Подання похибки AR моделі через функцію Джимана-МакКлура при прогнозуванні процесів у телекомунікаціях

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347022090023

Ключові слова:

процеси в телекомунікаціях, авторегресійна модель, функція Джимана-МакКлура, аномалії та відхилення, точність прогнозування, LPC, CELP

Анотація

Проаналізовано особливості використання функції Джимана-МакКлура, які ґрунтуються на її властивостях, при прогнозуванні у телекомунікаціях процесів з аномаліями чи відхиленнями за допомогою авторегресійної моделі AR(p). Запропоновано модифікацію AR(p) моделі, яка полягає у поданні похибки прогнозування в метриці Джимана-МакКлура, що базується на цій функції, та подальшому визначенні коефіцієнтів AR(p) моделі в цій метриці на основі представлених у статті рівнянь, які є аналогом рівнянь Юла-Уокера при поданні похибки прогнозування AR(p) моделі в метриці L2. На основі порівняльного аналізу та моделювання встановлено, що AR(p) модель в метриці Джимана-МакКлура у порівнянні з класичною AR(p) моделлю в метриці L2 дозволяє підвищити точність прогнозування у телекомунікаціях процесів з аномаліями чи відхиленнями до 1,5 раза, а ефективність її використання зростає при збільшенні порядку моделі p та ступеня корельованості процесу, що підлягає прогнозуванню. Показано, що практичне використання в телекомунікаціях запропонованої модифікації AR(p) моделі в метриці Джимана-МакКлура є найбільш ефективним та доцільним для довгострокового прогнозування (великі значення порядку моделі p) сильно корельованих процесів, які можуть характеризуватися наявністю аномалій чи відхилень, при відносно великих значеннях внутрішнього параметра цієї метрики, що забезпечує швидкодію обчислень при прогнозуванні процесів без суттєвого погіршення його точності.

Біографії авторів

Олексій Голубничий, Національний авіаційний університет

кафедра телекомунікаційних систем, доцент

Максим Заліський, Національний авіаційний університет

Dr. Maksym Zaliskyi is a professor at the National Aviation University. His qualifications are as mentioned D.Sc. (Equipment Operation and Data Processing), PhD (Equipment Operation and Data Processing), M.Sc. (Radio Engineering), B.Sc. (Radio Engineering). He has 14 years of teaching experience and his areas of interest include Data Processing, Equipment Operation, Reliability Analysis. A total number of research publications is 160.

Ольга Щербина, Національний авіаційний університет

Dr. Olga Shcherbyna is a professor at the National Aviation University. Her qualifications are as mentioned D.Sc. (Radio Engineering and Telecommunication Means), Ph.D. (Radio Engineering Devices and Television Systems), M.Sc. and B.Sc. (both in Radio Engineering) from the National Aviation University, Kyiv, Ukraine. She has 16 years of teaching experience and her areas of interest include antenna systems, microwave devices, electromagnetic compatibility. A total number of research publications is 100.

Посилання

[1]О. И. Павлов and Ф. Ф. Дубровка, “Оцінювання потенційної ефективності кодування мовлення різними параметрами лінійного прогнозування”, Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, vol. 63, no. 9, pp. 531–548, Sep. 2020.

Ruairí de Fréin, “Power-weighted LPC formant estimation,” IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, vol. 68, no. 6, pp. 2207–2211, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/TCSII.2020.3040194.

C. O. Mawalim, S. Wang, M. Unoki, “Speech information hiding by modification of LSF quantization index in CELP codec,” in Proceeding of Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), 2020, url: https://ieeexplore.ieee.org/document/9306401.

[1]Ф. А. Семире, А. Д. Адекюнле, Р. О. Аболаде, and О. А. Адегбола, “Прогнозирование тренда затухания из-за дождя в связи с изменением климата в некоторых районах на юго-западе Нигерии”, Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, vol. 64, no. 1, pp. 51–60, Jan. 2021.

P. J. Brockwell, R. A. Davis, Time Series: Theory and Methods. New York: Springer, 1991, doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0320-4.

D. Ryabko, Asymptotic Nonparametric Statistical Analysis of Stationary Time Series. Cham: Springer, 2019, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-12564-6.

G. Kitagawa, Introduction to Time Series Modeling. New York: Chapman and Hall/CRC, 2020, doi: https://doi.org/10.1201/9780429197963.

[1]В. В. Савченко, “Метод редукции авторегрессионной модели речевого сигнала для систем передачи речи по низкоскоростным каналам связи”, Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, vol. 64, no. 11, pp. 682–695, Dec. 2021.

Y. Zhang, N. Meratnia, P. Havinga, “Outlier detection techniques for wireless sensor networks: a survey,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 12, no. 2, pp. 159–170, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/SURV.2010.021510.00088.

D. M. Hawkins, Identification of Outliers. Dordrecht: Springer, 1980, doi: https://doi.org/10.1007/978-94-015-3994-4.

V. Barnett, T. Lewis, Outliers in Statistical Data. New York: Wiley, 1994.

L. Wang, J. Yang, M. Workman, P. Wan, “Effective algorithms to detect stepping-stone intrusion by removing outliers of packet RTTs,” Tsinghua Science and Technology, vol. 27, no. 2, pp. 432–442, 2022, doi: https://doi.org/10.26599/TST.2021.9010041.

L. Zou, Z. Wang, J. Hu, H. Dong, “Ultimately bounded filtering subject to impulsive measurement outliers,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 67, no. 1, pp. 304–319, 2022, doi: https://doi.org/10.1109/TAC.2021.3081256.

M. Kumar, M. Yadav, A. Chauhan, “Outlier analysis based intrusion detection for IoT,” in Proceeding of 3rd International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking (ICAC3N), 2021, doi: https://doi.org/10.1109/ICAC3N53548.2021.9725490.

N. Das, R. Bhattacharya, “Optimal sensor precision for multirate sensing for bounded estimation error,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 58, no. 2, pp. 844–854, 2022, doi: https://doi.org/10.1109/TAES.2021.3111726.

[1]А. В. Савченко and В. В. Савченко, “Масштабно-инвариантная модификация COSH-расстояния для измерения искажений речевого сигнала в режиме реального времени”, Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, vol. 64, no. 6, pp. 350–361, Jun. 2021.

Yu-Ru Feng et al., “A hybrid Schatten p-norm and Lp-norm with plane wave expansion method for near–near field transformation,” IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, vol. 63, no. 6, pp. 2074–2081, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/TEMC.2021.3083665.

S. Geman, D. McClure, “Statistical methods for tomographic image reconstruction,” in Proceeding of 46th Session of the ICI, Bulletin of the International Statistical Institute, vol. 52, no. 4, pp. 5–21, 1987.

H. Carfantan, J. Idier, “Statistical linear destriping of satellite-based pushbroom-type images,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 48, no. 4, pp. 1860–1871, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/TGRS.2009.2033587.

J. Chen, Z. Cai, X. Xie, J. Lai, “Motion estimation with L0 norm regularization,” in Proceeding of IEEE 7th International Conference on Virtual Reality (ICVR), 2021, doi: https://doi.org/10.1109/ICVR51878.2021.9483834.

E. A. Elsayed, Reliability Engineering, 3rd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2021, doi: https://doi.org/10.1002/9781119665946.

G. L. Steele, S. Vigna, “Computationally easy, spectrally good multipliers for congruential pseudorandom number generators,” Software: Practice and Experience, vol. 52, no. 2, pp. 443–458, 2022, doi: https://doi.org/10.1002/spe.3030.

J. C. Willems, “Recursive filtering,” Statistica Neerlandica, vol. 32, no. 1, pp. 1–39, 1978, doi: https://doi.org/10.1111/j.1467-9574.1978.tb01382.x.

Wei-Chih Tu, Shao-Yi Chien, “Two-way recursive filtering,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 31, no. 11, pp. 4255–4268, 2021, doi: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2021.3049833.

A. G. Holubnychyi, G. F. Konakhovych, R. S. Odarchenko, “Signal constructions with low resultant sidelobes for pulse compression navigation and radar systems,” in Proceeding of 4th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), pp. 267–270, 2016, doi: https://doi.org/10.1109/MSNMC.2016.7783158.

A. G. Holubnychyi et al., “Comparison of additive and multiplicative complementary sequences for navigation and flight control systems,” in Proceeding of 5th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), pp. 24–27, 2018, doi: https://doi.org/10.1109/MSNMC.2018.8576275.

[1]А. Г. Голубничий and Г. Ф. Конахович, “Мультипликативно комплементарные бинарные сигнально-кодовые конструкции”, Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, vol. 61, no. 10, pp. 551–565, Oct. 2018.

Результати моделювання AR моделі в метриці Джимана-МакКлура

Опубліковано

2022-08-26 — Оновлено 2022-08-26

Як цитувати

Голубничий, О., Заліський, М., Щербина, О., & Іванець, О. (2022). Подання похибки AR моделі через функцію Джимана-МакКлура при прогнозуванні процесів у телекомунікаціях. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 65(8), 496–509. https://doi.org/10.20535/S0021347022090023

Номер

Розділ

Оригінальні статті