На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, 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 уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

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. Сдан: 2009. Уникальность по antiplagiat.ru: --.

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



Смотреть похожие работы


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