+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Исследование метода обработки сложных сигналов на основе модельно-параметрического анализа собственных значений ковариационных матриц

  • Автор:

    Аникин, Алексей Павлович

  • Шифр специальности:

    05.12.14

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2007

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    122 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

Используемые сокращения

Используемые обозначения
1. Разрешение сигналов по времени запаздывания
1.1. Проблема повышения разрешающей способности по времени
запаздывания
1.2. Способы повышения разрешающей способности по времени
запаздывания
1.3. Характеристики статистического разрешения и оценивания
1.4. Выводы к главе
2. Повышение разрешающей способности с помощью модельнопараметрического метода анализа собственных значений матрицы данных
^ 2.1. Выбор и обоснование метода спектральной обработки гармонических
сигналов с высоким разрешением
2.2. Модельно-параметрический метод анализа собственных значений
матриц данных в задачах сжатия сигналов во временной области
2.3. Оценивание задержки сигнала
2.4. Разработка решающих статистик
2.5. Выбор сигнала
2.6. Выводы к главе
3. Исследование характеристик качества статистического разрешения метода АСЗ
3.1. Характеристики обнаружения
3.2. Характеристики разрешения при обнаружении
3.3. Характеристики помехоустойчивости при обнаружении
3.4. Характеристики точности
3.5. Выводы к главе
4. Вопросы практической реализации

4.1. Классификация цифровых микропроцессорных устройств для реализации модельно-параметрических алгоритмов обработки сигналов
4.2. Основные принципы работы ДКМ РЛС с цифровой обработкой данных

4.3. Описание макета ДКМ РЛС
4.4. Результаты экспериментальных исследований
4.5. Экспериментальная проверка работоспособности метода собственных векторов с помощью РЛС СВЧ диапазона
4.6. Выводы к главе
Заключение
Список литературы

Используемые сокращения
АСЗ - анализ собственных значений;
АКФ - автокорреляционная функция сигнала;
ФМн - фазо-манипулированный;
БЛ - боковые лепестки;
ВЛТ - вероятность ложной тревоги;
ВПО - вероятность правильного обнаружения.
ДЧМн - дискретно-частотно-манипулированиый;
МП - максимум правдоподобия;
ОПШ - отношение помеха-шум;
ОСШ - отношение сигнал-шум;
РИП - регулярная импульсная последовательность;
НИП - нерегулярная импульсная последовательность;
ФН - функция неопределенности;
ХО - характеристика обнаружения;
ХПО - характеристика помехоустойчивости при обнаружении; ХРО - характеристика разрешения при обнаружении;
ХТ - характеристика точности;

У(о) 0,9 -0,8 0,7 -0,6 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 0,1 0,0

Рисунок 2.12. Зависимость порога обнаружения от средней амплитуды шума в модифицированной нормированной статистике (2.4.5).
Поскольку параметр К в идеале должен быть равен числу сигнальных компонент (числу экспонент в шуме), то задачу его оценивания можно трактовать как задачу разрешения. Качество работы рассмотренных статистик необходимо исследовать путем построения соответствующих статистических характеристик ХО, ХРО и ХПО.
2.5. Выбор сигнала Одна из реализаций оптимального частотно-временного сжатия сложных сигналов представляет собой многоканальную схему [2, 8, 16], каждый канал которой содержит согласованный фильтр, настроенный на определенное значение доплеровского приращения частоты. Расстройка соседних каналов по частоте составляет некоторую величину А/7.,. В рамках
данной работы была использована идея замены согласованного фильтра (см. рисунок 1.1.) на альтернативную схему с использованием модельнопараметрического метода (см. рисунок 2.1). Схема совместной частотновременной обработки сложного сигнала с использованием метода АСЗ изображена на рисунке 2.13.
На рисунке 2.13 частотная характеристика каждого инверсного фильтра (см. параграф 2.2) схемы настроена на сигнал, имеющий доплеровский сдвиг частоты ^д,-, /=1,2 /.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.147, запросов: 967