Аппаратурная реализация алгоритмов статистической обработки сверхширокополосных сигналов

Принципы аппаратурной и программной реализации алгоритмов обнаружения и измерения информационных параметров сверхширокополосных сигналов. Влияние повышенной априорной неопределенности параметров сигналов, присущее процессу их радиоэлектронной разведки.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 02.04.2019
Размер файла 152,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Воронежский государственный университет (ВГУ)

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина"

(ВУНЦ ВВС "ВВА")

АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ

П.А. Трифонов, А.А. Тимошенко

Воронеж, Россия

Аннотация

Предложены принципы аппаратурной и программной реализации алгоритмов обнаружения и измерения информационных параметров сверхширокополосных сигналов. Учтено влияние повышенной априорной неопределенности знаний о параметрах сигналов, присущее процессу их радиоэлектронной разведки.

Ключевые слова: сверхширокополосные сигналы, радиоэлектронная разведка.

The principles of hardware and program implementation of algorithms for detection and measurements of information parameters of ultrawideband signals are proposed. The influence of increased apriori uncertainty of knowledge about the parameters of signals, inherent in the process of their radio-electronic intelligence is taken into account.

Keywords: ultrawideband signals, radio-electronic intelligence.

Содержание

  • Введение
  • 1. Аппаратурная реализация обнаружителей сверхширокополосных сигналов
  • 2. Аппаратурная реализация алгоритмов оценки параметров сверхширокополосных сигналов
  • 3. Аппаратурная реализация алгоритмов местоопределения источников сверхширокополосных сигналов
  • Заключение
  • Литература

Введение

В работах [1-5] был выполнен синтез и анализ алгоритмов статистической обработки сверхширокополосных сигналов (СШПС). Поэтому рассмотрим основные принципы аппаратурной реализации ранее синтезированных алгоритмов обнаружения и измерения информационных параметров (СШПС). В качестве модели СШПС будем использовать последовательность импульсов, форма каждого из которых соответствует одному из возможных описаний, содержащихся в [6].

1. Аппаратурная реализация обнаружителей сверхширокополосных сигналов

Повышенная неопределенность знаний о параметрах разведываемых сигналов не исключает возможности улучшения качества приема за счет оптимизации системы обработки импульсной последовательности, которая может основываться на согласовании характеристик основных элементов с имеющимися данными о текущей сигнально-помеховой обстановке. Полагая, в частности, что последовательность и каждый из N СШПС являются прямоугольными, квазиоптимальный фильтр (КОФ) с импульсной характеристикой, воспроизводящей форму сигнала, можно представить в виде структурной схемы, изображенной на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема квазиоптимального фильтра.

Здесь: 1 - интегратор; 2, 5, 7 - устройства задержки на время длительности импульса , периода следования и суммарного времени существования последовательности , соответственно; 3, 8 - устройства вычитания; 4 - сумматор; 6 - ослабитель с коэффициентом передачи .

Прямоугольный видеоимпульс образуется в результате действия единичного импульса на фильтр, согласованный с этим видеоимпульсом и состоящий из интегрирующего, задерживающего на длительность импульса и вычитающего устройств. Одиночный импульс преобразуется в бесконечную серию таких импульсов с периодом повторения с помощью сумматора, выход которого соединен со входом через устройство задержки на время . Чтобы из бесконечной получить последовательности видеоимпульсов, нужно использовать устройство задержки на время и вычитающее устройство. Для исключения самовозбуждения сумматора с задержанной обратной связью в ее цепь включен ослабитель с коэффициентом передачи меньше единицы.

Основываясь на алгоритмах обнаружения СШПС в присутствии узкополосных помех и белого шума [1], блок-схему обнаружителя можно представить в виде, показанном на рис. 2.

Рис. 2. Блок-схема обнаружителя.

Здесь: 1- КОФ с передаточной функцией ; 2 - фильтр с передаточной функцией ; 3 - фильтр с передаточной функцией ; 4, 5 - перемножители; 6 - сумматор; 7 - пороговое устройство.

Очевидно, что КОФ желательно реализовывать в виде фильтра, максимально согласованного с ожидаемым сигналом, т. е.

,

где - спектр сигнала. Однако, в реальных условиях в процессе разведки, в большинстве случаев, известны лишь некоторые параметры сигнала или диапазон их изменений. В этом случае согласованный фильтр использован быть не может, остается возможность выполнить фильтр, лишь в каком-то смысле приближающийся к согласованному. Так, если известны частотные параметры сигнала (полоса частот, минимальная и максимальная частоты), то в качестве КОФ может применяться фильтр, согласованный по полосе. Следуя [7], под таким фильтром подразумеваются устройства, полоса которых выбирается из условия максимума отношения сигнал-шум на их выходе. Если и эта априорная информация отсутствует, то чаще всего используются фильтры, вырезающие соответствующую полосу частот. Например, фильтр с прямоугольной амплитудно-частотной характеристикой, положение которой на оси частот выбирается таким, чтобы вероятность попадания в этот интервал обнаруживаемого сигнала была максимальной. Фильтры 2 и 3 имеют передаточные функции вида:

где - полоса частот, занимаемая узкополосной помехой.

Отметим, что фильтр 1 фактически является режекторным фильтром (РФ), пропускающим все частоты, кроме частот, занятых узкополосной помехой.

Если спектральная плотность узкополосной помехи мала, так что , - односторонняя спектральная плотность белого шума, то в перемножителях 4 и 5 выходные сигналы умножаются практически на одинаковые величины, так как

(1)

Если же спектральная плотность помехи существенно превосходит спектральную плотность гауссовского белого шума, т.е. , то, очевидно,

(2)

и в перемножителе 5 входной сигнал умножается на величину, близкую к нулю. Следовательно, сигнал на выходе этого перемножителя будет много меньше, чем на выходе перемножителя 4.

Поскольку КОФ и РФ являются линейными устройствами, то безразлично, какой из них включен первым. Однако с технической точки зрения более предпочтительна схема, когда входной сигнал подается на РФ. Действительно, узкополосная помеха процессу разведки в виде контрпомехи, взаимных помех от своих РЭС и т.д. предполагается достаточно мощной. Поэтому при использовании обнаружителя с РФ на входе требования к величине динамического диапазона КОФ могут быть существенно снижены.

2. Аппаратурная реализация алгоритмов оценки параметров сверхширокополосных сигналов

алгоритм сверхширокополосный радиоэлектронный разведка

Теперь рассмотрим таких параметров СШПС, как время прихода и период следования. Как и выше, в качестве помехи имеем сумму белого и коррелированного шумов. Тогда, согласно [7], амплитудно-частотная характеристика оптимального фильтра имеет вид

, (3)

где - значение информационного параметра, -спектр мощности узкополосной помехи.

Опорный сигнал в этом случае можно представить двумя способами, а именно:

, (4)

или

, (5)

где

, (6)

. (7)

Если основной вклад в помеху вносится белым шумом, то удобнее пользоваться представлением (4); при коррелированном шуме, значительно превышающем в полосе частот спектра сигнала уровень белого шума, опорный сигнал целесообразно представить в виде (5). Поэтому структурную схему измерителя можно изобразить в двух вариантах, соответствующих форме представления опорного сигнала.

На рис. 3 приведена структурная схема, соответствующая опорному сигналу в виде (4)

Рис. 3. Структурная схема измерителя временных параметров сигнала.

На схеме обозначено: 1, 2 - перемножители; 3 - линейный фильтр с передаточной функцией , формирующий вторую составляющую опорного сигнала; 4 - сумматор; 5 - интегратор, формирующий выходную величину.

В данном случае приемник состоит из двух каналов, причем один из них согласован с сигналом для прима на фоне белого шума. Для алгоритмов измерения временных параметров необходимо использовать перекрывающие область возможных значений параметров несколько таких приемников, при этом РФ может включаться как во входную цепь, так и в канал формирования опорного сигнала. В данном случае требования к величине динамического диапазона перемножителей могут заметно снижаться. Когда на выходе одного из приемников наблюдается максимум выходного напряжения , то, следовательно, параметры этого приемника наиболее близки к измеряемым параметрам принимаемого сигнала.

Возможность определения частотных параметров СШПС связана с аппаратурной и программной реализацией соответствующих алгоритмов оценки, содержащихся в [3-5]. При использовании традиционных многоканальных схем на основе корреляционного приемника или фильтров предполагается наличие каналов, где величина выбирается из условия обеспечения требуемой точности дискретного представления частотных параметров.

Определенного упрощения способа реализации рассматриваемых алгоритмов оценки удается достичь на основе спектральной обработки. Если возможна оцифровка реализации наблюдаемых данных, то блок-схема измерителя минимальной и максимальной частоты спектра СШПС имеет вид, показанных на рис. 4.

Рис. 4. Блок-схема измерителя минимальной и максимальной частоты спектра СШПС.

Здесь: 1 - АЦП; 2 - блок БПФ, в котором вырабатывается спектр реализации наблюдаемых данных для ; 3 - специализированный процессор; 4- вычитающее устройство, на которое подаются сигналы

для всех спектральных компонент; 5 - решающее устройство, в котором сравниваются выходные сигналы всех каналов.

Непосредственно БПФ для СШПС осуществить достаточно трудно, поэтому рассмотрим возможность расширения длительности сигнала. В этом случае протяженность спектра уменьшиться, и применение БПФ становиться вполне реалистичным, т.е. для сигнала необходимо применить масштабно-временное преобразование (МВП) с коэффициентом . Соответствующий блок вводится на входе схемы рис. 4. При этом в процессоре 4 последовательно вычисляются интегралы вида

без блока МВП, или интегралы вида

при наличии МВП. Здесь - спектр сигнала после МВП, - реализация наблюдаемых данных, прошедшая через блоки МВП, АЦП и БПФ. Неявно схема рис. 4 так же реализует каналов обработки в процессоре 3.

Упрощение реализации алгоритмов оценки частотных параметров СШПС может быть достигнуто при использовании последовательного спектроанализатора. В этом случае представление логарифма функционала отношения правдоподобия [3-5] позволяет вместо отыскания положения абсолютного максимума двумерного случайного поля перейти к отысканию положений абсолютных максимумов двух случайных процессов, т.е. потребуется вместо вычисления массива отсчетов значений выходного сигнала. При очевидно число операций .

Рассматривая возможности реализации алгоритмов раздельной оценки минимальной и максимальной частот спектра СШПС и объединяя соответствующие схемы, можно предложить функциональную схему, реализующую алгоритм оценки всех основных частотных параметров. Эта схема представлена на рис. 5.

Рис.5. Функциональная схема алгоритма оценки всех основных частотных параметров.

Здесь: 1 - последовательный спектроанализатор; 2, 11, 13 - вычитающие устройства; 3, 5, 15 - перемножители; 4 - генератор опорного сигнала, вырабатывающий функцию ; 6 - блок, реализующий операцию комплексного сопряжения; 7, 8 - интеграторы, выполняющие операцию А , при этом интегратор 7 работает в интервале времени, соответствующем диапазону частот , а интегратор 8 - соответствующем диапазону ; 10, 12 - электромоторы; в блоке 10 определяется положение максимума сигнала на интервале времени, определяемом диапазоном частот , а в блоке 11 - определяемом диапазоном .

При цифровой реализации в данном случае необходимо использовать не один, а два специализированных процессора, причем суммарная мощность этих процессов будет существенно меньше, чем процессора 3 (рис. 4). Каждый из двух процессоров должен выполнять интегрирование раз, в то время как процессор в схеме 4 - раз.

3. Аппаратурная реализация алгоритмов местоопределения источников сверхширокополосных сигналов

Ключевым элементом при аппаратурной реализации местоопределителей источников излучения СШПС является, согласно [2], измеритель угла прихода сигнала. Его блок-схема представлена на рис. 6.

Рис. 6. Блок-схема измерителя угла прихода сигнала.

Здесь: 1, 2 - антенны, разнесенные на расстоянии L; 3, 4 - согласованные с параметрами сигнала фильтры; 5 - управляющее устройство, которое служит для включения экспериментов 6, 7, оценивающих время прихода сигнала; 8 - вычитающее устройство; 9 - контрольное устройство, которое замыкает цепь в случае, когда задержки , ибо в противном случае могут обрабатываться оценки времен прихода, полученные от разных источников излучения сигнала; 10 - перемножитель; 11 - нелинейный преобразователь с характеристикой .

Время работы экстрематоров выбирается в зависимости от диапазона дальности разведываемого источника СШПС, при этом необходимо учитывать, что чем больше времени функционирует экстрематор, тем более вероятно попадание в канал выброса шума, который может вызвать аномальную ошибку измерения времени прихода. Однако, если время работы экстрематора чрезмерно мало, то полезный сигнал может вообще не попасть в приемник.

При использовании разностно-дальномерной или триангуляционной схемы измерения необходимо применять, соответственно три или четыре измерителя угла прихода. Можно отметить, что более предпочтительным в системах радиоэлектронной разведки представляется разностно-дальномерная схема, так как в этом случае необходимое число измерителей уменьшается при определении местоположения источника излучения с более высокой точностью.

Заключение

Предложен ряд способов реализации алгоритмов обнаружения и измерения информационных параметров СШПС, базирующихся на стандартных устройствах обработки сигналов с использованием современной аналоговой и цифровой элементной базы радиоэлектроники.

Литература

1. Радзиевский В.Г., Трифонов П.А. Влияние узкополосных помех на эффективность обнаружения СШПС. Труды VI МНТК "Радиолокация, навигация, связь". Воронеж, 2000 г.

2. Радзиевский В.Г., Трифонов П.А. Эффективность определения местоположения источника СШПС. "Радиотехника", 2000, №6.

3. Радзиевский В.Г., Трифонов П.А. Характеристики оценок частотных параметров СШПС. "Радиотехника", 2002, №10.

4. Радзиевский В.Г., Трифонов П.А. Влияние узкополосной помехи на точность оценки ширины спектра СШПС. Труды IX МНТК "Радиолокация, навигация, связь", Воронеж, 2003, т. 1.

5. Радзиевский В.Г., Трифонов П.А. Оценка частотных параметров СШПС на фоне гауссовского белого шума и предложения по аппаратурной и программной реализации алгоритмов оценки. Физика волновых процессов и радиотехнические системы. Самара, 2003, №2.

6. Радзиевский В.Г., Трифонов П.А. Модели СШПС. Радиотехника, 2006, №6.

7. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов - М.: Радио и связь, 1983.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Среднеквадратические значения напряжения и тока как одни из параметров периодических сигналов. Специфические особенности использования аппроксимационного подхода для определения квазидетерминированных сигналов и метрологического анализа результатов.

    диссертация [3,7 M], добавлен 04.06.2017

  • Моделирование процесса обработки 500 сигналов, поступающих с датчиков. Определение среднего времени задержки сигналов в канале и линии-ЭВМ и вероятности переполнения входных накопителей. Разработка и описание алгоритма функционирования программной модели.

    курсовая работа [140,7 K], добавлен 09.04.2013

  • Словесный, графический, табличный, программный способы представления алгоритма. Основные конструкции в любом алгоритмическом языке. Теория обнаружения, различения и оценивания сигналов. Радиолокационные системы обнаружения. Система распознавания образов.

    презентация [4,8 M], добавлен 09.06.2015

  • Выбор элементной базы: микроконтроллера; микросхем для реализации системной шины; памяти; кварцевого генератора; сторожевого таймера; индикатора и коммутатора; последовательного порта. Программное обеспечение микропроцессорной системы обработки сигналов.

    курсовая работа [259,3 K], добавлен 19.04.2012

  • Современные семейства ПЛИС фирмы Xilinx, их характеристики и значимость в процессе построения систем цифровой обработки сигналов. Создание базы параметров, фактов и запрещенных комбинаций для решения открытой задачи поискового проектирования модели ПЛИС.

    курсовая работа [3,6 M], добавлен 14.12.2012

  • Преобразование аналоговой формы первичных сигналов для их обработки с помощью ЭВМ в цифровой n-разрядный код, и обратное преобразование цифровой информации в аналоговую. Практическая реализация схем аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразователей.

    реферат [89,2 K], добавлен 02.08.2009

  • Операции, осуществляемые при реализации алгоритмов цифровой обработки сигналов. Применение процессора ADSP-2106x для операций с фиксированной и плавающей точкой. Исключения при выполнении операций с плавающей точкой, режимы и границы округления.

    реферат [35,2 K], добавлен 13.11.2009

  • Использование цифровых сигналов для кодирования информации, регистрации и обработки; унификация операций преобразования на всех этапах ее обращения. Задачи и физическая трактовка процессов идеальной интерполяции сигналов алгебраическими полиномами.

    реферат [1,3 M], добавлен 12.03.2011

  • Разработка структуры базы данных. Этапы разработки информационной системы. Моделирование сигналов в MatLab. Обмен данными в SQL-сервером. Генерация схемы базы данных для целевой СУБД. Редактирование параметров таблицы. Установка параметров генерации.

    курсовая работа [5,3 M], добавлен 01.02.2013

  • Принцип радиолокационной съемки с синтезированной апертурой. Полунатурное моделирование зондирующих и отраженных сигналов. Способы генерации высокочастотных сигналов, модулированных сигналами произвольной формы. Этапы испытания макета фрагмента РСА.

    курсовая работа [3,9 M], добавлен 07.07.2012

  • Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014

  • Общая характеристика информационных систем, предназначенных для передачи, преобразования и хранения информации. Изучение форм представления детерминированных сигналов. Энтропия сложных сообщений. Рассмотрение основных элементов вычислительных машин.

    лекция [1,5 M], добавлен 13.04.2014

  • Проект функционального узла для выполнения микроопераций в вычислительной системе; анализ вариантов реализации. Интегральная и электрическая схемы узла; оценка переходных процессов и предельного быстродействия. Расчет и выбор генератора тактовых сигналов.

    курсовая работа [540,1 K], добавлен 21.10.2012

  • Анализ методов, основанных на использовании преобразования во временной области и добавления эхо-сигналов для стеганографической защиты аудио файлов. Метод встраивания с расширением спектра. Эффективность стеганографической защиты. Техника безопасности.

    дипломная работа [2,9 M], добавлен 14.11.2011

  • История появления эволюционных алгоритмов. Нейрокомпьютерные исследования в России. Реализация генетических алгоритмов. Расчет эффективности процедур поиска конкурирующей процедуры. Schema и теорема шим. Примеры использования нейросетевых технологий.

    курсовая работа [43,0 K], добавлен 20.10.2008

  • Общая характеристика и функциональные возможности системы "Компьютерное тестирование". Связи между информационными объектами. Проектирование алгоритмов обработки данных. Реализация алгоритмов обработки информации, разработка соответствующих макросов.

    контрольная работа [542,8 K], добавлен 19.10.2010

  • Разработка и реализация многомасштабного анализа дискретных сигналов путем вейвлет-преобразований и структурной индексации, объединение методов в единую систему. Поисково-исследовательский характер и направление на упрощение многомасштабного анализа.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 01.07.2008

  • Использование электрических сигналов в технических системах. Классификация сигналов: непрерывные и дискретные, детерминированные и случайные, периодические, каузальные, финитные, когерентные и ортогональные. Длительность, ширина, объем и база сигнала.

    реферат [59,9 K], добавлен 09.07.2009

  • Изучение применяемых в программировании и информатике структур данных, их спецификации и реализации, алгоритмов обработки данных и анализ этих алгоритмов. Программа определения среднего значения для увеличивающегося количества чисел заданного типа.

    контрольная работа [16,0 K], добавлен 19.03.2015

  • Особенности кусочно-постоянных ортогональных функций Радемахера и Хаара, расчет спектров сложных сигналов. Представление сигналов в базисе несинусоидальных ортогональных функций, в базисе функций Хаара. Обобщенный ряд Фурье. Специфика функции Радемахера.

    лабораторная работа [783,7 K], добавлен 29.06.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.