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

книги из ГПНТБ / Френкс, Л. Теория сигналов

.pdf
Скачиваний:
124
Добавлен:
22.10.2023
Размер:
12.79 Mб
Скачать

Эти условия показывают, что если РО (П) разложить в ряд Фурье на интервале

[О, 2л],

то члены, содержащие первую и вторую гармоники, должны обратиться

в нуль

(конечно, при условии PQ(tj) > 0). Очевидно распределение Р0 = 1/2л,

0 < г] < 2я, дает процесс стационарный в широком смысле. Но такая стацио­ нарность возможна и при других распределениях. Например, процесс х (t) ста­

ционарен в широком смысле, если распределения фазы соответствуют одному из следующих рисунков.

Купр. 8 .2 . Квантованный процесс

х( t ) = ^ y ( k T ) s ( t - k T ) , k

причем у (t) стационарен в широком смысле.

Sft)

1 --------

о т Т

Е [{х (0 —У (О}2] = £ [х2 ( t ) ] + E 2 (О]--2Е [X (t) У (/)] •

Рассмотрим каждое слагаемое отдельно:

1) Е [X* (01 = 2 2 Е ( к Т ) у (}Т) 1 s (/—к Т ) s (t - j T ) =

к/

~% Е \ у * ( к Т ) ] з у - к Т ) ^ к у у (0),

k

поскольку при к ф | слагаемые в двойной сумме обращаются в нуль.

2 ) Я [у* (/)]=*»» (0 ).

3) Е (t) у (/)] = 2 Е (t) у (AT)] s (t ~ кТ ) = 2 *w (/—AT) s ( / - ЙГ).

k

k

Следовательно,

 

£ 1{х (<)—У (0}2]=2/гуу (0 )-2 2

few (<-ЬГ) s (/—feT),

k

 

т. e. средний квадрат ошибки периодичен во времени и имеет период Т. Усредняя

за период, получаем

г

~ZT ^ №уу (0) — kyy (01 dt.

о

«Постоянная составляющая», т. е. процесс вида у (/) = а, где а — случайная величина, имеет постоянную автокорреляцию и средний квадрат ошибки в этом

случае равен

нулю.

модуляция. Мы можем представить

К упр.

8.3. Широтно-импульсная

процесс в виде

 

 

х(/) = 2

«л (0.

 

к

 

321

где Sfc (t) — прямоугольный импульс,

шириной ahT, с началом в точке t = kT;

aft распределены равномерно в интервале (0, 1).

 

sJ t )

е-а.*Т

 

 

 

к Г

(к+1)Т

t

£ [ x ( 0 ] = 5 > [ s ft = I].

Но

(*+ I) г

P[Sk(t) = l] = y - 5 d l = q ( t - k T ) для

причем <7(/) изображена на рисунке.

1

Таким образом,

я l*(0l = ^ q { t - k T ) .

Чтобы подсчитать автокорреляцию, заметим, что {а^} статистически независимы и

 

£xx(^ii ^2)

S Е lsft (*i) sj (^2)]»

 

E [Sfc (h) SJ (<a)] =

k

i

 

 

 

 

при j ф ft.

P [Sft (h) = 1 ]P [s, ( t 2) = l]=q (h-kT) q\{h-)T)

При j «= ft оба значения tx и t2 должны лежать в интервале (kT, (k +

1) Т), иначе

сомножители обращаются в нуль. Т. е.

 

 

 

 

 

Е [s* (h) sh (t2)] = Р [sft (h) =

1

и sk (t2) = 1] =

 

 

_ ( q ( h — kT)s(tz— kT)

 

при7!><2,

 

 

\ q ( t 2— kT)s(t1 — kT)

 

при h

< t 2 .

 

Поэтому, положив

= t + т; t 2 = t

и k =

/

+

m,

можно легко

увидеть, что

автокорреляция имеет период Т по t:

 

 

 

 

 

i'2t q(t +’t—jT)s(t —jT)+'Z

2

q (t-^-t j T rnT) q (t—/Т)

 

/

i

 

 

 

при т > О,

kxx W4" ^ > 0 :

^ q ( i - j T ) s ( t + X - ■ m + ъ

 

 

 

 

s

?(*+ * - - j T тТ) q (tjT)

 

i

i

тФ0

 

при

т < 0 .

 

 

 

 

 

 

Рандомизация

фазы. Рассмотрим х (t +

8),

где 8 — независимая случай­

ная величина, равномерно распределенная в интервале [О, Т). Получаемый про-

322

цесс стационарен в широком смысле, поэтому среднее значение и автокорреляцию можно получить усреднением за период периодических среднего и автокорре­ ляции циклостационарного процесса:

т

 

т

1 Cx ( t ) d t = - y

j q(t)dt = -j-,

о

т

о

kxx (т)»:= у

Jkxx{t + t, t) dt =

т

о

т

 

= у § q ( t + x)dt + ~

2 ^ q ( t + r - m T ) q ( t ) d t .

От^=ОО

Это выражение можно переписать в виде

т

Ьхх (т) = у - J q{t + x) dt— j - r g (т) + - у ^ rq —шТ) ,

тп

где

Т

rq W =J<7(/ + x)q(t) dt.

Последнее слагаемое имеет период Т (по т), что приводит к появлению дискрет­ ных компонент в спектре мощности.

т

t \ .

Т 1

т V / _ х

- + т W

Гд СФ

1 - — d t = — 1 —■

2 + — ), 0 < т < Т.

' - К 1- -

Т

6 \

Т

 

6

 

 

 

 

Заметив, что rq (т) — четная функция,

можем записать

 

I О

 

 

при I т I > Т .

Объединяя эти результаты, мы имеем

 

 

 

kxx (т) =Г(т) + - у ^

rq —тТ) ,

 

непрерывная m составляющая ,

дискретная

составляющая

где

Г м - Ш ' - т Т "Р"

I 0

при | х | > Т .

3 2 3

В качестве проверки этого результата заметим, что для рассматриваемого

процесса

х2 (t) =

х (/)• Поэтому мы должны получить = х = 1/2. Как следует

из предыдущего,

х2 = kxx

(0) = 1/6 + 1/3 =

1/2.

К упр. 8.4.

Пусть

 

 

 

 

х (/) = 2 (1 —aft) «о (t — kT — 8) + ад Sj (t— kT — 6),

где

 

k

 

 

 

а* = 1 или 0, и P[ah = \ ]=p,

Р [ад = 0] = 1 —р,

 

8 — случайная величина,

равномерно распределенная в интервале [0, Т).

 

 

 

kxx (т) = Е [х (/ +х)

х (/)] =

= 2

Е [(1 —aft) (1

afe+m)] Е [$о (/ —kT -J-6) Sq(t + т —k T — tnT + 8)] +

k

m

 

 

 

 

 

+ £ [(1 —aft) aft+m] E [s0 (t— kT + 3) sx (t+ x —k T —tnT + 8)] +

 

+ E [aft (1 —aft+m)] E ^ (t kT + 5) s0 (t + x—k T — mT + 8)] +

 

+ E[ah а&+т] E [sx (t — kT + 5) sx (t + x — kT —mT + 3)].

Пусть далее

 

 

 

 

 

 

2 E ^

(t — kT + 8) sj (t + t— kT + 3)] =

 

 

k

 

 

 

 

l

OO

l

 

 

 

г

T i j (т) при /, / = 0, 1

 

= ~ Y

4 (t) S j (t + x) dt =

и при всех k

 

при m = 0,

 

 

 

 

 

Е [ a f t a f t + m \ — i 2

 

, n

 

 

 

Ip2 при ш ф 0,

Е [ л к ] = р .

Тогда

kXx W = - ~ [(1 —P) rot, (г) + p r u (*)] +

+ ' 2 (1 p)2 r00 (t —mT) + p (1 p) rn (t —mT) +

0

+ P (1 — P) rxо (x— tnT) + p2 rn (x tnT) }■

Можно переписать это выражение, выделив периодическую составляющую:

kXx (т) = ~ Р (1 —Р) ['"во (т) + ги (т) —г01 (т) —г10 (т)] +

+ ■ H i ' 1- р)2 гоо (х — т Т ) + р 2 г и (х - t n T ) +

+ Р (1 —Р) г01 (х- t n T ) + р (1 — р) г10 (х- m T )

Замечая, что

 

Е ц tf)=S* (/) Sj (/) при i, / =

0, 1,

запишем спектральную плотность мощности в виде

 

Kxx Ф = — Р (1 - Р ) 1 1So ф I2 + | Sj. Ф !2- 2

Re (S*o (f) St (f))} +

непрерывная составляющая

324

 

+ ^ 2 , м - ру S „ |— j + p 2 * ( t ) +

 

+ p ( l —р) 2 R e s5't W t

4 f - T )

 

дискретная составляющая

 

К

упр. 8.6. Двоичная А И М .

 

а)

П о л о ж и м , что постановка задачи эквивалентна следую щ им у сло в и я м :

Р [а’ь+1 = 0 \ aft = 1] = 1/4,|

Р [a ft+ i = l |ай= 0] = 1/4,1 для всех k.

Р[aft= 1]

=1/2

]

 

 

Т о г д а мы имеем

 

 

 

 

 

 

а т

= Р [ а й + т = 1

и

aft =

1] =

 

1 _ _

 

 

3

 

 

 

=^ ^ [ a f t + m - i = 0 и

a ft= l ] +

P [ a f t + m _ i =

l и а й = 1].

Н о

 

 

 

 

 

 

Р [aft+m- i = 0 и aft =

1] + Р

[aft+m- i =

1 и

aft = l ] =

P[aft = l ] = — ,

Р — 1 и aft = l ] = a m_ ! .

П оэтом у

 

 

1 / 1

\

3

 

 

атп— 4 I g

— a m - l l +

4 а т-1

или , что

то

ж е ,

 

 

 

 

&т~~ g

a m -1—■g

 

П о л у ч и л о с ь

разностное ур ав н ен ие первого порядка с постоянными коэффици­

ентами,

общ ее реш ение которого есть

 

 

« ^ ( 4 - ) ” + в .

Зам ечая, что:

1)

а0 =

1/2,

2)

a OT =

1/4,

3)

ат — четная

ф ункция т,

мы

находим

 

 

 

 

0-т — ’

1

 

т Г + '

 

 

 

б )

И з

(8.39)

имеем:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Кхх Q) =

\S (f) | 2 2

« т

e /23tm rf =

 

 

 

 

|S(/)

^

| — ~У m ' е !2лтГ^ 4-

I ^ ^

I2 ^ e /2nmT7_

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4 Г

m

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Второй

член

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1S(/)I

 

IjZnmTf _

\S(f)\

 

 

 

 

 

 

 

4 T

 

 

 

 

 

 

4 T 2

 

 

 

 

дает д и ск р етн ую с о с т а в л я ю щ у ю

спектра м ощ ности .

П ер в о е с лага ем ое

(см ., на ­

пример,

(8.52) при

р =

1/4)

мож но

переписать

в видеI

 

 

 

I S(f) I2

v

/ J _

V m 1rf9«n,Tf

3 | S ( / ) | 2

1

 

 

 

 

4T

^

\ 2

/

 

 

 

 

 

4T

1 -(-8 (sin n l/)2

'

 

ОТ

323

К упр. 8.7. Полагая в (8.39) а т =

аор'

т |

получаем

Кхх

2

«оР 1-1е/2я-И = 1 М ) ] ! М (/)>

где

 

 

 

 

 

M ( f ) = a о ^

Рт е,2ятП + «о

2

Рт e ~ i 2n,rnTf—а 0 =

т = 0

 

1

т = 0

 

1

 

■1

а о(1 + р)

= ао 1 _ р е/2я77 ■+ 1 _ рре

 

 

i 2 n T f

 

(1—р) + —~^-sin2 nTf

 

 

 

 

 

1—р

а) Пренебрегая множителем

|S .® |2,

можно считать, что величина

 

М(0)

/1 + р \ 2

есть отношение максимума спектральной плотности к ее минимуму. Для р » 1 максимум спектральной плотности имеет место при ft = 0, как показано на ри­ сунке.

б) Для знакопеременных импульсов

bk = ( 1)^ йа Р т = Е [bft+7)j Ьд] = ( 1)2k+m £ [а^+7П а*],

Pm= (—l)m«m = ao (—Р)1"Ч

 

 

т. е. просто р в предыдущем примере заменяется на —р. При р ^

1 в точке ft = О

имеет место минимум спектральной плотности.

 

 

в) Дифференциальная АИМ:

 

 

 

 

Ch — a h — ak - i >

 

 

Ут — Е [cfc+m cft] —Е [(а&+т

afc+m-i) (aft— afc-i)] —

= 2am—am_i—am+! = ao [2p|m| —pi m~l l _ plm+ 1I];

M (/) = 2 a0 2 P1m 1e,'2nmr?—a 02

p' "*1е '2я

+

 

m

m

 

 

 

— « о 2 P 1 m ' e ^ 2 r t <m~ n T f _

a «

I 4 s i n 2 n 7 7 ]

( H - p )

 

 

l _ p + _ t e - „ n.„7T

'

 

 

1 - p

 

 

326

В этом случае М (/) отличается от примера а) только множителем 4sins я Tfj.

К упр. 8.8.

n (o = 2 «■(*-**). k= 1

где tb распределены по закону Пуассона с параметром Я:

 

N ( 0 = 2

«РЛ(/)=

2

^ е

- «

=

 

 

п= 1

4=1

«'

 

 

 

= е

- и

у

=?U;

* > 0.

 

 

У (Я,t)

 

 

 

т= О

m!

 

 

 

Пусть

> О- Полагая для характерной реализации

TV(/2) =

= п,

можем записать

 

 

 

 

 

 

(8.77)

m + я, Л/ (<г) =

 

 

00

оо

 

 

 

 

1> 0 ) = 2

2

 

п (т+ п) Рп (h) Pm(h — t\) —

 

 

= 0 т —0

 

 

= е - м . . - ы е- « .

2

I „(„+„)

 

 

 

ч = 0 т=0

«I т!

“ Гн^ (Яр)”

+

—Я.0)

П (kti)n

—Xji /2 “Ь 1] при t<i >■ ^ ^ 0.

4= О

/г!

П!

 

 

 

 

В силу симметрии

 

 

 

 

 

 

^NN (0> 0) =

^2 [^1 “Ь П при ti ^ ^

О*

К упр. 8.9. Пусть случайная величина а есть время между соседними чер­ но-белыми и бело-черными переходами. Принимая во внимание основные свой­ ства модели случайного фототелеграфного сигнала, можем записать

 

ОО

 

 

Р [| < а < | + Д|] =

2 Р [наличия k — \ пуассоновских точек в £]х

 

k=i

 

 

Х Р [отсутствия переходов в этих k — 1

точках] X

ХР [наличия fe-й точки в интервале |

-f-£ + Д|] X

X Р

[наличия перехода в k-й точке] =

 

ОО

 

 

= 2 P k - i ( i ) ( i - p ) k- 1 № i ) p =

*= 1

 

 

=pU6 2

 

-p)k- l=pUle-»*;

1

 

_________P [Белого] =p

a

Черное

Черное

D- Белое

 

 

t

327

ОС

Е [ a ] = f p ^ e - ^

 

о

 

 

 

 

В силу симметрии,

среднее время

между переходами

обратного направления

(т. е. бело-черным и соседним черно-белым) определяется выражением

 

 

1

 

 

 

 

 

M i —р) '

 

 

Следовательно, среднее время между любыми двумя переходами равно

 

[a -f-b\

1

 

 

1

2

Mi—p)

 

 

. м

2M

( 1 - P ) ’

что соответствует средней частоте

переходов

2Яр (1 — р).

К упр. 8.10. Для случайной

функции

скачков раньше было определено

Е[х (<)] = Е [дь] = а.

Поэтому kxx (т) = Е [х (/-(-т) х (/)] = а2Р [/

т и t попадают в один интервал] +

+ (а)2Р [t

-f т и t

попадают в разные интервалы] = а2Р [отсутствия точек пе­

рехода за

т сек] +

(а)2Р [наличия хотя бы одной точки перехода

за

т сек] =

= а2Р0 (т) + ( а ) 2 (1— Р0 (т)) = [а2(д)2] Р 0 (т) + (a)2 = a l е

я 1т 1 + (а)2.

К упр. 8.11. Пусть а т=Е [ah+mak\ = а 2 р1т 1, где |р |< 1 .

Так как « „,= 0,

мы имеем Е (t)] = £ [дд] = 0 ,

kxx (т)

 

 

оо

 

 

 

Е (t +

т) х (/)] = д а ^

Р1* 1

[наличия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k=o

 

 

k пуассоновских точек

 

 

 

 

 

ОО

pfe(Xx)k e ~ ^ =

между моментами

t и

( + х ] = а 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k— 0

k\

 

= a | e ~1I—

при т >

0. Следовательно,

kxx (r) =Ga ё~^1~ Pi ^ ' x ' =Oa e—^ ' x L

Этот процесс

эквивалентен

случайной

функции скачков с нулевым средним и

параметром

Х= (1—р)Я.

 

 

 

 

 

 

 

 

К упр. 9.1.

T0 :(o(t)—

J

А0 (t — а) х (о—Т) da,

 

 

 

 

 

 

 

— ОО

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ОО

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7’i : e ( / ) =

J * [f - 6 )x (S )d g + «(*)•

 

 

 

— ОО

Поэтому, как и в (9.15),

К гг (f)=\G(f)[2Kxx (П+Кии(П-

Но

km ( t) ==E(,° (t + t )z ( t ) \ =E [JJA0 (г' + т —a) g (t— l) x (a—T) X

Xx(l)dodl]+E{«>(t+x)u{t)].

Последнее слагаемое равно нулю, поскольку сигнал и шум статически независи­ мы и имеют нулевое среднее. Следовательно,

ОО

kaz (т) = Я К (t + Т-СТ) g { t - D kxx (о—Г —g) dodg —00

или, взяв преобразование Фурье,

(!) = tfo (!) G* (f) К хх (f)

328

Далее, согласно (9.11) оптимальный фильтр имеет передаточную функцию

Кыг Ф

//о (/) G* (f) Кхх (!) е~~12пТ1

 

 

Н (/) ~ Кгг ( f ) ~

I G (f) |2 Кхх Ф + Кии

'

 

Таким образом, мы просто даем наилучшую оценку для х (t Т) [см.

(9.16)]

и достигаем этого путем «сглаживания», характеризуемого

множителем

Н0 ф.

Купр. 9.2. Установим прежде всего вид ограничения на величину нормы

вLM—оо, оо). Мы имеем

£ [ х (0—у ( 0 ] = х ( 0 —£ J h (t а) г (a) da

=х (О— JJ h(t — a)g( a — l ) \ ( l ) d l d a ,

где учтено, что х (t) не случайная функция, a u (t) имеет нулевое среднее значе­ ние. Взяв преобразование Фурье, получим далее

У {Е [х (0 — у (01) = [1 - ОФ Н 0] X ф.

Теперь, применяя равенство Парсеваля в L2 (—оо, оо), можем записать функцио­ нал ограничения в виде

/ 2 = ||£ [х (О -У ( 0 1 IP =11 [1 - G (/) Я (/)] X (f) IP =

= J I 1 — G (f) H (f) \2 \ X (f) |2 df .

Выполняя это ограничение, мы хотим найти такую Я 0 , чтобы дисперсия ошибки х (0 — у (/) была минимальной, причем

х(0 —у (0 —£ Iх (0—у (01 = — у (0 + £ [у (01 =

==— h (t — a) г (о) da + E [J h (t — a) г (a) do] = —J h (t — a) u (a) da.

Здесь учтено, что

г(о) = J g (а—l) х dl + u (a),

ашум u (о) имеет нулевое среднее значение. Поэтому

 

 

 

СО

 

 

1Х= Е [{Jh(t — a) u(a)da)2J =

J | Я (/) |3KUu Ф df.

Теперь, положив / = Ix +

будем варьировать Я ф

и приравняем гради­

ент функционала I нулю. Мы получаем

 

 

 

 

V/ = 0 =>- —2G* (/) | X (/) |2 + 2 [ | G (/) |2 | X ф 1

ф ф =0 .

Следовательно,

 

 

 

 

 

н ф

I * Ф I2 G* ф

 

 

|О (/)|2|Х ( 0 |2+ЯХцц(/)’

 

 

 

где множитель Лагранжа %выбирается так,

чтобы удовлетворять ограничению

 

 

00

№ К и а Ф \ Х ф |2

/ 2 = j 11 —G (/)Я (/) |21X (/) |2 df

 

 

 

[| О ф Х ф

|2 + ХЯин(/)Г df-

— ОО

 

I

 

 

329

К упр. 9.3. Положив в примере 9.2 G ф = Н ~ 1 ф , мы имеем

' = J K u u ( f ) \ H ( n \ 2 df,

— оо

оо

ps = { Kx x (f)}H(f)\-*df.

•—оо

Фаза функции Н ф в данной задаче несущественна. Обозначим J ф = | Н ф |. Нам нужно найти градиент функционала Ра, который в данном случае не яв­ ляется квадратичным. Рассмотрим производную по направлению функционала

Ps [см. (6.31)]

Pa (J + e U ) - P t (J)

Du Ps (J) = П т

 

e->0

8

 

Kxx (f) lim

V ( f ) + zU(f)j-%- J - 4 f )

df =

8 —►0

 

&

 

= - 2 J Kx x (f )J - Hf )V( f ) df .

 

—oo

 

 

 

Поэтому согласно (6.34)

имеем

 

 

 

Пусть теперь

VPS == —2 /~ 3 (/) Kx x (f).

 

 

 

 

V (/ + IPs) = 0 =*- 2Kua Ф J (/) -

2kKxx (f) У-з (/) = 0 > -

 

J* (f)

(f) K ~ 1(/);

^Ш =

\'ККХХ(1)ЛХ1‘‘

= | G (/) | _1,

|Я (/)| = [ - £

^ |

 

что совпадает с результатом (9.32).

К упр. 9.4. Эта задача лишь незначительно отличается от примера 9.2. Здесь мы хотим минимизировать функционал

ОО

/ = £ [ { х ( 0 - у ( 0 } 2] = I { \ ' - G ( f ) H { f ) \ * K x x (f) + \ Htf)\*Kaam df

при ограничении на передаваемую мощность

оо

PSo= J к хх (/) | g2 (f) \*df,

— оо

где

G (f) =G i (f) G2(f).

Повторяя преобразования, аналогичные (9.25)—(9.29), мы положим градиент функционала / + XPSQ равным нулю при вариациях как по отношению Н ф,

так и G2 ф. Полученные два уравнения умножим на Н* ф и G2* ф соответствен­ но. Тогда условия стационарности принимают вид

Кхх I Gi |2

( G2 I2

|2—KXXG*\ g! H* -\-Kuu \H ]2 = 0 ,

]

Kxx | Gj |2

| G212

| H \ * - K xx Gi Gi H* +XKxx 1G2 p = 0

P

 

 

=^Kuu\ K\ 2 —XKxx | G212.

 

Как и ранее, можно видеть, что Я должно быть неотрицательным, и, кроме того, заключить, что

0102Я Н 0 1|| Я | | 0 , | .

330

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ