УДК 681.513.6                                                                           

Компенсационный метод слепого подавления аддитивных стационарных помех с негауссовым распределением

А. Е. Манохин

Институт радиоэлектроники и информационных технологий УрФУ им. первого Президента РФ Б.Н.Ельцина, 620002 Екатеринбург, ул. Мира, 19

Статья поступила в редакцию 8 декабря 2016 г.

Аннотация. В работе представлен метод слепого подавления аддитивных стационарных помех с негауссовым распределением, который основан на слепом выделении помехи на выходе нейронной сети по одному из критериев (максимизация  эксцесса), а затем ее компенсации в смеси с сигналом. Основным достоинством данного метода является возможность подавления помех без априорных знаний о параметрах помехи и сигнала за исключением некоторых предположений (о принадлежности к классу распределений сигналов и помех, об отсутствии сигнала в смеси с помехой на определенное время, о различии статистических характеристик сигналов и помех, о некоторых корреляционных свойствах сигналов и помех и т. п.). В качестве алгоритмов слепого выделения помехи используются алгоритмы, основанные на максимизации абсолютного и нормированного эксцессов, выявлены их достоинства и недостатки. Моделированием подтверждена работоспособность компенсационного метода, который позволяет достичь отношение мощности сигнал-шум на выходе нейронной сети от 9 до 17 дБ в зависимости от отношения мощности сигнал-помеха на ее входах и применяемых алгоритмов выделения помех.

Ключевые слова: слепое подавление помех, слепое выделение сигналов, эксцесс, функция Лагранжа, скорость сходимости.

Abstract. In a work a method of blind additive stationary non-gaussian disturbance suppression based on blind signal extraction at the output of the neural network according to a criteria (maximizing the kurtosis), and then compensation from the mixing with the signal is presented. The main advantage of this method is the possibility of disturbance suppression without a priori knowing of the signals and disturbances properties apart from some assumptions (belonging to the class of signal and disturbance distributions, the absence of a signal mixed with the disturbance at a certain time, the difference of statistical characteristics of signals and disturbances, some correlation properties of signals and disturbances, etc). Blind disturbance extraction algorithms based on the maximization of absolute and normalized kurtosis, are used; their advantages and weaknesses are identified. Modeling confirmed the efficiency of the compensation method achieving a signal-to-noise power ratio at the output of the neural network from 9 to 17 dB depending on the input signal-to-noise power ratio and used blind algorithms.

Key words: blind disturbance suppression, blind signal extraction, kurtosis, Lagrange function, the rate of convergence.

Ссылка на статью:

А. Е. Манохин. Компенсационный метод слепого подавления аддитивных стационарных помех с негауссовым распределением. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2017. №2. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/feb17/4/text.pdf