УДК 53.088.3+53.088.7

Ю.К. ТАРАНЕНКО
Приватне підприємство «Лікопак», Дніпро, Україна,  tatanen@ukr.net

О.Ю. ОЛІЙНИК
Дніпровський фаховий коледж радіоелектроніки, Дніпро, Україна,
 oleinik_o@ukr.net

ВИКОРИСТАННЯ ПОРОГОВИХ ТА БЕЗПОРОГОВИХ МЕТОДІВ
ДИСКРЕТНОЇ ВЕЙВЛЕТ-ФІЛЬТРАЦІЇ РАДІОЛОКАЦІЙНИХ СИГНАЛІВ

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Худов Г.В., Ліщенко В.М., Гниря В.В. Обробка сигналів у мультирадарній системі на базі двокоординатних оглядових радіолокаційних станцій. Телекомунікаційні та інформаційні технології. 2020. № 4(69). С. 4–15.


2. Ваврук Є.Я., Лашко О., Попович Р. Алгоритми та засоби обробки сигналів. Львів: СПОЛОМ. 2021. 240 с.


3. Левчунець Д.О. Виявлення радіолокаційних сигналів на основі аналізу згортки сигналу з вейвлетом. Зб. наук. пр. Національної академії Державної прикордонної служби України. Сер.: Військові та технічні науки. 2015. № 1. С. 237–243.


4. Свид І.В., Старокожев С.В. Розподілена обробка радіолокаційної інформації систем спостереження повітряного простору. Радіотехніка. 2023. Вип. 212. С. 155–165.


5. Серков О.А., Трубчанінова К.А., Лазуренко Б.О. Завадостійкість мобільних телекомунікаційних систем. Системи управління, навігації та зв’язку: Зб. наук. пр. 2020. № 2(60). С. 169–172. doi.org/10.26906/SUNZ.2020.2.169.


6. Walenczykowska М., Kawalec A., Krenc К. An application of analytic wavelet transform and convolutional neural network for radar intrapulse modulation recognition. Sensors. 2023. Vol. 23, N 4. 1986. doi.org/10.3390/s23041986.


7. Жиров, Г.Б., Хлапонін Ю.І., Жиров Б.Г. Методи аналізу тонкої структури нестаціонарних сигналів. Зб. наук. пр. Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. 2016. № 53. С. 21–30.


8. Prashar N., Sood M., Jain S. Design and implementation of a robust noise removal system in ECG signals using dual-tree complex wavelet transform. Biomedical Signal Processing and Control. 2021. Vol. 63. 102212. doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102212.


9. Osadchiy A., Kamenev A., Saharov V., Chernyi S. Signal processing algorithm based on discrete wavelet transform. Designs. 2021. Vol. 5, N 3. 41. https://doi.org/10.3390/designs5030041.


10. Nasri M., Nezamabadi-pour H. Image denoising in the wavelet domain using a new adaptive thresholding function. Neurocomputing. 2009. Vol. 72, Iss. 4–6. P. 1012–1025. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.04.016.


11. Wang B., Zhang G., Li Z., Whang Z. Wavelet threshold denoising algorithm based on new threshold function. Journal of Computer Applications. 2014. Vol. 34(5). P. 1499–1502. doi.org/10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1499.


12. Taranenko Yu.K., Lopatin V.V., Oliynyk O.Yu. Wavelet filtering by using nonthreshold method and example of model Doppler function. Radioelectronics and Communications Systems. 2021. Vol. 64, N 7. Р. 380–389. https://doi.org/10.3103/S0735272721070049.


13. Банделюк О.В., Колобродов В.Г. Проблемы выбора материнского вейвлета для улучшения показателей информативности в задачах ДЗЗ. Зб. тез доповідей IX науково-практичної конференції студентів та аспірантів «Погляд в майбутнє приладобудування» (17–18 квітня 2016 р., Київ). ПБФ, НТУУ КПІ, 2016. C. 29.


14. Лазоренко О.В., Лазоренко С.В., Черногор Л.Ф. Вейвлет-аналіз модельних сигналів з особливостями. 1. Безперервне вейвлет-перетворення. Радиофизика и радиоастрономия. 2007. Т. 12, № 2. С. 182–204.


15. Матвеев Б.В., Крюков Д.Ю., Курьян Ю.С., Левенков К.О. Применение дискретного вейвлет-преобразования для фильтрации зондирующих радиолокационных сигналов от аддитивных помех. Вестник Воронежского государственного технического университета. 2014. Т. 10, № 2. С. 43–46.


16. Браун В.О., Долгушин В.П., Лоза В.Н., Пампуха И.В. Исследование возможностей и характеристик методов снижения уровня шума при обработке сигналов, основанных на применении вейвлет-технологии. Журнал радиоэлектроники. 2014. № 7.


17. Солодка В.І., Ошаровська О.В., Патлаєнко М., Подольська А. Формування сигналів вейвлет-перетворення з урахуванням порогових функцій в задачі стиснення цифрового потоку. Вісник Університету «Україна». Сер.: Інформатика, обчислювальна техніка та кібернетика. 2020. № 1(28). С.186–197.


18. Ширман Я.Д. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. Москва: Рипол Классик, 1981. 416 c.


19. Воскобойников Ю.Е. Вейвлет-фильтрация с двухпараметрическими пороговыми функциями: выбор функции и оценивание оптимальных параметров. Автоматика и программная инженерия. 2016. № 1(15). С. 69–78.


20. Hindi A., Dwairi M.O., Alqadi Z. Analysis of digital signals using wavelet packet tree. International Journal of Computer Science and Mobile Computing. 2020. Vol. 9, Iss. 2. Р. 96–103.


21. Тараненко Ю.К., Олійник О.Ю. Оптимізація алгоритму пакетної вейвлет-фільтрації. Кібернетика та системний аналіз. 2024. Т. 60, № 1. С. 163–174. doi.org/10.34229/ KCA2522-9664.24.1.14.


22. Oliynyk O., Taranenko Yu. Automated system for identification of data distribution laws by analysis of histogram proximity with sample reduction. Ukrainian Metrological Journal. 2021. N 3. P. 31–37.


23. Oliynyk O. Taranenko Y., Losikhin D., Shvachka A. Investigation of the Kalman filter in the noise field with an excellent Gaussian distribution. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. Vol. 4, N 4(94). P. 36–42.


24. Gonzalez-Estrada E., CosmesW. Shapiro–Wilk test for skew normal distributions based on data transformations. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2019. Vol. 89, N 17. Р. 3258–3272. doi.org/10.1080/00949655.2019.1658763.


25. Taranenko Yu.K. Methods of discrete wavelet filtering of measurement signals: An algorithm for choosing a method. Measurement Techniques. 2022. Vol. 64(10). P. 801–808.


26. Кременецька Я.А., Мельник Ю.В., Марков С.Ю., Градобоєва Н.В. Моделювання радіоканалу зв’язку міліметрового діапазону хвиль з використанням технології RоF. Наукові записки Українського науково-дослідного інституту зв’язку. 2018. № 1. С. 41–50.