Интерполяционные алгоритмы определения параметров радиосигнала по ограниченному массиву дискретных значений

• Автор: Руфов, Александр Андреевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Владимир
• Количество страниц: 144 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА Е АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО РАДИОСИГНАЛА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. ТРЕБОВАНИЯ К СРЕДСТВАМ КОМПЛЕКСНОЙ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ПРИ ВОССТАНОВЛЕНИИ И ОЦЕНКЕ ПАРАМЕТРОВ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО РАДИОСИГНАЛА
1.2. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ И КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ РАДИОСИГНАЛА
1.3. ВОЗМОЖНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ СИГНАЛА
1.4. ВОЗМОЖНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ СИГНАЛА
1.5. ВОЗМОЖНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ АМПЛИТУДНОЙ МОДУЛЯЦИИ
1.6. ВЫБОР КОМПЛЕКСИРУЕМЫХ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ И БЫСТРОДЕЙСТВИЯ В ЗАДАЧАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛОВ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ЧАСТОТЫ И СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ РАДИОСИГНАЛА ПО ОГРАНИЧЕННОЙ ВЫБОРКЕ ДИСКРЕТНЫХ ЗНАЧЕНИЙ
2.1. МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ АНАЛОГОВОГО СИГНАЛА МЕТОДОМ ИНТЕГРИРОВАНИЯ

2.2. МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО СИГНАЛА МЕТОДОМ МНОГОУРОВНЕВОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ
2.3. МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО СИГНАЛА ПО ОГРАНИЧЕННОМУ ЧИСЛУ ДИСКРЕТНЫХ ОТСЧЕТОВ
2.4. КОМПЛЕКСНЫЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ И СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО СИГНАЛА ПО ОГРАНИЧЕННОМУ ЧИСЛУ ДИСКРЕТНЫХ ОТСЧЕТОВ
2.5. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ
МЕТОДОВ ФУРЬЕ И КОТЕЛЬНИКОВА
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ АМПЛИТУДНО-МОДУЛИРОВАННЫХ ИЛИ АМПЛИТУДНО-МАНИПУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ
3.1. МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕСУЩЕЙ ЧАСТОТЫ АМПЛИТУД!Ю-МОДУЛИРОВ А.1 IIЮГО ИЛИ АМПЛИТУДНО-МАНИПУЛИРОВАННОГО РАДИОСИГНАЛА
3.2. МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТА МОДУЛЯЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СКОЛЬЗЯЩЕГО ОКНА
3.3. МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ МОДУЛИРУЮЩЕГО СИГНАЛА ПО МАССИВУ
СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ СИГНАЛА
3.4. КОМПЛЕКСНЫЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ
МОДУЛЯЦИИ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 4. ИМИТАЦИОННОЕ ПОЛУНАТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ
4.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СКЗ СИГНАЛА МЕТОДОМ ИНТЕГРИРОВАНИЯ С НАЛОЖЕНИЕМ ОКНА
4.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СКЗ СИГНАЛА МЕТОДОМ ИНТЕГРИРОВАНИЯ С НАЛОЖЕНИЕМ ОКНА И ВОССТАНОВЛЕНИЕМ ПО КОТЕЛЬНИКОВУ
4.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ СИГНАЛА МЕТОДОМ МНОГОУРОВНЕВОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ И ВОССТАНОВЛЕНИЕМ ПО КОТЕЛЬНИКОВУ
4.4. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДУЛЯЦИИ С НАЛОЖЕНИЕМ СКОЛЬЗЯЩИХ ОКОН И
ВОССТАНОВЛЕНИЕМ ПО КОТЕЛЬНИКОВУ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Представление сигналов и оценка параметров в частотной области также не лишено недостатков:
1. Вычисление преобразований Фурье требует большого числа вычислительных операций.
2. Алгоритмы БПФ способны работать лишь при длине анализируемого сигнала А, кратной 2х . Исследования [85] показали, что БПФ практически не работоспособно при общем числе отсчетов N<32. Величина погрешности при анализе короткой реализации сигнала велика при анализе гармонических колебаний, поэтому было принято решение обратиться во временную область к интерполяционному ряду Котельникова.
При оценке СКЗ во временной области лучше других подходит метод интегрирования. Однако погрешность сигнала в таком случае оказывается на уровне единиц и десятков процентов. Точность оценки СКЗ можно повысить с помощью наложения на основной сигнал сглаживающих оконных функций.
Существует большое количество окон, отличающихся шириной главного и боковых лепестков, а также скоростью затухания. Если дискретизированный сигнал не представляет целое число периодов колебаний или отношение частот дискретизации и сигнала, использование окон позволяет уменьшить спектральные утечки и наложение гармоник друг на друга. При измерении СКЗ это позволяет избежать искажения сигнала на нулевой частоте. Обычно при решении практических задач используются окна следующих типов: Барлетта, Flat-Top (с плоской вершиной), Хемминга, Ханна, Блэкмана и т.д. Существуют также комбинированные типы окон, такие как Блэкмана-Харриса, Блэкмана-Наталла и т.д. Описание особенностей применения отдельных окон для различных задач можно найти в [25,28,60].
Правильный выбор окна важен в измерениях с использованием интерполяционного ряда Котельникова. Если в диапазон выборки укладывается целое количество периодов исходного сигнала, то ненулевым будет только главный лепесток, влияние боковых лепестков минимально, так