Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 60, № 2 (2017)

Article

Estimation of the energy spectrums of reflections in pulse doppler weather radars. Part 3. Statistical analysis of the reconstruction techniques of continuous spectrums of the reflections from meteorological objects

Lekhovytskiy D., Atamanskiy D., Rachkov D., Semeniaka A.

Аннотация

This is the third paper in a series of papers dedicated to the peculiarities of estimation of the continuous energy spectrums of random processes of different nature, which are determined by their samples at discrete moments of time. In the article we justify the methodology and present the quantitative results of analytical and experimental investigation and comparison of statistical characteristics of classical and “parametric” methods of energy spectrums reconstruction for interperiod fluctuations of different nature reflections (including the ones from meteorological objects) in pulse radars. The methodology is followed by quantitative results which correspond to and obtained for a real-world “adaptive” case. Under the latter, a priori unknown echoes’ covariance matrix is replaced with different-kind estimates formed from finite-size training samples. Based on the results obtained, we substantiate the spectral estimation algorithms reasonable for utilization in different-purpose radars, in particular in pulse Doppler weather ones. Discussion of efficient ways for their practical implementation on a unified basis of adaptive lattice filters concludes the paper.

Radioelectronics and Communications Systems. 2017;60(2):47-79
pages 47-79 views

Joint channel estimation and data detection in MIMO-OFDM using distributed compressive sensing

Jomon K., Prasanth S.

Аннотация

Channel impulse response of a multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) channel contains a smaller number of nonzero components. In addition, locations of nonzero taps coincide in delay domain. So channel impulse responses can be modeled into an approximately group sparse signals. In this work we use extended sparse Bayesian learning (ESBL), a new method for multichannel compressive sensing for channel estimation in MIMO-OFDM. In joint extended sparse Bayesian learning (JESBL), both pilot and data subcarriers are utilized for channel estimation. These methods can reduce the number of pilot subcarriers in OFDM and improve the spectral efficiency of the MIMO-OFDM system.

Radioelectronics and Communications Systems. 2017;60(2):80-87
pages 80-87 views

Thin stripline bandpass filters for the centimeter band

Zakharov A., Ilchenko M., Pinchuk L.

Аннотация

This article considers the design of thin stripline (1 mm) bandpass filters in the centimeter band, which contain dielectrics with different relative permittivity εr. This includes the choice of the resonators, the dielectric material, the preliminary assessment of resonators’ unloaded quality factors and taking into account the features of the frequency response curve of the filter. It was found, that the passband width of the thin comb filters with λ/4 resonators and array-type filters with λ/2 resonators cannot exceed 6% for any values of εr and the length of resonators of at least 2 mm. The array-type filters with resonators of half-wave type and with alternating signs of the coupling factors between resonators were proposed. Under certain additional conditions, the attenuation poles appear in such filters, resulting in improved selectivity. The results of computer modelling of the frequency response curve of thin filters of cm band are presented. They are compared to the frequency response of other filters. The data obtained from computer modelling showed good correspondence with the experimental data.

Radioelectronics and Communications Systems. 2017;60(2):88-98
pages 88-98 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».