ИНТЕГРИРАН МЕТОД ЗА ГЕНЕРИРАНЕ НА АНСАМБЛИ ОТ СЛОЖНИ СИГНАЛИ С ОПТИМИЗИРАНИ КОРЕЛАЦИОННИ ПАРАМЕТРИ НА ПСЕВДОСЛУЧАЙНИТЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛНОСТИ

Oleksii Komar; Olena Syvolovska; Galina Cherneva

Научен доклад ID 2531 : 2024/3

ИНТЕГРИРАН МЕТОД ЗА ГЕНЕРИРАНЕ НА АНСАМБЛИ ОТ СЛОЖНИ СИГНАЛИ С ОПТИМИЗИРАНИ КОРЕЛАЦИОННИ ПАРАМЕТРИ НА ПСЕВДОСЛУЧАЙНИТЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛНОСТИ

Oleksii Komar, Olena Syvolovska, Galina Cherneva

Обект на изследване в доклада са когнитивните радиосистеми, които разчитат на едновременната работа на множество сигнали. Важен проблем в тях е осигуряването на електромагнитна съвместимост и намаляване на междуканалните смущения, които влияят отрицателно върху качеството на комуникацията и увеличават разхода на енергия. Решаването на този проблем изисква разработване на нови методи за генериране на ансамбли от сигнали с оптимизирани параметри на взаимна корелация на псевдослучайните последователности.

В резултат на изследването са предложени и внедрени метод и алгоритъм, позволяващи интегрираната оптимизация на тези параметри за подобряване на ефективността на системата. Този метод включва използването на последователности, които минимизират енергийното взаимодействие, като по този начин намаляват междуканалните смущения. Ефективността на разработения метод се дължи на способността му да подобрява откриването на сигнали и да намалява нивата на шум чрез прилагане на усъвършенствани алгоритми, включително евристични и метаевристични оптимизатори. Предварителната оценка на резултатите показва повишаване на устойчивостта към смущения и подобрение на ефективността на декодиране в сравнение с традиционните системи.

Отличителна черта на предложения метод е неговата гъвкавост и непредсказуемост, което позволява оптимизиране на конфигурациите на сигнала в различни работни условия. Методът може да се прилага в области като военно дело, безжични мрежи, когнитивно радио и системи за предаване на данни, където такива възможности значително повишават оперативната ефективност и сигурност.

• Презареди статията • Open/Download as PDF

когнитивно радио псевдослучайни последователности сигнални ансамбли взаимна корелация междуканална интерференция електромагнитна съвместимост техники за оптимизиране откриване на сигнали.cognitive radio pseudorandom sequences signal ensembles mOleksii Komar Olena Syvolovska Galina Cherneva

BIBLIOGRAPHY

[1]. Syvolovskyi, I. M., Lysechko, V. P., Komar, O. M., Zhuchenko, O. S., Pastushenko, V. V. Analysis of methods for organizing distributed telecommunication systems using the paradigm of Edge Computing. 2024. National University «Yuri Kondratyuk Poltava Polytechnic». Control, Navigation and Communication Systems, 1(75), P. 206-211 DOI: 10.26906/SUNZ.2024.1.206

[2]. Lysechko V. P., Stepanenko Y.G. Method for Combating Intrasystem Interference in Code Division Multiple Access Communication Systems. Radioelectronic and Computer Systems, Scientific and Technical Journal, Kharkiv: «KhAI,» 2010. Issue 5(46). P. 277–281.

[3]. Indyk S. V., Lysechko V. P., Zhuchenko O. S., Kitov V. S. The formation method of complex signals ensembles by frequency filtration of pseudo-random sequences with low interaction in the time domain. Radio Electronics, Computer Science, Control. 2020. Issue 4 (55). P. 7 – 15. DOI 10.15588/1607-3274-2020-4-1.

[4] Althunibat, S., Narman, H.S., Zahmatkesh, H. Cognitive radio-based spectrum sensing under different primary user traffic models. EURASIP J. Wireless Comm. and Networking 2014, 149 (2014). DOI: 10.1186/1687-1499-2014-149.

[5] Mustapha, M., Abdulhasan, R., Faeq, A.K., et al. Adaptive inter-channel interference mitigation in OFDM systems using cognitive radio-based models. Wireless Personal Communications 99, 1453–1468 (2018). DOI: 10.1007/s11277-018-5288-3.

[6] Liang, Y.-C., Zeng, Y., Peh, E.C.Y., Hoang, A.T. Sensing-throughput tradeoff for cognitive radio networks. IEEE Transactions on Wireless Communications 7(4), 1326-1337 (2008). DOI: 10.1109/TWC.2008.060869.

[7] Coulson, A.J. Blind Detection of Wideband Interference for Cognitive Radio Applications. EURASIP J. Adv. Signal Process. 2009, 727686 (2009). DOI: 10.1155/2009/727686.

[8] Wang, B., Liu, K.J.R. Advances in cognitive radio networks: A survey. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 5(1), 5-23 (2011). DOI: 10.1109/JSTSP.2010.2093210.