Methods and means of processing discrete information in networks with a high level of noise

Abstract

Статтю присвячено підвищенню ефективності цифрового оброблення сигналів в умовах високого рівня завад, для яких ефективність і надійність передавання інформації мають пріоритет над швидкістю передавання та обсягом використаних ресурсів ЦП. Автори пропонують читачам удосконалення поточних методів з метою підвищення продуктивності передавання інформації в складних умовах середовища. У роботі використано метод визначення коефіцієнтів декомпозиції, що передбачає заміну біортогональних коефіцієнтів вейвлет-декомпозиції апроксимаційною сумою за допомогою ряду квазівипадкових дельта-послідовностей, який застосовується для усунення ефекту Гіббса в обробленні сигналів. Удосконалено метод оцінювання спектра сигналу для адаптивного порогового методу, що використовує багатовіконне усереднене оцінювання логарифмічного спектра сигналу. Розроблено метод швидкої медіанної фільтрації, який обробляє скінченні кількості елементів вектора даних з розбиттям вихідного вектора даних на кілька частин. Удосконалено метод паралельного швидкого вейвлет-перетворення, який використовує розбиття вектора даних на блоки для оброблення даних за допомогою локального вейвлет-перетворення в діагональній послідовності. Теоретичні дослідження та моделювання демонструють значну ефективність нових запропонованих і вдосконалених методів.The article is devoted to increasing the efficiency of digital signal processing in the conditions of high level of interference, for which the efficiency and reliability of the transmission of information have a priority over the speed of transmission and the amount of CP resources used. The authors provide readers with the improvement of current methods in order to increase the performance of information transmitting in difficult conditions environment. The method of determining the decomposition coefficients, which uses the replacement of the biorthogonal coefficients of the wavelet decomposition with the approximation sum using a series of quasi-random delta sequences, is used in the work, which is used to eliminate the Gibbs effect in signal processing. The method for evaluating the spectrum of the signal for an adaptive threshold method, which uses a multi-window average estimation of the logarithmic spectrum of the signal, is improved. A method of the fast median filtration which processes the finite quantities of date vector with splitting an original data vector onto some parts has been developed. The method of parallel fast wavelet transform is improved, which uses the partition of the data vector into blocks for processing data using a local wavelet transform in the diagonal sequence. The theoretical researches and modeling demonstrate the significant efficiency of the newly proposed and improved methods.