RU2538431C1 - Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала - Google Patents

Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала Download PDF

Info

Publication number
RU2538431C1
RU2538431C1 RU2013128028/28A RU2013128028A RU2538431C1 RU 2538431 C1 RU2538431 C1 RU 2538431C1 RU 2013128028/28 A RU2013128028/28 A RU 2013128028/28A RU 2013128028 A RU2013128028 A RU 2013128028A RU 2538431 C1 RU2538431 C1 RU 2538431C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
autocorrelation function
vector
discrete values
spectrum
spectral
Prior art date
Application number
RU2013128028/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2013128028A (ru
Inventor
Марина Витальевна Самойленко
Original Assignee
Марина Витальевна Самойленко
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 Марина Витальевна Самойленко filed Critical Марина Витальевна Самойленко
Priority to RU2013128028/28A priority Critical patent/RU2538431C1/ru
Publication of RU2013128028A publication Critical patent/RU2013128028A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2538431C1 publication Critical patent/RU2538431C1/ru

Links

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области радиоэлектроники, а именно - к способам определения спектральной плотности мощности электрических сигналов. Определяют дискретные значения автокорреляционной функции анализируемого сигнала и по ним определяют дискретные значения спектральной плотности мощности. Причем диапазон контролируемых частот, включающий спектр анализируемого сигнала, разбивают на малые элементы разрешения, размер которых определяется требуемой точностью спектрального анализа. Нумеруют их и для каждого элемента разрешения формируют весовую функцию, зависящую от времени, номера и размера элемента разрешения. Определяют дискретные значения автокорреляционной функции анализируемого сигнала при временных сдвигах, удобных для их определения. Составляют векторно-матричное уравнение измерений r = w T f + n   
Figure 00000048
, где вектор r
Figure 00000049
включает дискретные значения автокорреляционной функции W - весовая матрица, определяемая значениями весовых функций в моменты дискретизации автокорреляционной функции, f
Figure 00000050
- спектральный вектор, включающий в качестве компонент значения спектральной плотности мощности в каждом элементе разрешения, n - вектор ошибок определения дискретных значений автокорреляционной функции. По уравнению измерений находят оценку спектрального вектора, компоненты которого представляют собой оценки дискретизированных по элементам разрешения составляющих спектральной плотности мощности анализируемого сигнала. Технический результат заключается в повышении точности спектрального анализа, устранение искажений спектра в связи с эффектом просачивания мощности в соседние частотные области и сокращение времени спектрального анализа.

Description

Изобретение относится к области радиоэлектроники, а именно - к способам определения спектральной плотности мощности электрических сигналов.
Часто задача спектрального анализа заключается в определении спектральной плотности мощности электрического сигнала. Одним из подходов к решению этой задачи является определение спектральной плотности мощности анализируемого сигнала по его автокорреляционной функции. Согласно теореме Винера - Хинчина, автокорреляционная функция стационарного случайного сигнала связана с его спектральной плотностью мощности преобразованием Фурье
ϕ ( ω ) = ρ x x ( τ ) e j ω τ d τ ,                                                                                    ( 1 )
Figure 00000001
где φ(ω) - спектральная плотность мощности, ω - круговая частота, ρ x x ( τ ) = x ( t ) x ( t + τ ) ¯
Figure 00000002
- автокорреляционная функция стационарного сигнала x(t), τ - временной сдвиг, надчеркивание обозначает усреднение, j - комплексная единица.
Проведя дискретизацию по переменной интегрирования τ, получим оценку Блэкмана и Тьюки [1 - прототип], которая позволяет определить спектральную плотность мощности по дискретным значениям автокорреляционной функции, взятым с шагом дискретизации T, согласно выражению
ϕ ( ω ) = m = M M ρ x x ( m T ) e j ω m T ,                                                                    ( 2 )
Figure 00000003
Способ-прототип заключается в определении М дискретных значений автокорреляционной функции ρxx(mT), m=1, 2, …, М и определении по ним согласно (2) дискретных значений спектральной плотности мощности для заданных значений ω, которые обычно выбираются с фиксированным шагом дискретизации Ω, обеспечивающим реализацию дискретного преобразования Фурье.
Недостатки прототипа следующие.
1. При переходе от интеграла (1) к дискретному преобразованию Фурье (2) должно выполняться условие теоремы Котельникова T 1 2 F max
Figure 00000004
, где Fmax - максимальная частота в спектре автокорреляционной функции. Таким образом, величина шага дискретизации автокорреляционной функции оказывается ограниченной сверху, что приводит к высоким требованиям к быстродействию аналого-цифровых преобразователей (АЦП), используемых для формирования выборки значений автокорреляционной функции при высокочастотном характере последней. С одной стороны, это требует дорогостоящих быстродействующих АЦП, а с другой - ограничивает возможности оцифровки сигналов с высокочастотным характером автокорреляционной функции.
2. Точность спектрального анализа ограничена характерной для дискретного преобразования Фурье величиной, которая, согласно [2], определяется выражением Ω = 2 π М Т
Figure 00000005
, т.е. зависит от временного интервала МТ, на котором дискретизируется МТ автокорреляционная функция.
3. Для неискаженного восстановления спектра анализируемого сигнала необходимо получить выборочные значения на всем протяжении автокорреляционной функции. В противном случае спектральная плотность будет искажаться в сторону увеличения ее протяженности по оси частот. Этот эффект [3] называется просачиванием мощности в соседние частотные области. Как известно, чем меньшую полосу частот занимает спектр сигнала, тем протяженнее во времени его автокорреляционная функция, поэтому, если истинный спектр сигнала сосредоточен в узкой полосе частот, то для неискаженного определения спектральной плотности требуется оцифровывать автокорреляционную функцию на достаточно большой ее длительности. Это само по себе является сложным в реализации, хотя бы уже потому, что априори приходится делать анализ протяженности автокорреляционной функции во времени, а кроме того, требуется достаточно большое время спектрального анализа в связи с необходимостью оцифровывать всю эту функцию с шагом дискретизации, отвечающим условию теоремы Котельникова.
Технической задачей данного изобретения является создание способа определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала, который позволяет снизить стоимости спектрального анализа, расширить класс анализируемых сигналов на сигналы с высокочастотной автокорреляционной функцией, повысить точность спектрального анализа, устранить искажения спектра в связи с эффектом просачивания мощности в соседние частотные области, сократить время спектрального анализа.
Поставленная задача достигается тем, что в способе определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала, который заключается в определении дискретных значений автокорреляционной функции анализируемого сигнала и определении по ним дискретных значений спектральной плотности мощности, согласно изобретению, диапазон контролируемых частот, включающий спектр анализируемого сигнала, разбивают на малые элементы разрешения, размер которых Ω определяется требуемой точностью спектрального анализа, нумеруют эти элементы разрешения, формируют для каждого элемента разрешения весовую функцию w k ( t ) = Ω 2 π e j k Ω t
Figure 00000006
, где t - время, k - номер элемента разрешения, j - комплексная единица, определяют М дискретных значений автокорреляционной функции анализируемого сигнала ρxxi), i=1, 2, …, М при временных сдвигах τi, удобных для определения этих дискретных значений, составляют векторно-матричное уравнение измерений r = W T f + n
Figure 00000007
, где r = [ ρ x x ( τ 1 ) ρ x x ( τ 2 ) ρ x x ( τ M ) ] T
Figure 00000008
- вектор дискретных значений автокорреляционной функции, индекс Т обозначает транспонирование,
w = [ w 1 ( τ 1 ) w 1 ( τ 2 ) w 1 ( τ M ) w 2 ( τ 1 ) w 2 ( τ 2 ) w 2 ( τ M ) w K ( τ 1 ) w K ( τ 2 ) w K ( τ M ) ]
Figure 00000009
- весовая матрица, K - число элементов разрешения в диапазоне контролируемых частот, f = [ ϕ 1 ϕ 2 ϕ K ] T
Figure 00000010
- спектральный вектор, φi - значение спектральной плотности мощности на i-м элементе разрешения, n
Figure 00000011
- вектор ошибок определения дискретных значений автокорреляционной функции, по уравнению измерений находят оценку спектрального вектора, компоненты которой представляют собой оценки дискретизированных по элементам разрешения составляющих спектральной плотности мощности анализируемого сигнала.
Поставленная задача решается за счет того, что вместо определения спектральной плотности мощности из прямого преобразования Фурье (1), согласно заявляемому способу, эта спектральная плотность определяется из обратного преобразования Фурье ρ x x ( τ ) = 1 2 π ϕ ( ω ) e j ω τ d ω
Figure 00000012
, в котором она является подынтегральной функцией. Соответственно, при дискретизации обратного преобразования Фурье малым должен быть шаг дискретизации Ω переменной интегрирования, а временная переменная τ может при этом принимать любые значения. Таким образом, дискретные значения автокорреляционной функции могут определяться с любым удобным шагом дискретизации по временной переменной, а точность спектрального анализа при этом будет задаваться малым шагом дискретизации по оси частот Ω.
Обоснование способа.
Запишем автокорреляционную функцию сигнала как обратное преобразование Фурье спектральной плотности мощности
ρ x x ( τ ) = 1 2 π ϕ ( ω ) e j ω τ d ω ,                                                                           ( 3 )
Figure 00000013
где ω - круговая частота, τ - временной сдвиг.
Будем полагать, что спектр анализируемого сигнала лежит в диапазоне контролируемых частот (-ω, ω). Это позволяет переписать (3) в виде
ρ x x ( τ ) = 1 2 π ω ω ϕ ( ω ) e j ω τ d ω
Figure 00000014
.
Разобьем диапазон контролируемых частот, включающий спектр анализируемого сигнала, на малые элементы разрешения, размер которых Ω определяется требуемой точностью спектрального анализа, пронумеруем эти элементы разрешения и перепишем полученный интеграл в виде интегральной суммы
ρ x x ( τ ) = k = 1 K 1 2 π ϕ ( k Ω ) e j k Ω τ Ω ,                                                                   ( 4 )
Figure 00000015
где k - номер элемента разрешения, К - число элементов разрешения в диапазоне контролируемых частот.
Для каждого элемента разрешения сформируем весовую функцию
w k ( t ) Ω 2 π e j Ω t ,                                                                                                           ( 5 )
Figure 00000016
где t - время, k - номер элемента разрешения.
C учетом весовых функций (5) запишем (4) в форме
ρ x x ( τ ) = k = 1 K w k ( τ ) ϕ k = w T ( τ ) f ,                                                                          ( 6 )
Figure 00000017
где τ - временной сдвиг, w ( τ ) = [ w 1 ( τ ) w 2 ( τ ) w K ( τ ) ] T
Figure 00000018
весовой вектор, К - число элементов разрешения в диапазоне контролируемых частот, f = [ ϕ 1 ϕ 2 ϕ K ] T
Figure 00000019
- спектральный вектор, представляющий собой дискретизированную по элементам разрешения искомую спектральную плотность, φi=φ(iΩ) - значение спектральной плотности мощности на i-м элементе разрешения.
Для заданного значения τ автокорреляционную функцию полагаем известной: она может быть определена, например, усреднением произведения измеренных значений анализируемого сигнала х(t) и x(t+τ) при постоянном заданном временном сдвиге τ. Весовой вектор w ( τ )
Figure 00000020
также известен: его компоненты определяются согласно (5) при подстановке вместо t заданного τ. Спектральный вектор f
Figure 00000021
неизвестен. Найдя этот вектор, мы, тем самым, найдем спектральную плотность мощности с точностью элемента разрешения.
Чтобы оценить спектральный вектор f
Figure 00000022
, сделаем следующее. Определим М дискретных значений автокорреляционной функции анализируемого сигнала ρxx(τi), i=1, 2, …, М при временных сдвигах τi, удобных для определения этих дискретных значений, и запишем уравнение (6) для всех полученных значений:
ρ x x ( τ 1 ) = w T ( τ 1 ) f , ρ x x ( τ 2 ) = w T ( τ 2 ) f ,                                                                         ( 7 )                ρ x x ( τ M ) = w T ( τ M ) f .
Figure 00000023
Для автоматизированной цифровой обработки значения τi удобно выбирать с постоянным шагом дискретизации, на который, в отличие от прототипа, не накладывается условие теоремы Котельникова, т.е. шаг дискретизации автокорреляционной функции может быть выбран достаточно большим. В общем случае, постоянный шаг дискретизации не обязателен.
Перепишем (7) в векторно-матричной форме
r = w T f ,                                                                                                                 ( 8 )
Figure 00000024
где r = [ ρ x x ( τ 1 ) ρ x x ( τ 2 ) ρ x x ( τ M ) ] T
Figure 00000025
вектор дискретных значений автокорреляционной функции (вектор корреляций), который известен,
w = [ w ( τ 1 ) w ( τ 2 ) w ( τ M ) ] = [ w 1 ( τ 1 ) w 1 ( τ 2 ) w 1 ( τ M ) w 2 ( τ 1 ) w 2 ( τ 2 ) w 2 ( τ M ) w K ( τ 1 ) w K ( τ 2 ) w K ( τ M ) ]
Figure 00000026
- весовая матрица, которая тоже известна.
С учетом ошибок определения значений компонент вектора корреляций перепишем (8) в виде уравнения измерений
r = w T f = n ,                                                                                            ( 9 )
Figure 00000027
Figure 00000028
где n
Figure 00000029
- вектор ошибок определения дискретных значений автокорреляционной функции.
По уравнению измерений (9) найдем оценку спектрального вектора f
Figure 00000030
. Для этого применим один из методов оценивания, например линейное винеровское оценивание. Для этого, согласно [4], представим искомую оценку в виде
f = H r                                                                                                                   ( 10 )
Figure 00000031
и найдем матрицу Н из условия минимума среднеквадратической ошибки оценивания
η = ( f f ) T ( f f ) ¯
Figure 00000032
.
Полагая статистически независимыми ошибки n
Figure 00000033
и оцениваемую величину f
Figure 00000034
, получим
H = R f f w ( w T R f f w + R n n ) 1 ,                                                                           ( 11 )
Figure 00000035
где R f f = f f T ¯
Figure 00000036
- автокорреляционная матрица спектральной плотности, R n n = n n T ¯
Figure 00000037
- автокорреляционная матрица ошибок.
Подставив полученную матрицу (11) в (10), найдем оценку спектрального вектора
f = R f f w ( w T R f f w + R n n ) 1 r .                                                                             ( 12 )
Figure 00000038
Если ошибками определения автокорреляционной функции можно пренебречь, то определить оценку спектрального вектора можно методом псевдообращения [5]:
f ( w T ) + r ,                                                                                                             ( 13 )
Figure 00000039
где индекс + обозначает псевдообратную матрицу.
Компоненты оценки спектрального вектора f
Figure 00000040
, найденные согласно (12) или (13), представляют собой оценки дискретизированных по элементам разрешения составляющих спектральной плотности мощности анализируемого сигнала. Таким образом, спектральная плотность мощности определена с точностью элемента разрешения Ω, размер которого выбирался априори. При этом на выборку дискретных значений автокорреляционной функции никаких ограничений не накладывалось: она может дискретизироваться с любым удобным шагом дискретизации, может быть дискретизирована не вся, а лишь ее участок.
Преимущества предлагаемого способа по сравнению с прототипом следующие.
1. Снижение стоимости спектрального анализа. Это обусловлено снижением стоимости АЦП, применяемых для оцифровки выборочных значений автокорреляционной функции в результате того, что в заявляемом способе выборка автокорреляционной функции формируется при дискретных значениях временной переменной τ, удобных для определения выборки, а не с шагом дискретизации, обусловленным теоремой Котельникова, как в прототипе. Выбрав шаг дискретизации по временной переменной автокорреляционной функции достаточно большим, можно использовать менее быстродействующие и, соответственно, более дешевые АЦП.
2. Расширение класса анализируемых сигналов на сигналы с высокочастотным характером автокорреляционной функции. Это преимущество также обусловлено тем, что оцифровка автокорреляционной функции в заявляемом способе производится с произвольным шагом дискретизации по временной переменной τ, который может быть выбран достаточно большим даже при высокочастотной автокорреляционной функции, так, чтобы имеющийся АЦП "успевал" оцифровывать ее дискретные значения.
3. Повышение точности спектрального анализа. Это преимущество обусловлено тем, что точность в заявляемом способе обусловлена априори выбранным размером элемента разрешения Ω, который, теоретически, может быть выбран сколь угодно малым.
В отличие от прототипа, в заявляемом способе отсутствует ограничение по точности Ω = 2 π М Т
Figure 00000041
, свойственное дискретному преобразованию Фурье, на котором основан МТ прототип.
4. Устранение искажения спектра в связи с эффектом просачивания мощности в соседние частотные области. Это обусловлено тем, что каждое измеренное значение автокорреляционной функции, согласно системе уравнений (7), включает полный набор компонент искомого спектрального вектора, поэтому неискаженная оценка этого вектора возможна из указанной системы уравнений при достаточном числе замеров автокорреляционной функции независимо от интервала временной переменной, на котором эти замеры получены.
5. Сокращение времени спектрального анализа. Это преимущество обусловлено возможностью использовать дискретные значения автокорреляционной функции, полученные с произвольным шагом дискретизации на произвольном участке функции. Нужно лишь получить их необходимое количесство. В прототипе же требуется с достаточно малым шагом дискретизации (в соответствии с теоремой Котельникова) оцифровать автокорреляционную функцию на всем ее протяжении или, по крайней мере, на достаточно большом ее участке. В противном случае возникает искажение спектра. Кроме того, выражение (13), полученное в заявляемом способе, позволяет определять спектральную плотность при длине выборки автокорреляционной функции М, меньшем числа элементов разрешения по оси частот К, что также ведет к сокращению времени спектрального анализа.
Источники информации
1. Кей С.М., Марпл С.Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор. // ТИИЭР, Том 69, №11, 1981 г., с.9-10 (прототип).
2. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов. Пер. с англ. - М.: «Сов. радио», 1973, с.191.
3. Кей С.М., Марпл С.Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор. // ТИИЭР, Том 69, №11, 1981 г., с.11.
4. Самойленко В.И., Пузырев В.А., Грубрин И.В. Техническая кибернетика. - М.: Изд-во МАИ, 1994, с.130-132.
5. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. 4-е изд. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988, с.35.

Claims (1)

  1. Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала, заключающийся в том, что определяют дискретные значения автокорреляционной функции анализируемого сигнала и по ним определяют дискретные значения спектральной плотности мощности, отличающийся тем, что диапазон контролируемых частот, включающий спектр анализируемого сигнала, разбивают на малые элементы разрешения, размер которых Ω определяется требуемой точностью спектрального анализа, нумеруют эти элементы разрешения, формируют для каждого элемента разрешения весовую функцию w k ( t ) = Ω 2 π e j k Ω t
    Figure 00000042
    , где t - время, k - номер элемента разрешения, j - комплексная единица, определяют М дискретных значений автокорреляционной функции анализируемого сигнала ρxxi), i=1, 2, …, М при временных сдвигах τi, удобных для определения этих дискретных значений, составляют векторно-матричное уравнение измерений r = W T f + n
    Figure 00000043
    , где r = [ ρ x x ( τ 1 ) ρ x x ( τ 2 ) ρ x x ( τ M ) ] T
    Figure 00000044
    - вектор дискретных значений автокорреляционной функции, индекс Т обозначает транспонирование, W = [ w 1 ( τ 1 ) w 1 ( τ 2 ) w 1 ( τ M ) w 2 ( τ 1 ) w 2 ( τ 2 ) w 2 ( τ M ) w K ( τ 1 ) w K ( τ 2 ) w K ( τ M ) ]
    Figure 00000045
    - весовая матрица, К - число элементов разрешения в диапазоне контролируемых частот, f = [ ϕ 1 ϕ 2 ϕ K ] T
    Figure 00000046
    - спектральный вектор, φi - значение спектральной плотности мощности на i-м элементе разрешения, n
    Figure 00000047
    - вектор ошибок определения дискретных значений автокорреляционной функции, по уравнению измерений находят оценку спектрального вектора, компоненты которой представляют собой оценки дискретизированных по элементам разрешения составляющих спектральной плотности мощности анализируемого сигнала.
RU2013128028/28A 2013-06-20 2013-06-20 Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала RU2538431C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013128028/28A RU2538431C1 (ru) 2013-06-20 2013-06-20 Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013128028/28A RU2538431C1 (ru) 2013-06-20 2013-06-20 Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2013128028A RU2013128028A (ru) 2014-12-27
RU2538431C1 true RU2538431C1 (ru) 2015-01-10

Family

ID=53278444

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013128028/28A RU2538431C1 (ru) 2013-06-20 2013-06-20 Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2538431C1 (ru)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU293215A1 (ru) *
US4982150A (en) * 1989-10-30 1991-01-01 General Electric Company Spectral estimation utilizing an autocorrelation-based minimum free energy method
SU1647761A1 (ru) * 1989-02-27 1991-05-07 Всесоюзный Научно-Исследовательский Институт Электроэнергетики Устройство дл определени спектральной плотности колебаний параметров режима электроэнергетических систем
WO2002043054A3 (en) * 2000-11-22 2002-08-22 Ericsson Inc Estimation of the spectral power distribution of a speech signal
WO2009135633A1 (en) * 2008-05-05 2009-11-12 Technische Universität Graz Autocorrelation-based multi-band signal detection

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU293215A1 (ru) *
SU1647761A1 (ru) * 1989-02-27 1991-05-07 Всесоюзный Научно-Исследовательский Институт Электроэнергетики Устройство дл определени спектральной плотности колебаний параметров режима электроэнергетических систем
US4982150A (en) * 1989-10-30 1991-01-01 General Electric Company Spectral estimation utilizing an autocorrelation-based minimum free energy method
WO2002043054A3 (en) * 2000-11-22 2002-08-22 Ericsson Inc Estimation of the spectral power distribution of a speech signal
WO2009135633A1 (en) * 2008-05-05 2009-11-12 Technische Universität Graz Autocorrelation-based multi-band signal detection

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Кей СМ., Марпл С.Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор. // ТИИЭР, Том 69, N11, 1981 г., с.9-10. *

Also Published As

Publication number Publication date
RU2013128028A (ru) 2014-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20160084940A1 (en) Method and a measuring device for measuring broadband measurement signals
RU2654378C1 (ru) Способ определения места повреждения линий электропередачи с большим количеством неоднородностей
CN103389490A (zh) 基于稀疏信号的波束形成器及其方法
KR101011618B1 (ko) 신호 처리 방법 및 디바이스와 컴퓨터 판독가능 매체
RU2549207C2 (ru) Устройство обнаружения шумовых гидроакустических сигналов на основе квадратурного приемника
RU2538431C1 (ru) Способ определения спектральной плотности мощности электрического сигнала по автокорреляционной функции этого сигнала
RU2460093C1 (ru) Способ измерения дистанции гидролокатором
US7738598B1 (en) Detection and time-of-arrival estimation using an IFM receiver
EP3055704B1 (en) Analog to information converter
JP6419330B2 (ja) 目標検出装置および目標検出方法
RU2654377C1 (ru) Способ определения места повреждения линий электропередачи
RU2593622C1 (ru) Способ измерения радиальной скорости объекта по его шумоизлучению
US11057256B1 (en) Measurement of periodically modulated signals under non-coherent operating conditions
JP5553334B2 (ja) 正弦波パラメータ推定方法
RU2292558C1 (ru) Способ определения энергетического спектра шумового электрического сигнала
JP2012149951A (ja) レーダ装置
Comberiate et al. A bandpass sampling receiver for wide-bandwidth, spectrally-sparse waveforms for high-accuracy range measurements
CN108988967B (zh) 防止由镜频导致的干扰的方法和系统
RU2538438C1 (ru) Способ определения автокорреляционной функции электрического сигнала по его спектральной плотности мощности
RU2535243C2 (ru) Способ оценивания отношения сигнал/шум по результатам зондирования ионосферы сигналами с лчм
RU2561336C1 (ru) Способ измерения параметров элементов многоэлементных нерезонансных линейных двухполюсников
JP6244803B2 (ja) パルス信号検出装置
Pawłowski A simulation investigation into the signal reconstruction accuracy of the transducer with pulse frequency output
US20220229344A1 (en) System and method for dual-comb microwave imaging
RU2617453C1 (ru) Способ оценки параметров побочного электромагнитного излучения от элементов средств вычислительной техники

Legal Events

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

Effective date: 20180621