Адаптивные методы спектрального оценивания отражений радиоволн от метеообъектов

• Автор: Лаврукевич, Владимир Владимирович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 146 с. : ил.

Оглавление
Введение

1 Анализ методов СО при определения доплеровских характеристик МО

1.1 Постановка задачи спектрального оценивания доплеровских характеристик метеообразований. Состояние проблемы

1.2 Статистические модели сигналов, отраженных от МО с различной

формой спектра

1.3 Обобщенная структура анализаторов для оценивания спектров на основе непараметрических и параметрических методов

1.3.1 Непараметрические методы СО и их свойства

1.3.2 Параметрические методы СО и их свойства

1.3.2.1 Принципы построения параметрических ОАС

1.3.2.2 Вычислительные структуры, реализующие параметрические

методы СО
1.3.2.3 Связь ИХ ФФ с корреляционной матрицей входного СП
1.4 Предпосылки к переходу от непараметрических методов СО к параметрическим в перспективных ДМРЛ
1.5 Выводы
2 Адаптивные методы «сверхразрешающего» СО МО
2.1 Принципы построения адаптивных систем СО
2.2 Сравнительный анализ адаптивных «сверхразрешающих» алгоритмов СО
2.3 Принципы построения адаптивных вычислительных структур на основе факторизованного представления КМ
2.4 Выводы
3 Реализация методов «сверхразрешающего» СО МО на основе универсальных АРФ
3.1 Синтез адаптивных решетчатых структур на основе ОФЛ
3.2 Алгоритмы адаптивной настройки АРФ

3.2.1 Общая схема адаптивной настройки АРФ
3.2.2 Настройка АРФ по заданной КМ общего вида
3.2.3 Настройка АРФ по корням КМ общего вида
3.3 Практическая реализация алгоритмов спектрального анализа на основе адаптивных решетчатых фильтров
3.4 Подавление местных предметов
3.5 Выводы
4 Экспериментальные исследования спектров МПФ МО с использованием «сверхразрешающих» методов СО
4.1 Описание цифровой системы адаптивного СО, реализованного в
ДМРЛ нового поколения
4.1.1 Выбор вычислительной элементной бызы для реализации «сверхразрешающих» адаптивных методов СО
4.1.2 Аппаратурная реализация «сверхразрешающих» адаптивных
методов СО
4.2 Основные результаты экспериментальной оценки спектров МО «сверхразрешающими» алгоритмами
4.3 Практические рекомендации по использованию «сверхразрешающих» методов СО в перспективных ДМРЛ
4.4 Выводы
Заключение
Список сокращений и условных обозначений
Литература
Введение

Во многих областях науки и техники важной задачей является максимально достоверное определение характеристик исследуемого объекта по конечномерной выборке полученных значений. Эта задача эффективно решается методами спектрального анализа (СА), определяющих распределение энергии случайного процесса (СП) в диапазоне- частот, которое характеризует механизм образования процесса.
Методы СА имеют универсальный характер и реализуются радиотехническими устройствами, которые могут использоваться в широком спектре систем различного назначения [1]. В частности, использование спектральных оценок позволяет: в астрономии выявить закономерности явлений, происходящих на солнце (на основе солнечных пятен), в геодезии определять структуру пород и нефтеносных слоев, в медицине на основе электроэнцефалограмм повышать достоверность диагноза, улучшать качество распознавания речи и изображений, а также устранять влияние мешающих отражений в радиолокации т.д.
Значительную актуальность эти методы имеют в задачах метеорологии при спектральном оценивании (СО) междупериодных флуктуаций (МПФ) метеообразований [2]. Такие оценки полностью описывают статистические характеристики временных рядов (ВР), полученных в результате приема радиоволн, отраженных от группы точечных отражателей метеообъектов (МО), находящихся в конечномерном объеме пространства. Использование СО создает предпосылки для повышения достоверности метеорологических прогнозов [3], а также выявления опасных метеоявлений (град, шквал, смерч и т.д.) с определением их местоположения, геометрических размеров, интенсивности, скорости и тенденции развития.
В связи с важностью получения достоверных метеорологических прогнозов Правительством РФ были приняты две Федеральные целевые программы «Модернизация ЕС ОрВД РФ (2009-2015 гг.)» и «Создание и развитие системы монито-

ет спектр (1.38) с параметром п- 0. Следовательно синтезированная вычислительная структура обеляющего ФФ на рисунке 1.10 с параметрами, полностью определяемыми элементами КМ входного СП из (1.47), может быть использована для параметрического СО. Другие строки этой матрицы или ее степеней определяют спектры (1.38) с параметром п> 0. Их выбор в качестве ИХ порождает соответствующие разновидности ОАС рисунок 1.86 и АР(р) параметрические методы СО на его основе.
1.3.2.3 Связь формирующих фильтров с корреляционной матрицей входного СП.
Спектр, формируемый на основе АР-процесса, описывается выражением вида (1.15), который представляет собой отношение константы к полиному. Вследствие аппроксимационной теоремы Вейерштрасса [20,39], произвольную функцию непрерывную на отрезке [а,Ь] можно аппроксимировать многочленом порядка р. Следовательно любой реальный М -мерный вектор пачки у ,м, составленный из амплитуд отраженного от МО сигнала, можно представить в виде отсчетов пропорциональных значениям процесса АР порядка р■ Поэтому, при обработки реальных отсчетах пачки коэффициенты ФФ а определяются аналогично, как и в случае с АР-процессом (1.47), первой строкой матрицы 'Р(Л/)—{xpv},A^=i=(ф(м))- 1, обратной КМ Ф1',1=(ф!; }"=| -Ум'У'м- При этом оцененные КМ являются (э.п.о.) и также допускают разложение Холецкого в виде произведения треугольных сомножителей
п п=Ч> = h И, и = {и|/’+1)}"=1, h={h[f* Д,м/=х, nlj=hlj=0, j> i,nu> 0, hu> 0. (1.48)
При оценке реальных КМ для ее элементов с большими временными сдвигами дисперсия ошибки оценивания коэффициентов корреляции существенно возрастают [40], что вносит существенную погрешность в оценку спектра. Также, учитывая, что входной АР-процесс МО в основном имеет порядок меньший, чем размер пачки р<М [41], целесообразно перейти от представление (1.48) к «ленточному» (band) виду [42]