автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Разработка методов демодуляции сигналов на основе динамической модели для систем управления распределенными объектами

КОЁКИН ВИТАЛИЙ АЛЕКСЕЕВИЧ

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ДЕМОДУЛЯЦИИ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОБЪЕКТАМИ

05.12.13 - Системы, cerra и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2010

003493525

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы» ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса».

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Советов Вадим Михайлович

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Абрамов Виктор Васильевич, кандидат технических наук Климова Татьяна Викторовна

Центральная станция связи филиал ОАО «Российские железные дороге» (ЦСС ОАО «РЖД»)

Защита диссертации состоится « ^^» 2010 т.Хр™ часов на

заседании диссертационного совета Д 212.150.08 при ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса» по адресу: 141221 Московская обл., Пушкинский р-н, п. Черкизово, ул. Главная д. 99.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса».

Автореферат разослан «У » 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Исследования в области оптимального приема начинались с первых работ В.А. Котельникова о потенциальной помехоустойчивости и Д. Миддлтона. Большой вклад в развитие этой теории внесли отечественные ученые А.А Харкевич, Л.С. Гуткин, JI.M. Финк, Б.Р. Левин, В.И. Тихонов и многие другие. Среди зарубежных ученых можно отметать фундаментальные работы К. Шеннона, Г. Ван Триса, Э.Д. Витерби.

В то же время параллельно развивалась теория оптимального управления системами. Выдающийся вклад в развитие теории внесли такие зарубежные ученые как Р. Винер, Р.Э. Калман и P.C. Быоси, а также отечественные ученые: Р.Л. Стратонович, B.C. Пугачев, И.Н. Синицын.

Многие задачи, решаемые в теории оптимального приема и теории оптимального управления, были тесно связаны мезвду собой. Однако, до сих пор, в теории связи используются методы модуляции и демодуляции, изобретенные еще в начале развития систем связи и базирующиеся на модуляции параметров синусоидальной несущей. С внедрением методов цифровой передачи информации, с использованием быстродействующих процессоров появилась возможность внедрения более сложных методов модуляции и демодуляции сигналов. Более того, в настоящее время системы связи и системы управления все больше используются как единый комплекс для управления сложными системами. Так как современные системы управления базируются на основе представления управления моделью в пространстве состояний, то возникла необходимость в разработке методов модуляции и демодуляции, позволяющих также использовать такие модели. Это позволит упростить систему передачи и приема и в целом сэкономить ресурс систем связи путем передачи не информации; а знаний о поведении объектов управления.

Все это делают диссертационную работу весьма актуальной.

Объектом исследования являются модуляторы и демодуляторы сигналов.

Предметом исследований являются методы демодуляции и приема сигналов.

Целью работы является разработка методов генерации, представления, передачи, приема, алгоритмов обработки аналоговой и цифровой мультимедийной информации на основе динамической модели в пространстве состояний.

В соответствии с этим, были поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Анализ принципов генерации, представления, передачи, приема, алгоритмов обработки аналоговой и цифровой мультимедийной информации на основе динамической модели в пространстве состояний;

2. Разработка методики представления известных методов модуляции несущей (АМ, ЧМ, ФМ) с использованием динамической модели в пространстве состояний;

3. Разработка методики демодуляции сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний;

4. Разработка методики синтеза и анализа оптимального приемника сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний в условиях гауссовских помех.

Методы исследования основываются на использовании теории оценивания и статистических решений, теории оптимального управления, математической теории матриц и теории случайных процессов, а также методов имитационного моделирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработана методика представления известных методов модуляции несущей (АМ, ЧМ, ФМ) с использованием динамической модели в пространстве состояний;

2. Разработана методика демодуляции сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний;

3. Разработана методика синтеза и анализа оптимального приемника сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний в условиях гауссовских помех.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Предложена методика модуляции сигналов по вектору начальных состояний, что позволит использовать для передачи сигналов сложные несущие сигналы и тем самым повысить их скрытность и помехоустойчивость;

2. Предложена методика, позволяющая реализовать демодуляцию сигналов с использованием рекуррентных алгоритмов оптимальной фильтрации, что упрощает их реализацию, при этом получен упрощенный способ решения уравнения фильтрации Калмана для рассматриваемой модели;

3. Предложена методика, позволяющая совместить процедуру управления системой с процедурой передачи и приема сигналов в системах связи, что позволит избежать промежуточных преобразований и снизить нагрузку на систему связи.

Достоверность и обоснованность результатов исследований подтверждена строгостью применяемых математических методов, рецензированием работ, опубликованных в центральной печати, согласованием основных теоретических научных положений с результатами имитационного моделирования демодуляции сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту

1. Методика представления известных методов модуляции несущей (АМ, ЧМ, ФМ) с использованием динамической модели в пространстве состояний;

2. Методика демодуляции сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний;

3. Методика синтеза и анализа оптимального приемника сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний в условиях гауссовских помех.

Научные результаты и практические рекомендации реализованы в рамках госбюджетных и научно-исследовательских работ ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса» (ФГОУВПО «РГУ-ТиС»), в том числе по ЕЗН Федерального агентства по образованию РФ (МГУС -1.5.06 № ГР - 0120.0602528, Инв. № 022.006.07868) «Исследование цифровых методов обработки информационных потоков в электротехнических системах при интенсивных электромагнитных воздействиях», а также (РГУТиС - 1.6.09 № ГР - 01200902038) «Разработка новых математических и методологических подходов к созданию информационных технологий в системах управления коммуникационной инфраструктуры «интеллектуальных зданий». Результаты диссертационной работы использованы в ООО «Группа СпецБизнесПроект», что подтверждается актом о внедрении.

Результаты диссертационной работы в виде алгоритмов и программ используются в учебном процессе ФГОУВПО «РГУТиС» по дисциплинам «Устройства цифровой обработки сигналов», «Статистическая радиотехника», «Методы цифровой обработки сигналов», а так же в дипломных проектах, что подтверждается соответствующим актом о внедрении.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались: на 12-й, 13-й, 14-й Международных научно-технических конференциях «Наука - сервису» (Москва, 2007 - 2009 г. г.); на 3-й, 4-й, 5-й Межвузовских научно-практических конференциях «Проблемы развития электротехнических комплексов и информационных систем» (Москва, 2007 - 2009 г. г.); на заседаниях кафедры ФГОУВПО «РГУТиС» «Информационные системы» (Москва, 2007 - 2009 г. г.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 17 печатных работ, в том числе одна работа в рецензируемом журнале из списка ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы, включающего 100 наименований, и приложения. Основной текст работы изложен на 156 стра-

ницах машинописного текста, поясняется 73 рисунками. В приложении объемом 2 страницы содержатся материалы внедрения результатов диссертационной работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении сформулированы цель и основные задачи, решаемые в работе, обоснована актуальность проблемы, определены научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту. Приводятся сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе осуществлен анализ и разработаны методы представления различных сигналов, используемых в системах связи, динамической моделью в пространстве состояний (ПС). Известно, что такое описание имеет ряд существенных преимуществ: позволяет проводить анализ систем со многими входами и выходами, описывает систему более полно, чем с использованием передаточной функции, так как представляет не только соотношение входа и выхода, но также и состояние системы; модель можно использовать для описания не инвариантных во времени и нелинейных систем.

Дискретную линейную систему, описываемую разностным уравнением, представляют в виде динамической системы в пространстве состояний:

х(* + 1) = Ах(*) + Ву(*), у(*) = Сх(*) + Пу(Л), (1)

где А - матрица перехода состояний (МПС), В - матрица входа, С - матрица выхода, матрица О непосредственно связывает вектор входа системы с вектором выхода. В общем случае матрицы могут зависеть от времени или быть нелинейными.

Передаточная функция дискретной линейной системы Н{2) и импульсная характеристика И(п,к) связаны с параметрами модели (1) соотношениями:

#(2) = ^- = С(Л-А)-1В + В, И(п,к) = СА"~кВ + Б, п^к.

Фундаментальная матрица или переходная матрица состояний в г-области имеет вид: Ф(г) = [гI - А)"1. Таким образом, зная передаточную функцию или импульсную характеристику дискретной линейной системы, можно найти параметры динамической модели в ПС, а используя фундаментальную матрицу - вычислить состояние системы в нужный момент времени.

В системах связи в качестве несущего колебания используется, в основном, гармоническое колебание. Модель динамической системы, образующей гармоническое колебание зт(й> Д:) в пространстве состояний, будет двумерной и иметь вид:

го 1 !*,(*)"

_х2(А:+1)] [-1 2 созфг]|_Х2 (£)_]'

где Т-интервал дискретизации, со - частота несущей рад/с

Разработаны динамические системы, образующие также сигналы единичной ступеньки, экспоненциальных, прямоугольных импульсов и др.

Разработаны методы комбинации сигналов и соответствующие модели в ПС. Рассмотрены операции: масштабирование, сумма сигналов, умножение, сдвиг, свертка. Представлены способы преобразования одних динамических моделей в другие.

Для вычисления вектора состояния модели в любой момент времени удобно использовать диагонализацию МПС и представления ее в виде:

А* = МА*М"', (4)

где А - диагональная матрица из собственных значений, М - неособенная модальная матрица, составленная из собственных векторов для различных собственных значений.

(2) (3)

Используя представление (4), вычислены свойства циклической группы, образуемой МПС, и период сигналов, образуемых динамической системой. Получены выражения для вычисления спектра сигнала на выходе динамической системы по характеристическим числам МПС, его корреляционных свойств, мощности и энергии.

Особенно важно для разработки методов демодуляции сигналов при представлении их динамическими системами - это свойство идентифицируемости моделей. Показано, что если матрица Х(&) невырожденная, то МПС можно найти как

А = Х(* + 1)Х_1(*), (5)

где Х(*) = [х(*) Ах(А) - АлЧх(А)],

Х(* + 1) = [х(* + 1) Ах(£ + 1) ■•• Ап-'х(* + 1)]

- матрицы наблюдаемости.

С использование разработанных методов сформулирована задача нахождения динамических моделей для различных методов модуляции.

Во второй главе рассмотрены основные аналоговые методы модуляции: (АМ, ЧМ, ФМ) и методы модуляции, использующиеся для передачи дискретной информации, манипуляцию или телеграфию: (АТ, ЧТ, ФТ). Проведен анализ используемых на практике когерентных и некогерентных демодуляторов.

Основной недостаток используемых методов демодуляции состоит в том, что для повышения качества демодуляции с использованием корреляционных методов обработки требуется знание несущего сигнала с точностью до фазы. Для этого необходимо использовать сложные системы слежения за фазой сигнала. Некогерентные методы демодуляции приводят к дополнительным потерям в качестве демодулированных сигналов. Использование согласованного фильтра (СФ) для гармонического сигнала избавляет от необходимости знания фазы несущего колебания для накопления энергии, однако реализация СФ на всю длину информационного импульса довольно сложна.

Представление несущего колебания динамической моделью в ПС (2, 3) и модуляция его параметров путем изменения вектора начального состояния или параметров модели, позволяет образовать СФ рекуррентно и существенно упростить его реализацию. При этом демодуляция сведется к вычислению вектора состояния системы или идентификации параметров модели.

Показано, что при использовании АТ манипуляцию амплитуды можно осуществлять путем изменения амплитуды начального вектора состояний, не изменяя другие параметры модели (2), (3). Задача демодуляции для рассматриваемой модели состоит в вычислении вектора начального состояния по заданной последовательности отсчетов. Решение этой задачи легко осуществить с использованием (4). Для повышения точности вычисления при ошибках измерения предлагается использовать накопление энергии путем суммирования:

= (6)

(=0

При АМ матрица переходных состояний зависит от времени и имеет вид: 0 А{(к + Х)П

-1

2со Б(й)Г)

1А{кТ)

где А(кТ) - дискретный модулирующий сигнал.

Проведен анализ основных характеристик динамической модели для АМ, получены выражения для определителя МПС и исследована его зависимость от модулирующего колебания, найдены характеристические числа МПС и установлена их связь со спектром АМ сигнала. Проведена оценка идентифицируемости МПС и разработана двумерная динамическая модель АМ, в которой МПС осуществляет отображение двух предыдущих отсчетов в два последующие. МПС такой модели имеет вид:

-4(^ + 1)Г] А{кТ)

_ЛР + 2)Г]2со ^ + 2

А(кТ) А[(к + \)Т]

х2 АМ

(*) =

2СОЗ ОТ

(7)

Рассмотрено представление АМ моделью с управляющим сигналом \у(А'). Модулированный сигнал образуется из суммы двух сигналов: *лм(к + 0 = ^ш(к) + В (к)хш(к),

где В(£)=

О А[(к + \)Т]-\

-1

А(кТ)

■+1

О

Получена также двумерная динамическая модель с управляющим сигналом, обладающая свойством идентифицируемости и наблюдаемости. Модели с управляющим сигналом позволяют свести задачу модуляции к задаче управления и тем самым интегрировать системы связи и управления.

Идентификация МПС проводилась с использованием выражения (5). При этом динамическая модель преобразовывалась в модель относительно идентифицируемого параметра к виду:

а(* + 1) = 1а(*), у(* + 1) = СХ(*)а(*), (8)

где ат(£) = [яп(А) ^(к) ап(к) ^(к)] - вектор параметров МПС

Х(*) =

х{(к) хг(к) О О О 0 х{(к) х2(к)

Как видно, элементы МПС представляют отношение соседних отсчетов модулирующей несущей:

ЛР+1 )Т МкТ)

(9)

Поэтому, используя (9), при демодуляции рекомендовано использовать рекуррентную процедуру расчета последующего состояния по предыдущему:

(10)

При этом модель (7) дает более лучшие результаты при-демодуляции. На рис. 1 показан результат изменения (9) и его идентификации при моделировании АМ гармоническим сигналом.

Рис. 1. Изменение отношения соседних отсчетов модулирующей несущей при АМ гармонической несущей: истинное значение - кривая 1, расчетное - 2

На рис. 2 показан результат демодуляции с использованием алгоритма (10).

Рис. 2. Результат демодуляции АМ при модуляции гармонической несущей: истинное значение - кривая 1, расчетное - 2

Проведен анализ зависимости точности демодуляции от соотношения частоты несущей к верхней частоте модулирующего сигнала. Показано, что при отсутствии помех модель (8) справедлива лишь при соотношении частот более 5.

Разработаны методы фазовой демодуляции на основе динамической модели в ПС. При ФТ демодуляция заключается в оценке вектора начального состояния, задающего начальную фазу несущего колебания. Следовательно, при демодуляции можно использовать выражения (4) и (10).

Для двоичной частотной манипуляции (ДЧТ) используются две МПС, каждая для своей частоты. Демодуляция заключается в вычислении начального вектора состояния каждой модели по (4) и (10).

На основе квадратурного представления угловой модуляции разработана динамическая модель в ПС. Более точную оценку модулирующего сигнала

обеспечивает полностью наблюдаемая и идентифицируемая модель с МПС, размещенными по диагонали:

А2с(*) =

2 eos аТ

Ас{кТ) 4&к+2)Т] Ас(ктУ

А,(кТ) АДк+Ш

2 costar Ас[(к + 2)Т]

Ас(кТ)

2 eos соТ

2 eos фТ А1(к + 1)Т}

[4cos (ййГ)-1]

(И)

[4cos (й)Г)-1]

(12)

As[(k+m

Вычислив разность матриц (11, 12) получим, что каждый элемент разностной матрицы характеризует отношение соседних отсчетов или отношение отсчетов, расположенных через один. Когда шаг дискретизации мал, тогда, используя приближение sin х~х, получим

d _2*Л(* + 1)Г]-У?(ЯТ) в[(к + \)Т}-в{кТ) _в[(к + \)Т] 1 к 2кдв(кТ) в(кТ) д(кТ)

Следовательно, при малом шаге дискретизации нелинейную задачу оценки фазы можно свести к линейной задаче идентификации.

В третьей главе рассмотрены задачи демодуляции сигналов при использовании представления модулированных сигналов в пространстве состояний и при наличии помех. В дискретных системах связи используются в основном методы АТ, ФТ и ЧТ. В таких случаях демодуляция сводится к оценке вектора состояния динамической модели и в двоичной системе связи задача в общем ввде заключается в проверке двух гипотез:

Н0:х0(к + 1) = Ах0(к); y0(k) = Cx0(k) + v(k)! к-\,2,...,К,

Я,: х,(А + 1) = Ах,(£); У1(*) = Сх,(*)+у(*), к = 1,2,...,К.

Аддитивная помеха \(к) представляет белый шум с нормальным распределением и известными статистическими характеристиками:

E{v(A)} = E{v0(¿)} = E{v,(A:)} = 0; cov{v(¿),vO)} = Vv(k)SK(k - j).

Если векторный параметр х(А) не случаен и его значение неизвестно, то можно воспользоваться обобщенным отношением правдоподобия: тахРгСУ(*)|х(*),Я,) 4 4 ' тахРг(У(А) | х(к),Н0)

Щ >

Показано, что решающее правило будет иметь вид Хтах.1 (к) - Хтахд (к) < 1п 77, где

Яо

г} определяется стоимостью решений и параметрами сигналов и шумов. При этом оценки Хтах,/ (&) вычисляются путем решения уравнений фильтрации

Калмана.

Получено выражение, которое позволяет для рассматриваемой модели упростить задачу решения уравнения фильтрации Калмана:

к

х(к +1) = К(* + 1)У¥(Ст)-1^(Ат)'^СтУ;1у(' +1) • (14)

МО

Получены формулы для вычисления вероятности ошибки. Так как оценка образуется с использованием линейного алгоритма, то распределения оценки хо (к) при справедливости гипотезы Я0 и »(к) при Яи гауссовские с математическими ожиданиями х0(&) и х, (к), и дисперсиями, определяемыми матрицами ковариации ошибки оценки У5о (к) и У5) (к). Решая соответствующее отношение правдоподобия, получаем решающее правило

я,

Но

» (к)У^(к)ъ(к) - 2 хЦк)УГ>(к)ъ(к) + хГ(*)Л£(*)х,(*).

С использованием решающего правила (15) разработаны различные оптимальные приемники для приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ. На рис. 3 показан оптимальный приемник для случая, когда сигналы имеют одинаковую энергию. Когда сигналы противоположны, можно использовать один фильтр Калмана (ФК).

Рис. 3. Оптимальный приемник для противоположных сигналов с равной энергией

На выходе ФК при ФТ мы наблюдаем оценку вектора состояния модели ФТ в ПС в виде оценки несущего колебания. В зависимости от вектора начального состояния изменяется начальная фаза несущего колебания. В отличие от корреляционного приема, при котором на выходе приемника наблюдается рост энергии принимаемого сигнала, или СФ, когда увеличивается амплитуда несущей, при приеме ФК оценка все более точно воспроизводит исходную форму сигнала. При этом дисперсия оценки с каждый шагом уменьшается и, соответственно, растет отношение сигнал/шум (С/Ш).

На рис. 4 показаны результаты расчета вероятности ошибки при сравнении максимальных отсчетов сигналов на выходе ФК. В связи с колебанием дисперсии оценки наблюдается колебание вероятности ошибки.

.0.249.

0.1 ш

1-Ю'1

*"* i-го"" í-io"5 l-10~e

.6üixl0"7.

1-ю-7

1 10 100 1-10 Д. Г .190.

Рис. 4. Зависимость вероятности ошибки вычисления фазы колебания на выходе ФК

Для сравнения с известными результатами, необходимо рассчитать отношение С/Ш при заданном числе шагов. Сравнивая вероятности ошибки для выбранного числа шагов на графике и вероятности ошибки, полученной при соответствующем отношении С/Ш для ДФТ, заключаем, что при выборе оптимальных значений отсчетов с точки зрения минимальной дисперсии оценки, т.е. максимальных отсчетов, получаем несколько меньшую вероятность ошибки, чем при когерентном приеме. Это связано с тем, что решение принимается по максимальной амплитуде сигнала, а не относительно его энергии. Кроме того, при неизвестной фазе несущей можно использовать относительное сравнение фаз задержанных импульсов как при относительной фазовой манипуляции. В этом случае вероятность ошибки будет такая же, как при когерентном приеме, так как в данном случае не используется в качестве опорного колебания задержанный зашумленный сигнал.

Аналогичные вычисления были проделаны для сигналов ЧТ и АТ. Главным достоинством используемых методов приема является то, что ФК улучшает оценку сигнала независимо оттого, известна начальная фаза или нет.

В четвертой главе представлены результаты технической реализации разработанных в диссертации методов в сети LON (Local Operating Networks -LonWorks).

При реализации методов, разработанных в диссертации, изменениям был подвергнут физический и канальный уровень. На физическом уровне состояние подсистем управления представлялось непосредственно как модулирующий параметр системы передачи информации. Процессы управления в микроконтроллере Neuron базировались на основе модели в ПС. Эта же модель использовалась и на канальном уровне для моделирования системы передачи информации. В зависимости от среды передачи информации выбиралась матрица выхода модели. Оптимальное управление формировалось с использование оптимальной модели управления при оценке состояния ФК. Эксперимента проводились для различных видов модуляции.

Как показали испытания, LonWorks-сети, в принципе, позволяют реализовать предложенные в диссертации методы модуляции и демодуляции и при этом существенно повысить эффективность использования каналов передачи информации. Однако для этого требуется разработка дополнительных аппаратных и программных средств.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

В приложении содержатся материалы внедрения результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертации решена важная научно-техническая задача, заключающаяся в разработке методов модуляции и демодуляции сигналов с использованием динамической модели в пространстве состояний.

При решении поставленных задач получены результаты, на основании которых можно сделать следующие выводы:

1. Представление сигналов в виде выхода динамической модели в пространстве состояний дает существенные преимущества при описании процесса

формирования, анализа свойств сигналов и способов их обработки, основанные на том, что состояние системы становится наблюдаемым.

2. По свойствам матриц перехода состояний и свойствам динамических систем модели можно по полученным выражениям определить свойства формируемых сигналов.

3. При малых интервалах дискретизации, возможно использовать аппроксимацию синусов для малых углов и получить достаточно точную оценку значений модулирующего сигнала при угловой модуляции и нелинейную операцию демодуляции свести к линейной.

4. Оптимальный приемник, в отличие от известных, использующих согласованный фильтр и коррелятор, должен вначале решить уравнение фильтрации Калмана, т.е. осуществить оптимальную оценку вектора состояния сигнала, а затем принять решение о гипотезе.

5. Для исследуемой динамической модели сигнала фильтр Калмана можно представить в виде рециркулятора с преобразованием.

6. При принятии решения по максимальному отсчету в конце информационного символа можно получить некоторое улучшение помехоустойчивости, которое может достигать порядка 3 дБ.

7. Так как фильтр Калмана одновременно производит оценку фазы несущей, то при использовании разработанных методов, отпадает необходимость в некогерентных методах приема.

8. Как показали испытания, Ьоп\^огкз-сети позволяют реализовать предложенные в диссертации методы модуляции и демодуляции и при этом существенно повысить эффективность использования каналов передачи информации. Однако для этого требуется разработка дополнительных аппаратных и программных средств.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Советов В.М., Коёкин В.А. Оптимальный алгоритм приема при использовании модели сигнала в пространстве состояний. //Электромагнитные волны и электронные системы. №11, т.14,2009. С. 22 - 28.

Публикации в других изданиях

2. Отчет о НИР. Исследование цифровых методов обработки информационных потоков в электротехнических системах при интенсивных электромагнитных воздействиях. Отчет о НИР, 1 этап - Исследование методов обработки информационных потоков в электротехнических комплексах и системах. 1 Руководитель темы Артюшенко В.М., № Г.Р. 0120.0 602528., ФГОУВПО «РГУТиС», М.: 2006 г. // Артюшенко В.М., Шелухин О.И., Шелухин Д.О., Коёкин В.А., Арсеньев М.В.

3. Отчет о НИР. Исследование цифровых методов обработки информационных потоков в электротехнических системах при интенсивных электромагнитных воздействиях. Отчет о НИР, 2 этап - Исследование цифровой обработки информационных потоков в условиях интенсивного воздействия внешних помех. / Руководитель темы Артюшенко В.М., N° Г.Р. 0120.0 602528., ФГОУВПО «РГУТиС». - М.: 2007 г. // Артюшенко В.М., Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Симонян А.Г., Шелухин Д.О., Коёкин В.А., Енютин К.А. Малёнкин A.B.

4. Коёкин В.А. Основные особенности технологии LonWorks. Современные средства управления бытовой техникой. Материалы VIII-й научно-технической конференции / под ред. д-ра тех. наук, проф. Ю.Н. Маслова, ГОУ ВПО «МГУС». - М., 2007. - С. 129 - 137.

5. Артюшенко В.М., Коёкин В.А. Анализ факторов влияющих на качество работы цифровых электротехнических информационных систем. Современные средства управления бытовой техникой. Материалы VIII-й научно-технической конференции / под ред. д-ра тех. наук, проф. Ю.Н. Маслова, ГОУ ВПО «МГУС»-М., 2007.-С. 138-140.

6. Коёкин В.А., Цветков Д.С., Артюшенко В.М. Энергетические соотношения при информационном обмене цифровых электротехнических систем. Современные средства управления бытовой техникой. Материалы VIII-й Научно-технической конференции / под ред. д-ра тех. наук, проф. Ю.Н. Маслова, ГОУ ВПО «МГУС». - М., 2007. - С.141 -142.

7. Артюшенко В.М., Коёкин В.А. Малёнкин A.B. Организация работы и принцип построения автоматизированной системы управления электротехническим оборудованием жизнеобеспечения зданий. Электротехнические и информационные комплексы и системы. - М. №4, т.3,2007. - С. 13 - 20.

8. Артюшенко В.М., Коёкин В.А. Распределенные алгоритмы управления электротехническим оборудованием на промышленных и бытовых объектах. Фрактальные процессы и их место в телекоммуникациях: Материалы Круглого стола / ХП-я Международная научно-практическая конференция «Наука - сервису», ФГОУВПО «РГУТиС». - М., 2008. - С. 66 - 74.

9. Коёкин В .А., Енютин К.А. Технология LONWORKS. Ее достоинства и недостатки. Фрактальные процессы и их место в телекоммуникациях: Материалы Круглого стола / Xli-я Международная научно-практическая конференция «Наука - сервису», ФГОУВПО «РГУТиС». - М., 2008. - С. 101 -109.

10. Арлошенко В.М., Коёкин В .А. Алгоритмы управления распределенного электротехнического оборудования на промышленных и бытовых объектах. - Электротехнические и информационные комплексы и системы. - №1,2, т.4,2008.-С. 3-6.

11. Коёкин В.А. LonWorks - технология систем управления распределенного интеллекта. - Электротехнические и информационные комплексы и системы. №1,2, т.4,2008. - С. 25 - 28.

12. Коёкин В.А. Алгоритмы управления на территориально распределенных промышленных и бытовых объектах. Электронное периодическое издание «Сервис в России и зарубежом». Выпуск 7. Материалы IV Межвузовской науч-

га-технической конференции «Проблемы развития электротехнических комплексов и информационных систем». №3(8), 2008. №0420800058\0048.

13. Коёкин В.А. Электротехническое оборудование распределенных правляющих сетей технологии LonWorks. — Электротехнические и информа-[ионные комплексы и системы. - №4, т.4,2008. - С. 9 - 21.

14. Коёкин В.А. Электротехническое оборудование инженерных систем ум управления освещением! и климатом по LonWorks-сетям. -

Электротехнические и информационные комплексы и системы. - №1, т.5,2009. -С. 3-18.

15. Коёкин В.А., Корчагин В.А. Защита от помех управляющего и измерительного электрооборудования системы автоматизации жизнеобеспечения зданий. - Электротехнические и информационные комплексы и системы. - №3, т.5,2009.-С. 12-18.

16. Отчет о НИР. Разработка новых математических и методологических подходов к созданию информационных технологий в системах управления коммуникационной инфраструктуры «интеллектуальных зданий. / Руководитель темы Артюшенко В.М., № Г.Р. 01200902038., ФГОУВПО «РГУТиС». - М.: 2009 г. // Артюшенко В.М., Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Симонян А.Г., Корчагин В.А., Коёкин В.А., Столяров П.Н., Чередилин И.Н.

17. Советов В.М., Коёкин В.А. Алгоритм оптимальной обработки широкополосных сигналов в пространстве состояний. - Электротехнические и информационные комплексы и системы. - №4, т.5,2009. - С. 57 - 62.

КОЁКИН ВИТАЛИЙ АЛЕКСЕЕВИЧ

Разработка методов демодуляции сигналов на основе динамической модели для систем управления распределенными объектами

АВТОРЕФЕРАТ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Печатается в авторской редакции Лицензия ИД№ 04205 от 06.03.2001 г.

Сдано в производство 29.01.2010 Тираж 120 экз.

Объем 1,5 пл. Формат 60x84/16 Изд. № 9 Заказ 9

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российский государственный университет туризма и сервиса» (ФГОУВПО «РГУТиС») 141221, Московская обл., Пушкинский р-он, пос. Черкизово, ул. Главная, 99

©ФГОУВПО «РГУТиС», 2010

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИГНАЛОВ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ

1.1. Описание модели в пространстве состояний.

1.2. Представление основных сигналов в виде выхода модели в ПС.

1.3. Методы комбинации сигналов и соответствующие комбинации сис- 23 тем в пространстве состояний.

1.4. Преобразование моделей и понятие эквивалентности.

1.5. Характеристики сигналов и динамических систем.

1.6. Характеристики динамических систем.

1.7. Постановка задачи исследования.

1.8. Выводы по первой главе.

2. МОДУЛЯЦИЯ И ДЕМОДУЛЯЦИЯ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ.

2.1. Общие положения.

2.2. Амплитудная модуляция и манипуляция.

2.3. Угловая модуляция и манипуляция.

2.4. Выводы по второй главе.

3. ОПТИМАЛЬНЫЙ ПРИЕМ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИХ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛЬЮ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ.

3.1. Оптимальный алгоритм приема при использовании модели сигнала в пространстве состояний.

3.2. Упрощение алгоритма фильтрации.

3.3. Расчет вероятности ошибки.

3.4. Фазовая манипуляция.

3.5. Частотная манипуляция.

3.6. Амплитудная манипуляция.

3.7. Выводы по третьей главе.

4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В СИСТЕМЕ

РАСПРЕДЕЛЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ LONWORKS.

4.1. Постановка задачи управления.

4.2. Сети управления LONWORKS.

4.2.1. Микроконтроллер Neuron.

4.2.2. Протокол LonTalk.

4.2.3. Реализация методов на базе сети управления LonWorks.

4.3. Выводы по четвертой главе.

Исследования в области оптимального приема начинались с первых работ В.А. Котельникова о потенциальной помехоустойчивости и Д. Миддл-тона. Большой вклад в развитие этой теории внесли отечественные ученые А.А Харкевич, JI.C. Гуткин, Л.М. Финк, Б.Р. Левин, В.И. Тихонов и многие другие [1 -7]. Среди зарубежных ученых можно отметить фундаментальные работы К. Шеннона, Г. Ван Триса, Э.Д. Витерби [8-11].

В то же время параллельно развивалась теория оптимального управления системами. Выдающийся вклад в развитие теории внесли такие зарубежные ученые как Р. Винер, Р.Э. Калман и Р.С. Бьюси, а также отечественные ученые: Р.Л. Стратонович, B.C. Пугачев, И.Н. Синицын [12 - 15].

Многие задачи, решаемые в теории оптимального приема и теории оптимального управления, были тесно связаны между собой. Однако, до сих пор, в теории связи используются методы модуляции и демодуляции, изобретенные еще в начале развития систем связи и базирующиеся на модуляции параметров синусоидальной несущей.

С внедрением методов цифровой передачи информации, с использованием быстродействующих процессоров появилась возможность внедрения более сложных методов модуляции и демодуляции сигналов. Более того, в настоящее время системы связи и системы управления все больше используются как единый комплекс для управления сложными системами.

Так как современные системы управления базируются на основе представления управления моделью в пространстве состояний, то возникла необходимость в разработке методов модуляции и демодуляции, позволяющих также использовать такие модели. Это позволит упростить систему передачи и приема и в целом сэкономить ресурс систем связи путем передачи не информации, а знаний о поведении объектов управления.

Все это делают диссертационную работу весьма актуальной.

Объектом исследования являются модуляторы и демодуляторы сигналов.

Предметом исследований являются методы демодуляции и приема сигналов.

Целью работы является разработка методов генерации, представления, передачи, приема, алгоритмов обработки аналоговой и цифровой мультимедийной информации на основе динамической модели в пространстве состояний.

В соответствии с этим, были поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Анализ принципов генерации, представления, передачи, приема, алгоритмов обработки аналоговой и цифровой мультимедийной информации на основе динамической модели в пространстве состояний;

2. Разработка методики представления известных методов модуляции несущей (AM, ЧМ, ФМ) с использование динамической модели в пространстве состояний;

3. Разработка методики демодуляции сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний;

4. Разработка методики синтеза и анализа оптимального приемника сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний в условиях гауссовских помех.

Методы исследования основываются на использовании теории оценивания и статистических решений, теории оптимального управления, математической теории матриц и теории случайных процессов, а также методов имитационного моделирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработана методика представления известных методов модуляции несущей (AM, ЧМ, ФМ) с использование динамической модели в пространстве состояний;

2. Разработана методика демодуляции сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний;

3. Разработана методика синтеза и анализа оптимального приемника сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний в условиях гауссовских помех.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Предложена методика модуляции сигналов по вектору начальных состояний, что позволит использовать для передачи сигналов сложные несущие сигналы и тем самым повысить их скрытность и помехоустойчивость;

2. Предложена методика, позволяющая реализовать демодуляцию сигналов с использование рекуррентных алгоритмов оптимальной фильтрации, что упрощает их реализацию, при этом получен упрощенный способ решения уравнения фильтрации Калмана для рассматриваемой модели;

3. Предложена методика, позволяющая совместить процедуру управления системой с процедурой передачи и приема сигналов в системах связи, что позволит избежать промежуточных преобразований и снизить нагрузку на систему связи.

Достоверность и обоснованность результатов исследований подтверждена строгостью применяемых математических методов, рецензированием работ, опубликованных в центральной печати, согласованием основных теоретических научных положений с результатами имитационного моделирования демодуляции сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту.

1. Методика представления известных методов модуляции несущей (AM, ЧМ, ФМ) с использование динамической модели в пространстве состояний;

2. Методика демодуляции сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний;

3. Методика синтеза и анализа оптимального приемника сигналов AM, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний в условиях гауссовских помех.

Научные результаты и практические рекомендации реализованы в рамках госбюджетных и научно-исследовательских работ ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса» (ФГОУВПО «РГУТиС»), в том числе по ЕЗН Федерального агентства по образованию РФ (МГУС - 1.5.06 № ГР 0120.0602528, Инв. № 022.006.07868) «Исследование цифровых методов обработки информационных потоков в электротехнических системах при интенсивных электромагнитных воздействиях», а также (РГУТиС - 1.6.09 № ГР . 01200902038) «Разработка новых математических и методологических подходов к созданию информационных технологий в системах управления коммуникационной инфраструктуры «интеллектуальных зданий». Результаты диссертационной работы использованы в ООО «Группа СпецБизнесПроект», что подтверждается актом о внедрении.

Результаты диссертационной работы в виде алгоритмов и программ используются в учебном процессе ФГОУВПО «РГУТиС» по дисциплинам «Устройства цифровой обработки сигналов», «Статистическая радиотехника», «Методы цифровой обработки сигналов», а так же в дипломных проектах, что подтверждается соответствующим актом о внедрении.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались: на 12-й, 13-й, 14-й Международной научно-технической конференции «Наука - сервису» (Москва, 2007 - 2009 гг.); на 3-й, 4-й, 5-й Межвузовской научно-практической конференции «Проблемы развития электротехнических комплексов и информационных систем» (Москва, 2007 - 2009 гг.); на заседаниях кафедры ФГОУ ВПО «РГУТиС» «Информационные системы» (Москва, 2007 - 2009 гг. 2008 гг.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 16 печатных работ, в том числе одна работа в рецензируемом журнале из списка ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы, включающего 100 наименований и приложением. Основной текст работы изложен на 156 страницах машинописного текста, поясняется 73 рисунками. В приложении объемом 2 страницы содержатся материалы внедрения результатов диссертационной работы.

4.3. ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ

1. Достоинство LON-технологии для задач многомерного управления заключается не только в распределении функций управления между аппаратными компонентами-узлами, но и в создании робастной среды, активно противодействующей деградации управления при отказе отдельных узлов. Это выгодно отличает LON-систему от системы с единым централизованным процессором, способной адаптироваться к отказам отдельных периферийных устройств, но полностью выходящей из строя при отказе центрального процессора.

2. LON-технология позволяет построить распределенную систему с избыточностью, где узлы постоянно оценивают работоспособность системы, например, периодически обновляя некоторую внутреннюю таблицу соединений, и принимают индивидуальные или коллективные решения об адаптации алгоритма управления в соответствии с текущим состоянием системы. Это позволяет в определенной степени компенсировать отказ отдельных узлов и минимизировать деградацию управления в целом.

3. При использовании в системе LON-технологии необходимо всегда помнить и об соответствующих ограничениях, к которым относятся: пропускная способность канала в целом, пропускная способность отдельных узлов, конфигурация сетевых и программных буферов узла, определенные требования к топологии сети, и т.д. Природа этих ограничений кроется в деталях сетевого протокола, а также в деталях физической и логической организации типичного LON-устройства. Разработанные в диссертации методы позволяют существенно уменьшить данные недостатки.

4. Как показали испытания, Lon Works-сети, в принципе, позволяют реализовать предложенные в диссертации методы модуляции и демодуляции и при этом существенно повысить эффективность использования каналов передачи информации. Однако для этого требуется разработка дополнительных аппаратных и программных средств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации решена важная научно-техническая задача, заключающаяся в разработке методов модуляции и демодуляции сигналов с использованием динамической модели в пространстве состояний.

При решении поставленных задач получены результаты, на основании которых можно сделать следующие выводы:

1. Представление сигналов в виде выхода динамической модели в пространстве состояний дает существенные преимущества при описании процесса формирования, анализа свойств сигналов и способов их обработки, основанные на том, что состояние системы становится наблюдаемым.

2. По свойствам матриц перехода состояний и свойствам динамических систем модели можно по полученным выражениям определить свойства формируемых сигналов.

3. При малых интервалах дискретизации, возможно использовать аппроксимацию синусов для малых углов и получить достаточно точную оценку значений модулирующего сигнала при угловой модуляции и нелинейную операцию демодуляции свести к линейной.

4. Оптимальный приемник, в отличие от известных, использующих согласованный фильтр и коррелятор, должен вначале решить уравнение фильтрации Калмана, т.е. осуществить оптимальную оценку вектора состояния сигнала, а затем принять решение о гипотезе.

5. Для исследуемой динамической модели сигнала фильтр Калмана можно представить в виде рециркулятора с преобразованием.

6. При принятии решения по максимальному отсчету в конце информационного символа можно получить некоторое улучшение помехоустойчивости, которое может достигать порядка 3 дБ.

7. Так как фильтр Калмана одновременно производит оценку фазы несущей, то при использовании разработанных методов, отпадает необходимость в некогерентных методах приема.

8. Как показали испытания, Lon Works-сети позволяют реализовать предложенные в диссертации методы модуляции и демодуляции и при этом существенно повысить эффективность использования каналов передачи информации. Однако для этого требуется разработка дополнительных аппаратных и программных средств.

1. В.А. Котельников Теория потенциальной помехоустойчивости, М.: Госэнергоиздат, 1956.

2. Гуткин Л.С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуа-ционных помехах.-М.: Госэнергоиздат, 1961. 488 с.

3. Харкевич А. А. Борьба с помехами. М.: ГИФМЛ, 1963.

4. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений. — М.: Сов. Радио 1970.-727 с.

5. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. -320 е., ил.

6. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1982. 624 е., ил.

7. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1989. - 656 с.

8. Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. Том 1,2. Пер. с англ., Под ред. проф. Б.Р. Левина. М.: Сов. радио, 1961.

9. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. Пер. с англ.,I

10. Под ред. проф. Р. Л. Добрушина. М.: Изд-во иностр. литер., 1963.

11. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том 1, 2, 3. Пер. с англ., Под ред. проф. В.И. Тихонова. М.: Сов. радио, 1972.

12. Витерби А.Д., Омура Дж. К. Принципы цифровой связи и кодирования: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1982. - 536 е., ил.

13. Стратонович Р.Л. Избранные вопросы теории флюктуаций в радио-технике.-М.: Сов. радио, 1961. 557 с.

14. Синицын И.Н. Фильтр Калмана и Пугачева: Учеб. Пособие. М.: Университетская книга, Логос, 2006. - 640 е.: ил.

15. Балакришнан А. Теория фильтрации Калмана. Пер. с англ. — М.: Мир, 1988.- 168 с.

16. Brian Anderson D.O., Moore John B. Optimal filtering. PRENTICE-HALL, Inc. 1979. 357 p.

17. Chui C.K. Chen -G. Kalman Filtering with Real-Time Applications. Fourth Edition. Springer. 2009. 227 p.

18. Пугачев B.C., Синицын И.Н. Теория стохастических систем: Учебное пособие. М.: Логос, 2004. 1000 е.: ил.

19. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления для инженеров. Пер. с англ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1970.-620 с.

20. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления. Пер. с англ. Под ред. Я. 3. Цыпкина.-М.: Наука, 1985.-296 с.

21. Lee Edward A. and Varaiya Pravin. Structure and Interpretation of Signals and Systems. 2000.411 p.

22. Bessai Horst J. MIMO signals and systems. Springer. 2005. 206 p.

23. Mathematical Systems Theory: Modelling, State Space Analysis, Stability and Robustness. Springer, 2005, 817 p.

24. Ричард Лайонс Цифровая обработка сигналов: Второе издание. Пер. с англ. -М.: Бином-Пресс, 2006. 656 е., ил. ISBN 5-9518-0149-4.

25. Айфичер, Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание.: Пер. с англ.- М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 992 е., ил. - ISBN 5-8459-0710-1.

26. Elali. Traan S. Discrete Systems and Digital Signal Processing with MAT-LAB. 2004 by CRC Press LLC. 667 p.

27. Antoniou Andreas. Digital Signal Processing: signals systems and filters. 2006. McGraw-Hill. 965 p.

28. Boulet Benoit. Fundamentals of Signals and Systems. 2006. CHARLES RIVER MEDIA Boston, Massachusetts. 670 p.

29. Yang Won Y. Chang Tae G. . Signals and Systems with MATLAB. Springer, 2009, 474 p.

30. Girod Bernd. Signals and Systems. John Wiley&Sons, LTD. 2001. 577 p.

31. Dag Stranneby. Digital Signal Processing and Applications

32. Воеводин B.B., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984. - 320 с.

33. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц.-4-е изд.-М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. -552 с.

34. Abadir Karim М. Magnus Jan R. Matrix Algebra. Cambridge University Press. 2005. 434 p.

35. Shores Thomas S. Applied Linear Algebra and Matrix Analysis. Springer, 2007, 383 p.

36. Gentle James E. Matrix Algebra Theory, Computations, and Applications in Statistics. Springer, 2007, 532 p.

37. Скляр, Бернард Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 1104 е.: ил.

38. Rohde Ulrich, Whitaker Jerry. Communications Receivers. DSP, Software Radios, and Design. Third Edition. Mc GRAW-H1LL, 2004, 702 p.

39. Xiong Fuqin. Digital Modulation Technique. Artech House Boston London, 2000, 685 p.

40. Proakis John G.- Digital Communications. Fourth Edition. WILEY, 2000, 928 p.

41. Anderson John B. Digital Transmission Engineering. Second Edition. IEEE Press, 2005, 468 p.

42. Vaseghi Saeed V. Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction. Fourth Edition, 2008, 514 p.

43. Fitz Michael P. Fundamentals of Communications Systems. McGraw-Hill Companies, 2007, 668 p.

44. Madhow Upamanyu. Fundamentals of Digital Communication. CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2008, 519 p.

45. Levy Bernard C. Principles of Signal Detection and Parameter Estimation. Springer, 2008, 643 p.

46. Haykin Simon. Communication Systems. Fourth Edition. WILEY, 2001, 838 p.

47. Freeman Roger L. Fundamentals of Telecommunications. Second Edition. IEEE, WILEY INTERSCIENCE, 2005, 705 p.

48. Сейдж Э.П. Оптимальное управление системами. Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1982. 391 е., ил.

49. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. Пер. с англ. М.: Связь, 1976. — 496 е., ил.

50. Candy James V. Model Based Signal Processing. IEEE PRESS. A JOHN WILEY & SONS, INC., PUBLICATION, 2006, 677 p.

51. Советов B.M., Коёкин В.А. Оптимальный алгоритм приема при использовании модели сигнала в пространстве состояний. //Электромагнитные волны и электронные системы. №11, т. 14, 2009. С .22 28.

52. Советов В.М., Коёкин В.А. Алгоритм оптимальной обработки широкополосных сигналов в пространстве состояний. Электротехнические и информационные комплексы и системы. №4, т.5, 2009. С.57 - 62.

53. Welch Greg, Bishop Gary. An Introduction to the Kalman Filter. ACM, Inc., 2001, 81 p.

54. Simon Dan. Optimal State Estimation Kalman, H„ and Nonlinear Approaches. A JOHN WILEY & SONS, INC., PUBLICATION, 2006, 526 p.

55. Zarchan Paul. Fundamentals of Kalman Filtering A Practical Approach, Second Edition. American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc. 2005.

56. Grewal Mohinder S. Andrews Angus P. Kalman filtering theory and practice using MATLAB. Second Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2001, 410 p.

57. Советов В.М., Коёкин В.А. Оптимальный прием фазоманипулирован-ных сигналов на основе динамической модели. Электротехнические и информационные комплексы и системы. №5, т.5, 2009. С.

58. Ziemer Rodger Е. Fundamentals of Spread Spectrum Modulation. Morgan & Claypool 2007. 79 p.

59. Myoung An Andrzej K. Brodzik Richard Tolimieri. Ideal Sequence Design in Time-Frequency Space Applications to Radar, Sonar, and Communication Systems. Birkhauser Boston Basel Berlin. 2009. 218 p.

60. Verhaegen Michel, Vincent Verdult. Filtering and System Identification A Least Squares Approach. Cambridge University Press, 2007, 422 p.

61. Prasad K.V. Principles of Digital Communication Systems and Computer Networks. Charles River Media, 2003, 742 p.

62. Landau loan D., Zito Gianluca. Digital. Control Systems: Design, Identification and Implementation. Springer. 2006, 496 p.

63. Moudgalya Kannan M. Digital Control. John Wiley & Sons, Ltd, 2007, 554 P

64. Hendricks Elbert, Jannerup Ole, Sorensen Paul Haase Linear Systems Control Deterministic and Stochastic Methods. Springer, 2008, 569 p.

65. Hull David G. Optimal control theory for applications. Springer, 2003, 4001. P

66. Shahidehpour Mohammad, Wang Yaoyu. Communication and control in electric power systems. Application of Parallel and distributed process. IEEE Press Power Engineering Series. 2003, 557 p.

67. Benirtez-Perrez, Herctor. Reconfigurable Distributed Control. Springer, 2005, 143 p.

68. Cooperative Control of Distributed Multi-Agent Systems. Edited by Jeff S. Shamma. John Wiley & Sons Ltd, 2007, 454 p.

69. Bullo Francesco, Cort'es Jorge, Mart'inez Sonia. Distributed Control of Robotic Networks. A Mathematical Approach to Motion Coordination Algorithms. Princeton University Press, 2009, 324 p.

70. Caromel Denis, Henrio Ludovic. A Theory of Distributed Objects. Springer, 2005, 352 p.

71. Wu Jie Distributed System Design. CRC Press LLC. 2005, 521 p.

72. Fokkink Wan. Modelling Distributed Systems. Springer, 2007, 158 p.

73. Formal Techniques for Networked and Distributed Systems. Edited by Kim Myungchul. 21st International Conference on Formal Techniques for Networked and Distributed Systems August 28-31, 2001, KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS.

74. Baker Т., August 2000. «BACnet vs. LONWORKS» HP AC Engineering. Vol. 72, No. 8, pp. 56, 76 78.

75. Артюшенко B.M., Шелухин Д.О. Электротехнические системы жизнеобеспечения зданий на базе технологии BACnet. Монография/Под ред. д-ра тех. наук, проф. В.М. Артюшенко, ГОУВПО «МГУС». М., 2006. 138 с.

76. А. Фрейдман. Системы автоматизации зданий на базе сетей LonWorks и BACnet. // Компьютерная неделя. М. 2001. №16 (286).

77. Артюшенко В.М., Коёкин В.А. Алгоритмы управления распределенного электротехнического оборудования на промышленных и бытовых объектах. Электротехнические и информационные комплексы и системы. №1,2, т.4, 2008. С.З-6.

78. Тирш Ф. Введение в технологию LonWorks.82. www.lonmark.org сайт организации по стандартизации технологии LonWorks®.83. www.nhs.ru/projects/asucat2001 examp.shtml. Примеры применения технологии LonWorks®.

79. Коёкин В.А. Основные особенности технологии LonWorks. Современные средства управления бытовой техникой. Материалы VIII-й научно-технической конференции / Под ред. д-ра тех. наук, проф. Ю.Н. Маслова, ГОУ ВПО «МГУС» М., 2007. С.129- 137.

80. Коёкин В.А. Электротехническое оборудование распределенных управляющих сетей технологии LonWorks. Электротехнические и информационные комплексы и системы. №4, т.4, 2008. С.9 - 21.

81. Коёкин В.А. Электротехническое оборудование инженерных систем для управления освещением и климатом по Lon Works-сетям. — Электротехнические и информационные комплексы и системы. №1, т.5, 2009. С.З 18.

82. Коёкин В.А., Корчагин В.А. Защита от помех управляющего и измерительного электрооборудования системы автоматизации жизнеобеспечения зданий. Электротехнические и информационные комплексы и системы. №3, т.5, 2009. С. 12 - 18.

83. Коёкин В.A. LonWorks технология систем управления распределенного интеллекта. - Электротехнические и информационные комплексы и системы. №1,2, т.4, 2008. С.25 - 28.

84. Murthy G. Rama. Multidimensional Neural Networks. Unified Theory. NEW AGE INTERNATIONAL (P) LIMITED PUBLISHERS, 2008, 168 p.

85. Coolen А. С. C., Kiihn R., Sollich P. Theory of Neural Information Processing Systems. OXFORD University Press, 2005, 586 p.

86. Neural Networks for Instrumentation, Measurement and Related Industrial Applications. Edited by Ablameyko Sergey. IOS Press, 2003, 334.

87. Handbook of neural network signal processing / editors, Yu Hen Hu, Jenq-Neng Hwang. CRC Press LLC, 2002, 384 p.

88. Kalman Filtering and Neural Networks. Edited by Haykin Simon. John Wi-ley&Sons, Inc. 2001,297.

89. Handbook of Neural Engineering. Edited by Metin Akay. IEEE PRESS, 2007, 681 p.