А.В. Немов1

1 АО «Обуховский завод» (Санкт-Петербург, Россия)

1 an.nilov2011@yandex.ru

Постановка проблемы. В высококачественной навигационной аппаратуре потребителей (НАП) глобальной навигационной спутниковой системы (ГНСС) могут применяться сложные алгоритмы цифровой обработки сигналов, основанные на методе главных компонент корреляционного анализа (МГК) в приложении к пространственной выборке сигналов, принимаемых НАП. В данной выборке содержится аддитивная смесь относительно мощных помеховых сигналов, относительно слабых навигационных сигналов ГНСС и собственных квазибелых шумов аппаратуры. Однако для МГК имеет важное значение количество тех или иных сигналов в выборке. В связи с этим получение информации о количестве сигналов помех, которые в отличие от навигационных сигналов будем относить к подпространству сигналов, является актуальной задачей.

Цель. Представить алгоритм классификации содержащихся в выборке сигналов на помеховые и шумовые на основе метода МГК с учетом энергетических соотношений в предкорреляционной пространственной обработке НС ГНСС.

Результаты. Представлен алгоритм классификации и определения количества сигналов, базирующийся на разделении пространства принимаемой смеси сигналов на так называемые подпространства сигналов и шумов. Показано, что данный алгоритм использует информацию о градиентах собственных чисел оценочной пространственной ковариационной матрицы принимаемых колебаний. Для разделения подпространств применен линейный классификатор собственных чисел, обучение которого производится с помощью искусственной нейронной сети. В результате обучения определен параметр наклона p линейного классификатора. Получена вероятность правильного решения о количестве сигналов помех, совпадающая с вероятностью правильного решения классификатора.

Практическая значимость. Предложенный алгоритм классификации может быть использован для повышения эффективности пространственной обработки сигналов в цифровой антенной решетке ГНСС.

Немов А.В. Применение перцептрона для классификации в пространственной выборке сигналов глобальной навигационной спутниковой системы // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 2. С. 73−79. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202502-10

1. Минь Д.Л., Немов А.В., Тюфтяков Д.Ю. Применение метода главных компонент для компенсации помех при приеме сигналов глобальной навигационной системы // Известия вузов России. Сер. Радиоэлектроника. 2017. № 3. С. 16-23.
2. Немов А.В. Цифровые антенные решетки: новое качество спутниковых радионавигационных систем. СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2014. 159 с.
3. Литвинов О.С., Муродьянц Д.В., Борута В.С., Винтайкин Б.Е. Подавление шумовых помех в адаптивных антенных решетках на основе нейросетевых алгоритмов // Антенны. 2018. Вып. 2(246). С. 40-43.
4. Немов А.В., Тюфтяков Д.В. Алгоритмы оценивания количества сигналов в выборках данных, обрабатываемых ЦАР ГНСС // Сб. XXIX Санкт-Петербургской конф. по интегрированным навигационным системам. 2022. С .332-336.
5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Изд. 2-е: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс». 2016. 1104 с.
6. Ермолаев В.Т., Мальцев А.А., Родюшкин К.В. Статистические характеристики критериев AIC и MDL в задаче оценки числа источников многомерных сигналов в случае короткой выборки // Известия вузов. Сер. Радиофизика. 2001. № 12. С. 1062-1069.