Процедуры и алгоритмы синтеза сигналов и структур систем локального позиционирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Бердников, Вадим Михайлович

• Бердников, Вадим Михайлович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Бердников, Вадим Михайлович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ СИГНАЛОВ ДЛЯ НАЗЕМНОЙ РАДИОНАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

1.1 вводные замечания

1.2 Многокритериальный синтез ВКП ансамбля КП для НРНС

1.2.1 Многокритериальный синтез ВКП ансамбля КП для повышения потенциальной точности позиционирования

1.2.2 Многокритериальный синтез ВКП ансамбля КП с целью уменьшения негативного влияния УП

1.3 Многокритериальный синтез ансамбля КП для НРНС

1.3.1 Многокритериальный синтез ансамбля КП с нулевой зоной АКФ

1.3.2 Много критериальный синтез ансамбля КП с минимальной зоной ВКФ

1.4 Многокритериальный синтез НС, обладающих наименьшей вероятностью классификации

1.4.1 Процедура классификации известных и перспективных навигаг^ионных сигналов НРНС

1.4.2 Алгоритм многокритериального синтеза НС для НРНС с наименьшей вероятностью классификаг^ии вида модуляг^ии

1.5 Выводы

2 ПРОЦЕДУРЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ТОПОЛОГИИ СЕТИ ОС ДЛЯ НРНС

2.1 Вводные замечания

2.2 Процедура многокритериальной оптимизации топологии сети ОС для НРНС на открытой местности

2.3 Процедура многокритериальной оптимизации топологии сети ОС для НРНС внутри помещений

2.4 Процедура многокритериальной оптимизации топологии сети ОС для НРНС за пределами помещений для навигации внутри здания

2.5 Выводы

3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АУДИОНАВИГАЦИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ

3.1 Вводные замечания

3.2 Алгоритм определения разности времени возникновения сигналов РЗ для распределенной сети микрофонов

3.2.1 Особенности сигналов РЗ

3.2.2 Обнаружение РЗ на фоне АБГШ

3.2.3 Оценка взаимных задержек РЗ

3.2.4 Экспериментальная часть

3.3 Устойчивый алгоритм определения разности времени возникновения РС для распределенной сети микрофонов

3.3.1 Основные аспекты

3.3.2 Обнаружение ВК РС (Блок 1)

3.3.3 Определение границ В К РС (Блок 2)

3.3.4 Грубая ог^енка разности времени возникновения В К РС между выбранными каналами посредством аппроксимаг^ии фронта ВК (Блок 3)

3.3.5 Уточнение задержек В К РС между каналами на основе корреляционной обработки (Блок 4)

3.4 Исследование методов решения разностно-дальномерной задачи для локализации источников звука при различном расположении микрофонов

3.4.1 Описание методов решения разностно-дальномерной задачи для определения местоположения источников звука

3.4.2 Сравнение методов решения разностно-дальномерной задачи при расположении источников звука внутри распределенной сети микрофонов

3.4.3 Сравнение методов решения разностно-дальномерной задачи при расположении источников звука вне распределенной сети микрофонов

3.5 ВЫВОДЫ

4 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ПРЕДЛОЖЕННЫХ АЛГОРИТМОВ

4.1 Вводные замечания

4.2 Анализ практической реализации НРНС

4.2.1 Концепция построения НРНС

4.2.2 Анализ возможности практической реализации радиосинхронизатора НРНС

4.2.3 Анализ возможности практической реализаъщи приемопередатчика НРНС

4.2.4 Анализ возможности практической реализации приемника НРНС

4.3 Практическая реализация генератора дифференциального сигнала КП для НРНС

4.4 Программное обеспечение для определения местоположения источников звуков для распределенной сети микрофонов

4.5 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. СПИСОК АББРЕВИАТУР И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. КОПИИ АКТОВ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ В. ГРАФИКИ ОГИБАЮЩИХ АКФ НС

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Процедуры и алгоритмы синтеза сигналов и структур систем локального позиционирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Особое развитие получили такие спутниковые радионавигационные системы (СРНС), как Глонасс, GPS, Galileo, Compass, QZSS, IRNSS. Кроме того, на данный момент активно развиваются и находят применение акустические системы локализации дикторов и других источников звука на основе микрофонных решеток (MP).

В ряде ситуаций, в частности при действии различного вида помех, СРНС не обеспечивают заданную точность позиционирования, кроме этого, затруднена возможность навигации внутри помещений. При «затенении» сигналов от спутников СРНС зданиями и т.п. объектами, даже на открытой местности в условиях крупных городов или горного рельефа, точность определения местоположения, частота выдачи координат и целостность навигационного поля могут быть значительно снижены вплоть до полного отказа системы. Поэтому для повышения надежности навигационных определений в ряде ситуаций целесообразно применение локальных наземных радионавигационных систем (НРНС) как полностью автономных, так и в виде дополнений к СРНС.

С точки зрения акустических систем на основе MP уверенное и точное определение местоположения дикторов или других источников звуков возможно только на близких расстояниях в пределах помещения. Следовательно, представляет интерес анализ применения распределенной сети микрофонов, позволяющей локализовывать источники звука на обширной территории без ограничений свойственных MP.

Большой вклад в развитие теории и практики построения эффективных ра-динавигационных систем (РНС) внесли следующие ученые Шебшаевич B.C., Перов А.И., Харисов В.Н., Сосновский A.A., Соловьев Ю.А., Ярлыков М.С., Каплан Е.Д., Хегарти К.Дж., Кобб Х.С. и др. [1...7]; а в развитие теории и практики построения эффективных аудиосистем локализации источников звука

(АЛЗ) Бранштейн М., Уорд Д., Ли Дж., Растимаки М., Теллакула А.К., Рабинер Л.Р., Шафер Р.В., Аграновский А.В., Леднов Д.А. и др. [8... 14].

Применение НРНС позволяет более гибко подходить к задачам выбора используемых навигационных сигналов (НС) как для позиционирования объектов, так и с точки зрения снижения вероятности классификации вида модуляции в сложной помеховой обстановке по сравнению с СРНС. На данный момент разработка новых видов НС происходит благодаря развитию СРНС [2.. .6]. С точки зрения разработки НРНС, данные виды модуляции обладают следующими недостатками: высоким уровнем боковых лепестков (УБЛ) автокорреляционной функции (АКФ) (половина и более уровня главного лепестка), а также отсутствие какой-либо процедуры синтеза внутрисимвольной кодовой последовательности (ВКП) по конкретным показателям качества (ПК) для специфической ситуации применения НРНС. Таким образом, разработка алгоритма многокритериального синтеза ВКП обеспечит без ухудшения корреляционных характеристик ансамбля кодовых последовательностей (КП) наилучшую потенциальную точность НРНС в каждом конкретном случае, а высокое быстродействие разрабатываемого алгоритма позволит адаптировать НРНС к текущей помеховой обстановке, в частности снизить негативное влияние узкополосных помех (УП) [15... 17].

Также для РНС в качестве ансамблей КП для асинхронных систем с кодовым разделением абонентов, как правило, используют семейства КП Голда, Вейла, Кассами, Бента и др. [18...25]. Данные ансамбли КП обладают достаточно хорошими корреляционными характеристиками: низким уровнем взаим-нокорреляционной функции (ВКФ) и УБЛ АКФ. Получение ансамблей таких КП представлено в основном аналитическими методами [18...25], кроме того в ряде работ [26...32], в частности посвященных СРНС Galileo [32], применяются методы численного синтеза ансамбля КП по ПК, связанными с корреляционными характеристиками НС. Как правило, в данных работах не учитываются другие ПК, а именно нулевая зона (НЗ) АКФ и минимальная зона (МЗ) ВКФ. В

известных публикациях ансамбли КП с данными ПК, получают в основном аналитическими методами при значительных затратах времени, не используя при этом ограничения на время достижения НЗ АКФ или МЗ ВКФ [33...35]. Данные свойства позволяют в некоторых случаях существенно снизить негативное влияние многолучевости, взаимных и ретранслированных помех, а также эффекта «ближний-дальний».

Кроме этого, представляют интерес задачи классификации вида модуляции НС, а также синтеза ВКП навигационных сигналов для НРНС с целью противодействия определению класса сигнала системой радиомониторинга. Решение данных задач повысит эффективность действия НРНС в условиях сложной сиг-нально-помеховой обстановки [36, 37].

В то же время использование НРНС также позволит более гибко подходить к задачам выбора топологии сети опорных станций (ОС) для позиционирования объектов по сравнению с СРНС. При размещении ОС (в частности псевдоспутников) на местности, обычно, рассматривают топологии сети типа прямоугольник, круг и т.п. приближенные к геометрическим абстракциям, что в реальности не всегда целесообразно [38, 39]. Следовательно, актуальным является разработка процедур многокритериальной оптимизации топологии сети ОС для НРНС, позволяющих соответствующим образом разместить ОС с точки зрения обеспечения наилучших значений ПК на открытой местности, внутри помещений и за пределами помещений для навигации внутри зданий.

Помимо этого, в настоящее время возрастает роль использования аудиоинформации для определения местоположения источников звука [10... 12, 40...44], к которым относятся разного рода резкие звуки (РЗ) (соударения, взрывы, выстрелы, щелчки и т.п.), а также речь. Так РЗ характеризуются большой амплитудой сигнала и короткой длительностью. Как правило [45], обработка данных сигналов проводится во временной области, но в известных работах не представлены конкретные алгоритмы определения взаимных задержек сигналов РЗ в разных микрофонах (каналах) или это описание носит поверх-

ностный характер. Таким образом, актуальна разработка практического алгоритма определения разности времени возникновения сигналов РЗ между выбранными парами каналов для распределенной сети микрофонов.

Кроме этого, применение распределенной сети микрофонов для определения разности времени возникновения речевого сигнала (РС) между выбранными парами каналов исключает прямое использование корреляционного метода (как это делается для МР [46...52]) в связи с наличием высокого УБЛ АКФ речевого сигнала, приводящего к неоднозначности решения, что обусловлено большими расстояниями между микрофонами. Следовательно, является актуальным разработка устойчивого алгоритма определения разности времени возникновения РС на основе обработки «взрывных» компонентов (ВК) РС во временной области с целью устранения неоднозначности АКФ и далее уточнение решения корреляционным методом.

По результатам теоретических и экспериментальных исследований целесообразно проведение анализа практической организации НРНС и АЛЗ. В настоящее время данные системы являются в определенной степени новыми и малоизученными, поэтому следует опираться в случае НРНС на опыт разработки СРНС ГЛОНАСС, ОРЭ [3, 6], псевдоспутников [7] и локальной системы Ьоса1а№1 [53], а в случае АЛЗ на опыт разработки и реализации распределенных сетей датчиков и МР [54...56].

Цель и задачи работы. Основной целью данной работы является разработка эффективных НС, быстрых процедур оптимизации топологии сети ОС и устойчивых алгоритмов локализации источников звуков для обеспечения высокой точности позиционирования объектов при воздействии различных мешающих факторов.

Поставленная цель работы достигается решением следующих задач:

1 Разработать алгоритмы многокритериального синтеза ВКП ансамбля КП для повышения потенциальной точности позиционирования и уменьшения негативного влияния УП.

2 Разработать алгоритмы многокритериального синтеза ансамбля КП с нулевой зоной АКФ и минимальной зоной ВКФ с целью снижения негативного влияния многолучевого распространения радиоволн, взаимных помех и эффекта «ближний-дальний».

3 Разработать процедуру классификации известных и перспективных НС на основе автокорреляционного классификатора для определения вида модуляции РНС.

4 Разработать алгоритм многокритериального синтеза НС для НРНС с наименьшей вероятностью классификации вида модуляции среди известных и перспективных НС и снижения негативного воздействие УП.

5 Разработать процедуры многокритериальной оптимизации топологии сети ОС для НРНС на открытой местности, внутри помещений и за пределами помещений для уменьшения геометрического фактора сети, количества необходимых ОС и динамического диапазона радиолинии.

6 Разработать алгоритм определения разности времени возникновения сигналов РЗ для распределенной сети микрофонов в условиях действия аддитивного белого гауссова шума (АБГШ) в пределах полосы сигнала.

7 Разработать устойчивый алгоритм определения разности времени возникновения РС для распределенной сети микрофонов в условиях действия АБГШ в пределах полосы сигнала.

8 Обосновать наиболее эффективный метод решения разностно-дальномерной задачи для локализации источников звука при различной конфигурации расположения микрофонов.

9 Разработать концепцию реализации НРНС с учетом текущих методов построения РНС на основе современной элементной базы.

10 Реализовать на практике передатчик НРНС.

11 Разработать программное обеспечение для определения местоположения источников звуков для распределенной сети микрофонов на основе многоканального аудиоинтерфейса.

Методы проведения исследований. В работе использовались методы статистической радиотехники, математической статистики, матричного исчисления, численные методы вычислительной математики. Данные теоретические методы сочетались с экспериментальными исследованиями.

Научная новизна. В рамках данной диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

1 Показана возможность повышения потенциальной точности позиционирования объектов с помощью быстрого синтеза ВКП ансамбля КП в заданной полосе частот. В частности, для полосы частот 6 и 14 МГц были синтезированы НС, у которых, по сравнению с известными и перспективными НС, при одинаковой нижней границе среднеквадратической ошибки (СКО) оценки псевдодальности в АБГШ получен выигрыш в отношении сигнал-шум (ОСШ) минимум 3... 10 дБГц и 5...20 дБГц соответственно.

2 Доказана целесообразность синтеза ВКП ансамбля для уменьшения негативного влияния УП, действующей около несущей частоты НС. В частности, показана возможность подавления УП до 7 дБ для полосы 2 МГц и 10 дБ для полосы 4 МГц по сравнению с ВР8К(1) сигналом и ансамблем Голда.

3 Предложен алгоритм быстрого синтеза ансамбля КП с НЗ АКФ. Показано в частности, что с целью обеспечения НЗ АКФ шириной 4-е элемента КП для ансамбля из 8-ми КП длиной 256 элементов достигнуты корреляционные характеристики близкие к ансамблям Вейла и Голда. При этом полученная НЗ АКФ достигается за несколько секунд синтеза, что позволяет полностью нейтрализовать негативное влияние многолучевого распространения радиоволн в дальней зоне и ретранслированных помех в заданной области задержек.

4 Продемонстрирована эффективность быстрого синтеза ансамбля КП с МЗ ВКФ для минимизации взаимных помех и эффекта «ближний-дальний». Так в частности, для ансамбля из 8-ми КП длиной 256 элементов получена максимальная величина ВКФ в области задержки шириной 4-е элемента КП среди всех пар КП ансамбля, которая имеет значение в 4,12 и 4,62 раза меньше, чем у ансамблей Голда и Вейла соответственно, при этом максимальное значение АКФ находится на сравнимом уровне.

5 Продемонстрирована эффективность алгоритма многокритериального синтеза НС для НРНС с наименьшей вероятностью классификации вида модуляции. Данный алгоритм позволяет быстро (с помощью смены ВКП КП) синтезировать сигналы похожие по АКФ на выбранные из множества известных и перспективных НС и при этом обеспечить провал в спектральной плотности мощности (СПМ) в области действия УП. Так, на примере семейства ВОС-сигналов было получено среднее ослабление влияния УП в случае ее воздействия на синтезированные сигналы порядка 4,5 дБ для полосы 4 МГц (полоса УП 200 кГц) при перепутывании с BPSK(l) и ВОС(1;1) сигналами и порядка 3,2 дБ для полосы 8 МГц (полоса УП 400 кГц) при перепутывании с ВОС(2;1) и ВОС(2,5;1) сигналами.

6 Разработаны алгоритмы оптимизации топологии сети ОС для НРНС на открытой местности, внутри и за пределами помещений, обеспечивающие минимизацию геометрического фактора сети до порядка 1, необходимого количества ОС и динамического диапазона радиолинии.

7 Показана эффективность алгоритма определения разности времени возникновения сигналов РЗ на основе калибровочного (КА) и безкалибровочного (БКА) алгоритмов обнаружения РЗ и пороговом способе оценки времени задержек РЗ между каналами, что обеспечивает ошибку определения разности времени возникновения сигналов РЗ не более 0,6 мс (20 см по дальности) при ОСШ около 0 дБ и практически нулевую ошибку при ОСШ более 8 дБ.

8 Продемонстрирована эффективность устойчивого алгоритма определения разности времени возникновения ВК РС на основе двухэтапной обработки. Так, вероятность попадания оценок задержек ВК в область главного лепестка АКФ составила 0,7 для ОСШ около 0 дБ, а при 30 дБ и выше более 0,9. В результате достижимая ошибка оценки задержек ВК РС составляет не более 2 мс (67 см по дальности) при ОСШ до 10 дБ и около 0,2 мс (6 см по дальности) при 30 дБ и выше.

Достоверность. Достоверность полученных в диссертационной работе результатов и выводов обеспечивается качественным и количественным сопоставлением результатов экспериментальных исследований с известными положениями теории синтеза и обработки радио- и акустических сигналов.

Практическая ценность работы. Предложенные в работе процедуры и алгоритмы для систем локального позиционирования могут быть использованы в различных системах спутниковой и наземной радионавигации, акустической локализации объектов, а также в интеллектуальных системах управления, охраны и мониторинга. Реализация результатов исследований позволит улучшить точность позиционирования объектов, а также оптимизировать топологию сети ОС для различной конфигурации местности, что обеспечит улучшение показателей качества систем локального позиционирования.

Результаты диссертационной работы нашли применение в разработках ОАО «Российские космические системы» (ФГУП РНИИ «Космического приборостроения») и в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», что подтверждено соответствующими актами.

Основные положения, выносимые на защиту.

1 Алгоритмы многокритериального синтеза ВКП НС, обеспечивающие выигрыш в ОСШ по сравнению с известными НС в среднем на 10 дБГц, при корреляционных потерях не более 1 дБ и УБЛ АКФ в среднем на 20 % меньше,

а также подавление УП до 10 дБ по сравнению с ВР8К(1) сигналом и ансамблем Голда.

2 Алгоритмы многокритериального синтеза ансамбля КП для НРНС, обеспечивающие формирование НЗ АКФ шириной до 4-х элементов КП для ансамбля из 8-ми КП длиной 256 элементов при корреляционных характеристиках близких к ансамблям Вейла и Голда, а также МЗ ВКФ шириной до 4-х элементов КП среди всех пар КП ансамбля из 8-ми КП длиной 256 элементов, которая имеет значение ВКФ в 4,12 и 4,62 раза меньше, чем у ансамблей Голда и Вейла соответственно при одинаковом максимуме значения УБЛ АКФ.

3 Процедуры многокритериальной оптимизации топологии сети ОС на открытой местности, внутри и за пределами помещений для навигации внутри зданий, обеспечивающие значение коэффициентов геометрии порядка 1 при минимуме используемых ОС и динамического диапазона радиолинии.

4 Устойчивый алгоритм определения разности времени возникновения РС для распределенной сети микрофонов, который обеспечивает достижимую ошибку оценки задержек ВК не более 2 мс (67 см по дальности) при отношении сигнал-шум до 10 дБ и около 0,2 мс (6 см по дальности) при 30 дБ и выше.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на следующих конференциях:

1) Материалы 15-ой, 17-ой Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань: РГРТУ, 2008, 2012 г. г.

2) 33-я научно-практическая конференция «Сети системы связи и телекоммуникации» Рязань: РВВКУС, 2008 г.

3) 13-я, 14-я, 15-я, 16-я, 17-я Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов. Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании. Рязань: РГРТУ, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012 г.

4) Научная сессия МИФИ - 2009 «Инновационные проекты и молодёжное предпринимательство в университете». Москва: МИФИ, 2009.

5) 11-я, 15-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение» Москва, 2009, 2013 г. г.

6) 2-я, 3-я, 4-я, 5-я, 6-я Всероссийская научно-техническая конференция «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий». Москва: ОАО «Российские космические системы» (ФГУП РНИИ КП), 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 г. г.

7) 13-я конференция молодых ученых «Навигация и управление движением». Санкт-Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2011.

8) 18-я Международная конференция по интегрированным навигационным системам. Санкт-Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2011.

9) 6-я Международная научно-техническая конференция посвященная 90-летию со дня рождения академика В.Ф. Уткина «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 1-3 октября 2013.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 25 работ, из них-6 статей в журналах из списка ВАК, 18 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях и 1 статья в межвузовском сборнике научных трудов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 136 наименований и 3-х приложений. Диссертация содержит 250 е., в том числе 125 с. основного текста, 19 таблиц и 121 рисунок.

Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность научному руководителю: д. т. н., проф. Кириллову С.Н. за неоценимую помощь и огромную моральную поддержку, оказанную в процессе работы над диссертацией. Автор также благодарит своих коллег, аспирантов и сотрудников кафедры Радиоуправления и связи РГРТУ за высказанные замечания, содействие и помощь

в процессе работы и оформлении диссертации. Выражаю особую благодарность своим родителям, супруге и близким за предоставленную возможность заниматься научной деятельностью.

1 МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ СИГНАЛОВ ДЛЯ НАЗЕМНОЙ РАДИОНАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

1.1 Вводные замечания

Применение НРНС позволяет более гибко подходить к задачам выбора используемых НС как для позиционирования объектов, так и с точки зрения снижения вероятности классификации вида модуляции в сложной помеховой обстановке по сравнению с СРНС. Использование НРНС в условиях открытой и пересеченной месности, а также внутри помещений предъявляет соответствующие требования, как к первой, так и ко второй задачам [1, 7 и др.].

На данный момент разработка новых видов НС происходит благодаря развитию СРНС [2...6]. Ранее, как в случае с СРНС, так и при использовании псевдоспутников, как правило, использовались известные ансамбли КП Голда, Вейла, Касами и др. с модуляцией фазоманипулированными сигналами BPSK (Binary Phase Shift Keying) и QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) [6]. В дальнейшем с целью повышения точности позиционирования были разработаны и внедрены специальные меандровые ВКП, такие как ВОС (Binary Offset Carrier), СВОС (Composite ВОС), ТМВОС (Time Multiplexed ВОС), VBOC (Variable ВОС), повышающие потенциальную точность позиционирования РНС, но требующих более сложных алгоритмов обработки НС [57...64]. Затем были предложены модуляции с более гибкой структурой ВКП - BCS (Binary Coded Symbol) и CBCS (Composite Binary Coded Symbol), где в основном используются различные КП Баркера [65...67].

С точки зрения разработки НРНС, данные виды модуляции обладают следующими недостатками: высоким УБЛ АКФ (половина и более уровня главного лепестка), а также отсутствие какой-либо процедуры синтеза ВКП по конкретным ПК для специфической ситуации применения НРНС.

Таким образом, разработка алгоритма многокритериального синтеза ВКП обеспечит без ухудшения корреляционных характеристик ансамбля КП наилучшую потенциальную точность НРНС в каждом конкретном случае, а высокое быстродействие разрабатываемого алгоритма позволит адаптировать НРНС к текущей помеховой обстановке, в частности снизить негативное влияние УП [16, 17].

Кроме того, для РНС в качестве ансамблей КП для асинхронных систем с кодовым разделением абонентов, как правило, используют семейства КП Гол-да, Вейла, Кассами, Бента и др. [18...25]. Данные ансамбли КП обладают достаточно хорошими корреляционными характеристиками: низким уровнем ВКФ и УБЛ АКФ. Получение ансамблей таких КП представлено в основном аналитическими методами [18...25], кроме того в ряде работ [26...32], в частности посвященных СРНС Galileo [32], применяются методы численного синтеза ансамбля КП по ПК, связанными с корреляционными характеристиками НС. Как правило, в данных работах не учитываются другие ПК, а именно НЗ АКФ и МЗ ВКФ. В известных публикациях ансамбли КП с данными ПК, получают в основном аналитическими методами при значительных затратах времени, не используя при этом ограничения на время достижения НЗ АКФ или МЗ ВКФ [33...35]. Данные свойства позволяют в некоторых случаях существенно снизить негативное влияние многолучевости, взаимных и ретранслированных помех, а также эффекта «ближний-дальний».

Как правило, численный синтез ансамбля КП основан на использовании генетитического алгоритма с различными вариантами инверсии битов (обычный и модифицированный покоординатный спуск, случайный выбор и др.) [27...32] и основан на учете в основном только двух ПК (ВКФ ансамбля и УБЛ АКФ кодовых последовательностей). Также в [28] представлен синтез ансамбля КП на основе представления корреляционной матрицы, что позволяет существенно снизить вычислительные затраты. Но в случае наличия еще нескольких ПК со специальными свойствами, данные решения трудно применимы, так,

например, не ясен принцип выбора «худшей» КП ансамбля на каждой итерации.

С точки зрения НРНС, в связи с априорно известным местоположением ОС и заданной конфигурацией области радионавигации (ОР) представляет интерес разработка алгоритма синтеза ансамбля КП в заданном диапазоне задержек с МЗ ВКФ и минимальным УБЛ АКФ, что позволит значительно снизить негативное влияние взаимных и ретранслированных помех, эффекта «ближний-дальний», а также многолучевости в дальней зоне. Кроме этого, необходимо обеспечить достаточно высокую скорость синтеза (порядка нескольких секунд) ансамбля КП для применения в условиях сложной сигнально-помеховой обстановки.

Известно [16, 17, 29], что быстрой сменой ВКП навигационных сигналов РНС может достаточно оперативно и эффективно уходить от прицельных помех. Основными НС, используемыми в РНС (как в СРНС, так и в НРНС (Ьо-са1аИе1. [53])) являются ВРБК сигналы с ВКП в виде отрезков меандровых колебаний различной частоты (так называемые ВОС-сигналы). Такие сигналы можно распознать с помощью автокорреляционного классификатора [36, 69...72], что позволит более эффективно следить за сменой сигнально-частотного плана системой радиомониторинга в сложной помеховой обстановке. Также представляет интерес обратная задача синтеза ВКП навигационных сигналов для НРНС, позволяющая противодействовать определению класса сигнала системой радиомониторинга с целью повышения помехоустойчивости системы.

Исходя из вышеперечисленного, в первой главе работы для разработки быстрых алгоритмов синтеза НС необходимо решить следующие задачи:

1 Разработать алгоритмы многокритериального синтеза ВКП ансамбля КП для повышения потенциальной точности позиционирования и уменьшения негативного влияния УП.

2 Разработать алгоритмы многокритериального синтеза ансамбля КП с нулевой зоной АКФ и минимальной зоной ВКФ с целью снижения негативного влияния многолучевого распространения радиоволн, взаимных и ретранслированных помех и эффекта «ближний-дальний».

3 Разработать процедуру классификации известных и перспективных НС на основе автокорреляционного классификатора для определения вида модуляции РНС.

4 Разработать алгоритм многокритериального синтеза НС для НРНС с наименьшей вероятностью классификации вида модуляции среди известных и перспективных НС и снижения негативного воздействие УП.

1.2 Многокритериальный синтез ВКП ансамбля КП для НРНС

1.2.1 Многокритериальный синтез ВКП ансамбля КП для повышения потенциальной точности позиционирования

При позиционировании объектов с помощью НРНС может возникнуть ситуация, когда требуется повышенная точность определения местоположения, например, при управлении механизмами на предприятии, разрешение множества наблюдаемых объектов на небольшой территории и т.п. Прямое уменьшение длительности символов ансамбля КП приводит к пропорциональному увеличению полосы занимаемых частот. В то же время, использование ВКП предложенных для СРНС, таких как ВОС, СВОС, ТМВОС, УВОС [57...67], характеризуется высоким значениям УБЛ АКФ, что приводит к уменьшению вероятности правильного обнаружения, нарушению устойчивости схемы слежения за сигналом при воздействии помех, ложной синхронизации и, в результате, к ошибке определения координат объекта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бердников, Вадим Михайлович, 2013 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бакулев П.А., Сосновский А.А. Радионавигационные системы: учебник для вузов. - М.: Радиотехника, 2005. - 224 е., ил.

2. Сетевые спутниковые радионавигационные системы. Под ред. B.C. Шебшаевича. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1993. - 408 е.: ил.

3. Харисов В.Н., Перов А.И. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования. М.: Изд-во Радиотехника, 2010. - 800 с.

4. Соловьев Ю.А. Спутниковая навигация и ее приложения. -М.: Эко-Трендз, 2003. - 326 с.

5. Ярлыков М.С. Статистическая теория радионавигации. М.: Радио и связь, 1985.-344 с.

6. Elliott D. Kaplan, Christopher J. Hegarty. Understanding GPS. Principles and Applications. Norwood: Artech House, 2006, 707 p.

7. Cobb H.S. GPS pseudolites: Theory, design, and applications, PhD Dissertation, Stanford University, 1997, 166 p.

8. M. Brandstein and D. Ward (Eds.). Microphone Arrays signal processing techniques and applications, Springer, 2001, 416 p.

9. Junfeng Li. Noise Reduction Based on Microphone Array and Post-Filtering: Theory, Implementation and Applications, VDM Verlag, 2009, 156 p.

10. Mika Ristimaki. "Distributed Microphone Array System for Two-Way Audio Communication", Master's Thesis, Helsinki university of technology, 2009, 73 p.

11. Ashok Kumar Tellakula. "Acoustic source localization using time delay estimation", Master's Thesis, Indian Institute of Science, 2007, 82 p.

12. M. S. Brandstein, "A framework for speech source localization using sensor arrays", Ph.D. dissertation, Brown University, Prividence, Rl, USA, 1995, 143 p.

13. Аграновский А.В., Леднов Д.А. Теоретические аспекты алгоритмов обработки и классификации речевых сигналов. Москва: Изд-во "Радио и связь", 2004.-164 с.

14. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ. / Под ред. М.В. Назарова и Ю.Н. Прохорова. - М.: Радио и связь, 1981. -496 е.: ил.

15. Бердников В.М. Анализ помехоустойчивости существующих и перспективных сигналов спутниковых навигационных систем // Вестник РГРТУ №3, 2008. Вып. 25. - С. 36-39.

16. Кириллов С.Н., Бердников В.М. Устойчивые к влиянию узкополосных помех сигналы спутниковых навигационных систем. // Научная сессия МИФИ-2009. Том 3. МИФИ. Москва 2009. - С. 140.

17. Ступак Г.Г, Ежов С.А., Толмачев В.И., Ватутин В.М., Круглов А.В., Кириллов С.Н., Бердников В.М. Устойчивые к влиянию узкополосных помех сигналы спутниковых навигационных систем. // Труды 2-ой Всероссийской НТК «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий», посвященной 100-летию со дня рождения М.С. Рязанского, 2-4 июня 2009 г. / под ред. Ю.М. Урлича, А.А. Романова. М.: Радиотехника, 2010.-272с.-С. 101-102.

18. Golomb, S. "Shift Register Sequences", San Francisco, Holden-Day, Information Sciences, December, 1968, pp. 135-137.

19. J. J. Rushanan, "Weil Sequences: A Family of Binary Sequences with Good Correlation Properties", IEEE International Symposium on Information Theory, Seattle, Washington, July 9-14, 2006, pp. 1648-1652.

20. Gold R. "Optimal binary sequences for spread spectrum multiplexing", IEEE Transactions on Information Theory, 13 (4), pp. 619-621, 1967.

21. MacMullan S. J., and О. M. Collins, "A Comparison of Known Codes, Random Codes, and the Best Codes," IEEETIT: IEEE Transactions on Information Theory, pp. 119-121, 1998.

22. Paterson K. G., "New Binary Sequence Sets with Favourable Correlations'" IS1T 1997, Ulm, Germany, June 29 - July 4, pp. 69-81, 1997.

23. Olsen, J., and R. Scholtz and L. Welch, "Bent-function sequences", IEEE Transactions on Information Theory. Vol. 28, Issue 6, November 1982, pp. 858-864.

24. Kitabayashi S., and T. Ozawa and M. Hata, "Property of the Legendre Subsequence", Communication on the Move. ICCS/ISITA '92, 1992, pp. 1715-1729.

25. Olsen, J., and R. Scholtz and L. Welch, "Bent-function sequences", IEEE Transactions on Information Theory. Vol. 28, Issue 6, November 1982, pp. 858-864.

26. Многокритериальный синтез систем сложных сигналов / Отчет по НИР (заключительный). Научн. рук. Кириллов С.Н. Тема № 24-96Г, № ГР 01960011402. Рязань: РГРТА, 1997.-40 с.

27. Кириллов С.Н., Бакке А.В., Бодров О.А. Численный алгоритм оптимизации системы фазоманипулированных сигналов // Радиотехника. 1997. № 10. -С. 49-52.

28. Бодров О. А. Разработка эффективных по многим показателям качества процедур синтеза фазо- и частотноманипулированных сигналов в радиотехнических системах: диссертация кандидата технических наук: 05.12.04 - Рязань, РГРТУ, 2002 - 157 с. ил.

29. Кириллов С.Н., Бакке А.В., Бодров О.А. Синтез фазоманипулированных сигналов с заданной формой спектра // Радиотехника и электроника. 2000. Т.45. №1 - С. 77-81.

30. Поспелов А. В. Повышение качественных показателей и вычислительной эффективности алгоритмов синтеза и обработки фазо- и частотно-

манипулированных сигналов в радиотехнических системах: автореферат диссертации кандидата технических наук: 05.12.04 - Рязань, РГРТУ, 2004 - 16 с. ил.

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

32. Stefan Wallner, Jose-Angel Avila-Rodriguez, Guenter W. Hein. "Galileo El OS and GPS L1C pseudo random noise codes - Requirements, generation, optimization and comparison", Institute of geodesy and navigation, UniversityFAF Munichm, Germany, 2008, pp. 2196 - 2201.

33. Tang, X.H., and P. Z. Fang, and S. Matsufuji, "Lower bounds on correlation of spreading sequence set with low or zero correlation zone", Electronic Letters, Vol. 36, No. 6, pp. 210-218, March 2000.

34. P. Z. Fan, N. Suehiro, N. Kuroyanagi, and X. M. Deng, "A class of binary sequences with zero correlation zone", IEEElectron. Lett., vol. 35, pp. 777-779, May 1999.

35. X. M. Deng and P. Z. Fan, "Spreading sequence sets with zero correlation zone", IEEE Electron. Lett., Vol. 36, 2000, pp. 993-994.

36. Радиомониторинг излучений спутниковых радионавигационных систем: монография / А.П. Дятлов, Б.Х. Кульбикаян. - М.: Радио и связь, 2006. -270 е.: ил.

37. Бердников В.М. Алгоритм многокритериального синтеза навигационных сигналов с наименьшей вероятностью классификации вида модуляции // Вестник РГРТУ. - Рязань, 2012. Вып. 41. - С. 41-45.

38. L. Bazant, J. Taufer. "The risk analysis of pseudolites and satellites navigation system" // Safe 2008 Conference, Malta, June 25-27, 2008, 8 p.

39. L. Dai, J. Wang, T. Tsujii, C.Rizos. "Pseudolite applications in positioning and navigation: Modelling and geometric analysis" // Int. Symp. on Kinematic Sys-

tems in Geodesy, Geomatics & Navigation (KIS2001), Banff, Canada, June 5-8, 2001, pp. 1559-1568.

40. H. Wang and P. Chu. Voice source localization for automatic camera pointing system in videoconferencing, Proc. of 1CASSP, pp. 125-127, 1997.

41. Y. Huang, J. Benesty, and G. Elko. Passive acoustic source location for video camera steering, Proc. of ICASSP, pp. 75-79, 2000.

42. K. Nakadai, T. Matsui, H. G. Okuno, and H. Kitano. Active audition system and humanoid exterior design. In Proceedings International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 31-36, 2000.

43. K. Nakadai, H. G. Okuno, and H. Kitano. Realtime sound source localization and separation for robot audition. In Proceedings IEEE InternationalConference on Spoken Language Processing, pp. 193-196, 2002.

44. M. Omologo and P. Svaizer. Acoustic event localization using a crosspow-er-spectrum phase based technique. In Proceedings IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, pages 273-276, 1994.

45. B. C. Dalton, "Audio-based localisation for ubiquitous sensor networks," Master's thesis, Massachusetts Institute of Technology, September 2005, 143 p.

46. J. Vermaak and A. Blake, "Nonlinear filtering for speaker tracking in noisy and reverberant environments," in Proc.ICASSP-01, Salt Lake City, UT, USA, pp. 192-197, May 2001.

47. T. Gustafsson, B. Rao and M. Trivedi. Source localization in reverberant environments: performance bounds and ML estimation, Proc. of ICASSP, pp. 56-63 2001.

48. C. Knapp and G. Carter. The generalized correlation method for estimation of time delay, IEEE Trans, on ASSP, Vol. 24, No. 4, pp. 129-133 ,Aug, 1976.

49. Q. Lin, E. Jan, and J. Flanagan, "Microphone arrays and speaker identification," IEEE Trans on Speech and Audio Processing, vol. 2, no. 4, pp. 622-629., 1994.

50. M. Hebert and S. Drulhe, "Source localization for distributed robotic teams." Robotics Institute of Carnegie Mellon University, pp. 234-243, 2002.

51. M. M. P. Svaizer and M. Omologo, "Acoustic source localization in a three-dimensional space using crosspower spectrum phase." Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (1CASSP'97), pp. 174-181, 1997.

52. I. McCowan, J. Pelecanos, and S. Sridharan, "Robust speaker recognition using microphone arrays," in Proc. 2001 : A Speaker Odyssey, pp. 34-39, 2001.

53. Barnes J, Rizos C, Kanli M, Pahwa A, and Locata Corporation (2006). A positioning technology for classically difficult GNSS environments from Locata. IEEE/ION PLANS, San Diego, California, pp. 25-27, April 2006.

54. Zygmunt Haas. A communication infrastructure for smart environments: A position article. IEEE Personal Communications Magazine, 7(5): pp. 54-58, October 2000.

55. Chalermek Intanagonwiwat, Ramesh Govindan, and Deborah Estrin. Directed diffusion: A scalable and robust communication paradigm for sensor networks. In Proceedings of the Sixth Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom 2000), N.Y., pp. 147-153, August 2000. ACM Press.

56. Gregory J. Pottie and William J. Kaiser. Wireless integrated network sensors. Communications of the ACM, 43(5): pp. 51-58, May 2000.

57. Betz, J. "Binary offset carrier modulations for radionavigation," NAVIGATION J. of Inst. Nav., vol. 48, no. 4, pp. 227-246, winter 2001-2002.

58. E. S. Lohan, A. Lakhzouri, and M. Renfors, "Binary-Offset-Carrier modulation techniques with applications in satellite navigation systems," Wiley Journal of Wireless Communications and Mobile Computing, 2006, pp. 767-779.

59. Pratt, A. R et al. (2003), "Performance of GPS GALILEO Receivers Using m-PSK BOC Signals", Proceedings of ION 2003 - 9-12 September 2003, Portland, Oregon, USA, pp. 362-371.

60. Betz, J.W., C.R. Cahn, P.A. Dafesh, C.J. Hegarty, K.W. Hudnut, Capt A.J. Jones, R. Keegan, K. Kovach, Capt L.S. Lenahan, H.H. Ma, J.J. Rushanan, T.A. Stansell, C.C. Wang, S.K. Yi. "LIС signal design options," in Proc. ION-NTM 2006, pp. 685-697, Jan. 2006.

61. Hein G.W., Avila-Rodriguez J.-A., Wallner S., Pratt A.R., Owen J.I.R., Is-sler J.-L., Betz J.W., Hegarty C.J., Lt Lenahan L.S., Rushanan J.J.,Kraay A.L., Stan-sell T.A. "MBOC: The New Optimized Spreading Modulation Recommended for GALILEO LI OS and GPS L1C", Proceedings of IEEE/ION PLANS 2006 - 24-27 April 2006, San Diego, California, USA, pp. 11-13.

62. J. Avila-Rodriguez, S. Wallner, G. Hein, E. Rebeyrol, O. Julien, С. Maca-biau, L. Ries, A. DeLatour, L. Lestarquit, and J. Issler. "CBOC - An Implementation of MBOC", in First CNES Workshop on Galileo Signals and Signal Processing,, (Toulouse, France), Oct 2006, 10 p.

63. С. H. Кириллов, В. M. Бердников, Э. В. Акопов. Исследование и усовершенствование алгоритмов обнаружения ВОС-сигналов // Вестник РГРТУ. -Рязань, 2013. Вып. 45. - С. 32-38.

64. Бердников В.М., Акопов Э.В., Бегичев H.A. Модифицированный алгоритм подавления боковых лепестков ВОС-сигналов. // 6-я международная научно-техническая конференция посвященная 90-летию со дня рождения академика В.Ф. Уткина «Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». Рязань, 1-3 октября 2013. - С. 181 - 182.

65. Hegarty, С. J. et al. "Binary Coded Symbol Modulations for GNSS," Proceedings of ION-AM-2004, 7-9 June 2004, Dayton, Ohio, USA, 9 p.

66. G. W. Hein, J.-A. Avila-Rodriguez, L. Ries, et al. "A candidate for the Galileo LI OS optimized signal", in Proceedings of the 18th International Technical

Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation (ION GNSS '05), pp. 833-845, Long Beach, Calif, USA, September 2005.

67. Ilir F. Progri, Member ION, Giftet Inc., Pomona, CA Matthew C. Bromberg, Elected Engineering, MA William R. Michalson. UA Theoretical Survey of the Spreading Modulation of the New GPS Signals (L1C, L2C, and L5)", University of New South Wales, Sydney, Australia, 2007, 9 p.

68. Тимошина H.E., Снегирев В.M., Ватутин В.M., Полтавец Ю.И., Кириллов С.H., Бузыканов С.Н., Бердников В.М., Косткин И.В. Система профессиональной подготовки операторов в режиме «Тренаж» для комплекса радиомониторинга // Труды 2-ой Всероссийской НТК «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий», посвященной 100-летию со дня рождения М.С. Рязанского, 2-4 июня 2009 г. / под ред. Ю.М. Урлича, A.A. Романова. М.: Радиотехника, 2010. - 272с. - С. 86-91.

69. Дятлов А.П. Радиомониторинг слабых связных фазоманипулирован-ных сигналов с кодовым уплотнением // Воронеж: ВНИИС. Труды VI МНТК «Радиолокация, навигация, связь» (RLNC 2001 ). Т. 1. - 2001. - С. 651 -660.

70. Дятлов А.П. Вскрытие спектрально-временной структуры фазомани-пулированных сигналов // Воронеж: ВНИИС. Тр. IX МНТК «Радиолокация, навигация, связь» (RLNC 2003). Т.З. - 2003. - С. 1322-1330.

71. Кульбикаян Б.Х. Анализ ошибочных решений при классификации связных сигналов автокорреляционным устройством с квадратурной обработкой информации // Ростов н/Д: Известия ВУЗов. Северо-кавказкий регион. «Технические науки». - №4. - 2002. - С. 21 -24.

72. Кириллов С.Н., Бердников В.М. Анализ возможности определения вида и параметров модуляции навигационных сигналов на основе автокорреляционного классификатора. // 15-я всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов. Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании. РГРТУ. Рязань 2010. - С. 31-34.

73. Кириллов С.H., Бердников В.M. Многокритериальный синтез сигналов спутниковых навигационных систем. // Вестник РГРТУ - 2009. - № 4 (Выпуск 30). - С. 22 -27.

74. Кириллов С.Н., Бердников В.М. Многокритериальный синтез сигналов спутниковых навигационных систем. // 14-я всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов. Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании. РГРТУ. Рязань 2009.-С. 25-28.

75. JI.E. Варакин. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985. - 384 е., ил.

76. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. - Москва: Факториал Пресс, 2002.- 824 с.

77. Корниенко A.B. Модификация алгоритма покоординатного спуска для синтеза дискретной кодовой последовательности фазоманипулированных сигналов//Вестник РГРТА. - Рязань, 2003. Вып. 13.-С. 120-122.

78. Soualle F., M. Soellner, S. Wallner S., J. A. Avila-Rodriguez, G. W. Hein, B. Barnes, T. Pratt, L. Ries, J. Winkel, С. Lemenager, and P. Erhard, "Spreading Code Selection Criteria for the Future GNSS Galileo", Proceedings of GNSS 2005, Munich 19-22 July 2005, pp. 12-16.

79. Кириллов С.H., Бодров O.A. Многокритериальный синтез кодовых последовательностей для систем MC-CDMA с расширением спектра в частотной области // Математические методы в научных исследованиях: Межвуз. сб. науч. тр. Рязань: РГРТА, 2002. С. 19-23.

80. В.М. Бердников. Многокритериальный синтез ансамбля кодовых последовательностей с нулевой зоной автокорреляционной функции для наземной радионавигационной системы // Межвузовский сборник научных трудов "Информационные технологии", Рязань 2011. - с. 37-41.

81. С.Н. Кириллов, В.М. Бердииков. Многокритериальный синтез ансамбля кодовых последовательностей с наименьшей зоной ВКФ. С. 232-241. Ракетно-космическое приборостроение и информационные технологии. 2011. Труды IV Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (15-17 июня 2011 г.) / Под ред. Ю.М. Урличича, А.А. Романова. М.: Радиотехника, 2012. - 632 е.: ил.

82. L. Bazant, J. Taufer. "The Pseudolite System Concept for Railway" // Czech Railways, Laboratory of Intelligent Systems, Pardubice, Czech Republic, 2008, 10 p.

83. Kee C., Jun H., Yun D., Kim В., Kim Y., Parkinson B.W., Langestein Т., Pullen S., Lee J. "Development of indoor navigation system using asynchronous pseudolites", ION GPS 2000, Salt Lake City, Utah, 19-22, Sept, pp. 1038-1045.

84. S. Martin, H. Kuhlen, T. Abt. "Interference and Regulatory Aspects of GNSS Pseudolites" // Journal of Global Positioning Systems, Vol.6, No.2: pp. 98107, 2007.

85. N. Bulusu, J. Heidemann, D. Estrin. "Adaptive Beacon Placement // 21st International Conference on Distributed Computing Systems", USA, Phoenix, Arizona, April 2001, pp. 489-498.

86. Кириллов C.H., Бердников В.М. Процедура многокритериальной оптимизации топологии сети опорных станций для наземной радионавигационной системы. // Вестник РГРТУ - 2010. - № 3 (Выпуск 33). - С. 19-24.

87. Кириллов С.Н., Бердников В.М., Круглов А.В., Ватутин В.М. Синтез созвездия радиомаяков в зонах с ограниченной видимостью спутников глобальных навигационных спутниковых систем для интегрированной навигации. // Труды III Всероссийской НТК «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий», Москва, 1-3 июня 2010 г. / под ред. Ю.М. Урлича, А.А. Романова. М.: Радиотехника, 2011. - 537с. - С. 151154.

88. С.Н. Кириллов, В.М. Бердников. Процедура оптимизации топологии сети опорных станций для интегрированной радионавигационной системы // 18-я международная конференция по интегрированным навигационным системам, Санкт-Петербург, 30 мая - 1 июня 2011. Сборник докладов конференции (англ.). С.-286-289.

89. Бердников В.М. Алгоритм многокритериальной оптимизации сети опорных станций за пределами зданий для навигации внутри помещений // 17-я ВНТК студентов, молодых ученых и специалистов. НИТ-2012. РГРТУ. Рязань 2012.-С. 149-151.

90. Мобильный комплекс связи «МИК-МКС». Режим доступа: http://www.mi cran.ru/productions/mks/inks/.

91. Tomoyuki Kobayashi, Yoshinari Kameda, Yuichi Ohta. Sound source localization with non-calibrated microphones. Graduate school of systems and information engineering, University of Tsukuba, pp. 84-87, 2008.

92. Aarabi, P. (2003). The fusion of distributed microphone arrays for sound localization. EURASIP Journal of Applied Signal Processing, 4, pp. 338-347.

93. M. S. Brandstein, J. E. Adcock, J. H. DiBiase, and H. F. Silverman, "A closed-form method for finding source locations from microphone array time-delay estimates," in Proc. 1CASSP-1995, Detroit, Ml, May 1995, pp. 3019-3022.

94. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. -624 с.

95. Финкельштейн М.И. Основы радиолокации. М.: Радио и связь, 1983. -536 с.

96. JI.P. Рабинер, Р.В. Шафер. Цифровая обработка речевых сигналов. Пер. с англ. под редакцией М.В. Назарова и Ю.Н. Прохорова. М.: Радио и связь, 1981. - 495 с.

97. D. Ward and R. Williamson, Particle filter beamforming for acoustic source localization in a reverberant environment, Proc. of ICASSP, 2002, 7 p.

98. S. Birchfield and D. Gillmor, Acoustic source direction by hemisphere sampling, Proc. of ICASSP, pp. 315-324, 2001.

99. Himawan I., McCowan I. and Lincoln M., "Microphone Array Beamforming Approach to Blind Speech Separation", MLM1 2007, LNCS 4892, pp. 295-305, 2007.

100. Kiyohara K., Kaneda Y., Takahashi S., Nomura H. and Kijima J., "A microphone array system for speech recognition", IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp. 125-139, 1997, ICASSP-97.

101. Q. Lin, E. Jan, and J. Flanagan, "Microphone arrays and speaker identification," IEEE Trans on Speech and Audio Processing, vol. 2, no. 4, pp. 622-629., 1994.

102. Y. Rui and D. Florencio, "Time delay estimation in the presence of correlated noise and reverberation," in ICASSP'04, 2004, vol. 2, pp. 133-136.

103. P. Georgiou, C. Kyriakakis and P. Tsakalides, Robust time delay estimation for sound source localization in noisy environments, Proc. of WASPAA, pp. 345-356 1997.

104. N. L. Owsley and G. R. Swope, "Time delay estimation in a sensor array," IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 29, no. 3, pp. 519-523, 1981.

105. J.-J. Fuchs, "Multipath time-delay detection and estimation," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 47, no. 1, pp. 237-243, 1999.

106. Y. Wu, "Time delay estimation of non-Gaussian signal in unknown Gaussian noises using third-order cumulants" Electronics Letters, vol. 38, no. 16, pp. 930-931, 2002.

107. Бердников В.М. Алгоритм определения местоположения источников резких звуков для распределенной микрофонной решетки // 16-я всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов. НИТ-2011. РГРТУ. Рязань, 2011. - С. 34-37.

108. Erich Zwyssig. Digital Microphone Array. Design, Implementation and Speech Recognition Experiments // Thesis. - The University of Edinburgh, 2009, 76

P-

109. Hui Liu, Evangelos Milios. Acoustic Positioning Using Multiple Microphone Arrays. Technical Report CS-2004-01. University Ave. Canada, 2004, 34 p.

110. Wang Peng, Wee Ser. Sound Source Tracking Using Microphone Arrays. Nanayang Technological Univerisy. Singapore, 2000, 6 p.

111. Кириллов C.H., Бердников В.М. Устойчивый алгоритм определения местоположения диктора для распределенной сети микрофонов. // Вестник РГРТУ - 2011. - № 4 (Выпуск 38). - С. 3-9.

112. Кириллов С.Н., Бердников В.М. Устойчивый алгоритм определения местоположения диктора для распределенной сети микрофонов. // 17-я международная научно-техническая конференция посвященная 60-летию РГРТУ «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». РГРТУ. Рязань 2012. - С. 25-26.

113. Michael S. Brandstein, John Е. Adcock, and Harvey F. Silverman. A closed-form method for finding source locations from microphone-array time-delay estimates. Brown University, Providence, RI 0291, 2009, 6 p.

114. H. Schau and A. Robinson. Passive source localization employing intersecting spherical surfaces from time-of-arrival differences. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, ASSP-35(8): pp. 1223-1225, Aug 1987.

115. J. Smith and J. Abel. Closed-form least-squares source location estimation from range-difference measurements. IEEE Trans. Acoust., Speech, Signul Processing, ASSP-35(12): pp. 1661-1669, Dec 1987.

116. J. M. Delosme, M. Morf, and В. Friedlander. A linear equation approach to locating sources from time-difference-of-arrival measurements. In Proceedings of ICASSPBO. IEEE, pp. 681-699, 1980.

117. Кириллов С.H., Бердников В.M., Крешихин Д.Н. Программно-аппаратная реализация сигналов со сложной частотно-временной структурой. // 11-я Международная конференция и выставка ЦОС-2009, 25-27 марта. Москва 2009. - С. 16-19.

118. Бердников В.М., Кириллов С.Н., Косткин И.В., Ревуцкий В.А., Покровский П.С., Семин Д.С., Слесарев A.C., Яшин А.Ю. Формирователь радиосигналов унифицированных средств контроля радиотехнических изделий / Доклады 15-й МНТК «Цифровая обработка сигналов и ее применение - DSPA-2013», в 2-х томах. Т.1, Москва, 2013. С. 248-251.

119. Решение ГКРЧ от 6 декабря 2004 г. № 04-03-04-003 "Об использовании полосы радиочастот 2400 - 2483,5 МГЦ для внутриофисных систем передачи данных". Режим доступа - http://www.arfc.ru/arfc/Search/002487.

120. Сайт продукции компании Analog Devices. Режим доступа: http://www.analog.com/en/index.html.

121. Сайт продукции компании Texas Instruments. Режим доступа: http://www.ti.com.

122. Сайт продукции компании SiGe Semiconductor. Режим доступа: http://\v WW, sky work.sinc.com.

123. Сайт продукции компании Maxim. Режим доступа: http : // w w w. m ах i m - i с. со m.

124. Сайт продукции компании NXP Semiconductors. Режим доступа: http://www.nxp.com.

125. Сайт продукции компании National Semiconductor. Режим доступа: http://www.national.com.

126. Перечень электрорадиоизделий (ЭРИ), разрешённых к применению при разработке (модернизации), производстве и эксплуатации аппаратуры, приборов, устройств и оборудования военного назначения" ред. 2011г. Режим доступа: http://www.ciklon.ru/catalog/mop.htm.

127. ATxrriega64 A3/128 A3/192 АЗ/256A3 Complete, 120 pages, revision Т, updated: 12/2010. Режим доступа: http://www.atmel.com/Images/doc8068.pdf.

128. ADF4350 Data Sheet Rev A, 04/2011. Режим доступа: http://www.analog.com/static/imported-files/data__sheets/ADF4350.pdf.

129. ADL5375 Data Sheet Rev B, 09/2011. Режим доступа: http://www.analog.com/static/imported-files/data_sheets/ADL5375.pdf.

130. ADL5606 Data Sheet Rev 0, 08/2011. Режим доступа: http://www.analog.com/static/imported-files/data_sheets/ADL5606.pdf.

131. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр.: Пер. с англ. - М: Издательский дом «Вильяме», 2003,- 1104 с., ил.

132. ADL5380 Data Sheet Rev 0, 07/2009. Режим доступа: http://www.analog.com/static/imported-files/data___sheets/ADL5380.pdf.

133. ADL5523 Data Sheet Rev А, 09/2009. Режим доступа: http://www.analog.com/static/imported-files/data_sheets/ADL5523.pdf.

134. ADL5240 Data Sheet Rev 0, 07/2011. Режим доступа: http://www.analog.com/static/imported-files/data sheets/ADL5240.pdf.

135. AD9269 Data Sheet Rev 0, 02/2010. Режим доступа: http://vvww.analog.com/static/imported-riles/data_sheets/AD9269.pdf.

136. ADSP-BF537 Data Sheet Rev 1, 07/2010. Режим доступа: http://www.analog.com/static/iiTiported-files/data sheets/ADSP-

BF534 BF536 BF537.pdf.

137. Kai Borre, Dennis M. Akos, Nicolaj Bertelsen, Peter Rinder, Soren Holdt Jensen. A Software-Defined GPS and Galileo Receiver. A Single-Frequency Approach. Birkhausen Boston, Basel, Berlin, 2007, 201 p.

138. Xilinx DS312 Spartan-3E FPGA Family Data Sheet. Режим доступа: http://www.xilinx.com/support/documentation/data_sheets/ds3 12.pdf.

139. Изготовление печатных плат методом ЛУТ. Режим доступа: http://www.artem.ru/cgi-bin/news?c=v&id=752.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. СПИСОК АББРЕВИАТУР И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

Аббревиатуры

ADC - analog-digital converter;

BCS - binary coded symbol;

BPSK - binary phase shift keying;

BOC - binary offset carrier;

CBCS - composite binary coded symbol;

CBOC - composite binary offset carrier;

DDS - direct digital synthesis;

DOA - direction of arrive;

DSP - digital signal processor;

FPGA - field programmable gate array;

GDOP - geometric dilution of precision;

HDOP - horizontal dilution of precision;

LNA - low noise amplifier;

MBOC - multiplexed binary offset carrier;

MCU - microcontroller unit;

PA - power amplifier;

PDOP - position dilution of precision;

PLL - phase lock loop;

QM - quadrature modulator;

QD - quadrature demodulator;

QPSK - quadrature phase shift keying;

SPI - serial peripheral interface;

TDOA - time difference of arrive;

TDOP - time dilution of precision;

TMBOC - time multiplexed binary offset carrier;

TXCO - termocompensation oscillator;

VBOC - varible binary offset carrier;

VDOP - vertical dilution of precision;

VGA - variable gain amplifier;

АБГШ - аддитивный белый гауссовый шум; АКФ - автокорреляционная функция; AJI3 - аудионавигационная система; АБГШ - белый гауссовый шум; БКА - безкалибровочный алгоритм; ВК - «взрывной» компонент;

ВКП - внутрисимвольная кодовая последовательность;

ВКФ - взаимнокорреляционная функция;

МЗ - минимальная зона;

НЗ - нулевая зона;

КА - калибровочный алгоритм;

КГ - коэффициент геометрии;

КНД - коэффициент направленного действия;

КП - кодовая последовательность;

КрП - корреляционные потери;

МР - микрофонная решетка;

НРНС - наземная радионавигационная система;

НС - навигационный сигнал;

ОР - область радионавигации;

ОС - опорная станция;

ОСШ - отношение сигнал-шум;

ПК - показатель качества;

ПЛИС - программируемая логическая интегральная схема; ПО - программное обеспечение; РЗ - резкий звук;

РНС - радионавигационная система; РС - речевой сигнал;

СКО - среднеквадратическая ошибка или отклонение (см. контекст);

СПМ - спектральная плотность мощности;

СРНС - спутниковая радионавигационная система;

СС - сигнал синхронизации;

УБЛ - уровень боковых лепестков;

УП - узкополосная помеха;

ФАПЧ - фазовая автоподстройка частоты;

ЦКМ - цифровая карта местности;

ЦУ - центр управления;

ЭШС - эффективная ширина спектра;

ЯПВ - ячейка прямой видимости.

Латинские обозначения

В1 - односторонняя полоса частот схемы слежения за задержкой; С - мощность сигнала; с - скорость света; с5 - скорость звука;

В - ПК, характеризующий эффект «ближний-дальний»; Оп - вероятность правильного обнаружения РЗ; От - дисперсия шума в паузах; £) -дисперсия РС в пределах окон;

с! - расстояние между соседними микрофонами; с!МР - расстояние между соседними микрофонами в МР; ¿/шах„ - максимальное расстояние между п-ой ОС и ОР; с1ттп - минимальное расстояние между /7-ой ОС и ОР;

Е^ - количество энергии сигнала, содержащейся в заданной полосе частот;

Е - вероятность ложной тревоги;

Еч - номинальная частота в СРНС, равная 1.023 • 10бМГц;

ЕТ - оценка частоты следования символов КП; Д/ - ширина полосы частот; Д/^ои - ширина полосы частот УП; /юи - центральная частота УП;

fmdx - максимальная частота звука; fs - частота дискретизации;

Gs (/) - нормированная к бесконечной полосе частот СПМ сигнала; Gs(f) - нормированная к заданной полосе частот СПМ сигнала; Нt - гипотеза о наличии i -го НС; К - количество элементов ВКП;

Kzcz - среднее максимальных значений УБЛ АКФ в области задержек среди всех КП ансамбля;

Kzczx — среднее максимальных значений ВКФ в области задержек среди всех пар КП ансамбля;

KmasZCZ - максимальное значение УБЛ АКФ в области задержек среди всех КП ансамбля;

^maxzczv ~ максимальное значение ВКФ в области задержек среди всех пар КП ансамбля;

Кг - коэффициент геометрии; Кгг - горизонтальный КГ;

Кп тач - максимальный горизонтальный КГ ОР;

Кгв - вертикальный коэффициент геометрии;

Кгп - пространственный КГ;

Кп - временной КГ;

/гтач - увеличивающий коэффициент;

ks - коэффициент, учитывающий погрешность определения границ ВК; L - длина КП;

Ьстн - корреляционные потери;

Ьпе1 - длина сети микрофонов с линейной топологии;

М - масштабный коэффициент;

М™т - среднее значение РС слева;

N - объем ансамбля КП;

М0 - СПМ белого гауссова шума;

Nвк - количество обнаруживаемых и сопоставленных ВК РС в 1 секунду; Мос - количество ОС;

Л^ - максимальное количество бит для инверсии; Ытк - количество микрофонов; N - статистика реализаций АБГШ;

ТУ - количество шагов вычисления СКО окон 1 с реализации сигнала;

лаР\ ~ делитель для оценки времени возникновения ВК РС;

па - пороговый коэффициент;

пк - количество попыток инверсии на к -м шаге;

пта\! ~ количество попыток инверсии бит, выделенное для / -го ПК;

пп - пороговый коэффициент для оценки времени возникновения ВК РС;

/7( - коэффициент, определяющий уровень порога ] -го РЗ в / -ом канале;

/7улг - делитель окна поиска РС:

Ргп - вероятность попадания значений задержек в область главного лепестка ВКФ;

Р0 - вероятность правильного обнаружения;

РГ4 - вероятности ложной тревоги;

Рм - вероятность правильного определения вида модуляции НС;

р - относительный коэффициент подавления УП;

<2 - показатель качества;

д , дп - отношение сигнал-шум;

Я - нормированная огибающая АКФ НС;

Яас/ - АКФ речевого сигнала;

Яссг — ВКФ между / -ой и у -ой КП ансамбля;

Япе1 - радиус сети микрофонов с круговой топологии;

г - рассчитанное расстояние от у -ой ОС до приемника потребителя;

г ах - максимальное расстояние между у -й ОС и ОР;

г п - минимальное расстояние между } -й ОС и ОР;

г;_, - расстояние между соседними микрофонами;

- вектор местоположения у -й ОС; ^олгл ~ информационная составляющая НС; $вкп ~ сигнал ВКП; ^псп ~ сигнал КП;

Ть - длительностью одного бита данных; Тр - пауза;

Т$уп - время синтеза ансамбля КП; Твкп - длительность элемента ВКП;

ТнП1 - добавочное время когерентного накопления сигнала; Тпсп - длительность символа КП;

Тэ - оценка длительности символа КП; /г( - порог для каждого канала;

- грубая оценка моментов возникновения каждого у -го РЗ в / -ом канале;

/ - моменты времени, соответствующие приблизительному (грубая оценка) расположению РЗ;

/у - оценка моментов времени, по которым будет вычисляться разность времени задержки у -го РЗ;

I* - является грубой оценкой границы у -го ВК слева;

I" - является грубой оценкой расположения максимума дисперсии у-го

ВК;

V - является грубой оценкой границы у-го ВК справа; \)ес - длина записи акустического сигнала;

А^,, - разность времени задержки у -го РЗ для выбранной пары каналов;

Д/(/ - расхождение шкал времени между тУ0С ОС и приемника потребителя;

и - вектор местонахождения приемника; ¡V - граница Велча для ансамбля КП;

- ширина скользящего окна сканирования сигнала; л\>ь - величина, равная периоду одного РЗ;

хи - х-координата объекта; уи - у-координата объекта; 2зп - статистика смеси РЗ и АБГШ;

2п - статистика сигнала при наличии на входе только АБГШ; г - порог определения у -го РЗ в / -ом канале; 2н - высотная координата объекта;

Греческие обозначения

а - весовой коэффициент; ¡5т$ - ЭШС сигнала; у - УБЛ АКФ; у0 - требуемый УБЛ АКФ;

У'¡кф ~ среднее максимальных значений УБЛ АКФ среди всех КП ансамбля;

Увкф ~ среднее максимальных значений ВКФ среди всех пар КП ансамбля; Ута\акф -максимальное значение УБЛ АКФ среди всех КП ансамбля; Ута\ вкф ~ максимальное значение ВКФ среди всех пар КП ансамбля; (551 - абсолютная ошибка координат на плоскости;

88и - абсолютная ошибка координат на плоскости для итеративного метода Ньютона;

5Бк - абсолютная ошибка координат на плоскости для конечного алгоритма на основе пресечения прямых;

8Т - ошибка оценки задержек сигналов РЗ между каналами;

8ТБЛ - усредненная ошибка оценки разности времени возникновения ВК РС при попадании значений задержек в область главного лепестка ВКФ;

8Тгп - усредненная ошибка оценки разности времени возникновения ВК РС при попадании значений задержек в область боковых лепестков ВКФ;

8ТЭ2 - усредененная ошибка оценки разности времени возникновения ВК РС при двухэтапном алгоритме;

7/0 - сравнительный порог, определяющий наличие РЗ на фоне АБГШ;

- угол между прямой линией, соединяющей два микрофона относительно ее центра и направлением на источник звука Лт1п - минимальная длина волны звука; сг( - СКО аддитивного белого гауссова шума; сгш - СКО шума микрофонона;

сг/? - среднеквадратического отклонения оценки псевдодальности; р/ - расстояние между /-й ОС и потребителем; тз - длительность символа КГ1;

А11 - потери (%) в уровне СКО РЗ относительно значения СКО 1 мс окна; Дг2С2 - ширина НЗ АКФ; Дг2С2Л. - ширина НЗ ВКФ; Д',аг - ширина окна поиска РС;

Дуаг - уменьшенная на величину делителя ширина окна поиска РС;

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. КОПИИ АКТОВ О ВНЕДРЕНИИ

РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОИ РАБОТЫ

Оперите акционерное оошеемво «Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем» (ОАО «Российские космические системы»)

*

<х> о ю о

Лштит^чшя р.. л 53. М£1сква 1112^ Чет. (,(9мЧ|<>-и,<>2.ф.1и- ('195)50')-12-1 и (Мки1 ССЩЖйШшЫШ! ИК110 11477X49, (ИИ I Н»77-К^ЭД1.ШШт2<>1га7««|. КНН ТО8и1ц)1

1У.РУ ¿0/'

НаЛ».

(и

Первый заместитель генерального директора-

генерального ш(1спрукт!бш/

доктор тсхндтес1?^ТШуч|$|рофессор

гене

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы аспиранта Рязанского гослдарственного радиотехнического университета Бердникова Вадима Михайловича и ОАО «Российские космические системы»

Настоящим актом удостоверяется, что в 2010 г. следующие результаты диссертационной работы Бердникова В.М. были внедрены в ОАО «Российские космические системы»

1. Алгоритм определения вида и параметров модуляции навигационных сигналов на основе автокорреляционного классификатора.

2. Процедура синтеза двоичных и четверичных кодовых последовательностей для навигационных сигналов и сигналов синхронизации с целью уменьшения влияния преднамеренных помех

Указанные результаты не пользованы в .ккизноч проекте на создание изделия 14Ц227 и позволяют определять вид и параметры модуляции навигационных сигналов с 90 % надежностью при отношении сигнал-шум -30 дБ и выше в оборудовании радиомониторинга спутниковых радионавигационных систем в составе изделия 14Ц227 Предложенная процедура синтеза двоичных и четверичных кодовых последовательностей для навигационных сигналов и сигналов синхронизации позволяет подавить узкополосную помеху на 13..,35 дБ в зависимости от ее полосы частот. Данная процедура может также эффективно

применяться при адаптации интегрированных цифровых информационно-управляющих потоков к помсховой обстановке в командно-измерительных комплексах управления космическими аппаратами предусмотренных ОАО «Российские космические системы» (НИР «Теленрибор»).

Заместитель начальника отделения,

доктор технических наук / В.М. Ватутин

Начальник фуппы. ч'Г '

кандидат технических наук / Ю.И. Полтавец

«Утверждаю»

Диоректор по учебной работе

ректор по

*

АК'Г" '

2012 г.

О внедрении результатов диссертационной работы аспиранта Рязанского государственного радиотехнического университета

Бердникова Вадима Михайловича в учебный процесс Рязанского государственного радиотехнического университета (ФГБОУ ВПО «РГРТУ»)

Настоящий акт составлен в том. что результаты диссертационной работы Бердникова В.М. в виде:

1) Алгоритмов многокритериального синтеза ансамбля кодовых последовательностей с нулевой зоной автокорреляционной функции и минимальной зоной взаимнокорреляционной функции.

2) Процедуры оптимизации топологии сети опорных станций для наземной радионавигационной системы на открытой местности.

применяются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «РГРТУ» в лекционных курсах «Радиотехнические системы передачи информации» и «Системы коммутации сетей подвижной радиосвязи» по специальностям: 201600 «Радиоэлектронные системы» и 201200 «Средства связи с подвижными объектами».

Б И Филимонов

Зав. кафедрой РУС

С.Н. Кириллов

ПРИЛОЖЕНИЕ В. ГРАФИКИ ОГИБАЮЩИХ АКФ НС

Г)

^ВРЯК (1)

О 5 О

-О 5

-15 -1 -0 5 0 0 5 1 Г э,сим

Рисунок В.1 - Огибающая АКФ ВР8К(1) сигнала

^ВОС( 1 1)

О 5 О

-О 5

-1 5 -1 -0 5 0 0 5 1 тэ,сим

Рисунок В.2 - Огибающая АКФ ВОС(1,1) сигнала

о

■"■500(1 5 1)

О 5 О

-О 5

5 -1 -0 5 0 0 5 1 тэ,С11М

Рисунок В.З - Огибающая АКФ ВОС(1.5,1) сигнала

247

2 1) 05 0

-0 5

~-11 5 -1 -0 5 0 0 5 1 Тэ,сим

Рисунок В.4 - Огибающая АКФ ВОС(2,1) сигнала

п

ЛЗОС( 2 5 1)

0 5 0

-О 5 -1

-1 5 -1 -0 5 0 0 5 1 тэ,сим

Рисунок В.5 - Огибающая АКФ ВОС(2.5,1) сигнала

вос(з о О 5 О

-О 5 -1

-1 5 -1 -0 5 0 0 5 1 тэ,сим

Рисунок В.6 - Огибающая АКФ ВОС(3,1) сигнала

Рисунок В.7 - Огибающая АКФ ВОС(3.5,1) сигнала

Рисунок В.8 - Огибающая АКФ ВОС(4,1) сигнала

Рисунок В.9 - Огибающая АКФ ВОС(4.5,1) сигнала

Рисунок В.10 - Огибающая АКФ ВОС(5,1) сигнала

Рисунок 13.11 - Огибающая АКФ ВОС(5.5,1) сигнала