Статья 8116

Название статьи

ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИМВОЛЬНОЙ СКОРОСТИ КОРОТКИХ ВЫБОРОК ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННОГО СИГНАЛА

Авторы

Лаврентьева Анастасия Сергеевна, инженер, Нижегородский научно-исследовательский институт радиотехники (Россия, г. Нижний Новгород, ул. Шапошникова, 5), nastya_lav_@mail.ru
Новиков Владислав Антонович, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель, кафедра информационных технологий в физических исследованиях, Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского (Россия, г. Нижний Новгород, пр. Гагарина, 23, корп. 3), fidelman@nifti.unn.ru
Семенова Марина Юрьевна, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, Лианозовский
электромеханический завод (Россия, г. Москва, Дмитровское шоссе, 110), mslemz@mail.ru
Фидельман Владимир Романович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий в физических исследованиях, Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского (Россия, г. Нижний Новгород, пр. Гагарина, 23, корп. 3), fidelman@nifti.unn.ru

Индекс УДК

621.396

Аннотация

Актуальность и цели. В работе рассмотрена задача определения символьной скорости фазоманипулированного сигнала, точная оценка которой играет важную роль для последующей демодуляции. Актуальность данной задачи обоснована тем, что для ряда приложений при выборе алгоритма решающим фактором, помимо точности, является возможность его применения для коротких выборок принимаемых сигналов. Зачастую данная задача усложняется тем, что определение параметров сигнала должно производиться в режиме, максимально приближенном к режиму реального времени.
Материалы и методы. В работе представлен метод определения символьной скорости фазоманипулированного сигнала, включающий в себя обнаружение моментов смены фазы с помощью быстрого дискретного вейвлет-преобразования. Проведено сравнение метода с алгоритмом на основе выделения комплексной огибающей сигнала и с алгоритмом на основе непрерывного вейвлет-преобразования.
Результаты. Показана возможность определения символьной скорости коротких фазоманипулированных сигналов на фоне аддитивного белого гауссова шума. Изучена эффективность предложенного алгоритма при различных отношениях сигнал/шум и длительностях обрабатываемого сигнала.
Выводы. Выбор алгоритма определения символьной скорости должен производиться исходя из размера выборки фазоманипулированного сигнала и временных ограничений задачи. Для сигналов большой длительности с высоким отношением сигнал/шум следует использовать метод с выделением комплексной огибающей сигнала. При наличии достаточных вычислительных ресурсов для предварительного определения оптимального масштабного коэффициента для коротких выборках сигналов следует отдать предпочтение методу с непрерывным вейвлет-преобразованием. При жестких требованиях к времени вычисления оптимальным выбором является метод с дискретным вейвлет-преобразованием.

Ключевые слова

фазоманипулированный сигнал, символьная скорость, короткая выборка, вейвлет-преобразование

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Дьяконов, В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник / В. Дьяконов, И. Абраменкова. – СПб. : Питер, 2002. – 608 c.
2. Ho, K. C. Modulation identification of digital signals by the wavelet transform / K. C. Ho, W. Prokopiw, Y. T. Chan // IEEE MILCOM. – 1995. – Vol. 2. – P. 886–890.
3. Патент № 2 485 526 Российская Федерация, МПК G01R 23/16. Способ оценки параметров и демодуляции случайных сигналов / Семкин П. В., Кузовников А. В., Сомов В. Г. – опубл. 20.06.2013, Бюл. № 17.
4. Mingwei, Q. An improved model for symbol rate estimation based on wavelet transform / Q. Mingwei, D. Tao, L. Wei // Theoretical and Applied Information Technology. – 2013. – Vol. 51, № 1. – P. 53–59.
5. Blind symbol rate estimation of satellite communication signal by Haar wavelet transform / L. Wang, G. X. Zhang, D. M. Bian, Z. D. Xie, J. Hu // Electronics. – 2011. – Vol. 28, № 2. – P. 198–203.
6. Yajun, L. A blind symbol rate estimation of weak signal based on cyclic spectrum and wavelet transform / L. Yajun, Y. Yuancheng, D. Tao, Q. Mingwei // Information and Computational Science. – 2013. – P. 1917–1924.
7. Сhan, Y. T. Symbol rate estimation by the wavelet transform / Y. T. Сhan, J. W. Plews, K. C. Ho // IEEE International Symposium on Circuits and Systems. – 1997. – Vol. 1. – P. 177–180.
8. Xu, J. The improvement of symbol rate estimation by the Wavelet transform / J. Xu, F. P. Wang, Z. J. Wang // IEEE, 2005. – P. 100–103.
9. Яковлев, А. Н. Введение в вейвлет-преобразования : учеб. пособие / А. Н. Яковлев. – Новосибирск : НГТУ, 2003. – 104 с.
10. Koh, B. S. Detection of symbol rate of unknown digital communication signals / B. S. Koh, H. S. Lee // Electronics Letters. – 1993. – Vol. 29. – P. 278–279.

 

Дата создания: 25.05.2016 15:19
Дата обновления: 30.06.2016 15:46