Физическое и полунатурное моделирование лазерных оптико-электронных систем

Московский государственный технический университет 

имени Н.Э. Баумана 

Н.В. Барышников, М.Л. Белов 

 
 

Физическое и полунатурное моделирование  
лазерных оптико-электронных систем 

 
 

Учебное пособие 

 

 

 

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 
 

 

УДК 681.375.826 
ББК 32.86-5 
       Б52 
Издание доступно в электронном виде на портале ebooks.bmstu.ru 
по адресу: http://ebooks.bmstu.ru/catalog/112/book1587.html 
Факультет «Радиоэлектроника и лазерная техника»  
Кафедра «Лазерные и оптико-электронные системы» 
Рекомендовано Редакционно-издательским советом  
 МГТУ им. Н.Э. Баумана в качестве учебного пособия 

Барышников, Н. В. 
 
Физическое и полунатурное моделирование лазерных оптико-электронных систем : учебное пособие / Н. В. Барышников, 
М. Л. Белов. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 
2017. — 67, [1] с. : ил. 
ISBN 978-5-7038-4590-5 
Рассмотрены методы физического и полунатурного моделирования 
систем оптической локации, а также методы физического моделирования 
распространения оптического излучения в атмосфере и локационных 
сигналов от объектов сложной формы. Описаны имитаторы фоновой обстановки и лидарных сигналов для лазерных локационных систем и стенды для полунатурного моделирования лазерных локационных систем. 
Изложены основные принципы использования методов полунатурного 
моделирования при проектировании оптико-электронных систем с лазерным излучением высокой мощности. Приведены примеры использования 
методов полунатурного моделирования при проектировании высокоточной лазерной локационной станции с системой автоюстировки осей приемо-передающих каналов. 
Для студентов 5–6-го курсов, обучающихся по специальности «Лазерная техника и лазерные технологии». 
 
УДК 681. 375.826 
 
ББК 32.86-5 

Учебное издание 
Барышников Николай Васильевич. Белов Михаил Леонидович 

Физическое и полунатурное моделирование  
лазерных оптико-электронных систем 
Подписано в печать 28.02.2017. Формат 60×90/16. 
Усл. печ. л. 4,25. Тираж 50 экз. Изд. № 025-2016. Заказ 

Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 
105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1. 
 press@bmstu.ru  www.baumanpress.ru 

Отпечатано в типографии МГТУ им. Н.Э. Баумана. 
105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1.  baumanprint@gmail.com 
  
 МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017 
  
 Оформление. Издательство  
ISBN 978-5-7038-4590-5 
МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017

Б52 

Предисловие 

Сокращение сроков и повышение эффективности разработки 
лазерных оптико-электронных систем является важной и актуальной научно-технической задачей. 
В настоящее время методы физического и полунатурного моделирования эффективно применяют при проектировании оптико-электронных систем различного назначения, сокращая цикл 
проектирования новых изделий и обеспечивая высокое качество 
принимаемых технических решений. 
Однако на сегодняшний день нет ни одного учебного пособия, 
посвященного систематическому изложению методов физического 
и полунатурного моделирования лазерных оптико-электронных 
систем. Материал по этой тематике разбросан по отечественным и 
зарубежным периодическим изданиям за разные годы, разделам 
препринтов, книг, диссертаций, поэтому ссылки на этот материал в 
научной и учебной литературе очень трудно найти. 
Цель учебного пособия — дать обзор работ и систематически 
изложить материал по физическому и полунатурному моделированию лазерных оптико-электронных систем, привести конкретные 
примеры имитаторов и комплексов моделирования, показать возможности физического и полунатурного моделирования при проектировании сложных оптико-электронных систем. 
Учебное пособие состоит из двух глав (первая глава — «Физическое моделирование лазерных локационных систем» и вторая — 
«Полунатурное моделирование лазерных локационных систем»), 
в которых описаны методы моделирования и примеры использования методов физического и полунатурного моделирования при 
проектировании лазерных оптико-электронных систем.  
В результате усвоения материала учебного пособия студент 
должен знать: методы физического моделирования распространения оптического излучения в атмосфере, локационных 
сигналов от объектов сложной формы, основные принципы 
использования методов физического и полунатурного моделирования, работу имитаторов фоновой обстановки, лидарных 
сигналов и стендов для полунатурного моделирования лазерных локационных систем.  
 

Введение 

В настоящее время сокращение сроков и повышение экономической эффективности разработки новых систем — актуальная 
задача во всех областях техники. Одним из путей ее решения является широкое использование методов моделирования на всех 
стадиях проектирования систем [1–6]. 
Моделирование — метод научного исследования явлений, 
процессов, объектов, устройств или систем (обобщенно — объектов исследований), основанный на построении и изучении моделей  
для освоения  новых знаний, совершенствования характеристик 
объектов исследований или управления ими. В более узком смысле моделированием называется замещение одного объекта другим 
в целях получения информации о важнейших свойствах объектаоригинала с помощью объекта-модели [1–7]. 
Всем моделям присуще наличие некоторой структуры (статической или динамической, материальной или идеальной), которая подобна структуре объекта-оригинала. В процессе работы 
модель выступает в роли относительно самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте. Если результаты такого исследования (моделирования) подтверждаются и могут служить основой 
для прогнозирования процессов, происходящих в исследуемых 
объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом 
адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев. 
Отметим, что в современной научно-технической литературе 
даны различные трактовки определения самого понятия модели, 
смысл которых достаточно близок. Так, в [4] под моделью понимают такой материальный или мысленно представляемый объект, 
который в процессе познания (изучения) замещает объект — оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования 
типичные черты этого объекта. Процесс построения и использования модели называется моделированием.  

Модель — материальный объект или образ (мысленный или 
условный: гипотеза, идея, абстракция, изображение, описание, 
схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схема алгоритма, ноты  
и т. п.), которые упрощенно отображают самые существенные 
свойства объекта исследования [7]. В основе термина «модель» 
лежит латинское слово modulus — мера, образец. Модель — это 
заместитель реального объекта исследования. 
В [3] модель определяется как представление конкретного 
объекта или процесса в определенной форме, отличной от реальной.  
Любая модель всегда проще реального объекта и отображает 
лишь часть его самых характерных черт, основных элементов и 
связей. По этой причине для одного объекта исследования существует множество различных моделей. Вид модели зависит от 
выбранной цели моделирования.  
Процесс моделирования предполагает наличие: 
1) объекта исследования; 
2) исследователя, имеющего конкретную задачу; 
3) модели, создаваемой для получения информации об объекте, необходимой для решения задачи.  
По отношению к модели исследователь является экспериментатором. Один из наиболее важных аспектов моделирования систем — проблема цели. Любую модель строят в зависимости от 
цели, которую ставит исследователь, поэтому одна из основных 
проблем при моделировании — определение цели. Подобие процесса, протекающего в модели, реальному процессу есть условие 
правильного функционирования модели.  
Если цели моделирования ясны, то возникает следующая 
проблема — построение модели. Это построение оказывается 
возможным, если имеется информация о структуре или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров 
исследуемого объекта. Другими словами, исходными данными 
при построении модели являются совокупность экспериментальных и теоретических данных о моделируемом объекте и условия, 
при которых необходимо провести его исследование. 
Когда модель построена, то следующей проблемой является 
работа с ней — реализация модели. При этом должны быть решены следующие основные задачи: минимизация времени получения 
окончательных результатов и обеспечение их достоверности. Правильно построенная модель выявляет лишь те закономерности, 

которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы-оригинала, несущественные в данный момент. 
Методы моделирования позволяют: 
1) решать сложные задачи; 
2) исследовать особенности функционирования реальной системы в разнообразных условиях, включающих критические, аварийные, в космосе и т. п.;  
3) существенно сокращать стоимость и продолжительность 
испытаний по сравнению с натурным экспериментом; 
4) использовать результаты натурных испытаний компонентов реальной системы; 
5) принимать лучшие решения за счет гибкости и легкости 
варьирования структуры, алгоритмов и параметров. 
Методы моделирования являются единственным практически 
реализуемым подходом к проектированию и исследованию сложных систем. 
Недостатки методов моделирования заключаются в том, что 
каждое решение носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам, значениям параметров и поэтому требуется многократное повторение 
эксперимента при вариации исходных данных [8].  
В современной научно-технической литературе достаточно 
подробно рассмотрены вопросы соотношения различных методов 
моделирования при проектировании разных систем.  
На ранних стадиях проектирования наиболее эффективными 
являются методы математического моделирования [4, 5]. Под ними 
в технике понимают адекватную замену исследуемой системы или 
процесса соответствующей математической моделью и ее последующее изучение методами вычислительной математики с привлечением средств современной вычислительной техники. Математическая модель — это описание объекта в виде математических 
соотношений, устанавливающих связь между параметрами, характеризующими расчетную схему системы [5]. Чтобы ответить на 
вопросы о системе, которую описывает математическая модель, 
следует определить, как эту модель построить. Когда модель достаточно проста, можно получить точное аналитическое решение. 
Однако многие системы и устройства чрезвычайно сложны и возможность аналитического решения практически полностью исключается.  

В этом случае модель следует изучать с помощью имитационного моделирования, т. е. путем многократного ее испытания с 
различными входными данными, чтобы определить их влияние 
на показатели оценки работы системы. При этом для получения 
численных результатов, с помощью которых проводят расчет характеристик исследуемой системы, используют ЭВМ.  
Имитационное моделирование — это процесс создания модели 
реальной системы и постановки компьютерного эксперимента на 
этой модели для изучения и прогнозирования ее поведения, а также 
в целях улучшения ее характеристик [3]. Имитационная модель — 
стохастическая (вероятностная, статистическая) модель, содержащая кроме детерминированных элементов еще и элементы, параметры которых изменяются по случайному закону. Термин «имитационное моделирование» может быть практически однозначно  
заменен термином «статистическое моделирование», т. е. моделирование с использованием случайных величин, событий, функций.  
В отличие от математического физическое моделирование — 
это такое моделирование, при котором реальному объекту ставится 
в соответствие его увеличенный или уменьшенный материальный 
аналог, допускающий исследование (обычно в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых 
процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия. 
К примерам физических моделей можно отнести макеты в архитектуре, модели судов и самолетов. В задачах исследования оптикоэлектронных систем физические модели — это, как правило, миниатюрные копии объекта, воспроизводящие в определенном масштабе 
наблюдаемую трехмерную сцену. Кроме того, физическое моделирование широко применяется для имитации процессов светорассеяния в аэрозольной и турбулентной земной атмосфере, а также для 
воспроизведения свойств отражения природных образований, создания различного рода оптических помеховых ситуаций и т. п. 
При использовании физического моделирования процессы, 
протекающие в модели и оригинале, могут иметь одинаковую, но 
иногда и различную физическую природу. Физическая модель может отличаться от оригинала размерами, скоростью протекания и 
физической природой процессов, а также материалами, из которых 
она изготовлена. К примерам физического моделирования можно 
отнести исследование аэродинамических свойств самолета с помощью его макета в аэродинамической трубе, изучение механических колебаний с использованием электрической схемы. 

Физическая модель может наиболее полно воспроизводить 
такие свойства оригинала, которые при теоретическом изучении 
не могут быть учтены в полной мере. Теоретической базой физического моделирования является теория подобия. Теория подобия позволяет пересчитать количественные характеристики, 
полученные при изучении модели, в количественные характеристики оригинала. При физическом моделировании необходимо 
для каждого конкретного объекта создать свою модель. Поскольку изготовление сложных объектов обходится, как правило, очень дорого, требует больших материальных и трудовых 
затрат, изменение параметров модели часто нецелесообразно. 
Поэтому, несмотря на определенные преимущества, физическое 
моделирование находит ограниченное применение при исследовании сложных объектов и систем управления. Если рассматривать оптико-электронные приборы и системы, то физическое 
моделирование используется для исследования разработанных и 
уже изготовленных приборов на поздних стадиях проектирования (например, для исследования работы оптико-электронной 
системы на физическом макете местности).  
Полунатурное моделирование представляет собой исследование управляемых систем на моделирующих комплексах (испытательных стендах) с включением в состав модели реальной аппаратуры [6]. Это моделирование с использованием реальной аппаратуры, при котором часть системы моделируется, а остальная часть 
является реальной. Наряду с реальной аппаратурой в замкнутую 
модель могут входить имитаторы воздействий и помех, математические модели внешней среды и процессов, для которых неизвестно достаточно точное математическое описание. При этом в имитаторах обычно реализуется принцип функционального подобия, 
согласно которому модель считается эквивалентной оригиналу, 
если идентичны входные и выходные воздействия. Включение реальной аппаратуры или реальных систем в контур моделирования 
сложных процессов позволяет уменьшить априорную неопределенность и исследовать процессы, для которых нет точного математического описания.  
Полунатурное моделирование удачно сочетает достоинства 
математического и натурного моделирования. В настоящее время 
методы полунатурного моделирования эффективно применяют 
при проектировании разнообразных автоматических управляющих систем. 

Естественным критерием эффективности теоретических, программных и технических решений, используемых на различных 
этапах моделирования, является адекватность имитатора и оригинала, проверка которой, по существу, сводится к согласованию 
результатов моделирования и натурного эксперимента. Натурный 
эксперимент весьма дорог, трудоемок и обладает определенными 
недостатками, к которым относится, прежде всего, сложность 
обеспечения и контроля заданных условий проведения эксперимента. Поэтому натурный эксперимент обычно проводится в 
ограниченном объеме для наиболее характерных и наиболее критических условий работы исследуемого готового изделия. 
Сделаем некоторые обобщения. Если математическое моделирование наиболее эффективно на ранних стадиях проектирования системы, физическое — на завершающих, то полунатурное 
моделирование обычно используется на промежуточных стадиях. 
Действительно, после изготовления разработанного образца аппаратуры в ряде случаев проведение физического моделирования 
и натурных испытаний затруднено или вообще невозможно. Эти 
ограничения могут быть связаны с вопросами безопасности, 
энергопотребления при реализации входного воздействия на разрабатываемую аппаратуру. Кроме того, проведение физического 
моделирования и натурных испытаний может быть просто преждевременным, так как алгоритмы управления системой и обработки сигналов еще не отлажены. Именно в этом случае на первый план выходят методы полунатурного моделирования. 
 
 

1. ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ  
ЛАЗЕРНЫХ ЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ 

Физическое моделирование представляет собой вид моделирования, который состоит в замене изучения некоторого объекта или 
явления экспериментальным исследованием его модели [9–13]. 
Физическое моделирование предусматривает воссоздание в 
физической модели тех же самых или аналогичных физических 
полей, которые действуют в реальном объекте, лишь измененных 
по своим абсолютным значениям в соответствии с масштабом 
моделирования. Одно из главных достоинств физического моделирования — это возможность осуществления прямых наблюдений за моделируемыми процессами и явлениями. 
Основой физического моделирования служит теория подобия. 
Чтобы получить корректные результаты, необходимо обеспечить 
подобие модели и натуры, другими словами, обеспечить выполнение следующих условий [10]: 
а) подобие геометрических свойств систем; 
б) пропорциональность физических констант,  имеющих существенное значение в изучаемом процессе; 
в) подобие начального состояния систем; 
г) подобие условий на границах систем в течение всего рассматриваемого периода процесса; 
д) равенство определяющих критериев, при этом определяющими критериями подобия являются те, которые имеют существенное значение в изучаемом процессе. 
Для двух подобных систем условие геометрического подобия 
состоит в том, что все размеры пространства, занятого системой в 
модели, и размеры отдельных элементов модели изменены в 
определенное число K  раз по сравнению с соответствующими 
размерами реального объекта. 
Так, линейные размеры модели и реального объекта должны 
находиться в пропорциональной зависимости: