Для решения актуальной задачи синтеза аппаратно-программных средств оперативного обнаружения людей, пострадавших в техногенных или природных катастрофах, разработаны адекватные модели информационных сигналов и помех. Показано, что в области низких частот, где сосредоточены спектральные компоненты информационного сигнала, порожденного дыханием и сердцебиением, адекватной моделью флуктуационной помехи является модель фликкер-шума, построенная на основе рекуррентных уравнений оператора Перрона–Фробениуса. Исследованы спектральные характеристики помехи и информационного сигнала. Модель информационного сигнала построена на базе теории периодически коррелированных случайных процессов и верифицирована на экспериментальных данных. Предложен алгоритм накопления сигнала, использующий череспериодные выборки процесса. В качестве критерия для оценки длительности периода наблюдаемого сигнала выбрана зависимость его дисперсии от периода решетчатой функции, по которой осуществляются мгновенные выборки сигнала. Статистические характеристики процесса вычисляются на эквидистантной решетке, период которой равен периоду корреляции процесса. Предложен стохастический критерий для оценки периода корреляции. Теоретически доказано и экспериментально подтверждено свойство эргодичности процесса на эквидистантной решетке. В силу полимодальности критерия, оптимальной оценкой предложено считать аргумент максимума глобального экстремума этой функции. Результаты моделирования подтверждены экспериментальными данными.
Для розв’язання актуальної задачі синтезу апаратно-програмних засобів оперативного виявлення людей, які постраждали в техногенних або природних катастрофах, розроблено адекватні моделі інформаційних сигналів і завад. Показано, що в області низьких частот, де зосереджені спектральні компоненти інформаційного сигналу, породженого диханням і серцебиттям, адекватною моделлю флуктуаційної завади є модель флікер-шуму, яка побудована на основі рекурентних рівнянь оператора Перрона-Фробеніуса. Досліджено спектральні характеристики завад та інформаційного сигналу. Модель інформаційного сигналу побудовано на базі теорії періодично-корельованих випадкових процесів і верифіковано на експериментальних даних. Запропоновано алгоритм накопичення сигналу, який використовує черезперіодні вибірки процесу. В якості критерію для оцінки тривалості періоду сигналу обрано залежність дисперсії спостережуваного сигналу від періоду решітчастої функції, за якою здійснюються миттєві вибірки сигналу. Статистичні характеристики цього процесу обчислюються на еквідистантній решітці, період якої дорівнює періоду кореляції процесу. Запропоновано стохастичний критерій для оцінки періоду кореляції. Теоретично доведено і експериментально підтверджено властивість ергодичності процесу на еквідистантній решітці. Через полімодальність критерію оптимальною оцінкою запропоновано вважати аргумент максимуму глобального екстремуму цієї функції. Результати моделювання підтверджені експериментальними даними.
The adequate models of information signals and noise have been developed to solve the actual problem of the synthesis of hardware and software for operative detection of affected peop-le in man-made or natural disasters. It is shown that at low frequencies, where are placed the spectral components of the information signal generated by breathing and heartbeat, an adequate model of the fluctuation noise is a flicker noise model built on the basis of recurrent equations of Perron-Frobenius operator. The spectral characteristics of the information signal and noise are investigated. The information signal model is built on the theory of periodically correlated random processes and verified on experimental data. A signal processing algorithm has been proposed. The algorithm is based on a process of cross-sampling summing. A criterion to assess the duration of the period of the signal is proposed. The criterion is a function of the signal dispersion from the lattice function period. The ergodic property of the process on an equidistant grid is theoretically proved and experimentally confirmed. The optimal estimate of period duration is an argument of the global maximum of the polymodal criterion function. The simulation results are confirmed by the experimental data.
