WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||
  1. Определение схемы допусков фильтра. Полученные на стадии 3 полосы частот расширяются с учетом полосы перехода фильтра и объединяются в случае необходимости. В результате получен ряд значений (;), непосредственно использующийся для получения коэффициентов фильтра.

Коэффициенты фильтра определяются с помощью метода взвешивания посредством весовой функции wв(kf) таким образом, чтобы обеспечить ослабление квазигармонической помехи в полученных полосах подавления (;). Обновление коэффициентов фильтра происходит в режиме реального времени по мере обработки данных. Таким образом, время между двумя обновлениями коэффициентов фильтра, определяющее время реакции системы на изменение нестационарной квазигармонической помехи, напрямую зависит от размера анализируемой выборки N и времени, затрачиваемого системой на расчет коэффициентов фильтра. С другой стороны увеличение N потенциально ведет к сокращению диапазонов частот квазигармонических составляющих. Разработанный алгоритм адаптации позволяет изменять размер выборки N в зависимости от характеристик квазигармонической помехи (Рис. 4):

Рассматриваются диапазоны частот, полученные посредством алгоритма обнаружения {(fmL(i);fmH(i))}, где i – номер набора коэффициентов фильтра, последовательно обновляемых системой.

  1. Сравниваем полученные диапазоны частот для наборов коэффициентов i и i+1 на новой итерации. Если количество диапазонов частот для наборов совпадает, а также для каждой пары значений диапазонов выполняются условия |fmL(i)–fmL(i+1)|<fd и |fmH(i)–fmH(i+1)|<fd, тогда увеличиваем размер выборки N в 2 раза и переходим к шагу 2. В случае, если |fmL(i)–fmL(i+1)|>fd или |fmH(i)–fmH(i+1)|>fd для любой пары значений диапазонов, уменьшаем размер выборки в 2 раза и повторяем шаг 1.

Рис. 4. Алгоритм адаптации размера выборки N

  1. Сравниваем полученные диапазоны частот для наборов коэффициентов i и i+1 для новой итерации. Если количество диапазонов частот для наборов совпадает, а также для каждой пары коэффициентов выполняются условия |fmL(i)–fmL(i+1)|<2fd и |fmH(i)–fmH(i+1)|<2fd, тогда размер выборки N оставляем неизменным и переходим к шагу 1. Увеличение правой части неравенства на 2 обусловлено аналогичным сокращением величины fd. Кроме того, при внесении поправки на используем удвоенное значение fd для снижения риска подавления неверного диапазона. В случае, если для любой пары |fmL(i)–fmL(i+1)|>2fd или |fmH(i)–fmH(i+1)|>2fd, уменьшаем размер выборки в 2 раза и возвращаемся к шагу 1.

При использовании схемы адаптации рекомендовано установить верхнюю и нижнюю границу для возможных значений размера выборки N.

Показано, что основными факторами, определяющими скорость получения коэффициентов фильтра, являются количество обнаруженных квазигармонических составляющих M и порядок фильтра Kf. Зависимость суммарного количества операций умножения и сложения для метода взвешивания может быть определена из соотношений

,.

Четвертая глава посвящена вопросам проверки полученных алгоритмов и методик методами имитационного моделирования и даны практические рекомендации по реализации схемы адаптивной фильтрации.

В главе приведена обобщенная структурная схема системы, состоящая из блока обнаружения, фильтра и блока адаптации. Кроме того, описаны основные требования, предъявляемые к процедуре дискретизации входного аналогового сигнала.

Методами имитационного моделирования подтверждены основные соотношения, полученные для алгоритма обнаружения. Кроме того, произведена имитация работы всей системы, сочетающей в себе алгоритм обнаружения, методику получения коэффициентов фильтра, метод взвешивания, алгоритм адаптации размера выборки и фильтр, в реальном масштабе времени и оценена эффективность адаптивной фильтрации на основании выбранных критериев.

В состав радарного процессора радиолокационной станции МР-2ПВ «Балтика-М» производства ЗАО «Морские комплексы и системы» были включены разработанные алгоритмы адаптивной фильтрации. Проведены натурные испытания алгоритмов в акватории Финского залива. При одинаковых метеорологических условиях включение адаптивного фильтра повышало вероятность обнаружения малых целей.

В главе рассмотрены возможности реализации разработанных алгоритмов и методов на наиболее распространенных на данный момент платформах, широко применяемых в современной технике. К таким платформам относятся схемотехнические решения на базе универсальных микропроцессоров, цифровых сигнальных процессоров (DSP-процессоров) и ПЛИС.

Сравнение существующих схемотехнических реализаций показало, что указанные типы платформ позволяют добиться сопоставимых результатов. При этом скорость их работы примерно пропорциональна стоимости. Несколько лучшие результаты по быстродействию имеют универсальные процессоры, что объяснимо в силу огромных объемов и жесткой конкуренции на данном рынке. Однако с точки зрения гибкости реализации, несомненно, более предпочтительным является использование микросхем ПЛИС. Кроме того микросхемы ПЛИС позволяют параллельно осуществлять большой объем операций, тогда как при реализации системы на DSP или универсальном микропроцессоре такая возможность отсутствует.

Основные результаты диссертационной работы

  1. Проанализированы различные методы спектрального анализа и показано, что оптимальными с точки зрения разрешения по частоте, среднего квадрата ошибки, быстродействия и простоты реализации алгоритма являются метод периодограмм и метод модифицированных периодограмм Уэлча. Выбор одного из этих методов определяется априорными сведениями о входной помехе.
  2. Предложен алгоритм обнаружения квазигармонических составляющих шума по спектру входного процесса. Алгоритм включает в себя пороговый отбор и схему обнаружения квазигармонических помех, реализующую сравнение разности уровней спектра в соседних точках дискретизации с некоторой установленной величиной, называемой величиной перехода. Определена область применимости алгоритма, устанавливающая допустимые границы диапазона частот и диапазона амплитуд квазигармонической помехи.
  3. Определено, что основными факторами, оказывающими влияние на выбор параметров алгоритма обнаружения, являются дисперсия белого шума, диапазон возможных амплитуд квазигармонических составляющих помехи и форма используемого весового окна. Получены аналитические выражения, позволяющие связать указанные факторы с диапазонами возможных значений величины порога и величины перехода. Сравнение весовых функций показало, что весовое окно Ханна наиболее подходит для использования в рамках разработанного алгоритма. Установлена аналитическая зависимость между рекомендуемым размером анализируемой выборки и скоростью изменения частоты квазигармонической помехи.
  4. Разработана методика получения схемы допусков фильтра. Проведено аналитическое и экспериментальное исследование различных методик определения коэффициентов фильтра и выбран метод взвешивания, как наилучший с точки зрения простоты реализации и качества фильтрации. Предложен механизм изменения коэффициентов фильтра в режиме реального времени.
  5. Предложен алгоритм адаптации, который заключается в изменении длины анализируемой выборки N в зависимости от динамики изменения спектра квазигармонической помехи.
  6. Методами имитационного моделирования подтверждена эффективность использования разработанного комплекса средств для адаптивной фильтрации квазигармонической помехи.
  7. Проанализирована возможность реализации разработанной схемы на различных платформах: универсальных процессорах, DSP-процессорах, ПЛИС. Простота оптимизации, а также широкие возможности по организации параллельной обработки данных позволяют рекомендовать ПЛИС в качестве аппаратной архитектуры для реализации разработанного метода.
  8. Проведен анализ быстродействия разработанных алгоритмов. Показана взаимосвязь быстродействия с размером анализируемой выборки N, выбранным методом получения спектра и количеством обнаруженных квазигармонических составляющих.

Таким образом, задачи, поставленные в данной работе, выполнены.

Предлагаемое решение задачи снижения влияния квазигармонических помех на обнаружение импульсного сигнала предполагается в дальнейшем применить в морских радиолокационных системах для борьбы с помехами, вызванными волнением на море. Полученные в результате работы алгоритмы и методики оценки могут быть использованы для решения широкого класса задач, связанных с фильтрацией нестационарных квазигармонических помех.

опубликованные работы по теме диссертации

В изданиях, рекомендованных ВАК:

  1. Бордюков А.Г. Адаптивный алгоритм определения частоты гармонических сигналов по спектру дискретизированного процесса / А. Г. Бордюков // Естественные и технические науки. – 2008. – №2. – С. 387-392.
  2. Бордюков А.Г. Оценка частоты гармонических сигналов на основе амплитудно-частотной характеристики процесса. – / А. Г. Бордюков // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2008. – №4. – С. 221-227.

В других изданиях:

  1. Авдеев Б.Я. Оценка аппаратного быстродействия одного класса алгоритмов определения спектра дискретизированного сигнала / Б.Я. Авдеев, А.Г. Бордюков // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (Известия государственного электротехнического университета), «Сер. Приборостроение и информационные технологии». – 2007. – №1. – C. 36-40.
  2. Авдеев Б.Я. Оценка аппаратурного быстродействия алгоритмов определения спектра дискретизированного сигнала на основе линейной фильтрации / Б.Я. Авдеев, А.Г. Бордюков // Вестник метрологической академии. – 2007. – Вып. 19. –С. 37-45.
Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»