Автокорреляция сигналов в инерциальных системах отсчета
Особенности автокорреляции сигналов в контексте специальной теории относительности. Расчет математических соотношений в различных инерциальных системах отсчета. Инвариантность параметров белого шума относительно выбора инерциальной системы отсчета.
Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 26.06.2018 |
Размер файла | 66,6 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/
автокорреляция сигналов в инерциальных системах отсчета
Сучилин Владимир Александрович
Transoffice-Information GbR
Фильдерштадт (Германия), Технический директор
Аннотация
Рассмотрены особенности автокорреляции сигналов в контексте специальной теории относительности. Получены соответствующие математические соотношения в различных инерциальных системах отсчета. Показано, что энергия сигнала является релятивистским инвариантом. Кроме того, белый шум является сигналом, параметры которого обладают инвариантностью относительно выбора инерциальной системы отсчета.
Ключевые слова: автокорреляционная функция, белый шум, инерциальная система отсчета, релятивистский инвариант
SIGNAL'S AUTOCORRELATION IN INERTIAL FRAMES
Soutchilin Vladimir
Transoffice-Information GbR
PhD, Chief Technology, Filderstadt (Germany)
Abstract
The features of signal's autocorrelation in the context of the special relativity are considered. Appropriate mathematical relationships in different inertial frames are obtained. It is shown that the rest signal energy is a relativistic invariant. Besides, the white noise is a signal which features are invariant with respect to the choice of the inertial frame.
Keywords: autocorrelation function, inertial frame, relativistic invariant, white noise
Введение
В теории сигналов, как, впрочем, и в других разделах информатики, вплоть до настоящего времени, по существу, рассматривались процессы, протекающие в одной и той же (стационарной) инерциальной системе отсчета (ИСО). В то же время, с появлением специальной теории относительности и развитием космических технологий стали играть роль пространственно-временные соотношения между стационарной и движущейся ИСО, которые находят свое выражения в преобразованиях Лоренца [1]. Одно из этих преобразований связывает интервалы времени, соответственно, в стационарной и движущейся ИСО, а именно:
фґ = г ф (1)
г = 1 /
где
г - Лоренц-фактор ( г ? 1 )
v - относительная скорость движущейся ИСО
с - скорость света в вакууме
В дальнейшем изложении все обозначения с апострофом (ґ) относятся к движущейся ИСО.
Соотношение (1), известное с начала прошлого века и в дальнейшем получившее экспериментальное подтверждение ([2]-[3]), соответствует, так называемому, релятивистскому замедлению времени в движущейся ИСО. Воздействие релятивистского замедления времени на сигналы и системы уже рассматривалось автором в предыдущих публикациях [4]-[6]. В продолжение этой темы, в настоящей статье рассматриваются автокорреляционные функции и интервала корреляции сигналов в различных ИСО.
Автокорреляционная функция
сигнал белый шум инерциальный
Автокорреляционная функция (АКФ) сигнала s(t) в общем случае имеет вид [7]:
B(ф) = (2)
где ф - временной сдвиг.
Для представления АКФ в движущейся ИСО с учетом соотношения (1) получаем:
B(ф)ґ = = (3)
где г - Лоренц-фактор, который в данном случае является параметром.
Из равенств (2) и (3) следует, что при переходе к движущейся ИСО сохраняются все свойства АКФ, такие как
- убывание
B(ф)ґ> 0 при ф > ?
- максимум
max [B(ф)ґ] = B(0)ґ при ф = 0
- четность
B(-ф)ґ=B(ф)ґ
К этому можно добавить релятивистское соотношение, вытекающее из (2) и (3) при ф = 0:
B(0)ґ = B(0) (4)
где B(0) (соответственно, B(0)ґ) имеет энергетическую подоплеку [7].
Интервал корреляции
Наряду с АКФ, важной характеристикой сигнала является интервал корреляции, который определяется в виде отношения [7]:
Дф = / B(0)(5a)
Тогда в движущейся ИСО:
Дфґ = / B(0)ґ (5b)
В то же время, в соответствии с преобразованием Лоренца:
Дфґ = г Дф (6)
Таким образом, в движущейся ИСО интервал корреляции сигнала (за исключением белого шума, см. ниже) возрастает в г раз по сравнению с тем же интервалом в стационарной ИСО.
Заметим, что с учетом (4) из равенства (6) также следует релятивистское отношение:
/ = г (7)
Белый шум
Как известно, белый шум имеет равномерную спектральную плотность в бесконечной полосе частот. В этом случае обратное преобразование Фурье дает функцию Дирака или, иначе, д-функцию [7].
Рис.2 Функция Дирака
Так как функция Дирака отлична от нуля только при t = 0, то с учетом равенств (2), (3) и (4) можно сделать вывод, что АКФ белого шума не изменяется при переходе в движущуюся ИСО, т.е.:
Bш(ф)ґ = Bш(ф)(7)
В то же время, независимо от выбора ИСО интервал корреляции белого шума (как некоррелированного стационарного процесса) по определению равен нулю.
Релятивистские инварианты
В специальной теории относительности релятивистскими инвариантами называют величины, сохраняющиеся при переходе от одной ИСО в другую. Такими инвариантам, например, являются скорость света в вакууме и «масса покоя», т.е. масса, соответствующая стационарной ИСО [1].
В области сигналов можно воспользоваться энергетической интерпретацией АКФ и, по аналогии с вышеупомянутой массой покоя, ввести понятие «энергии покоя» B(0) - в данном случае энергии сигнала в стационарной ИСО. Тогда согласно (4) «энергию покоя» можно рассматривать как релятивистский инвариант, так как она не зависит от выбора ИСО.
Кроме того, в соответствии с равенством (7) и другими известными характеристиками белого шума ([7]) последний можно рассматривать как сигнал, параметры которого инвариантны к выбору ИСО.
Выводы
Выше были рассмотрены свойства автокорреляционной функции и интервала корреляции в контексте специальной теории относительности. Показано, что при переходе к подвижной инерциальной системе отсчета сохраняются все свойства автокорреляционной функции. В то же время, имеют место релятивистские соотношения для автокорреляции с учетом преобразованием Лоренца. На основе энергетической интерпретации автокорреляционной функции в нулевой точке показано, что «энергия покоя» сигнала является релятивистским инвариантом, по аналогии с «массой покоя» в специальной теории относительности. В случае белого шума можно сделать вывод, что в качестве сигнала он обладает инвариантностью относительно выбора инерциальной системы отсчета.
Библиографический список
1. Forshaw Jeffrey, Smith Gavin. Dynamics and relativity. John Wiley & Sons: 2014: 344 p.
2. Bailey J., Borer K., Combley F., Drumm H., et al. Test of relativistic time dilation with fast optical atomic clocks at different velocities. Nature Physics 3, 861-864 (2007)
3. Ashby Neil. Relativity in the Global Positioning System. Living Reviews in Relativity. Department of Physics, University of Colorado, Boulder, Colorado 80309-0390 USA.
4. Сучилин В.А. Relativistic Approach to Signals and Systems // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 11 [Электронный ресурс. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/11/84761
5. Сучилин В.А. Relativistic Time Dilation Impact on Dynamics and Stability of Linear Systems // Современные научные исследования и инновации. 2018. № 2 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2018/02/85729
6. Сучилин В.А. Relativistic Time Dilation and Stability of Nonlinear Dynamical Systems // Современные научные исследования и инновации. 2018. № 3 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2018/03/86003
7. Медиченко М.П., Литвинов В.П. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебное пособие. - М.: Изд-во МГОУ, 2011.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Временные функции сигналов, частотные характеристики. Энергия, граничные частоты спектров. Особенности определения разрядности кода. Построение функции автокорреляции. Расчет модулированного сигнала. Расчет вероятности ошибки оптимального демодулятора.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 07.02.2013Временные функции сигналов и их частотные характеристики. Энергия и граничные частоты спектров. Расчет технических характеристик АЦП. Дискретизация сигнала и определение разрядности кода. Построение функции автокорреляции. Расчет модулированного сигнала.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 10.03.2013Принцип работы системы сотовой связи с кодовым разделением каналов. Использование согласованных фильтров для демодуляции сложных сигналов. Определение базы широкополосных сигналов и ее влияние на допустимое число одновременно работающих радиостанций.
реферат [1,3 M], добавлен 12.12.2010Расчет временных и спектральных моделей сигналов с нелинейной модуляцией, применяемых в радиолокации и радионавигации. Анализ корреляционных и спектральных характеристик детерминированных сигналов (автокорреляционных функций, энергетических спектров).
курсовая работа [1,6 M], добавлен 07.02.2013Анализ современного состояния пропускной способности систем широкополосного беспроводного доступа. Математическая модель и методы модуляции сверхширокополосных сигналов, их помехоустойчивость и процедура радиоприема. Области применения данных сигналов.
контрольная работа [568,2 K], добавлен 09.05.2014Вычисление информационных параметров сообщения. Характеристика статистического и помехоустойчивого кодирования данных. Анализ модуляции и демодуляция сигналов. Расчет функции корреляции между принимаемым входным сигналом и ансамблем опорных сигналов.
курсовая работа [544,1 K], добавлен 21.11.2021Принципы построения беспроводных телекоммуникационных систем связи. Общая характеристика корреляционных и спектральных свойств сигналов. Анализ вероятностей ошибок различения М известных и М флуктуирующих сигналов на фоне помех и с кодовым разделением.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 19.05.2010Принципы организации, работы и эксплуатации радиотехнических систем. Потенциальная помехоустойчивость, реализуемая оптимальными демодуляторами. Вероятности ошибочного приема. Классы излучения сигналов. Обнаружение сигналов в радиотехнических системах.
курсовая работа [164,2 K], добавлен 22.03.2016Моделирование алгоритма выделения огибающей сложных периодических сигналов и получение первичных признаков различных звуков, их использование в системах идентификации и верификации. Анализ безопасности разработки при её эксплуатации; определение затрат.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 23.09.2011Использование в системах последовательности одиночных сигналов. Последовательности одиночных сигналов. Корреляционная функция закона модуляции последовательности одиночных сигналов. Монохроматический сигнал. Энергетический спектр принятого сигнала.
реферат [1,3 M], добавлен 20.01.2009Расчет амплитуды аналоговых сигналов яркости и цветности. Представление аналоговых сигналов в цифровой форме. Цветовой треугольник внутри локуса. Область применения построчного, черезстрочного и с кратностью деления на "3" принципа формирования растра.
курсовая работа [1002,3 K], добавлен 04.03.2011Математические модели сообщений, сигналов и помех. Основные методы формирования и преобразования сигналов в радиотехнических системах. Частотные и временные характеристики типовых линейных звеньев. Основные законы преобразования спектра сигнала.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 09.01.2013Изучение основ построения математических моделей сигналов с использованием программного пакета MathCad. Исследование моделей гармонических, периодических и импульсных радиотехнических сигналов, а также сигналов с амплитудной и частотной модуляцией.
отчет по практике [727,6 K], добавлен 19.12.2015Анализ методов обнаружения и определения сигналов. Оценка периода следования сигналов с использованием методов полных достаточных статистик. Оценка формы импульса сигналов для различения абонентов в системе связи без учета передаваемой информации.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 24.01.2018Электромеханические чувствительные элементы инерциальных навигационных систем. Гироскоп с магнитным подвесом сферического ротора, его точность. Механические и динамически настраиваемые гироскопы, принцип работы. Процесс в развитии инерциальной технологии.
контрольная работа [551,0 K], добавлен 10.01.2014Характеристика и область применения сигналов в системах цифровой обработки. Специализированный процессор цифровой обработки сигналов СПФ СМ: разработчики и история, структура и характеристики, область применения, алгоритмы и программное обеспечение.
курсовая работа [224,9 K], добавлен 06.12.2010Расчет спектральных характеристик, практической ширины спектра и полной энергии сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума".
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013Сигналы и их характеристики. Линейная дискретная обработка, ее сущность. Построение графиков для периодических сигналов. Расчет энергии и средней мощности сигналов. Определение корреляционных функций сигналов и построение соответствующих диаграмм.
курсовая работа [731,0 K], добавлен 16.01.2015Расчет характеристик треугольного, прямоугольного и колоколообразного сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет характеристик кодового и модулированного сигнала. Расчёт вероятности ошибки при воздействии белого шума.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013Временные функции, частотные характеристики и спектральное представление сигнала. Граничные частоты спектров сигналов. Определение разрядности кода. Интервал дискретизации сигнала. Определение кодовой последовательности. Построение функции автокорреляции.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 09.02.2013