СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИГНАЛА
METHOD OF NONPARAMETRIC SIGNAL RECOGNITION

Изобретение относится к обработке непараметрического радиосигнала в случае сравнительно небольших значений отношения сигнала к шуму.
Известен  способ обнаружения сигнала на основе непараметрических методов [1].
0
1
Однако в случае, если в анализируемый интервал наблюдения входят часть зашумленного сигнала или часть помехи, то это может привести к ошибочному принятию гипотезы H (сигнал отсутствует) или гипотезы H (сигнал есть). Поэтому необходимо выделить временной интервал зашумленного сигнала и временной интервал помехи с тем, чтобы применить непараметрические методы отдельно к выделенным интервалам наблюдений.
Наиболее близким к предполагаемому результату является способ обработки непараметрического сигнала, включающий нормировку данных наблюдений, выполнение операции вейвлет-преобразования, выделение сигнала и помехи на спектрограмме [2].
Недостатком этого способа обработки сигнала является снижение достоверности распознавания при сравнительно низких значениях отношения сигнала к шуму.
Задачей предлагаемого технического решения является разработка такого способа обработки сигнала, при реализации которого возможно было бы выделить сигнал по спектрограмме вейвлет-преобразования даже при отношении сигнала к шуму, приблизительно равном единице.
Техническим результатом изобретения является повышение достоверности распознавания сигнала по спектрограмме вейвлет-преобразования.
Технический результат достигается тем, что в способе распознавания непараметрического сигнала, включающем нормировку данных наблюдений, выполнение операции вейвлет-преобразования, выделение сигнала по спектрограмме, в процессе обучения нормированные данные наблюдений усредняют в «скользящем окне»-матрице, число строк и столбцов которой находят на основе планирования экспериментов из условия максимального отношения сигнала к шуму, а в процессе экзамена нормированные данные усредняют в «скользящем окне»-матрице с числами строк и столбцов, при которых имеет место максимальное отношение сигнала к шуму.
Способ реализуется следующим образом. В процессе обучения данные наблюдений, включающие наблюдения, относящиеся к помехе, и наблюдения, относящиеся к сигналу, представляют в виде одномерного ряда. Последний преобразовывают в многомерный ряд с помощью однопараметрической сдвиговой процедуры.
Проводят усреднение в «скользящем окне»-матрице, число строк и столбцов которой определяют на основе планирования экспериментов из условия максимального отношения сигнала к шуму. Сглаженный сигнал нормируют, подвергают вейвлет-преобразованию. Выделяют сигнал по спектрограмме вейвлет-преобразования, на которой помехе соответствует затемненный интервал.
В процессе экзамена данные наблюдений нормируют, преобразовывают в многомерный ряд с помощью сдвиговой процедуры. Проводят матричное усреднение в «скользящем окне»-матрице, число строк и столбцов которой определено в период обучения из условия максимального отношения сигнала к шуму. Сглаженный сигнал подвергают вейвлет-преобразованию. Выделяют сигнал по спектрограмме вейвлет-преобразования, на которой помехе соответствует затемненный интервал.
Пример конкретной реализации способа иллюстрируется данными наблюдений по помехе (табл.1) и сигналу (табл.2).
По критерию Вилкоксона первые шестнадцать наблюдений представляют помеху, остальные наблюдения - сигнал. Отношение сигнала к шуму равно 1,14. После нормировки исходной выборки наблюдений и непрерывного вейвлет-преобразования с помощью вейвлета «мексиканская шляпа» получен вейвлет-спектр (фиг.1), из которого не представляется возможным выделить сигнал.
Согласно предлагаемому техническому решению нормированную выборку наблюдений преобразовывают в многомерный ряд с помощью сдвиговой процедуры. Проводят матричное усреднение в «скользящем» окне-матрице, число строк и столбцов которой определяют из условия максимального отношения сигнала к шуму.
Если усредняющая матрица имеет семь столбцов и пять строк, то отношение сигнала к шуму повышается до значения 4,6. Средние значения последовательности наблюдений помехи и сигнала приведены на фиг.2, где первые одиннадцать значений относятся к помехе, остальные одиннадцать - к сигналу. После нормировки преобразованной выборки и непрерывного вейвлет-преобразования с помощью вейвлета «мексиканская шляпа» получен вейвлет-спектр (фиг.3), на котором отчетливо прослеживается граница раздела помехи и сигнала.
Источники информации
1. Шахтарин Б.И. Обнаружение сигналов. М.: Гелиос АРВ, 2006, стр.201-276.
2. Баранова А.В., Кудрявцева Е.А., Шилова М.Н. Определение интервала локализации сигнала на фоне шума. Сборник материалов VI Межрегиональной научно-практической конференции «Современные проблемы информатизации образования, науки и техники». М., 2009, стр.348-352.
Таблица 1
Нормированное дискретное время
1
2
3
4
5
6
7
8
X<sub>i</sub>
1,5
-0,7
-2,1
0,6
1,1
3,4
0,2
-1
9
10
11
12
13
14
15
16
0,4
-2,3
2,4
0,4
-2,1
-3
-0,6
1,7
Таблица 2
Нормированное дискретное время
17
18
19
20
21
22
23
24
X<sub>i</sub>
1,6
-2,4
2,2
0,6
1,2
3,6
0,2
-1,1
25
26
27
28
29
30
31
32
0,4
0,7
2,5
0,5
-2,1
3,6
1,1
1,5