Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Пугачев, В. С. Основы статистической теории автоматических систем

.pdf
Скачиваний:
36
Добавлен:
22.10.2023
Размер:
12.95 Mб
Скачать

Рис. 10.1. Оптимальная одно­

мерная система

 

последовательное

соединение согласованного фильтра и усилителя

с коэффициентом

усиления X (t), определяемым формулой (10.16).

Согласованный фильтр представляет собой последовательное соеди­ нение усилителя, коэффициент усиления которого численно равен значению полезного сигнала ср (t), и интегратора. На рис. 10.1 показана структурная схема оптимальной системы.

Изложенный метод дает возможность определять оптимальные системы как с бесконечной памятью,.так и с конечной памятью Т. В последнем случае следует во всех формулах заменить нижний предел интегрирования 10 на 1— Т.

В некоторых практических задачах форма полезного сигнала не­

известна,

но

известно

линейное

дифференциальное

уравнение,

определяющее полезный сигнал:

 

 

 

 

 

 

 

 

S

= a(1)S.

 

 

(10.18)

Интегрируя

это уравнение

при

случайном

начальном

условии

5 (/„) = U,

получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S (t) = U ехр | J

а (х) dx

 

 

 

 

 

 

 

 

I/о

 

 

 

 

Отсюда

видим, что

неизвестный

полезный

сигнал

ср (/)

связан

с коэффициентом а (t)

уравнения (10.18) формулами

 

 

 

 

Ф (0 =

ехр {J а (т) dTJ . а (*) =

 

 

Определив таким путем функцию ср (t), можно рассмотренным выше способом найти оптимальную систему. Однако в таких случаях целесообразнее непосредственно найти дифференциальное уравне­ ние оптимальной системы с бесконечной памятью. С этой целью

запишем выражение для выходного сигнала

системы:

t

 

Y (t) = X (t) | ср (т) X (х) dx.

(10.19)

iО

 

Дифференцируя уравнение (10.19) по времени t и опуская для

краткости обозначение аргумента t, получим

 

t

 

У = к | ср (т) X (т) dx + А,ср (t) X (t).

(10.20)

Умножим это выражение на X и вычтем из него выражение (10.19), умноженное на X, в результате получим

X Y — XY = X2срХ, или У = - У + ХуХ.

(10.21)

261

 

1

S

Последнее

уравнение

есть искомое

♦ > -

дифференциальное уравнение для опти­

S

 

 

 

 

мального фильтра. Однако оно содер­

 

 

 

жит неизвестные функции X и ср. Чтобы

 

a(t)

 

исключить эти функции, перепишем

Рис. 10.2. Схема формировании по­

формулу (10.17) для минимальной сред­

ней квадратической ошибки оптималь­

лезного сигнала

 

 

 

 

ной системы,

опуская

для краткости

аргумент / и звездочку,

в виде Хер = r)/G,

откуда

находим

 

 

In к =

In ц — In ср —■In G.

 

(10.22)

Из формулы

(10.17)

следует также,

что

 

 

In г| =

In y„ + In G — In (у,,b +

G) +

2 In cp.

(10.23)

Подставив это выражение в формулу (10.22), будем иметь

In к = !п ср — In (yub + G) -|- 1п ун-

Отсюда дифференцированием получаем

_Х ^

_Ф _

ТнФ2

= а __

(10.24)

к

' ср

yub-\-G

G

 

Подставив это выражение в

уравнение (10.21)

и учитывая, что

Хер = r)/G, приходим к

следующему

уравнению:

 

*

=

{ a -

i ) Y

+ 3a x -

(10-25)

Как следует из уравнения (10.18), в данном случае полезный

сигнал S (t) формируется

с

помощью системы,

представляющей

собой интегратор, охваченный обратной связью с усилителем, коэф­ фициент усиления которого равен а (t), при подаче на вход нулевого сигнала и установке случайного начального значения на интегра­ торе (рис. 10.2). Из сравнения уравнений (10.18) и (10.25) следует, что оптимальная система в данном случае отличается от системы фор­ мирования полезного сигнала только тем, что на ее вход вместо нуле­ вого сигнала подается сигнал г) (X — У), а на интеграторе устанав­ ливается нулевое начальное условие вместо случайного. Таким обра­ зом, оптимальная система в данном случае получается из системы формирования полезного сигнала путем включения предваритель­ ного усилителя с переменным коэффициентом усиления г) (t)/G, замыкания отрицательной обратной связью и подачи на вход вход­ ного сигнала системы X (t) (рис. 10.3). Этот результат впервые полу­ чен Калмэном для дискретных систем и Калмэном и Бьюси для не­ прерывных систем [81 1. Поэтому оптимальная система, описывае­ мая дифференциальными уравнениями, в случае, когда полезный сигнал также формируется системой, описываемой дифференциаль­ ными уравнениями, называется фильтром Калмэна.

Величину минимальной средней квадратической ошибки опти­ мальной системы 11 = 1]* в данном случае также можно получить

262

I-------------------------------------------------

1

Рис. 10.3. Одномерный оптимальный фильтр

интегрированием дифференциального уравнения. Действительно, дифференцируя (10.23) и принимая во внимание формулу (10 8) для функции b и формулу (10.17) для минимальной средней квадрати­ ческой ошибки оптимальной системы, получаем

!]

у»ф2

, 9 JL =

а -L- 2а.

Л

y„b + G

“г ср

G

Отсюда вытекает следующее дифференциальное уравнение для минимального среднего квадрата ошибки т| оптимальной системы:

г| = 2ат] —

(10.26)

Отметим, что изложенным способом можно получить только оптимальную систему с бесконечной памятью, так как никакая система с конечной памятью не может быть описана дифференциаль­ ными уравнениями.

10.4. Фильтрация сигнала неизвестной формы

Полезный сигнал неизвестной формы можно приближенно пред­ ставить в виде полинома

S ( 0 = i ^ / M 0 ,

(10.27)

г=1

 

где U-у, . . ., UN—■случайные коэффициенты, а

(t), . . .. cpjV(t)

известные функции времени t. Для простоты рассмотрим сначала

случай, когда N = 2.

При этом входной сигнал системы определяется

формулой

U,cPl (t) + t/8q>B

(Л + N (t).

(10.28)

X (t) =

Как и в предыдущем параграфе,

фиксируем начальный

момент

времени i0 и текущий момент времени

t, а любой момент времени

в интервале (^0, t) обозначим т. Предположим сначала,

что

t

 

 

f (р! (т) ф2 (т) rix =

0.

(10.29)

263

Рассуждая так же, как в предыдущем параграфе, приходим к вы­ воду, что в данном случае следует пропустить входной сигнал через два параллельных согласованных фильтра, соответствующих двум составляющим полезного входного сигнала. Выходные сигналы этих двух согласованных фильтров выражаются формулами

 

t

 

 

1

 

(t) =

J cpx (т) X (т) dr == U1b11(t) -f Zllu (/),

 

 

10

 

 

 

(10.30)

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

Z2 (/) =

\ cp2 (т) X (t) dx = U2b22(0 + Z2iu ((),

 

 

t0

 

 

 

 

где для краткости

положено

 

 

 

bn (0 = Jt

Ф1 (t) dr,

b22 (t) = tJ

cp2 (т) dr

(10.31)

 

to

 

to

 

 

и

 

 

 

t

 

 

t

 

 

 

ZXm(l) =

| Ф1 (t) N (r) dr,

Z2U1 (t) = j

cp2 (x) N (r) dr.

(10.32)

 

10

 

На основании формул (10.29) первый согласованный фильтр не пропускает второй компоненты полезного сигнала, а пропускает лишь первую компоненту и шум, причем обеспечивает для первой компоненты максимум отношения сигнал/шум на выходе. Второй согласованный фильтр пропускает лишь вторую компоненту полез­ ного сигнала и шум, причем также дает на выходе максимальное отношение сигнал/шум.

Из формул (10.30) и (10.28) видно, что для воспроизведения полез­ ного сигнала без систематической ошибки при любых возможных значениях иг, и2 случайных величин Ult U2 достаточно умножить выходной сигнал первого согласованного фильтра на срх (/)/Ьц (/), а выходной сигнал второго согласованного фильтра на ср, (i)lb22 (t) и полученные результаты сложить. Тогда выходной сигнал системы

y (t) = г/1ф1 (/) + и 2Фа (/) + Ym(i),

(ю.зз)

где

 

k ” ( ' ) = £ w z w + S t o z “ w -

Имея в виду,

что математическое ожидание белого шума N (/)’

а следовательно,

и математические ожидания шумов на выходах

согласованных фильтров Z lm (/), Z2ui (t) равны нулю, приходим к выводу, что в данном случае средний квадрат ошибки равен ди­ сперсии выходного шума Ym (/). Для нахождения дисперсии этого шума заметим, что дисперсии шумов на выходах согласованных

264

фильтров Z (t) п Z 2m (t) определяются формулами, аналогичными формуле (10.10):

t

 

 

£>1Ш(t) — D [Zias (/)] = G |

cp? (т) dx = Gbii (0,

 

10

(10.34)

i

 

А>ш (Л D [Z2u] (()] = G |

cpi (t) dx = G&22 (Л

 

t О

. Кроме того, заметим, что в данном случае выходные шумы согла­ сованных фильтров не коррелированы, так как в силу условия (10.29)

t

м [гш z 2ui (/)] = G I cpx (т) ф2 (t) dx = 0. to

Вследствие этого дисперсия шума на выходе найденной оптималь­

ной системы равна среднему квадрату ошибки:

 

if = G

Ф?(0

Ф2(0

(10.35)

ьп (о +

ь22 (t)

Найденная таким путем оптимальная система, очевидно, обеспе­ чивает условный минимум средней квадратической ошибки при нуле­ вой систематической ошибке для любых возможных значений «1( ц2 случайных величин Ult U2.

Чтобы найти оптимальную систему, обеспечивающую абсолютный минимум средней квадратической ошибки, заменим коэффициенты усиления срх (t)/bly (t) и ф2 {t)/b22 коэффициентами Я,! и К2 соот­ ветственно. Тогда выходной сигнал системы

Y (i) = K Z i + K Z 2 (0 =

=A,lU1b11 (t) + %2U2b22 +

+^1 Zlm (t) + ^ 2Z?UI (t).

Вычитая отсюда требуемый выходной сигнал

 

YT (Л = U lVl +

U 2cp2 (t),

найдем ошибку системы

 

 

 

Е (t) = Ux ( М и (0 — ф1 (0 ] +

Uо [Х2Ь22 (0 —

 

— Фа (01 + M im (0 +

(Л-

Отсюда вытекает следующее

выражение

для среднего квадрата

ошибки системы:

 

 

 

 

Л

= Yll

£)ц (t) --

ф1 (Л)2

+ ф22

[^2622 (Л

--

ф2 (()]2 +

2yi2 [А,х6ц (() --

фх (Л] [Я.2^22 (Л --

 

— фг (Л] + G

(() + Я2&22 (Л]>

265

где Yu> Vi2<Y22— начальные моменты второго порядка случайных величин 11j, 1C:

Yp, = M [UpUq\.

(.Р. 9 = 1 . 2).

Дифференцируя выражение для т| по X( и X, н приравнивая произ­ водные нулю, получим следующие уравнения для определения неизвестных коэффициентов усиления А.х и X,:

2у11611 (t)

(0

CPl (0] “Ь 2712^.11 (0 1^2^22 (0

Ф* (01 + 2G6U (1) XL= 0,

=2yl2b,2 (i) [Xibll (t) — cpL(/)] + 2y,,b,, (I) [Х,Ь,, (0 — Ф-> (01 +-

+2Gb,, (I) X, = 0,

или

 

 

 

h’li^ n (0 "г G]

-f- УцЬ,,

(i) X, — Yj 1ф1 (0

О- У1гф2 (0.1

УгоЬц (0 ^1 + [722^22 (О -1-

G] Х2 = у 1офj (0

+ УззФг (0- I

Определив из этих уравнений ^ и Х2 и подставив полученные выражения в формулу для среднего квадрата ошибки системы, получим следующее выражение для минимального среднего квадрата ошибки оптимальной системы:

ц* = G [X* (0 Ф! (0 +

Л,2 (0

ф« (0 1,

(10.37)

где явно выражена зависимость

и X,

от t.

 

Таким образом, оптимальная система в данном случае представ­ ляет собой параллельное соединение двух цепочек, каждая из кото­ рых состоит из согласованного фильтра и усилителя. Структурная схема оптимальной системы представлена на рис. 10.4.

Отбросим теперь условие (10.29) и введем обозначение

ьп (t) = Jt Фг (т) ф2 (т) drc.

(10.38)

*0

Введем вместо функций ф3 (т) и ф2 (т) функции

®i (т) = Фг (т). “г (т) = с21сог (т) + ф2 (т).

Рис. 10,4. Оптимальная двумерная система

266

где Coj — не известный пока коэффициент. Тогда будем иметь

j W«2 (Х) dx =С21Ь11(0 +Ь12(О-

Отсюда видно, что если принять

 

21 ~

^12

 

 

 

ьи (/) J

 

то

получим

 

 

 

 

t

 

 

 

 

J со г (т) со 2 (т) dx = 0.

 

 

tО

 

 

 

ш2

Подставив выражения

функций фх (т) и ср2 (т)

через ©t (T) и

(т) в выражение для входного сигнала системы,

будем иметь

X (т) = (С/х — c21U2) ©j (т) + U2<вЕ(т) + N (т).

Вводя новые случайные величины

V1 = Ui — c21U2, V4 = U2,

получим

х (т) --= 1/j©! (т) + У,ш2 (т) + N (т).

Таким образом, общий случай сводится к только что рассмотрен­ ному, так как функции ©j (т) и со2 (т) удовлетворяют условию (10.29). Поэтому оптимальная система может быть найдена с помощью изло­ женного метода. В результате, обозначив коэффициенты усиления выходных сигналов согласованных фильтров (.ц и р 2, получим сле­ дующее выражение для выходного сигнала оптимальной системы:

t

t

Y (i) = Pi J ©i (т) X (t) dx -(- p2 1 ©2 (т) X (t) dr.

to

to

Заменив здесь функции ©j (т) и ©2 (т) их выражениями через функции ф] (т) и ф2 (т), получим

t

t

У (t) — (Pi + с21р2) | Фх (т) X (т) dx -f- р2 J ф2 (т) X (т) dx.

to

to

Наконец, полагая

 

Я.1 = P i 4 " C 2 i P 2i ^ 2 =

p 2 i

получим

 

t

 

Y (t) = | фг (т) X (t ) dx

Ф 2 (т) X (т ) dx.

iО

 

Отсюда видно, что оптимальная система в рассматриваемом слу­ чае имеет ту же структуру, что и в предыдущем случае. Иными сло­ вами, и в случае, когда условие (10.29) не выполняется, оптимальная

267

система состоит из параллельного соединения согласованных фильт­ ров с усилителями их выходных сигналов. Для непосредственного определения коэффициентов усиления выходных сигналов согласо­ ванных фильтров в этом случае запишем выражения выходных сигналов согласованных фильтров. Пользуясь обозначениями (10.31) и (10.38), находим

t

 

 

\

Zi (t) = j

cpi (т) X (т) d%=

U1bn (t) +

Ифп (t) -f Z1UI (t),

z 2 (0

 

 

(10.39)

=

^ Ы 0 +

£Л М 0 + z 2uI (0-

Выходной сигнал оптимальной системы выразится в данном слу­ чае формулой

Y (t) = X, Ш ф , г (i) + U2bl2 (01 +

+ х 2 [ и ф 12 (0 + и 2ь г2 (01 +

+(/) + X2Z 2m (t).

Вычитая отсюда выражение

Ут (t) = S (0 = U1ф, (t) + £/а«ра (0

для требуемого выходного сигнала, найдем ошибку системы:

Е (0 = Uг 1Хфг1 (t) + Хф 12 (0 — ф1 (t) ] +

U 2 [^ib12 (0 + Х2 Ь22 (0 — фа (0 1 +

+ XiZlin (f) + ^2^2ш (0-

Найдем средний квадрат ошибки. Для этого учтем, что шумы на выходах согласованных фильтров в данном случае коррелированы и их корреляционный момент определяется формулой

М [Zlm (t) Z2U1(01 = G Jt фх (т) cp2 (т) dx = Gblt (t). to

Принимая во внимание эту формулу и формулы (10.34) для ди­ сперсий шумов на выходах согласованных фильтров и опуская для краткости аргумент t, получаем средний квадрат ошибки на вы­ ходе системы:

г) = М [Е2 (t)] = у ц (Хф1г + Х2Ь12 Фх)2 +

“Ь Y22 {Хф12, “Ь Хф 22

Ф2)2 "Ь 12 (^1^11 “Ь Х2Ь\2

— ф0 (^1^12 +

A,2^22— фг) +

G {Xibu +

2X1X2£>12 ^2^22).

(10.40)

268

Дифференцируя это выражение по Xj и Х2и приравнивая производ­ ные нулю, получаем следующие уравнения для определения опти­ мальных значений коэффициентов усиления /Д и Х2:

= 2упЬп { Х ^ + Х2Ь12— ср) + 2у22Ь12 (Хфи + Х2Ь22— ср2) +

4 2уАи (^А г 4

— Фг) +

2l’i2^i2 (^A i “Г

9i) 4

 

 

 

4" 2G (X1bn -f- X2b12) = О,

 

 

 

-Qj~ = %Xnb12A A i -f" X2b12■— срг) -)- 2y22b22

4- X2b22— cp2) 4"

 

4" 2Yl2^12 (^А г 4

^2^22 '—’Фг) 4

2y12^22 (^A l 4" ^2^12 ' фг) 4

 

или

 

4- 2G (A,j_&12 4- X2b2^) = О

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ьц [Yu (^A i 4- ^2^12 — Фх) 4

Y12 (^Аг 4" X,b22

ср2) + G^J +

 

4 bl2 [Yl2 4 A l 4 ^2^12 -- Ф1) 4- Y22 (^1^12 4- X.2b22-- (p) 4 - G^2] =

0,

Ьц [Yll A A 4- Y2A -- Ф1) 4- Y12 A A

4

X2b22-- (p2) 4“ G^j] +

 

4- b22 [Yl2 (4Al A ^2^12-- Ф1) 4" Y22 A A

4

Х2Ь22--- cp2) 4 - ga2] =

0 .

Заметим,

что на

основании

неравенства

Коши—Буняковского

и?

Г

*

I

 

 

I

 

 

 

J Ф1 (т) ф2 (т) dx ^

|

ф! (т) dx J cpl (т) dx — ЬцЬ22,

 

Ь12 =

 

причем знак равенства может иметь место только тогда, когда функ­

ции cpi

(т) и срг (т)

линейно

зависимы.

Однако этот случай, оче­

видно,

сводится

к

случаю

сигнала

известной формы.

Поэтому

b12 < ЬпЬ22 и рассмотренные уравнения

представляют

собой одно­

родные линейные

уравнения

относительно

выражений

в

квадрат­

ных скобках с неравным нулю определителем. Следовательно,

 

Yu (A A i 4

X2bi2

ф4 4" Yiг

ibi2 4 X2b22

 

 

 

 

 

 

— Фг) 4

GXl =

0,

 

 

 

 

Y1 2 (A A i 4

X2bj2

ф2) -I- У22 (A A 2 4

 

 

 

 

 

4

X2b22— ф2) +

gx2 = 0,

 

 

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

h’3 4 11

(0 4

Y12&12

A

4 G] A

4

[упА г (0 4

 

 

4 Y12A 2 (01 A

=

Y1 1

(0

4

y1 2Ф2 (0;

 

(10.41)

 

[Y 1 2 ^ 1 1

(0 4

YггЬi 2 (01 A

4

ГY1 2 ^ 1 2 (0 4

 

 

 

 

 

4 у 22b22 (0 4

G] X2 — Y i^ i

(0

4 y22Ф2 (0-

 

)

Определив из уравнений (10.41) коэффициенты усиления А и Х2 и подставив полученные результаты в выражение (10.40), получим

269

Рис. 10.5. Млогомернап оптимальная система

формулу (10.37) для минимального среднего квадрата ошибки оптимальной системы.

Совершенно так же доказывается, что и в общем случае фильтра­ ции полезного сигнала (10.27) при произвольном N оптимальная система представляет собой параллельное соединение согласованных фильтров, к выходам которых подключены усилители (рис. 10.5).

Оптимальные значения коэффициентов усиления Я,, . . .,

выход­

ных сигналов согласованных

фильтров Z y (t), . . ., ZN (t)

опреде­

ляются системой

уравнений,

аналогичной

системе (10.41):

 

N

Г N

 

 

 

 

(10.42)

 

£ УгрЬр, (1) 6rsG

К =

т,„фр (t),

5= 1 IP =1

 

 

 

р —I

 

 

(/•= 1.

....

N)

 

 

где

Ьрч(*) = bq„ (0 =

j ср,, (т) <р, (т) dr,

(10.43)

(P,Q— 1, . . . . Л/).

6rs — символ Кронекера. Минимальный средний квадрат ошибки оптимальной системы

Л* = G Б МО ЧУ(О-

(Ю.44)

р= I

 

 

Изложенный метод применим

для оптимальных

фильтров как

с бесконечной, так и с конечной

памятью Т. В последнем случае

следует заменить нижний предел

интегрирования t0 на t Т.

Если функции срг (t) неизвестны, но известно линейное дифферен­ циальное уравнение (в данном случае уравнение N-го порядка), определяющее полезный сигнал 5 (/), то, как и в предыдущем пара­ графе, можно решить задачу нахождения дифференциального урав­ нения оптимальной системы с бесконечной памятью.

10.5.Оптимальное преобразование сигнала

Впредыдущих двух параграфах была рассмотрена задача филь­ трации полезного сигнала, когда требуемый выходной сигнал совпа­ дает с входным полезным сигналом: Ут (I) = 5 (/). Однако на прак­ тике часто приходится проектировать системы для различных пре-

270

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ