Kor siqnalın işlənməsi son 10-15 il ərzində hazırlanmış nisbətən yeni rəqəmsal siqnal emal (DSP) texnologiyasıdır.

Ümumiyyətlə, kor emal vəzifəsi əlavə səs-küy fonunda naməlum xüsusiyyətlərə malik xətti kanaldan keçən naməlum siqnalların rəqəmsal emalı kimi tərtib edilə bilər.

Qeyri-müəyyənlik bölgəsi Müşahidə bölgəsi

X Vektor kanalı GL U

düyü. 1. Kor problemi.

“Kor problem” tez-tez radiotexnika sistemlərində, o cümlədən radar sistemlərində, radionaviqasiyada, radio astronomiyasında siqnalların işlənməsi zamanı yaranır. rəqəmsal televiziya; radiorabitə sistemlərində; rəqəmsal nitq və təsvirin emalı problemlərində.

SOS problemləri tarixən rəqəmsal siqnalın və təsvirin emalının müxtəlif tətbiqlərində yarandığından, buna görə də çox vaxt bu problemlərin həlli xüsusi tətbiqlərin xüsusiyyətlərini nəzərə almağa əsaslanırdı. Son illərdə toplanan nəticələrlə "kor problemin" həlli üçün sistemli bir nəzəriyyənin qurulması üçün ilkin şərtlər yaradılmışdır.

Kor siqnalın işlənməsi problemlərinin iki əsas növü var: kor kanalın identifikasiyası (naməlum impuls reaksiyasının və ya ötürmə funksiyasının qiymətləndirilməsi), kor kanalın düzülməsi (və ya korreksiyası) (informasiya siqnalının birbaşa qiymətləndirilməsi). Hər iki halda, emal üçün yalnız müşahidə olunan siqnalın tətbiqləri mövcuddur.

Kor identifikasiya vəziyyətində, impuls reaksiyasının təxmini məlumat ardıcıllığını qiymətləndirmək üçün əlavə olaraq istifadə edilə bilər, yəni. kor tənzimləmə və ya korreksiyada ilk addımdır.

Kor emal tapşırıqları müşahidə olunan siqnalları təsvir etmək üçün geniş modellər sinfini tələb edir. Ən ümumi halda, sistemin davamlı modeli aşağıdakı ifadə ilə təsvir olunur:

4-со у(0= |н(*,г)х(гУг + у(0, (1) о burada: у(/) - St, Н(?,г)-də qiymətləri olan müşahidə vektor siqnalı - h p elementləri ilə impuls cavablarının (IR) naməlum matrisi v(t)~ əlavə səs-küy (Vektor təsadüfi proses, adətən WITH ilə);

(1) ifadəsi ilə təsvir olunan sistemlər çox girişli və çox çıxışlı sistemlər adlanır (İngilis ədəbiyyatında Multiple-Input Multiple-Output və ya MIMO).

Xüsusi halda H(/, r) = H(/-r) stasionar sistem vəziyyətimiz var və (1) formaya malikdir: oo y(0= jH(i-r)x(rWr + v() 0. (2) oo

H(r) matrisinin komponentləri |/r-yj(r) formasına malikdirsə, kor mənbə ayırma (BSS) məsələlərində istifadə olunan modeli əldə edirik:

У(0 = Н x(f)+ v(f), (3) burada: Н - m x n naməlum, mürəkkəb (“qarışdırma” adlanan) elementləri olan (fyjj; x(r)~ naməlum siqnallar) matris .

Mənbə siqnalları statistik cəhətdən bir-birindən asılı olmayan stasionar təsadüfi proseslərin tətbiqi olduqda, son illərdə getdikcə müstəqil komponent analizi (ICA) adlanan bir problemimiz var.

Bu halda, müstəqil komponent analizində istifadə olunan model tez-tez aşağıdakı kimi təqdim olunur:

Y = H ■ x + v, (4) burada: y və v təsadüfi vektorlar, x müstəqil komponentli təsadüfi vektor, H deterministik naməlum matrisdir.

ANC problemi y vektorunun komponentləri statistik cəhətdən müstəqil olan x vektorlarının xətti fəzasına belə proyeksiyasının tapılması məsələsi kimi tərtib edilmişdir. Bu halda y təsadüfi vektorunun yalnız müəyyən nümunəsi mövcuddur və səs-küy vektorunun v statistikası məlumdur.

PCA, statistikada yaxşı tanınan əsas komponentlər metodunun bəzi inkişafıdır, burada daha güclü statistik müstəqillik xassəsinin əvəzinə əlaqəsizlik xassəsindən istifadə olunur.

Əgər (2)-də u = 1 və m > 1 olarsa, onda sistem modeli daha sadə ifadə ilə təsvir edilə bilər: oo y(i) = Jh(i - r)x(z)dz + v(f), (5) )

00 burada h(r) t-ölçülü kanalın naməlum impuls reaksiyasıdır; x(r) C-də dəyərləri olan naməlum mürəkkəb məlumat siqnalıdır.

(5) tipli modellərlə təsvir edilən sistemlər tək girişli çox çıxışlı sistemlər (Single-Input Multiple-Output və ya SIMO) adlanır.

Əgər n = 1 və m = 1 olarsa, onda bir giriş və çıxış (Single-Input Single-Output və ya SISO) olan sistem modelimiz var: 00

Bundan sonra biz (5) və (6) modellər əsasında kor kanalın identifikasiyası problemlərini müvafiq olaraq vektor və skalyar kanalın stasionar kor identifikasiyası problemləri adlandıracağıq.

Sistemin kor identifikasiyası yalnız çıxış siqnallarından kompleks çarpan üçün dəqiq olan sistemin impuls reaksiyasını bərpa etmək qabiliyyəti deməkdir.

İlk baxışdan belə bir tapşırıq səhv görünə bilər, lakin kor kanalın qiymətləndirilməsi kanal strukturunun istifadəsinə və ya onun girişinin məlum xassələrinə əsaslanırsa, bu belə deyil. Təbii ki, bu cür xüsusiyyətlər, öz növbəsində, kor identifikasiya üsullarının xüsusi tətbiqinin xüsusiyyətlərindən asılıdır.

Müxtəlif səpilmə növləri olan kanallar vasitəsilə yüksək sürətli ötürülmə üçün nəzərdə tutulmuş radiotexniki məlumat ötürmə sistemlərinin təcrübəsində IR radiokanalı, bir qayda olaraq, optimal modulyatorları və demodulyatorları sintez edə bilmək üçün kifayət qədər dəqiqliklə məlum deyil.

Üstəlik, radiokanallarda radiodalğaların ötürücü-qəbuledici yolu boyunca çoxyollu yayılması, troposfer və ionosfer təbəqələrində genişzolaqlı radiosiqnalların sınması və difraksiyasının təsirləri səbəbindən İQ adətən qeyri-stasionar olur.

Bu kanallara 3-30 MHz tezlik diapazonunda ionosfer radiorabitə kanalları, 300 - 3000 MHz tezlik diapazonunda troposfer səpələnməsi və 3000 - 30000 MHz tezlik diapazonunda olan radiorabitə kanalları, tezlik diapazonunda ionosfer səpələnməsi olan kosmik rabitə kanalları daxildir. 30 - 300 MHz.

1000 ilə 2000 MHz diapazonunda olan mobil radiorabitə sistemlərində siqnalın yayılmasının çoxyollu təbiəti əsasən bina və tikililərdən və ərazi xüsusiyyətlərindən radio dalğalarının təkrar əks olunması ilə əlaqədardır. Oxşar təsirlər sualtı akustik kanallarda baş verir.

TBMA-dan, uzaqdan radio giriş sistemlərindən və yerli ofis radio şəbəkələrindən istifadə edən rəqəmsal trankinq rabitə sistemlərində kanallar həm də vaxtın əhəmiyyətli dərəcədə səpilməsi və solması ilə xarakterizə olunur.

Oxşar problemlər, məsələn, burada yarana bilər peyk sistemləri qlobal radio naviqasiyası. Yaxın üfüqdə yerləşən kosmik gəmilərdən gələn radiosiqnal yer üzərində hərəkət edən obyektə təkcə birbaşa deyil, həm də yer səthindən spekulyar əks olunmaqla çata bilər.

Eyni zamanda, çoxlu yollara görə psevdo-aralıqların ölçülməsində səhvlər ən pis vəziyyətdə 3-9 m-ə çata bilər, yəni. ümumi ölçmə xətasının 10-30%-ni təşkil edəcək. Çoxyollu ilə yanaşı, artan ölçmə dəqiqliyi ilə ionosferdə genişzolaqlı siqnalların səpilməsinin kompensasiyası problemi də bu sistemlərdə aktuallaşa bilər. Bu halda SOS metodlarından istifadə aktual problemə çevrilə bilər.

İnkişaf meylləri müasir sistemlər Rabitə kanal həcminin maksimum istifadəsi üçün getdikcə daha sərt tələblərlə xarakterizə olunur. Simvollararası müdaxilənin baş verməsi ilə xarakterizə olunan kanallar üzərində diskret mesajların ardıcıl ötürülməsi sistemlərində test impulsu ilə kanal testindən istifadə edərək səpələnmənin qiymətləndirilməsi ekvalayzerlərin tətbiqi üçün əsas texnologiyadır. müxtəlif növlər. Bununla belə, kanalın sınaqdan keçirilməsinə sərf olunan vaxt (20%-dən 50%-ə qədər) TDMA standartlarını, xüsusən də mobil radio sistemlərində təkmilləşdirmək üçün getdikcə cəlbedici resursdur (məs. GSM standartı məlumat çərçivəsinin təxminən 18%-i sınaq impulsunu ötürmək üçün istifadə olunur).

Bu sistemlərdə kanal sınağına alternativ kor siqnal emal üsullarından istifadə etməkdir.

Kanalda səpilmə nəzərə alınmaqla diskret mesaj ötürmə sisteminin modeli aşağıdakı ifadə şəklində təqdim edilə bilər: oo «=+oo y(t)= jh(t,r)- + (7)

Оо «=-оо burada: - qəbuledicidə siqnal; (ap) - əlifbanın informasiya simvollarının ardıcıllığı A = ); ¿"¿(r,^) - A:-ci simvoluna uyğun kanal siqnalı; h(r,t) - rabitə kanalının impuls cavabı; v(i) - əlavə səs-küy, T - takt intervalı. Xətti rəqəmsal üçün modulyasiya (7 ) formaya (8) çevrilə bilər.

А0= \h(t,T)s0(z-nT)dT + v(t). (8)

Vaxtı yavaş olan kanallar üçün aşağıdakı sadələşdirmə etibarlıdır: oo +°o

У(0= Ysan \h(t-T)s0(z-nT)dT + v(t).(9)

Aprior parametrik və struktur qeyri-müəyyənliyin müxtəlif vəziyyətlərində kanal modeli qəbuledici tərəfdə naməlumların bir sıra parametrlərini və/yaxud funksiyalarını ehtiva edir.

Nəzərdən keçirilən kontekstdə qeyri-müəyyənlik təkcə ötürmə sistemlərinin məlumat siqnallarının naməlum təhrifedici kanaldan keçməsi ilə əlaqədar deyil, həm də ötürmə sistemində istifadə olunan test siqnallarının strukturu və parametrləri naməlum olduğu hallarda da yarana bilər. Bənzər bir problem radio kəşfiyyatı və radiomonitorinq tapşırıqlarında yarana bilər.

Kanalın impuls reaksiyası və kanal siqnalı ilə bağlı "tam" (parametrik olmayan) qeyri-müəyyənlik halında, bir giriş və çıxışı olan modelə uyğun gələn (10) formada ötürücü sisteminin diskret zaman modeli var. (6):

R0 = R")|,=/g = X>("M"-"M/), (10) n=0 burada: x(/) bu və ya digər statistik modellə təsvir edilən naməlum informasiya ardıcıllığıdır, /? ( /) ötürmə sisteminin uçdan-uca diskret kanalının naməlum impuls reaksiyasıdır, b kanalın yaddaşıdır, y(/) statistik cəhətdən müstəqil, ixtiyari “rəngli” səs-küy nümunələrinin qeyri-məhdud ardıcıllığıdır.

Ucdan-uca kanalın impuls reaksiyasını həm deterministik, həm də təsadüfi funksiya hesab etmək olar. Kanal stasionar olduqda, çıxış ardıcıllığı diskret vaxtda stasionar olur.

Xətti, sabit, deterministik kanallar üçün seçmə sürəti simvol sürətindən (adətən tam m əmsalı) yüksək olduqda, seçmə siqnal siklostasionardır və ya ekvivalent olaraq birinin altında yatan stasionar ardıcıllıq vektoru kimi təqdim edilə bilər. -zaman modeli giriş və çoxlu çıxış (5), burada t-ni yığırıq - növbəti giriş simvolunun qəbulu zamanı daxil olan nümunələrin ardıcıllığı.

Onda ötürmə sisteminin diskret-zaman modeli aşağıdakı kimi təqdim edilə bilər: y(/)=5>(u)x(/!-/)+y(/) (11) n=0

Bu ifadədə y(/) və b(u) qəbuledicidəki siqnalın və impuls cavabının t-ölçülü vektorlarıdır.

Vektor kanal modeli (11) ilə təsvir edilən başqa bir hal bir neçənin məkan ayrılması halında baş verir qəbuledici antenalar(aralıq qəbul).

SOS üsulları xaotik rabitə sistemlərində effektiv tətbiqlər tapa bilir. Son illərdə səs-küy siqnallarından istifadənin mümkünlüyü rabitə sahəsində tədqiqatçıların böyük marağına səbəb olmuşdur. Bəzi hesablamalara görə, bu cür sistemlər radiokanalda 1 Gbit/s-ə qədər ötürmə sürətini təmin edə bilir (bu gün ötürmə sürətinin eksperimental olaraq əldə edilmiş səviyyəsi onlarla Mbit/s təşkil edir).

Burada əsas ideya informasiya ötürmə sisteminin daşıyıcı rəqsi kimi səs-küy (xaotik) siqnaldan istifadə etməkdir.

Deterministik xaosdan istifadə edən sistemlərdə informasiya xaotik siqnala səs-küy siqnalının amplituda modulyasiyasından istifadə etməklə və ya deterministik xaos mənbəyinin parametrlərini dəyişdirməklə daxil edilir. Bu sistemlərdə xüsusi sınaq siqnalının istifadəsi qeyri-mümkün olur, çünki deterministik xaos generatorlarının sinxronizasiyasının mövcud problemi aprior qeyri-müəyyənliyin, o cümlədən sınaq siqnalının yaranmasına səbəb olur.

Eyni zamanda, xaotik rabitə sistemlərində yaranan ultra genişzolaqlı siqnalların formalaşması, emissiyası və yayılmasının spesifikliyi əhəmiyyətli xətti və qeyri-xətti siqnal təhriflərinin yaranmasına səbəb olur ki, onların kompensasiyası SOS çərçivəsində həll olunan problemdir.

Rəqəmsal televiziya problemlərində xətti təhriflər televiziya siqnalının radio kanalı üzərindən ötürülməsi nəticəsində yaranır, relyef elementləri və ya şəhər inkişafının əks olunması ilə xarakterizə olunur, həmçinin analoq televiziya siqnallarının qeyd və saxlama sistemlərində bant genişliyi məhdudiyyətləri nəticəsində yaranır. .

Bu halda xüsusi test siqnallarının istifadəsi informasiyanın ötürülmə sürətini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır və rəqəmsal televiziya siqnalının yayımı üçün standart radio diapazonlarından istifadə edən rəqəmsal televiziya sistemlərinin yaranması perspektivini gecikdirir.

Bu gün rabitə sistemləri üçün kor ekvalayzerlərin qurulması üçün kifayət qədər çox sayda yanaşma hazırlanmışdır.

Kor ekvalayzerin hazırlanmasında əsas məqam ekvalayzer parametrlərini tənzimləmək üçün bir qayda hazırlamaqdır. Test impulsu olmadıqda, qəbuledicinin kanal parametrlərinə çıxışı yoxdur və minimum orta səhv ehtimalı meyarını minimuma endirmək üçün ənənəvi yanaşmadan istifadə edə bilməz.

Kor ekvalayzerin uyğunlaşdırılması, əlbəttə ki, çıxış siqnalının yüksək səviyyəli statistikasını ehtiva edən bəzi xüsusi xərc funksiyasının istifadəsini tələb edir.

Bu sinifdə ən sadə alqoritm ekvalayzer çıxışı və ikitərəfli məhdudlaşdırıcı çıxış arasında orta kvadrat xətanı minimuma endirir. Alqoritmin xüsusiyyətləri ilkin ekvalayzer parametrlərinin nə dərəcədə düzgün seçilməsindən asılıdır.

Amplituda modulyasiyası ilə rəqəmsal sistemlərdə rabitə kanalının birbaşa kor bərabərləşdirilməsi üçün ilk alqoritm, görünür, 1975-ci ildə Sato tərəfindən təklif edilmişdir. . Satonun alqoritmi sonradan 1980-ci ildə D.Qodard tərəfindən ümumiləşdirilmişdir. kombinə edilmiş amplituda-faza modulyasiyası (həmçinin “sabit modul alqoritmi” kimi tanınır) üçün.

Ümumiyyətlə, bu cür alqoritmlər ekvalayzerin çıxış ardıcıllığı Buzzang xassəsini təmin etdikdə birləşir, yəni:

M(y(/M/ - *)) = M(y(0/M" - *))), (12) burada: /( ) məsrəf funksiyasıdır.Ona görə də bu alqoritmlərə Bazqang alqoritmləri də deyilir.

Ümumiyyətlə, bu tip alqoritmlər adaptiv ekvalayzer prinsipi əsasında qurulan stoxastik gradient kor bərabərləşdirmə alqoritmləri adlanan sinifə aiddir.

Bu vəziyyətdə adaptiv ekvalayzerin səhv siqnalı çıxış siqnalının ətalətsiz qeyri-xətti çevrilməsi ilə formalaşır, onun növü istifadə olunan siqnal kodu dizaynından asılıdır.

Bu tip alqoritmlər üçün rəqəmsal rabitə sistemlərindəki giriş siqnallarının, bir qayda olaraq, qeyri-qauss olması və damlamanın təsiri olması, mərkəzi limit teoreminə görə bu siqnalların çoxunun superpozisiyasına səbəb olması vacibdir. ehtimal nəzəriyyəsi, qəbuledicidə müşahidə edilən siqnal nümunələrini normallaşdırır. Buna görə də, bu alqoritmlərdə səhv siqnalı ekvalayzer çıxışında siqnalların bu xüsusiyyətlərinə həssasdır.

Stokastik gradient alqoritmlərinin əsas məhdudiyyəti nisbətən yavaş yaxınlaşma, etibarlı ilkin şərtlərin tələbidir.

Bu alqoritmlərin fərqli üstünlüyü qiymətləndirmə intervalında IR kanalının stasionarlığına tələblərin olmamasıdır. Üstəlik, qeyd edirik ki, kor identifikasiya və korreksiya alqoritmlərinin mütləq əksəriyyəti bu və ya digər şəkildə belə stasionarlığı tələb edir.

İnformasiya simvollarının sonlu əlifbası ilə xarakterizə olunan rabitə sistemləri üçün klassik maksimum ehtimalın qiymətləndirilməsi metodunun təkcə məlumat simvollarına deyil, həm də skalyar kanalın naməlum impuls reaksiyasına qədər genişləndirilməsi ideyası əsaslandırıla bilər.

Oxşar üsullar ədəbiyyatda stoxastik maksimum ehtimal alqoritmləri kimi təsnif edilir.

İnformasiya siqnalı naməlum olduğundan onu paylanması məlum olan təsadüfi vektor hesab edə bilərik. Məsələn, fərz edək ki, informasiya simvolları bərabər ehtimalla sonlu sayda qiymətlər (x\, x2, -~, xk) alır və əlavə səs-küy ağ Qauss səs-küyüdür. spektral sıxlıq Xeyr, onda kanal qiymətləndirmə alqoritmi belə görünəcək:

Bu alqoritmin rabitə sistemlərində tətbiqi ilk dəfə olaraq 2009-cu ildə müzakirə edilmişdir. Ehtimal funksiyasını (13) maksimuma çatdırmaq ümumiyyətlə çətin məsələdir, çünki bu funksiya qabarıq olmayan Lakin, bu gün ra məlumdur.

1-X n=0 təxminləri əldə etməyə imkan verən kifayət qədər çox sayda alqoritm Yüksək keyfiyyət(biblioqrafiyaya bax və həmçinin). Əgər qanunauyğunluq şərtləri yerinə yetirilirsə və ilkin yaxınlaşma yaxşıdırsa, bu alqoritmlər (ən azı orta kvadrat mənada) kanalın impuls reaksiyasının həqiqi dəyərinə yaxınlaşır.

MP alqoritminin deterministik versiyası məlumat ardıcıllığı üçün statistik modeldən istifadə etmir. Başqa sözlə, kanal vektoru b və informasiya vektoru x eyni vaxtda qiymətləndirməyə tabedir. Səs vektoru sıfır riyazi gözlənti və o21 MP kovariasiya matrisi ilə Qauss olduqda, qiymətləndirmə qeyri-xətti minimum kvadratların optimallaşdırılması ilə əldə edilə bilər.

Kanal vektoru və məlumat nümunələri ilə bağlı ehtimal funksiyasının birgə minimuma endirilməsi (13) ilə müqayisədə daha çətin məsələdir. Xoşbəxtlikdən, müşahidə olunan vektor Toeplitz və ya Hankel matrisi ilə müəyyən edilmiş məlumat vektoru və ya kanal vektoruna münasibətdə xətti funksiyadır. Beləliklə, ardıcıllıqla həll edə biləcəyimiz qeyri-xətti minimum kvadratlar problemimiz var.

İnformasiya ardıcıllığının sonlu əlifbasının xassəsindən deterministik MT yanaşması çərçivəsində də istifadə oluna bilər. Belə bir alqoritm ümumiləşdirilmiş Viterbi alqoritmində təklif olunur və ondan istifadə edir. Bu yanaşmaların yaxınlaşması ümumi halda təmin edilmir.

Baxmayaraq ki, millət vəkili qiymətləndirmələri adətən təmin edir ən yaxşı xüsusiyyətlər,hesablama mürəkkəbliyi və yerli maksimumlar onların iki əsas problemidir.

Əhəmiyyətli yer Rabitə proqramlarında "yarı kor" adlanan kanal identifikasiyası istifadə olunur. Bu rabitə kanalının identifikasiya üsulları son vaxtlar çox diqqəti cəlb edir, çünki onlar kanalın sürətli və möhkəm qiymətləndirilməsini təmin edir. Bundan əlavə, çox sayda seriyalı ötürmə sistemləri artıq sınaq siqnallarından istifadə etdiyinə görə, bu üsulların rabitə praktikasına daxil olma ehtimalı daha yüksəkdir.

Yarı kor identifikasiya giriş məlumatlarının bir hissəsi məlum olduğu üçün giriş məlumatlarının ardıcıllığı haqqında əlavə biliklərdən istifadə edir.

Bu halda, təbii olaraq a priori giriş məlumatlarını təqdim etməklə ehtimal funksiyalarının modifikasiyası nəzərə alınmaqla həm stoxastik, həm də deterministik MP qiymətləndirmələrindən istifadə olunur.

Rabitə sistemlərində kor siqnalların işlənməsi üsullarının inkişafında bir mərhələ giriş siqnalları stasionar qeyri-qauss təsadüfi proseslər modeli ilə təsvir olunan kanalları müəyyən etmək üçün yüksək səviyyəli statistikanın istifadəsi oldu. Bu üsullar çərçivəsində, bir qayda olaraq, naməlum kanal üçün açıq bir həll tapmaq mümkündür.

Bir vektor rabitə kanalının kor identifikasiyası (t> 1) üçün 2-ci dərəcəli statistikadan istifadənin nisbətən yaxınlarda başa düşülən imkanı rabitə sistemlərinə kor emal texnologiyalarının tətbiqi perspektivini əhəmiyyətli dərəcədə yaxınlaşdırdı və son illərdə bütün iş xəttini təhrik etdi. Bu günə qədər identifikasiya üçün sürətli birləşən alqoritmlərin bütün ailəsi aşkar edilmişdir. Bu halda, kanalın identifikasiyası üçün ən azı 2 müstəqil qəbul kanalının olması vacibdir.

Skayar kanalın kor identifikasiyası (m = 1) üçün 2-ci dərəcəli statistikanın istifadəsi ümumiyyətlə giriş siqnalının qeyri-stasionar modeli üçün və dövri olaraq korrelyasiya olunan (siklostasionar) siqnalın xüsusi halda mümkündür.

b Skalyar kanal k və

Şəkil 2. Qeyri-stasionar giriş rabitə kanalının modeli.

Çıxışda siklostasionar siqnal olduqda kor identifikasiyanın mümkünlüyü, giriş siqnalının məcburi siklostasionar modulyasiyası üçün (Şəkil 2), ümumi halda qeyri-stasionar giriş üçün müstəqil olaraq müəllif tərəfindən göstərilmişdir. radar tətbiqləri üçün.

şək.3. Ötürmə sisteminin giriş siqnalları: a) stasionar ardıcıllıq; b) passiv fasilə ilə ardıcıllıq; c) aktiv fasilə ilə ardıcıllıq; d) siklostasionar modulyasiya ilə ardıcıllıq ümumi görünüş.

Diskret mesaj ötürmə sistemlərinin geniş sinfinin diskret zaman modeli belə yazıla bilər:

Ук = ^к181+кх1+к+Ч>к = (15)

1=0 burada: /r/,/ = 0,.,b -1 - rabitə kanalının impuls reaksiyası; g¡,i = O,., N + b-2 - modulyasiya ardıcıllığı;

X[ ,1 = O,., N + b - 2 - informasiya ardıcıllığı. Modulyasiya ardıcıllığının növündən asılı olaraq müxtəlif strukturlar əldə edə bilərik ötürülən siqnallar(Şəkil 3).

Şəkil 3.b, c, d-də göstərilən modulyasiya ardıcıllığına malik sistemlər qeyri-stasionar girişi olan sistemlər sinfinə aiddir. Giriş siqnallarında bu tip qeyri-stasionarlığın olması artıq kor rabitə kanalının müəyyən edilməsi üçün kifayət qədər şərtdir.

Eyni zamanda, aktiv fasiləsi olan sistemlərdə (sınaq impulsu olan sistemlər) kanalın sınaqdan keçirilməsinə maksimum vaxt sərf olunur. Eyni zamanda, ümumi siklostasionar modulyasiyaya malik sistemlərdə (şək. 3.d), eləcə də stasionar girişi olan sistemlərdə naməlum rabitə kanalını sınaqdan keçirməyə vaxt itirmirik.

Bu. əhəmiyyətli səpələnmə və solma inkişafı ilə xarakterizə olunan radio kanalları üzərindən məlumat ötürmək üçün radiotexnika sistemlərinin işlənib hazırlanması vəzifələrində təsirli üsullar SOS, müxtəlif növ kanal test üsullarından istifadə edən sistemlərin ötürmə qabiliyyətini artırmağa imkan verir. Bu halda, kor kanalın identifikasiyası alternativ texnologiyadır və tərtibatçıya sistemin əsas parametrlərini optimallaşdırmaq imkanı verilməlidir: ötürmə sürəti, etibarlılıq, qiymət.

Müasir radarda səslənmə üçün getdikcə genişzolaqlı elektromaqnit impulslarından istifadə birbaşa vaxt ayırdetmə qabiliyyətinin və nəticədə bu sistemlərin məlumat məzmununun artması ilə bağlıdır.

Bununla belə, radio dalğalarının yolu və yayılma mühitinin təsiri istifadə olunan siqnalların tezlik diapazonuna mütənasib olaraq artır və bu, çox vaxt sistemin uyğunluğunun itirilməsinə səbəb olur. Bu təsir ultra genişzolaqlı radar üçün xüsusilə əhəmiyyətlidir.

Bu vəziyyətdə kor siqnalın işlənməsi problemi sonlu ölçülü genişləndirilmiş bir obyektdən əks olunan naməlum siqnalların optimal ardıcıl qəbulu problemi kimi tərtib edilə bilər.

Bu problem, xüsusən də Yer atmosferi vasitəsilə hava və kosmosdan müdafiə radarlarında və raket hücumu xəbərdarlığı sistemlərində kosmik obyektlərin aktiv radarları ilə yaranır. Hərbi tətbiqlərə əlavə olaraq, bu cür radarlar kosmik eranın 40 ili ərzində Yerə yaxın kosmosu dolduraraq bəşəriyyətin kosmik fəaliyyəti üçün artan problemlər yaradan kosmik "zibil" lərin monitorinqində istifadə olunur.

Bu halda, atmosferdən irəli-geri keçən radar səs siqnalları paketi Faraday effekti ilə əlaqədar yaranan ionosferin sınma indeksinin tezlik asılılığından və qütbləşmə dispersiyasından yaranan təhrifləri alır. Bu təsirin təsir miqyasından bəhs edilir. Bu məlumatlara uyğun olaraq, radio siqnalının əhəmiyyətli dispersiya təhrifləri artıq S diapazonunda görünür və artan tezlik diapazonu və dalğa uzunluğu ilə sürətlə artır.

Əksər hallarda məkanda paylanmış hədəfdən əks olunan radar siqnalının modeli aşağıdakı kimi təqdim edilə bilər: oo

Vnb)= \h(t-T-nT)%(r,n)dr+ v(t) (16) oo burada: yn(t) - əks olunan impulsların ardıcıllığı;<^(т,п) - коэффициент обратного рассеяния лоцируемого объекта; h{t) - искаженный зондирующий импульс РЛС.

Geri səpilmə əmsalı obyektin strukturundan və həndəsəsindən, obyektin və radarın oriyentasiyasından, onların nisbi hərəkətindən və zondlama siqnalının parametrlərindən asılıdır. Bu məlumat radar obyektinin tanınması və onun forması haqqında məlumatların alınması problemlərini həll etmək üçün istifadə edilə bilər.

Radar obyektinin həndəsi quruluşu, radar qəbuledicilərinin (radar bazası) kifayət qədər böyük məkan ayrılması ilə bərpa edilə bilər. Bu zaman çox görünüşlü proyeksiyaların əldə edilməsi imkanı həyata keçirilir və vəzifə tomoqrafik metodların istifadəsinə qədər azalır.

Kosmosda bir nöqtədən obyektin yerinin müəyyən edilməsi halında obyektin tanınması radar hədəfinin zaman, qütbləşmə və ya zaman-tezlik portretlərindən (imzalarından) istifadə etməklə həyata keçirilə bilər.

Bütün bu problemlərdə geri səpilmə əmsalını bərpa etmək üçün radar zondunun nəbzinin formasını dəqiq bilməliyik. Eyni zamanda, zondlama nəbzi yayıldıqca, atmosferdən və qəbuledici yoldan keçərkən onun forması dəyişir.

Bu vəziyyətdə, yerləşmiş obyektin geri səpilmə əmsalını bərpa etmək üçün skalyar və ya vektor radar kanalının kor identifikasiyası vəzifəmiz var. Üstəlik, naməlum kanalı müəyyən etmək üçün sınaq impulsları texnikasından istifadə etməyin demək olar ki, həmişə mümkün olduğu rabitə sistemlərində kor identifikasiya tətbiqlərindən fərqli olaraq, radarda belə bir yanaşma praktiki olaraq mümkün deyil.

Radiokəşfiyyat sistemlərində və elektron müharibə və radio əks-tədbir sistemlərində radio emissiya mənbələrinin kor-koranə ayrılması və aktiv fazalı massivlərin radiasiya sxemlərinin düşmənin yaratdığı müdaxilə mühitinə uyğunlaşdırılması problemi aktualdır.

Burada kor bir problemin ortaya çıxması mənbələrin koordinatları, onların radio cihazının antennasına nisbətən oriyentasiyası və müvafiq olaraq qarışdırma matrisinin əmsalları haqqında məlumatın olmaması ilə bağlıdır. 2) və ya (3).

Son 30 il ərzində sintetik apertura radarlarından (SAR) istifadə edən təyyarələrdən Yer səthinin radarı təcrid olunmuş elmi təcrübələrdən Yerin uzaqdan zondlanmasının davamlı inkişaf edən sənayesinə çevrildi.

Bu sistemlərin istifadəsindən elmi ictimaiyyət yaxın gələcəkdə zəlzələlərin və vulkan püskürmələrinin proqnozlaşdırılması, qlobal iqlim dəyişikliyi proseslərinin başa düşülməsi və ümumilikdə Yer elmində qlobal problemlərin həllində mühüm irəliləyiş gözləyir.

Elmi məqsədlərlə yanaşı, bu sistemlər bu gün fövqəladə hallara nəzarət, ətraf mühitin monitorinqi, kartoqrafiya, kənd təsərrüfatı, buzda naviqasiya və s. kimi praktiki problemlərin həlli üçün unikal vasitədir. Onu da qeyd etmək lazımdır ki, bu sistemlər tərksilah müqavilələrinin icrasına nəzarət etmək üçün effektiv vasitələrdən biridir.

SAR tətbiq sahələrinin genişləndirilməsi onların məkan həllinə olan tələblərin daim artmasına, həmçinin yeni tezlik diapazonlarının inkişafına təkan verir.

Eyni zamanda, bu sistemlərdə trayektoriya ölçmələrindəki xəta, yayılma mühitinin təsiri və hədəfin hərəkəti nəticəsində baş verən radar təsvirlərinin məkan ayırdetmə qabiliyyətinin pozulmasının təsiri (defokuslanma) getdikcə əhəmiyyətli olur.

Sintetik diyaframlı radar görüntülərinin avtomatik fokuslanması problemi ilk dəfə 80-ci illərin sonu və 90-cı illərin birinci yarısında aviasiya SAR-larının məkan qətnaməsinin bir neçə metr səviyyəsinə yüksəlməsi ilə əlaqədar aktuallaşdı. Problem təyyarənin və ya kosmik gəminin naviqasiya sistemlərinin yüksək məkan ayırdetmə qabiliyyətinin əldə edilməsi üçün zəruri şərt olan SAR antenasının faza mərkəzinin trayektoriyasını dəqiq ölçə bilməməsi ilə əlaqədar idi.

Əgər cismin və radarın nisbi hərəkətinin parametrləri məlumdursa, o zaman birbaşa və ya tərs apertura sintezi metodlarından istifadə etməklə obyektin radar təsvirini qurmaq mümkündür. Bu halda əks olunan siqnalın modeli aşağıdakı formada təqdim edilə bilər: y(r,t)= ¡¡/1((,t,&,cr)£(&,cr)L6M<т + у(г,г) (17) вМ где: I- комплексный коэффициент отражения подстилающей поверхности; к({,т,в,сг) - пространственно-временной сигнал РЛС с синтезированной апертурой, отраженный точечной целью (импульсная характеристика радиолокационного канала); в,<7 - временные координаты элемента подстилающей поверхности (азимут, дальность); - временные координаты двумерного отраженного сигнала.

Tərs diafraqma sintezi üsullarından istifadə edən sistemlərdə teleskopik SAR-larda inteqrasiya bölgəsinin ölçüsü £>(/,r) z müstəvisindəki obyektin ölçüsündən əhəmiyyətli dərəcədə böyükdür, siqnal modeli (14) iki kimi təqdim edilə bilər. -ölçülü bükülmə: y(*>r)= Yox °) %(0,st)s1vs1su + v(tig) (18) V

Keyfiyyətcə SAR-da radar təsvirlərinin formalaşdırılması prosesi Şəkil 4-də göstərilmişdir.

Şəkil 4. SAR-da təsvirin formalaşması.

Ümumiyyətlə, radar təsvirlərinin formalaşdırılması problemi tərs problemlər sinfinə aiddir. Pseudoinverse və ya nizamlayıcı operatorun bir və ya bir neçə parametri ilə bağlı qeyri-müəyyənlik

H"1 radioşəkillərin parametrik fokuslanması probleminin mahiyyətini təşkil edir [19,155,220,223,217,214,232].

Bu tərtibdə problem əksər hallarda SAR şəkillərinin rəqəmsal avtofokuslanması üçün alqoritmlərin inkişafı ilə uğurla həll edildi.

Avtofokus alqoritmlərinin iki əsas qrupu geniş şəkildə tanınır: SAR təsvirlərinin yerli statistikası şəklində keyfiyyət meyarlarından istifadəyə əsaslanan alqoritmlər və fokussuz təsvirlərin korrelyasiya xüsusiyyətlərindən istifadə edən alqoritmlər.

Əksər hallarda, bu alqoritmlər müəyyən bir həll səviyyəsinə nail olmağı təmin edir, lakin SAR yüngül təyyarələrdə (kiçik təyyarələr, helikopterlər, pilotsuz təyyarələr) quraşdırıldıqda, fokuslanma parametrlərindəki dəyişikliklər diafraqma sintezi intervalı ilə müqayisə edilə bilər. Bu halda, verilmiş qətnamə səviyyəsini əldə etmək traektoriya siqnalının daha adekvat modellərindən və daha səmərəli avtofokus alqoritmlərindən istifadə etməyi tələb edir.

Parametrik fokuslanma problemindən fərqli olaraq traektoriya siqnalının bir və ya bir neçə parametri naməlum olduqda; Parametrik olmayan fokuslanma problemində naməlum H operatorunu yenidən qurmalıyıq

1 ümumi.

Parametrik olmayan fokuslanma (kor identifikasiya) problemi, əsasən, atmosferdə SAR siqnalının yayılmasının təsirləri ilə əlaqədar yaranır və fəza həlletmə səviyyəsi bir neçə santimetrə çatan və istifadəsini tələb edən kosmik əsaslı SAR və havada olan SAR üçün daha xarakterikdir. ultra genişzolaqlı siqnallar.

Bu. radarda kor bir problemin həlli bir çox hallarda yüksək taktiki və texniki xüsusiyyətlərə nail olmaq üçün alternativ olmayan bir texnologiyadır və bəzən yeni tezlik diapazonlarını və ayırdetmə səviyyələrini mənimsəmək, aşkarlama xüsusiyyətlərini və ümumiyyətlə məlumatı artırmaq üçün yeganə fürsətdir. radar sistemlərinin məzmunu.

Bu şəraitdə kor problem yaratmağın xarakterik xüsusiyyətlərindən biri müşahidə olunan obyekt haqqında aprior statistik məlumatın olmamasıdır ki, bu da kor identifikasiya və korreksiyanın mövcud üsulları üçün əlavə məhdudiyyətlər yaradır.

Təsvir sistemlərindəki təhrifləri kompensasiya etmək vəzifəsi SOS-un ən geniş yayılmış tətbiqlərindən biridir. Aktiv radardan fərqli olaraq, müxtəlif mənşəli (radiometrik, radioastronomik, optik, akustik, rentgen, infraqırmızı) təsvirlərin xətti təhriflərinin korreksiyası ikiölçülü, məkan baxımından məhdud, mənfi olmayan siqnalı bərpa etmək vəzifəsidir. xətti operator.

Belə siqnalın modelini y^,m) və χ(b,a)-nın müsbət, məkan baxımından məhdud funksiyalar olduğunu nəzərə almaqla (17) və ya (18) ifadələri ilə də təsvir etmək olar. Təsvirin bəzi əlaqəli mənbənin sahə intensivliyi kimi formalaşdığı hallarda, belə bir görüntünün modeli aşağıdakı kimi təqdim edilə bilər:

Xətti təhriflərin mənbələrinə, məsələn, optik görüntü sisteminin obyektivinin defokuslanması, ekspozisiya zamanı obyektin hərəkəti ilə əlaqədar təsvirin sürətinin dəyişməsi (bulanıqlığı), müxtəlif növ difraksiya məhdudiyyətləri (yəni, məkan spektrinin məhdudlaşdırılması) daxildir. qeyd cihazının təsviri), yayılma mühitinin təsiri (məsələn, atmosfer turbulentliyi).

Çox vaxt tədqiqatçı təsviri təhrif edən kanalın impuls reaksiyasının formasını bilir, sonra təsvirin korreksiyası xətti optimal və ya suboptimal filtrlə həyata keçirilə bilər.

19) Və bu və ya digər nizamlanma strategiyasına uyğun qurulur.

Blind image korreksiyası (kor image deconvolution) onların formalaşma kanalı haqqında apriori məlumat olmaması ilə yaranan bir problemdir. Xətti təsvirin təhriflərinin kor korreksiyası vəzifəsi xüsusilə Yerin uzaqdan zondlanması, astronomiya və tibbdə aktualdır.

Skayar ikiölçülü kanalların kor identifikasiyası imkanları birölçülü kanalların imkanlarından bir qədər genişdir. Bu hal ədəbiyyatda dəfələrlə qeyd edilmişdir və tarixən bu işdə kor emal üsullarının daha intensiv tətbiqinə səbəb olmuşdur.

Məlumdur ki, məsələn, xətti sistemin çıxışında stasionar prosesin kovariasiya funksiyalarında onun ötürmə funksiyasının fazası haqqında məlumat yoxdur və kor kanal identifikasiyası modulu ötürmə funksiyası yalnız dar sinif üçün mümkündür. minimum fazalı sistemlərin.

Maraqlıdır ki, diskret təsadüfi sahələr üçün bu ümumiyyətlə belə deyil. Bunlar. ikiölçülü diskret siqnallar üçün ötürmə funksiyasının faza modulunun yenidən qurulması imkanları daha genişdir. Bu bir qədər gözlənilməz nəticə 1978-ci ildə Fienap tərəfindən riyazi modelləşdirmə yolu ilə əldə edilmişdir. (bax bax).

Bu faktın izahı ondan ibarətdir ki, kompleks ədədlər sahəsində iki və ya daha çox dəyişənli çoxhədlilərin halqasında bir dəyişəndəki çoxhədlilərin halqasından fərqli olaraq kifayət qədər güclü reduksiya olunmayan çoxhədlilər dəsti mövcuddur. dərəcəsi 1-dən böyük olan reduksiya olunmayan çoxhədlilər deyil.

Buna görə də, əgər ikiölçülü diskret siqnalın daha sadə amillərə parçalana bilməyən z-çevrimi varsa, o zaman polinomun reduksiya olunmayan amillərə bölünməsinin unikallığından istifadə edərək, biz diskret siqnalı onun avtokorrelyasiyasından və ya ekvivalent olaraq ondan bərpa edə bilərik. onun amplituda spektri.

Təbii ki, ikiölçülü siqnalların bu xassəsindən görüntü formalaşma kanalının deterministik kor identifikasiyası probleminin həlli üçün də istifadə oluna bilər.

İki ölçülü diskret bükülmə modelini nəzərdən keçirin:

Eyni əlaqəni C halqasının çoxhədlilərinin hasili kimi də yazmaq olar: y(z\,z2)=h(z 1>Z2MZ1>Z2) (21) burada: y(21" 22) = X X y(!> PU\r2 ") = X X ^ "K-g2;

Əgər /2(21,22) və ^^^) çoxhədliləri C^^] halqasında reduksiya olunmazdırsa, onda ^(21,22) faktorinqi ilə kor identifikasiya məsələsini həll edirik.

Şübhəsiz ki, praktik istifadə Bu yanaşma çoxlu dəyişənlərdə polinomların faktorinqi prosedurunun mürəkkəbliyi və səs-küyün olması ilə əhəmiyyətli dərəcədə məhdudlaşır.

Bəzi praktik əhəmiyyətə malik olan və çoxhədlilərin (21) azalmazlıq xassəsinə əsaslanan alqoritm “sıfır vərəq” alqoritmi kimi tanınır. Alqoritm nöqtələri kanalın polinomlarının kökləri və həqiqi təsvir olan səthlərin xassələrindən istifadə edir. Konseptual olaraq oxşar alqoritm təklif edilmişdir.

Bu yanaşmanın əhatə dairəsinə əlavə məhdudiyyət siqnalların məkan baxımından məhdud olması fərziyyəsinin istifadəsidir.

Sonlu uzunluqlu siqnallardan 2-çevrilmələrin xassələrinə əlavə olaraq, kor identifikasiya üçün həqiqi təsvirin qeyri-mənfiliyi və müxtəlif parametrik modellər də istifadə olunur (bax. baxış).

Tətbiq praktikasında mərkəzi problemlərdən biri neyron şəbəkələri, statistika, DSP problemləri, bu, məlumatların ən yığcam təmsilini tapmaq vəzifəsidir. Bu, nümunənin tanınması, təsnifatı və qərar qəbulu, məlumatların sıxılması, səs-küyün filtrasiyası, vizuallaşdırma ola biləcək sonrakı təhlillər üçün vacibdir.

Nisbətən yaxınlarda oxşar problemləri həll etmək üçün bir üsul tapmaq xətti transformasiya, komponentin müstəqilliyinin təmin edilməsi - ANC. ANC problemi komponentləri statistik cəhətdən müstəqil olan vektorların xətti fəzasına vektorun belə proyeksiyasının tapılması problemi kimi tərtib edilmişdir. Bu vəziyyətdə, təhlil üçün yalnız təsadüfi vektor dəyərlərinin müəyyən bir statistik nümunəsi mövcuddur. Bu mənada ANC-nin vəzifələri və metodları SOS-un vəzifə və metodlarına aiddir.

Müasir məsafədən zondlama sistemlərinin inkişafı üçün perspektivli sahələrdən biri müxtəlif diapazonlarda yer səthinin sinxron fotoqrafiyasıdır. elektromaqnit spektri. Multispektral optik təsvirlərin, çoxtezlikli və çoxpolyarizasiyalı radar təsvirlərinin, radiometrik təsvirlərin birgə işlənməsi son dövrlərin perspektivli tədqiqat və praktiki tətbiq sahəsidir.

Müxtəlif təbiətli şəkillərin birgə təhlili texnologiyalarının inkişafı vizuallaşdırma, təsnifat, seqmentləşdirmə və məlumatların sıxılması üsullarının işlənməsini əhatə edir. Eyni zamanda, bir qayda olaraq, onlar obyektlərin avtomatik təsnifatının xüsusiyyətlərinin sayını azaltmağa, onların vizual təsvirini (vizuallaşdırmasını) təmin etməyə və saxlanılan məlumatların həcmini azaltmağa çalışırlar. ANC metodları birgə görüntü təhlili üçün güclü bir vasitə ola bilər.

Radiotexnika sistemləri (yandan skan edilmiş radarlar, SAR-lar, radiometrlər) tərəfindən yaradılan təsvirlərin statistikası əhəmiyyətli dərəcədə qeyri-Qauss statistikasına malik olduğundan, qeyri-xətti ANC metodlarından istifadə bu tətbiqlərin imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirə bilər.

Bu. rəqəmsal görüntü emal tapşırıqlarında effektiv həll kor problem bir çox hallarda sonrakı təhlilin mümkünlüyünü təmin edən ilkin, ilkin emalın zəruri, alternativ olmayan mərhələsidir. Müxtəlif xarakterli şəkillərin birgə təhlili problemlərində müstəqil komponent təhlili üsulları təsirli vasitə ola bilər.

ANC və kor mənbə ayırma üsullarının klassik tətbiqi biotibbi hesablamadadır.

Elektrokardioqramların, ensefaloqramların, elektromioqramların və maqnitoensefaloqramların rəqəmsal emalı imkanları geniş sinif xəstəliklərin diaqnostikası imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirdi.

Bu üsulların istifadəsinin bir xüsusiyyəti, tədqiq olunan orqanların siqnallarını müxtəlif mənşəli səs-küydən və müdaxilə edən siqnallardan ayırmaq ehtiyacıdır (məsələn, ana və uşağın kardioqramlarının ayrılması).

Bu texnologiyalar birbaşa kor mənbənin ayrılması və müstəqil komponent analizi üsullarını tətbiq edir. Bu proqramlarda istifadə olunan müşahidə olunan siqnal modelləri (2) və (3) ifadələri ilə təsvir edilmişdir.

Nitqin tanınması problemi robototexnika və kibernetikanın bir çox sahələrində əsas problemdir. Nitqin tanınması texnologiyaları müxtəlif növ maşın və mexanizmlərin işini idarə etmək, kompüterə məlumat daxil etmək və axtarmaq və s.

Audio məlumatların qeyd sistemində tanınmaq üçün mövcud olan siqnal ilkin nitq siqnalının və sensorun impuls reaksiyasının konvolyusiyasıdır. mühit.

Bu halda, sensor parametrləri, eləcə də ətraf mühit parametrləri son dərəcə dəyişir. Telefonlar təhrif dərəcəsi, spektral tərkibi və siqnal gücü ilə fərqlənir. Mikrofonlar müxtəlif üsullarla hazırlanır və ağız ətrafındakı səs sahəsinin müxtəlif nöqtələrində müxtəlif ölçülü deşiklərlə telefonun müxtəlif mövqelərində yerləşdirilir. Bir xüsusi mühitdə bir xüsusi sensor üçün yaxşı işləyən sensor cihazı digər şəraitdə çox zəif fəaliyyət göstərə bilər. Buna görə də, bu parametrlərin tanınma alqoritminin işinə təsir etməməsi arzu edilir. Bu vəzifədə orijinal nitq siqnalını bərpa etmək üçün kor identifikasiyadan istifadə olunur.

Reverberasiya ilə mübarizə orijinal nitq siqnalının ətraf mühitin akustikası ilə təhrif edildiyi hallarda lazımdır, çünki ətraf mühitin akustikası otağın həndəsəsindən və materiallarından və mikrofonun yerindən asılıdır.

İlkin nitq siqnalı fərqləndirilmədiyindən və ətraf mühitin akustikası naməlum olduğundan, kor identifikasiya adaptiv əks-səda nəzarətində istifadə edilə bilər.

Müstəqil mənbələrin kor-koranə ayrılması problemlərini təsvir edən illüstrativ vəzifələrdən biri də sözdə olanlardır. arzu olunan söhbəti başqalarından ayırmaq problemi danışan insanlar, musiqi, kənar səs-küy(kokteyl partiyası problemi). Beynimizin bunun öhdəsindən asanlıqla gəldiyini görə bilərik, lakin eyni zamanda bir kompüter üçün bu çox çətin bir işdir.

Bu problem, məsələn, bir otaqda quraşdırılmış bir neçə mikrofonda audio məlumatı yazarkən adaptiv dinləmə sistemlərinin inkişafı üçün praktik əhəmiyyətə malikdir.

Geologiya və seysmoloji tədqiqat işlərində həm süni (çuxurda dinamit), həm də təbii (zəlzələ) mexaniki vibrasiya mənbələrindən siqnalların qeydə alınması texnologiyalarından istifadə olunur. Bu siqnallar yer qabığının müxtəlif təbəqələrinin əks olunmasını qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.

Kor problem burada gözlənilməzlik və müvafiq olaraq həyəcanverici impulsun formasının qeyri-müəyyənliyi səbəbindən yaranır.

Bu. Radiotexnika və rabitənin müxtəlif sahələrində yaranan nəzərdən keçirilən problemlər, eləcə də çoxsaylı digər siqnalların işlənməsi tətbiqləri yeni SOS metodlarının işlənib hazırlanması və onun tətbiq sahələrinin genişləndirilməsi vəzifəsinin aktuallığı haqqında tezisi təsdiqləyir.

Rabitə problemlərində “kor” problemin həlli statistik rabitə nəzəriyyəsi sahəsində diskret mesajların müxtəlif növ səpilmə və sönmə ilə kanallar üzərində ötürülməsinin adaptiv üsulları, siqnal üçün yeni üsul və cihazların yaradılması ilə bağlı çoxsaylı elmi nəticələrlə hazırlanmışdır. C.V-nin əsərlərində əldə edilən emal. Helstrom, T. Kailath, H.L. Van Trees, J.G. Proakis, G.D. Forni, M.E. Ostin, B.A. Kotelnikov, B.R Levina, B.A. Soifera, V.F. Kravçenko, D.D. Klovski, V.I. Tixonova, Yu.G. Sosulina, V.G. Repina, G.P. Tartakovski, P.JI. Stratonoviç, A.P. Trifonova, Yu.S. Şinakova, J1.M. Finka, S.M. Şirokova, V.Ya. Kontoroviç, B.I. Nikolaeva, V.G. Kartaşevski, B.J.L.Karyakin və başqaları.

Rabitə sistemlərində və bir sıra başqa sahələrdə SOS-nun inkişafında Q. Syu, H. Liu, L. Tonq, T. Kailath, P. Komon, Y. Sato, D. N. kimi alimlərin tədqiqatları böyük rol oynamışdır. rolu. Qodar, E. Serpedin, G.B. Giannakis, E. Moulines, P. Duhamel, J.-F. Cardoso, S. Mayrargue, A. Chevreuil, P. Loubaton, W.A. Gardner, G.K. Kaleh, R. Valler, N. Seshadri, C.L. Nikias, V.R. Raghuveer, D.R. Brillinger, R.A. Wiggins, D. Donoho və bir çox başqaları.

Ümumiyyətlə radarda və xüsusən də PJ1C tədqiqatında SOS-un imkanları məkan-zaman siqnallarının yenidən qurulması üçün adaptiv metodlar, o cümlədən S.E. Falkoviç, V.I. Ponomareva, V.F. Kravçenko, Yu.V. Şkvarko, P.A. Bakuta, I.A. Bolşakova, A.K. Juravleva, H.A. Armanda, G.S. Kondratenkova, V.A. Potekhina, A.P. Reutova, Yu.A. Feoktistova, A.A. Kosta-leva, V.I. Koşeleva, Ya.D. Shirman, A. Ishimary, A. Moreiro, R. Klem, S. Madsen, R.G. White, D. Blackneil, A. Freeman, J.W. Vud, C.J. Oliver, C. Mrazek, S. McCandless, A. Monti-Guarnieri, C. Prati, E. Damonti. və s.

Müxtəlif təbiətli təsvirlərin işlənməsi problemlərində V.P.-nin əsərlərində çoxsaylı SOS üsulları təklif edilmişdir. Bakalova, N.P. Russkix, P.A. Bakuta, V.A. Soifera, V.V. Sergeeva, D. Kundur, D. Hatzinakos, R.L. Lagendijk, R.G. Lane, R.H.T. Bates və bir çox başqaları.

A. Nu-varinen, A. Cichocki, S. Amari, J.-F AİK-in əsaslarının və metodlarının inkişafına mühüm töhfələr vermişlər. Cardoso, P. Comon, M. Rosenblatt, S.Y. Şat-skix, S. A. Ayvazyan, L.D. Meşalkin və b.

Son illərdə toplanan nəticələrlə "kor problemin" həlli üçün sistemli bir nəzəriyyənin qurulması üçün ilkin şərtlər yaradılmışdır.

Bundan əlavə, radiotexnikada SOS metodlarının geniş tətbiqi imkanlarını təmin etmək üçün onlar yüksək konvergensiya dərəcəsi ilə xarakterizə olunan, məlumat siqnalının statistikası haqqında aprior məlumat olmadıqda kor identifikasiya imkanlarını təmin edən yeni SOS texnologiyalarının yaradılmasını tələb edirlər. , qeyri-stasionar kanalı və qeyri-stasionar məlumat siqnallarını müəyyən etmək qabiliyyətini təmin edir.

Siqnalların polinom təsvirlərindən istifadə etməklə informasiya siqnallarının statistikası haqqında aprior məlumat olmadıqda statistik eyniləşdirmə probleminin potensial olaraq effektiv həllini təmin edən SOS metodlarının yeni sinfi əldə edilə bilər.

Bu zaman həll ediləcək problemi ümumi istifadə olunan mürəkkəb vektor fəzalarından təsadüfi əmsallı çoxlu dəyişənlərin polinom halqalarına köçürə və son illərdə intensiv şəkildə inkişaf edən kommutativ cəbr, cəbr həndəsəsi, kompüter cəbri üsullarından istifadə edə bilərik. .

Mürəkkəb müstəvidə vahid dairədə çoxhədlilərin formal dəyişənlərinin qiymətlərinin seçildiyi xüsusi halda, polispektrlərə əsaslanan SOS metodlarını əldə edirik.

Bu yolun imkanları riyaziyyatın müvafiq sahələrində D.Hilbert, B.Buchberger, H.J. tərəfindən alınmış fundamental nəticələrlə hazırlanır. Stetter, W. Auzinger, W. Trinks, K. Farahmand, H.M. Moller, M. Kas, İ.M. Gelfand, I.R. Şafareviç, I.A. İbrahimov, Yu.V. Linni-com, O. Zariski və başqaları.

Tədqiqatın məqsəd və vəzifələri. Dissertasiya işinin məqsədi kor siqnalların emalının nəzəri əsaslarını, üsullarını və alqoritmlərini və onların radiotexnika, rabitə və elektromaqnit spektrinin müxtəlif diapazonlarında alınmış təsvirlərin birgə emalının müəyyən problemlərində tətbiqini hazırlamaqdır.

Bu məqsədə nail olmaq aşağıdakı vəzifələrin həllini tələb edir:

Diskret siqnalların polinom təsvirləri əsasında SOS məsələlərinin həlli üçün sistematik nəzəriyyənin işlənib hazırlanması;

İnformasiya siqnalının statistikası haqqında aprior məlumat olmadıqda SOS üçün yeni effektiv metodların və alqoritmlərin işlənib hazırlanması;

Giriş siqnallarının qeyri-stasionar modeli üçün SOS metodlarının işlənib hazırlanması;

Məkanda paylanmış hədəflərdən əks olunan radar səs siqnallarının difraksiya təhriflərinin korreksiyası alqoritmlərinin işlənib hazırlanması;

R, UNR diapazonlarında fəaliyyət göstərən SAR-ın, o cümlədən kosmik SAR-ın radar təsvirlərinin kor rekonstruksiya üsullarının işlənib hazırlanması;

Radar, radiometrik və optik təsvirlərin birgə işlənməsi problemində möhkəm qeyri-xətti ANC metodlarının işlənib hazırlanması.

Tədqiqat üsulları. Bu işdə ifadə olunan kor siqnalın emalı üçün metodların qurulması vəzifələri ehtimal nəzəriyyəsi, kommutativ cəbr və cəbr həndəsəsindən metodların toplusuna əsaslanan yeni riyazi aparatın yaradılmasını tələb edir. Bundan əlavə, ehtimal nəzəriyyəsinin klassik üsullarından, statistik radiotexnikadan, ədədi üsullardan, kompüter simulyasiya üsullarından və kompüter cəbrindən istifadə.

Əsərin elmi yeniliyi onda özünü göstərir ki, ilk dəfədir

Təsadüfi vektorların çoxhədli momentlərə və kümülyantlara əsaslanan təsvirindən istifadə edilir, belə təsvirin xassələri müəyyən edilir, anlayışlar təqdim edilir və sıfırdan fərqli korrelyasiyanın afin manifoldlarının xassələri müəyyən edilir;

Qeyri-stasionar girişi olan skalyar stasionar kanalın eyniləşdirilməsi üçün kifayət qədər şərtlər haqqında teorem isbat edilmişdir;

2-ci dərəcəli statistikadan istifadə etməklə qeyri-stasionar girişli skalar kanalın kor identifikasiyası üçün bir sıra alqoritmlər təklif edilmişdir, o cümlədən qeyri-stasionarlıq növü haqqında aprior bilik tələb etməyən kor kanalın identifikasiyası üçün iki diaqonal alqoritm təklif edilmişdir. məlumat siqnalları;

Problem formalaşdırılır, bir çox dəyişənli polinom tənliklər sisteminin həlli məsələsi kimi stasionar və qeyri-stasionar girişi olan kanalın müəyyən edilməsi məsələsinin həlli üçün əsas alqoritmlər müəyyən edilir;

İnformasiya siqnallarının statistikası haqqında aprior məlumat tələb etməyən, sıfır korrelyasiyanın affin sortlarının faktorlaşdırılması əsasında kor identifikasiya alqoritmləri hazırlanmışdır;

Sıfırdan fərqli cüt korrelyasiyanın təklif edilən çevrilmələri əsasında kor identifikasiya alqoritmləri hazırlanmışdır;

Müşahidə olunan siqnalların simmetrik polinom kumulyantlarının xassələri əsasında kor identifikasiya alqoritmləri işlənib hazırlanmışdır;

Polinom şərhində vektor kanalının müəyyən edilməsi problemi nəzərdən keçirilir, eyniləşdirmənin əsas teoremləri sübut edilir, qarşılıqlı əlaqələr metodunun (MR) polinom şərhi təklif olunur - sıfır alt fəza alqoritmi (NSA), nisbi səhv üçün ifadələr. identifikasiya əldə edilir və digər üsullarla müqayisə aparılır;

Radiotexniki məlumat ötürmə sistemlərində işlənmiş kor identifikasiya üsullarından istifadə imkanları nəzərdən keçirilir, rabitə sistemlərinin etibarlılığı modelləşdirmə yolu ilə müqayisə edilir, sınaq siqnallarından istifadə texnikası ilə müqayisədə kor identifikasiyanın işlənib hazırlanmış üsullarından istifadə edildikdə, rəqəmsal rabitə sistemlərində qeyri-stasionar modulyasiyanın seçilməsi, 2-ci dərəcəli statistiklər tərəfindən kor identifikasiya imkanının təmin edilməsi;

SAR təsvirlərinin kor formalaşdırılması problemini həll edərkən: atmosfer effektlərinin təsirini nəzərə almaqla kosmik SAR-ın məkan-zaman kanalının modeli hazırlanmışdır; P, UHF, VHF diapazonlarında SAR siqnalının faza dalğalanmalarının ikiölçülü xarakteristikaları alınmışdır; imzalanmış korrelyasiya ilə radar kanalının kor identifikasiyası alqoritmi də daxil olmaqla, məkanda paylanmış hədəflərdən (“kor” uyğunlaşdırılmış filtrdən) əks olunduqda PJIC səs siqnallarının difraksiya təhriflərinin korreksiyası üçün alqoritmlər işlənib hazırlanmışdır; kontrast funksiyası metodu çərçivəsində minimum entropiya metoduna əsaslananlar da daxil olmaqla SAR təsvirlərinin kor formalaşdırılması alqoritmləri işlənib hazırlanmışdır;

Müstəqillik çevrilmələri və çoxölçülü paylanmaların inteqral funksiyalarının ləpə qiymətləri əsasında müstəqil komponentlərin qeyri-xətti təhlili üçün alqoritm təklif olunur.

Dissertasiyanın aşağıdakı əsas müddəaları və nəticələri müdafiəyə təqdim olunur:

Polinom statistikası əsasında skalyar kanalların kor identifikasiyası üsulları;

Qeyri-stasionar girişi olan skalyar kanalların kor identifikasiyası üsulları;

Vektor kanalının identifikasiyası üçün sıfır alt fəza alqoritmi;

Kullback-Leibler məsafəsi əsasında radiorabitə sisteminin rəqəmsal modulyasiya növünün müəyyən edilməsi alqoritmi;

atmosfer effektlərinin təsirini, habelə P, UHF, VHF diapazonlarında SAR siqnalının faza dalğalanmalarının ikiölçülü xüsusiyyətlərini nəzərə alan kosmik SAR-ın məkan-zaman kanalının modeli;

İmzalanmış korrelyasiya ilə radar kanalının kor identifikasiyası alqoritmi də daxil olmaqla, məkanda paylanmış hədəflərdən (“kor” uyğunlaşdırılmış filtrdən) əks olunduqda PJ1C səs siqnallarının difraksiya təhriflərinin korreksiyası üçün alqoritmlər;

Minimum entropiya metoduna əsaslananlar da daxil olmaqla SAR təsvirlərinin kor generasiya alqoritmləri;

Fırlanma vektor texnologiyasının istifadəsinə əsaslanan SAR təsvirlərinin yaradılması üçün sürətli alqoritmlər;

Qeyri-xətti müstəqillik transformasiyası və çoxölçülü paylanmaların inteqral funksiyalarının ləpə qiymətləri əsasında müstəqil komponentlərin qeyri-xətti təhlili alqoritmi.

İş nəticələrinin praktiki dəyəri və həyata keçirilməsi.

Dissertasiya işinin nəticələri rəqəmsal rabitə sistemləri üçün adaptiv universal demodulyatorların yaradılması, struktur və parametrik qeyri-müəyyənlik şəraitində rabitə sistemlərində siqnalların optimal işlənməsi üsullarının işlənib hazırlanması üzrə tədqiqat işinin (“Su tutumu” kodu) bir hissəsidir. 2002-2003-cü illərdə "Vektor" Federal Dövlət Unitar Müəssisəsi Tədqiqat İnstitutu (Sankt-Peterburq) tərəfindən həyata keçirilmişdir.

Aparılan tədqiqat və təkmilləşdirmə işlərinin nəticələri 1988-2000-ci illərdə GNP RKTs TsSKB-PROGRESS (Samara) Federal Dövlət Unitar Müəssisəsində radar kosmik və təyyarələrin məsafədən zondlama sistemlərinin yaradılması üzrə aparılan tədqiqat və təkmilləşdirmə işlərinin bir hissəsidir. (“Sapphire-S”, “Resurs-Spectrum”, “Resurs-DK” kosmik sistemlərinin yaradılması üzrə elmi-tədqiqat işləri, “Elnik-UN”, “Zerkalo” tədqiqat işləri).

Tədqiqatın nəticələri TsNIIMAŞ Federal Dövlət Unitar Müəssisəsində (Moskva) Beynəlxalq Kosmik Stansiyanın Rusiya seqmentində eksperimentlərin hərtərəfli elmi proqramının əsaslandırılmasında istifadə edilmişdir (“L və P diapazonlarında Yerin radarla tədqiqi” təcrübəsi), "Radar" kodu), həmçinin "Arkon-2" perspektivli ikili istifadəli kosmik radar müşahidə sisteminə tələblərin hazırlanmasında.

Radar kanalının kor identifikasiyası üçün hazırlanmış alqoritmlər və proqramlar Federal Dövlət Unitar Müəssisəsinin Elmi-Tədqiqat Texnologiya İnstitutunda (Moskva) 1994-1995-ci illərdə təyyarə sınaqlarının hazırlanmasında və IK-VR aviasiya radar kompleksindən radar məlumatlarının emalında istifadə edilmişdir. 17F117 kosmik gəmisi üçün RSA 14V201, Resurs-DK-R1 kosmik gəmisi üçün “Luch-M” kosmik rezolyusiyasına atmosferin təsirinin və proqnozun dəqiqliyinin təhlilində olduğu kimi.

Aparılan işlərin nəticələri PGATI Dövlət Ali Peşə Təhsili Müəssisəsinin tədris prosesində, xüsusən də “Radiotexnika sistemlərinin statistik nəzəriyyəsi”, “Mühazirə kurslarında tətbiqini tapmışdır. Radio sistemləri", "İnformasiyanın emalı və rəqəmsal siqnalların işlənməsinin əsasları", in laboratoriya işi, həmçinin buraxılış dizaynı zamanı.

İş nəticələrinin istifadəsi müvafiq icra sənədləri ilə təsdiqlənir.

1. KOR İDDİFİKASININ ƏSAS TEOREMƏLƏRİ

İşin əsas nəticələri və nəticələri aşağıdakılardır:

1. Vektor kanalının deterministik identifikasiyası şərtləri mahiyyətcə aşağıdakı tələbləri təmin edir: sistemdəki bütün kanallar bir-birindən fərqli olmalıdır, məsələn, onlar eyni ola bilməz; giriş ardıcıllığı kifayət qədər mürəkkəb olmalıdır; Kifayət qədər çıxış nümunələri mövcud olmalıdır.

2. Deterministik vektor kanalının statistik eyniləşdirilməsinin şərtləri daha geniş kontekstdə müzakirə oluna bilər. Məsələn, kanalın çıxışında mövcud olan nümunələrin sayı sonsuzdursa və giriş qeyri-qauss stasionar təsadüfi prosesdirsə, o zaman kanal polinomlarında ümumi sıfırlar olduqda belə sistem daha yüksək səviyyəli statistika ilə dəqiq müəyyən edilə bilər. Və ya, məsələn, giriş stasionar təsadüfi prosesdirsə (qauss prosesi də daxil olmaqla), çıxışın ikinci dərəcəli statistikası dəqiq məlum olduqda və kanal polinomlarının birgə sıfırları vahid dairənin daxilində olarsa, sistem müəyyən edilə bilər. (faza minimum şərt).

3. Vektor kanalının həm deterministik, həm də statistik identifikasiyası zamanı kanalın identifikasiya oluna bilməsi üçün (d) polinomlarının ümumi köklərinin olmaması zəruri və ya kifayətdir. Bu o deməkdir ki, kanallar arası keçidlər vektor kanalını müəyyən etmək üçün açıq və ya gizli şəkildə istifadə olunur.

4. Deterministik skalyar kanalın identifikasiyası üçün informasiya ardıcıllığının xətti mürəkkəbliyinin daha böyük olması zəruridir (2b - 2).

5. Deterministik halda skalyar kanalın kor identifikasiyası imkanlarına dair T.6 teoremində tərtib edilmiş ciddi məhdudiyyətlər bu üsulların tətbiq dairəsini əhəmiyyətli dərəcədə məhdudlaşdırır.

6. Skayar kanalın statistik identifikasiyası üçün informasiya ardıcıllığı nümunələrinin ciddi qeyri-stasionar və ya qeyri-qaus prosesinin modeli ilə təsvir edilməsi kifayətdir.

7. Qarşılıqlı əlaqələr metodunun çoxhədli şərhi minimal kvadratlar metodunun variasiya məsələsini həll etmək üçün bircinsli tənliklər sisteminin həlli alqoritmlərindən istifadə etməyə imkan verir.

8. Sıfır alt fəza alqoritmi (ZSA) adlanan bu yanaşma çərçivəsində əldə edilmiş kor vektor kanalının identifikasiyası alqoritmi ən kiçik kvadratlar metodundan istifadə etməklə əldə edilən qiymətləndirməyə ekvivalentdir və həllin analitik və iterativ formalarına imkan verir.

9. Formal dəyişənlərin qiymətləri.,gg>m elə seçilməlidir ki, siqnalın səs-küyə nisbəti d2^,.^/,^,.,^) və eyni zamanda maksimum dəyərini təmin etsin. vaxt şərti ədədlərin dəyərini minimuma endirmək

10. Formal dəyişənlərin qiymətlərinin seçimi = exp(-y"2m/M), 1 = \,.,M və r^ = exp(-j2m/r"), / = 0,.,?- 1 şərt yerinə yetirildikdə? = g" = g kanalın qiymətləndirilməsinin nisbi səhvinin minimum dəyərini təmin edir, ilə? = g" F g seçim verilir altkanallarda ağ Qauss səs-küyünün eyni dispersiyası ilə optimala yaxın həlli təmin edir. Ümumiyyətlə, konsentrasiya edilmiş müdaxilə, müxtəlif alt kanallarda əlavə səs-küy parametrlərində fərqlər olduqda, səs-küy nümunələrinin korrelyasiyası, kəsiklərin seçimi (2.24) sağ tərəfini minimuma endirməklə həyata keçirilməlidir.

11. ANP-nin nisbi xətası əlavə səs-küyün səviyyəsindən əhəmiyyətli dərəcədə asılıdır. Siqnal-küy nisbəti ZODb-dən çox olduqda məqbul səhv səviyyəsi əldə edilir. Kanal uzunluğu artdıqca xəta xətti olaraq artır, lakin böyük siqnal-küy nisbətləri üçün kanalların sayı artdıqca, kanal uzunluğu xətanın dəyərinə faktiki olaraq heç bir təsir göstərmir.

12. Böyük siqnaldan səs-küy dəyərlərində ANP, MP alqoritmləri və klassik VO alqoritmi ilə praktiki olaraq üst-üstə düşür, lakin ANP-dən fərqli olaraq, MP alqoritmi və VO alqoritmi kiçik siqnaldan səs-küyə nisbətdə səhvdə daha kəskin artıma malikdir. səs-küy nisbətləri.

13. Əgər giriş orta qiymətə görə qeyri-stasionar olan təsadüfi prosesdirsə və = burada x"(/) sıfır riyazi gözlənti ilə stasionar prosesdirsə, o zaman kanal 1-ci dərəcəli statistika ilə müəyyən edilir;

14. Əgər giriş dispersiyada qeyri-stasionar olan təsadüfi prosesdirsə = burada m.o sıfır olan stasionar prosesdir. sonra 2-ci sıra statistikasından istifadə edərək kanalı müəyyənləşdiririk;

15. Əgər x(?) girişi zaman-qeyri-stasionar tezlik strukturuna malik təsadüfi prosesdirsə, yəni. = - burada x"(() sıfır riyazi gözlənti ilə stasionar prosesdir və //"(?)> O, onda kanal 2-ci dərəcəli statistika ilə müəyyən edilir;

16. Əgər x(()) girişi sıfır riyazi gözlənti ilə stasionar təsadüfi prosesdirsə, o zaman kanal 3-cü və ya daha çox dərəcəli statistika ilə müəyyən edilir;

17. Əgər giriş sıfır riyazi gözlənti ilə təsadüfi dövri korrelyasiyalı təsadüfi prosesdirsə, o zaman kanal 2-ci dərəcəli statistika ilə müəyyən edilir, əlavə şərtlərlə: 1) kanalın sıfırları 1/T-ə qat deyil; 2) zaman intervalı (0, rmax) ilə məhdudlaşan impuls cavablı kanallar üçün T > rmax;

18. Dispersiyada qeyri-stasionar olan giriş siqnalı üçün spektral və ya zaman sahələrində müşahidə olunan siqnalın kovariasiya matrisindən kanal ötürmə funksiyasının təxminini almaq olar;

19. Kanalın ötürülməsi funksiyasının qiymətləndirilməsini əldə etmək üçün spektral bölgədə kovariasiya matrisinin yalnız 2 diaqonalının olması kifayətdir (uyğun alqoritm iki diaqonal kor identifikasiya alqoritmi adlanır) və qiymətləndirməni əldə etmək üçün heç bir informasiya siqnalının statistik xarakteristikası haqqında aprior bilik tələb olunur;

20. 2-ci dərəcəli spektral momentlərdən ötürmə funksiyasının qiymətləndirilməsində xəta siqnalın səs-küy nisbətindən, emal edilmiş siqnalın reallaşdırılmasının sayından, giriş siqnallarının qeyri-stasionarlıq dərəcəsindən, istifadə olunan qiymətləndirmə alqoritmindən və qeyri-stasionarlıq növü;

21. Diskretin çoxhədli təsviri təsadüfi siqnallar sonlu uzunluq təsvir etməyə imkan verir statistik xüsusiyyətlər kompleks ədədlər sahəsində çoxlu dəyişənlərdə çoxhədlilərin halqalarının elementləri olan polinom momentləri və kümülyantlardan istifadə edərək bu siqnallar.

22. Çoxhədli momentlərin və kümülyantların xassələri bir çox cəhətdən adi momentlərin və kümülyantların xassələrinə bənzəyir, lakin çoxhədli kumulyantların yaratdığı affin manifoldlar (sıfırdan fərqli korrelyasiya manifoldları adlanır) bir sıra unikal xüsusiyyətlərə malikdir, yəni ölçü, deterministik və təsadüfi siqnallar üçün fərqlidir. Bu xassə, məlumat siqnallarının statistikası haqqında aprior məlumat olmadıqda kanalların kor identifikasiyası üçün istifadə edilə bilər.

23. Çoxhədli kümülyantların istifadəsi bizə formullaşdırmağa imkan verir ümumi vəzifə naməlum kanal əmsallarından çoxhədli tənliklər sisteminin həlli məsələsi kimi kor identifikasiya. Məsələnin spesifikasına uyğun gələn çoxhədli kumulyantlar toplusunu seçməklə biz uyğun identifikasiya alqoritmini sintez edə bilərik. Eyni zamanda, polinom statistikasına əsaslanan kor identifikasiya alqoritmlərinin sintezinə təklif olunan yanaşma stasionar və qeyri-stasionar girişi olan skalyar kanallar üçün müxtəlif kor identifikasiya alqoritmlərini, giriş simvollarının müxtəlif paylanmalarını sintez etməyə imkan verir. Polispektral yanaşmadan fərqli olaraq, bu halda kümülyant funksiyalar toplusunun seçimində qeyri-müəyyənlik ən azı alqoritmin sintezi proseduru ilə bağlı azaldıla bilər.

24. Skayar kanalda çoxhədli tənliklərin həllinə əsaslanan kor identifikasiya alqoritmləri qiymətləndirmənin qurulması üçün kanal çıxışında informasiya bloklarının bəzi statistik seçmələrini tələb edir. Keyfiyyətcə, skaler kanalda kor qiymətləndirmə əldə etmək üçün uzunluğu adətən kanalın uzunluğundan 2 böyüklük sırası olan bir məlumat ardıcıllığı tələb olunur. Bu halda, qiymətləndirmənin keyfiyyəti test siqnalının keyfiyyətinə yaxınlaşır.

25. Qeyri-stasionar kanal modelindən istifadə edərək, sıfır korrelyasiya manifoldlarının xassələrinə əsaslanan kor identifikasiya alqoritmi naməlum deterministik kanal tərəfindən yaradılan manifoldları təsadüfi bir kanal tərəfindən yaradılan manifoldlardan ayırmağa imkan verir. məlumat siqnalı. Bu alqoritmin simulyasiyası göstərdi ki, əvvəlki bölmənin alqoritmləri ilə, eləcə də yüksək nizamlı spektrlərin istifadəsinə əsaslanan alqoritmlərlə müqayisədə bu alqoritm təxminən iki böyüklük sırası daha az həyata keçirmə tələb edir, lakin daha az səs-küyə qarşı müqavimətə malikdir. Bundan əlavə, kanal uzunluğunun artması ilə alqoritmin səhvi əhəmiyyətli dərəcədə artır.

26. Sıfırdan fərqli korrelyasiya manifoldlarının istifadəsinə əsaslanan kor kanalın identifikasiyası alqoritmi, afin manifoldların faktorizasiyasına əsaslanan kor identifikasiya alqoritmindən fərqli olaraq, kifayət qədər yüksək yaxınlaşma dərəcəsinə malikdir və artıq siqnal ilə yüksək keyfiyyətli qiymətləndirmələri təmin edir. səs-küyə nisbəti 15-20D6. Bununla belə, sıfırdan fərqli cütlük korrelyasiya transformasiyasını qurarkən məlumat ardıcıllığının kovariasiya matrisi haqqında biliyə ehtiyacımız var.

27. Simmetrik çoxhədli kümülyantların xassələrinin istifadəsinə əsaslanan kanalın identifikasiyası 2L > N olarsa, informasiya ardıcıllığının statistik göstəriciləri üzrə məlumatlar olmadıqda stasionar olmayan rabitə kanalını müəyyən etməyə imkan verir.

28. Blind siqnal emalı səpələnmiş kanallarda serial rabitə sistemlərində kanalların bərabərləşdirilməsi üçün kifayət qədər perspektivli texnologiyadır. Təhlil göstərir ki, kor qiymətləndirməni sınaq impulsundan istifadə etməklə qiymətləndirməyə alternativ hesab etsək, onda sonuncu demək olar ki, konvergensiya sürəti və səs-küy toxunulmazlığı baxımından qalib gəlir, lakin kor qiymətləndirmə həmişə ötürmə sürəti baxımından qalib gəlir.

29. Vektor kanal modelindən istifadə edən alqoritmlər üçün sıfırdan fərqli korrelyasiya çevrilmələri, eləcə də qeyri-stasionar modulyasiya, bəzi hallarda sınaq impulsunun qiymətləndirilməsinin etibarlılıq qazancını bərabərləşdirmək və ya tamamilə aradan qaldırmaq olar.

30. “Hər bir konkret halda kor kanal qiymətləndirməsindən istifadə etməliyəmmi?” sualının cavabı rabitə sisteminin tərtibatçısından kompromis qərarı tələb edir.

31. Böyük nümunələr üçün siqnal bürcləri üzrə modulyasiya növünün təsnifləşdirilməsi alqoritmi Kulbak-Leibler məsafəsi baxımından nöqtə histoqramına ən yaxın olan ehtimal paylanmasının axtarışına gəlir. Bu alqoritm böyük nümunələr üçün maksimum ehtimal alqoritminə ekvivalent olduğu ortaya çıxır. Səhv ehtimalı üzərində əlavə yuxarı həddə aparan iki alternativ təsnifatın potensial xüsusiyyətləri bürcün həndəsəsindən, əlavə səs-küyün səviyyəsindən və bürclərin sıralanması qaydasından əhəmiyyətli dərəcədə asılıdır və tamamilə Kullback-Leibler tərəfindən müəyyən edilir. məsafə.

32. Trayektoriya və xüsusilə atmosfer xətalarının təsiri dalğa uzunluğunun və potensial məkan ayırdetmə qabiliyyətinin artması ilə deqradasiya dərəcəsinin kəskin artması ilə kosmik əsaslı SAR-ların məkan həllində əhəmiyyətli məhdudiyyətə gətirib çıxarır. Bundan əlavə, bu təsirlər əhəmiyyətli həndəsi və polarizasiya təhriflərinə səbəb olur. Bu, yeni tezlik diapazonlarının və ayırdetmə səviyyələrinin işlənib hazırlanmasında kosmik SAR texnologiyasının inkişafını məhdudlaşdıran əsas problem kimi trayektoriya və atmosfer xətalarının güclü təsiri şəraitində radar təsvirinin əldə edilməsi vəzifəsini nəzərdən keçirməyə imkan verir. Bu təsirlərin nəticələrini aradan qaldırmağın ən üstün üsullarından biri radar təsvirlərinin təhrifini kompensasiya etmək üçün SOS texnologiyalarından istifadə etməkdir.

33. Atmosferin SAR-ın həllinə təsiri 10 sm-dən başlayaraq artıq özünə təsir etməyə başlayır və 23 sm-dən əhəmiyyətli dərəcədə artır. Uzun dalğa diapazonunda (>70 sm), pozulmuş ionosferdə radar təsvirlərinin fəza ayırdetmə qabiliyyətinin pozulması 2 böyüklük dərəcəsinə çata bilər. Üstəlik, bu diapazonda qətnamə atmosferin dağıdıcı təsirini nəzərə almadan rezolyusiyadan praktiki olaraq müstəqildir və ilk növbədə, öz növbəsində yalnız atmosfer parametrləri ilə müəyyən edilən effektiv koherens intervalı ilə müəyyən edilir. Uçuş hündürlüyünün artması ilə, xüsusən də ionosferin turbulentliyinin artması ilə deqradasiya dərəcəsi artır. Qısa dalğa diapazonlarında azimut həlli üçün (<3см), атмосфера влияния практически не оказывает. Влияние атмосферы на РСА, работающих в (Р, UHF, VHF) приводит к существенному снижению их разрешающей способности.

34. SAR rezolyusiyasının diapazonda deqradasiyası təsirlərinin kompensasiyası imzalanmış korrelyasiyadan istifadə etməklə ikibucaqlı kor identifikasiya alqoritmi ilə həyata keçirilə bilər.

35. Azimutda SAR rezolyusiyasının deqradasiyası təsirlərinin kompensasiyası maksimum ehtimalın və ya minimum entropiyanın kontrast funksiyalarına əsaslanan qradient kor korreksiya alqoritmlərindən istifadə etməklə həyata keçirilə bilər. Fırlanma vektorları əsasında SAR siqnalının mürəkkəb nümunələrinin təsvirindən istifadə etməklə radar təsvirinin yenidən qurulması alqoritminin hesablama mürəkkəbliyi əhəmiyyətli dərəcədə azaldıla bilər.

36. Çoxölçülü ehtimal paylama funksiyasının ləpə qiymətləndirməsi əsasında qurulmuş müstəqillik transformasiyasından istifadə etməklə təklif olunan ANC metodu radar, radiometrik və optik təsvirlərin birgə işlənməsi problemində istifadə oluna bilər. Bu alqoritmin üstünlüyü xətti və qeyri-xətti ANC məsələlərini bir alqoritm çərçivəsində həll etmək bacarığıdır.

37. Qeyri-Qauss təsadüfi vektorları üçün qoşalaşmış müstəqillik çevrilmələrindən istifadə etməklə n ölçülü təsadüfi vektorun müstəqillik çevrilməsini qurmaq bacarığı bu yanaşmanın tətbiq dairəsini xeyli genişləndirir. Bu bölmədə təsvir edilən ANC alqoritmi, statistik kor identifikasiya və korreksiya, radiasiya mənbələrinin kor-koranə ayrılması problemlərində, yalnız məlumat siqnalının statistikası haqqında yalnız ümumi fərziyyələr (müstəqillik), həm də bir mexanizm olduğu hallarda istifadə edilə bilər. məlumat siqnalının müşahidə olunan bir siqnala çevrilməsi məlum deyil.

NƏTİCƏ

Dissertasiya işinin nəticəsi kor siqnalların emalının nəzəri əsaslarının, metodlarının və alqoritmlərinin işlənib hazırlanması və onların radiotexnika, rabitənin bəzi problemlərində tətbiqi, elektromaqnit spektrinin müxtəlif diapazonlarında alınan təsvirlərin birgə işlənməsidir.

Əsas məqsədə nail olmaq prosesində aşağıdakı vəzifələr həll edilmişdir:

Diskret siqnalların çoxhədli təsvirləri əsasında SOS məsələlərinin həlli üçün sistematik nəzəriyyə işlənib hazırlanmışdır;

İnformasiya siqnalının statistikası haqqında aprior məlumat tələb etməyən yeni effektiv SOS metodları və alqoritmləri sinfi hazırlanmışdır;

Giriş siqnallarının qeyri-stasionar modeli üçün yeni SOS metodları və alqoritmləri işlənib hazırlanmışdır;

Məkanda paylanmış hədəflərdən əks olunan radar səs siqnallarının difraksiya təhriflərinin kor-korreksiyası üçün imkanlar öyrənilmiş və alqoritmlər hazırlanmışdır;

R, UNB diapazonlarında SAR radar təsvirlərinin kor rekonstruksiyası üçün üsullar və alqoritmlər işlənib hazırlanmışdır;

Yeni qeyri-xətti ANC alqoritmi işlənib hazırlanmış və bu metoddan radar, radiometrik və optik təsvirlərin birgə işlənməsi məsələsində istifadə imkanları nəzərdən keçirilmişdir.

1. Alpert Ya.L. Radio dalğalarının yayılması və ionosfer. M .: Nəşriyyat. SSRİ Elmlər Akademiyası. -1960. -480-ci illər.

2. Axmetyanov V.R., Pasmurov A.Ya., Ponomorenko A.P. Sintetik aperturaya malik kosmik radar stansiyalarından istifadə edərək təsvirlərin alınması üçün rəqəmsal üsullar // Xarici radioelektronika, 1985, № 5, s. 24-35.

3. Bakalov V.P. Amplituda spektrindən çoxölçülü diskret siqnalların yenidən qurulmasının mümkünlüyü haqqında // Radiotexnika. 1982. - t.37. - 11. - S.69-71.

4. Bakalov V.P., Kireenko O.V., Martyuşev Yu.Yu., Matveeva O.İ. Amplituda spektrindən çoxölçülü siqnalların yenidən qurulması // Xarici radioelektronika. 1994. - № 2. - S.31-37.

5. Bakalov V.P., Martyuşev Yu.Yu., Russkix N.P. Məkan baxımından məhdud bir siqnalın naməlum təhrif funksiyası ilə bükülmə yolu ilə yenidən qurulması üçün rəqəmsal alqoritm // Avtometriya. 1988. - №1. - S. 101103.

6. Bakalov V.P., Russkix N.P. Çoxölçülü məkan məhdud siqnallar vəziyyətində naməlum nüvə ilə konvolyutsiya tənliyini həll etmək imkanı haqqında // Avtometriya. 1985. - № 5. - S.92-95.

7. Bakut P.A., Makarov D.V., Ryaxin A.D., Sviridov K.N. Diskretləşdirilmiş konvolyutsiya tənliyindən ikiölçülü təsvirin bərpasının mümkünlüyü haqqında.// Radiotexnika və elektronika, 1988, cild 33, № 11, s.2422-2425.

8. Bakuşinski A.B., Qonçarski A.B. Problemli problemlər: ədədi üsullar və tətbiqlər - M.: Nəşriyyat. Moskva Dövlət Universiteti, 1989, 198 s.

9. Bleikhut R. Rəqəmsal siqnalın işlənməsi üçün sürətli alqoritmlər: Transl. ingilis dilindən-M.: Mir, 1989, 456 s.

10. Bose N.K. Çoxölçülü rəqəmsal siqnal emalı: problemlər, nailiyyətlər, perspektivlər // TIIER. 1990. - t.78. - № 4. - S.7-14.

11. Burenin N.İ. Sintezləşdirilmiş antenalı radar stansiyaları. -M.: “Sov. radio”, 1972, 160 s.

12. Rəqəmsal təsvirin emalında sürətli alqoritmlər./T.S. Huang, J.-O. Axlund, G.J. Nussbaumer və başqaları; Altında. red. T.S. Huanga: Tərcümə. İngilis dilindən-M.: “Radio və Rabitə”, 1984, 224 s.

13. Vasilenko G.I. Siqnalın bərpası nəzəriyyəsi.-M.: “Sov. radio”, 1979, 272 s.

14. Vasilenko G.İ., Taratorin A.M. Şəkil bərpası. - M.: Radio və rabitə, 1986. 304 s.

15. Gantmakher F.R. Matris nəzəriyyəsi. M.: Elm. Ç. red. fizika və riyaziyyat lit., 1988.-552s.

16. Qonçarenko A.A., Kravçenko V.F., Ponomarev V.İ. Heterojen mühitin uzaqdan zondlanması. -M.: Maşınqayırma. - 1991.

17. Qoryaçkin O.V. Sintetik diafraqma radarında şəkillərin avtomatik fokuslanması // TUZS "Siqnalların və rabitə sistemlərinin təhlili. Sankt-Peterburq. -1996. - No 161. - S. 128-134.

18. Qoryaçkin O.V. İkinci dərəcəli polinom statistikasından istifadə etməklə qeyri-stasionar giriş rabitə kanalının kor identifikasiyası alqoritmi. // MNTK-nın "Radio və fiber-optik rabitə, yerləşmə və naviqasiya" hesabatlarının toplusu. Voronej. - 2003. - cild 1. - S.274-279.

19. Qoryaçkin O.V. Radio kanalının ötürmə funksiyasının müəyyən edilməsi üçün alqoritmlər // “Rəqəmsal siqnalların işlənməsi və onun tətbiqləri” (DSPA"2002) 4-cü beynəlxalq elmi konfrans və sərginin materiallarında, Moskva, 2002, cild 1, səh. 176-179 .

20. Qoryaçkin O.V. Mobil radio rabitə sistemlərində kor identifikasiya alqoritmləri // Electrosvyaz. 2003. - № 9. - S.30-33.

21. Qoryaçkin O.V. RTS-də vektor siqnalının yayılma kanalının kor identifikasiyası alqoritmi // Elektromaqnit dalğaları və elektron sistemlər. 2004. - T.9. - № 3-4. - S.83-93.

22. Qoryaçkin O.V. Kompozit ardıcıllığın uzunluğu üçün sürətli diskret Fresnel çevirmə alqoritmi. // TUZS “Rabitə sistemlərində siqnalların işlənməsi”. SPB., 1996, No 162, səh. 24-26.

23. Qoryaçkin O.V. Yer atmosferinin kosmik sintetik aperturlu radar stansiyalarının təsvir xüsusiyyətlərinin pozulmasına təsiri // Kompüter optikası. 2002. - Sayı 24. - S.177-183.

24. Qoryaçkin O.V. Siqnal bürcləri ilə rabitə sisteminin rəqəmsal modulyasiya növünün müəyyən edilməsi // İnfokommunikasiya texnologiyaları. 2003. - T.1. -No 1. - S.24-28.

25. Qoryaçkin O.V. İnformasiya ardıcıllığının polinom anları ilə rabitə kanalının impuls reaksiyasının müəyyən edilməsi. // Elmi məqalələr toplusu "İnformatika Radiotexniki Rabitə", Samara 2002, Cild. 7, 14-16 səh.

26. Qoryaçkin O.V. Rabitə kanalının kor statistik identifikasiyası problemində çoxhədli təmsildən istifadə // RNTORES-in 57-ci elmi sessiyasının materialları. A.S.Popova, Moskva. - 2002. -S.Z.

27. Qoryaçkin O.V. Kor siqnalın işlənməsi məsələlərində polinom idealının azaldılmış Qröbner əsasından istifadə. // In: X Rusiya Elmi-Texniki Konfransının tezisləri. Samara 2003, s.7.

28. Qoryaçkin O.V. Kor siqnalların işlənməsi üsulları və onların radiotexnika və rabitə sistemlərində tətbiqi. M.: Radio və rabitə, 2003. - 230 s.

29. Qoryaçkin O.V. Sintetik diafraqma ilə PJ1C məlumatlarının emalı üçün yeni üsul // “İnformatika, radiotexnika, rabitə” elmi məqalələr toplusu, buraxılış 2. - Samara, 1997. S. 7-13.

30. Qoryaçkin O.V. Qeyri-stasionar sahələrin bəzi modelləri üçün radar kanalının impuls reaksiyasını bərpa etmək imkanları haqqında // “İnformatika, radiotexnika, rabitə” elmi məqalələr toplusu. Məsələ 1. - Samara. - 1996. - S.9-16.

31. Qoryaçkin O.V. Çoxhədli tənliklər sisteminin həlli problemi kimi informasiya ardıcıllığından rabitə kanalının impuls reaksiyasının qiymətləndirilməsi // Tətbiqi və Sənaye Riyaziyyatına İcmal. 2003. - T. 10. - Buraxılış. 1. - səh.13 7-13 8.

32. Qoryaçkin O.V. Çoxhədli təsvirlər və sistemlərin kor identifikasiyası // Dalğa prosesləri və radiotexniki sistemlərin fizikası. 2002. - T.5. - № 4. - S. 53-60.

33. Qoryaçkin O.V. P, UHF, VHF tezlik diapazonlarında kosmik komplekslərin həyata keçirilməsi zamanı problemlər və onların həlli yolları. // Raket və kosmik mövzularda elmi-texniki məqalələr toplusunda. Samara, 1999, səh. 56-66.

34. Qoryaçkin O.V. Transionosferik VHF SAR-da radio impuls təhriflərinin kompensasiyası // Elektromaqnit dalğaları və elektron sistemlər. 2004. - T.9. - 6 nömrəli. - S.38-45.

35. Qoryaçkin O.V. Təsadüfi ardıcıllıqların çoxhədli anlarının xassələri əsasında rabitə kanalının kor identifikasiyası // “Rəqəmsal siqnalların işlənməsi və onun tətbiqləri” 5-ci beynəlxalq elmi konfransın materialları, Moskva, 2003. cild 2. - S.343-346.

36. Qoryaçkin O.V. Kosmosda SAR P-VHF zolaqlarında radio impuls təhriflərinin avtomatik kompensasiyası üsulu // Rusiya Federasiyası Elmlər Akademiyasının Hesabatları. -2004. T.397. - № 5. - S.615-618.

37. Qoryaçkin O.V. Sintetik diyaframı olan transionosfer PJ1C-nin traektoriya siqnalının faza dalğalanmalarının statistik xüsusiyyətləri // Dalğa prosesləri və radiotexnika sistemlərinin fizikası. - 2003.-T.6. № 3. - səh. 33-38.

38. Qoryaçkin O.V. Kor identifikasiya üsulları və onların tətbiqi // Müasir radioelektronikada irəliləyişlər. 2004. - № 3. - S.3-23.

39. Qoryaçkin O.V., Dobrınin S.S. Rabitə sistemlərinin kor identifikasiyası: metodların nəzərdən keçirilməsi // İnfokommunikasiya texnologiyaları. 2003. - № 3.

40. Qoryaçkin O.V. Polinom statistikası və onların radiotexnika sistemlərinin kor identifikasiyası problemində tətbiqi // Rusiya Federasiyası Elmlər Akademiyasının Hesabatları. 2004. - T.396. - № 4. - S.477-479.

41. Qoryaçkin O.V., Klovski D.D. Radar təsvirlərinin avtofokuslu sintezi // II Elmi-Texniki Komitənin tezisləri. Samara. - 1995. -S.14.

42. Qoryaçkin O.V., Klovski D.D. Naməlum nüvə ilə konvolyusiya operatorunun çevrilməsi üçün statistik alqoritm // MNTK-nın "Radio və fiber-optik rabitə, yerləşmə və naviqasiya" hesabatlarının toplusu, Voronej, 1997. cild 1. - S.227-232.

43. Qoryaçkin O.V. Polinom şərhində vektor siqnallarının kor emalı // Rusiya Elmlər Akademiyasının Samara Elmi Mərkəzinin Xəbərləri. -2003. T.5. - No 1.- S.105-114.

44. Qoryaçkin O.V., Filimonov A.R. Çoxölçülü uzaqdan zondlama məlumatlarını təhlil etmək üçün alət. // “İnformatika, radiotexnika, rabitə” elmi əsərlər toplusu, 2-ci buraxılış. Samara. -1997. - S. 1418.

45. Qoryaçkin O.V. Radiotexniki ötürmə sistemlərində kor identifikasiya // Electrosvyaz. 2004. - № 6. - S.21-23.62.