Известия ТРТУ
Специальный выпуск
Секция автомобильной электроники
УДК 537.871.5:519.216
В.Н. Троилин В.В. Клименко
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПЕРИОДИЧЕСКИ НЕСТАЦИОНАРНОГО СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА
В большинстве своём авторы классической литературы [1],[2],[3] предполагают, что при прохождении любого случайного процесса через узкополосную систему последний нормализуется. Представляя отражённый сигнал одной из ортогонально-поляризованной компонент (ОПК) в виде случайного процесса аддитивной смеси детерминированной и флуктуирующей составляющих, авторы указанных выше работ справедливо приходят к выводу, что огибающая такого сигнала имеет распределение Райса или Релея, тогда как начальная фаза имеет в интервале от нуля до 180° равновероятно е распределение. Представляя ортогонально-поляризованную компоненту в виде двух квадратурных составляющих, , , числовые характеристики квадратурных составляющих (равенстве их дисперси-, , ), ОПК представляет собой нормальный стационарный случайный процесс. Следо-, -ния её стационарности.
С целью практического использования и дальнейших теоретических исследований весьма важной является задача синтеза вероятностной модели ОПК при полностью снятых ограничениях на числовые характеристики её квадратурных составляющих. Наличие линейной связи между ОПК и её квадратурными составляющими дает возможность выразить числовые характеристики ОПК через числовые характеристики её квадратурных составляющих. Для решения этой задачи были вычислены первый начальный момент ОПК как случайного процес, . -ражают всех особенностей распределения, описывающего в любой момент вре-, , -фициент асимметрии и коэффициент эксцесса распределения.
Из проведённого анализа следует, что ОПК как случайный процесс в любой момент времени может быть описан распределением, среднее значение, дисперсия и чётные моменты которого являются периодическими функциями времени. Как и следовало ожидать, коэффициенты асимметрии и эксцесса при этом совпадают с их значениями для нормального распределения. Процессы такого типа отнесены в работе [4] к классу периодически нестационарных и представляют практический интерес для специалистов, занимающихся вопросами статистиче-.
Секция автомобильной электроники
ЛИТЕРАТУРА
1. Тих оное В.К. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982.
2. Гоноровский КС Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Сов. радио, 1977.
3. Зернов Н.В., Карпов ВТ. Теория радиотехнических цепей. М.: Энергия, 1965.
4. Рытов С.М. Введение в статистическую радиофизику. 41. М.: Наука, 1976.
УДК 681.3
О.В. Катаев, Э.В. Мельник, И.В. Петручук, ПЛ. Трунов
АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ
При прочностных испытаниях авиационной техники, в данном случае гидросамолета Бе-200, широко применяются информационно-измерительные системы типа ГАММА, малогабаритные (АЧМ) и полные (АЧБ).
Основным недостатком наземных воспроизводящих комплексов ГАММА является невозможность использования современной вычислительной техники для , -
ний.
В докладе рассматривается организация аппаратно-программного комплекса (АПК), обеспечивающего ввод в ПЭВМ типа IBM PC аналоговой измерительной и служебной информации, воспроизводимой с магнитной ленты накопителя "Узор-12 ", , , -ментирование результатов.
В состав аппаратно-программного комплекса входят ПЭВМ типа IBM PC с процессором Pentium II, плата аналого-цифрового преобразователя типа L-1250 фирмы L-Card (г. Москва), плата преобразователя кода и программы ввода и обработки данных летного эксперимента.
Программы ввода и обработки данных летного эксперимента обеспечивают выполнение следующих функций:
♦ просмотр служебной информации, вводимой в ПЭВМ;
♦ ввод аналоговой измерительной (12 каналов) и служебной (1 канал) ин-
;
♦ просмотр и редактирование введенной в ПЭВМ информации;
♦ обработку данных летного эксперимента;
♦ документирование дан ных летного эксперимента;
♦ архивирование исходных файлов и результатов обработки;
♦ создание архива тар ировочных зависимостей.
В докладе приводятся основные характеристики АПК.
В настоящее время при испытаниях гидросамолета Бе-200 используются три , , достоверность обработки результатов испытаний и в результате сокращает количество полетов и время испытаний, т.е. стоимость сертификационных испытаний.