А.А. Монаков

ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения»  (Санкт-Петербург, Россия)

Постановка проблемы. Вследствие возникновения эффекта многолучевого распространения принимаемый радиотехнической системой сигнал оказывается рассеянным по информационным параметрам. Его обнаружение требует использования адаптивных методов в силу существования априорной неопределенности относительно неизвестных параметров: информационных параметров и средних мощностей парциальных источников, совокупное действие которых дает эффект рассеяния. Цель. Разработать алгоритм обнаружения эффекта рассеяния сигнала в канале распространения по информационным параметрам и определить качество синтезированного алгоритма.

Результаты. Синтезирован адаптивный алгоритм обнаружения эффекта рассеяния сигнала, построенный на основе расстояния Кульбака–Лейблера. Проведено математическое моделирование предлагаемого алгоритма, подтверждающее его работоспособность.

Практическая значимость. Обнаружение эффекта рассеяния сигнала по информационным параметрам в канале распространения позволяет выбрать оптимальный набор алгоритмов обработки принимаемого сигнала.

Монаков А.А. Обнаружение эффекта рассеяния сигнала в канале распространения // Наукоемкие технологии. 2021. Т. 22. № 8. С. 34−40. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j19998465-202108-06

1. Ван Трис Г.Л. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Т. 3: Обработка сигналов в радио- и гидролокации и прием случайных гауссовых сигналов на фоне помех: Пер. с англ. / Под ред. В.И. Тихонова. М.: Сов. радио. 1972. 662 с.
2. Кеннеди Р.С. Каналы связи с замираниями и рассеяниями: Пер. с англ. Р.А. Казаряна и Л.П. Ярославского / Под ред.  И.А. Овсеевича. М.: Сов. радио. 1973. 302 с.
3. Ahmadi S. New Radio Access Physical Layer Aspects (Part 1). In: 5G NR, Ed.: S. Ahmadi; Academic Press. 2019. P. 285–409.
4. De Maio A. Modern Radar Detection Theory (Radar, Sonar & amp; Navigation). Edited by A. De Maio, M. S. Greco; IET Digital Library, 2015; https:// https://digital-library.theiet.org/content/books/ra/sbra509e.
5. Blair W.D., Brandt-Pearce M. Unresolved Rayleigh Detection Using Monopulse Measurements. IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems. 1998. V. 34. P. 543–552.
6. Монаков А.А. Обнаружение пространственно-протяженной цели в моноимпульсном суммарно-разностном пеленгаторе // Прикладная радиоэлектроника. 2014. Т. 13. С. 99–101.
7. Shui P.-L., Liu H.-W., Bao Z. Range-Spread Target Detection Based on Cross Time-Frequency Distribution Features of Two Adjacent Received Signals. IEEE Transactions on Signal Processing. 2009. V. 57. № 10. P. 3733–3745.
8. Xie D., Wang F., Chen J. Extended Target Echo Detection Based on KLD and Wigner Matrices. Sensors. 2019. V. 19. P. 5385.
9. Zhang W., Li H., Sun G., He Z. Enhanced Detection of Doppler-Spread Targets for FMCW Radar. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2019. V. 55. № 4. P. 2066–2078.
10. Кульбак С. Теория информации и статистика: Пер. с англ. Д.И. Гордеева и А.В. Прохорова / Под ред. и с предисл. А.Н. Колмогорова. М.: Наука. 1967. 408 с.
11. Kullback S., Leibler R.A. On information and sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics. 1951. V. 22. № 1. P. 79–86.
12. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио. 1977. 432 с.