Адаптивные алгоритмы оценивания частотно-временных характеристик сигналов с фазовой и частотной модуляцией

• Автор: Марычев, Дмитрий Сергеевич
• Шифр специальности: 01.04.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 128 с. : ил.

Оглавление
Оглавление
Введение
1. Методы оценки параметров сигналов и слежения за их изменениями
1.1 Оптимальные оценки параметров сигналов
1.2 Учет априорной информации. Метод максимального правдоподобия
1.2.1 Оценка частоты
1.2.2 Оценка взаимной временной задержки. Корреляционный прием
1.2.3 Совместная оценка взаимной временной задержки и частотного сдвига сигнала. Функция неопределенности
1.2.4 Совместная оценка параметров сигналов со сложной спектральной и временной структурой
1.3 Методы повышения разрешающей способности по частоте
1.3.1 Интерполяционные методы повышения разрешения по частоте
1.3.2 Методы, основанные на анализе собственных значений и собственных векторов автокорреляционной матрицы сигнала
1.4 Методы слежения за изменениями параметров сигналов
1.4.1 Слежение за частотой сигнала на основе подхода максимального правдоподобия
1.4.2 Применение схем фазовой автоподстройки частоты
1.5 Выводы
2. Адаптивные алгоритмы оценки параметров сигналов
2.1 Алгоритм оценки параметров сигналов на основе цифрового фильтра с адаптируемыми параметрами
2.2 Исследование статистических характеристик предложенного подхода в условиях аддитивных шумов
2.3 Применение предложенного подхода к анализу сигналов небольшой длительности в условиях априорной неопределенности относительно их параметров
2.4 Слежение за частотой сигнала на примере оценки параметров сигналов с линейной частотной модуляцией
2.5 Демодуляция фазоманипулированных сигналов
2.6 Выводы
3. Оценка взаимной временной задержки распространения сигнала в задаче определения местоположения источников радиоизлучения
3.1 Общая постановка задачи. Разностно-дальномерный метод оценки
местоположения источников радиоизлучения
3.2 Вычисление функции неопределенности в приложениях с жесткими
ограничениями на длительность процессов оценки параметров сигналов
3.3 Модифицированная функция неопределенности
3.4 Результаты численного моделирования
3.5 Выводы
Заключение
Литература
Приложение. Обзор возможностей применения современных графических процессоров в задачах цифровой обработки сигналов на примере демодуляции частотно-манипулированных сигналов
Демодуляция ЧМн сигналов
Вычисления общего назначения на графических процессорах
Алгоритм прямого расчета свертки на графическом процессоре
Оценка производительности
Введение
Актуальность темы диссертации
Разработка и исследование методов оценки параметров радиосигналов является весьма общей задачей, не имеющей однозначного решения, как ввиду различных условий приема, так и ввиду разнообразия типов используемых сигналов и оцениваемых параметров. Данная задача нашла отражение в работах большого числа отечественных и зарубежных ученых: А.Н. Колмогорова,
Н. Винера, В.А. Котельникова, Ю.Г. Сосулина, В.И. Тихонова, В.В. Шахгильдяна, Ф.М. Вудворда, Б. Гоулда, Л. Рабинера и многих других. В приложениях, связанных с радиосвязью, радионавигацией, а также с радиомониторингом окружающего пространства, можно выделить множество подзадач из которых к числу наиболее важных и имеющих широкое применение в современных системах можно отнести оценку характеристик источника радиоизлучения на основе анализа параметров и структуры используемых им сигналов, оценку его местоположения в пространстве. На основе набора параметров, полученных в результате решения данных задач, можно производить классификацию источников радиоизлучения.
Практическая реализация систем, позволяющих решать подобные задачи, опирается на методы и подходы, разработанные в теории оптимального приема. Однако, в условиях недостатка априорной информации относительно структуры анализируемого сигнала, что является характерным для задач радиомониторинга, применение ряда оптимальных методов оценки параметров сигналов, таких как оценки по максимуму апостериорной вероятности и минимальному среднеквадратичному отклонению, становится затруднительным. Наибольшее распространение в данном случае получил метод максимального правдоподобия, поскольку он опирается лишь на статистические характеристики шума, которые зачастую известны априорно или могут быть оценены с большой степенью достоверности.
К числу параметров сигналов, оценке которых посвящена диссертация, относится изменение во времени частоты и фазы сигнала, а также взаимная
подпространства шума. С учетом (1.3.19) можно утверждать также, что и сигнальные векторы ортогональны любой линейной комбинации векторов из подпространства шума:
»"(|>л] = 0. (1.3.22)

Методы, основанные на выражении (1.3.13) носят название методов оценки частоты в подпространстве сигнала. Рассмотрим случай, когда подпространство шума содержит только один вектор р. Тогда выражение (1.3.22) примет вид:
= £^М®ф(-й*Ж)=о. (1.3.23)

Корни полиномарк^'к будут лежать на единичной окружности в

точках, которым соответствуют центральные углы 2я£//,. Данная концепция лежит в основе метода гармонического разложения Писаренко (ГРП) [10, 32, 34].
Известен также ряд подходов, основанных на выражении (1.3.19), а именно на том факте, что квадратичная форма
(/)v| =ё"(/( W/), (1.3.24)
ЫМ к-М у
где ?(/■) = (1, ехр(/2^’//,),•••, exp(/2^//J)r, равна нулю в случаях, когда e(/j)=s/, а функция
Hf)- 7-г1 (13-25>
Je((/)
будет иметь в этих точках острые пики. В предположении ак =1, выражение (1.3.25) соответствует оценке частот сигнала методом MUSIC [10, 32]
W(/)=-----------------лг1—^-----• S,"(/l kw