Нейросетевой подход к реализации системы символьной синхронизации радиотелеметрических средств

А.И. Лоскутов; А.Ю. Ращупкин; А.С. Дуников

Нейросетевой подход к реализации системы символьной синхронизации радиотелеметрических средств

А.И. Лоскутов¹, А.Ю. Ращупкин², А.С. Дуников³

научная статья Страницы: 59-64

¹ д.т.н., нач. кафедры телеметрических систем и комплексной обработки информации, Военно-космическая академия им. А.Ф.Можайского (Санкт-Петербург)
² соискатель, кафедра телеметрических систем и комплексной обработки информации, Военно-космическая академия им. А.Ф.Можайского (Санкт-Петербург)
³ адъюнкт, кафедра телеметрических систем и комплексной обработки информации, Военно-космическая академия им. А.Ф.Можайского (Санкт-Петербург)

Ключевые слова: демодуляция нейронная сеть символьная синхронизация спектральный образ цифровая обработка сигналов

Аннотация

Предложен подход к построению системы символьной синхронизации наземной приемно-регистрирующей аппаратуры как интеллектуальной системы распознавания образов на основе искусственных нейронных сетей. В качестве объектов распознавания выступают спектральные образы двоичных символов группового телеметрического сигнала и их границы, полученные при помощи расчета спектральной плотности мощности.

Для цитирования

Лоскутов А.И., Ращупкин А.Ю., Дуников А.С. Нейросетевой подход к реализации системы символьной синхронизации радиотелеметрических средств // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 1. С. 59–64.

Список источников

Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр. М.: Издательский дом «Вильямс». 2003. 1104 с.
Белицкий В.И., Зверев В.И. Телеметрия. СПб.: МО СССР. 1984. 465 с.
Сергиенко А.Б.Цифровая обработка сигналов. изд. 3-е. СПб.: БХВ-Петербург. 2011. 768 с.
Марпл-мл. С.Л.Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир. 1990. 547 с.
Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. М.: Мир. 2005. 671 с.
Харкевич А.А. Спектры и анализ. Изд. 4-е. М.: Государственное издательство физико-математической литературы. 1962. 236 с.
Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер. с англ. / Под ред. А.А. Дорофеюк. М.: Главная редакция физико-математической литературы. 1979. 368 с.
Местецкий Л.М.Математические методы распознавания образов. М.: МГУ. 2004. 85 с.
Лоскутов А.И., Вечеркин В.Б., Шестопалова О.Л. Автоматизация контроля состояния сложных технических систем на основе использования конечно-автоматной модели и нейросетевых структур // Информационно-управляющие системы. 2012. № 2. С. 74-81.

Полный текст, PDF 350 ₽

[1] Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр. М.: Издательский дом «Вильямс». 2003. 1104 с.

[2] Белицкий В.И., Зверев В.И. Телеметрия. СПб.: МО СССР. 1984. 465 с.

[3] Сергиенко А.Б.Цифровая обработка сигналов. изд. 3-е. СПб.: БХВ-Петербург. 2011. 768 с.

[4] Марпл-мл. С.Л.Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир. 1990. 547 с.

[5] Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. М.: Мир. 2005. 671 с.

[6] Харкевич А.А. Спектры и анализ. Изд. 4-е. М.: Государственное издательство физико-математической литературы. 1962. 236 с.

[7] Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер. с англ. / Под ред. А.А. Дорофеюк. М.: Главная редакция физико-математической литературы. 1979. 368 с.

[8] Местецкий Л.М.Математические методы распознавания образов. М.: МГУ. 2004. 85 с.

[9] Лоскутов А.И., Вечеркин В.Б., Шестопалова О.Л. Автоматизация контроля состояния сложных технических систем на основе использования конечно-автоматной модели и нейросетевых структур // Информационно-управляющие системы. 2012. № 2. С. 74-81.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи