Academic Journal

Синтез и анализ алгоритмов распознавания цифровых сигналов в условиях деформирующих искажений и аддитивных помех

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Синтез и анализ алгоритмов распознавания цифровых сигналов в условиях деформирующих искажений и аддитивных помех
Συνεισφορές: Работа выполнена в рамках госзадания Минобрнауки РФ по проекту № 8.3844.2017/4.6.
Πηγή: Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Radioelektronika; Том 60, № 10 (2017); 592-604
Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника; Том 60, № 10 (2017); 592-604
Στοιχεία εκδότη: Киевский политехнический институт им. Игоря Сикорского, 2017.
Έτος έκδοσης: 2017
Θεματικοί όροι: распознавание цифровых сигналов, деформирующие искажения, погрешность квантования, критерий максимума апостериорной вероятности
Περιγραφή: Рассмотрена задача распознавания цифровых сигналов в условиях деформирующих искажений формы этих сигналов и аддитивного гауссовского шума. Для проведения синтеза алгоритмов распознавания предложена математическая модель внесения деформации для сигналов известной или случайной формы. Модель основана на введении нелинейного оператора деформации как оператора размещения с повторениями элементов исходного дискретного сигнала с добавлением аддитивной помеховой составляющей, вызванной ошибками квантования непрерывной функции деформации. Синтезированы и исследованы оптимальный, основанный на точном вычислении функций правдоподобия, и квазиоптимальный, основанный на использовании гауссовского приближения функций правдоподобия, алгоритмы распознавания. Проведено моделирование алгоритмов для различных вариантов задания деформирующих искажений в виде детерминированных функций и в виде реализаций случайной функциии. Выполнено сравнение экспериментальной вероятности ошибки с ее теоретической оценкой при различных отношениях сигнал–шум.
Τύπος εγγράφου: Article
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Russian
ISSN: 0021-3470
2307-6011
Σύνδεσμος πρόσβασης: http://radio.kpi.ua/article/view/S0021347017100041
Rights: URL: http://radio.kpi.ua/about/subscriptionsLicence
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.scientific.p..8f9f1f526a65d3d0c2a028e3a0710aab
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE