Конечно-дискретные методы и алгоритмы анализа преобразования сигналов в радиоэлектронике

• Автор: Ширшин, Сергей Иванович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 238 с. : ил.

® Введение
Глава 1. Конечно-дискретные методы в задачах цифрового
преобразования сигналов
л 1Л. Построение конечного дискретного комплексного сигнала

" 1.2. Модель поточного формирования дискретного комплексного
сигнала
1.3. Построение дискретного комплексного сигнала с уменьшением
ф частоты отсчетов
1.4. Модель и численный анализ цифровой двухпозиционной амплитудной демодуляции
1.5. Модель и численный анализ цифровой частотной демодуляции
1.6. Повышение эффективности вычисления спектра действительных последовательностей
1.7. Выводы
Глава 2. Конечно-дискретные методы при численном моделировании прохождения многочастотного сигнала через полосовые СВЧ усилители мощности
2.1. Модель и методика численного преобразования многочастотного сигнала на примере безынерционной нелинейности
2.2. Численное моделирование прохождения многочастотного сигнала через СВЧ усилители мощности с учетом АМ/ФМ преобразования
2.3. Выводы

Глава 3. Сеточные методы расчета пространственного заряда в задачах
моделирования основного режима приборов М-типа
3.1. Принципы сеточного метода решения уравнения Пуассона при математическом моделировании приборов М-типа с распределенной эмиссией
3.1.1. Разностные схемы решения уравнений взаимодействия электронного потока с ВЧ волной в динамическом режиме
3.1.2. Методика моделирования электронного потока с нарастающим пространственным зарядом
3.1.3 Результаты применения
3.2. Методика точного решения уравнения Пуассона в узлах сетки
на основе спектрального подхода цифровой обработки сигналов
3.3. Точное вычисление производных дискретных функций
в узлах сетки
3.4. Метод точного решения уравнения Пуассона для трехмерной цилиндрической модели с применением алгоритмов БПФ
3.5. Периодические явления при использовании сеточных методов решения уравнения Пуассона
3.6. Выводы
Глава 4. Конечно-дискретные методы в задачах обработки сигналов и оптимизации измерителей СВЧ-двухполюсников с пространственной дискретизацией
4.1. Постановка задачи и исходные допущения
4.2. Тригонометрическая регрессия. Метод наилучших оценок
4.3. Анализ точностных характеристик
4.4. Метод спектрального анализа цифровой обработки сигналов
4.5. Выводы

Глава 5. Математическая модель преобразования сигналов в цифровом ф канале передачи для диалогового проектирования земных
станций цифровых сетей на геостационарных спутниках
5.1. Исходные допущения и постановка задачи
..М;:, 5.2. Основные математические соотношения модели
5.3. Методика анализа реализации потенциальных ресурсов ствола ретранслятора
5.4. Применения в задач проектирования ЗС спутниковых сетей
5.4.1. Спутниковые сети с использованием технологии VS АТ
ф 5.4.1.1. Спутниковая сеть со звездообразной топологией
5.4.1.2. Полносвязанная спутниковая сеть
5.4.2. Цифровые спутниковые сети DirecTV
5.5. Выводы
Заключение
ф Приложение
П. 1. Расчет потерь энергии сигнала в дожде
** П.2. Паскаль-процедура вычисления КДПФ с помощью БПФ
П.З. Паскаль-процедура синтеза нерекурсивного полосового фильтра
Библиография

Известны несколько цифровых методов оценки мгновенной частоты комплексного сигнала [1,34]. В данной работе использован метод, основанный на вычислении разности фаз. В этом случае оценка мгновенной частоты ^[п] на каждом шаге дискретизации ЬА может быть определена в виде:
£'М - т~В[п].

^ где Б[п] =
arctg(R), если И > 0, агП§ (И) + %, если И < 0 К = (и[п - 1]у[п] - у[п - 1]и[п] )/(и[п]и[п -1] + у[п]у[п -1]).
В последней формуле учтено, что приращение фазы на каждом шаге дискретизации Б[п]>0.
Отметим, что, несмотря на необходимость вычисления функции акй£, данный метод оценки частоты предпочтительнее, например, метода на основе конечно-разностных схем, поскольку позволяет работать при больших значениях соМ и ограничен неравенством соДК тс.
® Введенные соотношения были использованы для разработки алгоритма
( численного моделирования частотного демодулятора на языке Паскаль.
Моделирование модуляционного процесса ^[п] для квазигармонических сигналов показало, что мгновенные значения оценок частоты испытывают -р небольшие по величине периодические колебания от отсчета к отсчету.
Спектральный анализ методом КДПФ (Рис.1.13) показал наличие паразитных колебаний с частотой кратной частоте входного сигнала и амплитудой существенно меньшей постоянной составляющей. При этом с увеличением ^ ^ или приближением частоты сигнала f к половине частоты Найквиста &/2
амплитуды гармоник быстро уменьшаются.