Развитие методов и алгоритмов обработки сигналов при радиотехнических измерениях и радиоконтроле в условиях априорной неопределенности

• Автор: Токарев, Антон Борисович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 443 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1 Задачи радиоконтроля и критерии качества их решения
1.1 Особенности осуществления радиоконтроля в современной
радиообстановке
1.2 Основные задачи радиоконтроля
1.3 Автоматизированные системы радиоконтроля. Серверы радиоконтроля
1.4 Проблемы разработки ПО для решения задач РТИ и РК
1.5 Основные задачи и направления, подлежащие анализу
1.6 Факторы, определяющие подходы к решению задач обнаружения
сигналов
1.7 Практические аспекты оценивания занятости при радиоконтроле
1.8 Фактор априорной неопределенности при решении специальных
задач РК
1.9 Критерии качества решения задач радиоконтроля системами и
средствами РК
Выводы
2 Панорамное обнаружение узкополосных сигналов в широкой полосе частот
2.1 Общие сведения о задаче обнаружения узкополосных радиосигналов
2.2 Технические требования и метрологические характеристики алгоритма обнаружения сигналов
2.3 Статистические характеристики совокупности спектральных отсчетов
2.4 Базовый подход к обнаружению сигналов системой радиоконтроля при одноканальной обработке данных

2.5 Оценка среднего значения мощности шума, предусматривающая последовательное исключение максимальных составляющих спектра
2.6 Методика оценки расположения шумового участка на оси частот. Оценка среднего значения мощности шума на найденном шумовом участке
2.7 Рекомендации по разработке и анализу алгоритмов оценки средней мощности шума
2.8 Двухэтапные квазиоптимальные алгоритмы оценки средней мощности шума
2.9 Двухэтапные квазиоптимальные алгоритмы оценки средней мощности шума, основанные на СМОШ-статистиках
2.10 Двухэтапные квазиоптимальные алгоритмы оценки средней мощности шума, использующие медианное оценивание
2.11 Сравнительный анализ показателей качества квазиоптимальных алгоритмов оценки средней мощности шума
2.12 Расширенный анализ панорамного обнаружения сигналов
2.13 Рекомендации по осуществлению панорамного обнаружения сигналов системами радиоконтроля
Выводы
3 Измерение занятости радиочастотного спектра
3.1 Общие сведения и основные нормативные документы
3.2 Определение понятия занятости и причины возникновения погрешности её при экспериментальном оценивании
3.3 Анализ известных методов измерения занятости и методических рекомендаций. Конкретизация вопросов, подлежащих исследованию
3.4 Метрологические характеристики оценок занятости
3.5 Протяженные и импульсные радиосигналы. Особенности оценки занятости в каналах с импульсными сигналами
3.6 Интенсивность потока сигналов в радиоканале и её влияние на достоверность оценивания занятости

3.7 Нестабильность интервала контроля состояния радиоканалов и её влияние на качество оценивания занятости для различных измерительных систем
3.8 Основы теоретического анализа надежности оценки занятости
3.9 Исследование надежности оценок занятости для каналов с протяженными радиосигналами
3.10 Альтернативный способ оценки занятости в нетактируемых измерительных системах
3.11 Особенности статистических характеристик оценок занятости спектра при метрологических испытаниях
3.12 Управление измерениями занятости при отсутствии априорной информации о характеристиках тестируемых радиоканалов
3.13 Рекомендации по организация процедуры измерения занятости
3.14 Влияние неправильного выбора числа точек контроля на достоверность оценки занятости
3.15 Особенности оценки занятости спектра применительно к СК-системам
Выводы
4 Специальные случаи обработки сигналов
4.1 Общие сведения
4.2 Оптимизация процедуры обнаружения для выявления сигналов с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты
4.3 Оптимизация процедуры пеленгования источников радиосигналов, использующих сигналы с ППРЧ, корреляционным интерферометром
4.4 Обнаружение сигналов аналоговых радиомикрофонов
4.5 Побочные электромагнитные излучения и методы их выявления .317 Выводы

В качестве теоретической основы анализа поставленной задачи воспользуемся статистической теорией синтеза совместно оптимальных алгоритмов [28]. В терминах данной теории поставленную выше задачу можно сформулировать как задачу разрешения-оценивания, направленную на получение оценки
составного вектора Х-[а,М,Хм)г, где <г| - мощность аддитивного шума, М — число сигналов, присутствующих в анализируемой полосе частот, Хм - вектор совокупности неизвестных параметров обнаруживаемых сигналов. Основой для определения вектора X служат отсчеты вектора х наблюдаемых координат случайного входного процесса, рассчитываемого по регистрируемой реализации ига(?). Вероятностные характеристики отсчетов х зависят от истинного значения
X и определяются условной плотностью вероятности Ж(ХХ)=Шм(х(Т,М,Хм). Объектом поиска является такое правило разрешения-оценивания, при котором получаемая оценка X числа и параметров сигналов оказывается наилучшей из всех возможных по некоторому заранее выбранному критерию.
Независимо от выбранного критерия оптимизации решение поставленной задачи связано с исследованием поведения приведенных выше условных плотностей распределения №(х | X), называемых функциями правдоподобия. Сложность подобного анализа существенно зависит от выбора системы наблюдаемых координат процесса иш(0. При выборе в качестве наблюдаемых координат совокупности временных отсчетов процесса ивх (/) каждое входящее в х значение зависит сложным образом от параметров всех разрешаемых сигналов и определение оптимальной оценки вектора X оказывается весьма трудоемким. В частотной области, напротив, зависимость вероятностных характеристик спектральных отсчетов от параметров разрешаемых сигналов оказывается локальной, а сами отсчеты можно приближенно считать независимыми [25], что приводит к факторизации функции правдоподобия и упрощает как процесс поиска оптимального алгоритма, так и саму получаемую процедуру обработки. Вследствие этого в качестве вектора наблюдаемых координат х рациональнее использовать спектральные отсчеты процесса ию(?).