ВВЕДЕНИЕ 3
1. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ В СТАТИСТИЧЕСКОЙ РАДИОТЕХНИКЕ.... 5
1.1 Общие сведения о случайных процессах 5
1.2 Характеристическая функция случайной величины 9
2. ОБЗОР МЕТОДОВ ПОИСКА СОВМЕСТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН 12
2.1 Проблема поиска формулы многомерного распределения фазы сигнала...12
2.2 Методики подбора эмпирических функций 15
3. СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ СИГНАЛА СО
СЛУЧАЙНОЙ ФАЗОЙ 20
3.1 Разработка и описание модели 20
3.2 Проведение моделирования 21
3.3 Подбор аппроксимирующей функции по данным эксперимента 25
4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ЧИСЛЕННЫМИ МЕТОДАМИ 29
4.1 Формулировка задачи 29
4.2 Получение формулы распределения 31
5. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ 35
5.1 Планирование работ по исследованию 35
5.2 Расчет расходов на оплату труда на исследование 36
5.3 Расчет продолжительности исследования 37
5.4 Расчет стоимости расходных материалов 37
5.5 Расчет сметы расходов на исследование 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 42

Купить

Передача информации по каналам связи, радиолокация, радионавигация, физические эксперименты и т.д. связаны с проблемой измерения и определения параметров сигналов, несущих информацию об исследуемом объекте. Информация может быть заключена в амплитуде сигнала, частоте, фазе, времени задержки и т.д. Во всех этих случаях необходимо определить с некоторой погрешностью истинное значение измеряемого параметра. Тем более что сигнал, несущий информацию, подвержен воздействию помех и искажений, возникающих, например, в случае многолучевого распространения сигнала. Поэтому алгоритмы, по которым обрабатываются сигналы, должны учитывать случайный характер этих сигналов. В связи с этим была развита математическая теория обработки сигналов, основанная на теории вероятностей, теории случайных процессов и математической статистики.
Во многих задачах статистической радиотехники осуществляется прием сигналов, представляющих собой сумму независимых случайных величин. Достаточно полное и детальное описания случайного процесса дается многомерными плотностями вероятности. В случае некогерентного поэлементного приема с накоплением, выполняется сложение n элементов сигнала со случайными фазами при постоянной амплитуде. В теории отсутствует известная формула n-мерной плотности распределения случайных величин, представляющих собой косинус разницы фаз, имеющих равномерное случайное распределение. Известно выражение только для плотности распределения одной случайной величины.
В данной работе исследуется n-мерная плотность вероятности для случайного распределения косинуса фазы принятого сигнала при разных значениях п. Производится также оценка нормализации совместного распределения для п случайных величин при п>>1.
11070006.11.03.02.096.ПЗВКР Лист
3
Изм. Лист № докум. Подпись Дата
Цель работы: исследование n-мерной плотности распределения косинуса разности фаз при большом и малом значениях параметра n.
Задачи, которые требуется выполнить в ходе работы:
1) Полная постановка общей задачи исследования;
2) Выбор методов решения задачи;
3) Разработка компьютерной модели для исследования n-мерной плотности вероятности;
4) Проведение вычислительного эксперимента на основе полученной модели;
5) Исследование нормализации n-мерной плотности распределения численными методами;
6) Экономическая оценка результатов исследования.
В первой главе дипломной работы вводятся необходимые термины и основные положения теории вероятности и теории случайных процессов в статистической радиотехнике.
Во второй главе подробно рассмотрены поставленные задачи и приведен обзор методов их решения.
В третьей главе проводится моделирование многомерного распределения фазы сигнала в среде MATLAB со сбором статистики. По полученным экспериментальным данным проводится подбор аппроксимирующей функции.
В четвертой главе поставленная задача непосредственно решается численными методами. Находится аппроксимация характеристической функции многомерного распределения. Производится сравнение результатов, полученных в ходе эксперимента и аналитически. Оценивается схожесть полученных функций распределения с нормальным законом распределения случайных величин.

Купить