Нелинейные методы цифровой обработки сигналов в частотной области в каналах со сложными видами помех

• Автор: Петров, Антон Владимирович
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 185 с. : ил.

СОДЕРЖАНИИ
ВВЕДЕНИЕ
Е МЕТОДЫ АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ДИСКРЕТНЫХ СООБЩЕНИЙ ПО
КАНАЛАМ СО СЛОЖНЫМИ ВИДАМИ ПОМЕХ
1.1 Основные виды, характеристики и модели аддитивных помех в каналах связи
1.2. Методы приема дискретных сообщений в каналах со сложными видами помех с использованием
принципов адаптации и нелинейной обработки сигналов
1.3. Влияние негауссовских помех на показатели
качества приема дискретных сообщений
1.4. Особенности подавления сложных помех в каналах с памятью
1.5. Выводы: формулировка задач работы
2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СЕЛЕКТИВНОГО ПОДАВЛЕНИЯ НЕГАУССОВСКИХ ПОМЕХ НА ОСНОВЕ НЕЛИНЕЙНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В СПЕКТРАЛЬНОЙ ОБЛАСТИ
2.1. Принципы и преимущества нелинейной обработки сигналов в частотной области
2.2. Преобразования сигналов в частотной области с применением операторов с унитарной нелинейностью и их свойства
2.3. Теоретические оценки эффективности подавления сложных помех с применением нелинейных
спектральных преобразований
2.4. Выводы
3. ИССЛЕДОВАНИЕ ПУТЕЙ РЕАЛИЗАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
НА ОСНОВЕ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

3.1. Дискретное представление операторов с унитарной нелинейностью с использованием метода расщепления
3.2. Разработка нелинейных цифровых фазовых фильтров с применением быстрых алгоритмов ортогональных преобразований
3.3. Оптимизация параметров нелинейных цифровых фазовых фильтров
3.4. Оптимизация алгоритмов пороговой селекции сигнала и помех
3.5. Выводы
4. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ ПОДАВЛЕНИЯ
СЛОЖНЫХ ПОМЕХ
4.1. Задачи, методы и техника статистического моделирования
4.2. Помехоустойчивость приема двоичных сигналов при использовании различных алгоритмов обработки сигналов в каналах без памяти в условиях действия
сосредоточенных помех и флуктуационного шума
4.3. Влияние импульсных помех и замираний на эффективность нелинейных алгоритмов обработки сигналов
4.4. Влияние памяти канала на эффективность нелинейных алгоритмов обработки сигналов
4.5. Общая оценка эффективности разработанных методов подавления сложных помех
4.6. Результаты практического использования разработанных
методов и рекомендации по их дальнейшему развитию
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
1. Программа статистического моделирования приема дискретных сообщений с применением нелинейного спектрального преобразования в

звене додетекторной обработки
2- Программа статистического моделирования приема дискретных сообщений с применением нелинейного спектрального преобразования в звене додетекторной обработки в однолучевом канале с релеевскими замираниями сигнала
3. Программа статистического моделирования приема дискретных сообщений с применением нелинейного спектрального преобразования в звене додетекторной обработки при действии одиночной ИГГ с детерминированными параметрами
4. Программа статистического моделирования приема дискретных сообщений с применением нелинейного спектрального преобразования в звене додетекторной обработки при наличии памяти в канале
5. Демонстрационная программа сжатия спектра импульса на основе разработанного нелинейного спектрального преобразования
6. Акты внедрения и использования результатов работы

(p{n,t) = cxp{ jc(t - nAt)2}, (1-37)
где с = n/AtT — const.
В последнее время в задачах обработки изображений и речи применяется частотно-временное преобразование, названное вейвлет-анализом [24, 25]. В отличие от классического преобразования Фурье, вейвлет-анализ дает двумерное отображение сигнала в частотной области в плоскости частота-положение. Аналогом частоты в этом случае является масштаб, а положение — сдвигом по оси времени. Эти особенности позволяют отделять крупные детали сигнала от мелких, располагая их на временной оси.
Иначе говоря, вейвлет-анализ является локализованным спектральным анализом. Базисная вейвлет-функция представляет собой импульс с высокочастотным заполнением, в которым понятие частоты заменено масштабом и введен сдвиг по оси времени. Эта функция должна быть ограничена, определена на конечном интервале и обладать нулевым средним. Таким образом, базисную вейвлет-функцию можно представить в виде:
(L38)
v|/| -—— I некоторая функция, так называемый материнский вейвлет.
где а,Ъ — масштаб и сдвиг по временной оси соответственно,

Примерами материнских вейвлетов могут служить функции, основанные на производных функции Гаусса: