大信号模型范文

大信号模型范文（精选8篇）

大信号模型 第1篇

目前广泛应用于HEMT和MESFET大信号模型主要有三种:数值分析模型、经验-半经验模型和物理模型。目前所应用的微波电路CAD中, HEMT等效电路模型都是基于GaAs材料的, 这是对GaAs长期理论研究的结果。

(一) GaAs HEMT的Charlmers模型。在大信号模型中, 研究的焦点主要集中在等效电路中的几个强非线性元件如Ids、Cgs、Cgd的建模, 其它元件可通过分析得出。因此在这里, 我们重点建立Ids的模型。Angelov模型的电流模型为:λψ

其中Ipk, P1, P2, P3, α, λ, Vpk为待定提取的参数。

(二) 模型的验证。根据参考文献中的测量数据, 利用MATLAB提取出这七个参数。图1 (a) 和 (b) 表示了测量数据和拟合模型的情况.从图形可以看出, 模型和测量数据的拟合程度很好。

(三) 建立器件的参数模型。从图1看到, 器件模型非常依靠于测量数据。由于测量数据是有限的特征, 无法完全描述器件的所有大信号行为。这给MMIC设计带来了局限性。为了解决这个问题, 提出参数模型, 可以由已知少量的测量数据来推导无限多的测量数据, 并且通过实验证明参数模型的正确性。下面以Ipk为例来分析, 其他参数方法相同。方法如下:以提取出五个Ipk的值为分析对象, 输入到MATLAB的CFTOOL中。由于五个数据太少, 需要补充数据, 可采用Smooth Spline进行拟合, 补充出若干数据。但这两种方法都没有具体的函数形式。可根据图形, 选用一些函数来进行拟合。图2给出仿真出的Ipk的图形。选用Ipk函数为:Ipk=0.07098x0.4972e-0.2784x+0.1379x3e-2.3.01xsin (1.716x)

将建立的参数模型代入到Charlmers模型中, 这时的模型变量由二维变成了一维, 将在一定变量区间具有连续性, 如图3。其中虚线代表了通过参数模型获得的大信号模型, 圆圈为测量数据。

二、总结

数字卫星电视信号模型及性能分析 第2篇

数字卫星电视信号模型及性能分析

在基于数字卫星电视信号的无源探测系统中,分析其波形特点,探讨其用于雷达照射源信号的性能,对于整个系统研究来说,具有重要的.意义.文中以“鑫诺一号”卫星为例,给出了基于“鑫诺一号”卫星参数为数字卫星电视信号的模型,并对该模型进行了仿真.仿真结果表明,数字卫星直播电视信号作为无源探测雷达的照射源信号具有较强的适应性,是一种优良的照射源信号.

作 者：王俊林 孙志勇 WANG Jun-lin SUN Zhi-yong  作者单位：电子工程学院・安徽合肥・230037 刊 名：飞行器测控学报  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SPACECRAFT TT&C TECHNOLOGY 年，卷(期)： 27(5) 分类号：V556.3 关键词：数字卫星电视信号   信号模型   性能分析  

道德与合作的信号博弈模型 第3篇

关键词：博弈,信息甄别,合作

一、合作概述

合作可定义为不同的个体协同行动以创造出比单独行动时更高收益的一种行为。合作能够提高整体的福利水平, 然而合作又表现出一定的利益分配格局。因此, 合作行为都潜在地具有“囚徒困境”博弈的逻辑结构。下面我们通过一个简单的经济模型来描述这个情景。

假设参与博弈的双方各有两种选择:合作或是背叛。选择合作的一方付出c的成本 (c表示为合作所花的时间和精力) , 如果双方合作, 那么他们各自可以得到b的收益。 (1) 当然, 一方也可以让对方合作而自己背叛, 这样既可以“搭对方的便车”又避免了自己合作的成本。然而此时选择合作的一方付出了成本c却只能一无所获。双方进行不同选择的收益矩阵如表所示。

博弈中的占优策略是背叛。即无论对方怎么选择, 选择不合作的收益都比选择合作来的高, 因此, 没有人会在囚徒困境博弈中选择合作。

以上的结论显然与现实生活中合作行为的普遍性相矛盾。因此, 如何破解这个“合作悖论”就成为了许多学者的研究主题。其中主要的理论来自从生物学角度进行的研究, 包括群体选择理论 (Wilson, 1994) 、互惠理论 (Trivers, 1971) 和亲缘选择理论 (Madsen, 2007) 等。以下笔者将试图从经济学的角度对这个问题进行探讨。

二、信号博弈模型

“合作悖论”可以归结为信息不对称问题。如果市场交易中人们的类型 (合作者或是背叛者) 可以被无成本地观察到, 那么合作者必然会在交易中受到人们的青睐, 他在合作行为中所承担的额外成本也可得到补偿。反之, 如果人们无法分别合作者与背叛者, 交易的进行将伴随着“逆向选择”的产生, 从而合作者将逐渐由背叛者所取代。

信号博弈 (Signa1ing Game) 模型最早由斯宾塞提出, 他也因此获得2001年的诺贝尔经济学奖。斯宾塞认为, 可以通过信号的传递来解决市场交易中的信息不对称问题。以下笔者将试图从信号博弈的视角给出“合作悖论”的一个可能的解决方案。

假设一个由大量合作者与背叛者构成的社会, 其中合作者所占的比例为p。社会成员两两配对进行如表所示的囚徒困境博弈。以下分三种情况进行讨论。

(一) 合作者与背叛者完全无法甄别

由于与合作者进行博弈可以得到更高的效用水平, 不管是合作者和背叛者都愿意与合作者配对。然而由于二者完全无法区分, 配对过程实际上变成了随机的。此时合作者与背叛者的期望收益水平分别为pb-c和pb。在这种情况下, 由于合作者的收益永远比背叛者低, 因此他们在生存竞争中必然处于相对不利的地位。在逆向选择机制的作用下, 社会中的合作者所占的比例将越来越低, 最终趋于消失。

(二) 合作者与背叛者很容易甄别 (甄别成本为0)

此时合作者只愿意与合作者配对, 剩下来的背叛者只能选择与背叛者配对。此时合作者的期望收益分别为b-c和0。在这种情况下, 背叛者的收益低于合作者。因此, 社会中的背叛者所占比重会越来越低, 最终趋于消失。

(三) 合作者和背叛者不可完全甄别

在这种情况下, 合作者必须付出一定的代价a进行甄别。 (1) 此时, 合作者进行甄别的收益为b-c-a, 不进行甄别的收益为pb-c。显然, 当p<1-a/b时, 合作者会选择进行甄别, 此时背叛者的收益为0。此时, 合作者的收益将会大于背叛者, 合作者所占的比例p会提高。

同理, 当p>1-a/b时, 合作者不会选择甄别, 此时合作者的期望收益为pb-c, 背叛者的收益为pb。此时, 背叛者的收益将会大于合作者, 合作者所占比例p会降低。

如图所示, 在这种情况下, 社会中合作者的比例将固定在1-a/b。

三、模型的结论

道德是个人全面发展的重要环节, 也是社会稳定发展的基石。然而, 当前中国正面临道德品质的严重滑坡。人们道德品质的低下, 在某种程度上已成为严重的社会问题, 并制约着我国的可持续发展。如果把社会中合作者的比例大小当做道德水准的测度, 那么以上的信号博弈模型便可用于反映社会道德水准的变迁。通过上文的分析, 我们可以得到以下结论。

(一) 社会的道德水准是合作收益b的增函数

合作是一种双赢的行为模式, 一个合作者所占比例较大的社会必然容易达到较高的整体福利水平。通过合作达到的收益水平越高, 越容易导致合作者的出现, 从而提高社会的整体道德水准。

(二) 社会道德水准是信息甄别的成本a的减函数

在一个良莠不分的社会里, 合作者承担的额外成本无法通过交易来补偿, 从而形成“劣币驱逐良币”的逆向选择机制, 进而导致社会的道德水准进一步降低。在上文的模型中, 在a很大的情况下, 合作者进行甄别是无利可图的。而这将导致社会的整体道德水准降到一个极低的水平。

(三) 当个人无须对信息甄别付出成本时, 合作者将大幅增加

在一个缺乏正当的信息披露机制的社会中, 人们不得不承担额外的信息甄别成本。当信息甄别成本过大时, 合作行为将无法产生, 这就形成了“市场失灵”现象。相对个人, 政府可以以更低的成本搜集和公布相关信息, 从而更好地解决这个问题。

参考文献

[1]Fehr et al, The Neural Basis of Altruistic Punishment[J].Science, 2004, (305) .

[2]Robert Trivers.The Evolution of Reciprocal Altruism[J].The Quarterly Review of Biology.1971 (46) :35-57.

[3]Madsen et al.Kinship and Altruism:A Cross-cultural Experimental Study[J].British journal of Psychology.2007 (98) .

[4]Wilson D.S., Sober E.Re-introducing Group Selection to the Human Behavioral Sciences[J].Behavioral and Brain Sciences, 1994 (17) :585-654.

大信号模型 第4篇

随着军队信息技术化进程的加快, 以电子科技系统为核心的信息化武器大量投入使用, 现代战场上的电磁环境变得越来越复杂, 复杂电磁环境已经成为现代战场的重要特征与突出表现[1]。由此战场电磁环境模拟系统的研究成为了一项新的科研课题。系统中的电磁信号分析部分采用Agent的协作, 这将对整个系统运行以及系统设计目标的实现产生积极影响, 改进的合同网算法更可以防止系统的混乱, 满足系统的全局性约束, 实现信息、数据、资源和服务的共享, 避免死锁和活锁, 提高了系统的运行性能。

1 传统模型 (Traditional Model)

1.1 合同网模型 (Contract Net Model)

合同网模型是模拟人类社会商业活动中招标投标的过程。因此, 它的运行机制是与人类社会的某些经济活动相对应的[2]。例如一个房地产开发商, 其土地来源可能是与多个开发商竞争而得到政府拍卖的土地, 其开发的楼盘也可以给多个承包单位, 它们都是独立的经济实体, 都想追求最大的经济效益, 于是在拍卖土地和开发楼盘的过程中, 各方必须相互协作、协商、谈判, 最终达成协议[2]。合同网模型所处理的协作模型就是模拟这类商业活动中协商双方的行为和过程。合同网模型是R.Smith提出的一种协商方法, 可由多个可以互相传递信息的结点组成, 这些结点可分为3类[2]:

发起者 (Initiator) 。任务的拥有者, 负责该任务分解和任务的分配。

参与者 (Participant) 。具有一定的完成任务能力的结点。

中标者 (Contractor) 。接受发起者发出任务执行邀请的参与者, 即任务执行者。

合同网模型中的招标投标过程如图1所示。

1.2 黑板模型[2] (Blackboard model)

黑板模型通常由“黑板”、知识源和控制机构3大部分组成[3]:

(1) 全局数据库问题求解的状态数据存放在全局数据库即黑板中, 知识源改变全局数据库的内容, 从而逐步导出问题的解。在问题求解过程中产生的部分解全部记录在黑板上, 各知识源之间的交换和通信通过黑板进行。

(2) 知识源解决问题所需的知识划分成若干知识源, 它们分别存放且相互独立, 通过黑板进行通信, 合作求出问题的解。

(3) 控制结构知识源适时地响应黑板上发生的变化, 控制结构对数据进行统一管理。

2 改进的合同网

2.1 对合同网模型的两点改进

战场电磁环境模拟系统中电磁信号分析的合同网模型存在一个管理者, 它会接收一组任务并且需要将这些任务交由系统中的一组Agent执行。接受任务的一方负责总体筹划任务, 对任务进行总体设计, 然后具体实施, 待任务完成后反馈给管理者进行验收。

(1) 电磁信号分析的合同网模型中存在一个公共黑板, 通过信号管理Agent向其发送标书, 从而选择合适的投标者, 与传统合同网不同的是这里的中标者不惟一, 符合标准的都可成为中标者。

(2) 信号管理Agent通过各信号干扰Agent的作用, 对未知信号进行捕获, 把被捕获的信号发送到公共黑板上, 各个电磁信号分析Agent按照合同网的方式进行投标, 并通过分析、分离和计算确定信号的方位、类型、强度等参数, 由公共黑板按照标书的要求进行判断, 选择中标的电磁信号分析Agent。

基于合同网协作模型设计的战场电磁环境模拟系统中, 电磁信号分析的Agent协作模型[4]如图2所示。

以上对合同网进行了改进, 改进后的合同网协作流程图如图3所示。

2.2 改进的合同网的协作策略[5]

假设在战场电磁环境模拟系统中电磁信号分析由信号管理Agent、公共消息黑板和信号分析Agent组成, 那么信号管理Agent为Manager;信号分析Agent为Agent1至AgentN;公共消息黑板为Blackboard。

(1) 任务发布。

Manager根据<insert>消息的内容“[MISSION, TYPE]”将MISSION分解为一系列的子任务, 设其中一项为[PART1, SIGNAL1], 然后通过<announce>消息将此任务发送到Blackboard。

(2) 投标。

信号分析Agent根据自身情况和对任务约束条件的符合程度决定对任务进行投标。

(3) 中标。

信号管理Agent根据众多投标者所提供的投标信息, 选择一个信号分析Agent或多个信号分析Agent为执行Agent (以下以Agent1中标为例) 并向其发送合同确认请求[6]。

3 试验与分析

为了验证改进的合同网模型在战场电磁环境模拟系统中电磁信号分析的有效性, 将其与传统战场电磁环境中信号分析进行对比, 通过对信号的种类、方位、强度等参数进行比较[7]。如图4所示, 横坐标系为时间 (单位:小时) , 纵坐标系为分析信号的准确程度, 图 (a) 为传统电磁信号分析, 图 (b) 为改进合同网模型的电磁信号分析。从图4中可以看出, 传统电磁信号分析在刚开始时, 与改进合同网模型的信号分析Agent分析的信号准确性相当, 但是由于改进合同网利用n个信号分析Agent同时都对信号进行分析, 从而可以让信号管理Agent从中对所有中标者进行选择, 所以到后期改进合同网信号分析Agent则强于传统战场电磁环境中的信号分析。

4 结 语

合同网模型在合作问题求解领域中具有重要地位[8]。合同网模型易于理解和定义, 非常适合于解决任务分配一类的问题。通过应用KQML作为Agent间的通信语言, 在电磁信号分析当中具有很大作用, 为表达和处理消息提供了标准的格式, 方便程序分析。两者结合可以更高效率的对电磁信号进行分析, 准确性也大大提高, 可以对整个战场电磁环境模拟系统进行良好的改善。

摘要：基于KQML语言, 通过合同网模型对战场电磁环境模拟系统中的电磁信号分析Agent进行改进, 使电磁信号Agent间的协作能力提高, 增强了电磁信号分析的准确性和实际应用能力。在此具体对传统合同网进行了改进, 增加了公共黑板通信方式, 对投标者进行了合理的筛选, 并增加了n个投标者, 通过信号管理Agent向其发送标书, 从而选择合适的投标者, 与传统合同网不同的是这里的中标者不惟一, 符合标准的都可成为中标者。

关键词：多Agent,合同网,公共黑板,KQML,合同网模型

参考文献

[1]孙宪鹏, 张宇, 王成恩, 等.基于KQML语言的合同网协议模型及实现[J].信息与控制, 2000, 29 (5) :454-460.

[2]谢健.基于Agent的协同生产调度软件构架研究[J].学术研究, 2010 (5) :13-16.

[3]戴芳芳, 万麟瑞.基于协同Agent的状态监控器软件构架研究[J].计算机工程与设计, 2010, 31 (9) :2080-2083.

[4]陈业斌, 李颖.扩充KQML以实现多Agent系统通信[J].安徽工业大学学报, 2008, 25 (3) :324-328.

[5]孟凡峰, 曾亮, 张巍.基于本体的战场复杂电磁环境研究[J].计算机应用, 2010, 30 (1) :324-326.

[6]陈武华, 王立春, 李红兵, 等.扩充KQML以实现合同网[J].计算机工程与应用, 2000, 36 (4) :106-109.

[7]刘慧敏.基于MAS的农业专家系统开发平台协作机制的研究与实现[D].北京:首都师范大学, 2004.

[8]林琳, 刘锋.基于改进合同网协议的多Agent协作模型[J].计算机技术与发展, 2010, 20 (3) :71-75.

[9]黄芳, 张宇.基于多Agent的制造系统中Agent的通讯模型及合作协议的研究[J].制造业自动化, 2002, 24 (2) :31-35.

大信号模型 第5篇

1 复杂电磁环境概述

由于信息技术的不断发展和广泛应用,电磁环境逐渐被人们了解和重视。电磁环境反映了事物与周边的一种相互的电磁关系,具体表现是各种各样的电子设备、系统等电磁辐射在时域、空域中的分布情况。复杂电磁环境指的则是在电磁环境的基础上,一定时域、空域内的各种人为与自然电磁活动密集重叠、纵横交织、功率分布不齐,并且对有益电磁活动产生严重影响的电磁环境。复杂电磁环境具有以下几种主要特征,首先是辐射设备种类多、数量比较大,分布空间和信号密度都比较大,在一定范围内也具有较高的占用率;其次是复杂电磁环境时效强、发展和变化速度快、跟有益电磁活动对抗性强;最后是识别难度变大,这主要是由于在时域和空域等参数域上的信号使用的广度和深度不断取得突破的原因。通过这些特点也反映出复杂电磁环境的变化多样性。

2 电磁信号概述

对电磁信号的描述多用位置特性、电磁极化特性、信号调制特性和频谱能量特性等来进行。另外复杂电磁环境具有可量度性,可以通过对电磁信号相关量的控制来达到对电磁环境量化描述的目的。电磁信号的模型有雷达信号、通信信号和干扰信号。雷达信号主要指有源雷达辐射信号和在少数情况下的散射信号,其以高功率射频脉冲为主,它的带宽与载波频率相比很小。其信号调制分类一般主要有幅度调制和相位调制两种,这两种可以继续细分,幅度调制可分为脉冲调制和连续波,脉冲调制又分为脉内调制、脉间调制和脉组间调制;相位调制也可以分为脉内调制、脉间调制、频率调制和离散相位调制。通信信号指的是无线通信设备辐射的信号,其主要以中低功率连续波信号为主,并且信号调制和通信协议较为复杂,信息解密也比较困难。通信信号的占有频段比较窄,载频也比较低,信号调制上也比较复杂。对其进行分类从总体上也可以分为幅度调制和相位调制,幅度调制可以分为模拟调制和数字调制,模拟调制再细分可分为全边带调制、上边带调制和下边带调制,相位调制可分为频率调制、离散相位调制和组合调制,频率调制也再分为模拟调制和数字频移键控。干扰信号在形式上和通信信号、干扰信号相一致,干扰信号发生干扰作用的原理主要有3 种分别是欺骗干扰、压制干扰和复合干扰。这3 种方式以不同的发生原理对正常信号产生干扰作用。

3 基于复杂电磁环境的信号检测模型构建

3.1 信号检测研究现状

现在的信号检测研究也已经取得了一系列成果,像基于非线性检测方法的一些比较新颖的检测方法,这些检测方法在实际应用中就起到了非常好的效果。在复杂的电磁环境之下对信号进行检测存在一定的难度,对于信号检测模型的构建也形成很大干扰。信号检测的实质是利用信号和噪声的统计性之间的差别,来抑制噪声同时提取有用的信号。线性检测方法是常用的一种检测方法,其又可以分为相关检测、取样积分、窄带滤波、分数谱分析、锁定放大等检测方法。与之相对的是非线性检测方法,其检测有用信号的机制并不像传统的检测方法一样把背景噪声去掉,而是在充分利用噪声的情况下,在不平衡和不稳定的状态下来提取信号,充分显示了其所具有的优越性和灵活性。现在利用非线性系统的信号检测算法来进行信号检测的主要方法有高阶谱分析、支持向量机、神经网络、差分振子法、随机共振法等,这些方法在实际运用中也都取得了良好的应用效果。

3.2 信号检测模型构建

在基于复杂电磁环境下的信号检测模型构建中,可以先对复杂电磁背景进行模拟,这可以为信号检测提供信号源。在对复杂电磁环境进行建模时可以采用微波暗室半实物环境来模拟电磁空间环境,其基本的组成部分应该包括射频信号辐射器、计算机系统、射频信号产生器以及监视系统等。在模拟中可以设置多个干扰点,从不同角度、不同方位发出干扰信号,辐射源输出可以选择最为接近的辐射天线,通过这些建立起一个接近真实的模拟复杂电磁环境。在复杂电磁环境建模完成后可以进行信号检测模型构建。在脉冲探测目标中,对电磁环境下的信号进行特征提取,得出两个阵列输出数据的相位差,并且通过一定的调制形式表现出来。在复杂电磁环境下,还需要对信号进行动态平滑处理,运用一定的时频加权模型,进而得出频域信号的估计值。在对信号特征进行提取时在描述信号的深度和宽度时运用相应的公式来进行计算。复杂电磁环境下信号检测模型的构建采用的调制模式是峰脊陡变调制,通过这样可以实现复杂电磁环境下信号检测模型的建构。在基本模型建立起之后还可以再对信号检测模型进行改进,在复杂电磁环境下,背景噪声和信号有时容易发生时频耦合的现象,并且也很难在低信噪比的情况下检测到有用信号,针对这些情况就需要对信号检测模型进行改进。通过改进不仅可以对幅度调制分量进行残差信号滤波预处理,还可以引入4 阶累积量后置处理模型,这种模型可以有效抑制高斯白噪声和高斯色噪声的影响。通过这些改进措施的运用,可以使信号检测模型构建更加完善,在实际运用中也能取得更好的效果。

4 结语

在复杂电磁环境下的信号检测模型建构具有难度大的特点,具有很多不可控的因素,但在当今环境下,尤其是一些特殊领域中复杂的电磁环境十分常见,是不得不面临的一个客观条件。因此,在复杂电磁环境下进行信号检测模型建构,可以有效提高信号检测系统的适用性,能在现在信息时代大环境下发挥出更好的作用,在信号检测中也能更好地适应时代要求。

摘要：在信息科技不断发展的今天,电磁环境日趋复杂。复杂电磁环境,给信号检测工作带来了更多不便。为适应复杂电磁环境,可以在复杂电磁环境下积极构建信号检测模型。本文对复杂电磁环境和电磁信号做了简述,并对信号检测模型构建做简单分析。

大信号模型 第6篇

笔者研究的目标是在不修改现有通信规则的基础上,研究同信道干扰问题并开发窄带干扰抑制技术。笔者制定了以cochannel模型为基础的MSK信号的解调技术,并通过一系列的测试证明,MSK的信号可以以线性模型的形式来满足无偏方差最小估计(MVU)的克拉美罗下界(CRLB)。同时,这个模型框架能够得出为单用户和多用户情况下的最佳性能估算值,这些概念也可同时被扩展到宽带信号。

简单的线性表示方法并不完全适用于连续相调制技术。同时,这些线性估计需要在接收端具备完整的通道状态信息和相位同步,这是现有无线通信系统不能够完全具备的。为了克服这些线性估计技术的缺点,笔者采用了自回归建模方法。因为自回归模型可以准确的表示峰谱,可作为普通的调频解调器。同时,由于它是一种非相干接收技术,不需要在接收端具备相位同步信号的确切信息。而最终的仿真结果表明,基于模型的解调器在抑制相位和频率偏移的干扰信号方面有着显著提高。

1 数学模型

在MSK信号可以表示为

其中Eb为每比特能量,Tb是位持续时间,fc是载波频率,a1,b1=±1是信息比特。以2Tb为基础的MSK信号可以定义为

在每个采样时刻(10n)只有在相或正交分量携带信息,而另一种是0。如果其他与此相结合的MSK信号中的I分量和Q分量是正交的,就可以成功解调它们。

2 模拟结果

笔者对该调制模型的误码性能进行了模拟并做出了评估,模拟结果第86页见图1。从第86页图1可看出,MSK信号的误码性能在AWGN信道中是无干扰的。

由于MAMSK信号可以被视为两个MSK信号的总和,它的频谱效率是MSK的2倍。因此MAMSK应与QPSK调制,而不是与MSK调制。3个调制的频谱效率见第86页图2。

由于存在交叉干扰,第86页图2-b中的OM-SK/MAMSK脉冲整形出现了明显降低。其中一个由干扰信号所造成的信号不正交的表现将作为笔者继续评估的案例,结果见图3。正如笔者预期的,正交偏离增加时,性能会有所下降。

在进行调制模拟的同时,笔者依据数学模型计算出了当信号从正交相偏离时造成的误差。随着相位偏差的增大,效率在总体下降。需要注意的是,因为相位偏差从60°增加至90°,在高信噪比和SIR大于0的情况下性能有轻微的改善。因此在高信噪比和SIR大于0的前提下,最不理想的情况出现在相位偏差为60°(或120°)的时候。

不同频率下的分离误差值性能(SIR=0 dB),两个信号具有不同的载波频率。根据对模拟结果的观察可知,该频率下相关接收性能的差异实际下降。

3 结论

笔者主要研究的解调估计问题,实质上是一个3步过程,涉及到一个有关数据模型验证信息选择依据、模型参数估计以及如何从数据信息内容中确定模型参数的信号的问题。在调制频率信号的案例中,最后一步确定所组成的瞬间频率从模型参数。任何基于数学模型的技术的性能都取决于是否能够准确的表示数据模型。笔者考虑了2个方案:在第一种情况中,假设该数据模型是已知的,并且是线性的。虽然这是一个非常简单的假设,但是它能够使用线性估算技术,并且设置一个较低的约束性能。在第二种情况中,假设数据不能用一个线性模型来代表,并用自回归建模技术,MSK信号是由两个彼此正交的信号调制而合成的,对于这种情况,笔者提出的数学模型和量化的数值使它们的干扰不垂直,这实际上是OMSK的特殊情况下的多幅度最小频移键控(MAMSK)。MAMSK是提高频谱效率的调制方案,但它并没有一个固定的信息封装包。如果用一个非恒定的包络调制方案对QPSK调制,可以使具备良好频谱效率的QPSK MAMSK脉冲成形,其误码性能明显优于MAMSK。

对观察完成的各类解调器在相位性能方面的差异评估结果之后,作为载波频率之差在同频道信号增加时对相关接收机的性能会有所下降。SK信号可以线性模型的形式表达,因此,最小方差无偏估计(MVU)存在,满足CRLB界限。但是,如果不是正交基函数的情况则需要精确计算求解。该解决方案发挥了基函数之间的相关性优势。这些概念可以扩展到宽带信号,它表明在以相关类型的信号为基础的CDMA多用户检测器也属于MVU估计。使用同信道干扰抑制的MVU可被认为具有非正交基础功能。模拟结果表明,如果正交相位偏差值小于30°,MVU可以良好的提升相关接收机的性能;如果相位偏差非常高,它将会失去作用。因此,MVU只有在有利的环境下才能良好的控制两个信号之间的相位差异。接收机的相干解调和MVU方案,是以完美的载波相位同步为前提的。然而,有时实际系统无法提供这种保障。由于它是最流行的解调方案之一,笔者比较了该模型为基础的各类限制器技术的性能与缺陷。可以看出,在以各种模型为基础的限制器鉴别技术中它属于性能较低的一类。此外,以该模型为基础的技术在进行2个不同的载频信号的限制器鉴别时并未存在任何重大优势。从2个模型为基础的解调角度结果表明,不必计算每个新模型参数的数据集,可以使用梯度下降算法的LMS更新数据。其次,频率估计可以通过单一的角度来进行,而不是依赖滤波器系数多项式的过滤器来发现PSD的高峰。这两个步骤大大减少了模型计算的复杂性而不会影响误码率性能。

4 未来的研究方向

大信号模型 第7篇

铁路信号系统是为保证铁路运输安全设置的, 铁路车站信号联锁系统是铁路信号系统的重要组成部分, 车站联锁软件是一种典型的安全性软件。车站联锁软件也是一种实时系统, 实时系统不仅要求所产生的结果在逻辑上是正确的, 而且要求在时间上也是正确的。为了保证车站联锁系统的正确性和安全性, 采用形式化方法对其进行描述、和分析是非常重要的。铁路车站信号联锁系统逻辑的形式化描述无论对计算机联锁软件的开发, 还是对联锁软件的测试, 都是非常重要的。铁路车站的联锁逻辑十分复杂, 对其进行形式化描述是一项艰难的工作。为了对实时系统进行建模和验证, 引入了时间自动机对实时系统行为进行建模的方法[1]。UPPAAL[2]是一种基于时间自动机的实时系统的模型检测工具, 它可以对实时系统建模、确认和验证, 是一种发展成熟, 功能强大的模型验证工具。

1 时间自动机及其验证工具UPPAAL

1.1 时间自动机定义

定义1 时钟约束[3,4] 对于一个时钟变量集X, 时钟约束φ的集合Φ (X) 定义为如下。

φ:= x≦c| c≦x | x<c | c<x | φ1∧φ2 |

这里, x是X中的一个时钟, c是Q中的一个常量。

定义2 时钟解释[3,4] 一个时钟集合X的一个时钟解释ν是指给每个时钟分配一个实数值;即:它是一个从X到非负实数集R的一个映射。X的一个时钟解释ν满足X上的一个时钟约束φ, 当且仅当依照ν给出的值φ为真。对于δ∈R, ν+δ表示一个时钟解释, 它对每一个时钟x的赋值为ν (x) + δ。对Y⊆X, ν[Y:=0]表示X的一个时钟解释, 它给每个x∈Y复位零值, 并使其余的时钟值保持增加。

一个时间自动机A是一个六元组< L, L0, ∑, X, I, E >[4], 这里:L是一个有穷的 位置集合;L0⊂L是一个开始位置集合;∑是一个有穷符号集合;X是一个有穷时钟集合;I是一个映射, 它给L中的每个位置s指定Φ (X) 中的一个时钟约束;E⊂L∑2XΦL是一个转换集合。<s, a, φ, λ, s′>表示输入符号a时, 从位置s到位置s′的转换。φ是X上的一个时钟约束, 它在转变发生时被满足;λ⊆X是在该转换发生时复位零值的时钟集合。

时间自动机A的语义通过联合一个转换系统SA来定义。SA的一个状态是一个二元组 (s, ν) , s是A的一个位置, ν是满足I (S) 的X的一个时钟解释。A的所有状态的集合记为QA, 如果s是A的一个初始位置, 且对于所有的时钟x, ν (x) =0, 那么状态 (s, ν) 是一个初始状态。有两种类型的转换:

(1) 状态可以因为时间流逝而改变。对一个状态 (s, ν) 和一个实数值时间增量δ≧0, 如果对于所有0≦δ′≦δ, ν+δ′满足I (s) , 那么$(s‚\nu )\stackrel{\delta }{}(s^{\prime }‚\nu +\delta );$

(2) 状态可以因为一个位置转换而改变。对于一个状态 (s, ν) 和一个转换< s, a, φ, λ, s′>, 如果ν满足φ, 那么$(s‚\nu )\stackrel{\alpha }{}(s^{\prime }‚\nu [\lambda$:=0]) 。

2.2 验证工具UPPAAL[2,5]

UPPAAL是基于时间自动机的实时系统的模型检测工具, 于1995年由Aalborg大学和Uppsala大学联合提出, 它适用于可以被描述为非确定的并行过程的积的系统。每一个过程被描述为由有限控制结构、实数值时钟和变量组成的时间自动机, 过程之间通过管道和 (或者) 共享变量来进行通讯, 管道用于保证不同自动机中的两个转换同时执行。

UPPAAL 有一个易于用户操作和使用的集成环境, 图形用户主界面包括三个部分: 系统编辑器 (Editor) 、模拟器 (Simulator) 和验证器 (Verifier) 。系统编辑器用于创建和编辑要分析的系统, 一个系统被描述为一系列过程模板、一些全局声明、过程分配和一个系统定义。模拟器是一个确认工具, 检查所建系统模型可能的执行是否有错, 以便在验证前发现错误。验证器通过快速搜索系统的状态空间来检查时钟约束和活性。UPPAAL 提供描述自动机的可视化界面。另外, 模板带有参数, 给模板传递不同的参数可得到不同的过程, 因此, 通过设计模板可以描述控制结构相同的多个过程。UPPAAL主要通过快速搜索机制来验证时钟约束和可达性。它的主要优点是其高效性和使用的方便性。

UPPALL使用时序逻辑描述系统的性质, 该时序逻辑的BNF语法如下。

φ∷= A[]β|E<>β|E[]β|A<>β|βγ。

其中, β、γ为描述被检测系统性质的逻辑表达式;字符A和E用来量化路径, 1条路径就是系统的1个状态转移序列s0s1si, A表示给定的性质对于所有路径均满足, E表示至少有1条路径满足给定的性质;符号[]和<>用来量化路径上的状态, []表示路径上的所有状态均满足给定的性质, <>表示路径上至少有1个状态满足给定的性质。

因此, 性质E<>β为可满足的, 当且仅当存在1条路径, 逻辑表达式β在该路径的状态序列中的某一个状态下是满足的;性质E[]β为可满足的, 当且仅当系统中存在1条路径, 逻辑表达式β在该路径状态序列中的所有状态下均是满足的;性质A<>β为可满足的, 当且仅当对于所有路径, 逻辑表达式β在任一路径的状态序列中的某个状态下是满足的;性质A[]β为可满足的当且仅当对于所有路径, 逻辑表达式β在任一路径状态序列中的所有状态下均是满足的。

2 铁路车站信号联锁系统的建模以及验证

车站联锁系统是一个实时系统, 联锁软件是关于进路建立和解锁的控制软件。在车站控制系统中, 主要包括进路的建立和解锁两个阶段。下面以其中的一个阶段建立进路为例进行建模和验证。

2.1 建模

建立进路, 就是把进路上的道岔转换到进路要求的位置上, 然后再将该进路的防护信号机开放。若道岔的位置不对, 则不准信号机开放。如果一旦信号机开放, 就不准进路上的道岔再变换位置, 直至信号机关闭。进路处理过程的各个状态变化在文献[6]中有详细描述。

根据建立进路命令, 可以分解为“选路 (岔) ”、“道岔转换”、“进路锁闭”和“开放信号”四个不同的阶段。首先我们要确定所选路的正确与否, 因此我们把建立进路也抽象成一个时间自动机, 得到Route, select_route, switch_change, route_lock, signal_open五个时间自动机模型, 在UPPALL工具的编辑器editor中建立模型, 如图1所示。

在这个系统中, 做如下全局说明:

chan begin, success, fail, accord, discord, locked;

int r;

clock waitingtime;

const int a=5, b=5, c=5, d=5, e=5, f=5, g=5。

变量r表示选路成功与否的全局变量, 变量z, y, z, u是局部时钟变量;begin, success, fail, accord, discord, locked为管道, 用于不同时间自动机之间的通信。

2.2 验证

建立进路的过程就是保证在转岔成功的条件下, 保证信号机的正常开放。如果在选路和转岔不成功下进路的建立是不成功的, 验证的目的就是保证模型中的每个状态都是可达的。在UPPAAL工具的模拟器simulator中得到一个随机序列, 由于篇幅的关系, 文章只截了其中一部分的图, 如图2所示。

经过多次模拟和观察, 可以初步判定该模型的每个状态都是可达的, 是符合系统要求的。在验证器verifier中使用规范的BNF语法进行分析验证, A[] not deadlock表明系统没有死锁, 即每个状态都是能够到达的。E<> (switch_change.accordsignal_open.locked) 说明道岔的位置正确, 进路锁闭, 信号机开放。其他的性质也可用表达式来验证, 在此就不一一列出。

4 总结

由于铁路车站的联锁逻辑十分复杂, 对其进行形式化描述是非常不容易的。UPPAAL有一个易于用户操作和使用的集成环境, 具有使用方便和功能强大的特性。所以在UPPALL工具的支持下, 以建立进路为例在编辑器中建立了联锁设备之间联锁关系基于时间自动机的模型, 在模拟器中生成一个随机序列来说明各个联锁设备之间的逻辑关系, 最后在验证器中对模型进行验证, 验证了各个状态的可达性。现只是简单地对进路的建立进行建模, 而且时间自动机这种形式化描述方法应用于铁路信号系统中也只停留在理论阶段, 要想具体应用还要进一步地研究。

参考文献

[1] Alur R, Dill D L.Automata for modeling real-time systems.Proc 17th International Colloquium on Automata, Languages and Program-ming, 443 of Lecture Notes in Computer Science, 1990:322—335

[2] Bengtsson J, Larsson F, Larson F, et al.UPPAAL—a tool for auto-matic verification of real-time systems.Proceedings of Workshop onVerification and Control of Hybrid Systems III, 1995:232—243

[3] Alur R, Dill D L.A theory of timed automata.Journal of TheoreticalComputer Science, 1994;126 (2) :183—235

[4] Alur R.Timed Automata.NATO-AST1998 Summer School on Veri-fication of Digital and Hybrid Systems, 1998

[5] Larsen K G, Pettersson P, Wang Y.Uppaal in a nutshell.Journal onSoftware Tools for Technolog Transfer, 1997, 1 (1—2) :134—152.

大信号模型 第8篇

单个交叉口是整个路网的最基本的被控制对象,并且定时信号控制是交叉口信号控制方法中最基本的控制方式。此外,定时信号配时技术的基本原理还是其他控制方式配时的基础[1]。所以单个交叉口定时控制是交叉口信号控制研究中最基本的单元。

交叉口信号控制配时的最终目的是得到优化的信号配时参数:信号相位及相序、信号周期时长和各相位信号绿信比等。除此之外,要使得信号控制方案在实际应用中能取得良好的效果,还必须考虑各种实际条件的约束[2]。

以往的研究,一方面目标函数多集中在韦伯斯特(Webster)模型,而且绿信比与周期时长没能作为一个整体进行优化;另一方面约束条件中没有明确提出行人过街相位的约束,缺乏一定的适用性[3]。

因此,本文以单个交叉口定时信号控制配时参数为对象,结合以上分析建立带约束的绿信比及周期优化模型,以便为进一步研究交叉口控制系统中复杂的情况打下基础。

1 模型的基本假设

在结合单个交叉口定时信号控制的适应条件和可行性的基础之上,本文假设在以下条件范围内进行研究:

1) 交叉口的信号控制相位和几何设计条件合理,不会对交通流的安全性造成影响。

2) 而且慢行交通流不会对交叉口车流造成横向干扰而引起额外延误。

3) 交叉口的交通流的到达服从近似均匀分布。

2 优化模型

2.1 信号相位的设定

信号相位是交叉口分配时间资源与空间资源相联系的关键参数,信号相位的确定必须与交叉口的渠化设计相协调,因交叉口情况不同会有不同的相位设计方案,所以本文所采取的研究方法是基于确定相位的绿信比与周期优化方法。如图1所示为普遍应用的4相位方案,以及对应交叉口示意图,如图2所示。

2.2 目标函数的建立

2.2.1 延误

目前,用于交叉口信号控制的延误计算模型主要有英国的韦伯斯特(Webster)模型和美国HCM2000延误模型。为了避免Webster 方法在饱和条件下失效的缺点[4]。本文选取HCM2000 延误模型作为优化模型的目标函数[5]。HCM2000 延误模型为:

$\begin{array}{l}d=d{}_1+d{}_2(1)\\ d{}_1=0.5c\frac{1-\lambda }{1-\min [1,x]\lambda }(2)\\ d{}_2=900{\rm T}[(x-1)+\sqrt{(x-1){}^2+{\rm T}\frac{8ex}{CA{\rm P}}}](3)\end{array}$

式中:d为各车道每车平均延误;d1为平均延误;d2为随机附加延误;c为周期时长;λ为绿信比;x为所计算车道饱和度;CAP为所计算车道的通行能力;T为分析时段的持续时长;e为单个交叉口信号控制类型校正系数,定时信号e=0.5。

2.2.2 停车次数

第i相位的车辆平均停车次数为hi[3],

$h{}_i=0.9\left(\frac{c-g{}_i}{1-x{}_i}\right)(4)$

式中:gi为第i个相位的有效绿灯时间。

由于一个周期内各相位时长由相位中关键车流来决定,即由流量比大的车流决定,因此绿信比和周期优化模型的目标函数是关键车流在一个周期内的平均延误与平均停车次数最小。目标函数由式(5)得到:

$\min {\rm Z}=\gamma \frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}q}{}_{i}d{}_i}{{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}q}{}_i}+(1-\gamma )\frac{{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}q}{}_{i}h{}_i}{{\displaystyle \sum _{i=1}^{k}q}{}_i}(5)$

式中:γ为 延误与停车次数的权重系数;qi为第i相位关键车流的流量;k为信号交叉口相位个数。

2.3 约束条件

对于约束条件,要考虑在混合交通流的条件下,行人、自行车等交通弱势群体的权益得到保障[2]。所以,对于有行人过街的相位最短绿灯时间不得小于最小值 ,且必须保障每个方向行人能够安全过街。行人过街时间按式(6)计算:

$t{}_{\text{p}}=7+\frac{L{}_{\text{p}}}{v{}_{\text{p}}}-{\rm I}(6)$

式中:Lp为行人过街横道长度;vp为行人过街步行速度,取1.2.m/s;I为绿灯间隔时间。

因此,每一相位的有效绿灯和周期必须满足:

$\begin{array}{l}g{}_{\min }^{i}g{}_{i}c-L-(k-1)g{}_{\min }^j(7)\\ i=1‚\cdots ‚k；,j=1‚\cdots ‚i-1\end{array}$

其次所有绿灯有效时间之和满足条件:

${\displaystyle \sum _{i=1}^{k}g}{}_i=c-L(8)$

最后,信号控制的周期也要保证在一定的范围之内。

$c{}_{\min }cc{}_{\max }(9)$

式中:L为信号总损失时间。

3 模型优化算法

上述模型为带约束条件的非线性规划问题。采用遗传算法对模型进行求解。

运用遗传算法进行优化的过程如下:

步骤1 初始化。设定种群大小、染色体长度、终止条件、交叉概率和变异概率。

步骤2 产生初始种群。采用实数编码,在由约束条件确定的可行域内随机产生与种群数目大小相同的染色体。本论文研究所用种群数目大小取40。

步骤3 计算每个个体的适应度函数值。

步骤4 选择。依据适应度函数,对父代和子代的所有个体进行随机均匀选择。

步骤5 交叉。把两个父代个体的部分结构按照交叉概率(0.7)替换重组而产生新个体。

步骤6 变异。个体以很小的概率(0.02)产生转变。本论文采用高斯变异的操作方法。

步骤7 判断是否符合终止条件。若不符合,转到步骤3;否则,计算结束,输出最优值。

所以,利用遗传算法可以方便、快速的获得较好的结果。遗传算法的各参数取值如表1所列。

4 实例验证分析

本文采用某一4相位交叉口,在其高峰时段内的离线数据,对模型和算法进行验证。交叉口相位与图1相位相同。交叉口车流分布如图2所示。高峰时段的交通流量如表2所示。

由式(6)计算得有行人过街相位,即南北直行与东西直行时间分别为20 s和15 s。交叉口绿灯损失时间取10 s。车道的通向能力取1 800

veh/h。γ取0.8。将交通流数据带入模型,利用遗传算法优化结果如图3所示。计算得到周期、各相位绿灯时间、和目标函数值与原始控制数据,对比结果如表3所示。

由图3可以看出,利用遗传算法只进行了51代计算就得到结果。说明该算法可以方便、快速得求出模型的近似最优解。从表3结果可以看出经过优化得到的评价指标明显降低了,说明本模型可以进一步提高信号控制交叉口的通行效率。

5 结束语

本文首先根据信号控制交叉口的基本特点和控制方法的分析,提出了针对单点定时信号控制交叉口的周期和绿信比优化模型。并且结合交叉口的实际情况,提出了基本的约束条件。而后,引入了遗传算法对该非线性优化模型进行求解。最后,通过交叉口高峰时段的离线数据对模型和算法进行验证,得到的结果很大程度上提高了交叉口的通行效率。

摘要：讨论了单个交叉口定时控制的周期和绿信比优化模型,并且在一般条件下满足交叉口控制条件的约束,提出应用遗传算法解出该非线性模型的最优解或近似最优解,并结合实际交叉口控制案例对模型和算法进行了验证,结果表明模型和算法具有适用性。

关键词：信号控制交叉口,周期,绿信比,遗传算法

参考文献

[1]杨佩昆,吴兵.交通管理与控制2版[M]:北京:人民交通出版社,2002

[2]杨晓光.城市道路交通设计指南[M].北京:人民交通出版社,2003

[3]王秋平,谭学龙,张生瑞.城市单点交叉口信号配时优化[J].交通运输工程学报,2006,6(2):60-64

[4]马万经,聂磊,杨晓光.单点定时信号最优控制模型及仿真分析[J].系统仿真学报,2007,19(19):4543-4547