Л.И. Двойрис, В.А. Иванов, К.Д. Галев
Постановка проблемы. Исследования сигналов средств обнаружения (СО) различного физического принципа действия позволяют идентифицировать их как нестационарные. Обработка нестационарных сигналов (процессов) представляет собой сложную задачу. Имеющиеся методы обработки нестационарных процессов требуют знания априорных сведений о сигналах и помехах, но при практической реализации такие задачи остаются трудно решаемыми. Однако с развитием компонентной базы цифровой обработки сигналов становятся доступными к реализации новые методы обработки нестационарных процессов.
Цель. Исследовать потенциальные возможности преобразования Гильберта−Хуанга в обработке сигналов СО для повышения вероятности правильного их обнаружения и распознавания при минимизации вероятности ошибок.
Результаты. Проведена апробация преобразования Гильберта−Хуанга на имеющейся базе сигналов. Получены результаты, подтверждающие возможность реализации такого подхода в СО различного физического принципа действия.
Практическая значимость. Поведенное исследование позволило расширить перечень доступных алгоритмов для использования в средствах обнаружения при обработке сигналов от объектов обнаружения и помех.
Двойрис Л.И., Иванов В.А., Галев К.Д. Преобразование Гильберта-Хуанга и его применение в обработке сигналов средств обнаружения // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 2. С. 33−38. DOI: 10.18127/j00338486-202102-05.
- Сафиуллин Н.Т. Разработка методики анализа временных рядов с помощью преобразования Гильберта−Хуанга: Автореф. дисс. Новосибирск. 2015.
- Yeh J.-R., Shien J.-S., Huang N. Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition: a Novel Noise Enhanced Data Analysis Method // Advances in Adaptive Data Analysis. 2010. № 2(2). Р. 135−156.
- Beresik R. Hilbert−Huang Transform and its Application in Seismic Signal Processing. New Trends in Signal Processing. Demänovská dolina, Slovakia. 12−14 October 2016.