Россия
сотрудник с 01.01.1989 по настоящее время
аспирант
Россия
Россия
студент
Россия
Актуальность предлагаемого исследования определяется тем, что в условиях развития цифровых систем дистанционного управления элементами инфраструктуры железнодорожного транспорта, включающих применение технологии 5G, возрастает необходимость в анализе канала приема-передачи и принципа работы энергетического обнаружителя. Представлено исследование о выборе теста для проверки вида распределения входной реализации в каналах 5G. Цель: снижение коллизии в каналах связи, возникающих из-за ошибочного анализа входной реализации. Методы: теоретический и эмпирико-аналитический анализ эффективности методов обнаружения сигналов в условиях прерывистых передач. Результаты: проведен эксперимент по моделированию случайных выборок при отношении сигнал/шум не менее 10 дБ в канале. Полученная в результате моделирования вероятность правильного принятия решения о прерывистости канала не ниже 0,7 подтвердила правомерность выбора теста Харке — Бера для анализа каналов с прерывистой передачей. Заключение и новизна:авторским вкладом в рассматриваемую проблему является разработка идеи, согласно которой необходимо проведение предварительного анализа входной реализации и учета показателей распределения, таких как асимметрия и эксцесс. В дальнейшем это станет основой для построения адаптивного энергетического обнаружителя, работающего исходя из вида распределения обрабатываемой реализации. Практическая значимость: заключается в том, что результаты могут быть использованы для повышения надежности и точности работы энергетических обнаружителей в беспроводных системах связи, особенно в условиях ограниченного объема статистических данных и изменяющегося состояния канала. Учет априорной информации о распределении сигнала позволяет оптимизировать процесс настройки обнаружителя, сократить время срабатывания.
технология NR-U, энергетический обнаружитель, тест Харке — Бера, широкопо- лосный доступ, канал с прерывистой передачей
1. Роенков Д. Н., Плеханов П. А. Мобильные сети поколения 5G: перспективы применения // Автоматика, связь, информатика. 2020. № 10. С. 2–7. DOI:https://doi.org/10.34649/AT.2020.10.10.001.
2. Метод четырехчастотной инициализации каналов связи транспортного домена сетей 5G / А. Ал. Василец, А. Ан. Василец, А. Аль-Муфти [и др.] // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 11. С. 339–342.
3. Карпов И. В. Беспроводная экскурсионная система с активными метками на основе стандарта IEEE 802.15.4 // Инновационные информационные технологии: материалы Второй научно-практической конференции (Прага, Чехия, 22–26 апреля 2013 г.). Т. 4. Инновационные информационные технологии в экономической и социальной сферах. М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013. С. 86–90.
4. Hu F., Chen B., Zhu K. Full Spectrum Sharing in Cognitive Radio Networks Toward 5G: A Survey // IEEE Access. 2018. Vol. 6. Pp. 15754–15776. DOI:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2802450.
5. Дворников С. В., Пшеничников А. В., Русин А. А. Обобщенная функциональная модель радиолинии с управлением ее частотным ресурсом // Вопросы радиоэлектроники, серия Техника телевидения. 2016. Вып. 3. С. 49–56.
6. Akhtar A. N., Arif F., Siddique A. M. Spectrum Decision Framework to Support Cognitive Radio Based IoT in 5G // Cognitive Radio in 4G/5G Wireless Communication Systems / S. S. Moghaddam (ed.). Rijeka: IntechOpen, 2018. Pp. 73–92. DOI:https://doi.org/10.5772/intechopen.80991.
7. Дворников С. В., Крячко А. Ф., Пшеничников А. В. Моделирование радиотехнических систем в конфликтных ситуациях когнитивного характера // Волновая электроника и инфокоммуникационные системы (WECONF–2019): сборник статей XXII Международной научной конференции (Санкт-Петербург, Россия, 03–07 июня 2019 г.): в 2 ч. Ч. 2. СПб.: ГУАП, 2019. С. 84–89.
8. Фролов А. А. Анализ современных стандартов: McWILL, TD-SCDMA, WCDMA, IEEE 802.15.3a для применения в СШП-системах // T-Comm — Телекоммуникации и Транспорт. 2012. № 9. С. 144–148.
9. Atapattu S., Tellambura C., Jiang H. Conventional Energy Detector // Detection for Spectrum Sensing in Cognitive Radio. New York: Springer, 2014. Pp. 11–26. DOI:https://doi.org/10.1007/978-1-4939-0494-5_2.
10. Дворников С. В., Алексеева Т. Е. Распределение Алексеева и его применение в задачах частотно-временной обработки сигналов // Информация и космос. 2006. № 3. С. 9–20.
11. Повышение помехоустойчивости сигналов КАМ-16 с трансформированными созвездиями / С. В. Дворников, А. В. Пшеничников, А. А. Русин, А. С. Дворников // Вопросы радиоэлектроники, серия Техника телевидения. 2014. Вып. 2. С. 51–56.
12. Бокова Е. А., Поветко В. Н., Полев В. Ю. Моделирование многоканального энергетического обнаружителя для DMR радиосистем // Теория и техника радиосвязи. 2023. № 2. С. 15–20.
13. Barela M. C., Marciano J. S. An Empirical Study on the Performance of a Spectrum Sensing Scheme for Cognitive Radio // Proceedings of the 17th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), (Sydney, Australia, 07–10 September 2014). Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015. Pp. 474–479. DOI:https://doi.org/10.1109/WPMC.2014.7014865.
14. Efficient Energy Detection Methods for Spectrum Sensing Under Non-Flat Spectral Characteristics / S. Dikmese, P. C. Sofotasios, T. Ihalainen [et al.] // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2015. Vol. 33, Iss. 5. Pp. 755–770. DOI:https://doi.org/10.1109/JSAC.2014.2361074.
15. Düzenli T., Akay O. A New Method of Spectrum Sensing in Cognitive Radio for Dynamic and Randomly Modelled Primary Users // IETE Journal of Research. 2022. Vol. 68, Iss. 2. Pp. 967–965. DOI:https://doi.org/10.1080/03772063.2019.1628668.
16. Arjoune Y., Kaabouch N. A Comprehensive Survey on Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks: Recent Advances, New Challenges, and Future Research Directions // Sensors. 2019. Vol. 19, Iss. 1. Art. No. 126. 32 p. DOI:https://doi.org/10.3390/s19010126.
17. Демодуляция сигналов на основе обработки их модифицированных распределений / С. В. Дворников, А. И. Осадчий, С. С. Дворников, Д. В. Родин // Контроль. Диагностика. 2010. № 10. С. 46–54.
18. Aneja B., Sharma K., Rana A. Spectrum Sensing Techniques for a Cognitive Radio Network // Advances in System Optimization and Control: Select Proceedings of ICAEDC 2017. Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol. 509 / S. N. Singh [et al.] (eds.). Singapore: Springer Singapore, 2019. Pp. 133–144. DOI:https://doi.org/10.1007/978-981-13-0665-5_11.
19. Lemons D. S. An Introduction to Stochastic Processes in Physics. Baltimore (MD): The Johns Hopkins University Press, 2002. 128 p.
20. Спектрально-эффективные сигналы с непрерывной фазой / С. В. Дворников, С. С. Дворников, С. С. Манаенко, А. В. Пшеничников // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2016. Т. 12, № 2. С. 87–93.
21. Ameijeiras-Alonso J., Crujeiras R. M., Rodríguez-Casal A. Mode Testing, Critical Bandwidth and Excess Mass // Test. 2019. Vol. 28, Iss. 3. Pp. 900–919. DOI:https://doi.org/10.1007/s11749-018-0611-5.
22. A HOS-Based Blind Spectrum Sensing in Noise Uncertainty / A. Subekti, Sugihartono, N. R. Syambas, A. B. Suksmono // Journal of ICT Research and Applications. 2015. Vol. 9, No. 1. Pp. 20–38. DOI:https://doi.org/10.5614/itbj.ict.res.appl.2015.9.1.2.
23. Защита от структурных помех радиоканалов с частотной манипуляцией / С. В. Дворников, С. С. Дворников, Р. В. Иванов [и др.] // Информационные технологии. 2017. Т. 23, № 3. С. 193–198.
24. Леньшин А. В., Тихомиров Н. М., Шаталов Е. В. Определение спектра шумов помех дробности в непрерывной нелинейной модели системы фазовой автоподстройки // Телекоммуникации. 2017. № 12. С. 2–6.
25. Дворников С. В., Дворников С. С., Пшеничников А. В. Аппарат анализа частотного ресурса для режима псевдослучайной перестройки рабочей частоты // Информационно-управляющие системы. 2019. № 4 (101). С. 62–68. DOI:https://doi.org/10.31799/1684-8853-2019-4-62-68.
26. A Spectrum Sensing Algorithm Based on Statistic Tests for Cognitive Networks Subject to Fading / F. B. S. de Carvalho, J. S. Rocha, W. T. A. Lopes, M. S. Alencar // Proceedings of the 22nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), (Lisbon, Portugal, 01–05 September 2014). Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014. Pp. 850–854.
27. Дворников С. В., Дворников С. С., Жеглов К. Д. Проактивный контроль пригодности радиоканалов в режиме ППРЧ // T-Comm: Телекоммуникации и Транспорт. 2022. Т. 16, № 11. С. 15–20. DOI:https://doi.org/10.36724/2072-8735-2022-16- 11-15-20.
28. Формирование векторов признаков для систем видеонаблюдения / Д. В. Васильева, С. С. Дворников, Ю. Е. Толстуха [и др.] // Вопросы радиоэлектроники, серия Техника телевидения. 2023. Вып. 4. С. 62–68.
