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: 135

Скачиваний: 0

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

Обозначив элемент матрицы

через С,

р

за­

пишем вместо-соотношения (1.13)

l J

^ ^ P S

'

Введем вспомогательную матрицу

где u t , дос , л у ,Л г

шаг

дискретизации

области наблюдения

S2'^t t (.0,т)ЛЧ(?\

по осям /, х, у, г

соответственно. При

»том ( I . I ' I ) перепишется в

виде

 

Кроме toi'o, из определения обратной матрицы следует, что

к

 

 

At US

ML

Выполняя

предельный

переход при ut—"0, U X - * Q , U IJ~-Q , ьг—Ъ,

N-*.во, вместо

(1.16) и

(1.17)

получим:

т т

т

OR

'

i че

 

 

 

 

 

К

t'ii11

k

,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

*t

- о .

ы '

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

дх

- 0 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ДО,

-' 0 ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a 2

0,

 

 

 

 

 

 

 

 

(l-c'0',1

ClooTiioineiilit

( 1.18)

• дскч

апалп i нчсскyio

j a i n u

i,

ф у н к ц н о н а д : '

плотноеin

Mi'|><)!i i ноет и

гауссоногп

поля

n(t.f)

при

к ( t , r

)

=• U .

Нормирующий м и о ж и ю л ь и

(I

U>)

iif.

J i i i i n i H I

o r

конкретной

реа­

лизации вектора

it. '-Jта закономерность

coxpanvieicsi

и

it

пречедь

иом

случае

бесконечномерною

upoc i р а н е т а .

Однако нормирую­

щий

множитель

при

переходе

к

пре.челу

о б р а щ а е и н

либо

п

пуль,

либо п бесконечное!к. В э ю м

можно убедиться

на п р о с т м

 

примере.

Рассмотрим

плотность

иероя H I O C I и

ne.viopa

ij

гауссоных

ш-заииси-

Mbix

случайных

величии, порожденною

белым

н

полосе

частот

(0,1') шумом

сп

спектральной ii.Toi иоегыо

мощноеI п

Л',к

При

атом

 

 

 

 

 

[ d e t A - ( 2 F N 0 ) r t

,

 

 

 

 

 

 

U

 

где

N=<?FT

 

P'a-t-Aiejinocib

 

некюрн

//";

 

 

 

 

 

 

I - N • А.

 

 

 

 

ч.тпчетыюсп,

ишернал а

наблюдения

 

 

 

 

 

причем

д

~ -

 

шаг

дискретизации

 

отрезка

 

 

 

 

 

{(>./')

 

 

2

( Г

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11сноль.|\я

 

eooi ношения

|1'21).

получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

iKHM

образом,

 

 

 

 

т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где

 

 

К

=

C u n ( . AlrFNo - )

 

 

 

 

 

 

 

 

( I ? / , )

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

Из иослечнего

соогиоин пня

г .те.чует;

что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Г

О

при

4-ft FN

>

1.

,

 

 

 

 

 

 

 

 

к

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

а а ? П

 

н

 

 

 

t ^

при

 

V t t F N Q

< 1 .

 

 

 

 

 

 

 

1;с,тн рассмотрен,

подпространства

векторов

с

одинаковой

кор

реляционной

матрицей,

но

с

различными

средними

значениями

Содпо из которых М 0 4 К И . О положить рапным пулю), то отношение пероятпосIпых мер оеташ-тся конечным п п предельном с.т\чае.

,18


Допстпичсльно iii/iio.'ii,)\я соотношения (I КО. помучим при фиксп рованпоп величине m.

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m ,

т

 

i пк 'iго

 

 

 

 

 

 

Г

т г

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11.87)'

При фиксированной реаличацин //(/J соотношение

(1.27) явля­

ется функционалом

относительно

my (,f>

и

называется

функцио­

налом отношения

правдоподобия

 

 

 

 

Функционалы типа (1.27) находит широкие применение в ча-

дачах синтеза измерительных систем, когда

 

наблюдаемся

регуляр­

ные сигналы на фоне i ауссопыч

помех. Так,

если

 

 

то при

 

с к а , р

- о .

 

 

 

 

 

(.(.29-)

При

ч г о м

ф \ i l K m i o i K K i

о н ю н п п п н п р а в д о п о д о б и я

П р и м е т в и д ,

aiia/ioi

II ч 111tiii

(\'J7)

г т

 

~~ Л и н е й н ы м о г п о с п т е ч Ь П о

tilt,?) ф у п к и п о П а л ' p H n d { y ( t ! F ) U r t i F ) \

п р е д с т а в л я е т с о б о й с л \ ч а Г т \ 1 о в е л и ч и н у , д л и к о т о р о й

t T

-1

0 0 R Щ. т т

 

0 0RR

И)



а

1 I

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г

 

Последнее

слагаемое

в формуле

(1.31 )• носит

название

(рунк

•цин неопределенности. Она обычно обозначается

через

 

 

где

Лис-tit,"^)

истинное значение обобщенного параметра, со

отвегствующее

фиксированной

реализации

y(t,"r).

 

 

 

 

вых

Рассмотрим

геперь два подпространства

У, и V a

о

М4

из

гауссо

случайных

векторов. Пусть

пространство i \

состоит

векто­

ров

~у, характеризуемых

пулевым

средним

значением

п

корреля­

ционной матрицей Л]. Положим

также, что векторы

из У а

.характе­

ризуются средним значением

т .

и

корреляционной

 

матрицей

В работе [13| показано, что отношение гауссовых мер типа

будет конечным и в предельном случае контниуальпых пространен!, причем

Ы -*-<х> v Т Г

0 о к . о r

(.1.35)

а о


если

 

 

 

 

 

 

.Функционалы типа (1.34) используются

при

"решении

широкого

класса задач измерения параметров

флуктуирующих

с и г н а л о в ,

наблюдаемых па фоне белого гауссового

шума.

При этом часто"

оказывается, что

от

параметра X0(t,7)

зависит

корреляционная

функция

 

 

 

 

 

 

3 ряде случаев

(например, при оценке

энергетических

парамет­

ров флуктуирующих

сигналов) это влечет

за собой зависимость от

параметра величины f .

При измерении случайных процессов для решения задач опти­ мизации могут быть использованы отношения вероятностных мер,

определенных как двумерные функционалы

плотности вероят­

ности:

 

^ Ь ( Л , г ) а и , г ) )

-

as*?)

Функционал (1.37) представляет собой произведение двух функционалов отношении правдоподобия. Первый из них является

функционалом типа

(1.27). Конечность функционала отношения

правдоподобия

-

обуслов.'нпа тем

обстоятельством,

что нормирующий

множитель в

выражении

для

P { A t t , r ) }

совпадает

со

знаменателем

(1,38).

Конкретные задачи

синтеза

оптимальных

измерительных

сис­

тем, приводимые

ниже,

используют

вероятностные

функционалы

отношения

правдоподобия (1.30),

(1.34), (1.37),' их частные ва­

рианты, а

также

обобщения на случай

многомерного (многока­

нального)

наблюдения.

 

 

 

 

 

 

 

При синтезе, измерительной

системы

с использованием соотно­

шений теории статистических решений, приведенных а и. 1.2, и ве­

роятностных функционалов (п. 1.3) не

делается

никаких допуще­

ний относительно структуры системы,

оптимум

определяется в

классе всех возможных операторов.

 

 

 

 

еч