Preview

Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей»

Расширенный поиск

Программное обеспечение автоматизированного стенда контроля АФАР

Полный текст:

Аннотация

Предложено использование программной платформы многомерных кубов данных в автоматизированных стендах контроля активных фазированных решеток. Ее применение значительно облегчает и ускоряет отображение и анализ очень больших объемов данных, поступающих от крупноапертурных активных фазированных решеток в процессе измерений, благодаря чему конечный пользователь может создавать произвольные запросы к данным. Показаны перспективы использования этой платформы и для радиолокационных систем в целом.

Для цитирования:


Аминев А.М., Гилев А.В., Гришин Д.Ю., Зайцев В.Е., Сергеев В.Н. Программное обеспечение автоматизированного стенда контроля АФАР. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2019;(4):93-102.

For citation:


Aminev A.M., Gilev A.V., Grishin D.Yu., Zaytsev V.E., Sergeev V.N. Automated active phased array control stand software. Journal of «Almaz – Antey» Air and Defence Corporation. 2019;(4):93-102. (In Russ.)

Введение

При работе с крупноапертурными активными фазированными решетками (АФАР) в рамках пусконаладки и заводской настройки, функ­ционально-диагностического контроля при технологическом обслуживании, выполнении специальных измерений возникает пробле­ма отображения, обработки и анализа очень большого объема результатов измерения па­раметров. Например, только один тест - од­нократное измерение пяти параметров каждо­го приемного и передающего канала АФАР с 10 000 каналов в трех точках рабочего диапазо­на частот порождает массив размером 150 000 значений.

Как правило, интерес представляют зако­номерности изменения параметров и их стати­стических характеристик по времени, прогреву аппаратуры после включения, изменению усло­вий эксплуатации. Типовой пример - анализ пове­дения среднеквадратического отклонения (СКО) фазового распределения в апертуре решетки по времени и температуре. Так, за сутки при набо­ре статистики количество измеренных значений может увеличиться еще на один или два порядка.

При таких больших объемах экспери­ментальных данных существенно возрастают и требования по отображению, обработке и анализу параметров АФАР, в рамках которых необходимо обеспечить:

  • оперативный доступ к большим масси­вам сохраненных данных со стороны пользо­вателей и программ обработки;
  • высокоскоростную агрегацию больших массивов измеренных параметров по произ­вольным интервалам времени и произвольным составным частям АФАР;
  • возможность оперативного формирова­ния произвольных отчетов при анализе данных конечным пользователем (не программистом);
  • программную поддержку процедур по­иска и нахождения скрытых закономерностей в данных.

В состав программного обеспечения (ПО) стендов контроля АФАР входит прежде всего про­граммная платформа реального масштаба време­ни для управления измерительными приборами и аппаратурой АФАР, сбором данных в темпе их поступления, сохранения, обработки и отображе­ния измеренных значений параметров, например, National Instruments LabView. В развитых стендах в состав программного обеспечения включается также и база данных (БД) чаще всего на основе реляционных систем управления базами данных (СУБД), например Microsoft Access или Microsoft SQL Server. Возможности таких традиционных решений в случае, когда необходимо провести оперативный анализ данных при значительном возрастании их объема, ограничены:

  • в системах реального времени данные сохраняются в виде файлов, что снижает гиб­кость и оперативность доступа к накопленным массивам параметров;
  • в реляционных БД конечный пользо­ватель работает с заранее созданными стан­дартными отчетами, а при необходимости произвольных отчетов для анализа данных вынужден обращаться к программистам;
  • скорость агрегации больших массивов измеренных параметров по произвольным ин­тервалам времени и составным частям АФАР как в системах реального времени, так и в ре­ляционных БД недостаточна; задержки при оперативном визуальном анализе данных до­стигают 10 с и более.

В данной статье для решения проблемы оперативности, удобства, результативности об­работки данных контроля крупноапертурных АФАР предлагается использовать современную информационную технологию многомерных ку­бов данных [1]. Другое название этой техноло­гии - OnLine Analytical Processing (OLAP). Более 20 лет она эффективно применяется для опе­ративного анализа и принятия решений при наличии очень больших объемов данных в бизнес-приложениях. Именно ограничения клас­сических реляционных СУБД в части оператив­ного анализа больших объемов данных и послу­жили главной причиной появления технологии OLAP.

Приведено краткое описание разработан­ного стенда контроля АФАР с использованием OLAP, который в течение многих лет приме­няется для пусконаладки и технологического обслуживания крупноапертурных АФАР. Да­лее более подробно представлены структура многомерного куба данных, примеры анализа параметров АФАР, перспективы использова­ния OLAP не только для контроля АФАР при пусконаладке и технологическом обслужива­нии, но и в целом для контроля РЛС при ее эксплуатации.

Аппаратное и программное обеспечение автоматизированного стенда контроля АФАР

Блок-схема стенда приведена на рис. 1. В его состав входят следующие основные аппарат­ные и программные средства:

  • персональный компьютер в качестве управляющего (Windows, IntelCorei7-7700K, 16 ГБ ОЗУ);
  • сервер базы данных (Windows, IntelXeonE5-2650, 64 ГБ ОЗУ);
  • автоматизированные рабочие места пользователей (Windows, IntelCorei3-3770, 16 ГБ ОЗУ);
  • локальная вычислительная сеть (ЛВС) стенда (GigabitEthernet);
  • высокоскоростной контроллер NI сРЮ без измерительных модулей;
  • прикладное ПО управляющего компью­тера;
  • прикладное ПО сервера БД;
  • прикладное ПО автоматизированного рабочего места (АРМ) пользователя.

 

Рис. 1. Блок-схема автоматизированного стенда кон­троля АФАР

 

Особенностью контролируемых АФАР является наличие встроенного тракта пи­лот-сигнала (ПС), к которому может подклю­чаться каждый приемный или передающий канал для контроля работоспособности этого канала, измерения его параметров, диагности­ки оборудования АФАР и калибровки. Измере­ние параметров приемного канала при подаче на него ПС выполняется с помощью анало­го-цифрового преобразователя самого кана­ла или подрешетки, в состав которой входит данный канал. Измерение параметров переда­ющего канала при подключении его к тракту ПС выполняется с использованием входящего в состав АФАР контрольного приемника, кото­рый также подключен к этому тракту. Наличие внутренней вычислительной сети обеспечива­ет технологический доступ к вычислительным блокам АФАР по высокоскоростному стан­дартному интерфейсу. Контроллер NI cRIO служит для синхронизации АФАР и управля­ющего компьютера. Внешние средства измере­ний - координатограф и измерительный зонд (не показаны на рис. 1) - используются только на этапе заводской настройки.

Прикладное ПО управляющего компью­тера предназначено для управления измерением всех параметров приемных и передающих каналов АФАР по пилот-сигналу с использо­ванием штатного оборудования АФАР. По­средством него осуществляется оперативный функциональный контроль всех каналов и бло­ков АФАР, выравнивание фазового распределе­ния на прием и на передачу в раскрыве АФАР В нем происходит вычисление диаграммы на­правленности АФАР по измерениям в раскры- ве, а также энергопотенциала АФАР Кроме того, с его помощью отображаются результаты контроля, массивы проверяемых параметров АФАР передаются на сервер БД.

Прикладное ПО, установленное на сер­вере БД, предназначено для приема от управ­ляющего компьютера и сохранения измерен­ных параметров АФАР, обработки принятых данных. В числе его функций:

  • ведение долговременного архива дан­ных;
  • агрегирование данных, вычисление ста­тистических показателей;
  • диагностика отказов АФАР;
  • формирование отчетов и протоколов испытаний.

АРМ пользователей подключены к серве­ру БД и используются для отображения инфор­мации о параметрах АФАР, визуального анализа данных, а также конфигурирования, отображе­ния и печати отчетов и протоколов испытаний.

ПО управляющего компьютера стенда реализовано в среде графического програм­мирования National Instruments LabView - ши­роко известной и распространенной системы автоматизации измерений во многих отраслях техники, в том числе в области радиолокации и телекоммуникаций.

Сервер БД на рис. 1 включает серверы хранилища данных (ХД) и многомерных кубов данных. Сервер ХД выполнен на основе реля­ционной системы управления базами данных (СУБД) Microsoft SQL Server, принимает и со­храняет оперативные данные от управляющего компьютера. С его помощью можно выполнить ряд промежуточных действий для вычисления параметров АФАР и передать данные на сервер многомерных кубов данных.

Принципиальным вопросом здесь яв­ляется способ передачи данных от LabView к серверу ХД. Штатный инструмент LabView для записи данных в БД на основе реляционной СУБД - программный пакет LabView Database Connectivity - не предоставляет средств массо­вой загрузки данных и на практике оказался чрезвычайно медленным и неудобным.

В распоряжении разработчика есть толь­ко операция вставки строки в таблицу, вызов хранимой процедуры, составление текста ко­манды SQL и ее исполнение. Вследствие это­го в процессе создания автоматизированного стенда контроля АФАР был разработан вы­сокоскоростной универсальный интерфейс LabView/ХД, при этом были использованы формат данных XML и скрипты для разбора AML-документов и преобразования в целевые структуры ХД. В результате скорость загрузки данных в ХД увеличилась более чем в 5 раз.

Сервер многомерных кубов данных ре­ализован на основе Microsoft Analysis Services (аналитическая служба СУБД MS SQL Server). Он вычисляет и агрегирует параметры АФАР, представляет их в виде, необходимом для фор­мирования отчетов и анализа. Пользователь при работе с БД «видит» на своем АРМ данные так, как они представлены на сервере много­мерных кубов.

Многомерные кубы данных

Далее основное внимание уделено техноло­гии многомерных кубов данных (или OLAP), поскольку это сравнительно новая информа­ционная технология в практике автоматизи­рованных средств контроля АФАР.

Многомерные кубы данных - это специ­альным образом организованная информа­ционная среда, в которой доступ к данным осуществляется указанием определенных зна­чений или их интервалов на координатных осях определенного многомерного простран­ства. На этих координатных осях могут быть заданы различные многоуровневые иерархии.

Данная технология обладает рядом суще­ственных особенностей при ее использовании для контроля АФАР.

Во-первых, скорость выполнения запро­сов к данным значительно выше, чем при ис­пользовании традиционных реляционных баз данных. Основная масса запросов связана с обращением к массивам данных и их агрегированием, т. е. вычислением сумм, средних, СКО, значений максимум/минимум. Это осо­бенно актуально для крупноапертурных АФАР, где размеры агрегируемых массивов могут со­ставлять от сотен тысяч до десятков миллио­нов только за сутки.

Во-вторых, с помощью OLAP конечный пользователь, не являющийся программистом, может создавать произвольный запрос к данным при условии, что он знает предметную область. Многомерный куб данных в отличие от множе­ства таблиц в реляционных БД имеет довольно простую структуру. При его использовании вме­сте с развитыми программными средствами на АРМ пользователя появляется возможность соз­давать произвольный отсчет за несколько минут с помощью компьютерной мыши.

Несмотря на высокое быстродействие сервера многомерных кубов данных выпол­нять все вычисления только на одном уровне OLAP многоуровневой вычислительной систе­мы (LabView + реляционный сервер + сервер OLAP) не совсем верно. Максимальной про­изводительности можно достичь при оптими­зации распределения вычислений по уровням многоуровневой системы. В результате уда­лось обеспечить задержку обновления экра­на при вычислении заново «на лету» произ­вольных отчетов не более 1 с (при параметрах компьютеров, указанных выше при описании блок-схемы стенда на рис. 1).

В-третьих, при использовании OLAP обе­спечивается высокая скорость обработки боль­ших массивов данных, и это важно не только для формирования отчетов для пользователей, но и для программных приложений, манипу­лирующих множеством больших массивов. Одним из таких приложений является диагно­стика состояния СВЧ-трактов АФАР - зонди­рующих импульсов, сигналов гетеродина и т. п.

Составляющие этих трактов (СВЧ-дели- тели и коаксиальные фидеры) не имеют встро­енных средств для контроля целостности трак­тов, поэтому главным способом диагностики отказов здесь является контроль прохождения сигналов через определенную часть СВЧ-тракта до массивов приемопередающих каналов, сигнал на которые поступает через эту часть, например, делителя подрешетки или делителя полустроки. При таком способе диагностики происходит формирование, агрегирование и сопоставление множества больших массивов данных, поэтому его реализация в автомати­зированном стенде контроля АФАР на основе технологии OLAP обеспечила необходимое быстродействие.

На сервере многомерных кубов данных для представления и доступа к данным по па­раметрам АФАР используются три основные координатные оси: время, частота, структура АФАР.

Ось времени включает три иерархиче­ских уровня (сверху вниз): сутки, тип теста, начало теста. В данном случае тест - это од­нократный контроль или измерение опреде­ленной группы параметров АФАР в рамках заданного типа теста и данных суток.

Ось частот АФАР включает четыре чле­на: три точки рабочего диапазона частот НЧ, ЦЧ, КЧ (нижняя, центральная и конечная) для частотно-зависимых параметров АФАР и член «-» для частотно-независимых параметров.

Фрагменты двух иерархий оси структуры АФАР, используемых при построении отчетов, приведены на рис. 2. Иерархия по строкам (см. рис. 2, а) отражает деление прямоугольной АФАР по вертикали на верхнюю и нижнюю половины, строки подрешеток, строки приемо­передающих и приемных модулей (ППМ/ПМ) в составе подрешеток, наличие приемных и передающих каналов в составе ППМ/ПМ, па­раметры каналов. Она раскрыта до конца по дереву: нижняя половина > строка подрешеток 9 > строка ППМ/ПМ 2 > приемные и передаю­щие каналы > параметры.

 

Рис. 2. Фрагменты иерархий оси структуры АФАР сервера многомерных кубов данных

 

Иерархия по столбцам (см. рис. 2, б) от­ражает деление прямоугольной АФАР по гори­зонтали на левую и правую половины, столбцы подрешеток, наличие в составе каждой подрешетки каналов с двумя поляризациями, номера каналов в составе каждой поляризации. Она раскрыта до конца по дереву: левая половина > столбец подрешеток 3 > поляризация > каналы.

Пересечения членов этих двух иерархий с максимальной гранулярностью (параметр канала) и членов с максимальной гранулярно­стью осей времени и частоты (тест, частота) определяют элементарные ячейки многомерного куба (в данном случае, трехмерного куба). В ячейки помещаются результаты контроля параметров АФАР - измеренные значения па­раметров и однобитовые (0 - «норма», 1 - «от­каз») значения после сравнения измеренных параметров с установленными порогами, т. е. результаты функционального и диагностиче­ского контроля технического состояния (ТС) составных частей (СЧ) АФАР. При запросе параметров группы элементарных ячеек, вхо­дящих в состав определенной СЧ АФАР, на сервере многомерных кубов данных автома­тически выполняется их агрегация.

Примеры запросов к многомерному кубу данных АФАР с агрегаций параметров:

  • суммарная мощность зондирующих импульсов (ЗИ) по каждой строке решетки;
  • позиция в решетке и серийный номер ППМ с минимальной суммарной мощностью ЗИ;
  • средняя фаза приемных каналов по всей решетке;
  • СКО фазы передающих каналов по верхней и нижней половинам АФАР;
  • техническое состояние приемного кана­ла (сумма по ИЛИ сигналов ТС по отдельным параметрам технического состояния канала - коэффициента усиления канала, погрешности установки фазы, погрешности установки атте­нюаторов и т. д.);
  • техническое состояние столбца АФАР (сумма по ИЛИ интегральных сигналов ТС всех приемных и передающих каналов данно­го столбца).

Информационной средой для пользовате­ля на АРМ стенда служит программный пакет Excel. Основным инструментом для доступа к данным, конфигурирования отчетов и свободно­го анализа данных с сервера многомерных ку­бов данных является стандартное средство про­граммного пакета Excel - «Сводная таблица».

В качестве шаблона отчета для отобра­жения параметров приняты прямоугольная геометрия и иерархическая структура самой решетки, для чего и используются иерархии на рис. 2. При визуальном анализе это по­зволяет при необходимости сразу опреде­лить позицию (позиции) проблемной состав­ной части АФАР, быстро оценить состояние АФАР по определенному параметру, увели­чить или уменьшить детализацию представ­ления состояния решетки от детального поканального представления до АФАР в целом в виде одного квадратика на экране. При этом изменение степени детализации пред­ставления состояния АФАР не требует пере­хода в другое окно, как это обычно принято в стандартных графических интерфейсах. В качестве примера на рис. 3 представлены отчеты о тестах с разной степенью детализа­ции СКО выровненного фазового распределения составных частей АФАР на прием на центральной частоте.

На рис. 3, а представлено СКО фазово­го распределения по АФАР в целом - степень агрегации фазы по структуре АФАР макси­мальна. Как правило, представляет интерес и качество выравнивания фазового распреде­ления для составных частей АФАР. Для де­тализации необходимо раскрывать структуру решетки по горизонтали и вертикали с исполь­зованием элементов управления + на раскры­ваемых уровнях иерархии решетки.

 

Рис. 3. Отчеты с разной степенью детализации о СКО фазового распределения составных частей АФАР на прием

 

На рис. 3, б приведен результат раскры­тия решетки на один уровень иерархии по горизонтали (на левую и правую половины) и вертикали (на верхнюю и нижнюю полови­ны), после этого СКО фазового распределения АФАР детализировано до ее четвертей. Пра­вая нижняя четверть раскрывается далее до уровней строк и столбцов (см. рис. 3, в), левая и верхняя половины остаются в прежнем со­стоянии, т. е. нераскрытыми. На пересечении строк и столбцов АФАР находятся подрешет- ки, поэтому данный отчет представляет СКО фазового распределения по подрешеткам рас­крытой четверти АФАР. Для дальнейшего ви­зуального анализа строки подрешеток 8 и 10 детализируются до уровня ППМ/ПМ, а стол­бец 11 - до уровня поляризаций (см. рис. 3, г). Для ППМ/ПМ на пересечении строк 8 и 10 со столбцом 11 достигнута предельная степень детализации. Минимальная совокупность ка­налов, для которых имеет смысл параметр СКО фазы, - это четыре канала одного ППМ/ ПМ одной поляризации.

Отображение битовых параметров - ре­зультатов функционального контроля и диа­гностики - проводится на таком же шаблоне АФАР с различной степенью детализации. От­личие состоит в том, что для экономии площа­ди отчета и повышения скорости визуального анализа раскрытых до определенного уровня отчетов показываются только те горизонталь­ные и вертикальные области решетки, которые содержат составные части АФАР в состоянии «отказ». На этих СЧ АФАР также отобража­ется количество приемных и/или передающих каналов в составе этих СЧ, находящихся в со­стоянии «отказ».

На рис. 4 приведены результаты функ­ционального контроля каналов АФАР, в кото­рой смоделированы неисправности приемных каналов путем снижения их коэффициентов усиления за минимально допустимый предел.

 

Рис. 4. Отчеты с разной степенью детализации о техническом состоянии каналов АФАР

 

Из отчета на рис. 4, а следует, что неис­правные каналы есть в верхней левой четверти АФАР в количестве 96 шт., в верхней правой четверти АФАР в количестве 24 шт. и в нижней левой четверти АФАР в количестве 32 шт. При детализации верхней левой и правой четвертей АФАР до подрешеток (рис. 4, б) обнаружены отказы в подрешетках на пересечении строки 4 и столбца 2, строки 6 и столбца 4, строки 3 и столбца 8, строки 2 и столбца 10, строки 1 и столбца 12. В продолжении детализации строки подрешеток 1 до уровня ППМ/ПМ и столбца 12 до уровня поляризаций и каналов (рис. 4, в) были замечены отказы в ППМ/ПМ4, тип от­казавших каналов «Прием», вид отказа «Ко­эффициент усиления по ПС».

Перспективы развития ПО контроля АФАР

Использование сервера базы данных актуаль­но не только для технологических стендов кон­троля АФАР, но и для РЛС в целом, в том числе при эксплуатации по назначению. Современ­ная РЛС имеет, конечно, средства сохранения параметров и результатов работы станции. Однако типичная ситуация такова, что все сводится к элементарной фиксации событий. Эти средства представляют собой простейшие текстовые лог-файлы (журналы событий). При этом у каждой крупной подсистемы станции свои собственные лог-файлы со своими фор­матами, разнесенные пространственно.

Намного больше пользы можно извлечь из сохраняемых данных, если параметры и результаты работы основных подсистем РЛС (АФАР, устройств первичной и вторичной обработки, центра планирования работы станции, подсистем позиционирования, свертывания/ развертывания АФАР, охлаждения, электро­питания) передавать в единый для станции сервер БД. При этом возникает стандартная архитектура: ряд первичных источников дан­ных (в данном случае подсистемы РЛС) пере­дают параметры и результаты своей работы на один сервер.

Возможны разные исполнения сервера. На этапе пусконаладки, опытной эксплуата­ции или технологического обслуживания это может быть внешний по отношению к стан­ции компьютер, подключаемый к ней через локальную вычислительную сеть, а на этапе регулярной эксплуатации - встроенный в из­делие компьютер или удаленный компьютер, подключаемый к станции через защищенный высокоскоростной канал связи. Наличие в со­ставе сервера БД уровня OLAP дает следую­щие возможности:

  • оперативный доступ к текущим и ар­хивным данным всей станции пользователям и программам обработки;
  • высокоскоростная ретроспективная об­работка больших массивов данных;
  • анализ влияния параметров отдельных подсистем на конечные радиолокационные па­раметры станции;
  • поиск и нахождение скрытых законо­мерностей в данных с использованием совре­менных технологий исследования данных типа data mining, где решающую роль играет спо­собность сервера OLAP перерабатывать очень большие массивы за приемлемое время.

В качестве примера выделим небольшое ко­личество возникающих при этом более конкрет­ных постановок задач, которые направлены на повышение и поддержание технических характе­ристик РЛС в течение всего ее жизненного цикла:

  • анализ поведения СКО фазового рас­пределения АФАР на больших временных ин­тервалах;
  • анализ влияния качества электропита­ния станции на состав и мощность паразитных дискретных составляющих в спектре излучае­мого и принимаемого сигналов;
  • анализ влияния точности позициони­рования и развертывания АФАР на точность угловых измерений;
  • накопление статистики по вероятности обнаружения цели и точности измерения ее ко­ординат на больших интервалах времени и при разных условиях работы станции, обработка длинных временных рядов;
  • анализ влияния разброса параметров каналов АФАР на глубину подавления актив­ных помех;
  • раннее распознавание и предупрежде­ние развивающихся на станции аварийных си­туаций, прогнозирование работоспособности станции;
  • ведение истории и результатов ремон­тов и технологического обслуживания станции;
  • консолидация истории эксплуатации экземпляров серийных изделий.

В настоящее время программное обеспе­чение серверов OLAP - это в основном запад­ные коммерческие продукты. Но существуют и другие варианты их реализации. Например, на основе недавно разработанного отечествен­ного ПО Полиматика или серверов OLAP с открытым исходным кодом Apache Kylin или Mondrian OLAP server. Однако для этого тре­буется значительная доработка до конкретных приложений. Исполнение при необходимости сервера хранилища данных возможно также на открытой платформе PostgreSQL.

Список литературы

1. Многомерные базы данных // Национальная библиотека им. Н. Э. Баумана. Bauman National Library. 2019. URL: https://ru.bmstu.wiki/Многомерные_базы_данных (дата обращения: 05.11.2019).


Об авторах

А. М. Аминев
ООО «Алмаз-Антей Телекоммуникации»
Россия

Аминев Азат Махмутович – кандидат технических наук, ведущий специалист отдела радиолокационной аппаратуры. Область научных интересов: автоматизированные системы измерений параметров радиолокационных систем.

г. Москва



А. В. Гилев
ООО «Алмаз-Антей Телекоммуникации»
Россия

Гилев Алексей Вячеславович – кандидат технических наук, ведущий инженер лаборатории СВЧ-техники. Область научных интересов: базы данных систем реального времени.

г. Москва



Д. Ю. Гришин
АО «ВНИИРТ»
Россия

Гришин Дмитрий Юрьевич – начальник сектора отдела измерений параметров антенных систем. Область научных интересов: программное обеспечение систем реального времени.

г. Москва



В. Е. Зайцев
АО «ВНИИРТ»
Россия

Зайцев Владимир Егорович – кандидат технических наук, генеральный директор. Область научных интересов: радиолокация, фазированные антенные решетки.

г. Москва



В. Н. Сергеев
АО «ВНИИРТ»
Россия

Сергеев Владимир Николаевич – кандидат технических наук, директор по научно-техническому развитию. Область научных интересов: СВЧ-техника, антенны.

г. Москва



Для цитирования:


Аминев А.М., Гилев А.В., Гришин Д.Ю., Зайцев В.Е., Сергеев В.Н. Программное обеспечение автоматизированного стенда контроля АФАР. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2019;(4):93-102.

For citation:


Aminev A.M., Gilev A.V., Grishin D.Yu., Zaytsev V.E., Sergeev V.N. Automated active phased array control stand software. Journal of «Almaz – Antey» Air and Defence Corporation. 2019;(4):93-102. (In Russ.)

Просмотров: 55


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2542-0542 (Print)