MM_dlya_LR
.pdf
Лабораторная работа № 10
Цель работы: углубление и закрепление принципа действия согласованного фильтра и исследование его помехоустойчивости.
Краткие теоретические сведения
Из теории оптимальных методов приема сигналов известно, что в условиях действия гауссовской помехи типа белого шума оптимальный приемник должен вычислять интеграл вида
(1)
где N0 - односторонняя спектральная плотность шума; Т - длительность сигнала; u(t) - принятый сигнал; s(t) - полезный сигнал;
Интеграл (1) можно рассматривать как меру взаимной корреляции принятого сигнала u(t) и полезного сигнала s(t) сигналов. Чтобы осуществить реализацию выражения (1), используют корреляционный приемник. С другой стороны, интеграл (1) можно рассматривать как свертку сигнала u(t) с импульсной характеристикой некоторого фильтра. В этом случае необходимо использовать согласованный фильтр.
Рассмотрим задачу синтеза оптимального фильтра в условиях действия аддитивной помехи.
Пусть принятый сигнал имеет вид
(2)
где s(t) - полезный сигнал известной формы со спектральной плотностью Fs(jw); n(t)стационарный случайный процесс со спектральной плотностью мощности Fn(w).
Будем отыскивать оптимальный фильтр в классе линейных фильтров. Тогда сигнал на входе фильтра с учетом принципа суперпозиции можно представить как
(3)
Найдем отношение р мощности полезного сигнала к мощности помехи на выходе фильтра в некоторый момент времени t0.
(4)
где K(jw) - комплексно-частная характеристика фильтра.
Соответственно в момент времени t0
(5)
Мощность помехи на выходе фильтра
(6)
В формулах (4) и (6) через Fs,вых(jw) и Fn,вых(w) обозначены спектральная плотность полезного сигнала и спектральная плотность мощности помехи на выходе фильтра.
С учетом (5) и (6) выражение для р в момент времени t0 запишется как
(7)
Понятно, что чем больше величина р, тем выше помехоустойчивость приема. Поэтому определим фильтр, который обеспечивал бы на выходе максимальное соотношение сигнал/помеха.
Воспользуемся неравенством Буняковского - Шварца
(8)
справедливым для любых функций А(w) и В(w), для которых интегралы в (8) имеют смысл. Заметим, что неравенство (8) превращается в строгое равенство, если
(9)
где а- постоянная; В* (w) - функция, комплексно-сопряженная с функцией В(w). С учетом (8) можно записать
(10)
и, соответственно,
(11)
С учетом (9) находим, что максимальное отношение сигнал/помеха
достигается при
(12)
где Fs*(jw) - комплексно-сопряженный сигнал.
Таким образом фильтр с комплексно - частотной характеристикой, определяемой формулой (12), является наилучшим в классе линейных фильтров, а при гауссовских помехах также наилучшим образцом и в классе нелинейных фильтров.
Из выражения (12) следует, что коэффициент передачи фильтра зависит от отношения спектральной плотности сигнала к спектральной плотности мощности помехи: коэффициент передачи тем больше, чем больше это отношение. Таким образом, оптимальный фильтр избирательно пропускает те или иные частотные составляющие. Очевидно, что отношение сигнал/помеха будет тем больше, чем сильнее отличается спектр сигнала от спектра помехи.
Рассмотрим случай, когда помеха представляет собой белый шум со спектральной плотностью мощности N0/2. В этом случае комплексно - частотная характеристика оптимального фильтра
(13)
(14)
где Е - энергия сигнала.
Фильтр с характеристикой (13), оптимальный для помехи типа белого шума называется согласованным.
Максимальное отношение сигнал/помеха (14) на выходе такого фильтра определяется только энергией сигнала и спектральной плотностью мощности помехи и не зависит от формы сигнала. По значению это отношение совпадает с максимальным отношением сигнал/ помеха на выходе корреляционного приемника. Отсюда, в частности, следует, что в условиях действия помехи типа белого шума помехоустойчивость корреляционного приемника и согласованного фильтра одинаковы.
Рассмотрим более подробно комплексно - частотную спектральную плотность полезного сигнала в виде
где |Fs(jw)| и j(w) - амплитудный и фазовый спектр сигнала соответственно. Тогда
(15)
С другой стороны,
(16)
где |K(jw)| - амплитудно-частотная характеристика фильтра; Y(w) - фазовая характеристика фильтра.
Сравнивая (15) и (16) находим
(17)
Из (17) следует, что амплитудно-частотная характеристика согласованного фильтра с точностью до постоянной совпадает с амплитудным спектром сигнала.
Фазовая характеристика согласованного фильтра определяется двумя слагаемыми. Первое из них - j(w) равно фазовому спектру сигнала, взятому с противоположным знаком. Назначение его в том, чтобы компенсировать фазовые сдвиги различных составляющих сигнала. В результате в некоторый момент времени t=t0 все составляющие выходного сигнала будут совпадать по фазе и, складываясь, давать максимум выходного сигнала. Если бы фазовая характеристика фильтра не компенсировала фазовые сдвиги составляющих сигнала, то максимумы гармонических составляющих сигнала не совпадали бы во времени, а это привело бы к уменьшению выходного напряжения.
Второе слагаемое - wt0 обеспечивает задержку момента совпадения фаз составляющих сигнала на величину t0. Понятно, что значение t0 не может быть меньше длительности обрабатываемого сигнала.
Напряжение на выходе согласованного фильтра
(18)
Из (18) следует, что выходное напряжение определяется только амплитудным спектром сигнала и не зависит от фазового спектра. Это объясняется тем, что взаимные фазовые сдвиги составляющего сигнала скомпенсированы фазовой характеристикой фильтра.
Максимальное значение Uвых(t) принимает в момент времени t=t0. Таким образом, что значение t0 должно быть больше или равно длительности сигнала, т.е. максимум Uвых(t) достигается только после обработки всего принятого сигнала.
Рассмотрим импульсную характеристику h(t) согласованного фильтра. Учитывая, что h(t) любого фильтра связано K(jw) преобразованием Фурье, находим
(19)
Из выражения (19) следует, что импульсная характеристика согласованного фильтра является зеркальным отображением сигнала ts(t) относительно прямой t=t0/2
(рис.1).
Рис. 1
Учитывая условие физической реализуемости фильтра h(t)=0 при t<0,
обнаруживаем, что |
|
|
s(t0-t)=0 |
при t<0 |
(20) |
s(t)=0 |
при t>t0 |
|
Условие (20) показывает, что значение t0 надо выбирать большим или равным длительности сигнала tc. На практике обычно для уменьшения реакции фильтра берут t0=tc.
Найдем формулу напряжения на выходе фильтра, для этого воспользуемся интегралом Дюамеля:
(21)
С учетом (19) получаем
(22)
В момент времени t=t0
(23)
Видно, что выражение (23) совпадает с выражением (1), т.е. согласованный фильтр, как и корреляционный приемник, вычисляет взаимную корреляцию принятого и полезного сигналов. Если при корреляционном приеме копия ожидаемого сигнала вырабатывается на приемной стороне с помощью специального генератора, то при согласованной фильтрации информация о сигнале заключена в комплексно-частотной характеристике.
Если перенести начало отсчета времени в точку t=t0, то из (22)
т.е. напряжение на входе согласованного фильтра в отсутствии помех совпадает с корреляционной функцией полезного сигнала.
Согласованный фильтр, в отличии от корреляционного приемника обладает свойствами инвариантности относительно момента прихода сигнала. Фильтр, согласованный с некоторым сигналом s(t), имеет импульсную характеристику, определенную выражением (20), Фильтр будет также согласован и с сигналом s(t-t1), сдвинутым по времени относительно s(t) на t1. Изменение времени прихода сигнала приводит только к смещению момента достижения выходным сигналом его максимального значения.
Содержание работы:
1.По заданному варианту цифрового сигнала определить импульсную характеристику согласованного фильтра.
2.Определить сигнал на выходе фильтра при поступлении на его вход цифрового сигнала с ним согласованного.
3.Определить сигнал на выходе фильтра при поступлении на его вход цифрового сигнала с ним не согласованного.
4.Исследовать влияние аддитивного белого шума на помехоустойчивость фильтра, подавая на его вход смесь сигнала и помехи, увеличивая среднеквадратическое значение напряжения помехи в интервале от 0 до 5 В.
5. Исследование влияния импульсной помехи разной полярности на помехоустойчивость фильтра, подавая на его вход смесь сигнала и помехи, действующей на интервале действия сигнала.
Отчет по работе
Отчет по работе составляется по мере выполнения работы. Он должен состоять из разделов выполненной работы и включать сведения о содержании исследований, полученные результаты, их оценки и объяснения.
Примерный план отчета:
наименование работы;
наименование разделов и их содержание;
структурная схема фильтра и алгоритм его работы;
таблицы и графики, отражающие исследования с оценками результатов.
выводы и пояснения.
Лабораторная работа № 11
Цель работы: углубление и закрепление знаний теоретических положений, определяющих способы построения оптимальных линейных фильтров. Развитие навыков имитационного моделирования преобразований сигналов в сложных помехоустойчивых системах передачи информации.
1.Моделирование сигнала, как марковского процесса, заданного дифференциальным уравнением
1.1. Назначение, характеристики и способы построения оптимальных линейных фильтров
Оптимальные линейные фильтры применяются для возможно более точного отделения сигналов от помех в системах передачи непрерывных или цифровых сигналов, не содержащих решающих схем, или перед решающими схемами. При этом сигналы и помехи рассматриваются как случайные процессы. Оптимальность же понимается как обеспечение минимума среднего квадрата отклонения сигнала uˆ(t) на выходе фильтра от действительно переданного u(t) :
|
1 |
T |
2 |
|
|
|
u(t) uˆ |
(t) |
dt min |
||
T |
|||||
|
0 |
|
|
||
|
|
|
|
(1)
Впервые задача оптимальной фильтрации, в предположении стационарности сигнала и помехи, была почти одновременно и независимо решена Колмогоровым и Винером и заключалась в нахождении коэффициента передачи фильтра, оптимальным образом выделяющего сигнал uˆ(t) , когда на его вход поступает аддитивная смесь сигнала u(t) и помехи n(t) . Соответствующий фильтр называется фильтром Колмогорова-Винера.
Для случая, когда сигнал и помеха представляют собой случайные стационарные процессы и характеризуются спектрами мощности S( ) и N ( ) , модуль коэффициента передачи оптимального фильтра определяется выражением
K ( ) |
S( ) |
(2) |
|
S( ) N ( ) |
|||
|
|
фаза ( ) может быть любой.
Выражение (2) определяет физически нереализуемый фильтр. Для получения физически реализуемой характеристики применяется разложение коэффициента передачи K ( ) на два множителя K K 1 K2 , где K1 - представляет собой физически реализуемую характеристику, а K 2 - нереализуемую.
Затем,
очередь, |
K |
|
2 |
K 2 раскладывается на сумму двух слагаемых |
||
- реализуемо, а K 2 |
|
- нереализуемо. |
|
||
K |
2 |
|
K |
|
|
2 |
||
|
K |
|
|
2 |
||
|
, где в свою
Характеристика реализуемого фильтра получается как |
K |
реал K |
1 K |
|
. |
2 |
Калман и Бьюси развили теорию оптимальной фильтрации, распространив ее на нестационарные процессы. Ими ставилась задача отыскания способа построения оптимального по критерию (1) физически реализуемого фильтра исходя из некоторых статистических свойств передаваемых сигналов.
Принцип оптимальной фильтрации, предложенный Калманом и Бьюси, основан на знании вероятностных связей между предыдущим и последующим значениями сигналов, то есть в предположении, что источник сигнала является марковским. В отличие от теории Колмогорова-Винера характеристика физически реализуемого фильтра КалманаБьюси определяется на основе решения дифференциальных уравнений, описывающих сигнал.
Если сигнал представляет собой стационарный случайный процесс, то характеристика фильтра Калмана-Бьюси совпадает с характеристикой фильтра Колмогорова-Винера.
Достоинством теории фильтрации Калмана-Бьюси является относительная простота реализации оптимального фильтра.
1.2. Моделирование сигнала как марковского процесса
1.2.1. Непрерывное представление
Сигнал u(t) на выходе марковского источника можно представить как результат преобразования сигнала U (t) с независимыми нормально распределенными значениями линейной динамической системой, показанной на рис.1.
U(t)
α
+
ʃ
u(t)
-α
Рис.1 В результате, на ее выходе получается также нормальный процесс, но
экспоненциальной корреляционной функцией, означающей, что процесс u(t) является марковским. Для такого процесса характерным является то, что вероятность появления значения un (t) в момент времени tn зависит только от предыдущего значения un 1 (t) в
момент |
tn 1 |
. Линейную систему, |
называть формирующим фильтром. уравнением первого порядка:
du(t) |
u(t) |
|
dt |
||
|
формирующую марковский процесс |
u(t) , принято |
Она характеризуется линейным дифференциальным
U (t) . |
(3) |
Вуравнении (3) коэффициент α в общем случае является функцией времени (если процесс нестационарный).
Вработе рассматривается формирующий фильтр с постоянным коэффициентом усиления α, генерирующий стационарный марковский процесс.
1.2.2. Дискретное представление Для моделирования процесса
u(t)
на персональном компьютере его следует
дискретизировать.
При переходе от дифференциального уравнения (3) к разностному получим:
uk 1 uk |
u |
|
U |
|
, |
|
|
k |
k |
||||
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
или
u |
k 1 |
(1 )u |
k |
U |
k |
|
|
|
au |
k |
|
bU |
k |
|
,
(4)
где k=1,2,3…. – номер отсчета;
– интервал дискретизации; b=Δα; a=1- Δα.
Этому уравнению соответствует схема на рис.2.
Uk |
в |
+ |
Uk+1 |
|
|
а |
|
Рис.2
1.2.3. Моделирование формирующего фильтра для получения марковского процесса
Отсчет сигнала uk на выходе формирующего фильтра (рис. 2) в данной работе получается из нормально распределенной последовательности отсчетов U k в среде
Simulink MATLAB.
1.2.4. Моделирование смеси сигнала uk с аддитивной помехой nk
Если сигнал, представленный последовательностью отсчетов uk , передается по неискажающему каналу, в котором действует нормально распределенная аддитивная помеха с отсчетами nk , то последовательность принимаемых отсчетов сигнала с помехой будет
Sk uk nk .
Значение отсчетов nk зависит от мощности помехи, N 2 , где 2 - дисперсия помехи.
2. Моделирование фильтра Калмана-Бьюси
Для стационарного марковского процесса
u(t)
,
рассмотренного в разделе1,
смешанного с аддитивной, нормально распределенной помехой Калмана-Бьюси представлена на рис.3.
n(t)
, схема фильтра
S(t)
-
g
α
+
ʃ
u(t)
-α
|
|
|
Рис.3 |
|
Эта схема соответствует дифференциальному уравнению |
(5), характеризующему |
|||
ˆ |
на выходе фильтра: |
|
|
|
сигнал u(t) |
|
|
||
|
duˆ(t) |
u(t) g S(t) u(t) , |
(5) |
|
|
|
|||
|
dt |
ˆ |
ˆ |
|
|
|
|
|
|
здесь усиление g определяется соотношением
g |
V |
|
N |
||
|
1
1
.
(6)
Первое слагаемое в правой фильтрующем сигнале, а второе –
части уравнения (5) учитывает априорные данные о поправку к ним на основе принятого сигнала S(t) . Это
означает, что априорные сведения о сообщении заложены в структуру фильтра КалманаБьюси в виде формирующего фильтра (рис.1 и 4).
При дискретном представлении уравнение фильтрации будет
uˆk (1 )uˆk 1 g Sk uˆk auˆk 1 gb Sk uˆk 1 . |
(7) |
Разностному уравнению (7) соответствует схема дискретного фильтра, приведенная на рис. 4.
Sk |
|
- |
g |
|
|
в |
+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Uk
Рис. 4
3. Исследование влияния величины коэффициента усиления g на процесс фильтрации
Сравнение схем фильтра, формирующего сигнал (рис. 2) и оптимального фильтра (рис. 4) показывает, что единственным новым элементом последнего является усилитель с усилением g, определенным соотношением (6).
