Повышение эффективности радиосвязи. Новые разработки ученых

Ученые разработали математический аппарат, который может использоваться в системах радиосвязи, радионавигации и радиолокации, значительно улучшая эффективность передачи данных.

Вейвлет-преобразование — это метод анализа и обработки различных сигналов, таких как аудио и видео, а также данных, включая документы и изображения. Этот мощный инструмент широко используется в науке и технике. Например, в медицине он помогает диагностировать заболевания, анализируя рентгеновские снимки и результаты МРТ. В радиосвязи и обработке информации вейвлет-преобразование играет ключевую роль, обеспечивая обмен данными, определяя расстояние до объектов и их скорость, минимизируя помехи и искажения.

Однако многие сигналы включают фрагменты, которые приводят к избыточным затратам частотно-временных ресурсов при их обработке. Эти затраты включают синхронизирующие импульсы и защитные интервалы в кодовых последовательностях, а также избыточность для защиты от помех и ложных данных. Задача ученых — разработать методы, которые оптимизируют частотно-временную синхронизацию (ЧВС) с минимальными затратами.

«Мы разработали математический аппарат для обработки и передачи OFDM-сигналов. Нам удалось точно определить моменты времени установления частотно-временной синхронизации,»

— Дмитрий Михайлович Клионский, доцент кафедры информационных систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

Исследования проводились совместно с учеными Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения (ГУАП) и были направлены на повышение скорости передачи данных за счет сокращения непроизводительных затрат.

«Благодаря быстрым вычислительным алгоритмам мы увеличили скорость передачи данных на 20-30%. Разработка может быть использована в радионавигации, радиолокации и современных системах беспроводной связи,»

— Дмитрий Михайлович Клионский.

Результаты исследований будут опубликованы в журнале «Цифровая обработка сигналов» в 2024 году в статье «Применение гармонического вейвлет-преобразования в задачах обработки и анализа OFDM-сигналов».