где
E
(
·
)
—
символ статистического среднего
.
Описанная модель реализована в среде визуального моделирования
Simulink Matlab 6.5.
Результаты моделирования
.
Для моделирования были приняты
следующие основные параметры
:
–
частота дискретизации
10
МГц
;
–
количество каналов по дистанции
(
размерность фильтра
M
)
до
256;
–
пик
-
фактор сигнала от
2
до
20;
–
эффективная ширина спектра флюктуаций мешающих отражений
от
20
Гц до
20
КГц
(
этому соответствует эффективная длина
L
импульс
-
ной характеристики
CIC-
фильтра от
128
до
128 K, 1K=1024,
отсчетов
и значение коэффициента
α
авторегресии рекурсивного фильтра в диа
-
пазоне от
0,992188
до
0,999992);
–
мощность
σ
2
ν
аддитивного шума на уровне
– 80
дБ
(
это соответ
-
ствует подавляющему преобладанию мешающих отражений над шу
-
мом и практическим требованиям
);
в этом случае оптимальное значе
-
ние шага адаптации составляет
µ
= 1
[5].
Рассмотрим зависимость эффективности
η
компенсации от параме
-
тров мешающих отражений
.
Очевидно
,
что при расширении диапазо
-
на задержек возможного расположения помех и увеличении эффектив
-
ной ширины спектра флюктуаций эффективность компенсации будет
снижаться
.
На рис
. 1
представлены результаты
,
полученные при пик
-
факторе сигнала
,
равном
5,
для двух типов флюктуаций
.
Зависимости
представлены в виде контуров одного уровня
,
выраженного в децибе
-
лах
,
для трехмерной поверхности
.
Рис
. 1.
Графики зависимостей
η
1
=
η
1
(
α, M
)
(
а
)
и
η
2
=
η
2
(
L, M
)
(
б
)
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. "
Приборостроение
". 2004.
№
2 99
