Кутузов Владимир Михайлович – доктор технических наук (1997), профессор, заведующий кафедрой радиотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина), президент университета. Автор более 270 научных работ. Сфера научных интересов – радиолокация.
ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Vladimir M. Kutuzov, Dr Sci. (Eng.) (1997), Professor, Head of the Department of Radio Engineering Systems, President of the Saint Petersburg Electrotechnical University. The author of more than 270 scientific publications. Area of expertise: radiolocation.
5 F, Professor Popov St., Saint Petersburg 197022
Ипатов Валерий Павлович – доктор технических наук (1983), профессор (1985) кафедры радиотехнических систем Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина). Заслуженный деятель науки РФ (2001), почетный радист СССР (1983). Автор более 300 научных работ. Сфера научных интересов – радиоэлектронная системотехника; статистическая теория связи; широкополосные системы радиолокации, радионавигации и передачи данных; теория сигналов.
ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Valery P. Ipatov, Dr Sci. (Eng.) (1983), Professor (1985) of Department of Radio Engineering Systems of
Saint Petersburg Electrotechnical University. Honored scientist of the RF (2001), honorable radioman of the USSR (1983). The author of more than 300 scientific publications. Area of expertise: radio-electronic system engineering; statistical communication theory; broadband radar, navigation and data systems; signal theory.
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Соколов Сергей Сергеевич – доктор технических наук (1996), профессор (1998), профессор кафедры микрорадиоэлектроники и технологии радиоаппаратуры Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина). Автор более 85 научных публикаций. Сфера научных интересов – регистрация процессов с двойной стохастичностью, адаптивные методы оценивания параметров сигналов; системная инженерия.
ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Sergey S. Sokolov, Dr. Sci. (Eng.) (1996), Professor (1998), Professor of the Department of microradioelectronics and radio equipment technology of the Saint Petersburg Electrotechnical University. Author of 85 scientific publications. Area of expertise: registration of processes with double stochasticity, adaptive methods for estimating signal parameters, system engineering.
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Введение. Параметрические методы спектрального оценивания обладают повышенным разрешением по частотному параметру по сравнению с согласованной обработкой сигналов, традиционно используемой в радиолокации. Это делает целесообразным их применение в случаях, когда размер выборки пространственного или временного сигнала жестко ограничен. В то же время параметрические методы не являются оптимальными при приеме одиночных сигналов на фоне нормального неокрашенного аддитивного шума, поэтому для решения вопроса об их применении как самостоятельных методов необходимо, во-первых, обосновать рабочие статистики обнаружения и, во-вторых, построить и проанализировать характеристики обнаружения и помехоустойчивости.
Цель работы. Исследование модифицированных рабочих статистик обнаружения параметрического метода Берга, отличающихся простотой решающих функций и способностью обеспечивать постоянную вероятность ложных тревог при изменении уровня аддитивного шума.
Материалы и методы. В качестве основного метода исследований выбран метод статистического компьютерного моделирования работы предложенных алгоритмов обнаружения, широко используемый при анализе параметрических методов обработки сигналов. Для сравнения полученных в статье характеристик обнаружения выбран известный и описанный в литературе метод гармонического среднего Берга, являющийся наиболее экономичным с точки зрения вычислительных затрат процессора цифровой обработки сигналов.
Результаты. В статье приведены оригинальные решающие функции, полученные в результате преобразования оценок спектральной плотности мощности метода Берга, на основании которых получены и исследованы характеристики обнаружения и помехоустойчивости к сигналоподобным помехам модифицированного метода Берга. Последние являются основой для сравнительного анализа предлагаемых парциальных статистик обнаружения. Показано, что они сохраняют свойство инвариантности вероятности ложных тревог к уровню нормального белого шума.
Заключение. Полученные характеристики обнаружения и помехоустойчивости для сверхкоротких и коротких выборок сигналов позволяют рекомендовать параметрический метод гармонического среднего Берга, реализуемый на основе алгоритма прямого и обратного линейного предсказания, в качестве самостоятельного метода обработки сигналов при жестких ограничениях на размер анализируемой выборки пространственно-временных сигналов.
Introduction. Parametric spectral estimation methods provide an improved level of frequency resolution compared to matched signal processing conventionally used in radar technology. This renders these methods promising for application in cases where the sample size of a spatial or temporal signal is strictly limited. At the same time, parametric methods are not optimal when receiving single signals against the background of normal uncolored additive noise. Therefore, parametric methods can be used as independent approaches provided that, first, working detection statistics are selected and justified and, second, that detection characteristics and noise immunity are constructed and analyzed.
Aim. This paper investigates modified detection statistics of the parametric Burg method, characterized by the simplicity of decision functions and the capacity to provide a constant false alarm probability under varying additive noise levels.
Materials and methods. Statistical computer simulation of the detection algorithms under consideration was conducted. This method is widely used in the analysis of parametric methods of signal processing. The detection characteristics obtained in the work were compared using the well-known Burg harmonic mean method, which involves the lowest computational costs.
Results. The paper presents original decision functions derived from the transformation of power spectral density estimates of the Burg method. The detection characteristics and immunity to signal-like interference of the modified Burg method are obtained and investigated, providing the basis for a comparative analysis of the proposed partial detection statistics. These are shown to retain the property of invariance of false alarm probability to the level of normal white noise.
Conclusion. The obtained detection and noise immunity characteristics for ultrashort and short signal samples allow us to recommend the parametric Burg harmonic mean method, implemented on the basis of a forward and backward linear prediction algorithm, as an independent signal processing method under strict restrictions imposed on the size of the analyzed sample of spatial-temporal signals.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.