Файл: Казаков В.А. Введение в теорию марковских процессов и некоторые радиотехнические задачи.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 28.06.2024

Просмотров: 244

Скачиваний: 3

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

йены. Это положение справедливо и при нормальном процессе x(t). Следовательно, получить т о ч н ы е экви­ валентные уравнения для моментов вместо уравнения

для плотности (5.96) в такой ситуации

не представляет­

ся возможным. Однако

при б о л ь ш и х

о т н о ш е н и я х

с и г н а л / ш у м характер апостериорной

плотности

таков,

что п р и б л и ж е н н о

ее можно все-таки считать

нор­

мальной |11].

 

 

 

При больших отношениях сигнал/шум ошибка филь­ трации мала, и, следовательно, в пределах малого сред-

неквадратического отклонения

апостериорной

плотности

o*x(t) функции КІ(Х, t),

Кг{х, t), F{x, t) будут

изменяться

незначительно. Это обстоятельство

позволяет

разложить

функции

Ki(x,t),

Kz(x,l),

F(x,t)

в

ряды Тейлора в ок­

рестности

точки

x*(t), ограничившись первыми членами

разложения. В

каждом

из рядов

следует

учитывать

только те члены, которые отвечают требованиям, сфор­

мулированным

в § 5.4. Именно*):

КІ(Х) =/Сі (x*) +К'І(Х*)

; Щх) =Кг{х*) ;

 

 

 

(5.99)

F(x,

t)=F(x\

t) +F'(x*. t) (x-x*) +

 

+ 4zF"{x*,

t){x~x*y\

Если подставить (5.68), (5.99) в уравнение (5.96) про­ извести упрощения и затем приравнять члены при оди­ наковых степенях (х—х*) (см. § 5.4), то в результате можно получить дифференциальные уравнения, опреде­ ляющие оценку x*(t) и ее дисперсию °^{t) [П . 3]:

d-W=^

(x*) + <?(t) F' {x*, t),

(5.100)

^ ^ ъ у л ^ + к л ^ + ' У ' Ч * * . t)- (5.101)

Рассмотрим пример [15] (см. также [3]). Пусть

S(x)=A(t)

cos[(ùot + <ço]=[A0+x(t)]cos

( W + Ф о ) ,

 

 

(5.102)

*> Мы ограничимся рассмотрением однородных •процессов, для которых

Ki(x, /)=*(*), К?(х,

/)-*,(*).

m


где À0, CÙO, фо постоянные известные величины, а сооб­ щение x(t) представляет собой нормальный марковский процесс, описываемый уравнением вида

х-\гах = п.х (t),

где

Согласно

(5.97),

(5.102)

функция F(x,t)

определяет­

ся выражением

 

 

 

F(x,t)

= ^ -

^ (t) [А0

+ X (О] cos Ы

+ %) -

 

 

-±.[А0

+ х(і)]*у,

- (5.103)

здесь отброшен член с частотой 2ю0 (технически это осу­ ществляется соответствующим выбором полосы пропу­

скания

фильтра)." Вычислив

производные F'(x,t)

и

F"(x, t)

при х=х*

и подставив

их значения вместе с ко­

эффициентами КІ{Х)

и

/Сг(^)

в

соотношения

(5.100),

(5.101), получим уравнения оптимальной фильтрации

 

 

Л " * = - ( а + ' ^ Ч К +

 

 

 

£

[с (*) cos

+

 

- 4 " Л о ] '

(5.104)

 

°

; = -

Ч 2

- л Н 4

+ % .

(5.105)

Отметим, что во всех задачах фильтрации априорное распределение имеет большую дисперсию, чем апосте­ риорная плотность. Не является исключением я данный

• случай. Решая уравнение (5.105) с начальным условием

о2= [см. формулу (3.87)], получаем следующее вы­

а * 2 _ А/р (Y — а) е2 Т'с — N, (т + Д ) ,

^ jQg)

1 +

ce2 1 '

 

 

AL

,

4аАг„ (у + «) -f

W7" '

 

4 a A L ( r - ° 0 - A L '

ражение для апостериорной

дисперсии:

 

где

193


Ё стационарном режиме при /ѵсо

(из (5.106) имеем

1 +

Л'

(5.107)

2 М,

Поскольку дисперсия а*" в

общем

случае зависит от

времени, то реализация алгоритма (5.104), включающего в себя величину а*2, должна быть сопряжена с проекти­ рованием блоков, характеристики которых изменяются во времени. Однако, если смириться с некоторыми поте­ рями качества фильтрации в переходном режиме, струк­ туру приемника можно определять, исходя из его опти­ мальности в стационарном режиме работы. Для этого величину <з*"(0 в уравнении (5.104) следует заменить на

значение а*2 = const (5.107). В результате

соотношение

(5.104)

принимает вид

 

 

х*=

уд:*+

2 - « 2 É(*)cosK* + ? 0

) - - 4

- 4 , . (5.108)

 

 

Схема оптимального приемника, составленная соглас­ но (5.108), представлена на рис. 5.3.

Как видно, оптимальное устройство фильтрации пред­ ставляет собой с и н х р о н н ы й приемник, поскольку зна­

чения XÙO и фо известны

точно.

 

 

 

До сих пор изложение в настоящей главе велось при­

менительно к тому случаю, когда

фильтрации

подвергал-

-, -,

f

\-0,5А0

2Gp

 

 

 

Cos(ù)0t+g>)

NO

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 5.3.

 

 

 

ся сигнал с

одним параметром,

модулируемым

о д н о ­

м е р н ы м марковским

сообщением. Причем

этот

пара­

метр являлся

е д и н с т в е н н ы м

случайным

параметром

сигнала. На практике же сигнал, как правило, обладает

н е с к о л ь к и м и случайными параметрами,

хотя

полез­

ным (несущим информацию

о сообщении)

может

быть

один. Каждый из случайных

параметров сигнала можно

194


рассматривать как компонент некоторого Многомерного случайного процесса х(1). Если каждый из компонентов

х(1)

является

марковским

процессом,

то «

сам

много­

мерный процесс x(t)

также будет

марковским. Тогда вся

вышеизложенная теория обобщается

на

многомерный

случай [11].

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Основной

практический

интерес представляет

тот ва­

риант, когда

все случайные

параметры

Xi(t),

..., xm(t)

сигнала S(x(i),

I)

описываются априорным

стохастиче­

ским уравнением вида

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х» = %(*) + %(*)-

 

(5.109)

< ' ѵ ( « « ( у > = 4 ѵ ^ . - У '

г-

ѵ = і , 2 , . . . . т .

 

Изменение априорной плотности wpr(x,t)

случайного

вектора x(t)

определяется

многомерным

уравнением

 

Фоккера — Планка — Колмогорова ,(3.171)

 

 

 

 

 

 

dWpr{x,t)

= L p r W p r {

X t t )

i

 

(

5 Л

Ю

)

где

в соответствии

с

(5.109)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

ш

 

 

 

 

 

 

 

 

^ = - Е Й ^ Л + - Г S ^ г ^ -

( 5

Л

1 1 )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обобщенное на многомерный случай основное уравнение нелинейной фильтрации (5.96) записывается следующим образом:

ftHwg.O = L p r t g ) p s (

x

, t) + wps(x,

t)[F(x,

t)-<F(x,

f)>] ,

 

 

 

 

 

 

(5.112)

где

 

 

 

 

 

 

F{x,

t)=

 

ji-[2Ê(f)S(x,

t)-S2(x,

t)),

(5.113)

< F ( x ,

*)>

=

J . . . J f ( x ,

О^РЛХ. O^X-

(5-И4)

Если отношение сигнал/шум достаточно велико, то есть основания полагать, что апостериорная плотность Wps(x,t) будет нормальной. Тогда, применяя использо­ ванный выше прием (§ 5.4), можно перейти от уравне-

195


Ния для многомерной плотности вероятности (5.И2)

ксистеме уравнений для ее параметров:

Р. Л. Стратоновпчем и Н. К. Кульманом [16] полу­ чена следующая система уравнений, позволяющая опре­

делить

оценочные

значения x*

(t) компонентов

вектора

x (t) и

кумулянты

К® (t)

апостериорного

нормального

распределения

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Л

= М**> + Е * \ . ^ £ Я

 

(5.115)

 

 

 

 

ѵ=1

 

 

 

R.

= ± N

——ï ft /с*

* Ѵ ( х * }

- L У К *

^ ( х * }

+

 

 

 

i=i

 

i=i

 

 

Оптимальная нелинейная система моделирует уравне­ ния (5.115), (5.116), и на ее выходах выдаются оценоч­ ные значения x* (t) отдельных компонентов вектора х*(^). Апостериорная ошибка фильтрации компонента x (t) оце­

нивается

дисперсией з*2(^) — К* (t). Обычно структуру

приемника

находят исходя их требования оптимальности

в стационарном режиме, точно так, как это сделано при

рассмотрении примера в настоящем

параграфе. Поэтому

уравнения

(5.115), (5.116)

упрощают,

заменяя

K*„(t)

на

их

стационарные значения

К* . Величины

JT*

находят­

ся

путем

применения

к уравнению (5.116)

операции

вре­

менного

усреднения

и последующего

решения

системы

уравнений [16].

 

 

 

 

 

 

Здесь уместно специально подчеркнуть, что гауссовская аппроксимация апостериорной плотности вероятно­ сти ,и операция временного усреднения системы уравне­ ний (5.116) являются основными приближенными прие­ мами, которые используются при конкретизации урав­ нений нелинейной фильтрации. Границы применимости гауссовой аппроксимации в задачах фильтрации обсу­ ждаются в работе [35].

Применение уравнений. (5.115), (5.116) при решении разнообразных радиотехнических задач оказалось весь­ ма плодотворным [15—27].

.190