Способ оценки параметров и демодуляции случайных сигналов

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано для целей радиоконтроля, радиомониторинга, определения характеристик источников радиоизлучения. Способ основан на совмещении вейвлет-преобразования и статистической оценки параметров сигнала. Согласно изобретению оценка параметров и демодуляция сигналов проводится в два этапа с применением непрерывного вейвлет-преобразования с фиксированным значением масштаба в качестве первичной обработки, по результатам которой определяют моменты времени тактовых переходов амплитуды и фазы, зная которые, находят промежутки сигнала, на которых значения амплитуды и фазы постоянны. На втором этапе на этих промежутках используют статистический метод максимального правдоподобия для вычисления оценок амплитуды и фазы и демодуляции сигнала. Вместе с тем, подсчитав количество тактовых переходов, определяют техническую скорость передачи. При этом способ работоспособен при отношениях сигнал/шум более 5 дБ. Технический результат заключается в возможности определения технической скорости передачи и демодуляция сигналов с амплитудной, фазовой и амплитудно-фазовой модуляцией в отсутствии априорной информации о параметрах входного сигнала. 4 ил.

 

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано для целей радиоконтроля, радиомониторинга, определения параметров источников радиоизлучения. Способ основан на совмещении вейвлет-обработки и статистической оценки параметров сигналов.

В настоящее время известны различные способы оценки параметров и демодуляции сигналов с неизвестной структурой (см. патенты Российской Федерации №№2386165, 2341024, 2351005). Известные способы используют методы обработки сигналов, основанные на обработке в нейронных сетях, алгоритмах спектрального анализа (MUSIC, EV) и корреляционном анализе сигналов.

Существует способ обнаружения и определения частотных и пространственных параметров сигналов радиоэлектронных средств. Заявленное изобретение относится к области радиотехники и заключается в приеме сигналов плоской антенной решеткой, входящей в состав многоэлементной антенной системы, их усилении, перемножении и низкочастотной фильтрации выходного напряжения каждого антенного элемента с выходными напряжениями всех остальных антенных элементов и представлении результатов перемножения и фильтрации в виде корреляционной матрицы сигналов, задержке этих сигналов на время задержки τ3, значение которого обеспечивает выполнение следующего условия: вероятность изменения числа воздействующих на многоэлементную антенную систему за время τ3 сигналов более чем на один пренебрежимо мала, при поэлементном вычитании сигналов текущей и задержанной матриц сигналов и представлении результатов вычитания в виде разностной корреляционной матрицы сигнала, которая является ненулевой матрицей в случае изменения количества излучающих радиоэлектронных средств за период времени, равный τ3, и представляет собой корреляционную матрицу появившегося или исчезнувшего сигнала, и определении по виду разностной корреляционной матрицы сигнала значений рабочей частоты и направления прихода сигнала радиоэлектронного средства [Патент RU 2341024 C1, СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ, опубликованный 10.12.2008].

Недостатком этого способа является невозможность определения типа модуляции обнаруженного сигнала и его демодуляции.

Также известен способ оценки параметров сигнала, основанный на спектральном анализе сигнала, выполняемом в два последовательных этапа, различающихся алгоритмами обработки сигнала и построением псевдоспектров сигнала на каждом этапе. На первом этапе выполняется вычисление и анализ собственных чисел и собственных векторов корреляционной матрицы сигнала (алгоритм MUSIC). На втором этапе выполняется вычисление и анализ весовых коэффициентов, обратно пропорциональных соответствующим собственным числам корреляционной матрицы сигнала (алгоритм EV). Устройство оценки параметров сигнала включает совокупность блоков спектрального анализа сигналов, включающий блок построения псевдоспектра, а также аналого-цифровой преобразователь и блок оценки частоты сигнала [Патент RU 2351005 C1, СПОСОБ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА И УСТРОЙСТВО ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СПОСОБА (ВАРИАНТЫ), опубликованный 27.03.2009].

Недостатком данного способа является невозможность определения типа модуляции сигнала. Кроме того, в предложенном изобретении не решается задача оценки амплитуды и мгновенной фазы сигнала, то есть отсутствует возможность его демодуляции.

Наиболее близким к предлагаемому способу является способ определения структуры и демодуляции сигнала с неизвестной структурой, основанный на двухэтапной обработке сигнала с использованием первичной вейвлет-обработки для грубой оценки параметров сигнала (максимальная, минимальная амплитуда и частота, присутствие фазовых искажений) и вторичного анализа в нейронной сети для точного определения параметров сигнала, в которой проводится параллельная обработка сигнала, и автоматическая подстройка под каждый тип входного сигнала [Патент RU 2386165 C2, СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРУКТУРЫ И ДЕМОДУЛЯЦИИ СИГНАЛА С НЕИЗВЕСТНОЙ СТРУКТУРОЙ, опубликованный 10.04.2010]. Данное изобретение выбрано в качестве прототипа.

Недостатком указанного способа является использование сложной обработки (многомасштабного вейвлет-преобразования, обработки в нейронной сети), которая требует значительных вычислительных и временных затрат.

Задачами настоящего изобретения является оценка параметров случайного сигнала и его демодуляция и устранение недостатков прототипа - упрощение обработки сигнала и уменьшение вычислительных затрат. Эту задачу в предлагаемом способе решают в два этапа, последовательно применяя непрерывное вейвлет-преобразование исследуемого сигнала с одним фиксированным значением масштаба вейвлет-функции, а затем проводя оценку амплитуды и фазы методом максимального правдоподобия, как это показано на блок-схеме на фиг.1.

Выбор непрерывного вейвлет-преобразования в качестве первичной обработки обусловлен тем, что оно не требует априорной информации о сигнале.

Непрерывное вейвлет-преобразование (НВП) сигнала определяют выражением:

где:

W(a, τ) - непрерывное вейвлет-преобразование сигнала,

а - масштаб вейвлет-функции,

τ - сдвиг вейвлет-функции по оси времени,

S(t) - входной сигнал,

t - текущее значение времени,

Ψ(t) - базисный вейвлет,

* - обозначает комплексное сопряжение.

Главным преимуществом использования вейвлет-преобразования является то, что оно позволяет исследовать во времени различные частотные составляющие принятого сигнала. Непрерывное вейвлет-преобразование дает набор коэффициентов, зависящих от масштаба вейвлет-функции а и параметра сдвига τ. За изменение рассматриваемой частоты отвечает параметр масштаба а: чем больше масштаб, тем ниже исследуемая частотная составляющая. Параметр сдвига τ отвечает за развертку по времени. Поскольку модулирующий сигнал всегда более низкочастотный, чем несущее колебание, в предлагаемом способе используют коэффициент вейвлет-преобразования с большим значением параметра а, соответствующим низкочастотным составляющим сигнала.

Экспериментальным путем выяснено, что для решаемой задачи наиболее оптимален вейвлет Добеши 8-го порядка. При вычислении вейвлет-преобразования используют только одно значение масштаба a, равное 560, что значительно уменьшает вычислительные затраты по сравнению с многомасштабным преобразованием, используемым в прототипе.

Достигаемым техническим результатом применения предварительной вейвлет-обработки является определение моментов времени ti, в которые происходят тактовые переходы фазы и амплитуды сигнала. Моменты тактовых переходов амплитуды и фазы по времени соответствуют максимумам коэффициента вейвлет-преобразования как это показано на фиг.2. Подсчитав количество максимумов коэффициента вейвлет-преобразования, определяют техническую скорость передачи (скорость манипуляции).

В промежутках между тактовыми переходами (t1, t2), (t2, t3), …, (ti-1, ti), амплитуда и фаза сигнала постоянны, поэтому на этих промежутках применяют метод максимального правдоподобия для оценки априорно неизвестных значений амплитуды и фазы. Для этого сигнал дискретизируют с частотой дискретизации Fs. В предлагаемом способе для достижения заявленного результата частоту дискретизации выбирают исходя из условия:

где fн - несущая частота исследуемого сигнала.

Оценки максимального правдоподобия амплитуды и фазы проводят по полученным дискретным выборкам, используя формулы:

где

N - количество отсчетов на участке (ti-1, ti),

S[n], n=1, 2, …, N - выборка отсчетов сигнала.

В результате для каждого интервала (ti-1, ti) получают две оценки , . По полученным зависимостям , определяют тип модуляции: находят количество значений, которые принимают амплитуда и фаза, после чего строят диаграмму рассеяния (см. фиг.3), по которой определяют тип модуляции. Например, одно значение амплитуды и два значения фазы соответствуют фазовой модуляции ФМ-2, одно значение амплитуды и четыре значения фазы соответствуют модуляции ФМ-4, четыре значения амплитуды и четыре значения фазы соответствуют модуляции КАМ-16 и так далее. В то же время, зависимости , в совокупности с диаграммой рассеяния представляют собой оценки демодулированной исходной битовой последовательности.

Достигаемым техническим результатом предлагаемого способа является определение технической скорости передачи и типа модуляции случайных сигналов с амплитудной, фазовой и амплитудно-фазовой манипуляцией в отсутствии априорной информации о сигнале, кроме того, данный способ позволяет демодулировать сигнал с априорно неизвестными параметрами. Данный результат получен путем последовательного применения вейвлет-обработки и метода максимального правдоподобия. Предлагаемый способ обеспечивает результат и при воздействии шумов на исследуемый сигнал (см. фиг.4). Пороговое значение отношения сигнал/шум, при котором выполняется заявленный результат, составляет 5 дБ. При этом обработка сигнала проводится в режиме максимально приближенном к реальному времени.

Способ оценки параметров и демодуляции случайных сигналов, основанный на двухэтапной обработке сигнала, при которой в качестве первичной используют вейвлет-обработку, отличающийся тем, что первичную вейвлет-обработку проводят с использованием только одного значения масштаба базисной вейвлет-функции, по результатам первичной вейвлет-обработки определяют моменты времени, в которые происходят тактовые переходы амплитуды и фазы, промежутки на которых амплитуда и фаза постоянны, а также техническую скорость передачи, после чего проводят вторичную обработку с использованием статистического метода максимального правдоподобия для оценки амплитуды и фазы, построения диаграммы рассеяния, определения типа модуляции и демодуляции сигнала.



 

Похожие патенты:
Изобретение относится к радиотехнике, а именно к способам точной оценки частоты одиночного гармонического колебания в ограниченном диапазоне. .

Изобретение относится к способам определения спектра электрических сигналов. .

Изобретение относится к технике спектрального анализа электрических сигналов. .

Изобретение относится к области гидроакустики и радиотехники и может быть использовано для построения систем обнаружения сигнала. .

Изобретение относится к технике дискретного спектрального анализа и может быть использовано в измерительной технике. .

Изобретение относится к измерительной технике и предназначено для гармонического анализа периодических колебательных процессов, в частности электрических сигналов.

Изобретение относится к способам спектрального анализа электрических сигналов. .

Изобретение относится к радиоастрономии и может использоваться в радиометрах, регистрирующих шумовую температуру или мощность принимаемого широкополосного шумового сигнала в полосе пропускания радиометра.

Изобретение относится к приборостроению и может быть использовано для измерения спектральных характеристик автогенераторов, преимущественно кварцевых, а также в случаях, требующих большого динамического диапазона измерений.

Изобретение относится к области цифровой обработки сигналов и может быть использовано для анализа сигналов различного происхождения. .

Изобретение относится к испытательной технике и может быть использовано для выделения и фильтрации исследуемых сигналов из воспроизводимого стационарного случайного процесса и измерения в реальном времени параметров сигнала. Система обработки сигналов, содержащая перестраиваемый по частоте фильтр, характеризующаяся тем, что в систему введены виброиспытательный комплекс, анализатор, прибор визуального контроля, формирователь нестационарного процесса, источник управляющего сигнала и блок стробирования, при этом фильтр своим первым входом подключен к выходу виброиспытательного комплекса, а выходом соединен с входом прибора визуального контроля, первый и второй выходы которого подключены соответственно к первому и второму входам анализатора, третьим входом соединенного с первым выходом формирователя нестационарного процесса, одновременно подключенного также ко входу виброиспытательного комплекса, причем анализатор своим четвертым входом соединен с первым входом системы, а выходом подключен к ее выходу, причем второй выход формирователя нестационарного процесса соединен с первым входом блока стробирования, выходом подключенного к второму входу фильтра, а вторым входом соединенного с выходом источника управляющего сигнала, входом подключенного к второму входу системы. Технический результат заключается в повышении точности обработки. 3 з.п. ф-лы, 16 ил.

Способ относится к области испытаний и исследований динамических систем. Способ определения амплитудно-фазовых частотных характеристик динамического объекта предполагает проведение анализа завершенности переходного процесса втягивания динамического объекта в вынужденные периодические колебания и проводится на каждой частоте входного моногармонического сигнала до тех пор, пока средние определяемые значения коэффициентов Фурье выходного сигнала не станут достаточно постоянными, т.е. до тех пор, пока относительные разности между вновь вычисленными средними значениями коэффициентов Фурье выходного сигнала и предыдущими значениями этих параметров не станут по модулю меньше наперед заданного точностного параметра. При этом анализ завершенности переходного процесса втягивания динамического объекта в вынужденные периодические колебания проводится по нескольким дополнительным гармоникам. В этом случае окончание переходного процесса втягивания динамического объекта в вынужденные периодические колебания определяется числом необходимых периодов для завершения переходного процесса той гармоники, для которой оно является максимальным. Технический результат - повышение точности определения амплитудно-фазовых частотных характеристик. 1 ил.

Изобретение относится к области дистанционного беспробоотборного газоанализа, а именно к способам формирования баз спектральных данных для дистанционных газоанализаторов на основе Фурье-спектрорадиометров. Способ заключается в беспробоотборном определении мгновенных значений концентрации вещества по данным контроля оптической плотности модельного облака на характеристических спектральных линиях в момент регистрации его спектра с использованием лабораторного стенда для создания и контроля концентраций газообразных веществ путем регистрации спектра пропускания модельного облака и расчетом по закону Бугера-Ламберта-Бера на основании значений молярной массы и молекулярного сечения поглощения вещества. Регистрация спектров для базы данных производится при достижении значения оптической плотности облака порядка 1,105÷1,112. Технический результат заключается в обеспечении возможности снижения погрешности при определении спектральных коэффициентов поглощения излучения для веществ из перечня формируемой базы спектральных данных для Фурье-спектрорадиометра. 2 ил.

Предлагаемое устройство относится к области радиоэлектроники и может быть использовано для определения несущей частоты, вида модуляции и манипуляции сигналов, принимаемых в заданном диапазоне частот. Устройство для определения частоты, вида модуляции и манипуляции принимаемых сигналов содержит приемную антенну, входную цепь, блок поиска, усилитель высокой частоты, гетеродин, смеситель, усилитель промежуточной частоты, семь амплитудных детекторов, два видеоусилителя, устройство формирования частотной развертки, ЭЛТ, пять ключей, три фильтра верхних частот, три фильтра нижних частот, два квадратора, два делителя напряжений, два частотных детектора, четыре анализатора спектра, семь блоков сравнения, фазовый детектор, анализатор комплексного спектра, анализатор линейного члена фазового спектра, анализатор симметрии амплитудного спектра, пять преобразователей аналог-код, шесть элементов совпадения И, четыре инвертора, преобразователь цифра-напряжение, умножитель фазы на два, умножитель фазы на четыре, умножитель фазы на восемь. Технический результат - повышение помехоустойчивости панорамного приемника и достоверности проводимых измерений. 6 ил.

Изобретение относится к области дискретного спектрального анализа, к области систем обработки информации и измерительной техники, и может быть использовано для доплеровской фильтрации (выделения) лучевой структуры ионосферных сигналов. Способ включает прием ионосферного сигнала с помощью приемника, усиление и преобразование по частоте, преобразование аналогового сигнала на выходе приемника в цифровую форму с помощью аналого-цифрового преобразователя. При этом снижают промежуточную частоту сигнала до нулевого значения с помощью преобразования Фурье. Формируют элементы корреляционной матрицы A m , p = Y ^ n + m − 1 Y ^ n + p − 1 ∗ ¯ (черта сверху означает суммирование по индексу n) и правого столбца b ^ p = Y ^ n + p − 1 e − i ω t n ¯ векторного уравнения A ^ c ¯ = b ¯ . Определяют элементы c ^ m вектора неопределенных коэффициентов c ¯ , решая в вычислительном устройстве векторное уравнение A ^ c ¯ = b ¯ . Формируют частотную зависимость функционала правдоподобия Δ ( ω ) = 1 1 − ∑ m = 1 M c ^ m Y ^ n + m − 1 ∗ перебирая частоты с заданным шагом в заданном интервале частот. Оценивают частоты доплеровских составляющих ионосферного сигнала и их достоверность по максимумам частотной зависимости функционала правдоподобия Δ(ω). Формируют элементы матрицы A ^ 1 m , p = e i ( ω m − ω p ) t n ¯ и правого столбца b ^ 1 m = Y ^ n e − i ω m t n ¯ векторного уравнения A ^ 1 U ¯ = b ¯ 1 . Оценивают комплексные амплитуды доплеровских составляющих ионосферного сигнала U ^ 1 ÷ U ^ M , решая в вычислительном устройстве векторное уравнение A ^ 1 U ¯ = b ¯ 1 . Технический результат заключается в повышении точности и достоверности оценок доплеровского спектра многолучевых ионосферных сигналов, и в расширении возможностей спектрального анализа в область малых интервалов обработки сигналов, где критерий Рэлея не выполняется. 6 ил.

Изобретение относится к радиотехнике. Техническим результатом является расширение полосы анализа сигналов и возможность проведения анализа в режиме реального времени. Сущность способа заключается в том, что используют обработку исходного сигнала параллельно на нескольких аналого-цифровых преобразователях с различными частотами дискретизации, вычисляют амплитудный спектр по каждой оцифрованной последовательности, далее производят развертку полученных спектров на единую ось частот в зоны Найквиста в порядке, обратном их наложению при дискретизации, выделяют сигналы в спектральной области путем сравнения с заданным порогом амплитудных спектров от каждого АЦП, выбирают спектральные линии от всех АЦП, совпадающих по частотному положению; принятие решения о существовании на этой частоте узкополосного сигнала производят при нахождении линий, совпадающих по положению на частотной оси от всех АЦП. 4 ил.

Изобретение относится к области радиоэлектроники, а именно - к способам определения спектральной плотности мощности электрических сигналов. Определяют дискретные значения автокорреляционной функции анализируемого сигнала и по ним определяют дискретные значения спектральной плотности мощности. Причем диапазон контролируемых частот, включающий спектр анализируемого сигнала, разбивают на малые элементы разрешения, размер которых определяется требуемой точностью спектрального анализа. Нумеруют их и для каждого элемента разрешения формируют весовую функцию, зависящую от времени, номера и размера элемента разрешения. Определяют дискретные значения автокорреляционной функции анализируемого сигнала при временных сдвигах, удобных для их определения. Составляют векторно-матричное уравнение измерений r → = w T f → + n →    , где вектор r → включает дискретные значения автокорреляционной функции W - весовая матрица, определяемая значениями весовых функций в моменты дискретизации автокорреляционной функции, f → - спектральный вектор, включающий в качестве компонент значения спектральной плотности мощности в каждом элементе разрешения, n → - вектор ошибок определения дискретных значений автокорреляционной функции. По уравнению измерений находят оценку спектрального вектора, компоненты которого представляют собой оценки дискретизированных по элементам разрешения составляющих спектральной плотности мощности анализируемого сигнала. Технический результат заключается в повышении точности спектрального анализа, устранение искажений спектра в связи с эффектом просачивания мощности в соседние частотные области и сокращение времени спектрального анализа.

Изобретение относится к измерительной технике и может быть использовано в измерительных системах для измерения амплитуд и частот гармонических составляющих в исследуемых сигналах. В устройство дополнительно включено к-2 дополнительных групп узлов, каждая из которых содержит последовательно соединенные блок постоянной памяти, аналого-цифровой умножитель, аналоговый интегратор со сбросом и блок выделения абсолютной величины сигнала, где k - общее количество сканирующих синусоидальных сигналов при выполнении спектрального анализа, а также введения дополнительного аналогового сумматора и выходного аналогового сумматора, где входы введенных в состав устройства блоков постоянной памяти соединены с выходами счетчика формирования адреса, аналоговые входы аналого-цифровых умножителей подключены к входной шине, выходы блоков выделения абсолютной величины сигнала подключены к входам дополнительного аналогового сумматора. Технический результат заключается в повышении точности измерения амплитуд гармонических составляющих. 1 ил.

Изобретение относится к измерительной технике и предназначено для гармонического анализа периодических колебательных процессов, в частности электрических сигналов. Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала заключается в итерационном процессе определения необходимой формы весовой функции. В результате многократных оценок частот составляющих периодического многочастотного сигнала форма весовой функции подбирается такой, чтобы на частоте любого из анализируемых составляющих сигнала слагаемые спектра от других составляющих сигнала по амплитуде были равны нулю, причём кратность нуля, определяемая порядком производных модуля спектра, может быть заданной степени. В дополнительном цикле гармонического анализа задаётся дополнительный ноль спектра весовой функции с частотой, при которой обеспечивается минимально возможная эквивалентная шумовая полоса, при определённых до этого других нулях в спектре весовой функции. За счёт уменьшения эквивалентной шумовой полосы весовой функции снижаются погрешности оценок частот, фаз и амплитуд гармонических слагаемых сигнала на фоне шума. Технический результат заключается в уменьшении погрешности измерения частот амплитуд и фаз гармонических составляющих периодического многочастотного сигнала на фоне шума. 3 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к обработке случайных сигналов при решении широкого круга научных и технических задач, когда измеряемой и анализируемой величиной является амплитуда, или огибающая сигнала. Проводят выборочные измерения величины анализируемого сигнала, при этом выборка может состоять из произвольного числа измерений сигнала. Затем по полученным в ходе измерений значениям сигнала с помощью специализированного программного обеспечения строят функцию правдоподобия для статистического распределения Райса. Вычисляют значения искомых параметров сигнала и шума, соответствующих точке максимума функции правдоподобия и на основе вычисленных значений параметров сигнала и шума осуществляют фильтрацию случайного сигнала от шума, принимая за значение сигнала вычисленное значение параметра сигнала. Технический результат заключается в оптимизации процесса шумоподавления при обработке случайного сигнала путем одновременного расчета сигнала и шума и последующей фильтрации анализируемого Райсовского сигнала для принятия решения на основе полученных данных, в частности, в системах медицинской диагностики и т.п. 1 табл.
Наверх