Аlgorithm for Spectrum Sensing and Signal Selection by External Parameters

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorBuhaiov, M. V.
dc.date.accessioned2024-05-08T10:03:06Z
dc.date.available2024-05-08T10:03:06Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractFor modern radio monitoring, a panoramic view of a wide frequency band and signal selection is its most important part. The constant growth of the number of radio electronic devices and the expansion of the instantaneous bandwidth of analysis in modern radio receiving devices leads to the fact that a significant number of analog and digital signals can be observed at the same time. Automatic adaptation of radio monitoring system to further signal processing is possible due to preliminary signal selection. The goal of this research is to develop an algorithm for signals selection in panoramic radio monitoring systems by their external parameters. The essence of proposed algorithm is to detect occupied bands of radio frequency spectrum, estimate center frequency and bandwidth of each channel, noise level and signal-tonoise ratio. Creation of frequency channels allows for signal filtering and estimation of pulse durations, as well as occupancy of each channel. Estimates of parameter for each signal fragment and frequency channel are recorded in associative arrays, which simplifies further signal selection. Due to variability of noise and propagation channel, estimates of signal parameters for each signal fragment are random variables. To obtain reliable estimates of signal center frequency and bandwidth, they are further grouping. Array of data can be accessed both by frequency channel number (table rows) and by signal parameters (keys), which are table column headers. Associative relationships between data provide flexible signals filtering by any combination of parameters. To test developed algorithm, we analyzed frequency band of 933-953 MHz and used the DataFrame Multi Index data container of Pandas package of Python programming language. This structure provides multi-level indexing, flexible access to data, and a wide range of tools for their processing and modifying. Developed algorithm can be used in existing and future radio monitoring systems for radio electronic devices identification and databases creation.
dc.description.abstractotherДля сучасного радiомонiторингу панорамний огляд широкої смуги частот i селекцiя сигналiв складає його найважливiшу частину. Постiйне зростання кiлькостi радiоелектронних засобiв та розширення ширини миттєвої смуги аналiзу у сучасних радiоприймальних пристроях призводить до того, що одночасно може спостерiгатися значна кiлькiсть аналогових та цифрових сигналiв. Автоматична адаптацiя системи радiомонiторингу до подальшої обробки сигналiв можлива завдяки попереднiй селекцiї сигналiв. Метою дослiдження є розробка алгоритму для селекцiї сигналiв у панорамних системах радiомонiторингу за їх зовнiшнiми параметрами. Сутнiсть запропонованого алгоритму полягає у виявленнi зайнятих дiлянок радiочастотного спектра, визначеннi центральної частоти та ширини смуги кожного каналу, оцiнюваннi рiвня шуму та вiдношення сигналшум. Утворення частотних каналiв дозволяє проводити фiльтрацiю сигналiв та оцiнювати тривалостi iмпульсiв, а також завантаженiсть кожного каналу. Оцiнки значень параметрiв для кожного фрагменту сигналу та частотного каналу записуються в асоцiативнi масиви, що в подальшому полегшує селекцiю сигналiв. Через мiнливiсть шуму та каналу поширення оцiнки значень параметрiв сигналiв для кожного фрагменту сигналу будуть випадковими величинами. Для отримання надiйних оцiнок центральної частоти та ширини смуги сигналу проведено їх додаткову обробку шляхом групування вимiряних значень. Доступ до даних масиву можна здiйснювати як за номером частотного каналу (рядки таблицi), так i за параметрами сигналiв (ключами), якi є заголовками стовпцiв таблицi. Асоцiативнi зв’язки мiж даними забезпечать гнучку фiльтрацiю сигналiв за будь-якими комбiнацiями параметрiв. Для перевiрки розробленого пiдходу було проаналiзовано смугу частот 933-953 МГц та використано контейнер для даних DataFrame Multi Index пакету Pandas мови програмування Python. Дана структура забезпечує багаторiвневу iндексацiю, гнучкий доступ до даних та широкий набiр iнструментiв для їх оброблення та модифiкацiї. Розроблений алгоритм може бути використаний в iснуючих та перспективних системах радiомонiторингу для iдентифiкацiї радiоелектронних засобiв та формування баз даних.
dc.format.pagerangePp. 5-15
dc.identifier.citationBuhaiov, M. V. Аlgorithm for Spectrum Sensing and Signal Selection by External Parameters / Buhaiov M. V. // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2024. – Вип. 95. – С. 5-15. – Бібліогр.: 18 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/RADAP.2024.95.5-15
dc.identifier.orcid0000-0003-0899-9843
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/66703
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofВісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 95
dc.subjectradio frequency spectrum
dc.subjectsignal selection
dc.subjectexternal parameters
dc.subjectradio monitoring
dc.subjectassociative array
dc.subjectрадiочастотний спектр
dc.subjectселекцiя сигналiв
dc.subjectзовнiшнi параметри
dc.subjectрадiомонiторинг
dc.subjectасоцiативний масив
dc.subject.udc621.3:519.2
dc.titleАlgorithm for Spectrum Sensing and Signal Selection by External Parameters
dc.title.alternativeАлгоритм аналiзу радiочастотного спектра та селекцiї сигналiв за зовнiшнiми параметрами
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
1975-6009-1-10-20240330.pdf
Розмір:
1.35 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 95