Алгоритмы адаптивной обработки сигналов в геостационарных системах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Адаптивная обработка сигналов является ключевой технологией в современных спутниковых системах. Ее применение позволяет значительно повысить эффективность работы радиотехнических комплексов за счет улучшения помехозащищенности, увеличения дальности действия. Для реализации пространственной фильтрации в реальном времени используют итерационные алгоритмы адаптации. Анализ существующих разработок показывает, что подавляющее большинство решений основано на алгоритмах наименьших средних квадратов (LMS) и рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Популярность этих методов обусловлена их относительной простотой реализации и оптимальными характеристиками в стационарной электромагнитной среде. Однако в условиях динамически изменяющейся сигнально-помеховой обстановки их эффективность резко снижается, и в этих условиях используют нестационарные алгоритмы на основе фильтра Калмана, среди которых наиболее известными являются алгоритм постоянного модуля на основе несмещенного фильтра Калмана (UKF-CMA) и алгоритм минимальной дисперсии без искажений на основе расширенного фильтра Калмана (EKF-MVDR). Целью исследования являлось повышение отношения сигнал / шум за счет использования алгоритмов адаптивной обработки сигналов в геостационарных системах спутниковой связи. Методы: математическое моделирование адаптивных алгоритмов пространственной фильтрации для спутникового канала связи в среде MATLAB.В ходе решения научной задачи было выполнено исследование устойчивости как стационарных алгоритмов (LMS и RLS), так и нестационарных, основанных на калмановской фильтрации (UKF-CMA, EKF-MVDR, UKF-MVDR), в системе геостационарной спутниковой связи для различных сред, таких как город, пригород и сельская местность. Также для исследуемых алгоритмов был проведен анализ вычислительной сложности, скорости сходимости и выигрышу в отношении сигнал / шум в условиях стационарной и нестационарной сигнально-помеховой обстановки. Научная новизна данной работы заключается в предложении модификации алгоритма EKF-MVDR на основе несмещенного фильтра Калмана (UKF-MVDR) для повышения устойчивости алгоритма в условиях нестационарной сигнально-помеховой обстановки применительно к задачам адаптивной обработки сигналов.Теоретическая значимость работы заключается в использовании алгоритмов пространственной обработки сигналов в геостационарных системах спутниковой связи для обеспечения устойчивой работы в условиях стационарной и динамической сигнально-помеховой обстановки.

Об авторах

И. А. Бойко

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: boiko.ia@sut.ru
ORCID iD: 0000-0001-8856-9733

Е. И. Глушанков

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: glushankov.ei@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-4148-3208

А. Ж. Лялина

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: lyalina.az@sut.ru
ORCID iD: 0009-0003-7460-0949

Список литературы

  1. Глушанков Е.И., Коровин К.О., Бойко И.А., Борисов М.Г. Современное состояние и перспективы развития адаптивных антенных комплексов в радиотехнических системах // Вестник СПбГУТ. 2024. Т. 2. № 1. С. 9. EDN:AKVWWB
  2. Григорьев В.А., Щесняк С.С., Гулюшин В.Л., Распаев Ю.А., Хворов И.А. Адаптивные антенные решетки. Ч. 1. СПб.: Университет ИТМО, 2016. С. 55.
  3. Глушанков Е.И., Кирик Д.И., Коровин К.О., Царик И.В., Бойко И.А., Казьмин О.Ю. Реализация алгоритма адаптивного диаграммообразования на ПЛИС // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 1(40). С. 19–20. doi: 10.26102/2310–6018/2023.40.1.025. EDN:JMTNCV
  4. Щедрин А.А., Бойко И.А. Использование фильтра Калмана с ограничениями в целях уменьшения чувствительности приемной адаптивной фазированной антенной решетки к углу прихода // Вестник СПбГУТ. 2024. Т. 2. № 4. С. 4. EDN:ENPYXH
  5. Щедрин А.А., Бойко И.А., Глушанков Е.И. Исследование Калмановских алгоритмов фильтрации в целях адаптивного диаграммообразования // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. 2024. № 1(79). С. 3–5. EDN:NHEOCZ
  6. Shubber Z.A., Jamel T.M., Nahar A.K. Beamforming Array Antenna Technique Based on Partial Update Adaptive Algorithms // International Journal of Electrical and Computer Engineering Systems. 2023. Vol. 14. Iss. 8. PP. 821–831. doi: 10.32985/ijeces.14.8.1
  7. Fu X.-Z, Liu Z., Hu S.-L., Liu Z.-K. Variable step-size LMS adaptive algorithm and its application in time delay estimation for low SNR // Journal of Central South University (Science and Technology). 2012. Vol. 43. Iss. 3. PP. 1010–1019.
  8. Bhotto M.Z.A., Bajić I.V. Constant Modulus Blind Adaptive Beamforming Based on Unscented Kalman Filtering // IEEE Signal Processing Letters. 2015. Vol. 22. Iss. 4. PP. 474–478. doi: 10.1109/LSP.2014.2362932
  9. Omgond P., Singh H. Constrained Kalman filter based interference suppression in phased arrays // Proceedings of the International Microwave and RF Conference (IMaRC, Bangalore, India, 15–17 December 2014). IEEE, 2014. PP. 286–289. doi: 10.1109/IMaRC.2014.7039029
  10. Рекомендация МСЭ-R P.681-11. Данные о распространении радиоволн, необходимые для проектирования систем сухопутной подвижной спутниковой службы. 2019.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».