Министерство образования и науки
Республики Казахстан
Казахско — Американский Университет
Факультет «Прикладных наук»
СРС
Тема: Примеры задач оптимизации, связанных с фундаментальными понятиями теориисвязи.
Студент:
Группа:ФПН (РРТ)-5с
Проверил:.
Дата:
Подпись:
Алматы, 2005
Примеры задачоптимизации, связанных с фундаментальными понятиями теории связи.
Приводимые ниже две задачиоптимизации типичны; такого видапроблемы часто возникают при разработке новых систем и устройств связи. Первая из них связана свопросом о наиболее эффективном использовании заданного частотного диапазона
при наличии шума с неравномерным спектром; вторая -с выборомформы импульсного сигнала, обладающего минимально возможной полосой частот ипотому наиболее адекватного работе по полосно-ограниченному каналу связи. Обеэти задачи имеют самостоятельный интерес; вместе с тем они могутрассматриваться как достаточно простые упражнения по практическомуприменению вариационного исчисления.
Экстремальная задача, связанная с пропускной способностью
канала связи [24]
Максимальное количество информации, которое может быть передано за единицу времени по каналу связи сполосой частот f1
(3.17)
где s(f) и n(f) —функции спектральной плотности мощности полезного сигнала и шума соответственно [24, 25].
Если спектральныеплотности мощности сигнала и шума являютсячастотно-независимыми в полосе [f1, f2), то получается еще более известное выражение
где полная мощность сигнала;
(3.18)
— полная мощность шума.
Поставим задачу оботыскании спектра плотности мощности полезногосигнала s{f), прикотором (при фиксированной полноймощности сигнала РС = Р и заданной спектральной плотности мощности шума n(f)скорость передачи информации была бымаксимальной. Таким образом, максимум функционала
(3.19)
При дополнительном условии
(3.20)
Используя терминологию предыдущего раздела, можно говорить что поставленная задача являетсяизопериметрической со свободнымиконцами, причем подынтегральные выражения в (3.19) и (3.20) не содержат функции s'(f).
Составив в соответствии сметодом множителей Лагранжа вспомогательный функционал типа
(3.21)
выпишем для него уравнение Эйлера
откуда
(3.22)
Подставляя (3.22) в (3.20) и учитывая обозначение (3.18),
находим значение
Окончательно оптимальная форма спектра плотности мощности сигнала определяется из выражения
(3.23)
Как видно, оптимальныйспектр плотности мощности сигнала дополняетспектр плотности мощности шума до константы. Другими словами, энергию передатчика целесообразно распределять в рабочем диапазоне частот неравномерно,направляя ее в основном в те участки, где мощность шума мала.
Этот вывод представляет несомненный практический интерес, однако он, может быть, сделан поспешно, ведьне доказано, что на экстремали (3.23)действительно достигается минимум. Впрочем, из замечания (3.4) офункционалах, не содержащих производной неизвестной функции (см. § 3.3),немедленно вытекает обоснование того факта, что на функции (3.22) в самом деле реализуется экстремумфункционала (3.21), а вместе с ним ифункционала (3.19) при условии (3.20). Этотэкстремум может быть только максимумом, ибо, приближая s(f) впроизвольно малом, но конечном подынтервале интервала (f1,f2) кфункции n(f), взятойс обратным знаком (s(f) n(f)), можносделать значение функционала (3.19) меньшим любого наперед заданного числа.
В связи с записьюприближенного равенства (s(f) -n(f)), целесообразнонапомнить, что по физическому смыслу функции s(f) и n(f) неотрицательны.Решая поставленную задачу формально,мы нигде не вводили условия s(f)≥0, поэтому формула (3.23)действительно дает решение поставленной задачи с учетом физическихограничений, если во всех точках интервала (f1,f2) выполняется неравенство
(3.24)
Однако неравенство (3.24)может оказаться нарушенным: этообстоятельство сигнализирует о том, что математическая задачамаксимизации пропускной способности канала R[s(f)] была поставлена некорректно и, чтобы исправить положение, следует к условию (3.20) присоединить условие
S(f)>0. (3.25)
На решениях задачподобного типа мы останавливаться небудем, хотя описанным в [3] методом односторонней вариации успешно решают и такие задачи.
Задача об отыскании импульса с минимальной эффективной
шириной спектра
Как правило, передачаинформации по каналам связи осуществляетсяв строго ограниченном частотном диапазоне: вне этого диапазона так называемые «внеполосные» излучения не должны превышать некоторую заданнуюсуществующими нормами величину. Припередаче данных занимаемая полоса частотопределяется во многом формой сигнала-переносчика, поэтому представляет существенный интерес отысканиеформы сигналов конечнойпродолжительности, обладающих минимально возможной полосой частот [15].
Сказанное, однако, нуждается в некотором разъяснении. Обозначиминтересующий нас сигнал-переносчик длительности Т черезy(t),0≤t≤TТогда его спектр
(3.26)
Преобразование Фурьесигнала конечной продолжительности(3.26) определяет спектр Y(ω),который является функцией комплексного
переменного ω=плоскостицелыми).
Известно, что целыефункции могут обращаться в 0 лишь визолированных точках и никогда на множествах точек, у которых, как говорят математики, «мера большенуля». Примером таких множеств могутслужить отрезок действительной илимнимой оси комплексной плоскости, круг или совокупность фигур на этой плоскости, действительная полуось
0
рис.3.11
и т. д. Практически этоозначает, что спектры сигналов конечной продолжительности обладаютбесконечной протяженностью и,следовательно, принципиально неустранимыми внеполосными излучениями. Спектр прямоугольного импульса y(t)=1,0≤t≤T, является в достаточной степени типичным (рис.3.11). Другими словами, не существуетчастотного диапазона, внутри которогопоместился бы целиком спектр прямоугольного(да и любого другого) импульса. Вместе с тем ясно, что внеполосные излучения в зависимости от формыимпульса могут обладать большей или меньшей интенсивностью.
Существуют различныеспособы оценки внеполосных излучений.Пожалуй, наиболее распространенный из них — энергетический, при котором интенсивность внеполосных излученийхарактеризуется величиной низкочастотногорабочего диапазона частот критерий ( запишем в виде
(3.27)
Задаче минимизации величины посвящена значительнаялитература [26]. Отметим, что для минимизацииотношения (3.27) переходят обычно киной, эквивалентной, задаче. Полагая
(3.28)
решают вопрос о максимизации энергии импульса y(t) в рабочей полосе частот
(3.29)
Напомним, что в силу теоремы Рэлея Парсеваля справедливо следующее равенство для энергии сигнала:
3.30
поэтому условие (3.28) эквивалентно следующему:
3.31
Вариационную задачумаксимизации (3.29) при условии (3.31)сводят к решению так называемого интегрального уравнения [22] относительнонеизвестной функции y{t). Изложениедостигнутых здесь интересных и важных результатов требует, однако, использования достаточно сложного математического аппарата. В связи с этим используемдругой подход к минимизациивнеполосных излучений, для чего введемпонятие об эффективной ширине спектра, аналогичноедисперсии распределения вероятностей. Попытаемся перенестихарактеристики законов распределения вероятностейслучайных величин на спектры сигналов. Предполагая, что выполняется условие (3.28), будем рассматривать неотрицательную функцию
как плотностьраспределения вероятностей p(случайнойвеличины. Так как модуль спектра произвольного вещественного сигнала является четной функцией частоты (см. § 1.2, свойство 1), т. е.
то среднее значение этойслучайной величины равно нулю:
а ее дисперсия
3.23
Положительную величину назовем эффективнойшириной
спектра сигнала y(t),0≤t≤T, и поставим вопрос о минимизации, или, что эквивалентно,минимизации
в качестве дополнительногоусловия примем
равенство (3.28), которое отражает известное свойство интеграла от плотности распределения вероятностей (онравен единице). В дальнейшем, однако,будет удобнее использовать эквивалентное (3.28) равенство (3.31).
Здесь уместно напомнить,что дисперсия характеризует степень сосредоточенностиплотности p(Чем меньше дисперсия,тем более «узким» является график функции p(. В принципе этафункция в пределе при переходит в5-функцию (для сигналов y(t) конечнойпродолжительности последнееневозможно). Это обстоятельство и обосновывает применениетеоретико-вероятностного критерия — дисперсиик оценке ширины полосы частот, занимаемой сигналом y(t).
Выражение (3.32)преобразуем таким образом, чтобы представитьего как функционал от y(t). Дляэтого проведем следующиевспомогательные рассуждения, относящиеся к формуле обратного преобразования Фурье:
(3.33)
Продифференцируем обе части равенства (3.33) по t:
(3.34)
Применим теперь теоремуРэлея—Парсеваля к сигналу y’(t),0≤t≤T,. С учетом (3.34) получим
(3.35)
Сравнив равенства (3.32) и (3.35), запишем
Для минимизациифункционала (3.36) при ограничении (3.31)составим вспомогательный функционал
(3.37)
Сделаем упрощающеепредположение (оно облегчит, как мы увидим, проверку достаточных условийминимизации): импульс y(t) обладаетчетной симметрией относительно середины отрезка [О, T] — точки t=T/2. Тогда задачу минимизации
функционала (3.37) можно заменить задачей минимизации функционала
при условии
(3.39)
Правый конец отрезка [О, Т/2] будем считать свободным, т. е. предполагать, что у{Т/2) может приниматьлюбые значения. Что касается левогокрая интервала — точки t= 0 (равно каки симметричной относительно центра точки t=T), тоздесь определенно можно сказать, что y(0)=0,(3.40) хотя в самой постановке задачи нет никакихуказаний относительно поведения y(t) на концах. Однако одно важное обстоятельство с необходимостью приводит к условию(3.40). Дело в том, что для сходимости интеграла
а значит, и существования конечной величины (см. (3.32)) требуется, чтобы функция приy(t), , имеет разрывы,его спектр убывает на бесконечности какнабесконечности какнепрерывную первую производную, то характер убывания спектра при т. д. [22]. Внашем случае для сходимости интеграла (3.31) достаточно потребовать, чтобы квадрат модуля спектра как 1/|4 при 1/|). Это означает, что импульс должен бытьнепрерывным.
Но из непрерывности функции следует равенствопределов слева и справа в любой точкеее области определения. Например, налевом краю области определения для непрерывного сигнала y(t) справедливо равенство
y(t-0) = y(t+ 0), t=0.
Так как вне отрезка функция y(t) считается равной 0, справедливость условия (3.40) очевидна. Что касается свободного конца t=T/2, то в силу теоремы 3.3 о подвижных концах(см. § 3.2) применительно к функционалу (3.38) можем записать соответствующее ограничение
,
или
(3.42)
Уравнение Эйлера для функционала (3.38) фактически уже рассматривалосьнами в близкой задаче примера 3.1,оно имеет вид
y”+λy=0, а его решение, содержащее две произвольные постоянные,-
Воспользовавшись (3.40), запишем
.
Таким образом,
Для определения воспользуемся условием (3.42) (с учетом того, что с1= 0):
откуда
(3.43) Следовательно,
(3.44)
где с2 ицелое число kпока не определены. Отыскание амплитуды с2 не представляет труда и может быть легко осуществлено с помощью подстановки (3.44) в условиенормировки энергии импульса y{t) (3.39).
Несколько сложнее найтичисло k. Чтобы выделить из семейства экстремалей (3.44) кривую, которая действительно соответствуетминимуму функционала (3.38), обратимся к достаточным условиям сильного минимума, приведенным в § 3.3. Условие «а»выполнено, ибо все кривые семейства (3.44) — экстремали. Для проверки условия «б» составим дифференциальное уравнение Якоби (3.16), которое в данномслучае принимает вид
т. е. совпадает по формес уравнением Эйлера рассматриваемой задачи.Его общее решение
а решение, обращающееся в 0 на левом конце,
(3.45)
Для выполнения условия ”б” необходимо, чтобы функция не обращалась в нольни в одной точке отрезка (0, Т/2), кроме точки t=0. легко проверить, что среди всехзначений удовлетворяющих (3,43),только случаи k=0 и k= -1
удовлетворяют этомуусловию. Более «высокочастотные»
(k=1, ±2, ±3, ...) синусоиды (3.45)
обладают дополнительныминулями на
отрезке (0, T/2). Подставив k=0 в (3.44), получим единственную
кривую, на которой может бытьреализован минимум (3.38),
(3.46)
— полуволну синуса1.Чтобы доказать, что (3.46) действительно является решением нашей задачи, покажем, что выполняется и последний (третий) пункт «в» достаточныхусловий. Действительно,
Определение константы с2, как ужеговорилось, не вызывает затруднений, онаравна. График импульса с минимальной эффективной шириной спектра показан на рис. 3.12.
В заключение разъясним, вчем трудность исследования функционала(3.37), в котором y(t) рассматриваетсяна всем отрезке [0, Т ].Разумеется, уравнения Эйлера и Якоби, а также их решения имели бы тот же самый вид, который описан выше. Но добиться успеха с помощью пункта «б»достаточных условий, которыми мывоспользовались, по-видимому, оказалось бы невозможным. Действительно, условиеЯкоби не выполняется, так как решениеуравнения Якоби (3.45) в точке t=Tравно 0 в случае k= 0: ио= 0 при k= 0. Значит, не существует ни одного целого числа k, при котором пункт «б» был бы выполнен. И хотя при этом не нарушается необходимое условие Якоби (см. замечание 3.3 вконце § 3.3), вопрос о том,реализуется ли минимум функционала (3.37) на какой-либо из кривых (3.44), остается открытым.
Замечание 3.5. Задачаминимизации полосы частот, занимаемойимпульсным сигналом при использовании энергетического критерия (I(формула (3.27)), также приводит к импульсу округлой формы, напоминающему сигнал рис.3.12. Однако в этом случае формаоптимальной функции y(t) оказываетсязависящей не только от длительности Г, но и от ширины интервалаконцентрации энергии (0, T [26].