Новая спектральная мера сложности и её возможности по обнаружению сигналов в шуме

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Настоящая статья посвящена совершенствованию методов распознавания сигналов на основе информационных характеристик спектра. Установлена дискретная функция нормированного упорядоченного спектра для единичной оконной функции, входящей в ДПФ. Доказаны леммы об оценках энтропии, дисбаланса и статистической сложности при обработке временного ряда независимых гауссовских величин. Предложены новые понятия одномерной и двумерной спектральных сложностей. Полученные теоретические результаты верифицированы численными экспериментами, которые подтвердили эффективность новой информационной характеристики при детектировании сигнала в смеси с белым шумом при малых отношениях сигнал/помеха.

Об авторах

А. А. Галяев

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: galaev@ipu.ru

Corresponding Member of the RAS

Россия, Москва

В. Г. Бабиков

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Email: babikov@ipu.ru
Россия, Москва

П. В. Лысенко

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Email: pavellysen@ipu.ru
Россия, Москва

Л. М. Берлин

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Email: berlin.lm@phystech.edu
Россия, Москва

Список литературы

  1. Amigo J.M. Ordinal methods: Concepts, applications, new developments, and challengesIn memory of Karsten Keller (19612022) / J. M. Amigo, O. A. Rosso // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2023. Vol. 33, no. 8. P. 080401. https://pubs.aip.org/cha/article/33/8/080401/2905538/ Ordinal-methods-Concepts-applications-new.
  2. Distinguishing Noise from Chaos / O.A. Rosso, H.A. Larrondo, M. T. Martin et al. // Phys. Rev. Lett. 2007. Oct. V. 99. P. 154102. https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.99.154102.
  3. Perkey S. Using Fourier Coefficients and Wasserstein Distances to Estimate Entropy in Time Series / S. Perkey, A. Carvalho, A. Krone-Martins // 2023 IEEE 19th International Conference on e-Science (e-Science). Limassol, Cyprus: IEEE, 2023. P. 1–2. https://ieeexplore.ieee.org/document/10254949/.
  4. Statistical Distributions / C. Forbes, M. Evans, N. Hastings, B. Peacock. 1 edition. Wiley, 2010. https: //onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9780470627242.
  5. Klenke A. Probability Theory: A Comprehensive Course / A. Klenke. Universitext. London: Springer London, 2014. https://link.springer.com/10.1007/978-1-4471-5361-0.
  6. Галяев А.А. Статистическая сложность как критей рий задачи обнаружения полезного сигнала / А.А. Галяев, П.В. Лысенко, Л.М. Берлин // Автоматика и телемеханика. 2023. С. 121–145.
  7. Distances in Probability Space and the Statistical Complexity Setup / A. M. Kowalski, M. T. Mart’ın, A. Plastino et al. // Entropy. 2011. V. 13. №. 6. P. 1055–1075. http://www.mdpi.com/1099-4300/13/6/1055.
  8. Richards M.A. The Discrete-Time Fourier Transform and Discrete Fourier Transform of Windowed Stationary White Noise / M.A. Richards // Technical Memorandum. 2013. P. 1–24.
  9. Kay S.M. Fundamentals Of Statistical Processing, Volume 2: Detection Theory / S.M. Kay. Prentice-Hall signal processing series. Pearson Education, 2009. https://books.google.ru/books?id=wwmnY9xyt9MC.
  10. Орлов И.Я. Оценка потерь обнаружения сигналов приемнёком с адаптивным порогом на основе метода порядковых статистик / И.Я. Орлов, Е.С. Фитасов // Известия вузов. Радиофизика. 2018. Т. 61. № 7. С. 596–604
  11. Cazelles E. The Wasserstein-Fourier Distance for Stationary Time Series / E. Cazelles, A. Robert, F. Tobar // IEEE Transactions on Signal Processing. 2021. V. 69. P. 709–721. https://ieeexplore.ieee.org/document/9303405/.
  12. Berlin L.M. Comparison of Information Criteria for Detection of Useful Signals in Noisy Environments / L.M. Berlin, A.A. Galyaev, P.V. Lysenko // Sensors. 2023. V. 23. № 4. https://www.mdpi.com/1424-8220/23/4/2133.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024