2006(â1)

More documents

Recommendations

Info

шумовой ячейки и аналогичное распределение вероятности, полученное в результате эксперимента, проведенного с использованием приемовычислительного модуля 1К-161 (разработка Российского института радионавигации и времени). В ходе эксперимента оценивалось время, затрачиваемое на анализ каждой элементарной ячейки из области поиска, объем выборки составлял ( ) 5 2… 5 10 . Следует отметить, что как расчетное, так и экспериментальное распределение плотности вероятности являются дискретными, но на рис. 1 для удобства восприятия представлена аппроксимация соответствующих распределений непрерывными функциями. Из представленных данных можно сделать вывод о хорошем согласовании расчетного и экспериментального распределений и о возможности использования полученного аналитическим путем распределения в дальнейших расчетах. В настоящее время представляет интерес процедура поиска сигнала с помощью многоканального корреляционного обнаружителя, когда одновременно просматривается не одна, а несколько элементарных ячеек. В этом случае в каждом канале обнаружителя используется несколько корреляторов (анализаторов), каждый из которых анализирует свою частотно-временную ячейку поиска. Эти анализаторы могут быть независимыми или зависимыми (связанными). Независимые анализаторы имеют индивидуальные генераторы опорных сигналов: дальномерного кода и несущей частоты. Для снижения стоимости и количества оборудования многоканальные корреляционные обнаружители реализуются в связанном виде. В них имеется только один общий механизм изменения задержки и частоты опорного сигнала, и поэтому такая связанная группа анализаторов может перейти на анализ следующих ячеек поиска только вместе и одновременно. Необходимо отметить, что для многоканального последовательного обнаружителя изменяется правило принятия решения. Решение об отсутствии сигнала в анализируемых ячейках принимается только тогда, когда накопления во всех каналах окажутся ниже шумового порога. Следует отметить, что при работе со связанными ресурсами возможны 2 варианта организации их совместной работы. При первом варианте работы те корреляторы, накопления в которых на некотором, например j-м, шаге анализа стали ниже порога, отключаются и в дальнейшем анализе текущих ячеек не участвуют. Как только накопления в последнем анализаторе из оставшихся также становятся ниже порога, анализ этих ячеек заканчивается и вся группа корреляторов перестраивается на анализ следующих ячеек. Назовем этот вариант вариантом работы многоканального обнаружителя в режиме отключаемых ресурсов. При втором варианте все корреляторы продолжают анализ, пока накопления во всех корреляторах на некотором, например j-м, шаге не станут ниже порога, в этом случае анализ заканчивается. Этот вариант назовем вариантом работы многоканального обнаружителя в режиме неотключаемых ресурсов. P отв 0.4 0.3 0.2 0.1 Расчет Эксперимент 0 1 5 9 13 t а , мс Рис. 1 21
В литературе [1] встречается мнение о том, что увеличение количества анализаторов в N раз ведет к росту скорости просмотра области поиска также в N раз. Однако из-за связанности ресурсов увеличение скорости поиска оказывается несколько меньше ожидаемого. Рассмотрим систему из N корреляторов, осуществляющих параллельный анализ в N элементарных ячейках области поиска при исключении из дальнейшего анализа тех корреляторов, накопления в которых становятся ниже порога. Допустим, что на i-м шаге анализа накопления в M корреляторах стали ниже порога, хотя на всех предыдущих ( i − 1) шагах они были выше порога. Тогда согласно режиму работы обнаружителя эти M корреляторов отключаются и в дальнейшем анализе не участвуют. На следующем ( i + 1) -м шаге накопления в K из оставшихся корреляторов ( K = N − M ) стали ниже порога и они тоже отключаются, и т. д. Предположим, что на некотором ( n − 1) -м шаге анализа остался всего один работающий коррелятор и на следующем, n-м шаге анализа, он также закончил работу. Следовательно, после выполнения n шагов последовательного анализа принимается решение об отсутствии сигнала в просмотренных N ячейках и все N корреляторов перестраиваются для продолжения поиска в следующих N ячейках. Таким образом, время анализа всей группы ячеек T N равняется времени работы последнего коррелятора, т. е. максимальному значению времени работы среди всех корреляторов, так как окончания работы именно этого последнего коррелятора "ожидали" все остальные. Это можно записать как T max [ T ] 22 N = i ( i T – время окончания анализа для i-го коррелятора, являющееся случайной величиной и имеющее закон распределения вероятности, полученный ранее для одного коррелятора). Задача нахождения распределения максимальной из нескольких случайных величин известна и описана в [3]. Функция распределения максимальной из N независимых случайных величин, функции распределения которых известны, равна их произведению: F ( x) = F ( x) F ( x) F ( x) ⋅… ⋅ F ( x) или, в данном случае: N N 1 2 3 N ( ) ( ) F iT F iT N и = 1 и , (2) где T и – время интегрирования, т. е. время, затрачиваемое на один шаг последовательной процедуры. Функцию распределения времени отвержения для одного коррелятора F1 ( iT и ) можно получить интегрированием полученного ранее распределения времени отвержения (1): i 1( и ) = ∑ отв ( и ) . k = 1 F iT P kT Продифференцировав интегральное распределение времени отвержения ( ) F iT (2), получим распределение вероятности времени отвержения для N корреляторов. На основании описанной методики были рассчитаны зависимости распределений вероятности времени отвержения и его среднего значения от числа корреляторов в канале. В табл. 1 приведены значения среднего времени отвержения для нескольких значений числа корреляторов, полученные расчетным и экспериментальным путями (эксперимент проводился способом, аналогичным изложенному ранее). N и
Page 1 and 2: И СЕРИЯ «Радиоэле
Page 3 and 4: ным является довед
Page 5 and 6: 3. Lubin J. A human vision system m
Page 7 and 8: ное число. В качест
Page 9 and 10: Можно показать, что
Page 11 and 12: K 1.8 1.2 0.6 0 - 15 Ортоста
Page 13 and 14: Ряд работ [9]-[13] указ
Page 15 and 16: УДК 621.391.23 В. Н. Смир
Page 17 and 18: априорных данных. В
Page 19: целях анализа двух
Page 23 and 24: Таблица 2 N 1 2 3 4 5 10 20
Page 25 and 26: Энерголиния При пе
Page 27 and 28: СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1
Page 29 and 30: ВФ x1 ( n ) x1 ( n − 1) x1 ( n
Page 31 and 32: Стадия автокоррекц
Page 33 and 34: k , дБ η , дБ 2 74 1 - 17 58 2
Page 35 and 36: их систем. Для конт
Page 37 and 38: Следовательно, опр
Page 39 and 40: Если ∆R≪ R0 , что обы
Page 41 and 42: h а Антенна θ 2 θ 1 R 1
Page 43 and 44: Сравнение производ
Page 45 and 46: D 0.75 0.50 0.25 0 - 5 1 2 K = 2 10
Page 47 and 48: Некооперативные ме
Page 49 and 50: Непараметрические
Page 51 and 52: Для НС наиболее поп
Page 53 and 54: Ту-16 Класс 1 (большо
Page 55 and 56: УДК.621.396 Чинь Суан Ш
Page 57 and 58: z r0 ς В процессе выч
Page 59: Полученное квадрат

2006(â1)

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

2006(â1)