Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634942)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки  / №1 2007

Непараметрический синтез когерентного обнаружителя радиоимпульса с неизвестными частотой и фазой на фоне Марковской помехи (90,00 руб.)

0   0
Первый авторНеволин
ИздательствоМ.: ПРОМЕДИА
Страниц10
ID269266
АннотацияИзлагаются метод и методики, используемые для непараметрического синтеза оптимального когерентного обнаружителя радиоимпульса, у которого неизвестными являются несущая частота и начальная фаза. Используется новый условно-параметрический робастный метод синтеза нелинейных алгоритмов обработки нестационарных информационных сигналов на фоне помех, основывающийся на теории робастных статистик и методах марковских случайных процессов.
УДК681.5
ББК32.81
Неволин, В.И. Непараметрический синтез когерентного обнаружителя радиоимпульса с неизвестными частотой и фазой на фоне Марковской помехи / В.И. Неволин // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки .— 2007 .— №1 .— С. 125-134 .— URL: https://rucont.ru/efd/269266 (дата обращения: 03.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

В. И. Неволин НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ КОГЕРЕНТНОГО ОБНАРУЖИТЕЛЯ РАДИОИМПУЛЬСА С НЕИЗВЕСТНЫМИ ЧАСТОТОЙ И ФАЗОЙ НА ФОНЕ МАРКОВСКОЙ ПОМЕХИ Излагаются метод и методики, используемые для непараметрического синтеза оптимального когерентного обнаружителя радиоимпульса, у которого неизвестными являются несущая частота и начальная фаза. <...> Используется новый условно-параметрический робастный метод синтеза нелинейных алгоритмов обработки нестационарных информационных сигналов на фоне помех, основывающийся на теории робастных статистик и методах марковских случайных процессов. <...> В связи с функциональным усложнением систем извлечения информации, действующих в условиях априорной неопределенности и действия разнообразных мощных помех, решаемые в подобных системах задачи обработки информационных сигналов во многих практических случаях являются непараметрическими [1, 2]. <...> Известные алгоритмы обработки сигналов в условиях априорной неопределенности используют в основном адаптивный байесовский подход Роббинсона [3]. <...> Такие алгоритмы при обнаружении на фоне шума сигналов с неизвестными параметрами реализуются, как правило, в виде многоканальных структур, которые получаются при применении метода максимального правдоподобия, или в виде адаптивных следящих систем типа фазовой автоподстройки частоты, синтезируемых из предпосылок унимодальности апостериорного распределения. <...> При малых отношениях сигнал/шум (порядка 0 дБ), когда функции правдоподобия становятся непараметрическими и полимодальными, т.е. не гауссовыми даже в случае белых гауссовых шумов (БГШ), указанные алгоритмы обработки становятся малоэффективными из-за возникновения дополнительных аномальных ошибок. <...> Для решения задач обнаружения на фоне БГШ нестационарных сигналов с произвольными распределениями (подобные статистические задачи, согласно [3], относятся к непараметрическим) в [5] предлагается новый подход (новая параметризация <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ