26-32

ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ИОНОСФЕРНЫХ МОД
В АДАПТИВНОЙ АНТЕННЕ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ

А. Р. Насыбуллин, Д. А. Веденькин
Поволжский государственный технологический университет,
Российская Федерация, 424000, Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3
E-mail: aydar.nasybullin@mail.ru; denis_ved@mail.ru;

АННОТАЦИЯ

Рассмотрены принципы выделения ионосферных мод по углам их прихода на основе адаптивной антенной решётки применительно к задачам диагностики состояния КВ-радиоканалов. Особенностью алгоритмического обеспечения описываемой антенной системы является применение нейросетевых технологий. В частности, радиальная базисная нейронная сеть используется для анализа выходных сигналов линейной антенной решётки с целью определения значений углов прихода детерминированного числа принимаемых лучей.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

адаптивная антенная решётка; нейронная сеть; выделение ионосферных мод; диагностика ионосферы.

ПОЛНЫЙ ТЕКСТ (pdf)

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (Грант №15-19-10053).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2003. 200 с.

2. Адаптивные радиотехнические системы с антенными решетками / А.К. Журавлев, В.А. Хлеб­ников, А.П. Родимов и др. Л.: Изд-во ЛГУ, 1991. 544 с.

3. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.

4. Compton R.T. Adaptive antennas. Englewood Cliffs, N.Y.: Prentice-Hall, 1988. 400 p.

5. Дальнее управление экспериментом по наклонному зондированию ионосферных каналов КВ-связи / Д.В. Иванов, В.А. Иванов, Е.В. Катков, и др. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2016. № 3 (31). С. 18-30.

6. Исследование характеристик перемещающихся ионосферных возмущений методом наклонного зондирования верхней атмосферы Земли / В.А. Иванов, Д.В. Иванов, Н.В. Рябова и др. // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2015. Т. 18, № 3-2. С. 92-97.

7. Первичная обработка ионограмм наклонного зондирования ионосферы / В.А. Иванов, Д.В. Иванов, Н.В. Рябова и др. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2015. № 2 (26). С. 19-26.

8. Исследование влияния моделей многолучёвости на структурные функции ионосферных декаметровых каналов радиосвязи / В.А. Иванов, Н.В. Рябова, Д.В. Иванов и др. // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2015. № 4 (28). С. 6-17.

9. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

10. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / Под общ. ред. к.т.н. В.Г. Потемкина. М. ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. 496 с.

11. Zooghby A. H., Christodoulou C. G., and Georgiopoulos M. Performance of radial basis function networks for direction of arrival estimation with Antenna Arrays // IEEE Trans. Antennas Propagat. Nov. 1997. Vol. 45. Pp. 1611–1617.

Для цитирования: Насыбуллин А. Р., Веденькин Д. А. Пространственная фильтрация ионосферных мод в адаптивной антенне на основе нейросетевых технологий // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2017. № 4 (36). С. 26-32. DOI: 10.15350/2306-2819.2017.4.26