Синтез уникальных фазоманипулированных сигналов для интеллектуальной системы обнаружения подвижных объектов

Особенности выбора зондирующих сигналов. Рассмотрение применения фазоманипулированных сигналов в системах обнаружения, разработка программного комплекса. Способы получения уникальных фазоманипулированных сигналов, обработка отраженных волновых полей.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид доклад
Язык русский
Дата добавления 30.09.2012
Размер файла 1,6 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Синтез уникальных фазоманипулированных сигналов для интеллектуальной системы обнаружения подвижных объектов

фазоманипулированный сигнал система обнаружение

Выбор зондирующих сигналов и способов обработки отраженных волновых полей, анализируемых различными системами обнаружения, на сегодняшний день остается трудной задачей. При ее рассмотрении приходится учитывать не только потенциальные возможности сигналов, но и решать технические проблемы создания реальных устройств.

Широкое практическое применение фазоманипулированных сигналов в системах обнаружения обусловлено; относительно равномерным распределением боковых лепестков корреляционной функции при большом числе дискретов на всей временной плоскости, постоянством амплитуды сигнала, а также простотой генерирования последнего.

У фазоманипулированных сигналов минимально достижимый уровень боковых лепестков обратно пропорционален числу дискретов. Поэтому большее распространение получили фазоманипулированные сигналы с повышенным числом дискретов.

Существующие методы синтеза фазоманипулированных сигналов по желаемой форме тела неопределенности развиты недостаточно, поэтому на практике зачастую применяют конкретные коды, которые не являются оптимальными [3].

Для последовательности сигналов, состоящей из m импульсов (дискретов), при способе кодирования с помощью двух значений фазы можно синтезировать М = 2m различных сигналов. Число дискретов равно m = Т/фи, где Т - длительность дискрета (кодового знака). Практическое применение находят сигналы с числом дискретов от десятков до тысяч, а количество различных фазоманипулированных сигналов велико. Для построения требуемого сигнала, необходимо из 2m кодовых комбинаций выбрать те, которые дают наилучшее приближение корреляционной функции к желаемой форме.

Огибающая фазоманипулированного сигнала состоит из импульсов положительной и отрицательной полярностей.

Взаимная корреляционная функция (ВКФ) разных сигналов описывает как степень сходства формы двух сигналов, так и их взаимное расположение друг относительно друга по координате (независимой переменной). Взаимная корреляционная функция двух различных сигналов s(t) и u(t), получается следующим скалярным произведением сигналов [3]:

Bsu(t) =s(t) u(t+t) dt.

Взаимная корреляция сигналов характеризует определенную корреляцию явлений и физических процессов, отображаемых данными сигналами, и может служить мерой «устойчивости» данной взаимосвязи при раздельной обработке сигналов в различных устройствах.

Автокорреляционная функция (АКФ) финитного сигнала s(t), локализованного во времени и конечного по энергии, является количественной интегральной характеристикой формы сигнала, и определяется интегралом от произведения двух копий сигнала s(t), сдвинутых относительно друг друга на время t:

Bs(t) =s(t) s(t+t) dt.

Как следует из выражения, АКФ является скалярным произведением сигнала и его копии в функциональной зависимости от переменной величины значения сдвига t.

Сигналы, база которых изменяется в соответствии с кодом Баркера, являются уникальными фазоманипулированными сигналами. Модуль их автокорреляционной функции имеет минимально достижимый одинаковый уровень боковых лепестков. В таблице 1 приведены значения кодов Баркера [4]. Огибающая и функция корреляции 13-позиционного сигнала Баркера изображены на рисунках 1а и 1б.

Есть сведения, что попытки найти коды Баркера для m>13 решения не имеют [2]. Таким образом, коды Баркера можно использовать лишь для сигналов с относительно небольшой базой.

С помощью разработанного программного комплекса, для системы обнаружения подвижных объектов [2, 1], был проведен поиск кодов с числом дискретов большим 13 (m>13). Следует отметить, что в результате синтеза не удалось получить фазоманипулированных сигналов аналогичных кодам Баркера, что подтверждает утверждение, сделанное в [5].

Однако с помощью разработанного программного комплекса были найдены уникальные коды для фазоманипулированных сигналов длиной более 13 периодов, имеющие, для данного числа дискретов, минимально достижимый уровень боковых лепестков функции корреляции (квази-коды Баркера).

Квази-коды Баркера с числом дискретов (14?43) приведены в таблице 2. Следует отметить, что для каждого числа дискретов представленных в данной таблице уровень боковых лепестков нормированной корреляционной функции, является минимальным (рисунок 2). Уникальный код для каждого числа дискретов был рассчитан по адаптивного алгоритму с помощью высокопроизводительного компьютера.

Таблица 1. Значения кодов Баркера.

Число дискретов

Последовательность Баркера

2

4

4

5

7

11

13

1 -1

1 1 -1 1

1 1 1 -1

1 1 1 -1 1

1 1 1 -1 -1 1 -1

1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1

1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1

а)

Рис.

б)

Рис. 1. а) огибающая 13-позиционного сигнала Баркера, б) корреляционная функция данного сигнала.

Таблица 2. Уникальные коды для каждого числа дискретов.

Число

дискретов

Уникальная последовательность

14

1111-11-111-1-111-1

15

11-111-11-11-1-1-1111

16

-1-11-11-1-1-1-1-111-1-111

17

1-11-1-111-1-1-1111111-1

18

11-1-1111-11-1-11-111111

19

-11-1-11-1-1-11-1-1-1111-1-1-1-1

20

1-1-1-111-11-11-1-111-111111

21

111111-11-1-1-11-111-1-1-111-1

22

111-1-11111111-1-11-1-11-11-11

23

1-1-11-111-11111-1111-11-1-1-111

24

1-1-11-1-1111111-1-1-111-1-1-11-11-1

25

111-1-1111-1-1-1-1-1-11-11-11-1-11-1-11

26

-1-11-1-1-1111-11111-11-1-111111-1-11

27

-1-1-1111-1-1111111-11-1-11-1-111-11-11

28

1-1-1111111-111-1-11-11-1111-1-11-11-1-1

29

-1-1111-11-1-1111-111111-111-1-11-11-1-11

30

1-1-1-111-1111-111111-1-1-11-111-111-11-1-1

31

-1-1-1-111-11111-1-111-1-111-11-1-1-1-11-11-1-1-1

32

1-1-111-111-11-1-1-1111-1-11-11-11111111-11-1

33

-1-1-1-1-111-1-111-111-1-11-11-1-11111-11-11-1111

34

1-11-1-11-1-111-1-1111-11-111-1-11111-1-1-1-1-11-11

35

1-1111-11-111111-11-1-11-11-1-1-1-11-111-1-111-1-1-1

36

11111-1-1-11-1-1111-1-1-11-11-1-11-111-1111-111-111

37

11-11-1-11-1-111111-1-111-1-1-11-1-1-1-1-1-11-11-1-1-1-111

38

-1-111-11-11-1-1-111-111-11-1-1-1-111-11-1-1-11-1-1-1-1-1-11-1

39

11-1-1111-11-1-11-111-1-11111111-1-1-1-1-1-11-11-11-1-1-11

40

1111-111-11-11-11-11-1-1-1-111111-1-111-1-111-111-11111

41

1111-1-1-1-11-111-111-1-111-11-1-1111-11-11-1111-11111-11

42

-111-1-11-1-11111-1-1-1-1-111-11111111-1111-11-111-1-1-111-1

43

-111-1-111-11-11111-11-11-1-111-111111-111-1-1-1-1-1-111-1-1-1-1

Рис. 2. Корреляционные функции фазоманипулированных сигналов.

Следует отметить, для определенных дискретов боковые лепестки корреляционной функции (рисунок 2) имеют значительные всплески (например, дискрет 40), поэтому при практическом применении полученных сигналов необходимо выбирать ближайший дискрет, уровень боковых лепестков которого меньше (например, дискрет 39 или 41).

С помощью разработанного программного комплекса найдены уникальные фазоманипулированные сигналы число дискретов в которых превышает 43, однако в данной статье они не приведены.

Отношение амплитуды главного лепестка к амплитуде боковых лепестков автокорреляционной функции (рисунок 3) позволяет проанализировать возможности полученных фазоманипулированных сигналов для различного числа дискретов.

На рисунке 3 верхняя кривая определяет отношение амплитуд для уникальных сигналов, приведенных в таблице 2. Нижняя кривая на данном графике соответствует наиболее «неудачному» выбору кода фазоманипулированного сигнала (отношение амплитуд сигнала имеет наименьшее значение). Сопоставляя данные графики можно заметить, что разница между верхней и нижней кривыми составляет более 15 дБ. Средняя кривая (рисунок 3) получена для отношения амплитуд среднестатистического (выбранного на удачу) фазоманипулированного сигнала.

Отношение амплитуды (рисунок 4) главного лепестка к амплитуде боковых лепестков для значительно большего числа дискретов (до 300) подтверждает рост помехозащищенности фазоманипулированного сигнала с увеличением базы последнего, тем не менее разница между верхней и нижней кривыми практически постоянна и составляет около 15 дБ.

Рис. 3. Уровень боковых лепестков фазоманипулированных сигналов (число дискретов от 14 до 43).

Рис. 4. Уровень боковых лепестков фазоманипулированных сигналов (число дискретов от 44 до 300).

До сих пор, с помощью корреляционного анализа исследовались возможности сигналов разной длины с манипуляцией фазы, на основании свертки двух одинаковых сигналов. Однако при синтезе уникальных фазоманипулированных сигналов было установлено, что огибающая взаимной корреляционной функции двух разных последовательностей может быть приближена к желаемой форме (рисунок 5). Следует отметить, что свертка двух разных фазоманипулированных сигналов, один из которых излучается в пространство, а другой известен только корреляционному приемнику, значительно повышает скрытность и помехозащищенность системы обнаружения.

Рис. 5. Взаимная корреляционная функция двух разных фазоманипулированных сигналов и огибающие сигналов.

С помощью программного комплекса были найдены корреляционные функции с характерной огибающей (рисунок 6) для двух сигналов, один из которых является синусоидальным. При излучении обычного синусоидального сигнала с помощью корреляционного анализа могут быть получены огибающие функции неопределенности характерные для сложных сигналов.

Рис. 6. Взаимная корреляционная функция двух разных фазоманипулированных сигналов (один из которых периодичен) и огибающие сигналов.

Использование фазоманипулированных сигналов значительно повышает качественные и количественные показатели системы обнаружения.

Уникальные фазоманипулированные сигналы, которые были получены с помощью данного комплекса, могут быть применены во многих практических областях науки.

Литература

1. Малеев А.В., Михайленко Я.В. Трехмерный акустический мультисенсорный мониторинг в задаче обнаружения и классификации подвижных объектов. - М.: РТСофт, «Мир компьютерной автоматизации» №2-2006.

2. Свистов В.М. Радиолокационные сигналы и их обработка. М., «Сов. Радио», 1977.

3. Яричин Е.М., Малеев А.В. Интеллектуальный акустический мониторинг реального времени в среде MATLAB. Транспортные средства Сибири: Межвуз. сб. науч. тр. с междун. уч. Вып. 10 / Подред. С. П. Ереско. Красноярск: ИПЦКГТУ, 2004.

4. Barker R. H. Group Synchronization of Binary Digital Systems. In: Communication Theory (W. Jackson, Ed.). Academic Press, New York, 1953.

5. Turyn R. On Barker Codes of Even Length.Proc. IRE, 1963, v.51, p. 1256.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Анализ методов обнаружения и определения сигналов. Оценка периода следования сигналов с использованием методов полных достаточных статистик. Оценка формы импульса сигналов для различения абонентов в системе связи без учета передаваемой информации.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 24.01.2018

  • Ансамбли различаемых сигналов - группы M однородных сигналов. Условие различимости сигналов - их взаимная ортогональность. Правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задачи обнаружения по критерию минимума среднего риска.

    реферат [1,0 M], добавлен 28.01.2009

  • Проблемы современной радиотехники. Преимущества сверхширокополосных сигналов в сравнении с узкополосными. Эллипсные функции и их связь с круговой тригонометрией. Использование оптимального алгоритма обнаружения радиоимпульсов с эллипсными несущими.

    дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.03.2015

  • Технические свойства фазоманипулированных сигналов. Параметры повышенной скорости передачи данных стандарта GSM. Виды фазовой манипуляции. Спектр сигнала двоичной фазовой модуляции. Фазовые созвездия для EDGE и GPRS. Сравнение пропускной способности.

    презентация [1014,7 K], добавлен 14.09.2010

  • Сигналы и их характеристики. Линейная дискретная обработка, ее сущность. Построение графиков для периодических сигналов. Расчет энергии и средней мощности сигналов. Определение корреляционных функций сигналов и построение соответствующих диаграмм.

    курсовая работа [731,0 K], добавлен 16.01.2015

  • Характеристика и область применения сигналов в системах цифровой обработки. Специализированный процессор цифровой обработки сигналов СПФ СМ: разработчики и история, структура и характеристики, область применения, алгоритмы и программное обеспечение.

    курсовая работа [224,9 K], добавлен 06.12.2010

  • Исследование принципов разработки генератора аналоговых сигналов. Анализ способов перебора адресов памяти генератора аналоговых сигналов. Цифровая генерация аналоговых сигналов. Проектирование накапливающего сумматора для генератора аналоговых сигналов.

    курсовая работа [513,0 K], добавлен 18.06.2013

  • Изучение основ построения математических моделей сигналов с использованием программного пакета MathCad. Исследование моделей гармонических, периодических и импульсных радиотехнических сигналов, а также сигналов с амплитудной и частотной модуляцией.

    отчет по практике [727,6 K], добавлен 19.12.2015

  • Принципы построения беспроводных телекоммуникационных систем связи. Общая характеристика корреляционных и спектральных свойств сигналов. Анализ вероятностей ошибок различения М известных и М флуктуирующих сигналов на фоне помех и с кодовым разделением.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 19.05.2010

  • Анализ современного состояния пропускной способности систем широкополосного беспроводного доступа. Математическая модель и методы модуляции сверхширокополосных сигналов, их помехоустойчивость и процедура радиоприема. Области применения данных сигналов.

    контрольная работа [568,2 K], добавлен 09.05.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.