Enhancing the Functionality of Communication Systems with Mobile Objects Operating in the Information Field

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. This paper proposes a method and algorithm for the joint reception and positioning of moving objects based on the principles of information field theory. A signal model for systems operating within the information field is developed, along with a synthesized multimarkov-polygaussian model of such signals. An algorithm for estimating the parameters of signals in these systems is presented, and the effectiveness of the proposed solutions is evaluated. The aim is to enhance the functionality of communication systems with mobile objects by developing methods and algorithms for the joint reception of signals based on information field theory. Methods.  Information field theory and multi-markov-polygaussian processing algorithms are applied to enable positioning functionality within existing communication systems. Findings. Using these methods and models, the paper develops a signal model for systems operating in the information field, synthesizes a probabilistic signal model based on the multimarkov-polygaussian approach, designs an algorithm for parameter estimation, and assesses the efficiency of the proposed solutions. The practical significance. The developed methods and algorithms reduce errors in determining the coordinates and velocities of passive objects, and can be implemented in communication systems with mobile objects to significantly enhance their functionality.

About the authors

A. S. Kuznetsov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Author for correspondence.
Email: askuznetsov@kai.ru
ORCID iD: 0009-0001-2209-1375
SPIN-code: 3353-3044

Senior Lecturer at the Department for Radio-Electronic and Telecommunication Systems, Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI. Research interests – optimal processing of information field signals. The author of 14 scientific publications.

Russian Federation, 10, Karl Marx str., Kazan, 420111

References

  1. Spirina E.A., Chabdarov Sh.M. Distribution of information flows in systems operating in the information field. Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Radio Engineering and Infocommunication Systems. 2019;(4):6–15. (In Russ.) doi: 10.25686/2306-2819.2019.4.6; EDN: DSBZZN.
  2. Kozlov S.V. New mixed approaches to the design of the radio interface of communication systems. Kazan: LLC "Novoe znanie", 2014. 132 p. (In Russ.) EDN: VJJCDZ.
  3. Kuznetsov A.S., Kozlov S.V. Testing the application of the information field for object navigation. T-Comm. 2023;17(4):4–10. (In Russ.) doi: 10.36724/2072-8735-2023-17-4-4-10; EDN: DSJYKK.
  4. Kuznetsov A.S., Kozlov S.V. The use of information field for object navigation. Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Radio Engineering and Infocommunication Systems. 2021;(3):31–40. (In Russ.) doi: 10.25686/2306-2819.2021.3.31; EDN: TGKDGU.
  5. Verdu S. Multiuser Detection. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1998. 452 p.
  6. Bakitko R.V., Perov A.I., Kharisov V.N. GLONASS. Principles of construction and functioning: scientific publication. 4th ed., revised and expanded. Moscow: Radiotekhnika, 2010. 796 p. (In Russ.)
  7. Moore T. Understanding GPS/GNSS: Principles and Applications, 3rd ed. Edited by E.D. Kaplan and C.J. Hegarty. London, UK: Artech House, 2017. 993 p.
  8. Bakitko R.V., Dvorkin V.V., Karutin S.N. et al. GLONASS: Modernization and development prospects. Moscow: Radiotekhnika, 2020. 1072 p. (In Russ.) doi: 10.18127/В9785931081984; EDN: FWGDGQ.
  9. Zhuk S.Ya. Joint filtering of mixed Markov processes in discrete time. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 1998;(1):33–39. (In Russ.)
  10. Chabdarov S.M., Nadeev A.F., Faizullin R.R. Post-correlation probabilistic models in the problem of signal discrimination for modern information and communication systems. Russian Aeronautics. 2014;57(2):175–180. doi: 10.3103/S106879981402010X; EDN: UEZBNB.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».