Журнал: Том 21, № 4, 2016
Сторінки: 12 – 19
533 Перегляди

Поліноміальні виявлячі радіосигналів з флуктуацією амплітуди, оптимальні за моментним критерієм якості типу неймана-пірсона

Сергій Лелеко, Юрій Лега, Володимир Васильович Палагін

Анотація

В роботі проведено розробку алгоритму виявлення радіосигналів з флуктуацією амплітуди на тлі асиметрично-ексцесних негаусівських завад на основі адаптованого моментного критерію якості перевірки статистичних гіпотез типу Неймана-Пірсона, моментно-кумулянтного опису випадкових величин і нелінійних стохастичних розв’язувальних правил. Знайдено нелінійні розв’язувальні правила для степенів стохастичного полінома S =1...3 , побудовано структурну схему алгоритму реалізації цих розв’язувальних правил та досліджено їх ефективність

Ключові слова

негаусівські завади, виявлення сигналів, моментний критерій якості, радіосигнал з флуктуацією амплітуди

Використані джерела

  1. Biglieri, E., & Lops, M. (2014). Linear-quadratic detectors for spectrum sensing. Journal of Communications and Networks, 16(5), 485–492. https://doi.org/10.1109/JCN.2014.000082
  2. Denkovski, D., Atanasovski, V., & Gavrilovska, L. (2012). HOS-based goodness-of-fit testing for signal detection. IEEE Communications Letters, 16(3), 310–313. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2012.010312.112094
  3. Duan, F., Chapeau-Blondeau, F., & Abbott, D. (2014). Non-Gaussian noise benefits for coherent detection of narrowband weak signals. Physics Letters A, 378, 1820–1824. https://doi.org/10.1016/j.physleta.2014.04.014
  4. Kunchenko, Y. (1997). A moment performance criterion for decision-making in testing simple statistical hypotheses. In Proceedings of ISIT (p. 407). Ulm, Germany.
  5. Kunchenko, Y. (2002). Polynomial parameter estimation of close-to-Gaussian random variables. Shaker Verlag.
  6. Kunchenko, Y. P. (2006). Stochastic polynomials. Naukova Dumka.
  7. Leha, Y. H., Palagin, V. V., & Leleko, S. A. (2008). Construction of polynomial decision rules based on a moment Neyman–Pearson-type criterion for hypothesis testing. Electronics and Control Systems, (4)18, 71–78.
  8. Malakhov, A. N. (1978). Cumulant analysis of random non-Gaussian processes and their transformations. Soviet Radio.
  9. Palagin, V. V., & Leleko, S. A. (2008). Using a moment quality criterion for Neyman–Pearson-type hypothesis testing to construct decision rules. Bulletin of Cherkasy State Technological University, (1), 72–77.
  10. Palahin, V., & Juhár, J. (2016). Joint signal parameter estimation in non-Gaussian noise by the method of polynomial maximization. Journal of Electrical Engineering, 67(3), 217–221. https://doi.org/10.1515/jee-2016-0032
  11. Palahin, V., Palahina, O., Filipov, V., et al. (2015). Modeling of joint signal detection and parameter estimation in the background of non-Gaussian noise. Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics, 14(3), 49–56. https://doi.org/10.17512/jamcm.2015.3.05
  12. Palahina, E., & Palahin, V. (2016). Signal detection in additive-multiplicative non-Gaussian noise using higher-order statistics. In Radioelektronika 2016: 26th International Conference (pp. 262–267). Košice, Slovakia.
  13. Primak, S., Kontorovich, V., & Lyandres, V. (2004). Stochastic methods and their applications to communications: Stochastic differential equations approach. John Wiley & Sons.
  14. Van Trees, H. L., Bell, K. L., & Tian, Z. (2013). Detection, estimation, and modulation theory. Part I: Detection, estimation, and filtering theory (2nd ed.). John Wiley & Sons.

ЦИТУВАТИ

Leleko, S., Lega, Yu. , & Palahin, V. (2016). Polynomial detectors of radiofrequency signals with amplitude fluctuations by neyman-pearson moment quality criterion. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 21(4), 12-19.