Синтез алгоритмов классификации квазидетерминированных сигналов
- 1 Технологический университет им. дважды Героя Советского Союза летчика-космонавта А.А. Леонова (г. Королев, Россия)
- 2 Поволжский государственный университет сервиса (г. Тольятти, Россия)
Аннотация
Постановка проблемы. Значения статистики отношения правдоподобия, используемой для байесовских алгоритмов классификации сигналов, не всегда можно определить. Для решения данной задачи используются приближенные методы вычисления, которые обладают своими ограничениями. В статье предложен подход, позволяющий преодолеть эти ограничения.
Цель. Выполнить синтез алгоритмов классификации квазидетерминированных сигналов при совместном использовании специального принципа асимптотической оптимальности и гипотезы высокоточных измерений.
Результаты. Показано, что процесс вычисления статистик усредненного отношения правдоподобия может быть сведен к последовательности элементарных преобразований отсчетов входного воздействия. Предложены алгоритмы классификации сигналов, которые позволяют не вычислять значения многомерного интеграла или решать уравнение максимального правдоподобия.
Практическая значимость. Представленные алгоритмы обладают хорошей структурной устойчивостью к изменениям вероятностных моделей действующих сигналов и помех, а также способа их взаимодействия. Данные алгоритмы допускают простую техническую реализацию и определяют некоторые подоптимальные процедуры, связанные с увеличением выборки наблюдений и требований к качеству классификации.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-21-00452, https://rscf.ru/pro-ject/23-21-00452/.
- Поступила
- 01.07.2024
- Одобрена
- 11.07.2024
- Принята
- 26.12.2024
Для цитирования
Артюшенко В.М., Воловач В.И. Синтез алгоритмов классификации квазидетерминированных сигналов // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 1. С. 50-57. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202501-04
Список источников
- Миленький А.В. Классификация сигналов в условиях неопределенности. М.: Советское радио. 1975. 328 с.
- Акимов П.С., Бакут П.А., Богданович В.А. и др. Теория обнаружения сигналов / Под ред. П.А. Бакута. М.: Радио и связь. 1984. 440 с.
- Хелстром К. Статистическая теория обнаружения сигналов. М.: Изд-во иностранной литературы. 1963. 432 с.
- Вопросы статистической теории радиолокации / Под ред. Г.П. Тартаковского. М.: Советское радио. 1983. 424 с.
- Артюшенко В.М., Воловач В.И. Статистические характеристики смеси сигнала и аддитивно-мультипликативных помех с негауссовским характером распределения // Радиотехника. 2017. № 1. С. 95-102.
- Артюшенко В.М., Воловач В.И. Статистические характеристики сигнала при наличии модулирующей помехи // Автометрия. 2021. Т. 57. № 2. С. 49-61.
- Патрик Э.А. Основы теории распознавания образов: пер. с англ. / Под ред. Левин Б.Р. М.: Советское радио. 1980. 407 с.
- Aulin T., Sundberg C. Continuous Phase Modulation-Part I: Full Response Signaling // IEEE Transactions on Communications. 1981. V. 29. Is. 3. P. 196-209. https://doi.org/10.1109/TCOM.1981.1095001.
- Сакалема Д.Ж. Подвижная радиосвязь. М.: Горячая линия-Телеком. 2018. 512 с.
- Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. М.: Техносфера. 2006. 336 с.
- Chen Ch. Signal and image processing for remote and sensing. CRC Press. 2008. 276 p.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь. 1989. 656 с.
- Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптации информационных систем. М.: Советское радио. 1977. 432 с.
- Боровков А.А. Математическая статистика: Учебник. Изд. 4-е, стер. СПб: Лань. 2010. 704 с.
- Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика. М.: Высшая школа. 1984.