Исследование и разработка алгоритмов оценивания и оптимальной фильтрации параметров канала с рассеянием во времени и по частоте тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Чингаева, Анна Михайловна

• Чингаева, Анна Михайловна
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чингаева, Анна Михайловна

Введение.

1 Модель частотно-селективного канала.

1.1 Физическая и математическая модели канала с замираниями.

1.2 Низкочастотный эквивалент канала.

1.3 Распределение вероятностей модуля и аргумента коэффициента передачи канала.

1.4 Корреляционная функция и спектр замираний.

1.5 Общий частотный сдвиг сигнала.

1.6 Модель канала в дискретном времени.

1.7 Векторно-матричное представление канала.

1.8 Выводы.

2 Оценивание импульсной характеристики канала связи.

2.1 Влияние погрешности оценивания ИХ на качество демодуляции.

2.2 Постановка задачи оценивания ИХ канала.

2.3 Оценивание ИХ канала по известному тест-сигналу.

2.3.1 Оценивание ИХ с использованием одиночного импульса.

2.3.2 Оценивание ИХ с использованием согласованного фильтра.

2.3.3 Оценивание ИХ по методу наименьших квадратов.

2.4 Интерполяция значений ИХ в канале с замираниями.

2.5 Фильтрация потока оценок ИХ.

2.6 Оценивание ИХ канала с использованием решений демодулятора.

2.7 Экстраполяция оценок ИХ.

2.8 Выводы.

3 Оценивание частотного сдвига сигнала.

3.1 Постановка задачи.

3.2 Алгоритм поиска по сетке.

3.3 Корреляционный алгоритм.

3.4 Автокорреляционный алгоритм.

3.4.1 Синтез оптимального алгоритма.

3.4.2 Анализ качества оценки.

3.4.3 Использование ИХ для оценивания частотного сдвига сигнала.

3.4.4 Расширение диапазона оценивания.

3.5 Повышение качества оценки.

3.6 Результаты компьютерного моделирования.

3.6.1 Поиск по сетке.

3.6.2 Корреляционный оцениватель.

3.6.3 Автокорреляционный оцениватель.

3.6.4 Сравнительный анализ трёх алгоритмов.

3.7 Выводы.

4 Оценивание дисперсии канального шума.

4.1 Метод максимального правдоподобия.

4.2 Метод аннулирующей матрицы.

4.2.1 Синтез алгоритма.

4.2.2 Анализ качества оценки.

4.3 Результаты компьютерного моделирования.

4.4 Выводы.

5 Компьютерная модель системы передачи.

5.1 Структура программной модели.

5.2 Результаты статистического моделирования.

5.3 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка алгоритмов оценивания и оптимальной фильтрации параметров канала с рассеянием во времени и по частоте»

Каналы с рассеянием во времени и по частоте широко используются в современных системах передачи дискретных сообщений. К таким каналам относятся, например, коротковолновые (KB), космические каналы, а также каналы подвижной связи. Рассеяние сигнала во времени, т.е. увеличение длительности сигнала на приёме по сравнению с длительностью сигнала на передаче, приводит к возникновению явления межсимвольной интерференции (МСИ). При МСИ соседние элементы сигнала перекрываются, что приводит к возникновению взаимных помех и усложняет демодуляцию. Рассеяние сигнала по частоте приводит к расширению спектра передаваемого сигнала. Если в системе связи для передачи сообщений используются несколько подканалов на близких частотах, это явление может привести к перекрытию спектров соседних подканалов и, как следствие, к возникновению взаимных помех между подканалами. Рассеяние по частоте характерно для систем подвижной связи, где его причиной является движение передатчика и/или приёмника. Оба эти явления, рассеяние во времени и рассеяние по частоте, приводят к появлению селективных замираний, т.е. к частотно-зависимому изменению во времени характеристик канала.

На рис. 0.1 приведена упрощённая структурная схема системы передачи дискретных сообщений.

Рис. 0.1. Упрощённая структурная схема системы передачи На вход формирователя поступает решётчатая функция

М-1

A(0 = Z<W('-*7')- (°л) к= О

Здесь Т - тактовый интервал, определяющий скорость передачи в бодах: V = \/Г; М - длина сообщения в символах. Комплексные величины ак, зависят от передаваемого сообщения и используемого вида модуляции. Например, для случая ФМ8 (/ = 0,1,.,7) передаваемые биты Ьк объединяются в так называемые «трибиты», каждому из которых будет

J— У соответствовать одна из четырёх позиций фазы: ак, = ехр 2

Задачей формирователя является получение заданного спектра передаваемого сигнала. Характеристики формирователя выбирают в соответствии с требованиями, предъявляемыми к передатчику. Например, если необходимо сохранить свойство отсчётности сигнала, амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) формирователя должна иметь кососимметричный срез относительно частоты 1/2Г [75]:

0-2) l=-°o \ 1 J

Выходной сигнал можно найти как свёртку импульсной характеристики (ИХ) формирователя g,(4) и входного сигнала а(ф

М-1 к=0

Часто формирователь выполняет роль блока предыскажения, компенсирующего детерминированную часть линейных искажений канала связи [24].

Следующий за формирователем модулятор переносит спектр сигнала в заданную область частот. В общем случае модулятор является цепью с переменными параметрами, т.е. его ИХ g2(*>4) меняется во времени [27].

В канал связи входит как собственно среда передачи, так и антенны, фильтры и всё, что связывает выход модулятора на передаче со входом демодулятора на приёме. Среда передачи - радиоканал с рассеянием во времени и по частоте - подробно исследована в главе 1. Общая ИХ канала будет представлять собой свёртку ИХ среды и ИХ всей каналообразующей аппаратуры.

Квадратурный расщепитель на приёмной стороне предназначен для приведения сигнала к наиболее «экономному» виду, требующему минимального объёма памяти и вычислений [47]. По сути, он выполняет операцию, обратную модуляции (демодуляции в узком смысле), т.е. переносит спектр сигнала из области высоких в область низких частот. Схема квадратурного расщепителя приведена на рис. 0.2.

Рис. 0.2. Схема расщепителя Преобразователь Гильберта (ПГ) выполняет операцию общего поворота фазы сигнала на —7г/2: z(t) = L]zMdx. (0.4) ni,t-т со

На вход преобразователя частоты (ПЧ) поступает комплексный аналитический сигнал z(t) = z(t) + jz(t) = A(t)ej[<a"M')]. (0.5)

Здесь A(t) = yjz2(t) + z2 (/) и <р(/) - соответственно огибающая и фаза сигнала, со0 = 2п/0 - несущая (центральная) частота.

ПЧ выполняет операцию сдвига частоты комплексного сигнала z(t) на величину со0:

Z(t) = z(t)Q-™ = A(t)e^ =x(t) + jY(t). (0.6)

Сигнал Z(t) называют комплексной огибающей или низкочастотным (НЧ) эквивалентом сигнала z(t), а сигналы X(t) и 7(f) - его квадратурными компонентами.

Полученный НЧ эквивалент сигнала z(t) поступает на вход демодулятора, задача которого заключается в том, чтобы вынести решение относительно переданного символа (или последовательности символов).

Существует множество оптимальных и субоптимальных алгоритмов демодуляции сигнала в каналах с рассеянием [1, 5, 8, 11, 14, 16, 18, 20, 27, 43, 46,48, 53, 62, 82 и др.]. Наиболее известны алгоритмы Унгербоека [82], Витерби (АВ) [46], Кловского-Николаева (АКН) [20, 27], Хэлстрома [48] и алгоритм BCJR [53]. Все эти алгоритмы строятся в предположении, что мгновенные характеристики канала известны точно. Предполагается, что на приёмной стороне известен ансамбль ожидаемых сигналов, и задача демодулятора состоит в том, чтобы определить, какой из ожидаемых сигналов uk(t) наиболее близок к канальному сигналу z(t). Если характеристики канала оценены с погрешностью, эта погрешность непосредственно переходит на опорные сигналы uk(t) и приводит к существенному снижению качества демодуляции [18, 27, 31]. Результаты аналитического расчёта и компьютерного моделирования (п. 2.1) показывают, что при наличии шума в тракте оценивания качество демодуляции существенно снижается: при увеличении среднего квадрата погрешности оценивания на 1.2 дБ вероятность ошибки демодуляции увеличивается примерно на порядок. Это говорит о том, что повышение точности оценивания характеристик канала связи является актуальной задачей.

Сигнал на выходе канала представляет собой свёртку ИХ канала и входного сигнала:

0.7)

-00

ИХ канала g{tв общем случае зависит от времени и является функцией двух переменных. Длительность ИХ по £ служит мерой временного рассеяния сигнала. На входе приёмника полезный сигнал действует в смеси с шумом n(t): z(t) = s(t) + «(/) = u(t) * g(t£) + «(/). (0.8)

Здесь знак * означает свёртку. Выражение (0.8), вообще говоря, является уравнением с тремя неизвестными. В самом деле, сигнал u(t), несущий случайное сообщение, проходит через канал с неизвестной ИХ g(/,£), а затем подвергается воздействию случайного шума n(t). Такая постановка задачи приводит к так называемым «слепым» («blind») методам оценивания и демодуляции [12, 40, 58]. Недостатком «слепых» методов является низкая помехоустойчивость и неопределённость фазы оценки информационного сигнала на выходе демодулятора. «Слепой» подход эффективен, в частности, для обработки изображений, где применение других методов затруднено или невозможно, а неопределённость фазы не является критичной.

В современных системах передачи дискретных сообщений обычно применяют подход, при котором ИХ оценивается в предположении, что модулирующий сигнал известен. Здесь возможны два варианта. В первом варианте в состав передаваемого сигнала включаются детерминированные тестовые вставки (рис. 0.3), в моменты прихода которых можно оценить ИХ, а затем использовать полученную оценку для демодуляции остальной, информационной, части сигнала. Такой подход применяется, например, в системе GSM [13]. Задача оценивания ИХ по известному тест-сигналу, как правило, формулируется по критерию минимума среднеквадратического отклонения СКО (Фалькович С.Е., Сейдж Э.П., Меле. Дж.Л., Сосулин. Ю.Г., Кириллов Н.Е., Диторо М., Кловский Д.Д., Николаев Б.И., Betts J.A., Broom R.C., Cook S.J., Clark J.G., Vaidis T, Weber C.L. и др.). Недостатком такого подхода в каналах с замираниями является быстрое «устаревание» оценки ИХ.

Тестовая Информационная Тестовая последовательность последовательность последовательность

Т* т ц

Рис. 0.3. Структура передаваемого сигнала Во втором варианте используется информационный сигнал (точнее, его оценка с выхода демодулятора). Для получения оценки ИХ применяют методы винеровской или калмановской фильтрации (Браммер К., Зиффлинг Г., Omidi M.J., Fechtel S.A., Meyr Н. и др.), методы минимума СКО и рекуррентный метод наименьших квадратов РНК (WidrowB., HoffM.E., Прокис Дж., LinJ., LindbomL, Leon W.S., KuboH., RaheliR. и др.). Недостатком данного метода является появление аномальных ошибок, возникающих в случае принятия демодулятором неверного решения относительно ак.

Наличие в канале, помимо частотного рассеяния, общего сдвига частоты принимаемого сигнала (см. гл. 1) даже в условиях медленных замираний приводит к появлению быстрых изменений ИХ во времени. При этом сам параметр, вызывающий эти изменения, на протяжении всего сеанса связи остаётся практически постоянным. ИХ g(tдля такого канала можно представить в виде [27] g(t^) = g0(^)exp{j2nAft). (0.9)

Здесь Af - величина частотного сдвига сигнала, g0(£) - ИХ при А/" = 0. В этом случае задачу оценивания g(t,£) целесообразно разделить на две частные задачи: оценивание g0(£) и оценивание А/. Такое разделение позволяет уменьшить погрешность оценивания. В пределе, когда g0(£) и 4f постоянны, погрешность будет стремиться к нулю. В каналах с рассеянием оценку А/ обычно получают по известному тест-сигналу с использованием метода максимального правдоподобия МП (Viswanathan Н., Olmo G., Morelli М., Mengali U., Baronkin V.M., Прокис Дж. и др.).

Во многих случаях, например, для задач оптимальной фильтрации или демодуляции, на приёмной стороне требуется знание величины дисперсии канального шума [9, 48, 53, 82]. Если в структуре передаваемого сигнала имеются пассивные паузы, дисперсию шума можно оценить по его реализации. В системах связи со многими пользователями дисперсию шума можно оценивать в незанятых абонентами каналах. Например, в системе GSM используются пустые временные интервалы [64]. В одноканальных последовательных системах передачи включение в состав сигнала пассивных пауз означает уменьшение скорости передачи или ухудшение качества приёма сообщения (за счёт уменьшения Т). По этой причине представляют интерес методы оценивания дисперсии канального шума, работоспособные в присутствии полезного сигнала. В каналах без рассеяния для получения такой оценки обычно используют методы, основанные на свойстве постоянства огибающей чистого сигнала на коротком интервале наблюдения (Brandao A.L., Lopes L.B., McLernon D.C. и др.). В каналах с рассеянием, где свойство постоянства огибающей не соблюдается, для получения оценки дисперсии шума можно использовать метод максимального правдоподобия (Ван Трис Г., Фалькович С.Е., Сейдж Э.П., Меле. Дж.Л., Сосулин. Ю.Г. и др.).

Целью данной работы является исследование и разработка эффективных алгоритмов оценивания параметров канала с рассеянием во времени и по частоте. Для достижения этой цели в работе решаются следующие задачи:

• исследование физической и математической модели канала связи с рассеянием во времени и по частоте;

• анализ существующих методов оценивания характеристик такого канала;

• поиск путей повышения помехоустойчивости оценивателя, а также синтез новых эффективных алгоритмов оценивания и анализ качества их работы;

• создание компьютерной модели канала с рассеянием во времени и по частоте и системы передачи дискретных сообщений по такому каналу;

• статистическое моделирование исследуемых алгоритмов оценивания характеристик канала и системы передачи в целом.

Объектом исследования данной работы являются каналы с рассеянием во времени и по частоте. В работе рассматриваются физические причины рассеяния и математические модели каналов связи. На основании этих моделей выводятся алгоритмы оценивания характеристик канала с рассеянием, необходимых для качественного приёма сообщений, и даётся анализ помехоустойчивости этих алгоритмов.

При проведении исследования в работе использованы методы теории вероятностей и случайных процессов, статистической теории связи и объектно-ориентированного программирования. Для проведения расчётов использованы пакеты прикладных программ MathCad и MatLab. Программная модель канала и системы передачи написана на языке С++.

Обоснованность и достоверность результатов работы обеспечивается адекватностью использованных методов и подтверждается совпадением результатов теоретического расчёта и компьютерного моделирования.

Научная новизна работы заключается в том, что

1 исследовано качество работы алгоритмов оценивания, интерполяции и оптимальной фильтрации ИХ канала с рассеянием во времени и по частоте применительно к реальным системам передачи;

2 найден способ уменьшения запаздывания оценки ИХ канала с рассеянием во времени и по частоте, полученной с использованием решений демодулятора, для алгоритма Кловского-Николаева, и исследовано результирующее качество работы демодулятора;

3 предложен метод экстраполяции оценок ИХ в канале с рассеянием во времени и по частоте, заключающийся в предсказании ИХ на один цикл передачи, интерполяции внутри этого цикла и последующем обновлении оценок, и исследовано качество его работы применительно к реальным системам передачи;

4 синтезирован автокорреляционный алгоритм оценивания общего частотного сдвига сигнала для канала с рассеянием во времени и по частоте, найдена аналитическая и статистическая оценка его помехоустойчивости;

5 получен алгоритм аннулирующей матрицы для оценивания дисперсии канального шума при наличии сигнала, прошедшего канал с рассеянием во времени и по частоте, найдена аналитическая и статистическая оценка его помехоустойчивости;

6 получены результаты статистического моделирования указанных алгоритмов в составе общей процедуры демодуляции в канале с рассеянием во времени и по частоте при наличии аддитивного белого гауссовского шума.

Аналитические результаты, программные модели канала и системы передачи, результаты статистического моделирования на ЭВМ, а также выводы и рекомендации получены автором лично.

Практическая ценность данной работы заключается в следующем:

• результаты анализа качества алгоритмов оценивания, фильтрации, интерполяции и экстраполяции характеристик канала с рассеянием могут быть использованы при проектировании систем передачи дискретных сообщений по KB и космическим каналам, а также по каналам сотовой связи;

• предложенные методы повышения помехоустойчивости оценивателя ИХ канала могут быть использованы в системах передачи, работающих при малом отношении сигнал-шум;

• разработанные алгоритмы оценивания характеристик канала связи по единому тест-сигналу могут быть использованы для уменьшения затрат частотно-временных ресурсов, отводимых на тестирование канала;

• результаты аналитических расчётов и статистического моделирования, а также программная модель канала с рассеянием во времени и по частоте и системы передачи дискретных сообщений по такому каналу могут быть использованы сотрудниками учебных и научно-исследовательских институтов связи для проведения дальнейших исследований, а также в учебном процессе.

Результаты работы использованы ГНП РКЦ «ЦСКБ-Прогресс» (г. Самара) в рамках НИР «Системные исследования по определению рациональных путей создания перспективной оперативной многоцелевой космической системы сбора и передачи данных (с наземных платформ и целевой аппаратуры КА наблюдения), разрабатываемой на базе космических комплексов дистанционного зондирования Земли социальноэкономического и коммерческого назначения разработки ЦСКБ» и «Исследования возможности увеличения продолжительности сеансов передачи информации при пролёте КА в зоне видимости наземного пункта (НП) за счёт работы при малых углах места», выполняемой в рамках 1 и 12 раздела Федеральной космической программы России совместно с Роскосмосом; и ОАО «Концерн «Созвездие»» (г. Воронеж) в рамках НИР «Разработка одночастотного модема для пакетной передачи информации со скоростью 4800 бит/с, при возможном увеличении скорости до 9600 бит/с по декаметровым радиоканалам малой и средней протяжённости». Материалы диссертации также используются в учебном процессе кафедры ТОРС ПГАТИ. Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами.

Общие положения и результаты диссертации были представлены на IX, X, XI, XII и XIV Российской научной конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (г. Самара, 2002, 2003, 2004, 2005 и 2007 гг. соответственно), на VIII и XI Международной научно-технической конференции «Радиолокация, Навигация, Связь» (г. Воронеж, 2002 и 2005 гг.), на V Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» (г. Самара, 2004 г.), а также на VII Международной конференции SCI'03 (США, Орландо, 2003 г.).

По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ, из них 4 тезиса и 5 докладов опубликованы в трудах всероссийских и международных конференций, 4 статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных работ, и 1 статья с сборнике трудов учёных Поволжья.

Диссертация состоит из введения, пяти глав с выводами и результатами, заключения, списка литературы и трёх приложений. Объём

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Чингаева, Анна Михайловна

5.3 Выводы

1 Совпадение аналитических и экспериментальных результатов подтверждает достоверность компьютерной модели и правильность расчёта всех энергетических соотношений.

2 Наименьший проигрыш (менее 0,5 дБ) по сравнению со случаем точно известных мгновенных параметров канала обеспечивает схема с интерполяцией ИХ. Однако, этот результат достигается только при наличии достаточно большой дополнительной задержки в принятии решения и выполнении условия TnFv < 1/2.

3 Второй по помехоустойчивости является схема с экстраполяцией оценки на один цикл передачи. Эта схема проигрывает предыдущей 1,5 дБ, тем не менее, она обладает существенным преимуществом: не требует наличия дополнительной задержки в принятии решения.

4 Наименьшую помехоустойчивость обеспечивает схема с оцениванием по информационным символам. Её проигрыш по отношению к схеме с экстраполяцией составляет 4 дБ. Однако, данная схема, в отличие от двух предыдущих, не требует ни дополнительной задержки в принятии решения, ни выполнения условия ruFp < 1/2.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведённые в данной диссертационной работе исследования позволяют сделать следующие выводы:

• Раздельное решение задач оценивания мгновенных значений ИХ канала и общего частотного сдвига сигнала позволяет синтезировать эффективные алгоритмы, обладающие высокой помехоустойчивостью.

• Сравнительный анализ различных алгоритмов оценивания ИХ и отслеживания её изменений в каналах с замираниями показывает, что наилучшую помехоустойчивость обеспечивают алгоритмы с оцениванием ИХ по специальному тест-сигналу с последующей интерполяцией полученных оценок. Однако, для применения этих алгоритмов требуется выполнение двух условий: интервал тестирования канала и граничная частота в спектре замираний должны удовлетворять условиям теоремы Котельникова; на приёмной стороне необходимо вводить дополнительную задержку в принятии решения на один или более циклов передачи.

• В системах передачи, работающих при малом отношении сигнал-шум, дополнительный выигрыш удаётся получить при переходе к трёхэтапной процедуре: оценивание по тест-сигналу, калмановская фильтрация полученных оценок и интерполяция.

• В системах, где интервал тестирования канала и граничная частота в спектре замираний удовлетворяют условиям теоремы Котельникова, но дополнительная задержка в принятии решения на один или более циклов передачи недопустима, качественную оценку ИХ канала позволяет обеспечить процедура экстраполяции оценки на один цикл вперёд» на основании имеющихся «прошлых» оценок с последующей интерполяцией на весь информационный пакет. Проигрыш системы передачи, использующей такую процедуру, по отношению к системе передачи с задержкой и интерполяцией составляет 1,5 дБ на уровне Р(ош) = 10~3.

В системах передачи, работающих при малом отношении сигнал-шум, дополнительный выигрыш от экстраполяции удаётся получить при использовании для этой цели фильтра Калмана. В системах, где соблюдение двух вышеуказанных условий невозможно, обеспечить качественный приём позволяет переход к алгоритмам оценивания ИХ, работающим по оценкам информационных символов с выхода демодулятора. Существенным недостатком таких алгоритмов является отставание получаемой оценки ИХ от истинного значения при наличии задержки в принятии решения демодулятором. Решить эту проблему для алгоритма Кловского-Николаева позволяет применение группы оценивателей ИХ, использующих всю цепочку решений ak,aki,.,akg.

Статистическое моделирование показывает выигрыш такого подхода в 2 дБ на уровне Р(ош) = 10~3 уже при задержке в принятии решения, равной 5 тактовым интервалам.

Среди рассмотренных в работе алгоритмов оценивания общего частотного сдвига сигнала наилучшую помехоустойчивость обеспечивает алгоритм поиска по сетке. Однако, для его реализации требуются большие вычислительные затраты. Минимум вычислительных затрат при незначительном снижении помехоустойчивости обеспечивает автокорреляционный алгоритм оценивания частотного сдвига. Ещё одним важным преимуществом этого алгоритма является то, что он не требует включения в состав передаваемого сигнала дополнительных служебных вставок. Алгоритм получает оценку по тому же тест-сигналу, который уже используется для целей оценивания ИХ и тактовой и цикловой синхронизации.

• Из рассмотренных в работе алгоритмов оценивания ещё одного необходимого для качественной работы системы передачи параметра - дисперсии канального шума, - наилучшее качество обеспечивает алгоритм аннулирующей матрицы. Этот алгоритм, так же как и автокорреляционный алгоритм оценивания общего частотного сдвига, не требует включения в состав сигнала дополнительных служебных вставок и, кроме того, является инвариантным к форме ИХ канала связи.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чингаева, Анна Михайловна, 2007 год

1., ФритчманБ.Д. Статистическое обнаружение в каналах связи с взаимными помехами между символами // ТИИЭР. - 1970. -Т. 58,№5.-С. 189-195

2. Альперт Я.Л. Распространение радиоволн в ионосфере. М.: Изд-во АН СССР, 1960.-480 с.

3. АлышевЮ.В., Борисенков А.В. Псевдослучайные последовательности с корреляционной функцией почти игольчатой формы. Сборник трудов учёных Поволжья «Информатика, радиотехника, связь». 2001. - Вып. 6. - С. 25-26

4. А.с. 1078662 СССР, МКИЗ H04L 27/22. Устройство для демодуляции двоичных сигналов / Б.И.Николаев, В.П.Зайкин. -Опубл. 1984.-Бюл. №9

5. А.с. 1190535 СССР, МКИ4 H04L 27/22, Н04В 15/00. Устройство демодуляции сигналов относительной фазовой телеграфии, прошедших канал связи с многолучёвостью / Н.В. Дьяконов, Ю.Г. Левченко, Б.Д. Терехов. Опубл. 1985, Бюл. № 41

6. А.с. 343394 СССР, МКИ2 H04L 12/02. Устройство для выделения импульсного отклика канала связи из принимаемого сигнала относительной фазовой телеграфии / С.С. Бек. Опубл. 1972, Бюл. №14

7. А.с. 832763 СССР, МКИЗ H04L 27/06. Способ демодуляции дискретных сигналов / Д.Д. Кловский, Б.И. Николаев, В.Г. Карташевский. Опубл. 1981. - Бюл. № 19

8. Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана-Бьюси. Пер. с нем. М.: «Наука», 1982.-200 с.

9. ЮВанТрисГ. Теория обнаружения, оценок и модуляциию Пер. с англ. / Под ред. проф. В.И. Тихонова. М.: Сов. радио, 1972. - т. 1, 744 с.; 1975-т. 2,343 с.; 1977-т. 3, 662 с.

10. Гольденберг Л.М., Кловский Д.Д. Метод приёма импульсных сигналов, основанный на использовании вычислительных машин // Труды ЛЭИС. 1959. - Вып. VII (44). - С. 17-26

11. Горячкин О.В. Методы слепой обработки сигналов и их приложения в системах радиотехники и связи. М.: Радио и связь, 2003. - 230 с.

12. ГромаковЮ.А. Стандарты и системы подвижной радиосвязи. М.: Мобильные ТелеСистемы Эко-трендз, 1997. - 242 с.

13. Диторо М. Связь в средах с рассеянием во времени и по частоте при использовании адаптивной компенсации // ТИИЭР. 1968. - № 10. -С. 15^5

14. Карташевский В.Г. Обработка пространственно-временных сигналов в каналах с памятью. М.: Радио и связь, 2000. - 272 с.

15. Кириллов Н.Е. Помехоустойчивая передача сообщений по линейным каналам со случайно изменяющимися параметрами. М.: Связь, 1971.-256 с.

16. Кловский Д.Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам. -М.: Связь, 1969.-375 с.

17. Кловский Д.Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам. 2-е изд., пер. и доп. М.: Радио и связь, 1982. - 304 с.

18. Кловский Д.Д. Системы оптимального приёма в каналах с эхосигналами 11 Труды учебных институтов связи. 1964. - Вып. 19. -С. 19-30

19. Кловский Д.Д., Николаев Б.И. Инженерная реализация радиотехнических схем (в системах передачи дискретных сообщений в условиях межсимвольной интерференции). М.: Связь, 1975.-200 с.

20. Кловский Д.Д., СойферВ.А. Обработка пространственно-временных сигналов. М.: Связь, 1976. - 207 с.

21. Коноплёва Е.И. Кривые распределения напряжённости поля коротковолновых сигналов // «Электросвязь», 1959 № 9

22. Крамер Г. Математические методы статистики. Пер. с англ. / Под ред. А.Н. Колмогорова. М.: «Мир», 1975. - 648 с.

23. Круазье А., Пьерре Дж. М. Цифровая эхо-модуляция // Зарубежная радиоэлектроника. 1972. - №1. - С. 25-43

24. Ланкастер П. Теория матриц. Пер. с англ.-М.: «Наука», 1978. -280 с.

25. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио, 1-е изд., кн. первая 1966, 728 с. кн. вторая, 1968, 503 с. кн. третья, 1976,2-е изд. соотв. в 1974,1978,1984.

26. Николаев Б.И. Последовательная передача дискретных сообщений по непрерывным каналам с памятью. М.: Радио и связь. - 1988. -264 с.

27. Николаев Б.И., Салтыков О.В. Сравнение способов оценивания импульсной характеристики многолучевого радиоканала // Сборник трудов учёных Поволжья «Информатика, Радиотехника, Связь», Самара, 2001. Вып. №6. - С. 10-13

28. Николаев Б.И., Чингаева A.M. Многоэтапное оценивание больших частотных сдвигов сигнала в многолучевом канале с замираниями и гауссовским шумом // Сборник трудов учёных Поволжья «Информатика, радиотехника, связь», г. Самара, 2002. Вып. 7. -С. 10-13

29. Николаев Б.И., Чингаева A.M. Сравнение методов интерполяции импульсной характеристики тракта передачи сигнала // «Инфокоммуникационные технологии», 2003. Вып. 1. - С. 12-15

30. Николаев Б.И., ЧингаеваА.М. Энергетические соотношения при компьютерном моделировании процессов в цифровых системах передачи информации // «Инфокоммуникационные технологии», 2006.-Вып. 1.-С. 53-57

31. Новые алгоритмы оптимальной обработки сигналов в каналах связи: Отчёт о НИР / Рук. Кловский Д.Д., № ГР 02.9.80.000930. ПИИРС, г. Самара, 1997.-101 с.

32. Прокис Дж. Цифровая связь. Пер. с англ. / Под ред. Д.Д. Кловского.- М.: Радио и связь. 2000. - 800 с.

33. Расчет помехоустойчивости систем передачи дискретных сообщений: Справочник / Коржик В.И., Финк JI.M., Щелкунов К.Н.: Под ред. JL М. Финка. -М.: Радио и связь, 1981.-232 с.

34. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределённости и адаптация информационных систем.- М.: Сов. Радио, 1977. 432 с.

35. СейджЭ.П., Меле. Дж.Л. Теория оценивания и её применение в связи и управлении. Пер. с англ. / Под ред. Б.Р. Левина. М.: Связь, 1976.-496 с.

36. Сосулин. Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Сов. радио, 1978. - 320 с.

37. Тамм Ю.А. Адаптивная коррекция сигнала ПД. М.: Связь, 1978. -144 с.

38. Фалькович С.Е. Оценка параметров сигнала. М.: Сов. радио, 1970. -336 с.

39. ФинкЛ.М. Теория передачи дискретных сообщений. 2-е изд., М.: Сов. радио, 1970.-728 с.

40. Форни Г.Д. Алгоритм Витерби // ТИИЭР. 1973. - Т. 61, № 3. -С. 12-25

41. Френке Л. Теория сигналов. Пер. с англ. / Под ред. Д.Е. Вакмана. -М.: Сов. радио, 1974. 344 с.

42. Хелстром К. Статистическая теория обнаружения сигналов. Пер. с англ. / Под ред. Ю.Б. Кобзарева. М.: ИИЛ, 1963. - 431 с.

43. ЧингаеваА.М. Оптимальная цифровая фильтрация потока оценок импульсной характеристики диспергирующего канала // Материалы V Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», г. Самара, 2004. С. 4042

44. ЧингаеваА.М. Способ определения параметров порождающей системы замирающего канала // Тезисы XIV Российской научной конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов, г. Самара, 2007 г. С. 14-15

45. ЧингаеваА.М. Оценивание дисперсии канального шума при наличии сигнала // «Инфокоммуникационные технологии», 2007. -Т. 5,№4.-С. 26-28

46. Чингаева A.M. Оптимальное оценивание частотного сдвига сигнала по тестовой последовательности с большой базой // «Электросвязь», 2007.-№ 10.-С. 55-58

47. Bahl L.R. et al. Optimal Decoding of Linear Codes for Minimizing Symbol Error Rate // IEEE Trans, on Inf. Theory, March 1974. Vol. IT-20.-P. 284-287

48. Baronkin V.M., Zakharov Y.V., Tozer T.C. Frequency Estimation in Slowly Fading Multipath Channels // IEEE Transactions on

49. Communications, November 2002. Vol. 50, No. 11. - P. 1848-1859

50. Bello P.A. Characterization of randomly time-variant linear channels // IEEE Transactions on Communication Systems, dec. 1963. P 360-393

51. Betts J.A., Broom R.C., Cook S.J., Clark J.G. Use of Pilot Tones for Realtime Channel Estimation of HF Data Circuits // Proc. IEEE, 1975. -No. 9.-P. 887-896

52. Brandao A.L., Lopes L.B., McLernon D.C. In-service monitoring of multipath delay and cochannel interference for indoor mobile communication systems // Proc. IEEE Int. Conf. Communications, May 1994.-Vol.3.-P. 1458-1462

53. Chen X., Hoeher P. Blind equalization with iterative joint channel and data estimation for wireless DPSK systems // Proc. IEEE GLOBECOM, November 2001. P. 274-279

54. Chugg K.M., Polydoros A. MLSE for an Unknown Channel Part I: Optimality Considerations // IEEE Transactions on Communications, July 1996. - Vol, 14, No. 7. - P. 836-846

55. Clarke R.H. A statistical theory of mobile-radio reception // Bell Syst. Tech. J. 47,1968.-P. 957-1000

56. Fechtel S.A., MeyrH. Optimal Parametric Feedforward Estimation of Frequency-Selective Fading Radio Channels // IEEE Transactions on Communications, February/March/April 1994. Vol. 42, No. 2/3/4. -P. 1639-1650

57. Forney G.D., Jr. Maximum-likelihood sequence estimation of digital sequences in the presence of intersymbol interference // IEEE Trans., 1972. V. IT-18, N 3. - P. 363-378

58. Galdino J.F., Pinto E.L., de Alencar M.S. Analytical Performance of the LMS Algorithm on the Estimation of Wide Sense Stationary Channels // IEEE Transactions on Communications, June 2004. -Vol. 52, No. 6.1. P. 982-991

59. GSM 05.08 version 5.6.1: Radio subsystem link control, June 1998

60. Kubo H., Murakami K., Fujino T. An Adaptive Maximum-Likelihood Sequence Estimator for Fast Time-Varying Intersymbol Interference Channels // IEEE Transactions on Communications, February/March/April 1994. Vol. 42, No. 2/3/4. - P. 1872-1880

61. Leon W.S., Taylor D.P. Steady-State Tracking Analysis of the RLS Algorithm for Time-Varying Channels: A General State-Space Approach // IEEE Communications Letters, May 2003. Vol. 7, No. 5. - P. 236238

62. Lin J., Proakis J.G., Ling F., Lev-Ari H. Optimal Tracking of Time-Varying Channels: A Frequency Domain Approach for Known and New Algorithms // IEEE Transactions on Selected Areas in Communications, January 1995.-Vol. 13, No. l.-P. 141-154

63. Lindbom L., Ahlen A., Sternad M., Falkenstrom M. Tracking of Time-Varying Mobile Radio Channels Part II: A Case Study // IEEE Transactions on Communications, January 2002. - Vol. 50, No. 1. -P. 156-167

64. Lindbom L., Sternad M., Ahlen A. Tracking of Time-Varying Mobile Radio Channels Part I: The Wiener LMS Algorithm // IEEE Transactions on Communications, December 2001. - Vol. 49, No. 12. -P.2207-2217

65. McNicol R. The fading of radio waves of medium and high frequencies // IEE Proceedings, 1949. Pt. III. - P. 517-524

66. Morelli M., Mengali U. Carrier-Frequency Estimation for Transmissions over Selective Channels // IEEE Transactions on Communications, September 2000. Vol. 48, No. 9. - P. 1580-1589

67. Nakagami. Statistical Methods in Radio Wave Propagation. New York,1960

68. NgB.C., CedervallM., Paulraj A. A Structured Channel Estimator for Maximum-Likelihood Sequence Detection // IEEE Communications Letters, March 1997. Vol. 1, No. 2. - P. 52-55

69. Nikolaev B.I., Chingaeva A.M. Frequency Shift Estimation In Disperse Channels // SCI Trans. 2003. - Vol. X. - P. 325-327

70. Nyquist H. Certain topics in telegraph transmission theory // Trans. AIEE, 1928. V. 47. - P. 617-664

71. Olmo G. et al. Progressive Refinement Approach to MLE: An Application to Carrier Frequency Recovery // IEEE Transactions on Communications, July 2001. Vol. 49, No. 7. - P. 1148-1153

72. Omidi M.J., Gulak P.G., Pasupathy S. Parallel Structures for Joint Channel Estimation and Data Detection over Fading Channels // IEEE Journal on Selected Areas in Communications, December 1998. Vol. 16,No. 9.-P. 1616-1629

73. Raheli R., Marino G., Castoldi P. Per-Survivor Processing and Tentative Decisions: What Is In Between? // IEEE Transactions on Communications, February 1996. Vol. 44, No. 2. - P. 127-129

74. Raheli R., Polydoros A., Tzou C. Per-Survivor Processing: A General Approach to MLSE in Uncertain Environments // IEEE Transactions on Communications, February/March/April 1995. Vol. 43, No. 2/3/4. -P. 354-364

75. Siddiqui M.M., Weiss G.H. Families of Distributions for Hourly Medians Power and Instantaneous Power of Received Radio Signals // J. Res.NBS, 1963.-Vol. 67D.-P. 753-763

76. Stroustrup B. The С++ Programming Language. Third Edition. Addison-Wesley, 1997

77. Ungerboeck G. Nonlinear Equalization of Binary Signals in Gaussian

78. Noise // IEEE Transactions on communication technology. December 1971. - Vol. COM-19, No. 6. - P. 1128-1137

79. Ungerboeck G. Trellis-coded Modulation with Redundant Signal Sets -Part I: Introduction // IEEE Commun. Mag., Feb. 1987. Vol. 25, No. 2. -P. 5-11

80. Ungerboeck G. Trellis-coded, Modulation with Redundant Signal Sets -Part II: State of the Art // IEEE Commun. Mag., Feb. 1987. Vol. 25, No. 2.-P. 12-21

81. US6731710 Bl. Method for rapid carrier frequency estimation in a communication system, May 4,2004

82. Vaidis T, Weber C.L. Block Adaptive Techniques for Channel Identification and Data Demodulation Over Band-Limited Channels // IEEE Transactions on Communications, February 1998. Vol. 46, No. 2. -P. 232-243

83. Viswanathan H., Krishnamoorthy R. A Frequency Offset Estimation Technique for Frequency-Selective Fading Channels // IEEE Communications Letters, April 2001.-Vol. 5, No. 4.-P. 166-168

84. Watterson C.C., Juroshek J.R., Bensema W.D Experimental confirmation of an HF channel model // IEEE Transactions on Communication Technology, 1970. COM-18(6). - P 792-803

85. WidrowB. Adaptive Filters, I: Fundamentals // Stanford Electronic Laboratory, Stanford University, Stanford, Calif., Tech. Report No 6764-6, December 1966

86. Widrow В., Hoff M.E. Jr. Adaptive Switching Circuits // IRE WESCON Conv. Rec., pt. 4,1960. P. 96-104.

87. Способ уменьшения запаздывания оценки ИХ канала с рассеянием во времени и по частоте, полученной с использованием решений демодулятора, для алгоритма Кловского-Николаева.

88. Автокорреляционный алгоритм оценивания общего частотного сдвига сигнала для канала с рассеянием во времени и по частоте.

89. Результаты статистического моделирования указанных алгоритмов в канале с рассеянием во времени и по частоте при наличии аддитивного белого гауссовского шума.

90. Главный конструктор ^ Н.Р. Стратилатов

91. Зам. начальника отдела 1107, к.т.н. А.А. Журавлёв1. УТВЕРЖДАЮ

92. Зам. Генерального директора1. ОАО «Концерн «Созвездие»lii)« рц^/^И.И.Малышевttojun* 2007г.д.т.н.1. АКТ

93. Результаты теоретических исследований вопросов оценивания, интерполяции, экстраполяции и оптимальной фильтрации параметров канала с рассеянием во времени и по частоте используются при проведении практических занятий.

94. Исследованные и разработанные в диссертации алгоритмы, а также компьютерная модель системы передачи используются при проведении лабораторных занятий.

95. Зав. каф. ТОРС, д.т.н., проф. Горячкин О.В.