Полиномиальные алгоритмы обнаружения сигналов на фоне коррелированных негауссовских помех
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Разработан метод проверки статистических гипотез для синтеза и анализа нелинейных алгоритмов обнаружения постоянных сигналов на фоне негауссовских коррелированных помех на основе использования полиномиальных решающих правил и моментно-кумулянтного описания случайных величин. Показано, что использование совместных моментов различных порядков дает возможность учитывать корреляционные свойства случайных величин и их негауссовское распределение. Полученные результаты показывают, что нелинейная обработка выборочных значений и учет тонкой структуры негауссовских помех с использованием коэффициентов асимметриии эксцесса позволяет повысить эффективность решающих правил.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
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.
