Анализ и разработка моделей и алгоритмов обнаружения сигналов со скрытой периодичностью для технических систем

• Автор: Аунг Пхио Вин
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 125 с. : ил.

Содержание
Введение.
Глава 1. Анализ задачи поиска скрытых периодичностей сигналов, выявление проблемной ситуации.

1. 1 Обзор областей и проблема анализа поиска скрытых

периодичностей

1.1.1 Области с проблемой скрытых периодичностей

1.1.2. Известные исследования и результаты

1.1.3. Выбор предметной области.

1.2. Проблематика анализа скрытых периодичностей в выбранной предметной области

1.2.1. Формирование и получение сигналов со скрытыми периодичностями в выбранной предметной области

1.2.2. Проблема нахождения периодичности несинусоидальных импульсных сигналов.

1.2.3. Разнообразие методов нахождения периодичности
1.2.4. Важность распределенных вычислительных систем для нахождения периодичности
Выводы по главе 1.
2.1. Подход к решению задачи.
2.2. Анализ решаемой задачи на сигнальном уровне.
2.3. Аналитической подход для решения задачи в случае синусоидальных сигналов.
2.3.1. Определение верхней границы регулярной составляющей
2.3.2. Анализ статистических свойств случайной составляющей.
2.3.3. Совместный учет регулярной и случайной компонент.
2.3.4. Определение рациональной величины интервала наблюдения.
2.4. Снятие ограничения на фазу и частоту
2.4.1. На что влияет данное ограничение.
2.4.2. Как преодолеть ограничение на несовпадение фаз и частот
Г лава 3. Моделирование предложенного метода поиска периодичности скрытых сигналов
3.1. Моделирование предложенного метода при синусоидальных сигналах
3.2. Моделирования в среде МАТЬАВ.
3.3. Моделирование предложенного метода при несинусоидальных сигналах
3.3.1 Получение доступного зашумленного сигнала.
3.3.2. Генерирование настраиваемого опорного сигнала, подобного ожидаемому идеальному сигналу.
3.3.3. Получение промежуточного сигнала путем перемножения доступного и опорного сигнала.
3.3.4. Усреднение полученного массива на интервале 0,Т и формирование результата 20.
3.3.5. Наглядное представление экспериментальных результатов со статистической обработкой данных
3.4. Средства моделирования для сравнения различных методов
Выводы по главе 3.
Глава 4. Анализ распределенной вычислительной системы и разработка оценки ес эффективности.
4.1. Введение.
4.2 Организация поиска скрытых периодичностей с помощью распределенной вычислительной системы.
Выводы но главе 4.
Глава 5. Исследование эффективности предложенного алгоритма по сравнению с другими методами обнаружения скрытых периодичностей.
5.1 Результаты метода Фурьеанализа.
5.2. Результаты метода автокорреляционного анализа
5.3. Результаты метода фазового анализа.
5.4 Результаты метода разработанного алгоритма
Выводы по главе 5
Заключение.
Список использованных источников


Рут, а затем — Дж. Бендат, Б. Р. Левин, Ю. Г. Сосулин, И. С. Гоноровский и др. Случайный характер помех потребовал привлечение статистических методов анализа (Г. Крамер), и соответственно, теории вероятностей и теории случайных процессов. Применительно к задачам, возникающих в технических системах, основополагающими считают работы А. Я. Хинчина, B. C. Пугачева, В. И. Сифорова, Ф. М. Вудворда, и др. Особенности применения теории случайных процессов для обработки данных в присутствии помех, рассматривались В. И. Бунимовичем, Л. А. Вайнштейном и В. Д. Зубаковым, Г. Г. Галустовым, В. М. Трояновским и др. Так в астрофизике, по мнению акад. В.Л. Гинзбурга, изучение пульсаров и наблюдение периода пульсации их излучения относят к одной из особенно важных и интересных проблем. Привлечение широкого круга специалистов и разнообразных методов анализа лишь подчеркивает нерешенность проблемы и позволяет уверенно говорить об актуальности выбранной темы исследования. Объектом исследований является широкий класс технических систем, где наличие периодических сигналов несет важную информацию, но сами сигналы в силу различных причин скрыты в потоке поступающих данных. Предметом исследований являются модели и алгоритмы обнаружения сигналов со скрытой периодичностью в таких системах. Проблемная ситуация. Целью исследований является преодоление отмеченной проблемной ситуации. Моделирование предложенного метода обнаружения периодичности скрытых сигналов. Разработка алгоритма организации обнаружения скрытых периодичностей с помощью распределенной вычислительной системы. Исследование эффективности предложенного алгоритма по сравнению с другими методами обнаружения скрытых периодичностей. Методы исследования. Теоретическую и методическую базу исследования составили методы математического анализа, теория автоматического управления, теория сигналов и радиотехнических систем, теория случайных процессов, проверка результатов с помощью компьютерного моделирования. Научная новизна исследований проявляется в следующих новых научных результатах. Наиболее близко к рассматриваемой задаче подходит метод выделения сигнала с помощью согласованного фильтра. Выражения для совместного описания и количественной оценки регулярной и случайной компонент сигнала на выходе согласованного фильтра, в явном виде учитывающее частоты сигналов, наличие помехи и интервал усреднения. Выражение для мажоранты регулярной составляющей, а также выражение для дисперсии случайной составляющей сигнала на выходе согласованного фильтра и ее мажоранты. Выражения, определяющие «коридоры», куда с % вероятностью попадут значения сигнала на выходе согласованного фильтра при совпадении и несовпадении частот исходного и опорного сигнала. III. Процесс сходимости ансамбля реализаций и зависимость величины коридора сходимости от длины реализации. IV. Достоверность новых научных результатов подтверждена математическим обоснованием полученных результатов и компьютерным моделированием. Привлечение методов математического анализа и теории случайных процессов позволяет получить количественные соотношения для статистических свойств метода синхронного детектирования синусоидальных сигналов. Компьютерное моделирование показывает работоспособность метода не только при синусоидальных, но и при импульсных сигналах, а также при частичной потере импульсов. Предложенные способ организации распределенной вычислительной системы и алгоритм решения задачи позволяют преодолеть трудности, связанные с большим объемом вычислений и априорными неопределенностями при поиске скрытых периодичностей. Практическая ценность работы заключается в создании реальных основ для решения практических задач обнаружения скрытых периодичностей в технических приложениях на основе количественных оценок эффективности разработанного метода и алгоритмов. Теоретические и методические разработки соискателя использованы при преподавании в МИЭТ учебных дисциплины «Программное обеспечение управляющих систем» и «Системный анализ и математическое моделирование».