Вычисление информационных свойств радиоканала с реальными сигналами и негауссовскими помехами

В статье синтезированы численные методы нахождения количества информации, переносимой сигналом с заданным видом модуляции при наличии в канале связи смеси гауссовских и негауссовских коррелированных шумов. Данные численные методы оперируют реальными используемыми на практике сигналами и реалистичной моделью помех, поэтому они дают значительно более точные оценки информационных свойств радиоканала, чем оценка сверху по классической формуле пропускной способности. Рассматриваются случаи передачи по каналу связи непрерывных и дискретных сообщений. Синтезированные численные методы могут быть применены для теоретико-информационного анализа широкого круга систем: систем цифровой и аналоговой связи, радиолокации и радионавигации.

1. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. 829 с.

2. Артюшенко В.М., Воловач В.И. Моделирование плотности распределения вероятности смеси сигнала, подверженного воздействию амплитудных искажений и аддитивной помехи // Радиотехника. 2017. № 1. С. 103‒110.

3. Hoffmann G.S., Helberg A.S.J., Groble M.J. A Brief Survey of Channel Models for Land Mobile Satellite Communication // Proceedings of Southern Africa Telecommunication Networks and Application Conference (SATNAC). 2010.

4. Lakhzouri A., Lohan E.S., Saastamoinen I., Renfors M. Interference and Indoor Channel Propagation Modeling Based on GPS Satellite Signal Measurements // Proceedings of the 18th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS 2005, Long Beach, USA, 13‒16 September 2005). ION, 2005. PP. 896‒901.

5. Коган И.М. Прикладная теория информации. М.: Радио и связь, 1981. 216 с.

6. Тырсин А.Н. Энтропийное моделирование многомерных стохастических систем. Воронеж: Издательство «Научная книга», 2016. 156 с.

7. Цветков О.В. Энтропийный анализ данных в физике, биологии и технике. СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина), 2015. 202 с.

8. Sethuraman V., Hajek B. Low SNR Capacity of Fading Channels with Peak and Average Power Constraints // Proceedings of the International Symposium on Information Theory (ISIT 2006, Seattle, USA, 9‒14 July 2006). IEEE, 2006. DOI:10.1109/ISIT.2006.261620

9. Li J., Bose A., Zhao Y.Q. Rayleigh flat fading channels’ capacity // Proceedings of the 3rd Annual Communication Networks and Services Research Conference (CNSR'05, Halifax, Canada, 16‒18 May 2005). IEEE, 2005. DOI:10.1109/CNSR.2005.52

10. Hamdi K.A. Capacity of MRC on Correlated Rician Fading Channels // IEEE Transactions on Communications. 2008. Vol. 56. Iss. 5. PP. 708‒711. DOI:10.1109/TCOMM.2008.060381

11. Дядюнов А.Н., Силин Д.М. Информационный критерий эффективности систем оценки параметров сигнала // Электросвязь. 2019. № 10. С. 44‒47.

12. Zhong Y., Xu H. InSAR system modeling and optimal baseline design based on information theory // Proceedings of the International Conference on Radar (RADAR, Guangzhou, China, 10‒13 October 2016). IEEE, 2016. DOI:10.1109/RADAR.2016.8059335

13. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2011.

14. Колмогоров А.Н. Избранные труды. Том 3. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 2005.

15. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973.

16. Боровков А.А. Теория вероятностей. М.: Едиториал URSS, 2003. 470 с.

17. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Введение в математическую статистику. М.: Издательство ЛКИ, 2015. 600 с.

18. Силин Д.М., Дядюнов А.Н. Моделирование сигнала космической связи с негауссовскими коррелированными искажениями // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2020. Т. 7. № 3. С. 42–50. DOI:10.30894/issn2409-0239.2020.7.3.42.50

19. Сколник М. Справочник по радиолокации. Том 1. М.: Сов. радио, 1976. 456 с.

20. Квадратурная фазовая манипуляция (QPSK) // DSPLIB.org. URL: https://ru.dsplib.org/content/signal_qpsk/signal_qpsk.html (дата обращения 26.01.2022)