radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical Universityradioelectronics-10Research ArticleПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ ИЗМЕРЕНИЯ НА ОСНОВЕ АКУСТИЧЕСКИХ, ОПТИЧЕСКИХ И РАДИОВОЛНMEASURING SYSTEMS AND INSTRUMENTS BASED ON ACOUSTIC, OPTICAL AND RADIO WAVESАлгоритм оценки неизвестной сетки частот источника радиоизлучения с псевдослучайной перестройкой рабочей частотыAlgorithm of an assessment of an unknown grid of frequencies of a source of a radio emission with pseudorandom reorganization of working frequencyВаргаузинВ. А.VargauzinV. A.var@mail.spbstu.ruСанкт-Петербургский государственный политехнический университетРоссияSaint-Petersburg state polytechnical universityRussian Federation201528022015014447Copyright © Варгаузин В.А., 20152015Варгаузин В.А.Vargauzin V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/10

Предложен алгоритм оценки неизвестной сетки частот источника радиоизлучения с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты по результатам длительного контроля измерений рабочих частот. Алгоритм основан на методах регрессионного и дискретного спектрального анализа и может быть использован при радиомониторинге на основе многочастотной панорамной радиопеленгационной системы.

We propose an algorithm for estimating the unknown grid frequency radiation source with operating frequency hopping as a result of long-term observation of measurement of operating frequencies. The algorithm based on the methods of regression and discrete spectral analysis. The algorithm can be used for radio monitoring using multi-frequency panoramic bearing system.

Радиомониторигпсевдослучайная перестройка рабочей частотымногочастотное пеленгованиевторичная обработкалинейная регрессияметод наименьших квадратовдискретное преобразование ФурьеRadio monitoringfrequency hoppingmulti-frequency bearingsecondary processinglinear regressionleast squares methoddiscrete Fourier transformReferencesКирсанов Э. А., Сирота А. А. Обработка информации в пространственно-распределенных системах радиомониторинга: статистический и нейросетевой подходы. M.: Физматлит, 2012. 344 c.Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Обработка информации в пространственно-распределенных системах радиомониторинга: статистический и нейросетевой подходы. M.: Физматлит, 2012. 344 c.Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Адаптивная фильтрация параметров сигнала с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты по результатам панорамного обнаружения-пеленгования // Радиосистемы. 2008. № S123. С. 84-90.Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Адаптивная фильтрация параметров сигнала с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты по результатам панорамного обнаружения-пеленгования // Радиосистемы. 2008. № S123. С. 84-90.Радзиевский В. Г., Сирота А. А. Теоретические основы радиоэлектронной разведки. 2-е изд. M.: Радиотехника, 2004. 431 c.Радзиевский В. Г., Сирота А. А. Теоретические основы радиоэлектронной разведки. 2-е изд. M.: Радиотехника, 2004. 431 c.Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.Brown R. G., Hwang P. Y. С. Introduction to random signals and applied Kalman filtering: with MATLAB exercises and solutions. 3rd ed. New York: Wiley, 2012. 383 p.Brown R. G., Hwang P. Y. С. Introduction to random signals and applied Kalman filtering: with MATLAB exercises and solutions. 3rd ed. New York: Wiley, 2012. 383 p.Дрейпер Н, Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3-е изд. М.: Диалектика, 2007. 912 с.Дрейпер Н, Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. 3-е изд. М.: Диалектика, 2007. 912 с.Chatterjee S., Hadi A. S. Influential observations, high leverage points, and outliers in linear regression // Statistical science. 1986. Vol. 1. P. 379-416.Chatterjee S., Hadi A. S. Influential observations, high leverage points, and outliers in linear regression // Statistical science. 1986. Vol. 1. P. 379-416.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.