ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2026. №2

УДК: 621.391.8

Детектирование импульсных сигналов
в квазивертикальном ионосферном канале
на основе статистической модели смеси
распределений Рэлея и Райса

Ю.В. Давыдов, И.В. Скворцов, Р.Р. Латыпов, Д.В. Давыдов

Казанский (Приволжский) федеральный университет
420111, Россия, Казань, ул. Кремлевская, 16а

Статья поступила в редакцию 18 декабря 2025 г.

Аннотация. В статье предложен и апробирован метод детектирования импульсных сигналов в квазивертикальном ионосферном коротковолновом канале на основе статистической модели смеси распределений Рэлея и Райса. Традиционные пороговые методы обнаружения оказываются недостаточно надежными в условиях высокого уровня шумов и нестационарности канала. В предлагаемом методе полученный сигнал рассматривается в виде реализации смеси двух компонент: шумовой (описываемой распределением Рэлея) и сигнальной (описываемой распределением Райса). Экспериментальные результаты подтверждают работоспособность предлагаемого метода детектирования импульсных сигналов в условиях низких значений сигнал/шум и позволяют оценивать вероятность прохождения сигнала в зависимости от времени суток. Предлагаемый метод повышает устойчивость NVIS-связи в условиях сильных помех и динамически изменяющихся ионосферных условий

Ключевые слова: ионосферный коротковолновой канал, NVIS, модель смеси, распределение Райса, распределение Рэлея, итерационный алгоритм.

Финансирование: Работа выполняется в соответствии со Стратегической программой академического лидерства «Приоритет 2030» Казанского федерального университета Правительства Российской Федерации.

Автор для переписки: Давыдов Юрий Владимирович, davydovkfu@mail.ru

Литература

1. Witvliet, B. A., and R. M. Alsina-Pagès. Radio communication via Near Vertical Incidence Skywave propagation: an overview // Telecommunication systems. – 2017. – T.66. – №.2. – C.295-309.

2. Егошин И.А., Колчев А.А., Недопекин А.Е. Обнаружение сигнала ионозонда с линейной частотной модуляцией в условиях априорной непараметрической неопределенности // Известия вузов. Радиофизика. – 2019. – Т.62. – №.10. – С.769–778.

3. Recommendation ITU-R P.1057-7. Probability Distributions Relevant to Radiowave Propagation Modelling. Geneva: ITU, 2022.

4. Allen, Jeffery, et al. Mid-latitude mobile wideband HF-NVIS channel analysis: Part 1. – 2017. – №. SPAWARTR3075.

5. Hastie, T. et al. The Elements of Statistical Learning. New York, NY, USA: Springer New York Inc., 2001.

6. D. Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning. Cambridge: Cambridge University Press, 2012.

7. MacGougan G. D. Poor receiving conditions effect on the GPS positioning accuracy//In Proceedings of ION GNSS 2012. – Neshvil, 2012, S.204-216.

8. Ворошилин Е. П., Миронов М. В., Громов В. А. Определение времени задержки приема сигналов группировкой пространственно-разнесенных малых космических аппаратов //Матер. докл. Всерос. радиофизических научных чтений-конференций памяти НА Арманда. – 2010. – С. 75.

Для цитирования:

Давыдов Ю.В., Скворцов И.В., Латыпов Р.Р., Давыдов Д.В. Детектирование импульсных сигналов в квазивертикальном ионосферном канале на основе статистической модели смеси распределений Рэлея и Райса. // Журнал радиоэлектроники. – 2026. – №. 2. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2026.2.10