УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДУ ПІДВИЩЕННЯ ЗАВАДОСТІЙКОСТІ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ СИГНАЛІВ ЗАСОБІВ НЕГЛАСНОГО ЗДОБУТТЯ ІНФОРМАЦІЇ

Ukrainian Information Security Research Journal(2023)

引用 0|浏览4
暂无评分
摘要
В процесі виявлення та розпізнавання сингалів випадкових сигналів, які можуть бути сигналами цифрових засобів негласного здобуття інформації актуальним питанням є підвищення завадостійкості. У статті досліджено особливості застосування фільтрів низької частоти. Фільтрів низької частоти з квадратичною та лінійною залежністю відгуку від вхідного сигналу. Принцип роботи фільтрів полягає у тому, що виконується процес підсумовування. При цьому, корисний сигнал підсумовується когерентне, а сигнал завади – некогерентне. Корисний сигнал збільшується, а сигнал завади зменшується. Під час подачі на вхід лінійного та квадратичного фільтрів прямокутного імпульсу, який імітує сигнали сучасних цифрових засобів негласного здобуття інформації, визначені необхідні для подальшого використання параметри вихідних сигналів: математичне сподівання, коефіцієнт кореляції, дисперсія, середнеквадратичне відхилення, відношення величини сигналів до величини завад у часовому та спектральному вигляді. Обчислено коефіцієнт виграшу. Цей коефіцієнт показує ефективність використання фільтрів низької частоти. Наведено графіки огинаючої напруги на виході ідеального смугового фільтру при поданні на вхід прямокутного імпульсу з різною тривалістю – сигналу, якій може бути сигналом засобів негласного здобуття інформації. Проведено моделювання процесу фільтрації при різних коефіцієнтах кореляції. Результати моделювання підтвердили можливість виділення сигналу засобів негласного здобуття інформації методом визначення двомірної щільності ймовірності сигналу завади на фоні загального сигналу. Досліджується процес підвищення завадостійкості системи у цілому. Удосконалення методу виявлення сигналів проведено за рахунок використання у процесі обробки сигналів вузько-смугових фільтрів низької частоти, що дозволяє досягти підвищення завадостійкості системи визначення та розпізнавання сигналів цифрових засобів негласного здобуття інформації на 23 %.
更多
查看译文
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要