Способ фильтрации и обнаружения импульсных сигналов робастной системой парциальных каналов

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в информационных системах передачи, приема, извлечения информации.

Достигаемый технический результат - повышение помехоустойчивости фильтрации и обнаружение флуктуирующей пачки радиоимпульсов на фоне шума, обнаружение более широкого класса импульсных сигналов. Способ фильтрации и обнаружения импульсных сигналов робастной системой парциальных каналов включает наблюдение аддитивной смеси импульсных видео- или радиосигналов на фоне шума, канальную робастную и результирующую синфазную фильтрацию импульсов, при этом после предварительного одномерного функционального преобразования с соответствующим нормированием наблюдаемой аддитивной смеси для импульсного сигнала формируют парциальные оценки путем робастной нелинейной фильтрации в каждом из каналов в робастной системе парциальных каналов, затем на основе этих оценок производят многомерную робастную обработку выходных сигналов парциальных каналов когнитивными методами или методами распознавания образов как для видеосигналов, так и для радиосигналов, реализуя при этом когерентное и синфазное суммирование, являющееся синфазным для сигналов и не синфазным для шума, затем осуществляют обнаружение и оценку параметров сигналов.

 

Изобретение относится к радиотехнике и может быть использовано в в системах передачи, приема и извлечения информации

Известны способы обработки на фоне шумов импульсного сигнала и его последовательностей:

1. Теория обнаружения сигналов / П.С.Акимов, П.А.Бакут, В.А.Богданович и др.,: Под редакцией П.А.Бакута. - М.: Радио и связь, 1984 - 440 с.

2. Неволин В.И. Робастные информационные системы. Методы синтеза и анализа. - М.: Радио и связь, 2008. - 312 с.: ил.

3. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983.

4. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. - М.: Советское радио, 1977.

5. Левин Б.Р., Теоретические основы статистической радиотехники в 3-х кн. - М.: Советское радио, 1976. - Кн.3. - 285 с.

6. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией псевдослучайной последовательностью. // В.И.Борисов, В.М.Зинчук, А.Е.Лимарев, Н.П.Мухин, Г.С.Нахамсон; Под ред. В.И.Борисова. - М.: Радио и связь, 2003.

7. Неволин В.И., Неволин В.В. Способ фильтрации и обнаружения флуктуирующей пачки радиоимпульсов. Патент на изобретение №2459350, 20.08.2012.

С помощью этих способов обработки импульсного сигнала при приеме на фоне шума могут решаться задачи фильтрации и обнаружения видео - или радиоимпульса, распределения неизвестных параметров которого принадлежат некоторым ограниченным не параметризированным семействам в векторном пространстве Р (пространстве параметров). Т.е. наблюдается действительный случайный процесс

$$\xi (t)=\Theta \cdot A_{0}f(t,{\overrightarrow{\lambda }}_0^A)\cos (\omega t+\varphi )+n(t),t\in [\mathrm{0,}{\tau }_{и}=Т].$$

Здесь A₀ - известный амплитудный множитель, определяющий мощность импульсного сигнала; ω,φ - случайные частота, распределение которой принадлежит некоторому ограниченному не параметризированному семейству в диапазоне [ω₁÷ω₂], и начальная фаза также с произвольным распределением на интервале [0,2π], в случае видеоимпульса (ω,φ)=0; f(•) - функция огибающей радиоимпульса, причем ║f(•)║=1; $${\overrightarrow{\lambda }}_0^A$$ - вектор как известных, так и неизвестных параметров огибающей так, что $${\overrightarrow{\lambda }}_0^A\in {\Lambda }_0$$ - множеству в общем случае гильбертова пространства, например, для прямоугольной огибающей $$f(t,{\overrightarrow{\lambda }}_0^A)=rect(t_0{\tau }_{и})$$ и $${\overrightarrow{\lambda }}_0^A=(t_0{\tau }_{и})$$ (t₀, τ_и - соответственно начальное положение и длительность радиоимпульса); Θ=0,1 - случайная величина, n(t) - может быть БГШ с нулевым средним и интенсивностью N₀ или какой-либо другой шум, τ_и≤Т - время наблюдения.

В конкретных представлениях на фоне шумов известными способами обычно производится обработка следующих радиоимпульсов с известной амплитудой и неизвестными начальной фазой и (или) частотой

$$s(t)=A_0\cos (\omega t+\varphi ),t\in [t_0,t_0+{\tau }_{и}]$$

где А₀, t₀, τ_и - известные соответственно амплитуда, начальное положение и длительность радиоимпульса, ω, φ - неизвестные соответственно частота и начальная фаза, вид и параметры распределения которых в общем случае, как отмечено выше, не заданы [2] или заданы не параметрическим образом. Как правило, известные способы используют обычно метод максимального правдоподобия, что во многих практических случаях является вполне приемлемым.

Однако эти способы являются недостаточно помехоустойчивыми как при приеме видеоимпульсов, так и при малых отношениях сигнал/шум.

Наиболее близким к заявляемому является способ фильтрации и обнаружения флуктуирующей пачки радиоимпульсов (RU 2459350, Н03Н 9/46, H03J 3/00, публ. 20.08.2012), т.е. способ робастной синхронной обработки наблюдаемой смеси импульсного сигнала с аддитивным шумом.

Наблюдаемую аддитивную смесь импульсного сигнала с шумом обрабатывают (фильтруют) робастным полосовым фильтром (адаптивным робастным фильтром первоначальной робастной оценки неизвестной несущей частоты) и при обнаружении проводят проверку для альтернативных гипотез бинарным решающим правилом. При этом на интервале длительности радиоимпульса для этого импульса реализуется высокая помехоустойчивость.

Однако для других сигналов и невысоких отношениях сигнал/шум реальная помехоустойчивость может быть недостаточной, так как для других сигналов с неизвестными параметрами не может быть реализована оптимальная байесовая фильтрация (оценка) как для радиоимпульса.

Изобретение решает задачу повышения помехоустойчивости фильтрации и обнаружения флуктуирующей пачки радиоимпульсов на фоне шума в задачах фильтрации и обнаружения более широкого класса импульсных сигналов и для более малых отношений сигнал/шум.

Это достигается тем, что способ фильтрации и обнаружения импульсных сигналов робастной системой парциальных каналов включает наблюдение аддитивной смеси импульсных видео- или радиосигналов на фоне шума, канальную робастную и результирующую синфазную фильтрацию импульсов, и характеризуется тем, что предварительно наблюдаемую аддитивную смесь подвергают некоторому одномерному функциональному преобразованию (например, методом нелинейной безынерционной обработки) с целью более устойчивого функционирования как непосредственно робастной системы, так и парциальных робастных каналов, являющихся принципиально нелинейными структурами высокого порядка и находящихся под стохастическим воздействием сигнальной и мощной шумовой составляющих наблюдаемой смеси, которая при этом соответствующим образом нормируется (адаптируется) согласно нелинейным характеристикам функционального преобразования.

Затем для импульсного сигнала формируют парциальные оценки путем робастной нелинейной фильтрации в каждом из каналов в робастной системе парциальных каналов.

При этом конструируется принципиальная (идеологическая) основа повышения помехоустойчивости данного способа по сравнению с известными, так как каждый парциальный робастный канал обеспечивает парциальную обработку наблюдаемой смеси, реализуя в парциальной нелинейной робастной параметрической динамической структуре такое индивидуальное взаимодействие сигнала с шумом, что энергия шума переходит на сигнал с увеличением энергии последнего.

Эти индивидуальные взаимодействия конструируются за счет индивидуальных параметров каналов и вследствие текущего и статистического различия сигнала и помехи наблюдаемой смеси так, что для сигнальных компонент каналов они являются сильно коррелированными, а для шумовых - достаточно декоррелированными, поэтому при простейшей канальной структуре выходные парциальные сигнальные компоненты являются синфазными, а выходные шумовые компоненты не синфазными (в идеальном случае - противофазными).

Далее на основе этих первичных оценок как для видеосигналов, так и для радиосигналов, организуют когерентное и синфазное суммирование, являющееся синфазным для сигналов и не синфазным для шума.

С учетом статистики откликов парциальных каналов, многоканальную структуру также конструируют по робастным принципам, производя многомерную робастную обработку выходных сигналов парциальных каналов когнитивными методами или методами распознавания образов с соответствующим увеличением помехоустойчивости.

После суммирования осуществляют обнаружение и финальную оценку параметров (идентификацию) сигналов.

Таким образом, при соответствующих параметрах помехозащищенности парциальных каналов помехоустойчивость заявляемого способа, превышая парциальные помехоустойчивости на генеральной совокупности, близка к максимальной.

Для видеоимпульсов повышение помехоустойчивости может быть произведено до 10-20 дБ, а для радиоимпульсов вследствие их большей структурной сложности - более 20 дБ.

Изобретение может найти широкое применение как при приеме, обнаружении одиночных импульсных сигналов и их разнообразных последовательностей, причем как для видеосигналов, так и для радиоимпульсов, так и при измерении их неизвестных параметров. Изобретение может применяться также в информационных системах с повышенной помехозащищенностью, использующих сложные сигналы с большой базой с изменяющимися несущими частотами, для формирования баз данных.

Способ фильтрации и обнаружения импульсных сигналов робастной системой парциальных каналов, включающий наблюдение аддитивной смеси импульсных видео- или радиосигналов на фоне шума, канальную робастную и результирующую синфазную фильтрацию импульсов, характеризующийся тем, что после предварительного одномерного функционального преобразования с соответствующим нормированием наблюдаемой аддитивной смеси, для импульсного сигнала формируют парциальные оценки путем робастной нелинейной фильтрации в каждом из каналов в робастной системе парциальных каналов, затем на основе этих оценок производят многомерную робастную обработку выходных сигналов парциальных каналов когнитивными методами или методами распознавания образов как для видеосигналов, так и для радиосигналов, реализуя при этом когерентное и синфазное суммирование, являющееся синфазным для сигналов и не синфазным для шума, затем осуществляют обнаружение и идентификацию сигналов.