Методы и алгоритмы обработки сигналов, повышающие скорость передачи информации

• Автор: Сердюков, Юрий Павлович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 247 с. : ил.

1. ОСНОВНЫЕ ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА СКОРОСТЬ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ ПО КАНАЛАМ СВЯЗИ И ФОРМУЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. Краткая характеристика современных каналов связи
и помех в них
1.2. Анализ современных методов повышения скорости передачи информации по каналам связи
1.3. Критерии оценки эффективности методов обработки и оптимальности сигналов
1.3.1 Эффективная длительность импульсных и
цифровых сигналов
1.3.2. Энергетические методы оценки эффективности сигналов
1.4. Проблема повышения скорости передачи информации
по каналам связи с МСИ
1.5. Выводы и постановка задач
2. МОДЕЛИ КАНАЛОВ СВЯЗИ И ОЦЕНКИ УРОВНЯ
МЕЖСИМВОЛЬНЫХ ИСКАЖЕНИЙ В НИХ
2.1. Выбор интервала наблюдения при обработке сигналов методом циклического опроса
2.2. Математические модели сигналов
2.2.1. Модель амплитудно-импульсного модулированного сигнала
2.2.2. Модель широтно-импульсного
модулированного сигнала
2.2.3. Модель фазо- и частотно-импульсного
модулированного сигналов
2.2.4. Модель кодово-импульсного сигнала
2.3. Модели канала связи
2.4. Оценка уровня межсимвольных искажений для идеализированной модели канала связи
2.4.1. Межсимвольные искажения для сигналов с амплитудно-импульсной модуляцией
2.4.2. Межсимвольные искажения для сигналов с широтно-импульсной модуляцией
2.4.3. Межсимвольные искажения для сигналов с фазоимпульсной и частотно-импульсной модуляцией
2.4.4. Межсимвольные искажения для сигналов с кодово-импульсной модуляцией
2.5. Оценка физической скорости передачи информации
2.6. Выводы
3. МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ИМПУЛЬСНЫХ И ЦИФРОВЫХ
СИГНАЛОВ СОГЛАСОВАННЫХ С ПАРАМЕТРАМИ КАНАЛОВ СВЯЗИ
3.1. Обобщение соотношения неопределенностей,
как критерия оценки оптимальности сигналов
3.2. Метод формирования импульсных и цифровых сигналов
на основе конечных последовательностей
3.3. Импульсные и цифровые сигналы на основе конечных последовательностей
3.3.1. Сигналы на основе конечных последовательностей для амплитудно-импульсной модуляции
3.3.2. Сигналы на основе конечных последовательностей для широтно-импульсной модуляции
3.3.3. Сигналы на основе конечных последовательностей для фазоимпульсной и частотно-импульсной модуляции

3.3.4. Сигналы на основе конечных последовательностей для кодово-импульсной модуляции
3.4. Постановка задачи формирования оптимальных сигналов
3.5. Общее решение задачи формирования оптимального
сигнала и ее анализ
3.6. Алгоритмы формирования оптимальных сигналов для импульсных и цифровых методов модуляции
3.7. Выводы
4. МЕТОД ОБРАБОТКИ ИМПУЛЬСНЫХ И ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ ОСНОВАННЫЙ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ ИХ ЧАСТОТНЫХ И ВРЕМЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
4.1. Концентрирующие интегральные преобразования
4.2. Влияние конечности и типа окон данных при
обработке информации
4.3. Концентрирующие интегральные преобразования при циклическом опросе
4.4. Метод формирования оптимальных дискретно-решетчатых окон данных, используемых при обработке сигналов
4.5. Выводы
5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ И СФОРМИРОВАННОГО
НОВОГО КЛАССА СИГНАЛОВ
5.1. Постановка задач по проведению экспериментальных проверок полученных результатов
5.2. Исследование эффективности дискретных оптимальных сигналов
5.3. Исследование оптимальных дискретно-решетчатых
окон данных
5.4. Применение метода формирования дискретно-решетчатых окон данных для построения ядер, улучшающих сходимость рядов Фурье

2.2. Математические модели сигналов
Математической основой теории сигналов является функциональный анализ, опирающийся на понятие пространства сигналов, что соответствует функциональному пространству. Характерное для такого подхода использование геометрических абстракций находит широкое применение [85, 157]. Аппарат функционального анализа дает универсальный подход к исследованию, как самих сигналов, так и методов их обработки [46, 159].
Каждый класс сигналов имеет свои особенности и свою специфику в описании с помощью математического аппарата. Математической моделью сигнала называют его описание с помощью математических объектов, таких как функция, вектор и пр. Между сигналом оригиналом и его моделью не существует полного изоморфизма. Как правило, модель отражает только главные или наиболее характерные черты оригинала и адекватна только в некотором ограниченном интервале изменения параметров и представлений. Гомоморфизм моделей дает возможность использовать весь доступный математический аппарат для достижения поставленной цели исследования [39].
Вопрос выбора типа сигнала и его параметров, обеспечивающих заданный или минимальный уровень искажений, может быть сформулирован следующим образом: каким должен быть импульсный сигнал, чтобы его концентрация во временной и частотной областях была максимальна? При такой постановке необходим критерий оценки эффективности сигналов, сформулированный в виде принципа неопределенности, утверждающего, что [43]
где Т7 и характеризуют эффективную длительность импульсного сигнала и ширину его спектра соответственно.
(2.5)