ОЦІНЮВАННЯ ТОЧНОСТІ ВИМІРЮВАННЯ МИТТЄВИХ ЧАСТОТ ТА ФАЗ КОМПОНЕНТ БАГАТОКОМПОНЕНТНОГО НЕСТАЦІОНАРНОГО СИГНАЛУ

Г. Д.  Братченко; М. О.  Коптєлов; Г. Г.  Смаглюк; M. A.  Мартинов

doi:10.32684/2412-5288-2021-2-19-48-62

Г. Д. Братченко Державний університет інтелектуальних технологій і зв’язку https://orcid.org/0000-0002-0314-8188
М. О. Коптєлов Державний університет інтелектуальних технологій і зв’язку
Г. Г. Смаглюк Державний університет інтелектуальних технологій і зв’язку https://orcid.org/0000-0003-1104-3703
M. A. Мартинов Державний університет інтелектуальних технологій і зв’язку

DOI: https://doi.org/10.32684/2412-5288-2021-2-19-48-62

Ключові слова: нестаціонарний сигнал, частотно-модульована компонента сигналу, короткочасне перетворення Фур’є, узгоджена фільтрація, вимірювання, миттєва частота, поточна фаза.

Анотація

В роботі методом імітаційного моделювання отримані оцінки точності вимірювання миттєвої частоти та поточної фази кількох нестаціонарних частотно-модульованих компонент сигналу. Досліджувались методи вимірювання на основі короткочасного перетворення Фур’є та запропонованого методу з локальною адаптивною узгодженою фільтрацією компонент сигналу в частотній області у часовому ковзному вікні спостереження. Налаштування узгоджених фільтрів виконується окремо для кожної складової сигналу з поверненням у часову область та урахуванням налаштувань фільтра у попередньому часовому вікні. Отримані оцінки середніх квадратичних відхилень результатів вимірювань миттєвої частоти і поточної фази шляхом порівняння з їх відомими залежностями. Закони зміни частот компонент нестаціонарного сигналу обирались гармонічними, що дозволило також оцінити вплив нелінійності зміни миттєвої частоти на точність вимірювання.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

| Переглядів анотації: 204 | Завантажень PDF: 51 |

Посилання

Holder E. J. Angle-of-arrival estimation using radar interferometry. Methods and applications, SciTech Publishing, Edison, NJ, 2014.

Stanković S., Djurović I. Motion parameter estimation by using time frequency representations, Electronics Letters, Vol. 37, No. 24, Nov. 2001, pp. 1446-1448. DOI: 10.1049/el:20010970.

Djurović I., Thayaparan T., and Stanković L. Adaptive local polynomial fourier transform in ISAR, Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Applied Signal Processing, Vol. 2006, Article ID 36093, pp. 1-15. DOI: 10.1155/ASP/2006/36093.

Bratchenko H. D., Smagliuk H. H., Grygoriev D. V. Method for ISAR imaging objects with 3D rotational motion. Zbìrnik Naukovih Pracʹ Odesʹkoï Deržavnoï Akademìï Tehnìčnogo Regulûvannâ ta Âkostì. 2016. # 2 (9), pp. 71-78. DOI: https://doi.org/10.32684/2412-5288-2016-2-9-71-78.

Biao T., Zhejun Lu, Yongxiang L., Xiang Li. Review on interferometric ISAR 3D imaging: concept, technology and experiment, Signal Processing. 2018, Vol. 153, pp. 164-187. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2018.07.0156.

Hashemi H. Fuzzy clustering of seismic sequences: segmentation of time-frequency representations, IEEE Signal Process. Mag. Vol. 29, Issue 3, May 2012, pp. 82-87. DOI: 10.1109/MSP.2012.2185897.

Xue Y.-J., Cao J.-X., and Tian R.-F. EMD and Teager-Kaiser energy applied to hydrocarbon detection in a carbonate reservoir, Geophysical Journal International, Vol. 197, Issue 1, April 2014, pp. 277-291. DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggt530.

Kawahara H., Masuda-Katsuse I., A. de Cheveigné. Restructuring speech representations using a pitch-adaptive time-frequency smoothing and an instantaneous-frequency-based F0 extraction: possible role of a repetitive structure in sounds, Speech Communication, Vol. 27, Issues 3-4, April 1999, pp. 187-207. DOI: https://doi.org/10.1016/S0167-6393(98)00085-5.

Mesbah M., O’Toole J., Colditz P., Boashash B. Instantaneous frequency based newborn EEG seizures characterization, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, volume 2012, Article number: 143 (2012) URL: http://asp.eurasipjournals.com/content/2012/1/143.

Boashash B., Boubchir L., Azemi G. A methodology for time-frequency image processing applied to the classification of non-stationary multichannel signals using instantaneous frequency descriptors with application to newborn EEG signals, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2012, Article number: 117 (2012). URL: https://asp-eurasipjournals.springeropen.com/articles/10.1186/1687-6180-2012-117.

Cohen L. Time-frequency distributions – a review. Proceedings of the IEEE, vol. 77, No. 7, Jule 1989, pp. 941-981. DOI: 10.1109/5.30749.

Zhang H., Bi G., Razul S. G., See Ch. M. S. Robust time-varying filtering and separation of some nonstationary signals in low SNR environments, Signal Processing, Volume 106, January 2015, pp. 141-158. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.07.008.

Khan N. A., Jafri M N.; Qazi S. A. Improved resolution short time Fourier transform. 2011 7th International Conference on Emerging Technologies, 5-6 Sept. 2011. Pages 1-3. DOI: 10.1109/ICET.2011.6048476.

Marple S. L. Digital Spectral Analysis with applications. Martin Marietta Aerospace, Baltimore, Maryland, 1987.

Lezhniuk P. D., Miroshnyk O. O. Zastosuvannia peretvoren Furie ta veivlet-spektrohram dlia identyfikatsii spotvoren rezhymiv roboty rozpo-dilnykh merezh 0,38/0,22 KV. Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu. 2015. # 1. S. 71-79. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vvpi_2015_1_12.

Awal Md. A., Ouelha S., Dong Sh., Boashash B. A robust high-resolution time-frequency representation based on the local optimization of the short-time fractional Fourier transform. Digital Signal Processing, vol. 70, November 2017, pp. 125-144. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2017.07.022.

Sircar P. Parametric Modeling of Non-Stationary Signals. arXiv preprint arXiv:1801.09045, 2018 - arxiv.org. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.09045.

Stanković L., Djurović I., Stanković S., Simeunović M., Djukanović S., Daković M. Instantaneous frequency in time-digital frequency analysis: Enhanced concepts and performance of estimation algorithms. Digital Signal Processing. Vol. 35, December 2014, pp. 1-13. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2014.09.008.

Hussain Z., Boashash B. Adaptive instantaneous frequency estimation of multicomponent fm signals using quadratic time–frequency distributions. IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, Issue 8, August 2002, pp. 1866-1876.

Flandrin P., Borgnat P. Time-frequency energy distributions meet compressed sensing. IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 58, Issue 6, June 2010, pp. 2974-2982. DOI: https://doi.org/10.1109/TSP.2010.2044839.

Khan N. A., Boashash B. Multi-component instantaneous frequency estimation using locally adaptive directional time frequency distributions. International journal of adaptive control and signal processing. Vol. 30, Issue 3, March 2016, pp. 429-442. Published online 1 July 2015 in Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com). DOI: https://doi.org/10.1002/acs.2583.

Li X., Bi G., Stankovic S., Zoubir A. M. Local polynomial Fourier transform: A review on recent developments and applications. Signal Processing, vol. 91, Issue 6, June 2011, pp. 1370-1393. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2010.09.003.

Lerga J., Sucic V., and Boashash B. An Efﬁcient Algorithm for Instantaneous Frequency Estimationof Nonstationary Multicomponent Signals in Low SNR, Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2011, Article ID 725189, 16 pages. DOI: https://doi.org/10.1155/2011/725189.

Sucic V., Lerga J., Boashash B. Multicomponent noisy signal adaptive instantaneous frequency estimation using components time support information. IET Signal Process., Vol. 8, Iss. 3, May 2014, pp. 277-284. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-spr.2013.0349.

Wei K., Jing X., Li B., Kang Ch., Dou Zh., Liu J., Chen Yu, and Zheng H. A combined generalized Warblet transform and second order synchroextracting transform for analyzing nonstationary signals of rotating machinery. Scientific Reports, vol. 11, article number: 17000 (2021). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-96343-2.

Jacobsen E., Lyons R. The sliding DFT. IEEE Signal Processing Magazine, April 2003, pp. 74-80. DOI: 10.1109/MSP.2003.1184347.

Bradford R., Dobson R., and ffitch J. Sliding is smoother than jumping, International Computer Music Conference 2005 (ICMC 2005), Spain, Barcelona (5 Sep. 2005 – 9 Sep. 2005), pp. 287-290. URL: http://www.music.mcgill.ca/~ich/research/misc/papers/cr1137.pdf.

Bratchenko H., Milković M., Smahliuk H., Seniva I. “Method for 3D imaging of objects with random motion components in InISAR”. Intellectual Systems and Information Technologies: Monograph / Edited by Prof. Yurii Gunchenko. Vienna: Premier Publishing s.r.o., 2021, pp. 129-141. DOI: https://doi.org/10.29013/GunchenkoY.ISAIT.2021.184.

Shirman Ya. D., Manzhos V. N. Teoriya i texnika obrabotki radiolokacionnoj informacii na fone pomex. M.: Radio i svyaz', 1981. 416 s.