Файл: Филипп, Н. Д. Рассеяние радиоволн анизотропной ионосферой.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 21.10.2024

Просмотров: 135

Скачиваний: 0

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

где

л0

-

число максимумов

огибающей принятого

сигнала в.

обра­

ботанном

участке

записи;

Т

- интервал

обработанной

записи.

В (3.1)

-

(3.5) л

- і

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8.

 

Закон распределения амплитуд сигнала

 

P ( U

^(^.Э кспе­

риментальную функцию распределения

определяли двояким

способом:

как отношение суммарного времени, при котором

U — и^,ко

всему

времени

обработанного участка

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P ( U ^

Ui)

 

£ № l ( U < u i )

 

 

 

 

 

(3.7)

 

 

 

 

 

 

Т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

как

отношение числа дискретных значений

амплитуды,

при которых

U 4. и ■г к общему числу дискретных

значений амплитуды в

обра­

ботанной

 

выборке

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p"((Jé щ) =

n

 

 

.

 

 

 

 

/3 *81

 

 

 

 

 

 

'

L/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Формула

(3.7)

точнее формулы

(3 .8 ),

однако

при достаточно малом

интервале

Л Т

и, следовательно,

большом

п

на интервале

Т

они практически совпадают.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2)

 

Опенка интервала усреднения.

 

Так как

при определении вы

шеуказанных статистических характеристик

используется

 

конечный

объем дискретной

выборки,то необходимо сценить статистическую точ­

ность получаемых из опыта Хфактеристик.Как видно и з(З .І)

-

(3.5)

и

(3.8) .значения

экспериментальных статистических характеристик

зави­

сят

от

Т

и

А Т

при непрерывной

записи радиосигнала, для че­

го

следует по возможности

рациональнее выбирать

Т

 

и А Т (или

ггдля данного Г

).

 

 

 

 

 

 

Т

 

п

 

 

 

 

 

 

При определении

оптимальных значений

 

и

необходимо,

с одной стороны, чтобы они были достаточно большими для обеспе­ чения статистической точности измерений, а с другой, - для умень­

шения трудоемкости

вычислительной работы, необходимы

возможно

меньшие Т и п ,

Кроме того, при слишком большом Т

флукту-

ационный процесс может оказаться нестационарным на данном интер­

вале.

Остановимся на выборе

интервала усреднения Т

,

обеспе­

чивающего нужную точность и надежность оценки

U0 (R )

о

по­

мощью

и ( Я , Т , п )

,

б 0 ( R )

с помощью б(Я,Т,г>)

и '

анало­

гично

р 0 ( Я , г )

с

помощью

р ( Я , т , Т, п ) , где

Uq (R),üq ( r ),

и

 

~ магматические ожидания соответствующих величин в

генеральной совокупности (при Т

<=»=>).

 

 

 

 

91'


При радиусе

временной корреляции

 

£0

на интервале усред­

нения

Т

будут содержаться

Л/ =

 

 

независимых событий.

Ис­

пользуя при определении

U ( R , T , n )

N независимых величин

 

согласно

теореме Ляпунова, при большом

 

N

имейл

СЭ7,

9 8 ] :

 

 

 

 

 

 

г , ) - г Ф ( г а ) - ы , ,

o .s y

v

 

 

Op I RI

 

 

'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

V n

 

o(

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где

 

 

функция Лапласа,

-

степень надежности.

Пусть

задана требуемая надежность

сХ

и желаемая

точность результа­

тов наблюдений , т .е . верхний

предел

ошибки в

определении

Ug (и)

по U

(R ,Т,п). Иными словами,

потребуем,

чтобы

неравенство

 

 

 

 

 

/ 0 ( й , Т , п ) - и о ( я )

/

< Л и

 

(3.10)

выполнялось с вероятностью не меньшей

с( .

Здесь

Л и -

верх­

ний

предел

ошибки.

Из

(3.9)

и

 

(ЗЛО)

следует,

что

 

Л» (Я)

^

Д и . Решая это неравенство

относительно/V,

по-

 

 

\Jn

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

лучим

2Г* б* (R)

У

( ~ Щ * ~

откуда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^

со

 

 

 

 

(

З Л І )

 

 

 

 

 

4 s

 

 

 

 

 

 

 

й и

-

предельная

ошибка оценки U0 ( P ) ,

выражен­

где

я и * < щ -

, а .

 

 

 

 

 

 

 

 

ная в долях

60 (R).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из соотношения

( З .ІІ ) видно, что для определения

ии

не-

обходимо знать пределы изменения радиуса временной

корреляции

флуктуаций

амплитуды

(

) в ходе различных сеансов

записи

сигнала. Принято считать,

что

U (t) и

U (L+t.)' не

коррелиру­

ют,

если

ß ( t ) é ;

0,5 .

. Для

определения

использовано

 

^Некоторые авторы определяют радиус, корреляции

£<, по уров­

ню коэффициента корреляции,

равному

~ = 0,37,

т .е . р

(?) =

= 0,37.

 

 

 

 

 

 

6

 

У°

 

92


несколько сеансов записи с наиболее "быстрыми" и наиболее "мед­ ленными" флуктуациями с заведомо завышенным интервалом усредне­ ния.

 

Определяя радиус временной автокорреляции

£ 0

как времен­

ной

сдвиг,

при котором коэффициент временной автокорреляции ра­

вен

0 ,5 , мы

установили,

что в подавляющем большинстве

сеансов

0,015с &

Т0 é 0,06. с

начастоте

/ = 74

МГц

и

0,04 с й

£?0 0,12 с на частоте / = 44 МГц. Допуская, например,

предельную

ошибку у

 

 

 

=0,2

и

степень

надежности

 

 

 

 

0,95,

находим

ZÄ= 1,96 и для

Ти

получаем

из ( З .ІІ )

(при заданной

точности

и

надежности):

 

 

 

 

 

Ги = 1,5

+

6

 

с

.ДЛЯ /

=

74 МГц

,

( З .ІІ )'

 

 

 

Ти

= 4 +

12

 

с

для /

= 44 МГц .

(З .ІІ)"

 

Аналогично находим интервал усреднения для получения сред­

него квадратичного отклонения с определенной

 

статистической

точностью. Для достаточно большого

/ V

имеет

 

место

соотноше­

ние,

аналогичное

(3 .9 ),

где вместо величины

U

 

фигурирует б' :

 

 

 

 

< r(R ,T,n)-(r0 (R)

j

 

 

 

 

 

(3.12)

 

 

 

 

б Л я )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

V2N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

предельно

Из требования /V

(R , Т, п )

- б0( р ) /

é=

А б, где

А б -

допустимая

ошибка оценки

б0 ( Я )

, получаем

Л/

=

-=г- ^

г : 6°(R)

г ( й б ) г

Таким образом,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Г

 

>

t

 

 

 

 

 

 

 

(ЗЛЗ)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Здесь

^

=

g ^

-

предельная

ошибка оценки

6'0( R ) r выражен­

ная в долях самого же

б0 ( Я )

. Допуская, например, 95$

надеж­

ности ( о( = 0,95), находим,

что

 

 

= 1,96.

Требуя,

чтобы

предельная

ошибка оценки

 

 

б0 ( я )

не

превышала 15$, т .е . чтобы

 

= 0 ,1 5 , получаем:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tg

> 1 , 3

-

5.3

с

для

у

= 74

МГц ,

(3.13)'

 

 

 

Tg

> 3 ,6

-

10,7

с

для

/

= 44

МГц.

(3.13)"

Экспериментальной проверкой было показано £99, 100] , что при вычислении коэффициента корреляции для непрерывных случайных

93


стационарных процессов необходимый интервал усреднения (для об­ работки) Тр в первом приближении можно определить из соотно­ шения

1 ~ ß

II

ѵТѵ

откуда

Тр

* (■

и, следовательно,

(3,14)

(3,14)'

Sk

(yj

 

 

. ( ^ Г

Если ограничиться точностью в 10$ от максимального

Р (£ jjTo получим

Тр > W % [ l - ß oS ( t ) ] S

(3.14)"

значения

(3.15)

и при

ß ( % ) = 0,5

и

Т0 =

0,015

- 0,06

с получаем

 

 

 

T ß ^

0,85

-

3,4

с

для

у = 74

МГц,

(3 .15)'

а при

?0 =

0,04

с

-

0,12

с

 

 

 

 

 

Тр

>

2,25

-

6,75

с

для

/ = 44

МГц.

(3 .I5 )W

Необходимо отметить,

что

соотношения ( З .І І ) ,

(3.13)

и

(3 .15),

строго

говоря,

справедливы для случайных величин,

подчиняющихся

следующим условиям:

в

течение проведения опыта закон распреде­

ления

остается

постоянным;

число независимых событий в данном

непрерывном процессе достаточно

велико;

определяемые

величины

распределены

по нормальному

закону или во всяком

случае не

слиш­

ком сильно отличающемуся от нормального закона.

 

 

 

 

Из

( З .І І ) ,

(3.13)

и

(3.15)

следует, что при одинаковых пре­

дельных

ошибках оценок

Uq ( R ) , ß j R ß )

и 60 ( r ) ,

выраженных в

долях самих определяемых величин, оптимальные интервалы

усред­

нения

Тц ,

Тр

и Tg

 

различны,

причем всегда

Тр <

Та

.

Экс­

периментальная проверка

С103 ]

показала,

что выбор

интервала

усреднения

Т

о учетом

( З .І І ) , (3.13)

и

(3.15)

удовлетвори­

тельно решает поставленную задачу.

94


 

йопрос о том, как

найти число

точек я =

в

дискретной

выборке на временном интервале

7

, сводится к

задаче

о

 

белее

рациональном выборе интервала

времени

А Т , что

подробно

 

рас-

смотрено ранее

в

[ і Оі ] ,

где показано, что целесообразно

вы­

брать Л Т

у'

,

так

как

при дискретно-выборочном методе

 

оценки

статистических характеристик

процесса дискретная

выборка

объ­

ема

п

некоррелированных величин

дает большую статистическую

точность оценки, чем выборка того же объема, но на меньшем вре­

менном интервале

Т '<

Т .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Однако Л Т

целесообразно взять

больше радиуса

корреля- .

ции

t 0

лишь в

случае,

если нас интересует только среднее зна­

чение, дисперсия и пространственные корреляционные функции при­

нятых сигналов. Если же нас интересует поведение временных авто­

корреляционных функций и скорости (частоты) замираний,то мы обя­

заны выбрать

Л Т

~ Т0 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3)

 

Определение Фу н к ц и и распределения амплитуды

 

п р и н я т о г о

сигнала. При изучении закона распределения случайной

величины

возникают,

как

известно, задачи: установить путем анализа усло­

вий протекания процеооа характер ожидаемого

(теоретического)

распределения, т .е . тип распределения;

установить

его

парамет­

ры по эмпирическим данным;

найти

эмпирическое "’распределение

F ( U і )

и оценить степень

близости

его

к теоретическому

 

рас­

пределению вероятностей

F(U).

 

 

 

 

 

 

 

 

Последние две задачи относятся к методике статистической об­

работки.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Остановимся более

подробно на некоторых вопросах,

касаю­

щихся

определения

эмпирического распределения

F(Ul) и

оценки

степени

близости

его

к

теоретическому

распределению

F (U ) . В

силу

теоремы Бернулли,

при достаточно

большом объеме

случайной

выборки из

генеральной

совокупности, подлежащей

статистической

обработке, частость значения признака должна быть близкой к его вероятности, а эмпирическое распределение - приближаться к тео­ ретическому.

Конкретные величины параметров теоретического распределе­ ния, как правило, неизвестны. Их приходится заимствовать из эм­

пирического распределения. Поскольку они заранее

неизвестны,

принимается априори, что они совпадают

с соответствующими вели­

чинами эмпирического распределения. Из

вышеизложенного.-* явству­

ет, что для выяснения закона

распределения, во-первых, необхо­

димо оптимальным образом найти

эмпирическое распределение. Во-

95