Содержание к диссертации
Введение
1. Цифровые эхо-компенсаторы без защитного временного интервала 9
1.1. Секционированная свертка с перекрытием и суммированием 9
1.2. Секционированная свертка с перекрытие и накоплением 13
1.3. Синтез быстрых алгоритмов расчета эхо-сигнала 16
1.4. Синтез алгоритма работы адаптивного эхо-компенсатора первого порядка без защитного временного интервала 30
1.5. Выводы к первому разделу 51
2. Инвариантные не линейные корректирующие устройства 52
2.1. Постановка задачи 52
2.2. Анализ качественных характеристик работы классических цифровых корректирующих устройств 54
2.3. Синтез относительного метода коррекции и анализ качественных характеристик 66
2.4. Выводы ко второму разделу 87
3. Техническая реализация адаптивных эхо-компенсаторов и адаптивных корректоров 88
3.1. Постановка задачи 88
3.2. Адаптивный эхо-компенсатор и принципы его работы 90
3.3. Техническая реализация нелинейного корректора 100
3.4. Выводы к третьему разделу 114
4. Экспериментальное исследование адаптивной системы для одновременной двусторонней обработки сигналов 115
4.1. Постановка задачи 115
4.2. Выбор критерия эффективности 117
4.3. Выбор метода моделирования 119
4.4. Результаты испытаний 122
4.5. Выводы к четвертому разделу 143
Заключение 144
Список литературы 146
Приложения 160
- Синтез быстрых алгоритмов расчета эхо-сигнала
- Анализ качественных характеристик работы классических цифровых корректирующих устройств
- Техническая реализация нелинейного корректора
- Выбор метода моделирования
Введение к работе
Актуальность темы. Адаптивная фильтрация в системах сбора и обработки информации занимает свою нишу. Так, в телекоммуникационных системах адаптивные фильтры используются в качестве компенсаторов эхо-сигналов, в адаптивных корректорах, адаптивных формирователях диаграммы направленности антен но-фидерных устройств, в компенсаторах сосредоточенных по спектру помех и т.д.
Помимо этого, адаптивные фильтры широко используются в гидролокации, биомедицине, при разведке полезных ископаемых.
В своей работе все известные адаптивные фильтры используют две модели построения. Первая модель работы адаптивного фильтра - это прямое моделирование параметров неизвестной системы. Вторая модель производит обратное моделирование параметров неизвестной системы.
Большой вклад в решение проблемы работы адаптивной фильтрации внесли работы отечественных авторов: С.А. Куриципа, А.Д. Снегова, А.З. Цыпкина, Р.Л. Стратановича, В.И. Тихонова, а также работы зарубежных авторов - Г. Бостельмана, М.И. Сондхи, Д.А. Беркли и многих других.
Известные методы адаптивной фильтрации, хотя и широко распространены, обладают рядом недостатков.
Так, при реализации адаптивного фильтра в качестве эхо-компенсатора
иногда может возникать ситуация, когда передаваемая последовательность
сигналов оказывается коррелированной с принимаемой
последовательностью. В этом случае адаптивный эхо-компенсатор будет компенсировать и принимаемый сигнал.
Даже при использовании в эхо-компенсаторе модели эхо-тракта в виде адаптивного трансверсального фильтра требуется большое количество операций умножения и сложения, выполняемых за интервал дискретизации. В случае использования табличных эхо-компенсаторов необходим большой
объем памяти, в которой хранятся вес возможные ранее вычисленные варианты эхо-сигналов.
Алгоритмы, основанные на использовании компенсационного метода,
требуют осуществления операций свертки, которые сложны, а устройства их
реализующие, характеризуются большим уровнем некомпенсированного
эхо-сигнала. Не решены вопросы уменьшения уровня
недокомпенсированного эхо-сигнала при наличии принимаемого сигнала и шума, поступающего из среды распространения.
Существует другой подход в адаптивной фильтрации, основанный на использовании инвариантов, которые являются неизменными при преобразовании пространств и предоставляемых в них систем. Инвариантом называется объект, который остается неизменным при преобразовании пространств. Неизменная величина необходима для однозначной идентификации объекта в различных системах координат.
Таким образом, тензор является инвариантом для геометрического объекта, проекции которого в разных системах координат связаны между собой линейным законом.
Автором тензорной методики анализа сложных систем является американский ученый Крон. Он впервые использовал понятие инвариантов для анализа электрических систем и сетей. Однако многие работы Крона строились на эмпирическом подходе и на практике не имели должного применения.
Одним из первых, кто развил теорию инвариантов для анализа распределительных сетей , стал доктор технических наук, профессор М.Н. Петров. Его многочисленные монографии и научные статьи, хорошо известны и широко используются специалистами.
В работах доктора технических наук, профессора В.В Лебедянцева найдено, что для любого линейного четырехполюсника при нулевом сдвиге отношение длин векторов на входе и выходе есть величина постоянная.
В работах доктора технических наук, профессора В.Б. Малинкина доказано, что для любого линейного четырехполюсника отношение энергетических спектров на соседних блоках обработки на входе и выходе является величиной постоянной, т.е. является инвариантом. Найденный инвариант не накладывает ограничений к фазовым спектрам на входе и выходе, однако справедлив при обработки сигналов с защитным временным интервалом.
Инвариант, основанный на равенстве отношений энергетических спектров, включает в себя в виде частного случая инвариант, основанный на равенстве отношений длин векторов на входе и выходе линейного четырехполюсника.
Для обработки сигналов с защитным временным интервалом разработан новый подход к построению и управлению адаптивных фильтров. Однако, до сих пор, нерешенной задачей в адаптивной фильтрации остается организация управления адаптивным фильтром в случае обработки сигналов без защитного временного интервала.
Решению проблемы управления работы адаптивных фильтров при работе без защитного временного интервала призвана данная диссертация.
Цель работы. Основной целью работы является разработка алгоритмов дуплексной обработки информации, основанной на использовании инвариантов.
В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:
-анализ быстрых алгоритмов обработки информационных сигналов;
-синтез инвариантного алгоритма разделения сигналов двух направлений без защитного временного интервала и анализ технических характеристик;
-техническая реализация адаптивного эхо-компенсатора без защитного временного интервала;
-синтез нелинейного алгоритма компенсации амплитудно-частотных и фазо-частотных искажений среды распространения и анализ технических характеристик;
-техническая реализация нелинейного компенсатора АЧИ и ФЧИ;
-результаты экспериментальных исследований разработанных структур.
Методы исследования. В работе использовался математический аппарат теории вероятностей, линейной алгебры, вычислительной математики и цифровой обработки сигналов. Экспериментальное исследование инвариантной системы обработки информации проводилась методом статистического моделирования на ПЭВМ.
Научная новизна работы заключается в следующем:
Проведен анализ быстрых алгоритмов свертки, на основе которых выявлен инвариант при параллельной работе двух цифровых фильтров.
Предложено использовать инвариантный метод разделения сигналов двух направлений для дуплексных систем обработки информации.
Предложено использовать инвариантный метод компенсации искажений, вносимых средой распространения.
На основании теории цифровой обработки сигналов получены аналитические выражения по расчету величины собственного шума, сигнала недокомпенсации, времени сходимости в разработанных методах инвариантной обработки информации.
Разработаны структурные схемы инвариантного адаптивного эхо-компенсатора и адаптивного корректора.
Практическая ценность. Реализация результатов исследования вопросов построения инвариантной системы обработки информации позволит на практике добиться существенного снижения влияния корреляционных связей сигналов двух направления на качество работы
дуплексной системы обработки информации и, тем самым, уменьшить вероятность ошибки.
Внедрение работы. Исследования, проведенные в ходе работы над темой диссертации, являются составной частью НИР по теме «Фундаментальные аспекты новых информационных и ресурсосберегающих технологий». Получены акты о внедрении в производственную деятельность ОАО «Сибирьтелеком», учебный процесс СибГУТИ, ЗАО «Мобиком-Новосибирск».
Апробация работы. Результаты, полученные в работе на разных этапах ее выполнения, докладывались и обсуждались на:
Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций», Новосибирск, 2005;
Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП -2006», Новосибирск, 2006;
Научно-технической конференции «Перспективы развития современных средств и систем телекоммуникаций», Иркутск, 2006.
Публикации.
По теме диссертации автором опубликовано 10 работ, в том числе одна монография, пять статей, одна из них в перечне ВАК.
Основные положения работы, выносимые на защиту:
Инвариантный эхо-компенсатор без защитного временного интервала и его характеристики.
Инвариантный нелинейный компенсатор амплитудно-частотных и фазо-частотных искажений среды распространения и его характеристики.
Устройство, реализующее адаптивный эко-компенсатор.
4. Устройство, реализующее нелинейный компенсатор АЧИ и ФЧИ.
Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения,
списка литературы, приложений.
Синтез быстрых алгоритмов расчета эхо-сигнала
В предыдущих разделах проверен анализ поведения любого цифрового регистра при обработки секционированного информационного сигнала. Такой подход можно с успехом использовать при синтезе алгоритмов разделения сигналов двух направлений без защитного временного интервала. Синтез необходимо провести в частотной области обработки. Для этого необходимо основные операции указанных выше методов: метода с перекрытием и суммированием и метода с перекрытием и накоплением. Оба метода дают в итоге, одинаковый результат, поэтому в основу синтеза алгоритма разделения сигналов двух направлений без защитного временного интервала используем метод с перекрытием и суммированием.
Рассмотрим поведение сигнала на выходе эхо-тракта.
Для лучшего понимания происходящих процессов обратимся к рисунку 1.3, на котором представлен эхо-тракт в виде двух параллельно работающих цифровых фильтров.
На рисунке 1.3 изображены последовательный регистр 1 (RG1), параллельный регистр 2 (RG2), коммутатор и два цифровых фильтра, имитирующих работу эхо-тракта.
Будем полагать, что импульсная реакция эхо-тракта содержит /V; отсчётов, имеет произвольный вид и обозначена в виде h3XO{nT). Сигнал передачи Sex(nT), делится на смежные секции S /nT), длиной JV? отсчётов в каждой секции. Исходная последовательность Sex(nT) представляется в виде суммы секций: к=0 Выходной сигнал (эхо-сигнал) эхо-тракта определяется с помощью операции линейной свёртки и будет равен: nm(nT) = fdhm(mT).SJn-m) = hm(mT).YiSexk(»- ), (1.7) т=0 т=0 где h3XO(nT)- отсчеты импульсной реакции эхо-тракта; Sexk (пТ) - отсчеты входного воздействия на к-той секции; Пэхо(пТ)- отсчеты эхо-сигнала. Меняя порядок суммирования и учитывая конечные длины последовательностей h3XG{nT) и SRxh(иГ), получим: 00 СО где внутренняя сумма есть секционированная свёртка Нэхок{пТ), длина которой равна L. L = N, + N2-1, (1.9)
В силу того, что в модели эхо-тракта используются два параллельно работающих цифровых фильтра, будем полагать, что ЦФ1 и ИФ2 работают со сдвигом, равным N2 отсчётов. Это означает то, что если на выходе ЦФ1 наблюдается эхо-сигнал, равный П (пТ), то на выходе ЦФ2 будем иметь эхо-сигнал, равный Л І-ИДЯГ)
Таким образом, на выходе ЦФ1 будут все чётные секции эхо-сигнала, а на выходе ЦФ2 - нечётные секции. В силу свойств работы линейной свёртки длительность выходного сигнала на выходе каждого цифрового регистра будет равна L отсчётов, определяемой выражением (1.9). Будем помнить, что количество отчётов эхо-тракта Ni равна количеству отсчётов в каждой секции, то есть Ni=N2=N. В реальных ситуациях длительность импульсной реакции эхо-тракта бесконечна. Усечение количества отсчётов импульсной реакции h3X0{nT) до величины N приведёт к появлению дополнительных шумов усечения, величина которых будет оценена в следующих разделах. На рисунке 1.4 приведён графический материал, поясняющий принцип обработки в двух параллельно работающих цифровых фильтрах.
Величина отсчетов эхо-сигнала определяется суммой отсчетов эхо-сигналов на выходах ЦФ1 и ЦФ2. Если эхо-сигнал разбит как и сигнал передачи на секции, длинной N;, то величина эхо-сигнала определяется следующим выражением:
При использовании быстрых алгоритмов вычисления, выражение (1.5) преобразуется к виду;
Анализ качественных характеристик работы классических цифровых корректирующих устройств
Рассмотрим процедуру коррекции амплитудно-частотных и фазочастотних искажений. Анализ проведем во временной области обработки и в частотной области. На рисунке 2Л приведена общая структурная схема подобного корректора, реализованного во временной области
Такая структура на приемной станции содержит корректирующее устройство, кычитатель и сумматор. Принцип действия будет следующим.
Анализ проведем для сигналов представленных в виде отсчетов сигнала.
Пусть на станции А имеем передаваемый сигнал представленный в виде отсчетов S(nT). Импульсную реакцию в канале связи обозначим через ho(nT). Сигнал передачи S(nT) и h0(nT) содержит Л , и Л г информационных отсчетов соответственно.
В силу свойств линейной свертки на выходе канала связи сигналы приема будут равны Y(nT)= S(nT) Н0(пТ) = У 3{kT)-hQ{nT- kT) n n где символом обозначена операция линейной сверіки
N = Nj н- JV? —общее количество информационных птсчетоп на входе приемного устройства Задача корректирующего устройства - устранение аіияния канала связи па сигнал передачи. Это означает, что амплитудно-частотная характеристика сквозного соединения канал связи - корректор должна быть частотно -независима, а фазо-частотныая характеристика соединения должна быть линейна. В общем случае импульсная реакция корректирующего устройства должна быть равна hi(nT). Тогда па входе приемного устройства сигнала приема можно представить в виде: где - символ, определяющий операцию свертки ho(nT) - импульсная реакция среды распространения hj(nT) - импульсная реакция корректирующего устройства S(nT)- информационный сигнал N = Nj + N? - количество информационных отсчешв сигнала на выходе канала связи Nj - количество отсчетов сигнала передачи N2 - количество отсчетов импульсной реакции канала связи М = N + Ni - количество информационных отсчетов сигнала приема, поступающих на вход приемного устройства Л .? - количество отсчетов импульсной реакции корректирующего устройства В научной литературе приведено множество алгоритмов работы подобных корректирующих устройств, минимизирующих ошибку корректирования. Это алгоритмы Ньютона, минимума средне-квадратичсской ошибки, и т. д.
Исходя из рассмотренной модели видно, что сигнал приема, пришедшей последовательно через канал связи и корректирующее устройство, имеет количество информационных отсчетов, равное Аг/ - N2 + rV При этом информационный сигнал приема имеет количество сигналов, равное Лгу.
Рассмотрим, чему должна быть равна импульсная реакция корректирующего устройства h\(nT). Воспользовавшись свойством линейности операции свертки, преобразуем выражение (2.2). Для этого можем поменять местами сигнал передачи и импульсную реакцию корректора, получим:
На выходе вычитателя сигнал будет равен: Минимум СКО будет только тогда, когда выполняется условие: Условие (2,5) будет выполняться только тогда, когда
Таким образом, корректирующее устройство в классическом представлении должно иметь возможность рассчитать импульсную реакцию корректирующего устройства, обратную импульсной реакции среды распространения.
Представим импульсные реакции ЬфгТ) и h\(nT) R виде матрицы и найдем порядок расчета обратных матриц.
Обозначим через Н0 и Hj матрицы, составленные из отсчетов импульсных реакций соответственно h0(nT) и hj(nT). Если матрицы Нд и Hi имеют размерность n п, то нахождение обратной матрицы не составляет большого труда /45/. Сложнее обстоит дело, если размерность п ш, тогда необходимо искать псевдообратную магркцу.
Пусть задана прямоугольная матрица А порядка п т. Если n = т, то предполагается, что матрица А вырождена.
Определение: Матрица А+ размером n х m называется: псевдообратной для матрицы А, если выполняются равенства где Пи Г-некоторые матрицы.
Как показано в /92/, псевдообратная матрица А\ удовлетворяющая выражению (2«8) единственная. Здесь же описан алюритм нахождения псевдообратной матрицы А
Матрицу А представим в виде произведения двух матриц В и С, имеющих размеры m г и г х щ соответственно. Здесь г - ранг матрицы At т. е. максимальное число линейно-неравномерлых столбцов или строк.
Техническая реализация нелинейного корректора
Устройство содержит (рисунок 3.2) 1 - входной полосовой фильтр; 2-АЦП; 3 - первый буферный регистр; 4 - блок Быстрого Преобразования Фурье; 5 - второй буферный регистр; 6 - логарифматор; 7 и 8 - первый и второй цифровые фильтры верхних частот; 9 - блок экспандирования; 10 -блок обратіюго Быстрого Преобразования Фурье; 11 - третий буферный регистр; 12 - ЦАП; 13 - ФНЧ; 14 - генератор; 15 - формирователь управляющих сигналов; 26 - демодулятор.
Конструктивное выполнение аналоговых фильтров (блоки 1 и 13) известно-Конструктивное выполнение АЦП и ЦАП (блоки 2 и 12) известно. Они строятся не м/схемах СБИС и выполнены в виде отдельных блоков.
Консфукгивное выполнение блоков БПФ и ОБТ1Ф (блоки 4 и 10) известно. Они выполняются в виде отдельных м/схем по структуре «бабочки».
Конструктивное выполнение логарифматора 6 известно. Его функции повторяют функции группового нелинейного кодера, который используется во всех современных цифровых системах передачи.
Конструктивное выполнение блока экспандирования 9 известно. По своим функциям этот блок повторяет функцию нелинейного декодера в цифровых системах передачи.
Конструктивное выполнение цифровых фильтров рис. 3.3-3.4 верхних частот (блоки 7 и 8) приведено на рисунках 3.3.-3.4. Элементы, входящие в указанную конструкцию также известны.
Генератор 14 выполняется на элементах логики и его конструкция известна.
Первый буферный регистр Зт и буферные регистры 5 и 11 выполняются к примеру на 561 ИР 9. 1 - входной полосовой фильтр; 2- АЦП; 3 - первый буферный регистр; 4 - блок Быстрого Преобразования Фурье; 5 - второй буферный регистр; 6 - логарифматор; 7 и 8 -- первый и второй цифровые фильтры верхних частот; 9 - блок экспедирования; 10 - блок обратного Быстрого Преобразования Фурье; 11 - третий буферный регистр: 12 - ЦАП; 13 - ФНЧ; 14 - генератор; 15 - формирователь управляющих сигналов; 26 - демодулятор.
Порядок работы формирователя управляющих сигналов следующий. От генератора 14 тактовые импульсы поступают в начале на первый двоичный счётчик, обозначенный на рисунке 3,5 под номером 27. Такие обозначения введены для того, чтобы устранить путаницу между наименованием блоков. Сигнал со входа двоичного счётчика 27 является отправной точкой для расчёта остальных значений управляющих сигналов. Как следует из рисунка 3,5, первый выход формирователя управляющих сигналов определяет работу АЦП 2. При известной разрядности АЦП 2, равной «т» и частоте дискретизации, равной /д ремим частота следования импульсов на первом выходе формирователя управляющих сигналов будет равна
Управляющий сигнал на втором выходе формирователя управляющих сигналов 15 одновременно подаётся на тактовые входы первого 3 буферного регистра, второго 5 буферного регистра и третьего 11 буферного регистра, Частота определяет частоту поступления отсчётов во временной области (регистры 3 и 11) и в частотной области (регистр 5).
Третий управляющий сигнал fi определяется частотой тактирования первого 7 и второго 8 цифровых фильтров верхних частот. Величина частоты /з равна величине частоты , но инвертирована относительно последней.
На рисунке 3-5 операция инверсии определяется инвертором 28, подключённым к выходу делителя 27. Инверсия управляющего сигнала fs относительно управляющего сигнала f2 определяется задержкой, вносимой работой логарифматора 6.
Четвертый управляющий сигнал/ с выхода формирователя управляющих сигналов 15 определяется количеством отсчётов «N» при преобразовании сигнала т временной области обработки в часгошую область. Это означает, что после N периодов дискретизации следует импульс для БПФ 4. Операция формирования такого сигнала в формирователе управляющих сигналов 15 (рис. 3.5) осуществляется каскадным включением двоичного счётчика 29 и дешифратора 30, Коэффициент деления двоичною счётчика 29 равен Ny где N- количество отсчётов в блоке. Управляющая частота /4, равна
Наконец, пятый управляющий сигнал f$ формируется из управляющего сигнала f4 путём инверсии последней в инверторе 31 (рис. 3,5). Инверсия определяется задержкой, вносимой работой экспандера 9.
Таким образом, все управляющие сигналы связаны между собой и определяются частотой задающего генератора. где черта над управляющей частотой// означает инверсию.
Данное устройство работает следующим образом.
Сразу после включения питания происходит обнуление первого 3, второго 5 и третьего 11 буферных регистров, а также первой 16, второй 13, третьей 21 и четвертой 24 цифровых линий задержек в первом 7 и втором 8 цифровых фильтров верхних частот.
В предлагаемом устройстве производится демодуляция сигналов противоположной стороны с одновременной коррекцией (устранением амплитудно-частотных и фазо-частотных искажений, вносимых средой распространения).
Поясним более подробно порядок обработки сигналов В данном устройстве. Принимаемый сигнал, поступающий из канала связи, имеющий форму аналогового сигнала во входном 1 полосовом филыре фильтруется и далее поступает на вход аналого-цифрового преобразователя 2 (АЦП 2). На выходе АЦП 2 появляются отсчеты сигнала приема Y(nT)t где п - номер отсчета (« 0,1... оо), а Т - интервал дискретизации. Если представить импульсную реакцию среды распространения (параметров каналов связи) в виде отсчетов G{nT)t а параметра входного полосового фильтра в виде Ф(пТ), то сигнал приема на выходе АЦП 2 будет равен
Y(nT)=X(nT) G(nT) 0(nT), (3.19) где Х(пТ)- отсчеты сигнала передачи противоположной стороны; G(nT) -отсчеты импульсной реакции канала связи (среды распространения); Ф(пТ) - отсчеты импульсной реакции входного полосового фильтра 1; - означает операцию линейной свертки. Частота выборки в АІЩ 2 определяется по условию теоремы Котельникова, т.е. febl6opKU 2fMUKC , где fMliKC - максимально возможная (верхняя) частота сигн&та приема. Управляющая частота поступает с первого выхода формирователя 15 импульсов.
Выбор метода моделирования
Модель двусторонней системы должна представлять собой упрощенное отображение реального объекта и, вместе с тем, адекватное отображение тех свойств, которые подлежат рассмотрению. Из всех известных типов моделей наиболее привлекательными являются математические модели, которые обеспечивают большую гибкость в выборе условий испытаний и учете априорной информации. Основу для создания математических моделей составляют расчетные формулы методов, используемые при постановке экспериментов на модели и обработка всех полученных результатов.
Наиболее широко используется метод моделирования, основанный на статистических испытаниях исследуемого объекта. Этот метод обладает высокой помехоустойчивостью к случайным ошибкам, возможным при проведении отдельных опытов, Практическое использование этого метода гарантирует при увеличении числа испытаний на модели получение все более и более точных оценок.
Модель исследуемой системы является лишь приближенным отображением реального объекта. Поэтому, при проведении ее статистических испытаний, возникают ошибки, из которых наиболее существенное значение для практики имеет ограниченность статистики в проведении исследований.
При определении вероятности ошибочного приема необходимо определить математическое ожидание отношения количества неправильно зарегистрированных символов к общему количеству переданных. Как показало в /87/, среди всех линейно несмещенных оценок среднее арифметическое: где Л — количество испытаний; Р{ - количество наступлений исследуемого события в реализации, является эффективной оценкой истинного значения, так как
имеет наименьшую дисперсию. В силу центральной предельной теоремы частота Р при достаточно больших N стремится к нормальному закону распределения, В этой связи для каждого значения достоверности а можно выбрать из таблиц нормального распределения такую величину ta , что точность є, с которой вычисляется Рш будет равна/87/:
Из (4.2) можно определить количество реализаций Nmj„ необходимое для получения опенки Рош с точностью є и достоверностью и /91 /.
Так как РС1и — величина, которую необходимо оценить при испытаниях, то а нашем случае можно поступить следующим образом. В качестве Рсиі в формуле (4.3) использовать значения вероятности ошибки для идеального неискажающего канала с белым шумом, которая будет определять верхнюю границу для А л,
Рассчитаем в связи с этим необходимое количество испытаний Nmp для а=0,95, (ta-l.96) относительной величине погрешности -0.2 и трех значениях мощности белого шума тфл, при которых величина
вероятности ошибки в неискажаюшем канале будет равна соответственно 0,032, 0,0074, 0,00021. Подставляя данные значения в (4,3) получим Nf-3140, N2= 13300, №=480000. Время анализа будет равно Т} 3 сек, Т2 12 сек 400 сек. Исходя из вышеприведенных расчетов время анализа в каждом испытании выбрано равным 10 мин.
Определим качественные характеристики работы нелинейного метода разделения направлений и относительного метода коррекции. Как показано в предыдущих разделах, основными операциями перечисленных выше методов являются операции преобразования сигнала из временной области в частотную, нелинейные операции компрессии и экспандирования и операции, связанные с фильтрацией постоянной составляющей. Все перечисленные выше операции включены последовательно. В этой связи определение величины шума на выходе всего устройства в целом необходимо произвести последовательно. На рисунке 4.1 представлена структура реализации относительного метода коррекции, включающего каскадно-соедипенпые нелинейный компрессор, цифровой фильтр верхних частот н нелинейный экспандер.
В силу того, что операции БПФ и ОБПФ являются стандартными, то они из рассмотрения цепочек исключены.
Нелинейной операции компрессии подвергаются амплитудный и фазовый спектры на соседних блоках обработки. Тогда при реализации относительного метода коррекции в области действительной неременной необходимо использовать два канала обработки - синфазный и квадратурный.
Похожие диссертации на Инвариантный метод анализа распределенных систем обработки информации
