| Summary: | The methods of spectral analysis based on the use of any model for signal description are considered, some assumptions about the behavior of the signal outside the observation interval are made. The task of spectral analysis or evaluation in this case is to find the parameters of the model used, which is selected based on the available a priori information about the process under study. A new spectral analysis method is proposed that uses the partially classical Prony method, and this method has been improved by replacing damping sine waves with the use of non-damping sine waves. Replacing damping sine wave with the use of damped sine wave, allows you to very accurately isolate the signal and determine its characteristics against the background of very rich in interference with the air space, on the background of radio devices that work legally. For the first time, a fast conversion algorithm was applied to solve the normal equations for finding variables to sequentially determine the parameters of random short-term signals such as amplitude, frequency, and phase. It is suggested to determine not only static parameters, but also the rate of change of these parameters. The speed of change of parameters allows to determine more carefully the signal of the means of silent receiving of information. Modeling of processes of determination of random short-term pulses simulating digital signals of means of silent acquisition of information is carried out, on the basis of the proposed spectral analysis technique, the results of simulation are presented in the form of three-dimensional graphs. The main difference is the use of not only the analysis of the amplitude, frequency, phase and spectrum of the signal, but the main analysis of the spectral density of the signal. Analyzes of the simulation results fully confirm the advantages of the proposed method for the determination of random short-term pulses. Keywords: spectral density, model, spectrum, approximation, digital signals. References 1. Bucker H.P. Comparison of FFT and Proni Algorithms for Bearing Estimation of Narrow-Band Signal in Realistic Ocean Environment. J.Acoust.Soc.Am.,vol61, pp756-762,March 1977 2. Chuang C. W.,Moffat D.L. Natural Resonances of Radar Targets viaProni s Method and Target Discrimination.IEEE Trans. Aerosp.Electron. Syst.,vol.AES-12, pp583-589,1976 3. Hildebrand F.B.Introduction to Numerical Analysis. McGraw-Hill Book Company,New York,1956,ch 9. 4. Марпл С.Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Перевод с англ. О.И. Хабарова и канд. физ.-мат. наук Г.А. Сидоровой, М-Мир-1990. 584 с. 5. Мусієнко А. П., Лаптєв О. А., Собчук В. В., Борсук Б. М. Методика вибору оптимального вхідного сигналу радіомоніторингу для програмних засобів на базі перетворення Фур’є //Системи управління, навігації та зв’язку. 4(56),2019. С.135-141 6. Лаптєв О.А. Порівняний аналіз методів розпізнавання сигналів радіозакладних пристроїв на основі частотних перетворень//Телекомунікаційні та інформаційні технології, (3),2019. С.35-45. 7. Лаптєв О.А., Половінкін І.М, Клюковський Д.В., Барабаш А.О., Модель пошуку засобів негласного отримання інформації на основі диференціальних перетворень // Sciences of Europe. Praha, Czech Republic (ISSN 3162-2364). 2019. Vol. 1. No 43. 8. Кутузов В.М. Загоризонтные РЛС декаметрового диапазона: области применения и принципы построениям / В.М. Кутузов // Судостроение за рубежом. - 1989-№ 11. - С. 21-31. 9. Никитин А.В. Цифровой параметрический спектральный анализ широкополосных сигналов по методу Прони. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://fizmathim.com/tsifrovoy-parametricheskiy-spektralnyy-analiz-shirokopolosnyh-signalov-po-metodu-proni (22.09.2019) 10. Laptev A.A. Barabash O.V., Savchenko V.V., Savchenko V.A., Sobchuk V.V. The method of searching for digital means of illegal reception of information in information systems in the working range of Wi-Fi // International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. Indiа. Vol. 6, Issue 7 2019, ISSN: 2350-0328, Р. 10101-10105 11. Бортник Г. Г. Васильківський М. В. Стальченко О. В. Цифровий метод спектрального оцінювання випадкових сигналів//Журнал Вісник Вінницького політехнічного інституту. № 2.2014.12. Барсуков О.М., Кав’юк В.В., Потапенко В.В. Виділення аудіосигналу на фоні шуму з використанням методу сингулярного спектрального аналізу// Системи озброєння і військова техніка. № 1(53). 2018. С. 61-66. В статье рассмотрены методы спектрального анализа, основанные на использовании любой модели для описания сигнала, при использовании которых делаются некоторые предположения о поведении сигнала вне интервалом наблюдения. Ключевые слова: спектральная плотность, модель, спектр, аппроксимация, цифровые сигналы. Перечень ссылок1. Bucker H.P. Comparison of FFT and Proni Algorithms for Bearing Estimation of Narrow-Band Signal in Realistic Ocean Environment. J.Acoust.Soc.Am.,vol61, pp756-762,March 1977 2. Chuang C. W.,Moffat D.L. Natural Resonances of Radar Targets viaProni s Method and Target Discrimination.IEEE Trans. Aerosp.Electron. Syst.,vol.AES-12, pp583-589,1976 3. Hildebrand F.B.Introduction to Numerical Analysis. McGraw-Hill Book Company,New York,1956,ch 9. 4. Марпл С.Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Перевод с англ. О.И. Хабарова и канд. физ.-мат. наук Г.А. Сидоровой, М-Мир-1990. 584 с. 5. Мусієнко А. П., Лаптєв О. А., Собчук В. В., Борсук Б. М. Методика вибору оптимального вхідного сигналу радіомоніторингу для програмних засобів на базі перетворення Фур’є //Системи управління, навігації та зв’язку. 4(56),2019. С.135-141 6. Лаптєв О.А. Порівняний аналіз методів розпізнавання сигналів радіозакладних пристроїв на основі частотних перетворень//Телекомунікаційні та інформаційні технології, (3),2019. С.35-45. 7. Лаптєв О.А., Половінкін І.М, Клюковський Д.В., Барабаш А.О., Модель пошуку засобів негласного отримання інформації на основі диференціальних перетворень // Sciences of Europe. Praha, Czech Republic (ISSN 3162-2364). 2019. Vol. 1. No 43. 8. Кутузов В.М. Загоризонтные РЛС декаметрового диапазона: области применения и принципы построениям / В.М. Кутузов // Судостроение за рубежом. - 1989-№ 11. - С. 21-31. 9. Никитин А.В. Цифровой параметрический спектральный анализ широкополосных сигналов по методу Прони. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://fizmathim.com/tsifrovoy-parametricheskiy-spektralnyy-analiz-shirokopolosnyh-signalov-po-metodu-proni (22.09.2019) 10. Laptev A.A. Barabash O.V., Savchenko V.V., Savchenko V.A., Sobchuk V.V. The method of searching for digital means of illegal reception of information in information systems in the working range of Wi-Fi // International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. Indiа. Vol. 6, Issue 7 2019, ISSN: 2350-0328, Р. 10101-10105 11. Бортник Г. Г. Васильківський М. В. Стальченко О. В. Цифровий метод спектрального оцінювання випадкових сигналів//Журнал Вісник Вінницького політехнічного інституту. № 2.2014.12. Барсуков О.М., Кав’юк В.В., Потапенко В.В. Виділення аудіосигналу на фоні шуму з використанням методу сингулярного спектрального аналізу// Системи озброєння і військова техніка. № 1(53). 2018. С. 61-66. У статті розглянуто методи спектрального аналізу, які засновані на використанні будь-якої моделі для опису сигналу, при використанні яких робляться деякі припущення про поведінку сигналу поза інтервалом спостереження. Завдання методу спектрального аналізу або оцінювання, при цьому, зводиться до знаходження параметрів використовуваної моделі, яка вибирається виходячи з наявної апріорної інформації про досліджуваний процес. Запропоновано новий метод спектрального аналізу, який використовує частково класичний метод Проні, удосконалений шляхом заміни згасаючих синусоїд на використання незгасних синусоїд.Заміна згасаючих синусоїд на незгасаючі синусоїди, дозволяє дуже точно виділити сигнал засобів негласного отримання інформації і визначити його характеристики на тлі вхідного сигналу радіомоніторингу, дуже багатого на перешкоди ефірного простору, та сигналів радіопристроїв, що працюють легально. Вперше застосовано алгоритм швидкого перетворення для вирішення нормальних рівнянь знаходження змінних для послідовного визначення параметрів випадкових короткочасних сигналів таких як: амплітуда, частота та фаза. Запропоновано визначати не тільки статичні параметри, а ще швидкість зміни цих параметрів. Швидкість зміни параметрів дозволяє більш ретельно визначати сигнал засобів негласного отримання інформації. Проведено моделювання процесів визначення випадкових короткочасних імпульсів, які імітують цифрові сигнали засобів негласного отримання інформації, на основі запропонованій методиці спектрального аналізу. Результати моделювання приведені у вигляді тривимірних графіків. Основною відзнакою є використання не тільки аналізу амплітуди, частоти, фази та спектра сигналу, а саме головне, аналізу спектральної щільності сигналу. Аналізи результатів моделювання цілком підтверджують переваги запропонованого методу для визначення випадкових короткочасних імпульсів. Ключові слова: спектральна щільність, модель, спектр, апроксимація, цифрові сигнали. Перелік посилань 1. Bucker H.P. Comparison of FFT and Proni Algorithms for Bearing Estimation of Narrow-Band Signal in Realistic Ocean Environment. J.Acoust.Soc.Am.,vol61, pp756-762,March 1977 2. Chuang C. W.,Moffat D.L. Natural Resonances of Radar Targets viaProni s Method and Target Discrimination.IEEE Trans. Aerosp.Electron. Syst.,vol.AES-12, pp583-589,1976 3. Hildebrand F.B.Introduction to Numerical Analysis. McGraw-Hill Book Company,New York,1956,ch 9. 4. Марпл С.Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Перевод с англ. О.И. Хабарова и канд. физ.-мат. наук Г.А. Сидоровой, М-Мир-1990. 584 с. 5. Мусієнко А. П., Лаптєв О. А., Собчук В. В., Борсук Б. М. Методика вибору оптимального вхідного сигналу радіомоніторингу для програмних засобів на базі перетворення Фур’є //Системи управління, навігації та зв’язку. 4(56),2019. С.135-141 6. Лаптєв О.А. Порівняний аналіз методів розпізнавання сигналів радіозакладних пристроїв на основі частотних перетворень//Телекомунікаційні та інформаційні технології, (3),2019. С.35-45. 7. Лаптєв О.А., Половінкін І.М, Клюковський Д.В., Барабаш А.О., Модель пошуку засобів негласного отримання інформації на основі диференціальних перетворень // Sciences of Europe. Praha, Czech Republic (ISSN 3162-2364). 2019. Vol. 1. No 43. 8. Кутузов В.М. Загоризонтные РЛС декаметрового диапазона: области применения и принципы построениям / В.М. Кутузов // Судостроение за рубежом. - 1989-№ 11. - С. 21-31. 9. Никитин А.В. Цифровой параметрический спектральный анализ широкополосных сигналов по методу Прони. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://fizmathim.com/tsifrovoy-parametricheskiy-spektralnyy-analiz-shirokopolosnyh-signalov-po-metodu-proni (22.09.2019) 10. Laptev A.A. Barabash O.V., Savchenko V.V., Savchenko V.A., Sobchuk V.V. The method of searching for digital means of illegal reception of information in information systems in the working range of Wi-Fi // International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. Indiа. Vol. 6, Issue 7 2019, ISSN: 2350-0328, Р. 10101-10105 11. Бортник Г. Г. Васильківський М. В. Стальченко О. В. Цифровий метод спектрального оцінювання випадкових сигналів//Журнал Вісник Вінницького політехнічного інституту. № 2.2014.12. Барсуков О.М., Кав’юк В.В., Потапенко В.В. Виділення аудіосигналу на фоні шуму з використанням методу сингулярного спектрального аналізу// Системи озброєння і військова техніка. № 1(53). 2018. С. 61-66.
|
|---|