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
7.1. Подход к оценке по максимуму апостериорной вероятности на основе дифференциального уравненияВ этом параграфе рассмотрим задачу оптимальной нелинейной оценки с другой точки зрения. Так как изложение этого вопроса довольно пространно и сложно, целесообразно начать с перечисления основных пунктов его плана. 1. Сначала опишем модель нелинейной оценки посредством переменных состояния. 2. Определим результирующую интервальную оценку по максимуму апостериорной вероятности посредством интегрального уравнения, выведенного в гл. 5 первого тома. 3. Выведем дифференциальные уравнения и граничные условия, которым должна удовлетворять оценка по максимуму апостериорной вероятности. Эти уравнения эквивалентны интегральным уравнениям, указанным в п. 2. 4. Далее выведем дифференциальные уравнения, которым должна удовлетворять приближенная реализуемая точечная оценка по максимуму апостериорной вероятности. 5. Синтезируем структуру приемника, к которой приводят эти дифференциальные уравнения в рамках задачи угловой модуляции. Выполним теперь намеченную программу подробно. 7.1.1. Интервальная оценка по максимуму апостериорной вероятностиИнтересующая нас модель не отличается от модели, описанной в гл. 5 первого тома. Сообщение
Сообщение связано с вектором состояния линейным преобразованием
Начальные условия записываются в виде
Возбуждающая функция имеет ковариационную функцию
Передаваемый сигнал записывается как
Принимаемое колебание представляется в виде
где
Аддитивный шум задачи, является частным случаем
где
Далее нам необходимо вывести соответствующие дифференциальные уравнения и относящиеся к ним граничные условия. В основе своей процедура вывода здесь аналогична той, что используется в приложении. Она заключается в дифференцировании интегрального уравнения и придании результату формы, удобной для последующих преобразований. Чтобы упростить запись в процессе вывода, введем в рассмотрение функцию
Подставив (11) в (9) и продифференцировав обе части по
Напомним, что
где
при начальном условии
Производная ковариационной матрицы (13) равна
На основании выражения на стр. 614 первого тома и формулы
Подставив (14), (17) и (18) в (16), а результат — в (12), и учитывая (9), (11) и (13), получим
Введем теперь в рассмотрение новый вектор
Для получения дифференциального уравнения, которому удовлетворяет
Учитывая (18) в (21), а затем в (20), получаем
Нетрудно найти теперь требуемое граничное условие в точке
Далее покажем, что
Согласно (9) имеем
Для получения последовательного ряда выражений (25) были использованы выражения (13), (4) и (20). Резюмируем теперь полученные результаты. Интервальная оценка по максимуму апостериорной вероятности является решением дифференциальных уравнений
при граничных условиях
Заметим, что эти уравнения эквивалентны исходному интегральному уравнению (так как в процессе нашего вывода не делалось никаких приближений). Следовательно, если можно получить решение дифференциального уравнения, то оно будет также и решением исходного интегрального уравнения. В случае линейной модуляции
и
С учетом (31) из (27) получим
Уравнения (26), (28), (29) и (32) тождественны линейным уравнениям, определяющим нереализуемый фильтр, которые были выведены в задаче 6.6.4 первого тома. Методы решения этой системы уравнений рассмотрены в [2]. В нелинейном случае необходимо решать нелинейную задачу с граничными значениями в двух точках, которая определяется уравнениями (26) — (29). Возможные методы решения кратко рассмотрены в [3]. Важно отметить, что эти уравнения соответствуют необходимому условию, поэтому результатом может быть только локальный максимум. Хотя интегральная оценка по максимуму апостериорной вероятности имеет важное значение во многих приложениях, для нас она представляет интерес в основном как промежуточный этап на пути к построению реализуемого устройства оценки по максимуму апостериорной вероятности. Рассмотрим теперь именно эту задачу.
|
1 |
Оглавление
|