Разработка новых адаптивных нейросетевых методов повышения помехоустойчивости и энергоэффективности цифровых систем связи.

Объектом исследования являются цифровые системы связи и навигации, работающие в различных частотных диапазонах, нестационарных условиях, многопозиционные системы цифровой модуляции с элементами интеллектуального распознавания нейронной сетью. Целью работы является получение стабильного высокоскоростного канала обмена данными, необходимого для оперативного контроля надводной и подводной обстановки. В связи с этим задачами являются: 1. Обучение и реализация нейросетевой модели классификации сигнальных созвездий M-QAM и OFDM типа. 2. Разработка алгоритма определения оптимального угла наклона диаграммы направленности приемоизлучающих антенн с учетом фазовой динамики канала. 3. Выбор оптимальных решений в области высокоранговой манипуляции OFDM когерентного и дифференциального типа в комбинации с помехоустойчивым кодированием в исследуемых нестационарных каналах связи для максимизации пропускной способности. Определение пределов порядка манипуляции в типовых каналах. 4. Оценка результатов численного моделирования и определение эффективности разработанных решений в рамках натурных экспериментов. Для практического решения такой задачи проводилась разработка новых подходов и методов к нейросетевой обработке, ортогонального и неортогонального частотного мультиплексирования, фильтрации и т.д. В результате работы реализованная сверточная нейронная сеть классифицировала сигнальные созвездия M-QAM с точностью 97,71%, что позволяет адаптивно выполнять перестройку режимов цифровой модуляции отдельных поднесущих частот OFDM сигнала в зависимости от помеховой обстановки в гидроакустическом и магнитно-индуктивном канале связи. Разработанная техника управления диаграммой направленности для подводной акустической связи, позволяет снизить эффекты многолучевого распространения в канале на мелководье. Разработан новый метод цифровой модуляции CE-OFDM для системы подводной акустической связи с использованием новых синхронизирующих псевдослучайных последовательностей. Разработанные алгоритмы и предложенные методы были успешно протестированы в рамках численных и натурных экспериментов.