Математическое обоснование показателя скрытности сверхширокополосных сигналов для систем связи различного назначения

Спектр – функция, имеющая сложную закономерность. Функционал - переменная величина, значение которой зависит от вида функции, описывающей амплитудный спектр исследуемого сверхширополосного сигнала. Определение геометрического смысла теоремы Иенсена.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 27.02.2019
Размер файла 113,6 K

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

Размещено на http://www.allbest.ru

Для военной аппаратуры передачи данных важным свойством является скрытность, которую она может обеспечить системе передачи данных (СПД). Высокая скрытность СПД позволяет избежать постановки прицельных помех, препятствует вскрытию позиционных районов и снижает вероятность перехвата информации средствами радиоэлектронной разведки.

Выбор показателя скрытности сигнала начнём с понятного с физической точки зрения утверждения: сигнал обладает наибольшей скрытностью, если его энергия равномерно распределена в широком диапазоне частот, т. е. спектр сигнала равномерен в заданной полосе частот. Если спектр сигнала равномерен, то все гармоники в спектре используются на полную мощность, тогда противнику сложно выявить участки спектра с повышенной (пониженной) энергией, следовательно, сложно запеленговать наличие передачи или поставить прицельную помеху.

Спектр - это функция, имеющая сложную закономерность, что не позволяет сравнивать между собой спектры различных сигналов с точки зрения их равномерности. Таким образом, необходимо решить задачу сведения функции к показателю, который достигал бы максимума в случае, когда спектр равномерно распределён в заданной полосе частот.

Сформулируем данную задачу следующим образом:

, (1)

где К2 - показатель скрытности;

- функционал преобразования функции в показатель.

Функционал (1) представляет собой переменную величину, значение которой зависит от вида функции, описывающей амплитудный спектр исследуемого СШП сигнала заданной формы. Для получения целевой функции (функционала) воспользуемся неравенством Иенсена:

, (2)

где y = f(x) - функция, выпуклая на некотором интервале;

х1, х2, …, хn - произвольные числа из этого интервала;

б1, б2, …, бn - произвольные положительные числа, сумма которых равна единице.

Докажем, что данное неравенство справедливо для любой выпуклой функции.

Под выпуклой функцией f(x) (в некоторых источниках выпуклая снизу функция) будем понимать функцию, для которой выполняется условие (рис. 1):

fЅ(x) > 0 (3)

Рис. 1. Выпуклые функции

Условимся, что функция y = f(x) выпуклая на некотором интервале (рисунок 2), х1, х2, …, хn - произвольные числа из этого интервала, б1, б2, …, бn - произвольные положительные числа, сумма которых равна единице.

Для доказательства воспользуемся понятием полной (математической) индукции, которое формулируется следующим образом.

Пусть А(n) - зависящее от утверждение. Если доказано, что А(1) выполняется и при условии, что А(n) справедливо для некоторого n, верно также A(n + 1) (шаг индукции), то А(n) справедливо для всех .

Для n = 2 выражение (2) примет вид:

. (4)

Геометрически выражение (4) можно представить в виде рис. 2.

Рис. 2. Геометрический смысл теоремы Иенсена для n = 2

Как показано на рисунке 2, прямая, образованная точками x1, x2, лежит ниже графика функции f(x), а значит, выполняется (2).

Зададим в качестве базы индукции выражение (4).

Проведём индукционный переход, для этого воспользуемся индуктивным предположением, поскольку (2) справедливо для n = 2, значит справедливо и для n - 1, т.е. имеем

. (5)

Рассмотрим случай n - переменных:

.

Поскольку , то

,

т.е.

,

тогда

;

.

Что и требовалось доказать.

С помощью неравенства Иенсена докажем, что выпуклая функция принимает максимальное значение в случае равенства переменных х1, х2, …, хn, т.е.

. (6)

Пусть

. (7)

Т.к.

, (8)

то

. (9)

Если

(10)

и

, (11)

то

.

В качестве исходного выражения имеем

. (12)

С учётом (9) и (10), выражение (12) примет вид

. (13)

. (14)

Из (14) следует, что при функция f(x) принимает максимальное значение.

Рассмотрим случай, когда

; (15)

, (16)

тогда выражение (12) примет вид:

. (17)

С учётом (11), выражение (17) можно записать в виде

;

. (18)

Из выражения (2.21) видно, что в случае, когда , функция f(x) может принимать значения меньше максимального .

Из данного доказательства и выражений (14) и (19) можно сделать вывод, что

.

А значит утверждение (6) верно. Что и требовалось доказать.

Из проведённого доказательства следует, что для определения степени равномерности спектра можно использовать функционал вида (1), поскольку, когда все гармоники в спектре сигнала буду иметь одинаковые амплитуды (случай, когда выполняется условие (10)), функционал вида (19) примет максимальное значение.

. (19)

где - выпуклая функция.

Перейдём к интегральной форме записи неравенства Иенсена (для непрерывного спектра):

; (20)

(21)

где g(x) и б(x) - функции, определённые на интервале от xmin до xmax и удовлетворяющие условию (21).

С учётом (20) показатель (19) запишем в виде

. (22)

Для получения показателя, имеющего аналогию в теории информации, выберем в качестве выпуклой функцию вида

,

тогда, выражение назовём энтропийным показателем скрытности.

(23)

Энтропией системы называется сумма произведений вероятностей различных состояний системы на логарифмы этих вероятностей, взятая с обратным знаком

,

где m - число состояний системы (возможностей);

pi - вероятность i - го состояния (возможности).

Впервые в работах Л. Больцмана и Дж. К. Максвелла, выкладки из которых приведены в различных публикациях по теории информации [1,2], было доказано, что энтропия имеет максимальное значение (24), когда состояния системы (возможности) равновероятны.

. (24)

Таким образом, имеем энтропийный показатель скрытности единичного сигнала, характеризующий равномерность спектра кодовой последовательности в заданном диапазоне частот. Чем более равномерен (прямоуголен) спектр кодовой последовательности в заданном диапазоне частот, тем выше значение показателя скрытности, а значит выше скрытность радиопередатчика.

Литература

геометрический амплитудный сигнал

1. Дмитриев В.И. Прикладная теории информации: Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1989. -325с.

2. Стратонович Р.Л. Теория информации. М.: Советское радио, 1975. -424с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Расчет спектральных и энергетических характеристик сигналов. Параметры случайного цифрового сигнала канала связи. Пропускная способность канала и требуемая для этого мощность сигнала на входе приемника. Спектр модулированного сигнала и его энергия.

    курсовая работа [482,4 K], добавлен 07.02.2013

  • Временные функции сигналов, расчёт спектра. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [1020,8 K], добавлен 07.02.2013

  • Определение практической ширины спектра сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение интервала дискретизации сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Расчет энергетического спектра кодового сигнала.

    курсовая работа [991,1 K], добавлен 07.02.2013

  • 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

  • Характеристика амплитудной модуляции, ее применения для радиовещания на низких частотах. Изучение энергии однотонального АМ-сигнала. Рассмотрение сигналов с угловой модуляцией. Спектр прямоугольного ЛЧМ-сигнала. Модуляция символьных и кодовых данных.

    курсовая работа [371,9 K], добавлен 27.05.2015

  • Расчет спектральных характеристик, практической ширины спектра и полной энергии сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума".

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013

  • Структура канала связи. Расчет спектральных характеристик модулированного сигнала, ширины спектра, интервала дискретизации сигнала и разрядности кода, функции автокорреляции, энергетического спектра, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 07.02.2013

  • Расчет спектра сигнала и его полной энергии. Определение практической ширины спектра, интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Общие сведения о модуляции. Расчет спектральных характеристик и ошибок.

    курсовая работа [428,2 K], добавлен 07.02.2013

  • Математическая запись гармонических колебаний. Амплитудный и фазовый спектры периодического сигнала. Спектр периодической последовательности прямоугольных импульсов. Внутренний интеграл, являющийся функцией частоты. Спектры непериодических сигналов.

    контрольная работа [7,2 M], добавлен 13.02.2015

  • Спектр передаваемых сигналов. Дискретизация сообщений по времени. Квантование отсчётов по уровню и их кодирование, расчет его погрешностей. Формирование линейного сигнала, расчет его спектра. Разработка структурной схемы многоканальной системы передачи.

    курсовая работа [701,1 K], добавлен 06.07.2014

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.