Узагальнений енергетичний детектор з ітеративним обробленням вузькосмугових сигналів у частотній області
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2019.78.27-35Ключові слова:
вирішуюча статистика, відношення сигнал-шум, вузькосмуговий сигнал, ітеративне оброблення, поріг, узагальнений енергетичний детекторАнотація
Стаття присвячена удосконаленню та дослідженню ефективності енергетичного детектора вузькосмугових сигналів на фоні адитивного шуму невідомої потужності. У роботі отримано аналітичні вирази, що описують розподіл щільності ймовірностей шумових відліків узагальненого енергетичного спектра. Показано, що отримані розподіли добре описують широкосмуговий шум, який відрізняється від гауссівського. Для розділення сигнальних і шумових відліків у частотній області запропоновано використовувати вирішуючу статистику у вигляді середньоквадратичного відхилення узагальненої спектральної щільності потужності. Чисельно отримано порогові значення вирішуючої статистики для заданої ймовірності хибної тривоги в частотній області. Запропоновано удосконалений ітеративний алгоритм виявлення вузькосмугових сигналів у частотній області. Відмінною особливістю розробленого алгоритму є нормування вектора частотних відліків до суми його елементів після кожної ітерації оброблення, яка полягає у рекурсивному розрахунку значення вирішуючої статистики, порівнянні його з пороговим і, у разі перевищення, відкиданні максимального частотного відліка з вектора. Кожен відкинутий відлік є сигнальним. Даний підхід дасть змогу виявляти вузькосмугові сигнали у динамічному діапазоні, який обмежуватиметься лише максимальним рівнем бічних пелюсток віконної функції. У ході дослідження алгоритму було встановлено, що найвищі показники якості виявлення досягаються при значенні показника степеня, до якого підносять частотні відліки, близько 3. Вид віконної функції слабко впливає на ймовірність правильного виявлення і такий вплив зменшується при збільшенні завантаженості смуги частот аналізу. При цьому запропонований детектор зберігає роботоздатність при завантаженості смуги частот аналізу до 20 %, а його робочі характеристики не гірші, ніж для випадку відомого рівня шуму. При відхиленні значення показника степеня від 3 алгоритм буде роботоздатним при меншій завантаженості смуги частот.
Посилання
Перелік посилань
Hippenstiel R. D. Detection theory: applications and digital signal processing / R. D. Hippenstiel. - CRC Press LLC, 2002. - 340 p.
Костылев В. И. Статистический анализ эффективности обнаружения случайных сигналов на фоне полигауссовского шума с помощью обобщенного энергетического обнаружителя первого порядка / В.И. Костылев, И.П. Гресь // Вестник ВГУ. Системный анализ и информационные технологии. - 2015. - № 3. - С. 75-83.
Zhang Y. L. Frequency-Domain Entropy-Based Detector for Robust Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks / Y.L. Zhang, Q.Y. Zhang, T.A. Melodia // IEEE Communications letters. - 2010. - Vol. 14, NO. 6.~- pp. 533-535.
Tandra R. SNR walls for signal detection / R. Tandra, A. Sahai // IEEE J. Sel. Topics Signal Process. - 2008. - Vol. 2, NO. 1. - pp. 4-17.
Nuttall A. H. Performance of Power-Law Processor with Normalization for Random Signals of Unknown Structure~/ A.H. Nuttall. - Rhode Island, 1997. 95 p.
Дворников С. В. Обнаружение сигналов с высоким различием динамики их амплитуд / С.В. Дворников, С.С. Дворников // Информационные технологии. - 2010. - № 2. - С. 56−59.
Токарев А. Б. Применение СМОШ – статистик для расчета порога панорамного обнаружения сигналов / А. Б. Токарев // Радиотехника. - 2012. - Вып. 2. - С. 53–59.
Kundu D. Statistical signal processing: frequency estimation / D. Kundu, S. Nandi. - 2012. - 141 p.
Devore J. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. Eighth edition / J. Devore. - Brooks/Cole, Cengage Learning, 2012. - 776 p.
Бугайов М. В. Ітеративний метод виявлення вузькосмугових сигналів на основі аналізу коефіцієнта варіації спектральних оцінок / М.В. Бугайов // Пріоритетні напрямки розвитку телекомунікаційних систем та мереж спеціального призначення. - Київ : ВІТІ. - с. 69–70.
References
Hippenstiel R. D. (2002) Detection theory: applications and digital signal processing, CRC Press LLC, 340 p.
Kostulev V. I. and Gres I. P. (2015) The statistical analysis of efficiency of detection of random signals against polygaussian noise by means of the generalized energy detector of the first order. Vestnik VGU. Systems Analysis and Information Technologies, No. 3, pp. 75-83.
Zhang Y., Zhang Q. and Melodia T. (2010) A frequency-domain entropy-based detector for robust spectrum sensing in cognitive radio networks. IEEE Communications Letters, Vol. 14, Iss. 6, pp. 533-535. DOI: 10.1109/lcomm.2010.06.091954
Tandra R. and Sahai A. (2008) SNR Walls for Signal Detection. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 2, Iss. 1, pp. 4-17. DOI: 10.1109/jstsp.2007.914879
Nuttall A.H. (1997) Performance of Power-Law Processor with Normalization for Random Signals of Unknown Structure. DOI: 10.21236/ada327076
Dvornikov S.V. and Dvornikov S.S. (2010) Detecting of Signals with Different Ranges of Amplitudes, Informatsionnyye tekhnologii, no. 2, pp. 56-59.
Tokarev A.B. (2012) Use of MeVMaNS-Statistic as a Basis for the Panoramic Detection Threshold Estimation. Radiotekhnika, No.12, pp. 53-59.
Kundu D. and Nandi S. (2012) Statistical signal processing: frequency estimation. Springer, 141 p.
Devore J.L. (1991) Probability and Statistics for Engineering and the Sciences.. Biometrics, Vol. 47, Iss. 4, pp. 1638. DOI: 10.2307/2532427
Buhaiov M.V. (2018) Iteratyvnyi metod vyiavlennia vuzkosmuhovykh syhnaliv na osnovi analizu koefitsiienta variatsii spektralnykh otsinok [An iterative method for narrowband signals detecting based on the analysis of the coefficient of variation of spectral estimates]. Priority directions for the development of telecommunication systems and networks of special purpose, Kyiv, pp. 69-70.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
