2014-02-09
1012
Основными параметрами сигнала, подлежащими измерению, являются время прихода (задержки) сигнала и частота сигнала.
1) Оценка времени прихода или запаздывания сигнала.
Оговоримся, что устройством оценки параметра сигнала будет линейный фильтр, т.к. мы пользуемся гауссовской статистикой.
Пусть на вход линейного фильтра воздействует смесь гауссовской случайной помехи в виде белого шума и сигнала:
где 
- неизвестное время прихода или запаздывания сигнала.
Т.к. измерение параметров сигнала имеет смысл лишь при большом отношении сигнал – помеха (не менее 10 для надежного обнаружения), то целесообразно использовать устройстве оценки сигнала оптимальный линейный фильтр, известный из предыдущих разделов.
В известной литературе показано с помощью неравенства Шварца – Буняковского
При это получаем измерение
Потенциальная точность измерения времени прихода сигнала:
Было показано в литературе, что устройство оптимальной оценки времени прихода сигнала должно включать в себя оптимальный линейный фильтр и устройство, фиксирующее момент появления максимума или пика сигнала на выходе оптимального фильтра.
|
|
|
Для второго устройства можно использовать дифференциальную цепочку:
Заметим, что точность измерения времени прихода тем выше, чем острее пик АКФ или ВКФ, т.е. чем шире спектр сигнала.
2) Оценка частоты сигнала f0.
Во-первых, определяется возможный диапазон значений частоты сигнала.
Во-вторых, этот диапазон разбивается на дискретные участки. Ширина их определяется по разрешающей способности по частоте или точностью измерения частоты.
В-третьих, для каждого участка строится оптимальный обнаружитель со случайной фазой.
Т.о. устройство оценки частоты получается многоканальным, выходы всех каналов обнаружения подаются на устройство определения номера канала, в котором произошло обнаружение сигнала.
