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
Глава 19. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ ЦИФРОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНЫХ ПОМЕХ19.1. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЙ ЦИФРОВОЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ НЕЗАВИСИМОЙ ПОМЕХИ19.1.1. Оптимальный по критерию Неймана—Пирсона цифровой алгоритм обнаружения сигнала.В отличие от дискретно-аналоговой обработки гари цифровой обработке наблюдаемый процесс квантуется не только во времени, но и по амплитуде. Предположим, что значения наблюдаемого процесса квантуются на М уровней по закону (см. п. 8.3.1 и рис. 8.2)
причем Закон амплитудного. квантования определяется двумя векторами: вектор На выходе аналого-цифрового преобразователя (АЦП) из наблюдаемой независимой выборки
где
— индикатор множества При гипотезе Н (сигнала нет)
причем
где Оптимальный по критерию Неймана — Пирсона цифровой алгоритм обнаружения детерминированного сигнала на фоне независимой помехи предписывает сравнение с порогом статистики логарифма отношения правдоподобия
19.1.2. Асимптотическое разложение логарифма отношения правдоподобия.Как и для дискретно-аналоговых алгоритмов, при синтезе асимптотически оптимальных цифровых алгоритмов обнаружения сигналов используется асимптотическое разложение логарифма отношения правдоподобия. Предположим, что для всех значений
причем для любого В (19.6) величина
или
После элементарных преобразований
где
Ясно, что [см. (19.7)]
Предположим, что количество информации по Фишеру для независимых квантованных выборок помехи
ограничено, не равно нулю, выполняются условия (17.52) и (17.57), а также
где
причем Статистика (19.9) асимптотически нормальна с параметрами —
асимптотически нормальна с параметрами Из (19.5), (19.8) и (19.10) следует
так как
Рис. 19.1. Схема асимптотически оптимального цифрового обнаружителя детерминированного сигнала Заметим, что статистика (19.11) получается из (17.59) заменой функции 19.1.3. Асимптотически оптимальный цифровой алгоритм обнаружения детерминированного сигнала.Из (19.11) непосредственно следует, что цифровой асимптотически оптимальный алгоритм обнаружения детерминированного сигнала на фоне аддитивной независимой стационарной помехи
где функция
и предельную рабочую характеристику обнаружения
Заметим, что алгоритм (19.13) — цифровой, так как наблюдаемая реализация случайного процесса подвергается временной дискретизации и квантованию по уровню (см. п. 12.2.4). Однако при формировании корреляционной суммы в (19.13) используются неквантованные весовые коэффициенты 19.1.4. Структурная схема алгоритма.При заданном разбиении диапазона возможных значений наблюдаемой выборки на области Если множества Е стягиваются в точки 19.1.5. Коэффициент асимптотической относительной эффективности асимптотически оптимального цифрового алгоритма по отношению к асимптотически оптимальному дискретно-аналоговому алгоритму.Из (19.4) и (19.14) следует, что при обнаружении детерминированного сигнала на фоне аддитивной независимой помехи с произвольной плотностью распределения
где Покажем, что в (19.15)
Тогда из (19.7 а) следует
Таким образом,
т. е.
Разность
19.1.6. Квантование на два уровня.Рассмотрим случай, когда амплитуда квантуется на два уровня:
При симметричном распределении центрированной помехи
В этом случае согласно (19.13) цифровой асимптотически оптимальный (АО) алгоритм обнаружения детерминированного сигнала можно представить в виде
Этот алгоритм аналогичен знаковому алгоритму обнаружения детерминированного сигнала на фоне аддитивной стационарной независимой помехи, который при симметричной плотности распределения помехи обладает непараметрическим свойством (см. п. 16.1.2). Из (19.8), (19.18) и (19.19) находим информацию по Фишеру
и, следовательно, в рассматриваемом случае КАОЭ цифрового
Для гауссовской помехи, иопользуя (18.11) и (18.12), получаем
что соответствует (18.46 а). Для лапласовской помехи, используя (18.13) и (18.14), Для помехи с обобщенным экспоненциальным распределением используем (18.15) и (18.16):
Для помехи с логистическим распределением, попользуем (18.17) и (18.18), и в результате
что соответствует (18.46 б). Для помехи с распределением Стьюдента используем (18.21) и (18.23):
что соответствует (18.46 в). Для помехи с обобщенным распределением Стьюдента с помощью (18.20) и (18.22) получим
19.1.7. Оптимальный выбор граничных точек интервалов квантования.Эффективность асимптотически оптимального цифрового алгоритма обнаружения сигнала пропорциональна информации по Фишеру
Система уравнений
определяет экстремальные точки z
Из (19.7) находим
так как
то система уравнений (19.29) приводится к виду
Если плотность
причем величины При квантовании на два уровня
для определения тючки 19.1.8. Устойчивость асимптотически оптимального цифрового алгоритма обнаружения сигнала.Предположим, что алгоритм (19.13) используется для обнаружения детерминированного сигнала на фоне аддитивной независимой оомехи с плотностью распределения
где
Если плотности
Ясно, что
Отметим, что знаковый алгоритм (19.20) обладает абсолютной устойчивостью, так как в этом случае
|
1 |
Оглавление
|