Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор существующих методов адаптации 10
1.1 Обобщенная адаптивная система .10
1.2 Методы адаптации в системах SIMO, использующие априорную информацию о направлениях прихода полезного сигнала 14
1.3 Методы адаптации в системах SIMO, использующие априорную информацию о форме полезного сигнала 19
1.4 Методы искусственных нейронных сетей 24
1.5 Выводы по главе 1 26
2. Теоретическое обоснование 27
2.1 Представление процедуры адаптации путем сравнения с эталоном как процедуры обучения нейросети 27
2.2 Решение задачи использования в качестве эталона амплитуды эталонного сигнала как решения задачи обучения нейросети 31
2.3 Оценка области применения метода 34
2.4 Возможность осуществления синфазного сложения сигналов при адаптации по предложенному алгоритму 38
2.5 Выводы по главе 2 40
3. Исследование адаптации по предложенному алгоритму путем компьютерного моделирования .42
3.1 Компьютерная модель S1MO системы 42
3.2 Моделирование подавления помех для различных случаев их расположения 45
3.3 Исследование влияния количества обучающих реализаций на глубину подавления помех при воздействии внутренних шумов приемника 48
3.4 Моделирование процесса адаптации для синфазного сложения сигналов .50
3.5 Исследование влияния параметров процедуры обучения на результаты адаптации 52
3.6 Исследование подавления помех при воздействии внутренних шумов приемника .56
3.7 Исследование адаптации для различных соотношений уровня помех и полезного сигнала .;. 58
3.8 Исследование изменения параметров системы в процессе адаптации 63
3.9 Оценка чувствительности исходного метода к несовпадению фаз полезного сигнала и эталона 75
3.10. Оценка глубины подавления помех, в условиях несовпадения фаз полезного сигнала и эталона, при использовании модифицированного метода 78
3.11 Проверка правильности предложенной модели путем использования ее для синтеза приемоизлучающих систем с последующим их анализом существующим программным обеспечением .;. 82
3.12 Исследование в рамках предложенной модели достижимых параметров систем случайнорасположенныхобъектов 85
3.13 Выводы по главе 3 ; 87
4. Прикладное программное обеспечение на основе предложенного алгоритма 92
4.1 Структура, параметры и интерфейс прикладной программы 92
4.2 Использование предложенного алгоритма для синтеза приемоизлучающих систем 95
4.3 Выводы по главе 4 101
Заключение... 1
- Методы адаптации в системах SIMO, использующие априорную информацию о форме полезного сигнала
- Возможность осуществления синфазного сложения сигналов при адаптации по предложенному алгоритму
- Исследование влияния параметров процедуры обучения на результаты адаптации
- Использование предложенного алгоритма для синтеза приемоизлучающих систем
Методы адаптации в системах SIMO, использующие априорную информацию о форме полезного сигнала
В адаптивной системе, изображенной на рис. 1.3, сигналы от М источников излучения S, после умножения на коэффициенты h„m(t) поступают на входы N приемников и подаются на усилители высокой частоты (УВЧ). На выходе УВЧ w-ro приемника, который служит также в качестве узкопрлосного фильтра, формируется сигнал {U) X„=Y,h«»{t)Sm+Zn ... _, т=1 .. " где , - внутренний шум в п - м приемнике, h„m (t) :-комплексный коэффициент передачи сигнала от т-то источника п-у приемнику, в общем случае, зависящий от времени, -комплексная огибающая m-го сигнала
Сигналы xi подаются на вход ДОС, которая формирует на своих выходах М сигналов.
Предполагается, что достигнуто полное разрешение мешающих сигналов на выходах ДОС. Адаптация проводится на выходах сформированных парциальных каналов путем весового суммирования сигналов незащищаемых (вспомогательных) каналов. Для этого вспомогательные сигналы х) умножаются на соответствующие весовые коэффициенты Wi и после суммирования вычитаются из сигнала основного канала z. ВВК W рассчитывается таким образом, чтобы результирующий сигнал не содержал помеховых составляющих. Для вычисления ВВК могут быть использованы как прямые методы адаптации, основанные на непосредственном решении уравнения Винера-Хопфа [19], и использовании выборочной корреляционной матрицы помех, так и стохастические градиентные методы, реализуемые через корреляционные обратные связи [19, 28]. При прямых методах ВВК рассчитывается на основе сигналов х), при градиентных для этих целей используется дополнительный / разностный сигнал у. Таким образом, в . данном устройстве , реализуется принцип компенсации по схеме «согласованный фильтр -обеляющий фильтр».
Необходимость задавать направления на помеху и полезный сигнал, взаимное расположение точек приема и другие параметры приемников, является существенным недостатком схемы рис. 1.3.
Кроме того, очевидна избыточность структуры изображенной на рис. 1.3 адаптивной системы. Необходимо раздельное вычисление ВВК для ДОС и парциальных каналов. ДОС и последующая обработка осуществляют линейное перемножение векторов и матриц, которое может быть сведено к умножению одного вектора на одну матрицу [29J, т.е. тот же результат может быть достигнут лишь соответствующим выбором коэффициентов ДОС. Тем не менее, адаптивные структуры вида рис. 1.3, сравнительно широко распространены, развитию этого метода подавления помех посвящено большое количество работ f20, 30-381. В последние годы проводилось много исследований наиболее рациональных способов оценивания числа помех, их угловых координат, например, на основе нелинейных методов спектрального анализа временных рядов: авторегрессионного, максимальной энтропии, максимального правдоподобия, Прони, Писаренко, MUSIC, инвариантного поворота подпространства и др. [30-35J.
Может быть реализовано адаптивное устройство, частично свободное от недостатков устройства рис. 1.3. Это устройство осуществляет адаптацию по критерию минимума суммы мощностей сигналов на выходе АС при условии защиты от подавления полезного сигнала. Устройство использует априорную информацию только о направлении полезного сигнала и не обладает избыточностью.
Структурная схема АС с двумя приемниками, использующей для подавления помех априорную информацию о направлении прихода полезного сигнала, приведена на Рис. 1.4 [39].
Принятые сигналы, после усиления в УВЧ приемников, умножаются на весовые множители, и суммируются, образуя выходной сигнал, который также подается на корреляционный смеситель, где формируется взаимно-корреляционная функция этого сигнала с выходным сигналом одного из приемников. Такая система представляет собой контур управления с отрицательной обратной связью, в результате действия которой сигналы, приходящие с направлений источников излучения, подавляются.
Возможность осуществления синфазного сложения сигналов при адаптации по предложенному алгоритму
При многолучевом распространении синфазное сложение сигналов, пришедших с разных направлений, может повысить отношение сигнал/шум за счет увеличения уровня полезного сигнала, что, в свою очередь, может способствовать увеличению темпа передачи информации в перспективных системах связи ГЗ-15,70; 711.
Формулы подстройки ВВК при адаптации путем сравнения с эталоном, при использовании в качестве эталона только амплитуды полезного сигнала для SIMO системы с одним выходом (реализующей одну пространственную ДН) и М направлений прихода эталонного сигнала имеют вид: и-l W W W A/ M
В случае многолучевого распространения, например, вследствие отражения сигнала от разных объектов, адаптацию можно осуществить, если разница задержек в радиоканалах, формирующихся в результате отражений, не превышает значений, при которых эталонные сигналы для разных радиоканалов будут различны. В этом случае, эталон для сигналов с разных направлений будет одинаков, и по предложенному алгоритму возможно формирование пространственной фазовой ДН системы для сложения сигналов, пришедших с разных направлений.
Для каждого сигнала т приращения весов формируются независимо, после чего суммируются. Если амплитуду эталона Ыв приемнике задать меньше амплитуды эталонного сигнала, пришедшего с наибольшим ослаблением, сигналу с меньшим ослаблением будет соответствовать большая ошибка, и итоговая пространственная ДН системы сформируется с учетом ослабления сигналов, пришедших с разных направлений. При таком задании амплитуды эталонного сигнала алгоритм обеспечивает последовательность формирования максимумов пространственной ДН для различных направлении прихода полезного сигнала в соответствии с уровнем мощности для каждого направления, но итоговые значения ДН для разных направлений при этом определяются относительным расположением точек приема, параметрами приемников, задержками сигналов, пришедших с разных направлений, и не обязательно будут пропорциональны мощности сигналов.
В главе 2 предложено для целей получения выражений подстройки весов при адаптации путем сравнения с эталоном с использованием в качестве эталона амплитуды эталонного сигнала от амплитуды заданного эталонного, применение подхода с рассмотрением процедуры адаптации как решения системы линейных уравнений комплексных чисел относительно абсолютных значений неизвестных, нейросетевыми методами.
С использованием предложенного подхода сначала проведен вывод формул подстройки ВВК для существующего алгоритма адаптации путем сравнения с эталоном, что подтвердило правильность предложенного представления, затем проведен вывод формул для модифицированного алгоритма адаптации путем сравнения с эталоном, использующего в качестве эталона только амплитуду эталонного сигнала.
Показаны возможность проведения адаптации с использованием полученного алгоритма в условиях неизвестного затухания сигнала в радиоканале, возможность проведения адаптации для случаев многолучевого распространения.
Оценены требующиеся вычислительные затраты в сравнении с первоначальным методом, ориентировочно полоса рабочих частот. В связи со сложностью получения выражений в общем виде, параметры алгоритма адаптации для конкретных систем предложено определять
Исследование влияния параметров процедуры обучения на результаты адаптации
Очевидно, что глубина подавления помехи для идеального случая определяется точностью выполнения математических операций, и полученные значения глубины подавления в 100 дБ и более определяются разрядностью вычислений. Этот результат соответствует известным результатам для адаптации путем сравнения с эталоном в идеальном случае, например, приведенным в f 16, 82]. Для случая неточной установки фаз ВВК в результате использования дискретных фазовращателей в ДОС глубина подавления помехи уменьшается [83-85]. 2. Рост глубины подавления помехи при числе обучающих реализаций более 10ІУ, для значений отношений сигнал/шум более 6 дБ, замедляется с 15 дБ/декаду, до, приблизительно, 3 дБ/декаду, что соответствует эмпирическим зависимостям для нейросетей и соответствует сделанной в главе 2 оценке минимально необходимого количества реализаций. 3. Для случая сложения копий сигнала, пришедших с разных направлений, в направлении прихода копий сигнала нули пространственной ДН АС не формируются, ДН формируется с учетом уровней сигнала, что соответствует теоретическим выводам, изложенным в главе 2. 4. Добавление к значениям приращений весов на текущей итерации их значений на предыдущей, ускоряет адаптацию на начальном этапе, но на последующих качество подавления помех ухудшается, что соответствует зависимостям для нейросетей [44-48, 66]. Для адаптации по формулам (2.9), в случае равных амплитуд сигнала и помех, оптимальное значение ki=20/(N Nr), для адаптации по формулам (3.3) с kf=\.0 оптимальное значение ki \OI(N Nr). Для уменьшения времени адаптации при сохранении уровня подавления помех целесообразно на начальном этапе применять процедуру обучения (3.3) с kf \ .0, на последующих с г=6.0. 5. Воздействие шума, для заданных условий моделирования, влияет на форму зависимости минимального подавления помех от количества итераций, для разных отношений сигнал/шум существуют разные установившиеся значения подавления. Установившиеся значения подавления для разных значений коэффициента к/ различаются незначительно. 6. При уменьшении уровня помех, устойчивость алгоритма для исследуемой модели обеспечивается при меньших значениях к). Дня уровней помех от -20 дБ, до +ЗдБ от уровня сигнала, устойчивость обеспечивается при ki 5/(N Nr) для всех случаев. В случаях, когда уровень помех равен или превышает уровень сигнала, устойчивость обеспечивается при больших значениях к\, при этом скорость адаптации увеличивается. В связи с этим, целесообразно выбирать значения к\ в зависимости от помеховой обстановки, ориентируясь на устойчивость процесса адаптации. 7. Неточность оценки затухания в канале до 2 порядков, для исследуемой модели, несущественно влияет на процесс адаптации и формирование нулей итоговой ДН в направлении помех.
Видно, что после первой итерации формируются максимумы ДН в направлении сигналов и помех, затем максимумы в направлении помех уменьшаются, и постепенно превращаются в минимумы. Для различных уровней помех можно отметить замедление формирования минимумов при сохранении порядка изменения ДН первоначального формирования максимумов в направлении всех присутствующих на входах АР сигналов, с последующим подавлением помех. Наличие шумов также не меняет порядок формирования ДН, но влияет на форму итоговой ДН. 8. Отклонение фазы между отсчетами на 0.001л" и более, для не модифицированного метода адаптации по вызывает снижение уровня подавления помех на 3-30 дБ, в зависимости от величины отклонения, как при отсутствии шумов и полной идентичности приемных каналов, так и при воздействии шумов и наличии неидентичности. 9. При идеальном совпадении фаз полезного сигнала и эталона алгоритм (1.5) сходится быстрее и обеспечивает на 1-2 дБ более глубокое подавление помехи. При нестабильности начальной фазы несущей между отсчетами более 0.01л- и достаточном количестве итераций преимущество метода (1.5) утрачивается, алгоритм (2.9) оказывается более предпочтительным. Выигрыш в подавлении помех, в среднем по 10 случаям моделирования, для рассмотренных в п. 3.10 условий моделирования составляет не менее 10 дБ. Результаты моделирования показывают, что, при уходе фазы от отсчета к отсчету более 0.01/г, отсутствии шумов, одинаковых коэффициентах передачи приемников, адаптация по алгоритму (1.5) вообще не происходит, а при адаптации по алгоритму (2.9) глубина подавления помехи увеличивается.
Использование предложенного алгоритма для синтеза приемоизлучающих систем
В результате адаптации АС в тех или иных сигнально-помеховых ситуациях, формируются соответствующие этим ситуациям пространственные ДН, что соответствует синтезу антенной решетки (АР) с заданной комплексной ДН. При этом ДН задается через направления прихода, амплитуды и фазы полезных сигналов и помех. Существуют методы синтеза АР с использованием алгоритмов щя адаптивных антенн [86], в частности, метода адаптации путем сравнения с эталоном [87}: Комплексная ДН АР может быть разделена на амплитудную и фазовую ДН. При сЛ 7NA использовании для синтеза моделирования адаптивной системы с подстройкой ВВК по формулам (1.5) требуется задание как амплитудной, так и фазовой ДН. В случае задания нереализуемой амплитудной или фазовой ДН синтез не может быть осуществлен. Если параметры амплитудных ДН, которые могут быть реализованы теми или иными АР, могут быть определены исходя из геометрии АР, то попытки определения реализуемых фазовых ДН хотя бы для ограниченных классов АР успеха не имели [881. Поэтому, для целей синтеза АР подстройка ВВК в f871 производилась nd формулам (2.9), чтобы в качестве эталона использовалась только амплитуда полезного сигнала Существует программа для синтеза АР [89-91], в которой применен метод [87], находящаяся в свободном доступе в сети Internet
Исходный текст программы, выполненной на Visual Fortran 6,0 [96-98J, приведен в приложении Б. .
Интерфейс программы синтеза выполнен схожим с интерфейсом известной программы расчета вибраторных антенн MMANA [92,95].
В \SSt 93, 94] приведен пример синтеза цилиндрической АР градиентным методом по заданным требованиям к амплитудной ДН. Одной из проблем синтеза этим методом называется сложность предварительного определения начального АФР, с требуемой точностью приближения к итоговому.
С помощью разработанного ПО был проведен тестовый синтез для аналогичной АР. Синтезировалась 18-элементная цилиндрическая АР радиусом 23.1, с угловым расположением элементов с шагом в 2.25, с ненаправленными элементами. Геометрия решетки показана на рис. 4.5, координаты элементов, в долях длины волны, в таблице 4. Таблица 4 Координаты элементов криволинейной решетки
Параметры заданной ДН: направление главного максимума 86.5, ширина главного лепестка по нулям 12, минимальный уровень боковых лепестков.
Для тестового синтеза задавалась ДН упрощенной формы: F(#)=:1 в диапазоне углов 83 0 9О и F(0)-O в диапазоне углов 30 в 83 , 90 в 150 , в остальных направлениях значения ДН не задавались. ДН задавалась с помощью отсчетов, расположенных равномерно, с шагом 0.5 .
На рис. 4.7, 4.8 приведены амплитудное и фазовое распределения, полученные в результате синтеза предложенным методом, в сравнении с итоговым АФР примера синтеза. Итоговое АФР, полученное в результате синтеза предложенным методом, отличается от итогового АФР примера синтеза не более чем использовавшееся в [88] приближения для амплитудного распределения п J = 0.03 + 0.046cos( n - 9.5),w = 1,2...Д8, и для фазового распределения с,) = aigJjI} = -к(хя cos pQ +уп sin pQ\ Po = 86.5 Эти распределения, в сравнении с итоговыми, приведены на Рис. 4.9 и Рис. 4.10.
Видно, что различие найденного предложенным способом АФР от итогового, полученного в [88], менее, чем различие АФР, использовавшегося в [88] в качестве начального, что подтверждает возможность использования метода для определения начального АФР при синтезе по методике, изложенной в [88,93,94]. Кроме того, метод может использоваться и для непосредственного синтеза в задачах, не требующих высокой точности воспроизведения заданной ДН. —$—Амплитудное распределение в синтезированной решетке -о--Амплитудное распределение в примере [88] 3 5 7 9 11 13 15 17
Амплитудное распределение в синтезированной решетке в сравнении с итоговым амплитудным распределением в примере [88] І -200 распределение в синтезированной решетке о--Фазовое распределение в примере [88] 3 5 7 9 11 13 15 17 Фазовое распределение в синтезированной решетке в сравнении с итоговым фазовым распределением в примере [88] аD 5 % Л а Л ft - г О Vi U,0 П ft - п а п л О %V t U,4 t 0,2-0- Л п / П ъ — Начальное амплитудное раслределениев примере [88] - -о- «Итоговое амплитудное распределение в примере [88] 3 5 7 9 11 13 15 100 Рис. 4.9 Начальное и итоговое амплитудные распределения в примере [88J СМИ 150 100 0 -50 -100 -1 \ь ta. У CTU; .u 8 п V Ї —Ф— Начальное фазовое распределение в примере [88] —а----Итоговое фазовое распределение в примере [88] 3 5 7 9 11 13 15 17 Рис. 4.10 Начальное и итоговое фазовые распределения в примере 188]
Описание свободно распространяемого прикладного ПО для синтеза приемоизлучающих систем можно найти в [89, 90], само прикладное ПО в [91].
В главе 4 приведено описание прикладного ПО, позволяющего оценить параметры процедуры адаптации в различных сигнально-помеховых ситуациях, при различных отношениях сигнал/шум, для систем разной структуры. В связи с отсутствием в литературе описаний процедур оптимизации части параметров алгоритма адаптации путем сравнения с эталоном в общем виде, прикладное ПО может быть использовано для оценки этих параметров путем компьютерного моделирования для конкретных систем.
Кроме того, в главе 4 приведено краткое описание прикладного ПО для синтеза приемоизлучающих систем, на основе предложенного алгоритма, находящегося в свободном доступе в сети Internet, и проведена оценка качества синтеза с его помощью, путем сравнения с примером тестового синтеза, приведенного в литературе.
