Алгоритмы адаптивной обработки сигналов в геостационарных системах

Актуальность. Адаптивная обработка сигналов является ключевой технологией в современных спутниковых системах. Ее применение позволяет значительно повысить эффективность работы радиотехнических комплексов за счет улучшения помехозащищенности, увеличения дальности действия. Для реализации пространственной фильтрации в реальном времени используют итерационные алгоритмы адаптации. Анализ существующих разработок показывает, что подавляющее большинство решений основано на алгоритмах наименьших средних квадратов (LMS) и рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Популярность этих методов обусловлена их относительной простотой реализации и оптимальными характеристиками в стационарной электромагнитной среде. Однако в условиях динамически изменяющейся сигнально-помеховой обстановки их эффективность резко снижается, и в этих условиях используют нестационарные алгоритмы на основе фильтра Калмана, среди которых наиболее известными являются алгоритм постоянного модуля на основе несмещенного фильтра Калмана (UKF-CMA) и алгоритм минимальной дисперсии без искажений на основе расширенного фильтра Калмана (EKF-MVDR).

Целью исследования являлось повышение отношения сигнал / шум за счет использования алгоритмов адаптивной обработки сигналов в геостационарных системах спутниковой связи.

Методы: математическое моделирование адаптивных алгоритмов пространственной фильтрации для спутникового канала связи в среде MATLAB.

В ходе решения научной задачи было выполнено исследование устойчивости как стационарных алгоритмов (LMS и RLS), так и нестационарных, основанных на калмановской фильтрации (UKF-CMA, EKF-MVDR, UKF-MVDR), в системе геостационарной спутниковой связи для различных сред, таких как город, пригород и сельская местность. Также для исследуемых алгоритмов был проведен анализ вычислительной сложности, скорости сходимости и выигрышу в отношении сигнал / шум в условиях стационарной и нестационарной сигнально-помеховой обстановки. Научная новизна данной работы заключается в предложении модификации алгоритма EKF-MVDR на основе несмещенного фильтра Калмана (UKF-MVDR) для повышения устойчивости алгоритма в условиях нестационарной сигнально-помеховой обстановки применительно к задачам адаптивной обработки сигналов.

Теоретическая значимость работы заключается в использовании алгоритмов пространственной
обработки сигналов в геостационарных системах спутниковой связи для обеспечения устойчивой работы в условиях стационарной и динамической сигнально-помеховой обстановки.

1. Глушанков Е.И., Коровин К.О., Бойко И.А., Борисов М.Г. Современное состояние и перспективы развития адаптивных антенных комплексов в радиотехнических системах // Вестник СПбГУТ. 2024. Т. 2. № 1. С. 9. EDN:AKVWWB

2. Григорьев В.А., Щесняк С.С., Гулюшин В.Л., Распаев Ю.А., Хворов И.А. Адаптивные антенные решетки. Ч. 1. СПб.: Университет ИТМО, 2016. С. 55.

3. Глушанков Е.И., Кирик Д.И., Коровин К.О., Царик И.В., Бойко И.А., Казьмин О.Ю. Реализация алгоритма адаптивного диаграммообразования на ПЛИС // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 1(40). С. 19–20. DOI:10.26102/2310–6018/2023.40.1.025. EDN:JMTNCV

4. Щедрин А.А., Бойко И.А. Использование фильтра Калмана с ограничениями в целях уменьшения чувствительности приемной адаптивной фазированной антенной решетки к углу прихода // Вестник СПбГУТ. 2024. Т. 2. № 4. С. 4. EDN:ENPYXH

5. Щедрин А.А., Бойко И.А., Глушанков Е.И. Исследование Калмановских алгоритмов фильтрации в целях адаптивного диаграммообразования // Научно-техническая конференция Санкт-Петербургского НТО РЭС им. А.С. Попова, посвященная Дню радио. 2024. № 1(79). С. 3–5. EDN:NHEOCZ

6. Shubber Z.A., Jamel T.M., Nahar A.K. Beamforming Array Antenna Technique Based on Partial Update Adaptive Algorithms // International Journal of Electrical and Computer Engineering Systems. 2023. Vol. 14. Iss. 8. PP. 821–831. DOI:10.32985/ijeces.14.8.1

7. Fu X.-Z, Liu Z., Hu S.-L., Liu Z.-K. Variable step-size LMS adaptive algorithm and its application in time delay estimation for low SNR // Journal of Central South University (Science and Technology). 2012. Vol. 43. Iss. 3. PP. 1010–1019.

8. Bhotto M.Z.A., Bajić I.V. Constant Modulus Blind Adaptive Beamforming Based on Unscented Kalman Filtering // IEEE Signal Processing Letters. 2015. Vol. 22. Iss. 4. PP. 474–478. DOI:10.1109/LSP.2014.2362932

9. Omgond P., Singh H. Constrained Kalman filter based interference suppression in phased arrays // Proceedings of the International Microwave and RF Conference (IMaRC, Bangalore, India, 15–17 December 2014). IEEE, 2014. PP. 286–289. DOI:10.1109/IMaRC.2014.7039029

10. Рекомендация МСЭ-R P.681-11. Данные о распространении радиоволн, необходимые для проектирования систем сухопутной подвижной спутниковой службы. 2019.