параметр энергии узкополосного основного слоя на параметр затухания энергии для получения параметра ослабленной энергии узкополосного основного слоя; ивычисляют ослабленную узкополосную составляющую сигнала на основе параметра ослабленной энергии узкополосного основного слоя.

6. Способ по любому из пп.1-4, в котором этап, на котором ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии, содержит этапы, на которых:получают параметр огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметр огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя;умножают параметр огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметр огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя соответственно на параметр затухания энергии, чтобы получить параметр ослабленной огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметр ослабленной огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; ивычисляют ослабленную верхнеполосную составляющую сигнала на основе параметра ослабленной огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра ослабленной огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя.

7. Способ по любому из пп.1-4, в котором этап, на котором ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии, содержит этапы, на которых:получают параметр энергии узкополосного основного слоя, параметр спектра узкополосного основного слоя, параметр огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметр огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя;вычисляют узкополосную составляющую сигнала на основе параметра энергии узкополосного основного слоя и параметра спектра узкополосного основного слоя;вычисляют верхнеполосную составляющую сигнала на основе параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя;объединяют узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала для получения широкополосной составляющей сигнала; иослабляют широкополосную составляющую сигнала на основе параметра затухания энергии.

8. Способ по любому из пп.1-4, в котором этап, на котором ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии, содержит этапы, на которых:получают параметр энергии узкополосного основного слоя, параметр спектра узкополосного основного слоя, параметр огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметр огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя;вычисляют узкополосную составляющую сигнала на основе параметра энергии узкополосного основного слоя и параметра спектра узкополосного основного слоя;вычисляют верхнеполосную составляющую сигнала на основе параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя;ослабляют узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала соответственно на основе параметра затухания энергии для получения ослабленной узкополосной составляющей сигнала и ослабленной верхнеполосной составляющей сигнала; иобъединяют ослабленную узкополосную составляющую сигнала и ослабленную верхнеполосную составляющую сигнала для получения ослабленной широкополосной составляющей сигнала.

9. Способ по п.1, в котором после этапа, на котором вычисляют соответствующий параметр затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, способ дополнительно содержит этап, на котором декодирующей стороне передают кадр данных, содержащий параметр затухания энергии;при этом этап, на котором ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии, содержит этап, на котором ослабляют энергию шума с помощью декодирующей стороны на основе параметра затухания энергии в принятом кадре данных.

10. Способ по п.1, в котором после этапа, на котором ослабляют энергию шума на основе параметра затухания энергии, способ дополнительно содержит этапы, на которых:передают декодирующей стороне кадр данных с ослабленной энергией шума; иформируют сигнал комфортного шума с помощью декодирующей стороны на основе кадра данных.

11. Устройство для формирования шумов, содержащее:модуль вычисления параметра затухания энергии, сконфигурированный для вычисления соответствующего параметра затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если принятый кадр данных является кадром шума; имодуль ослабления энергии, сконфигурированный для ослабления энергии шума на основе параметра затухания энергии;причем модуль вычисления параметра затухания энергии содержит модуль выполнения вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения и/или параметра среднего интервала;модуль выполнения вычисления содержит, по меньшей мере, один из следующих модулей:первый модуль вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания; причем параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания и обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения и заранее установленной максимальной длины затягивания;второй модуль вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра среднего интервала между текущим кадром шума и предшествующим кадром шума, принятым ранее текущего кадра шума, и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра среднего интервала и заранее установленного коэффициента затухания; причем параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала; итретий модуль вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра среднего интервала между текущим кадром шума и предшествующим кадром шума, принятым ранее текущего кадра шума, и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, параметра среднего интервала, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания; причем параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания и обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения, заранее установленной максимальной длины затягивания и параметра среднего интервала.

12. Устройство для формирования шумов по п.11, дополнительно содержащее:модуль декодирования, сконфигурированный для декодирования принятого кодового потока, чтобы получить информацию о типе текущего кадра данных;модуль проверки типа, сконфигурированный для определения, указывает ли информация о типе, что кадр данных является кадром шума.

13. Устройство для формирования шумов по п.11, в котором модуль вычисления параметра затухания энергии дополнительно содержит:модуль записи частоты переключения, сконфигурированный для определения, отличается ли тип принятого в настоящее время кадра данных от типа принятого предшествующего кадра данных, и подсчета параметра частоты переключения, если тип принятого в настоящее время кадра данных отличается от типа принятого предшествующего кадра данных; имодуль счетчика затягивания, сконфигурированный для установки заранее установленной максимальной длины затягивания в параметр затягивания, если информация о типе указывает, что кадр данных является кадром речевого сигнала, и постепенного уменьшения параметра затягивания до достижения заранее установленного значения, если информация о типе указывает, что кадр данных является кадром шума.

14. Устройство для формирования шумов по п.12 или 13, в котором модуль вычисления параметра затухания энергии дополнительно содержит:модуль записи интервала кадров шума, сконфигурированный для записи параметра среднего интервала между текущим кадром шума и предшествующим кадром шума, принятым ранее текущего кадра шума, на основе информации о типе кадра данных, полученного модулем декодирования.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИВ современных системах передачи данных технология кодирования речевого сигнала может сжимать ширину полосы пропускания речевых сигналов и увеличивать пропускную способность систем связи. Только около 40% содержимого в речевой связи включает в себя речевой сигнал, а оставшаяся часть содержимого, которая передается, является паузами или фоновыми шумами. Чтобы дополнительно сэкономить ширину полосы пропускания, предоставляются технологии Системы прерывистой передачи (DXT)/Генерации комфортного шума (CNG).В предшествующем уровне техники одной стратегией DXT является передача кадра Дескриптора вставки тишины (SID) каждые несколько кадров с фиксированным интервалом. Алгоритм CNG, используемый в стратегии DXT, использует параметры (включающие параметр энергии и параметр спектра), декодированные из двух принятых последовательных кадров SID, чтобы выполнить линейную интерполяцию для того, чтобы оценить параметры, необходимые для синтезирования комфортных шумов.После восстановления параметра энергии и параметра спектра параметр спектра используется для вычисления синтезирующего фильтра, а параметр энергии используется в качестве энергии сигнала возбуждения. После того, как вычисляется сигнал возбуждения, синтезирующий фильтр выполняет фильтрацию и выводит восстановленные комфортные шумы.В вышеприведенном решении, когда параметр энергии измеряется на кодирующей стороне, добавляется затухание в 3 дБ, чтобы энергия комфортного шума, восстановленного в соответствии с алгоритмом CNG на декодирующей стороне, была ниже фактического значения. В периоде фонового шума, даже если энергия фактического фонового шума относительно высока, сформированный комфортный шум может обеспечивать относительно лучшее субъективное ощущение для слушателей.Однако затухание энергии в 3 дБ добавляется на постоянной основе, то есть одинаковое затухание применяется ко всем фоновым шумам в периоде шума. Таким образом, когда период речи переключается на период шума (или период шума переключается на период речи), энергия фоновых шумов в кадре речевого сигнала является высокой, тогда как энергия восстановленного комфортного шума в периоде шума является низкой. Прерывистость энергии может четко распознаваться слушателями, что также влияет на субъективное ощущение слушателей, созданное восстановленным комфортным шумом.СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯВарианты осуществления настоящего изобретения предоставляют способ и устройство для формирования шумов, чтобы улучшить восприятие пользователем.Способ для формирования шумов в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения включает в себя: вычисление соответствующего параметра затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если принятый кадр данных является кадром шума; и ослабление энергии шума на основе параметра затухания энергии.Устройство для формирования шумов в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения включает в себя:модуль вычисления параметра затухания энергии, сконфигурированный для вычисления соответствующего параметра затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если принятый кадр данных является кадром шума; имодуль ослабления энергии, сконфигурированный для ослабления энергии шума на основе параметра затухания энергии.Из вышеприведенных технических решений видно, что варианты осуществления настоящего изобретения обладают следующими преимуществами.В вариантах осуществления настоящего изобретения, когда принятый кадр данных является кадром шума, соответствующий параметр затухания энергии вычисляется на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, и узкополосная и/или верхнеполосная энергия шума ослабляется на основе параметра затухания энергии. Поэтому варианты осуществления настоящего изобретения могли бы вычислять соответствующий параметр затухания энергии на основе соотношения между текущим кадром шума и предшествующим кадром данных и ослаблять энергию шума на основе параметра затухания энергии. Поэтому этот способ затухания энергии является самоприспосабливающимся и может настраиваться в соответствии с состоянием кадра данных. Таким образом, комфортный шум, полученный с помощью этого способа затухания энергии, является относительно ровным, что способствует улучшению восприятия пользователем.КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙФиг.1 — схематическое представление системы речевого кодека, использующей технологию DTX/CNG, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;Фиг.2 — блок-схема алгоритма способа для формирования шумов в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;Фиг.3 — блок-схема алгоритма для формирования узкополосных шумов в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;Фиг.4 — блок-схема алгоритма для формирования верхнеполосных шумов в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения; иФиг.5 — схематическое представление устройства для формирования шумов в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕВарианты осуществления настоящего изобретения предоставляют способ и устройство для формирования шумов, чтобы улучшить восприятие пользователем.В вариантах осуществления настоящего изобретения, когда принятый кадр данных является кадром шума, соответствующий параметр затухания энергии вычисляется на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, и узкополосная и/или верхнеполосная энергия шума ослабляется на основе параметра затухания энергии. Поэтому варианты осуществления настоящего изобретения дают возможность вычисления соответствующего параметра затухания энергии на основе соотношения между текущим кадром шума и предшествующим кадром данных и ослабления энергии шума на основе параметра затухания энергии. Поэтому этот способ затухания энергии является самоприспосабливающимся и может настраиваться в соответствии с состоянием кадра данных. Таким образом, комфортный шум, полученный с помощью этого способа затухания энергии, является относительно ровным, что способствует улучшению восприятия пользователем.Варианты осуществления настоящего изобретения также применяют технологию DTX, чтобы кодер мог кодировать сигнал фонового шума с использованием алгоритма кодирования и скорости кодирования, отличных от таковых для речевого сигнала, и соответственно средняя скорость кодирования уменьшается. Вкратце, в отличие от случая с кадром речевого сигнала, в технологии DTX/CNG, когда кодирующая сторона кодирует сегмент фонового шума, не нужно кодировать на полной скорости и не нужно передавать информацию кодирования о каждом кадре. Вместо этого каждые несколько кадров необходимо передавать только параметры кодирования (например, кадр SID), которых меньше, чем параметров кодирования кадра речевого сигнала. На декодирующей стороне весь сегмент фонового шума (то есть комфортный шум) восстанавливается на основе принятых параметров прерывистого кадра фонового шума. Относительно нормального кадра кодирования речевого сигнала кадр кодирования шума, который кодирует шум и отправляется декодеру, обычно называется кадром SID. Кадр SID обычно содержит только параметр спектра и параметр приращения энергии сигнала без каких-либо параметров, ассоциированных с постоянной кодовой книгой и самоприспосабливающейся кодовой книгой, чтобы уменьшить среднюю скорость кодирования.Характерный прикладной сценарий в вариантах осуществления настоящего изобретения показан на фиг.1. На фиг.1, после того как вводится речевой сигнал, речевой сигнал последовательно обрабатывается Детектором активности речи (VAD) и DTX. Затем кадр речевого сигнала непрерывно кодируется на полной скорости кодером речевого сигнала, а кадр шума прерывисто кодируется на неполной скорости кодером шума. Затем кодированный кадр речевого сигнала и кодированный кадр шума передаются декодирующей стороне по каналу. Декодирующая сторона выполняет декодирование параметров, выполняет декодирование речевого сигнала на основе кадра речевого сигнала и формирует комфортный шум на основе кадра шума. Затем декодирующая сторона выводит результат декодирования речевого сигнала и комфортный шум.Ссылаясь на фиг.2, способ для формирования шумов в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения включает в себя следующие этапы.Этап 201: Принятый кодовый поток декодируется для получения информации о типе текущего кадра данных.Декодер декодирует принятый кодовый поток для получения параметров и информации о типе текущего кадра данных. Информация о типе используется для распознавания текущего кадра данных как кадра речевого сигнала или кадра шума. Декодер на основе информации о типе может определить, является ли текущий кадр данных кадром речевого сигнала или кадром шума.Этап 202: Определяется, указывает ли информация о типе, что кадр данных является кадром шума. Если кадр данных является кадром шума, то процесс переходит к этапу 204. Если кадр данных не является кадром шума, то процесс переходит к этапу 203.В этом варианте осуществления декодер на основе полученной информации о типе может определить, является ли текущий кадр данных кадром шума или кадром речевого сигнала. Если кадр данных является кадром речевого сигнала, то процесс переходит к этапу 203. Если кадр данных является кадром шума, то процесс переходит к этапу 204.Этап 203: Выполняются другие процедуры, и процесс возвращается к этапу 201.Если декодер из информации о типе распознает, что текущий кадр данных является кадром речевого сигнала, то декодер выполняет соответствующий процесс. Характерный процесс может включать в себя обновление параметра формирования шума, которое отличается от нижеследующих других вариантов осуществления. Процесс обновления будет подробно описываться в следующих вариантах осуществления.После того, как обновляется параметр формирования шума, процесс возвращается к этапу 201 для продолжения декодирования кодового потока.Этап 204: Соответствующий параметр затухания энергии вычисляется на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума.Если декодер из информации о типе распознает, что текущий кадр данных является кадром шума, то декодер вычисляет соответствующий параметр затухания энергии на основе ранее принятого кадра данных и текущего кадра шума. Есть три способа для вычисления, которые будут подробно описываться в следующих вариантах осуществления.Характерная структура кадра шума показана в следующей таблице 1.

Таблица 1

Описание параметра

Выделение разрядов

Иерархическая структура

Индекс квантователя параметра LSF

1

Узкополосный основной слой

Вектор квантования LSF первого этапа

5

Вектор квантования LSF второго этапа

4

Квантованное значение параметра энергии

5

Огибающая временной области у широкополосной составляющей

6

Широкополосный основной слой

Вектор 1 огибающей частотной области у широкополосной составляющей

6

Вектор 2 огибающей частотной области у широкополосной составляющей

6

Вектор 3 огибающей частотной области у широкополосной составляющей

6

Этап 205: Энергия шума ослабляется на основе параметра затухания энергии, чтобы получить сигнал комфортного шума.В этом варианте осуществления затухание в энергии шума включает в себя затухание в верхнеполосной энергии шума и затухание в узкополосной энергии шума. Следует отметить, что в практических применениях затухание может выполняться только на верхнеполосной энергии шума или только на узкополосной энергии шума, или одновременно на верхнеполосной энергии шума и узкополосной энергии шума. Этот вариант осуществления и следующие варианты осуществления иллюстрируются по отношению к типовому случаю, когда затухание выполняется одновременно на верхнеполосной энергии шума и узкополосной энергии шума.Узкая полоса и верхняя полоса составляют широкую полосу, где широкая полоса относится к полосе пропускания от 0 до 8000 Гц, узкая полоса относится к полосе пропускания от 0 до 4000 Гц, и верхняя полоса относится к полосе пропускания от 4001 до 8000 Гц. Вышеприведенный способ разделения узкой полосы и верхней полосы является лишь типовым случаем, и в практических применениях узкая полоса и верхняя полоса могут разделяться на основе определенных требований.Энергия шума разделяется на узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала, то есть сигнал комфортного шума, сформированный декодером, включает в себя узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала.Характерные процессы затухания могут подразделяться на два случая.A: Затухание энергии выполняется в области значений параметра перед операциями синтезирования и фильтрации.Комфортный шум разделяется на узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала, которые будут описываться соответственно. Ссылаясь на фиг.3, в этом варианте осуществления процесс для формирования узкополосного шума включает в себя: получение параметра энергии узкополосного основного слоя; умножение параметра энергии узкополосного основного слоя на параметр затухания энергии для получения параметра ослабленной энергии узкополосного основного слоя; и вычисление ослабленной узкополосной составляющей сигнала на основе параметра ослабленной энергии узкополосного основного слоя.Чтобы облегчить понимание этого решения, ниже описывается характерный пример.Во-первых, предполагается, что параметр энергии узкополосного основного слоя в принятом кадре SID представляется с помощью , а параметр спектра узкополосного основного слоя представляется с помощью .Параметр энергии узкополосного основного слоя ослабляется на основе вычисленного параметра затухания энергии fact.Параметр ослабленной энергии узкополосного основного слоя равен =, а восстановленный параметр узкополосного кодирования равен Параметр спектра узкополосного основного слоя преобразуется в коэффициент синтезирующего фильтра, который использует гауссовский случайный шум в качестве сигнала возбуждения, фильтруется синтезирующим фильтром и принимает форму с помощью энергии , и соответственно формируется узкополосная составляющая сигнала в фоновом шуме.В этом варианте осуществления восстановленный параметр узкополосного кодирования или восстановленная узкополосная составляющая сигнала могут использоваться для вычисления верхнеполосной составляющей сигнала. Ссылаясь на фиг.4, в этом варианте осуществления процесс для формирования верхнеполосного шума включает в себя: получение параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; умножение параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя соответственно на параметр затухания энергии, чтобы получить параметр ослабленной огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметр ослабленной огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; и вычисление ослабленной верхнеполосной составляющей сигнала на основе параметра ослабленной огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра ослабленной огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя.Чтобы облегчить понимание этого решения, ниже описывается характерный пример.Во-первых, предполагается, что огибающая временной области у широкополосного основного слоя представляется с помощью , огибающая частотной области у широкополосного основного слоя представляется с помощью , а параметр затухания энергии представляется с помощью fact.Параметр энергии узкополосного основного слоя ослабляется на основе вычисленного параметра затухания энергии fact.Ослабленная огибающая временной области у широкополосного основного слоя равна =, а ослабленная огибающая частотной области у широкополосного основного слоя равна =Как показано на фиг.4, во-первых, такие узкополосные параметры, как запаздывание основного тона, усиление постоянной кодовой книги, усиление самоприспосабливающейся кодовой книги и т.д., оцениваются с использованием восстановленного параметра узкополосного кодирования или восстановленной узкополосной составляющей сигнала. Затем белый шум, который формируется генератором случайных последовательностей, оформляется должным образом в качестве источника возбуждения на основе предполагаемых узкополосных параметров, например запаздывания основного тона, усиления постоянной кодовой книги, усиления самоприспосабливающейся кодовой книги и т.д. Затем формирование во временной области и формирование в частотной области выполняются над источником возбуждения с использованием восстановленного параметра широкополосного кодирования , и соответственно формируется верхнеполосная составляющая сигнала в фоновом шуме.Следует отметить, что если принятый кодовый поток содержит как параметр узкополосного кодирования, так и параметр широкополосного кодирования, то декодер восстановит узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала соответственно, а затем отфильтрует узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала с помощью группы синтезирующих фильтров, чтобы получить широкополосный комфортный шум Выше описывается случай выполнения затухания энергии в области значений параметра. Следует отметить, что в практических применениях затухание энергии также может выполняться над результатом фильтрации после операции фильтрации.B: Затухание энергии выполняется над результатом фильтрации после операции фильтрации.Этот способ включает в себя: получение параметра энергии узкополосного основного слоя, параметра спектра узкополосного основного слоя, параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; вычисление узкополосной составляющей сигнала на основе параметра энергии узкополосного основного слоя и параметра спектра узкополосного основного слоя; вычисление верхнеполосной составляющей сигнала на основе параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; объединение узкополосной составляющей сигнала и верхнеполосной составляющей сигнала для получения широкополосной составляющей сигнала; и ослабление широкополосной составляющей сигнала на основе параметра затухания энергии.В частности, узкополосная составляющая сигнала и верхнеполосная составляющая сигнала вычисляются на основе исходного параметра энергии узкополосного основного слоя в кадре SID, параметра спектра узкополосного основного слоя, параметра огибающей временной области у широкополосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у широкополосного основного слоя.Затем полученные узкополосная составляющая сигнала и верхнеполосная составляющая сигнала синтезируются и фильтруются для получения широкополосного сигнала комфортного шума . Затем выполняется затухание энергии непосредственно над широкополосным сигналом комфортного шума с использованием параметра затухания энергии fact. В частности, произведение широкополосного сигнала комфортного шума и параметра затухания энергии может использоваться в качестве ослабленного широкополосного сигнала комфортного шума.Выше описывается случай затухания широкополосного сигнала комфортного шума. Однако в практических применениях узкополосная составляющая сигнала и верхнеполосная составляющая сигнала также могут ослабляться соответственно перед объединением. Характерный процесс включает в себя: получение параметра энергии узкополосного основного слоя, параметра спектра узкополосного основного слоя, параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; вычисление узкополосной составляющей сигнала на основе параметра энергии узкополосного основного слоя и параметра спектра узкополосного основного слоя; вычисление верхнеполосной составляющей сигнала на основе параметра огибающей временной области у верхнеполосного основного слоя и параметра огибающей частотной области у верхнеполосного основного слоя; ослабление узкополосной составляющей сигнала и верхнеполосной составляющей сигнала соответственно на основе параметра затухания энергии для получения ослабленной узкополосной составляющей сигнала и ослабленной верхнеполосной составляющей сигнала; и объединение ослабленной узкополосной составляющей сигнала и ослабленной верхнеполосной составляющей сигнала для получения ослабленной широкополосной составляющей сигнала.Выше описывается случай, когда узкополосная составляющая сигнала и верхнеполосная составляющая сигнала одновременно ослабляются, а затем объединяются. В практических применениях вероятно, что ослабляется только одна из узкополосной составляющей сигнала и верхнеполосной составляющей сигнала, а затем объединяется с другой, чтобы получить ослабленный широкополосный сигнал комфортного шума.Следует отметить, что в практических применениях могут ослабляться обе или только одна из узкополосной составляющей сигнала и верхнеполосной составляющей сигнала, что не ограничивается в этом раскрытии изобретения.Следует отметить, что в вариантах осуществления настоящего изобретения энергия шума может ослабляться на декодирующей стороне или на кодирующей стороне. Случай, когда энергия шума ослабляется на декодирующей стороне, описывается в вышеприведенных вариантах осуществления. Если энергия шума ослабляется на кодирующей стороне, то кодирующей стороне следует ослабить энергию шума точно также, как в вышеприведенных вариантах осуществления, и передать декодирующей стороне ослабленный параметр узкополосного кодирования и параметр верхнеполосного кодирования. Декодирующая сторона вычисляет ослабленную узкополосную составляющую сигнала и верхнеполосную составляющую сигнала соответственно на основе ослабленного параметра узкополосного кодирования и параметра верхнеполосного кодирования и объединяет две составляющие для получения широкополосной составляющей сигнала.Следует отметить, что если энергия шума ослабляется на кодирующей стороне после того, как выполняется затухание, то необходимо передать декодирующей стороне соответствующий кадр данных. Характерный процесс может включать в себя следующее: кодирующая сторона вычисляет параметр затухания энергии и затем передает декодирующей стороне кадр данных, содержащий параметр затухания энергии; и декодирующая сторона ослабляет энергию шума на основе параметра затухания энергии в принятом кадре данных, чтобы получить сигнал комфортного шума.В качестве альтернативы кодирующая сторона может ослаблять энергию шума на основе вычисленного параметра затухания энергии, а затем передавать декодирующей стороне кадр данных с ослабленной энергией шума. Декодирующая сторона может сформировать сигнал комфортного шума на основе кадра данных.Ниже описывается процесс для формирования параметра затухания энергии в вариантах осуществления настоящего изобретения.В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, в процессе для формирования параметра затухания энергии этот параметр затухания энергии вычисляется на основе частоты переключения VAD. Характерный процесс включает в себя: определение, отличается ли тип кадра данных от типа в недавно принятого кадра данных ранее этого кадра данных; подсчет параметра частоты переключения, если тип кадра данных отличается от типа недавно принятого кадра данных ранее этого кадра данных; и установление заранее установленной максимальной длины затягивания в параметр затягивания, если информация о типе указывает, что кадр данных является кадром речевого сигнала, и постепенное уменьшение параметра затягивания до достижения заранее установленного значения, если информация о типе указывает, что кадр данных является кадром шума.В частности, декодер декодирует принятый кодовый поток для получения параметров, определяет информацию о типе текущего кадра и обнаруживает, происходит ли переключение VAD. Если предшествующий кадр является кадром речевого сигнала, а текущий кадр является кадром шума, или если предшествующий кадр является кадром шума, а текущий кадр является кадром речевого сигнала, то определяется, что происходит переключение VAD, и затем счетчик переключений VAD увеличивается на 1. К тому же, если обнаруживается кадр речевого сигнала, то счетчик затягивания при затухании энергии (параметр затягивания) устанавливается в максимальную длину затягивания MAX_G_HANGOVER. Максимальная длина затягивания может устанавливаться в соответствии с фактическими ситуациями, что не ограничивается в этом раскрытии изобретения. Параметр затягивания устанавливается в MAX_G_HANGOVER, как только обнаруживается кадр речевого сигнала, и параметр затягивания уменьшается на 1 до достижения заранее установленного значения, если обнаруживается кадр шума. Заранее установленное значение может определяться в соответствии с определенными ситуациями. Например, в этом варианте осуществления заранее установленное значение равно 0.Чтобы подсчитать частоты переключения в некотором периоде, необходимо задать период обнаружения. В частности, используется интервал наблюдения с длиной интервала MAX_WINDOW в единице кадра. Длина интервала может устанавливаться в соответствии с практическими ситуациями, что не ограничивается в этом раскрытии изобретения. К тому же предоставляется счетчик положения для записи положения принятого в настоящее время кадра данных в интервале наблюдения. Если текущий кадр достигает конца интервала наблюдения, то счетчик переключений VAD выравнивается на длительном периоде, чтобы получить долгосрочное среднее частот переключения VAD (параметр частоты переключения) . Между тем интервал наблюдения сдвигается на MAX_WINDOW кадров, а устанавливается в 0. Таким образом, частоты переключения в некотором периоде могут подсчитываться в соответствии с практическими требованиями.Если текущий кадр является кадром шума при восстановлении фонового шума с использованием технологии CNG, то сначала вычисляется параметр затухания энергии, чтобы ослабить энергию фонового шума, восстановленного по технологии CNG. Эта операция по затуханию энергии может выполняться в области значений параметра перед операциями синтезирования и фильтрации, или выполняться посредством ослабления выхода синтезирующего фильтра во временной области после операций синтезирования и фильтрации. Параметр затухания энергии вычисляется в соответствии со следующим уравнением:где является минимальным значением fact, то есть заранее установленным коэффициентом затухания, который является постоянным значением и используется для обозначения минимальной степени ослабления. Определенное значение коэффициента затухания может устанавливаться в соответствии с практическими ситуациями.Как , так и являются постоянными значениями, которые соответственно используются для представления веса параметра частоты переключения и параметра затягивания в параметре затухания энергии, то есть степени влияния на параметр затухания энергии. Если уровень фонового шума высокий, то может быть установлено большое значение , чтобы увеличить влияние параметра затягивания на параметр затухания энергии. Если фоновый шум очень нестабилен, например, энергия фонового шума иногда высокая, а иногда низкая, то может устанавливаться большое значение для того, чтобы увеличить влияние параметра частоты переключения на параметр затухания энергии.Выше описывается процесс для вычисления параметра затухания энергии таким способом. Следует отметить, что вышеприведенное уравнение является всего лишь характерным примером, и другие уравнения, которые специально не задаются в этом раскрытии изобретения, также могут использоваться до тех пор, пока параметр затухания энергии является прямо пропорциональным сумме параметра частоты переключения и параметра затягивания и обратно пропорциональным сумме параметра частоты переключения и заранее установленной максимальной длины затягивания.Из вышеописанных вариантов осуществления видно, что если переключение между разными типами кадров происходит часто, то значение будет большим. Кроме того, как изложено в вышеприведенных вариантах осуществления, параметр затягивания устанавливается в максимальную длину затягивания, как только обнаруживается кадр речевого сигнала, и параметр затягивания уменьшается на 1, только если обнаруживается кадр шума. Поэтому из-за частого переключения, то есть быстрого чередования кадра речевого сигнала и кадра шума, значение параметра затягивания только немного меньше заранее установленной максимальной длины затягивания, и параметр затухания энергии, вычисленный в соответствии с вышеприведенным уравнением, был бы большим. Из вышеприведенного процесса затухания энергии видно, что если значение параметра затухания энергии больше, то степень затухания будет ниже. Таким образом, если переключение между разными типами кадров происходит часто, то может использоваться меньшая степень затухания. В отличие от этого, если переключение между разными типами кадров происходит редко, то может использоваться большая степень затухания. Поэтому степень затухания может ассоциироваться с частотой переключения разных типов кадров, которая соответственно улучшает восприятие пользователем.В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, в процессе для формирования параметра затухания энергии этот параметр затухания энергии вычисляется на основе интервала кадров SID. Характерный процесс включает в себя: вычисление параметра среднего интервала между текущим кадром шума и недавно принятым кадром шума ранее текущего кадра шума; и вычисление параметра затухания энергии на основе параметра среднего интервала и заранее установленного коэффициента затухания. Параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала.В частности, перед декодированием кадра декодер определяет тип текущего кадра (кадр речевого сигнала или кадр шума) на основе принятых параметров, устанавливает долгосрочную среднюю отметку (параметр среднего интервала) у интервала кадров SID и обновляет долгосрочный интервал кадров SID с использованием интервала между кадром SID и ранее принятым кадром SID после приема кадра SID. Уравнение для обновления показано следующим образом:где больше либо равно 0 или меньше либо равно 1 и обозначает скорость обновления долгосрочного среднего интервала кадров SID. Если принимается кадр речевого сигнала, то долгосрочный средний интервал кадров SID устанавливается в 1.После получения параметра среднего интервала параметр затухания энергии вычисляется в соответствии со следующим уравнением:Из вышеприведенного уравнения видно, что когда параметр среднего интервала больше заранее установленного значения K, параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала. Если параметр среднего интервала меньше либо равен K, то параметр затухания энергии равен 1, то есть никакого затухания не выполняется. K является заранее установленным значением, которое используется для обозначения порогового значения для интервала кадров SID. Таким образом, если средний интервал между двумя кадрами SID большой, то это указывает, что шум относительно устойчив и соответственно может ослабляться. Если средний интервал между двумя кадрами SID небольшой, то это указывает, что шум неустойчив и соответственно не может быть ослаблен. Поэтому можно было бы избежать случая большой разницы между субъективными впечатлениями пользователя, что соответственно улучшает восприятие пользователем.Выше описывается процесс для вычисления параметра затухания энергии таким способом. Следует отметить, что вышеприведенное уравнение является всего лишь характерным примером и другие уравнения, которые специально не задаются в этом раскрытии изобретения, также могут использоваться до тех пор, пока параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала.В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, в процессе для формирования параметра затухания энергии этот параметр затухания энергии вычисляется на основе частоты переключения VAD и интервала кадров SID. Характерный процесс включает в себя: получение параметра частоты переключения и параметра затягивания; вычисление параметра среднего интервала между текущим кадром шума и предшествующим кадром шума, принятым недавно ранее текущего кадра шума; и вычисление параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, параметра среднего интервала, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания. Параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания, и параметр затухания энергии обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения, заранее установленной максимальной длины затягивания и параметра среднего интервала.В частности, декодер декодирует принятый кодовый поток для получения параметров, определяет информацию о типе текущего кадра и определяет, происходит ли переключение VAD. Если предшествующий кадр является кадром речевого сигнала, а текущий кадр является кадром шума, или если предшествующий кадр является кадром шума, а текущий кадр является кадром речевого сигнала, то определяется, что происходит переключение VAD, и затем счетчик переключений VAD увеличивается на 1. К тому же, если обнаруживается кадр речевого сигнала, то счетчик затягивания при затухании энергии (параметр затягивания) устанавливается в максимальную длину затягивания MAX_G_HANGOVER. Максимальная длина затягивания может устанавливаться в соответствии с фактическими ситуациями, что не ограничивается в этом раскрытии изобретения. Параметр затягивания устанавливается в MAX_G_HANGOVER, как только обнаруживается кадр речевого сигнала, и параметр затягивания уменьшается на 1 до достижения 0, если обнаруживается кадр шума.Чтобы подсчитать частоты переключения в некотором периоде, необходимо задать период обнаружения. В частности, используется интервал наблюдения с длиной интервала MAX_WINDOW в единице кадра. Длина интервала может устанавливаться в соответствии с практическими ситуациями, что не ограничивается в этом раскрытии изобретения. К тому же предоставляется счетчик положения для записи положения принятого в настоящее время кадра данных в интервале наблюдения. Если текущий кадр достигает конца интервала наблюдения, то счетчик переключений VAD выравнивается на длительном периоде, чтобы получить долгосрочное среднее частот переключения VAD (параметр частоты переключения) . Между тем интервал наблюдения сдвигается на MAX_WINDOW кадров, а устанавливается в 0. Таким образом, частоты переключения в некотором периоде могут подсчитываться в соответствии с практическими требованиями.К тому же устанавливается долгосрочная средняя отметка у интервала кадров SID. После приема кадра SID долгосрочный интервал кадров SID обновляется с использованием интервала между кадром SID и ранее принятым кадром SID. Уравнение для обновления показано следующим образом:где больше либо равно 0 и меньше либо равно 1 и обозначает скорость обновления долгосрочного среднего интервала кадров SID. Если принимается кадр речевого сигнала, то долгосрочный средний интервал кадров SID устанавливается в 1.После получения параметра среднего интервала и параметра частоты переключения параметр затухания энергии вычисляется в соответствии со следующим уравнением:Аналогичным образом, когда параметр среднего интервала больше заранее установленного значения K, параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала. Если параметр среднего интервала меньше либо равен K, то параметр затухания энергии равен 1, то есть никакого затухания не выполняется. K является заранее установленным значением, которое используется для обозначения порогового значения для интервала кадров SID. Таким образом, если средний интервал между двумя кадрами SID большой, то это указывает, что шум относительно устойчив и соответственно может ослабляться. Если средний интервал между двумя кадрами SID небольшой, то это указывает, что шум неустойчив и соответственно не может быть ослаблен. Следует отметить, что этот способ обладает преимуществами перед предшествующими двумя способами, то есть затухание основывается на частоте переключения и помехоустойчивости. Поэтому можно было бы дополнительно избежать случая большой разницы между субъективными впечатлениями пользователя, что соответственно улучшает восприятие пользователем.Выше описывается процесс для вычисления параметра затухания энергии таким способом. Следует отметить, что вышеприведенное уравнение является всего лишь характерным примером и другие уравнения, которые специально не задаются в этом раскрытии изобретения, также могут использоваться до тех пор, пока параметр затухания энергии является прямо пропорциональным сумме параметра частоты переключения и параметра затягивания и обратно пропорциональным параметру частоты переключения, заранее установленной максимальной длине затягивания и параметру среднего интервала.Ссылаясь на фиг.5, описывается устройство для формирования шумов в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Устройство включает в себя: модуль 501 декодирования, сконфигурированный для декодирования принятого кодового потока, чтобы получить параметр кодирования и информацию о типе текущего кадра данных; модуль 502 проверки типа, сконфигурированный для определения, указывает ли информация о типе, что кадр данных является кадром шума; модуль 503 вычисления параметра затухания энергии, сконфигурированный для вычисления соответствующего параметра затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если текущий кадр является кадром шума; и модуль 504 ослабления энергии, сконфигурированный для ослабления узкополосной и/или верхнеполосной энергии шума на основе параметра затухания энергии.В этом варианте осуществления модуль 503 вычисления параметра затухания энергии дополнительно может включать в себя один или несколько следующих модулей: модуль 5032 записи частоты переключения, сконфигурированный для определения, отличается ли тип кадра данных от типа недавно принятого кадра данных ранее этого кадра данных, и подсчета параметра частоты переключения, если тип кадра данных отличается от типа недавно принятого кадра данных ранее этого кадра данных; и модуль 5034 счетчика затягивания, сконфигурированный для установки заранее установленной максимальной длины затягивания в параметр затягивания, если информация о типе указывает, что кадр данных является кадром речевого сигнала, и постепенного уменьшения параметра затягивания до достижения заранее установленного значения, если информация о типе указывает, что кадр данных является кадром шума.В этом варианте осуществления модуль 503 вычисления параметра затухания энергии дополнительно может включать в себя: модуль 5031 записи интервала кадров шума, сконфигурированный для записи параметра среднего интервала между текущим кадром шума и недавно принятым кадром шума ранее текущего кадра шума на основе информации о типе кадра данных, полученного модулем декодирования.В этом варианте осуществления модуль 503 вычисления параметра затухания энергии дополнительно может включать в себя: модуль 5033 выполнения вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения и/или параметра среднего интервала.В этом варианте осуществления модуль выполнения 5033 вычисления дополнительно может включать в себя по меньшей мере один из следующих модулей: первый модуль 50331 вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания, где параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания и обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения и заранее установленной максимальной длины затягивания; второй модуль 50332 вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра среднего интервала между текущим кадром шума и недавно принятым кадром шума ранее текущего кадра шума и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра среднего интервала и заранее установленного коэффициента затухания, где параметр затухания энергии обратно пропорционален параметру среднего интервала; и третий модуль 50333 вычисления, сконфигурированный для вычисления параметра среднего интервала между текущим кадром шума и недавно принятым кадром шума ранее текущего кадра шума, и вычисления параметра затухания энергии на основе параметра частоты переключения, параметра затягивания, параметра среднего интервала, заранее установленного коэффициента затухания и заранее установленной максимальной длины затягивания, где параметр затухания энергии прямо пропорционален сумме параметра частоты переключения и коэффициента затягивания и обратно пропорционален сумме параметра частоты переключения, заранее установленной максимальной длины затягивания и параметра среднего интервала.В этом варианте осуществления модуль 501 декодирования и модуль 502 проверки типа являются необязательными модулями, то есть функции этих двух модулей могут быть реализованы другим дополнительным устройством вместо устройства для формирования шума.Следует отметить, что модуль 503 вычисления параметра затухания энергии может вычислять параметр затухания энергии на основе частоты переключения, или на основе интервала кадров шума, или одновременно на основе частоты переключения и интервала кадров шума. Характерный процесс вычисления аналогичен подробно описанному в предыдущих вариантах осуществления и поэтому больше не будет описываться.В вариантах осуществления настоящего изобретения, когда принятый кадр данных является кадром шума, соответствующий параметр затухания энергии вычисляется на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, и узкополосная и/или верхнеполосная энергия шума ослабляется на основе параметра затухания энергии. Поэтому варианты осуществления настоящего изобретения могли бы вычислять соответствующий параметр затухания энергии на основе соотношения между текущим кадром шума и предшествующим кадром данных и ослаблять энергию шума на основе параметра затухания энергии. Поэтому этот способ затухания энергии является самоприспосабливающимся и может настраиваться в соответствии с состоянием кадра данных. Таким образом, комфортный шум, полученный с помощью этого способа затухания энергии, является относительно ровным, что способствует улучшению восприятия пользователем.Для специалистов в данной области техники следует отметить, что все или часть этапов в способах в соответствии с вышеупомянутыми вариантами осуществления настоящего изобретения могут быть реализованы ассоциированными аппаратными средствами, которыми руководят программы. Программы могут храниться на машиночитаемом носителе информации и при выполнении программы вызывают следующие этапы: вычисление соответствующего параметра затухания энергии на основе кадра шума и кадра данных, принятого ранее кадра шума, если принятый кадр данных является кадром шума; и ослабление энергии шума на основе параметра затухания энергии, чтобы получить сигнал комфортного шума. Вышеупомянутый носитель информации может быть постоянным запоминающим устройством, магнитным диском, оптическим диском и т.д.Выше подробно описываются способ и устройство для формирования шумов в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Специалистам в данной области техники следует отметить, что в соответствии с принципом настоящего изобретения определенные варианты осуществления и сферы применения могут меняться. Одним словом, содержимое в этом раскрытии изобретения не следует толковать как ограничение для настоящего изобретения.

Математическое моделирование эволюции границы раздела

1. Постановка задачи на физической плоскости Плоскопараллельную стационарную фильтрацию несжимаемой жидкости в недеформируемом однородном анизотропном слое пористой среды (грунте) постоянной толщины Н = 1 с тензором проницаемости K = (Kij), i, j = 1, 2 описывают обобщенный потенциал ? и функция тока ?. Они зависят от декартовых координат x, y, времени t (t — параметр) и удовлетворяют всюду в области фильтрации D (за исключением особых точек течения) системе уравнений : Здесь ? = ? (p + ??) ? (р — давление, ? — динамическая вязкость жидкости, ? — плотность жидкости, П — потенциал массовой силы). Компоненты тензора проницаемости слоя Kij, i, j = 1, 2 — постоянные величины. Уравнения (1.1) записаны в безразмерном виде. Система уравнений (1.1) относится к эллиптическому типу, если компоненты тензора проницаемости удовлетворяют условиям где Ks — определитель симметричной части тензора K. Поставим двумерную задачу эволюции границы раздела жидкостей различных вязкостей и плотностей Гt на комплексной плоскости z = x + iy (физической ??i ? ?Yплоскости). Граница Гt делит область фильтрации D на части D1 и D2 ( 1 2 D = D ? D ). В области D1 движется жидкость постоянной вязкости ?1 и плотности ?1, а в области D2 — жидкость постоянной вязкости ?2- и плотности ?2. Полагаем, что при движении одна жидкость полностью замещает другую (модель «поршневого» вытеснения). Течение жидкости в области D описывают обобщенный потенциал ? (z,t) и функция тока ? (z,t), которые удовлетворяют системе уравнений (1.1). Считаем, что на границе раздела жидкостей Гt капиллярные силы пренебрежимо малы. Тогда условия непрерывности давления и расхода жидкости на этой границе примут вид : Здесь и далее «+» («-») обозначают предельные значения функций при подходе к границе Гt со стороны (противоположной стороны) орта нормали nr (вектор nr направлен внутрь области D1). Если область D имеет бесконечно удаленную точку z = ? и обобщенный потенциал ? (z, t) не содержит там особых точек, то ? (z, t) должен быть регулярным в бесконечности : ( ) = ( ) ? ( ) = ( ) ? ? z,t O z , z,t O z ? 1 ? 2 при z ?. (1.4) Положение границы Гt в плоскости z в любой момент времени t 0 задаем параметрическим уравнением (s — параметр) ( ) ( ( ) ( )) t z = z t, s x = x t, s , y = y t, s , z?? . (1.5) В начальный момент времени t = 0 положение границы Гt известно ( ) ( ( ) ( )) 0 0 0 0 0 z = z 0,s x = x 0,s , y = y 0,s , z ??. (1.6) Дифференциальное уравнение движения границы Гt имеет вид Здесь ? ± (z,t) — предельные значения комплексной скорости фильтрации (z t) (x y t) i (x y t) x y ? , =? , , + ? , , . Компоненты скорости фильтрации x ? и ? y определяют первое и второе уравнения (1.1) соответственно. Задача эволюции границы Гt ставится на физической плоскости z следующим образом. Заданы положение границы Г0, потенциал массовой силы П(z, t), вязкости ?1, ?2 и плотности ?1, ?2 жидкостей, тензор проницаемости K. Необходимо найти положение границы Гt (1.5) при t 0. Решение задачи состоит в интегрировании дифференциального уравнения (1.7) при начальном условии (1.6). Для нахождения скорости фильтрации ? (z,t) необходимо отыскать обобщенный потенциал ? (z,t) и функцию тока ? (z,t), которые удовлетворяют уравнениям (1.1) и условиям (1.3), (1.4). 2. Формулировка задачи на вспомогательной плоскости Поставленную задачу эволюции границы раздела жидкостей сформулируем на вспомогательной плоскости ? =? + i? . Это позволяет значительно упростить систему уравнений (1.1), приведя ее к каноническому виду. На плоскости ? течение в области D? ( 1 2 D? = D?? D? ) характеризуется обобщенным потенциалом ? (? ,t) и функцией тока ? (? ,t). Область D? связана с областью D гомеоморфным (взаимно однозначным и непрерывным) преобразованием Здесь ( ) ? = K22 ? K11 ?i K12 + K21 K22 + K11 + 2 Ks — комплексная постоянная. Из условий (1.2) следует, что ? 1. Преобразование (2.1) аффинное. Оно характеризуется постоянным положительно-определенным якобианом 1 0 2 2 2 J = ?? ?z ? ?? ?z = ? ? и преобразует гомеоморфно плоскости z и ? , оставляя начало координат и бесконечно удаленную точку этих плоскостей неподвижными. На вспомогательной плоскости ? уравнения (1.1) принимают канонический вид: Здесь 2 Ka = K12 ? K21 2 — определитель антисимметричной части тензора проницаемости К. Первое и второе уравнения системы (2.2) определяют ? ? и ? ? компоненты вектора скорости фильтрации ?(? ,t) ? (? ,?,t) i? (? ,?,t) ? ? = + на плоскости ? . Система уравнений (2.2) относится к эллиптическому типу, если Ks 0 , Ks + Ka = K 0 ( K — определитель тензора K). При этом Ka = (K12 ? K21 ) 2 может принимать как положительные (при 12 21 K K ), так и отрицательные (при K12 K21) значения. Используя гомеоморфизм (2.1), запишем условия (1.3) — (1.6) в плоскости ? : (2.3) ( ) = ( ) ? ( ) = ( ) ? ? ? ? ? , ? , ? ? , ? при ? 1 2 t O t O , (2.4) ( ) ( ( ) ( )) t ? =? t, s ? = ? t, s , ? =? t, s , ? ???, (2.5) ( ) ( ( ) ( )) 0 0 0 0 0 ? =? 0, s ? = ? 0, s , ? =? 0, s , ? ??? , (2.6) где t ?? и 0 ?? — образы границ Гt и Г0. Дифференциальное уравнение движения границы Гt (1.7) в плоскости ? примет вид ( ) ( ) ( ) t 1 , , 2 . (2.7) Здесь ? ± (? ,t) — предельные значения комплексной скорости фильтрации ? (? ,t), которую согласно уравнениям (2.2) запишем в виде ( ) ( ) ( ), 2 , 2 , , ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ? ? ? t = Ks ? i Ka t i t (2.8) где 2? ?? = ? ?? + i? ?? . Введем в плоскости ? комплексный потенциал течения ( ) ( ) ( ) P W ,t ,t i ,t ? ? ? =? ? + , (2.9) где P = Ks ? i Ka — комплексная постоянная. Функция W(? ,t) — аналитическая в области D?, за исключением особых точек. Учтем особые точки течения и представим комплексный потенциал (2.9) в виде W( ,t) W ( ,t ) W ( ,t) 0 * ? = ? + ? . (2.10) Здесь ( ) ( ) ( )P W ,t ,t i ,t 0 0 0 ? =? ? + ? ? — заданный комплексный потенциал, описывающий на всей плоскости ? течение жидкости вязкости ? = 1 и плотности ? = 1 в слое с тензором проницаемости K, W ( ,t) ( ,t) i ( ,t ) P * * * ? =? ? + ? ? — комплексный потенциал возмущений, обусловленных различием физических свойств жидкостей. Источники (стоки) течения моделируют изолированными особыми точками W ( ,t) 0 ? , которые располагаются произвольно в плоскости ? и могут включать бесконечно удаленную точку этой плоскости . ным условием (2.6). При этом для нахождения скорости возмущения необходимо отыскать комплексный потенциал возмущений W ( ,t) * ? (функции ( ,t) * ? ? , ( ,t) * ? ? ), который удовлетворяет уравнениям (2.2) и условиям (2.11), (2.12). По найденному уравнению границы t ?? на вспомогательной плоскости ? (2.5) определяем ее положение на физической плоскости z, используя преобразование (2.1). 3. Сведение задачи к решению системы уравнений Полагаем, что в каждый момент времени t ? 0 граница раздела жидкостей Гt является простой (без самопересечений) гладкой кривой. Следуя , комплексный потенциал возмущений W ( ,t) * ? представим интегралом типа Коши по гладкой кривой t ?? где f (? ,t) — вещественная, непрерывная на t ?? функция. Продолжив непрерывно комплексный потенциал (3.1) на кривую t ?? получим его предельные значения где интеграл понимается в смысле главного значения по Коши. Функция (3.1) удовлетворяет условию в бесконечности (2.12). Подставив предельные значения (3.2) в граничные условия (2.11), получим, что второе из условий выполняется, а из первого имеем интегральное уравнение для функции f (? ,t) Используя формулу (2.10), запишем условия (2.3) для функций ( ,t) * ? ? , ( ,t) * ? ? : (2.11) Из условий (2.11) следует, что для возмущений обобщенный потенциал терпит разрыв, а функция тока непрерывна на границе t ??. Если область D? имеет бесконечно удаленную точку, то комплексный потенциал возмущений W ( ,t) * ? не содержит там особых точек (заданные особые точки течения входят в комплексный потенциал W ( ,t ) 0 ? ). Поэтому для ( ,t ) * ? ? потребуем выполнение условий регулярности (2.4) ( )= ( ) ? ( ) = ( ) ? ? ? ? , ? , ? ? , ? 2 * 1 * t O t O при ? ?. (2.12) Представим скорость ? (? ,t) согласно (2.9) в виде ( ,t) ( ,t) ( ,t) 0 * ? ? =? ? +? ? , (2.13) где ( ,t) 0 ? ? и ( ,t) * ? ? выражаются через функции ( ,t) 0 ? ? , ( ,t) 0 ? ? и ( ,t) * ? ? , ( ,t) * ? ? по формуле (2.8). Учитывая, что предельные значения ( ,t) ( ,t) 0 0 ? ± ? ?? ? , t ? ???, уравнение (2.7) запишем в виде ( ) ( ) ( ) ( ) (2.14) Исследование задачи на вспомогательной плоскости сводится к интегрированию дифференциального уравнения движения границы (2.14) с началь- ( ) ( ) ( ) t t f t ? ? f t ? d = t + ? t ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? , , , l? 2 0 , , , , (3.3) ( ? ) ? ? ? ? ? ? ? t , = arg K a K s ln l , ( )( )2 1 2 1 ? = ? ? ? ? + ? , ( )( )2 1 2 1 ? = ? ? ? ? + ? , ? ? (? 1, 1) Используя формулу (2.8) и выражение (3.1), находим предельные значения сопряженной скорости возмущений где , 1 * . (3.4) Подставляя значения (3.4) в уравнение (2.14), получаем два вещественных дифференциальных уравнения движения границы t ?? на вспомогательной плоскости ?: l l l (3.5) Здесь ( ,t) ( , ,t) i ( , ,t) 0 0 0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = + — невозмущенное поле скоростей потенциала W0, ? — угол между ортом касательной к t ?? и осью О?. Таким образом, исследование задачи эволюции границы раздела жидкостей различных вязкостей и плотностей в случае однородного анизотропного слоя пористой среды сводится к решению системы уравнений (3.3), (3.5) при начальном условии (2.6). 4. Численное решение задачи Решим систему уравнений (3.3), (3.5) численно на основе метода дискретных особенностей . Считаем, что положение границы t ?? в каждый момент времени tp, p = 0, 1,… задается множеством точек p i ? , i = 1, 2,…, m, координаты которых обозначим { p i m} i p i p t ? = , , =1,2,K, ?? ? ? . Тоа начальное условие (2.6) примет вид :{ i0 , i0 , i 1,2, ,m} ?0? ? ? = K . (4.1) При этом точки 0 i ? , i = 1,2,K, m разбивают границу 0 ?? равномерно по длине а m частей. Запишем интегральное уравнение (3.3) в момент времени tp в каждой точке p i ? , i = 1,2,K,m: ( , ) ( , ) ( , ) 2, . p p i p p i p i p p p i p i t t f t f t d t t z ?? ?? ? ? ? ?? ? = ?? ? +??? ?? ? ? ? l? (4.2) Интеграл в (4.2) понимают в смысле главного значения по Коши. Вычислим этот интеграл по формуле прямоугольников, но из интегральной суммы выбросим точку, в которой записывается уравнение (4.2). Получаем систему линейных алгебраических уравнений В уравнениях (3.6) интегралы понимают в смысле главного значения по Коши. Поэтому дифференциальные уравнения движения границы аппроксимируем следующим образом: (Совместно решив уравнения (4.3) и (4.4) при p = 0, находим положение границы t ?? в момент времени t1. Повторяя предложенный алгоритм для p = 1, 2,… находим положение границы t ?? в последующие моменты времени tp. При движении границы t ?? нарушается равномерность ее разбиения по длине. Поэтому необходимо на каждом шаге по времени интерполировать положение подвижной границы и снова разбивать ее равномерно по длине. Для интерполяции можно использовать линейные сплайны . Построенный численный алгоритм позволяет исследовать широкий класс задач эволюции границы раздела жидкостей в анизотропном однородном слое пористой среды. При этом задачи решаются на вспомогательной плоскости ?, а затем с помощью преобразования (2.1) получаем решение на физической плоскости z. 5. Эволюция границы раздела жидкостей к скважине Исследуем эволюцию границы раздела жидкостей различных плотностей. Полагаем, что граница Г0 — окружность радиуса R, центр которой находится в начале координат (рис. 1). Тогда уравнение (1.6) примет вид 0 : 0 cos , 0 sin , ? x = ?R s y = ?R s s? . Внутри Г0 находится область D2, содержащая жидкость плотности ?2, а вне — область D1, занятая жидкостью плотностью ?1. Вязкости жидкостей одинаковы ( 1 2 1 ? = ? = ). Потенциал массовой силы П = у (массовая сила F = ??? r направлена против оси Оу). Течение жидкости создает эксплуатационная скважина дебита q, которая расположена на физической плоскости z в начале координат. Ее работу моделируем точечным стоком мощности -q (q — модуль мощности). Контур скважины представляет собой окружность малого радиуса Rc (Rc R) с центром в точке расположения скважины. Рис. 1. Постановка задачи. Поставленная задача в случае модели «разноцветных» жидкостей (вязкости и плотности одинаковы) исследована в статье рассмотрен случай жидкостей различных вязкостей. Изучим эволюцию границы раздела жидкостей различных плотностей. В рассматриваемом случае параметр ? = 0. Из уравнения (3.3) получаем, что f (? ,t) = 2??(? ,t), ? ??t? . Это позволяет свести исследование задачи к решению системы дифференциальных уравнений (3.5) при заданном начальном условии (2.6). Численное решение задачи приводит к системе уравнений (4.4) с начальным условием (4.1). Полагаем, что тензор проницаемости имеет диагональный вид ( 12 21 0 K = K = ). В этом случае анизотропию грунта характеризует параметр ? = K22 K11 (? 0). Для модели «разноцветных» жидкостей (? = 0 , ? = 0) время T достижения границей Гt контура скважины определяется по формуле ?? ?? ? ? = , 1. , 1, 0 0 ? ? ? ? T T T Здесь T R2 q 0 =? — время достижения скважины в случае изотропного грунта ( 1 11 22 K = K = , 0 12 21 K = K = ). На рис. 2 показана зависимость времени Т от параметра ? при ? = 1;1 2;2;1 4;4. В качестве характерного времени выбрано время Т0 (характерный размер R = 1, дебит q =? ). При расчетах полагали 11 1 K = , n = 400, ?t = 0,001, Rc = 0,01. В исследуемой задаче рассматривались значения ? ? 0. Изменение знака параметра ? соответствует изменению направления действия массовой силы на противоположное. Поменяв направление оси Oy на обратное, получаем исходную задачу. Анализируя рис. 2, видим, что при ? ?1 с ростом параметра ? (увеличением разности 2 1 ? ? ? ) время T уменьшается. Прорыв границы Гt к скважине происходит вдоль оси Oy (см. рис. 3 и рис. 5). При ? 1 направление прорыва зависит от значения параметра ? (см. рис. 4). С ростом ? направление прорыва меняется и стремится к вертикальному. На рис. 3, рис. 4, рис. 5 показана эволюция границы Гt при ? = 1 и ? = 1, ? = 1 2, ? = 2 соответственно. Во всех случаях происходит опускание границы раздела жидкостей под действием массовой силы. С ростом параметра ? (различия плотностей жидкостей) движение границы становится неустойчивым. Особенно сильно это проявляется при ? 1 (рис. 5), когда направление массовой силы совпадает с направлением наилучшей проницаемости грунта. Рис. 3. Эволюция границы раздела жидкостей при ? = 1 и ? = 1. Рис. 2. Зависимость времени Т от параметра ? при ? = 1;1 2;2;1 4;4 . Рис. 4. Эволюция границы раздела жидкостей при ? = 1 и ? = 1/2. Рис. 5. Эволюция границы раздела жидкостей при ? = 1 и ? = 2. Двумерная задача эволюции границы раздела жидкостей в анизотропном слое пористой среды // Труды Международных школ-семинаров «Методы дискретных особенностей в задачах математической физики». — ГОУ ВПО «Орловский государственный университет». — 2009. — Вып. 7. — С. 81-91. Фундаментальные решения уравнений двумерной фильтрации в анизотропном слое пористой среды // Труды Международных школ-семинаров «Методы дискретных особенностей в задачах математической физики

Экспериментальное наблюдение одномодового панельного флаттера

УДК 533.6.013.42 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ ОДНОМОДОВОГО ПАНЕЛЬНОГО ФЛАТТЕРА В СВЕРХЗВУКОВОМ ПОТОКЕ ГАЗА © 2009 г. , , , Представлено академиком 09.04.2009 г. Поступило 15.04.2009 г. Панельный флаттер является важной проблемой, возникшей в авиации и ракетостроении более полувека назад. С тех пор опубликованы сотни статей и ряд книг, посвященных этой проблеме . Задача состоит из двух частей — упругой и аэродинамической. Упругая часть детально исследована в самых разнообразных постановках: различные формы пластин и оболочек, металлические и композитные материалы, линейное и нелинейное поведение и т.д. При моделировании аэродинамической части задачи, наоборот, обычно используются упрощающие предположения о локальности взаимодействия потока и упругой конструкции. Чаще всего это «поршневая теория», хорошо работающая лишь при числах Маха более 1.7. Только в нескольких исследованиях панельного флаттера использовалась точная теория потенциального потока газа, допускающая корректное рассмотрение более низких числах Маха M. В теории панельного флаттера известны два типа потери устойчивости . Первый — флаттер связанного типа, возникающий из-за взаимодействия двух собственных мод пластины. Этот тип детально исследован с помощью поршневой теории, и при M > 1.7 наблюдается хорошее совпадение с экспериментом. Второй тип — одномодовый флаттер (в литературе он также называется флаттером с одной степенью свободы и высокочастотным флаттером). Он может быть описан только с помощью точной аэродинамической теории потенциального потока и, согласно теории, должен возникать при низких сверхзвуковых числах Маха. До последнего времени подробные исследования этого типа флаттера отсутствовали, более того, высказывались сомнения в его существовании. Недавно одномодовый флаттер был детально изучен аналитически с помо Научно-исследовательский институт механики Московского государственного университета им. щью теории глобальной неустойчивости , и был выявлен простой физический механизм его возникновения. Затем были проведены численные расчеты . Однако экспериментов, где одномодовый флаттер мог быть в явном виде обнаружен, не проводилось. Целью настоящей работы является экспериментальное подтверждение существования одномодового панельного флаттера. СХЕМА ЭКСПЕРИМЕНТА Эксперимент проводился в трансзвуковой аэродинамической трубе А-7 НИИ механики МГУ (сечение рабочей части 600 ? 600 мм, нижняя и верхняя стенки — перфорированные, боковые — сплошные). Схема эксперимента показана на рис. 1. Пластина изготовлена из стали и приварена по периметру к раме, устанавливаемой на нижней стенке трубы. Сварка как способ закрепления пластины выбрана для получения наименьшего конструкционного демпфирования. Размеры свободной части пластины 300 ? 540 ? 1 мм. Полость под пластиной сообщается через перепускные отверстия с областью течения, так что давление в полости равно статическому давлению в потоке (т.е. пластина в свободном состоянии невыпучена). Размер пластины подобран так, чтобы флаттер связанного типа не мог реализоваться для нее в данной трубе. В общем случае при обтекании пластины в аэродинамической трубе возможны пять источников возбуждения вибраций пластины с большой амплитудой: 1) резонанс, вызванный вибрациями трубы в целом; 2) резонанс, поддерживаемый пульсациями давления в потоке; 3) отклик на шумовое возбуждение; 4) флаттер связанного типа; 5) одномодовый флаттер. Для выявления определенного источника возбуждения движение пластины контролировалось 12 тензодатчиками, наклеенными на нее со стороны полости, вибрации трубы — датчиком вибраций, установленным на стенке рабочей части трубы, (а) (б) 4 М 1 2 3 21 Рис. 1. Схема эксперимента (а) и модель, установленная в трубу (б). 1 — пластина, 2 — рама, 3 — полость, 4 — перфорированные стенки трубы. ?, 10 -5 8 6 4 2 ?, 10 -5 M = 1.147 M = 1.298 (а) (б) 8 4 0 -4 -8 0 M 1.31.21.11.00.90.8 t(s) 0.0200.020 Рис. 2. Амплитуда динамических деформаций пластины как функция числа Маха (а) и изменение динамических деформаций во времени (показаны данные с нескольких тензодатчиков) на режиме M = 1.15 (устойчивость) и 1.30 (флаттер) (б). пульсации давления в рабочей части — датчиком давления. Анализ спектра сигналов указанных датчиков позволяет однозначно определить тип колебаний пластины. Число Маха воздушного потока между пластиной и верхней перфорированной стенкой трубы определялось по показаниям датчиков полного и статического давлений. РЕЗУЛЬТАТЫ Исследование проведено на 11 режимах работы трубы с числами Маха M = 0.85 < M < 1.30, а также при M = 3.0. Амплитуда колебаний пластины как функция M показана на рис. 2а. Видно, что в области 1.2 < M < 1.3 происходит резкий рост амплитуды колебаний пластины. Детальный анализ спектров данных с тензодатчиков, датчика вибраций трубы и датчика давления показывает, что усиление колебаний не может происходить из-за первых четырех возможных причин. Следовательно, оно происходит из-за возникновения одномодового флаттера. Полученные экспериментальные результаты хорошо согласуются с расчетом по теории . Так, теоретически наиболее неустойчивыми к флаттеру модами являются моды (1, 1) и (2, 1), первое число означает число полуволн в прогибе в направлении потока, второе - в перпендикулярном направлении. В эксперименте наиболее выделяющиеся пики в спектре колебаний пластины соответствуют этим же модам. Мода (2, 1) входит в область неустойчивости при M = 1.17, мода (1, 1) при M = 1.19, остальные - при более высоких M. Эти значения соответствуют экспериментальной границе флаттера (рис. 2). Работа выполнена при частичной финансовой поддержке гранта РФФИ (проект 08-01-00618) и программы поддержки ведущих научных школ (НШ-1959.2008.1). СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Неконсервативные задачи теории упругой устойчивости. М.: Физматгиз, 1961. 339 с. 2. Дауэлл Е. // Ракет. техника и космонавтика. 1970. Т. 8. № 3. С. 3-24. 3. Dowell E.H. Aeroelasticity of Plates and Shells. Leyden: Nordhoff, 1975. 139 p. 4. // Изв. РАН. МЖГ. 2005. № 5. С. 155169. 5. // Изв. РАН. МЖГ. 2006. № 2. С. 163172. 6. // Изв. РАН. МЖГ. 2006. № 4. С. 173-181. 7. // Изв. РАН. МЖГ. 2007. № 5. С. 197-208. 8. // Изв. АН СССР. ПММ. 1966. Т. 30. В. 1. С. 148-153. 9. // ПММ. 2006. Т. 70. В. 2. С. 257-263. 10. // Изв. РАН. МЖГ. 2009. № 2. С. 169-178. 11. Аэродинамические установки Института механики Московского университета / Под ред. , , . М.: Изд-во МГУ, 1985. 44 с.

Адаптивное управление стратегической устойчивостью предприятия

Смысловое содержание процесса адаптивного управления на предприятии следует рассматривать как последовательность первых трех фаз становления системы стратегического управления. Несмотря на высокую популярность и успешность применения стратегического управления на практике, изучение богатого зарубежного опыта в области свободного организационного развития позволяет сделать следующие выводы: 1) в современном хаотично меняющемся организационном окружении парадигма стратегического управления сама по себе не является решением всего набора проблем и не гарантирует успешного развития предприятия, в т.ч. сферы услуг, хотя и привносит в управление организацией определенную целесообразность; 2) в организациях, не имеющих четко сформулированной стратегии функционирования, развитие имеет эволюционный характер, тогда как в организациях, управляемых в соответствии со стратегическим планом, такое развитие происходит революционно . В данном контексте следует отметить, что развитие предприятия, реализующего адаптивную систему управления, будет иметь эволюционный характер. Но при этом необходимо учесть, что ориентиром такого развития все же будет служить стратегическая цель, а именно — выживание в условиях неблагоприятной и неопределенной среды, что можно считать актуальным для большинства отечественных предприятий, особенно в кризисных экономических условиях. Что представляет собой адаптация? Это управление на определенном (сложном) этапе развития предприятия. В научной литературе широко используются термины «адаптация», «адаптивность», «адаптивное управление» и т. п. Из определений следует: 1. Свойство адаптивности проявляется в результате взаимодействия системы с внешней средой; 2. В условиях рыночных отношений, где основными характеристиками внешней среды являются подвижность и неопределенность, адаптивность является фундаментальным свойством такой динамической системы как предприятие; 3. Чем меньше свойство адаптивности приводит к реакции системы, тем выше адаптивные свойства; 4. Благодаря адаптации сохраняется оптимальный и постоянный уровень протекания внутренних процессов в системе, а система приобретает устойчивость и свойство выживаемости в данной среде; 5. При адаптивном управлении процесс начинается с изучения окружающей среды. Ожидаемые события рекомендуется делить на три основные категории: детерминированные, вероятностные, неопределенные события ; 6. Имеется существенная связь между характеристиками внешней среды и организационными структурами. Но, если во внешней среде, определяемой условиями стабильно функционирующей экономики, адаптация предприятия к изменениям происходит, как правило, постепенно и не требует при этом мобилизации всех ресурсов системы, то в современных условиях отечественным предприятиям необходимо быстро и эффективно реагировать на различного рода изменения, для учета которых и рекомендуется применение системы адаптивного управления предприятием. Адаптивное управление характеризуется таким воздействием на его объект , в основе которого находятся обоснованные в результате анализа возможности приспособления отдельных структурных параметров и элементов системы к новым условиям среды, задачам производства. Многие авторы характеризуют адаптивность объекта, прежде всего, такими свойствами как устойчивость и гибкость. Устойчивость — это способность системы эффективно функционировать в условиях внешних воздействий и внутренних возмущений. Под гибкостью следует понимать свойство предприятия переходить в результате воздействия факторов внешней и внутренней среды из одного работоспособного состояния в другое с минимальными затратами ресурсов и времени . Следовательно, адаптивная система управления способна обеспечивать адаптивность основных элементов внутренней среды через придание им свойства гибкости. Адаптивное управление рассматривается как способ, обеспечивающий выполнение стратегической цели, а именно — выживание организации в условиях сложной и неопределенной внешней среды. Система адаптивного управления ориентируется на достижение стратегических целей предприятия и подразумевает применение в процессе управления следующих основных принципов: 1) интеграция различных подходов к управлению; 2) обоснование и согласованность планов управления предприятием, внутрифирменное планирование; 3) обеспечение организационного взаимодействия внутри предприятия, максимальная информатизация системы; 4) мотивация, учет, контроль и анализ; 5) гибкая организационная структура; 6) интеграция исследовательских, управленческих и учебных аспектов; 7) системная организация инноваций. Для того, чтобы процесс адаптации к динамично трансформирующимся условиям окружающей среды был целенаправленным, им необходимо управлять. В условиях быстро меняющейся ситуации, как за пределами предприятия сферы услуг, так и внутри требуется особый подход к организации системы внутрифирменного управления этими субъектами хозяйственной деятельности, что обусловлено существующей для них необходимостью гибко реагировать на перемены и адаптироваться к ним с целью предотвращения кризисной ситуации и продолжения успешного функционирования. Задача адаптивного управления — это задача управления в условиях неопределенности и повышенного риска. Эту задачу можно решать поэтапно: — изучить объект и окружающую среду с целью определения неизвестных параметров; — одним из традиционных методов найти алгоритм управления. При адаптивном управлении алгоритм выработки управленческих воздействий автоматически меняется в процессе функционирования системы управления. Общий алгоритм такого управления имеет двухуровневую систему: регулирования и адаптации; и называется алгоритмом адаптивного управления. Соответственно, динамическая система, состоящая из объекта управления и устройства регулирующего алгоритм адаптивного управления, называется адаптивной системой управления. Необходимо отметить, что применение адаптивной системы управления подразумевает стремление экономической системы к самоорганизации, поскольку усиление давления со стороны внешней среды вызывает необходимость роста самоорганизации этой системы. Важно отметить, что адаптивное управление должно быть ориентировано как на текущие, так и на будущие изменения окружающей и внутренней среды предприятий. Это позволит предприятиям угадать вероятные направления изменений и «оседлать» их «первую волну» для того, чтобы достичь своих целей. Адаптация может быть направлена на приспособление внешней среды к своим подходам и потребностям. Такая адаптация называется внешней. Свойство системы приспосабливаться к изменениям окружающей среды путем изменения характеристик внутренней среды называется внутренней адаптацией. Некоторые авторы внешнюю адаптацию называют активной, а внутреннюю — пассивной . Текущая адаптация осуществляется в непрерывном режиме, в то время как циклическая адаптация осуществляется в дискретном режиме. При этом целью циклической адаптации является создание определенного запаса возможностей для осуществления текущей адаптации предприятия. По способу реализации адаптация может осуществляться путем изменения внутренних параметров системы путем структурных преобразований или путем изменения силы входного сигнала. Адаптация может осуществляться с использованием адаптирующей подсистемы или без нее. Предупредительная адаптация основывается на предвидении и прогнозировании возмущающих воздействий внешней и внутренне среды, компенсационная основана на реагировании на фактически произошедшие изменения. Адаптивность является важнейшим фактором реализации конкурентных преимуществ предприятий сферы услуг и конкурентоспособности оказываемых услуг. Учитывая все вышеизложенное, выделим две основных особенности адаптивности предприятия сферы услуг: 1. Для предприятия адаптивность не может быть абсолютной. Адаптивность предприятия — это его способность в изменившихся внешних условиях так перестроить свою структуру и управленческие воздействия, чтобы функционирование предприятия осуществлялось наилучшим из всех возможных вариантов способом. 2. Адаптивность предприятия заложена в суть работы самого предприятия, в том числе и за счет имеющейся инерционности, которая не позволяет нарушать ритм работы при незначительных изменениях влияющих факторов. 3. Адаптивность предприятия позволяет приспособиться к возмущающим воздействиям внешней среды путем изменения организованности. При этом степень востребованности адаптационных свойств предприятия определяется такими характеристиками внешней среды как подвижность и неопределенность . Одним из мероприятий адаптационного характера является изменение организационной структуры. Более того, организационная структура может рассматриваться как форма адаптации организационной деятельности хозяйствующего субъекта на изменения внешней среды. При этом скорость реакции предприятия на изменения рынка определяется не только технологией производства, но и гибкостью организационных структур. 4. Модификация организационной структуры остается нецелесообразной до тех пор, пока затраты на ее проведение не сравняются с упущенной выгодой (ущербом) от потери ее адекватности. Потеря адекватности организационной структуры происходит вследствие эволюции внутренней и внешней среды. Последняя, будучи неопределенной и подвижной (турбулентной), меняется постоянно. Организационная же структура является административной фиксацией и формализацией отношений, дает прозрачность и четкость, в ущерб гибкости и динамичности. В результате изменения организационной структуры происходят не непрерывно, а периодически в дискретном режиме. В условиях турбулентной среды постоянно и оперативно должна меняться и организационная структура. Такой способностью быстрой и постоянной адаптации обладают органические структуры и горизонтальные связи. В условиях стабильной среды изменения происходят медленно. Поэтому организационная структура в стабильной среде может долгое время оставаться практически неизменной. Таким образом, возникает необходимость оптимизации затрат на адаптацию — необходимо по каждому ва ианту придания адаптивных свойств сравнивать затраты с возможными результатами, важнейшей составляющей которых является ущерб от отсутствия адаптивных свойств. 5. Создание организационной структуры, адекватной конкурентным условиям и внутренним параметрам предприятия, позволяет привести существующую систему управления в соответствие с желаемым уровнем. Излишняя жесткость структуры затрудняет приспособление предприятия к изменяющимся условиям и ограничивает использование новых возможностей. В то же время излишняя гибкость может привести к дезорганизации. В связи с этим основной проблемой является разумное сочетание этих двух характеристик. С учетом указанных особенностей, считаем возможным дать следующее определение адаптивной организационной структуры управления предприятием: с традиционной точки зрения под адаптивной организационной структурой следует понимать структуры органического типа (гибкие организационные структуры); с точки зрения предпринимательского подхода к управлению под адаптивной структурой управления следует понимать структуру, отвечающую требованиям внешней среды (турбулентной или стабильной), построенную на основе разумного сочетания свойств гибкости и жесткости, вертикальных и горизонтальных связей и принципа оптимизации затрат ресурсов и времени на адаптацию путем их сравнения с ущербом (упущенной выгодой) от отсутствия адаптации. Адаптивная структура управления подразумевает реализацию процесса выбора или разработки новой адаптивной организационной структуры. Список литературы: 1. , , Адаптивное управление в технических системах. — СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 2001. — 244 с. 2. Гибкое развитие предприятия. Анализ и планирование. — М.: Дело, 1999. 336 с. 3. Методические основы формирования системы адаптивного управления грузового автотранспортного предприятия: Дисс. на соискание ученой степени канд. экон. наук, — СПб., 2001 . 4. Адаптация и конкурентоспособность автотранспортных систем в рыночной экономике. — СПб.: СПбГИЭА, 1999. РЕЦЕНЗИЯ Статья «Адаптивное управление стратегической устойчивостью предприятия» раскрывает содержание процесса адаптивного управления стратегической устойчивостью предприятия, рассматривает последовательность первых трех фаз становления системы стратегического управления, привнося совершенно новые научные идеи и подходы к рассматриваемой проблеме, что, несомненно, найдет заинтересованный отклик в научном сообществе. Современная российская экономика характеризуется высокой динамичностью и нестабильностью. Экономические явления и процессы в отечественной практике часто не вписываются в рамки общепринятых теорий, поэтому для решения возникающих в этих условиях задач от руководителей российских предприятий требуется разработка новых нестандартных решений и подходов. Успешное функционирование и развитие современных промышленных предприятий во многом определяется возможностями их адаптации к происходящим переменам во внешней среде, а эффективное управление предприятием возможно только при целенаправленной и своевременной адаптации предприятия к изменяющимся рыночным условиям. И в этом плане статья аспирантки «Адаптивное управление стратегической устойчивостью предприятия» является своевременной и актуальной. В работах многих авторов, посвященных анализу данной проблемы, выделяются свойства адаптивности, процессы адаптации, но только в рецензируемом материале рассматриваются глубинные аспекты адаптивного управления как способа, обеспечивающего выполнение стратегической цели, а именно — обеспечение стратегической устойчивости предприятия в динамично трансформирующихся условиях окружающей среды. Система адаптивного управления, ориентированная на достижение стратегических целей предприятия и подразумевающая применение в процессе управления определенных принципов, предложенных автором, что весьма ценно для науки, раскрывается автором поэтапно, с обоснованием двухуровневой системы алгоритма такого управления. Автор справедливо обосновывает, что адаптивность является важнейшим фактором реализации конкурентных преимуществ предприятий сферы услуг и конкурентоспособности оказываемых ими услуг, выделяет основные особенности адаптивности предприятия сферы услуг, что имеет практическое значение. Заслуживают внимания в научном плане вывод автора о том, что одним из мероприятий адаптационного характера является изменение организационной структуры, организационная структура может рассматриваться как форма адаптации организационной деятельности хозяйствующего субъекта на изменение внешней среды. При этом скорость реакции предприятия на изменения рынка определяется не только технологией производства, но и гибкостью организационных структур. «Адаптивное управление стратегической устойчивостью предприятия» В целом, статья аспирантки «Адаптивное управление стратегической устойчивостью предприятия» актуальна, обладает научной новизной, имеет не только научную, но и практическую значимость, что вызовет интерес как среди научных, так и практических работников. Статья «Адаптивн

Способ и устройство для генерации

Изобретение относится к способу и устройству для генерирования бинаурального звукового сигнала и, в частности, к генерированию бинаурального звукового сигнала из моносигнала понижающего микширования. Техническим результатом является повышение качества генерируемого бинаурального сигнала при снижении потребления вычислительного или запоминающего ресурса. Указанный результат достигается тем, что устройство для генерирования бинаурального звукового сигнала включает демультиплексор (401) и декодер (403), который получает звуковые данные, включающие звуковой сигнал M-канала, являющийся сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала M-канала до звукового сигнала N-канала. Конверсионный процессор (411) преобразует пространственные параметры пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию. Матричный процессор (409) преобразует звуковой сигнал M-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры. Стереофильтр (415, 417) генерирует бинауральный звуковой сигнал посредством фильтрации первого стереосигнала. Коэффициенты фильтрации для стереофильтра определяются в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию посредством коэффициентного процессора (419). 9 н. и 8 з.п. ф-лы, 6 ил.

1. Устройство для генерирования бинаурального звукового сигнала, характеризующееся тем, что включает средства (401, 403) для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования М-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; средства параметрических данных (411) для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; конверсионные средства (409) для преобразования звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр (415, 417) для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; и коэффициентные средства (419) для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию.

2. Устройство по п.1, характеризующееся тем, что включает дополнительно средства преобразования (405) для преобразования звукового сигнала М-канала от временного интервала до области поддиапазона, и где конверсионные средства и стереофильтр устроены так, чтобы индивидуально обрабатывать каждый поддиапазон области поддиапазонов.

3. Устройство по п.2, характеризующееся тем, что продолжительность импульсного ответа бинауральной перцепционной передаточной функции превышает интервал обновления преобразований.

4. Устройство по п.2, характеризующееся тем, что конверсионные средства (409) устроены так, чтобы для каждого поддиапазона генерировать выходные стереообразцы в основном как:,где, по крайней мере, один из LI и RI является образцом звукового канала звукового сигнала М-канала в поддиапазоне, и конверсионные средства устроены так, чтобы определять матричные коэффициенты hxy в ответ на пространственные параметрические данные и в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию.

5. Устройство по п.2, характеризующееся тем, что коэффициентные средства (419) включают средства для обеспечения представления поддиапазона импульсных ответов множества бинауральных перцепционных передаточных функций, соответствующих различным источникам звука в сигнале N-канала; средства для определения коэффициентов фильтрации взвешенной комбинацией соответствующих коэффициентов представлений поддиапазона; и средства для определения весовых коэффициентов для представлений поддиапазона для взвешенной комбинации в ответ на пространственные параметрические данные.

6. Устройство по п.1, характеризующееся тем, что первые бинауральные параметры включают параметры когерентности, указывающие на корреляцию между каналами бинаурального звукового сигнала.

7. Устройство по п.1, характеризующееся тем, что первые бинауральные параметры не включают, по крайней мере, один из параметров локализации, указывающий на местоположение любого источника звука сигнала N-канала и параметров реверберации, указывающих на реверберацию любого звукового компонента бинаурального звукового сигнала.

8. Устройство по п.1, характеризующееся тем, что коэффициентные средства (419) устроены так, чтобы определять коэффициенты фильтрации для отражения, по крайней мере, одной из реплик локализации и реплик реверберации для бинаурального звукового сигнала.

9. Устройство по п.1, характеризующееся тем, что звуковой сигнал М-канала является монозвуковым сигналом, и конверсионные средства (407, 409) устроены так, чтобы генерировать декорреляционный сигнал от монозвукового сигнала, и генерировать первый стереосигнал посредством матричного умножения, применяемого к образцам стереосигнала, включающим декорреляционный сигнал и монозвуковой сигнал.

10. Способ генерирования бинаурального звукового сигнала, характеризующийся тем, что включает получение (501) звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала М-канала; преобразование (503) пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; преобразование (505) звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; генерирование (509) бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; и определение (507) коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию.

11. Передатчик для передачи бинаурального звукового сигнала, характеризующийся тем, что включает средства (401, 403) для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; средства параметрических данных (411) для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; конверсионные средства (409) для преобразования звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр (415, 417) для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; и коэффициентные средства (419) для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию, средства для передачи бинаурального звукового сигнала.

12. Система передачи для передачи звукового сигнала, характеризующаяся тем, что включает передатчик, содержащий средства (401, 403) для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала, средства параметрических данных (411) для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию, конверсионные средства (409) для преобразования звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры, стереофильтр (415, 417) для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала, коэффициентные средства (419) для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию, и средства для передачи бинаурального звукового сигнала; и приемник для получения бинаурального звукового сигнала.

13. Устройство для записи звукового сигнала для записи бинаурального звукового сигнала, характеризующееся тем, что включает средства (401, 403) для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; средства параметрических данных (411) для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; конверсионные средства (409) для преобразования звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр (415, 417) для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; коэффициентные средства (419) для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию; и средства для записи бинаурального звукового сигнала.

14. Способ передачи бинаурального звукового сигнала, характеризующийся тем, что включает получение звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; преобразование пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; преобразование звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; генерирование бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала в стереофильтре; определение коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию; и передачу бинаурального звукового сигнала.

15. Способ передачи и получения бинаурального звукового сигнала, характеризующийся тем, что включает передатчик, выполняющий шаги: получение звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала, преобразование пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию, преобразование звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры, генерирование бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала в стереофильтре, определение коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию и передача бинаурального звукового сигнала; и приемник, выполняющий шаг получения бинаурального звукового сигнала.

16. Машиночитаемый носитель, содержащий сохраненный на нем компьютерный программный продукт с кодом программы для выполнения способа по п.14.

17. Машиночитаемый носитель, содержащий сохраненный на нем компьютерный программный продукт с кодом программы для выполнения способа по п.15.

Изобретение имеет отношение к способу и устройству для генерирования бинаурального звукового сигнала и, в частности, но не исключительно, к генерированию бинаурального звукового сигнала из моносигнала понижающего микширования.В последнее десятилетие существует тенденция к использованию многоканального звукового, а именно пространственного звукового сигнала, простирающегося за рамки обычных стереосигналов. Например, традиционная стереозапись сигналов включает только два канала, тогда как современные передовые звуковые системы типично используют пять или шесть каналов, как, например, в популярных 5.1 системах объемного звучания. Это предусматривает более качественное прослушивание, когда пользователь может быть окружен источниками звука.Были разработаны различные методы и стандарты для передачи таких многоканальных сигналов. Например, шесть дискретных каналов, представляющих 5.1 систему объемного звучания, могут быть переданы в соответствии со стандартами, такими как Перспективное Звуковое Кодирование (ААС) или Долби Цифровой.Однако чтобы обеспечить обратную совместимость, используется понижающее микширование большего числа каналов до меньшего числа, а именно, часто используется понижающее микширование 5.1 сигнала объемного звучания до стереосигнала, позволяющее воспроизводить стереосигнал традиционными (стерео) декодерами, а 5.1 сигнал декодерами объемного звучания.Один пример — это MPEG2 (MPEG — Экспертная группа по движущимся изображениям) метод обратного совместимого кодирования. Многоканальный сигнал понижающе микшируется в стереосигнал. Дополнительные сигналы кодируются во вспомогательную часть данных, что позволяет многоканальному декодеру MPEG2 создавать отображение многоканального сигнала. Декодер MPEG1 игнорирует вспомогательные данные и, таким образом, декодирует только понижающее стереомикширование.Есть несколько параметров, которые могут использоваться, чтобы описать пространственные свойства звуковых сигналов. Один из таких параметров — межканальная взаимная корреляция, такая как взаимная корреляция между левым каналом и правым каналом для стереосигналов. Другой параметр — коэффициент мощности каналов. В так называемых (параметрических) пространственных звуковых кодерах эти и другие параметры извлекаются из оригинального звукового сигнала, чтобы произвести звуковой сигнал, имеющий уменьшенное число каналов, например, только один канал, плюс ряд параметров, описывающих пространственные свойства оригинального звукового сигнала. В так называемых (параметрических) пространственных звуковых декодерах восстанавливаются пространственные свойства, как описано переданными пространственными параметрами.Размещение трехмерного источника звука в настоящее время приобретает интерес, особенно в области мобильной связи. Качество воспроизведения музыки и звуковые эффекты в мобильных играх могут существенно улучшаться, когда размещены в трехмерном пространстве, эффективно создавая трехмерный эффект «без головы». А именно, записываются и воспроизводятся бинауральные звуковые сигналы, которые содержат определенную направленную информацию, к которой чувствительно человеческое ухо. Бинауральная запись типично осуществляется при помощи двух микрофонов, установленных на макете человеческой головы так, чтобы записанный звук соответствовал звуку, улавливаемому человеческим ухом, и включал любые воздействия из-за формы головы и ушей. Бинауральная запись отличается от стереозаписи (то есть, стереофонической), так как воспроизведение бинауральной записи вообще предназначено для гарнитуры или наушников, тогда как стереозапись вообще осуществляется для воспроизведения громкоговорителями. В то время как бинауральная запись позволяет воспроизведение всей пространственной информации при использовании только двух каналов, стереозапись не обеспечила бы то же самое пространственное восприятие.Регулярная двуканальная (стереофоническая) или многоканальная (например, 5.1) запись может быть преобразована в бинауральную запись посредством свертывания каждого одномерного сигнала с рядом перцепционных передаточных функций. Такие перцепционные передаточные функции моделируют влияние головы человека, и возможно, других объектов, на сигнал. Хорошо известный тип пространственной перцепционной передаточной функции — так называемая Функция Моделирования Восприятия Звука (HRTF). Альтернативным типом пространственной перцепционной передаточной функции, которая также принимает во внимание отражения сигнала от стен, потолка и пола комнаты, является Бинауральная Импульсная Характеристика Помещения (BRIR).Как правило, трехмерные позиционные алгоритмы используют HRTFs (или BRIRs), которые описывают передачу от определенного положения источника звука до барабанных перепонок посредством импульсной характеристики. Трехмерное размещение источника звука может быть применено к многоканальным сигналам посредством HRTFs, таким образом, позволяя бинауральному сигналу предоставлять пространственную звуковую информацию пользователю, например использующему пару наушников.Обычный бинауральный алгоритм синтеза обрисован в общих чертах на фиг.1. Ряд входных каналов фильтруется рядом HRTFs. Каждый входной сигнал разделен на два сигнала (левый «L» и правый «R» компонент); каждый из этих сигналов впоследствии фильтруется при помощи HRTF, соответствующим желаемому положению источника звука. Все сигналы левого уха впоследствии суммируются, чтобы получить левый выходной бинауральный сигнал, и сигналы правого уха суммируются, чтобы получить правый выходной бинауральный сигнал.Существуют системы декодера, которые могут получать кодированный сигнал объемного звука и генерировать впечатление объемного звука от бинаурального сигнала. Например, существуют системы наушников, которые позволяют преобразовывать сигнал объемного звука в бинауральный сигнал объемного звука, чтобы создать впечатление объемного звучания у пользователя наушников.Фиг.2 показывает систему, где MPEG декодер объемного звука получает стереосигнал с пространственными параметрическими данными. Входной поток битов демультиплексируется (разуплотняется) демультиплексором (201) для получения пространственных параметров и потока битов понижающего микширования. Последний поток битов расшифровывается при помощи обычного моно- или стереодекодера (203). Декодированное понижающее микширование декодируется пространственным декодером (205), который обеспечивает многоканальный выход, основанный на переданных пространственных параметрах. Наконец, многоканальный выход обрабатывается на стадии бинауральной синтеза (207) (подобный показанному на фиг.1), производящего бинауральный выходной сигнал, обеспечивающий впечатление объемного звучания пользователю.Однако такой подход сложен и требует существенного вычислительного ресурса и может далее ухудшить качество звука и ввести слышимые артефакты.Чтобы преодолеть некоторые из этих недостатков, было предложено объединить параметрический многоканальный звуковой декодер с бинауральным алгоритмом синтеза таким образом, что многоканальный сигнал мог быть воспроизведен в наушниках без необходимости первоначального формирования многоканального сигнала из переданного сигнала понижающего микширования, сопровождаемого понижающим микшированием многоканального сигнала при помощи фильтров HRTF.В таких декодерах пространственные параметры повышающего микширования для восстановления многоканального сигнала объединяются с фильтрами HRTF, чтобы генерировать объединенные параметры, которые могут непосредственно быть применены к сигналу понижающего микширования для получения бинаурального сигнала. Чтобы сделать это, фильтры HRTF параметризуются.Пример такого декодера показан на фиг.3 и далее описан в работе Брибаарта Дж. «Анализ и синтез бинауральных параметров для эффективного трехмерного воспроизведения звукового сигнала в MPEG объемном звучании». Изд. ICME, Пекин, Китай (2007) и в работе Брибаарта Дж., Фоллера К. «Пространственная звуковая обработка: MPEG объемное звучание и другие применения», Уайли & Санз, Нью-Йорк (2007).Входной поток битов, содержащий пространственные параметры и сигнал понижающего микширования, получается при помощи демультиплексора 301. Сигнал понижающего микширования декодируется обычным декодером 303, в результате чего получается моно или стерео понижающее микширование.Дополнительно, данные HRTF преобразуются в область значений параметра посредством узла извлечения параметров HRTF 305. Получающиеся параметры HRTF объединяются в узле преобразования 307 для генерирования объединенных параметров, называемых бинауральными параметрами. Эти параметры описывают объединенный эффект пространственных параметров и обработки HRTF.Пространственный декодер синтезирует бинауральный выходной сигнал, изменяя декодированный сигнал понижающего микширования, зависящий от бинауральных параметров. А именно, сигнал понижающего микширования передается в область преобразований или область блока фильтров при помощи узла преобразований 309 (или обычный декодер 303 может непосредственно обеспечивать декодированный сигнал понижающего микширования как преобразованный сигнал). Узел преобразований 309 может, в частности, включать блок фильтров QMF (квадратурный зеркальный фильтр), чтобы генерировать поддиапазоны QMF. Сигнал понижающего микширования поддиапазона подается в декодер (матричный узел) 311, который выполняет 2×2 матричную операцию в каждом поддиапазоне.Если переданный сигнал понижающего микширования является стереосигналом, то два входных сигнала в матричный узел 311 являются двумя стереосигналами. Если переданный сигнал понижающего микширования является моносигналом, один из входных сигналов в матричный узел 311 является моносигналом, а другой сигнал является декоррелированным сигналом (подобно обычному повышающему микшированию моносигнала в стереосигнал).И для моно и для стерео понижающего микширования матричный узел 311 выполняет операцию:где k — индекс поддиапазона, n — щелевой (область преобразований) индекс, — матричные элементы для поддиапазона k, , — два входных сигнала для поддиапазона k, и , — образцы бинаурального выходного сигнала.Матричный узел 311 подает образцы бинаурального выходного сигнала в инверсный узел преобразований 313, который преобразовывает сигнал обратно во временную область. Получающаяся временная область бинаурального сигнала может затем подаваться в наушники, чтобы создать впечатление объемного звука.У описанного подхода есть много преимуществ:Обработка HRTF может быть выполнена в области преобразования, которая во многих случаях может сократить число необходимых преобразований, поскольку та же самая область преобразований может использоваться для декодирования сигнала понижающего микширования.Обработка достаточно проста (она использует только умножение на 2×2 матрицы) и фактически не зависит от числа одновременных звуковых каналов. Она может применяться и к моно, и к стерео понижающему микшированию; HRTFs представлены в очень компактном виде и, следовательно, могут быть переданы и сохранены очень эффективно.Однако у подхода также есть некоторые недостатки. А именно, подход пригоден только для HRTFs, имеющих относительно короткие импульсные характеристики (обычно меньше, чем область преобразований), поскольку более длинные импульсные характеристики не могут быть представлены величинами параметризуемого поддиапазона HRTF. Таким образом, подход не пригоден для звуковой окружающей среды, имеющей длительное эхо или реверберации. А именно, подход обычно не работает со звукоподражательными HRTFs или Бинауральными Импульсными Характеристиками Помещения (BRIRs), которые могут быть длительными и поэтому очень трудно поддающимися правильному моделированию посредством параметрического подхода.Следовательно, улучшенная система для генерирования бинаурального звукового сигнала была бы очень полезна и, в частности, система, обеспечивающая увеличение гибкости, улучшение работы, облегчение реализации, уменьшение потребления ресурса и/или улучшение пригодности для различной звуковой окружающей среды, была бы очень полезна.Таким образом, изобретение направлено на поиск возможности смягчить, облегчить или устранить один или несколько вышеупомянутых недостатков отдельно или в любой комбинации.Согласно первому аспекту изобретения предоставлено устройство для генерирования бинаурального звукового сигнала; устройство включает: средства для получения звуковых данных, включающие звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; параметрические данные предназначены для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; преобразование предназначено для превращения звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; и коэффициент предназначен для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию.Изобретение позволит произвести улучшенный бинауральный звуковой сигнал. В частности, осуществления изобретения могут использовать комбинацию частотной и временной обработки для генерирования бинауральных сигналов, отражающих звукоподражательную окружающую среду и/или HRTF или BRIRs с длинными импульсными характеристиками. Может быть достигнута относительная простота. Обработка может быть осуществлена с низкой потребностью вычислительного и/или запоминающего ресурса.Звуковой сигнал понижающего микширования М-канала может быть, в частности, моно- или стереосигналом, включающим понижающее микширование более высокого числа пространственных каналов, такое как понижающее микширование 5.1, или 7.1 объемного сигнала. Пространственные параметрические данные могут, в частности, включать межканальные различия и/или различия взаимной корреляции для звукового сигнала N-канала. Бинауральная перцепционная передаточная функция(и) может быть HRTF или BRIR передаточной функцией(ями).Согласно дополнительной характеристике изобретения, устройство далее включает преобразование, предназначенное для преобразования звукового сигнала М-канала из временной области в область поддиапазона, и где средства преобразования и стереофильтр устроены так, чтобы обеспечить индивидуальную обработку каждого поддиапазона области поддиапазона.Техническая характеристика может обеспечить облегченную реализацию, пониженное потребление ресурса и/или совместимость со многими звукообрабатывающими применениями, такими как обычные алгоритмы декодирования.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения продолжительность импульсной характеристики бинауральной перцепционной передаточной функции превышает преобразованный интервал обновления.Изобретение может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала и/или может уменьшить сложность. В частности, изобретение может генерировать бинауральные сигналы, соответствующие звуковой окружающей среде с характеристиками длительного эха или реверберации.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения средства преобразования устроены так, чтобы, по существу, генерировать выходные стереообразцы для каждого поддиапазона:,где, по крайней мере, один из LI и RI является образцом звукового канала звукового сигнала М-канала в поддиапазоне, и конверсионные средства устроены так, чтобы определить матричные коэффициенты hxy и в ответ на пространственные параметрические данные, и в ответ, по крайней мере, на одну бинауральную перцепционную передаточную функцию.Техническая характеристика может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала и/или может уменьшить сложность.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения коэффициентные средства включают: средства для обеспечения представления поддиапазона импульсной характеристики множества бинауральных перцепционных передаточных функций, соответствующих различным источникам звука в сигнале N-канала; средства для определения коэффициентов фильтрации посредством взвешенной комбинации соответствующих коэффициентов представлений поддиапазона; и средства для определения весовых коэффициентов для представлений поддиапазона для взвешенной комбинации в ответ на пространственные параметрические данные.Изобретение может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала и/или может уменьшить сложность. В частности, может быть определена низкая сложность и высококачественные коэффициенты фильтрации.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения первые бинауральные параметры включают параметры когерентности, указывающие на корреляцию между каналами бинаурального звукового сигнала.Техническая характеристика может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала и/или может уменьшить сложность. В частности, желаемая корреляция может быть эффективно обеспечена посредством осуществления несложной операции до фильтрования. А именно, несложное умножение матрицы поддиапазона может быть выполнено для введения желаемой корреляции или свойств когерентности в бинауральный сигнал. Такие свойства могут быть введены до фильтрования без модификации фильтров. Таким образом, техническая характеристика может обеспечить эффективный несложный контроль корреляции или характеристик когерентности.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения первые бинауральные параметры не включают, по крайней мере, один из параметров локализации, показывающий местоположение любого звукового источника бинаурального звукового сигнала, и параметры реверберации, показывающие реверберацию любого звукового компонента бинаурального звукового сигнала.Техническая характеристика может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала и/или может уменьшить сложность. В частности, техническая характеристика может обеспечить эффективный контроль информации о локализации и/или параметров реверберации исключительно фильтрами, таким образом, облегчая операцию и/или обеспечивая улучшенное качество. Когерентность или корреляция бинауральных стереоканалов может контролироваться конверсионными средствами, таким образом, обеспечивая контроль корреляции/когерентности и локализации и/или реверберации независимо там, где это является практичным или эффективным.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения коэффициентные средства устроены так, чтобы определить коэффициенты фильтрации, чтобы отразить, по крайней мере, одну из реплик локализации и реплик реверберации для бинаурального звукового сигнала.Техническая характеристика может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала и/или может уменьшить сложность. В частности, желаемая локализация или свойства реверберации могут быть эффективно обеспечены фильтрацией поддиапазона, таким образом, обеспечивая улучшенное качество и, в частности, делая возможным эффективное моделирование, например, звукоподражательную окружающую среду.Согласно дополнительной технической характеристике изобретения звуковой сигнал М-канала является моно звуковым сигналом, и конверсионные средства устроены так, чтобы генерировать декоррелированный сигнал от моно звукового сигнала, и генерировать первый стереосигнал посредством матричного умножения образцов стереосигнала, включающего декоррелированный сигнал и моно звуковой сигнал.Техническая характеристика может обеспечить генерирование улучшенного бинаурального сигнала от моносигнала и/или может уменьшить сложность. В частности, изобретение может обеспечить все необходимые параметры для генерирования высококачественного бинаурального звукового сигнала от типично доступных пространственных параметров.Согласно другому аспекту изобретения предоставлен способ генерирования бинаурального звукового сигнала; способ включает: получение звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; преобразование пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; преобразование звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; генерирование бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; и определение коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию.Согласно другому аспекту изобретения предоставлен передатчик для передачи бинаурального звукового сигнала; передатчик включает: средства для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся понижающим микшированием звукового сигнала N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; параметрические данные предназначены для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; преобразование предназначено для преобразования звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; коэффициент предназначен для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию; и средства для передачи бинаурального звукового сигнала.Согласно другому аспекту изобретения предоставлена система передачи для передачи звукового сигнала; система передачи включает передатчик, включающий: средства для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся понижающим микшированием звукового сигнала N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; параметрические данные предназначены для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию, конверсионные средства предназначены для преобразования звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; коэффициент предназначен для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию, и средства для передачи бинаурального звукового сигнала; и приемник для получения бинаурального звукового сигнала.Согласно другому аспекту изобретения предоставлено звукозаписывающее устройство для записи бинаурального звукового сигнала; звукозаписывающее устройство включает средства для получения звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; параметрические данные предназначены для преобразования пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; средства преобразования предназначены для превращения звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; стереофильтр предназначен для генерирования бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала; коэффициентный процессор (419) предназначен для определения коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию и для записи бинаурального звукового сигнала.Согласно другому аспекту изобретения предоставлен способ передачи бинаурального звукового сигнала; метод включает: получение звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся понижающим микшированием звукового сигнала N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; преобразование пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию; преобразование звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; генерирование бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала в фильтре; определение коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию; и передача бинаурального звукового сигнала.Согласно другому аспекту изобретения предоставлен способ передачи и получения бинаурального звукового сигнала; метод включает: передатчик, выполняющий следующие шаги: получение звуковых данных, включающих звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала; преобразование пространственных параметров пространственных параметрических данных в первые бинауральные параметры в ответ на, по крайней мере, одну бинауральную перцепционную передаточную функцию, преобразование звукового сигнала М-канала в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры; генерирование бинаурального звукового сигнала посредством фильтрации первого стереосигнала в стереофильтре; определение коэффициентов фильтрации для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию, и передача бинаурального звукового сигнала; и приемник, осуществляющий получение бинаурального звукового сигнала.Согласно другому аспекту изобретения предоставлен компьютерный программный продукт для осуществления любого из вышеупомянутых описанных способов.Эти и другие аспекты, технические характеристики и преимущества изобретения станут очевидны и объяснимы при ссылке на осуществление(я), описанное далее.Осуществления изобретения будут описаны, только в качестве примера, со ссылкой на чертежи, где:Фиг.1 — иллюстрация подхода к генерированию бинаурального сигнала в соответствии с прототипом;Фиг.2 — иллюстрация подхода к генерированию бинаурального сигнала в соответствии с прототипом;Фиг.3 — иллюстрация подхода к генерированию бинаурального сигнала в соответствии с прототипом;Фиг.4 иллюстрирует устройство для генерирования бинаурального звукового сигнала в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения;Фиг.5 иллюстрирует блок-схему примера способа генерирования бинаурального звукового сигнала в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения; иФиг.6 иллюстрирует пример системы передачи звукового сигнала в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретенияСледующее описание сосредоточено на осуществлениях изобретения, применимого к синтезу бинаурального стереосигнала от понижающего микширования моносигнала множества пространственных каналов. В частности, описание будет соответствовать генерированию бинаурального сигнала для воспроизведения через наушники от MPEG потока битов объемного звука, закодированного при помощи так называемой «5151» конфигурации, имеющей 5 каналов для входа (обозначены первой «5»), понижающее микширование монозвука (первая «1»), 5-канальная реконструкция (вторая «5») и пространственная параметризация согласно древовидной структуре «1». Подробная информация относительно различных древовидных структур может быть найдена в работах Херре Дж., Кьерлинга К., Брибаарта Дж., Фоллера К., Диша С., Пурнхагена X., Коппенса Дж., Гилперта Дж., Редена Дж., Оомена У., Линзмейера К., Чонга К.S. «MPEG объемный звук — стандарт ISO/MPEG для эффективного и совместимого многоканального звукового кодирования», Свид. 122 AES соглашения, Вена, Австрия (2007) и Брибаарта Дж., Хото Г., Коппенса Дж., Шуйерса Е., Оомена У., Ван де Пара С. «Фон, концепция и архитектура современного стандарта MPEG объемного звука на многоканальном звуковом сжатии» журнал Общества Звукотехники, 55, стр.331-351 (2007). Однако следует отметить, что изобретение не ограничивается только этим применением, а может, например, быть применено ко многим другим звуковым сигналам, включая, например, объемные звуковые сигналы, понижающе микшированные до стереосигнала.В известных устройствах, таких как устройство на фиг.3, длительные HRTFs или BRIRs не могут быть эффективно представлены параметризованными данными и матричной операцией, выполненной при помощи матричного узла 311. В действительности, умножение матричного поддиапазона ограничивается, чтобы представить импульсные ответы (характеристики) временного интервала, имеющие продолжительность, соответствующую временному интервалу преобразования, использовавшегося для превращения во временной интервал поддиапазона. Например, если преобразование является Быстрым Преобразованием Фурье (FFT), каждый интервал FFT образцов N передается в образцы поддиапазона N, которые подаются в матричный узел. Однако импульсные ответы длиннее, чем образцы N, не будут представлены в достаточной мере.Одно решение этой проблемы состоит в том, чтобы использовать метод фильтрации области поддиапазона, где матричная операция заменена методом матричной фильтрации, где фильтруются индивидуальные поддиапазоны. Таким образом, в таких осуществлениях обработка поддиапазона может вместо простого матричного умножения быть представлена как:,где Nq — число отводов, используемых для фильтра, чтобы представить функцию(и) HRTF/BRIR.Такой подход эффективно соответствует применению четырех фильтров к каждому поддиапазону (один для каждой перестановки входного канала и выходного канала матричного узла 311).Хотя такой подход может быть полезным в некоторых осуществлениях, у него также есть некоторые связанные недостатки. Например, система требует четырех фильтров для каждого поддиапазона, что значительно увеличивает сложность и потребление ресурса для обработки. Кроме того, во многих случаях может быть сложно, трудно или даже невозможно генерировать параметры, которые точно соответствуют желаемым импульсным ответам HRTF/BRIR.А именно, для простого матричного умножения (фиг.3) когерентность бинаурального сигнала может быть оценена при помощи параметров HRTF и переданных пространственных параметров, потому что оба типа параметров существуют в той же самой (параметрической) области. Когерентность бинаурального сигнала зависит от когерентности между индивидуальными источниками звуковых сигналов (как описано пространственными параметрами) и акустической дорожкой от индивидуальных позиций до барабанных перепонок (описывается HRTFs). Если относительные уровни сигнала, парные величины когерентности, и передаточные функции HRTF все описаны статистическим (параметрическим) способом, чистая когерентность, являющаяся результатом объединенного эффекта пространственного представления и обработки HRTF, может быть оценена непосредственно в параметрической области. Этот процесс описан в работах Брибаарта Дж. «Анализ и синтез бинауральных параметров для эффективного трехмерного звукового представления в MPEG объемном звуке», Изд. ICME, Пекин, Китай (2007) и Брибаарта Дж., Фоллера К. «Пространственная звуковая обработка: MPEG объемный звук и другие применения», Уайли & Санз, Нью-Йорк (2007). Если желаемая когерентность известна, выходной сигнал с когерентностью согласно указанной величине может быть получен при помощи комбинации сигнала декоррелятора и моносигнала посредством матричной операции. Этот процесс описан в работах Брибаарта Дж., Ван де Пара С., Колрауша А., Шуйерса Е. «Параметрическое кодирование звукового стереосигнала», ЕВРАСИП Журн. Прикладной Сигнал, №9, стр.1305-1322 (2005) и Энгегарда Дж., Пурнхагена X., Редена Дж., Лильерида Л. «Искусственная среда в параметрическом стереокодировании», изд. 116-го соглашения AES, Берлин, Германия (2004).В результате элементы матрицы сигнала декоррелятора (h12 и h22) следуют из относительно простых отношений между пространственными и HRTF параметрами. Однако для ответов (характеристик) фильтра, таких как вышеописанные, значительно труднее вычислить чистую когерентность, являющуюся результатом пространственного декодирования и бинаурального синтеза, потому что желаемая величина когерентности отличается для первой части (прямой звук) BRIR и для остальной части (последующая реверберация).А именно, для BRIRs необходимые свойства могут значительно изменяться с течением времени. Например, первая часть BRIR может описывать прямой звук (без эффектов комнаты). Эта часть, поэтому, высоконаправлена (с отчетливыми свойствами локализации, отраженными, например, различиями уровня и различиями времени прибытия, и высокой когерентностью). Ранние отражения и поздняя реверберация, с другой стороны, часто относительно менее направлены. Таким образом, различия уровня между ушами менее явные, различия времени прибытия бывает трудно определить точно из-за их вероятностной природы, а когерентность во многих случаях весьма низкая. Это изменение свойств локализации весьма важно для точного захвата, но это может быть трудно, потому что возникнет необходимость того, чтобы когерентность ответов (характеристик) фильтра изменялась в зависимости от положения в пределах фактического ответа фильтра, в то время как полный ответ фильтра будет зависеть от пространственных параметров и HRTF коэффициентов. Эта комбинация требований является трудновыполнимой при ограниченном числе шагов обработки.Таким образом, определение правильной когерентности между бинауральными выходными сигналами и гарантия ее правильного поведения во времени являются очень трудными для понижающего микширования моносигнала и типично невозможными при использовании подходов, известных как прототипный подход матричного умножения.Фиг.4 иллюстрирует устройство для генерирования бинаурального звукового сигнала в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения. В описанном подходе параметрическое матричное умножение объединено с фильтрацией низкой сложности, позволяющей эмулировать звуковую окружающую среду с длинным эхом или реверберацией. В частности, система позволяет использовать долгие HRTFs/BRIRs, одновременно поддерживая низкую сложность и осуществляя практическое выполнение.Устройство включает демультиплексор 401, который получает звуковой информационный битовый поток, который включает звуковой сигнал М-канала, являющийся звуковым сигналом понижающего микширования N-канала. Кроме того, данные включают пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала N-канала. В конкретном примере сигнал понижающего микширования является моносигналом, то есть звуковой сигнал М=1 и звуковой сигнал N-канала является 5.1 объемным сигналом, то есть N=6. Звуковые данные являются, в частности, MPEG объемными кодированными сигналами окружающей среды, а пространственные данные включают Межуровневые Различия (ILDs) и параметры Межканальной Взаимной корреляции (ICC).Звуковые данные моносигнала подаются в декодер 403, соединенный с демультиплексором 401. Декодер 403 декодирует моносигнал, используя подходящий обычный алгоритм декодирования, хорошо известный специалисту, квалифицированному в этой области. Таким образом, в примере выход декодера 403 является декодированным моно звуковым сигналом.Декодер 403 соединен с процессором преобразований 405, который преобразует декодированный моносигнал от временного интервала (области) до частотного интервала (области) поддиапазона. В некоторых осуществлениях процессор преобразований 405 может быть устроен так, чтобы разделять сигнал на интервалы преобразований (соответствующие выборочным блокам, включающим подходящее число образцов) и действовать как Быстрое Преобразование Фурье (FFT) в каждом временном интервале преобразований. Например, FFT может быть 64-точечным FFT с моно звуковыми образцами, разделенными на 64 выборочных блока, к которым применяется FFT, чтобы генерировать 64 сложные выборки поддиапазона.В конкретном примере процессор преобразований 405 включает блок фильтров QMF, действующий с 64 образцами интервала преобразований. Таким образом, для каждого блока 64 образцов временного интервала генерируются 64 образца поддиапазона в частотной области (интервале).В примере полученный сигнал является моносигналом, который должен быть микширован с повышением до бинаурального стереосигнала. Соответственно, частотный поддиапазон моносигнала подается в декоррелятор 407, который генерирует декоррелированную версию моносигнала. Следует заметить, что любой подходящий способ генерирования декоррелированного сигнала может использоваться, не умаляя значения изобретения.Процессор преобразований 405 и декоррелятор 407 подаются в матричный процессор 409. Таким образом, матричный процессор 409 выдает представление поддиапазона моносигнала, а также представление поддиапазона генерированного декоррелированного сигнала. Матричный процессор 409 продолжает преобразовывать моносигнал в первый стереосигнал. А именно, матричный процессор 409 выполняет матричное умножение в каждом поддиапазоне, представленном:,где LI и RI — образец входных сигналов в матричный процессор 409, то есть, в конкретном примере, LI, и RI — образцы поддиапазона для моносигнала и декоррелированного сигнала.Преобразование, выполненное матричным процессором 409, зависит от бинауральных параметров, генерированных в ответ на HRTFs/BRIRs. В примере преобразование также зависит от пространственных параметров, которые связывают полученный моносигнал и (дополнительные) пространственные каналы.А именно, матричный процессор 409 соединен с конверсионным процессором 411, который, кроме того, соединен с демультиплексором 401 и запоминающим устройством HRTF 413, включающим данные, представляющие желаемые HRTF(s) (или эквиваленты желаемых BRIR(s). Следующее будет для краткости относиться только к HRTF(s), но следует заметить, что BRIR(s) могут использоваться вместо (или так же как) HRTFs). Конверсионный процессор 411 получает пространственные данные от демультиплексора, и данные, представляющие HRTF от запоминающего устройства HRTF 413. Конверсионный процессор 411 затем продолжает генерировать бинауральные параметры, используемые матричным процессором 409, преобразовывая пространственные параметры в первые бинауральные параметры в ответ на HRTF данные.Однако в примере полная параметризация HRTF и пространственные параметры, необходимые для генерирования выходного бинаурального сигнала, не вычислены. Бинауральные параметры, используемые в матричном умножении, скорее, только отражают часть желаемого ответа HRTF. В частности, бинауральные параметры оценены для прямой части (исключая ранние отражения и поздние реверберации) HRTF/BRIR только. Это достигается посредством использования обычного процесса оценки параметров, использующего первый пик импульсного ответа временного интервала HRTF только во время процесса параметризации HRTF. Только получающаяся в результате когерентность для прямой части (исключая реплики локализации, такие как различия уровня и/или времени) впоследствии используется в 2×2 матрице. Действительно, в конкретном примере матричные коэффициенты генерируются, только чтобы отразить желаемую когерентность или корреляцию бинаурального сигнала и не рассматривать характеристики локализации или реверберации.Таким образом, матричное умножение выполняет только часть желаемой обработки, и выход матричного процессора 409 не является заключительным бинауральным сигналом, а является скорее промежуточным (бинауральным) сигналом, который отражает желаемую когерентность прямого звука между каналами.Бинауральные параметры в форме матричных коэффициентов hxy в примере генерируются посредством первого вычисления относительных мощностей сигнала в различных звуковых каналах сигнала N-канала, основанного на пространственных данных и, в частности, основанных на параметрах различия уровня, содержавшихся там. Относительные мощности в каждом из бинауральных каналов тогда вычисляются, основываясь на этих величинах и HRTFs, связанных с каждым из каналов N. Кроме того, ожидаемая величина взаимной корреляции между бинауральными сигналами вычисляется, основываясь на мощностях сигнала в каждом из N-каналов и HRTFs. Основанная на взаимной корреляции и объединенной мощности бинаурального сигнала мера когерентности для канала впоследствии вычисляется, а матричные параметры определяются, чтобы обеспечить эту корреляцию. Конкретные детали того, как бинауральные параметры могут быть генерированы, будут описаны позже.Матричный процессор 409 соединен с двумя фильтрами 415, 417, которые работают, чтобы генерировать выходной бинауральный звуковой сигнал посредством фильтрации стереосигнала, генерированного матричным процессором 409. А именно, каждый из двух сигналов фильтруется индивидуально как моносигнал, и не вводится никакая перекрестная связь сигнала от одного канала с другим. Соответственно, используются только два монофильтра, таким образом, уменьшая сложность по сравнению с, например, подходами, требующими четырех фильтров.Фильтры 415, 417 являются поддиапазонными фильтрами, где каждый поддиапазон фильтруется индивидуально. А именно, каждый из фильтров может быть фильтром Конечного Импульсного Ответа (FIR) в каждом поддиапазоне, выполняющим фильтрование, представленное главным образом:где y представляет образцы поддиапазона, полученные от матричного процессора 409, с — коэффициенты фильтрации, n — число образцов (соответствующее интервальному числу преобразований), k — поддиапазон, и N — длина импульсного ответа фильтра. Таким образом, в каждом индивидуальном поддиапазоне фильтрование «временного интервала» выполняется посредством расширения обработки от одиночного интервала преобразований, чтобы учитывать образцы поддиапазона от множества интервалов преобразований.Модификации сигнала MPEG объемного выполняются в области сложного смодулированного блока фильтров QMF, который выбран не критически. Его конкретный проект учитывает данный фильтр временного интервала, который будет осуществлен с высокой точностью посредством фильтрации каждого сигнала поддиапазона в направлении времени при помощи отдельного фильтра. Получившееся в результате полное ОТНОШЕНИЕ СИГНАЛ/ШУМ (SNR) для выполнения фильтрации находится в диапазоне 50 децибелов, притом что часть совмещения имен ошибки значительно меньше. Кроме того, эти доменные фильтры поддиапазона могут быть получены непосредственно из данного фильтра временного интервала. Особенно привлекательный метод вычисления доменного фильтра поддиапазона, соответствующего фильтру временного интервала h(ν), должен использовать второй сложный смодулированный анализ блока фильтров с FIR прототипным фильтром q(ν), полученным от прототипного фильтра блока фильтров QMF. А именно,,где L=64. Для MPEG объемного QMF блока прототипный фильтр q(ν) конвертора имеет 192 отвода. Например, фильтр временного интервала с 1024 отводами будет преобразован в набор из 64 поддиапазонных фильтров, имеющих 18 отводов в направлении времени.Технические характеристики фильтра в примере генерированы, чтобы отражать оба аспекта пространственных параметров, а также аспекты желаемых HRTFs. А именно, коэффициенты фильтрации определяются в ответ на импульсные ответы HRTF и пространственное местоположение реплик таким образом, что характеристики реверберации и локализации генерированного бинаурального сигнала вводятся и регулируются фильтрами. Корреляция или когерентность прямой части бинауральных сигналов не затрагивается фильтрованием, при условии, что прямая часть фильтров (почти) когерентна, и следовательно, когерентность прямого звука бинаурального выхода полностью определяется предыдущей матричной операцией. С другой стороны, часть фильтров поздней реверберации считается некоррелированной между фильтрами левого и правого уха и, следовательно, выход этой конкретной части всегда будет некоррелированным, независимым от когерентности сигнала, подаваемого в эти фильтры. Следовательно, не требуется никакой модификации для фильтров в ответ на желаемую когерентность. Таким образом, матричная операция, продолжающаяся в фильтрах, определяет желаемую когерентность прямой части, в то время как оставшаяся реверберационная часть автоматически будет иметь правильную (низкую) корреляцию, независимую от фактических матричных величин. Таким образом, фильтрование поддерживает желаемую когерентность, введенную матричным процессором 409.Таким образом, в устройстве фиг.4 бинауральные параметры (в форме матричных коэффициентов), используемые матричным процессором 409, являются параметрами когерентности, указывающими на корреляцию между каналами бинаурального звукового сигнала. Однако эти параметры не включают параметры локализации, указывающие на местоположение любого звукового источника бинаурального звукового сигнала, или параметры реверберации, указывающие на реверберацию любого звукового компонента бинаурального звукового сигнала. Скорее эти параметры/характеристики вводятся последующей фильтрацией поддиапазона посредством определения коэффициентов фильтрации таким образом, что они отражают реплики локализации и реверберации для бинаурального звукового сигнала.А именно, фильтры присоединяются к коэффициентному процессору 419, который далее присоединяется к демультиплексору 401 и запоминающему устройству HRTF 413. Коэффициентный процессор 419 определяет коэффициенты фильтрации для стереофильтров 415, 417 в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию(и). Кроме того, коэффициентный процессор 419 получает пространственные данные от демультиплексора 401 и использует это для определения коэффициентов фильтрации.А именно, импульсные ответы HRTF преобразовываются в область поддиапазона и, поскольку импульсный ответ превышает одиночный интервал преобразований, это приводит к импульсному ответу для каждого канала в каждом поддиапазоне, а не в едином коэффициенте поддиапазона. Импульсные ответы для каждого фильтра HRTF, соответствующего каждому из каналов N, тогда складываются во взвешенном суммировании. Весовые коэффициенты, которые прикладываются к каждому из N HRTF импульсных ответов фильтра, определяются в ответ на пространственные данные и, в частности, определяются, чтобы привести к соответствующему распределению мощности между различными каналами. Конкретные детали того, как коэффициенты фильтрации могут генерироваться, будут описаны позже.Выходы фильтров 415, 417 являются, таким образом, стереопредставлением поддиапазона бинаурального звукового сигнала, который эффективно эмулирует полный объемный сигнал, поступающий в наушники. Фильтры 415, 417 присоединяются к процессору обратного преобразования 421, который выполняет обратное преобразование, чтобы преобразовать сигнал поддиапазона во временной интервал. А именно, процессор обратного преобразования 421 может выполнять обратное QMF преобразование.Таким образом, выход процессора обратного преобразования 421 является бинауральным сигналом, который может обеспечить впечатление объемного звука от ряда наушников. Сигнал может, например, кодироваться посредством обычного стерео кодирующего устройства и/или может быть преобразован в аналоговую область в аналоговом цифровом преобразователе, чтобы обеспечить сигнал, который может подаваться непосредственно к наушникам.Таким образом, устройство фиг.4 объединяет параметрическую HRTF матричную обработку и фильтрацию поддиапазона для обеспечения бинаурального сигнала. Разделение матричного умножения корреляции/когерентности и локализации, базированной на фильтрации, и фильтрование реверберации обеспечивает систему, где необходимые параметры могут быть легко вычислены для, например, моносигнала. А именно, в отличие от подхода чистого фильтрования, где параметр когерентности трудно или невозможно определить и осуществить, комбинация различных типов обработки позволяет эффективно регулировать когерентность даже для применений, основанных на понижающем микшировании моносигнала.Таким образом, у описанного подхода есть то преимущество, что синтез правильной когерентности (посредством матричного умножения) и генерирование реплик локализации и реверберации (посредством фильтров) полностью разделяется и регулируется независимо. Кроме того, число фильтров ограничено двумя, поскольку не требуется никакого взаимного фильтрования каналов. Поскольку фильтры типично более сложны, чем простое матричное умножение, сложность уменьшается.Далее будет показано на конкретном примере, как могут быть вычислены необходимые матричные бинауральные параметры и коэффициенты фильтрации. В примере полученный сигнал является MPEG объемным битовым потоком, закодированным при помощи «5151» древовидной структуры.В описании будут использоваться следующие аббревиатуры:l или L: левый каналr или R: правый каналf: передний канал(ы)s: объемный канал(ы)с: центральный каналls: левый объемныйrs: правый объемныйlf: левый переднийlr: левый правыйПространственные данные, содержащиеся в потоке данных MPEG, включают следующие параметры:

Параметр

Описание

CLDfs

Различие уровня переднего и объемного

CLDfc

Различие уровня переднего и центрального

CLDf

Различие уровня переднего левого и переднего правого

CLDs

Различие уровня объемного левого и объемного правого

ICCfs

Корреляция переднего и объемного

ICCfc

Корреляция переднего и центрального

ICCf

Корреляция переднего левого и переднего правого

ICCs

Корреляция объемного левого и объемного правого

CLDlfe

Различие уровня центрального и LFE

Во-первых, будет описано генерирование бинауральных параметров, используемых для матричного умножения матричным процессором 409.Конверсионный процессор 411 сначала делает предварительный расчет бинауральной когерентности, которая является параметром, отражающим желаемую когерентность между каналами бинаурального выходного сигнала. Оценка использует пространственные параметры, а также параметры HRTF, определенные для функций HRTF.А именно, используются следующие параметры HRTF:Pl, который является среднеквадратичным значением мощности в пределах определенного диапазона частот HRTF, соответствующем левому уху;Pr, который является среднеквадратичным значением мощности в пределах определенного диапазона частот HRTF, соответствующем правому уху;ρ, который является когерентностью в пределах определенного диапазона частот между HRTF левого и правого уха для определенного положения виртуального источника звука;φ, который является средней разностью фаз в пределах определенного диапазона частот между HRTF левым и правым ухом для определенного положения виртуального источника звука.С учетом того, что частотная область HRTF представлена Hl(f), Hr(f) для левого и правого уха соответственно, и f — частотный индекс, эти параметры могут быть вычислены согласно:где суммирование через f выполняется для каждого диапазона параметров, чтобы в результате получить один набор параметров для каждого диапазона параметров b. Более подробную информацию относительно этого HRTF процесса параметризации можно найти в работе Брибаарта Дж. «Анализ и синтез бинауральных параметров для эффективного трехмерного воспроизведения звукового сигнала в MPEG объемном звучании», Изд. ICME, Пекин, Китай (2007) и в работе Брибаарта Дж., Фоллера К. «Пространственная звуковая обработка: MPEG объемное звучание и другие применения», Уайли & Санз, Нью-Йорк (2007).Вышеупомянутый процесс параметризации выполняется независимо для каждого диапазона параметров и каждого положения виртуального громкоговорителя. В дальнейшем положение громкоговорителя обозначено P1(X), где Х — идентификатор громкоговорителя (lf, rf, с, ls или ls).В качестве первого шага, приведенные мощности (с учетом мощности моно входного сигнала) сигнала с 5.1 каналами вычисляются, используя переданные параметры CLD. Приведенная мощность левого переднего канала получают по:, где,.Точно так же приведенные мощности других каналов получают по:Данные мощности σ каждого виртуального громкоговорителя, параметры ICC, которые представляют величины когерентности между определенными парами громкоговорителей, и HRTF параметры Pl, Pr, p и φ для каждого виртуального громкоговорителя, статистические свойства результирующего бинаурального сигнала могут быть определены. Это достигается путем добавления вклада в единицах мощности σ для каждого виртуального громкоговорителя, умноженного на мощность HRTF Pl, Pr для каждого уха индивидуально, чтобы отражать изменение мощности, введенной HRTF. Дополнительные единицы необходимы, чтобы включать эффект взаимных корреляций между сигналами виртуального громкоговорителя (ICC) и различия длины пути HRTF (представленные параметром φ) (ссылка, например, на работу Брибаарта Дж., Фоллера К. «Пространственная звуковая обработка: MPEG объемное звучание и другие применения», Уайли & Санз, Нью-Йорк (2007)).Ожидаемую величину приведенной мощности левого бинаурального выходного канала (с учетом моно входного канала) получают по:Точно такую же величину (приведенной) мощности для правого канала получают по:Основанная на аналогичных предположениях и использующая аналогичные методики ожидаемая величина векторного произведения бинауральной пары сигналов может быть вычислена изКогерентность бинаурального выхода (ICCB) тогда получают по:Основываясь на определенной когерентности бинаурального выходного сигнала ICCB (и игнорируя реплики локализации и характеристики реверберации), матричные коэффициенты, необходимые для восстановления параметров ICCB, могут тогда быть вычислены, используя обычные методы, как показано в работе Брибаарта Дж., Ван де Пара С., Колрауша А., Шуйерса Е. «Параметрическое кодирование звукового стереосигнала», ЕВРАСИП Журн. Прикладной Сигнал, №9, стр.1305-1322 (2005):h11=cos(α+β)h12=sin(α+β)h21=cos(-α+β)h22=sin(-α+β)гдеα=0.5arccos(ICCB)В дальнейшем будет описано генерирование коэффициентов фильтрации коэффициентным процессором 419.Во-первых, генерируются представления поддиапазона импульсных ответов бинауральной перцепционной передаточной функции, соответствующей различным источникам звука в бинауральном звуковом сигнале.А именно, HRTFs (или BRIRs) преобразуются в область QMF, результирующую в представления QMF-области , для импульсных ответов левого и правого уха, соответственно, при использовании метода фильтрующего конвертера, обрисованного в общих чертах в описании Фиг.4. В представлении Х обозначает исходный канал (X=Lf, Rf, С, Ls, Rs), R и L обозначают левый и правый бинауральный канал соответственно, n — номер блока преобразований, и k обозначает поддиапазон.Коэффициентный процессор 419 продолжает определять коэффициенты фильтрации как взвешенную комбинацию соответствующих коэффициентов представлений поддиапазона , . А именно, коэффициенты фильтрации для FIR фильтров 415, 417 , получают по:,.Коэффициентный процессор 419 вычисляет весовые коэффициенты tk и sk как описано далее.Во-первых, модули линейных комбинированных весовых коэффициентов выбраны таким образом, что:, Таким образом, весовой коэффициент данного HRTF, соответствующий данному пространственному каналу, отбирается, чтобы он соответствовал уровню мощности этого канала.Во-вторых, масштабные коэффициенты усиления вычисляются следующим образом.Пусть нормализованная заданная бинауральная выходная мощность смешанного диапазона k обозначена для выходного канала Y=L,R, и пусть коэффициент усиления мощности фильтра обозначен , тогда коэффициенты усиления приспосабливаются, чтобы достигнуть.Следует отметить, что если это может быть приблизительно достигнуто с использованием масштабных коэффициентов усиления, которые являются постоянными в каждом диапазоне параметров, тогда масштабирование может быть исключено из трансформации фильтра и выполнено при помощи модификации матричных элементов из предыдущего раздела:h11=gL cos(α+β)h12=gL sin(α+β)h21=gR cos(-α+β)h22=gR sin(-α+β).Чтобы это оставалось справедливым, необходимо, чтобы немасштабированная взвешенная комбинация:имела коэффициенты усиления мощности, которые бы не очень сильно изменялись внутри диапазона параметров. Как правило, основной вклад в такие изменения возникает в результате главных различий запаздывания между ответами HRTF. В некоторых осуществлениях данного изобретения предварительное выравнивание во временном интервале выполняется для доминирующих HRTF фильтров, и могут быть применены простые фактические значения комбинированных весовых коэффициентов:.В других осуществлениях данного изобретения эти различия запаздывания адаптивно противодействуют на доминирующих HRTF парах посредством введения комплекснозначных весовых коэффициентов. В случае передних/задних пар это эквивалентно использованию следующих весовых коэффициентов:и для X=C, Rf, Rs.и для X=C, Lf, Ls.Здесь — развернутый фазовый угол сложной взаимной корреляции между подполосовыми фильтрами и . Эта взаимная корреляция определяется по,где звездочка обозначает комплексное сопряжение.Цель развертывания фазы состоит в том, чтобы свободно выбирать фазовый угол до кратных 2π, чтобы получить фазовую кривую, которая изменяется насколько возможно медленно как функция индекса k поддиапазона.Роль угловых фазовых параметров в комбинированных формулах, приведенных выше, является двойной. Во-первых, она выполняет компенсацию запаздывания передних/задних фильтров до суперпозиции, что приводит к объединенному ответу, который моделирует главное время запаздывания, соответствующее исходному положению между передним и задним громкоговорителем. Во-вторых, она уменьшает изменчивость коэффициентов усиления мощности немасштабированных фильтров.Если когерентность ICCM объединенных фильтров HL,M, HR,M в диапазоне параметров или смешанном диапазоне меньше единицы, бинауральный выход может стать менее когерентным, чем предполагалось, как это следует из отношенияICCB,Out=ICCM·ICCB.Решение этой проблемы в соответствии с некоторыми осуществлениями данного изобретения состоит в том, чтобы использовать измененную величину ICCB для определения матричного элемента, определяемого по:.Фиг.5 иллюстрирует блок-схему примера способа генерирования бинаурального звукового сигнала в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения.Способ начинается с шага 501, где получаются звуковые данные, включающие звуковой сигнал М-канала, являющегося звуковым сигналом понижающего микширования канала N, и пространственные параметрические данные для повышающего микширования звукового сигнала М-канала до звукового сигнала канала N.Шаг 501 сопровождается шагом 503, где пространственные параметры пространственных параметрических данных преобразуются в первые бинауральные параметры в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию.Шаг 503 сопровождается шагом 505, где звуковой сигнал М-канала преобразуется в первый стереосигнал в ответ на первые бинауральные параметры.Шаг 505 сопровождается шагом 507, где коэффициенты фильтрации определяются для стереофильтра в ответ на бинауральную перцепционную передаточную функцию.Шаг 507 сопровождается шагом 509, где бинауральный звуковой сигнал генерируется посредством фильтрации первого стереосигнала в стереофильтре.Устройство Фиг.4 может, например, использоваться в системе передачи. Фиг.6 иллюстрирует пример системы передачи для пересылки звукового сигнала в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения. Система передачи включает передатчик 601, который соединяется с приемником 603 через сеть 605, которая, в частности, может быть Интернетом.В конкретном примере передатчик 601 является устройством, записывающим сигнал, а приемник 603 является устройством, воспроизводящим сигнал, но следует заметить, что в других осуществлениях передатчик и приемник могут использоваться в других применениях и в других целях. Например, передатчик 601 и/или приемник 603 может быть частью функциональных возможностей перекодировки и может, например, осуществить стыковку с другими источниками сигнала или адресами назначения. А именно, приемник 603 может получить закодированный объемный звуковой сигнал и генерировать закодированный бинауральный сигнал, эмулирующий объемный звуковой сигнал. Закодированный бинауральный сигнал может затем быть распределен по другим источникам.В конкретном примере, где поддерживается функция записи сигнала, передатчик 601 включает цифровой преобразователь 607, который получает аналоговый многоканальный (объемный) сигнал, который преобразуется в цифровой РСМ (Импульсный Кодовый Модулированный) сигнал посредством выборки и аналого-цифрового преобразования.Цифровой преобразователь 607 соединен с кодирующим устройством 609 Фиг.1, который кодирует РСМ многоканальный канал в соответствии с алгоритмом кодирования. В конкретном примере кодирующее устройство 609 кодирует сигнал, как MPEG закодированный объемный звуковой сигнал. Кодирующее устройство 609 соединено с сетевым передатчиком 611, который получает закодированный сигнал и соединяется с Интернетом 605. Сетевой передатчик может передавать закодированный сигнал приемнику 603 через Интернет 605.Приемник 603 включает сетевой приемник 613, который соединяется с Интернетом 605 и который устроен так, чтобы получать кодируемый сигнал от передатчика 601.Сетевой приемник 613 соединен с бинауральным декодером 615, который в примере является устройством Фиг.4.В конкретном примере, где поддерживается функция воспроизведения сигнала, приемник 603 далее включает проигрыватель сигнала 1617, который получает бинауральный звуковой сигнал от бинаурального декодера 615 и воспроизводит его пользователю. А именно, проигрыватель сигнала 117 может включать цифроаналоговый преобразователь, усилители и громкоговорители, как требуется для вывода бинаурального звукового сигнала на ряд наушников.Следует заметить, что вышеупомянутое описание осуществлений изобретения для ясности производится со ссылкой на различные функциональные узлы и процессоры. Однако очевидно, что может использоваться любое подходящее распределение функциональных возможностей между различными функциональными узлами или процессорами, не умаляя значения изобретения. Например, проиллюстрированные функциональные возможности, которые могут быть выполнены отдельными процессорами или контроллерами, могут быть выполнены тем же самым процессором или контроллером. Следовательно, ссылки на конкретные функциональные узлы должны рассматриваться только как ссылки на подходящие средства для обеспечения описанных функциональных возможностей, а не указывающие на строго логические или физические структуры или устройства.Изобретение может быть осуществлено в любой подходящей форме, включая аппаратные средства, программное обеспечение, программно-аппаратные средства или любую их комбинацию. Изобретение может быть дополнительно осуществлено, по крайней мере, частично, как программное обеспечение, запущенное на одном или нескольких процессорах данных и/или цифровых процессорах сигнала. Элементы и компоненты осуществления изобретения могут быть физически, функционально и логически осуществлены любым подходящим способом. Действительно, функциональные возможности могут быть осуществлены в едином узле, во множестве узлов или как часть других функциональных узлов. По существу, изобретение может быть осуществлено в едином узле или может быть физически и функционально распределено между различными узлами и процессорами.Хотя данное изобретение было описано в связи с некоторыми осуществлениями, оно не ограничивается определенной формой, изложенной здесь. Область данного изобретения скорее ограничивается только сопровождающей патентной формулой. Дополнительно, хотя какая-то техническая характеристика может быть описана в связи с конкретными осуществлениями, специалист, квалифицированный в этой области, поймет, что различные технические характеристики описанных осуществлений могут быть объединены в соответствии с изобретением. Содержащиеся в патентной формуле термины не исключает присутствия других элементов или шагов.Кроме того, хотя перечислены отдельно, многие средства, элементы или шаги способа могут быть осуществлены, например, посредством единого узла или процессора. Дополнительно, хотя индивидуальные технические характеристики могут быть включены в различные пункты патентной формулы, они могут, возможно, быть преимущественно объединены, и включение в различные пункты патентной формулы не подразумевает того, что объединение технических характеристик невыполнимо и/или невыгодно. Также включение технической характеристики в одну категорию патентной формулы не подразумевает ограничение только этой категорией, а скорее указывает на то, что техническая характеристика одинаково применима к другим категориям патентной формулы, если пригодны. Кроме того, порядок технических характеристик в патентной формуле не подразумевает определенного порядка, в котором технические характеристики должны обрабатываться, и, в частности, порядок индивидуальных шагов в патентной формуле способа не подразумевает того, что шаги должны выполняться в этом порядке. Скорее шаги могут быть выполнены в любом подходящем порядке. Кроме того, одиночные ссылки не исключают множества. Так, ссылки на «какой-то», «первый», «второй» и т.д. не исключают множества. Опорные признаки в патентной формуле предоставлены просто, как разъясняющий пример, и не должны рассматриваться как ограничение области патентной формулы в любом случае.

Об одной модификации метода молекулярной

Введение. Решение многих актуальных задач гидрои газодинамики требует исследования свойств среды на микроскопическом уровне. Наряду с фундаментальными вопросами изучения законов движения и релаксации кластеров, фуллеренов, наночастиц, учета запаздывания и нелокальности в неравновесных процессах (см. и цитируемую там литературу) существуют и важные прикладные задачи, например расчет трудноизмеримых коэффициентов переноса в обобщенных уравнениях гидродинамики . Уникальным инструментом для таких исследований является численное моделирование методом молекулярной динамики (МД). Этот метод предусматривает расчет на ЭВМ эволюции системы из сравнительно небольшого числа моделей молекул или частиц (N Ў¬е 103-106) с заданным законом взаимодействия (см., например, ). МД-моделирование, впервые примененное для изучения свойств чистых жидкостей около пятидесяти лет назад , сегодня активно используется в расчетах коэффициентов переноса и структурных характеристик смесей и нанодисперсных систем . Однако исследование таких систем требует очень больших времен расчета даже на современных компьютерах. Поэтому совершенствование алгоритма метода МД является актуальнейшей задачей численного моделирования. Целями данной работы являлись оптимизация алгоритма и создание высокопроизводительного пакета программ для расчета свойств дисперсных систем. Естественно, реализация этих целей потребовала достаточно глубокого анализа отдельных шагов алгоритма, а также изучения достоинств и недостатков оптимизаций метода, предложенных ранее другими авторами. 1. Алгоритм метода молекулярной динамики. Хотя сегодня активно развиваются методы численных расчетов с использованием разных потенциалов взаимодействия, одним из основных остается потенциал твердых упругих сфер. Его преимущества связаны с возможностью разбиения эволюции системы сфер на парные столкновения и свободное движение. При этом отпадает необходимость численного решения дифференциальных уравнений движения и удается избежать возникающих погрешностей. Движение частиц происходит в ячейке моделирования, имеющей, как правило, кубическую форму. Поскольку размер .) Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 04-01-00106) и программыМинобрнауки «Развитие научного потенциала высшей школы» (проект РНП 2.1.1.471). c — 2006 28 ячейки недостаточно велик по сравнению с размером частицы, влияние типа граничных условий на результаты расчетов достаточно сильное. Для более адекватного моделирования реальных газов и жидкостей обычно используются периодические граничные условия, когда ячейка со всех сторон окружается своими копиями. Тем самым моделируется бесконечная повторяющаяся система ячеек. Первоначально предложенный Б. Олдером и Т. Вайнрайтом алгоритм метода содержал следующие основные шаги (подробнее они изложены в работе ): 1. Задание начальных координат и скоростей сфер. 2. Расчет времен до столкновения частиц основной ячейки друг с другом. 3. Расчет времен до столкновения частиц основной ячейки с частицами копий ячейки. 4. Расчет времен достижения частицами границ. 5. Выбор наименьшего из всех рассчитанных на шагах 2-4 времен tmin. 6. Прямолинейное перемещение всех частиц вдоль своих траекторий в течение tmin. 7. Перерасчет скоростей сталкивающихся частиц либо обработка прохождения границы. Далее шаги 2-7 повторяются. Оценим среднее время T расчета компьютером эволюции системы частиц, включающего обработку Nst столкновений между частицами и Nb пересечений частицей границ ячейки: T = T2 — T3 — T4 — T5 — T6 — T7, T2 = (Nst — Nb)N(N — 1) 2 T20, T3 = 26(Nst — Nb)N(N — 1) 2 T30, T4 = 6(Nst — Nb)NT40, T5 = (Nst — Nb)-6N -27N(N — 1) 2 -T50, T6 = (Nst — Nb)NT60, T7 = -NstTst 70 — NbTb 70-. (1) Здесь Ti0, i = 2, . . ., 6, — средние времена, необходимые компьютеру для реализации соответствующего шага алгоритма для одной частицы; Tb 70 — время для обработки пересечения частицей границы, Tst 70 — время для перерасчета скоростей сталкивающихся частиц. Описанный алгоритм является малоэффективным. Известно несколько его модификаций . Одна из них — запоминание минимального времени до следующего «события» (столкновения или пересечения границы) для каждой частицы. После очередного события шаги 2-5 выполняются лишь для частиц, которые в нем участвуют, и для частиц, с которыми они могли столкнуться в следующем столкновении. Среднее число всех таких частиц N1 существенно меньше N и не зависит от него. Таким образом, в алгоритме не остается шагов, время расчета которых пропорционально N3 (необходимо учесть, что число столкновений пропорционально N): T2 = (Nst — Nb)N1(N — 1)T20, T3 = 26(Nst — Nb)N1(N — 1)T30, T4 = 6(Nst — Nb)N1T40, T5 = (Nst — Nb)-6N1Tb 50 -27N1(N — 1)Tst 50-, и время расчета снижается в 100-150 раз при N Ў¬е 1000 и концентрациях частиц, соответствующих плотному газу и жидкости („q = V/V0 = 2¬й10, где V = L3 — объем ячейки, V0 = Nd3/Ѓ¬Ф2 — объем плотной упаковки сфер диаметра d). Грамотная реализация граничных условий также позволяет оптимизировать метод. Время до столкновения частиц из разных ячеек можно рассчитывать, только если они находятся в приграничной зоне. Времена T3 и T5 значиОб одной модификации метода молекулярной динамики 29 тельно уменьшаются, а в больших системах ими теперь вообще можно пренебречь. Эта модификация повышает производительность метода еще примерно в десять раз. Время расчета определяется следующим выражением: T Ў¬е (Nst — Nb)N2 2 -T20 — 26T30 -27Tst 50-. (2) Расчеты показали, что формула (2) выполняется с точностью 2-3 %, зависимость времени от числа частиц в ячейке действительно квадратичная (см. рисунок). Последняя из известных модификаций — разделение всей ячейки моделирования на зоны. Времена до столкновения рассчитываются в этом случае лишь для частиц, находящихся в одной зоне. Определяя количество таких частиц Nz ef , необходимо учесть, что частица может одновременно находиться в нескольких зонах. Тогда Nz ef = N(1 — 3€r -21€r2 — €r3)/M3, €r = dM/(2L), где M3 — число зон. Число событий при разбиении ячейки увеличивается на число переходов границ зон Nz = Nb(M-1). Кроме того, приходится рассчитывать времена достижения границ зон и обрабатывать переход этих границ; для одной частицы это требует Tz 40 времени ЭВМ. В итоге полное время расчета определяется следующим выражением: T Ў¬е (Nst -MNb)-N1Nz efT20 — 6N1Tz 40 — NT50 — NT60-. (3) Зависимости времен расчета T (сек) от N при использовании исходного (метки вверху) и оптимизированного (внизу) алгоритмов. Сплошные линии — аппроксимации формулами (1) и (2) соответственно, штриховые — зависимостями T Ў¬е N3 и T Ў¬е N2 соответственно 30 2. Модернизация алгоритма. Проанализируем влияние на производительность метода разбиения ячейки на зоны. Из формулы (3) следует, что эффективность разбиения должна падать с уменьшением концентрации частиц. Это связано с ростом числа переходов границ MNb с уменьшением плотности при фиксированном числе частиц и столкновений между ними. Из-за этого можно ожидать и снижения скорости расчетов при малом числе частиц N. С этим недостатком трудно бороться, но он не является критическим. Основные проблемы возникают при расчетах с большим N, а наиболее интересные результаты обнаруживаются в конденсированных системах. Гораздо неприятнее то, что эффективность разбиения будет существенно снижаться при увеличении числа частиц. Основной вклад во время расчета (3) в этом случае должны вносить пропорциональные N слагаемые NT50 и NT60, соответствующие пятому и шестому шагам алгоритма. Подтверждением сказанному выше являются данные, приведенные в таблице ниже. Видно, что при различных плотностях действительно существует оптимальное число частиц в ячейке моделирования N Ў« 103, с увеличением которого эффективность разбиения снижается. Снижение времени расчета при разделении ячейки на зоны „q N = 125 N = 1000 N = 3375 1,5 4,1 9,0 3,8 5 4,4 8,5 3,5 В исходном алгоритме пятый и шестой шаги не вносили заметного вклада во время расчета и вышеописанные оптимизации не затрагивали их. Однако для производительных расчетов систем с числом частиц N Ў¬ї 104 модификация этих шагов становится необходимостью. В особенности это касается шестого шага: пересчета координат всех частиц, поскольку время для его реализации более чем на порядок выше, чем у пятого. Низкая эффективность шестого шага алгоритма связана с тем, что после каждого события (и столкновения, и перехода границы зоны или ячейки) производится сдвиг вдоль траекторий всех частиц. Это действительно необходимо делать, если для частиц, участвующих в событии, выполняется перерасчет времен до столкновения с частицами всей ячейки. Однако разделение ячейки на зоны позволяет ограничиться при расчете времен лишь частицами, находящимися в одной зоне. Частицы всех остальных зон в этом расчете не участвуют, и их можно было бы оставить на месте до тех пор, пока одно из следующих событий не произойдет в их зоне. Такая модернизация была реализована программно и протестирована на вычислениях различных равновесных и неравновесных свойств системы. Она включает в себя следующие основные шаги: 1. Вводятся параметры: «собственное время» для каждой частицы и «текущее время эволюции системы». В начальный момент все эти времена обнуляются. 2. После каждого события текущее время эволюции увеличивается на величину временного интервала между данным событием и предшествующим ему. 3. Определяются зоны (или зона, если она единственная), в которых находятся столкнувшиеся частицы или частица, пересекшая границу. 4. Определяются номера частиц, находящиеся в этих зонах. 5. Каждая из выбранных на четвертом шаге частиц перемещается на расстояние, равное произведению ее скорости на разность времени эволюции и ее собственного времени. 6. Только для этих частиц собственное время приравнивается времени эволюции. 7. Минимальное время до ближайшего события пересчитывается для N1 частиц. Об одной модификации метода молекулярной динамики 31 8. Для остальных час иц минимальное время до ближайшего события уменьшается на разность времени эволюции и собственного времени. 9. Из всех минимальных времен частиц выбирается наименьшее для всей ячейки, реализуется соответствующее событие, после этого процедура повторяется. Данная модификация увеличивает производительность алгоритма еще в 2-2,5 раза при плотности „q = 1, 5 ¬й 20, числе частиц N = 3 Ў¤ 103 ¬й 3 Ў¤ 103. Для оценки времени расчета T в формуле (3) необходимо заменить полное число частиц N в последнем слагаемом на эффективное число частиц в одной зоне Nz ef : T Ў¬е (Nst -MNb)-Nz ef (N1T20 — NT60) — 6N1Tz 40 — NT50-. (4) Формула (4) показывает, что зависимость времени расчета от числа частиц не должна значительно отличаться от линейной, если сохранить некоторое оптимальное число частиц в зоне Nz ef , соответствующее условию Nst MNb, и считать вклад пятого шага малым. Поэтому можно было ожидать рост эффективности модернизации за счет увеличения количества зон. Однако этого не удалось достигнуть, оптимальное число зон примерно равно 102, даже если N Ў¬ї 104. Дальнейший рост количества зон приводит к большим потерям времени на выбор нужной зоны. Пятый шаг алгоритма со временем реализации, пропорциональным N, также снижает эффективность метода, хотя его вклад во время расчета не превышает 30% при N Ў¬е 104. При таком количестве частиц его модификация оказывается неэффективной, но при больших значениях N необходимо будет оптимизировать и этот шаг. Такая оптимизация может состоять из построения списка времен до следующих событий, который необходимо перестраивать при каждом событии. Грамотная реализация такого списка позволит полностью исключить зависящие от N слагаемые в правой скобке формулы (4). Такая зависимость останется в этой формуле лишь в количестве столкновений и переходов границ. Таким образом, время расчета будет линейно зависеть от количества частиц в системе. Область применимости реализованной модернизации метода не отличается от области применимости исходного алгоритма. Следует, однако, быть аккуратным при расчетах характеристик, зависящих от координат частиц. Непосредственно перед расчетом необходимо переместить все частицы в их реальное положение. Это относится к вычислению давления по теореме вириала, среднего отклонения частицы от начального положения и других подобных характеристик. Также возможен расчет неравновесных свойств, подобных корреляционной функции скорости наночастиц, движущихся со скоростью, превышающей тепловую скорость среды . Увеличение производительности алгоритма и пакета программ в два и более раз является важным результатом работы, поскольку расчет методом МД характеристик дисперсных систем может продолжаться сотни часов на персональном компьютере Intel Pentium IV-3000 и аналогичных ему. В качестве примера можно привести расчет сил сопротивления, действующих на каждый элемент поверхности наночастицы, движущейся в конденсированной среде . Эти расчеты интересны тем, что в них было обнаружено существенное отличие (в несколько раз) реальной силы сопротивления от значений, предсказываемых законом Стокса-Эйнштейна. Для получения данных с точностью 2-3% требовалось около 120-150 часов вычислений, если в программе применялся алгоритм с собственными временами, и около 300 часов — при использовании алгоритма без них. Быстрое увеличение производительности компьютеров, развитие многоядерных и параллельных суперЭВМ стали реалиями нашего времени. Можно прогнозировать, что не только тестовые расчеты, но и решения насущных задач динамики жидкостей и газов будут проводиться методом МД для систем 32 с миллионами частиц уже в ближайшее время. В свете этого понятна важность оптимизаций метода, и особенно оптимизаций, позволяющих изменить характер зависимости времени расчетов от числа частиц. Если в исходном алгоритме время пропорционально N3, то внедренные модификации позволяют добиться зависимости вида T Ў« N2 и, по крайней мере теоретически, T Ў« N. Отметим, что разделение на зоны и введение собственных времен можно использовать и для непрерывных потенциалов взаимодействия таких, как потенциал Леннарда — Джонса, хотя алгоритм расчета траекторий и скоростей в этом случае будет иной.