Синтез алгоритмов и устройств нелинейной фильтрации последовательностей многозначных импульсных сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, доктор технических наук Прозоров, Дмитрий Евгеньевич

• Прозоров, Дмитрий Евгеньевич
• доктор технических наук
• 2008

Оглавление диссертации доктор технических наук Прозоров, Дмитрий Евгеньевич

Введение.

ГЛАВА 1. Нелинейная фильтрация многозначных импульсных коррелированных сигналов.

1.1 Постановка задачи.

1.2 Уравнение апостериорной плотности вероятности дискретного параметра сигнала.

1.3 Синтез алгоритма фильтрации многозначных импульсных коррелированных сигналов.

1.4 Синтез алгоритма фильтрации импульсных коррелированных сигналов.

1.5 Помехоустойчивость приема двоичных импульсных коррелированных сигналов.

1.6 Алгоритм квазиоптимальной фильтрации импульсных коррелированных сигналов.

1.7 Алгоритм адаптивной фильтрации многозначных импульсных коррелированных сигналов.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. Быстрый поиск шумоподобных сигналов.

Введение.

2.1 Корреляционные свойства многозначных ШПС.

2.2 Оптимальная нелинейная фильтрация ШПС.

2.2.1 Постановка задачи.

2.2.2 Методы последовательной оценки символов.

2.2.3 Уравнение апостериорной вероятности дискретного параметра ШПС.

2.2.4 Синтез приемного устройства ШПС.

2.3 Квазиоптимальная фильтрация ШПС.

2.4 Анализ времени кодовой синхронизации ШПС.

2.5 Анализ времени поиска ШПС.

2.6 Упрощенный алгоритм нелинейной фильтрации ШПС.

2.7 Адаптивная фильтрация ШПС.

2.7.1 Постановка задачи.

2.7.2 Алгоритм адаптивной фильтрации ШПС.

2.7.3 Анализ времени поиска ШПС адаптивным ПУ.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. Одновременный поиск нескольких шумоподобных сигналов.

3.1 Постановка задачи.

3.2 Уравнения фильтрации wz-значных комбинаций значений дискретного параметра ШПС.

3.3 Синтез устройств распознавания ШПС.

3.3.1 Синтез приемных устройств многозначных ШПС.

3.3.2 Синтез приемных устройств двоичных ШПС.

3.4 Синтез устройств одновременного поиска нескольких

ШПС с одинаковой энергией и длительностью.

3.5 Анализ помехоустойчивости приемного устройства с рекуррентным согласованным фильтром.

3.5.1 Вероятность ложной тревоги.

3.5.2 Вероятность пропуска сигнала.

3.5.3 Вероятность искажения.

3.6 Анализ времени одновременного поиска нескольких ШПС.

3.7 Быстрый поиск ШПС, сформированных на комбинированных последовательностях.

3.7.1 Синтез рекуррентных фильтров компонент комбинированной последовательности.

3.7.2 Анализ помехоустойчивости устройств поиска комбинированных ШПС.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. Совместная фильтрация параметров импульсных коррелированных сигналов.

4.1 Введение.

4.2 Постановка задачи.

4.3 Уравнение многомерной апостериорной плотности вероятности параметров сигнала.

4.4 Фильтрация дискретного параметра при некогерентном приеме.

4.5 Фильтрация энергетического параметра сигнала.

4.6 Фильтрация неэнергетических параметров сигнала.

4.7 Совместная фильтрация дискретного параметра и амплитуды сигнала, флуктуирующей по гауссовскому закону.

4.8 Совместная фильтрация дискретного параметра и амплитуды сигнала, флуктуирующей по релеевскому закону.

4.9 Совместная фильтрация амплитуды и задержки импульсных коррелированных сигналов.

4.10 Квазиоптимальная фильтрация амплитуды и задержки импульсных коррелированных сигналов.

4.11 Адаптивная фильтрация параметров импульсных коррелированных сигналов.

4.12 Совместная фильтрация параметров многозначных коррелированных сигналов.

Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. Совместная фильтрация параметров шумоподобных сигналов.

5.1 Постановка задачи.

5.2 Уравнения нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров 1ППС.

5.3 Синтез структуры приемного устройства ШПС.

5.4 Прием ШПС при многолучевом распространении.

5.5 Уравнения совместной фильтрации дискретного параметра, амплитуды и задержки ШПС.

5.6 Синтез структуры приемного устройства при многолучевом распространении ШПС.

5.7 Адаптивная совместная фильтрация параметров ШПС.

Выводы по главе 5.

ГЛАВА 6. Защита приемных устройств ШПС от воздействия подобных помех.

6.1 Прием ШПС устройством с нелинейным фильтром при воздействии подобных помех.

6.1.1 Постановка задачи.

6.1.2 Анализ помехоустойчивости адаптивного устройства быстрого поиска с нелинейным фильтром при действии подобных помех.

6.1.3 Разработка методов подавления мощных подобных помех в адаптивном устройстве быстрого поиска ШПС.

6.2 Прием ШПС устройством с рекуррентным согласованным фильтром при воздействии подобных помех.

6.3 Подавление подобных помех с использованием устройства на основе РСФ.

Выводы по главе 6.

ГЛАВА 7. Аппаратная и программная реализация приемных устройств.

7.1 Анализ современной цифровой элементной базы для реализации приемных устройств.

7.2 Современные технологии ЦОС.

7.3 Аппаратная реализация цифровых фильтров на СБИС.

7.4 Аппаратно-программная реализация цифровых фильтров на ЦСП.

Выводы по главе 7.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Синтез алгоритмов и устройств нелинейной фильтрации последовательностей многозначных импульсных сигналов»

С развитием цифровых систем передачи информации (СПИ) всё возрастающее значение приобретает проблема повышения их помехоустойчивости. Решение этой проблемы часто достигается повышением статистической избыточности сигналов: увеличением числа выборок на интервале корреляции непрерывного сообщения или введением искусственной избыточности путем кодирования передаваемой информации псевдослучайными последовательностями (ПСП). Реализация на приемной стороне статистической избыточности сигналов с целью повышения достоверности передачи информации, искаженной помехами, является актуальной проблемой, решение которой приводит к необходимости совершенствования известных и разработки новых методов выделения (фильтрации) сигналов из шумов. Применение простых и эффективных алгоритмов, реализующих статистическую избыточность сигналов, позволит снизить требования к преобразованию непрерывной информации в цифровую на передающей стороне и минимизировать затраты на реализацию устройств обработки информации на приемной стороне.

Учитывая нелинейный характер преобразования непрерывных сигналов в цифровые решение задачи фильтрации подобных процессов целесообразно искать с позиции теории нелинейной фильтрации. При этом, для сокращения количества вычислений важно получить рекуррентные алгоритмы статистической обработки сигналов.

Теория оптимальных методов статистической обработки информации в нелинейных задачах разработана достаточно хорошо, однако практическое применение результатов этой теории сопряжено со значительными вычислительными трудностями. Большой вклад в теорию нелинейной фильтрации внес Р.Л.Стратонович. В начале 60-х годов им были заложены основы теории нелинейной фильтрации условных марковских случайных процессов. В дальнейшем теория нелинейной фильтрации процессов Маркова получила развитие в работах И.Н.Амиантова, В.И.Тихонова, М.С.Ярлыкова, М.А.Миронова,

Н.К.Кульмана, А.Н.Ширяева, Б.И.Шахтарина, Ю.Г.Сосулина и др. Теория условных марковских процессов явилась мощным инструментом, позволившим успешно решать нелинейные задачи в радиолокации, радионавигации, связи и других областях обработки информации.

Разработка алгоритмов и структур приемных устройств (ПУ), реализующих информационную избыточность коррелированных последовательностей импульсных сигналов с произвольной функцией корреляции, в силу нелинейности решаемой задачи, вызывает определенные трудности математического и практического характера. В тех случаях, когда последовательность значений дискретного параметра импульсных сигналов может быть аппроксимирована простой или сложной цепью Маркова с конечным числом значений, удается, пользуясь математическим аппаратом условных марковских процессов, найти эффективные и приемлемые для реализации алгоритмы и структуры ПУ.

В основу работы принят метод последовательного усложнения решаемых задач. Синтезируемые алгоритмы фильтрации и структуры ПУ последовательностей импульсных сигналов усложняются по мере уменьшения априорных знаний о фильтруемых процессах и увеличения сложности описания их статистических характеристик. Исследование начинается с задачи синтеза относительно простых приемных устройств двоичных и многозначных импульсных коррелированных сигналов, в предположении, что дискретный параметр последовательности импульсных сигналов представляет собой случайный дис-кретнозначный марковский процесс - однородную цепь Маркова с несколькими значениями и априорно известной или неизвестной одношаговой матрицей вероятностей переходов от одного значения к другому (соседнему). В этой и во всех остальных задачах первой главы предполагается, что помехой при приеме сигналов является белый гауссовский шум.

Первые решения непрерывных аналогов задачи такого типа для цепи Маркова с двумя значениями были получены в работах [11-16], позднее в [1719]. Однако отсутствие подробного исследования качественных и количественных характеристик полученных в них алгоритмов не позволяет судить об их эффективности и возможности практической реализации. Более полно указанная задача исследована в работах [5,20-23,27,28,116,145], в которых получены рекуррентные уравнения оптимальной нелинейной фильтрации дискретного параметра двоичных коррелированных импульсных сигналов в форме, удобной для реализации.

Задача фильтрации дискретнозначных случайных марковских процессов с числом значений более двух впервые решена в [5,22] и позднее исследовалась в [23,24,27,28,116,145]. Однако сложность полученных в [5,22-24,26] оптимальных нелинейных уравнений фильтрации многозначных марковских процессов даже в приближенном варианте быстро растет с увеличением числа дискретных значений.

В работе предложен другой, более эффективный подход к решению задачи фильтрации многозначного марковского процесса, представленного последовательностью ТУ-разрядных двоичных чисел, в котором дискретнозначный марковский процесс с 2Ы значениями и матрицей вероятностей переходов размером 2м х 2м представлен //-разрядными бинарными марковскими процессами, имеющими в каждом разряде свои, в общем случае различные, матрицы вероятностей переходов, размерностью 2x2 [28-31,145]. Такой подход позволяет существенно сократить объем вычислений и упростить разработку алгоритмов адаптивной фильтрации многозначных марковских процессов [28].

На основе качественного анализа полученных алгоритмов в главе 1 синтезированы структуры оптимальных, квазиоптимальных и адаптивных приемных устройств двоичных и многозначных импульсных коррелированных сигналов. Получены количественные оценки их эффективности и устойчивости к изменениям априорных данных.

В тех случаях, когда выборки из непрерывного информационного процесса берутся в соответствии с теоремой Котельникова, для повышения помехоустойчивости применяется кодирование (искусственная статистическая избыточность), которое одновременно решает задачи увеличения конфиденциальности сообщений и эффективного использования выделенных частотных диапазонов. К таким сигналам относятся широко распространенные шумопо-добные сигналы (ШПС), построенные на кодовых последовательностях различной сложности.

На практике ШПС часто формируются на основе линейных и нелинейных псевдослучайных и последовательностей (ПСП) [5,61-64], из которых наиболее распространены двоичные линейные рекуррентные последовательности максимального периода (МЛРП), являющиеся детерминированными сложными цепями Маркова с двумя значениями. Часто используются бинарные МЛРП (М-последовательности). При простоте генерации и сравнительно хороших спектрально-корреляционных свойствах М-последовательности имеют и существенный недостаток: низкую структурную скрытность. Так, для определения закона формирования и структуры МЛРП достаточно безошибочно принять 2т символов, где т — степень порождающего полинома последовательности.

В то же время мало исследована возможность использования сигналов, сформированных на основе МЛРП с основанием, большим «2», представляющих собой сложную многозначную цепь Маркова [92,105]. Такие последовательности имеют лучшие корреляционные свойства по сравнению с бинарными и образуют существенно более широкий ансамбль кодовых последовательностей [83,84,92], что позволяет рекомендовать их для формирования ШПС в СПИ с повышенной конфиденциальностью. Малое число публикаций по использованию МЛРП с основанием, большим «2» для построения ШПС связано прежде всего с отсутствием эффективных методов быстрой кодовой синхронизации (поиска) ШПС.

Алгоритм формирования ПСП и соответственно ее структура является ключом к выделению информации из передаваемого сообщения. Поэтому одним из первых этапов работы СПИ с ШПС является быстрое и надежное установление кодовой синхронизации между источником и приемником информации, без чего невозможно выделение информации из передаваемого сообщения. Использование для поиска ШПС параллельного анализа, реализованного, как правило, в виде многоканальных анализаторов [5,61-63,64], позволяет провести поиск ШПС за минимальное время, особенно если они построены на активных согласованных фильтрах (корреляторах). Но применение многоканальных анализаторов часто ограничивается существенными затратами технических ресурсов. В ряде случаев предпочтительнее применение более простых методов поиска с поочередным просмотром всех элементов разрешения диапазона поиска. Однако время поиска в них при одной и той же достоверности принятия решения существенно больше.

Для сокращения времени поиска ШПС, сформированных на основе МЛРП, часто используются методы поиска ШПС, основанные на последовательной оценке символов МЛРП, позволяющие по любому неискаженному сегменту МЛРП длиной в т символов (?п — число разрядов регистра сдвига генератора ПСП) синтезировать в приемном устройстве сигнал с требуемой задержкой [65,66]. Метод последовательной оценки символов ПСП и его модификации не используют [66] либо используют неэффективно [67] большую статистическую избыточность рекуррентных ПСП, заложенную в них при кодировании.

На основе представления ПСП многозначными сложными цепями Маркова в работах [22,24,92,145] получены уравнения и синтезированы структуры устройств нелинейной фильтрации дискретного параметра бинарных ШПС в форме, удобной для решения задач посимвольной (временной) синхронизации. Их подробное исследование проведено в [22,24,68-79,92,145]. Алгоритмы и приемные устройства ШПС, построенные на ПСП с произвольным основанием q> 2 синтезированы и исследованы в работах [24,80-93,145].

Анализ количественных и качественных характеристик полученных алгоритмов показал более высокую эффективность синтезированных устройств фильтрации по сравнению с устройствами, работающими по методу последовательной оценки символов [71]. Алгоритм нелинейной фильтрации применим как к линейным, так и к нелинейным рекуррентным ПСП [77]. Недостатком устройств поиска ШПС, в том числе и построенных по методу последовательной оценки символов и накопления, является относительно большой уровень ложных обнаружений (ложных тревог) при отсутствии ШПС. Применение разработанных адаптивных алгоритмов поиска ШПС в которых практически отсутствует накопление шума при отсутствии искомого ШПС позволило существенно снизить уровень ложных тревог. Устройства фильтрации дискретного параметра ШПС на основе нелинейного фильтра дают хорошие предпосылки для построения простых в реализации адаптивных устройств приема ШПС. Адаптивные алгоритмы фильтрации и приемные устройства ШПС синтезированы и исследованы в работах [78,79,85,87,90,145].

Большинство известных методов обнаружения и распознавания ШПС разрабатывалось применительно к задаче обработки сигнала на фоне идеализированной помехи - белого шума и не учитывает взаимного влияния используемых в СПИ сигналов. Так, помехоустойчивость многоканальных ПУ на основе корреляторов или согласованных фильтров падает при одновременном наличии на входе ПУ нескольких сигналов [97]. В то же время оптимальные методы обработки сигналов при наличии помех от нескольких абонентов сложны в реализации [98]. Задача обнаружения и распознавания сигналов в системах связи с ШПС с произвольным доступом может быть решена с учетом особенностей формирования шумоподобных сигналов на основе МЛРП. В работах [24,105,108] получены уравнения фильтрации дискретного параметра ШПС и на их основе синтезированы ПУ для одновременного обнаружения и распознавания нескольких ШПС, сформированных по одному правилу. ПУ с рекуррентным согласованным фильтром (РСФ) сочетают в себе свойства многоканального согласованного фильтра и коррелятора, и реализуют оптимальную помехоустойчивость при одновременном приеме нескольких ШПС одного класса [99-110].

Известно, что корреляционные свойства ШПС, построенных на многокомпонентных кодах, являющихся комбинацией нескольких МЛРП, позволяют осуществлять их быстрый поиск [61]. Процесс установления синхронизации заключается в последовательном или одновременном вычислении функций взаимной корреляции (ВКФ) дальномерного кода с каждой из его компонент. Достоинством метода является значительное сокращение времени поиска сигнала по его компонентам по сравнению с циклическим поиском по всем элементам комбинированной последовательности, число которых может быть очень велико. При реализации устройства поиска компонент комбинированной последовательности дальномерного кода на основе активных (корреляторы) или пассивных согласованных фильтров требуются значительные технические ресурсы, пропорциональные числу и размерам компонент дальномерного кода. В работе [109] синтезировано приемное устройство (ПУ) для быстрого поиска и распознавания дальномерных кодов, позволяющее снизить технические затраты на реализацию ПУ, по сравнению с указанными системами.

Задача синтеза приемного устройства импульсных коррелированных сигналов существенно усложняется, если наряду с дискретным информационным параметром сигнала требуется производить оценку сопутствующих параметров, искаженных в канале связи под воздействием различных случайных факторов (фединг, доплеровский сдвиг несущей частоты, задержка сигнала и т.д.). Степень знания на приемной стороне характеристик непрерывных параметров сигнала существенно влияет на помехоустойчивость системы передачи информации, поэтому наряду с информационным дискретным параметром возникает необходимость выделения из шумов всех или части непрерывных параметров. Учет корреляционной связи между значениями дискретного параметра повышает точность оценки дискретного параметра, что может быть использовано для повышения точности оценки непрерывных параметров и наоборот [4149,53,142, 144,145].

В непрерывном варианте и различных постановках задача совместной фильтрации параметров сигналов рассматривалась в работах [6-10,33-40]. Уравнения совместной фильтрации, полученные указанными авторами, в непрерывной форме и гауссовской аппроксимации фильтруемых процессов сужают возможности их практического использования в цифровых системах передачи информации. Первые исследования по совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров бинарных коррелированных сигналов были выполнены в работах [3,5,14,15,22], позднее в работах [8-10,15-17, 33,41

49,53-60,142,144, 145]. В большинстве вышеперечисленных работ, за исключением работ [41-49,53,142,144,145], отсутствуют подробные качественные и количественные оценки эффективности работы алгоритмов, не проводится сравнительный анализ структур ПУ фильтрации.

Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров импульсных коррелированных сигналов в предположении слабой апостериорной зависимости фильтруемых параметров, гауссовской марковской аппроксимации распределений мгновенных значений непрерывных параметров и представлении дискретного параметра простой однородной цепью Маркова с двумя значениями исследована работах [5,22,33,42-44,46-49,142,145]. Структуры устройств совместной фильтрации, синтезированные на их основе, имеют явно выраженные перекрестные связи между каналом измерения дискретного параметра и каналами измерения непрерывных параметров, что позволяет целенаправленно исследовать взаимное влияние текущей оценки каждого из параметров на точность воспроизведения дискретного информационного параметра при различной степени корреляции между отсчетами каждого из параметров.

Если для неэнергетических параметров в большинстве случаев справедлива гауссовская аппроксимация, то для энергетических параметров, например, случайная непрерывная амплитуда сигнала, наиболее характерно релеевское распределение мгновенных значений [50-52]. Задача совместной фильтрации двух параметров импульсных коррелированных сигналов: дискретного информационного, представляющего собой простую однородную цепь Маркова с двумя равновероятными значениями, и непрерывного (амплитуда), являющегося релеевским марковским процессом, исследована в работах [22,42,49,144,145]. Качественное и количественное исследование полученных алгоритмов показало их высокую эффективность и позволило проследить эволюцию структуры устройства фильтрации при изменении характера распределения амплитуды от гауссовского до релеевского [22,42,49,145].

Алгоритмы совместной фильтрации бинарных ШПС при гауссовских и релеевских флуктуациях непрерывных параметров ШПС разработаны в работах [94-96,143,145-147].

Указанные выше методы обработки дискретных коррелированных и шу-моподобных сигналов разрабатывались для случаев оптимального приема сигналов на фоне помехи, близкой по спектрально-корреляционным свойствам к белому гауссовскому шуму. Установлено [63,125,138,139], что в СПИ с ШПС наиболее опасными являются мощные узкополосные и подобные полезному сигналу помехи, часто называемые в литературе подобными помехами (ГШ).

В работах, посвященных анализу воздействия ПП [104,140,141] отмечается, что в СПИ с ШПС, особенно с цифровой обработкой, практически отсутствуют эффективные методы борьбы с ПП. Отсюда следует, что задача отыскания алгоритмов и устройств быстрого поиска ШПС, защищенных от воздействия ПП, является актуальной, особенно в настоящее время, когда число СПИ с ШПС непрерывно растет. В [24,123] для подавления 1111 предлагается использовать метод компенсации, основанный на выявлении структурных особенностей ПП и измерении ее параметров. Поставленная цель достигается введением дополнительных каналов оценивания параметров 1111, аналогичных каналу поиска полезного сигнала. Синтезированное ПУ с НФ для быстрого поиска искомого ШПС с параллельными каналами одновременного оценивания параметров нескольких ПП и блоком их компенсации уже при числе 1111 более трех представляет собой сложное для реализации устройство. Упрощения ПУ с НФ можно достичь выбором тактики поочередного последовательного обнаружения и измерения параметров ПП, начиная с наиболее мощной ПП, и последующей ее компенсацией. Проведенные исследования показали высокую эффективность метода по сравнению с известными. Модификацией метода можно считать применение РСФ в блоке оценивания параметров ПП, что позволяет выделять и оценивать одновременно несколько 1111 одного класса и упрощает задачу их компенсации.

Целью диссертационной работы является решение научно-технической проблемы реализации статистической избыточности случайных и детерминированных последовательностей многозначных импульсных сигналов для повышения помехоустойчивости и конфиденциальности в цифровых системах передачи информации. Решение проблемы заключается в аппроксимации параметров коррелированных импульсных последовательностей марковскими процессами с дискретным и непрерывным пространством значений и использовании теории нелинейной фильтрации условных марковских процессов для синтеза алгоритмов и структур устройств оптимальной и адаптивной нелинейной фильтрации последовательностей импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума или структурных помех.

Для достижения цели решены следующие задачи:

1. Разработка и совершенствование методов синтеза алгоритмов нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров коррелированных последовательностей многозначных импульсных сигналов на основе представления параметров сигнала дискретнозначным марковским процессом (цепью Маркова) с конечным числом значений, либо комбинацией дискретнозначного и непрерывных марковских процессов, имеющих статистические характеристики различной сложности.

2. Синтез структур ПУ коррелированных последовательностей импульсных многозначных сигналов на основе полученных алгоритмов.

3. Разработка оптимальных, квазиоптимальных и адаптивных алгоритмов фильтрации дискретного параметра шумоподобных сигналов (ШПС), построенных на линейных рекуррентных последовательностях максимального периода (МЛРП) с произвольным основанием, представляющих собой сложные цепи Маркова с произвольным числом значений, и синтез на основе разработанных алгоритмов и структур ПУ для быстрой кодовой синхронизации многозначных ШПС.

4. Синтез структур ПУ для одновременного поиска нескольких ШПС, построенных на МЛРП с произвольным основанием.

5. Разработка методов защиты устройств быстрого поиска ШПС от структурных помех.

6. Качественный и количественный анализ помехоустойчивости синтезырованных оптимальных, квазиоптимальных и адаптивных устройств быстрого поиска ШПС в условиях действия структурных помех и белого гауссовского шума.

7. Разработка принципов практической реализации синтезированных оптимальных, квазиоптимальных и адаптивных устройств нелинейной фильтрации случайных и детерминированных последовательностей многозначных импульсных сигналов.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы статистической теории связи, теории оптимальной нелинейной фильтрации, теории условных марковских процессов, статистической теории выбора и принятия решений, рядов, интегрального счисления, специальных функций.

Научная новизна.

1. Теория условных марковских процессов распространена на синтез алгоритмов нелинейной фильтрации случайных коррелированных и детерминированных последовательностей многозначных импульсных сигналов, представляющих собой простые и сложные цепи Маркова с произвольным числом дискретных значений.

2. Разработаны оптимальные и адаптивные алгоритмы нелинейной фильтрации и структуры устройств быстрого поиска многозначных ШПС, обеспечивающих быструю кодовую синхронизацию и высокую скрытность, на фоне белого гауссовского шума. Синтез основан на представлении дискретного параметра ШПС сложной детерминированной цепью Маркова.

3. Разработаны рекуррентные алгоритмы фильтрации и структуры устройств для одновременного приема «в целом» нескольких многозначных ШПС на фоне белого гауссовского шума. Синтез основан на представлении последовательности значений дискретного параметра ШПС сложной детерминированной цепью Маркова с большим числом значений.

4. Разработаны алгоритмы и структуры ПУ последовательностей импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума при медленных гауссовских и релеевских флуктуациях непрерывных параметров сигнала (амплитуды, задержки импульсов и т.д.). Синтез основан представлении дискретного параметра сигнала однородной цепью Маркова с двумя равновероятными значениями, а непрерывных параметров сигнала - гауссовскими и релеевскими марковскими случайными процессам.

5. Предложен метод подавления структурных помех (СП) в системах связи с ШПС, использующий структуры синтезированных устройств быстрого поиска ШПС для измерения параметров СП. Эффективное подавление СП достигается методом последовательной компенсации наиболее мощных СП в устройстве поиска ШПС.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в повышении помехоустойчивости цифровых систем передачи информации за счет использования статистической избыточности, содержащейся в случайных и детерминированных последовательностях многозначных импульсных сигналов, при воздействии белого гауссовского шума или смеси белого гауссовского шума и структурных помех.

1. Разработанные алгоритмы и структуры устройств оптимальной, квазиоптимальной и адаптивной нелинейной фильтрации коррелированных последовательностей многозначных импульсных сигналов позволяют эффективно реализовать статистическую избыточность сигналов для повышения помехоустойчивости цифровых СПИ с импульсной модуляцией непрерывных сообщений (речи, телеметрии и т.п.).

2. Разработанные оптимальные, квазиоптимальные и адаптивные алгоритмы и структуры ПУ для быстрого поиска (кодовой синхронизации) ШПС, формируемых на МЛРП с произвольным основанием, позволяют сократить время кодовой синхронизации ШПС в СПИ с псевдослучайным кодированием сигналов (системы связи стандарта CDMA, радиомодемы, системы радиолокации и радионавигации) по сравнению с методом посимвольной оценки Уорда, и ориентированы на реализацию минимальными техническими и временными ресурсами.

3. Разработанные алгоритмы и структуры ПУ с рекуррентным согласованным фильтром позволяют снизить время одновременного поиска нескольких ШПС, формируемых на МЛРП с произвольным основанием или комбинированных псевдослучайных последовательностях, и существенно уменьшить потребности в ресурсах при их реализации по сравнению с известными корреляционными ПУ в адресных системах связи с многостанционным доступом.

4. Разработанные алгоритмы и структуры ПУ совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных (амплитуды, задержки и т.п.) параметров последовательностей импульсных сигналов позволяют за счет весовой обработки фильтруемых параметров повысить помехоустойчивость цифровых СПИ с импульсной модуляцией в условиях гауссовских или релеевских флуктуаций непрерывных параметров импульсных сигналов.

5. Разработанные алгоритмы и структуры ПУ совместной нелинейной фильтрации параметров ШПС позволяют повысить помехоустойчивость цифровых СПИ с псевдослучайнм кодированием сигналов в условиях гауссовских или релеевских флуктуаций непрерывных параметров импульсных сигналов.

6. Разработанные алгоритмы и структуры устройств поиска ШПС с защитой от структурных помех позволяют обнаружить, распознать и измерить параметры мощных СП и обеспечить подавление помех в устройстве поиска ШПС без значительного усложнения структуры приемного устройства.

7. Разработанные варианты цифровой реализации компонент синтезированных структур ПУ предусматривают использование передовых методов проектирования аппаратуры и современной элементной базы (сигнальных процессоров Texas Instruments и Analog Devices).

Положения, выносимые на защиту.

1. Оптимальные, квазиоптимальные и адаптивные алгоритмы и структуры устройств нелинейной фильтрации случайных многозначных последовательностей импульсных коррелированных сигналов на фоне белого гауссовско-го шума (глава 1).

2. Оптимальные, квазиоптимальные и адаптивные алгоритмы и структуры устройств быстрого поиска шумоподобных сигналов, сформированных на рекуррентных последовательностях максимального периода, обеспечивающие быструю кодовую синхронизацию искомого ШПС (глава 2).

3. Оптимальные алгоритмы и структуры приемных устройств для одновременного обнаружения и распознавания нескольких многозначных шумоподобных сигналов на фоне белого гауссовского шума (глава 3).

4. Алгоритмы и структуры устройств совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров коррелированных последовательностей импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума при наличии гауссовских или релеевских флуктуаций непрерывных параметров импульсных сигналов (глава 4).

5. Алгоритмы и структуры устройств быстрого поиска шумоподобных сигналов при гауссовских флуктуациях амплитуды и задержки радиоимпульсов сигнала (глава 5).

6. Метод защиты устройств быстрого поиска многозначных шумоподобных сигналов, построенных на МЛРП с произвольным основанием, от структурных помех (глава 6).

7. Принципы аппаратно-программной реализации синтезированных устройств на современной цифровой элементной базе (глава 7).

Достоверность материалов диссертационной работы подтверждается использованием апробированного математического аппарата условных марковских процессов; совпадением теоретических результатов с практическими, полученными статистическим моделированием синтезированных алгоритмов приема коррелированных последовательностей импульсных многозначных сигналов и оценкой работы аппаратно-программных реализаций синтезированных алгоритмов на сигнальных процессорах ТМ8320С6713, ТМ8320С6711.

Личный вклад автора.

Выносимые на защиту положения предложены автором в ходе выполнения инициативных НИР на кафедре радиоэлектронных средств Вятского государственного университета в период с 1997 по 2007 г. В научных работах лично автором синтезированы основные алгоритмы нелинейной фильтрации и структуры ПУ последовательностей импульсных сигналов с конечным числом значений, проведен их теоретический анализ и исследование методами статистического моделирования. Аппаратно-программная реализация алгоритмов проводилась коллективом исследователей при личном участии автора.

Внедрение результатов работы.

Ряд задач диссертации решен в ходе выполнения гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых № МК-894.2008.9 «Разработка алгоритмов и устройств быстрой кодовой синхронизации в системах связи с кодовым разделением каналов».

Результаты диссертационной работы внедрены:

- при разработке экспериментальных образцов программно-аппаратных цифровых комплексов приема ШПС в «ФГУП НИИ Средств вычислительной техники», г.Киров;

- в комплекте специального программно-математического обеспечения RestSig06vl для цифровой обработки сигналов и изображений, разработанного в рамках выполнения совместной НИР с «ФГУП НИИ прикладных проблем» (г.Санкт-Петербург);

- в процессе выполнения НИР по разработке макетных образцов георадара и доплеровского радара в рамках сотрудничества с Корейским политехническим университетом (г.Сеул);

- в учебном процессе и методическом обеспечении лекционных и практических занятий спецкурсов «Теория оптимального приема сигналов» и «Проектирование цифровых систем» для студентов спец. 210303 «Бытовая радиоэлектронная аппаратура», 210403 «Защищенные системы связи» и 210406 «Системы связи и коммутации», а также выполнении курсового и дипломного проектирования.

Программно-аппаратная реализация цифровой части разработанных приемных устройств выполнена с использованием сигнальных процессоров серий ТМ8320С6713, ТМ8320С6711, АБ8Р-2189М. Спроектирована универсальная плата цифровой обработки сигналов на основе высокопроизводительного процессора TMS320C6713.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных НТК: «2004 International Technical Conférence on Circuits/Systems, Computers and Communications "ITC-CSCC"» - Япония, «2004 Autumn Conférence of Korea Navigation Institute» - респ. Корея, «International symposium on Advancement of Aerospace Education and Collaborative Research in the 21st Century» - респ. Корея, 2004 г., «Радиолокация, навигация, связь» - Воронеж, 2000-2006 г., «Цифровая обработка сигналов и ее применение» - Москва, 2002-2006 г.; «Обработка сигналов в системах телефонной связи и вещания» - Н.Новгород, 2006 г.; всероссийских НТК: «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» - Ульяновск, 1999 г., «Наука-производство-технология-экология» -Киров, 1998-2006 г.

Публикации. Основные положения диссертационной работы изложены в 80 публикациях, из них - 3 учебных пособия и 29 статей, в том числе 11 - в центральной печати: журналы «Радиотехника и электроника», «Труды учебных заведений связи», «Вестник ИжГТУ», «Интеллектуальные системы в производстве», «Вестник МЭИ», «Радиофизика», «Инфокоммуникационные технологии», «Системы управления и информационные технологии», «Вестник МГТУ им.Н.Э.Баумана».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 7 глав, заключения и списка литературы и изложена на 294 страницах машинописного текста.

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

Выводы по главе 7

Часть результатов главы обсуждена на всероссийских конференциях [161,170].

1. Проведен анализ современной элементной базы, позволяющий выбрать варианты аппаратной и программной реализации разработанных ПУ для фильтрации параметров импульсных коррелированных сигналов, требующих минимальных ресурсов.

2. Проведен анализ возможной реализации звена ЦФ на БИС, показавший перспективность использования полузаказных отечественных БМК. Реализованное таким образом биквадратное звено ЦФ с распределенной арифметикой позволяет достигнуть времени задержки: при использовании технологии КМОП - 0,43 мкс, технологии ТТЛШ - 0,4 мкс, технологии ЭСЛ - 0,14 мкс.

3. Даны рекомендации по аппаратурной реализации НФ на СБИС. Нелинейный фильтр, являющийся ядром большинства предлагаемых схемных решений ПУ, требует для реализации в виде: а) полузаказной СБИС на БМК К1577ХМ1 1054 вентилей; б) программируемой пользователем СБИС на зарубежных ПЛИС семейств ХС4000 и FLEXI 0К соответственно 268 и 140 программируемых логических блоков. Кроме того использование ПЛИС семейства FLEXI0К предполагает реализацию предлагаемых ПУ на одной СБИС.

4. Проведена оценка возможностей программной реализации универсального биквадратного звена ЦФ с БИХ на зарубежных ЦСП. Программная реализация с помощью однокристальных ЦПС третьего поколения позволяет получать выходной отсчет звена ЦФ за 400-700 не. Применение однокристальных ЦПС четвертого поколения снижает время расчета до 200 не, а пятого — до 100 не.

5. Спроектирован универсальный цифровой модуль на основе высокопроизводительного ЦСП TMS320C6713, позволяющий программно реализовы-вать сложные нелинейные алгоритмы цифровой обработки сигналов в радиотехнических и радиолокационных системах.

Заключение

В работе решена научно-техническая проблема реализации статистической избыточности случайных и детерминированных последовательностей многозначных импульсных сигналов с целью повышения достоверности передачи информации, искаженной помехами. Разработаны и исследованы новые алгоритмы и структуры ПУ для оптимальной, квазиоптимальной и адаптивной фильтрации статистически связанных импульсных сигналов с параметрами, аппроксимируемыми дискретнозначными случайными марковскими процессами с дискретным и непрерывным пространством значений, при наличии белого гауссовского шума и структурных помех, обеспечивающие за счет реализации статистической избыточности более высокую помехоустойчивость по сравнению с известными аналогичными ПУ.

Основные научные результаты

1. Теория условных марковских процессов распространена на синтез алгоритмов нелинейной фильтрации случайных коррелированных и детерминированных последовательностей многозначных импульсных сигналов, представляющих собой простые и сложные цепи Маркова с произвольным числом дискретных значений.

2. Разработаны оптимальные и адаптивные алгоритмы нелинейной фильтрации и структуры устройств быстрого поиска многоуровневых ШПС, обеспечивающих быструю кодовую синхронизацию и высокую скрытность, на фоне белого гауссовского шума. Синтез основан на представлении дискретного параметра ШПС сложной детерминированной цепью Маркова.

3. Разработаны рекуррентные алгоритмы фильтрации и структуры устройств для одновременного приема «в целом» нескольких многоуровневых ШПС на фоне белого гауссовского шума. Синтез основан на представлении последовательности значений дискретного параметра ШПС сложной детерминированной цепью Маркова с большим числом значений.

4. Разработаны алгоритмы и структуры ПУ последовательностей импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума при медленных гауссов-ских и релеевских флуктуациях непрерывных параметров сигнала (амплитуды, задержки импульсов и т.д.). Синтез основан представлении дискретного параметра сигнала однородной цепью Маркова с двумя равновероятными значениями, а непрерывных параметров сигнала - гауссовскими и релеевскими марковскими случайными процессам.

5. Предложен метод подавления структурных помех (СП) в системах связи с ШПС, использующий структуры синтезированных устройств быстрого поиска ШПС для измерения параметров СП. Эффективное подавление СП достигается методом последовательной компенсации наиболее мощных СП в устройстве поиска ШПС.

Практическая значимость

Практическая значимость диссертационной работы заключается в повышении помехоустойчивости цифровых систем передачи информации за счет использования статистической избыточности, содержащейся в случайных и детерминированных последовательностях многозначных импульсных сигналов, при воздействии белого гауссовского шума или смеси белого гауссовского шума и структурных помех.

1. Разработанные алгоритмы и структуры устройств оптимальной, квазиоптимальной и адаптивной нелинейной фильтрации коррелированных последовательностей многозначных импульсных сигналов позволяют эффективно реализовать статистическую избыточность сигналов для повышения помехоустойчивости цифровых СПИ с импульсной модуляцией непрерывных сообщений (речи, телеметрии и т.п.).

2. Разработанные оптимальные, квазиоптимальные и адаптивные алгоритмы и структуры ПУ для быстрого поиска (кодовой синхронизации) ШПС, формируемых на МЛРП с произвольным основанием, позволяют сократить время кодовой синхронизации ШПС в СПИ с псевдослучайным кодированием сигналов (системы связи стандарта CDMA, радиомодемы, системы радиолокации и радионавигации) по сравнению с методом посимвольной оценки У орда, и ориентированы на реализацию минимальными техническими и временными ресурсами.

3. Разработанные алгоритмы и структуры ПУ с рекуррентным согласованным фильтром позволяют снизить время одновременного поиска нескольких

ШПС, формируемых на МЛРП с произвольным основанием или комбинирован! ных псевдослучайных последовательностях, и существенно уменьшить потребности в ресурсах при их реализации по сравнению с известными корреляционными ПУ в адресных системах связи с многостанционным доступом.

4. Разработанные алгоритмы и структуры ПУ совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных (амплитуды, задержки и т.п.) параметров последовательностей импульсных сигналов позволяют за счет весовой обработки фильтруемых параметров повысить помехоустойчивость цифровых СПИ с импульсной модуляцией в условиях гауссовских или релеевских флуктуаций непрерывных параметров импульсных сигналов.

5. Разработанные алгоритмы и структуры ПУ совместной нелинейной фильтрации параметров ШПС позволяют повысить помехоустойчивость цифровых СПИ с псевдослучайнм кодированием сигналов в условиях гауссовских или релеевских флуктуаций непрерывных параметров импульсных сигналов.

6. Разработанные алгоритмы и структуры устройств поиска ШПС с защитой от структурных помех позволяют обнаружить, распознать, и измерить параметры мощных СП и обеспечить подавление помех в устройстве поиска ШПС без значительного усложнения структуры приемного устройства.

7. Разработанные варианты цифровой реализации компонент синтезированных структур ПУ предусматривают использование передовых методов проектирования аппаратуры и современной элементной базы (сигнальных процессоров Texas Instruments и Analog Devices).

Направления дальнейших исследований и разработок.

Для достижения новых практических результатов необходимо создание средств автоматизации проектирования устройств быстрого поиска с использованием оптимальной и адаптивной нелинейной фильтрации параметров дискретных коррелированных случайных и детерминированных импульсных сигналов; синтеза и анализа структур устройств защиты от помех; расширения алгоритмов при совершенствовании программного обеспечения для исследования синтезированных ПУ, устройств защиты от помех, методов анализа поме-ховой обстановки.

Автор считает своим долгом выразить искреннюю благодарность научному консультанту заведующему кафедрой радиоэлектронных средств ВятГУ, доктору технических наук, профессору Е.П.Петрову, коллективу лаборатории ЦОС ВятГУ, за поддержку и обсуждение полученных результатов.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Прозоров, Дмитрий Евгеньевич, 2008 год

1. Дерин X., Келли П. Случайные процессы марковского типа с дискретными аргументами // ТИИЭР, 1989. т.77. - №10. - С.42 - 70.

2. Стратонович Р.Л. Применение теории процессов Маркова для оптимальной фильтрации сигналов // Радиотехника и электроника. 1960, т.5, №11, С. 1751-1763.

3. Стратонович Р.Л. Условные марковские процессы и их применение к теории оптимального управления. М.: МГУ, 1966.

4. Стратонович Р.Л. Принципы адаптивного приема. М.: Сов.радио, 1973. -144 С.

5. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. радио, 1971. -416 С.

6. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. М.: Сов.радио, 1975. - 704 С.

7. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигна-лов. М.: Сов.радио, 1978. - 320 С.

8. Ярлыков М.С. Применение марковской теории нелинейной фильтрации в радиотехнике. М.: Сов.радио, 1980. - 360 С.

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

10. Ярлыков М.С., Миронов М.А. Марковская теория оценивания случайных процессов. М.: Радио и связь, 1993. - 464 С.

11. Стратонович Р.Л. Оптимальные нелинейные системы, осуществляющие выделение сигнала с постоянными параметрами из шума // Изв. вузов. Радиофизика, 1959.-т.11.-№6.-С. 892-901.

12. Стратонович Р.Л. Оптимальная фильтрация телеграфного сигнала // Автоматика и телемеханика, 1961. т. XXII. - № 9. - С.1163-1174.

13. Кульман Н.К., Стратонович Р.Л. Нелинейный фильтр для фильтрации телеграфного сигнала//Радиотехника и электроника, 1961. т. 1. - №9. - С.67-79.

14. Кульман Н.К., Стратонович Р.Л. О некоторых оптимальных устройствах для выделения импульсного сигнала случайной длительности из шума// Радиотехника и электроника, 1961. т.6. - №9. - С. 1442 - 1451.

15. Тихонов В.И. Нелинейная оптимальная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов // Радиоэлектроника. Изв. вузов СССР, 1970. Т. 13. - №2. -С.152-169.

16. Стратонович Р.Л. Применение теории процессов Маркова для оптимальной фильтрации сигналов// Радиотехника и электроника, 1960. Т. 11. - С.1751-1763.

17. Сосулин Ю.Г. Об оптимальном приеме случайных импульсных сигналов на фоне шума // Радиотехника и электроника, 1967. Т. 12. - №5.

18. Бакаев Ю.Н. Оптимальная нелинейная фильтрация случайного телеграфного сигнала.//Техническая кибернетика. Изв. АН СССР, 1968. №4. - С.50-54.

19. Детинов А.Н. Оптимальный прием фазоманипулированных сигналов.// Радиотехника и электроника, 1968. №3, С.455-465.

20. Амиантов И.Н., Груздев В.В., Петров Е.П. Оптимальное выделение дискретного марковского параметра сигнала из шумов // Сб.докл. II Симпозиума по помехоустойч. систем связи с частотной и фазовой модуляцией.-М. :Сов.радио, 1971.- С. 195-205.

21. Оптимальный прием сигналов с дискретным марковским параметром/ Амиантов И.Н., Петров Е.П. Отчет по г.б. НИР "Оптимальный прием телеграфных сигналов", МЭИ. - 1971. - 31 С.

22. Петров Е.П. Приемные устройства для оптимального распознавания коррелированных дискретных сообщений. Дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук.-М., 1972.-247 С.

23. Петров Е.П. Синтез алгоритмов и устройств фильтрации параметров статистически связанных импульсных сигналов в системах передачи непрерывных сообщений и изображений. Дисс. на соиск. уч. ст. докт. техн. наук. Киров, 1999.

24. Прозоров Д.Е. Разработка алгоритмов и устройств поиска нескольких шу-моподобных сигналов в системах передачи информации. Дисс. на соиск.уч. ст. канд. техн. наук. Киров, 2001 г.

25. Петров Е.П., Частиков A.B. Метод адаптивной фильтрации двоичных импульсных коррелированных сигналов // Радиотехника и электроника. 2001. -Т. 46, № 10-С. 1155-1158.

26. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Петров И.Е. Синтез нелинейных фильтров марковских процессов с произвольным числом состояний. Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхне-Волжского отделения АТН РФ. 2002. -Вып. №1. - С.25-29.

27. Прозоров Д.Е., Петров Е.П. Быстрый поиск шумоподобных сигналов / Под ред. Е.П.Петрова. Киров: ООО «О-краткое», 2006. - 216 с. - ISBN 585271-231-0.

28. Петров Е.П., Частиков A.B. Фильтрация дискретных многоуровневых коррелированных сигналов в цифровых системах связи // Вятск. Госуд. техн. ун-т.- Киров, 1996. -16 С.: ил.- Библиогр. 9 назв. Деп. в ВИНИТИ 10.09.96, № 2786-В96.

29. Петров Е.П., Частиков A.B. Фильтрация дискретного марковского процесса с несколькими состояниями // Вятск. Госуд. техн. ун-т. Киров, 1997. -9 С.: ил,- Библиогр. 6 назв. - Деп. в ВИНИТИ 13.05.97, № 1587-В97.

30. Петров Е.П., Частиков A.B. Фильтрация дискретных многоуровневых сигналов. В кн. "Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация. Труды научно-технической конференции в 3-х т. Воронеж, 1997. - т.1. -С.423-431

31. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.:Радио и связь, 1983. -320 С.

32. Смирнов В.А. Оптимальная фильтрация двоичных радиосигналов// Изв. вузов Радиоэлектроника, 1974. т. 17. - №4. - С.5-16.

33. Тихонов В.И., Степанов A.C. Совместная фильтрация непрерывных и дискретных марковских процессов // Радиотехника и электроника, 1973. №7,1. С.1376- 1383.

34. Иванов В.И., Карамов З.С., Шлома A.M. Совместная фильтрация марковских процессов в условиях априорной неопределенности // Обраб. инф. в системах связи, 1984. С. 98-105.

35. Сосулин Ю.Г., Шахурин А.П. Анализ байесовских систем одновременно-го обнаружения и оценивания сигналов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1977.-№1.

36. Левин Б.Р., Шинаков Ю.С. Совместно оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов и оценивание их параметров (обзор) // Радиотехника и электроника, 1977. Т.22. -№11.- С.2239-2256.

37. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь, 1991. - 608 С.

38. Тихонов В.И., Харисов В.Н., Смирнов В.А. Оптимальная фильтрация дискретных и непрерывных процессов // Радиотехника и электроника, 1978. -Т.23. №7. - С.1441-1453.

39. Ярлыков М.С., Смирнов В.А. Нелинейная фильтрация дискретно-непрерывных марковских сигналов // Радиотехника и электроника, 1975. -№2 . С.280-287.

40. Петров Е.П. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров бинарных коррелированных сигналов // Теория цепей и сигналов. Тезисы докладов третьей Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. Таганрог, 1996. - С.5.

41. Петров Е.П. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров двоичных коррелированных сигналов // Вятск. Госуд. техн. ун-т.- Киров, 1996. -28 е.: ил.- Библиогр. 30 назв. Деп. в ВИНИТИ 10.09.96, № 2788-В96.

42. Петров Е.П. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров двоичных коррелированных сигналов // Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация. Труды научно-технической конференции в 3-х т. Воронеж, 1997. - т.1. - С.415-422.

43. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Совместная фильтрация параметров импульсных коррелированных сигналов с неизвестной амплитудой и задержкой / Цифровая обработка сигналов и ее применение // Тр. VIIМНТК. М., 2005. - в 2 т., т. 1. - С.243-247.

44. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Прием коррелированных сигналов при гауссовских флуктуациях амплитуды и задержки / ЬХ научная сессия, посвященная Дню радио // Сб. трудов 60-й НТК. М., 2005. — в 2 т., т.2. - С.224-227.

45. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров двоичных коррелированных сигналов / Киров: ВятГУ, 2005. 15 С. - Деп. в ВИНИТИ 20.06.2005, №865-В2005.

46. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений. Изд. 2-е, перераб., доп. М.: Сов.радио, 1970. - С. 728.

47. Финк Л.М. О потенциальной помехоустойчивости при замираниях сигнала //Радиотехника, 1959. № 9.

48. Кловский Д.Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам. М.: Связь, 1969.-376 С.

49. Прозоров Д.Е. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска // Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхне-Волжского отделения АТН РФ. -Киров, 2004. Вып. №1(5). - С.32-38.

50. Тихонов В.И., Степанов A.C. Совместная фильтрация непрерывных и дискретных марковских процессов // Радиотехника и электроника. 1973. № 7. -С.1376-1383.

51. Иванов В.И., Карамов З.С., Шлома A.M. Совместная фильтрация марковских процессов в условиях априорной неопределенности // Обраб. инф. в системах связи. 1984. - С. 98-105.

52. Сосулин Ю.Г., Шахурин А.П. Анализ байесовских систем одновременного обнаружения и оценивания сигналов // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. -1977. -№ 1.

53. Левин Б.Р., Шинаков Ю.С. Совместно оптимальные алгоритмы обнаружения сигналов и оценивание их параметров (обзор)// Радиотехника и электроника. 1977. - Т.22. - №11. - С.2239-2256.

54. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М., Радио и связь. - 1991. - 608 С.

55. Тихонов В.И., Харисов В.Н., Смирнов В.А. Оптимальная фильтрация дискретных и непрерывных процессов // Радиотехника и электроника. 1978. -Т.23. - №7. - С.1441-1453.

56. Бухали Салем. Совместная фильтрация дискретных и непрерывнозначных марковских последовательностей // Радиотехника. 1991. - Деп. в ЦНТИ Информ. связь 28.09.91, 1817 - св. 91.

57. Цифровые методы в космической связи / Под ред. С.Голомба. Пер. с англ.; Под ред. В.И.Шляпоберского. М., Связь. - 1969.- 272 С.

58. Адресные системы управления и связи. Вопросы оптимизации / Г.И.Тузов, Ю.Ф.Урядников, В.И.Прытков и др.; Под ред. Г.И.Тузова. — М., Радио и связь. 1993.-384 С.

59. Варакин Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М., Радио и связь. - 1985. - 384 С.

60. A.C. Дмитриев, А.И.Панас, С.О. Старков. Динамический хаос как парадигма современных систем связи // Успехи современной радиоэлектроники. -1997.-№10.-С.4-26.

61. Журавлев В.И. Поиск и синхронизация в широкополосных системах связи.

62. М., Радио и связь. 1986. - 240 С.

63. Уорд Р. Различение псевдослучайных сигналов методом последовательной оценки // Зарубежная радиоэлектроника 1966. - №8. - С.20-37.

64. Annecke К.Н. PN-sequences synchronisation by a nonlinear recursive filter. Int. Symp. Circuits and Syst. Proc., Tokyo, 1979, ftb.Y., p. 802-803.

65. Петров Е.П., Частиков A.B., Мильчаков Д.Л. Быстрый поиск двоичных псевдослучайных сигналов // Высокие технологии в радиоэлектронике, информатике и связи: Вестник ВВО АТН РФ, вып. № 1 (6), Киров, 1999. С.148-157.

66. Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Кодовая синхронизация в устройствах быстрого поиска бинарных псевдослучайных сигналов // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем: Тез. докл. 2 Всероссийской НТК. Ульяновск, 1999. - С. 30-31.

67. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Частиков A.B. Анализ времени распознавания ПСС в устройствах поиска // Радиолокация, навигация, связь: Тез. докл. VI МНТК. Воронеж, 2000. - С. 9-14.

68. Частиков A.B. Нелинейная фильтрация шумоподобных сигналов, построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях максимального периода // Радиотехника и электроника. 2001. - Т. 46, № 9. - С. 1032-1038.

69. Е.П.Петров, Д.Е.Прозоров. Фильтрация нелинейных рекуррентных последовательностей // Наука-производство-технология-экология: Тез. докл. НТК. Киров, 2002 г. - Т.1, С.31-32.

70. Е.П.Петров, Д.ЕЛрозоров. Нелинейная фильтрация сигналов в системах связи с кодовым разделением // Наука-производство-технология-экология: Тез.докл. НТК. Киров, 2002 г. Т.1. - С.35-36.

71. Петров Е.П., Частиков A.B., Прозоров Д.Е., Медведева Е.В. Метод быстрой кодовой синхронизации псевдослучайных сигналов в сотовых системах связи // Электроника и информатика: Тезисы докладов IV МНТК.-М.:МИЭТ, 2002.-С.217-218.

72. Прозоров Д.Е., Медведева Е.В. Метод кодовой синхронизации в системах связи с многостанционным доступом // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез.докл. V МНТК. М., 2003. Т.1. - С.218-220.

73. Петров Е.П., Мильчаков Д.Л. Адаптивный прием бинарных псевдослучайных сигналов // Вятск. Госуд. техн. ун-т.- Киров, 1997. -9 е.: ил.- Библиогр. 6 назв. Деп. в ВИНИТИ 13.05.97, № 1588-В97.

74. Мильчаков Д.Л., Петров Е.П. Адаптивная фильтрация дискретного параметра бинарных псевдослучайных сигналов // Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация: Тез.докл. IV МНТК. Воронеж, 1998.-Т.1.-С. 315-323.

75. Е.П.Петров, Д.Е.Прозоров. Фильтрация шумоподобных сигналов на основе рекуррентных последовательностей с произвольным основанием // Радиолокация, навигация, связь: Тез.докл. VIII МНТК. Воронеж, 2002. - С.381-386.

76. Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Быстрый поиск псевдослучайных сигналов, построенных на рекуррентных последовательностях символов с произвольным основанием // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез.докл. V МНТК. Москва, 2003. - Т.1. - С.221-223.

77. Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Синтез устройств быстрого поиска шумоподобных сигналов, сформированных на многозначных рекуррентных последовательностях // Радиолокация, навигация, связь: Тез.докл. IX МНТК. Воронеж, 2003. -С. 197- 203.

78. Petrov Е.Р., Ка Min-Ho, Prozorov D.E. Multichannel filtration of Markov Process with several states // Proceedings of the 2004 International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications "ITC-CSCC", Japan. 2004. pp.240-243.

79. Прозоров Д.Е. Чащин A.A. Повышение конфиденциальности в системах связи с шумоподобными сигналами // Труды четвертой научно-практической конференции (с участием стран СНГ), Ульяновск, 2004. С.46-49.

80. Прозоров Д.Е., Чащин A.A. Адаптивная фильтрация шумоподобных сигналов на основе многозначных псевдослучайных последовательностей / Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез.докл. VIIМНТК. М., 2005. - в 2 т. - т.1. — С.250-254.

81. Прозоров Д.Е., Чащин A.A. Адаптивная фильтрация шумоподобных сигналов построенных на псевдослучайных последовательностях с произвольным основанием // LX научная сессия, посвященная Дню радио: Сб. трудов 60-й НТК. М., 2005. - В 2 т., т.2. - С.221-223.

82. Прозоров Д.Е., Чащин A.A. Нелинейная фильтрация шумоподобных сигналов, построенных на многозначных рекуррентных последовательностях / Киров: ВятГУ, 2005. 17 с. - Деп. в ВИНИТИ 09.06.2005, №826-В2005.

83. Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Синтез устройств быстрого поиска шумоподоб-ных сигналов, сформированных на многозначных рекуррентных последовательностях максимального периода // Радиотехника и электроника. 2005. -Т. 50, №10.-С. 1281-1286.

84. Прозоров Д.Е., Чащин А.А. Квазиоптимальный алгоритм нелинейной фильтрации многоуровневых шумоподобных сигналов // Обработка сигналов в системах телефонной связи и вещания: Тез.докл. 14 МНТК -Н.Новгород: 2006. С.76-80.

85. Петров Е.П., Частиков А.В. Совместная нелинейная фильтрация дискретного и непрерывных параметров шумоподобных сигналов // Радиотехника и электроника. 2001. - Т. 46, № 6. - С. 699-706.

86. Прозоров Д.Е. Совместная фильтрация дискретного параметра и амплитуды шумоподобных сигналов // Наука-производство-технология-экология: Тез.докл. всероссийской НТК. Киров, 2005. — в 6 т., т.1. — С.101-102.

87. Прозоров Д.Е. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска // Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхне-Волжского отделения АТН РФ. — Киров, 2004. Вып. №1(5). - С.32-38.

88. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра: Пер. с англ. / Под ред. В.И.Журавлева. М.: Радио и связь, 2000: -520 С.: ил.

89. S.Verdu. "Optimum Multiuser Asymtotic Efficiency", IEEE Transactions on Communications, vol. COM-34, no.9, September 1986, pp.890-897.

90. Петров Е.П., Прозоров Д:Е. Синтез приемных устройств для обнаружения-и распознавания псевдослучайных сигналов // Наука-производство-технология-экология: Тез.докл. региональной НТК. Киров, 1998. - С. 108-109.

91. ЮО.Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Кодовая синхронизация в устройствах быстрого поиска бинарных псевдослучайных сигналов // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем: Тез.докл. Второй Всероссийской НТК. Ульяновск, 1999. - С. 30-31.

92. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Частиков А.В. Обнаружение и распознаваниепсевдослучайных сигналов приемным устройством с рекуррентным согласованным фильтром М.: 1999. 14 С. - Деп. в ВИНИТИ 15.12.99, № 3718-В99.

93. Ю4.Прозоров Д.Е. Исследование приемного устройства с рекуррентным фильтром в условиях действия подобных помех// Управление и обработка информации: Сб. научн. тр. ВятГТУ. Киров: ВятГТУ, 2000.-Вып. № 4. -С. 112-114.

94. Ю5.А.В.Частиков, Е.П.Петров, Д.Е.Прозоров. Метод фильтрации шумоподоб-ных сигналов, сформированных на псевдослучайных последовательностях максимального периода // Радиотехника и электроника, 2001. Т. 46, № 5. -С. 553-557.

95. Юб.Прозоров Д.Е. Приемное устройство для одновременного распознавания нескольких широкополосных сигналов // Наука-производство-технология-экология: Тез.докл. НТК. Киров, 2001. - Т.2. - С.29-30.

96. Прозоров Д.Е. Расчет помехоустойчивости приемных устройств на основе рекуррентных согласованных фильтров// Наука-производство-технология-экология: Тез.докл. НТК. Киров, 2001. - Т.2. - С.51-52.

97. Петров Е.П., Частиков A.B., Прозоров Д.Е. Теория оптимального приема: Учеб. пособие // ВятГУ, ФПМТ, каф. РЭС. Киров, 2006. - 107 С.

98. Д.Е.Прозоров, И.Е.Петров, Е.В.Медведева. Поиск сложных сигналов на основе комбинированных последовательностей // Радиолокация, навигация, связь: Тез.докл. VIIIМНТК. Воронеж, 2002. - С.365-370.

99. У.М.Сиберт. Цепи, сигналы, системы: Пер. с англ. М., Мир. - 1988. - 336 с.

100. В.И.Тихонов, М.А.Миронов. Марковские процессы. М.:Сов. Радио. - 1977. -448 С.

101. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Сов.радио, 1966. -679 С.

102. Лезин Ю.С. Оптимальные фильтры с накопителем импульсных сигналов.-М.: Сов.радио. 1969. - 167 С.

103. Е.П.Петров, Д.Е.Прозоров. Фильтрация марковских процессов с несколькими состояниями // Радиолокация, навигация, связь: Тез.докл. VIII МНТК. Воронеж, 2002. - С.371-380.

104. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1989. - 656 С.

105. Левин Б.Р., Фомин Я.А. Об одном способе приближенного вычисления многомерных интегральных функций распределения случайных процессов // Проблемы передачи информации, 1970. Т.VI. - Вып. 4. - С. 102 - 108.

106. Гуткин Л.С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуацион-ных помехах.- М.: Сов.радио, 1981. 240 С.

107. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. / Под ред. В.В.Шахгильдяна. М.: Радио и связь, 1988. - 440 С.

108. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: в 2 т. Пер. с франц. -М.: Мир, 1983. Т. 1. - 312 С.

109. Г.Корн, Т.Корн. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1968.

110. Прозоров Д.Е. Поиск и подавление подобных помех в системах с кодовым разделением сигналов // Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхне-Волжского отделения АТН РФ, 2000. Вып. № 1. - С.24-27.

111. Пономаренко В.П. Исследование модели корреляционной системы фильтрации псевдослучайного радиосигнала при воздействии помехи, подобной сигналу // Радиотехника и электроника. 1979. - №9. - С. 1765-1773.

112. Huynh Н.Т., Lecours M. Impulse noise in noncoherent M-ary digital systems // IEEE Trans. Commun. 1975. Vol.23,#2.-P.246-251.

113. Amoroso F. Adaptive A/D Converter to Suppress CW Interference in DSPN Spread-Spectrum Communications // IEEE Trans. Commun. 1982. - Vol. COM-31, #10. P.l 117-1123.

114. Бесекерский B.A., Оводенко A.A., Шепета А.П. Нелинейные алгоритмы фильтрации шумового фазоманипулированного сигнала на фоне подбной помехи // Радиотехника. 1981. - Т.З6. - №1. - С.76-78.

115. Пономаренко В.П. Исследование устойчивости одного алгоритма »фильтрации псевдослучайного сигнала при воздействии подобной уводящей помехи // Радиотехника и электроника. 1980. - №8. - С.1629-1638.

116. Дружинин В.В. Способ обработки сложного сигнала на фоне структурной помехи // Радиотехника 1981. - Т.36. - №3. - С.52-55.

117. Шумилов Ю.К. Отношение сигнал/помеха на выходе цифрового коррелятора при воздействии на его вход двух ФМ сигналов // Радиотехника. 1978. №2. -С.21-25.

118. Варакин JI.E., Власов А.А. Анализ воздействия мощной структурной помехи на радиотехническую систему с шумоподобными сигналами // Радиотехника и электроника. 1983. - №6. - С. 1094-1101.

119. Стариковский А.И., Незлин Д.В. Цифровая обработка фазоманипулированного сигнала на фоне подобной помехи // Радиотехника. — 1977. Т.32, №2. - С.17-21.

120. Barbosa A.N., Miller S.L. Adaptive detection of DS-CDMA signals in fading channels // IEEE Transactions on Communications. — 1998. Vol. 46(1). - P.115.124.

121. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. -М.: Сов. Радио, 1978.-296 С.

122. Теория и применение псевдослучайных сигналов / А.И.Алексеев,

123. A.Г.Шереметьев, Г.И.Тузов, Б.И.Глазов. М.: Наука, 1969. - 368 С.

124. Диксон Р.К. Широкополосные системы: Пер. с англ. / Под ред.

125. B.И.Журавлева. М.: Связь, 1979. - 302 С.

126. Борисов В.И., Зинчук В.М. Помехозащищенность систем радиосвязи. Вероятностно-временной подход. М.: Радио и связь, 1999. — 252 С.

127. Кудаев B.C., Нехорошев Г.В., Волобуев А.Г. Последовательный поиск ШПС по задержке на фоне подобных помех // Радиолокация, навигация, связь: Сб. тр. V МНТК. Воронеж, 1999. - В 3 т., т. 1. - С.596-600.

128. Калинин A.B., Кудаев B.C., Давыдов И.В. Влияние структурных помех на систему связи с широкополосными сигналами // Радиолокация, навигация, связь: Сб. тр. VI МНТК. Воронеж, 2000. - В 3 т., т.З. - С.2036-2040.

129. Прозоров Д.Е. Совместная фильтрация параметров радиосигналов при некогерентном приеме // Вестник ИжГТУ. Ижевск, 2006. №.4 - С.52-55.

130. Прозоров Д.Е. Защита от структурных помех в системах связи с шумопо-добными сигналами // Инфокоммуникационные технологии. Самара, 2007. Том 5, №2. - С.25-29.

131. Прозоров Д.Е. Адаптивная совместная фильтрация параметров радиосигналов при когерентном приеме // Интеллектуальные системы в производстве. -Ижевск, 2006. №2. С.67-71.

132. Прозоров Д.Е. Нелинейная фильтрация многозначных импульсных сигналов // Вестник МЭИ. М.: Издательство МЭИ, 2007. №3, - С.106-111.

133. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Адаптивная совместная фильтрация параметров импульсных сигналов // Радиофизика.- Н.Новгород, 2007. Т.50.-№4.-С.364-370.

134. Прозоров Д.Е. Адаптивная нелинейная фильтрация многоуровневых шумоподобных сигналов // Системы управления и информационные технологии. Воронеж: Изд-во «Научная книга», 2007. №3.1(29). - С.190-194.

135. Амиантов И.Н., В.В.Груздев. Дисперсия ошибки дискретной линейной системы со случайным коэффициентом усиления // Радиотехника и электроника, 1965. №9. С.1623 - 1627.

136. Прозоров Д.Е., Петров Е.П., Смольский С.М., Чащин A.A. Синхронизация шумоподобных сигналов, построенных на многозначных рекуррентных последовательностях // Вестник МЭИ. М.:, №5, 2005. - С.74-78.

137. Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. С англ. М.: Мир, 1991. -672 С.

138. Систолические структуры; Под ред. У.Мура и др. М.: Радио и связь, 1993. -416 С.

139. Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. Кн. 1. М.: МИКРОАРТ, 1996.- 144 С.

140. ПЛИС фирмы "Altera": элементная база, система проектирования и языки описания аппаратуры. -М.: Издательский дом "Додэка XXI", 2002. -576 С.

141. САПР WebPACK ISE. M.: Горячая линия - Телеком, 2003. - 624 С.

142. Sen М. Kuo, Woon-Seng Gan. Digital signal processors. Architectures, Implementations, and Applications // Prentice Hall, 2005.

143. Прозоров Д.Е. Адаптивная совместная фильтрация параметров шумопо-добных сигналов // Вестник МГТУ им.Н.Э.Баумана. Серия Приборостроение. М., 2008. №1.- С. 58-67.

144. Казаченко В.Ф. Микроконтроллеры: руководство по применению 16-разрядных микроконтроллеров Intel MCS-196/296 во встроенных системах управления. М.: ЭКОМ, 1997. - 688 С.164,Однокристальные микроЭВМ: Справочник. М.: Бином, 1994. - 400 С.

145. Королев Н. RISC- микроконтроллеры фирмы ATMEL //CHIP NEWS, 1998, №2, С. 21-22.

146. Гельман М.М. Процессоры сигналов. Итоги науки и техники, сер. Техническая кибернетика - М.: 1990, т. 30, С. 148-188.

147. Цифровые сигнальные процессоры. CHIP NEWS, 1997, № 5-6, С. 30-31.

148. Д.Е.Прозоров. Моделирование средств ЦОС в системе Simulink пакета Matlab // В сб. НТК "Наука-производство-технология-экология ", Киров, 2002 г., т.1, С.51-52.