Синтезирован адаптивный алгоритм фильтрации дискретного параметра сигнала, аппроксимируемого простой однородной цепью Маркова:

, (45)

(46)

, , ,

где - средняя длина цуга одинаковых значений дискретного параметра сигнала; - число пересечений нуля сигналом на выходе фильтра на интервале адаптации; - порог при котором прекращается адаптация; - интервал адаптации.

Для вывода адаптивного алгоритма фильтрации задержки радиоимпульсов уравнение (43) преобразовано к виду

. (47)

На основе аппроксимации бинарной последовательности знаков приращений (47) однородной стационарной цепью Маркова находится средняя длина цуга на r-м шаге адаптации и на ее основе вычисляется оценка вероятностей перехода значений задержки и оценка коэффициента корреляции полученной бинарной цепи:

. (48)

Тогда оценку коэффициента корреляции задержки можно вычислить по формуле

. (49)

Оценка коэффициента корреляции флуктуаций амплитуды импульсов ШПС вычисляется аналогичным образом.

Предложенный метод адаптивного вычисления статистических характеристик амплитуды и задержки эффективен в широком диапазоне изменения коэффициентов корреляции флуктуаций амплитуды и задержки сигнала ( и ) и дает проигрыш по отношению к оптимальной нелинейной фильтрации не более 0.5 дБ.

В главе также рассмотрена задача синтеза алгоритма совместной фильтрации параметров коррелированных последовательностей многозначных дискретнозначных импульсных сигналов. Синтезировано многоканальное ПУ, в котором в канале приема радиоимпульсов старшего разряда двоичного сигнала осуществляется оценка дискретного параметра сигнала, амплитуды и задержки радиоимпульсов. Оценки непрерывных параметров сигнала используются далее в остальных каналах ПУ.

В главе 5 решается задача синтеза устройств совместной нелинейной фильтрации дискретного и непрерывных параметров ШПС. Предполагается, что дискретный параметр ШПС является сложной детерминированной цепью Маркова с двумя значениями и , амплитуда флуктуирует по релеевскому или гауссовскому закону, а остальные непрерывные параметры сигнала - по гауссовскому закону. Исследуется помехоустойчивость синтезированных ПУ.

Будем считать, что на входе ПУ действуют аддитивная смесь ШПС и белого гауссовского шума

, (50)

где - дискретный параметр ШПС; - сопутствующие параметры, постоянные на интервале наблюдения T, где - период тактовой частоты работы системы. Амплитуда сигнала a - релеевский случайный марковский процесс, удовлетворяющий дифференциальному уравнению (30), а непрерывные параметры - гауссовские случайные марковские процессы, удовлетворяющие уравнениям (31).

С учетом результатов, полученных в главах 2 и 4, алгоритм фильтрации дискретного параметра ШПС для указанных условий описывается уравнением

, (51)

где - логарифм отношения апостериорных вероятностей значений дискретного параметра ШПС; оценка вычисляется по уравнению (19).

Алгоритмы фильтрации амплитуды и неэнергетических параметров ШПС, флуктуирующих по релеевскому закону идентичны уравнениям (33) и (35).

Вторая часть главы 5 посвящена приему ШПС в условиях многолучевого распространения. При распространении ШПС в условиях многолучевости, амплитуда и задержка сигнала приобретают в каждом из лучей случайный характер. Поэтому для обеспечения слежения за параметрами сигнала в каждом из принимаемых лучей необходимо, чтобы приемное устройство одновременно с выделением дискретного параметра двоичного сигнала измеряло бы его амплитуду и задержку. Для отыскания алгоритма работы такого ПУ используются результатами, полученные в главе 2.

Предполагается, что по каналу связи передается ФМ-сигнал, манипулированный в соответствии с законом формирования МЛРП, а флуктуации непрерывных параметров ШПС подчиняются гауссовскому закону.

При многолучевом распространении и приеме в "белом" шуме с односторонней спектральной плотностью сигнал на входе приемного устройства представляет сумму сигналов, пришедших по различным лучам и собственного шума приемника. Следовательно, в каждом такте принимается сигнал:

, (52)

где L - число лучей, в общем случае величина случайная, медленно меняющаяся на протяжении суток и сезона; - амплитуда сигнала l-го луча, состоящая из среднего значения и случайной величины ; - среднее время задержки l-го луча; - истинное значение задержки l-го луча относительно . Требуется разработать алгоритм фильтрации и синтезировать на его основе ПУ ШПС в условиях многолучевого распространения.

Алгоритм фильтрации дискретного параметра сигнала l-го луча ШПС синтезирован в виде:

. (53)

где - логарифм функции правдоподобия в экстраполированной точке оценки амплитуды и задержки сигнала в l_м луче.

Уравнения нелинейной фильтрации амплитуды и задержки сигнала l-го луча идентичны уравнениям (38) и (41) соответственно.

Анализ показывает, что при небольших по мощности флуктуациях непрерывных параметров уравнение (53) сводится к нелинейному уравнению (18) нелинейной фильтрации дискретного параметра двоичных ШПС при априорно известных непрерывных параметрах сигнала.

ПУ реализующее алгоритм совместной нелинейной фильтрации дискретного параметра (53), амплитуды (38) и задержки импульсов ШПС (41) состоит из каналов оценки параметров ШПС, приходящего по l-му лучу. Канал выделения дискретного параметра сигнала содержит синхронный детектор (СД) фазоманипулированного сигнала и нелинейный фильтр, структура которого описана во второй главе.

Рис.16. Вероятность правильного распознавания ШПС (, , ).

Результаты исследования помехоустойчивости ПУ, реализующего совместную фильтрацию параметров ШПС периода иллюстрируют рис.16. Толстые линии рис.16 соответствуют случаю совместной фильтрации амплитуды и задержки ШПС; тонкие линии - фильтрации только дискретного параметра ШПС. Результаты показывают существенное увеличение вероятности правильного распознавания ШПС, обусловленное оценкой флуктуаций амплитуды и задержки сигнала при многолучевом распространении. Таким образом, синтезированный нелинейный алгоритм совместной фильтрации параметров ШПС позволяет скомпенсировать снижение помехоустойчивости приема ШПС, вызванное флуктуациями непрерывных параметров сигнала.

В шестой главе исследуются характеристики помехоустойчивости устройств поиска ШПС в условиях действия на входе ПУ искомого сигнала, мощных подобных помех (ПП) и белого гауссовского шума. Предложен метод обнаружения и распознавания ПП для их поочередной компенсации, основанный на представлении дискретного параметра ПП дискретнозначным марковским процессом.

Рис.17. Зависимость вероятности распознавания от мощности ПП, - отношение помеха/сигнал по мощности.

Помехи со структурой, близкой к полезным сигналам и называемые подобными помехами (ПП), являются одним из часто встречающихся в СПИ с ШПС типом помех.

Совокупность всех причин, влияющих на помехоустойчивость ПУ с НФ, при наличии ПП и шума не позволяет получить приемлемых аналитических выражений для оценки помехоустойчивости ПУ с НФ, поэтому количественные оценки помехоустойчивости получены путем цифрового моделирования.

Помехоустойчивость ПУ в основном определяется отношением мощности полезного сигнала к суммарной мощности помех (рис.17). Исследования показывают, что структура ПП практически не влияет на вероятность распознавания ШПС .

Будем считать, что все ПП, действующие на входе адаптивного ПУ с НФ, являются независимыми и представляют собой ШПС, построенные на МЛРП периода отличными от периода искомого ШПС. В таком предположении сигнал на входе ПУ с НФ представляет собой аддитивную смесь вида

, (54)

где , - искомый ШПС, - i-я ПП, - белый гауссовский шум; - векторы значений дискретного параметра искомого ШПС длиной k и q_й ПП.

Так как искомый ШПС и ПП сформированы на основе двоичных рекуррентных ПСП максимального периода, отличающиеся лишь структурой и периодом ПСП, то можно считать их квазиортогональными. Тогда в силу независимости и подобия искомого ШПС и ПП для вывода уравнений фильтрации дискретного параметра ПП использована методика аналогичная описанной в главе 3.

Уравнения совместной фильтрации дискретного параметра искомого ШПС и ПП получены в следующей форме:

(55)

где последнее слагаемое обусловлено появлением Q ПП, действующих на входе ПУ.

В случае полной компенсации ПП (55) можно записать в виде

. (56)

Уравнение (55) и (56) являются основой для синтеза ПУ ШПС с компенсацией ПП.

ПУ с каналами одновременной фильтрации ПП и блоком компенсации, реализующее алгоритм (55) уже при числе ПП =3-5 представляет собой сложное для реализации устройство. Упростить устройство можно, если выбрать тактику поочередного последовательного обнаружения и измерения параметров, начиная с наиболее мощной ПП, с последующей ее компенсацией. В этом случае в ПУ с НФ количество каналов фильтрации ПП сократится до одного (рис.18) и сложность устройства не будет зависеть от числа ПП, но при этом время компенсации увеличится.

Основной задачей микропроцессорного центрального устройства управления (ЦУУ, рис.18) является эмуляция решающего устройства обнаружения и распознавания искомого ШПС (формируемого в соответствии с коэффициентами порождающего полинома ).

Рис.18. Приемное устройство для последовательного поиска ПП.

Работу канала оценивания параметров ПП координирует периферийное устройство управления (ПУУ), реализующее алгоритм распознавания и оценивания амплитуды ПП. В исходном состоянии режим компенсации выключен ключом (К).

Проведено исследование помехоустойчивости адаптивного ПУ с НФ при наличии блока защиты от ПП, осуществляющего компенсацию ПП после обнаружения ПП на основе оценивания структуры и амплитуды ПП.

Моделирование проводилось при следующих условиях: а) для искомого ШПС степень порождающего полинома ПСП =9, отношение сигнал-шум =-3 дБ: б) для ПП степень порождающего полинома ПСП =7; отношения помеха-сигнал 6…9 дБ.

Из анализа полученных результатов можно сделать вывод, что потери от действия ПП составляют 8 дБ при 6 дБ и 14 дБ для 9 дБ. За счет введения компенсации на основе оценивания структуры и амплитуды ПП потери снижаются до 1.5-2 дБ. Подтверждено очевидное предположение, что чем больше мощность ПП превосходит суммарную мощность искомого ШПС и белого шума, тем больше вероятность обнаружения ПП, точность оценивания ее параметров ПП и степень компенсации ПП.

Во второй части главы 6 рассматривается воздействие ПП на ПУ с РСФ и методы защиты от ПП приемного устройства с РСФ. Получены результаты, свидетельствующие об ухудшение помехоустойчивости ПУ в условиях действия нескольких активных абонентов системы связи, создающих ПП приему полезного сигнала.

Структурная схема ПУ с использованием блока дополнительной обработки сигнала на основе РСФ приведена на рис. 19. Сигнал с выхода дискриминатора (Д) поступает на вход устройства поиска и оценки параметров подобной помехи на основе рекуррентного согласованного фильтра (РСФ₂). При превышении заданного значения порога в некотором канале РСФ₂ устройство управления (УУ) записывает напряжение на выходе канала в регистр (РГ). Одновременно с этим осуществляется управление m-канальным ключом SEL₂ (m - база регистра сдвига, формирующего ПСП помехи), где производится сложение по модулю два символов соответствующих ячеек регистра (РГс). Регистр сдвига Ргс генерирует ПСП аналогичную ПСП помехи и синхронную помехе. Свойства МЛРП позволяют выбором логики связей ключа SEL₂ получить любой заданный сдвиг генерируемой ПСП. На выходе аттенюатора (АТТ) формируется оценка мгновенной амплитуды помехи, которая затем перемножается с ПСП помехи. Результат вычитается из принимаемого сигнала. Настройка на структуру помехи осуществляется управлением L-1-канальным ключом SEL₁, а также логикой обратных связей регистра сдвига РГс.

Рис. 19. Структура ПУ с блоком подавления подобных помех на основе РСФ.

Расчет отношения сигнал/структурная помеха на выходе компенсатора ПП, выполненный моделированием ПУ рис. 19, показал выигрыш 15 дБ в условиях =31; = - 6 дБ; = - 3 дБ. Недостаток устройства со структурой рис. 19 заключается в значительном усложнении ПУ.

В главе 7 рассматриваются варианты аппаратурной и программной реализации в цифровом виде нестандартных блоков и узлов синтезированных ПУ с учетом современной элементной базы. Анализируются возможные варианты реализации типовых узлов цифровой обработки сигналов на базе универсальных и специализированных больших интегральных схем (БИС). Приводятся примеры оригинальных в инженерном отношении разработок часто повторяющихся блоков и узлов рассматриваемых ПУ. Указываются возможные пути практической реализации разработанных ПУ, имеющих высокую степень однородности структуры, на основе заказных и полузаказных БИС отечественного и зарубежного производства. Спроектирован универсальный модуль цифровой обработки сигналов на основе высокопроизводительного сигнального процессора TMS320C6713, позволяющий программно реализовывать сложные нелинейные алгоритмы цифровой обработки сигналов в радиотехнических и радиолокационных системах. Разработана аппаратно-программная реализация синтезированных алгоритмов.

В Заключении дан анализ результатов диссертационной работы.

Теория условных марковских процессов распространена на синтез алгоритмов нелинейной фильтрации случайных коррелированных и детерминированных последовательностей многозначных импульсных сигналов, представляющих собой простые и сложные цепи Маркова с произвольным числом дискретных значений. В соответствии с поставленной целью и предложенным для ее достижения подходом, получены следующие основные научные результаты:

1. Впервые разработан оптимальный алгоритм нелинейной фильтрации и на его основе синтезирована структура ПУ коррелированной последовательности многозначных импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума, обеспечивающий выигрыш до 8 дБ по мощности сигнала при коэффициенте корреляции последовательности , отношении сигнал/шум на входе ПУ дБ, числе значений дискретного параметра сигнала .

2. Разработан алгоритм адаптивной нелинейной фильтрации и на его основе синтезирована структура адаптивного ПУ коррелированной последовательности многозначных импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума, уступающий в помехоустойчивости оптимальному ПУ не более 0.5 дБ в диапазоне отношений сигнал/шум дБ при точности оценки коэффициента корреляции последовательности 5%.

3. Разработан квазиоптимальный алгоритм нелинейной фильтрации и структура ПУ коррелированной последовательности импульсных многозначных сигналов, обеспечивающий 15-кратное уменьшение вычислительной сложности по сравнению с оптимальным алгоритмом при снижении помехоустойчивости ПУ менее 1 дБ в диапазоне отношений сигнал/шум дБ;

4. Впервые разработаны оптимальный и квазиоптимальный алгоритмы нелинейной фильтрации и синтезирована структура устройств быстрого поиска многозначных ШПС на фоне белого гауссовского шума, обеспечивающие в нелинейном режиме работы сокращение время кодовой синхронизации ШПС в 1.6 раза по сравнению с методом посимвольной оценки Уорда на интервале наблюдения тактов и отношении сигнал/шум дБ на входе ПУ.

5. Разработан адаптивный алгоритм нелинейной фильтрации и синтезирована структура устройства адаптивного поиска многозначных ШПС, обеспечивающего снижение вероятности ложной тревоги на порядок по сравнению с оптимальным ПУ за счет нелинейного накопления сигнала.

6. Впервые разработан оптимальный алгоритм фильтрации и синтезирована структура устройства для одновременного поиска нескольких многозначных ШПС на фоне белого гауссовского шума. Синтезированное многоканальное ПУ не уступает по помехоустойчивости многоканальному коррелятору, обеспечивая сокращение аппаратных затрат за счет отсутствия умножителей и генераторов опорных ШПС.

7. Впервые разработан алгоритм фильтрации и синтезирована структура ПУ коррелированной последовательности двоичных импульсных сигналов на фоне белого гауссовского шума при марковских гауссовских или релеевских флуктуациях амплитуды и гауссовских флуктуациях задержки импульсов. Совместная фильтрация дискретного параметра, амплитуды и задержки обеспечивает дополнительный выигрыш до 6 дБ по сравнению с приемным устройством без канала оценки непрерывных параметров при ширине спектра флуктуаций амплитуды и задержки импульсов , .

8. Впервые на основе оценки закона формирования и параметров структурных помех (СП) разработан метод, обеспечивающий подавление СП на 15 дБ по мощности при отношении сигнал/помеха дБ и отношении сигнал/шум дБ.

Основные публикации по теме диссертации

1. А.В. Частиков, Е.П. Петров, Д.Е. Прозоров. Метод фильтрации шумоподобных сигналов, сформированных на псевдослучайных последовательностях максимального периода // Радиотехника и электроника. - 2001. - Т.46, № 5. - C.553-557.

2. Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Синтез устройств быстрого поиска шумоподобных сигналов, сформированных на многозначных рекуррентных последовательностях максимального периода // Радиотехника и электроника. - 2005. - Т.50. - №10. - C.1281-1286.

3. Прозоров Д.Е., Петров Е.П., Смольский С.М., Чащин А.А. Синхронизация шумоподобных сигналов, построенных на многозначных рекуррентных последовательностях // Вестник МЭИ. - М.:, №5, 2005. - С.74-78.

4. Прозоров Д. Е Фильтрация шумоподобных сигналов в условиях многолучевого распространения / М-во РФ по связи и информ. СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича // Труды учебных заведений связи. - СПб., 2006. - №.174. - C.143-150.

5. Прозоров Д.Е. Совместная фильтрация параметров радиосигналов при некогерентном приеме // Вестник ИжГТУ. - Ижевск, 2006. №.4 - C.52-55.

6. Прозоров Д.Е. Адаптивная совместная фильтрация параметров радиосигналов при когерентном приеме // Интеллектуальные системы в производстве. - Ижевск, 2006. №2. - С.67-71.

7. Прозоров Д.Е. Нелинейная фильтрация многозначных импульсных сигналов // Вестник МЭИ. - М.: Издательство МЭИ, 2007. №3. - С.106-111.

8. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Адаптивная совместная фильтрация параметров импульсных сигналов // Известия высших учебных заведений. Радиофизика. - Н. Новгород, 2007. Т.50, №4. - С.364-370.

9. Прозоров Д.Е. Защита от структурных помех в системах связи с шумоподобными сигналами // Инфокоммуникационные технологии. - Самара, 2007. Том 5, №2. - С.25-29.

10. Прозоров Д.Е. Адаптивная нелинейная фильтрация многоуровневых шумоподобных сигналов // Системы управления и информационные технологии. - Воронеж: Изд-во "Научная книга", 2007. №3.1 (29). - С. 190-194.

11. Прозоров Д.Е. Адаптивная совместная фильтрация параметров шумоподобных сигналов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия Приборостроение. - М., 2008. №1. - С.58-67.

Материалы научно-технических конференций и публикации в сборниках трудов

12. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Частиков А.В. Анализ времени распознавания ПСС в устройствах поиска // Радиолокация, навигация, связь: Тез. докл. VI междунар. НТК. - Воронеж, 2000. - C.9-14.

13. Д.Е. Прозоров, И.Е. Петров. Синтез алгоритма быстрого поиска шумоподобных сигналов на основе комбинированных последовательностей // Тез. докл. региональной научно-технической школы-семинара молодых ученых. - Новосибирск, 2001 г. - C.5-7.

14. Е.П. Петров, Д.Е. Прозоров. Фильтрация марковских процессов с несколькими состояниями // Радиолокация, навигация, связь: Сб. докл. VIII Междунар. НТК. - Воронеж, 2002. - C.371-380.

15. Е.П. Петров, Д.Е. Прозоров. Фильтрация шумоподобных сигналов на основе рекуррентных последовательностей с произвольным основанием // Радиолокация, навигация, связь: Тез. докл. VIII Междунар НТК. - Воронеж, 2002. - C.381-386.

16. Прозоров Д.Е., Медведева Е.В. Метод кодовой синхронизации в системах связи с многостанционным доступом // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез. докл V Междунар. НТК. - М, 2003. - т.1. - C.218-220.

17. Петров Е.П., Прозоров Д.Е. Синтез устройств быстрого поиска шумоподобных сигналов, сформированных на многозначных рекуррентных последовательностях // Радиолокация, навигация, связь: Тез. докл. IX Междунар. НТК. - Воронеж, 2003. - C. 197 - 203.

18. Прозоров Д.Е., Харина Н.Л., Елкин А.В. Исследование корреляционных характеристик шумоподобных сигналов, сформированных на линейных рекуррентных последовательностях с основанием больше двух // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез. докл. VI Междунар. НТК. - М, 2004. - C.248-249.

19. N. Vazhenin, D. Prozorov. Design GPS+Glonass (L1+L2) Receivers // International symposium on Advancement of Aerospace Education and Collaborative Research in the 21st Century. Aerospace Center, Hankuk Aviation University, Korea. 2004. - pp.219-235.

20. Petrov E. P., Ka Min-Ho, Prozorov D. E. Multichannel filtration of Markov Process with several states // Proceedings of the 2004 International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications "ITC-CSCC", Japan. 2004. - pp.240-243.

21. Min-Ho Ka, Prozorov D. Target detection with use of pseudorandom signals // Proceedings of the 2004 Autumn Conference of Korea Navigation Institute, Korea. 2004. - pp.439-442.

22. Прозоров Д.Е., Чащин А.А. Адаптивная фильтрация шумоподобных сигналов на основе многозначных псевдослучайных последовательностей // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез. докл. VII Междунар. НТК. - М, 2005. - т.1. - С.250-254.

23. Петров Е.П., Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Прием коррелированных сигналов при гауссовских флуктуациях амплитуды и задержки // Тр. LX научн. сессии, посвященной Дню Радио / РНТО РЭС им.А.С. Попова. - М, 2005. - т.2. - С.224-227.

24. Прозоров Д.Е., Чащин А.А. Адаптивная фильтрация шумоподобных сигналов построенных на псевдослучайных последовательностях с произвольным основанием // Тр. LX научн. сессии, посвященной Дню Радио / РНТО РЭС им.А.С. Попова. - М, 2005. - т.2. - С.221-223.

25. Min-Ho Ka, Chae-Gon Oh, D. E. Prozorov. Effect of harmonic jamming on a receivers noise immunity in systems with direct spread-spectrum // Proceedings of the fifth International Conference on Information, Communications and Signal Processing (ICICS2005), Bangkok. 2005 - pp.117-121.

26. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Совместная фильтрация дискретного параметра, амплитуды и задержки многоуровневых импульсных коррелированных сигналов // Цифровая обработка сигналов и ее применение: Тез. докл.8 Междунар. НТК. - М, 2006, т.1., C.94-97.

27. Прозоров Д.Е., Чащин А.А. Синтез адаптивных устройств быстрого поиска многоуровневых шумоподобных сигналов // Радиолокация, навигация, связь: Тез. докл. XII Междунар. НТК. - Воронеж, 2006. - в 3 т., т.2. - С.749-757.

28. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Поразрядная совместная фильтрация многоуровневых дискретных коррелировнных сигналов при гауссовских флуктуациях непрерывных параметров // Сб. трудов LXI научной сессии, посвященной Дню Радио / РНТО РЭС им.А.С. Попова. - М, 2006. - C.380-382.

29. Прозоров Д.Е. Исследование приемного устройства с рекуррентным фильтром в условиях действия подобных помех // Тр. ун-та / Вятский государственный технический университет. - Киров, 2000. - Вып.4. - C.112-114.

30. Д.Е. Прозоров. Поиск и подавление подобных помех в системах с кодовым разделением сигналов // Вестник Вятского научн. центра Верхне-Волжского отделения АТН РФ - Проблемы обработки информации. - Киров, 2000. - Вып. № 1. - C.24-27.

31. Прозоров Д.Е. Защита от структурных помех в системах связи с расширением спектра // Вестник Вятского научн. центра Верхне-Волжского отделения АТН РФ - Проблемы обработки информации. - Киров, 2002. - Вып. №1 (3). - C.30-35.

32. Прозоров Д.Е., Чащин А.А. Нелинейная фильтрация шумоподобных сигналов, построенных на многозначных рекуррентных последовательностях // Киров, ВятГУ. - 2005. - 17 С. - Деп. в ВИНИТИ 09.06.2005, №826-В2005.

33. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров двоичных коррелированных сигналов // Киров, ВятГУ. - 2005. - 15 С. - Деп. в ВИНИТИ 20.06.2005, №865-В2005.

34. Прозоров Д.Е. Совместная фильтрация дискретного и непрерывных параметров шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска // Вестник Вятского научн. центра Верхне-Волжского отделения АТН РФ - Проблемы обработки информации. - Киров, 2004. - Вып. №1 (5). - C.32-38.

35. Прозоров Д.Е., Чащин А.А. Быстрый поиск многоуровневых шумоподобных сигналов // Вестник Вятского научн. центра Верхне-Волжского отделения АТН РФ - Проблемы обработки информации. - Киров, 2005. - Вып.1 (6). - С.60-65.

36. Прозоров Д.Е., Смирнов А.В. Совместная фильтрация дискретного параметра, амплитуды и задержки шумоподобных сигналов в устройствах быстрого поиска при гауссовых флуктуациях непрерывных параметров // Вестник Вятского научн. центра Верхне-Волжского отделения АТН РФ - Проблемы обработки информации. - Киров, 2005. - Вып.1 (6). - С.71-77.

37. Прозоров Д.Е., Кишмерешкин П.Н. Исследование устойчивости нелинейного фильтра совместной оценки параметров коррелированных сигналов при гауссовских флуктуациях амплитуды и задержки // Вестник Вятского научн. центра Верхне-Волжского отделения АТН РФ - Проблемы обработки информации. - Киров, 2005. - Вып.1 (6). - С.77-81.

Монографии и учебные пособия

38. Петров Е.П., Частиков А.В., Прозоров Д.Е. Практикум по основам статистической радиотехники. - Киров, Изд-во ВятГТУ. - 2000. - 107 С.

39. Е.П. Петров, Д.Е. Прозоров, А.В. Частиков. Основы теории оптимального приема импульсных сигналов. - Киров, Изд-во ВятГУ. - 2005. - 150 С.

40. Петров Е.П., Частиков А.В., Прозоров Д.Е. Теория оптимального приема. Учеб. пособие. Киров, Изд-во ВятГУ, 2006. - 107 c.

41. Прозоров Д.Е., Петров Е.П. Быстрый поиск шумоподобных сигналов / Под ред. Е.П. Петрова // Киров: ООО "О-краткое", 2006. - 216 с. - ISBN 5-85271-231-0.

Размещено на Allbest.ru