Автор неизвестен - Сборник научных трудов 3-го международного радиоэлектронного форума прикладная радиоэлектроника - страница 31

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117 

 

 

 

 

 

\ \

 

 

N

\

:>>

 

 

 

 

4 8 12

2Af/f0%

16

4 8 12

2Af/f0%

16

0.25 0.2

0.15 0.1

0.05

 

 

 

в)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0.25 0.2

0.15 0.1

0.05

 

 

 

г)

 

 

 

 

 

\\

 

 

 

 

 

 

 

"«2

 

 

4 8 12

2Л///0%

Pd/p= 0,10/0,93 16

12

16

2Af/f0%

0,20/0,81-----

0,30/0,65 --------; 0,36/0,50

Рис. 3. Зависимость среднеквадратичных ошибок измерения угла места: а) ет =0,2 0; б) 0,3 00 5; в) 0,4 ^; г) 0,5 ^

Литература

1. De Hek A.P. e Hunneman P.A.H. Small sized high-gain PHEMT high-power amplifi­ers for X-BAND applications // Proc. Gallium Arsenide applications symposium. GAAS 2000, 2-6 october 2000, Paris. - P. 221-223.

2. Разсказовский В.Б., Педенко Ю.А. Модель поля миллиметровых и сантиметро­вых волн над морем для исследования методов измерения углов места низколетящих це­лей// Радиофизика и электроника. -Харьков: Ин-т радиофизики и электрон. НАН Украи­ны. - 2003. - 8, №1. - С. 22-23.

3. Becкman P., Spizzichino A. The scattering of electromagnetic wave from rough sur­face. - London: Pergamon press, 1963. - 303 p.

СРРСН'2008

I -ч.1 - 180

СИНТЕЗ АЛГОРИТМІВ ОЦІНКИ ПАРАМЕТРІВ РАДІОСИГНАЛІВ НА ТЛІ НЕГАУССІВСЬКИХ АСИМЕТРИЧНО-ЕКСЦЕСНИХ ЗАВАД ІІ-ГО ТИПУ 2 ВИДУ

Палагін В.В., Куликов Д.В. Черкаський державний технологічний університет 18006, Черкаси, бул. Шевченка 460, тел./факс. (0472) 730261 E-mail: palahin@yahoo.com, pochtakdv@mail.ru The paper is devoted to application of method of polynomial maximization, which is based on a moment-cumulant description of random variables for finding estimations of radio signal informative parameters, which are received on a background Non-Gaussian noise for un­equal distributed sample values. It is shown that nonlinear processing and taking into account non-Gaussian distribution of random variables, lets decrease variance of informative parameters estimations

В радіотехніці, радіолокації, гідроакустиці та системах зв'язку прийнятий сигнал являє собою адитивну суміш корисного сигналу та деякої завади, і тому постає проблема виділення інформативного параметра корисного сигналу з прийнятої суміші. Для вирі­шення даної задачі існують добре відомі методи, які набули свого основного практичного застосування для гауссівських моделей сигналів та завад. Це, зокрема, метод моментів, метод найменших квадратів, метод максимальної правдоподібності, тощо.

Для негауссівських моделей, що більш точно описують реальний сигнал, викорис­тання вказаних методів викликає певні труднощі, на відміну від методу максимізації по­лінома (метод Кунченю)), що добре зарекомендував себе в цій області.

Метою даної роботи є синтез алгоритмів оцінки параметрів зашумлених радіосиг­налів при неоднаково розподілених вибіркових значеннях. В якості математичного апара­ту використовується метод максимізації полінома, що базується на моментно-кумулянтному описі випадкових величин.

Нехай протягом періоду [0,T] спостерігається сигнал |(t), що являє собою адитив­ну суміш корисного радіосигналу S(t) і негауссівської завади n(t) , тобто

l(t) = S(t)+n(t). (1)

В даному випадку в якості завади n(t) розглядається асиметрична завада II-го типу 2-го виду з нульовим математичним сподіванням, дисперсією %2, коефіцієнтом асимет­рії у з та кумулянтним коефіцієнтом шостого порядку у 6, а корисним сигналом будемо вважати радіосигнал S(t) = Aev cos(coAv +cp), де ev - огинаюча радіосигнала.

Нехай з сигналу |(t) (1) добувається вибірка об'ємом n незалежних вибіркових зна­чень X = {x1,X2,...xn}, які будуть неоднаково розподілені і матимуть вид

Xv = S(»)v + nv , (2)

де S(ft)v = Aev cos(coAv + cp) = As^v .

В якості інформативного параметра S радіосигналу виступає його амплітуда A, ча­стота со і фаза cp . Необхідно синтезувати алгоритми оцінки інформативного параметра S

корисного сигналу, використовуючи метод максимізації полінома при степені s = 1,6.

Згідно методу максимізації полінома, оцінка параметра S для сигналів при неодна­ково розподілених вибіркових значень знаходиться з розв'язку рівняння

s n

EE hi(1)v[s]{sk21} (^ X 20, у 30, у 60)[xiv " mi(v){sk21} Ф X 20, у 30, у 60 )]| »=» = 0 (3) i=1v=1

де xv - незалежні неоднаково розподілені вибіркові значення (2) з випадкової величини І, v = 1,n ; mi(v){sk21}(S, X 20, У30, У60) - початкові моменти і-го порядку випадкової величи­ни |, які залежать від параметра S і апріорно відомих параметрів дисперсії х20 та куму­

СРРСН'2008

І-ч.1 - 181лянтних коефіцієнтів у зо і у 60. Отримуються дані початкові моменти як математичне сподівання випадкової величини £,, тобто

тіМ{8к2і}© = Е£V)1 = Е(Б(в)у + пу)і, (4) ^і(і)у[8]{§к2і} (9, X 20, У зо, У 60) " невідомі вагові коефіцієнти, що знаходяться з розв'язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь

ЕЕ пі(1)у[8]{8к21} (9, X 20, у 30, у 60 )-^Ч^)^^9, X 20, у 30, у 60) = _

і=1^ ,    j = 1,8, (5)

= mi(v){sk21} (9, Х20, у30, у60Х

де Ку^^п^, X20, у30, у60) " центровані корелянти розміром (у), що знаходяться з на­ступного співвідношення

Ку^){8к21} (9, X2, у30у60) = ті+j(v){sk21} (9, X2, у30, у60) -

(6)

" 1^)^21} (9, X 2, у30, у 60 ^^^Ц (9,X 2, у 30, у 60).

Оцінка ефективності отриманих оцінок параметра 9 радіосигналу проводилася по порівнянню кількості добутої інформації  т(1)(л0[8](9)  знайдених оцінок, їх дисперсій

ст^ХлОИ^) та коефіцієнтів зменшення дисперсії, формула для знаходження яких запи-

шеться наступним чином

2

^[s]{sk21} (9) ~2

е^щ^) = 2^-, (10)

ст[1]{sk21} (9)

де ^і2)^^}^) - дисперсія оцінки параметра 9, знайденого методом максимізації полінома (3) при степені полінома 8 > 2; стщ^^^) - дисперсія оцінки параметра 9,

знайденого методом максимізації полінома (3) при степені полінома 8 = 1, яка співпадає з дисперсією, отриманою методом максимальної правдоподібності у випадку гауссівської завади.

В роботі було знайдено оцінки інформативних параметрів радіосигналу, а саме амплітуди, частоти та фази для степені стохастичного полінома 8 = 1,6. Розраховано кількість добутої інформації, дисперсію та коефіцієнт зменшення дисперсії знайдених оцінок. Було синтезовано блок схеми реалізації отриманих алгоритмів для кожної степені стохастичного полінома.

Аналізуючи отримані результати можна зробити висновок, що оцінки, знайдені за допомогою метода максимізації полінома, істотно відрізняються від оцінок, знайдених традиційними методами оцінювання. При цьому зі зростанням степеня стохастичного полінома і з врахуванням тонкої структури негауссівських завад (коефіцієнт асиметрії у 3 та кумулянтний коефіцієнт шостого порядку у6) підвищується ефективність оцінки шу­каного параметра.

Аналіз показує, що із зростанням степені стохастичного полінома і врахування кое­фіцієнтів у3 та у6 негауссівської завади, коефіцієнт зменшення дисперсії зменшується,

тобто ефективність оцінки параметра 9 збільшується.

Отримані результати можуть бути реалізовані за допомогою сучасної елементної бази і можуть знайти своє застосування в радіолокації, гідроакустиці, системах зв' язку та інших сферах, де точність оцінки параметрів відіграє суттєву роль.

СРРСН'2008

І-ч.1 - 182

НЕЛІНІЙНІ ВИРІШАЛЬНІ ПРАВИЛА РОЗПІЗНАВАННЯ СИГНАЛІВ НА ТЛІ НЕГАУССІВСЬКИХ ЗАВАД

Палагін В.В., Жила О.М. Черкаський державний технологічний університет 18006, м. Черкаси, бульв. Шевченка, 460, каф. радіотехніки, тел.: 8(0472) 7З-02-З1, e-mail: a zhyla@ukr.net The new method of the decision of problems of signals recognition on a background non-Gaussian noises is considered. The method is based on use adapted criterion of minimum of the upper border of errors probability and stochastic polynomials of high orders. The efficiency analysis of the synthesized nonlinear algorithms of recognition is conducted.

В багатьох задачах радіолокації, гідролокації, радіомоніторингу, сейсморозвідки окрім виявлення сигналів виникає проблема розпізнавання їх виду і класу для індефікації типу об'єктів та джерел радіовипромінювань. В загальному дана проблема зводиться до задачі розпізнавання образів. У випадку, коли між образом і відповідним йому сигналом може бути поставлена взаємооднозначна відповідність, правильно ставити еквівалентну задачу розпізнавання сигналів.

Відомо, що на якість розпізнавання в значній мірі впливають випадкові шуми та за­вади різної природи. Відповідно до цього алгоритми розпізнавання повинні враховувати ймовірнісні характеристики випадкових процесів в каналах зв'язку.

Статистична теорія виявлення та розпізнавання в більшості випадків базується на імовірнісних критеріях. Для застосування даних критеріїв використовують імовірнісний опис випадкових величин на основі різних моделей функцій щільності розподілу. Вихо­дячи з практичності та простоти математичного апарату в багатьох випадках використо­вують гауссівську модель розподілу випадкових величин.

Останнім часом в теорії обробки інформації виник інтерес до застосування негаус-сівських моделей для опису випадкових величин, які більш адекватно описують природні процеси.

Метою даної роботи є представлення нового методу вирішення задачі розпізнаван­ня сигналів в статистичній теорії зв'язку.

Даний метод базується на використанні поліноміальних нелінійних вирішуючих правил (ВП) розпізнавання побудованих по моментному критерію верхньої межі ймовір­ностей похибок першого та другого роду з використанням моментно-кумулянтного опису про випадкові величини.

Задачу розпізнавання сигналів можна сформулювати так: нехай на інтервалі часу (0,T) спостерігаються випадкові сигнали Xt (t) , що представлені кінечномірними векто­рами відліків статистик сигналів Е)і (i = 0,N), по яким будуть прийматися рішення про

принадлежність відповідних образів.

Введемо N+1 гіпотез, які можуть бути винесені у відношені сигналів, що спостері­гаються:

H :    = slv (а, )+r (у,);       ^ = r (у,);   i = 0,N, к = 0^,

де sv к ) - сигнал з відомими параметрами ак ; rv к ) - негауссівський випадко­вий процес з відомими кумулянтами ук .

Відповідно кожному образу, в даному випадку гіпотези Hi , відповідає свій момен-тно-кумулянтний опис mv (а ік, ук ) .

По суті задача полягає у виявленні і розпізнаванні N сигналів, що спостерігаються

на інтервалі часу (0,T).

Відповідно до поставленої задачі структура нелінійних поліноміальних ВП розпі­знавання сигналів набуде вигляду:

СРРСН'2008

I-чЛ - 18З

Hr :max \EEk < + ko ° \> °>  ЕЕк + KT > °, r = 1, N, m = 0, N, r Ф m; (1)

r=1, N ^7 і

1   V=1 J 2=1 V=1

H°: max\t tk xV +   }< 0.

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99  100  101  102  103  104  105  106  107  108  109  110  111  112  113  114  115  116  117 


Похожие статьи

Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии

Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие

Автор неизвестен - Беседы на шестоднев

Автор неизвестен - Богословие

Автор неизвестен - Божественность христа