- •Введение
- •1.Моделирование радиосигналов
- •1.1Моделирование методом несущей Формирующая часть модели
- •Преобразующая часть модели
- •1.2Метод комплексной огибающей
- •Формирующая часть модели
- •Преобразующая часть модели
- •1.3Метод структурных схем
- •2.Моделирование случайных величин
- •2.1Метод нелинейного преобразования, обратного функции распределения
- •1.4Метод статистических эквивалентов
- •2.2Метод Неймана
- •2.3Метод кусочной аппроксимации
- •2.4Типовые алгоритмы моделирования случайных величин с наиболее распространенными законами распределения
- •Равномерный закон распределения
- •Нормальный закон распределения
- •Закон распределения Релея
- •Обобщенный закон распределения Релея (закон Релея-Райса)
- •Экспоненциальный (показательный) закон распределения
- •Логарифмически-нормальный закон распределения
- •3.Моделирование случайных векторов
- •3.1Метод условных распределений
- •3.2Многомерный метод Неймана
- •3.3Метод линейного преобразования
- •4.Моделирование случайных процессов
- •4.1Моделирование нормальных случайных процессов
- •Метод скользящего суммирования
- •Метод рекуррентных разностных уравнений
- •4.2Типовые алгоритмы моделирования нормальных случайных процессов с часто встречающимися корреляционными функциями
- •1) Случайный процесс с экспоненциальной корреляционной функцией
- •2) Случайный процесс с экспоненциально-косинусной корреляционной функцией
- •3) Случайный процесс с корреляционной функцией вида
- •4) Случайный процесс с прямоугольным спектром и корреляционной функцией вида sin(X)/X
- •5) Случайный процесс с экспоненциальным спектром
- •6) Случайный процесс с треугольной корреляционной функцией
- •Методы, позволяющие расширить класс моделируемых стационарных нормальных случайных процессов
- •4.3Моделирование случайных процессов с распределениями плотности вероятности, отличными от нормальной
- •4.4Типовые алгоритмы моделирования стационарных случайных процессов с распространенными одномерными законами распределения плотности вероятности Случайный процесс с равномерным распределением
- •Случайный процесс с распределением Релея
- •Случайный процесс с экспоненциальным распределением
- •Случайный процесс с логарифмически-нормальным распределением
- •4.5Моделирование многомерных нормальных случайных процессов
- •4.6Моделирование нестационарных случайных процессов
- •Моделирование нестационарности по математическому ожиданию
- •Моделирование нестационарности по дисперсии
- •Моделирование нестационарности по корреляционной функции (спектральной плотности) и одномерной плотности
- •Процессы со сложными видами нестационарности
- •5.Моделирование случайных потоков
- •6.Моделирование случайных полей
- •6.1Моделирование случайных полей методом скользящего суммирования
- •6.2Моделирование случайных полей с помощью рекуррентных уравнений
- •6.3Моделирование случайных полей с законами распределения, отличными от нормального
- •7.Лабораторный практикум «Моделирование радиосигналов и радиопомех»
- •7.1Описание
- •7.2Примеры заданий и результатов выполнения лабораторных работ Лабораторная работа №1. Моделирование радиосигналов методом несущей
- •Лабораторная работа №2. Моделирование радиосигналов методом комплексной огибающей
- •Лабораторная работа №3. Моделирование радиосигналов методом структурных схем
- •Лабораторная работа №4. Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с различными законами распределения
- •Лабораторная работа №5. Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с нормальным законом распределения и различными корреляционными (спектральными) характеристиками
- •Лабораторная работа №6. Моделирование случайных значений радиосигналов (радиопомех) с законами распределения, отличными от нормального, и различными корреляционными (спектральными) характеристиками
- •Лабораторная работа №7. Моделирование нестационарных случайных процессов
- •Лабораторная работа №8. Моделирование многомерных случайных процессов
- •Лабораторная работа №9. Моделирование случайных потоков
- •Лабораторная работа №10. Моделирование случайных полей
- •Лабораторная работа №11. Моделирование прохождения смеси сигнала с помехой через радиотехническое устройство
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Методы математического моделирования радиотехнических систем
1.Моделирование радиосигналов
1.1Моделирование методом несущей Формирующая часть модели
В этом методе предполагается моделирование сигнала в виде
. (1.1)
При цифровом моделировании сигнал необходимо представить в дискретном виде. Переход от непрерывного времени к дискретному осуществляется заменой аргумента непрерывного времени на аргумент дискретного времени:
,
(1.2)
где
- номер отсчета;
- интервал дискретизации по времени (рис. 1.1).
Рис. 1.1 Интервал дискретизации по времени
Таким образом, исходный сигнал (1.1) принимает следующий вид:
. (1.3)
При
таком описании сигнала его реализация
на ПК сопряжена с огромными затратами
машинного времени, т.к. для достаточно
точного его воспроизведения необходимо
при большой частоте несущей
брать весьма малые интервалы дискретизации
по времени
.
Пример 1.1
Для
моделирования сигнала на частоте
=100
МГц необходимо взять интервал
дискретизации по времени
,
равный
= 0,5 нс. Если время моделирования при
этом задано равным 1 секунде, то потребуется
дискретных отсчета сигнала.
Поэтому при моделировании на несущей иногда применяют масштабирование. Выполняют масштабные преобразования:
несущей частоты сигнала :
,полос пропускания отдельных элементов РТС
:
,полосы, занимаемой спектром сигнала
:
,
где
- масштабные коэффициенты,
-
значения параметров, используемых в
модели.
Равенство
всех масштабных коэффициентов (
)
не дает никаких преимуществ, т.к. число
рассчитываемых при этом точек на заданном
интервале времени останется таким же.
Поэтому необходимо, чтобы, по крайней
мере,
.
Применение масштабирования основывается на том, что при выполнении определенных граничных соотношений между частотой несущей и полосой, занимаемой спектром сигнала , выбор несущей не влияет на качество передачи информации.
Например, при передаче сигнала посредством АМ-сигнала, считается, что допустимо, когда
, (1.4)
где
- верхняя граничная частота спектра
сигнала информационного процесса.
Рис. 1.2 Применение масштабирования при моделировании методом несущей
(понижение несущей частоты сигнала)
Преобразующая часть модели
При идеальном функциональном моделировании на несущей все типовые элементы РТС удобно разбить на линейные и нелинейные:
к линейным элементам относятся фильтры, сумматоры, усилители, интеграторы, линии задержки;
к нелинейным – модуляторы, демодуляторы, преобразователи частоты, детекторы, ограничители, корреляторы.
С точки зрения функционального моделирования эти элементы являются безынерционными нелинейными звеньями (дополненными последующими фильтрующими звеньями).
При математическом моделировании перечисленных выше элементов необходимо использовать следующие соотношения:
звено |
оператор преобразования |
операция |
линейное |
|
усиление смещение задержка |
линейное инерционное |
|
дифференцирование |
интегрирование |
||
фильтрация |
||
нелинейное безынерционное |
|
нелинейное преобразование |
нелинейное инерционное *) |
|
нелинейное преобразование с фильтрацией |
*) Нелинейное инерционное звено моделируется последовательным включением нелинейного безынерционного и линейного инерционного звеньев.
