Метод визначення часових меж радіосигналів шляхом аналізу комплексної обвідної
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2023.92.54-59Ключові слова:
часові межі сигналу, комплексна обвідна, ковзаюче середнє, поріг, структура сигналу, відношення сигнал-шумАнотація
Постановка задачі. Необхідність автоматизації процесів оброблення інформації в сучасних системах радіомоніторингу стимулює розроблення гнучких методів виявлення та оцінювання часових параметрів сигналів. Апріорна невизначеність щодо частотно-часової структури сигналу ускладнює автоматичне визначення часових меж сигналів. Мета статті. Метою статті є подальша автоматизація процесу аналізу радіочастотного спектра за рахунок розроблення та реалізації методу визначення часових меж радіосигналів в умовах відомого значення потужності шуму та відношення сигнал-шум. Виклад матеріалу дослідження. Для визначення часових меж сигналів у кожному із частотних каналів розраховується квадрат комплексної обвідної сигналу, згладжується із використанням вікна ковзаючого середнього та порівнюється із порогом. Значення порогу розраховується як квантильгамма-розподілу із використанням апроксимації Вілсона-Хілферті квантилів розподілу χ2 для заданої ймовірності хибної тривоги. Отримано аналітичний вираз для розрахунку довжини вікна ковзаючого середнього в залежності від відношення сигнал-шум. Розроблено алгоритм визначення часових параметрів сигналів та їх фільтрації за тривалістю. Невідоме значення потужності шуму в частотному каналі можна замінити його оцінкою в припущенні, що частотний канал зайнятий не постійно і на вільних від сигналів інтервалах часу проводиться оцінювання рівня шуму. Висновки. Запропонований метод дозволяє автоматично визначати часові межі сигналів з довільною структурою при значеннях відношення сигнал-шум від -6 дБ. Змінна довжина вікна ковзаючого середнього дозволяє у 2-4 рази зменшити помилку визначення часових параметрів сигналу при збільшенні відношення сигнал-шум у порівнянні з фіксованою довжиною вікна. Перспективи подальших досліджень у даному напрямку доцільно зосередити на розробленні та реалізації методів визначення часових меж сигналів в умовах невідомого рівня шуму.
Посилання
References
Liang Y.-C. (2020). Dynamic Spectrum Management. From Cognitive Radio to Blockchain and Artificial Intelligence. Springer, 180 р. doi: 10.1007/978-981-15-0776-2.
Elmasry F. G. (2021). Dynamic Spectrum Access Decisions. Local, Distributed, Centralized, and Hybrid Designs.Wiley, 728 p.
Captain K. M., Joshi M. V. (2022). Spectrum Sensing for Cognitive Radio. Fundamentals and Applications. CRC Press, 256 p. doi: 10.1201/9781003088554.
Ranney K. I., Tom K., Tadas D., Tesny N., Magill A., and Diehl W. (2022). Magnitude-based pulse width estimation via efficient edge detection. Journal of Applied Remote Sensing, Vol. 16, Iss. 1. doi: 10.1117/1.JRS.16.016509.
Bruno J. M., Mark B. L., Tian Z. (2016). An Edge Detection Approach to Wideband Temporal Spectrum Sensing. IEEE Global Communications Conference, pp. 1-6. doi: 10.1109/GLOCOM.2016.7841584.
Adam A. A., Adegboye B. A., Ademoh I. A. (2016). Inter-Pulse Analysis of Airborne Radar Signals Using Smoothed Instantaneous Energy. International Journal of Signal Processing Systems, Vol. 4, No. 2, pp. 139–143. doi: 10.12720/ijsps.4.2.139-143.
Li C., et al. (2020). Pulse Train Detection Algorithm Based on Edge Enhancement. icWCSN '20: Proceedings of the 2020 International Conference on Wireless Communication and Sensor Networks, pp. 30–34. doi: 10.1145/3411201.3411202.
Ahmad A. A., Lawan, S., Ajiya, M., Yusuf, Z. Y., & Bello, L. M. (2020). Extraction of the pulse width and pulse repetition period of linear FM radar signal using time-frequency analysis. Journal of Advances in Science and Engineering, Vol. 3, No. 1, pp. 1–8. doi: 10.37121/jase.v3i1.69.
Zhu M., Zhang Z., Li C., Li Y. (2021). JMRPE-Net: Joint modulation recognition and parameter estimation of cognitive radar signals with a deep multitask network. IET Radar, Sonar & Navigation, Vol. 15, Iss. 11, pp. 1508–1524. doi: 10.1049/rsn2.12142.
Fridman P. A. (2010). A method of detecting radio transients. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Vol. 409, Iss.2, pp. 808–820. doi:10.1111/j.1365-2966.2010.17346.x.
Fan X., Li T., Su S., Chen Z. (2015). A new method of pulse edge detection in low SNR. Proc. SPIE, Vol. 9812, id. 981213, 7 p. doi: 10.1117/12.2205763.
Millioz F., Martin N. (2006). Detection of the boundaries of time-frequency patterns with a reassignment-based method. Seventh International Conference on Mathematics in Signal Processing, UK, 4 p.
Liu X., Fan X., Su S. (2019). Adaptive pulse edge detection algorithm based on short-time Fourier transforms and difference of box filter. Journal of Applied Remote Sensing, Vol. 13, Iss, 2, 29 p. doi:10.1117/1.JRS.13.024502.
Buhaiov M. V. (2022). Metod vyznachennia chastotno-chasovykh mezh zainiatykh dilianok radiochastotnoho spektra [Method for determining occupied time-frequency spectrum regions]. 2022: Proceedings of the Sixteenth International Scientific and Technical Conference "MODERN CHALLENGES IN TELECOMMUNICATIONS", Kyiv, Ukraine, pp. 109-111.
Buhaiov M. ,V. (2022). Iterative Method for Noise Power Estimating at Unknown Spectrum Occupancy. Visnyk NTUU KPI Seriia - Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, Vol. 88, pp. 42−49. doi: 10.20535/RADAP.2022.88.42-49.
Kay S. M. (2013). Fundamentals of Statistical Signal Processing: Practical Algorithm Development. New York: Prentice Hall, 475 p.
Kobzar' A. I. (2006). Prikladnaya matematicheskaya statistika. Dlya inzhenerov i nauchnyh rabotnikov [Applied mathematical statistics. For engineers and scientists], Moscow: FIZMATLIT, 816 p.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Микола Вікторович Бугайов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
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.
