Моделирование и анализ случайных процессов. Прохоров С.А. - 57 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СГАУ | Самара

Составители: 

Рубрика: 

56
а
[]
My y
KnkN
nk N
nk
nk
=
−≤
−>
⎧
⎨
⎩
− ,
;
,,0
(3.9)
где
K
nk−
- значение корреляционной функции в точке (n−k)Δ.
Максимальные интервалы корреляции типовых моделей
корреляционных функций
Таблица 3.2
№ Наименование
Δ
=0,01
Δ
=0,02 Δ=0,05
1
τα−
e
4,61/
α
3,92/α 3/α
2
τα−
e (1+α|τ|)
6,64/
α
5,84/α 4,75/α
3
τα−
e (1−α|τ|)
6,27/
α
5,40/α 4,14/α
4
τα−
e (1+α|τ|+α
2
τ
2
/3)
8,03/
α
7,14/α 5,92/α
5
τα−
e Cosω
0
τ
4,61/
α
3,92/α 3/α
6
τα−
e (Cosω
0
τ+α/ω
0
Sinω
0
τ)
4,61/
α
3,92/α 3/α
7
τα−
e (Cosω
0
τ−α/ω
0
Sinω
0
τ)
4,61/
α
3,92/α 3/α
Коэффициенты
k
c , k=0,1,...N удовлетворяют следующей нелинейной системе
алгебраических уравнений:
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
=
=++
=++++
−
.Kcc
........
;Kcc...cccc
;Kcc...cccccc
NN0
1N1N2110
0NN221100
(3.10)
Решение этой системы дает искомый алгоритм моделирования выходной по-
следовательности. Тем не менее, применение этого метода затруднено из-за трудно-
сти решения указанной системы уравнений. Рекуррентный алгоритм оценивания ко-
эффициентов
k
c заключается в следующем [11]:
()
()
()()
()
() ()
()
cK
c
если kl
Kcc
c
если kl
cK c
k
l
k
i
lk
ik
l
i
mk
lk
l
i
l
i
m
0
0
0
1
0
0
0
2
1
0
=
=
>
−
≤
⎧
⎨
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
=−
⎧
⎨
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎪
⎪
⎪
−
+
=
−
−
=
∑
∑
;
,;
,;
,
(3.11)
где l=0,1,2,... - номер итерации.
Однако при оценочном характере
k
K возникают дополнительные сложности в
корректировке
k
c , что усложняет его и ставит под сомнение его целесообразность.

Страницы