АДАПТИВНИЙ МЕТОД ФОРМУВАННЯ АНСАМБЛІВ СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ НА ОСНОВІ БАГАТОРІВНЕВОГО РЕКУРЕНТНОГО ЧАСОВО-ЧАСТОТНОГО СЕГМЕНТНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Анотація

У статті досліджено впровадження адаптивного методу формування ансамблів складних сигналів, заснованого на багаторівневому рекурентному часово-частотному сегментуванні. Розглянуто основні проблеми в когнітивних безпроводових мережах в умовах динамічних радіочастотних середовищах з високим рівнем інтерференції, що потребує швидкої адаптації до змін у спектральних характеристиках сигналів. Обґрунтовано необхідність використання адаптивних фільтрів та специфічних перетворень для покращення якості обробки сигналів, зокрема у середовищах з високою варіативністю частотних характеристик і наявністю потужних завад.

Запропонований метод багаторівневого рекурентного часово-частотного сегментування дозволяє змінювати тривалість часових сегментів і використовувати сегменти неоднакової довжини, що забезпечує гнучкість у процесі обробки сигналів та їх адаптацію до поточних умов. Така адаптивність дозволяє оптимально налаштовувати обробку для кожного окремого випадку, враховуючи короткочасні імпульси, довготривалі коливання, а також різноманітні типи завад та спотворень. Це забезпечує ефективне розділення частотних компонентів і зниження рівня інтерференції між ними, що є особливо важливим для забезпечення високої якості сигналу та стабільності зв’язку в когнітивних мережах.

Доведено, що застосування адаптивних фільтрів, таких як LMS та RLS, а також швидкого перетвореня STFT Фур'є, вейвлет і Гільберта на різних етапах багаторівневої часово-частотної сегментації значно підвищує завадостійкість та енергетичну ефективність обробки сигналів. Проведений порівняльний аналіз показників до та після фільтрації та перетворень демонструє збільшення якості сигналів на 14,3–24,5% та зниження рівня шуму на 21,7–29,6%. Особливо ефективним виявилося використання вейвлет-перетворення, яке дозволяє точно виділяти корисні частотні компоненти з шумового фону, покращуючи параметри сигналу за рахунок динамічного налаштування під конкретні умови радіосередовища.

Експериментальні результати підтверджують ефективність запропонованого методу, показуючи його здатність забезпечити стабільно високу якість обробки ансамблів складних сигналів навіть у динамічному когнітивному радіосередовищі.