Алгоритмы и устройства снижения уровня боковых лепестков при сжатии сложных сигналов радиотехнических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Варламов, Дмитрий Львович

• Варламов, Дмитрий Львович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Варламов, Дмитрий Львович

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР МЕТОДОВ СНИЖЕНИЯ УБЛ ПРИ ОБРАБОТКЕ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ.

1.1 Общие сведения.

1.2 Методы снижения УБЛ.

1.2.1 Аппаратные методы.

1.2.2 Сигнальные методы.

1.3 Постановка задачи исследований.

2 КОМПЕНСАЦИЯ БОКОВЫХ ЛЕПЕСТКОВ СЖАТОГО СИГНАЛА.

2.1 Исходные данные.

2.2 Компенсация боковых лепестков при обработке одного мешающего сигнала.

2.2.1 Детерминированный сигнал 8.

2.2.2 Сигнал Б со случайной начальной фазой и амплитудой

2.3 Компенсация боковых лепестков при обработке множества мешающих сигналов.

2.3.1 Компенсация при обработке в одном доплеровском канале.

2.3.2 Компенсация при обработке в нескольких доплеровскнх каналах.

2.4 Математическое моделирование корреляционно-компенсационной обработки.

2.4.1 Влияние изменения частоты Доплера входного сигнала на показатели качества компенсационной обработки

2.4.2 Характеристики обнаружения сигналов.

2.5 Выводы.

3 СНИЖЕНИЕ УБЛ НА ОСНОВЕ ц-ФИЛЬТРАЦИИ.

3.1 Общие сведения.

3.2 Алгоритм определения коэффициентов ц-фнльтра.

3.3 Сжатие сигнала с использованием ц-фильтра в условиях отсутствия шума.

3.4 Обработка сегментов сложного сигнала при использовании ц-фильтра.

3.5 Обнаружение сложных сигналов при ц-фильтра ни и

3.6 Выводы.

4 ПРИМЕНЕНИЕ АТОМАРНЫХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ ВЕСОВОЙ ОБРАБОТКИ ЛЧМ СИГНАЛА.

4.1 Исследование спектров оконных функций.

4.2 Весовая обработка ЛЧМ сигнала.

4.2.1 Весовая обработка ЛЧМ сигнала с малой базой.

4.2.2 Весовая обработка ЛЧМ сигнала с большой базой.

4.3 Влияние разрядности данных на результаты обработки.

4.4 Выводы.

5 СЖАТИЕ ЛЧМ СИГНАЛА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ.

5.1 Общие сведения.

5.2 Особенности архитектуры современных ЦСП.

5.3 Особенности целочисленной обработки.

5.4 Исследование влияния целочисленного представления коэффициентов на показатели качества обработки.

5.5 Синтез и анализ целочисленных аппроксимаций функций

5.6 Аппаратная реализация системы с целочисленной обработкой.

5.7 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и устройства снижения уровня боковых лепестков при сжатии сложных сигналов радиотехнических систем»

Диссертация посвящена решению актуальной научной задачи - снижение уровня боковых лепестков (УБЛ) сжатого сложного сигнала при использовании ряда аппаратных методов обработки (компенсационная обработка, применение фильтров подавления, весовая обработка сигнала с линейной частотной модуляцией), а также анализу результатов их применения.

Актуальность темы.

Применение сложных сигналов позволяет добиться одновременно хорошего разрешения по времени и по частоте, что невозможно при использовании простых сигналов. Нежелательным побочным продуктом сжатия сложных сигналов являются боковые лепестки. При обработке высокий уровень боковых лепестков затрудняет обнаружение и разрешение сигналов.

В системах дистанционного зондирования существуют ситуации, когда на вход устройства обработки поступают частично перекрывающиеся сложные сигналы, отраженные от близко расположенных друг к другу объектов. При сжатии таких сигналов высокие боковые лепестки могут маскировать слабые сигналы или вызвать ложное обнаружение. Вторая из возможных ситуаций - обработка сигналов в ближней зоне, когда на вход устройства поступает не целиком сложный сигнал, а его сегмент. В этом случае осуществляется сжатие сегментов сложного сигнала, что приводит к увеличению УБЛ по сравнению с полным сжатием. Обеспечение низкого значения УБЛ при сжатии сегментов сложных сигналов позволит уменьшить минимальную рабочую дальность системы дистанционного зондирования и сохранить хорошее разрешение сигналов с различными амплитудами.

В асинхронных системах связи и передачи информации на вход приемника одной станции могут поступить перекрывающиеся во времени сигналы различной амплитуды от нескольких станций. При обработке этой смеси высокие боковые лепестки сжатых сильных сигналов способны маскировать главные лепестки слабых сигналов. В результате имеют место потери информации и необходима повторная передача данных.

Существующие методы снижения УБЛ можно разделить на две группы: аппаратные и сигнальные. Аппаратные методы, рассмотренные в работах Ч. Кука, М. Бернфельда, М. Сколника, Я.Д. Ширмана, Э. Оппенгейма, И.Н. Амиантова, Ю.Г. Сосулина, В.В. Кострова, Я.А. Фурмана, A.B. Кревецкого, А.Д. Мельникова и др., заключаются в синтезе устройства обработки при заданном сигнале на входе и реализуются в устройствах согласованной обработки и несогласованной обработки. По сравнению с методами согласованной обработки методы несогласованной обработки позволяют добиться значительного снижения УБЛ сжатого сигнала, но не являются оптимальными с точки зрения максимизации отношения сигнал/флуктуационный шум. Из известных методов несогласованной обработки полного подавления боковых лепестков сжатого дискретного сигнала можно добиться при использовании сопряженной согласованной фильтрации. Но при сжатии сегментов сложного сигнала сопряженная согласованная обработка не позволяет получить нулевой УБЛ.

При использовании сигнальных методов, снижения УБЛ добиваются выбором (или синтезом) сигнала, либо кодовой последовательности для формирования сигнала. Структура и свойства различных сложных сигналов описаны в работах: Ч. Кука, М. Бернфельда, Р.Фрэнка, Л.Е. Варакина, В.П. Ипатова, Д.Е. Вакмана, P.M. Седлецкого, В.И. Литюка, Я.А.Фурмана, A.A. Роженцова и др. Существуют классы сигналов (комплементарные сигналы, дополнительные последовательности, троичные последовательности, композиционные контурные сигналы), автокорреляционная функция которых имеет вид дельта-функции. Но сжатие сегментов этих сигналов приводит к появлению боковых лепестков.

Практическая реализация обработки осуществляется преимущественно на основе цифровых сигнальных процессоров (ЦСП). Анализ сведений о типе и разрядности данных, обеспечивающих приемлемые показатели качества обработки, и характеристик ЦСП позволяет разработать рекомендации по максимизации производительности устройства.

Таким образом, задачи разработки, совершенствования алгоритмов и структур устройств обработки, позволяющих добиться низкой величины боковых лепестков сжатого сигнала, являются актуальными для систем связи (при улучшении качества приема), для авиации (при повышении безопасности полетов), для систем военного назначения (при улучшении разрешения малозаметных целей).

Цель и задачи исследований.

Целью диссертации является разработка новых, а также усовершенствование существующих алгоритмов и устройств цифровой обработки сложных сигналов и их сегментов, применение которых позволит снизить УБЛ сжатых сигналов.

Цель работы предполагает решение следующих задач:

1. Синтез алгоритма и схемы устройства с компенсацией боковых лепестков корреляционной функции (КФ) сложного сигнала; исследование параметров сжатого сигнала после компенсационной обработки в условиях изменения частоты Доплера входного сигнала, наличия шума, при сжатии сегментов сложного сигнала.

2. Синтез фильтра подавления, оптимального по критерию минимума УБЛ (^-фильтр); исследование показателей качества {¿-фильтрации (УБЛ, потери) при сжатии сложных сигналов с фазовой манипуляцией в условиях изменения частоты Доплера входного сигнала, при воздействии аддитивного шума, при обработке сегментов сигнала.

3. Исследование параметров сжатого сигнала (УБЛ, потери, ширина главного лепестка сжатого сигнала) после весовой обработки дискретизиро-ванного сигнала с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ) при использовании окон на основе атомарных функций (АФ).

4. Разработка аппроксимирующих функций для реализации целочисленной весовой обработки сигнала с ЛЧМ.

5. Исследование влияния разрядности данных (входного сигнала и весовых коэффициентов) на параметры сжатого сигнала (УБЛ, потери) системы цифровой обработки сигнала с ЛЧМ при использовании окон на основе классических, атомарных и целочисленных функций.

6. Разработка рекомендаций по повышению производительности систем цифровой обработки сложных сигналов с учетом характеристик современных цифровых сигнальных процессоров.

Научная новизна работы.

В диссертации получены следующие новые научные результаты:

1. Синтезированы алгоритмы компенсации корреляционных шумов сложного фазо-кодо-манипулированного (ФКМ) сигнала для одноканальной и многоканальной обработки.

2. Проведен анализ применения разработанных алгоритмов и схем компенсации для обработки сегментов сложного ФКМ сигнала. Показано, что предлагаемые алгоритмы компенсации позволяют снизить УБЛ при сжатии сегментов ФКМ сигнала по сравнению с согласованной обработкой, |1-фильтрацией и сопряжено-согласованной фильтрацией.

3. Развит метод сжатия сигналов с использованием ц-фильтрации в рамках задачи снижения УБЛ, а именно: исследованы зависимости УБЛ и потерь от количества коэффициентов ^-фильтра, при изменении частоты Доплера сложного сигнала, при обработке сегментов сигнала; получены характеристики обнаружения одиночного сигнала.

4. Разработана методика синтеза целочисленных аппроксимаций функций. Синтезированы аппроксимации гармонических функций, в основу которых положен принцип использования целочисленной арифметики.

Практическая ценность работы.

Практические результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. Разработаны структурные схемы устройств с компенсацией боковых лепестков сжатого сложного ФКМ сигнала при байесовской и небайесовской постановке задачи. Схема компенсации при небайесовской постановке задачи (оптимальная по критерию максимального правдоподобия) позволяет получить выигрыш в величине потерь в отношении сигнал/флуктуационный шум по сравнению с сопряженно-согласованной фильтрацией.

2. Для компенсационной обработки и ц-фильтрации найдены диапазоны изменений нормированной частоты Доплера входного сигнала, при которых обеспечивается выигрыш в величине УБЛ по сравнению с согласованной обработкой.

3. Разработаны рекомендации по повышению производительности систем цифровой обработки сложных сигналов. Приведены сведения о разрядности весовых коэффициентов и отсчетов ЛЧМ сигнала, позволяющие добиться наибольшего снижения УБЛ сжатого сигнала и увеличения производительности в 2-4 раза (по сравнению с вещественной обработкой).

4. Синтезированы целочисленные алгоритмы, позволяющие реализовать весовую обработку ЛЧМ сигнала на элементной базе, которая не поддерживает операции с данными в формате с плавающей точкой.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Алгоритм компенсации корреляционных шумов и структурная схема цифрового одноканального устройства обработки для варианта небайесовской постановки задачи, позволяющие получить выигрыш в отношении сиг-нал/флуктуационый шум приблизительно 2 дБ по сравнению с сопряженно-согласованной фильтрацией.

2. Алгоритм компенсации и структурная схема для варианта многоканальной обработки, позволяющие получить большее снижение УБЛ (по сравнению с согласованной обработкой и р-фильтрацией) при сжатии сложных ФКМ сигналов и их сегментов.

3. Методика синтеза целочисленных аппроксимаций функциональных преобразований, позволяющая разрабатывать алгоритмы цифровой обработки для элементной базы, которая не поддерживает данные с плавающей точкой.

4. Значения разрядности целочисленных данных, при которых проигрыш в величине УБЛ сжатого сигнала составляет не более 0,5 дБ по сравнению с результатами вещественной обработки.

Реализация и внедрение результатов работы.

Результаты диссертационных исследований использованы:

• В научно-исследовательских работах №2939/03, №2974/03 (хоз. договоры с ОАО «МЗ РИП». - 2003-2004 г.г.). Подтверждено актом о внедрении результатов диссертационной работы от 17 января 2007 года (см. ПРИЛОЖЕНИЕ А).

• В научно-исследовательской работе № ГБ 358/03, выполненной по НТП Министерства образования РФ. - 2003-2004 г.г.

• В учебном процессе при обучении студентов специальности «Радиотехника» в рамках лабораторных и практических занятий, при курсовом и дипломном проектировании. Подтверждено актом о внедрении результатов диссертационной работы в учебный процесс МИ(ф)ВлГУ от 16 мая 2007 года (см. ПРИЛОЖЕНИЕ Б).

Апробация работы.

Результаты работы обсуждались на Международной научной конференции "Системный подход в науках о природе, человеке и технике" (Таганрог, 2003 г.); на 6-й и 7-й Международных конференциях "Цифровая обработка сигналов и ее применение" (Москва, 2004, 2005 г.г.); на Международной научной конференции "Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках" (Таганрог, 2004 г.); на Международной научной конференции "Оптимальные методы решения научных и практических задач" (Таганрог, 2005 г.); на Международном научном симпозиуме "International Radar Symposium" (Берлин, Германия, 2005 г.); на научно-практическом семинаре в рамках 2-й Всероссийской конференции "Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике" (Муром, 2006 г.); на научно-практической конференции "Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально-экономической сферы региона" (Муром, 2007 г.).

Публикации.

Всего по теме опубликовано 11 работ. Из них: 2 статьи в ведущих рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК РФ, 1 статья в межвузовском сборнике научных трудов, 8 печатных работ в трудах, сборниках докладов и тезисов докладов конференций.

Структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Она изложена на 150 страницах, содержит 76 формул, 47 рисунков и 16 таблиц. Библиографический список включает 93 наименования. Список публикаций автора приведен на страницах 146-147, ссылки на работы автора даны с префиксом «а».

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Варламов, Дмитрий Львович

Результаты работы заключаются в следующем:

1. Проведен синтез квазиоптимального устройства сжатия сложного сигнала с компенсацией боковых лепестков для двух вариантов постановки задачи -байесовской и небайесовской. Разработана обобщенная схема для варианта многоканальной доплеровской обработки. Схемы позволяют осуществлять компенсацию корреляционных шумов при сжатии полных сигналов и сегментов. При этом количество частично перекрывающихся сигналов во входной смеси не ограничивается, но взаимное перекрытие смежных сигналов не должно превышать (В -1) элемента.

2. Разработана математическая модель компенсатора, которая реализована в программе для ПЭВМ. При помощи программы математического моделирования корреляционно-компенсационной обработки проведены исследования: чувствительности УБЛ к доплеровскому смещению частоты входного сигнала, характеристик обнаружения одиночного сигнала и слабого сигнала, маскированного сильным (сигналы со случайной начальной фазой и амплитудой). Показано, что небайесовский вариант схемы компенсации боковых лепестков позволяет разрешить два частично перекрывающихся сигнала при разнице амплитуд бОдБ. При этом по сравнению с сопряженно-согласованной фильтрацией небайесовская схема компенсации обеспечивает выигрыш в отношении сиг-, нал/флуктуационный шум на выходе устройства до 2 дБ. При отсутствии шума и увеличении модуля частоты Доплера входного сигнала скорость роста УБЛ сжатого сигнала составляет 20дБ/декаду (до значения -60 дБ).

3. Рассмотрен синтез р-фильтра для обработки дискретного ФКМ сигнала на основе М-последовательности. Разработана программная модель р-фильтра с действительными коэффициентами и конечной импульсной характеристикой. Моделирование показало, что применение р-фильтра позволяет снизить УБЛ сжатого сигнала по сравнению с весовой обработкой и согласованной фильтрацией, однако низкая величина УБЛ обеспечивается в более узком диапазоне отклонений частоты Доплера входного сигнала. При ц-фильтрации (К = 10) сигнала с базой В = 127 и частотой несущей ЮГГц в диапазоне изменений частоты Доплера входного сигнала Рд|<500Гц максимальная величина УБЛ сжатого сигнала составляет -32,4 дБ, что на 13дБ ниже, чем при согласованной обработке. Для трех значений вероятности ложной тревоги (Рлтвых = 10~2;10~4;10~6) получены характеристики обнаружения одиночного сигнала при различной параметрической априорной неопределенности (сигнал со случайной начальной фазой и амплитудой). Потери в отношении сигнал/флуктуационный шум при {1 -фильтрации (по сравнению с согласованной обработкой) составляют до 1,6дБ при = 10. Достоинства р-фильтрации: теоретически можно добиться любого значения УБЛ сжатого сигнала (в зависимости от количества коэффициентов фильтра), простота реализации (фильтр с действительными коэффициентами и конечной импульсной характеристикой). К недостаткам применения р-фильтрации относятся: увеличение потерь в отношении сигнал/флуктуационный шум (по сравнению с компенсацией и согласованной обработкой), расширение области боковых лепестков сжатого сигнала, большие вычислительные затратг: на обработку, сложность расчета коэффициентов фильтра.

4. Разработана программная модель комплексного коррелятора с весовой обработкой ЛЧМ сигнала на основе различных оконных функций. Определены величины параметров АФ, при которых параметры сжатого сигнала удовлетворяют критерию минимизации УБЛ. Среди рассмотренных АФ лучшие результаты обработки показали функции (ра;Ь, зсира, позволяющие добиться величины

УБЛ -41.-61 дБ при значениях базы ЛЧМ сигнала В = 100 .1000. Показано, что по сравнению с результатами весовой обработки на основе классических оконных функции использование АФ фа Ь, зсира позволяет снизить УБЛ на 19 дБ и уменьшить ширину главного лепестка по первым нулям в 8 раз.

5. Исследованы параметры сжатого сигнала при реализации целочисленной обработки. Показано, что наибольшее снижение УБЛ КФ достигается при разрядности весовых коэффициентов от 6 бит (В = 50, окно Хэмминга) до 12 бит (В = 1000, окно на основе АФ Бсира) и разрядности отсчетов ЛЧМ сигнала 12 бит. Проигрыш в величине УБЛ по сравнению с вещественной обработкой составляет не более 0,5 дБ. С учетом характеристик современных ЦСП, сокращение разрядности до указанных величин позволяет добиться повышения производительности в 2-4 раза.

6. Проведен синтез целочисленных аппроксимаций функций для весовой обработки ЛЧМ сигнала при помощи окна Хэмминга. Синтезированные аппроксимации позволяют получить алгоритмы расчета других целочисленных функций, в основе которых лежат гармонические функции. Получены данные об УБЛ и потерях при обработке ЛЧМ сигнала с базой В = 20; 100; 500; 1000. Проигрыш в величине УБЛ по сравнению с вещественной обработкой составляет до 6 дБ.

Результаты исследований использованы в производстве при разработка новых и модернизации устройств обработки сложных сигналов (в части разработки квазиоптимальных обнаружителей сложных сигналов с компенсацией боковых лепестков, для оценки потерь в тракте обработки сложных сигналов, при разработке подходов повышения производительности и эффективности цифровых устройств обработки сложных сигналов). Реализованные в программе математического моделирования алгоритмы обработки применяются в учебном процессе при обучении студентов по специальности «Радиотехника».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Варламов, Дмитрий Львович, 2007 год

1. Пестряков В.Б., Афанасьев В.П., Гурвич В.П. и др. Под ред. В.Б. Пестрякова. Шумоподобные сигналы в системах передачи информации.-М.: Радио и связь, 1973.

2. Кук Ч., Бернфельд М. Радиолокационные сигналы. Теория и применение. Пер. с англ. под ред. В.С.Кельзона М.; Сов. радио, 1971.

3. Варакин Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985.

4. Клаудер Р. Радиолокационные сигналы с высокой разрешающей способностью по дальности и по скорости // Зарубежная радиоэлектроника, 1961, № 1.

5. Свистов В.М. Радиолокационные сигналы и их обработка. М.: Сов. радио, 1977.

6. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. М.: Сов. Радио, 1974.

7. Вакман Д.Е. Сложные сигналы и принцип неопределенности в радиолокации. -М.: Сов. Радио, 1965.

8. Справочник по радиолокации. Под ред. М. Сколника. Том 1. Основы радиолокации / пер. с англ. Под ред. Я.С. Ицхоки. М.: Сов. радио, 1979.

9. Справочник по радиолокации. Под ред. М. Сколника. Том 3. Радиолокационные устройства и системы / пер. с англ. Под ред. A.C. Виницкого. -М.: Сов. радио, 1979.

10. Радиотехнические системы: Учеб. для вузов по спец. "радиотехника"/ Ю.П. Гришин, В.П. Ипатов, Ю.М. Казаринов и др.; Под ред. Ю.М. Казаринова. -М.: Высш. шк., 1990.

11. Применение цифровой обработки сигналов. / пер. с англ. Под ред. А. Оппенгейма. М.: Мир, 1980.

12. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Советское радио, 1978.

13. В.Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации: Учеб. пособие для студ-ов вузов по спец-ти "Радиотехника". М.: Радио и связь, 1992.

14. Лезин Ю.С. Введение в теорию и технику радиотехнических сигналов: Учеб. пособие для вузов по спец-ти "Радиотехника". М.: Радио и связь, 1986.

15. Фурман Я.А. и др. Цифровая обработка радиолокационной информации: Учеб. пособие / Я.А. Фурман, В.В.Яншин, Е.П.Павлов. Йошкар-Ола: Изд-во МарГУ, 1984.

16. Фурман Я.А., Кревецкий A.B. Методика устранения боковых лепестков при разрешении дискретных сигналов // Тез. докл. 3-й Междунар. НТК «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2000.

17. Фурман Я.А., Кревецкий A.B. Обеспечение нулевого уровня боковых лепестков при сжатии слабо ограниченных по классам сигналов // Радиотехника, 2002. №3.

18. Фурман Я.А., Кревецкий A.B. Сжатие сигналов при их представлении в биортогональном базисе // Труды Международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений » №5. Самара, 2000.

19. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А.Фурман, А.В.Кревецкий, А.К.Передреев, А.А.Роженцов, Р.Г.Хафизов, И.Л.Егошина, А.Н.Леухин; Под ред. Я.А.Фурмана. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

20. Кревецкий A.B., Мельников А.Д. Обнаружение пачек радиоимпульсов на основе фильтра, согласованного с сопряженным сигналом // Сб. докладов 3-й Междунар. НТК "Кибернетика и технологии XXI века" (С&Т'2002). -Воронеж: 2002.

21. Кревецкий A.B., Мельников А.Д. Сжатие одномерных и двумерных сигналов методом сопряженно-согласованной фильтрации / Йошкар-Ола, 2002, деп. в ВИНИТИ 12.07.02 №1324-В2002

22. Кревецкий A.B., Мельников А.Д., Евдокимов А.О. Обнаружение периодических ФМ радиосигналов с использованием сопряженного согласованного фильтра // Радиотехника, 2003. №4.

23. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Советское радио, 1971.

24. Ширман Я.Д., Голиков В.Н. Основы теории обнаружения радиолокационных сигналов и измерения их параметров. М.: Сов. радио,1974.

25. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981.

26. Ширман Я.Д., Найденов Б.В., Манжос В.Н., Трубников В.В. О первых отечественных исследованиях эффекта укорочения (сжатия) радиоимпульсов // Радиотехника, 1970. №3.

27. Кириллов С.Н., Бакке A.B. Многокритериальный синтез фазоманипулированных сигналов // Радиотехника, 1997. №2.

28. Кириллов С.Н., Поспелов A.B. Алгоритм синтеза сложных апериодических сигналов с минимальной частотной манипуляцией // Радиотехника, 2001. № 12.

29. Кириллов С.Н., Соколов М.Ю. Оптимальные весовые функции при синтезе цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой // Радиотехника, 1999. №1.

30. Кириллов С.Н., Соколов М.Ю., Стукалов Д.Н. Оптимальная весовая обработка при спектральном анализе сигналов // Радиотехника, 1996. -№6.

31. Сосулин Ю.Г. Методы оптимальной обработки сигналов на фоне комплекса помех //Радиотехника и электроника. 1982. № 6.

32. Сосулин Ю.Г., Костров В.В. Оценочно-корреляционно-компенсационная обработка сигналов на фоне помех //Радиотехника и электроника. 2006, №9.

33. Вакман Д.Е., Седлецкий P.M. Вопросы синтеза радиолокационных сигналов. М.: Сов. Радио, 1973. -312 с.

34. Денисенко А.Н., Стеценко P.A. Спектрально-корреляционные характеристики сигналов с нелинейной частотной модуляцией II Радиотехника, 1994.-№1.

35. J.B.Resnick. High resolution waveforms suitable for a multiple target environment, M.S.Thesis, Mass. Inst. Tech., Cambridge, Massachusetts (June, 1962).

36. Вакман Д.Е. Регулярный метод синтеза фазоманипулированных сигналов. -М.: Сов. радио, 1967.

37. Фрэнк. Многофазные коды с хорошими непериодическими корреляционными свойствами // Зарубежная радиоэлектроника, 1963. -№12

38. Ипатов В.П. Троичные последовательности с идеальными периодическими автокорреляционными свойствами // Радиотехника и электроника, 1979.-№10.

39. Рихачек. Синтез радиолокационных сигналов и улучшение разрешения целей. ТИИЭР, 1965, т.53, №26.

40. Фоул. Синтез 4M импульсных сигналов для систем со сжатием//3арубежная радиоэлектроника, 1965. №6.

41. Поставной В.И., Рагузин А.Е. Определение операторов перестановок для формирования М-подобных последовательностей // Радиотехника, 1999. -№7.

42. Мешковский К.А., Кренгель Е.И. Генерация псевдослучайных последовательностей Гордона, Милза, Велча // Радиотехника, 1998. №5.

43. Кренгель Е.И., Мешковский К.А. Взаимная корреляция некоторых классов псевдослучайных последовательностей //Радиотехника, 2000. -№6.

44. Кренгель Е.И., Мешковский К.А. Классификация двоичных последовательностей Гордона, Милза, Велча //Радиотехника, 2001. -№12.

45. Мальцев C.B., Богуш Р.П. Формирование нелинейных бинарных последовательностей с расширенным ансамблем // Радиотехника, 2001. -№11.

46. Фурман Я.А., Роженцов A.A. Сигналы с равномерным энергетическим спектром на базе кодов Баркера. Йошкар-Ола: МарГТУ, 1998. - 7 с.-Деп. в ВИНИТИ 25.02.98 №556-В98.

47. Фурман Я.А., Роженцов A.A. Класс кодирующих последовательностей с нулевым уровнем корреляционных шумов при сжатии сигналов/ Радиотехника, 2000, №5.

48. Фурман Я.А., Роженцов A.A., Хафизов Р.Г. Дискретно-кодироавнные сигналы на базе композиционных контуров//Автометрия. 1996. -№1.

49. Беляев Р.В., и др. Сложные хаотические дискретные сигналы в системах телекоммуникации, радиолокации и навигации //Радиотехника и Электроника. 2006. № 9.

50. Ипатов В.П. , Корниевский В.И., Самаров В.И. О периодических взаимных функциях неопределенности зингеровских кодов и фильтров подавления боковых лепестков// Радиотехника и электроника, 1979. №5.

51. Шияновский Э.Н. Применение Д-кодов для фазовой манипуляции сигналов РСА // Радиотехника, 1998. №4.

52. Литюк В.И. Синтез систем радиолокационных ФМ сигналов // Всесоюзная научно-техническая конференция «Цифровые методы обработки сигналов и изображений». Тезисы докладов. М.: Изд-во ВВИА им. Н.Е.Жуковского, 1991.

53. Литюк В.И. Особенности применения ансамблей дополнительных кодовых последовательностей в адресных системах связи // «Телекоммуникации». № 4, 2000.

54. Ashok S. Mudukutore, V. Chandrasekar, and R. Jeffrey Keeler. Pulse Compression for Weather Radars // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol. 36, v. 1, January 1998.

55. Barbarossa S., Scaglione A., Giannakis G.B. Product high-order ambiguity function for multicomponent polynomial-phase signal modeling // IEEE Transaction on signal processing, v. 46, №3, 1998.

56. Василенко Г.И., Тараторин A.M. Восстановление изображений. M.: Радио и связь, 1986.

57. Василенко Г.И. Голографическое опознавание образов. М: Сов. радио, 1977.

58. Авдеев В.В., Козлов В.И. Синтез согласованного фильтра с нормированным откликом и анализ его помехоустойчивости // Радиоэлектроника (Изв. вузов радиоэлектроники). 1987. № 8.

59. Авдеев В.В., Козлов В.И., Миронова Т.В. Разрешение сложных сигналов при согласованной фильтрации и нормированием отклика // Радиотехника. 1987. № 9.

60. АС № 1169147 Авдеев В.В., Миронова Т.В., Филимонов Б.И. Дискретный согласованный фильтр. //Б.И. 1987. №32.

61. АС № 1343548 Авдеев В.В. Дискретный согласованный фильтр. //Б.И. 1987. №37.

62. Ф. Дж. Хэррис. Использование окон при гармоническом анализе методом дискретного преобразования Фурье. ТИИЭР. 1978. т.66, №1.

63. Blackman R.B., Tukey J.W. The measurement of power spectra. // Dover publication inc., New York, 1958.

64. Temes C.L. Sidelobe suppression in a range channel pulse-compression radar. Proc. IRE, v.MIL-6, 1962.

65. Кравченко В.Ф. Лекции по теории атомарных функций и некоторым их приложениям. М. Радиотехника, 2003.

66. Кравченко В.Ф., Басараб М.А. Булева алгебра и методы аппроксимации в краевых задачах электродинамики.- М.: Физматлит, 2004.

67. Barker R.H. Group synchronizing of binary digital systems // Communication theory. Academic press inc., New York, 1953.

68. Storer J.E., Turyn R. Optimum finitecode groups, Proc. IRE, v.46, №9, 1958.

69. Turyn R. On Barker codes of even length. Proc. IEEE, v.51, 1963.

70. S.W. Golomb and R.A.Scholtz. Generalized Barker sequences, IEEE, 1965.

71. Поляк Ю.В., Мошетов P.B. О существовании кодов Баркера. Начные труды радиотехн. Ин-та АН СССР, т.1, вып. 1., 1959.

72. D.A. Huffman. The synthesis of linear sequential coding networks in: "Information theory" (C. Cherry. Ed), Academic Press, New York, 1956.

73. Обработка сигналов в многоканальных PJIC / А.П. Лукошкин, С.С.Каринский, А.А.Шаталов и др. Под ред. А.П.Лукошкина. М.: Радио и связь, 1983.

74. РЛС 96Н6Е Тамма-С1Е". http://www.aha.ru/~skala/vniirt/gammac.htm

75. РЛС "Каста-2Е". http://www.aha.ru/~skala/vniirt/casta2.htm

76. РЛС ПВО. http://radar.narod.ru/rdr-ap-rv.html

77. Hacker S. Static Superscalar Design: A new architecture for the TigerSHARC DSP Processor. Analog Devices GmbH, 2003.

78. Витязев C.B. Analog Devices: новые разработки DSP // Цифровая обработка сигналов. 2002, №1(5).

79. Preliminary Technical Data ADSP-BF531/BF532/BF533. Analog Devices Inc., 2003.

80. Low-cost SIMD SHARC. Considerations for selecting a DSP processor why buy the ADSP-21161? // The Analog Devices ADSP-21161 SIMD SHARC vs. Texas Instruments TMS 320C6711. Analog Devices Inc., 2001.

81. Витязев C.B. Texas Instruments: новые разработки DSP // Цифровая обработка сигналов. 2002, №1(5).

82. Neuro Matrix. Руководство пользователя. М.: НТЦ Модуль, 1999.

83. Шахнович И. Отечественный процессор цифровой обработки сигналов Neuro Matrix 6403 чудо свершилось // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 1999. №2.

84. Виксне П. Семейство процессоров обработки сигналов Neuro Matrix // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2006. № 6.

85. Глуговский А.А. Исследование некоторых свойств сглаживающих окон ступенчатой формы // Цифровая обработка сигналов и ее применение / Доклады 2-й Международной конференции. Т.2. М.: МЦНТИ, 1999.

86. Я. Раммот. Микропроцессорная реализация методов целочисленной арифметики. ТИИЭР. 1978. т.66,№2.

87. Tom L. Fast Floating-Point Arithmetic Emulation on the Blackfin Processor Platform. Anlog Devices, 2003.

88. Д. Мак Кракен, У. Дорн. Численные методы и программирование на ФОРТРАНе. 2-е изд., стереотипное. Пер. с англ. Б.Н. Казака, под ред. Б.Н. Наймарка М.: Мир, 1977.

89. Перекрест А.А. Преимущества использования сопроцессоров на базе ПЛИС FPGA в системах с цифровой обработкой сигнала // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2006. № 6.1. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ АВТОРА

90. Статьи в ведущих рецензируемых журналах, находящихся в перечне ВАК РФ:

91. Варламов Д.Л., Костров В.В. Целочисленная обработка на базе современных ЦОС-процессоров // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2005. № 6. - С. 56-59.

92. Варламов Д.Л., Костров В.В. Снижение уровня боковых лепестков корреляционной функции сложных дискретных сигналов при использовании р-фильтрации // Радиотехника. 2006. № 11. С. 77-79.

93. Работы в сборниках научных трудов, сборниках докладов, тезисов докладов и трудах конференций:

94. Varlamov D.L., Kostrov V.V. Sidelobe Level Suppression of Discrète Binary Radar Signais // Proceedings of International Radar Symposium. IRS-2005. Berlin, Germany. 06-08 September 2005, Pp.773-776.

95. Варламов Д.Л. Применение р-фильтрации для обработки сложных дискретных сигналов // Цифровые методы и технологии / Материалы междунар. научн. конф. Часть 3. Таганрог: ТРТУ, 2005. С.4-6.

96. Варламов Д.Л., Костров В.В. Методы снижения уровня боковых лепестков сложных сигналов // Методы и устройства передачи и обработки информации: Сб. научн. трудов. Вып. 8. М.: Радиотехника, 2007. С.63-68.

97. Варламов Д.Л. Весовая обработка ЛЧМ-сигнала на основе атомарных функций // Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках / Материалы междунар. научн. конф. Часть 3. Таганрог: ТРТУ, 2004. С.10-13.

98. Варламов Д.Л., Костров В.В. Целочисленная обработка на базе современных процессоров цифровой обработки сигналов // Труды 7-й междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М.: ИПРЖР, 2005. Т.2. -С.421-422.