Введение
1. Анализ известных методов различения источников сигналов и оценивания их параметров, обладающих свойством "сверхразрешения" 18
1.1. Потенциальные возможности разрешения-обнаружения шумовых квазигармонических сигналов и современные методы спектрального анализа 20
1.1.1. Математическая модель дискретной реализации квазигармонического шумового сигнала 21
1.1.2. Краткий каталог современных методов пространственно-временной обработки и спектрального анализа , 27
1.1.3. Элементы статистической теории разрешения-обнаружения
1.1.3.1. Виды разрешения и статистические критерии оценки показателей разрешения-обнаружения 34
1.1.3.2. Отношение правдоподобия и структуры оптимальных обнаружителей шумовых квазигармоничесих сигналов 35
1.1.3.3. Физический смысл и экстремальный характер операций оптимальной обработки 40
1.1.3.4. Статистические характеристики оптимального обнаружения квазигармонического шумового сигнала при отсутствии мешающих сигналов 46
1.1.3.5. Потенциальные возможности разрешения-обнаружения квазигармонических случайных сигналов в шуме 50
1.1.4. Оптимальные обнаружители как анализаторы спектров шумовых квазигармонических сигналов 62
1.1 5. Априорная неопределенность и квазиоптимальные методы пространственно-временной обработки и спектрального анализа шумовых квазигармонических сигналов 68
1.1.6. Методы пространственно-временной обработки и спектрального анализа с безусловной максимизацией отношения сигнал/помеха 69
1.1.7. Методы пространственно-временной обработки и спектрального анализа с условной максимизацией отношения сигнал/помеха 73
1.1.7.1. Метод "формирования луча " (согласованная обработка) 73
1.1.7.2. Метод MUSIC 75
1.1.7.3. Метод Бартлетта 77
1.1.8. Краткое сопоставление методов пространственно-временной обработки (или спектрального анализа) и направление дальнейших исследований 79
1.2. Предельные характеристики методов пространственной-временной обработки и спектрального анализа с безусловной максимизацией отношения "сигнал/помеха" S3
1.2.1. Взаимосвязи МБМ 83
1.2.2. Предельные характеристики метода Кейпона
1.2.2.1. Предельная разрешающая способность 94
1.2.2.2. Предельная точность измерения направлений на источники и частот гармоник з
1.2.2.3. Предельная точность измерения интенсивности сигналов 102
1.2.3. Предельные характеристики МАК ЮЗ
1.2.3.1. Предельная разрешающая способность. 103
1.2.3.2. Предельная точность измерения направлений на источники и частот гармоник 106
1.2.3.3. Предельная точность измерения интенсивности сигналов 109
Выводы 111
Исследование методов пространственно-временной обработки, используемых в современных радиосистемах информационного обмена и предложения по их оптимизации 112
2.1. Пакетные радиосети с услугой определения местоположения абонентов 112
2.1.1 Алгоритм оценивания при известной мощности собственных шумов
2.1.2. Алгоритм оценивания параметра задержки при отсутствии априорных данных об уровне шума 125
2.1.3. Результаты экспериментальной проверки эффективности работы синтезированных правил и традиционного алгоритма оценивания параметра задержки , 127
2.2. Применение методов теории робастности для повышения устойчивости
алгоритмов статистической обработки радионавигационных измерений 132
2.2.1. Постановка и решение задачи 132
2.2.2. Расчетные характеристики, вытекающие из полученного решения
2.3. Применение методов теории робастности для повышения устойчивости алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов в адаптивных антенных решетках 146
2.4. Организация повторного использования ресурса радиоканала в пакетных радиосетях на основе учета расположения абонентов в пространстве 148
Выводы 152
Синтез асимптотически оптимального совместного алгоритма обнаружения неизвестного числа источников и оценивания их параметров для систем связи подвижных абонентов 153
3.1. Недостатки известных методов и предлагаемый подход для их преодоления. 153
3.2. Математическая постановка задачи, вывод аналитического выражения для отношения правдоподобия при фиксированных значениях параметров источников сигналов, и его факторизация 155
3.3. Элементарный обнаружитель в основе алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников 164
3.3.1. Элементарный обнаружитель и критерий оптимальности из числа известных, наиболее подходящие для алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников „ 164
3.3.2. Асимптотические условия, наиболее характерные для систем связи с подвижными абонентами 166
3.3.3. Свойства полученного факторизационного разложения. Формулировка элементарных гипотез, подлежащих проверке на отдельном шаге алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников.. 167
3.3.4. Упрощенное решающее правило, учитывающее свойства факторизационного разложения 168
3.3.5. Упрошенное асимптотически оптимальное решающее правило для предложенной формулировки проверяемых гипотез 174
3.3.6. Учет влияния дополнительных (еще не рассмотренных на уровне элементарных гипотез) сигналов на работу алгоритма последовательного наращивания контролируемых источников J 78
3.4. Структура алгоритма последовательного наращивания числа контролируемых источников для систем связи с подвижными объектами 184
3.5. Синтез алгоритма оценки максимального правдоподобия параметров гауссовских источников с помощью пространственно-временной обработки в многоэлементном приемном устройстве 385
3.6. Сравнение структуры синтезированного алгоритма со структурой известных совместных алгоритмов различения гипотез и оценивания параметров 197
3.6.1. Сравнение с совместными байесовскими алгоритмами разрешения сигналов и оценивания их параметров ] 97
3.6.2. Сравнение с известными алгоритмами пространственно-временной обработки и спектрального анализа, обладающими свойством "сверхразрешения" 202
Выводы 207
4. Анализ потенциальных характеристик обнаружения оценивания синтезированного асимптотически оптимального совместного алгоритма 209
4.1. Уравнение ОМП в случае оценивания мощности и углового параметра отдельного источника сигнала 210
4.2. Вероятность ложного обнаружения источника и правило управления порогом 212
4.2.1. Условие ложного обнаружения и используемые обозначения 212
4.2.2. Уравнение для вероятности выброса дифференцируемого случайного процесса за постоянный порог 214
4.2.3. Расчет необходимых характеристик для статистики ,pw+i;Ar(u»w+i), рассматриваемой как случайный процесс от coN 215
4.2.4. Аналитическое выражение для вероятности ложного обнаружения 221
4.2.5. Вероятность ложного обнаружения в тестовой ситуации с одним мощным источником мешающего сигнала 2 4.2.6. Управление порогом П,,ЛіТі, для обеспечения заданной вероятности ложного обнаружения Рл0 231
4.2.7. Эквивалентные энергетические потери, возникающие при управлении порогом вблизи мощного мешающего сигнала 234
4.2.8. Эффект "ослепления" в окрестности мощного источника 241
4.3. Вероятность пропуска сигнала 246
4.3.1. Случайс единственным источником 246
4.3.2. Случай с двумя близкорасположенными источниками 249
4.3.2.1. Работа на первом шаге последовательного совместного правила 250
43.2.2. Работа на втором шаге последовательного совместного правила 258
4.3.3. Случай с тремя близкорасположенными источниками 267
4.3.3.1. Работа на первом шаге последовательного совместного правила 268
4.3.3.2. Работа на втором шаге последовательного совместного правила 269
4.3.3.3. Работа на третьем шаге последовательного совместного правила 280
4.4. Физический смысл процедуры последовательного обнаружения близкорасположенных источников 308
Выводы 313
5. Разработка процедур повышения емкости систем связи подвижных абонентов на основе адаптивного управления топологией и пропускной способностью линий с использованием пространственно-временной обработки сигналов 315
5.1. Повышение эффективности пакетных радиосетей специального назначения на основе применения пространственно-временной обработки 317
5.1.1. Постановка задачи организации адаптивного управления пакетной радиосетью специального назначения 318
5.1.2. Пакетная радиосеть специального назначения с пространственно-временной обработкой, учитывающей только взаимную радиоудаленность узлов
5.1.2.1. Режим восстановления текущей архитектуры прямых соединений в пакетной радиосети специального назначения 324
5.1.2.2. Алгоритм формирования "максимально плотного" бесконфликтного расписания доступа в канал с учетом реализовавшейся архитектуры прямых соединений 329
5.1.2.3. Алгоритм формирования маршрутов для обмена сообщениями между узлами-абонентами, не имеющими прямой связи друг с другом... з35
5.1.2.4. Алгоритмы управления пакетной радиосетью, учитывающие динамическую загрузку узлов 336
5.1.2.5. Экспериментальная проверка эффективности применения разработанных алгоритмов в пакетных радиосетях 342
5.1.3. Пакетная радиосеть специального назначения с селекцией сигналов по углу прихода 356
5.1.3.1. Применение селекции сигналов по углу прихода при приеме сообщений 357
5.1.3.2. Управление направлением трансляции при передаче сигналов в пакетной радиосети 367
5.1.3.3. Пакетная радиосеть с селекцией сигналов по направлениям при приеме и передаче 374
5.2. Повышение емкости сотовых сетей на основе применения пространственно временной обработки сигналов 375
5.2.1. Структура радиоканала сотовой сети стандарта GSM и позиция включения пространственной селекции сигналов 375
5.2.2. Анализ эффективности различных алгоритмов прстранственно временной обработки в сотовой сети стандарта GSM 378
Выводы 383
Заключение 385
