The method of forming ensembles of complex signals based on multi-scale decomposition of time intervals at different levels of detail

Abstract

This article addresses the challenges of forming signal ensembles in dynamic cognitive radio environments, focusing on the limitations of traditional methods. The study proposes a new approach based on multiscale time interval decomposition, which allows for the creation of signal ensembles at varying levels of temporal detail. The key innovation of this method is its ability to improve signal reproduction accuracy, reduce inter-symbol and inter channel interference, and enhance the overall efficiency of data processing. The method's adaptability to changing environmental conditions is also a core advantage, enabling better use of bandwidth and reduced transmission delay. Through the decomposition of time intervals into coarse, intermediate, and fine levels, this method allows for the detailed analysis of short-term, medium-term, and long-term signal components. Experimental results demonstrate the superiority of this approach in terms of signal recovery accuracy, noise resilience, and processing speed. These findings highlight the potential for optimizing signal processing in cognitive radio networks, particularly in environments with high levels of noise and interference. Future research aims to integrate machine learning algorithms to further enhance adaptability in real-time scenarios.У статті розглядаються проблеми формування ансамблів сигналів систем передачі у динамічних середовищах когнітивного радіо, при цьому, увага акцентується на обмеженнях традиційних методів синтезу ансамблів сигналів. Дослідження пропонує новий підхід, заснований на багатомасштабній декомпозиції часових інтервалів, що дозволяє створювати ансамблі сигналів на різних рівнях часової деталізації. Ключовим нововведенням цього методу є підвищення точності відтворення сигналів, зменшення міжсимвольних та міжканальних завад, а також підвищення загальної ефективності обробки даних. Важливою перевагою запропонованого методу є його адаптивність до змінних умов навколишнього середовища, що дозволяє краще використовувати пропускну здатність та зменшувати затримки передачі. За допомогою виконання декомпозиції часових інтервалів на грубі, проміжні та точні рівні, цей метод дає змогу детально аналізувати короткострокові, середньострокові та довгострокові компоненти сигналу в телекомунікаційних трактах. Отримані експериментальні результати демонструють переваги підходу для покращення точності відновлення сигналу, стійкості до шуму та швидкості обробки. Отримані результати підкреслюють потенціал оптимізації обробки сигналів у когнітивних радіомережах, особливо в умовах високого рівня шуму та завад. Подальші дослідження спрямовані на інтеграцію алгоритмів машинного навчання для підвищення адаптивності в режимі реального часу.