DOI
10.34229/KCA2522-9664.26.4.16
УДК 621.391
П.Ю. КОСТЕНКО
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба,
Харків, Україна, 
kpyu@ukr.net
М.І. АЛЬОНКИН
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба,
Харків, Україна, winneeeeerr@gmail.com
РОЗДІЛЬНА ЗДАТНІСТЬ ЗА ЗАТРИМКОЮ НЕПАРАМЕТРИЧНОГО
МЕТОДУ ОБРОБЛЕННЯ ШИРОКОСМУГОВИХ СИГНАЛІВ
В УМОВАХ ВПЛИВУ МУЛЬТИПЛІКАТИВНОЇ ЗАВАДИ
Анотація. У роботі представлено дослідження непараметричної SG-статистики як цільової функції для оцінювання ймовірності розділення широкосмугових імпульсних сигналів за затримкою в разі їхнього спотворення мультиплікативною завадою. Припущено, що апріорна інформація щодо щільності розподілу мультиплікативної завади відсутня. Розглянуто заваду, яка являє собою випадковий процес із незалежними та однаково розподіленими випадковими. Розв’язано задачу вимірювання–розділення сигналів за затримкою, які спотворені мультиплікативною завадою. Непараметричний метод розв’язання цієї задачі ґрунтується на застосуванні цільової функції на основі SG-статистики. Проведено порівняння запропонованого методу вимірювання–розділення сигналів із методом максимальної правдоподібності. Отримано залежності оцінки ймовірності розділення сигналів з використанням непараметричної SG-статистики для різних значень рознесення затримок та відношення сигнал / шум. Результати моделювання задачі вимірювання–розділення сигналів з використанням SG-статистики порівняно з результатами застосування методу максимальної правдоподібності свідчать про ефективне розділення сигналів в умовах відсутності апріорної інформації про щільність розподілу завади. Наведено рекомендації щодо вибору параметрів моделювання непараметричного алгоритму вимірювання–розділення сигналів з використанням SG-статистики. Як діагностичну ознаку коректності запропонованого методу розв’язання задачі вимірювання–розділення сигналів застосовано інформаційну міру Кульбака–Лейблера, оскільки вона має спільну концептуальну основу з SG-статистикою. Показано достовірність запропонованого методу перехресною перевіркою (крос-валідацією).
Ключові слова: SG-статистика, мультиплікативна завада, цільова функція, роздільна здатність, PSK-сигнал, незалежні та однаково розподілені випадкові величини.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Костенко П.Ю., Фалькович С.Я. Основи статистичної теорії інформаційно-вимірювальних радіотехнічних систем: підручник. Харків: ХНУПС, 2021. 612 с.
- Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. Москва: Сов. радио, 1974. 360 с.
- Сколник М.И. Справочник по радиолокации: в 2 кн. Москва: Техносфера, 2014. Кн. 2. 680 с.
- Климов С.А. Метод повышения разрешающей способности радиолокационных систем при цифровой обработке сигналов. Журнал радиоэлектроники. 2013. № 1. С. 1–18.
- Костенко П.Ю., Василишин В.И. Повышение эффективности спектрального анализа при низких отношениях сигнал/шум с использованием технологии суррогатных данных без сегментации наблюдения. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка. 2015. Т. 58, № 2. С. 36–47. https://doi.org/10.20535/S0021347015020041.
- Фитасов Е.С. Метод повышения эффективности разрешения и оценки параметров радиолокационных сигналов. Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2017. № 1(25). С. 48–52.
- Слободянюк В.В. Метод підвищення роздільної здатності широкосмугових сигналів по частоті Доплера на фоні адитивного шуму з невідомою щільністю розподілу імовірностей. Системи обробки інформації. 2023. № 1(172). С. 83–91. https://doi.org/10.30748/soi.2023.172.10.
- 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). С. 52–59. https://doi.org/10.30748/zhups.2024.79.08.
- Костенко П., Альонкин М., Слободянюк В., Ровецький М., Ровецький І. Метод оцінки доплерівського фактору широкосмугового сигналу в умовах дії мультиплікативної завади з невідомим розподілом ймовірності. Електроніка та інформаційні технології. 2025. № 29. С. 111–122. https://doi.org/10.30970/eli.29.10.
- Мишура Т.П., Литвинчук Л.А. Потенциальная точность оценки временных параметров когерентных сигналов. Информационно-управляющие системы. 2011. № 6. С. 19–24.
- Savit R., Green M. Time series and dependent variables. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1991. Vol. 50, Iss. 1. P. 95–116. https://doi.org/10.1016/0167-2789(91)90083-L.
- Grassberger P., Procaccia I. Characterization of strange attractors. Physical Review Letters. 1983. Vol. 50, Iss. 5. P. 346–349. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.50.346.
- Dechert W.D. The correlation integral and the independence of stochastic processes. Working Paper No. 17. Madison: Social Systems Research Institute, University of Wisconsin–Madison, 2005. 18 p. URL: https://ideas.repec.org/p/att/wimass/200517.html.
- Broock W.A., Scheinkman J.A., Dechert W.D., LeBaron B. A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews. 1996. Vol. 15, Iss. 3. P. 197–235. https://doi.org/10.1080/07474939608800353.
- Kullback S., Leibler R.A. On information and sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics. 1951. Vol. 22, No. 1. P. 79–86. https://doi.org/10.1214/aoms/1177729694.
