ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ СИГНАЛІВ З ПОВНИМ АБО ЧАСТКОВИМ ПЕРЕКРИТТЯМ У СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

У статті розглянуто сучасні методи розпізнавання та аналізу радіосигналів з частковим і повним спектральним перекриттям, що становлять одну з ключових і водночас найбільш складних проблем у сфері радіомоніторингу, телекомунікацій та технічної розвідки. Описано теоретичні основи та практичні аспекти застосування методу швидкого перетворення Фур’є, методу аналізу головних компонент та методу аналізу незалежних компонент для розділення, ідентифікації та класифікації сигналів у складних умовах. Метод швидкого перетворення Фур’є показав високу ефективність при обробці частково перекритих сигналів, оскільки дає змогу визначати основні частотні компоненти навіть за низького співвідношення потужності сигналу до потужності шуму та при наявності значних завад. Для повного спектрального перекриття запропоновано комбінований підхід, що поєднує аналіз головних компонент та аналіз незалежних компонент, який забезпечує попередню декореляцію сигналів та їх подальше розділення за критерієм статистичної незалежності. Ключовим удосконаленням є впровадження критерію спектральної ентропії, що ґрунтується на оцінюванні рівня хаотичності енергетичного розподілу сигналу в частотній області. Високі значення ентропії свідчать про значну зашумленість або випадкову структуру, тоді як низькі вказують на наявність виражених частотних компонент. Використання цього критерію дозволяє автоматично відбирати найбільш інформативні компоненти, усуваючи малозначущі шумові складові та зменшуючи обчислювальні витрати. Проведено серію чисельних експериментів, виконано кількісну оцінку точності розділення сигналів, проаналізовано вплив рівня шуму та ступеня перекриття спектрів на кінцеві результати. Запропонований підхід може бути адаптований для широкого спектра задач, зокрема для автоматизованих комплексів технічного моніторингу, систем радіорозвідки та засобів виявлення малопомітних сигналів. Отримані висновки підтверджують доцільність його використання в адаптивних системах цифрової обробки сигналів нового покоління та перспективність для створення інтелектуальних алгоритмів радіомоніторингу.