MỞ ĐẦU 1.Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài Các hiện tƣợng, sự vật xuất hiện và tồn tại trong tự nhiên và xã hội mang tính ngẫu nhiên, song chúng đều có những đặc tính chung nhất của các quá trình ngẫu nhiên, mà các đặc tính đó đã đƣợc con ngƣời thu nhận, tích lũy, nghiên cứu và truyền lại từ thế hệ này sang thế hệ khác và chúng không ngừng đƣợc phát triển. Do đó, dựa vào các đặc tính chung nhất của các quá trình ngẫu nhiên (QTNN) và các đặc tính riêng của các hiện tƣợng, sự vật cụ thể trong tự nhiên và xã hội chúng ta có thể dự đoán đƣợc các hiện tƣợng, sự vật sẽ xảy ra trong tƣơng lai với xác suất đúng cho phép. Điều này có ý nghĩa cực kỳ quan trọng trong thực tế. Thí dụ khi dự đoán chính xác những hiện tƣợng thời tiết cực đoan nhƣ giông bão, lụt lội, động đất…con ngƣời có thể phòng tránh một cách hiệu quả nhất, phòng tránh đƣợc thiệt hại do các hiện tƣợng đó gây ra.
Để nghiên cứu những quy luật chung của hiện tƣợng ngẫu nhiên chúng ta thƣờng sử dụng lý thuyết xác suất và thống kê toán học. Đánh giá sự phụ thuộc vào bản chất cụ thể của hiện tƣợng và cho ta cái nhìn tổng quan về mặt số lƣợng, cƣờng độ ảnh hƣởng của các yếu tố xuất hiện ngẫu nhiên. Hiện tƣợng ngẫu nhiên đƣợc sinh ra bởi vô số mối liên hệ. Trong lĩnh vực cần nghiên cứu, việc theo dõi toàn bộ các mối liên hệ này là không thể, khi đó chúng ta tập trung tìm hiểu, phân tích chúng để phát hiện tính quy luật trong bản thân các sự vật, hiện tƣợng ngẫu nhiên, nó có tính thống kê đƣợc ghi nhận khi quan sát hiện tƣợng, sự vật đƣợc lặp đi lặp lại nhiều lần.
Hiện nay các phƣơng pháp thống kê để nghiên cứu các hiện tƣợng và các quá trình ngẫu nhiên đƣợc sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Trong lĩnh vực thu, phát và xử lý tín hiệu vô tuyến phƣơng pháp này đƣợc ứng dụng rộng rãi và hiệu quả. 2 Nghiên cứu mô hình toán học thống kê đƣợc ứng dụng trong việc phân tích và xử lý tín hiệu, nó có vai trò quan trọng trong hệ thống vô tuyến. Để có thể xử lý tín hiệu, trong nhiều trƣờng hợp ta cần phải biết quá trình hình thành tín hiệu và mô tả nó bằng một mô hình toán học.
Tín hiệu thu nhận trên các hệ thống thu của các hệ thống vô tuyến (thông tin liên lạc, radar, điều khiển vô tuyến, dẫn đƣờng, …) là tín hiệu ngẫu nhiên với những đặc tính thống kê, chúng đƣợc thể hiện dƣới dạng các hàm biến đổi phụ thuộc vào các tham số không gian và thời gian. Trong quá trình truyền tin, tín hiệu luôn bị nhiều yếu tố ngẫu nhiên tác động lên làm mất mát một phần hay thậm chí có thể mất toàn bộ lƣợng thông tin chứa trong nó. Những yếu tố ngẫu nhiên đó rất đa dạng, chúng có thể là những thay đổi ngẫu nhiên của các hằng số vật lý của môi trƣờng truyền sóng. Trong hệ thống vô tuyến, ngƣời ta gọi tất cả những yếu tố ngẫu nhiên ấy là các can nhiễu hay nhiễu.
Nhiễu đáng lo ngại nhất vẫn là nhiễu ngẫu nhiên, cho đến nay việc chống các nhiễu ngẫu nhiên vẫn gặp khó khăn cả về mặt phân tích, đánh giá lý thuyết, cũng nhƣ về giải pháp xử lý, thực hiện thiết kế kỹ thuật. Xét về bản chất các tín hiệu có ích cũng nhƣ tín hiệu nhiễu tác động vào hệ thống vô tuyến mang đặc trƣng ngẫu nhiên. Lý do nghiên cứu thuộc tính của tín hiệu và QTNN, nắm bắt các quy luật thống kê của chúng để làm cơ sở lý luận nhằm nghiên cứu, xây dựng theo phƣơng pháp mô hình hóa các hiện tƣợng và hệ thống phức tạp. Chính vì vậy, đề tài “Nghiên cứu mô hình số hóa đối với các tín hiệu ngẫu nhiên ứng dụng trong xử lý tín hiệu radar khí tượng” có ý nghĩa khoa học và mang tính thực tiễn.
Trên cơ sở phân tích, đánh giá và thiết lập mô hình toán học thống kê của các tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến, ảnh hƣởng của nhiễu, tạp âm đối 3 với tín hiệu vô tuyến và phƣơng pháp khử nhiễu, tạp đối với các hệ thống vô tuyến., sẽ tiến hành mô hình số hóa tín hiệu với các tham số đặc trƣng cho các loại tín hiệu tác động lên hệ thống vô tuyến nói chung, hệ thống radar khí tƣợng nói riêng. Hệ thống radar đƣợc sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ quân sự, dân dụng, hàng không, hàng hải, giao thông cho đến khí tƣợng. Các radar thế hệ đầu là các radar định vị. Sau này ngƣời ta mới phát triển loại radar có nhiều tính năng hơn: chúng cũng phát sóng vào không gian, thu về sóng phản xạ, nhƣng khi phân tích tín hiệu phản xạ nhận đƣợc và so sánh với tín hiệu phát, ta không những biết đƣợc tọa độ của mục tiêu, mà còn biết đƣợc nhiều thông tin về mục tiêu.
Ứng dụng điều này ngƣời ta dùng radar để theo dõi các yếu tố biến đổi trong tự nhiên nhƣ: thời tiết, khí hậu, mây, mƣa, bão gió, v, v,… và gọi là radar khí tƣợng. Các hiện tƣợng thời tiết kèm theo mây và giáng thủy nhƣ dông, bão, mƣa, mƣa đá… sẽ đƣợc radar thời tiết trên mặt đất cũng nhƣ trên thiết bị hàng không phát hiện, theo dõi, và xử lý thông qua tín hiệu phản xạ vô tuyến. Trên cơ sở đó tiến hành xử lý nhiều thông tin về hiện tƣợng thời tiết, sử dụng cho mục đích nghiên cứu khí quyển, dự báo thời tiết, phòng chống thiên tai. Để có đƣợc thông tin chính xác từ mục tiêu phản xạ về thì cần phải hiểu rõ cấu trúc của tín hiệu tác động vào hệ thống vô tuyến nói chung và radar khí tƣợng nói riêng.
Nhờ đó tiến hành phân tích, lựa chọn mô hình, thuật toán xử lý các tham số đặc trƣng nhất nhằm mô phỏng tín hiệu tác động vào hệ thống có sự can thiệp của nhiễu có hiệu quả hơn. Các công trình nghiên cứu liên quan Việc nghiên cứu về mô hình toán học, mô hình cấu trúc của tín hiệu vô tuyến cũng nhƣ mô phỏng các hệ thống vô tuyến đã đƣợc nhiều tác giả, các nhà khoa học đề cập và công bố trên các bài báo, tài liệu khoa học. Các kết 4 quả nghiên cứu về cấu trúc toán học, mô tả toán học về quá trình ngẫu nhiên đƣợc đề cập trong [38], [69]. Các vấn đề nghiên cứu về mô hình toán học, mô hình cấu trúc của tín hiệu vô tuyến đƣợc đề cập trong [2], [30], [69].
Các vấn đề nghiên cứu về mô hình toán học, mô hình cấu trúc các hệ thống vô tuyến đƣợc đề cập trong [53], [61]. Đã có nhiều công trình nghiên cứu về các tín hiệu và quá trình ngẫu nhiên, cách khử nhiễu trong hệ thống vô tuyến. Lechleider [23] đã tập trung nghiên cứu thiết kế và xử lý tín hiệu cho quá trình xử lý mảng kênh ngẫu nhiên. Điều này cho phép ứng dụng kỹ thuật loại bỏ tiếng ồn trong việc xử lý các kênh đầu ra để có đƣợc một máy thu xử lý mảng tối ƣu.
Năm 1996, TS Nguyễn Trọng Minh [8] đã công bố kết quả nghiên cứu về việc xây dựng hệ tự động bù khử nhiễu radar tiêu cực trên cơ sở áp dụng lý thuyết lọc tối ƣu. Tác giả đã tập trung đi sâu vào phân tích một số mô hình nhiễu tiêu cực điển hình, từ đó đề xuất một dạng mới của mô hình nhiễu tiêu cực đƣợc xây dựng dựa theo các quá trình Markov cấu trúc ngẫu nhiên. Đồng thời tác giả đã đề xuất một dạng gần đúng của lọc tối ƣu các quá trình cấu trúc ngẫu nhiên và đề xuất thuật toán lọc tối ƣu với kênh quan sát cấu trúc thay đổi tuần tự, từ đó đƣa ra thuật toán xử lý nhiễu radar tổng quát có tính đến nhiễu ngẫu nhiên khác nhau. Trên cơ sở mô hình nhiễu tiêu cực và các thuật toán đề xuất, tiến hành tổng hợp các trúc bộ lọc tối ƣu cho một số trƣờng hợp thƣờng gặp trên thực tế: Có kiểu nhiễu tác động liên tục, tác động gián đoạn, có hai kiểu nhiễu tác động lần lƣợt, gián đoạn, cho trƣờng hợp tổng quát của nhiễu tiêu cực.
Nhờ có các bộ lọc tối ƣu nên hệ tự động bù khử nhiễu luôn làm việc ngay cả khi mất thông tin. Cũng trong năm 1996 TS Vũ Hữu Nghị thực hiện nghiên cứu xây dựng bộ lọc tối ƣu thích nghi và ứng dụng để hoàn thiện hệ xử lý nhiễu tiêu cực đối với các hệ thống radar [9]. Trong luận án này tác giả phân tích xây dựng thuật 5 toán lọc tối ƣu thích nghi các quá trình Markov cấu trúc ngẫu nhiên với điều kiện kênh quan sát, xây dựng thuật toán lọc tối ƣu thích nghi đánh giá nhiễu radar tiêu cực có cấu trúc thay đổi ngẫu nhiên. Bên cạnh đó tác giả xây dựng các cấu trúc tối ƣu, thích nghi trong hệ tự động bù khử nhiễu tiêu cực cho các trƣờng hợp có một kiểu nhiễu với tác động gián đoạn, có hai kiểu nhiễu tuần tự với tác động gián đoạn và trƣờng hợp tổng quát cho toàn dải phổ tần số của nhiễu radar.
Nhờ việc xây dựng các thuật toán và cấu trúc mà việc bù khử nhiễu tiêu cực sẽ đƣợc thực hiện tự động hoàn toàn và đã góp phần hoàn thiện thêm một bƣớc hệ xử lý tín hiệu radar trên nền nhiễu tiêu cực. Bên cạnh các công trình nghiên cứu về các tín hiệu, quá trình ngẫu nhiên và cách khử nhiễu, đã có khá nhiều công trình nghiên cứu về mô hình quá trình ngẫu nhiên và ƣớc lƣợng quá trình ngẫu nhiên. Cụ thể: nghiên cứu mô hình quá trình ngẫu nhiên dừng và tuần hoàn [30] của tác giả Skiner,B. Trong nghiên cứu này đã chỉ ra các mô hình tuần hoàn hoàn chỉnh hơn các mô hình xử lý ngẫu nhiên dừng.
Bresler [16] đã giới thiệu kết quả nghiên cứu mô hình hóa và ƣớc lƣợng quá trình ngẫu nhiên Gauss dịch chuyển Doppler. Tác giả giải quyết các vấn đề của mô hình băng rộng quá trình ngẫu nhiên Gauss dịch chuyển Doppler và tính toán các thông số Doppler từ một loạt hữu hạn các mẫu thời gian rời rạc. Mối quan hệ giữa các quá trình liên tục thời gian, tham số dịch chuyển Doppler và quá trình thời gian rời rạc thu đƣợc bằng cách lấy mẫu. Mô hình ƣớc lƣợng hợp lý đƣợc đề xuất.
Ƣớc lƣợng đƣợc so sánh thực nghiệm trên dữ liệu dịch chuyển Doppler tổng hợp.