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.
p( x)
1
2 Dx
e
x mx 2
2 Dx
(1.31)
- 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
1
p( y)
1
2n n
2
n
y
n1
2
2
2
y e
, y0
(1.33)
- Quy luật phân bố Rayleigh:
z
p( z )
2
e
z2
2 2
khi z 0
(1.35)
zs
I 0 2 , khi z 0
(1.36)
,
- Quy luật phân bố Rice:
p( z )
z
e
2
z2 s2
2 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 ) )
+ Tín hiệu có biên độ và pha ban đầu ngẫu nhiên:
(1.56)
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 2 S 2 ES
( E ) 2 exp
I0 2
2
N
2 N 2 N
E
1.4.3. Radar khí tượng
(1.67)
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
P 1
Rõ ràng:
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
yn1 , n w
2) M yn / J n1
yn1 , n w
3) M yn1 yn / J n K thì M y ( * ) max M y(v)
vG
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
C1 A
M yk / X 1 , X 2 ,....., X k 1 P X k X / X k 1
1
P
X
X
/
X
k
k
1
tk
tk
(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 z1 ) .
*
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.
ộ lọc tín
hiệu
tƣơng tự
Tạp trắng
u (t )
K ( p)
Tín hiệu chuẩn
xG (t )
Có hàm
tƣơng quan
RG ( )
Phần tử
phi tuyến
không
quán tính
F ( xG )
Tín hiệu ngẫu
nhiên x(t)
Với hàm tƣơng quan
RG ( ) có mật độ xác
suất f x ( x)
Hình 3.6. Sơ đồ mô hình hoá tín hiệu ngẫu nhiên x(t)
Tạp trắng
u (nT )
ộ lọc
tín hiệu số
H ( z)
Tín hiệu chuẩn
xG (nT )
Có hàm tƣơng
quan RG (nT )
Phần tử phi
tuyến
không
quán tính
F ( xG )
Tín hiệu ngẫu nhiên
x(nT )
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
- Xem thêm -
.PDF 
24 
432 
143 
