Здесь можно найти учебные материалы, которые помогут вам в написании курсовых работ, дипломов, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение оригинальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение оригинальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения оригинальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, РУКОНТЕКСТ, etxt.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии так, что на внешний вид, файл с повышенной оригинальностью не отличается от исходного.

Результат поиска


Наименование:


Реферат Ансамбли различаемых сигналов - группы M однородных сигналов. Условие различимости сигналов - их взаимная ортогональность. Правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задачи обнаружения по критерию минимума среднего риска.

Информация:

Тип работы: Реферат. Предмет: Схемотехника. Добавлен: 28.01.2009. Год: 2009. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
кафедра ЭТТ


РЕФЕРАТ на тему:
«Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов»

МИНСК, 2008
Ансамбли различаемых сигналов
Ансамбли различаемых сигналов, т.е. группы M однородных сиг-налов, должны отличаться по какому-то параметру или признаку - форме, времени, частоте, пространству, поляризации (рис. 1):
Рис. 1 Классификация различаемых сигналов
где
- вектор напряженности электромагнитного поля К-го сигнала, характеризующий его поляризационную структуру;
- амплитудно-фазовое распределение К-го сигнала на раскрыто антенны, характеризующее пространст-венную структуру сигнала;
- закон модуляции К-го сигнала, характеризующий форму сигнала;
- время задержки К-го сигнала относительно некоторого опор-ного момента времени;
- частотный сдвиг К-го сигнала относительно некоторой несу-щей частоты
Условием различимости сигналов является их взаимная ортогональ-ность
Различаться в этом смысле по поляризации могут только два сигнала (М=2), относящиеся к двум взаимно ортогональным по поляризации составляющим произвольного поляризационного базиса
Различаться по времени могут M >> I сигналов, если на интерва-ле временного уплотнения Tупл умещается не менее М элементов временного разрешения сжатых по времени широкополосных сложных
сигналов (рис. 2):
Различаться по частоте могут M » I сигналов, если на интервале частотного уплотнения Fупл умещается не менее М элементов частот-ного разрешения сжатых по спектру длинноимпульсных сложных сиг-налов (рис. 3):
.
Различаться по пространству могут M>>I сигналов, если в диапазоне телесного углового уплотнения умещается не менее М эле-ментов телесного углового разрешения (рис. 4):
Различаться по форме могут M>>I сигналов с разными законами внутриимпульсной модуляции (КФМ сигналы с различными кодами, ЧМ сиг-налы с различными законами частотной модуляции и т.п.).
Рис.2 Пояснение различения сигналов по времени
Рис 3 Пояснение различия сигналов по частоте
Рис.4. Пояснение различения сигналов по пространству
Решающее правило

Рассмотрим решающее правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задача обнаружения двухальтер-кативна, так как при обнаружении выносится одно из двух решений: "есть сигнал" или "нет сигнала". В отличие от нее задача распоз-навания многоальтернативна: выносится решение о принадлежности портрета или сигнала х одному из M классов.
Решение задачи обнаружения по критерию минимума среднего рис-ка приводит к необходимости сравнения так называемого отношения
правдоподобия
c порогом
который зависит от априорных вероятностей наличия и отсутствия сигнала и стоимостей принятия К-го решения при условии.
При этом правило решения выглядит следующим образом:
если , то принимается решение ,
если , то принимается решение ,
Аналогично при решении многоальтернативной задачи распозна-вания-различения с позиций минимального среднего риска правило решения определяется следующим выражением:
еслито
отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса на фоне зашумленного портрета (сигнала) -го класса,
- порог сравнения отношения правдоподобия ,
- многомерная плотность вероятности комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) при условии наличия порт-рета (сигнала) К-го класса
- фоновая (помеховая) составляющая принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения),
- априорные вероятности появления портретов (сигналов) К-го класса.
Полагая стоимости правильных решений равными нулю , стоимости ошибочных решений одинаковыми , а появление портретов (сигналов) разных классов равновероятным , правило решения представляется в виде:
еслидля всех то
Процедура принятия решения согласно этому правилу состоит в следующем. Производится обработка комплексных амплитуд , принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением прав-доподобия . Номер "К", при котором случайная величина - от-ношение правдоподобия окажется больше единицы для всех и является номером гипотезы, которую можно принять с наименьшим средним риском. Таким образом, решение принимается на основе по-следовательной проверки всех гипотез путем сравнения каждой из них со всеми остальными.
Для того чтобы с наименьшим риском ответить на вопрос о наличии портрета (сигнала) 1-го класса, необходимо проверить отношения правдоподобия для всех (их число равно М-1). Если все окажутся больше единицы, то при наименьшем среднем риске следует принять гипотезу о наличии портрета (сигна-ла) 1-го класса. Если неравенства не соблюдены, то проверяются аналогичным образом отношения правдоподобия
и т.д., вплоть до . Максимально возможное число проверок равно таким образом M(M-1).
Процедуру принятия решения можно существенно упростить. Дей-ствительно, представив правило решения в виде:
если> , то,
и, разделив левую и правую части неравенства на многомерную плот-ность вероятности комплексных амплитуд принятого сигнала по эле-ментам пространства распознавания (различения) при условии отсут-ствия всякого портрета (сигнала) , когда , находим правило решения в несколько иной форме:
еслито, где
- отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса. Это правило решения прежде всего убеждает в том, что число проверок сокращает-ся до числа проверяемых гипотез М-1. Во-вторых, это правило реше-ния убеждает в преемственности задач обнаружения и распознавания. В самом деле, левая и правая части неравенства (правила решения) свидетельствуют о том, что вначале необходимо осуществить опти-мальную пространственно-временную и поляризационную обработку каж-дого элемента портрета (n=1,…N)в соответствии с алгоритмом, рекомендуемый отношением правдоподобия
и, распределив комплексные амплитуда принятого сигнала по алимен-там пространства распознавания (различения) осуществить совмест-ную обработку элементов каждого К-го портрета (сигнала) (k=1,…M) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением правдоподобия
.
Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов.
Согласно решающего правила устройство рас-познавания М портретов должно состоять из устройства пространствен-но-временной и поляризационной обработки принятого сигнала по всем N элементам пространства распознавания, устройства распределе-ния комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам простран-ства распознавания (устройства формирования портрета), М каналов устройств оптимальной обработки всех К -х портретов (К=1,2...М), устройства сравнения и принятия решения (рис. 5).
Рассмотрим два крайних случая: оптимальную обработку некор-релированных портретов (дальностный, картинный, доплеровский) и оп-тимальную обработку сильно коррелированных портретов (частотно-ре-зонансный, поляризационный).
В случае некоррелированных портретов многомерная плотность ве-роятности совокупности комплексных амплитуд принятого сигнала, относящихся к N элементам пространства распознавания, в отсутст-вие портрета определяется выражением:
где - дисперсия (мощность) помеховых составляющих принятого сигнала по элементам пространства распознавания .
Та же многомерная плотность вероятности при наличии портрета К-го класса
где - дисперсия (мощность) составляющих К-го портре-та по и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением оригинальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.