Научная статья на тему 'Поліноміальне оцінювання фази радіосигналу при асиметрично-ексцесній мультиплікативній заваді'

Поліноміальне оцінювання фази радіосигналу при асиметрично-ексцесній мультиплікативній заваді Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
133
23
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Коваль Віталій Володимирович, Гавриш Олександр Степанович, Заболотній Сергій Васильович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Evaluation polynomial of phase of radio signal at a asymmetrickurtosis multiplicative noise

Using the method of maximization of polynomial, the algorithms of estimation of phase of radio signal are synthesized at influencing of multiplicative noise. It is rotined that at nonlinear treatment and selection of optimum coefficients it is possible to get algorithms with enhanceable high-precision descriptions.

Текст научной работы на тему «Поліноміальне оцінювання фази радіосигналу при асиметрично-ексцесній мультиплікативній заваді»

УДК621.391

ПОЛІНОМІАЛЬНЕ ОЦІНЮВАННЯ ФАЗИ РАДІОСИГНАЛУ ПРИ АСИМЕТРИЧНО-ЕКСЦЕСНІЙ МУЛЬТИПЛІКАТИВНІЙ ЗАВАДІ

КОВАЛЬ В.В., ГАВРИШ О.С., ЗАБОЛОТНІЙ С.В.

Описуються синтезовані алгоритми вимірювання (статистичного оцінювання) фази радіосигналу, що приймається на фоні мультиплікативної завади. Розраховуються оптимальні коефіцієнти рівнянь для знаходження поліно-міальних оцінок фази радіосигналу і знаходяться та аналізуються аналітичні вирази дисперсій цих оцінок.

Вступ

В радіолокації та радіонавігації типовою є задача вимірювання фази радіосигналу, що приймається на фоні завад [ 1 ]. Традиційною є модель адитивної взаємодії корисного сигналу і завади, проте в ряді випадків більш адекватним є мультиплікативний характер взаємодії [2-4].

При використанні мультиплікативної завади застосовуються імовірнісні моделі з законами розподілу Релея, Райса, Накагамі, Вейбулла, логарифмічно нормальним гама-розподілом і т.ін. [2, 5]. З точки зору врахування негаусовості завади достатньо гнучким і простим є кумулянтний опис випадкової величини [6]. Ефективним інструментом аналітичного опрацювання зазначених моделей є метод Кунченка (метод макси-мізації полінома (ММП)), заснований на використанні поліноміальних перетворень вхідної випадкової послідовності [7].

Відхід від моделей, що базуються на використанні щільностей розподілу імовірностей, і застосування більш простих і універсальних моделей, заснованих на використанні кінцевої послідовності кумулянтних коефіцієнтів, дозволяють синтезувати нові алгоритми оцінювання фази радіосигналу при мультиплікативній заваді.

Мета даної роботи полягає в синтезі поліноміальних алгоритмів оцінки фази радіосигналу при впливі муль-типлікативних асиметрично-ексцесних завад [7] при

степенях s = 1,2. Для досягнення мети в роботі розв’язуються такі задачі:

1) будуються моделі мультиплікативної взаємодії сигналу і завади на основі моментно-кумулянтного опису;

2) здійснюється розрахунок оптимальних (з точки зору точнісних характеристик, що можуть бути досягнуті) коефіцієнтів рівнянь, з яких знаходяться оцінки фази радіосигналу;

3) знаходяться і досліджуються аналітичні вирази для дисперсій оцінок фази радіосигналу, знайдених при різних степенях полінома.

Постановка задачі

Нехай на вхід приймача потрапляє сигнал, що представляє мультиплікативну суміш радіосигналу S(t, ф) і завади n(t):

x(t) = n(t) • S(t, ф).

При цифровому опрацюванні вхідного сигналу на інтервалі часу t є [0;T] в розпорядженні спостерігача буде вибірка об’ ємом n незалежних неоднаково розподілених вибіркових значень x = {x!,x2,...xn } з генеральної сукупності значень випадкової величини виду

xv = Pv • SvW, (1)

де nv - випадкова величина з математичним сподіванням a , дисперсією к2, коефіцієнтами асиметрії у 3 та ексцесу Y4.

У виразі (1) корисний сигнал Sv^) розглядається радіосигнал

Sv (0) = Aev cos(2nf5v + ф), (2)

де A, f, ф - відповідно амплітуда, частота та початкова фаза сигналу; ev - обвідна радіосигналу; 5 - постійний період дискретизації; v - відліки часу спостереження.

Будемо вважати, що значення параметрів завади і сигналу, які не підлягають оцінці, є незмінними й апріорно відомими.

Для синтезу поліноміальних алгоритмів методом мак-симізації полінома степені s необхідно знати початкові моменти 2s -го порядку досліджуваної випадкової величини (1). Легко показати, що початкові моменти вхідної послідовності (1) мають вигляд

m1v = aSv ; m2v = (к2 + a )Sv ’

15 3 3

m3v = (к2 Y3 + 3ак2 + a )SV5 (3)

m4v = (к2(y4 + 3) + 4ак^ Y3 + 6a к2 + a )Sv.

З виразів (3) легко можуть бути знайдені центровані корелянти

F(i,j)v = m(i+j)v - mivmjv . (4)

Крім того, для обчислення оптимальних коефіцієнтів необхідно знайти похідні від перших двох початкових моментів:

~m1v =-aBv,-^m2v =-2(к 2 + a2)SvBv, (5) аф аф w

де Bv = -^Sv = Aev sin(2nf5v + ф).

Йф

Отримані результати

Класична оцінка фази радіосигналу методом найменших квадратів

12

РИ, 2011, № 1

Згідно з методом найменших квадратів (МНК), як оцінка вибирається таке значення $ , при якому досягається мінімум суми квадратів

n 2 L(x; -Э) = і(xv - mlv(Q))2 .

v=1

Тоді для відшукання оцінки методом найменших квадратів необхідно розв’язати рівняння

ж цад| <>-»=

Легко показати, що оцінка фази радіосигналу знаходиться з розв’язку рівняння

іBv[xv -aSv]|ф=ф = 0, (6)

V = 1

з якого оцінка може бути виражена у явному вигляді (при певних обмеженнях на крок дискретизації):

Фо = -arctg

z[xvev sin(roovS)]

v=1________________

z[xvevcos(ff>0v8)] v=1

Дисперсія оцінки (7) дорівнює

a2.

1

не ф n

q £ tg2 (cooSv + ф)

V = 1

(7)

(8)

Відповідно асимптотична дисперсія оцінки, знайденої з розв’язку рівняння (10), має вид, аналогічний виразу (8).

Квадратичний алгоритм, отриманий ММП при степені s = 2

При степені полінома s=2 оцінка фази ф знаходиться із розв’язку рівняння максимізації полінома виду

П

ік^(ф)^ - aSv] +

v=1

n 2 2 2 , (12) + £k^vOrO^v - (k2 + a )Sv]|ф=ф = 0 v=1

в якому оптимальні коефіцієнти к^(ф) та k2v(r) знаходяться з розв’язку системи двох лінійних алгебраїчних рівнянь виду

I k1v (r)F(1,1)v (ф) + k2v (r)F(1,2)v (ф) = -aBv >

[k1v (r)F(1,2)v (ф) + k2v (r)F(2,2)v (ф) = -2(k 2 + a2)SvBv-

(13)

Використовуючи вирази (3), (4), знаходимо

k1v (ф) = --£- k 2’5svBv (2qy з +Vq(y 4- 2) - 2у з),

Л 2v

k2v (A) =“ k 2^(л£у3 - 2) , (14)

A2v

2

де q = a / k2 .

Лінійний алгоритм, отриманий ММП при степені s = 1

При степені полінома s=1 оцінка параметра ф радіосигналу знаходиться із розв’язку рівняння

n

£ k1v (r)[xv - aSv] | ф = 0, (9)

v=1

де ваговий коефіцієнт k1v(r) = -aBv/к2Sv . Підставляючи коефіцієнт в рівняння (9), отримаємо n B

і -r[xv- aSv]l ф=ф =0. (10)

v=1 Sv

Рівняння (10) для знаходження оцінки шуканого параметра методом максимізації полінома при s = 1 дещо відрізняється від рівняння виду (6), отриманого методом найменших квадратів. При цьому оцінка ф не може бути виражена в явному вигляді, а для її знаходження необхідно використовувати чисельні методи.

Для знаходження дисперсії оцінки при s = 1 необхідно знайти кількість добутої інформації

J 1n(ф) = іk1vWdm1(cp) = qіtg2(ff>08v+ф). (11)

v=1 dФ v=1 V 2

РИ, 2011, № 1

де Д2v = Svк2 (у4 + 2 - у2) - головний визначник системи рівнянь (13).

Підставивши отримані коефіцієнти (14) у вираз (12), отримаємо рівняння відносно шуканого параметра ф, яке розв’язується чисельними методами.

Кількість добутої інформації при s=2 описується виразом

J2n

q(Y4 + 2) - ^/qУз + 4 £t 2 ( , , )

(ф) =---------Ч-------іtg (08V + ф). (15)

У 4 + 2 -У 3 v=1

Асимптотична дисперсія оцінки є величиною, оберненою до кількості добутої інформації і при s = 2 дорівнює

де

2 ________g2__________ „ 2

2n ф n g2 1n (ф, (16)

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

q і tg (ff>08v+ф)

V=1

(у4 + 2 -У2М q(Y 4 + 2) - ^/qУ з + 4

(17)

З виразу (16) видно, що з ростом степені полінома, дисперсія буде змінюватися в g2 разів. Коефіцієнтg2 є функцією параметрів мультиплікативної завади і не залежить від корисного сигналу. На рис.1-3, для різних значень q , зображено об’ємні графіки залежності коефіцієнта g2 від параметрів завади у 3 і у 4 та їх

13

проекції на площину (чим світліша область на рис. 1,6-3,б, тим вища ефективність оцінок при s = 2).

4 -2 0 2 4 Уз

а

а

-4 -2 0 2 Ь

б

Рис.1. Графік поверхні коефіцієнта g2 (а) та її проекція на площину (б) при q =0,2

а

б

Рис.3. Графік поверхні коефіцієнта g2 (а) та її проекція на площину (б) при q =10

Показано, що величина g2 завжди лежить в інтервалі (0;1], якщо між кумулянтними коефіцієнтами виконується нерівність у2 < у4 + 2 , яка визначає область допустимих значень цих праметрів [6]. Очевидно, що чим менше значення g2 , тим більша відмінність дисперсії оцінки при s = 2 порівняно з дисперсією при s = 1. З графіків видно, що при зміні параметра, q вершина поверхні (описує найнижчу ефективність оцінки) зміщується одночасно по двох координатах. При малих значеннях q поверхня має асиметричну форму, а ефективність оцінок буде високою в більшій частині області визначення, і навпаки, з ростом q

поверхня стає більш симетричною відносно yз .

-4 -2 0 2 Уз

б

Рис. 2. Графік поверхні коефіцієнта g2 (а) та її проекція на площину (б) при q =1

Висновки

Синтезовано нові алгоритми оцінки фази радіосигналу в умовах впливу мультиплікативної негаусівської завади, яка описується послідовністю кумулянтів до 4-го порядку. Розроблені алгоритми є оптимальними в класі поліноміальних перетворень заданої степені. Для забезпечення оптимальності було розраховано аналітичні вирази вагових коефіцієнтів рівнянь макси-мізації полінома при s=1,2, з розв’язку яких знаходяться оцінки шуканого параметра.

За допомогою об’ємних графіків показано динаміку зменшення дисперсії оцінки з ростом степені полінома для різних сполучень параметрів мультиплікативної завади. В цілому, можна стверджувати, що з ростом степені полінома точність оцінки фази радіосигналу

14

РИ, 2011, № 1

зростає. Конкретне значення, що характеризує зменшення дисперсії, залежить від імовірнісних характеристик мультиплікативних завад.

Література: 1. Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации. М.: Радио и связь, 1992. 304 с. 2. Евсеев В.В., Бессонов И.В., Халин В.А., Егоров М.П. Обобщенная вероятностная модель мультипликативной помехи в канале связи // Материалы VII международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». Том 2. Воронеж, 2001. С. 700-708.3. Васильев К.К. Приём сигналов при мультипликативных помехах. Изд-во Сарат. ун-та, 1983. 128 с. 4. Шелухин О.И. Негауссовские процессы в радиотехнике. М.: Радио и связь, 1998. 310 с. 5. Радиоэлектронные системы: Основы построения и теория. Справочник. Изд. 2-е, перераб. и доп. / Под ред.Я.Д.Ширмана. М.: Радиотехника, 2007. 512 с. 6.Малахов А.Е1. Кумулянтный анализ негауссовских случайных процессов и их преобразований. М.: Сов. радио, 1978. 376с. 7. Купченко Ю.П. Полиномиальные оценки параметров, близких к гауссовским случайных величин. Часть 1. Стохастические полиномы, их свойства и применение для нахождения оценок параметров. Черкассы: ЧИТИ, 2001.133 с.

Поступила в редколлегию 15.03.2011

Рецензент: д-р техн. наук, проф. Снитюк В.Є.

Коваль Віталій Володимирович, заступник завідуючого кафедри «Інформаційних технологій та економічної кібернетики» Східноєвропейського університету економіки та менеджменту. Наукові інтереси: статистична обробка сигналів. Адреса: Україна, 18036, Черкаси, вул. Нечуя-Левицького, 16, E-mail: [email protected]

Гавриш Олександр Степанович, канд. фіз.-мат. наук, доцент кафедри радіотехніки Черкаського державного технологічного університету. Наукові інтереси: статистична обробка сигналів. Адреса: Україна, 18006, Черкаси, бул. Шевченка, 406, тел. (0472)730261, E-mail: hackee7 4 @yahoo. com

Заболотній Сергій Васильович, канд. техн. наук, доцент кафедри радіотехніки Черкаського державного технологічного університету. Напрям наукової діяльності - статистична обробка сигналів. Адреса: Україна, 18006, м. Черкаси, бул. Шевченка, 406, тел. (0472)730261 E-mail: [email protected]

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.