40141

ОПТИМАЛЬНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Смысл слова выделение сигнала совпадает с понятием оценки сигнала. Пусть имеется сумма сигнала и шума: 6.1 Требуется чтобы оценка сигнала являющаяся откликом на воздействие t рис.

Русский

2013-10-15

1.62 MB

16 чел.

PAGE   \* MERGEFORMAT 1

ОПТИМАЛЬНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ СИГНАЛОВ  

НА ФОНЕ ПОМЕХ

Оптимальный линейный фильтр

по минимуму среднеквадратической ошибки

Оптимальным фильтром называется такое устройство, которое обеспечивает наилучшее по заданному критерию выделение сигнала из наблюдаемой смеси сигнала и шума. Смысл слова «выделение» сигнала совпадает с понятием оценки сигнала.

Пусть имеется сумма сигнала и шума:

    (6.1)

где сигнал S(t) и шум n(t) являются стационарными случайными процессами с нулевыми математическими ожиданиями и корреляционными функциями Rs() и Rn(t).

Рис. 6.1

Требуется, чтобы оценка сигнала , являющаяся откликом на воздействие (t) (рис. 6.1), была бы как можно ближе к истинному значению сигнала S(t). Тогда за ошибку фильтрации  (t) можно принять разность

(6.2)

Сделаем дополнительное предположение, что оценка сигнала (t) является стационарным случайным процессом. Тогда процесс (t) как разность двух стационарных процессов также будет стационарным. В этом случае удобно в качестве числовой характеристики ошибки (t) взять дисперсию

      (6.3)

Выберем за критерий оптимальности минимум дисперсии . По этому критерию фильтр будет оптимальным в том случае, если он по сравнению с любыми другими фильтрами обеспечивает получение оценки сигнала (t) с наименьшим средним квадратом ошибки.

Если искать оптимальный фильтр среди линейных цепей с постоянными параметрами, то в качестве оценки (t) выступает выходной процесс

    (6.4)

Подставив (6.4) в (6.3), получим

    (6.5)

Математическая задача нахождения оптимального фильтра сводится к отысканию такого вида импульсной характеристики фильтра h(t), при которой дисперсия (6.5) становится минимальной. Методами вариационного исчисления установлено, что искомая характеристика h(t) должна являться решением следующего интегрального уравнения:

     (6.6)

где  - корреляционная функция процесса (t) если S(t) и n(t) являются независимыми случайными процессами, то  – взаимная корреляционная функция между процессами (t) и S(t), для независимых S(t) и n(t) имеет место равенство

Уравнение (6.6) в научно-технической литературе называется уравнением Винера-Хопфа, а найденная из решения этого уравнения оптимальная импульсная характеристика hopt(t) определяет оптимальный винеровский фильтр. Его комплексная частотная характеристика kopt(j) может быть найдена как преобразование Фурье от hopt(t):

 kopt(j)=    (6.7)

Величина минимального квадрата ошибки винеровского фильтра определяется выражением

  .    (6.8)

Однако следует заметить, что решение интегрального уравнения (6.6) наталкивается на значительные трудности даже в случае стационарности процессов  (t) и S(t), когда для выработки оценки (t) теоретически имеется все бесконечное прошлое процесса  (t), так как считается, что с момента воздействия (t) прошло значительное время и переходные процессы затухли. Сложность процедуры расчета hopt(t) определяется как тем, что приходится решать интегральное уравнение, так и тем, что из всего класса решений h(t) требуется выбрать ту импульсную характеристику, которая удовлетворяет условию физической реализуемости, под которым понимается соотношение

h(t) = 0, если t < 0 .

Его смысл состоит в утверждении, что отклик линейной системы не может быть раньше воздействия. По этой причине рассмотренная процедура нахождения hopt(t) и kopt() винеровского фильтра на практике не нашла широкого распространения.

В качестве примера рассмотрим kopt() винеровского фильтра, полученного для процесса (6.1), в котором низкочастотный сигнал характеризуется корреляционной функцией и спектральной плотностью

     (6.9)

где  - дисперсия сигнала;  - ширина спектра  на уровне 0.5, рад/с;  - эффективная ширина спектра, Гц; n(t) - белый гауссовский шум с корреляционной функцией

Процесс (6.1) с учетом (6.9) удобно характеризовать отношением сигнал/шум по мощности

    (6.10)

где  - дисперсия шума в эффективной полосе спектра сигнала (6.9).

Отношение сигнал/шум (6.10) соответствует отношению мощности сигнала к мощности шума в эффективной полосе спектра сигнала.

Запишем без вывода найденную по рассмотренной выше процедуре комплексную частотную характеристику фильтра и ошибку фильтрации для этого случая

    (6.11)

где  - коэффициент передачи фильтра  на нулевой частоте;  постоянная времени фильтра;

    (6.12)

Из (6.11) и (6.12) следует, что оптимальный винеровский фильтр для низкочастотного случайного сигнала (6.9) может быть реализован в виде простого интегрирующего RC - фильтра, у которого коэффициент передачи Кo и полоса пропускания зависят от отношения сигнал/шум. В частности, если qр = (шум отсутствует), то К0 = 1,  =0, то есть при отсутствии шума никакой фильтрации осуществлять не надо и фильтр вырождается в устройство с коэффициентом передачи, равным единице. Если же а (полоса пропускания фильтра равна ширине спектра сигнала), коэффициент передачи стремится к нулю, К0.  Это означает, что в качестве оценки сигнала берётся (t) = 0. Средний квадрат ошибки при этом равен дисперсии сигнала

Таким образом, структура винеровского фильтра (зависимость hopt(t) или kopt()) определяется характеристиками сигнала и шума, а параметры фильтра и ошибки фильтрации зависят от отношения сигнал/шум.

6.2 Согласованный фильтр и его основные характеристики

6.2.1 Импульсная характеристика и отношение сигнал/шум на выходе согласованного фильтра

Согласованным фильтром называется линейная цепь, которая для определенной аддитивной смеси сигнала и шума обеспечивает на выходе наибольшее, отношение сигнал/шум. Согласованный фильтр можно рассматривать как оптимальный, у которого критерием оптимальности является достижение максимума отношения сигнал/шум. Для согласованного фильтра не важно как искажается выходной сигнал по отношению к входному. Важно, чтобы при этом достигалось максимально возможное по отношению к любым другим фильтрам отношение сигнал/шум на выходе.

Найдем импульсную характеристику согласованного фильтра hсф(t) и отношение сигнал/шум на его выходе qвых  в случае, если на вход поступает аддитивная смесь сигнала и шума

где S(t) - импульсный детерминированный сигнал с энергией  

t0 – момент окончания сигнала; n(t) - белый шум с корреляционной функцией .

Входное отношение сигнал/шум, характеризующее процесс определим как отношение сигнал/шум по энергии:

.

Выходное отношение сигнал/шум, характеризующее отношение сигнал/шум на выходе фильтра, определим как отношение сигнал/шум по мощности, равное квадрату пикового отношения сигнал/шум:

  ,     (6.13)

где Sвых(t0) – выходное значение сигнала в момент t0, при котором выходной импульс достигает максимума;  – дисперсия выходного шума в момент t0.

В силу принципа суперпозиции величины   и Sвых(t0) могут быть найдены раздельно. В частности

    (6.14)

Для определения  воспользуемся формулой (4.14), в которой положим  и учтём, что

Тогда

     (6.15)

где сначала проинтегрировали по t'2 с учетом фильтрующих свойств дельта-функции, а затем t0 - t'1 заменили на .

Подставив (6.14) и (6.15) в (6.13), получим

       (6.16)

Существует неравенство Буняковского-Шварца

      (6.17)

причем знак равенства имеет место тогда и только тогда, когда

       (6.18)

где k - коэффициент пропорциональности.

Применяя неравенство (6.17) к выражению (6.16), получим

   (6.19)

Неравенство (6.17) превращается в равенство, если импульсную характеристику согласно условию (6.18) выбрать в следующем виде:

    (6.20)

Выражение (6.20) определяет импульсную характеристику согласованного фильтра, так как при этом достигается максимум отношения сигнал/шум на выходе. Этот максимум равен отношению сигнал/шум на входе независимо от формы сигнала S(t):

или  

что для пикового отношения сигнал/шум соответствует равенству

     (6.21)

где индекс СФ указывает, что равенство (6.21) достигается только в согласованном фильтре.

На рис. 6.2 показана методика построения импульсной характеристики  , когда известна форма сигнала S(t). Пусть сигналом является треугольный импульс длительности t0 (рис. 6.2,а). Строим его зеркальное отображение S(- t) путем поворота импульса вокруг оси ординат (рис. 6.2,б). Затем задерживаем импульс на время t0 и изменяем масштаб по оси ординат, то есть учитываем коэффициент пропорциональности k (рис. 6.2,в).

Рис. 6.2

6.2.2 Согласованный фильтр как коррелятор

Пусть согласованный фильтр согласован с сигналом S(t), то есть импульсная характеристика фильтра определяется выражением (6.20). Подадим на вход фильтра произвольный процесс x(t) и найдем отклик фильтра в момент времени t0, равный длительности сигнала S(t), с которым фильтр согласован (рис. 6.3).

Рис. 6.3

В произвольный момент времени t процесс на выходе равен

Для согласованного фильтра справедливо выражение (6.20), поэтому

   (6.22)

которое при t = t0 имеет вид  В свою очередь, заменяя под интегралом (t0-t ) на t, получим

   (6.23)

Выражение (6.23) пропорционально взаимному корреляционному интегралу (5.19) между наблюдаемым процессом x(t) и копией сигнала S(t), с которым фильтр согласован. Если выбрать k = 2/N0 то совпадение (6.23) и (5.19) будет полным. Поэтому согласованный фильтр широко используется в оптимальном приеме для вычисления взаимного корреляционного интеграла (5.19).

6.2.3 Комплексная частотная характеристика согласованного фильтра

Комплексная частотная характеристика согласованного фильтра может быть найдена как преобразование Фурье от hopt(t), определяемой выражением (6.20)

Сделав замену переменных =t0-t, получим

          (6.24)

Интеграл в формуле (6.24) определяет комплексно-сопряжённый спектр сигнала

  (6.25)

так как в показателе экспоненты стоит знак плюс, а не минус, как это надо для определения спектра сигнала.

Таким образом, комплексная частотная характеристика согласованного фильтра

   (6.26)

пропорциональна произведению  комплексно-сопряженного  спектра сигнала S*() на множитель задержки  Представим комплексный спектр S() сигнала S(t) в виде

,           (6.27)

где   и   - соответственно амплитудный и фазовый спектры сигнала.

Комплексно-сопряженный спектр будет отличаться от  (6.27) только знаком показателя экспоненты:

      (6.28)

Подставив (6.28) в (6.26), получим

    (6.29)

где Ксф() = kS() - амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) согласованного фильтра,

- фазочастотная характеристика (ФЧХ) согласованного фильтра.

Пропорциональность АЧХ согласованного фильтра амплитудному спектру сигнала приводит к тому (рис.6.4), что коэффициенты передачи фильтра больше на тех частотах, на которых выше амплитуда спектральных составляющих сигнала, и меньше там, где составляющая ниже.

ФЧХ согласованного фильтра определяется взятой с обратным знаком суммой фазового спектра сигнала  и пропорционального частоте  угла задержки . Возьмём одну гармоническую составляющую спектра сигнала на произвольной частоте , имеющую (для простоты изложения) конечную амплитуду S():

  

Эта составляющая, пройдя через фильтр, увеличит свою амплитуду в -  раз и получит фазовую задержку, равную  

В момент t = t0 гармоническая составляющая будет равна своей амплитуде

.           (6.30)

Рис. 6.4

Так как частота составляющей (t) была выбрана произвольно, то можно сделать следующий вывод: на выходе согласованного фильтра в момент t = t0 все гармонические составляющие равны своим амплитудным составляющим. Благодаря этому выходной сигнал Sвых(t) в момент времени t=t0 формируется в результате арифметического сложения всех амплитуд гармонических составляющих выходного спектра.

Таким образом Ксф() и сф() подобраны так, чтобы обеспечить максимум пика выходного сигнала при t= t0. и в соответствии с этим получить наибольшее отношение сигнал/шум. При этом форма выходного сигнала не будет совпадать с формой входного сигнала. Более того, искажение формы здесь принципиально необходимо, чтобы получить наибольшее пиковое отношение сигнал/шум на выходе. Кроме того, заметим, что все характеристики согласованного фильтра, например hсф(t) и Ксф(), при белом шуме на входе полностью определяются характеристиками сигнала S(t), Момент t0 совпадает с длительностью импульсного сигнала, если импульс одиночный, или с длительностью пачки импульсов, если сигнал представляется в виде нескольких импульсов, образующих пачку.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

84489. Види центрального гальмування. Механізми розвитку пре- та постсинаптичного гальмування 43.78 KB
  Механізми розвитку пре та постсинаптичного гальмування. Гальмування – активний фізіологічний процес. Гальмування в ЦНС Постсинаптичне Пресинаптичне За локалізацією За електрофізіологічною природою Гіперполяризаційне Деполяризаційне За будовою нейронних ланцюгів Зворотнє Пряме Постсинаптичне гіперполяризаційне гальмування.
84490. Сумація збудження і гальмування нейронами ЦНС 48.02 KB
  Взаємодія збудження та гальмування на тілі кожного окремого нейрона відбувається шляхом сумації просторової та часової. В залежності від переважання сумації ЗПСП чи ГПСП нейрон може перебувати в трьох станах: збудження – характеризується генерацією ПД на мембрані аксонного горбика в результаті переважання сумації ЗПСП деполяризація мембрани дійшла до критичного рівня: чим інтенсивніше протікає сумація ЗПСП тим швидше деполяризація доходить до Екр тим частіше ПД в РРН тобто тим сильніше збудження нейрона. Таким чином за допомогою...
84491. Рухові рефлекси спинного мозку, їх рефлекторні дуги, фізіологічне значення 45.37 KB
  У складі задніх рогів спинного мозку переважають вставні нейрони. Біла речовина спинного мозку представлена волокнами висхідних та низхідних шляхів. Контроль на рівні спинного мозку Рецептори шкіри Вісцерорецептори ангіорецептори.
84492. Провідникова функція спинного мозку. Залежність спінальних рефлексів від діяльності центрів головного мозку. Спінальний шок 43.05 KB
  Біла речовина спинного мозку передні бокові та задні канатики складається з нервових волокон які формують провідні шляхи. Основними висхідними шляхами є: 1. Шлях Голя – розташований в медіальній частині заднього канатика. Шлях Бурдаха – розташований в латеральній частині заднього канатика.
84493. Рухові рефлекси заднього мозку, децеребраційна ригідність 48.79 KB
  Вони носять назву надсегментарних утворень так як впливають на м’язи не прямо а через мотонейрони сегментарних структур – рухові ядра спинного мозку і черепномозкових нервів. Задній мозок отримує і переробляє всю аферентну інформацію що надходить від спинного мозку оскільки всі специфічні висхідні шляхи від спинного мозку входячи в стовбур мозку задній та середній мозок віддають коллатералі гілочки до ретикулярної формації тут продовжується обробка аферентної інформації. В задньому мозку розміщені 4 вестибулярні ядра медіальне...
84494. Рухові рефлекси середнього мозку, їх фізіологічне значення 44.55 KB
  Середній мозок СрМ за участі сітчастої речовини опрацьовує аферентну інформацію яка поступає в спинний та задній мозок. Нова інформація поступає в СрМ від зорових та слухових рецепторів. На основі опрацьовання інформації від усіх цих рецепторів СрМ здійснює контроль за станом зовнішнього та внутрішнього середовища організма. Важливими надсегментарними руховими ядрами СрМ є: 1 червоні ядра – від них інформація від нейронів спинного мозку передається по шляхах що перехрещуються руброспінальні шляхи – елемент ЛНС; 2 ретикулярна формація;...
84495. Мозочок, його функції, симптоми ураження 44.3 KB
  Від вестибулорецепторів через вестибулярні ядра – контроль за збереженням рівноваги при русі. Від всіх рухових ядер стовбуру ретикулярна формація краєві ядра. З руховими ядрами стовбуру ретикулярна формація вестибулярні ядра червоні ядра через які Мз здійснює вплив на мотонейрони і на м’язи. З базальними ядрами.
84496. Таламус, його функції 43.44 KB
  Сенсорні перемикаючі специфічні ядра – вони отримують інформацію від специфічних сенсорних шляхів переробляють її і передають в сенсорні зони КГМ. Неспецифічні – вони отримують інформацію від ретикулярної формації стовбура мозку по шляхах больової чутливості. Вони передають інформацію до всіх зон КГМ здійснюючи на неї неспецифічний активуючий вплив. Асоціативні – отримують інформацію від специфічних сенсорних перемикаючих ядер і від неспецифічних ядер таламуса.
84497. Базальні ядра, їх функції, симптоми ураження 43.36 KB
  Базальні ядра знаходяться в глибині кінцевого мозку. Як єдине ціле з базальними ядрами функціонують чорна субстанція та субталамічне ядро. Ці ядра об’єднані між собою двосторонніми зв’язками отримують інформацію від кори асоціативних та рухових зон та мозочка.