Новая спектральная мера сложности и её возможности по обнаружению сигналов в шуме
- Авторы: Галяев А.А.1, Бабиков В.Г.1, Лысенко П.В.1, Берлин Л.М.1
- 
							Учреждения: 
							- Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук
 
- Выпуск: Том 518 (2024)
- Страницы: 80-88
- Раздел: МАТЕМАТИКА
- URL: https://rjeid.com/2686-9543/article/view/648005
- DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954324040122
- EDN: https://elibrary.ru/YYEJZI
- ID: 648005
Цитировать
Полный текст
 Открытый доступ
		                                Открытый доступ Доступ предоставлен
						Доступ предоставлен Доступ платный или только для подписчиков
		                                							Доступ платный или 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.
Ключевые слова
Полный текст
 
												
	                        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, МоскваВ. 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
- 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.
- 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.
- 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/.
- Statistical Distributions / C. Forbes, M. Evans, N. Hastings, B. Peacock. 1 edition. Wiley, 2010. https: //onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9780470627242.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
- 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/.
- 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
 
				
			 
						 
						 
						 
					 
						 
									

 
  
  
  Отправить статью по E-mail
			Отправить статью по E-mail 







