Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 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
1.11. Алгоритмы оптимального приемаВ системах радиосвязи, радиолокации и других системах алгоритмы оптимального приема детерминированных сигналов на фоне аддитивного шума с целью получения оценки дискретного параметра (сообщения
где под алгоритм (1.85) в канале с произвольным гауссовским шумом принимает вид
На рис. 1.6 показана структурная схема реализации оптимального алгоритма (1.86) на базе матричной корреляционной схемы.
Рис. 1.6
Рис. 1.7 В ней три основных блока приемника: БИ - блок измерения параметров принимаемого поля (для получения необходимой априорной информации), БФ - блок формирования необходимой априорной информации для решающего блока [сигналов тактового управления ожидаемых (опорных) сигналов При практической реализации ПВ обработки сигналов блоки На рис. 1.7 дана структурная схема реализации оптимального алгоритма (1.85) на базе схемы с матричными ПВ согласованными (линейными) фильтрами СФ [59]. Реализуемые импульсные переходные характеристики таких фильтров (с учетом ограниченности области анализа поля Некоторые аспекты различной реализации устройств оптимальной ПВ обработки поля, в том числе голографическими методами и на цифровой основе, освещены в [7, 59, 104, 139, 148]. Алгоритм (1.86) записывается в скалярном виде как
где
т. е. при обработке
Общая теория разнесенного приема (учета В случае использования распространенного критерия минимума средней вероятности ошибки (критерия Котельникова или «идеального наблюдателя») [33, 71, 128]
т. e. выбирается дискретный символ, для которого апостериорная вероятность передачи максимальна. В книге чаще всего будут рассматриваться алгоритмы приема, основанные на критерии максимального правдоподобия. Они следуют из (1.87) при
В случае критерия Неймана — Пирсона, используемого при простом обнаружении, Отметим, что в канале с аддитивным гауссовским шумом при детерминированном входном сигнале корреляционный интеграл Поскольку Если принимаемое поле
где В каналах с селективными замираниями (во времени, по частоте, в пространстве) Для гауссовских каналов с селективными замираниями существует и другой путь нахождения алгоритма оптимальной обработки, основанный на сравнении конкурирующих гипотез о различных корреляционных функциях [25, 78]. Эти алгоритмы могут быть обобщены на случай обработки гауссовских векторных полей. Однако представляется, что этот путь не имеет видимых преимуществ по отношению к вышеуказанному в условиях параметрической неопределенности сигнала. Алгоритмы оптимального приема дискретных сообщений могут строиться и на оценочно-корреляционной основе [59, 72, 115, 164]. В частности, можно показать, что при некоррелированности сосредоточенной
где При получении этого алгоритма учтено, что импульсная характеристика оценивающего фильтра Когда отсутствует достаточная априорная информация о сигнале и помехе, перечисленные алгоритмы не могут быть реализованы. В частности, при отсутствии знания априорного распределения несущественных параметров канала алгоритм (1.89) нереализуем. Разработаны различные пути преодоления априорной неопределенности, в том числе различные адаптивные и непараметрические методы оценивания [78, 119, 142]. Заслуживают внимания алгоритмы приема, которые при принятии решения вместо неизвестного априорного используют апостериорное распределение параметров канала, а также обобщенный алгоритм максимального правдоподобия [128]
вовсе не требующий знания параметров канала и формирующий для каждой из гипотез функцию правдоподобия при тех значениях неизвестных параметров, которые ее максимизируют.
|
1 |
Оглавление
|