Файл: Кондратьев, С. Л. Применение метода функционального моделирования для оценки помехоустойчивости систем связи.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 21.10.2024

Просмотров: 82

Скачиваний: 0

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

Z ( a ) = A - e x p . - - ^ - | [ к ( 0 - а д ( 0 ] 2 ^ | - (2.3.15)

Возьмем логарифм и заменим истинное значение а0 его оцен­ кой а:

г

\nL(a)=\nk~-~r-^[u(t)-acl(t)Ydti

о

Найдем производную

г

д 1 п

д 1 а

{ а ) = 0 + - f i r J [«(0

-

(0]с ( О Л

и приравняем

ее

нулю:

 

 

 

 

г

 

 

 

~^u(t)cx{t)dt-?~^c*(t)dt=().

 

(2.3.16)

 

 

о

и

 

Отсюда получаем, вводя обозначение энергии единичного сигнала Есвыражение для оценки:

( О с , {t)dt,

(2.3.17)

которое, как и следовало ожидать, сводится к усреднению на интервале с весом. Схема обработки сигнала с шумом с целью получения оптимальной оценки показана на рис. 2.3а и пред­ ставляет собой известную корреляционную схему или эквива­ лентную ей схему с согласованными фильтрами.

Следовательно, чтобы получить оценку амплитуды, а затем использовать ее при выборе оптимального порога (р=Ропт). нужно иметь аппаратуру корреляционного приема,или согласо­ ванный фильтр. Покажем, что в этом случае оценка оказывается несмещенной,' а дисперсия оценки совпадает с той, которую могли получить, используя критерий минимума среднеквадра­ тичной ошибки.

Смещение

оценки

Ь=а0-~а:

т

 

 

 

т

\

 

а=МЧ

l~

|" и (t) с, (t) dt = -gr- j * [aoc, \t)+n

(t)\ ct (t) dt=

 

 

о

j

o

 

_}_

г

-

 

г

 

 

 

 

 

 

- j

aoc, (if) c, (t) dt+^-^n

(t) c, (0 dt=a9,

6=0 . .

63


Выражение для дисперсии оценки получим, воспользовав­ шись ранее найденным выражением (2.3.1):

V = M ( Т * - 1 ) 2 = М ( т * ) 2 - 2 о 0 * + а 0 2 = у И ( т * ) 2 - « о 2 ;

а)

 

 

Схема

 

} \*

1

отсчета.

 

 

 

c,(t)

 

 

 

5)

 

 

 

 

 

 

uCt)

 

Схема

 

 

сравне­

Og

 

 

 

 

ния

 

 

 

Рис. 2.3.

 

 

 

 

м ( т * ) 2 = Л 1 ( а ) 2 = | - 1 - ^uV)ctV)dt\

=

 

 

1

 

1

/ Т

 

\

=

 

 

= ~Ща<?Е1 + -щ

I j

я (*) -с, {t) dtj

 

 

 

г

 

 

 

 

 

 

 

Таким образом,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

- 2_

^0

 

 

 

(2.3.18)

 

 

 

 

С

'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

т. е. дисперсия

оценки

пропорциональна спектральной

плот­

ности мощности

шума

и

обратно

пропорциональна

энергии

сигнала. Учитывая, что Ec—EClae2,

 

получаем

- в 2

-

1

 

= — .

Очевидно, чем больше дисперсия амплитуды в момент отсчета, тем больше вероятность получить ошибку обработки.

64

'


2. Оценка

неэнергетических

параметров.

Неэнергетичеокимй

параметрами

являются время

задержки

прихода сигнала tm

фаза ф, частота /. Покажем ход решения при оценке задержки

прихода

сигнала. Поскольку

время

прихода

сигнала каждого

импульса

определяет

момент

отсчета

t0

= t„+kT

в

схемах

опти^

мальнрй

обработки,

то плохая

оценка

tn

приводит

также

к воз-

растанию ошибок решения. Выше было показано, что функция

правдоподобия

равна

 

 

 

 

U (

T ) = f t + ^_

j [ и ( t ) - c (t,

tH)f d?j ,

 

где U (f)—логарифмическая

функция

правдоподобия,

k'=\nk,

а Т— интервал, в пределах

которого

должен появиться

сигнал.

Взяв производную, получим уравнение

правдоподобия:

т

Следовательно, в любом случае необходимо производить корреляционную обработку или обработку согласованными фильтрами. А это означает, что следует ожидать той же за­ висимости дисперсии оценки времени прихода tH от опреде­ ляющих параметров, какая была ранее получена для дисперсии оценки амплитуды. Поэтому имеем [16]:

а 1 = Т ^ Г '

( 2 - З Л 9 )

где (^—коэффициент ширины спектра огибающей радиоим­ пульса, зависящий от формы импульса. Если импульс дли­ тельности тн имеет гауссову форму, то

Р2 =2,8/ти 2 , а при прямоугольной (вернее, близкой к прямоугольной)

 

P 2 ~ 2 F / T H ;

здесь F—полоса

идеального фильтра, через который необхо­

димо пропустить строго прямоугольный импульс, чтобы полу­ чить реальную его форму.

Поскольку время задержки может принимать дискретное значение, оптимальная схема будет иметь вид рис. 2.36.

Если параметр tB непрерывен, что имеет место в реальных

системах,

то необходима напрерывная

система

синхрониза­

ции, т. е.

систему динамической оценки,

которая

выбирала бы

смещение и обеспечивала задержку начала интегрирования каж­ дого импульса, а кроме того, позволяла уменьшить «дрожание»

5 Зак. S02.

G5


момента отсчета на каждбм такте работы, т. е. при обработке каждого импульса.

Реальные системы тактовой синхронизации дают ошибки, что приводит к резкому возрастанию ошибок регистрации каждого импульса. Кроме тактовой, необходимо иметь цикловую синхро­ низацию. Если даже будем правильно определять момент от­ счета на каждом импульсе, то это не означает правильное вос­ произведение сообщения. Действительно, если по каким-либо причинам, например при сильных помехах, произойдет смещение на один такт, то тактовая синхронизация будет работать с этим смещением, что приведет к неправильной выдаче кодовой ком­ бинации, состоящей из элементов двух соседних комбинаций. Поэтому даже при сколь угодно малой ошибке по импульсам вероятность искажения сообщений резко возрастет. Для того, чтобы правильно воспроизводить кодовые комбинации, тре­ буется синхронизация по циклам. Поскольку тактовая и цикло­ вая синхронизация работают во времени совместно и связаны между собой,4 их называют системой синхронизации передаю­ щего и приемного устройств.

Приведем теперь постановку задачи и окончательные резуль­ таты решения по определению передаточной характеристики k(jo) линейной цепи, обеспечивающей минимальную среднеквадратическую погрешность оценки сигнала (фильтр Винера — Колмогорова).

Пусть на вход линейного устройства оценивания (фильтра) поступает напряжение uBX(t)=c(t)-\-n(t), причем сигнал и по­ меха являются стационарными случайными процессами с извест­ ными корреляционными функциями /?с {t) и Rn(t) и функцией взаимной корреляции Rc„{t), не зависящей от начала отсчета времени.

Задача заключается в таком подборе k(jm) или соответ­ ствующей импульсной переходной функции

 

h(t)=-£-

A(/m)e/*'do>,

(2.3.20)

чтобы напряжение на выходе

uBblx(t) удовлетворяло

условию

Нт

(*[«.« (0-*(01"Л=ё^)=т1п.

 

Если не ограничивать решение условием физической реали­

зуемости (h(t)=0 при *<С0), а помеху и сигнал полагать ста­

тистически . независимыми, то фильтр, обеспечивающий наи-

66


лучшее (в указанном смысле) воспроизведение сигнала, доЛ; жен иметь:

<ЛН+Сп(ш)

где Oc (UJ) и С?п ((о)—энергетические спектры сигнала и шума соответственно, получаемые преобразованием Винера —Хин- чина из /?с(^) и R„(i). Среднеквадратическая ошибка при этом равна

Г" Oc (o))Gn (") - dm-.

(2;3.22)

2я J C?c (u))+On w

 

Так как физически реализуемый фильтр может разве что уве­ личить ошибку, то соотношение (2.3.22) определяет ее принци­ пиальную границу.

В заключение данного параграфа рассмотрим возможность использования отношения правдоподобия для нахождения оценки случайной величины и та­ ким образом установим прямую связь между теорией оценивания и теорией обнаружения.

Можно показать, что:

1.Среднее отношение правдоподобия можно выразить только через оценку по минимуму дисперсии.

2.Наоборот, в случае оценки произвольного сигнала, искажённого адди­ тивным гауссовым шумом, оптимальная оценка по минимуму дисперсии есть линейное преобразование логарифма градиента среднего отношения правдо­ подобия.

3.Отношение правдоподобия для произвольного сигнала c ( t ) , искажен­

ного белым гауосовским шумом, «можно выразить в виде

Л = е х р ^ с* {() v(t)dty | с*з(г) dt\ ,

(2.3.23)

где с* (t)—оценка с (t) по минимуму дисперсии при наблюдении u(t) на ин­

тервале 0-5-Тн (полагая,

конечно, что сигнал присутствует), а

специальный

стохастический интеграл

(интеграл Ито).

 

Таким образом, отношение правдоподобия для оценки случайных сигна­

лов имеет тот жевид, что и при оценке известных сигналов,

если вместо не- -

наблюдаемых сигналов подставить их оценку. При этом сама оценка в (2.3.23)

совсем не 'Случайна, поскольку процесс оценивается на всем интервале

и при

всех возможных значениях наблюдаемого -напряжения к.

наблюдается

сигнал

 

Поясним

сказанное

на простом

примере. Пусть

и (t,

7),

где

f—случайная величина,

наблюдаемая совместно с гауссовским

шумом

М {n{t)}=Q, a

D (п)=ап-.

При этом априорная

вероятность

тоже

гауссовская (N(a,

аа2)

со средним

а и дисперсией <т02).

 

 

 

Найдем оценку

*=а*. Так как среднее отношение правдоподобия

может

быть получено в

виде

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

Л= — го

е Х Р ( - - 2 ^ Г " 3 )

6?