Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИПЛОМНАЯ РАБОТА, РАДИОФИЗИКА

Цифровой нерекурсивный фильтр с неравновесным весовым азимутальным окном для межпериодной обработки радиолокационных сигналов

superrrya 1150 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 46 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 26.10.2021
Отчет 48 с., 22 рис., 1 табл., 6 источн. ЦИФРОВЫЕ ФИЛЬТРЫ, МЕЖПЕРИОДНАЯ ОБРАБОТКА, МЕЖПЕРИОДНЫЕ НАКОПИТЕЛИ СИГНАЛОВ, КИХ-ФИЛЬТРЫ Объект исследования является КИХ-фильтр с неравновесным весовым азимутальным окном для межпериодной обработки сигналов обзорной РЛС. Цель работы – проектирование нерекурсивного цифрового фильтра для межпериодной обработки радиолокационных сигналов обзорной РЛС. В данной выпускной квалификационной работе была синтезирована и реализована, посредством средств электронного проектирования, схема цифрового КИХ-фильтра с неравновесным весовым азимутальным окном, также приведен расчет и отображен процесс работы реализуемого устройства. Данная работа может быть использована в радиолокации.
Введение

В последние десятилетия развитие вычислительной техники привело к широкому внедрению методов цифровой обработки информации во многих областях научных исследований и народно-хозяйственной деятельности. При этом в различных средствах вычислительной техники заняли одно из важнейших мест системы цифровой обработки сигналов (ЦОС), нашедшие использование в системах дистанционного зондирования, медико-биологических исследованиях, решении задач навигации аэрокосмических и морских объектов, в областях радиофизики, цифровой оптики и в ряде других сфер. Информация, получаемая вычислительной техникой в процессе наблюдения за объектами, называется радиолокационной, а устройства наблюдения называются радиолокационными станциями (РЛС) или радиолокаторами. Объект наблюдения называется целью, в качестве которой могут выступать летательные аппараты, гидрометеообразования, речные и морские суда, а также наземные объекты. Источником радиолокационной информации является радиолокационный сигнал. В зависимости от способов его получения различают несколько видов радиолокационного наблюдения. В данной работе будет рассмотрена обзорная РЛС. Методы и устройства цифровой обработки радиолокационной информации с момента своего возникновения и до настоящего времени прошли большой эволюционный путь. Первые разработки обзорных радиолокационных систем, использовавших цифровые методы обработки информации, относятся к середине 60-х годов. Элементная база того времени позволяла реализовать предельно упрощенные алгоритмы некогерентной обработки: при межпериодном накоплении использовалось бинарное квантование сигналов, в алгоритмах обнаружения и измерения координат применялась критериальная логика. Одним из направлений цифровой обработки сигналов, является адаптивная обработка сигналов, практическое применение которой берет свое начало в 90-х годах, с появлением элементной базы достаточной производительности. Цифровая фильтрация, использующая адаптивный метод, применяется в случае, когда с задачей не могут справиться фильтры с фиксированными параметрами. Обычно, это происходит, если условия фильтрации меняются в процессе наблюдения и требования к параметрам фильтра невозможно сформулировать заранее. Данные фильтры применяются во множестве радиоэлектронных приборов, в нашем случае, это обзорная радиолокационная станция. Одним из самых важных критериев РЛС является правильность обнаружения объекта, повысить которую возможно с помощью КИХ-фильтра с неравновесным весовым азимутальным окном, что и будет рассмотрено в данной работе.
Содержание

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ5 ВВЕДЕНИЕ 6 1 Обработка информации обзорной радиолокационных станций 8 1.1 Структура радиолокационной станции 8 1.2 Обработка радиолокационной информации 10 1.3 Межпериодная обработка сигналов12 2 Цифровые накопители 16 2.1 Принципы накопления сигналов 16 2.2 Реализация алгоритмов накопления сигналов 18 2.3 Цифровые фильтры 22 2.4 Обзор патентной и научно-технической базы 26 3 Реализация КИХ-фильтра для межпериодной обработки сигналов 41 3.1 Разработка цифрового нерекурсивного фильтра 41 3.2 Описание работы схемы 43 3.3 Проверка работы синтезированного устройства 46 ЗАКЛЮЧЕНИЕ47 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ48
Список литературы

1 Корнеев, Ю.А. Алгоритмы и реализация цифровой обработки сигналов [Текст] : учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальности “Радиотехника” / Ю.А. Корнеев. – СПб.: СПбГУАП, 2004. 45с. 2 Строгонов, А.В. Реализация алгоритмов цифровой обработки сигналов в базисе программируемых логических интегральных схем [Текст] : учеб. пособие / А.В. Строганов – М.: Издательство Лань, 2019. 352с.: ил. ISBN 978-5-8114-3491-6 3 Финкельштейн, М.И. Основы радиолокации [Текст]: учеб. пособие для вузов / М.И. Финкельштейн – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Радио и связь, 1983. 536с. 4 Маринич, А. Н. Современные судовые и береговые радиолокационные станции (радары) отечественных и зарубежных фирм [Текст] : монография / А. Н. Маринич [и др.]. – М.: Издательство КамчатГТУ, 2012. 166 c.: ил. ISBN 978-5-328-00263-9 5 Монаков А.А. Математическое моделирование радиотехнических систем [Текст] : учеб. пособие / А.А. Монаков – СПб.: СПбГУАП, 2015. 151с. 6 Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы [Текст] : учеб. пособие для вузов / И.С. Гоноровский – 4-е изд., перераб. И доп. – М.: Радио и связь, 1986. 512 с.: ил. ISBN 5-7107-7985-7
Отрывок из работы

1 Обработка информации обзорной радиолокационных станций 1.1 Структура радиолокационной станции Радиолокация – это область радиоэлектроники, решающая задачи радиолокационного наблюдения за различными объектами, т.е. их обнаружение, измерения координат и параметров движения, а также выявления некоторых структурных и физических свойств путем использования отраженных или переизлученных объектами радиосигналов, либо их собственного радиоизлучения (от лат. locato – расположение, размещение). Информация, получаемая в процессе радиолокационного наблюдения, называется радиолокационной. Устройства радиолокационного наблюдения называются радиолокационными станциями (РЛС) или радиолокаторами. Сами же объекты наблюдения именуются радиолокационными целями или просто целями. При использовании отраженных радиоволн, радиолокационными целями являются любые неоднородности, в которых распространяется первичная радиоволна. По своему назначению радиолокационные станции подразделяют на обзорные и следящие, в зависимости от объектов наблюдения. Следящие РЛС выполняют точное и непрерывное наблюдение, определения координат одной или ряда целей. Полученная РЛ информация используется, например, для управления объектом или координирования систем наведения. Обзорные РЛС являются одним из основных типов наземных РЛС и применяются для обнаружения и измерения координат всех целей в данной области пространства или земной поверхности, а также для управления воздушным движением, разведки, получения метеорологической информации и т.п. Так как перед нами не стоит задача непрерывного слежения за конкретными объектами и определения координат одной или ряда целей, то в данной работе был выбран обзорный тип РЛС. Большинство параметров принимаемого сигнала априори неизвестны, поэтому при обнаружении приходится осуществлять поиск нужного параметра радиосигнала, отличающего его от сопутствующих шумов и помех. Передатчик формирует мощные высокочастотные колебания. В зависимости от того, какая антенна используется в РЛС, может быть реализован в модульном варианте и встроен в активную ФАР, либо в виде модулятора и однокаскадного или многокаскадного генератора радиочастоты для пассивной ФАР или зеркальной антенны. Приемник обеспечивает прием, обработку и выделение информации из принятого сигнала. Построение РЛС на базе современных технологий обработки информации заключается: - в использовании в качестве антенн фазированной антенной решетки (ФАР), работающей на передачу и прием сигналов; - в качестве генератора пусковых импульсов синтезатора частоты – синхронизатора, регламентирующего во времени порядок работы и взаимодействия основных блоков РЛС; - в качестве выходного устройства – цифровой процессор. В итоге перспективная РЛС (рисунок 1.1) состоит из ФАР, синтезатора-синхронизатора, аналогового процессора (приемника), цифрового процессора и устройства отображения информации (УОИ). Рисунок 1.1 – Структурная схема построения современной РЛС Источником радиолокационной информации служит радиолокационный сигнал. Для получения информации об объекте радиолокационная информация подвергается обработке во всех блоках РЛС. Процесс обработки делится на первичную обработку радиолокационной информации, которая включает в себя обработку принятого антенной сигнала в радиоприемном устройстве и межпериодную обработку сигнала, вторичную и третичную обработку радиолокационных сигналов. 1.2 Обработка радиолокационной информации Обработка радиолокационной (РЛ) информации в РЛС заключается в трех этапах: первичная обработка, вторичная обработка и третичную обработка. Поясняющая схема изображена на рисунке 1.2. Рисунок 1.2 – Общая схема структуры обработки РЛ информации Процессор Сигнальной Обработки (ПСО) предназначен для реализации внутрипериодной обработки сигналов, включающую различные виды линейной обработки. В ПСО возможна реализация нелинейной обработки сигналов. Эта реализация применяется в случае сложных сигналов в ряде РЛ-систем, использующих ограничение сигналов посредством их сжатия. При создании процессора сигнальной обработки чаще всего используют аналоговые элементы. Согласованная фильтрация в устройстве обеспечивается посредством усилителя промежуточной частоты (УПЧ), а при применении сложных сигналов (сигналов, база которых много больше 1-цы) фильтры сжатия реализуются в виде фильтров на поверхностных акустических волнах (ПАВ), дисперсионных ультразвуковых линиях задержки (ДУЛЗ). Процессор межпериодной обработки реализует межпериодную обработку принимаемых сигналов на интервале одного радиолокационного обзора. Первичная обработка РЛ-информации заключает в себе этапы ПСО и межпериодную обработку, поэтому их часто объединяют в один термин. На этапе первичной обработки происходит обработка информации, получаемой на одном обзоре. Дальнейшая обработка РЛ-информации реализуется процессором вторичной обработки РЛ-информации. На этапе вторичной обработки осуществляются следующие алгоритмы: а) захват отметок на автосопровождение; б) идентификация траекторий отметок; в) траекторное уточнение (сглаживание) координат отметок; г) классификация отметок по траекторным признакам; д) решение навигационных задач по информации, полученной на этапе вторичной обработки. Первичная обработка РЛ-информации реализуется, как правило, на цифровых процессорах, работающих по фиксированной программе обработки. Вторичная обработка РЛ-информации реализуется на программируемых процессорах, в частности на микро - и мини-ЭВМ. Система отображения РЛ-информации служит для отображения результатов обработки сигналов с выхода систем первичной и вторичной обработки РЛ-информации. В настоящее время широко применяются TV-режимы отображения информации. Отображаются как РЛ-сигналы с выхода процессора первичной обработки, так и синтезированная картинка, включающая в себя элементы графической информации, служебные символы и цифробуквенную информацию. Такая система состоит из ЭЛТ, кадрового ОЗУ, процессора формирования графической и знако-буквенной информации. Варианты реализации блоков обработки РЛ-информации приведены в таблице 1. Таблица 1 – Реализация обработки радиолокационной информации Блок структурной схемы Варианты реализации ПСО Аналоговая или аналогово-цифровая ПМО Аппаратная цифровая или цифровая аппаратно-программная Процессор вторичной обработки Цифровая программная Система отображения Аппаратная цифровая или цифровая аппаратно-программная 1.3 Межпериодная обработка сигналов В задачах ЦОС выделяют этапы предварительной (первичной) и вторичной обработки сигналов. Это связано с тем, что в общем случае на входе системы ЦОС наблюдается смесь x(t)полезного сигналаs(t) и некоторого шума n(t)различных помех разной природы: x(t)=S(t)+n(t) (1) гдеS(t) – компонента самого сигнала, n(t)– некоторое искажающее воздействие физической среды, в которой распространяется сигнал (шум, фоновые отражения). Алгоритмы межпериодного накопления доступны к реализации различными способами и классифицируются по способу квантования сигналов: а) бинарное квантование (на скользящем азимутальном окне - трансверсальные фильтры, групповое накопление – фильтры со сбросом); б) многоуровневое квантование (рециркулятор или рекурсивный фильтр первого порядка, групповое накопление (фильтры со сбросом и на скользящем азимутальном окне). Фильтры на скользящем азимутальном окне, по своей весовой функции, подразделяются на фильтры с прямоугольным весовым окном и с неравновесным весовым окном. Накопление сигнала может происходить по принципам когерентного и некогерентного накопления. Более подробная схема классификации алгоритмов межпериодной обработки представлена на рисунке 1.3. Рисунок 1.3 – Классификация алгоритмов межпериодного накопления Блок обработки РЛ-информации, имеющий в своем составе блок межпериодной обработки, представлен на рисунке 1.4. Оптимальным вариантом реализации является гребенчатый фильтр накопления (ГФН), который выделяет отметки от отраженных целей, а в промежутках между отметками практически полностью подавляет шумы. Рисунок 1.4 – Структурная схема обработки РЛИ, включающая в себя межпериодную обработку Смысл оптимальной межпериодной обработки: При межпериодной обработке для каждого элемента разрешения суммируются отсчеты xa(t,j) с весами, пропорциональными отношению сигнал/шум для каждого импульса пакета, т.е. пропорционально a2c/ш(j) ,-благодаря этому можно увеличить отношение сигнал/шум на выходе межпериодного фильтра. Таким образом, мы выяснили, что для отображения принятых радиолокационных сигналов в СОИ, их необходимо подвергнуть трем этапам обработки, а именно: первичной, двоичной и третичной обработке сигнала. Рассмотренный в данной работе процесс межпериодной обработки является очень важным, так как ПМО реализует обработку принимаемых сигналов на интервале одного радиолокационного обзора, что важно при создании радиолокационного устройства. 2 Цифровые накопители 2.1 Принципы накопления сигналов Накопление сигнала при межпериодной обработке может происходить по принципам когерентного и некогерентного накопления. В случае когерентного накопления мы помещаем когерентный накопитель (или сигнальный процессор) между согласованным фильтром и амплитудным детектором, как показано на рисунке 2.1. Сигнальный процессор производит выборку откликов каждого излучаемого импульса с интервалом, равным разрешению радиолокатора по дальности, и суммирует отклики от N импульсов. После накопления суммы N импульсов выполняется амплитудное детектирование и пороговая обработка. Рисунок 2.1 – Место когерентного накопителя в тракте приема и обработки При когерентном накоплении необходимо значительное усложнение систем обработки. Часто это становится причиной отказа от когерентных систем обработки в пользу некогерентных, а именно благодаря их простоте. Несмотря на то, что мы можем рассматривать выходной сигнал когерентного накопителя в виде отклика на одиночный импульс, для которого отношение сигнал-шум в N раз превышает отношение сигнал-шум для одного импульса, что непосредственно влияет на дальность действия радиолокатора. При этом когерентное накопление не дает преимуществ для случаев, когда цель имеет аппроксимацию второй (II) или четвертой (IV) моделью Сверлинга. Это связано с тем, что сигналы, отраженные такими целями, не являются постоянными от импульса к импульсу и их флюктуации имеют шумовой характер. Некогерентный накопитель размещается после амплитудного или квадратичного детектора, как показано на рисунке 2.2. Термин «некогерентный» в его названии объясняется тем, что после амплитудного или квадратичного детектирования информация о фазе теряется. В общем, некогерентный накопитель работает так же, как и когерентный, то есть выполняет суммирование откликов N импульсов перед пороговой обработкой. Рисунок 2.2 - Место некогерентного накопителя в тракте приема и обработки Недостатки некогерентного накопления: а) используется только информация об амплитудных значениях сигнала; б) поровые значения сигнала при некогерентном накоплении выше, чем при когерентном; в) отсутствует информация о радиальной скорости объекта, который отразил сигнал; Однако, даже, учитывая эти недостатки, некогерентное накопление используется чаще, благодаря простой схеме. Некогерентное накопление с рециркулятором в качестве накопителя, импульсная характеристика которого представляет собой последовательность импульсов с экспоненциально убывающими амплитудами называется некогерентным экспоненциально-весовым накоплением. Из-за нелинейности системы обнаружения (обусловленной нелинейностью АД) расчеты характеристик обнаружения сигналов при некогерентном экспоненциально-весовом накоплении являются весьма сложными. При анализе характеристик пороговых сигналов, можно прийти к выводу, что мощность пороговых сигналов при некогерентном накоплении вдвое меньше, чем при когерентном, но тем не менее достаточно велика. Можно также сказать, что при вероятности D=0,9 мощность пороговых сигналов больше более чем в 4 раза, чем при D=0,5. Объясняется это тем, что в результате независимо-флюктуирующих сигналов и наличия шума его распространение меняется от ассиметрично экспоненциального до близкого к гауссовскому распределению. Поэтому, некогерентное накопление эффективно снижает пороговые сигналы и повышает чувствительность систем обнаружения. Но при некогерентном накоплении главная задача – это выполнение устройства задержки на время, которое равно квазипериоду T повторения импульсных сигналов и полосой пропускания порядка 2/?. 2.2 Реализация алгоритмов накопления сигналов Когда нам необходимо принять шумовое колебание, то в результате его амплитудно-временной дискретизации мы получим поток нулей и единиц. Если же принимается смесь повторяющихся импульсных сигналов с шумом, то посредством ее большей регулярности, возрастающей по мере увеличения отношения сигнал-шум, поток дискретизированных импульсов с увеличением этого отношения становится все менее хаотичным. Цифровые накопители выявляют регулярность (периодичность) импульсного потока, образованного в результате дискретизации смеси повторяющихся импульсных сигналов с шумом, методом цифровой техники. Рассмотрим работу алгоритма цифрового накопления на примере цифрового накопителя подробнее. Пусть в результате дискретизации принимаемого колебания в анализируемом кольце дальности (рисунок 2.3) в N смежных периодах повторения (т.е. на N смежных азимутальных позициях) образовалась выборка (u1, u2, u3,…,un), где ui при i=1?N может принимать одно из двух значений 1 и 0. Для обнаружения сигнала нам нужно выяснить, порождена ли эта выборка только шумом или смесью сигнала с шумом. Обозначим рш вероятность события ui=1, наблюдающегося при превышении шумом порога квантования U0 на i-й позиции в кольце дальности, а qш – вероятность противоположного события ui=0 (т.е. qш=1-рш). Аналогичные вероятности на приеме смеси сигнала с шумом обозначим pс и qс. Рисунок 2.3 - Выбросы сигналов и помех в зоне кругового обзора (А- номера колец дальности, В- номера азимутальных позиций) Предположим сначала, что сигнал не флюктуирует, и что в качестве амплитудного детектора применяется линейный. Тогда шум на выходе этого детектора будет распределяться по закону Релея, а смесь сигнала с шумом будут превышать напряжение срабатывания U0 порогового устройства соответственно с вероятностями: P_(ш=?exp?(-1?^2)) (2) p_(c= ?_(v2l)^?-?xexp(-(x^2+q^2)/2) I_(0 (qx)dx) ?) (3) Относительно характера выборки u1, u2,…, un, имеют место две гипотезы: H0 – выборка порождена шумом и H1 – выборка порождена смесью сигнала с шумом. Оптимальная процедура вынесения решения - это вычисление отношения правдоподобия ?(u1,u2,…,un) при сравнении его с порогом ?0, величина которого при использовании критерия Неймана – Пирсона определяется заданной вероятностью ложной тревоги. В данном случае: ?(u1,u2,…,un)=Pс/Pш (4) где Pс – вероятность выборки, порожденной смесью из сигнала с шумом, Pш – вероятность выборки, порожденной только шумом. Поскольку события независимы ui (i=1?N) вероятность того, что данная выборка шума содержит k единиц, занимающих определенные позиции, составляет Pш=pckqсN-k. Также и при приеме смеси прямоугольной последовательности импульсных сигналов с шумом Pс=pckqcN-k, так как вероятность Pc одинакова для всех азимутальных позиций. Поэтому отношение правдоподобия ?(u1,u2,…,un)=(pc)k (1-pc)N-k /(рш)k(1-pш)N-k (5) Гипотеза H1 принимается, в случае ?(u1,u2,…,un)=(pc/рш)k (1-pc/1-pш) N-k ? ?0 (6) Логарифмируя это выражение и решая относительно k, получаем k?(log?[?_0 (?(1-pш)/(1-pc))?^N])/log?[pc(1-pш)/pш(1-pc) ] =k_0 (7) Следовательно, оптимальное правило обнаружения сигнала по выборке его N цифровых значений заключается в сравнении числа единиц в этой выборке с пороговым числом k0. Если k?k0, то принимается решение о приеме сигнала, в противном случае – об его отсутствии. Существование оптимального значения k0 объясняется следующим образом. Поскольку значения вероятностей pш и pс остаются неизменными, то с увеличением k0, уменьшается как вероятность ложной тревоги, так и вероятность правильного обнаружения. Для сохранения вероятности правильного обнаружения неизменной, необходимо увеличить вероятность pш путем снижения уровня порога квантования. Чтобы последнее не приводило к увеличению вероятности pc, а, следовательно, и вероятности правильного обнаружения, можно снизить пороговое отношение сигнал-шум. Таким образом, в случае фиксированных вероятностей ложной тревоги и правильного обнаружения увеличение k0 приводит, с одной стороны, к снижению порогового отношения сигнал-шум, а с другой стороны, к возрастанию этого отношения. Начале увеличения k0 преобладает первая тенденция, ввиду чего пороговое отношение сигнал-шум уменьшается, а затем начинает превалировать вторая тенденция, вызывающая увеличение этого отношения. Это и объясняет наличие оптимального значения k0опт, а также слабое влияние небольших отклонений k0 от оптимального значения на величину порогового сигнала. Оптимальное значение напряжения порога амплитудного квантователя при приеме слабых сигналов выбирается таким образом, чтобы pш?0,2. Однако пороговое отношение сигнал-шум слабо критично к величине pш. Поэтому на практике часто выбирают pш?0,1. Это позволяет резко сократить число выбросов шума и тем самым уменьшить объем запоминающего устройства накопителя. Если выбрать параметры цифрового накопителя оптимальными, то проигрыш в пороговом сигнале по сравнению с идеальным некогерентным накопителем составит около двух децибел. 2.3 Цифровые фильтры Фильтрация радиолокационных сигналов представляет собой обработку, посредством которой происходит выделение полезной информации. Свойства цифрового фильтра с фиксированными параметрами как правило определяются его передаточной функцией, которая, в свою очередь, определяет структуру фильтра и его вычислительную сложность. Исключение составляют случаи, когда требования к передаточной функции невозможно сформулировать заранее или эти требования могут меняться в процессе получения сигнала. В таких случаях используется фильтр с изменяемыми параметрами, то есть адаптивный. Поскольку параметры такого фильтра меняются в процессе его работы, следовательно он является нелинейным устройством. Но, при каждом фиксированном значении параметров, адаптивный фильтр представляет собой линейное устройство, так как между его входными и выходными сигналами существует линейная зависимость, определяемая текущим набором весовых коэффициентов. Для цифрового фильтра важным критерием работы является достижения минимума некоторой целевой функции, как правило, квадратичной функции ошибки между требуемым и выходным сигналами фильтра. Достижение минимума этой функции приводит к приближению выходного сигнала к требуемому. На основе обработки требуемого и входного сигналов, за счет изменения весового коэффициента (ВК), выходной сигнал цифрового фильтра приближается к требуемому. В установившемся режиме значения ВК соответствуют минимуму целевой функции или находятся в приближенной к минимуму некоторой окрестности значений. Фильтры, способные менять свои параметры в процессе настройки ВК, иными словами приспосабливается к нужным условиям функционирования, называют адаптивным. Цифровые фильтры по классу алгоритма межпериодной фильтрации, делятся на фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтры или трансверсальные) и с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ-фильтры или рекурсивные). КИХ-фильтрами, называются фильтры, основной особенностью которых является ограниченность во времени их импульсной характеристики, которая с определенного момента времени становится равной нулю. Данные фильтры можно описать следующими формулами: y(n) = ?_(k=0)^(N-1)-?h(k)? x(n - k) (8) H(z) = a_0 + ?_(k=0)^(N-1)-?h(k)? z^(-k) (9) Где y(n) – выходной сигнал, x(n) – входное воздействие, h(k) – коэффициенты импульсной характеристики, N – длина фильтра (количество коэффициентов), H(z) – передаточная характеристика. Достоинства КИХ фильтров: а) легко создавать ких-фильтры со строго линейной фазовой характеристикой. Такие фильтры особенно важны, когда приходится учитывать дисперсионные искажения, связанные с нелинейностью фазовой характеристики; б) простота реализации; в) КИХ-фильтры можно строить по рекурсивной и нерекурсивной схемам, однако нерекурсивные фильтры более устойчивы; г) возможна реализация очень быстродействующего фильтра. Поскольку данные движутся только в одном направлении, т.к. нет обратной связи, логично воспользоваться методом конвейерной обработки. То есть, пока умножители умножают данные из задерживающих регистров, сумматор будет вычислять сумму от предыдущих результатов умножителей. В БИХ фильтре так сделать не получится, т.к. из-за обратной связи нельзя складывать, пока умножитель не вычислит свой результат. Недостатки: а) для аппроксимации фильтров, частотные характеристики которых имеют острые срезы, требуется импульсная характеристика с большим числом отчетов N; б) задержка в КИХ-фильтрах с линейной фазовой характеристикой не всегда равна целому числу интервалов дискретизации. В некоторых случаях это может быть критично. Рисунок 2.4 – Структурная схема КИХ-фильтра Схема, приведенная на рисунке 2.4, содержит: линию задержки, умножители и сумматор. Входные данные (Xn) движутся от первого регистра к последующим. Фильтр может содержать цепочку регистров произвольной длины. Дополнительно, от каждого блока (Z-1) идет передача данных на умножитель , каждый из которых умножает свои данные на ВС. Далее, все результаты умножения складываются и получается отфильтрованный сигнал ((?)Yn). Благодаря достоинствам, отмеченным выше, цифровые КИХ-фильтры нашли широкое применение в наше время. Например, в обработке радиосигналов, обработке изображения и т.д. БИХ-фильтры имеют импульсные характеристики, растянутые на бесконечном временном интервале. Это объясняется тем, что данные фильтры имеют обратную связь, то есть значение на выходе фильтра зависит не только от входных данных, но и от выходных. Рекурсивные фильтры могут быть построены на аналоговой аппаратуре, в отличие от нерекурсивных. Хотя БИХ-фильтры могут быть реализованы с меньшим количеством вычислений, чем КИХ-фильтры, они не могут иметь таких характеристик, которыми обладают КИХ-фильтры. Более того, БИХ-фильтр не имеет линейной фазовой характеристики. Но вычислительные преимущества БИХ-фильтра теряются, когда выходной сигнал фильтра подвергается децимации, поскольку в этом случае всякий раз приходится вычислять заново значение выходной величины. Алгоритм работы рекурсивного фильтра можно описать разностным уравнением: y(n)= ?_(k=0)^N-h(k) x(n - k)- ?_(m=0)^M-a_m y(n - m), (10) где M – порядок обратной связи, am – коэффициенты обратной связи. Из сказанного выше, можно сделать вывод, что у КИХ и БИХ-фильтров есть свои достоинства и недостатки. Если необходимы фильтры с крутым спадом и испытывается дефицит во времени, отведенном для обработки, хорошим выбором будет БИХ-фильтр. Но, если число операций умножения с накоплением не является чрезмерным и требуется линейная фаза, то должен быть выбран КИХ-фильтр. ? 2.4 Обзор патентной и научно-технической базы 1 Цифровой фильтр Номер патента: 2024184 Класс(ы) патента: H03H19/00 Дата получения заявки: 1990.11.29 Дата публикации: 30.11.1994 Патентообладатель: Козлов Валентин Евгеньевич Автор(ы): Козлов Валентин Евгеньевич Изобретение относится к радиотехнике, в частности к устройствам цифровой фильтрации радиолокационных сигналов, и может быть использовано для выделения сигналов из помех. Известны КИХ-фильтры прямой, каскадной и параллельной форм, состоящие из элементов задержки, умножителей и сумматоров. Недостатками известных фильтров является невысокое быстродействие и невозможность обработки в реальном масштабе времени широкополосных сигналов. Известен также адаптивный фильтр, содержащий блок выборки, обеляющий фильтр, состоящий из последовательно включенных автокомпенсатора, ведомого фильтра, источник ожидаемого сигнала, блок перемножения, блоки нормирования. Недостатками этого устройства является функциональная сложность и малое быстродействие. Цель изобретения - расширение функциональных возможностей фильтра.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Дипломная работа, Радиофизика, 59 страниц
1475 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg