А.Ю. Паршин – к.т.н., доцент кафедры «Радиотехнические устройства»
SPIN-код:2890-5181

Ю.Н. Паршин – д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Радиотехнические устройства»
SPIN-код:9185-4280

Постановка проблемы. Одной из особенностей устройств и датчиков системы Интернета вещей является необходимость обеспечить крайне высокую энергоэффективность при сохранении требуемой надежности передачи информации. Кроме того, многие устройства Интернета вещей обеспечивают невысокую скорость передачи информации, что позволяет производить обработку сигналов в течение длительного времени в узкой полосе частот. При этом спектр сигнала смещается в область фликкер-шума высокой интенсивности, что ограничивает возможность повышения качества обработки.

Цель. Провести исследование возможности повышения эффективности обработки сигнала на фоне фликкер-шума и теплового шума в условиях априорной неопределенности параметров фликкер-шума.

Результаты. Получен оптимальный алгоритм обработки сигнала и фильтрации фликкер-шума с использованием негауссовской модели фликкер-шума в виде нелинейного стохастического уравнения. Показано, что оценочно-корреляционно-компенсационный алгоритм обработки содержит операцию нелинейной компенсации фликкер-шума. Использован адаптивный байесовский подход для устранения априорной неопределенности параметров фликкер-шума. Определено соотношение между параметрами алгоритма, задающими априорную неопределенность и измеряемыми параметрами фликкер-шума. С использованием экспериментально полученных отсчетов фликкер-шума проведено статистическое исследование полученного адаптивного алгоритма обработки и измерены его статистические характеристики. Проведено сравнение результирующего отношения сигнал/шум, полученного компьютерным моделированием и путем экспериментального исследования в зависимости от объема выборки наблюдаемой суммы сигнала, фликкер-шума и теплового шума.

Практическая значимость. Проведенное исследование показало возможность эффективной фильтрации фликкер-шума при одновременном действии смеси сигнала, фликкер-шума и теплового шума. Установлено, что нелинейная обработка сигнала на фоне фликкер-шума и теплового шума позволяет получить выигрыш в отношении сигнал/шум боле 10 дБ по сравнению с линейной обработкой. Таким образом, уменьшается мощность, потребляемая передатчиком от автономного источника питания и, соответственно, время автономной работы устройства Интернета вещей.

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. Сосулин Ю.Г., Костров В.В, Паршин Ю.Н. Оценочно-корреляционная обработка сигналов и компенсация помех. М.: Радиотехника. 2014. 632 с.
3. Crownover R.M. Introduction to Fractals and Chaos. Jonesand Bartlett. 1995.
4. Kaukalys B., Ruseckas J. Stochastic nonlinear differential equation generating 1/f noise // Physical Review E 70. 020101(R). 2004.
5. Kaukalys B., Alaburda M., Ruseckas J. Modeling non-Gaussian 1/f noise by the stochastic differential equations // NOISE AND FLUCTUATIONS: 19th International Conference on Noise and Fluctuations  ICNF 2007. AIP Conf. Proc. 922. 2007. P. 439442.
6. Mamontov Y.V., Willander M. Long Asymptotic Correlation Time for Non-Linear Autonomous Ito’s Stochastic Differential Equation // Nonlinear Dynamics.1997. 12. P.399411. Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands.
7. Art Key, Operational Amplifier Noise. Techniques and Tips for Analyzing and Reducing Noise, Elsevier. 2012.
8. Parshin A., Parshin Yu. Investigation of Efficient Receiving of Ultra Low Power Signal for IoT Application// 2019 8nd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). Budva, Montenegro. June 10th-14th 2019. P. 3235.
9. Паршин А.Ю., Паршин Ю.Н. Выделение границ фрактального объекта методом максимального правдоподобия по независимой и зависимой выборкам// Вестник РГРТУ. 2014. № 4 (вып. 50). Ч. 2. С. 39.
10. Паршин А.Ю., Паршин Ю.Н. Анализ эффективности обработки узкополосного сигнала в присутствии негауссовского фликкер-шума // Радиотехника. 2019. Т.83. №11. С. 514. DOI: 10.18127/j00338486-201911(18)-01.
11. Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении: Пер. с англ. М.: Связь. 1976. 496 с.
12. Сосулин Ю.Г., Паршин Ю.Н.Нелинейное оценивание стохастических сигналов с адаптацией параметров алгоритмов //
    Радиотехника и электроника. 1986. Т.31. №5. С. 904910.
13. Паршин А.Ю. Экспериментальная оценка параметров негауссовского фликкер-шума // Вестник РГРТУ. 2020. № 73. С.1925.
14. Parshin A., Parshin Yu. Adaptive Filtering of Non-Gaussian Flicker Noise// 2020 9nd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO) Budva, Montenegro. June 8th-11th 2020.P. 529533.