Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
2. Оптимальный обнаружитель стохастических сигналов(а) Уравнение фильтраДля обсуждавшегося в предыдущем разделе оптимального обнаружения стохастических сигналов, смешанных с белым шумом, необходимо образовать статистику испытания
где
где Прежде всего замечаем, принимая во внимание определение (11.5) образцов
Умножая обе части (11.20) на
Если это равенство добавить к (11.20) и использовать (11.16), найдем, что функция
Позже мы рассмотрим, как решить это уравнение. Прайс [14] показал, как можно образовать статистику испытания
Это выражение справедливо, так как
равна взвешенному среднему входного напряжения
Напряжение на выходе этого фильтра в момент времени
Фиг. 11.1. Оптимальный обнаружитель для стохастических сигналов. Выписывая коэффициенты для членов с
Это выражение интегрируется низкочастотным фильтром с импульсной характеристикой
Выходное напряжение этого фильтра в момент времени равно
Работа этой системы иллюстрируется фиг. 11.1. Описанное выше перемножение может быть проще всего выполнено пропусканием суммы
Отдельно продетектированные выходные напряжения Мидлтон [16] высказал мысль, что статистика испытания
Напряжение на выходе квадратичного детектора равно
Так как
Следовательно, если принять, что
напряжение на выходе видеофильтра в момент
В любом случае Определяющее интегральное уравнение (11.21) является частным случаем важного общего уравнения
для функции
Можно показать, что решение этого уравнения имеет вид
Чтобы это вывести, используется разложение Фурье резольвентного ядра
которое в свою очередь следует из (11.24), если сделать разложение Фурье его членов и использовать (11.6) и (11.16). Свойства резольвентного ядра рассмотрены у Куранта и Гильберта [1, гл. III]. Функция Другой важной функцией, связанной с интегральным уравнением (11.6), является "определитель Фредгольма"
где — собственные значения интегрального уравнения. Будучи функцией комплексной переменной z, этот определитель имеет нули в точках
Если теперь положим в
Уровень
где член В большинстве случаев решить интегральное уравнение (11.21) или (11.24), определяющее импульсную характеристику оптимального фильтра с переменными параметрами для обнаружения стохастических сигналов, очень трудно. Если сигнал мал по сравнению с шумом, уравнение (11.21) может быть решено методом итераций:
Использование только первого члена (б) ПримерДля иллюстрации идей этого и следующих разделов мы рассмотрим простейший случай, который был проанализирован также Прайсом [14] и другими. Модуляция сигнала
Интегральное уравнение (11.6) для этого ядра было уже решено в подразделе (б) разд. 4 гл. 4. Собственные значения
Для решения этого уравнения могут быть применены методы, описанные в гл. 4. Если на обе части уравнения подействовать дифференциальным оператором
то получим дифференциальное уравнение
Частное решение этого уравнения, найденное с помощью преобразования Фурье, равно
где лулю, найдем два линейных уравнения для А к В, решение которых обычным способом дает
Подставив эти значения в (11.32) и рассматривая отдельно случаи
Решение для
Можно предполагать, что знаменатель в (11.33) связан с определителем Фредгольма для ядра (11.30), так как он получился при решении системы двух уравнений для коэффициентов
К счастью, этот результат может быть доказан [и без вычисления интегралов в (11.27) с помощью применения теоремы факторизации Адамара [2, гл. 7], которая утверждает, что целая функция конечного порядка
сводится к уравнению (4.72), которое дает собственные значения интегрального уравнения (11.6) в этом примере. В настоящем примере пороговый обнаружитель для стохастических сигналов с функцией автоковариации (11.30) основан на апроксимации
Член
пропорционален огибающей выходного напряжения простого узкополосного резонансного контура с полосой К сожалению, кажется, нет соответствующей простой апроксимации в общем случае, когда отношение сигнал/шум велико. В приведенном выше примере из (11.34) видно, что для больших отношений сигнал/шум и большого времени интегрирования В следующем разделе мы проанализируем проблему определения вероятностей ложной тревоги и обнаружения для таких систем обнаружения, обращая основное внимание на пороговый обнаружитель.
|
1 |
Оглавление
|