10.2. Адаптивные методы пространственно-временной обработки сигналов

10.2.1 Основные методы решения задачи пространственно-временной обработки сигналов

Решение задач пространственно-временной обработки сигналов (ПВОС) отличается от решения классических скалярных тем, что при приеме используется коррелированных между собой реализаций полезного сигнала. При этом информационный сигнал на выходе решающей схемы приемника представляется в виде последовательности отображений

, (10.50)

где - информационный сигнал;

- оператор, определяющий отображение вектора напряженности электромагнитного поля в вектор токов проводимости с напряжением, которое в свою очередь отображается в пространство решений. Размерность, определяется числом антенных элементовN. В то же время . Обычно. При этом последнее отображение – вырожденное, что и является спецификой ПВОС, при которой удается добиться большей эффективности приема, поднять его помехоустойчивость и надежность.

Алгоритмы реализации оператора различны. Они зависят от целей и критериев решения задач приема, а также тех возможностей и ограничений, в рамках которых приходится решать эту задачу.

Рис 10.9 Структурная схема решения общей задачи пвос

Решение задачи ПВОС с помощью общего оператора сводится к получению решающего правила, качество которого определяется вероятностью ошибки. Структурная схема решения общей задачи ПВОС приведена на рис. 10.9.

В общей теории ПВОС можно выделить два основные метода:

• неструктурные методы, обеспечивающие синтез в целом всего -канальногорадиоприемного устройства и получение решения на его выходе о принятом информационном сигнале;

• структурные методы, преобразующие и улучшающие по некоторому критерию сигнально-помеховую обстановку непосредственно на выходе антенной решетки без включения в алгоритм решающих правил приема сигналов.

Для неструктурных методов (рис.10.10) критерий оптимальности, как правило, связан с информационными параметрами (ИП) принимаемых сигналов. Для решения такого рода задач обычно используется адаптивный вариант марковской теории оптимальной нелинейной фильтрации. При использовании структурных методов информационный параметр может не учитываться, что делает их более универсальными.

Использование структурных методов (рис.10.11) привело к созданию адаптивных антенных решеток (ААР) и адаптивных компенсаторов помех (АКП). ААР являются частью обшей задачи оценивания ИП, при этом задача принятия решения об ИП в алгоритмах ААР не предусматривается. Целью же данных методов является улучшение СПО. Цель достигается при функционировании ААР тем, что адаптивно в зависимости от СПО формируются такие амплитудно-фазовые распределения (АФР) и следовательно такая ДН антенной решетки, при которой помехи попадают в нуль этой диаграммы. Так же алгоритм функционирования можно сформулировать как нахождение такого ВВК, который бы обеспечил минимум ошибок, минимум помех, максимум ОСПШ или какого-либо другого выбранного критерия качества, в соответствии с которым и функционирует алгоритм управления.

Учитывая частный характер критериев, не включающих в себя процедуру принятия решения, синтез самого алгоритма управления ААР требует меньших объемов априорной информации. Сам алгоритм является структурно устойчивым в условиях динамики изменений СПО, проявляется его большая универсальность, т.е. он применим для обработки более широкого класса сигналов, и что чрезвычайно важно, не требует априорных данных о состоянии и параметрах помех. При этом алгоритмы ААР позволяют подавлять помехи на 20-40 дБ.

Структурные методы основываются в основном на теории линейного программирования.

Можно выделить два основных подхода к решению задач оптимальной линейной фильтрации:

• получение оценки выборочной ковариационной матрицы входных воздействий (аддитивной смеси сигнала помех и шумов) и использования решения уравнений Винера-Хопфа;

• подход, основанный на рекурсивном методе и применении оптимизационных процедур стохастической аппроксимации, фильтров Калмана-Бьюси, других вычислительных алгоритмов, представимых дифференциальными или разностными уравнениями.

Винеровский подход предполагает квазистационарную модель сигнально-помеховой обстановки, в то время как метод Калмана-Бьюси позволяет осуществить фильтрацию при наличии существенных нестационарностей СПО.

При квазистационарной модели сигнально-помеховой обстановки обычно считают, что достаточным является описание характеристики случайных процессов в рамках корреляционной теории (для гауссовских процессов такое описание является полным). Считаются известными матричные корреляционные функции сигнала и шума, и задача ПВОС рассматривается как задача оптимальной линейной фильтрации.