Исследование и разработка алгоритмов оценивания и оптимальной фильтрации параметров канала с рассеянием во времени и по частоте

• Автор: Чингаева, Анна Михайловна
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 166 с. : ил.

1 Модель частотно-селективного канала

1.1 Физическая и математическая модели канала с

замираниями

1.2 Низкочастотный эквивалент канала

1.3 Распределение вероятностей модуля и аргумента

коэффициента передачи канала

1.4 Корреляционная функция и спектр замираний

1.5 Общий частотный сдвиг сигнала

1.6 Модель канала в дискретном времени

1.7 Векторно-матричное представление канала

1.8 Выводы
2 Оценивание импульсной характеристики канала связи
2.1 Влияние погрешности оценивания ИХ на качество
демодуляции
2.2 Постановка задачи оценивания ИХ канала
2.3 Оценивание ИХ канала по известному тест-сигналу
2.3.1 Оценивание ИХ с использованием одиночного импульса
2.3.2 Оценивание ИХ с использованием согласованного фильтра
2.3.3 Оценивание ИХ по методу наименьших
квадратов
2.4 Интерполяция значений ИХ в канале с замираниями
2.5 Фильтрация потока оценок ИХ

2.6 Оценивание ИХ канала с использованием решений демодулятора
2.7 Экстраполяция оценок ИХ
2.8 Выводы
Оценивание частотного сдвига сигнала
3.1 Постановка задачи
3.2 Алгоритм поиска по сетке
3.3 Корреляционный алгоритм
3.4 Автокорреляционный алгоритм
3.4.1 Синтез оптимального алгоритма
3.4.2 Анализ качества оценки
3.4.3 Использование ИХ для оценивания частотного сдвига сигнала
3.4.4 Расширение диапазона оценивания
3.5 Повышение качества оценки
3.6 Результаты компьютерного моделирования
3.6.1 Поиск по сетке
3.6.2 Корреляционный оцениватель
3.6.3 Автокорреляционный оцениватель
3.6.4 Сравнительный анализ трёх алгоритмов
3.7 Выводы
Оценивание дисперсии канального шума
4.1 Метод максимального правдоподобия
4.2 Метод аннулирующей матрицы
4.2.1 Синтез алгоритма
4.2.2 Анализ качества оценки
4.3 Результаты компьютерного моделирования
4.4 Выводы
5 Компьютерная модель системы передачи
5.1 Структура программной модели
5.2 Результаты статистического моделирования
5.3 Выводы
Заключение
Литература
Приложение
Приложение
Приложение

А не меньше числа элементов вектора £, т.е. число строк матрицы N-<2 больше либо равняется числу столбцов 2 + 1. Отсюда следует ограничение, накладываемое на число элементов передаваемой последовательности:
ЛГ> 20 + 1. (2.15)
Метод НК заключается в отыскании такой оценки ц вектора отсчётов ИХ, которая минимизирует евклидову норму (или квадрат нормы) вектора ошибки:
[|ё||2 —> тіл. (2.16)
Вектор ошибки ё определяется как разность принятого сигнала г и его
А • А
«оценки»
ё=г-А£ (2-17)
Для минимизации (2.16) необходимо, чтобы все частные производные |[ё||2 по компонентам вектора £ обращались в нуль. Иначе говоря, градиент
1.1|2 С
е по £ должен равняться нулю:
. ||2
Н / . „Н / . «ч
= 0. (2.18)
^-з(Л)=|[М)нМ).
Здесь оператор (-)н означает одновременное транспонирование и комплексное сопряжение. Из (2.18) получаем
Д-Г £НАН А£ - гнА§, - £нАнг + ±н±1 = 0. (2.19)
Произведение гцг не зависит от й, гнА^ и ^НАН/ представляют собой линейную, а £НАНА£ - квадратичную форму от ц. Градиенты гнАц и £нАнг по ц одинаковы и равны