МЕТОД ОПТИМІЗАЦІЇ АНСАМБЛІВ СКЛАДНИХ СИГНАЛІВ У КОГНІТИВНИХ МЕРЕЖАХ

Анотація

У статті запропоновано метод оптимізації ансамблів складних сигналів у часовій області на основі інтеграції стохастичного пошуку з локальною нелінійною оптимізацією. Метод спрямований на зменшення взаємної кореляції сигналів і вирівнювання енергетико-спектральних характеристик ансамблю в умовах стохастичної невизначеності та завад в когнітивних телекомунікаційних мережаз. На відміну від відомих підходів, що розглядають лише лінійні моделі або статичні параметри, запропонований метод реалізує багатоступеневу адаптацію часових інтервалів сигналів із використанням стохастичного пошуку для глобального охоплення простору рішень і локальної оптимізації (градієнтного спуску та методу Левенберга–Марквардта) для точного налаштування параметрів у межах знайдених підобластей.

Розроблено аналітичні залежності для оцінки взаємокореляційних і енергетичних показників ансамблю, що забезпечують контроль компромісу між завадостійкістю та обсягом сигналів. Удосконалено механізм перестановки сигналів між часовими інтервалами шляхом введення модифікованого суперфакторіала, який враховує вагові коефіцієнти інтервалів та кореляційні обмеження, що дозволяє мінімізувати взаємні завади без зниження структурної різноманітності ансамблю.

Експериментальне моделювання на сигналах LTE та 5G NR показало, що збільшення кількості часових сегментів від 0 до 16 забезпечує зниження середнього коефіцієнта взаємної кореляції з 0,42 до 0,08, що відповідає умовам квазіортогональності (ε ≈ 0,1). Використання локальної оптимізації дало змогу підвищити стабільність ансамблю при варіаціях параметрів середовища, а модифікована процедура перестановки – скоротити кореляційні викиди до 27 %.

Таким чином, запропонований метод забезпечує комплексну оптимізацію ансамблів складних сигналів, поєднуючи переваги стохастичних і детермінованих підходів, що робить його придатним для застосування в адаптивних телекомунікаційних середовищах з множинним доступом та динамічними каналами.