Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu mô hình số hóa đối với các tín hiệu ngẫu nhiên ứng dụng trong xử lý tín hiệu radar khí tượng

Chia sẻ: Trần Văn Yan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:24

Thêm vào BST

Báo xấu

47
lượt xem 10
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là Phân tích cấu trúc của tín hiệu tác động vào các hệ thống vô tuyến có sự tác động của nhiễu, trú trọng đối với các tín hiệu radar khí tượng, từ đó xây dựng mô hình thuật toán và lựa chọn các tham số đặc trưng nhất để thực hiện mô phỏng tín hiệu tác động vào hệ thống, mà cụ thể là hệ thống radar khí tượng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu mô hình số hóa đối với các tín hiệu ngẫu nhiên ứng dụng trong xử lý tín hiệu radar khí tượng

1 MỞ ĐẦU Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài Trên cơ sở phân tích, đánh giá và thiết lập mô hình toán học thống kê của các tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến, ảnh hƣởng của nhiễu, tạp âm đối với tín hiệu vô tuyến, tiến hành mô hình số hóa tín hiệu với các tham số đặc trƣng cho các loại tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến nói chung, hệ thống radar khí tƣợng nói riêng. Đề tài: “Nghiên cứu mô hình số hóa đối với các tín hiệu ngẫu nhiên ứng dụng trong xử lý tín hiệu radar khí tượng” mang tính thời sự có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Phân tích cấu trúc của tín hiệu tác động vào các hệ thống vô tuyến có sự tác động của nhiễu, trú trọng đối với các tín hiệu radar khí tƣợng, từ đó xây dựng mô hình thuật toán và lựa chọn các tham số đặc trƣng nhất để thực hiện mô phỏng tín hiệu tác động vào hệ thống, mà cụ thể là hệ thống radar khí tƣợng. Phƣơng pháp nghiên cứu Phƣơng pháp nghiên cứu kết hợp phân tích giải tích, thống kê toán học với mô phỏng trên máy tính: - Phƣơng pháp giải tích: phân tích đánh giá và biểu diễn cấu trúc toán học của tín hiệu. - Xây dựng mô hình thuật toán. - Mô phỏng trên máy tính bằng phần mềm Matlab, đánh giá chất lƣợng và độ chính xác của tín hiệu. Đối tƣợng nghiên cứu
2 Các tín hiệu vô tuyến tác động lên hệ thống radar khí tƣợng. Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết về các thuộc tính cơ bản của QTNN và THNN. - Nghiên cứu cấu trúc của tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến nói chung và hệ thống radar khí tƣợng nói riêng. - Nghiên cứu phƣơng pháp mô hình hóa các tín hiệu ngẫu nhiên với các thuộc tính tƣơng quan xác định tác động lên hệ thống radar khí tƣợng. Bố cục luận án Luận án đƣợc trình bày 115 trang, chia thành 3 chƣơng. Chƣơng 1: Các quá trình ngẫu nhiên và mô hình toán học thống kê tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến. Chƣơng 2: Mô hình hóa tín hiệu ngẫu nhiên với các thuộc tính tƣơng quan xác định. Chƣơng 3: Mô hình hóa tín hiệu radar khí tƣợng có các thuộc tính tƣơng quan và mật độ phân bố xác suất xác định. CHƢƠNG 1: CÁC QUÁ TRÌNH NGẪU NHIÊN VÀ MÔ HÌNH TOÁN HỌC THỐNG KÊ TÍN HIỆU TÁC ĐỘNG LÊN HỆ THỐNG VÔ TUYẾN 1.1. Tín hiệu ngẫu nhiên 1.1.1. Tín hiệu ngẫu nhiên liên tục Tín hiệu ngẫu nhiên liên tục đƣợc thể hiện qua các đặc trƣng thống kê nhƣ: Kỳ vọng, phƣơng sai, hàm tƣơng quan, hàm tự tƣơng quan và hàm hiệp biến. 1.1.2. Tín hiệu ngẫu nhiên rời rạc
3 Đối với tín hiệu ngẫu nhiên rời rạc chúng đều đặc trƣng bởi các đại lƣợng sau: Kỳ vọng, phƣơng sai, hàm tự tƣơng quan, hàm tự hiệp biến, hàm tƣơng quan chéo, hàm hiệp biến chéo. 1.2. Quá trình ngẫu nhiên Các QTNN trong thực tế thƣờng thể hiện ở một số dạng sau: - Quá trình Markov. - Quá trình ngẫu nhiên dừng - Quá trình ngẫu nhiên ergodic. - Quá trình ngẫu nhiên Gauss. 1.3. Nghiên cứu mô hình toán học thống kê tín hiệu tác động lên các hệ thống vô tuyến 1.3.1. Khảo sát mô hình tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến Nghiên cứu tín hiệu với các tham số ngẫu nhiên tác động lên các hệ thống vô tuyến đƣợc đề cập đến các quy luật phân bố mật độ xác suất: - Quy luật phân bố đều sử dụng trong kỹ thuật vô tuyến thƣờng dùng để mô tả tín hiệu có pha ngẫu nhiên trong khoảng biến thiên [- π, π]. - Quy luật phân bố chuẩn (phân bố Gauss) sử dụng trong kỹ thuật vô tuyến thƣờng dùng để mô tả tín hiệu có biên độ thăng giáng.   x  mx  2 1 p( x)  e 2 Dx (1.31) 2 Dx - Quy luật phân bố Khama bình phƣơng: Quy luật phân bố này thƣờng đƣợc sử dụng trong kỹ thuật vô tuyến để mô tả công suất đƣờng bao tín hiệu, xử lý tín hiệu ngẫu nhiên trong hệ thống radar.
4 n1 y 1  2 p( y)  2 y e 2 , y0 (1.33) 1  n 2n   n  2  - Quy luật phân bố Rayleigh: z2 z  p( z )  e 2 2 , khi z  0 (1.35)  2 - Quy luật phân bố Rice: z2 s2 z   zs  p( z )  e 2 2 I 0  2  , khi z  0 (1.36)  2   1.3.2. Mô hình toán học thống kê tín hiệu trong các hệ thống vô tuyến Tín hiệu sử dụng trong hệ thống vô tuyến là tín hiệu điện có tham số thay đổi. Đối với tín hiệu của các hệ thống vô tuyến các tham số cơ bản có thể thay đổi đó là biên độ, pha, tần số, phân cực. - Xét với tín hiệu dải hẹp: Tín hiệu vô tuyến có các tham số thay đổi theo biên độ A(t) và theo pha φ(t) có thể miêu tả dƣới dạng: s (t )  A(t ) cos(0t   (t )) (1.39) - Hiện nay để xét các bài toán khác nhau ở các lĩnh vực khác nhau của kỹ thuật vô tuyến ngƣời ta thƣờng phân ra giải quyết ba mô hình riêng: + Tín hiệu có tham số xác định hoàn toàn: S (t )  a0 A(t   0 )cos(0 (t   0 )   (t   0 )   0 ) (1.55) + Tín hiệu có pha ban đầu ngẫu nhiên: S (t )  a0 A(t   0 )cos(0 (t   0 )   (t   0 )   ) (1.56) + Tín hiệu có biên độ và pha ban đầu ngẫu nhiên:
5 S (t )  aA(t   0 )cos(0 (t   0 )   (t   0 )   ) (1.57) 1.4. Mô hình cấu trúc tín hiệu radar 1.4.1. Tín hiệu radar 1.4.2. Mô hình tín hiệu radar Trong radar thƣờng sử dụng tín hiệu ở dạng chùm xung tín hiệu phản xạ thu đƣợc từ mục tiêu với N xung vô tuyến có độ rộng chùm xung là τchùm. Đối với các hệ thống radar, trên đầu vào máy thu, tín hiệu có ích phản xạ từ mục tiêu thƣờng nhỏ hơn nhiều lần so với tín hiệu nhiễu. Tín hiệu đầu vào máy thu chứa tín hiệu có ích và tạp. Trong trƣờng hợp tổng quát, nhiễu trong quá trình xử lý thông tin radar bao g m: - Tạp âm nội bộ, chủ yếu ở tầng đầu và tầng trộn của máy thu radar. - Phản xạ nhiễu động của sóng điện từ khi gặp các hạt mƣa, mây, cây cối, địa hình mặt đất. - Nhiễu nhân tạo do đối phƣơng tạo nên ở dạng các vật phản xạ thụ động, hoặc từ các máy phát nhiễu chuyên dụng. M i tín hiệu radar là h n hợp của tín hiệu phản xạ có ích và nhiễu: y (t )  s (t )  n(t ) (1.65) iên độ của tín hiệu có thể biểu diễn qua đƣờng bao và pha: U (t )  E (t )cos 0t  (t )  (1.66) Mật độ phân bố xác suất đƣờng bao h n hợp tƣơng thích của tín hiệu phản xạ có biên độ không đổi và nhiễu tạp dải hẹp có dạng: E  E 2  S 2   ES   ( E )  2 exp    I0  2  (1.67) N  2 N   2 N  2 1.4.3. Radar khí tượng
6 1.4.3. Mô hình tín hiệu của radar khí tượng Tín hiệu thu về tại máy thu của hệ thống radar nói chung và radar khí tƣợng nói riêng là tập hợp của tín hiệu phản xạ từ mục tiêu và nhiễu. Tín hiệu phản xạ từ mục tiêu có các tham số đã biết nhƣ tần số sóng mang và dạng tín hiệu. Thời gian xuất hiện tín hiệu và sự di pha phụ thuộc chủ yếu vào cự ly, và sự di chuyển của mục tiêu so với đài quan sát,... Hình ảnh các dạng tín hiệu sau bộ tách sóng thị tần của các loại đài radar khí tƣợng: Hình 1.9. Tín hiệu ra sau bộ tách sóng đài radar khí tƣợng МРЛ - 5 khi thu tín hiệu phản xạ từ đám mây gây mƣa với lƣợng nƣớc trung bình (0,5 đến 1,5 mm) Hình 1.11. Tín hiệu ra sau bộ tách sóng đài radar khí tƣợng TRS-2730 khi thu tín hiệu phản xạ từ đám mây gây mƣa với lƣợng mƣa lớn (25 mm trở lên)
7 Hình ảnh các dạng tín hiệu vào bộ khuếch đại trung tần của radar khí tƣợng: Hình 1.14. Tín hiệu vào bộ khuếch đại trung tần đài radar khí tƣợng МРЛ - 5 khi thu tín hiệu phản xạ từ đám mây ở gần sử dụng xung hẹp (chế độ cửa sóng hẹp) Hình 1.15. Tín hiệu vào bộ khuếch đại trung tần đài radar khí tƣợng TRS-2730 khi thu tín hiệu phản xạ từ đám mây ở gần sử dụng xung rộng (chế độ cửa sóng rộng) 1.4. Kết luận Chƣơng 1 trình bày tổng quan về các quy luật và đặc trƣng thống kê của tín hiệu và QTNN. Phân tích mô hình toán học thống kê tín hiệu của các hệ thống vô tuyến. Kết quả phân tích, đánh giá tín hiệu tác động lên các hệ thống vô tuyến làm cơ sở để nghiên cứu cấu trúc tín hiệu radar. Nghiên cứu mô hình thống kê tín hiệu radar khí tƣợng để nắm đƣợc quy luật biến đổi của tín hiệu phản xạ trong các hệ thống, từ đó có thể khảo sát, phân tích, đánh giá chúng một cách hiệu quả. Trên cơ sở cấu
8 trúc tín hiệu, chúng ta sẽ xây dựng các hệ thống thu nhận, xử lý, đánh giá các tham số tín hiệu một cách nhanh chóng, tin cậy và chính xác. CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA TÍN HIỆU NGẪU NHIÊN VỚI CÁC THUỘC TÍNH TƢƠNG QUAN XÁC ĐỊNH 2.1. Mô hình hóa các tín hiệu ngẫu nhiên không dừng với các thuộc tính tƣơng quan cho trƣớc 2.1.1. Phương pháp biến đổi tuyến tính Sử dụng để mô hình hoá tín hiệu ngẫu nhiên với hàm tƣơng quan đã biết tại các thời điểm cho trƣớc, gián đoạn và có thể không cách đều. 2.1.2. Phương pháp khai triển chuẩn tắc Sử dụng khai triển tín hiệu ngẫu nhiên theo chu i:  x(t )   uk k (t ) (2.13) k 1 2.1.3. So sánh các phương pháp mô hình hoá tín hiệu ngẫu nhiên không dừng với các thuộc tính tương quan đã biết Ƣu điểm cơ bản của phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc là khả năng mô hình hoá tín hiệu ngẫu nhiên ở thời điểm bất kỳ, mà không phải chọn rời rạc các thời điểm nhƣ trong phƣơng pháp biến đổi tuyến tính. Khi mô hình hoá cho các thời điểm chƣa biết trƣớc, thì sử dụng phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc. Nhƣợc điểm cơ bản của phƣơng pháp biến đổi tuyến tính và khai triển chuẩn tắc là đòi hỏi phải sử dụng bộ nhớ có dung lƣợng khá lớn. 2.2. Mô hình hóa tín hiệu ngẫu nhiên dừng với các thuộc tính tƣơng quan xác định
9 Sử dụng phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc, khai triển không chuẩn tắc và phƣơng pháp xây dựng bộ lọc vào mô hình hóa tín hiệu ngẫu nhiên dừng với các thuộc tính tƣơng quan xác định. 2.3. Mô hình toán học khai thác hệ thống vô tuyến có chọn lọc Xét hệ thống thiết bị vô tuyến phức tạp với các cấu hình khác nhau để đánh giá. Các hệ thống này đang cần hiệu chỉnh, đƣợc cấu trúc bởi nhiều phần tử, mà chúng có thể xảy ra hỏng hóc. Coi hệ thống đƣợc cấu tạo bởi n phần tử. Chúng đƣợc mô tả bởi véc tơ kép: X  t    x1  t  , x2  t  ,..., xn  t  (2.70) Ta sử dụng khái niệm hỏng hóc của hệ thống xảy ra khi chất lƣợng làm việc của chúng giảm dƣới mức cho phép - không bảo đảm chức năng hoạt động theo yêu cầu của hệ thống dƣới các tham số định mức cho phép. Mô tả dƣới dạng không gian trạng thái bao g m hai không gian con cắt nhau thì: X  X  X, X  X   Khi đó, nếu X (t )  X  -hệ thống có hiệu chỉnh, nếu X (t )  X  - hệ thống không hiệu chỉnh. Thời điểm chuyển tiếp của quá trình X(t) từ X+ sang X- xảy ra khi hệ thống dừng hoạt động. Chúng ta đƣa ra khái niệm hàm tiêu hao riêng: Nếu tại thời điểm hệ thống không xảy ra hỏng hóc: Xét lời giải tối ƣu:
10 Sử dụng các đại lƣợng ngẫu nhiên tại các giá trị nhận đƣợc 1, 2, 3, ..., k và xác định trong không gian quỹ đạo của quá trình hoạt động đúng ( X 1 , X 2 , X 3 ,..., X k ,...) . Lời giải về việc thiết lập quá trình tại thời điểm tk phải đƣợc xác định bởi ( X 1 , X 2 , X 3 ,..., X k ,...) . Ký hiệu: X k  X  X  X  X  ... X  (2.73) k Khi đó thiết lập chính xác  là thời điểm ra đầu tiên của quỹ đạo cuối,  X k nhận đƣợc từ tập hợp các điều chỉnh trƣớc ( Ak  X k )   int k : X k  Ak  Rõ ràng: P   1 Nếu xác định đƣợc  thì giá trị trung bình tiêu hao riêng có dạng:  y     P   k  yk (2.74) k 1 Nếu y ( )  min y( ) thì  là tối ƣu. k * v Tìm giá trị tối ƣu bị chặn bằng cách sử dụng bổ đề Đuba: Nếu t n tại   sao cho: 1) M    yn1 , n    w  2) M  yn / J n1    yn1 , n   w   3) M  yn1  yn / J n   K thì M  y ( * )   max M  y(v) vG Giá trị tối ƣu đƣợc thiết lập là chính xác, khi mà hệ thống đƣợc thiết lập với kỳ vọng trung bình của tiêu hao là cực tiểu. Vì theo bổ đề Đuba: Luôn đảm bảo rằng các điều kiện 1) và 3) t n tại, còn điều kiện 2) khi đó xét tới điều kiện xác suất hỏng hóc.
11        P X k  X  / X k 1  qk  X 1 ,..., X k 1   q X k 1 , X k 1  X k 1 (2.75) Chúng ta kiểm tra sự t n tại của điều kiện 2) của bổ đề Đuba. Quan sát tới bƣớc thứ k-1 (quan sát tất cả k-1 bƣớc), chúng ta có:  C1 tk  M  yk / X 1 , X 2 ,....., X k 1   P X k  X  / X k 1 C1  A  tk  1  P X k X  / X  k 1      (2.76) C1 A    =  1  P X k  X  / X k 1  tk tk   Từ điều kiện 2) sẽ t n tại thời điểm tối ƣu tk*-1 (để thiết lập hệ thống không hỏng hóc), t n tại thiết lập tối ƣu (đối với việc dừng và hiệu chỉnh hệ thống) đƣợc miêu tả với v*  min(tk 1 , t z1 ) . * Căn cứ vào kết quả của bổ đề Đuba thứ 2 để xác định giá trị thiết lập đúng tối ƣu, để tính xác suất qk  X k 1  , k = 1, 2,...    Xác suất này đƣợc tính theo phƣơng pháp mô hình hóa. Đây là phƣơng pháp làm việc trên máy tính để tìm ra hiệu quả tối ƣu điều khiển trạng thái hệ thống trong toàn bộ quá trình khai thác. Khi đó ta có thể chứng minh đầy đủ đặc trƣng của hệ thống và lựa chọn chƣơng trình khai thác phù hợp. 2.4. Phƣơng pháp mô hình toán học khai thác hệ thống vô tuyến Lƣu đ thuật toán thực hiện mô hình hóa chỉ ra trên hình 2.16
12 Hình 2.16. Thiết lập các thuật toán mô hình hóa các quá trình công nghệ khai thác và hiệu chỉnh hệ thống 2.5. Kết luận Chƣơng này phân tích, đánh giá mô hình hóa các tín hiệu ngẫu nhiên với các thuộc tính tƣơng quan cho trƣớc. Cụ thể là các phƣơng pháp mô hình hóa tín hiệu ngẫu nhiên ứng dụng trong các hệ thống vô tuyến. Chỉ ra ƣu nhƣợc điểm của từng phƣơng pháp để ứng dụng vào việc mô hình hóa tín hiệu radar khí tƣợng. Đƣa ra mô hình toán học khai thác hệ thống vô tuyến có chọn lọc. CHƢƠNG 3: MÔ HÌNH HOÁ TÍN HIỆU RADAR KHÍ TƢỢNG CÓ CÁC THUỘC TÍNH TƢƠNG QUAN VÀ MẬT ĐỘ PHÂN BỐ XÁC SUẤT XÁC ĐỊNH 3.1. Phƣơng pháp khai triển theo chuỗi 3.1.1. Phương pháp khai triển chuẩn tắc
13 Dạng tín hiệu xung ngẫu nhiên mô phỏng theo phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc chỉ ra trên hình 3.1. Hình 3.1. Mô hình hóa tín hiệu theo phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc 3.1.2. Phương pháp khai triển không chuẩn tắc Dạng tín hiệu xung ngẫu nhiên mô phỏng theo theo phƣơng pháp khai triển không chuẩn tắc chỉ ra trên hình 3.2. Hình 3.2. Mô hình hóa tín hiệu theo phƣơng pháp khai triển không chuẩn tắc Thực hiện khảo sát bằng mô phỏng để đánh giá đặc trƣng phát hiện của đài radar khí tƣợng có cấu trúc xây dựng theo mô hình máy thu tƣơng can với tác động vào sử dụng mô hình hóa tín hiệu ngẫu nhiên dừng với các thuộc tính tƣơng quan xác định theo phƣơng pháp chuẩn tắc ([D1]) và không chuẩn tắc ([D2]), với yêu cầu cùng có giá trị xác suất báo động nhầm (F).
14 Hình 3.3. Đặc trƣng phát hiện của hệ thống radar khí tƣợng sử dụng mô hình máy thu tƣơng can với tín hiệu tác động ngẫu nhiên dừng có các thuộc tính tƣơng quan xác định theo phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc (([D1]) và không chuẩn tắc ([D2]), tƣơng ứng với tham số F = 10 -4 Hình 3.4. Đặc trƣng phát hiện của hệ thống radar khí tƣợng sử dụng mô hình máy thu tƣơng can với tín hiệu tác động ngẫu nhiên dừng có các thuộc tính tƣơng quan xác định theo phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc ([D1]) và không chuẩn tắc ([D2]), tƣơng ứng với tham số F = 10 -5 Hình 3.5. Đặc trƣng phát hiện của hệ thống radar khí tƣợng sử dụng mô hình máy thu tƣơng can với tín hiệu tác động ngẫu nhiên dừng có các thuộc tính tƣơng quan xác định theo phƣơng pháp khai triển chuẩn tắc (([D1]) và không chuẩn tắc ([D2]), tƣơng ứng với tham số F = 10 -6
15 3.2. Phƣơng pháp khai triển trên cơ sở biến đổi phi tuyến không quán tính và các tín hiệu ngẫu nhiên chuẩn dừng Phƣơng pháp này đƣợc chỉ ra trên hình 3.6 đối với tín hiệu tƣơng tự và sơ đ số hóa tƣơng ứng của nó đƣợc chỉ ra trên hình 3.7. Tín hiệu chuẩn Phần tử Tín hiệu ngẫu Tạp trắng ộ lọc tín xG (t ) phi tuyến nhiên x(t) u (t ) hiệu không tƣơng tự Có hàm quán tính Với hàm tƣơng quan K ( p) tƣơng quan F ( xG ) RG ( ) có mật độ xác RG ( ) suất f x ( x) Hình 3.6. Sơ đồ mô hình hoá tín hiệu ngẫu nhiên x(t) Tín hiệu chuẩn Phần tử phi Tín hiệu ngẫu nhiên Tạp trắng xG (nT ) x(nT ) u (nT ) ộ lọc tuyến tín hiệu số không H ( z) Có hàm tƣơng quán tính quan RG (nT ) F ( xG ) Hình 3.7. Sơ đồ mô hình hoá tín hiệu ngẫu nhiên x(nT) Dạng tín hiệu xung ngẫu nhiên mô phỏng theo phƣơng pháp biến đổi phi tuyến chỉ ra trên hình 3.8. Hình 3.8. Mô hình hóa tín hiệu theo phương pháp biến đổi phi tuyến 3.3. Một số mô hình tham số của tín hiệu ngẫu nhiên Sử dụng mô hình tín hiệu tự h i qui AR và mô hình trung bình dịch chuyển MA
16 3.4. Phƣơng pháp sử dụng dãy liên tiếp các tín hiệu trong các dải tần theo chuỗi Markov (Xích Markov). Ứng dụng chu i Markov mô hình hóa và xử lý các tín hiệu vô tuyến nói chung, radar khí tƣợng nói riêng dựa trên cơ sở mắc liên tiếp các bộ dao động với dải tần ổn định. Đối với hệ thống đ ng bộ pha rời rạc không sử dụng bộ lọc đƣợc mô tả bởi hệ phƣơng trình: [k  1]  [k ]  T  H  n [k ]  T Y F ([k ])  TSn[k ]    [k  1]   [k ]  [k ] (3.27) Mật độ phân bố xác suất thăng giáng của tín hiệu đầu ra:  p( / k )   Wk (n [k ]  [k ] n[k ]) d n[k ] (3.32)  Nhờ vào kết quả biến đổi mật độ phân bố xác suất của không gian dữ liệu trong mật độ phân bố xác suất của các thăng giáng pha đối với tín hiệu đầu ra chúng ta sẽ xác định đƣợc đặc trƣng thống kê của quá trình này. Hình 3.15. p(η) - Mật độ phân bố xác suất thăng giáng tần số của tín hiệu đầu ra khâu trong mạch khi ση = 0,1, σn = 0,1, σnΓ = 0,7. Mô hình thiết lập trong kết quả nghiên cứu, cũng đ ng thời là phƣơng pháp phân tích, đánh giá chúng, có thể ứng dụng khi nghiên cứu các
17 mạch mắc nối tiếp hệ thống đ ng bộ pha rời rạc. Kết quả nhận đƣợc có thể ứng dụng để hiệu chỉnh các mạch dao động mắc nối tiếp. Hình 3.16 Sự phụ thuộc phƣơng sai của thăng giáng pha đối với tín hiệu đầu ra vào tham số S của các khâu khi chọn các giá trị tối ƣu đối với ση = 0,1, σn = 0,1, σnΓ = 0,4. Kết quả nghiên cứu mô hình số hóa quá trình ngẫu nhiên theo mô hình này giúp cho việc nghiên cứu, phân tích đánh giá các tín hiệu có thăng giáng về pha và tần số theo quy luật ngẫu nhiên tƣơng ứng với tín hiệu dải rộng, tín hiệu đặc trƣng của hệ thống radar khí tƣợng. 3.5. Phƣơng pháp mô hình số hóa tạo tín hiệu ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0, phƣơng sai là giá trị xác định σ2 Lƣu đ thuật toán quá trình tạo tín hiệu bằng phƣơng pháp số chỉ ra trên hình 3.17:
18 Hình 3.17. Sơ đ mô hình hóa THNN bằng phƣơng pháp số trên máy tính Các kết quả mô phỏng tạo các tín hiệu xung vuông dƣơng bằng phƣơng pháp số chỉ ra trên hình 3.18, 3.19, 3.20, 3.21. Hình 3.18. Mô hình hóa tín hiệu xung bằng phƣơng pháp số
19 Hình 3.19. Tín hiệu xung có tham số ngẫu nhiên mô hình hóa bằng phƣơng pháp số theo tham số trên bảng 3.2 Hình 3.20. Tín hiệu xung có tham số ngẫu nhiên mô hình hóa bằng phƣơng pháp số theo tham số trên bảng 3.3 Hình 3.21. Tín hiệu xung có tham số ngẫu nhiên mô hình hóa bằng phƣơng pháp số theo tham số trên bảng 3.4.
20 Hình 3.22. Sơ đ mô hình hóa THNN sử dụng trộn và khuếch đại tín hiệu tạp trắng Kết quả mô phỏng tạo tín hiệu xung vuông đƣờng bao cao tần để mô hình hóa tín hiệu xung cao tần tác động lên đầu vào thiết bị thu trong hệ thống radar khí tƣợng chỉ ra trên hình 3.23, 3.24, 3.25,3.26. Hình 3.23. Mô hình hóa THNN sử dụng trộn và khuếch đại tín hiệu tạp trắng theo tham số trên bảng 3.5