Линейные процессы авторегрессии с периодическими структурами как модели информационных сигналов

Автор(и)

  • Валерий Николаевич Зварич Институт электродинамики Национальной академии наук Украины, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-1271-4954
  • Б. Г. Марченко Институт электродинамики Национальной академии наук Украины, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347011070041

Ключові слова:

процесс авторегрессии, периодическая структура, алгоритм распознавания, информационный сигнал, autoregressive process, periodic structure, recognition algorithm, information signal

Анотація

В статье рассмотрены линейные процессы авторегрессии с периодическими структурами, представлены некоторые свойства таких процессов, которые можно использовать при разработке алгоритмов распознавания информационных сигналов различных типов.

Посилання

Марпл-мл С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С. Л. Марпл-мл. — М. : Мир, 1990. — 584 с.

Кошелев В. И. Синтез АРСС-моделей эхо-сигналов / В. И. Кошелев, В. Г. Андреев // Известия вузов. Радиоэлектроника. — 1993. — Т. 36, № 7. — С. 8–13.

Зварич В. Н. Метод нахождения характеристических функций порождающих процессов для линейных процессов авторегрессии / В. Н. Зварич, Б. Г. Марченко // Известия вузов. Радиоэлектроника. — 1999. — Т. 42, № 7. — C. 64–71.

Зварич В. Н. Характеристическая функция порождающего процесса в модели стационарного линейного AR-гамма процесса / В. Н. Зварич, Б. Г. Марченко // Известия вузов. Радиоэлектроника. — 2002. — Т. 45, № 8. — C. 12–18.

Quinn B. G. Statistical methods of spectrum change detection / B. G. Quinn // Digit. Signal Process. — 2006. — Vol. 16. — P. 588–596.

Quinn B. G. Recent advanced in rapid frequency estimation / B. G. Quinn // Digit. Signal Process. — 2009. — Vol. 19. — P. 942–948.

Nakamori S. Design of extended recursive wiener fixed–point smoother and filter in discrete–time stochastic systems / S. Nakamori // Digit. Signal Process. — 2007. — Vol. 17. — P. 360–370.

Слуцкий Е. Е. Избранные труды. Теория вероятностей. Матстатистика / Е. Е. Слуцкий. — М. : АН СССР, 1970. — 292 с.

Гудзенко Л. И. О периодически нестационарных процессах / Л. И. Гудзенко // Радиотехника и электроника. — 1959. — Т. 4, № 6. — С. 1062–1064. — (Известия АН СССР).

Гладышев Е. Г. Периодические и почти периодические коррелированные случайные процессы с непрерывным временем / Е. Г. Гладышев // Теория вероятностей и ее применение. — 1963. — Т. 8, № 2. — С. 184–189.

Лоэв М. Теория вероятностей / М. Лоэв. — М., 1962. — 720 с.

Jones R. H. Time series with periodic structure / R. H. Jones, W. M. Brelsford // Biometrika. — 1967. — Vol. 54, No. 3–4. — P. 403–408.

Ogura H. Spectral representation of a periodic nonstationary random process / H. Ogura // IEEE Trans. Inf. Theory. — 1971. — Vol. IT–17, No. 2. — P. 143–149.

Gardner W. A. Characterization of Cyclostationary Random Signal processes / W. A. Gardner, L. E. Franks // IEEE Trans. Inf. Theory. — 1975. — Vol. IT–21, No. 1. — P. 5–14.

Pagano M. On periodic and Multiple Autoregressions / M. Pagano // Annals of Statistics. — 1978. — Vol. 6, No. 6. — P. 1310–1317.

Мыслович М. В. Периодически коррелированные случайные процессы в задачах обработки акустической информации / М. В. Мыслович, Н. В. Приймак, Л. Н. Щербак. — К. : Знание, 1980. — 26 с.

Яворский И. Н., Статистический анализ периодически-коррелированных случайных процессов / И. Н. Яворский // РЭ. — 1986. — Т. 30, № 6. — С. 1096–1104.

Zvaritch V. The model of random periodic information signals on the white noise bases / V. Zvaritch, M. Myslovitch, B. Martchenko // Appl. Math. Lett. — 1995. — Vol. 8, No. 3. — P. 87–89.

Зварич В. Н. Стохастически периодические случайные процессы как модели информационных сигналов / В. Н. Зварич, М. В. Мыслович, Б. Г. Марченко // Известия вузов. Радиоэлектроника. — 1995. — Т. 38, № 1. — C. 46–51.

Зварич В. Н., Линейные процессы авторегрессии с периодическими структурами / В. Н. Зварич, Б. Г. Марченко // III междунар. науч.–практ. конф. АВИА-2001, 24–26 апр. 2001 г., Киев : материалы конф. — Т. 3. — С. 8.75–8.78.

Марченко Б. Г. Лінійні періодичні процеси / Б. Г. Марченко // Праці Інституту електродинаміки. — 1999. — С. 172–185.

Зварич В. Н. Линейные процессы авторегрессии в задачах вибродиагностики узлов электрических машин / В. Н. Зварич, Б. Г. Марченко // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. — 1996. — № 1. — С. 45–51.

Labarre D. Consistent estimation of autoregressive parameters from noisy observations based on two interacting Kalman filters / D. Labarre, E. Grivel, Y. Bersonmie, et al. // Signal Processing. — 2006. — Vol. 86. — P. 2863–2876.

Blind separation of convolved cyclostationary process / J. Antony, F. Guillet, M. Badooni, F. Bonvardot // Signal Processing. — 2005. — Vol. 85. — P. 51–66.

Kowalski A., Szynal D. An optimal prediction in general ARMA models / A. Kowalski, D. Szynal // J. Multivariate Analysis. — 1990. — Vol. 34. — P. 14–36.

Hurd H. On AR(1) models with periodic and almost periodic coefficient / H. Hurd, A. Makagon, A. G. Miamee // Stoch. Process. Applications. — 2002. — Vol. 100. — P. 167–185.

Miamee A.G. On PC solution of PARMA (p,q) models / A. G. Miamee, S. Talebi // Probab. Math. Statistics. — 2005. — Vol. 25. — P. 279–288.

Reuven A. M. Direct position determination of cyclostationary signals / A. M. Reuven, A. J. Weiss // Signal Processing. — 2009. — Vol. 89. — P. 360–370.

Sabri K. Cyclostationary modelling of ground reaction force signals / K. Sabri, M. E. Badaoui, F. Guillet, et al. // Signal Processing. — 2010. — Vol. 90. — P. 1146–1152.

Component covariance analysis for periodically correlated random processes / I. Javorskyj, I. Isaev, J. Maevski, R. Yuzefovich // Signal Processing. —2010. — Vol. 90. — P. 1083–1102.

Опубліковано

2011-07-05

Як цитувати

Зварич, В. Н., & Марченко, Б. Г. (2011). Линейные процессы авторегрессии с периодическими структурами как модели информационных сигналов. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 54(7), 25–30. https://doi.org/10.20535/S0021347011070041

Номер

Розділ

Оригінальні статті