УДК 621.396; 621.391.82; 621.37:51-74
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КУСОЧНО-СТАЦИОНАРНЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ С ИЗМЕНЯЮЩИМИСЯ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ СВОЙСТВАМИ
В. Г. Андреев, д.т.н., профессор кафедры РТС РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0003-3059-3532, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В. А. Чан, аспирант кафедры РТС РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0002-6743-0131, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Предложен и исследован модифицированный метод спектрального анализа кусочно-стационарных процессов для учёта влияния изменяющейся мощности аддитивного шума на корреляционные матрицы. Целью работы является повышение вычислительной эффективности алгоритмов анализа и точности спектрального оценивания радиотехнических сигналов на фоне кусочно-стационарных помех. При оценке оптимального значения весового коэффициента β, определяющего доли β и (1−β) процессов с различными статистическими свойствами, предлагаемый метод позволяет уменьшить влияние нестационарных помех и повысить точность спектральных оценок путём учёта искаженных шумами автокорреляционных свойств кусочно-стационарных случайных процессов. Сравниваются качественные показатели предлагаемого модифицированного метода спектрального анализа с обычным параметрическим методом авторегрессии. Экспериментальные исследования показали, что при использовании предложенного подхода для спектрального оценивания при сопоставлении с известными авторегрессионными методами имеется возможность уменьшить в 3,1…5,5 раз невязку между контрольным и оцениваемым спектрами. При проведении сопоставления с обычной авторегрессионной моделью уменьшение порядка p может достигать 2...3 раз в случае сохранения одинаковой точности спектрального оценивания. Подтверждено, что предлагаемый модифицированный метод для анализа спектра исследуемых узкополосных радиотехнических сигналов позволяет уменьшить относительные отклонения ΔF оценки доминантной частоты до 5 раз по сравнению с методом авторегрессии. Выигрыши в точности спектрального оценивания достигаются за счёт учёта изменений автокорреляционных свойств анализируемого сигнала из-за воздействия на него кусочно-стационарных помех, мощность которых меняется во время наблюдения.
Ключевые слова: кусочно-стационарные помехи, нестационарные шумы, весовой коэффициент, адаптивный алгоритм, авторегрессионная модель, разладка, спектральное оценивание, спектральная плотность мощности.