WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаТехнічні науки → Цифрове діаграммоутворення - Курсова робота

Цифрове діаграммоутворення - Курсова робота

Рис. 1.5. Супроводження рухомих абонентів окремими променями ДС.

Внаслідок цього створюються передумови для ефективного вирішення таких специфічних для СЗ завдань як:

  • поліпшення відношення сигнал/завада завдяки формуванню "глибоких нулів" ДС у напрямках завадових сигналів, у тому числі від сусідніх бортових та наземних станцій;

  • максимальна ефективність систем множинного доступу з частотним, часовим та просторовим (FDMA,TDMA і SDMA);

  • інтеграція в єдину інформаційну систему різних за функціональним призначенням підсистем;

  • придушення завадових сигналів ,що виникають у разі багатопроменевого поширення радіохвиль, істотне зниження глибини федінгової модуляції;

  • підвищення інтенсивності корисних сигналів шляхом фокусування максимумів ДС у напрямках рухомих джерел радіоповідомлень;

  • вирішення проблем електромагнітної сумісності.

Одним з перших проектів, що були спрямовані на дослідження шляхів реалізації переваг ЦАР, демонстрація можливості і вартісної ефективності їх розгортання в мобільних СЗ є проект TSUNAMI (Technology in Smart Antennas for Universal Advanced Mobile Infrastructure), що здійснювався консорціумом фірм на чолі з ERA Technology Ltd (Великобританія) [7]. При цьому кожен пристрій цифрового діаграмоутворювача DBF-1108 компанії ERA Technology Ltd здатний обробляти виходи ЦАР, що містить до 128 каналів, проводячи обчислення в комплексній формі з темпом синтезу ДС антени 250 нс. Для розширення смуги частот обробки або збільшення числа каналів ЦАР можливе використання додаткових процесорів DBF-1108, що працюють паралельно, із каскадним підсумовуванням виходів пристроїв або їхніх груп. У ході наступного етапу робіт (TSUNAMI-II) було розгорнуто адаптивну антену у складі діючої базової станції стільникового зв'язку DCS-1800 та перевірено якість супроводу мобільного джерела повідомлень в умовах впливу джерел завад для відпрацювання інфраструктури 3-го покоління мобільних систем стандарту UMTS (рис.1.6).

Сучасні спектральні методи, що призначені для оцінювання напрямків на ДВ, є адаптивними до вхідних даних. У якості вихідних (базових) даних у них використовується, як правило, кореляційна матриця сигналів, прийнятих R-елементної АР. При класифікації по способах огляду простору всі методи кутового спектрального оцінювання можна розділити на групи з послідовною і рівнобіжною пеленгацією джерел випромінювання.

Рис. 1.6. Проект TSUNAMI: 8-канальна ЦАР у складі станції DCS-1800.

У методах першої групи (це методи максимальної правдоподібності і його різновиду, максимальній ентропії, авторегресійний, класифікації множинних сигналів (MUSIC), мінімальної норми) виконується послідовний просторовий аналіз. При їхньому використанні сканування полючи ДВ здійснюється таким чином, щоб оцінка вихідної величини виходила як безупинна функція кутової координати, при цьому ніяких апріорних допущень про кількість ДВ не робиться, а лише передбачається, найчастіше, що вони не корельовані. Власне кажучи вони подібні неадаптивним методам, заснованим на застосуванні спрямованих антен. За допомогою цих методів напрямку на ДВ оцінюються по відповідним максимумах вихідної функції, а це має на увазі застосування того чи іншого алгоритму їхнього пошуку. Як вихідну функцію використовується залежність потужності (дисперсії) вихідного сигналу від кутового положення, на яке набудовується система обробки сигналів АР. Оцінка потужності сигналів ДВ виконується по максимумах вихідної величини.

Таким чином, кутові координати ДВ при послідовному огляді простору знаходяться математичним скануванням за допомогою опорного просторового сигналу і наступного відшукання положення максимумів. Головним недоліком цих методів є відносно низький темп огляду Крім того, пеленгація, заснована на оцінці просторового спектра випромінювань, супроводжується зсувом кутових оцінок при наявності часової кореляції між ДВ в точках прийому. Для усунення цього недоліку приходиться ускладнювати алгоритми обробки вхідних сигналів.

Методи другої групи забезпечують рівнобіжний огляд простору (це методи ROOT-MUSIC, Писаренко, ESPRIT та Проні). Методи ROOT-MUSIC і Писаренко, так само як і методи MUSIC і мінімальної норми, засновані на використанні інформації, що міститься в системі власних векторів кореляційної матриці вхідних сигналів, але при цьому відшукуються корені відповідних поліномів, а не спектр потужності. У методі ESPRIT кутові координати оцінюються за результатами перебування узагальнених власних значень: регулярного пучка з кореляційних матриць.

При роботі СЗ одночасно з кількома кореспондентами необхідно орієнтувати основні промені ДС антенної системи в заданих напрямках. Ця задача еквівалентна обчисленню просторового спектра поля випромінювання джерел з подальшою оцінкою положення його локальних максимумів. Безпосередньо для її розв'язання крім класичних існують так звані проекційні методи та процедури спектрального аналізу, пов'язані з оберненням кореляційної матриці (КМ) [8, 9]. Всі вони мають високу розрізнювальну здатність.

На цей час застосовується лише обмежена частина вказаних методів. У деяких випадках вони недостатньо ефективні та далеко неоптимальні, що пов'язано з відносною складністю їхньої реалізації, апаратно-програмними витратами, а також обмеженістю покладених на них задач. Однак, в світі постійно ведуться дослідження з розширення спектра прикладного використання процедур обробки сигналів на базі зазначених методів, зі збільшенням їхньої кількості, а також поліпшення притаманних їм обчислювальних характеристик і точності. Зупинимось докладніше на тих методах, які використовуються досить часто.

Для спрощення аналітичних викладень доцільно обмежитися розглядом лінійної еквідистантої ЦАР. Як відомо [10], плоска хвиля, що поширюється з напрямку візування на m-ого кореспондента (), в точках розташування антенних елементів (АЕ) антенної решітки характеризується вектором фазування [8]:

, (1)

де – кількість каналів ЦАР, – узагальнена кутова координата.

Матриця амплітудно-фазового розподілу (АФР), який створений сигналами від М кореспондентів на розкриві лінійної антенної решітки, складається з стовпців (1.1) і має вигляд [8]:

, (2)

тобто, в m-мі стовпці при відомій геометрії решітки міститься інформація про кутову координату m-го кореспондента.

Стосовно обробки сигналів у ЦАР, аналогом класичного спектрального оцінювання є метод Бартлета [8, 11], який спирається на формування функції:

, (3)

де - функція, що характеризує зміну потужності результуючого сигналу на виході системи обробки, в залежності від кутового положення m-го кореспондента, яке відраховується від нормалі ЦАР до її розкриву,

- вимірювана координата (у залежності від просторової орієнтації променя решітки: азимут або кут місця),

- матриця пеленгаційних характеристик (ПХ), що характеризує фазовий розподіл, який відповідає сканованому напрямку ,

- операція ермітового сполучення,

- оцінка кореляційної матриці сигналів на виходах приймальних каналів ЦАР.

Оцінка КМ записується у вигляді [8, 11]:

, (4)

де - вектор вихідних сигналів приймальних каналів решітки, що відповідає

s-му відліку,

S - довжина вибірки сигналів на виходах приймальних каналів ЦАР протягом часу спостереження.

Потенційні можливості (3) з розрізнення ДВ обмежені шириною основного променя ДС антени. Підвищення ефективності методу (3) може бути досягнуто тільки шляхом збільшення фізичних розмірів ЦАР, що не завжди можливо. Крім того досить вагомою є залежність від помилок оцінювання кількості сигналів. Занижена оцінка числа кореспондентів призводить до їхнього нерозрізнення, зниження точності виміру кутових координат і видачі помилкових пеленгів. Завищена оцінка числа кореспондентів також зумовлює виявлення помилкових напрямків (як наслідок цього, додатково підвищуються обчислювальні витрати реалізації методів) і зниження точності виміру кутових координат справжніх кореспондентів.

Між тим, поліпшення характеристик розрізнення при використанні проекційних методів та процедур, пов'язаних з обертанням КМ, у порівнянні з методом (3) істотно залежить від відношення сигнал/шум (ВСШ) прийнятих сигналів. При малих значеннях ВСШ і обмеженому часі спостереження показники якості методів надрелеївського розрізнення не перевищують аналогічних характеристик методу Бартлета. Для односигнальної ситуації помилки виміру кутових координат кореспондентів при використанні деяких методів надрелеївського розрізнення вище, ніж у класичних методів [8, 11]. Тільки у випадку багатогосигнального режиму прийому, коли в основному промені ДС ЦАР знаходяться кілька кореспондентів, зазначені процедури надрелеївського розрізнення за умов достатнього ВСШ, більш ефективні. Крім того, при використанні розглянутих методів підвищуються вимоги до ідентичності характеристик спрямованості каналів ЦАР [8, 12]. Як відомо, у теорії обробки сигналів існує поняття релеївського порогу розрізнення. Він характеризує таке мінімальне розходження між параметрами сигналів, при якому між відгуками системи існує провал результуючої функції, що огинає. Надрелеївську здатність можна трактувати як кількісну міру, що характеризує можливість розрізняти сигнальні відгуки у випадку, коли між ними відсутній провал результуючої функції, що огинає.

Loading...

 
 

Цікаве