2014 Разработка программного средства для оценки параметров широкополосного сигнала на основе авторегрессионной модели
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•575 views
Павлов Никита
Recommended
More Related Content
What's hot
Similar to 2014 Разработка программного средства для оценки параметров широкополосного сигнала на основе авторегрессионной модели
Similar to 2014 Разработка программного средства для оценки параметров широкополосного сигнала на основе авторегрессионной модели (20)
More from RF-Lab
More from RF-Lab (20)
2014 Разработка программного средства для оценки параметров широкополосного сигнала на основе авторегрессионной модели
- 1. МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ Кафедра ИТ-6 «Управление и моделирование систем» ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ Павлова Н.П. на тему Разработка программного средства для оценки параметров широкополосного сигнала на основе авторегрессионной модели Руководитель дипломного проекта: Мельников А.О. Москва, 2014 1
- 2. 2 Типовая структура цифрового приемника Процедура обнаружения Процедура сопровождения Процедура демодуляции Грубая оценка Параметров сигнала Точная оценка Параметров сигнала Биты Входной сигнал
- 3. Цель дипломного проекта Разработка и проверка работоспособности процедуры обнаружения ШПС на основе АР-модели сигнала Задачи дипломного проекта • Реализовать алгоритм обнаружения ШПС, состоящий из двух этапов. Где на первом этапе осуществляется только поиск фазы ПСП с помощью алгоритма DMA. На втором этапе осуществляется оценка частоты несущего колебания на основе авторегрессионной модели входного сигнала. • Проверить работоспособность реализованного алгоритма на основе измерений физического сигнала в системе спутникового позиционирования GPS. • Провести сравнение производительности разработанного алгоритма и стандартного алгоритма на основе коррелятора. 3 Постановка задачи
- 4. Широкополосный сигнал формируется путем перемножения гармонического опорного колебания на псевдослучайную последовательность. 4 ~ X ШПС ПСП Формирование ШПС
- 5. 5 Для ускорения вычислений корреляции в алгоритме параллельного поиска используется процедура быстрого спектрального преобразования. Схема классического коррелятора
- 6. 6 Целью алгоритма поиска ШПС является обнаружение факта наличия сигнала и получения грубых оценок фазы ПСП и доплеровского сдвига частоты несущего колебания для последующего вхождения в синхронизацию с алгоритмом ФАПЧ. В стандартном алгоритме поиска сигнала используется классическая схема коррелятора. Стандартная процедура поиска и сопровождения сигнала
- 7. 7 Фаза кода Частота Классический поиск происходит в двумерной области, таким образом, что для каждой пары значений фазы ПСП и частоты доплеровского сдвига несущей необходимо получать выход коррелятора. Оценка параметров ШПС
- 8. 8 X Задержка Коррелятор кода АР-модель ФАПЧ Входной сигнал В предлагаемом методе поиск осуществляется в два этапа: сначала с помощью алгоритма DMA осуществляется определение фазы ПСП, затем осуществляется оценка частоты на основе АР модели. Метод поиска ШПС на основе алгоритма DMA и АР-модели
- 9. 9 Основной целью этого метода является устранение гармонических колебаний во входном сигнале. 𝑠 𝑡 = 𝐶𝑠 𝑡 𝑒 𝑗2𝜋𝑓𝑡 𝑠 𝑡 𝑠 𝑡 − 𝜏 = 𝐶𝑠 𝑡 𝐶𝑠 𝑡 − 𝜏 ∗ 𝑒 𝑗2𝜋𝑓𝑡 𝑒−𝑗2𝜋𝑓 𝑡−𝜏 = 𝐶 𝑛 𝑡 𝑒 𝑗2𝜋𝑓𝜏 Алгоритм DMA
- 10. 10 где 𝑦𝑛 - выход АР модели 𝑥 𝑛 - случайное входное воздействие 𝑦𝑛 = 𝑎1 𝑦 𝑛−1 + 𝑎2 𝑦 𝑛−2 + 𝑥 𝑛 𝐻 𝑧 = 1 1 − 𝑎1 𝑧−1 − 𝑎2 𝑧−2 𝑟(𝑚) 𝑥𝑥= 1 (𝑁−1) 𝑘=0 𝑁−1 𝑥 𝑘 𝑥(𝑘 − 𝑚) 𝑎1 𝑎2 = 𝑟𝑥𝑥 0 + 𝜎 𝑛 2 𝑟𝑥𝑥 1 𝑟𝑥𝑥 ∗ 1 𝑟𝑥𝑥 0 + 𝜎 𝑛 2 −1 𝑟𝑥𝑥 1 𝑟𝑥𝑥 2 Частотный отклик АР модели второго порядка АР-модель сигнала
- 11. 11 Преимущества метода: 1. Позволяет улучшить отношение сигнал-шум. 2. Не требует дополнительных отсчетов сигнала. 3. Низкие вычислительные затраты. БПФ x X Xk Re Im (·)2 (·)2 + (·)2 |Xk|2 ОБПФ r |Xk|4 (·)2 |Xk|8 Алгоритм оценки АКФ
- 12. 12 Для обеспечения надежного перехода ФАПЧ в режим синхронизации необходимо обеспечить требуемую точность начальных значений фазы и частоты. Структурная схема ФАПЧ
- 15. 14 Выход ФАПЧ для обнаружения на основе АР моделиВыход ФАПЧ для обнаружения на основе коррелятора Выход ФАПЧ
- 16. Экономический раздел 15 Статья затрат Обозначение Величина затрат, руб % затрат к итогу 1 Затраты на основные материалы Смат 2153 0,4 2 Основная заработная плата Сосн 155400 28,2 3 Дополнительная заработная плата Сдоп 20492 3,7 4 Отчисления от заработной платы Сотч 53149 9,5 5 Затраты на машинное время Смв 8602 1,5 6 Накладные расходы Снакл 267600 47,6 7 Прочие затраты Спроч 51140 9,1 Итого Сразр 559443 100 Смета затрат на разработку проекта
- 17. 16 • В исследовательском разделе был проведен сравнительный анализ алгоритмов обнаружения шумоподобных сигналов. В частности, были рассмотрены характеристика сигнала с расширенным спектром, был произведен обзор и анализ существующих решений. • В специальном разделе рассмотрен метод обнаружения ШПС на основе АР анализа входного сигнала. Разработана эффективная процедура оценки параметров АР модели, учитывающая свойства ШПС. Приведены вычислительные затраты алгоритма обнаружения и оценки фазы ПСП и частоты несущей ШПС. • В технологическом разделе подробно рассмотрены вопросы программной реализации разработанных процедур, приведены экспериментальные результаты работы реализованных процедур для реального сигнала системы спутникового позиционирования. Для проверки правильности работы алгоритма оценки фазы ПСП и частоты несущего колебания использовалось условие вхождение в синхронизацию петли фазовой автоподстройки частоты. Экспериментальные результаты подтверждают высокую эффективность разработанных методов по сравнению со стандартной процедурой поиска на основе параллельного коррелятора. Выводы
Editor's Notes
- Добрый день. Уважаемые члены государственный аттестационной комиссии, вашему вниманию представляется дипломный проект на тему : Разработка программного средства для оценки параметров широкополосного сигнала на основе авторегрессионной модели. Руководитель дипломного проекта Мельников .
- Да данном слайде представлена типовая схема цифрового приемника. На первом этапе осуществляется процедура обнаружения сигнала, ее результатов является грубая оценка параметров сигнала от качества которой зависит успешность прохождения следующих этапов. Обзор предметной области;
- Целью данного дипломного проекта является Разработка и проверка работоспособности процедуры обнаружения ШПС на основе АР-модели сигнала.
- В данном дипломном проекте рассматриваются шумоподобные сигналы сформированные методом прямого расширения спектра. Процедура формирования такого сигнала сводится к умножению синусоидальной несущей на отсчеты псевдослучайной последовательности. ПСП формируется путем сложения двух М-последовательностей.
- Для обнаружения ШПС необходимо определить частоту несущего колебания и фазу расширяющей последовательности . Отклик коррелятора будет значительно превосходить уровень шума только при достаточно точных оценках искомых параметров.
- Модуль обнаружения сигнала формирует грубые оценки значений частоты и фазы ПСП. Для надежной демодуляции сигнала необходимо получать более точные оценки параметров сигнала для текущего момента времени. С этой целью в цифровых приемниках используются процедура фазовой автоподстройки частоты. Для обеспечения устойчивой синхронизации ФАПЧ точность грубой оценки по частоте должна лежать в диапазоне +/- 50 Гц.
- На данном слайде представлен выход коррелятора для различных значений фазы коды и частоты несущего колебания. Очевидно что для поиска максимума необходимо рассчитать выход коррелятора для каждой комбинации значений частоты и фазы кода.
- Для сокращения вычислительных затрат можно перейти от поиска в двумерной области к раздельному поиску сначала по фазе кода, затем по частоте. В данной дипломном проекте предлагается оценивать частоту несущей на основе АР-модели входного сигнала. Применение такого подхода позволяет получать оценку доплеровского сдвига с точностью достаточной для запуска процедуры ФАПЧ.
- Основной целью этого метода является устранение гармонических колебаний во входном сигнале. После устранения гармонических колебаний из сигнала, остается лишь определить фазу ПСП в сигнале. После того, как ПСП найдена, частоту несущей можно определить с помощью метода на основе АР анализа.
- На слайде представлена авторегрессионная модель второго порядка, ее передаточная функция и характерный частотный отклик. Оценка параметров авторегрессионной модели производится по методу наименьших квадратов на основе оценки АКФ.
- Точность АР метода напрямую зависит от точности оценки АКФ гармонического сигнала. Основным способом повышения точности оценки АКФ является увеличение размера выборки, что в случае модулированного сигнала может быть затруднительным. В данном дипломном проекте предлагается использовать алгоритм увеличения отношения сигнал-шум методом последовательного вычисления АКФ . Для снижения вычислительных затрат указанный алгоритм предлагается реализовывать с использованием процедуры БПФ.
- Алгоритм ФАПЧ после вхождения в синхронизацию позволяет отслеживать изменения фазы ПСП и частоты несущего колебания. Для обеспечения надежного перехода в режим синхронизации необходимо обеспечить высокую точность оценивания начальных значений фазы ПСП и частоты.
- На рисунке представлена модульная структура программного комплекса. ПО позволяет осуществлять поиск сигнала с помощью стандартного коррелятора или с помощью алгоритма на основе АР модели. Выводы делаются на основе проверки синхронизации петли ФАПЧ.
- Для проверки правильности работы алгоритмов использовался сигнал полученный на специальном оборудовании захвата данных из глобального спутникового позиционирования GPS. Оборудование представляет собой приемник с функцией сохранения сигнала на промежуточной частоте в оцифрованном виде.
- На слайде представлен пример когда стандартный коррелятор не обеспечивает достаточную точность оценки частоты несущей и фазы ПСП для вхождения в ФАПЧ синхронизацию.
- На данном слайде слайде представлены результаты экономического раздела.
- Приведенные результаты позволяют заключить , что предложенная процедура поиска сигнала позволяет снизить вычислительные затраты и повысить точность определения частоты но при этом загрубляется оценка фазы ПСП за счет повышения уровня шума в алгоритма DMA.
- Доклад закончен. Разрешите перейти к демонстрации программного обеспечения.