ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Print ISSN: 1727-2769    Online ISSN: 2658-3747
English | Русский

Последний выпуск
№3(40) июль-сентябрь 2018

Адаптивная демодуляция широкополосных сигналов в условиях неопределенной помеховой обстановки

Выпуск № 2 (31) апрель-июнь 2016
Авторы:

Хайло Никита Сергеевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1727-2769-2016-2-123-134
Аннотация
Предложен адаптивный асимптотически робастный инвариантный (ААРИ) алгоритм демодуляции сигналов с неизвестным энергетическим параметром в аддитивном шуме с неизвестным распределением. Алгоритм основан на использовании расширенной модели приближенно-финитных распределений (q-точечной модели). Адаптация достигается путем оценки неизвестных параметров q-точечной модели и последующей оптимизации алгоритма. В работе показано, что в случае распределений шума с тяжелыми хвостами ААРИ-алгоритм, основанный на расширенной q-точечной модели, обеспечивает значительный выигрыш в пороговом отношении сигнал/шум по сравнению с классическим алгоритмом, основанным на использовании согласованного коррелятора. В случае гауссовского шума и больших объемов выборки ААРИ-алгоритм практически не уступает классическому алгоритму.
Ключевые слова: адаптивная демодуляция сигналов, априорная неопределенность, случайная помеха, фазовая манипуляция, робастность.

Список литературы
  1. lackard K.L, Rappaport T.S., Bostian C.W. Measurements and models of radio frequency impulsive noise for indoor wireless communications // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. – 1993. – Vol. 11, N 9. – P. 991–1001.
  2. Middleton D. Non-Gaussian noise models in signal processing for telecommunications: new methods and results for class a and class b noise models // IEEE Transactions on Information Theory. – 1999. – Vol. 45, N 4. – P. 1129–1149.
  3. Kassam S., Poor V. Robust techniques for signal processing: a survey // Proceedings of the IEEE. – 1985. – Vol. 73. – P. 433–481.
  4. Huber P.J. Robust statistics. – New York: John Wiley and Sons, 1981.
  5. Robust statistics. The approach based on influence function / F.R. Hampel, E.M. Ronchetti, P.J. Rousseeuw, W.A. Stahel. – New York: Wiley, 1986.
  6. Mutapcic A., Kim S.-J. Robust signal detection under model uncertainty // IEEE Signal Processing Letters. – 2009. – Vol. 16, N 4. – P. 287–290.
  7. Miller J.H., Thomas J.B. Detectors for discrete-time signals in non-Gaussian noise // IEEE Transactions on Information Theory. – 1972. – Vol. IT-18. – P. 241–250.
  8. Епанечников В.А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятности // Теория вероятностей и ее применения. – 1969. – Т. 14, № 1. – С. 156–161.
  9. Aazhang B., Poor H.V. Performance of DS/SSMA communications in impulsive channels. II. Hard limiting correlation receivers // IEEE Transactions on Communications. – 1988. – Vol. 36, N 1. – P. 88–97.
  10. Deliç H., Hocanm A. Robust detection in DS-CDMA // IEEE Transactions on Vehicular Technology. – 2002. – Vol. 51, N 1. – P. 155–170.
  11. Güney N., Deliç H., Koca M. Robust detection of ultra-wideband signals in Non-Gaussian noise // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. – 2006. – Vol. 54, N 4. – P. 1724–1730.
  12. Богданович В.А., Вострецов А.Г. Применение принципов инвариантности и робастности при разработке алгоритмов демодуляции для широкополосных систем связи // Радиотехника и электроника. – 2009. – Т. 54, № 11. – С. 1353–1361.
  13. Богданович В.А., Вострецов А.Г. Асимптотически робастные алгоритмы демодуляции сигналов с подавлением помех множественного доступа // Радиотехника и электроника. – 2010. – Т. 55, № 8. – С. 953–960.
  14. Богданович В.А., Вострецов А.Г., Коломенский К.Ю. Робастная демодуляция широкополосных сигналов // Радиотехника и электроника. – 2007. – Т. 52, № 7. – С. 822–830.
  15. Franks L.E. Signal theory. – Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1969.
Просмотров: 741