1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Xử Lý Tín Hiệu Mimo Rada Bằng Phương Pháp Lấy Mẫu Nén..pdf

141 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Xử Lý Tín Hiệu Mimo Rada Bằng Phương Pháp Lấy Mẫu Nén
Định dạng
Số trang 141
Dung lượng 10,36 MB

Cấu trúc

  • 1.1 Gi  i thi u (13)
  • 1.2 Các h ng radar  th (13)
  • 1.5 Doppler (21)
  • 1.7 D ng tính hi u c a radar (31)
    • 1.8.2 Công su t phát trung bình (36)
  • 1.9 H ng radar qu n lý FIR band L, S  th (37)
    • 1.9.1 Các khái ni m (37)
      • 1.9.1.1 Khái ni  p (PSR-Primary Surveillance Radar) (0)
      • 1.9.1.2 Khái ni m radar th c p (SSR-Secondary Survaillance Radar) (0)
    • 1.9.3 Radar th c p SIR M (0)
      • 1.9.3.1 Nguyên lí làm vi c (45)
      • 1.9.3.2 Các thông s k thu    t c  a radar th c   p SIR-M (47)
  • 1.10 Các h ng radar khác  th (51)
  • 2.1 Chu n b toán h c (52)
    • 2.1.1 Vec-  n (52)
    • 2.1.2 Phép bi  i Fourier (54)
    • 2.1.3 M  t s   c bi t (56)
    • 2.1.4 Lý thuy t xác su t (58)
    • 2.1.5 Ký hi u Landau (60)
    • 2.1.6 Gi i thi u v Compressed Sensing (60)
    • 2.1.7 K thu t Compressive sensing (63)
    • 2.1.9 Ma tr (68)
      • 2.1.10.1 Restricted isometric Property (RIP) (70)
    • 2.1.11 Thu t toán khôi ph   c l 1 minimization (72)
    • 2.1.12 Thu t toán khôi ph c Orthogonal Matching Pursuit (76)
  • 2.2 K thu t nén xung trong Radar (79)
  • 2.3 Các d ng nén xung( các d   c mã hóa) (84)
  • 2.4 M  t s   c nén xung (95)
  • 2.5 B l c và b x (100)
    • 2.5.2 Nén xung trong radar atcr 33s-dpc (104)
  • 3.1 Các ch  n và các k thu t x lý c     i (113)
  • 3.2 T o d ng sóng và gi i pháp phát mã xen k (116)
  • 3.3 K thu t nén xung tín hi    u ch BPSK mã Barker xen k mã M (121)
  • 3.4 Các y u t    n quá trình nén xung (0)
  • 3.5 S   ng c  tín hi u (132)

Nội dung

1 M C L C   M C L C   1 DANH M C HÌNH V   5 DANH M C B NG   8 DANH M C T T T T   VI  9 L U  11  NG QUAN H NG RADAR TH 13 1 1 i thi u Gi  13 1 2 Các h ng radar  th[.]

Gi  i thi u

RADAR là thu t ng t t t t Radio A  vi      

Các h ng radar  th

Radar có th  c chia làm các lo tr, radar hàng không, radar tàu th c phân lo i d a   vào m t s   c bi t c n hong, lo i anten và  d ng sóng s d ng M t s cách phân lo i khác l i d a trên nhi m v           hoc ch   d ng c a radar bao g m radar th i ti t, radar bám, bám trong    

  u khi n h a l c, c nh báo s        a hình, radar m ng pha (hay còn g  Tuy nhiên, cách phân lo i ph n nh  bi t

ng d a trên d  n t mà chúng s d ng ho c t n s ho     ng Xét t i d    n t s d ng thì radar có th phân lo i thành radar sóng   liên t c CW(Continuous Wave); Radar CWFM và radar xung PR (Pulsed  Radars) Radar liên t c là lo i b c x      n t m t cách liên t c và s d ng cùng m t anten phát và thu Radar phát tín hi   u ch có th  c v n t c c a m c tiêu d a trên hi u ng        d ch t n Doppler  và

  d a trên búp sóng c a anten tuy nhiên, s không th    c khong cách c a m c tiêu n u không s d ng m t lo      u ch  

Radar FMCW t lo tuy nhiên có s d u ch 

FM, nh có tín hi u ch radar FMCW có kh  mà  c c v n t c, c   

Radar xung s d ng m t chu i xung     u ch i v i lo i này l i có th    phân lo i theo t n s l p l i xung và chia làm 3 lo i: t n s l p l i (PRF) th p,            trung bình và cao Radar PRF th ng s d    ng cách ti mng s d   n t c c a m c tiêu  

C radar liên t     u có th s d      2 tham s là  khong cách và v n t c n u s d ng nh ng k thu        u ch khác nhau  Trong band L, S, X hi n nay ch y u s d ng radar xung, vì v y trong ph      n tip theo chúng ta s nghiên c u chi ti   radar xung

n Các n theo IEEE nh c a ITU 

Xét v t n s    hong thì radar có th  c phân lo bng 0.1 Nhng radar HF s d  n t có kh  n x b i t  ng

n li nên có th phát hi c c nh ng m c tiêu n   ng chân tri Ví d   thng radar United States Over Horizon Backscatter ho t 

ng    t n t 5 MHz và h 28   th ng Woodpecker c a Nga Các radar  hong  ng s d ng cho nh ng radar t m xa    

nh báo s m (EWR) Hình 1.1 là radar c nh báo s  n

o (BMEWS) dò tìm và bám m c tiêu t n s 245MHz    

Hình 1.1 H thng chân tri 5-28MHz

Hình 1.2 H ng c nh báo s th  o hong t n s 245MHz  

Các radar vòng ngoài có c ly ho ng lng là nh ng radar m ng pha   bc sóng c a t n s p r t dài và yêu c   th   nhy thu m t kho  ng cách l n nên nh ng h ng radar này c   th n   m u d ng l hi  n.

Các radar  ng là nh ng h   tht trên mt và trên tàu bin

c s d u khi n các ho  (aTC) và các radar quân s t m xa b    c s d ng cho các radar tm trung, ví d  du khing bay và các h thng radar mng pha trên tàu khu trc Radar cnh báo su khin h thng trên E2-C ca M dng radar band S

Hình 1.3 Radar band S trên máy bay E2-C

ng s d ng cho các h th   c v t lý anten radar b   gi i h

K, ng có ch suy hao b i khí quy n vì v y   

ng s d ng cho các radar t m ng n    

Hình 1.4  nguyên lý ca radar xung

Hình 1 4  kh i c a mn B u khi n th i gian     t o ra tín hi ng b  thi gian cho toàn b h ng B u ch tín hi  th    u t o và g i tín hi u t i anten S chuy n m ch gi a b thu và b            i v i

c th c hi n b ng b duplexer B duplexer cho phép m t anten có       th   s d ng v phát và thu tín hi u Khi phát, b phát g i tín hi u qua b      duplexer t i anten và khi thu, tín hi u ph n x t m c tiêu qua b duplexer       

c g i t i b thu B thu khu    i tín hi  c t m c tiêu và chu n  hóa tín hi   i t i b x lý tín hi u Quá trình thu th p các thông tin   c a m   c th c hi n b i kh i x lý tín hi u         n t di  chuy n b ng t   ánh sáng, m/s nên khong cách c a m c tiêu,  

Rc tính theo th i gian tr , b i công th c:   t  

 ng mét và ng giây

Nhìn chung, m t radar xung s phát và thu m t chu       c minh ha  Hình 1.5.Khong cách gi  r Kho ng cách gi c g i là th i gian thu nh n xung (   PRi) và ngho c a nó là t n s l p l i xung      PRFc ký hi u b i ,

Hình 1.5 Chu i xung phát và thu

Trong m i chu k xung radar b c x     ng ch  ng nghe tín hi u ph n x t m c tiêu trong kho ng th i gian còn l i H s làm vi          c trong m t chu k    ng t s      su

  là công sunh nng xung 

Khong v i th i gian tr g i là kho ng nh p nh   T    ng (ambiguous) Xem hình minh h a 0  6

Hình 1.6 S nhp nh ng v kho  ng cách

c 2 xung là echo1 và echo2, ta có và

Rõ ràng, khong nhp nh ng này có liên quan t i xung echo2 Vì v y, m   t xung radar truyi m t th   thu tín hi u ph n x t     m       p theo K t qu là kho ng không nh   p nhng cnh b ng m t n a chu k x    ung,

Tham s   nhp nh ng khá quan tr   h n ch s   nhp nh ng này, các  radar c n ph i có chu k      l n Tuy nhiên, n u chu k    làm gi m công su t phát trung bình c  i làm gi m vùng ph c v c a radar Còn khi mu     c v c a radar thì l i làm gi   m vùng không nh p nh ng S thu n ngh ch trong các tham s k thu t luôn là         v hóc búa,  phn ti p theo chúng ta còn g p l i tính ch t này    

1.4  phân gi i v kho ng cách   

 phân gi i kho c ký hiR, là m t tham s radar cho bi t    kh n ra 2 m c tiêu riêng bi t mà 2 m c tiêu này có kho ng cách    

 i g n nhau Các h th    c thi t k ho    ng gia kho ng cách  và Kho ng cách gi a và chia cho

R s  c M hàng có cùng kho ng cách 

Các m c tiêu s   chc ch n n m trong kho  ng     a trong hình 1.7

Hình 1.7  phân gii mc tiêu Các m c tiêu n m trong cùng kho ng cách có th     c phân bi t theo góc 

  b ng cách s d ng các k thu t x lý tín hi u      

Xem xét 2 m c tiêu n m  các kho ng cách  và ng v i th i gian   tr và Kí hi u sai khác gi a 2 kho ng cách là    thì:

Bây gi chúng ta s xem xét làm th tham s t giá tr nh nht t  i s d ng và nhà thi t k luôn mu  n nh nh nâng

a radar Th(1.5), sai s kho ng cách nh thì   

  r ng xung càng nh càng t u này s làm gi m công su t   

  phân gi i mong  mun trong khi v n gi   c công su t phát trung bình c n s d ng các k      thu t nén xung 

Doppler

Radar s d ng t n s        n t c c a m c tiêu tr m có kh     

phân bi t gi a m     ng và m  ng yên Hi ng doppler là hing t n s   phn x b l ch kh i t n s trung tâm khi gi      a ngun phát và v t ph n x có s di chuy    i Ph thung chuyng mà t n s   phn x có th l   n s t i M  c

Hình 1.8 Hiu ng c a m c tiêu di chuy  i vi sóng vô tuy n 

G  r c tiêu di chuy n l i g n radar v i v n t     c v  Hình 1.8, d ng m c tiêu di chuy n trong kho ng th i gian    

  b ng kho ng th i gian gi       p vào m c tiêu và 

n tip vào m c tiêu Vì xung di chuy n v i v n t c ánh sáng và     

n cu i c a xung di chuy  ng nên,

   ng th i gian    u c a xung di chuy n theo  

Vì v  r ng xung ph n x bây gi là     hay là L mét,

Trong th c t , h s          s n thi gian Chú ý r ng n u  thì  ,

 n s doppler xem minh h a trong hình 1.10  

p vào mu c a xung 1 di chuy c quãng

Hình 1 Minh h10 a hiu ng c a m c tiêu di chuy  i vi radar xung  

T n s m  i  c tính theo công th c sau 

  là t n s c a tín hi u t i T n s doppler        nh b ng sai khác 

(1.17) hình 1.11Ph  c a tín hi u do hi u ng doppler gây ra

Trong c  ng hu xét m c tiêu chuy i so vi radar m t v n t  c v, tuy nhiên, trong th c t m c tiêu có th     chuyng vi vector v n t t kn s doppler ph thu c vào thành    phn v n t ng v radar Hình 1.12 minh h ng h p khác nhau c a   vector v n t  i v i radar M c tiêu s 1 có t n s doppler b ng 0, m c tiêu       s 2 có t n s doppler l n nh    (1.17) và t n s doppler c a m c tiêu s      3 ,  n là v n t i v i radar và là góc gi ng th ng n i radar   

Hình 1 M c tiêu 1 có hi12  u ng doppler b ng 0 M c tiêu 2 t o ra hi u ng      doppler l n nh t Mc tiêu 3 n m gi ng h p 

Hình 1 Giá tr v n t13   c ca mc tiêu t l v i góc ng  

Ta cùng xem xét radar v i m ng Vì lo i anten này có pattern  b c x hình c u, chúng ta có th      công sunh (công sut

M  công sut  khong cách i vR    ng truy n không t n hao) là

  là công sunh và là di n tích m t c u bán kính Các    R h  thng s d   công sut theo mng có m là có h sG  m hiu dng Chúng có mi liên h sau:

   c sóng M i quan h gi a góc m hi u d ng c a anten        và góc m v t lý c a anten là:    A là hi u su t góc m Trong th c t      ng chn

M công sut  khong cách so v i radar s dR   G là:

Khi radar b c x   p vào m c tiêu, sóng ph n x t m c tiêu s      

28 b c x     n t ng Phng ph n x này t l     vc mng, hình d ng v t lý, v t li u, và nh    m hình h c khác c a m   t này, ta có tham s  din tích ph n x  hiu dng ký hi u là 

Din tích ph n x hi u d      s c ng ph n x   tng b n vào m c tiêu,  

  là công su t ph n x t m c tiêu Vì v y, công su      u vào c a b   x lý tín hi t i radar là:  u 

Gi  nhy máy thu Kho ng cách t  radar có th phát   hin ra m c tiêu là: 

Qua công th c này có th   th ng c a radar lên 2 l n thì phnh lên 16 l n ho c ph    m anten lên 4 l n.

Trong th c t , tín hi  c còn b  ng b i t p âm, nó t  n áp không mong mun   t n các các t n s c a radar T p âm là ng u nhiên và     

i hàm m ph công su t Công su t nhi u N là m t hàm c a      

  j/k và là nhi  t p âm hi u d ng mô t   cht

ng thu tín hi u c ng s d ng tham s g i là h s t m        âm , và h s tF   

(1.28) và là t s tín hi u trên t p âm      u ra b thu,  là công su t tín hi vào,  u là tu vào; và theo th t là tín hi  u và tu ra Thay vào công th (1.28) ta có c

ng phát hi n m c tiêu c   nh d a vào tham s t s    

Ký hi u suy hao radar là , ta có:  L

M c dù có nhi u d ng th     hi(1.33) là loi

c s d ng r ng rãi nh t trong th c t tính toán và thi t k các tham s          radar

M t radar c nh band C v i các tham s           nh t n s   hong  hiu dng   r ng thu , din tích ph n x   hiu dng Tính bán kính hong

i các tham s sang dB ta có: 

Suy ra R.199Km V y bán kính t n m c tiêu là 86.2Km 

D ng tính hi u c a radar

Công su t phát trung bình

Công th c phát trung bình c c tính theo công th c 

Ví d v i radar th i ti t t i sân bay N i Bài có      

%0 kW thì công su t phát trung bình 

Qua ph n này chúng ta th c m i liên h   gia các tham s k thu t và   

ng c a các tham s     i h th ng thông qua các công th c toán h c  

Khi gim  B  nhy thu  m vùng ph c v gi  

Khi   phân gi i v  khong cách gim.

H ng radar qu n lý FIR band L, S  th

Các khái ni m

p (PSR) hong theo nguyên t c phát x    n t

ng vào không gian và thu tín hi u ph n x quay tr v t các v t ph n x          hay còn g i là m c tiêu Tín hi u ph n x s cung c p thông tin v v trí c         a m c tiêu trong không gia  li t  i m c a m c tiêu so v  ng bc th n lên trên màn hi n sóng hay  hi  màn hình Nh ng thông tin v v trí m c tiêu (máy bay) trong không gian s     

c s d   giám sát và d ng cho các máy bay hàng không dân dng.

Qua vi c tính th i gian t        m thu v s     c thông s c li m c tiêu   

ng m c tiêu thông qua v     c a anten t i  thc tín hi u 

ng d ch t n doppler tín hi u ph n x s tính toán ra thông s chuy n         

Bán kính làm vi c t p tu thu c yêu c  t hàng, thông

p có vai trò qua tr ng trong vi c giám sát các máy bay khu v c     t i sân và vùng ti p c n (100-150Km)   

Sân Bay p (PSR) Radar th c p (SSR)  

  c p hay còn g i là radar nh n bi t, radar h i      c v công  tác kia hàng không dân d ng là lo   d ng nguyên lí hi  c, làm nhi m v phát hi n, nh n bi t các máy bay      hàng không dân d ng trong vùng ph sóng c  a radar

39 th    c c s d ph c v vi c ki   ng cho các máy bay hàng không dân dng.

H ng radar th c p gth   i mt và Transponder trên máy bay Các thông s tiêu h ng theo chu ch  th m b o t t c các   

u có th  i thông tin v i m i tr m radar th c    t

Radar th c p nh n tin t c v m c tiêu b ng cách phát tín u h i cho máy        hi  bay và thu tín hi u tr l i t transponder trên máy bay, x        l y thông tin mong mu n.

Radar th c    ng dài (vùng hàng tuyn).

  c p có th ho  c l p ho c k t h p v i nhau    Khi k t h p, anten c   c g n chung trên m t b quay và    tín hi u c a hai kênh s    c k t h p v   n th trên màn hình hi 

Hình 1 H 18 thp và th c p PSR/MSSR t  i sân bay qu c t  

N i Bài là thi t b thuc h AMS G-33I

Sân bay N i Bài s d     p là lo i ATCR-      SELEX s n xu c thi t k phù h p v i các tiêu chu n qu     c t cho các h   thp, phù h p v i các yêu c u c a ICAO     và EuROCONTROL H ng radar ATCR-33S có th tùy ch n anten ph th   n x G33 ho c anten m ng pha ALE 3x5   

Hình 1.19: H ng thith t b  c a radar ATCR-33S

 D ng súng vụ tuy n: 1 às/90 às ; 10 às/100 às  

Hình 1.20 Khi phát (trái) và thu (phi) ca radar ATCR-33S

p là radar xung nên nguyên lý làm vi c c p ATCR- 33S gi tài này

H ng radar th c p g th     c i mt và máy phát

Hình 1.22 kh i t ng quan h  t trên máy bay

Trm radar th c t có th chia làm 5 ph n:  

 Phân h máy phát có các kh i: t o mã h i, ti    u ch , t o dao  

u ch , khuy i công su t phát 

 Phân h máy thu có các kh i: khuy   i cao t n, tr n t n,    khuyi trung t n, tách sóng, khuy i video, tng ngoi sai, gi i mã tr l i   

 Phân h u khi n và hi n th : t o nh       ng b  u khin, màn hi n th thông s   

 Phân h anten: chuy n m ch thu phát, anten   

Radar th c p SIR M

Hình 1.23 kh i t ng quát tr  t.

Mun bi t thông tin v máy bay là dân s hay quân s , mã hi    

Mode h    r ng xung và kho ng cách xung tuân theo quy  lu t c th  ng v i m i T h ng g m 3 xung P1, 

  r ng xung 0.80.1m sau P1 kho ng 

2 s và gi vai trò là xung ki m tra, kh ng cách P1-P3 hình thành nên mode     h i.

Các xung n c t o ra b i kh i ch  o mã h i và ti u ch , có 

Chuyển mạch KDCS Điều chế Trộ ần t n

T o mãạ Tiềnđiều chế KD trung

T onhạ ịpđồ ngbộ KD video

Máy tính điều khi nể

46 t n s p, không th truy n lan xa trong không gian nên b t bu c ph  th     i lên cao t n nh u ch v i sóng mang cao t     

n Transponder trên má làm vi c này các xung  h i t n th p l   c gia công trong các tu ch , khuy i công su t r i chuyn phân h Anten 

Viu ch  ng ph i tr c sau:

c mu ch ra tín hi u xung cao t n 1030MHz   

c hai s c t g  n xung cao t      r d n xung tho mãn yêu c t.

TCS s khuy i công su t phát tín hi u sao cho phù h p v i yêu     c u v t m ph     ng va hình hong c  th Vi u ch      c l p trình trong máy tính

Anten c a tr m m  t th c hi n c phát tín hi u h i l n thu tín hi u tr l i t           máy bay Nguyên t            nh

Transpondor trc tín hi u h i là các xung cao t n phát    t    c p s  thc hi n ki m tra, x lí, gi i mã tín hi u này r i tìm       mã tr l  ng T n s   tín hi u tr l i là 1090MHz   

Tr  l i tr m radar m t, thông tin tr l i t transponder thu qua anten th     c p s   c x  CT, tr n t n v  ng n i trong 

  i v trung t n, khuy  i trung t n r i tách sóng, tách ra tín   hiu tr l i, g i vào phân h      u khi n và hi n th    

47 có nh ng thông tin mong mu n Quá trình x lí trong máy thu là quá trình x     lí tín hi Các tín hi này s  c chuyi thành tín hiu s  c x lí t i khâu cu i trong phân h      u khi n và hi n th   

Phân h u khi n và hi n th      gi vai trò trái tim Nó th c hi n chuy  i

  ki m tra, x  c trong máy thu, cho ra k t qu   cun th  n giao k t qu   n các b  phn liên quan c n thi t Phân h này không nh ng c p tín hi     ng b  hot

ng gi a kh i thu và kh i phát mà còn th c hi n phân tích tín hi u thu, tín       hi có nh ng thông tin v tr ng thái ho   ng c a các phân h ch c   

 o ra tín hiu khi n  u khi n tr l  ng vào các ph n  h   nh hong c a tr m m  nh báo khn c p khi có s c v thi t b      

  m bc trong hong, tr m radar m t  

t có c u trúc d phòng cho c phân h phát, phân h thu và phân h       u khi n.

B ng 0.2 Các tham s k thu   t ca radar th c p SIR-M

Các h ng radar khác  th

Ngoài các thi t b k trên, radar th i ti     t thi t b n m trong h     thu hành bay c a sân bay qu c t N i Bài Radar th i ti t ph c v cho         mc  i gian c c ng n t 30 phút t i 1 ti ng ngoài ra      còn d  m tr giúp các thông tin th i ti t cho các   

  m b o an toàn cho vi c c t h cánh c a các máy bay     

Radar th i ti t radar xung, hong d a trên nguyên t  t    ng là phát các tín hi u vô tuy n vào không gian và thu các   tín hi u ph n x l i r i phân tích Tuy nhiên quá trình x lý tín hi u c   tr     a radar th i ti t r t ph c t p nên chúng ta s không phân tích         mà chúng ta s ch ng tham s quan tr ng c a radar này   

- Công sunh: 250kW s d ng magnetron  

-   r ng xung: 2 ch s và 2às  1à

Chu n b toán h c

Vec-  n

u tiên chú ý r ng xuyên su        c kí hi u b i  

: 1 j     c trong các tài li u k thu t, trong khi bi n     i c s  d   s m.Ngoài ra,ta ký hi u liên h p ph c c a s     phc là x *  n a,ta b m các ch s t 0 ,và kí hi   u ( n  1) u vào c a vec-  x bi [ ]x n ,tc là x[ ] , ,[ ]x 0 x N  1  T cho m t vec-  x C  N ,[] T ký hi u vec- n v,ta ký hi u thành ph n   v trí hàng th  ( m  1) và c t th   ( n  1) c a ma tr n A là [A] m n ,    u ma tr n Hermitian,liên h p ph c    chuy n v c a m t vec-    x hoc m t ma tr n A là x H hoc A H Mt vec- chiu dài N ch cha toàn s c ký hiu là 0 N ,và ma trn M x N cha toàn s

0 là O M x N Ngoài ra,ma tr c ký hiu bi I N Chú ý ta b qua các ch cc ca các vec-c thy rõ

53 giá tr tuy  i c a   x n Chú ý r u th s ng    thành ph n ch a trong m t t   p S  l n c a nó,ký hi u b  i S ngoài ra,ta biu th tích trong trên  C N bng:

Chú ý r ng v  u ki n (1.1) ngay l p t c ta có    Ux = x 2 2 v i t t c    x C  N   t r ng các ma tr   t là kh o và th a mãn   

UU = I -1 , và cho nên các c t c a chúng th    hi c giao ctr a

M 1.1.3.M i ma tr t U C  N x N có th  c bi u di i d ng m    n ma tr n Hermitian c ma tr n có  V (t  V =V H ) là

  e jV u th bi   n,t c là: jV e 0 ! k k k kj V

 , mà luôn luôn h i t Vì v y,có th x p x nó b ng t ng riêng:         jV N e I  jV (2 ) 4

D dàng nh n th y,cách x p x này ch có th h u d ng n         u V không cha

54 các thành ph n khá l  V  nh, vi : ax [V], n k ,

.Support c a m t vec-   x C  N p h p  các ch s   ng v i các thành ph n khác 0 c  a x:

 các thành ph n khác 0 c a m t vec-   

  0 không th c s là m t bi u th         support hàng c a m t ma tr  n A là

   ( ) 2  supp A : m A| m 0 , v i A ( ) p m u th bi  l norm p  c a hàng th m trong A  

Và ta biu th   l n c a nó là: 

 m    án này c n ph i x p ch ng m t ma tr n A có kích      

c M X N thành m t vec- a chi u dài  MN.X p ch c biu di n theo giá tr c t, t c là       a mM n    A m n , ,và ta vit a vec A    m n ,

Phép bi  i Fourier

n c a phép bi i Fourier (liên t c và r i r c)       h n cho rõ ràng, vì m

  là t p h p các hàm tích phân   Lebesgue v i m t s nguyên b t k     d.

 .Phép bi i Fourier c a m t hàm   f L R  1 ( ) d  nh

D dàng nh n th y,n u c      f và F f u trong L 1 ,thì F F(  1 f)  f Trong hoàn c nh này,  t và ng th hi  ng th i gian và t n s , và vì    v y,phép bi  i Fourier cho phép s chuy n ti p t mô t c a m t hàm        trong mi n th i gian sang mô t trong mi n t n s        c l i.

nh lý 1.2.2.(nh lý tích ch p) V i   f g L R,  1 ( ) d ta có:

R d f g t   f  g t d bi u th tích ch p c a    f và g

  Phép bi i Fourier riêng c a m t hàm   F L R 1 ( 2 d )vi bin th  

, F 1 i Fourier riêng v i bi n th    nht

Trong ng h p r i r    v i phép bii Fourier là phép bin

.Vi m t vec-  x C  N ,phép bii Fourier r i r c (DFT- 

Cho nên,phép DFT là kh  nghc (IDFT) F  1 ( ) x ca x có th  c tính toán qua

Lý do chính cho vi c s d    ng xuyên trong nhiu ng dng khác nhau là nó th  c tri n khai nhanh chóng b ng vi c s d ng phép bi     n

M  t s   c bi t

   t s c bi t xu t hi n nhi u l n xuyên su      án Chú ý r ng ta luôn luôn s d ng ngo      ng h p r i r c và    ngong h p liên t c  

(2.13) v itích phân trên tr c th c b ng 1.Cho nên,Dirac-delta không hoàn toàn là     m t s phân bng h này,ta có: p

Ngoài ra,nó kéo theo

M t hàm khác mà phát sinh t nhiên trong vi c mô t h      thng truyn

Chú ý r ng ta s d  ng c a hàm  sinc Trong các tài liu k thu c g i là b l  u này là do th c t phép   bii Fourier c a nó là hàm  rect,t c là hàm b ng 1 gi a -1/2 và 1/2 ,và 0    trong kho ng còn l i     y giá tr 1/2 t -1/2 và 1/2 ).Cho  i nên, ghi nh nh lý tích ch p 1.2.2, b ng cách tích ch p m t tính hi u v       i m t hàm x p x   sinc      c t t t c t n s ngoài mi  n

 i x ng.Ngoài ra,thu  c s d ng

nh lý 1.3.1.V  i b t k hàm nh n  f nào,ta có:

Lý thuy t xác su t

Trong ph n này,ta trình bày m t s lý thuy t xác su t s d        

c mô t chi ti u tiên,ta ch c  n hai phân b  xác sung h p r i r c,v   i P u th xác su bi  t.

1 M t bi n ng u nhiên l y các giá tr trong m t t   X ch    p  có kích

c  Nlà phân b u, n u m i giá tr có cùng xác su      c

2 M t bi n ng u nhiên r i r    c X có th l y giá tr A hoch    c phân b Bernoulli v i tham s    0  p  1 , nu:

.Mt bi n ng u nhiên có hàm m  X  xác su t (pdf) ( ) x , n u xác su t X l y giá tr a hai h ng s  gi   a b  c là

Chú ý r ng k v ng là tuy n tính,t c     

   cho các bi n ng u nhiên   X n và h ng s   c R n 

Ti  c n hai phân b xác su t liên t  

 M t bi n ng u nhiên liên t   c X là phân b u trong kho ng      a b, n u m i kho   dài thì có xác su là:

 M t bi n ng u nhiên là phân b gaussian v i giá tr trung bình    X    

Trong m  ng h  c chính xác k v ng c a m t bi    n ngu nhiên là rX    c tính k v ng c a bi    c chuy i

Y f x v i hàm bi  i f ng h p này, nó có th   c x p x   bng

K , (2.22) v i x k là K m u c a bi n ng u nhiên D y, vi c x p x s     X  th     c c i thiên  n u K càng l c g i là  x p x Mote carlo 

Ký hi u Landau

      ph c t p tính toán c a m t thu t toán b i s       

c th c hi   th c hi  d ng ký hiu big-O c g i là ký hi u Landau). 

.Cho f g R , :  R Mt liên h gi a   f là big-Oca g ,vit là

N u có m t h ng s     C  0và vi x0 R,sao cho:

Ví d,nu m t thu t toán v  c ncó th i m t bài toán  gi  s d ng 2   thu  c ph c t p  2 ,vì v i s    nthì n 2 s l n át các b c nh       i h s a.

Gi i thi u v Compressed Sensing

ng là m t trong nh c nghiên c u quan tr ng nh t   

  c truy n thô  i ta d   ng trong m t vài th p k   

61 n a,m t s    ng d  li  các k t n i gi ng nói và d u s m    li  t phn hay hoàn toàn truy n b ng không dây.M t trong nh ng các thách th c     

 ra cho h th ng không dây là cung c p t      d li n trong môi

   c s d  thay th    t l y m u  truy n th ng.Compressive sensing (CS) có th    c tri n khai trong h ng   th

ng b i h u h t tín hi u trên th gi i hi n nay có m t s bi u di n d ng            

i cách bii mi n nh nh.Trong m t h th ng thông tin liên l c    

n hình,tín hi c l y m u ít nh t b ng hai l n t n s l n nh t ch a trong          tín hiu này gi i h n các cách u qu nén tín hi u,vì nó   hi   

t m t gánh n ng l n trong vi c l y m u tín hi u g c trong khi ch có m t          

ng nh các h s bi   i là c n thi t cho bi u di n tín hi u[1]     

M t khác,l y m u nén cung c p m     khôi ph c l i tín   hiu g c t m t s     ng nh các h s    bi i CS là m t mô hình l y m  u

i h n Shannon b ng cách khai thác c u trúc   

a tín hi u Nó cho phép chúng ta thu th p và bi u di n các tín hi u nén     

   m t t nh   Nyquist m  .V c l y m u  là khá nhanh vì nó s d ng phép chi u tuy    có th  gi c c u trúc c a tín hi  c khôi ph c l i t các phép    chi u này b ng cách s d    t t quá trình l y m u nén ch các thông tin quan tr ng v tín hi u m      c thu th p, thay  vì thu th p các thông tin khác c a tín hi u s b i b phía thu.B ng cách      lo    tri n khai nguyên lý này,m t h    th    ng m    xuy mc s d  nén và gi i nén tín hi u ti ng nói   

Trong nhu k ch b n l y m u tín hi    c

62 phát tri n trên th   ging nghiêp [2] trình bày m

 th ng nh t l y m u tín hi u liên t c m       u, ví d  

-        y my r tri n khai vì c n ph   thông tin v b   phn lõi khôi ph c tín hi   c khi l y m u nó.Trong kho ng th      thuy t v CS n i lên [1,3] ch ra r ng m t tín hi u r i r c l y m          u có th khôi ph c l i m t cách hoàn toàn v i t l thành công cao b ng cách s          d t t ng cách xem xét m phép chi u ng i chu n Nyquist.Các y u t chính c   n

c gi i quy c khi s d ng Compress sensing là: làm th     tìm min biu có d ng bi u di     l y m u tín hi u m  u qu trong mi n th i gian và cu i cùng,làm     th  khôi ph c tín hi u g c t các m u b ng cách s d       t t

Tóm l i,s ng l n d u c     li  c l y mu   t n s  c bi t là  tín hi u ti ng nói, nh và vid   y vi c nghiên c u Compressive sensing  

t gi i pháp kh thi cho h th   u

   u có th bi u di n b ng m       t s m d  liu gi i h n trong mi n bi   i.Nhi u tín hi u th c có th     c phân vào long h p này b ng cách s d ng m t mi n chuy      i thích h p.Ví d  

u tín hi u x là m n bii Fourier cc thu th p m ng l n d u,c ng thêm   li  chi phí nén có th c i thi n b ng cách s d ng Compressive sensing K t qu         là s có r t nhi u ti     c ti t ki  ng,b  nh và quá trình x lý 

Trong cách ti p c  xut, m t tín hi u ti  c ghi l i và l y

63 m u nén s d ng ma tr   u ra c a thu t toán CS là m t vector quan sát   

c truyn bên thu bên thu, ph n tín hi  c khôi ph c l i t m t    

ng nh các m u quan tr ng b ng cách s d           t t

 1 -norm ho c OMP Mô ph ng MaTLAb   c th c hi  nén tín hiu ti ng nói v i t n s nh         c l i nó s d ng m  t

 t t ác nhau có s n mà không làm m t b t k thông     tin quan tr ng nào 

K thu t Compressive sensing

Lý thuy t v     c phát tri n b i Candes cùng các  

ng nghim vi c l y các phép   chi u ng u nhiên tín hi u và khôi ph c l i t m t s ng nh            d ng thu t toán t  nh lý l y m u truy n th ng, tín hi     c l y m u s d ng t n s         i s h c a Compressive   tr  sensing tín hi c l y mu   t n s p h th n s  u này là có th b i tín hi  c bii sang mi n mà nó có d ng bi u di   

 khn c a h th ng s d    c th  hin trong hình 2.1

Biu di n tín hi      t vai trò quan tr ng trong  Compressive sensing Cho x  R L u di n m t tín hi u th c,gi s r ng tín bi        hi  tr c giao  { , , , }   1 2 3  N v i N là chi u dài c  a tín hi u, thì x có th   c bi u di n b ng m t t h p tuy n tính c a S ( S> m,c  i có th x p x r ng    

Thì v i m i vec-   y R  m luôn t n t i nhi u nh t m t tín hi      (S-sparse) sao cho y   x

Khôi ph c l i tín hi  ng trong lý thuy t Compressive  sensing khi tín hic tái t o ho c ph c h i t m t s        ng t i thi u các  

ng cách s d ng nh   t t bên thu,húng ta có th  khôi ph c l i tín hi u mà không làm m t thông tin.V    y mu

c tín hi u  y   x t ra là tìm l i tín hi u x t    các giá tr y.T t lon vi c khôi ph c l  i tín hi u t     m t cách g n chính xác nh  t.

Thu t toán khôi ph   c l 1 minimization

Chúng ta c n khôi ph c l i x,t c là tìm l i chính xác các giá tr x[n],      

 c là s   trình thi t l c là nh    n c có vô s các nghi m tha mãn, và t t nhiên n u không cho thêm b t k thông tin gì v nghi m c n        tìm thì ta s không th   c nghi m chính xác 

ng h p này,tín hi u mà chúng ta c n khôi ph    bi   t v m t c trúc,nó là tín hiu u có th  c.

V m t toán h  i gi thi t tín hi   khôi phc l i tín hi u x b  

0 # : i 0 x l  i x       cho phép khôi ph c  chính xác d u b ng cách ki m tra t ng d  li     li th trên,tuy nhiên t tính toán ct toán này

  c s d ng trong th c t và không s d ng trong l y m u nén      

 t này tìm ra nghi m có d ng g nv i     x *   T ( T )  1 y Tuy nhiên, l2 minimization g tìm ra m t nghi  này không khôi ph liu.

Thu t toán này có th khôi ph c chính xác tín hi     d ng M phép

 n tính v i  M cS  log( / ) N S     d ng trong  Compressive sensing cho vi c khôi ph c d    liu.

     i ti       phc tín hi1 c tr ng  s hóa (Reweighted L 1     c tín hiu b

  n W là ma tr n chéo v i w  1,w2 n là các tr ng s    nng chéo,các tr ng s còn l i b ng 0    

Các tr ng s   a ma trc tính toán bc thut

4 K t thúc tính toán n u l h i t    ho t t i m t giá tr c    i l p l i lmax.N  l c 2

Tham s      m b o s   nh và ch c ch n r  ng n u có giá tr x  (l)     m vi  ng khác 0  c tip theo.S d ng thu t toán l    p l xây d ng tr ng s    (w i ng cho phép  trí các h s khác 0 M c dù các l   n l p l u ti n có th   ng tín hi  s tín hi u l n nh t có kh     c nh n d ng khác 0 M t khi các v trí này    

c tìm th y,chúng có  ng làm gi m tr ng s      nh y  tìm nh ng h s khác 0 còn l i có giá tr     nh

Hình 2.4 minh h a s   ng này b ng m t ví d    phc h i tín hi 

Hình 2.4(a) là tín hi u g c có chi u dài n Q2 v   nh khác 0 Chúng ta

 v i ma tr n   là ma tr n chu  c l p Thi t l p  = 0.1 và l max = 2 Hình 2.4(b)-(d) v  bi phân tán h s theo   h s , v i h s tín hi u g c x       0 v i giá tr khôi ph c l i x    (l) N u dùng l p l  i không tr ng s hóa (hình 2.4(b)), chúng ta th y r ng t t c h s l n c a x          0

nh chính xác khác 0 và x x 0 (1) l 0.4857

(1) l 256 x  m, vnh khác không c a x 0 c khôi ph c l i b ng 0 và   

nh b ng 0 c a x  0 c khôi ph c l   c l p l i tr ng s   tip theo ( hình 2.4(c),k t qu   c c i thi n v  i x x 0 (1) l 0.2407

(1) l 256 x  mnh khác không c a x 0 c khôi ph c l i b ng 0 và 132   

m b  c khôi ph c l i khác 0.S     ng tín hi  c c i  thi  khôi ph c tín hi u m t các hoàn toàn       c l p l i tr ng s   th hai (hình 2.4(d))

Hình 2.4 Khôi phc li tín hi p l i l1 ng s hóa tr 

(b) Bi phân tán h s theo h s , c a x     0 v i tín hi u khôi ph  c x (0) dùng l1 minimization không tr ng s  

(c) Tín hi u khôi ph c x  (1) sau l n l p l i tr ng s u tiên      

(d) Tín hi u khôi ph c x  (2) sau l n l p l p tr ng s p theo      ti

Thu t toán khôi ph c Orthogonal Matching Pursuit

Orthogonal matching Pursuit (OMP- Thu  i kh p tr c giao) là   mi thu n cho x p x tín hi  u

i thu t tham lam là m t thu t toán gi i quy t bài toàn theo ki u khám       phá, tìm ki m l a ch n t     m i hi vc tc Chúng ta có th l a ch n gi   c cho là t t nh t  thm hi n t i bài toán con n y sinh t vi c th c hi n l a      

77 chn v a r i L a ch n c a thu t toán tham lam có th ph thu c vào các l a           ch     ph thu c vào m t l a ch n nào trong     

 thu c vào l i gi i c a các bài toán con Thu t toán ti n tri n        theoki u th c hi n các ch n l a theo m t vòng l       bài

  m t bài toán con nh  i thu t tham lam quy nh s m 

t toán theo quy xét l i  các quy

Nh c l i bài toán c a chúng ta, v i   i di n cho ma tr c M x

ng M

Ngày đăng: 03/02/2024, 02:25

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN