Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ АДАПТИВНОГО ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОГО ПАРАМЕТРА АЛГОРИТМА КОРРЕКЦИИ ПО ОЦЕНКЕ ПРИЕМА В ЦЕЛОМ ИНФОРМАЦИОННОГО СИГНАЛА

Изобретение относится к технике связи и может быть использовано в системах передачи данных с адаптивной коррекцией сигналов для выбора значения параметра алгоритма коррекции.

Во многих системах передачи данных для компенсации искажений, внесенных каналом связи, применяют алгоритмы адаптивной коррекции сигналов. Для этого в передаваемый сигнал осуществляют периодические вставки известного на приемной стороне тестового сигнала. Такой подход используется, например, в стандарте авиационной передачи данных ARINC-635 [1].

Известно большое количество различных методов, алгоритмов и их модификаций, используемых для коррекции сигналов, например, метод наименьших квадратов или алгоритм LMS [2], алгоритм RLS [3], метод регуляризации Тихонова [4]. Во всех этих и многих других алгоритмах для обеспечения устойчивости и сходимости вводят некоторый параметр, в частности, параметр регуляризации (алгоритм RLS, метод регуляризации Тихонова), размер шага сходимости (алгоритм LMS). Выбор того или иного параметра оказывает существенное влияние не только на устойчивость решения, но и на его точность и как следствие на вероятность ошибки на бит после демодуляции откорректированного сигнала, т.е. на помехоустойчивость.

Как известно задача адаптивной коррекции сводится к решению двух уравнений, которые можно записать в следующей форме:

где K(t) - передаваемый тестовый сигнал, u(t) - принимаемый тестовый сигнал, K_m(t) - передаваемый информационный сигнал, u_m(t) - принимаемый информационный сигнал, h(t) - импульсная характеристика канала, * - оператор свертки.

Из уравнения (1) получают приближенную импульсную характеристику канала в общем случае в виде:

а результат коррекции в этом случае можно записать в виде:

- некоторый алгоритм расчета, α₁,α₂ - параметры, используемые для устойчивости алгоритма. Отметим, что в большинстве практических случаев допустимо принять:

тогда вместо (5) запишем:

Известны различные способы выбора оптимального значения этого параметра.

Известен способ невязки описанный, в [5]. Этот способ часто применяют для выбора параметра регуляризации в методе регуляризации Тихонова. В условиях (3) (6) способ невязки заключается в том, что, используя алгоритм на основе поступившего тестового сигнала u₀(t) рассчитывают импульсную характеристику канала h(t,α) и корректирующего фильтра h_кop(t,α), с помощью которой, используя алгоритм корректируют поступивший информационный сигнал u_m(t), в результате чего получают откорректированный информационный сигнал K_m(t,α), после чего определяют значение ошибки е, в качестве которой служит разница среднеквадратичного уклонения откорректированного информационного сигнала K_m(t,α), свернутого с рассчитанной импульсной характеристикой канала h(t,α), от принятого информационного сигнала u_m(t) и дисперсии шумовой составляющей Δu, т.е. после чего определяют зависимость значения ошибки е от параметра α, путем изменения значения этого параметра, в результате чего получают оптимальное значение параметра α_opt, обеспечивающего минимальное значение ошибки е.

Недостатком указанного способа является необходимость знания определенной априорной информации, а именно дисперсии шумовой составляющей, оценка которой является отдельной достаточно сложной задачей и имеет определенную погрешность. Кроме того при вычислении значения ошибки е вносится дополнительная погрешность при свертке приближенных (рассчитанных) значений K_m(t,α) и h(t,α).

Известен способ адаптивного выбора оптимального параметра алгоритма коррекции сигналов описанный в патенте РФ №2653485 от 08.05.2018 и принятый за прототип. Способ адаптивного выбора оптимального параметра алгоритма коррекции сигналов заключается в том, что, используя алгоритм на основе поступившего тестового сигнала u₀(t) рассчитывают импульсную характеристику корректирующего фильтра h_кop(t,α), с помощью импульсной характеристики корректирующего фильтра h_кop(t,α), используя алгоритм корректируют поступившие тестовые сигналы u₁(t)…u_n(t), задержанные на интервал, равный длине информационного сигнала L_И, в результате чего получают откорректированные тестовые сигналы K₁(t,α)…K_n(t,α), определяют значения ошибки е₁…e_n, в качестве которой служит среднеквадратичное уклонение откорректированного тестового сигнала K₁(t,α)…K_n(t,α) от образцового тестового сигнала K(t), т.е. после чего определяют зависимость значения ошибки е₁…e_n от параметра α, путем изменения значения этого параметра, в результате чего получают массив значений параметров α₁…α_n, обеспечивающие соответствующее минимальное значение ошибки е₁…e_n для каждого откорректированного тестового сигнала K₁(t,α)…K_n(t,α), после чего из массива α₁…α_n осуществляют окончательный выбор оптимального значения параметра α_opt, в качестве которого, в зависимости от конкретного алгоритма и диапазона значений параметров α₁…α_n, берут среднее арифметическое значение или медианное значение из массива α₁…α_n.

Недостатком прототипа является то, что в каналах с быстрыми замираниями импульсная характеристика канала для тестовых сигналов пришедших много «раньше» или много «позже» обрабатываемого в данный момент тесового сигнала может значительно отличаться от текущей импульсной характеристики канала, а, следовательно, и полученная текущая импульсная характеристика корректирующего фильтра не будет являться оптимальной для более «ранних» и «поздних» тестовых сигналов. Это приведет к сильной погрешности в оценках значений ошибки е₁…e_n, соответствующих более «ранним» и «поздним» тестовым сигналам, и соответствующей погрешности в определении оптимального значения алгоритма коррекции. Чтобы избежать данного эффекта, можно уменьшить число анализируемых тестовых сигналов при вычислении значений ошибок е₁…e_n, однако при малых отношениях сигнал/шум объема поучаемой статистики е₁…e_n может быть недостаточно для получения достаточно точной оценки оптимального значения алгоритма коррекции.

Целью изобретения является выбор оптимального параметра алгоритма коррекции сигналов на основе анализа разброса фаз корректируемого информационного сигнала без знания априорной информации о мощности шума, отношении сигнал/шум и корректируемого информационного сигнала.

Поставленная цель достигается тем, что способ адаптивного выбора оптимального параметра алгоритма коррекции по оценке приема в целом информационного сигнала заключается в том, что, используя алгоритм на основе поступившего тестового сигнала u₀(t) рассчитывают импульсную характеристику корректирующего фильтра h_кop(t,α), при этом с помощью импульсной характеристики корректирующего фильтра h_кop(t,α), используя алгоритм корректируют информационный сигнал u_m(t) с фазовой манипуляцией, переносящий N информационных символов, в результате чего получают откорректированный информационный сигнал K_m(t,α), который посимвольно демодулируют, получая последовательность бит b(n,α), n=1…N, последовательность бит b(n,α), n=1…N модулируют, получая сигнал вычисляют значение коэффициента корреляции после чего определяют зависимость от параметра α, путем изменения значения этого параметра, в результате чего получают оптимальное значение параметра α_опт, соответствующее максимуму

На фиг. 1 представлена структурная схема способа адаптивного выбора оптимального параметра алгоритма коррекции на основе разброса фаз корректируемого сигнала. Она содержит:

1 - первая линия задержки;

2 - блок расчета импульсной характеристики;

3 - корректирующий фильтр;

4 - демодулятор;

5 - модулятор;

6 - блок вычисления коэффициента корреляции;

7 - решающее устройство.

Работа способа осуществляется следующим образом.

На вход линии задержки 1 поступает сигнал, содержащий периодически повторяющиеся тестовые и информационные сигналы. Структура такого сигнала представлена на фиг. 2. С первого выхода первой линии задержки 1 на первый вход блока расчета импульсной характеристики 2 подают поступивший тестовый сигнал u₀(t) и, используя алгоритм рассчитывают импульсную характеристику корректирующего фильтра h_кop(t,α). Полученную импульсную характеристику корректирующего фильтра h_кop(t,α) с выхода блока расчета импульсной характеристики 2 подают на второй вход корректирующего фильтра 3. Со второго выхода линии задержки 1 на первый вход корректирующего фильтра 3 подают поступивший информационный сигнал u_m(t) с фазовой манипуляцией, переносящий N информационных символов. В результате на выходе корректирующего фильтра 3, используя алгоритм получают откорректированный информационный сигнал K_m(t,α). При этом в блоке расчета импульсной характеристики 2 и корректирующем фильтре 3 используют один и тот же алгоритм обозначенный ранее как

Откорректированный информационный сигнал K_m(t,α) подают на вход демодулятора 4, осуществляющий посимвольную демодуляцию поступившего сигнала K_m(t,α). На выходе демодулятор 4 получают последовательность бит b(n,α), n=1…N, которую передают на вход модулятора 5, получая на выходе модулятора 5 сигнал . С выхода модулятора 5 сигнал подают на первый вход блок вычисления коэффициента корреляции 6, на второй вход которого подают откорректированный информационный сигнал K_m(t,α). В блок вычисления коэффициента корреляции 6 вычисляют значение коэффициента корреляции

Полученное на выходе блока вычисления коэффициента корреляции 6 значение подают на вход решающего устройства 7, в котором определяют зависимость от параметра α, путем изменения значения этого параметра на первом выходе решающего устройства 7, и передаче его на второй вход блока расчета импульсной характеристики 2 и третий вход корректирующего фильтра 3. В результате на втором выходе решающего устройства 9 получают оптимальное значение параметра α_опт, соответствующее максимуму

Техническим результатом является выбор оптимального параметра алгоритма коррекции сигналов на основе анализа разброса фаз корректируемого информационного сигнала, не требующий знания априорной информации о мощности шума, отношении сигнал/шум и корректируемого информационного сигнала.

Список источников

1. ARINC Characteristic 635-4. HF Data Link Protocol. - Dec., 2003.

2. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. М.: Техносфера, 2013. - 528 с.

3. Sayed А.Н. Adaptive filters. - New Jersey: Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2008. - 786 c.

4. Тихонов A.H., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач / Учебное пособие для вузов. - Изд. 3-е испр. - М.: Наука, 1986. - 288 с.

5. Верлань А.Ф., Сизиков B.C. Методы решеня интегральных уравнений с программами для ЭВМ. Справочное пособие. - Киев: Наукова думка, 1978. - 292 с.