Математическое моделирование процессов непараметрических преобразований при измерении и различении частот гармонических колебаний на фоне помех

• Автор: Плетухина, Алла Алексеевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Ставрополь
• Количество страниц: 174 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ, РАЗВИТИЯ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ

ПРЕОБРАЗОВАНИЙ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗМЕРЕНИЯ И РАЗЛИЧНИЯ ЧАСТОТ ГАРМОНИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ НА ФОНЕ ПОМЕХ ЗА СЧТ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИЗБЫТОЧНОСТИ
1.1 Состояние, тенденция развития непараметрических преобразований при обработке сигналов на фоне помех и обоснование объекта исследований.
1.2 Анализ известного научно методического аппарата оценки показателей качества измерения и различения частот гармонических колебаний ограниченной длительности

1.3 Анализ свойств выборочной медианы выборки ограниченного объма.

1.4 Постановка научных задач исследований.

Выводы по разделу.

2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ МАЖОРИТАРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ПРИ ОБРАБОТКЕ СИГНАЛОВ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ИЗМЕРЕНИЯ ЧАСТОТЫ ГАРМОНИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ В РАДИОКАНАЛЕ С ПОМЕХАМИ.
2.1 Обоснование и разработка модели процесса мажоритарных преобразований выбор медианы при измерении и различении частот гармонических колебаний ограниченной длительности
2.1.1 Обоснование модели процесса мажоритарных преобразований при обработке сигналов.
2.1.2 Обоснование объма выборки при измерении параметров случайного процесса по алгоритму выборочной медианы
2.1.3 Область эффективного применения мажоритарных преобразований при неравноточных измерениях
2.1.4 Математическая модель мажоритарных преобразований при объме выборки К
2.2 Качество мажоритарного преобразования при измерении частоты гармонического колебания на фоне гауссовой помехи
2.3 Влияние медленных изменений уровня гармонического колебания на качество оценивания частоты в измерительном тракте с аддитивной, гауссовой помехой
2.4 Оценка качества измерения частоты гармонического колебания на основе использования порядковых статистик в измерительном тракте с гауссовой помехой и изменяющейся интенсивностью уровня сигнала.
2.4.1 Алгоритм упорядоченного выбора.
2.4.2 Осреднение результатов измерения.
2.4.3 Сравнительная оценка алгоритмов измерения
2.5 Качество алгоритма непараметрического измерения частоты
гармонических колебаний в импульсных помехах.
Выводы по разделу
3 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАЗЛИЧЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ, ПО КРИТЕРИЮ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ, ПРИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИХ ОБРАБОТКЕ В КАНАЛАХ ПЕРЕДАЧИ С ФЛУКТУИРУЮЩИМИ ПАРАМЕТРАМИ.
3.1 Оценка помехоустойчивости непараметрического метода
различения бинарных сигналов с частотной модуляцией в каналах связи с гауссовой помехой
3.2 Исследование влияния медленных общих замираний уровня сигнала на помехоустойчивость непараметрического метода различения бинарных сигналов с частотной модуляцией в каналах связи с аддитивной гауссовой помехой.
3.3 Влияние селективных замираний на помехоустойчивость
алгоритма непараметрического различения дискретных сигналов с частотной модуляцией.
3.4 Влияние общих быстрых замираний на помехоустойчивость различения бинарных сигналов с частотной модуляцией, при
нспараметрическом методе их обработки, в каналах связи с гауссовой помехой1 1
Выводы по разделу
4 НАДЖНОСТЬ ПРИМА ИНФОРМАЦИОННОГО МАССИВА В КАНАЛАХ СВЯЗИ С ИЗМЕНЯЮЩИМИСЯ ПАРАМЕТРАМИ
4.1 Сравнительный анализ по критерию помехоустойчивости
различных решающих схем приемников двоичных сигналов с частотной модуляцией.
4.1.1 Каналы связи с аддитивной гауссовой помехой
4.1.2 Каналы связи с общими медленными релеевскими замираниями и аддитивной гауссовой помехой.
4.1.3 Каналы связи с аддитивной гауссовой помехой и релеевскими быстрыми общими замираниями
4.1.4 Канал связи с аддитивной гауссовой помехой и медленными селективными по частоте замираниями
4.2 Информационная наджность систем передачи дискретных сигналов с частотной модуляцией при переменных параметрах каналов связи и
воздействии помех
Выводы по разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Реализация результатов диссертационных исследований осуществлена в войсковой части 0 г. Москва, а также в учебном процессе Ставропольского ВИС РВ г. Ставрополь. Традиционно многие задачи, связанные с обработкой статистических данных, решаются в предположении существования достаточной информации, как о самих исследуемых процессах, так и о свойствах действующих на них возмущений. Так при решении задачи идентификации стохастических процессов, как правило, считается, что наряду с критерием качества задана их структура линейная или нелинейная с точностью до нескольких параметров, которые и подлежат определению, кроме того, считается известным характер воздействия на процесс помехи обычно аддитивный. При этом предполагается, что вероятностные характеристики возмущений функций распределения, спектральных плотностей и т. Для широкого класса систем, работающих в условиях параметрической неопределенности, разработаны алгоритмы эффективного оценивания неизвестных параметров по наблюдениям входных и выходных процессов с привлечением классических методов метода наименьших квадратов, метода максимального правдоподобия и метода моментов ,, . В настоящее время в связи с решением задач установления радиосвязи особенно космической, радиолокации на фоне помех, чаще всего приходится иметь дело с процессами, сгруктура которых и характеристики возмущений практически неизвестны. В этом случае говорят о непараметричсской априорной неопределенности и при обработке сигналов на фоне помех решают непараметрическую задачу. Главная особенность нспарамстрических задач состоит в том, что класс распределений не может быть охарактеризован конечным числом действующих параметров . Несмотря на ограниченность исходной информации, нспараметрические процедуры во многих случаях не на много проигрывают в эффективности параметрическим, если оба типа процедур строятся по данным, соответствующим известной параметрической модели, и намного выигрывают в эффективности, если выбранная параметрическая модель неадекватна наблюдаемым данным 3, , . Иногда непараметрические процедуры являются асимптотически оптимальными. Обращает внимание также и то, что при решении целого класса задач нелинейной обработки, сигналов непараметрические процедуры дают более обозримые результаты, чем параметрические . Среди непараметрических методов обработки сигналов на фоне помех особое внимание уделяется непараметрическим ранговым методам . Ранговые методы выделились в особое направление непараметрической статистики не только вследствие природы исходного материала, но и по идеям его дальнейшего использования. Известно, что основу любого применения математике статистических методов составляет статистическая модель. Для дальнейшего анализа воспользуемся статистической моделью представленной в форме книги Т. Хеттманспсргера . Имеется выборка наблюдений х. К, которая составляет статистический материал. Каждое из этих наблюдений состоит из двух составляющих закономерной и случайной. Интерес представляет закономерная составляющая. Е величина представляется действием некоторого числа скрытых причин параметров. Известно, что они собой представляют и как они формируют закономерную часть каждого х. Обычно эти случайные части наблюдений х,,. Кроме того, считается, что во всех случаях их порождает единственный случайный механизм, так что случайные ошибки е,,. Чаще всего каждое наблюдение записывается как сумма закономерной и случайной составляющих, т. Если Гр суть линейные функции, то приходят к так называемой линейной модели. Непараметрические, в частности ранговые, статистические методы пригодны и в этом случае. Ранговые методы базируются на переходе от исходных наблюдений х,,. Я,,. Як. Рангом Я, наблюдения х среди величин Х,. Свойства ранговых методов, в основном при обнаружении сигналов, достаточно полно исследованы многими авторами 2, 3, , , , , , из которых следует, что ранговые обнаружители считаются конкурентоспособными с классическими обнаружителями и предпочтительными в сложной помеховой обстановке. Х Г е, 1,К.