izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2025-2-88-96izmertech-2291Research ArticleРАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯRADIO MEASUREMENTSСтохастическая обработка сигналов в адаптивных измерительных системах с грубыми пространственно-временны́м и статистиками: метод обращаемого спектрального анализаStochastic signal processing in adaptive measurement systems with rough space-time statistics: invertible spectral analysis methodГорбуновЮ. Н.GorbunovYu. N.

Юрий Николаевич Горбунов

Москва; Фрязино, Московская обл.

Yuri N. Gorbunov

Moscow; Fryazino, Moscow region

gorbunov26.10.48@gmail.comЦентральный научно-исследовательский радиотехнический институт им. академика А.И. Берга; Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова Российской академии наукРоссияA.I. Berg Central radio-research institute; Kotelnikov Institute of Radio Engineering and Electronics of Russian Academy of Sciences, Fryazino branchRussian Federation2025060620257428896Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20252025ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/2291

Представлен модифицированный метод эффективной спектральной и корреляционной пространственно-временно́й обработки сигналов, предназначенный для работы в условиях высокой динамики интенсивности входного потока и варьирования частотно-временно́го ресурса цифровой обработки. В основе метода лежат адаптация алгоритмов и уточнение целей и задач обработки. Разработана методика достижения высокого инструментального разрешения сигналов по спектральным и/или корреляционным признакам. Рассмотрены аспекты повышения эффективности пространственно-временно́й обработки сигналов, актуальные для радиотехнических измерительных систем с цифровыми фазированными антенными решётками и системами селекции движущихся целей. В модифицированном методе учтена вариабельность (изменение типа) обрабатываемых сигналов. Предложены меры по снижению требований к динамическому диапазону входного потока за счёт использования грубых (малоразрядных и бинарных) статистик. Расширена номенклатура частот, включая временны́е и пространственные спектры законов распределений (характеристических функций). Учтены технические (аппаратные и программные) ограничения, предполагающие применение грубого квантования сигналов. Эффективность обработки достигается путём обеления (режекции доминирующих составляющих) пассивных помех до основного этапа – применения метода обращаемого спектрального анализа, а также традиционных стохастических алгоритмов, включая увеличение размеров выборок (апертур, окон) и повышение скорости сходимости измерений в базовом методе Монте-Карло. Полученные результаты можно использовать в радиотехнических измерительных комплексах, включая радиолокационные системы, для задач радиои радиотехнического мониторинга, а также для измерения координат дальности и пеленга.

A modified method for efficient spectral and correlation-based spatio-temporal signal processing is presented, designed for operation under conditions of high dynamic variability in input signal intensity and varying frequency-time resources of digital processing. The method is based on adapting algorithms and refining the goals and tasks of signal processing. A methodology has been developed to achieve high instrumental resolution of signals based on spectral and/or correlation features. The study addresses aspects of improving the efficiency of spatio-temporal signal processing, which are relevant for radio engineering measurement systems with digital phased antenna arrays and moving target selection systems. The previously proposed adaptive method of reversible spectral analysis, developed by the author, has been modernized for use in spatio-temporal signal processing. The updated method takes into account the variability (type changes) of processed signals and introduces measures to reduce the dynamic range requirements of the input signal stream by utilizing coarse (low-bit and binary) statistics. The frequency nomenclature has been expanded to include temporal and spatial spectra of distribution laws (characteristic functions). Technical (hardware and software) constraints, such as the use of coarse signal quantization, are also considered. Processing efficiency is achieved through the application of a whitening operation (rejection of dominant components) for passive interference prior to the main stage – the reversible spectral analysis method — and through the use of traditional stochastic algorithms. This includes increasing sample sizes (apertures, windows) and improving the convergence rate of measurements in the basic Monte Carlo method. The results obtained can be applied in radio engineering measurement complexes, including radar systems, for tasks such as radio and radio technical monitoring, as well as for measuring range and bearing coordinates.

стохастическая линеаризациярандомизациястохастическая измерительная системаметод Монте-Карлогрубые статистикиусреднениеstochastic linearizationrandomizationstochastic measurement systemMonte Carlo methodrough statisticsaveragingАвтор заявляет, что во время подготовки данной рукописи не было получено каких-либо средств, грантов или другой поддержкиThe author declares that no funds, grants, or other support were received during the preparation of this manuscriptReferencesГорбунов Ю. Н. Радиолокация высокого разрешения: обращаемый спектральный анализ. Журнал радиоэлектроники. 2(10) (2018). https://doi.org/10.30898/1684-1719.2018.10.7; https://www.elibrary.ru/yokzvrGorbunov Yu. N. High-resolution radar: invertible spectral analysis. Journal of Radio Electronics, 2(10) (2018). (In Russ.) https://doi.org/10.30898/1684-1719.2018.10.7; https://www.elibrary.ru/yokzvrГорбунов Ю. Н., Куликов Г. В., Шпак А. В. Радиолокация: стохастический подход: Монография. Горячая линия – Телеком, Москва (2016). htt ps://www.elibrary.ru/rcdxslGorbunov Yu. N., Kulikov G. V., Shpak A. V. Radar: stochastic approach: Monograph. Goryachaya Liniya – Telecom, Moscow (2016). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/rcdxslМонзинго Р. А., Миллер Т. У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию: Перевод с английского под ред. В. А. Лексаченко. Радио и связь, Москва (1986).Weill L. R. Introduction to Adaptive Arrays, by R. A. Monzingo and T. W. Miller. The Journal of the Acoustical Society of America, 70(3), 913–913 (1981). https://doi.org/10.1121/1.386865Воскресенский Д. И. Антенны с обработкой сигнала: Учебное пособие для вузов. САЙНС-ПРЕСС, Москва (2002).Voskresensky D. I. Antennas with signal processing: Textbook. Manual for universities. SAJNS-PRESS, Moscow (2002). (In Russ.)Ba sh B. A., Goeckel D., Towsley F. Limits of reliable communication with low probability of detection on AWGN channels. 2012 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings, Cambridge, MA, USA, 2012, pp. 448-452 (2012). https://doi.org/10.1109/ISIT.2012.6284228; https://www.elibrary.ru/rpgcrhBash B. A., Goeckel D., Towsley F. Limits of reliable communication with low probability of detection on AWGN channels. 2012 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings, Cambridge, MA, USA, 2012, pp. 448–452 (2012). https://doi.org/10.1109/ISIT.2012.6284228; https://www.elibrary.ru/rpgcrhКотельников В. А. Теория потенциальной помехоустойчивости. Госэнергоиздат, Москва (1956).Kotelnikov V. A. Theory of potential noise immunity. Gosenergoizdat, Moscow (1956). (In Russ.)Горбунов Ю. Н. Стохастическая линеаризация пеленга в адаптивных антенных решётках с грубыми пространственно-временными статистиками. Автоматика и телемеханика, (12), 103–114 (2019). ht tps://doi.org/10.1134/S0005231019120067; https://www.elibrary.ru/ewlzgzGorbunov Yu. N. Stochastic linearization of the bearing in adaptive antenna arrays with coarse space-time statistics. Automation and Remote Control, 80, 2170–2179 (2019). https://doi.org/10.1134/S0005117919120063Кей С. М., Марпл мл. С. Л. Современные методы спектрального анализа: обзор. Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (ТИИЭР), 69(11), 5–51 (1981).Kay S. M., Marple Jr. S. L. Modern methods of spectral analysis: review. Proceedings of the Institute of Electrical and Radio Electronics Engineers (TIIER), 69(11), 5–51 (1981). (In Russ.)Марпл мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Мир, Москва (1990).Marple Jr. S. L. Digital Spectral Analysis and Its Applications. Prentice-Hall (1987).Первозванский А. А. Поиск. Наука, Москва (1970).Pervozvanskii A.A. Poisk. Nauka, Moscow (1970). (In Russ.)Цыпкин Я. З. Адаптация и обучение в автоматических системах. Наука, Москва (1968).Tsypkin Ya. Z. Adaptation and Learning in Automatic Systems. Nauka, Moscow (1968). (In Russ.)Me tropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Metod. Journal of the American Statistical Association, 44(247), 335–341 (1949). https://doi.org/10.1080/01621459.1949.10483310Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Metod. Journal of the American Statistical Association, 44(247), 335–341 (1949). https://doi.org/10.1080/01621459.1949.10483310Горбунов Ю. Н. Угловое сверхразрешение характера движения глаз для повышения чёткости изображения предметов в условиях ограничений. Вестник РАЕН, 19(1), 13–20 (2019). https://www.elibrary.ru/wxjuwzGorbunov Yu. N. Angular Superresolution of Eye Movement Patterns to Improve Image Clarity of Objects under Constraints. Bulletin of the Russian Academy of Natural Sciences, 19(1), 13–20 (2019). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/wxjuwzГорбунов Ю. Н. Когерентно-шумовая РЛС с «грубыми» пространственно-временными статистиками и применением метода стохастического обращаемого спектрального анализа. DSPA: вопросы применения цифровой обработки сигналов, 8(3), 124–128 (2018). https://www.elibrary.ru/yntwfnGorbunov Yu. N. Coherent-noise radar with “rough” spatio-temporal statistics and the use of the stochastic invertible spectral analysis method. DSPA: issues of digital signal processing application, 8(3), 124–128 (2018). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/yntwfnКалинин В. И. Сверхширокополосная радиолокация с двойной спектральной обработкой шумовых сигналов. Радиотехника, 3, 25–35 (2005).Kalinin V. I. Ultra-wideband radar with double spectral processing of noise signals. Radio Engineering, (3), 25–35 (2005). (In Russ.)Калинин В. И., Чапурский В. В. Эффективность двойного спектрального анализа и шумовой радиолокации при действии отражений от местных предметов. Радиотехника и электроника, 51(3), 303–313 (2006). https://www.elibrary.ru/njtfltKalinin V. I., Chapursky V. V. Efficiency of double spectral analysis and noise radar under the action of reflections from local objects. Radio Engineering and Electronics, 51(3), 303–313 (2006). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/njtfltПуарье Дж. Шумовая радиосвязь. Зарубежная радиоэлектроника, (7) (1969).Poirier J. Noise Radio Communications. Foreign Radio Electronics, (7) (1969). (In Russ.)Волжин В. Н., Якимчук Ю. В., Кислов В. Я. и др. Способ радиолокации: Авторское свидетельство СССР № 792183 (1980).Volzhin V. N., Yakimchuk Yu. V., Kislov V. Ya. et al. Radar Method: Author’s Certificate USSR no. 792183 (1980). (In Russ.)Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. Радио и связь, Москва (1986).Gonorovsky I. S. Radio Engineering Circuits and Signals: Textbook for Universities. 4th ed., revised and enlarged. Radio i svyaz’, Moscow (1986). (In Russ.)Соболь И. М. Численные методы Монте-Карло. Наука, Москва (1973).Sobol I. M. Monte Carlo Numerical Methods. Nauka, Moscow (1973). (In Russ.)П. А. Созинов (ред.). Радиоэлектронная борьба. Тезаурус. Справочник. Радиотехника, Москва (2020).Sozinov P. A. (Ed.). Electronic Warfare. Thesaurus Handbook. Radiotekhnika, Moscow (2020). (In Russ.)Ляпунов А. М. Собрание сочинений. В 3 томах. Изд-во АН СССР, Москва (1954–1959).Lyapunov A. M. Collected Works. Publishing House of the USSR Academy of Sciences, Moscow (1954–1959). (In Russ.)Бакулин М. Г., Варукина Л. А., Крейнделин В. Б. Технология MIMO: принципы и алгоритмы. Горячая линия – Телеком, Москва (2014). https://www.elibrary.ru/mhxjojBakulin M. G., Varukina L. A., Kreindelin V. B. MIMO Technology: Principles and Algorithms. Goryachaya Liniya – Telecom, Moscow (2014). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/mhxjojАнтенная система на основе линзы Ротмана для сбора свободной энергии 5G на частоте 28 ГГц. Вестник Воронежского государственного технического университета, 15(4) (2019).Rothman lens based antenna system for 5G free energy harvesting at 28 GHz. Bulletin of Voronezh State Technical University, 15(4), (2019). (In Russ.)Ceлютин А. Ю. Технология линий задержки в печатной линзе Ротмана. Радиотехника, 85 (3), 134–147 (2021). https://doi.org/10.18127/j00338486-202103-14; https://www.elibrary.ru/fowslwSelyutin A. Yu. Delay line technology in a printed Rothman lens. Radio Engineering, 85(3), 134–147 (2021). (In Russ.) https://doi.org/10.18127/j00338486-202103-14; https://www.elibrary.ru/fowslw

The authors declare that there are no conflicts of interest present.