Статья

Название статьи СПОСОБ УДАЛЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ПОСТОЯННОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ИЗ ВХОДНОГО СИГНАЛА С ИЗВЕСТНЫМ СООТНОШЕНИЕМ СИГНАЛ/ШУМ
Автор А. С. Шалимов, С. П. Тимошенков
Рубрика РАЗДЕЛ IV. РАДИОТЕХНИКА И АКУСТИКА
Месяц, год 02, 2018
Индекс УДК 519.254
DOI 10.23683/2311-3103-2018-2-207-221
Аннотация Целью исследования является разработка способа выделения полезного сигнала, поступающего с первичных преобразователей физических величин, например, МЭМС-датчиков, из исходного сигнала, представляющего собой результат эксперимента. Отсутствие или ограниченность в полной и достоверной информации о характере полезного сигнала и шума при условии, что обе указанные составляющие находятся в одном и том же частотном диапазоне, обуславливают определенные трудности при работе с сигналами, поступающими с подобных источников. Это определяет актуальность разработки такого способа фильтрации, который даст возможность достижения указанной цели. Данный способ может представлять интерес практически во всех областях современной техники, использующей в качестве первичного источника сигнала данные, поступающие с датчиков, выполняющих измерение параметров физических величин, предсказание точных значений которых не представляется возможным. Для решения поставленной задачи представляется целесообразным обратиться к теории выбросов случайных процессов и на базе существующих решений сформулировать новый подход путем выдвижения гипотезы о наличии функциональной связи между наивероятнейшим значением длительности положительного выброса и периодом следования точек в реализации случайного процесса, степень зависимости которых является минимальной. Это дает возможность рассматривать результаты эксперимента в качестве реализации случайного процесса, подчиняющегося известному закону распределения, и сформулировать основные граничные условия, при выполнении которых предлагаемый способ будет универсален для широкого класса источников первичного сигнала. В данной работе показано, что наибольшая эффективность способа достигается при определенном соотношении сигнал/шум. Кроме того, универсальность способа определяется необходимостью оперирования такими параметрами исходного сигнала, значения которых могут быть получены с помощью стандартных измерительных средств. Проведенные исследования показали, что данный способ будет обладать наибольшей эффективностью, равной порядка 10%, при выделении полезного сигнала на фоне случайной постоянной составляющей при величине соотношения сигнал/шум, равной 0.88.

Скачать в PDF

Ключевые слова Априорная неопределенность; оптимальная фильтрация; методы обнаружения и предсказания сигналов; МЭМС.
Библиографический список 1. Пат. 94347 Российская Федерация, МПК G 01 P 15/125, 94 347 U1. Емкостный акселерометр / Тимошенков С.П., Калугин В.В., Шалимов А.С.: заявитель и патентообладатель Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный институт электронной техники (технический университет). - № 2009110852/22; заявл. 26.03.2009 ; опубл. 20.05.2010, Бюл. № 14. – 4 с.
2. Шалимов А.С., Тимошенков С.П., Коробова Н.Е., Калугин В.В., Тимошенков А.С., Анчутин С.А., Головинский М.С., Долговых Л.И., Косолапов А.А., Шепелев С.О. Особенности емкостных акселерометров маятникового типа // Микросистемы: доклады конференции. – М.: Техносфера, 2016. – С. 583-586.
3. Тимошенков С.П., Шалимов А.С., Головинский М.С., Калугин В.В., Коробова Н.Е., Тимошенков А.С., Анчутин С.А. Маршрут проектирования МЭМС-акселерометра, оптимизированного по выбранным параметрам для обеспечения возможности самокалибровки // Нано- и микросистемная техника. – 2017. – Т. 19, № 12. – С. 707-713.
4. Шалимов А.С., Тимошенков С.П., Головинский М.С., Долговых Л.И., Калугин В.В., Чжо Мье Аунг. Обеспечение работы и самокалибровки МЭМС-инклинометра в условиях воздействия различных внешних воздействующих факторов // Нано- и микросистемная техника. – 2018. – Т. 20, № 2. – С. 124-128.
5. Тихонов В.И., Шахтарин Б.И., Сизых В.В. Случайные процессы. Примеры и задачи.
В 4 т. Т. 3. Оптимальная фильтрация, экстраполяция и моделирование: учеб. пособие для вузов / под ред. В.В. Сизых. – М.: Радио и связь, 2003. – 407 с.
6. Тихонов В.И., Шахтарин Б.И., Сизых В.В. Случайные процессы. Примеры и задачи. В 4 т. Т. 4. Оптимальное обнаружение сигналов: учеб. пособие для вузов / под ред. В.В. Сизых.
– М.: Радио и связь, 2003. – 367 с.
7. Залогин Н.Н., Кислов В.В. Широкополосные хаотические сигналы в радиотехнических и информационных системах. – М.: Радиотехника, 2006. – 208 c.
8. Шахтарин Б.И., Ковригин В.А. Методы спектрального оценивания случайных процессов. – М.: Гелиос АРВ, 2005. – 248 c.
9. Тихонов В.И., Хименко В.И. Выбросы траекторий случайных процессов. – М.: Наука, 1987. – 304 с.
10. Тихонов В.И., Шахтарин Б.И., Сизых В.В. Случайные процессы. Примеры и задачи. В 4 т. Т. 1. Случайные величины и процессы: учеб. пособие для вузов / под ред. В.В. Сизых.
– М.: Радио и связь, 2003. – 400 с.
11. Заявка 2017108287 Российская Федерация, МПК Н 03 Н 9/46. Способ выделения полезной составляющей из входного сигнала, содержащего полезную составляющую и шум / Шалимов А.С.: заявитель Шалимов А.С. – № 2017108287; опубл. 22.06.2017, Бюл. № 18. – 7 c.
12. Пат. 2539573 Российская Федерация, МПК H 04 B 1/10, 2 539 573 C1. Способ адаптивного и согласованного подавления флуктуационных шумов и сосредоточенных помех и устройство для его реализации / Иевлев С.В., Соловьев Ю.А., Сергиенко А.И., Ситников А.С., Тютюнников М.А.: заявитель и патентообладатель Открытое акционерное общество “Концерн “Созвездие”. – № 2013144542/07; заявл. 03.10.2013; опубл. 20.01.2015, Бюл. № 2. – 22 с.
13. Пат. 2480897 Российская Федерация, МПК H 03 H 9/00, H 04 B 1/10, 2 480 897 C1. Способ выделения полезного сигнала из шумов – “Метод зеркальных шумовых образов” и устройство для его осуществления / Чернов Е.И., Соболев Н.Е.: заявитель и патентообладатель Чернов Е.И. – № 2012117850/08; заявл. 27.04.2012; опубл. 27.04.2013, Бюл. № 12. – 5 с.
14. Borisov B.D. Optimal Filtration of a Signal against Flicker Noises // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. – 2008. – Vol. 44, No.4. – P. 317-324.
15. Glukhova E.V. Optimal linear filtration of the intensity of a poisson stream of events in the presence of dead time // Russian Physics Journal. – 1993. – Vol. 36, No.12. – P. 1148-1152.
16. Kogan M.M. Optimal estimation and filtration under unknown covariances of random factors // Automation and remote control. – 2014. – Vol. 75, No. 11. – P. 86-109.
17. Stechkina I.B., Kirsh V.A. Optimization of Parameters of Filters in a Multistage System of Fine Gas Filtration // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. – 2003. – Vol. 13, No. 3.
– P. 218-225.
18. Tovkach I.O., Zhuk S.Ya. Adaptive filtration of radio source movement parameters with complex use of sensor network data based on TDOA and RSS methods // Radioelectronics and Communications Systems. – 2017. – Vol. 60, No. 12. – P. 528-537.
19. Bors Dorota, Walczak Stanislaw. Application of 2D systems to investigation of a process of gas filtration // Multidim Syst Sign Process. – 2012. – Vol. 23б Issues 1–2. – P. 119-130.
20. Lapshin A.L. Filtration and prediction of random solutions of a system of linear differential equations with coefficients depending on a finite-valued Markov process // Ukrainian Mathematical Journal. – 1998. – Vol. 50, Issue 7. – P. 1135-1140.

Comments are closed.