Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки (Feb 2021)

ФІЛЬТРАЦІЯ ВУЗЬКОСМУГОВИХ СИГНАЛІВ МЕТОДОМ ЛОКАЛЬНОГО ВЕЙВЛЕТ–ТРЕШХОЛДІНГУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ СТАЦІОНАРНОЇ ФАЗИ

  • Іван ЧЕСАНОВСЬКИЙ,
  • Денис ЛЕВЧУНЕЦЬ,
  • Анна ПЛОЩИК

DOI
https://doi.org/10.32453/3.v82i1.546
Journal volume & issue
Vol. 82, no. 1

Abstract

Read online

В роботі розглядається метод вейвлет фільтрації вузькосмугових частотно–модульваних сигналів на основі нелінійного локального трешхолдінгу. Основою запропонованого методу є використання асимптотичного методу точок стаціонарної фази для формування функції трешхолдінгу вейвлет спектру. Показано, що застосування точок стаціонарної фази для локалізації функції трешхолдінгу і радіусів впливу для її масштабування дає змогу значно підвищити ефективність фільтрації і спростити процес вибору і масштабування материнського вейвлету. Визначаючи сферу застосування методів локально–базисної обробки слід зазначити їх підвищену інформативність, що дозволяє знаходити і відстежувати локальні зміни сигналу. Розглядається випадок виділення детермінованих сигналів на фоні перешкод в синхронній системі зв'язку, в якій використовуються вузькосмугові сигнали з полігармонічною частотною модуляцією з незначною девіацією частоти. В якості перешкод, розглядається білий шум, який має рівномірну спектральну щільність в межах частотного спектра сигналу і по всій його тривалості. Виходячи з цього, оптимальний, в енергетичному відношенні, фільтр повинен забезпечувати пропорційне посилення складових сигналу, які по модулю перевищують рівень шуму і пропорційно пригнічувати складові сигналу, які по модулю його не перевищують. В статті наведено застосування методу стаціонарної фази, а саме її оцінки за допомогою функції радіусів впливу, для завдання фільтрації з використанням вейвлет–перетворення. Відмінною особливістю вейвлет–аналізу є те, що в ньому можна використовувати сімейства функцій, що реалізують різні варіанти співвідношення невизначеності. Відповідно, дослідник має можливість гнучкого вибору між ними і застосування тих вейвлетних функцій, які найбільш ефективно вирішують поставлені завдання.

Keywords