К вопросу об использовании методов нелинейной динамики для обнаружения сигналов в присутствии шумов
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2025-52-2-455-464Ключевые слова:
сигнал, шумы, показатель Херста, BDS-статистика, двухэтапный методАннотация
Целью данной статьи является разработка двухэтапного метода обнаружения сигналов на основе нелинейной динамики в присутствии шумов. Указано, что классическим подходом для обнаружения сигналов в условиях априорной неопределенности является использование энергетического обнаружителя и его различных модификаций. Показано, что указанный подход обладает определенными недостатками, в частности, зависимостью порога обнаружения от неизвестной в общем случае спектральной плотности мощности шума и некоторыми другими. Показано, что перспективным подходом к обнаружению сигналов является использование методов нелинейной динамики. Проведенные результаты из известных источников показывают, что различные методы обнаружения сигналов на основе нелинейной динамики обладают как своими достоинствами, так и своими недостатками. Перспективным подходом для того, чтобы использовать их лучшие качества и нивелировать влияние недостатков, является комплексное применение совокупности методов нелинейной динамики для обнаружения сигналов в присутствии шумов. С учетом результатов из отдельных научных работ разработан двухэтапный метод обнаружения сигналов на основе показателя Херста H и BDS-статистики w(ε), приведено его описание. Проведена оценка разработанного метода обнаружения сигналов на примере широко используемых в инфокоммуникационных системах сигналов. Обобщенные выводы по результатам проведенного исследования показывают, что совместное применение показателя Херста H и BDS-статистики w(ε) позволяет с достаточно высокой достоверностью обнаруживать различные классы сигналов, отношение сигнал/шум которых составляет порядка SNR>–8 дБ. Полученные результаты, в зависимости от области их приложения, в перспективе могут помочь в разработке усовершенствованных методов обеспечения надежной обработки информации и обеспечения помехоустойчивости информационных коммуникаций для целей передачи, хранения и защиты информации, а также оценке указанных показателей.
Скачивания
Библиографические ссылки
Список литературы
Альтман Е.А., Малютин А.Г., Чижма С.Н. 2013. Повышение скрытности шумоподобных сигналов в системах радиосвязи. Радиотехника, электроника и связь («РЭиС-2013»): Сборник докладов II Международной научно-технической конференции. Омск: Омский научно-исследовательский институт приборостроения: 329–337.
Белов С.П., Сердюков В.С., Белов А.С., Скобченко Е.В. 2023. О формировании и обработке сложных канальных сигналов на основе частотно-временных матриц. Экономика. Информатика, 50(1): 211–218. DOI 10.52575/2687-0932-2023-50-1-211-218
Ваврив Д.М., Рябов В.Б. 1989. Фрактальная размерность: проблемы вычислений. Журнал вычислительной математики и математической физики, (7): 987–999.
Варакин Л.Е. 1985. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 384 с.
Васюта К.С. 2010. Оценка границ применимости R/S-статистики для фрактального анализа хаотических процессов, искаженных аддитивным белым гауссовским шумом. ЗНПХУПС, (1): 75–79.
Гавришев А.А. 2018. Моделирование и количественно-качественный анализ распространенных защищенных систем связи. Прикладная информатика, (5): 84–122.
Гавришев А.А., Жук А.П. 2018. Применение методов нелинейной динамики для исследования хаотичности сигналов-переносчиков защищенных систем связи на основе динамического хаоса. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, (1): 50–60. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-1-50-60
Гавришев А.А., Осипов Д.Л. 2021. Применение методов нелинейной динамики для обнаружения радиосигналов с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты, используемых в каналах связи беспилотных летательных аппаратов. Сибирский пожарно-спасательный вестник, (1): 68–74. DOI 10.34987/vestnik.sibpsa.2021.20.1.012.
Гавришев А.А., Осипов Д.Л. 2023. Построение обобщенного критерия оценки качества криптостойких кодовых последовательностей, используемых в защищенных беспроводных системах связи. Научное приборостроение, (4): 111–118.
Гавришев А.А., Осипов Д.Л. 2024. Анализ свойств сверхширокополосных сигналов, влияющих на скрытность и надежность передачи данных в системах радиосвязи. Научное приборостроение, (2): 112–120.
Кузовников А.В., Семкин П.В. 2014. Способ обнаружения случайных низкоэнергетических сигналов. Патент РФ 2511598: 8.
Мухамедов Р.Р., Уткин В.В., Войнов Д.С. 2021. Способ обнаружения шумовых сигналов источников радиоизлучения на основе фрактального анализа. Программные продукты и системы, (1): 195–200. DOI: 10.15827/0236-235X.133.195-200
Поршнев С.В., Соломаха Э.В., Пономарева О.А. 2020. Об особенностях оценок показателя Херста классического броуновского движения, вычисляемых с помощью метода R/S-анализа. International Journal of Open Information Technologies, (10): 45–50.
Akintunde Mutairu Oyewale. 2015. Detection of Non-Linearity in the Time Series Using BDS Test. Journal of Applied Mathematics and Statistics. (3):184. DOI:10.11648/j.sjams.20150304.13
Kehui Sun. 2016. Chaotic Secure Communication: Principles and Technologies. Tsinghua University Press and Walter de Gruyter GmbH, 333 p.
Kočenda E., Briatka L. 2005. Optimal Range for the IID Test Based on Integration across the Correlation Integral. Econometric Reviews, Taylor & Francis Journals, (24): 265–296.
Nazarychev S.A. et al. 2019. Classification of time series using the Hurst exponent. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series (1328):012056. DOI:10.1088/1742-6596/1328/1/012056
Studenikin A.V., Zhuk A.P. 2021. Software model for the synthesis of increased volumes of systems of discrete orthogonal code sequences. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 1069(1):012039. DOI:10.1088/1757-899X/1069/1/012039
References
Al'tman E.A., Maljutin A.G., Chizhma S.N. 2013. Povyshenie skrytnosti shumopodobnyh signalov v sistemah radiosvjazi [Increasing the stealth of noise-like signals in radio communication systems]. Radio engineering, electronics and communications ("REiS-2013"): collection of reports of the II International Scientific and Technical Conference. Omsk: Omskij nauchno-issledovatel'skij institut priborostroenija Publ.: 329–337.
Belov S.P., Serdyukov V.S., Belov A.S., Skobchenko E.V. 2023. On the Formation and Processing of Complex Channel Signals Based on Time-Frequency Matrices. Economics. Information technologies, 50(1): 211–218 (in Russian). DOI: 10.52575/2687-0932-2023-50-1-211-218
Vavriv D.M., Ryabov V.B. 1989. Fraktal'naja razmernost': problemy vychislenij [Fractal dimension: problems of calculations]. Journal of Calculational mathematics and mathematical physics, (7): 987–999.
Varakin L.E. 1985. Sistemy svjazi s shumopodobnymi signalami [Communication systems with noise-like signals]. Moscow: Radio i svjaz' Publ., 384.
Vasyuta C.S. 2010. Assessment of the limits of applicability of R/S statistics for fractal analysis of chaotic processes distorted by additive white Gaussian noise. ZNPHUPS, (1): 75–79 (in Russian).
Gavrishev A.A. 2018. Modeling and quantitative and qualitative analysis of common secure communication systems. Journal of Applied Informatics, (5): 84–122 (in Russian).
Gavrishev A.А., Zhuk A.P. 2018. Application of Methods of Nonlinear Dynamics to Study the Chaotic State of the Carrier Signals of Secure Communication Systems Based on Dynamic Chaos. Vestnik NSU. Series: Information Technologies, (1): 50–60 (in Russian). DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-1-50-60. ISSN 1818-7900.
Gavrishev A.A., Osipov D.L. 2021. Application of nonlinear dynamics methods for detecting radio signals with frequency-hopping spread spectrum used in communication channels of unmanned aerial vehicles. Siberian Fire and Rescue Bulletin, (1): 68–74 (in Russian). DOI 10.34987/vestnik.sibpsa.2021.20.1.012.
Gavrishev A.A., Osipov D.L. 2023. Building of a generalized quality assessment criterion cryptographic code sequences used in secure wireless communication systems. Nauchnoe priborostroenie, (4): 111–118 (in Russian).
Gavrishev A.A., Osipov D.L. 2024. Analysis of the properties of ultra-wideband signals affecting the secrecy and reliability of data transmission in radio communication systems. Nauchnoe priborostroenie, (2): 112–120 (in Russian).
Kuzovnikov A.V., Semkin P.V. 2014. Method of detecting random low-energy signals. Patent RF, no. 2511598: 8. (in Russian).
Mukhamedov R.R., Utkin V.V., Voinov D.S. 2021. Method for detecting source noise signals of the radio emission based on fractal analysis. Software & Systems, (1): 195–200 (in Russian). DOI: 10.15827/0236-235X.133.195-200.
Porshnev S.V., Solomaha Je.V., Ponomareva O.A. 2020. Peculiarities of estimating the Hurst exponent of classical brownian motion, using the R/S analysis. International Journal of Open Information Technologies, (10): 45–50 (in Russian).
Akintunde Mutairu Oyewale. 2015. Detection of Non-Linearity in the Time Series Using BDS Test. Journal of Applied Mathematics and Statistics, (3):184. DOI:10.11648/j.sjams.20150304.13
Kehui Sun. 2016. Chaotic Secure Communication: Principles and Technologies. Tsinghua University Press and Walter de Gruyter GmbH, 333 p.
Kočenda E., Briatka L. 2005. Optimal Range for the IID Test Based on Integration across the Correlation Integral. Econometric Reviews, Taylor & Francis Journals, (24): 265–296.
Nazarychev S.A. et al. 2019. Classification of time series using the Hurst exponent. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series (1328):012056. DOI:10.1088/1742-6596/1328/1/012056
Studenikin A.V., Zhuk A.P. 2021. Software model for the synthesis of increased volumes of systems of discrete orthogonal code sequences. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 1069(1):012039. DOI:10.1088/1757-899X/1069/1/012039
Просмотров аннотации: 20
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2025 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
