ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 26.01.2021
Просмотров: 496
Скачиваний: 2
Ts=0.001;
Ns=10000;
Am=0;
NP=0.004;
R=4;
mr=10;
for i=1:10,
to=round(rand*100);
sim('trenl',Ts*Ns);
sum(simout)
sum(simout1)
end;
В
результате
его
запуска
будет
осуществлено
10
прогонов
имитационной
модели
с
выдачей
в
командном
окне
результатов
суммирования
значений
сигналов
,
зарегистрированных
в
массивах
simout
и
simout1.
Для
запуска
S-
модели
используется
стандартное
обращение
оператора
sim(…)
с
указанием
имени
mdl-
файла
и
общего
времени
моделирования
.
Убедившись
,
что
модель
функционирует
должным
образом
,
можно
перейти
к
окончательной
разработке
управляющей
программы
.
При
этом
в
полном
объеме
используются
конструкции
,
реализованные
в
разделе
6.2
в
рамках
m-
файлов
,
обеспечивающих
проведение
стратегического
и
тактического
планирования
модельного
эксперимента
.
В
качестве
примера
УП
рассмотрим
m-
файл
,
в
котором
исследуется
зависимость
показателей
эффективности
РО
и
L
от
различных
факторов
влияния
.
На
первом
этапе
исследуется
зависимость
вероятности
уверенного
приема
РО
от
R
и
mr
при
фиксированных
Am
и
NP.
Соответствующая
часть
УП
имеет
вид
%
Оценка
качества
передачи
импульсного
радиосигнала
%
с
амплитудной
модуляцией
%
Используемые
показатели
:
вероятность
уверенного
приема
%
сигнала
– PO;
интенсивность
ложных
тревог
- L.
%
Исследуемые
факторы
влияния
:
расстояние
от
источника
%
до
приемника
– R;
амплитуда
импульса
– Am;
уровень
(
мощность
)
%
шума
на
входе
приемника
– NP;
коэффициент
различимости
– mr
%(
коэффициент
превышения
порога
обнаружения
над
уровнем
%
шума
uo=mr*sqrt(NP)).
clear all;
%
Задание
интервала
дискретизации
по
времени
и
количества
отсчетов
%
на
интервале
моделирования
[0,10]
с
.
Ts=0.001;
Ns=10000;
% 1.
Оценка
PO
в
зависимости
от
R
и
mr
при
фиксированных
Am
и
NP
%
Задание
неварьируемых
величин
Am=3.55;
NP=0.01;
%
Задание
количества
и
диапазонов
изменения
факторов
R (a)
и
mr (b)
nf=2;
minf=[1 1];
maxf=[5 2];
%
формирование
дробного
двухуровневого
плана
эксперимента
%
для
учета
взаимодействий
fracfact('a b ab' );
N=2^nf;
fracplan=ans;
fictfact=ones(N,1);
X=[fictfact ans]';
fraceks=zeros(N,nf);
for i=1:nf,
for j=1:N,
fraceks(j,i)=minf(i)+(fracplan(j,i)+1)*(maxf(i)-minf(i))/2;
end;
end;
fraceks
%
тактическое
планирование
эксперимента
%
задание
доверительного
интервала
и
уровня
значимости
dp=0.05;
alpha=0.1;
%
определение
t-
критического
tkr_alpha=norminv(1-alpha/2);
%
определение
требуемого
числа
испытаний
NE=round(tkr_alpha^2/(4*dp^2))
%
цикл
по
совокупности
экспериментов
стратегического
плана
for j=1:N,
a=fraceks(j,1);
b=fraceks(j,2);
R=a
mr=b
%
цикл
статистических
испытаний
с
фиксированным
объемом
%
выборки
для
достижения
заданной
точности
оценки
показателя
uo=zeros(NE,1);
u1=zeros(NE,1);
for k=1:NE,
%
имитация
функционирования
системы
to=randseed; %round(rand*100); %
инициализация
генератора
шума
sim('trenl',Ts*Ns);
uo(k)=sum(simout);
u1(k)=sum(simout1); if u1(k)>1 u1(k)=0; end;
end;
%
оценка
показателя
(
реакции
)
по
выборке
наблюдений
P_O=sum(u1)/sum(uo)
Y(j)=P_O;
end;
%
определение
коэффициентов
регрессии
C=X*X';
b_=inv(C)*X*Y'
%
формирование
зависимости
реакции
системы
на
множестве
%
значений
факторов
A=minf(1):0.1:maxf(1);
B=minf(2):0.1:maxf(2);
[k N1]=size(A);
[k N2]=size(B);
for i=1:N1,
for j=1:N2,
an(i)=2*(A(i)-minf(1))/(maxf(1)-minf(1))-1;
bn(j)=2*(B(j)-minf(2))/(maxf(2)-minf(2))-1;
%
экспериментальная
поверхность
реакции
Yc(j,i)=b_(1)+an(i)*b_(2)+bn(j)*b_(3)+an(i)*bn(j)*b_(4);
end;
end;
В
результате
выполнения
данного
фрагмента
программы
в
командном
окне
получаются
следующие
результаты
:
fraceks =
1 1
1 2
5 1
5 2
NE = 271
R = 1
mr = 1
P_O = 0.9373
R = 1
mr = 2
P_O = 1
R = 5
mr = 1
P_O = 0.9225
R = 5
mr = 2
P_O = 0.4982
b_ =
0.8395
-0.1292
-0.0904
-0.1218
Последний
столбец
данных
определяет
значения
коэффициентов
линейной
регрессии
.
Вторая
часть
УП
реализует
оценку
зависимости
интенсивности
ложных
тревог
L
от
NP
и
mr
при
фиксированных
Am
и
R.
Она
имеет
вид
% 2.
Оценка
L
в
зависимости
от
NP
и
mr
при
фиксированных
Am=0
и
R=1
%
Задание
неварьируемых
величин
%
амплитуды
сигнала
(Am)
и
расстояния
(R)
Am=0
R=1
%
Задание
количества
и
диапазонов
изменения
факторов
NP (a)
и
mr (b)
nf=2;
minf=[0.001 1];
maxf=[0.01 2];
%
формирование
дробного
двухуровневого
плана
эксперимента
%
для
учета
взаимодействий
fracfact('a b ab' );
N=2^nf;
fracplan=ans;
fictfact=ones(N,1);
X=[fictfact ans]';
fraceks=zeros(N,nf);
for i=1:nf,
for j=1:N,
fraceks(j,i)=minf(i)+(fracplan(j,i)+1)*(maxf(i)-minf(i))/2;
end;
end;
fraceks
%
тактическое
планирование
эксперимента
%
задание
доверительного
интервала
и
уровня
значимости
dm=0.003;
alpha=0.05;
%
определение
t-
критического
tkr_alpha=norminv(1-alpha/2);
%
цикл
по
совокупности
экспериментов
стратегического
плана
for j=1:N,
a=fraceks(j,1);
b=fraceks(j,2);
NP=a
mr=b
%
организация
цикла
статистических
испытаний
с
переменным
объемом
%
выборки
для
достижения
заданной
точности
оценки
показателя
NE=1;
l=0;
SQ=0;
D=1;
while NE < tkr_alpha^2*D/dm^2,
%
имитация
функционирования
системы
to=randseed; %round(rand*100); %
инициализация
генератора
шума
sim('trenl',Ts*Ns);
u=sum(simout1)/(Ts*Ns);
%
Оценка
выборочной
дисперсии
D
измеряемого
параметра
l=l+u;
SQ=SQ+u^2;
if NE>20 D=SQ/(NE-1)-(l^2)/(NE*(NE-1)); end;
NE=NE+1;