Бесплатно скачать, заказать диплом, курсовую, диссертацию Адаптивная пространственная обработка сигналов в многоканальный информационный системах

У нас уже 21989 рефератов, курсовых и дипломных работ

Сделать закладку на сайт

Заказать диплом, курсовую, диссертацию

Быстрый переход к готовым работам

Мнение посетителей:

Книга жалоб
и предложений

Название	Адаптивная пространственная обработка сигналов в многоканальный информационный системах

Количество страниц	306

ВУЗ	МГИУ

Год сдачи	2010

Бесплатно Скачать	23300.doc

Содержание	Содержание Введение 5 ГЛАВА I. Адаптивная пространственная обработка сигналов в многоканальных системах связи с передающей и приемной антенными решетками (MIMO-системы) 27 1.1. Обработка сигналов при точном знании канала приемником и передатчиком 28 1.2. Проекционный метод пространственного разделения пользователей 42 1.3. Обработка сигналов без адаптивного лучеформирования на передачу 57 1.4. Эффективность MIMO-систем в каналах с различными статистическими свойствами 69 1.5. Выводы 76 ГЛАВА П. Исследование влияния ошибок оценивания канала связи на эффективность MIMO-систем 79 2 Л. Метод подавления взаимных помех в собственных каналах, обусловленных ошибками квантования канальной информации на передатчике 80 2.2. Влияние ошибок оценивания канальной матрицы на эффективность MIMO-систем 90 2.3. Метод оценки числа эффективных собственных каналов MIMO-систем 107 2.4. Выводы ПО ГЛАВА III; Разработка и исследование адаптивных методов передачи данных в каналах с замираниями сигналов 112 3.1. Сравнение эффективности одноканальных систем связи, использующих адаптивную модуляцию и адаптивное управление мощностью 113 3.2. Адаптивная модуляция и управление мощностью в системах с кодовым разделением пользователей в условиях многолучевого канала 119 3.3. Методы совместной оптимизации темпа передачи данных и вероятности битовой ошибки в MIMO-системах 131 3.4. Выводы 144 ГЛАВА IV. Исследование систем связи с разнесенным приемом/передачей в условиях многолучевого распространения сигналов 146 4.1. Вероятность битовой ошибки разнесенного приема при коррелированных райсовских замираниях сигналов 147 4.2; Влияние ошибки оценки весовых векторов адаптивной приемной диаграммообразующей схемы на вероятность битовой ошибки 160 4.3. Метод адаптивной пространственной обработки сигналов, основанный на оценке ранга матрицы импульсной характеристики системы 172 4.4. Сравнительная эффективность методов разнесенной передачи сигналов в системах с кодовым разделением пользователей 188 4.5. Выводы 202 ГЛАВА V. Методы адаптивной пространственной обработки сигналов в многоканальных приемных антенных системах 204 5.1. Синтез оптимальной и квазиоптимальной обработки сигналов в антенных решетках на основе метода степенных векторов 205 5.2. Адаптация при использовании степенного базиса. Пороговый метод оценки числа эффективных каналов адаптации 225 5.3; Метод оценивания числа и параметров источников сигналов, основанный на свойствах минимального многочлена корреляционной матрицы входного процесса 243 5.4; Метод углового разрешения сигналов, основанный на использовании степеней обратной корреляционной матрицы входных сигналов 254 5.5. Эффективность одномерной обработки сигналов в плоских антенных решетках, состоящих из линейных подрешеток 266 5.6. Выводы 275 Заключение 278 Литература 282 Список использованных сокращений 306 ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы- диссертации. В настоящее время наблюдается интенсивное: развитие теории t адаптивной > пространственной обработки сигналов в многоканальных антенных системах [1-18], которые находят применение i в информационных системах различного назначения (радиосвязь, радиолокация, акустика, оптика, сейсмология и т.д.) [19-43]. Одной из главных проблем в быстро развивающейся< области беспроводных систем связи является значительное увеличение темпа передачи данных и повышение качества обслуживания >. пользователей (уменьшение вероятности ошибки). Эта проблема особенно актуальна в мобильных (сотовых) системах связи i и в высокоскоростных компьютерных сетях, работающих в сложных условиях распространения сигналов. Пропускная способность (ПС) системы возрастает при расширении частотной полосы или \ увеличении излучаемой; мощности. Однако эти «традиционные» пути увеличения скорости передачи данных имеют свои пределы. Выделяемые стандартами полосы радиочастотных диапазонов ограничены, и стоимость. отдельных каналов связи; очень высокая; а уровень мощности ограничен требованиями биологической защиты и, как правило, тоже не может быть существенно увеличен. В то же время, чтобы, например, уменьшить вероятность ошибкив =10 раз в условиях релеевских замираний сигналов мощность должна быть увеличена на =10 дБ [44-48]. Таким образом, задачу увеличения темпа передачи данных в беспроводных системах связи необходимо решать в условиях жестких ограничений на частотную полосу сигналов и мощность передающих устройств. Ошибки < передачи ¦ информации можно существенно уменьшить, а ПС увеличить«с помощью разнесенного в пространстве приема/передачи • сигналов несколькими антеннами, то есть за счет использования антенной решетки (АР) с адаптивной пространственной обработкой сигналов [24, 43; 44, 47-53]. Разнесение антенн должно быть выбрано таким, чтобы замирания сигналов в различных антеннах были бы достаточно; слабо-коррелированными между собой I. Более перспективным, однако; является использование АР на обоих концах линии связи, то есть применение так называемых MIMO (multiple- input multiple-output) систем [54-65], которые позволяют более эффективно использовать мощность передатчика и бороться с замираниями сигналов. Увеличение эффективности достигается за счет использования методов пространственно-временной обработки (кодирования), обеспечивающих передачу и прием параллельных потоков информации; К таким методам относятся методы блочного [51, 65-68] и решетчатого пространственно-временного кодирования [69-77]. При блочном, кодировании информационная последовательность символов разделяется; на блоки, которые специальным образом обрабатываются (кодируются). В результате одновременной передачи ¦ данных несколькими i антеннами каждая > приемная антенна принимает смесь сигналов от всех передающих антенн. Блочное кодирование обеспечивает такую структуру передаваемого блока, которая позволяет разделить символы. в приемной АР с помощью простого линейного преобразования. Решетчатое кодирование является аналогом сверточного кодирования, широко используемого в современных системах связи [47,48,78-80]. Число выходов пространственного кодера выбирается равным числу передающих антенн. Для оценивания (декодирования) принятых сигналов используются методы, максимального правдоподобия* (МП) или наименьших квадратов [44-48,76,81,82]. Чтобы упростить процедуру декодирования, предложена [83-86] так называемая BLAST-техника, реализующая метод наименьших квадратов нелинейными способами. Принципиальной особенностью этих методов пространственной обработки в MIMO-системах является > то, что они не предполагают наличие канальной информации на передающем конце линии связи. Поэтому при их использовании только прием сигналов является согласованным с флуктуирующим пространственным каналом; Если передатчик обладает знанием канала, то появляется возможность адаптивной пространственной обработки сигналов и на= передающем конце линии или, другими словами, адаптивного формирования параллельных каналов для передачи данных в MIMO-системе. Адаптивная пространственная обработка сигналов, как на передачу, так и на прием, может быть реализована на основе использования сингулярного разложения канальной матрицы. Сформированные таким образом параллельные каналы используют в качестве весовых векторов собственные векторы матрицы коэффициентов передачи между передающими и приемными ан- теннами и, поэтому, называются собственными каналами. Такие каналы являются независимыми между собой и адаптивно согласованными со случайным пространственным каналом, как на прием, так и на передачу. Поэтому MIMO-системы» с собственными каналами; обеспечивают наибольшую пропускную способность и наименьшую вероятность ошибки при заданной мощности передатчика и в заданной частотной полосе. Более того, независимость собственных каналов дает возможность представить. MIMO-систему как совокупность одноканальных систем; что значительно упрощает оценку переданных символов. Пропускная способность (ПС) MIMO-систем с собственными каналами исследовалась в [54-58,62,87]. Показано, что ПС в условиях релеевских замираний сигналов г может быть увеличена пропорционально числу антенн по сравнению с обычными системами с одной передающей или с одной • приемной? антенной' без повышения\ излучаемой мощности и расширения полосы частот. Однако вопросы практического применения пространственной обработки сигналов в MIMO-системах связи являются мало исследованными, и имеется достаточно широкий круг проблем, требующих своего решения. Основными их них являются следующие. Особенностью систем мобильной s связи является разное число передающих и приемных антенн. Как правило, число антенн на базовой станции существенно превышает число антенн у пользователя, который часто имеет только одну антенну. В этом случае параллельная передача данных каждому пользователю становится невозможной. Однако базовая станция, имея большее число антенн, обладает возможностью одновременного обслуживания многих пользователей за счет их пространственного разделения. Физический принцип такого разделения основаш на адаптивном формировании системы ортогональных. лучей, для чего предлагается i предварительно оценивать направления прихода сигналов от пользователей» [22,61,88,89]. Однако такие оценки сложно реализовать в условиях случайной^ среды распространения сигналов, когда пользователь окружен отражателями; рассеивающими его сигнал, и представляет собой * распределенный i источник с угловыми; размерами, часто достигающими нескольких десятков градусов [90-101]. Более того, центр излучения' такого источника может флуктуировать в достаточно широких пределах, так как число рассеивателей, их угловое положение и эф- фективная поверхность рассеяния являются случайными величинами. Поэтому известные методы пространственного разделения пользователей не могут быть использованы в MIMO-системах с передачей данных по собственным каналам. Формирование собственных каналов осуществляется с помощью адаптивных передающей и ? приемной АР: Это предполагает сообщение передатчику информации о матрице комплексных коэффициентов передачи между всеми ¦ антеннами. Такая информация \ может достигать значительных размеров, что требует дополнительных ресурсов; (мощности, времени и т.д.). Поэтому системы с не знающим; канал передатчиком; использующие неадаптивную передающую диаграммообразующую схему (ДОС), являются более: простыми. Очевидно, что эффективность таких MIMO-систем уменьшается. Однако это уменьшение зависит от многих факторов (например, от числа передающих и приемных антенн, от статистических свойств канала) и может быть различным. Поэтому представляет интерес оценка потерь в ПО и в верности передачи информации• за счет использования\неадаптивнойпередачи вместо адаптивной в условиях случайной рассеивающей среды. Максимальное число собственных каналов, которое должно быть сформировано для передачиинформации в MIMO-системе, равно рангу канальной матрицы коэффициентов передачи. В* литературе, посвященной MIMO-системам (см., например [55-57]), обычно рассматриваются релеев-ские замирания § сигналов, статистически ь независимые в передающих и приемных антеннах. Этот случай характерен тем, что канальная матрица имеет полный ранг, равный минимальному числу передающих или приемных антенн. Однако пространственный канал может отличаться от релеевского, а корреляционные свойства; коэффициентов § передачи могут быть различными в) передающих и • приемных; антеннах. Например, если отражатели сосредоточены только вокруг приемной АР, то радиус корреляции коэффициентов передачи будет значительно большим\ для передающей АР, чем для; приемной. Зависимость ¦ числа собственных каналов от условийiраспространения сигналов не рассматривалась.- Для; оценки канальной; матрицы обычно используются МП алгоритмы или алгоритмы, основанные на поиске минимума среднеквадратической ошибки [47,102-108]. На практике всегда имеются ошибки оценивания; обу- словленные влиянием собственных шумов и конечной длиной используемых обучающих последовательностей, которые приводят к флуктуациям весовых векторов передающей и приемной ДОС. Влияние ошибок оценки канальной матрицы на эффективность MIMO-систем рассматривалось в [109-112]. Однако в этих работах исследовались MIMO-системы, не использующие параллельную передачу данных по собственным каналам. Поэтому не анализировались такие вопросы, как нарушение ортогональности собственных каналов и возникновение взаимных помех между ними, не оценивались энергетические потери из-за ошибок в весовых векторах передающей и приемной ДОС Более того, даже при точном знании канальной матрицы информация о состоянии канала сообщается передатчику с помощью конечного числа символов, то есть в квантованном виде. Объем этой информации должен быть минимально возможным. В; результате состояние пространственного канала становится известным передатчику с некоторой ошибкой квантования, которая также приводит к нарушению ортогональности собственных каналов и к появлению взаимных помех между ними. Вопросы влияния этих помех и возможность борьбы с ними в литературе не рассматривались. В ¦ современных системах сотовой связи используется адаптивная регулировка мощности [20,21,113,114], которая является эффективным средством борьбы с замираниями сигналов, однако приводит к увеличению средней мощности, особенно значительному в условиях глубоких замираний. Другой подход к уменьшению влияния замираний заключается в использовании адаптивной модуляции при постоянной мощности [26,27,115], когда темп передачи данных зависит от состояния канала и задается пропорциональным отношению мощности сигнала к суммарной! мощности шума и помехи (ООШП), а его изменение осуществляется за счет изменения битовой загрузки символов. Представляет интерес сравнительный анализ эффективности адаптивной регулировки мощности и адаптивной модуляции в условиях многолучевого канала с произвольными флуктуациями сигналов, а также при учете помехи, которая обусловлена многолучевым характером распространения сигналов и является существенной для систем связи с кодовым разделением пользователей. Собственные каналы в MIMO-системе могут значительно отличаться друг от друга по выходным отношениям мощности сигнала к мощности шу- ма (ОСШ), которые пропорциональны соответствующим собственным числам канальной матрицы. Это различие становится особенно большим при одинаковом числе передающих и приемных антенн. Очевидно, что в «сильных» каналах можно реализовать более высокий темп передачи информации. Однако «слабые» каналы могут вносить неприемлемо большой вклад в вероятность битовой ошибки, даже если в них использовать менее высокий темп. Одновременные требования увеличения темпа передачи данных и уменьшения вероятности ошибки являются противоречивыми между собой. Поэтому проблема совместной оптимизации темпа передачи: данных и вероятности битовой ошибки в MIMO-системах с собственными каналами в условиях замираний сигналов представляет несомненный интерес. В; настоящее. время для i борьбы с замираниями сигналов используется разнесенный прием или передача. Несмотря на большое число работ, посвященных исследованию эффективности систем с разнесением, имеется целый ряд вопросов, требующих решения. Райсовские замирания сигналов рассматриваются -. как хорошая модель многолучевого канала в системах связи с разнесением [44,47,48,95-97], в соответствии с которой сигнал, распространяющийся вдоль каждого луча, можно представить в виде суммы нефлуктуирующей (статической) и флуктуирующей; (релеевской) компонентов; Вероятность битовой ошибки в многолучевом райсовском канале с некоррелированными замираниями впервые рассматривалась в [116], где получено решение в сложной форме в виде вырожденных гипергеометрических функций: Найденные в более поздних работах [117-121] выражения также являются достаточно сложными и дают возможность выполнить расчет вероятности ошибки только численным путем. Более того, представляет интерес исследование вероятности битовой ошибки в коррелированном-райсовском канале, что дает возможность оценить допустимыйуровень корреляции сигналов и, следовательно, минимально возможное расстояние между антеннами; при? котором будет обеспечиваться заданная величина ошибки. Для построения' пространственной обработки сигналов в системах с разнесенным приемом в условиях многолучевого канала необходима оценка матрицы многоканальной импульсной <характеристики; На практике эта матрица оценивается с некоторой ошибкой, которая приводит, в свою очередь, к ошибке в весовом векторе приемной АР и, следовательно, к уменьшению выходного ОСШ. Существует большое число работ (см., например, [122-126]), в которых исследуется влияние таких ошибок на выходное ОСШ. Однако представляет интерес увеличение вероятности ошибки передачи информации из-за уменьшения OCIIIva также величина дополнительной мощности, необходимой для компенсации этого увеличения. В: условиях многолучевого распространения i сигналов знание матрицы многоканальной импульснойf характеристики является; необходимым, но недостаточным для построения адаптивной пространственной обработки сигналов в системах с разнесенным приемом; Важной характеристикой является ранг этой» матрицы, который, определяет минимально необходимое число пространственных каналов для приема многолучевого сигнала. Для его оценки необходима разработка соответствующих пороговых методов. С целью уменьшения; ошибки передачи информации в перспективных системах с кодовым разделением пользователей предлагается использовать разнесенную передачу сигналов; из двух антенн для линии от базовой станции к пользователю. В зависимости от способа разделения сигналов между антеннами и используемого преобразования сигналов в каждой антенне рассматриваются фазовая,, временная, ортогональная* и пространственно-временная разнесенные передачи [49; И 4,127]. Все эти методы предполагают, что передатчик не имеет информации о канале. Наличие такой информации дает возможность реализовать адаптивную разнесенную передачу. Эффективность отдельных методов^ разнесенной передачи исследовалась в [49-53,127-131]. Однако представляет интерес их сравнительный анализ для конкретных параметров устройств кодирования/декодирования, модуляции/демодуляции, управления мощностью и т.д., соответствующих стандарту CDMA2000 [20,21,49,127]. В* системах радиолокации и акустики актуальной является проблема выделения сигналов из аддитивной смеси с помехами при отсутствии априорной информации о помеховой обстановке. В этом случае пространственная ¦ обработка сигналов в адаптивных антенных решетках (ААР) заключается в решении таких задач, как:. определение весового вектора, обеспечивающего автоматическое формирование глубоких провалов в диаграмме направленности (ДН) в направлении на источники помехи; оценка числа действующих источников сигналов или помехи, а также их параметров — угловых положений и мощностей. Отдельный интерес представляет проблема сверхразрешения источников, расположенных в пределах ширины луча ААР: Все эти задачи имеют статистический характер и должны, строго говоря, решаться статистическими ; а не детерминистическими методами.; Как правило, поиск статистических методов ведется на основе анализа функции правдоподобия. При подавлении помехи в ААР основную сложность представляет необходимость обращения выборочной корреляционной матрицы (КМ) входного процесса в приемных антеннах. Для нахождения весового вектора в ААР'• используются градиентные методы [5-8,13,ЗОД24,132-137], методы обращения оценочной КМ? входного процесса [5,6,8,30,138-144] и методы рекуррентного оценивания обратной КМ [8,30,31,132]. Обычно процедура адаптации осуществляется относительно всех весовых коэффициентов ААР независимо от вида помеховой обстановки и, в частности, независимо от числа источников помехи. Однако, если источников меньше, чем первичных приемных каналов, то адаптация может быть обеспечена за счет автоматической регулировки меньшего числа параметров. Известные методы сокращения числа вторичных каналов адаптации либо требуют дополнительной информации о помеховой обстановке, либо имеют значительные потери в эффективности, особенно, если число вторичных каналов становится; меньше числа источников помехи [5;145-150]. Поэтому разработка» новых методов пространственной обработки сигналов в ААР; оптимальных по числу адаптивно регулируемых параметров; является актуальной. Насущными являются также исследования по поиску компромисса между потерями в качестве и сложностью реализации данных методов. Оценки числа источников сигналов методом максимума функции правдоподобия не существуют. В.связи с этим в ряде работ [4,151-160] для оценки числа источников предлагается модифицировать функцию правдоподобия: путем добавления к ней некоторой корректирующей (или "штрафной") функции. Обычно это линейная функция от числа источников. Модифицированная функция правдоподобия •: имеет максимум, положение которого является оценкой числа источников. Однако статистически >- строгое обоснование вида корректирующей функции! отсутствует. Решение этой задачи можно получить путем разделения собственных чисел выборочной КМ на шумовые и сигнальные. Однако статистически строго обосновать выбор порога пока не удалось, так как неизвестна плотность вероятности шумовых собственных чисел этой матрицы. Дляфешения задачи оценки угловых направлений на источники сигналов, их мощностей: и взаимных корреляционных моментов, а также для сверхразрешения близкорасположенных источников, предложено большое число методов [4,12,15Д7,161-183]. В основном?это аналоги* методов, спектрального оценивания; Среди этих методов целесообразно выделить методы проекционного типа, например; метод MUSIC [4,17,171,172,178,179,182,184]. Проекционные методы обладают достаточно высокой чувствительностью к слабым сигналам и при увеличении длины выборки дают асимптотически несмещенные оценки параметров сигналов. В' сущности, любой проекционный метод сводится к построению оценки матрицы-проектора на шумовое подпространство. Однако предлагаемые оценки матрицы-проектора также не имеют строгого статистического обоснования: Например, формирование проектора в базисе собственных векторов требует предварительной оценки размерности шумового подпространства, что, как уже отмечалось, сопряжено с большими трудностями. Данное обстоятельство свидетельствует о том, что имеется необходимость в развитии теории; оценивания;параметров помехо-вой обстановки; В плоских ААР подавление помехи путем реализации двумерной; адаптивной пространственной, обработки может быть связано со значительными техническими трудностями; обусловленными; наличием большого числа регулируемых параметров, сложностью и объемом вычислительных алгоритмов и т.д [3;5Д85]. Значительно более;простой является?одномерная* пространственная обработка сигналов. Поэтому часто плоские ААР состоят из вертикального столбца горизонтальных линейных неадаптируемых подреше-ток. Обзор пространства в азимутальной плоскости является механическим, а в угломестной - электронным: и адаптивным. Одномерная обработка сигналов в таких ААР имеет ряд особенностей, которые в литературе не рассматривались. В 2 частности, представляет интерес оценка потерь, обусловленных использованием одномерной адаптации вместо двумерной. Таким образом, актуальным: является развитие теории адаптивной пространственной обработки сигналов в многоканальных информационных системах различного назначения, а также исследование эффективности этих систем в сложных условиях распространения сигналов и отсутствия априорной информации о помеховой обстановке. Отмеченные выше обстоятельства позволяют сформулировать цели; настоящей диссертационной работы: 1.. Разработка теории адаптивной пространственной; обработки сигналов в MIMO-системах с параллельной передачей данных, включая: методы пространственного разделения пользователей; анализ потерь в эффективности из-за применения; неадаптивной передачи? вместо, адаптивной; оценку уровня; взаимных помех в параллельных каналах и методы подавления этих помех. 2'. Развитие теории • адаптивного темпа передачи данных в каналах с замираниями сигналов, включая: сравнительный анализ эффективности адаптивной модуляции и адаптивного управления мощностью; методы совместной оптимизации темпа передачи данных и вероятности битовой ошибки; 3. Теоретическое исследование адаптивной пространственной обработки сигналов в системах с разнесенным приемом/передачей в условиях многолучевого канала, в том числе: анализ вероятности* ошибки передачи данных в коррелированном райсовском канале; исследование влияния ошибок оценивания матрицы импульсной характеристики на эффективность системы; методы обработки сигналов, основанные на оценивании* числа эффективных каналов адаптации. 4. Развитие теории; адаптивной: пространственной обработки; сигналов в АР при отсутствии априорной информации о помеховой обстановке, включая: методы; подавления помех, оптимальные по числу регулируемых параметров; методы оценки числа и параметров источников помехи; изучение эффективности одномерной адаптации в плоских АР. Научная ¦ новизна работы определяется полученными оригинальными результатами и заключается в следующем: 1. Разработана теория адаптивной- пространственной обработки сигналов в MIMO-системах связи с параллельной передачей данных: - Предложен проекционный метод пространственного разделения пользователей, не требующий оценки направлений прихода сигналов. Получены выражения для ОСШ;на выходе собственных каналов и ПО системы, что позволило определить оптимальное число пользователей, обеспечивающее максимальную полную ПС системы связи; - На основе проведенного анализа найдены потери в ПО из-за использования неадаптивного лучеформирования< на передачу вместо адаптивного в зависимости от числа передающих и приемных антенн, а также от,ОСШ;. - Предложен и исследован метод подавления - взаимных помех в собственных каналах системы связи, обусловленных квантованием > канальной < информации на передатчике; - Исследовано влияние ошибок оценивания канальной матрицы, и найдена средняя ПС системы при произвольной длине обучающих последовательностей, ОСШ\ и числе передающих и > приемных антенн. Предложен метод оценки числа эффективных собственных каналов; 2. Развита теория адаптивного темпа передачи\ данных в каналах с замираниями сигналов: - Показано, что в случае произвольной функции \ плотности вероятности ОС1ШТ адаптивный темп передачи обеспечивает при одинаковой средней мощности большую ПО, чем адаптивное управление мощностью. - Предложены и исследованы методы совместной оптимизации темпа передачи данных и вероятности битовой ошибки в MIMO-системах. Показано, что такая оптимизация, может быть достигнута,. как за) счет отбора? энергетически сильных собственных каналов и использования одинакового темпа • в каждом! из них, так и \ за счет передачи данных по < всем: собственным каналам с адаптивным темпом в каждом из них.. 3; Развита теория адаптивной пространственной обработки сигналов в системах с разнесенным приемом/передачей в условиях многолучевого канала: - Найдена? вероятность битовой: ошибки в коррелированном райсовском канале при < произвольном числе приемных антенн и лучей распространения сигналов (ветвей разнесения) в виде: однократного интеграла i от элементарных функций действительной переменной; - Исследовано влияние ошибок оценивания матрицы импульсной характеристики на вероятность битовой ошибки в пространственных каналах с различными статистическими свойствами. Показано, что относительное увеличение вероятности - битовой ошибки пропорционально числу ветвей разнесения, обратно пропорционально длине обучающей последовательности и не зависит от OGIII. - Разработан метод адаптивной! обработки сигналов в приемных АР,' использующий знание; ранга матрицы импульсной характеристики. Оценка ранга получена на основе априорной информации об уровне собственного шума.. 4. Развита i теория у адаптивной пространственной«обработки сигналов г в приемных АР при отсутствии априорной информации о помеховой обстанов-ке^ основанная! на свойствах минимального многочлена корреляционной матрицы входного процесса: - Показано, что весовой вектор ААР может быть представлен в виде конечного разложения по степенным векторам, каждый из которых образован произведением степени КМ входного процесса и вектора сигнала. Установлено, что число таких независимых векторов;не: превышает числа; источников помехи. Предложен двухэтапный метод адаптации. Первый этап заключается в формировании параллельных каналов; с характеристиками в i виде степенных векторов; а второй ? — в: суммировании * выходных сигналов этих каналов. - Исследовано • влияние ошибок оценивания КМ; и ошибок в векторе сигнала на эффективность метода, использующего степенные векторы. Показано, , что число степенных каналов * адаптации может быть значительно (примерно в 2 раза) уменьшено при небольших (2-^3 дБ) потерях в ОСШП. - Разработан пороговый метод оценки размерности степенного базиса при неизвестном числе источников помехи. Значение порога выражено через известные на практике параметры ААР (мощность помехи в приемных каналах и средний уровень боковых лепестков диаграммы направленности). - Предложен метод оценивания числа источников сигналов и их параметров (угловых направлений: и мощностей),. использующий ? оценку степени минимального многочлена КМ; Установлено,. что по оценке числа источников метод обладает примерно одинаковой эффективностью с проекци- онными методами и дает возможность. получить оценки параметров сигналов, по точности близкие к потенциальным. - Разработан нелинейный метод углового сверхразрешения сигналов, использующий степени обратной КМ входного процесса, который имеет более высокую разрешающую способность, чем метод Кейпона, и является» его обобщением. Показано, что при увеличении степени обратной КМ разрешающая способность метода возрастает, однако для его устойчивости длина выборки входного - процесса должна быть увеличена пропорционально квадрату степени обратной КМ; - Изучены особенности одномерной пространственной обработки в плоских ААР; состоящих из набора горизонтальных неадаптируемых подре-шеток. Установлено, что в случае; не разрешимых по вертикали источников сигнала и помех обработка в вертикальной плоскости формирует двумерные провалы в ДН в направлении на помехи, если в этих направлениях ДН подрешеток имеют разную структуру боковых лепестков. Научно-практическая значимость работы состоит в следующем. Развитые в диссертации методы адаптивной пространственной обработки сигналов расширяют возможности многоканальных информационных систем различного назначения. Проекционный метод пространственного разделения; пользователей, метод подавления? взаимных помех в собственных каналах MIMO-системы, методы совместной» оптимизации темпа передачи данных и вероятности битовой5 ошибки обеспечивают значительное уменьшение вероятности ошибки и увеличение темпа в условиях замираний сигналов. Метод адаптивной з пространственной г обработки сигналов,- основанный на оценке ранга матрицы многоканальной импульсной характеристики, обеспечивает высокоэффективную обработку в системах с разнесенным приемом. Двухэтапный метод адаптации в совокупности с методом оценки размерности степенного базиса обеспечивает эффективное подавление помех при минимальном числе регулируемых параметров. Метод оценивания числа источников сигналов, использующий '• свойства минимального многочлена корреляционной матрицы входного процесса, имеет высокую эффективность и является более простым, чем проекционные методы. Нелинейный метод углового сверхразрешения сигналов обобщает метод Кейпона и обладает повышенной разрешающей способностью.

Список литературы

Цена, в рублях: (при оплате в другой валюте, пересчет по курсу центрального банка на день оплаты)	1425

Скачать бесплатно	23300.doc

Найти готовую работу

ЗАКАЗАТЬ

Обратная связь:

Связаться

Вход для партнеров

Регистрация

Восстановить доступ

Материал для курсовых и дипломных работ

03.11.24 Лексикографический анализ единиц поля

03.11.24 Из истории слова гость и его производных

03.11.24 Семантическое поле гость в русском языке

Архив материала для курсовых и дипломных работ

Ссылки:

Счетчики:

© 2006-2024. Все права защищены.
Выполнение уникальных качественных работ - от эссе и реферата до диссертации. Заказ готовых, сдававшихся ранее работ.