Кумулянтний виявляч негаусових сигналів на фоні негаусових завад

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347024060037

Ключові слова:

негаусові сигнали, кумулянтні методи, виявлення негаусових сигналів, енергетичне виявлення сигналів, чутливість і достовірність виявлення

Анотація

У роботі введено означення кумулянтного виявляча довільного порядку негаусових сигналів на фоні негаусових завад і визначено його коефіцієнт чутливості. Проаналізовано залежності коефіцієнта чутливості від відношення сигнал/завада і відношення кумулянтних коефіцієнтів сигналу і завади, та визначено загальні умови, за яких кумулянтний виявляч даного порядку є більш чутливим за кумулянтний виявляч іншого порядку. Зокрема, порівняно чутливості кумулянтних виявлячів довільних порядків з чутливістю енергетичного виявляча, який є кумулянтним виявлячем другого порядку. Визначено достовірність кумулянтного виявляча як ймовірність правильного виявлення сигналу, яка залежить від об’єму вибірки, параметрів розподілу сигналу та завади, імовірності помилки першого роду. Розглянуто приклад теоретичного та експериментального аналізу чутливості й достовірності кумулянтного виявляча для випадку, коли і завада і сигнал мають розподіли Стьюдента з різними параметрами форми. Для експериментальної перевірки чутливості й достовірності кумулянтних виявлячів другого та четвертого порядків проведено комп’ютерне моделювання реалізацій завади, сигналу та їх суміші, отримано оцінки коефіцієнтів чутливості, оцінки ймовірності правильного виявлення сигналу та їх відносні помилки.

Посилання

Г. П. Жигальский, Флуктуации и Шумы в Электронных Твердотельных Приборах. Москва: Физматлит, 2012.

О. И. Шелухин, Негауссовские Процессы в Радиотехнике. Москва: Радио и связь, 1999.

E. J. Wegman, S. C. Schwartz, J. B. Thomas, Eds., Topics in Non-Gaussian Signal Processing. New York, NY: Springer New York, 1989, doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8859-3.

Ю. А. Кропотов, В. А. Ермолаев, Моделирование и Методы Исследований Акустических Сигналов, Шумов и Помех в Системах Телекоммуникаций. Москва-Берлин: Директ-Медиа, 2016.

Г. А. Бигус, Ю. Ф. Даниев, Н. А. Быстрова, Д. И. Галкин, Основы Диагностики Технических Устройств и Сооружений. Москва: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018.

R. M. Rangayyan, S. Krishnan, Biomedical Signal Analysis, 3rd ed. Wiley-IEEE Press, 2024, uri: https://www.wiley.com/en-ae/Biomedical+Signal+Analysis%2C+3rd+Edition-p-9781119825852.

А. Н. Малахов, Кумулянтный Анализ Случайных Негауссовых Процессов и Их Преобразований. Москва: Советское радио, 1978.

R. A. J. Müller, A. M. von Benda-Beckmann, M. B. Halvorsen, M. A. Ainslie, “Application of kurtosis to underwater sound,” J. Acoust. Soc. Am., vol. 148, no. 2, pp. 780–792, 2020, doi: https://doi.org/10.1121/10.0001631.

В. С. Берегун, О. І. Красильніков, “Дослідження чутливості коефіцієнта ексцесу діагностичних сигналів для контролю стану електротехнічного обладнання,” Технічна електродинаміка, vol. 2017, no. 4, pp. 79–85, 2017, doi: https://doi.org/10.15407/techned2017.04.079.

T. S. Mohammed, M. Rasheed, M. Al-Ani, Q. Al-Shayea, F. Alnaimi, “Fault diagnosis of rotating machine based on audio signal recognition system: an efficient approach,” Int. J. Simul. Syst. Sci. Technol., vol. 21, no. 1, pp. 8.1-8.8, 2020, doi: https://doi.org/10.5013/IJSSST.a.21.01.08.

А. И. Красильников, В. С. Берегун, Т. А. Полобюк, Кумулянтные Методы в Задачах Шумовой Диагностики Теплоэнергетического Оборудования. Киев: Освита Украины, 2019.

Ю. П. Кунченко, “Ч. 1. Стохастические полиномы, их свойства и применения для нахождения оценок параметров,” in Полиномиальные Оценки Параметров Близких к Гауссовским Случайных Величин, Черкассы: ЧИТИ, 2001, p. 133.

A. Krasilnikov, V. Beregun, O. Harmash, “Analysis of estimation errors of the fifth and sixth order cumulants,” in 2019 IEEE 39th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO), 2019, pp. 754–759, doi: https://doi.org/10.1109/ELNANO.2019.8783910.

А. И. Красильников, В. С. Берегун, “Анализ ошибок оценивания коэффициентов асимметрии и эксцесса процессов Бунимовича-Райса с экспоненциально-степенной формой импульсов,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 63, no. 8, pp. 509–520, 2020, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347020080051.

V. Beregun, A. Krasilnikov, “The use of cumulant methods for distinction of diagnostic signals with gamma distribution,” in 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO), 2020, pp. 741–746, doi: https://doi.org/10.1109/ELNANO50318.2020.9088804.

D. Smirnov, E. Palahina, V. Palahin, “Mathematical modeling of signal detection in non-Gaussian correlated noise,” in Smart Technologies in Urban Engineering. STUE 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, pp. 65–74, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20141-7_7.

S. Zabolotnii, O. Tkachenko, Z. L. Warsza, “Polynomial maximization method for estimation parameters of asymmetric non-Gaussian moving average models,” in Automation 2023: Key Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques. AUTOMATION 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, pp. 223–231, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25844-2_21.

H. L. Van Trees, K. L. Bell, Z. Tian, Detection Estimation and Modulation Theory, Part I: Detection, Estimation, and Filtering Theory. Wiley, 2013, uri: https://www.wiley.com/en-es/Detection+Estimation+and+Modulation+Theory,+Part+I:+Detection,+Estimation,+and+Filtering+Theory,+2nd+Edition-p-9780470542965.

T. Kailath, H. V. Poor, “Detection of stochastic processes,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 44, no. 6, pp. 2230–2231, 1998, doi: https://doi.org/10.1109/18.720538.

Б. И. Шахтарин, Обнаружение Сигналов. Москва: Горячая линия-Телеком, 2015.

S. Shi, H. Zeng, H. Yue, C. Ye, J. Li, “DOA estimation for non-Gaussian signals: three-level nested array and a successive SS-MUSIC algorithm,” Int. J. Antennas Propag., vol. 2022, pp. 1–14, 2022, doi: https://doi.org/10.1155/2022/9604664.

C. Li, Z. Zhou, C. Wen, Z. Li, “Fault detection of non-Gaussian and nonlinear processes based on independent slow feature analysis,” ACS Omega, vol. 7, no. 8, pp. 6978–6990, 2022, doi: https://doi.org/10.1021/acsomega.1c06649.

D. N. Reddy, Y. Ravinder, “Spectrum sensing in non-Gaussian noise,” Indian J. Sci. Technol., vol. 14, no. 32, pp. 2596–2606, 2021, doi: https://doi.org/10.17485/IJST/v14i32.1034.

Y. Chen, “Improved energy detector for random signals in Gaussian noise,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 9, no. 2, pp. 558–563, 2010, doi: https://doi.org/10.1109/TWC.2010.5403535.

V. Kostylev, I. Gres, “Characteristics of p-norm signal detection in Gaussian mixture noise,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 67, no. 4, pp. 2973–2981, 2018, doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2017.2762244.

H. Cramér, Mathematical Methods of Statistics. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1999.

A. Stuart, J. K. Ord, Kendall’s Advanced Theory of Statistics, Volume 1: Distribution Theory, 6th ed. New Jersey: Wiley, 2010, uri: https://www.wiley.com/en-us/Kendall%27s+Advanced+Theory+of+Statistics%2C+Volume+1%2C+Distribution+Theory%2C+6th+Edition-p-9780470665305.

Графіки коефіцієнтів чутливості при M = 1/2

Опубліковано

2024-06-26

Як цитувати

Красильніков, О. І., & Берегун, В. С. (2024). Кумулянтний виявляч негаусових сигналів на фоні негаусових завад. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 67(6), 360–372. https://doi.org/10.20535/S0021347024060037

Номер

Розділ

Оригінальні статті