ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ СИГНАЛОВ В УСЛОВИЯХ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ РАДИОМОНИТОРИНГЕ
DOI:
https://doi.org/10.30837/1563-0064.3.2018.162774Ключевые слова:
радиомониторинг, частотный канал, обнаружения и распознавание, заданные и неизвестные сигналы, решающее правило, статистические испытанияАннотация
Рассматриваются вопросы обнаружения и распознавания сигналов в частотных каналах, которые возникают в процессе проведения автоматизированного радиомониторинга. Отличительной особенностью таких задач обработки сигналов является повышенная априорная неопределенность, которая определяется появлением сигналов с неизвестными вероятностными характеристиками. Приводятся результаты исследований алгоритмов обнаружения неизвестных сигналов на фоне заданного шума, а также распознавания заданных сигналов при наличии неизвестных сигналов. Исследования выполняются путем статистических испытаний на выборках реальных сигналов и помех, характерных для задач радиомониторинга в когнитивных радиосетях.
Библиографические ссылки
Kohanovich G.F., Babak V.P., Fisenko V.M. Special'nyj radiomonitoring. Kiev: MK-Pres, 2007.
Webb A. Statistical pattern recognition. New York: Wiley, 2002.
Watanabe S. Methodologies of pattern recognition. Academic Press, 2014.
Bezruk V.M., Pevcov G.V. Teoreticheskie osnovy proektirovanija sistem raspoznavanija signalov dlja avtomatizirovannogo radiokontrolja. Har'kov: Kollegium, 2007.
Jondral F. K. Software-defined radio: basics and evolution to cognitive radio // EURASIP journal on wireless communications and networking. 2005. Т. 2005, No. 3. С. 275-283.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2019 Радиоэлектроника и информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
The author(s) of a manuscript agree that if the manuscript is accepted for publication in “Radioelectronics&Informatics Journal”, the published article will be copyrighted using a Creative Commons “Attribution-Non Commercial-Share Alike” license. This license allows the author(s) to retain the copyright, but also allows others to freely copy, distribute, and display the copyrighted work, and derivative works based upon it, under certain specified conditions.