Содержание курса лекцийПерсоналииЗаконодательствоМатематикаМатериалыПоискБиблиотекаПомощьДалее

Основы радиоэлектроники и связи

4. Элементы статистической радиотехники : 4.5. Основы теории обнаружения и различения сигнала на фоне помех

4.5.5 Оптимальное различение полностью известных сигналов

Для задач различения обоснованным является применение критерия идеального наблюдателя. Пусть принятое колебание представляет собой сумму:

Здесь n(t) – гауссовский белый шум, s1(t) , s 2(t) детерминированные сигналы. Параметр l может принимать одно из двух значений: l =1 – присутствует только сигнал s1(t) , l =0 – присутствует только сигнал s2(t) . Априорные вероятности присутствия каждого из сигналов известны. По принятой реализации нужно решить, какое именно значение имеет параметр l , т.е. какой из сигналов присутствует в реализации.

Если алгоритм обнаружения полностью известного сигнала на фоне белого гауссовского шума состоит в вычислении корреляционной функции и сравнения ее с порогом, то в случае задачи различения приемник, работающий по критерию идеального наблюдателя, должен состоять из двух корреляторов, вычисляющих значение и , вычитающего устройства, определяющего разность и порогового устройства, на выходе которого принимаются решения: если q>0 , то на выходе есть сигнал s1(t) , если q<0 , то есть сигнал s2(t) (см. рис. 3).

wpe2.jpg (19574 bytes)

Сам алгоритм принятия решения можно записать следующим образом:

.

Если в u(t) присутствует сигнал s1(t) , то

 

где - мощность сигнала s1(t) на интервале 0,T. Если в принятом сигнале u(t) присутствует s2(t) , то

где - мощность сигнала s2(t) на интервале 0, Т. Интеграл характеризует коэффициент взаимной корреляции при нулевом сдвиге сигналов s1(t) и s2(t) .

Как показывает анализ, при равных мощностях сигналов E1=E2=E , равных вероятностях наличия первого или второго сигнала, плотности вероятности p1(q) и p2(q) имеют нормальный закон распределения с математическими ожиданиями m1 , m 2 и дисперсиями D1 и D2 , причем

где .

Графики p1(q) и p2(q) изображены на рис. 4

wpe3.jpg (13732 bytes)

Общий участок значений q (заштрихованная область) определяет условные вероятности принятия решения о наличии одного сигнала, когда в действительности присутствует другой. Они определяют вероятность ошибки в принятом решении.

Величина h=m 1-m 2 определяет порог принятого решения. Вероятность суммарной ошибки будет равна:

,

где Ф(x) интеграл вероятности.

Меньшей вероятностью ошибки pl обладают сигналы, для которых интервал взаимной корреляции минимален. Если rs=0 , то сигналы ортогональны, при rs=1 имеет место равенство s1(t)=s2(t) , а при rs=-1 , – s1(t)=-s2(t) . Лучше всего различать сигналы, имеющие rs=-1 . В этом случае говорят, что сигналы обладают наибольшей помехоустойчивостью при заданном отношении сигнал/шум (E/N0 ) . Ясно, что чем меньше высота перекрытия, определяющего область неправильного принятия решения, тем больше вероятность ошибки. Линиями потенциальной помехоустойчивости называют кривые, характеризующие зависимость вероятности ошибки pl от отношения сигнал/шум в оптимальном приемнике. На рис. 5 показаны такие кривые для детерминированных амплитудно-, частотно-, и фазо-манипулированных сигналов.

wpe4.jpg (13550 bytes)

Для амплитудно-манипулированных сигналов

В этом случае на основе критерия идеального наблюдателя нужно решить задачу обнаружения сигнала s1(t) на фоне шума. При этом

При априорных вероятностях наличия и отсутствия сигнала, равных 0.5, порог принятия решения При таком пороге вероятность ошибки минимальна и равна

Для частотно - манипулированных сигналов

Коэффициент взаимной корреляции при этом равен

.

На практике величина поэтому можно принять . Тогда вероятность ошибки будет равна

Для фазоманипулированных сигналов используются сигналы

.

В этом случае и вероятность ошибки равна

.

Сравнивая графики на рис. 5, видим, что при одной и той же энергии сигналов из трех рассмотренных видов манипуляции наибольшей потенциальной помехоустойчивостью обладает фазовая манипуляция.

Смысл рассмотрения оптимального приема детерминированных сигналов на фоне белого шума состоит в том, что результаты решения таких задач можно использовать в качестве теоретических «эталонов», позволяющих получить максимально возможную (потенциальную) помехоустойчивость. Результаты оптимальной обработки сигналов с неизвестными параметрами целесообразно сравнивать с соответствующими результатами для аналогичных сигналов с известными параметрами.

Содержание курса лекцийДалее
Hosted by uCoz