CC BY
26
15-16 октября 2009 г. - Ульяновск: УлГТУ, 2009.-С. 112-116.
14. Назаров, С. Н. Основные положения методики определения места расположения сети удалённых взаимосвязанных радиоцентров-ретрансляторов / С. Н. Назаров ПИКТ - 2009. -Т.7, № 2. - С. 79-82.
15. Кловский, Д. Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам / Д. Д. Кловский. -М. : Радио и связь, 1982. - 304 с.
УДК 621.391 М. Н. СЛУЖИВЫЙ
Назаров Сергей Николаевичу докторант Ульяновского ГТУу автор 25 научных работ, область научных интересов - радиосвязь, математические методы моделирования. Шагарова Анна Александровна, ассистент кафедры ОПД УВА У ГА (И) г. Ульяновск.
РЕКУРРЕНТНЫЕ АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРИЕМА СИГНАЛОВ В КАНАЛАХ С ЗАМИРАНИЯМИ
Рассмотрен синтез рекуррентных адаптивных алгоритмов высокого порядка для линейного оценивания параметров квадратурных составляющих радиосигнала на фоне помех и замираний.
Ключевые слова: каналы с замираниями, рекуррентные адаптивные алгоритмы, сигналы. Поддержано грантом РФФИ 09-07-97001 р_поволжье_а.
Современные системы мобильной связи характеризуются наличием канала связи с частотно-временным рассеянием, что обусловлено наличием зданий и сооружений, порождающих многолучевое распространение, а также подвижностью абонента, вызывающей доплеровское смещение спектра. Сигнал, принимаемый в условиях многолучевого канала, может быть представлен следующим образом:
П= X а/)(/)ехр[-у'27гд.т/;(1)] =
п
= X ап(0ехр[-;9 т = х(0
п
где х(/) = 2 а„(/)со5 6 „(/),
п
у{() = £ а„(/)8т 0 „(/) - суммарные квадратур-
п
ные компоненты, представляющие собой независимые гауссовские случайные процессы [1]. При этом актуальной задачей является синтез алгоритма адаптивного оценивания квадратурных компонент, который можно было бы осуществить в реальном времени. Это позволит повысить эффективность функционирования современных цифровых систем радиосвязи.
© Служивый М. П., 2009
Известен широкий класс моделей авторегрес-сии-скользящего среднего (АРСС), описывающих гауссовские случайные последовательности с произвольными корреляционными функциями (КФ). До настоящего времени в известных работах предполагались модели КФ квадратурных компонент вида:
/
Я0 (т) ~ ехр
2 Л
0 2
1 г. I у
или Яо (т) ~ ехр
/
N
\
V Тк у
Эти модели в большинстве случаев хорошо описывают свойства канала связи [2, 3]. Однако экспериментальные данные показали [2], что в ряде случаев данные модели являлись неудовлетворительными и существует возможность повышения качества оценивания параметров канала связи путём использования адаптивных алгоритмов.
В настоящей работе предложен алгоритм адаптивного оценивания текущего состояния канала связи с идентификацией соответствующей модели АРСС и последующим оптимальным оцениванием параметров квадратурных компонент [4]. Похожий алгоритм был предложен в работе [6], однако в нём рассмотрены частные случаи авторегрессионных моделей и отсутствует стандартная проверка адекватности модели.
о
но
Рис. 1.
В приёмном устройстве (рисунок 1) на выходе канала связи производится оценивание огибающей а„(/) и фазы Э „(/) случайного сигнала посредством пилот-сигналов [7], что позволяет определить соответствующие квадратурные компоненты и >>(/). После этого выполняется
оценивание выборочных коэффициентов корреляции, что позволяет осуществить идентификацию модели. На следующем этапе проводится проверка адекватности модели путём вычисления остатков , и проверки их независимости с помощью статистического критерия независимости [4]. На рисунке представлен пример для случаев авторегрессионных моделей порядка пик. Если модель адекватна, то производится оптимальное оценивание случайного сигнала с помощью оптимального линейного фильтра (например, векторного фильтра Калма-на [5]). Более подробно процедуры идентификации и оценивания для подобного случая представлены в работе [71.
А •» шЛ
Рассмотрим структуру векторного фильтра Калмана высокого порядка. Модель наблюдений может быть представлена уравнением:
где Хк=Р1к+вк,
^ = (1 0 0 0...),
г
% = (х* х*-1 • • • х*-л+1) > 0* - отсчёт белого
гауссова шума. Полезный сигнал имеет вид векторного уравнения авторегрессии-скользящего среднего:
\
где Я =
'р1 р2 ... р«-1 Рп
1 и .. . 0 и
0 1 .. . 0 0
. 0 0 .. . 1 0 ,
V
/
- матрица
коэффициентов авторегрессии; Ук - матрица
коэффициентов скользящего среднего; отсчёт белого гауссова шума.
Уравнения фильтрации выглядят следующим образом:
л
л
л
Дисперсионные уравнения имеют вид:
р* =ад .я7,+у^, рэ,=Ух,
рк =
р.
Эк
где Ух - ковариационная матрица полезного сигнала.
Уравнения для случаев последовательностей конечной длины или случайных полей (с учётом
«обратного прохода») можно найти в работе [5].
Вышеизложенный алгоритм может быть модифицирован и обобщён для случайных полей, и его реализация позволит повысить помехоустойчивость современных цифровых мобильных систем связи, работающих в условиях канала с замираниями и рассеянием.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Прокис, Дж. Цифровая связь / Дж.Прокис; пер. с англ. под ред. Д. Д. Кловского. - М.: Радио и связь, 2000. — 800 с.
2. Финк, Л. М. Теория передачи дискретных сообщений / Л. М. Финк. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Советское радио, 1970. - 728 с.
3.Кловский, Д. Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам / Д. Д. Кловский. -М. : Радио и связь, 1982. - 304 с.
4. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. В 2 вып. Вып. 1 / Дж. Бокс,
Г. Дженкинс; пер. с англ. А. Л. Левшина, под ред. В. Ф. Писаренко. - М.: Мир, 1974. - 406 с.
5. Васильев, К. К. Методы фильтрации многомерных случайных полей / К. К. Васильев, В. Р. Крашенинников. - Саратов : Изд-во Са-рат. ун-та, 1990. - 128 с.
6. US Patent No. 6868276 В2. Method and Apparatus for Estimating Carrier Frequency Offset and Fading Rate Using Autoregressive Channel Modeling. Issued Mar.15,2005.
7. Смирнов, Д. В. Анализ эффективности алгоритмов оценивания параметров канала связи с помощью фильтра Калмана с использованием
пилот-сигналов посредством имитационного моделирования / Д. В. Смирнов, М. Н. Служивый Н Труды РНТОРЭС им. А. С. Попова. Серия: Научная сессия, посвященная Дню радио. Вып.
ЬХШ. - М, 2008. - С.399-401.
Служивый Максим Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Телекоммуникации» УлГТУ. Имеет научные работы в области статистической теории связи.
УДК 004:621.058.013.8 А. Ф. ШИРЯЛКИН
КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ СОЗДАНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СРЕД В РАМКАХ ТЕОРИИ ТЕХНОЭВОЛЮЦИИ
Рассмотрены концептуальные аспекты создания эффективных производственных сред в рамках теории техноэволюции как основания для повышения её качества. Комплект документации на изготовление конкретной единичной детали рассматривается как техноген-единица наследственного материала, ответственного за формирование каких-либо признаков, определяющих фенотип-изделие. Обосновывается необходимость многоуровневой структуры качества объекта, основополагающим элементом которой является качество классификации деталей
Ключевые слова: техноэволюция, теория техноценозов, информационный отбор, документ, генотип, фенотип, техноген, детали изделий основного производства, классификация и кодирование деталей, классификаторы.
Существующая в мире техники техноэволюция, согласно теории техноценозов Б. И. Кудрина, повторяет черты биологической эволюции на качественно ином уровне, с отличиями, вытекающими из определения документа. По его определению научная основа техноэволюции - технетика - «наука об общих законах развития технической реальности {техники, технологии, материала, продукции, отходов) и принципах создания изделий и их сообществ» [1].
Заметим, что указанные понятия образуют целостный и полный набор внешне непересекающихся категорий, составляющих исходную базу для развития иерархической системы понятий, в том числе терминологического аппарата жизненного цикла продукции (ЖЦП) [2]. Эти категории, в целом общие в технике, при протекании процессов ЖЦП могут специфично разви-
© Ширялкин А. Ф., 2009
ваться конкретных её областях, в том числе и в области машиностроения. При этом информация об изделии в ходе этих процессов проходит различные стадии информационного отбора, подвергаясь воздействию ряда принципов и закономерностей [1], ведущим из которых является принцип наименьшего действия (принцип Окама).
Эти процессы могут протекать на различных этапах ЖЦП. На этапе маркетинга изучаются требования заказчика продукции, отбираются необходимые аналоги продукции и общие требования к ней. На этапе проектирования документально разрабатывается продукция, отвечающая всем требованиям потребителя, производится подготовка производства изделия (НИР, конструкторская, технологическая, организационная), отражая определённые особенности хода техноэволюции производственного процесса в машиностроении.
В рамках конструкторской подготовки разрабатываются общий вид, сборочные чертежи и
