МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ РОЗРІЗНЕННЯ RZ-СИГНАЛІВ В ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИСТЕМАХ НА ФОНІ АСИМЕТРИЧНИХ НЕГАУСОВИХ ЗАВАД
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-169-4-78-86Ключові слова:
RZ-сигнали, моментний критерій якості, негаусові завадиАнотація
Розглянуто новий метод статистичної обробки RZ-сигналів на фоні асиметричних негаусових завад. Для розв’язання задачі оброблення дискретних RZ-сигналів на фоні негаусових завад синтезовані поліноміальні розв’язувальні правила (РП). Зі степенем полінома S = 1 РП є системою правил перевірки гіпотез H10, H20, H21, які не враховують негаусовий розподіл досліджуваних випадкових процесів. Зі збільшенням степеня полінома до S = 2 використовуються початкові моменти 3-го та 4-го порядків, що дає можливість врахувати негаусові параметри досліджуваних випадкових процесів, зокрема для постановки задачі з коефіцієнтом асиметрії завади. Такий підхід дозволяє врахувати тонку структуру негаусових процесів та дозволяє зменшити ймовірності помилок РП у порівнянні з відомими результатами. На основі нового методу статистичної обробки сигналів для прийому даних розроблена Simulink-модель системи та проведено моделювання її функціонування для РП, для S = 1,2 та різних значень відношення потужності корисного сигналу до потужності завади. Показано, що з урахуванням коефіцієнта асиметрії негагусової завади ефективність прийому сигналів збільшується для S = 2 у порівнянні з відомими результатами, які є оптимальними для гаусової моделі завад з S = 1. Запропонований новий метод обробки адитивної суміші біполярних дискретних RZ-сигналів на фоні асиметричних негаусових завад, у разі прийому даних в телекомунікаційних системах, ефективніший порівняно з відомими методами за рахунок нелінійної статистичної обробки сигналів та врахування тонкої структури досліджуваних негаусових випадкових процесів. Проведені дослідження демонструють зменшення помилкових рішень під час прийому RZ-сигналів з урахуванням коефіцієнта асиметрії негаусової завади, що свідчить про підвищення ефективності функціонування системи прийому даних.
Посилання
M. A. Mahmoud, and Ahmed Nabih Zaki Rashed, “Hybrid NRZ/RZ line coding scheme based hybrid FSO/FO dual,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer, vol. 22, no. 2, pp. 866-873, May 2021.
D. Middleton, Non-Gaussian Statistical Communication Theory, Jonn Willey & Sons, 2012.
H. L. Van Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory. Part IV: Optimum Array Processing, John Wiley, 2002.
Г. Г. Бортник, М. В. Васильківський, і В. М. Кичак, Методи та засоби первинного цифрового оброблення радіосигналів, моногр. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2016, 168 с.
В. М. Безрук, и Г. М. Певцов, Теоретические основы проектирования систем распознавания сигналов для автоматизированного радиоконтроля, моногр. Харьков, Украина: Коллегиум, 2007, 430 с.
A. K. Nandi. Blind Estimation Using Higher-Order Statistics, Springer-Verlag, 1999.
P. Chevalier, and B. Picinbono, “Complex linear-quadratic systems for detection and array processing,” IEEE Trans. Signal Process, vol. 44, no. 10, pp. 2631-2634, 1996.
Y. Kunchenko, Polynomial Parameter Estimations of Close to Gaussian Random Variables, Aachen: Shaker Verlag, 2002.
Y. Kunchenko, Stochastic Polynomial. Kyiv, Ukraine: Naukova Dumka, 2006.
V. Beregun, and A.Krasilnikov, “The use of cumulant methods for distinction of diagnostic signals with gamma distribution,” in 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO), pp. 741-746.
E. Palahina, M. Gamcová, I. Gladisova, J. Gamec, and V. Palahin, “Signals Detection in Correlated non-Gaussian Noise Using Higher-Order Statistics,” Circuits, Systems, and Signal Processing, no. 37(4), pp. 1704-1723, 2018.
L. Vokorokos, S. Marchevský, A. Ivchenko, E. Palahina, and V. Palahin, “Parameters Estimation of Correlated non-Gaussian processes by the Method of Polynomial Maximization.,” Submitted to IET Signal Processing, vol. 11, issue 3, pp. 313-319, May 2017, .
В. В Палагін, О. А. Палагіна, і О. С. Зорін, «Комп‘ютерне моделювання системи обробки шумових сигналів на фоні негаусових завад,» Математичне та комп’ютерне моделювання. Серія: Технічні науки, зб. наук. праць. Кам.-Подільський нац. ун-т ім. Івана Огієнка, вип. 16, с. 104-113, 2017.
D. Smirnov, V. Chepynoha, O. Zorin, A. Honcharov, E. Palahina, and V. Palahin, “The Methods of Joint Signal Discrimination and Parameters Estimation in non-Gaussian Noise,” IEEE 4-th International Conference on Advanced Trends in Information Theory – 2022, Kyiv, Ukraine, 2022, pp. 23-27.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 63
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).