Ансамбли различаемых сигналов. Структура устройств распознавания портретов. Оптимальная обработка некоррелированных портретов — страница 3
(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
Похожие работы
- Доклады
- Рефераты
- Рефераты
- Рефераты
- Контрольные