DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.2.12

ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ПРИ ПОПЕРЕДНІЙ ОБРОБЦІ СИГНАЛІВ МЕТОДОМ SSA В УМОВАХ ПОРОГОВОГО ВІДНОШЕННЯ СИГНАЛ-ШУМ

Volodymyr Vasylyshyn, Victor Lyutov, Dmytro Komin

Анотація


Предмет статті – методи спектрального аналізу, метод сингулярного спектрального аналізу (singular spectrum analysis-SSA). Мета даної статті – підвищення ефективності спектрального аналізу (зменшення середньоквадратичної похибки оцінювання частоти) в умовах порогового відношення сигнал-шум (ВСШ) при попередній обробці сигналів методом SSA. Результати. На основі раніше розробленого авторами методу  просторового спектрального аналізу, основаного на одночасному використанні декількох методів спектрального аналізу, та попередньої обробки сигналів на основі модифікованого методу SSA запропоновано здійснювати обчислення методу SSA в умовах порогового ВСШ та не здійснювати його обчислення в області середніх та високих ВСШ. Таке спрощення здійснюється з огляду на високу ефективність сучасних методів спектрального аналізу в умовах середніх та високих ВСШ. Висновки. Проведене дослідження показало, що  використання запропонованого підходу в умовах порогового ВСШ дозволяє забезпечити точність оцінювання частот гармонічних компонент сигналу, що забезпечується при використанні методу SSA, а в умовах середніх та високих  ВСШ точність, що визначається методом спектрального аналізу. Зазначені результати можуть бути використані при оцінюванні стану каналу зв’язку, пеленгації джерел випромінювання та в ряді інших випадків.

Ключові слова


сингулярний спектральний аналіз; спектральне розкладення матриці; перетікання під¬просторів

Повний текст:

PDF

Посилання


Marple, S.L. (2018), Digital Spectral Analysis, Second Edition. Dover Publication Inc, Maniola New York, 420 p.

Golyandina, N., and Zhigljavsky, A (2013), Singular spectrum analysis for time series, Springer, London, 120 p.

Sanei, S., Hassani, H. (2016), Singular Spectrum Analysis of Biomedical Signals, CRC Press, London, 260 p.

Dahlhaus, R., Kurths, J., Maass, P., Timmer, J (2008), Mathematical Methods in Signal Processing and Digital Image Analy-sis, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 293 p.

Lancaster, G., Iatsenko, D., Pidde, A., Ticcinelli, V. and Stefanovska, A. (2018), “Surrogate data for hypothesis testing of physical systems”, Physics Reports, Vol. 748, pp. 1–60.

Vasylyshyn, V. (2013), “Removing the outliers in root–MUSIC via pseudo–noise resampling and conventional beamformer”, Signal processing. Vol. 93, pp. 34.23–34.29.

Kostenko, P.Yu. and Vasylyshyn, V.I. (2015), “Surrogate data generation technology using the SSA method for enhancing the effectiveness of signal spectral analysis”, Radioelectronics and Communication System, Vol. 58, pp. 356–361.

Vasylyshyn, V. and Lyutov, V. (2018), “Signal denoising using modified complex SSA method with application to frequency estimation.”, 5th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology, Proc. Int. Conf., October 9-12, 2018, Kharkiv, pp.715–718.




Copyright (c) 2019 Volodymyr Vasylyshyn, Victor Lyutov, Dmytro Komin