Повышение эффективности работы систем связи на основе пространственно-временной обработки и спектрального анализа сигналов

• Автор: Бокк, Герман Олегович
• Шифр специальности: 05.12.17
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 396 с.

т ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ РАЗЛИЧЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ СИГНАЛОВ И ОЦЕНИВАНИЯ ИХ ПАРАМЕТРОВ, ОБЛАДАЮЩИХ СВОЙСТВОМ “СВЕРХРАЗРЕШЕНИЯ”
1.1. Потенциальные возможности разрешения-обнаружения шумовых квазигармонических сигналов и современные методы спектрального анализа
1.1.1. Математическая модель дискретной реализации квазигармонического шумового сигнала
1.1.2. Краткий каталог современных методов пространственно-временной обработки и спектрального анализа
1.1.3. Элементы статистической теории разрешения-обнаружения
ф 1.1,3.1. Виды разрешения и статистические критерии оценки показателей
разрешения-обнаружения
1.1.3.2. Отношение правдоподобия и структуры оптимальных обнаружителей шумовых квазигармоннчесих сигналов
1.1.3.3. Физический смысл и экстремальный характер операций оптимальной обработки
1.1.3.4. Статистические характеристики оптимального обнаружения квазигармонического шумового сигнала при отсутствии мешающих сигналов
1.1.3.5. Потенциальные возможности разрешения-обнаружения
квазигармонических случайных сигналов в шуме
1.1.4. Оптимальные обнаружители как анализаторы спектров шумовых квазигармонических сигналов
1.1 5. Априорная неопределенность и квазиоптнмалькые методы
пространственно-временной обработки и спектрального анализа шумовых квазигармонических сигналов
1.1.6. Методы пространственно-временной обработки и спектрального анализа
♦ с безусловной максимизацией отношения сигнал/помеха
1.1.7. Методы пространственно-временной обработки и спектрального анализа
с условной максимизацией отношения сигнал/помеха
1.1.7.1. Метод “формирования луча ” (согласованная обработка)
1.1.7.2. Метод MUSIC
1.1.7.3. Метод Бартлетта
1.1.8. Краткое сопоставление методов пространственно-временной обработки
(илн спектрального анализа) и направление дальнейших исследований
1.2. Предельные характеристики методов пространственной-временной обработки и спектрального анализа с безусловной максимизацией отношения “сигнал/помеха”
1.2.1 - Взаимосвязи МБМ
1.2.2. Предельные характеристики метода Кейпона
л 1.2.2,1. Предельная разрешающая способность
” 1.2.2.2. Предельная точность измерения направлений на источники и частот
гармоник

1.2.2.3. Предельная точность измерения интенсивности сигналов
1.2.3. Предельные характеристики МАК
1.2.3.1. Предельная разрешающая способность
1.2.3.2. Предельная точность измерения направлений на источники и частот гармоник
1.2.3.3. Предельная точность измерения интенсивности сигналов
ВЫВОДЫ
2. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В СОВРЕМЕННЫХ РАДИОСИСТЕМАХ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ИХ ОПТИМИЗАЦИИ
2.1. Пакетные радиосети с услугой определения местоположения абонентов
2.1.1 Алгоритм оценивания при известной мощности собственных шумов
2.1.2. Алгоритм оценивания параметра задержки при отсутствии априорных данных об уровне шума
2.1.3. Результаты экспериментальной проверки эффективности работы синтезированных правил и традиционного алгоритма оценивания параметра задержки
2.2. Применение методов теории робастности для повышения устойчивости алгоритмов статистической обработки радионавигационных измерений
2.2.1. Постановка и решение задачи
2.2.2. Расчетные характеристики, вытекающие из полученного решения
2.3. Применение методов теории робастности для повышения устойчивости алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов в адаптивных антенных решетках
2.4. Организация повторного использования ресурса радиоканала в пакетиых радиосетях на основе учета расположения абонентов в пространстве
ВЫВОДЫ
3. СИНТЕЗ АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОГО СОВМЕСТНОГО АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ НЕИЗВЕСТНОГО ЧИСЛА ИСТОЧНИКОВ И ОЦЕНИВАНИЯ ИХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ СИСТЕМ СВЯЗИ ПОДВИЖНЫХ АБОНЕНТОВ
3.1. Недостатки известных методов и предлагаемый подход для их преодоления.
3.2. Математическая постановка задачи, вывод аналитического выражения для отношения правдоподобия при фиксированных значениях параметров источников сигналов, и его факторизация
3.3. Элементарный обнаружитель в основе алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников
3.3.1. Элементарный обнаружитель и критерий оптимальности, из числа известных, наиболее подходящие для алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников
3.3.2. Асимптотические условия, наиболее характерные для систем связи с подвижными абонентами
3.3.3. Свойства полученного факторизационного разложения. Формулировка элементарных гипотез, подлежащих проверке на отдельном шаге алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников

3.3.4. Упрощенное решающее правило, учитывающее свойства факторизационного разложения
3.3.5. Упрошенное асимптотически оптимальное решающее правило для предложенной формулировки проверяемых гипотез
3.3.6. Учет влияния дополнительных (еще не рассмотренных на уровне элементарных гипотез) сигналов на работу алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников
3.4. Структура алгоритма последовательного наращивания числа контролируемых источников для систем связи с подвижными объектами
3.5. Синтез алгоритма оценки максимального правдоподобия параметров гауссовских источников с помощью пространственно-временной обработки
в многоэлементном приемном устройстве
3.6. Сравнение структуры синтезированного алгоритма со структурой известных совместных алгоритмов различения гипотез и оценивания параметров
3.6.1. Сравнение с совместными байесовскими алгоритмами разрешения сигналов и оценивания их параметров
£ 3.6.2. Сравнение с известными алгоритмами пространственно-временной
обработки и спектрального анализа, обладающими свойством “сверхразрешения”
ВЫВОДЫ
4. АНАЛИЗ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ОБНАРУЖЕНИЯ-
ОЦЕНИВАНИЯ СИНТЕЗИРОВАННОГО АСИМПТОТИЧЕСКИ
ОПТИМАЛЬНОГО СОВМЕСТНОГО АЛГОРИТМА
4.1. Уравнение ОМП а случае оценивания мощности и углового параметра отдельного источника сигнала
4.2. Вероятность ложного обнаружения источника и правило управления порогом
4.2.1. Условие ложного обнаружения и используемые обозначения
4.2.2. Уравнение для вероятности выброса дифференцируемого случайного процесса за постоянный порог
4.2.3. Расчет необходимых характеристик для статистики |;лг(й)лг+|),
( рассматриваемой как случайный процесс от
4.2.4. Аналитическое выражение для вероятности ложного обнаружения
4.2.5. Вероятность ложного обнаружения в тестовой ситуации с одним мощным источником мешающего сигнала
4.2.6. Управление порогом П,лт, для обеспечения заданной вероятности ложного обнаружения Рп0
4.2.7. Эквивалентные энергетические потери, возникающие при управлении порогом вблизи мощного мешающего сигнала
4.2.8. Эффект “ослепления” в окрестности мощного источника
4.3. Вероятность пропуска сигнала
4.3.1. Случай с единственным источником
4.3.2. Случай с двумя близкорасположенными источниками
4.3.2.1. Работа на первом шаге последовательного совместного правила
4.3.2.2. Работа на втором шаге последовательного совместного правила
4.3.3. Случай с тремя близкорасположенными источниками
4.3.3.1. Работа на первом шаге последовательного совместного правила
выходной эффект устройства обработки в отсутствие полезного сигнала. Вторая вероятность (О) при выбранном пороге (заданном значении У) определяется относительной мощностью (энергией) q полезного сигнала.
Наличие мешающего (мешающих) сигналов ведет к ухудшению статистических характеристик обнаружения (к потерям) по сравнению с ситуацией наличия только шума. Эти потери в принципе можно определять по-разному. Так, сохранение в условиях мешающих сигналов того же уровня порога, что я в их отсутствие, приведет к увеличению вероятности ложной тревоги (потерям в значении У). Разрешающая способность в этом случае определяется тем минимальным “расстоянием” между полезным и мешающим сигналами, при которых эти потери в У не превысят допустимых. Изменение (увеличение) порогового уровня, устраняющие эти потери, приведет в этак условиях к уменьшению вероятности правильного обнаружения (потерям в величине О). Разрешающая способность в этом случае определяется тем минимальным “расстоянием” между полезным и мешающим сигналами, при которых эти потери в О не превысят допустимых пределов. Можно потребовать, наконец, сохранения тех же статистических характеристик обнаружения (вероятностей У и Б), которые обеспечиваются при отсутствии мешающих, и при их наличии. Это возможно только за счет дополнительных затрат энергии полезного сигнала. Количественной мерой этих затрат является величина кэ1 , обратная введенному в [136] “коэффициенту использования энергии полезного сигнала”
*э = где 1 - пороговый сигнал, требующийся при наличии мешающих. Разрешающая способность при этом определяется тем минимальным “расстоянием” между' сигналами, при которых эти затраты не превосходят допустимых
Ясно, что наилучшее в рассмотренном смысле разрешение обеспечивает оптимальный обнаружитель, в котором решение о наличии или отсутствии “полезного” сигнала принимается по результатам сравнения с порогом отношения правдоподобия или его логарифма [12,114,115,141].
1.1.3.2. Отношение правдоподобия и структуры оптимальных обнаружителей шумовых квазигармоничесих сигналов
Рассмотрим задачу обнаружения в выборке У (1.1.1) гармоники Х(«) с
частотой а [атк,а!ПЛК]. Будем считать вначале, что относительная
интенсивность И (а} этой компоненты (гармоники), выступающей в роли
“полезного” сигнала, известна, а неизвестен сам факт ее наличия или отсутствия. Положим также, что известны КМ
ф = уТу%)Г' .у - V* = Ф = {Ф° = н~но,
[ф1 = Ф0+й (а ) Х(а) Х*((х), Н = Н>,
векторов V,, соответствующие гипотезам Ни отсутствия и Н1 наличия этого сигнала в анализируемой выборке V - {У, (1.1.1).
Полученные при таких (нереалистических) допущениях характеристики оптимального обнаружения (и, следовательно, разрешения) указывают верхний предел, к которому можно приблизиться, но нельзя превзойти в реальных условиях,