НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД
В статті розглянуто проблеми розрізнення сигналів на фоні мультиплікативних завад, що є ключовими завданнями статистичної теорії інформаційно-вимірювальних радіотехнічних системах (ІВ РТС). Акцентується увага на методах, які дозволяють здійснювати розрізнення сигналів у складних умовах апріорної не...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University
2024-12-01
|
| Series: | Системи озброєння і військова техніка |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://journal-hnups.com.ua/index.php/soivt/article/view/1816 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849409777154654208 |
|---|---|
| author | П.Ю. Костенко В.В. Слободянюк Р.О. Качайло |
| author_facet | П.Ю. Костенко В.В. Слободянюк Р.О. Качайло |
| author_sort | П.Ю. Костенко |
| collection | DOAJ |
| description |
В статті розглянуто проблеми розрізнення сигналів на фоні мультиплікативних завад, що є ключовими завданнями статистичної теорії інформаційно-вимірювальних радіотехнічних системах (ІВ РТС). Акцентується увага на методах, які дозволяють здійснювати розрізнення сигналів у складних умовах апріорної невизначеності щодо параметрів сигналів та завад. Проаналізовано основні обмеження класичних байсівських методів, зокрема необхідність апріорної інформації щодо ймовірнісного розподілу сигналів і завад. Окремо виділено обмеження, пов'язане з допущенням гаусівського розподілу адитивних завад, яке не завжди відповідає реальним умовам. Для вирішення задачі розрізнення сигналів запропоновано використовувати цільову функцію, яка базується на непараметричній SG-статистиці нев’язок між прийнятим сигналом та можливими елементами ансамблю сигналів. Показано образи нев’язок у псевдофазовому просторі у випадку дії мультиплікативної завади з гаусівським розподілом, які пояснюють поведінку цільової функції в залежності від прийнятого сигналу. На прикладі трьох розподілів мультиплікативних завад, а саме гаусівського, рівномірного та логістичного, показано близькість імовірностей правильного розрізнення сигналів у визначених межах їх дисперсій (потужностей). Встановлено, що метод розрізнення сигналів, який базується на використанні SG-статистики є більш ефективним, ніж метод, який базується на BDS- статистиці. В той час як класичний метод максимальної правдоподібності є неефективним при дії мультиплікативних завад з невідомою щільністю розподілу імовірності. Проведені числові експерименти продемонстрували, що використання SG-статистики дозволяє покращити ймовірність правильного розрізнення сигналів порівняно з класичними методами. Практична значущість роботи полягає у вдосконаленні методів аналізу сигналів у сучасних радіотехнічних системах, що працюють у складних умовах багатопроменевих каналів із завадами.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-8b54de0eb254487f833fa512c1fce199 |
| institution | Kabale University |
| issn | 1997-9568 2518-1580 |
| language | English |
| publishDate | 2024-12-01 |
| publisher | Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University |
| record_format | Article |
| series | Системи озброєння і військова техніка |
| spelling | doaj-art-8b54de0eb254487f833fa512c1fce1992025-08-20T03:35:23ZengIvan Kozhedub Kharkiv National Air Force UniversityСистеми озброєння і військова техніка1997-95682518-15802024-12-013(79)10.30748/soivt.2024.79.10НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАДП.Ю. Костенко0В.В. Слободянюк1Р.О. Качайло2Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. КожедубаХарківський національний університет Повітряних Сил ім. І. КожедубаХарківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба В статті розглянуто проблеми розрізнення сигналів на фоні мультиплікативних завад, що є ключовими завданнями статистичної теорії інформаційно-вимірювальних радіотехнічних системах (ІВ РТС). Акцентується увага на методах, які дозволяють здійснювати розрізнення сигналів у складних умовах апріорної невизначеності щодо параметрів сигналів та завад. Проаналізовано основні обмеження класичних байсівських методів, зокрема необхідність апріорної інформації щодо ймовірнісного розподілу сигналів і завад. Окремо виділено обмеження, пов'язане з допущенням гаусівського розподілу адитивних завад, яке не завжди відповідає реальним умовам. Для вирішення задачі розрізнення сигналів запропоновано використовувати цільову функцію, яка базується на непараметричній SG-статистиці нев’язок між прийнятим сигналом та можливими елементами ансамблю сигналів. Показано образи нев’язок у псевдофазовому просторі у випадку дії мультиплікативної завади з гаусівським розподілом, які пояснюють поведінку цільової функції в залежності від прийнятого сигналу. На прикладі трьох розподілів мультиплікативних завад, а саме гаусівського, рівномірного та логістичного, показано близькість імовірностей правильного розрізнення сигналів у визначених межах їх дисперсій (потужностей). Встановлено, що метод розрізнення сигналів, який базується на використанні SG-статистики є більш ефективним, ніж метод, який базується на BDS- статистиці. В той час як класичний метод максимальної правдоподібності є неефективним при дії мультиплікативних завад з невідомою щільністю розподілу імовірності. Проведені числові експерименти продемонстрували, що використання SG-статистики дозволяє покращити ймовірність правильного розрізнення сигналів порівняно з класичними методами. Практична значущість роботи полягає у вдосконаленні методів аналізу сигналів у сучасних радіотехнічних системах, що працюють у складних умовах багатопроменевих каналів із завадами. https://journal-hnups.com.ua/index.php/soivt/article/view/1816індекс передбачуваності; кореляційний інтеграл; мультиплікативні завади; розрізнення сигналів; SG-статистика. |
| spellingShingle | П.Ю. Костенко В.В. Слободянюк Р.О. Качайло НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД Системи озброєння і військова техніка індекс передбачуваності; кореляційний інтеграл; мультиплікативні завади; розрізнення сигналів; SG-статистика. |
| title | НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД |
| title_full | НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД |
| title_fullStr | НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД |
| title_full_unstemmed | НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД |
| title_short | НЕПАРАМЕТРИЧНЕ РОЗРІЗНЕННЯ СИГНАЛІВ В УМОВАХ АПРІОНОЇ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ЩОДО ЩІЛЬНОСТІ РОЗПОДІЛУ ІМОВІРНОСТІ МУЛЬТИПЛІКАТИВНИХ ЗАВАД |
| title_sort | непараметричне розрізнення сигналів в умовах апріоної невизначеності щодо щільності розподілу імовірності мультиплікативних завад |
| topic | індекс передбачуваності; кореляційний інтеграл; мультиплікативні завади; розрізнення сигналів; SG-статистика. |
| url | https://journal-hnups.com.ua/index.php/soivt/article/view/1816 |
| work_keys_str_mv | AT pûkostenko neparametričnerozríznennâsignalívvumovahapríonoíneviznačenostíŝodoŝílʹnostírozpodíluímovírnostímulʹtiplíkativnihzavad AT vvslobodânûk neparametričnerozríznennâsignalívvumovahapríonoíneviznačenostíŝodoŝílʹnostírozpodíluímovírnostímulʹtiplíkativnihzavad AT rokačajlo neparametričnerozríznennâsignalívvumovahapríonoíneviznačenostíŝodoŝílʹnostírozpodíluímovírnostímulʹtiplíkativnihzavad |