Содержание к диссертации
Введение . 5
Глава 1. АЛС в современных адаптивных системах 13
-
Модели сигналов и помех 13
-
Модели шумов. 18
-
Критерии оптимальности. 20
-
Алгоритмы адаптации 25
Глава 2. Алгоритмы минимизации мощности 29
2.1. Рекуррентный алгоритм вычисления ВВК с
использованием критерия минимизации мощности 29
-
Синтез алгоритма адаптации АЛС с использованием метода множителей Лагранжа 30
-
Синтез алгоритма минимизации мощности с ограничениями 36
-
Алгоритм адаптации АЛС Комптона 38
-
Алгоритм адаптации АЛС на основе метода L-проблемы моментов. 41
Глава 3. Двухэтапный алгоритм адаптации АЛС 52
3.1. Синтез обобщенного двухэтапного алгоритма
адаптации АЛС 52
3.2. Схемная реализация устройства двухэтапной
адаптации.
3.3 Структурные схемы процессоров АЛС
-
Математические модели сигналов и помех обрабатываемых процессором адаптивной антенной решётки
-
Математические модели для анализа
. обработки сигналов процессором адаптивной антенной решётки
Глава 4. Исследование эффективности синтезированных алгоритмов адаптации
4.1. Расчет эффективности АЛС
4.1.1. Расчёт отношения помеха/шум 4Л .2. Расчёт отношения сигнал/помеха 4.1.3. Эффективность АЛС Комптона — L-проблемы моментов
4.2. Исследование влияния фазовой и амплитуд
ной неидентичности каналов АЛС на выходное
отношение сигнал/помеха.
-
Алгоритм ММ
-
Алгоритм Комптона — L-проблемы моментов
4.3 * Эффективность алгоритма адаптации на основе L - проблемы моментов
Приложение 1
Краткое описание программы для ЭВМ, позволяющей ана
лизировать работу процессора АЛС. 108
Приложение 2
Описание программы расчёта четырёхэлементной АЛС
4 Комптона 125
Приложение 3
Описание программ расчёта характеристик АЛС, синтези
руемой на основе использования L - проблемы моментов 137
Заключение 144
Публикации по теме исследования 147
Список использованной литературы 150
Введение к работе
Актуальность темы
В настоящее время развитие технических систем самого различного назначения связано с применением цифровой и компьютерной техники. Получаемые высоконадежные, компактные устройства обработки информации могут конкурировать с биологическими системами и, в некоторых ситуациях, превосходить их [10, 12, 15, 78, 88, 100, 102, 111, 150, 161]. Новые возможности позволяют реализовывать все более сложные и эффективные алгоритмы обработки информации и управления, однако в процессе синтеза таких алгоритмов зачастую возникают проблемы преодоления априорной неопределенности некоторых параметров полезных и помеховых сигналов при решении задач приема и обработки информации [8, 18, 37, 44, 47, 145]. Также большой интерес представляют проблемы учета неидеальности устройств обработки [1, 45,82,119].
Одним из наиболее эффективных путей решения проблемы частичной неопределенности параметров сигналов, а также возможной неидеальности устройств обработки и неидентичности каналов таких устройств является использование адаптивных алгоритмов [7, 15, 18, 26, 29], обладающих существенно более богатыми потенциальными возможностями, чем системы неадаптивные и позволяющих значительно увеличить область применения системы в случае неизвестных или изменяющихся во времени параметров. При этом под адаптацией понимается не только обучение и самообучение, но и процесс оптимальной пере- стройки некоего приемного устройства в соответствии с заданным критерием качества [13,27, 32, 51, 68, 118].
Подобная ситуация наблюдается одновременно в различных областях теории и техники, среди которых автоматическое управление, теория систем передачи и обработки информации, радиотехника, теория распознавания образов и др. [1, 2, 6, 10, 24, 25, 46, 55, 57, 75, 87, 110, 112, 140, 145,. 147,154,155, 157, 158, 159, 160].
В общем случае адаптивные системы можно рассматривать как нелинейные системы с изменяющимися во времени параметрами [2, 4, 27, 89] и, хотя их и труднее анализировать, адаптивные системы позволяют значительно увеличить область функционирования системы, когда параметры не известны или меняются во времени [7, 9, 44, 49, 63, 81, 84, 87, 99, 123].
Важнейшим элементом большинства адаптивных систем являются адаптивные линейные сумматоры (АЛС). Эти устройства в том или ином виде присутствуют во всех адаптивных системах, являясь наиболее важным элементом «обучения» систем и устройств обработки в целом. В то же время большинство адаптивных устройств можно рассматривать, как частный случай АЛС. Так, одним из наиболее распространенных примеров АЛС можно считать адаптивные антенные решетки (ААР) систем пространственной обработки сигналов.
Вообще теория адаптивных антенных систем изучена достаточно хорошо [I, 7, И, 12, 13, 24, 40, 46, 52, 56, 72], однако ранее основное внимание уделялось радиолокационным адаптивным системам, внедрение же адаптивных методов в системы связи происходило значительно медленнее. В последнее время интерес к применению адаптации при обработке сигналов в системах связи значительно возрос.
Предпосылками к этому явились с одной стороны высокие темпы развития элементной базы современных радиотехнических систем [55, 61,78, 88, 110, 111], и, с другой стороны, бурное развитием систем мобильной связи — постоянное увеличение количества пользователей сотовых сетей требует интенсивных поисков новых идей, подходов, методов увеличения их абонентоемкости и повышения качества обслуживания. Исследования показали, что эффективным средством преодоления этих проблем может стать применение пространственной обработки сигналов. В то же время существующие методы обладают рядом существенных недостатков, слабо развиты методы, позволяющие численно и аналитически оценивать адаптивные системы.
Таким образом, с одной стороны высокие темпы развития элементной базы современных радиотехнических систем и непрерывный рост быстродействия и объема памяти компьютеров дают возможность решения задачи раализации надежных и эффективных адаптивных систем связи и обработки информации. С другой стороны, большинство известных алгоритмов адаптации обладает рядом недостатков, обусловленных стандартным подходом к синтезу таких алгоритмов.
Все вышеизложенное и послужило повышению интереса к развитию теории адаптивных систем в целом и адаптивных систем пространственной обработки сигналов в частности. На базе традиционных адаптивных методов появляются новые, в основу которых положен современный математический аппарат и новые методы их разработки. Это связано с необходимостью уменьшить выявленные в течение последних лет недостатки, присущие известным системам. Решение данной задачи в свою очередь предполагает не только использовать современный математический аппарат, но и конструировать новые модели, синтезировать алгоритмы, а так же апробировать их с помощью программных средств.
Цель и задачи работы
Целью диссертационной работы является разработка нового математического подхода к моделированию цифровых адаптивных систем обработки информации, функционирующих в условиях близости полезных и помеховых сигналов по ряду параметров, синтез алгоритма функционирования таких систем, разработка обобщенной системы методов, позволяющих осуществлять аналитическую и численную оценку таких систем. Построение основано на использовании новых методов моделирования адаптивных линейных сумматоров цифровых систем обработки информации. Предлагаемые модели строятся с использованием методов функционального анализа, обеспечивающих построение инструментальных средств на основе обобщенных математических формул и теории М-систем.
Для достижения цели работы возникла необходимость в решении следующих основных научных задач: - выбор и обоснование использования теории М-систем для моделирования адаптивных линейных сумматоров цифровых систем обработки информации; модификация метода L-проблемы моментов применительно к выбранному классу адаптивных М-систем; синтез алгоритмов функционирования рассматриваемого класса адаптивных систем с использованием предлагаемого метода L-проблемы моментов; проведение сопоставимой оценки алгоритмов, синтезированных на основе модифицированных традиционных методов и предлагаемого алгоритма - проведение исследования эффективности предлагаемых алго ритмов и определение области их эффективного применения.
Методы исследования
Для решения перечисленных задач в диссертационной работе бы-ли использованы методы системного анализа, математического моделирования, теории вероятностей, обобщенной спектральной теории нестационарных систем, методы теории пространства состояний, математический аппарат матричной алгебры и функционального анализа.
Научная новизна диссертационной работы
Выбрана и обоснована модель адаптивного линейного сумматора на основе М-систем MP-, MS- и MPS-структур;
Предложена MPS-модель процесса функционирования двухступенчатой адаптивной системы на основе базовой МР-модели;
На основе обобщенной спектральной теории, метода пространства состояний, с использованием результатов М-систем и метода L-проблемы моментов предложен ряд алгоритмов адаптации АЛС.
Предложена система методов аналитической и численной оценки различных адаптивных линейных систем обработки информации.
Разработан комплекс программ, которой может быть использован в виде инструментальных средств, позволяющих моделировать и анализировать работу адаптивных линейных систем рассматриваемых видов.
Практическая значимость работы
Предложенные в работе алгоритмические средства реализованы в виде комплекса программ, ориентированного на решение вычислительных задач на базе системного программирования. Практические результаты исследования могут найти применение в цифровых системах приема и обработки сигналов различной природы, а также в различных многоканальных системах в целях их дальнейшего совершенствования.
Реализация и внедрение результатов работы
Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде алгоритмов, программ и блок-схем программ и использовались при выполнении НИР «Водоемкость-Полюс» в Воронежском центральном конструкторском бюро «Полюс», при выполнении НИР и ОКР «Таллин», «Москва», «Касиопея» в Воронежском НИИ связи и при выполнении НИР «Рекордсмен-М» в Научно-техническом конструктор- ском бюро «Феррит». Так же идет работа по внедрению некоторых результатов диссертационной работы в Научно-производственном объединении «Электроника»
Апробация работы
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
Межвузовская научно-практическая конференция ВВШ МВД России (Воронеж, 1997 г.),
Межвузовская научно-практическая конференция ВВШ МВД России (Воронеж, 1998 г.),
Межвузовская научно-практическая конференция ВВШ МВД России (Воронеж, 1999 г.),
Международная электронная научно-техническая конференция «Перспективные технологии автоматизации», (Вологда, июнь 1999)
Международная научно-практическая конференция ВГТА, (Воронеж, сентябрь 1999)
Всероссийская научно-практическая конференция «Охрана-99» (Воронеж, 1999 г.)
Всероссийская научно-практическая конференция «Охрана-2001» (Воронеж, 2001 г.)
Всероссийская научно-практическая конференция «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2001 г.)
Всероссийская научно-практическая конференция «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2002 г.)
10. Всероссийская научно-практическая конференция «Современные проблемы борьбы с преступностью» (Воронеж, 2003 г.)
П. Всероссийская научно-практическая конференция «Охрана, безопасность и связь — 2003» (Воронеж, 2003 г.).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 17 печатных работ. Список научных работ приведен на стр. 147.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, выводов по работе, списка литературы из 161 наименования и 4 приложений. Работа изложена на 166 страницах машинописного текста (основной текст занимает 107 страниц), содержит 27 рисунков и 3 таблицы.
