Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем (2004) (1151791)
Текст из файла
',УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕДЛЯ ВУЗОВ Ф е ъФФ ° В.И.|ииаиии В.А,Караваи И|А|ИЕ|ИЧЕЕКИЙ АИАИИЗ И ЕИИ|ЕЗ РААКИ11киичЕккик ик|РКАИ|к и кик11м ПРЕДИСЛОВИЕ К 1-му ИЗДАНИЮ УД 31.37+621.3914519.216 ЬЬК 2.841 1 46 '1'ихонов В. И., Харисов В. Н. 1 46 Статистический анализ и синтез рвдиозехнических устройств и систем: Учеб. пособие для вузов, — Мд Радио и связь, 2004. — 608 сг ил. 18В)Ч 5-256-01701-2. Приводвтся необходимые сведения из теории вероятностей и нв их гюпове рассматриваются статистические метопы анализа линейных систем и нелинейных радиотехнических устройств, На единой базе теории фильтрации экономно и единообразно изложены современные методы синтеза аналоговых и цифровых радиотехнических систем рвзтгчното плзпвчсния, включая и адаптивные.
Методика применения теоретических рсзулывтов к решению практических задач проиллюстрирована солерзквтельными примерами. Для студентов радиотехнических специальностей вузов, полезна инженерам и аспирантам. ББК 32.841 Учебное издание Тихонов Василий Иванович Харисов Владимир Назарович С'!'АТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ Учебное пособие Релдкгор Т.М. Любимова Корректор А.К. Акнменковн Обложка В.Г. Ситникова Нсдннс ю н нс ~л~«!3 ! Ь2003, Фсрнлзбохчопб Ьунлгнпфс.! лрннгурстнйнс. Усл пс .д,37,24.тнрнж 3000зсз Изд.№24424, Знп№2247 ГЗ п ь н1 н и ГЗОГ) ГНР лз!смпрпфнсгн, Гйо(ЮЕ г Вслсгдг, ул Чспюскнннсн. 3 К. ~ псь ~п и ~ ~нус н, ~ну преп сгснлсппнс нмнгслнсзнсн днтсзнгннпн © Тихонов В.
И., Хлрисов В. Нп 2004 © Оформление издательства «Горячая линия -Телеком», 2004 1801Ч 5-2чь-01701-2 1' лгн и нтмг кафедра радлотедлцческид састеи Московского энергетического институгла, доктор нзехн. наук, проф. И.Н. Амггаггтав В настоящее время изучению студентамн вузов вероятностно- статистических методов вполне оправданно отводится сравнительно много времени как в самостоятельных обшетеоретических, так и в специальных учебных дисциплинах.
Учебное пособие предназначено для студентов радиотехнических специальностей вузов. Его цель — дать знания по современным вероятностно-статистическим методам анализа и синтеза аналоговых и цифровых радиоустройств н систем различного назначения, а также привить практические навыки по разработке оптимальных алгоритмов функционирования систем в условиях наличия помех и исследованию качества их работы моделированием на ЭВМ. Книга состоит из двух разлелов «Анализ устройств и системн (гл.
1...5) и «Синтез систем» (гл. 6...13). Каждый из них можно изучать самостоятельно, за исключением гл. 3 «Марковские случайные процессьп>, материал которой используется в обоих разделах. В первом разделе основными являются гл. 3...5. Чтобы исключить необходимость частого обращения к другим книгам, в гл. 1 и 2 приведены необходимые сведения по случайным величинам и процессам. Во втором разделе центральными являются гл. 7...10. Учебное пособие отличается от других аналогичных изданий, как по содержанию, так и по методике изложения материала.
В частности, широко использонана теория марковских процессов и применен единый статистический подход к решению разнообразных задач синтеза, базируюшийся на байесовской методологии и теории фильтрации случайных процессов. Такой подход позволяет единообразно и экономно синтезировать аналоговые и дискретные системы различного назначения. Некоторые результаты, включенные в книгу, являются новыми и оригинальными. При написании пособия был учтен многолетний опыт преподавания данной учебной дисциплины в Военно-воздушной инженерной академии им.
проф, Н,Е. Жуковского для аспирантов и инженеров. Хотя в книге приведено много содержательных примеров, иллюстрирующих методику применения теоретических резулыатов, однако для закрепления практических навыков самостоятельного решения конкретных задач и самоконтроля рекомендуется учебное пособие: Горяинов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. Примеры и задачи (Мл Сов, радио, ! 980) В книге нумерация рисунков ведется по главам, а формул и примеров — по главам и параграфам: первая цифра указывает номер главы, вторая — номер параграфа и третья — номер формулы или примера в пара- «размножением» частных теорий и подходов, приводящих к тому, что даже в рамках одной относительно узкой тематики (например, оптимальный прием сигналов) специалисты с трудом понимают друг друга.
Думается, что продуктивнее и проще основать один основополагающий аппара~ и методологию исследования, чем несколько более простых, но частных методов. Совершенствование элементной базы расширяет возможности практической реализации оптимальных алгоритмов, следук>щих из теории фильтрации. В связи с этим возможен переход от квазиоптимальпых алгоритмов к непосредственному моделированию уравнений оптимальной фильтрации и получению точных результатов. Однако для нелинейных задач к настоящему времени извесгно мало точных результатов и потребуется некоторое время для их накопления. Во многих практических ситуациях полные статистические характеристики си~палов и помех, необходимые для решения типовой задачи синтеза, неизвестны. Например, в настоящее время для многих каналов распространения радиоволн отсутствуют достоверные экспериментальные данные, что не позволяет создавать модели сигналов на выходе таких каналов.
При не~очных априорных сведениях о параметрах принимаемого сигнала и помехах практически важным становится анализ чувствительности алгоритмов к отклонениям параметров от принятых при расчетах, а также разработка методов синтеза, обеспечивающих малую чувствительность алгоритмов к параметрам задачи (робастные методы). В некоторых случаях предварительное определение статистических характеристик сигналов и помех затруднено или невозможно (например, при наличии преднамеренных помех). Неопределенность в априорных сведениях, возникающая в подобных ситуациях, должна устраняться адаптивными методами.
В последней главе книги эти методы сведены к обычным задачам оптимального приема с большим числом оцениваемых параметров, что приводит к нежелательному усложнению системы. Однако расширение возможностей практической реализации снимает жесткие ограничения в этом отношении и обеспечивает материально современную тенденцию развития и внедрения методов адаптивного приема в практические системы. Глава 1.
СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ Приведем кратко основные определения и результаг ы, оз носящиеся к одной или нескольким случайным величинам (сл.в.), которые потребуются в дальнейшем. Подробное доказательсзво приводимых результатов можно найти в прекрасном учебнике Б. В. Гнеденко [11 и в многочисленных учебных пособиях по теории вероятностей. Попутно будет рассмотрено несколько самостоятельных примеров, представлгпощнх интерес для приложений. 1.! . СЛУЧАЙНАЯ ВЕЛИЧИНА 1. Методы описания. Сяучийяой леличииой называется величина, которая в результате опыта принимает то или иное значение, какое именно — зависит от привходящих обстоятельств и заранее предсказано быль не может.
Для задания сл. в. нужно указать, во-первых, ее возможные значения и, во-вторых, установить в той или иной форме зависимости между вероятностями этих возможных значений. В зависимости от возможных значений сл.в. можно разделить на дискрегггяые (принимают только конечное или счетное множество значений), непрерывные (принимают непрерывное множество значений в некотором интервале) и дискретно-непрерывные, или сиешияггые (принимают как отдельные дискретные значения, так и непрерывное множество значений). Для задания вероятностей возможных значений в теории вероятностей применяют функции распределения вероятностей, плотности вероятности (п. в.) и характеристические функции. Приведем их определения.
Функция распределения «ероятнотш Р(х) сл. в. г, есть вероятность того, что сл. в. ~ принимает значение, меньшее чем произвольное вещественное число х: Р(х)=Р(Д < х). (1.1.1) Любая функция распределения является неотрицательной неубывающей, непрерывной слева и удовлетворяющей условиям Р( — ео) = О, Е(+ ео) = 1. Справедливо и обратное утверждение: каждая функция, удовлетворяющая перечисленным условиям, может рассматриваться как функция распределения некоторой сл. в, Зная функцию распределения, можно найти вероятность того, что сл.в. будет заключена в полуннтервале х, «', <хг: Р(х, < с < х,) = Р(хг) — Р(х,).
Преимущество задания сл, в. с помощью функции распределения вероятностей состоит в однообразном математическом описании дискретных, непрерывных и смешанных сл. в. Однако функция распределения дает описание сл.в. в мало наглядной„интегральной форме. Кроме того, хотя каждая сл. в. однозначно определяет свою функцию распределения, однако существует много сл.в., имею<цих одну и ту же функцию распределения.
Например, если сл.в. с принимает два значения — 1 и ! с одинаковой вероятностью 1/2, то отличная от нее сл.в. т)=сз будет иметь ту же функцию распределения, что н Для полного и однозначного определения дискретной сл.в. с, принимающей значения х, /с=1, п, необходимо указать закон распределения вероятностей, т.
Характеристики
Тип файла DJVU
Этот формат был создан для хранения отсканированных страниц книг в большом количестве. DJVU отлично справился с поставленной задачей, но увеличение места на всех устройствах позволили использовать вместо этого формата всё тот же PDF, хоть PDF занимает заметно больше места.
Даже здесь на студизбе мы конвертируем все файлы DJVU в PDF, чтобы Вам не пришлось думать о том, какой программой открыть ту или иную книгу.