Алгоритмы и устройства обнаружения и оценки параметров сигналов сО скачкообразным изменением частоты

На правах рукописиХоружий Сергей ГригорьевичАлгоритмы и устройства ОБНАРУЖЕНИЯ и оценки параметров сигналовсО скачкообразным изменением частотыСпециальность: 05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы и устройства телевиденияАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степени кандидата технических наукТаганрог 2009Работа выполнена в Федеральном государственном унитарном предприятии «Всероссийском научно-исследовательском институте «Градиент», г. Ростов на Дону Научный руководитель доктор технических наук, профессор Федосов Валентин Петрович (ТТИ ЮФУ, г. Таганрог) Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Румянцев Константин Евгеньевич (ТТИ ЮФУ, г.Таганрог) кандидат технических наук, доцент Павлов Валерий Максимович (Ростовский военный институт ракетных войск, г.Ростов-на-Дону) Ведущая организация Федеральное государственное учреждение Федеральный государственный научно-исследовательский испытательный центр радиоэлектронной борьбы и оценки эффективности снижения заметности Минобороны России (ФГУ ФГНИИЦ РЭБ ОЭСЗ МО РФ, г. Воронеж) Защита состоится ___ декабря 2009 г. в 14-20 в аудитории Д-406 на заседании диссертационного Совета Д 212.208.20 при Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессиональ-ного образования «Южный Федеральный Университет» в ТТИ ЮФУ по адресу: г. Таганрог, ГСП-17А, пер. Некрасовский, 44.С диссертацией можно ознакомиться в Зональной библиотеке Южного Федерального Университета.Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью организации, просим направлять ученому секретарю диссертационного Совета Д 212.208.20 по адресу: 347928 Ростовская обл., г. Таганрог, ГСП-17А, пер. Некрасовский, 44.Автореферат разослан «____» ноября 2009 г.Ученый секретарь диссертационного совета Д212.208.20кандидат технических наук, доцент В.В. Савельев^ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность исследований. Организация информационных потоков и способы их передачи в системах связи за последние 50 лет претерпели значительные изменения. Для современных связных систем характерен постоянный рост количества корпоративных и индивидуальных абонентов. Увеличение объема передаваемой ими информации приводит к необхо-димости использования все большего числа различных каналов радио- и проводной связи. Для обеспечения высокой пропускной способности связ-ных каналов принимаются специальные технические решения, включаю-щие: • внедрение сложных видов модуляции и кодирования, оптимально согласованных с конкретными физическими каналами по соотношению «скорость передачи/допустимые потери качества информации»; • применение систем многоуровневого статического и динамического уплотнения информационных потоков; • поддержку многоуровневых служб управления с возможностью динамического обмена данными между ними; • широкое использование различных методов адаптации, позволяющих оптимизировать функционирование системы связи по маршрутам передачи сообщений, несущей частоте сигнала, мощности передатчика, виду модуляции, скорости передачи, способам уплотнения и кодирования и пр.; • постоянную модернизацию отдельных аппаратных и программных составляющих систем связи по мере появления новых требований или коммуникационных технологий. В значительной степени практическая реализация перечисленных способов совершенствования связных систем стала возможной благодаря достижениям современной микроэлектроники, особенно в области создания высокопроизводительных вычислительных устройств, и развитию методов цифровой обработки сигналов (ЦОС). Существующие методы ЦОС позволяют решать большое число различных прикладных задач в связи, радиолокации, измерительной тех-нике, медицине и других областях науки и техники, в которых прежде доминировали аналоговые системы. Преимущества цифровых систем обработки обусловлены целым рядом факторов. Так, аналоговые функ-циональные устройства, как правило, проигрывают цифровым по таким параметрам, как точность, быстродействие, объем обрабатываемых дан-ных. Применяя методы цифровой обработки, можно создавать устройства, позволяющие выполнять в принципе любое формально описываемое преобразование сигнала по сколь угодно сложному алгоритму с заданной степенью точности.Подтверждением всему сказанному о преимуществах ЦОС является современная аппаратура связи, в которой широко используются различные процедуры анализа, фильтрации, детектирования, декодирования и др., реализованные цифровыми методами. Теория и применение цифровой обработки охватывают различные направления. В их развитие большой вклад внесли отечественные и зарубежные ученые. В области цифровой фильтрации и анализа спектров сигналов следует отметить работы Гоулда Б., Кайзера Д., Рейдера Ч., Рабинера Л., Трахтмана A.M., Оппенгейма А.В., Шафера В.Р., Хемминга Р.В., Константинидиса А., Эмилиани П., Лернера Р., Гольденберга Л.М., и др.В разработку теории и новых алгоритмов, ориентированных на цифровую обработку сигналов, значительный вклад внесли работы Котельникова В.А., Витерби Э., Финка Л.М., Зюко А.Г., Кловского Д.Д., Тихонова В.И., Вейцеля В.А., Пестрякова В.Б., Цикина И.А., Банкета В.Л., Фомина А.Ф., Заездного A.M., Окунева Ю.Б. Тузова Г.П., Николаева Б.И. и др. В настоящее время имеется широкая номенклатура различных устройств, основанных на использовании цифровых процессоров обра-ботки сигналов (ЦПОС) и предназначенных для применения в коммуника-ционном оборудовании.^ Актуальность диссертационной работы определяется тем, что она направлена на повышение технических возможностей комплексов радиоприема и мониторинга радиосигналов с ППРЧ, что в свою очередь предполагает разработку и внедрение новых технических средств, адекватных по своим параметрам контролируемым системам связи. Обеспечить решение поставленной задачи можно, применяя методы цифровой обработки, позволяющие выполнять в принципе любое формально описываемое преобразование сигнала по сколь угодно сложному алгоритму с заданной степенью точности.^ Целью диссертационной работы является повышение эффективности средств радиоконтроля на основе разработки и исследования цифровых алгоритмов и устройств обнаружения и оценки параметров сигналов с псевдослучайной перестройки рабочей частоты (ППРЧ) в условиях высокой априорной неопределенности. Поставленная цель достигается решением следующих основных задач:Произвести анализ и выбор метода и алгоритма обнаружения сигналов с ППРЧ; Разработать алгоритм оценки периода следования импульсов сигналов с ППРЧ; Разработать алгоритм оценки формы импульса сигналов с ППРЧ; Разработать эффективные вычислительные алгоритмы обработки сигналов с ППРЧ; Реализовать разработанные цифровые алгоритмы на современной элементной базе и произвести их оптимизацию по вычислительным затратам; Выполнить моделирование сигналов с ППРЧ и систем их радио-мониторинга с целью проверки их работоспособности и эффективности. Основные научные положения, выносимые на защиту: Сравнительный анализ цифровых алгоритмов обнаружения сигналов с ППРЧ показал их высокую эффективность. Эффективный алгоритм оценки периода следования сигналов с ППРЧ с использованием методов полных достаточных статистик. Эффективный алгоритм оценки формы импульсов сигналов с ППРЧ. Оптимальные и квазиоптимальные цифровые алгоритмы обработки сигналов с ППРЧ с минимальными вычислительными затратами. Результаты исследования эффективности разработанных алгоритмов.Научная новизна работы заключается в следующем: Разработан цифровой практически реализуемый алгоритм обнару-жения сигналов с ППРЧ. На основе метода полных достаточных статистик разработан алгоритм оценивания периода следования импульсов сигналов с ППРЧ. На основе методологии полиспектрального анализа разработан алгоритм оценки формы импульса сигналов с ППРЧ. Реализован для архитектуры процессора TMS320C6XXX с про-изводительностью более 900 MFLOPS эффективный вычислительный алгоритм обнаружения сигналов с ППРЧ. Разработано программно-математическое обеспечение вычислитель-ных процедур анализа сигналов с ППРЧ для цифровых сигнальных про-цессоров TMS320C6XXX.^ Практическая ценность работы состоит в следующем: 1. Реализация алгоритмов оценки периода следования импульсов с использованием методологии полных достаточных статистик позволила обеспечить энергетический выигрыш порядка 2 дБ в в интервале малых отношений сигнал/шум (0 – 10) дБ по сравнению с ОМП. 2. Алгоритм обнаружения сигналов с ППРЧ, предложенный в работе, был применен при построении устройства обработки сигнала в реальном масштабе времени и показал свою эффективность при потоке до 100 тыс. скачков частоты в секунду при мгновенной полосе до 250 МГц. Энергетический проигрыш оптимальному обнаружителю при этом не превышал 2 дБ при рабочих отношениях сигнал/шум 7 дБ и выше. 3. Разработанный алгоритм оценки формы импульса сигналов с ППРЧ был применен к решению задач классификации ИРИ и апробация на реальных сигналах показала его способность принимать решения с вероятностью до 0,97 и разрешением порядка 0,10 по вектор-образу.^ Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: 5-й, 6-й, 7-й, 11-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва), 14-й Международной научно – технической конференции «Радиолокация, навигация, связь» (Воронеж, 2008 г.), Международной научной конференции «Системы и модели в информационном мире» (Таганрог, 2009).^ Внедрение основных результатов. Результаты, полученные в ходе выполнения диссертации, вошли в материалы научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ: НИР «Луч-Р», НИР «Фобос-Н», НИР «Полдень-Н», НИР «Треножник», ОКР «Чародейка», ОКР «Чародейка-18280», ОКР «Москва-1», ОКР «Пародист», что подтверждается соответствующими актами внедрения. По материалам диссертации опубликовано 25 печатных работ, три из которых – в изданиях, включенных в перечень ВАК.^ Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Общий объем диссертации составляет 166 стр., включая 44 рисунка и 5 таблиц.^ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, сфор-мулированы цели исследования и основные решаемые задачи, показаны научная новизна и практическая ценность полученных результатов, опре-делены основные положения,выносимые на защиту. В первом разделе работы приводится сравнительный анализ при-емников для обнаружения и оценивания периода следования импульсов сигналов с ППРЧ на основе систематизации по методам, алгоритмам, структурам и основным характеристикам с целью обоснования выбора методов и алгоритмов для обнаружения и оценивания периода следования импульсов сигналов с ППРЧ в условиях большой априорной неопределенности. Традиционно, самой простой моделью сигнала для решения задачи обнаружения частот используется сигнал с двоичной частотной манипуляцией (ЧМ), когда применяется последовательность радиоим-пульсов с прямоугольной огибающей и случайными начальными фазами, центральные частоты спектра которых переключаются в соот-ветствии с заданным псевдослучайным кодом в диапазоне частот Ws. Аналитическое выражение для такого физического сигнала на j-м интервале частоты после скачка длительностью T может иметь такой вид: где Um= – амплитуда сигнала (Ps – мощность передатчика); , – число переключаемых рабочих частот;  – частота манипуляции; i = 0, 1; – начальная фаза после i – го скачка частоты, ; g(t) – единичная функция, При этом к основным параметрам и характеристикам системы связи с ППРЧ можно отнести: мощность Ps; интервал передачи сообщения TM; число рабочих частот (число каналов передачи по частоте) при их рав-номерном распределении в диапазоне Ws, которые устанавливаются с по-мощью генератора псевдослучайного кода не менее одного раза на ин-тервале TM; – центральная частота спектра передаваемого парциально-го элемента сигнала; число скачков частоты длительностью T в течение интервала передачи TM, ; скорость скачкообразных изменений частоты ; мгновенная полоса частот Fs, зависящая от длительности или бита передаваемой информации Tb, или скачка частоты T. Процесс обнаружения сигналов и измерения их параметров и характеристик усложняется тем, что вид сигнала, его параметры и характеристики неизвестны и могут изменяться произвольно. Кроме того, неизвестны параметры и характеристики помех и шумов. Это исключает возможность использования корреляционных методов или согласованной фильтрации при построении структур и алгоритмов обнаружения. Априорная неопределенность принуждает использовать алгоритмы приема и обработки сигналов, которые являются в той или иной степени инвариантными к изменяющимся параметрам и характеристикам сигналов и помех и должны обеспечивать высокую вероятность правильного обнаружения при низкой вероятности ложных тревог, обусловленных шумами и помехами. Внутриприемные шумы представляются обычно в виде аддитивного белого гауссова шума с односторонней спектральной плотностью мощности , значение которой известно. В такой постановке задачи чаще всего используется критерий обнаружения Неймана – Пирсона с вероятностью правильного обнаружения и вероятностью ложной тревоги PF = 10-3 – 10-6. При сравнении алгоритмов оценивания периода следования импульсов сигналов с ППРЧ на фоне шумов были установлены следующие факты: 1. На примере модели последовательности пропадающих по псевдослучайному закону квазипрямоугольных импульсов выполнен сравнительный анализ известных методов и проиллюстрирован подход к оценке их периода следования с учетом скважности и коэффициента прямоугольности импульсов на основе метода полных достаточных статистик. 2. Представлено аналитическое выражение для оценки периода следования импульсов. На основании результатов, полученных при предложенной систематизации, сделаны следующие выводы, являющиеся основой рекомендаций по выбору методов и алгоритмов обнаружения и оценивания периода следования импульсов сигналов с ППРЧ в широком частотном диапазоне в условиях изменяющейся радиообстановки при априорной неопределенности: При разработке алгоритмов мониторинга сигналов с ППРЧ назрела необходимость в использовании современных достижений фунда-ментальной математики, позволяющей обеспечить достаточную эффек-тивность при воздействии помех на основе цифровой обработки сигналов. Априорная неопределенность может быть преодалена созданием алгоритмов, основанных на инвариантных статистиках, свободных от мешающих параметров сигналов и помех. 3. Для решения проблемы нахождения эффективной оценки периода следования импульсов может быть применена методология полных достаточных статистик. Во втором разделе показано,что важной частью энергетического обнаружителя является адаптивный блок сравнения. Задача выбора порогового уровня и его адаптации к реальной радиообстановке является очень не простой и не имеющей однозначного решения, оптимально подходящего под все виды сигналов и инвариантного к априорной информации о сигнале. В качестве решения задачи выбора порогового значения целесообразно применять критерий Неймана – Пирсона, при использования которого на основе оценки плотнотсти вероятности p0(z) методом гистограмм, можно, адаптируясь к реальной сигнальной обстановке, корректировать пороговое значение для обнаружения. Для анализа и поиска во временной области активных участков излучения сигналов с ППРЧ в составе программных средств анализа должны быть предусмотрены средства преобразования к огибающей, инвариантные к несущей частоте таких сигналов. Ввиду того, что функция обнаружения импульсов в комплексе обработки импульсных сигналов является одной из ключевых (а также в условиях высокой априорной неопределенности сигнальной обстановки) построение подсистемы обнаружения на базе жесткой аналоговой схемы приводит к возрастанию вероятности того, что комплекс будет неработоспособным вследствие некоторого отличия сигнальной обстановки от модельной. Гибкая цифровая схема на базе процессора позволяет заметно снизить этот риск при модульном принципе программирования и гибкости в алгоритмах определения порогового значения. Расчеты производительности энергетического обнаружителя показали, что при частоте дискретизации 40 МГц в условиях реального времени одноканальный обнаружитель должен успевать обрабатывать один отсчет в среднем за четыре такта процессора TMS320C6701, а при частоте 20 МГц – за восемь тактов. Структурная схема обнаружителя с адаптивным регулированием порога была реализована на базе модуля цифровой обработки сигналов Tornado-P67 фирмы MicroLab Systems со встроенным 32-разрядным цифровым сигнальным процессором TMS320C6701 с архитектурой VelociTI (высокопараллельная и детерминированная архитектура). Построение эффективной оценки периода сигналов осуществлялось с использованием метода полных достаточных статистик. Решение этой задачи при использовании методологии полных достаточных статистик основывается на теореме о единственности эффективной оценки, являющейся следствием из теоремы Рао – Блеквелла – Лемана – Шеффе имеет вид: Дисперсии оценки периода сигнала равна:. Относительная погрешность при n измерениях определяется следующим образом:. Рассмотрим относительную погрешность 1, зависящую от отношения сигнал/шум q и количества измерений n, при предположении, что коэффициент прямоугольности импульса k равен 1,2, k = 1,2:. Для оценки энергетического выигрыша методологии полных достаточных статистик по сравнению с традиционными подходами при конечном и малом объеме выборки зафиксируем количество измерений (например, n = 20) и зависимости и от отношения сигнал/шум q в интервале (0 – 10) дБ представим на рис. 1. Рис. 1. Относительные погрешности оценок периода следования им-пульсов, при фиксиро-ванном количестве изме-рений n = 20, пунктирная линия – относительная погрешность традицион-ной оценки, сплошная – относительная погреш-ность, полученная при использовани методологии полных достаточных статистик Таким образом разница в достигаемом отношении сигнал/шум состав-ляет величину порядка 2 дБ в пользу оценки с использованием методо-логии полных достаточных статистик в интервале отношений сигнал/шум (0 – 10) дБ при малом объеме выборке n = 20. На основе анализа основных характеристик предложенных алгоритмов можно сделать следуюие выводы: При реальных соотношениях сигнал/шум ~ 10 – 15 дБ проигрыш в помехоустойчивости реализованной схемы обнаружения по отношению к оптимальному обнаружителю не превышает 1 дБ. Предложенная реализация обнаружителя в ядре конвейера использует порядка пяти с половиной инструкций процессора за такт. Учитывая тактовую частоту процессора (166 МГц) производительность TMS320C6701 для данной задачи составляет 916 MFLOPS. Таким образом, такая схема обнаружения способна работать с потоком данных, скорость которого достигает 80 МБайт/с. Методология полных достаточных статистик применена для решения проблемы нахождения эффективной оценки периода следования импульсов. С учетом функций распределения вероятностей построен математический аппарат, позволяющий воспользоваться теоремой Рао – Блеквелла – Лемана – Шеффе и ее следствием. Получено аналитическое выражение для эффективной оценки периода следования импульсов. Получены выражения для дисперсии и относительной погрешности оценки периода следования импульсов используя методологию полных достаточных статистик (ПДС) в зависимости от скважности, коэффициента прямоугольности, отношения сигнал/шум и объема выборки. В рамках теории оценивания вычислена нижняя граница точности оценки периода следования импульсов – асимптотически эффективной оценки. Проведено сравнение относительных погрешностей оценок с использованием традиционных методов ОМП и методологии ПДС. Показано, что разница в достигаемом отношении сигнал/шум составляет величину порядка 2 дБ в пользу оценки с использованием методологии полных достаточных статистик в интервале отношений сигнал/шум (0 – 10) дБ при малом объеме выборке n = 20. В третьем разделе предлагается использовать биспектральный анализ для оценки асимметрии формы огибающей импульса сигнала. Биспектральная плотность мощности представляет собой двумерное преобразование Фурье кумулянтной функции третьего порядка стационарного случайного процесса x(t). Свойство инвариантности фазы биспектра относительно времени прихода импульса позволяет осущест-влять накопление в биспектральной области. Метод классификации образов с помощью функций расстояния позволяет сравнивать и классифи-цировать биспектры различных импульсов (рис. 2,3,4). На рис. 2 представлен биспектр прямоугольного импульса. На рис. 3 представлен биспектр трапециевидного импульса. На рис. 4 показан биспектр несимметричного трапециевидного импульса. Необходимо обратить внимание на то, что бифаза содержит только значения 0 и π радиан, что характерно для любых симметричных импульсов. Рис. 2 Биспектр и бифаза прямоугольного импульса аб вРис. 3 Временная диаграмма (а), биспектр (б) и бифаза (в) симметричного трапециевидного импульсаа б вРис. 4 Временная диаграмма (а), биспектр (б) и бифаза (в) несимметричного трапециевидного импульсаДля предложенного алгоритма классификации формы огибающей импульсов на основе методологии биспектрального анализа были определены следующие особенности: Биспектральный анализ может использоваться для оценки асимметрии формы огибающей импульса сигнала. Биспектральный анализ может использоваться для различения абонентов.Предложенная схема классификации огибающей импульсов на основе методологии биспектрального анализа может использоваться для различения абонентов в системе связи, без учета передаваемой абонентами информации.В результате применения данной методологии к трем различным реализациям сигнала от одного абонента, было показано, что во всех трех реализациях форма импульса имеет идентичное отклонение от идеального прямоугольного импульса, при этом наблюдается идентичная асимметрия (значения бифазы отличны от 0 и π) на одних и тех же частотах. В четвертом разделе рассмотрены вопросы технической реализации алгоритмов обработки сигналов с ППРЧ. Структурная схема обнаружителя (рис. 5) реализована на базе модуля цифровой обработки сигналов Tornado-P67 фирмы MicroLab Systems со встроенным 32-разрядным цифровым сигнальным процессором TMS320C6701 с архитектурой VelociTI (высокопараллельная и детерминированная архитектура).На рис. 6. представлены энергетические характеристики обнаружителя, реализованного на TMS320C6701, в сравнении с характеристикой оптимального обнаружителя, с фиксированной вероятностью ложной тревоги PF = 10-2.Рис. 5. Структурная схема аппаратно-программного модуля обнаруженияС целью проверки предложенных подходов к классификации сигналов по форме импульса было взято три различных реализации сигналов одного абонента, представляющие собой импульсные последовательности, записанные в разное время. В каждой из реализаций было представлено от 20-ти до 50-ти импульсов отношением С/Ш порядка 8-ми дБ в полосе приема. Для применения предложенного в третьей главе алгоритма в пределах каждой из трех реализаций сигнала была произведена фильтрация в полосе частот, содержащей около 5-ти гармоник Р ис. 6. Сравнение энергетических характеристик реального обнаружителя и оптимального при вероятности ложной тревоги PF = 10-2Затем строились биспектральные функции каждого из импульсов с последующим накоплением по N импульсам в пределах одной реализации. В результате суммарный энергетический выигрыш составил порядка 40 дБ. Было получено три биспектральных функции, соответствующие средним значениям биспектров импульсов в каждой из трех реализаций сигнала. Аналогично была создана модельная реализация сигнала с 50-ю импульсами на основании априорно изменчивых и неизменчивых характеристик сигнала. К таким характеристикам относятся длительность, частота, отношение С/Ш, вид модуляции и т.д., при этом априорно изменчивые характеристики полагались случайными. На основе анализа этих реализаций были получены биспектральные образы. Посредством метода, описанного в третьей главе, сравнивались все четыре биспектральных образа. Результаты сравнения приведены в табл. 1.Таблица 1 Мера похожести биспектральных образов в градусах Модельный Реализация 1 Реализация 2 Реализация 3 Модельный 0 0,65 0,67 0,69 Реализация 1 0,65 0 0,07 0,12 Реализация 2 0,67 0,07 0 0,10 Реализация 3 0,69 0,12 0,10 0 Таким образом, биспектральные образы трех реализаций отличались друг от друга не более чем на 0,12, в то же время они отличались от модельного сигнала не менее чем на 0,65, что показывает на специфическое отличие формы импульсов в реализациях от эталонного. Также рассмотрены, систематизированы и проверены на практике методы оптимизации программного кода для процессоров семейства TMS320C6xxx, позволяющие реализовать алгоритм на языке С, линейном и параллельном ассемблере и получить эффективный программный код. Применение этих методов позволило значительно сократить время исполнения кода по сравнению с применением оптимизатора CCS для решения конкретных прикладных задач ЦОС по обнаружению, декодированию, распознаванию. Так, например, удалось сократить время исполнения процедуры обнаружения радиоимпульсов в 2 раза; процедуры автокорреляционной обработки в 16 раз, время исполнения взаимно-корреляционной функции в 4 раза.^ ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ Диссертационная работа содержит решение актуальной научной задачи задачи повышение эффективности средств радиоконтроля на основе разработки и исследования цифровых алгоритмов и устройств обнаружения и оценки параметров сигналов с псевдослучайной перестройки рабочей частоты (ППРЧ) в условиях высокой априорной неопределенности.В диссертационной работе получены следующие результаты: 1.Произведен анализ и выбор метода и алгоритма обнаружения сигналов с ППРЧ. Анализ показал, что при реальных соотношениях сигнал/шум ~ 10 – 15 дБ проигрыш в помехоустойчивости реализованной схемы обнаружения по отношению к оптимальному обнаружителю не превышает 1 дБ. Предложенная реализация обнаружителя в ядре конвейера использует в среднем около пяти с половиной инструкций процессора за такт. Учитывая тактовую частоту процессора (166 МГц) производительность TMS320C6701 для данной задачи составляет 916 MFLOPS. Таким образом, использованная процедура обнаружения способна работать с потоком данных, скорость которого достигает 80 МБайт/с. 2.Разработан алгоритм оценки периода следования импульсов сигналов с ППРЧ. Методология полных достаточных статистик применена для решения проблемы нахождения эффективной оценки периода следования импульсов. С учетом функций распределения вероятностей построен математический аппарат, позволяющий воспользоваться теоремой Рао – Блеквелла – Лемана – Шеффе и ее следствием. В рамках теории оценок вычислена нижняя граница точности оценки периода следования импульсов – асимптотически эффективной оценки. Проведено сравнение относительных погрешностей оценок с использованием традиционных методов ОМП и методологии ПДС. Показано, что разница в достигаемом отношении сигнал/шум составляет величину порядка 2 дБ в пользу оценки с использованием методологии полных достаточных статистик в интервале отношений сигнал/шум (0 – 10) дБ при малом объеме выборке n = 20. Моделирование на ЭВМ подтвердили теоретическую оценку погрешности измерения периода следования радиоимпульсов с ППРЧ. Повышение эффективности предложенного алгоритма оценки периода следования импульсов сигналов с ППРЧ по сравнению с максимально-правдоподобными оценками показано при проведении численного моделирования. 3.Разработан алгоритм оценки формы импульса сигналов с ППРЧ. Полиспектральный анализ естественным способом позволяет совер-шенствовать известные методы измерений и анализа процессов и создавать новые методы обработки сигналов. Предложенная схема классификации огибающей импульсов на основе методологии биспектрального анализа может использоваться для различения абонентов в системе связи, без учета передаваемой абонентами информации. Показана практическая приме-нимость предложенного алгоритма классификации сигналов по тонкой структуре формы импульсов с помощью биспектрального анализа. Резуль-таты расчетов эффективности предложенного алгоритма подтвердились сопоставлением модельных и экспериментальных данных и максимальная ошибка отклонения вектор-образа не превысила 1 градуса. 4.Разработаны эффективные вычислительные алгоритмы обработки сигналов с ППРЧ. Рассмотрены, систематизированы и проверены на прак-тике методы оптимизации программного кода для процессоров семейства TMS320C6xxx, позволяющие реализовать алгоритм на языке С, линейном и параллельном ассемблере и получить эффективный программный код. Применение этих методов позволило значительно сократить время испол-нения кода по сравнению с применением оптимизатора CCS для решения конкретных прикладных задач ЦОС по обнаружению и оценке параметров сигналов. Так, например, удалось сократить время исполнения процедуры обнаружения радиоимпульсов в 2 раза; процедуры автокорреляционной обработки в 16 раз, время исполнения взаимно-корреляционной функции в 4 раза. 5.Выполнено моделирование сигналов с ППРЧ и систем их радио-мониторинга. Проведено численное моделирование и сопоставление ре-зультатов с теоретическими границами оценок периода следования им-пульсов сигналов с ППРЧ. Показано, что при конечном и небольшом значении объема выборки (n = 16) в интервале рабочих отношений сигнал/шум (0 – 12) дБ относительная среднеквадратичная погрешность оценки периода следования импульсов методами ПДС оказывается существенно меньше погрешности традиционной оценки, которая является лишь асимптотически эффективной. Численное моделирование проде-монстрировало устойчивость алгоритма оценки периода следования им-пульсов с использованием методологии ПДС по отношению к вариациям порогового уровня в широких пределах (до 10 дБ).^ Публикации по теме диссертации: Хоружий С.Г., Жучков К.Н., Пруцаков О.О. Пути построения комплекса РЭП систем радиосвязи, работающих в режиме псевдослучайной перестройки рабочей частоты. Материалы XIV международной научно-технической конференции “Радиолокация, навигация, связь” том 3, 2008 г., г. Воронеж. – С. 2347 – 2354.Говорухина А.Д., Жучков К.Н., Хоружий С.Г. Методы оптимизации кода для цифрового сигнального процессора TMS320C6000. Цифровая обработка сигналов №4, 2004. – С. 47-56. Пархоменко Н.Г., Хоружий С.Г., Жучков К.Н., Александров В.П., Степанов И.М. Перспективные подходы в задачах оценки параметров сигналов. Морская радиоэлектроника №2, 2006 г. – С. 46 – 48. Пархоменко Н.Г., Хоружий С.Г., Жучков К.Н., Карюков А.В., Шапчук Е.В. Полиспектральный анализ сигналов и его аппаратная реализация. Морская радиоэлектроника, №1, 2007 г. – С. 28 – 30. Карюков А.В., Хоружий С.Г. Повы