Разработка и исследование алгоритмов обнаружения сигналов в условиях априорной неопределенности при панорамном обзоре широкой полосы частот тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Бородич, Ёла Юлиановна

• Бородич, Ёла Юлиановна
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бородич, Ёла Юлиановна

Содержание.

Список сокращений

Введение.

Глава 1. Задачи панорамного обзора и методы их решения.

1.1. Панорамный обзор и его назначение.

1.2. Модель наблюдаемой выборки.

1.3. Задача подавления внеполосных помех при панорамном обзоре.

1.4. Задача стабилизации вероятности ложной тревоги при априорной неопределенности мощности шума.

1.5. Задача обнаружения сигнала априорно неопределенной формы при наличии внеполосных помех.

1.6. Задача обнаружения сигнала с ППРЧ.

Выводы.

Глава 2. Разработка и исследование метода подавления внеполосных помех при панорамном приеме в широком диапазоне частот.

2.1. Разработка метода подавления внеполосных помех в задаче обнаружения гармонического сигнала.

2.1.1. Алгоритм обнаружения сигнала с неизвестной амплитудой и начальной фазой на фоне гауссовского шума с известной мощностью

2.1.2. Алгоритм обнаружения сигнала на фоне гауссовского шума и внеполосных помех с неопределенными параметрами

2.2. Определение базиса для пространства помех.

2.2.1. Случай априорной неопределенности расположения частот мешающих сигналов

2.2.2. Случай расположения частот мешающих сигналов с одной стороны от частоты полезного сигнала

2.2.3. Адаптивный алгоритм подавления помех

Выводы.

Глава 3. Разработка и исследование интервального алгоритма обнаружения сигналов при панорамном приеме в широком диапазоне частот

3.1. Алгоритм обнаружения сигнала априорно неопределенной формы при наличии внеполосных помех.

3.2. Определение базиса для пространства помех при обнаружении в интервале.

3.3. Исследование алгоритма обнаружения сигнала априорно неопределенной формы по модельным сигналам.

3.4. Исследование алгоритма обнаружения сигнала априорно неопределенной формы по записям реальных сигналов.

3.5. Панорамный обзор с применением интервального алгоритма обнаружения.

3.5.1. Алгоритм панорамного обзора.

3.5.2. Алгоритм оценивания ширины спектра сигнала

3.5.3. Описание разработанной программы панорамного обзора.

Выводы.

Глава 4. Разработка и исследование алгоритма обнаружения сигнала с ППРЧ.

4.1. Описание сигналов с ППРЧ.

4.2. Обзор опубликованных методов обнаружения сигналов с ППРЧ.

4.3. Алгоритм обнаружения посылки сигнала с ППРЧ на фоне мешающих сигналов.

4.4. Исследование алгоритма обнаружения посылки сигнала с ППРЧ на фоне мешающих сигналов.

4.5. Алгоритм обнаружения целого кадра сигнала с ППРЧ.

4.6. Исследование алгоритма обнаружения сигнала с ППРЧ на фоне реальных сигналов и шума.

4.7. Сведение сигнала с ППРЧ и ОБП на фиксированную частоту.

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование алгоритмов обнаружения сигналов в условиях априорной неопределенности при панорамном обзоре широкой полосы частот»

В настоящее время при решении таких задач как контроль за радиоэлектронными средствами, с целью обеспечения электромагнитной совместимости различных средств связи, контроль радиообстановки при проведении контртеррористических операций, получение информации об источниках радиоизлучений широко применяют автоматизированный радиомониторинг, одной из основных составляющих которого является панорамный обзор широкой полосы частот [22].

Панорамный обзор заключает в себе постоянное или периодическое наблюдение за радиоэфиром в широком диапазоне частот с целью получения информации о работающих источниках радиоизлучений, определения типа передач, их основных характеристик, демодуляции/декодирования передаваемой информации.

В последние годы наблюдается существенное усложнение радиоэлектронной обстановки [28], которое связано со следующими факторами:

- увеличением числа штатных телевизионных и радиовещательных передатчиков, введением и последующей модернизацией сотовых систем связи, интенсификацией их использования;

- постоянным повышением верхней границы рабочего диапазона радиоэлектронных средств, связанным с развитием современных технологий;

- использованием различных типов радиосигналов - узкополосных с фиксированным распределением частот или с динамическим частотно-временным распределением излучений и широкополосных с кодовым разделением абонентов;

- общей тенденцией повышения мощности передатчиков, продиктованной стремлением к увеличению их дальности действия, приводящей к повышению уровня непреднамеренных помех;

- увеличением количества нелицензированных источников радиоизлучения с различными уровнями мощности и большим числом паразитных излучений, не соответствующим допустимым нормам [38].

Существующий опыт использования на практике традиционных алгоритмов панорамного обзора широкой полосы частот показывает недостаточную устойчивость их показателей качества в таких тяжелых условиях, которые характеризуются высокой степенью априорной неопределенности.

В широком частотном диапазоне одновременно на разных частотах существуют источники радиоизлучений, которые по мощности отличаются друг от друга на порядки.

Поэтому при обнаружении слабых сигналов в широкой полосе необходимо производить подавление внеполосных помех.

Традиционно для подавления внеполосных помех применяются временные окна. В этом случае перед расчетом дискретного преобразования Фурье (ДПФ) наблюдаемая выборка умножается на оконную функцию, которая должна спадать к краям сегмента, что приводит к уменьшению внеполосных помех.

Одним из основных недостатков оконных методов является невозможность адаптации к существующей помеховой обстановке. При использовании окна внеполосные помехи от слабых сигналов подавляются в той же степени как и от очень мощных сигналов, более того оконный метод не дает возможности учесть расположение мешающих сигналов относительно полезного. По этой причине происходят энергетические потери по полезному сигналу, которых можно было бы избежать при использовании избирательного подавления.

Так, если частота мешающего сигнала расположена на значительном расстоянии от частоты полезного сигнала, то подавление его внеполосной помехи могло бы быть ниже, чем подавление внеполосной помехи от близко расположенного сигнала, аналогично для сигналов различного уровня можно применять разное подавление.

В связи с этим разработка метода, который позволяет проводить адаптивное подавление внеполосных помех и за счет этого снижать энергетические потери по полезному сигналу и повышать вероятность обнаружения полезного сигнала является актуальной и востребованной задачей.

В большинстве современных комплексов радиомониторинга обнаружение сигналов производится автоматически, без участия оператора. Традиционно при панорамном приеме используется точечный алгоритм обнаружения, который принимает решение на основе анализа одного спектрального коэффициента. Характеристика обнаружения такого алгоритма резко ухудшается при расширении спектра сигнала за счет модуляции. Возникает ситуация когда в автоматическом режиме слабые сигналы с широким спектром пропускаются, в то время как сигналы с узким спектром той же мощности обнаруживаются.

Таким образом, можно утверждать, что для увеличения эффективности панорамного обзора следует использовать алгоритмы обнаружения, показатели качества которых не зависят от формы сигнала, поэтому разработка алгоритма обнаружения сигнала априорно неопределенной формы при наличии помех является актуальной и рассматривается в диссертационной работе.

В настоящее время в радиотехнических системах передачи информации помимо традиционных узкополосных сигналов все чаще используются сложные сигналы с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты (ППРЧ).

Высокая скрытность и помехозащищенность режима ППРЧ определили его преобладающее использование в системах радиосвязи всех диапазонов частот. Так, в большой части выпускаемых и разрабатываемых средств KB радиосвязи и практически во всех средствах УКВ радиосвязи реализуется режим ППРЧ.

На основании анализа опубликованных методов обнаружения сигналов с ППРЧ можно заключить, что большинство известных на настоящий момент алгоритмов не предполагают возможности наличия в наблюдаемой выборке мешающих сигналов со стационарной несущей частотой. Учитывая, что сигналы с ППРЧ работают в широких полосах (для KB диапазона от 32 кГц до 1 МГц) это условие как правило не выполняется.

В ряде работ для устранения мешающих сигналов предлагают использовать пространственные параметры. Этот подход требует проведения оценок направления прихода сигналов и является достаточно сложным в реализации, поскольку не всегда имеется возможность использования антенной решетки.

Все вышесказанное обуславливает актуальность и необходимость поиска путей доступа к системам радиосвязи с ППРЧ. В связи с этим в диссертационной работе рассматривается задача синтеза алгоритма обнаружения сигнала с ППРЧ в сложной РЭО, который не требует оценивания направления прихода сигналов и легко реализуется в рамках существующей элементной базы.

Таким образом, актуальными задачами панорамного обзора являются: задача подавления внеполосных помех, задача обнаружения сигнала априорно неопределенной формы при наличии внеполосных помех и задача обнаружения сигнала с ППРЧ при наличии мешающих сигналов.

Целью настоящей работы является синтез и анализ эффективных и устойчивых алгоритмов для решения вышеперечисленных задач панорамного обзора. В качестве положений, выносимых на защиту, выступают основные результаты, полученные при решении этих задач.

Рассматриваемые в работе задачи решаются поэтапно, т. е. при решении последующей задачи используются результаты, полученные при решении предыдущей.

В первой главе работы описана процедура панорамного обзора, сформулированы рассматриваемые задачи и определены методы их решения.

Вторая глава содержит синтез метода подавления внеполосных помех. Показано, что применение разработанного метода, в отличие от традиционного, в ряде случаев позволяет снизить энергетические потери по полезному сигналу, обеспечивая при этом необходимое подавление внеполосных помех. В этой главе приведены результаты исследований разработанного метода по реальным сигналам, которые подтвердили выводы сделанные на основе модели.

В третьей главе разработан алгоритм обнаружения сигнала априорно неопределенной формы при наличии помех. При синтезе алгоритма для борьбы с внеполосными помехами был применен метод, полученный во второй главе. В третьей главе работы приведены исследования разработанного алгоритма по модельным сигналам и по записям реальных сигналов.

В четвертой главе с применением результатов второй и третьей глав разработан алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ при наличии мешающих сигналов. Проведено исследование полученного алгоритма по имитированному сигналу с ППРЧ, работающему на фоне реальных мешающих сигналов и шума.

В заключении подведены итоги и сформулированы основные результаты, полученные в работе.

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Бородич, Ёла Юлиановна

Выводы

Представленные на настоящий момент в литературе, алгоритмы обнаружения сигналов с ППРЧ не предполагают наличия в наблюдаемой выборке мешающих сигналов или для устранения мешающих сигналов используют пространственные параметры.

В связи с этим была проведена разработка алгоритма обнаружения сигналов с ППРЧ при наличии мешающих сигналов. Полученный алгоритм не требует проведения оценки направления прихода сигналов и достаточно легко реализуется.

Полагаем, что в наблюдаемой выборке может присутствовать один сигнал с ППРЧ и произвольное количество мешающих сигналов, которые являются узкополосными сигналами со стационарной несущей частотой. Параметры мешающих сигналов являются априорно неопределенными.

В качестве отличительного признака сигнала с ППРЧ от мешающих сигналов используем время существования сигнала на одной частоте. Мешающий сигнала присутствует в течение всего времени наблюдения Г, в то время как сигнал с ППРЧ на одной частоте существует только время г . Полагаем, что время наблюдения Т существенно больше т.

Если бы сигнал с ППРЧ и мешающие сигналы были одного уровня, то оценку длительности сигнала на одной частоте можно было бы проводить по среднему значению спектрограммы на этой частоте. Однако их уровни могут различаться на порядки. Для устранения такого дестабилизирующего фактора как уровень сигнала переходим к рассмотрению бинарного частотно-временного представления наблюдаемой выборки.

Для такой редукции данных используем интервальный алгоритм панорамного обзора, представленный в главе 3. Этап панорамного обзора и получения частотно-временной матрицы решений условно называем этапом бинарного квантования.

Таким образом, в качестве исходных данных для обнаружения сигнала с ППРЧ выступает матрица Z, которая является последовательностью случайных величин, принимающих значение ноль или единица. В качестве параметров шума, сигнала с ППРЧ и мешающих сигналов выступает вероятность появления единицы при бинарном квантовании шума, сигнала с ППРЧ и мешающих сигналов - а, (5, у соответственно.

Для обнаружения посылки сигнала с ППРЧ в определенном частотном интервале построен двухэтапный алгоритм обнаружения. На первом этапе принимается решение о том, содержится ли в рассматриваемом интервале какой-либо сигнал (сигнал с ППРЧ или мешающий сигнал). Затем, если сигнал обнаружен, производится обновление выборки и, на втором этапе принимается решение, является этот сигнал мешающим или посылкой сигнала с ППРЧ.

Полученный двухэтапный алгоритм является РНМ алгоритмом, однако он требует обновления выборки, которое не всегда может быть реализовано на практике, поэтому предложен алгоритм, принимающий решение за один этап.

В качестве параметров алгоритмов обнаружения выступают параметр шума а, у — некоторое наихудшее значение параметра у, Р,тр — требуемое значение вероятности ложной тревоги.

Было проведено исследование разработанных алгоритмов с целью проверки их устойчивости по отношению к изменениям параметров шума и мешающих сигналов. Получены характеристики обнаружения для двухэтапного и одноэтапного алгоритмов.

Показано, что как двухэтапный алгоритм, так и одноэтапный алгоритм обнаружения посылки сигнала с ППРЧ обеспечивают стабильное значение вероятности ложной тревоги при изменении вероятности появления единицы при бинарном квантовании шума а .

Для примера рассмотрен случай, когда верхний порог обнаружения рассчитан исходя из значения появления единицы при бинарном квантовании мешающего сигнала у = 0.4. Показано, что двухэтапный алгоритм и одноэтапный алгоритм обеспечивают стабильное значение вероятности ложной тревоги при условии, что параметр мешающего сигнала у не менее параметра алгоритма у = 0.4.

Если же реальное значение у меньше у, используемого при расчете порога, то вероятность ложной тревоги резко увеличивается и становится равной единице. Для снижения вероятности ложной тревоги в такой ситуации предложено использование медианной фильтрации последовательности решений после бинарного квантования.

Медианный фильтр удаляет равномерно распределенные единицы, соответствующие мешающему сигналу. А идущие подряд единицы, соответствующие сигналу с ППРЧ остаются. Показано, что использование медианного фильтра позволяет значительно снизить вероятность ложной тревоги и для случая когда у <у.

Показано, что в области значений « = 0-^0.1, которые характерны для практики, предложенные алгоритмы обеспечивают высокую вероятность обнаружения посылки сигнала с ППРЧ. Так, для параметра а = 0.01 вероятность обнаружения посылки сигнала с ППРЧ составляет 0.97 при сравнительно невысоком значении вероятности появления единицы при бинарном квантовании сигнала с ППРЧ (5 = 0.4.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что одноэтапный алгоритм обладает необходимой устойчивостью вероятности ложной тревоги при наличии шума и мешающих сигналов. А его эффективность не значительно отличается от эффективности двухэтапного алгоритма. Поскольку одноэтапный алгоритм проще двухэтапного алгоритма и не требует обновления выборки (что достаточно сложно организовать), то он представляет больший интерес для практического применения.

На базе алгоритма обнаружения отдельной посылки сигнала с ППРЧ разработан алгоритм обнаружения кадра сигнала с ППРЧ в целом. Полагаем, что полоса сигнала с ППРЧ полностью попадает в рассматриваемую полосу частот. Полученный алгоритм является инвариантным относительно перестановки частот передачи сигнала с ППРЧ.

В ходе исследования алгоритма построена характеристика, которая показывает, что вероятность обнаружения кадра сигнала с ППРЧ увеличивается при увеличении вероятности обнаружения отдельной посылки. А также увеличивается при снижении вероятности ложной тревоги при обнаружении отдельной посылки.

Получена зависимость вероятности обнаружения от количества частотных каналов в рассматриваемой полосе частот. Показано, что для количества частотных каналов, характерного для KB диапазона вероятность обнаружения кадра сигнала с ППРЧ остается достаточно высокой.

С целью проверки работоспособности алгоритма обнаружения сигнала с ППРЧ было проведено исследование по сигналу с ППРЧ, работающему на фоне реального шума и мешающих сигналов KB диапазона. Сигнал с ППРЧ был получен от имитатора гармонического сигнала, исследование проводилось в режиме реального времени.

Были просмотрены различные участки KB диапазона шириной 100 кГц. В ходе исследования установлено, что при работе сигнала с ППРЧ в тех диапазонах, где присутствуют до 20-ти различных сигналов связи, разработанный алгоритм обладает хорошей работоспособностью. Так при пороговом отношении сигнал/шум 28 дБ вероятность обнаружения кадра сигнала с ППРЧ колеблется от 0.8 до 1, в зависимости от помеховой обстановки. При этом обеспечивается стабильное значение вероятности ложной тревоги равное 0.01.

В работе для примера приведена обработка 2-х участков KB диапазона, на которых присутствует сигнал с ППРЧ. На рассматриваемых участках обнаружены все посылки сигнала с ППРЧ.

Для проверки возможности восстановления речевого сигнала был рассмотрен сигнал с ППРЧ и ОБП, работающий на фоне реального шума и мешающих сигналов KB диапазона. В результате сведения отдельных обнаруженных посылок сигнала на фиксированную частоту был получен речевой сигнал достаточно хорошего качества.

Представленный в данной работе алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ при наличии мешающих сигналов внедрен в инициативные НИР на перспективу, проведенные на предприятии ФГУП «НИИ «Вектор». Результаты испытаний опытных образцов изделий подтвердили работоспособность алгоритма.

Таким образом, можно заключить, что разработанный алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ обладает хорошей работоспособностью в реальных условиях.

Заключение

В данной работе представлена разработка и исследование трех алгоритмов обработки сигналов, предназначенных для решения задач панорамного обзора широкой полосы частот в условиях сложной радиоэлектронной обстановки.

Первая задача - подавление внеполосных помех, возникающих при спектральном анализе. Применение подавления таких помех особенно актуально в задаче обнаружения слабого сигнала при наличии мощных мешающих сигналов.

Основным недостатком традиционного метода подавления внеполосных помех с помощью временного окна является то, что он осуществляет подавление помех от мешающих сигналов во всем частотном диапазоне не зависимо от имеющейся информации об их расположении, а уровень подавления во всем диапазоне принимается одинаковым.

В работе представлен метод подавления внеполосных помех, основанный на принципе инвариантности, который применяется для преодоления априорной неопределенности параметров помех. Разработанный метод позволяет организовать подавление помех только от мешающих сигналов, частоты которых расположены в заданных частотных областях. Причем для разных областей может быть задана различная степень подавления. За счет этого удается снизить энергетические потери по полезному сигналу и повысить вероятность обнаружения по сравнению с традиционным алгоритмом с использованием временного окна.

Показано, что в случае полной априорной неопределенности расположения частот мешающих сигналов разработанный метод эквивалентен методу временного окна.

При наличии информации о расположении мешающих сигналов предложенный метод позволяет ее использовать. Так для примера рассмотрен случай расположения частот мешающих сигналов с одной стороны от частоты полезного сигнала. Организовано подавление помех на 100 дБ. Показано, что в этом случае при обнаружении гармонического сигнала разработанный метод по сравнению с окном Наттолла дает выигрыш по пороговому отношению сигнал/шум при вероятности обнаружения 0.8 около 1 дБ, в то время как уровень подавления примерно одинаковый.

Более того, разработанный метод подавления предоставляет возможность построения адаптивного подавления с учетом оценивания параметров мешающих сигналов. Для примера рассмотрено обнаружение, гармонического сигнала при наличии 2-х мешающих сигналов. Показано, что в этом случае по сравнению с использованием окна Наттолла применение разработанного метода подавления позволяет получить выигрыш по пороговому отношению сигнал/шум около 2 дБ при вероятности обнаружения 0.8.

Таким образом, можно заключить, что использование разработанного алгоритма подавления внеполосных помех позволяет заметно повысить эффективность обнаружения.

Вторая задача, которая была решена в данной работе, - разработка алгоритма обнаружения сигнала априорно неопределенной формы при наличии внеполосных помех.

Традиционно при панорамном приеме используется точечный алгоритм обнаружения. В работе показано, что этот алгоритм не устойчив к форме спектра. Так для полигармонического сигнала из 13-ти гармоник при вероятности обнаружения 0.8 пороговое отношение сигнал/шум на 7 дБ меньше, чем для гармонического сигнала той же энергии.

В связи с этим была проведена разработка интервального алгоритма обнаружения, который выносит решение по результату анализа нескольких спектральных коэффициентов, полученных с помощью ДПФ. Для построения алгоритма был использован байесовский подход при неизвестном распределении вероятности априорно неопределенного параметра, характеризующего форму сигнала.

Проведено исследование разработанного интервального алгоритма, которое показало, что его эффективность обнаружения значительно меньше зависит от формы сигнала, чем эффективность обнаружения традиционного точечного алгоритма. Например, при вероятности обнаружения 0.8 пороговое отношение сигнал/шум для полигармонического сигнала из 13-ти гармоник лишь на 2.3 дБ меньше, чем для гармонического.

Было проведено исследование интервального алгоритма обнаружения по записям реальных сигналов. Цель исследования заключалась в сравнительном анализе эффективности интервального алгоритма и эффективности традиционного точечного алгоритма обнаружения. Был рассмотрен ряд сигналов KB диапазона в широкой полосе. Полученные результаты подтвердили результаты исследования по модельным сигналам. Так для сигналов с широким спектром вероятность обнаружения при использовании интервального алгоритма значительно выше, чем при использовании традиционного точечного алгоритма.

Третья рассмотренная задача панорамного обзора - обнаружение сигнала с ППРЧ при наличии мешающих сигналов.

Представленные на настоящий момент в литературе, алгоритмы обнаружения сигналов с ППРЧ не предполагают наличия в наблюдаемой выборке мешающих сигналов или для устранения мешающих сигналов используют пространственные параметры, для оценки которых требуются сложные антенные системы. В связи с этим была проведена разработка алгоритма обнаружения сигналов с ППРЧ при наличии мешающих сигналов, который не требует проведения оценки направления прихода сигналов.

Предложенный алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ основан на обработке поля решений, полученного за достаточно длительное время Т при помощи разработанного интервального алгоритма. Полагается, что время наблюдения Т существенно больше длительности одной посылки г сигнала с ППРЧ.

Этап формирования поля решений назван этапом бинарного квантования. Бинарное квантование является принципиальным подходом, который позволяет получить решение поставленной задачи. В качестве отличительного признака сигнала с ППРЧ от мешающих сигналов использовано время существования сигнала на одной частоте.

В работе разработан двухэтапный алгоритм обнаружения посылки сигнала с ППРЧ. На первом этапе принимается решение о том, содержится ли в рассматриваемом интервале какой-либо сигнал (сигнал с ППРЧ или мешающий сигнал). Затем, если сигнал обнаружен, производится обновление выборки и, на втором этапе принимается решение, является этот сигнал мешающим или посылкой сигнала с ППРЧ. Каждый этап является РНМ алгоритмом.

Для практического применения предложен одноэтапный алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ, который не требует обновления выборки. Показано, что одноэтапный алгоритм практически не уступает по эффективности двухэтапному алгоритму.

Проведено исследование алгоритма обнаружения посылки сигнала с ППРЧ, которое показало, что разработанный алгоритм обладает необходимой устойчивостью вероятности ложной тревоги.

На базе алгоритма обнаружения отдельной посылки сигнала с ППРЧ разработан алгоритм обнаружения кадра сигнала с ППРЧ в целом, который обладает инвариантностью относительно расположения несущих частот сигнала с ППРЧ. Полагаем, что полоса сигнала с ППРЧ полностью попадает в рассматриваемую полосу частот.

С целью проверки работоспособности алгоритма обнаружения сигнала с ППРЧ было проведено исследование по сигналу с ППРЧ, работающему на фоне реального шума и мешающих сигналов KB диапазона. Сигнал с ППРЧ был получен от имитатора гармонического сигнала, исследование проводилось в режиме реального времени.

Были просмотрены различные участки KB диапазона шириной 100 кГц. В ходе исследования установлено, что при работе сигнала с ППРЧ в тех диапазонах, где присутствуют до 20-ти различных сигналов связи, разработанный алгоритм обладает хорошей работоспособностью. Так при пороговом отношении сигнал/шум 28 дБ вероятность обнаружения кадра сигнала с ППРЧ колеблется от 0.8 до 1, в зависимости от помеховой обстановки. При этом обеспечивается стабильное значение вероятности ложной тревоги равное 0.01.

Представленный в данной работе алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ при наличии мешающих сигналов предприятием ФГУП «НИИ «Вектор» внедрен в две инициативные НИР, в рамках которых успешно проведены испытания опытных образцов изделий.

Таким образом, можно заключить, что разработанный алгоритм обнаружения сигнала с ППРЧ обладает хорошей работоспособностью в реальных условиях.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бородич, Ёла Юлиановна, 2008 год

1. Бендат Дж., Пирсл А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.

2. Богданович В.А., Бородич Ё.Ю. Применение принципа инвариантности при спектральном анализе с помощью ДПФ//Доклады АН ВШ РФ, 2006, №1. С.85-92

3. Богданович В.А., Вострецов А.Г. Теория устойчивого обнаружения, различения и оценивания сигналов. — М.: Физматлит, 2004.

4. Борисов В.И. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты. М.: Радио и связь, - 2000.

5. Бородич Ё.Ю. Метод подавления внеполосных помех при спектральном анализе, основанный на принципе инвариантности// Научный вестник НГТУ, 2007. № 2, С. 1524.

6. Бородич Ё.Ю. Применение принципа инвариантности при обнаружении сигнала в частотном интервале // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2008, № 2, том 4, С.111-114.

7. Бородич Ё. Ю. Разработка и исследование алгоритма обнаружения сигналов с ППРЧ// Научный вестник НГТУ, 2008. № 1, С. 57-67.

8. Ван Трнс Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. -М.: Сов. радио, 1972.

9. Дикарев В.И., Кайнаш Б.В., Коровин Е.А. Защита информации в системах радиосвязи методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты и контроль за их работой.// Информация и космос, № 4, 2007, С. 97-103

10. Дворников С.В., Маджар Ю.Х., Бородич Ё.Ю., Махлуф Ю.Х. Частотно-временное оценивание параметров сигналов на основе функций огибающих плотности распределения их энергии. // Информация и космос, 2007 г., №4, С.41-45

11. Ильин В.А., Позняк Э.Г. Линейная алгебра. М.: Наука, 1974.

12. Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Фильтрация частотно-временных параметров сигналов радиоэлектронных средств радиосвязи с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты. // Радиотехника № 9,2006, С. 109-112.

13. Коржик В.И., Финк JI.M., Щелкунов К.Н. Расчет помехоустойчивости систем передачи дискретных сообщений. Справочник. -М.: Радио и связь, 1981.

14. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1984.

15. Ланкастер П. Теория матриц. -М.: Наука, 1978.

16. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники.— М.: Сов. радио, 1969

17. Леман Э. Проверка статистических гипотез М.: Наука, 1979.

18. Логинов Н.А. Актуальные вопросы радиоконтроля в Российской Федерации. М.: Радио и связь, 2000.

19. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения.-М.: Мир, 1990.

20. Проблемы поиска сигналов системами радиоэлектронной борьбы // Иностранная печать. Сер. TCP. -М.: ВИНИТИ. 1998. №9. С.25-32.

21. Прокис Дж. Цифровая связь. М.: Радио и связь, 2000.

22. Рабинер Л. Р., Шафер Р. В. Цифровая обработка речевых сигналов. М.: Радио и связь, 1981

23. Радзиевский В.Г., Уфаев В.А. Первичная обработка сигналов в цифровых панорамных обнаружителях-пеленгаторах// Радиотехника № 7, 2003, С.26-31.

24. Рембовский А. М., Ашихмин А. В., Козьмин В. А. Радиомониторинг: задачи, методы, средства. М.: Горячая линия - Телеком, 2006.

25. Репин В. Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977.

26. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003.

27. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. —М.: Вильяме, 2003.-1104 с.

28. Справочник по специальным функциям / Под ред. М. Абрамовича и И. Стиган. М.: Наука, 1979.

29. Стратонович P.JI. Принципы адаптивного приема. -М.: Сов. радио, 1973.

30. Теория обнаружения сигналов./ Под ред. П. А. Бакута. М. : Радио и связь, 1984.

31. Трифонов А. П., Шинаков Ю. С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. —М.: Радио и связь, 1986.

32. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989.

33. Френке JI. Теория сигналов. -М.: Советское радио, 1974.

34. Хореев А.А. Методы и средства поиска электронных устройств перехвата информации. -М.: МОРФ, 1998

35. Шевченко М.Е. Формирование оценок масштаба в системах частотного радиомониторинга //61-я научно-техническая конференция, посвященная дню радио: Материалы конференции, СПб, апрель 2006/ СПб, Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2006, С. 30-31

36. Bealieu N.C., Hopkins W.L. Interception of frequency-hopped spread-spectrum signals//IEEE Jorn. On Selected Areas in Communications, vol. 8, no 5, June 1990, P. 853-870

37. Berder O., Bouder C., Burel G. Identification of frequency hopping communications // Problems in modern applied mathematics, January 2000, p. 259-264

38. Chung C., Polydoros A. Parameter Estimation of Random FH Signals Using Autocorrelation Techniques// IEEE Transactions on Communications, vol. 43, No.3, March 1995, p.1097-1106

39. Kamiya Y., Besson O. Interference rejection for frequency-hopping communication systems using a constant power algorithm // IEEE Transactions on communications, vol. 51, No. 4, april 2003, p.627-632

40. Lehtomaki J. Maximum based detection of slow frequency hopping signals//IEEE Communications letters, vol. 7, No. 4, April 2003, p. 201-203

41. Levitt K., Cheng U., Polydoros A. Optimum detection of slow hopped Signals// IEE Transactions on Communications, vol.42, no. 2, February 1994, P. 206-215

42. Polydoros A., Woo К. T. LPI detection of frequency-hopping signals using autocorrelation technique// IEEE Journal on Selected Areas in Communications. №5, Sept. 1985, p. 714-725

43. Simon M. K., Cheng U., Aydin L., Polydoros A., Levitt В. K. Hop Timing Estimation for Noncoherent Frequency-Hopped M-FSK Intercept Receivers.// IEEE Transactions on Communications, vol. 43, No. 4., April 1995, p.l 144-1154

44. Zander J., Malmgren G., Adaptive frequency hopping in HF communications// IEE Proceedings, April 1995 -Volume: 142, P. 99-10550. www.qmac.com