Биспектральная обработка сигналов
Обработка сигналов с использованием корреляционных функций третьего порядка (КФТП) и
биспектрального анализа (биспектр, по определению, - это двумерное преобразование Фурье КФТП)
позволяет узнать о свойствах сигнала гораздо больше, чем применение обычных корреляционных
функций. В частности, биспектральный анализ в задачах обработки сигналов позволяет сохранить
информацию о фазовом Фурье-спектре исходного сигнала и, следовательно, появляется
возможность восстановления априорно неизвестной формы сигнала. Кроме этого, оценка
биспектра мало чувствительна к аддитивной помехе с симметричным законом изменения плотности
вероятности, а также данная оценка нечувствительна к случайным смещениям обрабатываемого
сигнала. Оценка биспектральной плотности (спектральной плотности третьего порядка) в
отличие от оценки энергетического спектра позволяет не только правильно описать
характеристики наблюдаемого процесса, но и определить наличие фазовых связей спектральных
компонент, а также сохранить, а при необходимости и восстановить фазовые характеристики
составляющей, содержащейся в наблюдаемом процессе. Биспектральный анализ может также служить
чувствительным и точным средством, позволяющим выявить и измерить отклонения исследуемого
процесса от нормального закона распределения. Поэтому в ряде прикладных задач радиолокации,
гидролокации, астрономии, технической диагностики машин и механизмов, медицинской
диагностики и других биспектральный анализ часто служит эффективным единственным
средством обработки сигналов и оценки параметров исследуемых процессов.
Научные работы сотрудников кафедры в данном направлении:
A. Tockij, J. Perina, and S. Zabuga, Super-resolution in incoherent systems of image restoration with noise by bispectral data processing, Optik, vol. 83, no. 3, pp. 85-87, 1989.
A. V. Totsky, and V. Ye. Morozov, High-resolution image-forming with bispectral data processing, Proc. of Antennas and Propagation Society International Symposium, 1992, AP-S. Digest. Held in Conjuction with: URSI Radio Science Meeting and Nuclear Meeting, IEEE, pp. 1118-1121, 1992.
A. V. Totsky, and B. F. Gorbunenko, Investigations of the synthetic aperture radar images formed by processing of bispectral data, International Journal of Electronics and Communications, vol. 53, no. 3, pp. 146-150, 1999.
Totsky, A. V., Krylov, O. V, Kurbatov, I. V., Lukin V. V., Egiazarian, K. O., Astola, J., Statistical investigations of bispectral signal and image restoration for Gaussian and non-Gaussian noise environment, Proc. of International TICSP Workshop on Spectral Methods and Multirate Signal Processing SMMSP'2001, Pula, Croatia, June 16-18, 2001, pp. 231-241.
Тоцкий А. В., Астола Я., Егиазарян К. О., Зеленский А. А., Курбатов И. В., Лукин В. В., Восстановление сигналов по оценкам биспектров в присутствии гауссовых и негауссовых помех, Зарубежная радиоэлектроника, № 11, 2002, с. 44-58.
A. V. Totsky, I. V. Kurbatov, V. V. Lukin, A. A. Zelensky, Use of 2-D filtering of bispectrum estimations for 1-D signal reconstruction in mixed noise environment, Proc. Second International Workshop on Spectral Methods and Multirate Signal Processing SMMSP'2002, Toulouse, France, September 7-8, 2002, pp. 171-178.
A.V. Totsky, A.V. Popov, I.V. Kurbatov, V.V. Lukin, J. Astola, K. Egiazarian, Radar range-polarization profile estimation using bispectrum-based reconstruction of naval object shape, Успехи современной радиоэлектроники, Зарубежная радиоэлектроника. - вып. 2. - Москва, 2004, № 7. - С. 40-50.
A.V. Totsky, I.V. Kurbatov, V.V. Lukin, A.A. Zelensky, J. Astola, K. Egiazarian, Estimation of Unknown Signal Shape by Bispectrum-Filtering Techniques for Gaussian and non-Gaussian Noise Environments, Успехи современной радиоэлектроники (Зарубежная радиоэлектроника, вып. 1), Москва, 2005, № 4. - С. 43-54.
Fevralev D.V., Lukin V.V., Totsky A.V., Egiazarian K., Astola J., Signal Shape Reconstruction by DCT-based Filtering of Fourier Spectrum Recovered from Bispectrum Data, Proceedings of Proceedings of the 2005 International TICSP Workshop on Spectral Methods and Multirate Signal Processing, SMMSP2005, Riga, Latvia, June 2005, pp. 55-62.
|
