Файл: Хомяков Э.Н. Вопросы статистической теории оптимальных измерительных систем. Основание для расчета и проектирования.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 27.06.2024

Просмотров: 157

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Г R>

e

* t " 8 ^ ; d . i i i j )

Чх г

кN

 

 

0 ?

 

 

 

 

 

 

liiuir|'icn:i

имоиной

оценки параметра

б* ^

равна"

5 - a _ ^ H ^ U ^ b k ) $

2T

 

яри

к

L •

 

 

 

 

 

САМ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

at

 

при

к

- L .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Здесь

имеет

место состоятельность

оценки,

поскольку

боль­

шая '

v s. ^ реализация

наблюдаемой

смеси

эквивалентна

нали­

чию ансамбля независимых реализаций значений случайной вели­ чины, дисперсия которой фактически оценивается. Аналогично на-

этом

 

параметра

р\ а также величины

к - — — • При

.ходится оценка

 

•г

 

^

г

 

lb JV

 

 

 

 

 

к г

т

 

 

ж

 

 

 

 

 

при к «А-1 ;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

т>Гк"

•при

к ъ. > J, .

Аналогично

выражению

{$.45) найдем, что

 

 

 

 

 

 

 

 

три

к <-с I -t

 

 

 

 

 

 

 

при

к ^ >^ 1

 

 

 

 

 

2Na

Jb4k

 

 

 

'1'11м

обра зим,

при совместной

оценке

«арамеч-ром

\> г и j

матрица

Фишера

имеет

вид

 

 

 

 

121


ф-

2 Т

Матрица условных дисперсии оценок максимального прапцоподобия будет

32 jb

* к т

а • G"

Т

ле"Г>, <з-г «коэффициент корреляции ошибся измерения jl и «У При

т>Гк . Т

ih 152)

тг т

Определитель ее равен нулю, что

указывает

на невозможность

совместной оценки параметров

Р н

<з-* при

k i > i . .

Приведенные соотношения

могут

быть использованы, если на­

блюдается не непрерывный процесс, а последовательность при ус­

ловии,

что

период

повторения

i выборочных

точек значительно

меньше

радиуса корреляции

х- • Структура

алгоритма обработ­

к и данних

при этом

имеет вид

 

 

N

~з. т.

а<з-:

Т * N ,

> Ц Т к

N

 

к 2 Т

Ц =>

;

ы - 1 .

 

 

• де

125

Го период

повторения

ныборочных данных.

Подставляя

выражение

(4.154)

в .4.153), получим уравнения

для нахождения

искомых оценок

<s5 и ft:

N

 

 

_

М : 1

«- г;

решение этой системы уравнений целесообразно находить с ис­ пользованием ЦВМ .

Г Л А В А 5

ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ ПРОЦЕССОВ в И ИХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК

ИРИ МНОГОКАНАЛЬНОМ НАБЛЮДЕНИИ

 

 

5.1. О П Т И М А Л Ь Н Ы Е

О Ц Е Н К И П Р О Ц Е С С А

 

 

 

П Р И М Н О Г О К А Н А Л Ь Н О М Н А Б Л Ю Д Е Н И И

 

 

Пусть в многоканальной измерительной системе

наблюдается

векторный

процесс

 

 

 

 

 

 

 

у(Д)

= А.<Л) е

 

+ гТ(Л") .

«.О

где

измеряемый

процесс;

'

 

 

— вектор-столбец аддитивных шумов.

 

 

Аддитивные

шумы,

вообще

говоря, содержат

составляющие,

отличающиеся

корреляционными своЛствамн. Полагаем, что

 

 

 

net")

V + ^( . t)

(52^

12i\ (


причем

 

 

^

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

< H t ) > - < Л 0 0 > = о-е Г

 

 

 

 

 

 

 

< ^ 1 Л У % > -

К ( Л Д ) ,

 

 

 

 

 

 

При отсутствии

априорных сведений

относительно

поведения

во времени

процесса K(t) система

оптимального

г р у т н р о в а н и я

данных, порученных с различных' измерительных

средств,

пред­

ставляет

линейный

фильтр

со многими входами и одним

выходом.

Как было показано, алгоритм оптимальной оценки

процесса \(t)

имеет

вид

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

№ ~

7

 

1

п

-i

 

 

 

 

,

 

ISA)

j HVt.'OdtJ

И

IVk ( , (.*,<*) V * ^ d.*

 

 

 

о

 

5

к , Ы

 

 

 

 

 

 

 

где

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Д с Л / О ^

) $ ч ^ / 0 +

^ H t ~

<

>

 

 

 

с.5 5>

Обратно

корреляционную

функцию

определим

соотношением

Подстановка соотношений (5.5) н

(5.6)

в уравнение

о б р а щ е н и я

дает

дл я

искомой

матричной функции в ( / , т ) интегральное урав­

нение

Фредгольма

второго

рода:

 

 

 

 

 

 

 

 

т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Метод решения этого уравнения существенно

зависит

от C B O H C T L

ядра

K.(t,a).

Если

процесс л (/) состоит

из стационарных и

стацио­

нарно связанных компонент, а интервал времени наблюдения су­

щественно более

радиуса

корреляции, то пределы интегрирования

в выражениях (5.4) и (5.7) можно заменить на

бесконечные и ис­

пользовать для

решения преобразование Фурье. При этом опера ­

тор фильтрации

находится

в классе

физически

нереализуемых!

*

?

Т *

- I

 

 

 

 

 

Будем

ннтере

оваться

далее оператором

физически

реализуе­

мого типа,

корда

оценка

процесса

производится

по реализации

входных колебаний, наблюдаемой

на

интервале

времени

(t—T,t).

В данном

случае

вместо

уравнений

(5.4) и

(5.7)

имеем

Д -5 t

 

 

 

 

 

 

 

 

 


C K M ) d ^ £

,в)у$A*)de

;

15.4)

При

T — - o o

.,j с л у ч г ; стационарного

процессе

л(7)

решение

(5.10)

будет

зависеть

от

разностного

аргумента, т а к

что

искомый

фильтр

с характеристикой

ACV^-t)

относится к классу

систем с

постоянными

параметрами .

 

 

 

 

 

 

 

Выполняя

замену переменных

t - т

--»ос ; i - <» - ^

и вновь

вво»

дя прежние

обозначения

для переменных

интегрирования,

пере­

пишем

уравнение

(5.7)

в

более

удобной

форме для

дальнейшего

рассмотрения:

 

ft работах

(95, 102] предложен ряд эффективных методов реше­

ния

матричных интегральных

уравнений

иа

полупрямой

с ядром,

зависящим

Ът

разностного

аргумента

и

нмеюшим

дробно-рацио­

нальный спектр. Наиболее

конструктивным, по-видимому, являет­

ся

метод

неопределенных

коэффициентов,

при котором

решение

уравнения

(5.11) находится

в спектральной

форме:

 

 

 

 

 

 

 

ч»<

к

м

 

 

 

 

 

(5.12)

 

 

 

 

 

 

Ст1

 

 

 

 

 

 

 

 

где

I -

нули d e t ^ T

+ -

«

-

 

i

в

верхней

плоскости

w;

 

Ь к

неопределенные "коэффициенты,

определяющиеся

из

 

Ч

системы алгебраических

уравнений'

 

 

 

°е

полюсы функции

xV.iW) в верхней полуплоскости ы;

0

матрица, состоящая из нулевых элементов;

 

 

преобразование

Фурье

корреляционной

матрицы

/С(т),

 

 

аппроксимированное

дробно-рациональной функцией.

В работе [16J показана возможность применения

данного мето­

да к з а д а ч а м , когда процесс ~n(t)

имеет

нестационарную

состав­

л я ю щ у ю

винеровского тина,

спектральная

матрица

которой

содер-

1


жит функции с особенностями в нуле. Специальный вид спектраль­ ной матрицы требует при этом дополнительных оговорок относи­ тельно применения метода неопределенных коэффициентов. Усло­ вимся считать выражение ^ имеющим полюс в верхней полу­ плоскости о), а ^ — в нижней. Поскольку могут встретиться и кратные полюсы в нуле, то к соотношению (5.13) следует добавить условие

 

 

 

 

= О

 

 

 

 

 

1Л - п

 

где р — порядок .кратности полюса в нуле.

 

Обозначим

через

 

К,"1

элемент матрицы К 0

и запишем

функцию

 

 

0 \ i

 

 

 

а

к

-\

 

 

fcKt-*) -

£

( t - 1 ) =

 

Функцию Q\t, т) , удовлетворяющую уравнению

\

^ t - t ) H ^ - 8 ) d t

= Sit-a") ,

.

15.(6)

J t

, T

 

 

 

 

 

 

 

 

будем искать

в виде

 

 

 

 

 

 

«>

 

 

 

н 0

 

 

и 0

 

 

 

 

Подстаиляя

уравнения

(5.15)

н

 

(5.17) в

соотношение

(5Л6)»

получим для искомой функции Qi(t—т)

интегральное уравнение

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

H O

C!

 

 

 

 

 

 

 

 

• * t - T

 

 

 

 

 

 

 

 

 

или !в предельном случае,

когда

T — *o .

 

 

 

^ o ^ Q , W H ^ ^ - l ? ) d t +

Q , U ) -

 

H , U V ,

t ^ Q . .

• C5.«;

Поскольку

H, ( Д - O - Q

при

t

«• t

то верхний

предел

в соотно­

шении (5.I9)

следует заменить

на

/.

Вместо

уравнения

Фредголь-

( 2 9