Секция радиотехнических и телекоммуникационных систем
УДК 621.396.96
А П Дя I |<>в. В I ( аву шкин
КЛАССИФИКАЦИЯ СИГНАЛОВ СИСТЕМ СПУТНИКОВОЙ СВЯЗИ ПО ГАРМОНИЧЕСКОЙ КОМПОНЕНТЕ
1. После установления информационного и энергетического контактов с каждым источником радиоизлучений (ИРИ), находящимся в зоне наблюдения комплекса радиоконтроля (КРК), возникает проблема разделения потока информации на полезные сигналы и сопутствующие
процессы
Для решения упомянутой проблемы используются классификаторы, обобщенный алгоритм которых имеет вид
W= Г[А = (Лх,.. ,АМ\, Х= {х„ ..,хв};{а,,..,а;};
где W - критерий эффективности; А = {/4,,..,У4М} ~ алфавит классов
( 4
входных процессов; X = \Х1,ХС,ХП\ - словарь информативных признаков / \ * сигналов; \сх{, <], \ - ошибки определения информативных признаков;
В качестве критерия эффективности можно использовать вероятность получения правильных решений при классификации Рл.
При использовании пространственной и частотной селекции после установления информационного и энергетического контакта с ИРИ обеспечивается двухкомпонентность радиообстановки, и при этом на выходе классификатора имеем
. / -Л ( -А
у{1) = ез[(,1,а) + (1 -е)Р\(,ах/ + пф при ^<Шо±Тс,
. ч
где гК-.ихЮ = и^с^с0^ + ср) при го«го + ТгК,
ФМ - М.и2(1) = £итсгеа[1 -(К- 1)7;]со5(<усГ + (рс + 9к)
АГ=1
при ^+ТГК<<Ъ + ТГК+ТМ,
'ФМ-1І л .KAM - П
■U}(t) = и„,с = t {С1cos <°et + s, cos юДесф - (/ - 1)7;] /=і
при
= + -^Ai + ^ •
,1, <r iVr ] il"J»(tf-Ör,S«SÄr„
1 J [0 при {К -1)7 3 > / > ÄT,,
C„,.Sn = 2»i — l-'/Äf,иє[і,-¡M] при KAM - М \
*7 ... / 1 \
С„ =cos^f5, = sin0e,0e =—^—;/ie[l,Af] при ФМ-М,
і _ iü. J JjL а — -(-\\к-
L,M J ’ П J' ’ А -7 ' ' ’
.s|i J.ffj - полезным с...а і;
коррелированная помеха;
{ “ амплитуда, частота и начальная фаза сигнала;
[нтервал существования компонент ГК, ‘РМ Л/,
</'■»■■/ /j . (А/1Д/- //.): / : - длительность элемента манипуляции фазы, в є[о,і]; М - кратность манипуляции.
П • { Л*
Процесс S \ /д сс I представляет собой составной фазоманипулиро-
ванный сигнал (ФМС), в котором на ряду с информационной компонентой ФМ— П {КАМ - П) , могут присутствовать гармоническая компонента (ГК) и периодическая ФМ компонента ФМ - М, которые используются в системах спутниковой связи (ССС) для обеспечения синхронизации по несущей и тактовым частотам. По мере совершенствования ССС ФМ модифицируется, в настоящее время используются три ею ра ••нови нюсі и:
сигнал состоит из трех компонент
S[t,l4a) = {ГК,ФМ-М,ФМ - Il{KAM-II)};
сигнал состоит из двух компонент
sf;t,/,а] = {<ФМ -М,ФМ- II{КАМ - II)};
сигнал состоит из информационной компоненты
s(t, I, а] = {ФМ - II{КА М - /7)}.
Многообразие форм составного сигнала приводит к необходимости в процессе классификации проводить анализ для всех возможных его
состояний, т.е. для ГК, ФМ-М, ФМ - П (КЛМ- П) . Помеха n(t) представляет квазибелый шум с корреляционной функцией
где - дисперсия на выходе линейного тракта приемника (ЛТП) ра-
сопутствующих ИРИ, как правило, представляющие собой квазинепре-рывные сигналы с амплитудой и угловой модуляцией. Наличие в полезном сигнале ряда последовательно существующих компонент (1К, ФМ-М, ФМ — П и КАМ - П) приводит к необходимости представления этапа классификации совокупностью специализированных статистических задач
При разработке принципов построения классификаторов для перечисленных выше задач с целью их оптимизации по помехоустойчивости, быстродействию и сложности аппаратурной реализации целесообразно ориентироваться на использование алгоритмов автокорреляционной обработки в связи с их оптимальностью, многофункциональностью и высоким быстродействием при двухкомпонентном характере входного промесса.
2. При решении задачи классификации ГК — ГК в качестве информативного признака можно использовать ширину спектра А/с или
интервал корреляции Тк, что позволяет переформулировать статистическую задачу и представить ее как задачу классификации узкополосных (У) и широкополосных (Ш) процессов. При этом ГК относится к узко-
кт
полосным процессам при условии, ЧТО Тк > гяор =-------. где тпор - по-
роговое значение Тк, Д/р ним ~ минимально ожидаемая в процессе ЭА
ширина спектра коррелированной помехи; К, е[1;6,5] ~ коэффициент
пропорциональности.
Алгоритм классификации ГК — ГК при априорно известном уровне входного процесса может быть представлен следующим образом
= °2n sinc(^A/„r)
COS Q)0T ,
1) ГК-ТК-
2) ФМ-М-ФММ,
3) ФМ-П-ФМ^П; 4) КАМ~П-ШМ^П.
:Ы
w
Нгк
11
гк
где Нгк, Щу. -- гипотезы о принятии ГК(У) и ГК(Ш); г(т) , г(0) -
коэффициент автокорреляции процесса }\$ при различных значениях аргумента ( тх и т), гпр - пороговое значение коэффициента автокор-
ре л....
Структура классификатора ГК - ГК может быть реализована в виде двухканального автокоррелятора с квадратурной обработкой [1].
Эффективность классификатора ГК—ГК Рл после подтверждения в обнаружителе факта наличия Б(1,1, ос) или Р\1,0сА определяется ошибками перепутывания классов ГК и ГК
_*тэ II 1 в фг)-г~ р ; Ц = ]-Ф гпоР-г,(т2)
от,
р„ = 1-/’.. = 1-о,5(^+л).
Р -1-Я -1-(5(Р\
где Ф[х] - интеграл вероятности; Рх - вероятность перепутывания
ГК и ГК при fJ <Гпор\ Л(Л2/ "• оценка коэффициента автокорреляции в случае приема ГК; Р, - вероятность перепутывания ГК и ГК при Г\Т)
< У.,ар; ,( 2) ~ оценка коэффициента автокорреляции в
случае приема ГК; OT,,or ~ среднеквадратичные погрешности оцени-
вания коэффициента автокорреляции ГК и ГК; Рои
суммарная
1
ОГр =
8кл,'&ка.
ошибка классификации ГК—ГК', ОЪг== —
‘ % г К
О /СЛ, Л Кпр
отношение сигнал/помеха по напряжению на выходе классификатора в
случае приема Г К и I К.
При аг1 = ог
Г -
лор
Ф2)+Гр(т2)
гДг2)=1 —jh г'(т*)***”•
где г0ш - допустимый уровень коэффициента автокорреляции ГК, соответствующий уровню боковых лепестков коррелограммы.
При минимаксном подходе следует принять огх = ОГр и при этом
С целью повышения помехоустойчивости его использования для оценивания несущей частоты сигналов параметры задержки выбираются
и з ус ловим
Отношение сигнал/помеха gл с учетом декорреляции шумов име-
01 мм |2|
сигнал/помеха по напряжению на входе классификатора; мощ-
ность сигнала на входе экспресс-анализатора (ЭА), Ыо - спектральная плотность помехи. п() на входе ЭА, Ыт - коэффициент шума ЭА, А/ф - полоса пропускания ПФ; Тикл - постоянная интегрирования класси-
фш.аюра.
В зависимости от используемых при построении ЭА на этапах обеспечения информационного и энергетического контактов типов приемников радиоконтроля (РК) параметры классификатора, определяющие величину коэффициента фильтрации Кф = А[фГикл, могут находиться в
следующих пределах
где Т3 - оценка длительности посылки полезного сигнала; Тпоб - посто-
тотного диапазона ЭА КРК.
При проектировании ЭА КРК возникает необходимость в оптимизации параметров классификатора ГК — ГК с целью достижения, например, минимально допустимого входного отношения сигнал/помеха gвx при фиксированной Рм.
Такая оптимизация осуществляется на основе использования соот-
К = где А г = ге(т2)~ таор.
2 '
£
8Іфі)^/ФТикл
отношение
янная интегрирования при обнаружении; А/п - ширина рабочего час-
При использовании в ЭА КРК приемника прямого усиления, когда 4/ф = Д/я И 1, имеем
Рг уіапф(р„)
Л'оЛ/, Аг^А/Х„ '
_ г______________ __ \ 1,1' Т _ у
о&ц мим ЛГ А Ґ л « / * /' V’ 1 ч’х ■
При использовании в ЭА КРК супергетеродинного или многоканального приемника с полосой пропускания линейного тракта
= ¥Ф=у
* э
а) для обеспечения высокого быстродействия классификатора, когда Тикя = Т3, необходимо, чтобы
2. РХ 4{«г<'ф(р„)]2
дг0 Д,.2 .
2
б) при необходимости обеспечения минимального значения имеем
, РГ Лагсф(р) ГТ~~
е = —— =---------------~—- —— при Т < 7 •
б«,*«* дт д Л Т ** гк
ІУ0 ш V /и<и
1И11Р\|УР\
1. Дятлов А.П. Корреляционные устройства в радионавигации: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986.
2. Дятлов А.П. Обнаружители и измерители параметров сигналов в радиоконтроле: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИ, 1993.
УДК 68 1.321
А.М. Макаров, ФА. Мальцев, O.Ю. Евдокимов
ЦИФРОВОЙ АЛГОРИТМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ МЕЛЛИНА С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЙ ВЫБОРКОЙ ПО ЧАСТОТЕ
Анализ комплексных спектров (КС) сигналов показывает, что модуль спектра большинства сигналов имеет мультипликативный
I
множитель вида "/ , и ПРИ и ~*00 "хвосты" модуля аппрокси-
+и~
1
мируются функцией вида —. Это обстоятельство приводит к идее использования экспоненциального шага выборки не только по времени, но и по частоте. Было проведено исследование цифрового алгоритма вычисления преобразования Лапласа с экспоненциальным шагом дискретизации в пространстве частот Лапласа. Такой подход позволяет в болыпин-