[_sda 0]

Коллеги, кто нибудь его реализовывал? Общий смысл мне понятен, но есть вопрос который всячески обходится в литературе.

 

Как должен реагировать алгоритм если внутри Training Cells окажется радиосигнал? Ведь он нарушит истинную ситуацию и алгоритм выдаст неправильный отклик.

[Grizzly 0]

Предполагаю, что в простейшем случае решается усреднением.

Когда я работал в области ГНСС, то мы пробегали по частотно-временным ячейкам достаточно быстро, усредняли накопления -> получали уровень шума. В процессе поиска уже дольше стояли на анализируемых ячейках, накопления которых сравнивали с шумом, полученным на предыдыщем этапе.

[_sda 0]

2 часа назад, Grizzly сказал:

Предполагаю, что в простейшем случае решается усреднением.

Когда я работал в области ГНСС, то мы пробегали по частотно-временным ячейкам достаточно быстро, усредняли накопления -> получали уровень шума. В процессе поиска уже дольше стояли на анализируемых ячейках, накопления которых сравнивали с шумом, полученным на предыдыщем этапе.

При вычислении уровня шума усреднение по любому будет. А при усреднении смеси шум+сигнал энергия  сигнала повлечёт за собой неоправданное завышение порога. При сильном сигнале оно вроде как и неважно, уровень сигнала всё равно больше порога, но если рядом с сильным сигналом будет находиться слабый то велика вероятность его потери. И это видно при моделировании. В голове вертятся мысли о селекции по уровню отсчётов перед отправкой в Training Cells, но пока всё очень сыро.

[Grizzly 0]

17 часов назад, _sda сказал:

В голове вертятся мысли о селекции по уровню отсчётов перед отправкой в Training Cells, но пока всё очень сыро.

Обычно максимальный или несколько максимальных значений удаляют из расчета. Ну и всё будет определяться числом исследуемых ячеек. Если сигнал может быть в нескольких, а усредняем по тысяче, то уже завышение порога не будет большим.

[_sda 0]

Да, спасибо, буду дальше думать.