У нас уже 176407 рефератов, курсовых и дипломных работ
Заказать диплом, курсовую, диссертацию


Быстрый переход к готовым работам

Мнение посетителей:

Понравилось
Не понравилось





Книга жалоб
и предложений

 





Название Исследование устойчивости алгоритмов приема к изменению помехи
Количество страниц 70
ВУЗ Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
Год сдачи 2012
Содержание Реферат
Отчет, 70 с., 1 ч., 41 рис., 12 табл., 20 ист., 1 прил.
АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ, РАНГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ, ПОСЛЕДЕТЕКТОРНАЯ ОБРАБОТКА, ВЫДЕЛЕНИЕ ОГИБАЮЩЕЙ, НЕКОГЕРЕНТНЫЙ ПРИЕМ, ОБНАРУЖЕНИЕ УЗКОПОЛОСНОГО СИГНАЛА, КОЭФФИЦИЕНТ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ АСИМПТОТИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ, ВЕРОЯТНОСТЬ ОБНАРУЖЕНИЯ, КРИТЕРИЙ ХИ–КВАДРАТ, ДАТЧИК СЛУЧАНЫЙ ВЕЛИЧИН, ЛИНЕЙНЫЙ, ЗНАКОВЫЙ, МЕДИАННЫЙ, ВАН-ДЕР-ВАРДЕН АЛГОРИТМ

Объектом исследования являются асимптотически оптимальные и ранговые алгоритмы обнаружения сигнала – знаковый, линейный, медианный и алгоритм Ван-дер-Вардена.
Цель работы — оценка помехоустойчивости асимптотически оптимальных и ранговых обнаружителей сигнала по коэффициенту относительной асимптотической эффективности в условиях до и последетекторной обработки при некогерентном приеме. Реализация проверки случайных величин методом Хи–квадрат.
Оценка устойчивости производится с помощью метода статистического имитационного моделирования по коэффициенту относительной асимптотической эффективности. Результатом работы являются семейства вероятностных характеристик и зависимостей коэффициента относительной асимптотической эффективности от отношения С/Ш и распределения помех на входе.
В ходе исследования было показано, что эффективность АО алгоритмов снижается в условиях работы при чужой помехе, что подтверждается расчетом КАОЭ. По итогам имитационного моделирования последетекторных обнаружителей, работающих по вышеописанным алгоритмам, наблюдается выигрыш додетекторного приема над последетекторным. Результатом моделирования датчика случайных величин служит тестовый алгоритм, на основе критерия Хи – квадрат.

Содержание

1 Введение 5
1.1 Анализ литературы 6
2 Алгоритмы обнаружения сигналов 9
2.1 Асимптотически оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов 9
2.2 Ранговые алгоритмы обнаружения сигналов на фоне независимых помех 17
2.3 Асимптотически оптимальный алгоритм некогерентного приема узкополосного сигнала со случайной фазой 20
2.4 Последетекторный асимптотически оптимальный алгоритм обнаружения модулированного сигнала со случайной фазой (амплитудный метод) 21
3 Выделение огибающей узкополосного случайного процесса. Квадратурный демодулятор 22
4 Моделирование алгоритмов 26
4.1 АО и ранговые алгоритмы 26
4.2 Моделирование фильтра низкой частоты 28
4.3 Алгоритм моделирования обнаружителя узкополосного сигнала 30
4.4 Алгоритм моделирования последетекторного обнаружителя 31
4.5 Моделирование помехи 32
4.6 Отношение сигнал/шум 34
5 Рабочие характеристики алгоритмов 35
5.1 Додетекторное обнаружение 35
5.2 Последетекторное обнаружение 39
6 Коэффициент относительной асимптотической эффективности 43
7 Доверительные интервалы 56
8 Датчик случайных величин. Тестирование по критерию Хи-квадрат 58
9 Заключение 62
10 Список литературы 63
ПРИЛОЖЕНИЕ А 65










Обозначения и сокращения
С – сигнал
С/Ш – отношение сигнал/шум
РТС – радиотехническая система
КАОЭ – коэффициент асимптотической относительной эффективности
ПУ – пороговое устройство
РУ – решающее устройство
К – коррелятор
ПО – правильное обнаружение
ЛТ – ложная тревога
ПС – пропуск сигнала
КВ – квадратор
АО – асимптотически оптимальный
СКО – среднеквадратическое отклонение
НП – Нейман-Пирсон
ФНЧ – фильтр нижних частот
НЧ – низкочастотная составляющая
ВЧ – высокочастотная составляющая










1 Введение
При реализации процедур обнаружения или различения сигналов результатом обработки должно быть принятие соответствующего решения. Так, в случае обнаружения необходимо принять решение относительно того, присутствует ли в сигнале , поступающем на вход устройства обработки, полезный сигнал или же представляет собой только помеху. При этом входной сигнал при наличии полезного сигнала представляется в виде:
, (1)
где – аддитивная помеха; - коэффициент, характеризующий затухание сигнала в процессе распространения.
Любые методы принятия решения или стратегии принятия решения сводятся в конечном счете к тому, что множество всех возможных реализаций входного случайного процесса (реализацией которого является сигнал ) на интервале анализа разбивается на непересекающихся подмножеств, каждому из которых ставится во взаимно однозначное соответствие то или иное решение. В зависимости от того, какому из указанных подмножеств принадлежит анализируемый отрезок реализации , выносится соответствующее решение о том, что принятым является некоторый сигнал из множества возможных . В частном случае обнаружения сигнала имеются лишь два таких подмножества, так что принимается одно из двух возможных решений: «сигнал присутствует» или «сигнал отсутствует».
Таким образом, задача принятия решения сводится к задаче проверки статистической гипотезы о принадлежности анализируемой реализации тому или иному подмножеству [1].
Центральным для всей проблемы выбора статистических решений является определение структуры решающего устройства, сводящееся к синтезу алгоритмов принятия решений при проведении радиотехнических экспериментов [2].
Таким образом, различные алгоритмы в большей или меньшей степени оптимальны в тех или иных помеховых условиях. В данной работе ставится задача моделирования и исследования устойчивости асимптотически оптимальных и ранговых алгоритмов при некогерентном приеме к изменению распределения помехи вида
. (2)
В этой связи были исследованы алгоритмы, АО при гауссовой помехе и помехе с распределением Лапласа (линейный и знаковый соответственно), а также ранговые алгоритмы, АО на фоне тех же помех (алгоритм Ван-дер-Вардена и медианный)[3].
Работа данных алгоритмов моделировалась как в условиях отсутствия детектирования огибающей случайного процесса, так и в условиях последетекторной обработки.
Список литературы 9 Заключение

В ходе работы были исследованы четыре асимптотически оптимальных алгоритма, настроенные для обнаружения на фоне нормальной и лапласовской помех, два из которых являются ранговыми. В качестве обнаруживаемого сигнала выступает узкополосный, модулированный по амплитуде и фазе сигнал со случайной начальной фазой, что подразумевает некогерентный прием. Исследуется как до, так и последетекторный обнаружитель, основанный на данных алгоритмах.
Полученные экспериментально характеристики верного обнаружения сигнала от отношения сигнал/шум подтверждают с той или иной точностью тенденцию выигрыша оптимального для данной помехи алгоритма над неоптимальными, что подтверждено расчетами коэффициента асимптотической оптимальной эффективности. Также подтверждена идентичность характеристик АО ранговых и АО неранговых алгоритмов, настроенных на одну и ту же помеху. Показано, что характеристики алгоритмов при последетекторном приеме значительно снижаются (порядка 7 дБ), что связано с тем, что они перестают быть асимптотически эффективными.
Наибольшей устойчивостью по итогам моделирования обладает алгоритм Ван-дер-Вардена, настроенный на гауссову помеху: проигрыш составил -1.49 дБ. Наихудшую устойчивость демонстрирует линейный алгоритм в условиях сравнения со знаковым алгоритмом -2.03 дБ. При рассмотрении работы алгоритмов на фоне помех с показателями α=3,4 можно заключить, что ранговые алгоритмы более устойчивы к изменению помеховой обстановки. В рамках последетекторного обнаружения лучший результат демонстрирует линейный алгоритм, проиграв лишь 6,21 дБ додетекторному обнаружителю.
Полученные экспериментально данные близки к ожидаемым на основании теории значениям. Расхождение теоретических и экспериментальных данных оценено с помощью доверительных интервалов.


10 Список литературы

1. Цикин И. А. Оптимальная обработка сигналов в радиотехнических системах. Л.: ЛПИ им. М. И. Калинина, 1986. 77 с.
2. Сидоров Ю.Е. Статистический синтез автоматизированных решающих систем при априорной неопределённости. М.: Военное издательство, 1993. 232 с.
3. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники: В 3-х кн. М: Сов. радио, 1976. Книга третья. 288 с.
4. Курс "Введение в статистическую радиотехнику" для студентов РФФ (6-й семестр). 2002-2003 учебный год (http://www.cde.spbstu.ru/cd_ed/consulting/its/Lectures/5.rar).
5. http://www.mathworks.com/help/search/doc/en/R2011a официальный сайт Mathworks (31.01.12)
6. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб: Питер, 2003
7. Шеломовский В. В Электронный учебник по дисциплине "Математическая статистика", Мурманский федеральный государственный педагогический университет
8. Райфельд М.А. Использование устойчивых показателей зависимости наблюдений при адаптации ранговых критериев // Известия ВУЗов России, Радиоэлектроника, 2009, вып. 1, с. 63-67.
9. Бирюков М.Н. Выражения математического ожидания, дисперсии и условных вероятностей знаковых и ранговых обнаружителей Неймана-Пирсона в шуме и потоке помех // Радиотехника, 2006, №6, с. 101-106.
10. Жиганов С.Н., Костров В.В. Алгоритмы обнаружения сигналов с постоянным уровнем ложных тревог // Радиотехника, 2006, №6, с. 111-114.
11. Бирюков М.Н. Синтез непараметрических обнаружителей Неймана-Пирсона в условиях совместного воздействия шума и размытого (интенсивного) потока помех // Радиотехника, 2007, №6, с. 68-71.
12. Баринов С.П. Характеристики обнаружителя радиосигнала при наличии имитирующих помех и гауссовского шума // Радиотехника, 2007, №7, с. 49-51.
13. Пильч В.А., Сидоров Ю.Е. Непараметрические решающие процедуры в системах обработки информации. Материалы Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов. Радиофизический факультет. СПб, изд. СПбГПУ, 2008, с. 22-24.
14. Лаврентьев Н.В., Сидоров Ю.Е. Исследование помехоустойчивости обнаружителей радиосигналов. Материалы Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов. Радиофизический факультет. СПб, изд. СПбГПУ, 2008, с. 24-25.
15. Шумилов А.В., Сидоров Ю.Е. Ранговый обнаружитель импульсных сигналов в неизвестных шумах. Материалы Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов. Радиофизический факультет. СПб, изд. СПбГПУ, 2008, с. 30-31.
16. Остроумов И.В., Кукуш А.Г., Харченко В.П. Оценка вероятности правильного распознавания по правилу Байеса при неточно известной плотности распределения// Известия высших учебных заведений: Радиоэлектроника 2007, Киев, т.50, № 11, с. 60-68.
17. Сидоров Ю.Е., Гарбар К.А. Статистическое имитационное моделирование обнаружителя некогерентной пачки импульсов // Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2009, № 3, С. 61 – 68.
18. Сидоров Ю.Е., Пильч В.А. Ранговый обнаружитель импульсного сигнала на фоне шумов с неизвестным распределением// Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2009, №4. С. 71 – 76.
19. Сидоров Ю.Е., Лаврентьев Н.В. Оптимальный обнаружитель радиосигналов: решающее правило, статистическое имитационное моделирование// Труды СПбГТУ, 2008, №507. С. 118 – 124.
20. Сидоров Ю.Е., Бельченко Ю.Г. Оптимальный обнаружитель узкополосного сигнала с неизвестной несущей частотой// Научно-технические ведомости СПбГПУ, 2009, № 3. С. 74 – 80.
Цена, в рублях:

(при оплате в другой валюте, пересчет по курсу центрального банка на день оплаты)		 2500





Найти готовую работу


ЗАКАЗАТЬ

Обратная связь:


Связаться

Доставка любой диссертации из России и Украины

Вход для партнеров

Регистрация

Восстановить доступ

Материал для курсовых и дипломных работ


Ссылки:

Выполнение и продажа диссертаций, бесплатный каталог статей и авторефератов

Счетчики:

Besucherzahler
счетчик посещений

© 2006-2022. Все права защищены.
Выполнение уникальных качественных работ - от эссе и реферата до диссертации. Заказ готовых, сдававшихся ранее работ.