Корреляторы

На практике широко развиты экспериментальные метода опре­деления ковариационных и корреляционных функций с помощью приборов, называемых корреляторами. Они часто используются также в качестве составных элементов устройств обработки радиотехнических сигналов.

Рассмотрим основные методы построения корреляторов. Наибольшее распространение получили корреляторы, реализующие алгоритмы вычисления так называемых кратковременных ковариа­ционных функций:

(1.98)

(1.99)

Конечность времени осреднения в (1.98) и (1.99) обу­словлена практическими возможностями.

Естественно, что ограниченность времени осреднения в алгоритмах (1.98) и (1.99) приведет к погрешностям в опре­деления ковариационной функции. Оценка данной погрешности приводится, например, в [3]. Здесь отметим, что при выбо­ре интервала осреднения необходимо ориентироваться на наибо­лее низкочастотные составляющие спектра анализируемого коле­бания.

Из этих выражений непосредственно следует структурная схема коррелятора (рис. 1.27).

За один цикл измерения в заданном интервале времени на выходе коррелятора образуется при заданной величине задержки одно значение оценки ковариационной функции. Затем задержка изменяется и определяется и т.д.

Следует отметить, что как устройство регулируемой за­держки, так и перемножитель являются достаточно трудно реа­лизуемыми элементами, особенно для низкочастотных сигналов. Поэтому совершенствование корреляторов идет как по пути улучшения характеристик этих элементов, так и на основе: поиска отличных от (1.98) и (1.99), алгоритмов вычисления корреляционных функций.

В качестве устройств, обеспечивающих переменную задерж­ку, могут использоваться линии задержки (электрические, ульт­развуковые и т.д.), магнитные устройства записи и считывания сигналов, дискретные запоминающие элементы.

Операция интегрирования осуществляется интегратором, в качестве которого приопределению допущениях может исполь­зоваться фильтр нижних частот.

Широкое использование цифровой обработки сигналов в современных радиотехнических устройствах привело к разработ­ке цифровых корреляторов, обладающих целым рядом достоинств по сравнению с аналоговыми. Такой коррелятор представляет собой специализированное цифровое вычислительное устройство, реализующее следующие алгоритмы:

(1.100)

(1.101)

где – случайные процессы и, квантованные по уровню.

Общая структурная схема цифрового коррелятора имеет вид, изображенный на рис. 1.28.

Цифровой коррелятор состоит из входного устройства (ВУ) где информация представляется в форме, необходимой для работы вычислительной части, запоминающего устройства (ЗУ), устрой­ства ввода задержки арифметического устройства (АУ), а также устройства вывода (УВ) и устройства управления (УУ),

Входные сигналы и подвергаются некоторому нелинейному преобразованию: квантованию по уровню, времени и представлению дискретных отсчетов в нужном цифровом коде. В результате вместо непрерывных функций времени и получаем решетчатые функции, квантованные по уровню. Эти функции являются обычно трех-, четырехразрядными двоичными числами. В запоминающем устройстве содержится объем выборок сигнала, необходимый для вычисления корреляционной функции.

В арифметическом устройстве осуществляются умножение кодов отсчетов входных сигналов и суммирование произведений.

Результаты вычислений выводятся на цифропечатающее устрой­ство, перфоратор или на цифровые индикаторные лампы.

Устройство управления выдает управляющие команды на узлы коррелятора и синхронизирует их работу.

Кроме специализированных устройств - цифровых коррелято­ров, для корреляционного анализа случайных процессов в прин­ципе можно использовать универсальные ЦВМ, Однако при этом приходится сталкиваться с рядом трудностей, связанных с тем, что большинство современных ЦВМ предназначены для выполнения сложных операций над небольшим объемом входных данных и имеют в связи с этим относительно медленно действующие устройства ввода, сравнительно малую оперативную память при весьма бы­стродействующем вычислительномустройстве. При решении задачи корреляционного анализа случайных процессов имеет место как раз обратная ситуация: алгоритм корреляционного анализа прост, в то же время объем исходных данных лежит в диапазоне несколь­ких тысяч чисел.

Обходят эти трудности, применяя дополнительные специаль­ные блоки.

Для вычисления корреляционной функции случайного про­цесса существует целый ряд алгоритмов, отличных от рассмот­ренных выше» Читатель может познакомиться с ними, например в [3], [4].

Дата добавления: 2014-10-17