Email this article 
Signal Recognition without State Space Expansion Based on Observations Containing a Singular Interference: The Case of Nonlinear Parameters of Basis Functions
- Authors: Bulychev Y.G1
-
Affiliations:
- АО «Концерн Радиоэлектронные технологии»
- Issue: No 2 (2024)
- Pages: 81-102
- Section: Intellectual control systems, data analysis
- URL: https://rjmseer.com/0005-2310/article/view/646915
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231024020052
- EDN: https://elibrary.ru/UFQHBW
- ID: 646915
Cite item
Open Access
Access granted
Subscription or Fee Access
Abstract
Предлагается новый метод распознавания совокупности сигналов (из заданного ансамбля, с линейно и нелинейно входящими в них параметрами) в условиях существенной априорной неопределенности, не позволяющей воспользоваться известными статистическими методами. Сигналы могут присутствовать в аддитивной смеси, содержащей шум наблюдений и сингулярную помеху, при этом закон распределения шума полагается неизвестным, а считается заданной лишь его корреляционная матрица. Метод инвариантен к данной помехе, не требует традиционного расширения пространства состояний и обеспечивает декомпозицию и распараллеливание вычислительной процедуры. Для представления сигналов и помехи используются традиционные линейные спектральные разложения с неизвестными коэффициентами и заданными базисными функциями. Анализируются случайные и методические погрешности, а также достигаемый вычислительный эффект. Приводится иллюстративный пример.
Keywords
существенная априорная неопределенность, сингулярная помеха, базисные функции с нелинейными параметрами, спектральные коэффициенты, расширение пространства состояний, оптимальное оценивание, несмещенность оценивания, инвариантность к помехе, алгоритм распознавания, декомпозиция, параллельные вычисления
About the authors
Yu. G Bulychev
АО «Концерн Радиоэлектронные технологии»
Email: profbulychev@yandex.ru
д-р техн. наук Москва
References
- Булычев Ю.Г., Елисеев А.В., Бородин Л.И. и др. Обобщенное инвариантнонесмещенное маскирование и оценивание информационных процессов в условиях мультиструктурных помех // АиТ. 2010. № 4. С. 140–149.
- Булычев Ю.Г., Елисеев А.В. Вычислительная схема инвариантно-несмещенного оценивания значений линейных операторов заданного класса // Журн. вычисл. матем. и мат. физ. 2008. Т. 48. № 4. С. 580–592.
- Булычев Ю.Г. Некоторые аспекты идентификации динамических объектов при некорректных условиях наблюдения // АиТ. 2020. № 6. С. 131–152.
- Френкс Л. Теория сигналов. М.: Сов. радио, 1969.
- Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. М.: Сов. радио, 1974.
- Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977.
- Фалькович С.В., Хомяков Э.Н. Статистическая теория радиосистем. М.: Радио и связь, 1981.
- Черняк В.С., Заславский Л.П., Осипов Л.В. Многопозиционные радиолокационные станции и системы // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. № 1. С. 9–69.
- Сосулин Ю.Г., Костров В.В., Паршин Ю.Н. Оценочно-корреляционная обработка сигналов и компенсация помех. М.: Радиотехника, 2014.
- Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2011.
- Богданович В.А., Вострецов А.Г. Теория устойчивого обнаружения, различения и оценивания сигналов. М.: Физматлит, 2004.
- Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. М.: Сов. радио, 1978.
- Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов. М.: Наука, 1986.
- Булычев Ю.Г., Манин А.П. Математические аспекты определения движения летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 2000.
- Булычев Ю.Г., Васильев В.В., Джуган Р.В. и др. Информационно-измерительное обеспечение натурных испытаний сложных технических комплексов. М.: Машиностроение – Полет, 2016.
- Ежова Н.А., Соколинский Л.Б. Обзор моделей параллельных вычислений // Вестник ЮУрГУ. Серия «Вычислительная математика и информатика». 2019. Т. 8. № 3. С. 58–91.
- Иванов А.И., Шпилевая С.Г. О квантовых параллельных вычислениях // Вестник Балт. ун-та им. Канта. Серия «Физико-математические и технические науки». 2021. № 2. С. 95–99.
- Sutti C. Lokal and global optimization by parallel algorithms for MIMD systems // Ann. Oper. Res. 1984. V. 1. P. 151–164.
- Price W.L. Global optimization algorithms for a CAD workstation // J. Optim. Theory Appl. 1987. V. 55. P. 133–146.
- Булычев Ю.Г., Елисеев А.В. Алгоритмы решения уравнений Риккати в задачах управления нестационарными объектами // Изв. РАН. ТиСУ. 1997. № 4. С. 102–110.
- Булычев Ю.Г., Манин А.А. Численно-аналитический подход к решению краевой задачи принципа максимума Понтрягина // Изв. РАН. ТиСУ. 1998. № 2. С. 118–126.
- Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.
- Бакушинский А.Б., Гончарский А.В. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. М.: Изд-во МГУ, 1989.
- Булычев Ю.Г. Методы численно-аналитического интегрирования дифференциальных уравнений // Журн. вычисл. матем. и мат. физ. 1991. Т. 31. № 9. С. 1305–1319.
- Булычев Ю.Г. Численно-аналитического интегрирование дифференциальных уравнений с использованием обобщенной интерполяции // Журн. вычисл. матем. и мат. физ. 1994. Т. 34. № 4. С. 520–532.
Supplementary files
