Идентификация цифровых последовательностей с интегральным биспектральным преобразованием

Abstract

В работе представлены алгоритмы идентификации сигналов и определения порога ложной идентификации на основе формирования интегрального биспектра и вычисления евклидового расстояния. Проведен аналитический расчет статистических характеристик в виде средней вероятности ошибки идентификации, ошибки идентификации известного сигнала и нового сигнала. Показаны преимущества биспектрального преобразования сигнала перед спектральной плотностью мощности в идентификации сигналов при их сильной взаимной корреляции (от 0,5 до 0,9). Выполнено математическое и компьютерное моделирование процедуры идентификации сигналов и формирования оптимального порога, позволяющего определить новый сигнал. Результаты моделирования подтвердили совпадение с теоретическими значениями вероятности ошибки идентификации сигнала.

The paper presents algorithms for identifying signals and determining the threshold of false identification based on the integral bispectrum conversion and the Euclidean distance calculation. The analytical calculation of statistical characteristics in the form of the average probability of identification error, identification error of a known signal and a new signal is carried out. The advantages of bispectral signal conversion over spectral power density in identifying signals with their strong mutual correlation (from 0.5 to 0.9) are shown. Mathematical and computer modeling of the signal identification procedure and the optimal threshold for determining a new signal is performed. The simulation results confirmed the coincidence with the theoretical values of the probability of signal identification error.