
- •Содержание
- •1. Системно-кибернетические понятия курса
- •1.1 Общая характеристика научных понятий
- •1.2 Система
- •1.4 Среда
- •1.5 Состояние системы
- •1.6 Управление
- •1.7 Информация
- •1.8 Количественная мера информации
- •2. Вербальная модель ис
- •2.1. Информация как объект преобразований в ис
- •2.2. Информационный процесс
- •2.3. Информационная система как «машина» для реализации поручаемых ей информационных процессов
- •2.4. Автоматизация информационных процессов
- •Локальная сеть пд
- •2.5. Влияние внешней среды на ис
- •2.6. Человек в структуре ис
- •2.7. Показатели качества ис
- •3. Формализованные системы
- •3.1 Понятие модели системы
- •3.2. Декомпозиция и агрегирование в исследованиях ис
- •3.3 Математический аппарат для описания сложных систем
- •3.4 Виды математических моделей ис
- •Структурная модель и модель поведения ис
- •Структурная модель и модель поведения ис
- •3.5. Связной граф системы моделей
- •3.6 Особенности описания задач синтеза
- •3.7 Математические модели преобразующих элементов
- •4. Математическое описание источников информации, сигналов и помех
- •4.1. Математические модели источников информации и сообщений
- •Энтропия источника
- •4.2. Математические модели сигналов
- •4.3. Математические модели помех
- •4.4. Прохождение сигналов и помех через линейные системы
- •5. Синтез элементов ис на базе теории статистических решений
- •5.1. Статистические задачи в ис
- •5.2. Вероятностные характеристики обнаружения
- •5.3. Правило выбора решения и критерии его качества
- •5.4. Обнаружение методом однократного отсчета
- •5.5. Корреляционный метод обнаружения
- •5.6. Синтез приемников непрерывных сигналов
- •5.7. Синтез приемников дискретных сигналов.
- •5.8. Помехоустойчивость приемников бинарных сигналов
- •6.Модели и методы логико-вероятностного преобразования сообщений и сигналов
- •6.1 Классификация и кодирование информации
- •6.2 Методы оптимального кодирования сообщений
- •6.3 Модуляция сигналов
- •6.4 Дискретные манипулированные сигналы
- •6.5 Цифровые методы передачи непрерывных сигналов
- •6.6 Вероятностная модель канала связи
- •6.7 Помехоустойчивое кодирование сообщений
- •7. Анализ качества объектов ис коллективного пользования
- •7.1. Объекты коллективного использования в структуре ис
- •7.2. Поток событий
- •7.3. Смо с потерями
- •7.4 Смо с ожиданием
- •7.5. Смо с приоритетами
- •7.6. Сети смо
- •8. Методы анализа сетевых структур информационных систем
- •8.1 Особенности информационных сетей
- •8.2. Графовая модель сети
- •8.3. Методы анализа и синтеза сетей
- •8.4 Управление информационными сетями
4.4. Прохождение сигналов и помех через линейные системы
Большинство устройств ИС относятся к классу линейных систем, которые представляются в виде четырехполюсника с передаточной функцией K(iw), см. рис.4.9.
● ●
Uвх K(iw) Uвых
● ●
Рис.4.9.
Коэффициент передачи
.
(4.25)
Если спектральная плотность сигнала на входе четырехполюсника с K(iw) равна Sвх(iw), то спектральная плотность его на выходе равна
Sвых(iw)=Sвх(iw)K(iw). (4.26)
Основываясь на этих соотношениях в детерминированной модели канала связи за условие неискаженной передачи сигналов принимать равенство
,
(4.27)
где t0,,K0 – константы.
Словами это условие определяется как требование к АЧХ быть равномерной в пределах полосы частот сигнала, а к ФЧХ – быть линейной.
При прохождении помехи с энергетическим спектром N(w) через линейную систему с коэффициентом передачи K(iw) получим
Nвых(w)=K2(w)∙Nвх(w). (4.28)
Это следует из теоремы Парсеваля.
При прохождении сигнала с помехой по одной и той же электрической цепи (линейной) каждую составляющую можно оценивать независимо. Если в цепи будут нелинейные элементы, они вызовут искажения, приводящим к комбинационным составляющим спектров. В этом случае анализ существенно усложняется.
Прохождение сигнала с помехой по электрическим цепям связано с потерей информации, величины которых оцениваются в разделе анализа пропускных способностей каналов связи.
5. Синтез элементов ис на базе теории статистических решений
5.1. Статистические задачи в ис
Большинство информационных процессов связаны с решением проблемы выбора. Эта же проблема решается при поиске лучших в определенном смысле алгоритмов обработки сообщений и сигналов, технических реализаций их. Основные алгоритмы преобразующих элементов ИС выносят решения типа: обнаружено сообщение или нет, различаются сигналы или нет, сообщение искажено или нет, устарело сообщение или нет и т.п. Эти задачи решаются при обмене данными, при выработке решений, при отображении информации на экране (или табло) и т.д.
Задачей синтеза является определение алгоритма функционирования ИС по заданному критерию качества и интерпретация этого алгоритма при помощи технических средств.
Задачей анализа является расчет рабочих характеристик ИС.
Сообщения, поступающие в ИС, представляют собой случайные процессы. Сигналы, как переносчики сообщений, и действующие на них помехи также являются случайными процессами. Поэтому поиск алгоритмов обработки сигналов с помехами осуществляется при использовании вероятностных моделей. Оценки (решения), получаемые на основании выборок конечного размера, называют статистическими характеристиками. При поиске решения всегда возникает ситуация неопределенности относительно распределения вероятностей сигналов и помех, их параметров, дополнительных ограничений. Если все эти данные известны, то говорят о задачах статистического синтеза в условиях априорной неопределенности.
При полном отсутствии априорных данных решать задачи оптимального синтеза невозможно. На практике всегда находятся какие-то априорные сведения.
Различают следующие основные типы задач статистического синтеза:
обнаружение сигнала на фоне помех;
различение сигналов на фоне помех;
совместное обнаружение (различение) сигналов и оценка их параметров на фоне помех;
выделение сигналов на фоне помех.
Итогом решения перечисленных задач являются соответствующие алгоритмы обработки сигнала с помехой, приводящие, как правило, к улучшению соотношения между полезным сигналом и помехой. Все эти задачи имеют много общего, но имеют и свои особенности, отражающиеся на структуре алгоритмов.