Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Статистический анализ энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки

Диссертация: Статистический анализ энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Несмотря на множество работ, посвященных исследованию энергетического обнаружения радиосигналов, некоторые вопросы по-прежнему остаются недостаточно освещенными. К их числу относятся исследования эффективности энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки, когда получение аналитических выражений для характеристик энергетического обнаружения в общем случае… Читать ещё >

Содержание

  • Список использованных обозначений
  • Список использованных сокращений
  • 1. Энергетическое обнаружение радиосигналов на фоне шума Лихтера
    • 1. 1. Постановка задачи
    • 1. 2. Модель шума Лихтера
    • 1. 3. Характеристики энергетического обнаружения детерминированных радиосигналов на фоне шума Лихтера
    • 1. 4. Вероятность правильного энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов на фоне шума Лихтера
    • 1. 5. Моделирование характеристик энергетического обнаружения
  • 2. Адаптивное энергетическое обнаружение радиосигналов на фоне шума Лихтера
    • 2. 1. Решающая статистика адаптивного энергетического обнаружителя детерминированных радиосигналов
    • 2. 2. Вероятность ложной тревоги и правильного адаптивного энергетического обнаружения детерминированных радиосигналов на фоне шума Лихтера
    • 2. 3. Вероятность правильного адаптивного энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов на фоне шума Лихтера
  • 3. Энергетическое обнаружение квазидетерминированных радиосигналов на фоне гауссовских узкополосных помех и белого шума
    • 3. 1. Решающая статистика энергетического обнаружителя радиосигналов на фоне гауссовских узкополосных помех и белого шума
    • 3. 2. Характеристики энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов на фоне стационарных некоррелированных гауссовских узкополосных помех и белого шума
    • 3. 3. Вероятность ложной тревоги и правильного энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов на фоне белого шума и стационарно-связанных гауссовских узкополосных помех
  • 4. Энергетическое обнаружение поляризованных радиосигналов на фоне гауссовского белого шума
    • 4. 1. Решающая статистика энергетического обнаружителя эллиптически поляризованных радиосигналов
    • 4. 2. Характеристики обнаружения детерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов
    • 4. 3. Адаптивное энергетическое обнаружение детерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов
    • 4. 4. Вероятность ложной тревоги и правильного адаптивного энергетического обнаружения квазидетерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов

Статистический анализ энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Обнаружение радиосигналов на фоне помех является одной из важнейших задач радиофизики. Реальные радиофизические системы функционируют в условиях априорной неопределенности относительно параметров принимаемых сигналов, что накладывает определенные требования на структуру функциональных операций, выполняемых при обнаружении.

Когда форма обнаруживаемого радиосигнала является априори неизвестной и оптимальный приемник не реализуем [59, 85, 87], в ставшей уже классической работе Г. Урковица [120] было предложено использовать в качестве обнаружителя энергетический приемник, представляющий собой каскадно соединенные полосовой фильтр, квадратор, интегратор на интервале времени наблюдения и пороговое устройство.

В силу универсальности, энергетический обнаружитель применяется в случае приема как детерминированных, так и стохастических [90] радиосигналов. В [83] показано, что энергетический обнаружитель является оптимальным [2, 19, 25, 59, 87] обнаружителем гауссовского сигнала на фоне гауссовского шума.

Исследованиям в области энергетического обнаружения радиосигналов посвящены отечественные [41−54, 89, 116] и зарубежные [114, 115, 118−120] работы. Энергетическое обнаружение квазидетерминированных радиосигналов на фоне гауссовского белого шума рассмотрено в работах [41−54]. Следует отметить, что работа [116] придала новый импульс мировым исследованиям в области энергетического обнаружения. В данной работе исследовано обнаружение радиосигналов со случайной амплитудой на фоне белого гауссовского шума. Получены законы распределения решающих статистик обнаружителя для различного рода флюктуаций амплитуды сигнала. Показано, что закон распределения случайной начальной фазы радиосигнала не влияет на характеристики обнаружения и, следовательно, особенности энергетического обнаружения квазидетерминированного радиосигнала сводятся к рассмотрению случая обнаружения сигнала, федингующего по амплитуде. В [43] рассмотрен матричный аппарат получения выражений для вероятностей ложной тревоги и правильного энергетического обнаружения радиосигнала, федингующего по амплитуде Накагами.

В [40] рассмотрено разложение одномерной характеристической функции случайной величины на простые дроби для вычисления её плотности вероятности. Данный метод является весьма полезным в случае, когда характеристическая функция случайной величины представима в виде произведения характеристических функций величин, имеющих различные параметры и законы распределения.

Работа [89] посвящена анализу энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов на фоне белого гауссовского шума неизвестной интенсивности. Предложено использование адаптивной процедуры оценки интенсивности шума для обеспечения постоянства вероятности ложной тревоги. Получены выражения для характеристик адаптивного энергетического обнаружения в случае различных законов распределения амплитуды сигнала.

Однако в большинстве указанных работ, посвященных энергетическому обнаружению, аддитивный шум входной смеси предполагался белым и гауссовским. Реальная радиофизическая система функционирует в условиях воздействия внешних помех различной природы: контрпомехи [65, 73], индустриальные [35, 67], атмосферные [27, 60, 66, 75], взаимные [9] и др. В связи с этим, эффективность того или иного алгоритма обработки принимаемого сигнала существенным образом зависит от степени учета реальной помеховой обстановки.

Среди множества классических задач обработки радиофизических наблюдений актуальными являются задачи приема сигналов, случайные искажения которых описываются негауссовскими моделями. В настоящее время широкое применение в различных областях радиофизики нашли полигауссовские [36, 92, 102−106] шумовые модели. Благодаря известным достоинствам гауссовских распределений [4, 5, 11, 14, 34], полигауссовские модели позволяют описать распределение любых физически реализуемых сигналов, с заданной точностью смесью конечного числа гауссовых компонент [102]. Полигауссовские модели позволяют аппроксимировать произвольные многомодальные распределения [104] и обеспечивают возможность аналитического синтеза алгоритмов проверки статистических гипотез в негауссовской постановке.

Несмотря на множество работ [6, 41−54, 89, 114−116, 118−120], посвященных исследованию энергетического обнаружения радиосигналов, некоторые вопросы по-прежнему остаются недостаточно освещенными. К их числу относятся исследования эффективности энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки, когда получение аналитических выражений для характеристик энергетического обнаружения в общем случае является затруднительным. Малоизученной остается задача энергетического обнаружения радиосигналов при учете поляризационной структуры принимаемых электромагнитных волн в условиях параметрической априорной неопределенности относительно интенсивности шума.

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью обобщить результаты существующих исследований в области энергетического обнаружения на случай более сложной реальной радиофизической обстановки. А именно, провести анализ характеристик энергетического обнаружения федингующих радиосигналов с неизвестной формой модулирующей функции, наблюдаемых в условиях сложной помеховой обстановки: при воздействии атмосферных [27, 60, 66, 75] либо индустриальных [35, 67] радиопомех, описываемых полигауссовской моделью Лихтера [60]- при наличии контрпомех [9, 73], а также развить теоретический аппарат статистической радиофизики в направлении расширения класса возможных искажений поляризованных радиосигналов [12, 33, 69], обнаруживаемых энергетическим приемником в условиях параметрической априорной неопределенности относительно интенсивности шума.

Цель работы. Целью диссертационной работы является получение и анализ характеристик энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки и параметрической априорной неопределенности относительно интенсивности шумового фона.

Для этого в работе решаются следующие задачи:

1. Теоретическое исследование эффективности традиционного и адаптивного энергетического обнаружения радиосигналов на фоне шума Лихтера.

2. Теоретическое исследование эффективности энергетического обнаружения радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и произвольного числа гауссовских узкополосных помех.

3. Анализ закономерности влияния корреляции между гауссовскими узкополосными помехами на характеристики энергетического обнаружения радиосигналов.

4. Теоретическое исследование эффективности традиционного и адаптивного энергетического обнаружения поляризованных радиосигналов.

5. Изучение закономерностей влияния поляризационных параметров сигнала и шума на характеристики энергетического обнаружения эллиптически поляризованных радиосигналов в условиях априорной неопределенности относительно интенсивности шума.

Методы исследования. При решении задач, поставленных в диссертационной работе, используются аналитические и вычислительные методы современного математического аппарата статистической радиофизики, а именно:

• аппарат теории вероятностей и математической статистики,.

• методы математического анализа и аналитической геометрии,.

• математический аппарат теории матриц,.

• методы теории случайных процессов,.

• методы моделирования на ЭВМ.

Научная новизна. Научная новизна работы определяется полученными оригинальными результатами в области энергетического обнаружения радиосигналов в условиях сложной помеховой обстановки и заключается в следующем:

1. Впервые проведен анализ традиционного и адаптивного энергетического обнаружения радиосигналов на фоне шума Лихтера. Исследованы закономерности влияния параметров данной шумовой модели, а также относительного времени адаптации на характеристики обнаружения.

2. Впервые проведен анализ энергетического обнаружения радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и стационарно-связанных гауссовских узкополосных помех. Исследованы закономерности влияния корреляции между помехами, а также параметров фединга амплитуды радиосигнала на вероятности ложной тревоги и правильного обнаружения.

3. Предложена структурная блок-схема энергетического обнаружителя поляризованных радиосигналов.

4. Получены результаты, позволяющие дать количественную оценку эффективностей традиционного и адаптивного энергетического обнаружения эллиптически поляризованных радиосигналов на фоне гауссовского шума.

Достоверность результатов диссертации. Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждается корректностью использования математического аппарата, совпадением новых результатов с известными в частных случаях, результатами статистического моделирования.

Личный вклад автора. В работах [121, 123, 126−131, 133−139] автор принимал непосредственное участие в постановке задач, построении теоретических моделей, проведении аналитических и численных расчетов, а также обсуждении и интерпретации результатов. В работе [133], автором выполнены аналитические расчеты характеристик энергетического обнаружения, интерпретация полученных результатов и построение графиков.

Практическая ценность. В работе проведен анализ энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов в условиях воздействия атмосферных и индустриальных помех, описываемых моделью Лихтерапроизвольного числа стационарно-связанных гауссовских узкополосных помех. Исследовано энергетическое обнаружение эллиптически поляризованных радиосигналов при наличии априорной неопределенности относительно интенсивности шумового фона.

Полученные в диссертации аналитические выражения для характеристик обнаружения позволяют количественно определить значение параметров, при которых в условиях сложного шумового фона, фединга амплитуды радиосигнала и априорной неопределенности относительно интенсивности шума измерительная радиофизическая система будет функционировать с заданными показателями эффективности.

Результаты работы могут найти практическое применение при создании помехоустойчивых радиофизических систем, работоспособных в сложной электромагнитной обстановке, а также при проектировании и исследовании систем обработки сигналов в локации, гидроакустике и связи.

Использование научных результатов. Полученные в диссертации результаты использованы ОАО «Концерн «Созвездие» при выполнении опытно-конструкторских работ «Инфауна» и «Палантин». Реализация результатов работы подтверждена соответствующим актом.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих научных конференциях: 13-я, 14-я, 15-я и 16-я международные конференции «Радиолокация, навигация, связь» (Воронеж, 2007;2010).

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие результаты, впервые достаточно подробно развитые или впервые полученные в настоящей работе:

1. Результаты анализа традиционного и адаптивного энергетического обнаружения радиосигналов на фоне шума Лихтера.

2. Результаты анализа энергетического обнаружения радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и произвольного числа стационарно-связанных гауссовских узкополосных помех.

3. Результаты исследования влияния корреляции между гауссовскими узкополосными помехами на характеристики энергетического обнаружения.

4. Результаты анализа традиционного и адаптивного энергетического обнаружения эллиптически поляризованных радиосигналов на фоне гауссовского шума.

Все положения, выносимые на защиту, являются новыми.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ [121, 123,126 131, 133−139], из них 6 [128, 133, 134, 137−139] - в периодических изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертации.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, списков использованных обозначений и сокращений, четырех глав, заключения, приложений и списка литературы. Объем диссертации составляет 212 страниц, включая 139 страниц основного текста, 37 рисунков на 37 страницах, 13 страниц списка литературы, 23 страницы приложений.

Список литературы

содержит 139 наименований.

168 Выводы.

1. Предложена структурная блок-схема энергетического обнаружителя поляризованных радиосигналов.

2. Показано, что при равенстве коэффициентов эллиптичности сигнала и шума, ОСШ в каждом из каналов энергетического обнаружителя поляризованных радиосигналов одинаковы и равны входному ОСШ.

3. Наличие априорной неопределенности относительно коэффициентов эллиптичности сигнала К и шума Км приводит к соответствующей неопределенности относительно перераспределения суммарных мощностей сигнала и шума по двум каналам обработки (рис. 4.1) энергетического обнаружителя.

4. В отсутствии обнаруживаемого сигнала, решающая статистика Н Нй традиционного энергетического обнаружителя имеет обобщенное поли хи-квадрат распределение. Коэффициент взаимной корреляции Ф между ортогональными компонентами шума не влияет на закон распределения решающей статистики.

5. Увеличение абсолютной величины коэффициента эллиптичности Км шума при фиксированном пороге к и рост по модулю коэффициента взаимной корреляции О ортогональных компонент шума приводят к увеличению вероятности ложной тревоги ТЭО эллиптически поляризованных радиосигналов.

6. При наличии обнаруживаемого сигнала, решающая статистика ТЭО подчиняется бесконечномерному обобщенному центральному поли хи-квадрат распределению. Характеристики энергетического обнаружения поляризованных радиосигналов могут быть выражены через нормированную неполную гамма-функцию.

7. Величины углов ориентации эллипсов поляризации принимаемого сигнала и шума не влияют на распределение решающей статистики энергетического обнаружителя и, как следствие, на характеристики обнаружения. Следовательно, полученные в настоящей главе диссертации аналитические выражения остаются справедливыми независимо от закона распределения величин }/ и щ.

8. С ростом по абсолютной величине коэффициента эллиптичности К сигнала при фиксированных значениях входного ОСШ и коэффициента эллиптичности шума вероятность правильного обнаружения уменьшается. При заданных величинах К и А0, рост по модулю как коэффициента эллиптичности Км, так и параметра Ф аналогичным образом влияет на вероятность правильного обнаружения.

9. В случае адаптивного энергетического обнаружения поляризованных радиосигналов решающая статистика Ер подчиняется обобщенному полираспределению Фишера-Снедекора.

Ю.Начальные фазы ортогональных компонент принимаемого сигнала не влияют на распределение решающей статистики энергетического обнаружителя эллиптически поляризованных сигналов и, как следствие, на характеристики обнаружения.

11. Анализ энергетического обнаружения квазидетерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов сводится к рассмотрению случая обнаружения сигнала, федингующего по амплитуде.

12. Фединг амплитуды проявляется лишь в изменении величин интегральных коэффициентов 91. Решающая статистика адаптивного энергетического обнаружителя линейно поляризованных квазидетерминированных радиосигналов подчиняется обобщенному полираспределению Фишера-Снедекора.

13.Для обеспечения заданных значений характеристик обнаружения (4.3.15)-(4.3.16) и (4.4.6), с увеличением коэффициентов эллиптичности сигнала и шума необходимое значение коэффициента корреляции тЭрастет.

14.Решающая статистика адаптивного энергетического обнаружителя квазидетерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов подчиняется бесконечномерному полираспределению Фишера-Снедекора. Фединг амплитуды сигнала проявляется в изменении величин интегральных коэффициентов Последние убывают с уменьшением коэффициентов эллиптичности К и Кы сигнала и шума.

15.Значение коэффициента корреляции Ф, необходимое для обеспечения заданных характеристик энергетического обнаружения квазидетерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов, растет с увеличением коэффициентов эллиптичности К и Км сигнала и шума.

16.С ростом базы обнаружения п относительное время адаптации т/Г, необходимое для обеспечения заданной величины ложной тревоги, уменьшается. При этом относительное время обучения возрастает по мере уменьшения требуемого уровня ложных тревог.

17.Различие характеристик адаптивного и традиционного энергетических обнаружителей эллиптически поляризованных радиосигналов асимптотически исчезает с увеличением длительности обучения.

18.С увеличением баз обнаружения и обучения снижается влияние параметров, характеризующих поляризационную структуру принимаемой электромагнитной волны, на характеристики энергетического обнаружения.

19.Учет поляризационной структуры принимаемой радиоволны позволяет получить выигрыш в эффективности энергетического обнаружения.

20.С ростом коэффициента корреляции ортогональных компонент шума, выигрыш в эффективности ЭО при учете поляризационной структуры принимаемого сигнала снижается.

21.Теоретические зависимости, представленные на рис. 4.3−4.9, хорошо согласуются с данными, полученными в результате статистического моделирования.

Заключение

.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ традиционного энергетического обнаружения радиосигналов на фоне полигауссовского шума Лихтера. Показано, что решающая статистика ТЭО имеет обобщенное поли хи-квадрат распределение. При наличии обнаруживаемого сигнала распределение статистики является нецентральным. Параметры нецентральности компонент распределения решающей статистики одинаковы и равны энергетическому ОСШ.

2. Получены аналитические выражения для вероятностей ложной тревоги и правильного традиционного энергетического обнаружения детерминированных и квазидетерминированных радиосигналов на фоне полигауссовского шума Лихтера.

3. Показано, что фединг амплитуды квазидетерминированного радиосигнала не влияет на закон распределения решающей статистики традиционного энергетического обнаружителя.

4. Проведен анализ адаптивного энергетического обнаружения радиосигналов на фоне полигауссовского шума Лихтера. Показано, что решающая статистика подчиняется обобщенному полираспределению Фишера-Снедекора.

5. Получены аналитические выражения для характеристик адаптивного энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов в рамках приближений, справедливых для модели Лихтера. Показано, что различие характеристик адаптивного и традиционного энергетических обнаружителей асимптотически исчезает с увеличением длительности интервала времени обучения.

6. Проведен анализ энергетического обнаружения радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и произвольного числа гауссовских узкополосных помех. С использованием аппарата одномерных характеристических функций получены выражения для плотности вероятности решающей статистики.

7. Показано, что решающая статистика традиционного энергетического обнаружителя квазидетерминированных радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и некоррелированных гауссовских узкополосных помех имеет бесконечномерное обобщенное поли хи-квадрат распределение.

8. Получены аналитические выражения для коэффициентов разложения одномерной характеристической функции суммы квадратов статистически независимых гауссовских случайных величин на простые дроби.

9. Проведен анализ энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов в случае наличия стационарной связи между гауссовскими узкополосными помехами. Показано, что стационарная связь между ГУП приводит к ухудшению характеристик обнаружения.

10. С использованием аппарата характеристических функций получены выражения для вероятностей ложной тревоги и правильного энергетического обнаружения детерминированных и квазидетерминированных радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и произвольного числа стационарно-связанных гауссовских узкополосных помех.

11. Получено выражение для одномерной характеристической функции суммы квадратов коррелированных гауссовских случайных величин с ненулевыми средними значениями.

12. Предложена структурная блок-схема энергетического обнаружителя эллиптически поляризованных радиосигналов на фоне гауссовского шума. Показано, что при равенстве коэффициентов эллиптичности сигнала и шума, ОСШ в каждом из каналов энергетического обнаружителя одинаковы и равны входному ОСШ.

13. Показано, что учет поляризационной структуры принимаемой радиоволны позволяет получить выигрыш в эффективности энергетического обнаружения.

14. Получены выражения для функций распределения решающей статистики традиционного энергетического обнаружителя при учете поляризационной структуры принимаемой радиоволны и показано, что статистика имеет обобщенное поли хи-квадрат распределение.

15. Проведен анализ адаптивного энергетического обнаружения эллиптически поляризованных радиосигналов на фоне гауссовского частично-поляризованного шума и показано, что решающая статистика подчиняется обобщенному полираспределению Фишера-Снедекора. Показано, что анализ энергетического обнаружения квазидетерминированных эллиптически поляризованных радиосигналов сводится к рассмотрению случая обнаружения сигнала, федингующего по амплитуде.

16. Все представленные в диссертации аналитические выражения для характеристик энергетического обнаружения хорошо согласуются с данными, полученными в результате статистического моделирования энергетического обнаружения на ЭВМ.

На основе результатов, полученных в диссертационной работе, можно сделать следующие теоретические и практические выводы:

1. В случаях традиционного и адаптивного энергетического обнаружения детерминированных радиосигналов на фоне полигауссовского шума Лихтера ОСШ является определяющим параметром распределения решающей статистики.

2. С ростом параметра, а увеличивается вероятность появления импульсной компоненты модели Лихтера, имеющей большую по сравнению с шумовой компонентой интенсивность, а, следовательно, вероятность ложной тревоги растет.

3. Для обеспечения заданного значения вероятности ложной тревоги ТЭО с ростом базы обнаружения требуется увеличивать и пороговый уровень.

4. Фединг амплитуды радиосигнала проявляется лишь в быстроте убывания весовых коэффициентов рг как в зависимости от ОСШ, так и с ростом их порядкового номера.

5. С ростом базы обнаружения относительное время адаптации, необходимое для обеспечения заданной величины вероятности ложной тревоги адаптивного энергетического обнаружителя уменьшается.

6. Для обеспечения близких значений вероятностей ложных тревог традиционного и адаптивного энергетических обнаружителей детерминированных радиосигналов на фоне шума Лихтера, необходимо время адаптации, превосходящее время обнаружения более чем в 150 раз.

7. На характеристики адаптивного энергетического обнаружения влияют следующие параметры: базы обнаружения и обучения, ОСШ, а также параметры моделей аддитивного шума и фединга амплитуды радиосигнала.

8. При энергетическом обнаружении радиосигналов на фоне гауссовского белого шума и произвольного числа гауссовских узкополосных помех с увеличением коэффициента корреляции между ГУП вероятность ложной тревоги энергетического обнаружителя растет.

9. Для обеспечения заданной вероятности правильного энергетического обнаружения с увеличением коэффициентов корреляции между ГУП требуется большее ОСШ.

10. При энергетическом обнаружении эллиптически поляризованных радиосигналов величины углов ориентации эллипсов поляризации принимаемого сигнала и шума не влияют на распределение решающей статистики и, как следствие, на характеристики обнаружения.

11. Рост по модулю коэффициентов эллиптичности сигнала и шума, а также коэффициента корреляции ортогональных компонент шума уменьшает вероятность правильного обнаружения.

12. Начальные фазы ортогональных компонент принимаемого сигнала не влияют на распределение решающей статистики энергетического обнаружителя эллиптически поляризованных сигналов и, как следствие, на характеристики обнаружения.

13. С увеличением баз обнаружения и обучения снижается влияние параметров, характеризующих поляризационную структуру принимаемой электромагнитной волны, на характеристики энергетического обнаружения.

14. С ростом коэффициента корреляции ортогональных компонент шума, выигрыш в эффективности ЭО при учете поляризационной структуры принимаемого сигнала снижается.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. / А. Айфифи, Эйзен С. // Пер. с англ. М.: Мир, 1982. — 488 с.
  2. П. С. Теория обнаружения сигналов / П. С. Акимов, П. А. Бакут, В. А. Богданович и др.- под ред. П. А. Бакута М.: Радио и связь, 1984. — 440 с.
  3. Э. К. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем / Э. К. Алгазинов, А. А. Сирота. М.: Диалог-МИФИ, 2009. — 416 с.
  4. И. Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. радио, 1971.-416 с.
  5. Т. Введение в многомерный статистический анализ / Пер. с англ. Ю. Ф. Кичатова и др., под ред. Б. В. Гнеденко. М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит., 1963.-500 с.
  6. А. В. Возможности энергетического обнаружения радиосигналов в задачах технической защиты информации / Анищенко A.B., Парфенов В. И., Симаков И. В. // Телекоммуникации. 2009. — № 3. — С. 25 — 31.
  7. С. А. Введение в статистическую радиофизику и оптику / С. А. Ахманов, Ю. Е. Дьяков, А. С. Чиркин. -М.: Наука, 1981. 640 с.
  8. В. П. Цифровое моделирование случайных процессов. М.: Сайнс-пресс, 2002. — 88 с.
  9. Борьба с радиоэлектронными средствами / М. П. Атражев, В. А. Ильин, Н. П. Марьин- Под ред. Н. П. Марьина. М.: Воениздат, 1972. — 272 с.
  10. Ю.Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1976. — 352 с.
  11. П.Богданович В. А. Теория устойчивого обнаружения, различения и оценивания сигналов / В. А. Богданович, А. Г. Вострецов. М.: Физматлит, 2003.—316 с.
  12. Д. Б. Поляризация рассеянного и собственного радиоизлучения земных покровов. М.: Гидрометеоиздат, 1981. 279 с.
  13. В. И. Помехозащищенность систем радиосвязи. Основы теории и принципы реализации М.: Наука, 2009. — 357 с.
  14. Д. Временные ряды. Обработка данных и теория / Пер. с англ. А. В. Булинского и И. Г. Журбенко- Под ред. А. Н. Колмогорова. М.: Мир, 1980.-536 с.
  15. Ю. А. Таблицы неопределенных интегралов / Ю. А. Брычков, О. И. Маричев, А. П. Прудников. М.: Физматлит, 2003. — 199 с.
  16. В. В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике -М.: Советское радио, 1971. -328 с.
  17. Ван-Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции // Пер. с англ. -М.: Наука, 1972. Т. 1. — 744 с.
  18. Е. С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Е. С. Вентцель, JT. А. Овчаров. М.: Наука, 1988. — 480 с.
  19. Вопросы статистической теории радиолокации / П. А. Бакут, И. А. Большаков, Б. М. Герасимов и др.- Под ред. Г. П. Тартаковского. М.: Наука, 1988.-480 с.
  20. И. С. Статистические свойства сигналов, отраженных от ионосферы.— М.: Наука, 1973.— 135 с.
  21. Ф. Р. Теория матриц. М.: Наука. 1988. — 552 с.
  22. И. И. Введение в теорию случайных процессов / И. И. Гихман, А. В. Скороход. М.: Наука, 1977. — 568 с.
  23. И. С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Сов. радио, 1977.-608 с.
  24. И. С. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений / И. С. Градштейн, И. М. Рыжик М.: Наука, 1971. — 1108 с.
  25. JI. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. М.: Сов. радио, 1972. — 448 с.
  26. А. Н. Обнаружение сигнала при непараметрической смеси с помехой //Радиотехника и электроника. 1997. — Т.42, № 8. — С. 944−946.
  27. Д. С. Об одном способе построения модели атмосферных радиопомех // Радиотехника и электроника. 1980. — Т.25, № 3. — С. 522−528.
  28. К. Радиоволны в ионосфере / Пер. с англ. И. В. Ковалевского и А. П. Кропоткина- Под ред. А. А. Корчака. М.: Мир, 1973.— 502 с.
  29. Дж. Теория обнаружения сигналов и анализ рабочих характеристик.- М.: Наука, 1984.216 с.
  30. А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах. -М.: Мир, 1981. Т. 1. -280 с.
  31. Искусство программирования / Дональд Э. Кнут- Под общ. ред. Ю. В. Козаченко- Пер. с англ. и ред. С. Г. Тригуб и др. Т.1. — 2002. — 712 с.
  32. В. В. Модель амплитудных распределений вероятностей атмосферного радиошума // Радиотехника и электроника. 1987. — Т.32, № 8. -С. 1603−1610.
  33. Д. Б. Поляризация радиолокационных сигналов. М.: Советское радио, 1966. — 440 с.
  34. М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи / Пер. с англ. -М.: Наука, 1973. 900 с.
  35. А. Я., Панов Б. А., Свешников В. Ф. Контактные помехи радиоприему. М.: Воениздат, 1979.
  36. А. П. Устойчивые методы обработки сигналов содержащих импульсную компоненту // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2001. — Т.44, № 3. -С. 291−300.
  37. А. Н. Основные понятия теории вероятностей. М.: Фазис, 1998.- 130 с.
  38. И. И. Радиотехнические методы местоопределения грозовых очагов / И. И. Кононов, И. А. Петренко, B.C. Снегуров. Л.: Гидрометеоиздат, 1986.-223 с.
  39. Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров/ Г. Корн, Т. Корн. М.: Наука, 1974. — 832 с.
  40. В. И. Радиофизические методы обнаружения и формирования изображений протяженных источников излучения: дисс.. д-ра физ.-мат. наук.
  41. Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2002.— 256 с.
  42. В. И. Квадратичное по сигналу обнаружение протяженного радиоисточника с неизвестным распределением яркости // Радиотехника и электроника. 1999. — Т.44, № 2. — С. 210−214.
  43. В. И. О композиции гамма-статистик // Вестник Воронежского государственного университета. Серия «Физика. Математика». Воронеж, 2000.-№ 1.-С. 34−38.
  44. В. И. Характеристики энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов // Известия ВУЗов. Радиофизика. -2000. Т.43, № 10. — С. 926−932.
  45. В. И. О вероятности ложной тревоги энергетического обнаружителя // Материалы VI международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». Воронеж, 2000. Т. 1. — С. 6271.
  46. В. И. Распределение суммы двух независимых гамма-статистик // Радиотехника и электроника. 2001. — Т.46, № 5. — С. 530−533.
  47. В. И. Распределение суммы квадратов модулей комплексных совместно гауссовских случайных величин с разложимыми корреляционными матрицами // Электромагнитные волны и электронные системы. — 2001. Т.6, № 2−3.-С. 80−84.
  48. В. И. Распределение суммы квадратов модулей комплексных совместно гауссовских случайных величин с корреляционной матрицей простой структуры // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. 2001. — Т.44, № 5. -С. 53−58.
  49. В. И. Сравнение аналогового и дискретного обнаружения детерминированных узкополосных радиосигналов по энергии // Вестник Воронежского государственного университета. Серия «Физика. Математика». -Воронеж, 2001. -№ 1. С. 33−39.
  50. В. И. Анализ эффективности обнаружения радиосигнала со случайной амплитудой Накагами // Вестник Воронежского государственногоуниверситета. Серия «Физика. Математика». Воронеж, 2001. — № 2. — С. 1620.
  51. В. И. Проигрыш в эффективности энергетического обнаружителя оптимальному // Вестник Воронежского института МВД России. Воронеж, 2001. — № 2(9). — С. 44−49.
  52. В. И. Распределение суммы квадратов модулей комплексных совместно гауссовских случайных величин // Зарубежная радиоэлектроника -успехи современной радиоэлектроники. 2001. — № 9. — С. 70−72.
  53. В. И. Характеристики энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов с нерэлеевским распределением флуктуаций амплитуды // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2002. — Т.45, № 5. -С. 450−457.
  54. В. И. Характеристики энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов с амплитудой Райса // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. 2004. — Т. 47, № 1. — С. 55−61.
  55. В. А. Теория потенциальной помехоустойчивости. М: Радио и связь, 1998. — 400 с.
  56. Г. Математические методы статистики / Пер. с англ. А. С. Монина и А. А. Петрова- под ред. акад. А. Н. Колмогорова. М.: Мир, 1975. -648 с.
  57. Е. И. Оценка параметров сигналов на фоне помех / Е. И. Куликов, А. П. Трифонов. М.: Советское радио, 1978.— 295 с.
  58. П. Теория матриц -М.: Наука, 1982. -272 с.
  59. . Р. Теоретические основы статистической радиотехники М.: Радио и связь, 1989. — 656 с.
  60. Я. И. О некоторых статистических свойствах атмосферных радиопомех // Радиотехника и электроника. 1956. — Т.1, № 10. — С. 1295−1302.
  61. М. Теория вероятностей / Пер. с англ. Б. А. Севастьянова- под ред. Ю. В. Прохорова. М.: Изд-во иностр. лит., 1962. — 720 с.
  62. А. Н. Кумулянтный анализ негауссовских случайных процессов и их преобразований. М.: Сов. радио, 1978. — 375 с.
  63. Математическое моделирование систем связи: учебное пособие / К. К. Васильев, М. Н. Служивый. Ульяновск: УлГТУ, 2008. — 170 с.
  64. Д. Введение в статистическую теорию связи. М.: Сов. радио, 1962.-Т. 2.-832 с.
  65. В. П., Полозок Ю. В. Статистические характеристики индустриальных радиопомех. М.: Радио и связь, 1988.
  66. . М. Электродинамика и распространение радиоволн. М.: Горячая линия-Телеком, 2003. — 558 с.
  67. С. И., Мелитицкий В. А. Введение в статистическую теорию поляризации радиоволн. М.: Сов. радио, 1974. — 480 с.
  68. Ю. Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Сов. радио, 1971. — 400 с.
  69. Пространственно-временная обработка сигналов / И. Я. Кремер, А. И. Кремер, В. М. Петров и др.- Под ред. И. Я. Кремера. М.: Радио и связь, 1984. -224 с.
  70. В. Г. Влияние узкополосных помех на эффективность обнаружения сверхширокополосного стохастического сигнала / В. Г.
  71. , П. А. Трифонов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2007. — Т. 10, № 4. — С. 105−119.
  72. В. Г. Информационное обеспечение радиоэлектронных систем в условиях конфликта / В. Г. Радзиевский, А. А. Сирота. М.: ИПРЖР, 2001.-455 с.
  73. Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения. М.: Наука, 1968. — 548 с.
  74. Л. Т. Естественные радиопомехи. М.: Наука, 1985. — 200 с.
  75. В. Г Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем / В. Г. Репин, Г. П. Тартаковский. М.: Сов. радио, 1977.-432 с.
  76. А. А. Оценки дисперсии гауссового процесса, устойчивые к импульсной помехе / А. А. Родионов, В. И. Турчин // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2005. — Т. 48, № 1. — С. 76−85.
  77. Н. 3. Анализ стохастических систем и его приложения. Казань: Издат-во Казан, гос. техн. ун-та, 1998. 168 с.
  78. Н. 3. Статистический анализ и оптимизация линейных размерных и функциональных цепей // Вестник КГТУ им. А. Н. Туполева. -2000.-№ 2.-С. 27-30.
  79. Связь с подвижными объектами в диапазоне СВЧ / Под ред. У. К. Джейкса: Пер. с англ. Под ред. М. С. Ярлыкова, М. В. Чернякова. М: Связь, 1979.-720с.
  80. А. Б. Цифровая обработка сигналов. Спб.:Питер, 2 002 608 с.
  81. В. И. Курс высшей математики М.: Наука, 1965. — Т.2. — 656 с.
  82. Ю. Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Сов. радио, 1978. — 320 с.
  83. Справочник по специальным функциям / Пер. с англ. Под ред. М. Абрамовича, И. Стиган. М.: Наука, 1979. — 832 с.
  84. Р. Л. Принципы адаптивного приема. М.: Сов. радио, 1973.- 144 с.
  85. В. И. Статистическая радиотехника. М.: Сов. радио, 1966. -678 с.
  86. В. И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. -320 с.
  87. А. П. Обнаружение стохастических сигналов с неизвестными параметрами / А. П. Трифонов, Е. П. Нечаев, В. И. Парфенов. — Воронеж: ВГУ, 1991.-246 с.
  88. А. П. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех / А. П. Трифонов, Ю. С. Шинаков. М.: Радио и связь, 1986. -264 с.
  89. В. В. Исследование статистических характеристик атмосферных радиопомех в ДВ диапазоне // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2007. -Т. 2.-С. 134−138.
  90. С. Е. Прием радиолокационных сигналов на фоне флуктуационных помех. М.: Сов. радио, 1961. — 310 с.
  91. Е. Л. Распространение радиоволн вдоль земной поверхности. -М.: Наука. Физматлит, 1999. 496 с.
  92. В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, 1984, — Т. 1.-528 с.
  93. Фок В. А. Проблемы дифракции и распространения электромагнитных волн. М.: Советское радио, 1970. — 517 с.
  94. А. А. Спектры и анализ. М.: ЛКИ, 2007. — 240 с.
  95. А. А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. — 275 с.
  96. А. А. Основы радиотехники. М.: Физматлит, 2007. — 510 с.
  97. Р. Матричный анализ / Р. Хорн, Ч. Джонсон. М.: Мир, 1 989 656 с.
  98. Ш. М. Полигауссовы представления случайных явлений в радиотехнике // Юбилейный сборник избранных трудов членов Академии наук Республики Татарстан. Казань, Фолианть. 2002. — С.59−100.
  99. ЮЗ.Чабдаров Ш. М. Идеальный приемник и потенциальная помехоустойчивость при произвольных флуктуациях негауссовских помех и сигналов // Наукоемкие технологии. 2004. — Т.5, № 4. — С.38−46.
  100. Ш. М. Смеси случайных явлений в статистической радиотехнике // КГТУ им. А. Н. Туполева. 2008. — № 4. — С. 26−30.
  101. Ш. М. Регулировка мощности в каналах связи с негауссовым комплексом помех / Ш. М. Чабдаров, А. Ф. Надеев, Д. Е. Чикрин, Р. Р. Файзуллин // Вестник КГТУ им. А. Н. Туполева. 2011. — № 2. — С. 53−58.
  102. Чен Ке. MATLAB в математических исследованиях / К. Чен, П. Джиблин, А. Ирвинг- Пер. с англ. В. Е. Кондрашова, С. Б. Королева. М.: Мир, 2001.-346 с.
  103. Г. Я. Основы теории и проектирования радиотехнических систем: Курс лекций Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2007. -292 с.
  104. А. С. Прикладные методы статистического моделирования / А. С. Шалыгин, Ю. И. Палагин. JI.: Машиностроение, 1986. — 320 с.
  105. С. В. Применение кумулянтов при оценивании центральных моментов негауссовского случайного процесса // Инфокоммуникационные технологии. 2008. — Т.6, № 1. — С. 16−19.
  106. Ш. Ширман Я. Д. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех / Я. Д. Ширман, В. Н. Манжос. — М.: Радио и связь, 1981.-416 с.
  107. В. М. Вероятностные модели нерэлеевских флуктуаций радиолокационных сигналов // Радиотехника и электроника. 1987. — Т. 32, № 9.-С. 1793−1817.
  108. Электродинамика и распространение радиоволн / В. В. Никольский, Т. И. Никольская. — М.: Наука, 1989. 543 с.
  109. Digham F. F. On the Energy Detection of Unknown Signals Over Fading Channels / F.F. Digham, M.-S. Alouini, M.K. Simon // IEEE Trans. Comm. 2007. -vol. 55. — pp.21−24.
  110. Gezici S. On the Optimality of Equal Gain Combining for Energy Detection of Unknown Signals / S. Gezici, Z. Sahinoglu, H. V. Poor // IEEE Comm. Letters. -2006. vol. 10. — pp. 772−774.
  111. V. I. // Proc. IEEE Int. Conf. on Communication: ICC'02, 28 Apr. -2 May 2002. N.Y.: IEEE. 2002. — vol. 3. — P. 1606−1610.
  112. Matsumoto M. Mersenne twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator/ M. Matsumoto, T. Nishimura // ACM Transactions on Modeling and Computer Simulations 8. 1998. — pp. 3−30.
  113. Park K. Y. Performance evaluation of energy detectors // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1978. — vol. 14. — pp. 237−241.
  114. Sahin M. E. Optimization of Energy Detector Receivers for UWB Systems / M. E. Sahin, I. Guvenc, H. Arslan // Proc. IEEE Veh. Tech. Conf. 2005 — pp. 13 861 390.
  115. Urkowitz H. Energy Detection of Unknown Deterministic signals // Proc. IEEE. 1967. — vol. 55. — pp. 523 — 531.
  116. В. И. Характеристики энергетического обнаружения неизвестных радиосигналов на фоне шума Лихтера / В. И. Костылев, М. П. Сличенко // Вестник Воронежского государственного университета. Серия «Физика. Математика». 2006. — № 2. — С. 78−84.
  117. В. И. Потенциальная точность совместной и несовместной оценки параметров сигнала теневого радара в случае малоразмерной цели /
  118. B. И. Костылев, М. П. Сличенко // Материалы XIII международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». Воронеж, 2007 -Т. 3.-С. 1658−1666.
  119. В. И. Энергетическое обнаружение радиосигналов на фоне негауссовского шума неизвестной интенсивности / В. И. Костылев, М. П.
  120. Сличенко // Материалы XIV международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь». Воронеж, 2008. Т. 3. — С. 2179−2190.
  121. В. И. Характеристики энергетического обнаружения неизвестных радиосигналов на фоне шума Лихтера / В. И. Костылев, М. П. Сличенко // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2008. — Т. 51, № 10. — С. 889−898.
  122. В. И. Энергетическое обнаружение радиосигналов на фоне негауссовского шума неизвестной интенсивности / В. И. Костылев, М. П. Сличенко // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2009. — Т. 52, № И. — С. 910−920.
  123. В. И. Энергетическое обнаружение частично поляризованных радиосигналов на фоне гауссовского шума / В. И. Костылев, М. П. Сличенко // Известия ВУЗов. Радиофизика. 2010. — Т. 53, № 12. — С. 803−814.
  124. В. И. Адаптивное энергетическое обнаружение квазидетерминированных радиосигналов на фоне негауссовского шума / В. И. Костылев, М. П. Сличенко // Радиотехника и электроника. 2011. — Т. 56, № 6. — С. 698−704.190
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!