автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Инвариантные методы повышения помехоустойчивости в системах обработки информации

На правах рукописи

Малинкин Евгений Витальевич

Инвариантные методы повышения помехоустойчивости в системах обработки информации

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (космические и информационные технологии)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 8 ДЕК 2011

Красноярск-2011

005006532

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики».

кандидат технических наук, доцент Абрамов Сергей Степанович

доктор технических наук, профессор Петров Михаил Николаевич

кандидат технических наук, доцент Царев Роман Юрьевич

ФГУП «Сибирский государственный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский институт метрологии», г. Новосибирск

Защита состоится 16 декабря 2011 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.249.02 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева» по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени газеты «Красноярский рабочий», 31.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева.

Автореферат разослан «41> ноября 2011 г.

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Ученый секретарь диссертационного совета

Кузнецов А.А.

Общая характеристика работы.

Актуальность темы. Использование адаптивной цифровой обработки сигналов в системах обработки информации направлено на повышение их качественных характеристик. В цифровых системах обработки информации -это уменьшение вероятности ошибочного приема единичного элемента.

Большой вклад в решение теории адаптивной фильтрации внесли отечественные ученные: С.А. Курицын, А.Д.Снегов, Я.З. Цыпкин, Р.Л. Страта-нович, В.И. Тихонов, а также работы зарубежных авторов - Г. Бостельман, М.И. Сондхи, Д.А. Беркли и многие другие.

Известные методы адаптивной фильтрации широко используются, имеют ряд положительных свойств, но имеют и существенные недостатки. Избавиться от недостатков известных алгоритмов адаптивной фильтрации можно путем использования тензорной теории обработки информации.

Автором тензорной теории является американский ученый Крон. Однако в его теории использовалось много эмпиритических предложений. Основная идея тензорной теории заключается в том, что любую сложную динамическую систему можно синтезировать из более простой, используя для сложной системы матрицу перехода.

В системах обработки информации при прохождении сигнала через среду распространения с изменяющимися параметрами, разбитыми на интервалы стационарности, некоторые сигналы остаются неизменными.

Это позволяет использовать теорию инвариантов в сочетании с относительными методами обработки информации.

Среди работ российских ученых посвященных использованию тензорной методологии в системах обработки информации следует отметить М.Н. Петрова, В.Е. Лебедянцева, В.Б. Малинкина, Д.Н. Левина, С.С. Абрамова и многих других.

Использование тензорной методологии позволяет:

- улучшить качественные характеристики систем обработки информации при воздействии мультипликативных помех (сосредоточенные по спектру помехи);

- бороться с искажениями среды распространения (создание адаптивных корректирующих устройств);

- бороться с доплеровским смещением частотного спектра;

- бороться с эхосигвалами с помощью линейных алгоритмов (адаптивная линейная эхокомпенсация);

- бороться с эхосигналами с помощью нелинейных алгоритмов (адаптивная нелинейная эхокомпенсация).

Указанные выше наараатения работ могут быть реализованы в виде алгоритмов и устройств во временной и частотной областях обработки информации.

Цель работы: Целью данной работы является разработка инвариантных методов обработки информации в системах управления для повышения их качественных характеристик.

з

Основные задачи работы:

1. Провести анализ работы инвариантных методов обработки информации. В основу исследуемых методов положено инвариантное равенство отношения 1 изображений входного и выходного сигнала на соседних блоках обработки.

2. Разработать и исследовать инвариантный метод борьбы с мультипликативной помехой, с амплитудно-частотными и фазо-частотными искажениями среды распространения.

3. Разработать и исследовать инвариантный метод борьбы с эхосигна-лами с защитным временным интервалом.

4. Разработать и исследовать инвариантный метод борьбы с эхосигаа-лами без защитного временного интервала.

5. Экспериментально проверить технические характеристики разработанных инвариантных методов обработки сигналов на математических моделях.

Методы исследования. В диссертационной работе использован математический аппарат линейной алгебры, теории функции комплексной переменной, теории цифровой обработки сигналов, вычислительной математики и теории вероятностей.

Экспериментальное исследование проводилось при помощи моделирования отдельных узлов на ЭВМ с помощью современных программ.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты:

1. Разработан инвариантный метод борьбы с мультипликативной помехой, амплитудно-частотными и фазо-частотными искажениями среды распространения, позволивший уменьшить вероятность ошибочного приема на три порядка по сравнению с традиционными методами.

2. Разработан инвариантный метод обработки информации в системах с одновременной передачей сигнала, позволяющий увеличить защищенность сигналов на 5 дБ по сравнению с традиционными методами.

3. Разработана структура передатчика и приемника и алгоритмы их функционирования для волоконно-оптических систем передачи, позволяющими бороться с искажениями среды распространения.

4. С использованием математических моделей показана эффективность разработанных методов обработки информации.

Практическая ценность. Реализацил результатов исследования инвариантных методов обработки информации позволит на практике уменьшить вероятность ошибочного приема за счет корректирования параметров среды распространения, уменьшения влияния корреляционных связей сигналов двух направлений на качество работы эхокомпенсаторов, уменьшения величину сигнала недокомпенсании и собственного шума.

Внедрение работы. Исследование, проверенные в ходе работы над темой диссертации являются составной частью НИР по теме «Фундаменталь-

4

ные аспекты новых информационных и ресурсосберегающих технологий». Получены акты о внедрении результатов в производственную и учебную деятельность Сибирского филиала ОАО «МегаФон» и ГОУ ВПО «СибГУТИ».

Апробация работы. Результаты, полученные в работе на разных этапах ее выполнения, докладывались и обсуждались на:

- Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникации», Новосибирск, 2009.

- Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникации», Новосибирск, 2010.

- Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-2010», Новосибирск, 2010.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, в том числе 7 статей из перечня ВАК РФ и одна монография.

Во введение обоснована актуальность работы.

В первом разделе проведен анализ построения систем обработки информации на основе тензорной методологии. В частности, проведен анализ известного инвариантного равенства, позволяющего связать в единое целое соседние блоки Ъ - изображений на входе и выходе любого четырехполюсника.

5МЫ Пм(г)'

В выражение (1) приняты следующие обозначения:

(г), 5',-1(2) . 2 - изображения входного сигнала на г том и (/' - 1) блоках обработки;

Я.ОХЯ^Сг) - Ъ - изображения выходного сигнала на г том и (г - 1) блоках обработки.

Выражение (1) справедливо при обработке сигналов с защитным временным интервалом. При передаче сигналов через среду с переменными параметрами ее передаточная характеристика постоянно изменяется. Однако, если разбить параметры среды распространения на интервалы стационарности, то на соседних блоках обработки передаточная характеристика остается неизменной.

Я, (г) = = Н,_2 (г) = Н,_3(г) = - . (2)

При подстановке выражения (2) в выражение (1), равенство (1) переходит в тождество.

Если перейти от Ъ - изображений к комплексным спектрам, то после простейших преобразований получим: ^(Лш,) _ П^кщ)

где 5Хки)1),5(_1(кш1) - амплитудные спектры входного сигнала на г - том и (г — 1) блоках обработки;

ЩСка^.Л^^каХ]) - амплитудные спектры выходного сигнала на г -том и (г - 1) блоках обработки;

- фазовые спектры входного сигнала на г - том и (г

-1) блоках обработки;

- фазовые спектры выходного сигнала на I - том и

и - 1) блоках обработки;

к £ (О, N - 1] - переменная;

- круговая частота первой гармоники.

Первое и второе равенство уравнения (3) повторяет принцип работы соответственно относительной амплитудной модуляции (ОАМ) и относительной фазовой модуляции (ОФМ).

Указанные выше инвариантные равенства легли в основу синтеза метода борьбы с мультипликативной помехой и компенсации искажений, вносимых средой распространения (амплитудно-частотных и фазо-частотных). В данном методе использован принцип передачи опорного (обучающего) сигнала, а модулирующий параметр «вложен» в отношение Ъ - изображений информационного и опорного сигналов. В точке приема путем деления 2 - изображения информационного сигнала на Ъ - изображение опорного сигнала выделяется модулирующий параметр и одновременно производится компенсация сосредоточенных по спектру помех и компенсация искажений, вносимых средой распространения.

Эти же инвариантные равенства легли в основу синтеза инвариантного метода эхокомпенсации первого порядка с защитным временным интервалом.

Для эхокомпенсации использован адаптивный не рекурсивный фильтр с передаточной характеристикой:

ЛМАКСУ^

где А ¡(И) = - 2 - изображение текущей величины управляющего коэффициента;

- изображение максимально возможного коэффициента управления.

Для восстановления параметров принимаемого сигнала каскадно с Н„ер(г) в соответствии с выражением (4) включают рекурсивную структуру с передаточной характеристикой, равной:

1

•с

где с - специально введенный аттенюатор (с<1).

б

Полюс передаточной характеристики Нрск(2) равен:

Так как НЪ) е{0;А,,акс(2)}, то полюс передаточной характеристики (5) всегда меньше единицы, то эхокомпенсатор первого порядка будет всегда устойчивым.

Для повышения скорости передачи информационных сигналов требуется синтезировать инвариантный метод эхокомпенсашш без защитного временного интервала. Кроме того, для улучшения качественных показателей работы эхокомпенсаторов необходимо усложнить его структуру. В этом случае информационный сигнал разбивается на секции, производится обработка таких секций в эхокомпенсаторе, а затем с помощью операций секционирования сигнал приема преобразуется и демодулируется в приемном устройстве.

При синтезе инвариантного эхокомпенсатора без защитного временного интервала использовалось известное инвариантное равенство, которое связывает в единое целое Ъ ~ изображение выходных сигналов двух параллельно работающих фильтров.

. Луг) = _ЛД£)_. Я^ ' М,_2(2) П,ч(2) ' Дм("), (б)

где М^Л/^СЮД^-гСЮ изображения выходного сигнала 2

цифрового фильтра при поступлении на его вход сигнала передачи

йсад.лад-гЮ;

ЩЮ.П^уШ.Щ.гОО - Ъ - изображения выходного сигнала 1 цифрового фильтра при поступлении на его вход сигнала передачи

В диссертации показано, что на основе выражения (6) можно произвести расчет оценок эхоситналов следующим образом:

вд-ад- 5'<(г)

Я, (г)

(7)

Во втором разделе разработаны инвариантные методы обработки информации.

Для борьбы с искажениями среды распространения разработан метод обработки информации в волоконно-оптических системах передачи (ВОСП). В подавляющем большинстве случаев в ВОСП для передачи информационного сигнала используется классическая амплитудная модуляция.

Вероятность ошибочного приема регенераторов составляет 10" в соответствии с рекомендациями Международного союза электросвязи (МСЭ)

(ITU-T G.707. Network node interface for the Synchronous Digital Hierarchy 2004). В более поздних рекомендациях МСЭ (ITU-T G.975. Forward error correction for submarine systems. 1996) предлагается использовать устройства защиты от ошибок (УЗО), работа которых основана на специальном кодировании сигнала передачи с помощью циклических кодов.

Структура ВОСП включает в себя передающие и приемные устройства иВОЛП.

Следует заметить, что сквозной тракт ВОСП во втором окне прозрачности является линейным при условии, что мощность на выходе передатчика не превышает допустимую величину 1 мВт. Z - преобразование сигналов приема Y(Z) на выходе фотоприемное устройство (ФПУ) (на i - м блоке обработки) определится по формуле:

Y,(Z) = [G(Z) • Н0 (Z)) • Нг (Z)) • Н2 Щ

где G,(Z) - Z - преобразование сигнала передачи на i-том блоке обработки;

H0i (Z) - передаточная характеристика формирователя сигналов на i-том блоке;

Ни (Z) - передаточная характеристика волоконно-оптической линии передачи на i-том блоке;

H2i (Z) - передаточная характеристика ФПУ на i-том блоке.

Для достижения минимальной вероятности ошибки в ВОСП необходимо модулирующий параметр «вложить» в отношение Z - изображений сигнала передачи на соседних блоках обработки, а на приемной стороне модулирующий параметр извлечь, путем сравнения соседних блоков.

Формирование информационных сигналов в такой системе осуществляется на входе формирователя сигналов, а демодуляция - на выходе ФПУ. Будем далее называть такую систему «инвариантной волоконно-оптической системой передачи» (ИВОСП).

Процесс сигналов будет выглядеть следующим образом:

G0{Z)

Gn(Z)= G0 (Z) ■ J"J SMOd f (z)

(8)

где - Ъ - изображение информационного сигнала на начальном блоке (сигнал обучения).

Однако реализовать алгоритм модуляции согласно выражению (8) нельзя, так как при длинных сеансах связи N->00 и нерекурсивный фильтр будет физически нереализуемым. Структура формирователя сигналов при N = 4 (рис. 1) содержит четыре блока задержки, ключ, умножитель БПФ и ОБПФ.

Модулирующий параметр 8мм(пТ) в блоке БПФ преобразуем в Вмод(г). Процесс формирования сигналов передачи в каждом блоке содержит 2 этапа. На первом этапе ключ К]замкнут. В точке «б» сигнал определится формулой:

ад = ьда •

1г=П

На втором этапе ключ К1 разомкнут. В точке «б» сигнал (рис.2) определится как:

4

к= О

В соответствии с законами цифровой фильтрации на приемной стороне каждый блок умножается на передаточную характеристику сквозного тракта. Представим Ъ - изображения сигналов приема в виде:

7/^(2) = (2)

У'{2) = С/(г) • Я2,(Т)

Процесс демодуляции заключается в делении первой части на

Г{ (I). Тогда:

^ (2) =-?-

оМ-Цэ^гуНу^)

*=0

(9)

Справедливость выражение (9) основана на свойствах относительности среды распространения сквозного тракта ИВОСП и справедливости выражения (2).

Структура приемной части ИВОСП приведена на рис.3 Следует заметить, что в данном алгоритме производится компенсация АЧИ и ФЧИ сквозного тракта ИВОСП. Это в свою очередь приводит к компенсации дисперсионных свойств ВОЛП, к увеличению отношения сигнал/шум и уменьшению вероятности ошибки.

Рис.1 Структура модулятора ИВОСП.

-1-► : 4-1-► ; ч-1—

(¡-1) блок (¡) блок (¡+1) блок

Рис.2 Представление сигнала передачи

Рис.3 Структура демодулятора ИВОСП

Величина дополнительного собственного шума на передаче для N=4 определится формулой:

ю

оо

¿2 лг-1 5А2

®м5сте.ПРД = Н' 5 ' Л (7гТ) = ~

п^а

где Д - шаг квантования.

А величина дополнительного собственного шума на приеме - формулой 4йг А2

.2

^собстг.ПРМ 12 ~ 3

Выражения для общей величины дополнительного шума запишется как:

•7 2 2 7

°1со6стз! = ^ЕсобстзЛРД + £Г1со6сга.ПРМ = _

При поступлеш!и шума канала связи (фотонный шум) величина его на выходе блока ОБПФ будет:

оо »=1

где а|с - мощность шума канала связи.

Равенство (7) является основой для синтеза инвариантного эхокомпен-сатора второго порядка. Оценки эхосигналов на предыдущих блоках обработки могут быть использованы для расчета величины эхоснгнала на текущем блоке обработки. На рисунке 5 приведена структура инвариантного эхоком-пенсатора второго порядка с элементами управления.

Передаточная характеристика такой структуры равна:

! 1 1 М,(2)

н( = 2 М2иакс(-г)

° 1 1 ^ Г-1 1 -КГ

(г) 2Л1макс(г)

д,,, ад

где ^ - 1-й управляющий коэффициент;

и м- о - т.

1И 2 - ——— • ——— _ 2-й управляющий коэффициент;

(Л) (г)

(г) - г изображение сигнала передачи на г'-том блоке обработки;

С<1 - дополнительный аттенюатор, включенный в рекурсивную цепь.

Для устойчивой работы предлагаемой структуры необходимо, чтобы полюсы передаточной характеристики находились внутри единичного круга, тогда:

< 2

-МгмаксО) М?(2)

п

Рис. 4— Структура инвариантного эхокомпенсатора второго порядка без защитного временного интервала.

Одним из возможных путей решения задачи по устойчивой работе инвариантного эхокомпенсатора является нормирование управляющих сигналов и эхосигналов, совместно с сигналам приема.

Это приведет к использованию дополнительных масштабирующих четырехполюсников, которые необходимо включить во-первых перед входом самого инвариантного эхокомпенсатора (точка а), во вторых на выходах формирователей управляющих сигналов (точки б и в).

Мощность собственного шума определяется следующим выражением 2 (5 + 4С+У1 + 8С)2 ° ~ 2 ' (6 + 5С):

где Л - шаг квантования;

с - коэффициент передачи аттенюатора в рекурсивной цепи.

В третьем разделе диссертации проведены результаты синтеза инвариантного эхокомпенсатора первого порядка.

При синтезе симметричного инвариантного эхокомпенсатора первого порядка использовалось общая структура, реализованная на Ъ - плоскости . В случае реализации такой схемы в области действительной переменной используются две параллельно работающие структуры. Первая такая структура предназначена для обработки амплитудных спектров эхосигнала и сигнала приема. Вторая структура предназначена для обработки фазовой составляющей эхосигнала и сигнала приема.

Для устойчивой работы такого эхокомпенсатора использовались нормирующие четырехполюсники, Ъ - изображение которых будет равно

_1__

А* же С?).

Однако устойчивость рекурсивной структуры любого цифрового фильтра можно обеспечить путем преобразования ее в нерекурсивную структуру.

Преобразуем передаточную рекурсивную характеристику описываемую выражением (5) в нерекурсивную структуру.

--—г=Ъл-А2)) -сЧ

\-Aizyc-z~1 ^

?

где Л¡(2) -Ъ- изображение управляющего коэффициента на /-том блоке обработки;

к - число сигналов во вновь синтезированной нерекурсивной структуре цифрового фильтра.

На рисунке 6 приведена структура инвариантного эхокомпенсатора первого порядка, использующая в своей работе два нерекурсивных цифровых фильтров. В первом цифровом фильтре производится компенсация эхосигна-лов. Наряду с компенсацией эхосигналов, в этом цифровом фильтре одновременно производится преобразования сигналов приема.

Во второй части синтезированной структуры производится восстановление сигнала приема.

Следует отметить, что синтезированная структура представляет собой однородный цифровой фильтр.

У двух, каскадно-соединенных нерекурсивных цифровых фильтров фа- ■ зо-частотная характеристика будет линейной.

5(7) Эхо-сигнал П(2)

Рис. 5 - Ассиметричный эхоком-пенсатор первого порядка.

В четвертом разделе приведены результаты статического и имитационного моделирования разработанных инвариантных методов обработки информации.

„ Целью моделирования является вычисление вероятности р появления некоторого случайного события А, определяемого состоянием исследуемой системы. В каждой из N реализаций процесса по модели рассматриваемое событие А может наступить с вероятностью р или не наступить с вероятностью (1-р)-

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины % равны:

М{^) = х1р+х2(1-р) = р ОаНх1-Ма)]2р+[х2-МШ}2(1-р) = р(1-р)_

В качестве оценки для искомой вероятности р принимается частота тШ наступлений события А при N реализациях.

Частоту т!И можно представить в виде

где \ - количество наступлений события А в реализации с номером Математическое ожидание и дисперсия частоты тШ равны:

В силу центральной предельной теоремы теории вероятностей частота тШ при достаточно больших N имеет распределение, близкое к нормальному. Поэтому для каждого значения достоверности а можно выбрать из таблиц нормального распределения такую величину Га, что точность е будет равна

Отсюда количество реализаций N, необходимое для получения оценки m/N с точностью е и достоверностью а равно

В практике моделирования вероятность р обычно неизвестна. Поэтому для определения количества реализаций поступают следующим образом. Выбирают А о = 50... 100, по результатам No реализаций определяют гп/Nq, а затем окончательно назначают N, принимая, что р « m/N0.

Имитационная модель должна адекватно отражать все основные процессы, происходящие в разработанном методе инвариантной обработки информации.

Это модель канала с переменными параметрами, представляющая из себя четырехполюсник с перемножителем на ц(г) - коэффициент передачи, и элементом сложения с аддитивной помехой с(г) и непосредственно модель инвариантной обработки, которая содержит основной элемент, осуществляющий алгоритм обработки информационных элементов в информационных последовательностях - расширенный синхронный детектор и генератор опорного сигнала (Гол), а также СВ - спецвычислитель и ОЗУ.

Рис. 6 Имитационная модель инвариантной обработки информации

15

1 г з л

V

\

1

Рис. 7 — Результаты статического модулирования. Кривая 1 - кривая вероятности попарного перехода при к = 0,7. Кривая 2 - кривая вероятности попарного перехода при к.. Кривая 3 - кривая вероятности попарного перехода при к+ .

Попарная вероятность перехода одного инварианта в другой вычислялась методом статистических испытаний. Для этого брались пороги 2Р, вычисленные с помощью аналитических выражений плотности вероятности и 5000 раз вычислялось выражение Ш\'н = ШУ1, + и значение ШУ2; = = ШУ2,- + т],. Если МУп превосходило порог гр/, то значение счетчика этих событий увеличивалось на 1. Затем вычислялись вероятности этих событий для 5000 испытаний и после этого попарная вероятность одного инварианта в другой и наоборот.

На рис. 8 приведены результаты статистического моделирования, а на рис. 9 приведены результаты имитационного моделирования. Эти кривые получены при неточном определении параметров канала связи в диапазоне от к- до к+ и величине мультипликативной помехи, равной 0,7.

Как видно из этих рисунков, результаты статистического и имитационного моделирования хорошо согласуются с результатами теоретических исследований.

1 2 3 Л

ю-4

''пер

Рис. 8 - Результаты имитационного модулирования. Кривая 1 - кривая вероятности попарного перехода при к- 0,7 . Кривая 2 - кривая вероятности попарного перехода при . Кривая 3 - кривая вероятности попарного перехода при ¡и .

В данных экспериментах принято, что порог изменяется в диапазоне от к., до к+, а значение мультипликативной помехи равно 0,7.

Основные результаты работы и выводы.

1. Синтезирован инвариантный метод обработки информации в радиотехнических и волоконно-оптических системах управления. Данный метод позволяет бороться с мультипликативной помехой, компенсировать амплитудно-частотные и фазо-частотные искажения среды распространения и позволяет уменьшить вероятность ошибки на 3 порядка по сравнению с известными методами обработки информации.

2. Синтезирован инвариантный метод эхокомпенсации первого порядка с симметричной и асимметричной структурой построения, работа которого не зависит от корреляционных связей сигналов встречных направлений, позволивших увеличить помехозащищенность на 5 дБ по сравнению с известными методами.

3. Синтезирован инвариантный метод эхокомпенсации второго порядка с симметричной и асимметричной структурой построения, позволяющий на 1 дБ уменьшить уровень некомпенсированного эхосигнала по сравнению с инвариантным эхокомпенсатором первого порядка.

4. Синтезированы структуры передающих и приемных устройств, а также структуры эхокомпенсаторов, работа которых основана на использовании инвариантных равенств.

5. На основе имитационного моделирования проверены основные технические характеристики, которые с точностью (5-7)% согласуются с расчетными значениями.

6. Методом статического моделирования проведена проверка технических характеристик работы ВОСП. Результаты моделирования согласуются с результатами теоретических исследований с точностью (5-7)%.

Основные положения диссертации опубликованы в работах.

1. Малннкин В.Б. Адаптивная эхокомпенсация / В.Б. Малинкин, Е.В. Кулясов, Е.В. Малинкин // - Красноярск, 2009. - 304 с.

2. Малинкин Е.В. Иварианшая передача сигнала с обработкой в частотной области / Малинкин Е.В. // «Вестник СибГАУ им. академика М.Ф. Решет-нева» - 2010, №2, с 27-29.*

3. Малинкин Е.В. К вопросу об устойчивости инвариантных эхокомпенсаторов первого порядка / Абрамов С.С., Кулясов Е.В, Малинкин Е.В., Малинкин В.Б. И « Вестник СибГУТИ», - 2008. - №2, с 18-20*.

4. Малинкин Е.В. Ассиметричный инвариантный эхокомпенсатор второго порядка с защитным временным интервалом и его характеристики / Малинкин В.Б., Абрамов С.С., Кулясов Е.В., Малинкин Е.В.,// «Радиотехника».-2010, №3, с 78-82*.

5. Малинкин Е.В. Асимметричный инвариантный эхокомпенсатор второго порядка без защитного временного интервала и его характеристики / Малинкин В.Б., Кулясов Е.В., Малинкин Е.В., Павлов И.И. И «Вестник СибГАУ им. Академика М.Ф. Решетнева». -2009, вып 2 (23), с, 74-78*.

6. Малинкин Е.В. Инвариантный метод с асимметричной структурой построения эхокомпенсатора / Абрамов С.С., Кулясов Е.В., Малинкин Е.В.,

17

Малинкин В.Б., Панарин В.И. // «Вестник СибГАУ им. академика М.Ф. Решетнева». - 2009, выи 1 (22), с 15-17*.

7. Малинкин Е.В. Метод повышения помехоустойчивости в волоконно-оптических системах передачи / Малинкин В.Б., Малинкин Е.В., Кураш Е.Ф., Соболева О.В. // « Вестник СибГАУ им. академика М.Ф. Решетнева». -2010, вып 5., с 227-230*.

8. Малинкин Е.В. Инвариантная волоконно-оптическая система передачи и ее характеристики / Малинкин В.Б., Малинкин Е.В, Кураш Е.Ф., Соболева О.В. // « Омский научный вестник».-2011, выпуск 1, с 26-29*.

9. Malinkin V.B., Malinkin E.V., Pavlov I.I., Abramov S.S. Invariant Echo Canceller of the First Order with a Protective Time Interval and its Characteristics. Novosibirsk, APIE - 2010, pp 39-42, Valume 1.

10. Malinkin V.B., Kurach H.F., Soboleva O.V., Malinkin E.V. Invariant method of information transmission in Fiber-Optic Transmission systems. APIE -2010, pp 148-131, Valume 1.

11. Малинкин Е.В. Инвариантный эхокомпенсатор первого порядка с защитным временным интервалом и его характеристики / Малинкин В.Б., Малинкин Е.В, Павлов И.И., Абрамов С.С. И АПЭП - 2010, Том 2, с 143146.

12. Малинкин Е.В. Инвариантная волоконно-оптическая система передачи и ее характеристики / Малинкин В.Б., Малинкин Е.В, Кураш Е.Ф., Соболева О.В. // АПЭП - 2010, том 4, с 198-201.

13. Малинкин Е.В. Классификация методов разделения сигналов двух направлений / Малинкин В.Б., Малинкин Е.В, Кулясов Е.В./ Материалы НТК «Информатика и проблемы телекоммуникаций». - Новосибирск. -2009, Том 1, с 200-201.

14. Малинкин Е.В. Нелиненйный метод разделения сигналов двух направлений / Малинкин Е.В. // Материалы НТК «Информатика и проблемы телекоммуникаций». - Новосибирск. - 2009, Том 1, с 201.

15. Малинкин Е.В. Инвариантные асимметричные эхокомпенсаторы и их характеристики / Малинкин Е.В. // Материалы НТК «Информатика и проблемы телекоммуникаций». - Новосибирск. - 2009, Том 1, с 202.

* - Публикации в изданиях из перечня ВАК РФ

Малинкин Евгений Витальевич Инварианные методы повышения помехоустойчивости в системах обработки информации

Автореферат

Подписано в печать 9.11.2011. Формат 60x84/16. Бумага писчая. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 0,75. Тираж 100 экз. Заказ № 96

Отпечатано на ризографе в ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86.

Введение

1. Обзор существующих инвариантных методов обработки информации сигналов

1.1. Постановка задачи

1.2. Классификация методов.

1.3. Инвариантный метод борьбы с мультипликативной помехой на основе свойств относительности среды распространения.

1.4. Инвариантный метод борьбы с эхосигналами.

1.4.1. Инвариантный эхокомпенсатор с защитным временным интервалом.

1.4.2. Инвариантный эхокомпенсатор без защитного временного интервала.

1.5. Выводы к первому разделу.

2. Разработка и исследование инвариантности методов обработки информации

2.1. Постановка задачи

2.2. Инвариантная передача сигналов с обработкой в частотной области

2.3. Метод повышения помехоустойчивости в волоконно-оптических системах передачи.

2.4. Инвариантная волоконно-оптическая система передачи и ее характеристики.

2.5. Инвариантный метод с асимметричной структурой построения эхокомпенсатора.

2.6. Инвариантный эхокомпенсатор второго порядка с защитным временным интервалом и его характеристики.

2.7. Асимметричный инвариантный эхокомпенсатор второго порядка без защитного временного интервала и его характеристики.

2.8. Выводы ко второму разделу.

3. Реализация устройств инвариантной передачи информации и эхокомпенсации.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Передающие устройства ИСПИ при обработке сигналов в частотной области.

3.3. Формирование передаваемого сигнала во временной области.

3.4. Техническая реализация эхокомпенсатора первого порядка в частотной области обработки.

3.5. Выводы к третьему разделу.

4. Экспериментальное исследование инвариантных алглритмов обработки информации методом статистических испытаний

4.1. Постановка задачи

4.2. Общие вопросы организации эксперимента.

4.3. Точность. Количество реализаций

4.4. Разработка имитационной модели исследуемой инвариантной системы обработки информации.

4.5. Имитационная модель инвариантных эхокомпенсаторов 1 и 2 порядков и их технические характеристики.

4.6. Выводы к четвертому разделу.

Актуальность темы. Использование адаптивной цифровой обработки сигналов в системах обработки информации направлено на повышение их качественных характеристик. В цифровых системах обработки информации -это уменьшение вероятности ошибочного приема единичного элемента.

Большой вклад в решение теории адаптивной фильтрации внесли отечественные ученные: С.А. Курицын, А.Д.Снегов, ЯЗ. Цыпкин, Р.Л. Стратанович, В.И. Тихонов, а также работы зарубежных авторов - Г. Бостельман, М.И. Сондхи, Д.А. Беркли и многие другие. Известные методы адаптивной фильтрации широко используются, имеют ряд положительных свойств, но имеют и существенные недостатки. Избавиться от недостатков известных алгоритмов адаптивной фильтрации можно путем использования тензорной теории обработки информации.

Автором тензорной теории является американский ученый Крон. Однако в его теории использовалось много эмпиритических предложений. Основная идея тензорной теории заключается в том, что любую сложную динамическую систему можно синтезировать из более простой, используя для сложной системы матрицу перехода.

В системах обработки информации при прохождении сигнала через среду распространения с изменяющимися параметрами, разбитыми на интервалы стационарности, некоторые сигналы остаются неизменными.

Это позволяет использовать теорию инвариантов в сочетании с относительными методами обработки информации.

Среди работ российских ученых посвященных использованию тензорной методологии в системах обработки информации следует отметить М.Н. Петрова, В.В. Лебедянцева, В.Б. Малинкина, Д.Н. Левина, С.С. Абрамова и многих других.

Использование тензорной методологии позволяет: улучшить качественные характеристики систем обработки информации при воздействии мультипликативных помех (сосредоточенные по спектру помехи);

- бороться с искажениями среды распространения (создание адаптивных корректирующих устройств);

- бороться с доплеровским смещением частотного спектра;

- бороться с эхосигналами с помощью линейных алгоритмов (адаптивная линейная эхокомпенсация);

- бороться с эхосигналами с помощью нелинейных алгоритмов (адаптивная нелинейная эхокомпенсация).

Указанные выше направления работ могут быть реализованы в виде алгоритмов и устройств во временной и частотной областях обработки информации.

Цель работы: Целью данной работы является разработка инвариантных методов обработки информации в системах управления для повышения их качественных характеристик.

Основные задачи работы:

1. Провести анализ работы инвариантных методов обработки информации. В основу исследуемых методов положено инвариантное равенство отношения 2 изображений входного и выходного сигнала на соседних блоках обработки.

2. Разработать и исследовать инвариантный метод борьбы с мультипликативной помехой, с амплитудно-частотными и фазо-частотными искажениями среды распространения.

3. Разработать и исследовать инвариантный метод борьбы с эхосигналами с защитным временным интервалом.

4. Разработать и исследовать инвариантный метод борьбы с эхосигналами без защитного временного интервала.

5. Экспериментально проверить технические характеристики разработанных инвариантных методов обработки сигналов на математических моделях.

Методы исследования. В диссертационной работе использован математический аппарат линейной алгебры, теории функции комплексной переменной, теории цифровой обработки сигналов, вычислительной математики и теории вероятностей.

Экспериментальное исследование проводилось при помощи моделирования отдельных узлов на ЭВМ с помощью современных программ.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты:

1. Разработан инвариантный метод борьбы с мультипликативной помехой, амплитудно-частотными и фазо-частотными искажениями среды распространения, позволивший уменьшить вероятность ошибочного приема на три порядка по сравнению с традиционными методами.

2. Разработан инвариантный метод обработки информации в системах с одновременной передачей сигнала, позволяющий увеличить защищенность сигналов на 5 дБ по сравнению с традиционными методами.

3. Разработана структура передатчика и приемника и алгоритмы их функционирования для волоконно-оптических систем передачи, позволяющими бороться с искажениями среды распространения.

4. С использованием математических моделей показана эффективность разработанных методов обработки информации.

Практическая ценность. Реализация результатов исследования инвариантных методов обработки информации позволит на практике уменьшить вероятность ошибочного приема за счет корректирования параметров среды распространения, уменьшения влияния корреляционных связей сигналов двух направлений на качество работы эхокомпенсаторов, уменьшения величину сигнала недокомпенсации и собственного шума.

Внедрение работы. Исследование, проверенные в ходе работы над темой диссертации являются составной частью НИР по теме «Фундаментальные аспекты новых информационных и ресурсосберегающих технологий». Получены акты о внедрении результатов в производственную и учебную деятельность Сибирского филиала ОАО «МегаФон» и ГОУ ВПО «СибГУТИ».

Апробация работы. Результаты, полученные в работе на разных этапах ее выполнения, докладывались и обсуждались на:

- Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникации», Новосибирск, 2009.

- Российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникации», Новосибирск, 2010.

- Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-2010», Новосибирск, 2010.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, в том числе 7 статей из перечня ВАК РФ и одна монография.