Исследование эффективности весовых функций Кравченко и комбинаций на их основе в задаче режекции узкополосных помех

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследовано влияние весовых функций (ВФ) предварительного взвешивания на качество режекции узкополосных помех на основе прямого и обратного дискретного преобразования Фурье. Рассмотрены классические и современные ВФ: Кравченко, Кравченко–Дольфа–Чебышева, Кравченко–Гаусса, Кравченко–Бернштейна–Рогозинского. Получены количественные оценки эффективности – коэффициенты подавления помехи и прохождения сигнала, а также их произведение – суммарный коэффициент эффективности. Показаны графические примеры поведения суммарного коэффициента эффективности в зависимости от частоты помехи. Представлены оценки указанных показателей качества при удалении из спектра фиксированного числа частотных выборок. Представлены семейства зависимостей вероятностей правильного выполнения поиска сигнала с расширенным спектром от отношения “помеха/сигнал” при применении современных ВФ для взвешивания реализаций аддитивной смеси сигнала, помехи и шума. Продемонстрировано и подтверждено существенное преимущество современных ВФ, формируемых за счет комбинаций с функциями Кравченко, в задаче режекции помех.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. В. Кузьмин

Сибирский федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ekuzmin@sfu-kras.ru
Россия, Красноярск

Список литературы

  1. Кравченко В.Ф., Назаров Л.Е., Пустовойт В.И. // РЭ. 2019. Т. 64. № 10. С. 976.
  2. Кравченко В.Ф., Назаров Л.Е., Пустовойт В.И. // Докл. РАН. Математика, информатика, процессы управления. 2020. Т. 495. С. 95.
  3. Назаров Л.Е. // Журн. радиоэлектроники. 2021. № 12. http://jre.cplire.ru/jre/dec21/2/text.pdf https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.12.2
  4. Кузьмин Е.В. // Цифровая обработка сигналов. 2021. № 4. С. 16.
  5. Кузьмин Е.В., Зограф Ф.Г. // РЭ. 2022. Т. 67. № 8. С. 774.
  6. Назаров Л.Е. // Журн. радиоэлектроники. 2022. № 8. http://jre.cplire.ru/jre/aug22/1/text.pdf https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.8.1
  7. Кузьмин Е.В. // Цифровая обработка сигналов. 2023. № 1. С. 48.
  8. Тузов Г.И., Сивов В.А., Прытков В.И. и др. Помехозащищенность радиосистем со сложными сигналами. М.: Радио и связь, 1985.
  9. Витязев В.В. Цифровая частотная селекция сигналов. М.: Радио и связь, 1993.
  10. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования / Под ред. А.И. Перова, В.Н. Харисова. М.: Радиотехника, 2010.
  11. Davidovici S., Kanterakis E.G. // IEEE Trans. 1989. V. Com-37. № 7. P. 713.
  12. Борисов В.И., Зинчук В.М., Лимарев А.Е. и др. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией несущей псевдослучайной последовательностью. М.: Радио и связь, 2003.
  13. Шилов А.И., Бакитько Р.В., Польщиков В.П., Хацкелевич Я.Д. // Радиотехника. 2005. № 7. С. 31.
  14. Бакитько Р.В., Польщиков В.П., Шилов А.И., Хацкелевич Я.Д., Болденков Е.Н. // Радиотехника. 2006. № 6. С. 13.
  15. Кравченко В.Ф., Пустовойт В.И. // ДАН. 2002. Т. 386. № 1. С. 38.
  16. Дворкович В.П., Дворкович А.В. Оконные функции для гармонического анализа сигналов. М.: Техносфера, 2016.
  17. Будунова К.А., Кравченко В.Ф. // Физические основы приборостроения. 2022. Т. 11. № 1(43). С. 2.
  18. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990.
  19. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Зависимости суммарного коэффициента эффективности режекции УП от нормированной частоты при удалении Nуд = 50 частотных выборок; взвешивание реализации ВФ Ханна (1) и ВФ Кравченко: (2), (3), (4).

Скачать (153KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимости суммарного коэффициента эффективности режекции УП от нормированной частоты при удалении Nуд = 50 частотных выборок; взвешивание реализации ВФ Дольфа–Чебышева и синус-окном: ДЧ5(1), синус-окно (2), ДЧ3.5(3), ДЧ3(4).

Скачать (167KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Зависимости суммарного коэффициента эффективности режекции УП от нормированной частоты; взвешивание реализации ВФ Кайзера: β = 6, Nуд = 50 (1) и 10 (2); β = 5, Nуд = 50 (3) и 10 (4).

Скачать (134KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Зависимости суммарного коэффициента эффективности режекции УП от нормированной частоты при удалении Nуд = 50 частотных выборок; взвешивание реализации ВФ  (1), Парзена (2), (3) и (4).

Скачать (130KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Зависимости суммарного коэффициента эффективности режекции УП от нормированной частоты при удалении Nуд = 50 частотных выборок; взвешивание реализации ВФ  (1), (2), Хеннинга (3), (4), (5).

Скачать (115KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Зависимости коэффициента прохождения ФМ-СРС от нормированной частоты при удалении Nуд = 50 частотных выборок; взвешивание ВФ ДЧ5(1) и (2).

Скачать (92KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Зависимости коэффициента прохождения ФМ-СРС от нормированной частоты при удалении Nуд = 50 частотных выборок; взвешивание  ВФ (1) и  (2).

Скачать (90KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Зависимости вероятности правильного выполнения поиска по задержке ФМ-СРС, наблюдаемого на фоне УП и шума, от отношения “помеха/сигнал” при qэп = 45 дБГц, M = 1: поиск ФМ-СРС без ЧР (кривая 1); единичная ВФ при Nуд = 10 (2, 3) и 50 (4, 5); ВФ К4ДЧ5 (6,7), ВФ Хеннинга (8), (9), (10) при Nуд = 50; фиксированная частота помехи – 1, 2, 4, 6, случайная – 3, 5, 7 и 8–10.

Скачать (89KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Зависимости вероятности правильного выполнения поиска по задержке ФМ-СРС, наблюдаемого на фоне УП и шума, от отношения “помеха/сигнал” при qэп = 45 дБГц,  M = 5, Nуд = 50: ВФ К4ДЧ5 (1, 2); Хеннинга (3, 4); (5, 6); (7, 8); нечетные кривые соответствуют фиксированной частоте помехи, четные – случайной.

Скачать (89KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».