Восстановление несущей частоты для сигналов с ФМ-4

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Восстановление несущей частоты для сигналов с ФМ-4"

Транскрипт

1 1. Введение Восстановление несущей частоты для сигналов с ФМ-4 Большинство систем связи, работающих в импульсном режиме, используют для устранения неоднозначности несущей частоты и синхронизации преамбулу с немодулированной несущей и (или) передачу настроечной комбинации. Существуют случаи, когда есть необходимость оценивать ошибку настройки на несущую модулированного сигнала при неизвестных передаваемых данных. В этих случаях желательно иметь быстрый, эффективный и точный алгоритм оценки несущей. Хорошо известен метод оценки частоты «задержки-умножения-усреднения» (DMA delay-multiply-average). В большинстве систем автоматической подстройки частоты (АПЧ) дискретных по времени используют разновидности этого метода. Способ оценки частоты, описанный ниже, состоит из двух этапов. На первом этапе применяется метод «задержки-умножения-усреднения-вращениясуммирования-децимации» (DMA-RAD). Вторая часть алгоритма упрощает оценку методом истинного максимума правдоподобия за счѐт использования предварительной оценки частоты, полученной на первом этапе, для управления простым параболическим интерполятором. Три величины, необходимые для параболического интерполятора, получаются из набора децимированных выборок с выхода оценивающего блока DMA-RAD. Эти выборки подвергаются даунконверсии с использованием предварительной оценки частоты и затем соотносятся с двумя комплексными тональными сигналами с известной отстройкой частоты. Дополнение метода максимального правдоподобия позволяет сократить набор ветвей блока DMA-RAD, при этом сложность алгоритма остаѐтся порядка величины, равной времени наблюдения в выборках. Для оценки несущей частоты сигнала с ФМ-4С необходим этап предварительной обработки, приведѐнный ниже. 2. Обзор метода оценки частоты DMA-RAD 2.1. Оценка частоты методом DMA-RAD с одной ветвью Рассмотрим дискретный по времени комплексный сигнал несущей частоты

2 где k индекс времени, А амплитуда несущей, W комплексный вектор (фазор) единичной амплитуды, представляющий вращение фазы на периоде одной выборки несущей, а n k - шумовая составляющая. Требуется оценить фазу W. Для этого сначала оценим заданную формулой где К длительность наблюдения а d задержка периодов выборки. Тогда оценка W будет равна На рисунке 1 приведен модуль оценки частоты методом DMA-RAD с одной ветвью. Комплексный вектор, содержащий разницу фазы между задержанными выборками усредняется для получения оценки комплексного вектора Ẑ. Извлечение корня d-й степени из Ẑ даёт комплексный вектор оценки Ŵ. В соответствии с формулой (3) существует компромисс между увеличением задержки и снижением усреднения. Теоретически получено, что задержка 2К/3 минимизирует разброс оценок частоты для всех соотношений С/Ш. При высоком соотношении С/Ш даёт хороший результат задержка, равная как 2К/3, так и К/3. Рисунок 1. Модуль оценки частоты методом DMA-RAD с одной ветвью Оценка частоты методом DMA-RAD с несколькими ветвями При реализации модуля оценки частоты, описанного выше, возникает проблема неоднозначности фазы. Если не использовать предварительную оценку, максимальный допустимый диапазон отстройки частоты менее 1/(2Td) Гц. Чем боль-

3 ше задержка, тем больше возможная неоднозначность фазы. Проблема неоднозначности фазы возникает из-за того, что неизвестно, какой из d комплексных корней необходимо выбрать. В большинстве случаев неоднозначность может быть устранена путѐм приблизительной оценки, служащей критерием для выбора комплексного корня. При известной предварительной оценке, полученной при задержке d b 1, новая оценка при задержке d b d b 1, может быть получена в соответствии с формулой Если операция извлечения корня в формуле (5) всегда получает арифметическое значение корня и разница фазы текущей и предварительной оценки находится в пределах π/d b, то итог соответствует правильному корню и фазовая неоднозначность устраняется. Если задержка выбирается так, что где p b целое число, большее или равное 2, то уравнение (5) становится эквивалентно Уравнения (5) и (7) эквивалентны уравнению (4) только, если в уравнении (4) выбран подходящий корень. На рисунке 2 показано, как можно сконфигурировать набор из B модулей оценки частоты методом DMA для устранения фазовой неоднозначности в соответствии с уравнением (7). Оценка комплексных векторов Ŵ b и Ẑ b на выходе b-й ветви используется для облегчения выбора правильного корня в следующей ветви. Задержка выбирается равной нарастающей степени 2. То есть, p b =2 для каждой ветви, как описано выше.

4 Рисунок 2. Модуль оценки частоты методом DMA-RAD с несколькими ветвями Реализация «вращения-суммирования-децимации» (RAD) Другая важная характеристика модуля оценки частоты, показанного на рисунке 2, реализация операции «вращения-суммирования-децимации» (RAD), которая многократно осуществляется с входным сигналом, s k. Для упрощения описания метода время наблюдения в выборках ограничено значением необходимая задержка в начальных выборках для В ветвей равна Операция «вращения-суммирования-децимации» всегда децимирует на 2. Таким образом, соответствующая задержка децимированных выборок для В ветвей

5 В двух последних ветвях обрабатывается только три выборки, операция «вращения-суммирования-децимации» между этими ветвями не применяется. Поэтому в последней ветви осуществляется задержка на две выборки, являющаяся оптимальной для времени наблюдения в три выборки. Целью операции «вращения-суммирования-децимации» является псевдокогерентное объединение пар выборок для улучшения соотношения С/Ш примерно на 3 дб с одновременным снижением сложности за счѐт сокращения количества выборок, которые должны быть обработаны в последовательных ветвях. Операция «вращения-суммирования-децимации», выполняемая после b-й ветви описывается формулой где это коэффициент вращения единицы амплитуды после b-й ветви. Для выполнения операции «вращения-суммирования-децимации» требуется K b /2 операций умножения и сложения. Операция «вращения-суммирования-децимации» убирает ошибку оценки частоты в каждой паре выборок, позволяя аппроксимировать когерентное объединения пар выборок. Ошибка оценки частоты не полностью устраняется из полного входного сигнала, так как это потребовало бы примерно 2K b операций умножения (K b -1 для генерации комплексного тонального сигнала и K b для наложения его на сигнал). Для больших K большая часть вычислений требуется для расчета оценок Z для каждой ветви. Общее количество комплексных операций умножения и сложения равно

6 3. Добавление упрощѐнного метода максимального правдоподобия При допущении, что аддитивный шум является белым гауссовым, модуль оценки частоты методом истинного максимума правдоподобия (ML) находит частоту, которая максимизирует значение функции где является преобразованием Фурье сигнала {s k } с U равным Для нахождения максимума f(u) может использоваться метод параболической интерполяции, с помощью которого определяются три точки, принадлежащих параболе, близкой к пику основного лепестка функции f(u). За начальное предположение берѐтся оценка частоты ω B =фаза(ω B ), полученная в конечной ветви модуля оценки частоты методом DMA-RAD, аналогичного приведѐнному на рисунке 2. Таким образом, добавление упрощѐнного метода максимального правдоподобия к оценке частоты методом DMA-RAD описывается формулой где а ω offset смещение частоты, используемое для получения двух значений по обе стороны ω B. Оптимальный выбор ω offset зависит от конкретного сценария работы. Путѐм моделирования было установлено, что как правило значение ω offset должно выбираться равным приблизительно одной четвѐртой ширины основного лепестка функции максимального правдоподобия, составляющей π 2K радиан/т (или 1/(4К) циклов/т). Эффективный способ получить три значения (формула (19) следующий. В начале генерируют комплексный тональный сигнал с частотой - ω B. Это требует

7 примерно К/2 операций комплексного умножения. Затем, используя этот комплексный тональный сигнал для даунконверсии К входных выборок s k. Сложение преобразованных с понижением частоты выборок и вычисление квадратов амплитуд даѐт f 0. Затем осуществляется корреляция преобразованных с понижением частоты выборок с сохранѐнным тональным сигналом на частоте ω offset. Вычисление квадратов амплитуд даѐт f. Другая величина, f +, может быть рассчитана с использованием промежуточных результатов корреляции действительной и мнимой частей при расчѐте f. Количество комплексных операций умножения и сложения, требуемых для расчета максимума правдоподобия, определяется по формуле Таким образом, вычислительная сложность максимального правдоподобия также порядка К. Как было описано выше, вычисление максимального правдоподобия проводилось с исходными К входными выборками s k. Вместо этого вычисление максимального правдоподобия может проводиться с децимированными выборками К b. Это приведет к снижению вычислительной сложности при потере уровня примерно на 0,03 дб при использовании в расчетах 12 или более децимированных выборок. При использовании трех децимированных выборок потеря составит0,5 дб. Поэтому рекомендуется использовать не менее 12 выборок. 4. Результаты моделирования При моделировании рассматривался сигнал стандарта Aero-I системы «Инмарсат», модуляция ФМ-4С, скорость 4800 бит/с, уникальное слово из 104 или 52 символов. При приеме и передаче используется согласованный фильтр со спадом 60%. Уникальное слово используемое для подстройки кадра, также может использоваться для начальной оценки несущей частоты. Результаты моделирования приведены для уникального слова длиной 52 символа. Для сравнения рассматривается модуляция ФМ-4. При правильной символьной синхронизации и небольшой погрешности несущей частоты межсимвольная интерференция мала и эффективность метода почти такая же, как и при немодулированном тональном сигнале. У сигнала с ФМ-4С существует отстройка между I и Q подканалами, поэтому эффективность метода ниже, чем в случае с тональным сигналом.

8 В обоих случаях несущая составляющая получается умножением принятого сигнала после согласованной фильтрации на хранимые в памяти выборки уникального слова после согласованной фильтрации. Часть модуля оценки частоты, работающая по методу DMA-RAD, использует время наблюдения К=52 выборки (одна выборка на период символа). Операции «вращения-суммированиядецимации» применяются только после первых двух ветвей, в результате чего на выходе третей и последующих ветвей получается 13 децимированых выборок. Для третьей, четвѐртой и пятой ветвей применяется задержка в одну, две и 4 выборки, соответственно. Заметим, что задержка, равная 4/13 времени наблюдения не равна оптимальной 2/3, но близка к оптимальному значению 1/3 для высокого соотношения С/Ш. Дополнительный расчет максимума правдоподобия осуществляется с использованием 13 децимированых выборок, полученных после третьей ветви модуля оценки частоты по методу DMA-RAD. Для сигнала с ФМ-4С применяется предварительная обработка для компенсации потери эффективности, характерной для этого вида сигнала. Сигнал с уникальным словом после согласованной фильтрации дискретизируется с частотой одна выборка на бит, всего 104 выборки. После снятия модуляции когерентно объединяются пары смежных выборок, снова получая 52 выборки. Эффективность метода возрастает, но возрастает и вычислительная сложность. 5. Реализация метода на сигнальном процессоре Алгоритм оценки частоты по методу DMA-RAD с предварительной обработкой и добавлением метода максимума правдоподобия был реализован на сигнальном процессоре семейства ADSP-2100 компании «Аналог девайс» (16 разрядов, вычисления с фиксированной точкой). В алгоритм были внесены некоторые изменения для повышения эффективности применения сигнального процессора. Для получения оценки частоты требуется значение фазы комплексного вектора Ẑ на выходе каждой из ветвей. Корень d-й степени в формуле (4) затем сводится к операции деления фазы Ẑ, измеренной в циклах, на d. Далее, ограничивая задержку в ветви d значениями степени двойки, деление на d сводится к сдвигу вправо на log 2 d бит. Эта операция легко выполняется на сигнальном процессоре. Для работы с фазой Ẑ осуществляется операция вычисления арктангенса Ẑ, для чего требуется 47 команд сигнального процессора. В результате получается значение фазы в циклах. При работе только с фазой Ẑ операция (Ẑ 2 ) (рисунок 2) сводится к сдвигу влево на один бит. Далее все операции комплекс-

9 ного умножения (рисунок 2) сводятся к операциям действительного суммирования. Операции суммирования являются циклическими операциями по модулю 1, легко реализуемыми в арифметическо-логическом устройстве ЦСП. Для получения коэффициента вращения Ẑ, необходимого для операций «вращениясуммирования-децимации» комплексный вектор единичной амплитуды с фазой вектора Ẑ преобразуется в прямоугольную форму. Преобразование из полярного в прямоугольный вид также легко реализуется на ЦСП и требует 18 команд. Для сигнала стандарта Aero-I, упомянутого выше, используется уникалное слово из 104 бит (52 символа ФМ-4C), модуль оценки частоты работает с 52 выборками. Реализация пяти ветвей алгоритма DMA-RAD требует 1225 команд. Для дополнения методом максимума правдоподобия после трех ветвей алгоритма DMA-RAD требуется 1373 команд. Предварительная обработка реализуется с использованием 853 команд. Для сравнения, при использовании метода БПФ при размере БПФ 128 требуется 5270 команд. Более высокий коэффициент заполнения нулями и (или) добавление алгоритма максимума правдоподобия к методу БПФ увеличивает вычислительную сложность. При работе с сигналами ФМ-4С также требуется предварительная обработка.


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

Восстановление несущей с помощью ФАПЧ с расширенной полосой захвата. Общее описание

Восстановление несущей с помощью ФАПЧ с расширенной полосой захвата. Общее описание Восстановление несущей с помощью ФАПЧ с расширенной полосой захвата Общее описание Системы ФАПЧ (PLL) часто используются в программных приемнопередающих устройствах для восстановления несущей и символьной

Подробнее

В.Н. Исаков Радиотехнические цепи и сигналы часть 2 (курс лекций) circuits-signals.narod.ru

В.Н. Исаков Радиотехнические цепи и сигналы часть 2 (курс лекций) circuits-signals.narod.ru ВН Исаков Радиотехнические цепи и сигналы часть (курс лекций) 5 Спектральный анализ дискретных сигналов 5 Дискретизация спектра сигнала Теорема Котельникова в частотной области Теорема (Котельникова в

Подробнее

АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ UT-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.

АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ UT-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ. АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ UT-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ. Предлагается известный метод UT для анализа погрешности в задачах, связанных с измерениями на СВЧ. Приведены наиболее

Подробнее

Полосовая фильтрация 1. Полосовая фильтрация

Полосовая фильтрация 1. Полосовая фильтрация Полосовая фильтрация 1 Полосовая фильтрация В предыдущих разделах была рассмотрена фильтрация быстрых вариаций сигнала (сглаживание) и его медленных вариаций (устранение тренда). Иногда требуется выделить

Подробнее

Тема 1: Распараллеливание выражений на примере арифметических. Основные характеристики сложности и параллельности

Тема 1: Распараллеливание выражений на примере арифметических. Основные характеристики сложности и параллельности Тема : Распараллеливание выражений на примере арифметических Основные характеристики сложности и параллельности Что подлежит распараллеливанию? Задача (декомпозиция на подзадачи меньшей размерности) 2Метод

Подробнее

N 1 N ... N 1 N. 1 N f д. f д f

N 1 N ... N 1 N. 1 N f д. f д f Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» Кафедра теоретических основ радиотехники ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ Тема 3 Дискретное преобразование Фурье А Б Сергиенко, 6 Дискретное

Подробнее

Требуется найти неизвестные величины x 1, x2,...,

Требуется найти неизвестные величины x 1, x2,..., . Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ).. Метод Гаусса Цель: формирование практических навыков нахождения корней система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) методом Гаусса (схема

Подробнее

(4.10) N Представляя косинус суммой двух экспонент и используя теорему смещения, находим соответствующее спектральное окно:

(4.10) N Представляя косинус суммой двух экспонент и используя теорему смещения, находим соответствующее спектральное окно: Конструирование оконных функций (продолжение п. 4) Выбор оконной функции важен для получения оценок параметров исследуемого сигнала при наличии флуктуационных помех. При обнаружении сигналов с большим

Подробнее

Разновидности сигналов ФМ-4. Плотность мощности сигнала ФМ-4 (и ФМ-4С) описывается уравнением

Разновидности сигналов ФМ-4. Плотность мощности сигнала ФМ-4 (и ФМ-4С) описывается уравнением Разновидности сигналов ФМ-4 1. ФМ-4 (QPSK) Плотность мощности сигнала ФМ-4 (и ФМ-4С) описывается уравнением Рисунок 1. Спектр сигнала ФМ-4. Полоса частот (от нулевого уровня до нулевого уровня) сигнала

Подробнее

Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «Радиотехнические цепи и сигналы» для групп 4О-301С 4О-303С, 4О-305С 4О-307С в 2017/18 учебном году

Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «Радиотехнические цепи и сигналы» для групп 4О-301С 4О-303С, 4О-305С 4О-307С в 2017/18 учебном году Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «Радиотехнические цепи и сигналы» для групп 4О-301С 4О-303С, 4О-305С 4О-307С в 2017/18 учебном году СПЕКТРАЛЬНЫЙ И КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ 1.

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

1. Цели и задачи дисциплины Дисциплина «Цифровая обработка сигналов» является дисциплиной базовой части в подготовке специалистов.

1. Цели и задачи дисциплины Дисциплина «Цифровая обработка сигналов» является дисциплиной базовой части в подготовке специалистов. 2 1. Цели и задачи дисциплины Дисциплина «Цифровая обработка сигналов» является дисциплиной базовой части в подготовке специалистов. Целью настоящей дисциплины ознакомление студентов с теоретическими основами

Подробнее

Содержание Содержание Теоретические основы ЦОС Виды сигналов Аналоговые сигналы Дискретные сигналы

Содержание Содержание Теоретические основы ЦОС Виды сигналов Аналоговые сигналы Дискретные сигналы Содержание Содержание.... Теоретические основы ЦОС..... Виды сигналов...... Аналоговые сигналы...... Дискретные сигналы.....3. Цифровые сигналы...3.. Аналоговые сигналы...3... Представление сигнала интегралом

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

Лекция 2. Решение систем линейных уравнений. 1. Решение систем 3-х линейных уравнений методом Крамера.

Лекция 2. Решение систем линейных уравнений. 1. Решение систем 3-х линейных уравнений методом Крамера. Лекция 2 Решение систем линейных уравнений. 1. Решение систем 3-х линейных уравнений методом Крамера. Определение. Системой 3-х линейных уравнений называется система вида В этой системе искомые величины,

Подробнее

. В этом случае наблюдаемый сигнал имеет вид

. В этом случае наблюдаемый сигнал имеет вид ЛЕКЦИЯ. Оценка комплексной амплитуды сигнала. Оценка времени запаздывания сигнала. Оценка частоты сигнала со случайной фазой. Совместная оценка времени запаздывания и частоты сигнала со случайной фазой.

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

6. Оптимальные линейные цепи (фильтры)

6. Оптимальные линейные цепи (фильтры) ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-onlinenarodru 6 Оптимальные линейные цепи (фильтры) 61 Понятие оптимального фильтра его характеристики Пусть на вход линейной

Подробнее

. (3.21) Продифференцируем это выражение по, получим , (3.23)

. (3.21) Продифференцируем это выражение по, получим , (3.23) ЛЕКЦИЯ. Теория несмещенных оценок. Граница Рао-Крамера. Информационная матрица Фишера. Свойства оценок максимального правдоподобия. Определение погрешности оценивания параметров на фоне БГШ. Функция неопределенности

Подробнее

АЛГОРИТМ ГЕРЦЕЛЯ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ

АЛГОРИТМ ГЕРЦЕЛЯ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ Программные системы и вычислительные методы 4(5) 2013 Галанина Н.А., Дмитриев Д.Д., Ахметзянов Д. И. АЛГОРИТМ ГЕРЦЕЛЯ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ Аннотация: В данной статье приведены результаты

Подробнее

Рис. 1. Выбор частоты дискретизации АЦП

Рис. 1. Выбор частоты дискретизации АЦП Создание модели цифрового синхронного детектора. Для того, чтобы моделировать систему, необходим тестовый сигнал, в качестве которого берем цифровой сигнал на несущей 30 кгц с огибающей в виде суммы двух

Подробнее

Цифровые процессоры обработки сигналов. Витязев С.В. РГРТУ. 2012

Цифровые процессоры обработки сигналов. Витязев С.В. РГРТУ. 2012 Цифровые процессоры обработки сигналов Витязев С.В. РГРТУ. 2012 Раздел 3.1. Основы построения ЦСП операционное ядро: вычислительные блоки и регистры. В соответствии с рассмотренной ранее базовой (классической)

Подробнее

Лабораторная работа 2. Модуляция сигналов

Лабораторная работа 2. Модуляция сигналов Федеральное агентство по образованию Томский политехнический университет УТВЕРЖДАЮ Декан ФТФ В.И. Бойко Лабораторная работа 2 Модуляция сигналов Методическое указание к выполнению лабораторной работы по

Подробнее

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ Кафедра РЗиАЭс РЕФЕРАТ на тему: методы

Подробнее

Системи цифрової обробки сигналів 215 ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ЧАСТОТНОГО УПЛОТНЕНИЯ СИГНАЛОВ N-OFDM НА ОСНОВЕ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ХАРТЛИ

Системи цифрової обробки сигналів 215 ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ЧАСТОТНОГО УПЛОТНЕНИЯ СИГНАЛОВ N-OFDM НА ОСНОВЕ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ХАРТЛИ Системи цифрової обробки сигналів 215 УДК 326.391 В.И. СЛЮСАР 1, К.А. ВАСИЛЬЕВ 2, Ю.В. УТКИН 2 1 Центральный научно-исследовательский институт вооружения и военной техники Вооруженных Сил Украины, Украина

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ КРИТЕРИЙ СХОДИМОСТИ АДАПТИВНЫХ RLS И LMS АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ НА ФОНЕ ПОМЕХ СИГНАЛОВ С КОНЕЧНЫМ СПЕКТРОМ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ КРИТЕРИЙ СХОДИМОСТИ АДАПТИВНЫХ RLS И LMS АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ НА ФОНЕ ПОМЕХ СИГНАЛОВ С КОНЕЧНЫМ СПЕКТРОМ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ КРИТЕРИЙ СХОДИМОСТИ АДАПТИВНЫХ RLS И LMS АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ НА ФОНЕ ПОМЕХ СИГНАЛОВ С КОНЕЧНЫМ СПЕКТРОМ Цуриков В.С. Алтайский государственный технический университет, 656038, г. Барнаул,

Подробнее

Цифровая обработка сигналов

Цифровая обработка сигналов Цифровая обработка сигналов Контрольные вопросы к лабораторной работе 1 1. Частоту дискретизации сигнала увеличили в два раза. Как изменится амплитуда выбросов аналогового сигнала, восстановленного согласно

Подробнее

Синтез нового класса нерекурсивных цифровых фильтров без умножений

Синтез нового класса нерекурсивных цифровых фильтров без умножений проектирование 5 Синтез нового класса нерекурсивных цифровых фильтров без умножений Дмитрий КАПЛУН Дмитрий МИНЕНКОВ В операциях цифровой обработки сигналов особое внимание уделяется цифровой фильтрации,

Подробнее

АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОГО УСРЕДНЕНИЯ КООРДИНАТ В ПРОСТРАНСТВЕ ДИСКРЕТНО- НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОГО УСРЕДНЕНИЯ КООРДИНАТ В ПРОСТРАНСТВЕ ДИСКРЕТНО- НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ УДК 681.513.5; 517.977 АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОГО УСРЕДНЕНИЯ КООРДИНАТ В ПРОСТРАНСТВЕ ДИСКРЕТНО НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ Новиков А.А. Научный руководитель др. техн. наук, профессор

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

Метод измерения частоты сигнала на основе системы остаточных классов

Метод измерения частоты сигнала на основе системы остаточных классов УДК 681.391 И. В. Коряков Метод измерения частоты сигнала на основе системы остаточных классов (ООО НВФ «Криптон») Введение При анализе сигналов со скачкообразным изменением частоты, а также импульсных

Подробнее

СБИС 1879ВЯ1Я. ОБРАБОТКА ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ

СБИС 1879ВЯ1Я. ОБРАБОТКА ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ СБИС 879ВЯЯ. ОБРАБОТКА ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ ЗАО НТЦ «Модуль» инж. Ландышев С.В., инж. Клименко М.Ю. В статье рассматриваются вопросы, связанные с обработкой шумоподобных сигналов на СБИС 879ВЯЯ. Приводится

Подробнее

1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств

1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств 1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств В литературе, посвященной анализу нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств [1 11, 13 46, 50, 55, 88 90], приводятся несколько

Подробнее

СПОСОБ ПРИЕМА ДИСКРЕТНЫХ ЧАСТОТНЫХ СИГНАЛОВ ПЕРВОГО ПОРЯДКА В КАНАЛЕ С МНОГОЛУЧЕВОСТЬЮ

СПОСОБ ПРИЕМА ДИСКРЕТНЫХ ЧАСТОТНЫХ СИГНАЛОВ ПЕРВОГО ПОРЯДКА В КАНАЛЕ С МНОГОЛУЧЕВОСТЬЮ ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N5, 25 СПОСОБ ПРИЕМА ДИСКРЕТНЫХ ЧАСТОТНЫХ СИГНАЛОВ ПЕРВОГО ПОРЯДКА В КАНАЛЕ С МНОГОЛУЧЕВОСТЬЮ Аннотация. И. В. Головкин ФГОБУ ВПО МТУСИ Статья получена 7 мая 25 г. В работе предложен

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

Глава 4. Дискретное преобразование Фурье

Глава 4. Дискретное преобразование Фурье Глава 4. Дискретное преобразование Фурье 4.. Дискретный во времени ряд Фурье (ДВРФ) Для периодического с периодом сигнала xt () ряд Фурье в общем случае будет содержать бесконечное число членов: где коэффициенты

Подробнее

МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ ФАЗОВОГО СДВИГА. Ключевые слова: измерение фазового сдвига, преобразования Гилберта, цифровые фазометры.

МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ ФАЗОВОГО СДВИГА. Ключевые слова: измерение фазового сдвига, преобразования Гилберта, цифровые фазометры. Панова Ксения Сергеевна инженер по метрологии ООО «Челэнергоприбор» г. Челябинск, Челябинская область МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ ФАЗОВОГО СДВИГА Аннотация: в данной статье описаны различные методы измерения фазового

Подробнее

М Е Т О Д генерации кодов синуса+косинуса путём быстрого аппаратного вычисления.

М Е Т О Д генерации кодов синуса+косинуса путём быстрого аппаратного вычисления. М Е Т О Д генерации кодов синуса+косинуса путём быстрого аппаратного вычисления. Кияшко Владимир Анатольевич Краснодар, Россия. 0 октября 2005г. Метод основан на аппаратном вычислении за один такт тактового

Подробнее

Применение субоптимального приема в целом и циклических кодов, допускающих мажоритарное декодирование.

Применение субоптимального приема в целом и циклических кодов, допускающих мажоритарное декодирование. 1 УДК 621.391 Применение субоптимального приема в целом и циклических кодов, допускающих мажоритарное декодирование. Л. Н. Баранников, А. Б. Ткачёв, А. В. Хромцев В статье рассмотрено применение помехоустойчивого

Подробнее

Цифровые процессоры обработки сигналов. Витязев С.В. РГРТУ. 2012

Цифровые процессоры обработки сигналов. Витязев С.В. РГРТУ. 2012 Цифровые процессоры обработки сигналов Витязев С.В. РГРТУ. 2012 Раздел 2.1. Определение цифрового сигнального процессора. Основная задача ЦСП. Встраиваемые приложения. Частота дискретизации и обработка

Подробнее

РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P.1816

РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P.1816 Рек. МСЭ-R P.1816 1 РЕКОМЕНДАЦИЯ МСЭ-R P.1816 Прогнозирование пространственно-временного профиля для широкополосных сухопутных подвижных служб с использованием диапазонов УВЧ и СВЧ (Вопрос МСЭ-R 211/3)

Подробнее

РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА УДК 004.934 1 В. Н. Поздин, М. Г. Хохлов РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В статье рассматриваются проблемы, возникающие при анализе речевого сигнала. Описываются алгоритмы нахождения формант,

Подробнее

5. Корреляционная обработка сигналов

5. Корреляционная обработка сигналов ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) 5 Корреляционная обработка сигналов 51 Различение сигналов Коэффициент корреляции сигналов Одной из задач, решаемых при обработке сигналов,

Подробнее

Тема 8 ДИСКРЕТНЫЕ САУ

Тема 8 ДИСКРЕТНЫЕ САУ Тема 8 ДИСКРЕТНЫЕ САУ Лекция 7 Общие понятия и определения теории дискретных САУ. Основные сведения о математическом аппарате теории линейных дискретных стационарных систем. Математическое описание процессов

Подробнее

СИЛАНТЬЕВ Владимир Анатольевич, кандидат технических наук ПРИМЕНЕНИЕ ВЕКТОРНЫХ АНАЛИЗАТОРОВ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ РАДИОКОНТРОЛЯ

СИЛАНТЬЕВ Владимир Анатольевич, кандидат технических наук ПРИМЕНЕНИЕ ВЕКТОРНЫХ АНАЛИЗАТОРОВ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ РАДИОКОНТРОЛЯ СИЛАНТЬЕВ Владимир Анатольевич, кандидат технических наук ПРИМЕНЕНИЕ ВЕКТОРНЫХ АНАЛИЗАТОРОВ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ РАДИОКОНТРОЛЯ Векторные анализаторы сигналов создавались для исследований радиосигналов сложной

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

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

Адаптивный ПИД регулятор с частотным разделением каналов управления и самонастройки

Адаптивный ПИД регулятор с частотным разделением каналов управления и самонастройки Адаптивный ПИД регулятор с частотным разделением каналов управления и самонастройки Предложен новый принцип построения адаптивных систем управления с частотным разделением каналов управления и самонастройки.

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ ПРОЦЕДУР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАННЫХ В СХЕМЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ МОДЕЛЕЙ ИСКАЖЕНИЙ ПО МАЛЫМ ФРАГМЕНТАМ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ПОСТРОЕНИЕ ПРОЦЕДУР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАННЫХ В СХЕМЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ МОДЕЛЕЙ ИСКАЖЕНИЙ ПО МАЛЫМ ФРАГМЕНТАМ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПОСТРОЕНИЕ ПРОЦЕДУР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАННЫХ В СХЕМЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ МОДЕЛЕЙ ИСКАЖЕНИЙ ПО МАЛЫМ ФРАГМЕНТАМ ИЗОБРАЖЕНИЙ В.А. Фурсов, А.В. Устинов Институт систем обработки изображений РАН Введение

Подробнее

В.Н. Исаков Радиотехнические цепи и сигналы часть 2 (курс лекций) circuits-signals.narod.ru

В.Н. Исаков Радиотехнические цепи и сигналы часть 2 (курс лекций) circuits-signals.narod.ru 1. Понятие дискретного сигнала. Цифровая обработка сигналов 1.1. Введение Обработка сигналов в простейшем случае включает частотную фильтрацию (осуществляется линейными цепями), преобразование частоты,

Подробнее

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ В MIMO-OFDM-СИСТЕМАХ СВЯЗИ

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ В MIMO-OFDM-СИСТЕМАХ СВЯЗИ 80 УДК 62.39. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ В MIMO-OFDM-СИСТЕМАХ СВЯЗИ А.В. Давыдов, А.А. Мальцев Исследованы характеристики помехоустойчивости двух методов детектирования сигналов

Подробнее

Лабораторная работа 1

Лабораторная работа 1 Лабораторная работа Кодирование речевых сигналов на основе линейного предсказания Основной принцип метода линейного предсказания состоит в том, что текущий отсчет речевого сигнала можно аппроксимировать

Подробнее

Г. С. Нахмансон, Е. А. Стародубцева. Воронежский государственный университет, концерн «Созвездие»

Г. С. Нахмансон, Е. А. Стародубцева. Воронежский государственный университет, концерн «Созвездие» УДК 61.391 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИЕМА ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННОГО ШИРОКОПОЛОСНОГО СИГНАЛА КОРРЕЛЯЦИОННЫМ ПРИЕМНИКОМ В ИНФОРМАЦИОННОМ КАНАЛЕ СИСТЕМ РАДИОСВЯЗИ В УСЛОВИЯХ ВЗАИМНЫХ ПОМЕХ Воронежский государственный университет,

Подробнее

Организация параллельных вычислений в алгоритмах БПФ на процессоре NM6403

Организация параллельных вычислений в алгоритмах БПФ на процессоре NM6403 Организация параллельных вычислений в алгоритмах БПФ на процессоре M643 Кашкаров ВА, Мушкаев СВ НТЦ Модуль, г Москва Изучаются возможности параллельных вычислений в алгоритмах быстрого преобразования Фурье

Подробнее

Лабораторная работа 1 по курсу "Спецпроцессоры" Исследование матричных и древовидных умножителей

Лабораторная работа 1 по курсу Спецпроцессоры Исследование матричных и древовидных умножителей Лабораторная работа по курсу "Спецпроцессоры" Исследование матричных и древовидных умножителей Цель работы: Изучить схемы быстродействующих умножителей матричного и древовидного типа, рассмотреть способы

Подробнее

«Цифровая обработка сигналов»

«Цифровая обработка сигналов» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

Процессор первичной цифровой обработки радиолокационных сигналов Primary processor for digital processing of radar signals

Процессор первичной цифровой обработки радиолокационных сигналов Primary processor for digital processing of radar signals К.т.н. М.В. Лапшин, к.т.н. Л.И. Лушпин Процессор первичной цифровой обработки радиолокационных сигналов M.V.Lapshin, L.I.Lushpin Primar processor for digital processing of radar signals Ключевые слова:

Подробнее

В табл представлена эпюра сигнала и его спектр. Таблица 1.1.

В табл представлена эпюра сигнала и его спектр. Таблица 1.1. 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ АНАЛОГОВЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВАХ (АЭУ). ПАРАМЕТРЫ И ХАРАКТЕРИСТИКИ АЭУ 1. 1. Общие сведения об аналоговых электронных устройствах (АЭУ), принципы их построения Аналоговые сигналы

Подробнее

0.37( .037). 0.38( .038).

0.37( .037). 0.38( .038). 3. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ Прежде, чем формулировать основные задачи кодирования информации, рассмотрим фазы процесса преобразования информации (сообщения) в сигнал (ППИС) на передающей

Подробнее

1. ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. Любой случайный процесс x(t) задается ансамблем его реализаций

1. ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. Любой случайный процесс x(t) задается ансамблем его реализаций 3 ВВЕДЕНИЕ Физические процессы, рассматриваемые в инженерных задачах, описываются, в большинстве случаев, функциями времени, называемыми реализациями процесса. Существуют физические явления, будущее поведение

Подробнее

Получение навыков измерения угла фазового сдвига, знакомство с устройством и характеристиками цифрового фазометра.

Получение навыков измерения угла фазового сдвига, знакомство с устройством и характеристиками цифрового фазометра. Работа 15 Измерение угла фазового сдвига 1 ЦЕЛЬ РАБОТЫ 1 Получение навыков измерения угла фазового сдвига, знакомство с устройством и характеристиками цифрового фазометра. 2 СВЕДЕНИЯ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации

Министерство образования и науки Российской Федерации Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

дуальность частоты и времени;

дуальность частоты и времени; Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «РТЦ и С» 1 Вопросы для подготовки к экзамену по курсу «Радиотехнические цепи и сигналы» (I часть) для групп 14-301 302 (осень 2008/09) Преподаватель: Шевгунов

Подробнее

СИНТЕЗ АЛГОРИТМА ОЦЕНКИ И КОРРЕКЦИИ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА ПРИ ПРИЕМЕ OFDM-СИГНАЛОВ В СТАНДАРТЕ DVB-T

СИНТЕЗ АЛГОРИТМА ОЦЕНКИ И КОРРЕКЦИИ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА ПРИ ПРИЕМЕ OFDM-СИГНАЛОВ В СТАНДАРТЕ DVB-T Цифровая Обработка Сигналов 1/29 УДК 621.38 СИНТЕЗ АЛГОРИТМА ОЦЕНКИ И КОРРЕКЦИИ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА ПРИ ПРИЕМЕ OFDM-СИГНАЛОВ В СТАНДАРТЕ DVB-T Бумагин А.В., Калашников К.С., Прудников А.А., Стешенко В.Б.

Подробнее

Частотно-временной анализ банком цифровых фильтров

Частотно-временной анализ банком цифровых фильтров 122 проектирование Частотно-временной анализ банком цифровых фильтров Дмитрий КАПЛУН Иван КАНАТОВ Андрей БУДИЛОВ Леонид АЗАРЕНКОВ Цифровая фильтрация применяется практически во всех областях техники, связанных

Подробнее

Аналого-цифровое преобразование. Дискретизация по времени и квантование по уровню

Аналого-цифровое преобразование. Дискретизация по времени и квантование по уровню Аналого-цифровое преобразование. Дискретизация по времени и квантование по уровню Дискретизация по времени и квантование по уровню лежат в основе преобразования сигнала из аналоговой формы в цифровую.

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

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

Оптимальное оценивание фазы и задержки

Оптимальное оценивание фазы и задержки 1 Оптимальное оценивание фазы и задержки Функция передачи оптимального дискриминатора Сигнальная функция 2 Рис. 2 схема фазового дискриминатора Рис. Гиперболический тангенс Дискриминатор задержки 3 Комбинированный

Подробнее

К предстоящей курсовой работе по ДПФ 8 мая 2018 г. h(k) H(n) Y(n) ОДПФ

К предстоящей курсовой работе по ДПФ 8 мая 2018 г. h(k) H(n) Y(n) ОДПФ К предстоящей курсовой работе по ДПФ 8 мая 08 г Высокоскоростная свертка с использованием БПФ Пусть имеются две последовательности x(k) и h(k) длиной в отсчетов Используя теорему о циклической свертке

Подробнее

э л е к т р о э н е р г е т и к а ФОРМИРОВАНИЕ ОРТОГОНАЛЬНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ В МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ ЗАЩИТАХ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК

э л е к т р о э н е р г е т и к а ФОРМИРОВАНИЕ ОРТОГОНАЛЬНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ В МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ ЗАЩИТАХ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК э л е к т р о э н е р г е т и к а УДК 6.36.95 ФОРМИРОВАНИЕ ОРТОГОНАЛЬНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ В МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ ЗАЩИТАХ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК Докт. техн. наук, проф. РОМАНЮК Ф. А., асп. ГУРЬЯНЧИК

Подробнее

Задание 2. Анализ временных и частотных характеристик периодических сигналов.

Задание 2. Анализ временных и частотных характеристик периодических сигналов. Задание. Анализ временных и частотных характеристик периодических сигналов. Пример.. α По известному спектру импульсного сигнала () u( ) спектр периодического сигнала Т () показанного на рис..: ( ) ()

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

Вузком смысле цифровой фильтр это

Вузком смысле цифровой фильтр это 156 проектирование Банк цифровых фильтров Леонид АЗАРЕНКОВ Иван КАНАТОВ, к. т. н. Дмитрий КАПЛУН mitya_kapl@front.ru В операциях цифровой обработки сигналов особое внимание уделяется цифровой фильтрации,

Подробнее

Лекция 12. Прием непрерывных сообщений. Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов

Лекция 12. Прием непрерывных сообщений. Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов Лекция Прием непрерывных сообщений. Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов Вслучае, когда оценивают один параметр сигнала заданной формы частота,

Подробнее

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСТАТОЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ ВЕКТОРНОГО АНАЛИЗАТОРА ЦЕПЕЙ ПРИ НИЗКОМ РАЗРЕШЕНИИ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСТАТОЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ ВЕКТОРНОГО АНАЛИЗАТОРА ЦЕПЕЙ ПРИ НИЗКОМ РАЗРЕШЕНИИ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСТАТОЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ ВЕКТОРНОГО АНАЛИЗАТОРА ЦЕПЕЙ ПРИ НИЗКОМ РАЗРЕШЕНИИ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ. Мы работаем над несколькими методами верификации векторного анализатора цепей (далее ВАЦ) с целью

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ДОСТУПА OFDM И ЕГО МОДЕРНИЗАЦИЯ В ЦИФРОВОМ ТВ

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ДОСТУПА OFDM И ЕГО МОДЕРНИЗАЦИЯ В ЦИФРОВОМ ТВ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ДОСТУПА OFDM И ЕГО МОДЕРНИЗАЦИЯ В ЦИФРОВОМ ТВ Лохвицкий Михаил Сергеевич К.т.н., доцент( МТУСИ) Хромой Борис Петрович Д.т.н., профессор ( МТУСИ) ЗАЧЕМ НУЖЕН OFDM Пусть используется

Подробнее

Учебно-методический комплекс для выполнения лабораторных работ по курсу «Радиолокационные системы»

Учебно-методический комплекс для выполнения лабораторных работ по курсу «Радиолокационные системы» Учебно-методический комплекс для выполнения лабораторных работ по курсу «Радиолокационные системы» Учебно-методический комплекс для выполнения лабораторных работ по курсу «Радиолокационные системы». Комплекс

Подробнее

МОДУЛЬНАЯ АРИФМЕТИКА

МОДУЛЬНАЯ АРИФМЕТИКА МОДУЛЬНАЯ АРИФМЕТИКА В некоторых приложениях удобно выполнять арифметические операции над целыми числами, заданными в так называемом модульном представлении Это представление предполагает, что целое число

Подробнее

Глава 9 Иерархия моделей автоматов

Глава 9 Иерархия моделей автоматов Глава 9 Иерархия моделей автоматов В предыдущих разделах настоящей работы показано, что в моделях одного автомата для фиксации его внутренних состояний достаточно иметь одну многозначную ячейку памяти

Подробнее

Построение и. Семинар 6 Анализ трудоемкости алгоритмов

Построение и. Семинар 6 Анализ трудоемкости алгоритмов Построение и анализ алгоритмов Семинар 6 Анализ трудоемкости алгоритмов Анализ трудоемкости алгоритма В основе сравнительного анализа алгоритмов лежат как теоретические, так и экспериментальные оценки

Подробнее

МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) Курсовая работа по курсу «Теория и проектирование радиосистем передачи информации и управления» Выполнил: Константинов К.В. Группа

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

Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями

Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями УДК 59. Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями С. Н. Воробьев, канд. техн. наук, доцент Н. В. Гирина, аспирант Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического

Подробнее

Системи цифрової обробки сигналів. Национальный университет кораблестроения имени адмирала Макарова, Украина

Системи цифрової обробки сигналів. Национальный университет кораблестроения имени адмирала Макарова, Украина 0 УДК 68. : 59.6 С.Б. ПРИХОДЬКО Национальный университет кораблестроения имени адмирала Макарова, Украина УСТОЙЧИВОСТЬ ОТ ВОЗДЕЙСТВИЯ ШИРОКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ СИСТЕМЫ СВЯЗИ, ОСНОВАННОЙ НА ПЕРЕДАЧЕ СЛУЧАЙНЫХ

Подробнее

- столбец напряжений в узлах схемы;

- столбец напряжений в узлах схемы; Лекция 5. Основные уравнения и граничные условия, описывающие электростатическое поле. Расчеты установившихся режимов необходимы при выборе конфигурации схемы электрической системы и параметров ее элементов,

Подробнее

AN604R РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ

AN604R РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ AN604R РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ Использование широтно-импульсного выходного сигнала ИС датчика ускорения ADXL202 Вычисление ускорения по широтноимпульсному сигналу ADXL202 Ускорение, измеренное акселерометром

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

Сигналы радионавигационной системы GPS

Сигналы радионавигационной системы GPS Сигналы радионавигационной системы GPS Р-код, основной дальномерный код, индивидуальный для каждого НКА: P i (t), где i - индивидуальный номер НКА. P i (t) представляет собой последовательность длиной

Подробнее

a x j a j Пример: 28=1*2 4 +1*2 3 +1*2 2 +0*2 1 +0*2 0

a x j a j Пример: 28=1*2 4 +1*2 3 +1*2 2 +0*2 1 +0*2 0 Лекция 2 Цифровые методы представления информации. Цифровые коды. Двоичная и шестнадцатиричная системы счисления. Перевод чисел из одной системы счисления в другую. Двоичная арифметика. Формы представления

Подробнее

Параллельная реализация БПФ с фиксированной точкой. на сигнальном процессоре «Тайгер Шарк» Борис Лернер, инженер компании «Аналог девайс»

Параллельная реализация БПФ с фиксированной точкой. на сигнальном процессоре «Тайгер Шарк» Борис Лернер, инженер компании «Аналог девайс» Параллельная реализация БПФ с фиксированной точкой на сигнальном процессоре «Тайгер Шарк» Борис Лернер, инженер компании «Аналог девайс» Введение Развитие современных процессоров с высокой степенью распараллеливания

Подробнее

Влияние помех в тактовой последовательности импульсов выборки на качество преобразования АЦП

Влияние помех в тактовой последовательности импульсов выборки на качество преобразования АЦП Влияние помех в тактовой последовательности импульсов выборки на качество преобразования АЦП ТОМАС НОЙ (THOMAS NEU), инженер по применению, Texas Instruments В статье обсуждается вопрос о том, как паразитные

Подробнее

Технические характеристики

Технические характеристики 1. Общие. Технические характеристики 1.1. Питание прибора либо от аккумуляторов, либо от подключаемого сетевого адаптера. 1.1.1. Сетевой адаптер +В с мощностью не менее 4 Вт (ток нагрузки не менее 8 ма).

Подробнее

Экспериментальное исследование решений одномерной обратной акустической задачи Бархатов В.А.

Экспериментальное исследование решений одномерной обратной акустической задачи Бархатов В.А. Экспериментальное исследование решений одномерной обратной акустической задачи Бархатов В.А. В статье приводятся результаты экспериментальных исследований решений одномерной обратной акустической задачи

Подробнее

Методические материалы примеры билетов КР и вариантов РГР по курсу «Математические методы обработки цифровых сигналов»

Методические материалы примеры билетов КР и вариантов РГР по курсу «Математические методы обработки цифровых сигналов» Методические материалы примеры билетов КР и вариантов РГР по курсу «Математические методы обработки цифровых сигналов» Рубежный контроль 1 1. Разложите вектор (,1, 1 по векторам 1 ) ( 1,2,1), (,2,3) 1,

Подробнее

Спектр сигнала. Дискретное преобразование Фурье.

Спектр сигнала. Дискретное преобразование Фурье. Спектр сигнала. Дискретное преобразование Фурье. Как известно, звуковой сигнал в компьютере может представляться в виде некоторого набора отсчётов его амплитуд, производимых через определённые промежутки

Подробнее

4. НЕДВОИЧНЫЕ ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОДЫ БЧХ (РИДА-СОЛОМОНА)

4. НЕДВОИЧНЫЕ ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОДЫ БЧХ (РИДА-СОЛОМОНА) 4. НЕДВОИЧНЫЕ ЦИКЛИЧЕСКИЕ КОДЫ БЧХ (РИДА-СОЛОМОНА) Важный подкласс кодов БЧХ составляют циклические коды Рида- Соломона. Приведем основные особенности кодов Рида-Соломона (PC). Прежде всего, коды PC это

Подробнее