Комбинированный алгоритм и устройство многопользовательского приема сигналов в системах подвижной связи с негауссовскими каналами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат наук Кадушкин Владислав Валерьевич

• Кадушкин Владислав Валерьевич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Кадушкин Владислав Валерьевич

Введение

ГЛАВА 1. Методика синтеза нового класса помехоустойчивых комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов в CDMA системах подвижной связи

1.1. Основные этапы перехода к посткорреляционным моделям представления случайных явлений

1.2. Обоснованность методологии и практического применения полигауссового подхода

1.3. Обоснованность методологии и технология многопользовательского детектирования

1.4. Методология синтеза алгоритмов многопользовательского детектирования в каналах с аддитивным белым гауссовым шумом

1.5. Анализ существующих параметров эффективности алгоритмов приема сигналов в CDMA системах подвижной связи

1.5.1. Параметры эффективности с точки зрения качества обслуживания (QoS)

1.5.2. Параметры эффективности алгоритмов многопользовательского детектирования

1.5.3. Системная емкость и помехоустойчивость как основные показатели эффективности CDMA систем связи

1.5.3.1. Системная емкость

1.5.3.2. Помехоустойчивость

1.6. Комплексный показатель эффективности как средство оценки качества комбинированных квазиоптимальных алгоритмов многопользовательского приема сигналов

1.7. Методика синтеза нового класса помехоустойчивых комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов в CDMA системах подвижной связи

1.8. Основные результаты и краткие выводы по Главе

ГЛАВА 2. Базовые подходы к синтезу алгоритмов в комплексе негауссовских помех и алгоритмов многопользовательского детектирования

2.1.1. Вероятностное описание сигнально-помехового комплекса в рамках полигауссовых моделей для задачи оптимального полного разрешения сигналов

2.1.2. Обобщенная методология полигауссового синтеза квазиоптимальных алгоритмов

2.2. Квазиоптимальные решения полигауссовых алгоритмов приема сигналов

2.3. Сравнительный анализ алгоритмов многопользовательского детектирования в CDMA системах связи

2.3.1. Оптимальный многопользовательский детектор по критерию максимального правдоподобия

2.3.2. Декоррелятор

2.3.3. Детектор по минимуму СКО

2.3.4. Многопользовательский детектор на основе полиномного разложения

2.3.5. Субтрактивные многопользовательские детекторы

2.3.6. Нелинейный многопользовательский демодулятор на основе метода Чебышева

2.3.7. Алгоритмы многопользовательского детектирования на основе искусственного интеллекта

2.3.8. Корреляционные комбинированные решения с оценкой состояния канала

2.4. Основные результаты и краткие выводы по Главе

68

ГЛАВА 3. Синтез комбинированного полигауссова алгоритма многопользовательского приема случайного числа сигналов при действии внутрисистемных помех

3.1. Математическая модель системы связи DS-CDMA

3.2. Математическая модель MMSE-алгоритма

3.3. Синтез комбинированного ПГ-MMSE алгоритма

3.3.1. Вводимые допущения ПГ-MMSE алгоритма и конкретизация его параметров

3.3.2. Функциональная схема ПГ-MMSE алгоритма

3.3.3. Оценка условий представления негауссовских помех малым числом компонент вероятностной смеси

3.3.4. Блок схема ПГ-MMSE алгоритма

3.4. Основные результаты и краткие выводы по Главе

ГЛАВА 4. Техническая реализация и оценка комплексного показателя эффективности устройства многопользовательского приема сигналов

4.1. Мультипроцессорная реализация устройства, реализующего ПГ-MMSE алгоритм

4.1.1. Общее описание комбинированного устройства приема сигналов при действии внутрисистемных помех

4.1.2. Принцип работы комбинированного устройства приема сигналов при действии внутрисистемных помех

4.1.3. Обобщенные временные циклы работы устройства

4.2. Оценка комплексного показателя эффективности ПГ-MMSE алгоритма/устройства

4.2.1. Расчет общего числа выполняемых операций

4.2.2. Оценка асимптотической эффективности

4.2.3. Оценка вероятности ошибки

4.3. Основные результаты и краткие выводы по Главе

Заключение

Список использованных источников

Приложение 1. Документы, подтверждающие практическую ценность

работы

Список сокращений и условных обозначений

АБГШ - Аддитивный белый гауссовский шум

АМЭ - Асимптотическая многопользовательская эффективность

БС - Базовая станция

МС - Мобильная станция

МИД - Многопользовательское детектирование/ многопользовательский детектор

МИЭ - Многопользовательская эффективность

ИГ - Полигауссовый

ИГ- - Комбинированный полигауссовый многопользовательский

MMSE алгоритм с компенсацией внутрисистемных помех по

минимуму среднеквадратичной ошибки.

РУ - Решающее устройство

ССИО - Системы связи с подвижными объектами

BER - Bit error rate/ частота появления битовой ошибки

BPSK - Binary Phase Shift Keying/ двоичная фазовая манипуляция (ФМ-2)

CDMA - Code division multiple access/ Многостанционный доступ с кодовым разделением каналов

MAI - Multiple access interference / помехи многостанционного доступа

MUD - Multiuser detection/ многопользовательское детектирование

PIC - Parallel Interference Cancellation/ параллельное отсечение помех

SIC - Successive Interference Cancellation/ последовательное

отсечение помех

SINR - Signal-to-interference plus noise ratio / отношение сигнал/шум + внутрисистемные помехи

SIR - Signal-to-interference ratio / отношение сигнал / внутрисистемные помехи

QoS - Quality of Service/Качество обслуживания

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследований. Современный этап развития систем связи с подвижными объектами (ССПО) характеризуется высокой потребностью по внедрению новых алгоритмических и технических решений, направленных на повышение эффективности передачи информации по выделенным частотным каналам связи.

Сложный и многообразный комплекс помех, характерный для условий работы современных ССПО с кодовым разделением каналов, приводит к возникновению негауссовских случайных процессов на входе приемных устройств и, как следствие, к ограничению помехоустойчивости и системной емкости [13, 44, 45, 51, 52].

Анализ выполненных исследований по данной тематике [15, 27, 33, 40, 56, 61, 64] показывает, что на сегодняшний день существует достаточно большое число обобщенных аналитических и технических решений полигауссовых приемников, реализующих методы дифференцированного доступа абонентов для детерминированной, квазидетерминированой и случайной моделей сигналов, обеспечивающих эффективную компенсацию негауссовских помех. Однако эти решения обладают высокой вычислительной сложностью и в большинстве практических приложений технически не реализуемы. За последние десятилетия также разработано достаточное число оригинальных решений многопользовательских приемников, обеспечивающих эффективную компенсацию внутрисистемных помех, но только в гауссовом шуме.

В этой связи актуальным является развитие и разработка новых методов дифференцированного доступа абонентов к ресурсам систем и устройств телекоммуникаций, а также разработка новых селекторов, обеспечивающих высокую надежность обмена информацией в условиях воздействия внешних и внутренних помех и обладающих приемлемой технической сложностью реализации.

Применительно к теме диссертационных исследований решение указанной актуальной задачи связано с разработкой частных комбинированных решений многопользовательских селекторов случайного числа сигналов на фоне разнохарактерных, в том числе негауссовских помех, использующих достоинства полигауссовой и многопользовательской обработки с целью повышения эффективности функционирования CDMA систем.

Степень разработанности темы исследований.

Фундаментальные исследования, выполненные с начала шестидесятых годов в области теории синтеза алгоритмов обнаружения-различения-оценивания [6, 38, 49] сигналов, объективно определили нарастающий интерес к синтезу новых классов алгоритмов многопользовательского приема случайного числа сигналов на фоне комплекса произвольных помех и развитие базовой методологии статистического синтеза и анализа информационных систем, опирающейся на потенциал используемых классов вероятностных моделей, в т.ч. моделей и алгоритмов посткорреляционного уровня.

Среди наиболее значимых работ в области синтеза алгоритмов компенсации внутрисистемных помех на основе технологии многопользовательского детектирования необходимо отметить работы зарубежных и отечественных ученых, S. Verdù [88, 89, 103], A. Duel-Hallen[73,74], M. Honig[79], S. Moshavi [93, 94], M. K. Varanasi, B. Aazhang [101], Ю.С. Шинакова, А.М. Шломы, В.Б. Крейнделина [17, 99] и других ученых. Однако представленные в данных работах алгоритмы обеспечивают повышение помехоустойчивости CDMA систем только в условиях воздействия аддитивного белого гауссовского шума.

В работах Ш.М. Чабдарова [50-52], А.Т. Трофимова [40], Н.З. Сафиуллина [33, 57], А.Ф. Надеева [25-27], С.В. Козлова [12-14], И.А. Колтунова [15]] развита теория синтеза полигауссовых алгоритмов обработки сигналов в комплексе негауссовских помех на основе посткорреляционных вероятностных моделей. В работах С.А. Айвазяна [30] исследованы процедуры разделения смесей и алгоритмы классификации для различных приложений многомерного статистического анализа случайных явлений. В работах Р.Р. Файзуллина [46, 47]

впервые предложен новый класс комбинированных алгоритмов, позволяющих компенсировать влияние внутрисистемных помех на основе многостадийной процедуры параллельной обработки, но обладающих существенной вычислительной сложностью. Указанные научные разработки послужили основой для получения частных решений новых комбинированных полигауссовых алгоритмов, обеспечивающих эффективную работу в негауссовских помехах и обладающих меньшей вычислительной сложностью.

Таким образом, объектом исследования являются широкополосные системы связи с подвижными объектами на основе технологии кодового разделения каналов.

Предметом исследования являются помехоустойчивые алгоритмы, методы и устройства многопользовательского приема сигналов в негауссовских каналах для CDMA систем связи.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности CDMA систем подвижной связи в условиях воздействия комплекса помех и шума с негауссовским характером распределения вероятности.

Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:

1. разработать методику синтеза комбинированных алгоритмов многопользовательского приема сигналов с компенсацией внутрисистемных помех и внешних помех с негауссовским характером распределения вероятностей.

2. разработать оригинальный комбинированный алгоритм многопользовательского приема сигналов для CDMA систем подвижной связи в условиях воздействия внутрисистемных помех, а также внешних помех с произвольным негауссовским характером распределения, позволяющий повысить помехоустойчивость, системную емкость и обладающего приемлемой вычислительной сложностью по сравнению с существующими алгоритмическими решениями;

3. численно оценить условия и возможность представления негауссовских помех малым числом компонент вероятностной смеси для получения приемлемой

ошибки аппроксимации в процессе реализации адаптивных процедур анализа входных случайных процессов.

4. разработать устройство, реализующее комбинированный алгоритм, обладающее свойствами технической реализуемости и унифицируемости выполняемых вычислительных процедур;

Методы исследований. Применяются фундаментальные положения и методы статистической радиотехники, теории оптимального приема сигналов, теории вычислений, линейной алгебры и теории матриц, теории вероятностных смесей распределений, комплексного подхода к совместному исследованию, синтезу, анализу и оптимизации вероятностных моделей, алгоритмов обработки сигналов и реализующих их программно-аппаратных средств инфокоммуникационных систем, теории многопользовательского детектирования, а также методы математического моделирования.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным и обоснованным применением математического аппарата указанных методов исследований, а также согласованностью полученных теоретических результатов и результатов математического моделирования.

Научная новизна заключается в том, что получены следующие оригинальные результаты:

1. Предложена методика синтеза класса комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов (ПГ-МПД) для CDMA систем подвижной связи с использованием комплексного показателя эффективности в виде множества основных системных параметров: помехоустойчивость, вычислительная сложность, асимптотическая эффективность.

2. Разработан новый помехоустойчивый комбинированный алгоритм многопользовательского приема сигналов в комплексе внутрисистемных и внешних негауссовских помех, обеспечивающий снижение вероятности ошибки, повышение системной емкости по сравнению c аналогичными алгоритмами многопользовательского приема.

3. Методом математического моделирования показано, что при ограничении на ошибку аппроксимации А = 10-3 и порога изменения s = 10-5, для полигауссова представления одного временного отсчета негауссовской помехи со значениями статистических параметров из диапазона: веса компонент: 0.2 - 0.7, СКО: 1 - 4, мат. ожидания: 0 - 2, в каналах CDMA систем практически можно использовать 3 компоненты вероятностной смеси, что крайне важно с точки зрения экономии вычислительных ресурсов как для адаптивных процедур анализа случайных входных процессов, так и общего алгоритма приема сигналов.

4. Разработано оригинальное устройство, реализующее комбинированный алгоритм приема сигналов и обладающее высоким уровнем распараллеливания векторно-матричных операций в каждую тактовую единицу времени, в виду возможности потоковой организации вычислительных процедур в параллельно конвейерном режиме обработки отсчетов входного вектора.

Теоретическая и практическая значимость работы заключается в разработке комбинированного алгоритма и устройства приема сигналов в условиях воздействия заданного комплекса внутрисистемных помех и негауссовских помех, позволяющего на уровне отношения сигнал/помеха+шум, равным 10 дБ, снизить вероятность битовой ошибки в 1.12 раз, а на уровне 13 дБ - снизить в 5.2 раза по отношению к известному MMSE-приемнику, а также обеспечить полиномиальную вычислительную сложность от числа обрабатываемых отсчетов. Разработанное устройство реализовано конечным набором однотипных вычислительных процедур, что позволяет технически экономично реализовать алгоритм на базе существующих программируемых логических интегральных схем.

Внедрение результатов работы представлено в рамках выполнения научно-исследовательских работ по государственному заданию № 2014/55, код проекта 3469 на тему «Разработка теоретического и алгоритмического обеспечения интегрированных комплексов моделирования программно-определяемых оптико-и радиоэлектронных систем двойного назначения», в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах ООО «КБ Навигационные технологии», а также в образовательном процессе: 1) в виде внедрения Программы для моделирования

алгоритмов обработки сигналов в мобильных системах связи «CDMA PIK», который успешно используется при подготовке выпускных квалификационных работ по направлениям 25.05.03 «Техническая эксплуатация транспортного радиооборудования», 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», 2) методического пособия «Теоретические основы передачи информации в системах беспроводной связи с кодовым разделением каналов» для подготовки выпускников по данным направлениям, что подтверждено соответствующими актами внедрения (Приложение 1).

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика синтеза класса комбинированных ПГ-МПД алгоритмов в CDMA-системах подвижной связи с использованием комплексного показателя эффективности в виде системных параметров: помехоустойчивость, вычислительная сложность, асимптотическая эффективность;

2. Комбинированный алгоритм многопользовательской приема сигналов (ПГ-MMSE) для CDMA систем подвижной связи в условиях воздействия внутрисистемных помех и внешних помех с произвольным негауссовским характером распределения;

3. Результаты математического моделирования для оценки условия и возможности представления негауссовских помех малым числом компонент вероятностной смеси для получения приемлемой ошибки аппроксимации в процессе реализации адаптивных процедур анализа входных случайных процессов.

4. Оригинальное устройство, реализующее разработанный ПГ-MMSE алгоритм и обладающее высоким уровнем распараллеливания выполняемых векторно-матричных операций в каждую тактовую единицу времени.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комбинированный алгоритм и устройство многопользовательского приема сигналов в системах подвижной связи с негауссовскими каналами»

Апробация работы.

Основные результаты работы были представлены и получили одобрение на XIV, XV и XVI-й межд. НТК «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Самара 2013, Казань 2014, Уфа 2015), межд. НПК «Фундаментальные и прикладные науки сегодня» (Москва 2013), VII-й межд. НПК «Поиск эффективных решений в процессе создания и реализации научных

разработок в российской авиационной и ракетно-космической промышленности» (Казань 2014), VIII-й межд. отраслевой НТК «Технологии информационного общества» (Москва 2014), XIII-й и XIV-й межд. НТК «Физика и технические приложения волновых процессов» (Казань 2015, Самара 2016), 22-й Всероссийской межвуз. НТК студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2015» (Зеленоград 2015), межд. НТК «Проблемы и перспективы развития авиации, наземного транспорта и энергетики» (Казань 2015, 2016).

Основные положения диссертации опубликованы в 20 печатных работах, в том числе в 5 статьях рецензируемых научных изданий ВАК РФ, 1 статье, индексируемом в базе данных Scopus, 1 монографии, 1 учебном пособии, 1 патенте и 11 материалах международных научных конференций.

Личный вклад автора заключается в том, что проведена работа по анализу, систематизации и оценке эффективности существующих алгоритмов многопользовательской приема сигналов в гауссовских каналах и полигауссовых алгоритмов приема сигналов в условиях воздействия негауссовских помех, предложена методика синтеза класса комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов с использованием комплексного показателя эффективности и на основе предложенной методики разработан новый комбинированный полигауссовый алгоритм многопользовательского приема сигналов в негауссовских каналах, а также предложена реализация указанного алгоритма в виде оригинального устройства многопользовательского приема сигналов.

Структура и объем диссертации. Данная диссертационная работа изложена на 156 страницах, включает 34 иллюстраций, 15 таблиц и организована следующим образом: оглавление, список сокращений и условных обозначений, введение, четыре главы, заключение и библиография, включающая 109 наименований.

Оставшаяся часть диссертации построена следующим образом:

В первой главе проводится анализ известных на текущий момент результатов перспективных исследований в области полигауссового анализа и синтеза алгоритмов обработки сигналов, анализ основных параметров

эффективности алгоритмов приема сигналов в ССПО на основе технологии CDMA. По результатам анализа предлагается использовать комплексный показатель эффективности как метод оценки качества разрабатываемых комбинированных квазиоптимальных алгоритмов многопользовательского приема сигналов для CDMA систем подвижной связи в виде множества выбранных системных параметров эффективности, определяющего потенциальные характеристики вновь разрабатываемых алгоритмов и устройств мобильных телекоммуникаций. На основе комплексного показателя эффективности предложена методика синтеза новых комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов в негауссовских каналах ССПО (ПГ-МПД).

Во второй главе выполнен анализ существующих методов и подходов к синтезу алгоритмов при действии негауссовских помех, а также алгоритмов многопользовательского приема сигналов для компенсации внутрисистемных помех: рассмотрены основные методы синтеза оптимальных алгоритмов в рамках байесовской методологии, обобщенная методология полигауссова синтеза квазиоптимальных алгоритмов и ее приложений к синтезу оптимального полигауссова алгоритма разрешения произвольно-флуктуирующих сигналов и помех в общем виде, а также выполнен анализ линейных и нелинейных алгоритмов многопользовательского приема сигналов с целью выбора конкретного алгоритма компенсации внутрисистемных помех.

На основе предложенной в первой главе методики синтеза ПГ-МПД алгоритмов в третьей главе реализован аналитический синтез комбинированного полигауссового- алгоритма многопользовательского приема сигналов для широкополосных CDMA систем подвижной связи, в рамках которого разработана математическая модель комбинированного полигауссового алгоритма многопользовательского приема сигналов с компенсацией внутрисистемных помех по критерию минимума среднеквадратической ошибки (ПГ-MMSE), получены его функциональная и алгоритмическая схемы, введены конкретные показатели эффективности для каждого подуровня синтеза. Выполнена оценка условий и возможности представления негауссовских помех малым числом компонент

вероятностной смеси в процессе реализации адаптивных процедур входных случайных процессов.

В четвертой главе представлена техническая реализация элементов ПГ-МПД устройства на основе предложенного в третьей главе ПГ-MMSE алгоритма. Представлены временные циклы инициализации/синхронизации и обработки данных, поясняющие работу данного устройства, а также показан высокий уровень распараллеливания выполняемых вычислительных операций. Приведены результаты оценки комплексного показателя эффективности ПГ-MMSE алгоритма и реализующего его устройства:

В заключении приведены выводы по диссертации в целом, резюмирующие совокупность полученных теоретических и практических результатов в соответствии с поставленной целью и задачами исследований.

ГЛАВА 1. Методика синтеза нового класса помехоустойчивых комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов в CDMA системах подвижной связи

Первая глава посвящена разработке методики синтеза класса комбинированных полигауссовых алгоритмов многопользовательского приема сигналов (ПГ-МПД). На Рисунке 1.1 схематично представлен общий подход к разработке указанного класса комбинированных алгоритмов, отражающий логику представленных диссертационных исследований.

Существующие требования QoS

_^_

Повышение комплексной эффективности систем подвижной связи СЭМА

Рисунок 1.1 - Общий подход к разработке новых комбинированных ПГ-МПД алгоритмов и устройств обработки сигналов в негауссовских каналах

Указанный подход базируется на выбранных методологиях синтеза алгоритмов приема сигналов, которые по сути являются теоретической и практической основой разработки нового класса комбинированных полигауссовых алгоритмов и устройств:

1. методология полигауссова синтеза определяет, по сути, оптимальную стратегию получения конечных алгоритмических решений в негауссовской постановке;

2. методология синтеза алгоритмов многопользовательского детектирования определяет существующие подходы к синтезу алгоритмов, направленных на компенсацию внутрисистемных помех;

3. методология совместного исследования, синтеза и анализа эффективности алгоритмов определяет общую стратегию синтеза и анализа алгоритмов с целью получения наиболее эффективных и технически рентабельных алгоритмических решений.

Опираясь на представленную методологическую базу и с учетом современного уровня требований к качеству обслуживания, а также условий физической реализуемости разрабатываемых алгоритмов, можно получить конкретные алгоритмические и технические решения для нового класса комбинированных ПГ-МПД алгоритмов с целью повышения эффективности существующих ССПО.

1.1. Основные этапы перехода к посткорреляционным моделям представления случайных явлений

Систематизированное описание феноменологической сути полигауссовых случайных явлений в радиотехнике, математически строго представленная доказательная база существования математических моделей на основе вероятностных смесей распределений, методология синтеза посткорреляционных алгоритмов и развитие мощного инструментария полигауссовых моделей и методов для решения широкого класса прикладных задач и ряд других важнейших аспектов, определяющих базовую методологию полигауссового синтеза и анализа, впервые были предложены в фундаментальных работах профессора Ш.М. Чабдарова [50, 51, 58, 60].

В классической теории статистической радиотехники, широко распространены вероятностные модели случайных процессов и разрабатываемые на этой основе многочисленные корреляционные алгоритмы приема сигналов.

С учетом стремительного развития телекоммуникационного рынка и непрерывного насыщения в любой точке операторского пространства

многочисленными приемо-передающими средствами, работающими в различных диапазонах и с различной мощностью, реальная сигнально-помеховая обстановка в радиолиниях современных систем связи является нестабильной, нестационарной и порождает пространственно-временные случайные поля и процессы, которые не описываются адекватно стандартными малопараметрическими распределениями вероятности, в т.ч. гауссовскими.

Еще М. Лоэвом [20] показано, что в условиях существования центральной предельной теоремы, но при учете определенной вероятностной взаимонезависимости слагаемых, асимптотически предельными распределениями их сумм, вместо гауссовых, являются «взвешенные гауссовские распределения», т.е. их вероятностные смеси. Это позволяет говорить о возможности перехода на современном этапе развития систем телекоммуникаций к посткорреляционному этапу развития статистической радиотехники и синтезу соответствующих посткорреляционных алгоритмов приема сигналов в сложных помеховых комплексах, столь характерных для современных мобильных систем связи.

Полигауссовы представления случайных процессов в виде смесей гауссовских распределений с конкретно вычисляемыми начальными моментами первого и второго порядков, максимально используют положения прикладной корреляционной теории и, по сути, являются очень своевременным и успешным ее продолжением. Этот факт был отмечен и нашел поддержку таких известных ученых, как проф. Я.Д. Ширман, академик В.А. Котельников, академик Ю.В. Прохоров, академик Ю.В. Гуляев, проф. Б.Р. Левин, проф. Ю.С. Шинаков, проф. О.И. Шелухин и др.

В дальнейшем, развитие теории и практики применения полигауссовых моделей и методов для различных радиотехнических приложений были представлены в работах учеников проф. Ш.М. Чабдарова: С.Е. Михайлова, А.Т. Трофимова, И.В. Карманова, Н.З. Сафиуллина, А.Ю. Феоктистова, А.И. Брейдбурда, А.Ф. Надеева, Р.Р. Файзуллина, Р.С. Рахимова, А.Е. Егорова, А.М. Аднана, С.В. Козлова, Д.Е. Чикрина и др. На Рисунке 1.2 представлена классификация уже разработанных алгоритмов на основе методологии

полигауссова синтеза и анализа случайных процессов в статистическом радиотехнике.

Рисунок 1.2 - Классификация алгоритмов на основе смеси вероятностных распределений (ПГ-МПД: полигауссовые алгоритмы многопользовательского приема сигналов, МС-ПГ - марково-смешанные полигауссовые алгоритмы, ММ-ПГ - мультимарково смешанные полигауссовые алгоритмы, PG-PIC -полигауссовый многопользовательский алгоритм с параллельным отсечением помех, PG-MMSE - полигауссовый многопользовательский алгоритм по критерию минимума СКО)

В работах проф. Н.З. Сафиуллина были исследованы вопросы преобразований негауссовских случайных процессов при их прохождении через линейные и нелинейные радиотехнические цепи и устройства [33, 57].

В работах А.Ю. Феоктистова [61, 62] впервые был получен и обоснован многопороговый полигауссовый приемник, реализующий нелинейную процедуру

принятия решений в условиях негауссовской сигнально-помеховой ситуации в импульсном радиоканале.

Исследование и синтез алгоритмов обнаружения-различения в комплексе сосредоточенных по спектру негауссовских помех, а также обоснование возможностей ограничений ПГ моделей было проведено в работах А.Т. Трофимова [5, 39, 41, 42].

В диссертационной работе Надеева А.Ф. [26] впервые предложен новый класс - марково-смешанные вероятностные модели случайных процессов, основанные на сочетании свойств смешанных полигауссовых и марковских моделей. Эти модели основаны на двухуровневом представлении случайных процессов: т.н. компонентный уровень и смешивающий уровень.

Компонентный уровень основан на системе стандартных случайных процессов с использованием смесей стандартных вероятностных распределений, а смешивающий уровень основан на свойстве марковских цепей и конкретизирует механизм смешивания случайных процессов. На данном уровне в процессе работы алгоритма приема используется вложенный марковский процесс реализации вероятностных компонент смеси с заданными числовыми характеристиками. На этой основе синтезирован новый марково-смешанный полигауссовый алгоритм (МС-ПГ) обнаружения-различения многоэлементных сигналов.

В диссертации С.В. Козлова [12] предложен новый подкласс мультимарково-полигауссовых моделей и соответствующий оптимальный и квазиоптимальный ММ-ПГ алгоритмы, обеспечивающие линейную зависимость количества каналов от числа сигналов (в отличие от экспоненциальной зависимости как у оптимальных ПГ-алгоритмов). Для квазиоптимального алгоритма дополнительно предложен ряд улучшений, которые позволяют повысить отношение сигнал/шум исходного квазиоптимального решения, снизить дисперсию оценки сигнала пилот-тона и вероятность битовой ошибки за счет введения новых рекуррентных процедур, осуществляющих повторную обработку вектора реализации входного сигнала и учитывающих значения статистик,

полученных на предыдущей итерации, а также введения процедуры корректировки коэффициентов предсказания.

В диссертации Р.Р. Файзуллина [47] предложен подход к разработке нового класса полигауссовых алгоритмов, основанных на методологии полигауссового синтеза и методологии многопользовательского приема для CDMA систем подвижной связи. Указанный подход позволяет эффективно компенсировать внутрисистемные помехи, в том числе помехи со структурой сигнала с учетом негауссовского характера распределений параметров сигналов и помех.

На основе предложенного подхода разработан адаптивный полигауссовый алгоритм многопользовательского разрешения сигналов с параллельным отсечением внутрисистемных помех, предложен оригинальный PG-PIC приемник (см. Рисунок 1.2), позволяющий добиться конкретного выигрыша в помехоустойчивости и системной емкости по сравнению с известными алгоритмами многопользовательской демодуляции.

В работах ряда многочисленных исследователей (Брейдбурд А.И., Рахимов Р.Х., Егоров А.Е., Кокунин П.А., Аднан А.М., Каримуллин Э.М., Чикрин Д.Е., Рахимов Д.Р., Коробков А.А., Гайсин А.К.) получены оригинальные алгоритмические и технические решения специализированных задач обработки сигналов, опирающихся на существующий и развивающийся потенциал ПГ и смешанных ПГ моделей и методов для различных технических систем связи, различных видов передаваемых сигналов (в т.ч. в оптическом диапазоне), условий синхронизации, условий многолучевого распространения, ограничения энергетического и частотного ресурсов, а также ряда других технических приложений.

1.2. Обоснованность методологии и практического применения

полигауссового подхода

Полигауссовое представление случайного негауссовского процесса на входе приемника системы, в том числе и случайных негауссовских помех, изначально

обладает рядом существенных достоинств, важных с точки зрения их практического применения:

• ПГ-модели являются универсальными, поскольку обеспечивают адекватное описание широкого класса нестандартных случайных процессов и позволяют с требуемой точностью представлять произвольные, в том числе многомодальные распределения.

• ПГ-модели является замкнутыми относительно линейных преобразований, т.е. любая линейная операция над множеством отсчетов негауссовского входного процесса в результате не меняет статистических свойств данного процесса. Это свойство уникально, особенно для анализа преобразований при прохождении негауссовских случайных процессов через радиотехнические цепи.

• Произвольные нестандартные случайные процессы описываются с помощью конечного набора параметров: в общем случае вектором математических ожиданий и многомерной ковариационной матрицей. Эти статистические параметры при использовании полигауссовой методологии могут быть оценены в условиях априорной неопределенности. Это крайне важно для последующей технической реализации адаптивных алгоритмов.

• Применение полигауссового подхода позволяет продуктивно использовать огромный теоретический и практический потенциал, наработанный в рамках корреляционной теории и ее приложений.

• ПГ-модели позволяют получать близкие к каноническим аналитические решения задач синтеза помехоустойчивых алгоритмов обработки и принятия оптимальных и квазиоптимальных решений в негауссовской постановке.

• Применение полигауссового подхода позволяет получить технически реализуемые квазиоптимальные алгоритмы, структура которых принципиально состоит из множества параллельных каналов обработки группового сигнала. В каждом из таких парциальных каналов выполняется однотипный набор стандартных операций не выше второго порядка независимо от характера распределения обрабатываемой статистики исходных сигналов и помех.

• Структура получаемых алгоритмов не зависит от вида вероятностных

распределений, образующихся в точке приема случайных процессов, порожденных случайно флуктуирующими сигналами и помехами.

Благодаря перечисленным объективным достоинствам полигауссовых моделей и методов, синтезированные на их основе алгоритмы потенциально обеспечивают большую помехоустойчивость и «комфортную» с точки зрения схемотехники техническую реализуемость приемных устройств.

В соответствии с [58] случайный процесс называется полигауссовым, если соответствующая этому процессу плотность вероятности w() может быть представлена смесью гауссовых случайных процессов (Рисунок 1.3):

w(40)=Е qn Г (u(t)), n = (1.1)

п

где qw - априорная вероятность появления n-й гауссовской компоненты w(u(t)), X qn = 1, те. удовлетворяет условию нормировки, а Гп (u(t)) - гауссовы плотности,

п

отличающиеся математическими ожиданиями и/или дисперсией). На рисунке 1.3 U - i-й временной отсчет ансамбля реализаций u(t).

w(u)

Рисунок 1.3 - Представление произвольного негауссовского полимодального распределения входного процесса в виде вероятностной смеси из 3-х

гауссовских компонент

Условия существования ПГ-моделей и достаточные условия аппроксимации одномерных плотностей вероятности ^(и) конечной гауссовской смесью, с заранее сколь угодно малой заданной погрешностью £ доказаны в работе [58].

В дискретном форме это можно записать следующим образом:

N

w(u) -£Г. {u mn , И1}

n=1

N

n=1

<s, N <»,

(1.2)

где £ - задаваемая погрешность (точность) аппроксимации исходной плотности вероятности, и - отсчетные значения ансамбля реализации и (г).

В рамках общей вероятностной модели, плотность распределения вероятности негауссовской помехи в векторе отсчетов группового сигнала и определяется в виде полигауссовой плотности вероятностной [52, 60]

(и)=(щ, и1,...,ик) = 2 q ИпГ«пт Ип> (1.3)

«и=1

со специально подбираемыми параметрами вектора средних значений т,

ковариационными матрицами

и вероятностями компонент .

На входе приемника на интервале наблюдения и может содержаться совокупность случайного числа сигналов на фоне негауссовской помехи и шума. В соответствии с методикой полигауссова синтеза алгоритмов [52, 59, 60] производится переход к вычислению гауссовских и полигауссовских функционалов правдоподобия для всей группы различаемых статистических гипотез.

1.3. Обоснованность методологии и технология многопользовательского

детектирования

Системы связи с кодовым разделением каналов изначально обладают высокой стойкостью к различного рода помехам благодаря использованию расширяющих кодов с большой базой. Основным негативным фактором, который существенно ограничивает помехоустойчивость таких систем, являются помехи многостанционного доступа (MAI) [75, 77]. MAI феноменологически образуются в

канале в результате нарушения взаимной ортогональности расширяющих кодовых последовательностей при распространении в радиоканале. В городских условиях, характеризующихся большим количеством одновременно обслуживаемых абонентов в секторе, влияние MAI является весьма существенным. Одним из самых эффективных способов1 борьбы с такими внутрисистемными помехами является использование технологии многопользовательского детектирования (MUD, multiuser detection).

В [78] дается следующее определение многопользовательского детектирования: детектирование информационного потока цифровых данных активных пользователей с учетом влияния множества интерферирующих пользователей. По сути технология многопользовательского детектирования определяет процедуру совместной обработки множества демодулированных сигналов в целях компенсации (или полного отсечения) внутрисистемных помех, образованных действием случайного числа интерферирующих пользователей.

Первые академические исследования, посвященные развитию технологии многопользовательского детектирования, начали появляться в 80-х годах, ознаменованные бурным развитием систем мобильной связи первого поколения [106]. Известны схожие подходы по отсечению узкополосных шумов для голосового трафика вне контекста систем CDMA [87, 107]2. В этот же период актуальным направлением исследований в классе CDMA систем является создание алгоритмов и устройств, эффективно работающих в комплексе с широкополосными внутрисистемными помехами (MAI). Первые упоминания и основная идеология подхода по отсечению MAI изложена в работах [85, 97]. В статье [97] представлена концепция алгоритма для синхронных систем CDMA, оптимального по критерию минимума среднеквадратического отклонения. Рассмотрена схема для асинхронных систем связи типа с использованием

1 Другими эффективными способами компенсации MAI является использование адаптивных антенных решеток (пространственная фильтрация) и применение помехоустойчивого канального кодирования

2 Важно отметить, что благодаря известным достоинствам технологии CDMA, таким как помехозащищенность, скрытность и имитостойкость, системы, разрабатываемые на этой основе активно применяются для военного назначения [36, 63, 70]

алгоритма Viterbi. В работе R. Kohno [84] описывается линейный алгебраический подход для отсечения внутриканальных помех для систем мобильной и спутниковой связи с расширенным спектром (SSMA, Spread Spectrum Multiple access), при известных значениях коэффициентов кросс-корреляции расширяющих последовательностей, что позволяет повысить число одновременно работающих активных каналов. В 1984 году S. Verdù предложил оптимальный алгоритм по критерию максимального правдоподобия (MLSE, maximum likelihood sequence estimation, Рисунок 1.4) на основе группы согласованных фильтров и алгоритма Viterbi для асинхронных систем CDMA на фоне АБГШ [103] и показал, что помехоустойчивость данного оптимального многопользовательского алгоритма значительно превышает традиционные приемники на основе согласованного фильтра и аналогичен случаю однопользовательской системы связи, т.е. когда MAI полностью отсутствует (т.н. однопользовательская граница помехоустойчивости).

Основным недостатком предложенной S. Verdù схемы является высокая вычислительная сложность, которая определяется выражением O(2K ), где K -число активных пользователей.

Важно отметить, что указанная пионерская работа послужила основой для дальнейших исследований и разработки множества альтернативных алгоритмов, которые по помехоустойчивости в какой-то степени приближались к оптимальному и имели приемлемую вычислительную сложность, т.н. квазиоптимальные алгоритмы. За последние 30 лет было предложено множество квазиоптимальных решений, позволяющих с тем или иным успехом решить задачу компенсации MAI с приемлемым соотношением «помехоустойчивость-вычислительная сложность». Расширенная классификация многопользовательских алгоритмов и приемников на их основе представлена на Рисунке 1.4.

Приемные устройства для CDMA систем подвижной связи можно условно разделить на два типа: традиционные (однопользовательские), в которых MAI рассматривается как гауссовский шум неортогональности, и многопользовательские, учитывающие структуру MAI и позволяющие

и

ч

ё О)

К)

Рисунок 1.4 - Иерархия приемников многопользовательского детектирования

«

о 2 а

О)

К о К

о и

№ к

X

и й к

¡а К К

О)

О

ё к к н

О)

№ К Е

Кс

ё

К

со

Й

ё К Е

X

о

к н 2 о и

а ^з к и

О) й О)

К

ю

1.4. Методология синтеза алгоритмов многопользовательского детектирования в каналах с аддитивным белым гауссовым шумом

Для компенсации MAI алгоритмы многопользовательского детектирования технически могут быть встроены в аппаратуру существующих CDMA систем достаточно органично. Любой алгоритм многопользовательского детектирования работает с некоторыми мягкими статистиками, полученными с выхода традиционного приемника (банка СФ или корреляторов), y = {y, y,..., yK}, см. Рисунок 1.5.

Статистика d = {dx, d2,...,dK} представляет собой «очищенные» в той или

иной степени от MAI частные решения по каждому из K пользователей к = 1, K. Таким образом, многопользовательский алгоритм компенсации MAI в виде технически встраиваемого блока многоканального устройства позволяет повысить помехоустойчивость любого традиционного CDMA приемника и в то же время увеличить число одновременно обслуживаемых абонентов, т.е. системную емкость.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кадушкин Владислав Валерьевич, 2017 год

Список использованных источник

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974. - 240 с.

2. Алгебра. Кольца, модули и категории: пер. с англ./ К. Фейс; Под ред. Л.А. Скорнякова. - М.: Изд-во «Мир», 1977. - Т1, 688 с.

3. Бобков В.Ю., Вознюк М.А., Никитин А.Н., Сиверс М.А. Системы связи с кодовым разделением каналов. СПб.: СПбГТУ, 1999. - 120 с.

4. Бритвихин B.A., Красина Ф.А., Симонцев С.Н. Использование кластерного анализа для типологизации признаков// Социологические исследования. - 1994. - № 2 - с. 100-105

5. Вероятностная модель речевых сигналов в задачах распознавания слитной речи/А.Т. Трофимов, В.А. Стаценко, В.Н. Сергухин, В.Б. Карпинский//Вестн. НовГУ. 1997. -№5. -с.48-51

6. Вопросы статистической теории радиолокации /П.А.Бакут, И.А.Большаков, Б.М. Герасимов и др.; Под ред. Г.П. Тартаковского. М.: Сов. радио. 1964. Т.2. 1080 с.

7. ГОСТ Р 53732-2009 Качество услуги «Качество услуг сотовой связи». Показатели качества.

8. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. Пер. с англ. Е.З.Демиденко под ред. и с предисл. А.Я. Боярского. - М.: Статистика, 1977. - 128 с.

9. Патент 2615791 Российская Федерация, МПК H 04 B 15/00. Способ разделения сигналов при действии внутрисистемных помех и устройство для его реализации / Файзуллин Р.Р., Кадушкин В.В., Зарипов Р.Ф.; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ» (RU). - № 2015146325; заявл.: 27.10.2015, опубл.: 11.04.2017. Бюл. №11

10. Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов. Выпуск 8 / Сост. и ред. Ю.Н.Филипповича. — М.: НОК «CLAIM», 2006. - 326 с

11. Кааранен Х. и др. Сети UMTS. Архитектура, мобильность, сервисы //М.: Техносфера. - 2007. - 464с.

12. Козлов С.В. Методы и алгоритмы оптимизации радиоинтерфейса систем связи с кодовым разделением каналов на основе новых смесевых вероятностных моделей: дис. ... докт. техн. наук: 05.12.13: защищена: 22.05.15, утв. 06.10.15. -Казань, 2015. - 245 с.

13. Козлов С.В. Новые смесевые подходы к проектированию радиоинтерфейса систем связи. - Казань: ООО «Новое знание», 2014. - 132 с.

14. Козлов С.В., Надеев А.Ф., Файзуллин Р.Р. Мультимарково-полигауссовы алгоритмы в широкополосных системах связи //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2012. Т. 68. № 4. С. 171-174.

15. Колтунов И.А., Монастырев А.П., Кондратьева Л.М. Статистическая классификация наблюдений с полимодальными распределениями// Статистические проблемы управления. Вильнюс, 1987. Вып.78. С.83-121.

16. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ/Пер. с англ. под ред. А. Шеня. - М.:МЦНМО, 2002. - 960 с.:263 ил.

17. Крейнделин В.Б. Новые методы обработки сигналов в системах беспроводной связи. - СПб: Линк, 2009. - 276 с.: ил.

18. Крейнделин В.Б. Разработка эффективных методов и алгоритмов обработки сигналов для высокоскоростных систем беспроводной связи дис. ... докт. техн. наук: 05.12.13: защищена: 12.11.09, утв. 2010. - Москва, 2009. - 307 с.;

19. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. - М.: Сов.радио, 1969. - Кн.1. - 752 с.

20. Лоэв М. Теория вероятностей. М.: Иностранная Литература, 1962. 719 с

21. Маковеева М.М., Шинаков Ю.С. Системы связи с подвижными объектами: учеб. пособие для вузов. - М.: радио и связь, 2002. - 440 с.: ил

22. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М. Финансы и статистика. 1988. -176 с.: ил.

23. Миркин, Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор: препринт WP7/2011/03 / Б. Г. Миркин; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». - М.: Изд. дом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», 2011. - 88 с.

24. Мурзин Ф. А. Организация и анализ многомерных и неоднородных данных в задачах обработки изображений, вычислительной математике, геофизике и лингвистике: Дис...докт. техн. наук/ Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения РАН. Новосибирск., 2015

25. Надеев А.Ф. Марково-смешанные вероятностные модели в задаче последовательной проверки гипотез// Телекоммуникации. 2000. №3 С.6-12

26. Надеев А.Ф. Марково-смешанные модели в теории обработки многоэлементных сигналов при комплексе помех: дис. ... докт. физ.-мат. наук: 05.12.01: защищена: 25.05.00, утв.12.01.01. - Казань, 2000. - 242 с.

27. Надеев А.Ф. Марково-смешанные полигауссовы вероятностные модели случайных процессов// Телекоммуникации. 2000.№1.С.2-5

28. Панкратов Д.Ю. Исследование и разработка алгоритмов многопользовательской демодуляции для систем сотовой подвижной связи дис. ... канд. техн. наук: 05.12.13: защищена: 02.11.06, утв. 2007. - Москва, 2006. - 148 с.

29. Петров А. П. О возможностях перцептрона // Известия АН СССР, Техническая кибернетика. - 1964. - № 6.

30. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ.изд. / Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

31. Рекомендация ITU-R M.1079-2 «Performance and quality of service requirements for International Mobile Telecommunications-2000 (IMT-2000) access networks»; URL: http://www.itu.int/, (дата обращения 09.10.2015)

32. Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы решения сеточных уравнений. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1978

33. Сафиуллин Н.З, Чабдаров Ш.М. О преобразовании негауссовских случайных процессов радиотехническими устройствами // Радиотехника. 1978. Т.33. №4. С.91-95

34. Сикорский А.Б., Назаров А.Н.. Оценка помехоустойчивости систем радиосвязи в каналах с замираниями/А. Б. Сикорский, А. Н. Назаров // Электросвязь. -2004.- № 3. - С.40-42.

35. Скляр Б. Цифровая связь: теоретические основы и практическое применение, 2-е изд. М.: Издательский дом Вильямс, 2003. 1104 с

36. Смирнов А.А., Сай В.Н., Коваленко А.В. Анализ перспективных направлений в совершенствовании радиосистем управления и связи с организацией множественного доступа // Системи озброення i вшськова техшка. № 3(31), 2012, с.218-226

37. Статистическая радиотехника: Примеры и задачи [Текст] : учеб. пособие для радиотехн. специальностей вузов / В.Т. Горяинов, А.Г. Журавлев, В.И. Тихонов; под ред. В.И. Тихонова. - [2-е изд., перераб. и доп.]. - М. : Сов. радио, 1980. - 543 с.

38. Стратонович Р.Л. Условные марковские процессы и их применение к теории оптимального управления. М.: Изд-во МГУ, 1966. 319 с.

39. Трофимов А.Т. Оценивание мешающих параметров для адаптивной обработки сигналов на основе использования полигауссовой модели помех // Радиотехника и электроника. 1986. Т.31, №11. С.2151-2159;

40. Трофимов А.Т. Полигауссовы вероятностные модели и синтез информационных систем / НовГУ им. Ярослава Мудрого. - Великий Новгород, 2002. - 183 с.

41. Трофимов А.Т. Рекуррентное оценивание параметров радиосигналов и помех / НовПИ. Новгород, 1985. 9с. Деп. В ВИНИТИ 26.08.85;

42. Трофимов А.Т., Чабдаров Ш.М., Феоктистов А.Ю. Полигауссовы методы анализа качества приема при негауссовских помехах // XXXI Всесоюз. науч. сес., посв. Дню радио: Аннот. и тез. Докл. М.: 1976. С.43;

43. Хорошилов В.А., Шевченко ДА. Новые информационные технологии в социологических исследованиях // Социол. исслед. 1991. № 11. С. 115-120

44. Файзуллин Р.Р., Кадушкин В.В., Воробьев М.С. Синтез полигауссовых квазиоптимальных алгоритмов многопользовательской обработки сигналов в комплексе внутрисистемных негауссовских помех // Известия вузов. Авиационная техника. - 2015. № 3. - С. 93-98.

45. Файзуллин Р.Р., Кадушкин В.В., Зарипов Р.Ф. Полигауссовый алгоритм совместной демодуляции-декодирования в каналах мобильных систем связи// Нелинейный мир. - 2015. №8. Т.13. - С. 4-9.

46. Файзуллин Р.Р. Квазиоптимальный алгоритм многопользовательского разрешения сигналов с параллельным отсечением внутриканальных помех в DS-CDMA системах // Вестник КГТУ им.А.Н.Туполева, 2010. № 4. С.86-93.

47. Файзуллин Р.Р. Полигауссовы методы и устройства многопользовательского разрешения сигналов в мобильных инфокоммуникационных системах дис. ... докт. техн. наук: 05.12.13: защищена: 07.10.11, утв. 08.06.12. - Казань, 2011. - 311 с.

48. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ./Дж.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. — М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с

49. Хелстром К. Статистическая теория обнаружения сигналов: Пер. с англ. под ред. Ю.Б.Кобзарева. М.: ИИЛ. 1963. 430 с.

50. Чабдаров Ш.М. Оптимальное полное разрешение при произвольно заданных распределениях сигналов, помех и шумов// VII Всес. конф. По теории кодирования и передачи информации. Научный Совет по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР. Москва-Вильнюс, 1978. 4.IV C.131-134.

51. Чабдаров Ш.М. Оптимальный прием дискретных сигналов при комплексе шумовых и импульсных помех // Радиотехника и электроника. 1977, Т.22, №6, с.1162-1166

52. Чабдаров Ш.М. Полигауссовы приемники произвольно флуктуирующих сигналов и помех// Радиоэлектроника, 1977. Т.20. №9. С.32-38.

53. Чабдаров Ш.М., Закиров З.Г., Надеев А.Ф., Файзуллин Р.Р., Егоров А.Е. Синтез обобщенного алгоритма разрешения флуктуирующих многоэлементных сигналов на основе марково-смешанных вероятностных моделей. // Телекоммуникации. 2003. № 10. С. 11-15;

54. Чабдаров Ш.М., Надеев А.Ф., Файзуллин Р.Р. Квазиоптимальные алгоритмы разрешения сложных многоэлементных сигналов в современных инфокоммуникационных системах // Нелинейный мир. № 8, 2008. Т.6. С. 13-22.

55. Чабдаров Ш.М., Надеев А.Ф., Файзуллин Р.Р. Посткорреляционные вероятностные модели в задаче разрешения сигналов современных

инфокоммуникационных систем // Известия вузов. Авиационная техника. - 2014. № 2. - С. 49-53.

56. Чабдаров Ш.М., Надеев А.Ф., Файзуллин Р.Р. Многопользовательское разрешение сложных сигналов на основе марково-смешанных полигауссовых моделей DS-CDMA систем // Труды IX-й межд. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций», посвященной 100-летию В.А.Котельникова. Казань, 2008. С.216-217

57. Чабдаров Ш.М., Сафиуллин Н.З., Галеева Р.З. Функциональное преобразование негауссовских сигналов в динамических системах// Методы и устройства обработки сигналов в радиотехнических системах. Межвузовский сборник. Горький, 1988. С.6-11.

58. Чабдаров Ш.М., Трофимов А.Т. Полигауссовы представления произвольных помех и прием дискретных сигналов // Радиотехника и электроника. 1975, Т.20, №4, с.734-735

59. Чабдаров Ш.М., Сафиуллин Н.З., Феоктистов А.Ю. Основы статистической теории радиосвязи: Полигауссовы модели и методы: Учеб. пособ. Казань: КАИ, 1983. 87 с.

60. Чабдаров Ш.М., Файзуллин Р.Р., Надеев А.Ф., Рахимов Р.Х., Феоктистов А.Ю. Статистические модели и методы обработки сигналов в системах радиосвязи: Учебное пособие /Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та. 1997. - 90 с

61. Чабдаров Ш.М., Феоктистов А.Ю. Помехоустойчивость многопорогового приема при комплексе шумовых и импульсных помех// Сб. научн. тр. Рязанск. радиотехн. ин-та, 1981. С.3-9

62. Чабдаров Ш.М., Феоктистов А.Ю., Надеев А.Ф., Файзуллин Р.Р. Многоотсчетная совместная обработка многопозиционных сигналов при комплексе негауссовских помех// Радиоэлектроника. 1991. №1. С.71-75. (Изв. высш. учебн. заведений).

63. Черноусов В., А.В. Кузовников А.В., Сомов В.Г. Оценка устойчивости широкополосных сигналов к имитационным помехам // Вестник СибГАУ. № 4(50). 2013, с.81-84.

64. Шелухин О.И. Негауссовкие процессы в радиотехнике. М.: Радио и связь, 1998 - 310 с.

65. Ширман Я. Д. и др. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория: Справочник //М.: ЗАО «МАКВИС. - 1998. - Т. 4.

66. Aazhang, B., Paris, B.P. and Orsak, G.C., 1992. Neural networks for multiuser détection in code-division multiple-access communications. IEEE Transactions on Communications, 40(7), pp.1212-1222.

67. Abrao, T., Neto, F.C.D. and Jeszensky, P.J.E., 2004. Evolutionary programming with cloning and adaptive cost function applied to multi-user ds-cdma

systems. In Spread Spectrum Techniques and Applications, 2004 IEEE Eighth International Symposium on (pp. 160-164). IEEE.

68. Alabert, Francois. "The practice of fast conditional simulations through the LU decomposition of the covariance matrix." Mathematical Geology 19.5 (1987): 369386.

69. Andrews, Jeffrey G. "Interference cancellation for cellular systems: a contemporary overview." IEEE Wireless Communications 12.2 (2005): 19-29.

70. CDMA: прошлое, настоящее, будущее / Под ред. Проф. Л.Е. Варакина и проф. Ю.С. Шинакова - Москва: МАС, 2003. - 608 с.

71. Ciriaco, F., Abrâo, T. and Jeszensky, P.J.E., 2006. DS/CDMA Multiuser Detection with Evolutionary Algorithms. J. UCS, 12(4), pp.450-480.

72. Divsalar, D., Simon, M.K. and Raphaeli, D., 1998. Improved parallel interference cancellation for CDMA. IEEE Transactions on Communications, 46(2), pp.258-268.

73. Duel-Hallen A. A family of multiuser decision-feedback detectors for asynchronous code-division multiple-access channels //Communications, IEEE Transactions on. - 1995. - Т. 43. - №. 2/3/4. - С. 421-434.

74. Duel-Hallen A. Decorrelation Decision-Feedback Multiuser Detector For Synchronous CDMA Channels // IEEE Trans. On Com., 1993. Feb. Vol. 41.p. 285-290

75. Duel-Hallen A., Holtzman J., Zvonar Z. Multiuser Detection for CDMA Systems // IEEE Personal Communication. V.2(2). 1995. p.46-58

76. Fogel, Lawrence J. Biotechnology: Concepts and Applications. Prentice Hall, New York, 1963.

77. Guo, D. and Verdù, S., 2003. Multiuser detection and statistical mechanics. In Communications, Information and Network Security (pp. 229-277). Springer US.

78. Honig, M.L., 2009. Advances in multiuser detection (Vol. 99). John Wiley & Sons.

79. Honig M., Madhow U., Verdu S. Blind adaptive multiuser detection //Information Theory, IEEE Transactions on. - 1995. - Т. 41. - №. 4. - С. 944-960.

80. Host-Madsen, A. and Cho, K.S., 1999. MMSE/PIC multiuser detection for DS/CDMA systems with inter-and intra-cell interference. IEEE Transactions on Communications, 47(2), pp.291-299.

81. Jain A.K., Murty M.N., Flynn P.J. Data Clustering: A Review. ACM Computing Surveys, Vol. 31, No. 3, September 1999, pp. 264-323

82. Juntti, M.J., Schlosser, T. and Lilleberg, J.O., 1997, July. Genetic algorithms for multiuser detection in synchronous CDMA. In Information theory. 1997. Proceedings., 1997 IEEE international symposium on (p. 492). IEEE.

83. Juntti M. Multiuser demodulation for DS-CDMA systems in fading channels. Department of Electrical Engeneering, Univercity of Oulu. FIN-90570. Oulu. Finland. 1998. 160 p

84. Kohno, R. and Hatori, M., 1983. Cancellation techniques of co-channel interference in asynchronous spread spectrum multiple access systems. Electronics and Communications in Japan (Part I: Communications), 66(5), pp.20-29.

85. Kohno, R., Imai, H., Hatori, M. and Pasupathy, S., 1990. Combinations of an adaptive array antenna and a canceller of interference for direct-sequence spread-spectrum multiple-access system. IEEE journal on Selected Areas in Communications, 8(4), pp.675-682.

86. Kullback S., Leibler R.A. On information and sufficiency // The Annals of Mathematical Statistics. 1951. V.22. № 1. P. 79-86

87. Lim, H.S., Rao, M.V.C., Tan, A.W. and Chuah, H.T., 2003. Multiuser detection for DS-CDMA systems using evolutionary programming. IEEE Communications Letters, 7(3), pp.101-103.

88. Lupas, R. and Verdu, S., 1989. Linear multiuser detectors for synchronous code-division multiple-access channels. IEEE Transactions on information theory, 35(1), pp.123-136.

89. Lupas R. and Verdu S., "Near-Far Resistance of Multi-User Detectors in Asynchronous Channels," IEEE Trans. Commun., vol. 38, no. 4, Apr. 1990, pp. 496- 508

90. Madhow U., Honig M.L.. MMSE Interference Suppression for Direct-Sequence Spread- Spectrum CDMA // IEEE Transactions on Communications. Vol. 42. No. 12. Dec. 1994. pp. 3178-3188;

91. Miin-Shen Yang, Chien-Yo Lai, Chih-Ying Lin. A robust EM clustering algorithm for Gaussian mixture models. Pattern Recognition, 2012, pp. 3950-3961

92. Mitra, U. and Poor, H.V., 1995. Adaptive receiver algorithms for near-far resistant CDMA. IEEE Transactions on Communications, 43(234), pp.1713-1724.

93. Moshavi, S., Kanterakis, E.G. and Schilling, D.L., 1996. Multistage linear receivers for DS-CDMA systems. International journal of wireless information networks, 3(1), pp.1-17.

94. Moshavi S. Multi-user Detection for DS-CDMA Communications //IEEE Communications Magazine. Oct.1996. V.34. p.124-137

95. Patel P., Holtzman J. Performance Comparison of a DS CDMA system using Successive Interference Cancellation Scheme and Parallel IC Scheme under Fading. ICC-May. 1994. New Orlean. LA. pp. 510-514;

96. Patel, Pulin, and Jack Holtzman. "Analysis of a simple successive interference cancellation scheme in a DS/CDMA system." IEEE journal on selected areas in communications 12.5 (1994): 796-807.

97. Schneider K. S., Optimum Detection of Code Division Multiplexed Signals, IEEE Trans. Aerospace Electron. Systems,15, pp. 181-185 (January 1979).

98. Shannon C.E., "A mathematical theory of communication," Bell Syst. Tech. J., vol. 27, pp. 379-423, 623-656, July, October, 1948.

99. W. Tong, Ph. Thomas, Yu. S. Shinakov, A.M. Chloma, M.G. Bakouline, V.B. Kreindeline. Multi-user detection in a cdma communication system. International patent, no. WO 02/23753, 2002.

100. Varanasi, M.K., 1999. Decision feedback multiuser detection: A systematic approach. IEEE Transactions on Information Theory, 45(1), pp.219-240.

101. Varanasi, M.K. and Aazhang, B., 1990. Multistage detection in asynchronous code-division multiple-access communications. IEEE Transactions on communications, 38(4), pp.509-519.

102. Verdu, S., 1989. Computational complexity of optimum multiuser detection. Algorithmica, 4(1), pp.303-312.

103. Verdu S (1984) Optimum multiuser signal detection. Ph.D. thesis, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois, USA.

104. Verdu S. Minimum Probability of Error for Asynchronous Gaussian Multiple-Access Channels, IEEE Trans. Info. Theory, vol. IT-32, no. 1, Jan. 1986, pp. 85-96.

105. Verdu S. Multiuser Detection. Cambr.Univ.Press: Cambridge. CB2. 2RU. UK. 1998. 452 p.

106. Verdu, S., 2000. Wireless bandwidth in the making. IEEE communications Magazine, 38(7), pp.53-58.

107. Widrow, B., Glover, J.R., McCool, J.M., Kaunitz, J., Williams, C.S., Hearn, R.H., Zeidler, J.R., Dong, J.E. and Goodlin, R.C., 1975. Adaptive noise cancelling: Principles and applications. Proceedings of the IEEE, 63(12), pp.1692-1716.

108. Yang S.C.. 3G CDMA2000 wireless system engineering. Artech House Publishers, 2004.

109. Yen, K. and Hanzo, L., 2000. Hybrid genetic algorithm based detection schemes for synchronous CDMA systems. In Vehicular Technology Conference Proceedings, 2000. VTC 2000-Spring Tokyo. 2000 IEEE 51st (Vol. 2, pp. 1400-1404). IEEE.

Приложение 1

Документы, подтверждающие практическую ценность работы

ООО КБ «Навигационные Технологии» ИНН 1660118836

420029, Россия, г. Казань, JffEffl, КПП 166001001

Сибирский тракт, 34. корп. 10, а/я 109 лйЖЯг ОГРН 1081690057492

тел.: +7 (843] 228 53 07 Ш

факс: +7 (843] 228 53 08 ^Г

КБИТ р/с 40702810000000001433

info(a)kb-nt.com в ООО «АЛТЫНБАНК»

www.kb-nt.com «навига^нныетехнГоги,» БИК 049205919

УТВЕРЖДАЮ:

Исх №___Генеральный директор

« »__201 г. глглглж u^áíSS'

--— ООО КБ «Ндйи е ехнологии»

Е.Ю. Ма

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Кадушкина Владислава Валерьевич «Комбинированный алгоритм и устройство многопользовательского приема сигналов в системах подвижной связи с негауссовскими каналами», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук.

Комиссия в составе: председатель Максимов Е.Ю. - Генеральный директор

000 КБ «Навигационные Технологии», члены комиссии: Вершинин О. В. - к.т.н., ведущии инженер-схемотехник, Овчаров А.П. - к.т.н., ведущий инженер-схемотехник ООО КБ «Навигационные Технологии» составили настоящий акт о том, что результаты диссертационнои работы Кадушкина Владислава Валерьевича «Комбинированный алгоритм и устройство многопользовательского приема сигналов в системах подвижной связи с негауссовскими каналами», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, использованы в научно-

ян ^^^

исследовательских и опытно-конструкторских работах ООО КБ «Навигационные

1 ехнологии».

1. Предложенная методика синтеза комбинированных полигауссовых

многопользовательских алгоритмов в части совместного контроля целевых

.............

параметров, отраженных в Техническом задании на разработку, позволила снизить

I ¡ Й1Ж щ

ш

3*1 II tJf

Í й" I1 § !

™ I | f i!! 11

S Щ 8SSSS • fll' • I

ООО КБ «Навигационные Технологии» 420029, Россия, г. Казань, Сибирский тракт. 34. корп. 10. а/я 109 тел..- [phone] факс:[phone]

¡пРофкЬ-пиот www.kb-nt.com

КБИТ

Конструкторское Бюро «Навигационные Технологии!

ИНН 1660118836 КПП 166001001 0ГРН1081690057492

Р/С 40702810000000001433 в ООО «АЛТЫНБАНК» БИК 049205919

временные издержки в процессе проектирования, математического моделирования и верификации полученных результатов в среднем на 20%.

2. Проведенные экспериментальные исследования относительно достаточности числа компонент вероятностного представления сигналов и помех были учтены при первичной калибровке «Системы определения положения внутри помещений».

3. На основе представленных в диссертации алгоритмических и технических решений были сделаны рекомендации для улучшения помехоустойчивости «Системы определения положения внутри помещений» при ее масштабировании для компенсации внутрисистемных помех.

Л

Председатель комиссии Член комиссии Член комиссии

/ Максимов Е.Ю. /

/ Вершинин О.В. /

,::г I?

/ Овчаров А.П. /

-- г

. гг Лш ....

I а т\ I I I

ш

фф

Кш>

111

ид

■

I «НННЕ

I 1 :ШШ1-!

ж ""Ж

Па I I

•ей ■

I 91

Н

Л ИР"

щш^.

ш

Е

* тадаш.- ■' я > <ншд »» « ~ ....... »>■ §■

РШШ

ЯЕЯ

■■■Л

i

Проректор по научной и -жщ@шционной деятельности

_С.А. Михайлов

f^yfcx^x 2017 г.

СПРАВКА

об использовании результатов диссертационной работы

Кадушкина Владислава Валерьевича «Комбинированный алгоритм и устройство многопользовательского приема сигналов в системах подвижной связи с негауссовскими каналами», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникации

Настоящим подтверждаю, что представленные в диссертационной работе Кадушкина В.В. комбинированный полигауссовых-многопользовательский алгоритм и устройство его реализации, а также новая методика синтеза данного класса алгоритмов для широкополосных систем связи стандарта CDMA были получены в рамках выполнения государственного задания №2014/55, проект №3469 на тему «Разработка теоретического и алгоритмического обеспечения интегрированных комплексов моделирования программно-определяемых оптико- и радиоэлектронных систем двойного назначения» и обеспечили следующие научные и практически значимые результаты:

1. Применение синтезированного алгоритма позволило на уровне отношения сигнал/помеха+шум, равным 10 дБ, снизить вероятность битовой ошибки в 1.12 раз, а на уровне 13 дБ - в 5.2 раза.

2. Устройство, реализующее данный алгоритм, обладает простотой и возможностью физической реализации на базе существующих программируемых логических интегральных микросхем.

Заведующий кафедрой НТвЭ

СПРАВКА

об использовании результатов диссертационной работы

Кадушкина Владислава Валерьевича «Комбинированный алгоритм и устройство многопользовательского приема сигналов в системах подвижной связи с негауссовскими каналами», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникации

Полученные в рамках диссертационной работы Кадушкина В.В. результаты нашли применение в учебном процессе кафедры «Нанотехнологии в электронике» и кафедры «Радиоэлектронных и телекоммуникационных систем» КНИТУ-КАИ, а именно:

1. программно-имитационный комплекс «CDMA PIK» для моделирования эффективности алгоритмов обработки сигналов в подвижных системах связи успешно используется при проведении лабораторных работ и подготовке выпускных квалификационных работ специалистов и бакалавров по направлениям 25.05.03 «Техническая эксплуатация транспортного радиооборудования», 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».

2. методическое пособие «Теоретические основы передачи информации в системах беспроводной связи с кодовым разделением каналов» используется для подготовки выпуск! im направлениям

Заведующий кафедрой РТС, директор ИРЭТ

А.Ф. Надеев

Заведующий кафедрой НТвЭ