новая папка / 4006351

4006351-Desc-ru var ctx = "/emtp"; The translation is almost like a human translation. The translation is understandable and actionable, with all critical information accurately transferred. Most parts of the text are well written using a language consistent with patent literature. The translation is understandable and actionable, with most critical information accurately transferred. Some parts of the text are well written using a language consistent with patent literature. The translation is understandable and actionable to some extent, with some critical information accurately transferred. The translation is not entirely understandable and actionable, with some critical information accurately transferred, but with significant stylistic or grammatical errors. The translation is absolutely not comprehensible or little information is accurately transferred. Please first refresh the page with "CTRL-F5". (Click on the translated text to submit corrections)

Patent Translate Powered by EPO and Google

French

German

  Albanian

Bulgarian

Croatian

Czech

Danish

Dutch

Estonian

Finnish

Greek

Hungarian

Icelandic

Italian

Latvian

Lithuanian

Macedonian

Norwegian

Polish

Portuguese

Romanian

Serbian

Slovak

Slovene

Spanish

Swedish

Turkish

  Chinese

Japanese

Korean

Russian

      PDF (only translation) PDF (original and translation)

Please help us to improve the translation quality. Your opinion on this translation: Human translation

Very good

Good

Acceptable

Rather bad

Very bad

Your reason for this translation: Overall information

Patent search

Patent examination

FAQ Help Legal notice Contact УведомлениеЭтот перевод сделан компьютером. Невозможно гарантировать, что он является ясным, точным, полным, верным или отвечает конкретным целям. Важные решения, такие как относящиеся к коммерции или финансовые решения, не должны основываться на продукте машинного перевода.

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ US4006351A[]

ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ BACKGROUND OF THE INVENTION Настоящее изобретение относится к обработке сигналов с использованием согласованных фильтров, корреляторов, конвольверов, анализаторов Фурье, обратных анализаторов Фурье и, более конкретно, к процессорам сигналов, которые измеряют импульсную характеристику h, передаточную функцию H и функцию когерентности γ2 двух сигналы y и x в реальном времени. Сигналы у и х, например, могут быть принятыми и переданными сигналами в радаре, гидролокаторе, системе связи или выходом и входом усилителя, приемника или даже более сложного устройства. The present invention relates to signal processing using matched filters, correlators, convolvers, Fourier analyzers, inverse Fourier analyzers, and more particularly to signal processors which measure the impulse response h, the transfer function H, and coherence function .gamma.@2 of two signals y and x in real time. The signals y and x, for example, may be the received and transmitted signals in a radar, sonar, communication system, or the output and input of an amplifier, receiver, or even more complex device. Преобразование Фурье F сигналов y и x определяется выражением Sy = F{y}Sx = F{x} (1) The Fourier transform F of signals y and x are given bySy = F{y}Sx = F{x} (1) из которых можно вычислить три спектра мощности и соответствующие временные корреляции. Это перекрестный и автоматический спектры мощности и корреляции___________________________________________Gyx = Sy Sx * Ryx = F@-@1 {Gyx}Gyy = Sy Sy * Ryy = F@ -@1 {Gyy}Gxx = Sx Sx * Rxx = F@-@1 {Gxx} (2)___________________________________________ from which three power spectra and corresponding time correlations may be computed. These are the cross and auto power spectra and correlations______________________________________Gyx = Sy Sx * Ryx = F@-@1 {Gyx}Gyy = Sy Sy * Ryy = F@-@1 {Gyy}Gxx = Sx Sx * Rxx = F@-@1 {Gxx} (2)______________________________________ Где звездочка указывает на комплексное сопряжение, а F@-@1 — обратное преобразование Фурье указанной величины. Корреляции и их преобразования Фурье имеют вид______________________________________Ryx = .intg.y(t) x(t + .tau.) dt Gyx = F {Ryx}Ryy = .intg .y(t) y(t + .tau.) dt Gyy = F {Ryy}Rxx = .intg.x(t) x(t + .tau.) dt Gxx = F {Rxx} (3)______________________________________ Where the asterisk indicates a complex conjugate and F@-@1 is the inverse Fourier transform of the quantity indicated. The correlations and their Fourier transforms are given by______________________________________Ryx = .intg.y(t) x(t + .tau.) dt Gyx = F {Ryx}Ryy = .intg.y(t) y(t + .tau.) dt Gyy = F {Ryy}Rxx = .intg.x(t) x(t + .tau.) dt Gxx = F {Rxx} (3)______________________________________ Сигнал x связан с сигналом y передаточной функцией H и импульсной характеристикой h ##EQU1## Signal x is related to the signal y by the transfer function H and impulse response h ##EQU1## В предшествующем импульсная характеристика h и передаточная функция H являются эквивалентными формулировками во временной и частотной областях связи между сигналами y и x, которые можно рассматривать как принятые и переданные сигналы в приемнике или как выходные и входные данные системы при тест. Однако в некоторых приложениях желаемым измерением является не взаимосвязь между сигналами, а причинно-следственная связь между сигналами. Измерение этого типа получается путем вычисления функции когерентности, которая задается как ##EQU2##, где .gamma.@2 — значение, лежащее между 0 и 1. С учетом уравнений (4) уравнение (5) также можно записать следующим образом ##EQU3##, что обеспечивает альтернативный метод вычисления функции когерентности. In the foregoing the impulse response h and transfer function H are equivalent statements in the time and frequency domains of the relationship between the signals y and x which may be considered as received and transmitted signals in a receiver or as outputs and inputs of a system under test. In some applications however, the measurement desired is not the relationship between signals but the causality between signals. This type measurement is obtained by computing the coherence function which is given by ##EQU2## where .gamma.@2 is a value lying between 0 and 1. In view of equations (4), equation (5) can also be written as follows ##EQU3## which provides an alternative method for computing the coherence function. В области радиолокации и средств связи хорошо известен тот факт, что выходной сигнал линейного фильтра Sy.sbsb.o связан с его входным сигналом Sy передаточной функцией фильтра HrSy.sbsb.o = Sy Hr = Gyx Hr ' (7) It is a well known fact in the radar and communications arts that the output of a linear filter Sy.sbsb.o is related to its input Sy by the filter transfer function HrSy.sbsb.o = Sy Hr = Gyx Hr ' (7) где Sy.sbsb.o и Sy представляют частотные спектры выходного сигнала yo и входного сигнала y соответственно. Вторая часть уравнения (7) получается путем умножения и деления первой части на Sx*. where Sy.sbsb.o and Sy represent the frequency spectra of the output signal yo and input signal y respectively. The second part of equation (7) is obtained by multiplying and dividing the first part by Sx *. Выходной сигнал yo может быть получен с использованием любого из следующих алгоритмов______________________________________yo = .intg.y(t) hr (t - .tau.) dt = .intg. Ryx (t) hr'(t - .tau.) dtyo = F@-@1 {Sy Hr } = F@-@1 {GyxHr'}yo = .intg.a(t) y(t - .tau.) dt - .intg.b(t) yo (t - .tau.) (8)___________________________________________ The output signal yo may be obtained using any one of the following algorithms______________________________________yo = .intg.y(t) hr (t - .tau.) dt = .intg. Ryx (t) hr'(t - .tau.) dtyo = F@-@1 {Sy Hr } = F@-@1 {GyxHr'}yo = .intg.a(t) y(t - .tau.) dt - .intg.b(t) yo (t - .tau.) (8)______________________________________ где интегралы на практике обозначают конечные суммы. Таким образом, выходные данные фильтра можно получить одним из нескольких способов; путем прямого использования интеграла свертки в первом из уравнений (8), сначала используя уравнение (7) для получения частотного спектра Sy.sbsb.o, а затем используя обратное преобразование Фурье во втором из уравнений (8), или с помощью разностных уравнений в последнем из уравнений (8). where the integrals denote finite sums in practice. Thus the output of a filter can be obtained in one of a number of ways; by direct use of the convolution integral in the first of equations (8), by first using equation (7) to obtain the frequency spectrum Sy.sbsb.o and then using the inverse Fourier transform in the second of equations (8), or by using the difference equations in the last of equations (8). В современном уровне техники известно несколько полезных способов проектирования фильтров, включая прямую свертку, быструю свертку и рекурсивную фильтрацию. В прямой свертке фильтр реализуется путем вычисления интеграла свертки, в быстрой свертке - с использованием быстрого преобразования Фурье (FFT) или преобразования chirp-Z (CZT) для вычисления Sy.sbsb.o и затем обратного преобразования, а в рекурсивной фильтрации - с помощью используя линейные разностные уравнения. Данную конструкцию фильтра можно получить на компьютере общего назначения или с использованием аппаратного обеспечения специального назначения. В ТАБЛИЦЕ 1 показано количество операций, которые должны быть выполнены при реализации линейных фильтров. ТАБЛИЦА 1___________________________________________ ПРЯМОЙПРОЦЕССОР CONVO-FAST RECURSIVETYPE LUTION CONVOLUTION FILTERING< tb>______________________________________ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ N@2 Nlog2 N NMКАСКАД N N NПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ N log2 N MМАССИВ 1 1 1___________________________________________ A number of useful ways of designing filters are known in the present filter art including direct convolution, fast convolution, and recursive filtering. In direct convolution the filter is realized by computing the convolution integral, in fast convolution by using the fast Fourier transform (FFT) or chirp-Z transform (CZT) to compute Sy.sbsb.o and then inverse transforming, and in recursive filtering by using linear difference equations. A given filter design can be obtained in a general purpose computer or using special purpose hardware. TABLE 1 is provided showing the number of operations which must be performed when implementing linear filters. TABLE 1______________________________________ DIRECTPROCESSOR CONVO- FAST RECURSIVETYPE LUTION CONVOLUTION FILTERING______________________________________SERIAL N@2 Nlog2 N NMCASCADE N N NPARALLEL N log2 N MARRAY 1 1 1______________________________________ где N > M > Nlog2 N и обозначения типа процессора указывают временную последовательность выполнения операций, указанных в таблице. where N > M > Nlog2 N and designations for the processor type indicate the time sequence for performing the operations indicated in the table. Как показано в ТАБЛИЦЕ 1, последовательный процессор выполняет N@2 операций во временной последовательности для получения прямой свертки, в то время как быстрая свертка и рекурсивная фильтрация уменьшают количество операций на коэффициенты log2 N/N и M/N соответственно. Если операции выполняются каскадно, параллельно или в массиве, требуется меньше операций, и они выполняются за меньшее время, но с использованием большего количества программного и/или аппаратного обеспечения. Таким образом, 1 операция над массивом процессора массива дает тот же результат при N@2 последовательных операциях в последовательном процессоре для получения прямой свертки. Таким образом, время выполнения процессора массива наименьшее, но его сложность самая большая, поскольку каждая операция в процессоре массива требует избыточного программного и/или аппаратного обеспечения, которое в обмен на скорость. На практике программные реализации методов быстрой свертки и рекурсивной фильтрации, а также каскадные, параллельные и массивные операции привели к значительной экономии времени выполнения. Например, если время выполнения компьютера общего назначения составляет 1 миллисекунду на операцию, то выполнение быстрой свертки последовательного процессора составляет Nlog2 N миллисекунд, и это становится довольно большим даже при скромных значениях N. Быстрое каскадирование, распараллеливание и массивирование компьютеров увеличивает стоимость. As indicated by TABLE 1 a serial processor performs N@2 operations in time sequence to obtain a direct convolution while fast convolution and recursive filtering reduce the number of operations by factors log2 N/N and M/N respectively. If the operations are cascaded, paralleled, or arrayed fewer operations are needed and these are obtained in less time but with more software and/or hardware. Thus 1 array operation of an array processor produces the same result at N@2 serial operations in a serial processor to obtain a direct convolution. The execution time of the array processor is therefore the least but its complexity is the greatest since each operation in the array processor requires redundant software and/or hardware which is what is traded for speed. In practice software implementations of the fast convolution, and recursive filtering techniques and with cascading, paralleling, and arraying the operations, has resulted in considerable savings in execution times. As example, if the execution time of a general purpose computer is 1 millisecond/operation then the execution of a serial processor fast convolution is Nlog2 N milliseconds and this becomes quite large even for modest values of N. Cascading, paralleling, and arraying computers quickly increases the cost. Как следствие, хотя компьютер общего назначения обладает потенциалом, он не справляется со многими приложениями, требующими короткого времени выполнения, и со многими другими приложениями, требующими работы в реальном времени. В настоящем уровне техники известно аппаратное обеспечение специального назначения, имеющее время выполнения порядка 1 микросекунды на операцию, и оно указано для многих приложений, где обработка должна выполняться в режиме реального времени. Аппаратное обеспечение БПФ обсуждалось в статье Бергланда «Аппаратные реализации преобразования БПФ — обзор», опубликованной в июньском выпуске журнала IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics за 1969 г., и в статье Грогинского и Уоркса «Конвейерное быстрое преобразование Фурье», появившейся в Ноябрьский выпуск журнала IEEE Transactions on Computers за 1970 г. Аналоговые и цифровые фильтры обсуждаются в ряде публикаций, в том числе в статье Сквайра и др. «Линейная обработка сигналов и ультразвуковые поперечные фильтры», появившейся в ноябрьском выпуске журнала IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques за 1969 г., в книге Голда и Рейдера. Цифровая обработка сигналов» McGraw-Hill 1969, и в книге под редакцией Рабинера и Рейдера «Цифровая обработка сигналов» IEEE Press 1972. As a consequence, while the general purpose computer has the potential it falls short in many applications which require short execution times and in many other applications which require real time operation. Special purpose hardware is known in the present art having execution times on the order of 1 microsecond/operation and these are indicated for many applications where the processing must be accomplished in real time. FFT hardware has been discussed in the article by Bergland "FFT Transform Hardware Implementations-An Overview" appearing in the June 1969 issue of IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics and in the article by Groginsky and Works "A Pipeline Fast Fourier Transform" appearing in the November 1970 issue of IEEE Transactions on Computers. Analog and digital filters are discussed in a number of publications including the article by Squire et al "Linear Signal Processing and Ultrasonic Transversal Filters" appearing in the November 1969 issue of IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, in the book by Gold and Rader "Digital Processing of Signals" McGraw-Hill 1969, and in the book edited by Rabiner and Rader "Digital Signal Processing" IEEE Press 1972. В области современных фильтров хорошо известен тот факт, что количество операций в фильтре растет с увеличением количества нулей r и полюсов m в фильтре. Кроме того, известно, что нерекурсивные (только нули) фильтры легко реализовать. Поскольку их импульсные характеристики конечны, их можно реализовать с помощью быстрой свертки, в результате чего число операций растет только как log2 r. Экономия вычислительных ресурсов может быть впечатляющей, когда r велико. В то время как рекурсивные (нулевые и полюсные) фильтры также могут быть реализованы с использованием быстрой свертки, а также рекурсивной фильтрации, их импульсная характеристика бесконечна, и они накладывают жесткие условия на свои реализации, в результате чего число операций растет со скоростью, намного превышающей log2 m. . Как следствие, экономия вычислительных ресурсов для больших m достигается менее эффективно. Все это можно увидеть в статье Фелькера и Хартквиста «Цифровая фильтрация с помощью блочной рекурсии», появляющейся в справочнике Рабинера и Рейдера. It is a well known fact in the present filter art that the number of operations in a filter grows with the number of zeros r and poles m in the filter. Furthermore it is known that non-recursive (zeros only) filters are easy to implement. Because their impulse responses are finite they can be implemented using the fast convolution with result that the number of operations grow only as log2 r. The computational savings can be impressive when r is large. While recursive (zeros and poles) filters too can be implemented using the fast convolution as well as recursive filtering their impulse response is infinite and they put severe conditions on their implementations with result that the number of operations grows at a rate much higher than log2 m. As a consequence the computational savings for m large are obtained less efficiently. This can all be seen in the article by Voelcker and Hartquist "Digital Filtering Via Block Recursion" appearing in the reference by Rabiner and Rader. Таким образом, в то время как нерекурсивный фильтр получает скорость роста log2 N (r = N), рекурсивный фильтр получает скорость M > log2 N (m = N), как показано в ТАБЛИЦЕ 1. Как следствие, хотя компьютер общего назначения и аппаратное обеспечение специального назначения имеют потенциал, они оба не работают во многих приложениях, требующих реализации фильтра рекурсивного типа. Thus while the non-recursive filter obtains the growth rate log2 N (r = N ) the recursive filter obtains the rate M > log2 N (m = N) as shown in TABLE 1. As a consequence while the general purpose computer and special purpose hardware have the potential they both fall short in many applications which require the implementation of a recursive type filter. Говорят, что фильтр согласован, если любая передаточная функция, определяемая уравнением (7), удовлетворяет условию ##EQU4##, где .vertline. N.vertline.@2 представляет собой спектр мощности шума или помех, которые интерферируют с сигналом y в фильтре. Выход согласованного фильтра получается с использованием уравнения (9) в уравнении (7) A filter is said to be matched when either transfer functions defined by equation (7) satisfy ##EQU4## where .vertline. N.vertline.@2 is the power spectrum of the noise or clutter which interferes with the signal y in the filter. The output of a matched filter is obtained by using equation (9) in equation (7) Примеры согласованных фильтров можно получить, указав спектр мощности .vertline. N.vertline.@2 интерференции в уравнениях (9) и (10); когда______________________________________ ##STR1##Hr = Sx * Hr ' = 1Sy 0 = Gyxyo = Ryx (11)___________________________________________ Examples of matched filters may be obtained by specifying the power spectrum .vertline. N.vertline.@2 of the interference in equations (9) and (10); when______________________________________ ##STR1##Hr = Sx * Hr ' = 1Sy 0 = Gyxyo = Ryx (11)______________________________________ Таким образом, когда .vertline. N.vertline.@2 = константа, например тепловой шум, фильтр согласуется с тепловым шумом, когда передаточная функция Hr реализована как комплексно-сопряженная Sx * сигнала x, а выходной сигнал фильтра представляет собой взаимную корреляцию Ryx. Это наиболее известный случай, встречающийся на практике и рассмотренный в ряде публикаций, например в главе 9 в книге Скольника «Введение в радиолокационные системы» McGraw-Hill 1962. Другой важный случай возникает, когда помеха напоминает сам сигнал, когда ##EQU5## Таким образом, когда .vertline. Н.вертлайн. @2 = Gxx, передаточная функция Hr может быть реализована одним из нескольких способов, как показано во втором уравнении (12), а выходной сигнал фильтра представляет собой импульсную характеристику h сигналов y и x. Этот случай обсуждался в ряде публикаций, например, в разделе 12.4 Сколника, который описывает согласованный фильтр для подавления помех, и в статье Рота «Эффективные измерения с использованием цифрового анализа сигналов», опубликованной в апрельском номере журнала IEEE за 1971 г. Спектр. Thus when .vertline. N.vertline.@2 = constant, for example thermal noise, the filter is matched for thermal noise when the transfer function Hr is implemented as the complex conjugate Sx * of the signal x and the filter output represents the cross correlation Ryx. This is the most familiar case encountered in practice and has been discussed in a number of publications, for example in chapter 9 in the book by Skolnik "Introduction to Radar Systems" McGraw-Hill 1962. Another important case arises when the interference resembles the signal itself, when ##EQU5## Thus when .vertline. N.vertline. @2 = Gxx, the transfer function Hr can be implemented in one of a number of ways as shown in the second of equations (12) and the filter output represents the impulse response h of signals y and x. This case has been discussed in a number of publications, for example in section 12.4 of Skolnik who describes a matched filter for clutter rejection and in the article by Roth "Effective Measurements using Digital Signal Analysis" appearing in the April 1971 issue of IEEE Spectrum. Еще один интересный случай возникает, когда интерференция напоминает комбинацию сигналов, когда ##EQU6## Таким образом, когда .vertline. Н.вертлайн. @2 = (Gyy Gxx)@1/2, передаточная функция принимает форму, показанную во втором уравнении (13), а выходной сигнал фильтра представляет собой преобразование Фурье квадратного корня из функции когерентности γ. @2. Этот случай был описан Картером и др. «Преобразование сглаженной когерентности», появившееся в выпуске IEEE (Lett) Proceedings за октябрь 1973 года. В настоящем раскрытии термин «согласованный фильтр» будет использоваться для обозначения согласованного фильтра для теплового шума, для которого .vertline. N.vertline.@2 = константа, в то время как термин "согласованный фильтр помех" будет обозначать согласованный фильтр для помех, для которого .vertline. N.vertline.@2 является функцией частоты. Yet another interesting case arises when the interference resembles the combination of signals, when ##EQU6## Thus when .vertline. N.vertline. @2 = (Gyy Gxx)@1/2, the transfer function assumes the form shown in the second of equations (13) and the filter output represents the Fourier transform of the square root of the coherence function .gamma. @2. This case has been described by Carter et al "The Smoothed Coherence Transform" appearing in the October 1973 issue of IEEE (Lett) Proceedings. In the present disclosure the term "matched filter" will be used to denote a matched filter for thermal noise for which .vertline. N.vertline.@2 = constant while the term "matched clutter filter" will denote a matched filter for clutter for which .vertline. N.vertline.@2 is a function of frequency. Из вышеизложенного можно сделать вывод, во-первых, что после указания характера помех известен согласованный фильтр, во-вторых, фильтр может быть реализован любым из множества способов с использованием уравнений (8) и, в-третьих, согласованный фильтр является фильтром нерекурсивного типа (только нули), в то время как согласованный фильтр помех является фильтром рекурсивного типа (нули и полюса). Как следствие, следует ожидать, что согласованный фильтр представляет собой простое устройство, основанное на Ryx и Gyx, в то время как согласованный фильтр помех представляет собой сложное устройство, основанное на h и H или . ГАММА. и .gamma.. From the foregoing it can be concluded, first, that once the nature of the interference is specified the matched filter is known, second, the filter can be implemented in any one of a number of ways using equations (8) and, third, the matched filter is a non-recursive (zeros only) type filter while the matched clutter filter is a recursive (zeros and poles) type filter. As a consequence, it is to be expected that the matched filter is a simple apparatus based on Ryx and Gyx while the matched clutter filter is a complex apparatus based on h and H or . GAMMA. and .gamma.. Согласованный фильтр на основе Ryx и Gyx полезен во многих практических приложениях, особенно там, где помехи незначительны или отсутствуют, за исключением теплового шума, а сигнал y почти идентичен, поэтому напоминает сигнал x. Согласованный фильтр помех, основанный на h и H, полезен, когда помехи напоминают сигнал x, а сигнал y является сложным сигналом, например, группой или множеством близко расположенных перекрывающихся сигналов, каждый сигнал в группе почти идентичен сигналу x. Соответствующий фильтр помех, основанный на файлах . ГАММА. и .gamma. полезен, когда интерференция напоминает произведение сигналов y и x, например, когда оба сигнала y и x смешаны. The matched filter based on Ryx and Gyx is useful in many practical applications especially where there exists little or no interference except thermal noise and signal y almost identically therefore resembles signal x. The matched clutter filter based on h and H is useful when the interference resembles signal x and signal y is a complex signal, for example a group or plurality of closely spaced overlapping signals each signal in the group being almost identical to signal x. The matched clutter filter based on . GAMMA. and .gamma. is useful when the interference resembles the product of signals y and x, for example when both signals y and x have been mixed. Проблема состоит в том, чтобы лучше измерить временную задержку и соотношение частот сигналов y и x в условиях помех. Такие измерения необходимы в приложениях, связанных с поступлением нескольких близко расположенных и перекрывающихся сигналов y после передачи сигнала x, например, в радиолокационных, гидролокационных и коммуникационных приложениях, а также в приложениях, связанных с частотной характеристикой тестируемой системы, например линия связи, усилитель и пр. В таких приложениях измерение импульсной характеристики h и ее передаточной функции H ##EQU7## имеют лучшее временное разрешение и частотную характеристику, чем взаимная корреляция Ryx и ее спектр мощности Gyx___________________________________________Ryx = .intg. Gyx @ej.omega.t d.omega. Gyx = F{Ryx} (15)___________________________________________ The problem at hand is to obtain a better measurement of the time delay and frequency relationships of signals y and x in a clutter environment. Such measurements are needed in applications involving the arrival of multiple closely spaced and overlapping signals y following transmission of a signal x, for example in radar, sonar, and communications applications and in applications involving the frequency response of a system under test, for example a communication line, an amplifier and so forth. In such applications the measurement of the impulse response h and its transfer function H ##EQU7## have better time resolution and frequency response than the cross correlation Ryx and its power spectrum Gyx______________________________________Ryx = .intg. Gyx @ej.omega.t d.omega. Gyx = F{Ryx} (15)______________________________________ Более качественные измерения, обеспечиваемые уравнением (14) по сравнению с уравнением (15), получаются путем деления перекрестного спектра мощности Gyx на автоматический спектр мощности Gxx или, в качестве альтернативы, с учетом уравнения (4), путем деления частотного спектра Sy на частотный спектр Скс. Эту проблему обсуждали и Сколник, и Рот. Также было специально предложено Картером и др., что еще лучший результат получается при делении перекрестного спектра мощности Gyx на квадратный корень из произведения автокорреляций (Gyy Gxx)@1/2. Как обсуждалось ранее, процесс отбеливания деления перекрестного спектра мощности Gyx на спектр мощности .vertline. N.vertline.@2 помех приводит к согласованному фильтру для конкретного типа помех, который указывается при согласовании. The better measurements afforded by equation (14) over equation (15) are obtained by dividing the cross power spectrum Gyx by the auto power spectrum Gxx or, alternatively in view of equation (4), by dividing the frequency spectrum Sy by the frequency spectrum Sx. This is the problem discussed both by Skolnik and Roth. It has also been suggested ad hoc by Carter et al that an even better result is obtained by dividing the cross power spectrum Gyx by the square root of the product of auto correlations (Gyy Gxx)@1/2. As discussed previously, the whitening process of dividing the cross power spectrum Gyx by the power spectrum .vertline. N.vertline.@2 of the interference results in a matched filter for the particular type of interference which is being specified in the matching. Преимущества, которые должны быть получены при измерении импульсной характеристики h, передаточной функции H и функции когерентности γ2, являются тройными; во-первых, становится возможным однозначно определить временную задержку между сигналами, даже если сигналы могут иметь сложные формы или формы, компоненты, кодирование, близкие интервалы прихода компонентов и перекрытия, во-вторых, становится возможным точно определить производительность системы при тест, и в-третьих, становится возможным определить влияние шума. Для достижения этих трех важных ситуаций в настоящем уровне техники применяется определенная последовательность шагов; сначала он получает передаточную функцию Hr фильтра в одной из трех канонических форм (прямая, каскадная, параллельная), затем получает архитектуру фильтра. Однако, к сожалению, эта процедура ограничена, поскольку системные ошибки, особенно ошибки квантования входного сигнала и квантования передаточной функции, накладывают серьезные ограничения на физическую реализацию фильтра, что в частном случае фильтра с большим числом полюсов приводит к очень неэффективный и неэкономичный аппарат в настоящем уровне техники. The benefits which are to be derived from the measurement of the impulse response h, transfer function H, and coherence function .gamma.@2 are threefold; first, it becomes possible to unambiguously determine the time delay between signals even though the signals may have complex shapes or forms, components, codings, close arrival spacings of components and overlappings, second, it becomes possible to accurately determine the performance of a system under test, and third, it becomes possible to determine the effect of noise. To achieve these three important situations the present art proceeds in a certain sequence of steps; first it obtains the transfer function Hr of the filter in one of three canonical forms (direct, cascade, parallel) then obtains the filter architecture. Unfortunately however the procedure is limited since the system errors, especially the input quantization and transfer function quantization errors, impose severe restrictions upon the physical implementations of the filter, which for the particular case of a filter with a large number of poles results in a highly inefficient and uneconomic apparatus in the present art. Как станет очевидным в ходе раскрытия, настоящее изобретение преодолевает эти серьезные недостатки в существующем уровне техники фильтрации путем реализации рекурсивного фильтра в качестве фильтра согласованных помех. В общем, вычисления интеграла свертки могут быть выполнены с использованием компьютеров общего назначения или с использованием специального оборудования, причем последнее обеспечивает значительную экономию вычислительных скоростей и затрат в большом количестве приложений. Однако в то время как проектирование согласованного фильтра связано с относительно простой задачей проектирования фильтра, не имеющего полюсов и только нулей, соответствующее проектирование согласованного фильтра помех включает все более сложную задачу проектирования фильтра, имеющего как полюса, так и нули, и это отражает непосредственно в весе, размере, энергопотреблении и стоимости как программного, так и аппаратного обеспечения, которое может быть использовано. Следовательно, согласованные фильтры помех являются более сложными и дорогостоящими устройствами по сравнению с простыми согласованными фильтрами и по этой причине обычно недоступны для массового потребления и использования. As will become apparent during the course of the disclosure the present invention overcomes these serious deficiencies in the present filter art by implementing the recursive filter as a matched clutter filter. In general, computations of the convolution integral can be made using general purpose computers or using special purpose hardware with the latter offering significant savings in computational speeds and costs in a large number of applications. However, while the design of a matched filter involves the relatively simple problem of designing a filter having no poles and only zeros, the corresponding design of a matched clutter filter involves the increasingly difficult problem of designing a filter having both poles and zeros and this reflects directly in the weight, size, power consumption, and cost of both the software and hardware which may be used. Matched clutter filters are therefore more complex and costly devices when compared to simple matched filters and for this reason are not generally available for mass consumption and use. На самом деле проектирование согласованного фильтра помех для работы в реальном времени становится почти невозможным, поскольку для достижения желаемого ускорения пропускной способности обработки сигналов становится необходимым большое количество параллельных элементарных аппаратных строительных блоков. Все это можно увидеть в статье Бергланда. In fact the design of a matched clutter filter for real time operation becomes almost prohibitive since a large amount of paralleling of elemental hardware building blocks becomes necessary in order to achieve the desired speedup of the signal processing throughput. This can all be seen in the article by Bergland. Из вышеизложенного ясно, что выполнение необходимых вычислений с использованием специального оборудования дает потенциальную выгоду от высокоскоростной обработки, но, хотя это легко сказать, сделать это непросто. Дело в том, что рекурсивные фильтры являются сложными и дорогостоящими устройствами и не нашли широкого применения на практике. Таким образом, хотя существующий уровень техники обладает потенциалом, он не смог обеспечить простое и экономичное устройство и способ реализации рекурсивных фильтров, например, для вычисления импульсной характеристики h, передаточной функции H и функции когерентности γ. @2. From the foregoing it is clear that making the needed computations using special purpose hardware offers the potential benefit of high speed processing but while this is easily said it is not easily done. The fact is that recursive filters are complex and costly devices and have not found extensive use in practice. Thus while the present art has the potential it has failed to provide simple and economic apparatus and method for implementing recursive filters, for example for computing the impulse response h, transfer function H, and coherence function .gamma. @2. Что важно в решении реализовать согласованный фильтр помех, так это точность и неоднозначность, которые можно допустить в желаемом результате. Например, многие приложения могут быть удовлетворены простым согласованным фильтром, состоящим из одного коррелятора и одного анализатора Фурье, для получения взаимных корреляций Ryx и взаимных спектров мощности Gyx, из которых соотношение между сигналами y и x может быть получено в пределах некоторого низкого, но приемлемая точность и неоднозначность. Если в приложении желательны более высокая точность и меньшая неоднозначность, то должен быть реализован сложный согласованный фильтр, включающий, возможно, несколько корреляторов и анализаторов Фурье для получения импульсной характеристики h и передаточной функции H. С практической точки зрения стремление к более высокой точности и меньшей неоднозначности требует процесса отбеливания деления перекрестного спектра мощности Gyx на автоматический спектр мощности Gxx, как обсуждалось в статье Рота, или, в некоторых приложениях, деления перекрестного спектра мощности Gyx на квадратный корень из произведения автоматических спектров мощности (Gyy Gxx )@1/2, как обсуждалось Carter et al. Таким образом, точность и разрешение неоднозначности, которые требуются в данном приложении, будут определять степень и тип отбеливания, которые требуются в приложении, и, следовательно, будут определять сложность устройства, которое должно использоваться. What is important in the decision to implement a matched clutter filter is the accuracy and ambiguity which can be tolerated in the desired result. As example, many applications can be satisfied with a simple matched filter comprising a single correlator and a single Fourier analyzer to obtain the cross correlation Ryx and cross power spectrum Gyx from which the relationship between signals y and x may be obtained to within some low but tolerable accuracy and ambiguity. If higher accuracy and less ambiguity are desired in the application then a complex matched filter must be implemented comprising perhaps a number of correlators and Fourier analyzers to obtain the impulse response h and transfer function H. In practical terms the desire for higher accuracy and less ambiguity requires the whitening process of dividing the cross power spectrum Gyx by the auto power spectrum Gxx as discussed in the article by Roth or, in some applications, dividing the cross power spectrum Gyx by the square root of the product of auto power spectra (Gyy Gxx)@1/2 as discussed by Carter et al. Thus the accuracy and ambiguity resolution which is required in a given application will determine the degree and type of whitening which is required in the application and consequently will determine the complexity of the apparatus which is to be used. В общем, измерение импульсной характеристики h на основе спектров мощности с отбеленными кроссами Gyx /Gxx или Gyx /(Gyy Gxx)@1/2 является более сложным измерением, чем измерение кросс-корреляции Ryx на основе неотбеленных кроссов. Спектр мощности Gyx и, следовательно, устройство согласованного фильтра помех более сложное, чем у согласованного фильтра. In general, the measurement of the impulse response h based upon the whitened cross power spectra Gyx /Gxx or Gyx /(Gyy Gxx)@1/2 is a more complex measurement than is the measurement of the cross correlation Ryx based upon the unwhitened cross power spectrum Gyx and consequently the apparatus of the matched clutter filter is more complex than that for the matched filter. Как только выбор процесса отбеливания сделан для данного приложения, проблема сводится к реализации устройства, имеющего максимально возможную скорость и наименьший возможный вес, размер, энергопотребление и стоимость. В общем, преобразования, представленные уравнениями (8), представляют чрезмерную вычислительную нагрузку для компьютера общего назначения и большую нагрузку даже для цифрового компьютера, предназначенного для обработки сигналов. Например, прямое линейное преобразование в компьютере, которое переводит последовательность из N точек данных в последовательность из N точек преобразования, может рассматриваться как умножение на векторную матрицу N@2. Поэтому для прямой реализации требуется N@2 слов памяти и N@2 множителей (одновременных умножений). Однако хорошо известно, что в корреляционном интеграле или интеграле свертки можно воспользоваться преимуществами алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ), который требует только около Nlog2 N вычислений вместо N@2, а для больших N экономия времени и памяти становится весьма значительной. . Once the selection of the whitening process is made in a given application the problem reduces to the implementation of apparatus having the highest possible speed and lowest possible weight, size, power consumption and cost. In general the transforms represented by equations (8) present an excessive computational load for a general purpose computer and a heavy load even for a digital computer structured for signal processing. For example, a straightforward linear transformation in a computer that takes a sequence of N data points into a sequence of N transform points may be regarded as a multiplication by a vector N@2 matrix. A direct implementation therefore requires N@2 words of storage and N@2 multipliers (simultaneous multiplications). However it is well known that in a correlation or convolution integral one can take advantage of the fast Fourier transform algorithm (FFT) which requires only about Nlog2 N calculations instead of N@2 and for N large the time and storage space saved becomes quite significant. Все это можно увидеть в статье Стокхэма «Высокоскоростная свертка и корреляция», опубликованной на Весенней совместной компьютерной конференции AFIPS Conf Proc vol 28, Вашингтон, округ Колумбия; Спартанский стр. 229-233. This can all be seen in the article by Stockham "High Speed Convolution and Correlation" appearing in the 1966 Spring Joint Computer Conference AFIPS Conf Proc vol 28, Washington, DC; Spartan pp 229-233. В технике известны согласованные фильтры, корреляторы и свертки для выполнения вычислений согласованной фильтрации, перекрестной и автокорреляции и свертки, которые требуют только 2N слов памяти и N множителей. Они выполняют свои вычисления во временной области и обсуждаются в ряде публикаций, включая статью Уайтхауса и др. «Реализации линейного преобразования высокоскоростного последовательного доступа», Подводный центр ВМС, Сан-Диего, Калифорния, 92132, январь 1973 г. В целом аппараты делятся на две широкие категории; использующие акустические средства и неакустические средства. В первую категорию входят звуковые, магнитострикционные, акустические поверхностные волны и оптико-акустические фильтры, а во вторую категорию входят устройства с зарядовой связью (ПЗС), двоичные сдвиговые регистры (БСР) и оперативная память (ОЗУ). Акустические фильтры были описаны в статье Сквайра и др. «Линейная обработка сигналов и ультразвуковые поперечные фильтры», появившейся в выпуске IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques за ноябрь 1969 г., и в статье Холланда и Клэйборна «Практические акустические волновые устройства». в майском выпуске IEEE Proceedings за 1974 г., в то время как неакустические фильтры были описаны в статье Байрама и др. «Технология устройств обработки сигналов», опубликованной в Трудах Института перспективных исследований НАТО по обработке сигналов в Технологическом университете Лафборо. , Великобритания, с 21 августа по 1 сентября 1972 г., а также в статьях Косоноцкого и Басса и др., появившихся на Технической сессии 2 «Введение в устройства с зарядовой связью» 1974 г. Вескон, Лос-Анджелес, с 10 по 13 сентября 1974 г. Matched filters, correlators, and convolvers for performing the computations of matched filtering, cross and auto correlation, and convolution are known in the art which require only 2N words of storage and N multipliers. These make their computations in the time domain and are discussed in a number of publications including the paper by Whitehouse et al "High Speed Serial Access Linear Transform Implementations" Naval Undersea Center, San Diego, CA 92132 January 1973. In general apparatus fall into two broad categories; those employing acoustic means and non-acoustic means. Included in the former category are sonic, magnetostrictive, acoustic surface waves, and opto-acoustic filters while the latter category comprises charge coupled devices (CCD), binary shift registers (BSR), and random access memories (RAM). Acoustic filters have been described in the paper by Squire et al "Linear Signal Processing and Ultrasonic Transversal Filters" appearing in the November 1969 issue of IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques and in the paper by Holland and Claiborne "Practical Acoustic Wave Devices" appearing in the May 1974 issue of IEEE Proceedings while non-acoustic filters have been described in the paper by Byram et al "Signal Processing Device Technology" appearing in the Proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Signal Processing held at the University of Technology, Loughborough, U.K. on Aug. 21 through Sept. 1, 1972, and in the papers by Kosonocky and Buss et al appearing in Technical Session 2 "Introduction to Charge Coupled Devices" 1974 Wescon, Los Angeles Sept. 10 through 13, 1974. В частности, цифровые реализации согласованных фильтров, корреляторов и сверточных преобразователей были раскрыты в моих одновременно находящихся на рассмотрении заявках Ser. № 595 240, поданной 11 июля 1975 г. (частично продолжение 450 606, поданных 13 марта 1974 г., в настоящее время заброшенных, и 479 872, поданных 17 июня 1974 г., теперь патент США № 3 950 635. In particular, digital implementations for matched filters, correlators, and convolvers have been disclosed in my copending applications Ser. Nos. 595,240 filed July 11, 1975 (a continuation-in-part of 450,606 filed Mar. 13, 1974, now abandoned and 479,872 filed June 17, 1974 now U.S. Pat. No. 3,950,635. Анализаторы Фурье для выполнения вычислений преобразования Фурье и обратного преобразования Фурье хорошо известны в данной области техники. Они выполняют свои вычисления, как правило, в частотной области и используют полностью программную или полностью аппаратную логику для выполнения вычислений с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ). Хотя программные устройства, использующие БПФ, предлагают явное преимущество перед компьютерами, не использующими БПФ, в том, что им требуется Nlog2 N слов памяти и Nlog2 N множителей, они не обладают простотой своих аналогов компьютеров во временной области и аппаратным обеспечением БПФ специального назначения. В настоящее время известно аппаратное обеспечение специального назначения БПФ, имеющее только 2N слов памяти и N множителей, и они были описаны в статье Бергланда «Аппаратные реализации БПФ — обзор», опубликованной в июньском выпуске IEEE Transactions on Audio and Audio за 1969 г. Электроакустика и в статье Грогинского и Уоркса «Конвейерное БПФ», опубликованной в ноябре 1970 г. в журнале IEEE Transactions on Computers. Fourier analyzers for performing the computations of the Fourier transform and inverse Fourier transforms are well known in the present art. These make their computations generally in the frequency domain and employ all-software or all-hardware logic to make the computations using the Fast Fourier Transform (FFT). While software devices using FFT offer a decided advantage over a non FFT computer in that they require Nlog2 N words of storage and Nlog2 N multipliers they do not possess the simplicity of their counterpart time domain computers and special purpose FFT hardware. FFT special purpose hardware are known in the present art having only 2N words of storage and N multipliers and these have been described in the article by Bergland "FFT Hardware Implementations -- an Overview" appearing in the June 1969 issue of IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics and in the article by Groginsky and Works "A Pipeline FFT" appearing in the November 1970 IEEE Transactions on Computers. Аппаратные анализаторы Фурье со сжатием по времени также известны в данной области техники, и они описаны в отчете TB-11 "Анализ спектра со сжатием в реальном времени" 1971 Signal Analys