А.Ю. Паршин – к.т.н., доцент, кафедра «Радиотехнические устройства», 

Рязанский государственный радиотехнический университет

E-mail: parshin.a.y@rsreu.ru

Ю.Н. Паршин – д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Радиотехнические устройства»,  Рязанский государственный радиотехнический университет E-mail: parshin.y.n@rsreu.ru

Постановка проблемы: высокие требования к энергетической эффективности с одной стороны в системах Интернета вещей (IoT) и невысокая скорость передачи информации позволяет применять сигналы с малой шириной спектра. В низкочастотной области спектра заметное влияние по сравнению с тепловыми шумами оказывают фликкер-шумы. Фликкер-шум имеет спектр мощности вида 1/f, что позволяет использовать для описания этих свойств случайные процессы, имеющие дробную размерность. Отмечено, что развиваются статистические методы разработки моделей фликкер-шумов, например, модель фрактального броуновского движения с дробной размерностью или показателем Херста, а также негауссовские модели.

Цель: разработать оптимальный алгоритм обнаружения сигналов на фоне суммы фликкер-шума и теплового шума.

Результаты: для негауссовского фликкер-шума предложен алгоритм на основе оценочно-корреляционно-компенсационного подхода. Проведен анализ помехоустойчивости оптимальной обработки сигнала на фоне фрактального броуновского движения и теплового шума.

Практическая значимость: при увеличении числа выборок сигнала постоянной мощности эффективность оптимальной обработки сигнала на фоне 1/f шума стремится к постоянному уровню. При неоптимальной согласованной обработке сигнала на фоне 1/f шума отношение сигнал/шум достигает максимума при некотором оптимальном числе выборок сигнала. Таким образом, устанавливается предельная чувствительность, определяемая параметрами фликкер-шума.

1. Mangalvedhe N., Ratasuk R., Ghosh A. NB-IoT Deployment Study for Low Power Wide Area Cellular IoT // IEEE 27th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communication. 2016.
2. Kroell H., Korb M., Weber B., Willi S., Huang Q. Maximum-Liklihood Detection for Energy-Efficient Timing Acquisition in NBIoT // IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops. 2017.
3. Beyene Y., Jaentti R., Ruttik K., Iraji S. On the Performance of Narrow-Band Internet of Things // IEEE Wireless Communications and Networking Conference. 2017.
4. Потапов А.А Фракталы в радиофизике и радиолокации: топология выборки М.: Университетская книга. 2005. 848 с.
5. Culter C.D. A review of the theory and estimation of fractal dimension // Nonlinear time series and chaos. V. 1. Dimension estimation and models. 1993. С. 1−107.
6. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов М.: Сов. радио. 1978. 320 с.
7. Сосулин Ю.Г., Паршин Ю.Н. Оценочно-корреляционно-компенсационная обработка многомерных сигналов // Радиотехника и электроника. 1981. № 26. С. 1635−1643.
8. Сосулин Ю.Г., Костров В.В, Паршин Ю.Н. Оценочно-корреляционная обработка сигналов и компенсация помех М.: Радиотехника. 2014. 632 с.
9. Crownover R.M. Introduction to Fractals and Chaos. Jones and Bartlett. 1995.
10. Pisarenko D.V., Pisarenko V.F. Statistical estimation of the correlation dimension // Physics Letters. 1995. A(197). С. 31−39.
11. De Luca L., Lasocki S., Luzio D., Vitale M. Fractal dimension confidence interval estimation of epicentral distribution // Annali di Geofisica. 1999. V. 42(5). С. 911−925.
12. Parshin A.Yu., Parshin Yu.N. Usage of non-Gaussian statistics for RF signals detection by complex energy and fractal detector // Proc. IRS-2013. Drezden (Germany). 2013. С. 779−784.
13. Паршин Ю.Н., Паршин А.Ю. Максимально правдоподобное оценивание корреляционной размерности с учетом влияния смещения оценки и усечения диапазона масштабов // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2013. № 4. С. 18−25.
14. Паршин А.Ю., Паршин Ю.Н. Выделение границ фрактального объекта методом максимального правдоподобия по независимой и зависимой выборкам // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2014. № 4. С. 3−9.
15. Kaukalys B., Ruseckas J. Stochastic nonlinear differential equation generating 1/f noise // Physical Review E 70, 020101(R). 2004.
16. Kasdin N.J. Discrete Simulation of Colored Noise and Stochastic Processes and 1/fα Power Law Noise Generation // Proceeding of the IEEE. 1995. V. 83. № 5.
17. Kaukalys B., Alaburda M., Ruseckas J. Modeling non-Gaussian 1/f noise by the stochastic differential equations // 19th International Conference on Noise and Fluctuations (ICNF 2007). AIP Conf. Proc. 922. 2007. С. 439−442.
18. Milotti E. 1/f noise: a pedagogical review. Dipartimento di Fisica, Università di Udine and I.N.F.N. – Sezione di Trieste Via delle Scienze, 208 – I-33100 Udine. Italy. 2002.
19. Бочков Г.Н., Кузовлев Ю.Е. Новое в исследованиях 1/f шума // Успехи физических наук. 1983. Т. 141. № 1. С. 151−176.
20. Гоц С.С., Галямов Р.Р., Бахтизин Р.З. Исследование природы низкочастотных флуктуаций тока полевой эмиссии методом двумерной функции распределения // Письма в ЖЭТФ. 1998. № 21. С. 87−93.