Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  


Загрузка...

Курсовая работа - Исследование систем передачи информации - файл Курсовая1.doc


Курсовая работа - Исследование систем передачи информации
скачать (10603.5 kb.)

Доступные файлы (1):

Курсовая1.doc10991kb.02.06.2011 04:22скачать

содержание
Загрузка...

Курсовая1.doc

Реклама MarketGid:
Загрузка...



Аннотация


Пояснительная записка содержит 52 страницы, в том числе 25 рисунков, 3 справочных приложения и 10 источников.

В данной курсовой работе представлена разработка модели системы передачи информации. Изложена теория процесса передачи информации, основные этапы и характеристики процесса передачи информации. Составлена модель канала передачи информации. Рассмотрены основные принципы моделирования в среде MatLab+Simulink.

Оглавление





Аннотация 3

Введение 6

1 Система передачи информации 9

2 Кодирование и модуляция 11

2. 1 Кодирование 11

2.2 Модуляция 12

3 Параметры системы передачи информации 16

3.1 Источники информации 16

3.2 Сигнал 19

3.3 Канал 22

4 Показатели эффективности систем передачи 25

информации 25

5 Моделирование канала передачи информации в среде MatLab+Simulink 27

Перейдем к разработке УП. Рассмотрим m-файл, в котором исследуется зависимость показателей РО и L от различных факторов влияния. 45

На первой этапе исследуется зависимость вероятности уверенного приема Ро от R и при фиксированных Am и Np. Текст соответствующей части УП представлен в Приложении Б. 45

Вторая часть УП реализует зависимости интенсивности ложных тревог от tau и mr при фиксированных NP и R. Текст этой части УП представлен в Приложении Б. 45

Заключение 47

В процессе проектирования данной курсовой были рассмотрены особенности теории информационных процессов, а именно процесса передачи информации. Также бы произведено моделирование КПИ. Были проведены исследования модели КПИ, и проведены оценки показателей уверенного приема сигнала и интенсивности ложных тревог. 47

Список используемой литературы 48

Приложение А 49

Приложение Б 50

53

Приложение В 54


Введение


Для передачи сигналов электросвязи еще в шестидесятые годы начаты организация и строительство Единой Автоматизированной Сети Связи (ЕАСС). Она предназначена для удовлетворения потребностей передачи любой информации, преобразованной в сигналы электросвязи.

Термином “информация” с древнейших времен обозначали процесс разъяснения, изложения, истолкования. Позднее так называли и сами сведения и их передачу в любом виде. Еще Ожегов в “Словаре русского языка” термин “информация” объяснил, как сообщение, осведомляющее о положении дел, состоянии чего-нибудь.

Информация – не только сведения о свойствах объектов и процессов, но и обмен этими сведениями между людьми, человеком и автоматом, автоматом и автоматом, обмен сигналами в животном и растительном мире, передача признаков от клетки к клетке, от организма к организму. Под информацией нужно понимать не сами объекты и процессы, или их свойства, а представляющие характеристики предметов и процессов, их отражение или отображение в виде чисел, формул, описаний, чертежей, символов, образов и других абстрактных характеристик.

Информационная наука находит применение в самых разнообразных областях. В связи с этим нет всеобщего для всех наук классического определения понятия “информация”. В каждом направлении используют определение ее отдельных составляющих, наиболее важных для данной науки. Для теории систем информация выступает как мера организации системы. Для теории познания важно, что информация изменяет наши знания. Под информацией понимают не все получаемые сведения, а только те, которые еще не известны и являются новыми для получателя, В этом случае информация является мерой устранения неопределенности. Для машинной обработки информация должна быть представлена в виде сообщений на определенном языке. Специалистам связи важно, что информация-это сведения, являющиеся объектом передачи и обработки.

Развитие техники передачи информации связано с развитием теории передачи сигналов (ТПС), поскольку информация непосредственно не передается, а для целей передачи преобразуется в сигналы.

Теория информации решала задачу максимизации средней скорости передачи. Главной задачей теории помехоустойчивости является отыскание таких способов передачи и приема, при которых обеспечивалась бы наивысшая достоверность принятого сообщения. Обе задачи являются, по сути различными сторонами одного и того же процесса обработки информации при ее передаче и приеме.

В 1946 и 1956 гг. В.А. Котельниковым были опубликованы работы по оптимальным методам приема и потенциальной помехоустойчивости. Использование результатов этих работ дало возможность судить о том, насколько данная конкретная аппаратура близка к идеальной по своей способности выделять сигнал из смеси его с помехами.

Первой серьезной работой по теории передачи информации следует считать труд Р.Хартли “Передача информации”, изданный в 1928г. Немало важное значение для теории передачи дискретных сигналов имела работа Найквиста “Некоторые факторы, воздействующие на скорость телеграфирования” (1924г.).

Существенным шагом в становлении новой теории передачи информации явилась “Математическая теория связи” К.Шеннона. В этой работе доказана теорема о пропускной способности канала связи. Оказалось, что при скоростях передачи, меньших пропускной способности канала, существуют методы передачи (кодирования) и приема (декодирования), позволяющие восстановить передаваемый сигнал со сколь угодно малой вероятностью ошибки, несмотря на наличие помех.

Работы В.А. Котельникова и К. Шеннона создали фундамент теории передачи сигналов, которая получила дальнейшее развитие благодаря работам многих ученых по отдельным ее разделам.
^

1 Система передачи информации



Для систем передачи информации важна физическая природа ее восприятия. По этому признаку информация может быть разделена на слуховую, зрительную и “машинную”. Первые два вида соответствуют наиболее емким каналам восприятия информации человеком. Пропускная способность слухового канала составляет тысячи десятичных единиц информации, а зрительного - миллионы. “Машинная” информация предназначена для обработки ЭВМ. Здесь пропускная способность каналов должна согласовываться со скоростью обработки ее машиной – до нескольких десятков миллионов двоичных единиц информации в секунду. С помощью ЭВМ в настоящее время стала возможна обработка слуховой и зрительной информации.

Для передачи информации на расстояние необходимо передать содержащее эту информацию сообщение. Структурная схема систему передачи информации приведена на рисунке 1.
Рисунок 1- Структурная схема системы передачи информации
Буквами на схеме обозначены следующие устройства:

  1. И – источник;

  2. К – кодер;

  3. М – модулятор;

  4. ДМ – демодулятор;

  5. ДК – декодер;

  6. П – приемник.

Кодер осуществляет отображение генерируемого сообщения в дискретную последовательность.

Модулятор и демодулятор в совокупности реализуют операции по преобразованию кодированного сообщения в сигнал и обратные преобразования.

Декодер отображает дискретную последовательность в копию исходного сообщения.
^

2 Кодирование и модуляция

2. 1 Кодирование



Идея кодирования возникла давно и преследовала в основном быстроту и секретность передачи информации. В современных условиях кодирование используется и для создания условий, обеспечивающих надежную и экономичную передачу сообщений по каналам связи.

Под кодированием понимают процедуру сопоставления дискретному сообщению вида: ai (i=1, 2, 3, …,к) определенной последовательности кодовых символов, выбираемых из конечного множества различных элементарных кодовых символов: bi (i=1, 2, 3, …,m).

В кодировании используются различные системы счисления.

Из всех систем счисления практическое назначение имеют: двоичная (R=2), троичная (R=3), четверичная (R=4), восьмеричная (R=8) и десятичная (R=10). Кроме этих систем, человек издавна пользуется двенадцатиричной системой, отсчитывая время, и шестидесятиричной для отсчета углов. Во всех системах используется различное количество цифр. Например: в двоичной используется две цифры: 0 и 1 (011001). Представление машинных кодов производится в шестнадцатеричной системе счисления, где для кодирования информации используется сочетание цифр (0, 1, 2, …9) и букв (A, B, C, D, E, F).

В кодировании используются различные типы кодов: равномерный, неравномерный, избыточный, безизбыточный, помехоустойчивый, оптимальный.

Повышение коэффициента использования канала достигается за счет создания оптимального кода, то есть вероятность встречаемости элементов одинакова.

Базовыми являются коды Морзе и Шеннона - Фанно.

Код Морзе: наиболее часто встречающимся знакам присваиваются наименее короткие и наоборот.

Код Шеннона – Фанно: принцип кодирования состоит в следующем: множество кодируемых знаков разбиваются на две группы, так, чтобы вероятности их встречаемости были одинаковыми, как показано на рисунке 2.






  1. 1




0 00 01 1 0 1




0 1 0 110 1

111

0 1 0 1

1000 1001 1010 1011

Рисунок 2 – Код Шеннона – Фанно

2.2 Модуляция



Модуляцией называется процесс управления одним или несколькими параметрами несущей (переносчика информации) в соответствии с изменением параметров первичного сигнала. Модулируемый параметр носителя называется информационным. Различают три вида модуляции: амплитудную (АМ), частотную (ЧМ) и фазовую (ФМ).

В качестве несущей используется не только гармонические, но и импульсные колебания. При этом выбор способов модуляции расширяется до семи видов:

АИМ – амплитудно – импульсная модуляция заключается в том, что амплитуда импульсной несущей изменяется по закону изменения мгновенных значений первичного сигнала. Пример АИМ показан на рисунке 3.



Рисунок 3 - Амплитудно – импульсная модуляция
ЧИМ – частотно – импульсная модуляция. По закону изменения мгновенных значений первичного сигнала изменяется частота следования импульсов несущей.

ВИМ – время – импульсная модуляция, при которой информационным параметром является временной интервал между синхронизирующим импульсом и информационным.

ШИМ – широтно – импульсная модуляция. Заключается в том, что по закону изменения мгновенных значений модулирующего сигнала меняется длительность импульсов несущей. Пример ШИМ представлен на рисунке 4.



Рисунок 4 - Модель сигнала с широтно-импульсной модуляцией
ФИМ – фазо – импульсная модуляция, отличается от ВИМ методом синхронизации. Сдвиг фазы импульса несущей изменяется не относительно синхронизирующего импульса, а относительно некоторой условной фазы.

ИКМ – импульсно – кодовая модуляция. Ее нельзя рассматривать как отдельный вид модуляции, так как значение модулирующего напряжения представляется в виде кодовых слов. Пример ИКМ представлен на рисунке 5



Рисунок 5 - Преобразование сигналов в ИКМ
СИМ – счетно – импульсная модуляция. Является частным случаем ИКМ, при котором информационным параметром является число импульсов в кодовой группе.
^

3 Параметры системы передачи информации



Как видно из рисунка 1 система передачи информации состоит из 6 блоков.

Рассмотрим подробнее параметры трех составляющих системы передачи информации: источник информации, сигнал и канал.

Форма представления информации для ее передачи, хранения, обработки или непосредственного использования называется сообщением.

Для передачи информации на расстояние необходимо передать содержащие эту информацию сообщения. Такая передача возможна только с помощью какого - либо материального носителя – источника информации.

Основными параметрами источника информации являются множество сообщений V, количество информации I и избыточность R.

^

3.1 Источники информации



Из одного источника можно передать множество сообщений

V= V1, V2, V3,....... Vn,

где V1 - первый источник;

Vn - n-ный источник.

Для сравнения между собой различных источников сообщений, а также различных линий и каналов связи нужно ввести количественную меру, которая дала бы возможность объективно оценить информацию, содержащуюся в сообщении и переносимую сигналом. Такая мера впервые была введена американским ученым К.Шенноном в 1946г.

Информация рассматривается как сообщение об исходе случайных событий, о реализации случайных сигналов. Поэтому количество информации ставится в зависимость от вероятности этих событий.

Если сообщение несет сведения о часто встречающихся событиях, вероятность появления которых стремится к единице, то такое сообщение мало информативно.

Количество информации в сообщении с таких позиций определяется уменьшением неопределенности состояния некоторого процесса. В отношении сигнала, несущего информацию, неопределенность выражается неизвестностью его информационных параметров. Пока сигнал не принят и не определены его информационные параметры, о содержании сообщения можно только догадываться с некоторой вероятностью правдоподобия. После приема сигнала неопределенность в содержании сообщения значительно уменьшается. Если есть гарантия, что при передаче сообщения не возникло искажений сигнала, то неопределенность вообще исчезает. Однако имеется всегда, хотя и малая, вероятность ошибки, так - как без искажений вообще сигнал не может быть передан. Поэтому некоторая неопределенность все – таки остается.

Неопределенность ситуации принято характеризовать величиной, которая называется энтропия. В информатике она характеризует способность источника отдавать информацию. В статической теории информации, учитывающей вероятность появления тех или иных сообщений, энтропия количественно выражается как средняя функция множества вероятностей каждой из возможных реализаций сообщения или несущего сигнала. Исходя из этого, энтропия определяется суммой произведений вероятностей различных реализаций сигнала Х на логарифм этих вероятностей, взятых с обратным знаком
i=n

H(X)= - ∑ P1 log Pi,

i=1

где H(X) – энтропия сигнала Х;

Pi – вероятность i – ой реализации случайного сигнала;

n - общее возможное количество реализаций.

Использование энтропии в теории информации оказалось очень удобным в силу ее следующих важных свойств:

- энтропия равна нулю, когда одно из событий достоверно, а другие невозможны;

- энтропия максимальна, когда все возможные события равновероятны, и растет с увеличением числа равновероятных состояний;

- энтропия обладает свойством аддитивности, т.е. энтропию независимых систем можно складывать.

Поясним каждое из перечисленных свойств.

Если ситуация полностью ясна, то никакой неопределенности нет, и энтропия в этом случае равна нулю. Например: если ток в цепи равен 10А, то он не может быть одновременно равным 5А.

На этом примере можно пояснить и второе свойство. Если одно из событий ожидается с очень малой вероятностью, например, Р1 = 0,01, а другое с высокой, например, Р2 = 0,99, то неопределенность невелика, т.к. почти наверняка получим второе сообщение.

Если же оба события равновероятны и Р1 = Р2 = 0,5, то уже нет уверенности, что будет получено какое - то из сообщений, т.е. неопределенность возрастает. Очевидно, что неопределенность возрастает, если вместо одного из двух сообщений может прийти одно из трех, четырех и более.

Сообщения источника обладают избыточностью. Дело в том, что отдельные знаки сообщения находятся в определенной статической связи. Так, в словарях русского языка после двух подряд стоящих согласных букв более вероятна гласная, а после трех подряд согласных наверняка будет гласная. Избыточность позволяет представлять сообщения в более экономной, сжатой форме. Мера возможного сокращения сообщения без потери информации за счет статистических взаимосвязей между его элементами определяется избыточностью. Понятие избыточность применимо не только к сообщениям или сигналам, но и к языку в целом, коду (алфавит любого языка и слова, составленные из его букв, можно рассматривать как код). Например, избыточность европейских языков достигает 60 – 80%.

Наличие избыточности в сообщении часто оказывается полезным и даже необходимым, т.к. позволяет обнаруживать и исправлять ошибки, т.е. повысить достоверность воспроизведения его. Если избыточность в сообщении не используется для повышения достоверности, то она должна быть исключена. Это достигается использованием специального статистического кодирования. При этом избыточность сигнала уменьшается по отношению к избыточности сообщения.

Избыточное кодирование уменьшает неопределенность воспроизведения передаваемого сообщения, т.е. уменьшает ошибки при его приеме.

Избыточностью кода называют разность между средней длинной слова и энтропией.

Избыточность находят следующим образом
R=1-Hф/Hм,

где Hф - фактическая энтропия,

Hм - максимальная энтропия.

3.2 Сигнал



Возможность способа передачи учитывается способом преобразования сообщения в сигнал. В случае электросвязи все виды информации с помощью соответствующих электронных приборов преобразуются в электрические сигналы, отображающие сообщение.

Сигнал – это материально – энергетическая форма представления информации. Другими словами, сигнал – это переносчик информации, один или несколько параметров которого, изменяясь, отображают сообщение.

Цепь “информация – сообщение – сигнал” – это пример процесса обработки, необходимой там, где находится источник информации. На стороне потребителя информации осуществляется обработка в обратном порядке: “сигнал – сообщение – информация”.

Сигналы в системах электросвязи разделяются на телефонные, телеграфные и телевизионные. Сигналы могут быть: непрерывными (телефонные, телевизионные) или дискретными (телеграфные).

Непрерывным (аналоговым) сигналом называют такой сигнал, у которого в заданном интервале времени можно отсчитать бесконечно большое число значений.

Дискретный сигнал в том же интервале времени имеет конечное число значений. Примером дискретного сигнала является импульсный, т.е. такой, длительность которого соизмерима с длительностью установления переходного процесса в системе, на вход которой он действует.

Существует несколько физических характеристик, общих для любого сигнала.

Физическая характеристика сигнала – это описание любым способом его свойств.

Сигнал может быть характеризован различными параметрами. Для систем передачи имеют важное значение лишь три основных параметра: время передачи Тс, динамический диапазон изменения мощности сигнала от максимального Рсмакс до минимального Рсмин значения и ширина полосы частот спектра ∆Fс.

Время передачи сигнала Тс характеризуется тем, что для передачи сигнала, несущего большую информацию, при прочих равных условиях, требуется и большее время.

Динамическим диапазоном характеризуют пределы изменения мощности сигнала. Оценивают динамический диапазон логарифмом отношения крайних значений мощности сигнала Рсмакс/Рсмин, то есть
Dc = 10lg(Рсмакс/Рсмин)
Полученное при этом значение динамического диапазона выражается в децибелах (дБ).

Третий параметр – ширина полосы спектра частот сигнала ∆Fc также связана с объемом информации, которую несет сигнал. Ширина полосы частот равна разности максимальной и минимальной частотных компонент сигнала
∆Fc = Fмакс – Fмин
Необходимая ширина полосы телефонного сигнала, обеспечивающая достаточную разборчивость и воспроизведение тембра речи, составляет от 300 до 3400 Гц, то есть 3,1 кГц.

В кодировании сигналов используются различные типы кодов: равномерный, неравномерный, избыточный, безизбыточный.

Равномерный код – все кодовые слова имеют одинаковую длину. Примером равномерного кода является международный пятиразрядный код №2 (МТК – 2). Код Морзе, у которого кодовые слова имеют разную длину, является неравномерным кодом.

Избыточный код может быть получен, если к каждой из комбинаций простого кода добавить хотя бы еще один разряд, чтобы получившаяся кодовая комбинация обладала определенным свойством (например, весом). На приеме каждая принятая кодовая комбинация проверяется на наличие этого свойства. Если комбинация заранее известным свойством не обладает, то это означает, что в процессе передачи комбинация исказилась.

Кодирование избыточными кодами называется помехоустойчивым. Помехоустойчивый код позволяет обнаружить ошибки и называется кодом с обнаружением ошибок.

В сигналах используются три основных типа модуляции: амплитудная (АМ), частотная (ЧМ) и фазовая (ФМ).

Амплитудной модуляцией называют такое управление информационным параметром, при котором по закону модулирующего сигнала изменяется ее амплитуда.

Частотная модуляция – это управление частотой несущего колебания по закону модулирующего сигнала.

Фазовая модуляция характеризуется изменением фазы несущей пропорционально мгновенным значениям модулирующего сигнала.

3.3 Канал



Если передаваемый сигнал характеризуется объемом, то канал передачи можно характеризовать емкостью. Емкость (Vk) канала имеет три составляющие: время Тк, в течении которого канал занят передачей сигнала, полоса пропускания ∆Fk и динамический диапазон Dk.

Динамическим диапазоном канала называют отношение допустимой максимальной мощности сигнала и его минимальной мощности. Последнюю принимают равной мощности собственных шумов канала. Отношение мощностей выражается в децибелах.

Таким образом, емкость канала равна
Vk = Tk * ∆Fk * Dk
Емкость канала должна соответствовать объему передаваемого сигнала, т.е. Vk = Vc. Это равенство выражает условие согласования канала и сигнала. Даже в канале без помех нарушение этого условия приводит к потере информации в процессе передачи. При равенстве Vk = Vc объем передаваемого сигнала полностью “вписывается” в канал. В общем случае необходимо обеспечить условие Vk  Vc, т.е. емкость канала должна быть не меньше объема передаваемого сигнала. Последнее условие обеспечивается при:

  1. Tk  Tc;

  2. ∆Fk  ∆Fc;

  3. Dk  Dc.

Однако, возможно и несоблюдение сразу всех трех неравенств при обеспечении главного Vk  Vc. Это достигается обменом одного параметра на другой. Например, можно уменьшить полосу пропускания, но при этом потребуется во столько же раз увеличить время занятия канала.

Для повышения качества связи, расширения числа услуг связи, аналоговые системы передачи переводятся на цифровые.

Цифровизация сети позволяет расширить число услуг связи на основе интеграции сетей. Идея интегральной сети связи заключается в том, что по существующей абонентской линии абоненту включаются кроме телефонных аппаратов другие терминалы: передача данных, видеотелефон, факсовые аппараты, модемы и т.д.

В зависимости от скорости передачи информации каналы подразделяются на три вида:

  • цифровая интегральная сеть ЦИС – 32;

  • узкополосная цифровая сеть интегрального обслуживания – ЦСИО-У (английская транскрипция ISDN-N);

  • широкополосная цифровая сеть интегрального обслуживания ЦСИО-Ш (ISDN-B).

В цифровые сети связи ЦСИО-У и ЦСИО-Ш могут включатся такие виды электросвязи и сетей: передача данных; сотовая связь; служба обработки сообщений – электронная почта (E – mail); всемирная компьютерная сеть Internet.

Ряд сетей связи могут функционировать как выделенные сети со своими оконечными терминалами, цифровыми каналами. Они могут быть включены в ЦСИО-У, если оконечные терминалы будут работать со скоростью передачи не выше 64 кбит/с.

Сеть передачи данных по скорости передачи разделяются на:

  • низкоскоростные (НС) – до 200 бит/с;

  • среднескоростные (СС) – 600 – 1200 бит/с;

  • высокоскоростные (ВС) – 2,4 – 96,0 Кбит/с.

В цифровой интегральной сети ЦИС – 32 скорость передачи информации 32 Кбит/с.

В сети ЦСИО-Ш – от 8 до 565 Мбит/с и более.

По рекомендации МККТТ установлена следующая иерархия цифровой сети передачи, представленная в таблице 1.
Таблица 1 - Иерархия цифровой сети передачи

Ступень иерархии

Скорость передачи (Мбит/с)

Первичная

2,028

Вторичная

8,498

Третичная

34,368

Четвертичная

139,264

Пятиричная

565,000



^

4 Показатели эффективности систем передачи

информации



Основные показатели эффективности СПИ - это достоверность и коэффициент использования.

Достоверность оценивается вероятностью правильного приёма Рпр
Рпр = 1-аl-аРс/Рш,
где Рс - мощность сигнала;

Рш - мощность шума;

а - коэффициент, зависящий от вида кода.

Коэффициент использования ђ

ђ=Сv/Ск,
где Сv - скорость передачи информации;

Ск - пропускная способность канала.
Сv=Hис/N,
где Hис - количество информации источника сообщения,

N - число элементов кодовой комбинации.
Ск =1/N[log2M+(1-q) log2(1-q)]+q log2q/M-1,
где M - число позиций, которое занимает элемент кода,

q - вероятность перепутывания символов.

Для случая М=2, N=1, число сообщений к=2q, найдём ђ
Ск=[1+(1-q) log2(1-q)]+ q log2q,
тогда график зависимости ђ от величины q будет иметь следующий вид, показанный на рисунке 6.

ђ



Рисунок 6 - График зависимости ђ от величины q
^

5 Моделирование канала передачи информации в среде MatLab+Simulink


Работа выполняется в среде MatLab и оформляется в виде m-файла управляющей программы, реализующей стратегический и тактический планы исследований и содержащий обращение к mdl-файлу (файлу S-модели), воспроизводящему имитационную модель одного из возможных КПИ.

На первом этапе выполнения работы создается S-модель (mdl-файл). Для этого осуществляется запуск подсистемы Simulink путем нажатия соответствующей кнопки панели инструментов командного окна MatLab. В результате появится окно Simulink Library Browser (браузер библиотек Simulink). В левой половине окна браузера в виде древовидной структуры приводится перечень библиотек, включенных в состав Simulink, а в правой – перечень разделов соответствующей библиотеки или изображения блоков соответствующего раздела.

Чтобы начать сборку блок-схемы моделируемой системы, необходимо в командном окне MatLab выбрать команды File – New – Model или в окне браузера Simulink нажать кнопку Create a new model. После этого на экране появится новое пустое окно Unititled, в котором и будет осуществляться сборка S-модели в виде mdl-файла.

Сборка S-модели заключается в том, что графические изображения используемых блоков, с помощью мыши, перетаскиваются из окна раздела библиотеки в окно блок-схемы, а затем выходы одних блоков в окне блок-схемы соединяется с входами других блоков. После этого проводится настройка необходимых параметров блоков.

Рассмотрим создание S-модели для оценки качества канала передачи информации с индифферентным или конфликтным взаимодействием, характерным для систем извлечения информации (систем радиомониторинга и контроля, радиоэлектронной разведки и так далее) Рассматривается канал с источником периодической последовательности сложных импульсных радиосигналов и получателем, использующим энергетический приемник, работающий по схеме изображенной на рисунке 7.


Рисунок 7 – Обобщенная схема радиоприемного устройства
В качестве фильтра в такой приемнике используется голосовой фильтр, настроенный на полосу частот излучаемого сигнала. В качестве нелинейного элемента используется элемент с характеристикой



(квадратор). Наконец, в качестве видеофильтра используется низкочастотный элемент, реализующий скользящее интегрирование сигнала на выходе квадратора во временном окне, равном длительности сигнала. В результате при совпадение настроек приемника по частоте и времени прихода сигнала с началом временного окна интегрирования на его выходе формируется сигнал, пропорциональный энергии принимаемого радиоимпульса.

Структурно-параметрические свойства распространяемых в КПИ сигналов получателю известны. В данном случае неизвестна структура сигнала, но известна его несущая частота f0 , ширина спектра и длительность одиночного импульса Tc (Bc= Tc>>1). Диаграмма направления антенны (ДНА) передающего устройства вращается и ориентирована в произвольном направлении. Это означает, что в приемнике в основном осуществляется прием бокового излучения источника. Расстояние от источника до получателя, равно R. Шум на входе приемника является аддитивным (складывается с входным радиосигналом). Обнаружение факта передачи радиосигнала осуществляется в приемнике путем анализа видеосигнала на выходе интегрирующего устройства. Для этого производится сравнение сигнала с заданным порогом и фиксация сигнала на выходе порогового устройства, принимающего два значения 0 и 1.

При проведение модальных экспериментов требуется оценить зависимость вероятности уверенного приема РО, а также интенсивность потока ложных импульсов, фиксируемых в приемнике в условиях отсутствия полезного сигнала. Указанные характеристики являются показателями качества КПИ, и зависят от таких факторов, как мощность излучаемого сигнала, расстояния от передатчика до приемника, мощность шума, величина порога и т.д.

В Приложение А приведена блок-схема S-модели рассматриваемой системы, полученная путем соединения необходимых блоков, выбранных из соответствующих разделов библиотек Simulink.

После формирования общей блок-схемы модели осуществляется согласованная настройка параметров блоков. Для проведения настройки каждого блока необходимо навести курсор мыши на его изображение и дважды щелкнуть мышью левой кнопкой. В результате появиться окно настройки параметров данного компонента. Необходимо отметить, что в качестве параметров в окнах настройки могут быть указаны либо численные значения, либо идентификаторы переменных, значения которых устанавливаются во внешней УП (управляющей программе), реализованной в виде m-файла.

Окно общей настройки параметров моделирования Configuration Parameters на основной вкладке Solver для данной S-модели представлено на рисунке 8. Здесь в ряду настроек определяется интервал времени [0,T], где Т=10с.



Рисунок 8 – Окно общих настроек модели
Рассмотрим назначение и настройки всех блоков, показанных на схеме в Приложении А.

Исходным источником полезного сигнала в схеме является блок Repeating Sequence Interpolated (раздел Sources основной библиотеки Simulink). Он формирует последовательность видеоимпульсов пилообразной формы, имеющих амплитуду, определяемую переменной df, длительность, определяемую переменной tau, и период определяемой переменной pr (задаются в УП). Эти видеоимпульсы формируют закон изменения частоты излучаемых радиоимпульсов и фактически играют роль исходного сообщение λ(t) в функциональной модели КПИ, представленной на рисунке 9.



Рисунок 9 – Функциональная модель КПИ
Для данного блока реализуются соответствующие настройки, представленные на рисунке 10. Здесь параметр Sample time – эталонное время, равное значению интервала дискретизации времени Ts, задаваемого в УП.



Рисунок 10 – Окно настройки параметров блока Repeating Sequence Interpolated
С выхода блока Repeating Sequence Interpolated последовательность видео импульсов поступает на вход частотного модулятора – бока FM Modulator PassBand, реализующего формирование последовательности модулируемых на частоте радиоимпульсов. Окно настройки этого блока показано на рисунке 11. Здесь задается несущая частота f0 (как переменная f0 задается в УП) излучаемого радиосигнала (Carrier frequency), начальная фаза θ=0 (Initial phase), коэффициент девиации частоты K=1 (Frequency deviation) при преобразовании исходного модулирующего сообщения в соответствие с соотношением





Рисунок 11 – Окно настройки параметров блока FM Modulator PassBand
Для окончательного формирования последовательности частотно модулированных радиоимпульсов с заданной cкважностью, определяемой соотношение длительности tau и периода pr, то есть величиной sc=(tau/pr)*100, в схеме используется генератор последовательности видеоимпульсов (Pulse Generator) единичной амплитуды, имеющий настройки показанные на рисунке 12. При этом последовательность радиоимпульсов получается путем перемножения радиосигнала, формируемого на выходе блока FM Modulator PassBand, и видеосигнал формируемого на выходе блока Pulse Generator.

Для выполнения перемножения иcпользуется стандартный блок Product. В итоге на выходе этого блока формируется последовательность радиоимпульсов , передающих полезное сообщение в КПИ, а вся совокупность рассмотренных блоков реализует выполнение соответствующего оператора A функциональной модели КПИ, представленной на рисунке 9. Окно настройки параметров блока Product представлено на рисунке 13.



Рисунок 12 – Окно настройки параметров блока Pulse Generator.



Рисунок 13 – Окно настройки параметров блока Product
Далее в схеме S-модели реализуется моделирование оператора B, описывающего преобразование генерируемого радиосигнала в антенной системе передатчика и соответствующее изменение мощности излучения во времени при вращении антенны. Данный оператор реализуется путем перемножения в блоке Product1 радиосигнала и функции, отражающей форму ДНА на выходе блока From Workspace, окно настройки параметров которого представлено на рисунке 14. Данный блок обеспечивает получение из MatLab двух массивов данных [tt’ Ag], один их которых определяет моменты времени, в которых проводится вычисление функции , а второй – содержит сами значения этой функции.

На выходе блока формируется интерполированная функция по точкам модельного времени. Описывающая действие оператора В на всем интервале моделирования процесса передачи информации.



Рисунок 14 – Окно настройки параметров блока From Workspace
Для вычисления формы функции с учетом характеристик антенны и параметров вращения разработана специальная m-функция, вызываемая из основной управляющей программы непосредственно до запуска S-модели. Вращение антенны осуществляется равномерно с периодом, равным величине интервала моделирования одной реализации. Текст функции представлен в Приложении В.

С выхода блока Product1 радиосигнал подается на блок Fcn2, реализующий функциональное моделирование ослабления амплитуды радиосигнала в процессе его распространения на расстояние R от места расположение датчика. В данной модели этот блок может рассматриваться как действие оператора С общей функциональной схемы модели КПИ. Окно настройки параметров блока Fcn2 представлено на рисунке 15.



Рисунок 15 – Окно настройки параметров блока Fcn2
Для моделирования мешающего шумового сигнала в модели используется блок Random Number, окно настройки параметров которого представлено на рисунке 16. Он осуществляет генерацию гауссового шума с заданным средним значением (Mean) и дисперсией (Variance). В данном блоке значение дисперсии определяется переменной Np, вызываемой из УП. Параметр Initial seed формирует значение стартовой переменной генератора шума. Если она постоянна, то каждый раз при обращении к блоку формируется одна и та же реализация. Поэтому в ходе статистических испытаний S-модели этот параметр должен принимать случайные целочисленные значения. Они могут передаваться из УП в виде переменной to, значения которой получаются случайными to=round(rand*100).



Рисунок 16 – Окно настройки параметров блока Random Number
В реализованной S-модели шум является аддитивным, т.е. складывается с полезным сигналом на входе приемника. Для этого используется блок Sum. С выхода этого блока смесь полезного сигнала и шума поступает на вход блока приемника. Антенна приемника считается всенаправленной , где 0<t<T, и действие оператора D здесь учитывается только введением эквивалентного шума на входе приемника.

Собственно энергетический приемник реализуется путем последовательного соединения полосового фильтра, настроенного на полосу частот излучаемого сигнала – блок Analog Filter Design. И дискретного интегратора в скользящем окне - блок Windowed Integrator. Для согласования блоков, имеющих различную скорость преобразования данных, между полосовым фильтром и квадратором размещается блок Rate Transition. Настройки параметров этих блоков изображены на рисунках 17, 18, 19 соответственно.



Рисунок 17 – Окно настройки параметров блока Analog Filter Design


Рисунок 18 – Окно настройки параметров блока Windowed Integrator



Рисунок 19 – Окно настройки параметров блока Rate Transition
Параметры полосового фильтра (блок Analog Filter Design) определяют использование фильтра Баттерворта 10-го порядка с полосой пропускания, определяемой нижней частотой w0 и верхней частотой w1 (устанавливаются в УП), настройки блока Rate Transition определяют согласование блоков с замедлением обработки во избежание потери данных, настройки Windowed Integrator определяют выполнение скользящего дискретного интегрирования в окне, согласованием с длительностью сигнала и определяемом целочисленной переменной taud=round(tau/Ts) (устанавливаются в УП).

На выходе этой совокупности блоков, фактически отвечающих за реализацию оператора E преобразующей части КПИ, формируется низкочастотный сигнал z(λ,t), отображающий огибающую входной смеси полезного сигнала и шума. Этот сигнал подается на блок Fcn4, выполняющий функцию порогового устройства с регулируемым порогом, равным uo (задается и регулируется в УП).Окно настройки параметров этого блока представлено на рисунке 20. Данный блок реализует другой способ задания функциональных преобразований входного сигнал, основанный на записи в поле Expression логического выражения, в случае истинности которого на выходе формируется логическая единица и ноль – в противном случае. Соответственно, в случае превышения порога входным сигналом в данный момент времени на выходе выдается единичный сигнал, сигнализирующий о вероятном наличии полезного сигнала в канале приемника.



Рисунок 20 – Окно настройки параметров блока Fcn4
На выходе блока Pulse Generator размещен блок Fcn1, он реализует сравнение видеосигнала на выходе генератора с фиксированным порогом, равным 0,5, и служит для контрольного подсчета числа излучаемых импульсов. Окно настройки параметров блока Fcn1 изображено на рисунке 21.

Для регистрации результатов передачи сигналов в рассматриваемом КПИ в S-модели используются блоки Counter и To Workspace. Блоки Counter и Counter1, реализующее подсчет переданных в интервале моделирования [0,T] импульсных сигналов и принятых сигналов получателем. Окно настройки блоков Counter и Counter1 представлено на рисунке 22. Блоки To Workspace и To Workspace1 обеспечивают фиксацию окончательных результатов подсчета в массивах simout и simout1 и передачу этих результатов в рабочее пространство системы MatLab, и в УП. Окно настройки этих блоков изображено на рисунке 23.



Рисунок 21 – Окно настройки параметров блока Fcn1
Блоки типа To Worksrace так же, как и парные блоки From Workspace, играют связующую роль между S-моделями и УП (m-файлом).



Рисунок 22 – Окно настройки параметров блока Counter1


Рисунок 23 – Окно настройки параметров блока To Workspace1

Для визуализации процесса работы системы в S-модели используется блок Scope. Использование этого блока реализует проверку адекватности модели, так как обеспечивает анализ выполняемых преобразований данных в контрольных точках. Блок Scope, изображенный на рисунке 24, формирует:

- осциллограмму исходного видеосигнала L(t)(λ(t)), осуществляющего частотную модуляцию;

- осциллограмму последовательности частотно модулированных радиоимпульсов S(L,t) (S(λ,t));

- осциллограмму функции Ag(t)(Ag(t)), определяющей изменение амплитуды излучаемых радиоимпульсов в соответствие с формой ДНА и параметрами вращения антенны;

- осциллограмму смеси сигнала и шума на выходе приемника E(L,t)(eƹ(λ,a,t));

- осциллограмму U(t) на выходе полосового фильтра приемника;

- осциллограмму последовательности сигналов Z(L,t)(z(λ,t)) на выходе энергетического приемника;

- осциллограмму последовательности видеоимпульсов L_(t)(λ(t)) После устройства приемника, отображающую результаты обнаружения излучаемых источников сигналов.


Рисунок 24 – Осциллограммы сигналов на входе блока Scope
Анализ представленных осциллограмм показывает, что для рассматриваемого случая использование указанного типа приемного устройства позволяет выделять полезные сигналы при весьма малом соотношение сигнал-шум и обеспечивает уверенный прием радиосигналов по боковому излучению.

Перейдем к разработке УП. Рассмотрим m-файл, в котором исследуется зависимость показателей РО и L от различных факторов влияния.

На первой этапе исследуется зависимость вероятности уверенного приема Ро от R и при фиксированных Am и Np. Текст соответствующей части УП представлен в Приложении Б.


В результате выполнения первой части УП в командном окне получаются следующие результаты:

fraceks =

1.0000 0.1000

1.0000 1.0000

5.0000 0.1000

5.0000 1.0000

ne=384

R=1 Ps=0.1000 P_O=0.8267

R=1 Ps=1.0000 P_O=1

R=5 Ps=0.1000 P_O=0.1973

R=5 Ps=1.0000 P_O=0.5547

Вторая часть УП реализует зависимости интенсивности ложных тревог от tau и mr при фиксированных NP и R. Текст этой части УП представлен в Приложении Б.


Результаты работы второй части УП, выводимые в командном окне системы, отображаются следующим образом:

fraceks =

0.1000 3.0000

0.1000 5.0000

0.2000 3.0000

0.2000 5.0000

taud = 1000 mr=3 NE=200 L=1.9570

taud = 1000 mr=5 NE=101 L=0.0030

taud = 2000 mr=3 NE=341 L=3.6021

taud = 2000 mr=5 NE=256 L=2.3023
Следует отметить, что в этом случае при тактическом планировании объем испытаний внутри цикла с учетом результатов оценки выборочной дисперсии. Поэтому число испытаний для каждого набора исходных данных стратегического плана будет различным.

В завершающей части m-файла УП реализуется графическое отображение результатов моделирования в виде графиков линейной регрессии, изображенных на рисунке 25.



Рисунок 25 – Графики зависимостей реакции системы
Анализ полученных графиков показывает, что они отражают естественные закономерности изменения показателей качества канала передачи информации в зависимости от рассматриваемых факторов.

Заключение



В процессе проектирования данной курсовой были рассмотрены особенности теории информационных процессов, а именно процесса передачи информации. Также бы произведено моделирование КПИ. Были проведены исследования модели КПИ, и проведены оценки показателей уверенного приема сигнала и интенсивности ложных тревог.


Следует отметить, что наибольшую сложность при реализации рассмотренной S-модели для исследования систем передачи информации импульсных и непрерывных сигналов с различными видами модуляциями представляет согласованная настройка блоков передатчиков и приемников. Для этого требуется внимательно изучить соответствующие разделы помощи MatLab и Simulink в современных версиях.
^

Список используемой литературы


1 Кловский Д.Д. Теория передачи сигналов.- М.,“Связь”,1973.

2 Ткаченко А.П. Бытовая радиоэлектронная техника. Энциклопедический 3 справочник. – Мн.: БелЭн, 1995.

4 Шинаков Ю.С. Теория передачи сигналов в электросвязи. – М.: Радио и связь. 1989

5 Быков В. В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Сов.радио, 1971. 328 с.

6 Информационные технологии в радиотехнических ситемах. Учебное пособие / Васин.В.А., Власов И.Б., Егоров Ю.М. и др./ Под. Ред. И.Б. Федорова. М.: Изд. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. 672 с.

7 Алгазинов Э. К., Сирота А.А. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем. М.: Диалог-МИФИ, 2009. 416 с.

8 Гультяев А. А. Визуальное моделирование в среде MatLab: Учебный курс. СПб.: Питер, 2000. 432 с.

9 Борисов Ю. П. Математическое моделирование радиосистем. М.: Сов. Радио, 1976. 296 с.

10 Лазарев Ю. Н. Моделирование процессов и систем в MatLab: Учебный курс. СПб., Киев: БХВ, 2005. 512 с.
^

Приложение А


(справочное)

Блок-схема S-модели


Приложение Б


(справочное)

Управляющая программа
%Моделирование канала передачи информации

clear all;

%Задание интервала дискретизации по времени и колличества отсчетов

Ts= 0.0001; Ns=100000;

T=Ts*Ns;%Задание велечины интервала времени моделирования [0 10] c

%Оценка качества приема импульсного радиосигнала с частотной модуляцией.

%Используемые показатели:

%вероятность уверенного приема сигнала - РО;

%интенсивность ложных тревог - L;

%Исследуемые параметры:

%мощность сигнала источника Ps;

%ширина спектра сигнала df;

%длительность импульса tau;

%мощность шума на входе приемника - Np;

%коэффициент mr-превышения порога uo=mr*(taud*Np*Ts*df) обнаружения

%относительно среднего шума;

%расстояние от источника до приемника - R.

%1. Оценка РО в зависимости от R и Ps при фиксированных mr, df, Np и пр.

%Задание значений параметров сигнала

Ps=NaN;%мощность сигнала источника

Gs=100;%коэффициент усиления антены источника

tau=0.1;%длительность импульса (с)

pr=0.4;%период слдеования импульсов (с)

sc=(tau/pr)*100;%отношение длительность к периоду в процентах

f0=1000;%несущая частота (гц)

df=100;%девиация частоты за время длительности импульса

w0=f0*2*pi;%нижняя граница полосы пропускания полосового фильтра

w1=w0+df*2*pi;%верхняя граница полосы пропускания полосового фильтра

teta0=10;%ширина главного лепестка ДНА (град)

mu=2;%коэффициент влияния местных предметов на форму ДНА

R=NaN;%расстояние от источника до приемника

Np=0.01;%мощность шума на входе

taud=round(tau/Ts);

prd=round(pr/Ts);

mr=5;%коэффициент превышения порога над уровнем шума

%Задание количества и диапазонов изменения факторов R(a) b Ps(b)

nf=2;

minf=[1 0.1];

maxf=[5 1];

%формирование дробного двухуровневого плана эксперимента с учетом

%взаимодействий

fracplan=fracfact('a b ab');

N=2^nf;

fictfact=ones(N,1);

X=[fictfact fracplan]';

fracekc = zeros(N,nf);

for i=1:nf,

fraceks(:,i)=minf(i)+(fracplan(:,i)+1)*(maxf(i)-minf(i))/2;

end;

fraceks

%Тактическое планирование эксперимента

dp=0.05;

alpha=0.05; %задание доверительного интервала и уровня значимости

tkr_alpha=norminv(1-alpha/2);%определение t-критического

ne=round(tkr_alpha^2/(4*dp^2));%расчет требуемого числа испытаний

%определение требуемого количества циклов

NE=round(ne*pr/T);

%цикл по совокупности экспериментов стратегического плана

Ag = ones(200,1);

Y=zeros(N,1);

for j=1:N,

a=fraceks(j,1);

b=fraceks(j,2);

R=a;

Ps=b;

u0=zeros(NE,1);

u1=zeros(NE,1);

uo=mr*(taud*Np*df*Ts);

%цикл статических испытаний с фиксированным объемом реализаций

for k=1:NE,

%имитация функционирования КПИ

to=randseed;%инициализация генератора белого шума

[tt g]=dna(teta0,mu,T,200);%моделирование ДНА

Ag=(2*Ps*Gs*g).^0.5;

sim('model_KPI',T);%моделирование процесса в интервале [0 T] в Simulink

r0=simout(:,:,2);

r1=simout1(:,:,2);

if r1>r0, r1=r0;

end;

u0(k)=r0;

u1(k)=r1;

end;

%Оценка показателя по выборке наблюдений

P_O=sum(u1)/sum(u0);

Y(j)=P_O;

end;

%определение коэффициента регрессии

C=X*X';

b_=inv(c)*X*Y;

%формирование зависимости реакции системы на множестве значений факторов

A=minf(1):0.1:maxf(1);

B=minf(2):0.1:maxf(2);

[k N1] = size(A);

[k N2] = size(B);

an=zeros(N1,1);

bn=zeros(N2,1);

Yc=zeros(N2,N1);

for i=1:N1,

for j=1:N2,

an(i)=2*(A(i)-minf(1))/(maxf(1)-minf(1))-1;

bn(i)=2*(B(j)-minf(2))/(maxf(2)-minf(2))-1;

%экспериментальная поверхность реакции

Yc(j,i)=b_(1)+an(i)*b_(2)+bn(j)*b_(3)+an(i)*bn(j)*b_(4);

end;

end;

%2.Оценка L в зависимости от tau и mr при фиксированных Np=0.01 и R=1

%Задание величин

Ps=0;

tauds=round(0.1,Ts);%Значение параметра, используемое при выставлении порога

Np=0.001;

%Задание количества и лиапазонов изменения факторов tau(a) и mr(b)

nf=2;

minf=[0.1 3];

maxf=[0.2 5];

%формирование дробного двухуровневого плана эксперимента

fracplan=fracfact('a b ab');

N=2^nf;

fictfact=ones(N,1);

X=[Fictfact fracplan]';

fraceks=zeros(N,nf);

for i=1:nf,

fraceks(:,1)=minf(i)+(fracplan(:,i)+1)*(maxf(i)-minf(i))/2;

end;

fraceks;

%тактическое планирование эксперимент а

dm=0.01;

alpha=0.05;%задание доверительного интервала уровня значимости

tkr_alpha=norminv(1-alpha/2); %определение t-китического

%цикл по совокупности экспериментов стратегического плана

Ag=zeros(200,1);

YI=zeros(N,1);

for j=1:N,

a=fraceks(j,1);

b=fraceks(j,2);

taud=round(a/Ts);

mr=b;

%организация цикла статестических испытаний с переменны объемом

%выборки для достижения заданной точности оценки показателя

Ne=1;

l=0;

SQ=0;

D=1;

uo=mr*(tauds*Np*df*Ts);

while NE < tkr_alpha^2*D/dm^2||NE>1000,

%имитация функционирование КПИ

to=randseed;%инициализация генератора белого шума

sim('model_KPI',T);%моделирование процесса в интервале [0 T] в Simulink

u=simout1(:,:,2)/T;

%оценка выборочной дисперсии D измеряемого параметра

l=l+u;

SQ=SQ+u^2;

if NE>100, D=SQ/(NE-1)-(l^2)/(NE*(NE-1));

end;

NE=NE+1;

end;

NE=NE-1

%оценка показателя по выборке наблюдений

L=l/NE

Yl(j)=L;

end;

%определение коэффициента регрессии

Cl=X*X';

b_l=inv(Cl)*X*Yl;

%формирование зависимости реакции системы на множестве значений факторов

Al=minf(1):0.001:maxf(1);

Bl=minf(2):0.001:maxf(2);

[k N1]=size(Al);

[k N2]=size(Bl);

anl=zeros(N1,1);

bnl=zeros(N1,1);

Yo=zeros(N2, N1);

for i=1:N,

for j=1:N2,

anl(i)=2*(Al(i)-minf(1))/(maxf(1)-minf(1))-1;

bnl(i)=2*(Bl(i)-minf(2))/(msxf(2)-minf(2))-1;

%экспериментальная поверхность реакции

Yo(j,i)=b_l(1)+anl(i)*b_l(2)+bnl(j)*b_l(3)+anl(i)*bnl(j)*b_l(4);

end;

end;

%отображение зависимостей в трехмерной графике

[x,y]=menshgrid(A,B);

[xl,yl]=menshgrid(Al,Bl);

figure;

subplot(1,2,1), plot3(x,y,Yc), xlabel('fact a'), ylabel('fact b'), zlabel('Yc'). title('PO'), grid on,

subplot(1,2,2), plot3(xl,yl,Yo), xlabel('fact a'), ylabel('fact b'), zlabel('Yo'). title('L'), grid on;

^

Приложение В


(справочное)

Функция для задания формы ДНА
function [ ty g ] = dna(teta0, mu, T, N)

%teta0 - полуширина ДНА а полскости наблюдения (град);

%Т - период вращения антены (с)

%mu - коэффициент, цчитывающий влияние местных предметов (mu=1..2)

%N - число тосек дискретизации ДНА в пределах периода вращения

teta0=teta0*2*pi/360;%перевод значения величины из градусов врадианы

omega=2*pi/T; %угловая скорость вращения антены

Tc=T/N; %интервал жискретизации по времени

tetam=2*pi/2;

%генерация случайного процесса для моделирования структуры боковых

%лепестков

tk=teta0/omega; %интервал корреляции процесса при развертке ДНА во времени

alfat=0.5/tk;

ro=exp(-alfat*Tc);

g=zeros(1,N);

ft=zeros(1,N);

gt=zeros(1,N);

ft(1)=randn;

gt(1)=randn;

for i=1:N,

if i<N,

ft(i+1)=ro*ft(i)+sqrt(1-ro^2)*randn;

gt(i+1)=ro*gt(i)+sqrt(1-ro^2)*randn;

end;

ft(i)=ft(i)*cos(pi*i*Tc/tk)+gt(i)*sin(pi*i*Tc/tk);

end;

%формирование результирующей формы ДНА

for i=1:N

teta=i*Tc*omega;

x=abs((teta-tetam)/teta0);

if x<1, g(i)=exp(-2.78*x^2);%формирование главного лепестка

else a=0.0625/(x^mu);

b=10*log10(a);%формирование боковых лепестков

g(i)=10^((b+4*ft(i))/10);

end;

end;

sh=round(rand*N);%случайный сдвиг положения ДНА на временной оси

g=circshift(g', sh);

ty=Tc:Tc:T;%массив значений моментов времени при определении ДНА

end


Скачать файл (10603.5 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации
Рейтинг@Mail.ru