«Методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов на базе MATLAB»
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ЛИНЕЙНОГО АФ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ
ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПРЯМАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА ОСНОВЕ АФ
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ПРЯМОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ
ТИПОВЫЕ СИГНАЛЫ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ
АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ
ЭКСПЕРИМЕНТ ПО ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ
ПОДАВЛЕНИЕ УЗКОПОЛОСНОЙ ПОМЕХИ В ШИРОКОПОЛОСНОМ СИГНАЛЕ
ПРЯМАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА ОСНОВЕ АФ
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ПРЯМОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИ ПОДАВЛЕНИИ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ
ТИПОВЫЕ СИГНАЛЫ ПРИ ПОДАВЛЕНИИ УЗКОПОЛОСНОЙ ПОМЕХИ В ШИРОКОПОЛОСНОМ СИГНАЛЕ
АЛГОРИТМ ПОДАВЛЕНИЯ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ (1)
АЛГОРИТМ ПОДАВЛЕНИЯ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ (2)
ЭКСПЕРИМЕНТ
АКФ УП-ПОМЕХИ И ШП-СИГНАЛА
ВХОДНОЙ СИГНАЛ АФ И ЕГО ДПФ
СМЕСЬ УП-СИГНАЛА И ШП-СИГНАЛА (ОБРАЗЦОВЫЙ СИГНАЛ)
ОЦЕНКА УП-ПОМЕХИ И ЕЕ ДПФ
«Методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов на базе MATLAB»
1.90M
Категория: МатематикаМатематика

Адаптивные фильтры. Практическое применение (3)

1. «Методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов на базе MATLAB»

Адаптивные фильтры.
Практическое
применение (3)
Клионский Д.М. – к.т.н., доцент кафедры
математического обеспечения и применения ЭВМ (МОЭВМ)

2. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ЛИНЕЙНОГО АФ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ

КИХ-фильтр
x ( n)
z 1
z 1
h0
h1
z 1
h2
hN 1
y ( n)
d ( n)
e( n ) d ( n ) y ( n )
Алгоритм адаптации
2

3. ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ

3
1) изучить метод идентификации многолучевого
канала связи при распространении сигнала от
источника к приемнику по нескольким трактам с
использованием структуры прямой идентификации;
2) выполнить компьютерное моделирование метода
идентификации многолучевого канала связи с
использованием программных средств MATLAB;
3) получить оценку импульсной характеристики
многолучевого канала связи.

4. ПРЯМАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА ОСНОВЕ АФ

Схема прямой идентификации
Неизвестная
система
x(n)
Адаптивный
фильтр
d (n)
y(n)
e(n)
4

5. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ПРЯМОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ

Схема прямой идентификации
Неизвестная система
A1
xш ( n)
z D1
d ( n)
A2
z D2
A3
z D3
x ( n)
Адаптивный
фильтр
y ( n)
e( n )
5

6. ТИПОВЫЕ СИГНАЛЫ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ

6
1) x(n) – входной сигнал АФ и неизвестной системы;
2) xш(n) – шум среды распространения;
3) d(n) – смесь шума и выходного сигнала
неизвестной системы;
4) y(n) – выходной сигнал АФ;
5) e(n) – сигнал ошибки АФ.

7. АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ

АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО 7
КАНАЛА СВЯЗИ
1) Моделирование входного сигнала неизвестной системы – входного сигнала
АФ x(n) . Использовалась модель сигнала в виде случайной
последовательности чередующихся символов +1 и -1;
2) Вычисление образцового сигнала АФ (сумма выходного сигнала
неизвестной системы и шума среды распространения: d(n). Использовалась 4лучевая модель канала . Шум среды распространения – НБШ с m=0;
3) Вычисление истинной импульсной характеристики неизвестной системы
h(n);
4) Моделирование структуры АФ – объекта adaptfilt;
5) Моделирование адаптивной фильтрации: вычисление y(n) и e(n);
6) Определение параметров АФ – оценки импульсной характеристики h(n);
7) Сравнение истинной импульсной характеристики h(n) и ее оценки по
критерию среднего абсолютного отклонения (MAE – Mean Absolute Error).

8. ЭКСПЕРИМЕНТ ПО ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОЛУЧЕВОГО КАНАЛА СВЯЗИ

Delay_ray1 = 10; Delay_ray2 = 15; Delay_ray3 = 22; A1 = 0.9; A2
= 0.8; A3 = 0.7; sigma = 1; Fs = 4000 Гц; L = 10000; N = 40
Estimate of Impulse Response of Multipath Channel
1
0.5
0
-0.5
0
5
30
25
20
n
Original Impulse Response of Multipath Channel
10
15
35
40
MAE = 0.00665
1
0.5
0
0
5
10
15
20
n
25
30
35
40
8

9. ПОДАВЛЕНИЕ УЗКОПОЛОСНОЙ ПОМЕХИ В ШИРОКОПОЛОСНОМ СИГНАЛЕ

Цель исследования:
1) изучить метод подавления узкополосной помехи (УП-помехи) в
широкополосном сигнале (ШП-сигнале) на основе адаптивной
фильтрации с использованием структуры прямой идентификации.
2) выполнить компьютерное моделирование метода подавления
УП-помехи в ШП-сигнале в среде MATLAB;
3) исследовать качество подавления УП-помехи на основе
выбранных критериев;
4) выполнить компьютерное моделирование подавления УПпомехи в ШП-сигнале в MATLAB при различных моделях
сигналов.
9

10. ПРЯМАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА ОСНОВЕ АФ

Схема прямой идентификации
Неизвестная
система
x(n)
Адаптивный
фильтр
d (n)
y(n)
e(n)
10

11. СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ПРЯМОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИ ПОДАВЛЕНИИ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ПРЯМОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИ 11
ПОДАВЛЕНИИ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ
Схема прямой идентификации
Неизвестная система
xшп (n)
d (n) xуп (n) xшп (n)
x(n)
x(n) xуп (n)
Адаптивный
фильтр
y(n) xˆуп (n)
e(n) xˆшп (n)

12. ТИПОВЫЕ СИГНАЛЫ ПРИ ПОДАВЛЕНИИ УЗКОПОЛОСНОЙ ПОМЕХИ В ШИРОКОПОЛОСНОМ СИГНАЛЕ

ТИПОВЫЕ СИГНАЛЫ ПРИ ПОДАВЛЕНИИ УЗКОПОЛОСНОЙ 12
ПОМЕХИ В ШИРОКОПОЛОСНОМ СИГНАЛЕ
1) x(n) – входной сигнал АФ и неизвестной системы;
2) xуп(n) – узкополосный сигнал; xшп(n) –
широкополосный сигнал; d(n) – смесь УП
(узкополосного) и ШП (широкополосного) сигналов;
3) y(n) – выходной сигнал АФ (оценка узкополосного
сигнала);
4) e(n) – сигнал ошибки АФ (оценка
широкополосного сигнала).

13. АЛГОРИТМ ПОДАВЛЕНИЯ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ (1)

13
1) Моделирование входного сигнала неизвестной системы (узкополосного сигнала,
например, в виде гармонического сигнала из 2-х или 3-х гармоник) x(n) =xУП(n);
2) Моделирование широкополосного сигнала xШП(n) (например, в виде нормального
белого шума или ЛЧМ-сигнала);
3) Вычисление образцового сигнала АФ (сумма узкополосного и широкополосного
сигналов): d(n) = xУП(n) + xШП(n);
4) Моделирование структуры АФ с КИХ-фильтром (на основе объекта АФ);
5) Моделирование адаптивной фильтрации: вычисление y(n) ≈ xУП(n) и
e(n) ≈ xШП(n);
6) Сравнение сигналов xУП(n) и y(n) ≈ xУП(n) по среднеквадратическому критерию
(RMSE – Root Mean Squared Error);
7) Вычисление оценок математического ожидания и дисперсии нормального белого
шума e(n) ≈ xШП(n).

14. АЛГОРИТМ ПОДАВЛЕНИЯ УП-ПОМЕХИ В ШП-СИГНАЛЕ (2)

14
Вывод графиков в MATLAB:
1) АКФ УП-помехи RУП(m) и ШП-сигнала RШП(m);
2) Входной сигнал АФ x(n) =xУП(n) и его ДПФ;
3) Образцовый сигнал d(n) и его ДПФ;
4) Выходной сигнал АФ y(n) ≈ xУП(n) и его ДПФ;
5) Оценки АКФ УП-помехи RУП(m) и ШП-сигнала RШП(m).
Используемые критерии:
RMSE:
RMSE
1 L 1
2
ˆ
x
(
n
)
x
(
n
)
2
2
L n 0
1 L 1
2
x
(
n
)
e
(
n
)
2
L n 0

15. ЭКСПЕРИМЕНТ

2 f1
2 f 2
xУП (n) A1 cos
n A2 cos
f
f
д
д
2 f3
n A3 cos
n
f
д
f д 4000Гц L 10000 длина сигнала
f1 100 Гц; f 2 120 Гц; f3 140 Гц частоты гармоник
A1 1; A2 0.5; A3 0.8 амплитуды гармоник
10 среднеквадратическое отклонение белого шума
N 40 порядок КИХ-фильтра в составе АФ
10.1179; M 0.10611 исходные оценки
15

16. АКФ УП-ПОМЕХИ И ШП-СИГНАЛА

ACF of Wideband Signal
100
50
0
-50
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
m
ACF of Narrowband Signal
0.6
0.8
1
4
x 10
1
0.5
0
-0.5
-1
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
m
0.2
0.4
0.6
0.8
1
4
x 10
16

17. ВХОДНОЙ СИГНАЛ АФ И ЕГО ДПФ

Input Signal of AF
4
2
0
-2
-4
0
1000
2000
3000
4000
5000 6000
n
Amplitude Spectrum
7000
8000
9000
10000
1
0.5
0
0
500
1000
1500
2000
f
2500
3000
3500
4000
17

18. СМЕСЬ УП-СИГНАЛА И ШП-СИГНАЛА (ОБРАЗЦОВЫЙ СИГНАЛ)

Mixture of Wideband and Narrowband Signal
40
20
0
-20
-40
0
1000
2000
3000
4000
5000 6000
n
Amplitude Spectrum
7000
8000
9000
10000
1
0.5
0
0
500
1000
1500
2000
f
2500
3000
3500
4000
18

19. ОЦЕНКА УП-ПОМЕХИ И ЕЕ ДПФ

Estimate of Narrowband Signal
40
20
0
-20
-40
0
1000
9000
8000
7000
6000
5000
n
Amplitude Spectrum (Estimate of Narrowband Signal)
2000
3000
4000
10000
1
0.5
0
0
500
1000
1500
2000
f
2500
3000
3500
4000
19

20. «Методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов на базе MATLAB»

Адаптивные фильтры.
Практическое
применение (3)
Клионский Д.М. – к.т.н., доцент кафедры
математического обеспечения и применения ЭВМ (МОЭВМ)
English     Русский Правила