ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

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.

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 аннотации: 2090
Скачиваний полного текста: 1066
Просмотров интерактивной версии: 0