Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов — страница 3

  • Просмотров 2564
  • Скачиваний 36
  • Размер файла 216
    Кб

(сигна­ла) 1-го класса. Если неравенства не соблюдены, то проверяются аналогичным образом отношения правдоподобия и т.д., вплоть до . Максимально возможное число проверок равно таким образом M(M-1). Процедуру принятия решения можно существенно упростить. Дей­ствительно, представив правило решения в виде: если> , то, и, разделив левую и правую части неравенства на многомерную плот­ность вероятности комплексных амплитуд

принятого сигнала по эле­ментам пространства распознавания (различения) при условии отсут­ствия всякого портрета (сигнала) , когда , находим правило решения в несколько иной форме: еслито, где - отношение правдоподобия зашумленного портрета (сигнала) К-го класса. Это правило решения прежде всего убеждает в том, что число проверок сокращает­ся до числа проверяемых гипотез М-1. Во-вторых, это правило реше­ния убеждает в

преемственности задач обнаружения и распознавания. В самом деле, левая и правая части неравенства (правила решения) свидетельствуют о том, что вначале необходимо осуществить опти­мальную пространственно-временную и поляризационную обработку каж­дого элемента портрета (n=1,…N)в соответствии с алгоритмом, рекомендуемый отношением правдоподобия и, распределив комплексные амплитуда принятого сигнала по алимен­там

пространства распознавания (различения) осуществить совмест­ную обработку элементов каждого К-го портрета (сигнала) (k=1,…M) в соответствии с алгоритмом, рекомендуемым отношением правдоподобия . Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов. Согласно решающего правила устройство рас­познавания М портретов должно состоять из устройства пространствен­но-временной и

поляризационной обработки принятого сигнала по всем N элементам пространства распознавания, устройства распределе­ния комплексных амплитуд принятого сигнала по элементам простран­ства распознавания (устройства формирования портрета), М каналов устройств оптимальной обработки всех К -х портретов (К=1,2...М), устройства сравнения и принятия решения (рис. 5). Рассмотрим два крайних случая: оптимальную обработку

некор­релированных портретов (дальностный, картинный, доплеровский) и оп­тимальную обработку сильно коррелированных портретов (частотно-ре­зонансный, поляризационный). В случае некоррелированных портретов многомерная плотность ве­роятности совокупности комплексных амплитуд принятого сигнала, относящихся к N элементам пространства распознавания, в отсутст­вие портрета определяется выражением: где - дисперсия