Исследование адаптивного цифрового метода приема сигналов в каналах с сосредоточенными помехами

• Автор: Костюкович, Анатолий Егорович
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 148 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1 Современное состояние проблемы приема дискретных сообщений при воздействии узкополосных помех
1.1 Математические модели узкополосных помех (УП)
1.2 Методы преодоления априорной неопределенности
1.3 Обзор спектральных методов оценки УП
1.4 Обзор альтернативных методов оценки УП
1.5 Основные задачи исследования и методы их решения
2 Синтез и анализ цифрового адаптивного алгоритма приема сигналов в каналах с узкополосными помехами
1А Синтез цифрового адаптивного алгоритма приема
сигналов в каналах с узкополосными помехами
1.2 Анализ помехоустойчивости синтезированного
алгоритма
5 Моделирование цифровых алгоритмов подавления
узкополосных помех на ЭВМ
5.1 Общие вопросы моделирования
5.2 Разработка структурной схемы имитационной модели
5.3 Моделирование авторегрессионных методов подавления

5.3.1. Проверка работоспособности модели
авторегрессионного оценивания
5.3.2. Сравнение точности оценок, получаемых путем имитационного моделирования с оценками, полученными аналитическим путем
5.3.3. Определение оптимального порядка авторегрессионной модели
5.3.4. Исследование качества аппроксимации УП
5.3.5. Исследование зависимости качества аппроксимации УП
от времени обучения
5.3.6. Исследование степени повреждения широкополосного сигнала при подавлении УП АР-фильтром
5.3.7. Исследование вероятности ошибок когерентного приема
с цифровым подавлением УП
5.4 Моделирование спектральных методов подавления УП

4 Вопросы реализации цифровых методов подавления УП
4.1 Разработка структурных схем блока защиты
4.2 Лабораторные испытания блока защиты
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Эффективность работы современных систем связи в значительной мере определяется не только мешающими воздействиями типа флуктуационного шума, но и взаимными помехами одновременно работающих радиосредств, среди которых основную долю составляют узкополосные помехи. Воздействие узкополосных помех приводит к существенному снижению помехоустойчивости приема полезных сигналов. Поэтому защита систем связи от влияния узкополосных помех, действующих в радиоканалах, представляет собой одну из важнейших задач.
Первые результаты в области теории потенциальной помехоустойчивости и оптимальных методов приема дискретных и непрерывных сообщений приводятся в работах В.А. Котельникова,
A.Н. Колмогорова, К. Хелстрома, Н. Винера, Д. Миддлтона, Р. Калмана, Р.Бьюси. Однако, в работах этих авторов рассмотрены вопросы оптимального приема в условиях воздействия только лишь флуктуационного шума.
Дальнейшее развитие на случай любых, в том числе и негауссовских помех, теория оптимального приема сигналов получила в работах Р.Л. Стратоновича, Т. Кайлата, В.И. Тихонова, М.С. Ярлыкова, Ю.Г. Сосулина, Д.Д. Кловского, Г. Ван Триса и других авторов, которые разработали и развили аппарат марковских моделей в форме стохастических дифференциальных уравнений. Однако применение результатов исследований этих авторов сопряжено с многочисленными приближениями, при которых неизбежны существенные потери в показателях качества приема.
По этим причинам широкое практическое применение получили такие методы обработки сигналов, в основе которых лежат те или иные модификации указанных общих методов с учетом специфики разных видов помех и принципы адаптации алгоритмов приема к реальным изменениям параметров канала и помеховой обстановки. Среди таких исследований выделяются работы следующих авторов: Р.Л. Стратоновича, Б.Р. Левина, Л.М. Финка, И.С. Андронова, Н.С. Теплова, В.В. Шахгильдяна, В.Г. Репина, Г.П. Тартаковского, Д.Д. Кловского, Ю.С. Шинакова, А.П. Трифонова, А.И. Фалько, A.A. Сикарева, В.И. Коржика, И.А. Цикина,
B.Ф. Комаровича и многих других авторов. Разработанные в этих

посредством которого первоначально принятые оценки значений этих параметров постепенно улучшаются.
Если предположить, что аппроксимирующая функция имеет форму:

Qxp(amt)exp[j(2лfmt + ®т)], (1 27)

то для вещественного процесса Х@) потребуются комплексносопряженные пары типа:
ехрji2Trfj + ® т)] и Qxp[-j(27tfmt + ®m)l
Далее предполагается, что коэффициенты затухания отрицательны, поэтому получаются затухающие экспоненциальные функции. Теперь выражение для энергетической спектральной плотности, основанное на преобразовании Фурье выражения (1.27), имеет вид:
в(Л= х(Л2,
(1.28) где
р 2 а
Х(/) = 54 еХР°0") с£ + [2я(/ - /Л2' (1-29>
Спектр, полученный по алгоритму Прони, обладает способностью получать узкополосные или широкополосные спектральные линии, форма которых зависит от величины коэффициента затухания. Кроме того, алгоритм Прони обеспечивает получение информации о фазе, которая теряется при спектральном АР-оценивании.
По сравнению с алгоритмом Писаренко, метод Прони имеет несколько преимуществ:
1) не требуется получать оценки значений АКФ;
2) меньшее число ложных спектральных линий;
3) меньшие значения смещений оценок частоты и мощности;
4) отсутствуют боковые лепестки.
Кроме того, алгоритм Прони несколько проще в вычислительном отношении.
К недостаткам метода Прони можно отнести следующее:
• очень неточные оценки при малом отношении сигнал/шум;