Совместная оценка параметров шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска и кодовой синхронизации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Смирнов, Александр Владимирович

• Смирнов, Александр Владимирович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Смирнов, Александр Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ СОКРАЩЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ФИЛЬТРАЦИИ И УСТРОЙСТВ БЫСТРОГО ПОИСКА ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ, ПОСТРОЕННЫХ НА РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ

Введение

1.1 Постановка задачи

1.2 Алгоритм фильтрации дискретного параметра ШПС

1.3 Разработка структуры устройства быстрого поиска ШПС

1.4 Алгоритм нелинейной фильтрации дискретного параметра ШПС

1.5 Алгоритм фильтрации дискретного параметра ШПС с кусочно-линейной аппроксимацией нелинейной функции

1.6 Анализ помехоустойчивости устройства поиска ШПС при воздействии белого гауссовского шума

1.7 Алгоритм адаптивной фильтрации дискретного параметра ШПС

Выводы к главе 1

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА ПОИСКА И КОДОВОЙ СИНХРОНИЗАЦИИ ШПС НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА СОВМЕСТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ

2.1. Введение

2.2. Постановка задачи

2.3. Уравнения совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров шумоподобного сигнала

2.4. Разработка структуры приемного устройства ШПС на основе алгоритма совместной фильтрации параметров ШПС

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА СОВМЕСТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДИСКРЕТНОГО И НЕПРЕРЫВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ95

3.1. Постановка задачи

3.2. Адаптивный алгоритм совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС

3.3. Упрощенный адаптивный алгоритм совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС

Выводы к главе 3

ГЛАВА 4. АППАРАТНО-ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

АЛГОРИТМОВ ПОИСКА И СИНХРОНИЗАЦИИ ШПС

4.1 Анализ возможностей аппаратно-программной реализации алгоритмов совместной нелинейной фильтрации на ЦСП

4.3 Анализ аппаратных затрат реализации алгоритмов фильтрации на ПЛИС

Выводы к главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ СОКРАЩЕНИЯ

БА - блок адаптации.

БНФ - блок нелинейной функции.

БФО - блок формирования оценки.

ГТИ - генератор тактовых импульсов.

ИС - интегральная схема.

Кв - квантователь по уровню.

ЛЗ - линия задержки.

лэ - логический элемент.

МЛРП - линейная рекуррентная последовательность максимального периода

НФ - нелинейный фильтр.

ПЛИС - программируемая логическая интегральная схема.

ПСП - псевдослучайная последовательность.

ПУ - приемное устройство.

РгС - регистр сдвига.

РУ - решающее устройство.

СБИС - сверх большая интегральная схема.

СНК - система на кристалле.

СПИ - средства передачи информации.

СФ - согласованный фильтр.

цеп - цифровой сигнальный процессор.

шпе - шумоподобный сигнал.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совместная оценка параметров шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска и кодовой синхронизации»

ВВЕДЕНИЕ

Возрастающий с каждым годом уровень информатизации и компьютеризации общества имеет как положительные, так и отрицательные стороны, затрагивающие проблемы конфиденциальности передаваемой информации. Кроме того, в условиях постоянно растущего количества радиотехнических систем передачи информации (СПИ), работающих в ограниченных частотных диапазонах, большое значение приобретает задача обеспечения достоверности передаваемой информации. Одним из решений указанных задач является повышение структурной сложности сигналов за счет помехоустойчивого кодирования передаваемой информации псевдослучайными последовательностями.

Системы передачи информации с шумоподобными сигналами (ШПС), основанными на рекуррентных линейных и нелинейных псев дослучайных последовательностей (ПСП) используются уже более 50 лет [19, 20, 24]. Большое количество работ посвященных задачам приема ШПС [13-15, 1825, 29, 32, 33, 50, 51] свидетельствует об огромном интересе к данной тематике. Помимо высокой помехозащищенности СПИ и конфиденциальности передачи информации, ШПС обеспечивают, электромагнитную совместимость широкополосных систем связи с узкополосными системами радиосвязи и радиовещания, позволяют успешно бороться с многолучевым распространением радиоволн и организовывать одновременную работу многих абонентов в общей полосе частот за счет кодового разделения каналов [20, 21, 24].

Некоторые области применения ШПС приведены в таблице 1.1 [77].

Таблица 1.1

Тип системы Фирма-изготовитель Длина ШПС Тип ПСП ШПС

Коммерческие радиомодемы Aironet, Cylink, Lucent Technologies и др. 24... 26 Коды Баркера, Уилларда, МЛРП.

Arlan и др.

Системы с кодовым разделением каналов Motorola, Qualcomm, Samsung, Encsson 215... 242 МЛРП, ортогональные последовательности Уолша, Диджилок и Стиффлера

Системы радионавигации и радиолокации Motorola и др. 210... 215 Составные последовательности Гоулда, Касами; дальномерные коды на основе МЛРП.

Система беспроводной связи, стандарт IEEE802.il Motorola и др. 24 МЛРП, ортогональные последовательности Уолша,

Спутниковая связь Globalstar 215... 242 Ортогональные последовательности Уолша

Перспективными областями применения ШПС являются [86]:

• цифровые беспроводные системы управления и связи, работающие в соответствии со стандартом CDMA - IS-95 Ассоциации электронной промышленности (EIA); оборудование по этому стандарту выпускают компании Huges Network Systems, Motorola и Samsung);

• человеко-машинные комплексы и системы управления космическими, воздушными и наземными объектами [88];

• системы спутниковой подвижной связи и вещания (пример - система OmniTracs компании Qualcomm);

• подвижные и персональные сети и ЛВС,

радио- и персональные (PCN) системы подвижной связи третьего поколения с радиоинтерфейсами W-CDMA, IW-CDMA, CDMA PCS, А-CDMA).

Назначение любой СПИ, в том числе и широкополосной заключается в приеме (выделении) передаваемой информации. Поиск ШПС с известным законом формирования включает в себя фазы обнаружения сигнала, а также частотной, фазовой, временной и кодовой синхронизации [32]. Во время

частотной синхронизации устанавливается соответствие средней частоты принимаемого сигнала частоте настройки демодулятора. Неопределенность по частоте вызывается нестабильностями частоты передающих генераторов передатчика и приемника, или доплеровским смещением частоты из-за движения приемника относительно передатчика, или тем и другим. Поиск и синхронизация по частоте обеспечивается устройствами автоматической подстройки частоты (АПЧ), в основе которых лежит фазовая автоподстройка частоты (ФАПЧ). Фазовая синхронизация необходима при реализации в демодуляторах алгоритмов когерентного (квазикогерентного) приема. Временная синхронизация включает в себя синхронизацию по моменту прихода сигнала и тактовую. Тактовая синхронизация определяет частоту повторения элементов ШПС [32].

Во многих случаях, если частотная или фазовая синхронизация в СПИ желательна, но не всегда необходима, то необходимость временной и кодовой синхронизации обуславливается невозможностью при ее отсутствии выделения передаваемого сообщения.

Время входа в синхронизм с псевдослучайной последовательностью сигнала является важнейшим показателем, определяющим эффективность устройств поиска (ПУ) ШПС. Быстрый поиск ШПС и устойчивая синхронизация обеспечивают надежный прием информации. В настоящее время задача синхронизации и поиска ШПС усложнилась в связи с внедрением защищенных от несанкционированного доступа радиосистем, использующих ШПС с высокой структурной скрытностью, затрудняющих идентификацию сигнала [79].

Среди методов поиска и синхронизации ШПС не требующих отдельного эталона времени (что позволяет непосредственно определить временную задержку сигнала) минимальное время синхронизации при малых отношениях сигнал/шум имеют методы параллельного анализа сигнала с использованием многоканальных корреляторов или согласованных фильтров

(СФ) [32, 25]. Практическая реализация таких устройств сопряжена со значительными техническими затратами. Методы пошагового (циклического) поиска, основанные на поочередном просмотре элементов разрешения диапазона поиска и полихотомические методы позволяют снизить технические затраты на реализацию устройств поиска (ПУ), однако при равной достоверности принятия решения имеют большее время поиска ШПС [32]. Для сокращения времени поиска ШПС, сформированных на основе двоичных рекуррентных ПСП применяются методы, основанные на последовательной оценке символов ПСП и позволяющие по любому неискаженному сегменту ПСП длиной в т символов (т - число разрядов регистра сдвига генератора ПСП) сформировать в генераторе сигнал с требуемой задержкой [29]. Однако, метод последовательной оценки символов ПСП и его модификации не эффективны при большой мощности шума.

Рассмотрим подробнее структуру ПСП. В результате работы сдвигающего регистра с числом разрядов т, с помощью которого обычно формируются рекуррентные ПСП периода Ь < 2т, возникает последовательность, каждый последующий символ которой зависит только от т-значной комбинации предыдущих символов. Такая последовательность представляет собой предельный случай цепи Маркова, в которой допустимы только два значения переходной вероятности: «1» и «О» [81]. В этом случае, инструментом описания рекуррентных ПСП, позволяющим выявить и эффективно использовать их структурные особенности, является теория условных процессов Маркова [1, 53-57].

Математический аппарат теории фильтрации условных марковских процессов применительно к задачам нелинейной фильтрации был разработан в работах Р.Л.Стратоновича, И.Н.Амиантова, А.И.Тихонова, Н.К.Кульмана, М.С.Ярлыкова, В.В.Яншина и др. [1, 5, 47-49, 54-57]

Решение задачи фильтрации дискретного параметра ШПС путем

аппроксимации дискретной цепью Маркова с двумя значениями, впервые было получено в работах [47, 48, 49]. Позднее, в работах [1, 2] было проведено более полное исследование и получены рекуррентные уравнения оптимальной нелинейной фильтрации дискретного параметра ШПС в форме, более удобной для реализации и исследования качественных и количественных характеристик фильтрации.

Недостатком работ [1,2] является ориентация на разработку алгоритмов приема ШПС, сформированных на основе линейных рекуррентных ПСП максимального периода (М-последовательностей), обладающих сравнительно невысокой структурной сложностью. Так, для определения закона формирования и структуры М-последовательности достаточно безошибочно принять 2т символов, где т. - число разрядов регистра сдвига [72].

В то же время все большую актуальность приобретают вопросы построения систем связи с высокой степенью защиты от несанкционированного доступа. Лучшей скрытностью обладают ШПС, построенные на основе нелинейных (коды Кассами, последовательности Лежандра и т.п.) или комбинированных (коды Голда) ПСП [20, 24, 50]. Практически неограниченный ансамбль сигналов позволяют образовать хаотические последовательности с изменяющейся в процессе работы кодовой структурой [74]. К недостаткам последних относится сложность синхронизации в реальном масштабе времени. Алгоритмы быстрого поиска ШПС, построенных на основе рекуррентных, в том числе нелинейных и комбинированных ПСП разработаны и исследованы в работах [2, 4, 8, 9, 11, 13, 14, 15,51,68, 73].

В ряде систем связи передаваемый сигнал характеризуется, помимо дискретного параметра, несущего полезную информацию, ещё и рядом случайных непрерывных параметров (например флуктуация амплитуды, задержки радиоимпульсов) [80].

Дискретный (информационный) параметр ШПС при кодировании двоичным кодом представляет собой последовательность, составленную из 1 и 0. Состояния 1 и 0 могут быть закодированы любым способом, однако интервалы времени, отводимые на передачу нуля и единицы, обычно берутся одинаковыми.

Разработка алгоритмов поиска и синхронизации ШПС часто осуществляется в предположении, что все параметры сигнала, за исключением информационного, на приемной стороне известны. Такой подход к решению радиотехнических задач является обоснованным, так как позволяет получить результаты, близкие к потенциально возможным. В действительности, непостоянство условий приема радиосигналов в результате фединга, доплеровского сдвига несущей частоты, задержки сигнала и т.д., приводит к случайным изменениям всех параметров сигнала и ухудшает качественные характеристики СПИ [40]. В этих условиях наряду с дискретным (информационным) параметром сигнала возникает необходимость выделения из шумов всех или части непрерывных параметров, что существенно усложняет задачу разработки алгоритма приема ШПС [40,43-45].

Первые исследования по совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров бинарных коррелированных сигналов были выполнены в работах [1, 2, 48, 49], позднее в работах [54-57, 75]. В большинстве вышеперечисленных работ отсутствуют подробные качественные и количественные оценки эффективности работы алгоритмов, не проводится сравнительный анализ структур ПУ фильтрации. Часть указанных недостатков были решены в работах [35-38], однако вопрос применения алгоритмов совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС сформированных на ПСП высокой структурной сложности и нелинейных ПСП остался не исследованным. Задача совместной фильтрации параметров шумоподобных сигналов в условиях гауссовских

флуктуации: амплитуды и задержки радиоимпульсов решена в работах [70, 71]. В [69, 72] разработаны и исследованы алгоритмы совместной фильтрации параметров ШПС и разработаны структуры устройств быстрого поиска ШПС.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование алгоритмов совместной оце нки дискретного и непрерывных параметров шумоподобных сигналов для сокращения времени поиска и кодовой синхронизации шумоподобных сигналов в системах передачи информации.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработка алгоритмов фильтрации дискретного параметра ШПС, построенных на рекуррентных, в том числе нелинейных, ПСП.

2. Разработка структур устройств быстрого поиска ШПС и анализ их помехоустойчивости при воздействии белого гауссовского шума.

3. Разработка алгоритмов совместной фильтрации параметров ШПС при воздействии белого гауссовского шума.

4. Анализ помехоустойчивости приемных устройств совместной фильтрации ШПС при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров (амплитуды и задержки) радиоимпульсов ШПС.

5. Анализ схемотехнической базы для практической реализации ПУ.

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.

На защиту выносятся следующие научные результаты, развитые или впервые полученные в настоящей работе:

1. Алгоритмы фильтрации дискретного параметра ШПС, построенных на нелинейных ПСП, позволяющие повысить вероятность распознавания сигнала и сократить время кодовой синхронизации ШПС по сравнению

с методом У орд а (глава 1).

2. Адаптивный алгоритм фильтрации дискретного параметра ШПС, построенных на нелинейных ПСП, позволяющий уменьшить вероятность ложной тревоги в отсутствии искомого сигнала (глава 1).

3. Алгоритмы совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров (амплитуда, задержка) ШПС, построенных на нелинейных ПСП, позволяющие повысить помехоустойчивость ПУ в условиях флуктуаций непрерывных параметров принимаемого сигнала (глава 2).

4. Адаптивные алгоритмы совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС, построенных на нелинейных ПСП, позволяющие осуществлять прием в отсутствии априорных данных о степени корреляции непрерывных параметров (глава 3).

5. Анализ помехоустойчивости разработанных алгоритмов (глава 1-3).

6. Оценка скорости работы программной реализации разработанных алгоритмов на сигнальных процессорах серии ТМ8320С67хх (глава 4).

Новизна научных результатов заключается в следующем:

1. Разработаны алгоритмы и структуры приемных устройств нелинейной фильтрации дискретного параметра ШПС, построенных на бинарных рекуррентных нелинейных ПСП. В качестве модели ПСП использована конечная цепь Маркова.

2. Разработаны алгоритмы совместной нелинейной фильтрации дискретного параметра, амплитуды и задержки ШПС, построенных на бинарных рекуррентных ПСП, на основе представления параметров ТТТПС дискретными и непрерывными процессами Маркова.

3. Разработан адаптивный алгоритм совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров бинарных ПСП, позволяющий обеспечить работу алгоритма фильтрации без знания априорных данных о фильтруемом процессе и требующий минимальных технических ресурсов для реализации.

4. Проведен анализ помехоустойчивости алгоритмов совместной фильтрации дискретного (информационного) параметра и двух непрерывных параметров (амплитуда и задержка) ШПС.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке алгоритмов приема ШПС, позволяющих сократить время поиска и кодовой синхронизации ШПС в условиях флуктуаций непрерывных параметров принимаемого сигнала в системах передачи информации с кодовым разделением.

Достоверность и обоснованность результатов, полученных в диссертации, подтверждается использованием апробированного математического аппарата условных марковских процессов; совпадением теоретических результатов с практическими, полученными статистическим моделированием разработанных алгоритмов приема ШПС построенных на нелинейных ПСП и оценкой работы аппаратно-программных реализаций разработанных алгоритмов на сигнальном процессоре 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 2003 по 2009 г. В научных работах автора совместно с Прозоровым Д.Е. разработаны алгоритмы нелинейной фильтрации и структуры ПУ шумоподобных сигналов основанных на нелинейных ПСП и ПСП высокой структурной сложности, проведен их теоретический анализ и исследование методами статистического моделирования. Аппаратно-программная реализация алгоритмов проводилась коллективом исследователей при личном участии автора.

Внедрение результатов работы

Практические результаты диссертационной работы были использованы при разработке модема связи для удаленного сбора информации с теплосчетчиков «Магика» и расходомеров «РСЦ» в рамках сотрудничества с

ЗАО «ВТК-Энерго» (г. Киров).

Часть научных и практических результатов работы внедрена в учебном процессе в методическом обеспечении проведения лекционных и практических занятий спецкурсов «Теория оптимального приема сигналов» и «Проектирование цифровых систем» студентов спец. «Бытовая радиоэлектронная аппаратура», «Защищенные системы связи» и «Системы связи и коммутации», а также выполнении курсового и дипломного проектирования.

Программно-аппаратная реализация цифровой части разработанных ПУ выполнена с использованием сигнального процессора ТМ8320С6711. Спроектирована универсальная плата цифровой обработки сигналов на основе высокопроизводительного процессора ТМБ320С6711.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийских НТК: «Наука-производство-технология-экология», Киров, ВятГУ (2005, 2006, 2008, 2011 гг.), «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (2009 г.) и НТК с междунарожным участием «Радиолокация, навигация, связь», Воронеж (2005, 2008, 2011 гг.).

Публикации. Результаты диссертационной работы изложены в 12 публикациях, из них - 5 статей, в том числе 2 - в журналах, рекомендованных ВАК («Успехи современной радиоэлектроники», «Вестник Ижевского государственного технического университета»), и 7 тезисов докладов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы и изложена на 147 страницах.

В первой главе разработаны алгоритмы нелинейной фильтрации ТНПС, построенных на псевдослучайных последовательностях повышенной структурной скрытности. В качестве модели ПСП использована конечная цепь Маркова. На основе разработанных алгоритмов получены структуры устройств поиска и кодовой синхронизации ШПС. Проведены исследования

помехоустойчивости устройств поиска и кодовой синхронизации ШПС. Рассмотрен упрощенный алгоритм нелинейной фильтрации ШПС, позволяющий сократить затраты на аппаратно-программную реализацию алгоритма.

Во второй главе разработаны алгоритмы совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС построенных на ПСП в предположении, что дискретный параметр сигнала является дискретным марковским процессом с двумя равновероятными значениями (цепь Маркова), а непрерывные параметры (амплитуда и задержка сигнала) -гауссовскими марковскими процессами. Проведено исследование помехоустойчивости ПУ совместной нелинейной фильтрации дискретного параметра, амплитуды и задержки ШПС. Рассмотрен вопрос устойчивости разработанных алгоритмов совместной фильтрации параметров ШПС к изменению статистических характеристик фильтруемого процесса.

В третьей главе предложен адаптивныи алгоритм совместной фильтрации дискретного параметра, задержки и амплитуды ШПС. Проведено исследование помехоустойчивости разработанного адаптивного приемного устройства, позволяющего осуществлять фильтрацию в условиях отсутствия априорных данных о статистических параметрах фильтруемых процессов.

В четвертой главе проведен анализ современной элементной базы для аппаратной и программной реализации разработанных алгоритмов поиска и кодовой синхронизации ШПС.

ГЛАВА 1. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ФИЛЬТРАЦИИ И УСТРОЙСТВ БЫСТРОГО ПОИСКА ШУМОПОДОБИЫХ СИГНАЛОВ, ПОСТРОЕННЫХ НА РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯХ

В данной главе, на основе теории фильтрации условных марковских процессов, разработан и исследован алгоритм нелинейной фильтрации дискретного параметра шумоподобных сигнала (ШПС), построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях (ПСП), разработаны структуры устройств быстрого поиска и кодовой синхронизации ШПС. Получены характеристики помехоустойчивости разработанных приемных устройств (ПУ) в условиях действия белого гауссовского шума.

Введение

Из всего многообразия методов поиска и синхронизации ШПС можно выделить три группы: оптимальные методы, анализирующие сигнал «в целом», квазиоптимальные, помехоустойчивость которых приближается к оптимальным и быстрые методы [25].

Выбор метода поиска и синхронизации зависит от многих факторов, определяемых тактико-техническими требованиями к системам радиосвязи.

Среди наиболее известных методов поиска ШПС выделим группы оптимальных методов, использующих анализ сигнала «в целом», квазиоптимальных - приближающихся по помехоустойчивости к вышеназванным и группу методов быстрого поиска, основанных на особенностях формирования ШПС (рис. 1.1).

Минимальное время поиска сигнала, пропорциональное периоду ШПС, имеют беспоисковые методы, относящиеся к первой группе. Их реализация связана с применением многоканальных анализаторов на основе

корреляторов, опорными сигналами которых являются все фазовые сдвиги синхропоследовательности, или согласованных фильтров [12,17,18].

Рис. 1.1. Методы поиска ШПС.

В случаях, когда конструкция согласованного фильтра или многоканального коррелятора становится слишком громоздкой, для определения фазы за время, равное длительности периода сигнала, можно воспользоваться методами «быстрых» преобразований [27,28].

Пусть Х= - вектор, составленный из значений принятой

последовательности. Сущность работы многоканального коррелятора заключается в умножении вектора X на матрицу-циркулянт 8 и определении компоненты произведения, имеющей максимальную величину. Строками матрицы 8 являются все циклические перестановки синхропоследовательности. При умножении вектора на матрицу, объем вычислений можно значительно

сократить за счет факторизации матрицы на сомножители с большим количеством нулевых элементов. Полученные при этом алгоритмы умножения называются «быстрыми» преобразованиями.

Определение времени задержки ШПС одноканальными корреляционными устройствами может быть осуществлено последовательным просмотром точек области неопределенности [12,17,18].

При шаговом поиске точки области неопределенности просматриваются в заранее выбранном порядке [11,13,24] - рис. 1.2 [32] (циклический поиск) или случайным способом [11,13]. Наиболее распространенным является поиск с фиксированным объемом выборки (фиксированным временем наблюдения на каждом шаге), когда для каждой точки области неопределенности вычисляется корреляционный интеграл принимаемого и опорного сигналов и по значению этого интеграла выносится решение о наличии или отсутствии синхронизации.

Рис. 1.2. Устройство циклического поиска.

Разновидностью поиска с фиксированным объемом выборки является поиск с задержанным решением: решение задерживается до тех пор, пока не будут вычислены корреляционные интегралы для всех Ь фаз. В качестве точки синхронизации принимается та, для которой значение корреляционного интеграла максимально. Для случая, когда Ь велико и вероятность ошибки мала, оба этих алгоритма практически равноценны.

ПУ циклического поиска наиболее просты в реализации но имеют

максимальное время поиска ШПС, пропорциональное ]}/2.

Эффективность систем циклического поиска можно повышается при использовании схем параллельно-последовательного анализа сигнала [32,30]. Так, в случае полихотомического поиска вся область точек синхронизации разбивается на несколько частей и с помощью определенной процедуры определяется, в какой из них находится точка синхронизации. Оставшаяся часть, в которой находится точка синхронизации, снова делится на части и т.д. При делении на д частей обнаружитель представляет собой -

канальный корреляционный приемник. Несколько параллельно работающих корреляционных устройств увеличивают число одновременно

анализируемых элементов разрешения, снижая время поиска ШПС - рис. 1.3.

Рис. 1.3. Многоканальный корреляционный обнаружитель.

Каждый из канальных обнаружителей КСН формирует последовательность чисел 2Ш, отображающих уровень корреляции принимаемого сигнала с опорным. Решающая схема РС включается при превышении порога 2Ы > 20 и выдает в следящую систему СПИ один из опорных сигналов, для которых это условие выполняется [30].

Помехоустойчивость, приближающуюся к оптимальной, имеют методы, использующие многоэтапные процедуры анализа сигнала [12,13,24,32,80]. При многоэтапной процедуре весь процесс поиска разбивается на два и более этапа. На первом этапе сравнительно быстро отбираются точки области неопределенности, в которых наличие синхронизации наиболее вероятно. На втором и последующих этапах каждая точка проверяется более тщательно. На каждом из этапов можно использовать как анализ с фиксированным объемом и последовательный анализ.

Рис. 1.4. Схема циклического поиска с использованием последовательной процедуры принятия решений Вальда.

Одним из вариантов многоэтапных процедур является алгоритм с длительностью пробных шагов, управляемых в соответствии с правилом принятия решения Вальда [32]. Согласно теореме Вальда-Вольфовитца, при фиксированных показателях надежности обнаружения минимальное время анализа элемента получается при использовании последовательной процедуры, основанной на вычислении текущего отношения правдоподобия и непрерывном его сравнении с двумя порогами. Команда на перемещение опорного сигнала выдается, когда выходное напряжение блока вычисления отношения правдоподобия оказывается достаточным для обоснованного заключения об отсутствии сигнала (рис. 1.4). Для этого вычисляемый в блоке логарифм отношения правдоподобия /(Л) сравнивается в двухпороговом

анализаторе с верхним Нв и нижним Нн порогами.

Анализ некоторого элемента прекращается, как только Нн < /'(!) < Нв. Если /[Л)>Нв, то анализ некоторого элемента прекращается и система переходит к выполнению следующих действий. Если /(Я) < Нн, то выдается

сигнал на устройство управления поиском и система переходит к анализу следующего элемента разрешения. Среднее время поиска при этом может быть уменьшено по сравнению с методами простого циклического поиска в несколько раз.

Наименьшее время входа в синхронизм имеют методы быстрого поиска [25,26,31-36]. В случаях, когда канал синхронизации совмещается с информационным каналом или каналом измерения дальности, длина кода, исходя из требуемой точности измерений, может достигать десятков тысяч символов ПСП. Использование оптимальных методов, для реализации которых необходимо исследовать все кодовое слово, в этом случае технически невыгодно. При слабых шумах кодовое слово можно восстановить по нескольким правильно принятым символам. Идея такой синхронизации впервые была предложена Уордом [25]. Неполные алгоритмы декодирования наиболее просто реализуются для сигналов с циклическими кодами, в число которых входит МЛРП.

Пример устройства быстрого поиска, использующего алгоритм Уорда приведен на рис. 1.5. В основе работы схемы стоит тот факт, что задержку ТТТПС на основе МЛРП можно определить по любому неискаженному сегменту ПСП сигнала длиной т символов (т - число разрядов регистра сдвига генератора ПСП). Полный вид последовательности на основе принятых символов синтезируется в регистре сдвига с обратными связями.

x(t)

гти Ж

ФНЧ -> порог страбирующее

синхронизации устройство

Д/2

Чх)

сх

ФНЧ

Счетчик п тактов

—7Г~

1 > w 2 1 п 4 i ГУН

•W W

Рис.1.5. Система RASE.

Устройство (рис. 1.5) работает следующим образом. Входной сигнал, прошедший через фильтр нижних частот и ограничитель является оценкой ПСП принимаемого сигнала. Для выделения п символов интервала исследования используется счетчик по п тактов, п выборок сигнала через переключатель поступают в ячейки генератора опорной ПСП. Когда оценка произведена, местный генератор отключается от ограничителя и замыкает петлю обратной связи. Таким образом генерируется последовательность, начиная с состояния, которое записано в его ячейках регистра.

Цепь задержанной синхронизации состоит из управляемого по напряжению генератора, фильтра следящего контура и дифференциального коррелятора. Если в ячейки была загружена правильная оценка, цепь синхронизации исправляет любое начальное рассогласование относительных фаз тактовых частот входной последовательности и регулируемого по напряжению генератора (ГУН). После того как оценочные значения введены в ячейки регистра включается цепь принятия решения о входе в синхронизм. Вычисляется корреляция суммы входной последовательности и шума с опорным сигналом от местного генератора последовательности.

При правильной оценке принимаемый и опорный сигнал поступают на

коррелятор синхронно. Принимаемый сигнал берется для перемножителя до поступления на ограничитель. Перемножитель выбран стробирущего типа, который выполняет перемножение входного сигнала на значения ±1 соответственно уровням опорного сигнала. За перемножителем следует интегратор, который усредняет выход перемножителя за достаточно большое число элементов.

Если оценка была сделана верно, каждый элемент перемножаемых сигналов коррелируется и выходное напряжение превышает порог. В общем случае неправильная оценка не приводит к корреляции входных и опорных элементов и порог не будет превзойден. Далее генератором тактовых импульсов производится короткий импульс на введение повторной оценки п символов. Если оценка была произведена правильно то этот импульс подавляется сигналом с выхода порогового элемента отменяя новую выборку оценок символов ПСП.

Описанная процедура синхронизации известна как метод последовательной оценки и дает хорошие результаты при сравнительно больших отношениях сигнал/шум.

Основным недостатком методов поиска с последовательной оценкой символов ПСП является существенное возрастание времени поиска при малых отношениях сигнал/шум. Модификации метода последовательной оценки символов, разработанные с целью повышения его надежности приведены в [19,26,27,29]. В работе [19] предлагается на первом этапе при получении оценок п символов ПСП формировать метки ненадежности оценки. При наличии метки ненадежности можно: 1) произвести сброс регистра сдвига генератора ПСП и начать распознавание очередных символов ПСП до получения блока из п символов, не содержащего метки ненадежности, не переходя к этапу проверки; 2) увеличить длину блока до п+т символов, а имеющуюся избыточность использовать для

восстановления ненадежных символов с помощью рекуррентных соотношений. В работе [29] предлагается получать оценки п символов ПСП, обрабатывая сегмент ШПС, состоящий не из п элементов, а из п+т элементов, и имеющуюся избыточность использовать для обнаружения и исправления ошибок, допущенных при распознавании символов ПСП. Такие алгоритмы называются мажоритарными [32].

При использовании избыточности только для обнаружения ошибок в сегменте ПСП сброс регистра сдвига генератора ПСП осуществляется при обнаружении ошибки и время, затрачиваемое на первом этапе, определяется временем, необходимым для выбора сегмента из п символов ПСП, в котором ошибки не обнаружены.

Рекуррентные свойства ПСП типа МЛРП позволяют вычислить необходимые т символов, определяющие генерируемую опорную последовательность по определенным правилам с помощью других символов.

Пусть, например, есть последовательность максимального периода с проверочным полиномом X15 + Хы +1. По виду полинома можно записать следующие уравнения для элементов последовательности:

«15 = «14 «О' «15 = «16 + «1 •

Дополнив эти уравнения еще одним а15 - а15 (оценка текущего символа ПСП), получим возможность определить а15 по принципу большинства. Уравнения такого рода называются проверочными [82]. Чем больше проверочных уравнений используется для вычисления искомого символа, тем больше вероятность получить правильное значение начальных условий, однако при этом возрастает и длина исследуемого сегмента М-последовательности. Максимальное число проверочных уравнений равно 2к=х -1. Схема опорного генератора с исправлением ошибок показана на

рис. 1.6 [31].

Рис. 1.6. Мажоритарная схема исправлением ошибок.

Здесь принятые символы записываются в регистры 1 и 4 (ключ в положении а). Сумматоры 2 вычисляют проверочные уравнения, а мажоритарный элемент 3 принимает решение по большинству (ключ в положении б). После вычисления всех символов регистр 4 начинает работать как генератор опорного сигнала (ключ в положении в). Коррелятор 6 служит для проверки правильности введенной оценки.

Для получения правильных символов также используют свойство симметрии кода относительно некоторой группы подстановок [26].

Пусть есть подстановка

V \со -^IcomoáN.

Код максимальной длины инвариантен относительно этой подстановки и всех ее степеней. Поэтому символы последовательности, выбранные через 2г-1, i-l,2,...,2k~l-\ элементов, вновь образуют М-последовательность. Фаза этой последовательности в общем случае не совпадает с фазой исходной последовательности, однако жестко связана с ней и может быть пересчитана в последнюю путем линейного преобразования вектора

начальных условий.

Инвариантность относительно перестановки V позволяет локализовать неискаженные символы, которые, в общем случае могут быть разделены при приеме искаженными символами.

Обозначим через VмМ, т = \...к последовательность, полученную из исходной (М) действием оператора V"1. Пусть принимается искаженный код длины Ь= 15 с проверочным полиномом X4 + X +1. Тогда

М = 111100010011010;

УМ = 110001001101011;

Г2М = Т0001001ТТ10111; г3м=ТоюТ11Ю001001.

Искаженные символы подчеркнуты сверху. Таким образом, синхронизация по М невозможна, так как в ней отсутствует неискаженный отрезок длины к=А. Остальные последовательности могут быть использованы для синхронизации. Фазовый сдвиг, вносимый перестановкой V"1, устраняется путем применения обратной перестановки к символам опорного генератора.

В ряде случаев канал синхронизации совмещается с информационным каналом, при этом длина ПСП, исходя из точности и достоверности измерений, может достигать десятков тысяч символов. В то же время для ряда задач предъявляются высокие требования к скорости вхождения в синхронизм [25]. Одновременное выполнение этих условий технически затруднительно. Кроме того, применение для синхронизации методов, для реализации которых необходимо исследовать всё кодовое слово, становится не целесообразным. Поэтому на первый план выступают алгоритмы быстрой синхронизации на основе методов последовательной оценки, которые позволяют восстановить кодовое слово по отдельно правильно принятым

символам [29].

1.1 Постановка задачи

Пусть на входе ПУ в каждом такте работы системы к = 1,2,... в интервале Т = tk+l - ^ наблюдается аддитивная смесь сигнала и белого

гауссовского шума = + где я(/лк)- элементарный сигнал ШПС, дискретный параметр которого /лк (манипулированная фаза, частота и т.д.) в соответствии с правилом кодирования рекуррентной ПСП принимает одно из двух возможных значений /ик-М1 или /лк=М2; - белый

гауссовский шум.

Требуется разработать алгоритм фильтрации ШПС построенных на нелинейных рекуррентных ПСП и получить на его основе структуру устройства поиска и кодовой синхронизации ШПС.

1.2 Алгоритм фильтрации дискретного параметра ШПС

Последовательность значений 1 дискретного параметра

ШПС является сложной ш-значной цепью Маркова, характеризующейся априорными вероятностями р(М1) = р(М2) и матрицей вероятностей

переходов пх

, где

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Смирнов, Александр Владимирович

Выводы к главе 4

1. Произведен анализ современной элементной базы, позволяющей выбрать варианты аппаратной и программной реализации разработанных ПУ для совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС основанного на нелинейных ПСП, требующих минимальные ресурсы.

2. Проведено исследование возможности программной реализации ПУ на высокопроизводительном сигнальном процессоре ТМ8320С6711, которое показало перспективность использования алгоритмов совместной фильтрации для обработки сигналов, возможность быстрого проектирования и отладки программного кода процессов обработки сигнала.

3. Исследование возможности аппаратной реализации ПУ на базе современных ПЛИС известных производителей показало преимущество в скорости обработки информации, однако это сопряжено с более значительными затратами при разработке.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа решает задачу быстрого поиска и синхронизации шумоподобных сигналов, построенных на нелинейных псевдослучайных последовательностях. Разработаны оптимальные, квазиоптимальные и адаптивные алгоритмы быстрого поиска ШПС на основе нелинейных ПСП, обладающие минимальными техническими ресурсами и имеющие важное прикладное значение при реализации данных устройств в конфиденциальных системах связи и передачи информации.

Основные научные результаты

1. Получены уравнения оптимальной и квазиоптимальной фильтрации дискретного параметра ШПС, сформированных на основе нелинейных ПСП и ПСП высокой структурной сложности.

2. Разработан адаптивный алгоритм быстрого поиска ШПС, обеспечивающий быстрое достижение максимальной вероятности правильного одновременного обнаружения и распознавания ШПС, построенных на нелинейных ПСП.

3. На основе разработанных алгоритмов получены структуры оптимальных, квазиоптимальных и адаптивных устройств быстрого поиска бинарного ШПС на основе нелинейных ПСП.

4. Проведен качественный и количественный анализ помехоустойчивости разработанных алгоритмов быстрого поиска ШПС, построенных на нелинейных ПСП при известном и неизвестном моменте времени появления ШПС на входе приемного устройства.

5. Получены уравнения совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС в предположении, что дискретный параметр сигнала является дискретным марковским процессом с конечным числом значений (цепь Маркова), а непрерывные параметры гауссовскими марковскими процессами (амплитуда, задержка).

6. Разработаны на основе полученных уравнений структуры оптимального, квазиоптимального и адаптивного ПУ для совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС, отличающееся от известных аналогичных ПУ наличием перекрестных связей между каналом измерения дискретного параметра и каналами измерения непрерывных параметров, осуществляющих весовую обработку всех фильтруемых параметров, направленную на повышение качества фильтрации дискретного информационного параметра.

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

Практические результаты работы

1. Разработанные устройства фильтрации ШПС на базе нелинейных ПСП позволяют осуществлять быстрый поиск и синхронизацию ШПС за время не превышающее длительности периода ПСП.

2. Использование ШПС, сформированные на основе нелинейных ПСП и ПСП высокой структурной сложности позволяет повысить конфиденциальность систем связи и передачи информации.

3. Анализ помехоустойчивости разработанных ПУ для совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС на основе ПСП показал, что наличие в ПУ перекрестных связей между информационным дискретным каналом и каналами измерения непрерывных параметров сигналов, осуществляющих весовую обработку принимаемого сигнала, позволяет скомпенсировать снижение помехоустойчивости приема, вызванное незнанием истинных значений непрерывных параметров сигнала.

4. Реализация статистической избыточности псевдослучайных последовательностей в разработанных ПУ совместной фильтрации приводит к повышению вероятности правильного распознавания значений дискретного параметра, что используется для повышения точности оценки непрерывных параметров, которые в свою очередь улучшают качество фильтрации дискретного параметра.

5. Использование адаптивного алгоритма совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС позволяет повысить вероятность правильного обнаружения сигнала, особенно на начальных тактах фильтрации.

Направления дальнейших разработок

1. Сравнительный анализ структур ПУ совместной фильтрации и возможные их изменения при переходе от гауссовских к релеевским флуктуациям амплитуды.

2. Исследование оптимального и квазиоптимального ПУ совместной нелинейной фильтрации двух непрерывных параметров ШПС основанных на ПСП: дискретного информационного и непрерывного - амплитуды сигнала, представляющей собой случайный релеевский марковский процесс.

3. Исследование алгоритмов и устройств совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС основанных на ПСП при релеевских флуктуациях амплитуды и гауссовских флуктуациях остальных непрерывных параметров.

4. Разработка более простых, с точки зрения аппаратной реализации, алгоритмов фильтрации ШПС, обеспечивающие быстрый поиск и синхронизацию ШПС.

Обобщая приведенные в заключении результаты можно отметить, что цель диссертационной работы, заключающаяся в разработке алгоритмов и устройств для оптимальной, квазиоптимальной и адаптивной совместной нелинейной фильтрации параметров ШПС на базе нелинейных ПСП: дискретным параметром, представляющим собой однородную цепь Маркова с конечным числом значений, амплитудой (энергетический параметр), распределенной по гауссовскому закону и неэнергетическими параметрами - случайные гауссовские процессы, достигнута.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях:

Разработка оптимальных и квазиоптималъных алгоритмов и устройств быстрого поиска ШПС на основе ПСП:

1. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B., Частиков A.B. Синтез алгоритмов кодовой синхронизации шумоподобных сигналов, построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях с произвольным законом формирования / Радиолокация, навигация, связь // Сб. докладов XI МНТК. ~ Воронеж: 2005. -- в 3 т., т.1 ~ С. 185-190.

2. Прозоров Д.Е. Смирнов A.B. Быстрая синхронизация шумоподобных сигналов построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях высокой структурной сложности / Наука-производство-технология-экология // Сб. материалов всероссийской НТК. ~ Киров: 2005. — в 6 т., т.1. — С.103-104.

3. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Методы быстрой кодовой синхронизации шумоподобных сигналов на основе нелинейных рекуррентных псевдослучайных последовательностей /Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхне-Волжского отделения АТН РФ // Сб.трудов. - Киров: 2004. - Вып. No 1(5). -с.43-49.

4. Смирнов A.B., Прозоров Д.Е. Быстрая синхронизация шумоподобных сигналов, построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях высокой структурной сложности // Киров: Вятский научный сборник. - 2008. - С. 127-134.

5. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Анализ времени кодовой синхронизации шумоподобных сигналов устройствами быстрого поиска // Общество, наука, инновации (НТК-2011): ежегод. открыт, всерос. научн.-технич. конф., 18-29 апр. 2011. - 1. электрон, опт. диск (CD-ROM). (Факультет прикладной математики и телекоммуникаций. Секция «Методы и средства передачи и обработки сигналов». Статья №3).

6. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Анализ времени кодовой синхронизации шумоподобных сигналов устройствами быстрого поиска. // T-Comm. - М., 2011. - (отправлено в редакцию, готовится к печати.)

Разработка оптимальных алгоритмов совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС построенных на ПСП:

1. Прозоров Д.Е., Смирнов А. Исследование алгоритма совместной фильтрации дискретного параметра, амплитуды и задержки шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска // Сб. материалов всероссийской НТК «Наука-производство-технология-экология». -- Киров: 2006. ~ в 6 т., т.1. ~ С. 224-225.

2. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Совместная фильтрация дискретного параметра, амплитуды и задержки шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска при гауссовых флуктуациях непрерывных параметров // Вестник ВНЦ Верхнее-Волжского отделения АТН РФ. Серия: Проблемы обработки информации. Вып. 1(6). Киров, 2005. - С. 71-77.

3. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Кодовая синхронизация шумоподобных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // Вестник Ижевского государственного технического университета. - Ижевск: Издательство ИжГТУ, 2008. -№4. - С.121-124.

4. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Петров И.Е., Смирнов A.B. Быстрый поиск шумоподобных сигналов // Успехи современной радиоэлектроники. - М.: Радиотехника, 2008. - №8. - С.47-80.

Разработка адаптивных алгоритмов совместной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС построенных на ПСП:

1. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Алгоритм адаптивной совместной фильтрации параметров шумоподобных сигналов // Сб. материалов всероссийской НТК «Наука-производство-технология-экология». -Киров, 2008. - В 7 т., т.2. - С.215-217.

2. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Адаптивный алгоритм быстрого поиска шумоподоных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // Сб. трудов шестой ВНТК «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем». - Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С.27-29.

3. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Адаптивный прием шумоподобных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // межвузовский сборник научных трудов "Радиоэлектронная техника". - Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С. 97-104.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Смирнов, Александр Владимирович, 2011 год

ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

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

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

3. Петров Е. П., Прозоров Д. Е., Петров И. Е. Синтез нелинейных фильтров Марковских процессов с произвольным числом состояний. Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхнее-Волжского отделения АТН РФ. - 2002. - Вып. №1. - с. 1155-1158.

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

5. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. - М.: Сов. радио, 1966, -679 с.

6. Гуткин Л. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. - М.: Сов. радио, 1981. - 240 с.

7. Гуткин Л.С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. - М.: Сов. радио, 1981. - 240 с.

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

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

Ю.Мильчаков Д.Л., Петров Е.П. Адаптивная фильтрация дискретного параметра бинарных псевдослучайных сигналов // Сб. трудов IV МНТК "Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация". -Воронеж, 1998. - В 3-х т., т.1, с. 315-323.

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

12.Прозоров Д.Е., Чащин A.A. Адаптивная фильтрация шумоподобных сигналов на основе многозначных псевдослучайных последовательностей // Тр. VII МНКТ "Цифровая обработка сигналов и её применение". - М., 2005. - в 2 т., т. 1. - с. 250-254.

13.Прозоров Д.Е. Смирнов A.B. Быстрая синхронизация шумоподобных сигналов построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях высокой структурной сложности / Наука-производство-технология-экология // Сб. материалов всероссийской НТК. -- Киров: 2005. -- в 6 т., т.1. -- с.103-104.

14.Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Методы быстрой кодовой синхронизации шумоподобных сигналов на основе нелинейных рекуррентных псевдослучайных последовательностей /Проблемы обработки информации: Вестник ВНЦ Верхне-Волжского отделения АТН РФ // Сб.трудов. ~ Киров: 2004. - Вып. № 1(5). ~ с.43-49.

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

16.Лезин Ю.С. Оптимальные фильтры с накоплением импульсных сигналов. - М.: Сов. радио, 1969. - 167 с.

17.Петров Е.П. Синтез алгоритмов и устройств фильтрации параметров статистически связанных импульсных сигналов в системах передачи непрерывных сообщений и изображений. Дис. докт. техн. наук. Киров, - 1999.

18.Борисов В.И. и др. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов методом псевдослучайной перестройки рабочей частоты. - М. Радио и связь, 2000.- 384 с.:ил.

19.Алексеев А. П., Шереметьев А. Г., Тузов Г. И., Глазов Б. И. Теория и применение псевдослучайных сигналов. М., «Наука», 1969.

20.Шумоподобные сигналы с системах передачи информации / Под ред. В. Б. Пестрякова . - М.: Сов. радио, 1973. - 424 с.

21.Диксон Р.К. Широкополосные системы: Пер. с англ. - М.: Сов. радио, 1972.-448 с.

22.Варакин Л.Е. Теория систем сигналов - М.: Сов. радио, 1978. - 304 с.

23.Статистическая теория связи и её практические приложения / Под ред. Б.Р. Левина.- М.: Связь, 1979. - 288 с.

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

25.Лосев В. В. Методы синхронизации по задержке. «Известия вузов СССР - Радиоэлектроника», т. XXII, №1. 1979, с.3-13.

26.Трахтман А. М., Трахтман В.А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М., «Советское радио», 1975.

27.Зайцев Г.В., Зиновьев В.А., Семаков Н.В. Быстрое корреляционное декодирование блочных кодов. Кодирование и передача дискретных сообщений в системах связи. М., Наука, 1976.

28.Лосев В.В., Дворников В.Д. Способ многоканальной обработки симплексных кодов. - «Изв. вузов - Радиоэлектроника», 1976, 19, №12, с.89.

29. У орд Р. В. Различение псевдослучайных сигналов методом последовательной оценки. - «Зарубежная радиоэлектроника», 1966, №8.

30.Питерсон У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки. М., «Мир»,

1976.

31.Чердынцев В.А. Проектирование радиотехнических систем со сложными сигналами. - Минск: Вышейшая школа, 1979, 192 с.

32.Журавлев В.И. Поиск и синхронизация в широкополосных системах связи. - М.: Радио и связь, 1986. - 240 с.

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

34.Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. - М.: Сов. радио,

1977,-448 с.

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

36.Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Совместная фильтрация параметров импульсных коррелированных сигналов с неизвестной амплитудой и задержкой // Сб. трудовУП МНТК "Цифровая обработка сигналов и её применение" - М., 2005. - в 2 т., т.1.- с.243-247.

37.Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Алгоритм совместной фильтрации дискретного параметра, амплитуды и задержки последовательности импульсных коррелированных сигналов // Сб. трудов XI МНТК "Радиолокация, навигация, связь". - Воронеж, 2005. -в Зт, т.1-С. 178-184.

38.Петров Е.П. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров двоичных коррелированных сигналов. / Радиолокация, навигация и связь // Труды научно-технической конференции в 3-х т. -Воронеж, т. 1, 1998, с. 46-52.

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

40.Петров Е.П., Частиков A.B. Совместная нелинейная фильтрация дискретного и непрерывных параметров шумоподобных сигналов // Радиотехника и электроника. -2001. — Т. 46, №6. - с. 699-706.

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

42.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.

43.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.

44.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.

45.Петров Е.П. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров двоичных коррелированных сигналов // Вестник ВНЦ

Верхне-Волжского отделения АТН РФ. Серия: проблемы обработки информации. - Киров, 1998. - Вып. 1(98). - С. 67 - 77.

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

47.Стратонович P.JI. Условные процессы Маркова // Теория вероятностей и ее применение, 1960, т.5, № 11.

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

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

50.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.

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

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

53.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.

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

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

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

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

58.Пантелейчук Алексей. Основы выбора цифровых сигнальных процессоров. //Электронные компоненты, 2006, № 6, С. 69-72.

59.Королев Г., Пантелейчук А., Ситников Д. Системы-на-кристалле Texas Instruments. //Электронные компоненты, 2006, № 1, С. 57-61.

60.Обзор DSP-процессоров //Электронные компоненты, 2008, № 3, С. 125128.

61.Кривченко И., Ламберт Е. AVR-микроконтроллеры: семь ярких лет становления. Что дальше? // "Компоненты и технологии", 2004г. №1-2.

62.Ванина Е., Смирнов А., Братцева Е. «Вам и не снилось!...» Обзор рынка цифровых сигнальных процессоров // "Компоненты и технологии", 2004г. №1-2.

63. Сайт компании Analog Devices [Электронный ресурс] - URL: http://www.analog.com (дата обращения: 11.09.2009).

64.Сайт компании Texas Instruments [Электронный ресурс] - URL: http://www.ti.com (дата обращения: 11.09.2009).

65.Ахметова М. Новые DSP — новый рывок в производительности. Пер. с англ. // "Chip news", 2002г. №2.

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

67.Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: Учебник для вузов. 2-е изд. - СПб.: Питер, 2006. - 751 с.

68.Прозоров Д.Е., Смирнов A.B., Частиков A.B. Синтез алгоритмов кодовой синхронизации шумоподобных сигналов, построенных на

рекуррентных псевдослучайных последовательностях с произвольным законом формирования / Радиолокация, навигация, связь // Сб. докладов XI МНТК. - Воронеж: 2005. - в 3 т., т.1 -- С. 185-190.

69.Прозоров Д.Е., Смирнов А. Исследование алгоритма совместной фильтрации дискретного параметра, амплитуды и задержки шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска // Сб. материалов всероссийской НТК ?Наука-производство-технология-экология?. — Киров: 2006. — в 6 т., т.1. — С. 224-225.

70.Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Совместная фильтрация дискретного параметра, амплитуды и задержки шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска при гауссовых флуктуациях непрерывных параметров // Вестник ВНЦ Верхнее-Волжского отделения АТН РФ. Серия: Проблемы обработки информации. Вып. 1(6). Киров, 2005. -- С. 71-77.

71.Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Алгоритм адаптивной совместной фильтрации параметров шумоподобных сигналов // Сб. материалов всероссийской НТК «Наука-производство-технология-экология». -Киров, 2008. - В 7 т., т.2. - С.215-217.

72.Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Петров И.Е., Смирнов A.B. Быстрый поиск шумоподобных сигналов // Успехи современной радиоэлектроники. -М.: Радиотехника, 2008. - №8. - С.47-80.

73.Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Кодовая синхронизация шумоподобных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // Вестник Ижевского государственного технического университета. -Ижевск: Издательство ИжГТУ, 2008. - №4. - С. 121-124.

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

75. Стратонович P.JL Применение теории процессов Маркова для оптимальной фильтрации сигналов// Радиотехника и электроника, 1960.-Т. 11.-С.1751-1763.

76. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Адаптивный алгоритм быстрого поиска шумоподоных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // Сб. трудов шестой ВНТК «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем». - Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С.27-29.

77. Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Адаптивный прием шумоподобных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // межвузовский сборник научных трудов "Радиоэлектронная техника". -Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С. 97-104.

78.Смирнов A.B., Прозоров Д.Е. Быстрая синхронизация шумоподобных сигналов, построенных на рекуррентных псевдослучайных последовательностях высокой структурной сложности // Киров: Вятский научный сборник. - 2008. - С. 127-134.

79.Демин В.П., Куприянов А.И., Сахаров A.B. Радиоэлектронная разведка и радиомаскировка.-М.:Изд-во МАИ, 1997.-156с.:ил.

80.Смирнов В.А. Оптимальная фильтрация двоичных радиосигналов // Известия вузов СССР - Радиоэлектроника. 1974. - T.XVII, №4. - С. 516.

81.Голомб С. Цифровые методы в космической связи. Пер. с англ. М.: Связь, 1969.

82.Прозоров Д.Е., Смирнов A.B. Анализ времени кодовой синхронизации шумоподобных сигналов устройствами быстрого поиска // Общество, наука, инновации (НТК-2011): ежегод. открыт, всерос. научн.-технич. конф., 18-29 апр. 2011. - 1. электрон, опт. диск (CD-ROM). (Факультет

прикладной математики и телекоммуникаций. Секция «Методы и средства передачи и обработки сигналов». Статья №3).