DOI
10.34229/KCA2522-9664.25.5.16
УДК 621.391
П.Ю. КОСТЕНКО
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Харків,
Україна, 
kpyu@ukr.net
К.С. ВАСЮТА
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Харків,
Україна, kohafish@ukr.net
В.В. СЛОБОДЯНЮК
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Харків,
Україна, sloval@i.ua
Р.О. КАЧАЙЛО
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Харків,
Україна, rkacajlo@gmail.com
ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ЗМЕНШЕННЯ ШУМУ В СИГНАЛАХ
З АМПЛІТУДНОЮ ТА ФАЗОВОЮ МАНІПУЛЯЦІЄЮ
ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ATS-АЛГОРИТМУ
Анотація. Досліджено якість відновлення спотвореного адитивним шумом сигналу з використанням ATS-алгоритму (Attractor Trajectory Surrogates), який зменшує вплив адитивного шуму в спостереженнях сигналів з ASK- та PSK-маніпуляціями їхніх параметрів. Для визначення числової міри якості відновлення сигналу запропоновано використання SG-статистики, яка дає змогу отримати відповідні числові значення індексу передбачуваності результатів спостереження сигналу та його відновлення. Отримано методичну похибку відновлення сигналу, яка виникає під час застосування ATS-алгоритму. Показано, що використання SG-статистики як міри похибки відновлення сигналу дає змогу визначати його ефективність. Отримано числові значення похибок відновлення сигналів та проаналізовано методичні похибки ATS-алгоритму для ASK- та PSK-сигналів, що маніпульовані «білими» та «кольоровими» повідомленнями. З’ясовано, що на похибку відновлення сигналу впливають параметри алгоритму. Надано рекомендації щодо параметрів ATS-алгоритму, які уможливлюють його кращу ефективність стосовно чутливості до рівня шумів та їхніх розподілів. Показано, що внесок методичної похибки у похибку відновлення сигналу зменшується щодо рівня шуму у разі його збільшення. У разі застосування запропонованого ATS-алгоритму отримуємо більші середні значення SG-статистики.
Ключові слова: SG-статистика, індекс передбачуваності, ATS-алгоритм, похибки відновлення, ASK- та PSK-сигнали.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- 1. Theiler, J., Eubank S., Longtin A., Galdrikian B., Farmer D. Testing for nonlinearity in time series: the method of surrogate data. Physica Nonlinear Phenomena. 1992. Vol. 58, N 1–4. Р. 77–94. https://doi.org/10.1016/0167-2789(92)90102-S.
- 2. Kantz H., Schreiber T. Nonlinear time series analysis. Cambridge University Press, 2004. 388 p.
- 3. Small M. Attractor trajectory surrogates: hypothesis testing and prediction. International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications. Fukuoka, Japan, 2004. P. 123–126.
- 4. Guarin D., Orozco А., Delgado Е. A new surrogate data method for nonstationary time series. 2010. URL: https://www.researchgate.net/publication/45934143_.
- 5. Костенко П.Ю., Васюта К.С., Слободянюк В.В., Яковенко Д.С. Использование суррогатных сигналов для повышения качества оценки параметров регулярных и хаотических сигналов, наблюдаемых на фоне аддитивного шума. Системи управління, навігації та зв’язку. 2010. № 4(16). С. 28–32.
- 6. Kostenko P., Vasylyshyn V. Surrogate data generation technology using the SSA method for enhancing the effectiveness of signal spectral analysis. Radioelectronics and Communications Systems. 2015. N 58. Р. 356–361. https://doi.org/10.3103/S0735272715080038.
- 7. Kostenko P., Slobodyanuk V., Kostenko L. Method of image denoising in generalized phase space with improved indicator of spatial resolution. Radioelectronics and Communications Systems. 2019. N 62. Р. 368–375. https://doi.org/10.3103/S0735272719070045.
- 8. Васюта К.С. Формирование ответных имитационных помех радиотехническим системам с применением суррогатных сигналов. Системи обробки інформації. 2013. № 4(111). С. 12–15.
- 9. Васюта К.С., Слободянюк В.В., Танцюра О.Б., Качайло Р.О. Порівняльний аналіз методів формування активних перешкод каналу супроводження по дальності радіолокаційним станціям з використанням технології сурогатних даних. Системи озброєння і військова техніка. 2022. № 4. С. 73–80. https://doi.org/10.30748/soivt.2022.72.08.
- 10. Savit R., Green M. Time series and dependent variables. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1991. Vol. 50, N 1. P. 95–116. https://doi.org/10.1016/0167-2789(91)90083-L.
- 11. Костенко П.Ю., Слободянюк В.В., Альонкин М.І., Шаповалов О.В. Застосування індексу передбачуваності для оцінки часу затримки сигналу в умовах дії мультиплікативної завади з невідомою щільністю розподілу ймовірностей. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. 2024. № 1 (79). C. 52–59. https://doi.org/10.30748/zhups.2024.79.08.
- 12. Dai H., Sun F., Jiang W., Xiao K., Zhu X., Liu J.. Application of wavelet decomposition and singular spectrum analysis to GNSS station coordinate time series. Geomatics and Information Science of Wuhan University. 2021. Vol. 46, N 3. P. 371–380. https://doi.org/10.13203/j.whugis20190107.
