УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ, РАЗРЕШЕНИЯ И ОЦЕНКИ ЧИСЛА ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ : УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ, ДОЗВОЛИ ТА ОЦІНКИ ЧИСЛА ДЖЕРЕЛ ВИПРОМІНЮВАННЯ СТОХАСТИЧНИХ СИГНАЛІВ

ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ

Бесплатное скачивание авторефератов
СКИДКА НА ДОСТАВКУ РАБОТ!
ВНИМАНИЕ АКЦИЯ! ДОСТАВКА ОТДЕЛЬНЫХ РАЗДЕЛОВ ДИССЕРТАЦИЙ!
Авторские отчисления 70%
Снижение цен на доставку работ 2002-2008 годов

 

ПОСЛЕДНИЕ ОТЗЫВЫ

Спасибо Сергей! Файлы получил. Отличная работа!!! Все быстро как всегда. Мне нравиться с Вами работать!!! Скоро снова буду обращаться.
Отличный сервис mydisser.com. Тут работают честные люди, быстро отвечают, и в случае ошибки, как это случилось со мной, возвращают деньги. В общем все четко и предельно просто. Если еще буду заказывать работы, то только на mydisser.com.
Мне рекомендовали этот сайт, теперь я также советую этот ресурс! Заказывала работу из каталога сайта, доставка осуществилась действительно оперативно, кроме того, ночью, менее чем через час после оплаты! Благодарю за честный профессионализм!
Здравствуйте! Благодарю за качественную и оперативную работу! Особенно поразило, что доставка работ из каталога сайта осуществляется даже в выходные дни. Рекомендую этот ресурс!
Сработали прекрасно, нервы железные. На хамство и угрозы отреагировали адекватно и с пониманием. Можете пользоваться услугами сайта.



  • Название:
  • УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ, РАЗРЕШЕНИЯ И ОЦЕНКИ ЧИСЛА ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
  • Альтернативное название:
  • УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ, ДОЗВОЛИ ТА ОЦІНКИ ЧИСЛА ДЖЕРЕЛ ВИПРОМІНЮВАННЯ СТОХАСТИЧНИХ СИГНАЛІВ
  • Кол-во страниц:
  • 122
  • ВУЗ:
  • ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
  • Год защиты:
  • 2013
  • Краткое описание:
  • ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
    РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
    На правах рукописи
    СУПРУН АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ
    УДК 621.396.965
    УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ, РАЗРЕШЕНИЯ
    И ОЦЕНКИ ЧИСЛА ИСТОЧНИКОВ ИЗЛУЧЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ
    СИГНАЛОВ
    05.12.17 радиотехнические и телевизионные системы
    Диссертация на соискание ученой степени
    Кандидата технических наук
    Научный руководитель
    Д.т.н Карташов В.М.
    Харьков 2013

    СОДЕРЖАНИЕ
    Стр.
    ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 5
    ВВЕДЕНИЕ... 6
    1 ПРОБЛЕМА СОВМЕСТНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И
    ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ГРУППЫ ТОЧЕЧНЫХ
    ИСТОЧНИКОВ СИГНАЛОВ.
    16
    1.1 Критерии рзарешения исгналов..... 17
    1.2 Методы пространственной селекции 18
    1.3 Статистическая постановка задчаи разрешения сигналов ... 26
    Выводы.. 29
    2 СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ СОВМЕСТНОГО
    ОБНАРУЖЕНИЯ, РАЗРЕШЕНИЯ И ОЦЕНКИ УГЛОВЫХ
    КООРДИНАТ ТОЧЕЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ СИГНАЛОВ.
    31
    2.1 Локально оптимальная статистчиеская пространственно-
    временная обработка сигналов...
    32
    2.2 Синтез алгоритмов пространственно-временной обработки
    сигналов при широкополосной модели наблюдения...
    35
    2.3 Синтез статистических глобально оптимальных алгоритмов
    пространственно-временной обработки сигналов
    38
    2.4 Алгоритм оценки параметров центроида группы неразре-
    шенных объектов.
    43
    Выводы.. 50
    3 СИНТЕЗ РОБАСТНЫХ АЛГОРИТМОВ
    ПРОСТРАНСТВЕННО ВРЕМЕННОЙ СЕЛЕКЦИИ
    ИСТОЧНИКОВ
    53
    3.1 Неточности описания сигнлаа иш ума... 54
    3.2 Метод синтеза линейных робастных алгоритмов простран-
    ственно-временной обработки сигналов..
    56
    3
    3.3 Метод синтеза нелинейных робастных алгоритмов про-
    странственно-временной обработки сигналов..
    58
    3.3.1 Общий подход к синтезу нелинейных робастных алгорит-
    мов
    58
    3.3.2 Синтез нелинейных робастных алгоритмов при неточно из-
    вестном положении сигнала в пространстве и неизвестной
    амплитудой...
    59
    3.3.3 Редукция нелинейных робастных алгоритмов на случай уз-
    кополосных сигналов...
    62
    3.4 Нелинейные алгоритмы усойчивые к изменениямп ростран-
    ственно-временной корреляционной функции шума...
    64
    3.4.1 Неточно известен энергетический спектр шума... 64
    3.4.2 Неточно известен пространственный спектр шума.. 67
    3.5 Адаптивная пространственно-временная обработка сигна-
    лов устойчивая к коррелированным помехам.
    68
    Выводы.. 76
    4 АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРОСТРАНСТВЕННО-
    ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ...
    79
    4.1 Оптимальное оценивание взаимной спектральной матрицы
    шума..
    80
    4.2 Синтез оптимальных робастных адаптивных алгоритмов
    пространственно-временной обработки сигналов
    82
    4.3 Синтез алгоритмов пространственно-временной обработки
    сигналов на основе ортогональных разложений...
    87
    Выводы.. 94
    5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
    АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-
    ВРЕМЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ...
    96
    5.1. Постановка задачи моделирования 97
    5.2. Цифровая модель системы обнаружения.. 99
    4
    5.3. Модель системы наблюдения и наблюдаемых сигналов. 101
    5.4. Результаты моделирования. 105
    Выводы.. 108
    ВЫВОДЫ.. 109
    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ... 111
    ПРИЛОЖЕНИЯ ... 120

    ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
    ААР — адаптивная антенная решетка;
    АР — антенная решетка;
    АРСС — авторегрессия со скользящим средним;
    MUSIC — multiple signal classification;
    АКФ - автокорреляционная функция;
    АМ - амплитудная модуляция;
    АЦП - аналогово-цифровой преобразователь;
    ВКФ - взаимнокорреляционная функция;
    ДН - диаграмма направленности;
    SNR — signal noise ratio (отношение сигнал шум).
    ВВЕДЕНИЕ
    Актуальность темы. Решение проблемы совместного обнаружения и
    оценивания параметров группы точечных источников сигналов при помощи
    радиотехнических систем наблюдения за сигналами, которые излучают сами
    объекты чрезвычайно важно как для синтеза оптимальных систем сбора ин-
    формации об объектах и средах, так и для построения оптимальных алгорит-
    мов обработки сигналов в процессе идентификации объектов и физических
    явлений.
    История развития математических методов обработки сигналов свиде-
    тельствует о явной тенденции опережения теорией возможностей аппарату-
    ры. Достаточно вспомнить о роли в современной радиотехнике преобразова-
    ния Фурье, предложенного в девятнадцатом веке (1822 г.), когда о радиотех-
    нике еще и речи не было. Однако скачок в развитии средств вычислительной
    техники, который произошел в конце прошлого столетия, существенно изме-
    нил ситуацию. В частности, современная тенденция развития радиотехниче-
    ских систем пассивного наблюдения характеризуется неуклонным ростом
    качественных показателей аппаратных средств получения информации об
    исследуемых объектах. Эта информация используется в алгоритмах пеленга-
    ционных систем для обнаружения, идентификации и измерения характери-
    стик объектов при наличии маскирующих и флуктуационных помех, а также
    применяется для управления фазированными антенными решетками (ФАР) в
    современных системах радиосвязи, радиолокации, радионавигации, радиоас-
    трономии и т. д.
    Очевидно, что качество информации, используемой для идентифика-
    ции объектов тем выше, чем лучше разрешающая способность системы на-
    блюдения, которая определяется как способность системы различать близко
    расположенные в пространстве точечные источники. Флуктуационные и
    маскирующие помехи снижают эффективность работы систем наблюдения, а
    в ряде случаев при низких соотношениях сигнал/шум адаптивные системы
    7
    работают хуже, чем традиционные апертурные антенны. Поэтому проблема
    синтеза оптимальных робастных к произвольным изменениям соотношений
    сигнал/шум алгоритмов обнаружения и оценки числа неразрешенных источ-
    ников остается весьма актуальной не смотря на многочисленные публикации
    и симпозиумы посвященные этой тематике.
    Большой вклад в развитие теории и техники устойчивых адаптивных
    систем оценивания пространственных спектров внесли такие ученые как
    Н.А. Арманд [1], S.P. Applebaum [2], В.Ф. Писаренко [3], L.E. Brennan [4],
    Я.Д. Ширман [5], W.F. Gabriel [6], B. Widrow [7], J. Capon [8], J.P Burg [9]
    Я.С. Шифрин [10], L.J. Griffiths [11], и др.
    Конечной целью обработки получаемой информации является иденти-
    фикация и оценка состояния наблюдаемых объектов. Проблемы синтеза оп-
    тимальных алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов и
    спектрального оценивания освещены в фундаментальных монографиях Р.А.
    Монзинго, Т.У. Миллера [12] и С.Л. Марпла [13].
    Стохастический характер сигналов и помех обуславливает необходи-
    мость разработки обобщенных математических моделей наблюдаемых про-
    цессов с учетом их пространственной и временной структуры, позволяющих
    строить алгоритмы совместной обработки сигналов различных пространст-
    венно разнесенных датчиков. Такой подход возможен благодаря тому, что
    практически любой стохастический процесс может быть задан в ограничен-
    ной группе случайных событий, называемой локально компактной группой
    [14] с помощью соответствующих вероятностных мер, например характери-
    стических функций. Адекватное математическое представление подобных
    случайных процессов является одним из основных элементов обобщенной
    модели сигнала, которая используется для синтеза алгоритмов их простран-
    ственно временной обработки. Формирование понятийного аппарата обоб-
    щенных стохастических моделей флуктуационных помех и их взаимодейст-
    вия с зондирующими сигналами осуществлялось на протяжении ряда десяти-
    летий такими учеными как N. Wiener [15], Д. Миддлтон [16], В.И. Тихонов
    8
    [17], Б.Р. Левин [18], Я.П. Драган [19], А.Н. Колмогоров [20], Б.Г. Марченко
    [21], В.А. Омельченко [22], Р.Л. Стратанович [23], В.Г. Репин и Г.П. Тарта-
    ковский [24], Г. Ван Трис [25], С.Е. Фалькович [26] и др.
    Предпосылкой для разработки теории и техники радиотехнических
    систем адаптивной пространственно-временной обработки сигналов, наряду
    с классической теорией статистических решений (Я.З. Цыпкин [27], П. Эйк-
    хофф [28], Akaike H. [29] и др.), послужило интенсивное развитие методов
    спектрального «сверхразрешения» упоминание о которых в научной литера-
    туре стало появляться в 60-70 е годы прошлого столетия [2―4, 6―9, 11―13].
    Они позволяют на основе теории матриц и априорной информации о сигна-
    лах и помехах получать оценки пространственных спектров с разрешением
    существенно превосходящим разрешение традиционных апертурных антенн.
    Разработка теории и методов пространственно-временной обработки
    сигналов мультисенсорных радиотехнических систем сбора информации ак-
    туально для многих областей науки и техники. В акустических системах дис-
    танционного зондирования атмосферы с адаптивными антенными решетками
    предварительное определение направлений на источники шумового излуче-
    ния позволяет, используя полученную информацию, адаптивно выбирать на-
    правления зондирования направления излучения полезного сигнала и таким
    образом существенно повышать отношение сигнал -шум на выходе системы.
    Вмешательство же контактных измерителей в этот процесс приведет к
    нарушению и зачастую просто к гибели клеток, что, естественно, недопусти-
    мо. Здесь проблема получения пространственных спектральных оценок с вы-
    соким разрешением пожалуй видна более наглядно, чем в традиционных ра-
    диолокационных приложениях. Интенсивные исследования по измерению
    параметров живых биологических тканей осуществляются многими учены-
    ми. В частности, в работах В.И. Пасечника [30], А.А Аносова [31], Л.А По-
    спелова [32], T. Bowen [33], K. Hynynen [34], K.J. Parker [35] и др. рассмотре-
    ны основные аспекты акустотермометрии и процессы взаимодействия живых
    тканей с ультразвуковыми колебаниями. Результаты этих исследований яв-
    9
    ляются необходимой составляющей обобщенных моделей в задачах синтеза
    адаптивных систем сбора информации для медицинского приборостроения.
    В задачах радиоастрономии при обнаружении удаленных на значи-
    тельные расстояния космических объектов применяются антенны, состоящие
    из множества однотипных антенных элементов. Уровень полезных сигналов,
    которые носят шумоподобный характер настолько низок, что интервалы на-
    копления сигналов исчисляются десятками часов и суток. Поэтому разработ-
    ка статистически устойчивых методов оценивания пространственно-
    временных спектров при низких отношениях сигнал/шум особенно актуально
    для решения фундаментальных задач в этой отрасли науки.
    Таким образом, в настоящее время назрела необходимость в разработке
    теории и стохастических методов устойчивой пространственно-временной
    обработки сигналов при произвольных соотношениях сигнал/шум, а также
    развития и математической формализации концепции «сверхразрешения» в
    радиотехнике. Она подготовлена всем ходом развития современной науки и
    актуальна для дальнейшего прогресса техники обработки сигналов в задачах
    радиолокации, гидролокации, радиоастрономии, медицинского приборо-
    строения и ряде других отраслей науки и техники, дистанционного зондиро-
    вания сред, медицинского приборостроения и др..
    Связь работы с научными программами, планами, темами. На-
    правление исследований возникло и развивается в связи с необходимостью
    решения практически важных задач в области построения алгоритмов обра-
    ботки сигналов систем наблюдения с целью экологического мониторинга, а
    также прогнозирования и анализа последствий чрезвычайных ситуаций в
    плане госбюджетной НИР: «Розробка принципів побудови вітчизняного ком-
    плексу інформаційно - вимірювальних систем для прогнозування й аналізу
    наслідків надзвичайних ситуацій» № ДР 0109U0016351200, в части подраз-
    дела «Розробка принципів побудови комплексованих радіолокаційно-
    радіоакустичних систем для метеорологічного моніторингу атмосфери в
    10
    умовах надзвичайних ситуацій» , выполненой в Харьковском национальном
    университете радиоэлектроники в период с 2008 по 2010 годы.
    Цель и задачи исследований. Целью исследований является развитие
    адаптивных стохастических методов получения информации о пространст-
    венном распределении источников флуктуационных сигналов при наличии
    помех и разработка теоретических основ синтеза оптимальных алгоритмов
    инвариантных к статистическим свойствам помехи адаптивной пространст-
    венно-временной обработки сигналов.
    Основными задачами исследования являются:
    - изучение стохастических методов сбора информации о простран-
    ственном распределении источников флуктуационных сигналов с
    целью определения возможности выделения инвариантных к
    свойствам помех информационных параметров сигналов;
    - разработка теоретических основ инвариантной к свойствам по-
    мех пространственно-временной обработки принимаемых сигна-
    лов по данным пеленгационных систем наблюдения и синтез ал-
    горитмов адаптации антенных решеток, использующих совокуп-
    ность статистических признаков сигналов излученных объекта-
    ми;
    - анализ критериев пространственно-временного разрешения сиг-
    налов с целью формирования решающих правил, наиболее полно
    учитывающих априорную информацию об объектах сигналах и
    их распределениях;
    - разработка математической модели и методик имитационного
    моделирования работы адаптивных систем пространственно-
    временной обработки, устойчиво работающих при низких соот-
    ношениях сигнал/помеха;
    - синтез квазиоптимальных алгоритмов оценивания координат
    центроида группы пространственно неразрешенных источников
    сигналов с использованием инвариантных моделей;
    11
    - разработка рекомендаций по стратегии использования совокуп-
    ности статистических решающих правил при обработке сигналов
    в адаптивных антенных решетках, работающих в изменяющейся
    помеховой обстановке.
    Объектом исследования являются процессы взаимодействия сигналов с по-
    мехами и преобразования стохастических информационных сигналов в адап-
    тивных системах пространственно-временной обработки сигналов..
    Предметом исследования являются характеристики и свойства адаптивных
    алгоритмов пространственно-временной обработки стохастических сигналов
    работающих в условиях нестационарных помех.
    Методы исследования. В работе применяются теоретические и экспе-
    риментальные методы. Теоретические методы анализа систем применены для
    представления обобщенных моделей систем пространственно-временной об-
    работки сигналов. Теоретические методы статистической радиотехники ис-
    пользованы для синтеза оптимальных и квазиоптимальных устойчивых алго-
    ритмов оценивания пространственных спектров, а также при анализе процес-
    сов и синтезе решающих правил для алгоритмов и устройств адаптивного
    обнаружения источников сигналов, как стационарных, так и динамичных.
    Экспериментальные методы численного моделирования использованы для
    верификации предложенных алгоритмов, оценки границ применимости ме-
    тодов и исследования особенностей работы алгоритмов в условиях прибли-
    женных к реальным.
    Научная новизна полученных результатов состоит в теоретическом
    обосновании и решении задачи синтеза оптимальной комплексной обработки
    стохастической информации мультисенсорных радиотехнических систем на-
    блюдения за пространственно распределенными источниками сигналов с це-
    лью повышения надежности их работы в нестационарной помеховой обста-
    новке. В рамках этой задачи:
    - впервые предложен стохастический критерий пространственного разре-
    шения источников сигналов на основе их вероятностных моделей, в котором
    12
    в отличие от известных не накладываются ограничения на структуру алго-
    ритма обработки и свойства помехи;
    - впервые предложен метод оценки пространственных координат центроида
    группы пространственно неразрешенных объектов, отличающийся от извест-
    ных тем, что позволяет адаптивно изменять интервалы накопления сигнала
    при изменениях стохастических свойств помех, обеспечивая тем самым вы-
    сокую устойчивость работы синтезируемых на его основе алгоритмов;
    - впервые для получения оптимальных оценок пространственно-временных
    спектров в условиях действия нестационарных помех предложено использо-
    вать комбинацию линейных и нелинейных робастных алгоритмов, что позво-
    лило создавать алгоритмы, которые не теряют работоспособности при низких
    соотношениях сигнал/шум;
    - получила дальнейшее развитие методика синтеза квазиоптимальных ре-
    шающих правил на основе рекуррентных процедур вычисления оценок про-
    странственно-спектральной матрицы наблюдаемых процессов и установлены
    границы, при которых возможна замена ее модели на выборочную матрицу,
    что позволило создать класс алгоритмов пространственно-временной обра-
    ботки с предельно возможным разрешением при условии их инвариантности
    к помехам;
    - впервые показано, что при ограниченных по пространству выборках ис-
    пользование произвольного набора базисных функций при синтезе решаю-
    щих правил приводит к деградации разрешающей способности известных ал-
    горитмов, для снижения этого негативного эффекта предложено использо-
    вать систему базисных функций модели точно описывающую поле в точках
    пространства, где осуществляется выборка;
    - получила дальнейшее развитие реализация вычислительных процедур в
    алгоритмах оптимальной обработки сигналов при решении прикладных задач
    пространственно-временной обработки сигналов в адаптивных антенных ре-
    шетках. В отличие от известных, предложена математически обоснованная
    13
    процедура оценивания ошибок в структуре стохастических сигналов, обу-
    словленных влиянием неучтенных погрешностей в аппаратуре.
    Практическое значение полученных результатов состоит в разра-
    ботке ряда новых технических решений, алгоритмов и рекомендаций со-
    стоящих в следующем:
    - разработан алгоритм для определения длины обучающей выборки при
    проведении наблюдений за группой пространственно неразрешенных источ-
    ников сигналов в условиях априорной неопределенности относительно их
    пространственного распределения и вероятностных характеристик помех,
    который позволяет получать достоверные оценки координат центрода груп-
    пы;
    - разработан метод оценки пространственно временных спектров и робаст-
    ный алгоритм формирования весовых коэффициентов адаптивной системы
    пеленгации на его основе, который не дает ложных оценок при снижении со-
    отношений сигнал/шум ниже критических значений, как это имеет место в
    известных адаптивных системах;
    - на основе квазиоптимального решающего правила синтезирована струк-
    тура устройства пространственно-временной обработки сигналов обеспечи-
    вающая согласие теоретических и экспериментальных результатов уже при
    объемах выборок порядка 25 отсчетов;
    - разработана математическая модель системы пространственно временной
    обработки сигналов, которая позволяет оперативно для заданных сигналов и
    помех рассчитать необходимое время наблюдения с целью обеспечения тре-
    буемого качества обнаружения;
    - даны рекомендации по реализации обнаружителя в виде специализиро-
    ванного вычислительного устройства, состоящего из регистров сдвига, сум-
    маторов и перемножителей.
    Результаты диссертационной работы использованы при разработке
    программно-аппаратных средств и алгоритмов пространственно-временной
    обработки сигналов, а также при построения алгоритмов обработки сигналов
    14
    систем наблюдения с целью экологического мониторинга, прогнозирования и
    анализа последствий чрезвычайных ситуаций в госбюджетной НИР: ««Роз-
    робка принципів побудови вітчизняного комплексу інформаційно - вимірю-
    вальних систем для прогнозування й аналізу наслідків надзвичайних ситуа-
    цій» № ДР 0109U0016351200, в части подраздела «Розробка принципів побу-
    дови комплексованих радіолокаційно-радіоакустичних систем для метеоро-
    логічного моніторингу атмосфери в умовах надзвичайних ситуацій» , выпол-
    ненной в Харьковском национальном университете радиоэлектроники в пе-
    риод с 2008 по 2010 годы.
    Личный вклад соискателя. В работах, которые написаны в соавтор-
    стве, автор выполнял постановку задач, разрабатывал методы их решения,
    участвовал в постановке экспериментов и разработке программного обеспе-
    чения для анализа результатов. Разработана методика оценки пространствен-
    ных координат центроида группы пространственно неразрешенных объектов.
    Предложен стохастический критерий пространственного разрешения источ-
    ников сигналов на основе их вероятностных моделей. Разработаны квазиоп-
    тимальные решающие правила на основе рекуррентных процедур вычисле-
    ния оценок пространственно-спектральной матрицы наблюдаемых процес-
    сов. Разработан алгоритм оптимального оценивания пространственно-
    временных спектров в условиях действия нестационарных помех, а также
    предложено использовать комбинацию линейных и нелинейных робастных
    алгоритмов для повышения достоверности работы систем наблюдения.
    В частности, в [36, 42] предложен алгоритм оценки координат цен-
    троида группы источников, разработано программное обеспечение для моде-
    лирования, в [37] исследована устойчивость метода к воздействию помех,
    предложена адаптивная процедура, ускоряющая сходимость алгоритма, в
    [38] получено аналитическое выражение для ошибок оценивания, рассчитаны
    искажения сигналов и проведено машинное моделирование, в [39, 43] раз-
    работаны теоретические основы методов адаптации системы наблюдения с
    использованием инвариантных моделей. В работах [40, 42] получены анали-
    15
    тические выражения и рассчитаны численно оценки распределений флуктуи-
    рующего сигнала, в [41, 85] разработан алгоритм обработки радиолокацион-
    ных сигналов, в [44] предложена методика расчета коэффициентов адаптив-
    ного фильтра в контуре управления сканирующей антенной решетки, в [45,
    46] предложен и смоделирован на ЭВМ алгоритм фокусирования адаптивной
    антенной решетки.
    Апробация результатов диссертации. Материалы диссертационной
    работы докладывались на 6-ти международных и республиканских научных
    симпозиумах, конференциях. В том числе на Международной конференции
    CriMiCo’2010” (г. Севастополь, 2010). Международной конференции IEEE
    11-th International Conference The Experience of designing and Application of
    CAD Systems in Microelectronics”. (CADSM’ 2011)” (г. Львов, 2011), на 7-я
    Международной молодежной научно-технической конференции «Современ-
    ные проблемы радиотехники и телекоммуникаций РТ-2011». г. Севастополь,
    2011), на Международной научно-практической конференции «Обробка сиг-
    налів і негауссівських процесів» (г. Черкассы, 2011), на четвертом междуна-
    родном форуме «Прикладная радиоэлектроника. состояние и перспективы
    развития» МРФ2011 (г. Харьков, 2011).
    Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 12 научных
    трудах: из них 5 статей и 7 докладов на конференциях и форумах.
  • Список литературы:
  • ВЫВОДЫ
    Впервые при синтезе оптимальных радиотехнических систем наблюде-
    ния за источниками сигналов и оптимальной пространственно-временной об-
    работки информации многопозиционных мультисенсорных приемных систем
    разработан метод инвариантного оценивания пространственного распределе-
    ния объектов, основой которого являются стохастические конечномерные
    рекуррентные процедуры, адаптивно изменяющие решающие правила по ме-
    ре накопления информации об объектах и помехах.
    Научное значение работы.
    Состоит в теоретическом обосновании и решении задачи синтеза опти-
    мальной комплексной обработки стохастической информации мультисенсор-
    ных радиотехнических систем наблюдения за пространственно распределен-
    ными источниками сигналов с целью повышения надежности их работы в
    нестационарной помеховой обстановке. В рамках этой задачи:
    - впервые предложен стохастический критерий пространственного разре-
    шения источников сигналов на основе их вероятностных моделей, в котором
    в отличие от известных не накладываются ограничения на структуру алго-
    ритма обработки и свойства помехи;
    - впервые предложен метод оценки пространственных координат центроида
    группы пространственно неразрешенных объектов, отличающийся от извест-
    ных тем, что позволяет адаптивно изменять интервалы накопления сигнала
    при изменениях стохастических свойств помех, обеспечивая тем самым вы-
    сокую устойчивость работы синтезируемых на его основе алгоритмов;
    - впервые для получения оптимальных оценок пространственно-временных
    спектров в условиях действия нестационарных помех предложено использо-
    вать комбинацию линейных и нелинейных робастных алгоритмов, что позво-
    лило создавать алгоритмы, которые не теряют работоспособности при низких
    соотношениях сигнал/шум;
    110
    - получила дальнейшее развитие методика синтеза квазиоптимальных ре-
    шающих правил на основе рекуррентных процедур вычисления оценок про-
    странственно-спектральной матрицы наблюдаемых процессов и установлены
    границы, при которых возможна замена ее модели на выборочную матрицу,
    что позволило создать класс алгоритмов пространственно-временной обра-
    ботки с предельно возможным разрешением при условии их инвариантности
    к помехам;
    - впервые показано, что при ограниченных по пространству выборках ис-
    пользование произвольного набора базисных функций при синтезе решаю-
    щих правил приводит к деградации разрешающей способности известных ал-
    горитмов, для снижения этого негативного эффекта предложено использо-
    вать систему базисных функций модели точно описывающую поле в точках
    пространства, где осуществляется выборка;
    - получила дальнейшее развитие реализация вычислительных процедур в
    алгоритмах оптимальной обработки сигналов при решении прикладных задач
    пространственно-временной обработки сигналов в адаптивных антенных ре-
    шетках. В отличие от известных, предложена математически обоснованная
    процедура оценивания ошибок в структуре стохастических сигналов, обу-
    словленных влиянием неучтенных погрешностей в аппаратуре.
    Получены важные для практики результаты.
    Cостоящие в разработке ряда новых технических решений, алгоритмов
    и рекомендаций состоящих в следующем:
    - разработан алгоритм для определения длины обучающей выборки при
    проведении наблюдений за группой пространственно неразрешенных источ-
    ников сигналов в условиях априорной неопределенности относительно их
    пространственного распределения и вероятностных характеристик помех,
    который позволяет получать достоверные оценки координат центроида груп-
    пы;
    - разработан метод оценки пространственно временных спектров и робаст-
    ный алгоритм формирования весовых коэффициентов адаптивной системы
    111
    пеленгации на его основе, который не дает ложных оценок при снижении со-
    отношений сигнал/шум ниже критических значений, как это имеет место в
    известных адаптивных системах;
    - на основе квазиоптимального решающего правила синтезирована струк-
    тура устройства пространственно-временной обработки сигналов обеспечи-
    вающая согласие теоретических и экспериментальных результатов уже при
    объемах выборок порядка 25 отсчетов;
    - разработана математическая модель системы пространственно временной
    обработки сигналов, которая позволяет оперативно для заданных сигналов и
    помех рассчитать необходимое время наблюдения с целью обеспечения тре-
    буемого качества обнаружения;
    - даны рекомендации по реализации обнаружителя в виде специализиро-
    ванного вычислительного устройства, состоящего из регистров сдвига, сум-
    маторов и перемножителей.

    СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
    1. Арманд Н.А., Крапивин В.Ф., Мкртчан Ф.А. Методы обработки дан-
    ных радиофизического исследования окружающей среды. — М.: Наука, 1987.
    — 270 с.
    2. Applebaum S.P. Adaptive Arrays // IEEE Trans. Antennas Propag. ¾
    1976. ¾ Vol. AP-24, №5, September. ¾ P. 585 — 598.
    3. Pisarenko V.F. The Retrieval of Harmonics from a Covariance Function
    // Geophys. J.R. astr.Soc. ¾ 1973. ¾ Vol. 33. ¾ P. 347 — 366.
    4. Brennan L.E., Reed I.S. Theory of Adaptive Radar. // IEEE Trans.
    Aerosp. Electron. Syst. ¾ 1973. ¾ Vol. AES-9, №2, March. ¾ P. 237 — 252.
    5. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолока-
    ционной информации на фоне помех. — М.: Радио и связь. — 1981. — 416 с.
    6. Gabriel W.F. Adaptive Arrays An Introduction. // Proc. IEEE. ¾ 1976.
    ¾ Vol. 64, №2, February. ¾ P. 239 — 272.
    7. Widrow B., Mantey P.E., Griffits L.J. at all. Adaptive Antenna Systems //
    Proc. IEEE. ¾ 1967. ¾ Vol. 55, December. ¾ P. 2143 — 2159.
    8. Capon J. Application of Detection and Estimation Theory to Large Array
    Seismology. // Proc. IEEE. ¾ 1970. ¾ Vol. 58, May. ¾ P. 760 — 770.
    9. Burg J.P. Maximum Entropy Spectral Analysis. // Proc. of the 37th Meeting
    of Society of Exploration Geophysicists. / Stanford University, Calf.¾ 1967.
    ¾ May. ¾ P. 214 — 219.
    10. Шифрин Я.С. Вопросы статистической теории антенн. ¾ М.: Сов.
    Радио. ¾ 1970. ¾ 383 с.
    11. Griffiths L.J. A simple Algorithm for Real Time Processing in Antennas
    Arrays. // Proc. IEEE. ¾ 1969. ¾ Vol. 57, Octouber. ¾ P. 1696 — 1707.
    12. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки. Вве-
    дение в теорию. / Пер. с англ. ¾ М.: Радио и связь. ¾ 1986. ¾ 448 с.
    113
    13. Марпл.-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения.
    / Пер. с англ. ¾ М.: Мир. ¾ 1990. ¾ 584 с.
    14. Хейер Х. Вероятностные меры на локально компактных группах. /
    Пер. с англ. ¾ М.: Мир. ¾ 1981. ¾ 696 с.
    15. Wiener N. Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary
    Time Series. — New York: John Willey, 1949. — 162 p.
    16. Мидлтон Д. Введение в статистическую теорию связи: В 2 т. / Пер. с
    англ. ¾ М.: Сов. радио. ¾ 1962. ¾ Т. 2. ¾ 750 с.
    17. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. ¾ М.: Сов. радио,
    1966. ¾ 678 с.
    18. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники: В 3
    т. ¾ М.: Сов. радио, 1975. ¾ Т. 2. ¾ 392 с.
    19. Драган Я.П. Структура и представления моделей стохастических
    сигналов. ¾ Киев: Наукова думка, 1980. ¾ 384 с.
    20. Колмогоров А.Н. Интерполирование и экстраполирование стацио-
    нарных случайных последовательностей // Изв. АН СССР Сер.
    Математическая. — 1941. — №5. — С. 3 — 14.
    21. Марченко Б.Г., Щербак Л.Н. Линейные случайные процессы и их
    приложения. ¾ Киев: Наукова думка, 1975. ¾ 143 с.
    22. Вероятностные модели и обработка случайных сигналов и полей:
    Сб. научн. тр. / Под ред. В.А. Омельченко. ¾ Киев: УМК ВО, 1991. ¾ 192 с.
    23. Стратанович Р.Л. Избранные вопросы теории флуктуаций в радио-
    технике. — М.: Сов. радио, 1961. — 558 с.
    24. Репин В.Г., Тартаковский Г.П., Статистический синтез при априор-
    ной неопределенности и адаптация информационных систем. ¾ М.: Сов. ра-
    дио, 1977. ¾ 432 с.
    25. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции: В 4 т. / Пер.
    с англ. ¾ М.: Сов. радио. ¾ 1972. ¾ Т. 1. ¾ 744 с.
    114
    26. Фалькович С.Е., Пономарев В.И., Шкварко Ю.В. Оптимальный при-
    ем пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием. ¾
    М.: Радио и связь. ¾ 1989. ¾ 296 с.
    27. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. —
    М.: Наука, 1984. ¾ 320 с.
    28. Современные методы идентификации систем / П. Эйкхофф, А. Ва-
    нечек, Е. Савараги., Т. Соэда, Т. Накамзито / Под ред. П. Эйкхоффа. ¾ М.:
    Мир, 1983. ¾ 400 с.
    29. Akaike H. Statistical Predictor Identification // Ann. Inst. Statist. Math.
    — 1970. — Vol. 22. — P. 203 — 217.
    30. Пасечник В.И. Акустическая термография биологических объектов.
    Радиотехника. ¾ 1991. ¾ № 8. ¾ С. 65 ¾ 72.
    31. Аносов А.А., Исрефилов М.Г., Пасечник В.И. Точность решения об-
    ратной задачи акустотермографии при некорреляционном приеме. // Радио-
    техника (Москва). ¾ 1995. ¾ №9. ¾ С.49 ¾ 57.
    32. Поспелов Л.А., Клочко Г.И., Бычков Д.М., Сытник О.В., Малышен-
    ко Ю.И. Разработка измерительных систем комплекса «Экстратерм ХХІ» //
    Радиотехника (Харьков). ¾ 2001. ¾ Вып. 121, С. 52 ¾ 57.
    33. Bowen T. Acoustic radiation temperature for noninvasive thermometry. //
    Automedica ( UK ). — 1987. — Vol.8, № 4. — P. 73 — 81.
    34. Hynynen K., Watmough D.J., Mallard J.R. Ultrasonic Hyperthermia Apparatus
    // Ultrasound Med. Biol. — 1983. — Vol. 9. — P. 621 — 627.
    35. Lele P.P., Parker K.J. Theoretical Simulation and Practical Application
    Ultrasonic Hyperthermia for Cancer Treatment // Brit. J. Cancer. — 1982. — Vol.
    45, №5. — P. 108 —121.
    36. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Алгоритм оценки пара-
    метров центроида группы неразрешенных объектов. // Системи обробки
    інформації. / Харківський університет повітряних сил. (Харків). — 2010. —
    Вип. 5(86). — С. 132 —135.
    115
    37. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Адаптивная пространст-
    венно-временная обработка сигналов устойчивая к коррелированным поме-
    хам. // Радиотехника. (Харьков). — 2010. — Вып. 163. — С. 243 —247.
    38. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Ортогональная про-
    странственно-временная обработка сигналов в адаптивных приемных систе-
    мах. // Системи управління навігації та зв’язку. Радіолокація і радіонавігація.
    / Центральний науково-дослідний інститут навігації і управління. (Київ). —
    2010. — Вип. 2(14). — С. 67 — 69.
    39. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Алгоритм адаптации
    пространственно-временной селективной системы в условиях нестационар-
    ных помех. // Радиотехника. (Харьков). — 2011. — Вып. 164. — С. 5 — 10.
    40. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Робастная пространст-
    венно-временная обработка сигналов в коррелированном шуме. // 20-th Int.
    Crimean Conference Microwave & Telecommunication Technology”
    (CriMiCo’2010). 13-17 September, Sevastopol, Crimea, Ukraine. P. 1233-1234.
    41. Sytnik O.V., Kartashov V.A., Suprun A.A. Invariant to the Correlated
    Noise Adaptive Signal Processing Algorithms // IEEE 11-th International Conference
    The Experience of designing and Application of CAD Systems in Microelectronics”.
    (CADSM’ 2011) Lviv, Polytechnic National University. 23-25 February,
    2011 Polyana-Svalyava (Zakarpattya), Ukraine. P. 112-113.
    42. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Стохастическая оценка
    параметров группы пространственно-неразрешенных объектов. // Праці ІІІ
    Міжнародної науково-практичної конференції «Обробка сигналів і негауссів-
    ських процесів». 24-27 травня 2011 р. м. Черкаси, Україна. 165 — 167 с.
    43. А.А. Супрун, Д.Н. Куля Робастный алгоритм подавления помех в
    сканирующей антенной решетке. // 7-я Международная молодежная научно-
    техническая конференция «Современные проблемы радиотехники и теле-
    коммуникаций РТ-2011». 11-15 апреля 2011 г. Севастополь, Украина. С. 54-
    55.
    116
    44. А.А.Супрун, Гурьев В.Ю. Адаптивная пространственно-временная
    обработка сигналов на основе нейронных сетей. // Труды 15-го Международ-
    ного молодежного форума "Радиоэлектоника и молодежь в 21 веке"- Харь-
    ков, ХНУРЭ.-2011. с.58-59.
    45. О.В. Сытник, В.М. Карташов, А.А. Супрун. Рекуррентный алгоритм
    обработки сигналов сканирующей антенны/Сборник научных трудов 4-го
    Международного радиоэлектронного форума "Прикладная радиоэлектрони-
    ка. Состояние и перспективы развития." Т.1. Конференция Интегрированные
    информационные радиоэлектронные системы и технологии". -Харьков. -
    2011.-258-260.
    46. А.А.Супрун, Гурьев В.Ю. Адаптивный фильтр в контуре управле-
    ния сканирующей антенной решетки // Труды 15-го Международного моло-
    дежного форума "Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке"- Харьков,
    ХНУРЭ.-2011. с.167-168.
    47. Baird C. A., Rassweiler G. G. Search Algorithms for Sonobuoy Communication
    // Proceedings of Adaptive Antenna Systems Workshop. ― 2007. Vol. I,
    ― P. 285 303.
    48. 48. Paulson A.S., Swope G.R. Autoregressive Process Order Selection
    via Model-Critical Methods // IEEE Journal of Oceanic Engineering. ― 1987, Vol.
    OE-12. ― № 1. ― P. 75 79.
    49. 49. Bruton L. T., Bartley N. R. The Design of Highly Selective Adaptive
    Three-Dimensional Recursive Cone Filters // IEEE Transactions on Circuits and
    Systems. ― 1987, Vol. CAS-34 ― № 7. ― P. 775 781.
    50. А. Н. Лебедев Управление пространственными характеристиками
    излучения в РЛС с антенными решетками // Изв. высш. учеб. заведений. Ра-
    диоэлектроника. ― 1987. Т. 30. ― №11. ― С. 9 15.
    51. Chow J. C. On the Estimation of the Order of a Moving Average Process
    // IEEE Trans. Autom. Control. ― 1972, Vol. AC-17 ― № 5. ― P. 386 397.
    117
    52. Chuang C. W., Moffatt D. L. Natural Resonances of Radar Targets via
    Prony’s Method and Target Discrimination // IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.
    ― 1976, Vol. AES-12 ― № 6. ― P. 583 589.
    53. Pisarenko V. F. The Retrieval of Harmonics from a Covariance Function
    // Geophys. J.R. astr. Soc. − 1973. − V.33. − P. 347 − 366.
    54. Kaveh M., Barabell A. J. The Statistical Performance of the MUSIC and
    Minimum-Norm Algorithms for Resolving Plane Waves in Noise // IEEE Trans.
    Acoust. Speech Signal Process. ― 1986, Vol. ASSP-34 ― № 4. ― P. 331 341.
    55. П.С. Акимов, П.А. Бакут, В.А. Богданович Теория обнаружения
    сигналов / Под ред. П.А. Бакута. ― М.: Радио и связь, 1984. ― 440 с.
    56. П.С. Акимов, Ф.Н. Кубасов, И.Я. Литновский Ранговое бинарное
    обнаружение детерминированного сигнала на фоне марковской помехи // Ра-
    диотехника и электроника. ― 1999. Т. 44. ― № 7. ― С. 1454 1459.
    57. Холлендер М., Вульв Д. Непараметрические методы статистики /
    пер. с англ. Д.С. Шмерлинга. ― М.: Финансы и статистика, 1983. ― 518 с.
    58. Hajek J. Asymptotically Most Powerful Rank-Order Tests // Ann. Math.
    Statist. ― 2008. ― №. 6. ― P. 1124 1147.
    59. П.С. Акимов Знаковое обнаружение сигнала на фоне коррелирован-
    ной помехи // Радиотехника и электроника. ― 1979. Т. 24. ― № 9. ― С. 1928
    1932.
    60. П.С. Акимов, В.С. Ефремов, А.С. Косолапов Реализация непарамет-
    рического рангового обнаружителя // Радиотехника. ― 1976. Т. 31. ― № 7.
    ― С. 95 97.
    61. А.М. Бриккер Непараметрические алгоритмы обнаружения сигна-
    лов на перемешанных статистиках с линейным преобразованием входных
    данных // Радиотехника и электроника. ― 1981. Т. 26. ― № 10. ― С. 2119
    2128.
    62. Kirlin R. L. Moghaddamjoo A. Robust Adaptive Kalman Filtering for
    Systems with Unknown Step Inputs and Non-Gaussian Measurement Errors //
    118
    IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. ― 1986, Vol. ASSP-34 ― № 2. ― P.
    252 263.
    63. Godiwala P.M. Passive Estimates of Underwater Maneuvering Targets //
    IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. ― 2006, Vol. ASSP-54 ― № 7. ― P.
    731 743.
    64. Bovik A.C., Huang T.S. Munson D.C. A generalization of Median Filtering
    Using Linear Combinations of Order Statistics // IEEE Trans. Acoust. Speech
    Signal Process. ― 1983, Vol. ASSP-31 ― № 12. ― P. 1342 1350.
    65. Chang C. B., Tabaczynski J.A. Application of State Estimation to Target
    Tracking // IEEE Trans. Automat. Contr. ― 1984, Vol. AC-29 ― № 2. ― P. 98
    109.
    66. Carter G.C. Passive Sonar Signal Processing // IEEE Trans. Acoust.
    Speech Signal Process. ― 1981, Vol. ASSP-29 ― № 6. ― P. 463 470.
    67. Левин Б.Р., Кушнир А. Ф. Асимптотически оптимальные ранговые
    алгоритмы обнаружения сигналов на фоне помех // Радиотехника и электро-
    ника. ― 1969. Т. 14. ― № 2. ― С. 259 266.
    68. А.М. Бриккер Непараметрические алгоритмы обнаружения сигна-
    лов на перемешанных статистиках с линейным преобразованием входных
    данных // Радиотехника. ― 1982. Т. 37. ― № 3. ― С. 195 197.
    69. Вальд А. Статистические решающие функции / пер с англ. Под ред.
    К.Н. Воробьева. ― М.: Наука, 1967. — 522 с.
    70. Sharf L.L., Lytle D. W. Signal Detection in Gaussian Noise of Unknown
    Level // IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. ― 2011, Vol. ASSP-59 ―
    № 3. ― P. 271 283.
    71. Huber P.J. Robust Statistics. ― New York, Chichester, Brisbane, Toronto.
    1981. ― 512 p.
    72. Hollander M., Wolfe D.A. Nonparametric Statistical Methods. ― New
    York, London, Sydney, Toronto. ― 1973. ― 612 p.
    73. Kassam S.A., Poor H.V. Robust Signal Processing for Communication
    systems // IEEE Commun., Mag. ― 1983. Vol. 21, No 1. ― P. 20-28.
    119
    74. Poor H.V. The Rate-distortion Function Classes of Sources determined
    by Spectral Capacities // IEEE Trans. Inform. Theory. ― 1982, Vol. IT-26. ―
    P.19-26.
    75. Wirth W.D. Fast and Efficient Target Search with Phased Array Radars.
    // Proc. IEEE Int. Radar Conf. ― 1975. ― P.198-203.
    76. Wirth W.D. Signal Processing for Target Detection in Experimental
    Phased-array Radar ELRA. // IEE Proc. F., Comun., Radar & Signal Proc. ―
    1981, 128 (5). ― P. 311-316.
    77. Bucklew J.A., Wise G.L. Multidimensional Asymptotic Quantization
    Theory with Power Distortion Measures // IEEE Trans. Inform. Theory. ― 1982.
    Vol. IT-28, ― P.239-247.
    78. Aazhang B., Poor H.V. On Optimum and Nearly Optimum Data Quntization
    for Signal Detection // IEEE Trans. Commun. ― 1984,Vol. COM-32. ―
    P.745-751.
    79. Хемминг Р.В. Численные методы. − М.: Наука. − 1968. − 400 с.
    80. Шилов Г.Е. Математический анализ (конечномерные линейные
    пространства). − М.: Наука. − 1969. − 432 с.
    81. Маргил-Ильяев Г.Г., Тихомиров В.М. Выпуклый анализ и его при-
    ложения. − М.: Едиториал УРСС. − 2003. − 176 с.
    82. Wiggins R.A., Robinson E.A. Recursive Solution to the Multichannel
    Filtering Problem // Journal of Geophys. Res. ― 1965. Vol. 70. ― №4. ― P.
    1885-1891.
    83. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. Основ-
    ные методы. ― М.: Мир. ― 1982. ― 428 с.
    84. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. ― М.: Радио
    и связь. ― 1986. ― 512 с.
    85. Сытник О.В., Карташов В.М., Супрун А.А. Пространственная се-
    лекция широкополосных источников по собственным числам ковариацион-
    ной матрицы / // Радиотехника. Всеукр. межвед. науч.-тех. сб. — Харьков,
    2012. — Вып. 171. — С. 210 — 215.
    120
    86. Карташов В.М. Выбор алгоритма адаптации для антенной решетки
    содара / В.М. Карташов, О.В. Сытник, А.А. Васильченко // Радиотехника.
    Межведомственный научно-технический сборник. 2001. №. 120. С. 57
    63.
    87. Карташов В.М., Алгоритм оценивания оптимальных направлений
    зондирования атмосферы акустическими системами / В.М. Карташов,
    О.В. Сытник, А.А. Васильченко //Радиотехника. Межведомственный научно-
    технический сборник. 2001. №. 121. С. 4246.
    88. Васильченко А.А. Особенности пространственно-временной обра-
    ботки сигналов при использовании адаптивных фильтров в каналах антенной
    решетки содара / А.А. Васильченко // Радиотехника. Межведомственный на-
    учно-технический сборник. 2004. №. 139. С. 3844.
    89. Васильченко А.А. Выбор оптимальных направлений и частот зон-
    дирования содара. / А.А. Васильченко, В.М. Карташов // Прикладная радио-
    электроника. 2006. № 2. С. 269275.
    90. Vasilchenko A. Analysis of Influence Exerted by Longitudinal Doppler
    Effect upon Output Signal of Sodar Antenna Array / A. Vasilchenko, V.M. Kartashov
    // Telecommunications and Radio Engineering. − New York. − 2006. −
    Vol. 66, №9. − P.841−847.
  • Стоимость доставки:
  • 150.00 грн


ПОИСК ДИССЕРТАЦИИ, АВТОРЕФЕРАТА ИЛИ СТАТЬИ


Доставка любой диссертации из России и Украины