Високопродуктивний метод класифікації радіосигналів на базі спектрально-коваріаційного оцінювання сигналів

Abstract

The paper proposes a high-performance method of radio signal classification based on spectral-covariance evaluation of signals. At the same time, multi-stage processing of overlapping subsequences of readings of the investigated radio signal in the time and frequency domain is carried out. The evaluation of radio signal parameters is performed on the basis of the found power spectral density of the investigated digital implementations. The analysis of the effectiveness of the proposed method confirmed that thanks to the developed method, it is possible to increase the productivity of the spectral-covariance evaluation of radio signals by 2.0÷8.9 times, depending on the volume of the analyzed implementation of the radio signal and the number of overlapping subsequences

У роботі запропоновано високопродуктивний метод класифікації радіосигналів на базі спектральноковаріаційного оцінювання сигналів. При цьому здійснюється багатоетапне оброблення перекривних підпослідовностей відліків досліджуваного радіосигналу у часовій і частотній області. Оцінювання параметрів радіосигналів виконується на базі знайденої спектральної густини потужності досліджуваних цифрових реалізацій. Аналіз ефективності запропонованого методу підтвердив, що завдяки розробленому методу вдається підвищити продуктивність спектрально-коваріаційного оцінювання радіосигналів у 2,0÷8,9 разів залежно від обсягу аналізованої реалізації радіосигналу та числа перекривних підпослідовностей