Поліноміальні алгоритми виявлення сигналів на фоні корельованих негаусівських перешкод
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Розроблено метод перевірки статистичних гіпотез для синтезу та аналізу нелінійних алгоритмів виявлення постійних сигналів на тлі негаусівських корелюваних перешкод на основі використання поліноміальних вирішальних правил та моментно-кумулянтного опису випадкових величин. Показано, що використання спільних моментів різних порядків дає змогу враховувати кореляційні властивості випадкових величин та їх негаусівський розподіл. Отримані результати показують, що нелінійна обробка вибіркових значень та облік тонкої структури негаусівських перешкод з використанням коефіцієнтів асиметрії ексцесу дозволяє підвищити ефективність вирішальних правил.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
B. Levin, Theoretical foundations of statisticsCzech radio engineering, 3rd ed. Moscow: Radio i svyaz, 1989, p. 696.
D. Van Trees, Theory of detection, evaluation andmodulation, V. Tikhonov, vol.1. Moscow: Sov. radio, 1972, p. 744.
V. Bezruk and G. Pevtsov, Theoretical foundations for designing recognition systemssignals for automated radio monitoring: Monograph, Kharkov: Collegium, 2007, p. 430.
O. Shelukhin and I. Belyakov, non-Gaussian processes, St. Petersburg: Polytechnic, 1992, p. 312.
V. Tikhonov, “Generalized linear prediction models for non-Gaussian processes and theirapplication in tasks of statistical radio engineering”, in Pratsі International Naukovo-practical conference “Signal processing andnon-Gausian processes" in memory of professorKunchenka Yu.P., pp. 53–55.
D. Rousseau, G. Anand, and F. Chapeau-Blondeau, “Noise-enhanced nonlinear detector to improve signal detection in non-Gaussian noise”, Signal Processing, vol. 86, no. 11, pp. 3456–3465, Nov. 2006. DOI:10.1016/j.sigpro.2006.03.008
A. Malakhov, Cumulant analysis of non-Gaussian processes and their transformations, Moscow: Sov. radio, 1979, p. 376.
Y. Kunchenko, Stochastic polynomials, Kiev: Naukova Dumka, 2006, p. 275.
Y. Kunchenko and V. Palagin, “Buildingmoment quality criterion of the Neyman-Pearson type for testing simple statistical hypotheses”, Bulletin of the Engineering Academy of Ukraine, no. 1, pp. 26–30, 2005.
V. Palagin, “Construction of a moment criterion for testing statistical hypotheses forusing polynomial solversrules”, Electronic modeling, vol. 30, pp. 57–72, 2008.
V. Palagin and O. Zhila, “Synthesis of polynomial algorithms for signal recognitionon aphids of asymmetric non-Gaussian curtains”, Practice of the Odessa National Polytechnicuniversity, vol. 28, no. 2, pp. 171–176, 2007.
V. Palagin and O. Zhila, “Polynomialthe accomplishment of the tasks of recognizing vipadkovyhsignals”, Bulletin of ChDTU, no. 2, pp. 31–35, 2008.
V. Palagin and O. Ivchenko, “Featuresestimating the parameters of statistically fallow fallow values”, Bulletin of ChDTU, no. 2, pp. 73–78, 2009.
V. Palagin, “Moment quality criteriontesting of statistical hypotheses for signal processing against the background of correlated non-Gaussian noise”, Information processing systems, vol. 78, no. 4, pp. 96–101, 2009.
A. Churilov and A. Gessen, Studylinear matrix inequalities. Guide to software packages, St. Petersburg: St. Petersburg University Press, 2004, p. 148.
