Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "analiza sygnałów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Automatyczne rozpoznawanie sygnałów radiolokacyjnych z wykorzystaniem transformat Wignera-Villego
Automatic radar signals recognition using the Wigner-Ville Distribution
Autorzy:
Griszin, J.
Konopko, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210586.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
radiolokacja
wykrywanie sygnałów radiolokacyjnych
analiza sygnałów
radar technique
radar signals - detection
signal analysis
Opis:
W referacie zaprezentowano autorski algorytm automatycznego rozpoznawania sygnałów radiolokacyjnych. Składa się on z czterech podstawowych faz. W pierwszej z zastosowaniem dystrybucji Wignera-Villego lub jej modyfikacji w postaci pseudo i wygładzonej pseudo dystrybucji Wignera-Villego realizuje się czasowo-częstotliwościową analizę sygnału. Następnie z zastosowaniem dwuwymiarowej filtracji redukuje się szum z kanału transmisyjnego oraz interferencje sygnałów związane z właściwościami stosowanych transformat czasowo-częstotliwościowych. W trzecim kroku wyznacza się charakterystyczne cechy analizowanych czasowo-częstotliwościowych reprezentacji sygnału. W końcowej fazie dokonuje się klasyfikacji sygnału na podstawie wyznaczonej wartości wektora cech. W referacie zaprezentowano również wyniki badań symulacyjnych automatycznej klasyfikacji kodu P4 (sygnał o kwadratowej modulacji fazy).
This paper contains an application of the joint time-frequency analysis for solving the radar signal recognition problem exploiting the particular features of modulation presented in a radar signal. These modulation features are the result of slight radar component variations and acts as an individual signature of a radar. The proposed algorithm is based on the Wigner-Ville Distribution, noise reduction procedure with using the Gaussian two-dimensional filter and on the RBF neural networks probability density function estimator which extracts the features vector used for the radar signal classification. The presented simulation results reveal a good performance of the algorithm in conditions of relatively small values of signal to noise ratio. It makes it possible to use such an algorithm for relatively high-speed radar signals recognition and estimating their parameters, for example in detecting and classifying low probability of intercept (LPI) radars.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2006, 55, 2; 65-77
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie statystyk wyższego rzędu do pomiaru przesuwu częstotliwości sygnału FSK
Frequency shift measurement in the FSK signal using higher-order statistic
Autorzy:
Kwiatosz, J.
Jakubaszek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210577.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
teoria sygnałów
analiza sygnałów
sygnały
pomiar przesuwu częstotliwości
signal theory
signals - analysis
signals - frequency shift measurement
Opis:
Do przesyłania danych binarnych w systemach telekomunikacyjnych wykorzystywany jest sygnał z dwuwartościową manipulacją częstotliwości (FSK), którego podstawowym parametrem jest przesuw częstotliwości. W systemach rozpoznania radioelektronicznego często zachodzi potrzeba dokładnego pomiaru przesuwu częstotliwości w celu identyfikacji egzemplarza radiostacji. Stosowanie standardowych metod pomiaru tego parametru, opartych na analizie korelacyjnej lub widmowej nie daje zadowalających rezultatów, zwłaszcza przy małym stosunku sygnału i szumu. W referacie przedstawiono matematyczne podstawy oraz opis algorytmu i wyniki pomiaru przesuwu częstotliwości w oparciu o analizę wyższego rzędu, a ściślej kumulanty drugiego i czwartego rzędu. Wykorzystano algorytm MUSIC (ang. Multiple Signal Classification), który bazuje na analizie wektorów własnych macierzy korelacji sygnału z szumem. Badania symulacyjne przeprowadzono przy pomocy narzędzi MATLAB-SIMULINK dla różnych stosunków sygnału i szumu oraz różnej liczby próbek. Zastosowana metoda zapewnia dokładność pomiaru przesuwu częstotliwości rzędu dziesiątych części Hz przy stosunku sygnału i szumu 0 dB. Taki rezultat umożliwia wykorzystanie tej metody w procesie identyfikacji nadajnika radiowego.
FSK signal is used for binary data transmission in telecommunication systems. Basic parameters for FSK signal is the frequency shift. Accurate measurement of the frequency shift is necessary in radio electronics reconnaissance for given radio station identification. Using standard measurement methods of this parameter, based on correlation or spectrum analysis is not efficient, especially in the presence of the small signal-to-noise ratio. In this paper mathematical rules as well as algorithm description and frequency shift measurements results based on higher order analysis are presented. Experiments carried out based on the second and the fourth cumulant analysis. Multiple Signal Classification method (MUSIC) based on eigenvector correlation matrix for signal with noise was used. Computer simulation experiments were carried on using Matlab-Simulink programmable science environment for various noise-to-signal ratios as well as various samples number. Method used in the presented experiments guarantees frequency shift accuracy measurement in the order ten parts per Hz in the presence signal-to-noise ratio OdB. This result enables this method to be used in the radio transmitter identification process.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2006, 55, 2; 79-88
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies