Расчет качественных показателей оптимальной системы различения двух сигналов со случайной начальной фазой — КиберПедия 

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...

Расчет качественных показателей оптимальной системы различения двух сигналов со случайной начальной фазой

2017-06-12 296
Расчет качественных показателей оптимальной системы различения двух сигналов со случайной начальной фазой 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Расчет теоретически предельного качества различения двух сигналов с неизвестной начальной фазой проведем для двух основных случаев.

4.8.1. Различение нулевого и ненулевого сигналов. Нужно рассчитать вероятность ошибочных решений Р ош1 и Р ош2 в оптимальной системе при передаче первого (ненулевого) и второго (нулевого) сигналов. Вероятность Р ош1 согласно алгоритму (4.6.19) - это вероятность удовлетворения неравенства Z< 0.5 Э при условии, что передается ненулевой сигнал (u = s+n)

(4.8.1)

где - ПВ величина при условии, что u = s + n.

Аналогично

(4.8.2)

где Pn (Z)= P (Z|u = n)-ПВ величины Z при условии, что u = n.

Задача фактически сводится к определению двух ПВ Psn (Z) и Pn (Z) модульного значения комплексного корреляционного интеграла Z:

при u = s + n

(4.8.3)

и при u = n

, (4.8.4)

где

, . (4.8.5)

В п.4.5.1 было показано, что величины q и q ^ являются нормальными центрированными случайными величинами с дисперсией sq 2=0. 5 N 0 Э, т.е. q, q ^® N (0, sq 2=0.5 N 0 Э). Кроме того, покажем, что нормальные случайные величины q и q^ некоррелированные (следовательно, независимые)

, (4.8.6)

так как сопряженные (по Гильберту) сигналы s и s ^ ортогональны.

Модуль комплексного корреляционного интеграла Z, является корнем квадратным из суммы квадратов двух независимых гауссовских величин с одинаковыми дисперсиями sq 2. В одном случае (4) эти величины центрированные, в другом (3) могут иметь отличное от нуля математическое ожидание. Плотность вероятности такой величины (Z) часто встречается в практических приложениях теории вероятности. Приведем в качестве примера расчет интересующих нас ПВ.

Пример 4.8.1. Положим х 1 и х 2 независимые гауссовские величины с одинаковыми дисперсиями sq 2 и с математическими ожиданиями е 1 и е 2

x 1 =e 1 +q 1® N (e 1, sq 2), x 2 =e 2 +q 2® N (e 2, sq 2 ), (4.8.7)

Требуется определить ПВ pZ (Z)величины . Перейдем к новым переменным (к полярным координатам)

(4.8.8)

Обратный переход (к декартовым координатам)

x 1 = Z cos a, x 2 = Z sin a, (4.8.9)

Преобразование переменных х 1и х 2, а также их математических ожиданий е 1 и е 2, в полярные координаты иллюстрируется на рис.4.18. Совместная ПВ х 1и х 2

. (4.8.10)

Совместная ПВ Z и a (Э 2= е 12 + е 12, е 1= Э cos b, е 2= Э sin b).

,

откуда

. (4.8.11)

Требуемая ПВ pZ (Z)

после усреднения (11) по a, принимая во внимание (4.6.12), получается равной

. (4.8.12)

и называется обобщенным распределением Релея или распределением Релея- Райса.

 

Рис. 4.18

 

В частном случае, когда е 1= е 2=0(Э =0) и случайные величины х 1 и х 2являются независимыми центрированными величинами с одинаковыми дисперсиями sq 2, полярные координаты Z и a оказываются независимыми случайными величинами

pZa (Z, a) =pZ (Z) pa (a),

распределенными: Z - по закону Релея, a - равновероятно

. (4.8.13)

Наоборот, при переходе от полярных координат Z и a, являются независимыми величинами с распределением (13), к декартовым координатам x 1и x 2, последние оказываются независимыми гауссовскими центрированными величинами с одинаковыми дисперсиями sq 2: x 1, x 2® N (0, sq 2), .

Распределение Релея - Райса (12) при различных значениях отношения Э / sq от 0 до 5 изображено на рис.4.19. При увеличении параметра Э / sq распределение (12) асимптотически стремится к нормальному N (Э, sq 2).

В решаемой нами задаче случайная величина (3) совпадает с величиной Z при условии, что е 2=0, b = 0, e 1= Э, а величина (4) при условии, что e 1= е 2=0, Э =0. При этом ПВ psn (Z) и pn (Z), определяющие вероятности ошибок (1) и (2), выражаются формулами (12) и (13) соответственно. В результате вероятности ошибок Р ош2 и Р о ш1 после замены переменной интегрирования Z / sq = x получаются равными:

(4.8.14)

(4.8.15)

Интеграл (15) выражается через табулированную функцию *)

. (4.8.16)

Рис. 4.19

 

В результате, принимая во внимание, что Q (a,0)=1, имеем

(4.8.17)

P ош.ср = 0.5(P ош1 + P ош2 ). (4.8.18)

Приведенными формулами можно пользоваться при m >>1, когда Z п»0.5 Э, например, при расчете энергии минимально различимого сигнала Э cmin .

4. 8. 2. Различение сигналов с одинаковыми энергиями. В этом случае

, (4.8.19)

кроме того, задается степень коррелированности сигнала s 1с сигналами s 2 и s 2^ (или с аналитическим сигналом ):

(4.8.20)

или

,

, (4.8.21)

где - комплексный коэффициент корреляции сигналов s 1 и s 2

(4.8.22)

а | | и a -его модуль и аргумент.

В рассматриваемой системе различения (Э 1= Э 2) достаточно рассчитать условную вероятность ошибок Рош1 при передаче сигнала s 1. Вероятность Р ош2, а также средняя вероятность ошибок Р ош.ср. совпадают по величине с Р ош1=Вер{ Z 1 < Z 2 | u = s 1 + n }.

При условии, что u = s 1 + n

Z 1= =

= (4.8.23)

и

Z2= = (4.8.24)

= .

Точный расчет Вер{ Z 1 < Z 2 | u = s 1 + n } приводит к громоздким вычислениям, а результат получается в плохо обозримом виде [ ]. Мы ограничимся приближенным расчетом в предположении что между сигналами s 1 и s 2 имеется заметная корреляция | >З, а также точный расчет для случая ортогональных сигналов | | =0.

При условии, что >З, m >>1(Э >> N 0 / 2) и, учитывая (21),

. (4.8.26)

 

Второе слагаемое под знаком радикала в (26) мало (его среднеквадратическое значение2 / ( | |) < 1).Поэтому можно воспользоваться формулой »1 + 0,5 x. Это дает

Z 2 @ Э | |+cos a ns 2 dt +sin a ns 2^ dt (4.8.27)

и вероятность Р ош1 = Вер{ Z 1 < Z 2 | u = s 1 + n } получается равной

P ош1= Вер . (4.8.28)

Функцию, заключенную в скобки () в (28), обозначим

s экв(t)= s 1(t)- s 2(t)cos a - s 2^(t)sin a (4.8.29)

и рассчитаем энергию эквивалентного сигнала s экв(t)

Э экв= s 2экв(t) dt = [ s 1(t)- s 2(t)cos a - s 2^(t)sin a ]2 dt.

Учитывая (21) и ортогональность квадратурных сигналов, получаем

Э экв=2 Э (1-| |), (4.8.30)

что позволяет вероятность Р ош1 представить в виде

Р ош1=Вер

и свести задачу к типовому случаю (4.5.5). Таким образом, при различении коррелированных сигналов

Р ош.ср. = Р ош1 @ 1- Ф = 1- Ф . (4.8.31)

 

Рис. 4.20

 

При некоррелированных сигналах s 1и s 2, когда | |=0 или

s 1 s 2 dt = s 1 s 2^ dt = 0, (4.8.32)

формулы (23) и (24) для модульных значений корреляционных интегралов Z 1и Z 2(при условии, что u = s 1 + n) принимают вид:

Z 1= , (4.8.33)

Z 2= , (4.8.34)

qi = n (t) s i(t) dt, qi ^= n (t) si ^(t) dt, i =1, 2. (4.8.35)

Случайные величины Z 1 и Z 2 совпадают по своей структуре с величинами (3) и (4), а их ПВ (Z 1)= psn (Z 1) и (Z 2)= pn (Z 2) - с ПВ (12) и (13). Кроме того, случайные величины Z 1и Z 2 независимы, так как попарно независимы входящие в них нормальные величины q 1, q 1^, q 2, q 2^. Например,

. (4.8.36)

Аналогично

. (4.8.37)

Вероятность Р ош1 равна вероятности удовлетворения неравенства Z 1 < Z 2 при условии u = s 1 + n, что выражается интегралом ПВ Р 2(Z 1, Z 2 | s 1) = Psn (Z 1) Pn (Z 2) по области, заштрихованной на рис. 4.20, в которой удовлетворяется неравенство Z 1 < Z 2.

P ош1 = dZ 1 P2 (Z 1, Z 2) dZ 2 = Psn (Z 1) dZ 1 Pn (Z 2) dZ 2 =

= . (4.8.38)

Интеграл по Z 2, входящий в (38), равен exp[- Z 12 / (2 sq 2)]. Выражение, получившееся после интегрирования по Z 2, запишем в виде

,

в котором под интегралом стоит ПВ Релея-Райса случайной величины , с параметрами sq 2 и Э 2 / 2. Интеграл равен 1, так как берется по всем возможным значениям случайной величины . Поэтому

. (4.8.39)


Поделиться с друзьями:

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...

Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...

История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.045 с.