ОЦІНКА СПЕКТРА ПОТУЖНОСТІ СИГНАЛУ У НАПРАВЛЕНИХ ПРИЙМАЛЬНИХ СИСТЕМАХ

Автор(и)

  • V. U. Ihnatkin Дніпровський державний технічний університет, м. Кам’янське, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.31319/2519-2884.32.2018.173

Ключові слова:

перетворення Фур’є, часове вікно, фільтр, спектральний аналіз

Анотація

Розглянутo алгоритм, який дозволяє для дискретної вибірки із значень N на проміжку часу (- Т/2, + Т/2) оцінювати спектр потужності за допомогою фільтра з тією самою вузькою спектральною смугою, як у прямокутному часовому вікні, але з рівнем бічних пелюсток, менших на 4,3 дб. Наведено приклади декількох «енергетичних» фільтрів. При цьому показано відгуки «енергетичного» фільтра у порівнянні з фільтром на підставі традиційних часових вікон. Виникають можливості керування як шириною смуги фільтра, так і формою його вершини. Також суттєво збільшується розмірність простору змінних варіювання.

Стосовно спектрального аналізу, говориться про випадок, коли перетворення Фур’є виконується з двома різними часовими вікнами у часі. Підсумок формується із множників дійсних і недійсних частин першого та другого перетворення. При цьому не потрібно якихось оптимальних властивостей від кожного з часових вікон окремо, оптимізується тільки кінцевий підсумок. Це ефективно, якщо одне з часових вікон нагадує вікно Кайзера-Бесселя. При цьому проведення згортки після перетворення Фур’є стає трудомістким, потребує багато обчислювальних операцій, та часове вікно краще використовувати безпосередньо до сигналу, який аналізується, перед перетворенням Фур’є.

Для таких часових вікон будування «енергетичного» фільтра збільшує час аналізу приблизно у два рази. Але швидкість обчислювань не завжди є визначальним фактором, а сумісне використання двох різних вікон замість одного розширює можливості аналізу.

Результати роботи можуть бути використані при кутовій фільтрації вхідної потужності сигналу для різних антен, зокрема, для придушення шумових завад від хвилювання поверхні моря.

Перспективно оптимізувати приймальну систему з горизонтальним робочим напрямком приймання. Задачу оптимізації у цьому випадку вирішують з урахуванням робочого діапазону як для середньої, так і для максимальної завади.

Посилання

Бендат Дж. Прикладной анализ случайных данных / Бендат Дж., Пирсол А. – М.: Мир, 1989. – 540с.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-09-20

Номер

Розділ

Радіоелектроніка