Способ цифрового спектрального анализа сигналов
Владельцы патента RU 2374653:
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) (RU)
Изобретение относится к области цифровой связи и может быть использовано в системах телеинформационных коммуникаций для цифрового спектрального анализа случайных последовательностей данных. Способ включает в себя совместное применение процедур непараметрического цифрового спектрального анализа при отслеживании перехода огибающей анализируемого сигнала через нулевые значения при использовании системы интерполяции частоты дискретизации и параметрического метода цифрового спектрального анализа на основе модели авторегрессии скользящего среднего. Получение результирующих оценок спектральных характеристик реализуется путем коррекции их значений в зависимости от вычисленных параметров модели авторегрессии скользящего среднего, аппроксимирующей анализируемый сигнал. Предлагаемый способ позволяет повысить качественно оценку спектра цифровой последовательности за счет устранения эффекта растекания спектра сигнала. 2 ил.
Изобретение относится к области цифровой связи и может быть использовано в системах телеинформационных коммуникаций для цифрового спектрального анализа случайных последовательностей данных.
Известны способы цифрового спектрального анализа, основанные на применении дискретного преобразования Фурье и использовании оконных функций для снижения эффекта растекания спектра при анализе (Марпл - мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1990, - с.164-213; Айфичер, Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов. - М.: Вильямс, 2004, - с.737-762). В приведенных способах цифрового спектрального анализа осуществляется вычисление периодограммы посредством реализации процедуры спектрального оценивания по результатам последовательной обработки конечных сегментов исходного сигнала. Для уменьшения эффекта растекания (расширения) спектра в таких устройствах используют наложение различных оконных функций (патенты US №5576978 от 19.11.1996, SU №1573432, от 23.06.90, RU №94028881, от 20.06.1996, RU №2099720 от 20.12.1997). Соответствующий способ оценки спектральной плотности мощности носит название "метод модифицированной периодограммы".
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому способу является патент US №5576978, от 19.11.1996.
Недостатком известного способа является то, что он не обеспечивает точного результата спектрального оценивания сегмента исходного бесконечного сигнала, что связано с наличием эффекта растекания (расширения) спектра.
Согласно известному способу для выполнения цифрового спектрального анализа принимаемый цифровой сигнал разделяют на сегменты, на каждый из которых накладывают определенную оконную функцию, затем над каждым взвешенным оконной функцией сегментом сигнала производят дискретное преобразование Фурье, вычисляют оценки спектральной плотности мощности и производят статистическое усреднение найденных оценок.
Техническим результатом предлагаемого способа является устранение эффекта растекания спектра при цифровом спектральном анализе без применения оконных функций, а также повышение точности и достоверности вычисляемых оценок спектра.
Для достижения этого результата выполняют сегментирование цифрового сигнала, в процессе которого выделяют переходы огибающей анализируемого сигнала через нулевые значения и выбирают длину сегмента анализа не меньше требуемого разрешения цифрового спектрального анализа при условии равенства знаков конечной разности первого порядка в начале и конце сегмента. Затем производят интерполяцию частоты дискретизации анализируемого сегмента сигнала с коэффициентом интерполяции таким, чтобы были получены нулевые отсчеты (отсчеты с несущественной относительно требуемой точности расчетов энергией) в начале и конце сегмента. После этого вычисляют оценку спектра цифрового сигнала с помощью периодограммы, настраивают параметрическую модель случайного цифрового сигнала данного сегмента на основе модели авторегрессии скользящего среднего с учетом требуемой точности модели, вычисляют оценку спектра анализируемого сигнала на основе параметрического цифрового спектрального анализа, после чего корректируют полученные оценки спектра с помощью параметрического и непараметрического цифрового спектрального анализа.
Отслеживание моментов перехода через ноль анализируемого сигнала и формирование в данные моменты начала и конца анализируемого сегмента позволяет устранить эффект растекания спектра, вызванный скачками, возникающими на стыках между начальным и конечным отсчетами сегмента, которые соответствуют точкам разрыва второго рода огибающей сигнала. Алгоритм функционирования системы цифрового спектрального анализа, реализующий заявленный способ, представлен на фиг.1.
Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественных всем признакам заявленного технического решения, отсутствуют, что указывает на соответствие предлагаемого заявленного способа условию патентоспособности "новизна".
Благодаря новой совокупности существенных признаков системы цифрового спектрального анализа за счет изменения длины сегмента анализа таким образом, чтобы начальный и конечный отсчет сегмента были равны нулю при сохранении одинакового знака конечной разности первого порядка в начале и конце сегмента, учитывая требуемое спектральное разрешение, предлагаемый способ позволяет избежать эффекта растекания спектра в процессе анализа. Анализ существующих технических решений в данной области показал, что введенные отличительные признаки в них не встречаются. Следовательно, заявленное техническое решение удовлетворяет критерию "изобретательский уровень".
Промышленная применимость введенных элементов обусловлена наличием элементной базы, на основе которой они могут быть выполнены.
Заявленное техническое решение поясняется чертежом (фиг.2), на котором показана функциональная схема устройства цифрового спектрального анализа, реализующего предлагаемый способ.
Устройство, реализующее данный способ, состоит из блока формирования сегмента переменной длины 1, на который поступает анализируемый цифровой сигнал. Он соединен прямой и обратной связями с блоком отслеживания моментов перехода огибающей сигнала через нулевые значения 2 и прямой связью с интерполятором частоты дискретизации анализируемого сегмента сигнала 3, на который также подается анализируемый сигнал. Интерполированный сегмент сигнала с блока 3 поступает на блок 2, который соединен с блоком реализации процедур непараметрического цифрового спектрального анализа на основе периодограмм 4, оценка спектра с которого поступает на блок коррекции оценок спектра анализируемого сигнала 5, на другой вход которого поступает оценка спектра анализируемого сигнала с блока вычисления оценок спектра на основе параметрического метода авторегрессии скользящего среднего - 6, связанного с устройством сравнения и управления ветви параметрического цифрового спектрального анализа 7, которое управляет настраиваемой параметрической моделью авторегрессии скользящего среднего анализируемого сигнала 8 и изменяет ее параметры. Блок 9 - источник анализируемого цифрового сигнала. Блок 10 - получатель результатов цифрового спектрального анализа.
Устройство, реализующее заявленный способ, работает следующим образом. Цифровой анализируемый сигнал х(n) поступает на блоки 1, 4, 7. В блоке 1 осуществляется формирование переменной длины сегмента анализа в соответствии с информацией, получаемой с блока 2, который отслеживает моменты перехода огибающей сигнала через ноль в соответствии со знаком конечной разности первого порядка. В блоке 4 осуществляется интерполяция частоты дискретизации анализируемого цифрового сигнала в соответствии с управляющими воздействиями, приходящими с блока 1. Частота дискретизации в блоке 4 выбирается таким образом, чтобы формирование границы сегмента анализа данных осуществлялось в точке перехода огибающей анализируемого сигнала через ноль и при одинаковом знаке конечной разности первого порядка в начале и конце анализируемого сегмента.
В результате данных процедур на блок 3 поступает анализируемый сегмент сигнала с учетом требуемого спектрального разрешения, начальный и конечный отсчеты которого практически не отличаются от нуля. При этом отсутствует точка разрыва функции огибающей анализируемого сегмента сигнала при формировании из данного сегмента периодического сигнала.
Блоки 7 и 8 реализуют классическую процедуру параметрического цифрового спектрального анализа на основе модели авторегрессии скользящего среднего. Результаты данной процедуры подаются на блок 6, в котором реализуется расчет оценок спектральной плотности мощности при применении параметрического цифрового спектрального анализа. В блок 5 поступают результаты оценок спектра с блоков 3, 6, осуществляется уточнение оценок спектра, полученных в разных ветвях обработки.
К достоинствам способа следует отнести тот факт, что отключение ветви параметрического цифрового спектрального анализа позволяет значительно уменьшить вычислительную сложность при создании устройства, реализующего данный способ, без значительных потерь по достоверности результатов цифрового спектрального анализа. Однако данная ветвь необходима для получения более качественных оценок, в зависимости от конкретных задач и областей применения результатов спектрального анализа.
Применение предлагаемого способа позволит повысить точность вычисляемых характеристик спектрального представления, при этом достоверность таких оценок сохраняется на достаточно высоком уровне. Использование предлагаемого технического решения для получения оценок спектра цифрового сигнала позволяет повысить точность вычисляемых характеристик спектрального представления в среднем на 5-7% по сравнению с известными техническими решениями в данной области, при этом достоверность таких оценок сохраняется на достаточно высоком уровне.
Приведенные технические решения показывают, что устройство, реализующее заявленный способ, позволяет обеспечить более качественную оценку спектра цифровой последовательности за счет устранения эффекта растекания спектра при применении процедур дискретного преобразования Фурье.
Способ цифрового спектрального анализа случайных последовательностей данных, основанный на сегментировании цифрового сигнала, отличающийся тем, что выделяют переходы огибающей анализируемого сигнала через нулевое значение, а длину сегмента анализа выбирают не меньше требуемого разрешения цифрового спектрального анализа при одинаковом знаке конечной разности первого порядка в начале и конце сегмента, затем производят интерполяцию частоты дискретизации анализируемого сигнала с коэффициентом интерполяции, соответствующим получению нулевого отсчета (отсчета с минимальной энергией) в начале и конце сегмента, вычисляют оценку спектра цифрового сигнала с помощью периодограммы, настраивают параметрическую модель случайного сигнала данного сегмента на основе модели авторегрессии скользящего среднего при требуемой точности модели, вычисляют оценку спектра анализируемого сигнала на основе параметрического цифрового спектрального анализа, после чего усредняют полученные оценки спектра с ветвей параметрического и непараметрического цифрового спектрального анализа.
