_WELCOMETO Radioland

Главная Схемы Документация Студентам Программы Поиск Top50  
Поиск по сайту



Навигация
Главная
Схемы
Автоэлектроника
Акустика
Аудио
Измерения
Компьютеры
Питание
Прог. устройства
Радио
Радиошпионаж
Телевидение
Телефония
Цифр. электроника
Другие
Добавить
Документация
Микросхемы
Транзисторы
Прочее
Файлы
Утилиты
Радиолюб. расчеты
Программирование
Другое
Студентам
Рефераты
Курсовые
Дипломы
Информация
Поиск по сайту
Самое популярное
Карта сайта
Обратная связь

Студентам


Студентам > Рефераты > Примеры задач оптимизации, связанных с фундаментальными понятиями теории связи

Примеры задач оптимизации, связанных с фундаментальными понятиями теории связи

Страница: 1/3

Примеры задач оптимизации, связанных с фундаментальными понятиями теории связи.

Приводимые ниже две задачи оптимизации типичны; такого вида проблемы часто возникают при разработке новых систем и устройств связи. Первая из них связана с вопросом о наиболее эффективном использовании заданного частотного диапазона

при наличии шума с неравномерным спектром; вторая -с выбором формы импульсного сигнала, обладающего мини­мально возможной полосой частот и потому наиболее адекват­ного работе по полосно-ограниченному каналу связи. Обе эти задачи имеют самостоятельный интерес; вместе с тем они могут рассматриваться как достаточно простые упражнения по практическому применению вариационного исчисления.

Экстремальная задача, связанная с пропускной способностью

канала связи [24]

Максимальное количество информации, которое может быть передано за единицу времени по каналу связи с полосой частот f1<f<f2 при сколь угодно малой вероятности ошибки, определяется (согласно К. Шеннону) формулой

(3.17)

где s(f) и n(f) — функции спектральной плотности мощности полезного сигнала и шума соответственно [24, 25].

Если спектральные плотности мощности сигнала и шума являются частотно-независимыми в полосе [f1, f2), то получа­ется еще более известное выражение

где полная мощность сигнала;

(3.18)

— полная мощность шума.

Поставим задачу об отыскании спектра плотности мощности полезного сигнала s{f), при котором (при фиксированной полной мощности сигнала РС = Р и заданной спектральной плотности мощности шума n(f) скорость передачи ин­формации была бы максимальной. Таким образом, максимум функционала

(3.19)

При дополнительном условии

(3.20)

Используя терминологию предыдущего раздела, можно говорить что поставленная задача является изопериметрической со свободными концами, причем подынтегральные выражения в (3.19) и (3.20) не содержат функции s'(f).

Составив в соответствии с методом множителей Лагранжа вспомогательный функционал типа

(3.21)

выпишем для него уравнение Эйлера

откуда

(3.22)

Подставляя (3.22) в (3.20) и учитывая обозначение (3.18),

находим значение

Окончательно оптимальная форма спектра плотности мощ­ности сигнала определяется из выражения

(3.23)

Как видно, оптимальный спектр плотности мощности сигнала дополняет спектр плотности мощности шума до константы. Другими словами, энергию передатчика целесообразно распреде­лять в рабочем диапазоне частот неравномерно, направляя ее в основном в те участки, где мощность шума мала.

Этот вывод представляет несомненный практический инте­рес, однако он, может быть, сделан поспешно, ведь не доказано, что на экстремали (3.23) действительно достигается минимум. Впрочем, из замечания (3.4) о функционалах, не содержащих производной неизвестной функции (см. § 3.3), немедленно вытекает обоснование того факта, что на функции (3.22) в самом деле реализуется экстремум функционала (3.21), а вместе с ним и функционала (3.19) при условии (3.20). Этот экстремум может быть только максимумом, ибо, при­ближая s(f) в произвольно малом, но конечном подынтервале интервала (f1,f2) к функции n(f), взятой с обратным знаком (s(f) -n(f)), можно сделать значение функционала (3.19) меньшим любого наперед заданного числа.

В связи с записью приближенного равенства (s(f) -n(f)), целесообразно напомнить, что по физическому смыслу функции s(f) и n(f) неотрицательны. Решая поставленную задачу формально, мы нигде не вводили условия s(f)≥ 0, поэтому формула (3.23) действительно дает решение поставленной задачи с учетом физических ограничений, если во всех точках интервала (f1,f2) выполняется неравенство

(3.24)

Однако неравенство (3.24) может оказаться нарушенным: это обстоятельство сигнализирует о том, что математическая задача максимизации пропускной способности канала R[s(f)] была поставлена некорректно и, чтобы исправить положение, следует к условию (3.20) присоединить условие

S(f)>0. (3.25)

На решениях задач подобного типа мы останавливаться не будем, хотя описанным в [3] методом односторонней вариации успешно решают и такие задачи.

Задача об отыскании импульса с минимальной эффективной

шириной спектра

Как правило, передача информации по каналам связи осуществляется в строго ограниченном частотном диапазоне: вне этого диапазона так называемые «внеполосные» излучения не должны превышать некоторую заданную существующими нормами величину. При передаче данных занимаемая полоса частот определяется во многом формой сигнала-переносчика, поэтому представляет существенный интерес отыскание формы сигналов конечной продолжительности, обладающих мини­мально возможной полосой частот [15].

Сказанное, однако, нуждается в некотором разъяснении. Обозначим интересующий нас сигнал-переносчик длительности Т через y(t),0≤t≤T Тогда его спектр

(3.26)

Преобразование Фурье сигнала конечной продолжитель­ности (3.26) определяет спектр Y(ω), который является функцией комплексного

переменного ω =, аналитической на всей плоскости (такие функции называются целыми).

Известно, что целые функции могут обращаться в 0 лишь в изолированных точках и никогда на множествах точек, у которых, как говорят математики, «мера больше нуля». Примером таких множеств могут служить отрезок действи­тельной или мнимой оси комплексной плоскости, круг или совокупность фигур на этой плоскости, действительная полуось

0