Занятие 8. Оценка параметров сигнала Оценка частоты радиоимпульса Применим метод максимального правдоподобия. Уравнение правдоподобия: (аналитически не.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Метод максимального правдоподобия ММП позволяет получить по крайней мере асимптотически несмещенные и эффективные оценки параметров распределения, которые.
Advertisements

Лекция 5 Метод максимального правдоподобия. ММП позволяет получить по крайней мере асимптотически несмещенные и эффективные оценки параметров распределения.
Численные методы линейной алгебры. Методы решений нелинейных уравнений и систем. Лекция 3:
Некогерентный приём сигналов Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Теоретические аспекты и приложения стереоскопических систем навигации, наведения и дистанционного зондирования местности Докладчик: д.т.н., профессор БЕЛОГЛАЗОВ.
НАУЧНАЯ РАБОТА на тему: ИСCЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ПЕРСПЕКТИВНЫХ СИГНАЛОВ СРНС ГЛОНАСС Научный руководитель: д.т.н., профессор Перов А.И. Студентка:
Решение задачи диффузии, зависящей от времени. Рассмотрим простейшее уравнение в частных производных параболического типа, описывающее процесс диффузии.
Прогнозирование ARMA- МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С «ПРОПУСКАМИ» БГУ, ФПМИ, МАГИСТРАНТ Лобач Сергей Викторович.
Выпускная работа « Цифровое моделирование и исследование характеристик системы частотной автоподстройки при совместном действии сигнала и шума » студент.
{ cтруктура обратной матрицы – алгоритм получения обратной матрицы – запись линейных систем уравнений в матричной форме – крамеровская система линейных.
2. Системы линейных уравнений Элементы линейной алгебры.
Бакалаврская работа по теме: Обнаружение навигационного радиосигнала с модуляцией данными Студент: Днепров В. В. Учебная группа: ЭР Научный руководитель:
Матрица Гильберта при размерности n много большей 1 метод Гаусса не эффективен.
Условие задачи Пружинный маятник массой 2 кг совершает гармонические колебания. График колебаний представлен на рисунке. По графику найти: 1.Период T,
Система m линейных уравнений с n переменными в общем случае имеет вид: 1.
Курс «Аппаратура потребителей спутниковых радионавигационных систем» Преподаватель: ассистент каф. РТС Корогодин Илья Владимирович
Условие задачи Математический маятник массой 4 кг совершает гармонические колебания. График колебаний представлен на рисунке. По графику найти: 1.Период.
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ Кафедра вычислительной математики Лэ Тхи Тхиен Тхуи Руководитель.
Приближенное решение систем нелинейных уравнений Методами Ньютона и Итераций.
« Комплексная обработка измерений спутникового радионавигационного приёмника и доплеровского измерителя скорости» студент: Добрецов А.А. Научный руководитель:
Транксрипт:

Занятие 8. Оценка параметров сигнала Оценка частоты радиоимпульса Применим метод максимального правдоподобия. Уравнение правдоподобия: (аналитически не решается) - расстройка по частоте

Оценка частоты радиоимпульса Схема поиска и оценки частоты радиосигнала

Оценка параметров сигнала с помощью дискриминаторов Основная идея: будем решать уравнение правдоподобия численно – методом Ньютона Итеративный метод Ньютона для решения нелинейных уравнений вида : В нашем случае:

Оценка параметров сигнала с помощью дискриминаторов После подстановки получим: При малых отклонениях метод сходится за одну итерацию. Тогда

Алгоритм оценивания с помощью дискриминатора - выходной сигнал дискриминатора с нормированной крутизной ДХ. Сам дискриминатор: Крутизна ДХ:

Потенциальная точность оценок параметров сигнала …Под потенциальной точностью оценок параметров радиосигнала понимают нижнюю границу Рао-Крамера для дисперсии ошибки оценки максимального правдоподобия. Потенциальная точность характеризует тот предел точности оценивания, который может быть достигнут только в результате обработки наблюдаемой реализации Y, т.е. без учета априорной информации. Будем рассматривать сигнал в общем виде Логарифм отношения правдоподобия:

Потенциальная точность оценки задержки по огибающей Вспоминаем:- ?

Продолжение вывода Введём Тогда

Физический смысл параметра β Можно показать, что То есть β – это эффективная ширина спектра сигнала Вывод: потенциальная точность оценки задержки сигнала определяется отношением с/ш и эффективной шириной спектра сигнала

Потенциальная точность оценки частоты сигнала Вспоминаем:- ? Вывод: потенциальная точность оценки частоты сигнала определяется отношением с/ш и среднеквадратической длительностью сигнала

Потенциальная точность совместной оценки частоты и задержки сигнала Вектор информативных параметров: Ранее мы нашли: - элементы матрицы Фишера

Потенциальная точность совместной оценки частоты и задержки сигнала Определитель матрицы Фишера для обращения матрицы: Обозначим: Найдём внедиагональные элементы матрицы Фишера: Тогда:

Потенциальная точность совместной оценки частоты и задержки сигнала Вывод: точность совместных оценок тем выше, чем выше отношение с/ш или чем выше база сигнала (произведение эффективной длительности на эффективную ширину спектра) Элементы корреляционной матрицы ошибок:

Письменное домашнее задание 1.Найти потенциальную точность совместной оценки амплитуды и фазы сигнала (остальные параметры считаются известными) Результат – корреляционная матрица ошибок (2х2) оценивания амплитуды и фазы. 2. Найти потенциальную точность оценки амплитуды сигнала при неизвестной начальной фазе сигнала (остальные параметры считаются известными) Результат – дисперсия ошибки оценивания амплитуды.