Автоматизированный радиомониторинг на основе одноканальной и двухканальной обработки данных - page 13

ствовать в анализируемом диапазоне частот, известно , то между спек-
трами сигналов можно найти по меньшей мере один промежуток, пре-
вышающий
Πw min =
nmax − nmin − M0 dnрк
M 0 + 1
. (23)
Однако величина (23) получена с учетом присутствия всех М 0 сигналов
и расположения этих сигналов по частоте через строго одинаковые про-
межутки, что является крайне маловероятным . В связи с этим макси-
мальный частотный промежуток между спектрами разрешаемых сиг-
налов целесообразно взять равным оценке Πw , удовлетворяющей соот-
ношению
F (Π w| M0 ) = δ, (24)
где F — функция распределения, закон которой определен в работе [9];
δ ≈ 0 — вероятность отсутствия в анализируемом диапазоне частот
межспектрального промежутка, превосходящего Πw .
Поскольку соотношение (24) учитывает максимально возможное
число М0 узкополосных сигналов , в реальности вероятность того, что
Πmax < Πw , будет заметно меньше δ , т.е. практически равной нулю.
Статистические характеристики величины Πmax можно найти в рабо-
те [9], а кривые, позволяющие определить ее значение, приведены на
рис. 3. Из представленных данных видно , что повышение δ до 10–15 %
по сравнению со случаем δ = 0 (что соответствует правилу (23)) по -
зволяет увеличить ширину окна сглаживания Πw в 2–2,5 раза.
Итак, второй метод оценивания интенсивности шума предполагает
расчет сглаженного одноканального энергетического спектра
Рис. 3. Зависимость ширины окна сглаживания Πw от количества M0 узкополос-
ных сигналов при определении уровня шума:
δ = 0 ,15 (1); 0,1 (2); 0,05 (3); 0 (4)
54 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана . Сер. "Приборостроение". 2004. № 3