ИТЕРАЦИОННОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РАЗЛИЧЕНИЕ СИГНАЛОВ В MIMO-СИСТЕМЕ С ПРОСТРАНСТВЕННО- КОРРЕЛИРОВАННЫМ ШУМОМ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "ИТЕРАЦИОННОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РАЗЛИЧЕНИЕ СИГНАЛОВ В MIMO-СИСТЕМЕ С ПРОСТРАНСТВЕННО- КОРРЕЛИРОВАННЫМ ШУМОМ"

Транскрипт

1 ИТЕРАЦИОННОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РАЗЛИЧЕНИЕ СИГНАЛОВ В MIMO-СИСТЕМЕ С ПРОСТРАНСТВЕННО- КОРРЕЛИРОВАННЫМ ШУМОМ Маврычев Е. А. Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева Рассматривается система передачи информации, состоящая из разнесенных передающих и приемных антенн (MIMO-система). Прием сигналов осуществляется на фоне шума с неизвестной матрицей пространственной корреляции. Предложен итерационный алгоритм различения с использованием процедуры математического программирования. Представлены результаты математического моделирования для многолучевого релеевского канала, показывающие эффективность предложенного алгоритма. Применение систем связи с разнесенными антеннами на прием и на передачу или MIMOсистем является наиболее перспективным решением задачи повышения скорости передачи данных в многолучевой среде при ограничениях на частотные полосы и мощность излучаемого сигнала [1]-[2]. Актуальной задачей является различение сигналов в условиях априорной неопределенности относительно помех. Пространственное разнесение антенн на приемном и передающем концах линии связи дает возможность использовать пространственные различия сигналов для разделения пользователей и подавления помех. В ряде работ рассматривается прием сигналов в MIMO-системах на фоне пространственнокоррелированных помех. Алгоритмы различения сигналов в собственных каналах с пространственно-коррелированным шумом предложены в [3]. В работе [4] рассматривается максимально правдоподобный приемник сигналов с пространственно-временным кодированием и дифференциальной (относительной) модуляцией на фоне неизвестного пространственно-коррелированного шума. Декодирование ортогональных пространственновременных кодов на основе итерационного алгоритма предложено в [5]. Известно, что прямая реализация алгоритма максимального правдоподобия требует существенных вычислительных затрат, которые растут экспоненциально с увеличением размерности пространственного символа и порядка модуляции сигнала. Различные оптимальные и квазиоптимальные подходы рассматриваются в обзорной работе [6]. Один из наиболее известных алгоритмов квазиоптимального различения основан на процедуре математического программирования [7], [8], позволяющий достичь полиномиальной вычислительной сложности. В настоящей статье исследуется оптимальный прием сигналов на фоне пространственного коррелированного шума по критерию максимального правдоподобия. Однако при неизвестной корреляционной матрице шума алгоритм максимального правдоподобия является не реализуемым из-за вычислительных сложностей. Рассматривается итерационный алгоритм декодирования сигналов, аналогичный [5], на фоне пространственного коррелированного шума, у которого вычислительная сложность растет линейно с ростом числа декодируемых символов, что позволяет реализовать данный алгоритм на практике. Предлагается также сочетание итерационной процедуры с методом математического программирования. Приводятся результаты математического моделирования, демонстрирующие эффективность предлагаемого метода пространственного разделения пользователей. Рассмотрим систему передачи данных, состоящую из M передающих и N приемных антенн (M N). Пусть канал распространения сигнала является частотно-неселективным и описывается матрицей комплексных коэффициентов передачи H размерности NM. Элемент канальной матрицы h nm является коэффициентом передачи сигнала из m-й передающей антенны в n-ю приемную антенну, где m = 1 M, n = 1 N. В момент времени t передается информационный пространственный символ s(, являющийся вектором размерности M1. Последовательность из информационных символов представим в виде матрицы S = [s(1), s(2), s()] размерности M. Полагаем, что используется многомерная модуляция сигналов [7], тогда каждый элемент 326

2 матрицы S является символом алфавита размерности 2 K, т.е. s m { a, a, a K } { }, где ( 1 2 A 2 t = 1 и m = 1 M. Обозначим { M множество матриц размерности M элементы, которых принадлежат алфавиту { или S{ M. Наконец, будем считать символы алфавита { могут быть получены с помощью линейного преобразования бинарного вектора, т.е. s( Wb(, (1) где b({+1, -1} KM1 бинарный информационный вектор размерности KM1, W комплексная матрица преобразования размерности MKM. Примерами цифровой модуляции, удовлетворяющими условию линейности (1), служат четверичная фазовая модуляция (QPSK), многоуровневая амплитудная модуляция (PAM), многоуровневая квадратурная модуляция (QAM). Запишем сигнал в приемнике при передаче пространственного символа s(. Вектор x(=[x 1 (, x 2 (,, x N (] комплексных амплитуд в элементах приемной антенны равен x( Hs( z(, (2) где z(=[z 1 (, z 2 (,, z N (] вектор-столбец смеси собственных шумов приемных устройств и внешних помех, (.) операция транспонирования. Пусть R=E{z( z H (} корреляционная матрица шумов в элементах приемной решетки, где E{.} статистическое усреднение, (.) H Эрмитово сопряжение. Будем считать, что смесь собственного шума и помех является случайным гауссовским процессом некоррелированным во времени. Считаем, что матрица R имеет полный ранг, что всегда справедливо при наличии собственных шумов, некоррелированных в различных антенных элементах. Рассмотрим различение сигналов оптимальное по критерию максимума правдоподобия. По наблюдаемой выборке векторов x(1), x(2), x() необходимо вынести решение о том, какие пространственно-временные символы были переданы. Максимизация функции правдоподобия p(x S) эквивалентна максимизации логарифма этой функции в силу монотонности преобразования. Поэтому правило максимально правдоподобного различения можно записать следующим образом S arg max ln p( X S). (3) S{ Функции правдоподобия p(x S) является условной многомерной плотностью распределения входного процесса и для гауссовского комплексного случайного процесса записывается в виде: 1 1 H p( X S) exp rr ( X HS)( X HS), (4) N ( det R) где det{ } определитель матрицы, r{ } след матрицы. Если последовательность пространственных символов s(1), s(2), s() является независимой (в случае модуляции и кодирования без памяти), то возможно независимое различение каждого пространственного символа s(. Решающее правило, основанное на критерии максимального правдоподобия, представляется как 1 s( arg min rr x( Hs( x( Hs( H. (5) M 1 s( t ) { Таким образом, для принятия решения о пространственном символе s( по правилу (5), необходимо выполнить перебор всех возможных векторов размерности M1 на множестве { M1. Количество возможных вариантов будет равно 2 KM, а принятие всего блока пространственных символов потребует вычисления 2 KM метрик в соответствии с (5). Вычислительная сложность алгоритма (5) растет экспоненциально с ростом порядка модуляции и размерности пространственного символа (числа передающих антенн). В [7], [8] предложен квазиоптимальный алгоритм на основе процедуры математического программирования, имеющий полиномиальную сложность. Рассмотрим обобщение квазиоптимального алгоритма, предложенного в [8], на случай пространственно-коррелированного шума. Алгоритм (5) можно переписать в эквивалентной форме 2 s( arg min y( Gb(, (6) 1 s( t ) { M M 327

3 где y( действительный вектор размерности 2N1 и G действительная матрица размерности 2NK, полученные с помощью следующих преобразований: Re{ R x( } Re{ R HW} y( t ), G (7) Im{ R x( } Im{ R HW} где Re{ } и Im{ } реальная и мнимая часть комплексного числа, соответственно. Введем следующие обозначения G G G y( b( Q, Z b ( 1. (8) y ( G y ( y( 1 Тогда задачу (6) можно представить в эквивалентном виде [8] min rqz, Z (9) s. t. Z 0, rank{ Z} 1, Zii 1 где Z0 означает, что матрица Z является положительно полуопределенной, т.е. матрица имеет неотрицательные собственные числа, rank{ } ранг матрицы. Если в (9) исключить невыпуклое условие rank{z} = 1, то получим задачу минимизации линейной функции с выпуклым ограничением в виде положительной полуопределенности матрицы min rqz, Z s. t. Z 0, Zii 1. (10) Данная задача решается с помощью стандартных алгоритмов математического программирования, например, приложения SeDuMi [9] для MALAB. Используя решение задачи (10), можно найти оценку информационного символа b ( по алгоритму, представленному в [8]. Известно, что асимптотическая сложность алгоритма (10) растет полиноминально (KM) 3.5. Рассмотрим итерационный алгоритм различения сигналов, основанный на правиле максимального правдоподобия. Суть этого подхода заключается в том, что в каждой итерации используется квазиоптимальный алгоритм различения сигналов известной корреляционной матрицей (10), в котором вместо точной корреляционной матрицы используется ее оценка, полученная на предыдущем шаге. По полученной оценке пространственно-временных символов осуществляется оценивание корреляционной матрицы в соответствии с [4]. В качестве начального приближения корреляционной матрицы выбирается единичная матрица, соответствующая некоррелированному собственному шуму. Итерационный алгоритм различения символов можно представить в виде следующей последовательности шагов: 1) Инициализация корреляционной матрицы R(0) IN, и начало итерационного процесса i=1; 2) Вычисление y i (, G i и Q i по формулам (7), (8) для t = 1 ; 3) Решение оптимизационной задачи (10) для всех t = 1 ; 4) Определение информационных символов на i-ом шаге s i ( ; 5) Оценка корреляционной матрицы на i-ом шаге 1 H R i ( X HSi )( X HSi ), (11) где Si [ si (1) si (2) si ( )] ; 4) Если i <J, то i =i+1, переход на шаг 2; 5) Конец итерационной процедуры, S S J - декодированные символы. В этом случае асимптотическая сложность будет определяться количеством операций на втором шаге (квазиптимальный алгоритм различения с известной корреляционной матрицей) умноженное на число итераций J. Результирующая вычислительная сложность декодирования пространственно временных символов будет равна J(KM) 3.5. В отличие от оптимального алгоритма (5), вычислительная сложность итерационного алгоритма растет полиноминально с 328

4 ростом размерности пространтсвенного символа и порядка модуляции, что позволяет реализовать данный алгоритм на практике. Приведем результаты математического моделирования для MIMO-системы с двумя приемными и двумя передающими антеннами (M=4, N=4). Передача информации осуществляется с помощью сигналов с двоичной фазовой модуляцией, т.е. {={-1, +1}. Полагаем, что сигналы распространяются в случайной однородной рассеивающей среде, поэтому коэффициенты передачи h nm имеют релеевское распределение амплитуд и равномерное распределение фаз и являются некоррелированными между собой. Рассмотрим прием сигналов на фоне шума гауссовского с пространственной корреляцией. Функцию пространственной корреляции зададим в виде 1 pq i pq Rp, q e (12) 1 где - коэффициент пространственной корреляции шума в элементах приемной решетки. Выбранная нормировка обеспечивает единичную дисперсию некоррелированной составляющей шума. Ниже приведены результаты для = 0.99, что соответствует уровню мощности внешней коррелированной составляющей помехи 20 дб по отношению к мощности собственного шума. На рис. 1 показаны вероятности битовых ошибок (BER) в зависимости от отношения сигнал/шум (SNR) при = 100. На рис. 2 представлены вероятности битовых ошибок в зависимости от числа символов, по которым оценивается корреляционная матрица, при этом отношение сигнал/шум было равно 8 дб. На рисунках приведены зависимости для алгоритма максимального правдоподобия, использующего знание точной корреляционной матрицы шума, и итерационного квазиоптимального алгоритма с оценкой корреляционной матрицы для различного числа итераций (J = 1, 2, 3, 5). На первой итерации квазиоптимальный алгоритм существенно проигрывает максимально правдоподобному алгоритму, так как используется предположение белого шума при инициализации корреляционной матрицы. С ростом числа итераций повышается эффективность итерационного алгоритма и при пяти итерациях предложенный алгоритм незначительно уступает методу максимального правдоподобия с точно известной корреляционной матрицей. Рис. 1 Вероятность ошибки от отношения сигнал/шум В данной работе рассмотрено различение сигналов в MIMO-системе, принимаемых на фоне пространственно-коррелированного шума с неизвестной корреляционной матрицей. Разработан метод различения сигналов, являющийся квазиоптимальным алгоритмом максимального правдоподобия. Предлагаемый метод основан на итерационной процедуре, 329

5 Рис. 2 Вероятность ошибки от числа символов использующей математическое программирование, для поиска оптимального информационного вектора сигнала. Проведенное моделирование показало, что сравнительно небольшое число итераций позволяет разрешать сигналы с вероятностью ошибки близкой к максимально правдоподобному алгоритму, имеющему точное знание корреляционной матрицы. ЛИТЕРАТУРА 1. arokh V., Seshadri N., Calderbank A.R. Space-time codes for high data rates wireless communication: Performance criterion and code construction. IEEE rans. Inform. heory, vol. 44, Mar. 1998, pp Ермолаев В.Т., Маврычев Е.А., Флаксман А.Г. Эффективность систем связи с антенными решетками в условиях рассеивающей среды. Успехи современной радиоэлектроники. 3, 2003, C Scaglione A., Stoica P., Barbarossa S., Giannakis G.B., Sampath H. Optimal designs for spacetime linear precoders decoders. IEEE rans. Signal Processing V P E. G. Larsson, P. Stoica, and J. Li, ''On maximum-likelihood detection and decoding for spacetime coding systems,'' IEEE ransaction on Signal Processing, vol. 50, pp , Apr E. G. Larsson, P. Stoica, and J. Li, ''Orthogonal space-time block codes: maximum likelihood detection for unknown channels and unstructured interferences,'' IEEE ransaction on Signal Processing, vol. 51, pp , Feb E. Larsson, MIMO detection method: how they work, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 26, pp , May B. Steingrimsson, Z.-Q. Luo, and K. M. Wong, ''Soft quasi-maximum-likelihood detection for multiple-antenna channels,'' IEEE rans. on Signal Processing, vol. 51, pp , Nov N. D. Sidiropoulos and Z.-Q. Luo, A semidefinite relaxation approach to MIMO detection for high-order QAM constellations, IEEE Signal Processing Letters, Vol. 13, pp , Sep J. F. Sturm, ''Using SeDuMi 1.02, a matlab toolbox for optimization over symmetric cones,'' Optimization Methods Software, vol , pp ,

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

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

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

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

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

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

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

ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ

ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ 7 Вестник ННГУ им. Н.И. Лобачевского УДК 6.39. ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ В.Т. Ермолаев, Р.О. Масленников, А.В. Хоряев Рассматривается проблема оценивания

Подробнее

Предисловие 9. Введение 11

Предисловие 9. Введение 11 Предисловие 9 Список сокращений 10 Введение 11 Глава 1. Основные понятия теории связи 14 1.1. Информация, сообщение, сигнал 14 1.2. Связь, сеть связи, система связи 17 1.3. Кодирование и модуляция 23 1.4.

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

1.4. СИГНАЛЫ И ПОМЕХИ В РТС КАК СЛУЧАЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ

1.4. СИГНАЛЫ И ПОМЕХИ В РТС КАК СЛУЧАЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ ЛЕКЦИЯ Сообщения, сигналы, помехи как случайные явления Случайные величины, вектора и процессы 4 СИГНАЛЫ И ПОМЕХИ В РТС КАК СЛУЧАЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ Как уже отмечалось выше основная проблематика теории РТС это

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

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

8. Различение сигналов 8.1. Постановка задачи различения сигналов

8. Различение сигналов 8.1. Постановка задачи различения сигналов ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-onlinenarodru 8 Различение сигналов 81 Постановка задачи различения сигналов Среда где распространяется сигнал РПдУ + РПУ Рис81

Подробнее

В.Н. Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-online.narod.ru

В.Н. Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-online.narod.ru 3. Случайные сигналы и помехи в радиотехнических системах 3.1. Случайные процессы и их основные характеристики Помехой называют стороннее колебание, затрудняющее приѐм и обработку сигнала. Помехи могут

Подробнее

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ СВЯЗИ

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ СВЯЗИ Министерство образования и науки РФ Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Национальный исследовательский университет В.Т. Ермолаев, А.Г. Флаксман ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ

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

Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации (Продолжение, начало в 3, 2000)

Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации (Продолжение, начало в 3, 2000) 1 Каргашин Виктор Леонидович, кандидат технических наук Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации (Продолжение, начало в 3, 2000) Эффективность приемников

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

Теоретические основы синтеза радиотехнических систем

Теоретические основы синтеза радиотехнических систем Теоретические основы синтеза радиотехнических систем Лекция 7. Статистическое описание событий и процессов Практическое понятие вероятности Если имеется N результатов экспериментов, среди которых событие

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

Нейронные сети. Краткий курс

Нейронные сети. Краткий курс Нейронные сети Краткий курс Лекция 7 Модели на основе теории информации Рассмотрим информационно теоретические модели, которые приводят к самоорганизации В этих моделях синаптические связи многослойной

Подробнее

Детекторы на основе порядковых статистик в условиях воздействия интенсивных аддитивных помех смешанного типа: сравнительный анализ*

Детекторы на основе порядковых статистик в условиях воздействия интенсивных аддитивных помех смешанного типа: сравнительный анализ* Детекторы на основе порядковых статистик в условиях воздействия интенсивных аддитивных помех смешанного типа: сравнительный анализ Дмитрий Осипов ИППИ РАН d_osipov@iitp.ru Аннотация Работа посвящена сравнительному

Подробнее

Обнаружение полезного сигнала на фоне сигналов активных помех в полном поляризационном базисе при известной межканальной корреляционной матрице

Обнаружение полезного сигнала на фоне сигналов активных помех в полном поляризационном базисе при известной межканальной корреляционной матрице Труды МАИ. Выпуск 89 УДК 621.391 www.mai.ru/science/trudy/ Обнаружение полезного сигнала на фоне сигналов активных помех в полном поляризационном базисе при известной межканальной корреляционной матрице

Подробнее

Д. П. Ветров 1. Курс «Графические модели» ЕМ-алгоритм. Обучение скрытых. марковских моделей без учителя. Ветров. ЕМ-алгоритм в общем виде

Д. П. Ветров 1. Курс «Графические модели» ЕМ-алгоритм. Обучение скрытых. марковских моделей без учителя. Ветров. ЕМ-алгоритм в общем виде Д. П. 1 1 МГУ, ВМиК, каф. ММП Курс «Графические модели» План лекции 1 2 3 4 5 6 EM-алгоритм. Разложение логарифма Требуется найти максимум в вероятностной модели со скрытыми переменными: p(x Θ) = p(x,

Подробнее

Матричные вычисления и нормальное распределение

Матричные вычисления и нормальное распределение Курс: Байесовские методы машинного обучения, Дата: 9 октября Матричные вычисления и нормальное распределение Дивергенция Кульбака-Лейблера 5 p(x) (x) 5 p(x) (x) 5 5 5 5 5 5-5 5 KL( p) min -5 5 KL(p ) min

Подробнее

Овечкин Г.В. УДК

Овечкин Г.В. УДК УДК 681.391 Овечкин Г.В. ПРИМЕНЕНИЕ MIN-SUM АЛГОРИТМА ДЛЯ ДЕКОДИРОВАНИЯ БЛОКОВЫХ САМООРТОГОНАЛЬНЫХ КОДОВ Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань Рассматривается применение mn-sum

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

Е.А. Маврычев ПРОСТРАНСТВЕННОЕ СГЛАЖИВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ КОРРЕЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ В АНТЕННЫХ ПОДРЕШЕТКАХ С ЧАСТИЧНОЙ КАЛИБРОВКОЙ

Е.А. Маврычев ПРОСТРАНСТВЕННОЕ СГЛАЖИВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ КОРРЕЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ В АНТЕННЫХ ПОДРЕШЕТКАХ С ЧАСТИЧНОЙ КАЛИБРОВКОЙ 20 Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева 1(80) УДК 621.396.965 Е.А. Маврычев ПРОСТРАНСТВЕННОЕ СГЛАЖИВАНИЕ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ КОРРЕЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ

Подробнее

Исследование помехоустойчивости турбо-кодов

Исследование помехоустойчивости турбо-кодов УДК 681.391 Исследование помехоустойчивости турбо-кодов Кондаков А.В., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана кафедра «Радиоэлектронные системы и устройства» Научный руководитель: Ахияров

Подробнее

Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения объектов с неизвестной поляризационной матрицей рассеяния методом математического моделирования

Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения объектов с неизвестной поляризационной матрицей рассеяния методом математического моделирования Труды МАИ. Выпуск 89 УДК 61.396.96 www.mai.ru/cience/trudy/ Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения объектов с неизвестной поляризационной матрицей рассеяния методом математического моделирования Калашников

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

Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова. Кафедра теории электрической связи

Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова. Кафедра теории электрической связи Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова Кафедра теории электрической связи ЗАДАНИЕ НА КУРСОВУЮ РАБОТУ по дисциплине «Сигналы и процессы в радиотехнике» для студентов заочного факультета Составитель

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

АЛГОРИТМЫ ИТЕРАТИВНОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВ- ПРОИЗВЕДЕНИЙ С ПРОВЕРКОЙ НА ЧЕТНОСТЬ

АЛГОРИТМЫ ИТЕРАТИВНОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВ- ПРОИЗВЕДЕНИЙ С ПРОВЕРКОЙ НА ЧЕТНОСТЬ УДК 621.391.01 ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N 1, 2011 АЛГОРИТМЫ ИТЕРАТИВНОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВ- ПРОИЗВЕДЕНИЙ С ПРОВЕРКОЙ НА ЧЕТНОСТЬ Л. Е. Назаров¹, И. В. Головкин² ¹Институт радиотехники и электроники им.

Подробнее

Лекция 3. Линейная регрессия, Оценки регрессионых параметров, Лектор Сенько Олег Валентинович

Лекция 3. Линейная регрессия, Оценки регрессионых параметров, Лектор Сенько Олег Валентинович Лекция 3 Линейная регрессия, Оценки регрессионых параметров, Лектор Сенько Олег Валентинович Курс «Математические основы теории прогнозирования» 4-й курс, III поток Сенько Олег Валентинович () МОТП, лекция

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

Math-Net.Ru Общероссийский математический портал

Math-Net.Ru Общероссийский математический портал Math-Net.Ru Общероссийский математический портал С. Н. Лицын, О. И. Шеховцов, Быстрый алгоритм декодирования кодов Рида Маллера первого порядка, Пробл. передачи информ., 1983, том 19, выпуск 2, 3 7 Использование

Подробнее

АДАПТИВНЫЙ АСИМПТОТИЧЕСКИ РОБАСТНЫЙ ИНВАРИАНТНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ CDMA СИСТЕМ В СЛУЧАЕ BPSK

АДАПТИВНЫЙ АСИМПТОТИЧЕСКИ РОБАСТНЫЙ ИНВАРИАНТНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ CDMA СИСТЕМ В СЛУЧАЕ BPSK Актуальные проблемы инженерных наук АДАПТИВНЫЙ АСИМПТОТИЧЕСКИ РОБАСТНЫЙ ИНВАРИАНТНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ CDMA СИСТЕМ В СЛУЧАЕ BPSK Мохамед Хассан Эссаи Али Научный руководитель: Вострецов А.Г. Новосибирский государственный

Подробнее

Давыдов Алексей Владимирович ПОДАВЛЕНИЕ НЕПРЕДНАМЕРЕННЫХ ПОМЕХ В СОТОВЫХ СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ С ОРТОГОНАЛЬНЫМИ ПОДНЕСУЩИМИ

Давыдов Алексей Владимирович ПОДАВЛЕНИЕ НЕПРЕДНАМЕРЕННЫХ ПОМЕХ В СОТОВЫХ СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ С ОРТОГОНАЛЬНЫМИ ПОДНЕСУЩИМИ На правах рукописи Давыдов Алексей Владимирович ПОДАВЛЕНИЕ НЕПРЕДНАМЕРЕННЫХ ПОМЕХ В СОТОВЫХ СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ С ОРТОГОНАЛЬНЫМИ ПОДНЕСУЩИМИ 01.04.03 радиофизика Автореферат диссертации на соискание ученой

Подробнее

Рисунок Схема пространственной режекции.

Рисунок Схема пространственной режекции. Анализ методов адаптивной фильтрации для формирования диаграмм направленности антенных решеток Чистяков В.А., студент гр.121-1, Куприц В.Ю., доцент каф. РТС Введение Процесс обнаружения объектов, определение

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

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

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

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

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

РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С РАЗЛИЧНЫМИ ТИПАМИ КОДИРОВАНИЯ В СРЕДЕ MATLAB

РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С РАЗЛИЧНЫМИ ТИПАМИ КОДИРОВАНИЯ В СРЕДЕ MATLAB УДК 621.37 РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С РАЗЛИЧНЫМИ ТИПАМИ КОДИРОВАНИЯ В СРЕДЕ MATLAB Крашевская Т.И., Савенко К.В. (СКГУ им. М.Козыбаева) MATLAB - это интерактивная среда для

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

Заметки по матричным вычислениям и нормальному распределению

Заметки по матричным вычислениям и нормальному распределению Заметки по матричным вычислениям и нормальному распределению Матричные вычисления Здесь и далее вектора будут обозначаться жирным шрифтом x,y,, а матрицы заглавными буквами A,B, При этом под вектором всегда

Подробнее

Обнаружение пакетов ошибок при декодировании свёрточных кодов

Обнаружение пакетов ошибок при декодировании свёрточных кодов Обнаружение пакетов ошибок при декодировании свёрточных кодов Алексей Крещук 1 ИППИ РАН krsch@iitp.ru Аннотация На выходе декодера свёрточных кодов с низким активным расстоянием часто возникают длинные

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

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

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ЛЧМ СИГНАЛОВ В РСА

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ЛЧМ СИГНАЛОВ В РСА СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ЛЧМ СИГНАЛОВ В РСА В.И. Шапошников, ОАО «НИИ ТП», г. Москва, E-al: nfo@ntp.ru В работе рассматриваются вопросы синтеза и анализа фильтра сжатия ЛЧМ сигнала в РСА, для предложенной

Подробнее

АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННОГО ПОЛОЖЕНИЯ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ ПО ОЦЕНКАМ ИХ ФАЗОЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК. А. И. Кочегуров

АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННОГО ПОЛОЖЕНИЯ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ ПО ОЦЕНКАМ ИХ ФАЗОЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК. А. И. Кочегуров 44 Средства и системы обработки и анализа данных АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННОГО ПОЛОЖЕНИЯ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ ПО ОЦЕНКАМ ИХ ФАЗОЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК А. И. Кочегуров Институт кибернетики Национального

Подробнее

Семинары по EM-алгоритму

Семинары по EM-алгоритму Семинары по EM-алгоритму Евгений Соколов sokolov.evg@gmail.com 21 февраля 2014 г. 1 EM-алгоритм 1.1 Смеси распределений Говорят, что распределение p(x) является смесью распределений, если его плотность

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ОБРАТНОГО КАНАЛА В БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ОБРАТНОГО КАНАЛА В БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ 4 Вычислительные и сетевые ресурсы ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ОБРАТНОГО КАНАЛА В БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ В. С. Томашевич Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М. А. Бонч-Бруевича,

Подробнее

ПРИЕМ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННОГО СИГНАЛА В СИСТЕМЕ СОТОВОЙ СВЯЗИ С АНТЕННОЙ РЕШЕТКОЙ

ПРИЕМ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННОГО СИГНАЛА В СИСТЕМЕ СОТОВОЙ СВЯЗИ С АНТЕННОЙ РЕШЕТКОЙ Радиофизика Прием пространственно-распределенного Вестник Нижегородского университета сигнала им. в Н.И. системе Лобачевского, сотовой 009, связи с антенной 3, с. 69 75 решеткой 69 УДК 6.39. ПРИЕМ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННОГО

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

Сравнение алгоритмов декодирования двоичных МПП-кодов с жёстким входом

Сравнение алгоритмов декодирования двоичных МПП-кодов с жёстким входом Сравнение алгоритмов декодирования двоичных МПП-кодов с жёстким входом Игорь Жилин ИППИ РАН zhilin@iitpru Павел Рыбин ИППИ РАН prybin@iitpru Виктор Зяблов ИППИ РАН zyablov@iitpru Аннотация В работе рассматриваются

Подробнее

УДК ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБКИ НА БИТ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВЫХ СЛОВ

УДК ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБКИ НА БИТ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВЫХ СЛОВ УДК 621.391 ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБКИ НА БИТ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВЫХ СЛОВ В. В. Егоров, М. С. Смаль ОАО «Российский институт мощного радиостроения, Санкт-Петербург Статья получена 1 апреля

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

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

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Физический факультет

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Физический факультет МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Физический факультет УТВЕРЖДАЮ Проректор по развитию образования Е.В.Сапир " " 2012 г. Рабочая

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

Учебные вопросы 1. Задача оптимального обнаружения сигналов. 2. Корреляционно-фильтровой обнаружитель радиолокационных. сигналов.

Учебные вопросы 1. Задача оптимального обнаружения сигналов. 2. Корреляционно-фильтровой обнаружитель радиолокационных. сигналов. Тема 1. Теоретические основы построения систем вооружения зенитных ракетных войск Занятие 3. Принципы построения оптимальных обнаружителей, используемых в системах вооружения ЗРВ сигналов. Учебные вопросы

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

Ю.П. Озерский. Цифровая модуляция сигнала при передаче двоичной информации

Ю.П. Озерский. Цифровая модуляция сигнала при передаче двоичной информации 126 Радиоэлектроника, радиофизика ТРУДЫ МФТИ. 2010. Том 2, 3 УДК 681.3.07 Ю.П. Озерский Московский физико-технический институт (государственный университет) Цифровая модуляция сигнала при передаче двоичной

Подробнее

РАЗРЕШЕНИЕ СИГНАЛОВ. КАТАЛОГ СИГНАЛОВ

РАЗРЕШЕНИЕ СИГНАЛОВ. КАТАЛОГ СИГНАЛОВ ЛЕКЦИЯ 4-5. Разрешение сигналов. Понятие о разрешающей способности. Постановка задачи разрешения сигналов. Роль функции неопределенности в задаче разрешения сигналов. РАЗРЕШЕНИЕ СИГНАЛОВ. КАТАЛОГ СИГНАЛОВ

Подробнее

Часть 5 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ

Часть 5 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ Часть 5 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ Функции спектральной плотности можно определять тремя различными эквивалентными способами которые будут рассмотрены в последующих разделах: с помощью

Подробнее

Сигнально-кодовая конструкция на базе q-ичных кодов для защиты от сосредоточенных помех.

Сигнально-кодовая конструкция на базе q-ичных кодов для защиты от сосредоточенных помех. Сигнально-кодовая конструкция на базе q-ичных кодов для защиты от сосредоточенных помех. Д. С. Осипов ИППИ РАН d_osipov@iitp.ru А. А. Фролов ИППИ РАН alexey.frolov@iitp.ru В. В. Зяблов ИППИ РАН zyablov@iitp.ru

Подробнее

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N4, 2013

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N4, 2013 ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКРОНИКИ, N4, 03 УДК 6.39, 6.39.8 ОЦЕНКА ОНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ ФАЗОВЫХ ФЛУКУАЦИЙ СИГНАЛА В. Г. Патюков, Е. В. Патюков, А. А. Силантьев Институт инженерной физики и радиоэлектроники,

Подробнее

Методы оценивания параметров источников сигналов и помех, принимаемых антенной решеткой

Методы оценивания параметров источников сигналов и помех, принимаемых антенной решеткой Федеральное агентство по образованию Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Национальный проект «Образование» Инновационная образовательная программа ННГУ. Образовательно-научный

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

Системы линейных алгебраических уравнений

Системы линейных алгебраических уравнений ) Понятие СЛАУ ) Правило Крамера решения СЛАУ ) Метод Гаусса 4) Ранг матрицы, теорема Кронекера-Капелли 5) Решение СЛАУ обращением матриц, понятие обусловленности матриц ) Понятие СЛАУ О. СЛАУ система

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

Робоча навчальна програма з дисципліни Супутникові системи зв язку

Робоча навчальна програма з дисципліни Супутникові системи зв язку Робоча навчальна програма з дисципліни Супутникові системи зв язку Введение 1.1. Объект изучения Аналоговые и цифровые Земные станции спутниковой связи и орбитальные бортовые ретрансляторы. 1.2. Предмет

Подробнее

А. С. Конушин 1 Д. П. Ветров 2 Д. А. Кропотов 3 В. С. Конушин 1 О. В. Баринова 1. Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов»

А. С. Конушин 1 Д. П. Ветров 2 Д. А. Кропотов 3 В. С. Конушин 1 О. В. Баринова 1. Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов» А. С. Конушин 1 Д. П. 2 Д. А. Кропотов 3 В. С. Конушин 1 О. В. Баринова 1 1 МГУ, ВМиК, лаб. КГ 2 МГУ, ВМиК, каф. ММП 3 ВЦ РАН Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов» План 1 2 3 Задачи

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

ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ И МЕТОДЫ НАХОЖДЕНИЯ ВСЕХ КОРНЕЙ СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ. В. П. Булатов, Т. И. Белых

ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ И МЕТОДЫ НАХОЖДЕНИЯ ВСЕХ КОРНЕЙ СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ. В. П. Булатов, Т. И. Белых ДИСКРЕТНЫЙ АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ Январь июнь 2006. Серия 2. Том 13, 1. 3 9 УДК 519.853.4 ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ И МЕТОДЫ НАХОЖДЕНИЯ ВСЕХ КОРНЕЙ СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ В. П.

Подробнее

Байесовское декодирование

Байесовское декодирование Академический Университет, весенний семестр 2011 Outline Коды, исправляющие ошибки 1 Коды, исправляющие ошибки 2 Определения Декодирование алгоритмом min-sum Декодирование алгоритмом min-product Суть Коды,

Подробнее

РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P Распределения вероятностей, касающихся моделирования распространения радиоволн

РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P Распределения вероятностей, касающихся моделирования распространения радиоволн Рек. МСЭ-R P.057- РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P.057- Распределения вероятностей, касающихся моделирования распространения радиоволн (994-00-007) Сфера применения Моделирование распространения радиоволн требует

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В первой части предметом исследования и моделирования были случайные величины Случайная величина характерна тем, что она в результате эксперимента принимает одно, заранее

Подробнее

Оценка статистических характеристик функционирования LDPC-декодера на имитационной модели

Оценка статистических характеристик функционирования LDPC-декодера на имитационной модели Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 59 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 621.391.2 Оценка статистических характеристик функционирования LDPC-декодера на имитационной модели Н.А. Важенин, И.А. Кирьянов Аннотация

Подробнее

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Функции распределения вероятностей случайных величин

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Функции распределения вероятностей случайных величин СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Случайные величины Функции распределения вероятностей случайных величин Простейшая модель физического эксперимента последовательность независимых опытов (испытаний

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Основы информационных технологий. В.В. Афонин, С.А. Федосин

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Основы информационных технологий. В.В. Афонин, С.А. Федосин Основы информационных технологий В.В. Афонин, С.А. Федосин МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ Учебно-практическое пособие для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» Интернет-Университет

Подробнее

Помехоустойчивое свёрточное кодирование

Помехоустойчивое свёрточное кодирование Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Помехоустойчивое свёрточное кодирование Курсовая работа студента 345 группы Коноплева

Подробнее

Пусть принятый сигнал r(t), 0 t T описывается уравнением. r(t)=s(t)+n(t) (1)

Пусть принятый сигнал r(t), 0 t T описывается уравнением. r(t)=s(t)+n(t) (1) Алгоритм распознавания модуляции с использованием вейвлетпреобразования Предлагается алгоритм распознавания модуляции в условиях присутствия белого шума с использованием вейвлет-преобразования и пика нормализованной

Подробнее

АЛГОРИТМ ЛОКАЛИЗАЦИИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ СМЕСИ ГАУССОВЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

АЛГОРИТМ ЛОКАЛИЗАЦИИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ СМЕСИ ГАУССОВЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ АЛГОРИТМ ЛОКАЛИЗАЦИИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ СМЕСИ ГАУССОВЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ В. А. Сазонов, С. Г. Тихоненко Белорусский государственный университет, Минск, Беларусь Нахождение

Подробнее

Лекция 12.Байесовский подход

Лекция 12.Байесовский подход Лекция 12.Байесовский подход Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Байесовский подход Санкт-Петербург, 2013 1 / 36 Cодержание Содержание 1 Байесовский подход к статистическому

Подробнее

УДК: Россия, МГТУ им. Баумана. Введение. 1. Расчет изменения скорости передачи данных при переходе в режим треллис-модуляции

УДК: Россия, МГТУ им. Баумана. Введение. 1. Расчет изменения скорости передачи данных при переходе в режим треллис-модуляции Использование треллис-модуляции в цифровых высокоскоростных системах связи для повышения помехоустойчивости сигнала # 06, июнь 2014 Ветрова Н. А., Любимова М. В. УДК: 608.2 Россия, МГТУ им. Баумана Введение

Подробнее

( ) { }, u ( 1). (2.1)

( ) { }, u ( 1). (2.1) . ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ ПО КАНАЛАМ СВЯЗИ Рассматривается информационная среда (ИС), представленная на рисунке.1. { xi : p( xi K { x i } { x i } H ( x) ; v( x) [ бит С] C / { y j : p( y j xi Kˆ Рисунок.1

Подробнее

1. Изложить пункт 9 Правил применения абонентских терминалов систем подвижной радиотелефонной связи стандарта UMTS с частотным

1. Изложить пункт 9 Правил применения абонентских терминалов систем подвижной радиотелефонной связи стандарта UMTS с частотным Приложение ИЗМЕНЕНИЯ, которые вносятся в Правила применения абонентских терминалов систем подвижной радиотелефонной связи стандарта UMTS с частотным дуплексным разносом и частотно-кодовым разделением радиоканалов,

Подробнее

Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования

Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования 02_2004_ukor_peredelka.qxd 11/15/2004 15:30 Page 24 УДК 681.337 Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования М.Н. Быканов, В.С.

Подробнее

Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В курсе "Теория вероятностей" корреляция между двумя случайными величинами определяется математическим ожиданием их произведения Если в качестве двух случайных

Подробнее

План лекции. Статистики, свойства оценок. Методы оценки параметров. Доверительные интервалы, оценка статистических ошибок

План лекции. Статистики, свойства оценок. Методы оценки параметров. Доверительные интервалы, оценка статистических ошибок План лекции Статистики, свойства оценок. Методы оценки параметров метод моментов метод максимума правдоподобия метод наименьших квадратов Доверительные интервалы, оценка статистических ошибок Функция результатов

Подробнее

УДК ВЛИЯНИЕ НЕЛИНЕЙНОСТЕЙ ПЕРЕДАТЧИКА НА МНОГОЧАСТОТНЫЕ СИГНАЛЫ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЕМ

УДК ВЛИЯНИЕ НЕЛИНЕЙНОСТЕЙ ПЕРЕДАТЧИКА НА МНОГОЧАСТОТНЫЕ СИГНАЛЫ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЕМ УДК 621.391.01 ВЛИЯНИЕ НЕЛИНЕЙНОСТЕЙ ПЕРЕДАТЧИКА НА МНОГОЧАСТОТНЫЕ СИГНАЛЫ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЕМ ¹Л. Е. Назаров, ²А. С. Зудилин ¹Институт радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова

Подробнее

Задание и методические указания к курсовой работе по дисциплине «Теория электрической связи» «Исследование системы передачи дискретных сообщений»

Задание и методические указания к курсовой работе по дисциплине «Теория электрической связи» «Исследование системы передачи дискретных сообщений» Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики кафедра ТОРС Задание и методические указания к курсовой

Подробнее

О ЗАВИСИМОСТИ ЗАДАЧИ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ ДЛЯ ЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ ОТ ДВУХ МАЛЫХ ПАРАМЕТРОВ

О ЗАВИСИМОСТИ ЗАДАЧИ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ ДЛЯ ЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ ОТ ДВУХ МАЛЫХ ПАРАМЕТРОВ А. Р. ДАНИЛИН, О. О. КОВРИЖНЫХ О ЗАВИСИМОСТИ ЗАДАЧИ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ ДЛЯ ЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ ОТ ДВУХ МАЛЫХ ПАРАМЕТРОВ Рассматривается задача о быстродействии для одной линейной системы с быстрыми и медленными

Подробнее