ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ"

Транскрипт

1 7 Вестник ННГУ им. Н.И. Лобачевского УДК ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ В.Т. Ермолаев, Р.О. Масленников, А.В. Хоряев Рассматривается проблема оценивания импульсной характеристики частотно-селективного канала связи по известной обучающей последовательности. Длина импульсной характеристики предполагается неизвестной. Предложенный алгоритм сначала обеспечивает максимально правдоподобную оценку импульсной характеристики и затем применяет пороговую технику, чтобы исключить в этой оценке отсчеты, обусловленные шумом. ВВЕДЕНИЕ Стандартным предположением в алгоритмах оценивания импульсной характеристики (ИХ) частотно-селективного канала связи является предположение о том, что длина истинной ИХ известна. Однако это несправедливо для многих практических задач, где эта информация может быть априори недоступна. В таких случаях производят предварительное определение порядка системы, используя, например, информационный критерий Акаике [], или длина ИХ предполагается равной наибольшей возможной длине. В настоящей работе предлагается метод оценивания ИХ, состоящий в нахождении максимально правдоподобной оценки ИХ в предположении наибольшей длины и последующем уточнении оценки с применением пороговой техники. Алгоритм основан на использовании известной обучающей последовательности, и для его реализации требуется передать и принять обучающую последовательность дважды. По первой принятой реализации обучающей последовательности находится максимально правдоподобная оценка ИХ. Далее производится уточнение полученной оценки с помощью пороговой техники. Пороговая техника основана на разделении получаемых отсчетов ИХ на «шумовые» и «сигнальные» и последующем отбрасывании «шумовых» отсчетов. Для выбора оптимального порога, с помощью которого производится разделение отсчетов, необходима вторая принятая обучающая последовательность, отличающаяся от первой только реализацией аддитивного шума. Аналогичные пороговые техники, связанные с разделением полученных оценок на «шумовые» и «сигнальные», широко применяются в обработке сигналов, например для оценки числа пространственных каналов в системах связи со многими передающими и многими приемными антеннами []. МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНАЯ ОЦЕНКА ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ Пусть известная обучающая последовательность = [ ] T, K, N используется для нахождения оценки неизвестной импульсной характеристики

2 Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 73 [ h K h ] T h = 0,, L, чья длина не превышает некоторой известной константы L. Обучающая последовательность передается два раза, и принимаемые сигналы [ ( ) ] T () () y = y, K, y N L+, y = [ y ( ) ] T, K, y N L+ для рассматриваемого частотно-селективного канала связи с аддитивным белым гауссовским шумом могут быть записаны как L = k + L hk + w, k 0 y = (), L () y k= 0 h k + L k + w =, () w w отсчеты аддитивного белого гауссовского шума с нулевым () y отличаются толь- где средним и дисперсией σ. Принимаемые сигналы y и ко различными реализациями аддитивного шума. Далее сигнал для нахождения максимально правдоподобной оценки, а сигнал () () y для выбора оптимального порога. Уравнение может быть записано в матричной форме как y + y используется = Sh w, (3) где S ( N L + ) L теплицева матрица с элементами [ ] j = L+ ( j ) S, w = [ w ( ) ] T, K, w N L+ вектор отсчетов аддитивного белого гауссовского шума с нулевым средним и ковариационной матрицей: T C w = E{ w w } = σ I N L+, (4) где I N L+ единичная матрица размерности (N L + ) (N L + ). Для заданной импульсной характеристики канала связи h вектор y является гауссовской случайной величиной со средним Sh и ковариационной матрицей I N L+. Следовательно, функция правдоподобия для параметра h может быть записана как [3, 4] Λ( y ; h) = N L+ (πσ ) exp σ T [ y Sh] [ y Sh] h нахо- Максимально правдоподобная оценка импульсной характеристики дится как аргумент, максимизирующий функцию правдоподобия (5) [3, 4]:. (5)

3 74 Вестник ННГУ им. Н.И. Лобачевского T T { ( y ; h) } = ( S S) S h = arg max Λ y h. (6) Необходимым условием для того, чтобы максимально правдоподобная оценка импульсной характеристики могла быть найдена, является выполнение ограничения на длину обучающей последовательности: N > L. То есть матрица S должна иметь, по крайней мере, столько же строк, сколько столбцов. Известно, что максимально правдоподобная оценка импульсной характеристики канала связи (6) является эффективной оценкой, т.е. несмещенной оценкой с минимальной дисперсией, достигающей границы Крамера-Рао. Ковариационная матрица максимально правдоподобной оценки импульсной характеристики равна [3] T C h = σ ( S S). (7) Таким образом, дисперсия максимально правдоподобной оценки -го отсчета импульсной характеристики будет равна: T [( S ) ] var([ h ] ) = σ S. (8) Из уравнений (7), (8) может быть показано, что оптимальными обучающими последовательностями, обеспечивающими минимальную дисперсию оценки импульсной характеристики, являются псевдослучайные последовательности [6, 7] с корреляционной матрицей, близкой к диагональной. ПОРОГОВАЯ ТЕХНИКА ДЛЯ УТОЧНЕНИЯ МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНОЙ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ В предыдущем разделе было показано, что при заданной длине ИХ максимально правдоподобная оценка является несмещенной оценкой с минимальной дисперсией. Однако, как было отмечено во введении, в большинстве случаев длина оцениваемой ИХ априори неизвестна или импульсная характеристика может содержать бесконечное число отсчетов. Таким образом, в практических приложениях приходится рассчитывать на максимально длинные ИХ, что отрицательно влияет на точность получаемых оценок. Для улучшения точности оценок предлагается использовать пороговую технику, состоящую в разделении оцененных отсчетов ИХ на «шумовые» и «сигнальные». Разделение отсчетов оценки ИХ производится путем сравнения абсолютной величины отсчета с заданным порогом τ. Полученные «шумовые» отсчеты, меньшие заданного порога, отбрасываются. В результате находится новая оценка ИХ TH h на основе максимально правдоподобной оценки может быть фор- Описанное выше правило нахождения отсчетов оценки ИХ мально представлено как h и заданного порога τ. h TH

4 Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 75 h, = 0, f h τ TH. (9) f h < τ h Рассмотрим предлагаемый алгоритм выбора оптимального порога τ. Так как пороговая техника используется для улучшения точности максимально правдоподобной оценки, то в качестве критерия оптимальности (τ ) желательно использовать квадрат нормы разности между истинной импульсной TH характеристикой h и оценкой импульсной характеристики TH ( τ ) = h h ( τ ) при выборе порога τ h :, (0) где обозначает векторную евклидову норму. Так как точно вычислить (0) невозможно, может быть предложен следующий приближенный способ нахождения критерия оптимальности (τ ). T Пусть вектор = [,, L+ ] =, K, N : b b K b N равен свертке истинной ИХ h с обучающей последовательностью [ ] T L k = 0 b = h, () + k + L или с использованием матричной формы записи как в уравнении (3): b = Sh. Аналогично поставим в соответствие оценке k TH h вектор b, равный = TH. (3) b Sh При использовании некоррелированных обучающих последовательностей столбцы матрицы S являются квазиортогональными. Поэтому при длине обучающей последовательности много большей длины импульсной характеристики может быть приближенно вычислен как N >> L критерий оптимальности (τ ) TH ( τ ) = h h b b. (4) Так как вектор b неизвестен, предлагается в качестве оценки вектора b взять () () y, при условии, что y включает другую реализацию шу- принятый сигнал ма, чем сигнал y, использовавшийся для нахождения максимально правдоподобной оценки h, к которой применяется пороговая техника. Тогда выражение для критерия оптимальности ) может быть записано как (τ

5 76 Вестник ННГУ им. Н.И. Лобачевского () TH ( τ ) = h h b b y b. (5) Таким образом, для нахождения оптимального порога критерий (5) должен быть вычислен для некоторого набора ф = [ τ, K,τ Q ] и среди них должен быть выбран порог, обеспечивающий минимум (τ ). Следует отметить, что вычисление критерия оптимальности (τ ) для набора порогов ф = [ τ, K,τ Q ] требует h K и набо- предварительного вычисления набора оценок ИХ [ TH TH ( τ),, h ( τq) ] ра векторов [ b( τ ), K, b ( τ )]. Q РЕЗУЛЬТАТЫ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Для иллюстрации эффективности предложенного алгоритма было проведено его численное моделирование. Пороговая техника была применена для оценки импульсных характеристик ближних и дальних перекрестных помеховых сигналов проводных систем связи, использующих кабели типа неэкранированной витой пары. Подобные системы широко применяются на физическом уровне локальных вычислительных сетей [8]. ИХ рассматриваемых ближних и дальних перекрестных помеховых сигналов являются случайными. На рис. и приведено по одной реализации ИХ ближнего и дальнего перекрестных помеховых сигналов соответственно. Рис.

6 Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 77 Рис. Априори длина импульсных характеристики предполагалась равной 5 отсчетам. В качестве обучающей последовательности использовался псевдослучайный сигнал 4-позиционной амплитудной модуляции длительностью 048 символов. На рис. 3 сплошными линиями приведены примеры зависимости критерия оптимальности (τ) от величины порога τ, получающиеся при оценивании ИХ ближних перекрестных помеховых сигналов. Из рисунка видно, что существует значение порога, минимизирующее предложенный критерий и, соответственно, максимизирующее точность получаемой оценки. Чтобы показать, что необходима вторая реализация принятой обучающей последовательности, пунктирной кривой изображена зависмость (τ), когда для нахождения максимально правдоподобной оценки и применения пороговой техники использовалась одна и та же реализация принятой обучающей последовательности. В этом случае вычисляемое значение критерия оптимальности не является верной аппроксимацией для квадрата ошибки оценки ИХ и пороговая техника не может быть применена. На рис. 4 и 5 показаны относительные точности максимально правдоподобной (МП) оценки и оценки, полученной с использованием пороговой техники, для ИХ ближних (рис. 4) и дальних (рис. 5) перекрестных помеховых сигналов в зависимости от отношения мощности сигнала к мощности аддитивного шума (ОСШ). Из рисунков видно, что применение пороговой техники позволяет добиться существенного улучшения точности оценивания (на 3 5 дб), особенно при низких отношениях сигнал/шум.

7 78 Вестник ННГУ им. Н.И. Лобачевского Рис. 3 Рис. 4

8 Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 79 Рис. 5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ В работе предложен алгоритм оценивания ИХ частотно-селективного канала связи. Алгоритм использует известную обучающую последовательность для нахождения максимально правдоподобной оценки ИХ и ее дальнейшего уточнения с помощью пороговой техники. Пороговая техника основана на разделении получаемых отсчетов оценки ИХ на «шумовые» и «сигнальные» и последующем отбрасывании «шумовых» отсчетов. Показана эффективность предлагаемого алгоритма для оценивания ИХ, длина которых априори не известна, или ИХ, содержащих бесконечное число отсчетов. Настоящая работа поддержана грантами РФФИ , НШ и NATO CLG ЛИТЕРАТУРА. Akake H. // IEEE Tran. Automat. Contr V. AC-9. P Флаксман А.Г. // Изв. вузов. Радиофизика. 00. Т. 45,. С Kay S.M. Fundamental of Stattcal Sgnal Proceng: Etmaton Theory. Englewood Clff, NJ: Prentce-Hall, p. 4. Tugnat J.K., Tong L., Dng Z. // IEEE Sgnal Proceng Magazne May. P Crozer S.N., Falconer D.D., Mahmoud S.A. // Proc. Int. Elect. Eng. 99. Pt. F. V. 38. P MacWllam F.J., Sloane N.J. // Proc. IEEE V. 64. P Manton J.H. // IEEE Communcaton Letter. 00. V. 5. P IEEE Std New York: IEEE, 000.

МЕТОД ОЦЕНКИ КАНАЛЬНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДЛЯ MIMO СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА

МЕТОД ОЦЕНКИ КАНАЛЬНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДЛЯ MIMO СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА МЕТОД ОЦЕНКИ КАНАЛЬНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДЛЯ MIMO СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА Пасюк А.О., Семенов Е.С. ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный университет» Последнее десятилетие характеризуется

Подробнее

52. Чем определяется потенциальная точность совместных оценок частоты и задержки сигнала? 53. В чём заключается идея оценивания параметров сигнала с

52. Чем определяется потенциальная точность совместных оценок частоты и задержки сигнала? 53. В чём заключается идея оценивания параметров сигнала с Контрольные вопросы 0. Вывод рекуррентного уравнения для АПВ дискретных марковских 1. Как преобразуются ПВ распределения случайных величин при их функциональном преобразовании? 2. Что такое корреляционная

Подробнее

Соколов Максим Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С УГЛОВОЙ ДИСПЕРСИЕЙ

Соколов Максим Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С УГЛОВОЙ ДИСПЕРСИЕЙ На правах рукописи Соколов Максим Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С УГЛОВОЙ ДИСПЕРСИЕЙ 01.04.03 радиофизика Автореферат диссертации на соискание ученой степени

Подробнее

В. И. Парфенов, Е. В. Сергеева. Воронежский государственный университет

В. И. Парфенов, Е. В. Сергеева. Воронежский государственный университет УДК 61.391 ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРИМИНАНТНОЙ ПРОЦЕДУРЫ ПРИ СИНТЕЗЕ И АНАЛИЗЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ, ОСНОВАННОЙ НА МАНИПУЛЯЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА В. И. Парфенов, Е. В.

Подробнее

СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ УДК

СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ УДК СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. - 005. - 4. - 1-6 УДК 681.37.1.001.36 ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ТОЧНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РАЗНОСТНО- ДАЛЬНОМЕРНОГО МЕТОДА В ПАССИВНОЙ СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННЫХ

Подробнее

Лекция 9. Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах. Когерентный прием

Лекция 9. Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах. Когерентный прием Лекция 9 Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах. Когерентный прием Для решения задачи об оптимальном алгоритме приема дискретных сообщений сделаем следующие допущения:. Все искажения

Подробнее

Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, ноября 2008 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ , часть 4 МИРЭА

Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, ноября 2008 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ , часть 4 МИРЭА Материалы Международной научно-технической школы-конференции, 3 ноября 8 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ 8, часть 4 МИРЭА РЕГУЛЯРИЗИРУЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕСОВОЙ ФУНКЦИИ ОПТИМАЛЬНОГО ПРИЕМНИКА ДВОИЧНЫХ

Подробнее

УДК ОЦЕНКА ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ Кобозева И.Г. Постановка задачи.

УДК ОЦЕНКА ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ Кобозева И.Г. Постановка задачи. УДК 519.517 ОЦЕНКА ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ Кобозева И.Г. Постановка задачи. В докладе рассматривается многоканальная система связи с ортогональным

Подробнее

Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах

Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах Электронный журнал «руды МАИ». www.ma.ru/scence/rud/ Выпуск 69 УДК 6.396.6 Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах ГРУБРИН И.В., ЛЫГИНА И.Ю. Московский авиационный институт национальный

Подробнее

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа 46 Глава 9. Регрессионный анализ 9.. Задачи регрессионного анализа Во время статистических наблюдений как правило получают значения нескольких признаков. Для простоты будем рассматривать в дальнейшем двумерные

Подробнее

Лекция 11. Прием непрерывных сообщений. Критерии помехоустойчивости

Лекция 11. Прием непрерывных сообщений. Критерии помехоустойчивости Лекция 11 Прием непрерывных сообщений. Критерии помехоустойчивости Сообщение в общем случае представляет собой некоторый непрерывный процесс bt, который можно рассматривать как реализацию общего случайного

Подробнее

АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский

АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский Рассматриваются особенности динамической обработки стохастических сигналов с использованием дискретных

Подробнее

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ УДК 681.5(07) ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ Д.Н. Вятченников, В.В. Кособуцкий, А.А. Носенко, Н.В. Плотникова Недостаточная информация об объектах при разработке их

Подробнее

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ Введение. Обратимся к проблеме скорейшего обнаружения появления

Подробнее

IV Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь» ИРЭ РАН, 29 ноября -3 декабря 2010 г.

IV Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь» ИРЭ РАН, 29 ноября -3 декабря 2010 г. ПОЛИНОМИАЛЬНЫЙ ПРОЕКЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ С ИНТЕРПОЛЯЦИЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ УГЛОВЫХ ПОЛОЖЕНИЙ ИСТОЧНИКОВ СИГНАЛОВ В НЕЭКВИДИСТАНТНЫХ ПОДРЕШЕТКАХ С ЧАСТИЧНОЙ КАЛИБРОВКОЙ Демидов Д. В., Маврычев Е. А. Нижегородский

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ АНИЗОТРОПНОГО ШУМА НА ВЕКТОРНО-СКАЛЯРНЫХ ПРИЕМНИКАХ

МОДЕЛИРОВАНИЕ АНИЗОТРОПНОГО ШУМА НА ВЕКТОРНО-СКАЛЯРНЫХ ПРИЕМНИКАХ ИНЖЕНЕРНЫЙ ВЕСТНИК ДОНА, 2, 2007, стр. 148 153 МОДЕЛИРОВАНИЕ АНИЗОТРОПНОГО ШУМА НА ВЕКТОРНО-СКАЛЯРНЫХ ПРИЕМНИКАХ 2007 г. О.Е. Шимко, рук. Г.М. Глебова В настоящее время в гидрофизике для оценки параметров

Подробнее

Материалы Международной научно-технической конференции, 3 7 декабря 2012 г.

Материалы Международной научно-технической конференции, 3 7 декабря 2012 г. Материалы Международной научно-технической конференции, 3 7 декабря 2012 г. МОСКВА INTERMATIC 2 0 1 2, часть 6 МИРЭА РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНЫХ ФИЛЬТРОВ НА ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМАХ 2012

Подробнее

ВЫСОКОТОЧНАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ МНОГОЛУЧЕВЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАЛОЭЛЕМЕНТНЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТОК КВ ДИАПАЗОНА

ВЫСОКОТОЧНАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ МНОГОЛУЧЕВЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАЛОЭЛЕМЕНТНЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТОК КВ ДИАПАЗОНА ВЫСОКОТОЧНАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ МНОГОЛУЧЕВЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАЛОЭЛЕМЕНТНЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТОК КВ ДИАПАЗОНА Л.И. Пономарев, А.А. Васин Московский авиационный институт (государственный технический университет)

Подробнее

В.К. Клочко, А.А. Куколев МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В БОРТОВЫХ РАДИО- И ТЕПЛОЛОКАТОРАХ

В.К. Клочко, А.А. Куколев МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В БОРТОВЫХ РАДИО- И ТЕПЛОЛОКАТОРАХ УДК 61.319.6 В.К. Клочко А.А. Куколев МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В БОРТОВЫХ РАДИО- И ТЕПЛОЛОКАТОРАХ Предложены и исследованы методы обработки комплексных амплитуд сигналов отражения при формировании

Подробнее

РАСЧЕТ ДОПУСТИМЫХ ОТНОШЕНИЙ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПРИЕМА СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗЛУЧЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

РАСЧЕТ ДОПУСТИМЫХ ОТНОШЕНИЙ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПРИЕМА СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗЛУЧЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Серия РАДИОФИЗИКА Вып 7 УДК 639 РАСЧЕТ ДОПУСТИМЫХ ОТНОШЕНИЙ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПРИЕМА СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗЛУЧЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ВА Канаков ВФ Клюев

Подробнее

ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ

ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ Вектор среднего дисперсий границ математических ожиданий границ функции среднеквадратических отклонений границ величина гиперслучайная векторная непрерывная 1.2 скалярная 1.2 интервальная

Подробнее

Адаптивная пространственная обработка сигналов в системах беспроводной связи

Адаптивная пространственная обработка сигналов в системах беспроводной связи Федеральное агентство по образованию Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Национальный проект «Образование» Инновационная образовательная программа ННГУ. Образовательно-научный

Подробнее

Спектральные характеристики линейных функционалов и их приложения к анализу и синтезу стохастических систем управления

Спектральные характеристики линейных функционалов и их приложения к анализу и синтезу стохастических систем управления УДК 6-5 Спектральные характеристики линейных функционалов и их приложения к анализу и синтезу стохастических систем управления К.А. Рыбаков В статье вводится понятие спектральных характеристик линейных

Подробнее

ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ И МЕТОД ВЗВЕШЕННЫХ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ И МЕТОД ВЗВЕШЕННЫХ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ И МЕТОД ВЗВЕШЕННЫХ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ Предположим, что была принята гипотеза о гетероскедакстичности модели, т.е. каждое возмущение имеет свою дисперсию. В этом

Подробнее

ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ПРИХОДА СЛУЧАЙНОГО ИМПУЛЬСА С НЕТОЧНО ИЗВЕСТНОЙ ДЛИТЕЛЬНОСТЬЮ НА ФОНЕ ПОМЕХ

ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ПРИХОДА СЛУЧАЙНОГО ИМПУЛЬСА С НЕТОЧНО ИЗВЕСТНОЙ ДЛИТЕЛЬНОСТЬЮ НА ФОНЕ ПОМЕХ III Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь» ИРЭ РАН 6- октября 9 г. ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ПРИХОДА СЛУЧАЙНОГО ИМПУЛЬСА С НЕТОЧНО ИЗВЕСТНОЙ ДЛИТЕЛЬНОСТЬЮ НА ФОНЕ ПОМЕХ Шепелев Д.Н. Московский технический

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИЗЛУЧАТЕЛЕЙ В АНТЕННОЙ РЕШЕТКЕ ПЕЛЕНГАТОРА НА ТОЧНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАПРАВЛЕНИЙ ПРИХОДА СИГНАЛОВ

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИЗЛУЧАТЕЛЕЙ В АНТЕННОЙ РЕШЕТКЕ ПЕЛЕНГАТОРА НА ТОЧНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАПРАВЛЕНИЙ ПРИХОДА СИГНАЛОВ IV Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь» ИРЭ РАН, 9 ноября -3 декабря 00 г. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИЗЛУЧАТЕЛЕЙ В АНТЕННОЙ РЕШЕТКЕ ПЕЛЕНГАТОРА НА ТОЧНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАПРАВЛЕНИЙ ПРИХОДА

Подробнее

Индивидуальные домашние задания

Индивидуальные домашние задания Индивидуальные домашние задания Задание. Найти коэффициент эффективности (в дб) блока пространственной обработки сигналов от 4-элементной ( m= 4 ) квадратной антенной решётки со стороной квадрата, равной

Подробнее

Томографический метод определения местоположений и мощностей источников

Томографический метод определения местоположений и мощностей источников «Труды МАИ». Выпуск 8 УДК 6.396.96.mai.ru/cience/rud/ Томографический метод определения местоположений и мощностей источников Самойленко М.В. Московский авиационный институт (национальный исследовательский

Подробнее

2.3. Фотографическая астрометрия. Астрографы и приборы для измерения астронегативов. Измеренные и стандартные координаты. Методы Тернера и Шлезингера.

2.3. Фотографическая астрометрия. Астрографы и приборы для измерения астронегативов. Измеренные и стандартные координаты. Методы Тернера и Шлезингера. 3 Фотографическая астрометрия Астрографы и приборы для измерения астронегативов Измеренные и стандартные координаты Методы Тернера и Шлезингера В процессе редукции фотографических измерений используют

Подробнее

Идентификация параметров процесса аномальной диффузии на основе разностных уравнений

Идентификация параметров процесса аномальной диффузии на основе разностных уравнений Вычислительные технологии Том 18, 1, 2013 Идентификация параметров процесса аномальной диффузии на основе разностных уравнений А. С. Овсиенко Самарский государственный технический университет, Россия e-mail:

Подробнее

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА 4 (20) 2010

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА 4 (20) 2010 4 (0) 00 Байесовский анализ когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом Рассмотрена задача байесовского оценивания последовательности неизвестных средних значений q q... q... по

Подробнее

ГАУССОВСКАЯ МОДЕЛЬ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ В ГОРОДСКИХ УСЛОВИЯХ

ГАУССОВСКАЯ МОДЕЛЬ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ В ГОРОДСКИХ УСЛОВИЯХ Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 7 УДК 6.39. ГАУССОВСКАЯ МОДЕЛЬ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ В ГОРОДСКИХ УСЛОВИЯХ В.Т. Ермолаев, А.Г. Флаксман, И.М. Аверин Предложена пространственная гауссовская модель многолучевого

Подробнее

Линейная регрессия. Линейные модели. Сергей Николенко. Казанский Федеральный Университет, 2014

Линейная регрессия. Линейные модели. Сергей Николенко. Казанский Федеральный Университет, 2014 Казанский Федеральный Университет, 2014 Outline 1 В предыдущей серии... Теорема Байеса: p(θ D) = p(θ)p(d θ). p(d) Две основные задачи байесовского вывода: 1 найти апостериорное распределение на гипотезах/параметрах:

Подробнее

СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕ ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА КЕЙПОНА

СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕ ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА КЕЙПОНА 03 ВЕСТНИК ПОЛОЦКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА Серия С УДК 637037 СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕ ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА КЕЙПОНА канд техн наук, доц ВФ ЯНУШКЕВИЧ, АО БЕЗДЕЛЬ (Полоцкий государственный

Подробнее

Алгоритмы синхронизации в OFDM системах

Алгоритмы синхронизации в OFDM системах Алгоритмы синхронизации в OFDM системах Синхронизация приёмо-передающих устройств в OFDM - системе Рассмотрим обобщенную функциональную схему системы передатчик канал - приемник использующей OFDM представленную

Подробнее

АЛГОРИТМ ПОЛУЧЕНИЯ КОРОТКИХ СФЕРИЧЕСКИХ КОДОВ НА ОСНОВЕ ТРОЕК ШТЕЙНЕРА

АЛГОРИТМ ПОЛУЧЕНИЯ КОРОТКИХ СФЕРИЧЕСКИХ КОДОВ НА ОСНОВЕ ТРОЕК ШТЕЙНЕРА ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ N, 008 АЛГОРИТМ ПОЛУЧЕНИЯ КОРОТКИХ СФЕРИЧЕСКИХ КОДОВ НА ОСНОВЕ ТРОЕК ШТЕЙНЕРА А. С. Чернышев НовГУ имени Ярослава Мудрого Получена 5 февраля 008 г. В статье проведен анализ структуры

Подробнее

СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ

СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2007. 4(50) 39 44 УДК 621.39.519.2 СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ Д.О. СОКОЛОВА Рассматривается совместная обработка сигналов

Подробнее

УГЛОВАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ В ЦИФРОВЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ ПО МЕЖКАНАЛЬНОМУ ВРЕМЕННОМУ СДВИГУ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ

УГЛОВАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ В ЦИФРОВЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ ПО МЕЖКАНАЛЬНОМУ ВРЕМЕННОМУ СДВИГУ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ 94 Збірник наукових праць ЖВІРЕ. Випуск 8 УДК 6.396.969.4 В.И. Слюсар А.А. Головин УГЛОВАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ В ЦИФРОВЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ ПО МЕЖКАНАЛЬНОМУ ВРЕМЕННОМУ СДВИГУ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ Предложен метод

Подробнее

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ ИНФОРМАЦИИ ПО ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ПОДКАНАЛАМ

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ ИНФОРМАЦИИ ПО ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ПОДКАНАЛАМ На правах рукописи Лысяков Денис Николаевич АНАЛИЗ И СИНТЕЗ АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ ИНФОРМАЦИИ ПО ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ПОДКАНАЛАМ 0.04.03 радиофизика Автореферат

Подробнее

Лекция 15 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Лекция 15 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Лекция 5 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: ввести понятие оценки неизвестного параметра распределения и дать классификацию таких оценок; получить точечные оценки математического

Подробнее

Контрольная работа T=3. Задание 1. [1, стр. 2]

Контрольная работа T=3. Задание 1. [1, стр. 2] Дана матрица Контрольная работа A 0 T= Задание [, стр ] Определите ее размерность Выпишите характеристики этой матрицы: прямоугольная, квадратная, симметричная, единичная, нулевая, треугольная, диагональная,

Подробнее

Статистическая радиофизика и теория информации

Статистическая радиофизика и теория информации Статистическая радиофизика и теория информации. Введение Радиофизика как наука изучает физические явления существенные для радиосвязи, излучения и распространения радиоволн, приема радиосигналов. Предметом

Подробнее

Серия РАДИОФИЗИКА. Вып

Серия РАДИОФИЗИКА. Вып Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 2 195 УДК 621.391 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗЛОЖЕНИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ МАТРИЦЫ СИГНАЛА ПО СОБСТВЕННЫМ ВЕКТОРАМ В ЗАДАЧЕ УСТОЙЧИВОГО АКУСТИЧЕСКОГО КОДИРОВАНИЯ ВОКАЛИЗОВАННЫХ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ

Подробнее

СИНТЕЗ РЕКУРСИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ПО ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКЕ, ОПРЕДЕЛЯЕМОЙ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИЕЙ

СИНТЕЗ РЕКУРСИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ПО ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКЕ, ОПРЕДЕЛЯЕМОЙ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИЕЙ УДК. СИНТЕЗ РЕКУРСИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ПО ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКЕ, ОПРЕДЕЛЯЕМОЙ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИЕЙ Никитин Д.А., Ханов В.Х. Введение В современном арсенале методов синтеза рекурсивных

Подробнее

УВЕЛИЧЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ MIMO-СИСТЕМЫ РАДИОСВЯЗИ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ ДАННЫХ ПО СОБСТВЕННЫМ ПОДКАНАЛАМ

УВЕЛИЧЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ MIMO-СИСТЕМЫ РАДИОСВЯЗИ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧЕЙ ДАННЫХ ПО СОБСТВЕННЫМ ПОДКАНАЛАМ Радиофизика Вестник Увеличение Нижегородского пропускной университета способности им. Н.И. MIMO-системы Лобачевского, радиосвязи, 3(), с. 79 86 79 УДК 68.39. УВЕЛИЧЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ MIMO-СИСТЕМЫ

Подробнее

Лекция 9. Множественная линейная регрессия

Лекция 9. Множественная линейная регрессия Лекция 9. Множественная линейная регрессия Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Множественная регрессия... Санкт-Петербург, 2013 1 / 39 Cодержание Содержание 1

Подробнее

Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В. А. Дудкин ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ *

Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В. А. Дудкин ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ * Известия высших учебных заведений. Поволжский регион УДК 681.31 144 Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В. А. Дудкин ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ * Изложены теоретические основы экспресс-анализа

Подробнее

13. Проблема собственных значений

13. Проблема собственных значений Варианты заданий Варианты матриц 13 Проблема собственных значений Требуется найти собственные значения λ матрицы и соответствующие этим собственным значениям собственные векторы x так что Ax = λx 131 Метод

Подробнее

ФИЛЬТРАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ С ПАМЯТЬЮ ПРИ НАЛИЧИИ АНОМАЛЬНЫХ ПОМЕХ. II. НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

ФИЛЬТРАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ С ПАМЯТЬЮ ПРИ НАЛИЧИИ АНОМАЛЬНЫХ ПОМЕХ. II. НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ УДК 6-5:59 НС Демин СВ Рожкова ОВ Рожкова ФИЛЬТРАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ С ПАМЯТЬЮ ПРИ НАЛИЧИИ АНОМАЛЬНЫХ ПОМЕХ II НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ В данной работе

Подробнее

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ.

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ. УДК 63966 ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ Г Ф Савинов В работе получен алгоритм оптимального фильтра для случая когда входные воздействия и шумы представляют собой случайные гауссовы

Подробнее

В.Г. Андреев, Н.Л. Чан СИНТЕЗ МОДИФИЦИРОВАННОЙ ПЕРЕОПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ПО КОРОТКОЙ ВЫБОРКЕ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА

В.Г. Андреев, Н.Л. Чан СИНТЕЗ МОДИФИЦИРОВАННОЙ ПЕРЕОПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ПО КОРОТКОЙ ВЫБОРКЕ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА ISSN 1995-4565. Вестник РГРТУ. 2015. 54. Часть 1. 45 УДК 621.37:51-74 В.Г. Андреев, Н.Л. Чан СИНТЕЗ МОДИФИЦИРОВАННОЙ ПЕРЕОПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ ПО КОРОТКОЙ ВЫБОРКЕ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА Предложен

Подробнее

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА МОДУЛЯЦИИ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ СТЕПЕННЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ И АНАЛИЗА СПЕКТРА

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА МОДУЛЯЦИИ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ СТЕПЕННЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ И АНАЛИЗА СПЕКТРА УДК 621.396 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА МОДУЛЯЦИИ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ СТЕПЕННЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ И АНАЛИЗА СПЕКТРА А. А. Логинов, О. А. Морозов, С. Л. Хмелёв Нижегородский госуниверситет им. Н.

Подробнее

Лекция3. 3. Метод Ньютона (касательных).

Лекция3. 3. Метод Ньютона (касательных). Лекция3. 3. Метод Ньютона (касательных. Зададим некоторое начальное приближение [,b] и линеаризуем функцию f( в окрестности с помощью отрезка ряда Тейлора f( = f( + f '( ( -. (5 Вместо уравнения ( решим

Подробнее

u ik λ k v kj + c ij, (1) u 2 ik =

u ik λ k v kj + c ij, (1) u 2 ik = В. В. Стрижов. «Информационное моделирование». Конспект лекций. Сингулярное разложение Сингулярное разложение (Singular Values Decomposition, SVD) является удобным методом при работе с матрицами. Cингулярное

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ульяновский государственный технический университет СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ

Подробнее

тема 1. МАТРИЦЫ квадратная матрица n-го порядка, квадратной матрицы А называются диагональными, а их совокупность главной диагональю матрицы.

тема 1. МАТРИЦЫ квадратная матрица n-го порядка, квадратной матрицы А называются диагональными, а их совокупность главной диагональю матрицы. Линейная алгебра заочное обучение тема МАТРИЦЫ ) Основные определения теории матриц Определение Матрицей размерностью называется прямоугольная таблица чисел состоящая из строк и столбцов Эта таблица обычно

Подробнее

УДК Е.В. Новицкая, А.Ф. Терпугов ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА ПАРТИИ ТОВАРА И РОЗНИЧНОЙ ЦЕНЫ ПРОДАЖИ НЕПРЕРЫВНО ПОРТЯЩЕЙСЯ ПРОДУКЦИИ

УДК Е.В. Новицкая, А.Ф. Терпугов ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА ПАРТИИ ТОВАРА И РОЗНИЧНОЙ ЦЕНЫ ПРОДАЖИ НЕПРЕРЫВНО ПОРТЯЩЕЙСЯ ПРОДУКЦИИ УДК 59 ЕВ Новицкая АФ Терпугов ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА ПАРТИИ ТОВАРА И РОЗНИЧНОЙ ЦЕНЫ ПРОДАЖИ НЕПРЕРЫВНО ПОРТЯЩЕЙСЯ ПРОДУКЦИИ Рассматривается задача определения оптимального объема партии товара

Подробнее

Лекция 3 Решение систем алгебраических уравнений в средах. MS Excel и Mathcad. Лектор. Ст. преподаватель Купо А.Н.

Лекция 3 Решение систем алгебраических уравнений в средах. MS Excel и Mathcad. Лектор. Ст. преподаватель Купо А.Н. Лекция Решение систем алгебраических уравнений в средах Лектор MS Ecel и Mthcd Ст. преподаватель Купо А.Н. .Понятие системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Постановка задачи..методы решения СЛАУ.(Метод

Подробнее

Лекция 1.5. Действия над матрицами. Обратная матрица. Ранг матрицы

Лекция 1.5. Действия над матрицами. Обратная матрица. Ранг матрицы Лекция 5 Действия над матрицами Обратная матрица Ранг матрицы Аннотация: Вводятся операции алгебры матриц Доказывается что всякая невырожденная матрица имеет обратную Выводится формула решения СЛАУ с помощью

Подробнее

В. А. Пахотин, С. В. Молостова, В. А. Бессонов

В. А. Пахотин, С. В. Молостова, В. А. Бессонов 61 УДК 61.391, 61.396, 61.369 В. А. Пахотин, С. В. Молостова, В. А. Бессонов ФИЛЬТРАЦИЯ РАДИОИМПУЛЬСОВ МЕТОДОМ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ Представлено решение задачи разрешения двух радиоимпульсов методом

Подробнее

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ После изучения данной темы вы сможете: проводить численное решение задач линейной алгебры. К решению систем линейных уравнений сводятся многочисленные практические задачи, решение

Подробнее

Д. П. Ветров 1. Курс «Графические модели», 2012г. Лекция 3. Скрытые марковские модели. Ветров. Ликбез. Основы применения СММ.

Д. П. Ветров 1. Курс «Графические модели», 2012г. Лекция 3. Скрытые марковские модели. Ветров. Ликбез. Основы применения СММ. Д. П. 1 1 МГУ, ВМиК, каф. ММП Курс «Графические модели», 2012г. План 1 Метод динамического программирования 2 Определение Обучение с учителем Алгоритм Витерби 3 Графические модели с неполными данными Разделение

Подробнее

ОЛО-коды на основе двоичных МПП-кодов

ОЛО-коды на основе двоичных МПП-кодов ОЛО-коды на основе двоичных МПП-кодов Жилин И. В. Иванов Ф. И. Рыбин П. С Зяблов В. В. Институт Проблем Передачи Информации {zyablovzhilinfiiprybin}@iitp.ru Аннотация В работе предлагается конструкция

Подробнее

1. Численные методы решения уравнений

1. Численные методы решения уравнений 1. Численные методы решения уравнений 1. Системы линейных уравнений. 1.1. Прямые методы. 1.2. Итерационные методы. 2. Нелинейные уравнения. 2.1. Уравнения с одним неизвестным. 2.2. Системы уравнений. 1.

Подробнее

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ 2006 А. Е. Прасолова старший преподаватель кафедры программного обеспечения и администрирования информационных систем

Подробнее

ИТЕРАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ БОЛЬШИХ ЗАДАЧ МЕЖОТРАСЛЕВОГО БАЛАНСА

ИТЕРАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ БОЛЬШИХ ЗАДАЧ МЕЖОТРАСЛЕВОГО БАЛАНСА ИТЕРАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ БОЛЬШИХ ЗАДАЧ МЕЖОТРАСЛЕВОГО БАЛАНСА О.В. Подчищаева, Ю.Н. Пыхтеев Нижегородский государственный университет Макроэкономика функционирования многоотраслевого хозяйства требует

Подробнее

Рис. 1. Временная структура входного сигнала представляется в виде:

Рис. 1. Временная структура входного сигнала представляется в виде: ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ УЗКОПОЛОСНЫХ ИМПУЛЬСНЫХ РАДИОСИГНАЛОВ С НЕИЗВЕСТНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ НА ФОНЕ ГАУССОВСКИХ ШУМОВ С НЕИЗВЕСТНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТЬЮ А.Н. Николаев Введение

Подробнее

ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Т. 57, 5 ФИЗИКА 2014

ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Т. 57, 5 ФИЗИКА 2014 ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Т 57, 5 ФИЗИКА 204 УДК 599 ВИ СМАГИН ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЙ ЛИНЕЙНЫХ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ ПРИ НЕИЗВЕСТНОМ ВХОДЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЕНСАЦИЙ Рассматривается задача построения

Подробнее

УДК г. Г.Б. Диго, Н.Б. Диго (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток)

УДК г. Г.Б. Диго, Н.Б. Диго (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток) Надежность и техническая диагностика 2007. 1(13) УДК 681.5.015.63-192 2007 г. Г.Б. Диго, Н.Б. Диго (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток) НАХОЖДЕНИЕ ОЦЕНКИ НЕИЗВЕСТНОЙ КОНСТАНТЫ

Подробнее

Тема. Численные методы линейной алгебры 1. Классификация

Тема. Численные методы линейной алгебры 1. Классификация Тема Численные методы линейной алгебры - - Тема Численные методы линейной алгебры Классификация Выделяют четыре основных раздела линейной алгебры: Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ)

Подробнее

Лабораторная работа 7. Цифровой спектральный анализ: периодограммный и коррелограммный методы

Лабораторная работа 7. Цифровой спектральный анализ: периодограммный и коррелограммный методы Лабораторная работа 7 Цифровой спектральный анализ: периодограммный и коррелограммный методы Цель работы: изучить способы программной реализации в системе MATLAB классических вариантов цифрового спектрального

Подробнее

ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ ИНТЕРВАЛОВ МЕТОДОМ СПЕКТРОМЕТРИИ ВРЕМЕННЫХ ЗАДЕРЖЕК

ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ ИНТЕРВАЛОВ МЕТОДОМ СПЕКТРОМЕТРИИ ВРЕМЕННЫХ ЗАДЕРЖЕК Серия РАДИОФИЗИКА Вып УДК: 59688; 5486 ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ ИНТЕРВАЛОВ МЕТОДОМ СПЕКТРОМЕТРИИ ВРЕМЕННЫХ ЗАДЕРЖЕК МВ Мартынюк Рассматривается вопрос оценки точности результатов измерений аналогово-цифровой

Подробнее

x(t) = F(a(t), x(t), u(t), t)

x(t) = F(a(t), x(t), u(t), t) ОЦЕНКА ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК САМОЛЕТА ПО ИНФОРМАЦИИ БОРТОВЫХ УСТРОЙСТВ РЕГИСТРАЦИИ В СПОКОЙНОЙ АТМОСФЕРЕ А.Б. Сивашко, старший научный сотрудник Военной академии Республики Беларусь Основными критериями

Подробнее

УДК Г. А. Омарова. Построение траектории движения объекта

УДК Г. А. Омарова. Построение траектории движения объекта УДК 5979 + 5933 Г А Омарова Èíñòèòóò âû èñëèòåëüíîé ìàòåìàòèêè è ìàòåìàòè åñêîé ãåîôèçèêè ÑÎ ÐÀÍ ïð Àêàä Ëàâðåíòüåâà, 6, Íîâîñèáèðñê, 630090, Ðîññèÿ E-mail: gulzira@ravccru Статистическая модель движения

Подробнее

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ В СВЕРХКОРОТКОИМПУЛЬСНОЙ РАДИОЛОКАЦИИ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ В СВЕРХКОРОТКОИМПУЛЬСНОЙ РАДИОЛОКАЦИИ III Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь» ИРЭ РАН 6-0 октября 009 г. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ В СВЕРХКОРОТКОИМПУЛЬСНОЙ РАДИОЛОКАЦИИ Коновалюк М.А. Кузнецов Ю.В. Баев А.Б. Московский

Подробнее

Введение в решение СЛАУ

Введение в решение СЛАУ Введение в решение СЛАУ Нормы векторов и матриц. Число обусловленности матрицы СЛАУ к.ф.-м.н. Уткин Павел Сергеевич 1 e-mal: utkn@cad.org.ru, pavel_utk@mal.ru (926) 2766560 Данная лекция доступна по адресу

Подробнее

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 3181 УДК 6-56.1 НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ Н.В. Коплярова Сибирский Федеральный Университет Россия 6641 Красноярск пр. Свободный 79 E-mail: koplyarovanv@mail.ru Н.А. Сергеева Сибирский

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПРИКЛАДНАЯ ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА 2011 Математические основы интеллектуальных систем 3(13) МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УДК 519.168 АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ДООПРЕДЕЛЕНИЯ КРАТНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ

Подробнее

РАЗЛИЧЕНИЕ СОЗВЕЗДИЙ СИГНАЛОВ С КВАДРАТУРНОЙ АМПЛИТУДНОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

РАЗЛИЧЕНИЕ СОЗВЕЗДИЙ СИГНАЛОВ С КВАДРАТУРНОЙ АМПЛИТУДНОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ На правах рукописи КАРАВАН Олег Валерьевич РАЗЛИЧЕНИЕ СОЗВЕЗДИЙ СИГНАЛОВ С КВАДРАТУРНОЙ АМПЛИТУДНОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ Специальность 01.04.03 «Радиофизика»

Подробнее

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ В.Д. Захарченко, Е.В. Верстаков Волгоградский государственный университет ob.otdel@volsu.ru Проводится сравнительный анализ методов оценки средней

Подробнее

ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗДЕЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЯГИ ДВИГАТЕЛЕЙ И СИЛЫ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПО ДАННЫМ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ

ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗДЕЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЯГИ ДВИГАТЕЛЕЙ И СИЛЫ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПО ДАННЫМ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ 337 УДК 697:004:330 ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗДЕЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЯГИ ДВИГАТЕЛЕЙ И СИЛЫ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПО ДАННЫМ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ ОН Корсун Государственный научно-исследовательский

Подробнее

2.3. АЛГОРИТМЫ И УСТРОЙСТВА ОПТИМАЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И РАЗЛИЧЕНИЯ СИГНАЛОВ

2.3. АЛГОРИТМЫ И УСТРОЙСТВА ОПТИМАЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И РАЗЛИЧЕНИЯ СИГНАЛОВ ЛЕКЦИЯ 6 Алгоритмы и устройства оптимального обнаружения и различения сигналов на фоне БГШ Оптимальный прием детерминированного сигнала Структурная схема когерентного обнаружителя и различителя Коррелятор

Подробнее

ТЕОРИЯ ОЦЕНОК. Основные понятия в теории оценок Состоятельность и сходимость.

ТЕОРИЯ ОЦЕНОК. Основные понятия в теории оценок Состоятельность и сходимость. Поиск оценки может быть рассмотрен как измерение параметра (предполагается, что он имеет некоторое фиксированное, но неизвестное значение), основанное на ограниченном числе экспериментальных наблюдений.

Подробнее

Современные методы пространственной обработки сигналов в информационных системах с антенными решетками

Современные методы пространственной обработки сигналов в информационных системах с антенными решетками Федеральное агентство по образованию Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Национальный проект «Образование» Инновационная образовательная программа ННГУ. Образовательно-научный

Подробнее

Векторная алгебра. Контрольная работа ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Векторная алгебра. Контрольная работа ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Векторная алгебра. Контрольная работа Задача. Длина вектора a равна t см, длина вектора b равна t + см, а угол между ними t + a tb. 6. Найдите длину вектора ( ) Решение. По условию, длина вектора a равна

Подробнее

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ ЛЕКЦИЯ 1. Постановка задачи оценивания параметров сигналов. Байесовские оценки случайных параметров сигналов при различных функциях потерь. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ 3.1.

Подробнее

Радіоелектронні системи 27. Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ», Украина

Радіоелектронні системи 27. Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ», Украина Радіоелектронні системи 7 УДК 6.396:537.874.4 А.Д. АБРАМОВ Р.В. НЕЖАЛЬСКИЙ Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ» Украина ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ОПРЕДЕЛИТЕЛЯ ЧИСЛА

Подробнее

П.К. Семенов УДК Научно-технические ведомости СПбГПУ 4' 2012 Информатика. Телекоммуникации. Управление

П.К. Семенов УДК Научно-технические ведомости СПбГПУ 4' 2012 Информатика. Телекоммуникации. Управление Научно-технические ведомости СПбГПУ 4'. Додохов А.Л. Исследование применения СУБД Oracle для защиты персональных данных [Текст] / А.Л. Додохов, А.Г. Сабанов // Доклады Томского гос. ун-та систем управления

Подробнее

Линейное сглаживание экспериментальных данных

Линейное сглаживание экспериментальных данных Линейное сглаживание экспериментальных данных В. И. Полищук С.-Петербургский Государственный Политехнический Университет (polischook@ list.ru) 25 сентября 2005 г. Аннотация Вариант изложения указанной

Подробнее

Линейная регрессия: метод наименьших квадратов

Линейная регрессия: метод наименьших квадратов Линейная регрессия: метод наименьших квадратов Академический Университет, 2012 Outline Наименьшие квадраты и ближайшие соседи Метод наименьших квадратов Метод ближайших соседей 1 Наименьшие квадраты и

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 3 ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ СЛАУ

ЛЕКЦИЯ 3 ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ СЛАУ ЛЕКЦИЯ 3 ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ СЛАУ Вспомним основные результаты, полученные на предыдущей лекции 1 Норма вектора = u Были введены следующие нормы вектора: =1 1 Октаэдрическая норма: 1 = max u, где p = 2 Кубическая

Подробнее

УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА

УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА науково-технічна конференція 5-8 жовтня 0 р. УДК 6.39 УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА М.Ш. Бозиев науч. сотр. кафедры ЭТ ДонНТУ В работе

Подробнее

Параметрические методы спектрального оценивания

Параметрические методы спектрального оценивания 1 Параметрические методы спектрального оценивания Авторегрессионная (AR) модель случайного процесса x(k): СПМ авторегрессионного случайного процесса: Коррелированный процесс x(k) формируется на выходе

Подробнее

В. А. Пахотин, С. В. Молостова

В. А. Пахотин, С. В. Молостова УДК 6.39 6.396 6.369 В. А. Пахотин С. В. Молостова МЕТОД ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ДАЛЬНОСТИ ДО ЦЕЛИ На основе метода максимального правдоподобия рассмотрены потенциальные возможности обработки

Подробнее

ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ

ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ЧАСТЬ ІІ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ МОДЕЛИ ГЛАВА 6 ГИПЕРСЛУЧАЙНЫЕ ОЦЕНКИ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ ВЕЛИЧИН Описаны точечный и интервальный методы оценки детерминированных величин основанные на представлении оценок гиперслучайными

Подробнее

О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ

О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 28. 4(54). 37 44 УДК 59.24 О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ Г.В. ТРОШИНА Рассмотрен комплекс программ

Подробнее

УДК ОЦЕНИВАНИЕ ВЕКТОРА УСКОРЕНИЯ ЗАМАСКИРОВАННОГО ПРОСТРАНСТВЕННО ПРОТЯЖЕННОГО ОБЪЕКТА, НАЧИНАЮЩЕГО ДВИЖЕНИЕ НА НЕРАВНОМЕРНОМ ФОНЕ

УДК ОЦЕНИВАНИЕ ВЕКТОРА УСКОРЕНИЯ ЗАМАСКИРОВАННОГО ПРОСТРАНСТВЕННО ПРОТЯЖЕННОГО ОБЪЕКТА, НАЧИНАЮЩЕГО ДВИЖЕНИЕ НА НЕРАВНОМЕРНОМ ФОНЕ УДК 61.396 ОЦЕНИВАНИЕ ВЕКТОРА УСКОРЕНИЯ ЗАМАСКИРОВАННОГО ПРОСТРАНСТВЕННО ПРОТЯЖЕННОГО ОБЪЕКТА НАЧИНАЮЩЕГО ДВИЖЕНИЕ НА НЕРАВНОМЕРНОМ ФОНЕ Р. В. Куцов Воронежский институт ФСИН России Поступила в редакцию

Подробнее

ОПТИМИЗАЦИЯ БЛОЧНОГО РАЗБИЕНИЯ БИНАРНЫХ МАТРИЦ ДЛЯ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ. С.В. Мальцев, Р.П. Богуш

ОПТИМИЗАЦИЯ БЛОЧНОГО РАЗБИЕНИЯ БИНАРНЫХ МАТРИЦ ДЛЯ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ. С.В. Мальцев, Р.П. Богуш УДК 639 ОПТИМИЗАЦИЯ БЛОЧНОГО РАЗБИЕНИЯ БИНАРНЫХ МАТРИЦ ДЛЯ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ СВ Мальцев, РП Богуш Для повышения эффективности цифровой обработки нелинейных бинарных сигналов предлагается оптимизация

Подробнее

Для студентов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и инженеров

Для студентов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и инженеров Ивановский Р. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad. СПб.: БХВ- Петербург, 2008. 528 с.: ил. + CD-ROM (Учебное пособие) В

Подробнее

Моделирование радиосистемы передачи информации с когерентным приемом сигнала в среде Matlab+Simulink

Моделирование радиосистемы передачи информации с когерентным приемом сигнала в среде Matlab+Simulink УДК 621.372 Моделирование радиосистемы передачи информации с когерентным приемом сигнала в среде Matlab+Simulink Попова А.П., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Радиоэлектронные

Подробнее