Статистические методы в теории связи - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника курсовая работа

Специфика систем радиосвязи и характер радиоканалов. Практическая основа моделирования в Matlab. Фильтрация сигналов для демодуляции амплитудно-манипулированных сигналов в гауссовских каналах связи. Использование спектрально-эффективных методов модуляции.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. А.Н.ТУПОЛЕВА - КАИ»
Кафедра радиоэлектронных и телекоммуникационных систем
«Статистические методы в теории связи»
Понятие о сигнале и помехах в радиосвязи основываются на трудах: Ральфа Хартли - «Теория количественной оценки информации» (1928г.), А.Н. Колмагорова - «Статистическая теория колебаний» (1941г.), академика В.А. Котельникова - «Теорема отсчётов» (1932г.), «Теория потенциальных помехоустойчивости и оптимального приёма сигнала» (1946г.), Клода Шеннона - «Математическая теория связи» (1948г.), Ж.Вантрис и Мидлтон (Левин и Стратонович) - «Теория обнаружения и модуляции сигнала».
Отыскание оптимальных способов выделения полезной информации из смеси полезных и мешающих сигналов, с произвольной пунктуацией параметров, является ключевой теорией оптимальных приёмов сигналов. При этом в момент приёма входного колебания это число сигналов и их параметры являются неизвестными, но подчиняются определённым статистическим закономерностям. Поэтому в качестве основной математической модели случайных сигналов используется модель случайного процесса с определённым образом выбранными (вычисленными) вероятностными характеристиками.
Белый шум - это дельтокорреляционный (дельтокоррелированный) случайный процесс. Алгоритм обработки по выделению из входного колебания полезного сигнала формируют апостериорные данные, на основе которых выносится решение о справедливости той или иной гипотезы. Для решения таких задач используются статистические методы, основанные на Байесовской методологии теории статистических решений. При этом обеспечивается как выделение полезной информации, так и учёт априорной информации о сигналах и помехах, параметры которых во времени меняются случайным образом.
Все решения формируются по наблюдаемой реализации U(t) а статистические гипотезы предварительно формируются относительно количества сигналов и их параметров.
Класс алгоритмов, которые эффективно реализуются в системе связи:
1. Оптимальное обнаружение сигналов.
2. Фильтрация сигналов: свёртка, корреляция, калмановская фильтрация, обработка изображений (выделение объектов, фронтальные вычисления, фоновая обработка).
3. Матричная алгебра (векторно-матричная операция, стохастическая оценка параметров, восстановление функции)
4. Функциональное преобразование: БПФ (быстрое преобразование Фурье), ОБПФ, преобразование Уолша и Гилберта, по функциональным ортогональным базисам.
Специфика систем радиосвязи и характер радиоканалов предъявляют высокие требования к помехоустойчивости, которые решаются разными способами. Это обужение диаграмм направленности антенн, адаптивная пространственная фильтрация, использование спектрально-эффективных методов модуляции (прямое расширение спектр-сигналов, OFDM), введение информационной избыточности в структуру передаваемых кодов, синтез (разработка) алгоритмов оптимальной обработки инвариантных (приспосабливаемых) к видам вероятностных распределений сигналов и помех.
Вычислим порог для критерия Котельникова:
Для аналитического обнаружения порога рассмотрим:
Обнаружить цель двумя РЛС (радиолокационная станция) независимо. Априорная вероятность обнаружения цели 1-й станции равна 0,7; 2-й равна 0,8. Нужно определить вероятность обнаружения хотя бы одной станции.
Решение: В таких задачах зондирующий импульс детерминированный, случайная помеха отсутствует. Нет необходимости вычислять правдоподобие. Задача сводится к вычислению элементарных событий. Соответственно, вероятность обнаружения:
P(C) = P(A+B)=P(A) + P(B) - P(AB)= 0,7+0,8-0,56= 0,94
Ответ: вероятность обнаружения одной станции P(C)=0,94.
Генерируется два сигнала и расстояние наблюдается на интервале от 0 до t, скважность между двумя импульсами равна , вводится ограничение: если разница то приемник перегружается и выносит ошибочное решение. это случайные моменты поступления любых импульсов поступающих независимо от источника 1 и источника 2. Поступления от источников равновероятные. Задача определить вероятность события Р(А), что приемник будет перегружен.
ф 1 , ф 2 - представляем в виде декартовых координат, а область возможных значений поступлений ф 1 /ф 2 есть T 2
Решение задачи сводится к отношению ошибочной и полезной областей, область перезагрузки приемника находится в заштрихованной области. При сближении ф 1 и ф 2 область перегрузки уменьшается, говоря о высокой разрешающей способности приемника. Площадь заштрихованной области равняется s, тогда искомая вероятность есть отношение:
Оптимальное обнаружение детерминированного сигнала с учётом критических ошибок.
На вход приёмника поступает либо случайный процесс в виде шума n(t), либо сумма полезного сигнала и помехи f(t).
Априорные вероятности этих гипотез принимаются равновероятными.
Помеха n(t) при стрессовых Гауссовским шумом нулевым и средним и с выборочной дисперсией. В момент времени производится измерение входного процесса и по полученному значению алгоритм принимает решение: был на входе сигнал или не было. Кроме выборочного среднего и выборочной дисперсии иногда используется корреляционный момент. Из-за случайного характера процесса приёма решение в пользу гипотез и сопровождаются ошибками двух видов: ошибка первого рода (когда отвергается правильная гипотеза) носит название ложная тревога F; ошибка второго рода (когда принимается не правильная гипотеза) носит название пропуск сигнала H.
Три источника сигнала генерируют на базовую станцию свои сигналы.
Стоит задача определить вероятность потери связи . Каждый источник из-за воздействия помех может потерять связь с базовой станцией.
Назначим априорные вероятности потерь помехоустойчивости по каждому источнику:
Возникает задача проверки гипотез, которые ведут к событию A. Гипотеза - помехоустойчивость упала у одного источника.
Гипотеза - помехоустойчивость упала у двух источников.
Гипотеза - помехоустойчивость снизилась у всех трёх источников.
Предположим, что если помехоустойчивость снизилась у одного из источников, то вероятность потери связи равна 0,25.
Если только у двоих источников, то будет равняться 0,4. Если же у всех трёх, то это число будет 0,5.
По каналу связи передаются сигналы в виде кодовых комбинаций S 1 и S 0 с априорными вероятностями их передачи P 1 =0.7 и Р 2 =0.3. Из-за наличия помех вероятность правильного каждого символа в группе уменьшается до 0.6. Искажения кодовой комбинации происходит независимо друг от друга. Фиксируем прием символов: U=10110
Определить какая команда была передана.
P(A(H 1 ))=0,6*0,4*0,6*0,6*0,4=0,035
P(A(H 0 ))=0,4*0,6*0,4*0,4*0,6=0,023
Имеется множество абонентов - 1000, которые разбросаны по терминалам 2G, 3G, 4G, 5G и разбросаны по трем категориям Home, Corp, VIP
Абоненты взаимодействуют с БС образуя группу событий:
А 1 - БС обрабатывает сигнал абонента группы 2G
А 2 - БС обрабатывает сигнал абонента группы 3G
А 3 - БС обрабатывает сигнал абонента группы 4G
А 4 - БС обрабатывает сигнал абонента группы 5G
1. Какова вероятность обработки базовой станцией сигнала каждого из 4-х стандартов?
Р 2G ==0,1; Р 3G =0,5(Р(А)); Р 4G =0,15; Р 5G =0,25
2. Какова вероятность обработки базовой станцией сигнала любого из 4-х стандартов, но определенной группы?
P Home =; Р corp = 0,5; Р VIP = 0,36(P(B))
3. Какова вероятность обработки базовой станцией сигнала VIP абонента стандарта 3G? Таких всего 150 человек.
Примечание: если это событие Р(А) вычислять как произведение:
Р(АВ) = Р 3G * Р VIP =0,5*0,36=0,18 ? 0,15
Нужно вычислять условные вероятности Р(А/В)
- условная вероятность выбора сигнала стандарта 3G из группы VIP
- условная вероятность выбора сигнала группы VIP из стандарта 3G
- вероятность обработки базовой станцией сигнала VIP абонента стандарта 3G
4. Базовая станция равновероятно обрабатывает сигнал какого-то абонента.
Какова вероятность, что этот сигнал принадлежит группе «Home»?
У нас выбор сигнала по 4-м стандартам равновероятен, т.е.
Р(А 1 )= Р(А 2 )= Р(А 3 )= Р(А 4 )=0,25 - априорные вероятности
P(В)- полная вероятность принадлежности сигнала к группе «Home».
P(B/A 1 )==0,5; P(B/A 2 )==0,6; P(B/A 3 )==0,6; P(B/A 4 )==0;
Р(В)= А i )Р(В/ А i )=0,5*0,25+0,6*0,25+0,6*0,25+0*0,25=0,425
5. Предположим, что принятый (обработанный) сигнал принадлежит группе Home
Какова вероятность того, что он был сгенерирован 3G-абонентом?
3. Практическая основа моделирования в Matlab
1) Зададим временной массив t: 0?t?1;
2) Зададим линейные частоты модулирующего и несущего колебаний.
3) Зададим амплитуду несущего сигнала . Для модулирующего сигнала зададим амплитуду , постоянную составляющую , и начальную фазу колебаний .
4) Зададим коэффициент модуляции m: 01 наступает перемодуляция (избыточная модуляция)), простые демодуляторы (типа квадратичного детектора) демодулируют такой сигнал с сильными искажениями.
5) Сгенерируем несущий сигнал и модулирующий сигнал, используя входные параметры:
6) Сгенерируем амплитудно-модулированный сигнал :
7) Сгенерируем массив случайных величин (соразмерный с массивом t), распределенных по нормальному закону в интервале (0, 1) [белый шум ]. Зададим его амплитуду . В канале связи будет создаваться аддитивная помеха, т.е. сигнал на входе приемника будет иметь вид:
8) Проведем фильтрацию принимаемого сигнала .
Операция линейной дискретной фильтрации в общем случае описывается следующим образом:
Максимальное из чисел и называется порядком фильтра.
Рис. 4. Цифровой рекурсивный фильтр
Передаточная функция фильтра имеет вид:
В среде MatLab используется функция .
Проведем операцию демодуляции принимаемого сигнала.
10) Вычислим отношение сигнал/шум по формуле:
t=0:0.001:1;% Массив отсчетов времени
fm=10; % Частота модулирующего сигнала
Uc0=2; % Амплитуда несущего колебания
Um0=5; % Амплитуда модулирующего сигнала
U0=2; % Постоянная составляющая модулирующего сигнала
fi0=pi/3; % Начальная фаза модулирующего колебания
b=ones(1,3);% Коэффиент b цифрового фильтра
a=1; % Коэффициент a цифрового фильтра
Uc=Uc0*cos(2*pi*fc*t); %Несущее гармоническое колебание
Um=U0+Um0*cos(2*pi*fm*t+fi0); %Модулирующий гармонический сигнал
Uam=Uc0.*(1+m*Um/max(abs(Um))).*cos(2*pi*fc*t); %АМ-сигнал
Un=Un0*randn(size(t)); %Белый шум с МО=0 и СКО=1
Udmd=filter(b,a,abs(Ud)); %Демодулированный сигнал
subplot(5,1,1),plot(t,Um),title ('Модулирующий сигнал')
subplot(5,1,2),plot(t,Uc,title ('Несущее колебание')
subplot(5,1,3),plot(t,Uam),title ('АМ сигнал')
subplot(5,1,4),plot(t,Ud), title ('Сигнал + шум')
subplot(5,1,5),plot(t,Udmd),title ('Отфильтрованный сигнал')
Проделаем задание 2 аналогично заданию 1 с той лишь разницей, что в качестве модулирующего сигнала будет выступать битовая последовательность.
t=0:0.05:1; %Массив отсчетов времени
fm=fc/5; %Частота модулирующего сигнала
Uc0=7; %Амплитуда несущего колебания
Um0=13; %Амплитуда модулирующего сигнала
U0=3; %Постоянная составляюща модулирующего сигнала
fi0=pi/2; %Начальная фаза модулирующего колебания
Uc=Uc0*cos(2*pi*fc*t); %Несущее колебание
Uam=Uc0.*(1+m*Um/max(abs(Um))).*cos(2*pi*fc*t); %АМ-сигнал
Udmd=filter(b,a,abs(Ud));%Демодулированный сигнал
subplot(1,1,1),plot(t,Um),title ('Сигнал')
subplot(1,1,2),plot(t,Uc),title ('Несущее колебание')
subplot(1,1,3),plot(t,Uam),title ('AM сигнал')
subplot(1,1,4),plot(t,Ud),title ('Сигнал и шум'),
subplot(1,1,5),plot(t,Udmd),title ('Отфильтрованный сигнал')
Рис. 7. Временное представление модулирующей битовой последовательности, детектируемого сигнала и демодулированного сигналов
Проделаем задание 2 аналогично заданию 1 с той лишь разницей, что в качестве модулирующего сигнала будет выступать битовая последовательность. Длительность импульса с;
1) Введём известные данные и посчитаем порог Байса для принятия решения :
- гипотеза о том, что в сигнале присутствует ;
- гипотеза о том, в сигнале отсутствует ;
2) Из теории проверки статистических гипотез имеем:
Условная плотность распределения процесса в дискретные моменты времени t 1 ,…,t m имеет вид при наличии сигнала:
w(y 1 ,…,y m , t 1 ,…,t m /s(t)?0)=
w(y 1 ,…,y m , t 1 ,…,t m /s(t)=0)= ,
где y 1 ,…,y m - значение процесса в моменты времени t 1 ,…,t m . Приведенные плотности распределения позволяют построить процедуру проверки гипотез о наличии или отсутствии сигнала, когда на вход приемника поступает аддитивная смесь сигнала и шума, распределенного по нормальному закону.
Так как помеха, сгенерированная в задании 2, имеет математическое ожидание МО=0 и среднеквадратическое отклонение СКО=1, то:
, следовательно, на основании критерия Байеса принимается гипотеза (в сигнале присутствует ).
t=0:0.001:1; %Массив отсчетов времени
fm=fc/5; %Частота модулирующего сигнала
Uc0=7; %Амплитуда несущего колебания
Um0=13; %Амплитуда модулирующего сигнала
U0=3; %Постоянная составляюща модулирующего сигнала
fi0=pi/2; %Начальная фаза модулирующего колебания
Uc=Uc0*cos(2*pi*fc*t); %Несущее колебание
Uam=Uc0.*(1+m*Um/max(abs(Um))).*cos(2*pi*fc*t); %АМ-сигнал
Udmd=filter(b,a,abs(Ud));%Демодулированный сигнал
subplot(1,1,1),plot(t,Um),title ('Сигнал')
subplot(1,1,2),plot(t,Udmd),title ('Сигнал и шум')
subplot(1,1,3),plot(t,Udmd),title ('Отфильтрованный сигнал')
subplot(1,1,4),plot(t,L), title ('График правдоподобия')
1) Зададим в окне Workspace в среде MatLab параметры, необходимые для решения задачи:
Частота синусоидального радиосигнала;
Время начала генерации импульсного сигнала;
Длительность модулированного импульса;
Масштабированный период радиосигнала (используется при умножении сигналов);
Циклическая частота синусоидального сигнала;
Полоса пропускания полосового фильтра;
2) В среде Simulink составим блок-схему, реализующую согласованную фильтрацию сигнала:
Рис 9. Блок-схема согласованной фильтрации сигнала
Блок передаточной характеристики задает передаточную функцию в виде отношения полиномов (задаем формулу Полосового фильтра):
где nn и nd Ї порядок числителя и знаменателя передаточной функции;
num Ї вектор или матрица коэффициентов числителя;
den Ї вектор коэффициентов знаменателя;
и -- преобразования Лапласа для сигналов (входной сигнал) и (выходной сигнал),
Рисунок 12. Сдвигает сигнал во времени на
Рисунок 13. Складывает сигналы, поступающие на входы «+», и вычитает сигналы, поступающие на входы «-»
Рис. 14. Сигналы на экране осциллографа из Рис. 6.
радиосвязь сигнал фильтрация амплитудный
Принцип работы системы сотовой связи с кодовым разделением каналов. Использование согласованных фильтров для демодуляции сложных сигналов. Определение базы широкополосных сигналов и ее влияние на допустимое число одновременно работающих радиостанций. реферат [1,3 M], добавлен 12.12.2010
Общие сведения о модуляции. Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала и его энергетического спектра. Принципы преобразования сигналов в цифровую форму. Согласование источника информации с каналом связи. Расчёт спектральных характеристик сигналов. курсовая работа [2,0 M], добавлен 07.02.2013
Анализ основных положений теории сигналов, оптимального приема и модуляции сигналов. Обзор способов повышения верности передаваемой информации. Расчёт интервала дискретизации сигнала и разрядности кода. Согласование источника информации с каналом связи. курсовая работа [217,1 K], добавлен 07.02.2013
Анализ современного состояния пропускной способности систем широкополосного беспроводного доступа. Математическая модель и методы модуляции сверхширокополосных сигналов, их помехоустойчивость и процедура радиоприема. Области применения данных сигналов. контрольная работа [568,2 K], добавлен 09.05.2014
Характеристика систем спутниковой связи. Принципы квадратурной амплитудной модуляции. Факторы, влияющие на помехоустойчивость передачи сигналов с М-КАМ. Исследование помехоустойчивости приема сигналов 16-КАМ. Применение визуального симулятора AWR VSS. курсовая работа [2,2 M], добавлен 28.12.2014
Принципы построения систем передачи информации. Характеристики сигналов и каналов связи. Методы и способы реализации амплитудной модуляции. Структура телефонных и телекоммуникационных сетей. Особенности телеграфных, мобильных и цифровых систем связи. курсовая работа [6,4 M], добавлен 29.06.2010
Предназначение канала связи для передачи сигналов между удаленными устройствами. Способы защиты передаваемой информации. Нормированная амплитудно-частотная характеристика канала. Технические устройства усилителей электрических сигналов и кодирования. контрольная работа [337,1 K], добавлен 05.04.2017
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Статистические методы в теории связи курсовая работа. Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника.
Реферат: Электромагнитные переходные процессы
Гимнастика Реферат По Физкультуре 5 Класс
Дипломная работа: Комплексна фізична реабілітація хворих на виразкову хворобу шлунку і дванадцятипалої кишки на поліклінічному етапі
Экономические Задачи Современной Таможенной Политики Рф Реферат
Дидактические Материалы Контрольная Работа Номер 4
Реферат Звукопроводящий И Звуковоспринимающий Аппарат
Ответ на вопрос по теме Хронология исторических событий в России XVIII века
Реферат по теме Первая медицинская помощь
Реферат: Правові засади приватизації державного та комунального майна
Доклад: Логика светской беседы
Бим Контрольные Работы 3 Класс
Дипломная работа по теме Обучение выразительному чтению младших школьников
Реферат Про 7 Чудес Света
Реферат по теме Основные формы оздоровительной физкультуры
Реферат По Криминалистике На Заказ
Дипломная работа по теме Разработка предложений по повышению эффективности управления персоналом отделения ПФР по Чукотскому АО
Итоговое Сочинение На Тему Добро
Реферат по теме Гостра променева хвороба
Доклад: Возобновление союза трех императоров
Реферат по теме Интернет /Латвия/
Монография К. Валишевского "Сын Великой Екатерины. Павел I" - История и исторические личности реферат
Особенности городской площадки города Горно-Алтайска - География и экономическая география дипломная работа
Мікропроцесорний локатор для сліпих - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника дипломная работа