WWW.KNIGI.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 28 |

«Методы слепой обработки сигналов и их приложения в системах радиотехники и связи Москва Радио и связь 2003 УДК 621.396 Горячкин О.В. Методы слепой обработки сигналов и ...»

-- [ Страница 1 ] --

О.В. Горячкин

Методы слепой обработки

сигналов и их приложения

в системах радиотехники

и связи

Москва

«Радио и связь»

2003

УДК 621.396

Горячкин О.В. Методы слепой обработки сигналов и их приложения

в системах радиотехники и связи. – М.: Радио и связь, 2003. – 230с.: ил.

ISB 5-256-01712-8.

Книга посвящена новому направлению цифровой обработки сигналов, известному как «слепая обработка сигналов». Методы и алгоритмы слепой обработки сигналов находят свои приложения в системах связи, задачах цифровой обработки речи, изображений, сигналов радиолокации и радиоастрономии, в медицине.

Рассмотрены вопросы теории и практического применения методов слепой обработки сигналов в задачах оценки каналов связи с межсимвольной интерференцией, широкополосной радиолокации, компенсации искажений в космических РЛС с синтезированной апертурой, задачах обработки многозональных оптических изображений.

Описан ряд новых алгоритмов слепой обработки сигналов, в том числе, основанных на использовании полиномиальных статистик случайных векторов.

Для научных работников, специалистов, занимающихся разработкой радиотехнических систем различного назначения, цифровой обработкой сигналов и изображений. Может быть полезна аспирантам и студентам, интересующимся новыми направлениями ЦОС и её приложениями.

Табл. 2. Ил. 93. Библиогр.146 назв.

Рецензенты: д.т.н.,проф. Д.Д. Кловский, д.т.н.,проф. С.М. Широков Горячкин О.В. ISB 5-256-01712-

ПРЕДИСЛОВИЕ

Задачу слепой обработки сигналов (СОС) можно определить как цифровую обработку сигналов, прошедших через канал с неизвестными характеристиками на фоне шумов.

Подобные задачи возникают в различных приложениях цифровой обработки сигналов и изображений. Это цифровая связь, радиолокация, радионавигация, радиоастрономия, распознавание речи, обработка изображений, медицина и т.п.

Исторически, решение этих задач строились в рамках специфических условий конкретных приложений. По мере накопления результатов в последние годы создались предпосылки для построения систематической теории решения «слепой проблемы».

Настоящая книга, пожалуй, первая попытка систематического изложения современной теории и практики слепой обработки сигналов на русском языке.

Основные методы СОС представленные в монографии отражают область научных интересов и результаты автора, полученные в последние годы. Среди них следует отметить новый подход к решению задач СОС на основе полиномиальных статистик, разработанный автором на основе объединения методов теории вероятностей и алгебраической геометрии.

Несмотря на то, что основные приложения СОС, рассматриваемые в данной книге, это цифровая связь по каналам с рассеянием и замираниями, космическая радиолокация с синтезированием апертуры, обработка многоспектральных изображений, предлагаемые методы универсальны, и могут быть применены в любых других приложениях СОС.

Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю проф. Д.Д. Кловскому за многолетнюю, отеческую поддержку, а также ряд полезных замечаний и советов высказанных при рецензировании монографии.

Автор благодарен рецензенту книги проф. С.М. Широкову за высказанные замечания, советы и интересные дискуссии по теме монографии.

Автор выражает глубокую признательность руководству Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики (ПГАТИ), всячески способствовавшему научной работе автора и выходу монографии.

Глава 1.

ЗАДАЧИ И ОСНОВНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ СЛЕПОЙ

ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

1.1. Обобщенная формулировка проблемы Слепая обработка сигналов (СОС) (blind signal processing) это относительно новая технология цифровой обработки сигналов (ЦОС), получившая свое развитие в течение последних 10-15 лет. Методы и алгоритмы слепой обработки находят свои приложения в системах связи, в задачах цифровой обработки речи, изображений, сигналов радиолокации и радиоастрономии.

В общем виде задачу слепой обработки можно сформулировать как цифровую обработку неизвестных сигналов, прошедших линейный канал с неизвестными характеристиками на фоне аддитивных шумов.

Область наблюдения Область неопределенности Векторный x y канал H v Подобные задачи возникают в различных приложениях цифровой обработки сигналов и изображений, поэтому достаточно часто решение этих задач строились на учете специфики конкретного приложения. По мере накопления результатов в последние годы создались предпосылки для построения систематической теории решения «слепой проблемы».

Различают два основных типа задач слепой обработки сигналов:

слепая идентификация канала (оценка неизвестной импульсной характеристики или передаточной функции), слепое выравнивание (или коррекция) канала (непосредственная оценка информационного сигнала). В обоих случаях для обработки доступны только реализации входного сигнала приемного устройства.

В случае слепой идентификации оценка импульсной характеристики может далее использоваться для оценки информационной последовательности, т.е. является первым этапом слепого выравнивания.

Задачи слепой обработки предполагают широкий класс моделей для описания наблюдаемых сигналов. В наиболее общем случае непрерывная модель системы описывается следующим выражением:

где: y (t ) - наблюдаемый векторный сигнал со значениями в Cm, H (t, ) - m n неизвестная матрица импульсных характеристик (ИХ) с элементами hi, j ( ) ; v(t ) - аддитивная помеха (векторный случайный процесс со значениями в Cm, как правило с независимыми компонентами);



x( ) - неизвестный информационный сигнал со значениями в Cn.

Системы, описываемые выражением (1.1) называют системами с множественным входом и множественным выходом (в англоязычной литературе Multiple-Input Multiple-Output или MIMO).

В частном случае, когда H (t, ) = H(t ) мы имеем случай стационарной системы, при этом (1.1) имеет вид:

Если компоненты матрицы H ( ) имеют вид hi, j ( ), мы получаем модель, используемую в задачах слепого разделения источников (Blind Source Separation или BSS):

где: H - m n неизвестная, комплексная, т.н. «смешивающая» матрица с элементами hi, j ; x( ) - неизвестные сигналы.

В частном случае, когда сигналы источников являются реализациями стационарных, статистически независимы друг от друга случайных процессов, мы имеем задачу, которую в последние годы все чаще называют анализом независимых компонент [18] (АНК).

При этом модель, используемую в анализе независимых компонент, часто представляют в виде:

где: y и v - случайные вектора, x - случайный вектор с независимыми компонентами, H - детерминированная неизвестная матрица.

Задача АНК формулируется как задача поиска такой проекции вектора y на линейное пространство векторов x компоненты, которой статистически независимы. При этом доступна только некоторая выборка случайного вектора y и известна статистика шумового вектора v.

АНК является некоторым развитием хорошо известного в статистике метода принципиальных компонент, где вместо более сильного свойства статистической независимости используется свойство некоррелированности.

Если в (1.2) n = 1 и m 1, то модель системы может быть описана более простым выражением:

где h( ) - неизвестная импульсная характеристика m -мерного канала; x( ) - неизвестный комплексный информационный сигнал со значениями в С.

Системы, описываемые моделями вида (1.5) называют системами с одним входом и множественным выходом (Single-Input Multiple-Output или SIMO).

В случае, если n = 1 и m = 1, то мы имеем модель системы с одним входом и выходом (Single-Input Single-Output или SISO):

Задачи слепой идентификации канала на основе моделей (1.5) и (1.6) далее мы будем называть задачами стационарной слепой идентификации векторного и скалярного канала соответственно.

Под идентифицируемостью системы вслепую понимается возможность восстановления импульсной характеристики системы с точностью до комплексного множителя только по выходным сигналам.

С первого взгляда подобная задача может показаться некорректной, однако это не так, если слепое оценивание канала опирается на использование структуры канала или известные свойства его входа. Естественно, что в свою очередь подобные свойства зависят от особенностей конкретного приложения методов слепой идентификации.

1.2. Основные приложения и модели СОС Существующие и потенциальные области применения технологий СОС можно классифицировать следующим образом:

• Системы передачи информации o системы цифровой коротковолновой связи o системы радиоразведки, несанкционированного доступа, радиоконтроля цифровых систем передачи информации.

• Радиолокация o сверхширокополосная радиолокация o космические радиолокаторы дистанционного зондирования Земли o радиолокационные системы контроля космического пространства • Другие приложения СОС o компенсация искажений в системах формирования и обработки изображений o компенсация искажений в системах распознавания речи o цифровая обработка сигналов в медицинской технике o технологии обработки сигналов в задачах геологии 1.2.1. СОС в системах связи В практике цифровых систем связи, рассчитанных на высокоскоростную передачу через каналы с различного вида рассеянием, ИХ канала, как правило, не известна с достаточной точностью для возможности синтеза оптимальных модуляторов и демодуляторов.

Например, при цифровой связи по коммутируемым телефонным сетям ИХ канала связи меняется каждый раз при наборе нового номера, т.к.

маршрут по каналу каждый раз различен. Это пример стационарного проводного канала, характеристики которого просто не известны априори [16].

В радиоканалах ИХ нестационарны в основном вследствие многолучевого распространения радиоволн на трассе передатчик – приемник, эффектов рефракции и дифракции широкополосных радиосигналов в тропосферных и ионосферных слоях.

К числу таких каналов относятся каналы ионосферной радиосвязи в диапазоне частот 3 – 30 МГц, каналы радиосвязи с тропосферным рассеянием в диапазоне частот 300 – 3000 МГц и в полосе частот 3000 – МГц, каналы космической связи с ионосферным рассеянием в диапазоне частот 30 – 300 МГц [16].

В системах подвижной связи в диапазоне от 1000 – 2000 МГц многолучевой характер распространения сигнала вызван в основном переотражениями радиоволн от зданий и сооружений, особенностей рельефа.

Подобные эффекты возникают и в подводных акустических каналах.

В системах цифровой транкинговой связи, использующих TDMA, системах удаленного радиодоступа, локальных офисных радиосетях каналы также характеризуются существенным временным рассеянием.

Тенденции развития современных систем связи характеризуются все более ужесточающимися требованиями к максимальному использованию объема канала.

В системах последовательной передачи дискретных сообщений по каналам, характеризующимся возникновением эффекта межсимвольной интерференции, компенсация рассеяния с помощью тестирования канала испытательным импульсом - это ключевая технология реализации эквалайзеров различного типа [16].

Однако время (от 20% до 50%), затрачиваемое на тестирование канала, все более привлекательный ресурс для модернизации стандартов TDMA, особенно в системах подвижной связи (например, в стандарте GSM примерно 18% информационного кадра используется для передачи испытательного импульса).

Еще один пример, это компьютерные сети, где связь между терминалами и центральным компьютером устанавливается в асинхронном режиме так, что в некоторых случаях, обучение приемника невозможно.

Альтернативой тестированию канала в этих системах является использование методов слепой обработки сигналов.



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 28 |
 

Похожие работы:

«ПЯТЬ НЕРЕШЕННЫХ ПРОБЛЕМ НАУКИ Рисунки Сидни Харриса Уиггинс А., Уинн Ч. THE FIVE BIGGEST UNSOLVED PROBLEMS IN SCIENCE ARTHUR W. WIGGINS CHARLES M. WYNN With Cartoon Commentary by Sidney Harris John Wiley & Sons, Inc. Книга рассказывает о крупнейших проблемах астрономии, физики, химии, биологии и геологии, над которыми сейчас работают ученые. Авторы рассматривают открытия, приведшие к этим проблемам, знакомят с работой по их решению, обсуждают новые теории, в том числе теории струн, хаоса,...»

«АГРОСПРОМ 2010 руководитель проекта: с.В. Шабаев Технический директор: И.Н. Елисеев Коммерческий директор: Д.В. гончаров Технический редактор: И.с. Шабаев Дизайн обложки и верстка: Е.А. сашина Корректура: о.П. Пуля Отдел реализации: Тел.: (495) 730-48-30, 730-47-30 Факс: (495) 730-48-28, 730-48-29 E-mail: agrosprom@mail.ru agrosprom@list.ru Фролов А.Н. Производство мяса бройлеров. Практическое руководство. – М.: АгросПроМ, 2010. – 128 с: ил. В рационе современного человека одним из важнейших...»

«РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ по дисциплине НАУКИ О ЗЕМЛЕ Для студентов I курса Направление подготовки 020400.62 Биология Профиль: Биоэкология, Ботаника, Общая биология, Физиология человека Квалификация (степень) Бакалавр Форма обучения Очная Обсуждено на заседании кафедры Составители: ботаники 2013 г. к.б.н., доцент Иванова С.А., Протокол № к.б.н., ассистент Зуева Л.В. Заведующий кафедрой С.М. Дементьева Тверь 2013 2. Пояснительная записка Цели дисциплины: Формирование теоретических знаний и...»

«Сохань Ирина Владимировна ТОТАЛИТАРНЫЙ ПРОЕКТ ГАСТРОНОМИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ (НА ПРИМЕРЕ СТАЛИНСКОЙ ЭПОХИ 1920–1930-х годов) Издательство Томского университета 2011 УДК 343.157 ББК 67 С68 Рецензенты: Коробейникова Л.А., д. филос. н., профессор ИИК ТГУ Мамедова Н.М., д. филос. н., профессор каф. философии Моск. Гос.Торгово-экономического ун-та Савчук В.В., д. филос. н., профессор ФсФ СПбГУ Сохань И.В. Тоталитарный проект гастрономической культуры (на С68 примере Сталинской эпохи 1920–1930-х годов). –...»

«4. В поэме Медный всадник А. С. Пушкин так описывает наводнение XXXV Турнир имени М. В. Ломоносова 30 сентября 2012 года 1824 года, характерное для Санкт-Петербурга: Конкурс по астрономии и наукам о Земле Из предложенных 7 заданий рекомендуется выбрать самые интересные Нева вздувалась и ревела, (1–2 задания для 8 класса и младше, 2–3 для 9–11 классов). Перечень Котлом клокоча и клубясь, вопросов в каждом задании можно использовать как план единого ответа, И вдруг, как зверь остервенясь, а можно...»






 
© 2013 www.knigi.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.