WWW.KNIGI.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 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 14 ] --

Если t = 0, корреляционная функция Bh (,0) – это средняя мощность на выходе канала как функция от задержки во времени.

Изменения во времени импульсной характеристики канала свидетельствуют о доплеровском рассеянии в канале. Для описания связи эффекта Доплера и изменений канала во времени используют функцию рассеяния канала, определяемую следующим выражением:

Функция Fh (, f ) определяет меру средней мощности на выходе канала, как функцию времени задержки и доплеровского смещения частоты f.

Суммируя мощность сигнала по всем лучам (задержкам) получим доплеровский спектр мощности многолучевого канала в виде:

Распределение средней мощности канала по величине задержки, соответственно:

Полоса частот, в которой S h (f ) отличен от нуля, называют доплеровским рассеянием в канале Fd. Обратная Fd величина t k является мерой временной когерентности канала, причем:

Данный параметр фактически характеризует возможности использования модели стационарного канала и соответственно число реализаций в задачах статистической слепой идентификации.

Для описания каналов подвижной связи с релеевскими замираниями широко используется хорошо согласующиеся с экспериментальными данными модель, предложенная в [73]. В соответствие с данным подходом реализации h(t, ) могут быть получены в виде:

где: g ( ) - сигнал на выходе согласованного с сигналом s0 (t ) фильтра (см. формулу (1.8)); k - задержка, k - начальная фаза и f k доплеровское смещение k -го луча.

Задержки и доплеровские сдвиги в рамках данной модели генерируются как реализации непрерывных случайных величин, имеющих функции плотности вероятностей, пропорциональные функции рассеяния канала [73], Fh (, f ) p(, f ) = p( ) p(f ), где:

где: a, b - нормирующие константы.

Рис.5.1. Импульсная характеристика канала системы GSM, при скорости относительного перемещения мобильного телефона относительно базовой станции 12 км/ч. Масштаб по оси (на графике 0-100) - 0.1T, по оси t (на графике 0T.

Рис.5.2. Импульсная характеристика канала системы GSM, при скорости относительного перемещения мобильного телефона относительно базовой станции 60 км/ч. Масштаб по оси (на графике 0-100) - 0.1T, по оси t (на графике 0T.

Рис.5.3. Импульсная характеристика канала системы GSM, при скорости относительного перемещения мобильного телефона относительно базовой станции 120 км/ч. Масштаб по оси (на графике 0-100) - 0.1T, по оси t (на графике Начальная фаза имеет равномерное распределение на интервале В качестве примера, на Рис.5.1.- Рис.5.3 показаны реализации импульсных характеристик канала мобильной связи по стандарту GSM. Временное рассеяние соответствует случаю центра города с высокой степенью застройки в соответствии с моделью распространения COST-207. Длина канала в этом случае L 6, тактовый интервал T =3.7мкс, несущая частота – 950МГц. В данном случае мы имеем случай релеевских замираний, т.к. регулярная составляющая (прямой сигнал базовой станции) отсутствует.

Длина интервала когерентности при V = 12 км/ч (Рис.5.1) составляет 27027 тактов, при V = 60 км/ч (Рис.5.2) составляет 5405 тактов, при V = 120 км/ч (Рис.5.3) составляет 2702 тактов.

Однако, если оценивать интервал постоянства (стационарности) импульсной характеристики канала по уровню относительной погрешности 0.1 (3.30), то соответствующие интервалы составляют 2000, 400 и 200 соответственно.

Т.о. использование слепой идентификации в системах мобильной связи GSM-900 означает фактически возможность оценки канала по одному информационному блоку, содержащему 142 информационных разряда и 6 «тихих» битов. Использование методов статистической идентификации в данных условиях может быть ограничено их низкой скоростью сходимости. Однако методы слепой идентификации, основанные на векторной модели канала могут оказаться весьма эффективными.

В работе [74] представлены весьма оптимистические результаты моделирования работы алгоритма слепой идентификации, использующего статистики высокого порядка в этих условиях.

В системах цифровой транкинговой связи использующих TDMA (например, наземная транкинговая связь по стандарту EDACS ProtoCALL, TETRA), системах удаленного радиодоступа, локальных офисных радиосетях каналы характеризуются весьма медленными замираниями (например, в соответствии со стандартом транкинговой связи IEEE 802. f max 1 Гц) и одновременно могут сопровождаться существенным временным рассеянием.

При этом создаются весьма благоприятные условия для использования алгоритмов статистической слепой идентификации канала для повышения эффективности данных систем.

5.2. Характеристики алгоритмов слепой идентификации каналов связи На Рис.5.4. показаны основные характеристики информационных сигналов в системах связи и возможности использования этих особенностей при использовании различных методов слепой идентификации.

Как было показано нами выше, критичным параметром для слепой идентификации каналов с быстрыми замираниями является скорость сходимости алгоритма слепой идентификации.

Поэтому, в первую очередь наше внимание должно быть уделено тем свойствам сигналов, которые позволяют использовать методы детерминированной слепой идентификации. Это, прежде всего, возможности использования векторной модели канала.

Рассмотрим более подробно механизм возникновения модели (1.11) в цифровых системах связи с линейной модуляцией.

В соответствии с (1.9) непрерывный информационный сигнал на входе канала имеет вид:



Отметим, что при АМ последовательность {an } вещественна и соответствует значениям амплитуд передаваемого сигнала, при ФМ, КАМ и комбинированной АМ-ФМ модуляциях последовательность {an } комплексная.

Корреляционная функция случайного процесса x(t ) равна:

где: bn, m = M an am - автокорреляционная последовательность информационных символов.

CS HOS SOS PS

Рис.5.4. Возможности и методы слепой идентификации в системах связи.

Если последовательность информационных символов {an } стационарна с нулевым средним и автокорреляционной последовательностью {bm n }, тогда:

где: g 0 (t, t + mT ) - периодическая функция по переменной t с периодом T.

Т.о. B x (t +,t ) является периодической функцией по переменной t с периодом T. Случайный процесс такого типа называется циклостационарным процессом или периодически нестационарным процессом [75].

Рассмотрим отсчеты наблюдаемого сигнала y (t ), взятые через интервал T m. Тогда в соответствии с (5.12) и (4.7) для k = 2 корреляционная функция этих отсчетов ry (n, k ) = M y (n ) y* (n k ) является периодической функцией по индексу n с некоторым периодом m.

Алгоритм статистической слепой идентификации канала, основанный на данном свойстве наблюдаемых сигналов в системах связи, описан в [21] и выводится из следующих рассуждений.

Пусть S y (n, z ) z-преобразование отсчетов корреляционной функции ry (n, k ) вида:

Пусть S (k )(z ) компоненты дискретного преобразования Фурье от S y (n, z ). Тогда используя (5.12) можно получить [13]:

Если h( z ) не имеет нулей в точках exp( j 2k / m), что является эквивалентом условию отсутствия общих нулей в модели векторного канала (Т.2), то мы можем идентифицировать канал, заметив, что для любых k1 и k 2 можно записать соотношение типа (2.8) в виде:

Практический алгоритм оценивания канала может быть получен из следующего уравнения оптимизации по методу наименьших квадратов:

Недостаток этого алгоритма это то, что он основан методе моментов, т.е. использует оценку ковариационной матрицы. Это означает, что как мы уже не раз убеждались, даже когда шум отсутствует, присутствует ошибка оценивания для выборки конечного размера.

В Главе 3 мы рассмотрели несколько алгоритмов детерминированной слепой идентификации векторного канала в предположении, что полиномы каналов не имеют общих нулей и ограничении на линейную сложность информационной последовательности.

Рассмотрим возможности применения данных методов в том случае, когда векторный канал индуцирован избыточной дискретизацией.

Если аппаратурная часть канала связи имеет полосу пропускания больше чем m / T, то отсчеты шума vl(k ) остаются некоррелированными.

В соответствии с Т.2 полиномы h0 (z ),..., hm 1( z ) не должны иметь общих корней.

В каком случае выполняется данное условие при индуцировании векторного канала избыточной дискретизацией?

Поскольку ответ на этот вопрос можно отнести к условиям идентифицируемости канала, сформулируем данные условия в виде теоремы (эквивалентная теорема сформулирована в [21]).

h0 (z ),..., hm 1( z ), полученные в результате разбиения полинома не имели общих корней необходимо и достаточно, чтобы полином h(z ) не имел равномерно распределенных корней на окружности с Доказательство:

Пусть z0 является общим корнем полиномов h0 (z ),..., hm 1( z ), тогда очевидно из (5.18) найдется m корней z1,..., zm полинома h(z ), являющихся корнями полинома z m z0. Т.о. полином h(z ) может быть h(z ) = h(z ) z z0 m 1 1 z0. Очевидно, что zk = z0 m +1 exp( j 2k m ).

zk = z0 m +1 exp( j 2k m ). Тогда (5.18) можно записать в виде:

Квадратная матрица Вандермонда в (5.19) имеет полный ранг, поскольку корни {zk } различны. Отсюда (5.19) имеет единственное тривиальное решение и z0 совместный корень полиномов h0 (z ),..., hm 1( z ).

При соблюдении условия этой теоремы мы можем использовать данный подход для слепой идентификации каналов связи характеризующихся быстрыми замираниями.

Главным достоинством подобного подхода является возможность оценки по стационарным входным последовательностям, т.е. по любому участку принятого информационного сигнала, без пауз и специальных видов дополнительной модуляции.

На Рис.5.5.-5.7 показаны результаты моделирования алгоритма слепой идентификации векторного канала построенного по методу взаимных отношений в полиномиальной интерпретации (п.3.1). При этом рассматривались сигналы цифровой системы связи с цифровой модуляцией АМ2, АМ4, АМ6, АМ8.

Достоверность системы связи в зависимости от точности оценки импульсной характеристики канала и отношения сигнал-шум оценивалась по формуле, полученной в [76] для верхней границы вероятности ошибки демодуляции, для больших отношений сигнал-шум:

где: h 2 - отношение сигнал-шум.

При этом для сравнения эффективности слепой оценки построены графики погрешности оценки по одному отсчету тестового сигнала.

Характерной особенностью данной оценки является крайне незначительное число отсчетов информационной последовательности необходимых для получения заданной достоверности.

Одновременно помехоустойчивость слепой оценки примерно на 10Дб хуже, чем оценки по тестовому сигналу.

Помехоустойчивость слепой оценки незначительно возрастает с увеличением числа позиций цифровой модуляции. Некоторые существенные отличия эффективности слепой оценки для различных видов модуляции (Рис.5.5,5.6) нивелируются увеличением числа отсчетов информационной последовательности, поскольку вызваны в основном высокой вероятностью нарушения условия на линейную сложность коротких двоичных последовательностей.

В целом, детерминированные алгоритмы слепой оценки, полученные в рамках векторной модели канала, могут быть использованы для повышения достоверности, например, систем мобильной связи, не только как альтернативный подход в сравнении с оценкой по тестовому импульсу, но и как дополнительная оценка канала, полученная в промежутке между тестовыми посылками, в случае высокой скорости замираний.

Если полоса идентифицируемого канала ограничена полосой 1 T, то условия Т.9 не выполняются, и мы не можем использовать сверхдискретизацию для индуцирования векторного канала.

В этом случае для слепой оценки скалярного канала мы можем использовать алгоритмы статистической идентификации, основанные на нестационарности или негауссовости информационного сигнала.



Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 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,...»

«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). –...»

«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...»

«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...»






 
© 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.