Обозначения и сокращения
КИХ-фильтр – фильтр с конечной импульсной характеристикой;
TH–TransformHilbert( перевод: Преобразование Гильберта);
TF–TransformFourier( перевод: Преобразование Фурье);
FIR–finiteimpulseresponse( перевод: конечная импульсная характеристика);
ФЧХ – фазо-частотная характеристика;
АЧХ – амплитудо-частотная характеристика;
СКО – среднеквадратическое отклонение;
ДПГ – дискретное преобразование Гильберта;
Введение
Постановка задачи, актуальность.
Во многих радиолокационных системах
очень важной задачей является наиболее
точное определение характеристик
сигнала. Есть много различных методов
решения этой задачи (каждый со своими
особенностями), один из наиболее известных
способов решения этой задачи завязан
на определении спектра сигнала с помощью
преобразования Фурье, но в связи с тем,
что радиолокационные системы являются
системами реального времени, а
преобразование Фурье требует довольно
большое количество операций для его
выполнения, то весьма затруднительно
при затрачивании малого количество
ресурсов (среди которых: габариты
устройства, энерго- и тепло- потребление,
масса, цена) выполнить быстродействующий
детектор (работающий в режиме реального
времени) , использующий преобразование
Фурье. Поэтому приходится прибегать к
упрощенном и квазиоптимальным алгоритмам
определения параметров сигнала, с
помощью которых можно будет реализовать
такой детектор. Один из способов – это
построить детектор, использующий
преобразование Гильберта, с помощью
которого мы можем провести оценку фазы
сигнала (которую мы получаем из двух
квадратур, в свою очередь одна из
квадратур получается с помощью
преобразования Гильберта). От точности
оценки фазы зависят такие операции, как
определение частоты (
),
вероятность правильного распознавания
фазовой и частотной модуляции. В связи
с эти я собираюсь решить следующую
задачу во время своего обучения –
реализовать преобразователь Гильберта,
вносящий минимальные искажения в оценку
фазы и имеющий возможность установки
на бортовые системы реального времени.
В данном семестре поствленная задача включает в себя построение модели данного преобразователя на языке C++, в среде проектированияMatLabи системеHDL-моделирования (HDL–hardwaredescriptionlanguage– язык описания аппаратуры)Modelsim, анализ выходного сигнала и его параметров.
Научная новизна, практическая значимость.
Учитывая, что в литературе данная задача не рассматривалась, а её решение позволит улучшить характеристики системы обработки сигналов и обосоновать структуру ких-фильтра, можно сделать вывод, что данная задача имеет высокую практическую значимость.
Задачи исследования.
Исследовать различные наборы характеристик преобразователя Гильберта и выбрать набор, дающий наиболее точный выходной результат, имеющий минимум среднего квадрата отклонения оценки фазы.
Объект и предмет исследования.
В данной работе объектом исследования является тракт обработки (преобразователь Гильберта), а предметом – ошибка предсказания (оценки), которую мы оцениваем с помощью интегральной характеристики и СКО.
Структура исследования.
В главе 1 рассмотрены основные теоретические сведения, использующиеся в работе, такие как теория по КИХ-фильтрам и преобразование Гильберта. Далее идёт исследование аналогов и обзор литературы.
В главе 2 рассматриваются различные реализации преобразователя Гильберта: на языке C++ (пункт 2.1), в средеMatLab(пункт 2.2) и на языке описания аппаратурыVerilog(пункт 2.4). В пункте 2.3 проводится рассмотрение и оценка различных фильтров по результатам которого выбираются наилучшие фильтры.