Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ТПИ / 07_4_Узкополосный случайный процесс.ppt
Скачиваний:
45
Добавлен:
10.05.2015
Размер:
297.47 Кб
Скачать

Узкополосный случайный процесс

 

x t A t cos 0t t A t cos t

(4.60)

A t

 

 

 

x2 t y2 t

(4.61)

где y(t) – функция, сопряженная по Гильберту исходной функции x(t), а ω0 выбрана таким образом, что фаза θ(t) не содержит

слагаемого, линейно-зависящего от t.

1. Огибающая

 

x t A t cos t cos 0t A t sin t sin 0t

 

Ac t cos 0t As t sin 0t.

(4.60`)

Ac t A t cos t ,

As t A t sin t

(4.62)

A t

 

,

t arctg As Ac

(4.63)

Ac2 t As2 t

x t A t cos 0t t , Ac t A t cos t

WAc 2Wx 0

(4.64)

Спектры: а) узкополосного процесса с центральной частотой ω0; б) косинусной составляющей комплексной огибающей

Аналогично для As t и

WAs 2Wx 0

A2c A2s x2

A2 A2 t DAc DAs 2Dx 2 x2

 

 

 

1

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ac

 

 

w Ac

 

 

 

2

 

,

 

 

 

2 x

exp

 

 

 

 

 

 

 

2 x

 

 

 

 

 

1

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

As

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

w As

 

 

 

2

 

 

2 x

exp

 

 

 

 

 

 

 

 

2 x

 

 

(4.65)

(4.66)

Взаимная корреляция между функциями Ac(t) и As(t) равна нулю

при τ=0. Действительно, возводя (4.60') в квадрат и усредняя по множеству, получаем

M x2 t M Ac t cos 0t As t sin 0 2

M Ac2 t cos2 0t M As2 t sin2 0t 2M Ac t As t sin 0t cos 0t

Rx 0 Dx

 

M Ac2 t M As2 t Dx RA 0

 

 

 

s

 

 

M Ac t As t RAc As 0

 

Rx 0 RA

0 RA A

0 sin 2 0t x2 RA A 0 sin 2 0t

(4.67)

c

c s

c s

 

Следовательно,

RA A 0 0

 

c s

Итак, Ac(t) и As(t), отсчитываемые в один и тот же момент времени,

− статистически независимые величины. Поэтому совместную плотность вероятности w(Ac,As) можно определить выражением

 

1

 

2

 

2

 

 

1

 

 

A

2

 

w Ac ,As w Ac w As

 

Ac

As

 

 

 

 

 

 

2

 

2

 

2

 

2

exp

 

 

 

exp

 

 

 

2 x

 

2 x

 

 

 

2 x

 

 

2 x

 

(4.68)

Это положение вытекает также из соотношения (4.65), показывающего, что средний квадрат огибающей A(t) является аддитивной суммой средних квадратов функций Ac(t) и As(t)

Вероятность того, что конец вектора A(t) лежит в прямоугольнике dAcdAs равна произведению вероятностей пребывания Ac в

интервале dAc и As в интервале dAs:

w Ac dAc w As dAs

1

 

 

A

2

 

 

 

 

 

2

 

2

exp

 

dAcdAs

 

2 x

 

 

2 x

 

При переходе от прямоугольных координат к полярным площадь заштрихованного на рис. 4.15 элемента будет AdθdA, а вероятность пребывания конца вектора в этом элементе равна

1

 

 

A

2

 

 

 

 

 

2

 

2

exp

 

Ad dA

2 x

 

 

2 x

 

Из этого выражения следует, что двумерная плотность вероятности

w A,

A

 

 

A

2

 

 

 

 

 

 

(4.69)

2

 

2

exp

 

 

 

 

2 x

 

 

2 x

 

 

Интегрируя по переменной θ, получаем одномерную плотность вероятности

 

A

 

 

A

2

 

 

 

 

wA A w A, d

 

 

 

 

 

 

 

 

,

0 A

(4.70)

2

 

2

exp

 

 

 

x

 

 

2 x

 

 

 

 

Распределение огибающей, характеризуемое плотностью вероятности (4.70), называется распределением Рэлея

 

1

 

 

 

 

A2

 

 

 

 

2

 

 

 

 

M A AwA A dA

 

 

 

 

 

 

 

 

x

2

 

 

2

 

A exp

dA

2

0

x

0

 

 

 

2 x

 

 

 

M A2 A2wA A dA

0

P A C wA A dA

C

 

1

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

A exp

 

x

0

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

Aexp

 

x

0

 

 

P A C 1 exp C22 x2

A2

 

2

 

 

 

2

 

dA 2 x

2 x

 

 

A

2

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

dA exp

2 x

 

 

 

(4.71)

(4.72)

C

2

 

(4.73)

 

 

 

2

 

 

 

2 x

 

 

 

 

 

(4.74)

KA

 

2

 

1

 

1

 

2

2

 

1 3... 2n

3

2

2n

 

2

x

 

 

2

 

 

r0

 

2 4...2n

 

 

r0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n 2

 

 

 

 

 

rx Rx x2 r0 cos 0

Так как r0 1

K

 

 

2

 

1

r

2

 

 

A

x

1

 

 

 

 

 

2

 

4

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

W

x2

2

x2 1 r2

e i d

A

2

 

2 4

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(4.75)

(4.76)

(4.77)

(4.78)