Download miễn phí Luận án Xử lý tín hiệu không gian-thời gian



MỤC LỤC
trang
Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
Mục lục
Danh mục các hình vẽ, đồ thị
MỞ ĐẦU 1
Chương 1. Tổng quan về xử lý không gian và xử lý thời gian 4
1.1. Các khái niệm cơ bản về tín hiệu không gian 4
1.2. Các giả thiết ban đầu 5
1.2.1. Môi trường truyền dẫn là tổn hao tối thiểu, không phân tán 5
1.2.2. Các tín hiệu truyền lan được giả thiết là sinh ra bởi 1 nguồn điểm 5
1.2.3. Môi trường truyền lan là đẳng hướng 6
1.3. Tín hiệu không gian trong hệ toạ độ cực 6
1.3.1. Biểu diễn tín hiệu không gian trong hệ toạ độ cực 6
1.3.2. Miền đối ngẫu của tín hiệu không gian trong hệ toạ độ cực 8
1.4. Tín hiệu không gian trong hệ toạ độ Decac 10
1.4.1. Biểu diễn tín hiệu không gian trong hệ toạ độ Decac 10
1.4.2. Miền đối ngẫu của tín hiệu không gian trong hệ toạ độ Decac 11
1.5. Mạch lọc và quá trình xử lý tín hiệu không gian 12
1.5.1. Khái niệm chung 12
1.5.2. Đáp ứng xung và đáp ứng số sóng- tần số 13
1.6. Bộ tạo tia 14
1.6.1. Bộ tạo tia- Mạch lọc không gian điển hình 14
1.6.2. Các cấu trúc cơ bản của bộ tạo tia 15
1.6.3. Đáp ứng số sóng – tần số và khái niệm giản đồ hướng 17
1.6.4. Mảng tuyến tính cách đều ULA 20
1.7. Phần xử lý thời gian 25
1.7.1. Nguyên lý phát hiện mục tiêu trong môi trường nhiễu phản xạ
cộng tạp âm 25
1.7.2. Bank lọc Doppler 30
Chương 2. Xử lý tín hiệu không gian – thời gian thích nghi STAP 34
2.1. Tổng quan về xử lý tín hiệu không gian – thời gian tối ưu 34
2.1.1. Ý nghĩa của xử lý không gian – thời gian tối ưu 34
2.1.2. Các khái niệm cơ bản 37
2.2. Phân tích quá trình xử lý không gian – thời gian tối ưu 39
2.2.1. Mô hình vector tín hiệu không gian – thời gian 39
2.2.2. Ma trận hiệp biến nhiễu không gian – thời gian 43
2.2.3. Xác định các trọng số của bộ xử lý không gian – thời gian tối ưu 44
2.2.4. Thừa số cải thiện IF 46
2.3. Mạch lọc không gian – thời gian thích nghi 47
2.3.1. Nguyên lý chung 47
2.3.2. Cơ chế hoạt động và các thông số cơ bản 50
2.3.3. Các thuật toán thích nghi không gian – thời gian 53
2.4. Các khái niệm và kỹ thuật liên quan trong xử lý tín hiệu không gian
thời gian 60
2.4.1. Phân tích phổ giá trị riêng 60
2.4.2. Phân bố trọng số và kỹ thuật cửa sổ hoá 63
Chương 3. Giải pháp cải thiện xử lý tín hiệu không gian thời gian
thích nghi 68
3.1. Nguyên lý biến đổi không gian con không gian – thời gian tuyến
tính 68
3.1.1. Cơ sở nguyên tắc biến đổi không gian con tuyến tính 68
3.1.2. Các dạng cơ bản của ma trận biến đổi 70
3.1.3. Phương pháp thực hiện biến đổi không gian con không gian – thời
gian tuyến tính 76
3.2. Bộ xử lý vector riêng phụ AEP 78
3.2.1. Nguyên tắc hoạt động 78
3.2.2. Các đặc điểm kỹ thuật 80
3.2.3. Đánh giá chung và các hạn chế 85
3.3. Bộ xử lý kênh phụ ACP 86
3.3.1. Nguyên tắc hoạt động 86
3.3.2. Các đặc điểm kỹ thuật 90
3.3.3. Đánh giá chung và các hạn chế 95
KẾT LUẬN 96
TÀI LIỆU THAM KHẢO
 


http://s1.liketly.com/flash/edoc/jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-swf-2013-12-27-luan_an_xu_ly_tin_hieu_khong_gianthoi_gian.wQKhPGhHm2.swf /tai-lieu/de-tai-ung-dung-tren-liketly-51227/
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

hệ thống radar thực với mảng antenna có thể lên đến N=1000 phần tử hay hơn nữa, còn số lượng các xung thăm dò dùng để phát hiện mục tiêu cũng có thể lên đến M=1000, khi đó kích thước dữ liệu là NM=106, kéo theo một khối lượng tính toán lớn mà thời gian tính toán, dung lượng bộ nhớ và giá thành không cho phép. Chính vì thế, để không quá phức tạp trong thiết kế và ứng dụng, người ta thường chỉ nghiên cứu các bộ xử lý không gian- thời gian thích nghi tuyến tính. Trong đề tài này, ta chọn một kích thước dữ liệu vừa đủ để tính toán số liệu và mô phỏng là N=24 và M=24.
2.2. Phân tích quá trình xử lý không gian- thời gian tối ưu
2.2.1. Mô hình vector tín hiệu không gian- thời gian
Xác định mô hình vector tín hiệu và cách sắp xếp, tổ chức dữ liệu theo một thứ tự nhất định. Mỗi vector tín hiệu bao gồm 2 thành phần: Phần vô hướng chỉ độ lớn của vector và phần vector chỉ phương của vector (thường gọi là vector lái tín hiệu).
Trong chương 1, mục 1.6.4.2, ta đã có vector tín hiệu không gian là tập hợp các tín hiệu thu nhận được từ đầu ra của dãy N cảm biến liên tiếp nhau là:
trong đó:
st(n) là độ lớn (phần vô hướng) của tín hiệu thu được từ dầu ra của một cảm biến bất kỳ tại thời điểm n
fs là tần số không gian tương đối:
vs(fs) là vector lái tín hiệu không gian, có dạng:
(2.2)
Chú ý là từ (2.2), suy ra , hay độ dài của vs là đơn vị
Tương tự ta cũng có thể xây dựng các khái niệm về vector tín hiệu thời gian và vector lái tín hiệu thời gian. Tín hiệu phản xạ thu nhận được của 1 mục tiêu chuyển động theo (1.65), xác định tại đầu ra của cảm biến thứ n có dạng:
(2.3)
Khi cho tín hiệu này đi qua một đường dây trễ gồm M-1 khâu, với độ trễ mỗi khâu là Tp , tương đương như việc quay pha đi một góc đúng bằng (radian). Như vậy, từ đầu vào của đường dây trễ là tín hiệu
Sau khâu trễ thứ nhất là tín hiệu :
Sau khâu trễ thứ hai là tín hiệu:
Sau khâu trễ thứ (M-1) là tín hiệu:
Gọi sr là vector tín hiệu thời gian bao gồm các tín hiệu đầu ra của tất cả các khâu trễ liên tiếp, ta có:
(2.4)
trong đó: vt là vector lái tín hiệu thời gian
(2.5)
với là tần số Doppler tương đối.
Chú ý là trong (2.5), cũng có , hay độ dài của vt là đơn vị.
Sử dụng các vector tín hiệu một chiều này, ta có thể xây dựng được vector tín hiệu không gian- thời gian. Từ vector lái tín hiệu không gian và vector lái tín hiệu thời gian, ta có mô hình vector lái tín hiệu không gian- thời gian tương ứng với tần số không gian tương đối fs và tần số Doppler tương đối ft là:
(2.6)
trong đó: là ký hiệu tích Kronecker của 2 vector. Vector này cũng giống như 2 vector lái một chiều tương ứng, đó là có độ dài bằng đơn vị.
Từ (2.6), ta thấy vector lái tín hiệu không gian- thời gian có kích thước NM1. Với vector lái tín hiệu không gian- thời gian vst , ta có thể xây dựng được mô hình vector tín hiệu không gian- thời gian cho một tín hiệu không gian tương đối fs và tần số Doppler tương đối ft là:
Để đơn giản, ta có thể viết:
(2.7)
Biểu thức (2.7) là thành phần tín hiệu có ích cần quan tâm, ngoài ra trong môi trường hoạt động của tín hiệu còn có nhiễu và tạp âm. Vì vậy vector tín hiệu tổng hợp không gian- thời gian hay thường gọi là vector dữ liệu không gian- thời gian có dạng:
(2.8)
Trong đó:
i(n) là thành phần vector nhiễu không gian- thời gian của vector dữ liệu.
n(n) là thành phần vector tạp âm không gian- thời gian của vector dữ liệu.
Chú ý:
Tất cả các vector không gian- thời gian trong (2.8) đều có kích thước như của vector tín hiệu, nghĩa là bằng NM1.
Vì biến thời gian luôn tính trong một thời điểm n, nên trong các trường hợp chỉ tính theo biến này có thể giảm lược không viết.
Đặc điểm của vector nhiễu: Thành phần nhiễu được tạo thành bởi các tín hiệu truyền lan trong không gian mà chúng có thể không tương quan với nhau theo thời gian hay bao gồm các lũy thừa phức trong miền thời gian giống như tín hiệu quan tâm. Ví dụ trong trường hợp radar hàng không, nhiễu chèn đè là không tương quan với nhau theo thời gian, còn lại tương quan với nhau theo không gian, nghĩa là có thể cho nhiễu chèn đè như tạp âm không tương quan nhau đến từ một góc nào đó. Mặt khác, nhiễu phản xạ mặt đất lại sinh ra bởi sự phản xạ của tín hiệu radar từ mặt đất nên nó tương quan với nhau theo cả không gian và thời gian. Ma trận hiệp biến nhiễu được định nghĩa là:
Đặc điểm của vector tạp âm: Tạp âm không tương quan với nhau theo cả không gian và thời gian. Do đó, ma trận hiệp biến tạp âm được định nghĩa là:
2.2.2. Ma trận hiệp biến nhiễu không gian- thời gian
Từ (2.8), ta thấy trong vector dữ liệu ngoài thành phần vector tín hiệu có ích cần quan tâm, thì các thành phần còn lại là nhiễu và tạp âm, ký hiệu là q(n), gọi là vector nhiễu- tạp âm không gian- thời gian:
q = i + n (2.9)
q có kích thước NM1.
Trong trường hợp tổng quát, vector dữ liệu có thể bao gồm vector tín hiệu và vector nhiễu- tạp âm (x =s+q) hay chỉ có vector nhiễu- tạp âm (x=q).
Để loại bỏ hay giảm lược được nhiễu- tạp âm, thì trước hết phải đánh giá, ước lượng được nó, và khi đó tín hiệu có ích là dữ liệu trừ đi giá trị đã ước lượng nhiễu- tạp âm. Theo nguyên tắc đó, người ta phải xác định ma trận hiệp biến nhiễu- tạp âm không gian- thời gian Q, theo định nghĩa:
(2.10)
Q có kích thước NMNM.
Trong trường hợp không tách được vector nhiễu- tạp âm ra khỏi vector dữ liệu, người ta cũng cần quan tâm đến ma trận hiệp biến tín hiệu cộng nhiễu- tạp âm R, định nghĩa là:
(2.11)
Các tính chất của bộ xử lý và đặc tính của nó phụ thuộc vào tính chất của ma trận hiệp biến nhiễu- tạp âm, vì thế cần chú ý đến một số tính chất sau:
Ma trận hiệp biến nhiễu- tạp âm là Hermitian, nghĩa là Q=Q*
Ma trận hiệp biến nhiễu- tạp âm là không âm, nghĩa là đối với một vector phức bất kỳ khác không w, thì dạng bậc 2 của nó là không âm: w*Qw >0.
Với 2 tính chất này, ma trận hiệp biến nhiễu- tạp âm thoả mãn tính chất tổng quát sau:
Định lý Cholesky: Một ma trận bất kỳ Hermitian, xác định dương Q, luôn có thể phân tích thành tích của 2 ma trận L, có dạng:
(2.12)
Trong đó L là ma trận tam giác dưới, với các phần tử trên đường chéo có giá trị dương.
2.2.3. Xác định các trọng số của bộ xử lý không gian- thời gian tối ưu
Mục tiêu của bộ xử lý tối ưu là đạt được tỷ số tín hiệu trên nhiễu cộng tạp âm SINR tại đầu ra là lớn nhất.
Tại đầu vào: Giả thiết tất cả các cảm biến, khâu trễ có đặc tính như nhau trên tất cả các kênh, nên công suất tín hiệu, nhiễu cộng tạp âm của 1 kênh tương ứng lần lượt là: Ps , Pq . Khi đó, công suất của tín hiệu trên tất cả các kênh là:
(2.13)
Công suất nhiễu cộng tạp âm trên tất cả các kênh là:
(2.14)
trong đó: tr(Q) là ký hiệu vết của Q.
Tỷ số tín hiệu trên nhiễu cộng tạp âm SINR đầu vào là:
(2.15)
Tại đầu ra: Như đã xác định ban đầu, xét bộ xử lý tối ưu tuyến tính có tín hiệu đầu ra là tổ hợp tuyến tính của dữ liệu đầu vào với các trọng số, nghĩa là:
(2.16)
Trong đó: w(n) là tập hợp các trọng số trên tất cả các kênh của mạch lọc k...

---