Введение 3
Актуальность 4
Постановка задачи 6
Глава 1. Анализ эмпирических данных по волнению морской поверхности 7
1.1 Первичный анализ данных 7
1.2 Проверка гипотез статистической однородности на выборках вол¬
нения 10
1.3 Проверка гипотез согласия на выборках волнения 11
1.4 Удаление выбросов 14
1.5 Выводы из анализа эмпирических данных по волнению морской
поверхности 17
Глава 2. Анализ эмпирических данных по замиранию амплитуды радиосигнала 18
2.1 Первичная обработка и анализ данных 18
2.2 Гипотезах согласия выборок амплитуды 22
2.3 Классификация результатов. Выводы из анализа эмпирических
данных по замиранию амплитуды радиосигнала 28
Глава 3. Альтернативные методы исследования эмпирических данных 30
3.1 Исследование выборок кривыми Пирсона 30
3.1.1 Обзор кривых Пирсона 30
3.1.2 Классификация данных по семействам кривых Пирсона . . 31
3.1.3 Исследование сдвигов 35
3.1.4 Выводы из анализа с помощью кривых Пирсона 39
3.2 Исследование подвыборок 40
3.2.1 Описание подходов 40
3.2.2 Исследование последовательных подвыборок 40
3.3.3 Исследование случайных подвыборок 46
3.3.4 Выводы из анализа подвыборок 50
Глава 4. Взаимосвязь волнения морской поверхности и амплитуды радиосигнала 51
4.1 Корреляция волнения и сглаженных значений амплитуды 51
4.2 Корреляция волнения и остаточных значений амплитудах 52
4.3 Алгоритм исследования 54
4.4 Выводы из анализа взаимосвязи волнения морской поверхности
и амплитуды радиосигнала 55
Заключение 56
Список литературы 58
Приложение 61
На сегодняшний день на планете господствует эра информации. Нередко говорят о том, что ключевое умение человека в наш век - умение работать с ней, а сегодняшний мир опутан паутиной электрических сетей, обеспечивающих почти мгновенную связь на далекие расстояния. И, пожалуй, сейчас поиск новых средств обработки, передачи и сохранения информации имеет ключевое значение для последующей эволюции человечества.
Достижения в области беспроводных информационно-коммуникационных систем обеспечили поистине безграничные возможности. Процесс революционных изменений в области беспроводной связи затрагивает широкие и перспективные сферы не только коммерции, но и государственной обороны и научных исследований.
Допустим, что с целью улучшения качества беспроводного сигнала, осуществляется некоторая последовательность операций по преобразованию входящих/исходящих сигналов. Следуют закономерные вопросы: когда это желательно, какие будут ограничения и какие преимущества это даст? Ответы на них можно найти, обратившись к теории связи, значение которой значительно возросло с развитием вычислительной техники, позволившей проводить более сложные преобразования сигналов.
В теории связи выделяются два различных научных направления: статистическая теория помехоустойчивого приема сигнала и теория помехоустойчивого кодирования сигнала. Идеи, относящиеся к первому направлению, получили широкое развитие в исследованиях Котельникова [1] и нашли широкое применение, ввиду доступности математического аппарата и многообразия поддающихся анализу ситуаций. По-другому обстоит дело со вторым направлением. Развивающие его теоретические исследования К. Шеннона [2] актуальны и привлекательны с позиции разработанного инструментария, но, к сожалению, их практическое приложение было затруднено отсутствием подходящего математического аппарата. К счастью, вскоре последовала разработка реальных схем кодирования, аппроксимирующих идеальные схемы Шеннона, теория которых сочетала в себе статистические и алгебраические методы.
Данная работа является отправной точкой в исследовании, направленном на моделирование канала связи приема сигнала со спутника на исследовательскую платформу и передачу его в обратном направлении. Важности данной задачи продиктована стремлением улучшить существующие методы обработки сигналов, поступающих и исходящих с морских судов.
В рамках работы был разработан подход к исследованию задач подобного рода, который включает в себя ряд стандартных статистических операций, таких как выдвижение и проверка гипотез согласия и поиск корреляции между наборами данных, а также применение методов аппроксимации плотности распределений полиномами высших порядков.
Несмотря на то, что в результате представленного исследования не удалось строго получить теоретические законы распределения, которым соответствуют исследуемые наборы данных волнения морской поверхности и замирания амплитуды радиосигнала, нам удалось аппроксимировать поведение плотности выборок для некоторых из наборов данных. Вообще говоря, нельзя говорить о каком-либо обобщении полученных результатов для всех 37-ми рассматриваемых выборок амплитуды. Причиной тому является сильная разобщенность данных в зависимости от класса выборки. Однако согласно результатам анализа подвыборок исследуемых выборок, предположение о том, что большинство из них распределены по закону Райса, можно считать справедливым. Оценки параметров распределения Райса в данном случае были найдены при помощи метода моментов. Данные оценки параметров могут разниться в зависимости от класса выборки.
В результате поиска взаимосвязи между волнением морской поверхности и амплитудой принятого и переданного радиосигнала было установлено, что взаимосвязи между ними не наблюдается в рамках данного набора данных.
Можно с уверенностью сказать, что задача моделирования канала связи не является тривиальной. На каждом этапе исследования наблюдались нюансы и специфические аспекты алгоритмов, существенно зависящих от структуры данных, которая менялась от выборки к выборке. Проведенная в данном исследовании работа является значимой базой для будущих этапов исследования.
