Радиопромышленность. 2016; 26: 11-17
КВАЗИОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОЦЕНИВАНИЯ КООРДИНАТНО- ИНФОРМАТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ MSK-СИГНАЛОВ ПАКЕТНЫХ РАДИОСЕТЕЙ С НЕИЗВЕСТНЫМ ЗАКОНОМ ПЕРВИЧНОЙ МОДУЛЯЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЛИНЕЙНОЙ ЧИРПЛЕТ-АППРОКСИМАЦИИ
https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-3-11-17Аннотация
В статье предложен научно-методический аппарат обработки радиосигналов на основе поиска совпадений и нелинейной чирплет-аппроксимации. С помощью предложенного научно-методического аппарата разработан квазиоптимальный алгоритм оценивания времени прихода MSK-радиосигналов пакетных радиосетей в пространственно-разнесенных пунктах приема разностно-дальномерной системы местоопределения. Путем имитационного моделирования произведен сравнительный анализ точностных характеристик разработанного алгоритма с известными алгоритмами. Показано, что предлагаемый алгоритм обладает лучшими точностными характеристиками по сравнению с традиционными алгоритмами. Кроме того, предлагаемый подход позволяет повысить производительность разностно-дальномерной системы местоопределения за счет распределенной обработки.
Список литературы
1. Д убровин А. В. Одноэтапные процедуры и пассивные системы определения координат источников радиоизлучений: дис. … докт. техн. наук. М.: МАИ, 2007.
2. Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. 320 с.
3. К азаринов Ю. М. Поиск, обнаружение и измерение параметров сигналов в радионавигационных системах. М.: Советское радио, 1975. 296 с.
4. К равченко В. Ф. Лекции по теории атомарных функций и некоторым их приложениям. М.: Радиотехника, 2003. 512 с.
5. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuits with time-frequency dictionaries // IEEE Trans. Signal Processing, 1993, Vol. 41, pp. 3397–3415.
6. Z ou H., Dai Q., Zhou X., Li Y. Dopplerlet based time-frequency representation via matching pursuit // Journal of Electronics, 2001, Vol. 18, № 3, pp. 217–227.
7. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. Third edition. Academic Press, Burlington, MA, 2009. 805 p.
8. К ирсанов Э. А., Вагин А. И., Волков Р. А. Применение методов спектрального анализа на основе атомарной декомпозиции для оценивания КИП MSK-радиосигналов // Вестник ВВА. 2014. № 2. С. 227–244.
9. Z ou H., Chen Y., Zhu J., Dai Q., Wu G., Li Y. Steady-Motion-Based Dopplerlet Transform: Application to the Estimation of Range and Speed of a Moving Sound Source // IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 29, № 3, July 2004, pp. 887–905.
10. Zou H., Chen Y., Song S., Lui Z., LI Y. Acceleration based Dopplerlet transform – Part I: Theory // IEEE Trans. Signal Processing, 2008, Vol. 88, pp. 934–951.
11. Zou H., Dai Q., Zhao K., Chen G., Li Y. Subspaces of FMmlet transform // Science in China, Ser. F, 2002, Vol. 45, № 2, pp. 152–160.
12. Peng Z., Meng G., Chu Z., Lang Z., Zhang W., Yang Y. Polynomial Chirplet Transform With Application to Instantaneous Fre quency Estimation // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 60, № 9, September 2011, pp. 3222–3229.
13. Mann S., Haykin S. The Chirplet Transforms: Physical Considerations // IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 43, № 11, November 1995, pp. 2745–2761.
14. Вагин А. И., Волков Р. А., Волкова Е. А. Оценивание КИП MSK-сигналов пакетных радиосетей ОВЧ-УВЧ-диапазонов с использованием нелинейной чирплет-аппроксимации // Наукоемкие технологии. 2015. № 12. С. 37–42.
Radio industry (Russia). 2016; 26: 11-17
QUASIOPTIMAL ALGORITHM FOR ASSESSMENT OF POSITIONING AND INFORMATIVE PARAMETERS OF MSK-SIGNALS OF PACKET RADIO NETWORKS WITH UNKNOWN LAW OF PRIMARY MODULATION ON THE BASIS OF NONLINEAR CHIRPLET APPROXIMATION
https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-3-11-17Abstract
This article investigates scientific and methodological device for radio signals processing on the basis of the search of coincidence and nonlinear chirplet approximation. By means of the proposed scientific-methodological device the quasi-optimal algorithm for estimating of the time of arrival of MSK-radio signals of packet-radio network in spatially separated points for receipt of long range positioning system has been designed. By way of simulation modeling the comparative analysis of the accuracy of characteristics of the developed algorithm with known algorithms has been carried out. It is shown that the proposed algorithm has the best accuracy characteristics compared to conventional algorithms. In addition, the proposed approach can improve performance of long range positioning system through distributed processing.
References
1. D ubrovin A. V. Odnoetapnye protsedury i passivnye sistemy opredeleniya koordinat istochnikov radioizluchenii: dis. … dokt. tekhn. nauk. M.: MAI, 2007.
2. Tikhonov V. I. Optimal'nyi priem signalov. M.: Radio i svyaz', 1983. 320 s.
3. K azarinov Yu. M. Poisk, obnaruzhenie i izmerenie parametrov signalov v radionavigatsionnykh sistemakh. M.: Sovetskoe radio, 1975. 296 s.
4. K ravchenko V. F. Lektsii po teorii atomarnykh funktsii i nekotorym ikh prilozheniyam. M.: Radiotekhnika, 2003. 512 s.
5. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuits with time-frequency dictionaries // IEEE Trans. Signal Processing, 1993, Vol. 41, pp. 3397–3415.
6. Z ou H., Dai Q., Zhou X., Li Y. Dopplerlet based time-frequency representation via matching pursuit // Journal of Electronics, 2001, Vol. 18, № 3, pp. 217–227.
7. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. Third edition. Academic Press, Burlington, MA, 2009. 805 p.
8. K irsanov E. A., Vagin A. I., Volkov R. A. Primenenie metodov spektral'nogo analiza na osnove atomarnoi dekompozitsii dlya otsenivaniya KIP MSK-radiosignalov // Vestnik VVA. 2014. № 2. S. 227–244.
9. Z ou H., Chen Y., Zhu J., Dai Q., Wu G., Li Y. Steady-Motion-Based Dopplerlet Transform: Application to the Estimation of Range and Speed of a Moving Sound Source // IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 29, № 3, July 2004, pp. 887–905.
10. Zou H., Chen Y., Song S., Lui Z., LI Y. Acceleration based Dopplerlet transform – Part I: Theory // IEEE Trans. Signal Processing, 2008, Vol. 88, pp. 934–951.
11. Zou H., Dai Q., Zhao K., Chen G., Li Y. Subspaces of FMmlet transform // Science in China, Ser. F, 2002, Vol. 45, № 2, pp. 152–160.
12. Peng Z., Meng G., Chu Z., Lang Z., Zhang W., Yang Y. Polynomial Chirplet Transform With Application to Instantaneous Fre quency Estimation // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 60, № 9, September 2011, pp. 3222–3229.
13. Mann S., Haykin S. The Chirplet Transforms: Physical Considerations // IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 43, № 11, November 1995, pp. 2745–2761.
14. Vagin A. I., Volkov R. A., Volkova E. A. Otsenivanie KIP MSK-signalov paketnykh radiosetei OVCh-UVCh-diapazonov s ispol'zovaniem nelineinoi chirplet-approksimatsii // Naukoemkie tekhnologii. 2015. № 12. S. 37–42.
