Статистика межрегиональных различий и состояние бюджетной системы Российской Федерации


https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-4-90-96

Полный текст:


Аннотация

Цель исследования – повышение показателей качества методов адаптивного многоканального обнаружения-разрешения-измерения параметров стохастических сигналов в условиях параметрической априорной неопределенности.

Материалы и методы. Для достижения поставленной цели используется методология синтеза обнаружителей сигналов различной структуры с учетом различных факторов, что позволяет исключить из выражения для оценки мощности сигнала слагаемые, обусловленные «окрашенными» внутренними шумами и некоррелированным фоном. Также применяются инструменты корреляционного анализа, адаптивный байесов подход, критерий обобщенного отношения правдоподобия, методы вычисления его логарифма.

Результаты. В работе рассмотрены вопросы синтеза алгоритмов адаптивного многоканального обнаружения-разрешения стохастических сигналов различной структуры в условиях воздействия интенсивных шумовых помех. Составным элементом задачи обнаружения является совместная оценка интенсивности полезного сигнала и корреляционной матрицы помех. Эта задача эффективно решается для сигналов большой интенсивности, при этом не учитывается нестационарность внутренних шумов приемных каналов и некоррелированного фона помеховых сигналов. Рассматривается многоканальная приемная система, состоящая из некоторого числа независимых пространственно-разнесенных элементов, которые образуют линейную антенную решетку. Ширину спектра принимаемых сигналов следует считать достаточно узкой, так что запаздыванием сигналов на апертуре антенны можно пренебречь. Данное положение позволяет существенно улучшить показатели качества обнаружения-разрешения стохастических сигналов на фоне шумовых помех. На основании анализа конечной дискретной выборки комплексных амплитуд принимаемых колебаний была решена задача обнаружения, которая формулируется как задача проверки статистических гипотез относительно параметров распределения. Алгоритм обнаружения сводится к сравнению с порогом отношения правдоподобия, а значение порогового уровня определяется выбранным критерием оптимальности и для критерия Неймана-Пирсона остается зависимым от мощности помеховых колебаний.

Заключение. Представленный обнаружитель обладает более высокими характеристиками обнаружения и разрешения стохастических сигналов по сравнению с уже известными. Можно показать, что важным свойством полученной достаточной статистики является стабилизация вероятности ложного обнаружения. Это достигается за счет нормировки мощности шумов на выходе устройства адаптации. Кроме того, полученный алгоритм инвариантен к виду используемой для его вычисления корреляционной матрицы помех. А если учесть, что к мощности внутренних шумов, при большом количестве постановщиков шумовых помех, добавится некоррелированный фон, то в результате было достигнуто существенное улучшение характеристик обнаружения.


Об авторах

А. B. Филонович
Юго-западный государственный университет
Россия

Александр Владимирович Филонович – доктор технических наук, профессор

Курск



И. В. Ворначева
Юго-западный государственный университет
Россия

Ирина Валерьевна Ворначева – ассистент

Курск



Н. А. Туякбасарова
Курский институт менеджмента, экономики и бизнеса
Россия

Надежда Анатольевна Туякбасарова – кандидат технических наук, доцент

Курск



А. С. Чернышев
Юго-западный государственный университет
Россия

Александр Савельевич Чернышев – кандидат технических наук, доцент

Курск



Список литературы

1. Манжос В.Н., Семенов Г.Н. Многоканальной обнаружение шумовых сигналов неизвестной интенсивности на фоне гауссовых помех с неизвестной корреляционной матрицей. Харьков: ВИРТА; 1980. 32 с.

2. Гейбриэл В. Введение в теорию адаптивных антенных решеток. ТИИЭР; 1976. № 2. С. 55–95.

3. Гнеденко Б.В. Под ред. Введение в многомерный статистический анализ. Пер. с англ. Ю.Ф. Кичатова, Е.С. Кочеткова, Н.С. Райбмана. М.: Физматгиз; 1963.

4. Лукошкин А.П., Каринский С.С., Шаталов А.А. Обработка сигналов в многоканальных РЛС. Под ред. А. П. Лукошкина. М.: Радио и связь; 1983.

5. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио; 1977. 432 с.

6. Бакут П.А. Под ред. Теория обнаружения сигналов. М.: Радио и связь; 1984. 440 с.

7. Черняк В.С. Многопозиционная радиолокация. М.: Радио и связь; 1993. 416 с.

8. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и Связь; 1981. 416 с.

9. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Пер с анг. Под ред. проф. В. Горяинова. М.: Советское радио; 1975. 344 с.

10. Алмазов В.Б., Манжос В.Н. Получение и обработка радиолокационной информации. Харьков: ВИРТА; 1985. 427 с.

11. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. Пер. с англ. Под ред. И.Г. Арамановича. М.: Наука; 1978. 831 с.

12. Филонович А.В., Горлов А.Н., Ворначева И.В., Гайдаш Н.М. Методы и устройства адаптивного многоканального обнаружения, разрешения, измерения стохастических сигналов. Курск: Издательство ЗАО «Университетская книга», 2018. 117 с.

13. Филонович А.В., Бельков В.Н., Сафонов В.А. Патент РФ №2116000. Адаптивная энергетико-корреляционная система подавления боковых лепестков диаграммы направленности антенны. Бюллетень № 20 от 20.07.1998.

14. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. Пер. с англ. / Под ред. В.Б. Лидского. М.: Мир; 1971. 408 с.

15. Большаков Б.В., Дробижев А.И., Скосырев В.Н. Полигонные испытания макета разнесенной приемной системы с компенсацией помех в главном луче диаграммы направленности // Вопросы специальной радиоэлектроники. 1979. № 14. С. 105–111.

16. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. 3-е изд., испр. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2016. 441 с.

17. Бакулев П.А. Радиолокационные системы. М.: Радиотехника, 2004. 320 с.

18. Паршева Е.А. Децентрализованное адаптивное управление многосвязными объектами с запаздыванием по управлению со скалярными входом-выходом // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2004. № 56. С. 16–28.

19. Фуртат И.Б. Адаптивное управление объектом с запаздыванием по управлению без использования прогнозирующих устройств //Управление большими системами: сборник трудов. 2012. №. 40. С. 144-163.

20. Паршева Е.А. Адаптивное децентрализованное управление многосвязными объектами с запаздыванием по управлению // Автоматика и телемеханика. 2004. № 10. С. 134–146.

21. Рутковский В.Ю. Работы института проблем управления в области беспоисковых адаптивных систем и систем управления космическими аппаратами // Автоматика и телемеханика. 1999. № 6. С. 42–49.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Филонович А.B., Ворначева И.В., Туякбасарова Н.А., Чернышев А.С. Статистика межрегиональных различий и состояние бюджетной системы Российской Федерации. Статистика и Экономика. 2019;16(4):90-96. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-4-90-96

For citation: Filonovich A.V., Vornacheva I.V., Tuyakbasarova N.A., Chernyshev A.S. Adaptive multichannel detection-resolution of stochastic signals in conditions of parametric prior uncertainty. Statistics and Economics. 2019;16(4):90-96. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-4-90-96

Просмотров: 39

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3925 (Print)