Вычислительные устройства для разделения и восстановления сигналов в системах контроля объектов по динамическим параметрам

• Автор: Тарабардин, Михаил Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 183 с. : ил.

1. Анализ и классификации методов разделения и восстановления сигналов в системах контроля объектов но динамическим параметрам
1.1. Обработка сигналов в системах контроля объектов по динамическим параметрам и е особенности

1.2. Классификация методов разделения и восстановления сигналов .

1.3. Основные результаты главы

2. Функции н эффективность вычислительных устройств

разделения н восстановления сигналов

2.1. Квазистационарная модель объектов контроля и е частные случаи

2.2. Функции и показатели эффективности устройств разделения

и восстановления сигналов.

2.3. Методы повышения устойчивости решения задач

разделения и восстановления сигналов

2.4. Обобщнная сгруктура вычислительных устройств для разделения
и восстановления сигналов.
2.5. Основные результаты главы
3. Алгоритмы и структуры вычислительных устройств для разделения и восстановления сигналов
3.1. Определение функций и алгоритмы работы многоканальных обратных фильтров.
3.2. Алгоритмы и структурные схемы нерекурсивных многоканальных обратных фильтров.
3.3. Алгоритмы и структурные схемы рекурсивных многоканальных обратных фильтров.
3.4. Алгоритмы и структурные схемы адаптивных многоканальных обратных фильтров.
3.5. Выбор оптимального регуляризированного решения в задачах разделения и восстановления сигнапов
3.6. Основные результаты главы
4. Алгоритмы и структуры вычислительных устройств для восстановления сигналов.
4.1. Определение функций и алгоритмы работы однокаиальных
обратных фильтров.
4.2. Алгоритмы и структурные схемы нерекурсивных обратных
фильтров для восстановления сигналов
4.3. Алгоритмы и структурные схемы рекурсивных обратных фильтров
для восстановления сигналов.
4.4. Алгоритмы и структурные схемы адаптивных обратных фильтров
для восстановления сигналов.
4.5. Основные результаты главы.
5. Техническая реализации, экспериментальные исследования и примеры применения устройств для разделения и
восстановления сигналов
5.1. Экспериментальные исследования устройств для разделения
и восстановления сигналов
5.2. Техническая реализация устройств для разделения и восстановления сигналов
5.3. Применение устройств для разделения и восстановления сигналов
в системах поездной связи
5.4. Применение устройств для разделения и восстановления сигналов
в системах автоматической локомотивной сигнализации
Заключение.
Список сокращений
Библиографический список.
Приложение А. Результаты компьютерного моделирования и
натурных экспериментов при исследованиях устройств для
разделения и восстановления сигналов.
Приложение Б. Программное обеспечение и устройства для проведения
экспериментов.
Приложение В. Документы о практическом использовании результатов диссертации.
ВВЕДЕНИЕ


Компенсация частотных искажений, вносимых такими датчиками, представляет актуальную проблему, решение которой позволит обеспечить максимальное быстродействие систем измерения и, как следствие, получить высокие точностные характеристики систем управления . Для решения такой задачи основным является подход, основанный на построении устройства компенсации, реализующего передаточную функцию, обратную передаточной функции датчика. Аналогично задача разделения и восстановления сигналов рассматривается в области медицинской и технической диагностики для дву и трхмерной визуализации внутренних органов посредством УЗИ 9, в области поиска полезных ископаемых, где измерение какихлибо параметров внутри объекта исследования возможно только косвенными методами . Существует класс задач, где ключевым моментом является выделение полезных информационных сигналов из аддитивной смеси. Более простая формулировка данной задачи в литературе часто называется компенсацией помех. Данная задача представляет интерес для систем сотовой связи, систем контроля автоматической локомотивной сигнализации АЛС и АЛСН, рельсовых цепей ,, контроля поездной радиосвязи . Хотя существует значительное число публикаций, посвящнных методам и средствам разделения и восстановления сигналов, ряд актуальных вопросов этой тематики изучен явно недостаточно по сравнению с другими видами предварительной обработки. Не решены задачи разработки алгоритмов и СВУ для разделения и восстановления сигналов, устойчиво работающих в условиях априорной неопределенности свойств объектов контроля. Процесс разделения и восстановления сигналов не исследован с точки зрения организации вычислительных процессов, что затрудняет построение высокопроизводительных СВУ, обеспечивающих решение сложной задачи разделения и восстановления сигналов в реальном масштабе времени. Таким образом, в условиях возрастающих требований к качеству систем контроля объектов по динамическим параметрам, задача разработки алгоритмов для разделения и восстановления сигналов и высокопроизводительных СВУ, отличающихся повышенной точностью и способностью получать устойчивое решение в условиях априорной неопределенности свойств объекта контроля, является актуальной. С точки зрения математики методы разделения и восстановления входных сигналов можно условно разделить на две основные группы аппроксимационные и прямые методы . В прямых методах восстановления оценка переменных входных сигналов производится непосредственно, без перехода к конечномерному пространству . Для разделения и восстановления входных сигналов используются разные подходы, которые основываются на разном априорном знании об объекте контроля. В зависимости от используемого знания можно выделить две группы подходов разделения и восстановления сигналов. Первая группа основывается на преимущественной информации о каналах передачи сигналов статистических, частотных, амплитудных и т. Вторая группа основывается на преимущественной информации об источниках сигналов. В этом случае информация о каналах передачи в явном виде недоступна, поэтому эти методы называют слепыми. Среди методов слепой идентификации наиболее распространены в практических приложениях две группы методов методы, использующие статистики второго порядка и методы, использующие статистики высоких порядков. Рассмотрим первую групп методов разделения и восстановления сигналов. Классификация методов этой группы приведена на рисунке 1. Статистические методы основывается на правиле максимально правдоподобного оценивания последовательностей xiii ii . При использовании приемника принятые искаженные сигналы не изменяются и не проходят этап обработки с целью компенсации искажений, производится только настройка приемника так, чтобы максимально эффективно работать с искаженными сигналами, обеспечивая минимальную вероятность ошибки декодирования. Примером алгоритма из группы может служить алгоритм выравнивания Витерби ,,. Линейные методы основываются на использовании специальных обратных фильтров для разделения и восстановления эквалайзинга сигналов. К этой группе относятся обратные фильтры с заданными характеристиками и адаптивные.