
- •2.. Ортонормированный базис. Обобщенный ряд Фурье.
- •I.Свойство линейности.
- •II. Теорема о сдвигах.
- •IV.Теорема о спектре производной и неопределённого интеграла.
- •V. Теорема о свёртке.
- •VI.Теорема Планшереля
- •5.. Спектры модулированных сигналов.
- •6... Аналитический сигнал. Основные понятия и определения. Спектр аналитического сигнала
- •7… Преобразования Гильберта и его свойства. Применение преобразования Гильберта.
- •1) Преобразования Гильберта для гармонических сигналов
- •8... Автокорреляционная функция и ее свойства. Связь автокорреляционной функции и энергетического спектра сигнала.
- •9.. Взаимокорреляционная функция и ее свойства. Связь взаимокорреляционной функции и взаимного энергетического спектра.
- •10.. Дискретное преобразование Фурье. Свойства дискретного преобразования Фурье. Обратное дискретное преобразование Фурье.
- •11 Алгоритм быстрого преобразования Фурье. Число вычислительных операций. Сравнение дискретного и быстрого преобразования Фурье.
- •13.. Стационарные и эргодические случайные процессы.
- •14 ..Спектральные представления случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина.
- •15 Белый шум и его свойства. Гауссовский случайный процесс.
- •17.. Шумоподобные сигналы и их свойства. Применение шумоподобных сигналов.
- •19.. Модуляция шумоподобных сигналов по форме и их детектирование.
- •20.. Основные положения линейной теории разделения сигналов. Структурная схема системы многоканальной передачи информации.
- •21.. Фазовое разделение сигналов.
- •22 Разделение сигналов по форме. Системы подвижной связи сдма.
- •23.. Информационные характеристики дискретных сообщений и сигналов.
- •24.. Взаимная информация и ее свойства.
- •25.. Пропускная способность каналов связи.
- •26 ..Информация в непрерывных сигналах. Дифференциальная энтропия.
- •27.. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия.
- •28.. Задача оптимального приема дискретных сообщений. Элементы теории решений.
- •29.. Критерии оптимизации приема дискретных сообщений.
- •30.. Алгоритм оптимального приема дискретных сообщений при полностью известных сигналах (Когерентный прием).
- •31.. Реализация алгоритма оптимального когерентного приема на основе корреляторов
- •33 Потенциальная помехоустойчивость оптимального когерентного приемника дискретных сообщений.
- •34.. Сравнение по помехоустойчивости систем когерентного приема с различными видами дискретной модуляции.
- •35.. Оптимальный прием дискретных сообщений с неопределенной фазой (Некогерентный прием).
- •36 Помехоустойчивость систем с различными видами дискретной модуляции при некогерентном приеме.
- •37 Прием дискретных сообщений в каналах с замираниями.
- •38 Основные принципы цифровой фильтрации
- •39 Характеристики и свойства цифровых фильтров. Алгоритм линейной цифровой фильтрации.
- •40 Трансверсальные (нерекурсивные) цифровые фильтры
- •41 Рекурсивные цифровые фильтры.
- •42 Устойчивость цифровых фильтров
- •43 Понятие вейвлет-преобразования. Основные вейвлеты, применяемые в системах связи.
- •44 Непрерывное и дискретное вейвлет-преобразования.
- •16.2 Дискретный вейвлет-анализ.
- •16.3 Непрерывное вейвлет-преобразование
35.. Оптимальный прием дискретных сообщений с неопределенной фазой (Некогерентный прием).
В
тех случаях, когда не удаётся точно
оценить фазу или эта оценка требует
применения сложных устройств, используют
алгоритм, построенный в предположении,
что начальная фаза приходящего сигнала
неизвестна и может принимать любое
значение на интервале
.
Такой метод приёма называется
некогерентным. Для вывода правила
оптимального некогерентного приёма
воспользуемся критерием максимального
правдоподобия. Математическая модель
такого канала:
(13.1)
где
– преобразование Гильберта отu(t),
– случайная начальная фаза,k–
коэффициент передачи канала.
Введём обозначения:
(13.2)
(13.3)
(13.4)
(13.5)
(13.6)
Тогда можно записать:
, (13.7)
где
- модифицированная функция Бесселя.
(13.8)
Вместо
того, чтобы сравнить отношения
правдоподобия
можно сравнить их логарифмы, что приводит
к следующему алгоритму, который для
двоичной системы будет выглядеть:
(13.9)
При
выполнении этого неравенства регистрируется
1, в противном случае – 0. Величины
и
можно получить в момент отсчёта Т на
выходе активного фильтра с опорными
сигналами, равными соответственно
и
С учётом сказанного можно осуществить
построение на основе активных фильтров
схемы, называемой квадратурной и
реализующей алгоритм (13.9).
Здесь
–соответственно
генераторы опорных сигналов
;
90 градусов – фазовращатель всех
сигнальных компонентов на 90 градусов
(преобразователь Гильберта); БОМ – блок
определения модуля вектора
;
НУ – нелинейные безынерционные устройства
с характеристикой.
(13.10)
Величины
не зависят от начальной фазы сигналов
и пропорциональны огибающей (в моменты
отсчёта, кратные Т) на выходе фильтра,
согласованного с сигналом
.
Таким образом, алгоритм (13.9) можно
реализовать и на базе согласованных
фильтров.
Идеальный детектор Д выделяет огибающую напряжения на выходе согласованного фильтра.
Алгоритм
(13.9) и соответственно его реализация
существенно упрощаются для систем с
равными энергиями ().
Для них с учётом монотонного характера
функции
алгоритм оптимального некогерентного
приёма можно записать так:
(13.11)
Для двоичной системы правило (13.11) упрощается и сводится к проверке одного неравенства
(13.12)
При его выполнении регистрируется символ 1, в противном случае – 0. При реализации алгоритма (13.12) не нужны блоки НУ и блоки вычитания. Схемы упрощаются.
36 Помехоустойчивость систем с различными видами дискретной модуляции при некогерентном приеме.
Исследования
вероятности ошибок в канале с неопределённой
фазой и аддитивным гауссовским шумом
при поэлементном приёме показало, что
минимальную вероятность ошибки
обеспечивает система с равными энергиями,
у которой сигналы удовлетворяют условиям
ортогональности в усиленном смысле.
Два сигнала x(t)
и y(t)
называются ортогональными в усиленном
смысле, если соответствующие им
аналитические сигналы
и
также ортогональны. Определим вероятность
ошибки при приёме по алгоритму (13.12)
двоичных сигналов, удовлетворяющих
условиям ортогональности в усиленном
смысле. Если передаётся символ 1, то с
учётом (11.11) и (13.12) имеем:
(13.13)
,
где (13.14)
(13.15)
Если
N(t)
– нормальный стационарный белый шум с
нулевым средним и односторонней
спектральной плотностью мощности
,
то
–
нормально распределённая величина, так
как она определяется линейной операцией
над нормальным же случайным процессом.
Коэффициенты корреляции
и
при
системе сигналов, ортогональной в
усиленном смысле, равны нулю.
Некоррелированность гауссовских величин
означает их независимость. Следовательно,
случайные величины
и
независимы, причём
имеет распределение Рэлея:
(13.16)
имеет
распределение Райса:
(13.17)
Вероятность приёма символа 0 при передаче символа 1 определяется формулой:
(13.18)
Используя методы теории вероятностей данное выражение можно преобразовать. В итоге получаем:
–для
системы ортогональных сигналов в
усиленном смысле (ЧМн) (13.19)
Такова же будет вероятность приёма символа 1 при передаче 0.
Для
АМн:
(13.20)
Для ОФМн (по методу сравнения фаз):
(13.21)