Методи формування ансамблів складних сигналів для підвищення завадостійкості безпроводових когнітивних телекомунікаційних мереж

Abstract

UA: В дисертаційній роботі вирішується актуальне науково-технічне завдання підвищення завадостійкості та пропускної здатності безпроводових когнітивних радіосистем, за рахунок формування ансамблів складних сигналів на основі методів оптимізації та удосконалених методів багаторівневого рекурентного сегментування часової та частотної областей, з побудовою адаптивних алгоритмів з високим ступенем деталізації аналізу та обробки сигналів. Об’єктом дослідження є процес створення ансамблів складних сигналів на основі багаторівневої рекурентної декомпозиції часової та частотної областей та подальшої трансформації та оптимізації параметрів сигналів. Предмет дослідження – методи, моделі, алгоритми оптимізації та багаторівневої рекурентної сегментації. Метою дисертаційної роботи є підвищення завадостійкості безпроводових когнітивних телекомунікаційних мереж шляхом формування ансамблів складних сигналів, отриманих на основі методів оптимізації та удосконалених методів багаторівневого рекурентного часово-частотного сегментування та розроблених адаптивних алгоритмів аналізу і обробки ансамблів складних сигналів. У вступі обґрунтовано та сформульовано наукові задачі дисертаційного дослідження. На основі аналізу актуальних викликів, які існують в когнітивних безпроводових телекомунікаційних радіомережах, доведено, що шляхами підвищення завадостійкості та пропускної здатності є створення ансамблів складних сигналів на основі удосконалених методів багаторівневого рекурентного сегментування часово-частотних областей, представлено зв’язок дисертації з сучасними науковими програмами, планами і напрямами сучасних досліджень, наведено наукову новизну, представлено практичне значення отриманих наукових результатів, надано інформацію щодо авторського внеску здобувача в опублікованих наукових статтях, представлено перелік публікацій за темою дисертації.

EN: The dissertation addresses a relevant scientific and technical task of enhancing the interference immunity and bandwidth of wireless cognitive radio systems through the formation of ensembles of complex signals based on optimization methods and advanced methods of multilevel recursive segmentation of the time and frequency domains. The work involves the development of adaptive algorithms with a high level of detail for signal analysis and processing. Object of the research is the process of creating ensembles of complex signals based on multilevel recurrent decomposition of the time and frequency domains, followed by signal parameter transformation and optimization. Subject of the research involves methods, models, and algorithms for optimization and multilevel recurrent segmentation. The aim of the dissertation is to enhance the noise immunity and throughput capacity of wireless cognitive telecommunication systems by forming ensembles of complex signals using optimization methods and improved techniques for multilevel recurrent time-frequency segmentation, as well as developing adaptive algorithms for the analysis and processing of signal ensembles. In the introduction substantiates the scientific problem and formulates the objectives of the dissertation research. Based on the analysis of current challenges in cognitive wireless telecommunication radio networks, it is proven that the ways to improve noise immunity and throughput capacity involve creating ensembles of complex signals using advanced methods of multilevel recurrent segmentation of the time-frequency domains. The dissertation’s connection to modern scientific programs, 10 plans, and research directions is presented, along with the scientific novelty, practical significance of the obtained results, and information on the author's contribution in published scientific articles. Additionally, a list of publications on the dissertation topic is provided.