Идентификация
сигналов изображения
робастными системами со стохастической
накачкой
В. И. Неволин, М. Б. Меренков, Д. В. Иванеев,
М. А. Зуйкова
Южно-Уральский государственный университет
Получена 16 января 2013 г.
Аннотация. В
статье рассматриваются вопросы методологии робастных методов идентификации
сигналов с неизвестными параметрами, в том числе сигналов изображения,
например, для космического радиозондирования, при их приеме в условиях действия
мощных аддитивных помех. Используется непараметрический статистический подход, базирующийся
на выборочных распределениях наблюдений. По методу робастной нелинейной
фильтрации проводится синтез схем робастных фильтров, а идентификация
(фильтрация и обнаружение) сигналов путем построения робастных парциальных
систем. Приведено обоснование физического повышения помехоустойчивости робастных
систем за счет явления энергетических преобразований при стохастической автоматической
накачке от сопутствующих аддитивных помех. Проведено моделирование, отмечающее
повышение помехоустойчивости по сравнению с согласованной фильтрацией.
Ключевые
слова: робастный метод, нелинейная
фильтрация, численное моделирование, стохастическая автоматическая накачка.
Abstract: The problems of methodology of robust
systems of the identification of signals with unknown parameters as well as
the identification of image signals under the conditions of powerful
additive hindrances, e.g. for space radiosonde observation, are dealt with
in the article. The nonparametric stochastic approach based on selective
distributions of observations is used here. The synthesis of the schemes of
robust filters is carried out by the robust nonlinear filtration method, and
the identification (filtration and detection) of signals – by constructing
robust partial systems. The basis of physical increase of robust systems’
noise stability due to the phenomenon of power transformations under the
conditions of stochastic automatic rating from attendant additive hindrances
is laid down in the paper. The results of the conducted simulation show the
essential increase of noise stability in comparison with the coordinated
filtration.
Keywords: robust methods, nonlinear filtering, numerical modeling, stochastic pumping.