Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Со случайными параметрами при действии случайной помехи

Пример статистической имитационной модели системы со случайными параметрами | Моделирование случайных векторов | Основные формы описания непрерывных случайных процессов | Процесса в линейной стационарной системе | Статистическая линеаризация нелинейной стационарной | Расчет установившегося случайного процесса в нелинейной стационарной системе | Процессов методом весовых функций | Линейных системах методом динамики средних | Нелинейных системах методом динамики средних | Построение моделей случайных процессов в дискретных системах |


Читайте также:
  1. АНАЛИЗ ЛИНЕЙНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ ПРИ ГАРМОНИЧЕСКОМ ВОЗДЕЙСТВИИ
  2. Геноцид в действии
  3. Действии уксусной кислоты. При мариновании добавляют
  4. Демократия в действии
  5. Для комплексных значений при действии источников гармонических сигналов
  6. Для постоянных значений при действии источников постоянных сигналов
  7. Заботящегося о каждой нужде, о каждом действии, о каждом взаимоотношении как

 

Рассмотрим модель системы, описанной в подразд. 3.8, учитывая дополнительно воздействие на канал измерения угловой координаты цели шумовой помехи. Примем, что эффект воздействия помехи сводится к появлению случайной ошибки измерения угла наклона линии визирования:

qк = qц + h(t) для состояния x 1,

qк = qэцо + h(t) для состояния x 2,

qк = qлц + h(t) для состояния x 3.

Случайный стационарный процесс h(t) имеет нормальный закон распределения с математическим ожиданием m h и дисперсией D h и корреляционную функцию:

K h(t)= D h e -m|t|.

При реализации статистической имитационной модели на ЦВМ необходимо будет формировать значения h(t) на каждом шаге интегрирования дифференциальных уравнений модели.

Будем использовать стандартный генератор случайных чисел, распределенных в интервале [0; 1] по равномерному закону. Процедура формирования реализаций процесса h(t) схематично показана на рис. 46, где j(x) - преобразование равномерно распределенной последовательности псевдослучайных чисел в реализацию белого шума со стандартизованным нормальным распределением:

,

в результате чего получаем: m z=0, D z= G 0=1; W (p) - передаточная функция формирующего фильтра

, , ,

где h - шаг интегрирования модели.

Формирующий фильтр реализуем добавлением в систему уравнений (3.27) дополнительного уравнения

,

которое должно интегрироваться совместно с остальными уравнениями модели, и начального условия h(0)= m h. Значения z для каждого шага интегрирования формируются путем 12-кратного обращения к генератору случайных чисел и использования преобразования j(x).

Отметим, что вычислительная трудоемкость модели существенно повысится по сравнению с рассмотренным выше ее вариантом. Теперь для получения каждой реализации моделируемого процесса, помимо дополнительных арифметических операций потребуется еще обращений к генератору случайных чисел (T - продолжительность моделируемого процесса). Кроме того, для такой модели оказывается недопустимым использование итерационных методов интегрирования с автоматическим выбором шага.

 

 


Дата добавления: 2015-11-04; просмотров: 37 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Методы моделирования случайных процессов с заданными характеристиками| Основные методы уменьшения дисперсии оценки

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)