Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Помехоустойчивые радиосистемы передачи информации на основе многокритериального синтеза сигналов. Учебное пособие
.pdf
111
радиосистем передачи информации при адаптации к действию
узкополосных помех на основе синтезированных четырехпозиционных
радиосигналов // Вестник РГРТУ. – 2018. – № 4. – Выпуск 66, часть 1. –
С. 3-8.
63.
Лисничук А.А. Анализ помехоустойчивости когнитивных радиосистем
передачи информации на основе синтезированных четырехпозиционных
радиосигналов при адаптации к действию узкополосных помех // ВНТК
«Новые информационные технологии в научных исследованиях (НИТ-
2018)». Тез. докл. – Рязань, 2018. – С. 125-127.
64.
Kirillov, S. N., Lisnichuk, A. A., Lukashin, I. V., & Pokrovskij, P. S. (2019,
June). Multi-Criteria Synthesis of Radio Signals to Increase Prospective
Communication Systems Noise Immunity. // In 2019 8th Mediterranean
Conference on Embedded Computing (MECO) (P. 1-4). IEEE.
65.
Лисничук А.А. Анализ действия узкополосных помех на когнитивные
радиосистемы передачи информации на основе синтезированных
радиосигналов // Методы и устройства формирования и обработки
сигналов в информационных системах: межвуз. сб. научн. тр. – Рязань,
2018. – С. 101–105.
66.
Лисничук А. А., Кириллов С. Н. Разработка процедуры совместного
применения многокритериального синтеза радиосигналов и режекции
узкополосных помех // Цифровая обработка сигналов и ее применение.
DSPA-2020. – 2020. – С. 30-34.
67.
Витязев В. В. Многоскоростная обработка сигналов. – М.: Горячая линия
– Телеком, 2017. – 336 с.
68.
Kirillov, S. N., Lisnichuk, A. A., Lukashin, I. V., & Pokrovskij, P. S. (2018,
March). Algorithms to form and process signals for multilevel defense of
transmitted data based on the principles of cognitive and software-defined
radio. // In 2018 Moscow Workshop on Electronic and Networking
Technologies (MWENT) (P. 1-6). IEEE.
69.
Кириллов С.Н., Лисничук А.А. и др. Функциональные блоки
формирования и обработки сигналов для многоуровневой защиты
112
передаваемой информации // МНТК «Цифровая обработка сигналов и ее
применение (DSPA-2018)»: тез. докл. – Т.1. – М., 2018. – С. 111-117.
70.
Зябов В.В. Высокоскоростная передача сообщений в реальных каналах. –
М.: Радио и связь, 1991. – 288 с.
71.
Ungerboeck G. Trellis-coded modulation with redundant signal sets part I and
part II. // IEEE Communications Magazine. – Vol. 25 – February, 1987. –
P. 5–21.
72.
Alyaoui N. et al. The modulation recognition approaches for software radio
//Signals, Circuits and Systems, 2008. SCS 2008. 2nd International Conference
on. – IEEE, 2008. – P. 1-5.
73.
Hashim I. A. et al. Recognition of QAM Signals with Low SNR Using a
Combined Threshold Algorithm //IETE Journal of Research. – 2015. – Vol.
61. – №. 1. – P. 65-71.
74.
Liedtke F. Adaptive procedure for automatic modulation recognition //Journal
of Telecommunications and Information Technology. – 2004. – P. 91-97.
75.
Liu Y., Lin Z., Zhongpei Z. High order QAM signals recognition based on
layered modulation //Communications, Circuits and Systems, 2009. ICCCAS
2009. International Conference on. – IEEE, 2009. – P. 73-76.
76.
Hassan K. et al. Automatic modulation recognition using wavelet trans-form
and neural network //Intelligent Transport Systems Telecommunications,
(ITST), 2009 9th International Conference on. – IEEE, 2009. – P. 234-238.
77.
Karra K., Kuzdeba S., Petersen J. Modulation recognition using hierarchical
deep neural networks //2017 IEEE International Symposium on Dynamic
Spectrum Access Networks (DySPAN). – IEEE, 2017. – P. 1-3.
78.
Wang Y. et al. Data-driven deep learning for automatic modulation recognition
in cognitive radios //IEEE Transactions on Vehicular Technology. – 2019. –
Vol. 68. №. 4. – P. 4074-4077.
79.
O’Shea T. J., Corgan J., Clancy T. C. Convolutional radio modulation
recognition networks //International conference on engineering applications of
113
neural networks. – Springer, Cham, 2016. – P. 213-226.
80.
Ziegler J. L., Arn R. T., Chambers W. Modulation recognition with GNU
radio, keras, and HackRF //2017 IEEE International Symposium on Dynamic
Spectrum Access Networks (DySPAN). – IEEE, 2017. – P. 1-3.
81.
Лисничук А.А. Алгоритм определения ширины главного лепестка
спектральной плотности мощности радиосигнала при высокой априорной
неопределенности и низком отношении сигнал-шум // ВНТК
«Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и
информационных технологий»: тез. докл. – Москва, 2018. – С. 241-245.
82.
Блейхут Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки. – М.:
Мир, 1986. – 576 с.
83.
Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования.
Методы, алгоритмы, применение. – М.: Техносфера., 2005. – 320 с.
84.
Zehavi E. 8-PSK trellis codes for a Rayleigh channel // IEEE Transactions on
Communications. – 1992. – Т. 40. №. 5. – С. 873-884.
85.
Caire G., Taricco G., Biglieri E. Bit-interleaved coded modulation // IEEE
transactions on information theory. 1998. Т. 44. №. 3. – С. 927-946.
86.
Kirillov S. N., Lisnichuk A. A. Multi-criteria synthesis of signal-code
sequence based on trellis-coded modulation to adapt wireless communication
systems to the action of narrow-band interference // 2020 Moscow Workshop
on Electronic and Networking Technologies (MWENT). – IEEE, 2020. – С. 1-
5.
87.
Кириллов С.Н., Покровский П.С., Лисничук А.А. Многокритериальный
синтез сигнально-кодовых конструкций для адаптации радиосистем
передачи информации к действию узкополосных помех // МНТК
«Современные технологии в науке и образовании (СТНО-2016)»: тез.
докл. – Рязань, 2016. – С. 110-114.
88.
Кириллов С.Н., Покровский П.С., Лисничук А.А. Процедура
многокритериального синтеза сигнально-кодовых конструкций для
114
адаптации систем передачи информации к действию узкополосных помех
// Вестник Рязанского государственного радиотехнического
университета. – 2016. – № 55. – С. 3-9.
89.
Витерби А.Д., Омура Дж.К. Принципы цифровой связи и кодирования:
пер. с англ. / под ред. К.Ш. Зигангирова. – М.: Радио и связь, 1982. – 536
с.
90.
Shuzo Kato, Kamilo Feher. Correlated Signal Processor. – United States Patent
No. 4,567,602, issued Jan 28, 1986.
91.
Лисничук А.А. Многокритериальный синтез сигнально-кодовых
конструкций на основе зависимых сигналов // ВНТК «Новые
информационные технологии в научных исследованиях (НИТ-2017)»:
тез. докл. – Рязань, 2017. – С. 114-116.
92.
Кириллов С. Н., Лисничук А. А. Многокритериальный синтез сигнальнокодовых конструкций на основе зависимых сигналов для адаптации
радиосистем передачи информации к действию узкополосных помех //
Вестник РГРТУ. – 2017. – № 4. – С. 3-12.
93.
Haykin S. Cognitive radio: brain-empowered wireless communications //
Selected Areas in Communications, IEEE Journal. – 2005. – Vol. 23. – P. 201–
202.
94.
Amjad M., Rehmani M. H., Mao S. Wireless multimedia cognitive radio
networks: A comprehensive survey // IEEE Communications Surveys &
Tutorials. – 2018. – Т. 20. №. 2. – С. 1056-1103.
95.
Лисничук А.А. Процедура многокритериального синтеза сигналов с
прямым расширением спектра для адаптации когнитивных радиосистем
передачи информации к сложной помеховой обстановке // Вестник
РГРТУ. – № 4. – Выпуск 66, часть 1. – 2018. – С. 9-15.
96.
Кириллов С.Н., Лисничук А.А. Процедуры многокритериального синтеза
сигналов с прямым расширением спектра для адаптации когнитивных
радиосистем передачи информации к полосовым помехам //
Радиотехника. – 2019. – №5. – С. 137-144.
115
97.
Лисничук А.А. Адаптация радиосистем передачи информации к
полосовым помехам за счет многокритериального синтеза сигналов с
прямым расширением спектра // ВНТК «Актуальные проблемы
современной науки и производства»: тез. докл. – Рязань, 2019. – С. 31-40.
98.
Лисничук А.А. Разработка процедуры многокритериального синтеза
сигнально-кодовых конструкций на основе битового перемежения //
ВНТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях
(НИТ-2019)»: тез. докл. – Рязань, 2019. – С. 93-95.
99.
Лисничук А.А. Процедура многокритериального синтеза сигнальнокодовых конструкций на основе битового перемежения для адаптации
радиосистем передачи информации к действию пакетных радиолиний //
Радиотехника. – Том 83, № 11(18). – 2019. – С. 22-27.
100.
Bahl L., Cocke J., Jelinek F., and Raviv J. Optimal Decoding of Linear Codes
for minimizing symbol error rate // IEEE Transactions on Information Theory,
Т. IT-20(2). P. 284-287, March 1974.
101.
Цифровой сигнальный процессор 1892ВМ7Я / НПЦ «ЭЛВИС» – Режим
доступа:
http://multicore.ru/download.php?file=mc/data_sheets/1892VM7YA_brief.pdf.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]