П.А. Бакулев  – д.т.н., профессор, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

В.Г. Бартенев – д.т.н., профессор, Московский технологический университет (МИРЭА) E-mail: bartenev_v@mirea.ru

А.Ю. Гордеев – преподаватель, Волгоградский государственный университет

Рассмотрена адаптивная система СДЦ, состоящая из адаптивного режекторного фильтра с перекрестным управлением весовыми коэффициентами и ее возможности по дальнейшему усовершенствованию и оптимизации. Предложена новая структура адаптивной системы СДЦ, имеющая как режекторную часть, так и усовершенствованную доплеровскую часть. Показано, что предложенная улучшенная система СДЦ в процессе обработки входной неклассифицированной выборки требует почти на два порядка меньше вычислительных операций, чем базовая. Найдены условия, при которых возможно использование усовершенствованной системы СДЦ совместно с зондирующими ЛЧМ-сигналами.

1. Авторское свидетельство № 604414 на изобретение по заявке на изобретение № 2379596 от 06.07.76 г. Адаптивное устройство обработки сигналов / Бартенев В.Г., Шлома А.М. 
2. Пат. № 2341015. Способ адаптивной фильтрации дискретных помех /  Бартенев В.Г. / Опубликовано бюл. № 34 ФИПС. 10.12.2008.
3. Бакулев П.А., Бартенев В.Г., Григорьев Л.Н., Кобзарев Г.Ю. Разработка первых систем защиты РЛС от пассивных помех (исторический обзор) // Радиотехника. 2016. № 5. С. 142−151.
4. Бакулев П.А., Кован С.Е. Алгоритм обнаружения сигналов на фоне многомодовых коррелированных помех // Радиотехника. 1981. № 8. C. 69−72.
5. Бакулев П.А., Бартенев В.Г., Бартенев Г.В. Анализ эффективности инвариантного многоканального обнаружителя // Радиотехника. 2017. № 4. C. 142−148.
6. Гордеев А.Ю. Исследование влияния перекрестных связей адаптивного режекторного фильтра на зондирующие сигналы с внутриимпульсной модуляцией // Цифровая обработка сигналов. 2016. № 1. С. 7−13.
7. Бартенев В.Г., Гордеев А.Ю. Применение методов Прони и Штейглица–МакБрайда для формирования весовых коэффициентов при адаптивной фильтрации неклассифицированных выборок наблюдения // Труды 14-ой Междунар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение» DSPA-2012. Москва. 2012. С. 257−260.
8. Бартенев В.Г., Гордеев А.Ю. Новый способ формирования весовых коэффициентов при адаптивной фильтрации неклассифицированных выборок наблюдений // Цифровая обработка сигналов. 2012. № 2. С. 65−67.
9. Гордеев А.Ю. Сравнительный анализ эффективности различных методов спектрального анализа сверхвысокого разрешения для фильтрации неклассифицированных выборок наблюдения // Материалы 69-й Междунар. конф. «Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий» REDS-2014. Москва. 2014. С. 37−41.
10. Бартенев В.Г., Битюков В.К., Гордеев А.Ю. Сравнение эффективности различных сверхразрешающих методов спектрального анализа для обработки неклассифицированных выборок наблюдения, содержащих ЛЧМ-сигнал // Труды 2-й Междунар. научно-практической конф. РАДИОИНФОКОМ-2015. Москва. 2015. С. 46−50.
11. Бартенев В.Г Битюков В.К., Гордеев А.Ю. Прохождение ЛЧМ-сигнала через адаптивную систему с перекрестным управлением коэффициентами фильтрации // Доклады 70-й Междунар. конф. «Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий» REDS-2015. Москва. 2015. С. 37−41.
12. Тропченко А.Ю., Тропченко А.А. Цифровая обработка сигналов. Методы предварительной обработки. Учебное пособие по дисциплине «Теоретическая информатика». СПб: СПбГУ ИТМО. 2009. 100 с.
13. http://www.musicdsp.org/showone.php?id=137.
14. Носко В.П. Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: МФТИ. 2002. 273 с.
15. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление: Пер. с англ / Под ред. В.Ф. Писаренко. М.: Мир. 1974. Кн. 1. 406 с.