CC BY
36
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-5-57-74
АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ И КОМПЕНСАЦИИ ДИСПЕРСИОННЫХ ИСКАЖЕНИЙ ШИРОКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ ИОНОСФЕРНЫХ РАДИОЛИНИЙ СВЯЗИ
АДЖЕМОВ
Сергей Сергеевич1
ЛОБОВ
Евгений Михайлович2 КАНДАУРОВ
Николай Александрович3 ЛОБОВА
Елизавета Олеговна4 ЛИПАТКИН
Владислав Игоревич5
Сведения об авторах:
1 д.т.н., профессор, МТУСИ, Москва, Россия
2 к.т.н., доц., зав. НИЛ-4806 НИЧ МТУСИ, Москва, Россия, lobov@srd.mtuci.ru
3 кк.т.н., зав. НИЛ-4808 НИЧ МТУСИ, Москва, Россия, jet1992@yandex.ru
4 м.н.с. НИЛ-4803 НИЧ МТУСИ, Москва, Россия, lizabeth2@mail.ru
5 инженер 1-й категории НИЧ МТУСИ, Москва, Россия, lipatkin.24@gmail.com
АННОТАЦИЯ
Введение: в настоящее время радиосвязь в декаметровом диапазоне активно используется для осуществления связи в удалённых и труднодоступных регионах мира. Декаметровая связь также является актуальным типом радиосвязи для регионов, претерпевших серьёзные разрушения из-за стихийных бедствий. Актуальность применения декаметровой радиосвязи в вышеописанных случаях связана с тем, что данная технология может предложить надёжные и дешёвые решения. Вторая область применения декаметровой радиосвязи - это связь в Арктике и Антарктике. Практическая значимость: при приёме сигналов с расширенным спектром возникает необходимость учёта влияния частотной дисперсии ионосферного канала, так как она приводит к существенным искажениям полезного сигнала и снижению качества связи в целом. Актуальной задачей является оценка параметров частотной дисперсии ионосферного канала и разработка алгоритмов и устройств компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов. Обсуждение: в статье приведены алгоритмы оценки и компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов декаметро-вых радиолиний связи. Рассматриваются методы оценки наклона дисперсионной ха-рактеристики, а именно, оценка методом максимального правдоподобия (МП), оценка методом деления сигнала на подполосы, совместная оценка наклона дисперсионной характеристики с другими параметрами широкополосного сигнала. Предлагаются алгоритмы компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов. Первый метод: компенсация во время обнаружения сигнала согласованным фильтром. Второй метод: компенсация с помощью банков цифровых фильтров. Третий метод: обработка сигнала следящим компенсатором. Приведены результаты натурных экспериментов по компенсации дисперсионных искажений у широкополосного сигнала на односкачковой трассе протяженностью около 2900 км.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ионосфера, широкополосная связь, дисперсионные искажения, оценка параметров сигналов, компенсация
Для цитирования: Аджемов С.С., Лобов Е.М., Кандауров Н.А., Лобова Е.О., Липаткин В.И. Алгоритмы оценки и компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов ионосферных радиолиний связи // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2021. Т. 13. № 5. С. 57-74. doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-5-57-74
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
Введение
В настоящее время радиосвязь в декаметровом диапазоне активно используется для осуществления связи в удалённых и труднодоступных регионах мира. Декаметровая связь также является актуальным типом радиосвязи для регионов, претерпевших серьёзные разрушения из-за стихийных бедствий. Актуальность применения декаметровой радиосвязи в вышеописанных случаях связана с тем, что данная технология может предложить надёжные и дешёвые решения. Вторая область применения декаметровой радиосвязи - это связь в Арктике и Антарктике. Так как в данных регионах активно развита научная деятельность, связанная с биологическими и геофизическими исследованиями, то есть необходимость передачи информации с сенсоров, расположенных в разных частях южного континента, на полярные станции или на другие материки. Связь в декаметровом диапазоне в Арктике и Антарктике применяется в качестве альтернативы спутниковой связи по той причине, что спутники на геостационарной орбите не видны с полюсов. В последнее время установилась тенденция использования систем связи коротковолнового диапазона с повышением скорости передачи информации (или наоборот применению на вторичной основе) за счёт увеличения используемой полосы частот до 400 кГц и выше [1-8].
Актуальность декаметровой радиосвязи и новые вызовы, возникающие именно при переходе к широкополосным каналам, требуют совершенствования всех устройств и алгоритмов, входящих в систему радиосвязи. В частности, исследования многими авторами ведутся по ряду направлений:
- разработка высокоэффективных усилителей мощности и устройств, согласующих тракт передатчика с антенно-фидернымиустройствами [9-15];
- разработка новых моделей широкополосного ионосферного канала и моделей, в том числе учитывающих ионосферные возмущения [16-19];
- разработка новых сигнально-кодовых конструкций, адаптированных к широкополосным эффектам ионосферы Земли [Ошибка! Источник ссылки не найден., 5-8, 20-31];
- разработка алгоритмов приёма сигналов в условиях наличия множестваузкополосных помех [32-35];
- разработка алгоритмов многоантенной передачи и многоантенного приема (MIMO), а также алгоритмов, учитывающих эффекты поляризации [36-42];
- разработка алгоритмов оценки и компенсации искажений сигнала в широкополосном ионосферном канала, в том числе специфических дисперсионных искажений [43-54] и с применением вычислительно эффективных схем [55-59].
При приёме сигналов с расширенным спектром возникает необходимость учёта влияния частотной дисперсии ионосферного канала, так как она приводит к существенным искажениям полезного сигнала и снижению качества связи в целом. С учётом изложенного, актуальной задачей является оценка параметров частотной дисперсии ионосферного канала и разработка алгоритмов и устройств компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов [44, 45, 47]. В широкополосных системах передачи данных для
обработки сигналов уже длительное время активно используются цифровые банки фильтров [63]. В том числе, в работах [47, 48, 55] были получены алгоритмы компенсации дисперсионных искажений, основанных на «выравнивании» задержек и компенсации фазовых сдвигов в отдельных подканалах банка фильтров. Данная статья посвящена аналитическому обзору полученных теоретических и экспериментальных результатов оценки и компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов, полученных коллективом МТУСИ.
Дисперсионные искажения и модель канала
Частотная дисперсия среды распространения ЭМ волн (в т.ч. ионосферы) - зависимость коэффициента диэлектрической проницаемости от частоты, распространяющейся в ней ЭМ волны. При распространении широкополосных сигналов по наклонным траекториям в ионосфере, отдельные группы гармоник из состава спектра сигнала распространяются по разным криволинейным траекториям, с различными высотами точек поворота (см. рис. 1). Указанные дисперсионные искажения широкополосных сигналов приводят к уменьшению по уровню и размытию во времени отклика согласованного фильтра на приемной стороне. При этом уменьшается вероятность обнаружения сигнала, точность измерения его задержки распространения, что влияет на качество синхронизации, и уменьшается помехоустойчивость передачи информации.
В качестве модели канала с частотной дисперсией принята модель канала с линейной зависимостью групповой задержки сигнала от центральной частоты (линейная дисперсионная характеристика с наклоном 5, см. рисунок . 2) [16]. Передаточная функция ионосферного канала для /-й многолучевой компоненты
-1 (« ( /„ )+ ( /„ )(/-/„ (/-/„ )21
я(f) = J ht (t)е-J2nf,dt = e
/ ,/ JP 2>J p 2
-<Р, (/) - ~<Р, (/Р)" 2щ (/р) (/ - /р) - пз, (/ - Гр )2, ^ (/) «т, (/,) + (/ - /,)
/р - центральная частота спектра сигнала, А/ - ширина спектра сигнала, т. (/р) - групповая задержка сигнала на центральной частоте, ^ - наклон дисперсионной характеристики (ДХ) /-го луча, обуславливающая дисперсионные искажения. Фазочастотная характеристика канала описывается квадратичной зависимостью от частоты, а групповая задержка распространения - линейной с наклоном 5 мкс/МГц.
Для простоты ограничимся лишь квадратичным членом ФЧХ:
. 2 _ Jns\ - I
Я,. (f) = е"Jmf = е 12"J
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
Будем рассматривать все сигналы с позиции их комплексных огибающих, т.е. при нулевой центральной частоте
(Л=о).
Рис. 1. Траектории распространения отдельных групп гармоник из состава спектра широкополосного сигнала
Ф(/), рад
1,0
* ■ -s 40 мкс/МГц ." /
\ ----s = 80 мкс/МГц : '
\ v -,----s ~ 120 мкс/МГц ; ' /
\ \
\ \ л'. ùf~ 126 кГц ■
v <;У х^ ^¿У
f, МГц
где п1 = ик. + ]пЫ1 — комплексные гауссовские величины, вещественная и мнимая часть которых центрированы, имеют одинаковую дисперсию ст2 и независимы между собой.
Алгоритм формирования искаженного частотной дисперсией сигнала х{ (5) на основе излученного сигнала х{ известен:
i j
. « = ТГ S ВД
J* - t=-N П
е N- ,Нк = е ™
где Хк - коэффициенты ДПФ известного излученного сигнала х,; / - номер отсчета; Нк - значения частотной характеристики в дискретных точках /к , Гц; Нк - значения передаточной функции канала в точках /к , Гц; 5 - наклон ДХ.
Оценка методом максимального правдоподобия (МП)
Алгоритм нахождения оценки постоянного параметра с помощью метода МП известен и здесь приводиться не будет [45].
Дисперсия такой точечной оценки 5 может быть найдена по уточненным выражениям в приближении высоких отношений сигнал/шум (ОСШ) по формулам [44, 45]:
D (i/y) = --L
d2 S (s, S) ds2
1 +
1 d*S(s,s) ( d2S(sJ)
p ds
ds
если начальная фаза сигнала <р0 известна;
D( s! y)=-L
d2G(s,s)
ds
l+7
1ч
d G{s,s)
ds
d G{s,s) ds2
0,0
23.90 23.95 24.00 24.05 24.10
Рис. 2. Расчетные дисперсионные кривые (слева), квадратичная часть ФЧХ канала (справа)
Методы оценки наклона дисперсионной характеристики
Пусть на выходе цифрового квадратурного демодулятора наблюдается выборка значений случайного процесса у.,
являющегося суммой полезного сигнала х, (5), искаженного
частотной дисперсией, с некоторым сдвигом по фазе де, и
шумовой составляющей п.:
у, = X,. )ем + и,., / = 0,1...^ -1,
если начальная фаза сигнала ç0 неизвестна и является случайной равномерно распределенной на интервале [0, 2ж~\
9 p К -1 1 /2-! ,
величиной, где р2 = — - ОСШ; Е =У |х. |2 = — У \х. I ;
M 'I \т ¿—i | *
JV0 1=0 "s k=-Nt /2
y - вектор наблюдаемой выборки. Функции S (s, s) и G(s,s) - нормированные сигнальные части статистики на выходе коррелятора. В нашем случае:
(NS-1 Л ( NS/2-! , А
S(s,s) = Е-1 ReX,(s)x*(s) 1 = ET1 Re £ e4^
V 1=0 ) v k=-NJ 2
G (sj) = E -
= E ~
v»
N./2-1
J
- -íX/i2 (i- ~s)
k =-N, /2
Можно показать, что дисперсия оценки определится следующими выражениями соответственно при известной и случайной начальной фазе:
1 1
2Е / F2
1 4
2 E / N0 F22
(2)
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
2 Е / Ы0 С2
1 +-
1
2 Е / N„
1 + %
О2
(3)
где
^ =№Г £ И2 |2;
а2 = Е, -ЕЕ2\
к/2
СА = ЪЕ1 + ЕЕ, - 4ЗД - за?.
Дисперсия оценки не зависит от истинного значения параметра 5 , а зависит только от ОСШ Е / Ы0 и спектра сигнала Хк. При использовании широкополосных сигналов с равномерным спектром ширины А/ формулы преобразовываются к виду:
40
а? =
ж2 А/4 (Е / М0) 90
А/4 (Е / )
1 +
1 +
25 1
18 Е / Ы0
11 1
7 Е / Ып
(4)
живания 0,1. Реальное значение 5 = 80 мкс/МГц, что соответствует коротким односкачковым трассам [16]. Видно, что при высоких ОСШ (больше 15 дБ) расчетные кривые и экспериментальные значения находятся в хорошем согласии, а при ОСШ < 10 дБ наблюдается их существенное расхождение, которое объясняется тем, что выражения для дисперсии получены в предположении высоких ОСШ.
Оценка методом деления сигнала на подполосы
В предлагаемом методе рассматривается широкополосный сигнал как совокупность N неперекрывающихся по спектру сигналов с одинаковой шириной спектра А[п=А[ / N, которые будем называть подполосами (см. рис. 4). Количество подполос выбирается таким образом, чтобы влиянием частотной дисперсии на сигнал в рамках одной подполосы можно было пренебречь (см. рис. 5).
Как следует из (4), дисперсия оценки параметра 5 обратно пропорциональна четвертой степени ширины спектра сигнала А/. Действительно, чем шире спектр сигнала, тем он чувствительнее к изменениям 5 , так как сильнее искажается в результате дисперсионных свойств ионосферы. Именно это обуславливает более точную оценку параметра 5 сигналами с широким спектром.
Отсчеты сигнально шумовой смеси подавались на согласованный фильтр (СФ), где опорный сигнал каждого был пропущен через фильтр с импульсной характеристикой, учитывающей дисперсионные искажения с наклоном ДХ я,. = I - Ал,I = 0...'Ысф -1, где - шаг наклона ДХ, Nсф - количество согласованных фильтров. Затем оценивался отклик и выбирался максимальный среди всех используемых .
Сравнение расчетных кривых СКО ^ с выборочными значениями, полученными в результате вычислительного эксперимента, представлено на рисунке 3.
-шиш ЗЖ т;—
По. юса С1ГГ1 |ала
_д ы
_ — --- _1 _ _
- ЮоБ— - 20 дБ— п
Л04-Ч . ,
- ВДйБ— ини
Рис. 4. Подполосы сигнала
0 25
0 20
015
0.10
0 05
0 00
---Отклики
--СФ
- - - вподполосах
-Отклик СФ во
всей полосе
8 10 12 14 10 18 20 22 24 26 28 30 5 6 7 8
Рис. 3. Кривые СКО оценки параметра 5
В качестве зондирующего сигнала использовались: сигнал с линейной частотной модуляцией (девиация частоты 200-500 кГц), фазоманипулированный сигнал на базе кода Голда (ФМ ПСП) длиной 2047 символов; скорость передачи символов ПСП составила 200-500 кбод; форма символов задавалась формирующим фильтром с АЧХ типа корень квадратный из приподнятого косинуса; коэффициент сгла-
Рис. 5. Отклики согласованного фильтра на подполосы
Изменение групповой задержки распространения сигнала гз от центральной частоты его спектра /р в рамках рассматриваемой модели частотной дисперсии описывается линейным законом. Оценивание наклона ДХ 5 происходит по методу наименьших квадратов по формуле:
1=1
" IЛ-IIА
Л
л
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
где - центральная частота /'-й подполосы; т. - измеренные задержки распространения сигналов в частотных под-полосах посредством обработки их соответствующими согласованными фильтрами.
Оценка £ является линейной комбинацией независимых оценок ? , каждая из которых выполняется по критерию
максимума правдоподобия. Тогда дисперсию оценки £ можно найти в форме:
N
=1
J= 1
( „ V
NfPJ~T fP.
* Z & -IE f,
V '=i
p'
'=1 / у
(6)
1 1
- 2Ej / N0 G2 j
1 +-
2Ej / N0
1 +
G,
4 j
(7)
где Ej - энергия сигнала ву'-й подполосе,
! [(/И+0.5Д//^)//; ] 2
к=[( /р]-0.5Д/ / N)/^ ] [(/И+0.5Д/7У)/^] ^
= I м ;
к=[( ГР]-0.5Д/ / N)/^ ]
О = ^2 - ^ ^ • G = 2 + ^ ^ - 4Р Р - ^
2] 1 11 2] ' 4У ~и 2У Т 4] 111 3У
2 .
2 J '
■'ИНК! ,, 1 .
2^2А/„2 (Е / JV0 )я
1 + ^ 1
5 (Е / JV0)
w 2 /HZ Л
(8)
результате вычислительного эксперимента для предлагаемого метода и метода МП.
п . мк/МГи
Г«(Н
-Mil. Ф, итл-пп - Ml 1, +п c. rvcafliB -MlIKf > n'tl(l!Ld Чсичммап
Mil. direct ПШ Ml I. L.n lulliu МИК.Ф i n Ifllliu
\l • JMih ll . (»8 Mi. Ml i: !■ i -
-Ml 1К.Ф.
linqiDiar
* Mil t LLIIIlMJCl
* Mil, oninftw
* ММК.ф, L Ih HiLllELI
где ит] - дисперсия оценки задержки в сигнала ву-и подполосе. Дисперсию а\ в предположении случайной начальной фазы можно вычислить по формуле:
- частота дискретизации; х] - округление в большую сторону; [х] - округление в меньшую сторону.
В отличие от дисперсии оценки наклона ДХ, полученной методом максимального правдоподобия, здесь сг2х зависит не только от формы спектра входного сигнала и ОСШ, но и от количества подполос Ы, на которые был разделен спектр сигнала.
В предположении использования широкополосных сигналов с равномерным спектром выражение (5) примет вид:
в 5 ю 12 к 1в 18 20 и м гв гв м> б а ю 12 14 те 1Е 20 22 24 я за зо
Рис. 6. СКО оценки 5 предлагаемым методом и методом МП
Как видно из рисунка 6, увеличение СКО оценки (ухудшение точности оценки) составляет около 2 раз по сравнению с методом МП при известной начальной фазе сигнала и примерно в 1,5 раза - при случайной начальной фазе.
Несмотря на то, что предлагаемый алгоритм, разумеется, проигрывает методу МП в точности оценки наклона ДХ ионосферного канала, его техническая реализация проще. Действительно, для оценки задержки технически проще реализовать на подполосы сигнала отдельные согласованные фильтры, чем набор фильтров, согласованных с сигналом, и учитывая при этом различные предполагаемые варианты значений 5 из области оценки. Согласованных фильтров потребуется меньше.
Исследование влияния оценки наклона дисперсионной
характеристики при совместной оценке нескольких
параметров широкополосных сигналов
Комплексная огибающая сигнала на выходе квадратурного демодулятора представлена в виде смеси комплексной огибающей полезного сигнала, искаженного частотной дисперсией ионосферного канала, и комплексной огибающей белого гауссовского шума
x(t,q>,z, fd,s) = е~i<pei2"fdx(/ -z,s) + n(t) : t = -T,/2+ T /2
(9)
где (Е / Ы0 )и ={Е / Ы0) / N - ОСШ в рамках одной подполосы сигнала. Здесь дисперсия оценки параметра 5 обратно пропорциональна второй степени ширины подполосы спектра сигнала А/п.
На рисунке 6 приведены расчетные кривые и отдельные выборочные значения СКО оценки я, полученные в
где х(/, 5) = х(/)* ,я) - комплекснаяогибающаяполезного сигнала, искажённой ионосферным каналом, к (/, 5) - комплексная огибающая импульсной характеристики (ИХ) ионосферного канала, х (/) - комплексная огибающая полезного неискажённого сигнала, - доплеровский сдвиг частоты, г - задержка, 5 - наклон дисперсионной характеристики - параметр, характеризующий дисперсионные искажения, ^ - неизвестный фазовый сдвиг, й(/) - комплексная огибающая белого гауссовского шума с нулевым средним и дисперсией; сг2, Т5 - длительность сигнала.
При когерентном оценивании решение о близости того или иного значения оценки к истинному значению определяемого параметра принимается по максимуму вещественной части корреляционного интеграла [64]:
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
(
Я = тах
Яе
/ ^
I у(/)и ,т, 1Ф
(10)
у (/) - аддитивная смесь квадратур полезного сигнала и белого гауссовского шума в непрерывном времени, определяемая по (9), и,,т,$,ф| - опорный сигнал, сформированный на основе априорных сведений о полезном сигнале, - оценка доплеровского сдвига, т - оценка задержки, £ - оценка наклона ДХ, ф - оценка начальной фазы, * - символ комплексного сопряжения.
Корреляционный интеграл (10) можно представить в виде совокупности сигнальной и шумовой составляющей следующим образом:
Яе
| {I,/а*,<р)Ж
^ (/а ¿а = ^ )+ ^ (Л )'
где £^,ут,т,я,я,ф,<р| - вещественная часть сигнальной
- ве-
^ (л, Л ) =
=Яе ''"" '4
-¡Ри~)е~]2ж/лте]2ж}^ _
Е.
| х-г, - г, ё
] М Л - Л
Ж
(11)
где х(/-г,^) - задержанный и искажённый частотной дисперсией полезный сигнал х(/), х(/) - опорный сигнал, -энергиясигнала х (/).
Для анализа качества совместной оценки
Т , 5
(Р
необходимо вычислить дисперсии оценок всех исследуемых параметров и их взаимную корреляцию.
Корреляция оценки неизвестных параметров в первом приближении равна [64]
Кл (1 я, 1 ) =
д„
р2П
(12)
частных производных —
52 5 5/,. дк
£ - вещественная часть сиг-
шума. Для совпадающих индексов / и к (12) соответствует дисперсиям оценок исследуемых параметров.
Выражение для коэффициента корреляции можно записать как
:(1 - •1 ) =
(1 т, 1)
О»>1 )К* О»>1)
! = 1 + К , к = 1 + К .
■ф к.
Составим матрицу Ж для четырёх оцениваемых параметров: , т , 5 , Так как все оцениваемые параметры являются неэнергетическими, то матрицу Ж можно представить как
Ж = -
составляющей корреляционной суммы, N^,т,$,ф|
щественная часть шумовой составляющей корреляционной суммы. Запишем аналитическое выражение для
^ {/а > /а ^ з>Ф>Ф):
д2 5 д2 5 д2 5 д2 5
д/, дт % д.? д/л дф
д2 5 д2 5 д2 5 д2 5
Й дт дт2 дтда дтдф)
д2 5 д2 5 д2 5 д2 5
д)а дтдя д£2 дздф
д2 5 д2 5 д2 5 д2 5
дф дтдф д $дф дф1
(13)
^ /а
Ф
Проведя все необходимы математические преобразования и взяв пределы, получим следующие выражения для производных, составляющих матрицу (13):
д2 5 дт2
д2 Б д^
д2 5
/л ^а
Т^Т —
Я^Р
1 ^ 2 Аж2 ^ 2
= +8ж2т— |/|х(/-г)| А--1/2|х(/-г)| >
/л ^/а
Л 2 е«
"¡Н/2К (■>')Г V - &
ф
/л ^ /а
Т^Т
= ]х2 /4 |х (] 2ж/)|2 а/ ■
где О. - определитель матрицы Ж, состоящей из набора
дф2 д2 ^
& ^ /. т^т
нальной составляющей корреляционного интеграла (компактная запись), Дц- алгебраические дополнения матрицы
Ж, \т - вектор оценок, 1 - вектор оцениваемых параметров, /' = 1 + К, к = 1 + К , К - количество оцениваемых параметров (в рассматриваемом в статье случае К = 4), р2 = 2Ех / Ы0 - отношение сигнал-шум (ОСШ), Ы0 - спектральная плотность мощности (СПМ) белого гауссовского
д2 5
/л ^ /а
Т^Т ф
= Яе
1 р , ч , ч дх" ([ - г) у 2 -г)х (/ -г) ^ 7
Л
д2 Б
к ^ /. т^т ^^ л V
( 1 г ,8х* (Г, 5)
I ]' 1ж— I гх (Г, 5)-^—'-М I:
^ Е, :со дэ )
д/с дф
й /„
<Р
Уо!. 13. N0. 5-2021, Н&ЕЭ RESEARCH RF TECHNOLOGY AND СОММиЫЮДТЮМ
а2^
1* ^ Т^Т
Ж ж
25 г-
д2 5
дтдф
д2 5
д$дф
/ ^ < —
и ^и р
I f 2| х (у 2я/)|2 4Т >
где
дх* , 5)
а?
комплексный спектр сигнала х ). Заметим, что в производ-
ной 5 2 £
интеграл
|/3 \Х(]2ж/)\2 # = 0 ;
если
спектр сигнала симметричен относительно / = 0 .
Подставив полученные производные в (13), вычислив О и алгебраические дополнения Аы, / = 1 ^ К , к = 1 ^ К ,
К = 4 матрицы Ж, можно определить все необходимые корреляционные связи между оценками неизвестных параметров с помощью выражения (12).
На рисунках 7-10 приведены графики зависимости СКО наклона ДХ и коэффициентов корреляции между наклоном ДХ и другими оцениваемыми параметрами от ОСШ. На рисунках приведены как теоретические зависимости, так и полученные в ходе имитационного моделирования. Имитационное моделирование было проведено с использованием одиночного прямоугольного импульса с шириной спектра 400 кГц. Наклон ДХ я был задан 60 мкс/МГц, частотный сдвиг - 5 Гц, задержка т - 0.1 мкс, фазовый сдвиг ф -90 градусов. В результате моделирования были получены значения £ , , т и ф , была вычислена выборочная дисперсия и взаимная корреляция оценок для различных значений ОСШ. Количество экспериментов составило 1000. Из приведённых зависимостей можно сделать следующие выводы:
1. СКО оценки наклона ДХ при совместной его оценки с рядом параметров выше, чем при его одиночной оценке. Это связано с появлений взаимных корреляционных связей между оценками.
2. Корреляция между оценками наклона ДХ и задержки, наклона ДХ и частоты доплеровского сдвига отсутствует.
3. Присутствует корреляция между оценками £ и ф показанная как теоретически, так и подтверждённая имитационным моделированием.
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 ЕБЫО, ДБ
Рис. 7. СКО оценки наклона ДХ от ОСШ
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 ЕбЫО, ДБ
Рис. 8. Коэффициент корреляции между т и £ в зависимости от ОСШ
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 ЕзЫО, дБ
Рис. 9. Коэффициент корреляции между и £ в зависимости от ОСШ
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
о ° о о
П-О-
~ -0.4
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 ЕбМО, ДБ
Рис. 10. Коэффициент корреляции между (р и £ в зависимости от ОСШ
Методы и алгоритмы компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов
Компенсация во время обнаружения сигнала согласованным фильтром
Импульсная характеристика согласованного фильтра Кф (*>5 ) приметвид:
КФ (t >s ) = и * ( То ~ * >s )
(14)
Компенсация с помощью банков цифровых фильтров
На рисунке 12 приведена схема банка фильтров с компенсацией частотной дисперсии [48, 49].
В приведенной схеме fk - центральная частота А>го канала анализа-синтеза, пк = ncomt + round [sfkfd ] - групповая
задержка сигнала в £-ом канале анализа-синтеза, возникающая вследствие частотной дисперсии, выраженная в целом количестве отсчетов дискретизации Т , round (х) - функция
округления до целого числа, ncomt - некоторая константа, описывающая общую задержку сигнала, L - пк - компенсационная задержка в £-ом канале.
где Т0 - задержка, обусловленная физической реализуемостью СФ. Выражение для комплексной передаточной функции СФ Нсф (л) имеетвид:
Нсф(>,*) = X*(»Н-(>,.) = е^X*(». (15)
Более правильно в записи использовать не сам параметр ^ , а его оценку 5 , полученную в результате зондирования или прогноза радиолинии:
Нсф(>,£) = е~](оТ«X* (Н* (ую,= е~](оТ»X*(. (16)
На рисунке 11 представлена схема обнаружения сигнала с компенсацией дисперсионных искажений.
Рис. 11. Обнаружение сигнала с компенсацией дисперсионных искажений
Рис. 12. Банк-фильтров с компенсацией частотной дисперсии
В результате компенсации, задержка сигнала во всех подканалах выравнивается до величины Ь отсчетов. Следует отметить, что компенсация групповой задержки происходит на высокой частоте дискретизации /д, т.е. после процедуры интерполяции. Это позволяет скомпенсировать задержку с точностью до интервала дискретизации Т = И /д. Компенсационные линии задержки и фазовые множители (которые заранее учитываются в импульсных характеристиках фильтров синтеза) не требуют дополнительных вычислений.
На рисунке 13 приведена вычислительно упрощенная схема компенсации частотной дисперсии банком фильтров [55]. Для сокращения количества вычислительных операций, был применен алгоритм, изложенный в [60, 61]. Основная идея такого алгоритма состоит в представлении фильтров синтеза (и анализа) в виде набора полифазных компонент Ек (2) исходного фильтра прототипа, применении алгоритма
БПФ Кули-Тьюки и обработке сигнала на низкой частоте дискретизации (т.е. до ее повышения в М раз).
Как видно из рисунка 13, схема компенсации частотной дисперсии, внедрённая в систему синтеза, претерпела изменения. В предлагаемой схеме компенсация групповой задержки осуществляется на низкой частоте дискретизации. При этом уже нельзя ограничиться внедрением компенсационных дискретных линий задержек, так как погрешность компенсации задержки будет в М раз больше (так как интервал дискретизации в М раз больше).
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
В таком случае возникает необходимость во внедрении интерполяционных фильтров, компенсирующих дробную задержку. Поэтому в схему компенсации внедрена система КИХ фильтров Кк (z), к = 0...2М -1, устраняющих дробную
задержку, посредством переоцифровки сигнала с помощью интерполяционного полинома порядка Npoly -1, и линия
задержки z~"к, устраняющая целую часть задержки, "к = пconst + round {fksfdMo!м)' round (х) " функция, осуществляющее выделение целой части дробного числа х, "const ~ некоторая константа, описывающая общую задержку сигнала. Предварительная интерполяция в М0 раз осуществляется с целью уменьшения искажений сигнала, вызванных неравномерностью АЧХ и нелинейностью ФЧХ интерполяционного КИХ-фильтра.
Повышая предварительно частоту дискретизации в М0 раз, основной диапазон частот, в котором находится сигнал, расширяется. Это позволяет, обрабатывая одну копию сигнала в частотной области, уменьшить амплитудно-фазовые искажения, вносящие интерполяционным КИХ-фильтром при компенсации групповой задержки.
Значение М0 выбирается небольшим: 1 (без интерполяции), 2 или 4. Длина интерполяционного КИХ фильтра при этом равна Nmtei = NpolyM0 -1.
Отклики СФ
- /"ч / \ ! \ ! \ Г V г V li \i -
/ % ! I Г 1 li V /' V V ' V
- И' + ! + ! + ! 1 , 11 А м г V \ ч \ + \ + \ -
+ J + j ¡1 а Г +++н 1 * \ f*+ \ + V +
.V V ! V * ' У V у / ¡1 7 V Г \/\ V/ /V-
Рис. 14. Огибающие откликов согласованного фильтра на сигнал, предварительно обработанный банком фильтров ("-" - отклик СФ на неискажённый ионосферой сигнал, "+" - отклик СФ на искажённый ионосферой сигнал, "- -" - отклик СФ на сигнал с компенсацией дисперсионных искажений, "-." - отклик СФ н а сигнал с компенсацией дисперсионных искажений по выч. эф. алгоритму)
Обработка сигнала следящим компенсатором Рассмотрим алгоритм следящей компенсации наклона ДХ. Запишем систему уравнений, состоящую из уравнения динамической системы и двух уравнений наблюдения (наблюдаем квадратуры на выходе квадратурного демодулятора):
s. = Cisi_l +£
У1 Re = Ui Re ( S, = ^ , У/Irn = Ui Irn ( Si = li
i Re i Re
j = 1 * N.
(17)
Рис. 13. Вычислительно упрощенная схема банка фильтров с компенсацией частотной дисперсии
где 77,.1ш - белый гауссовский шум наблюдения, -шум динамической системы, М \р1 Ке ]= М \р11ш] = 0 - математическое ожидание шумов 77.Ке, 77,.1ш, М ]= 0 - математическое ожидание шума , М [...] - операция вычисления математического ожидания, И [77,Ке ] = Б [77^ 1ш ] = - дисперсия шумов 77.Ке, 77.]ш, В ] = ст| - дисперсия шума, , И [...] - операция вычисления дисперсии, N - длина выборки, - оптимальная оценка наклона ДХ 5 ,
На рисунке 14 приведены отклики СФ на широкополосный сигнал с учетом и без корректировки дисперсионных искажений с помощью банков фильтров. Уровень пика ВКФ при этом вырос наб дБ.
()= Е XkX'ke
Y* - jxft (s,-i„, ) .
liRe ) =
(18)
= Re (",■ («,■ )) ; UiIrn () = Im («,- ())
- нелинейные относительно оцениваемого параметра 5 функции уравнений наблюдения, учитывающие оценку наклона ДХ ¡¡ы , Хк - спектральные отсчёты полезного сигнала, Х*к - комплексно-сопряженные отсчеты оценки сигнала,
при приеме преамбулы X ¡ = X ¡, si - отсчёты оцениваемого случайный процесса, - наклона ДХ 5 .
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
Наклон ДХ 5 будем считать медленно изменяющимся случайным образом параметром. Проведём линеаризацию уравнений наблюдения разложением нелинейных функций и1 яе ()' и1 ьп () в РЯД Тейлора до линейного члена в окрестностях точки С{¡¡{_1 и подставим полученный результат в уравнения наблюдения системы уравнений
Оценка наклона ДХ
= _! + £. _
у,. Ке = + Ь1 Ке . ' = 1 - ^,
У/ 1ш = «2 ^ + Ь2 + Л,1ш
(19)
где
«1 = ",'ке [СА-1 ] ' Ъ! = Ке [С/^-1 ] " "к [СА-1 ] СА-1 '
а2 = и'пш [СА-1 ] ' Ь2 = 1ш [^А-! ] - ",'ьп [Ci^-1 ] С/«/-1 >
«/2-1
«цел.,]= х -у^./;2,
к=-Ы /2
N/2-1
4е [СА-г] = Яе| X -}пЦХкГк
V к=-М /2
( N12-1 г. ,
С [С,^ ] = 1т| X -^//ад; е"^"-'«)
к=-Ы 12
Ниже приведён прямой алгоритм нелинейной фильтрации наклона ДХ с учётом выражения (19)
5, = + К,. [¥,. - Г,. ], / = 1 N, К,. = А,. Р,. [ А,. Р,. А[ + О]"1,/ = Ш,
р. = с/г,м + в, г = 1 ^ ж,
г.. = р - к.а.л, I = 1 ^ ж,
(20) (21) (22) (23)
где V. =
Р. =
Уг Ке
У/ 1ш
- вектор уравнений наблюдения,
Щ Не [С/ -1Г , А,. = а1
31т [СА -1 ]_ а2
д = м [шт ] ,в = ,
1 х 1.
О 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Индекс отсчета
Рис. 15. Кривые изменения наклона 5
Алгоритм приема сигнала с оценкой и корректировкой дисперсионных искажений
На рисунке 16 приведена схема приема широкополосного сигнала с компенсацией дисперсионных искажений.
Обнаружитель лучей оценка 5 по каждому лучу
Синхронизатор
Предварительная
фильтрация и режекция помех
фильтров с параметрами 5
УВХ ,_!_
[У[—
Г0 = 2x2 '
единичная матрица размера
Т
выбирается из априорных сведений. Оценка
§ы = С,,/ = 1 + N, £о1 = С1!10. Это значит, что после каждой итерации каждому новому отсчёту управляющего воздействия §ы переписывается только рассчитанное значение
На рисунке 15 приведены кривые изменения наклона 5, истинная и оцененная при Е / И0 =7 дБ.
Предполагается, что начальное значение наклона известно исходя из оценки по МП на этапе обнаружения сигнала и равно 50 = 70 мкс / МЕц .
Рис. 16. Схема приема широкополосного сигнала с компенсацией дисперсионных искажений
После приемника квадратурные цифровые отсчеты с выхода демодулятора поступают на вход модуля предварительной фильтрации. Затем оцифрованные отсчеты подаются на обнаружитель лучей [62], содержащий согласованные фильтры с начальными значениями наклона дисперсионной характеристики 5. Также оцифрованные отсчеты идут на перемножитель с опорными ШПС, после чего подаются на решающие устройство (РУ) для блока корректировки наклона дисперсионной характеристики 5 и к декодеру. Разработанный и описанный выше алгоритм положен в основу программной модели устройства обнаружения и приёма сигнала с компенсацией дисперсионных искажений [64].
Уо!. 13. N0. 5-2021, Н&ЕЭ RESEARCH RF TECHNOLOGY AND СОММиЫЮДТЮМ
Результаты натурных экспериментов
В данном разделе приведены результаты эксперимента по компенсации дисперсионных искажений у широкополосного сигнала на односкачковой трассе протяженностью -2900 км. В эксперименте использовался широкополосный сигнал с прямым расширением спектра псевдослучайной последовательностью, состоящей из 512 символов, ширина главного лепестка спектра сигнала составляла 400 кГц.
Среди экспериментальных записей сигналов были отобраны те, где присутствует минимальное количество стационарных помех. Рабочие частоты выбирались вблизи МПЧ, 0.85-1.05 от прогнозируемой, т.к. на них дисперсионные искажения значительны. Компенсация проводилась предложенными в статье методами, основанными на банках фильтров анализа-синтеза. Наклон ДХ был предварительно оценён по методу максимального правдоподобия.
В ходе проведения эксперимента было обработано пять различных записей, построены отклики СФ для необработанного банком фильтров сигнала, сигнала с компенсацией, внедрённой в классическую схему банка фильтров, и сигнала с компенсацией, внедрённой в вычислительно эффективную схему банка фильтров (см. рис. 17-20), а также определен выигрыш при компенсации.
Рис. 17. Экспериментально полученные отклики СФ при я = 80 мкс/МГц (запись 1)
1, тз хЮ 1
Рис. 18. Экспериментально полученные отклики СФ при я = 80 мкс/МГц (запись 2)
1, тз
Рис. 19. Экспериментально полученные отклики СФ при я = 80 мкс/МГц (запись 3)
>г
1
а.а
02
Рис. 20. Экспериментально полученные отклики СФ при я = 140 мкс/МГц (запись 3)
Графики на рисунках 21-23 показывают влияние величины рассогласования истинного значения наклона ДХ и его оценки на ОСШ и фазовый сдвиг сигнала на выходе СФ. Фазовый сдвиг при отсутствии рассогласования обусловлен истинным значением начальной фазы сигнала.
30.5 30 29.5 29
Ш28-5
СГ
3 28
27 26.5 26 25.5
-40 -20 0 20 40 60 80 100
Рис. 21. Зависимость ОСШ на выходе СФ от величины рассогласования
и Ы0 к]0"'
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
Таблица 1
Качество компенсации
20 40
Б - БО, мкс/МГЦ
Рис. 22. Зависимость фазового сдвига от величины рассогласования
70
60
з_з0 = 90 мкс/МГц
- -з_з0 = 80 мкс/МГц
- 8-80 = 70 мкс/МГц
- -з_з0 = 60 мкс/МГц
- 8-з0 = 50 мкс/МГц
- 8-з0 = 40 мкс/МГц
- -з-з0 = 30 мкс/МГц
- -з-з0 = 20 мкс/МГц
- 8-з0 = 10 мкс/МГц -8-з0 = 0 мкс/МГц
е
О 50
30
20 -
10
5342 5342.5 5343 5343.5 5344 5344.5 5345 5345.5 5346 1, МКС
Рис. 23. Форма откликов СФ при различном компенсируемом значение наклона дисперсионной характеристики ^
Выигрыш при компенсации определяется как Чкомп (* )|)
ч
Ккл.комп = 201ё
КэФ,ОМп = 20 ^
шах
шах
шах
(к (* )1)
(|Чэф.шш, (П* )|)
шах
Номер записи исследуемого сигнала Наклон мкс/МГц Теоретически ожидаемый выигрыш, дБ ^кл.камп' ДБ ^эф.комп' дБ дБ
1 8 4.4 2.8 2.9 0.1
2 8 4.4 2.2 2.4 0.2
3 8 4.4 3.3 3.3 0.1
4 14 6.7 3.8 3.9 0.1
для классической и вычислительно эффективной схемы банка фильтров соответственно. Разница между выигрышем при двух видах компенсации равна АК = |Кэф __ - К„, '
Результаты эксперимента сведены в таблицу 1.
Из приведённых в таблице 1 значений видно, что при внедрении алгоритма компенсации частотной дисперсии выигрыш существенен (максимальный 3.9 дБ и минимальный 1.6 дБ для различных записей). Как и при теоретических расчётах, выигрыш при компенсации банком фильтров по вычислительно эффективному алгоритму немного больше, чем выигрыш при использовании классической схемы банка фильтров. Разница в выигрыше между этими двумя алгоритмами составила около 0.1 дБ.
Заключение
Данная статья посвящена аналитическому обзору полученных теоретических и экспериментальных результатов оценки и компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов, полученных коллективом МТУСИ.
В статье рассмотрены методы оценки наклона дисперсионной характеристики, а именно, оценка методом максимального правдоподобия (МП), оценка методом деления сигнала на подполосы. У метода деления на подполосы СКО оценки (ухудшение точности оценки) больше примерно в 2 раза по сравнению с методом МП при известной начальной фазе сигнала и примерно в 1,5 раза - при случайной начальной фазе. Несмотря на то, что предлагаемый алгоритм, разумеется, проигрывает методу МП в точности оценки наклона ДХ ионосферного канала, его техническая реализация проще. Действительно, для оценки задержки технически проще реализовать на подполосы сигнала отдельные согласованные фильтры, чем набор фильтров, согласованных с сигналом, и учитывая при этом различные предполагаемые варианты значений 8 из области оценки. Согласованных фильтров потребуется меньше. Исследовано влияние оценки наклона дисперсионной характеристики на качество оценивания других параметров радиосигнала. Показано, что существует корреляция между оценками наклона дисперсионной характеристики и фазового сдвига сигнала. Рассчитан коэффициент корреляции между ними.
Предложены методы и алгоритмы компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов. Первый метод: компенсация во время обнаружения сигнала согласованным фильтром. Второй метод: компенсация с помощью банков цифровых фильтров. Третий метод: обработка сигнала следящим компенсатором.
0
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
Приведены результаты натурных экспериментов по компенсации дисперсионных искажений у широкополосного сигнала на односкачковой трассе протяженностью около 2900 км. Среди экспериментальных записей сигналов были отобраны те, где присутствует минимальное количество стационарных помех. Рабочие частоты выбирались вблизи МПЧ, 0.85-1.05 от прогнозируемой, так как на них дисперсионные искажения значительны.
В ходе проведения эксперимента было обработано пять различных записей, построены отклики СФ для необработанного банком фильтров сигнала, сигнала с компенсацией, внедрённой в классическую схему банка фильтров, и сигнала с компенсацией, внедрённой в вычислительно эффективную схему банка фильтров, а также определен выигрыш при компенсации. При внедрении алгоритма компенсации частотной дисперсии выигрыш существенен (максимальный 3.9 дБ и минимальный 1.6 дБ для различных записей). Как и при теоретических расчётах, выигрыш при компенсации банком фильтров по вычислительно эффективному алгоритму немного больше, чем выигрыш при использовании классической схемы банка фильтров. Разница в выигрыше между этими двумя алгоритмами составила около 0.1дБ.
Литература
1. MIL-STD-188-110C. Departament of Defence interface standard. Interoperability and performance standards for data modems. US Department ofDefense. 3 January 2012.
2. Jorgenson M.B., Johnson R.W., Nelson R.W. An Extension of Wideband HF Capabilities II IEEE Military Communications Conference. 2013. P. 1202-1206.
3. Gong Y., Li Y. Greedy Adaptive Modulation Algorithm for Wideband HF Communications //2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology (ICCT), 2019, pp. 1026-1031, doi: 10.1109ЛССТ46805.2019.8947007.
4. Овчинников B.B. Цифровой SDR-эквалайзер для работы быстрой ППРЧ диспергирующих ионосферных каналах широкополосной KB связи II Вестник Поволжского государственного технологического университета.Сер.: Радиотехнические и инфокомму-никационные системы. 2020. № 3 (47). С. 18-27.
5. Perry B.D. A New Wideband HF Technique for MHz-Bandwidth Spread-Spectrum Radio Communications II IEEE Communications Magazine. 1983. Vol. 21, № 6. P. 28-36.
6. Laraway S., Farhang-Boroujeny B. Performance Analysis of a Multicarrier Spread Spectrum System in Doubly Dispersive Channels With Emphasis on HF Communications II IEEE Open Journal of the Communications Society. 2020 PP(99 10.1109/OJCOMS.2020.2986323.
7. Laraway S. A., Loera J., Moradi H., Farhang-Boroujeny B. Experimental results of FB-MC-SS on a wideband HF NVIS propagation channel II MILCOM 2016 - 2016 IEEE Military Communications Conference, 2016, pp. 711-716,doi: 10.1109/MILCOM.2016.7795412.
8. MIL-STD-188-110D. Departament of Defence interface standard. Interoperability and performance standards for data modems. US Department ofDefense. 29 December 2017.
9. Варламов O.B., НгуенД.К., Грычкин C.E. Комбинирование синтетических методов высокоэффективного высокочастотного усиления II T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Том 15.№9.С. 11-16.
10. Varlamov О. V. Power Capacity of HF Automatic Antenna Tuner Switched by PIN Diodes under Load Mismatch Conditions II 2020 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in
Telecommunications (SYNCHROINFO), Svetlogorsk, Russia, 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/SYNCHROINF049631.2020.9166046.
11. Varlamov O.V., Gromorushkin V.N. High Efficiency Power Amplifier for IoT Applications: RF Path II 2020 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, pp. 1-5,2020. (DOI: 10.1109/IEEECONF48371.2020.9078651)
12. Gromorushkin V.N., Varlamov O.V., Dolgopyatova A.V., Voronkov A.A. Operation Problems of the EER Transmitter with Narrowband Antenna II2019 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, pp. 1-5, 2019. (DOI: 10.1109/SOSG.2019.8706736).
13. Varlamov O.V., Gromorushkin V.N. Class D Switching Power Amplifier with a Filter under Load Mismatch Conditions II 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), pp. 1-6, 2020. 10.1109/WECONF48837.2020.9131508)
14. Громорушкин В. H. Особенности работы транзисторнного KB передатчика на резонансную антенну II Технологии информационного общества : Материалы XIII Международной отраслевой научно-технической конференции, Москва, 20-21 марта 2019 года. М.: ООО "Издательский дом Медиа паблишер", 2019. С. 268-270.
15. Варламов О.В. Максимальная мощность коммутируемого p-i-n диодами антенно-согласующего устройства диапазона ВЧ при рассогласовании нагрузки II T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Том 14. №10. С. 26-32.
16. Иванов Д.В. Методы и математические модели исследования распространения в ионосфере сложных декаметровых сигналов и коррекции их дисперсионных искажений - Йошкар-Ола: Мар-ЕТУ, 2006. 266 с.
17. Каткое К.А., Пашинцев В.П., Катков Е.К. Вероятность превышения пороговых величин флуктуаций электронной концентрации при ионосферных возмущениях II T-Comm: Телекоммуни-кацииитранспорт. 2018. Том 12. №7. С. 19-28.
18. Бова Ю.И., Крюковский А.С., Лукин Д.С. Математическое моделирование распространения частотно-модулированных электромагнитных волн в ионосфере для задач радиосвязи II T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №12. С. 22-32.
19. Лобов Е.М., Косилов И.С. Расчет помехоустойчивости широкополосных ионосферных радиолиний с применением шумо-подобных сигналов на основе данных прогнозирования II T-Comm: Телекоммуникацииитранспорт. 2011. Т. 5. № 11. С. 68-70.
20. Кандауров Н.А. Сигнально-кодовые конструкции и алгоритм их обработки с автоматической компенсацией дисперсионных искажений для широкополосной декаметровой связи II T-Comm: Телекоммуникацииитранспорт. 2019. Том 13. №2. С. 76-79.
21. Даренский В.Д., Мишин М.Ю., Капусткин А.Ю. Большие системы дискретных частотных сигналов: правила построения и основные характеристики II T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №5. С. 27-30
22. Даренский В. Д., Капусткин А. Ю., Головкин И. В. Помехоустойчивые сигнально-кодовые конструкции на основе больших систем дискретных частотных сигналов и турбоподобных кодов для KB канала II T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №9. С. 30-33
23. Никитин М. Л., Копысов А. Н., Хворенков В. В. и др. Методы синтеза составных частотно-временных сигналов II Вестник ИжГТУимениМ.Т. Калашникова. 2015. Т. 18. № 3(67). С. 93-97.
24. Романов Ю. В., Хмырова Н. П. Сравнение способов передачи сообщений сигналами систем МЧТ и ЧВС в режиме с быстрой ППРЧ II Техника радиосвязи. 2016. Вып. 3 (30). С. 7-22
25. Коробицын В. В., Романов Ю. В., Фролова Ю. В. Ускорение генерации ансамблей частотно-временных матриц за счет использования параллельных вычислений II Техника радиосвязи. 2016. Вып. 4 (31). С. 7-16.
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
26. Дворников С. В., Балыков А. А. Предложения по управлению скоростью передачи и помехоустойчивостью сигналов с перестановочной частотной модуляцией // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Том 14. №6. С. 20-26.
27. Голубев Е.А., Лобов Е.М., Кандауров Н.А., Шубин Д.Н. Новый класс двоичных псевдослучайных последовательностей с нелинейным алгоритмом формирования для систем связи с кодовым разделением абонентов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №2. С. 76-80.
28. Лобов Е. М, Шубин Д. Н., Кандауров Н. А., Лобова Е. О. Новый класс многофазных псевдослучайных последовательностей с нелинейным алгоритмом формирования для защищенных радиолиний связи между беспилотными транспортными средствами и диспетчерскими центрами "умного города" // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Том 14. №8. С. 42-46.
29. Русанов В.Э. Ограничения уровня боковых лепестков автокорреляционной функции m-последовательностей при малых аргументах // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Том
11. №З.С. 62-65.
30. LobovE.M., Varlamov V.O. Investigation ofthe Properties of an Filterbank Multicarrier Modem in a Broadband HF Channel // 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO, 2021, pp. 1-4, doi: 10.1109/SYNCHROINF051390.2021.9488412.
31. Головкин И.В. Исследование сходимости итеративных алгоритмов обработки сигнально-кодовых конструкций с использованием дискретных частотных сигналов и турбо-подобных кодов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Том 10. №3. С. 21-29.
32. Lobov Е. М., Shubin D. N. A Narrow-Band Interference Compensation Device Based on a Digital Filter Bank for Broadband Low-Energy HF Radio Lines //2019 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/SOSG.2019.8706791
33. Дворников C.B., Марков E.B., Маноши Э.А. Повышение помехозащищенности передач декаметровых радиоканалов в условиях непреднамеренных помех // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Том 15. №6. С. 4-9.
34. Русанов В.Э. Потери помехоустойчивости корреляционного приёма для сигнала с фазовыми флуктуациями в виде диффузионного процесса // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. -2016. Том 10. №3. С. 11-14.
35. Шолохов И.Д., Пустовойтов Е.Л. Исследование совместного влияния замираний полезного и мешающего сигналов в случае логнормального распределения на качество приема полезного сигнала // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Том 10. №6. С. 27-33.
36. Аджемов С.С., Репинский В.Н. Селекция расщепленной ионосферной волны с помощью вращения поляризации приемной антенны // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №1.С. 4-8.
37. Аджемов С.С., Репинский В.Н. Локация деполяризованной волны // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том
12. №6. С. 4-8.
38. Букашкин С.А., Оглоблин А.В., Шишкин Д.С. Построение и алгоритм работы радиолинии по технологии MIMO на основе адаптивных фазированных антенных решеток // Радиотехника. 2015. №4. С. 28-31.
39. Барабошин А.Ю., Бузов А.Л., Красилъникое А.Д. Перспективы реализации технологии MIMO в ДКМВ диапазоне на основе использования передающих кольцевых антенных решеток // Радиотехника. 2012. № 6. С. 73-78.
40. Daniels R. С., Peters S. W. A New MIMO HF Data Link: Designing for High Data Rates and Backwards Compatibility // Proceed-
ings of MILCOM 2013 - 2013 IEEE Military Communications Conference (pp. 1250-1255). November 18-20, SanDiego, CA.
41. Kopysov A., Klimov I., Zagidullin Y., Muravev V., Muraveva O. The use ofpolarization characteristic of ionosphere for data communications // 2014 International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS), 2014, pp. 1-4, doi: 10.1109/MEACS.2014.6986926.
42. Оглоблин A.B. Предельно достижимые характеристики комплексов ДКМВ радиосвязи, реализующих технологию MIMO, приразличных видахразнесения // Электросвязь. 2015. №5.С. 47-51.
43. Лобов Е.М., Смердова Е.О. Оценка импульсной характеристики широкополосного ионосферного канала с помощью метода обратной фильтрации // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Том 11. №3. С. 24-27.
44. Лобов Е.М., Смердова Е.О. Исследование качества алгоритмов оценки наклона дисперсионной характеристики ионосферного канала // Электросвязь. 2017. № 6. С. 28-31.
45. Lobov Е.М., Smerdova Е.О., Kandaurov N.A., Kosilov I.S., El sukov B.A. Optimum estimation and filtering of the ionospheric channel dispersion characteristics slope algorithms // Systems of signal synchronization, generating and processing in telecommunications (SINKHROINFO), 2017 (DOI: 10.1109/SINKHROINF0.2017.7997537)
46. Мирошникова H.E. Применение адаптивной фильтрации в задаче оценки ионосферного канала // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Том 10. №9. С. 24-29.
47. Лобов Е.М., Лобова Е.О., Кандауров Н.А. Оптимальный следящий компенсатор дисперсионных искажений широкополосных сигналов // Электросвязь. 2018. № 5. С. 85-89.
48. Лобов Е.М., Лобова Е.О., Елсуков Б.А. Устройство компенсации дисперсионных искажений широкополосных сигналов на базе банка цифровых фильтров // Доклады 20-й международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение -DSPA-2018», Москва, Россия, Том 2., С.487-491
49. Lobova Е.О., Lobov Е.М., Elsukov B.A. Wideband signals dispersion distortion compensator based on digital filter banks // 2018 Systems of signals generating and processing in the field of on board communications, Moscow, 14-15 March 2018, 4 p. DOI: 10.1109/SOSG.2018.8350615
50. Adjemov S. S., Lobov E. M., Kandaurov N. A. and Lobova E. O. Methods and algorithms of broadband HF signals dispersion distortion compensation // 2019 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), 2019, pp. 1-9, doi: 10.1109/SYNCHROINF0.2019.8814074.
51. Lipatkin V. I., Lobov E. M, Lobova E. O., Kandaurov N. A., Cramer-Rao Bounds for Wideband Signal Parameters Joint Estimation in Ionospheric Frequency Dispersion Distortion Conditions, // 2021 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, 2021, pp. l-7,doi: 10.1109/IEEECONF51389.2021.9416074.
52. Lipatkin V.I., LobovaE. O., TelengatorK. E. The Influence of the Quality of the Estimation of Dispersion Distortions of a Broadband HF Signal on the Noise Immunity of a Radio Link // 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO, 2021, 1-5, d 10.1109/SYNCHROINF051390.2021.9488371.
53. Лобов E.M., Припутин B.C., Лобова E.O., Либерман E.A. Следящий компенсатор дисперсионных искажений на основе сигма-точечного фильтра Калмана // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Том 15. №1. С. 41-47.
54. Чиров Д.С., Лобова Е.О. Компенсатор дисперсионных искажений широкополосных сигналов декаметрового диапазона, построенный на базе банка цифровых фильтров. Теория и эксперимент // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Том 14. №4. С. 57-65.
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
55. Lobov E.M., Lobova E.O., Kurochkin A.A. Computationally simplified realization of the compensator of dispersion distortions on the basis of the filter bank// 2018 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), Minsk, 4-5 July, 2018,4p. (DOI: 10.1109/SYNCHRC>INF0.2018.8457058)
56. Крейнделин В.Б., Григорьева Е.Д. Реализация банка цифровых фильтров с пониженной вычислительной сложностью // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2019. Том 13. №7. С. 48-53.
57. Крейнделин В.Б., Григорьева Е.Д. Анализ быстрого алгоритма умножения матриц и векторов для банка цифровых фильтров // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Том 15. №1. С. 4-10.
58. Соколов К.Ю., Припутин B.C., Лобова Е.О. Реализация косинусно-модулированных цифровых фильтр банков на базе процессора с архитектурой ARM // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Том 14. №11. С. 57-63.
59. Shubin D. 1V., Lobov Е. М, Lobova Е. О., Kandaurov N. А. A Device for Processing a Wideband Signal of the HF Waveband Using a Digital Filter Bank // 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO, 2021, pp. 1-9, doi: 10.1109/SYNCHROINF051390.2021.9488356.
60. Karp T., Fliege N.J. Modified DFT Filter Banks with Perfect Reconstruction II IEEE Transactions on Circuits and Systems - II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 46, 11, P. 1404-1414, DOI: 10.1109/82.803480
61. Koilpillai R.D., Vaidyanathan P.P. Cosine-Modulated FIR Filter Banks Satisfying Perfect Reconstruction II IEEE Transactions on Signal Processing. Vol. 40. #4. 1992. P. 770-783.
62. Кандауров H.A., Лобов E.M. Оценка вероятностных характеристик алгоритма обнаружения серии шумоподобных сигналов в условиях широкополосного ионосферного канала II Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов. 2016. Т. 7. № 1. С. 30-32.
63. Витязев В.В. Многоскоростная обработка сигналов. М.: Горячая линия - Телеком. 2017. 336 с.
64. Программный модуль обнаружения и приема широкополосных фазоманипулированных сигналов с автоматическим компенсатором дисперсионных искажений / Н.А. Кандауров [и др.] II Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018617993 от 05.07.2018.
65. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. радио, 1978. 296 с.
ALGORITHMS OF ESTIMATING AND COMPENSATING THE DISPERSION DISTORTIONS OF WIDEBAND SIGNALS IN THE HF CHANNEL
SERGEY S. ADJEMOV
Moscow, Russia
EVGENIY M. LOBOV
Moscow, Russia, lobov@srd.mtuci.ru
NIKOLAI A. KANDAUROV
Moscow, Russia, jet1992@yandex.ru
ELIZAVETA O. LOBOVA
Moscow, Russia, lizabeth2@mail.ru
VLADISLAV I LIPATKIN KEYWORDS: ionosphere, wideband telecommunica-
Moscow, Ru s'sia, lipatkin.24@gmail.com tion, dispersion distortion, si9nalparameterestimation,
compensation
ABSTRACT
Introduction: radio communication in the decameter range is actively used for communication in remote and hard-to-reach regions of the world. Decameter communication is also a relevant type of radio communication for regions that have suffered serious damage due to natural disasters. The relevance of using decameter radio communication in the above cases is due to the fact that this technology can offer reliable and cheap solutions. The second area of application of decameter radio communications is communications in the Arctic and Antarctic. Practical significance: when receiving signals with a spread spectrum, it becomes necessary to take into account the effect of the frequency dispersion of the ionospheric channel, since it leads to significant distortions of the useful signal and a decrease in the quality of communication in general. An urgent task is to estimate the parameters
of the frequency dispersion of the ionospheric channel and to develop algorithms and devices for compensating dispersion distortions of broadband signals. Discussion: this article presents algorithms for estimating and compensating the dispersion distortions of wideband signals in the HF channel. The subbanding estimation method and maximum likelihood estimation (MLE) of the slope of the dispersion characteristic (the slope of DC) are studied. In addition, this article examines the joint MLE of the slope of DC and other parameters of the wideband signal and offers three methods of dispersion distortion compensation. The first method of compensation is a matched filter compensation. The second one is compensation based on the filter bank. Finally, the third method uses a tracking compensator to solve the problem. The experimental results demonstrated in the article were carried out on a one-jump track with a length of about 2900 km.
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
REFERENCES
1. MIL-STD-188-110C. Departament of Defence interface standard. Interoperability and performance standards for data modems. US Department of Defense. 3 January 2012.
2. M. B. Jorgenson, R. W. Johnson, R. W. Nelson (2013). An Extension of Wideband HF Capabilities. IEEE Military Communications Conference. Pp. 1202-1206.
3. Y. Gong, Y. Li (2019). Greedy Adaptive Modulation Algorithm for Wideband HF Communications. 2019 IEEE 19th International Conference on Communication Technology (ICCT). Pp. 1026-1031, doi: 10.1109/ICCT46805.2019.8947007
4. V. V. Ovchinnikov (2020). Digital SDR-equalizer for operation of FHSS of dispersive ionospheric channels of broadband HF communication. The messenger of Volga State University of Technology. Series: Radiotechnical and infocommunication systems. No. 3 (47). Pp. 18-27.
5. B. D. Perry (1983). A New Wideband HF Technique for MHz-Bandwidth Spread-Spectrum Radio Communications. IEEE Communications Magazine. Vol. 21, No. 6. Pp. 28-36
6. S. Laraway, B. Farhang-Boroujeny (2020). Performance Analysis of a Multicarrier Spread Spectrum System in Doubly Dispersive Channels With Emphasis on HF Communications. IEEE Open Journal of the Communications Society. PP(99):1-1 DOI: 10.1109/0JC0MS.2020.2986323.
7. S. A. Laraway, J. Loera, H. Moradi, B. Farhang-Boroujeny (2016). Experimental results of FB-MC-SS on a wideband HF NVIS propagation channel. MILCOM 2016 - 2016 IEEE Military Communications Conference. Pp. 711-716, doi: 10.1109/MIL-C0M.2016.7795412.
8. MIL-STD-188-110D. Departament of Defence interface standard. Interoperability and performance standards for data modems. US Department of Defense. 29 December 2017.
9. O. V. Varlamov, D.C. Nguyen, S. E. Grychkin (2021). Combination of synthetic high-performance RF amplification techniques. T-Comm, vol. 15, no.9. Pp. 11-16. (in Russian)
10. O. V. Varlamov (2020), "Power Capacity of HF Automatic Antenna Tuner Switched by PIN Diodes under Load Mismatch Conditions," 2020 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), Svetlogorsk, Russia, 2020, pp. 1
F049631.2020.9166046.
11. O. V. Varlamov and V. N. Gromorushkin (2020), "High Efficiency Power Amplifier for IoT Applications: RF Path", 2020 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, pp. 1-5. (DOI: 10.1109/IEEEC0NF48371.2020.9078651)
12. V. N. Gromorushkin, O. V. Varlamov, A. V. Dolgopyatova and A. A. Voronkov (2019), "Operation Problems of the EER Transmitter with Narrowband Antenna", 2019 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, pp. 1-5. (DOI: 10.1109/SOSG.2019.8706736).
13. O. V. Varlamov and V. N. Gromorushkin (2020), "Class D Switching Power Amplifier with a Filter under Load Mismatch
Conditions", 2020 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF), pp. 1-6. (DOI: 10.1109/WECONF48837.2020.9131508)
14. V. N. Gromorushkin (2019). Particular qualities of the operation of a transistor HF transmitter to a resonant antenna. Technologies of the information society: Materials of the XIII International Industrial Scientific and Technical Conference, Moscow, 20-21 March 2019. Moscow: "Publishing House Media Publisher". Pp. 268-270.
15. O. V. Varlamov (2020). Maximum power of the HF antenna tuner switched by PIN diodes at load mismatch. T-Comm, vol. 14, no.10. Pp. 26-32. (in Russian)
16. D. V. Ivanov (2006). Methods and mathematical models for studying the propagation of complex HF signals in the ionosphere and correcting their dispersion distortions. Yoshkar-Ola: MarSTU, 2006. 266 p.
17. K. A. Katkov, V. P. Pashintsev, E. K. Katkov (2018). The probability of exceeding threshold values of fluctuations of the electron concentration at ionospheric disturbance. T-Comm, vol. 12, no.7. Pp. 19-28. (in Russian)
18. Yu. I. Bova, A. S. Kryukovsky, D. S. Lukin (2018). Mathematical modeling of propagation of frequency-modulated electromagnetic waves in the ionosphere for the problems of radiocommunication. T-Comm, vol. 12, no.12. Pp. 22-32. (in Russian)
19. E. M. Lobov, I. S. Kosilov (2011). Calculation of noise immunity of broadband ionospheric radio lines using noise-like signals based on prediction data. T-Comm, vol. 5, no.11. Pp. 68-70. (in Russian)
20. N. A. Kandaurov (2019). Signal-code constructs and processing algorithm with automatic dispersion distortion compensation for wideband HF communication. T-Comm, vol. 13, no.2. Pp. 76-79.
21. V. D. Darensky , M. Yu. Mishin, A. Yu. Kapustkin (2018). Big systems of discrete frequency signals: generation rules and basic characteristics. T-Comm, vol. 12, no.5. Pp. 27-30. (in Russian)
22. V. D. Darensky, A.Yu. Kapustkin, I. V. Golovkin (2018). Interference immunity signal-code structures generated on the big systems of discrete frequency signals and turbo-liked codes for HF-range channel. T-Comm, vol. 12, no.9. Pp. 30-33. (in Russian)
23. M. L. Nikitin, A. N. Kopisov, V. V. Hvorenkov and others (2015). Methods for the synthesis of composite time-frequency signals. Messenger of Kalashnikov ISTU. B. 18. No. 3(67). Pp. 93-97.
24. U. V. Romanov, N. P. Hmirova (2016). The comparison of methods for transmitting messages by signals of the MFSK and FTS systems in the mode with FHSS. Technique of radio communication. Release 3 (30). Pp. 7-22.
25. V. V. Korabnicin, U. V. Romanov, U. V. Frolova (2016). Acceleration of the generation of ensembles of time-frequency matrices due to the use of parallel computations. Technique of radio communication. Release 4 (31). Pp. 7-16.
26. S. V. Dvornikov, A. A. Balykov (2020). Proposals for management of the transmission speed and noise immunity of signals with permutation frequency modulation. T-Comm, vol. 14, no.6. Pp. 20-26.
27. E. A. Golubev, E. M. Lobov, N. A. Kandaurov, D. N. Shubin (2018). New class of binary pseudo-random sequences with a nonlin-
Vol. 13. No. 5-2021, H&ES RESEARCH
RF TECHNOLOGY AND COMMUNICATION
ear generation algorithm for communication systems with CDMA. T-Comm, vol. 12, no.2. Pp. 76-80.
28. E. M. Lobov , D. N. Shubin, N. A. Kandaurov, E. O. Lobova (2020) A new class of polyphase pseudo-random sequences with a nonlinear generation algorithm for secure radio communication link between unmanned vehicles and dispatch centers of the "smart city". T-Comm, vol. 14, no.8. Pp. 42-46. (in Russian)
29. V. E. Rusanov (2017). Restriction of the m-sequence of side lobes for minor arguments. T-Comm, vol. 11, no.3. Pp. 62-65.
30. E. M. Lobov and V. O. Varlamov, "Investigation of the Properties of an Filterbank Multicarrier Modem in a Broadband HF Channel," 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO, 2021. Pp. 1-4, doi: 10.1109/SYNCHROINFO51390.2021.9488412.
31. I. V. Golovkin (2016). Investigation of convergence behavior of iterative algorithms in serial concatenation of discrete frequency signals and turbolike codes. T-Comm. Vol. 10. No.3. Pp. 21-29. (in Russian)
32. E. M. Lobov, D. N. Shubin (2019). A Narrow-Band Interference Compensation Device Based on a Digital Filter Bank for Broadband Low-Energy HF Radio Lines, 2019 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. Pp. 1-6, doi: 10.1109/SOSG.2019.8706791
33. S. V. Dvornikov, E.V. Markov, A. A. Manoshi (2021) Ncreasing immunity of decameter radio channel transmissions under unintended interference. T-Comm, vol. 15, no.6. Pp. 4-9. (in Russian)
34. V. E. Rusanov (2016). The loss of noise immunity for the correlational receiving of the signal with phase fluctuations represented as diffusion process. T-Comm. Vol. 10. No.3. Pp. 11-14. (in Russian)
35. I. D. Sholokhov, E. L. Pustovoitov (2016). The study of combined impact of fadings of useful and interfering signals in the case of log-normal distribution on the quality of the useful signal reception (part 1). T-Comm. 2016. Vol. 10. No.6. Pp. 27-33. (in Russian)
36. S. S. Adjemov, V. N. Repinsky (2018). Selection of the split ionospheric wave by means of rotation of polarization of the reception antenna. T-Comm, vol. 12, no.1. Pp. 4-8. (in Russian)
37. S. S. Adjemov, V. N. Repinsky (2018). Location of a depolarized wave. T-Comm, vol. 12, no.6. Pp. 4-8. (in Russian)
38. S. A. Bukashkin, A. V. Ogloblin, D. S. (2015). Shishkin Construction and operation algorithm of a radio link using MIMO technology based on adaptive phased antenna arrays. Radiotechnic. No. 4. Pp. 28-31.
39. A. U. Baraboshin, A. L. Buzov, A. D. Krasilnikov (2012). Prospects for the implementation of MIMO technology in the HF range based on the use of transmitting ring antenna arrays. Radiotechnic. No. 6. Pp. 73-78.
40. R. C. Daniels and S. W. Peters (2013). A New MIMO HF Data Link: Designing for High Data Rates and Backwards Compatibility. Proceedings of MILCOM 2013 - 2013 IEEE Military Communications Conference.Pp. 1250-1255. November 18-20, San Diego, CA.
41. A. Kopysov, I. Klimov, Y. Zagidullin, V. Muravev and O. Muraveva (2014). The use of polarization characteristic of ionosphere for data communications. 2014 International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS). Pp. 1-4, doi: 10.1109/MEACS.2014.6986926.
42. A. V. Ogloblin (2015). Maximum achievable characteristics of HF radio communication complexes implementing MIMO technology for various types of diversity. Electrocommunications. No.5. Pp. 47-51.
43. E. M. Lobov, E. O. Smerdova (2017). Broadband ionospheric channel impulse response estimation using the method of reverse filtering. T-Comm, vol. 11, no.3. Pp. 24-27. (in Russian)
44. E. M. Lobov, E. O. Smerdova (2017). The study of quality of estimation algorithms of the slope of dispersion characteristic of ionospheric channel. Electrocommunications. No. 6. Pp. 28-31.
45. E. M. Lobov, E. O. Smerdova, N. A. Kandaurov, I. S. Kosilov, B. A. Elsukov (2017). Optimum estimation and filtering of the ionospheric channel dispersion characteristics slope algorithms. Systems of signal synchronization, generating and processing in telecommunications (SINKHROINFO), 2017. DOI: 10.1109/SINKHROIN-FO.2017.7997537
46. N. E. Miroshnikova (2016). Adaptive filtering for HF channel estimation. T-Comm. Vol. 10. No.9. Pp. 24-29. (in Russian)
47. E. M. Lobov, E. O. Lobova, N. A. Kandaurov (2018). The optimal tracking dispersion distortions compensator of wideband signals. Electrocommunications. No. 5. Pp. 85-89.
48. E. M. Lobov, E. O. Lobova, B. A. Elsukov (2018). The distortion compensation device for wideband signals based in the filter bank. Reports of the 20th International Conference "Digital Signal Processing and its Application - DSPA-2018", Moscow, Russia, Book 2. Pp. 487-49
49. E. M. Lobov, E. O. Lobova, B. A. Elsukov (2018). Wideband signals dispersion distortion compensator based on digital filter banks. 2018 Systems of signals generating and processing in the field of on board communications, Moscow, 14-15 March 2018, 4 p. DOI: 10.1109/SOSG.2018.8350615
50. S. S. Adjemov, E. M. Lobov, N. A. Kandaurov and E. O. Lobova (2019). Methods and algorithms of broadband HF signals dispersion distortion compensation. 2019 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). Pp. 1-9, doi: 10.1109/SYNCHROIN-FO.2019.8814074.
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ В КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЗЕМЛИ, Т. 13. № 5-2021
РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
51. V. I. Lipatkin, E. M. Lobov, E. O. Lobova and N. A. Kandaurov (2021). Cramer-Rao Bounds for Wideband Signal Parameters Joint Estimation in Ionospheric Frequency Dispersion Distortion Conditions. 2021 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. Pp. 1-7, doi: 10.1109/IEEECONF51389.2021.9416074.
52. V. I. Lipatkin, E. O. Lobova and K. E. Telengator (2021). The Influence of the Quality of the Estimation of Dispersion Distortions of a Broadband HF Signal on the Noise Immunity of a Radio Link. 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). Pp. 1-5, doi: 10.1109/SYN-CHR0INF051390.2021.9488371.
53. E. M. Lobov, V. S. Priputin, E. O. Lobova, E. A. Liberman (2021). Dispersion distortion tracking compensator based on the sigma-point Kalman. T-Comm, vol. 15, no.1. Pp. 41-47. (in Russian)
54. D. S.Chirov, E. O. Lobova (2020). Wideband HF signals dispersion distortion compensator based on digital filter banks. Theory and approbation. T-Comm, vol. 14, no.4. Pp. 57-65. (in Russian)
55. E. M. Lobov, E. O. Lobova, A. A. Kurochkin (2018). Computationally simplified realization of the compensator of dispersion distortions on the basis of the filter bank. 2018 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), Minsk, 4-5 July, 4 p. (DOI: 10.1109/SYNCHROIN-FO.2018.8457058)
56. V. B. Kreyndelin, E. D. Grigorieva (2019). The implementation of the bank of digital filters with reduced computational complexity. T-Comm, vol. 13, no.7. Pp. 48-53. (in Russian)
57. V. B. Kreyndelin, E. D. Grigorieva (2021) Analysis of fast algorithm of matrix-vector multiplication for the bank of digital filters. T-Comm, vol. 15, no.1. Pp. 4-10. (in Russian)
58. K. Yu. Sokolov, V. S. Priputin, E. O. Lobova (2020). Implementation of Cosine Modulated Digital Filter Bank on Processor with ARM architecture. T-Comm, vol. 14, no.11. Pp. 57-63. (in Russian)
59. D. N. Shubin, E. M. Lobov, E. O. Lobova and N. A. Kandaurov (2021). A Device for Processing a Wideband Signal of the HF Waveband Using a Digital Filter Bank. 2021 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO), 2021, pp. 1-9, doi: 10.1109/SYNCHROIN-FO51390.2021.9488356.
60. T. Karp, N.J. Fliege. Modified DFT Filter Banks with Perfect Reconstruction. IEEE Transactions on Circuits and Systems - II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 46, 11. Pp. 1404-1414, DOI: 10.1109/82.803480
61. R. D. Koilpillai, P .P. Vaidyanathan (1992). Cosine-Modulated FIR Filter Banks Satisfying Perfect Reconstruction // IEEE Transactions on Signal Processing. Vol. 40. #4. Pp. 770-783.
62. N. A. Kandaurov, E. M. Lobov (2016). The estimation of the probabilistic characteristics of the algorithm for detecting a series of noise-like signals in a broadband ionospheric channel. Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications. Vol. 7. No. 1. Pp. 30-32.
63. V. V. Vityazev (2017). Multi-rate signal processing. Moscow: Hotline - Telecom. 336 p.
64. Software module for detecting and receiving wideband phase-shift keyed signals with an automatic compensator for dispersion distortion / N.A. Kandaurov [and others]. Certificate of state registration of a computer program No. 2018617993 dated 07/05/2018.
65. E. I. Kuli , A. P. Trifonov (1978). The estimation of signals parameters against the background of interference. Moscow: Soviet Radio. 296 p.
INFORMATION ABOUT AUTHORS:
Sergey S. Adjemov, Doct. of. Sc., professor, Moscow, Russia
Evgeniy M. Lobov, Cand. of. Sc., docent, head of research laboratory 4806, SRD MTUCI, lobov@srd.mtuci.ru, Moscow, Russia Nikolai A. Kandaurov, Cand. of. Sc., head of research laboratory 4808, SRD MTUCI, jet1992@yandex.ru, Moscow, Russia Elizaveta O. Lobova, minor researcher research laboratory 4803, SRD MTUCI, lizabeth2@mail.ru, Moscow, Russia Vladislav I. Lipatkin, engineer SRD MTUCI, lipatkin.24@gmail.com, Moscow, Russia
For citation: Adjemov S.S., Lobov E.M., Kandaurov N.A., Lobova E.O., Lipatkin V.I. Algorithms of estimating and compensating the dispersion distortions of wideband signals in the HF channel. H&ES Reserch. 2021. Vol. 13. No. No 5. P. 57-74. doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-5-57-74 (In Rus)
