[tim_s80 0]

Есть две системы. Одна может работать с параметрами Фм2, и набором скоростей 1, 2, 3, 4, а вторая с Фм2 3 4 5 6 и Фм4 1 2 3 4 5 6.

 

Задача - разделять и оценить качество предложенного подхода.

 

Очевидно, что в качестве признаков разделения необходимо использовать набор Вид модуляции, Скорость.

Вопрос, как тем или иным способом охарактеризовать качество разделения по данному набору признаков?

С одной стороны очевидно, что будут ошибки, связанные с недостаточной разделяющей способностью набора признаков, некая Р1 правильного распознавания в предположении того, что все признаки замерены без ошибок.

С другой стороны понятно, что измерение признаков носит вероятностный характер, зависящий от SNR и должно быть что-то из серии при заданном SNR P2=Pm1*Psr1, где Pm1 – вероятность правильного распознавания вида модуляции при заданном SNR, а Psr1-вероятность того, что при заданном SNR (1…6)*СКО оценки скорости не превысит половину минимальной разности скоростей.

Общая вероятность правильного разделения в итоге должна как-то зависеть от P1 и от P2.

Первый вопрос, как посчитать P1 (и кстати, при таком смысле как правильно называть такую вероятность)? Всего получается 12 возможных исходов. Из них 10 будут давать 100% результат, а 2 будут давать 50х50, то есть не железобетонно ошибку, и именно 50х50. Хотя эту ситуацию 50х50 можно и по другому назвать – отказ классификации, что можно назвать типа ошибкой. Правомерно ли говорить, что при данном наборе признаков вероятность правильной классификации 1-2/12= 0.83333333?

Второй вопрос, если мы определили Р1 и Р2, то общая вероятность правильной классификации будет считаться как произведение Р1 и Р2?

Третий вопрос. SNR=20dB. Длительность сигнала 64 модуляционных символа. Частота дискретизации такая, что на один модуляционный символ приходится 4 отсчета. В теории оценок есть различные формулы границ Крамера-Рао, которые определяют теоретически достижимую точность. Есть где-нибудь такая для модуляционной скорости, чтоб туда можно было подставить эти значения? Или уже готовые графики?

 

[Serg76 0]

если предыдущие этапы (определение частоты отстройки и символьная скорости) пройдены, то остается последний - перебор всех гипотез демодулятором, т.е. получаем правило максимального правдоподобия. в принципе все просто: получаете выборку с решающего устройства каждого демодулятора и считаете частоту попадания/непопадания отсчетов в определенные эталонные области. BPSK/QPSK очень хорошо классифицируются, даже при достаточно низком С/Ш, все будет определяться помехоустойчивостью демодуляторов.