Имитационная модель сжатия сигнала на основе метода Compressive Sensing

Постановка проблемы. Для обнаружения/распознавания сигналов во временно́й и частотной областях для защиты объектов и рубежей с помощью территориально распределенных систем охраны используются средства обнаружения, базирующиеся на различных физических принципах. Обнаружение/распознавание сигналов указанными средствами сводится к обработке больших массивов цифровых данных с помощью алгоритмов обработки, о которых зависят быстродействие, энергопотребление, массогабаритные и другие характеристики. На сегодняшний день лучшие результаты при разработке алгоритмов для сбора/извлечения информации из сигналов получены при использовании цифровой обработки сигналов (Digital Signal Processing - DSP). Оцифровка позволяет создавать более надежные системы обнаружения/обработки данных, более гибкие и дешевые, чем аналоговые. В тоже время при DSP возникает необходимость работы с более высокими частотами дискретизации, обработкой, анализом и хранением больших объемов результирующих данных. И если проблему работы с высокими частотами дискретизации до настоящего времени можно было частично решить на аппаратном уровне с применением дорогостоящих архитектур аналого-цифровых преобразователей (АЦП), потребляющих высокую мощность, то обработка и анализ данных все чаще выполняются на основе исследований в области сжатия и уменьшения размерности обрабатываемых данных на основе метода Compressive Sensing.

Цель. Обосновать возможность сжатия сигнала с применением имитационной математической модели на основе метода Compressive Sensing для уменьшения ресурсов при DSP, обусловленных дискретизацией, анализом и хранением данных.

Результаты. Приведен математический аппарат компрессии сигналов на основе метода Compressive Sensing и последующего их восстановления. Представлена имитационная математическая модель, позволяющая сжать сигнал с последующим восстановлением в пространство.

Практическая значимость. Подтверждена возможность практической реализации метода Compressive Sensing на основе рассмотренной имитационной математической модели, позволяющей сжать сигнал с последующим восстановлением в пространство, размерность которого значительно меньше размерности исходного сигнала.