Лекции. Лекции Сухорукова. Конспект лекций. Часть Кафедра теории электрической связи Разработчик кандидат технических наук

• Название: Конспект лекций. Часть Кафедра теории электрической связи Разработчик кандидат технических наук
• Анкор: Лекции
• Дата: 02.03.2021
• Размер: 1.09 Mb.
• Имя файла: Лекции Сухорукова .doc
• Тип: Конспект; #181182
• страница: 4 из 4

ФРВ для случайного процесса принимающего 2 значения x=a и x=bимеет вид:

F(x)
1
T₂/T₁

Рис.11.13.
t

b a
Вычислим среднее значение двоичного дискретного случайного процесса, принимающего 2 значения:

x=ac вероятностью T₁/T, x=bc вероятностью T₂/T
11.7.Нелинейные безынерционные преобразования случайного процесса.

Нелинейное преобразование:

y(t)=f[x(t)] – называется безынерционным, если y(t_k) в момент времени t_kзависит только от x(t_k).

ФПВ для процесса yна выходе:

Пусть характеристика нелинейного элемента может быть аппроксимирована линейно-ломаными.


y
Рис.11.14

b
-a a x

- b

Это нелинейное устройство называется ограничителем.

Пусть на входе ограничителя действует нормальный случайный процесс с нулевым средним m_1x=0.

ФПВ процесса x нарисована на рис.11.15 (верхний рисунок).

Рассчитаем ФПВ процесса y:

1. Пусть у=kx (k>1)

Подставим в W(x) вместо x, y/k, тогда

На интервале ФПВ для у будет нормальной, со средним значением m_1y=0, но дисперсия y, т.е. .

W(x)

x

-a a
W(y)

Рис.11.15.

-ka 0 ka y

2. Пусть:

Выражаем xчерез у, т.е.

Это нормальная ФПВ со средним значением b и дисперсией


3.Пусть:


Это нормальная ФПВ, m₁= -b и дисперсия .

ФПВ процесса y дана на рис.11.15 (нижний рисунок).
11.8.ФПВ процесса на выходе идеализированного ограничителя.

Такой ограничитель имеет горизонтальные участки насыщения.

W(y)
P(x<-a)(y+ka) P(x>a)(y-ka)

Рис.11.16.

-ka 0 ka y

11.9.ФПВ процесса на выходе идеального ограничителя.

Характеристика идеального ограничителя показана на рис.11.17.

y
ka Рис.11.17.
x

-ka

Процесс на выходе идеального ограничителя y - имеет только два значения : ка и –ка. Т.к. вероятность положительных и отрицательных значений х равна 0.5, то вероятность того, что y принимает значения +ka или -ka также равна 0.5. Поэтому, выполняя расчеты, как в предыдущем случае, получим, что ФПВ процесса y вырождается в две дельта-функции в точках y=-ka и y=ka (рис.11.18):
W(y)


0,5 (y+ka) 0,5 (y-ka)

Рис.11.18.


-ka 0 ka y

11.10.Линейные (инерционные) преобразования случайного процесса.

Линейная инерционная система – это линейный фильтр.

В этом случае процесс на выходе системы у(t1) зависит от входного процесса x не только в момент времени t1, но и от значений x в предшествующие и последующие моменты времени:

1. 
   Если процесс на входе ЛЭЦ нормальный, то у тоже нормальный случайный процесс, но его числовые характеристики отличаются от числовых характеристик процесса x и вычисляются следующим образом:
   

2. Если процесс на входе ЛЭЦ не нормальный, но ширина его спектра значительно больше полосы пропускания линейной цепи , то процесс на выходе ЛЭЦ имеет тенденцию к нормализации.

Вопросы для самопроверки.

1. 
   Какой процесс называется случайным?
   
2. 
   Что такое ФПВ и ФРВ? Как они связаны?
   
3. 
   Запишите выражения для числовых характеристик случайного процесса.
   
4. 
   Какой процесс называется нормальным?
   
5. 
   Постройте ФПВ для произвольного двоичного случайного процесса.
   
6. 
   Какой процесс называется узкополосным?
   
7. 
   Запишите выражение для ФПВ процесса на выходе нелинейной цепи.
   

12.Функция корреляции.
Функция корреляции характеризует степень статистической зависимости двух значений случайного процесса, разделенных интервалом времени .

Общее определение – функция корреляции случайного процесса

B(t1,t2) это второй центральный смешанный момент распределения случайного процесса.

(12.1)

Для эргодического стационарного случайного процесса с нулеым средним функция корреляции зависит только от разности =(t2-t1) и определяется выражением:

(12.2)
Стандартный вид функции корреляции.

В()
В(0)

Рис.12.1.

-к 0 к 
1.В() - четная; В() = В(-)

2.В(0) - max; В(0) = ² (средняя мощность переменной составляющей, т.е. дисперсия случайного процесса).

3.

4. интервал корреляции случайного процесса, характеризует ширину графика функции корреляции:

||  _к - то значения коррелированны,

|| > _к - то значения не коррелированны.

5. 
   R() = В() / В(0) - коэффициент корреляции, R()  1.
   

Вопросы для самопроверки

1. 
   Дайте определение функции корреляции случайного процесса.
   
2. 
   Запишите выражение для функции корреляции стационарного, эргодического процесса с нулевым средним.
   
3. 
   Нарисуйте стандартный вид графика для функции корреляции.
   
4. 
   Чему равно максимальное значение функции корреляции случайного процесса?
   
5. 
   Каков физический смысл функции корреляции?
   
6. 
   Как определить интервал корреляции случайного процесса?
   
7. 
   Что такое коэффициент корреляции случайного процесса?
   

13.Энергетический спектр.
Энергетическим спектром G() называется зависимость энергии составляющих случайного процесса от частоты.Стандартный вид энергетического спектра:
G()
Рис.13.1.
0 

Пэ
Энергетический спектр показывает, какая энергия процесса заключена в единичной полосе частот, т.е. это энергия процесса, приходящаяся на 1Гц или на 1 рад/с. Размерность G() --- В²/Гц или В²/ рад*Гц

П_э - ширина энергетического спектра,т.е. полоса частот, в пределах которой заключено порядка 95  - 99,9  энергии всего процесса. Она обратно пропорциональна интервалу корреляции

П_э = const / _к

const  3  6- зависит от ограничений накладываемых на сигнал .

Вопросы для самопроверки

1.Что такое энергетический спектр случайного процесса?

2. Как определить ширину энергетического спектра процесса?

3. Как связаны ширина энергетического спектра процесса и интервал корреляции?

14.Соотношение Винера - Хинчина и его применение к решению задач

Это соотношение связывает функцию корреляции и энергетический спектр случайного процесса. В теории случайных процессов это соотношение аналогично преобразованию Фурье для детерминированных процессов:

(14.1)

Коэффициенты могут быть и другими.

В теории связи, в качестве модели помехи, часто используется случайный процесс, называемый белым шумом.

Белым шумом называется абсолютно случайный (дикий) процесс, энергетический спектр которого бесконечен и равномерен.


G()

G0 Рис.14.1.

0 

G() = G₀ при 0    

G₀ - спектральная плотность белого шума.

Мощность белого шума в полосе частот  ( в рад/с ) :

P = G₀*

Пример белого шума - это тепловой шум. Функция корреляции белого шума вычисляется в соответствии с преобразованием Винера-Хинчина:

Функция корреляции белого шума имеет следующий вид:


В()
G0 ()

Рис.14.2.
0 
Рассмотрим прохождение белого шума через полосовой фильтр. На входе идеального полосового фильтра с АЧХ равной :

действует нормальный белый шум со спектральной плотностью G₀. Определим функцию корреляции и ФПВ процесса y на выходе фильтра; т.е. В()_вых и W(y) .

Спектр белого шума на входе фильтра показан на рис.14.1.

АЧХ полосового фильтра показана на рис. 14.2, а спектр процесса на выходе полосового фильтра изображен на рис.14.3.

К()
К0

0 (0 -Пэ/2) 0 (0 +Пэ/2) 

Рис.14.2

G()вых
G0К0²

0 (0 -Пэ/2) 0 (0 +Пэ/2) 

Рис.14.3.

Спектральная плотность белого шума на выходе ПФ: G()_вых = G₀К₀², т.к. АЧХ показывает во сколько раз изменится амплитуда напряжения, следовательно, энергия изменится в К₀² раз. В соответствии с соотношением Винера - Хинчина, зная G()_вых найдем В()_вых. :




График функции корреляции процесса на выходе ПФ показан на рис.14.4:

В()_вых

Рис.14.4.


-2/Пэ 2/Пэ


Определим ФПВ процесса у на выходе фильтра.

Т.к. процесс на входе фильтра нормальный с нулевым средним значением, то процесс y на выходе фильтра тоже будет гаусовским процессом с нулевым средним значением и дисперсией ², которая равна Bвых(0), как это указывалось в разделе , посвященном изучению функции корреляции:

Анализ графика функции корреляции на рис.14.4 позволяет определить интервал корреляции для процесса на выходе фильтра. Интервал корреляции вычисляется в данном случае как расстояние от точки  =0 до значения , при котором функция корреляции первый раз обращается в ноль. Из графика следует, что интервал корреляции равен 2/п_э, т.е. обратно пропорционален ширине спектра процесса.

Вопросы для самопроверки.

1.Рассчитайте функцию корреляции случайного процесса , если известен его энергетический спектр.

2.Рассчитайте энергетический спектр процесса, если известна его корреляционная функция

3. Что такое белый шум?

4. Определите функцию корреляции случайного процесса на выходе полосового фильтра, если на входе фильтра действует белый щум.

15. Модели непрерывных каналов связи.

Реальные каналы связи достаточно сложно описать таким образом, чтобы удовлетворить требования разработчиков телекоммуникационной аппаратуры и специалистов, занимающихся эксплуатацией систем связи. В то же время при решении практических задач некоторые параметры канала связи являются несущественными для одного класса задач, и определяющими для другого. Поэтому были разработаны несколько моделей, которые отражают наиболее существенные параметры и характеристики типичных реальных каналов связи:

Идеальный канал без помех

Сигнал на выходе такого канала определяется так:

s(t) = k u(t - ),

где s(t) - сигнал на выходе канала,

u(t) - сигнал на входе канала,

k - коэффициент передачи канала,

 - время задержки сигнала в канале.

Параметры канала - постоянны.

Канал с аддитивным гауссовским шумом

Сигнал на выходе такого канала имеет вид:

s(t) = k u(t - ) + x(t),

где x(t) - нормальный шум.

Параметры канала либо постоянны, либо являются известными функциями времени.

Канал с неопределенной фазой сигнала и аддитивным шумом

Сигнал на выходе такого канала связи описывается таким же выражением, которое приведено выше для канала с аддитивным гауссовским шумом, но параметры канала k и  для канала с неопределенной фазой сигнала являются случайными функциями времени.

Канал с межсимвольной интерференцией и аддитивным шумом

Сигнал на выходе канала с межсимвольной интерференцией представляет собой в каждый момент времени сумму данной к-ой посылки сигнала, переходной процесс (межсимвольная интерференция ) от предыдущих и последующих посылок сигнала и аддитивный шум.


16. Введение в теорию цифровой фильтрации

Цифровой фильтр - это микроэвм, микропроцессор, которые осуществляют операцию фильтрации средствами вычислительной техники.

Цифровой фильтр (ЦФ) описывается разностным уравнением:





где x_i - сигнал на входе ЦФ,

y_i - сигнал на выходе ЦФ,

a_l , b_m - коэффициенты.

Максимальное из чисел L,M определяют порядок ЦФ.

Если все коэффициенты a_l равны нулю, то ЦФ называется нерекурсивным. Если хотя бы один из коэффициентов a_l не равен нулю, то фильтр называется рекурсивным.

Основные характеристики ЦФ следующие:

-импульсная реакция цифрового фильтра g_i , т.е. реакция ЦФ на единичный импульс (x_i=1 при i=0, x_i=0 при i0);

-переходная характеристика цифрового фильтра h_i , т.е. реакция ЦФ на дискретную функцию единичного скачка ( x_i = 1 при i 0, x_i =0 при i<0 );

• 
  п
  ередаточная функция ЦФ, равная отношению Z - преобразований выходного сигнала и входного:
  

Передаточная функция позволяет достаточно легко получить АЧХ и ФЧХ цифрового фильтра , подставив в выражение для K(z) вместо переменной z выражение е ^jT .

Более детально характеристики ЦФ второго порядка будут рассматриваться во второй части курса ТЭС, посвященной изучению цифровых телекоммуникационных систем.
Вопросы для самопроверки

1. 
   Что такое цифровой фильтр?
   
2. 
   Запишите разностное уравнение для ЦФ.
   
3. 
   Что такое импульсная реакция ЦФ?
   
4. 
   Что такое переходная характеристика ЦФ?
   
5. 
   Что такое передаточная функция ЦФ?
   
6. 
   Что такое z-преобразование заданного процесса ?
   

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современные системы связи становятся все более совершенными, предоставляя пользователю широкий выбор различных телекоммуникационных услуг. С точки зрения специалиста в области телекоммуникации это означает, что системы связи становятся все более сложными и их эксплуатация требует не только некоторых практических навыков, но и глубоких знаний в области теории связи.

Первая часть курсы, посвященная, в основном, изучению преобразований аналоговых сигналов в различных блоках системы связи, имеет самостоятельное значение, поскольку значительная часть информации передается в аналоговой форме. В то же время этот раздел курса ТЭС является, фактически, введением в теорию цифровой электрической связи. Цифровые системы связи позволяют еще более расширить спектр телекоммуникационных услуг, предоставляемых пользователю, и представляют собой ту базу, без которой невозможно функционирование ни одной отрасли народного хозяйства на современном этапе развития информационного сообщества.

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. 
   Теория электрической связи. Учебник для Вузов. - М., Радио и связь, 1998, 432 с.
   
2. 
   Зюко А.Г., Кловский Д.Д., Назаров М.В., Финк Л.М. Теория передачи сигналов. - М., Радио и связь, 1986, 304 с.
   
3. 
   Кловский Д.Д., Шилкин В.А.. Теория электрической связи, Сб. задач и упражнений. - М., Радио и связь, 1990, 280 с.
   
4. 
   Зюко А.Г., Фалько А.И., Панфилов И.П., Банкет В.Л., Иващенко П.В.. Помехоустойчивость и эффективность систем передачи информации. - М., Радио и связь, 1985, 272с.
   
5. 
   Назаров М.В., Прохоров Ю.Н. Теория электрической связи. Учебное пособие. МТУСИ, 1991, 72с.