Ю.Н. Горбунов1, М.В. Фесенко2, В.К. Курбаналиев3

1-3 АО «ЦНИРТИ им. академика А.И. Берга» (Москва, Россия)

1-3 post@cnirti.ru

Постановка проблемы. Поскольку методы модуляции сигналов радиоизлучающих объектов (РИО) все более усложняются, особое значение приобретают их идентификация этих объектов и определение внутренней структуры принятого сигнала с использованием кумулянтов высокого порядка. Оценка потенциальной точности вычисления кумулянтов РИО необходима для точного расчета ресурсоемких операций и анализа значимых особенностей сигнала, а идентификация РИО с использованием кумулянтов высокого порядка особенно актуальна в условиях параметрической априорной неопределенности, а также в связи с уплотнением частотного спектра.

Цель. Представить методику оценки потенциальной точности вычисления кумулянтов РИО.

Результаты. Разработана методика получения оценки потенциальной точности вычисления кумулянтов в условиях параметрической априорной неопределенности некоторых параметров сигналов, включая несущую частоту и начальную фазу. С помощью разработанной методики продемонстрирована универсальность применения границы Крамера–Рао (ГКР) не только к задачам оценки высокопорядковых статистических характеристик, таких как кумулянты, но и для учета неопределенности синхронизирующих параметров и аналитической оценки нижних границ дисперсий для каждого параметра. В результате асимптотического анализа установлено, что что при увеличении объема выборки и значения отношения сигнал/шум взаимные корреляции параметров ослабевают, что приводит к упрощению структуры матрицы Фишера и раздельной аппроксимации нижней ГКР.

Практическая значимость. Предложенный методика дает возможность формализованного выбора минимального набора признаков на основе анализа нижней ГКР с учетом ограничений по вычислительным ресурсам, что, в свою очередь, позволяет реализовать адаптивные алгоритмы, обеспечивающие баланс между точностью распознавания и скоростью обработки данных в системах радиомониторинга.

Горбунов Ю.Н., Фесенко М.В., Курбаналиев В.К. Оценка потенциальной точности вычисления кумулянтов радиоизлучающих объектов // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 10. С. 86-94. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202510-10

1. Макаренко С.И. Информационное противоборство и радиоэлектронная борьба в сетецентрических войнах начала XXI века. Монография. СПб: Наукоемкие технологии. 2017. 546 с.
2. Аджемов С.С., Чиров Д.С., Терешонок М.В. Распознавание видов цифровой модуляции сигналов в системах когнитивного радио. М.: МТУСИ. 2018. 224 с.
3. Рембовский А.М., Ашихмин А.В., Козьмин В.А. Радиомониторинг: задачи, методы, средства / Под ред. А.М. Рембовского. Изд. 3-е, перераб. и доп. М: Горячая линия – Телеком. 2012. 640 с.
4. Крамер Г. Математические методы статистики: Пер. с англ. М.: Гос. изд-во иностр. лит-ры. 1948.
5. Рао Р.С. Линейные статистические методы и их применение: Пер. с англ. М.: Наука. 1969.
6. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Советское радио. 1978. 296 с.
7. Курбаналиев В.К. Оценка влияния значения несущей частоты и начальной фазы радиосигналов при определении квадратурной амплитудной модуляции // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2025. Т. 12. Вып. 1. С. 79–86.
8. Лихарев В.А. Цифровые методы и устройства в радиолокации. М.: Советское радио. 1973. 456 с.
9. Курбаналиев В.К., Фесенко М.В., Горбунов Ю.Н. Использование кумулянтного анализа для распознавания цифровых видов модуляции радиосигналов // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 5. С. 39-49. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202405-04.
10. Kay S.M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. 1993.
11. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. М.: Советское радио. 1978. 376 с.
12. Horn R.A, Johnson C.R. Matrix Analysis. Cambridge University Press. 1985.