Развитие методов доплеровской фильтрации ионосферных сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.03, кандидат физико-математических наук Книхута, Евгений Витальевич

• Книхута, Евгений Витальевич
• кандидат физико-математических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Книхута, Евгений Витальевич

I Введение.

II Глава 1. Методы обработки информации. Основы доплеровской фильтрации ионосферных сигналов.

§1.1 Модель ионосферного сигнала. Основные оценки при доплеровской фильтрации.

§ 1.2 Доплеровская фильтрация ионосферных сигналов (спектральный метод).

§1.3 Теоретические основы метода предсказаний.

§1.4 Результаты модельных исследований возможностей доплеровской фильтрации спектральны й подход).

§ 1.5 Увеличение разрешающей способности доплеровской фильтрации на основе метода предсказаний (модельный расчет).

§ 1.6 Доплеровский спектр сигналов РВМ (г. Москва) на коротких временных интервалах.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов доплеровской фильтрации ионосферных сигналов»

В настоящее время отмечается бурное развитие микроэлектроники и вычислительной техники. Оно создает новые возможности при обработке информации в радиофизике, акустике, гидроакустике, в системах связи. Отмечается переход от аналоговых методов обработки сигналов к цифровым методам, которые отличаются рядом положительных качеств. Теоретической основой цифровых методов обработки сигналов является теория оптимального приема /1/,известная также как статистическая теория радиотехнических систем /2/. Они основаны на представлениях об априорной, апостериорной информации, байесовском решении с учетом априорной информации, методе максимального правдоподобия, функции правдоподобия, системе уравнений правдоподобия. В теории оптимального приема определена общая методика решения ряда задач радиотехники, радиофизики. Основными из них являются: задача выделения сигнала из шума, задача оценки параметров сигнала, задача фильтрации, задача разрешения и различения сигналов. Наиболее важными для данной тематики являются задача оценки параметров и задача разрешения подобных сигналов (спектральная задача). Задача оценки параметров решается с помощью дифференцирования апостериорной плотности распределения по параметрам сигнала. Первые дифференциалы определяют максимум апостериорной плотности вероятности и дают возможность получения оценки параметров сигнала. Вторые производные по параметрам определяют кривизну поверхности апостериорной плотности вероятности и позволяют оценить дисперсии оценок параметров сигнала. Однако применение данной методики получения решений оказывается достаточно сложным. Аналитические выражения, определяющие оценки параметров и их дисперсии, получены лишь в ряде простых случаев /1,2/. В па-стоящей работе задача оценки параметров ионосферных сигналов решается цифровыми методами /3,4,5,6/. Их использование существенно расширяет класс решаемых задач. Так, например, применение цифровых методов позволяет разработать методы выделения сигналов с частично перекрывающимися спектрами /3/. Цифровые методы позволяют выделить лучевую структуру, находящуюся в области главного лепестка диаграммы направленности антенных систем /4/. В радиолокации оказалось возможным выделение информации о радиоимпульсах с частичным наложением во времени /6/. В работе /5/ рассмотрена возможность оптимальной обработки сигналов, представленных своими спектрами в частотной области.

Успехи в области развития теории и методов обработки информации позволяют по-новому подойти к решению одной из важных задач в области ионосферного распространения декаметровых радиоволн - к задаче доплеровской фильтрации. В настоящее время она решается на основе спектрального анализа. Однако ее решение на уровне спектрального анализа является ограниченным. Ограничение связано с нестабильностью ионосферных сигналов. По экспериментальным оценкам /7-14/ область стационарности параметров лучей ионосферных сигналов ограничена интервалом 5-25 сек. Доплеровские сдвиги частот отдельных лучей ионосферных сигналов могут быть в пределах 0,01-0,2 Гц. Следовательно, соответствующие периоды обработки сигнала оцениваются временем 5-100 сек. Область стационарности распределения поля по поверхности земли не превышает 250-700 м. В то же время угловые различия лучей ионосферных сигналов создают интерференционное распределения поля с периодом от 500 м до километра и более. Таким образом, до-плеровская фильтрация ионосферных сигналов, основанная на спектральном анализе, ограничена временными интервалами 5-25 сек, или доплеровскими сдвигами частот 0,2-0,06 Гц.

В настоящее время доплеровский метод фильтрации является наиболее распространенным методом диагностики возмущений, возникающих в ионосфере при воздействии факторов естественного происхождения (фоновые перемещающиеся ионосферные возмущения) /14, 15/, ионосферных возмущений, генерируемых землетрясениями, грозами, торнадо и другими эффектами, солнечными затмениями, а также воздействиями, связанными с деятельностью человека.

Ограниченность доплеровской фильтрации, основанной на спектральном анализе, не позволяет с достаточной достоверностью получать информацию об изменениях в ионосфере. Вместе с тем выделение лучевой структуры ионосферных сигналов на основании доплеровских смещений частот вплоть до выделения маг-нитоионных компонент позволит проводить детальные исследования ионосферы. Это касается вопросов возмущений электронной концентрации искусственного и естественного происхождения с помощью наклонного зондирования. Это позволит практически исключить интерференционные ошибки в пеленгации, в навигации с помощью ионосферных сигналов, увеличит возможности систем ионосферной связи. Это будет являться одной из основ при решении глобальной задачи - задачи томографии ионосферы на основе информации получаемой с помощью наклонного зондирования. Таким образом, возникает задача создания алгоритма обработки с повышенной разрешающей способностью, работающего на интервалах регистрации сигнала, соизмеримых с интервалами стационарности параметров лучей ионосферных сигналов. Увеличение разрешающей способности в методе доплеровской фильтрации позволит увеличить достоверность и точность получаемой информации об ионосфере.

В литературе вопросу повышения разрешающей способности при решении задачи спектрального анализа уделяется большое внимание. Известны методы сверхразрешения: метод «Прони» /18,19,30/, метод «Предсказаний» /18,26,27/, метод «Максимума энтропии» /28,29/, метод «Минимума дисперсии», метод «Пи-саренко» /30,31/, метод «MUSIC» /18,32/.Они позволяют решать спектральную задачу с повышенным разрешением. Несмотря на многообразие методов их основа в принципе одинакова. Производится сопоставление принятого сообщения и формы сигнала. Рассматривается класс некорректных по Адамару задач, к которому относится и спектральная задача при наличии шума, и развиваются методы регуляризации решения /33-36/.Таким образом, в принципе, возможность повышения разрешения при решении спектральной задачи имеется.

Основной целью настоящей диссертационной работы является развития методов доплеровской фильтрации ионосферных сигналов, отличительной особенностью которых является высокая разрешающая способность. Для достижения данной цели решаются следующие задачи.

1. Проведение модельных исследований влияния нестационарности параметров ионосферного сигнала на форму спектральной линии.

2. Развитие метода решения спектральной задачи на основе положений теории оптимального приема.

3. Разработка метода доплеровской фильтрации на основе метода предсказаний.

4. Разработка алгоритма программы и проведение модельных исследований возможностей новых методов доплеровской фильтрации.

Предполагается решение задачи доплеровской фильтрации ионосферных сигналов на интервалах стационарности параметров лучей (<20 сек) с возможным привлечением пространственной информации за счет дополнительных разнесенных по поверхности земли вибраторов.

Постановка задачи доплеровской фильтрации с малой базой имеет общий характер. Многолучевость и наличие доплеровских смещений частот характерны не только для ионосферных сигналов. Они проявляют себя в акустике, в гидроакустике, в тропосферных системах связи, при приеме сейсмических волн. Следует иметь ввиду, что интерференционные погрешности наиболее сильные при малом количестве лучей (2-4 луча). С увеличением количества лучей, вследствие случайности амплитуд и фаз отдельных лучей суммарные амплитудно-фазовые флуктуации уменьшаются. В связи с этим в настоящей работе рассматриваются ионосферные сигналы с ограниченным количеством лучей (2-4).

Заключение диссертации по теме «Радиофизика», Книхута, Евгений Витальевич

Основные результаты диссертационной работы.

1. Разработан метод, позволяющий сократить длительность выборки данных при решении задачи доплеровской фильтрации ионосферных сигналов до 0,25 от периода биений составляющих спектра. Он включает в себя следующее:

- предварительную фильтрацию выборки данных фильтром Фурье с полосой пропускания порядка 10 Гц.

- преобразование отфильтрованной выборки данных в разностное уравнение.

- использование аргумента функции правдоподобия для выделения неизвестных частот составляющих спектра.

- вторичное использование функции правдоподобия для оценки амплитуд и начальных фаз составляющих спектра.

2. Сделан вывод, по результатам модельных исследований, о существенном влиянии нестационарности параметров ионосферного сигнала на форму и количество спектральных составляющих.

3. В диссертационной работе получили дальнейшее развитие положения теории оптимального приема, связанные со спектральной обработкой сигнала:

- установлено, что решение спектральной задачи на основе положений теории оптимального приема характеризуется «сверхразрешением».

- показано, что детерминант информационной матрицы Фишера при решении спектральной задачи определяет дисперсии оцениваемых параметров.

- показана возможность решения спектральной задачи квазиоптимальным методом на основе разностного уравнения.

4. Сделан вывод о необходимости предварительной фильтрации узкополосным фильтром выборки данных при решении задачи доплеровской фильтрации ионосферных сигналов. Вывод обосновывается следующим:

- спектральные линии ионосферных сигналов характеризуются малой шириной (доли герца).

- предварительная фильтрация повышает отношение сигнал/шум в 4~N некоррелированных отсчетов (~40-50 дБ).

- при таких высоких отношениях сигнал/шум спектральная задача может быть решена различными методами, характеризующимися сверхразрешением.

5. На основании модельных исследований проведен анализ корреляционной матрицы, значение детерминанта которой определяет возможность решения спектральной задачи.

- установлено наличие ограничения в решении задачи доплеровской фильтрации ионосферных сигналов, связанное с характерным изменением детерминанта матрицы Фишера при сближении частот спектра.

- разработана методика, позволяющая получать решения спектральной задачи при значениях детерминанта корреляционной матрицы близкой к нулевому значению.

V Заключение.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Книхута, Евгений Витальевич, 2007 год

1. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983, 320 с.

2. Перов А.И. Статистическая теория радиотехнических систем. М.: Радиотехника, 2003, 400 с.

3. Марченко И.В. Частотное разделение сигналов в области высокой корреляции базисных функций. Кандидатская диссертация КГУ, Калининград, 2001 - 142 с.

4. Иванова С.В. Разработка методов спектрального оценивания для ионосферных сигналов. Кандидатская диссертация КГУ, Калининград, 1999 - 182 с.

5. Будник С.С. Разработка методов оптимального приема в частотном пространстве. Кандидатская диссертация КГУ, Калининград, 2004 - 127 с.

6. Афраймович Э.Л. Волнообразные ионосферные возмущения и фазовые характеристики сигнала. Геомагнетизм и аэрономия, 1971, т. 11, №6, с. 993996.

7. Афраймович Э.Л., Калихман А.Д., Королев В.А. Метод динамического спектрального анализа в исследовании неоднородной структуры ионосферы. В кн.: Исследования по геомагнетизму, аэрономии и физике Солнца. М.: Наука, 1972, вып. 21, с.31-103.

8. Булатов Н.Д., Савин Ю.К. Методы борьбы с поляризационными замираниями КВ-сигналов. Электросвязь, 1970, №9, с.824-829.

9. Дробжев В.И., Куделин Г.М., Нургожин Б.И. и др. Определение параметров перемещающихся ионосферных возмущений методом D1. Геомагнетизм и аэрономия, 1974, т. 14, №1, с.162-164.

10. Дробжев В.И., Куделин Г.М., Нургожин В.И. и др. Волновые возмущения в ионосфере. Алма-Ата: Наука, 1975.

11. Дробжев В.И., Пеленицын Г.М., Хачикян B.C., Яковец А.Ф. Исследование пространственно-временной структуры перемещающихся ионосферных возмущений. Phys. Solariterr.,Postdam, 1979, № 10, p. 127-135.

12. Дробжев В.И., Пеленицын Г.М., Яковец А.Ф. Измерение спектрального состава перемещающихся возмущений. Геомагнетизм и аэрономия, 1976, т. 16, №2, с. 366-368.

13. Афраймович Э.Л., Вугмейстер Б.О., Захаров В.Н. и др. Исследование перемещающихся ионосферных возмущений методами когерентного приема. В кн.: Исследования по геомагнетизму, аэрономии и физике Солнца. М.: Наука, 1977, вып. 41, с. 131-137.

14. Афраймович Э.Л. Интерференционные методы радиозондирования ионосферы. -М.: Наука, 1982, 198 с.

15. Иванов В.П., Синюгин Ю.Н. Экспериментальная установка и предварительные результаты наблюдений интерференционной картины декаметровых радиоволн. Сб. Диагностика и моделирование ионосферных возмущений, М.: Наука, 1982, с. 186.

16. Перов А.Н. Спектральная теория радиотехнических систем. М.: Радиотехника, 2003,400с.

17. Марпл С.Л. -мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения: М. -Мир, 1990,584 С.

18. Кей С.М, Марпл С.Л., Современные методы спектрального анализа (обзор), 1981, Тр. Ин-та инж. По электронике и радиоэлектронике, т.69, с.5-51.

19. Кеннон Дж. Пространственно- временной спектральный анализ с высоким разрешением. ТИИЭР, 1969, т. 57, № 8, с. 234-247.

20. Г. Дженкинс, Д. Ватте. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971.

21. Р. Блейхуд. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989.

22. Л.М. Гольденберг, Б.Д. Матюшкин, М.Н. Поляк. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1985.24.п.р. Э. Оппенгейма. Применение цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1980.

23. Рао С. Р. Линейные статистические методы и их приложения. М: Наука, 1968.

24. Макхол Дж. Линейное предсказание: обзор ТНИЭР, 1975, т. 63, № 4, с. 2044.

25. Markel I.D., Cray А.Н. Linear Prediction of Speech. Springer-Ferlag, New York, 1982.

26. Burg J.P. Maximum entropy analysis. Prezented at the 37th annuee international seq meeting. Oklahoma Sity, 1967.

27. Sahai H. Statistical Analysis of Pisarenko's Method for Sinusoidal Frequensy Estimation. IEEF Trans. Acoust. Speech Signal Process. Vol. ASSP-32. P. 95-101. February 1984.

28. Kaveh M., barabell A.I. The Statistical Performance of the MUSIC and the Minimum Norm Algorithms for Resolving Plane Waves in Noise. IEEE Trans. Acoust. Spech. Signal Process., vol. ASSP-34, pp. 331-341, April 1986.

29. Тихонов A. H., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.

30. Тихонов А. Н., Гончарский А. В., Степанов В. В., Ягола А. Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990.

31. Морозов В.А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. М.: Наука, 1987.

32. Турчин В.Ф., Козлов В.П., Малкевич Н.С. Использование методов математической статистики для решения некорректных задач // Успехи физич. наук. 1970, т. 102, вып. 3.

33. Рыжиков Г.А. О сходимости итерационных методов решения некорректных задач//Проблемы физики атмосферы. Вып. 14. Л., 1976.

34. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: учебное пособие для ВУЗов.- М.: Радио и связь, 1991,608 с.

35. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М.: Радиои связь, 1982.

36. Афраймович Э. JI. Интерференционная теория сигнала, отраженного от крупномасштабных ионосферных неоднородностей. В кн.: Исследования по геомагнетизму, аэрономии и физике Солнца. М.: Наука, 1971, вып. 18, с. 253-260.

37. Березин Ю.В. Эффект фокусировки при измерении поглощения радиоволн в ионосфере. Геомагнетизм и аэрономия, 1961, т. 1, № 4, с. 606-610.

38. Болдовская И.Г., Стаханов И.П. Доплеровское смещение частоты радиосигнала в среде с малой горизонтальной неоднородностью. Геомагнетизм и аэрономия, 1971, т. 19, № 5, с. 824-829.

39. Джонсон Д.Х. Применение методов спектрального оценивания к задачам определения угловых координат источников излучения. ТИИЭР, 1982, т. 70, №9, с. 126-139.

40. Гейбриэл У.Ф. Спектральный анализ и методы сверхразрешения с использованием адаптивных антенных решеток. ТИИЭР, 1980, т. 68, № 6, с. 19-32.

41. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1989 г.

42. Рытов С.М. Введение в статистическую радиофизику. М.: Наука, 1976, 530 с.

43. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы М.: Высшая школа, 2000, 462с.

44. Троян В.Н., Киселев Ю.В. Статистические методы обработки и интерпретации геофизических данных: Учебник. СПб.: Издательство С.-Петерб. уни-та, 2000, 578 с.

45. Пахотин В.А., Пахотина К.В., Жукова Н.В. Метод обработки данных, полученных при приеме ионосферных сигналов. Геомагнетизм и аэрономия, 2004, т. 44, №4, с. 1-7.

46. Антонов А.В., Пахотин В.А. Устойчивый метод пеленгации в условиях мно-голучевости. Материалы межвузовской научно-технической конференции аспирантов и соискателей, БГА, г. Калининград, 2005, с. 7-11.

47. Маклаков В.Ю., Пахотин В.А. Повышение точности при решении угловой спектральной задачи при малых углах места. Материалы межвузовской научно-технической конференции аспирантов и соискателей, БГА, г. Калининград, 2005, с. 40-47.

48. Пахотина К.В., Молостова С.В. Разрешающая способность в системах локации. Материалы межвузовской научно-технической конференции аспирантов и соискателей, БГА, г. Калининград, 2005, с. 59-63.

49. Пахотин В.А., Иванова С.В., Марченко И.В., Антонов А.В. Критерий качества при оптимальной обработке ионосферных сигналов. Сб. Теория и техника судовых радиоэлектронных средств, БГА, Калининград, 2001, с. 16-26.

50. Пахотин В.А., Бессонов В.А., Иванова С.В., Марченко И.В., Будник С.С. Угловое спектральное оценивание ионосферных сигналов. Сб. Теория и техника судовых радиоэлектронных средств, БГА, Калининград, 2001, с. 80-87.

51. Пахотин В.А., Бессонов В.А., Иванова С.В., Марченко И.В. Методика углового и частотного оценивания ионосферных сигналов. Изд. Калининградского университета, 2001, с.41.

52. Пахотин В.А., Бессонов В.А., Иванова С.В., Будник С.С., Книхута Е.В. Частотное разделение сигналов в области высокой корреляции несущих частот. Изв. ВУЗов России, Радиоэлектроника, вып. 4, 2005 ЛЭТИ.

53. Книхута Е.В., Пахотин В .А., Будник С.С., Ржанов А.А. Решение задачи оценки параметров сигнала в частотном пространстве. Изв. ВУЗов России, Радиоэлектроника, вып. 2,2005 ЛЭТИ.

54. Пахотин В.А., Бессонов В.А., Иванова С.В., Будник С.С., Книхута Е.В. Методика выделения лучевой и доплеровской структур сигналов. Геомагнетизм и Аэрономия, 2005, т. 45, №2, с. 193-200.

55. Антонов А.В., Пахотин В.А., Королев К.Ю., Власова К.В., Маклаков В.Ю., Книхута Е.В., Власов А.А. Результаты научных исследований в области методов обработки радиофизической информации в РГУ им. Канта. Сборник РГУ, 2006.

56. Книхута Е.В., Пахотин В.А., Ермоленко И.А. Разработка программы расчета доплеровского спектра ионосферных сигналов. Материалы межвузовской научно-технической конференции аспирантов и соискателей, БГА, г. Калининград, 2005, с. 26-32.

57. Сивухин Д.В. Общий курс физики. Учеб. пособие: Для вузов. В 5 т. т. IV Оптика. 3-е изд. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.