CC BY
11
OPTIMIZATION OF METHODS OF STATISTICAL DATA ANALYSIS IN THE STUDY OF
INDICA TORS A GGRESSIVENESS
A.G. Proaspat, M.C. Kravchina, D.A. Pakhomov
The result of the study of aggression indicators in the team is a set of numerical values. Further research requires a statistical assessment of the average level of aggressiveness in the group and the ability to separate the subjects whose aggressiveness indicators are increased. This research is devoted to the analysis of differences between the average values of the series obtained during the analysis of aggressiveness by the "Hand" test-an adaptation of the projective technique of E. Wagner, Z. Riotrovsky, and B. Bricklin. The optimal way to search for a range of average values of aggressiveness indicators of a group of individuals, as well as the separation of high indicators, is proposed.
Key words: mathematical statistics, variance analysis, processing of empirical research results, statistical analysis.
Proaspet Anastasia Georgievna, postgraduate, [email protected], Russia, Korolyov, Moscow region Technological University,
Kravchen Maksim Sergeevich, postgraduate, mkravcheni@,outlook. com, Russia, Korolev, Moscow region Technological University,
Pakhomov Dmitry Anatolyevich, postgraduate, wypynoBepta a yandex.ru, Russia, Korolyov, Moscow region Technological University
УДК 621.396
ОЦЕНКА АППАРАТНЫХ ЗАТРАТ НА РЕАЛИЗАЦИЮ СОГЛАСОВАННОГО ФИЛЬТРА С ГАУССОВОЙ ФОРМОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ
А.В. Петешов, А.В. Пыхтункин, В. Л. Румянцев, Д.Б. Карандин
Проведена оценка в аппаратных и вычислительных затратах при реализации алгоритмов фильтрации и параметрического обнаружения гауссовых импульсов. Определена разрядность сумматоров при итерационной фильтрации. Показано, что основные различия в аппаратурной реализации заключаются в меньшем количестве l-разрядных регистров и отсутствии умножителей при итерационном подходе.
Ключевые слова: алгоритм фильтрации, поднесущее колебание, импульсная характеристика.
В системах радиоуправления широкое распространение получила амплитудная модуляция несущей, а в качестве поднесущих колебаний -гауссовы импульсы с фиксированными параметрами [1, 2]. Поэтому актуальным является разработка алгоритмов фильтрации и параметрического обнаружения гауссовых импульсов для оптимизации аппаратных и вычислительных затрат, присущей исследуемому классу бортовой аппаратуры.
В настоящей работе предложен вариант реализации фильтрации поднесущих колебаний, обладающий близкими показателями по отношению сигнал/шум при существенно меньших аппаратных затратах по сравнению с традиционным согласованным фильтром.
Идея заключается в итерационной обработке фильтром с прямоугольной импульсной характеристикой. Согласно предельной теореме, эквивалентная импульсная характеристика такого фильтра стремится к форме гауссова импульса (рис. 1).
Номер отсчета
Рис. 1. Эквивалентная импульсная характеристика для разных значений количества итераций т
Предположим, что при определенном количестве итераций и длине исходной импульсной характеристики форма эквивалентной импульсной характеристики будет близка к форме поднесущего колебания на столько, что энергетические потери будут несущественными. При этом получим экономию аппаратных затрат за счет отсутствия ресурсоемких умножителей и пирамидальных сумматоров.
Определим длину и количество итераций, при которых получается максимум корреляции между заданной импульсной характеристикой в виде гауссова импульса и эквивалентной характеристикой, полученной в результате т итераций фильтрации. Эквивалентная импульсная характеристика при итерационной обработке определяется выражением [3,4]:
+ ¥
+ ¥
8Ш(рТи )
т
(1)
НэС) = ¿1[я)= 2РI
— ¥
где ти, Н о (/) - длительность и частотный образ прямоугольного импульса.
По результатам моделирования (1) получена зависимость нормированного СКО формы эквивалентной импульсной характеристики Н э (/) и гауссова импульса ^г (/) от параметра а и количества итераций т :
ан (а, т) = к н
N
1 N
— £ (Нэ (/) — 5г (I))2 1 I=1
(2)
где кн - нормирующий коэффициент, равный максимальному значению по ненормированной матрице <гн (а, т).
192
Длина импульсной характеристики, 1/16а
Рис. 2. СКО формы эквивалентной импульсной характеристики
от гауссова импульса
Из зависимости, приведенной на рис. 2 и табл. 1 видно, что длину прямоугольной импульсной характеристики следует выбирать в интервале от 6/16а до 11/16а. При этом минимум энергетических потерь достигается при ти = 1/ 2а и шести итерациях. На практике требуется использовать как можно меньшее количество итераций, в этом случае необходимо использовать длины ти = 9/16а и ти = 11/16а при количестве итераций равном 4 и 3 соответственно.
Таблица 1
Значения СКО формы эквивалентной импульсной характеристики ___от гауссова импульса ___
т\ти 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
16а 16а 16а 16а 16а 16а 16а 16а 16а 16а
3 0.917 0.826 0.732 0.636 0.523 0.427 0.332 0.241 0.139 0.060
4 0.904 0.800 0.692 0.582 0.455 0.348 0.244 0.145 0.037 0.060
5 0.891 0.775 0.654 0.533 0.392 0.276 0.165 0.062 0.066 0.157
6 0.880 0.752 0.620 0.488 0.337 0.213 0.095 0.024 0.140 0.237
7 0.870 0.732 0.589 0.448 0.288 0.159 0.046 0.089 0.211 0.310
8 0.860 0.712 0.560 0.409 0.241 0.106 0.032 0.144 0.272 0.373
9 0.851 0.694 0.533 0.376 0.202 0.070 0.085 0.200 0.329 0.432
10 0.842 0.676 0.507 0.342 0.161 0.034 0.125 0.247 0.379 0.484
Разрядность сумматоров при итерационной фильтрации определяется выражением
I + (0.56* п)] + (/ -1), (3)
где п - количество отсчетов в импульсной характеристике согласованного фильтра, I - номер итерации.
Одним из распространенных решений задачи суммирования результатов произведений отсчетов сигнала на отсчеты импульсной характеристики согласованного фильтра являет пирамидальный сумматор. При
п = 2д получаем п уровней по ^2 п - у сумматоров разрядности I + ] -1, где у = 1,2..^2 п - номер уровня.
193
Таким образом, основные различия в аппаратурной реализации заключаются в меньшем количестве /-разрядных регистров и отсутствии умножителей при итерационном подходе. Учитывая, что n min = 8 и m = 4, получаем двукратную экономию аппаратных затрат при итерационной фильтрации без рассмотрения вклада умножителей.
Список литературы
1. Быстров Р.П. Радиолокационные системы обнаружения наземных объектов в короткой части миллиметрового диапазона волн. М.: Технология, 2002. Т. 1, 2. 455 с.
2. Cherardelli H., Guillii D., Fossi M., Freni A. Adaptive polarization for rejection of ground clatter / Onde elect., № 6, 1989. Р. 5-10.
3. Татаринов В.И., Лукьянов С.П. Режекторная гребенчатая фильтрация поляризационно-модулированных сигналов // Известия вузов. Радиоэлектроника. 1989. Т. 32. № 5, 1989. С. 3-8.
4. Леховицкий Д.И., Атаманский Д.В., Кириллов И.Г. Разновидности сверхразрешающих анализаторов пространственно-временного спектра случайных сигналов на основе обеляющих адаптивных решетчатых фильтров // Антенны, №2. 2000. [Электронный ресурс] URL: http://eleron.net/ rus/articles/Articel2LK.pdf (дата обращения: 10.02.2020).
Петешов Андрей Викторович, канд. техн. наук, доцент, начальник кафедры, D-john postamail.rii, Россия, Череповец, Череповецкое высшее военное инженерное ордена Жукова училище радиоэлектроники,
Пыхтункин Алексей Викторович, преподаватель, niri-opaiiamail.ru, Россия, Пенза, Филиал Военной академии материально-технического обеспечения,
Румянцев Владимир Львович, д-р техн. наук, профессор, заместитель начальника отдела, cdbaeacdbae.ru, Россия, Тула, АО Центральное конструкторское бюро аппаратостроения,
Карандин Денис Борисович, начальник кафедры, cdbaeacdbae. ru, [email protected], Россия, Тюмень, Тюменское высшее военно-инженерное командное училище имени маршала инженерных войск А.И. Прошлякова
ESTIMA TION OF HARDWARE COSTS FOR IMPLEMENTING A MA TCHED FILTER WITH THE GA USSIANFORM OF THE PULSE CHARACTERISTIC
A. V. P/eshov, A. V. Pyatunin, V.L. Rumyantsev, D.B. Karandin
The estimation of hardware and computationa/ costs for imp/ementing fi/tering algorithms and parametric detection of Gaussian pu/ses is carried out. Determined by the bit width of the adders in the iterative fi/tering. It is shown that the main differences in hardware imp/ementation are the sma//er number of /-bit registers and the absence of mu/tip/iers in the iterative approach.
Key words: fi/tering a/gorithm, subcarrier osci//ation, impu/se response.
194
Peteshov Andrey Viktorovich, candidate of technical sciences, professor, head of the Department, D-john [email protected], Russia, Cherepovets, Cherepovets Higher Military Engineering Order of Zhukov School of Radio Electronics,
Pykhtunkin Aleksey Viktorovich, teacher, [email protected], Russia, Penza, Branch of the Military Academy of Logistics,
Rumyantsev Vladimir Lvovich, doctor of technical Sciences, professor, deputy head of department, cdbaeacdbae. ru, Russia, Tula, JSC Central Design Bureau of Apparatus Engineering,
Denis Borisovich Karandin, head of department, [email protected], Russia, Tyumen, Tyumen Higher Military Engineering Command School named after Marshal of Engineering Troops A.I. Proshlyakova
УДК 621.396
МЕТОДИКА И СХЕМЫ ОБРАБОТКИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ, ОТРАЖЁННЫХ ОТ НАДВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
В. Л. Румянцев, О.Н. Акиншин, С. А. Курбатский
Представлены характеристики обнаружения надводных целей для модели помехи, основанной на К- распределении при различных ее параметрах, характеризующих состояние моря, а также характеристика обнаружения для модели помехи, основанной на Рэлеевском распределении. Определена процедура согласованной обработки радиолокационных сигналов, а также алгоритм формирования порога.
Ключевые слова: модель сигнала, радиолокационные отражения, порог обнаружения.
При выборе методики и схем обработки радиолокационных сигналов, определенный интерес представляет исследование характеристик обнаружения малоразмерных целей, наблюдаемых на фоне морской поверхности, применительно к когерентно-импульсной РЛС с высоким разрешением с учетом условий радиолокационного наблюдения, приближенных к реальным условиям окружающей среды (высота волны, направление ряби, направление ветра, скорость ветра).
Сравнение характеристик обнаружения целей, полученных для гауссовской модели помех (Рэлеевское распределение огибающей), с характеристиками для негауссовской модели, основано на К-распределении огибающей отраженного сигнала [1, 2].
Плотность распределения вероятностей (ПРВ) К-распределения имеет вид:
Р(Е) = Е т ^т—1(2 е4Ь ) (1)
где ^ - параметр формы К-распределения; Ь- масштабный коэффициент К-распределения; 1( •) - модифицированная функция Бесселя.
195
