Реферат: Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов

Банк рефератов / Радиоэлектроника

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 3214 kb, скачать бесплатно
Обойти Антиплагиат
Повысьте уникальность файла до 80-100% здесь.
Промокод referatbank - cкидка 20%!
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

РЕФЕРАТ на тему: « Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов » Ансамбли различаемых сигналов Ансамбли различаемых сигналов, т.е. группы M однородных сиг налов, должны отличаться по какому-то параметру или признаку - форме, времени, частоте, пространству, поляризации (рис. 1 ): Рис. 1 Классификация различаемых сигналов где - вектор напряженности электромагнитного поля К-го сигнала, характеризующий его поляризационную структуру; - амплитудно-фазовое распределение К-го сигнала на раскрыто антенны, характеризующее пространст венную структуру сигнала; - закон модуляции К-го сигнала, характеризующий форму сигнала; - время задержки К-го сигнала относительно некоторого опор ного момента времени; - частотный сдвиг К-го сигнала относительно некоторой несу щей частоты Условием различимости сигналов является их взаимная ортогональ ность Различаться в этом смысле по поляризации могут только два сигнала ( М=2 ), относящиеся к двум взаимно ортогональным по поляризации составляющим произвольного поляризационного базиса Различаться по времени могут M >> I сигналов, если на интерва ле временного уплотнения T упл умещается не менее М элементов временного разрешения сжатых по времени широкополосных сложных сигналов (рис. 2 ): Различаться по частоте могут M » I сигналов, если на интервале частотного уплотнения F упл умещается не менее М элементов частот ного разрешения сжатых по спектру длинноимпульсных сложных сиг налов (рис. 3 ): . Различаться по пространству могут M >> I сигналов, если в диапазоне телесного углового уплотнения умещается не менее М эле ментов телесного углового разрешения (рис. 4 ): Различаться по форме могут M >>I сигналов с разными законами внутриимпульсной модуляции (КФМ сигналы с различными кодами, ЧМ сиг налы с различными законами частотной модуляции и т.п.). Рис. 2 Пояснение различения сигналов по времени Рис 3 Пояснение различи я сигналов по частоте Рис. 4 . Пояснение различения сигналов по пространству Решающее правило Рассмотрим решающее правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задача обнаружения двухальтер-кативна, так как при обнаружении выносится одно из двух решений: "есть сигнал" или "нет сигнала". В отличие от нее задача распоз навания многоальтернативна: выносится решение о принадлежности портрета или сигнала х одному из M классов. Решение задачи обнаружения по критерию минимума среднего рис ка приводит к необходимости сравнения так называемого отношения правдоподобия c порогом который зависит от априорных вероятностей наличия и отсутствия сигнала и стоимостей принятия К-го решения при условии. При этом правило решения выглядит следующим образом: если , то принимается решение , если , то принимается решение , Аналогично при решении многоальтернативной задачи распозна вания-различения с позиций минимального среднего риска правило решения определяется следующим выражением: если то отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса на фоне зашумленного портрета (сигнала) -го класса, - порог сравнения отношения правдоподобия , - многомерная плотность вероятности комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) при условии наличия порт рета (сигнала) К-го класса - фоновая (помеховая) составляющая принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения), - априорные вероятности появления портретов (сигналов) К-го класса. Полагая стоимости правильных решений равными нулю , стоимости ошибочных решений одинаковыми , а появление портретов (сигналов) разных классов равновероятным , правило решения представляется в виде: если для всех то Процедура принятия решения согласно этому правилу состоит в следующем. Производится обработка комплексных амплитуд , принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением прав доподобия . Номер "К", при котором случайная величина - от ношение правдоподобия окажется больше единицы для всех и является номером гипотезы, которую можно принять с наименьшим средним риском. Таким образом, решение принимается на основе по следовательной проверки всех гипотез путем сравнения каждой из них со всеми остальными. Для того чтобы с наименьшим риском ответить на вопрос о наличии портрета (сигнала) 1-го класса, необходимо проверить отношения правдоподобия для всех (их число равно М-1). Если все окажутся больше единицы, то при наименьшем среднем риске следует принять гипотезу о наличии портрета (сигна ла) 1-го класса. Если неравенства не соблюдены, то проверяются аналогичным образом отношения правдоподобия и т.д., вплоть до . Максимально возможное число проверок равно таким образом M ( M -1). Процедуру принятия решения можно существенно упростить. Дей ствительно, представив правило решения в виде: если > , то , и, разделив левую и правую части неравенства на многомерную плот ность вероятности комплексных амплитуд принятого сигнала по эле ментам пространства распознавания (различения) при условии отсут ствия всякого портрета (сигнала) , когда , находим правило решения в несколько иной форме: если то , где - отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса. Это правило решения прежде всего убеждает в том, что число проверок сокращает ся до числа проверяемых гипотез М-1. Во-вторых, это правило реше ния убеждает в преемственности задач обнаружения и распознавания. В самом деле, левая и правая части неравенства (правила решения) свидетельствуют о том, что вначале необходимо осуществить опти мальную пространственно-временную и поляризационную обработку каж дого элемента портрета ( n =1,… N )в соответствии с алгоритмом, рекомендуемый отношением правдоподобия и, распределив комплексные амплитуда принятого сигнала по алимен там пространства распознавания (различения) осуществить совмест ную обработку элементов каждого К-го портрета (сигнала) ( k =1,… M ) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением правдоподобия . Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов. Согласно решающего правила устройство рас познавания М портретов должно состоять из устройства пространствен но-временной и поляризационной обработки принятого сигнала по всем N элементам пространства распознавания, устройства распределе ния комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам простран ства распознавания (устройства формирования портрета), М каналов устройств оптимальной обработки всех К -х портретов (К=1,2...М), устройства сравнения и принятия решения (рис. 5 ). Рассмотрим два крайних случая: оптимальную обработку некор релированных портретов (дальностный, картинный, доплеровский) и оп тимальную обработку сильно коррелированных портретов (частотно-ре зонансный, поляризационный). В случае некоррелированных портретов многомерная плотность ве роятности совокупности комплексных амплитуд принятого сигнала, относящихся к N элементам пространства распознавания, в отсутст вие портрета определяется выражением: где - дисперсия (мощность) помеховых составляющих принятого сигнала по элементам пространства распознавания . Та же многомерная плотность вероятности при наличии портрета К-го класса где - дисперсия (мощность) составляющих К-го портре та по элементам пространства распознавания Отношение правдоподобия, определяющее структуру оптимальной обработки портрета К-го класса = где - относительная интенсивность n – й комплексной амплитуды К-го портрета, откуда монотонно связанная с отношением правдоподобия величина (натуральный логарифм отношения правдоподобия) где - весовые коэффициенты, - слагаемое смещения. Рис. 5 . Структура устройства распознавания Полученный алгоритм обработки свидетельствует о том, что оптимальная обработка некоррелированных портретов сводится к их взвешенному некогерентному накоплению со смешением, причем весовые коэффициенты и слагаемые смешения определяется априорно известными сведениями об эталонных портретах, т.е. сведениями об относитель ной интенсивности их комплексных амплитуд . Структура уст ройства оптимальной обработки некоррелированного портрета показа на на рис 6 . Рис. 6 . Структура оптимальной обработки некоррелированного портрета Представляет большой мировоззренческий и практический инте рес вопрос о целесообразности выбора весовых коэффициентов и слагаемых смешения , рекомендуемого результатами про веденного синтеза устройств оптимальной обработки некоррелирован ных портретов. Для этого рассмотрим среднее значение случайной величины , лежащей в основе принятия решения, при условии наличия на входе устройства распознавания портрета К-го класса: = Вводя понятие дифференциальной контрастности n -ых элементов K -го и L -го портретов находим с учететом разложения Таким образом, при определенном выборе весовых коэффициентов и слагаемого смещения , рекомендуемом результатами синтеза, случайная величина на выходе К-го канала при условии наличия портрета К-го класса в среднем всегда больше, чем на вы ходе любого другого канала, и, следовательно, с вероятностью больше 0,5 будет приниматься решения о наличии портрета К-го клас са. При атом следует заметить, что только благодаря указанному выбору весовых коэффициентов и слагаемого смешения опти мальная обработка некоррелированного портрета даже в условиях его относительной энергетической недостаточности будет приводить в большинстве случаев к его правильной классификации. Структура устройств различения сигналов Задача различения сигналов характерна для радиотехнических систем передачи информации. В то же вре мя для этих систем характерна так называемая задача разделения сиг налов. Поясним некоторую терминологическую разницу задач различе ния и разделения сигналов. Задача разделения предполагает распределение сигналов по соот ветствующим каналам многоканальных систем (по числу источников и потребите лей передаваемых сообщений). Точное распределение сигналов по ка налам необходимо для последующего воспроизведения содержащихся (закодированных) в сигналах передава емых сообщений с наилучшими в статистическим смысле результатами, т.е. с наименьшими вероятностями ошибочного распределения сигналов (перепутывания) сигналов и с наибольшими вероятностями правильно го распределения сигналов. Задача различения, аналогичная задача распознавания в радио локационных системах, воспринимается как задача формирования ре шения о классе принятого сигнала из М возможных. Таким образом, в задаче различения сигналов прагматическая цель разделения сиг налов для последующей их обработки (декодирования) и воспроизведе ния передаваемых сообщений как бы за слоняется (или замалчивается) и на передний план выставляется толь ко задача эффективности разделения сигналов, что предполагает оценку качества решения задачи различения. Поэтому, не забывая о прагматической цели разделения сигналов, ограничимся рассмотрением задачи их различения, которая с методоло гической точки зрения аналогична задаче распознавания. Учитывая, что временная, пространственная и поляризационная структура исполь зуемых сигналов является когерентной и сильно коррелированной, а также полагая, что все сигналы являются энергетически эквивалентны ми приходим к выводу о том, что структура устройства различения M сигналов должна быть многоканальной ( М каналов), а оптимальная об работка сигналов в каждом канале должна сводиться к их когерентному накоплению (фильтровому или корреляционному) с одинаковым смещением или без смешения, если учесть, что в основе решения лежит случайная величина устраняющая роль постоянного смещения в каналах (рис. 7 ). Рис. 7 Структура устройства различения М сигналов Далее рассматриваются устройства различения сигналов по фор ме (закону модуляции), времени, частоте, пространству и поляриза ции. Различение сигналов по форме (закону модуляции) при фильтро вой обработке (рис 8 ,а) основано на использовании М согласован ных фильтров, импульсные характеристики которых являются зеркальным отображением закона модуляции К-го сигнала: Различение сигналов по форме (закону модуляции) при корреля ционной обработке (рис. 8 ,6) основано на использовании М кор реляторов, опорные сигналы которых промодулированы в соответствии с законами модуляции К-ых сигналов Рис. 8 Различение сигналов по форме (закону модуляции): а) фильтровая обработка б) корреляционная обработка Следует отметить, что различаемые по форме сигналы перекрыва ются как по времени, так и по спектру. Различение сигналов по времени при фильтровой обработке (рис. 9 ,а) основано на использовании одного согласованного фильтра, импульсная характеристика которого согласована с законом модуляции сигналов и временной селекции сжатых и рассовмещённых по времени на величи ну сигналов. Различение сигналов по времени по корреляционной обработке (рис. 9 ,б) основано на использовании М корреляторов, опорные сигналы которых с одинаковым законом модуляции рассовмещены по времени относительно друг друга на величину . Рис 9 . Различение сигналов по времени: а) фильтровая обработка б) корреляционная обработка Различаемые по времени сложные сигналы перекрываются как по времени (частично), так и по спектру (полностью). Различение сигналов по частоте (рис. 10 ) основано на исполь зовании общего для М корреляторов смесителя-перемножителя (демоду лятора), осуществляющего сжатие по спектру принятых сигналов, и взаимно расстроенных узкополосных фильтров (радиоинтеграторов), осу ществляющих расфильтровку рассовмещенных по спектру на величину сигналов. Различаемые по частоте сложные сигналы перекрываются как по времени (полностью), так и по спектру (частич но). Различение сигналов по пространству (рис. 11 ) основано на использовании многоканальной ФАР с М диаграммообразующими каналами (ДОК), каждый из которых формирует свою двумерную диаграмму направленности в дальней зоне Фраунгофера или трехмерную диаграмму фокусировки (ДВ) в ближней зоне Френеля размеры которой соответственно равны: , , Различение сигналов по поляризации (рис. 12 ) основано на ис пользовании полного поляризационного приема с двумя взаимно ортого нальными по поляризации каналами в произвольном поляризационном базисе , совпадающем с поляризационным базисом, ко торый используется при формировании двух взаимно ортогональных по поляризации сигналов, подлежащих разделению. Рис. 10 . Различение сигналов по частоте Рис. 11 . Различение сигналов по пространству Рис. 12 . Различение сигналов по поляризации ЛИТЕРАТУРА 1. Охрименко А.Е. Основы извлечения, обработки и передачи информации. (В 6 ча с тях). Минск, БГУИР , 200 4. 2. Девятков Н.Д., Голант М.Б., Реброва Т.Б.. Радиоэлектроника и медицина. – Мн . – Радиоэлектроника, 2002. 3. Медицинская техника, М., Медицина 1996-2000 г. 4. Сиверс А.П. Проектирование радиоприемных устройств, М., Радио и связь, 200 6. 5. Чердынцев В.В. Радиотехнические системы. – Мн.: Высшая школа, 2002 . 6. Радиотехника и электроника. Межведоств. темат. научн. сборник. Вып. 22, Минск, БГУИР, 200 4.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Сексуальный маньяк сильно покраснел после фразы: "И это все?!"
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по радиоэлектронике "Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2017
Рейтинг@Mail.ru