Использование избыточности при некоррелированных мешающих воздействиях, страница 2

Один из методов может быть применен в условиях частых глубоких замираний в каждом канале разнесения. Метод основывается на том, что за определенный интервал наблюдений Т_Н обязательно произойдет столь глубокое замирание полезной компоненты разнесенного сигнала, что оставшаяся часть входного сигнала будет обусловлена  только помехой. Поэтому, если зафиксировать некоторый минимальный уровень в каждом разнесенном сигнале за такой интервал времени Т_Н, то этот уровень можно принять за основу при оценке s_Mi. Ошибка при таком способе оценки s_Mi может быть определена на основе графиков зависимости между глубиной замираний и их общим временем для каждого вида трасс.

Еще один путь заключается в использовании особенностей структуры полезного сигнала. Если при модуляции в какие-то моменты времени определенные участки полосы канала оказываются свободными от сигнальных составляющих, то можно в эти моменты измерение мощности шума производить в этих областях. Сказанное относится ко многим распространенным видам модуляции, таким как частотная модуляция,  некоторые виды ППРЧ и сложных систем сигналов.

Основная энергия полезного сигнала сосредотачивается регулярно (для ППРЧ или для системы сигналов) или по случайному закону (при ЧМ) в разных областях полосы, а другие области оказываются от него свободными. Причем за определенный интервал времени свободной в какие-то моменты от составляющих полезного сигнала бывает каждая область полосы канала. Это дает возможность оперативно измерять уровень шума во всей полосе в процессе работы.

Среди прочих методов объединения используются линейное сложение, автовыбор по максимальному сигналу и автовыбор с управлением по каналу обратной связи (здесь рассматриваться не будет).

При линейном сложении остается операция фазирования, все весовые коэффициенты равны между собой.

При автовыборе в качестве выходного сигнала выбирается наилучший из входных сигналов. (Необходимость фазирования сохраняется воизбежании скачков фазы при переключении каналов). При этом оптимальным является выбор наилучшего по максимальному отношению сигнал/шум среди разнесенных сигналов. Однако вместо этого при принятии решения, как правило, анализируется только мощность каждого из входных разнесенных сигналов. Если мощности шумов σ²_Мi близки по величине, ошибки при выборе практически нет. Если же появляются значительные различия между разными σ²_Мi, то принятие неправильного решения может заметно ухудшить качество полезного сигнала.

Помехоустойчивость различных методов сложения сильно зависит от распределения значений коэффициентов А_i, определяемых распределением замираний в канале связи.

Для наглядной иллюстрации влияния различных факторов на сравнительную помехоустойчивость методов можно воспользоваться представлением для двукратного разнесения (рис. 28.1).

Рис. 28.1.

По осям ОХ и ОУ отложен уровень сигнала в ветвях разнесения (Х₁ и Х₂). При одних и тех же величинах Х₁ и Х₂, разным методам комбинирования будет соответствовать различное выходное напряжение Х_Σ.

Первоначально будем считать уровень шума в ветвях одинаковым, при этом графики повторяют соответствующие зависимости для соотношения сигналов по напряжению. Если уровень шума различный, то для перехода от зависимостей между напряжениями к зависимостям между отношениями сигнал/шум в каналах разнесения необходимо проделать соответствующее  сжатие/растяжение исходной картины вдоль одной из координатных осей.

Зафиксируем выходное напряжение на некотором постоянном уровне (Х_Σ=const) и определим форму зависимостей между Х₁ и Х₂ для различных методов комбинирования.

При оптимальном сложении Х²_Σ=Х²₁+Х²₂, зависимость представляет собой часть окружности. При линейном сложении Х_Σ=(Х₁+Х₂)/, зависимость – прямая линия. При автовыборе Х_∑=max{Х₁,Х₂}, зависимость – это две стороны квадрата.

Диаграмма наглядно иллюстрирует сравнительные характеристики методов. Оптимальное сложение при любых видах распределений сигналов Х₁ и Х₂ имеет преимущество, так как для получения того же уровня полезного сигнала на выходе требуются меньшие значения входных сигналов.

Если наблюдаются очень глубокие замирания (например, согласно усеченно-нормальному закону распределения в рамках четырехпараметрической модели), то совместное распределение величин Х₁ и Х₂  будет тяготеть к обеим координатным осям (область условно обозначена крестиками). В этих  «приосевых» областях тот же уровень выходного сигнала обеспечивается меньшими входными сигналами при использовании автовыбора, чем линейного сложения, а при данном законе распределения вероятность пребывания значений пары Х₁-Х₂ в этих областях выше, поэтому в таких условиях выгоднее использовать автовыбор.