Анализ и синтез помехоустойчивых алгоритмов обработки и поиска широкополосных сигналов на фоне негауссовских помех

• Автор: Алхамад Аднан
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Казань
• Количество страниц: 154 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА

ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ШИРОКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ НЕГАУССОВСКИХ ПОМЕХ
1.1.Обзор алгоритмов обработки и поиска широкополосных сигналов на фоне негауссовских помех.

1.2.Модели представления негауссовских помех в каналах связи.

1.3.Полигауссовы модели и методы представления негауссовских случайных процессов.

1.4.Цель диссертационной работы и основные задачи для ее достижения.

1.5.0сновные результаты и краткие выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА

ВЕРОЯТНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОЛИГАУССОВОГО АЛГОРИТМА ОБРАБОТКИ ШИРОКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ НЕГАУССОВСКИХ ПОМЕХ
2.1.Метод анализа условных распределений решающей статистики полигауссовых алгоритмов приема.
2.2.Методика аналитической оценки вероятности ошибки полигауссового алгоритма различения сигналов известной формы на фоне негауссовских помех.
2.3.Вероятностные характеристики корреляционного алгоритма различения сигналов известной формы на фоне негауссовской помехи.
2.4.Расчеты вероятностных характеристик и компьютерное моделирование алгоритмов обработки сигналов известной формы на фоне негауссовских помех.
2.5.Методика аналитической оценки вероятностных характеристик полигауссового алгоритма обнаружения

сигналов со случайной начальной фазой на фоне негауссовских помех.
2.6.Вероятностные характеристики корреляционного алгоритма обнаружения сигнала со случайной начальной фазой на фоне негауссовской помехи.
2.7.Расчеты вероятностных характеристик и компьютерное моделирование алгоритмов обнаружения сигналов со случайной начальной фазой на фоне негауссовских помех.
2.8.Основные результаты и краткие выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПОЛИГАУССОВЫХ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ШИРОКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ НЕГАУССОВСКИХ ПОМЕХ
3.1.Анализ и синтез помехоустойчивых алгоритмов поиска широкополосных сигналов на фоне негауссовских помех.
3.2.Вопросы адаптации в условиях априорной неопределенности.
3.3.Устройство поиска широкополосных сигналов.
3.4.Основные результаты и краткие выводы по главе 3.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Вывод формул для вероятностных характеристик корреляционного алгоритма обнаружения сигнала со случайной начальной фазой на фоне негауссовской помехи.
Приложение 2. Вывод выражений для оценки вероятностных характеристик полигауссового алгоритма обнаружения сигнала со случайной начальной фазой на фоне негауссовских помех.
Приложение 3. Исходные тексты разработанного программного
обеспечения.

ВВЕДЕНИЕ
Широкий класс современных и перспективных активно развивающихся беспроводных телекоммуникационных технологий базируется на использовании широкополосных сигналов основанных на прямом расширении спектра (DS/SS - Direct Sequence Spread Spectrum). Функционирование широкополосных телекоммуникационных систем основанных на DS/SS -сигналах требует обеспечения синхронизации приемных трактов на основе использования специальных синхросигналов и соответствующих методов их обработки.
Важным первичным этапом обработки синхросигналов, существенно определяющим соответствующие вероятностно-временные системные характеристики является поиск синхросигналов.
Решению задачи поиска синхросигналов посвящено большое количество работ [21,22,23,25,26,38], в настоящее время разработано большое количество различных методов поиска синхросигналов. При этом основные усилия сосредоточены в области разработки новых стратегий поиска, типов синхропоследовательностей. В подавляющем большинстве в качестве базовой процедуры обнаружения синхропоследовательности используется линейная корреляционная обработка.
Важным и плодотворным направлением научно-технического прогресса в области теории и проектирования телекоммуникационных, радиотехнических систем различного назначения является разработка новых методов обработки сигналов. Условия функционирования реальных телекоммуникационных систем характеризуются совместным возмущающим воздействием дестабилизирующих факторов и комплекса разнородных помех. Это обуславливает стохастический характер сигналов и помех, представляющих собой случайные процессы со сложными нестандартными законами распределений.
В настоящее время стремительный прогресс в области микроэлектроники, программируемых вычислительных структур, информационных технологий закладывает качественно новый базис, обеспечивающий возможность реализации сложных оптимальных алгоритмов обработки сигналов. Корреляционная теория оптимального
1.3.Полигауссовы модели и методы представления негауссовских случайных процессов
Случайный процесс называется смешанным [14], если соответствующая этому процессу вероятностная мера ц[-] и, в случае существования, соответствующая плотность вероятности чу[-] представимы в виде взвешенных сумм стандартных:
в дискретной форме:
аВ ч-]=1?„^в 2>п=1> (1.4)
п п п
в непрерывной форме:
м1]= м-]= |^[.да сю=1, (1.5)
или в смешанной дискретно-непрерывной форме
п п п
то есть, если возможны точные, или приближенные представления (1.4)-(1.6), где цп [•], [■] и Ро„[’] есть некоторые определенные
вероятностные меры; У„[-], ус [•] и м>с [•]- определенные плотности
вероятности, различающиеся типом или величинами параметров, или и тем и другим, а "взвешивающие" сомножители {я„}, сЮ и сЮп, как правило, имеют смысл дискретных или непрерывных распределений вероятности и удовлетворяют условию нормировки. Результат смешения только гауссовских компонент называется полигауссовым, только райсовских -полирайсовым, только пуассоновских - полипуассоновским и т.д.
При таких представлениях, в отличие от известных ортогональных разложений, каждое слагаемое в (1.4) - (1.6) имеет определенное теоретиковероятностное содержание. Поэтому возможны, в частности, полигауссовы представления с любым количеством компонент, удовлетворяющие всем аксиомам теории вероятностей.
Изучены и доказаны условия полигауссовых представлений случайных процессов (см., например, [4]). Рассмотрены как необходимые и достаточные условия точного представления случайных процессов, так и достаточные условия полигауссовой аппроксимации.