WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     ||
|

где  – известная нелинейная функция, допускающая обращение;  – шум наблюдения с известной плотностью распределения вероятности (в общем случае негауссовской);  – векторстрока размерности N, определяющий временную задержку принимаемой последовательности (параметр временной задержки или временного сдвига), с компонентами, принадлежащими алфавиту G={0,1}. Данный вектор представляет собой строку, имеющую в своем составе только один ненулевой элемент с номером, соответствующим числу временных тактов задержки псевдослучайной последовательности в информационном тракте.

В рассматриваемом случае наблюдения задача оптимального оценивания неизвестного параметра временной задержки ПСП формулируется как задача определения его значения, удовлетворяющего выбранному варианту обобщенного вероятностного критерия оптимальности (10).

С учетом результатов, полученных при проведении серии численных экспериментов для различных форм вероятностного критерия (и для различных ПСП), в качестве критерия предлагается использовать (как наиболее полно учитывающего особенности решаемой задачи), критерий минимума апостериорной интегральной ошибки оценивания:

,

,,

,

где  – суммарное апостериорное математическое ожидание вектора ошибки оценивания переменных состояния ПСП для kго момента времени;  – функция, определяющая среднеквадратическое отклонение от нулевого значения совокупности своих аргументов (функция СКО);  – вектор текущей ошибки оценивания переменных состояния ПСП с компонентами,,  – вектор текущих оценок переменных состояния ПСП ;,  – границы интервала допустимого изменения каждого из компонентов вектора текущей ошибки оценивания переменных состояния ПСП;  – многомерная АПВ ошибки оценивания вектора состояния ПСП.

На рис. 6 представлена полученная в результате моделирования зависимость функции СКО от порядкового номера шага алгоритма оценивания параметра временной задержки ПСП, принимаемой в условиях помех.

Рис. 2. Зависимость функции СКО S от номера шага алгоритма

Приведенный график наглядно демонстрирует существенные количественные различия значений построенных зависимостей, а также качественное расхождение в тенденциях их изменения с увеличением времени работы алгоритма оценивания, причем, степень надежности принятия верного решения относительно истинного значения искомого параметра (соответствующего кривой I на рис. 6) увеличивается с ростом количества тактов работы алгоритма.

В четвертой главе проведены численные экспериментальные исследования, иллюстрирующие эффективность синтезированных методов и алгоритмов. Произведен анализ полученных при их проведении результатов.

В заключении изложены основные выводы и результаты работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В рамках выполненных в диссертационной работе теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты:

  1. Построена нелинейная векторная математическая модель псевдослучайной последовательности произвольной размерности с учетом выявленной нелинейной рекуррентной взаимосвязи между ее отдельными символами. Полученная математическая модель может быть использована при описании процесса формирования последовательности даже в условиях зашумления отдельных разрядов (характерного для реальных систем). В соответствии с предложенным математическим описанием псевдослучайной последовательности программно реализован численный алгоритм моделирования процесса ее формирования.
  2. Получены уравнения субоптимальной нелинейной оценки принимаемой в условиях помех псевдослучайной последовательности с использованием алгоритма дискретной нелинейной калмановской фильтрации. Сформулирована задача структурного распознавания псевдослучайной последовательности произвольной структуры, наблюдаемой на фоне помех, и показана возможность ее решения на основе предложенного субоптимального дискретного нелинейного фильтра. Разработано программное обеспечение численного алгоритма, реализующее решение данной задачи.
  3. В общем виде решена задача дискретной нелинейного оптимального оценивания параметров зашумленных наблюдений стохастического нелинейного вектора состояния в условиях негауссовских возмущающих воздействий произвольной интенсивности. В качестве критериев оптимизации в разработанном методе предложено использовать обобщенные вероятностные критерии, зависящие в общем случае от апостериорной плотности распределения вектора состояния нелинейно и обеспечивающие потенциально более высокие (по сравнению с существующими) точностные характеристики решения указанной задачи оптимального оценивания параметров. Разработано программное обеспечение процесса численного моделирования и исследования предложенного алгоритма оптимального оценивания параметров стохастического наблюдателя вектора состояния заданного объекта в различных условиях его функционирования.
  4. Разработан алгоритм решения задачи оптимального оценивания параметра временного сдвига принимаемой на фоне помех псевдослучайной последовательности на основе обобщенного вероятностного критерия – критерия минимума апостериорной интегральной ошибки оценивания.

Полученный в работе алгоритм оптимального оценивания параметров стохастического наблюдателя может быть использован для решения задачи определения временной задержки распространения сложных сигналов, являющейся актуальной для существующих и перспективных систем передачи, использующих сигналы данного класса.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

  1. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Решение задачи нелинейной параметрической идентификации на основе обобщенных вероятностных критериев // Известия РАН. Теория и системы управления, 2008. – №5. – С. 1924.
  2. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Обобщенные вероятностные критерии в задаче нелинейной параметрической идентификации // Проблемы управления, 2008. – № 4. – С. 24-29.
  3. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Нелинейная параметрическая идентификация на основе обобщенных вероятностных критериев // Проблемы управления и информатики. – Киев, 2008. – № 3. – С. 21-29.
  4. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Структурная идентификация псевдослучайных последовательностей на основе применения нелинейного фильтра Калмана // Известия вузов. Радиоэлектроника. – Киев, 2008. – № 8. – С. 16-18.
  5. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Критерий минимума вероятности ошибки оценивания в задаче нелинейной параметрической идентификации // Известия вузов. Радиоэлектроника. – Киев, 2008. – № 11. – С. 28-32.
  6. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Синтез алгоритма нелинейной параметрической идентификации на основе критерия минимума вероятности ошибки оценивания // Научное приборостроение, 2007. – №4. – С. 61-65.
  7. Кучеренко П.А., Р.А. Юнусметов, А.В. Ганжа Математическая модель псевдослучайной последовательности на основе многомерного конечноразностного представления // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки, 2007. – №1. – С. 20-22.
  8. Кучеренко П.А. Метод нелинейной параметрической идентификации с использованием критерия минимума вероятности ошибки оценивания // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки, 2007.– №5. – С. 30-35.
  9. Кучеренко П.А. Распознавание структур псевдослучайных последовательностей на основе использования алгоритма субоптимальной калмановской фильтрации // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки, 2008.– № 1. – С. 32-36.
  10. Кучеренко П.А., Швалов Д.В. Нелинейная калмановская фильтрация псевдослучайных последовательностей на основе использования многомерной конечноразностной модели // Вестник РГУПС, 2007.– № 2. – С. 43-46.
  11. Кучеренко П.А., Гриненко Н.И. Использование конечноразностного представления псевдослучайной последовательности для помехоустойчивого оценивания сигналов радионавигационных систем // Труды РГУПС, 2007.– № 4. – С. 65-46.
  12. Кучеренко П.А., Юнусметов Р.А. Нелинейные вероятностные критерии в задаче определения временной задержки распространения навигационных сигналов // Труды РГУПС, 2008. – № 1. – С. 28-32.
  13. Kucherenko P.A., Sokolov S.V. Nonlinear suboptimal filtration of pseudorandom sequences // Automatic Control and Computer Sciences, 2007, Vol. 41, No. 3. pp. 126131.
  14. Kucherenko P.A., Sokolov S.V. Nonlinear Parametric Identification Based on the Criterion of Minimum Probability of Estimation Error // Automatic Control and Computer Sciences, 2008, Vol. 41, No. 6. pp. 299304.
  15. Kucherenko P.A., Sokolov S.V. Solution of Problem of Identification of Time Shift of Pseudorandom Sequences on the Basis of Nonlinear Probabilistic Criteria // Automatic Control and Computer Sciences, 2008, Vol. 42, No. 2. pp. 5763
  16. Кучеренко П.А. Субоптимальное оценивание псевдослучайной последовательности на основе использования многомерного конечноразностного представления // Сб. докл. конф. «Радиолокация, навигация, связь» – Воронеж: НПФ «САКВОЕЕ», 2007. – С. 112-119.
  17. Кучеренко П.А. Многомерное конечноразностное представление рекуррентных последовательностей максимального периода // Тез. докл. Xi всерос. науч.-практ. конф. «Научное творчество молодежи». – Анжеро-Судженск: Изд-во том. ун-та, 2007. – С. 31-33.
  18. Кучеренко П.А. Идентификация временного сдвига псевдослучайных последовательностей на основе нелинейных вероятностных критериев // Мат. Второй междунар. науч.-практ. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники». – Ростов н/Д: РАС ЮРГУЭС, 2007. – C. 173-177.
  19. Кучеренко П.А., Юнусметов Р.А., Ганжа А.В. Способ конечноразностного представления псевдослучайных последовательностей в системах защиты информации // Мат. всерос. науч.-практ. конф. «Проблемы информационной безопасности» – Ростов н/Д: РГЭУ «РИНХ», 2006. – С. 71-74.
  20. Кучеренко П.А., Юнусметов Р.А. Псевдослучайные последовательности: идентификация структуры на основе применения алгоритма субоптимальной фильтрации // Мат. всерос. науч.-практ. конф. «Проблемы информационной безопасности», Ростов н/Д: РГЭУ «РИНХ», 2007. – С. 121-124.
  21. Кучеренко П.А., Соколов С.В. Метод нелинейной параметрической идентификации в системах защиты информации // Мат. всерос. науч.-практ. конф. «Проблемы информационной безопасности. – Ростов н/Д: РГЭУ «РИНХ», 2007. –С. 124-129.
  22. Кучеренко П.А. Представление псевдослучайных последовательностей как многомерных нелинейных конечноразностных структур // Мат. всерос. науч.-практ. конф. «Транспорт 2007».– Ростов н/Д: РГУПС, 2007. – С. 38-42.

Кучеренко Павел Александрович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ В ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ

ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Подписано к печати.Формат 60х84/16

Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл.печ.л.1.4

Уч.-изд.Л.1 Тираж 100 Заказ №

Ростовский государственный университет путей сообщения.

Ризография РГУПС.

Адрес университета: 344038, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового полка Народного Ополчения, 2.

Pages:     ||
|



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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.