Метод прогнозно-оптимізаційного вибору довжини часових сегментів для підвищення завадостійкості ансамблів складних сигналів
Анотація
У роботі розглядається задача узгодженого вибору довжини часової сегментації під час формування ансамблів складних сигналів із використанням часових перестановок. Хоча часові перестановки відомі як ефективний засіб зменшення взаємної кореляції між сигналами ансамблю, довжина сегментації зазвичай задається наперед або обирається емпірично, без урахування її одночасного впливу на ослаблення кореляційних зв’язків і збереження спектральної структури сигналів. Для усунення цього обмеження запропоновано прогнозно-оптимізаційний метод вибору довжини часових сегментів, у якому довжина сегментації розглядається як керований параметр. Вплив цього параметра на властивості ансамблю оцінюється за допомогою двох кількісних метрик: кореляційної метрики, що характеризує максимальний рівень взаємної кореляції, та метрики спектрального відхилення, яка оцінює структурно-спектральні спотворення, спричинені часовими перестановками. Зазначені метрики об’єднуються в інтегральну цільову функцію, що забезпечує алгоритмічне визначення оптимальної довжини сегментації та досягнення збалансованого компромісу між зменшенням кореляції та збереженням спектральних властивостей. Результати експериментального моделювання ансамблів стохастичних складних сигналів підтверджують ефективність запропонованого підходу та його придатність для підвищення завадостійкості телекомунікаційних систем
Посилання
Chen Z., Li Y. A., Liang H. T., Yu J. Improved permutation entropy for measuring complexity of time series under noisy condition. Complexity, 2019,1403829. https://doi.org/10.1155/2019/1403829.
Cordeiro C., Challapali K., Birru D., Shankar Sai. IEEE 802.22: the first worldwide wireless standard based on cognitive radios. First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, DySPAN 2005, Baltimore, MD, USA, 2005, pp. 328-337. https://doi.org/10.1109/DYSPAN.2005.1542649.
Geete P., Motta M. Analysis of Different Spectrum Sensing Techniques in Cognitive Radio Network. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol. 2, 2015, pp. 573-577. https://www.irjet.net/archives/V2/i5/IRJET-V2I598.pdf.
Haykin S. Cognitive radio: brain-empowered wireless communications. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 23, no. 2, 2005, pp. 201-220. https://doi.org/10.1109/JSAC.2004.839380.
He S., Sun K., Wang H. Modified multiscale permutation entropy algorithm and its application for multiscroll chaotic systems. Complexity, , no. 5, 2021, pp. 1652-1658. https://doi.org/10.1002/cplx.21629.
