No abstract

The aim of the paper is to study the possibility of advancing noised non-Gaussian processes recognition using the features based on higher-order statistics. Several new recognition features based on the higher-order statistics, the basis of advancing recognition results in the presence of noise, decision rules and recognition system frameworks we proposed in the paper. The efficiency test of the proposed method is performed by statistical modeling. We proposed features of recognition based on the third-order statistics.

Исследовано применение спектров высших порядков для оценки спектра негауссова процесса в смеси с гауссовой коррелированной помехой. Найденные выражения для параметрической оценки спектров высших порядков использованы для оценки спектров негауссовых процессов, описываемых обобщенными моделями авторегрессии. Проведено сравнение полученных параметрических спектральных оценок третьего порядка с аналогичными оценками, рассчитанными известными методами, основанными на преобразовании Фурье.

Предложен метод адаптации корректора межсимвольной интерференции, основанный на использовании статистик третьего порядка. При использовании асимметричного обучающего сигнала данный метод является более помехоустойчивым по сравнению с градиентным методом адаптации, широко применяемым в настоящее время. Применение разработанного метода для обновления коэффициентов корректора МСИ в системе передачи данных SDSL по телефонному кабелю позволяет, при незначительном усложнении сверточного кодера, уменьшить необходимое отношение с/ш в режиме адаптации на 1,6–3,2 дБ.

Предложены методы использования статистик высших порядков для получения признаков в задаче распознавания негауссовых процессов. Показано, что применение набора обобщенных решетчатых фильтров, параметры которых рассчитаны по моментным функциям 3-го и 4-го порядков повышают вероятность правильного распознавания.