62235 (Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов)
Описание файла
Документ из архива "Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "коммуникации и связь" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "рефераты, доклады и презентации", в предмете "коммуникации и связь" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "62235"
Текст из документа "62235"
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
кафедра ЭТТ
РЕФЕРАТ на тему:
«Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов »
МИНСК, 2008
Ансамбли различаемых сигналов
Ансамбли различаемых сигналов, т.е. группы M однородных сигналов, должны отличаться по какому-то параметру или признаку - форме, времени, частоте, пространству, поляризации (рис. 1):
Рис. 1 Классификация различаемых сигналов
где
- вектор напряженности электромагнитного поля К-го сигнала, характеризующий его поляризационную структуру;
- амплитудно-фазовое распределение К-го сигнала на раскрыто антенны, характеризующее пространственную структуру сигнала;
- закон модуляции К-го сигнала, характеризующий форму сигнала;
- время задержки К-го сигнала относительно некоторого опорного момента времени;
- частотный сдвиг К-го сигнала относительно некоторой несущей частоты
Условием различимости сигналов является их взаимная ортогональность
Различаться в этом смысле по поляризации могут только два сигнала (М=2), относящиеся к двум взаимно ортогональным по поляризации составляющим произвольного поляризационного базиса
Различаться по времени могут M >> I сигналов, если на интервале временного уплотнения Tупл умещается не менее М элементов временного разрешения сжатых по времени широкополосных сложных
сигналов (рис. 2):
Различаться по частоте могут M » I сигналов, если на интервале частотного уплотнения Fупл умещается не менее М элементов частотного разрешения сжатых по спектру длинноимпульсных сложных сигналов (рис. 3):
.
Различаться по пространству могут M>>I сигналов, если в диапазоне телесного углового уплотнения умещается не менее М элементов телесного углового разрешения (рис. 4):
Различаться по форме могут M>>I сигналов с разными законами внутриимпульсной модуляции (КФМ сигналы с различными кодами, ЧМ сигналы с различными законами частотной модуляции и т.п.).
Рис.2 Пояснение различения сигналов по времени
Рис 3 Пояснение различия сигналов по частоте
Рис.4. Пояснение различения сигналов по пространству
Решающее правило
Рассмотрим решающее правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задача обнаружения двухальтер-кативна, так как при обнаружении выносится одно из двух решений: "есть сигнал" или "нет сигнала". В отличие от нее задача распознавания многоальтернативна: выносится решение о принадлежности портрета или сигнала х одному из M классов.
Решение задачи обнаружения по критерию минимума среднего риска приводит к необходимости сравнения так называемого отношения
правдоподобия
c порогом
который зависит от априорных вероятностей наличия и отсутствия сигнала и стоимостей принятия К-го решения при условии.
При этом правило решения выглядит следующим образом:
если , то принимается решение ,
если , то принимается решение ,
Аналогично при решении многоальтернативной задачи распознавания-различения с позиций минимального среднего риска правило решения определяется следующим выражением:
если то
отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса на фоне зашумленного портрета (сигнала) -го класса,
- порог сравнения отношения правдоподобия ,
- многомерная плотность вероятности комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) при условии наличия портрета (сигнала) К-го класса
- фоновая (помеховая) составляющая принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения),
- априорные вероятности появления портретов (сигналов) К-го класса.
Полагая стоимости правильных решений равными нулю , стоимости ошибочных решений одинаковыми , а появление портретов (сигналов) разных классов равновероятным , правило решения представляется в виде:
если для всех то
Процедура принятия решения согласно этому правилу состоит в следующем. Производится обработка комплексных амплитуд , принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением правдоподобия . Номер "К", при котором случайная величина - отношение правдоподобия окажется больше единицы для всех и является номером гипотезы, которую можно принять с наименьшим средним риском. Таким образом, решение принимается на основе последовательной проверки всех гипотез путем сравнения каждой из них со всеми остальными.
Для того чтобы с наименьшим риском ответить на вопрос о наличии портрета (сигнала) 1-го класса, необходимо проверить отношения правдоподобия для всех (их число равно М-1). Если все окажутся больше единицы, то при наименьшем среднем риске следует принять гипотезу о наличии портрета (сигнала) 1-го класса. Если неравенства не соблюдены, то проверяются аналогичным образом отношения правдоподобия
и т.д., вплоть до . Максимально возможное число проверок равно таким образом M(M-1).
Процедуру принятия решения можно существенно упростить. Действительно, представив правило решения в виде:
если > , то ,
и, разделив левую и правую части неравенства на многомерную плотность вероятности комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам пространства распознавания (различения) при условии отсутствия всякого портрета (сигнала) , когда , находим правило решения в несколько иной форме:
если то , где
- отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса. Это правило решения прежде всего убеждает в том, что число проверок сокращается до числа проверяемых гипотез М-1. Во-вторых, это правило решения убеждает в преемственности задач обнаружения и распознавания. В самом деле, левая и правая части неравенства (правила решения) свидетельствуют о том, что вначале необходимо осуществить оптимальную пространственно-временную и поляризационную обработку каждого элемента портрета (n=1,…N)в соответствии с алгоритмом, рекомендуемый отношением правдоподобия
и, распределив комплексные амплитуда принятого сигнала по алиментам пространства распознавания (различения) осуществить совместную обработку элементов каждого К-го портрета (сигнала) (k=1,…M) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением правдоподобия
.
Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов.
Согласно решающего правила устройство распознавания М портретов должно состоять из устройства пространственно-временной и поляризационной обработки принятого сигнала по всем N элементам пространства распознавания, устройства распределения комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам пространства распознавания (устройства формирования портрета), М каналов устройств оптимальной обработки всех К -х портретов (К=1,2...М), устройства сравнения и принятия решения (рис. 5).
Рассмотрим два крайних случая: оптимальную обработку некоррелированных портретов (дальностный, картинный, доплеровский) и оптимальную обработку сильно коррелированных портретов (частотно-резонансный, поляризационный).
В случае некоррелированных портретов многомерная плотность вероятности совокупности комплексных амплитуд принятого сигнала, относящихся к N элементам пространства распознавания, в отсутствие портрета определяется выражением:
где - дисперсия (мощность) помеховых составляющих принятого сигнала по элементам пространства распознавания .
Та же многомерная плотность вероятности при наличии портрета К-го класса
где - дисперсия (мощность) составляющих К-го портрета по элементам пространства распознавания
Отношение правдоподобия, определяющее структуру оптимальной обработки портрета К-го класса
=
где - относительная интенсивность n – й комплексной амплитуды К-го портрета, откуда монотонно связанная с отношением правдоподобия величина (натуральный логарифм отношения правдоподобия)
где - весовые коэффициенты,
- слагаемое смещения.
Рис.5. Структура устройства распознавания