Математичні моделі модуляції простих сигналів для алгебраїчного відокремлення перешкоди у системах передачі інформації
Анотація
Стаття є подовження роботи [1] про сепарацію корисного сигналу від перешкоди та робіт [2,3], у яких пропонувався метод вирішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь з використання QR розкладання на базі методу Грама Шмідта. Робота є актуальною, тому що на частотній осі систем передачі інформації неможна знайти ділянку, вільну від перешкод, завжди треба розраховувати на випадок, що перешкода є у всьому доступному діапазоні частот, опис деяких джерел цих перешкод наведено у вступі цієї статті. Розробка сучасних інформаційно-комунікаційних систем неможлива без використання математичних моделей, тому що це впливає на вартість дослідження та є передумовою створення дослідницьких стендів. Отже, метою цієї роботи є побудова моделей уявлення корисних сигналів, важливим напрямком при цьому є дотримання критеріїв математичних моделей: адекватності, гнучкості, прийнятної складності. Користь від моделювання можна отримати лише за умов, коли забезпечується правильне (адекватне) відображення властивостей оригіналу, а також відбувається видалення проблеми складності досліджень на реальних об'єктах. Тому робота подовжується у напрямку побудови аналітичних математичних моделей простих сигналів з використанням методів модуляції: амплітудної, частотної, фазової. У роботі є графіки з часовою розгорткою простих сигналів, формули побудови та параметри, до яких належить частота, швидкість передачі символів і період передачі одного символу, а також наведено словесний опис процесу демодуляції для оцінки правильності графіків модуляції. Отже, результатом роботи є аналітичні математичні моделі, які мають адекватність та прийнятну складність, також їх можна використати для побудови складніших моделей, наприклад, побудови моделі квадратурної модуляції, де спостерігається зміна вже двох параметрів: амплітуди та початкової фази. За результатом роботи можна зробити висновки, що робота є актуальною, має мету, результат і напрямок подальшого дослідження, що буде визначатися математичними моделями побудови системи перешкод на базі рядів Фур’є та sinc функцій, їх адитивним додаванням до корисного сигналу, з подальшим використанням матриць систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР) і порівнянням отриманих результатів зі звичайними методами процесу демодуляції, які побудовані на використанні кореляційних інтегралів.
Завантаження
Посилання
/Посилання
Brifman, J., Rassomakhin, S. G., Shlokin, V. N., “System and method for achieving a clean separation of signal and noise,” U.S. Patent 11 394 415 B2, Jul. 19, 1922. [in English] https://patents.google.com/patent/US11394415B2/en?oq=US11394415B2+
Melkozerova O. M., Rassomakhin S. G, Shlokin V. N. “The application of the orthogonal decomposition method for the algebraic solver separator”. Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University, series «Mathematical modeling. Information technology. Automated systems», Vol. 54, pp 35–43, 2022. [in English] https://periodicals.karazin.ua/mia/article/view/22224
O. Melkozerova, S. Malakhov and O. Nariezhnii, " Adaptation of orthogonal matrix distribution for SLAR solution problems," Actual problems of modern science: Proceedings of the 6th International Conference on Actual problems of modern science, ICAPMS 2023, Boston, USA, January 31- February 3, 2023. pp. 469-474. [in Ukrainian] https://isg-konf.com/uk/actual-problems-of-modern-science/
Rassomakhin S. G. “Mathematical and physical nature of the channel capacity”. Telecommunications and Radio Engineering, Vol. 71, Issue 16. pp 1423–1451, 2017. [in English] http://dl.begellhouse.com/journals/0632a9d54950b268,69741fd55cd51128,35cd933625b8086a.html
Shannon C. E. “A mathematical theory of communication”. Bell System Technical Journal, Vol. 27. pp 379–423, 623-656, 1948. [in English] http://dl.begellhouse.com/journals/0632a9d54950b268,69741fd55cd51128,35cd933625b8086a.html
B. Sklar, Digital communication. Fundamentals and application. Communication engineering services. Tarzana, California and university of California, Los Anges, 2003. [in English] https://www.mangoud.com/EENG373_files/Book-Sklar.pdf
System and method for achieving a clean separation of signal and noise: Patent № 11,394,415 B2 The United States:of America. Date of patent Jul. 19, 2022. https://patents.google.com/patent/US11394415B2/en?oq=US11394415B2+
Melkozerova O. M., Rassomakhin S. G, Shlokin V. N. The application of the orthogonal decomposition method for the algebraic solver separator. Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv national university, series “Mathematical modeling. Information technology. Authomated control systems”. 2022. Vol. 54. P. 35–43. https://periodicals.karazin.ua/mia/article/view/22224
Мелкозьорова О. М., Малахов С. В., Нарєжній О. П. Адаптація ортогонального розподілу матриць для задач розв’язання СЛАР. “Actual problems of modern science”: 2023 рік : матеріали Міжн. наук.-практ. конф., 31 січня–3 лют. 2023 р. Бостон : США, 2023. С. 469–474. https://isg-konf.com/uk/actual-problems-of-modern-science/
Rassomakhin S. G. Mathematical and physical nature of the channel capacity. Telecommunications and Radio Engineering. 2017. Vol. 71, Issue 16. P. 1423–1451. http://dl.begellhouse.com/journals/0632a9d54950b268,69741fd55cd51128,35cd933625b8086a.html
Shannon C. E. A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journ. 1948. Vol. 27. P. 379–423, 623-656. https://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf
Bernard Sklar Digital communication. Fundamentals and application. Communication engineering services. Tarzana, California and university of California, Los Anges, 2003. 1104 p. https://www.mangoud.com/EENG373_files/Book-Sklar.pdf