RU2230331C2 - Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем - Google Patents

Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем Download PDF

Info

Publication number
RU2230331C2
RU2230331C2 RU2002118394/28A RU2002118394A RU2230331C2 RU 2230331 C2 RU2230331 C2 RU 2230331C2 RU 2002118394/28 A RU2002118394/28 A RU 2002118394/28A RU 2002118394 A RU2002118394 A RU 2002118394A RU 2230331 C2 RU2230331 C2 RU 2230331C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
interval
time
clock
time intervals
clock interval
Prior art date
Application number
RU2002118394/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2002118394A (ru
Inventor
А.С. Анишин (RU)
А.С. Анишин
Ю.О. Батурин (RU)
Ю.О. Батурин
Ю.И. Пустовойтов (RU)
Ю.И. Пустовойтов
Original Assignee
5 Центральный научно-исследовательский испытательный институт МО РФ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 5 Центральный научно-исследовательский испытательный институт МО РФ filed Critical 5 Центральный научно-исследовательский испытательный институт МО РФ
Priority to RU2002118394/28A priority Critical patent/RU2230331C2/ru
Publication of RU2002118394A publication Critical patent/RU2002118394A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2230331C2 publication Critical patent/RU2230331C2/ru

Links

Images

Landscapes

  • Complex Calculations (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

Способ относится к вычислительной технике и может быть использован при определении длительности элементарных посылок разведываемых многопозиционных (многочастотных) сигналов, а также при определении параметров сигналов с программной перестройкой рабочих частот. Измеряют временные интервалы от момента появления первого импульса входного потока до моментов появления каждого импульса в наблюдаемой реализации потока. Организуют перебор возможных значений целочисленных кратностей временных интервалов тактовому интервалу. Определяют оценки их общих делителей в виде угловых коэффициентов прямых регрессии, проходящих через начало координат с одинаковыми наименьшими суммами квадратов уклонений собственных точек. За величину тактового интервала принимают максимальный угловой коэффициент прямой регрессии. Способ позволит повысить точность определения тактового интервала случайного потока импульсов при априорной неопределенности тактовой вероятности их появления. 1 табл., 3 ил.

Description

Изобретение относится к области вычислительной техники, в частности к способам и устройствам обработки статистических данных, и может быть использовано при определении длительности элементарных посылок разведываемых многопозиционных (многочастотных) сигналов, а также при определении параметров сигналов с программной перестройкой рабочих частот.
Известен способ определения постоянного тактового интервала потоков импульсов с дискретным временем tn=nT, n=1, 2,..., для которых тактовая вероятность появления импульса равна единице рп=р=1, включающий измерение временного интервала τ 0N между моментами прихода первого (опорного) t0 и последнего tN импульса в наблюдаемой реализации потока, подсчет числа NИ=N+1 импульсов входного потока и определение тактового интервала по формуле
Figure 00000002
[1. Мирский Г.Я. Радиоэлектронные измерения. Изд. 3-е. М.: Энергия, 1975, с.223-226].
Дисперсия ошибок определения параметра Т известным способом с использованием формулы (1) в N2 раз меньше дисперсии ошибок измерения
Figure 00000003
временного интервала
Figure 00000004
0N [1]:
Figure 00000005
Недостатком известного способа определения тактового интервала является ограниченная область его применения периодическими потоками импульсов, для которых тактовая вероятность появления импульса равна единице, при невысокой точности определения тактового интервала.
Наиболее близким по технической сущности к предложенному способу определения постоянного тактового интервала Т случайного потока импульсов с дискретным временем является статистический способ, включающий измерение независимых временных интервалов τ k=tk-
Figure 00000006
tk-1,
Figure 00000007
между моментами t0<t1<...<tN появления импульсов в наблюдаемой реализации потока и определение с привлечением априорных данных о статистической модели наблюдаемых временных интервалов τ k,
Figure 00000008
тактового интервала как параметра соответствующего распределения случайных величин [Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники, кн.2. М.: Советское радио, 1968, с. 122].
Рассмотрим возможности известного статистического способа определения тактового интервала Т случайного потока импульсов с дискретным временем на конкретном примере при двух облегчающих решение данной задачи условиях:
тактовая вероятность появления импульсов постоянна pn=p=const;
ошибки наблюдения (измерения) временных интервалов равны нулю (σ н=0).
При данных условиях выборочные временные интервалы (ВВИ) τ k являются дискретными случайными величинами, распределенными по смещенному на единицу геометрическому закону:
Figure 00000009
с математическим ожиданием и дисперсией соответственно
Figure 00000010
Для совместной оценки двух постоянных параметров р и Т распределения (3) воспользуемся в соответствии с известными рекомендациями критерием максимального правдоподобия [Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники, кн.3. М.: Советское радио, 1976, с.16]. С этой целью запишем функцию правдоподобия выборки временных интервалов размера N в виде произведения N вероятностей (3):
Figure 00000011
где
Figure 00000012
- сумма длин (кратностей) N величин τ k в единицах Т.
Уравнение для оценки параметра р находим дифференцированием логарифма от функции правдоподобия (5):
Figure 00000013
Уравнение для оценки параметра Т имеет вырожденный вид:
Figure 00000014
поскольку Т - масштабный коэффициент ВВИ.
Из уравнения (6) находим
Figure 00000015
Таким образом, оценка тактовой вероятности существует, если известен тактовый интервал, и наоборот. В тех немногих случаях, когда параметр p априори известен, оценку Т находят из соотношения (8):
Figure 00000016
Поскольку сумма
Figure 00000017
равна τ 0N, то достаточно измерять временной интервал τ 0N и определять параметр Т по формуле
Figure 00000018
Найдем точность определения параметра T с помощью статистики (10) при наличии ошибок измерения интервала τ 0N. Дисперсия суммарного интервала τ 0N по сравнению с дисперсией (4) одного интервала возрастает в N раз:
Figure 00000019
С учетом независимых ошибок измерения (σ н&λτ; &λτ; Т) дисперсия измеренного временного интервала τ 0N составит
Figure 00000020
Применяя известное правило изменения дисперсии случайной величины τ 0N, умноженной на неслучайную величину p/N, находим дисперсию ошибок определения тактового интервала с помощью известного способа (10) при наличии априорной информации о тактовой вероятности (0<p≤ 1):
Figure 00000021
Отметим, что при р=1 формулы (9) и (13) совпадают с (1) и (2) соответственно.
Из (13) следует, что при σ н≤ T (на практике в большинстве случаев σ н&λτ; &λτ; Т) основная доля погрешности при оценке параметра Т, определяемая первым слагаемым, обусловлена случайным характером длин ВВИ. Так, при р=0,5 и σ н=Т вклад первого слагаемого в 2N раз превышает вклад, вносимый ошибками измерения ВВИ. Очевидно, что при p<0,5 и σ н<Т относительное влияние первого слагаемого в (13) на точность определения тактового интервала Т возрастает. Поэтому при ограниченном размере выборки N добиться существенного повышения точности определения параметра Т с помощью известного статистического способа за счет повышения точности наблюдения ВВИ не удается.
С учетом изложенного существенным недостатком известного статистического способа является его невысокая точность определения тактового интервала и невозможность его применения при отсутствии априорных данных о величине тактовой вероятности появления импульсов входного потока.
Задачей данного изобретения является повышение точности определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем при неизвестной тактовой вероятности появления импульсов с одновременным расширением области применения способа.
Поставленная задача решается за счет того, что в известном способе, включающем измерение временного интервала между моментами появления первого и последнего импульсов в наблюдаемой реализации потока, дополнительно измеряют временные интервалы от момента появления первого до моментов появления каждого промежуточного по времени появления импульса в наблюдаемой реализации потока, причем по совокупности измеренных временных интервалов путем организованного перебора возможных значений целочисленных кратностей временных интервалов тактовому интервалу определяют оценки их общих делителей в виде угловых коэффициентов прямых регрессии, проходящих через начало координат с одинаковыми наименьшими суммами квадратов уклонений собственных точек, при этом за величину тактового интервала принимают максимальный угловой коэффициент прямой регрессии из числа указанных.
В предложенном способе повышение точности определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем обеспечено благодаря более полному извлечению информации о тактовом интервале, содержащейся в совокупности перекрывающихся (зависимых) случайных временных интервалов с независимыми дискретными приращениями по модулю за счет использования избирательных свойств взаимно простых чисел, реализованных в статистике "наибольшего общего делителя" дискретных случайных величин, и выравнивающих (по отношению к измеренным временным интервалам) свойств прямой регрессии, проходящей через начало координат с непрерывными значениями измеренных временных интервалов по оси ординат и целочисленными значениями их кратностей тактовому интервалу T по оси абсцисс.
Сущность предложенного способа определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем заключается в следующем.
Вначале предположим, что ошибки измерения временных интервалов равны нулю (σ H=0). Тогда при постоянном тактовом интервале Т имеем систему из N≥ 2 линейных уравнений
Figure 00000022
где τ '0k - дискретный временной интервал между моментами появления опорного (первого) и k-го импульса;
m01<m02<...<m0N - неизвестные случайные кратности (целые числа) временных интервалов τ 0k в единицах Т.
Система уравнений (14) является недоопределенной (количество неизвестных N+1) и при отсутствии ограничений на область значений Т имеет счетное множество решений. Однако фактор стохастичности целочисленных кратностей m0k позволяет решать систему (14) относительно неизвестного Т с вероятностью, отличной от нуля. Из системы (14) следует, что оцениваемый параметр Т является общим делителем (ОД) нескольких N≥ 2 дискретных величин τ '0k. Счетное множество ОД включает и наибольший общий делитель (НОД), для вычисления которого применим, например, алгоритм Евклида [Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. Изд. 8, - М.: Физматгиз, 1959, с.129]. Все множество решений, удовлетворяющих системе уравнений (14), находим следующим образом:
Figure 00000023
где d - порядковый номер ОД.
С учетом (15) и случайного характера элементов выборки для определения интервала Т существует счетное множество статистик
Figure 00000024
Статистики (16) характеризуются различными вероятностями правильного определения интервала
Figure 00000025
Наибольшей вероятностью правильного определения Т обладает первая (d=1) статистика
Figure 00000026
Статистика (17) правильно определяет T, если среди N кратностей m0k ВВИ (14) имеется хотя бы одна пара взаимно простых чисел, НОД которых, по определению, равен единице. Очевидно, что с увеличением размера N выборки вероятность выполнения этого условия возрастает. Статистики (16) с параметрами d=2, 3,... правильно определяют интервал Т, если НОД {m01, m02,..., m0N}=2, 3,... соответственно, с парциальными вероятностями, общая сумма которых является дополнением вероятности правильного определения T по статистике (17) до единицы:
Figure 00000027
Определение дискретных составляющих суммы (18) аналитическим путем является довольно трудоемкой задачей.
По результатам эксперимента на ЭВМ в таблице приведены оценки вероятностей появления хотя бы одной пары взаимно простых чисел в выборке размером N=2, 3, 4, 5 кратностей m0k образованных из кратностей mk с геометрическим распределением с параметром 0<р<1.
Figure 00000028
На основании данных таблицы нижняя граница значений вероятности правильного определения постоянного параметра Т с помощью статистики (17) как функция размера N≥ 2 выборки с приемлемой для практики точностью δ р=1...3% может быть аппроксимирована дискретной экспонентой при любой величине тактовой вероятности (0<р≤ 1):
Figure 00000029
Таким образом, при отсутствии ошибок наблюдения временных интервалов τ '0k дисперсия условной (с вероятностью (19)) оценки параметра Т с помощью статистики (17) равна нулю. Сопоставляя этот результат с (13) при σ H=0, приходим к выводу о том, что мешающий в (10) фактор стохастичности дискретных величин обращен в статистике (17) в фактор, обеспечивающий новое качество оценок параметра Т.
Формула (19) определяет потенциальные возможности предложенного способа при σ н(ρ) 0 в зависимости от размера N выборки.
В реальных условиях ВВИ (14) наделяются случайными ошибками наблюдения Δ k с параметрами: Е(Δ k)=0, D(Δ k)=σ 2 н :
Figure 00000030
Очевидно, что НОД нескольких дискретных величин со структурой (14) является максимальным угловым коэффициентом прямой, проходящей через начало координат с нулевой суммой уклонений от узловых точек прямоугольной дискретной решетки {mkТ, m},
Figure 00000031
, m=1, 2,... Поэтому при наличии ошибок наблюдения (σ н≠ 0) поиск оценок НОД в предложенном способе реализован в рамках предписаний метода наименьших квадратов с использованием прямых регрессии вида у=bх, где x - целочисленный аргумент.
Угловой коэффициент b=Т(
Figure 00000032
0) прямой регрессии по измеренным ВВИ (20) при произвольно заданном (либо известном) N-мерном векторе кратностей
Figure 00000033
0 определяется из условия минимальной суммы квадратов уклонений:
Figure 00000034
Приравнивая нулю производную
Figure 00000035
находим угловой коэффициент прямой регрессии
Figure 00000036
Если истинные кратности временных интервалов (20) известны, то дисперсия оценки (21) тактового интервала Т составит [Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. - М.: Физматгиз, 1962, с.124, формула (5.2.7), в которой веса рi заменяем на веса m 2 0k ]
Figure 00000037
Для поиска неизвестного целочисленного вектора кратностей
Figure 00000038
0 заявленный способ включает процедуру перебора его целочисленных компонент с целью нахождения линии регрессии с наименьшей (нулевой при σ н=0) суммой квадратов уклонений собственных точек {τ 0k, m0k,},
Figure 00000039
Figure 00000040
где
Figure 00000041
- пробная оценка (21) параметра Т по текущему вектору кратностей при переборе возможных значений его N целочисленных компонент.
Так как суммы квадратов уклонений в (23) (в том числе наименьшие) повторяются для векторов кратностей
Figure 00000042
, d=1, 2,..., то в соответствии со статистикой (17), для которой d=1, максимально правдоподобную оценку НОД "в шумах" находят по формуле (21) при векторе кратностей
Figure 00000043
, выбранном по правилу (23) с наименьшей суммой его компонент:
Figure 00000044
Другими словами, за величину тактового интервала принимают максимальный угловой коэффициент прямой регрессии, проходящей через начало координат с наименьшей суммой квадратов уклонений собственных точек.
Для реализации процедуры (23) целесообразен организованный перебор целочисленных компонент N-мерного вектора кратностей. Дерево перебора их возможных значений, назначаемых с учетом относительных величин ВВИ, формируют следующим образом.
Первому временному интервалу τ 01 назначают возможные значения кратности m01=1, 2,... На каждое значение кратности m01 назначают другим временным интервалам выборки по (2v+1) возможных значений кратностей:
Figure 00000045
где ]· [ - целая часть числа;
v - параметр разветвленности дерева поиска, определяемый эмпирическим путем и зависящий от относительного уровня ошибок наблюдения σ H/Т. В диапазоне уровней ошибок наблюдения 0<(σ н/T)≤ 0,2 параметр v≤ 2.
Отметим, что при σ н=0 процедура (23, 24) сводится к алгоритму вычисления НОД нескольких N≥ 2 дискретных величин (чисел).
Предложенный способ является новым, поскольку из общепринятых сведений не известен способ определения тактового интервала случайного потока импульсов в условиях отсутствия априорной информации о величине тактовой вероятности, включающий измерение N≥ 2 перекрывающихся временных интервалов от момента появления первого до момента появления каждого последующего импульса входного потока, организованный перебор возможных значений их кратностей тактовому интервалу с целью нахождения оценок общих делителей в виде угловых коэффициентов прямых регрессии, проходящих через начало координат с одинаковыми наименьшими суммами квадратов уклонений собственных точек, при этом за величину тактового интервала принимают максимальный угловой коэффициент прямой регрессии из числа указанных.
Предложенный способ имеет изобретательский уровень, поскольку из опубликованных научных данных и известных технических решений явным образом не следует, что заявленная последовательность операций с импульсным сигналом по формированию выборки перекрывающихся временных интервалов между опорным (первым) и каждым последующим импульсом входного потока и вскрытию их дискретной структуры за счет совместного использования избирательных свойств взаимно простых чисел, какими являются случайные кратности временных интервалов тактовому интервалу, и выравнивающих (по отношению к измеренным временным интервалам) свойств прямых регрессии приведет к повышению точности определения тактового интервала в условиях отсутствия априорной информации о величине тактовой вероятности.
Предложенный способ промышленно применим, так как для его технической реализации могут быть использованы типовые логические и структурные элементы дискретной и вычислительной техники.
На фиг.1 приведена укрупненная структурная схема возможного варианта технической реализации способа, на фиг.2 - реализация случайного потока импульсов с дискретным временем, на фиг.3 - экспериментальные зависимости вероятностей правильного определения вектора кратностей временных интервалов предложенным способом от параметров потока импульсов и ошибок их наблюдения для размера выборки N=4.
Структурная схема возможного варианта реализации предложенного способа (фиг.1) содержит преобразователь временной интервал - код 1, делитель частоты 2, блок памяти 3, микропроцессор 4 и элемент задержки 5; вход преобразователя 1, объединенный с входом записи блока памяти 3 и входом делителя частоты 2, является входом случайного потока импульсов φ (t) с дискретным временем (фиг.2), выход делителя 2 через элемент задержки 5 соединен с входом запуска микропроцессора 4 и входом "сброс" преобразователя 1, разрядный выход которого соединен с разрядным входом блока памяти 3, разрядный выход последнего соединен с разрядным входом микропроцессора 4.
Схема работает следующим образом. В исходном состоянии элементы памяти блоков 1 и 2 находятся в нулевом состоянии. Первый импульс входного потока φ (t), реализация которого приведена на фиг.2, записывает нулевой код исходного состояния преобразователя 1 в блок памяти 3 в качестве маркера начала серии из N значений выборочных временных интервалов, одновременно разрешает работу преобразователя 1 и увеличивает состояние делителя частоты 2 на единицу. К моменту появления второго импульса входного потока на выходе преобразователя 1 присутствует кодовый эквивалент величины первого временного интервала τ 01 с общей ошибкой наблюдения (включающей и ошибки преобразователя 1), который этим же импульсом записывается в блок памяти 3. К моменту прихода третьего импульса входного потока на выходе преобразователя 1, работающего нарастающим итогом, будет присутствовать кодовый эквивалент величины второго временного интервала τ 02 с аналогичными первому интервалу τ 01 ошибками наблюдения, который этим же (третьим) импульсом записывается в блок памяти 3 и т.д. Каждый импульс входного потока увеличивает состояние делителя частоты 2 на единицу. К моменту прихода (N+1)-го импульса входного потока на выходе преобразователя 1 будет находиться кодовый эквивалент величины N-го временного интервала τ 0N, который этим же импульсом входного потока заносится в блок памяти 3. С выхода делителя частоты 2 (N+1)-й импульс, задержанный элементом задержки 5, устанавливает исходное (нулевое) состояние преобразователя 1, прерывает его работу и одновременно переносит кодовые эквиваленты величин временных интервалов τ 0k,
Figure 00000046
из блока памяти 3 в оперативную память микропроцессора 4, который запрограммирован на вычисление тактового интервала T по формуле
Figure 00000047
где τ 0k,
Figure 00000048
- измеренные временные интервалы входного потока импульсов;
{
Figure 00000049
} - оценка вектора кратностей временных интервалов τ 0k,
Figure 00000050
тактовому интервалу Т, удовлетворяющая системе их двух требований:
Figure 00000051
где
Figure 00000052
- пробная оценка параметра Т для текущего вектора кратностей при переборе его целочисленных компонент: {m01=1, 2,..., m02=2, 3,... m0N=N, N+1,...} с учетом условия m0l&λτ; m02<...<m0N;
Figure 00000053
Началу нового цикла работы схемы (фиг.1) предшествует пауза, равная величине (N+1)-го временного интервала, по окончании которой в блок памяти 3 (N+2)-м импульсом будет занесен нулевой код исходного состояния преобразователя 1, разделяющий отдельные выборки из N временных интервалов. Далее работа схемы повторяется.
Экспериментальные зависимости вероятностей правильного определения векторов кратностей
Figure 00000054
четырех временных интервалов N=4 от относительного уровня ошибок наблюдения σ н/Т для различных величин тактовых вероятностей р, полученные методом статистических испытаний разработанного способа на ЭВМ, приведены на фиг.3. Число испытаний для каждой точки Nисп=1000. Из анализа этих зависимостей следует, что влияние уровня ошибок наблюдения на вероятность правильного определения вектора кратностей снижается с увеличением тактовой вероятности р и тактового интервала Т при постоянном уровне ошибок σ н=const.
Повышение точности определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем при неизвестной величине тактовой вероятности по сравнению с прототипом достигается в предложенном способе за счет более полного использования информации об измеренных перекрывающихся временных интервалах N≥ 2 с независимыми дискретными приращениями по модулю, в то время как в прототипе измеряют только один максимальный временной интервал между первым и (N+1)-м (последним) импульсом входного потока.
Для случаев правильного определения вектора кратностей найдем среднюю по случайным реализациям ВВИ дисперсию ошибок определения тактового интервала
Figure 00000055
с учетом схемы образования ВВИ и геометрического распределения их независимых дискретных приращений по модулю.
Используя (4) при Т=1, найдем математическое ожидание квадрата случайных кратностей
Figure 00000056
ВВИ в виде начального момента второго порядка:
Figure 00000057
В соответствии со схемой образования временных интервалов τ 0k12+...τ k,
Figure 00000058
математические ожидания и дисперсии их кратностей параметру T равны соответственно
Figure 00000059
Подставляя (27) в (26), находим математическое ожидание квадрата кратностей отдельных временных интервалов τ 0k,
Figure 00000060
Figure 00000061
С учетом (22) и (28) при правильно определенном векторе кратностей средняя дисперсия ошибок определения тактового интервала Т составляет
Figure 00000062
и не зависит от величины Т.
В сравнении со способом-прототипом с дисперсией ошибок (13) заявленный способ с дисперсией ошибок (29) обеспечивает выигрыш по величине среднеквадратической ошибки (СКO) определения тактового интервала, равный
Figure 00000063
при условии правильного вскрытия структуры (вектора кратностей) временных интервалов.
Например, при тактовой вероятности р=0,9, относительной ошибке измерения временных интервалов σ н/Т=0,1 и размере выборки N=4 предложенный способ обеспечивает вероятность правильного вскрытия структуры временных интервалов, близкую к единице (см. фиг.3), при этом величина выигрыша по СКО при определении тактового интервала составляет Впр∀ 10 раз.
Кроме того, предложенный способ позволяет определять тактовый интервал и периодического потока импульса (р=1). В этом случае кратности временных интервалов τ 0k, k, k=
Figure 00000064
, известны: m01=1, m02=2,..., mоN=N и в соответствии с формулой (30) безусловный выигрыш по сравнению с аналогом составит
Figure 00000065
В частности, для размеров выборки: N=4, 8, 12 величина выигрыша (31) составляет Ван=1,37; 1,78; 2,13 соответственно.
Другим, не менее важным, достоинством заявленного способа определения тактового интервала Т является то обстоятельство, что он позволяет преодолеть априорную недостаточность данных о величине тактовой вероятности, что по сравнению с прототипом расширяет область его применения и разрешает проблему оценивания (с привлечением формулы (8)) второго определяющего параметра р стационарного (p=const) случайного потока событий с дискретным временем.

Claims (1)

  1. Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем, включающий измерение временного интервала между моментами появления первого и последнего импульсов в наблюдаемой реализации потока, отличающийся тем, что дополнительно измеряют временные интервалы от момента появления первого до моментов появления каждого промежуточного по времени появления импульса в наблюдаемой реализации потока, причем по совокупности измеренных временных интервалов путем организованного перебора возможных значений целочисленных кратностей временных интервалов тактовому интервалу определяют оценки их общих делителей в виде угловых коэффициентов прямых регрессии, проходящих через начало координат с одинаковыми наименьшими суммами квадратов уклонений собственных точек, при этом за величину тактового интервала принимают максимальный угловой коэффициент прямой регрессии из числа указанных.
RU2002118394/28A 2002-07-08 2002-07-08 Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем RU2230331C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2002118394/28A RU2230331C2 (ru) 2002-07-08 2002-07-08 Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2002118394/28A RU2230331C2 (ru) 2002-07-08 2002-07-08 Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2002118394A RU2002118394A (ru) 2004-03-10
RU2230331C2 true RU2230331C2 (ru) 2004-06-10

Family

ID=32845819

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2002118394/28A RU2230331C2 (ru) 2002-07-08 2002-07-08 Способ определения тактового интервала случайного потока импульсов с дискретным временем

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2230331C2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2298879C1 (ru) * 2005-11-15 2007-05-10 Федеральное государственное учреждение "Федеральный государственный научно-исследовательский испытательный центр радиоэлектронной борьбы и оценки эффективности снижения заметности" Министерства обороны Российской Федерации (ФГУ "ФГНИИЦ РЭБ ОЭСЗ" Минобороны России) Способ цикловой синхронизации
RU2446438C2 (ru) * 2010-06-02 2012-03-27 Валерий Леонидович Воронцов Способ формирования синхроимпульсов при приеме цифровых сигналов

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2289140C2 (ru) * 2005-01-11 2006-12-10 5 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации (5 ЦНИИИ МО РФ) Способ статистической обработки случайных потоков импульсов с дискретным временем

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5506577A (en) * 1994-08-31 1996-04-09 Western Atlas International, Inc. Synchronizer for pulse code modulation telemetry
US5835530A (en) * 1995-12-21 1998-11-10 Corsair Communications, Inc. Bit characteristics measurement system for digitally modulated signals

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5506577A (en) * 1994-08-31 1996-04-09 Western Atlas International, Inc. Synchronizer for pulse code modulation telemetry
US5835530A (en) * 1995-12-21 1998-11-10 Corsair Communications, Inc. Bit characteristics measurement system for digitally modulated signals

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ЛЕВИН Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 2. - М.: Советское радио, 1968, с.122. МИРСКИЙ Г.Я. Радиоэлектронные измерения. Изд. 3-е. - М.: Энергия, 1975, с.223-226. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2298879C1 (ru) * 2005-11-15 2007-05-10 Федеральное государственное учреждение "Федеральный государственный научно-исследовательский испытательный центр радиоэлектронной борьбы и оценки эффективности снижения заметности" Министерства обороны Российской Федерации (ФГУ "ФГНИИЦ РЭБ ОЭСЗ" Минобороны России) Способ цикловой синхронизации
RU2446438C2 (ru) * 2010-06-02 2012-03-27 Валерий Леонидович Воронцов Способ формирования синхроимпульсов при приеме цифровых сигналов

Also Published As

Publication number Publication date
RU2002118394A (ru) 2004-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100380620C (zh) 测量占空比的方法
CN105572617B (zh) 一种脉冲功率标准的校准系统和方法
Korenberg Fast orthogonal algorithms for nonlinear system identification and time-series analysis
Martini et al. Maximum Entropy Spectral Analysis: an application to gravitational waves data analysis
KR20040014976A (ko) 코히어런트하지 않게 샘플링된 데이타의 파워 스펙트럼을측정하기 위한 저누설 방법
CN111092611A (zh) 一种沿斜率小的信号处理装置及方法
JP2023547409A (ja) 非線形デバイスの非線形関連パラメータを測定する方法、装置及びシステム
EP0425095A1 (en) Method and apparatus for frequency measurement
RU2551400C1 (ru) Способ гармонического анализа периодического многочастотного сигнала на фоне шума
RU2251704C2 (ru) Способ обнаружения периодических импульсных последовательностей и оценки их периода
Titov et al. Amplitude-Frequency Characteristic of the Device for Measuring Estimates of the Characteristic Function of Signal
RU2242013C2 (ru) Корреляционный анализатор частотных свойств линейной системы
CN113419706A (zh) 一种快速的任意分布随机数产生方法、系统及其检验方法、系统
Shaikh et al. Spearman correlation for initial estimation of Wiener-Hammerstein system
RU2174706C1 (ru) Устройство для определения плотности распределения вероятностей случайного процесса
RU2771593C1 (ru) Вероятностное устройство вычисления средней полной мощности
Warda Frequency-to-code converter with direct data transmission
RU2553120C1 (ru) Устройство для оценки функции распределения случайных величин и ее толерантных границ по малым выборкам
Artyushenko et al. Estimation of measurement accuracy the scalar information parameter of the signal under non-Gaussian multiplicative noise with independent values
SU516046A1 (ru) Статистический анализатор временных интервалов
US20250309878A1 (en) Semiconductor device for monitoring a clock signal and method for analyzing characteristics of a clock signal
RU2391678C2 (ru) Способ и устройство для измерения и подавления физических процессов (полей) окружающей среды самонастраивающимся опорным процессом (полем)
RU2071123C1 (ru) Способ сжатия данных телеизмерений и устройство для его осуществления
ZAICHENKO et al. Performance and Implementation of Frequency Measuring Equipment for Radio Signals
RU2352072C1 (ru) Устройство для контроля канала связи

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20050709